JP5423983B2 - 計算機システム及びリスク診断方法 - Google Patents
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Description
以下、発生した事故の状況を分析して、類似の事故が発生する確率を計算する計算機システムについて説明する。なお、故障についても同様である。
要因1:欠陥によるパイプの劣化→圧力変動→パイプ損傷
要因2:欠陥によるパイプの劣化→温度変動→パイプ損傷
要因3:欠陥によるパイプの劣化→パイプ損傷
要因4:パイプの折れ曲がり→圧力変動→パイプ損傷
要因5:パイプの折れ曲がり→温度変動→パイプ損傷
要因6:パイプの折れ曲がり→パイプ損傷
要因7:土壌pH異常値→CP設備異常→パイプ損傷
要因8:土壌pH異常値→コーティング劣化→パイプ損傷
要因9:CP設備異常→パイプ損傷
要因10:コーティング劣化→パイプ損傷
なお、本実施形態では土壌pH異常値については、pH値が7.0よりも低い場合、すなわち、酸性の場合に異常と定義する。
図6は、本発明の第1の実施形態におけるパイプ劣化確率P(Defect)の確率分布を示す説明図である。
図7は、本発明の第1の実施形態におけるパイプ劣化確率P(Configuration)の確率分布を示す説明図である。
図8は、本発明の第1の実施形態における土壌の異常発生確率P(Soil)の確率分布を示す説明図である。
図9は、本発明の第1の実施形態における事故発生確率P(Pressure| Defect)の確率分布を示す説明図である。図10は、本発明の第1の実施形態における事故発生確率P(Pressure| Configuration)の確率分布を示す説明図である。
事故発生確率P(Temperature| Defect)は図9に示す確率分布と同様となり、また、事故発生確率P(Temperature| Configuration)は図10に示す確率分布と同様となるため説明を省略する。
図11は、本発明の第1の実施形態におけるCP設備の故障確率P(CP)の確率分布を示す説明図である。
図12は、本発明の第1の実施形態におけるコーティングの劣化確率P(Coating)の確率分布を示す説明図である。
図13は、本発明の第1の実施形態におけるCP設備の故障確率P(CP| Soil)の確率分布を示す説明図である。
図14は、本発明の第1の実施形態におけるコーティングの劣化確率P(Coating| Soil)の確率分布を示す説明図である。
図15は、本発明の第1の実施形態におけるCP設備の故障確率P(CPMulf)の確率分布を示す説明図である。
図16は、本発明の第1の実施形態におけるコーティングの劣化確率P(CoatingMulf)の確率分布を示す説明図である。
重複区間1(1722):区間1703、区間1705、区間1707、区間1721
重複区間2(1723):区間1708、区間1710、区間1714、区間1719
重複区間3(1724):区間1704、区間1713
重複区間4(1725):区間1706、区間1711、区間1715
すなわち、重複区間1(1722)と、重複区間2(1723)と、重複区間3(1724)と、重複区間4(1725)とが複数の要因を有するパイプライン区間であると判定される。
C1:事故データ130に対応する事故に対して欠陥及び圧力変動、並びに、パイプライン形状及び圧力変動の要因が無視できない場合には頻度CN1を加算する。
C2:事故データ130に対応する事故に対して欠陥及び温度変動、並びに、パイプライン形状及び温度変動の要因が無視できない場合には頻度CN2を加算する。
C3:事故データ130に対応する事故に対して欠陥単独の要因が無視できない場合にはCN3を加算する。
C4:事故データ130に対応する事故に対してパイプライン折れ曲がり単独の要因が無視できない場合にはCN4を加算する。
F1:事故データ130に対応する事故に対して土壌pH及びCP設備異常の要因が無視できない場合にはFN1を加算する。
F2:事故データ130に対応する事故に対して土壌pH及びコーティング劣化の要因が無視できない場合にはFN2を加算する。
J1:欠陥及びパイプラインの折れ曲がりに関係する要因が無視できない場合にはJN1を加算する。
J2:土壌、CP設備異常及びコーティング劣化に関係する要因が無視できない場合にはJN2を加算する。
(1)パイプの調査を行った結果、パイプライン上には深刻な欠陥(例えば、ERFが1.2以上の欠陥)は存在しなかったが、離れた場所に深刻な欠陥が発生している場合。
(2)パイプラインに45度程度の折れ曲がりが存在する場合。
(3)運用データを調べたところ、温度変動は少なかったが、パイプラインの使用年数が長く、圧力変動が限界値N近くに達していた場合。
(4)土壌データを取得した結果、年間を通して土壌pHは7以下を示しており、コーティングが損傷していることがわかった場合。
変形例では、ガス又はオイル漏れのような事故の場合について説明する。
要因1:バルブ劣化−パイプ損傷
要因2:溶接劣化−パイプ損傷
要因3:欠陥発生−パイプ損傷
バルブ劣化、又は溶接劣化に関連する事故発生確率は、図17に示す確率分布曲線を用いて算出される。また、欠陥による事故発生確率P(Leak)は、式(57)を用いて算出できる。
102 解析指示部
103 事故発生確率解析部
104 類似性解析部
105 確率解析部
106 複合確率計算部
107 事故データ検索部
108 地図表示部
109 土壌データ解析部
111 形状解析部
112 形状解析部
113 欠陥解析部
115 CP解析部
117 運用履歴解析部
119 重み係数更新部
120 リスト出力部
121 地図出力部
122 事故DB
123 土壌DB
124 パイプライン座標DB
125 欠陥DB
126 電気化学DB
127 運用履歴DB
128 確率分布DB
129 要因因果関係DB
130 事故データ
131 結果データ
2201 パイプライン
2202、2203 コンプレッサ
2204 陰極保護システム
2206、2207 リスク診断システム
2208、2209 SCADA
2210、2211 ゲートウェイ装置
2212 オフラインデータ入力システム
2213 データセンタシステム
2214 携帯データ入力端末
2215、2216 コンプレッサステーション
コンプレッサステーション
2217 ネットワーク
3101 プロセッサ
3102 メモリ
3103 不揮発性記憶媒体
3104 ネットワークインタフェース
Claims (12)
- 設備の運用情報を格納する運用履歴データベースと、前記設備において過去に発生した事故の情報である事故情報を格納する事故履歴データベースと、前記運用履歴データベース及び前記事故履歴データベースを参照して、前記設備における事故の発生を推定するリスク診断サーバとを備える計算機システムであって、
前記リスク診断サーバは、プロセッサと、前記プロセッサに接続されるメモリと、前記プロセッサに接続されるネットワークインタフェースとを備え、
前記運用履歴データベースは、前記設備の位置と、前記設備に関連する情報とが対応づけられた前記運用情報を格納し、
前記事故履歴データベースは、前記過去に発生した事故の発生位置と、前記過去に発生した事故の発生要因の情報とが対応づけられた前記事故情報を格納し、
前記リスク診断サーバは、
新たに発生した事故である新規事故の発生位置及び前記新規事故の発生要因の情報の入力を受け付けた場合に、前記事故履歴データベースを参照して、前記新規事故の発生要因の情報と前記過去に発生した事故の発生要因の情報との第1の類似度を算出し、
前記算出された第1の類似度に基づいて、前記新規事故の発生要因毎に、前記新規事故の発生要因と類似する要因によって発生する事故の類似事故発生確率を算出し、
前記運用履歴データベースを参照して、前記新規事故の発生要因と類似する要因による事故の発生が推定される位置である事故発生推定地を特定し、
前記新規事故の発生要因毎に算出された類似事故発生確率に基づいて、前記事故発生推定地における事故発生推定確率を算出することを特徴とする計算機システム。 - 前記事故履歴データベースは、事故の発生要因毎の重み係数を格納し、
前記運用情報に含まれる前記設備に関連する情報は、前記設備における事故の前記発生要因の情報であり、
前記リスク診断サーバは、
前記事故発生推定地を特定する場合に、前記運用履歴データベースを参照して、前記運用情報に含まれる前記設備の位置毎に、前記設備の位置に対応する前記設備における事故の発生要因の情報と、前記新規事故の発生要因の情報との第2の類似度を算出し、
前記算出された第2の類似度が所定値以上である場合に、前記設備における事故の発生要因の情報に対応する前記設備の位置を前記事故発生推定地として前記発生要因毎に特定し、
前記事故発生推定地における事故発生推定確率を算出する場合に、前記事故履歴データベースから前記発生要因毎の重み係数を読み出し、
前記事故発生推定地に対応する前記事故発生要因の重み係数が大きくなるように前記発生要因毎の重み係数を更新し、
前記算出された新規事故の発生要因毎の類似事故発生確率及び前記更新された発生要因毎の重み係数を用いて、前記事故発生推定地における事故発生推定確率を算出することを特徴とする請求項1に記載の計算機システム。 - 前記リスク診断サーバは、前記算出された事故発生推定地における事故発生推定確率、及び前記新規事故の発生要因の重み係数が所定値以上である前記新規事故に発生要因に関連する情報を表示するためのデータを生成することを特徴とする請求項2に記載の計算機システム。
- 前記リスク診断サーバは、前記算出された事故発生推定地における事故発生推定確率、及び前記類似事故発生確率が所定値以上である前記新規事故の発生要因に関連する情報とを表示するためのデータを生成することを特徴とする請求項2に記載の計算機システム。
- 前記運用履歴データベースは、パイプラインに関する前記運用情報を格納するデータベースであり、
前記運用情報は、前記パイプラインが設置される位置毎の、前記パイプラインの形状、前記パイプラインにおけるパイプの欠陥分布、陰極保護システムにおける陰極保護電位、前記パイプラインが設置される周辺の環境情報及び設備情報、並びに、前記パイプラインの輸送情報を含み、
前記事故履歴データベースは、前記パイプラインに関する前記事故情報を格納するデータベースであり、
前記事故情報は、前記事故発生地点毎の、前記パイプラインの形状、前記パイプラインにおけるパイプの欠陥分布、前記陰極保護システムにおける陰極保護電位、並びに、前記パイプラインが設置される周辺の環境情報及び設備情報を含み、
前記リスク診断サーバは、
前記新規事故の発生地点における前記パイプラインの形状、前記パイプラインにおけるパイプの欠陥分布、前記陰極保護システムにおける陰極保護電位、並びに、前記パイプラインが設置される周辺の環境情報及び設備情報と、前記過去に発生した事故の発生地点における前記パイプラインの形状、前記パイプラインにおけるパイプの欠陥分布、前記陰極保護システムにおける陰極保護電位、並びに、前記パイプラインが設置される周辺の環境情報及び設備情報とに基づいて、前記第1の類似度を算出し、
前記新規事故の発生地点における前記パイプラインの形状、前記パイプラインにおけるパイプの欠陥分布、前記陰極保護システムにおける陰極保護電位、並びに、前記パイプラインが設置される周辺の環境情報及び設備情報と、前記パイプラインが設置される位置における前記パイプラインの形状、前記パイプラインにおけるパイプの欠陥分布、陰極保護システムにおける陰極保護電位、前記パイプラインが設置される周辺の環境情報及び設備情報とに基づいて、前記第2の類似度を算出することを特徴とする請求項2に記載の計算機システム。 - 前記計算機システムは、さらに、前記発生要因毎に、事故が発生する確率を算出するための確率分布を格納する確率分布データベースを備え、
前記事故発生要因は、前記パイプライン形状の折れ曲がり、前記パイプの欠陥、陰極保護システムにおける陰極保護電位の異常電圧及び前記陰極保護システムの設備故障、前記パイプのコーティング異常、前記パイプラインが設置される土壌の水素イオン指数の異常、並びに、前記パイプラインを用いた輸送における圧力変動による前記パイプの劣化及び温度変動による前記パイプの劣化であり、
前記リスク診断サーバは、
前記確率分布データベースを参照して、前記パイプライン形状の折れ曲がり、前記パイプの欠陥、陰極保護システムにおける陰極保護電位の異常電圧及び前記陰極保護システムの設備故障、前記パイプのコーティング異常、前記パイプラインが設置される土壌の水素イオン指数の異常、並びに、前記パイプラインを用いた輸送における圧力変動による前記パイプの劣化及び温度変動の前記全発生要因について前記過去に発生した事故の事故発生確率を算出し、
前記算出された全発生要因の過去に発生した事故の事故発生確率、及び前記算出された新規事故の発生要因毎の第1の類似度とを用いて、前記新規事故の発生要因毎に前記類似事故発生確率を算出することを特徴とする請求項5に記載の計算機システム。 - 設備の運用情報を格納する運用履歴データベースと、前記設備において過去に発生した事故の情報である事故情報を格納する事故履歴データベースと、前記運用履歴データベース及び前記事故履歴データベースを参照して、前記設備における事故の発生を推定するリスク診断サーバとを備える計算機システムにおけるリスク診断方法であって、
前記リスク診断サーバは、プロセッサと、前記プロセッサに接続されるメモリと、前記プロセッサに接続されるネットワークインタフェースとを備え、
前記運用履歴データベースは、前記設備の位置と、前記設備に関連する情報とが対応づけられた前記運用情報を格納し、
前記事故履歴データベースは、前記過去に発生した事故の発生位置と、前記過去に発生した事故の発生要因の情報とが対応づけられた前記事故情報を格納し、
前記方法は、
前記リスク診断サーバが、新たに発生した事故である新規事故の発生位置及び前記新規事故の発生要因の情報の入力を受け付けた場合に、前記事故履歴データベースを参照して、前記新規事故の発生要因の情報と前記過去に発生した事故の発生要因の情報との第1の類似度を算出する第1のステップと
前記リスク診断サーバが、前記算出された第1の類似度に基づいて、前記新規事故の発生要因毎に、前記新規事故の発生要因と類似する要因によって発生する事故の類似事故発生確率を算出する第2のステップと、
前記リスク診断サーバが、前記運用履歴データベースを参照して、前記新規事故の発生要因と類似する要因による事故の発生が推定される位置である事故発生推定地を特定する第3のステップと、
前記リスク診断サーバが、前記新規事故の発生要因毎に算出された類似事故発生確率に基づいて、前記事故発生推定地における事故発生推定確率を算出する第4のステップと、を含むことを特徴とするリスク診断方法。 - 前記事故履歴データベースは、事故の発生要因毎の重み係数を格納し、
前記運用情報に含まれる前記設備に関連する情報は、前記設備における事故の前記発生要因の情報であり、
前記第3のステップは、
前記リスク診断サーバが、前記運用履歴データベースを参照して、前記運用情報に含まれる前記設備の位置毎に、前記設備の位置に対応する前記設備における事故の発生要因の情報と、前記新規事故の発生要因の情報との第2の類似度を算出する第5のステップと、
前記リスク診断サーバが、前記算出された第2の類似度が所定値以上である場合に、前記設備における事故の発生要因の情報に対応する前記設備の位置を前記事故発生推定地として前記発生要因毎に特定する第6のステップと、を含み、
前記第4のステップは、
前記リスク診断サーバが、前記事故履歴データベースから前記発生要因毎の重み係数を読み出す第7のステップと、
前記リスク診断サーバが、前記事故発生推定地に対応する前記事故発生要因の重み係数が大きくなるように前記発生要因毎の重み係数を更新する第8のステップと、
前記リスク診断サーバが、前記算出された新規事故の発生要因毎の類似事故発生確率及び前記更新された発生要因毎の重み係数を用いて、前記事故発生推定地における事故発生推定確率を算出する第9のステップと、を含むことを特徴とする請求項7に記載のリスク診断方法。 - 前記方法は、さらに、前記リスク診断サーバが、前記算出された事故発生推定地における事故発生推定確率、及び前記新規事故の発生要因の重み係数が所定値以上である前記新規事故に発生要因に関連する情報を表示するためのデータを生成する第10のステップを含むことを特徴とする請求項8に記載のリスク診断方法。
- 前記方法は、さらに、前記リスク診断サーバが、前記算出された事故発生推定地における事故発生推定確率、及び前記類似事故発生確率が所定値以上である前記新規事故の発生要因に関連する情報とを表示するためのデータを生成する第11のステップを含むことを特徴とする請求項8に記載のリスク診断方法。
- 前記運用履歴データベースは、パイプラインに関する前記運用情報を格納するデータベースであり、
前記運用情報は、前記パイプラインが設置される位置毎の、前記パイプラインの形状、前記パイプラインにおけるパイプの欠陥分布、陰極保護システムにおける陰極保護電位、前記パイプラインが設置される周辺の環境情報及び設備情報、並びに、前記パイプラインの輸送情報を含み、
前記事故履歴データベースは、前記パイプラインに関する前記事故情報を格納するデータベースであり、
前記事故情報は、前記事故発生地点毎の、前記パイプラインの形状、前記パイプラインにおけるパイプの欠陥分布、前記陰極保護システムにおける陰極保護電位、並びに、前記パイプラインが設置される周辺の環境情報及び設備情報を含み、
前記第1のステップは、前記リスク診断サーバが、前記新規事故の発生地点における前記パイプラインの形状、前記パイプラインにおけるパイプの欠陥分布、前記陰極保護システムにおける陰極保護電位、並びに、前記パイプラインが設置される周辺の環境情報及び設備情報と、前記過去に発生した事故の発生地点における前記パイプラインの形状、前記パイプラインにおけるパイプの欠陥分布、前記陰極保護システムにおける陰極保護電位、並びに、前記パイプラインが設置される周辺の環境情報及び設備情報とに基づいて、前記第1の類似度を算出する第12のステップを含み、
前記第5のステップは、前記リスク診断サーバが、前記新規事故の発生地点における前記パイプラインの形状、前記パイプラインにおけるパイプの欠陥分布、前記陰極保護システムにおける陰極保護電位、並びに、前記パイプラインが設置される周辺の環境情報及び設備情報と、前記パイプラインが設置される位置における前記パイプラインの形状、前記パイプラインにおけるパイプの欠陥分布、陰極保護システムにおける陰極保護電位、前記パイプラインが設置される周辺の環境情報及び設備情報とに基づいて、前記第2の類似度を算出する第13のステップを含む、ことを特徴とする請求項8に記載のリスク診断方法。 - 前記計算機システムは、さらに、前記発生要因毎に、事故が発生する確率を算出するための確率分布を格納する確率分布データベースを備え、
前記事故発生要因は、前記パイプライン形状の折れ曲がり、前記パイプの欠陥、陰極保護システムにおける陰極保護電位の異常電圧及び前記陰極保護システムの設備故障、前記パイプのコーティング異常、前記パイプラインが設置される土壌の水素イオン指数の異常、並びに、前記パイプラインを用いた輸送における圧力変動による前記パイプの劣化及び温度変動による前記パイプの劣化であり、
前記第2のステップは、
前記リスク診断サーバが、前記確率分布データベースを参照して、前記パイプライン形状の折れ曲がり、前記パイプの欠陥、陰極保護システムにおける陰極保護電位の異常電圧及び前記陰極保護システムの設備故障、前記パイプのコーティング異常、前記パイプラインが設置される土壌の水素イオン指数の異常、並びに、前記パイプラインを用いた輸送における圧力変動による前記パイプの劣化及び温度変動の前記全発生要因について前記過去に発生した事故の事故発生確率を算出する第14のステップと、
前記リスク診断サーバが、前記算出された全発生要因の過去に発生した事故の事故発生確率、及び前記算出された新規事故の発生要因毎の第1の類似度とを用いて、前記新規事故の発生要因毎に前記類似事故発生確率を算出する第15のステップと、を含むことを特徴とする請求項11に記載のリスク診断方法。
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