JP2020176883A - 保守管理システムおよび保守管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】原子力発電プラントの制御棒駆動系統の点検時期の決定を支援する保守管理技術を提供する。【解決手段】保守管理システム１は、原子力発電プラントの制御棒駆動機構と制御棒駆動機構の動作に関係する機器とを含む制御棒駆動系統の状態を再現可能な物理モデル５９を構築するモデル化処理部５１と、物理モデル５９に基づいて定式化された方程式にパラメータを反映して演算を実行する解析部５２と、制御棒駆動系統の状態を実測した実測データを取得する実測データ取得部６２と、物理モデル５９の演算結果が実測データに一致するパラメータを一致パラメータとして特定する一致パラメータ特定部６１と、一致パラメータと一致パラメータの解析結果とを含む解析データを記録する記録部６３とを備える。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、保守管理システムおよび保守管理方法に関する。

沸騰水型原子炉などを備える原子力発電プラントにおける制御棒駆動機構の経年劣化傾向、異常の有無、その程度といった設備の状態評価、およびその評価結果に基づいた適切な点検対象設備の選定、異常原因の特定、寿命予測による点検周期最適化を支援するシステムが知られている。

原子力発電プラントでは、制御棒により出力制御または緊急停止を行っている。制御棒は、その下部に連結される制御棒駆動機構によって水圧駆動で挿入または引抜される。このため、制御棒駆動機構には高い信頼性が要求されている。この信頼性の維持のため、原子力発電プラントの定期検査中に制御棒駆動機構の分解点検が周期的に実施されている。この点検は時間保全で実施されている。一般的な１１０万ｋＷの沸騰水型原子炉には、１８５体の制御棒駆動機構が設置されており、定期検査ごとに決められた本数の分解点検を実施している。その作業時間は定期検査のクリティカル工程となっている。このため、制御棒駆動機構の信頼性向上および経済性向上の観点から、近年、制御棒駆動機構の点検周期を延長し、１定期検査あたりの制御棒駆動機構の点検数を減らすことが検討されている。

従来、制御棒駆動機構の点検周期は実機にて試験的に点検周期を越えて運用し、状態を確認して点検周期を延長した事例がある。さらに、制御棒駆動機構の信頼性および経済性の向上には、分解点検すべき設備の最適な選定が重要となるが、対象となる設備は専門家が過去の経験値を基にして、機能試験の結果と点検履歴とを分析および評価を行うことでその状態を把握している。また、各制御棒駆動機構の点検周期が概ね一定となるように選定される。このとき、設備の状態は制御棒駆動機構の駆動を制御する水圧制御ユニットの機能を含めた制御棒駆動系統の各機能試験結果から確認している。そのため、制御棒駆動系統に異常が生じた際には専門家が異常データから考え得る異常原因を判断し、分解点検などの処置を行っている。

特開平２−１９７９０号公報 特開平４−３６４４９９号公報 特開平１−２４４３９５号公報 特開平２−１６１３６４号公報

制御棒駆動機構の点検周期において、実機の長期運用結果を基に点検周期を延長する手法では数度のサイクルの運転が必要となるため、実用化にはかなりの時間を要する。例えば、１８５体の制御棒駆動機構を１サイクルで２７体ずつ点検すると、一巡するまでに少なくとも７サイクルの運転が必要になる。さらに、多数の制御棒駆動機構の中から分解点検対象を選定するためには各制御棒駆動機構の状態を正確に把握する必要があり、制御棒駆動機構を制御する水圧制御ユニットの挙動を含めた評価をする必要がある。そのため、専門家の多大な労力を要している。また、異常発生時においては制御棒駆動系統レベルでの評価が必要となり、原因推定が困難である。なお、異常が生じたときの対応として、数回の駆動を繰り返して事象を解消させ、念のため次回定期検査時に分解することが多く、点検周期に至っていない設備の過剰な分解点検によって定期検査の工程延長が生じる。また、制御棒駆動系統の構成機器の状態把握に重要な物理量を測定する必要があるが、適切な測定方法または計測器の設置位置が不明確である。

これらの解決策として、試験および点検データを記録したデータベースを活用した制御棒駆動機構の経年劣化傾向評価、分解点検対象選定、異常原因特定などの手法が提案されているが、これには大量のデータが必要となる。しかし、制御棒駆動機構は充分な余裕を持った予防保全が実施されているため、経年劣化または異常に関するデータが少ない。また、データを得るための試験設備の規模または時間に制約があるため、データベース活用の手法のみでは実用化が困難であるという課題がある。

本発明の実施形態は、このような事情を考慮してなされたもので、原子力発電プラントの制御棒駆動系統の点検時期の決定を支援する保守管理技術を提供することを目的とする。

本発明の実施形態に係る保守管理システムは、原子力発電プラントの制御棒駆動機構と前記制御棒駆動機構の動作に関係する機器とを含む制御棒駆動系統の状態を再現可能な物理モデルを構築するモデル化処理部と、前記物理モデルに基づいて定式化された方程式にパラメータを反映して演算を実行する解析部と、前記制御棒駆動系統の状態を実測した実測データを取得する実測データ取得部と、前記物理モデルの演算結果が前記実測データに一致する前記パラメータを一致パラメータとして特定する一致パラメータ特定部と、前記一致パラメータと前記一致パラメータの解析結果とを含む解析データを記録する記録部と、を備える。

本発明の実施形態により、原子力発電プラントの制御棒駆動系統の点検時期の決定を支援する保守管理技術が提供される。

本実施形態の保守管理システムを示すブロック図。 制御棒駆動系統の構成を示す概略図。 挿入時の制御棒駆動機構を示す断面図。 引抜時の制御棒駆動機構を示す断面図。 挿入時の制御棒駆動系統の物理モデルを示す説明図。 引抜時の制御棒駆動系統の物理モデルを示す説明図。 異常原因の推定方法を説明するための説明図。 パラメータの変化に対応する解析データの応答を示すグラフ。 シール摩耗要素の試験データを示すグラフ。 シール摩耗要素のシミュレーション結果を示すグラフ。 保守管理処理を示すフローチャート。 保守管理処理を示すフローチャート。

以下、図面を参照しながら、保守管理システムおよび保守管理方法の実施形態について詳細に説明する。

図１の符号１は、本実施形態の保守管理システムである。この保守管理システム１は、原子力発電プラントにおける制御棒駆動機構（ＣＲＤ：Control Rod Drive）の点検周期を最適化し、原子力発電プラントの保全作業の支援を行うシステムである。

多数の制御棒駆動機構が設けられている場合において、１回の定期点検で全ての制御棒駆動機構を点検することはできず、所定数の制御棒駆動機構のみが点検の対象となる。そこで、制御棒駆動機構の劣化の進展具合に応じて点検対象となる制御棒駆動機構を選別するようにしている。最も劣化が進展している制御棒駆動機構を次回の点検対象とすることが望ましいが、実際の劣化の進展具合を把握することは難しい。そこで、本実施形態では、それぞれの制御棒駆動機構の物理モデルをコンピュータにより構築し、これら物理モデルと実測データとを比較して、それぞれの制御棒駆動機構の状態を把握し、次回の点検対象となる制御棒駆動機構を選別する。

図２に示すように、原子力発電プラント２には、原子炉３が設けられている。原子炉３は、圧力容器４に収容されている。そして、この圧力容器４の下部に制御棒駆動機構５が設けられている。制御棒駆動機構５は、制御棒６を原子炉３に出し入れするための装置である。本実施形態では、制御棒駆動機構５の駆動方法として沸騰水型原子炉３で使用される水圧式を例示する。

制御棒駆動機構５は、圧力容器４の底部に設けられている。圧力容器４および制御棒駆動機構５は、原子炉格納容器７に収容されている。原子炉格納容器７の外部には、制御棒駆動機構５の動作に関係する機器で構成される水圧制御ユニット８（ＨＣＵ：Hydraulic Control Unit）が設けられている。なお、１体の制御棒駆動機構５に対して１ユニットの水圧制御ユニット８が設けられている。例えば、１８５体の制御棒駆動機構５が設けられている場合には、１８５ユニットの水圧制御ユニット８が設けられる。

一対の制御棒駆動機構５および水圧制御ユニット８により１つの制御棒駆動系統９が構成される。なお、制御棒駆動機構５および水圧制御ユニット８は、挿入配管１０および引抜配管１１により互いに接続されている。

制御棒６を原子炉３に挿入する場合には、水圧制御ユニット８から挿入配管１０を介して制御棒駆動機構５に駆動水が供給されるとともに、制御棒駆動機構５から引抜配管１１を介して駆動水が水圧制御ユニット８に向けて排水される。一方、制御棒６を原子炉３から引き抜く場合には、水圧制御ユニット８から引抜配管１１を介して制御棒駆動機構５に駆動水が供給されるとともに、制御棒駆動機構５から挿入配管１０を介して駆動水が水圧制御ユニット８に向けて排水される。

水圧制御ユニット８は、方向制御弁１２とスクラム弁１３と逆止弁１４とその他の弁１５とアキュムレータ１６とフィルタ１７と各種センサ１８とを備える。なお、各種センサ１８は、流量計、圧力計、温度計などを含む。これらのセンサ１８により制御棒駆動系統９の状態に応じて変化する流量、水圧、水温などの測定データが取得される。なお、その他の機器が水圧制御ユニット８に設けられても良い。なお、各種センサ１８の設置箇所は、各配管の分岐の前または合流後に設けることが好ましい。このようにすれば、少ないセンサの設置数より多くの情報を得ることができる。

また、水圧制御ユニット８には、充填水用配管１９と駆動水用配管２０と冷却水用配管２１と排水用配管２２とが接続される。なお、これらの配管１９〜２２は、途中で分岐されて他の制御棒駆動系統９にも接続される。また、それぞれの配管１９〜２２を介して水圧制御ユニット８が所定の水系統２３に接続される。

所定の水系統２３には、制御棒駆動水ポンプ２４とフィルタ２５と流量調節弁２６と圧力調節弁２７と流量安定化弁２８と各種センサ２９とを含む機器が設けられている。なお、所定の水系統２３には、復水系を介して駆動水が供給される。

制御棒駆動水ポンプ２４は、制御棒駆動系統９と別体として設けられているが、制御棒駆動系統９は、制御棒駆動水ポンプ２４の動力により供給される駆動水に基づいて動作するものであるため、制御棒駆動水ポンプ２４を制御棒駆動系統９の一部とみなしても良い。

図３から図４に示すように、制御棒駆動機構５は、圧力容器４の底部から下方に向かって延びるハウジング３０を備える。このハウジング３０は、圧力容器４の底部に溶接され、圧力容器４と一体化されている。

ハウジング３０の内部には、シリンダチューブ３１が設けられている。このシリンダチューブ３１の下部は、矩形状を成すベース部３１ａとなっている。このベース部３１ａがハウジング３０の下部のフランジ部３０ａに固定されている。

なお、図３から図４では、ハウジング３０の断面にハッチングを付けているが、理解を助けるために、シリンダチューブ３１およびベース部３１ａの断面のハッチングを省略した状態で図示している。

シリンダチューブ３１の内部には、インデックスチューブ３２が設けられている。なお、シリンダチューブ３１の上部には、コレットピストン３３が設けられている。なお、インデックスチューブ３２は、管状を成すピストン部材である。インデックスチューブ３２の内部には、ピストンチューブ３４が設けられている。ピストンチューブ３４は、その下端がベース部３１ａに固定されており、このピストンチューブ３４に沿ってインデックスチューブ３２が上下方向に移動可能となっている。

インデックスチューブ３２の上端部には、制御棒６（図２参照）が接続されるカップリングスパッド３５が設けられている。インデックスチューブ３２が上昇されると、制御棒６が原子炉３に挿入される。一方、インデックスチューブ３２が降下されると、制御棒６が原子炉３から引き抜かれる。

インデックスチューブ３２の外周面には、コレットピストン３３の係合爪３３ａが係合される複数の凹部３２ａが形成されている。これらの凹部３２ａは、上下方向に並んで配置される。インデックスチューブ３２が上昇したときに、コレットピストン３３の係合爪３３ａが所定の位置の凹部３２ａに係合されることで、インデックスチューブ３２の降下が防止される。

制御棒駆動機構５には、挿入配管１０が接続される第１接続口３６が設けられるとともに、引抜配管１１が接続される第２接続口３７が設けられる。原子炉３への制御棒６の挿入時には、第１接続口３６から駆動水Ｗが供給されるとともに、第２接続口３７から駆動水Ｗが排水される（図３参照）。一方、原子炉３への制御棒６の引抜時には、第２接続口３７から駆動水Ｗが供給されるとともに、第１接続口３６から駆動水Ｗが排水される（図４参照）。

第１接続口３６の近傍には、ボール逆止弁３８が設けられている。制御棒駆動機構５には、インデックスチューブ３２の下部のチェンバ３９に駆動水Ｗが流れる流路４０と、ハウジング３０とシリンダチューブ３１との間に駆動水Ｗが流れる流路４１と、コレットピストン３３の下部のチェンバ４２に駆動水Ｗが流れる流路４３と、ピストンチューブ３４の中心部の流路４４とが設けられている。

図３に示すように、制御棒６の挿入時において、第１接続口３６から供給された駆動水Ｗは、インデックスチューブ３２の下部のチェンバ３９に流れ込んで、インデックスチューブ３２を押し上げる。なお、第１接続口３６から供給された駆動水Ｗの一部は、オリフィス４５を通過してハウジング３０とアウターチューブとの間を通って炉内にリークする。オリフィス４５を通過する水は、制御棒駆動機構５を冷却する媒体として用いられる。

インデックスチューブ３２を押し上げた駆動水Ｗは、インデックスチューブ３２とシリンダチューブ３１との間を通って上昇して炉内にリークする。また、インデックスチューブ３２を押し上げた駆動水Ｗは、インデックスチューブ３２とピストンチューブ３４との間を通って上昇してピストンチューブ３４の上端の隙間４６から、ピストンチューブ３４の中心部の流路４４に流れ込む。そして、この流路４４から第２接続口３７に向かって流れる。

図４に示すように、制御棒６の引抜時において、第２接続口３７から供給された駆動水Ｗは、ピストンチューブ３４の中心部の流路４４に流れ込む。そして、ピストンチューブ３４の上端の隙間４６から、インデックスチューブ３２とピストンチューブ３４との間の流路４４を通って降下して、インデックスチューブ３２を押し下げる。

なお、第２接続口３７から供給された駆動水Ｗの一部が分岐されてコレットピストン３３の下部のチェンバ４２に向かって流れる。そして、コレットピストン３３が押し上げられて係合爪３３ａが開いて、インデックスチューブ３２の凹部３２ａから外れる。また、コレットピストン３３を押し上げた駆動水Ｗは炉内にリークする。

インデックスチューブ３２を押し下げた駆動水Ｗは、インデックスチューブ３２とピストンチューブ３４との間を通って、インデックスチューブ３２の下部のチェンバ３９にリークする。そして、第１接続口３６から排出される。

制御棒駆動機構５には、駆動水Ｗのリークを許容しつつ、インデックスチューブ３２およびコレットピストン３３を動作されせるための様々なシール部材４７〜５０が設けられている。

例えば、インデックスチューブ３２の上部には、ストップピストンシール４７が設けられる。さらに、インデックスチューブ３２の下部において、ピストンチューブ３４に摺動される内周面にインナーシール４８が設けられるとともに、シリンダチューブ３１に摺動される外周面にアウターシール４９が設けられる。さらに、コレットピストン３３には、コレットピストンシール５０が設けられる。

これらのシール部材４７〜５０は、経年劣化または摩耗により消耗する部品である。例えば、１８５体ある制御棒駆動機構５の保守点検において、いずれの制御棒駆動機構５のシール部材４７〜５０が消耗しているかを把握し、適切な時期に点検を行うことが重要である。点検時には、点検対象となる制御棒駆動機構５を分解してシール部材４７〜５０の消耗状態をチェックするようにしている。

本実施形態の制御棒駆動系統９は、ポンプ２４、各種弁１２〜１５などの機器によって、制御棒駆動系統９を流れる流体の流量と圧力を調整して制御棒６の挿入または引き抜きを行うものである。つまり、制御棒駆動系統９は、制御棒駆動機構５、ポンプ２４、各種弁１２〜１５、フィルタ１７、オリフィス４５、流量計などのセンサ１８、流量制御のための回路、およびポンプ駆動のための電気系統などを含む。

次に、保守管理システム１のシステム構成を図１に示すブロック図を参照して説明する。

保守管理システム１は、モデル化処理部５１と解析部５２と差異判定部５３と初期パラメータ設定部５４とパラメータ更新部５５と試験および点検データベース５６とセンサ群５７と測定データ受信部５８とを備える。

モデル化処理部５１によって物理モデル５９と方程式群６０とが構築される。また、差異判定部５３と初期パラメータ設定部５４とパラメータ更新部５５とで一致パラメータ特定部６１が構成される。さらに、試験および点検データベース５６とセンサ群５７と測定データ受信部５８とで実測データ取得部６２が構成される。

また、保守管理システム１は、記録部６３とデータ処理部６４と許容範囲設定部６５と状態判定部６６と点検対象選定部６７と測定方法選定部６８と異常原因特定部６９と点検時期判定部７０と結果出力部７１とメイン制御部７２と情報入力部７３と通信部７４とを備える。

保守管理システム１の各部は、メモリまたはＨＤＤに記憶されたプログラムがＣＰＵによって実行されることで実現される。なお、試験および点検データベース５６は、メモリまたはＨＤＤに記憶され、検索または蓄積ができるよう整理された情報の集まりである。

本実施形態の保守管理システム１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤなどのハードウェア資源を有し、ＣＰＵが各種プログラムを実行することで、ソフトウェアによる情報処理がハードウェア資源を用いて実現されるコンピュータで構成される。さらに、本実施形態の保守管理方法は、プログラムをコンピュータに実行させることで実現される。

モデル化処理部５１は、原子力発電プラント２の制御棒駆動機構５とその動作に関係する機器とを含む制御棒駆動系統９の状態を再現可能な物理モデル５９を構築する（図５から図６参照）。なお、物理モデル５９として構築される制御棒駆動系統９には、動力源となる駆動水を供給する制御棒駆動水ポンプ２４が含まれる。さらに、弁または配管、制御系またはそれに係る電気系のすべてがモデル構築の対象となり得る。

さらに、モデル化処理部５１は、物理モデル５９に基づく方程式を定式化して、方程式群６０を構築する。例えば、この制御棒駆動系統９を構成する機器の力学的挙動を表す力学モデル、流量および圧力など流体的挙動を表す流体モデルなどから構成される物理モデル５９を構築し、これらに対応する定式化された方程式群６０を構築する。

本実施形態の物理モデル５９は、制御棒駆動機構５と機器であるポンプ２４または弁１２〜１５の力学的挙動を表す力学モデルを含む。また、制御棒駆動系統９を流れる流体の流量または圧力の変化を表す流体モデルを含む。また、制御棒駆動系統９の熱に関する現象を表現する熱モデルを含む。また、制御棒駆動系統９の設備の挙動を制御するための制御モデルを含む。また、制御棒駆動系統９の設備に関する電気系統の挙動を表す電気回路モデルを含む。また、制御棒駆動系統９の設備の材質の特性を表す物性モデルを含む。なお、これらのモデルのうち、少なくともいずれかのモデルを含んでいれば良い。

また、本実施形態では、物理モデル５９で定義されたパラメータの組み合わせによって制御棒駆動系統９の状態を再現する。このようにすれば、実際の制御棒駆動系統９の状況を反映した物理モデル５９を構築することができる。なお、機器は制御棒駆動機構５に対応する水圧制御ユニット８のポンプまたは弁１２〜１５が含まれる。さらに物理モデル５９は、制御棒駆動系統９を個々に識別可能な識別情報に対応付けられて構築される。これらの物理モデル５９によって、それぞれの制御棒駆動系統９の状況が反映されるシミュレーションを行うことができる。

解析部５２は、物理モデル５９に基づいて定式化された方程式群６０にパラメータを反映して演算を実行する。この解析部５２は、初期パラメータまたはこれを更新させたパラメータを方程式群６０に代入して求めた演算結果を出力する。

なお、パラメータとは、再現の対象となる機器が弁である場合には、この弁のＣＶ値などを含む。また、弁の特性を表すもの、例えば、弁の形状または弁の内径などを含む。これらのパラメータは、弁の仕様に基づいて取得しても良いし、実際の弁を試験することで取得しても良い。

差異判定部５３は、解析部５２による物理モデル５９の演算結果と実測データとを比較して互いの差異の有無を判定する。なお、実測データには、制御棒駆動系統９に設置されたセンサ群５７が測定した測定データと、制御棒駆動系統９の設備を過去に試験および点検したときの試験および点検データとの少なくともいずれかを含む。この差異判定部５３は、例えば、物理モデル５９の演算結果が、測定データまたは試験および点検データベース５６に記録された駆動水流量、または駆動水圧力データなどと一致しているか否か判定する。

初期パラメータ設定部５４は、物理モデル５９の方程式群６０に反映されるパラメータの初期値を設定する。なお、正常動作している制御棒駆動系統９の測定データに一致するパラメータを初期パラメータとして設定する。また、初期パラメータを使用者が予め設定しても良い。

パラメータ更新部５５は、物理モデル５９の方程式群６０に反映させるパラメータを更新する。例えば、解析部５２の演算結果が測定データまたは試験および点検データと一致するようにパラメータを更新する。なお、一致するまでパラメータの更新を繰り返すようにする。

本実施形態では、差異判定部５３にて差異が有ると判定された場合にパラメータ更新部５５によりパラメータを更新する。一方、差異判定部５３にて差異が無いと判定された場合に物理モデル５９に反映されているパラメータを一致パラメータとして特定する。つまり、なお、差異判定部５３と初期パラメータ設定部５４とパラメータ更新部５５とで構成される一致パラメータ特定部６１によって、物理モデル５９の演算結果が実測データに最も一致するパラメータを一致パラメータとして特定する。このようにすれば、様々なパラメータを更新して物理モデル５９に反映させることで一致パラメータを特定することができる。

試験および点検データベース５６は、制御棒駆動系統９の設備を過去に試験および点検したときに取得された試験および点検データを記憶する。また、点検の履歴などの各種情報が記憶される。さらに、試験および点検データは、制御棒駆動系統９を個々に識別可能な識別情報に対応付けて記憶される。

センサ群５７は、制御棒駆動系統９に設置された多数の各種センサ１８で構成される。なお、各種センサ１８は、制御棒駆動系統９に予め設置されるもののみならず、点検の度に加えられるものであっても良い。また、既に設置されているセンサ１８の設置箇所を変更しても良い。

測定データ受信部５８は、制御棒駆動系統９に設置されたセンサ群５７の測定データを受信する。なお、試験および点検データベース５６とセンサ群５７と測定データ受信部５８とで構成される実測データ取得部６２によって実測データが取得される。このようにすれば、実際の制御棒駆動系統９の状態が反映される実測データを取得することができる。

記録部６３は、一致パラメータと、この一致パラメータの解析結果とを含む解析データを記録する。つまり、解析部５２の演算結果が実測データと一致した際に、その演算結果と一致パラメータとを記録する。

データ処理部６４は、解析データをデータマイニングによって処理する。つまり、記録部６３に記録された解析結果と一致パラメータに関するデータをデータマイニングで処理する。このようにすれば、大量のデータに網羅的に処理することができる。なお、データマイニングとは、統計学、パターン認識、人工知能などのデータ解析の方法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術である。

なお、データ処理部６４は、人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）を備えても良い。本実施形態のコンピュータを用いた解析には、人工知能の学習に基づく解析技術を用いることができる。例えば、ニューラルネットワークによる機械学習により生成された学習モデル、その他の機械学習により生成された学習モデル、深層学習アルゴリズム、回帰分析などの数学的アルゴリズムを用いることができる。また、機械学習の形態には、クラスタリング、深層学習などの形態が含まれる。

本実施形態の保守管理システム１は、機械学習を行う人工知能を備えるコンピュータを含む。例えば、ニューラルネットワークを備える１台のコンピュータで保守管理システム１を構成しても良いし、ニューラルネットワークを備える複数台のコンピュータで保守管理システム１を構成しても良い。

ここで、ニューラルネットワークとは、脳機能の特性をコンピュータによるシミュレーションによって表現した数学モデルである。例えば、シナプスの結合によりネットワークを形成した人工ニューロン（ノード）が、学習によってシナプスの結合強度を変化させ、問題解決能力を持つようになるモデルを示す。さらに、ニューラルネットワークは、深層学習（Deep Learning）により問題解決能力を取得する。

例えば、ニューラルネットワークには、６層のレイヤーを有する中間層が設けられる。この中間層の各レイヤーは、３００個のユニットで構成されている。また、多層のニューラルネットワークに学習用データを用いて予め学ばせておくことで、回路またはシステムの状態の変化のパターンの中にある特徴量を自動で抽出することができる。なお、多層のニューラルネットワークは、ユーザインターフェース上で、任意の中間層数、ユニット数、学習率、学習回数、活性化関数を設定することができる。

なお、学習の対象となる各種情報に報酬関数を設定し、この報酬関数に基づいて価値が最も高くなるものを抽出する深層強化学習を用いても良い。

例えば、画像認識で実績のあるＣＮＮ（Convolution Neural Network）を用いる。このＣＮＮでは、中間層が畳み込み層とプーリング層で構成される。畳み込み層は、前の層で近くにあるノードにフィルタ処理を施すことで特徴マップを取得する。プーリング層は、畳込み層から出力された特徴マップを、さらに縮小して新たな特徴マップとする。この際に着目する領域のいずれの値を用いるかによって、画像の多少のずれも吸収することができる。

畳み込み層は、画像の局所的な特徴を抽出し、プーリング層は、局所的な特徴をまとめる処理を行う。これらの処理では、入力画像の特徴を維持しながら画像を縮小処理する。つまり、ＣＮＮでは、画像の持つ情報量を大幅に圧縮（抽象化）することができる。そして、ニューラルネットワークに記憶された抽象化された画像イメージを用いて、入力される画像を認識し、画像の分類を行うことができる。

なお、深層学習には、オートエンコーダ、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）、ＧＡＮ（Generative Adversarial Network）などの各種手法がある。これらの手法を本実施形態の深層学習に適用しても良い。

許容範囲設定部６５は、状態判定部６６または点検対象選定部６７にて判定に用いる許容範囲の値が予め設定される。この許容範囲は、使用者が予め設定しても良い。また、許容範囲は、全ての制御棒駆動系統９に同一のものでも良いし、個々の制御棒駆動系統９ごとに異なるものでも良い。

状態判定部６６は、データ処理部６４の処理結果に基づいて制御棒駆動系統９の状態を判定する。例えば、状態判定部６６は、解析データと予め定められた許容範囲とを比較し、制御棒駆動系統９の異常の有無の判定を行う。このようにすれば、予め定められた許容範囲により異常の有無の判定を行うことができる。また、異常の程度の評価を行っても良い。なお、解析データを許容範囲（正常値の範囲）の上限の閾値または下限の閾値と比較しても良い。つまり、データ処理部６４の処理結果が示す値と所定の閾値とを比較して制御棒駆動系統９の状態を判定しても良い。

なお、状態判定部６６にて用いられる制御棒駆動系統９の状態を評価する指標には、制御棒６の位置および駆動速度と、ストールフロー量と、制御棒駆動系統９を流れる駆動水Ｗ（流体）の流量、圧力、および温度と、制御棒駆動系統９で生じる駆動水Ｗの漏洩流量と、制御棒駆動機構５の摺動部分に生じる摩擦力と、シール部材４７〜５０の摩耗量と、弁の開度と、電気系統の電圧および電流などが含まれる。なお、ストールフロー量とは、制御棒６が最下方位置で停止している状態で駆動水を入れたときのリーク量のことである。

点検対象選定部６７は、状態判定部６６で正常と判定された場合に、これら正常と判定された複数の制御棒駆動機構５のうちから、次回点検の対象とすべき制御棒駆動機構５を選定する。

また、点検対象選定部６７は、解析データに基づいて制御棒駆動機構５の劣化の進展具合を評価し、次回点検の対象とすべき制御棒駆動機構５を選定する。このようにすれば、正常と判定された制御棒駆動機構５について劣化の進展具合を考慮して次回点検の対象とするか否かを決定することができる。さらに、次回点検の対象とすべき制御棒駆動機構５の選定する処理を自動的に行うことができる。

測定方法選定部６８は、解析データに基づいて制御棒駆動系統９の状態を監視するセンサ１８の種類および設置位置を選定する。この測定方法選定部６８は、記録部６３に記録された解析データをデータ処理部６４が処理をし、これらのデータから制御棒駆動系統９の状態を監視するために、最適な物理量、およびこの物理量を取得するためのセンサ１８の設置位置を選定する。このようにすれば、適切な種類のセンサ１８を適切な位置に設けることができ、実際の制御棒駆動系統９の状態が反映される実測データを取得できる。

異常原因特定部６９は、状態判定部６６で所定の制御棒駆動機構５が異常と判定された場合に、その異常原因を特定する。このようにすれば、点検の対象とすべき制御棒駆動機構の異常原因を特定する処理を自動的に行うことができる。また、異常原因特定部６９は、解析データに基づいて制御棒駆動系統９で起こり得る原因を抽出し、優先的に確認すべき部分（確認事項）を抽出する処理を行う。このようにすれば、優先的に確認すべき部分を把握することができる。

点検時期判定部７０は、解析データに基づいて制御棒駆動機構５の劣化の進展具合を評価し、制御棒駆動機構５に異常が発生する時期および確率を求め、次回の点検時期（点検周期）を判定する。このようにすれば、制御棒駆動機構５について劣化の進展具合を考慮して点検時期を判定することができる。

なお、制御棒駆動機構５の劣化の進展具合は、例えば、予め予測された劣化の予測値、劣化による制御棒駆動機構５への影響度、劣化に基づく所定の事象の発生確率などを閾値とし、これらの閾値と解析データの値とを比較して求められる。また、次回の点検時期とは、繰り返し行われる予定がある定期点検（点検周期）のうち、評価が行われたときを起点として、最も近い時期に行う予定がある定期点検のことである。

結果出力部７１は、解析および評価の結果の出力を行う。つまり、状態判定部６６と点検対象選定部６７と測定方法選定部６８と異常原因特定部６９と点検時期判定部７０とにより導き出された結果を出力する。なお、評価の結果には、次回の点検対象となる制御棒駆動機構５の選定結果を含む。また、制御棒駆動機構５の点検時期を含む。

本実施形態の保守管理システム１には、解析結果の出力を行うディスプレイなどの表示装置が含まれる。つまり、結果出力部７１は、ディスプレイに表示される画像の制御を行う。なお、ディスプレイはコンピュータ本体と別体であっても良いし、一体であっても良い。さらに、ネットワークを介して接続される他のコンピュータが備えるディスプレイに表示される画像の制御を結果出力部７１が行っても良い。

なお、本実施形態では、表示装置としてディスプレイを例示するが、その他の態様であっても良い。例えば、プロジェクタを用いて情報の表示を行っても良い。さらに、紙媒体に情報を印字するプリンタをディスプレイの替りとして用いても良い。つまり、結果出力部７１が制御する対象としてプロジェクタまたはプリンタが含まれても良い。

メイン制御部７２は、保守管理システム１を統括的に制御する。

情報入力部７３は、保守管理システム１を使用する使用者の操作に応じて所定の情報が入力される。この情報入力部７３には、マウスまたはキーボードなどの入力装置が含まれる。つまり、これら入力装置の操作に応じて所定の情報が情報入力部７３に入力される。

通信部７４は、他のコンピュータとの通信を行う。この通信により所定の情報の入出力が行われる。また、これらの通信は、有線通信回線を用いても良いし、無線通信回線を用いても良い。なお、通信部７４は、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット回線、または携帯通信網を介して、他のコンピュータと通信を行っても良い。

次に、図５から図６を用いて物理モデル５９について説明する。図５は図３に対応し、原子炉３への制御棒６の挿入時の制御棒駆動系統９の物理モデル５９である。図６は図４に対応し、原子炉３への制御棒６の引抜時の制御棒駆動系統９の物理モデル５９である。

制御棒駆動系統９を構成するそれぞれの機器の挙動を物理モデル５９に置き換えて、制御棒駆動機構５に対する影響を定量的に解析することができる。例えば、シール部材４７〜５０、ボール逆止弁３８、オリフィス４５からの流量を流体抵抗として圧力損失から算出する。物理モデル５９に含まれる情報としては、制御棒６の重量、弾性率、流体密度、寸法などの物理量が挙げられる。

図５から図６に示すように、物理モデル５９では、制御棒６のモデル７５と、インデックスチューブ３２のモデル７６と、シリンダチューブ３１およびピストンチューブ３４のモデル７７と、挿入配管１０のモデル７８と、引抜配管１１のモデル７９と、駆動水Ｗの流れと、駆動水Ｗが流れる流路とが再現される。なお、制御棒駆動機構５はピストン構造により系統を流れる流体によって制御棒６が駆動されるようになっている。

さらに、駆動水Ｗが流れる流路において、ストップピストンシール４７とコレットピストンシール５０を含む流動抵抗のモデル８０と、インナーシール４８を含む流動抵抗のモデル８１と、アウターシール４９とオリフィス４５とボール逆止弁３８を含む流動抵抗のモデル８２とが再現される。

このように実際の制御棒駆動系統９の構造を元にして、物理モデル５９に置き換え、それらに基づく方程式群６０を定義する。なお、正常な状態と異なる状態についても物理モデル５９を用いて、その状態での挙動を評価することが可能である。制御棒駆動系統９では、これを構成する機器において、摺動部分の摩耗または流体内へのごみの混入に起因する漏洩流量の増加により、制御棒６が適切に駆動しない場合がある。また、制御棒６が適切に駆動しない原因として、弁からの漏洩または流体内への空気の混入が挙げられる。そして、これらの原因に対して流量または圧力などの制御棒駆動系統９の挙動が変わる。このように正常と異なる状態を評価することが可能となる。

このため、制御棒駆動系統９を流れる駆動水Ｗの流量、圧力、温度などを常時測定し、これらの実測データの経時変化を追跡することで、制御棒駆動系統９の異常の検知または異常原因を特定することができる。

次に、図７から図８を用いて実測データと解析データを用いた異常原因（劣化の進展具合の原因）の推定方法を説明する。図７は、制御棒駆動系統９の流量の実測データのプロファイルと解析データのプロファイルを重ね合わせた様子を示している。

図７に示すように、応答Ａ、応答Ｂなどの各グラフは、物理モデル５９の各パラメータの変化に対する解析データの応答を示している。これらの組み合わせで解析データのプロファイルが決定される。なお、図７において、実線のグラフは、パラメータの変化前を示し、点線のグラフは、パラメータの変化後を示す。

図８に示すように、実測データを得る場合には、まず、制御棒駆動系統９に設置されたセンサ群５７から実測データを得る。そして、この実績データのプロファイルに対して、解析データのプロファイルが一致するものを特定する。

図７に示すように、応答Ａは、駆動水に空気の混入の有無を示すパラメータを反映している。例えば、駆動水に空気が混じっていない正常のパラメータのプロファイル（実線）があるとする。ここで、駆動水に空気が混じると、所定の流量に達するまでに時間がかかるため、異常を示すパラメータのプロファイル（点線）に変化する。なお、異常を示すパラメータは、混じっている空気の量に応じて変化する。

また、応答Ｂは、駆動水のリークの有無を示すパラメータを反映している。例えば、駆動水のリークがない正常のパラメータのプロファイル（実線）があるとする。ここで、駆動水にリークがあると、所定の流量に達しないようになるため、異常を示すパラメータのプロファイル（点線）に変化する。なお、異常を示すパラメータは、リーク量に応じて変化する。

さらに、応答Ｃ、応答Ｄ…と様々な種類の応答のパラメータを設定する。これらの応答には、空気の混入量、駆動水のリーク量以外にも、例えば、ゴミの噛み込み、部材の摩耗、摺動抵抗などの要素を含めても良い。

そして、これらの応答のパラメータのプロファイルと実測データのプロファイルとを比較する。そして、各パラメータを調整することで実測データに一致する解析データを得ることができる。例えば、応答Ａの異常を示すパラメータのプロファイルと実測データのプロファイルとが一致した場合には、駆動水に空気が混じっていることが分かる。さらに、応答Ｂの異常を示すパラメータのプロファイルと実測データのプロファイルとが一致した場合には、駆動水にリークがあることが分かる。つまり、図８に示すように、実測データに解析データをフィッテングしたとき、図７に示すように、異常に対する各応答Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，…の成分がどのくらい含まれているかが分かる。

なお、応答Ａおよび応答Ｂの両方の異常を示すパラメータのプロファイルと実測データのプロファイルとが一致する場合もあるが、その場合には、各パラメータの一致度を判定して最も実測データに近いパラメータを評価に用いるようにしても良い。さらに、多数の応答のパラメータを比較に用いることで、制御棒駆動系統９の状況を把握することができる。

なお、本実施形態では、駆動水Ｗに関するパラメータを例示しているが、その他の態様であっても良い。例えば、電気回路を流れる電流値のパラメータでも良いし、制御棒駆動機構５の各部分の温度のパラメータでも良い。

図１に示すように、差異判定部５３は、制御棒駆動機構５の動作開始から動作停止までの実測データのプロファイルと解析データのプロファイルとを対比して両者の差異の有無を判定する機能を備える。この差異が有りと判定された場合に、パラメータ更新部５５において初期パラメータが更新されたり、更新パラメータがさらに更新されたりして、解析部５２において解析データが更新される。

そして、実測データと解析データとの間に差異がないと判定された場合は、解析データと更新パラメータは、記録部６３に蓄積される。この記録部６３には、制御棒駆動機構５が駆動する度に、パラメータが更新されたか否かにかかわらず、時間情報を付随させて蓄積される。なお、記録部６３には、制御棒駆動機構５を個々に識別可能な識別情報に対応付けて、解析データが蓄積される。

なお、各パラメータに対して初期パラメータ（正常時のパラメータを含む）からの差異の大きさを比較しても良い。そして、状態判定部６６にて異常と判定された場合に、逸脱が大きいパラメータが異常の主原因（劣化の進展具合の原因）として特定することができる。

また、状態判定部６６にて正常と判定された場合に、点検対象選定部６７において、初期パラメータからの逸脱が大きいパラメータに対応する制御棒駆動機構５を抽出する。そして、データ処理部６４にて算出された予測値および事象発生確率と合わせて評価し、次回分解点検対象となる制御棒駆動機構５を選定する。

なお、原因の特定結果、または次回分解点検対象となる制御棒駆動機構５の選定結果は、結果出力部７１より出力される。これにより、異常発生時の主要原因特定、または次回分解点検対象となる制御棒駆動機構５の選定を、判断者の習熟度に依らずに、定量的な判断が可能となる。

測定方法選定部６８は、異常原因特定または次回分解点検対象となる制御棒駆動機構５の選定のために最適なセンサ１８の種類またはセンサ１８の設置場所を選定する。例えば、予め異常に対する制御棒駆動系統９の挙動を物理モデル５９で評価する。そして、解析部５２にて算出される影響度または発生確率に基づいて、測定すべき物理量と、その測定のためのセンサ１８と、その設置位置が選定される。そして、選定されたセンサ１８の種類と設置場所は、結果出力部７１により出力される。

制御棒駆動系統９の経年劣化事象の殆どは制御棒６の挿入または引き抜きによる制御棒駆動機構５のシール部材４７〜５０の摩耗である。このため、摩耗量の時間変化を評価することで制御棒駆動機構５の寿命予測が可能となる。これらのシール部材４７〜５０の摩耗量の時間変化は、理論式または試験により予め求めることができる。また、シール部材４７〜５０の摩耗による漏洩流量の時間変化を試験で求めても良い。

次に、図９から図１０を用いて制御棒駆動機構５の寿命を予測する方法について説明する。図９は、シール摩耗試験データを示す。例えば、インナーシール４８またはアウターシール４９の摩耗変化と摺動距離の関係を試験によって求めた結果とそのばらつきを表している。

図１０は、シール部材４７〜５０の摩耗量の時間変化を測定した試験結果を物理モデル５９に反映して制御棒６の駆動速度の時間変化を算出したグラフを示している。この解析結果は、その試験結果を反映して解析およびデータ処理を行い制御棒６の駆動速度と摺動時間の関係を示している。

例えば、データ処理された制御棒６の駆動速度は、シール摩耗試験データＱにばらつきがあるため、データ処理部６４での統計処理によって、ある時刻における駆動速度の確率分布Ｐが出力される。この結果と駆動速度に対する許容範囲Ｒより制御棒６の寿命を確率的に予測することが可能となる。なお、許容範囲Ｒは、許容範囲設定部６５に予め設定されている。例えば、許容範囲Ｒの下限値よりも、確率分布Ｐの下限値が下回った時点を寿命Ｔとする。そして、予測された寿命Ｔ、または、その寿命Ｔとなる確率は、結果出力部７１により出力される。

次に、保守管理システム１が実行する保守管理処理について図１１から図１２のフローチャートを用いて説明する。なお、図１に示すブロック図を適宜参照する。

図１１に示すように、まず、ステップＳ１１において、モデル化処理部５１は、制御棒駆動系統９の物理モデル５９と方程式群６０を構築する。

次のステップＳ１２において、初期パラメータ設定部５４は、物理モデル５９の方程式群６０に反映されるパラメータの初期値を設定する。

次のステップＳ１３において、解析部５２は、物理モデル５９に基づいて定式化された方程式群６０にパラメータを反映して演算を実行する。そして、パラメータを方程式群６０に代入して求めた演算結果を出力する。

次のステップＳ１４において、差異判定部５３は、試験および点検データベース５６から実測データとしての試験および点検データを取得する。

次のステップＳ１５において、測定データ受信部５８は、センサ群５７から測定データを受信する。そして、差異判定部５３は、測定データ受信部５８から実測データとしての測定データを取得する。

次のステップＳ１６において、差異判定部５３は、解析部５２による物理モデル５９の演算結果と実測データとを比較して互いの差異の有無を判定する。

次のステップＳ１７において、差異判定部５３の判定の結果、物理モデル５９の演算結果と実測データとに差異が無い場合（ステップＳ１７がＮＯ）は、後述のステップＳ１９に進む。一方、物理モデル５９の演算結果と実測データとに差異が有る場合（ステップＳ１７がＹＥＳ）は、ステップＳ１８に進む。

なお、物理モデル５９の演算結果と実測データとに差異が無いとされる場合は、物理モデル５９の演算結果と実測データとが同一である場合のみならず、これらの差分が所定の範囲におさまる場合を含む。つまり、許容可能な差分の範囲が予め設定され、この範囲の上限値以下であるか、または下限値以上であるかが判定されるものでも良い。

ステップＳ１８において、パラメータ更新部５５は、物理モデル５９の方程式群６０に反映させるパラメータを更新する。そして、前述のステップＳ１３に戻る。

ステップＳ１９において、差異判定部５３（一致パラメータ特定部６１）は、差異が無いと判定されたときに、物理モデル５９に反映されているパラメータを一致パラメータとして特定する。

次のステップＳ２０において、記録部６３は、一致パラメータと、この一致パラメータの解析結果とを含む解析データを記録する。

次のステップＳ２１において、メイン制御部７２は、未解析の制御棒駆動系統９があるか否かを判定する。ここで、未解析の制御棒駆動系統９がある場合（ステップＳ２１がＹＥＳ）は、前述のステップＳ１１に戻り、残っている制御棒駆動系統９の物理モデル５９を構築して解析を行う。一方、未解析の制御棒駆動系統９がない場合（ステップＳ２１がＮＯ）は、ステップＳ２２に進む。

図１２に示すように、次のステップＳ２２において、データ処理部６４は、データマイニング処理を実行する。このデータマイニング処理では、記録部６３に記録された解析結果と一致パラメータに関するデータを処理し、制御棒駆動系統９の状態に関する情報を取得する。

次のステップＳ２３において、状態判定部６６は、データ処理部６４の処理結果に基づいて評価対象となっている制御棒駆動系統９の状態を判定する。

次のステップＳ２４において、状態判定部６６の判定の結果、評価対象の制御棒駆動系統９に異常が無い場合（ステップＳ２４がＮＯ）は、後述のステップＳ２８に進む。一方、評価対象の制御棒駆動系統９に異常が有る場合（ステップＳ２４がＹＥＳ）は、ステップＳ２５に進む。

ステップＳ２５において、異常原因特定部６９は、解析データに基づいて制御棒駆動系統９で起こり得る原因を抽出し、優先的に確認すべき部分（確認事項）を抽出する処理を行う。

次のステップＳ２６において、異常原因特定部６９は、状態判定部６６で評価対象の制御棒駆動機構５が異常と判定された場合に、その異常原因を特定する。

次のステップＳ２７において、結果出力部７１は、状態判定部６６で異常と判定された制御棒駆動機構５を指定し、異常である旨を示す報知の出力を行う。そして、処理を終了する。この報知がされた場合に原子力発電プラント２が運転中ならば、原子力発電プラント２の運転を停止するようにしても良い。

ステップＳ２８において、メイン制御部７２は、未評価の制御棒駆動系統９があるか否かを判定する。ここで、未評価の制御棒駆動系統９がある場合（ステップＳ２８がＹＥＳ）は、前述のステップＳ２９に戻り、残っている制御棒駆動系統９の評価を行う。一方、未評価の制御棒駆動系統９がない場合（ステップＳ２８がＮＯ）は、ステップＳ３１に進む。

次のステップＳ２９において、測定方法選定部６８は、解析データに基づいて制御棒駆動系統９の状態を監視するセンサ１８の種類および設置位置を選定する。

次のステップＳ３０において、点検対象選定部６７は、状態判定部６６で正常と判定された複数の制御棒駆動機構５のうちから、次回点検の対象とすべき制御棒駆動機構５を選定する。つまり、それぞれの制御棒駆動機構５の点検時期が判定される。

次のステップＳ３１において、点検対象選定部６７は、解析データに基づいて制御棒駆動機構５の劣化の進展具合の評価を行う。

次のステップＳ３２において、点検対象選定部６７は、状態判定部６６で正常と判定された複数の制御棒駆動機構５のうちから、次回点検の対象とすべき制御棒駆動機構５を選定する。

次のステップＳ３３において、結果出力部７１は、状態判定部６６と点検対象選定部６７と測定方法選定部６８と異常原因特定部６９と点検時期判定部７０とにより導き出された結果を出力する。そして、処理を終了する。

なお、本実施形態において、基準値（閾値、許容範囲の上限値または下限値）を用いた任意の値（差分などの値）の判定は、「任意の値が基準値以上か否か」の判定でも良いし、「任意の値が基準値を超えているか否か」の判定でも良い。或いは、「任意の値が基準値以下か否か」の判定でも良いし、「任意の値が基準値未満か否か」の判定でも良い。また、基準値が固定されるものでなく、変化するものであっても良い。従って、基準値の代わりに所定範囲の値を用い、任意の値が所定範囲に収まるか否かの判定を行っても良い。また、予め装置に生じる誤差を解析し、基準値を中心として誤差範囲を含めた所定範囲を判定に用いても良い。

なお、本実施形態のフローチャートにおいて、各ステップが直列に実行される形態を例示しているが、必ずしも各ステップの前後関係が固定されるものでなく、一部のステップの前後関係が入れ替わっても良い。また、一部のステップが他のステップと並列に実行されても良い。

本実施形態のシステムは、専用のチップ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、またはＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサを高集積化させた制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）などの外部記憶装置と、ディスプレイなどの表示装置と、マウスまたはキーボードなどの入力装置と、通信インターフェースとを備える。このシステムは、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成で実現できる。

なお、本実施形態のシステムで実行されるプログラムは、ＲＯＭなどに予め組み込んで提供される。もしくは、このプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）などのコンピュータで読み取り可能な非一過性の記憶媒体に記憶されて提供するようにしても良い。

また、このシステムで実行されるプログラムは、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせて提供するようにしても良い。また、このシステムは、構成要素の各機能を独立して発揮する別々のモジュールを、ネットワークまたは専用線で相互に接続し、組み合わせて構成することもできる。

なお、本実施形態では、沸騰水型原子炉（ＢＷＲ：Boiling Water Reactor）に適用されるシステムを例示しているが、その他の態様であっても良い。例えば、改良型沸騰水型軽水炉（ＡＢＷＲ：Advanced Boiling Water Reactor）または加圧水型原子炉（ＰＷＲ：Pressurized Water Reactor）に本実施形態のシステムを適用しても良い。

なお、本実施形態では、水圧式の制御棒駆動機構を例示しているが、その他の態様であっても良い。例えば、磁気ジャック式、ローラーナット式、またはラックピニオン式の制御棒駆動機構に本実施形態を適用しても良い。

なお、本実施形態では、制御棒駆動系統９の保全作業の支援を行うシステムを例示しているが、その他の態様であっても良い。例えば、原子炉３を緊急停止させるためのスクラム系統の保全作業の支援を行うシステムに本実施形態を適用しても良い。

なお、本実施形態では、データ処理部６４が解析データをデータマイニングによって処理するようにしているが、その他の態様であっても良い。例えば、解析データを人手により処理しても良い。また、ＡＩを備えていない従来のコンピュータにより解析データを
処理しても良いし、

本実施形態では、制御棒駆動系統９の機器の挙動について物理モデル５９を用いた演算により求めるため、実測データの有無に関わらず、全ての制御棒駆動系統９の状態を再現することができる。これを用いて機器の故障にかかるパラメータ変化に対する応答を分析することで、制御棒駆動系統９の影響度を求めることができ、これらの情報に基づいて、センサ１８の種類、センサ１８の設置位置の決定、異常発生時の原因特定、次回分解点検対象となる制御棒駆動機構５の選定を行うことができる。

異常原因の特定および次回分解点検対象となる制御棒駆動機構の選定を、体系的かつ定量的に行うことができるため、判断者に依らず、高い信頼性をもって判断できる。また、機器の寿命予測については、パラメータの時間変化を予め理論式または要素試験で把握しておくことで大規模な試験を行うことなく、故障に至るまでの時間を算出することができる。さらに、実機データのばらつきを含めたデータ解析により、確率的な寿命予測が可能となるため、適確な点検計画の策定が可能となる。

以上説明した実施形態によれば、物理モデルの演算結果が実測データに一致するパラメータを一致パラメータとして特定する一致パラメータ特定部を備えることにより、原子力発電プラントの制御棒駆動系統の点検時期の決定を支援することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組み合わせを行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…保守管理システム、２…原子力発電プラント、３…原子炉、４…圧力容器、５…制御棒駆動機構、６…制御棒、７…原子炉格納容器、８…水圧制御ユニット、９…制御棒駆動系統、１０…挿入配管、１１…引抜配管、１２…方向制御弁、１３…スクラム弁、１４…逆止弁、１５…その他の弁、１６…アキュムレータ、１７…フィルタ、１８…センサ、１９…充填水用配管、２０…駆動水用配管、２１…冷却水用配管、２２…排水用配管、２３…水系統、２４…制御棒駆動水ポンプ、２５…フィルタ、２６…流量調節弁、２７…圧力調節弁、２８…流量安定化弁、２９…センサ、３０…ハウジング、３０ａ…フランジ部、３１…シリンダチューブ、３１ａ…ベース部、３２…インデックスチューブ、３２ａ…凹部、３３…コレットピストン、３３ａ…係合爪、３４…ピストンチューブ、３５…カップリングスパッド、３６…第１接続口、３７…第２接続口、３８…ボール逆止弁、３９…チェンバ、４０，４１…流路、４２…チェンバ、４３，４４…流路、４５…オリフィス、４６…隙間、４７…ストップピストンシール、４８…インナーシール、４９…アウターシール、５０…コレットピストンシール、５１…モデル化処理部、５２…解析部、５３…差異判定部、５４…初期パラメータ設定部、５５…パラメータ更新部、５６…試験および点検データベース、５７…センサ群、５８…測定データ受信部、５９…物理モデル、６０…方程式群、６１…一致パラメータ特定部、６２…実測データ取得部、６３…記録部、６４…データ処理部、６５…許容範囲設定部、６６…状態判定部、６７…点検対象選定部、６８…測定方法選定部、６９…異常原因特定部、７０…点検時期判定部、７１…結果出力部、７２…メイン制御部、７３…情報入力部、７４…通信部、７５…制御棒のモデル、７６…ストップピストンのモデル、７７…シリンダチューブおよびピストンチューブのモデル、７８…挿入配管のモデル、７９…引抜配管のモデル、８０…ストップピストンシールとコレットピストンシールを含む流動抵抗のモデル、８１…インナーシールを含む流動抵抗のモデル、８２…アウターシールとオリフィスとボール逆止弁を含む流動抵抗のモデル、Ｐ…確率分布、Ｑ…シール摩耗試験データ、Ｒ…許容範囲、Ｗ…駆動水。

Claims (12)

1. 原子力発電プラントの制御棒駆動機構と前記制御棒駆動機構の動作に関係する機器とを含む制御棒駆動系統の状態を再現可能な物理モデルを構築するモデル化処理部と、
   前記物理モデルに基づいて定式化された方程式にパラメータを反映して演算を実行する解析部と、
   前記制御棒駆動系統の状態を実測した実測データを取得する実測データ取得部と、
   前記物理モデルの演算結果が前記実測データに一致する前記パラメータを一致パラメータとして特定する一致パラメータ特定部と、
   前記一致パラメータと前記一致パラメータの解析結果とを含む解析データを記録する記録部と、
   を備える、
   保守管理システム。
2. 前記一致パラメータ特定部は、
   前記物理モデルに反映させる前記パラメータを更新するパラメータ更新部と、
   前記物理モデルの演算結果と前記実測データとを比較して互いの差異の有無を判定する差異判定部と、
   を備え、
   前記差異判定部にて前記差異が有ると判定された場合に前記パラメータ更新部により前記パラメータを更新し、
   前記差異判定部にて前記差異が無いと判定された場合に前記物理モデルに反映されている前記パラメータを前記一致パラメータとする、
   請求項１に記載の保守管理システム。
3. 前記実測データ取得部は、前記制御棒駆動系統に設置されたセンサが測定した測定データと、前記制御棒駆動系統の設備を過去に試験および点検したときの試験および点検データとの少なくともいずれかを前記実測データとして取得する、
   請求項１または請求項２に記載の保守管理システム。
4. 前記物理モデルは、
   前記制御棒駆動機構と前記機器であるポンプまたは弁の力学的挙動を表す力学モデルと、
   前記制御棒駆動系統を流れる流体の流量または圧力の変化を表す流体モデルと、
   前記制御棒駆動系統の熱に関する現象を表現する熱モデルと、
   前記制御棒駆動系統の設備の挙動を制御するための制御モデルと、
   前記制御棒駆動系統の設備に関する電気系統の挙動を表す電気回路モデルと、
   前記制御棒駆動系統の設備の材質の特性を表す物性モデルと、
   の少なくともいずれかを含み、
   前記物理モデルで定義された前記パラメータの組み合わせによって前記制御棒駆動系統の状態を再現する、
   請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の保守管理システム。
5. 前記解析データをデータマイニングによって処理するデータ処理部を備える、
   請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の保守管理システム。
6. 前記データ処理部の処理結果に基づいて前記制御棒駆動系統の状態を判定する状態判定部と、
   前記状態判定部で正常と判定された場合に点検の対象とすべき前記制御棒駆動機構を選定する点検対象選定部と、
   前記状態判定部で異常と判定された場合に異常原因を特定する異常原因特定部と、
   を備える、
   請求項５に記載の保守管理システム。
7. 前記状態判定部は、前記解析データと予め定められた許容範囲とを比較し、前記制御棒駆動系統の異常の有無の判定を行う、
   請求項６に記載の保守管理システム。
8. 前記点検対象選定部は、前記解析データに基づいて前記制御棒駆動機構の劣化の進展具合を評価し、点検の対象とすべき前記制御棒駆動機構を選定する、
   請求項６または請求項７に記載の保守管理システム。
9. 前記異常原因特定部は、前記解析データに基づいて前記制御棒駆動系統で起こり得る原因を抽出し、優先的に確認すべき部分を抽出する、
   請求項６から請求項８のいずれか１項に記載の保守管理システム。
10. 前記解析データに基づいて前記制御棒駆動系統の状態を監視するセンサの種類および設置位置を選定する測定方法選定部を備える、
    請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の保守管理システム。
11. 前記解析データに基づいて前記制御棒駆動機構の劣化の進展具合を評価し、前記制御棒駆動機構に異常が発生する時期および確率を求め、点検時期を判定する点検時期判定部を備える、
    請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の保守管理システム。
12. 原子力発電プラントの制御棒駆動機構と前記制御棒駆動機構の動作に関係する機器とを含む制御棒駆動系統の状態を再現可能な物理モデルを構築するステップと、
    前記物理モデルに基づいて定式化された方程式にパラメータを反映して演算を実行するステップと、
    前記制御棒駆動系統の状態を実測した実測データを取得するステップと、
    前記物理モデルの演算結果が前記実測データに一致する前記パラメータを一致パラメータとして特定するステップと、
    前記一致パラメータと前記一致パラメータの解析結果とを含む解析データを記録するステップと、
    を含む、
    保守管理方法。