JP2024035740A - 系統性能監視装置、および、系統性能監視方法 - Google Patents

Abstract

【課題】系統の実変動と計器誤差を切り分けて高精度に系統性能を評価する。【解決手段】系統性能監視装置１は、系統に設置された複数の計器の計測値を入力する入力部１１と、複数の計器の計測値、および、系統の特性をモデル化した制約条件を基に、複数の計器の計測値の誤差を低減した補正値を算出する計測誤差低減部１２とを有する。【選択図】図１

Description

本発明は、系統性能監視装置、および、系統性能監視方法に関する。

火力発電プラントや原子力発電プラントでは、プラントの保全を合理化するため、系統機能を定量監視するニーズが高まっている。

特許文献１には、各真値推定モデルを用い、プラントに設けた複数の検出器から出力した各検出器信号の実測値に基づいて真値を推定する発明が記載されている。

特開２００５－３３８０４９号公報

プラントの海水系の冷却系統などでは、海水温変動で状態が変化する。このように状態が変化した場合であっても、高精度に系統性能を監視するためには、計器誤差と実変動とを切り分けることが重要である。

計測誤差を低減する他の技術としてデータ・バリデーション・リコンシリエーション（ＤＶＲ: Data Validation and Reconciliation）技術が実用化されている。ＤＶＲ技術とは、冗長性のある既設センサの情報と制約条件とを用いて計器の誤差を校正し、確からしい値を得ることができる計測誤差低減手法である。

ＤＶＲ技術は計測値の冗長性と制約条件を必要とするが、その設定の困難性からＤＶＲ技術を系統監視に適用した例はない。具体的には、ＤＶＲ技術を活用した系統流量やポンプ性能、熱交換器性能の監視には、プロセスコンピュータによる遠隔からの計測データと、巡回点検で系統の所定箇所を計測した現場計器データとの組み合わせが必要である。

しかし、ＤＶＲ技術では着目時刻におけるヒートバランスが前提であるが、現場計器データの取得時刻は同一ではないため、そのままではＤＶＲ技術をプラントに適用できない。よって、ＤＶＲ技術をプラントに適用して、実変動と計器の誤差を切り分けて系統性能を評価することはできなかった。
そこで、本発明は、実変動と計器誤差を切り分けて高精度に系統性能を評価することを課題とする。

前記した課題を解決するため、本発明の系統性能監視装置は、系統に設置された複数の計器の計測値を入力する入力手段と、前記複数の計器の計測値、および、前記系統の特性をモデル化した制約条件を基に、前記複数の計器の計測値の誤差を低減する計測誤差低減手段と、を有することを特徴とする。

本発明の系統性能監視方法は、入力手段が系統に設置された複数の計器の計測値の入力を受け付けるステップと、前記複数の計器の計測値、および、前記系統の特性をモデル化した制約条件を基に、計測誤差低減手段が、前記複数の計器の計測値の誤差を低減するステップと、を有することを特徴とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。

本発明によれば、実変動と計器誤差を切り分けて高精度に系統性能を評価することが可能となる。

本実施形態に係る系統性能監視装置のブロック図である。 各計器の測定値と誤差の関係を示す図である。 系統性能監視処理のフローチャートである。 計測値の誤差低減処理のフローチャートである。 物理モデルの推定値を示すグラフである。 偏差補正を示すグラフである。 ＤＶＲ評価を示すグラフである。 ＤＶＲ評価を適用する前の測定データを示す図である。 ＤＶＲ評価を適用した後の測定データの推定値を示す図である。 ポンプと圧力センサを含む系統を示す図である。 流量と揚程との関係を示すグラフである。 ポンプ劣化の検知方法を示すためのグラフである。 熱交換器を含む系統を示す図である。 圧損特性に係る系統を示す図である。 流量と圧力損失との関係を示すグラフである。 タービンに係る系統を示す図である。 流量と段落圧力との関係を示すグラフである。 弁に係る系統を示す図である。 流量と弁開度との関係を示すグラフである。

以降、本発明を実施するための形態を、各図を参照して詳細に説明する。
図１は、本実施形態に係る系統性能監視装置１のブロック図である。
系統性能監視装置１は、配管２に設置された複数の流量計３ａ～３ｄのデータを遠隔から受信可能に接続されている。この配管２には更に、作業員が巡回時に一時的に所定箇所に設置する現場流量計４ａとがある。系統性能監視装置１は、入力部１１と、計測誤差低減部１２と、現場計器計測誤差設定部１３と、推定部１４と、劣化検知部１５と、記憶部１６とを含んで構成される。記憶部１６には、この配管２を含む系統の制約条件がモデル化された物理モデル１６１が格納されている。

入力部１１は、配管２に設置された複数の流量計３ａ～３ｄの計測値を入力する。なお、ここでは配管２が系統であり、複数の流量計３ａ～３ｄが計器である。また、現場流量計４ａは、所定箇所にて現場計器データを計測する現場計器である。現場流量計４ａは、作業員が現場にて巡回点検等のときに所定箇所の指示値を取得するものである。複数の流量計３ａ～３ｄの計測値は、真値との間で所定の誤差を有している。

計測誤差低減部１２は、複数の流量計３ａ～３ｄの計測値、および、系統の特性をモデル化した制約条件を基に、ＤＶＲ評価により、複数の流量計３ａ～３ｄの計測値の誤差を低減した配管２の流量の推定値を算出する。計測誤差低減部１２は、流量計３ａ～３ｄの信号データおよび制約条件と共に、現場流量計４ａの現場計器データを入力として、複数の流量計３ａ～３ｄの計測値の誤差を低減した推定値を算出する。なお、ここで計測値の誤差とは、計測値と真値との偏差のことをいう。

作業員は、系統の点検後に、現場流量計４ａにより、現場計器データを複数回取得する。現場計器計測誤差設定部１３は、この複数回の取得データを基に、現場流量計４ａの平均測定値と計測誤差を算出する。
推定部１４は、制約条件と各計器の信号の時系列データから、現場流量計４ａの箇所における評価時刻の計測データ値を推定する。ここで現場流量計４ａとは、作業員が巡回点検にて所定箇所を計測する現場計器である。

劣化検知部１５は、系統の計測値に基づき、当該系統の劣化を検知する。劣化検知部１５は、系統の劣化を検知した場合に警報を発する。なお劣化検知部１５は、系統の劣化を検知した場合に、この系統から他の系統に切り替えてもよい。これにより、劣化した系統から健全な他の系統に切り替えて、プラントの運転を継続できる。

記憶部１６は、例えばハードディスクなどの大容量記憶装置であり、この系統の物理モデル１６１を格納している。

本発明では、系統においては少なくとも１つ以上のデータが、遠隔から受信した連続的な計測データであり、現場計器データが物理モデル等を介して遠隔計測データと関連付けられる点に着目する。本実施形態の課題に対し、（１）物理モデル構築、（２）偏差補正、（３）ＤＶＲ性能評価の３つのフェーズで対応する。

（１）物理モデル構築
物理モデル構築のフェーズにて、プラントの管理者は、ヒートバランスやポンプＱ－Ｈ特性、熱交換器の熱バランス式や伝熱式、ルート圧損－流量関係式等の、計測データと現場計器データを紐づけるためのＤＶＲ評価の制約条件である物理モデル１６１を構築する。プラントの管理者は、この物理モデル１６１を、予め系統性能監視装置１の記憶部１６に格納する。

（２）偏差補正
偏差補正のフェーズにて、作業者は、計器・機器異常が無視できる機器点検直後に現場計器データを取得して系統性能監視装置１に入力する。そして系統性能監視装置１は、現場計器データと計測データとを併せて物理モデル１６１の偏差を補正し、物理モデル１６１の特性を実機の健全状態に合わせ込む。また、作業者は、この現場計器データを各現場計器から複数回取得して、系統性能監視装置１に入力する。系統性能監視装置１は、現場計器データのばらつきから標準偏差を求め、現場計器の誤差を設定する。

（３）ＤＶＲ性能評価
ＤＶＲ性能評価のフェーズにて、系統性能監視装置１は、巡回点検で別々に取得した各現場計器データの同一時刻における値を、遠隔計測データと物理モデル１６１から作成される時系列カーブを介して補間する。系統性能監視装置１は更に、誤差を校正して時刻を補間した現場計器データと遠隔計測データから、物理モデル１６１の制約条件を介してＤＶＲ評価を行う。系統性能監視装置１は、実機に合わせた物理モデル特性により求まる流量等の推定値とＤＶＲ評価値の偏差から系統流量を算出し、機器の劣化等を監視する。

本発明によれば、計器を追加で設置すること無しに、系統機能を好適に監視することが可能となる。また、本発明によれば、実変動と計器誤差を切り分けて高精度に系統性能を評価することが可能となる。更に実機の運転データに基づき、系統機能監視に重要なポンプ性能劣化・熱交性能劣化を定量監視することで、点検周期を合理化することが可能となる。

図２は、各計器の測定値と誤差の関係を示す図である。
各グラフは左から順に、流量計３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄに関するものを示している。グラフの破線とハッチングは、流量計３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄの測定値と誤差の頻度分布を示している。左のグラフの実線は、流量計３ａのみの測定値を用いたＤＶＲ補正後の推定値の分布を示している。左から２番目のグラフの実線は、流量計３ａ，３ｂの測定値を用いたＤＶＲ補正後の推定値の分布を示している。左から３番目のグラフの実線は、流量計３ａ，３ｂ，３ｃの測定値を用いたＤＶＲ補正後の推定値の分布を示している。左から４番目のグラフの実線は、流量計３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄの測定値を用いたＤＶＲ補正後の推定値の分布を示している。図の上下軸は、測定値またはＤＶＲ補正後の推定値を示している。図の左右軸は、値が測定される頻度を示している。

太破線の左右軸と上下軸が交差する原点は、真値である。凡例に示したように、破線とハッチングは各計器の測定値の分布を示している。実線は、ＤＶＲ補正後の推定値の分布を示している。

測定値の分布のピークと真値との差分は、バイアス誤差ｅ１である。推定値の分布の拡がりは、ランダム誤差ｅ２である。バイアス誤差ｅ１とランダム誤差ｅ２の和は、計測値の誤差の最大値である。

図２に示したように、左の流量計３ａのグラフから右の流量計３ｄのグラフにおいて、各計器のバイアス誤差とランダム誤差はそれぞれ分散している。これに対してＤＶＲ補正後の推定値のバイアス誤差とランダム誤差は、測定値の冗長性が増えるにつれて、ともに小さくなってゆく。

図３は、系統性能監視処理のフローチャートである。
最初、入力部１１は、系統である配管２に設置された複数の計器の計測値を入力する（ステップＳ１０）。そして、入力部１１は、現場流量計４ａで計測した現場計器データが有るか否かを判定する（ステップＳ１１）。
入力部１１は、現場計器データが有るならば（Ｙｅｓ）、現場計器データの入力を受け付けて（ステップＳ１２）、ステップＳ１３に進む。ステップＳ１２において、現場計器計測誤差設定部１３は、複数回の現場計器取得データから現場計器データの推定値、誤差を設定する。入力部１１は、現場計器データが無いならば（Ｎｏ）、ステップＳ１５に進む。

推定部１４は、取得した現場計器データが評価時刻であるか否かを判定する（ステップＳ１３）。現場計器データの取得時刻が評価時刻でなかったならば（Ｎｏ）、系統に設置された複数の計器の計測値の時系列データから、現場流量計４ａで計測した箇所の評価時刻における現場計器データを推定し（ステップＳ１４）、ステップＳ１５に進む。推定部１４は、評価時刻であったならば（Ｙｅｓ）、ステップＳ１５に進む。

ステップＳ１５にて、計測誤差低減部１２は、系統の特性をモデル化した制約条件を基に、複数の計器の計測値の誤差を低減した推定値を算出する。ここで計測誤差低減部１２は、ＤＶＲ評価により計測値の誤差を校正した推定値を算出する。

ステップＳ１６にて、劣化検知部１５は、系統の劣化を判定する。劣化検知部１５は、系統が劣化したと判定したならば（Ｙｅｓ）、系統が劣化したことの警報を発し（ステップＳ１７）、図３の処理を終了する。劣化検知部１５は、系統が劣化していないと判定したならば（Ｎｏ）、そのまま図３の処理を終了する。

本実施形態の推定部１４は、複数回の計測によって誤差を校正した現場計器データを用い、設定した物理モデルと遠隔計測データから推定値を算出する。更に推定部１４は、時系列のカーブからＤＶＲ評価時刻における現場計器データの推定値を補間する。補間した現場計器データの推定値、遠隔計測データ、および、物理モデルを用いて計測誤差低減手段により誤差低減評価を行い、高精度に系統流量を推定し、機器性能を監視する。

図４は、計測値の誤差低減処理のフローチャートである。
最初、入力部１１は、系統に設置された複数の計器の計測値を入力する（ステップＳ２０）。ここで入力部１１は、図１に示した流量計３ａ～３ｄの計測値を入力する。そして、作業員は、現場流量計４ａで現場計器データを複数回計測した（ステップＳ２１）、取得した現場計器データを系統性能監視装置１に入力する。入力部１１は、現場計器データの入力を受け付ける（ステップＳ２２）。

現場計器計測誤差設定部１３は、系統の点検後に複数回取得した現場計器データから、現場計器データの推定値と誤差を算出する。この現場計器データの推定値、誤差と、遠隔で測定する複数の計器である流量計３ａ～３ｄの計測値、系統の特性をモデル化した制約条件を基に、系統流量等のパラメータの推定値を算出すると（ステップＳ２３）、図４の処理を終了する。

《データ・バリデーション・リコンシリエーション（ＤＶＲ）の説明》
石油精製、石油化学、一般化学、発電プラントなどの連続型のプロセスプラントにおいては、プロセスの運転状態を把握するため、流量、温度、圧力、および液レベルなどをリアルタイムで計測する。これらの測定値は、必ず誤差を含んだ値として観測される。データ・バリデーション・リコンシリエーション（ＤＶＲ）は、このような生の測定値に対して、物質収支とエネルギー収支を記述する物理モデル１６１を適用することにより、プロセスの運転状態のより良い推定値を求める技術である。換言すると、物理モデル１６１に対する測定点の数の冗長性を利用して、物理モデル１６１の関係式を全て満足し、かつ原測定値の修正量を最小とするような推定値のセットを求めるものである。ここでは系統の現場で計測された現場計器Ｙ，Ｚによって計器誤差を低減させる例を説明する。

図５は、或る系統の物理モデルの推定値を示すグラフである。グラフの縦軸は系統流量を示している。グラフの横軸は時刻を示している。
グラフの実線は、物理モデルの推定値を示している。破線は、真値を示している。物理モデルの推定値は、様々な誤差要因により、真値と所定のずれを有している。

図６は、偏差補正を示すグラフである。グラフの縦軸は系統流量を示している。グラフの横軸は時刻を示している。時刻ｔｃは、機器を点検したタイミングである。
グラフの一点鎖線は、遠隔測定した測定値から設定した物理モデルを用いて推定した推定値を示している。グラフの実線は、物理モデルの推定値を偏差補正したものから推定した推定値を示している。破線は、真値を示している。領域５１は、作業員が或る巡回時刻に現場計器で測定した複数の現場測定データである。領域５２は、作業員が別の巡回時刻に現場計器で測定した複数の現場測定データである。これら複数の現場測定データを用いて、物理モデルの推定値に対して偏差補正を施すことにより、真値に近い値を推定できる。

図７は、ＤＶＲ評価を示すグラフである。グラフの縦軸は系統流量を示している。グラフの横軸は時刻を示している。時刻ｔｃは、作業員が機器を点検したタイミングである。時刻ｔｅは、ＤＶＲ評価を行うタイミングである。

グラフの実線は、真値である。円形アイコンは、作業員が現場計器Ｙにて測定した現場測定データを示している。上側の細かい破線は、作業員が現場計器Ｙにて測定した現場測定データに基づくデータ推定カーブである。このデータ推定カーブにより、ＤＶＲ評価タイミングである時刻ｔｅにおける現場計器Ｙの箇所における現場計器データを推定できる。

三角形アイコンは、現場計器Ｚにて測定した現場測定データを示している。実線の下側の粗い破線は、現場計器Ｚにて測定した現場測定データに基づくデータ推定カーブである。このデータ推定カーブにより、ＤＶＲ評価タイミングにおける現場計器Ｚの箇所における現場測定データを推定できる。

本実施形態によれば、従来困難であった補機冷却水系、海水系等の熱サイクル外の系統の性能を、計器の追設無しで監視することが可能となる。更にポンプ・熱交性能劣化を定量監視することで、点検周期を合理化することが可能となる。

《流量計による配管流量の測定例》
図８は、ＤＶＲ評価を適用する前の測定データを示す図である。
図８に示すような簡単な系統があり、各系統の配管に流量計３１ａ～３１ｃが設置されており、質量流量が計測されている。流量計３１ａの測定値Ａは、５０ｔ／ｈである。流量計３１ｂの測定値Ｂは、２５ｔ／ｈである。流量計３１ｃの測定値Ｃは、２０ｔ／ｈである。

流量計３１ａの誤差は、±１０％である。流量計３１ｂの誤差は、±５％である。流量計３１ｃの誤差は、±３％である。

Ａの配管は、Ｂの配管とＣの配管とに分岐している。この場合、物質収支（物理モデル）を表す式としてＡ＝Ｂ＋Ｃの式が成り立つ。よって、３個の変数があり、それら相互の関係を規定する式が１個であるから、３－１＝２個の計測点があれば、理論上は他の計測点の流量は計算できる。換言すると、このプロセスの自由度は２である。３個の変数の全てを計測している場合、プロセスの自由度より計測値が１個多いため、計測の冗長性は１である。

一方、実際の流量の計測値は、その不確かさのために、プロセスの物質収支式を満足しない。このような状況は、系統の計測では普通に見られる現象である。ＤＶＲ評価は、この計測の冗長性を利用して、個別の計測値の不確かさを減少させると同時に、物理モデルを満足する最良の推定値を求めるものである。また、これらの最良の推定値を使ってプロセスの性能指標を計算したり、未測定変数の推定を行ったりすることも可能である。

ＤＶＲ評価とは、上記の例の場合のようにプロセスの自由度より大きい数の計測点が存在する（冗長な計測点が存在する）場合に、以下のように最小二乗法によってプロセスの変数の最良の推定値を求めることである。物理モデルは、一般的には非線形の連立方程式となるので、非線形最小二乗問題を解くことになる。
式（１）は、整合度に係る基礎方程式である。

式（２）は、制約条件に係る式である。この制約条件は、系統の物理モデルから構成される。ここで物理モデルとは、タービンモデル等である。

図９は、ＤＶＲ評価を適用した後の測定データの推定値を示す図である。
流量計３１ａのＤＶＲ評価の適用後の測定データの推定値は、４６．２７ｔ／ｈである。流量計３１ｂのＤＶＲ評価の適用後の測定データの推定値は、２５．９３ｔ／ｈである。流量計３１ｃのＤＶＲ評価の適用後の測定データの推定値は、２０．３４ｔ／ｈである。

流量計３１ａの誤差は、±５．０４％％である。流量計３１ｂの誤差は、±４．５１％である。流量計３１ｃの誤差は、±２．９０％である。

図８と図９の例において、各計測値の「不確かさ」が推定できたとすると、上記のＤＶＲ評価を実行することが可能となる。ＤＶＲ評価によって、物質収支を満足し、かつ元の計測値よりも不確かさが小さくなった推定値が、各計測点で得られる。

このように、ＤＶＲ評価は、プロセスモデルとその自由度を上回る数の計測点が存在する場合に、各計測点の測定値の不確かさを与えることによって、プロセスモデルを満足し、かつより信頼性の高い計測点の推定値を求めることを可能とする。また、求められた推定値の関数として計算可能なプロセスの性能指標や未測定変数とそれらの不確かさも、合わせて計算可能となる。

図８と図９の例において、どれか１つの流量の計測点が計器不良などにより計測不能となった場合でも、まだ計測の冗長性が残っているので、ＤＶＲ評価を実行することは可能である。つまり、計測不能となった計測点の流量を未測定変数として推定することが可能である。但し、その場合の各推定値の不確かさは、全体としては計器不良が無い場合より大きくなる。

以下、他の計測値から物理モデルを介して流量を求める例を説明する。これにより、流量計を設置していない箇所の流量を、計算によって求めることができる。

《ポンプ性能曲線から流量を測定する例》
本実施例において、系統はポンプを含む配管である。劣化検知部１５は、ポンプの性能曲線から求まる吐出流量と計測誤差低減部１２から求まる系統流量の偏差から、ポンプの劣化を検知することができる。

図１０は、ポンプと圧力センサを含む系統を示す図である。
配管２には、ポンプ２２が設置されている、ポンプ２２の下流側には圧力センサ３２ａが設置され、ポンプ２２の下流側には圧力センサ３２ｂが設置されている。

図１１は、流量と揚程との関係を示すグラフである。
グラフの縦軸は揚程を示している。グラフの横軸は流量を示している。ここで揚程とは、ポンプ２２の出入口の差圧のことをいう。圧力センサ３２ａの計測値と圧力センサ３２ｂの計測値との差により、差圧を算出可能である。差圧が低いほど流量は大きくなり、ここでは式（３）の関係を有している。

差圧がΔＰ_１のとき、式（３）に差圧ΔＰ_１を代入して流量Ｑ_１を求めることができる。

図１２は、ポンプ劣化の検知方法を示すためのグラフである。
実線は、健全状態のポンプ２２のＱ－Ｈ特性を示している。破線は、劣化状態のポンプ２２のＱ－Ｈ特性を示している。

各種の物理モデルを介したＤＶＲ評価による系統流量の評価値Ｑ_２と、ポンプ２２の性能曲線の物理モデルを用いてポンプ出入口の差圧から推定される、健全状態のポンプ２２が吐出する流量Ｑ_１に偏差が出ると、ポンプ２２のＱ－Ｈ特性曲線が落ち込んでいるとして、ポンプ劣化を検知する。

《熱交換器の伝熱特性から流量を求める例》
本実施例にて、計測誤差低減部１２は、熱交換器の熱交換量の定義式を制約条件として、冷却水の流量を算出する。また劣化検知部１５は、この熱交換器の劣化を検知する。

図１３は、熱交換器２３を含む系統を示す図である。
熱交換器２３は、図の横方向に設置された配管２ａを流れる冷却水と、図の縦方向に設置された配管２ｂを流れる冷却水との間で熱交換するものである。配管２ａの流量は、Ｇ_１である。

配管２ａの入口には、温度計３３ａが設置され、出口には温度計３３ｂが設置されている。温度計３３ａの計測値は、Ｔ_１である。温度計３３ｂの計測値は、Ｔ_２である。
配管２ｂの入口には、温度計３３ｃが設置され、出口には温度計３３ｄが設置されている。温度計３３ｃの計測値は、Ｔ_３である。温度計３３ｄの計測値は、Ｔ_４である。

式（４）は、この熱交換器２３に係る第１の伝熱式である。

式（４）より、熱貫流率ｋと伝熱面積Ａが既知なので、計測値Ｔ_１，Ｔ_２，Ｔ_３，Ｔ_４から対数平均温度差θmが求まり、熱交換量Ｑが求まる。
式（５）は、この熱交換器２３に係る第２の伝熱式である。

式（５）より、式（４）で求めた熱交換量Ｑと、出入口温度差ΔＴより、流量Ｇ_１が求められる。つまり、計測誤差低減部１２は、熱交換器２３の性能曲線に基づいて流量を算出する。
熱交換器２３の性能は式（４）式中の熱貫流率ｋで表される。伝熱特性式（４）において、流量Ｇ_１が他のモデル特性とＤＶＲ評価により既知であった場合、式（５）のみで熱交換量Ｑが求まる。
式（４）でＱ、Ａ、θｍが既知であればｋが求まるが、このｋの値が連続的に減少していった場合に、熱交換器２３の性能低下（伝熱管汚れ）が検知できる。

現場計器データの入力が必要な理由は、熱交換器２３の出入口温度が現場計器のみで計測可能であり、遠隔から計測できる計器が設置されていない場合があるためである。

《圧損特性から流量を求める例》
図１４は、圧損特性に係る系統を示す図である。
配管２４には、圧力計３４ａと圧力計３４ｂとが設置されている。この系統のうち、圧力計３４ａの設置箇所と圧力計３４ｂの設置箇所との間には、圧力損失発生領域を含んでいる。
圧力計３４ａの計測値は、Ｐ_３である。圧力計３４ｂの計測値は、Ｐ_４である。両者の圧力差は、ΔＰ_３である。圧力損失を求める式を、式（６）に示す。

図１５は、流量と圧力損失との関係を示すグラフである。
グラフの縦軸は、圧力損失を示している。グラフの横軸は、流量を示している。このとき、圧力損失が大きくなるほど、流量は大きくなる。
グラフの実線は、以下の式（７）で表せる。

圧力計３４ａと圧力計３４ｂの計測値から、ΔＰ_３を求めて、式（７）に代入することで、そのときの流量Ｑ_３を求めることができる。
現場計器データの入力が必要な理由は、圧力計３４ａ，３４ｂは、現場計器であり、遠隔から計測できる計器が設置されていない場合があるためである。

《タービン特性から流量を測定する例》
図１６は、タービン２５に係る系統を示す図である。
タービン２５は、各段落にて所定の段落流量Ｑ_５が流れ、所定の段落圧力Ｐ_５が発生する。

図１７は、流量と段落圧力との関係を示すグラフである。
グラフの縦軸は、タービン２５の段落圧力を示している。グラフの横軸は、流量を示している。タービン２５の段落流量Ｑ_５は、圧力にほぼ比例し、以下の式（８）で表せる。

よって、段落圧力Ｐ_５から段落流量Ｑ_５が求まる。つまり計測誤差低減部１２は、タービン２５の段落圧力に基づいて流量を算出する。

《弁開度から流量を測定する例》
図１８は、弁２６に係る系統を示す図である。
配管には、弁２６が設けられている。弁２６には、弁開度検知器３６ａが設けられている。弁開度検知器３６ａは弁開度Ｏ_ＣＶを検知する。この弁２６の出口側には、流量計３６ｂが設けられている。流量計３６ｂは、流量Ｑ_７を検知する。

図１９は、流量と弁開度との関係を示すグラフである。
グラフの縦軸は、弁開度を示している。グラフの横軸は、流量を示している。弁開度と流量は、式（９）の関係式を満たす。

よって、計測誤差低減部１２は、弁開度Ｏ_ＣＶから流量Ｑ_７を求めることができる。

（変形例）
本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば上記した実施形態は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。

上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部または全部を、例えば集積回路などのハードウェアで実現してもよい。上記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈して実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイルなどの情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記録装置、または、フラッシュメモリカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの記録媒体に置くことができる。

各実施形態に於いて、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１ 系統性能監視装置
１１ 入力部 （入力手段）
１２ 計測誤差低減部 （計測誤差低減手段）
１３ 現場計器計測誤差設定部 （現場計器計測誤差設定手段）
１４ 推定部 （推定手段）
１５ 劣化検知部 （劣化検知手段）
１６ 記憶部
１６１ 物理モデル
２ 配管
３ａ～３ｄ 流量計 （計器）
４ａ 現場流量計 （現場計器）

Claims (16)

1. 系統に設置された複数の計器の計測値を入力する入力手段と、
   前記複数の計器の計測値、前記系統の特性をモデル化した制約条件を基に、前記複数の計器の計測値の誤差を低減した補正値を算出する計測誤差低減手段と、
   を有することを特徴とする系統性能監視装置。
2. 前記計測誤差低減手段に、前記系統の点検で取得された所定箇所の現場計器データを基に、前記複数の計器の計測値の誤差を低減した補正値を算出する現場計器計測誤差設定手段、
   を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の系統性能監視装置。
3. 前記系統の点検後に複数回取得した現場計器データを基に、前記現場計器データの補正値と誤差を算出する現場計器計測誤差設定手段、
   を更に備えることを特徴とする請求項１に記載の系統性能監視装置。
4. 前記制約条件と各前記計器の信号の時系列データから、評価時刻における前記所定箇所の前記現場計器データ値を推定する推定手段、
   を更に備えることを特徴とする請求項２に記載の系統性能監視装置。
5. 前記系統の計測値に基づき、当該系統の劣化を検知する劣化検知手段を更に備える、
   ことを特徴とする請求項１に記載の系統性能監視装置。
6. 前記系統は、ポンプを含み、
   前記劣化検知手段は、前記ポンプの性能曲線から求まる吐出流量と前記計測誤差低減手段から求まる系統流量の偏差から、前記ポンプの劣化を検知する、
   ことを特徴とする請求項４に記載の系統性能監視装置。
7. 前記系統は、熱交換器を含み、
   前記計測誤差低減手段において、前記熱交換器の熱交換量の定義式を前記制約条件とし、
   前記劣化検知手段は、前記熱交換器の劣化を検知する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の系統性能監視装置。
8. 前記計器の計測値は、前記系統に流れる液体または気体の流量、温度、圧力のうち何れかである、
   ことを特徴とする請求項１に記載の系統性能監視装置。
9. 前記系統は、ポンプを含み、
   前記計測誤差低減手段は、前記ポンプの性能曲線に基づいて流量を算出する、
   ことを特徴とする請求項８に記載の系統性能監視装置。
10. 前記系統は、熱交換器を含み、
    前記計測誤差低減手段は、前記熱交換器の性能曲線に基づいて流量を算出する、
    ことを特徴とする請求項８に記載の系統性能監視装置。
11. 前記系統は、圧力損失発生領域を含み、
    前記計測誤差低減手段は、前記圧力損失発生領域の圧力損失に基づいて流量を算出する、
    ことを特徴とする請求項８に記載の系統性能監視装置。
12. 前記系統は、タービンを含み、
    前記計測誤差低減手段は、前記タービンの段落圧力に基づいて流量を算出する、
    ことを特徴とする請求項８に記載の系統性能監視装置。
13. 前記系統は、弁を含み、
    前記計測誤差低減手段は、前記弁の弁開度から流量を算出する、
    ことを特徴とする請求項８に記載の系統性能監視装置。
14. 前記劣化検知手段は、前記系統の劣化を検知した場合に警報を発する、
    ことを特徴とする請求項５に記載の系統性能監視装置。
15. 前記劣化検知手段は、前記系統の劣化を検知した場合に前記系統から他の系統に切り替える、
    ことを特徴とする請求項５に記載の系統性能監視装置。
16. 入力手段が系統に設置された複数の計器の計測値の入力を受け付けるステップと、
    前記複数の計器の計測値、および、前記系統の特性をモデル化した制約条件を基に、計測誤差低減手段が、前記複数の計器の計測値の誤差を低減した補正値を算出するステップと、
    を有することを特徴とする系統性能監視方法。

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