JPS6252604A - シミユレ−シヨン装置 - 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】 【発明の利用分野〕 本発明は、シミュレーション装置に係り、特にシミュレ
ーションの所要精度が目的により種々変るような対象や
、シミュレーションのための解析モデルの特性がその状
態により大幅に変化するような対象の解析に適したシミ
ュレーション装置に関する。

〔発明の背景〕

シミュレーション装置は、特に対象が複雑あるいは大規
模の場合に広く利用されている。たとえば、集積回路の
設計に際して、論理動作の確認のために、あるいはプラ
ントの運転に際して性能の監視や計画の立案のために１
回路あるいはプラントを模擬した解析モデルを計算機に
組込んだシミュレーション装置が実用化されている。

シミュレーション装置に要求されるのは、解析に要する
計算時間が短く、しかも計算精度が高いことである。し
かし、同一の計算機を使う限り、解析モデルを簡略化す
れば、計算時間は短くなるが、計算精度は悪くなる。解
析モデルを詳細にすれば、その反対である。

そこで、公知例「システムの動特性模擬方法」（特開昭
５７−７９５１２　）では、−個の対象について複数個
の解析モデルを用意しておき、必要に応じて、これを使
いわける方法が提案されている。ここでは１個々の解析
モデルは、その詳細度と扱い得る現象の範囲が各々異な
っている。そしてシミュレーションの過程で、対象の変
化に応じて計算精度が目標値以上で計算時間が最短の解
析モデルを、自動的に選択するようになっている。すな
わち、この公知例の基本的な考え方は、シミュレーショ
ンの内容に応じて性能の異なる解析モデルを使い分ける
ことにより、計算機の負荷を軽減することである。

しかし、この公知例では次のような２種類の欠点が解決
できない。

第一の欠点は、対象の変化に応じて解析モデルを自動的
に選定する点である。たとえば、プラントの運転計画を
立案する場合、同じシミュレーションの内容でも、使用
する解析モデルを変更したい場合がある。例えば、計算
精度を多少犠牲にして、計算時間の短い解析モデルを繰
返し使用し、計画の概要を立案した後、計算精度の高い
解析モデルに変更し、詳細に計画をつめるというのが、
その−例である。このような変更は、解析モデルを自動
的に選定してしまう方式では実現できない。

第二の欠点は、解析モデルの性能が対象の状態に応じて
変化する場合、これを反映する機能がない点である。た
とえば、プラントの解析モデルの場合、プラントが定常
状態にあるか過渡状態にあるかによって、計算時間や計
算精度が異なることがある。したがって、性能が不変と
して解析モデルを選定すると、意図した計算時間や計算
精度が得られない。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、解析モデルの選定に使用者の意図が反
映でき、かつ解析モデル性能が変化する場合にも対応で
きるシミュレーション装置を提供することにある。

〔発明の概要〕

本発明では、状態量などを計算する種々の単位シミュレ
ーション毎に解析モデルを何回使う必要があるかを示す
演算量テーブルと、各種の解析モデル毎にその実行の計
算時間と精度を示す性能テーブルとを設け、いくつかの
単位シミュレーションの系列で１つのシミュレーション
が指定された時には、まずそのシミュレーションに必要
な解析モデルの使用回数を上記演算量テーブルから求め
、次いで各解析モデルをこの使用回数だけ実行するに要
する計算時間及び精度を上記性能テーブルを参照して求
めてこれを表示手段へ表示する。この表示を見てオペレ
ータは所望の計算時間及び精度を有する解析モデルを選
択できるようにすることによって使用者の望む選択を可
能としている。更にこの選択後にシミュレーションを実
行すると。

実際のモデルの使用回数や計算時間、及び計算結果と実
測との比較による精度を求め、これらのデータによって
演算量テーブル及び性能テーブルの修正あるいは対象の
状態対応のそれらのテーブルの作成等を行う機能を設け
て状態変化にも対応できるようにしたことを特徴とする
。

〔発明の実施例〕

以下、本発明を実施例によって説明する。第１図は本発
明のシミュレーション装置の一実施例を示すブロック図
であって、演算処理部１、入力部２、出力部３から構成
される。演算処理部１は計算機内に実現されるもので、
モデル選定機能４、シミュレーション機能５、テーブル
更新機能６の３機能と、これら４機能の実行に必要な各
種テーブル等を含む。このうち、本実施例が公知例と異
なる部分は、モデル選定機能４およびテーブル更新機能
６の処理内容である。

以下では説明を具体的に行うために、プラントの運転計
画を立案するためのシミュレーションを例にとることと
する。プラントとしては具体的に。

沸騰水型原子炉（ＢＷＲ）プラントを対象とした。

ＢＷＲプラントは炉心、主蒸気系、タービン系。

発電機系、その他種々の系統（システム）から構成され
ている。その中で、運転計画の立案に際して、最も慎重
に特性を評価する必要があるシステムは炉心である。そ
こで炉心の熱的余裕を評価するための出力分布計算の解
析モデルを考えることとする（福崎他「オンライン炉心
特性解析プログラム」日本原子力学会誌ＶＯＬ２５．＆
８　ｐｐ６３９〜６４８，１９８３参照）。この場合、
出力分布計算に関する演算量テーブルＴｌ、性能テーブ
ルＴ２の例を第２図、第３図に夫々示す。このうち、第
２図の演算量テーブルＴ１には、単位シミュレーション
の内容に応じて、解析モデルの使用回数を演算量として
格納している。ここで、固有値の計算とは、熱出力、炉
心流量、制御棒のすべてを入力として与え、解析モデル
を１回実行して、出力分布を求めることである。その他
の提案の場合には、解析モデルを繰返し使用する必要が
あり、演算量が多くなる。

次に、第３図の性能テーブルＴ２には、１点近似等々の
各種解析モデルの計算時間および計算精度を格納してい
る。ここで、計算精度とは、炉心内の中性子モニタによ
る出力分布の実測値と、解析モデルによる出力分布の計
算値との差の自乗平均である。

第１図の各機能の説明にもどると、まずモデル選定機能
４の処理内容は第４図のフローに示されている。この最
初の演算量の推定４１では、入力部１から与えられたシ
ミュレーションの内容を取込む。それが今、 「固有値の計算→炉心流量の探索→熱出力の探索→固有
値の計算」 であったとする。そうするとこれら各単位シュミレーシ
ョン対応のモデル使用回数を演算量テーブルＴ１を参照
してしらべ、シミュレーション全体として１＋５＋５＋
１＝１２回という演算量を推定する。次の計算時間・精
度の推定４２では、第３図の性能テーブルＴ２の各モデ
ルごとの計算時間に、上記の演算量を乗する。たとえば
、全炉心平均１次元の解析モデルの場合には、５秒Ｘ１
２回＝６０秒となる。これらの結果は、計算精度と共に
、たとえば第７図に示すフォーマットで、出力部３に出
力され表示される。シュミレータの格納４３では、第７
図のフォーマットを見た使用者が、例えばＰｋＬ２の全
炉心平均−次元モデルを選択すべく入力部２を操作する
と、解析モデル群Ｍの中から炉心の出力分布計算用の全
炉心平均１次元モデルが選定され、シュミレータＳに格
納される６以上がモデル選定機能４の動作であるが、本
実施例によると使用者がその時の目的に応じた計算時間
や精度を有したモデルを選考できるようになる。

第５図はシミュレーション機能５の処理手順を示すフロ
ーチャートである。まずシュミレーションの実行５１で
は、モデル選定機能４で選定しシュミレータＳに格納し
たモデルを使用し、シミュレーションを実行する。その
結果は、計算結果Ｒに格納される６次の計算結果の編集
５２では入力部１から与えられた編集内容に応じて、計
算結果Ｒから必要な情報を読出し、出力部３に出力し表
示する。

第６図はテーブル更新機能６の処理手順を示すフローチ
ャートで、今の場合全炉心平均−次モデルによるシミュ
レーションの結果が、計算結果Ｒに格納されている。そ
の中で演算量の実績として熱出力の探索：３回 転心流量の探索＝５回 というデータがあったとする。そうすると、演算量テー
ブルの更新６１において、第２図の演算量テーブルＴ１
の２行目（熱出力の探索）の演算量を、５回から３回に
更新する。また、計算結果Ｒに格納された計算時間の実
績が７０秒だったとすると、全炉心平均１次元モデルの
１回当りの計算時間は、 ７０／　（１＋５＋３＋１）＝７秒 となる。そこで、性能テーブルの更新６２では、第３図
の性能テーブルＴ２の２行目の計算時間を５秒から７秒
に更新する。さらに、計算結果Ｒの計算値と比較できる
測定値が得られ、その差の自乗平均が５％だったとする
。すると、性能テーブルＴ２の同じ場所の計算精度が６
％から５％に更新される。

以上のような処理を経て、テーブルの更新が行なわれた
後、再度同内容のシミュレーションを実行しようとする
と、第７図において、石２の計算時間および計算精度が
、７０秒および５％に変わっている。もし、使用者が５
％の計算精度でシミュレーションを実行したいと考えた
場合、テーブル更新機能を付加したために、３６０秒要
する−３ではなく、７０秒の＆２モデルが使用できるこ
とになり、シミュレーションの性能をより正確に予測す
ることでむだな計算時間を省けるという効果がある。

以上が代表的な実施例であるが、他の実施例として、次
のようなものがある。まず、性能テーブルＴ２として、
第３図の代わりに、第８図に示すようなものも利用でき
る。これは、解析モデルの中で繰返しによって出力分布
が計算されることに注目し、全炉心３次元モデルの入力
定数である繰返し回数を変更することによって、複数の
解析モデルを用意した場合と等価な効果を実現しよう、
というものである。

次に、テーブルの更新に際して、従来の値を新しい実績
値で完全に置換するのではなく、次式を利用する方法も
ある。

ｄ＝　（１−α）　　・ｄｏ＋ａｄｓ　　　　・”　（
１）ここで、ｄ：更新した値 ｄｏ：従来の値 ｄＮ：新しい実績値 α；重み係数（０くα（１） ここで、α；１が前述した代表的な実施例の場合に相当
する。

さらに、テーブルの更新に関して１次のような実施例も
ある。上述した例では、たとえ式（１）を使うにせよ、
従来の値を次々に書換えて行ってしまう、これに対して
、本実施例では、第６図の演算量テーブル更新６１およ
び性能テーブル更新６２において、計算結果Ｒの内容か
らシミュレーションの特徴を抽出する。その特徴の例は
。

「キャノン濃度過渡変化時」 「制御棒操作時」 「炉心流量調整時」 などであり、いずれも計算結果Ｒの内容を参照すること
により１分類可能である。そして、テーブルの更新に際
しては、第２図および第３図の原テーブルはそのままに
しておき、抽出した各特徴毎に、新たにテーブルを作成
するという方法をとる。

たとえば、性能テーブルＴ２を例にとると、第９図に示
すようなテーブルを自動的に作成する。もちろん同じ特
徴のシミュレーションが再度繰返されたら式（１）を使
って、同じテーブル内のデータを更新すればよい、更に
次回のモデル選定の際には、第４図の演算量の推定４１
および計算時間・精度の推定４２において、シミュレー
ションの内容から特徴を抽出し、第９図に示すテーブル
の中から該当するものを利用する。その結果、対象の状
態によって変化するモデルの特性をより正確に評価でき
るようになり、使用者の意図する計算時間と計算精度を
、より計算機を効率的に使用して実現できるようになる
。

なお、以上ではプラントでの運転計画を立案する場合を
対象として実施例を示したが、この他にも１本発明のシ
ミュレーション装置は、多くの対象に汎用的に適用でき
る。たとえば、集積回路などの各種デバイスや装置を計
算機の支持を受けながら設計する作業（いわゆるＣＡＤ
）においては、設計対象の動作を確認するために、解析
モデルを使用したシミュレーションが不可欠である。そ
の際に、解析モデル複数個を用意し、さらに第２図およ
び第３図と同様なテーブルを使用し、本発明を適用する
と、次のような効果がある。

（ｉ）　　設計には、機能設計、概念設計、基本設計。

詳細設計などの種々の段階がある（参考文献：ｂｉｔ、
よ且（１）　＋　ｐｐ−４６〜７３）。この段階に応じ
て、対象は同じであるが、シミュレーションの回数や必
要とされる計算精度は異なる。たとえば、機能設計の段
階では、計算精度はあまり高くなくてもよいが、最適な
機能構成を探索するために回数が多くなる。

これに対して、詳細設計では、回数は少ないが、高い計
算精度が要求される。公知例では。

対象が同じならば同一のシミュレーションしか実施でき
なかったが、本発明を適用すると。

第２図に示すモデル選定機能により、シミュレーション
内容に応じて解析モデルが選定できる。

（ｉｉ）　　設計を繰返すにつれて、解析モデルの性能
に関する実績データが蓄積される。公知例では、これを
反映させる方法はなかったが、本発明を適用すると、第
４図に示すテーブル更新機能により、常に最新の実績デ
ータを学習したシミュレーションができる。

〔発明の効果〕

以上の説明から明らかなように、本発明のシュミレーシ
ョン装置を使用すれば、ダイナミックなモデルの選定が
可能となり、またシミュレーションの性能の予測を正確
に行えかつ対象の状態変化にも対応できるから、シミュ
レーションを効率よく、より正確に行えるという効果が
ある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の装置の一実施例を示すブロック図、第
２図及び第３図は演算量テーブル及び性能テーブルの実
施例を示す図、第４図はモデル選定機能の処理を示すフ
ローチャート、第５図はシミュレーション機能の処理を
示すブローチヤード、第６図はテーブル更新機能の処理
を示すフローチャート、第７図は出力部への出力例を示
す図、第８図は性能テーブルの他の実施例を示す図、第
９図は性能テーブルのさらに他の実施例を示す図である
。 １・・・演算処理部、２・・・入力部、３・・・出力部
、４・・・モデル選定機能、５・・・シミュレーション
機能、６・・・テーブル更新機能、Ｔ１・・・演算量テ
ーブル。 Ｔ２・・・性能テーブル。 行頂人　葬種十　貸大７＋：宝 第１図 晃２０ 第４閉 第５０ 第６囚 第７囚

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、シミユレーシヨンを構成する各単位シミユレーシヨ
   ンが対象の解析モデルを何回使用するかを格納した第１
   のテーブルと、解析モデルの各々の計算時間並びに計算
   精度を格納した第２のテーブルと、１つのシミユレーシ
   ヨンが与えられた時に上記第１のテーブルを参照して当
   該シミユレーシヨンに必要な解析モデルの使用回数を算
   出し続いて該使用回数と上記第２テーブルの内容とから
   各解析モデルを用いたときの当該シミユレーシヨンの所
   要計算時間並びに計算精度を求めてこれを表示手段へ表
   示することによつて使用者に使用目的に応じた解析モデ
   ルを選択させるようにしたモデル選択手段と、該手段に
   より選択された解析モデルを用いて当該シミユレーシヨ
   ンを実行するシミユレーシヨン実行手段と、シミユレー
   シヨン実行時の解析モデルの使用回数、使用解析モデル
   の実行時間及び精度を算出しその結果にもとづいて上記
   第１及び第２のテーブルの該当部分のデータを更新する
   テーブル更新手段とを有したことを特徴とするシミユレ
   ーシヨン装置。 ２、解析モデルがその中に繰返しループを含みかつその
   繰返し回数を変化させると解析モデルの計算時間及び計
   算精度が変化するものである場合に、前記モデル選定手
   段は上記繰返し回数でもつて解析モデルを選択するよう
   に構成したことを特徴とする特許請求の範囲第１項記載
   のシミユレーシヨン装置。 ３、前記テーブル更新手段は、シミユレーシヨン実行時
   の解析モデルの使用回数、計算時間並びに計算精度を表
   わすデータとシミユレーシヨン実行前の該当データとを
   所定の重みづけで加算した結果でもつて前記第１及び第
   ２テーブルを更新するように構成したことを特徴とする
   特許請求の範囲第１項記載のシミユレーシヨン装置。 ４、シミユレーシヨンの実行結果がシミユレーシヨン対
   象の状態に応じて大幅に変化する場合にその状態に応じ
   た結果の特徴を上記実行結果から抽出する状態検出手段
   と、該手段により検出した状態毎に前記第１及び第２テ
   ーブルに該当らんを新に作成するか或いは既に上記検出
   した状態の該当らんが存在する時にはその該当らんを更
   新するテーブル作成手段とを設け、かつ前記モデル選定
   手段に与えられたシミユレーシヨンの内容からシミユレ
   ーシヨン対象の状態を検出して上前第１及び第２テーブ
   ルの該当するらんを参照する機能を付加したことを特徴
   とする特許請求の範囲第１項記載のシミユレーシヨン装
   置。