JPH0269619A - プラント機器保守管理支援装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［発明の目的］ （産業上の利用分野） 本発明は大型プラントの機器の保守管理に係わり、特に
、保守実績データの統計的寿命評価手法と、専門家の設
備状況の評価手順などの知識をロジック化した保全状況
評価手法に基づいた機器の保全状況を診断し、これに基
づいた機器保全作業の意志決定支援を行なうためのプラ
ント機器保守管理支援装置に関する。

（従来の技術） 従来のプラント機器・部品の点検・保全方式は、主要機
器に対しては一定の周期で点検・保全を実施する予防保
全方式がとられており、その仙の機器に対しては明確な
保全周期の定まっていない事後保全方式（故障・不具合
が生じたら保全を行なう方式）がとられている。

予防保全対応機器の保全周期は、メーカが設定した設計
寿命値あるいは加速寿命試験等から得られる寿命推定値
もしくは、これらを収集・整理した信頼性データ（故障
率データ等の文献値）等にある安全率を考慮して決めら
れている。

しかしながら、現実の機器・部品の寿命値は、使用条件
、環境等によって一義的、不変的に決まるものではない
。

また、事後保全対応機器の保全対応機器の保全時期は、
多くの場合、専門家の経験やカンに基づいており、明確
な判定は行われていない。

（発明が解決しようとする課題） このように、瑛在のプラント機器・部品の保全方式は、
これら機器・部品の寿命値の変化を考慮していないし、
また、各機器・部品の寿命値を管理して適切な保全方式
を提供することも行われていないので、現状以上に機器
・部品の不具合を防止することはできず、また場合によ
ってはオーバーメンテナンスとなっている等プラントを
運用していく上で安全上、経済上、大きな損失を潜在的
に有している。

このために、設備の寄合評価技術が設備診断の分野を中
心に開発が進められている。しかしながら、寿命評価に
は種々のアプローチ方法があり、また例えば原子カプラ
ントは、大規模かつ信頼性が要求されている複雑なシス
テムであり、しかも定期検査を主体として定められた周
期で保守が実施されているような設備に対して、劣化保
全状況の評価結果を保守の適正化などへ反映させていく
手法を確立するためには、次のような問題を取上げる必
要がある。

（１）原子力設備機器の保守適正化の支援に適した寿命
評価アプローチ手法の検討。

（２）機器の保守履歴、設計、保守の専門家の経験。

知識を含めた膨大な保守情報から、保守の適正化や設備
の寿命評価に必要となる情報の効率的・系統的な収集・
管理方法。

（３）十分な余裕の定期取替などにより、寿命評価に関
連する情報が少ない点をどのように取扱うかの方法。

（４）機器部品の点検取替は、保守員の多岐にわたる総
合的な判断によっているが、それをどのように支援する
かの情報の総合化手法。

上記のような原子力特有の問題を考慮に入れかつ保守実
績データに基づいて、最終的に現状の保守状況評価にま
で結び付けることのできる技術は、これまでに報告され
ていない。

ざらに、原子力発電プラントをはじめとする大規模プラ
ントでは、より一層の稼働率向上を図るために定期検査
の合理化が求められている。また、同時に、運用の経過
に伴う設備の劣化対策も必要となって来ている。そこで
、この両者を共に満足させる、適切な予防保全を考え方
の基礎とした保守を支援する技術の確立が望まれている
。

そこで、本発明者等はプラントの機器・部品のか命劣化
の予測、評価および管理により、故障。

不具合の発生を低減化あるいは未然に防止してプラント
および設備機器の信頼性向上を目的としてさきに機器保
全状況診断装置（特願昭６２−４１３００Ｍ＞を提案し
た。

しかしながら、上記機器保全状況診断装置では部品の機
器構成上の機能や使用環境条件が考慮されてなく、また
、同種の機器・部品であっても使用されるプラントが異
なると、その点検周期や取替周期も異なり、計画周期と
実際の保守周期とが相異することがしばしばあった。

ざらに、上記機器保全状況診断装置では統計的寿命評価
により得られた機器・部品の信頼性を保守周期と比較し
て、その妥当性をランク付けする際、まず、不具合発生
率でランク付けし、これを信頼性余裕などの他の評価要
素で、前記ランク付けを修正して最終的な機器・部品の
保全状況を判定しているので、修正するランク値と保守
周期の評価基準の関連付けがあいまいになる恐れがあり
、より精度よく保守状況を評価する必要および保全の状
況を判定するために機器としての総合的な信頼性を評価
する必要が望まれていた。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、プラント
機器・部品の寿命値を予測・管理し、適切な保全方式を
提示してプラント機器・部品の管理に要する努力および
時間を低減するとともに併せてプラント機器・部品の信
頼性の向上およびその保全費用・段歯費用の低減などを
図ることを目的とするものである。

［発明の構成］ （課題を解決するための手段） 上記目的を達成するために、本発明のプラント機器保守
管理支援装置は、機器部品管理情報、保守実績腹歴情報
、プラント・機器運転履歴情報。

設計・保全知識情報及びマスタデータを記録・管理する
保守データベースと、データ入力／出力は能及びデータ
検索機能を有する保守情報管理部と、前記保守情報管理
部の機能と合わせて保守実績に基づく統計的寿命評価要
素を推定する統計的寿命評価機能及び該統計的寿命評価
要素の結果を総合的に判断し、現状の設備保全状況評価
機能を有する解析処理部とから構成されたことを特徴と
するものである。

次に、本発明のプラント機器保守管理支援装置の考え方
について説明する。

設備機器の寿命評価にはまず、劣化のメカニズムと寿命
の概念について検討する必要がある。第１５図に、劣化
メカニズムの概念図を示す。ここで、システム、アイテ
ム、劣化の意味はＪＩＳ用詔に従っている。

システムの機能異常は、まずその構成要素である、各ア
イテムへの複数の劣化要因（ストレス）によって誘発さ
れる。そして、物理化学変化に基づく複数種の劣化モデ
ルに従った複合効果により、その機能の低下を生じる。

機能低下の経時変化（劣化パターン）は、この複合効果
と、各アイテム固有の信頼度とによって決まる。さらに
各アイテムの機能低下は、システムの構造２機能上の影
響伝達等の複合効果により、システム全体の機能低下と
なる。そして、その機能低下がシステムに課せられた許
容限度を越えた時に機能異常、すなわち寿命に至るもの
と考えられる。

この概念検討から、寿命評価のアプローチには、以下の
方法が考えられる。

（１）劣化要因（ストレス）の管理 劣化要因の種類とその量および時間的な変動を把握し、
管理する方法。

（２）劣化モデルの推定 加速・寿命試験などにより、劣化要因と劣化パターンと
の間の劣化モデルを推定する方法。

（３）機能低下（劣化パターン）の監視寄合に係わる機
能低下を表す特性値の種類とその経時変化を把握し、監
視する方法。

（４）機能異常の分析 機能異常に至る履歴１．異常の内容を分析する方法。

上記、４つの寿命評価アプローチの設備への実適用は、
次頁の第１表に示すように、機器個別の評価と、プラン
ト主要機器を系統的に管理するシステマティツクな評価
とに分類される。

前者は、寿命評価の精度は高いが技術的な汎用性は低く
コストが係るのに対して、後者は評価精度は、前者には
劣るものの汎用性が高く、コストはそれほど高くない、
という特徴がある。従って、寿命評価アプローチは、そ
の目的や費用対（要求される評価精度などの）効果を考
慮して選択することが重要となる。

（以下　余白） 第　１　表　機器適用への寿命評価アプローチの分類と
その比較本発明における保全の適性評価には、プラント
の全般的な設備の保全・劣化状況を把握し、この中から
個別に精度よく評価すべき機器や保全対応の不適切な機
器などを見出だすことが重要になるものと考え、後者の
アプローチを主体とした、寿命評価アプローチ手法と、
その手法に基づいた機器保守管理支援装置を開発したも
のである。

機能異常の分析には、故障・不具合の統計的解析や信頼
性解析等がある。原子カプラントにおいても、故障・不
具合情報は系統的に収集・管理ざれ、分析が行われてい
る。しかし、原子カプラントの設備機器は高い信頼性の
要求により、このような事例は少なく、それらの分析だ
けでは設備の保全・劣化状況を評価する上で十分な情報
を得ることはできない。

設計・保守の専門家は、設備の保全・劣化状況を判断す
る場合、機器・部品の故障・不具合実績のみならず、正
常に使用した実績や、機能異常として顕在化する前の異
常徴候、異常モード、あるいは機器・部品の機能異常の
影響波及度、保全難易性、場合によっては機能異常の程
度、進行度などを総合的に判断し、設計改良や保全対応
の検討を行なっている。但し、この検討には、多大の労
力を必要としている。

そこで、このＪうな専門家の評価を参考として、従来の
故障・不具合情報の分析のみならず、第２図に示すよう
に、点検・保守実績や設備設計・仕様などの保守情報を
広く評価に用いる寿命評価アプローチ手法を検討した。

また、原子カプラントの設備機器は、定期検査などによ
り時間計画保全が実施されている機器（予防保全対象機
器と称す）と、それ以外のいわゆる事後保全を実施して
いる機器とがある。このため、寿命評価による保全の適
正評価の目的は、以下に示すような区別が必要となる。

（１）予防保全対象機器の痔命評価アプローヂ現状の機
器点検や部品取替周期における、Ｐｉ器・部品の劣化状
態を評価し、現状の保全周期の妥当性を評価することが
主要な目的となる。

寿命評価は、まず評価すべき機器構成部品を識別し、各
対象部品の保守実績の分析から機器異常の発生割合、故
障率（平均身命：ＭＴＴＦ＞、あるいは故障分布形態な
どの、統計的寿命評価要素を推定する。これらの評価要
素は、設備の劣化状況を総合的に評価するため、信頼性
の程度に応じてランク付けし、定但化する。そして、そ
の結果と設計・保全に係わる知識（例えばプラント、機
器への機能異常の影響度や部品の保守難易性など）とに
よって、現状の保全周期における機器・部品の劣化状態
や信頼性の程度を評価するという一連の分析より行なう
。

（２）事後保全対象機器の寿命評価アプローチこの種の
機器は、機能異常による影響は小ざく、それ自体は問題
とならない代りに、効率的な設備の更新、保全が必要と
される。従って、オーバーホールやリプレイスの必要な
時期を評価することか主要な目的となる。

また、この種の機器は、予防保全対象機器と異り、得ら
れる保守情報の多くは故障の事後情報でおる。従って、
寿命評価、まず対象機器の故障モード（故障部品−原因
もしくは現象）を識別し、このモード別に、上述したよ
うな統計的寿命評価要素を推定する。以下、前記（１）
と同様の分析により行なう。

（作　用） 本発明は上記のように構成されているので、プラント機
器・部品の過去の故障・保守実績に基づいた最適保全に
関する保全ガイダンスの提出が可能でおる。したがって
、プラント機器・部品の保守・管理に要する労力および
時間を低減でき、その合理化、効率化を計ることができ
る。また、設備運用の信頼性と経済性の向上に貢献でき
る。

（実施例） 本発明の実施例を図面を参照して説明する。

第１図は本発明の一実施例の機能構成図でおる。

第１図に示すように、本実施例のプラント機器保守管理
支援装置１は、■機器部品管理情報、■保守実績層歴情
報、■プラント・機器運転履歴情報、■設計・保全知識
情報および■マスタデータの５種類の保守情報を持つ保
守デ、−タベース２と、■データ入力／出力、■データ
検索を行なう保守情報管理部３と、■統計的寿命評価、
■保全状況評価を行なう解析処理部４とから構成されて
いる。

保守Ｈや設計者などの使用者５は、入出力端末を介して
本実施例のプラント機器保守管理支援装置と必要な情報
を交換する。

以下、本実施例のプラント機器保守管理支援システムを
構成する各構成要素について説明する。

１、保守データベース 原子カプラントでは、多種多様な機器・部品が使用され
ている。このため、保守実績に基づく統計的寿命評価は
、評価対象機器・部品の解析ｆｆ１集団など、必要な情
報をいかに迅速かつ適切に設定するかが問題となる。そ
こで、本実施例では、第１図に示した各保守情報間に、
第３図に示すような関連を持たせている。すなわち、保
守データベースは、設備の部品に至る階層展間情報を中
核として、リレーショナル型とネットワーク型のデータ
ベース方式の併用により、他の情報と関連を持たせてい
る。この方式により、同種部品であってもその所属を明
確にでき、適確な母集団の設定が可能となると共に、各
アイテムの機能異常の機器構成上の影響伝達などの分析
が可能となる。例えば、０リングの寿命を評価する場合
、使用環境などの条件が同じ同種ユニットのＯリングを
識別することができる。その他、（１）機器・部品の識
別が容易である。（２）評価対象の保守実績履歴の抽出
が容易である、（３）評価対象の保全・設計知識情報の
抽出が容易である、（４）各階層展開毎に情報の更新、
修正が容易である、などの利点が得られる。

以下、各情報の特徴を示す。

（１）マスターデータ マスターデータは、機種２機能異常現象２点検方法など
の入力情報の種別があらかじめ予想されるデータを登録
・管理している。

（２）機器管理情報 機器所属、運用腹歴、性能・仕様データなど）幾器レベ
ルのデータを管理している。性能・仕様データは、機種
別に収集すべき項目を設定しており、その項目はマスタ
ーデータにあらかじめ登録されている。

（３）部品管理情報 機器の構成部品階層展開情報あるいは、型式。

材質など部品レベルの情報を管理している。

（４）保守実績管理情報 機器点検は、計画保全と計画外（不具合の補修）に分類
し、後者は、不具合履歴情報も同時に管理している。ま
た前者は、部品取替や試験・検査結果の実績を管理して
いる。

（５）設計・保全知識情報 同種型式機器単位に、いわゆる故障モード影響解析（Ｆ
ＭＥ△）と故障樹木解析（ＰＴＡ）の適用に必要な情報
を管理している。

ＦＭＥＡデータでは、機能異常モードやその影響あるい
は異常検知方法などの語句情報と、保全難易性、対策余
裕等を４段階のランクに分類した、保全評価要素情報（
数値情報）を管理している。

第２表に、評価要素とランク判定基準の例を示す。

（以下　余白） ２、保守情報管理部 （１）データ入力／出力機能 本システムでは、データ入力の労力を軽減するために、
データ項目の選択入力方式により、データ入力の簡略化
を図っている。この方式は、■入出力端末のＣＲＴに、
データシートイメージの画面がそのまま表示される、■
この画面上のデータ項目をマウスにより指示することに
より入力対象となるマスターデータの一覧表面面が表示
される、■その中から対象データをマウスにより指示１
選択する、という手順によりデータ入力を行なう方式で
ある。

（２）データ検索機能 データシート形式と、必らかしめ検索データを指定した
帳票形式の２種類の検索が可能である。

前者は、（１）項と同様に、ＣＲＴ上に表示されるデー
タシート画面上で任意の項目に任意のキーワード（不完
全合致も可能）を任意に設定することによって、そのデ
ータシート画面に検索情報を提供する機能である。この
方式により、使用者の検索対象情報があいまいな場合で
も迅速に適切な情報を提供することができる。データの
更新、修正などの対応も容易となる。

後者は、同種部品の所属機器やその保守履歴−覧、類似
不具合事例−覧あるいは、予防保全計画対象機器・部品
−覧など、保守・設計支援に必要な情報に加工し、提供
する機能である。

３、解析処理部 第４図に、保守実績に基づく統計的寿命評価とその結果
に基づく、機器・部品の保全状況評価のシステム処理フ
ローの概略を示す。

（１）統計的寿命評価機能 保守情報管理機能と合わせて、保守実績に基づく統計的
寿命評価要素を推定する。評価要素は、故障率、平均寿
命、捜能異常発生品と、異常モード分類（特に、劣化と
の関連型等）、機能異常発生部婦形態などを対象として
いる。

機器点検２部品交換周期などの保守対応は、プラント等
により異なっている。ざらに運用経過や設備更新により
変化する。このような問題の解決と、上記の評価要素の
推定方法を、予防保全対象機器を例に、第４図のフロー
に従って説明する。

■、評価対象機器・部品の選定 統計的寿命は、同種型式機器を基準に評価する。

任意の母集団の設定も可能である。この選択は、ユーザ
ーに従う。次に、対象機器の比較的取替周期の短い部品
などを評価対象部品としてデータベースから探索、抽出
する。ざらに、機器・部品の保守実績をデータベースよ
り探索、抽出する。

■、実績保守周期の分類と耐用年数の算出煎器・部品の
耐用年数は、以下の方法により算出する。部品保守実績
の例を第５図に示す。

（ａ）９機器レベルの保守周期の分類と耐用年数の算出
機器は、修復可能なシステムと仮定する。

この仮定により総耐用時間（Ｔ）は（１）式より得られ
る。

Ｔ＝Σｔ１　　　　　　　・・・（１）社１ ここで、ｎはデータ収集範囲における各機器の運用数で
あり、全プラントを対象として同種機器をまとめ母集団
を大きくすることが可能である。ｔｉは、それぞれの運
用時間を示す。

この方法により、データ収集初期などの運用時間の明確
なデータが１ワられない場合にも耐用年数の算出が可能
となる。

（ｂ）１部品レベルの耐用年数（第５図参照）部品は、
修復不可能なアイテムと仮定する。

この仮定により、総耐用年数（Ｔ）は、（２）式ここで
、ｎはデータ収集範囲における各部品の（実績保守周期
別の）取替数であり、ｒは異常部品発生数（時間計画取
替時の異常と予定外取替の合計数）を示し、ｔｌは正常
取替時の各運用時間を、またｔｃは異常取替時の各運用
時間を示す。従って、第５図の例において、ｔ４゜ｔｌ
＋、ｔ１２データや不明瞭なデータ（Ｔｉ）は使用しな
い。

以上より、実績保全周期（部品取替周期）分類と各部品
の耐用年数が算出できる。

■、機能異常発生割合の算出 機能異常は、第５図に示すように、保守実績データの中
で分類、コード化され記録されている。

このデータから機器１部品レベルでの発生割合を算出す
る。

部品レベルの評価では、延べ部品取替数に対する、異常
部品発生率（Ｒａ＞、予定外取替部品発生率（Ｒｙ　）
あるいはトータルの機能異常発生率（Ｒｆ）を算出する
。また、機器レベルの評価では、延べ機器点検回数に対
して算出し、Ｒａは定検時季具合発生率、Ｒｙは運転中
故障発生率として求める。

これにより、異常徴候の発生頻度やそれが機能異常とし
て顕在化する割合から、劣化の進行程度などを評価する
ことが可能となる。例えば、ある異常モードについてＲ
ａが高いにも係わらずＲｙが低い場合機能異常への発展
は、緩やかであることがわかる。

■、異常モード形態別発生率の推定 機能異常モードを［劣化、偶発、初期］の３つの形態に
分類し、Ｒｙに対するそれぞれの占有率［Ｒｄ、Ｒｃ　
、Ｒｒ　］を求める。

これにより、機能異常と設備劣化状況との関連性を評価
することができる。例えば、劣化モード異常の占有率が
高い場合、その部品の取替周期は寿命に関連の高い周期
であることがわかる。逆に、初期モード異常の占有率が
高い場合、部品のか命よりも設計・保守の不備によるも
のであることがわかる。

ここで、劣化モード形態とは、例えば磨耗、腐食などを
意味し、初期モード形態とは、組立て不良２品質不良な
どを意味している。

■、故障率（平均寿命、故障間隔）の推定故障発生が指
数分布に従うと仮定し、（３）弐〜（５）式より、故障
率（λ）、平均故障間隔（ＭＴＢＦ＞　、部品の場合は
平均寿命（ＭＴＴＦ）の点推定値、区間推定の上限値、
下限値を求める。但し、総耐用年数Ｔは、機器レベルで
は（１）式、部品レベルでは（２）式を適用する。

（ＭＴＢＦ）＝１／λ−Ｔ／ｒ　　・（３）ここで、Ｔ
Ｇ、を総耐用年数、ｒは機能異常件数、λは点推定故障
率、ＭＴＢＦは平均故障間隔の点推定値を示す。

（ＭＴＢＦ）Ｌ＝１／λＬ ＝２Ｔ／χ２　（２（ｒ＋１）　、α／２）・・・（４
）（ＭＴＢＦ）Ｕ＝１／λＵ ＝２Ｔ／χ２（２ｒ、　１−α／２）　・（５）ここｐ
、（ＭＴＢＦ）Ｌ、（ＭＴＢＦ）Ｕは（ＭＴＢＦ＞の下
限推定値、上限推定値、λし。

λＵは故障率の下限推定値、上限推定値（信頼限界）を
それぞれ示している。またχはχ分布を表し、（４）式
（４）は自由度２（ｒ＋１＞、上側確率α／２のχ２値
を示し、式（５）では、自由度２ｒ。

上側確率α／２のχ２値を示している。ここでαは危険
率、（１−α）は信頼水準を示しており、本発明では９
０％信頼水準値を指標として採用している。

信頼性の高い別器やデータの収集開始当初は、機能異常
なしくｒ＝０）の場合がある。この場合、（６）式のＭ
ＴＢＦ片側推定において、（ＭＴＢＦ）Ｌ＝２Ｔ／χ２
　（２（ｒ＋１）　　、ａ）・・・（６） 信頼水準９０％、ｒ＝０と仮定して、安全側の区間推定
値を求める。結果的に、（ＭＴＢＦ）ＬはＴ／２．３１
の点推定値に相当する。

推定された故障率は、保全・劣化知識情報に初期登録さ
れた故障率と置換もしくは併用する。これにより常に実
績に基づく故障率が得られる。

また、各構成アイテムの故障率は、機器部品階層展開情
報と設計・保全知識情報のＰＴＡデータから推定可能で
ある。すなわち、第６図に示すいわゆるＦＴ図の構成と
、プール代数の適用により、機器あるいは各階層の故障
率推定が可能となる。

複数の機能異常モードがある場合の発生比率は、当初、
設計・保全知識情報に記録された専門家の評価に従う。

データの蓄積により、異常モードの種類とその発生比率
は、実績に基づいて更新していく。この方式により、各
構成アイテムの故障率が得られ、その評価精度を向上し
ていくことができる。

■、故障分イ［パラメータの推定 保守実績データは、いわゆる不完全データであるため累
積ハザード法によるワイブル解析手法を適用しく７）式
より形式（ｍ）１尺度（ｔｏ）なとのワイブル分イ「パ
ラメータを推定する。但し、この解析には少なくとも４
〜５件の機能異常データが必要となる。

ｍパラメータは、ｍ／１の場合、磨耗故障、ｍ＜１は初
期故障、ｍ＝１は偶発故障をそれぞれ示し、これから機
器・部品の故障分１５領域が推定できる。

・・・（７） パラメータｔは寿命の大小を表わし、これから特性（η
）、平均か命（μ）およびその標Ｑ偏差（σ）などが推
定できる。

■、機器・部品の重要度、致命度の評価第６図のＦＴ図
と設計・保全知識情報のＦＭＥＡデータから、機器ある
いは各構成部品の重要度、致命度が評価できる。

重要度は、第２表の保全評点要素の中で“発生頻度″を
除く、それぞれのランク値の積から、［王、■、■、Ｉ
Ｖ　］の４つのランクに分類することにより評価する。

このランクは小ざい程、重要度が高いことを示す。

致命度は、重要度に″発生頻度（故障率）″ランク値を
乗じた値よりランクを求める。

これらの結果は、（１）〜（６）項の統計的寿命評価要
素だけでなく、専門家の知識より得られる機器・部品の
特性、例えば重要度、部品故障の影響波及度等も保守情
報として用いるためのものである。これらの評価結果は
、設計改良や予防保全対策のための重要アイテムの識別
などにも有効な支援情報となる。

（２）保全状況評価機能 保全状況評価機能は、上記（１）項よりら得られた、統
計的寿命評価要素の結果を総合的に判断し、現状の設備
保全状況を評価する機能である。

■、保全ランク判定 評価要素を総合的に判断する方法として、保全ランク判
定法を検討した。このランク判定法は、統計的か命評価
要素の結果を、保全周期の妥当性と関連付け、次のよう
な４段階のランクに分類する方法である。

ランク４：［現周期短縮の必要性おり］ランク３：「現
周期妥当」 ランク２：「現周期妥当〜延長の可能性あり」ランク１
：「瑛周期延長の可能性あり」各ランクの判定しきい値
は当初、−数的な判断に基づくものとしているが、実績
が蓄積した時点で機器毎に適度に調整する。

総合評価には、機器・部品重要度、保全難易性など第２
表の評価要素ランクも適用する。

これらのランク値と、専門家の評価をルール化した“保
全状況評価ロジックにより、設備の保全状況、すなわち
、保全周期の妥当性あるいは保全対応の必要性を評価す
る。

■、保全状況評価ロジック （ａ）０部品取替周期の評価 第４図のロジック（１）に評価手順の概略を示す。

評価要素のランクの中にしランク４」が１つでもめれば
、上述したランク設定基準から、保全周期は短縮の必要
性があると判定する。以下同様に、最も悪いランクによ
って保全状況を判定していく。ただし、保全難易性、重
要度により、上記の判定を修正する。例えば、統計的寿
命評価要素より、保全周期に短縮の必要性かあると判定
された場合でも、部品機能異常の機器機能への影響が小
さく、部品の取替が容易な場合などは、短縮の必要性は
ないと修正する。

また、劣化モード故障発生率が低く、初期モード故障発
生率が高い場合、他のランクが高くとも、保全周期妥当
性への影響は少なくなるため、保全周期を短縮する必要
性はなくなる。代りに、初期モード故障の低減が重要と
なる、などの修正も行なう。

ざらに、サンプルデータが少ない場合、評価要素の信頼
性は低いため、そのランク値は判定から排除する。また
この結果、評価要素が少ない場合、総合的保全（寿命）
状況の判定結果は参考として扱う。

以上、本手法は、いわゆる専門家が保全周期の妥当性を
評価する手順、内容を、ランク判定と評価ロジックによ
り推定し、最終的に周期妥当性の評価支援情報を提供す
るものである。また必要に応じて、その判定理由、統計
的寿命評価の結果などを提供する。

（ｂ）１機器点検周期の評価 機器点検周期は、部品取替周期の妥当性評価に基づいて
評価する。

予防保全対象機器の場合、機器の点検周期は、消耗部品
などの取替を主体としている。すなわち、部品取替周期
により、機器点検周期は影響される。例えば、１つでも
「周期短縮の必要性あり」の部品がある場合、機器点検
周期は短縮の必要性が生じる。但し、部品の保全性ラン
クが１の場合はその必要を打ち消し、２もしくは３の場
合は簡易点検の適用可能性をガイダンス情報として提示
する。

本発明の適用例として、原子カプラント機器のポンプと
記録計（予防／事故保全対象機器を１例ずつ）について
、シミュレーションデータにより、本装置の実施例を示
す。

１、予防保全対象機器の評価例 （１）統計的寿命評価要素の推定 予防保全対象機器は、構成部品と機器の両方のレベルで
評価を行なう。評価対象別器の選定により、対象振器・
部品の保守実績データが保守データベースより抽出され
る。ここでは、プラント横並びに同種仕様機器が検索さ
れ、複数のプラント。

機器、および複数の定検・運転サイクルに相当する保守
履歴データが抽出され、評価母集団の拡充により、評価
精度の向上と確保を可能としている。

第７図および第８図は、仮想の保守データによる統計処
理結果を示すもので、実績（取替経験の無い部品は計画
）取替周期別に、部品レベルの寿命評価要素を提示した
ものである。第７図は機能異常発生率、異常モード別発
生率を提示し、第８図は総耐用暦年数、故障率（および
ＭＴＴＦ）の点推定値２区間推定値を提示した例を示し
ている。

このような保守支援情報は、従来、情報の収集・整理な
どに労力がかかり、簡単に得ることはできなかったが、
本発明により使用者の要求に応じて、実績に基づいた設
備保全（劣化）状況を容易に提供・把握できるようにな
った。設備の保全（劣化）状況は、これら保守支援情報
から評価できる。例えば、ライナリングのシミュレーシ
ョン例のように、予定外取替発生率が高くとも、モード
別発生率からその機能異常は劣化に関与するものではな
いことから、現在の取替周期は磨耗故障ｒＩ域に至って
いるものではない、などが評価できる。また、正常に使
用された耐用年数データも評価対象とする本発明の特徴
により、従来評価が困難であった機能異常経験のない大
多数の設備の信頼性評価を故障率（平均寿命）の区間推
定値という一定の基準に従って提供可能としている。

第９図は、実績点検周期別に機器レベルの寿命評価要素
を提示したものでおる。

このシミュレーション例は、複数の実績点検サイクルが
ある場合、機器信頼性との相関評価（点検周期の相違が
信頼性に及ぼす影響）が可能であることを示している。

すなわち、２サイクル周期の点検の方が下限故障寿命が
大きく、周期の相違が機器の信頼性に影響を及ぼしてい
ない、などの状況を把握することができる。

（２）保全状況の評価 機器・部品の保全（劣化）状況評価は、前記（１）項で
得られた種々の統計的寿命評価要素を総合的に評価する
。この評価結果は、第４図に概略を示した保全状況評価
ロジックにより、第１０図および第１１図に示すような
、機器・部品の保全ガイダンスとして提供する。

第１０図は、部品の保全状況評価例として、部品取替周
期の妥当性評価に係わる支援情報を、また、第１１図は
、機器の保全状況評価例として、機器点検周期の妥当性
評価に係わる支援情報を提供している。

保全ガイダンスは、保守履歴のサーマリー、統計的寿命
評価値とそのランク値、および保守周期の妥当性評価結
果を、実績点検周期別に提供している。

これらガイダンスと統計的寿命評価結果の提供により、
設計・保守員に対して、保守実績すなわち、設備の運用
経過や点検・取替による機器・部品の信頼性の変動に即
した、機器・部品信頼性と保守周期の比較検討に基づく
保守周期の妥当性評価や、設計改善の必要性評価などへ
の有効な判断支援情報が提供できるようになった。

２、事後保全対象機器の評価例 事後保全対象機器の保守実績データは、通常、機能異常
の事後保全履歴となる。そこで、評価対客機器の選定に
より、同種使用機器の機能異常データを保守データベー
スより抽出する。そして、第１２図に示すように、機能
異常データをモード別に分類し、提示する。

統計的寿命評価はモード分類毎に実施し、最終的に、第
１３図に示す保全ガイダンスを提供する。

また、第１４図に示すような故障モード別のワイブル解
析結果などの各寿命評価情報も提供できるようにしてい
る。

このシミュレーション例では、複数の運転サイクルにお
ける保守実績から、複数種の故障モード発生を示し、そ
の中で「ギアー摩耗」と「ベアリング−摩耗」の２つの
異常モード例は、故障弁イ［が磨耗＠域と推定されてい
ることを示しており、このような設備状況の場合に、部
品交換や機器オーバーホール、あるいはりブレイスを必
要とする保全ガイダンスの提供を可能としている。この
Ｊ：うなガイダンスの提供は、適切な保守対応（待に時
期）や設計改良を検討する上で有益な情報になるものと
考えられる。

上記の適用結果から、本発明は、まず設備保全（劣化）
状況の分析などに必要な保守情報を系統的に収集、管理
できることが確認できた。

また、統計的寿命評価機能や保全状況評価は能は、設計
、保守の専門家による検証により、その手順や評価要素
が妥当かつ有効でおることが確認できた。

ざらに、その評価結果も、設計、保守上の意思決定に非
常に友好であり、有益な設備保全（劣化）状況の判断支
援情報として提供できることが示された。

その他、適用例では紹介していないシステム機能につい
ても、その有効性を確認している。例えば、本発明で採
用したデータ項目選択入力方式は、使用者の入出力端末
上での操作、例えばデータの入力作業を簡略化し、負担
軽減に貢献できることを確認した。また、データ検索機
能は、保守履歴−覧、類似不具合事例−覧あるいは保守
（計画・推奨）対象機器・部品−覧などの保守支援情報
を提供でき、設計、保守業務の、適切かつ迅速な対応な
どに、貢献できることを確認した。

ところで、本発明の保全ガイダンス情報では、機能異常
に至る時期の予測には、ストレスの管理。

劣化モデルの推定あるいは劣化パターンの監視など他の
技術の併用が必要となり、管理すべきストレスの種類や
監視すべき特性と機能などの情報が不可欠となる。本発
明は、このような情報も保全・設計知識情報の中に系統
的に管理できるようにしている。

以上、一連の出力情報あるいは、第８図、第１２図に示
すような保全ガイダンス情報により、保守作業、管理に
関するオペレータ（補修員）の意志決定を支援すること
ができる。

上述した本実施例の技術的成果を纏めると次の通りであ
る。

（１）膨大な保守情報は、データ項目選択入力方式によ
り、容易にかつ迅速に入力できる。このため、情報収集
の労力と入力ミスの低減および時間短縮が可能となった
。

（２）保守情報の収集、管理 （ａ）機器部品階層展開情報を中核とし、各情報を関連
付けることにより、保守情報の系統的な管理と迅速な検
索あるいは詳細な評価母集団の設定などによる種々の有
益な分析、評価が可能となった。

また、機器部品階層展開により、各部品の信頼度評価結
果を用いて、実績データに基づく機器の信頼度を評価す
ることも可能となった。

（ｂ）保守実績は、機器１部品のそれぞれのレベルで保
守状況に応じて、分類、コード化する方式とした。この
ため、情報の基準統一が図れるようになった。

（３）保守情報管理機能では、保守懸案事項、保守実績
層歴、類似不具合事例、同種型式機器・部品、あるいは
保守（計画、推奨）機器・部品など様々な保守管理情報
が提供でき、設計、保守員の適切かつ迅速な対応の支援
が可能となるとともに、情報収集、処理などの負担軽減
が図れる。

（４）統計的寿命評価機能では、保守実績から機器。

構成品レベルの故障率（平均寿命）、機能異常発生およ
び異常モード［劣化、偶発、初期］別発生率あるいは故
障分布パラメータなど、保守実績に基づく統計的寿命評
価要素の推定結果の提供が可能となった。

（５）保全状況評価機能では、上記の統計的寿命評価要
素の、専門家の判断基準を適用した保全ランク判定法と
、専門家の知識（設備保全難易性、重要度など）および
専門家の評価手順を適用した保全状況評価ロジックによ
り、現状保全周期の妥当性および保守対応の必要性の判
断を支援する保全ガイダンスの提供を可能とした。

［発明の効果］ 以上説明したように、本発明によれば機器部品の寿命・
劣化の予測、評価および管理により故障。

不具合の発生を低減化あるいは未然に防止し、原子力発
電プラントなどの大型プラントおよびその設備機器の信
頼性を向上させるとともに適切な保全が可能となり、プ
ラント稼動率の向上および保全費、設備費の低減による
経済性の向上が図れる。

ざらに従来の機器部品の青白劣化評価の信頼性を向上さ
せることができるので、プラントの機器・部品の管理に
要する労力および時間の低減が図れるという優れた効果
を秦する。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の機能構成図、第２図は第１
図の保守実績に基づく寿命評価と保全の適正評価の分析
フロー図、第３図は保守情報の収集・管理形態の概略図
、第４図は保守実績の統計的寿命評価と保全状況評価フ
ロー図、第５図は部品保守実績（フィールドデータ）を
示す図、第６図は機器部品展開による故障率２重要・致
命度の推定例を示す図、第７図は部品保守実績の統計処
理結果を示す図、第８図は部品保守実績の信頼性解析結
果を示す図、第９図は機器保守実績と信頼性解析結果を
示す図、第１０図は部品保全状況のガイダンスを示す図
、第１１図は機器保全状況のガイダンスを示す図、第１
２図は機器信頼性解析結果の出力例を示す図、第１３図
は機器保全状況のガイダンスを示す図、第１４図はワイ
プル解析結果を示す図、第１５図は本発明が適用される
プラント設備機器の劣化メカニズムと機能異常を説明す
るための概念図である。 １・・・プラント機器保守管理支援装置２・・・保守情
報管理部 ３・・・解析処理部 ４・・・保守データベース ５・・・ユーザー 図面の浄書（内容に変更なし） 第 図 第 図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）機器部品管理情報、保守実績履歴情報、プラント
   ・機器運転履歴情報、設計・保全知識情報及びマスタデ
   ータを記録・管理する保守データベースと、データ入力
   ／出力機能及びデータ検索機能を有する保守情報管理部
   と、前記保守情報管理部の機能と合わせて保守実績に基
   づく統計的寿命評価要素を推定する統計的寿命評価機能
   及び該統計的寿命評価要素の結果を総合的に判断し、現
   状の設備保全状況評価機能を有する解析処理部とから構
   成されたことを特徴とするプラント機器保守管理支援装
   置。