JP7489157B1 - 出力方法、出力装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】対象の施設において対象の構造の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画することを支援する。
【解決手段】出力方法は、複数の蒸気トラップそれぞれの性能の診断結果の履歴を示す履歴情報を取得し、対象の施設及び対象の構造を示す情報を受け付け、履歴情報に基づいて、対象の施設における対象の構造の対象トラップの性能指標の時間的な第１推移と、対象の施設における不良状態と診断された対象トラップの台数の時間的な第２推移と、一般的な対象トラップの性能指標の時間的な第１基準推移と、を生成し、第１推移と第１基準推移との差異及び第２推移に基づいて、一般的な不良状態と診断される対象トラップの台数の時間的な第２基準推移を推定し、第１推移及び第１基準推移を含む第１情報と、第２推移及び第２基準推移を含む第２情報と、を出力する。
【選択図】図２

Description

本発明は、複数の施設に設けられた複数の蒸気トラップに関する情報を出力する技術に関する。

蒸気配管系を備えたプラント及び工場等の施設では、配管系の適所に設置した蒸気トラップによって、熱交換又は放熱等により生じた復水（ドレン）を配管系の外部に排出している。経年劣化や作動不良等によって蒸気トラップの性能が劣化すると、配管系内の蒸気が蒸気トラップを介して外部に漏出し、無駄な蒸気損失を招く。また、過度な蒸気損失は、蒸気配管系の稼働を不用意に停止させる虞がある。このため、一年に一回等の定期的に、複数の担当者に特許文献１等に開示のような計測診断装置（以降、診断器）を持参させ、１日で約１０００機の蒸気トラップの診断を分担して行っている。

具体的には、診断器は、担当者による操作に応じて蒸気トラップの振動及び温度等を測定し、その測定値に基づいて、蒸気の漏洩量等の蒸気トラップの性能を表す指標（以降、性能指標）を算出する。このため、担当者の手作業による診断器を用いた複数の蒸気トラップの診断には多大な時間が必要になる。そこで、各蒸気トラップに測定装置を常設して、診断に必要な蒸気トラップの振動等の測定値を１日に１回等の定期的にサーバ装置に送信し、サーバ装置において各蒸気トラップを診断するシステムを採用する施設も存在する。近年では、上記サーバ装置をクラウドサーバによって実現し、複数の施設で上記システムを共用する形態も登場している。

特開２０１８－８４４１８号公報

蒸気トラップを長期間使用すると、蒸気トラップ内に流入する蒸気や復水等にスケールや錆等の不純物が含まれるようになる。不純物の含有量は、各施設における蒸気配管系に使用する工業用水の水質及び配管の材質等によって異なる。また、不純物の含有量は、各施設における圧力及び温度等の蒸気トラップの使用条件によっても異なる。不純物の含有量が多くなる程、蒸気トラップに生じる偏摩耗の度合が大きくなり、蒸気トラップの性能の劣化度合も大きくなる。不純物の含有量が一定であっても、弁の開閉方式や復水の最大排出量等の蒸気トラップの構造に応じて蒸気トラップに生じる偏摩耗の度合が異なる。このように、蒸気トラップの性能の劣化度合は、施設及び蒸気トラップの構造毎に異なる。

したがって、無駄な蒸気損失及び蒸気配管系の不用意な稼働の停止機会を長期的に低減するには、施設毎に、各構造の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画する必要がある。

本発明は、このような事情に鑑みて成されたものであり、対象の施設において対象の構造の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画することを支援可能な出力方法、出力装置及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一態様に係る出力方法は、複数の施設に設けられた複数の蒸気トラップに関する情報を出力する出力装置における出力方法であって、前記複数の蒸気トラップは、複数の構造の蒸気トラップに分類され、前記複数の蒸気トラップそれぞれの性能の診断結果の履歴を示す履歴情報を取得し、対象の施設及び対象の構造を示す情報を受け付け、前記履歴情報に基づいて、前記対象の施設における前記対象の構造の蒸気トラップである対象トラップの性能指標の時間的推移である第１推移と、前記対象の施設における不良状態と診断された前記対象トラップの台数の時間的推移である第２推移と、前記複数の施設において一般的な前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移である第１基準推移と、を生成し、前記第１推移と前記第１基準推移との差異及び前記第２推移に基づいて、前記複数の施設において一般的な前記不良状態と診断される前記対象トラップの台数の時間的推移である第２基準推移を推定し、前記第１推移及び前記第１基準推移を含む第１情報と、前記第２推移及び前記第２基準推移を含む第２情報と、を出力する。

本構成によれば、出力された第１情報を参照することで、第１推移が示す、対象の施設における対象の構造の対象トラップの性能指標の時間的推移を、第１基準推移が示す、複数の施設において一般的な対象トラップの性能指標の時間的推移と比較することができる。これにより、対象の施設において、対象トラップの性能が一般的な施設と比べてどの程度早く又は遅く劣化するのかを把握することができる。

また、本構成によれば、出力された第２情報を参照することで、第２推移が示す、対象の施設における不良状態と診断された対象トラップの台数の時間的推移を、第２基準推移が示す、複数の施設において一般的な不良状態と診断される対象トラップの台数の時間的推移と比較することができる。これにより、対象の施設において、どの程度の台数の対象トラップが一般的な施設と比べてどの程度早い又は遅い時期に不良状態になるのかを把握することができる。

また、本構成によれば、出力された第１情報及び第２情報を比較することで、対象トラップの性能がどのような時間的推移で変化するときに、不良状態と診断される対象トラップの台数がどのような時間的推移で増減するのかを把握することができる。

このように、本構成によれば、対象の施設における対象の構造の蒸気トラップの性能及び不良状態と診断される台数の時間的推移に関する種々の情報を把握することができるので、対象の施設において対象の構造の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画することを支援することができる。

上記の出力方法において、前記複数の構造の蒸気トラップは、弁の開閉方式によって分類された複数の型式の蒸気トラップを含み、前記対象の構造を示す情報は、前記複数の型式のうちの何れか一の型式を示す情報であってもよい。

本構成によれば、対象の施設において対象の弁の開閉方式の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画することを支援することができる。

上記の出力方法において、各型式の蒸気トラップは、復水の最大排出量によって複数のモデルの蒸気トラップに分類され、前記対象の構造を示す情報は、更に、前記複数のモデルのうちの何れか一のモデルを示す情報を含んでもよい。

本構成によれば、対象の施設において対象の弁の開閉方式及び対象の復水の最大排出量の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画することを支援することができる。

上記の出力方法において、前記性能指標は、前記対象トラップの振動の測定値であってもよい。

本構成によれば、出力された第１情報及び第２情報を比較することで、対象トラップの振動の測定値がどのような時間的推移で変化するときに、不良状態と診断される対象トラップの台数がどのような時間的推移で増減するのかを把握することができる。

上記の出力方法において、更に、前記第１推移が前記第１基準推移よりも短い期間である場合、前記対象の施設とは異なる施設における前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移の中から、前記第１推移と類似している期間を含む時間的推移である第３推移を特定し、更に、前記第３推移における前記第１推移と類似している期間以降の時間的推移を、前記第１推移に続く時間的推移として前記第１推移を補間してもよい。

本構成によれば、一般的な施設と比べて対象トラップの使用期間が短い施設が対象の施設として選択された場合であっても、出力された第１情報を参照することで、補間後の第１推移と第１基準推移とを比較することができる。これにより、将来、対象の施設において、対象トラップの性能が一般的な施設と比べてどの程度早く又は遅く劣化するのかを把握することができる。

上記の出力方法において、更に、前記第１推移が前記第１基準推移よりも短い期間である場合、前記第１推移を示す近似関数を算出し、更に、前記対象の施設とは異なる施設における前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移の中から、前記第１推移と類似している期間を含む時間的推移である第３推移を特定し、更に、前記第３推移における前記第１推移と類似している期間以降の時間的推移と、前記近似関数によって示される前記第１推移以降の時間的推移と、を平均化した時間的推移を、前記第１推移に続く時間的推移として前記第１推移を補間してもよい。

本構成によれば、一般的な施設と比べて対象トラップの使用期間が短い施設が対象の施設として選択された場合であっても、出力された第１情報を参照することで、補間後の第１推移と第１基準推移とを比較することができる。これにより、将来、対象の施設において、対象トラップの性能が一般的な施設と比べてどの程度早く又は遅く劣化するのかを適切に把握することができる。

本発明の別の一態様に係る出力装置は、複数の施設に設けられた複数の蒸気トラップに関する情報を出力する出力装置であって、前記複数の蒸気トラップは、複数の構造の蒸気トラップに分類され、コンピュータを備え、前記コンピュータが、前記複数の蒸気トラップそれぞれの性能の診断結果の履歴を示す履歴情報を取得し、対象の施設及び対象の構造を示す情報を受け付け、前記履歴情報に基づいて、前記対象の施設における前記対象の構造の蒸気トラップである対象トラップの性能指標の時間的推移である第１推移と、前記対象の施設における不良状態と診断された前記対象トラップの台数の時間的推移である第２推移と、前記複数の施設において一般的な前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移である第１基準推移と、を生成し、前記第１推移と前記第１基準推移との差異及び前記第２推移に基づいて、前記複数の施設において一般的な前記不良状態と診断される前記対象トラップの台数の時間的推移である第２基準推移を推定し、前記第１推移及び前記第１基準推移を含む第１情報と、前記第２推移及び前記第２基準推移を含む第２情報と、を出力する。

本構成によれば、上記出力方法と同様の作用効果が得られる。

本発明の別の一態様に係るプログラムは、複数の施設に設けられた複数の蒸気トラップに関する情報を出力する出力装置のプログラムであって、前記複数の蒸気トラップは、複数の構造の蒸気トラップに分類され、前記出力装置に、前記複数の蒸気トラップそれぞれの性能の診断結果の履歴を示す履歴情報を取得し、対象の施設及び対象の構造を示す情報を受け付け、前記履歴情報に基づいて、前記対象の施設における前記対象の構造の蒸気トラップである対象トラップの性能指標の時間的推移である第１推移と、前記対象の施設における不良状態と診断された前記対象トラップの台数の時間的推移である第２推移と、前記複数の施設において一般的な前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移である第１基準推移と、を生成し、前記第１推移と前記第１基準推移との差異及び前記第２推移に基づいて、前記複数の施設において一般的な前記不良状態と診断される前記対象トラップの台数の時間的推移である第２基準推移を推定し、前記第１推移及び前記第１基準推移を含む第１情報と、前記第２推移及び前記第２基準推移を含む第２情報と、を出力する、ように処理を実行させる。

本構成によれば、上記出力方法と同様の作用効果が得られる。

本発明によれば、対象の施設において対象の構造の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画することを支援することができる。

蒸気トラップ管理システムの構成の一例を示すブロック図である。 サーバの出力処理について説明するためのフローチャートである。 第１情報及び第２情報の一例を示す図である。 第１情報及び第２情報の他の一例を示す図である。 変形例の第１情報を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。尚、異なる図面において同一の符号を付した要素は、同一又は相応する要素を示すものとする。

＜システムの構成＞
図１は、本開示の実施の形態における蒸気トラップ管理システム１０００の全体構成を示す図である。図１に示す蒸気トラップ管理システム１０００は、複数の測定装置１、情報端末３、及びサーバ２（出力装置）を備える。

蒸気配管系を備えるプラント又は工場等の複数の施設１００のそれぞれには、蒸気配管系の適所に複数の蒸気トラップが設けられている。測定装置１は、施設１００に設けられた蒸気トラップに常設されている。測定装置１は、通信部１１、制御部１２、メモリ１３、及び測定部１４を備える。

測定部１４は、例えば、測定装置１の設置先の蒸気トラップの振動及び温度等を検知するセンサである。測定部１４は、例えば一日に一回等の定期的に、設置先の蒸気トラップの振動及び温度を測定する。測定部１４は、設置先の蒸気トラップの振動及び温度を測定した日時（以降、測定日時）と、設置先の蒸気トラップの振動及び温度の測定値と、を対応付けてメモリ１３に記憶する。

メモリ１３は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、又はフラッシュメモリ等の各種情報を記憶可能な記憶装置である。メモリ１３は、測定部１４による蒸気トラップの振動及び温度の測定日時及び測定値を順次記憶する。

制御部１２は、例えば、ＣＰＵ等を備えたマイクロコントローラーであり、例えば一日に一回等の定期的に、複数の測定日時及び測定値をメモリ１３から読み出し、読み出した複数の測定日時及び測定値のそれぞれを含む複数の測定情報を作成する。各測定情報は、測定装置１の設置先の蒸気トラップを備える施設１００を識別するための施設ＩＤと、当該蒸気トラップを識別するためのトラップＩＤと、読み出した各測定日時及び測定値と、を含む。制御部１２は、作成した複数の測定情報を通信部１１に出力する。

通信部１１は、例えば、ＩＰ等の任意の通信方式に対応した通信回路である。通信部１１は、１日に１回等の定期的に、制御部１２が作成した複数の測定情報を、ネットワーク４を介してサーバ２へ送信する。ネットワーク４は、例えば、インターネットである。

情報端末３は、例えば、スマートフォン、タブレット型コンピュータ又はパーソナルコンピュータであり、サーバ２にアクセス可能な権限を有する蒸気トラップ管理システム１０００の管理者（以降、管理者）によって使用される。情報端末３は、通信部３１、メモリ３３、表示部３４、操作部３５、及び制御部３２を備える。

通信部３１は、例えば、ＩＰ等の任意の通信方式に対応した通信回路である。通信部３１は、制御部３２から指示された種々の情報をサーバ２に送信する。通信部３１は、サーバ２から受信した種々の情報を制御部３２に出力する。メモリ３３は、例えば、ＲＡＭ、ＳＳＤ、ＨＤＤ、又はフラッシュメモリ等の種々の情報を記憶可能な記憶装置である。

表示部３４は、例えば、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイ等の表示装置であり、制御部３２による制御の下、通信部３１がサーバ２から受信した情報を表示する。これにより、管理者は、情報端末３において、サーバ２が管理している種々の情報を閲覧等することが可能となっている。

操作部３５は、例えば、管理者が各種の情報を入力するためのキーボード又はマウス等の入力装置である。管理者が操作部３５を用いて入力した情報は、制御部３２に出力される。但し、タッチパネル式ディスプレイを使用することにより、表示部３４と操作部３５とが一体的に構成されてもよい。

制御部３２は、例えば、ＣＰＵ等を備えたマイクロコントローラーである。制御部３２は、通信部３１によって受信された情報を表示するように表示部３４を制御する。また、制御部３２は、管理者が操作部３５を用いて入力した処理対象情報をサーバ２に送信するように、通信部３１を制御する。

複数の施設１００に設けられた複数の蒸気トラップは、複数の構造の蒸気トラップに分類される。複数の構造の蒸気トラップは、弁の開閉方式によって分類された複数の型式の蒸気トラップを含む。各型式の蒸気トラップは、復水の最大排出量によって複数のモデルの蒸気トラップに分類される。処理対象情報は、複数の施設１００のうちの何れか一つの施設１００、複数の型式のうちの何れか一つの型式、及び複数のモデルのうちの何れか一つのモデルを、処理の対象の施設１００、型式及びモデルとして受け付けることを、サーバ２に指示する情報である。

具体的には、処理対象情報には、処理の対象の施設１００としてサーバ２に受け付けさせる施設１００を識別するための施設ＩＤ、処理の対象の型式としてサーバ２に受け付けさせる型式を識別するための型式ＩＤ、処理の対象のモデルとしてサーバ２に受け付けさせるモデルを識別するためのモデルＩＤが含まれる。これにより、処理対象情報を受信したサーバ２は、処理対象情報に含まれる施設ＩＤ、型式ＩＤ及びモデルＩＤによって識別される施設１００、型式及びモデルを、処理の対象の施設１００、型式及びモデルとして受け付けることができる。

サーバ２は、例えば、クラウドサーバ又はサーバ装置であり、ネットワーク４を介して複数の測定装置１及び情報端末３と通信可能に接続されている。サーバ２は、通信部２１、メモリ２３及び制御部２２を備える。

通信部２１は、例えば、ＩＰ等の任意の通信方式に対応した通信回路であり、測定装置１によって送信された複数の測定情報を受信する。通信部２１は、複数の測定装置１から受信した複数の測定情報を制御部２２へ出力する。通信部２１は、情報端末３から受信した処理対象情報を制御部２２へ出力する。通信部２１は、制御部２２による制御の下、後述の第１情報及び第２情報を情報端末３に送信する。

メモリ２３は、例えば、ＲＡＭ、ＳＳＤ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、又はフラッシュメモリ等の各種情報を記憶可能な記憶装置である。

メモリ２３は、蒸気トラップ管理システム１０００が備える複数の測定装置１の設置先の複数の蒸気トラップに関する情報を定めた機器テーブルを予め記憶している。機器テーブルは、蒸気トラップを識別するためのトラップＩＤと、当該蒸気トラップが設置されている施設１００を識別するための施設ＩＤと、当該蒸気トラップの構造を示す構造情報と、を対応付けたテーブルである。構造情報は、蒸気トラップの型式を識別するための型式ＩＤ及び当該蒸気トラップのモデルを識別するためのモデルＩＤを含む。

制御部２２は、例えば、所定の処理を実行する不図示のＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、所定の制御プログラム（プログラム）が記憶されたＥＥＰＲＯＭ等の不図示の不揮発性メモリと、データを一時的に記憶するための不図示のＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）と、これらの周辺回路と、を備えたマイクロコントローラー（コンピュータ）である。制御部２２は、前記ＣＰＵが前記不揮発性メモリに記憶されている制御プログラムを実行することで所定の処理を実行する。

具体的には、制御部２２は、通信部２１が受信した各測定情報に含まれる振動及び温度の測定値に基づき、各測定情報に対応する蒸気トラップの性能を診断する。測定情報に対応する蒸気トラップとは、測定情報に含まれるトラップＩＤによって識別される蒸気トラップである。

例えば、制御部２２は、蒸気トラップの性能の診断において、測定情報に含まれる振動の測定値を、所定の変換式を用いて蒸気トラップの蒸気の漏洩量に変換する。また、制御部２２は、蒸気トラップの性能の診断において、測定情報に含まれる振動の測定値が所定の閾値以上であるか否かによって、蒸気トラップが不良状態であるか否かを判定する。尚、上記の変換式及び閾値は、蒸気トラップの型式及びモデル毎に予め定められ、メモリ２３に予め記憶されている。制御部２２は、蒸気トラップの診断を行う場合、メモリ２３に記憶されている機器テーブルを参照し、当該蒸気トラップの型式及びモデルに対応する変換式及び閾値をメモリ２３から取得する。

制御部２２は、各測定情報に対応する蒸気トラップの性能を診断すると、当該蒸気トラップの性能の診断結果を示す診断結果情報を作成する。診断結果情報は、蒸気トラップの性能の診断に用いた測定情報、及び蒸気トラップの性能の診断で得られた蒸気トラップの性能を表す指標（以降、性能指標）を含む。蒸気トラップの性能指標には、例えば、蒸気トラップの診断に用いられた蒸気トラップの振動の測定値、蒸気トラップの蒸気の漏洩量、及び蒸気トラップが不良状態であるか否かの判定結果が含まれる。

制御部２２は、作成した各診断結果情報をメモリ２３に出力する。メモリ２３は、制御部２２から取得した各診断結果情報を記憶する。

制御部２２は、通信部２１が情報端末３から処理対象情報を受信した場合、当該処理対象情報に含まれる施設ＩＤ、型式ＩＤ及びモデルＩＤに対応する施設１００、蒸気トラップの型式及び蒸気トラップのモデルを、処理の対象の施設１００、型式及びモデルとして受け付ける。以降、処理の対象の施設１００を対象施設と記載し、処理の対象の型式を対象型式と記載し、処理の対象のモデルを対象モデルと記載する。

制御部２２は、メモリ２３に記憶されている複数の蒸気トラップそれぞれの性能の診断結果の履歴を示す複数の診断結果情報（以降、履歴情報）に基づいて、対象施設における対象型式及び対象モデルの蒸気トラップの性能指標の時間的推移である第１推移を生成する。以降、対象型式及び対象モデルの蒸気トラップを対象トラップと記載する。

具体的には、制御部２２は、メモリ２３に記憶されている機器テーブルを参照して、履歴情報から、対象施設に設けられた対象トラップの性能を診断した結果を示す複数の診断結果情報を取得する。制御部２２は、取得した複数の診断結果情報を参照し、測定日時毎に、対象トラップの性能指標（例えば、振動の測定値）の平均値を算出する。制御部２２は、算出した平均値を測定日時順に並べたものを第１推移として生成する。

尚、制御部２２による第１推移の生成方法はこれに限らない。例えば、制御部２２は、取得した複数の診断結果情報を参照し、測定日時毎に対象トラップの性能指標の中間値を取得し、取得した中間値を測定日時順に並べたものを第１推移として生成してもよい。又は、制御部２２は、取得した複数の診断結果情報を参照し、測定日時毎に対象トラップの性能指標の最大値又は最小値を取得し、取得した最大値又は最小値を測定日時順に並べたものを第１推移として生成してもよい。又は、制御部２２は、測定日時毎に、対象トラップの性能指標の平均値又は中間値及び最大値又は最小値を算出（取得）し、算出（取得）した平均値又は中間値及び最大値又は最小値のそれぞれを、測定日時順に並べたものを、第１推移として生成してもよい。

制御部２２は、履歴情報に基づいて、対象施設における不良状態と診断された対象トラップの台数の時間的推移である第２推移を生成する。

具体的には、制御部２２は、メモリ２３に記憶されている機器テーブルを参照して、履歴情報から、対象施設に設けられた対象トラップの性能を診断した結果を示す複数の診断結果情報を取得する。制御部２２は、取得した複数の診断結果情報に含まれる測定情報を参照し、測定日時毎に、対象トラップが不良状態であることを示す判定結果を含む診断結果情報を取得する。制御部２２は、取得した診断結果情報に対応する対象トラップの台数をカウントする。診断結果情報に対応する対象トラップとは、当該診断結果情報によって性能の診断の結果が示される対象トラップである。制御部２２は、カウントした対象トラップの台数を、測定日時順に並べたものを第２推移として生成する。

尚、制御部２２は、対象トラップの台数をカウントする際に、同一の対象トラップを１台としてカウントする。また、制御部２２は、一度ある測定日時についての対象トラップの台数のカウント時にカウントした対象トラップと同一の対象トラップを、他の測定日時における診断結果情報に対応する対象トラップとしてカウントしない。

ただし、これに限らず、制御部２２が、一度ある測定日時についての対象トラップの台数のカウント時にカウントした対象トラップと同一の対象トラップを、他の測定日時においても、診断結果情報に対応する対象トラップとしてカウントするようにしてもよい。この場合、第２推移は、対象施設における不良状態と診断された対象トラップの累計台数の時間的推移を示すものとなる。

制御部２２は、履歴情報に基づいて、複数の施設１００において一般的な対象トラップの性能指標の時間的推移である第１基準推移を生成する。

具体的には、制御部２２は、メモリ２３に記憶されている機器テーブルを参照して、履歴情報から、複数の施設１００に設けられた対象トラップの性能を診断した結果を示す複数の診断結果情報を取得する。ここで、複数の施設１００とは、蒸気トラップ管理システム１０００が備える複数の測定装置１が設置されている全ての施設１００である。

制御部２２は、取得した複数の診断結果情報を参照し、測定日時毎に、対象トラップの性能指標（例えば、振動の測定値）の平均値を算出する。制御部２２は、算出した平均値を測定日時順に並べたものを第１基準推移として生成する。

尚、制御部２２による第１基準推移の生成方法はこれに限らない。例えば、制御部２２は、取得した複数の診断結果情報を参照し、測定日時毎に対象トラップの性能指標の中間値を取得し、取得した中間値を測定日時順に並べたものを第１基準推移として生成してもよい。

尚、制御部２２による第１基準推移の生成方法はこれに限らない。例えば、制御部２２は、取得した複数の診断結果情報を参照し、測定日時毎に対象トラップの性能指標の中間値を取得し、取得した中間値を測定日時順に並べたものを第１基準推移として生成してもよい。又は、制御部２２は、取得した複数の診断結果情報を参照し、測定日時毎に対象トラップの性能指標の最大値又は最小値を取得し、取得した最大値又は最小値を測定日時順に並べたものを第１基準推移として生成してもよい。

又は、制御部２２は、取得した複数の診断結果情報を参照し、測定日時毎に、対象トラップの性能指標の平均値又は中間値及び最大値又は最小値を取得又は算出し、取得又は算出した対象トラップの性能指標の平均値又は中間値及び最大値又は最小値のそれぞれを測定日時順に並べたものを、第１基準推移として生成してもよい。

制御部２２は、第１推移と第１基準推移との差異及び第２推移に基づいて、複数の施設１００において一般的な不良状態と診断される対象トラップの台数の時間的推移である第２基準推移を推定する。

具体的には、制御部２２は、第１推移が示す対象トラップの性能指標が所定値であるときの測定日時と、第１基準推移が示す対象トラップの性能指標が前記所定値であるときの測定日時と、の差分の時間（以降、差分時間）を、第１推移と第１基準推移との差異として算出する。

第１推移及び第１基準推移が、時間の経過とともに対象トラップの性能指標が増大することを示す場合、所定値は、例えば、第１基準推移が示す対象トラップの性能指標の最大値及び第１推移が示す対象トラップの性能指標の最大値のうちの小さい方の値に定めることができる。一方、第１推移及び第１基準推移が、時間の経過とともに対象トラップの性能指標が減少することを示す場合、所定値は、例えば、第１基準推移が示す対象トラップの性能指標の最小値及び第１推移が示す対象トラップの性能指標の最小値のうちの大きい方の値に定めることができる。

尚、第１推移が示す対象トラップの性能指標が所定値であるときの測定日時が複数存在する場合、例えば、最も遅い測定日時を用いて差分時間を算出すればよい。同様に、第１基準推移が示す対象トラップの性能指標が所定値であるときの測定日時が複数存在する場合、例えば、最も遅い測定日時を用いて差分時間を算出すればよい。

制御部２２は、第２推移における各測定日時を差分時間だけスライドさせた時間的推移を、第２基準推移として推定する。

尚、処理対象情報にモデルＩＤを含まないようにしてもよい。これにより、制御部２２が、処理対象情報に含まれる施設ＩＤ及び型式ＩＤによって識別される施設１００及び型式を、対象施設及び対象型式として選択するようにしてもよい。そして、制御部２２が、対象施設における対象型式の蒸気トラップを対象トラップとして、第１推移、第２推移及び第１基準推移を生成し、第２基準推移を推定し、第１平均推移及び第２平均推移を生成するようにしてもよい。

制御部２２は、通信部２１を制御して、第１推移及び第１基準推移を含む第１情報と、第２推移及び第２基準推移を含む第２情報と、を、情報端末３に送信する。

尚、本実施の形態における蒸気トラップ管理システム１０００は、複数の測定装置１、サーバ２、及び情報端末３を備えているが、本開示はこれに限定されない。蒸気トラップ管理システム１０００は、サーバ２を備えず、複数の測定装置１及び情報端末３を備えてもよい。この場合、情報端末３は、サーバ２の機能を備える。

続いて、本開示の実施の形態におけるサーバ２の出力処理について説明する。図２は、サーバ２の出力処理について説明するためのフローチャートである。

まず、ステップＳ１０において、通信部２１は、測定装置１が送信した測定情報を受信する度に、受信した測定情報を制御部２２へ出力する。

次に、ステップＳ１１において、制御部２２は、通信部２１が受信した各測定情報に含まれる振動及び温度の測定値に基づき、各測定情報に対応する蒸気トラップの性能を診断する。

次に、ステップＳ１２において、制御部２２は、各測定情報に対応する蒸気トラップの性能の診断結果を示す診断結果情報を作成し、作成した各診断結果情報をメモリ２３に出力する。メモリ２３は、制御部２２から取得した各診断結果情報を記憶する。

次に、ステップＳ１３において、制御部２２は、通信部２１が情報端末３から処理対象情報を受信したか否かを判定する。制御部２２は、通信部２１が情報端末３から処理対象情報を受信したと判定した場合（ステップＳ１３でＹＥＳ）、処理をステップＳ１４に移行する。一方、制御部２２は、通信部２１が情報端末３から処理対象情報を受信したと判定しなかったときは（ステップＳ１３でＮＯ）、処理をステップＳ１０に移行する。

ステップＳ１４において、制御部２２は、通信部２１が情報端末３から受信した処理対象情報に含まれる施設ＩＤ、型式ＩＤ及びモデルＩＤに対応する施設１００、蒸気トラップの型式及び蒸気トラップのモデルを、処理の対象の施設１００（対象施設）、処理の対象の型式（対象型式）及び処理の対象のモデル（対象モデル）として受け付ける。

次に、ステップＳ１５において、制御部２２は、メモリ２３に記憶されている履歴情報に基づいて、対象施設における、対象型式及び対象モデルの蒸気トラップである対象トラップの性能指標の時間的推移である第１推移を生成する。

次に、ステップＳ１６において、制御部２２は、履歴情報に基づいて、対象施設における不良状態と診断された対象トラップの台数の時間的推移である第２推移を生成する。

次に、ステップＳ１７において、制御部２２は、履歴情報に基づいて、複数の施設１００において一般的な対象トラップの性能指標の時間的推移である第１基準推移を生成する。

次に、ステップＳ１８において、制御部２２は、第１推移と第１基準推移との差異及び第２推移に基づいて、複数の施設１００において一般的な不良状態と診断される対象トラップの台数の時間的推移である第２基準推移を推定する。

次に、ステップＳ１９において、制御部２２は、通信部２１を制御して、第１推移及び第１基準推移を含む第１情報と、第２推移及び第２基準推移を含む第２情報と、を、情報端末３に送信し、処理をステップＳ１０に移行する。情報端末３では、通信部３１がサーバ２から第１情報及び第２情報を受信すると、表示部３４は、制御部３２による制御の下、通信部３１がサーバ２から受信した第１情報及び第２情報を含む画像（以降、レポート画像）を表示する。

図３は、第１情報Ｆ１及び第２情報Ｆ２の一例を示す図である。図３は、情報端末３から、施設ＩＤ「工場Ａ」、型式ＩＤ「Ｉ」及びモデルＩＤ「Ｍ１」を含む処理対象情報がサーバ２に送信された後、通信部３１がサーバ２から第１情報Ｆ１及び第２情報Ｆ２を受信したときに、表示部３４が第１情報Ｆ１及び第２情報Ｆ２を含むレポート画像Ｒ１を表示した例を示している。

第１情報Ｆ１には、第１情報Ｆ１のタイトルを示す領域Ｔ１１と、第１情報Ｆ１に含まれる第１推移Ｇ１１、及び第１基準推移Ｇ１０を示すグラフを表示する領域Ａ１１と、当該グラフの凡例を表示する領域Ａ１２と、が含まれている。

第１推移Ｇ１１は、対象施設「工場Ａ」における対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの性能指標である振動の測定値（「振動値」）の時間的推移を示している。第１基準推移Ｇ１０は、複数の施設１００において一般的な施設１００における対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの性能指標である振動の測定値の時間的推移を示している。

第２情報Ｆ２には、第２情報Ｆ２のタイトルを示す領域Ｔ２１と、第２情報Ｆ２に含まれる第２推移Ｇ２１、及び第２基準推移Ｇ２０を示すグラフを表示する領域Ａ２１と、当該グラフの凡例を表示する領域Ａ２２と、が含まれている。

第２推移Ｇ２１は、対象施設「工場Ａ」における不良状態と診断された対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの台数の時間的推移を示している。第２基準推移Ｇ２０は、第１推移Ｇ１１及び第１基準推移Ｇ１０がそれぞれ所定値Ｐ１になる測定日時の差分の時間である差分時間Ｄ１「１２（＝３６－２４）か月」だけ、第２推移Ｇ２１における測定日時をスライドさせた時間的推移を示している。

この場合、管理者は、第１情報Ｆ１を参照することで、第１推移Ｇ１１が示す、対象施設「工場Ａ」における対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの振動の測定値の時間的推移を、第１基準推移Ｇ１０が示す、複数の施設１００において一般的な対象トラップの振動の測定値の時間的推移と比較することができる。これにより、対象施設「工場Ａ」において対象トラップの性能が一般的な施設１００と比べてどの程度早く劣化するのかを把握することができる。

また、第２情報Ｆ２を参照することで、第２推移Ｇ２１が示す、対象施設「工場Ａ」における不良状態と診断された対象トラップの台数の時間的推移を、第２基準推移Ｇ２０が示す、複数の施設１００において一般的な不良状態と診断される対象トラップの台数の時間的推移と比較することができる。これにより、対象施設「工場Ａ」において、どの程度の台数の対象トラップが一般的な施設１００と比べてどの程度早い時期に不良状態になるのかを把握することができる。

また、第１情報Ｆ１及び第２情報Ｆ２を比較することで、対象トラップの振動の測定値がどのような時間的推移で変化するときに、不良状態と診断される対象トラップの台数がどのような時間的推移で増減するのかを把握することができる。

このように、本表示例では、対象施設「工場Ａ」における対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の蒸気トラップの性能及び不良状態と診断される台数の時間的推移に関する種々の情報を把握することができる。このため、本表示例は、対象施設「工場Ａ」において対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画することを支援することができる。

図４は、第１情報Ｆ１及び第２情報Ｆ２の他の一例を示す図である。図４は、情報端末３から、施設ＩＤ「工場Ｂ」、型式ＩＤ「Ｉ」及びモデルＩＤ「Ｍ１」を含む処理対象情報がサーバ２に送信された後、通信部３１がサーバ２から第１情報Ｆ１及び第２情報Ｆ２を受信したときに、表示部３４がレポート画像Ｒ１を表示した例を示している。

本表示例では、第１情報Ｆ１の領域Ａ１１には、第１推移Ｇ３１、及び図３に示したものと同じ第１基準推移Ｇ１０を示すグラフが表示されている。

第１推移Ｇ３１は、対象施設「工場Ｂ」における対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの性能指標である振動の測定値の時間的推移を示している。

第２情報Ｆ２の領域Ａ２１には、第２推移Ｇ４１、及び第２基準推移Ｇ４０を示すグラフが表示されている。

第２推移Ｇ４１は、対象施設「工場Ｂ」における不良状態と診断された対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの台数の時間的推移を示している。第２基準推移Ｇ４０は、第１推移Ｇ３１及び第１基準推移Ｇ１０がそれぞれ所定値Ｐ１になる測定日時の差分の時間である差分時間Ｄ２「－１２（＝３６－４８）か月」だけ、第２推移Ｇ４１における測定日時をスライドさせた時間的推移を示している。

この場合、管理者は、第１情報Ｆ１を参照することで、第１推移Ｇ３１が示す、対象施設「工場Ｂ」における対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の対象トラップの振動の測定値の時間的推移を、第１基準推移Ｇ１０が示す、複数の施設１００において一般的な対象トラップの振動の測定値の時間的推移と比較することができる。これにより、対象施設「工場Ｂ」において、対象トラップの性能が一般的な施設１００と比べてどの程度遅く劣化するのかを把握することができる。

また、第２情報Ｆ２を参照することで、第２推移Ｇ４１が示す、対象施設「工場Ｂ」における不良状態と診断された対象トラップの台数の時間的推移を、第２基準推移Ｇ４０が示す、複数の施設１００において一般的な不良状態と診断される対象トラップの台数の時間的推移と比較することができる。これにより、対象施設「工場Ｂ」において、どの程度の台数の対象トラップが一般的な施設１００と比べてどの程度遅い時期に不良状態になるのかを把握することができる。

また、第１情報Ｆ１及び第２情報Ｆ２を比較することで、対象トラップの振動の測定値がどのような時間的推移で変化するときに、不良状態と診断される対象トラップの台数がどのような時間的推移で増減するのかを把握することができる。

このように、本表示例では、対象施設「工場Ｂ」における対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の蒸気トラップの性能及び不良状態と診断される台数の時間的推移に関する種々の情報を把握することができる。このため、本表示例は、対象施設「工場Ｂ」において対象型式「Ｉ」及び対象モデル「Ｍ１」の蒸気トラップの交換時期及び交換台数を適切に計画することを支援することができる。

尚、例えば新設された施設１００等、蒸気配管系の稼働期間が短いために、第１推移が第１基準推移よりも短い期間を示す場合がある。この場合、制御部２２が、以下のようにして、第１推移を補間するようにしてもよい。

図５は、変形例の第１情報Ｆ１ａを示す図である。例えば、図５に示すように、制御部２２が、２４か月の対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移を示す第１推移Ｇ５１を生成し、約３６か月の対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移を示す第１基準推移Ｇ５０を生成したとする。

この場合、制御部２２は、第１推移Ｇ５１を示す近似関数を算出する。具体的には、制御部２２は、第１推移Ｇ５１が示す測定日時を説明変数とし、第１推移Ｇ５１が示す対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」を目的変数とした多項式近似によって、これらの関係を示す二次関数を、第１推移Ｇ５１を示す近似関数として算出する。

尚、第１推移Ｇ５１を示す近似関数の算出方法は、これに限らない。例えば、制御部２２は、第１推移Ｇ５１が示す測定日時を説明変数とし、第１推移Ｇ５１が示す対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」を目的変数とした線形近似によって、これらの関係を示す一次関数を、第１推移Ｇ５１を示す近似関数として算出してもよい。

そして、制御部２２は、第１基準推移Ｇ５０と同様にして、メモリ２３から取得した履歴情報を参照し、対象施設とは異なる施設１００における対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移を取得する。制御部２２は、取得した時間的推移の中から、第１推移Ｇ５１と類似している期間を含む対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移（以降、第３推移）を取得する。

具体的には、制御部２２は、対象施設とは異なる施設１００における対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移の中から、第１推移Ｇ５１と同じ長さの期間「２４か月」における性能指標「蒸気の漏洩量」の増大量が、第１推移Ｇ５１が示す「２４か月」における性能指標「蒸気の漏洩量」の増大量に最も近い対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移を、第３推移として取得する。

尚、制御部２２による第３推移の生成方法はこれに限らない。例えば、制御部２２は、ディープラーニング等の機械学習によって生成されたモデルを用いて、第３推移を取得するようにしてもよい。

具体的には、下記の第１時間的推移と、下記の複数の第２時間的推移と、下記の第３時間的推移と、の関係を機械学習したモデルを、メモリ２３に予め記憶するようにしてもよい。第１時間的推移は、ある蒸気トラップ（以降、第１蒸気トラップ）の直近の第１推移Ｇ５１と同じ長さの期間（以降、第１期間）における性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移である。複数の第２時間的推移は、第１蒸気トラップが設置されている施設１００とは異なる施設１００に設置されている、第１蒸気トラップと同じ型式及びモデルの複数の蒸気トラップのそれぞれについての第１期間よりも長い期間における性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移である。第３時間的推移は、複数の第２時間的推移のうち、第１期間と同じ長さの期間における性能指標「蒸気の漏洩量」の増大量が、第１時間的推移が示す第１期間における性能指標「蒸気の漏洩量」の増大量に最も近い時間的推移である。

この場合、制御部２２が、メモリ２３から上記モデルを取得し、当該モデルに第１推移Ｇ５１と、履歴情報から生成した対象施設とは異なる施設１００における対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移と、を入力することによって、当該モデルが出力する性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移を、第３推移として取得するようにしてもよい。

そして、制御部２２は、第３推移における第１推移Ｇ５１と類似している期間「２４か月」以降の対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移Ｇ５３を取得する。

制御部２２は、取得した対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移Ｇ５３と、近似関数によって示される第１推移Ｇ５１以降の対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移Ｇ５４と、を平均化した時間的推移Ｇ５５を、第１推移Ｇ５１に続く時間的推移として第１推移Ｇ５１を補間する。

又は、制御部２２が、第３推移における第１推移Ｇ５１と類似している期間「２４か月」以降の対象トラップの性能指標「蒸気の漏洩量」の時間的推移Ｇ５３を、第１推移に続く性能指標の時間的推移として第１推移Ｇ５１を補間するようにしてもよい。

これらの場合、一般的な施設１００と比べて対象トラップの使用期間が短い施設１００が対象施設として選択された場合であっても、出力された第１情報Ｆ１ａを参照することで、補間後の第１推移Ｇ５１、Ｇ５５（Ｇ５１、Ｇ５３）と、第１基準推移Ｇ５０とを比較することができる。これにより、将来、当該対象施設において対象トラップの性能が一般的な施設１００と比べてどの程度早く又は遅く劣化するのかを把握することができる。

２：サーバ（出力装置）
２２：制御部（コンピュータ）
１００：施設
Ｆ１、Ｆ１ａ：第１情報
Ｆ２：第２情報
Ｇ１０、Ｇ５０：第１基準推移
Ｇ１１、Ｇ３１、Ｇ５１：第１推移
Ｇ２０、Ｇ４０：第２基準推移
Ｇ２１、Ｇ４１：第２推移
Ｇ５３：第３推移における第１期間と類似している期間以降の時間的推移
Ｇ５４：近似関数によって示される第１推移以降の時間的推移
Ｇ５５：第３推移における第１期間と類似している期間以降の時間的推移と、近似関数によって示される第１推移以降の時間的推移と、を平均化した時間的推移

Claims (8)

1. 複数の施設に設けられた複数の蒸気トラップに関する情報を出力する出力装置における出力方法であって、
   前記複数の蒸気トラップは、複数の構造の蒸気トラップに分類され、
   前記複数の蒸気トラップそれぞれの性能の診断結果の履歴を示す履歴情報を取得し、
   対象の施設及び対象の構造を示す情報を受け付け、
   前記履歴情報に基づいて、前記対象の施設における前記対象の構造の蒸気トラップである対象トラップの性能指標の時間的推移である第１推移と、前記対象の施設における不良状態と診断された前記対象トラップの台数の時間的推移である第２推移と、前記複数の施設において一般的な前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移である第１基準推移と、を生成し、
   前記第１推移と前記第１基準推移との差異及び前記第２推移に基づいて、前記複数の施設において一般的な前記不良状態と診断される前記対象トラップの台数の時間的推移である第２基準推移を推定し、
   前記第１推移及び前記第１基準推移を含む第１情報と、前記第２推移及び前記第２基準推移を含む第２情報と、を出力する、
   出力方法。
2. 前記複数の構造の蒸気トラップは、弁の開閉方式によって分類された複数の型式の蒸気トラップを含み、
   前記対象の構造を示す情報は、前記複数の型式のうちの何れか一の型式を示す情報である、
   請求項１に記載の出力方法。
3. 各型式の蒸気トラップは、復水の最大排出量によって複数のモデルの蒸気トラップに分類され、
   前記対象の構造を示す情報は、更に、前記複数のモデルのうちの何れか一のモデルを示す情報を含む、
   請求項２に記載の出力方法。
4. 前記性能指標は、前記対象トラップの振動の測定値である、
   請求項１に記載の出力方法。
5. 更に、前記第１推移が前記第１基準推移よりも短い期間である場合、前記対象の施設とは異なる施設における前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移の中から、前記第１推移と類似している期間を含む時間的推移である第３推移を特定し、
   更に、前記第３推移における前記第１推移と類似している期間以降の時間的推移を、前記第１推移に続く時間的推移として前記第１推移を補間する、
   請求項１から４の何れか一項に記載の出力方法。
6. 更に、前記第１推移が前記第１基準推移よりも短い期間である場合、前記第１推移を示す近似関数を算出し、
   更に、前記対象の施設とは異なる施設における前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移の中から、前記第１推移と類似している期間を含む時間的推移である第３推移を特定し、
   更に、前記第３推移における前記第１推移と類似している期間以降の時間的推移と、前記近似関数によって示される前記第１推移以降の時間的推移と、を平均化した時間的推移を、前記第１推移に続く時間的推移として前記第１推移を補間する、
   請求項１から４の何れか一項に記載の出力方法。
7. 複数の施設に設けられた複数の蒸気トラップに関する情報を出力する出力装置であって、
   前記複数の蒸気トラップは、複数の構造の蒸気トラップに分類され、
   コンピュータを備え、
   前記コンピュータが、
   前記複数の蒸気トラップそれぞれの性能の診断結果の履歴を示す履歴情報を取得し、
   対象の施設及び対象の構造を示す情報を受け付け、
   前記履歴情報に基づいて、前記対象の施設における前記対象の構造の蒸気トラップである対象トラップの性能指標の時間的推移である第１推移と、前記対象の施設における不良状態と診断された前記対象トラップの台数の時間的推移である第２推移と、前記複数の施設において一般的な前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移である第１基準推移と、を生成し、
   前記第１推移と前記第１基準推移との差異及び前記第２推移に基づいて、前記複数の施設において一般的な前記不良状態と診断される前記対象トラップの台数の時間的推移である第２基準推移を推定し、
   前記第１推移及び前記第１基準推移を含む第１情報と、前記第２推移及び前記第２基準推移を含む第２情報と、を出力する、
   出力装置。
8. 複数の施設に設けられた複数の蒸気トラップに関する情報を出力する出力装置のプログラムであって、
   前記複数の蒸気トラップは、複数の構造の蒸気トラップに分類され、
   前記出力装置に、
   前記複数の蒸気トラップそれぞれの性能の診断結果の履歴を示す履歴情報を取得し、
   対象の施設及び対象の構造を示す情報を受け付け、
   前記履歴情報に基づいて、前記対象の施設における前記対象の構造の蒸気トラップである対象トラップの性能指標の時間的推移である第１推移と、前記対象の施設における不良状態と診断された前記対象トラップの台数の時間的推移である第２推移と、前記複数の施設において一般的な前記対象トラップの前記性能指標の時間的推移である第１基準推移と、を生成し、
   前記第１推移と前記第１基準推移との差異及び前記第２推移に基づいて、前記複数の施設において一般的な前記不良状態と診断される前記対象トラップの台数の時間的推移である第２基準推移を推定し、
   前記第１推移及び前記第１基準推移を含む第１情報と、前記第２推移及び前記第２基準推移を含む第２情報と、を出力する、
   ように処理を実行させるプログラム。