JPH0844421A

JPH0844421A - 機器の保守管理支援装置

Info

Publication number: JPH0844421A
Application number: JP6178677A
Authority: JP
Inventors: Kazunari Fujiyama; 一成藤山; Nagatoshi Okabe; 永年岡部; Itaru Murakami; 格村上; Daizo Saito; 大蔵斎藤; Hiroaki Yoshioka; 洋明吉岡
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1994-07-29
Filing date: 1994-07-29
Publication date: 1996-02-16
Anticipated expiration: 2018-03-31
Also published as: JP3392526B2

Abstract

(57)【要約】【目的】効率向上に伴い使用条件が過酷化している原動
機等の構造部材の補修・交換コストをできる限り低減
し、かつその発生時期を平準化するための合理的な手法
を確立する。【構成】構造部材に生じる劣化の度合または損傷量を計
測する劣化・損傷計測手段１と、運転、補修、劣化・損
傷計測その他の履歴を記録する運転履歴記録手段３と、
各手段から得られるデータを管理するデータ管理手段
と、前記機器の将来の予想運転条件を設定する運転条件
設定手段５と、劣化・損傷量データを初期値として予想
運転条件に基づく計算を行い、部材の劣化・損傷量の進
行を予測する劣化・損傷量予測手段６と、求められた予
測劣化・損傷量に基づいて補修時期、補修量、補修期間
および補修コストを計算する補修コスト等算定手段７
と、算定結果を出力する表示手段８とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えば火力発電プラン
ト等に適用されるガスタービン等の高温機器について、
使用に伴う構成部材の劣化または損傷等に対する補修の
必要性等を監視する機器の保守管理支援装置に係り、特
に、劣化・損傷の理論的予測に基づき補修コストまたは
部品交換コスト等を最適化するための機器の保守管理支
援装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、エネルギー有効利用と地球環境保
護の観点から、発電プラント等における効率を高めるた
め、ガスタービン等の原動機の高温化や大型化が急速に
進んでおり、原動機構造部材の使用条件はますます苛酷
さを増している。特に高温流体にさらされる主要高温部
材には、金属組織の劣化や亀裂、変形などの損傷が比較
的短期間のうちに生じるため、定期的な検査に基づく補
修や交換の適切な判定が危機の安定運用を確保する上で
不可欠である（参考：吉岡、「ガスタービン材料の劣化
挙動」日本機械学会No.920-6講習会教材：高温危機の構
造強度設計−新素材の開発から寿命評価まで−1992.1東
京）。

【０００３】従来、機器の構造部材の補修判定は、部品
の設計情報や過去の経験情報に基づき補修許容値を設定
しておき、この許容値と劣化・損傷計測量とを比較して
行うことが一般的である。部品の交換は、補修不可能な
場合や、補修コストと新部品交換コストとの比較の上で
判定される。点検間隔、補修基準および部品交換基準
は、使用環境や燃料の種類、機器の起動停止パターンな
どによって変化するため、これらの代表的な使用パター
ンごとに機器をグループ分けし、同一グループ機器の部
品群に同一の保守管理処置を施している。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかし、各部品に生じ
る劣化・損傷の形態は多岐にわたり、かつその進行度合
が一様でない場合も多く、グループ管理では、交換部品
費も含めて補修コストが高くなる原因となり得る。ま
た、同時期に運開したユニットの部品交換時期が一致す
ることは保守管理予算計画上好ましくないため、できる
だけ補修コスト発生時期を平準化する必要がある。

【０００５】ガスタービン部材に生じる劣化・損傷予測
を定量的に予測する技術は、部品の補修や交換に合理的
な根拠を与える基盤技術として重要であり、これまでに
シミュレーション技術や傾向解析技術など部品の劣化・
損傷の特徴に応じた技術が開発されてきているが（例：
特願平４−３１２３２７，斎藤、「火力発電用高温機器
経年劣化の非破壊評価と寿命診断」日本機械学会No.930
-30 講習要旨集Ｐ１〜１０）、その最適保守管理への活
用はまだ端緒についたばかりである。

【０００６】本発明が解決しようとする課題は、効率向
上に伴い使用条件が過酷化している原動機等の構造部材
の補修・交換コストをできる限り低減し、かつその発生
時期を平準化するための合理的な手法を確立することで
ある。

【０００７】即ち、本発明の目的は、所定の運転時間を
確保しながら、運転パターンや補修・部品交換時期を最
適化して最も効率良くかつ低コストとなる保守管理方法
を部品単位、機器単位またはプラント単位等で提供する
ことにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、機器
の構造部材に生じる劣化の度合または損傷量を計測する
劣化・損傷計測手段と、前記機器の運転、補修、劣化・
損傷計測その他の履歴を記録する運転履歴記録手段と、
これらの各手段から得られるデータを管理するデータ管
理手段と、前記機器の将来の予想運転条件を設定する運
転条件設定手段と、前記データ管理手段および運転条件
設定手段からデータを入力し、前記劣化・損傷量データ
を初期値として前記予想運転条件に基づく計算を行い、
前記構造部材の劣化・損傷量の進行を予測する劣化・損
傷量予測手段と、これにより求められた予測劣化・損傷
量に基づいて前記構造部材の補修時期、補修量、補修期
間および補修コストを計算する補修コスト等算定手段
と、その算定結果を出力する表示手段とを備えたことを
特徴とする。

【０００９】請求項２の発明は、請求項１記載の機器の
保守管理支援装置における劣化・損傷量予測手段および
補修コスト等算定手段に代え、または加えて、劣化・損
傷計測履歴データに基づいて劣化・損傷量の推移傾向を
解析する劣化・損傷量傾向解析手段、将来の予想運転条
件に基づいて構造部材の劣化・損傷量の推移傾向を予測
する劣化・損傷量傾向予測手段、およびその劣化・損傷
量の推移傾向に基づいて前記構造部材の補修時期、補修
量、補修期間および補修コストの推移傾向を予測する補
修コスト等傾向予測手段を備えたことを特徴とする。

【００１０】請求項３の発明は、請求項１または２記載
の機器の保守管理支援装置における劣化・損傷量予測手
段、劣化・損傷量傾向解析手段、補修コスト等算定手
段、劣化・損傷傾向予測手段および補修コスト等傾向予
測手段に代え、または加えて、検査ごとに得られる離散
的な劣化・損傷データに基づいて劣化・損傷の生起確率
の変化傾向を補完して定める劣化・損傷生起確率算定手
段、およびその劣化・損傷生起確率の変化傾向に基づい
て将来の確率の推移傾向を予測する劣化・損傷生起確率
予測手段を備えたことを特徴とする。

【００１１】請求項４の発明は、請求項１記載の機器の
保守管理支援装置における劣化・損傷量予測手段および
補修コスト等算定手段に代え、劣化・損傷量履歴データ
と予測劣化・損傷推定量との比較に基づいて構造部材の
温度ならびに応力条件を逆推定する温度・応力推定手段
と、その温度・応力推定値に基づいて現在の劣化・損傷
計測データを初期値として将来の運転条件に対応した前
記構造部材の劣化または損傷量の進行を予測する劣化・
損傷量予測手段とを備えたことを特徴とする。

【００１２】請求項５の発明は、請求項１記載の機器の
保守管理支援装置における劣化・損傷量予測手段および
補修コスト等算定手段に代え、将来の運転パターンと補
修時期または期間との組合せに応じた劣化・損傷予測を
行う劣化・損傷シミュレーション手段と、その劣化・損
傷シミュレーション予測結果における補修時期または期
間が適合する想定運転パターンを選択する適合運転条件
判定手段と、選択した運転パターンについて補修コスト
その他の計算を行う補修コスト等算定手段とを備えたこ
とを特徴とする。

【００１３】請求項６の発明は、請求項１記載の機器の
保守管理支援装置において、前記機器は劣化または損傷
の形態もしくは進行度合の異なる複数の部品を有する構
成とされており、運転履歴記録手段およびデータ管理手
段は前記各部品毎に履歴の記録およびデータ管理が可能
とされており、かつ前記データ管理手段から得られる過
去の運転、使用、劣化または損傷の各履歴データに基づ
いて前記各部品に応じた劣化・損傷予測に必要なモデル
の定数を確定する劣化・損傷予測モデル設定手段と、こ
の劣化・損傷予測モデル設定手段で設定した各部品につ
いての劣化・損傷予測モデルに対し、前記データ管理手
段から得られた今回の点検時点での劣化・損傷状態を初
期状態としてセットし、この初期状態から運転条件設定
手段で設定した運転パターンを用いて次回点検以降の劣
化・損傷状態を予測して、許容値に至る前の点検時点で
の補修または交換の判定を行う劣化・損傷量予測手段
と、この劣化・損傷量予測手段で部品の補修または交換
を行う旨の判定がなされた場合に部品ユニット毎に補修
コストまたは交換部品のコストを計算するユニット補修
コスト等算定手段とを備えたことを特徴とする。

【００１４】請求項７の発明は、請求項６記載の機器の
保守管理支援装置において、前記機器は発電用その他の
プラントであって、劣化・損傷量予測手段は、プラント
を構成する全ユニットまたは全部品を対象として構成さ
れる運転、使用、劣化・損傷の各履歴データベースを有
し、かつユニット補修コスト等算定手段に代え、プラン
トの各ユニットの運転パターンの組合せに応じた補修コ
ストおよびその経時変化を求めるプラント補修コスト等
算定手段を備えたことを特徴とする。

【００１５】

【作用】請求項１の発明では、例えば運転条件を所定の
条件内で変化させて補修コストを計算し、補修コストの
高低と補修コスト発生時期を判定して表示する。

【００１６】請求項２の発明では、例えば現行部品を交
換せず補修する場合の補修コストと新部品を投入したと
きの部品コストおよび補修コストとを計算して比較し、
補修コストの高低と補修コスト発生時期を判定して表示
する。

【００１７】請求項３の発明では、例えば運転条件を所
定の拘束条件の下で変化させて補修コスト期待値を計算
し、補修コストの高低と補修コスト発生時期を判定して
表示する。

【００１８】請求項４の発明では、例えば運転条件を所
定の拘束条件の下で変化させて補修コストを計算し、補
修コストの高低と補修コスト発生時期を判定して表示す
る。

【００１９】請求項５の発明では、例えば劣化・損傷シ
ミュレーション予測結果における補修時期・期間が適合
する想定運転パターンを選択し、選択した運用パターン
について補修コスト計算を行い、補修コストの高低と補
修コスト発生時期を判定して表示する。

【００２０】請求項６の発明では、例えば将来の運転パ
ターンおよび補修時期・期間の組合せに応じた劣化・損
傷予測を行い、劣化・損傷予測結果における補修時期・
期間が適合する想定運転パターンを選択し、選択した運
用パターンについて補修コスト計算を行うとともに、新
品投入に伴う部品コストと補修コストを計算し、運転パ
ターンの違いおよび部品交換に伴うプラント全体として
の補修コストの高低と補修コスト発生時期を判定して表
示する。

【００２１】請求項７の発明では、例えば将来の運転パ
ターンおよび補修時期・期間の組合せに応じた劣化・損
傷予測を行い、補修時期・期間が適合する運転パターン
について補修コスト計算を行うとともに、新品投入に伴
う部品コストと補修コストを計算し、運転パターンの違
いおよび部品交換に伴う補修コストの高低および補修コ
スト発生時期の平準化の程度を判定して表示する。

【００２２】

【実施例】以下、本発明に係る機器の保守管理支援装置
の実施例を図面を参照して説明する。

【００２３】実施例１（図１〜図４）本実施例は請求項１の発明に対応するものである。図１
は概略構成図、図２〜図４は作用説明図である。

【００２４】図１に示すように、本実施例の機器の保守
管理支援装置は、機器の構造部材に生じる劣化の度合ま
たは損傷量を計測する劣化・損傷計測手段１と、計測デ
ータを計算処理用に変換するデータ変換手段２と、機器
の運転、補修、劣化・損傷計測その他の履歴を記録する
運転履歴記録手段３と、これらの各手段１，２，３から
得られるデータを記憶・管理するデータ管理手段４と、
機器の将来の予想運転条件を設定する運転条件設定手段
５と、データ管理手段４および運転条件設定手段５から
データを入力し、劣化・損傷量データを初期値として予
想運転条件に基づく計算を行い、構造部材の劣化・損傷
量の進行を予測する劣化・損傷量予測手段６と、これに
より求められた予測劣化・損傷量に基づいて補修可否を
判定し、構造部材の補修時期、補修量、補修期間および
補修コスト等を計算する補修コスト等算定手段７と、そ
の算定結果を出力する表示手段とを備えて構成されてい
る。

【００２５】そして、図２に示すように、劣化・損傷計
測手段１では、機器、例えばガスタービンの点検時に構
造部材としての動翼材、静翼材または焼結器材に見られ
る金属組織の劣化や、亀裂、変形およびボイド、剥離な
どの損傷を、画像入力、レプリカ観察、硬さ計測、寸法
計測、超音波計測、電磁気計測、分極計測などの非破壊
的計測法により計測する。

【００２６】ここで金属組織の劣化は、例えば図３
（ａ）〜（ｃ）にミクロ組織の模式図として示すよう
に、複雑な析出物により高温強度を向上させたガスター
ビン用超合金において、高温で使用している間に析出物
が粗大化などの変化を起こし、クリープ強度や靭性など
の材料寿命に関する特性が製造時の状態から変化する現
象である。

【００２７】ミクロ組織は、レプリカによって転写し、
顕微鏡観察画像を画像処理することにより、面積率・体
積率や個数密度などのパラメータに定量化できる。ま
た、電気化学的方法により、析出物の溶解電流から劣化
度を検出する方法として分極法などの方法も用いること
ができる（参考：斎藤、「火力発電用高温機器経年劣化
の非破壊評価と寿命診断」日本機械学会No.930-30 講習
要旨集Ｐ１〜１０）。

【００２８】微小な空隙が成長して亀裂に至る損傷であ
るクリープボイドも同様の方法により計測できるが、部
材内部に発生したものを非破壊的に検出する手段として
は、超音波法などの方法が適用できる。亀裂は、主に目
視観察によるが、画像入力手段を用いると正確な入力が
できる。

【００２９】これらの情報を数値演算可能なデジタルデ
ータとしてデータ変換手段２により変換し、データ管理
手段４に伝送するものである。

【００３０】運転履歴記録手段３では、例えば図４
（ａ），（ｂ），（ｃ）に示すように、負荷、回転数ま
たはガス温度の推移データが制御盤においてモニタされ
る。そして、過去の起動停止回数、起動停止パターン、
定常運転時間および点検期間に関するデジタルデータと
して、データ管理手段４に伝送される。また、この他に
手入力で、部品補修・交換の有無や部品が組込まれた機
器の変遷などの履歴情報もデータ管理手段４に伝送され
る。

【００３１】データ管理手段４では、これらのデータ
を、「運転履歴テーブル」、「使用履歴テーブル」、
「劣化・損傷テーブル」、「参照情報テーブル」として
ファイル化し、「機器Ｎｏ．」，「部品Ｎｏ．」，「部
位Ｎｏ．」，「点検Ｎｏ．」などにより検索して、各デ
ータの相互関連をとることができるリレーショナルデー
タベースを構築する。

【００３２】次に、劣化・損傷量予測手段６では、構造
部材の過去の劣化・損傷の推移傾向または劣化・損傷発
達の物理則と、温度・応力などの使用条件をもとに、今
回点検によって得られた劣化・損傷計測量から、将来の
予想運転条件に対応した劣化・損傷予測を行う。

【００３３】劣化・損傷予測法としては、既に特願平４
−３１２３２７で提案された傾向解析法およびシミュレ
ーション解析法などの手法が用いられる。次回点検時ま
でに劣化・損傷量が所定の許容値に達すると予測される
場合には今回補修することと判定し、今回補修後の状態
を初期値として次回点検時までの劣化・損傷量を予測す
る。

【００３４】補修コスト算定手段７では、劣化・損傷量
予測手段６において予測された補修時期ｉにおける劣化
・損傷量Ｄ_ｉから補修量Ｒ_ｉを計算する。即ち、

【数１】Ｒ_ｉ＝ｆ（Ｄ_ｉ）（式１）さらに補修量から補修期間Ｌ_ｉを計算する。即ち、

【数２】Ｌ_ｉ＝ｇ（Ｒ_ｉ）（式２）補修コストは、固定費部分Ｃ_ｏと、補修量Ｒ_ｉと補修期
間Ｌ_ｉに比例する部分の和および交換部品費Ｃ_ｒの和と
して計算される。

【００３５】

【数３】Ｃ_ｉ＝Ｃ_ｏ＋αＲ_ｉ＋βＬ_ｉ＋Ｃ_ｒ（式３）ここで、Ｃ_ｏは、分解費、運搬費、検査費、再組立費の
和であり、αは、補修材料費、補修工事費に係わるコス
ト係数、βは運転停止に伴う損失コスト係数である。

【００３６】（式３）は、１グループの部品群について
次式となる。

【００３７】

【数４】

【００３８】以上の補修コスト計算手順を、運転条件設
定手段５において、運転条件を所定の拘束条件（所用発
電時間など）を満たす範囲で変化させ、繰返し計算す
る。将来の運転条件の第１として、データ管理手段４に
おける過去の運転履歴から容易に計算される平均的な運
転時間および起動停止回数が用いられる。その他の運転
パターンは、この標準パターンから変化させたもの、あ
るいは人為的に設定されたものを用いる。

【００３９】以上の計算結果は、今後の補修コストの推
移傾向図として表示手段８において補修コストの高低と
補修コストの発生時期が一目で判別できるように表示さ
れる。

【００４０】以上の実施例１の構成によれば、機器部材
の劣化・損傷履歴データに基づいて、部品の保守管理コ
ストとその発生時期を劣化・損傷状態に応じて的確に予
測でき、誰にでも的確なコスト評価が容易に行える効果
が奏される。

【００４１】実施例２（図５〜図１０）本実施例は、請求項２の発明を、ガスタービン静翼の熱
疲労亀裂損傷の補修コス傾向予測に適用したものであ
る。図５は本実施例の概略構成図、図６は具体的構成例
を示す図、図８〜図１０は作用説明図である。

【００４２】本実施例の機器の保守管理装置は、図５に
示すように、前記実施例１記載の保守管理支援装置にお
ける劣化・損傷量予測手段６および補修コスト等算定手
段７に代え（または加えて）、劣化・損傷計測履歴デー
タに基づいて劣化・損傷量の推移傾向を解析する劣化・
損傷量傾向解析手段９と、将来の予想運転条件に基づい
て構造部材の劣化・損傷量の推移傾向を予測する劣化・
損傷量傾向予測手段１０と、その劣化・損傷量の推移傾
向に基づいて構造部材の補修時期、補修量、補修期間お
よび補修コストの推移傾向を予測する補修コスト等傾向
予測手段１１とを備えた構成とされている。

【００４３】本実施例において、劣化・損傷計測手段１
は、図６（ａ）に示すように、亀裂画像スキャン入力装
置１２とされている。この亀裂画像スキャン入力装置１
２は、検査対象となる部品１３に沿って移動する計測ヘ
ッド１４を有する。計測ヘッド１４は同図（ｂ）に示す
ように、位置計測ローラ１５とＣＣＤ撮像装置１６とを
有する構成とされている。

【００４４】データ変換手段２は図４（ａ）に示すよう
に、ＡＤ変換器１７と画像処理装置１８とによって構成
されている。

【００４５】運転履歴記録手段３は、プラントの中央制
御盤に装備されているモニタ装置にデータ通信ケーブル
で結合されている図示しない通信機能付き計算機および
ソフトウエアである。また、データ管理手段４は、磁気
ディスクとその制御装置およびリレーショナルデータベ
ースソフトで構成される。運転条件設定手段５、劣化・
損傷量傾向解析手段９、劣化・損傷量傾向予測手段１０
および補修コスト傾向予測手段１１は計算機およびソフ
トウエアである。表示手段８はＣＲＴなどの表示装置で
ある。

【００４６】このような構成の実施例２においては、ま
ず、入力部としての図６に示す亀裂画像スキャン入力装
置１２の計測ヘッド１４を、対象とする部品１３の形状
に沿って移動させ、亀裂の位置および寸法をＡＤ変換器
１７を通して画像処理装置１８に入力する。

【００４７】図７は、入力された画像の処理作用を示し
ている。即ち、入力画像Ａからノイズａを消し、細線化
処理を行った後、亀裂ｂの存在領域部位Ａ１，Ａ２，Ａ
３を区分し、亀裂に例えば１，２，３の如く付番する。
各亀裂の長さは、亀裂両端を結ぶ直線の長さで代表さ
せ、この直線と基準線とのなす角度θを亀裂角度とし、
さらに亀裂の外接長方形Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３を設定し、そ
の面積を計算する。これらの計算値は、図５のデータ管
理手段４内において、図８（ｃ）に示すように、「亀裂
テーブル」の形でファイル保存される。

【００４８】図５の運転履歴記録手段３からは、負荷、
回転数およびガス温度の推移がデータとして伝送され、
データ管理手段４内において図８（ａ）に示すように、
「運転履歴テーブル」としてファイル保存される。その
他の部品補修・交換および部品が組込まれた機器の変遷
などの使用履歴データは、図８（ｂ）に示す「使用履歴
テーブル」としてファイル保存される。

【００４９】次に劣化・損傷傾向解析手段９の作用につ
き、図９を用いて説明する。静翼に生じる多重亀裂長さ
ｌの分布は、対数正規分布で良く近似される。亀裂長さ
の平均と分散は、同図に示すように起動停止回数が増え
ると増加する傾向にあり、亀裂個数も同時に増加する。
これらは次の関係式で表わされる。

【００５０】

【数５】μ＝Ａ_１ＮＡ_２（式５）

【数６】Ｖ＝Ｂ_１ＮＢ_２（式６）

【数７】ｎ＝Ｃ_１Ｎ（式７）但し、μ：亀裂長さの対数の平均、Ｖ：亀裂長さの対数
の分散、ｎ：亀裂個数、Ｎ：起動停止回数、Ａ_１，
Ａ_２，Ｂ_１，Ｂ_２，Ｃ_１：定数（式５）〜（式７）の定数値は、データ管理手段４から
の運転履歴データと亀裂データに対して最適近似を適用
して計算される。

【００５１】（式５）〜（式７）より、亀裂損傷パラメ
ータとして、総亀裂長さが、長さ真数平均×個数として
求められる。また、分散の値を用いて、その予測幅を計
算することもできる。次回定検時までの起動停止回数に
も揺らぎがあることを想定し、総亀裂長さの分布と合成
した確率が最も高い所を予測する。図９中の等高線ｄ
は、次回点検時の起動停止回数および亀裂損傷パラメー
タの等確率線を示す。一方、起動停止回数が指定され、
揺らぎを想定しない場合は、亀裂損傷パラメータの分布
のみを考慮する。

【００５２】さらに図１０を参照して、運転条件設定手
段５および劣化・損傷量傾向予測手段１０から表示手段
８に至るまでの作用について説明する。

【００５３】劣化・損傷量傾向予測手段１０では、今回
の劣化・損傷計測量をもとに次回点検時の劣化・損傷量
を上述の傾向解析法により予測する。この予測値が、所
定の許容値を超えない場合は、さらに次々回点検時の予
測を行い、この計算を予測値が許容値を超えるまで繰返
し、次回で許容値を超える場合に、今回補修するものと
判定する。補修判定の場合には、補修後の状態を初期値
として劣化・損傷予測を行う。

【００５４】補修コスト等傾向予測手段１１は、補修時
期ｉにおける補修量Ｒｉを、前記劣化・損傷量予測手段
６において（式５）〜（式７）によって計算された一定
以上の長さのｊ番目の亀裂を囲む長方形の面積Ｓ_ｊと板
厚ｂ_ｊとの積に、所定の補正係数ηを掛けたものの総和
として計算する。

【００５５】

【数８】Ｒ_ｉ＝Σ_η・Ｓ_ｊ（Ｎ，ｔ）・ｂ_ｊ（式８）さらに補修量から補修期間Ｌ_ｉを計算する。補修期間は
補修溶接における亀裂除去工数と溶接工数であり、Ｒ_ｉ
に比例する。即ち、

【数９】Ｌ_ｉ＝ζＲ_ｉ（式９）１部品あたりの補修コストは、固定費部分Ｃ_ｏと、補修
量Ｒ_ｉと補修期間Ｌ_ｉに比例する部分の和および交換部
品費Ｃ_ｒの和として（式１０）により計算される。

【００５６】

【数１０】１ユニットのガスタービンに組込まれた１グループの部
品群については、

【数１１】一方、定検時に新部品を投入したと仮定して、その後の
劣化・損傷の発達を劣化・損傷量傾向予測手段１０にお
いて上述の方法を用いて同一の予想運転条件に対して予
測し、補修コスト等傾向予測手段１１において補修量、
補修時期および補修コストを計算する。

【００５７】以上の計算結果を表示手段８に表示し、新
部品を投入しない場合と、投入する場合とについて補修
コストの高低および補修コスト発生時期が一目で分かる
ように表示する。

【００５８】以上の構成を有する実施例２によると、機
器部材の劣化・損傷履歴データに基づいて、部品の保守
管理コストとその発生時期を劣化・損傷状態に応じて的
確に予測でき、かつ新部品に交換した場合と比較して、
誰にでも的確なコスト評価が容易に行える効果がある。

【００５９】実施例３（図１１〜図１８）本実施例は、請求項３の発明を、ガスタービン燃焼器ラ
イナの混合空気孔溶接部の熱疲労亀裂損傷に適用したも
のである。図１１は本実施例の概略構成図、図１２は具
体的構成例を示す図、図１３〜図１８は作用説明図であ
る。

【００６０】本実施例は、前記実施例１または２記載の
機器の保守管理支援装置における劣化・損傷量予測手段
６、劣化・損傷量傾向解析手段９、補修コスト等算定手
段７、劣化・損傷傾向予測手段１０および補修コスト等
傾向予測手段１１に代え（または加えて）、検査ごとに
得られる離散的な劣化・損傷データに基づいて劣化・損
傷の生起確率の変化傾向を補完して定める劣化・損傷生
起確率算定手段１９と、その劣化・損傷生起確率の変化
傾向に基づいて将来の確率の推移傾向を予測する劣化・
損傷生起確率予測手段２０と、補修コストの期待値を計
算する補修コスト期待値算定手段２１とを備えた構成と
されている。

【００６１】なお、本実施例において、劣化・損傷計測
手段１は、亀裂の目視観察または浸透探傷検査であり、
データ変換手段２は、亀裂発生位置および寸法入力をデ
ジタルデータ化する計算機とソフトウエアである。運転
履歴記録手段３は実施例２と同一のものであり、データ
管理手段４、運転条件設定手段５、劣化・損傷生起確率
算定手段１９、劣化・損傷生起確率予測手段２０および
補修コスト期待値算定手段２１は、計算機およびソフト
ウエアである。表示手段８はＣＲＴなどの表示装置であ
る。

【００６２】図１２は、燃焼器ライナ２２の外観と亀裂
発生状況の概略図を示している。図示の例では、亀裂２
３が混合空気孔カラー２４の溶接部に発生している。一
つの混合空気孔２５に一つの亀裂２３が対応するため、
特定の混合空気孔２５に対して、亀裂２３の発生した燃
焼器ライナ２２であるか否かの情報が損傷情報となる。

【００６３】劣化・損傷計測手段１では、この亀裂２３
を目視により検出し、亀裂発生位置と亀裂長さとを入力
する。

【００６４】データ変換手段２は、この入力をデジタル
データとしてデータ管理手段４に伝送する。また、運転
履歴データと使用履歴データとは、運転履歴記録手段３
により実施例２と同様にデータ管理手段４に伝送され
る。

【００６５】データ管理手段４では、図１３（ａ），
（ｂ），（ｃ）に示すように、「運転履歴テーブル」、
「使用履歴テーブル」、および「亀裂発生テーブル」が
用意される。

【００６６】次に、劣化・損傷生起確率算定手段１９の
作用を図１４を参照しながら説明する。図１４に、履歴
データベースおよび今回の点検情報に基づく所定部位
（例えば、特定の混合空気孔２５）で亀裂２３が発生し
た燃焼器ライナ２２の累積損傷台数と、亀裂発見時の起
動停止回数との関係を示している。

【００６７】ここで、プロットした点検時において既に
亀裂が発生していた事象のデータ（損傷データ）は、
「前回の点検と今回の点検との間のいずれかの時点で亀
裂が発生した」という情報を与えるのみで、正確な亀裂
発生時点は特定できない。したがって、このデータは実
際の亀裂発生起動停止回数より大きく見積るため、亀裂
発生確率を過少に見積ることになる。

【００６８】そこで、損傷データに基づく亀裂発生時期
の推定結果と、点検時には未だ亀裂が発生していなかっ
た事象のデータ（健全データ）とを併せて統計解析し、
損傷生起確率分布を計算して、亀裂発生抑制を推定す
る。

【００６９】図１５は、同一点検で発見された亀裂発生
データを割付ける方法を示している。すなわち、ｉ回目
の点検とｉ＋１回目の点検との間にｎ個の燃焼器ライナ
２２の所定位置に亀裂が発生したとすると、ｊ番目のラ
イナの亀裂発生起動停止回数の推定値Ｎ_ｊは次式により
計算される。

【００７０】

【数１２】ここで、ライナの累積亀裂発生確率の予測値Ｆｏ（Ｎ）
は、起動停止回数Ｎに比例すると仮定する。

【００７１】

【数１３】Ｆｏ（Ｎ）＝Ａｏ・Ｎ（式１３）ただし、Ａｏ：定数（式１３）から、（式１２）は次式となる。

【数１４】

【００７２】図１６は上述のようにして求めた推定亀裂
発生起動停止回数と、累積亀裂発生回数との関係を示し
ている。

【００７３】一方、健全データは、「ある特定の時期ま
で亀裂が発生していない」という情報を含んでおり、こ
れを無視するときには亀裂発生確率を過大に評価するこ
とになる。損傷データに基づく推定亀裂発生起動停止回
数データと健全データとに対して、ランダム打切りデー
タの統計処理手法として提案されているJohnson 法を用
いて累積亀裂発生確率を割付ける。この方法では、１）損傷データと打切りデータ（全データ個数をｎとす
る）とを併せて昇順に並べ、１〜ｎまでの番号をデータ
に割付ける。ただし、最も小さいデータが打切りデータ
である場合にはこれを省く。割付けた自然数をｉとす
る。２）損傷データのみを昇順に並べ、１）と同様に付番す
る。この数を以下ｊとする。３）損傷データについて、次の数値を計算する。

【数１５】４）求めたＸ_ｊを損傷データの順位数とみなして、打切
りのない場合と同様にデータに損傷確率を割り付ける。

【００７４】ここでは、損傷確率Ｆの割り付けに、ミー
ンランク法を用いた。すなわち、

【数１６】Ｆ＝Ｘ_ｊ／（ｎ＋１）（式１６）但し、Ｆ：累積損傷確率

【００７５】図１７は、以上のようにして求めた起動停
止回数と累積亀裂発生確率の関係を示す。

【００７６】ここで得られた損傷確率分布を、事前予測
損傷確率とみなして再度上記手段を繰り返すことによ
り、より高精度な確率分布の算出が可能である。また、
累積損傷発生確率の事前予測ができない場合も、（式１
３）を事前予測損傷確率の第一次近似として上記手順で
求めた損傷確率分布を再び事前予測損傷確率とすること
により、損傷確率分布を求めることができる。

【００７７】次に、図１８によって運転条件設定手段５
から劣化・損傷生起確率予測手段２０、補修コスト期待
値算定手段および表示手段８に至るまでの作用について
説明する。

【００７８】損傷確率分布ｆは、累積損傷確率Ｆから次
式によって算出できる。

【数１７】ｆ＝ｄＦ／ｄＮ（式１７）

【００７９】上記損傷確率分布から、次回の点検時に部
品に損傷が発見される確率を次のようにして算出する。

【００８０】任意の起動停止回数Ｎにおける起動停止回
数１回あたりの損傷確率λは次式で表わされる。

【数１８】λ（Ｎ）＝ｆ／（１−Ｆ）（式１８）本実施例では、

【数１９】Ｆ（Ｎ）＝ａＮ（式１９）ただし、ａ：定数であるから、

【数２０】λ（Ｎ）＝ａ／（１−ａＮ）（式２０）となる。さらに、起動停止回数Ｎｏの時点で点検が行わ
れ、この点検では亀裂が発生せず次回点検までΔＮ回起
動停止を行なうものとすると、次回点検時に亀裂が発生
している確率ＦＮｏ（ΔＮ）は、

【数２１】となる。

【００８１】１台のガスタービン当りのライナ台数をｍ
個とすると、次回点検でｑ個のライナに同時に亀裂が発
生する確率Ｐは次のようにして求められる。１）ｎ個のライナからｑ個を取出す全ての組合せを考え
る。２）それぞれの組合せにつきＦＮｏ（ΔＮ）の積を求め
る。３）ＰをＦＮｏ（ΔＮ）の積の総和として求める。特に、ｍ個のライナが同一の運転履歴、補修履歴を有す
る場合には、

【数２２】Ｐ（ｑ）＝ｍＣｑＦＮｏ^q（ΔＮ）（式２２）となる。

【００８２】補修コスト期待値算定手段２１は、上記劣
化・損傷生起確率予測手段２０により求めた損傷確率Ｐ
（ｑ）からライナの補修コストＣの期待値Ｅ（Ｃ）を次
のようにして算出する。

【００８３】ライナの補修コストＣは、分解、組立て、
運搬などの固定コストＣｃと、亀裂発生台数に比例する
コストＣｖ・ｑの和で表わされるため、ライナの補修コ
ストの期待値Ｅ（Ｃ）の計算は次式により計算される。

【数２３】

【００８４】また、補修後のライナは未補修のライナと
ともに継続使用されるが、補修によりライナの損傷は完
全に除去され、補修後のライナの亀裂発生確率も未使用
ライナと同等になるため、補修ライナは補修時からの運
転履歴の差分をもって次回のコスト評価を行う。

【００８５】本実施例では、このようにして求めた補修
コストの期待値を、補修コスト期待値評価結果として補
修コスト発生時期とともに表示手段８に出力する。

【００８６】上記の構成を有する実施例３によれば、劣
化・損傷事象に関する離散的な点検情報から、その生起
確率を予測し、これに基づいて補修コスト期待値の推移
を予測し、補修コスト期待値の高低およびその発生時期
を的確に予測することが可能となった。また、本実施例
では過去の点検情報から劣化・損傷生起確率を求めてい
るため、部品材料のロットの違いや、運用状況を反映し
た的確な予測ができる効果がある。

【００８７】実施例４（図１９〜図２５）本実施例は、請求項４の発明を、ガスタービンのトラン
ジションピースのクリープ変形の補修コスト算出に適用
したものである。図１９は本実施例の概略構成図、図２
０〜図２５は作用を示している。

【００８８】本実施例は、図１９に示すように、前記実
施例１の保守管理支援装置における劣化・損傷量予測手
段６に代え、劣化・損傷量履歴データと予測劣化・損傷
推定量との比較に基づいて構造部材の温度ならびに応力
条件を逆推定する温度・応力推定手段２６と、その温度
・応力推定値に基づいて現在の劣化・損傷計測データを
初期値として将来の運転条件に対応した前記構造部材の
劣化または損傷量の進行を予測する劣化・損傷量予測手
段２７と、を備えた構成としたものである。

【００８９】本実施例において、劣化・損傷計測手段１
は、画像入力装置であり、データ変換手段２はＡＤ変換
器および画像処理装置である。データ管理手段４は実施
例１と同様である。温度・応力推定手段２６、劣化・損
傷量予測手段２７、運転条件設定手段５および補修コス
ト等算定手段７は計算機とソフトウエアである。表示手
段８はＣＲＴなどの表示装置である。

【００９０】図２０は、トランジションピース２８の劣
化・損傷プロセスを示している。この図２０において、
トランジションピース２８の寿命を支配する因子の一つ
である軸方向または周方向変形は、高温クリープによる
時間依存の現象であるが、高温では材料の金属組織にお
いて強化析出物の粗大化や劣化相の生成が進むため、変
形抵抗が減少しクリープが加速することにより変形も加
速する傾向にある。したがって、長期使用に伴って補修
間隔が短くなり、補修コストも嵩む傾向にある。

【００９１】しかも、遮熱のためのセラミックコーティ
ングが劣化により剥離すると、金属温度が上昇し、クリ
ープ変形もさらに加速する。したがって劣化が進行した
場合、設計温度・応力を補正して実際の温度・応力を正
確に把握することも重要である。そこで、トランジショ
ンピース２８の変形については、その加速傾向を金属組
織観察をもとに温度・応力の使用条件も併せて推定し補
修コストを予測する。

【００９２】図２１および図２２は、トランジションピ
ース２８への劣化・損傷計測手段１の適用状況を示して
いる。本体かから採取したレプリカを顕微鏡により観察
し、この観察画像を画像入力してデータ変換手段２によ
りノイズ消しを行い、さらに結晶粒界に存在する炭化物
と結晶粒内に存在する炭化物の画像を区別して抽出す
る。

【００９３】この画像から、粒界析出物の粒界被覆率
（粒界長さに占める析出物長さの割合）ρと、粒内析出
物の体積率Ｖとを計算する。

【００９４】また、コーティングの剥離状態も画像入力
され、剥離位置と面積とが計算されるが、これは以下に
述べる温度・応力推定において、コーティング剥離部で
は遮熱性能が劣化し、設計温度よりも過昇温することの
根拠として利用される。

【００９５】さらに、トランジションピース２８の軸方
向の変形と半径方向の変形とが、寸法測定装置２９によ
り測定され、データ入力される。この寸法計測装置２９
は、基準位置を決める計測ベッドと、距離を図るマイク
ロメータまたは非接触式のレーザ光距離計測器などを用
い、そのデータが直接信号としてまたは入力装置により
入力される。

【００９６】これらのデータは、データ管理手段４にお
いて、図２３（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）に示すよ
うに、「運転履歴テーブル」、「使用履歴テーブル」、
「変形テーブル」および「組織テーブル」としてファイ
ル化され、リレーショナルデータベース化される。

【００９７】

【外１】

【００９８】

【数２４】

【００９９】一方、組織データからは、クリープ速度が
次式により推定される（参考：耐熱金属材料第１２３委
員会研究報告Vol.34．No.2，Ｐ１５５〜１６３）。

【数２５】

【外２】

【数２６】

【外３】

【０１００】

【外４】

【数２７】

【０１０１】次回点検時までにΔが許容値を超えると判
定されたときは、今回変形修正を行うものとし、この変
形修正後の寸法を初期値として変形予測を行う。

【０１０２】補修コスト算定手段７では、前記劣化・損
傷予測手段５において予測された補修時期ｉにおける変
形量Δ_ｉに変形修正量Ｒ_ｉが比例するとして計算する。

【数２８】Ｒ_ｉ＝μΔ_ｉ（式２８）ただし、μ：定数

【０１０３】さらに補修期間Ｌｉは、変形修正量Ｒｉに
比例する（式９）を用いて計算する。

【０１０４】補修コストは、補修後の熱処理コストも含
む固定費部分Ｃｏと、変形修正量Ｒ_ｉと補修期間Ｌ_ｉに
比例する部分の和として１部品について（式１０）によ
り、また、１ユニットに組込まれている１グループの部
品群については、（式１１）により計算される。劣化・
損傷予測および補修コストの計算には、必要に応じてコ
ーティング剥離補修量に伴うコスト算出とコーティング
補修による温度・応力の変化が変形速度に及ぼす影響に
ついても考慮して計算する。

【０１０５】以上の手順を、運転条件を所定の目標発電
量の範囲で変化させ、繰返し計算を行い、それぞれの補
修コストを計算する。この計算結果の時間的推移を表示
手段８において表示し、補修コストの高低と補修コスト
発生時期が一目で分かるように表示する。

【０１０６】以上の構成を有する実施例によれば、劣化
・損傷の発達に伴い、温度などの発達速度が変化する場
合についても、その加速傾向を考慮して劣化・損傷予測
ができ、補修コストの高低とその発生時期を的確に予測
することが可能となる。

【０１０７】実施例５（図２６〜図２９）本実施例は、請求項５の発明を、ガスタービン静翼の熱
疲労亀裂損傷に適用したものである。図２６は本実施例
の概略構成図、図２７〜図２９は作用を示している。

【０１０８】本実施例は図２６に示すように、前記実施
例１の保守管理支援装置における劣化・損傷量予測手段
６に代え、将来の運転パターンと補修時期または期間と
の組合せに応じた劣化・損傷予測を行う劣化・損傷シミ
ュレーション手段３０と、その劣化・損傷シミュレーシ
ョン予測結果における補修時期または期間が適合する想
定運転パターンを選択する適合運転条件判定手段３１と
を備えた構成とされている。

【０１０９】本実施例において、劣化・損傷計測手段
１、データ変換手段２、データ管理手段４は、前記実施
例１と同じものである。劣化・損傷シミュレーション手
段３０、適合運転条件判定手段３１、運転条件設定手段
５および補修コスト等算定手段７は、計算機およびソフ
トウエアである。表示手段８はＣＲＴなどの表示装置で
ある。

【０１１０】将来、運転パターンの大きな変化が予想さ
れる場合、起動停止パターンの順序や組合せの違いを考
慮することが劣化・損傷予測において重要となる。そこ
で本実施例では、起動停止パターンの順序効果を考慮し
た劣化・損傷予測に基づく補修評価の作用について説明
する。

【０１１１】まず、劣化・損傷計測手段１、データ変換
手段２、運転履歴記録手段３およびデータ管理手段４の
作用は、前記実施例１と同じである。

【０１１２】図２７は、運転条件設定手段５、劣化・損
傷シミュレーション手段３０および適合運転条件判定手
段３１による処理手順を示している。

【０１１３】まず、データ管理ファイル４からの運転履
歴、使用履歴および亀裂データに基づき、現点検時の亀
裂分布状態を再現する。この手順の詳細を図２８に示し
ている。即ち、データ管理手段４の中の亀裂テーブルか
ら、亀裂長さａの統計分布形Ｆを決める。即ち、累積確
率Ｐは、

【数２９】Ｐ＝Ｆ（ａ）（式２９）

【０１１４】次に、この分布形に基づく乱数ｒ（０≦ｒ
≦１）を亀裂の個数ｎだけ次式により発生させる。

【数３０】ａ＝Ｆ^-1（ｒ）（式３０）

【０１１５】さらに、亀裂の分布座標位置ｘについて
は、亀裂長さａ、温度Ｔ、応力σの関数として

【数３１】ｘ＝ｘ（ａ，Ｔ，σ）（式３１）により分布させる。これにより、亀裂分布の初期状態が
定まる。

【０１１６】次に、運転条件設定手段５において、想定
運用パターンＰを発生させる。これは、所定の発電量に
対応する「年間運転時間」と、「日間起動回数」、「週
末停止回数」、「点検・補修時期」とその「期間」など
の拘束条件を与えて、その生起順序を変えた運転パター
ンモデルをいくつか生成する。

【０１１７】そして、それぞれの運用パターンモデルに
対応して、前述の初期状態から、亀裂発生・成長の多重
亀裂シミュレーションを行う。このシミュレーション
は、対象とする材料領域を離散的な要素点の集合として
表わし、それぞれの要素点にランダムな亀裂発生抵抗Ｒ
ｉおよび亀裂成長抵抗Ｒｇを与える。この抵抗に対し
て、各点で応力の繰返しに対応した損傷Ｄの発達式を次
式て与える。

【０１１８】

【数３２】

【０１１９】運転パターンに従ってシミュレーション領
域の各点において（式３２）より損傷発達を計算し、各
点でＤ＝１に至った時点で亀裂発生または成長が起きる
とする。このようにして実行した静翼翼面のシミュレー
ション例を図２９（ａ），（ｂ），（ｃ）に示してい
る。

【０１２０】なお、図２７において、適合運転条件判定
手段３１では、上記のようにして得られた亀裂損傷量
（例えば総亀裂長さ）が許容値に達する時期を予測し、
これに伴って決まる補修時期を設定した運用パターンモ
デルと比較して、両者が一致しないときには運用パター
ンモデルを棄却し、一致するときにはその運用パターン
における亀裂損傷計算量とそれによって決まる補修量と
補修期間を計算する。

【０１２１】補修コスト計算は亀裂周りに外接長方形を
設定し、実施例２と同様の方法で計算する。表示手段８
では、以上の選択によって残った運用パターンの候補に
対して、補修コストの高低と補修時期が一目で分かるよ
うに実施例２に示したように表示する。

【０１２２】以上のように構成した実施例５によると、
将来の運用パターンが大きく変化する場合においても、
パターンの組合せを順序を考慮して、所定の条件のもと
最適な運用パターンを選定し補修コストの高低と補修コ
ストの発生時期を的確に予測することができる。

【０１２３】実施例６（図３０，３１）本実施例は、請求項６の発明を、ガスタービンユニット
に適用したものである。

【０１２４】本実施例では、劣化または損傷の形態もし
くは進行度合の異なる複数の部品を対象としており、運
転履歴記録手段３およびデータ管理手段４は各部品毎に
履歴の記憶およびデータ管理が可能とされている。ま
た、前記データ管理手段４から得られる過去の運転、使
用、劣化または損傷の各履歴データに基づいて各部品に
応じた劣化・損傷予測に必要なモデルの定数を確定する
劣化・損傷予測モデル設定手段３２と、この劣化・損傷
予測モデル設定手段３２で設定した各部品についての劣
化・損傷予測モデルに対し、データ管理手段４から得ら
れた今回の点検時点での劣化・損傷状態を初期状態とし
てセットし、この初期状態から運転条件設定手段５で設
定した運転パターンを用いて次回点検以降の劣化・損傷
状態を予測して、許容値に至る前の点検時点での補修ま
たは交換の判定を行う劣化・損傷量予測手段３３と、こ
の劣化・損傷予測手段３３で部品の補修または交換を行
う旨の判定がなされた場合に部品ユニット毎に補修コス
トまたは交換部品のコストを計算するユニット補修コス
ト等算定手段３４とを備えた構成とされている。

【０１２５】本実施例において、劣化・損傷計測手段１
とデータ変換手段２とは、実施例１と同じものである。
データ管理手段４は、データベース構造として、ガスタ
ービン１ユニットを構成する各部品グループについての
テーブルを備えている。劣化・損傷予測モデル設定手段
３２および劣化・損傷量予測手段６、運転条件設定手段
５およびユニット補修コスト算定手段３４は計算機とソ
フトウエアである。表示手段８は前記実施例１と同様で
ある。

【０１２６】ガスタービン１ユニットを構成する部品の
うち、頻繁に補修を必要とする部品は過酷な高温ガス条
件で使用される動翼、静翼、燃焼器ライナおよびトラン
ジションピースなどである。これらの部品の劣化・損傷
因子はそれぞれ異なっており、劣化・損傷の運転パター
ン依存性も異なる。そこで、各部品の結果・損傷形態の
違いと劣化・損傷程度の違いを考慮して補修コストおよ
び予備品コストの高低およびその発生時期を判定・表示
する。この作用を以下に説明する。

【０１２７】まず、劣化・損傷計測手段１およびデータ
変換手段２は、部品ごとの劣化・損傷形態に応じた手段
を組合せて用いる。静翼の損傷は実施例２および実施例
５に示したように多重亀裂損傷であることから、静翼の
損傷計測手段としては図６に示した画像入力・画像処理
装置１２〜１８を用いる。燃焼器ライナの損傷は、実施
例３に示したように、空気孔の亀裂であることから、ラ
イナの損傷については亀裂発生位置の入力装置を用い
る。

【０１２８】動翼とトランジションピースの損傷は、金
属組織の劣化を伴うクリープであることから、実施例４
に示した金属組織の観察装置と画像処理装置を用いる。
動翼については、コーティング層内部の状態を外部から
非破壊的に判定するため、超音波法等の非破壊的方法も
必要に応じ適用し、トランジションピースについては変
形計測装置を併用する。運転履歴記録手段３およびデー
タ管理手段４の作用は実施例２と同じである。

【０１２９】劣化・損傷予測モデル設定手段３２は、各
部品に応じた劣化・損傷予測法を選択し、データ管理手
段４から得られる過去の運転、使用、劣化・損傷の各履
歴データに基づき予測に必要なモデルの定数を確定す
る。静翼については、実施例５または実施例２の方法、
燃焼器ライナについては実施例３の方法、トランジショ
ンピースには実施例４の方法が適用できる。動翼につい
ては、コーティングの劣化シミュレーションと基材の金
属組織定量化に基づく温度・応力の逆推定とクリープ損
傷の予測であり、トランジションピースと同様の方法が
適用できる。

【０１３０】図３１は、運転条件設定手段５、劣化・損
傷量予測手段６およびユニット補修コスト算定手段３４
による処理手順を示している。

【０１３１】まず、運転条件設定手段５において、想定
運用パターンを発生させる。即ち、今後対象とするガス
タービンユニットに課せられた発電要求量を満たす起動
停止と１００％負荷および部分負荷での運転パターンの
候補をいくつか設定する。

【０１３２】次に、劣化・損傷量予測手段６において、
動翼、静翼、ライナ、トランジションピースの各部品に
ついて選定した前記劣化・損傷予測モデルに対して、デ
ータ管理手段４から得られた今回点検時の劣化・損傷手
段を初期状態としてセットする。この初期状態から、運
転条件設定手段５において設定された運用パターンを用
いて次回点検以降の劣化・損傷状態を予測し、許容値に
至る手前の点検時に補修または交換を行うと判定する。

【０１３３】補修を行うものと判定された場合には、そ
の部品の補修量を計算して補修コストを計算し、部品交
換の場合には交換部品コストを計算する。ユニットとし
ての補修時期ｉ、運転パターンｋにおける補修コストＣ
_U（ｉ，ｋ）は、次式で計算される。

【数３３】

【０１３４】動翼１グループの補修コストは、次式で表
わされる。

【数３４】静翼、ライナ、トランジションピースについてもそれぞ
れ同様の評価式を用いる。

【０１３５】以上の補修コスト計算を各想定運転パター
ンに対して実行し、補修コスト計算結果を表示手段８に
おいて、各部品ごとおよびユニット総和のグラフとして
表示し、コストの高低が一目で分かるように表示する。

【０１３６】以上の構成を有する実施例６によれば、複
数の部品からなるガスタービンユニットについて、所定
の発電量を確保しながら補修コストが最小となる運転条
件を的確かつ誰でも容易に判定することができる。

【０１３７】実施例７（図３２，３３）本実施例は、請求項７の発明を複数のガスタービンで構
成される発電プラントに適用したものである。

【０１３８】本実施例の保守管理支援装置では、劣化・
損傷量予測手段６が、プラントを構成する全ユニットま
たは全部品を対象として構成される運転、使用、劣化・
損傷の各履歴データベースを有し、かつプラントの各ユ
ニットの運転パターンの組合せに応じた補修コストおよ
びその経時変化を求めるプラント補修コスト等算定手段
３５を備えた構成とされている。

【０１３９】本実施例において、劣化・損傷計測手段１
とデータ変換手段２とは、図２と同じものである。デー
タ管理手段４は前述と同様であるが、プラントを構成す
る各ユニットの各部品についてテーブルが用意される。
劣化・損傷予測モデル設定手段３２および劣化・損傷量
予測手段６、運転条件設定手段５およびプラント補修コ
スト算定手段３５は計算機とソフトウエアである。表示
手段８は前述と同様である。

【０１４０】複数台のガスタービンユニットによりプラ
ントを運用する場合、補修時期や部品交換時期を平準化
するための本発明の作用について説明する。プラント全
体としての総発電時間と起動停止パターンが決められて
おり、その運転パターンをどのユニットに分担させるか
については未定であるとする。

【０１４１】図３２における劣化・損傷計測手段１、デ
ータ変換手段２、運転履歴記録手段３、データ管理手段
４、劣化・損傷予測モデル設定手段３２および劣化・損
傷量予測手段６における作用は、実施例６と略同様であ
るが、運転、使用、劣化・損傷の各履歴データベース
は、プラントを構成する全ユニット、全部品を対象とし
て構成される。

【０１４２】次に、運転条件設定手段５、劣化・損傷量
予測手段６、プラント補修コスト算定手段３５および表
示手段８の作用を図３３を用いて説明する。

【０１４３】運転条件設定手段５では、プラントの発電
計画を満たすように各ガスタービンユニットの運転時間
および起動停止パターンの組合せを作り、想定運用パタ
ーンとして設定する。

【０１４４】次に、劣化・損傷量予測手段６において、
動翼、静翼、ライナ、トランジションピースの各部品に
ついて選定した前記劣化・損傷予測モデルに対して、デ
ータ管理手段４から得られた今回点検時の劣化・損傷状
態を初期状態としてセットする。

【０１４５】この初期状態から、運転条件設定手段５に
おいて設定された運用パターンを用いて次回点検以降の
劣化・損傷状態を予測し、許容値に至る手前の点検時に
補修または交換を行うと判定する。

【０１４６】補修を行うものと判定された場合には、そ
の部品の補修量を計算して補修コストを計算し、部品交
換の場合には交換部品コストを計算する。

【０１４７】プラントとしての補修時期ｉ、運転パター
ンｋにおける補修コストＣ_P（ｉ，ｋ）は、次式で計算
される。

【数３５】

【０１４８】以上の補修コスト計算を各想定運転パター
ンに対して実行し、補修コスト計算結果を表示手段８に
おいて、各ユニット毎およびプラント総和のグラフとし
て表示し、コストの高低が一目で分かるように表示す
る。

【０１４９】以上の構成を有する実施例７によると、プ
ラントの各ユニットの運転パターンの組合せに応じた補
修コストおよびその経時変化を表示し、補修コストの高
低と補修コスト発生時期が平準化する運転パターンを容
易に判定することができる。このシステムは１プラント
のみならず多プラントの場合にも適用でき、さらに大き
な効果を得ることができる。

【０１５０】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、劣化・
損傷の発生状態とそれに伴う補修・交換時期が異なる複
数の部品で構成される機器、および複数の機器で構成さ
れるプラントについて、補修コストをできる限り低く
し、かつ補修コスト発生時期を平準化して必要な稼働率
を保ちながら最適保守管理を行うことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例１の構成を示す図。

【図２】実施例１の作用を示す図。

【図３】（ａ），（ｂ），（ｃ）は、実施例１における
ガスタービン高温部材に生じる金属組織劣化の状態を示
す説明図。

【図４】（ａ），（ｂ），（ｃ）は、実施例１における
運転パターンの例を示す模式図。

【図５】本発明の実施例２の構成を示す図。

【図６】（ａ），（ｂ）は、実施例２における亀裂画像
スキャン入力装置の外観と機能を示す説明図。

【図７】実施例２における亀裂入力画像の画像処理手順
を示す図。

【図８】（ａ），（ｂ），（ｃ）は、実施例２における
履歴データテーブルの概略を示す図。

【図９】実施例２における劣化・損傷量傾向解析の手順
を示す図。

【図１０】実施例２における劣化・損傷傾向予測に基づ
く補修コスト傾向予測手順を示す図。

【図１１】本発明の実施例３の構成を示す図。

【図１２】実施例３における燃焼器ライナの混合空気孔
に生じる亀裂を示す図。

【図１３】（ａ），（ｂ），（ｃ）は、実施例３におけ
る履歴データテーブルの概略を示す図。

【図１４】実施例３における亀裂が発生したライナの累
積損傷台数と亀裂発見時の起動停止回数の関係を示すグ
ラフ。

【図１５】実施例３における亀裂発生データを割付ける
方法を示す図。

【図１６】実施例３における推定亀裂発生起動停止回数
と累積亀裂発生回数の関係を示すグラフ。

【図１７】実施例３における起動停止回数と累積亀裂発
生確率の関係を示す図。

【図１８】実施例３における損傷生起確率予測に基づく
補修コスト期待値予測手順を示す図。

【図１９】本発明の実施例４の構成を示す図。

【図２０】実施例４におけるガスタービントランジショ
ンピースに生じる劣化・損傷プロセスを示す説明図。

【図２１】実施例４におけるトランジションピースの劣
化と変形を計測する方法を示す図。

【図２２】実施例４におけるトランジションピースの劣
化と変形を計測する方法を示す図。

【図２３】（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）は、実施例
４における履歴データテーブルの概略を示す図。

【図２４】実施例４におけるトランジションピースの金
属組織と変形履歴から温度・応力を推定する方法を示す
図。

【図２５】実施例４における変形予測に基づく補修コス
ト予測手順を示す図。

【図２６】本発明の実施例５の構成を示す図。

【図２７】実施例５における亀裂成長シミュレーション
に基づく適合運転パターンと補修コスト判定の手順を示
す図。

【図２８】実施例５におけるシミュレーションにおいて
亀裂初期分布を再現する方法を示す図。

【図２９】（ａ），（ｂ），（ｃ）は、実施例５におけ
る静翼翼面の亀裂成長シミュレーションの例を示す図。

【図３０】本発明の実施例６の構成を示す図。

【図３１】実施例６における予測と補修コスト計算の手
順を示す図。

【図３２】本発明の実施例７の構成を示す図。

【図３３】実施例７における補修コスト手順を示す図。

【符号の説明】

１劣化・損傷測定手段２データ変換手段３運転履歴記録手段４データ管理手段５運転条件設定手段６劣化・損傷量予測手段７補修コスト等算定手段８表示手段９劣化・損傷量傾向解析手段１０劣化・損傷量傾向予測手段１１補修コスト等傾向予測手段１２亀裂画像スキャン入力装置１３部品１４計測ヘッド１５位置計測ローラ１６ＣＣＤ撮像装置１７ＡＤ変換器１８画像処理装置１９劣化・損傷生起確率算定手段２０劣化・損傷生起確率予測手段２１補修コスト期待値算定手段２２燃焼器ライナ２３亀裂２４混合空気孔カラー２５混合空気孔２６温度・応力推定手段２７劣化・損傷量予測手段２８トランジションピース２９寸法測定装置３０劣化・損傷シミュレーション手段３１適合運転条件判定手段３２劣化・損傷予測モデル設定手段３３劣化・損傷量予測手段３４ユニット補修コスト等算定手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者斎藤大蔵神奈川県横浜市鶴見区末広町２の４株式会社東芝京浜事業所内 (72)発明者吉岡洋明神奈川県横浜市鶴見区末広町２の４株式会社東芝京浜事業所内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】機器の構造部材に生じる劣化の度合また
は損傷量を計測する劣化・損傷計測手段と、前記機器の
運転、補修、劣化・損傷計測その他の履歴を記録する運
転履歴記録手段と、これらの各手段から得られるデータ
を管理するデータ管理手段と、前記機器の将来の予想運
転条件を設定する運転条件設定手段と、前記データ管理
手段および運転条件設定手段からデータを入力し、前記
劣化・損傷量データを初期値として前記予想運転条件に
基づく計算を行い、前記構造部材の劣化・損傷量の進行
を予測する劣化・損傷量予測手段と、これにより求めら
れた予測劣化・損傷量に基づいて前記構造部材の補修時
期、補修量、補修期間および補修コストを計算する補修
コスト等算定手段と、その算定結果を出力する表示手段
とを備えたことを特徴とする機器の保守管理支援装置。
【請求項２】請求項１記載の機器の保守管理支援装置
における劣化・損傷量予測手段および補修コスト等算定
手段に代え、または加えて、劣化・損傷計測履歴データ
に基づいて劣化・損傷量の推移傾向を解析する劣化・損
傷量傾向解析手段、将来の予想運転条件に基づいて構造
部材の劣化・損傷量の推移傾向を予測する劣化・損傷量
傾向予測手段、およびその劣化・損傷量の推移傾向に基
づいて前記構造部材の補修時期、補修量、補修期間およ
び補修コストの推移傾向を予測する補修コスト等傾向予
測手段を備えたことを特徴とする機器の保守管理支援装
置。
【請求項３】請求項１または２記載の機器の保守管理
支援装置における劣化・損傷量予測手段、劣化・損傷量
傾向解析手段、補修コスト等算定手段、劣化・損傷傾向
予測手段および補修コスト等傾向予測手段に代え、また
は加えて、検査ごとに得られる離散的な劣化・損傷デー
タに基づいて劣化・損傷の生起確率の変化傾向を補完し
て定める劣化・損傷生起確率算定手段、およびその劣化
・損傷生起確率の変化傾向に基づいて将来の確率の推移
傾向を予測する劣化・損傷生起確率予測手段を備えたこ
とを特徴とする機器の保守管理支援装置。
【請求項４】請求項１記載の機器の保守管理支援装置
における劣化・損傷量予測手段および補修コスト等算定
手段に代え、劣化・損傷量履歴データと予測劣化・損傷
推定量との比較に基づいて構造部材の温度ならびに応力
条件を逆推定する温度・応力推定手段と、その温度・応
力推定値に基づいて現在の劣化・損傷計測データを初期
値として将来の運転条件に対応した前記構造部材の劣化
または損傷量の進行を予測する劣化・損傷量予測手段と
を備えたことを特徴とする機器の保守管理支援装置。
【請求項５】請求項１記載の機器の保守管理支援装置
における劣化・損傷量予測手段および補修コスト等算定
手段に代え、将来の運転パターンと補修時期または期間
との組合せに応じた劣化・損傷予測を行う劣化・損傷シ
ミュレーション手段と、その劣化・損傷シミュレーショ
ン予測結果における補修時期または期間が適合する想定
運転パターンを選択する適合運転条件判定手段と、選択
した運転パターンについて補修コストその他の計算を行
う補修コスト等算定手段とを備えたことを特徴とする機
器の保守管理支援装置。
【請求項６】請求項１記載の機器の保守管理支援装置
において、前記機器は劣化または損傷の形態もしくは進
行度合の異なる複数の部品を有する構成とされており、
運転履歴記録手段およびデータ管理手段は前記各部品毎
に履歴の記録およびデータ管理が可能とされており、か
つ前記データ管理手段から得られる過去の運転、使用、
劣化または損傷の各履歴データに基づいて前記各部品に
応じた劣化・損傷予測に必要なモデルの定数を確定する
劣化・損傷予測モデル設定手段と、この劣化・損傷予測
モデル設定手段で設定した各部品についての劣化・損傷
予測モデルに対し、前記データ管理手段から得られた今
回の点検時点での劣化・損傷状態を初期状態としてセッ
トし、この初期状態から運転条件設定手段で設定した運
転パターンを用いて次回点検以降の劣化・損傷状態を予
測して、許容値に至る前の点検時点での補修または交換
の判定を行う劣化・損傷量予測手段と、この劣化・損傷
量予測手段で部品の補修または交換を行う旨の判定がな
された場合に部品ユニット毎に補修コストまたは交換部
品のコストを計算するユニット補修コスト等算定手段と
を備えたことを特徴とする機器の保守管理支援装置。
【請求項７】請求項６記載の機器の保守管理支援装置
において、前記機器は発電用その他のプラントであっ
て、劣化・損傷量予測手段は、プラントを構成する全ユ
ニットまたは全部品を対象として構成される運転、使
用、劣化・損傷の各履歴データベースを有し、かつユニ
ット補修コスト等算定手段に代え、プラントの各ユニッ
トの運転パターンの組合せに応じた補修コストおよびそ
の経時変化を求めるプラント補修コスト等算定手段を備
えたことを特徴とする機器の保守管理支援装置。