JPWO2015040683A1 - センサ健全性判定方法およびセンサ健全性判定装置 - Google Patents

Abstract

原子力プラントで事故が発生した場合に、機器の動作信号を用いて事故事象を推定し、事故事象に基づいて相関関係を比較するセンサグループを設定し、設定したセンサグループを用いてセンサの相関関係を比較することで、センサの健全性を判定する。具体的には、センサの健全性を判定するセンサ健全性判定方法であって、機器信号を用いて事故事象を推定し、前記事故事象が発生した状態で相関関係のあるセンサグループを設定し、前記センサグループを用いてセンサ信号からセンサ異常度を計算し、前記センサ異常度がしきい値を超えた場合にセンサを異常と判定することを特徴とする。

Description

本発明は、センサ健全性判定方法およびセンサ健全性判定装置に関する。

原子力プラントのセンサ健全性を確保するために、定期検査において点検、校正作業が行われている。また、運転中のプロセス値などを利用して、センサの健全性を診断する技術も開発されている。

一方、原子力プラントで過酷事故が発生した場合には、センサの計測値は非常に重要な監視対象であるが、計測値の信頼性は低下するおそれがある。過酷事故によって、センサ周辺環境の温度上昇、放射線量増加、水没などが生じれば、センサの故障、破損が考えられるためである。

センサの健全性を判定する方法としては、特開２０１０−２７６３３９号公報（特許文献１）がある。この公報には、「複数のプロセス値である診断データからセンサの状態を診断するセンサ診断方法において、あらかじめ設定した正常データから異常状態のデータ分布を推定して異常データを作成しておき、入力した複数の前記診断データが前記正常データと前記異常データのいずれの分布に近いか判定するとともに、前記診断データの状態を判定し、前記診断データの状態と過去の診断データの状態に基づき、センサの異常の種類を判定することを特徴とするセンサ診断方法。」と記載されている。

また、センサの健全性を判定する方法としては、特開平７−１８１２９２号公報（特許文献２）がある。この公報には、「プラントの計器の出力を入力し、観測信号を出力する入力処理部と、プラントの構成機器の静的特性を定量的に模擬した機器モデルを記憶した特性記憶部と、前記特性記憶部の機器モデルを用いて前記入力処理部の観測信号からプラントのプロセス状態を推定する状態推定部と、前記状態推定部で推定された前記プロセス状態と前記観測信号とを比較し、ファジイ推論により前記観測信号の正常の度合いを判定する観測信号診断部と、前記観測信号と前記観測信号診断部の判定結果とを表示する状態表示部とを備えていることを特徴とするプラント運転支援装置。」と記載されている。

特開２０１０−２７６３３９号公報 特開平７−１８１２９２号公報

特許文献１の方法では、プラントの複数の相関のあるセンサについて、正常時の状態を学習し、異常時のデータを推定し、状態を比較することでセンサのドリフトや異常を診断する。しかし、過酷事故ではセンサ以外に機器などにも異常が発生するため、正常状態から過酷事故の異常状態を推定することは困難である。特許文献１には、過酷事故においてセンサの健全性を判定する方法については記載されていない。

特許文献２の方法では、複数のセンサ間の関係式である機器モデルを用いて機器とセンサの健全性を判定する。しかし、過酷事故時には機器の状態が変化して、機器モデルが変化する可能性がある。特許文献２には、過酷事故においてセンサの健全性を判定する方法については記載されていない。

特許文献１および２の方法のように、複数のセンサ間に成立する関係を用いて、センサ健全性を判定することは有効であるが、過酷事故時には、機器の動作または停止、配管の破断、弁の開閉状態の変化が頻繁に発生するため、正常時をもとに設定したセンサ間の関係が成立しない可能性がある。

そこで、本発明の目的は、原子力プラントで事故が発生した場合に、機器の動作信号を用いて事故事象を推定し、事故事象に基づいて相関関係を比較するセンサグループを設定し、設定したセンサグループを用いてセンサの相関関係を比較することで、センサの健全性を判定可能なセンサ健全性判定方法および装置を提供することにある。

上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、原子力プラントで事故が発生した場合に、センサの健全性を判定するセンサ健全性判定方法であって、機器信号を用いて事故事象を推定し、前記事故事象が発生した状態で相関関係のあるセンサグループを設定し、前記センサグループを用いてセンサ信号からセンサ異常度を計算し、前記センサ異常度がしきい値を超えた場合にセンサを異常と判定することを特徴とする。

本発明によれば、原子力プラントで事故が発生した場合に、機器の動作信号を用いて事故事象を推定し、事故事象に基づいて相関関係を比較するセンサグループを設定し、設定したセンサグループを用いてセンサの相関関係を比較することで、センサの健全性を判定することが可能となる。

センサ健全性判定装置の構成図の例である。 センサ信号の例である。 機器信号の例である。 事象推定の説明図である。 センサ相関データベースの例である。 判定結果出力画面の例である。 センサ健全性判定の処理フローチャートの例である。 センサ異常度計算の説明図である。

以下、実施例を、図面を用いて説明する。

図１は、センサ健全性判定装置の構成図の例である。

センサ１は、プラントの温度、圧力、水位、流量などを計測するセンサである。

機器２は、プラントの機器であるポンプ、弁などである。

センサ信号入力装置３は、センサ１で計測した計測値を計算機へ入力する装置である。例えば、プロセス計算機でもよい。センサ信号の例を図２に示す。センサ信号は各センサの計測値の時系列データである。

機器信号入力装置４は、機器２の状態を示す信号を計算機へ入力する装置である。例えば、プロセス計算機や警報システムでもよい。機器信号の例を図３に示す。機器信号はポンプや弁の出力値または動作状態を示す信号、配管圧力低下や放射線量高などの警報信号の時系列データである。

事象推定装置５は、機器信号を用いて、発生している事故事象を推定する装置である。例えば、図４のように、各事故事象と機器信号とを対応づけた表を用意しておき、機器信号の条件がすべて成立するときに事故事象が発生していると推定する。なお、図４の例における各条件はすべて警報を示している。この例で、警報「流量Ａ低下」が発報し、かつ、警報「圧力Ａ低下」が発報し、かつ、警報「放射線量高」が発報すれば、事故事象「主蒸気管Ａ破断」が発生していると推定する。

センサ相関データベース６には、各センサについて相関のあるセンサと相関の成立する条件が格納されている。図５にセンサ相関データベース６の例を示す。この例で、主蒸気流量Ａと相関があるのは、主蒸気流量Ｂ、主蒸気流量Ｃ、給水流量Ａ、給水流量Ｂ、復水流量である。ただし、相関が成立しない条件があり、例えば、主蒸気管Ｂが破断した場合は主蒸気流量Ａと主蒸気流量Ｂとの相関は失われる。

センサグループ設定装置７は、センサ相関データベース６を参照し、事象推定装置５で推定した事故事象に基づき、相関のあるセンサグループを設定する装置である。例えば、相関のあるセンサのうち、データベースに登録された上位２つのセンサとグループを設定する。センサグループは３つのセンサで構成され、３つのセンサの計測値はほぼ連動して変化する。もし、いずれかのセンサの計測値が異なる変動をした場合、そのセンサは健全でない可能性が高い。

センサ異常度計算装置８は、センサグループ設定装置７で設定したセンサグループを用いて、各センサの異常度を計算し、異常度がしきい値未満のセンサを正常、異常度がしきい値以上のセンサを異常と判定する。

判定結果出力装置９は、センサ異常度計算装置８の結果をディスプレイ等に表示する。出力画面の例を図６に示す。画面には発生した事故事象と各センサの健全性判定結果を表示する。また、判定結果出力装置９は、中央制御盤や大型表示盤上の画面であって、センサの健全性により計測値を色で区別してもよい。

なお、事象推定装置５、センサグループ設定装置７、センサ異常度計算装置８は、計算機のプログラムとして実施してもよい。また、センサ相関データベース６を計算機内に含めた構成としてもよい。

図７は、センサ健全性判定装置による処理を説明するフローチャートの例である。

ステップ１０１では、センサ信号入力装置２により、センサ１で計測した計測値を入力する。

ステップ１０２では、機器信号入力装置４により、機器２の状態を示す信号を計算機へ入力する。

ステップ１０３では、事象推定装置５により、機器信号を用いて発生している事故事象を推定する。例えば、図４の表を用いて、図３の機器信号から事故事象を推定すると、時刻00:00:30において主蒸気管Ｂ破断が発生したと推定できる。

ステップ１０４では、センサグループ設定装置７により、相関のあるセンサグループを設定する。センサ相関データベース６から主蒸気流量Ａと相関のあるセンサの候補として、主蒸気流量Ｂ、主蒸気流量Ｃ、給水流量Ａ、給水流量Ｂ、復水流量が得られる。本実施例では上位２つのセンサと組合せることとする。時刻00:00:00から00:00:25においては事故事象は発生しておらず、いずれのセンサとも相関があるので、上位２つの主蒸気流量Ｂ、主蒸気流量Ｃと組合せる。時刻00:00:30では事象推定装置５により、主蒸気管Ｂ破断と判定されるので、図５の主蒸気流量Ｂの不成立条件２を満たし、これ以降は主蒸気流量Ｂはグループ化できない。したがって、時刻00:00:30以降は主蒸気流量Ｃ、給水流量Ａとグループ化する。

ステップ１０５では、センサ異常度計算装置８により、主蒸気流量Ａの異常度を計算し、健全性を判定する。異常度計算の例を図８で説明する。センサグループ設定装置７によりグループ化したセンサは相関を持って変化するので、３パラメータの平均値と主蒸気流量Ａとの偏差の絶対値を異常度と定義する。３パラメータの平均値の計算には時刻00:00:00から00:00:25では主蒸気流量Ａ、主蒸気流量Ｂ、主蒸気流量Ｃを用い、時刻00:00:30以降は主蒸気流量Ａ、主蒸気流量Ｃ、給水流量Ａを用いる。図８中の（）の数値は３パラメータの平均値の計算に用いない数値である。センサの健全性判定のしきい値を10％とすると、時刻00:00:00から00:00:40では主蒸気流量Ａのセンサは健全であると判定する。

ステップ１０４とステップ１０５は、各センサについて繰り返す。なお、主蒸気流量Ｂについては時刻00:00:30で配管Ｂ破断が発生して他のセンサと組合せが見つからない。この場合は異常の可能性ありと判定する。

ステップ１０６では、発生した事故事象と、各センサの健全性判定結果を表示する。

ステップ１０１〜１０６の手順は、例えば、計測値を入力するたびに実施する。

以上の手順により、原子力プラントで事故が発生した場合に、機器の動作信号を用いて事故事象を推定し、事故事象に基づいて相関関係を比較するセンサグループを設定し、設定したセンサグループを用いてセンサの相関関係を比較することで、センサの健全性を判定できる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、上記の各構成、機能等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。

１ センサ
２ 機器
３ センサ信号入力装置
４ 機器信号入力装置
５ 事象推定装置
６ センサ相関データベース
７ センサグループ設定装置
８ センサ異常度計算装置
９ 判定結果出力装置

Claims (6)

1. 原子力プラントで事故が発生した場合に、センサの健全性を判定するセンサ健全性判定方法であって、
   機器信号を用いて事故事象を推定し、
   前記事故事象が発生した状態で相関関係のあるセンサグループを設定し、
   前記センサグループを用いてセンサ信号からセンサ異常度を計算し、
   前記センサ異常度がしきい値を超えた場合にセンサを異常と判定する
   ことを特徴とするセンサ健全性判定方法。
2. 請求項１に記載のセンサ健全性判定方法であって、
   前記センサ信号は、温度、圧力、水位、流量の計測値であり、
   前記機器信号は、ポンプ運転状態、弁開閉状態、警報である
   ことを特徴とするセンサ健全性判定方法。
3. 請求項１または請求項２に記載のセンサ健全性判定方法であって、
   前記事故事象とセンサの健全性判定結果を出力する
   ことを特徴とするセンサ健全性判定方法。
4. 原子力プラントで事故が発生した場合に、センサの健全性を判定するセンサ健全性判定装置であって、
   センサ信号を入力するセンサ信号入力装置と、
   機器信号を用いて事故事象を推定する事象推定装置と、
   センサの相関関係の情報を格納したセンサ相関データベースと、
   前記事故事象と前記センサ相関データベースを用いて相関関係のあるセンサグループを設定するセンサグループ設定装置と、
   前記センサグループを用いて前記センサ信号からセンサ異常度を計算し、前記センサ異常度がしきい値を超えた場合にセンサを異常と判定するセンサ異常度計算装置
   を備えたことを特徴とするセンサ健全性判定装置。
5. 請求項４に記載のセンサ健全性判定装置であって、
   前記センサ信号は、温度、圧力、水位、流量の計測値であり、
   前記機器信号は、ポンプ運転状態、弁開閉状態、警報である
   ことを特徴とするセンサ健全性判定装置。
6. 請求項４または請求項５に記載のセンサ健全性判定装置であって、
   前記事故事象とセンサの健全性判定結果を出力する判定結果出力装置を備えることを特徴とするセンサ健全性判定装置。

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