JPS58119008A - 事故原因自動判定装置 - Google Patents
事故原因自動判定装置Info
- Publication number
- JPS58119008A JPS58119008A JP57001793A JP179382A JPS58119008A JP S58119008 A JPS58119008 A JP S58119008A JP 57001793 A JP57001793 A JP 57001793A JP 179382 A JP179382 A JP 179382A JP S58119008 A JPS58119008 A JP S58119008A
- Authority
- JP
- Japan
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- accident
- cause
- plant
- model
- arithmetic
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
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-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
- G05B23/0275—Fault isolation and identification, e.g. classify fault; estimate cause or root of failure
- G05B23/0278—Qualitative, e.g. if-then rules; Fuzzy logic; Lookup tables; Symptomatic search; FMEA
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
- Y04S10/52—Outage or fault management, e.g. fault detection or location
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- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
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- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
不発８Ａはプラント等の事故原因を自動的に判定する装
置に係わり、特に高速シミュレータとパターン認識装置
を組合わせ次事故原因自動判定装置に関する。
置に係わり、特に高速シミュレータとパターン認識装置
を組合わせ次事故原因自動判定装置に関する。
プラント、例えば原子力発電プラントの事故を検知する
手法として種々の方式が提案されているが、外部から電
気的に、すなわちＭ＋測信号として中央制＃室に集約さ
れた信号のみでは容易に事故原因やその程度ｔ−判別し
切れない事故も少なくない。
手法として種々の方式が提案されているが、外部から電
気的に、すなわちＭ＋測信号として中央制＃室に集約さ
れた信号のみでは容易に事故原因やその程度ｔ−判別し
切れない事故も少なくない。
上記のような事故に対しては従来運転員は各種ブーセス
産の過去のトレンド（傾向３′ｔ−観察することにより
４故原因を推定し、それに対する対応操作を行なってき
た。最近このような比較的時間余裕のある場合の対応策
として「対話ｍＪｓ故処塩処理システム願番号
）」に示されるものがある。なお時間的余裕に関して
は１９７９年３月、米国ペンシルバニア州スリーマイ今
アイランド原子力発電所２号炉で発生した事故の重大な
一要因として、運転員が加圧器圧力逃し弁の開固着故障
に気づいてその元弁を閉じるまで、事故後２時間１８分
ｔ−要し九ことがあげられているが、これがより早い時
点に判明し、対応操作上域れば上記事故は未然に防止さ
れてい九であろうとされる。つまシ事故後２分や３分で
対応する必要のあるものは、直ちに工学的安全設備が自
動的に起動して対処され、運転員の役割はプラントの事
故原因を推定、判定のうえ望ましい形に事故を収束する
にある。
産の過去のトレンド（傾向３′ｔ−観察することにより
４故原因を推定し、それに対する対応操作を行なってき
た。最近このような比較的時間余裕のある場合の対応策
として「対話ｍＪｓ故処塩処理システム願番号
）」に示されるものがある。なお時間的余裕に関して
は１９７９年３月、米国ペンシルバニア州スリーマイ今
アイランド原子力発電所２号炉で発生した事故の重大な
一要因として、運転員が加圧器圧力逃し弁の開固着故障
に気づいてその元弁を閉じるまで、事故後２時間１８分
ｔ−要し九ことがあげられているが、これがより早い時
点に判明し、対応操作上域れば上記事故は未然に防止さ
れてい九であろうとされる。つまシ事故後２分や３分で
対応する必要のあるものは、直ちに工学的安全設備が自
動的に起動して対処され、運転員の役割はプラントの事
故原因を推定、判定のうえ望ましい形に事故を収束する
にある。
次に上記対話型事故処理システムの概要を以下に説明す
る。何らかの事故又はプラント異常状態が発生した場合
、運転員はその事故原因の候補のうちから一１ｔ１４’
に選択し、その程度と合わせて、上記対話型事故処理シ
ステムに設定する。該システムにはプラントの動特性を
模擬する高速シミュレータが内蔵されておシ、上記設定
によりシミュレーションモデルが決定される。事故が発
生したと推定される時刻のプラント状Ｐａｆｔ−初期値
として該高速シミュレータを動作させると、実時間以上
速度で演算され、現在に至るまでのプラント状態量のシ
ミュレーション結果が得られ、これを実際のプラント状
態量の変化と比較し、その一致度により相定事故原因の
妥当性ｔ−評価する。もし妥当でないと評価された場合
、運転員は上記比較の不一致状況に応じて事故の程度あ
るいは事故の原因を設定変更の後、高速シミュレータを
動作させ、再度同様の評価を行なうという操作を一致し
た結果が得られるまでくシ返す、その後上記モデルにて
将来のプラント状況を予測し、考えられる各種対応策を
とった場合のプラント状＃ｉｔ−模擬し、望ましいプラ
ント状頓に収束するような対応策を見つけだそうとする
ものである。
る。何らかの事故又はプラント異常状態が発生した場合
、運転員はその事故原因の候補のうちから一１ｔ１４’
に選択し、その程度と合わせて、上記対話型事故処理シ
ステムに設定する。該システムにはプラントの動特性を
模擬する高速シミュレータが内蔵されておシ、上記設定
によりシミュレーションモデルが決定される。事故が発
生したと推定される時刻のプラント状Ｐａｆｔ−初期値
として該高速シミュレータを動作させると、実時間以上
速度で演算され、現在に至るまでのプラント状態量のシ
ミュレーション結果が得られ、これを実際のプラント状
態量の変化と比較し、その一致度により相定事故原因の
妥当性ｔ−評価する。もし妥当でないと評価された場合
、運転員は上記比較の不一致状況に応じて事故の程度あ
るいは事故の原因を設定変更の後、高速シミュレータを
動作させ、再度同様の評価を行なうという操作を一致し
た結果が得られるまでくシ返す、その後上記モデルにて
将来のプラント状況を予測し、考えられる各種対応策を
とった場合のプラント状＃ｉｔ−模擬し、望ましいプラ
ント状頓に収束するような対応策を見つけだそうとする
ものである。
上記「対話型事故処理システム」の欠点は、事故時プラ
ント運転員は相次いで発生する各種アラームの確認、炉
水位、圧力等各種プラント状態量の動向監視、対応操作
の実行と外部連絡など、極度の緊張と多量の作業ｔｔ−
有し、上記システムと対話を行なう余裕が無い場合には
上記シ子テムの効果が発揮できないことにある。
ント運転員は相次いで発生する各種アラームの確認、炉
水位、圧力等各種プラント状態量の動向監視、対応操作
の実行と外部連絡など、極度の緊張と多量の作業ｔｔ−
有し、上記システムと対話を行なう余裕が無い場合には
上記シ子テムの効果が発揮できないことにある。
本発明の目的は前記欠点を解消し、最も確からしい事故
原因を自動的に推定し運転員に提示させてなる判定装置
を提供するものである。
原因を自動的に推定し運転員に提示させてなる判定装置
を提供するものである。
本発明の要旨は前記高速シミュレータとパターン認識装
置を組合わせ、複数個の事故原因、あるいは事故の楊［
を遂次自動的に設定し、その都度高速予廁シミエレータ
を動作させ、演算結果群から歳も実際のプラント状１ａ
ｊｌｉに近いものをパターン認識し、以って事故原因を
自動的に判定するものである。
置を組合わせ、複数個の事故原因、あるいは事故の楊［
を遂次自動的に設定し、その都度高速予廁シミエレータ
を動作させ、演算結果群から歳も実際のプラント状１ａ
ｊｌｉに近いものをパターン認識し、以って事故原因を
自動的に判定するものである。
本発明の一実施例ｔＩｉ１図に示す。本実施例は本発明
を電子計算機システムを用いて実施したものであｐ１以
下に先ずその構成を中心とした説明を行ない、続いて動
作、機能的な面の説明を行なう。本実施例は第１図に示
す如く、沸騰水ｍ原子沼漫［７’ｌ／ （以下ＢＷ＆
と略記）１のプラント状態量を各禰検出器、例えば原子
炉水位計２１、原子炉圧力計２２等からの信号をプロセ
ス入力装置３を経由して主記憶装置４に取込み、演算制
御装置５により後述の演算を行ない、その結果を表示制
御装置６を経由して表示装置７に表示する。
を電子計算機システムを用いて実施したものであｐ１以
下に先ずその構成を中心とした説明を行ない、続いて動
作、機能的な面の説明を行なう。本実施例は第１図に示
す如く、沸騰水ｍ原子沼漫［７’ｌ／ （以下ＢＷ＆
と略記）１のプラント状態量を各禰検出器、例えば原子
炉水位計２１、原子炉圧力計２２等からの信号をプロセ
ス入力装置３を経由して主記憶装置４に取込み、演算制
御装置５により後述の演算を行ない、その結果を表示制
御装置６を経由して表示装置７に表示する。
また、オペレータコンソール８からの入力もプロセス入
力装置３を経由して主記憶装置４に格納される。
力装置３を経由して主記憶装置４に格納される。
次に第２図を用いて本実施例に於いて処理される主記憶
装置４の内容の詳細を説明する。プロ七ス入力処理プロ
グラム４１１はプロセス入力処理装置３からの信号をも
とにブラフ）状態を１秒局期で計算し、計算結果をプラ
ント状態経過値テーブル４２に１分ごとに時系列的に蓄
積してゆく。
装置４の内容の詳細を説明する。プロ七ス入力処理プロ
グラム４１１はプロセス入力処理装置３からの信号をも
とにブラフ）状態を１秒局期で計算し、計算結果をプラ
ント状態経過値テーブル４２に１分ごとに時系列的に蓄
積してゆく。
（サイクリックテーブル構成をと′す、十分く余裕のあ
る容量が確保されている〕。一方事故検知プログラム４
１２はプラント状態経過値テーフ／Ｌ。
る容量が確保されている〕。一方事故検知プログラム４
１２はプラント状態経過値テーフ／Ｌ。
４２の過去から現在に至る傾向を１分周期で監視し、事
故の発生が検出された場合、もしくは運転員カラオペレ
ータコンソール８による要求によシ統括制御プログラム
４１３に起動がかけられる。
故の発生が検出された場合、もしくは運転員カラオペレ
ータコンソール８による要求によシ統括制御プログラム
４１３に起動がかけられる。
統括制御プログラム４１３の詳細処理内容は第３図（Ａ
）、（Ｂ）、（Ｃ）に流れ図として記し九ので、以下に
その概要と処理の背景を説明する。
）、（Ｂ）、（Ｃ）に流れ図として記し九ので、以下に
その概要と処理の背景を説明する。
該プログラムは起動されるとプラント状態量め変化傾向
を事故検知プログラム４１２から取込む。
を事故検知プログラム４１２から取込む。
その傾向により第４図に示す如く、事故原因候補テーブ
ル４１１のプラント状態量対事故原因候補群対応部ＴＡ
ＢＩから先ず事故原因モデルを定め、次に事故原因候補
群対事故モデル対応部ＩｌｌムＢ２カラ”［ユレーシ讐
ンすべ自事故モデル番号管決定する。なお事故原因候補
群は必ずしも１ｍとは限らず、複数個の場合もあれば該
当馬しのことも有ｐ得る。
ル４１１のプラント状態量対事故原因候補群対応部ＴＡ
ＢＩから先ず事故原因モデルを定め、次に事故原因候補
群対事故モデル対応部ＩｌｌムＢ２カラ”［ユレーシ讐
ンすべ自事故モデル番号管決定する。なお事故原因候補
群は必ずしも１ｍとは限らず、複数個の場合もあれば該
当馬しのことも有ｐ得る。
九とえばＬＯＣム（Ｌ ｏｓｓ ｏｆ Ｃｏｏｌａｎｔ
ムｃｃｉｄｅｎｔ ：冷却材喪失事故）を例にとり以下
に説明する。
ムｃｃｉｄｅｎｔ ：冷却材喪失事故）を例にとり以下
に説明する。
ＬＯＣムは冷却材が流出する破断面積によシ、ま九喪失
冷却材が気相か液相かによっても事故後のプラント状態
変化は相なる。例えば大破断の場合、気相、液相いずれ
でも破断口自体によｐ滅°圧され、低圧ＥＣＣ８（非常
用炉心冷却系〕が作動する。水位は液相破断Ｏ場合は一
度炉心は露出し、低圧ＥＣＣ８により再冠水する。気相
破断の場合、水位は維持される。一方中破断の場合、液
相破断であればＭＳＩＶ閉後は圧力が上昇する。気相破
断であれば圧力は漸減する。一方水位は減少するが、Ｅ
ＣＣ＆が作動すれば液相・気相いずれでも水位は維持さ
れる。を九破断場所が格納容器内ならドライウェル圧力
、Ｉ２！度、湿度が増加し、格納容器外なら気相破断で
は主蒸気管圧力低、主蒸気管流量高、液相破断ではホッ
トウェル水位低等、いずれも％畝的な挙動を有する。従
って上記プラント諸度量を観測し、上記の％微的なパタ
ーンの検出により事故原因候補テーブルを作成すれば良
匹。
冷却材が気相か液相かによっても事故後のプラント状態
変化は相なる。例えば大破断の場合、気相、液相いずれ
でも破断口自体によｐ滅°圧され、低圧ＥＣＣ８（非常
用炉心冷却系〕が作動する。水位は液相破断Ｏ場合は一
度炉心は露出し、低圧ＥＣＣ８により再冠水する。気相
破断の場合、水位は維持される。一方中破断の場合、液
相破断であればＭＳＩＶ閉後は圧力が上昇する。気相破
断であれば圧力は漸減する。一方水位は減少するが、Ｅ
ＣＣ＆が作動すれば液相・気相いずれでも水位は維持さ
れる。を九破断場所が格納容器内ならドライウェル圧力
、Ｉ２！度、湿度が増加し、格納容器外なら気相破断で
は主蒸気管圧力低、主蒸気管流量高、液相破断ではホッ
トウェル水位低等、いずれも％畝的な挙動を有する。従
って上記プラント諸度量を観測し、上記の％微的なパタ
ーンの検出により事故原因候補テーブルを作成すれば良
匹。
さて、以上のようにして求められたシミュレーションを
行なう事故モデルは本実施例の有する事故モデル全１０
０１固のうち、相当限定された数となる。全モデルにつ
いてシミュレーションヲ行すわないＯＦｉ事故原因とは
無関係なモデルを排除することによｐ事故原因判定まで
に要する時間を縮減するためであり、事故原因候補テー
ブルで複数個の事故原因モデルを候補として指定するの
を許しているのはプラント状態量の傾向たけでは事故原
因を１個に絞り切れないことが多く、無理に１個に限定
すると直の原因を除外する可能性があるためである。
行なう事故モデルは本実施例の有する事故モデル全１０
０１固のうち、相当限定された数となる。全モデルにつ
いてシミュレーションヲ行すわないＯＦｉ事故原因とは
無関係なモデルを排除することによｐ事故原因判定まで
に要する時間を縮減するためであり、事故原因候補テー
ブルで複数個の事故原因モデルを候補として指定するの
を許しているのはプラント状態量の傾向たけでは事故原
因を１個に絞り切れないことが多く、無理に１個に限定
すると直の原因を除外する可能性があるためである。
次に統括プログラム４１３は高速シミュレーシ曹ンプロ
グラム（以下高速シミュレータと略記）４１４ＫＲし、
シミュレーションすべ龜％ｆｋｆモデルテーブル４４の
中から指定し、高速シミュレータ４１４に各々のモデル
にもとづくシミュレーションの演算ｔ＊行させる。各モ
デルによる演算結果は演算結果テーブル４５の対応する
場所に時系列的に格納される。なおシミュレーションの
演算は実時間より高速に、たとえば１００倍の速さで行
なわれるため、指定され次モデルの数が２０９あっても
処理時間は実時間の５倍であり問題とはならな＾。指定
された全モデルの演算が終了すると、統括制御グミグラ
ムはパターン認識プログラム４１５に職別すべきモデル
を指定して起動をかける。＃、グはグラムは事故発生以
降の量に関してプラント状ａ経通値テーブル４２の内容
と、演算結果テーブル４５のうち指定され九演算結来各
々に対して個別に一致度の計算を行なう。一致度は最小
二乗誤差、最大誤差、振動周期の比、等に関して計算さ
れ、その詳細は前記「対話型事故処置システム」に記載
されている。このようにして求めた一致度のうち最も一
致ＩｆＯ良いモデルをφ故原因と、して判定する。これ
で事故原因が判定されたが、あと事故の程度も同定する
必要がある。
グラム（以下高速シミュレータと略記）４１４ＫＲし、
シミュレーションすべ龜％ｆｋｆモデルテーブル４４の
中から指定し、高速シミュレータ４１４に各々のモデル
にもとづくシミュレーションの演算ｔ＊行させる。各モ
デルによる演算結果は演算結果テーブル４５の対応する
場所に時系列的に格納される。なおシミュレーションの
演算は実時間より高速に、たとえば１００倍の速さで行
なわれるため、指定され次モデルの数が２０９あっても
処理時間は実時間の５倍であり問題とはならな＾。指定
された全モデルの演算が終了すると、統括制御グミグラ
ムはパターン認識プログラム４１５に職別すべきモデル
を指定して起動をかける。＃、グはグラムは事故発生以
降の量に関してプラント状ａ経通値テーブル４２の内容
と、演算結果テーブル４５のうち指定され九演算結来各
々に対して個別に一致度の計算を行なう。一致度は最小
二乗誤差、最大誤差、振動周期の比、等に関して計算さ
れ、その詳細は前記「対話型事故処置システム」に記載
されている。このようにして求めた一致度のうち最も一
致ＩｆＯ良いモデルをφ故原因と、して判定する。これ
で事故原因が判定されたが、あと事故の程度も同定する
必要がある。
このため、当該事故の程度をパラメータとして判定とパ
ラメータ修正を繰返し、満足できる一致度に到達した所
で事故原因の判定は終了する。
ラメータ修正を繰返し、満足できる一致度に到達した所
で事故原因の判定は終了する。
判定結果、すなわち事故原因、事故程度、一致度、およ
び主要パラメータの実測データおよびシミュレーション
演算結果は表示制御プログラム４１６によシ表示制御装
置６を経由して表示装置７に表示される６表示画面の一
例を第５図に示す。
び主要パラメータの実測データおよびシミュレーション
演算結果は表示制御プログラム４１６によシ表示制御装
置６を経由して表示装置７に表示される６表示画面の一
例を第５図に示す。
本実施例によれば各種演算をすべて計算機にてｊａミグ
２ムより組込めるため、複雑なシミ二し−シゴン計算や
パターン認識処理、統括制御処理をも柔軟に処理するこ
とが可能となる。
２ムより組込めるため、複雑なシミ二し−シゴン計算や
パターン認識処理、統括制御処理をも柔軟に処理するこ
とが可能となる。
本発明によれは従来の解析的手法では一義的に同定しき
れないような事故原因を高速シイユレータを使用しで判
定するに際し、運転員の介在を要せず自動的に事故原因
の判定を行なうことが可能であるため、緊急時に於ける
運転員の負担を大幅に削減することが０Ｔ能となる。さ
らに事故原因の判定のみならず、事故状態のプラントに
同定されたシ＜ユＶ−タモデルによる高速シミュレーシ
ョンを行なうことにより将来のプラント状況が予測でき
る。この丸め運転員は考えられる各種対応策をとった場
合のプラント状態を模擬し、望ましいプラント状＠ｔｉ
ｃ収束するような対応策を見つけ出すことが可能となる
。
れないような事故原因を高速シイユレータを使用しで判
定するに際し、運転員の介在を要せず自動的に事故原因
の判定を行なうことが可能であるため、緊急時に於ける
運転員の負担を大幅に削減することが０Ｔ能となる。さ
らに事故原因の判定のみならず、事故状態のプラントに
同定されたシ＜ユＶ−タモデルによる高速シミュレーシ
ョンを行なうことにより将来のプラント状況が予測でき
る。この丸め運転員は考えられる各種対応策をとった場
合のプラント状態を模擬し、望ましいプラント状＠ｔｉ
ｃ収束するような対応策を見つけ出すことが可能となる
。
ｔ４１図は本発明−実施例の全体構成図、第２図は主記
憶装置内容を中心とした一実施例の詳細構成図、＃ｔ３
図人、Ｂ、Ｃは統括管理プログラムの流れ図、第４図は
事故１因候補テーブルの構成偶因、第５図は表示画面例
図を示す。 ｌ・・・沸騰水型原子力発電プラント、３・・・プ四セ
ス若１図 １２図 ’Ｍ３図 （Ａ） 第３図（Ｂ） 第３図 （Ｃ） 第η図
憶装置内容を中心とした一実施例の詳細構成図、＃ｔ３
図人、Ｂ、Ｃは統括管理プログラムの流れ図、第４図は
事故１因候補テーブルの構成偶因、第５図は表示画面例
図を示す。 ｌ・・・沸騰水型原子力発電プラント、３・・・プ四セ
ス若１図 １２図 ’Ｍ３図 （Ａ） 第３図（Ｂ） 第３図 （Ｃ） 第η図
Claims (1)
- Ｌ 事故判定対象（通常はプラント）からの諸状虐量を
検出する検出器と、この検出器の出力信号を入力する装
置と、プラントの各櫨事故事象に対応するモデルを有す
る高速シミュレータ、該高速シミュレータの各種モデル
ごとによる演算結果と実測データの一致度の最も良好な
ものを判定するパターン認繊部、および高速シミュレー
タとバターｙｄ！を織部を統括制御する統括制御部から
構成され、事故判定対象の事故発生によυ前記高速シミ
ュレータの各事故モデルの演算結果と実測プラントデー
タの一致度を＃記パターン認識部にてト価し、前記統括
制御部の制御のもとに事故原因の判定を運転員を介在せ
ず、自動的に行ない得ることｔ−％黴とした事故原因自
動判定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57001793A JPS58119008A (ja) | 1982-01-11 | 1982-01-11 | 事故原因自動判定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP57001793A JPS58119008A (ja) | 1982-01-11 | 1982-01-11 | 事故原因自動判定装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS58119008A true JPS58119008A (ja) | 1983-07-15 |
Family
ID=11511447
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP57001793A Pending JPS58119008A (ja) | 1982-01-11 | 1982-01-11 | 事故原因自動判定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS58119008A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6091414A (ja) * | 1983-10-24 | 1985-05-22 | Mitsubishi Electric Corp | プラント診断装置 |
| JPS63132312A (ja) * | 1986-11-21 | 1988-06-04 | Power Reactor & Nuclear Fuel Dev Corp | プラントの異常診断方法 |
| JPH01106112A (ja) * | 1987-10-19 | 1989-04-24 | Yokogawa Electric Corp | プロセスの異常原因診断方法 |
| JPH01266699A (ja) * | 1988-04-19 | 1989-10-24 | Yokogawa Electric Corp | プロセスの異常原因診断方法 |
-
1982
- 1982-01-11 JP JP57001793A patent/JPS58119008A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6091414A (ja) * | 1983-10-24 | 1985-05-22 | Mitsubishi Electric Corp | プラント診断装置 |
| JPS63132312A (ja) * | 1986-11-21 | 1988-06-04 | Power Reactor & Nuclear Fuel Dev Corp | プラントの異常診断方法 |
| JPH01106112A (ja) * | 1987-10-19 | 1989-04-24 | Yokogawa Electric Corp | プロセスの異常原因診断方法 |
| JPH01266699A (ja) * | 1988-04-19 | 1989-10-24 | Yokogawa Electric Corp | プロセスの異常原因診断方法 |
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