JP4952946B2 - Device degradation degree calculation method and risk assessment method - Google Patents

Device degradation degree calculation method and risk assessment method Download PDF

Info

Publication number
JP4952946B2
JP4952946B2 JP2008048767A JP2008048767A JP4952946B2 JP 4952946 B2 JP4952946 B2 JP 4952946B2 JP 2008048767 A JP2008048767 A JP 2008048767A JP 2008048767 A JP2008048767 A JP 2008048767A JP 4952946 B2 JP4952946 B2 JP 4952946B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
degree
deterioration
deterioration degree
equipment
risk
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2008048767A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2009205554A (en
Inventor
優介 森
徳彦 池原
浩規 谷口
真也 足立
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi Plant Technologies Ltd
Original Assignee
Hitachi Plant Technologies Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi Plant Technologies Ltd filed Critical Hitachi Plant Technologies Ltd
Priority to JP2008048767A priority Critical patent/JP4952946B2/en
Publication of JP2009205554A publication Critical patent/JP2009205554A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4952946B2 publication Critical patent/JP4952946B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Description

本発明は、設備機器の劣化度を求める方法およびリスク評価方法に関する。   The present invention relates to a method for determining the degree of deterioration of equipment and a risk evaluation method.

最近は、各種設備が大型化しており、設備を構成している機器に損傷が発生すると大きな損害を生ずることが少なくない。このため、設備を健全に維持していくために、機器の点検、保守(メンテナンス)を欠かすことができない。   In recent years, various facilities have been increased in size, and if the equipment constituting the facilities is damaged, it is often the case that large damage is caused. For this reason, inspection and maintenance (maintenance) of equipment are indispensable in order to maintain equipment soundly.

機器のメンテナンスを効率的、経済的に行なう方法は、多数提案されている。なかでも、近年、RBM(Risk Based Maintenance)手法と呼ばれるメンテナンス方法が注目され、実施されてきている。このRBMは、機器の損傷が生ずる確率すなわち劣化度と、機器に損傷が生じたときの人的被害、経済的被害などを考慮した被害の大きさとの積(リスク)が最小となるように機器のメンテナンスを行なうものである。すなわち、設備を構成している各機器について損傷の起こりやすさ(劣化度)を複数のランク(例えば、高、中、低、微の4つのランクに分類し、その機器に損傷が起こったときの被害の大きさを複数のランク、例えば、重大、大、中、小の4つのランク)分類する。そして、図8に示したように、損傷の起こりやすさを縦軸に、損害の大きさを横軸にしたリスクのランク図を作成し、各機器をこのランク図に機器ごとのリスク(先に求めた積の値)をプロットしてリスクの大きさの評価を行なう。この図においては、積の値が図の上方または右方にプロットされるほどリスクが大きいことを示している。   Many methods for efficiently and economically maintaining equipment have been proposed. In particular, in recent years, a maintenance method called RBM (Risk Based Maintenance) method has attracted attention and has been implemented. This RBM is designed to minimize the product (risk) of the probability of equipment damage, that is, the degree of deterioration, and the magnitude of damage taking into account human damage and economic damage when the equipment is damaged. Maintenance is performed. That is, when the damage is caused to each equipment that constitutes the equipment, the likelihood of damage (degree of degradation) is classified into four ranks (for example, high, medium, low, and fine). Are classified into a plurality of ranks (for example, four ranks of serious, large, medium, and small). Then, as shown in FIG. 8, a risk rank diagram is created with the vertical axis representing the likelihood of damage and the horizontal axis representing the magnitude of the damage. The risk value is evaluated by plotting the product value obtained in (1). This figure shows that the risk is greater as the product value is plotted above or to the right of the figure.

さらに、リスクの大きさを複数のカテゴリー(例えば、カテゴリーI、II、III、IV)に分類し、各カテゴリーに対する対策を予め決めておく。例えば、カテゴリーIは、許容可能であって、そのまま使用可能であり、予め定めた点検時以外の検査、点検を不要とする。カテゴリーIIは、条件付き許容であって、適切な検査やメンテナンスが行なわれていれば使用可能とする。カテゴリーIIIは、要計画変更であって、被害の低減対策などを講じる。カテゴリーIVは、許可不可であって、直ちにカテゴリーII以下となるように部品の交換や修理をする。   Furthermore, the magnitude of the risk is classified into a plurality of categories (for example, categories I, II, III, and IV), and measures for each category are determined in advance. For example, category I is acceptable, can be used as it is, and does not require inspections or inspections other than predetermined inspections. Category II is conditionally acceptable and can be used if it is properly inspected and maintained. Category III is a plan change requiring measures to reduce damage. Category IV is not permitted, and parts will be replaced or repaired so that it will be immediately below Category II.

このようなRBMに基づいたメンテナンス方法を採用することによって、効率的、経済的、適切なメンテナンスが可能であるとされている。
RBMに基づいたメンテナンスを実行する場合、従来は、図9または図10に示した手順によりリスクの評価を行なっていた。図9は機器の劣化度を実際のデータに基づかずに求める場合であり、図10は機器の劣化度を実際のデータに基づいて求める場合である。
By adopting such a maintenance method based on RBM, it is said that efficient, economical and appropriate maintenance is possible.
Conventionally, when performing maintenance based on RBM, risk is evaluated by the procedure shown in FIG. 9 or FIG. FIG. 9 shows a case where the degree of deterioration of the device is obtained without being based on actual data, and FIG. 10 is a case where the degree of deterioration of the device is obtained based on actual data.

図9の場合、まず、オペレータは、図示しないコンピュータなどからなるリスク評価装置を起動する。そして、オペレータは、ステップ10に示したように、火力発電プラントや原子力発電プラントなどの設備を構成しているリスク評価の対象とする機器名、機種を選択し、キーボードなどの入力装置によりに入力する。機器名、機種などが入力されると、リスク評価装置は、プラントデータベース(プラントDB)30を検索する。   In the case of FIG. 9, first, the operator activates a risk evaluation apparatus including a computer (not shown). Then, as shown in step 10, the operator selects the name and model of the risk assessment target equipment constituting the thermal power plant or nuclear power plant, and inputs them using an input device such as a keyboard. To do. When the device name, model, etc. are input, the risk evaluation device searches the plant database (plant DB) 30.

プラントDB30は、リスク評価装置の一部を構成していて、ハードディスクやフレキシブルディスク、光ディスクなどの記録媒体からなっている。そして、プラントDB30は、既設機器DB部32、被害大きさDB部34、故障DB部36を有している。既設機器DB部321は、プラントを構成する機器の名称や機種などが登録してある。また、被害大きさDB部34は、プラントが操業を停止した場合の金額、交換すべき部品の金額などの予想される損害に対応した金額の大きさが登録してある。故障DB部36は、特許文献1に記載してあるように、機器ごとに求めてある機器に損傷が発生するまでの使用時間の確率分布が登録してある。   The plant DB 30 constitutes a part of the risk evaluation apparatus, and includes a recording medium such as a hard disk, a flexible disk, and an optical disk. The plant DB 30 includes an existing equipment DB unit 32, a damage magnitude DB unit 34, and a failure DB unit 36. In the existing equipment DB unit 321, names and models of equipment constituting the plant are registered. Further, the damage magnitude DB unit 34 is registered with the magnitude of the amount corresponding to the expected damage such as the amount when the plant stops operation and the amount of parts to be replaced. As described in Patent Document 1, the failure DB unit 36 registers the probability distribution of the usage time until the device that is obtained for each device is damaged.

リスク評価装置は、リスク評価の対象となる機器の選択がなされると、プラントDB30の既設機器DB部32を検索し、該当する機器を抽出して表示部に表示する。オペレータは、表示部に表示された機器名、機種を確認してRBMのためのリスク評価を行なうことを決定する(ステップ12)。次に、オペレータは、リスク評価を行なうことを決定した機器が損傷したときの被害の大きさ(例えば、その機器に損傷を生じたときの、プラントの操業停止の日数、修理・復旧に要する人員の数、交換する部品の名称・数など)を入力する(ステップ14)。リスク評価装置は、被害の大きさが入力されると、プラントDB30の被害大きさDB部34を参照して、その被害の大きさの金額を算出する(ステップ16)。   When a risk evaluation target device is selected, the risk evaluation device searches the existing device DB unit 32 of the plant DB 30 to extract the corresponding device and display it on the display unit. The operator confirms the device name and model displayed on the display unit and decides to perform risk assessment for RBM (step 12). Next, the operator must determine the magnitude of damage when the equipment for which risk assessment has been determined is damaged (for example, the number of days of plant shutdown when the equipment is damaged, the number of personnel required for repair and restoration) And the name and number of parts to be replaced) (step 14). When the damage magnitude is input, the risk evaluation device refers to the damage magnitude DB unit 34 of the plant DB 30 and calculates the amount of damage magnitude (step 16).

一方、オペレータは、ステップ14のように、被害の大きさを入力するとともに、ステップ18のように、リスク評価装置に機器の劣化度(機器に損傷が発生する確率)演算させる損傷発生率演算処理を行なわせる。この損傷発生確率演算処理18においては、まずオペレータが対象機器の累積使用時間を入力する(ステップ20)。リスク評価装置は、機器の累積使用時間が入力されると、プラントDB30の故障DB部36を参照して、リスク評価対象となる機器の現時点における劣化度(損傷が生ずる確率)を%で表示する。   On the other hand, the operator inputs the magnitude of damage as in step 14 and causes the risk evaluation apparatus to calculate the degree of equipment deterioration (probability of equipment damage) as in step 18. To do. In the damage occurrence probability calculation process 18, the operator first inputs the cumulative usage time of the target device (step 20). When the accumulated usage time of the device is input, the risk evaluation device refers to the failure DB unit 36 of the plant DB 30 and displays the current degree of deterioration (probability of damage) of the device to be subjected to risk evaluation in%. .

リスク評価装置は、リスク評価対象機器の損傷発生確率と被害の大きさの金額とが求まったならば、両者の積を求めるリスクを演算する。(ステップ24)。そして、リスク評価装置は、リスク評価対象機器について求めたリスクに対する評価、すなわち求めた損害額と損傷発生確率とが図8上のどこに位置し、どのカテゴリーに属するかを表示する。オペレータは、表示されたリスク評価に基づいて、図示しないメンテナンス計画データベースにより、リスク評価対象機器に対するメンテナンスの仕方を決定する。   When the risk evaluation apparatus finds the damage occurrence probability of the risk evaluation target device and the amount of damage magnitude, it calculates the risk of obtaining the product of both. (Step 24). Then, the risk evaluation apparatus displays the evaluation for the risk obtained for the risk evaluation target device, that is, where the obtained damage amount and the damage occurrence probability are located in FIG. 8 and belongs to which category. Based on the displayed risk evaluation, the operator determines a maintenance method for the risk evaluation target device by a maintenance plan database (not shown).

図10の場合、次のようにしてメンテナンス計画を作成するようになっている。図10に示したリスク評価方法は、リスク評価対象機器の損傷発生確率の求め方が図9の場合と異なっていて、図10の損傷発生確率演算処理18は、ステップ12において、オペレータがリスク評価対象機器の決定を行なうと、リスク評価装置は、プラントDB30aの検査DB部36aを検索して対象機器と同種の機器の検査データを参照し(ステップ40)、損傷発生確率の算出を行なう(ステップ42)。リスク評価装置は、機器の損傷発生確率を求めると、前記と同様にしてリスク評価を行なう(ステップ26)。   In the case of FIG. 10, the maintenance plan is created as follows. The risk evaluation method shown in FIG. 10 differs from the case of FIG. 9 in the method of obtaining the damage occurrence probability of the risk evaluation target device. The damage occurrence probability calculation process 18 in FIG. When the target device is determined, the risk evaluation apparatus searches the inspection DB unit 36a of the plant DB 30a, refers to the inspection data of the same type of device as the target device (step 40), and calculates the damage occurrence probability (step). 42). When the risk evaluation device obtains the damage occurrence probability of the device, it performs risk evaluation in the same manner as described above (step 26).

なお、プラントDB30aの検査DB部36aには、特許文献2、3に記載してあるように、機器の設計データなどとともに、機器の稼働日数、損傷モード、損傷の発生頻度、点検データ、メンテナンスデータなどが機器ごとに登録してある。
特開2003−345423号公報 特開2005−122525号公報 特開2005−182465号公報
In the inspection DB section 36a of the plant DB 30a, as described in Patent Documents 2 and 3, along with the device design data, the number of operating days of the device, the damage mode, the frequency of occurrence of damage, inspection data, and maintenance data Etc. are registered for each device.
JP 2003-345423 A JP 2005-122525 A JP 2005-182465 A

ところで、機器の劣化度は、機器の材質などの設計条件や使用条件(環境)などに大きく左右される。例えば、対象とする機器の使用環境が、粉塵の多い、高温多湿の環境か、腐食性ガスが存在する環境などの過酷な環境であるか、クリーンルームなどの良好な環境であるかによって機器の劣化度、寿命が大きく異なることが知られている。そして、特許文献1のように、機器に損傷が発生するまでの使用時間の確率分布から機器の劣化度を求める場合、対象とする機器の設計条件や使用条件(環境)、メンテナンスの有無などを何ら考慮していない。このため、ここの機器に応じた細かなメンテナンスを行なうことができず、効率的、経済的なメンテナンスを行なうことができない。   By the way, the degree of deterioration of a device greatly depends on design conditions such as the material of the device and use conditions (environment). For example, deterioration of equipment depends on whether the usage environment of the target equipment is a harsh environment such as a dusty, hot and humid environment, an environment where corrosive gas exists, or a good environment such as a clean room. It is known that the lifespan differs greatly. And, as in Patent Document 1, when determining the degree of deterioration of a device from the probability distribution of the usage time until the device is damaged, the design conditions and use conditions (environment) of the target device, the presence or absence of maintenance, etc. I do not consider anything. For this reason, detailed maintenance according to the equipment here cannot be performed, and efficient and economical maintenance cannot be performed.

また、特許文献2、3に記載のように点検結果を反映させて劣化度を求める方法は、結果として機器の設計条件、使用条件などが考慮されるため、機器の機種などにあったメンテナンスが可能となる。しかし、特許文献2、3に記載の方法は、機器の使用開始からの全期間を通じた点検結果に基づいて、機器の劣化度を求めるようにしている。ところが、機器は、使用期間の全期間を通じて一様の確率で損傷が発生する訳でない。機器は、一般に、使用期間が長いほど劣化度が高くなる一方、適切な保守が行なわれている場合には、劣化度が低くなることが知られている。したがって、特許文献2、3に記載の劣化度の算出方法では、ここの機器に対するより適切なメンテナンスを行なうことが難しい。   In addition, as described in Patent Documents 2 and 3, the method for obtaining the degree of deterioration by reflecting the inspection result takes into consideration the design conditions and use conditions of the equipment, so that maintenance appropriate to the equipment model and the like is required. It becomes possible. However, the methods described in Patent Documents 2 and 3 obtain the degree of deterioration of the equipment based on the inspection results throughout the entire period from the start of use of the equipment. However, equipment does not cause damage with a uniform probability throughout the entire period of use. It is known that the degree of deterioration of a device generally increases as the period of use increases, while the degree of deterioration decreases when appropriate maintenance is performed. Therefore, it is difficult to perform more appropriate maintenance on the devices here in the degradation degree calculation methods described in Patent Documents 2 and 3.

本発明は、前記従来技術の欠点を解消するためになされたもので、より正確な劣化度を求めることができるようにすることを目的としている。
また、本発明は、過去に行なったメンテナンスなどの経験を生かせるようにすることを目的としている。
さらに、本発明は、より正確にリスクを評価でき、各機器のメンテナンスをより適切にできるようにすることを目的としている。
The present invention has been made in order to eliminate the above-described drawbacks of the prior art, and aims to make it possible to obtain a more accurate degree of deterioration.
Another object of the present invention is to make use of experience such as maintenance performed in the past.
Furthermore, an object of the present invention is to enable more accurate risk evaluation and more appropriate maintenance of each device.

上記の目的を達成するために、本発明に係る機器の劣化度予測方法は、機器の劣化度を、前記劣化度の変化割合と前記機器の累積使用時間を用いて算出する機器の劣化度算出方法であって、前記累積使用時間をn個の期間に分割するとともに、前記劣化度の変化に寄与する劣化度変化要素D の劣化度変化の大きさを前記期間ごとに数値化して評価値履歴A Di (t Tn−T )を設定し、前記累積使用時間経過後の前記劣化度P(t )を、(n−1)番目の前記劣化度P(t n−1 )と、前記期間の長さTと、n番目の期間の前記変化割合θ n−1 と、を用いて、
P(t )=P(t n−1 )+θ n−1 ・T
により算出し、前記θ n−1 は、定数α,βと、前記A Di (t Tn−T )に対応する前記D の前記θ n−1 に対する寄与の割合を数値化した影響度W Di と、を用いて、
θ n−1 =α+(β―α)×Σ(W Di ×A Di (t Tn−T ))
により算出し、前記αは、前記機器の最長寿命の逆数に基づいて算出し、前記βは、前記機器の最短寿命の逆数に基づいて算出することを特徴とする。
この場合において、前記劣化度P(t )と、前記累積時間経過時の前記機器の劣化度の実測値X(t )と、を用いて、
ΣΣ(P(t )−X(t ))
が最小となるように前記W Di の値を更新することを特徴とする。
In order to achieve the above object, the device deterioration degree prediction method according to the present invention calculates the device deterioration degree by using the change rate of the deterioration degree and the accumulated usage time of the equipment. In this method, the accumulated usage time is divided into n periods, and the magnitude of the deterioration degree change of the deterioration degree changing element D i that contributes to the change in the deterioration degree is quantified for each period. A history A Di (t Tn−T ) is set, and the deterioration degree P (t n ) after the cumulative use time has elapsed is set to the (n−1) th deterioration degree P (t n−1 ), Using the length T of the period and the change rate θ n−1 of the nth period ,
P (t n ) = P (t n−1 ) + θ n−1 · T
Calculated by said theta n-1 are constants alpha, beta and wherein A Di (t Tn-T) corresponding to the D i the theta n-1 influence to quantify the percentage of contribution to W Di of And
θ n−1 = α + (β−α) × Σ (W Di × A Di (t Tn−T ))
The α is calculated based on the reciprocal of the longest life of the device, and the β is calculated based on the reciprocal of the shortest life of the device.
In this case, using the deterioration degree P (t n ) and the actual measurement value X (t n ) of the deterioration degree of the device when the cumulative time has elapsed ,
ΣΣ (P (t n ) −X (t n )) 2
The value of the W Di is updated so that is minimized .

本発明に係る機器の劣化度算出方法は、リスクを評価する機器と同種の機器について、予め行なった検査に基づいた劣化度データが存在するか否かを判断し、前記劣化度データが存在している場合に、前記劣化度データに基づいて、リスク評価対象機器の劣化度を求め、前記劣化度データが存在しない場合に、請求項1または2に記載の機器の劣化度算出方法によりリスク評価対象機器の劣化度を求めるようにすることができる。   In the device deterioration degree calculation method according to the present invention, for a device of the same type as the device whose risk is to be evaluated, it is determined whether or not deterioration degree data based on a pre-inspected inspection exists, and the deterioration degree data exists. If the degradation degree data is not present, the risk assessment is performed by the device degradation degree calculation method according to claim 1 or 2. The degree of deterioration of the target device can be obtained.

また、本発明に斯かるリスク評価方法は、機器の劣化度とその機器が損傷したときの被害の大きさとの積に基づいてリスクを評価するリスク評価方法において、機器の使用開始からの経過時間を複数の期間に分割し、過去の劣化度に基づいて、機器の種類ごとに前記分割した各期間のそれぞれについて、予め劣化度の推移を求め、メンテナンス検討対象とする機器とその累積使用時間とから、予め求めた劣化度の推移に基づいて、メンテナンス検討対象機器に対して、その累積使用時間における劣化度を求めるという機器の劣化度算出方法を用い、メンテナンス検討対象となる機器の劣化度を求める、ことを特徴としている。   The risk evaluation method according to the present invention is a risk evaluation method for evaluating a risk based on a product of a degree of deterioration of a device and the magnitude of damage when the device is damaged. Is divided into a plurality of periods, and the transition of the deterioration degree is obtained in advance for each of the divided periods for each type of equipment based on the past deterioration degree, and the equipment to be considered for maintenance and its accumulated usage time Therefore, based on the transition of the degree of deterioration obtained in advance, using the method for calculating the degree of deterioration of the equipment for which the degree of deterioration during the cumulative usage time is obtained for the equipment to be examined for maintenance, the degree of deterioration of the equipment to be examined for maintenance is calculated. It is characterized by seeking.

上記のごとくなっている本発明は、機器の使用開始からの経過時間を複数の期間に分割し、過去の劣化度データに基づいて、分割した期間ごとに対して劣化度の推移を求め、この期間ごとに求めた劣化度の推移に基づいて、メンテナンス検討対象機器の累積使用時間における劣化度を求めるようにしているため、より正確な劣化度を求めることができる。   In the present invention as described above, the elapsed time from the start of use of the device is divided into a plurality of periods, and the transition of the deterioration degree is obtained for each divided period based on the past deterioration degree data. Based on the transition of the deterioration degree obtained for each period, the deterioration degree in the cumulative usage time of the maintenance examination target device is obtained, so that a more accurate deterioration degree can be obtained.

機器の劣化度の推移は、少なくとも機器の設計条件、使用条件、機器の履歴を因子に含めることが望ましい。機器の材質や部品の種類、高温多湿化での使用などの使用条件(使用環境)、修理や部品の交換を行なっているかなどの機器の履歴によって、機器の劣化度が大きく異なり、メンテナンスの経験などを反映させた、より正確な劣化度を求めることができる。   It is desirable that the transition of the degree of deterioration of equipment includes at least the design conditions, use conditions, and history of equipment as factors. The degree of deterioration of the equipment varies greatly depending on the equipment history, such as equipment materials, types of parts, usage conditions (use environment) such as use at high temperature and high humidity, and whether repairs or parts are being replaced. It is possible to obtain a more accurate degree of deterioration reflecting the above.

リスク評価方法においては、前記の劣化度算出方法を用いてメンテナンス検討対象となる機器の劣化度を求めるようにしたことにより、より正確な劣化度に基づいたより正確なリスクの評価を行なえ、さらにより適切な機器のメンテナンスが可能となる。   In the risk evaluation method, by using the above-mentioned deterioration degree calculation method, the degree of deterioration of the equipment subject to maintenance examination is obtained, so that more accurate risk evaluation based on the more accurate deterioration degree can be performed. Appropriate equipment maintenance is possible.

本発明に係る機器の劣化度算出方法およびリスク評価方法の好ましい実施の形態を、添付図面に従って詳細に説明する。
図1は、本発明の実施の形態に係るリスク評価方法のフローチャートである。図1において、オペレータは、まず、図示しないリスク評価装置を起動する。リスク評価装置は、RBMに基づいたメンテナンスを行なうためのリスク評価検討装置であって、パーソナルコンピュータなどから構成してあり、キーボードやマウスなどの入力部、CRTなどの表示部、ハードディスクやフレキシブディスク、光ディスクなどの記録媒体からなるプラントDB40、所定の処理を行なうソフトウェアなどからなっている。そして、プラントDB40は、既設機器DB部42、被害の大きさDB部44、検査DB部46、劣化度変化要素影響度DB部48、メンテナンス記録DB部(図示せず)などを有している。
DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Preferred embodiments of a device deterioration degree calculation method and a risk evaluation method according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 is a flowchart of a risk evaluation method according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, the operator first activates a risk evaluation apparatus (not shown). The risk evaluation apparatus is a risk evaluation examination apparatus for performing maintenance based on RBM, and is composed of a personal computer or the like, an input unit such as a keyboard or a mouse, a display unit such as a CRT, a hard disk or a flexible disk, The plant DB 40 is composed of a recording medium such as an optical disk, and software for performing a predetermined process. The plant DB 40 includes an existing equipment DB unit 42, a damage magnitude DB unit 44, an inspection DB unit 46, a deterioration degree changing element influence DB unit 48, a maintenance record DB unit (not shown), and the like. .

既設機器DB部42は、原子力発電所や火力発電所、半導体工場、化学プラントなどのプラントを構成している機器、機種などを記憶させてある。損害の大きさDB部44は、プラントを構成している機器に損傷が生じた場合に、プラントを停止したときの1日あたりの損害金額、損傷機器を交換する場合の費用、交換や補修に要する人員一人あたりの費用など、規定単位当たりの被害額が被害の大きさとして記憶されている。検査DB部46は、プラントを構成している機器を点検(検査)した結果(機種ごとの劣化度)を記憶している。劣化度変化要素影響度DB部48は、各機器の材質などの設計条件、機器の使用環境温度、湿度や腐食性ガスが存在するかなどの使用条件(使用環境)、機器に対するメンテナンスや修理の有無、修理の個所や修理の状態など、機器に対する保護状態などの損傷の起こりやすさに関係する劣化度変化要素が機器の損傷の発生に与える影響度(重み付け)が格納してある。   The existing equipment DB unit 42 stores equipment, models, and the like constituting a plant such as a nuclear power plant, a thermal power plant, a semiconductor factory, and a chemical plant. The amount of damage DB unit 44 is used for the amount of damage per day when the plant is shut down, the cost when replacing damaged equipment, and replacement or repair when the equipment constituting the plant is damaged. The amount of damage per prescribed unit, such as the cost per person required, is stored as the amount of damage. The inspection DB unit 46 stores the results (degradation degree for each model) of inspecting (inspecting) the devices constituting the plant. The degradation degree change element influence DB section 48 is used for design conditions such as the material of each device, use environment temperature of the device, use conditions such as the presence of humidity and corrosive gas (use environment), maintenance and repair of the device. Stores the degree of influence (weighting) on the occurrence of damage to the equipment by the deterioration degree changing element related to the likelihood of damage such as presence / absence, repair location and repair status.

オペレータは、リスク評価装置を起動すると、ステップ50に示したように、リスク評価の対象機器である機器名、機種を入力部からリスク評価装置に入力する。リスク評価装置は、機器名、機種が入力されると、プラントDB40の既設機器DB部42を検索し、該当する機器、機種を表示部に表示する(ステップ52)。オペレータは、表示部に表示された機器を確認してリスク評価対象機器であることを決定し(ステップ52)、その後、その機器に損傷が生じたときの、予想される被害の大きさ(プラントの停止日数、機器の交換部品、機器の補修に要する人員、被害を蒙る範囲、機器など)を入力する(ステップ54)。リスク評価装置は、被害の大きさが入力されると、プラントDB40の被害の大きさDB部44を参照して、予想される被害の大きさの金額を求める(ステップ56)。   When the operator activates the risk evaluation apparatus, as shown in step 50, the operator inputs the name and model of the risk evaluation target apparatus from the input unit to the risk evaluation apparatus. When the device name and model are input, the risk evaluation device searches the existing device DB unit 42 of the plant DB 40 and displays the corresponding device and model on the display unit (step 52). The operator confirms the device displayed on the display unit and determines that the device is a risk evaluation target device (step 52), and then the expected damage magnitude (plant) when the device is damaged. The number of stop days, the replacement parts of the equipment, the personnel required for repairing the equipment, the scope of damage, equipment, etc.) are input (step 54). When the damage magnitude is input, the risk evaluation apparatus refers to the damage magnitude DB section 44 of the plant DB 40 and obtains an amount of the expected damage magnitude (step 56).

一方、リスク評価装置は、ステップ52において、リスク評価対象機器が決定されると、劣化度演算処理58を行なう。この劣化度演算処理58においては、まず、リスク評価対象機器の決定がなされると、検査DB部46を検索し、その機器と同種の機器について検査データが存在するか否かを判断する(ステップ60)。検査DB部46に同種の機器についての検査データがある場合、その検査データを参照し(ステップ62)、その検査データに基づいて選択、決定されたリスク評価対象機器の劣化度を求める(ステップ64)。その後、リスク評価装置は、ステップ56において求めた被害の大きさの金額と、ステップ64において求めた劣化度とを、図8に示したリスクの評価図にプロットして表示部に表示する(ステップ80)。オペレータがメンテナンス担当者である場合、表示された評価図にプロットされた位置から、さらに、メンテナンスデータベースなどに基づいて、選択したリスク評価対象機器に対するメンテナンスを行なうか否か、メンテナンスを行なう場合のメンテナンス方法などを決定する。オペレータがメンテナンス担当者でない場合、表示された評価図を印刷してメンテナンス担当者に渡す。メンテナンス担当者は、印刷されたリスク評価図に基づいて、前記した同様にして、メンテナンス方法などを決定する。   On the other hand, when the risk evaluation target device is determined in step 52, the risk evaluation device performs a deterioration degree calculation process 58. In the deterioration degree calculation process 58, first, when a risk evaluation target device is determined, the inspection DB unit 46 is searched to determine whether inspection data exists for the same type of device as the device (step). 60). If there is inspection data for the same type of device in the inspection DB unit 46, the inspection data is referred to (step 62), and the degree of deterioration of the risk evaluation target device selected and determined based on the inspection data is obtained (step 64). ). Thereafter, the risk evaluation apparatus plots the amount of damage obtained in step 56 and the degree of deterioration obtained in step 64 in the risk evaluation diagram shown in FIG. 80). If the operator is a person in charge of maintenance, whether or not to perform maintenance on the selected risk assessment target device based on the maintenance database etc. from the position plotted in the displayed evaluation diagram, and maintenance when performing maintenance Decide how. If the operator is not a maintenance person, the displayed evaluation chart is printed and given to the maintenance person. The maintenance person determines a maintenance method and the like in the same manner as described above based on the printed risk evaluation chart.

リスク評価装置は、ステップ60において、検査DB部46を検索した結果、リスク評価対象機器と同種の機器についての検査データがない場合、その旨を表示部に表示して、対象機器の累積使用時間を入力するように促す。オペレータは、表示部に表示された累積使用時間の入力要求に基づいて、リスク評価対象機器の累積使用時間を入力する(ステップ66)。次に、オペレータは、入力した累積使用時間ごとのリスク評価対象機器の劣化度変化要素(設計条件、使用条件、機器の保護状態など)に対する評価値(リスク評価対象機器の各劣化度変化要素が標準的な変化要素に対して優れているか、劣っているかを評価した値)を入力する(ステップ68)。選択したリスク評価対象機器において、例えば劣化度変化要素が設計条件である場合、標準設計より優れた材質を用いているときは、損傷の発生に対する影響度が小さくなるような値を入力する。この劣化度変化要素評価値は、AHP(Analytic Hierarchy Process:階層分析法)などの手法を用い求めることができる。   If there is no inspection data for the same type of device as the risk evaluation target device as a result of searching the inspection DB unit 46 in step 60, the risk evaluation device displays that fact on the display unit, and the cumulative usage time of the target device Prompt to enter. The operator inputs the cumulative usage time of the risk evaluation target device based on the cumulative usage time input request displayed on the display unit (step 66). Next, the operator determines the evaluation value (each deterioration degree change element of the risk evaluation target device) for the deterioration degree change element (design condition, use condition, device protection state, etc.) of the risk evaluation target device for each input accumulated usage time. A value obtained by evaluating whether the standard change factor is superior or inferior is input (step 68). In the selected risk evaluation target device, for example, when the deterioration degree changing element is a design condition, and a material superior to the standard design is used, a value that reduces the influence on the occurrence of damage is input. The degradation degree changing element evaluation value can be obtained by using a technique such as AHP (Analytic Hierarchy Process).

このような処理は次のようにして行う。例えば、空調系風路に利用されているルーバの腐食における劣化度予測の最適化処理を例にとる。3種類のルーバA、B、Cを想定し、各ルーバについて、劣化度変化要素として、材質(設計条件)、使用環境、保護状態(防錆塗装の有無など)、あるいはそれ以外の寿命を左右する出来事をプラントデータベースの既設機器DB42から読み出す。このデータを図表にして示すと、図2のようになる。各ルーバA、B、Cについて、材質はSUS、亜鉛鋼板の種別、使用環境は給気系か排気系か、保護状態として防錆処理をしているか否か、その他備考として、2003年度に防錆塗料の塗布を実施済みであるとか、途中でフィルタを交換した等のように、劣化度変化に寄与する要素の内容を確定する。   Such processing is performed as follows. For example, an optimization process for predicting the degree of deterioration in corrosion of a louver used in an air conditioning system air passage is taken as an example. Assuming three types of louvers A, B, and C, each louver affects the material (design conditions), usage environment, protection status (such as the presence or absence of rust-prevention coating), or other life as a deterioration factor. The event to be performed is read from the existing equipment DB 42 in the plant database. This data is shown in a chart as shown in FIG. For each louver A, B, and C, the material is SUS, the type of galvanized steel, the usage environment is an air supply system or an exhaust system, whether or not it is rust-proofed as a protection state, and other remarks Determine the contents of the elements that contribute to the change in the degree of deterioration, such as the application of the rust paint or the replacement of the filter in the middle.

次いで、腐食における劣化度変化の評価要素に対し、劣化度変化を早くする評価要素と、遅くする評価要素に対し、0〜1の数値を割り振る。この要素評価値は上述のようにAHP(Analytic Hierarchy Process:階層分析法)などの手法を利用し、あるいは何らかの劣化度を評価する値を入力して0〜1の値に換算して入力する。もちろん、空調系であるから要素評価値の中には塩分濃度や外気取り入れの割合などの定量的データを0〜1に換算して入力するようにしてもよい。具体例としては、図3に示すように、材質がSUSよりは亜鉛鋼板の方が劣化度を早くする(短寿命化)するので、SUSには「0」を、亜鉛鋼板には「1」を与える。また、空調系に利用されるルーバであるので、使用環境が汚れた空気を取り込む給気系に利用される場合には劣化度を促進する環境といえるので評価値「1」を与え、給気系でもフィルタが介在すれば、劣化を軽減する効果があるため中間値「0.5」を与える。更に、防錆処理をすれば長寿命化するので「0」を、防錆処理なしの場合には「1」を与えることになる。   Next, a numerical value of 0 to 1 is assigned to an evaluation element that speeds up the deterioration degree change and an evaluation element that slows down the deterioration degree change evaluation element in corrosion. As described above, the element evaluation value is input by using a method such as AHP (Analytic Hierarchy Process), or by inputting a value for evaluating some degree of deterioration and converting it to a value of 0 to 1. Of course, since it is an air conditioning system, quantitative data such as the salinity concentration and the ratio of intake of outside air may be converted into 0 to 1 and input into the element evaluation value. As a specific example, as shown in FIG. 3, since the material is made of galvanized steel plate faster than SUS, the deterioration degree is shortened (short life), so SUS is “0” and galvanized steel plate is “1”. give. In addition, since it is a louver used in an air conditioning system, when it is used in an air supply system that takes in dirty air, it can be said that the environment promotes the degree of deterioration. If there is a filter in the system, an intermediate value “0.5” is given because there is an effect of reducing deterioration. Furthermore, if the anticorrosion treatment is performed, the life is extended, so that “0” is given, and “1” is given when there is no antirust treatment.

リスク評価装置は、リスク評価対象機器の累積使用時間と劣化度変化要素評価値とが入力されると、図1に戻って、プラントDB40の劣化度変化要素影響度DB部48を参照して、入力された累積使用時間を含む期間における使用時間に対する劣化度変化要素の履歴をまとめる。これを図4に示す。この履歴には図2に示した備考欄の経過履歴で行った劣化度変化に寄与する要素としての防錆処理をした場合や後付けでフィルタを取り付けたような場合を加味する。この例では、2003年にルーバAに防錆処理を実施しているので、該ルーバAの評価要素における保護状態(=防錆塗装)の評価値は2002年までの「1」から2003年以降は「0」に変更される。また、ルーバBについては2005年にフィルタを取り付けているので、2005年以降「0.5」に評価値を変更する。   When the cumulative usage time of the risk evaluation target device and the deterioration degree change element evaluation value are input, the risk evaluation apparatus returns to FIG. 1 and refers to the deterioration degree change element influence degree DB section 48 of the plant DB 40. The history of deterioration degree change elements with respect to usage time in a period including the input cumulative usage time is collected. This is shown in FIG. This history takes into account the case where a rust prevention treatment as an element contributing to the deterioration degree change performed in the progress history of the remarks column shown in FIG. 2 and the case where a filter is attached later. In this example, since the louver A was subjected to rust prevention treatment in 2003, the evaluation value of the protection state (= rust prevention coating) in the evaluation element of the louver A is from “1” up to 2002 to after 2003. Is changed to “0”. Further, since a filter is attached to louver B in 2005, the evaluation value is changed to “0.5” after 2005.

このような図表が完成したら、劣化度の予測推移(曲線)を求める(ステップ70)。その後、リスク評価装置は、求めた劣化度の曲線に基づいて、現在(入力した累積使用時間)における劣化度を算出する(ステップ72)。そして、リスク評価装置は、ステップ72において劣化度を求めたならば、ステップ80に進んで、リスク評価対象機器に対するリスクをリスク評価図上に表示するのである。   When such a chart is completed, a predicted transition (curve) of the degree of deterioration is obtained (step 70). After that, the risk evaluation device calculates the degree of deterioration at the present time (input cumulative usage time) based on the obtained curve of the degree of deterioration (step 72). If the risk evaluation device obtains the degree of deterioration in step 72, the risk evaluation device proceeds to step 80 and displays the risk for the risk evaluation target device on the risk evaluation diagram.

劣化度変化要素影響度は、変化要素(設計条件、使用条件、保護条件など)がその損傷の発生にどのように影響しているかを、過去に行った機器の点検結果を解析して機種ごとに求める。例えば、ある機器が腐食した場合、設計条件である材質やメッキの種類、金属材の厚みなど、使用条件である使用環境の温度、湿度、腐食性ガスの有無など、による腐食に対する影響の度合いを解析し、機種ごとに変化要素の影響度を0.0〜1.0の間の値に数値化する。この変化要素影響度の決定にあたっては、例えばAHPなどの手法を用い、点検者などの豊富な経験や知識を生かすようにする。   Degradation level change factor influence level is analyzed for each model by analyzing the results of past inspections of equipment to determine how change factors (design conditions, use conditions, protection conditions, etc.) affect the occurrence of damage. Ask for. For example, when a certain device is corroded, the degree of influence on corrosion caused by the design conditions such as the material, type of plating, metal thickness, etc. Analyze and change the influence of changing factors into a value between 0.0 and 1.0 for each model. In determining the change factor influence degree, for example, a technique such as AHP is used to make use of abundant experience and knowledge of an inspector or the like.

ステップ70の劣化度曲線計算は、各機種に対する累積使用時間を含む期間について、累積使用時間に対する劣化度の変化を示す直線の方程式に基づいて計算するようになっている。すなわち、機種ごとのそれぞれについて、使用開始からの時間を複数の期間に分割し(例えば1年単位)、各期間のそれぞれに対して使用時間と劣化度との関係を直線の方程式として求め、劣化度変化要素DB部48に記憶させてある。そして、リスク評価対象機器の累積使用時間が入力されると、劣化度変化要素影響度DB部48を検索して、その機器の入力された累積使用時間を含む期間における劣化度の変化を求める。   The deterioration degree curve calculation in step 70 is performed based on a linear equation indicating a change in the deterioration degree with respect to the accumulated use time for a period including the accumulated use time for each model. That is, for each model, the time from the start of use is divided into a plurality of periods (for example, in units of one year), and the relationship between the usage time and the degree of deterioration is obtained as a linear equation for each period, It is stored in the degree change element DB unit 48. When the cumulative use time of the risk evaluation target device is input, the deterioration degree change factor influence DB unit 48 is searched to obtain a change in the deterioration degree during the period including the input cumulative use time of the device.

この複数に分割した期間における劣化度変化は、実施形態の場合、次のようにして求めている。まず、報告書やその他機器ごとの情報に基づいて、各機器(ルーバA,B,C)ごとに基本データと経歴データを集計し、図2、3に示したように、評価項目の一覧表を作成する。次に、図4に示したように、各機器についての劣化度変化要素Diについて評価値履歴ADi(t)を求める。この劣化度変化要素評価値履歴ADi(t)は、機器Qの諸症状に対して劣化の程度(劣化度)の重みを付けて0〜1の間の数値で表される。なお、tは、評価した年を示している。また、この実施形態においては、2000年当時、新品の機器を用いたプラントが完成し、稼動を開始した場合を例にしている。 In the case of the embodiment, the change in the degree of deterioration during the divided period is obtained as follows. First, based on the report and other information for each device, the basic data and history data are aggregated for each device (louver A, B, C), and as shown in FIGS. Create Next, as illustrated in FIG. 4, an evaluation value history A Di (t N ) is obtained for the deterioration degree changing element Di for each device. This deterioration degree change element evaluation value history A Di (t N ) is expressed by a numerical value between 0 and 1 with weights of the degree of deterioration (deterioration degree) applied to various symptoms of the device Q. T N indicates the year of evaluation. In this embodiment, the case where a plant using new equipment was completed and started operation in 2000 was taken as an example.

次に、劣化度の予測を行うために、初期値として、ルーバの最長寿命と、最短寿命を他のプラント実績などから求める。例えば最短寿命(1/β)が7年、最長寿命(1/α)が20年などのように求められる。最長寿命は設計寿命として規定すればよい。 Next, in order to predict the degree of deterioration, the longest life and the shortest life of the louver are obtained from other plant results as initial values. For example, the shortest life (1 / β ) is 7 years, the longest life (1 / α ) is 20 years, and the like. The longest life may be defined as the design life.

次いで、各評価要素の劣化度変化への影響度を熟練者の判断などによって初期設定する。すなわち、ルーバA、B、Cの材質と使用環境、保護状態(防錆塗装)の各々が劣化に影響する割合を仮に定めるのである。例えば、材質影響度WD1=0.2、使用環境影響度WD2=0.5、防錆塗装影響度WD3=0.3のように定める。 Next, the degree of influence of each evaluation element on the change in the degree of deterioration is initially set based on the judgment of an expert. That is, the ratio of the materials, usage environment, and protection state (rust prevention coating) of the louvers A, B, and C that affect the deterioration is tentatively determined. For example, the material influence degree W D1 = 0.2, the use environment influence degree W D2 = 0.5, and the antirust coating influence degree W D3 = 0.3.

次に、各ルーバについて劣化度の評価値の累積使用時間に対する変化が最も小さいときの劣化度の変化割合(傾き)αと、累積使用時間に対する変化が最も大きいときの劣化度の変化割合(傾き)βとを算出する。これにより、ルーバの劣化度は、劣化度が累積使用期間に対して傾きαと傾きβとの間の傾きθで変化すると仮定することができる。そこで、各ルーバに対する累積使用時間に対する劣化度の変化割合(傾き)θを求める。   Next, for each louver, the change rate (slope) α of the deterioration level when the change of the evaluation value of the deterioration level with respect to the cumulative usage time is the smallest, and the change rate (slope) of the deterioration level when the change with respect to the cumulative usage time is the largest ) Calculate β. As a result, it can be assumed that the degree of deterioration of the louver changes with an inclination θ between the inclination α and the inclination β with respect to the cumulative usage period. Therefore, the change rate (gradient) θ of the deterioration degree with respect to the accumulated usage time for each louver is obtained.

この劣化度の変化割合(傾き)θを求める場合、まず、各劣化度変化要素Diの損傷の発生に対する影響度を定める。実施形態においては、初期(プラントの完成時)における各劣化度変化要素Diの損傷発生への影響度WDiは、上述したように、熟練者の判断による重み付けによって差別化することで、これまでの経験を反映させることができるが、これに限らず、皆等しいと仮定することもできる。すなわち、実施形態の場合、初期における各劣化度変化要素の劣化への影響度WDiは、劣化度変化要素の数分の1である。例えば、劣化度変化要素Diが「機器の設計条件」、「機器の使用条件」、「機器の保護状態」の3つである場合、これらの劣化度変化要素Diの寄与度WDiは、それぞれ1/3とすることができる。設定した影響要素の数の逆数としてよいである。 When obtaining the change rate (gradient) θ of the deterioration degree, first, the degree of influence on the occurrence of damage of each deterioration degree changing element Di is determined. In the embodiment, as described above, the degree of influence W Di on the occurrence of damage of each deterioration degree changing element Di in the initial stage (at the time of completion of the plant) is differentiated by weighting based on judgment by a skilled person. Can be assumed to be equal, but not limited to this. That is, in the case of the embodiment, the degree of influence W Di on the deterioration of each deterioration degree changing element in the initial stage is a fraction of the deterioration degree changing element. For example, when there are three deterioration degree change elements Di “device design conditions”, “apparatus use conditions”, and “apparatus protection states”, the contribution degrees W Di of these deterioration degree change elements Di are respectively It can be 1/3. It may be the reciprocal of the number of set influence factors.

また、累積使用時間を適宜の複数の期間に分割する。例えば、使用開始から満2年までを第1期間、使用開始から第3年目〜満第4年までを第2期間、使用開始から5年目〜満6年までを第3期間等のように、複数の期間に分割する。もちろん、1年単位に設定してよい。この期間の長さ、数は、プラントの種類、寿命、劣化度、損傷発生時の被害の程度などを考慮して適宜に定めることができる。
次に、分割した各期間についての劣化度の変化の割合を表す傾きの算出を行う。これは、

Figure 0004952946
として傾きθを求めるようにしている。 Further, the accumulated usage time is divided into a plurality of appropriate periods. For example, the first period is from the start of use to the second year, the second period is from the third year to the fourth year from the start of use, the third period is from the fifth year to the sixth year from the start of use, etc. Divided into a plurality of periods. Of course, it may be set in units of one year. The length and number of this period can be determined as appropriate in consideration of the type of plant, the lifetime, the degree of deterioration, the degree of damage at the time of occurrence of damage, and the like.
Next, a slope representing the rate of change in the degree of deterioration for each divided period is calculated. this is,
Figure 0004952946
The inclination θ is obtained as follows.

この傾きθを算出する式は、期間の長さ(年数)をTとすると、実施形態の場合、数式2のようになっている。なお、nは、分割した期間の番号を示している。

Figure 0004952946
The equation for calculating the slope θ is represented by Equation 2 in the case of the embodiment, where T is the length of the period (years). Note that n indicates the number of the divided period.
Figure 0004952946

例えば、劣化度評価変化要素の評価履値ADi(t)が図4のようになっている場合、2000年をt=0として、各ルーバに対する第1期間の傾きθ、すなわち第1期間の0〜tまでの期間の傾きθは、

Figure 0004952946
として求める。この場合、第1期間における傾きθは、最小傾きαと最大傾きβとの間にある。 For example, when the evaluation load value A Di (t N ) of the deterioration degree evaluation change factor is as shown in FIG. 4, assuming 2000 as t = 0, the slope θ 0 of the first period for each louver, that is, the first The slope θ 0 of the period from 0 to t 1 of the period is
Figure 0004952946
Asking. In this case, the gradient θ 0 in the first period is between the minimum gradient α and the maximum gradient β.

このようにして求めた傾きθを用いて第1期間内における任意の時期の劣化度予測値を求めることができる。例えば、初回の評価時期である第1期間の周期tにおける劣化度の予測値P(t)は、この第1期間(0〜t間)における劣化度の増分をΔpとすると、

Figure 0004952946
0〜tの期間の長さをTとすれば、
Figure 0004952946
とおくことができる。したがって、
Figure 0004952946
となる。さらに、第2期間のt〜tにおける傾きθは、
Figure 0004952946
として求められる。 By using the slope θ 0 obtained in this way, it is possible to obtain a predicted deterioration level at an arbitrary time within the first period. For example, the predicted value P (t 1) the degree of deterioration of the cycle t 1 of the first period is an evaluation period of the first time, when the increment of the deterioration degree of the first period (between 0 to t 1) and Delta] p,
Figure 0004952946
If the length of the period 0 to t 1 is T,
Figure 0004952946
It can be said. Therefore,
Figure 0004952946
It becomes. Furthermore, the slope θ 1 in the second period from t 1 to t 2 is
Figure 0004952946
As required.

そして、tにおける劣化度の予測値P(t)は、期間t〜tにおける劣化度の増加分をΔpとすると、tにおける劣化度の予測値P(t)を用いて、

Figure 0004952946
と表される。また、第2期間における傾きθは、この第2期間の長さをTとすると、
Figure 0004952946
として求められる。数式9と数式10とからΔpを消去すると、
Figure 0004952946
となる。 Then, the predicted value P (t 2) the degree of degradation of at t 2, when the increase in the degradation of the period t 1 ~t 2 and Delta] p, using the predicted value P of the deterioration degree at t 1 (t 1) ,
Figure 0004952946
It is expressed. Further, the inclination θ 1 in the second period is T, where the length of the second period is T.
Figure 0004952946
As required. When Δp is eliminated from Equation 9 and Equation 10,
Figure 0004952946
It becomes.

以下、同様の手順により現在の累積使用時間を含む第n期間の周期であるtにおける劣化度P(t)を次式により求める。

Figure 0004952946
ここに、P(tn‐1)は時期tn‐1における予測劣化度であり、Δpは期間tn‐1〜tにおける劣化度の増分である。そして、この第n期間の長さをTとすると、第n期間の傾きθn‐1)は、
Figure 0004952946
Figure 0004952946
として求められ、したがって、予測劣化度曲線が得られる。 Hereinafter, similarly the procedure determining deterioration degree P at t n is the period of the n period containing the current cumulative usage time (t n) by the following equation.
Figure 0004952946
Here, the predicted deterioration degree of P (t n-1) is the time t n-1, Δp is the increment of the deterioration degree in the period t n-1 ~t n. If the length of the n-th period is T, the slope of the n- th period θ n-1 ) is
Figure 0004952946
Figure 0004952946
Therefore, a predicted deterioration degree curve is obtained.

一方、各ルーバの劣化度の指標として肉厚計測データを図5のようにまとめる。各ルーバの肉厚計測結果を劣化度という一つの指標として統一するために、例えば、以下の式を利用する。

Figure 0004952946
On the other hand, as shown in FIG. 5, the thickness measurement data is summarized as an index of the degree of deterioration of each louver. In order to unify the wall thickness measurement result of each louver as one index of the degree of deterioration, for example, the following formula is used.
Figure 0004952946

上記式は減肉のない新品の状態で「0」となり、板厚の計測値が管理限界値となったとき「1」となる。この計算式にて、肉厚データを劣化度へ変換して、時系列の履歴にまとめる(図5)。   The above formula becomes “0” in a new state without thinning, and becomes “1” when the measured value of the plate thickness becomes the control limit value. With this calculation formula, the wall thickness data is converted into the degree of deterioration and summarized in a time series history (FIG. 5).

このようにして得られた予測劣化度と実測劣化度を図表上にプロットすると、図6に示したようになる。ルーバAは四角、ルーバBは三角、ルーバCは丸のマークで白抜きが予測値P(t)、黒塗りが実測値X(t)である。 When the predicted deterioration degree and the actual measurement deterioration degree obtained in this way are plotted on the chart, it is as shown in FIG. The louver A is a square, the louver B is a triangle, and the louver C is a circle mark. White is a predicted value P (t n ), and black is an actually measured value X (t n ).

次に、このようにして計算により求めた劣化度予測値P(t)と、実際に点検して得られた劣化度の実測値X(t)とから各劣化度変化要素の劣化に与える実際の影響度を求める。 Next, the deterioration degree predicting value P (t n ) obtained by the calculation in this way and the actual deterioration value X (t n ) actually obtained by inspection are used to determine the deterioration of each deterioration degree changing element. Find the actual impact to give.

まず、予測値P(t)と実測値X(t)との差Δuを求める。すなわち、

Figure 0004952946
を演算する。さらに、Δuの2乗を評価時期ごとに求め、各ルーバについて求めたΔuを合計したものを目的関数εとする。
Figure 0004952946
そして、劣化度変化要素影響度WDiの値をいろいろ替えて代入し、εの値が最小となるように各劣化度変化要素影響度WDiの値を求め、劣化度変化要素影響度(劣化度変化要素の重み)を最適化する。このようにして、劣化度変化要素影響度Wを最適化することにより、図7に示したように、劣化度の予測値を実測値に近づけることができる。 First, the difference Delta] u n between the predicted value P (t n) and measured values X (t n). That is,
Figure 0004952946
Is calculated. Furthermore, obtains the square of Delta] u n for each evaluation time, the objective function ε a the sum of the Delta] u 2 determined for each louver.
Figure 0004952946
Then, the value of the deterioration degree changing element influence degree W Di is changed and substituted in various ways, and the value of each deterioration degree changing element influence degree W Di is obtained so that the value of ε is minimized, and the deterioration degree changing element influence degree (deterioration) Optimize the degree-changing element weight). In this manner, by optimizing the deterioration degree changing element influence W n, as shown in FIG. 7, it can be brought close to the measured value of the predicted value of the deterioration degree.

以後は、新しい劣化度変化要素影響度WDiに基づいて、次年度の劣化度を予測し、この予測した劣化度を用いることで、適切で、経済的なRBMに基づいたプラント、機器のメンテナンスを行なうことができる。 Thereafter, based on the new deterioration degree change factor influence degree W Di , the deterioration degree of the next fiscal year is predicted, and by using the predicted deterioration degree, the maintenance of the plant and equipment based on the appropriate and economical RBM is performed. Can be performed.

このように、機器の劣化度を予測する本発明においては、従来に比較して同じ機種であっても機器ごとにきめの細かい、実際の劣化度に近い劣化度を予測することができる。   As described above, in the present invention for predicting the degree of deterioration of a device, it is possible to predict the degree of deterioration close to the actual deterioration degree for each device, even if the model is the same as in the past.

すなわち、従来は、機種が同じであれば、機種全般に対する劣化度の統計から、累積使用時間に対する劣化度傾きを求めていた。例えば、従来は、同機種の異なった機器である機器A、B、Cとして使用されていても、機種に対して共通の傾き(劣化度の変化を予測する直線)を求める。そして、この直線を用いて、将来の劣化度を求めていた。このため、従来は、機種が同じであれば、機器に関係なしに同一の劣化度が予測された。   That is, conventionally, if the model is the same, the degradation degree slope with respect to the accumulated usage time is obtained from the statistics of the degradation degree for the whole model. For example, conventionally, even if the devices A, B, and C, which are different devices of the same model, are used, a common inclination (a straight line for predicting a change in the degree of deterioration) is obtained for the models. And the future degradation degree was calculated | required using this straight line. For this reason, conventionally, if the model is the same, the same deterioration degree is predicted regardless of the device.

これに対して、本発明は、前記したように、機種が同じであっても、使用されている機器ごとの条件(劣化度変化要素)を考慮した劣化度の傾きが求められ、かつこれを実績と予測値との乖離が小さくなるように劣化に対する影響度を調整しつつ、予測することができるようになっている。このため、本発明は、機器に適したメンテナンスが可能となり、プラントの健全な維持とコストの低減を図ることができる。   On the other hand, as described above, according to the present invention, even when the model is the same, the slope of the deterioration degree is calculated in consideration of the condition (deterioration degree change factor) for each device used, and this is calculated. Prediction can be performed while adjusting the degree of influence on deterioration so that the difference between the actual result and the predicted value is small. For this reason, the present invention enables maintenance suitable for the equipment, and can maintain the plant sound and reduce the cost.

本発明の実施の形態に係るリスク評価方法のフローチャートであるIt is a flowchart of the risk evaluation method which concerns on embodiment of this invention. 実施の形態に係るルーバ種と劣化度変化要素のデータ図である。It is a data figure of the louver kind and deterioration degree change element which concern on embodiment. 実施の形態に係る劣化度変化要素のの評価値を求めた図である。It is the figure which calculated | required the evaluation value of the deterioration degree change element which concerns on embodiment. 実施の形態に係る劣化度変化要素評価履歴の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the deterioration degree change element evaluation log | history which concerns on embodiment. 実施の形態に係るルーバの劣化度の実測経歴を示す図である。It is a figure which shows the measurement history of the deterioration degree of the louver which concerns on embodiment. 最適化前の予測劣化度と実測劣化度のグラフ図である。It is a graph figure of the prediction degradation degree before optimization, and a measurement degradation degree. 最適化後の予測劣化度と実測劣化度のグラフ図である。It is a graph figure of the prediction deterioration degree after optimization, and an actual measurement deterioration degree. RBMにおけるリスク評価方法を説明する図である。It is a figure explaining the risk evaluation method in RBM. 従来のリスクを求める方法の一例を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining an example of the method of calculating | requiring the conventional risk. 従来のリスクを求める方法の他の例を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the other example of the method of calculating | requiring the conventional risk.

符号の説明Explanation of symbols

40………プラントデータベース、42………既設機器データベース部、44………被害の大きさデータベース部、46………検査データベース部、48………劣化度変化要素影響度データベース部。
40... Plant database 42... Existing equipment database 44 44 Damage magnitude database 46 Inspection database 48 Degradation change factor influence database

Claims (4)

機器の劣化度を、前記劣化度の変化割合と前記機器の累積使用時間を用いて算出する機器の劣化度算出方法であって、A device deterioration degree calculation method for calculating a deterioration degree of a device using a change rate of the deterioration degree and a cumulative usage time of the device,
前記累積使用時間をn個の期間に分割するとともに、前記劣化度の変化に寄与する劣化度変化要素DThe cumulative use time is divided into n periods, and the deterioration degree changing element D contributing to the change in the deterioration degree i の劣化度変化の大きさを前記期間ごとに数値化して評価値履歴AEvaluation value history A by quantifying the degree of deterioration degree change of each period DiDi (t(T Tn−TTn-T )を設定し、)
前記累積使用時間経過後の前記劣化度P(tThe deterioration degree P (t after the cumulative use time has elapsed. n )を、)
(n−1)番目の前記劣化度P(tThe (n−1) th deterioration degree P (t n−1n-1 )と、)When,
前記期間の長さTと、A length T of the period;
n番目の期間の前記変化割合θThe change rate θ in the nth period n−1n-1 と、を用いて、And
P(tP (t n )=P(t) = P (t n−1n-1 )+θ) + Θ n−1n-1 ・T・ T
により算出し、Calculated by
前記θΘ n−1n-1 は、Is
定数α,βと、Constants α, β and
前記AA DiDi (t(T Tn−TTn-T )に対応する前記DD corresponding to i の前記θThe θ of n−1n-1 に対する寄与の割合を数値化した影響度WImpact W that quantifies the percentage of contribution to DiDi と、を用いて、And
θθ n−1n-1 =α+(β―α)×Σ(W= Α + (β−α) × Σ (W DiDi ×A× A DiDi (t(T Tn−TTn-T ))))
により算出し、Calculated by
前記αは、Α is
前記機器の最長寿命の逆数に基づいて算出し、Calculated based on the reciprocal of the longest life of the device,
前記βは、Β is
前記機器の最短寿命の逆数に基づいて算出することを特徴とする機器の劣化度算出方法。A method for calculating the degree of deterioration of a device, which is calculated based on the reciprocal of the shortest life of the device.
前記劣化度P(tDeterioration degree P (t n )と、前記累積時間経過時の前記機器の劣化度の実測値X(t) And an actual measurement value X (t n )と、を用いて、) And
ΣΣ(P(tΣΣ (P (t n )−X(t) -X (t n )))) 2
が最小となるように前記WW to minimize DiDi の値を更新することを特徴とする請求項1に記載の劣化度算出方法。The deterioration degree calculation method according to claim 1, wherein the value of the update is updated.
リスクを評価する機器と同種の機器について、予め行なった検査に基づいた劣化度データが存在するか否かを判断し、
前記劣化度データが存在している場合に、前記劣化度データに基づいて、リスク評価対象機器の劣化度を求め、
前記劣化度データが存在しない場合に、請求項1または2に記載の機器の劣化度算出方法によりリスク評価対象機器の劣化度を求める、
ことを特徴とする機器の劣化度算出方法。
For equipment of the same type as the equipment to be assessed for risk, determine whether there is deterioration level data based on inspections conducted in advance,
When the deterioration degree data exists, based on the deterioration degree data, obtain the deterioration degree of the risk assessment target device,
When the deterioration degree data does not exist, the deterioration degree of the risk evaluation target device is obtained by the device deterioration degree calculation method according to claim 1 or 2.
A method for calculating the degree of deterioration of equipment.
機器の劣化度とその機器が損傷したときの被害の大きさとに基づいてリスクを評価するリスク評価方法において、
請求項1ないし3のいずれかに記載の機器の劣化度算出方法を用いてメンテナンス検討対象となる機器の劣化度を求める、
ことを特徴とするリスク評価方法。
In a risk assessment method for assessing risk based on the degree of degradation of equipment and the magnitude of damage when the equipment is damaged,
Using the method for calculating the degree of deterioration of equipment according to any one of claims 1 to 3, the degree of deterioration of equipment subject to maintenance examination is obtained.
Risk assessment method characterized by this.
JP2008048767A 2008-02-28 2008-02-28 Device degradation degree calculation method and risk assessment method Active JP4952946B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008048767A JP4952946B2 (en) 2008-02-28 2008-02-28 Device degradation degree calculation method and risk assessment method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008048767A JP4952946B2 (en) 2008-02-28 2008-02-28 Device degradation degree calculation method and risk assessment method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2009205554A JP2009205554A (en) 2009-09-10
JP4952946B2 true JP4952946B2 (en) 2012-06-13

Family

ID=41147718

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2008048767A Active JP4952946B2 (en) 2008-02-28 2008-02-28 Device degradation degree calculation method and risk assessment method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4952946B2 (en)

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3039551A4 (en) * 2013-08-29 2017-02-15 Modustri LLC Detection system
JP6326214B2 (en) * 2013-10-29 2018-05-16 京セラ株式会社 Equipment management system, equipment management apparatus and equipment management method
WO2015064651A1 (en) * 2013-10-29 2015-05-07 京セラ株式会社 Facility management system and facility management method
JP6196127B2 (en) * 2013-10-29 2017-09-13 京セラ株式会社 Equipment management system, equipment management apparatus and equipment management method
JP6860304B2 (en) * 2016-07-21 2021-04-14 株式会社東芝 Abnormality diagnosis device, abnormality diagnosis method and abnormality diagnosis program
JP7296763B2 (en) * 2019-04-10 2023-06-23 三菱電機株式会社 Equipment diagnosis system
JP7249875B2 (en) * 2019-05-23 2023-03-31 三菱電機株式会社 Deterioration estimation device, deterioration estimation system, deterioration estimation method, and deterioration estimation program
JP7279830B1 (en) 2022-02-28 2023-05-23 東芝ライテック株式会社 Maintenance inspection result presentation device

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001280599A (en) * 2000-03-31 2001-10-10 Hitachi Ltd Service life prediction method for power generation plant piping
JP2002123314A (en) * 2000-10-12 2002-04-26 Chiyoda Corp Optimization system for facility maintenance
JP4184613B2 (en) * 2001-01-10 2008-11-19 株式会社東芝 Deterioration diagnosis method
JP2003281248A (en) * 2002-01-21 2003-10-03 Sowa Kenchiku Jimusho:Kk Comprehensive building asset diagnostic system
JP3643818B2 (en) * 2002-05-27 2005-04-27 三菱重工業株式会社 Plant maintenance optimization program, plant maintenance optimization system, and plant operation method
JP2004320870A (en) * 2003-04-15 2004-11-11 Toack Corp Power supply deterioration judging apparatus and program
JP2005122525A (en) * 2003-10-17 2005-05-12 Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd Facility management method using rbm
JP4115405B2 (en) * 2004-02-27 2008-07-09 三菱重工業株式会社 Deterioration rate prediction method and deterioration diagnosis system for underwater structures
JP2006035700A (en) * 2004-07-28 2006-02-09 Sumitomo Rubber Ind Ltd Presuming method of storage life of puncture sealing agent

Also Published As

Publication number Publication date
JP2009205554A (en) 2009-09-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4952946B2 (en) Device degradation degree calculation method and risk assessment method
Van Horenbeek et al. Quantifying the added value of an imperfectly performing condition monitoring system—Application to a wind turbine gearbox
CN104966141B (en) Method and system for updating a model used to generate an industrial asset health profile
Huynh et al. Maintenance decision-making for systems operating under indirect condition monitoring: value of online information and impact of measurement uncertainty
US8423397B2 (en) Asset management systems and methods
KR101765994B1 (en) Gas turbine life prediction and optimization device and method
Kwon et al. Bridge fatigue assessment and management using reliability-based crack growth and probability of detection models
US7328133B2 (en) Method of managing maintenance and maintenance managing apparatus
CN105051527A (en) Probabilistic modeling and sizing of embedded flaws in nondestructive inspections for fatigue damage prognostics and structural integrity assessment
Li et al. What makes long‐term monitoring convenient? A parametric analysis of value of information in infrastructure maintenance
Yuan et al. Estimation of the value of an inspection and maintenance program: A Bayesian gamma process model
JP2003099119A (en) Optimal maintenance plan decision method
Jeong et al. Bridge service life estimation considering inspection reliability
Welte Deterioration and maintenance models for components in hydropower plants
Barabady Improvement of system availability using reliability and maintainability analysis
Liu et al. Optimal maintenance of naval vessels considering service life uncertainty
Belodedenko et al. Application of risk-analysis methods in the maintenance of industrial equipment
Roh et al. Steam trap maintenance-prioritizing model based on big data
Zhou et al. Quantification of value of information associated with optimal observation actions within partially observable Markov decision processes
JP3899089B2 (en) Building repair plan calculation device
JP2008293106A (en) Maintenance plan making method
Berg et al. Procedure for probabilistic safety assessment of leaks and breaks of piping systems
WO2023286659A1 (en) Failure predicting device, failure predicting method, and program
Menon et al. Decision support tools for preventive maintenance intervals and replacement decisions of engineering assets
WO2024042733A1 (en) Failure probability evaluation system

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20100302

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20110616

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20110621

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20110817

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20120215

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20120228

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 4952946

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150323

Year of fee payment: 3

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313113

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250