JP5792737B2 - 原子力発電所の蒸気発生器細管のデータ評価方法及びデータ評価方法をコンピュータに実行させる命令を記憶した記憶媒体 - Google Patents

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本願は２００９年１１月１２日付け米国仮出願第６１／２６０，４４８号（発明の名称：蒸気発生器細管検査のリアルタイム自動化解析）に基く優先権を主張する。

本発明は、一般的に、原子力発電所に係り、さらに詳細には、原子力発電所の蒸気発生器の細管評価方法に係る。

原子力発電所は一般的に周知である。原子力発電所は、大まかに言うと、１またはそれ以上の燃料セルを含む原子炉、原子炉を冷却する一次ループ及び発電機を作動させる蒸気タービンを駆動する二次ループより成る。原子力発電所は通常さらに、一次ループと二次ループの間の熱交換器を含む。熱交換器は、一次冷却材を運ぶ細管と、該細管、従って一次冷却材と熱交換関係で二次冷却材を運ぶプレナムとより成る蒸気発生器の形をとることが多い。

蒸気発生器の細管は一般的に、機械的振動、腐食及び他の原因により摩耗し易いことも知られている。従って、摩耗の有無について蒸気発生器の細管を定期的に検査して、例えば、二次ループの核汚染につながる細管の破損を回避する必要がある。かかる検査を実施するため多数の方法が用いられているが、それらには制約があった。

蒸気発生器の細管検査法の１つは、渦電流センサーを１またはそれ以上の細管に挿入し、一般的に電圧または位相角の形の信号を渦電流センサーから受信するものである。その信号データを調べる解析員には、一般的に、その信号データから蒸気発生器細管の現在の状態を正確に確かめる高い熟練度が必要とされる。典型的な蒸気発生器には例えば３０００本乃至１２０００本の細管があり、各管の長さは数百インチである。従って、渦電流データの調査には解析員による多くの時間を必要とする。ある特定の試験方式は蒸気発生器細管の全部でなくて一部の試験を必要とするが、かかるデータの解析には特定の検査方式、作業時間及び他のファクタにもよるが、有意な時間とコストが必要である。

渦電流データの解析にとって難しい問題の１つに、信号が細管の一部の潜在的破損を示すものであるか否か、またはその信号がこのような破損を指示するものではないか否かの見極めがある。蒸気発生器の典型的な細管はそれぞれ多数の屈曲部及び多数の機械的支持体を有する。渦電流センサーをかかる細管に通すと、渦電流センサーからの信号は機械的支持体及び屈曲部を通過するごとに変化するだけでなく、細管の割れや窪みのような欠陥があると変化する。このように、解析の難しさは、渦電流からの信号の変化が屈曲部または支持体のような細管の既知の幾何学的側面によるものであるか（その場合、信号のさらなる解析は一般的に不要）または渦電流センサーからの信号の変化が割れまたは窪みを示すものか否か（その場合、一般的に信号のさらなる解析が必要）を見極める能力に係る。

細管の信号を解析する既存の方法は予め確立された１またはそれ以上の信号閾値を使用するものである。しかしながら、所与の蒸気発生器の細管の幾何学的形状が様々に変化すること及び各細管において実際の状況が異なることから、細管からの渦電流信号データの解析に限られた数の固定信号閾値を用いると細管の多数の信号の多くの部分が限られた数の固定信号閾値を超えるため解析員のさらなる手動検査が必要になる。従って、蒸気発生器の細管の現在の状態を評価する改良型システムを提供することが望ましい。

従って、本発明は、１つの局面において、対象となる１またはそれ以上の関心領域（ＲＯＩ）の、渦電流信号の電圧及び位相角のうちの１またはそれ以上より成る複数の特性を含むベースラインパラメータと共に、細管の履歴解析に基く個々の細管の個々の対象領域またはＲＯＩの例外データを含む蒸気発生器のモデリング改良型システムの提供を含むことができる。細管の履歴解析は蒸気発生器の製造時または稼動点検時に実施されている可能性がある。かかる履歴データの収集時、蒸気発生器の各細管の渦電流データは品質保証のために収集評価することができる。ＲＯＩのベースライン性能と言えるものを超える特定の細管の特定のＲＯＩのデータを例外データとして保存することができる。かかる例外データは、対応のベースライン信号パラメータと言えるものを超えているがＲＯＩの欠陥を示すと言うよりもＲＯＩの履歴を示すため依然として受け入れ可能である信号データを発生していると判定された特定のＲＯＩに関係する。細管のデータを一旦収集すると、多種多様なＲＯＩのベースライン性能パラメータと共に上述した例外データを含む蒸気発生器のモデルを作成することが可能となる。

蒸気発生器の試験時、渦電流センサーからの信号を位置特定アルゴリズムに入力して解析中の細管の実際の物理的ＲＯＩを特定し、また、その蒸気発生器のモデルにおける、典型的な渦電流を示す典型的ＲＯＩを特定する。物理的ＲＯＩにつき渦電流センサーからの現在の渦電流信号が対応の典型的ＲＯＩの渦電流信号のベースラインパラメータを超える場合、さらなる解析の必要性を提示する。先ず、このさらなる解析として、渦電流センサーにより解析中の特定の細管の特定の物理的ＲＯＩにおける例外データの存否を確かめるための例外データの評価を行なう。かかる例外データが存在する場合、履歴例外データを渦電流センサーからの物理的ＲＯＩの現在の渦電流信号と比較し、その現在の渦電流信号と履歴例外データとの差分が所定の閾値を超えた場合に限りさらなる解析の必要性を提示する。また、現在の物理的ＲＯＩに対応の例外データが存在しない場合も同様にさらなる解析の必要性を提示する。しかしながら、所与の物理的ＲＯＩの渦電流センサーデータがモデルからの対応の典型的ＲＯＩのベースラインパラメータを超えない場合、または、所与の物理的ＲＯＩからの渦電流信号とそのＲＯＩの例外データとの差分が所定の閾値を超えない場合、その特定のＲＯＩについては合格であると考えて何のアクションもとらず、解析員によるさらなる評価を不要とする。

データの収集はさらに、細管のホットレッグ及びコールドレッグの両方における管板の移行領域における各管板のデータを収集し保存することを含む。管板は細管それ自身及び他の支持体と比べて厚いため、管板の全ての移行部分につきベースライン信号を高い信頼度で確立することができない。このため、管板移行領域の渦電流データを蒸気発生器の製造時または稼動点検時に各細管の各レッグにつき収集し保存する。蒸気発生器の細管を後で試験する時、管板の任意の移行部からの履歴信号を管板の同じ移行部からの現在の信号と比較し、事実上それから減算することにより、管板移行領域の変化を示し且つ履歴信号アーチファクトを一般的に含まない新しい信号を発生させることができる。その結果得られる信号を増幅して細管の状態変化を拡大することにより解析員が評価し易くするか他の目的に役立てることができる。

従って、本発明の１つの局面は原子力発電所の蒸気発生器の細管の解析に必要な労力を節減する１またはそれ以上の改良型方法を提供することである。

本発明の別の局面は、解析員に必要とされる手動評価を減少して解析員の疲労を回避することにより、原子力発電所の蒸気発生器の細管の現在の状態の評価精度を改善するシステムを提供し、解析員による評価が真に必要なＲＯＩについて全体的に改良された結果を得ることである。

本発明の上記及び他の局面は、一般的に、原子力発電所の蒸気発生器の多数の細管の現
在の状態を評価する非破壊的な改良型方法に係り、その方法は、一般的に、蒸気発生器の多数の細管の複数の典型的対象領域（ＲＯＩ）の各々のベースラインパラメータセットより成る蒸気発生器モデルを構築し、多数の細管の多数の物理的ＲＯＩの各々から信号を抽出し、細管の所与の物理的ＲＯＩからの該信号をモデルの対応の典型的ＲＯＩのベースラインパラメータ原子力発電所の蒸気発生器の多数の細管の現在の状態を非破壊的に評価する方法セットを比較し、所与の物理的ＲＯＩからの信号の少なくとも一部が対応の典型的ＲＯＩのベースラインパラメータセットの少なくとも一部を超える場合にさらなる処理を始動することを含むと説明することができる。

本発明は添付図面と共に以下の説明を読むとさらに理解が深まるであろう。
図１は本発明のある特定の局面を示すフローチャートである。 図２は本発明のある特定の他の局面を示すフローチャートである。 図２は本発明のある特定の他の局面を示す別のフローチャートである。

本発明による改良型方法は図１−３を一般的に図示する。これらの方法は一般的に全て原子力発電所に係り、さらに詳細には、原子力発電所の蒸気発生器の細管検査に係る。本明細書で説明する種々の方法は、本願発明から逸脱することなく、その全体を、または一部の任意の組み合わせで、使用することができる。

本発明に使用するこれらの方法のある特定の局面は、蒸気発生器の細管の内部に挿入され長手方向に沿って移動させる渦電流センサーによるデータの収集を含む。センサーの長手方向の移動は手動により行なえるが、渦電流センサーを制御された速度で前進させ、任意所与の時点で細管に沿う渦電流センサーの長手方向距離を表すデータストリーム成分を与えることができるロボット制御前進機構により実行させると有利である。渦電流センサーからの他のデータストリームは一般的に、振幅を特徴付ける電圧成分と位相角を特徴付ける別の成分とより成る。かかるデータストリームの保存及び解析に使用できる方法には多数あるが、その１つは細管の長手方向の所与の点における電圧及び位相データの保存を含む。典型的には、１インチ毎に３０のデータポイントでデータを収集し保存するが、本発明から逸脱することなく他のデータ分散度及び密度を使用できる。

一般的に、典型的な蒸気発生器は、各々が管板を貫通するホットレッグ及びコールドレッグを有し、それ自身の厚さが典型的には２０インチまたはそれ以上の金属スラブである、恐らく４０００乃至１２０００本の管体を包囲するプレナムを含む。各細管の長さは数百インチであり、１つのＵ字形屈曲部かまたは１対のエルボー形屈曲部を備えるが、本発明から逸脱することなく他の形状のものも使用可能である。このような細管にはそれぞれさらに２０乃至３０の種々の形状の支持体があるのが一般的である。最初の製造時、管板に穿孔した１対の穴に各細管の２つの端部を挿入し、該端部を液圧で膨径して穴の円筒壁に係合させることにより、各細管のホットレッグ及びコールドレッグを管板に組み込む。

蒸気発生器の各細管の形状は一般的に蒸気発生器の他のほとんど全ての細管と相違するが、蒸気発生器の全体的構成は細管の全体形状に関して細管を一般化するのを可能にする。即ち、各細管はその端部に管板との１対の移行部があるが、それらの移行部は渦電流センサーの３０ボルト（３０．０）のオーダーの電圧で特徴付けることができる。管板の２つの移行部の間には種々の直線部、支持部及び屈曲部がある。細管の直線部の渦電流電圧は典型的には０．０５ボルトであり、細管の屈曲部の電圧は典型的には０．１ボルトである。支持部の典型的な電圧は０．２ボルトであるが、所与の蒸気発生器内には種々のタイプの支持体するかも知れず、これらは全て異なる特徴的電圧を発生させる可能性がある。

しかしながら、有利なことに、直線部、支持体及び屈曲部の種々の構成は、細管に沿う距離の関数として任意所与の蒸気発生器内で限られた数の順列を形成する。このように、位置特定アルゴリズムを、蒸気発生器の既知の幾何学的形状と、蒸気発生器から収集可能な履歴データとから作成すると有利であり、一連の電圧及び距離値をこのアルゴリズムに入力すると解析中の細管の特定の対象領域（ＲＯＩ）を特定することができる。即ち、細管が受ける摩耗は管板移行領域、機械的支持体への細管の固定場所、細管の直線部と屈曲部の間の移行部または他のよくわかっている場所で生じる可能性がある。所与の細管の種々のセグメントを種々の対象領域（ＲＯＩ）に分割し、これらの対象領域をデータ収集時、位置特定アルゴリズムに組み込まれた蒸気発生器の詳細な幾何学的形状に基き高い精度で特定することができる。このように、位置特定アルゴリズムに電圧、位相及び距離のデータを入力すると、この位置特定アルゴリズムは特定のセグメント、従って解析中の細管の物理的ＲＯＩを特定することができる。

本発明はまた、特定の蒸気発生器に存在する複数の典型的ＲＯＩの各々につき電圧及び位相のようなベースラインパラメータを含む蒸気発生器のモデルを作成することを包含する。有利なことに、また以下に詳しく説明するように、このモデルはさらに、該モデルの対応のＲＯＩのベースラインパラメータを超えるにも拘らず、受け入れ可能な電圧及び／または位相角パラメータを有する特定の細管の特定のＲＯＩの例外データを含む。即ち、かかるＲＯＩからの信号は解析員のさらなる評価を必要とする欠陥を示すものではない。

該モデルの種々の典型的ＲＯＩのベースラインパラメータは種々のやり方のうちの任意のもので確立することができる。本明細書で説明する例示的実施態様において、該モデルの種々の典型的ＲＯＩの種々のベースラインパラメータは細管及びそれらのＲＯＩの理論的評価だけでなく実際の細管及びそれらの物理的ＲＯＩの渦電流解析による実験データに基き確立される。有利なことに、蒸気発生器の個々の細管の渦電流データの収集によるような細管の直接的な物理的解析は、該モデルの典型的ＲＯＩのベースラインパラメータの確立に使用可能な典型的なＲＯＩに関するデータの収集を可能にする。細管のかかる直接的な物理的解析は、特定の細管の特定のＲＯＩの例外データとして後で保存されるデータを収集するために利用可能である。

加えて、また有利なことに、蒸気発生器の最初の製造時における渦電流データのかかる直接的収集により、細管をリジェクトすべきか否か、または、そのデータの信頼性が低いように見えるため再収集すべきか否かを評価するための各細管の最初の評価を行なうことができる。データが細管の製造に瑕疵があることを示唆する場合はその細管をリジェクトできる。一方、渦電流センサーの機能に不具合があるか、またはデータ収集の他の局面に間違いがあるか若しくは信頼性が低いように思える場合は、そのデータを再び収集する必要がある。

図１は、一般的に、蒸気発生器のモデルの構築及び蒸気発生器の構成に基く位置特定アルゴリズムの作成を可能にする細管データの収集方法の一例を示す。１０４におけるような処理の開始時では、蒸気発生器の所与の細管につき渦電流データを収集する。本明細書の他の部分で述べたように、データストリームは通常、電圧、位相及び距離の成分を含み、これら全ては連続信号として、または細管の長手方向のデータポイントの離散セットとして検出可能である。細管への渦電流センサーの挿入及びその長手方向に沿う渦電流センサーの前進は手動で行えるが、特別に構成したロボットで行なうと有利である。

処理を継続して、１０８におけるように、渦電流センサー信号から抽出するデータが潜在的に信頼できないか否かを判定する。例えば、データが潜在的なデータ収集エラーを示唆する場合、処理を継続し、１１２におけるように、細管データをリジェクトし、その細
管を再び試験する。その後、１０４におけるように処理を継続する。しかしながら、１０８でデータが信頼できないと判定しない場合、処理を継続して、１１６におけるように、渦電流から抽出した細管データが、その細管自体に機械的なまたは他の欠陥があることを示すように合格閾値を超えているか否かの判定を行う。そのデータが合格閾値を超える場合、１２０におけるように細管をリジェクトする。

１１６において、細管データが合格閾値を超えない場合、処理を継続し、１２４におけるように、細管データの任意の部分が該細管のその部分のベースラインパラメータであると理論的に考えられるもの、即ち、蒸気発生器のモデルの対応する典型的ＲＯＩのベースラインパラメータ、を超えるか否かの判定を行なう。例えば、解析中の細管の物理的ＲＯＩが物理的な支持体を含み、渦電流センサーが０．４ボルトの電圧を指示していることを確かめる。解析員はかかるＲＯＩで予想される典型的な電圧が０．２ボルトであることを確かめるが、それにもかかわらず、特定の物理的ＲＯＩが受け入れ可能であり、０．４ボルトの電圧が受け入れ可能な異常値であると判定するかもしれない。かかる状況の下で、この特定の細管の特定のＲＯＩのデータを、１３２におけるように、例外データセットの一部としてセーブする。この点において、前述のＲＯＩのデータがそのＲＯＩが受け入れ可能ではないことを示唆している場合、１１２または１２０におけるように、細管またはそのデータはそれぞれ既にリジェクトされていることを再言する。

処理は１２４及び１３２の両方から１２８へ進み、細管データをデータセットとして保存する。その後、１３６におけるように、さらに別の細管につき渦電流解析を上述したように行う必要があるか否か判定する。さらに別の細管が試験を待つ状態にあれば、１０４におけるように新しい細管について処理を継続する。あるいは、処理を継続して、１４０におけるように、蒸気発生器のモデルを複数の典型的ＲＯＩのそれぞれの１組のベースラインパラメータにより構築する。このモデルはさらに、１またはそれ以上の特定の細管の１またはそれ以上の特定のＲＯＩの上述した例外データを含む。例示的方法の中にこの特定の位置における蒸気発生器モデルの構築を１４０におけるように含めるのは蒸気発生器のモデルを構築できるポイントの一例に過ぎないことを意図するものであることが分かる。解析方法によると、蒸気発生器の少なくとも初期のモデルを構築することが可能であり、１０４から１３２まで細管データを実験的に収集したものを該モデルに供給するとモデルが改善され、例外データが提供されることが分かる。かくして、蒸気発生器のモデルは利用可能なデータ及び解析に応じて任意の時間に全部または一部を構築できることが分かる。

処理を継続させ、１４４に来ると、種々のＲＯＩを特定する位置特定アルゴリズムを蒸気発生器の構成及び他のファクタに基き構築することができる。蒸気発生器のモデルの構築に関して本明細書の他の部分で述べたように、位置特定アルゴリズムも同様に、図１に総括的に示す構築プロセスで利用可能な解析及び実験データに応じて任意の時点で全部または一部を同様に構築することができる。位置特定アルゴリズムは、完成すると、蒸気発生器の細管内の渦電流センサーからデータストリームを受信し、電圧、位相及び距離データ成分により上記発生器のモデル内に保存される種々の典型的ＲＯＩのうち任意のものを特定できるため有利である。即ち、位置特定アルゴリズムは蒸気発生器の細管内の渦電流信号により、その細管の特定のセグメント、従ってその細管の物理的ＲＯＩを特定可能であり、位置特定アルゴリズムはさらに、蒸気発生器の構築されたモデルから、物理的ＲＯＩから収集中の渦電流信号と比較するための対応の典型的ＲＯＩ及びそのベースラインパラメータを特定できる。

蒸気発生器細管の試験の例示的態様を図２に示す。図１に総括的に示した操作は通常、第１の時点で生じるが、これらは履歴データセットの性質を有することが分かる。図２の操作は通常、それに続く第２の時点で生じるが、これらは蒸気発生器の現在の試験に向けられたものである可能性が高い。処理を開始し、２０４におけるように、信号を蒸気発生器の細管から抽出する。渦電流センサーからの信号を、２０８におけるように、上述した位置特定アルゴリズムで処理して、解析中の細管から収集中の信号の発生源である物理的ＲＯＩを突き止める。その後、２１２におけるように、位置特定アルゴリズムは渦電流センサーからの信号を用いて、そのモデルから、該位置特定アルゴリズムより位置を突き止めた物理的ＲＯＩに対応すると判定した典型的ＲＯＩを検索する。その後、２１６におけるように、物理的ＲＯＩの信号データが２１２で特定し検索した該モデルからの典型的ＲＯＩのベースラインパラメータを超えるか否をチェックする。２１６において、物理的ＲＯＩの渦電流信号が典型的ＲＯＩベースラインパラメータを超えないと判定した場合、処理を継続し、２２０におけるように、この特定の物理的ＲＯＩについてはさらなるアクションはとらない。即ち、この特定の物理的ＲＯＩについてはさらなる解析を開始せず、この物理的なＲＯＩについては解析員の評価の必要性を回避する。

ついで、２２４におけるように、解析中の細管の端部に到達したか否かを判定する。もしそうであれば、２２８におけるように、現在の細管の解析を終了する。その後、別の細管を解析することができる。しかしながら、２２４において細管の端部に到達していないことが判明した場合、処理を継続し、２０４におけるように、渦電流信号を引続き解析中の細管から抽出する。

モデルの種々の典型的ＲＯＩの上述したベースラインパラメータは種々の態様のうち任意のもので発生可能である。最も一般的には、ベースラインパラメータを上述したように理論的データ及び実験的データを用いて発生させる。例えば、細管の直線部から検出されると予想される典型的な渦電流電圧は０．０５ボルトであり、図１に総括的に示すデータ収集により、例えば、各細管の各直線セグメントの試験電圧値は０．０８ボルトまたはそれ以下であることがわかるであろう。このように、細管の直線部に対応する典型的ＲＯＩのベースライン電圧は０．１ボルトと決めても良いであろう。これにより、細管の直線部である全ての物理的ＲＯＩは、それらの元の状態では、０．１ボルトのベースラインパラメータを超えることができず、従って、２２０におけるように、さらなる解析の必要性を指示しない。

同様に、細管の曲線部から予想される典型的な渦電流センサー電圧は０．１ボルトであり、各細管の屈曲セグメントの実験的ＲＯＩのベースラインパラメータは０．２ボルトと決めても良い。物理的支持体は一般的に０．２ボルトの渦電流電圧を発生させるため、物理的支持体のＲＯＩのベースラインパラメータは０．３ボルトと決めても良い。かかるベースラインパラメータは一般的に、蒸気発生器に関する理論的及び実験的データと共に蒸気発生器及び原子力発電所の種々の仕様に基くものであろう。しかしながら、ベースラインパラメータは典型的には、特定の物理的ＲＯＩの適用可能な例外データがモデルに既に存在しないと仮定して、ベースラインパラメータを超える渦電流センサー信号は解析員がさらに評価する価値があるように選択される。即ち、ベースラインパラメータは、渦電流センサー信号が特定の物理的ＲＯＩのさらなる解析を合意的に始動すべき値よりも低い時にはさらなるアクションが始動されないように選択するのが望ましい。しかしながら、本発明から逸脱することなく典型的ＲＯＩのベースラインパラメータを確立する種々の方法を使用できることが分かる。

ベースラインパラメータは電圧、位相角、パターンデータ及び適当である典型的ＲＯＩの他の任意タイプの特性を含むことがわかる。ベースラインパラメータの洗練度は細管に関するデータを収集し解析する能力によってのみ制約を受ける。このように、典型的ＲＯＩのベースラインパラメータは、信号が限定なしに種々のパラメータのうちの１つ、または任意の組み合わせの２つ以上のパラメータを超えると、それを超えたと判定できる。さらに、または択一的に、ベースラインパラメータは、システムが例えばさらなる解析の必
要性を指示するにはパラメータの或る特定の組み合わせが或る特定の態様で超える必要があるというような、さらに大きな洗練度を持つようにすることができる。

一方、２１６におけるように、物理的ＲＯＩの信号が特定された対応の典型的ＲＯＩのベースラインパラメータを或る態様で超えると判定した場合、処理を継続し、２３０におけるように、解析中の物理的ＲＯＩにつき例外データの存否を判定する。本明細書の他の部分で述べたように、例外データは有利なことに蒸気発生器のモデルの一部である。２３０においてかかる例外データの存在を突き止めた場合、処理を継続し、２３４におけるように、物理的ＲＯＩからの信号が例外データを所定の閾値だけ超えるか否か判定する。即ち、例外データの主体である物理的ＲＯＩが蒸気発生器の寿命の間不変であることは予想せず、その物理的ＲＯＩは摩耗か腐食などにより経時的に劣化すると予想する。物理的ＲＯＩは履歴データセットの採取時にそうでなければ同様なＲＯＩから予想されるであろうベースラインパラメータを超える信号を有すると既に判定されているため、ベースラインパラメータに既に組み込まれた閾値は検索した例外データの主体である特定の物理的ＲＯＩの評価に有用である見込みがない。このように、物理的ＲＯＩからの現在の信号が超えると、２３８におけるようにこの特定の物理的ＲＯＩのさらなる解析を始動される別個の閾値を種々のファクタに基き確立する。このようなさらなる解析は解析員の手動の評価である可能性が高い。一方、２３４において物理的ＲＯＩからの信号が検索した例外データを所定の閾値だけ超えないと判定した場合、処理を継続し、２２０におけるように、この特定の物理的ＲＯＩについてはさらなるアクションをとることはない。２３０におけるように、この特定の物理的ＲＯＩに例外データが存在しないと判定した場合、２３８におけるように、解析員のさらなる評価を始動する。

典型的ＲＯＩのベースラインパラメータを有意な大きさだけ超える場合、または例外データの所定の閾値を有意な大きさだけ超える場合、例えば、特定の物理的ＲＯＩに注目するレベルを増加させる必要があることを解析員に警告するために別の通告を始動できることがわかる。本明細書に示す例示的実施態様において、例えば、典型的ＲＯＩのベースラインパラメータまたは例外データの所定の閾値をいかなる態様であれ超える場合はさらなる解析を始動する。しかしながら、信号がベースラインパラメータまたは例外データの所定の閾値を例えば２５％だけ超える場合、別の通告を発生させることができる。このように注目レベルを増加させたさらなる解析を始動するために任意タイプの基準を使用できることがわかる。

従って、解析中の細管から収集する渦電流データを、ベースライン性能パラメータを有する典型的ＲＯＩと、さらに特定の細管のＲＯＩの例外データとを含むモデルを用いて評価するようにした結果、２３８で起こるような、特殊な所定状況下でのみ行なわれる解析員の評価のようなさらなる解析が始動されることがわかる。このように、上述した例示的方法により解析員に必要とされる手動評価作業が既知の方法と比べて大きく減少する。

図２に総括的に示す例示的方法は、細管から収集する信号を位置特定アルゴリズムに直接入力し、収集したままで評価するリアルタイムの自動化解析システムを実現する。しかしながら、異なる方法を使用できることがわかる。例えば、１またはそれ以上の細管からのデータを収集し保存した後、リアルタイムで解析せずにそれらを全体的に評価することができる。本発明の範囲内にある他の実施態様も想到できるであろう。

本明細書の他の部分で述べたように、管板が厚いため、管板移行領域にある細管から収集される渦電流データは一般的に、任意の典型的ＲＯＩのベースラインパラメータの任意のものを大きく超える電圧である。さらに、管板の一方の管板移行領域から別の移行部への渦電流電圧の変化もまた典型的ＲＯＩの任意のベースラインパラメータを大きく超えるものである。例えば、また本明細書の他の部分で述べたように、管板移行領域の渦電流電
圧は３０（３０．０）ボルトのオーダーである。別の管板移行領域の渦電流電圧は２５．０ボルトであり、別の細管のその電圧は３５．０ボルトであるかもしれない。管板移行領域の渦電流電圧が細管の他の部分、即ち管板移行領域以外の部分で発生する電圧よりも１またはそれ以上のオーダーだけ大きいため、解析中の蒸気発生器の管板移行領域から収集した信号の解析を容易にする改良型方法を図３に示し、以下に説明する。

一般的に、蒸気発生器の管板移行領域にある細管からの渦電流信号の電圧は潜在的欠陥を示す渦電流信号の部分よりも十分に高い。即ち、０．１ボルトのオーダーかもしれない対象となる信号は全体的な渦電流信号と比較すると、容易に検出または評価できないほど非常に小さいことが分かる。このように、本発明の別の局面は、３０４におけるように、蒸気発生器の各細管の管板移行領域の履歴信号データを収集し、この履歴データをある期間使用後に解析中の蒸気発生器の細管と比較するために使用することである。有利なことに、この履歴データは現在収集したデータと或る特定の特徴を共有するため、この方法を用いると現在の信号から管板移行領域の履歴データにも存在する任意の特徴を抑制することにより解析中の細管の管板移行領域の状態変化を示す改善されたより単純な信号を発生できるという有利な点がある。管板移行領域の履歴データは蒸気発生器の製造時に、または、蒸気発生器の稼動点検時のようなその後の時点に採取することができる。

その後、蒸気発生器の製造時または稼動点検時に３０４において収集される管板移行領域の履歴信号データを将来において検索し、現在の試験作業時、後で収集したデータと比較するために保存する。即ち、３０８におけるように、蒸気発生器の所与の細管につき管板移行領域の現在の信号データを収集する。同じ細管の管板移行領域の履歴データを検索する。３１２におけるように、比較できるようにするために現在のデータまたは履歴データの何れかにある種のスケーリングを施すことが一般的である。一例として、現在のデータセットまたは履歴データセットの全ての値を減少または増加もしくは他のやり方で操作する必要があるが、その理由は、両方のデータセットの採取に種々の渦電流センサーまたは他の計測手段を使用したか、または管板移行領域の履歴データ及び現在データの採取に使用した渦電流センサーの動作パラメータに他の相違点があるからである。管板移行領域の履歴データのデータポイントが管板移行領域の現在のデータのデータポイントと完全にマッチしない場合、他のタイプのスケーリングを施す必要があるかもしれない。本明細書の他の部分で述べたように、１インチ毎に３０個の場所でデータを採取するが、他のデータ信号密度が可能であるため１インチ毎に４５個の場所で採取しても良い。渦電流センサーの移動方向が履歴データと現在のデータの間で異なる場合はさらに別のスケーリングが必要かもしれない。例えば、履歴データは渦電流センサーを管板から管板移行領域の方向に長手方向に移動させて採取したものであるが、現在のデータは管板移行領域から管板の方へ渦電流センサーを移動させて採取することがある。これら２つのデータの比較を可能にするために、３１２において管板移行領域の履歴データと現在データの性質とは無関係にスケーリングまたは他の数学的操作を行なっても良い。

３１２でスケーリングされる管板移行領域の現在のデータ及び履歴データをその後用いて、３１６におけるように新しい信号を発生させる。この新しい信号は管板移行領域の履歴データ信号または現在のデータ信号より単純なものであるが、その理由は、管板移行領域の履歴データにつき述べたようにデータの履歴的側面が現在収集したデータ信号から抑制されるからである。この新しい信号は製造時または稼動点検時のような、管板移行領域の履歴データを収集した時点と、管板移行領域の現在のデータを収集した時点との間における解析中の管板移行領域の状態の変化を表す。

さらに、３２０におけるように、３１６で発生させる新しい信号の１またはそれ以上の部分を増幅するのが望ましい。かかる増幅済み信号は履歴データ収集時と、現在のデータの収集時の間における管板移行領域の状態変化をさらによく示す新しい信号の局面を強調
する。

３２４におけるように、その後、解析のために増幅済み信号を提供する。かかる解析は自動的に行うか、または解析員が手動で行う。その後、３２８におけるように、蒸気発生器のさらに別の細管をそれらの管板移行領域につき解析する必要があるか否か判定する。さらに別の細管を解析する必要があれば、３０８におけるように処理を継続する。そうでなければ、３３０におけるように処理を終了する。

この点において、上述した管板移行領域の解析は図２に総括的に示す解析の一部として、または別個に行えることがわかる。この点において３０４で収集した管板移行領域の履歴データは蒸気発生器のモデルの一部として、特に例外データセットの特殊な部分として保存することができる。このように、本明細書中の教示に従うと、細管を一方の管板移行領域からその縦方向に沿って反対側の管板移行領域まで完全に解析することが可能である。しかしながら、本明細書の他の部分で述べたように、管板移行領域を所望に応じて細管の他の部分とは別個に分析することが可能である。

また、本発明の教示を累積的に適用すると多数の履歴データセットを現在のデータと比較できることがわかる。即ち、履歴データを蒸気発生器の製造時または稼動点検時のような第１の時点で採取し、かかる履歴データを蒸気発生器の細管を後で評価する時使用できる。後で評価する時に発生させるデータを第２の履歴データセットとして後で保存してもよい。両方の履歴データセットをその後、蒸気発生器のさらなる点検時に収集したデータと比較すると、種々の細管の状態変化を幾つかの異なる時点で行なわれる幾つかの点検に跨る時間の関数としてのチャートにすることができる。このデータの他の利用法について考えることが可能である。

本明細書で述べた解析はデジタルコンピュータまたは周知タイプの他のプロセッサ上で実行できることがわかる。例えば、かかるコンピュータはプロセッサとメモリとを含み、メモリにはプロセッサ上で実行可能な１またはそれ以上のルーチンが記憶されている。メモリはＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＦＬＡＳＨなどのような（これらに限定されない）多種多様な機械で読み取り可能な記憶媒体のうち任意のものでよい。アナログ−デジタルコンバータが渦電流センサーからの信号を受け取り、この信号を処理し保存するためのデジタル入力をコンピュータに提供する。履歴データ及び現在のデータは任意のかかる記憶媒体に記憶させ、必要に応じて他のコンピュータまたはプロセッサ上で使用するために移送または送信することができる。

本発明はその思想または本質的特徴から逸脱することなく他の特定の態様で実施可能である。図示説明した実施例は全ての点で例示的であり限定の意味を有しない。従って、本発明の範囲は上記説明でなくて特許請求の範囲により規定される。特許請求の範囲の均等物の意味及び範囲に入る全ての変形例及び設計変更は本発明の範囲内に包含されるべきである。

Claims (9)

1. 原子力発電所の蒸気発生器の多数の細管の現在の状態を非破壊的に評価する方法であって、
   蒸気発生器の多数の細管における複数の典型的な渦電流信号を示す典型的関心領域（以下、関心領域をＲＯＩという）の各々の、渦電流信号の電圧及び位相角のうちの１またはそれ以上より成る複数の特性を含むベースラインパラメータセットより成る蒸気発生器モデルを構築し、前記モデルは多数の細管のうち１またはそれ以上の細管の各々の１またはそれ以上の物理的ＲＯＩの各々の例外データをさらに含み、前記各例外データのセットは対応の典型的ＲＯＩのベースラインパラメータセットを超える物理的ＲＯＩの以前に抽出された渦電流信号を表すものであり、
   多数の細管の多数の物理的ＲＯＩの各々から現在の渦電流信号を抽出し、
   細管の所与の物理的ＲＯＩからの前記現在の渦電流信号をモデルの対応の典型的ＲＯＩのベースラインパラメータセットと比較し、
   所与の物理的ＲＯＩからの前記現在の渦電流信号が、前記複数の特性のうちの任意の１つまたはそれ以上について、対応の典型的ＲＯＩのベースラインパラメータセットのものを超える場合に、さらなる処理を始動するステップより成り、
   前記さらなる処理の始動は、
   前記モデルにおいて所与の物理的ＲＯＩの例外データセットを特定し、
   所与の物理的ＲＯＩの例外データセットを所与の物理的ＲＯＩからの前記現在の渦電流信号と比較し、
   所与の物理的ＲＯＩからの前記現在の渦電流信号が、前記複数の特性のうちの任意の１つまたはそれ以上について、所与の物理的ＲＯＩの例外データセットのものを超える場合はさらなる処理の必要性を指示するステップより成る
   原子力発電所の蒸気発生器の多数の細管の現在の状態を非破壊的に評価する方法。
2. 所与の物理的ＲＯＩからの前記現在の渦電流信号のいかなる部分についても所与の物理的ＲＯＩの例外データセットとの差分が所定のしきい値を超えない場合は所与の物理的ＲＯＩに関するさらなる処理の始動を控えるステップをさらに含む請求項１の方法。
3. 多数の細管の多数の物理的ＲＯＩの各々からの信号を抽出する前記ステップは、各細管について、
   細管からの現在の渦電流信号を検知し、
   細管からの前記現在の渦電流信号の少なくとも一部を、細管の物理的ＲＯＩを特定し且つ前記モデルの対応の典型的ＲＯＩを特定するためのアルゴリズムにかけるステップより成る請求項１の方法。
4. 細管から現在の渦電流信号を検知する前記ステップは、細管に沿う距離を示す信号成分を検知し、各々が細管の支持構造を示す１またはそれ以上の信号成分を検知するステップより成る請求項３の方法。
5. 蒸気発生器の製造時、少なくとも一部の細管のそれぞれについて初期渦電流信号データ品質評価を行い、
   特定の細管のデータの少なくとも一部が所定の合格しきい値を超えると判定されると、それに応答してその細管のデータ及びその特定の細管自体のうち少なくとも１つをリジェクトするステップをさらに含む請求項１の方法。
6. 蒸気発生器の製造時、少なくとも一部の細管の各々について初期渦電流信号データ品質評価を行ない、
   特定の細管のデータの少なくとも一部の信頼性が欠如する可能性があると判定されると、それに応答して特定の細管のデータ及び特定の細管自体のうち少なくとも１つをリジェクトするステップをさらに含む請求項１の方法。
7. 特定の物理的ＲＯＩからの現在の渦電流信号の何れの部分も対応の典型的ＲＯＩのベースラインパラメータセットを超えない場合は特定の物理的ＲＯＩに関するさらなる処理の始動を控えるステップをさらに含む請求項１の方法。
8. 所与の物理的ＲＯＩからの現在の渦電流信号の少なくとも一部が対応の典型的ＲＯＩのベースラインパラメータセットの少なくとも一部を所定の大きさだけ超える場合は解析員への通告を始動するステップをさらに含む請求項１の方法。
9. コンピュータのプロセッサ上で実行されると、コンピュータをして請求項１の動作を実行させる命令を記憶した機械により読取可能な記憶媒体。
   

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