JP7234102B2 - Plant evaluation system, method and program - Google Patents

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Description

本発明の実施形態は、津波、竜巻等の自然現象や飛来物等の衝突を含む外部事象による衝撃が作用したプラントの健全性を評価するプラント評価技術に関する。 An embodiment of the present invention relates to a plant evaluation technique for evaluating the soundness of a plant that has been impacted by external events including natural phenomena such as tsunamis and tornadoes and collisions with flying objects.

例えば沿岸部に位置するプラントを構成する構造物及び設置物などが、地震や津波、洪水、強風、竜巻、火山等の自然現象、または飛来物や漂流物の衝突を含む外部事象による衝撃の作用で損傷した場合には、プラントの被害拡大防止や停止のために、損傷部位の把握と健全な設備を用いた減災対応とが要請される。従来、地震による建物の損傷を、地震計からの信号を取り込んで評価する技術が提案されている。 For example, structures and installations that make up a plant located in coastal areas are affected by impacts caused by natural phenomena such as earthquakes, tsunamis, floods, strong winds, tornadoes, and volcanoes, or external events including collisions with flying objects and drifting objects. In the event of damage to the plant, it is necessary to understand the damaged parts and take measures to reduce the damage using sound equipment in order to prevent the damage from spreading and to stop the plant. Conventionally, there has been proposed a technique of acquiring signals from seismometers and evaluating damage to buildings caused by an earthquake.

特開２０１７－５８３７３号公報JP 2017-58373 A

前述した従来技術は、地震力を受けた建築物に対するものである。しかし、飛来物や漂流物等の衝突による衝撃については、衝撃の伝達経路を事前に把握できないだけでなく、局所的な破損や高振動数成分の応答(振動)が発生するため、地震向けの評価システム及び方法では対処できない恐れがある。 The prior art mentioned above is directed to buildings subjected to seismic forces. However, for impacts caused by collisions with flying objects or drifting objects, not only is the transmission path of impacts unpredictable, but localized damage and responses (vibrations) of high-frequency components occur. Rating systems and methods may not address them.

本発明の実施形態は、上述の事情を考慮してなされたものであり、衝撃が作用してプラントにもたらされた振動を解析することで、衝撃の作用した位置を特定し、プラントの健全性を正確に評価できるプラント評価技術を提供することを目的とする。 The embodiment of the present invention has been made in consideration of the above-mentioned circumstances, and by analyzing the vibration brought to the plant by the impact, the position where the impact acts can be identified and the plant soundness can be improved. It is an object of the present invention to provide a plant evaluation technique that can accurately evaluate the quality of a plant.

実施形態に係るプラント評価システムにおいて、プラントの構造物又は設置物に設定された複数の計測ポイントの各々に設けられた複数の振動センサから計測信号を受信する受信部と、前記計測信号からスペクトログラムを生成する生成部と、複数の前記計測ポイントの識別データ及び前記スペクトログラムを外部衝撃が作用した前記プラントの位置データに変換する学習モデルを格納する格納部と、前記学習モデルに前記識別データ及び対応する前記スペクトログラムを入力し特定された前記位置データを出力する特定部と、を備える。 In the plant evaluation system according to the embodiment, a receiver that receives measurement signals from a plurality of vibration sensors provided at each of a plurality of measurement points set on a structure or installation of a plant, and a spectrogram from the measurement signals. a storage unit for storing a learning model for converting the identification data of the plurality of measurement points and the spectrogram into the position data of the plant on which the external impact has acted; and the identification data and the correspondence to the learning model a specifying unit that inputs the spectrogram and outputs the specified position data.

本発明の実施形態によれば、衝撃が作用してプラントにもたらされた振動を解析することで、衝撃の作用した位置を特定し、プラントの健全性を正確に評価できるプラント評価技術が提供される。 According to an embodiment of the present invention, a plant evaluation technology is provided that can accurately evaluate the soundness of a plant by identifying the location where the impact has acted by analyzing the vibration brought to the plant by the impact. be done.

実施形態に係るプラント評価システムの構成を示すブロック図。1 is a block diagram showing the configuration of a plant evaluation system according to an embodiment; FIG. 外部衝撃が作用したプラントの構造物及び設置物に作用する振動の計測信号の説明図。Explanatory drawing of the measurement signal of the vibration which acts on the structure of a plant to which an external impact acted, and an installation thing. 振動センサの計測信号から生成したスペクトログラムを示すグラフ。The graph which shows the spectrogram produced|generated from the measurement signal of a vibration sensor. 学習モデルのニューラルネットワークが出力するプラントの位置データの配列を示す概念図。FIG. 4 is a conceptual diagram showing the arrangement of plant position data output by the neural network of the learning model. プラント評価方法の工程及びプラント評価プログラムのアルゴリズムを説明するフローチャート。4 is a flow chart for explaining the steps of the plant evaluation method and the algorithm of the plant evaluation program;

以下、本発明の実施形態を添付図面に基づいて説明する。図１は実施形態に係るプラント評価システム１０の構成を示すブロック図である。図２は外部衝撃８（８ａ，８ｂ）が作用したプラント５の構造物６及び設置物７に作用する振動の計測信号９（９ａ，９ｂ）の説明図である。 An embodiment of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of a plant evaluation system 10 according to an embodiment. FIG. 2 is an explanatory diagram of measurement signals 9 (9a, 9b) of vibration acting on the structure 6 and installation 7 of the plant 5 to which the external impact 8 (8a, 8b) acts.

図１に示すようにプラント評価システム１０は、プラント５の構造物６又は設置物７に設定された複数の計測ポイントＰ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）の各々に設けられた複数の振動センサ１１から計測信号９を受信する受信部１２と、計測信号９からスペクトログラム２１を生成する生成部１３と、複数の計測ポイントＰの識別データ２２及びスペクトログラム２１を外部衝撃８（図２）が作用したプラントの位置データ２５に変換する学習モデル２６を格納する格納部１８と、学習モデル２６を取得し識別データ２２及び対応するスペクトログラム２１を入力して特定された位置データ２５を出力する特定部１４と、を備えている。 As shown in FIG. 1, the plant evaluation system 10 includes a plurality of vibration points provided at each of a plurality of measurement points P (P 1 , P 2 , P 3 ) set on a structure 6 or an installation 7 of a plant 5. A receiver 12 that receives the measurement signal 9 from the sensor 11, a generator 13 that generates a spectrogram 21 from the measurement signal 9, and an external impact 8 (FIG. 2) acts on the identification data 22 and the spectrogram 21 of the plurality of measurement points P. A storage unit 18 that stores a learning model 26 to be converted into the plant position data 25 obtained from the plant, and a specifying unit 14 that acquires the learning model 26 and outputs the position data 25 specified by inputting the identification data 22 and the corresponding spectrogram 21. and have.

図２に示すようにプラント５に、津波１や地震、洪水、強風、竜巻、火山等の自然現象または飛来物２や漂流物３等の衝突を含む外部事象による外部衝撃８（８ａ，８ｂ）が作用した場合を想定する。プラント評価システム１０（図１）は、このプラント５を構成する建屋等の構造物６、及びこの構造物６の内部に設置される設置物７（例えば制御盤や配管など）の健全性を評価する。 As shown in FIG. 2, a plant 5 is subjected to an external impact 8 (8a, 8b) caused by a natural phenomenon such as a tsunami 1, an earthquake, a flood, a strong wind, a tornado, a volcano, or an external event including a collision with a flying object 2 or a drifting object 3. is assumed to act. A plant evaluation system 10 (FIG. 1) evaluates the soundness of a structure 6 such as a building that constitutes the plant 5, and an installed object 7 (for example, a control panel, piping, etc.) installed inside the structure 6. do.

図１に戻って説明を続ける。プラント５の外側に作用した衝撃によりその内部に伝播する振動を計測するための計測ポイントＰ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）が設定される。この計測ポイントＰは、プラント５の構造物６により構成される任意の階層に設定されたり、それぞれの階層に設置されている設置物７の表面又は内部に設定されたりする。 Returning to FIG. 1, the description continues. A measurement point P (P 1 , P 2 , P 3 ) is set for measuring the vibration propagated inside the plant 5 due to the impact acting on the outside of the plant 5 . This measurement point P is set on an arbitrary floor composed of the structures 6 of the plant 5, or set on the surface or inside of the installed object 7 installed on each floor.

これら計測ポイントＰ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）に設けられる複数の振動センサ１１として、加速度センサ、歪センサ及び変位センサが挙げられる。これら振動センサ１１は、少なくとも一種又は二種以上からなるセンサ群となってそれぞれの計測ポイントＰ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）に設けられる。 The plurality of vibration sensors 11 provided at these measurement points P (P 1 , P 2 , P 3 ) include acceleration sensors, strain sensors and displacement sensors. These vibration sensors 11 are provided at respective measurement points P (P 1 , P 2 , P 3 ) as a sensor group consisting of at least one type or two or more types.

加速度センサは、計測ポイントＰにおける水平２方向及び垂直１方向の合計３方向の加速度を計測し、外部衝撃８がプラント５に作用したときの振動を加速度の時刻歴（時系列データ）として計測する。歪センサ又は変位センサは、外部衝撃８がプラント５に作用したときの振動を歪量又は変位の時刻歴（時系列データ）として計測する。これら歪センサ又は変位センサは、外部衝撃８による振動の計測用として新設される場合もあるが、配管等の部材の熱膨張等を計測するために予め既設されているものを利用することもできる。 The acceleration sensor measures the acceleration in a total of three directions, two horizontal directions and one vertical direction, at the measurement point P, and measures the vibration when the external impact 8 acts on the plant 5 as the acceleration time history (time series data). . The strain sensor or displacement sensor measures the vibration when the external impact 8 acts on the plant 5 as a time history (time series data) of the amount of strain or displacement. These strain sensors or displacement sensors may be newly installed for measuring vibrations caused by the external impact 8, but it is also possible to use existing ones for measuring thermal expansion of members such as pipes. .

受信部１２は、通信網２０を介して、複数の計測ポイントＰの振動センサ１１から計測信号９を受信する。受信された計測信号９は、対応する計測ポイントＰの識別データ２２とともにデータメモリ１５に記憶される。 The receiver 12 receives the measurement signals 9 from the vibration sensors 11 at the plurality of measurement points P via the communication network 20 . The received measurement signals 9 are stored in the data memory 15 together with the identification data 22 of the corresponding measurement points P. FIG.

図３は加速度センサ（振動センサ１１）の計測信号９を入力した生成部１３において生成されたスペクトログラム２１を示すグラフである。なお説明を省略するが、振動センサ１１として歪センサ又は変位センサを使用する場合も、生成部１３において同様にスペクトログラム２１が生成される。 FIG. 3 is a graph showing a spectrogram 21 generated by the generator 13 to which the measurement signal 9 of the acceleration sensor (vibration sensor 11) is input. Although the description is omitted, the spectrogram 21 is similarly generated in the generator 13 when a strain sensor or a displacement sensor is used as the vibration sensor 11 .

図３に示すようにスペクトログラム２１は、時間、周波数、加速度の三軸で表される三次元データで表される。各計測ポイントＰで計測された水平２方向及び垂直１方向の各方向の加速度の時刻歴を表す計測信号９を短時間フーリエ変換することで、各計測ポイントＰにおける各方向の加速度のスペクトログラム２１を生成する。このスペクトログラム２１は、加速度を複素数に拡張し、複素数の実部と虚部又は複素数の大きさと位相として、表示部１９に表示することができる。 As shown in FIG. 3, the spectrogram 21 is represented by three-dimensional data represented by three axes of time, frequency, and acceleration. A spectrogram 21 of acceleration in each direction at each measurement point P is obtained by performing a short-time Fourier transform on the measurement signal 9 representing the time history of acceleration in each of two horizontal directions and one vertical direction measured at each measurement point P. Generate. This spectrogram 21 can be displayed on the display unit 19 by expanding the acceleration to complex numbers and as the real and imaginary parts of the complex numbers or the magnitude and phase of the complex numbers.

また生成部１３において、計測信号９をウェーブレット変換してスペクトログラム２１を生成することもできる。この場合も、各計測ポイントＰで計測された水平２方向及び垂直１方向の各方向の加速度の時刻歴を表す計測信号９をウェーブレット変換することで、各計測ポイントＰにおける各方向の加速度のスペクトログラム２１を生成する。 In addition, the spectrogram 21 can be generated by wavelet-transforming the measurement signal 9 in the generator 13 . Also in this case, by wavelet transforming the measurement signal 9 representing the time history of the acceleration in each of the two horizontal directions and one vertical direction measured at each measurement point P, the spectrogram of the acceleration in each direction at each measurement point P 21 is generated.

ウェーブレット変換により生成したスペクトログラム２１は、対応する計測ポイントＰの識別データ２２とともにデータメモリ１５に記憶される。またこのスペクトログラム２１は、加速度を複素数に拡張し、複素数の実部と虚部又は複素数の大きさと位相として、表示部１９に表示することができる。 The spectrogram 21 generated by wavelet transform is stored in the data memory 15 together with the identification data 22 of the corresponding measurement point P. FIG. Further, this spectrogram 21 can be displayed on the display unit 19 by expanding the acceleration to complex numbers and as the real and imaginary parts of the complex numbers or the magnitude and phase of the complex numbers.

生成部１３において、短時間フーリエ変換よりも分解能が高いウェーブレット変換を採用してスペクトログラム２１を生成することで、時間領域及び周波数領域において変化を伴う計測信号９を高精度で解析することができる。その結果、飛来物２や漂流物３（図２）の衝突による外部衝撃８（８ａ，８ｂ）が作用したプラント５の健全性を、高い信頼性で評価することができる。なお計測信号９からスペクトログラム２１を生成する方法として、短時間フーリエ変換及びウェーブレット変換を例示したが、これらに限定されることなく任意の変換方法を採用することができる。 By generating the spectrogram 21 using the wavelet transform with higher resolution than the short-time Fourier transform in the generation unit 13, the measurement signal 9 that accompanies changes in the time domain and the frequency domain can be analyzed with high accuracy. As a result, the soundness of the plant 5 subjected to external impacts 8 (8a, 8b) caused by the collision of the flying object 2 and the drifting object 3 (FIG. 2) can be evaluated with high reliability. As a method for generating the spectrogram 21 from the measurement signal 9, the short-time Fourier transform and the wavelet transform have been exemplified, but any transform method can be adopted without being limited to these.

格納部１８には、予め作成されている学習モデル２６が格納されている。この学習モデル２６は、データメモリ１５に記憶されている計測ポイントＰ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）の識別データ２２及び対応するスペクトログラム２１の集合体を、外部衝撃８が作用したプラント５の位置データ２５に変換するものである。 A learning model 26 created in advance is stored in the storage unit 18 . This learning model 26 stores the identification data 22 of the measurement points P (P 1 , P 2 , P 3 ) stored in the data memory 15 and the collection of the corresponding spectrograms 21 of the plant 5 to which the external impact 8 has acted. It is converted into position data 25 .

学習モデル２６は、階層型のニューラルネットワークで構成されている。このニューラルネットワークは、構造物６又は設置物７の振動解析に基づき、外部衝撃８からシミュレートされた複数の計測ポイントＰ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）の各々における模擬スペクトログラムを機械学習したものである。 The learning model 26 is composed of a hierarchical neural network. This neural network machine-learned simulated spectrograms at each of a plurality of measurement points P (P 1 , P 2 , P 3 ) simulated from the external impact 8 based on the vibration analysis of the structure 6 or installation 7. It is a thing.

この構造物６又は設置物７の振動解析は、構造物６をばね質点としてモデル化したものや、構造物６をＦＥＭ（有限要素法）でモデル化したものを用いて実施される。想定される衝突の形態から推定される外部衝撃８について振動解析のシミュレーションを行なうことで、各々の計測ポイントＰ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）における応答加速度の模擬スペクトログラムが演算される。なお学習モデル２６の作成は、上述の方法に限定されることはなく、任意の方法で予め作成することができる。 The vibration analysis of the structure 6 or installation 7 is performed using a model of the structure 6 as a spring mass point or a model of the structure 6 by FEM (finite element method). A simulated spectrogram of the response acceleration at each measurement point P (P 1 , P 2 , P 3 ) is calculated by simulating the vibration analysis of the external impact 8 estimated from the assumed form of the collision. Note that the creation of the learning model 26 is not limited to the method described above, and can be created in advance by any method.

図４は学習モデル２６のニューラルネットワークが出力するプラント５の位置データ２５の配列を示す概念図である。この位置データ２５の配列は、構造物６の外表面を網目状に区分してできる矩形領域の総数ｎだけ要素数をもつ。この配列の要素番号ｉはこの矩形領域を識別する１からｎの番号に対応し、位置データ２５に対応する要素番号ｉの値のみ１をとりそれ以外の要素の値は全て０となるような配列である。なお学習モデル２６の構成として、階層型のニューラルネットワークを例示したが、相互結合型のニューラルネットワークを採用することもでき、またニューラルネットワーク以外の構成をとることもできる。 FIG. 4 is a conceptual diagram showing the arrangement of the position data 25 of the plant 5 output by the neural network of the learning model 26. As shown in FIG. The array of the position data 25 has the number of elements equal to the total number of rectangular areas n formed by dividing the outer surface of the structure 6 into a mesh. The element number i of this array corresponds to the numbers from 1 to n that identify this rectangular area. is an array. As the configuration of the learning model 26, a hierarchical neural network has been exemplified, but an interconnected neural network can also be adopted, and a configuration other than a neural network can also be adopted.

図１に戻って説明を続ける。特定部１４は、格納部１８から学習モデル２６を取得する。さらに特定部１４は、データメモリ１５から計測ポイントＰ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）の識別データ２２及び対応するスペクトログラム２１を取得してこの学習モデル２６に入力する。そして特定部１４は、外部衝撃８が作用したと特定したプラント５の位置データ２５の配列（図４）を出力する。特定部１４から出力された位置データ２５は、データメモリ１５に記憶され、表示部１９に表示される。 Returning to FIG. 1, the description continues. The identifying unit 14 acquires the learning model 26 from the storage unit 18 . Further, the specifying unit 14 acquires the identification data 22 of the measurement points P (P 1 , P 2 , P 3 ) and the corresponding spectrograms 21 from the data memory 15 and inputs them to the learning model 26 . Then, the identifying unit 14 outputs an array (FIG. 4) of the position data 25 of the plant 5 identified as being affected by the external impact 8 . The position data 25 output from the identification unit 14 are stored in the data memory 15 and displayed on the display unit 19 .

損傷評価部１７は、外部衝撃８の作用が特定された位置データ２５に基づいて、構造物６又は設置物７の損傷の程度を評価するものである。この評価結果は、データメモリ１５に記憶され、表示部１９に表示される。損傷評価部１７は、例えば、外部衝撃８の位置データ２５からの距離に応じて指数関数的に減少するような指標を用い、構造物６または設置物７の損傷の程度を定性的に評価することができる。 The damage evaluation section 17 evaluates the degree of damage to the structure 6 or installation 7 based on the position data 25 specifying the action of the external impact 8 . This evaluation result is stored in the data memory 15 and displayed on the display section 19 . The damage evaluation unit 17 qualitatively evaluates the degree of damage to the structure 6 or installation 7 using, for example, an index that decreases exponentially according to the distance from the position data 25 of the external impact 8. be able to.

データメモリ１５には、上述したように、振動センサ１１により各方向から計測された計測信号９の時刻歴、計測ポイントＰの識別データ２２、生成部１３が生成した各方向のスペクトログラム２１、特定部１４が特定した外部衝撃８の位置データ２５、及び損傷評価部１７が評価した評価結果をそれぞれ記憶する。 As described above, the data memory 15 stores the time history of the measurement signal 9 measured from each direction by the vibration sensor 11, the identification data 22 of the measurement point P, the spectrogram 21 of each direction generated by the generation unit 13, the identification unit The position data 25 of the external impact 8 specified by 14 and the evaluation result evaluated by the damage evaluation unit 17 are stored.

表示部１９は、評価対象の構造物６及び設置物７の名称を、例えば損傷の程度が大きい順にリストとして表示すると共に、プラント５の地図上の構造物６、設置物７のそれぞれの位置に、それらの名称と、損傷の程度の評価結果に応じて色分けされたマーカとを表示する。また表示部１９は、上述したように外部衝撃８の位置データ２５を表示したり、各計測ポイントＰ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）で計測された計測信号９のスペクトログラム２１を表示したりもする。 The display unit 19 displays the names of the structures 6 and installations 7 to be evaluated as a list, for example, in descending order of the degree of damage. , their names and markers color-coded according to the evaluation results of the degree of damage. The display unit 19 also displays the position data 25 of the external impact 8 as described above, and displays the spectrogram 21 of the measurement signal 9 measured at each measurement point P (P 1 , P 2 , P 3 ). I do too.

図５のフローチャートに基づいてプラント評価方法の工程及びプラント評価プログラムのアルゴリズムを説明する（適宜、図２参照）。津波１や地震、洪水、竜巻、火山等による飛来物２や漂流物３の衝突による衝撃８（８ａ，８ｂ）がプラント５に作用したとする（Ｓ１１）。複数の計測ポイントＰ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）の各々に設けられた複数の振動センサ１１から送信される計測信号９を受信する（Ｓ１２）。この計測信号９には、各々の計測ポイントＰ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）における各方向の加速度又は歪もしくは変位の時刻歴が含まれている。 The steps of the plant evaluation method and the algorithm of the plant evaluation program will be described based on the flow chart of FIG. 5 (see FIG. 2 as necessary). It is assumed that impact 8 (8a, 8b) caused by collision of flying object 2 and drifting object 3 caused by tsunami 1, earthquake, flood, tornado, volcano, etc. acts on plant 5 (S11). A measurement signal 9 transmitted from a plurality of vibration sensors 11 provided at each of a plurality of measurement points P (P 1 , P 2 , P 3 ) is received (S12). This measurement signal 9 contains the time history of acceleration, strain or displacement in each direction at each measurement point P (P 1 , P 2 , P 3 ).

この受信した計測信号９に対し短時間フーリエ変換又はウェーブレット変換等の演算を実行し、各々の計測ポイントＰ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）における各方向の振動のスペクトログラム２１を生成する（Ｓ１３）。予め作成されている学習モデル２６を取得する（Ｓ１４）。そしてこの学習モデル２６に、複数の計測ポイントＰ（Ｐ1，Ｐ2，Ｐ3）の識別データ２２及び対応するスペクトログラム２１を入力し（Ｓ１５）、衝撃８が作用したプラント５の位置データ２５を特定し出力する（Ｓ１６）。そして、この位置データ２５に基づいて、構造物６又は設置物７の損傷の程度を評価する（Ｓ１７、ＥＮＤ）。 Calculations such as short-time Fourier transform or wavelet transform are performed on the received measurement signal 9 to generate a spectrogram 21 of vibration in each direction at each measurement point P (P 1 , P 2 , P 3 ) (S13 ). A learning model 26 created in advance is acquired (S14). Then, the identification data 22 of a plurality of measurement points P (P 1 , P 2 , P 3 ) and the corresponding spectrograms 21 are inputted to this learning model 26 (S15), and the position data 25 of the plant 5 where the impact 8 acts is obtained. Specify and output (S16). Then, based on this position data 25, the degree of damage to the structure 6 or installation 7 is evaluated (S17, END).

以上述べた少なくともひとつの実施形態のプラント評価システム、方法及びプログラムによれば、プラント５に設けられた振動センサ１１の計測信号９からスペクトログラム２１を生成し、予め作成した学習モデル２６に入力し、外部衝撃８が作用したプラント５の位置データ２５を特定することで、プラントの健全性を正確に評価することができる。 According to the plant evaluation system, method and program of at least one embodiment described above, the spectrogram 21 is generated from the measurement signal 9 of the vibration sensor 11 provided in the plant 5, input to the learning model 26 created in advance, By specifying the position data 25 of the plant 5 on which the external impact 8 has acted, the soundness of the plant can be accurately evaluated.

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組み合わせを行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。 While several embodiments of the invention have been described, these embodiments have been presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, changes, and combinations can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and spirit of the invention, as well as the scope of the invention described in the claims and equivalents thereof.

以上説明したプラント評価システムは、専用のチップ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサを高集積化させた制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などの外部記憶装置と、ディスプレイなどの表示装置と、マウスやキーボードなどの入力装置と、通信Ｉ／Ｆとを、備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成で実現できる。またプラント評価システムは、構成要素の各機能を独立して発揮する別々のモジュールを、ネットワーク又は専用線で相互に接続し、組み合わせて構成することもできる。 The plant evaluation system described above includes a control device that highly integrates a processor such as a dedicated chip, FPGA (Field Programmable Gate Array), GPU (Graphics Processing Unit), or CPU (Central Processing Unit), ROM (Read Only memory) and RAM (Random Access Memory), external storage devices such as HDD (Hard Disk Drive) and SSD (Solid State Drive), display devices such as displays, and input devices such as mice and keyboards , and a communication I/F, and can be realized with a hardware configuration using a normal computer. In addition, the plant evaluation system can also be constructed by connecting and combining separate modules that independently perform the respective functions of the constituent elements by connecting them via a network or a dedicated line.

このようなコンピュータで実行されるプラント評価プログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供される。もしくは、このプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供するようにしてもよい。また、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせて提供するようにしてもよい。 Such a computer-executable plant evaluation program is pre-installed in a ROM or the like and provided. Alternatively, this program is stored in a computer-readable storage medium such as a CD-ROM, CD-R, memory card, DVD, flexible disk (FD) as an installable or executable file. You may make it Alternatively, it may be stored on a computer connected to a network such as the Internet, downloaded via the network, and provided.

１…津波、２…飛来物、３…漂流物、５…プラント、６…構造物、７…設置物、８…外部衝撃、９…計測信号、１０…プラント評価システム、１１…振動センサ、１２…受信部、１３…生成部、１４…特定部、１５…データメモリ、１７…損傷評価部、１８…格納部、１９…表示部、２０…通信網、２１…スペクトログラム、２２…識別データ、２５…位置データ、２６…学習モデル。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1...Tsunami, 2...Flying object, 3...Drifting object, 5...Plant, 6...Structure, 7...Installation object, 8...External impact, 9...Measurement signal, 10...Plant evaluation system, 11...Vibration sensor, 12 Reception unit 13 Generation unit 14 Identification unit 15 Data memory 17 Damage evaluation unit 18 Storage unit 19 Display unit 20 Communication network 21 Spectrogram 22 Identification data 25 ... position data, 26 ... learning model.

Claims (9)

プラントの構造物又は設置物に設定された複数の計測ポイントの各々に設けられた複数の振動センサから計測信号を受信する受信部と、
前記計測信号からスペクトログラムを生成する生成部と、
複数の前記計測ポイントの識別データ及び前記スペクトログラムを、外部衝撃が作用した前記プラントの位置データに変換する学習モデルを格納する格納部と、
前記学習モデルを取得し前記識別データ及び対応する前記スペクトログラムを入力して、特定された前記位置データを出力する特定部と、を備えるプラント評価システム。 a receiver that receives measurement signals from a plurality of vibration sensors provided at each of a plurality of measurement points set on a plant structure or installation;
a generator that generates a spectrogram from the measurement signal;
a storage unit that stores a learning model that converts the identification data and the spectrogram of the plurality of measurement points into the position data of the plant on which the external impact has acted;
a specifying unit that acquires the learning model, inputs the identification data and the corresponding spectrogram, and outputs the specified position data. 請求項１に記載のプラント評価システムにおいて、
前記特定された位置データに基づいて、前記構造物又は前記設置物の損傷の程度を評価する損傷評価部を備えるプラント評価システム。 In the plant evaluation system according to claim 1,
A plant evaluation system comprising a damage evaluation unit that evaluates the degree of damage to the structure or installation based on the specified position data. 請求項１又は請求項２に記載のプラント評価システムにおいて、
前記スペクトログラムは、
短時間フーリエ変換の演算により生成され、複素数の実部及び虚部、又は複素数の大きさ及び位相で表されるプラント評価システム。 In the plant evaluation system according to claim 1 or claim 2,
The spectrogram is
A plant evaluation system generated by a short-time Fourier transform operation and represented by the real and imaginary parts of complex numbers, or the magnitude and phase of complex numbers. 請求項１又は請求項２に記載のプラント評価システムにおいて、
前記スペクトログラムは、
ウェーブレット変換の演算により生成され、複素数の実部及び虚部、又は複素数の大きさ及び位相で表されるプラント評価システム。 In the plant evaluation system according to claim 1 or claim 2,
The spectrogram is
A plant evaluation system generated by a wavelet transform operation and represented by the real and imaginary parts of complex numbers, or the magnitude and phase of complex numbers. 請求項１から請求項４のいずれか１項に記載のプラント評価システムにおいて、
前記学習モデルは、階層型のニューラルネットワークで構成されるプラント評価システム。 In the plant evaluation system according to any one of claims 1 to 4,
A plant evaluation system in which the learning model is composed of a hierarchical neural network. 請求項５に記載のプラント評価システムにおいて、
前記ニューラルネットワークは、前記構造物又は前記設置物の振動解析に基づき、前記外部衝撃からシミュレートされた複数の前記計測ポイントの各々における模擬スペクトログラムを機械学習したものであるプラント評価システム。 In the plant evaluation system according to claim 5,
In the plant evaluation system, the neural network machine-learns simulated spectrograms at each of the plurality of measurement points simulated from the external impact based on vibration analysis of the structure or installation. 請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のプラント評価システムにおいて、
前記複数の振動センサは、加速度センサ、歪センサ及び変位センサのうち少なくとも一種又は二種以上からなるセンサ群で構成されるプラント評価システム。 In the plant evaluation system according to any one of claims 1 to 6,
The plant evaluation system, wherein the plurality of vibration sensors are composed of a sensor group consisting of at least one or two or more of acceleration sensors, strain sensors, and displacement sensors. プラントの構造物又は設置物に設定された複数の計測ポイントの各々に設けられた複数の振動センサから計測信号を受信するステップと、
前記計測信号からスペクトログラムを生成するステップと、
前記計測ポイントの識別データ及び前記スペクトログラムを、外部衝撃が作用した前記プラントの位置データに変換する学習モデルを取得するステップと、
前記学習モデルに前記識別データ及び対応する前記スペクトログラムを入力して、特定された前記位置データを出力するステップと、を含むプラント評価方法。 a step of receiving measurement signals from a plurality of vibration sensors provided at each of a plurality of measurement points set on a plant structure or installation;
generating a spectrogram from the measured signal;
Acquiring a learning model that converts the identification data of the measurement points and the spectrogram into position data of the plant affected by the external impact;
and inputting the identification data and the corresponding spectrogram into the learning model and outputting the identified location data. コンピュータに、
プラントの構造物又は設置物に設定された複数の計測ポイントの各々に設けられた複数の振動センサから計測信号を受信するステップ、
前記計測信号からスペクトログラムを生成するステップ、
複数の前記計測ポイントの識別データ及び前記スペクトログラムを、外部衝撃が作用した前記プラントの位置データに変換する学習モデルを取得するステップ、
前記学習モデルに前記識別データ及び対応する前記スペクトログラムを入力して、特定された前記位置データを出力するステップ、を実行させるプラント評価プログラム。 to the computer,
a step of receiving measurement signals from a plurality of vibration sensors provided at each of a plurality of measurement points set on a structure or installation of the plant;
generating a spectrogram from the measured signal;
Acquiring a learning model that converts the identification data and the spectrogram of the plurality of measurement points into the position data of the plant affected by the external impact;
A plant evaluation program for executing the step of inputting the identification data and the corresponding spectrogram into the learning model and outputting the identified position data.
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