JP7271205B2 - 発電プラントの水質監視システム、及びその水質監視方法並びに水質監視プログラム、発電プラント - Google Patents

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特許法第３０条第２項適用 平成３０年１０月２６～２７日熊本市民会館において開催された第４１回ケモインフォマティクス検討会で発表

本発明は、発電プラントの水質監視システム、及びその水質監視方法並びに水質監視プログラム、発電プラントに関するものである。

火力発電等の発電プラントにおいてプロセス流体として使用される水及び蒸気は、発電プラントを構成する各機器の運転効率や健全性を維持するために、不純物を極力低減した高純度水に対して適切な化学薬品（腐食防止剤等）を添加することにより管理されている。プロセス流体が適切な状態に維持されていない場合（例えば、不純物の混入したとき等）には、発電プラントを構成する機器の一部に腐食やスケーリングが生じ、発電プラント運転に悪影響を及ぼす可能性がある。

従来、運転管理に必要な水質に係るパラメータ（例えば、塩素濃度）には、センサによって直接計測が不可能なものがあり、例えば数か月に１度など運転員等により手分析が行われ、該分析の結果に基づいて水質の監視が行われている。このため、分析を行わない期間における水質の状態を監視することができず、仮に水質に変化を発生していた場合には、迅速な処置を行うことができなかった。

特許文献１には、計測器から収集した実績データに基づいて未計測データを推定するソフトセンサー技術が開示されている。

特開２０１３－１５６７４８号公報

船津公人著「ソフトセンサーとその逆解析を利用したフィードフォワード制御手法の開発」，日本工業出版「計測技術」２０１７年７月，ｐ１～１３ 金子弘昌，荒川正幹，船津公人著「独立成分分析とサポートベクターマシンを応用した統計的プロセス管理手法の開発」，情報化学討論会講演要旨集 ２００８年 岡田剛嗣，金子弘昌，船津公人著「モデルの予測信頼性を考慮した適応的ソフトセンサー手法の開発」，Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ, Ｊａｐａｎ, ２０１２年 船津公人，金子弘昌著「ソフトセンサー入門」，コロナ社，２０１４年 船津公人著「仮想計測技術の現状と課題 (特集 仮想計測技術の最前線)」化学工学 ８０．１２ （２０１６）： ｐ７６４～７６８． 村上賢哉，松井哲郎著「プラント制御におけるデータ分析技術：プラントの高効率な安定操業に寄与するデータ分析技術 (特集 ソフトウェアセンサー)」計測技術， ２０１７年 ４５（８），ｐ１９～２２．

しかしながら、ソフトセンサー技術等を用いて水質診断を行い、水質診断の結果に基づいて発電プラントの運転制御を自動的に実行することは行われていない。このため、例えば数か月に１度などのように定期的に水質診断を行うこととすると、水質診断が行われない期間が発生する。この期間に、仮に水質の異常が発生したことによって装置が腐食等に至った場合には、重大な故障につながる危険性があるため、迅速に水質異常を検出して故障を未然に防止することが求められる。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、水質異常を迅速に検知して故障等を未然に防止することのできる発電プラントの水質監視システム、及びその水質監視方法並びに水質監視プログラム、発電プラントを提供することを目的とする。

本発明の第１態様は、水循環系統を有する発電プラントの水質監視システムであって、
前記発電プラントにおけるセンサから逐次取得した所定の計測パラメータの状態値に基づいて、前記センサにより計測できない所定の計測不可パラメータの状態値を推定する状態推定部と、前記状態推定部において推定した前記計測不可パラメータの状態値に基づいて前記発電プラントの水質診断を行う水質診断部と、前記水質診断部における診断結果に基づいて前記発電プラントの運転制御を行う運転制御部と、を備え、前記水質診断部は、前記状態推定部において推定した前記計測不可パラメータの状態値と、前記発電プラントにおける過去データに基づいて予め設定した前記計測不可パラメータの状態値に関する規則性とを比較することで前記発電プラントの水質診断を行い、前記水質診断部は、前記計測不可パラメータの状態値が前記規則性に基づく所定範囲から逸脱していないと判定した場合に、前記計測不可パラメータの状態値と予め設定した正常範囲とを比較し、前記運転制御部は、前記水質診断部において、前記計測不可パラメータの状態値が前記正常範囲外であると判定された場合に、前記計測不可パラメータの状態値を前記正常範囲内とするように予め設定された運転制御を行う発電プラントの水質監視システムである。

上記のような構成によれば、センサによって容易に逐次取得できる計測パラメータの状態値に基づいて、該センサにより逐次計測できない計測不可パラメータの状態値を推定するため、計測を行うことなく計測不可パラメータの状態値を得ることができ、容易に逐次取得できる計測値の取得時に計測不可パラメータの状態値を推定して取得することも可能となる。逐次取得できる計測値の取得がリアルタイムであれば、計測不可パラメータの状態値も少しの時間遅れがあった場合でもリアルタイムに近い状態で取得することも可能となる。

そしてさらに、推定した計測不可パラメータの状態値に基づいて発電プラントの水質診断を行うため、計測を行っていない計測不可パラメータについても水質診断の対象とすることができ、より正確に水質診断を行うことが可能となる。また、計測不可パラメータの状態値を容易に逐次取得できる計測値の取得時に推定することで、より細やかな水質診断が可能となり、より迅速に故障等の予兆を認識することが可能となる。

そしてさらに、診断結果に基づいて発電プラントの運転制御を行うことで、例えば故障が発生する前に自動的に発電プラントを停止させる等の迅速な対応が可能となる。すなわち、容易に逐次取得できる計測値の取得時に推定した計測不可パラメータの状態値に基づく水質診断の結果によって発電プラントを運転制御することができるため、水質異常等による被害を最小限に抑えることが可能となる。

また、故障を未然に防止することができるため、予期せぬ故障の発生率を抑制するとともに計画的な補修対応の機会が向上して、発電プラントの稼働率をより最大化させることが可能となる。
また上記のような構成によれば、発電プラントにおける過去データに基づいて予め設定した計測不可パラメータの状態値に関する規則性と、推定した計測不可パラメータの状態値とを比較するため、推定した計測不可パラメータの状態値の妥当性を判定して、発電プラントの水質が正常な状態を維持できるとみなせる状態であるか否か（規則性から得られた所定範囲に対して妥当な状態か否か）を判定することが可能となる。
また上記のような構成によれば、推定した計測不可パラメータの状態値と予め設定した正常範囲とを比較するため、計測不可パラメータの状態値が正常な状態となっているか否かを容易に判定することが可能となる。そして、計測不可パラメータの状態値が正常範囲外であると判定された場合には、自動的に、計測不可パラメータの状態値を正常範囲内とするように予め設定された運転制御を実行するため、計測不可パラメータの異常状態を迅速に解消して、被害を小さくすることができる。

上記水質監視システムにおいて、前記状態推定部は、解析モデルに対して前記計測パラメータの状態値を入力することにより、水循環系統における流体の塩素濃度を前記計測不可パラメータとした場合における状態値を推定し、前記計測パラメータは、前記流体の酸電気伝導率、前記流体の電気伝導率、前記流体の溶存酸素、前記流体の水素イオン指数、前記流体のヒドラジン濃度、前記流体のシリカ濃度、発電容量、真空度、及び補給水量の少なくともいずれか１つを含んでいることとしてもよい。

上記のような構成によれば、計測パラメータとして適切なパラメータを選択し、計測を行うことなく、より正確に、水循環系統における流体の塩素濃度の状態値（塩素濃度値）を推定することが可能となる。

上記水質監視システムにおいて、前記状態推定部は、解析モデルに対して前記計測パラメータの状態値を入力することにより、水循環系統における流体の鉄濃度を前記計測不可パラメータとした場合における状態値を推定し、前記計測パラメータは、発電容量、前記流体の水素イオン指数、前記流体の電気伝導率、前記流体の流量、前記流体の溶存酸素、前記流体の酸電気伝導率、及び前記流体の所定の濁度の少なくともいずれか１つを含んでいることとしてもよい。

上記のような構成によれば、計測パラメータとして適切なパラメータを選択し、計測を行うことなく、より正確に、水循環系統における流体の鉄濃度の状態値（鉄濃度値）を推定することが可能となる。

上記水質監視システムにおいて、前記状態推定部は、解析モデルに対して前記計測パラメータの状態値を入力することにより、前記発電プラントにおける冷却塔の冷却流体のＭアルカリ度、カルシウム硬度、塩素濃度、硫酸濃度、及びシリカ濃度の少なくともいずれか１つを前記計測不可パラメータとした場合における状態値を推定し、前記計測パラメータは、前記冷却流体の温度、前記冷却流体の残留塩素、前記冷却流体の水素イオン指数、前記冷却流体の電気伝導率、前記冷却流体の濃縮倍率、前記冷却塔に補給される補給水の電気伝導率、前記補給水の水素イオン指数、前記補給水のＭアルカリ度、前記補給水のカルシウム硬度、前記補給水の塩素濃度、前記補給水の硫酸濃度、及び前記補給水のシリカ濃度の少なくともいずれか１つを含んでいることとしてもよい。

上記のような構成によれば、計測パラメータとして適切なパラメータを選択し、計測を行うことなく、より正確に、発電プラントにおける冷却塔の冷却流体のＭアルカリ度、カルシウム硬度、塩素濃度、硫酸濃度、及びシリカ濃度の少なくともいずれか１つ状態値を推定することが可能となる。

上記水質監視システムにおいて、前記状態推定部は、前記センサから取得した前記計測パラメータの状態値を用いて前記センサの異常の有無を判定し、異常が無いと判定した場合に、前記計測不可パラメータの状態値を推定することとしてもよい。

上記のような構成によれば、計測不可パラメータの状態値を推定する前に、センサの異常、すなわちセンサから取得した計測パラメータの状態値が正常な値ではないことを判定するため、正常でない計測パラメータの状態値を用いて計測不可パラメータの状態値を推定することを防止して、安定的に、正確な計測不可パラメータの状態値を推定することが可能となる。

上記水質監視システムにおいて、前記運転制御部は、前記水質診断部において推定した前記計測不可パラメータの状態値が前記規則性に基づく所定範囲から逸脱していると判定された場合に、前記発電プラントの運転を停止させることとしてもよい。

上記のような構成によれば、推定した計測不可パラメータの状態値が予め設定した規則性に基づく所定範囲から逸脱している場合に、計測不可パラメータの状態値は正常な値となっていないとして、発電プラントの水質が異常状態となっていると判定し、自動的に発電プラントの運転を停止させるため、故障を未然に防止することができる。また、より迅速に異常を検出して発電プラントの運転を停止させることができるため、被害を最小限に抑えることができる。

本発明の第２態様は、ボイラと、タービンと、復水器と、上記の発電プラントの水質監視システムと、を備えた発電プラントである。

本発明の第３態様は、水循環系統を有する発電プラントの水質監視方法であって、前記発電プラントにおけるセンサから逐次取得した所定の計測パラメータの状態値に基づいて、前記センサにより計測できない所定の計測不可パラメータの状態値を推定する状態推定工程と、前記状態推定工程において推定した前記計測不可パラメータの状態値に基づいて前記発電プラントの水質診断を行う水質診断工程と、前記水質診断工程における診断結果に基づいて前記発電プラントの運転制御を行う運転制御工程と、を有し、前記水質診断工程は、前記状態推定工程において推定した前記計測不可パラメータの状態値と、前記発電プラントにおける過去データに基づいて予め設定した前記計測不可パラメータの状態値に関する規則性とを比較することで前記発電プラントの水質診断を行い、前記水質診断工程は、前記計測不可パラメータの状態値が前記規則性に基づく所定範囲から逸脱していないと判定した場合に、前記計測不可パラメータの状態値と予め設定した正常範囲とを比較し、前記運転制御工程は、前記水質診断工程において、前記計測不可パラメータの状態値が前記正常範囲外であると判定された場合に、前記計測不可パラメータの状態値を前記正常範囲内とするように予め設定された運転制御を行う発電プラントの水質監視方法である。

本発明の第４態様は、水循環系統を有する発電プラントの水質監視プログラムであって、前記発電プラントにおけるセンサから逐次取得した所定の計測パラメータの状態値に基づいて、前記センサにより計測できない所定の計測不可パラメータの状態値を推定する状態推定処理と、前記状態推定処理において推定した前記計測不可パラメータの状態値に基づいて前記発電プラントの水質診断を行う水質診断処理と、前記水質診断処理における診断結果に基づいて前記発電プラントの運転制御を行う運転制御処理と、前記状態推定処理において推定した前記計測不可パラメータの状態値と、前記発電プラントにおける過去データに基づいて予め設定した前記計測不可パラメータの状態値に関する規則性とを比較することで前記発電プラントの水質診断を行う前記水質診断処理と、前記計測不可パラメータの状態値が前記規則性に基づく所定範囲から逸脱していないと判定した場合に、前記計測不可パラメータの状態値と予め設定した正常範囲とを比較する前記水質診断処理と、前記水質診断処理において、前記計測不可パラメータの状態値が前記正常範囲外であると判定された場合に、前記計測不可パラメータの状態値を前記正常範囲内とするように予め設定された運転制御を行う前記運転制御処理と、をコンピュータに実行させるための発電プラントの水質監視プログラムである。

本発明によれば、水質異常を迅速に検知して故障等を未然に防止することができるという効果を奏する。

本発明の第１実施形態に係る水質監視システムを備えた発電プラントの概略構成を示す図である。 本発明の第１実施形態に係る水質監視装置が備える機能を示した機能ブロック図である。 本発明の第１実施形態に係る発電プラントにおいて海水リークが発生した場合を例示した図である。 塩分付着量と発錆の関係を例示したグラフである。 本発明の第１実施形態に係る発電プラントにおける流体の動特性を例示した図である。 ＯＣ－ＳＶＭ法の一例を示したグラフである。 本発明の第１実施形態に係る水質監視装置における処理のフローチャートを示した図である。 本発明の第２実施形態に係る水質監視システムを備えた発電プラントの概略構成を示す図である。 本発明の第２実施形態に係る発電プラントにおいて鉄が発生した場合を例示した図である。 本発明の第２実施形態に係る水質監視装置における処理のフローチャートを示した図である。 本発明の第３実施形態に係る水質監視システムを備えた発電プラントにおける冷却塔の概略構成を示す図である。 本発明の第３実施形態に係る水質監視装置における処理のフローチャートを示した図である。

〔第１実施形態〕
以下に、本発明に係る発電プラントの水質監視システム、及びその水質監視方法並びに水質監視プログラム、発電プラントの第１実施形態について、図面を参照して説明する。水質監視システムは、水又は蒸気といった流体が循環する水循環系統（例えば、復水系統、給水系統、及び蒸気系統等からなる循環系統や、冷却塔の冷却塔水循環系統など）を有する発電プラントであれば幅広く適用できるものであって、以下に説明するような構成の発電プラントのみに限定されるものではない。

図１は、本発明の第１実施形態に係る水質監視システムを備えた発電プラント１の概略構成を示す図である。発電プラント１は、主としてボイラ７０と、高中圧タービン２２と低圧タービン３（総称して、タービンと記載）と、復水器２を備えている。なお、本実施形態では、ボイラ７０はガスタービン（ＧＴ、不図示）から排出されるガスの熱エネルギを蒸気などで回収する排熱回収ボイラを一例に記載しているが、燃料を供給した燃焼バーナにより火炉を形成して高温の燃焼ガスを生成するものでも良く、その他の各種ボイラを含めて限定されるものでない。また発電プラント１の各機器の構成も同様に限定されるものではない。
発電プラント１では、復水器２において、低圧タービン３にて膨張して低圧タービン３を回転駆動させる仕事を終えた蒸気を冷却して水（液相）に戻す（復水）。具体的には、復水器２には、海水が供給される伝熱管が設けられ、低圧タービンより排出された蒸気と、海水との間で熱交換を行うことで、蒸気を冷却し、水に戻して復水としている。なお、例えば、復水処理装置において、復水をイオン交換樹脂に通すことで、復水中の不純物（例えば塩分など）を除去することとしてもよい。

復水は、復水ポンプ４によって圧送され、アンモニア注入ポンプ５によってアンモニアが添加される。復水に対してアンモニアを添加することでｐＨを調整して揮発性物質処理を行う。そして、復水は、グランド蒸気復水器６へ供給され、復水を用いてグランド蒸気を液相に戻す。なお、グランド蒸気復水器６における復水の流れの下流側と復水器２とを接続するラインに、起動用脱気器７を設けることとしてもよい。起動用とはプラントが起動するときにだけ使う機器のことである。起動用脱気器７は、弁８を開とすることで復水が流通し、グランド蒸気復水器６に対する下流側の復水の中に溶存する酸素や炭酸ガスなどの非凝縮性ガスを除去し、復水器２に供給する。

そして、復水は給水として、弁９を介して低圧節炭器１０へ供給される。低圧節炭器１０では、ボイラ７０出口に近い排ガスを利用して給水を予熱する。なお、低圧節炭器１０の下流側から上流側へ給水の一部をポンプ１１を介して戻し、排ガスからの熱回収効率を向上させることとしてもよい。

低圧節炭器１０において予熱された給水は、低圧ドラム１２（低圧ドラム系統）、中圧節炭器１５（中圧ドラム系統）、高圧一次節炭器２３（高圧ドラム系統）へ分配され供給される。中圧節炭器１５（中圧ドラム系統）、高圧一次節炭器２３（高圧ドラム系統）への給水の供給にあたっては、給水ポンプ（不図示）が設置され、必要な圧力へと昇圧される。

低圧ドラム系統へ供給された給水（ボイラ水）は、ボイラ７０の低圧蒸発管（不図示）にて加熱されて蒸気となり、低圧ドラム１２へ供給される。そして、低圧ドラム１２において蒸気と水とに分離され、蒸気は低圧過熱器１３へ供給され、水は降水管（不図示）を介して低圧蒸発管（不図示）にて再度加熱される。なお、低圧ドラム１２では、リン酸注入ポンプ２８によってリン酸が添加され、給水のアルカリ処理やリン酸塩処理が行われる。低圧過熱器１３に供給された蒸気は、さらに過熱されて過熱蒸気となり、低圧主蒸気止弁１４を介して低圧タービン３へ供給される。なお、低圧主蒸気止弁１４を開とすることで過熱蒸気が低圧タービン３へ供給され、低圧主蒸気止弁１４を閉とすることで過熱蒸気が低圧タービン３への供給を遮断する。低圧主蒸気止弁１４において流通する蒸気の流量を制御することとしてもよい。

中圧ドラム系統へ供給された給水（ボイラ水）は、中圧節炭器１５において、ボイラ出口に近い排ガスを利用してさらに予熱される。そして、ボイラ７０の中圧蒸発管（不図示）にて加熱されて蒸気となり、中圧ドラム１６へ供給される。そして、中圧ドラム１６において蒸気と水とに分離され、水は降水管（不図示）を介して中圧蒸発管（不図示）にて再度加熱される。なお、中圧ドラム１６では、リン酸注入ポンプ２８によってリン酸が添加され、給水のアルカリ処理やリン酸塩処理が行われる。中圧ドラム１６において分離された蒸気は、中圧過熱器１７にて過熱され、高中圧タービン２２（高圧部）から排出された蒸気と共に一次再熱器１８及び二次再熱器１９へ供給されて過熱される。また、中圧ドラム１６において分離された蒸気は、ＧＴ燃焼器２０（ガスタービン燃焼器）へ供給される。二次再熱器１９から出力された蒸気及びＧＴ燃焼器２０から出力された蒸気は、再熱蒸気止弁２９を介して高中圧タービン２２（中圧部）へ供給される。なお、再熱蒸気止弁２９を開とすることで蒸気が高中圧タービン２２（中圧部）へ供給され、再熱蒸気止弁２９を閉とすることで蒸気が高中圧タービン２２（中圧部）への供給を遮断する。再熱蒸気止弁２９において流通する蒸気の流量を制御することとしてもよい。なお、高中圧タービン２２と低圧タービン３を総称して説明する場合は、タービンと記載する。

高圧ドラム系統へ供給された給水（ボイラ水）は、高圧一次節炭器２３において、ボイラ７０出口に近い排ガスを利用してさらに予熱され、高圧二次節炭器２４へ供給され、さらに予熱される。そして、ボイラ水は、ボイラ７０の高圧蒸発管（不図示）にて加熱されて蒸気となり、高圧ドラム２５へ供給される。そして、高圧ドラム２５において蒸気と水とに分離され、水は降水管（不図示）を介して高圧蒸発管（不図示）にて再度加熱される。なお、高圧ドラム２５では、リン酸注入ポンプ２８によってリン酸が添加され、給水のアルカリ処理やリン酸塩処理が行われる。高圧ドラム２５において分離された蒸気は、高圧一次過熱器２６及び高圧二次過熱器２７においてさらに過熱されて過熱蒸気となり、高圧主蒸気止弁２１を介して高中圧タービン２２（高圧部）へ供給される。なお、高圧主蒸気止弁２１を開とすることで過熱蒸気が高中圧タービン２２（高圧部）へ供給され、高圧主蒸気止弁２１を閉とすることで過熱蒸気が高中圧タービン２２（高圧部）への供給を遮断する。高圧主蒸気止弁２１において流通する蒸気の流量を制御することとしてもよい。

高中圧タービン２２では、供給された過熱蒸気が膨張してタービン翼（不図示）を回転駆動させ、タービン翼の回転軸（不図示）と連動するように接続された電動機（不図示）を回転駆動して発電を行う。高中圧タービン２２（高圧部）で仕事を終えた蒸気は、湿り蒸気に近い状態となっているため、一次再熱器１８及び二次再熱器１９で再熱され、高中圧タービン２２（中圧部）へ供給される。

低圧タービン３では、供給された過熱蒸気が膨張してタービン翼（不図示）を回転駆動させ、タービン翼の回転軸（不図示）と連動するように接続された電動機（不図示）を回転駆動して発電を行う。なお、高中圧タービン２２のタービン翼の回転軸と低圧タービン３のタービン翼の回転軸とは同軸となっている。高中圧タービン２２で仕事を終えた蒸気は、復水器２において冷却されて復水とされ、上記の循環を繰り返す。

次に、本実施形態における発電プラント１に設けられるセンサについて、図１を参照して説明する。発電プラント１には、プロセス流体である水又は蒸気の所定の水質に係るパラメータを計測するための計測器が設けられている。図１に示すように、発電プラント１には、例えばセンサＳａ１～Ｓａ９が設けられている。なお、以下の説明では、酸電気伝導率をＣＣと記載し、電気伝導率をＥＣと記載し、溶存酸素をＤＯと記載し、水素イオン指数をｐＨと記載し、ヒドラジン濃度をＮ_２Ｈ_４と記載し、シリカ濃度をＳｉと記載する。

センサＳａ１は、復水ポンプ４の出口付近（復水器２の下流側）における復水のＣＣおよびＥＣを計測する計測器である。なお、センサＳａ１の配置位置は、復水器２から出力された復水のＣＣ及びＥＣを計測できれば図１に記載の配置位置に限定されない。

センサＳａ２は、低圧節炭器１０の入口付近における復水のＣＣ、ＥＣ、ＤＯ、ｐＨ、及びＮ_２Ｈ_４を計測する計測器である。なお、センサＳａ１の配置位置は、給水系統に供給される復水（復水系統から出力された復水）のＣＣ、ＥＣ、ＤＯ、ｐＨ、及びＮ_２Ｈ_４を計測できれば図１に記載の配置位置に限定されない。

センサＳａ３は、低圧ドラム１２におけるドラム水のＥＣ、ｐＨ、Ｓｉを計測する計測器である。

センサＳａ４は、中圧ドラム１６におけるドラム水のＥＣ、ｐＨ、Ｓｉを計測する計測器である。

センサＳａ５は、高圧ドラム２５におけるドラム水のＥＣ、ｐＨ、Ｓｉを計測する計測器である。

センサＳａ６は、低圧過熱器１３の出口付近における蒸気のＣＣを計測する計測器である。なお、センサＳａ６の配置位置は、低圧タービン３に供給される蒸気のＣＣを計測できれば、図１に記載の配置位置に限定されない。

センサＳａ７は、ＧＴ燃焼器２０の入口付近における蒸気のＣＣを計測する計測器である。なお、センサＳａ７の配置位置は、ＧＴ燃焼器２０に供給される蒸気（または中圧ドラム１６から出力された蒸気）のＣＣを計測できれば、図１に記載の配置位置に限定されない。

センサＳａ８は、二次再熱器１９の出口付近における蒸気のＣＣを計測する計測器である。なお、センサＳａ８の配置位置は、高中圧タービン２２に供給される蒸気のＣＣを計測できれば、図１に記載の配置位置に限定されない。

センサＳａ９は、高圧二次過熱器２７の出口付近における蒸気のＣＣを計測する計測器である。なお、なお、センサＳａ９の配置位置は、高中圧タービン２２に供給される蒸気のＣＣを計測できれば、図１に記載の配置位置に限定されない。

また、発電プラント１には、高圧ドラム仮設ＣＣや発電容量、真空度、補給水量などに対応したセンサも設けられている。高圧ドラム仮設ＣＣとは、高圧ドラムに仮設した酸電気伝導率計の計測値であり、発電容量とは、タービンへの蒸気供給容量に相応したもので、タービンと回転接続する発電機の発電電力量に対応して示すものである。また、真空度とは、復水器における真空度であり、補給水量とは、ボイラ給水に追加する補給水の量である。

なお、発電プラント１におけるセンサにて計測可能なパラメータについては、上記に限らず用いることが可能である。また、センサの配置位置についても図１に記載の位置に限定されない。例えば、流体（水又は蒸気）の酸電気伝導率、流体の電気伝導率、流体の溶存酸素、流体の水素イオン指数、流体のヒドラジン濃度、流体のシリカ濃度、発電容量、真空度、及び補給水量の少なくともいずれか１つを計測するセンサとして発電プラント１に対して任意の位置に設置可能である。

次に、本実施形態における発電プラント１の水質監視装置３０（水質監視システム）について、図２を参照して説明する。
水質監視装置３０は、発電プラント１において設けたセンサから逐次取得した情報（計測パラメータの状態値）に基づいて、センサを設けることでは逐次計測できない水質に関する情報（計測不可パラメータの状態値）を推定し、推定した情報に基づいて水質診断を行うと共に発電プラント１の制御を実行する。

水質監視装置３０は、例えば、図示しないＣＰＵ（中央演算装置）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリ、及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体等から構成されている。後述の各種機能を実現するための一連の処理の過程は、プログラムの形式で記録媒体等に記録されており、このプログラムをＣＰＵがＲＡＭ等に読み出して、情報の加工・演算処理を実行することにより、後述の各種機能が実現される。なお、プログラムは、ＲＯＭやその他の記憶媒体に予めインストールしておく形態や、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態で提供される形態、有線又は無線による通信手段を介して配信される形態等が適用されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等である。

図２は、水質監視装置３０が備える機能を示した機能ブロック図である。図２に示されるように、水質監視装置３０は、状態推定部３１と、水質診断部３２と、運転制御部３３とを備えている。

状態推定部３１は、発電プラント１におけるセンサから逐次取得した所定の計測パラメータの状態値に基づいて、センサにより計測できない所定の計測不可パラメータの状態値を推定する。計測パラメータとは、センサ（例えば、センサＳａ１～Ｓａ９など）によって取得される水質に関する状態項目であり、例えば、ＥＣやＣＣ等である。すなわち、予め設定した水質に関する状態項目（計測パラメータ）の状態値（取得時の値）をセンサによって取得する。そして、状態推定部３１では、センサにより計測できない水質に関する状態項目を計測不可パラメータとして、取得した計測パラメータの状態値より推定する。このように、状態推定部３１では、センサによって逐次取得可能な計測パラメータの状態値に基づいて、計測不可パラメータの状態値を推定しているため、計測不可パラメータの状態値を逐次に推定して取得することが可能となる。逐次取得できる計測値の取得がリアルタイムであれば、計測できないパラメータの状態値も少しの時間遅れがあってもリアルタイムに近い状態で取得することも可能となる。ここで、センサにより計測できない計測不可パラメータとは、センサによって直接計測できない状態項目やセンサを設置することが困難であるために計測できない状態項目だけでなく、センサの設置が可能でありセンサを設置すれば計測可能であるが、センサを設置していないために計測できない状態項目も含む。

具体的には、状態推定部３１は、所定の計測パラメータの状態値から、水循環系統における流体の塩素濃度を計測不可パラメータとした場合における状態値を推定する。図３は、図１における発電プラント１において、例えば復水器２に海水リークが生じた場合の例を示す図である。復水器２では伝熱管を通過する海水によって間接的に蒸気を冷却して復水している。このため、なんらかの原因で復水器２の伝熱管の一部に穴が開くと海水が蒸気または復水に混入する場合がある。このため、海水が混入した復水は、給水系統やドラム、高中圧タービン２２と低圧タービン３（総称してタービン）へも流入する。特にタービンに海水が流入して析出した場合には、タービン内に腐食等が発生して重大な損傷を生じる場合がある。海水リークは、例えば、水又は蒸気の中の塩素濃度によって判定可能であるが、塩素濃度はセンサによって検出することができず、通常では人の手によって分析を要し、例えば数か月に１度に塩素濃度の分析結果を取得する。このため、塩素濃度を取得したタイミングから次に塩分濃度を取得するタイミングの間の期間において、塩素濃度を監視することができなかった。

例えば、図４に示すように、タービンにおける塩分付着量が発錆値に達したまま運転を継続するとタービンへの塩分付着量が増加し、タービンに腐食や錆が発生してしまう場合がある。このため、海水リーク（塩分濃度上昇）をいち早く検出して対策を行う必要がある。そこで、状態推定部３１は、逐次取得可能な計測パラメータの状態値から流体の塩素濃度を推定する。逐次取得可能な計測パラメータの状態値を用いるため、逐次取得可能な計測パラメータの状態値の取得時に流体の塩素濃度を推定することも可能となる。なお、以下の説明では、塩素濃度をＣｌと記載する。

流体の塩素濃度の状態値を推定するために、計測パラメータには、流体の酸電気伝導率、流体の電気伝導率、流体の溶存酸素、流体の水素イオン指数、流体のヒドラジン濃度、流体のシリカ濃度、発電容量、真空度、及び補給水量の少なくともいずれか１つを含んでいるものとする。計測パラメータは、センサにより取得した計測パラメータ（計測パラメータ群）である。

なお、本実施形態における計測パラメータは、具体的には、センサＳａ１から取得した復水ポンプ４の出口付近における復水のＣＣ、ＥＣ、センサＳａ２から取得した低圧節炭器１０の入口付近における復水のＣＣ、ＥＣ、ＤＯ、ｐＨ、Ｎ_２Ｈ_４、センサＳａ３から取得した低圧ドラム１２におけるドラム水のＥＣ、ｐＨ、Ｓｉ、センサＳａ４から取得した、中圧ドラム１６におけるドラム水のＥＣ、ｐＨ、Ｓｉ、センサＳａ５から取得した高圧ドラム２５におけるドラム水のＥＣ、ｐＨ、Ｓｉ、センサＳａ６から取得した低圧過熱器１３の出口付近における蒸気のＣＣ、センサＳａ７から取得したＧＴ燃焼器２０の入口付近における蒸気のＣＣ、センサＳａ８から取得した、二次再熱器１９の出口付近における蒸気のＣＣ、センサＳａ９から取得した、高圧二次過熱器２７の出口付近における蒸気のＣＣ、及びその他のセンサから取得した高圧ドラム仮設ＣＣ、発電容量、真空度、補給水量である。なお、その他にもセンサを設け、発電プラント１の状態を計測パラメータとして取得することとしてもよい。

計測パラメータに含まれるパラメータについては、上記のすべてを含むことが好ましいが、流体の塩素濃度に特に相関のあるパラメータを選定して用いることとしてもよい。特に、計測パラメータには、流体の酸電気伝導率、流体の電気伝導率、流体の溶存酸素、流体の水素イオン指数が含まれることが好ましい。

また、計測パラメータに含まれるパラメータの選定については、一例として、遺伝的アルゴリズムを応用したＧＡＶＤＳ（ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ－ｂａｓｅｄ ｐｒｏｃｅｓｓ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ａｎｄ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ）法［ＧＡＶＤＳ公開ＨＰ：ｈｔｔｐ：//ｗｗｗ.ｃｈｅｍｉｎｆｏｎａｖｉ.ｃｏ.ｊｐ/ｍａｉｎ/ｐｒｏｄｕｃｔ/ｃｈｅｍｉｓｈ.ｈｔｍｌ］を適用し、プロセス流体の時間遅れ（動特性）を考慮して選定を行うこととしてもよい。例えば、図５に示すように、流体流れの上流側からｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）、ｙ（ｔ）が設定されており、ｘ１の位置の流体はｔ１後にｙの位置へ到達し、ｘ２の位置の流体はｔ２後にｙの位置に到達することとする。このとき、ｘ１（ｔ０－ｔ１）の状態及びｘ２（ｔ０－ｔ２）の状態が、ｙ（ｔ０）に強く影響を及ぼす。また、時間遅れを考慮すれば、ｙ（ｔ）にどのパラメータが関係しているかを判断することも可能となる。このように、ＧＡＶＤＳ法では、流体の時間遅れ（動特性）を考慮して、計測パラメータと、該計測パラメータの状態値（時間領域）を自動的に選択する。

また、状態推定部３１は、センサから取得した計測パラメータの状態値を用いてセンサの異常の有無を判定し、異常が無いと判定した場合に、計測不可パラメータの状態値を推定する。具体的には、状態推定部３１は、取得した計測パラメータの状態値に対して、センサ異常診断を行い、センサが異常状態となっていないか否かを判定する。判定方法は、例えば、Ｔ^２統計量やＱ統計量、ＯＣ－ＳＶＭ法（１クラスサポートベクターマシン法）等の方法を用いることが可能である。すなわち、新たにセンサから取得したデータが、過去のデータに対して統計的に正常と判断できない場合には、センサに異常が発生していると判定する。

Ｔ^２統計量とは、変数間の相関は保たれているが振幅が正常状態から外れている度合を示すものである。また、Ｑ統計量は、変数間の相関が正常状態から外れている度合を示すものである。また、ＯＣ－ＳＶＭ法は、２クラス判別を行う教師あり学習（ＳＶＭ）を、領域判別問題に適用した教師なし学習のアルゴリズムであり、例えば、図６に示すようにデータの密度が推定されており（縦軸が成分ｆ２、横軸が成分ｆ１）、新たに取得した状態値が密度の低い箇所（例えば、Ｓ１）に位置したら異常（通常と異なる）と判定するものである。

そして、状態推定部３１は、計測パラメータの状態値（状態値に異常が無いと判定された計測パラメータの状態値）に基づいて、計測不可パラメータの状態値を推定する。なお、計測パラメータの状態値に異常が判定された場合には、マスキングや上下カット（フィルタリング）を介して異常値を処理して異常が解消された場合に、計測不可パラメータの状態値の推定に用いることとしてもよい。また、異常が解消されない場合には、センサの異常をプラントの運転員等に通知してセンサを修復させることとしてもよい。

状態推定部３１は、計測パラメータの状態値に基づいて、センサにより計測できない所定の計測不可パラメータの状態値を推定する。具体的には、状態推定部３１には、解析モデルが構築されている。解析モデルは、計測パラメータや計測不可パラメータの過去のデータに基づいて構築される。例えば、解析モデルは、相関付け統計解析として、部分最小二乗法やサポートベクター縮約法などを用いて構築される。また、実際の発電プラント１の劣化を解析モデルに反映させるために、ジャストインタイム法（ＪＴモデル）やムービングウィンドウ法（ＭＷモデル）、時間差分法（ＴＤモデル）等を用いることも可能である。なお、解析モデルは、過去データや過去経験則等に基づいて更新されてもよい。

状態推定部３１は、解析モデルに対して、逐次取得した計測パラメータの状態値を入力し、計測不可パラメータの状態値を推定（出力）する。状態推定部３１は、計測不可パラメータ（本実施形態では、水循環系統における流体の塩素濃度）として、復水ポンプ４の出口付近の復水のＣｌ、低圧ドラム１２のドラム水のＣｌ、中圧ドラム１６のドラム水のＣｌ、及び高圧ドラム２５のドラム水のＣｌを推定する。本実施形態では、一例として、高圧ドラム２５のドラム水のＣｌ（以下「高圧ドラム水Ｃｌ」という。）を推定する場合について説明するが、他の塩素濃度についても同様に適応可能である。推定された計測不可パラメータの状態値（高圧ドラム水Ｃｌ）は、後述する水質診断部３２へ出力される。

水質診断部３２は、状態推定部３１において推定した計測不可パラメータの状態値に基づいて発電プラント１の水質診断を行う。具体的には、水質診断部３２は、状態推定部３１において推定した計測不可パラメータの状態値と、発電プラント１における過去データに基づいて予め設定した計測不可パラメータの状態値に関する規則性（以下、「規則性」という。）に基づく所定範囲とを比較することで発電プラント１の水質診断を行う。発電プラント１における過去データに基づいて予め設定した規則性とは、所謂経験則などによるものである。例えば、発電プラント１が正常な状態であるとき（水質異常が発生していないとき）の過去データに基づいて計測不可パラメータと相関のある計測パラメータ等を選定し、該相関関係を整理したもの（規則性）である。すなわち、規則性とは、水質異常が発生していない場合における計測不可パラメータ（例えば、高圧ドラム水Ｃｌ）と選定した計測パラメータ等との相関関係である。ここで、所定範囲とは、正常な状態を維持できるとみなせる範囲である。

本実施形態において具体的には、規則性とは、例えば（１）式に示されるような高圧ドラム２５のドラム水のＥＣ：ＥＣと高圧ドラム水Ｃｌ：Ｃｌとの相関関係である。また、例えば（２）式に示されるような高圧ドラム２５のドラム水のＣＣ：ＣＣと高圧ドラム水Ｃｌ：Ｃｌとの相関関係を用いてもよいし、例えば（３）式に示されるような高圧ドラム２５に対するリン酸注入量と高圧ドラム水Ｃｌ：Ｃｌとの相関関係を用いてもよい。

［数１］
ＥＣ＝ａ×Ｃｌ＋ｂ （１）
ＣＣ＝ｃ×Ｃｌ （２）
Ｃｌ∝リン酸注入量 （３）

なお、（１）式において、ａは比例係数（薬品注入による定数）であり、ｂは定数である。また、（２）式において、ｃは比例係数である。

水質診断部３２は、これらの規則性に基づいて、推定された計測不可パラメータの状態値の異常診断を行う。すなわち、推定された計測不可パラメータの状態値が、予め設定した規則性（計測不可パラメータの状態値に関する規則性）に基づく所定範囲（正常な状態を維持できるとみなせる範囲）に対して逸脱する場合に、推定された計測不可パラメータの状態値は異常が発生している状況と判定し、水質が異常状態であることを後述する運転制御部３３へ出力する。

規則性に基づく異常診断は、例えば、推定された計測不可パラメータの状態値である高圧ドラム水Ｃｌ（Ｃｌ推定値）と、計測された高圧ドラム２５のドラム水のＥＣを（１）式に代入した場合における高圧ドラム水Ｃｌ（Ｃｌ経験則値）とが規則性の所定範囲に対して逸脱している場合に高圧ドラム水Ｃｌ（Ｃｌ推定値）を異常と判定する。

なお、規則性の所定範囲から逸脱しているか否かの判断については、例えば、（１）式から導出された高圧ドラム水Ｃｌ（Ｃｌ経験則値）に正常な状態を維持できるとみなせる所定のマージン（経験則値など）を加味した所定範囲の数値範囲から、推定された高圧ドラム水Ｃｌ（Ｃｌ推定値）が外れている場合に、推定された高圧ドラム水Ｃｌ（Ｃｌ推定値）を異常（水質に異常が発生している）と判定する。

また、水質診断部３２は、推定された計測不可パラメータの状態値が、予め設定した規則性の所定範囲に対して逸脱していない場合には、推定された計測不可パラメータの状態値と、予め設定した基準値（正常範囲）とを比較する。すなわち、水質診断部３２は、推定された計測不可パラメータの状態値である高圧ドラム水Ｃｌが、予め設定した基準値（例えば、１ｐｐｍ）以上であるか否か（正常範囲内であるか否か）を判定する。高圧ドラム水Ｃｌが、予め設定した基準値以上でなければ、水質に異常が発生していないとして、水質が正常状態であることを後述する運転制御部３３へ出力する。

また、水質診断部３２は、高圧ドラム水Ｃｌが、予め設定した規則性の所定範囲に対して逸脱していない場合でありながら、予め設定した基準値（正常範囲）以上であると判定した場合には、水質に軽微な異常が発生しているとして、水質が準異常状態であることを後述する運転制御部３３へ出力する。

すなわち、基準値（正常範囲）は、推定された計測不可パラメータの状態値（高圧ドラム水Ｃｌ）に対して、至急に運転停止するほどではなく、所定の水質改善制御等を実施することで水質が改善すると想定される上限値（または範囲）として設定される。すなわち、高圧ドラム水Ｃｌが基準値（正常範囲）以上と判定された場合には、予め設定した規則性の所定範囲に対しては逸脱していないが、軽微な異常（準異常状態）が発生していることを示している。

このように、水質診断部３２は、推定された計測不可パラメータの状態値（高圧ドラム水Ｃｌ）に対して異常診断を行い、正常状態、準異常状態、及び異常状態のいずれか１つを診断結果として後述する運転制御部３３へ出力する。

運転制御部３３は、水質診断部３２における診断結果に基づいて発電プラント１の運転制御を行う。具体的には、運転制御部３３には、水質診断部３２より水質診断結果（正常状態、準異常状態、または異常状態）が入力され、水質診断結果に基づいて、発電プラント１に対する所定の運転制御を行う。

運転制御部３３は、水質診断部３２から水質が正常状態であることが入力された場合に、発電プラント１の運転を継続させる。すなわち、水質診断結果が正常状態であれば、運転を継続しても故障等が発生する可能性が低いものとして、発電プラント１の運転を継続させる。

運転制御部３３は、水質診断部３２から水質が異常状態であることが入力された場合に、発電プラント１の運転を停止させる。水質診断結果が異常状態である場合とは、推定した計測不可パラメータの状態値が規則性の所定範囲から逸脱していると判定された場合であるため、水質が特に悪化して異常を発生している可能性がある状態である。このため、運転制御部３３は、被害を最小限に抑え、大故障を未然に防止するために、発電プラント１の運転を停止させる。

運転制御部３３は、水質診断部３２から水質が準異常状態であることが入力された場合に、計測不可パラメータの状態値を基準値以下（正常範囲内）とするように予め設定された運転制御を行う。水質診断結果が準異常状態である場合とは、規則性の所定範囲から逸脱していないものの、計測不可パラメータの状態値が基準値以上（正常範囲外）であると判定された場合であるため、水質に軽微な異常が発生（準異常状態が発生）している可能性がある状態である。このため、運転制御部３３は、水質の軽微な異常を改善するために、発電プラント１の運転を完全に停止せずに予め設定した水質改善制御を実行する。

水質改善制御とは、例えば、ドラムブロー制御である。本実施形態において、計測不可パラメータを高圧ドラム水Ｃｌとしているため、水質が準異常状態とは、高圧ドラム２５におけるドラム水のＣｌが基準値（正常範囲）より少し高くなっている状態である。このため、復水器２等において海水リークの改善対策が可能であれば実施して、ドラムブロー制御では、高圧ドラム２５からＣｌが少し高い状態となっているドラム水を排出し、高純度水を復水系統等から補給する。このようにすることで、高圧ドラム水Ｃｌを低減することができる。なお、ドラムブロー制御において、過去所定期間内におけるドラムブローの実施回数（頻度）が所定の閾値を超えた場合には、発電プラント１の復水器２等において海水リークが改善されておらず、水質改善制御後でも再度水質が異常となることが予測されるため、発電プラント１の運転を停止させることとしてもよい。

次に、上述の水質監視装置３０における処理について図７を参照して説明する。図７に示すフローは、発電プラント１が運転している場合に所定の制御周期で繰り返し実行される。なお、図７のフローは、発電プラント１の運転員等によって水質診断開始の指令があった場合に開始することとしてもよい。なお、図７において、左から、状態推定部３１における処理、水質診断部３２における処理、運転制御部３３における処理を示す。

まず、所定の計測パラメータの状態値を取得する（Ｓ１０１）。なお、Ｓ１０１では、発電プラント１に設けた各センサ等から計測パラメータの状態値が入力される。具体的には、計測パラメータの状態値として、センサＳａ１から取得した復水ポンプ４の出口付近における復水のＣＣ、ＥＣ、センサＳａ２から取得した低圧節炭器１０の入口付近における復水のＣＣ、ＥＣ、ＤＯ、ｐＨ、Ｎ_２Ｈ_４、センサＳａ３から取得した低圧ドラム１２におけるドラム水のＥＣ、ｐＨ、Ｓｉ、センサＳａ４から取得した中圧ドラム１６におけるドラム水のＥＣ、ｐＨ、Ｓｉ、センサＳａ５から取得した、高圧ドラム２５におけるドラム水のＥＣ、ｐＨ、Ｓｉ、センサＳａ６から取得した、低圧過熱器１３の出口付近における蒸気のＣＣ、センサＳａ７から取得したＧＴ燃焼器２０の入口付近における蒸気のＣＣ、センサＳａ８から取得した二次再熱器１９の出口付近における蒸気のＣＣ、センサＳａ９から取得した、高圧二次過熱器２７の出口付近における蒸気のＣＣ、及びその他のセンサから取得した高圧ドラム仮設ＣＣ、発電容量、真空度、補給水量が入力される。

次に、計測パラメータの状態値に基づいてセンサの異常診断を行う（Ｓ１０２）。センサの異常が検出されたかった場合（Ｓ１０２のＮＯ判定）には、計測パラメータの状態値に基づいて計測不可パラメータである高圧ドラム２５のドラム水のＣｌを推定する（Ｓ１０３）。

また、センサの異常が検出された場合（Ｓ１０２のＹＥＳ判定）には、計測パラメータの状態値に対してマスキング等の処理を行い、計測パラメータの状態値を診断には使用しない（Ｓ１０４）。そして、処理後の状態値に対して異常診断を行い（Ｓ１０５）、異常が検出された場合（Ｓ１０５のＹＥＳ判定）には、センサの異常をプラントの運転員等に通知する（Ｓ１０６）。

また、処理後の状態値に対して異常が検出されなかった場合（Ｓ１０５のＮＯ判定）には、異常が解消された計測パラメータの状態値に基づいて計測不可パラメータである高圧ドラム水Ｃｌを推定する（Ｓ１０３）。

そして、推定された高圧ドラム水Ｃｌを予め設定した規則性（経験則など）の所定範囲と比較する（Ｓ１０７）。推定された高圧ドラム水Ｃｌが規則性の所定範囲に対して逸脱している場合（Ｓ１０７のＹＥＳ判定）には、異常状態として発電プラント１を停止させる（Ｓ１０８）。

また、推定された高圧ドラム水Ｃｌが規則性の所定範囲に対して逸脱していない場合（Ｓ１０７のＮＯ判定）には、推定された高圧ドラム水Ｃｌが予め設定した基準値（正常範囲）以上であるか否かを判定する（Ｓ１０９）。

推定された高圧ドラム水Ｃｌが予め設定した基準値（正常範囲）以上でない場合（Ｓ１０９のＮＯ判定）には、正常状態として発電プラント１の運転を継続させる（Ｓ１１０）。

また、推定された高圧ドラム水Ｃｌが予め設定した基準値以上である場合（Ｓ１０９のＹＥＳ判定）には、準異常状態として、水質の軽微な異常を改善するために、予め設定した所定の水質改善制御（ドラムブロー制御）を実行する（Ｓ１１１）。

なお、水質改善制御の頻度を算出し、該頻度が予め設定した閾値以上である場合には、発電プラント１の運転を停止させ、頻度が予め設定した閾値以上でない場合には、水質改善制御を継続して実行することとしてもよい。また、水質監視装置３０の水質診断処理における診断結果に基づいて、発電プラント１の運転制御を行う運転制御処理を水質監視プログラムによりコンピュータに実行させてもよい。

図５に示すように、水質診断として、予め設定した規則性（経験則など）に基づく診断と、予め設定した基準値（正常範囲）に基づく診断を行うことによって、より正確に水質異常の診断を行うことが可能となる。また、逐次取得可能な計測パラメータの状態値の取得時に計測不可パラメータの状態値（本実施形態ではＣｌ濃度）を推定して取得するようにした水質診断結果に基づいて発電プラント１の運転制御を実行するため、水質の異常発生を迅速に検知して異常に対して迅速な対応を行うことが可能となり、故障等による運転停止を未然に防止できる。

以上説明したように、本実施形態に係る発電プラント１の水質監視システム、及びその水質監視方法並びに水質監視プログラム、発電プラント１によれば、センサによって容易に取得できる計測パラメータの状態値に基づいて、該センサにより計測できない計測不可パラメータの状態値（本実施形態ではＣｌ濃度）を推定するため、計測を行うことなく計測不可パラメータの状態値を得ることができ、逐次取得可能な計測パラメータの状態値の取得時に計測不可パラメータの状態値を推定して取得することも可能となる。

また、推定した計測不可パラメータの状態値に基づいて発電プラント１の水質診断を行うため、計測を行っていない計測不可パラメータ（本実施形態ではＣｌ濃度）についても水質診断の対象とすることができ、より正確に水質診断を行うことが可能となる。また、計測不可パラメータの状態値を逐次取得可能な計測パラメータの状態値の取得時に推定することで、より細やかな水質診断が可能となり、より迅速に故障等の予兆を認識することが可能となる。

また、診断結果に基づいて発電プラント１の運転制御を行うことで、例えば故障が発生する前に自動的に発電プラント１を停止させる等の迅速な対応が可能となる。すなわち、逐次取得可能な計測パラメータの状態値の取得時に推定した計測不可パラメータの状態値（本実施形態ではＣｌ濃度）に基づく水質診断の結果によって発電プラント１を運転制御することができるため、水質異常等が生じることによる被害を最小限に抑えることが可能となる。また、故障を未然に防止することができるため、予期せぬ故障の発生率を抑制するとともに計画的な補修対応の機会が向上して、発電プラント１の稼働率をより最大化させることが可能となる。

また、計測不可パラメータの状態値（本実施形態ではＣｌ濃度）を推定する前に、センサの異常、すなわちセンサから取得した計測パラメータの状態値が正常な値であるか否かを判定するため、正常でない計測パラメータの状態値を用いて計測不可パラメータの状態値を推定することを防止して、安定的に、正確な計測不可パラメータの状態値を推定することが可能となる。

また、発電プラント１における過去データに基づいて予め設定した規則性に基づいた所定範囲と、推定した計測不可パラメータの状態値（本実施形態ではＣｌ濃度）とを比較するため、推定した計測不可パラメータの状態値の妥当性を判定して、発電プラント１の水質が正常な状態を維持できるとみなせる状態であるか否か（規則性から得られた正常な状態を維持できるとみなせる所定範囲に対して妥当な状態か否か）を判定することが可能となる。

また、推定した計測不可パラメータの状態値（本実施形態ではＣｌ濃度）と予め設定した正常範囲とを比較するため、計測不可パラメータの状態値が正常な状態となっているか否かを容易に判定することが可能となる。そして、計測不可パラメータの状態値が正常範囲外であると判定された場合には、自動的に、計測不可パラメータの状態値を正常範囲内とするように予め設定された運転制御を実行するため、計測不可パラメータの異常状態を迅速に解消して、被害を最小化することが可能となる。

また、推定した計測不可パラメータの状態値（本実施形態ではＣｌ濃度）が予め設定した規則性の所定範囲から逸脱している場合に、計測不可パラメータの状態値は正常な値となっていないとして、発電プラント１の水質が異常状態となっていると判定し、自動的に発電プラント１の運転を停止させるため、故障を未然に防止することができる。また、より迅速に異常を検出して発電プラント１の運転を停止させることができるため、被害を最小限に抑えることができる。

〔第２実施形態〕
次に、本発明の第２実施形態に係る発電プラントの水質監視システム、及びその水質監視方法並びに水質監視プログラム、発電プラントについて説明する。
上述した第１実施形態では、計測不可パラメータを塩素濃度として推定する場合について説明したが、本実施形態では、計測不可パラメータを鉄濃度として推定する場合について説明する。以下、本実施形態に係る発電プラントの水質監視システム、及びその水質監視方法並びに水質監視プログラム、発電プラントについて、第１実施形態と異なる点について主に説明する。

図８は、本発明の第２実施形態に係る水質監視システムを備えた発電プラント４０の概略構成を示す図である。発電プラント４０は、図３に示した発電プラント１とは各機器の構成が異なるが、ボイラ７０でき蒸気を発生させて、蒸気は高圧タービン６６，中圧タービン６７，低圧タービン４１を回転駆動して、復水器４２で冷却されて復水となりボイラ７０へ給水する形態は同じである。ボイラ７０はガスタービン（ＧＴ、不図示）から排出されるガスの熱エネルギを蒸気などで回収する排熱回収ボイラや、燃料を供給した燃焼バーナにより火炉を形成して高温の燃焼ガスを生成する火炉ボイラなどでも良く、その他の各種ボイラを含めて限定されるものでない。発電プラント４０の各機器の構成も同様に限定されるものではない。なお、水質監視システムは図８に示す構成の発電プラント４０に限定されず適用することが可能である。

低圧タービン４１から排出された蒸気は復水器４２において冷却されて液相に戻される。なお、復水器４２には、補給水タンク４３から補給水ポンプ４４にて補給水が補給されることとしてもよい。そして、復水は、復水ポンプ４５を介して前置ろ過器４６へ供給される。前置ろ過器４６では、復水中の固形物が除去される。そして、復水は、復水脱塩装置４７へ供給され、イオン交換樹脂を通過することで復水中の不純物（例えば塩分など）が除去される。そして、復水は、復水ブースターポンプ４８にて圧送され、グランド蒸気復水器４９へ供給される。グランド蒸気復水器４９では、グランド蒸気を冷却して液相に戻して復水する。

そして、復水は給水として低圧給水加熱器５０で加熱され、脱気器５１において溶存酸素等の非凝縮性ガスが除去される。脱気された給水は、脱気器貯水槽５２にて貯水され、給水ポンプ５４を介して圧送されて高圧給水加熱器５５にて過熱される。なお、脱気器貯水槽５２から排出された給水は再循環ポンプ５３を介して脱気器５１へ再循環され、また、脱気器貯水槽５２から排出された給水は復水器４２へ供給されてもよい。

高圧給水加熱器５５において加熱された給水は、節炭器５６へ供給され、ボイラ７０出口に近い排ガスを利用して予熱される。予熱された給水は、ボイラ７０において、壁管５７、天井管５８、後部炉壁管５９、及び蒸発器管６０を介して飽和蒸気となり、汽水分離器６１（ドラム）へ供給される。そして、汽水分離器６１において、水と蒸気とに分離され、水（蒸気を含む）は汽水分離ドレンタンク６２に供給される。そして、汽水分離ドレンタンク６２で、さらに、水と蒸気とを分離する。汽水分離ドレンタンク６２において分離された水は、ボイラ再循環ポンプ６３を介して、高圧給水加熱器５５の出力側へ供給される。また、汽水分離器６１において分離された蒸気と、汽水分離ドレンタンク６２において分離された蒸気は、過熱器６４へ供給されて過熱され過熱蒸気となる。

生成された過熱蒸気は、高圧タービン６６へ供給され、タービン翼（不図示）に対して仕事を行いタービン翼（不図示）を回転駆動させる。仕事を終えた蒸気は、再熱器６５において再熱され、中圧タービン６７へ供給される。また、高圧タービン６６においてタービン翼（不図示）を回転駆動させる仕事を終えた蒸気の一部は、高圧給水加熱器５５において熱源として利用された後に、脱気器５１へ供給される。

中圧タービン６７においてタービン翼（不図示）を回転駆動させる仕事をし終えた蒸気は低圧タービン４１に供給されてタービン翼（不図示）に対して回転駆動させる仕事を行い、復水器４２へ供給されて復水される。なお、低圧タービン４１から排出された蒸気の一部は、低圧給水加熱器５０における熱源として用いられたあと、低圧給水加熱器５０における復水に混入される。なお、高圧タービン６６、中圧タービン６７、低圧タービン４１の各タービン翼（不図示）は、回転軸（不図示）に接続されており、タービン翼を回転駆動させ、タービン翼の回転軸と連動するように接続されている発電機（不図示）を回転駆動して発電を行う。

次に、本実施形態における発電プラント４０に設けられるセンサについて、図８を参照して説明する。図８に示すように、発電プラント４０には、センサＳｂ１～Ｓｂ６が設けられている。

センサＳｂ１は、復水ポンプ４５の出口付近（復水器４２の下流側）における復水のｐＨ、ＥＣ、流量を計測する計測器である。なお、センサＳｂ１の配置位置は、復水器４２から出力された復水のｐＨ、ＥＣ、流量を計測できれば図８に記載の配置位置に限定されない。

センサＳｂ２は、復水ブースターポンプ４８の出口付近における復水のＥＣを計測する計測器である。なお、センサＳｂ２は、脱塩処理等が行われた復水のＥＣを計測できれば、図８に記載の配置位置に限定されない。

センサＳｂ３は、脱気器５１の入口付近における復水のＥＣ、ＤＯ、流量を計測する計測器である。なお、センサＳｂ３は、脱気器５１に供給される復水のＥＣ、ＤＯ、流量を計測できれば、図８に記載の配置位置に限定されない。

センサＳｂ４は、脱気器貯水槽５２に再循環される水（脱気器貯水槽５２の水）のＥＣを計測する計測器である。なお、センサＳｂ４は、脱気器貯水槽５２に貯水されている水のＥＣを計測できれば、図８に記載の配置位置に限定されない。

センサＳｂ５は、節炭器５６の入口付近における給水のＣＣ、流量、ｐＨ、及びＤＯを計測する計測器である。なお、センサＳｂ５は、節炭器５６に供給される給水のＣＣ、流量、ｐＨ、及びＤＯを計測できれば、図８に記載の配置位置に限定されない。

センサＳｂ６は、低圧タービン４１から低圧給水加熱器５０へ供給される水の流量及び濁度を計測する計測器である。なお、センサＳｂ６は、低圧タービン４１から低圧給水加熱器５０へ供給される水の流量及び濁度を計測できれば、図８に記載の配置位置に限定されない。

また、発電プラント４０には、本実施形態では例えば、発電容量、給水ドレン濁度（補給水ポンプ４４の後流の給水の濁度）、ＣＰ濁度（復水ポンプ４５出口側の水の濁度）、ＣＢＰ濁度（復水ブースターポンプ４８出口側の水の濁度）、Ｄｅａ ｉｎ濁度（脱気器５１の入口側の水の濁度）、Ｄｅａ ｏｕｔ濁度（脱気器５１の出口側の水の濁度）、Ｅｃｏ ｉｎ濁度（節炭器５６の入口側の水の濁度）、ＬＰＤ濁度（低圧タービン４１の出口側の蒸気の濁度）、ＨＰ Ｄｒ（Ａ）濁度（高圧タービン６６から脱気器５１へ供給される水の濁度）、ＨＰ Ｄｒ（Ｂ）濁度（汽水分離ドレンタンク６２から排出された水の濁度）、ＭＳ濁度（過熱器６４から排出された蒸気の濁度）、Ｈ－ＲＨ濁度（再熱器６５から出力された蒸気の濁度）、Ｌ－ＲＨ濁度（再熱器６５へ供給される蒸気の濁度）、ＨＷブロー濁度（復水器４２から排出される水の濁度）などに対応したセンサも設けられている。

なお、発電プラント４０におけるセンサにて計測可能なパラメータについては、上記に限らず用いることが可能である。また、センサの配置位置についても図８に記載の位置に限定されない。例えば、発電容量、流体（水又は蒸気）の水素イオン指数、流体の電気伝導率、流体の流量、流体の溶存酸素、流体の酸電気伝導率、及び流体の所定の濁度の少なくともいずれか１つを計測するセンサとして発電プラント４０に対して任意の位置に設置可能である。

次に、本実施形態に係る水質監視装置３０について説明する。なお、上記第１実施形態とは、計測パラメータ及び計測不可パラメータが異なる。

状態推定部３１は、発電プラント４０におけるセンサから逐次取得した所定の計測パラメータの状態値に基づいて、センサにより計測できない所定の計測不可パラメータの状態値を推定する。計測パラメータとは、センサ（例えば、センサＳｂ１～Ｓｂ６など）によって取得される水質に関する状態の項目である。

具体的には、状態推定部３１は、所定の計測パラメータの状態値から、水循環系統における流体の鉄濃度を計測不可パラメータとした場合における状態値を推定する。図９は、図８における発電プラント４０において、鉄（Ｆｅ）が基準値以上に生じた場合の例を示す図である。各機器を構成する部材は鉄（Ｆｅ）を含んでいるため、機器の劣化に伴って鉄が復水等に混入する。各機器において発生した鉄は、流体の流れに搬送されて節炭器５６で集約され、ボイラ系統に流入する。ボイラ７０に流入した鉄は、伝熱管内面の伝熱面に付着及び堆積した場合は、伝熱阻害や、伝熱管のメタル温度上昇による噴破等の重大な損傷を招く場合がある。しかしながら、給水に溶解しない酸化鉄などによる鉄濃度はセンサによって検出することができず、通常は人の手による分析を要し、例えば数か月に１度に鉄濃度の分析結果を取得する。このため、分析して鉄濃度を取得したタイミングから次に鉄濃度を取得するタイミングまでの間の期間において、鉄濃度を監視することができなかった。このため、正確な鉄の堆積への影響が把握できず評価が困難であった。そこで、状態推定部３１は、逐次取得可能な計測パラメータの状態値から流体の鉄濃度を推定する。逐次取得可能な計測パラメータの状態値を用いるため、逐次取得可能な計測パラメータの状態値の取得時に流体の鉄濃度を推定することも可能となる。

流体の鉄濃度の状態値を推定するために、計測パラメータには、発電容量、流体の水素イオン指数、流体の電気伝導率、流体の流量、流体の溶存酸素、流体の酸電気伝導率、及び流体の所定の濁度の少なくともいずれか１つを含んでいるものとする。計測パラメータは、センサにより取得した計測パラメータ（計測パラメータ群）である。

なお、本実施形態における計測パラメータは、具体的には例えば、センサＳｂ１から取得した復水ポンプ４５の出口付近における復水のｐＨ、ＥＣ、流量、センサＳｂ２から取得した復水ブースターポンプ４８の出口付近における復水のＥＣ、センサＳｂ３から取得した脱気器５１の入口付近における復水のＥＣ、ＤＯ、流量、センサＳｂ４から取得した脱気器貯水槽５２の水のＥＣ、センサＳｂ５から取得した節炭器５６の入口付近における給水のＣＣ、流量、ｐＨ、ＤＯ、センサＳｂ６から取得した低圧タービン４１から低圧給水加熱器５０へ供給される水の流量、濁度、及び他のセンサから取得した発電容量、給水ドレン濁度、ＣＰ濁度、ＣＢＰ濁度、Ｄｅａ ｉｎ濁度、Ｄｅａ ｏｕｔ濁度、Ｅｃｏ ｉｎ濁度、ＬＰＤ濁度、ＨＰ Ｄｒ（Ａ）濁度、ＨＰ Ｄｒ（Ｂ）濁度、ＭＳ濁度、Ｈ－ＲＨ濁度、Ｌ－ＲＨ濁度、ＨＷブロー濁度である。なお、その他にもセンサを設け、発電プラント４０の状態を計測パラメータとして取得することとしてもよい。

計測パラメータに含まれるパラメータについては、上記のすべてを含むことが好ましいが、流体の鉄濃度に特に相関のあるパラメータを選定して用いることとしてもよい。特に、計測パラメータには、流体の所定の濁度が含まれることが好ましい。また、ＧＡＶＤＳ法［ＧＡＶＤＳ公開ＨＰ：ｈｔｔｐ：//ｗｗｗ.ｃｈｅｍｉｎｆｏｎａｖｉ.ｃｏ.ｊｐ/ｍａｉｎ/ｐｒｏｄｕｃｔ/ｃｈｅｍｉｓｈ.ｈｔｍｌ］を用いて、流体の時間遅れ（動特性）を考慮して、計測パラメータと、該計測パラメータの状態値（時間領域）を自動的に選択することとしてもよい。

そして、状態推定部３１は、解析モデルに対して、逐次取得した計測パラメータの状態値を適応し、計測不可パラメータの状態値を推定する。図９は本実施形態の一例としての鉄濃度の推定位置（Ｐ１からＰ１２）を示している。本実施形態では、状態推定部３１は、計測パラメータの状態値から、計測不可パラメータ（本実施形態では、水循環系統における流体の鉄濃度）として例えば、ＣＰ鉄（復水ポンプ４５出口側の水の鉄濃度。図９のＰ１における鉄濃度）、ＣＢＰ鉄（復水ブースターポンプ４８出口側の水の鉄濃度。図９のＰ２における鉄濃度）、Ｄｅａ ｉｎ鉄（脱気器５１の入口側の水の鉄濃度。図９のＰ３における鉄濃度）、Ｄｅａ ｏｕｔ鉄（脱気器５１の出口側の水の鉄濃度。図９のＰ４における鉄濃度）、Ｅｃｏ ｉｎ鉄（節炭器５６の入口側の水の鉄濃度。図９のＰ５における鉄濃度）、ＬＰＤ鉄（低圧タービン４１の出口側の蒸気の鉄濃度。図９のＰ６における鉄濃度）、ＨＰ Ｄｒ（Ａ）鉄（高圧タービン６６から脱気器５１へ供給される水の鉄濃度。図９のＰ７における鉄濃度）、ＨＰ Ｄｒ（Ｂ）鉄（汽水分離ドレンタンク６２から排出された水の鉄濃度。図９のＰ８における鉄濃度）、ＭＳ鉄（過熱器６４から排出された蒸気の鉄濃度。図９のＰ９における鉄濃度）、Ｈ－ＲＨ鉄（再熱器６５から出力された蒸気の鉄濃度。図９のＰ１０における鉄濃度）、Ｌ－ＲＨ鉄（再熱器６５へ供給される蒸気の鉄濃度。図９のＰ１１における鉄濃度）、ＨＷブロー鉄（復水器４２から排出される水の鉄濃度。図９のＰ１２における鉄濃度）を推定する。本実施形態では、一例として、Ｅｃｏ ｉｎの鉄濃度（以下「Ｅｃｏｉｎ鉄」という。）を推定する場合について説明するが、他の鉄濃度についても同様に適応可能である。推定された計測不可パラメータの状態値（Ｅｃｏｉｎ鉄）は、後述する水質診断部３２へ出力される。

水質診断部３２は、状態推定部３１において推定した計測不可パラメータの状態値に基づいて発電プラント４０の水質診断を行う。具体的には、水質診断部３２は、状態推定部３１において推定した計測不可パラメータの状態値と、発電プラント４０における過去データに基づいて予め設定した計測不可パラメータの状態値に関する規則性（以下、「規則性」という。）に基づく所定範囲とを比較することで発電プラント４０の水質診断を行う。計測不可パラメータの状態値に関する規則性とは、水質異常が発生していない場合における計測不可パラメータ（例えば、Ｅｃｏｉｎ鉄）と選択した計測パラメータ等との相関関係である。所定範囲とは、正常な状態を維持できるとみなせる範囲である。

具体的には、規則性とは、（４）式に示されるようなＥｃｏ ｉｎの濁度：ＴとＥｃｏｉｎ鉄：Ｆｅとの相関関係である。また、（５）式に示されるようなＥｃｏ ｉｎの濁度の変動：ΔＴとＥｃｏｉｎ鉄：Ｆｅとの相関関係を用いてもよい。

［数２］
Ｔ＝ｄ×Ｆｅ＋ｅ （４）
ΔＴ＝ΔＦｅ×ｅｘｐ（－ｋ／ｔ） （５）

なお、（４）式において、ｄは比例係数であり、ｅは定数である。また、（５）式において、ｋはボルツマン定数である。

水質診断部３２は、これらの規則性に基づいて、推定された計測不可パラメータの状態値の異常診断を行う。すなわち、推定された計測不可パラメータの状態値が、予め設定した規則性（計測不可パラメータの状態値に関する規則性）の所定範囲（正常な状態を維持できるとみなせる範囲）に対して逸脱する場合に、推定された計測不可パラメータの状態値は異常が発生している状況であると判定し、水質が異常状態であることを後述する運転制御部３３へ出力する。なお、規則性の所定範囲から逸脱しているか否かの判断については、例えば、（４）式から導出されたＥｃｏ ｉｎの濁度：Ｔ（Ｔ経験則値）に正常な状態を維持できるとみなせる所定のマージン（経験則値など）を加味した所定範囲の数値範囲から、推定されたＥｃｏ ｉｎの濁度：Ｔ（Ｔ推定値）が外れている場合に、推定されたＥｃｏ ｉｎの濁度：Ｔ（Ｔ推定値）を異常（水質に異常が発生している）と判定する。

また、水質診断部３２は、推定された計測不可パラメータの状態値が、予め設定した規則性の所定範囲に対して逸脱していない場合には、推定された計測不可パラメータの状態値と、予め設定した基準値（正常範囲）とを比較する。すなわち、水質診断部３２は、推定された計測不可パラメータの状態値であるＥｃｏｉｎ鉄が、予め設定した基準値（正常範囲）以上であるか否かを判定する。Ｅｃｏｉｎ鉄が、予め設定した基準値以上でなければ、水質に異常が発生していないとして、水質が正常状態であることを後述する運転制御部３３へ出力する。

また、水質診断部３２は、Ｅｃｏｉｎ鉄が、予め設定した規則性の所定範囲に対して逸脱していない場合でも、予め設定した基準値（正常範囲）以上であると判定した場合には、水質に軽微な異常が発生しているとして、水質が準異常状態であることを後述する運転制御部３３へ出力する。

このように、水質診断部３２は、推定された計測不可パラメータの状態値（高圧ドラム水Ｃｌ）に対して異常診断を行い、正常状態、準異常状態、及び異常状態のいずれか１つを診断結果として後述する運転制御部３３へ出力する。

運転制御部３３は、水質診断部３２より水質診断結果（正常状態、準異常状態、または異常状態）が入力され、水質診断結果に基づいて、発電プラント４０に対する所定の運転制御を行う。運転制御部３３は、水質診断部３２から水質が正常状態であることが入力された場合に、発電プラント４０の運転を継続させる。また、運転制御部３３は、水質診断部３２から水質が異常状態であることが入力された場合に、発電プラント４０の運転を停止させる。なお、運転の停止後、検査を行うように発電プラント４０の運転員等に通知を行うこととしてもよい。

運転制御部３３は、水質診断部３２から水質が準異常状態であることが入力された場合に、水質の軽微な異常を改善するために、発電プラント４０の運転を完全に停止せずに、計測不可パラメータの状態値を基準値以下（正常範囲内）とするように予め設定された水質改善制御する運転制御を行う。水質改善制御とは、例えば、バイパス運転制御である。バイパス運転制御とは、鉄濃度が上昇して鉄が発生しやすい機器（鉄が発生していると想定される機器）をバイパスすることによって該機器から鉄が流出しないようにする制御である。例えば、図９において、低圧給水加熱器５０の初段装置において鉄が発生している場合には、初段装置をバイパスするバイパス管６８の弁６９を開として、初段装置へ給水が流入及び流出しないようにする。このようにすることで、鉄の発生源を給水の流路から分離することができるため、更なる鉄の混入を抑制することが可能となる。なお、鉄の混入量が多い場合には、上記第１実施形態と同様にドラムブロー制御を行うこととしてもよい。

なお、鉄の発生箇所は、状態推定部３１において推定した各部の鉄濃度の状態により特定してもよいし、予め鉄が発生しやすい機器を特定しておいてもよい。

なお、バイパス運転制御において、過去所定期間内におけるバイパス運転制御の実施回数（頻度）が所定の閾値を超えた場合には、水質改善制御後でも再度水質が異常となることが予測されるため、発電プラント４０の運転を停止させることとしてもよい。

次に、上述の水質監視装置３０における処理について図１０を参照して説明する。図１０に示すフローは、発電プラント４０が運転している場合に所定の制御周期で繰り返し実行される。なお、図１０のフローは、発電プラント４０の運転員等によって水質診断開始の指令があった場合に開始することとしてもよい。なお、図１０において、左から、状態推定部３１における処理、水質診断部３２における処理、運転制御部３３における処理を示す。

所定の計測パラメータの状態値を取得する（Ｓ２０１）。なお、Ｓ２０１では、発電プラント４０に設けた各センサ等から計測パラメータの状態値が入力される。具体的には、計測パラメータの状態値として、センサＳｂ１から取得した復水ポンプ４５の出口付近における復水のｐＨ、ＥＣ、流量、センサＳｂ２から取得した復水ブースターポンプ４８の出口付近における復水のＥＣ、センサＳｂ３から取得した脱気器５１の入口付近における復水のＥＣ、ＤＯ、流量、センサＳｂ４から取得した脱気器貯水槽５２の水のＥＣ、センサＳｂ５から取得した節炭器５６の入口付近における給水のＣＣ、流量、ｐＨ、ＤＯ、センサＳｂ６から取得した低圧タービン４１から低圧給水加熱器５０へ供給される水の流量、濁度、及び他のセンサから取得した発電容量、給水ドレン濁度、ＣＰ濁度、ＣＢＰ濁度、Ｄｅａ ｉｎ濁度、Ｄｅａ ｏｕｔ濁度、Ｅｃｏ ｉｎ濁度、ＬＰＤ濁度、ＨＰ Ｄｒ（Ａ）濁度、ＨＰ Ｄｒ（Ｂ）濁度、ＭＳ濁度、Ｈ－ＲＨ濁度、Ｌ－ＲＨ濁度、ＨＷブロー濁度が入力される。

そして、計測パラメータの状態値に基づいてセンサの異常診断を行う（Ｓ２０２）。センサの異常が検出されたかった場合（Ｓ２０２のＮＯ判定）には、計測パラメータの状態値に基づいて計測不可パラメータであるＥｃｏｉｎ鉄を推定する（Ｓ２０３）。

また、センサの異常が検出された場合（Ｓ２０２のＹＥＳ判定）には、計測パラメータの状態値に対してマスキング等の処理を行う（Ｓ２０４）。そして、処理後の状態値に対して異常診断を行い（Ｓ２０５）、異常が検出された場合（Ｓ２０５のＹＥＳ判定）には、センサの異常をプラントの運転員等に通知する（Ｓ２０６）。

また、処理後の状態値に対して異常が検出されなかった場合（Ｓ２０５のＮＯ判定）には、異常が解消された計測パラメータの状態値に基づいて計測不可パラメータであるＥｃｏｉｎ鉄を推定する（Ｓ２０３）。

そして、推定されたＥｃｏｉｎ鉄を予め設定した規則性（経験則など）の所定範囲と比較する（Ｓ２０７）。推定されたＥｃｏｉｎ鉄が規則性の所定範囲に対して逸脱している場合（Ｓ２０７のＹＥＳ判定）には、異常状態として発電プラント４０を停止させる（Ｓ２０８）。

また、推定されたＥｃｏｉｎ鉄が規則性の所定範囲に対して逸脱していない場合（Ｓ２０７のＮＯ判定）には、推定されたＥｃｏｉｎ鉄が予め設定した基準値（正常範囲）以上であるか否かを判定する（Ｓ２０９）。

推定されたＥｃｏｉｎ鉄が予め設定した基準値（正常範囲）以上でない場合（Ｓ２０９のＮＯ判定）には、正常状態として発電プラント４０の運転を継続させる（Ｓ２１０）。

また、推定されたＥｃｏｉｎ鉄が予め設定した基準値（正常範囲）以上である場合（Ｓ２０９のＹＥＳ判定）には、準異常状態として、水質の軽微な異常を改善するために、予め設定した所定の水質改善制御（バイパス運転制御）を実行する（Ｓ２１１）。

なお、水質改善制御の頻度を算出し、該頻度が予め設定した閾値以上である場合には、発電プラント４０の運転を停止させ、頻度が予め設定した閾値以上でない場合には、水質改善制御を継続して実行することとしてもよい。

以上説明したように、本実施形態に係る発電プラント４０の水質監視システム、及びその水質監視方法並びに水質監視プログラム、発電プラント４０によれば、計測を行うことなく計測不可パラメータの状態値（本実施形態では鉄濃度）を得ることができ、逐次取得可能な計測パラメータの状態値の取得時に計測不可パラメータの状態値を推定して取得することも可能となる。そして、計測不可パラメータの状態値を逐次取得可能な計測パラメータの状態値の取得時に推定することで、より細やかな水質診断が可能となり、より迅速に故障等の予兆を認識することが可能となる。また、逐次取得可能な計測パラメータの状態値の取得時に推定した計測不可パラメータの状態値に基づく水質診断の結果によって発電プラント４０を運転制御することができるため、水質異常発生を迅速に検知して異常に対して迅速な対応を行うことが可能となり、故障等による運転停止を未然に防止でき、被害を最小限に抑えることが可能となる。また、故障を未然に防止することができるため、予期せぬ故障の発生率を抑制するとともに計画的な補修対応の機会が向上して、発電プラント１の稼働率をより最大化させることが可能となる。

〔第３実施形態〕
次に、本発明の第３実施形態に係る発電プラントの水質監視システム、及びその水質監視方法並びに水質監視プログラム、発電プラントについて説明する。
上述した第１実施形態では、計測不可パラメータを塩素濃度として推定する場合について説明したが、本実施形態では、発電プラントにおける冷却塔の冷却流体（冷却塔水）のＭアルカリ度、カルシウム硬度、塩素濃度、硫酸濃度、及びシリカ濃度の少なくともいずれか１つを計測不可パラメータとして推定する場合について説明する。以下、本実施形態に係る発電プラントの水質監視システム、及びその水質監視方法並びに水質監視プログラム、発電プラントについて、第１実施形態及び第２実施形態と異なる点について主に説明する。

図１１は、本発明の第３実施形態に係る水質監視システムを備えた発電プラントにおける冷却塔８０の概略構成を示す図である。なお、発電プラントにおける冷却塔８０は図１１に示す構成に限定されず適用することが可能である。なお、冷却塔８０とは、例えば発電プラント１、４０における補機８１（例えば復水器２、４２）に対して冷却水（冷却塔水）を供給する装置である。

発電プラントの補機８１において温められた水は冷却塔８０へ供給される。そして、供給された水は、冷却塔８０上部の散布部から散布される。散布された水は、冷却塔８０の送風機８２によって流通する空気と接触することで一部が蒸発し、この蒸発に伴う潜熱分の熱吸収によって他の水が冷やされる。冷やされた水は、冷却塔水として冷却塔８０の水槽８３に貯水される。

また、冷却塔８０の水槽８３に貯水されている冷却塔水の一部は、排水ラインを介して発電プラント外に排水されてもよい。

また、冷却塔水の量を維持または調整するために、補給水が冷却塔８０の水槽８３に供給される。補給水は、水質管理のために化学薬品が添加され、冷却塔８０に供給される。

次に、本実施形態における発電プラントに設けられるセンサについて、図１１を参照して説明する。図１１に示すように、冷却塔８０付近の発電プラントには、センサＳｃ１及びＳｃ２が設けられている。

センサＳｃ１は、本実施形態では例えば、冷却塔８０の補給水入口付近における補給水のＥＣ、ｐＨ、Ｍアルカリ度、Ｃａ硬度、Ｃｌ、ＳＯ４（硫酸濃度）、及びＳｉを計測する計測器である。なお、センサＳｃ１の配置位置は、補給水のＥＣ、ｐＨ、Ｍアルカリ度、Ｃａ硬度、Ｃｌ、ＳＯ４、及びＳｉを計測できれば図１１に記載の配置位置に限定されない。

センサＳｃ２は、冷却塔水の出口付近に設けられ、本実施形態では例えば、出力された冷却塔水の温度（冷却塔水出口温度）、残留塩素、ｐＨ、ＥＣを計測する計測器である。なお、センサＳｃ２の配置位置は、出力された冷却塔水の温度、残留塩素、ｐＨ、ＥＣを計測できれば図１１に記載の配置位置に限定されない。

また、冷却塔８０付近の発電プラントには、本実施形態では例えば、補機８１から冷却塔８０に戻ってきた冷却塔水の温度（冷却塔水入口温度）、濃縮倍率、水槽８３の冷却塔水のＥＣ（冷却塔水ＥＣ）、ｐＨ（冷却塔水ｐＨ）などに対応したセンサも設けられている。なお、濃縮倍率とは、補給水量に対するブロー水量の割合である（ブロー水量／補給水量）。

なお、発電プラントにおけるセンサにて計測可能なパラメータについては、上記に限らず用いることが可能である。また、センサの配置位置についても図１１に記載の位置に限定されない。例えば、冷却流体（冷却塔水）の温度、冷却流体の残留塩素、冷却流体の水素イオン指数、冷却流体の電気伝導率、冷却流体の濃縮倍率、冷却塔８０に補給される補給水の電気伝導率、補給水の水素イオン指数、補給水のＭアルカリ度、補給水のカルシウム硬度、補給水の塩素濃度、補給水の硫酸濃度、及び補給水のシリカ濃度の少なくともいずれか１つを計測するセンサとして発電プラントに対して任意の位置に設置可能である。

次に、本実施形態に係る水質監視装置３０について説明する。なお、上記第１実施形態及び第２実施形態とは、計測パラメータ及び計測不可パラメータが異なる。

状態推定部３１は、発電プラントにおけるセンサから逐次取得した所定の計測パラメータの状態値に基づいて、センサにより計測できない所定の計測不可パラメータの状態値を推定する。計測パラメータとは、センサ（例えば、センサＳｃ１～Ｓｃ２など）によって取得される水質に関する状態の項目である。

具体的には、状態推定部３１は、所定の計測パラメータの状態値から、発電プラントにおける冷却塔８０の冷却流体（冷却塔水）のＭアルカリ度、カルシウム硬度（Ｃａ硬度）、塩素濃度（Ｃｌ）、硫酸濃度（ＳＯ４）、及びシリカ濃度（Ｓｉ）の少なくともいずれか１つを計測不可パラメータとした場合における状態値を推定する。なお、本実施形態では、一例として、冷却塔８０の冷却塔水のカルシウム硬度（冷却塔水Ｃａ硬度）を計測不可パラメータとして推定する場合について説明する。

図１１に示すような冷却塔８０では、冷却塔水の水質（例えば、冷却塔水Ｃａ硬度等）は通常は人の手によって分析を要し、例えば数か月に１度に冷却塔水Ｃａ硬度の分析結果を取得する。このため、冷却塔水の水質管理は、安全性を重視して管理目標値等に対して十分な余裕をもって行われており、冷却塔水を過度に排出（ブロー）する傾向にある。また、補給水の量及び補給水に添加する薬品の量も多くなる傾向にある。そこで、状態推定部３１は、逐次取得可能な計測パラメータの状態値から冷却塔水の水質（冷却塔水のＭアルカリ度、カルシウム硬度、塩素濃度、硫酸濃度、及びシリカ濃度）を推定する。逐次取得可能な計測パラメータの状態値を用いるため、逐次取得可能な計測パラメータの状態値の取得時に冷却塔水の水質を推定することも可能となる。冷却塔水の水質を正確に把握することができるため、冷却塔水の過度な排水や補給水の過度な補給等を抑制することができる。

冷却塔水Ｃａ硬度の状態値を推定するために、計測パラメータには、冷却流体の温度、冷却流体の残留塩素、冷却流体の水素イオン指数、冷却流体の電気伝導率、冷却流体の濃縮倍率、冷却塔８０に補給される補給水の電気伝導率、補給水の水素イオン指数、補給水のＭアルカリ度、補給水のカルシウム硬度、補給水の塩素濃度、補給水の硫酸濃度、及び補給水のシリカ濃度の少なくともいずれか１つを含んでいるものとする。計測パラメータは、センサにより取得した計測パラメータ（計測パラメータ群）である。

なお、本実施形態における計測パラメータは、具体的には例えば、センサＳｃ１から取得した冷却塔８０の補給水入口付近における補給水のＥＣ、ｐＨ、Ｍアルカリ度、Ｃａ硬度、Ｃｌ、ＳＯ４（硫酸濃度）、Ｓｉ、センサＳｃ２から取得した冷却塔水の出口付近に設けられ、出力された冷却塔水の温度（冷却塔水出口温度）、残留塩素、ｐＨ、ＥＣ、及びその他のセンサから取得した補機８１から冷却塔８０に戻ってきた冷却塔水の温度（冷却塔水入口温度）、濃縮倍率、水槽８３の冷却塔水のＥＣ（冷却塔水ＥＣ）、ｐＨ（冷却塔水ｐＨ）である。なお、その他にもセンサを設け、発電プラントの状態を計測パラメータとして取得することとしてもよい。

計測パラメータに含まれるパラメータについては、上記のすべてを含むことが好ましいが、冷却塔水のＣａ硬度に特に相関のあるパラメータを選定して用いることとしてもよい。特に、計測パラメータには、補給水の電気伝導率が含まれることが好ましい。また、ＧＡＶＤＳ法［ＧＡＶＤＳ公開ＨＰ：ｈｔｔｐ：//ｗｗｗ.ｃｈｅｍｉｎｆｏｎａｖｉ.ｃｏ.ｊｐ/ｍａｉｎ/ｐｒｏｄｕｃｔ/ｃｈｅｍｉｓｈ.ｈｔｍｌ］を用いて、流体の時間遅れ（動特性）を考慮して、計測パラメータと、該計測パラメータの状態値（時間領域）を自動的に選択することとしてもよい。

そして、状態推定部３１は、解析モデルに対して、逐次取得した計測パラメータの状態値を適応し、計測不可パラメータの状態値を推定する。本実施形態では、状態推定部３１は、計測パラメータの状態値から、計測不可パラメータとして、発電プラントにおける冷却塔８０の冷却流体（冷却塔水）のＭアルカリ度、カルシウム硬度（Ｃａ硬度）、塩素濃度（Ｃｌ）、硫酸濃度（ＳＯ４）、及びシリカ濃度（Ｓｉ）の少なくともいずれか１つを推定する。本実施形態では、一例として、冷却塔水のＣａ硬度を推定する場合について説明するが、他の計測不可パラメータついても同様に適応可能である。推定された計測不可パラメータの状態値（冷却塔水のＣａ硬度）は、後述する水質診断部３２へ出力される。

水質診断部３２は、状態推定部３１において推定した計測不可パラメータの状態値に基づいて発電プラントの水質診断を行う。具体的には、水質診断部３２は、状態推定部３１において推定した計測不可パラメータの状態値と、発電プラントにおける過去データに基づいて予め設定した計測不可パラメータの状態値に関する規則性（以降、規則性と記載）に基づく所定範囲とを比較することで発電プラントの水質診断を行う。計測不可パラメータの状態値に関する規則性とは、水質異常が発生していない場合における計測不可パラメータ（例えば、冷却塔水のＣａ硬度）と選定した計測パラメータ等との相関関係である。具体的には、規則性とは、例えば、冷却塔８０において散布された水の蒸発量と冷却塔水のＣａの相関関係等である。ここで、所定範囲とは、正常な状態を維持できるとみなせる範囲である。

水質診断部３２は、これらの規則性に基づいて、推定された計測不可パラメータの状態値の異常診断を行う。すなわち、推定された計測不可パラメータの状態値が、予め設定した規則性（計測不可パラメータの状態値に関する規則性）に基づく所定範囲（正常な状態を維持できるとみなせる範囲）に対して逸脱する場合に、推定された計測不可パラメータの状態値は異常が発生している状況と判定し、水質が異常状態であることを後述する運転制御部３３へ出力する。なお、規則性の所定範囲から逸脱しているか否かの判断については、例えば、冷却塔８０において散布された水の蒸発量と冷却塔水のＣａの相関関係から導出された冷却塔水のＣａ硬度（冷却塔水のＣａ硬度の経験則値）に正常な状態を維持できるとみなせる所定のマージン（経験則値など）を加味した所定範囲の数値範囲から、推定された冷却塔水のＣａ硬度（冷却塔水のＣａ硬度の推定値）が外れている場合に、推定された冷却塔水のＣａ硬度（冷却塔水のＣａ硬度の推定値）を異常（水質に異常が発生している）と判定する。

また、水質診断部３２は、推定された計測不可パラメータの状態値が、予め設定した規則性の所定範囲に対して逸脱していない場合には、推定された計測不可パラメータの状態値と、予め設定した基準値（正常範囲）とを比較する。すなわち、水質診断部３２は、推定された計測不可パラメータの状態値である冷却塔水のＣａ硬度が、予め設定した基準値（正常範囲）以上であるか否かを判定する。冷却塔水のＣａ硬度が、予め設定した基準値（正常範囲）以上でなければ、水質に異常が発生していないとして、水質が正常状態であることを後述する運転制御部３３へ出力する。

また、水質診断部３２は、冷却塔水のＣａ硬度が、予め設定した規則性の所定範囲に対して逸脱していない場合でありながら、予め設定した基準値（正常範囲）以上であると判定した場合には、水質に軽微な異常が発生しているとして、水質が準異常状態であることを後述する運転制御部３３へ出力する。

このように、水質診断部３２は、推定された計測不可パラメータの状態値（冷却塔水のＣａ硬度）に対して異常診断を行い、正常状態、準異常状態、及び異常状態のいずれか１つを診断結果として後述する運転制御部３３へ出力する。

運転制御部３３は、水質診断部３２より水質診断結果（正常状態、準異常状態、または異常状態）が入力され、水質診断結果に基づいて、発電プラントに対する所定の運転制御を行う。運転制御部３３は、水質診断部３２から水質が正常状態であることが入力された場合に、発電プラントの運転を継続させる。また、運転制御部３３は、水質診断部３２から水質が異常状態であることが入力された場合に、発電プラントの運転を停止させる。

運転制御部３３は、水質診断部３２から水質が準異常状態であることが入力された場合に、計測不可パラメータの状態値を基準値以下（正常範囲内）とするように予め設定された水質改善制御の運転制御を行う。水質改善制御とは、例えば、ブロー制御である。本実施形態において、計測不可パラメータを冷却塔水のＣａ硬度としているため、水質が異常状態とは、冷却塔水のＣａ硬度が基準値（正常範囲）より少し高くなっている状態である。このため、冷却塔水のＣａ硬度が高くなった要因の改善対策が可能であれば実施して、ブロー制御では、冷却塔水の排水量（ブロー水量）を減らし、冷却塔水を補給水で希釈する。このようにすることで、冷却塔水のＣａ硬度を低減することができる。なお、ブロー制御において、過去所定期間内におけるブローの実施回数（頻度）が所定の閾値を超えた場合には、水質改善制御後でも再度水質が異常となることが予測されるため、発電プラントの運転を停止させることとしてもよい。

次に、上述の水質監視装置３０における処理について図１２を参照して説明する。図１２に示すフローは、発電プラントが運転している場合に所定の制御周期で繰り返し実行される。なお、図１２のフローは、発電プラントの運転員等によって水質診断開始の指令があった場合に開始することとしてもよい。なお、図１２において、左から、状態推定部３１における処理、水質診断部３２における処理、運転制御部３３における処理を示す。

所定の計測パラメータの状態値を取得する（Ｓ３０１）。なお、Ｓ３０１では、発電プラントに設けた各センサ等から計測パラメータの状態値が入力される。具体的には例えば、計測パラメータの状態値として、センサＳｃ１から取得した冷却塔８０の補給水入口付近における補給水のＥＣ、ｐＨ、Ｍアルカリ度、Ｃａ硬度、Ｃｌ、ＳＯ４（硫酸濃度）、Ｓｉ、センサＳｃ２から取得した冷却塔水の出口付近に設けられ、出力された冷却塔水の温度（冷却塔水出口温度）、残留塩素、ｐＨ、ＥＣ、及びその他のセンサから取得した補機８１から冷却塔８０に戻ってきた冷却塔水の温度（冷却塔水入口温度）、濃縮倍率、水槽８３の冷却塔水のＥＣ（冷却塔水ＥＣ）、ｐＨ（冷却塔水ｐＨ）が入力される。

そして、計測パラメータの状態値に基づいてセンサの異常診断を行う（Ｓ３０２）。センサの異常が検出されたかった場合（Ｓ３０２のＮＯ判定）には、計測パラメータの状態値に基づいて計測不可パラメータである冷却塔水のＣａ硬度を推定する（Ｓ３０３）。

また、センサの異常が検出された場合（Ｓ３０２のＹＥＳ判定）には、計測パラメータの状態値に対してマスキング等の処理を行う（Ｓ３０４）。そして、処理後の状態値に対して異常診断を行い（Ｓ３０５）、異常が検出された場合（Ｓ３０５のＹＥＳ判定）には、センサの異常をプラントの運転員等に通知する（Ｓ３０６）。

また、処理後の状態値に対して異常が検出されなかった場合（Ｓ３０５のＮＯ判定）には、異常が解消された計測パラメータの状態値に基づいて計測不可パラメータである冷却塔水のＣａ硬度を推定する（Ｓ３０３）。

そして、推定された冷却塔水のＣａ硬度を予め設定した規則性（経験則など）の所定範囲と比較する（Ｓ３０７）。推定された冷却塔水のＣａ硬度が規則性の所定範囲に対して逸脱している場合（Ｓ３０７のＹＥＳ判定）には、異常状態として発電プラントを停止させる（Ｓ３０８）。

また、推定された冷却塔水のＣａ硬度が規則性の所定範囲に対して逸脱していない場合（Ｓ３０７のＮＯ判定）には、推定された冷却塔水のＣａ硬度が予め設定した基準値（正常範囲）以上であるか否かを判定する（Ｓ３０９）。

推定された冷却塔水のＣａ硬度が予め設定した基準値（正常範囲）以上でない場合（Ｓ３０９のＮＯ判定）には、正常状態として発電プラントの運転を継続させる（Ｓ３１０）。

また、推定された冷却塔水のＣａ硬度が予め設定した基準値（正常範囲）以上である場合（Ｓ３０９のＹＥＳ判定）には、準異常状態として、水質の軽微な異常を改善するために、予め設定した所定の水質改善制御（ブロー制御）を実行する（Ｓ３１１）。

なお、水質改善制御の頻度を算出し、該頻度が予め設定した閾値以上である場合には、発電プラントの運転を停止させ、頻度が予め設定した閾値以上でない場合には、水質改善制御を継続して実行することとしてもよい。

以上説明したように、本実施形態に係る発電プラントの水質監視システム、及びその水質監視方法並びに水質監視プログラム、発電プラントによれば、計測を行うことなく計測不可パラメータの状態値（本実施形態では、冷却塔水のＣａ硬度）を推定して得ることができ、逐次取得可能な計測パラメータの状態値の取得時に計測不可パラメータの状態値を推定して取得することも可能となる。そして、計測不可パラメータの状態値を逐次取得可能な計測パラメータの状態値の取得時推定することで、より細やかな水質診断が可能となり、より迅速に故障等の予兆を認識することが可能となる。また、逐次取得可能な計測パラメータの状態値の取得時に推定した計測不可パラメータの状態値に基づく水質診断の結果によって発電プラントを運転制御することができるため、水質異常等発生を迅速に検知して異常に対して迅速な対応を行うことが可能となり、故障等による運転停止を未然に防止でき、被害を最小限に抑えることが可能となる。また、故障を未然に防止することができるため、予期せぬ故障の発生率を抑制するとともに計画的な補修対応の機会が向上して、発電プラント１の稼働率をより最大化させることが可能となる。

また、逐次取得可能な計測パラメータの状態値の取得時に冷却塔水の水質を推定することも可能であるため、冷却塔水の水質を正確に把握でき、冷却塔水の過度な水質管理を抑制することが可能となる。すなわち、冷却塔水の過度な排水や補給水の過度な補給等を抑制することができ、使用する水及び薬品を節約し、環境負荷を低減することが可能となる。

本発明は、上述の実施形態のみに限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々変形実施が可能である。なお、各実施形態を組み合わせることも可能である。

１ ：発電プラント
２ ：復水器
３ ：低圧タービン
４ ：復水ポンプ
５ ：アンモニア注入ポンプ
６ ：グランド蒸気復水器
７ ：起動用脱気器
８ ：弁
９ ：弁
１０ ：低圧節炭器
１１ ：ポンプ
１２ ：低圧ドラム
１３ ：低圧過熱器
１４ ：低圧主蒸気止弁
１５ ：中圧節炭器
１６ ：中圧ドラム
１７ ：中圧過熱器
１８ ：一次再熱器
１９ ：二次再熱器
２０ ：ＧＴ燃焼器
２１ ：高圧主蒸気止弁
２２ ：高中圧タービン
２３ ：高圧一次節炭器
２４ ：高圧二次節炭器
２５ ：高圧ドラム
２６ ：高圧一次過熱器
２７ ：高圧二次過熱器
２８ ：リン酸注入ポンプ
２９ ：再熱蒸気止弁
３０ ：水質監視装置
３１ ：状態推定部
３２ ：水質診断部
３３ ：運転制御部
４０ ：発電プラント
４１ ：低圧タービン
４２ ：復水器
４３ ：補給水タンク
４４ ：補給水ポンプ
４５ ：復水ポンプ
４６ ：前置ろ過器
４７ ：復水脱塩装置
４８ ：復水ブースターポンプ
４９ ：グランド蒸気復水器
５０ ：低圧給水加熱器
５１ ：脱気器
５２ ：脱気器貯水槽
５３ ：再循環ポンプ
５４ ：給水ポンプ
５５ ：高圧給水加熱器
５６ ：節炭器
５７ ：壁管
５８ ：天井管
５９ ：後部炉壁管
６０ ：蒸発器管
６１ ：汽水分離器
６２ ：汽水分離ドレンタンク
６３ ：ボイラ再循環ポンプ
６４ ：過熱器
６５ ：再熱器
６６ ：高圧タービン
６７ ：中圧タービン
６８ ：バイパス管
６９ ：弁
７０ ：ボイラ
８０ ：冷却塔
８１ ：補機
８２ ：送風機
８３ ：水槽

Claims (10)

1. 水循環系統を有する発電プラントの水質監視システムであって、
   前記発電プラントにおけるセンサから逐次取得した所定の計測パラメータの状態値に基づいて、前記センサにより計測できない所定の計測不可パラメータの状態値を推定する状態推定部と、
   前記状態推定部において推定した前記計測不可パラメータの状態値に基づいて前記発電プラントの水質診断を行う水質診断部と、
   前記水質診断部における診断結果に基づいて前記発電プラントの運転制御を行う運転制御部と、
   を備え、
   前記水質診断部は、前記状態推定部において推定した前記計測不可パラメータの状態値と、前記発電プラントにおける過去データに基づいて予め設定した前記計測不可パラメータの状態値に関する規則性とを比較することで前記発電プラントの水質診断を行い、
   前記水質診断部は、前記計測不可パラメータの状態値が前記規則性に基づく所定範囲から逸脱していないと判定した場合に、前記計測不可パラメータの状態値と予め設定した正常範囲とを比較し、
   前記運転制御部は、前記水質診断部において、前記計測不可パラメータの状態値が前記正常範囲外であると判定された場合に、前記計測不可パラメータの状態値を前記正常範囲内とするように予め設定された運転制御を行う発電プラントの水質監視システム。
2. 前記状態推定部は、解析モデルに対して前記計測パラメータの状態値を入力することにより、水循環系統における流体の塩素濃度を前記計測不可パラメータとした場合における状態値を推定し、
   前記計測パラメータは、前記流体の酸電気伝導率、前記流体の電気伝導率、前記流体の溶存酸素、前記流体の水素イオン指数、前記流体のヒドラジン濃度、前記流体のシリカ濃度、発電容量、真空度、及び補給水量の少なくともいずれか１つを含んでいる請求項１に記載の発電プラントの水質監視システム。
3. 前記状態推定部は、解析モデルに対して前記計測パラメータの状態値を入力することにより、水循環系統における流体の鉄濃度を前記計測不可パラメータとした場合における状態値を推定し、
   前記計測パラメータは、発電容量、前記流体の水素イオン指数、前記流体の電気伝導率、前記流体の流量、前記流体の溶存酸素、前記流体の酸電気伝導率、及び前記流体の所定の濁度の少なくともいずれか１つを含んでいる請求項１に記載の発電プラントの水質監視システム。
4. 前記状態推定部は、解析モデルに対して前記計測パラメータの状態値を入力することにより、前記発電プラントにおける冷却塔の冷却流体のＭアルカリ度、カルシウム硬度、塩素濃度、硫酸濃度、及びシリカ濃度の少なくともいずれか１つを前記計測不可パラメータとした場合における状態値を推定し、
   前記計測パラメータは、前記冷却流体の温度、前記冷却流体の残留塩素、前記冷却流体の水素イオン指数、前記冷却流体の電気伝導率、前記冷却流体の濃縮倍率、前記冷却塔に補給される補給水の電気伝導率、前記補給水の水素イオン指数、前記補給水のＭアルカリ度、前記補給水のカルシウム硬度、前記補給水の塩素濃度、前記補給水の硫酸濃度、及び前記補給水のシリカ濃度の少なくともいずれか１つを含んでいる請求項１に記載の発電プラントの水質監視システム。
5. 前記解析モデルは、前記計測パラメータ及び前記計測不可パラメータの過去のデータに基づき構築される請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の発電プラントの水質監視システム。
6. 前記状態推定部は、前記センサから取得した前記計測パラメータの状態値を用いて前記センサの異常の有無を判定し、異常が無いと判定した場合に、前記計測不可パラメータの状態値を推定する請求項１から５のいずれか１項に記載の発電プラントの水質監視システム。
7. 前記運転制御部は、前記水質診断部において推定した前記計測不可パラメータの状態値が前記規則性に基づく所定範囲から逸脱していると判定された場合に、前記発電プラントの運転を停止させる請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の発電プラントの水質監視システム。
8. ボイラと、
   タービンと、
   復水器と、
   請求項１から７のいずれか１項に記載の発電プラントの水質監視システムと、
   を備えた発電プラント。
9. 水循環系統を有する発電プラントの水質監視方法であって、
   前記発電プラントにおけるセンサから逐次取得した所定の計測パラメータの状態値に基づいて、前記センサにより計測できない所定の計測不可パラメータの状態値を推定する状態推定工程と、
   前記状態推定工程において推定した前記計測不可パラメータの状態値に基づいて前記発電プラントの水質診断を行う水質診断工程と、
   前記水質診断工程における診断結果に基づいて前記発電プラントの運転制御を行う運転制御工程と、
   を有し、
   前記水質診断工程は、前記状態推定工程において推定した前記計測不可パラメータの状態値と、前記発電プラントにおける過去データに基づいて予め設定した前記計測不可パラメータの状態値に関する規則性とを比較することで前記発電プラントの水質診断を行い、
   前記水質診断工程は、前記計測不可パラメータの状態値が前記規則性に基づく所定範囲から逸脱していないと判定した場合に、前記計測不可パラメータの状態値と予め設定した正常範囲とを比較し、
   前記運転制御工程は、前記水質診断工程において、前記計測不可パラメータの状態値が前記正常範囲外であると判定された場合に、前記計測不可パラメータの状態値を前記正常範囲内とするように予め設定された運転制御を行う発電プラントの水質監視方法。
10. 水循環系統を有する発電プラントの水質監視プログラムであって、
    前記発電プラントにおけるセンサから逐次取得した所定の計測パラメータの状態値に基づいて、前記センサにより計測できない所定の計測不可パラメータの状態値を推定する状態推定処理と、
    前記状態推定処理において推定した前記計測不可パラメータの状態値に基づいて前記発電プラントの水質診断を行う水質診断処理と、
    前記水質診断処理における診断結果に基づいて前記発電プラントの運転制御を行う運転制御処理と、
    前記状態推定処理において推定した前記計測不可パラメータの状態値と、前記発電プラントにおける過去データに基づいて予め設定した前記計測不可パラメータの状態値に関する規則性とを比較することで前記発電プラントの水質診断を行う前記水質診断処理と、
    前記計測不可パラメータの状態値が前記規則性に基づく所定範囲から逸脱していないと判定した場合に、前記計測不可パラメータの状態値と予め設定した正常範囲とを比較する前記水質診断処理と、
    前記水質診断処理において、前記計測不可パラメータの状態値が前記正常範囲外であると判定された場合に、前記計測不可パラメータの状態値を前記正常範囲内とするように予め設定された運転制御を行う前記運転制御処理と、をコンピュータに実行させるための発電プラントの水質監視プログラム。

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