JP3147586B2 - プラントの監視診断方法 - Google Patents

プラントの監視診断方法

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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、原子力発電プラント、
火力発電プラント等のプラントの状態及び運転を監視
し、診断する監視診断方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】例えば、沸騰水型原子炉、加圧水型原子
炉などの原子力発電プラント、石油・石炭・天然ガスな
どを燃焼する火力プラント、エチレンなど石油化学製品
の製造、精製ほかの化学プラントなどエネルギーや反応
生成物の取り出しを目的とするプラント（以下これらを
単にプラントと称する）がある。これらのプラントで
は、プラント内の制御対象が低温から高温まで幅広い温
度領域にあり、プラント内の各部位において、制御対象
が液相から気相、場合によっては固相にまで変わる。
【０００３】プラントの起動、定常運転、そして停止
の、各状態毎に、プラント内の各部位における制御対象
の温度、相が様々に変化する。一般に、プラントの運転
は、計算機により制御され、プラントの運転効率が最適
となるため、あるいは起動、停止が円滑に行なわれるた
めに、プラントにおける圧力、温度等の諸量が時々刻々
測定され、計算機で上記諸量が最適となるように運転さ
れる。
【０００４】図１６は、沸騰水型原子炉を用いた原子力
発電プラントの主要機器・設備の概略構成図である。図
１６において、圧力容器１７内には、燃料集合体やジェ
ットポンプ２２等の炉内機器が配置され、制御棒駆動装
置、再循環ポンプモータ２９等原子炉の制御、冷却のた
めの主要機器、設備と共に、格納容器１６内に収容され
ている。通常運転時には、制御棒が炉心２３から下部へ
引き抜かれることによって、燃料であるウランの核分裂
が臨界に達して発熱する。再循環ループ２６上の再循環
ポンプモータ２９によりジェットポンプ２２が駆動さ
れ、冷却水が循環されることによって、炉心から核分裂
による熱が除去される。そして、２８０゜Ｃ、６．９Ｍ
Ｐａの高圧水蒸気が生成され、この蒸気が主蒸気管２４
を介して、タービンに供給され、タービンが駆動されて
発電される。蒸気は復水器で凝縮され、水として原子炉
給水ライン２５を介して原子炉に戻される。運転中、格
納容器１６内には、窒素ガスが封入され、不燃化されて
いる。
【０００５】原子炉系で、万一、異常が発生した場合に
は、原子炉が停止され、格納容器１６の内外に設置され
た主蒸気隔離弁で、原子炉系が格納容器１６内に隔離さ
れる。また、炉の過圧は、逃し安全弁１８により緩和さ
れると共に、非常用炉心冷却系等の安全設備が作動され
る。２１は、シュラウドであり、このシュラウド２１に
より炉心２３が包囲される。また、２０は気水分離器、
３７はドライウェル、１９は蒸気乾燥器であり、気水分
離器２０により凝結水が除去され、ドライウェル３７に
より、冷却材喪失事故の際、気水混合物が放出される。
２８は、原子炉冷却材浄化ポンプであり、このポンプ２
８からの冷却材は、ろ過脱塩装置２７を介して原子炉給
水ライン２５に供給される。１５は冷却水を散布する原
子炉格納容器スプレー、３０も同様なスプレーである。
３１は、隔離時冷却タービンポンプであり、このポンプ
３１により、原子炉がタービン系から隔離された場合、
原子炉が冷却される。
【０００６】また、３２は残留熱除去熱交換器、３６は
残留熱除去ポンプであり、これら熱交換器３２及びポン
プ３６により、原子炉停止後の崩壊熱が除去される。３
３は高圧炉心スプレーポンプであり、３４は低圧炉心ス
プレーポンプ、３５は圧力抑制室である。
【０００７】上述した原子力発電プラントにおいては、
原子力発電プラントの信頼性確保のために、定期的に原
子力発電プラントの運転が停止され、主要設備・機器が
分解・解体され、異常の有無、劣化度が点検される。ま
た、非破壊的に異常の有無が点検され、異常があれば機
器、部品が補修・交換されることにより、原子力発電プ
ラント運転の信頼性が確保されている。運転中の原子力
発電プラントにあっては、原子炉を中心に、原子炉の出
力、温度、圧力、循環水の流量などの運転状態が常時モ
ニタされる。そして、原子力発電プラントの運転状態
が、正常であることが確認される。また、ポンプ、その
他の主要構成機器については、回転数、吐出圧、温度、
流量などがモニタされ、作動状態が確認されると共に、
機器の振動、温度、機器周辺の漏洩蒸気・水、放射線そ
の他がモニタされ、機器を取り巻く環境が正常であるこ
とが確認され、原子力発電プラントの運転の異常の有無
の確認が常時行なわれている。
【０００８】そして、定期的な設備・機器の点検におい
ては、法定点検項目が遵守され、高度化技術を有する特
殊作業者により高度な点検作業が迅速に実行される。主
要機器・設備の診断方法の概要を表す表を図１７に、機
器・設備診断のための主要センサを表す表を図１８に示
す（参考文献：「原子力発電所の設備診断システム」、
内田他３名、センサ技術１９９２年１０月号、８４〜８
９頁 ）。
【０００９】また、プラントや機器の監視診断に関する
従来例としては、機器を対象としたもの（特開昭５８−
１３４３１２号公報、特開平３−２２０４９８号公報）
や、プラントを対象としたもの（特開昭５８−２１５５
９３号公報、特開昭６３−３１３２０８号公報、特開昭
６３−２４１８７６号公報）等がある。上記例において
は、監視対象となる機器又はプラントの動作の予測モデ
ルが利用され、実際の観測結果との差異から異常が検出
される構成となっている。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】ところで、近年、原子
力発電プラント等のプラントの信頼性の向上、定期点検
の簡略化による稼動率の向上が望まれている。今後、原
子力発電プラント等のプラントの経年化が進むと、機器
・材料の経年劣化による不具合発生により、プラントの
信頼性が低下することが懸念される。また、プラントの
定期点検に必要な特殊作業者の不足が予想されるため、
プラントの運転中に効率よく、しかも、高信頼度で、機
器及び材料等に存在する異常発生の可能性を予知する必
要がある。あるいは、機器等の異常を極軽微な段階で検
知することが必要となる。
【００１１】したがって、機器、材料の経年劣化による
プラントの信頼性低下を抑制し、定期点検による稼動率
低下を抑制すると共に、プラントの経時的特性を的確に
把握する、プラント設備の正確な自動監視及び診断が要
求される。例えば、原子力プラントのように高度に複雑
な設備の監視診断の信頼性を向上するためには、製造履
歴、点検・補修履歴及び運転履歴を含むプラントの個性
を考慮して、異常を的確に分析診断する機能が不可欠と
なる。また、多種多量の監視データを迅速かつ確実に分
析して、異常を検出するためのデータ加工機能と、診断
結果と対応すべき処置を確実に運転員に伝達する機能も
必要である。そして、上記分析診断機能及び伝達機能が
相互的に結合された総合監視診断システムが望まれる。
【００１２】しかしながら、上述した従来の技術にあっ
ては、プラントの製造履歴、点検・補修履歴及び運転履
歴等を含むプラントの個性を考慮して、異常を的確に分
析診断する監視診断方法は、実現されていなかった。
【００１３】したがって、本発明の第１の目的は、プラ
ントの運転履歴を考慮して、異常を的確に分析診断し、
高信頼性を有し、定期点検の簡略化が可能でプラントが
高稼動率となる、プラントの監視診断方法を実現するこ
とである。本発明の第２の目的は、プラントの製造履
歴、及び点検・補修履歴等を考慮して、異常を的確に分
析診断し、高信頼性を有し、定期点検の簡略化が可能で
プラントが高稼動率となる、プラントの監視診断方法を
実現することである。
【００１４】本発明は、上記第１の目的を達成するた
め、プラントから得られた検出データのうち、診断対象
となるプラント構成要素のある特性に係わる第１の検出
データ相互の相関を求め、この求められた相関を、前記
特性に係わる前記第１の検出データとは異なる第２の検
出データを用いて校正し、この校正された相関をプラン
トカルテとして蓄積する第１手順と、前記プラントカル
テとして蓄積された相関と前記第１の検出データの現在
値の相関とを比較して前記診断対象となるプラント構成
要素の異常を監視診断する第２手順とを有することを特
徴とするプラントの監視診断方法が提供される。また本
発明は、上記第１の目的を達成するため、プラントから
得られた検出データのうち、プラントのある運転状態量
に係わる複数の異なる検出データから異なる検出データ
毎の複数の運転状態量を求め、これら複数の運転状態量
の相関をプラントカルテとして蓄積する第１手順と、前
記プラントカルテとして蓄積した複数の運転状態量の相
関と前記異なる検出データの現在値から求めた異なる検
出データ毎の複数の運転状態量の相関とを比較して前記
運転状態量に係わるプラント構成要素の異常を監視診断
する第２手順とを有することを特徴とするプラントの監
視診断方法が提供される。
【００１５】また、好ましくは、上記第１及び第２の目
的を達成するため、上記プラントの監視診断方法におい
て、前記第１手順は、プラントの検査データを蓄積し、
この検査データも考慮して前記プラントカルテとしての
相関を蓄積する。また、好ましくは、上記プラントの監
視診断方法において、上記検査データは、プラントの構
成機器及び部材の材質、特性及び製造条件を示す仕様デ
ータと、補修及び交換を示す保全工法の種類及び施工条
件データと、点検時における検査結果を示すデータとで
ある。 また、好ましくは、プラントの監視診断方法にお
いて、前記検出データは、プラントの熱出力、電気出
力、流量を含むプラントの運転状態を示すデータ、又
は、機器の回転数、電気出力、振動、温度を含む機器の
作動状態を示すデータ、又は、プラント内環境の圧力、
温度、雰囲気成分を含むプラントの環境状態を示すデー
タを検出したデータである。また、好ましくは、上記プ
ラントの監視診断方法において、前記第２手順で異常が
検出されたときには、異常箇所及び異常内容を同定する
と共に、異常の波及事象を予測する。
【００１６】また、好ましくは、上記プラントの監視診
断方法において、同定された異常箇所、異常内容及び異
常の波及事象を表示手段により表示する。また、好まし
くは、上記プラントの監視診断方法において、検出され
た異常に対する対処方法を選定し、同定された異常箇
所、異常内容、異常の波及事象及び対処方法を表示手段
により表示する。また、好ましくは、上記プラントの監
視診断方法において、プラントカルテのデータと、この
データから算出した材料劣化因子データとに基づいて、
プラントの構成要素の余寿命を評価する。また、好まし
くは、上記プラントの監視診断方法において、上記プラ
ントカルテのデータと、検査データと、材料劣化因子デ
ータとに基づいて、微小亀裂の進展挙動が顕在化するま
での亀裂潜伏時間と、亀裂顕在化後の進展深さと、材料
強度の劣化による使用限界亀裂深さと、に分類して亀裂
進展の影響を評価し、プラント構成要素の余寿命を評価
する。
【００１７】
【００１８】
【００１９】
【００２０】
【作用】本発明においては、第１の手順で、診断対象と
なるプラント構成要素のある特性に係わる第１の検出デ
ータ相互の相関が求められ、この相関が、第２の検出デ
ータを用いて校正された後、この校正された相関が運転
履歴としてプラントカルテの形で蓄積され保存される。
そして、第２の手順で、プラントカルテとして蓄積され
た相関と、第１の検出データの現在値の相関とが比較さ
れ、診断対象となるプラント構成要素の異常が監視診断
される。 また本発明においては、プラントのある運転状
態量に係わる複数の異なる検出データから異なる検出デ
ータ毎の複数の運転状態量が求められ、これら複数の運
転状態量の相関が運転履歴としてプラントカルテの形で
蓄積され保存される。そして、第２の手順で、プラント
カルテとして蓄積された複数の運転状態量の相関と、異
なる検出データの現在値から求めた異なる検出データ毎
の複数の運転状態量の相関とが比較され、その運転状態
量に係わるプラント構成要素の異常が監視診断される。
このようにして、現在の状態が健全であっても、例え
ば、履歴情報から、過去に異常徴候等が検出されている
場合には、これが考慮されて、監視診断が行われる。ま
た、異常が検出されたときには、例えば異常箇所及び異
常内容が同定され、異常の波及事象が予測される。
【００２１】
【００２２】図１は、本発明の一実施例であるプラント
の監視診断方法の動作説明ブロック図である。図１にお
いて、例えば、原子力発電プラントでは、原子力発電プ
ラントの運転状態１、構成機器の作動状態２、機器を取
り巻く環境３などの情報が、検出手段により検出され、
オンラインモニタ６を通して、適切な記憶手段に時々刻
々蓄積される。これらのデータは、複合化され、プラン
ト状態量の集合８として集約される。冷却水の水質、す
なわち、溶存酸素濃度、ｐＨ、導電率、金属イオン、各
種アニオン、懸濁物質などの化学成分、放射能などの水
質・化学情報４が、検出手段により検出され、一部はオ
ンラインモニタ６を通して、大部分はオフラインモニタ
７による化学分析、放射線分析によって、測定される。
【００２３】上記プラント状態量の集合８は、時々刻々
新しいデータに切り替えられ、更新される。そして、こ
れらプラント状態量の集合８の過去のデータは、過去の
プラント状態量の集合９として、記憶手段に蓄積され
る。また、原子力発電プラントの定期点検時に、分解点
検した結果の点検情報５及びオフラインモニタ７により
測定された水質・化学情報４もプラント状態量の集合９
として、蓄積される。
【００２４】そして、プラント状態量の集合９は、プラ
ントのカルテ１１として、縮約（圧縮）されて保存され
る。原子力発電プラントでは、プラントの各種状態を予
測するためのモデルがあり、これらのモデルが駆使され
て、過去のプラントデータに基づき、プラントの現状が
予測される。通常のモデルの使い方は、プラント設計デ
ータを用いてが予測されるが、図１の例における状態量
予測１２では、プラントカルテ１１が活用され、プラン
トの個性を配慮した予測が行われる。
【００２５】こうして、プラント状態量の集合（現状）
８のデータＡと、プラント状態量の集合１０（現状予測
値）のデータＢとが、比較手段１００により比較され
る。そして、データＡとＢとが一定の誤差Ｒの範囲内で
一致する条件｜Ａ−Ｂ｜≦Ｒを満たさなければ、プラン
トは異常１００Ａであると診断する。｜Ａ−Ｂ｜≦Ｒの
場合、更に比較手段１０１によりデータＡが許容範囲内
であるか（ＡL≦Ａ≦ＡH）否かを比較する。ここで、Ａ
L及びＡHは許容範囲の下限及び上限である。データＡが
許容範囲内であればプラントは正常１０１Ｂであると診
断し、データＡが許容範囲外であればプラントは異常１
０１Ａであると診断する。
【００２６】異常有りと診断された場合には、上記デー
タＡとＢとの詳細な照合、プラントカルテの分析、予測
モデルを駆使した評価により、異常の機器の同定、要因
の同定が行われる。また、モデルを用いて、異常が拡大
した場合の波及事象を予測し、プラントの停止、機器の
点検・補修・交換などの対応が行われるまでの余裕期間
を明確にして、計画的な対応を可能とする（１４）。
【００２７】具体的には、プラント本来のエネルギ発生
に係わる特性のほか、更に、ポンプの回転数と吐出圧力
及び流量との関係、制御棒位置と出力との関係、ポンプ
の振動及び回転数のユラギと温度ユラギ及び出力ユラギ
との相関を評価して、個々の機器特性の変化か、プラン
ト特性の変化かを評価、診断する。こういった機器、部
位の作動状態の妥当性をチェックして、機器個々の特性
劣化、異常の診断を行ない、異常徴候の検知を行なう。
さらに、機器運転状態の情報を迅速に取得して、複合化
し、異常を早期に診断すると共に、信頼の高いデータベ
ースを確保して、プラント状態のカルテを自動作成す
る。このようなプラントデータの収集、評価は、計算機
制御の対象のみでなく、プラント機器の運転状態の情報
と機器毎の仕様、検査データの情報を中央制御室等へ集
約すると共に、プラントの運転履歴、運転モードと重ね
合わせて、情報の合成を図る。
【００２８】次に、本発明を原子炉システムに適応させ
た場合の例を説明する。図２は、原子炉システムにおけ
る主要な計測要素を示す図である。図２において、原子
炉システムは、原子炉圧力容器Ａ１内の燃料要素から構
成される炉心Ａ２と、炉心の反応度を調整して出力を制
御するための制御棒Ａ３及び制御棒駆動機構Ａ４とを備
えている。また、原子炉システムは、炉心冷却し、炉心
より熱エネルギを蒸気として取り出すために、冷却水を
炉心に循環させる再循環ポンプＡ５とジェットポンプＡ
６及び再循環系Ａ７と、炉心で発生した蒸気の熱エネル
ギを電気エネルギに変換するためのタービンＡ８及び発
電機Ａ９とを備える。
【００２９】さらに、原子炉システムは、蒸気をタービ
ンＡ８に導くための主蒸気系Ａ１０と、タービンＡ８か
らの排蒸気を凝縮するための復水器Ａ１１と、復水器Ａ
１１で再び水の状態に戻った冷却水を原子炉へ再注入す
るための給水系Ａ１２とを備える。なお、Ａ１４はドラ
イヤであり、Ａ１５はセパレータである。
【００３０】原子炉の状態を示す最も重要なパラメータ
は、原子炉の出力である。原子炉の出力は、通常、電気
出力と熱出力で表される。原子炉から得られる直接的な
出力は熱であるが、発電という観点では、原子炉の出力
は、電気エネルギとするのが一般的である。通常のＢＷ
Ｒ発電所では、復水器の海水温度等により若干の変動は
あるが、熱効率は約３３．３％で、電気出力と熱出力と
の間には、明確な相関関係があり、一般には、電気出力
に変動が生じた場合には、熱出力に変動があった結果と
考えて差し支えない。
【００３１】原子炉の熱出力のグロス測定は、主蒸気の
温度、圧力と流量から求まる。温度、圧力よりエンタル
ピが算出され、これに流量を乗ずることにより、トータ
ルエンタルピが算出される。原子炉の出力は、元々原子
炉での核分裂によるため、核分裂率からも熱出力は算出
できる。すなわち、原子炉の核物理計算により原子炉運
転に伴う炉内の中性子束分布、核分裂率分布の変動は時
々刻々算出される。原子炉内あるいはその周辺に配され
た中性子束モニタＡ１３によって、常時モニタされてい
る中性子束の測定値を用いて、上記変動値を校正するこ
とにより、炉心内での核分裂率、さらには熱出力が高精
度で算出される。こうして、中性子測定の結果、原子炉
の熱出力が算出される。
【００３２】中性子測定による熱出力（以下、核的熱出
力という）は、上記主蒸気のエンタルピより算出された
熱出力（以下マクロ熱出力という）と合致しなければな
らない。合致しない場合は、核熱出力あるいはマクロ熱
出力のいずれかが測定器の異常等による誤りが発生して
いることになり、その原因を究明し、原因を排除する必
要がある。この際、核熱出力とマクロ熱出力の妥当性を
チェックするための第３のパラメータが、上述した電気
出力である。３者（核熱出力、マクロ熱出力、電気出
力）のうちの２者が合致した場合、残りの１者に異常が
発生している。
【００３３】原子炉の場合、炉心の反応度は、運転時間
と共に変化する。運転時間が経過すると、炉心の燃料要
素中のＵ−２３５が核分裂する。その結果、燃料要素が
消耗し、核分裂の結果生成する核分裂生成物が中性子を
吸収して、反応度は低下する。一方、炉心に挿入されて
いる制御棒の引き抜きだけでなく、循環流量の増大によ
っても反応度は低下する。流量を増加させると、出力当
たりの流量が低下し、炉心での平均冷却材温度が低下
し、その結果、炉心のボイド率が低下する。ＢＷＲで
は、負のボイド率を持っており、ボイド率の低下によ
り、炉の出力は増大する。ボイド率の低下は給水系の流
量増加によっても引き起こされる。
【００３４】このように、炉の熱出力は、燃料の燃焼、
制御棒の引き抜き、挿入、循環流量の増減、給水流量の
増減により変化し、その変化程度は、プラントの設計、
個性によって異なる。また、実際には、設計が同じで
も、プラントの製作誤差の結果、プラント毎に個性差を
生じる。このように、プラントの個性を十分に配慮すれ
ば、流量が同じであれば、制御棒の挿入位置から、ま
た、制御棒の挿入位置が同じであれば、循環流量の変化
から炉の熱出力は推定可能である。こうして推定された
炉の熱出力もまた、上記マクロ熱出力、核熱出力、電気
出力と比較され、プラント全体のバランスより、炉の正
常な運転状況がチェックできる。
【００３５】こういったプラントバランスを評価するう
えで欠かせないのが、個々の要素機器の特性変化であ
る。図３に再循環ポンプの診断フローとカルテの一例を
示す。つまり、測定項目としては、金属量イオン溶出量
測定、バルブ回転数測定、ポンプ電流及び電圧測定、回
転数測定、オリフィス差圧測定、加速度測定がある。そ
して、上記測定項目から得られる情報としては、金属イ
オン溶出量測定からは、バルブシートの摩耗情報が得ら
れ、バルブ回転数測定からは、バルブ開度情報が得られ
る。また、ポンプ電流及び電圧測定からは、電力負荷が
得られ、回転数測定及びオリフィス差圧測定からは、流
量情報が得られる。さらに、加速度測定からは、振動情
報が得られる。そして、バルブシート摩耗情報、バルブ
開度情報、電力負荷情報、流量情報、振動情報から相関
評価データが作成される。この相関評価データがポンプ
カルテとして、蓄積される。
【００３６】再循環ポンプＡ５は、その回転数を変える
ことにより流量が可変となる。回転数より流量を算出す
ると共に、流量計により直接流量を測定して、再循環系
全体の圧力損失変動による回転数と流量との相関を時々
刻々再校正する。この回転数と流量とのデータは、各々
個別に自動測定され、プラントデータとして、主として
チャート紙上に保存される。こういった流量データのよ
うな生データの保管は重要なことではあるが、個別デー
タとして保存しては、記憶ボリュームが膨大になり、後
日問題が発生して、チェックが必要になった場合にも、
即座に対応付けて取り出すことが困難となる。
【００３７】このため、回転数と、流量のデータは、採
取直後に図４に示すように、両者の相関の経時変化デー
タとして縮約し、これを再循環ポンプＡ５のカルテとし
て保存することによって、ポンプ特性の把握とポンプの
異常診断が可能となる。つまり、図４において、縦軸は
流量Ｙ（ｔ）、横軸は回転数Ｘ（ｔ）であり、これら回
転数と流量との相関の経時変化データとして、保存され
る。それら回転数と流量との相関解析において、現在の
両者の相関値が、そのプラント固有の相関から１０％以
上のずれが生じた場合には、何らかの異常が存在するも
のと判断する。こうした異常診断は、ポンプ特性の将来
予測に使用することができ、特性許容範囲の逸脱時期を
予測して、その時期までに、ポンプの補修、交換を計画
することができる。なお、上記においては、再循環ポン
プＡ５が、診断対象となるプラント構成要素を構成し、
図３中の「流量」が、診断対象となるプラント構成要素
のある特性の一例を構成し、「回転数特性」及びこれか
ら求めた「流量」がその特性に係わる第１の検出データ
の一例を構成し、図３中の「オリフィス差圧測定」及び
これから求めた「流量」が、その特性に係わる第１の検
出データとは異なる第２の検出データの一例を構成す
る。また、上記の、「再循環ポンプＡ５について回転数
より流量を算出すると共に、流量計により直接流量を測
定して、再循環系全体の圧力損失変動による回転数と流
量との相関を時々刻々再校正すること」が、求められた
相関を当該特性に係わる第１の検出データとは異なる第
２の検出データを用いて校正することに相当し、「両者
の相関の経時変化データとして縮約し、これを再循環ポ
ンプＡ５のカルテとして保存する」ことが、校正された
相関をプラントカルテとして蓄積することに相当する。
さらに、上記の、「回転数と流量との相関解析におい
て、現在の両者の相関値が、そのプラント固有の相関か
ら１０％以上のずれが生じた場合には、何らかの異常が
存在するものと判断する」ことが、プラントカルテとし
て蓄積された相関と第１の検出データの現在値の相関と
を比較して診断対象となるプラント構成要素の異常を監
視診断することに相当する。 以上のように、この再循環
ポンプＡ５に係わる監視診断方法によれば、以下のよう
な作用効果を奏する。すなわち、１種類の検出データの
みからポンプ流量を求め、その相関のみをプラントカル
テとして蓄積し、ポンプの異常の診断に用いたのでは、
その検出データを得るためのセンサの劣化、故障等があ
った場合、それが分からず、誤診断をしてしまう。ま
た、複数の検出データからポンプ流量をそれぞれ求め、
それらの相関を全部プラントカルテとして蓄積して診断
に用いれば、信頼性の高い診断が行えるが、多数の相関
を蓄積する必要から記憶ボリュームが膨大になり、かつ
迅速な診断が困難となる。本発明では、回転数からポン
プ流量を求め、この回転数と流量の相関を、流量計（オ
リフィスの前後差圧）から求めた流量で校正し、この校
正した回転数と流量の相関（Ｘ（ｔ），Ｙ（ｔ）；図４
参照）をプラントカルテとして蓄積し、診断に用いる。
このため、プラントカルテとして蓄積された相関は、複
数の検出データをクロスチェックした結果であり、信頼
性の高い診断が行える。また、多数の相関をプラントカ
ルテとして蓄積する必要がないので、記憶ボリュームが
少なく済み、また迅速な診断が可能となる。
【００３８】再循環ポンプのカルテには、回転数、流量
の相関の他、消費電力、振動、騒音、バルブ関連データ
も付記して、僅かな変動についても、複数のパラメータ
で評価可能である。すなわち、振動は、回転数、流量の
トランジェントに顕在化するものと、ある一定の回転
数、流量以上で顕在化するもの、回転数、流量には関係
なく、ある時期から顕在化するもの等、様々である。こ
のため、回転数、流量との関連がないものについては、
振動系自体の信頼性をチェックすることも必要である。
一定値以上の回転数で振動が発生する場合には、回転数
と振動数、振幅の相関を解析し、これらに有為な相関が
示された場合には、ポンプには回転に関する異常がある
ものとの診断を下す。
【００３９】さらに、規模の大きなプラン９としてのカ
ルテの例を図５と図６に示す。先に示した炉の熱出力に
関して、 （１）電気出力（発電機電圧、電流）から推算した熱出
力、 （２）主蒸気の特性（温度、圧力、流量）から推算した
熱出力、 （３）中性子束測定値（核分裂率）から推算した熱出
力、 （４）制御棒挿入位置、再循環流量、給水特性（給水温
度、流量）から推算した熱出力、 これら熱出力（比較量）（１）〜（４）の相関を、時々
刻々まとめ、これを経過時間の関数、及び上記（１）〜
（４）のいずれかの熱出力の関数として縮約する。理論
的には、上記（１）〜（４）の４者が合致するはずであ
るが、例え、各々のデータに本質的なエラーがなくと
も、（１）〜（４）は完全には合致しないのが通常であ
る。これらの縮約データは、まず、個々の熱出力の妥当
性を、その熱出力を導出する元となったデータのチェッ
クにより明確にした後、評価済みデータとして、図６の
（Ａ）に示すように、時間関数として保管する。つま
り、縦軸に比較量（熱出力）、横軸に時間をとったプラ
ントカルテとして、上記熱出力（１）〜（４）のデータ
を保管する。
【００４０】時間の経過に従って現在の上記熱出力４者
のズレがプラントカルテとして蓄積されたデータから変
化していないか（あるいは同じ熱出力において、現在の
４者のズレがプラントカルテのデータから変化していな
いか）を詳細に評価することにより、個々の熱出力のみ
からでは、判断できない僅かな機器の特性劣化が摘出可
能となる（図５の（Ｂ））。
【００４１】上記（１）〜（３）の熱出力に比べて、
（４）の熱出力の値が大きくなった場合には、（ａ）実
際の制御棒の位置が指示値より引き抜き側にずれている
か、（ｂ）制御棒ポイゾンに劣化が発生しているか、
（ｃ）ジェットポンプの効率が低下しているか、（ｄ）
燃料表面に鉄クラッドが異常に付着して燃料反応度が低
下しているか、等の可能性が指摘できる。再循環ポンプ
特性は、上記チェックで確認でき、給水温度、流量もク
ロスチェック、すなわち、種々の角度からの詳細な検討
により確認可能である。
【００４２】上記（ａ）の制御棒位置の指示不良及び
（ｂ）のポイゾン劣化は、当該制御棒を挿入し、別の複
数の制御棒を引き抜くことにより確認することができ
る。また、上記（ｃ）のジェットポンプ効率の低下は、
オンラインでのチェックが難しいが、効率低下の要因の
一つにあげられているノズル部への鉄クラッドの沈着に
よるノズル内面平滑度の低下については、給水、再循環
水中の鉄クラッド濃度の経時変化データより解析的に推
定が可能である。ノズルのクリアランス不良、ルースパ
ーツによる閉塞等の確認は解体検査による。
【００４３】さらに、上記（ｄ）の燃料のコンタミネー
ションも同様に、炉水の鉄クラッド濃度の解析により評
価できる。上述した（１）〜（４）の複数のデータの集
合を出力データパターンと称し、このパターンの経時変
化の解析は、個々のオリジナルデータに遡っての解析評
価に比べ、迅速診断が期待でき、しかも保管するデータ
のボリュームも低減できる。異常を判定するための判断
基準としては、炉の熱出力測定精度、原子炉反応度計算
精度、中性子束測定の精度等から総合的に判断して、プ
ラント固有の相関から１０％のずれを生じた時点、ある
いは生ずる可能性のある時点とすることが妥当である。
なお、上記においては、図５に示した「熱出力（１）〜
（４）」が、プラントのある運転状態量を構成し、図５
中における「発電機電圧、電流」及びこれから求めら
れる「電気出力」、「主蒸気温度、圧力、流量」、
「中性子束」、及びこれから求められる「核分裂率」、
「制御棒挿入位置、再循環流量、給水温度、流量」
が、プラントのある運転状態量に係わる複数の異なる検
出データを構成し、これら〜からそれぞれ求めた
「（１）熱出力、（２）熱出力、（３）熱出力、（４）
熱出力」がそれぞれ、複数の異なる検出データから求め
た、異なる検出データ毎の複数の運転状態量を構成す
る。また、上記の、「縦軸に比較量（熱出力）、横軸に
時間をとったプラントカルテとして、上記熱出力（１）
〜（４）のデータを保管する」ことが、複数の運転状態
量の相関をプラントカルテとして蓄積することに相当
し、「時間の経過に従って現在の上記熱出力４者のズレ
がプラントカルテとして蓄積されたデータから変化して
いないかを詳細に評価することにより、個々の熱出力の
みからでは、判断できない僅かな機器の特性劣化が摘出
可能となる（図５の（Ｂ）」ことが、プラントカルテと
して蓄積した複数の運転状態量の相関と、異なる検出デ
ータの現在値から求めた異なる検出データ毎の複数の運
転状態量の相関とを比較して、運転状態量に係わるプラ
ント構成要素の異常を監視診断することに相当する。以
上のように、この熱出力（１）〜（４）を用いた監視診
断方法によれば、以下のような作用効果を奏する。 すな
わち、上記〜の４種類の検出データから得た熱出力
の相関は上述のよ うに一致しないのが普通であり、４種
類の相関（熱出力（１）〜（４））の間にはズレがあ
る。通常これらのズレは、一定（変化がない）か、変化
があっても一定の関係で変化する。従って、これらのズ
レを蓄積し、これらのズレに対し現在の４種類の検出デ
ータから得た相関（熱出力）のズレが意味ありげに変化
したかどうかを監視することにより、その変化したズレ
に対応する検出データに係わるセンサ等の機器の異常を
発見できる。これにより、個々の熱出力のみからでは、
判断できない僅かの機器の特性劣化も摘出可能となる。
【００４４】カルテと上記プラント状態データとを比較
すると共に、エキスパートシステムを用いた自動診断を
重畳させることにより、時々刻々変化するプラント自体
の特性の変化とも柔軟に対応して、迅速かつ信頼性の高
い異常徴候の検知と要因の同定が可能となる。一般に、
プラントの経年化と共に、機器・材料の信頼性は低下す
る傾向がある。プラントの特性を示すカルテの情報量と
その信頼性は、プラントの運転経過時間と共に増大し、
高まるため、診断精度は運転時間の経過と共に向上し、
運転経過時間と共に低下する機器、部材の信頼性と相補
効果がある。
【００４５】なお、プラント運転員へ異常の有無、要因
を判り易く示すと共に、異常が拡大した場合の波及事象
を定量的に予測して、これをＣＲＴの画面上に表示する
などして、運転員に対して、ことの重要性を迅速かつ的
確に提示することが可能である。そして、迅速かつ信頼
性の高い異常徴候の検知と要因の同定が可能となるの
で、定期検査の対象となる機器・システムの数を削減す
ることができると共に、劣化徴候より定期点検の新規対
象となる機器・システムを自動的に摘出することができ
る。
【００４６】なお、異常の波及事象の予測結果の表示に
おいては、ディスプレイ上に予測事象を関連する物理量
のグラフや事象そのものを視覚的に表現した動画として
表示することができる。これにより、プラント運転員に
視覚的に事態を一層迅速かつ的確に把握させることがで
き、プラント運転員の判断ミスによる不具合の拡大等の
トラブルの発生を防止できる。さらに、選択可能な対応
とその結果も同様に表示することにより、適切な対応を
支援すると共に、引き続いての対応への余裕を作ること
できる。対応策を選択する場合には、ディスプレイ上で
プラントの種々の状況を確認しながら行うことができ
る。
【００４７】また、ディスプレイを、複数のプラントの
運転状況を監視する監視センター等、プラントの中央制
御室以外の場所にも設置すると、多くの関係者や専門家
の判断を交えながらの対応が可能となり、想定外の異常
事象にも、事象を良く把握した上での的確な対応ができ
る。プラントカルテはプラントの個性に相当するプラン
ト個有のデータであり、これを活用することにより、製
造・運転・補修履歴の異なるプラントの個性に応じた的
確な異常診断が可能となるが、他プラントのトラブル事
例も参考データとしてカルテデータとして蓄えておく
と、異常の原因推定及び対応選定の助けになり、異常診
断システムの信頼性を一層向上できる。
【００４８】図７及び図８は、本発明の他の実施例であ
る監視診断装置のブロック図である。図７において、プ
ラント６０からの監視データをプラントカルテ１１を含
む監視診断システム６１に取り込み、プラントカルテ１
１に基づいた診断結果を運転制御システム６２へ伝え、
プラント６０を運転制御する。これらプラント６０、監
視診断システム６１及び運転制御システム６２は、広義
のプラントを構成し、同一敷地内に設置してある。
【００４９】図８は、監視診断システム６１のブロック
図である。図８において、プラント６０からのプラント
状態の監視データは、各種センサ、モニタ等を利用した
監視システム６４に取り込まれ、必要に応じて相関解析
等のデータ処理が施される。こうして、診断に適切な形
に加工された監視データは、異常診断システム４５、状
態予測システム６５及びプラントカルテ１１に取り込ま
れる。
【００５０】プラントカルテ１１には、監視システム６
４を通してプラント運転状態、機器動作状況等の履歴情
報が供給され、さらに、検査結果や施工条件が検査シス
テム６６を通して供給される。そして、プラントカルテ
１１には、プラント固有の特性、すなわち個性が多種類
のデータの形で蓄積される。異常診断システム４５に
は、監視データとして直接得られる現在のプラント又は
機器の運転状態データと、監視データに基づき、予測モ
デルを内臓した状態予測システム６５で予測した本来あ
るべき状態データと、プラントカルテ１１に書き込まれ
たプラントの個性データと、が供給される。そして、異
常診断システム４５は、運転状態データ、本来あるべき
状態データ、個性データからプラントの状態を診断す
る。
【００５１】また、プラントカルテ１１のデータと、こ
れを使って劣化因子評価システム６７で定量化した材料
劣化因子とが、余寿命評価システム４７に取り込まれ、
材料強度の劣化と亀裂進展挙動を解析するモデルを用い
て機器・部材の余寿命が算出される。異常診断システム
４５及び余寿命評価システム４７の診断及び評価結果
は、プラントカルテ１１に供給され、共にプラントカル
テ１１の更新データとなる。さらに、異常診断システム
４５及び余寿命評価システム４７からのデータが運転制
御情報となる。また、余寿命評価システム４７からのデ
ータは、保全計画情報となる。
【００５２】異常診断システム４５においては、各機器
等の監視対象の重要度に応じて、重み付けを行い、診断
を実行するように構成することもできる。この場合、異
常診断結果に応じて、重み付けを変更し、変更したデー
タを更新データとして、プラントカルテ１１に供給する
ように構成することも可能である。
【００５３】図９及び図１０は、監視診断システムの他
の構成例である。図９において、異常監視診断システム
６８は、監視システム６４と、検査システム６６と、状
態予測システム６５と、プラントカルテ１１と、異常診
断システム４５と、から構成される。また、図１０にお
いて、寿命監視診断システム６９は、監視システム６４
と、検査システム６６と、劣化因子評価システム６７
と、プラントカルテ１１と、余寿命評価システム４７
と、から構成される。
【００５４】この図９及び図１０に示した異常監視診断
システム６８又は寿命監視診断システム６９を監視診断
システムの一種として用いると、機能を制限したことに
対応して、システムを小型化できる利点がある。一方、
異常監視診断システム６８と寿命監視診断システム６９
とを結合した図８の構成では、両システムの結合によ
り、診断結果の信頼性を支えるプラントカルテをより充
実させることができる利点がある。
【００５５】また、図１１に示すように、図７に示した
構成に運用システム６３をつけ加えることもできる。こ
の運用システム６３は、監視診断システム６１からの余
寿命評価結果を取り込み、プラント保全計画及びそれに
基づくプラント運転計画を立案し、運転制御システム６
２に供給する。運用システム６３は、図１２に示すよう
に、監視診断システム６１から余寿命評価結果及び他プ
ラントからの保全計画や保全作業に必要な人員・資材の
確保状況に関するデータが供給され、これらに基づい
て、保全計画システム７０が保全計画を立案する。さら
に、運転計画システム７１は、保全計画と他のプラント
の運転計画及びプラント生産物の需要予測に関するデー
タを用いて運転計画を立案し、運転制御システム６２へ
フィードバックする。
【００５６】図１１において、運用システム６３は、比
較的長期に渡る対応を決定するためのものであり、これ
と監視診断システム６１の一部である余寿命評価システ
ム４７は、上述した広義のプラントに含まれる（すなわ
ち、プラント６０と同一敷地内に設置する）必要はな
く、別な場所に運用管理や保全計画を担当する施設とし
て設置しても良い。
【００５７】図８の例の構成を、図１３を用いて、さら
に具体的に説明する。なお、図１３におて、図１と図８
に示した例と同一の機器、部材等には、同一の符号が付
してある。図１３において、プラント建設時を始め、定
期検査等の検査時や補修・交換時に、設置した機器・部
材の材質・性能仕様データ３７や施工条件データ３８及
び点検データ５等の検査データが、プラントカルテ１１
の作成・保守を行うカルテ用データ処理装置４４の端末
４１から入力される。検査時に入力するデータは、例え
ば、材料の成分元素等の数値化できるものは数値で、材
料名のように定量化できない属性等はコード化してお
く。例えば、溶接の入熱条件などの施工条件３８のデー
タも設定されたコードにならって入力される。
【００５８】データ入力はキーボード入力以外にも、カ
ード等の記録媒体から光学式あるいは磁気式等のコード
読み取り器４０を利用して入力してもよい。機器・部材
の表面等の一部分にコードを刻印や印刷等の手段で記録
して機器・部材自体を記録媒体として上記のようなコー
ド読み取り器で入力するようにすると、記録媒体の万一
の紛失や取り違えによるトラブルもなくなり、入力自体
も迅速かつ確実に実施できる。また、原子力発電プラン
トの場合には、炉内へカード等の記録媒体を持ち込むこ
とにより発生する可能性のある問題（炉内への置き忘
れ、汚染物の増大等）を回避できるほか、作業時間短縮
により放射線被爆量を低減できる利点がある。以上の手
順で、プラントカルテ１１のうち、機器・部材の仕様デ
ータ等の部分が自動的に更新される。
【００５９】一方、プラント運転状態データ１、機器の
作動状態データ２、機器を取り巻く環境データ３及び水
質データ４を含むプラント内環境データ３，４の現在の
モニタリング値及び過去のモニタリング値のトレンド
も、オンラインモニタ６、オフラインモニタ７及びプロ
セス計算機３９を通して、監視用データ処理装置４３で
処理され、プラントカルテ１１に自動的に取り込まれ
る。プラントカルテ１１に取り込まれるのは、必ずしも
モニタリング信号そのものではなく、複数の信号の回帰
分析、相関分析、周波数分析等のデータ処理で監視情報
として高感度化された信号を取り込むことでデータ圧縮
を兼ねて監視の高感度化を図ることができる。
【００６０】このようにして、随時更新されるプラント
カルテ１１のデータと、モニタリングシステムから得ら
れる過去及び現在のプラント運転状態のデータとから、
劣化因子評価システム４６のなかで、材料劣化の主要因
子（材質・応力・水質環境）を定量する。原子力発電プ
ラントの場合、材質に関しては、機器・部材の設置前
（検査前）の材質及び組成のカルテデータと溶接等施工
条件のカルテデータとから予め用意してある評価モデル
に従い設置（検査）時点での材質が評価される。さら
に、中性子束分布の時間変化等のプラント運転状態のカ
ルテデータを利用して、現在まで並びに将来の照射脆
化、照射偏析等の材質変化を、これも予め用意してある
評価モデルを使って評価する。将来の材質変化について
は、例えば、次回・次々回定期検査時点等を評価する。
【００６１】同様に、応力に関しては、材料の加工のカ
ルテデータ及び施工条件のカルテデータとから設置（検
査）時点の残留応力を評価し、次いでプラント運転状態
のカルテデータを利用して照射誘起応力緩和・発生、流
体振動及びプラント起動・停止時の熱応力等を評価す
る。また、水質環境に関しては、主として現在のプラン
ト運転状態の監視データからこれも予め用意してある評
価モデルを使ってラジカル濃度、腐食電位等を評価す
る。このようにして定量化された材料劣化因子を入力パ
ラメータとする余寿命評価システム４７において、亀裂
の発生・合体・進展挙動４７１及び強度劣化挙動４７２
が、余寿命評価部４７３にて解析されることにより、機
器・部材の余寿命が予測される。
【００６２】余寿命評価部４７３の予測結果に基づき、
対策選定部４７４が保全計画を立案する。そして、各種
カルテデータや各種評価モデル、解析モデルの誤差を見
込んで安全率を考慮した余寿命が、機器・部材の設計寿
命を超えていれば、保全計画の修正は不要である。しか
し、余寿命が設計寿命より短い場合には、補修・交換等
による材質改善／応力緩和や水質環境緩和等の保全工法
の中から安全性、経済性を勘案して余寿命評価システム
が最適な工法を選択する。この場合、一種の保全工法で
設計寿命まで延長することは必ずしも必要なく、例え
ば、先ず水素注入により炉内腐食環境（水質環境）を緩
和しておいて、次いで、次回定期検査時に補修・交換を
実施すると、プラントの計画外停止を避けることがで
き、電力を安定供給できる。
【００６３】補修・交換に使用する機器・部材に関して
は、予めカード等の記録媒体にカルテ情報をコード化し
て記録して予防保全用に在庫しておけば、上記のような
万一の不具合発生時に迅速かつ適切な工法選定のための
データベースの一種として活用できる。余寿命評価の頻
度は１回／月程度で十分である。機器・部材の余寿命評
価データ自体もプラントカルテ１１に供給され、プラン
トカルテデータとして蓄えておくと、前実施例で示した
プラント状態量からの異常監視に有効である。すなわ
ち、他の監視情報から推測した異常予兆の補足情報とし
て利用できるほか、余寿命評価結果自体のトレンドの変
化もプラント異常監視情報として利用可能であり、異常
監視システム４５の診断結果の信頼性を向上できる。同
様に、診断結果もまたプラントカルテ１１に取り込み、
余寿命評価システムによる評価結果の信頼性を向上でき
る。なお、異常診断監視システム４５は、異常検出部４
５１、原因同定部４５２、波及事象予測部４５３、対応
ガイダンス部４５４からなる。
【００６４】以上述べたように、図１３の実施例では、
検査・補修・交換時にもプラント個有のカルテデータを
随時更新し、これに基づいて材料劣化因子を定量するた
め、機器・部材の余寿命評価精度が向上し、材料劣化に
よる機器・部材の余寿命変化を早期に検出して余裕を持
った対策を立案できる。このため、プラントを長期に渡
り安全かつ経済的に運転できる。特に、保全工法が大規
模になる原子力発電プラントにおいては、計画外停止を
避けて定期検査のなかで対応する保全計画立案も可能と
なるので、余裕を持って補修・交換に用いる部品・機材
の準備や作業員の確保が可能となり、検査作業を軽減で
きる。また、余寿命を精度良く予測することになるの
で、機器・部材の設計寿命より予測寿命が十分長い場合
には、当初の補修・交換計画を変更して、そのまま使用
期間を延長することも可能である。
【００６５】したがって、不要・不急の予防保全作業を
実施することがなくなり、プラントの定期検査の期間短
縮及び費用低減の効果があり、定期検査の頻度低減や実
施間隔の拡大を図ることもできる。配管等の部材のみな
ら、一般に補修・交換で寿命及び信頼性が向上するが、
機器の場合は補修・交換や分解点検等により、その時点
からのいわゆる初期故障に類する不具合発生が却って増
える可能性がある。また、機器特性が変化するため、こ
れまで機器固有の特性としてプラントカルテに蓄積して
きたデータを一新することになり、機器診断精度が低下
する。したがって、この観点からも、不要・不急と診断
した予防保全作業の実施は避けた方がよい。さらに、こ
の場合、他の重要な保全に費用・人員を振り分けること
により、予防保全の信頼性の一層の向上につなげること
ができる。
【００６６】余寿命評価システムでの余寿命評価結果の
表示手法としては種々の方法があるが、その一つとし
て、ＣＲＴ等のディスプレイの画面上に表示すると、プ
ラント運転員等の画面を注目している者に、プラントの
将来の不具合発生の有無のみでなく、対応の緊急性及び
対策の効果を視覚的に理解させることができる。つま
り、図１４に示すように、プラントの全体又は一部をデ
ィスプレイ画面４８上に表示し、余寿命を評価したい部
位を選択すると、対象部位の余寿命評価結果を表示す
る。表示の仕方の種類としては、亀裂進展挙動のグラフ
のほか、対象部位又はそれを含む周辺の余寿命分布を擬
似カラー表示することにより、余寿命及び対策の必要箇
所を視覚的に瞬時に認識できる。さらに、適用可能性の
ある保全対策の種類と時期を表示し、操作者の選択によ
り対策後の余寿命評価結果も同様に擬似カラー表示する
ことにより、対策の効果を確認できる。
【００６７】図１４の例では、プラントデータ５１及び
材料データ５２からなるプラントカルテ１１のデータを
用いてサポートプログラム群４９で劣化因子を定量化
し、劣化因子データ５０を作成する。ここで、プラント
データ５１は、プラントパラメータ（出力、流速、放射
線量等）、運転履歴、補修履歴、定期検査履歴、材料仕
様、構造等のデータである。また、材料データ５２は、
補修部・溶接部特性、改良材特性等のデータである。サ
ポートプログラム群４９は、残留応力、流動振動、粒界
偏析、照射脆化、照射材Ｈｅ挙動、粒界水素、並びに炉
内及びすき間内水質の各因子について評価する。以上の
劣化因子データ５０とプラントカルテ１１のデータとを
合わせてデータベース５３を構成する。余寿命評価シス
テム４７は、入出力ルーチン５４、余寿命評価ルーチン
５５及び対策評価ルーチン５６からなる。
【００６８】入出力ルーチン５４では、上記の評価対象
部位の選択及び評価結果の表示を受け持つ。余寿命評価
ルーチン５５は、さらに内部構造として、亀裂潜伏時間
評価ルーチン５７、亀裂進展深さ評価ルーチン５８及び
使用限界亀裂深さ評価ルーチン５９からなり、亀裂潜伏
時間評価ルーチン５７では、被膜の破壊・修復の繰返し
を経て、微小亀裂が合体し、進展挙動が顕在化するまで
の時間を評価し、亀裂進展深さ評価ルーチン５８では、
活性溶解、水素脆化、疲労等に基づいて、顕在化後の亀
裂の進展速度から亀裂深さを評価する。一方、使用限界
亀裂深さ評価ルーチン５９では、破壊靭性等から、使用
期間中の材質劣化評価結果に基づき、破壊に至る限界の
亀裂深さを評価する。さらに、これらの評価結果を基
に、対策評価ルーチン５６により、保全の必要性の有
無、適切な保全工法６０の候補（水素注入、表面改質、
補修溶接）と施工の時期、並びにその効果を評価し、そ
の結果を、ディスプレイ画面４８上に表示する。例え
ば、画面４８ａに示すように、時点ｔ1までが、亀裂潜
伏時間であり、亀裂進展深さ５８が限界亀裂深さ５９と
交差する時点ｔ2が寿命である。そして、時点ｔ3が保全
対策６０が施工された後の寿命である。
【００６９】上述のように、評価結果を表示することに
より、視覚的に保全の必要性、緊急性、及び有効性を理
解でき、適切な判断を支援できる利点の他、プラントの
個性に応じて材料劣化因子を定量化しているので余寿命
評価の信頼性が向上する。
【００７０】材料余寿命評価の具体例を使って説明す
る。余寿命評価では、亀裂の発生挙動（亀裂潜伏時間評
価）及び進展挙動（亀裂深さ評価）の二つに分けて評価
する。このうち、亀裂の潜伏時間は、一般に、亀裂進展
から破壊に至るまでの時間より長いため、材料余寿命評
価において最も重要である。亀裂潜伏時間については、
山内らが応力腐食割れ（ＳＣＣ）の発生ポテンシャル評
価手法として提案した考え方（第３８回腐食防食討論
会、１９９１年１０月）を利用できる。すなわち、種々
の劣化因子毎に加速条件下での実験で求めた亀裂潜伏時
間τｉと、基準条件下での亀裂潜伏期間τｓと、劣化因
子の材料劣化の加速因子Ｆｉとの間の関係、τｉ＝τｓ
×Ｆｉ（ただし、ｎ＝１、２、３、・・・ｎ）を用い
る。複数の劣化因子が存在する場合には、亀裂潜伏時間
τは数１のように示すことができる。また、材料劣化加
速因子Ｆは、数２に示すように、加速因子Ｆｉの積で表
現できる。
【００７１】
【数１】
【００７２】
【数２】
【００７３】亀裂潜伏期間の基準は、例えば、亀裂深さ
μｍとなるまでの時間と規定する。材料劣化加速因子
を、Ｆ＝１のときに亀裂潜伏時間τが１年になるように
規格化しておけば、材料劣化加速因子Ｆそのものを亀裂
潜伏時間とみなせる。これら材料劣化加速因子は、一定
の条件下に材料が置かれた場合を想定しており、実際の
プラントにおいては、プラント運転条件の変化を以下の
ように取り込んでいく。
【００７４】当初計画の原子力発電プラント運転条件
は、通常水質であり、この水質環境下では評価対象機器
のＦ＝１０で、深さ５０μｍの亀裂発生まで１０年の寿
命であったとする。７年後に、水素注入する運転条件に
変更し、この水質環境下では、Ｆ＝５０であるとする。
この場合、７年経過時点で、旧水質環境下でのＦ＝１０
のうち７／１０を消費したことに相当し、新水質環境下
での残りのＦ＝５０×（３／１０）＝１５となり、あと
１５年で深さ５０μｍの亀裂発生と予測することにな
る。このように、プラントカルテのデータを利用してプ
ラント運転条件の変化を積分の形で随時織り込むことに
より、プラントの構成機器の亀裂潜伏時間を予測でき
る。
【００７５】プラントの安全確保の観点からは、亀裂潜
伏時間の予測だけで余寿命評価することが望ましく、特
に、原子力発電プラントでは亀裂の存在が認められてい
ない。しかし、上記のような材料劣化加速因子を利用し
た評価では、加速実験データを利用することに起因する
予測誤差が避けられず、予測期間が長いほど、この誤差
の絶対値が大きくなる。一方、誤差を考慮した安全係数
を大きくとり過ぎると、上述のように、不要・不急の保
全を回避するという目的は、十分達成できない。さら
に、プラント稼動開始時点では、本発明の監視診断シス
テムがなく、プラント稼動後に監視診断システムを導入
した場合では、既に亀裂進展が顕在化している事例があ
りえる。
【００７６】したがって、以上の観点から、微少亀裂の
顕在化までに全ての亀裂発生を予測することは、実質的
に困難と考えられ、よって、余寿命評価においては、亀
裂進展挙動についての評価も重要となる。この場合、検
査・点検において、亀裂深さの検出限界以上の亀裂を検
出することになる。亀裂深さの検出限界は約１ｍｍ程度
である。亀裂が検出された場合の余寿命評価上のポイン
トは、亀裂の進展速度である。今後、亀裂進展速度がど
うなるかを、プラントカルテのデータを用いて評価す
る。
【００７７】応力腐食割れ（ＳＣＣ）の場合には、亀裂
先端での活性溶剤割れ等の数種のモデルが提案されてお
り、亀裂先端での歪速度等、これらの具体的評価に必要
なデータをプラントカルテから取り出すことになる。上
記のように、監視診断システム導入前のプラントカルテ
データが存在しない場合には、将来予測と同様に、現在
までの履歴を推定して、進展速度を評価する。以上の説
明では、原子力発電プラントにおけるＳＣＣを例として
示したが、他のプラントや疲労亀裂等の他の劣化機構で
も類似の手法で取り扱うことができる。
【００７８】なお、上記の例では、原子力発電プラント
の炉内機器の亀裂の進展挙動について、発生と進展の二
つに分離して評価する例を示しているが、余寿命の評価
精度や関連する材料の劣化機構に応じて微小亀裂の発生
や合体等、発生と進展の各々をさらに細分したり、お互
いに関連させたりして評価すれば良い。この点は、同じ
く図１４に示した材料劣化因子に関しても同様であり、
必要に応じて材料劣化因子を取捨・選択及び追加を行
う。
【００７９】評価対象部位及び対策の選択においては、
ディスプレイを介しての対話形式で進めると、全ての手
順で視覚的に確認しながら評価することができる。評価
部位をディスプレイ画面上のプラント構造図からペン、
マウス等で選択すると、機器・部材名、材質名等の確認
するべき項目が表示される。そして、その内容を確認す
ると、図１５に示すように、４８Ａ→４８Ｂ→４８Ｃと
いうように、さらに選択部近傍の拡大図が表示され、再
び機器・部材名、材質名等の確認するステップを繰り返
し、目的の機器・部材を選択する。評価対象部位を拡大
していくことにより、対象機器・部材のどの部分の劣化
が問題であり、どの対策でどのように改善されるのかが
明確になる。もちろん、プラント全体の表示を眺めれ
ば、プラント全体の健全性を把握できる。
【００８０】この余寿命評価システムの設置場所は、プ
ラントの中央制御室に限定されない。
【００８１】一般に、材料劣化は機器の異常と異なり急
速に進展する可能性が少ないので、プラントの定期検査
が確実になされていれば、次回あるいは次々回の定期検
査までの保全計画立案のような、比較的長期的な対応を
決めるのに使用できれば良い場合がある。その場合は、
プラント運転員が対応すべき情報ではないので、例え
ば、プラントの予防保全センターのような施設に設置
し、保全の必要な機器・部材の補修・交換機材の確保及
び施工に必要な装置の確保、並びに作業員の確保等を含
む保全計画を、他プラントの保全計画との調整を取りな
がら決定するようにすると、人員も含めて資源を最大限
有効に活用しながらの長期的なプラント保全が可能にな
る。
【００８２】なお、上述した例は、本発明を原子力発電
プラントに適用した例であるが、本発明は、原子力発電
プラントに限らず、各種火力発電プラント、エチレン生
成などの化学プラントの設備についても、適用可能であ
る。
【００８３】
【発明の効果】本発明は、以上説明したように構成され
ているため、次のような効果がある。プラント構成要素
のある特性に係わる第１の検出データ相互の相関を求
め、この求められた相関を、第２の検出データを用いて
校正し、この校正された相関をプラントカルテとして蓄
積した後、その蓄積された相関と第１の検出データの現
在値の相関とを比較して、プラント構成要素の異常を監
視診断する。また、プラントのある運転状態量に係わる
複数の異なる検出データから、異なる検出データ毎の複
数の運転状態量を求め、それら複数の運転状態量の相関
をプラントカルテとして蓄積した後、その蓄積した相関
と、異なる検出データの現在値から求めた運転状態量の
相関とを比較して、プラント構成要素の異常を監視診断
する。したがって、プラントの運転履歴等を考慮して、
異常を的確に分析診断し、高信頼性を有し、定期点検の
簡略化が可能でプラントが高稼動率となる、プラントの
監視診断方法を実現することができる。
【００８４】また、プラントの検査データを蓄積し、こ
の検査データも考慮して前記プラントカルテとしての相
関を蓄積するので、プラントの製造履歴、及び点検・補
修履歴等を考慮して、異常を的確に分析診断し、高信頼
性を有し、定期点検の簡略化が可能でプラントが高稼動
率となる、プラントの監視診断方法を実現することがで
きる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例であるプラントの監視診断方
法の動作説明図である。
【図２】本発明が適用される原子炉システムの概略構成
図である。
【図３】再循環ポンプの診断フローを示す図である。
【図４】再循環ポンプカルテデータの保存例を示す図で
ある。
【図５】大規模プラントの熱出力診断フローを示す図で
ある。
【図６】熱出力診断カルテデータの保存例を示す図であ
る。
【図７】本発明の一実施例であるプラントの監視診断装
置の全体概略構成図である。
【図８】図７の例における監視診断システムの構成図で
ある。
【図９】監視制御システムの他の例の構成図である。
【図１０】監視制御システムのさらに他の例の構成図で
ある。
【図１１】本発明の他の実施例であるプラントの監視診
断装置の全体概略構成図である。
【図１２】図１１の例における運用システムの構成図で
ある。
【図１３】図８の例の詳細構成説明図である。
【図１４】本発明のさらに他の実施例であるプラントの
監視診断装置の概略構成図である。
【図１５】図１４の例における表示例を示す図である。
【図１６】沸騰水型原子力発電所の概略構成図である。
【図１７】原子炉主要機器及び設備の診断方法を示す表
である。
【図１８】原子炉機器及び設備の診断のための主要セン
サを示す表である。
【符号の説明】
１ プラントの運転状態データ ２ 機器の作動状態データ ３ 機器を取り巻く環境データ ５ 機器の点検データ ８ プラント状態量の集合（現状） ９ プラント状態量の集合（過去データ
の蓄積） １０ プラント状態量の集合（現状予測
値） １１ プラントカルテ １２ 状態量予測データ ４５ 異常診断システム ４６ 劣化因子評価システム ４７ 余寿命評価システム ４８ ディスプレイ ６０ プラント ６１ 監視診断システム ６２ 運転制御システム ６３ 運用システム ６４ 監視システム ６５ 状態予測システム ６６ 検査システム ６７ 劣化因子評価システム ６８ 監視診断システム ６９ 監視診断システム ７０ 保全計画システム ７１ 運転計画システム
フロントページの続き (72)発明者 高橋 文信 茨城県日立市大みか町七丁目２番１号 株式会社 日立製作所 エネルギー研究 所内 (72)発明者 福崎 孝治 茨城県日立市大みか町七丁目２番１号 株式会社 日立製作所 エネルギー研究 所内 (72)発明者 山田 泉 茨城県日立市大みか町七丁目２番１号 株式会社 日立製作所 エネルギー研究 所内 (56)参考文献 特開 平４−366742（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−134312（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−220498（ＪＰ，Ａ) 特開 昭58−215593（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−313208（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−241876（ＪＰ，Ａ) 実開 昭63−167299（ＪＰ，Ｕ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01M 19/00 G01D 21/00 G05B 23/02 301 G21C 17/00

Claims (10)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】プラントから得られた検出データのうち、
    診断対象となるプラント構成要素のある特性に係わる第
    １の検出データ相互の相関を求め、この求められた相関
    を、前記特性に係わる前記第１の検出データとは異なる
    第２の検出データを用いて校正し、この校正された相関
    をプラントカルテとして蓄積する第１手順と、 前記プラントカルテとして蓄積された相関と前記第１の
    検出データの現在値の相関とを比較して前記診断対象と
    なるプラント構成要素の異常を監視診断する第２手順と
    を有することを特徴とするプラントの監視診断方法。
  2. 【請求項２】プラントから得られた検出データのうち、
    プラントのある運転状態量に係わる複数の異なる検出デ
    ータから異なる検出データ毎の複数の運転状態量を求
    め、これら複数の運転状態量の相関をプラントカルテと
    して蓄積する第１手順と、 前記プラントカルテとして蓄積した複数の運転状態量の
    相関と前記異なる検出データの現在値から求めた異なる
    検出データ毎の複数の運転状態量の相関とを比較して前
    記運転状態量に係わるプラント構成要素の異常を監視診
    断する第２手順とを有することを特徴とするプラントの
    監視診断方法。
  3. 【請求項３】請求項１又は２記載のプラントの監視診断
    方法において、前記第１手順は、プラントの検査データ
    を蓄積し、この検査データも考慮して前記プラントカル
    テとしての相関を蓄積することを特徴とするプラントの
    監視診断方法。
  4. 【請求項４】 請求項３記載のプラントの監視診断方法に
    おいて、上記検査データは、プラントの構成機器及び部
    材の材質、特性及び製造条件を示す仕様データと、補修
    及び交換を示す保全工法の種類及び施工条件データと、
    点検時における検査結果を示すデータとであることを特
    徴とするプラントの監視診断方法 。
  5. 【請求項５】 請求項１又は２記載のプラントの監視診断
    方法において、前記検出データは、プラントの熱出力、
    電気出力、流量を含むプラントの運転状態を示すデー
    タ、又 は、機器の回転数、電気出力、振動、温度を含む
    機器の作動状態を示すデータ、又は、プラント内環境の
    圧力、温度、雰囲気成分を含むプラントの環境状態を示
    すデータを検出したデータであることを特徴とするプラ
    ントの監視診断方法。
  6. 【請求項６】請求項１又は２記載のプラントの監視診断
    方法において、前記第２手順で異常が検出されたときに
    は、異常箇所及び異常内容を同定すると共に、異常の波
    及事象を予測することを特徴とするプラントの監視診断
    方法。
  7. 【請求項７】請求項６記載のプラントの監視診断方法に
    おいて、上記同定された異常箇所、異常内容及び異常の
    波及事象を表示手段により表示することを特徴とするプ
    ラントの監視診断方法。
  8. 【請求項８】請求項６記載のプラントの監視診断方法に
    おいて、検出された異常に対する対処方法を選定し、上
    記同定された異常箇所、異常内容、異常の波及事象及び
    対処方法を表示手段により表示することを特徴とするプ
    ラントの監視診断方法。
  9. 【請求項９】請求項１又は２記載のプラントの監視診断
    方法において、上記プラントカルテのデータと、このデ
    ータから算出した材料劣化因子データとに基づいて、プ
    ラント構成要素の余寿命を評価することを特徴とするプ
    ラントの監視診断方法。
  10. 【請求項１０】請求項９記載のプラントの監視診断方法
    において、上記プラントカルテのデータと、検査データ
    と、材料劣化因子データとに基づいて、微小亀裂の進展
    挙動が顕在化するまでの亀裂潜伏時間と、亀裂顕在化後
    の進展深さと、材料強度の劣化による使用限界亀裂深さ
    と、に分類して亀裂進展の影響を評価し、プラント構成
    要素の余寿命を評価することを特徴とするプラントの監
    視診断方法。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003114294A (ja) * 2001-10-04 2003-04-18 Toshiba Corp 発電プラントの監視・診断・検査・保全システム
US8527080B2 (en) 2008-10-02 2013-09-03 Applied Materials, Inc. Method and system for managing process jobs in a semiconductor fabrication facility
US8989887B2 (en) 2009-02-11 2015-03-24 Applied Materials, Inc. Use of prediction data in monitoring actual production targets

Families Citing this family (136)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE4438859C2 (de) * 1994-11-02 1996-12-12 Siemens Ag Verfahren zur Analyse von Prozeßdaten einer technischen Anlage
DE19539476A1 (de) * 1995-10-24 1997-04-30 Abb Patent Gmbh Verfahren zur automatisierten Generierung von Regelkreisen
DE19539479A1 (de) * 1995-10-24 1997-04-30 Abb Patent Gmbh Verfahren zum automatisierten Erstellen eines verfahrenstechnischen Schemas
DE19539480A1 (de) * 1995-10-24 1997-04-30 Abb Patent Gmbh Verfahren zur automatisierten Generierung von leittechnischen Strukturen
US5764509A (en) * 1996-06-19 1998-06-09 The University Of Chicago Industrial process surveillance system
EP0866468A1 (de) * 1997-03-20 1998-09-23 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und System zur chronologischen Protokollierung von Prozesssignalen einer technischen Anlage
JPH1137516A (ja) * 1997-07-14 1999-02-12 Smc Corp 恒温液循環装置におけるメンテナンス事前予測システム
DE19751312A1 (de) * 1997-11-19 1999-05-27 Siemens Ag Verfahren zur Bestimmung der Verfügbarkeit einer technischen Anlage
US7562135B2 (en) 2000-05-23 2009-07-14 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Enhanced fieldbus device alerts in a process control system
US7206646B2 (en) 1999-02-22 2007-04-17 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Method and apparatus for performing a function in a plant using process performance monitoring with process equipment monitoring and control
US6975219B2 (en) 2001-03-01 2005-12-13 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Enhanced hart device alerts in a process control system
US8044793B2 (en) 2001-03-01 2011-10-25 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Integrated device alerts in a process control system
SE9902401L (sv) * 1999-06-23 2000-12-24 Saab Ab Förfarande för övervakning eller styrning av en anordning med hjälp av en datormodell
US6801885B1 (en) * 1999-10-05 2004-10-05 Westinghouse Electric Company Llc Process for synthesizing a database for nuclear power plant containment evaluation
PT1261897E (pt) * 2000-02-25 2005-02-28 Siemens Ag Processo para operar e dispositivo para monitorar uma instalacao tecnica
US6421571B1 (en) 2000-02-29 2002-07-16 Bently Nevada Corporation Industrial plant asset management system: apparatus and method
US7739096B2 (en) * 2000-03-09 2010-06-15 Smartsignal Corporation System for extraction of representative data for training of adaptive process monitoring equipment
US6957172B2 (en) * 2000-03-09 2005-10-18 Smartsignal Corporation Complex signal decomposition and modeling
FI20001341A7 (fi) * 2000-06-05 2002-01-28 Metso Paper Automation Oy Menetelmä prosessinohjausjärjestelmässä ja prosessinohjausjärjestelmä
US7031779B2 (en) * 2000-06-14 2006-04-18 General Electric Company Method and apparatus for automated crack behavior prediction determination
US6681153B1 (en) * 2000-08-02 2004-01-20 General Electric Company Automated, interactive data collection, data transmittal and data assessment method
WO2002018879A1 (en) 2000-08-25 2002-03-07 Battelle Memorial Institute Method and apparatus to predict the remaining service life of an operating system
US6556939B1 (en) * 2000-11-22 2003-04-29 Smartsignal Corporation Inferential signal generator for instrumented equipment and processes
JP2002163020A (ja) * 2000-11-27 2002-06-07 Matsushita Electric Works Ltd プログラマブルコントローラにおける異常検出方法およびその装置
JP4184613B2 (ja) 2001-01-10 2008-11-19 株式会社東芝 劣化診断方法
US7233886B2 (en) * 2001-01-19 2007-06-19 Smartsignal Corporation Adaptive modeling of changed states in predictive condition monitoring
US7389204B2 (en) 2001-03-01 2008-06-17 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Data presentation system for abnormal situation prevention in a process plant
US8073967B2 (en) 2002-04-15 2011-12-06 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Web services-based communications for use with process control systems
US7720727B2 (en) 2001-03-01 2010-05-18 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Economic calculations in process control system
DE60207048T2 (de) 2001-03-01 2006-07-13 Fisher-Rosemount Systems, Inc., Austin Erzeugung und anzeige von verzeichnissen in einer prozessanlage
WO2002071173A2 (en) * 2001-03-01 2002-09-12 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Data sharing in a process plant
DE10110218A1 (de) * 2001-03-04 2002-09-12 Knut Schwedler Dokumentations- und Durchführungsverfahren zu einem integrierten Steuerungs- und Wartungssystem
US20020183971A1 (en) * 2001-04-10 2002-12-05 Wegerich Stephan W. Diagnostic systems and methods for predictive condition monitoring
US7539597B2 (en) 2001-04-10 2009-05-26 Smartsignal Corporation Diagnostic systems and methods for predictive condition monitoring
KR100941558B1 (ko) * 2001-05-29 2010-02-10 웨스팅하우스 일렉트릭 컴퍼니 엘엘씨 복합 플랜트의 안정성 모니터링 디스플레이 시스템
US6975962B2 (en) * 2001-06-11 2005-12-13 Smartsignal Corporation Residual signal alert generation for condition monitoring using approximated SPRT distribution
WO2003019377A2 (en) * 2001-08-21 2003-03-06 Idtect System and method for scalable multi-level remote diagnosis and predictive maintenance
US20030046382A1 (en) * 2001-08-21 2003-03-06 Sascha Nick System and method for scalable multi-level remote diagnosis and predictive maintenance
DE10154482A1 (de) 2001-11-08 2003-05-22 Siemens Ag Verfahren zur Vermeidung oder Minimierung von Fehlfunktionen einer technischen Anlage
US6853951B2 (en) 2001-12-07 2005-02-08 Battelle Memorial Institute Methods and systems for analyzing the degradation and failure of mechanical systems
JP2003256034A (ja) * 2002-03-01 2003-09-10 Hitachi Ltd 発電プラントのデータ管理方法
US7020580B2 (en) * 2002-07-12 2006-03-28 Ford Motor Company Method and system to facilitate reporting results of a defect inspection
US7013224B2 (en) * 2002-07-15 2006-03-14 General Electric Company Method and apparatus to perform crack estimations for nuclear reactor
KR100704246B1 (ko) * 2003-01-09 2007-04-06 다이닛뽕스크린 세이조오 가부시키가이샤 기판 처리시스템, 기판 처리장치, 프로그램 및 기록매체
US7103427B2 (en) 2003-02-28 2006-09-05 Fisher-Rosemont Systems, Inc. Delivery of process plant notifications
US6892127B2 (en) * 2003-02-28 2005-05-10 General Electric Company Methods and apparatus for assessing gas turbine engine damage
GB0307406D0 (en) * 2003-03-31 2003-05-07 British Telecomm Data analysis system and method
DE10315107A1 (de) * 2003-04-02 2004-10-14 Endress + Hauser Wetzer Gmbh + Co Kg Überwachung der Messwerte eines Prozesses
US7676287B2 (en) 2004-03-03 2010-03-09 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Configuration system and method for abnormal situation prevention in a process plant
US7079984B2 (en) 2004-03-03 2006-07-18 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Abnormal situation prevention in a process plant
JP4551687B2 (ja) * 2004-04-12 2010-09-29 ヤマトプロテック株式会社 消火設備の点検装置及び点検方法
US7536274B2 (en) 2004-05-28 2009-05-19 Fisher-Rosemount Systems, Inc. System and method for detecting an abnormal situation associated with a heater
EP1766484B1 (en) 2004-06-12 2013-08-07 Fisher-Rosemount Systems, Inc. System and method for detecting an abnormal situation associated with a process gain of a control loop
US7567887B2 (en) 2004-09-10 2009-07-28 Exxonmobil Research And Engineering Company Application of abnormal event detection technology to fluidized catalytic cracking unit
US20060074598A1 (en) 2004-09-10 2006-04-06 Emigholz Kenneth F Application of abnormal event detection technology to hydrocracking units
US7181654B2 (en) 2004-09-17 2007-02-20 Fisher-Rosemount Systems, Inc. System and method for detecting an abnormal situation associated with a reactor
US9201420B2 (en) 2005-04-08 2015-12-01 Rosemount, Inc. Method and apparatus for performing a function in a process plant using monitoring data with criticality evaluation data
US8005647B2 (en) 2005-04-08 2011-08-23 Rosemount, Inc. Method and apparatus for monitoring and performing corrective measures in a process plant using monitoring data with corrective measures data
JP4801949B2 (ja) * 2005-08-05 2011-10-26 株式会社東芝 情報収集システム
US20070150333A1 (en) * 2005-09-02 2007-06-28 Roger Hurst Energy and chemical species utility management system
US7272531B2 (en) * 2005-09-20 2007-09-18 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Aggregation of asset use indices within a process plant
US7761172B2 (en) * 2006-03-21 2010-07-20 Exxonmobil Research And Engineering Company Application of abnormal event detection (AED) technology to polymers
US7720641B2 (en) 2006-04-21 2010-05-18 Exxonmobil Research And Engineering Company Application of abnormal event detection technology to delayed coking unit
US8145358B2 (en) 2006-07-25 2012-03-27 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Method and system for detecting abnormal operation of a level regulatory control loop
US8606544B2 (en) 2006-07-25 2013-12-10 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Methods and systems for detecting deviation of a process variable from expected values
US7912676B2 (en) 2006-07-25 2011-03-22 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Method and system for detecting abnormal operation in a process plant
US7657399B2 (en) 2006-07-25 2010-02-02 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Methods and systems for detecting deviation of a process variable from expected values
US8275577B2 (en) 2006-09-19 2012-09-25 Smartsignal Corporation Kernel-based method for detecting boiler tube leaks
JP5197610B2 (ja) 2006-09-28 2013-05-15 フィッシャー−ローズマウント システムズ，インコーポレイテッド 熱交換器における異常状態の防止
US8489360B2 (en) 2006-09-29 2013-07-16 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Multivariate monitoring and diagnostics of process variable data
US8311774B2 (en) * 2006-12-15 2012-11-13 Smartsignal Corporation Robust distance measures for on-line monitoring
US8032341B2 (en) 2007-01-04 2011-10-04 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Modeling a process using a composite model comprising a plurality of regression models
US8032340B2 (en) 2007-01-04 2011-10-04 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Method and system for modeling a process variable in a process plant
US7827006B2 (en) 2007-01-31 2010-11-02 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Heat exchanger fouling detection
AU2008251610B2 (en) * 2007-05-09 2013-05-23 Edsa Micro Corporation Systems and methods for creation of a schematic user interface for monitoring and predicting the real- time health, reliability and performace of an electrical power system
AU2008284225B2 (en) * 2007-05-16 2013-06-06 Edsa Micro Corporation Real-time predictive systems for intelligent energy monitoring and management of electrical power networks
US8301676B2 (en) 2007-08-23 2012-10-30 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Field device with capability of calculating digital filter coefficients
US7702401B2 (en) 2007-09-05 2010-04-20 Fisher-Rosemount Systems, Inc. System for preserving and displaying process control data associated with an abnormal situation
US8055479B2 (en) 2007-10-10 2011-11-08 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Simplified algorithm for abnormal situation prevention in load following applications including plugged line diagnostics in a dynamic process
JP4974860B2 (ja) * 2007-11-27 2012-07-11 三井化学株式会社 検査周期管理装置、管理周期管理装置、及びプログラム
US8712000B2 (en) * 2007-12-13 2014-04-29 Global Nuclear Fuel—Americas, LLC Tranverse in-core probe monitoring and calibration device for nuclear power plants, and method thereof
JP5138396B2 (ja) * 2008-01-24 2013-02-06 シャープ株式会社 生産プロセス異常検知方法および生産プロセス異常検知システム、上記生産プロセス異常検知方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、並びに上記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
US8335582B2 (en) * 2008-05-19 2012-12-18 Applied Materials, Inc. Software application to analyze event log and chart tool fail rate as function of chamber and recipe
US20100114502A1 (en) * 2008-10-31 2010-05-06 General Electric Company System and method for article monitoring
EP2226630B1 (de) * 2009-03-06 2011-12-14 Hach Lange GmbH Verfahren zur Bestimmung eines Zustandsindikators eines Wasser-Analysegerätes
US9767934B2 (en) * 2009-04-13 2017-09-19 Terrapower, Llc Method, system, and apparatus for the thermoelectric conversion of gas cooled nuclear reactor generated heat
US20100260304A1 (en) * 2009-04-13 2010-10-14 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Method, system, and apparatus for the thermoelectric conversion of gas cooled nuclear reactor generated heat
US9691507B2 (en) 2009-04-13 2017-06-27 Terrapower, Llc Method and system for the thermoelectric conversion of nuclear reactor generated heat
US9799417B2 (en) 2009-04-13 2017-10-24 Terrapower, Llc Method and system for the thermoelectric conversion of nuclear reactor generated heat
US20100260307A1 (en) * 2009-04-13 2010-10-14 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Method and system for the thermoelectric conversion of nuclear reactor generated heat
US20100260308A1 (en) * 2009-04-13 2010-10-14 Searete Llc, A Limited Liability Corporation Of The State Of Delaware Method, system, and apparatus for selectively transferring thermoelectrically generated electric power to nuclear reactor operation systems
US9892807B2 (en) 2009-04-13 2018-02-13 Terrapower, Llc Method, system, and apparatus for selectively transferring thermoelectrically generated electric power to nuclear reactor operation systems
CN102917661B (zh) * 2010-01-14 2015-09-23 风险获利有限公司 基于多变量残差的用于人体健康监视的健康指数
JP2011174766A (ja) * 2010-02-23 2011-09-08 Chugoku Electric Power Co Inc:The 機器劣化評価支援方法及び機器劣化評価支援装置
US8862250B2 (en) 2010-05-07 2014-10-14 Exxonmobil Research And Engineering Company Integrated expert system for identifying abnormal events in an industrial plant
TWI515522B (zh) 2010-12-28 2016-01-01 萬國商業機器公司 測定系統情況的方法、電腦程式及電腦
US8468461B2 (en) 2011-03-05 2013-06-18 Flowatch Llc Form-based user-configurable processing plant management system and method
US9524285B2 (en) 2011-03-05 2016-12-20 Kapaleeswar Madireddi Stream flow chemical process information system and method
US9927788B2 (en) 2011-05-19 2018-03-27 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Software lockout coordination between a process control system and an asset management system
JP2013140080A (ja) * 2012-01-05 2013-07-18 Hitachi-Ge Nuclear Energy Ltd 計器健全性判定装置及び方法
EP2665030A1 (en) * 2012-05-14 2013-11-20 Siemens Aktiengesellschaft Method and a system for an automatic recovery from a fault situation in a production plant
JP6129500B2 (ja) * 2012-09-20 2017-05-17 株式会社東芝 原子炉の炉内構造物の寿命予測装置、方法及びプログラム
US9323766B2 (en) 2013-03-15 2016-04-26 Metrix Instrument Co., Lp Data collection device and method
EP2894529B1 (en) * 2014-01-08 2019-10-23 Manitowoc Crane Companies, LLC Remote diagnostic system
JP6341729B2 (ja) * 2014-04-04 2018-06-13 三菱日立パワーシステムズ株式会社 運用計画作成評価装置及び運用計画作成評価方法
JP6366520B2 (ja) * 2015-02-02 2018-08-01 日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社 出力変動監視装置および方法
JP6609625B2 (ja) * 2015-03-31 2019-11-20 三菱重工業株式会社 状況判定システム、意思決定支援システム、及び状況判定方法
JP6614991B2 (ja) 2016-02-09 2019-12-04 三菱重工業株式会社 フローダンパおよび蓄圧注水装置ならびに原子力設備
JP6796373B2 (ja) 2015-09-25 2020-12-09 三菱重工業株式会社 プラント運転システム及びプラント運転方法
JP6841589B2 (ja) * 2015-09-25 2021-03-10 三菱重工業株式会社 異常予兆監視システム
JP6596287B2 (ja) * 2015-09-25 2019-10-23 三菱重工業株式会社 プラント保全支援システム
WO2017061028A1 (ja) * 2015-10-09 2017-04-13 株式会社日立製作所 異常検知装置
JP6650776B2 (ja) 2016-02-09 2020-02-19 三菱重工業株式会社 フローダンパおよび蓄圧注水装置ならびに原子力設備
US20180058251A1 (en) * 2016-08-31 2018-03-01 General Electric Technology Gmbh Flexible Service Interval Counter Module For A Valve And Actuator Monitoring System
US11544554B2 (en) 2017-03-03 2023-01-03 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Additional learning method for deterioration diagnosis system
JP6899766B2 (ja) * 2017-06-15 2021-07-07 日立造船株式会社 情報処理装置、および情報処理方法
JP6952511B2 (ja) * 2017-06-26 2021-10-20 三菱重工業株式会社 Ｅｑ機器管理装置
JP7042056B2 (ja) * 2017-10-25 2022-03-25 株式会社日立製作所 プラントの運転支援装置及び運転支援方法
JP7064085B2 (ja) * 2017-11-10 2022-05-10 三菱重工業株式会社 プラント異常監視システム、および、プラント異常監視方法
JP7218091B2 (ja) * 2018-02-26 2023-02-06 三菱重工業株式会社 プラントの保守管理方法
JP7305307B2 (ja) * 2018-04-11 2023-07-10 三菱電機株式会社 環境測定方法
JP6705880B2 (ja) * 2018-11-12 2020-06-03 日本製紙株式会社 異常検出装置及び異常検出方法
EP3712736A1 (fr) 2019-03-22 2020-09-23 L'air Liquide, Societe Anonyme Pour L'etude Et L'exploitation Des Procedes Georges Claude Méthode de détection d'anomalies dans une installation de traitement des eaux mettant en oeuvre un appareil d'injection d'oxygène dans un bassin d'épuration
EP3712735A1 (fr) * 2019-03-22 2020-09-23 L'air Liquide, Societe Anonyme Pour L'etude Et L'exploitation Des Procedes Georges Claude Méthode de détection d'anomalies dans une installation de traitement des eaux
JP6679079B1 (ja) 2019-08-01 2020-04-15 株式会社松浦機械製作所 工作機械の作動監視システム
JP6755371B2 (ja) * 2019-08-05 2020-09-16 三菱重工業株式会社 原子力プラントの運転監視システム
JP7490470B2 (ja) * 2020-06-29 2024-05-27 日揮株式会社 保全管理システム
JP7488757B2 (ja) * 2020-12-03 2024-05-22 三菱Ｆｂｒシステムズ株式会社 高速炉の流量測定装置及び配管破損検出装置
JP7820913B2 (ja) * 2021-02-26 2026-02-26 三菱重工業株式会社 発電プラントの異常要因推定方法
JP2022131956A (ja) * 2021-02-26 2022-09-07 日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社 予測モデル構築装置および予測装置
DE102021115589A1 (de) 2021-06-16 2022-12-22 Gemü Gebr. Müller Apparatebau Gmbh & Co. Kommanditgesellschaft Verfahren und Vorrichtungen für Prozessventil-Einheiten
AU2021455544A1 (en) * 2021-07-13 2023-10-26 Chiyoda Corporation Management system, management method, and management program
WO2023133163A1 (en) 2022-01-05 2023-07-13 Prolaio, Inc. System and method for monitoring an efficacy of a treatment for a cardiac condition
JP7625547B2 (ja) * 2022-02-28 2025-02-03 日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社 プラントの信頼性評価システム、プラントの信頼性評価方法、および、プラントの信頼性評価プログラム
JP7775172B2 (ja) * 2022-09-16 2025-11-25 日立Ｇｅベルノバニュークリアエナジー株式会社 熱交換器性能監視システム、及び、熱交換器性能監視方法
CN119671396B (zh) * 2024-12-12 2025-07-29 广州凡拓数字创意科技股份有限公司 一种基于数字孪生的水务动态监测系统及方法

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS58134312A (ja) * 1982-02-04 1983-08-10 Mitsubishi Electric Corp プラント制御系の異常診断装置
JPS58215593A (ja) * 1982-06-10 1983-12-15 日本原子力事業株式会社 原子力発電プラント異常診断方法とその装置
US4803039A (en) * 1986-02-03 1989-02-07 Westinghouse Electric Corp. On line interactive monitoring of the execution of process operating procedures
JPS63241876A (ja) * 1987-03-30 1988-10-07 Toshiba Corp 燃料電池プラントの監視制御装置
JPS63313208A (ja) * 1987-06-17 1988-12-21 Nippon Atom Ind Group Co Ltd プラント診断方法
JP2642407B2 (ja) * 1988-05-19 1997-08-20 株式会社東芝 保全対象設備選定装置
JPH0215306A (ja) * 1988-07-04 1990-01-19 Mitsubishi Heavy Ind Ltd プラント運転支援装置
US4935195A (en) * 1988-08-29 1990-06-19 Westinghouse Electric Corp. Corrosion-erosion trend monitoring and diagnostic system
JPH02126789A (ja) * 1988-11-07 1990-05-15 Hitachi Ltd 緊急対策支援装置
US5159563A (en) * 1989-03-14 1992-10-27 Rem Technologies, Inc. Crack detection method for operating shaft
JP2772047B2 (ja) * 1989-07-13 1998-07-02 株式会社東芝 プラント監視操作装置
JPH03220498A (ja) * 1990-01-25 1991-09-27 Toshiba Corp プラント機器動作監視装置
JP2859407B2 (ja) * 1990-09-27 1999-02-17 株式会社東芝 保全管理システム
JPH04195300A (ja) * 1990-11-22 1992-07-15 Toshiba Corp プラント診断装置
US5311562A (en) * 1992-12-01 1994-05-10 Westinghouse Electric Corp. Plant maintenance with predictive diagnostics

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003114294A (ja) * 2001-10-04 2003-04-18 Toshiba Corp 発電プラントの監視・診断・検査・保全システム
US8527080B2 (en) 2008-10-02 2013-09-03 Applied Materials, Inc. Method and system for managing process jobs in a semiconductor fabrication facility
US8989887B2 (en) 2009-02-11 2015-03-24 Applied Materials, Inc. Use of prediction data in monitoring actual production targets

Also Published As

Publication number Publication date
EP0626697A1 (en) 1994-11-30
US5623109A (en) 1997-04-22
DE69404557T2 (de) 1998-03-12
DE69404557D1 (de) 1997-09-04
JPH06331507A (ja) 1994-12-02
EP0626697B1 (en) 1997-07-30

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Livingston et al. A review of information for managing aging in nuclear power plants
Berg et al. Operational data collection and analysis for nuclear plant life extension

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