JPWO2019049522A1 - Risk assessment device, risk assessment system, risk assessment method, and risk assessment program - Google Patents

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    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring

Abstract

蒸気プラントについてのリスク評価のためのリスク評価装置(3)は、対象の蒸気プラントにおける配管系に設けられる各プロセス機器についての複数回の診断結果を、当該プロセス機器の設置箇所と関連付けた状態で蓄積して記憶する診断結果記憶部(323)と、対象の設置箇所に設けられた歴代のプロセス機器の診断結果に基づき、当該設置箇所におけるプロセス機器のリスクに関するリスク情報を演算するリスク情報演算部(33)と、を備え、リスク情報演算部(33)は、リスク情報として、設置箇所におけるプロセス機器の故障のし易さを指標するリスク指標値と、当該リスク指標値の確からしさを指標する信頼度と、を演算する。The risk assessment device (3) for risk assessment of the steam plant is in a state in which a plurality of diagnosis results for each process device provided in the piping system in the target steam plant are associated with the installation location of the process device. A diagnosis result storage unit (323) that stores and stores, and a risk information calculation unit that calculates risk information related to the risk of the process device at the installation location based on the diagnosis result of the past process device provided at the target installation location (33), and the risk information calculation unit (33) indicates, as risk information, a risk index value indicating the ease of failure of the process equipment at the installation location and the probability of the risk index value. The reliability is calculated.

Description

本開示は、蒸気プラントについてのリスク評価のためのリスク評価装置、リスク評価システム、リスク評価方法、及び、リスク評価プログラムに関する。   The present disclosure relates to a risk evaluation apparatus, a risk evaluation system, a risk evaluation method, and a risk evaluation program for risk evaluation of a steam plant.

近年、石油化学プラントや火力発電プラントなどの蒸気プラントにおいて、リスクを考慮したいわゆるRBI(Risk-Based Inspection)の手法を用いたリスク評価が行われている(なお、RBIに基づく評価手法はAPI(American Petroleum Institute)においてAPI581として標準化されている)。そして、かかるリスク評価では、日本国特許第5884000号公報(特許文献1)にもあるように、各機器の故障のし易さ(故障発生確率)及び故障が生じたときの影響度の2値に基づき各機器のリスクを評価することが行われている。   In recent years, in steam plants such as petrochemical plants and thermal power plants, risk evaluation using a so-called RBI (Risk-Based Inspection) method that takes risks into account has been performed (Note that the evaluation method based on RBI is API ( American Petroleum Institute) standardized as API581). In this risk evaluation, as described in Japanese Patent No. 5884000 (Patent Document 1), the ease of failure of each device (failure occurrence probability) and the degree of influence when the failure occurs are two values. The risk of each device is evaluated based on this.

また、蒸気プラントに設置される蒸気トラップ等のプロセス機器の故障発生確率は、機器そのもののみならず設置される箇所の環境にも影響を受けることから、日本国特許第5010472号公報(特許文献2)には、プラントの所定箇所に設置された機器について、対象の設置箇所に設けられた歴代のプロセス機器の診断結果を用いて、個々の機器ではなく設置箇所に着目して、機器の故障発生確率を求めることが提案されている。   In addition, since the failure occurrence probability of process equipment such as a steam trap installed in a steam plant is affected not only by the equipment itself but also by the environment of the place where it is installed, Japanese Patent No. 5010472 (Patent Document 2). ), For equipment installed at a predetermined location in the plant, using the diagnosis results of the past process equipment provided at the target installation location, focusing on the installation location instead of individual devices, causing equipment failures It has been proposed to determine the probability.

日本国特許第5884000号公報(または、対応する米国特許出願公開第2017/024267号明細書)Japanese Patent No. 5884000 (or corresponding US Patent Application Publication No. 2017/024267) 日本国特許第5010472号公報(または、対応する米国特許第8914252号明細書)Japanese Patent No. 5010472 (or corresponding US Pat. No. 8,914,252)

しかし、元のデータの点数や収集の頻度等が不十分である場合には、特許文献2のようにして故障発生確率を求めても、精度の点で問題が生じることになり、適切なリスク評価を行うことは難しい。   However, if the original data score, collection frequency, etc. are insufficient, even if the failure occurrence probability is obtained as in Patent Document 2, a problem will occur in terms of accuracy, and an appropriate risk It is difficult to make an evaluation.

そこで、蒸気プラントについてより好適にリスク評価が行えるリスク評価装置、リスク評価システム、リスク評価方法、及び、リスク評価プログラムの実現が望まれる。   Therefore, it is desired to realize a risk evaluation apparatus, a risk evaluation system, a risk evaluation method, and a risk evaluation program that can perform risk evaluation more suitably for a steam plant.

本開示に係るリスク評価装置は、蒸気プラントについてのリスク評価のためのリスク評価装置であって、
対象の前記蒸気プラントにおける配管系に設けられる各プロセス機器についての複数回の診断結果を、当該プロセス機器の設置箇所と関連付けた状態で蓄積して記憶する診断結果記憶部と、
対象の設置箇所に設けられた歴代のプロセス機器の診断結果に基づき、当該設置箇所におけるプロセス機器のリスクに関するリスク情報を演算するリスク情報演算部と、を備え、
前記リスク情報演算部は、前記リスク情報として、前記設置箇所におけるプロセス機器の故障のし易さを指標するリスク指標値と、当該リスク指標値の確からしさを指標する信頼度と、を演算する。
The risk assessment device according to the present disclosure is a risk assessment device for risk assessment of a steam plant,
A diagnosis result storage unit that accumulates and stores a plurality of diagnosis results for each process device provided in a piping system in the target steam plant in a state associated with an installation location of the process device;
A risk information calculation unit that calculates risk information related to the risk of the process equipment at the installation location based on the diagnosis results of the successive process equipment provided at the target installation location;
The risk information calculation unit calculates, as the risk information, a risk index value that indicates the ease of failure of the process equipment at the installation location, and a reliability that indicates the probability of the risk index value.

この構成によれば、リスク情報として、プロセス機器の故障のし易さを指標するリスク指標値に加えて、当該リスク指標値の確からしさを指標する信頼度を演算するから、求めたリスク指標値が具体的にどの程度信頼できるものかの観点も加味したリスク評価が可能になり、これにより、蒸気プラントについてより好適にリスク評価を行うことができる。   According to this configuration, as risk information, in addition to the risk index value that indicates the likelihood of failure of the process equipment, the reliability that indicates the probability of the risk index value is calculated. It is possible to perform a risk evaluation that also takes into account the degree of reliability of the steam plant, so that it is possible to perform the risk evaluation more suitably for the steam plant.

以下、本開示に係るリスク評価装置の好適な態様について説明する。但し、以下に記載する好適な態様例によって、本開示の範囲が限定される訳ではない。   Hereinafter, the suitable aspect of the risk evaluation apparatus which concerns on this indication is demonstrated. However, the scope of the present disclosure is not limited by the preferred embodiments described below.

診断結果の存在するプロセス機器の個数が多いほど、演算されるリスク指標値の精度は高くなる。そのため、1つの態様として、前記リスク情報演算部は、対象の前記設置箇所についての診断結果が存在する前記歴代のプロセス機器の個数に基づき前記信頼度を演算すると好適である。   The greater the number of process devices with diagnostic results, the higher the accuracy of the calculated risk index value. Therefore, as one aspect, it is preferable that the risk information calculation unit calculates the reliability based on the number of historical process devices in which a diagnosis result for the target installation location exists.

診断の頻度が小刻みであるほど、個々のプロセス機器が故障するまでの期間をより正確に把握でき、その結果演算されるリスク指標値の精度は高くなる。そのため、1つの態様として、前記リスク情報演算部は、対象の前記設置箇所についての診断の頻度に基づき前記信頼度を演算すると好適である。   The smaller the diagnosis frequency is, the more accurately the period until the failure of each process device can be grasped, and the accuracy of the risk index value calculated as a result increases. Therefore, as one aspect, it is preferable that the risk information calculation unit calculates the reliability based on a diagnosis frequency for the target installation location.

得られた診断結果にばらつきが少ないほど、演算されるリスク指標値の精度は高いといえる。そのため、1つの態様として、前記リスク情報演算部は、対象の前記設置箇所についての各診断結果のばらつきに基づき前記信頼度を演算すると好適である。   It can be said that the smaller the variation in the obtained diagnosis results, the higher the accuracy of the calculated risk index value. Therefore, as one aspect, it is preferable that the risk information calculation unit calculates the reliability based on a variation in each diagnosis result for the target installation location.

1つの態様として、蒸気を利用する蒸気利用機器と、当該蒸気利用機器に接続された配管系と、その配管系に設けられた各プロセス機器と、を含む機器群について、対象の前記機器群を構成する各プロセス機器の設置箇所における前記リスク情報に基づき、対象の前記機器群についての故障のし易さに関する機器群リスク情報を演算する機器群リスク情報演算部を備えると好適である。   As one aspect, for a device group including a steam using device that uses steam, a piping system connected to the steam using device, and each process device provided in the piping system, the target device group is It is preferable to provide a device group risk information calculation unit that calculates device group risk information related to the ease of failure of the target device group based on the risk information at the installation location of each process device to be configured.

蒸気プラントでは、蒸気利用機器の運転条件はプロセス機器に係る負荷に関連し、また、プロセス機器に生じた異常は蒸気利用機器に影響を与えるなど、機器群内の機器は互いに関連し合っている。特に、蒸気利用機器、配管系及びプロセス機器を含む機器群内では、蒸気利用機器に流入し又は蒸気利用機器から流出する蒸気に影響を与えるプロセス機器についての故障が機器群の故障のし易さを評価する上で支配的なものとなる。そこで、この構成では、対象の機器群を構成する各プロセス機器についての設置箇所に着目したリスク情報に基づき、当該機器群のリスク情報を演算するから、機器群単位でのリスク評価を好適に行うことができる。   In the steam plant, the operating conditions of the steam equipment are related to the load on the process equipment, and abnormalities that occur in the process equipment affect the steam equipment, and the equipment in the equipment group is related to each other. . In particular, within a group of equipment that includes steam-using equipment, piping systems, and process equipment, failure of the process equipment that affects the steam that flows into or out of the steam-using equipment is likely to cause failure of the equipment group. Will be dominant in the evaluation. Therefore, in this configuration, the risk information of the device group is calculated based on the risk information focusing on the installation location of each process device that constitutes the target device group, so that risk evaluation is preferably performed on a device group basis. be able to.

1つの態様として、前記機器群ごとに、当該機器群を構成する各プロセス機器間の配置関係を格納する配置関係記憶部と、前記機器群を構成する各プロセス機器間の配置関係に応じた、前記機器群リスク情報を演算するための演算方法を格納する演算方法記憶部と、を備え、前記機器群リスク情報演算部は、対象の前記機器群における各プロセス機器間の配置関係に対応する前記演算方法を用いて、当該機器群の前記機器群リスク情報を演算すると好適である。   As one aspect, for each of the device groups, an arrangement relationship storage unit that stores an arrangement relationship between the process devices that constitute the device group, and an arrangement relationship between the process devices that constitute the device group, A calculation method storage unit that stores a calculation method for calculating the device group risk information, and the device group risk information calculation unit corresponds to an arrangement relationship between the process devices in the target device group. It is preferable to calculate the device group risk information of the device group using a calculation method.

上記したように機器群内の機器は互いに関連し合っているが、各プロセス機器が直列又は並列の配置関係にあるなど、互いにどのような配置関係にあるかによって各プロセス機器が他の機器に与える影響が異なってくる。そこで、この構成によれば、予めプロセス機器群における各プロセス機器の配置関係に応じた演算方法を確立しておき、この演算方法を用いて機器群リスク情報を演算するから、機器群単位でのリスク評価をより好適に行うことができる。   As described above, the devices in the device group are related to each other, but each process device is connected to other devices depending on the arrangement relationship with each other, for example, each process device is in a serial or parallel arrangement relationship. The effect will be different. Therefore, according to this configuration, a calculation method according to the arrangement relationship of each process device in the process device group is established in advance, and the device group risk information is calculated using this calculation method. Risk assessment can be performed more suitably.

本開示に係るリスク評価システムは、蒸気プラントについてのリスク評価のためのリスク評価システムであって、
対象の前記蒸気プラントにおける配管系に設けられる各プロセス機器についての複数回の診断結果を、当該プロセス機器の設置箇所と関連付けた状態で蓄積して記憶する診断結果記憶部と、
対象の設置箇所に設けられた歴代のプロセス機器の診断結果に基づき、当該設置箇所におけるプロセス機器のリスクに関するリスク情報を演算するリスク情報演算部と、を備え、
前記リスク情報演算部は、前記リスク情報として、前記設置箇所におけるプロセス機器の故障のし易さを指標するリスク指標値と、当該リスク指標値の確からしさを指標する信頼度と、を演算する。
The risk assessment system according to the present disclosure is a risk assessment system for risk assessment of a steam plant,
A diagnosis result storage unit that accumulates and stores a plurality of diagnosis results for each process device provided in a piping system in the target steam plant in a state associated with an installation location of the process device;
A risk information calculation unit that calculates risk information related to the risk of the process equipment at the installation location based on the diagnosis results of the successive process equipment provided at the target installation location;
The risk information calculation unit calculates, as the risk information, a risk index value that indicates the ease of failure of the process equipment at the installation location, and a reliability that indicates the probability of the risk index value.

本開示に係るリスク評価方法は、
コンピュータに実行させる、蒸気プラントについてのリスク評価のためのリスク評価方法であって、
対象の前記蒸気プラントにおける配管系に設けられる各プロセス機器についての複数回の診断結果を、当該プロセス機器の設置箇所と関連付けた状態で蓄積して記憶する診断結果記憶工程と、
対象の設置箇所に設けられた歴代のプロセス機器の診断結果に基づき、当該設置箇所におけるプロセス機器のリスクに関するリスク情報を演算するリスク情報演算工程と、を備え、
前記リスク情報演算工程では、前記リスク情報として、前記設置箇所におけるプロセス機器の故障のし易さを指標するリスク指標値と、当該リスク指標値の確からしさを指標する信頼度と、を演算する。
The risk assessment method according to this disclosure is:
A risk assessment method for risk assessment of a steam plant, which is executed by a computer,
A diagnostic result storage step for storing and storing a plurality of diagnostic results for each process device provided in a piping system in the target steam plant in a state associated with an installation location of the process device;
A risk information calculation step of calculating risk information regarding the risk of the process equipment at the installation location based on the diagnosis result of the past process equipment provided at the target installation location,
In the risk information calculation step, as the risk information, a risk index value that indicates the ease of failure of the process equipment at the installation location and a reliability that indicates the probability of the risk index value are calculated.

本開示に係るリスク評価プログラムは、
コンピュータに実行させる、蒸気プラントについてのリスク評価のためのリスク評価プログラムであって、
対象の前記蒸気プラントにおける配管系に設けられる各プロセス機器についての複数回の診断結果を、当該プロセス機器の設置箇所と関連付けた状態で蓄積して記憶する診断結果記憶機能と、
対象の設置箇所に設けられた歴代のプロセス機器の診断結果に基づき、当該設置箇所におけるプロセス機器のリスクに関するリスク情報を演算するリスク情報演算機能と、を前記コンピュータに実行させ、
前記リスク情報演算機能では、前記リスク情報として、前記設置箇所におけるプロセス機器の故障のし易さを指標するリスク指標値と、当該リスク指標値の確からしさを指標する信頼度と、が演算される。
The risk assessment program for this disclosure
A risk assessment program for risk assessment of a steam plant, which is executed by a computer,
A diagnostic result storage function for storing and storing a plurality of diagnostic results for each process device provided in a piping system in the target steam plant in a state associated with an installation location of the process device;
Based on the diagnosis result of the historical process equipment provided at the target installation location, the risk information calculation function for calculating the risk information regarding the risk of the process equipment at the installation location, and causing the computer to execute,
In the risk information calculation function, as the risk information, a risk index value that indicates the ease of failure of the process equipment at the installation location and a reliability that indicates the probability of the risk index value are calculated. .

これらの構成によれば、上記したリスク評価装置と同様の作用効果を得ることができる。   According to these structures, the same effect as the above-described risk evaluation apparatus can be obtained.

本実施形態に係るプラント監視システムの概略構成図Schematic configuration diagram of a plant monitoring system according to the present embodiment リスク評価装置のブロック図Block diagram of risk assessment device 機器群の一例を示す概略図Schematic showing an example of equipment group リスク情報演算部の一例を示すブロック図Block diagram showing an example of the risk information calculation unit 機器群リスク情報演算部の一例を示すブロック図Block diagram showing an example of a device group risk information calculation unit

本開示に係るリスク評価装置、リスク評価システム、リスク評価方法、及び、リスク評価プログラムの実施形態について、図面を参照して説明する。以下では、石油化学プラントや火力発電プラント等の蒸気を利用する蒸気プラント2を監視するプラント監視システムに、本実施形態に係るリスク評価装置を組み込んだ例について説明する。   Embodiments of a risk evaluation device, a risk evaluation system, a risk evaluation method, and a risk evaluation program according to the present disclosure will be described with reference to the drawings. Below, the example which incorporated the risk evaluation apparatus which concerns on this embodiment in the plant monitoring system which monitors the steam plants 2 using steam, such as a petrochemical plant and a thermal power plant, is demonstrated.

まず、図1に示すように、本実施形態に係るプラント監視システムでは、本実施形態に係るリスク評価装置として機能する監視サーバ3が、監視対象とする種々の蒸気プラント2からのデータをネットワーク4を介して収集し、収集したデータを内部のデータベースに蓄積的に記憶する。そして、監視サーバ3は、所定のタイミング、又は、ユーザや管理者からの指示に応じて、収集したデータやデータベースに記憶したデータに基づき分析や判定を行うようになっており、その結果をPCやスマートフォン等のユーザ端末1に送信したり、ユーザ端末1を介してユーザが監視サーバ3にアクセスすることで、ユーザにプラント2の状態が示されるようになっている。また、分析や判定の結果はデータベースに記憶させて、さらなる分析や判定に供されるようになっている。なお、本実施形態において「配管系」とは、例えば、蒸気トラップ、蒸気配管及び各種バルブ等から構成される蒸気システム全体を含む概念である。また、このような蒸気システム全体を重要なアセットの一つとして捉えると、本実施形態にかかるリスク評価装置、リスク評価システム、リスク評価方法、リスク評価プログラム、及び、データ構造は、アセットマネジメント手法の一つとして適用可能である。   First, as shown in FIG. 1, in the plant monitoring system according to the present embodiment, a monitoring server 3 that functions as a risk evaluation apparatus according to the present embodiment transmits data from various steam plants 2 to be monitored to a network 4. The collected data is stored cumulatively in an internal database. The monitoring server 3 performs analysis and determination based on the collected data and the data stored in the database in accordance with a predetermined timing or an instruction from the user or the administrator. The state of the plant 2 is shown to the user when the user accesses the monitoring server 3 via the user terminal 1 or the user terminal 1 such as a smartphone. In addition, the results of analysis and determination are stored in a database for further analysis and determination. In the present embodiment, the “piping system” is a concept including the entire steam system including, for example, a steam trap, steam piping, various valves, and the like. Moreover, if such an entire steam system is regarded as one of the important assets, the risk evaluation apparatus, risk evaluation system, risk evaluation method, risk evaluation program, and data structure according to the present embodiment are It can be applied as one.

蒸気プラント2は、構成要素として、タービン、コンプレッサ、熱交換器等の蒸気を利用する蒸気利用機器21、蒸気利用機器21に蒸気を輸送する輸送管や蒸気利用機器21から生じたドレンを排出するドレン管等の配管系22、配管系22に設けられる蒸気トラップ、制御バルブ、ポンプ、フィルタ、セパレータ等のプロセス機器23等を備えている。これにより、蒸気プラント2では、図1に示すような、個々の蒸気利用機器21(又は一連の処理を実行するために一体の関係にある複数の蒸気利用機器21)を中心とする機器群(蒸気利用機器21と、当該蒸気利用機器21に接続された配管系22と、その配管系22に設けられた各プロセス機器23と、を備えて構成されるもの)24が1又は複数形成された状態となっており、個々の機器群24ごとに、又は、複数の機器群24で連携して、蒸気プラント2の目的とする処理が行われるようになっている。   The steam plant 2 discharges drains generated from the steam using device 21 that uses steam such as a turbine, a compressor, and a heat exchanger, the transport pipe that transports steam to the steam using device 21, and the steam using device 21 as components. A piping system 22 such as a drain pipe, a steam trap, a control valve, a pump, a filter, a separator, and other process equipment 23 provided in the piping system 22 are provided. Thereby, in the steam plant 2, as shown in FIG. 1, a device group centering on individual steam using devices 21 (or a plurality of steam using devices 21 in an integrated relationship for executing a series of processes) ( One or a plurality of the steam utilization devices 21, the piping system 22 connected to the steam utilization devices 21, and each process device 23 provided in the piping system 22) 24 are formed. In this state, the target processing of the steam plant 2 is performed for each individual device group 24 or in cooperation with a plurality of device groups 24.

また、蒸気プラント2は、監視サーバ3とネットワーク4を介して通信可能なPC等のコンピュータからなる監視装置25を有しており、蒸気プラント2では、監視装置25により蒸気プラント2の各構成要素に関するデータを収集し、収集したデータを監視サーバ3に送信するようになっている。このようにして、監視サーバ3には、蒸気プラント2の各構成要素に関する種々のデータが収集され、かかるデータに基づき監視サーバ3による分析・判定が行われるようになっている。   The steam plant 2 has a monitoring device 25 including a computer such as a PC that can communicate with the monitoring server 3 via the network 4. In the steam plant 2, each component of the steam plant 2 is detected by the monitoring device 25. Data is collected, and the collected data is transmitted to the monitoring server 3. In this way, the monitoring server 3 collects various data relating to each component of the steam plant 2, and the monitoring server 3 performs analysis / determination based on such data.

そして、特に、本実施形態では、各構成要素から収集するデータのうち、プロセス機器23が正常に機能しているかどうかの診断結果が含まれる。具体的には、蒸気プラント2では、プロセス機器23の状態についての点検とこれに基づく診断が所定の間隔で行われており、本実施形態では、その診断結果が監視装置25に収集され、さらに監視サーバ3に送信されるようになっている。   In particular, in the present embodiment, a diagnosis result indicating whether or not the process equipment 23 is functioning normally is included in the data collected from each component. Specifically, in the steam plant 2, the inspection of the state of the process equipment 23 and the diagnosis based on the inspection are performed at predetermined intervals. In this embodiment, the diagnosis result is collected in the monitoring device 25, and It is transmitted to the monitoring server 3.

プロセス機器23に対して行われる診断について説明すると、プロセス機器23は、蒸気プラント2を流れる蒸気からドレンやその他の不純物を取り除き排出したり、蒸気の流れを制御するものであり、配管系22の各所に設けられている。そして、プロセス機器23が故障している場合、蒸気プラント2の運転にロスが生じ、また、これを放置すれば蒸気プラント2が運転不能に陥るおそれがある。そのため、蒸気プラント2では、可搬式の検査器により(プロセス機器23自体にセンサが備え付けられている場合には当該センサにより)個々のプロセス機器23の状態(温度や振動など)を検出して、検出結果に基づき各プロセス機器23が正常に機能しているかを判定するという内容の診断をある程度の間隔で繰り返し実行するようになっている。そして、このような診断を経て故障していると判明したプロセス機器23については交換又は修理が行われ、これにより、蒸気プラント2の状態を良好に維持できるようになっている。なお、診断の間隔は目的に応じて適宜設定され、数ヵ月毎や一年毎、又はそれよりも短期間の場合もあれば、プロセス機器23の設置期間等に応じて間隔が変更されることもある。   The diagnosis performed on the process equipment 23 will be described. The process equipment 23 removes drain and other impurities from the steam flowing through the steam plant 2 and controls the flow of steam. It is provided in various places. If the process equipment 23 is out of order, a loss occurs in the operation of the steam plant 2, and if this is left unattended, the steam plant 2 may become inoperable. Therefore, in the steam plant 2, the state (temperature, vibration, etc.) of the individual process equipment 23 is detected by a portable inspector (if the sensor is provided in the process equipment 23 itself), The diagnosis of determining whether each process device 23 is functioning normally based on the detection result is repeatedly executed at certain intervals. The process equipment 23 that has been found to have failed through such a diagnosis is replaced or repaired, whereby the state of the steam plant 2 can be maintained satisfactorily. The interval between diagnoses is appropriately set according to the purpose, and may be changed every several months, every year, or in a shorter period, depending on the installation period of the process equipment 23, etc. There is also.

本実施形態では、このようにして得られた各プロセス機器23についての検出結果や故障の有無といった診断結果が、当該プロセス機器23の識別情報と関連付けた状態で監視装置25に収集され、各回の診断ごとに、監視サーバ3に送信されるようになっている。また、図示は省略してあるが、監視サーバ3には、複数の蒸気プラント2から、かかる診断結果が送信されるようになっている。   In the present embodiment, the diagnosis results such as the detection results and the presence / absence of failure of each process device 23 obtained in this way are collected in the monitoring device 25 in a state associated with the identification information of the process device 23, and each time Each diagnosis is transmitted to the monitoring server 3. Although not shown, the diagnosis results are transmitted to the monitoring server 3 from the plurality of steam plants 2.

そして、本実施形態では、監視サーバ3は、収集した診断結果を用いて各蒸気プラント2についてのリスク評価を行うようになっている。具体的には、監視サーバ3は、個々のプロセス機器23ではなく、そのプロセス機器23が設置された設置箇所に着目したリスク評価を行うようになっており、さらにはこれに基づき、機器群24単位でのリスクを評価するようになっている。以下では、監視サーバ3の備える構成のうち、かかるリスク評価を行うための構成について説明する。   In the present embodiment, the monitoring server 3 performs risk assessment for each steam plant 2 using the collected diagnostic results. Specifically, the monitoring server 3 performs a risk assessment focusing on the installation location where the process device 23 is installed instead of the individual process device 23, and further based on this, the device group 24 The risk in units is evaluated. Below, the structure for performing this risk evaluation among the structures with which the monitoring server 3 is provided is demonstrated.

まず、監視サーバ3は、一般的なサーバ装置であり、ネットワーク4を介した通信を行うための通信インターフェースや、サーバ装置との間で直接的なデータの入出力を行うための入出力装置、サーバ装置の各部の制御を行うCPU、種々のデータやプログラムを保存する大容量の記憶装置であるHDD、実行するプログラム等を一時保存するメモリ等の一般的なハードウェア構成を備えている。そして、本実施形態では、HDDに、後述する処理を行うためのリスク評価プログラムが格納されており、メモリに一時保存されたリスク評価プログラムがCPUに実行されることにより、監視サーバ3の各部が、図2に示す機能部を備えたリスク評価装置として機能するようになっている。   First, the monitoring server 3 is a general server device, and includes a communication interface for performing communication via the network 4, an input / output device for directly inputting / outputting data to / from the server device, It has a general hardware configuration such as a CPU that controls each unit of the server device, an HDD that is a large-capacity storage device that stores various data and programs, and a memory that temporarily stores programs to be executed. In the present embodiment, a risk evaluation program for performing processing to be described later is stored in the HDD, and the risk evaluation program temporarily stored in the memory is executed by the CPU, whereby each unit of the monitoring server 3 is 2 is configured to function as a risk evaluation apparatus including the functional unit shown in FIG.

具体的には、本実施形態では、リスク評価プログラムが実行されることにより、監視サーバ3が、監視装置25から送信されるデータを取得する入出力処理部31、取得したデータ等の種々のデータを格納するデータベース部32、プロセス機器23の故障のし易さに関するリスク情報を演算するリスク情報演算部33、及び、対象とする機器群24についての故障のし易さに関する機器群リスク情報を演算する機器群リスク情報演算部34の各機能部を備えたリスク評価装置として構成される(図2)。以下、各機能部について説明する。   Specifically, in this embodiment, when the risk evaluation program is executed, the monitoring server 3 acquires various data such as an input / output processing unit 31 that acquires data transmitted from the monitoring device 25, and acquired data. A database unit 32 for storing information, a risk information calculation unit 33 for calculating risk information relating to the likelihood of failure of the process equipment 23, and a device group risk information relating to the likelihood of failure of the target device group 24 It is comprised as a risk evaluation apparatus provided with each function part of the apparatus group risk information calculating part 34 to perform (FIG. 2). Hereinafter, each functional unit will be described.

まず、入出力処理部31はリスク評価装置におけるインターフェースとして機能する。具体的には、(a)監視装置25から送信されるデータを取得し、取得したデータをデータベース部32に格納したり、(b)ユーザからの要求を受け付け、リスク情報演算部33や機器群リスク情報演算部34に演算を行わせたり、要求に応じた評価結果をユーザに対して出力したり、(c)ユーザからの指示に応じてデータベース部32の編集・更新を行うなど、種々の処理を行うようになっている。   First, the input / output processing unit 31 functions as an interface in the risk evaluation apparatus. Specifically, (a) data transmitted from the monitoring device 25 is acquired, and the acquired data is stored in the database unit 32, or (b) a request from the user is received, the risk information calculation unit 33 and the device group Various operations such as causing the risk information calculation unit 34 to perform calculation, outputting an evaluation result according to the request to the user, (c) editing / updating the database unit 32 in accordance with an instruction from the user, etc. Processing is to be performed.

データベース部32は、蒸気プラント2ごとにデータ管理を行うようになっており、対象の蒸気プラント2の各構成要素についての識別情報等の各種の情報を格納する機器情報記憶部321と、機器群24ごとに、当該機器群24の構成に関する機器群情報を格納する機器群情報記憶部322と、監視装置25から送信される各プロセス機器23の診断結果を格納する診断結果記憶部323と、リスク情報演算部33により演算されたリスク情報を格納するリスク情報記憶部324と、機器群リスク情報演算部34により演算された機器群リスク情報を格納する機器群リスク情報記憶部325と、を備えている。   The database unit 32 performs data management for each steam plant 2, and includes a device information storage unit 321 that stores various information such as identification information about each component of the target steam plant 2, and a device group. 24, a device group information storage unit 322 that stores device group information related to the configuration of the device group 24, a diagnosis result storage unit 323 that stores a diagnosis result of each process device 23 transmitted from the monitoring device 25, and a risk A risk information storage unit 324 that stores risk information calculated by the information calculation unit 33; and a device group risk information storage unit 325 that stores device group risk information calculated by the device group risk information calculation unit 34. Yes.

機器情報記憶部321は、例えば、蒸気利用機器21に関しては、各蒸気利用機器21の識別情報と対応付けて、その機種(タービン、コンプレッサ、熱交換器など)や型式に関する情報、設置年数に関する情報(設置日時など)を格納している。また、プロセス機器23に関しては、機器情報記憶部321は、例えば、各プロセス機器23の識別情報と対応付けて、その機種(蒸気トラップ、制御バルブなど)や型式に関する情報、設置条件(通過する蒸気の温度や圧力など)や用途に関する情報、設置年数(設置日時など)に関する情報、設置箇所に関する情報(本実施形態では設置箇所に付された識別情報)を格納している。なお、機器情報記憶部321は、入出力処理部31を介して、ユーザからの指示に応じて編集・更新されるようになっており、例えば、対象の蒸気プラント2に関し、構成要素の交換を行った場合には、その交換後の構成要素に関する項目を追加的に作成し、その構成要素に関する情報を新たに格納するなどの所定の処理を実行可能になっている。また、交換後の機器の情報を格納しても、交換前の機器の情報も残されるため、機器情報記憶部321は、現在の蒸気プラント2に設けられている各構成要素に関する情報だけでなく、過去に蒸気プラント2に設置されていた歴代の各構成要素に関する情報も格納するようになっている。   For example, regarding the steam using device 21, the device information storage unit 321 is associated with identification information of each steam using device 21, information on the model (turbine, compressor, heat exchanger, etc.) and model, and information on the installation year. (Installation date and time) is stored. For the process equipment 23, the equipment information storage unit 321 is associated with the identification information of each process equipment 23, for example, information on the model (steam trap, control valve, etc.) and model, and installation conditions (steam passing through). Temperature, pressure, etc.) and application information, installation year information (installation date and time), and installation location information (identification information attached to the installation location in this embodiment). The equipment information storage unit 321 is edited and updated in accordance with an instruction from the user via the input / output processing unit 31. For example, the component information regarding the target steam plant 2 is replaced. If it has been performed, it is possible to execute a predetermined process such as additionally creating an item relating to the component after the replacement and newly storing information relating to the component. Moreover, even if the information on the device after the replacement is stored, the information on the device before the replacement is also left. Therefore, the device information storage unit 321 includes not only information on each component provided in the current steam plant 2 but also information on each component. In addition, information on each successive component installed in the steam plant 2 in the past is also stored.

機器群情報記憶部322は、機器群24ごとに識別情報を付与し、識別情報とともに、機器群24を構成する各構成要素の識別情報(プロセス機器23に関しては併せて設置箇所についての識別情報も含む)、当該機器群を構成する蒸気利用機器21、配管系22、プロセス機器23の種別、対象とする機器群24を構成する各プロセス機器23間の配置関係等の各構成要素間の互いの配置関係なども記憶している(即ち、機器群情報記憶部322は、機器群24ごとに、当該機器群24を構成する各プロセス機器23間の配置関係を格納する配置関係記憶部として機能する)。   The device group information storage unit 322 assigns identification information to each device group 24 and, together with the identification information, identification information of each component constituting the device group 24 (for the process device 23, identification information about the installation location is also included). Each of the constituent elements such as the steam utilization equipment 21, the piping system 22 and the process equipment 23 constituting the equipment group, the arrangement relationship between the process equipment 23 constituting the target equipment group 24, and the like. The device group information storage unit 322 functions as a device relationship storage unit that stores, for each device group 24, the relationship between the process devices 23 included in the device group 24. ).

診断結果記憶部323は、監視装置25から診断結果が送信されるごとに、各プロセス機器23の診断結果を蓄積的に格納する。そして、診断結果記憶部323では、個々のプロセス機器23ごとではなく、対象の蒸気プラント2においてプロセス機器23が設置される設置箇所ごとにデータの管理がなされるようになっている。具体的には、診断結果記憶部323は、設置箇所に付された識別情報(以下、設置箇所識別情報とする)と関連付けて、設置箇所ごとに、当該設置箇所に設けられた歴代のプロセス機器23についての診断結果が個々のプロセス機器23の識別情報(以下、機器識別情報とする)とともに蓄積して記憶されるようになっている。そして、入出力処理部31は、監視装置25から送信された診断結果を取得したときは、診断結果記憶部323に、個々のプロセス機器23の診断結果を、個々のプロセス機器23の機器識別情報に対応する設置箇所識別情報と関連付けて、機器識別情報とともに追加的に格納するようになっている。これにより、診断結果記憶部323は、対象の蒸気プラント2における各プロセス機器23についての複数回の診断結果を、当該プロセス機器23の設置箇所と関連付けた状態で蓄積して記憶するようになっている。   The diagnosis result storage unit 323 accumulatively stores the diagnosis results of each process device 23 every time the diagnosis result is transmitted from the monitoring device 25. In the diagnosis result storage unit 323, data is managed not for each individual process device 23 but for each installation location where the process device 23 is installed in the target steam plant 2. Specifically, the diagnosis result storage unit 323 is associated with identification information attached to the installation location (hereinafter referred to as installation location identification information), and for each installation location, the historical process equipment provided at the installation location. 23, the diagnosis result for each process device 23 is accumulated and stored together with the identification information of each process device 23 (hereinafter referred to as device identification information). When the input / output processing unit 31 acquires the diagnosis result transmitted from the monitoring device 25, the input / output processing unit 31 stores the diagnosis result of each process device 23 in the diagnosis result storage unit 323 and the device identification information of each process device 23. In association with the installation location identification information corresponding to, it is additionally stored together with the device identification information. Accordingly, the diagnosis result storage unit 323 accumulates and stores a plurality of times of diagnosis results for each process device 23 in the target steam plant 2 in a state associated with the installation location of the process device 23. Yes.

リスク情報記憶部324は、リスク情報演算部33により演算された、設置箇所ごとの当該設置箇所におけるプロセス機器23の故障のし易さに関するリスク情報を格納する。具体的には、リスク情報記憶部324には、リスク情報演算部33により演算されたリスク情報が、設置箇所識別情報と関連付けた状態で格納されている。   The risk information storage unit 324 stores risk information regarding the ease of failure of the process equipment 23 at each installation location calculated by the risk information calculation unit 33. Specifically, the risk information calculated by the risk information calculation unit 33 is stored in the risk information storage unit 324 in a state associated with the installation location identification information.

機器群リスク情報記憶部325は、機器群リスク情報演算部34により演算された、機器群24ごとの当該機器群24の故障のし易さに関する機器群リスク情報を格納する。具体的には、機器群リスク情報記憶部325には、機器群リスク情報演算部34により演算された機器群リスク情報が、対応する機器群24に付与された識別情報と関連付けた状態で格納されている。   The device group risk information storage unit 325 stores device group risk information regarding the ease of failure of the device group 24 for each device group 24 calculated by the device group risk information calculation unit 34. Specifically, the device group risk information storage unit 325 stores the device group risk information calculated by the device group risk information calculation unit 34 in a state associated with the identification information assigned to the corresponding device group 24. ing.

このように、データベース部32のデータ構造は、対象の蒸気プラント2における各プロセス機器23についての複数回の診断結果が、当該プロセス機器23の設置箇所と関連付けられた状態で蓄積保存された診断結果データと、設置箇所ごとの当該設置箇所におけるプロセス機器23の故障のし易さに関するリスク情報からなるリスク情報データと、機器群24ごとの当該機器群24の故障のし易さに関する機器群リスク情報からなる機器群リスク情報データと、を備えたものとなっている。   As described above, the data structure of the database unit 32 is based on the diagnosis result in which a plurality of diagnosis results for each process device 23 in the target steam plant 2 are accumulated and stored in a state associated with the installation location of the process device 23. Risk information data comprising data, risk information relating to the risk of failure of the process equipment 23 at each installation location, and equipment group risk information relating to the ease of failure of the equipment group 24 for each equipment group 24 Device group risk information data.

リスク情報演算部33は、診断結果記憶部323に記憶された対象の設置箇所に設けられた歴代のプロセス機器23の診断結果に基づき、当該設置箇所におけるプロセス機器23の故障のし易さに関するリスク情報を演算するものである。具体的には、リスク情報演算部33は、診断結果記憶部323から診断結果を取得する診断結果取得部331と、設置箇所におけるプロセス機器23の故障のし易さを指標するリスク指標値を演算するリスク指標値演算部332と、当該リスク指標値の確からしさを指標する信頼度を演算する信頼度演算部333と、を備え、リスク情報としてリスク指標値と信頼度とを演算するようになっている。   The risk information calculation unit 33 is based on the diagnosis result of the past process device 23 provided at the target installation location stored in the diagnosis result storage unit 323, and the risk relating to the ease of failure of the process device 23 at the installation location. Information is calculated. Specifically, the risk information calculation unit 33 calculates a diagnosis result acquisition unit 331 that acquires a diagnosis result from the diagnosis result storage unit 323 and a risk index value that indicates the ease of failure of the process device 23 at the installation location. A risk index value calculation unit 332 and a reliability calculation unit 333 that calculates the reliability indexing the certainty of the risk index value, and calculates the risk index value and the reliability as the risk information. ing.

診断結果取得部331は、診断結果記憶部323から診断結果を取得するものであり、演算対象とする設置箇所についての診断結果を取得する。   The diagnosis result acquisition unit 331 acquires a diagnosis result from the diagnosis result storage unit 323, and acquires a diagnosis result for an installation location that is a calculation target.

リスク指標値演算部332は、所定の基準で、診断結果記憶部323から診断結果を取得した設置箇所について、当該設置箇所におけるプロセス機器23の故障のし易さを指標するリスク指標値を演算するものである。   The risk index value calculation unit 332 calculates a risk index value that indicates the ease of failure of the process equipment 23 at the installation location for the installation location where the diagnosis result is acquired from the diagnosis result storage unit 323 according to a predetermined criterion. Is.

まず、リスク指標値としては、0〜100や0〜10等の任意の数値範囲で故障のし易さを数値化したものや、あまり故障を起こさない設置箇所をリスク“小”、故障し易い設置箇所をリスク“中”、特に故障をし易い設置箇所をリスク“大”とするなどし、これに応じてA,B,Cなどの文字や○,△,×などの記号で設置箇所をランク付けしたものが挙げられる。   First, the risk index value is a numerical value of the likelihood of failure in an arbitrary numerical range such as 0 to 100 or 0 to 10, or the installation location that does not cause much failure is “small” and easy to break down. The installation location is set to risk “medium”, especially the installation location that is prone to failure is set to risk “high”, and the installation location is indicated by letters such as A, B, and C and symbols such as ○, △, and X. The ranking is listed.

また、リスク指標値の演算方法としては、対象とする期間や診断回数に対する、故障と診断されたものの回数や割合、又はその間にその設置箇所に設置された歴代のプロセス機器23の個数(又は交換の回数)を求め、求めた値そのものをリスク指標値としたり、その値の大小や予め定めた閾値を超えるか否かから故障のし易さをランク付けすることが挙げられる。また、故障の回数や割合、故障の生じる頻度、故障の種類(例えばプロセス機器23が蒸気トラップの場合には、モレ故障かツマリ故障かなど)、故障した機器の機種や型式など、これらのうちの1又は複数の項目をパラメータとして故障のし易さを数値化したり、ランク付けを行うようにしてもよい。   In addition, as a method of calculating the risk index value, the number and ratio of those diagnosed as faults with respect to the target period and the number of diagnoses, or the number of historical process equipments 23 installed at the installation location in the meantime (or replacement) And the obtained value itself is used as a risk index value, and the probability of failure is ranked based on whether the value is larger or smaller than a predetermined threshold value. In addition, the number and rate of failures, the frequency of failures, the type of failure (for example, if the process device 23 is a steam trap, whether it is a mole failure or a toe failure), the model and model of the failed device, etc. The probability of failure may be digitized or ranked using one or more items as parameters.

信頼度演算部333は、リスク指標値演算部332で求めた各リスク指標値の確からしさを指標する信頼度を演算するものである。即ち、リスク指標値を求めても、演算に用いられた診断のデータ点数が多いものと少ないものとでは、多いものの方が誤差が少なく精度が高いといえる。そのため、求めたリスク指標値が具体的にどの程度信頼できるものかの観点も必要となり、信頼度演算部333により信頼度を演算する。   The reliability calculation unit 333 calculates a reliability indicating the probability of each risk index value obtained by the risk index value calculation unit 332. That is, even if the risk index value is obtained, it can be said that the larger one with a larger number of diagnostic data points used in the calculation and the smaller one have less error and higher accuracy. For this reason, it is also necessary to determine how reliable the obtained risk index value is, and the reliability calculation unit 333 calculates the reliability.

信頼度としては、リスク指標値と同様に、0〜100や0〜10等の任意の数値範囲でリスク指標値の確からしさを数値化したものや、A,B,Cなどの文字や○,△,×などの記号でリスク指標値の確からしさをランク付けしたものが挙げられる。   Like the risk index value, the reliability is a numerical value of the probability of the risk index value in an arbitrary numerical range such as 0 to 100 or 0 to 10, a letter such as A, B, C, ○, Examples include the probability of risk index values ranked by symbols such as Δ and ×.

また、信頼度演算部333は、1又は複数の項目について、その数の大小に基づいてリスク指標値の確からしさを数値化又はランク付けする等により信頼度の演算を行う。そして、信頼度の演算に用いる項目は種々のものが用いられるが、例えば次の項目1〜3が挙げられる。   Further, the reliability calculation unit 333 calculates the reliability of one or a plurality of items by quantifying or ranking the probability of the risk index value based on the number of items. Various items are used for the calculation of the reliability. For example, the following items 1 to 3 are listed.

まず、項目1としては、対象の設置箇所についての診断結果が存在する歴代のプロセス機器23の個数が挙げられる。診断結果の存在するプロセス機器23の個数が多いほど、演算されるリスク指標値の精度は高くなるためである。つまり、対象とする設置箇所について10回分の診断結果が存在し、その中に計4台のプロセス機器23についての診断結果が存在する場合(即ち、10回の診断の間にその設置箇所に4台のプロセス機器23が設置されてきたことを意味する)、項目1の数は4となる。   First, item 1 includes the number of successive process devices 23 in which a diagnosis result for the target installation location exists. This is because the accuracy of the calculated risk index value increases as the number of process devices 23 having a diagnosis result increases. That is, there are 10 diagnosis results for the target installation location, and there are diagnostic results for a total of 4 process devices 23 (that is, 4 in the installation location during 10 diagnoses). This means that the number of process devices 23 has been installed), and the number of items 1 is four.

次に、項目2としては、対象の設置箇所についての診断の頻度が挙げられる。診断の頻度が小刻みであるほど、個々のプロセス機器23が故障するまでの期間をより正確に把握できるためである。頻度としては、診断の間隔や年平均などが挙げられ、例えば、診断の間隔がほぼ一定である場合には(例えば半年おきなど)、その間隔や年平均を項目2として計上する。また、診断の間隔にばらつきがある場合には、年平均を項目2として計上することができる。例えば、3年間で計12回の診断が行われているような場合には、年平均の診断の回数は4回となる。なお、1年以上の間隔で診断が行われているような場合、年平均は小数点以下になる。   Next, item 2 includes the frequency of diagnosis for the target installation location. This is because the smaller the frequency of diagnosis, the more accurately the period until the individual process equipment 23 fails. Examples of the frequency include a diagnosis interval and an annual average. For example, when the diagnosis interval is substantially constant (for example, every six months), the interval and the year average are recorded as item 2. In addition, when there is a variation in the interval between diagnoses, the annual average can be recorded as item 2. For example, if a total of 12 diagnoses are made in 3 years, the average number of diagnoses per year is 4. In addition, when the diagnosis is performed at intervals of one year or more, the annual average becomes a decimal point.

また、項目3として、対象の前記設置箇所についての各診断結果のばらつきが挙げられる。得られた診断結果にばらつきが少ないほど、演算されるリスク指標値の精度は高いといえるためである。ばらつきは統計学的手法を用いればよく、例えば標準偏差を用いることができる。   In addition, as item 3, variation of each diagnosis result with respect to the installation location of the object is mentioned. This is because the smaller the variation in the obtained diagnosis results, the higher the accuracy of the calculated risk index value. For the variation, a statistical method may be used, and for example, a standard deviation can be used.

上記の項目1〜3を用いた場合、項目1については数が大きいほど、診断結果の存在するプロセス機器23の個数が多いこととなり、リスク指標値の確からしさが高い方に傾く。そして、項目2が間隔である場合には数が小さいほど、また、項目2が年平均である場合には数が大きいほど、診断の頻度が小刻みであることとなり、リスク指標値の確からしさが高い方に傾く。また、例えば項目3が標準偏差である場合には数が小さいほど、診断結果にばらつきが少ないこととなり、リスク指標値の確からしさが高い方に傾く。そして、信頼度演算部333は、このような各項目の数の大小とリスク指標値の確からしさとの関係に基づき、1又は複数の項目を用いて、所定の基準に基づいて、リスク指標値の確からしさを数値化又はランク付けするようになっている。また、信頼度演算部333は、1又は複数の項目について、その項目の数値自体を信頼度として導出してもよい。   When the above items 1 to 3 are used, the larger the number of items 1, the greater the number of process devices 23 in which diagnosis results exist, and the more likely the risk index value is. When the item 2 is an interval, the smaller the number is, and when the item 2 is an annual average, the larger the number, the smaller the frequency of diagnosis, and the more likely the risk index value is. Tilt higher. For example, when item 3 is a standard deviation, the smaller the number, the smaller the variation in the diagnosis result, and the more likely the risk index value is. Then, the reliability calculation unit 333 uses one or more items based on the relationship between the number of items and the probability of the risk index value, and based on a predetermined criterion, the risk index value Quantification or ranking of the certainty. Further, the reliability calculation unit 333 may derive the numerical value of the item as reliability for one or a plurality of items.

そして、リスク情報演算部33は、以上のようにして演算されたリスク指標値と信頼度とを、リスク情報として、設置箇所識別情報と関連付けた状態でリスク情報記憶部324に格納するようになっている。これにより、リスク情報記憶部324には、プロセス機器23の設置箇所ごとにリスク情報が格納される。   The risk information calculation unit 33 stores the risk index value and reliability calculated as described above in the risk information storage unit 324 as risk information in a state associated with the installation location identification information. ing. Thereby, risk information is stored in the risk information storage unit 324 for each installation location of the process equipment 23.

機器群リスク情報演算部34は、対象の機器群24を構成する各プロセス機器23の設置箇所におけるリスク情報に基づき、対象の機器群24についての故障のし易さに関する機器群リスク情報を演算するものであり、演算用情報取得部341と、演算方法記憶部342と、演算部343と、を備えている。つまり、蒸気利用機器21、配管系22及びプロセス機器23を含む機器群24内では、蒸気利用機器21に流入し又は蒸気利用機器21から流出する蒸気に影響を与えるプロセス機器23についての故障が機器群24の故障のし易さを評価する上で支配的なものとなる。また、プロセス機器23の故障のし易さは設置される箇所の環境にも影響を受けることになる。そのため、機器群リスク情報演算部34では、対象の機器群24を構成する各プロセス機器23についての設置箇所に着目したリスク情報に基づき、当該機器群24のリスク情報を演算するようになっている。   The device group risk information calculation unit 34 calculates device group risk information related to the likelihood of failure of the target device group 24 based on the risk information at the installation location of each process device 23 constituting the target device group 24. This includes a calculation information acquisition unit 341, a calculation method storage unit 342, and a calculation unit 343. In other words, in the device group 24 including the steam utilization device 21, the piping system 22, and the process device 23, the failure of the process device 23 that affects the steam flowing into or out of the steam utilization device 21 is a device. It becomes dominant in evaluating the ease of failure of the group 24. Further, the ease of failure of the process equipment 23 is also affected by the environment of the place where it is installed. For this reason, the device group risk information calculation unit 34 calculates the risk information of the device group 24 based on the risk information focusing on the installation location of each process device 23 constituting the target device group 24. .

演算用情報取得部341は、機器群リスク情報の演算に必要な情報をデータベース部32から取得するものであり、演算対象とする機器群24を構成する蒸気利用機器21の種別や、当該機器群24を構成する各プロセス機器23間の配置関係等の機器群情報や、当該機器群24を構成する各プロセス機器23についてのリスク情報を取得する。   The calculation information acquisition unit 341 acquires information necessary for calculation of the device group risk information from the database unit 32, and the type of the steam utilization device 21 constituting the device group 24 to be calculated and the device group. The device group information such as the arrangement relationship between the process devices 23 constituting the device 24 and the risk information about each process device 23 constituting the device group 24 are acquired.

演算方法記憶部342は、演算対象とする機器群24を構成する各プロセス機器23間の配置関係に応じた、機器群リスク情報を演算するための演算方法を格納するものになっている。本実施形態では、機器群リスク情報として、対象の機器群24についての故障のし易さを指標する機器群リスク指標値を演算するようになっており、機器群リスク指標値を演算するため、演算方法として、機器群24のうち、一の配管系22と、当該配管系22に設けられる複数のプロセス機器23とからなるプロセス機器群のリスク指標値を演算する演算方法を格納している。具体的には、各プロセス機器23が並列の関係にあるときの並列演算方法と各プロセス機器23が直列の関係にあるときの直列演算方法とを格納している。例えば、本実施形態では、各プロセス機器23のリスク指標値を演算用に規格化した上で、並列演算方法として、並列の関係にある各プロセス機器23の規格化後のリスク指標値を掛け合わせてプロセス機器群のリスク指標値を演算し、直列演算方法として、直列の関係にある各プロセス機器23の規格化後のリスク指標値のうちで最大のものをプロセス機器群のリスク指標値として求めるようになっている。なお、リスク指標値を演算用に規格化するのは、リスク指標値はわかりやすい形にするため必ずしも演算に適するものとはなっておらず、演算に適したものとするためである。例えば、リスク指標値が故障のし易さを数値化したものである場合には正規化を行い、リスク指標値が故障のし易さをランク付けしたものである場合にはランクに応じた数値に変換すればよい。   The calculation method storage unit 342 stores a calculation method for calculating device group risk information according to the arrangement relationship between the process devices 23 constituting the device group 24 to be calculated. In the present embodiment, as the device group risk information, the device group risk index value indicating the ease of failure of the target device group 24 is calculated, and the device group risk index value is calculated, As a calculation method, a calculation method for calculating a risk index value of a process device group including one piping system 22 and a plurality of process devices 23 provided in the piping system 22 in the device group 24 is stored. Specifically, a parallel calculation method when the process devices 23 are in a parallel relationship and a serial calculation method when the process devices 23 are in a serial relationship are stored. For example, in this embodiment, the risk index value of each process device 23 is standardized for calculation, and then the risk index value after normalization of each process device 23 in parallel relation is multiplied as a parallel calculation method. Then, the risk index value of the process device group is calculated, and as a serial calculation method, the largest risk index value after standardization of each process device 23 having a serial relationship is obtained as the risk index value of the process device group. It is like that. The reason why the risk index value is standardized for calculation is that the risk index value is not necessarily suitable for calculation because it is in an easy-to-understand form, and is suitable for calculation. For example, normalization is performed when the risk index value is a numerical value of the likelihood of failure, and numerical values according to the rank when the risk index value is a ranking of the likelihood of failure Can be converted to.

演算部343は、演算用情報取得部341で取得された対象の機器群24における各プロセス機器23間の配置関係に対応する演算方法を用いて、当該機器群24の機器群リスク情報を演算するものである。具体的には、機器群24を構成するプロセス機器群(同一の配管系22に設けられた一群のプロセス機器23をいう。例えば、図3の符号26Aや26B)ごとに、対応する演算方法を用いてリスク指標値を演算した上で、演算したプロセス機器群のリスク指標値に基づいて機器群リスク指標値を演算するようになっている。例えば、プロセス機器群に属するプロセス機器23が並列の関係にある場合には、規格化後のリスク指標値を掛け合わせたものをプロセス機器群のリスク指標値として演算し、プロセス機器群に属するプロセス機器23が直列の関係にある場合には、規格化後のリスク指標値のうち最大のものをプロセス機器群の規格化後のリスク指標値として演算する。例えば、規格化後のリスク指標値がP,P,Pであるとき、並列演算方法によれば、プロセス機器群のリスク指標値P=(P×P×P)となり、直列演算方法によれば、プロセス機器群のリスク指標値P=max(P,P,P)となる。The calculation unit 343 calculates the device group risk information of the device group 24 using a calculation method corresponding to the arrangement relationship between the process devices 23 in the target device group 24 acquired by the calculation information acquisition unit 341. Is. Specifically, for each process equipment group constituting the equipment group 24 (a group of process equipment 23 provided in the same piping system 22; for example, reference numerals 26A and 26B in FIG. 3), a corresponding calculation method is used. After the risk index value is calculated using the device, the device group risk index value is calculated based on the calculated risk index value of the process device group. For example, when the process equipment 23 belonging to the process equipment group has a parallel relationship, a product obtained by multiplying the risk index values after normalization is calculated as the risk index value of the process equipment group, and the process belonging to the process equipment group is calculated. When the devices 23 are in a serial relationship, the largest risk index value after standardization is calculated as the risk index value after standardization of the process device group. For example, when the risk index values after standardization are P 1 , P 2 , and P 3 , according to the parallel calculation method, the risk index value P = (P 1 × P 2 × P 3 ) for the process equipment group, According to the serial calculation method, the risk index value P = max (P 1 , P 2 , P 3 ) of the process equipment group.

また、図3に示す機器群24の配管系22Bのように、一つの配管系22Bに、並列の配置関係にある一群のプロセス機器(以下、並列機器群と称する)23D,23Eが存在するとともに、この並列機器群に含まれない他のプロセス機器23Fがあるときや、一つの配管系に並列機器群が複数あるときには、上記した並列演算方法と直列演算方法との一方のみでは故障発生確率を演算できない。そこで、本実施形態では、演算方法記憶部342がかかる場合の演算方法も格納しており、この演算方法に基づき、演算部343は、次のようにしてプロセス機器群のリスク指標値を演算するようになっている。まず、演算部343は、並列演算方法に基づき、各並列機器群について、並列機器群を構成する個々のプロセス機器23の規格化後のリスク指標値を用いて、並列機器群についてのリスク指標値を演算する。そして、直列演算方法に基づき、並列機器群のそれぞれのリスク指標値又は1若しくは複数の並列機器群のリスク指標値と他のプロセス機器23のリスク指標値を用いて、プロセス機器群のリスク指標値を演算するようになっている。   Further, as in the piping system 22B of the equipment group 24 shown in FIG. 3, a group of process equipments (hereinafter referred to as parallel equipment groups) 23D and 23E having a parallel arrangement relationship exist in one piping system 22B. When there is another process device 23F that is not included in this parallel device group, or when there are a plurality of parallel device groups in one piping system, the failure occurrence probability can be increased by only one of the parallel operation method and the serial operation method described above. Cannot calculate. Therefore, in the present embodiment, the calculation method storage unit 342 also stores a calculation method, and based on this calculation method, the calculation unit 343 calculates the risk index value of the process equipment group as follows. It is like that. First, based on the parallel operation method, the calculation unit 343 uses, for each parallel device group, the risk index value for the parallel device group, using the risk index value after normalization of the individual process devices 23 constituting the parallel device group. Is calculated. Then, based on the serial calculation method, each risk index value of the parallel device group or the risk index value of one or a plurality of parallel device groups and the risk index value of the other process device 23 are used to calculate the risk index value of the process device group. Is calculated.

例えば、図3に示す配管系22Bとこれに設けられるプロセス機器23D〜23Fとからなるプロセス機器群26Bについては、プロセス機器23D〜23Fの規格化後のリスク指標値をそれぞれP,P,Pとすると、演算部343は、並列演算方法に基づき、プロセス機器23D,23Eからなる並列機器群のリスク指標値PDEをPDE=(P×P)により求め、直列演算方法に基づき、この並列機器群のリスク指標値PDEとプロセス機器23Fの規格化後のリスク指標値Pとからプロセス機器群26Bのリスク指標値PDEFをPDEF=max((P×P),P)により演算する。For example, for the process equipment group 26B including the piping system 22B shown in FIG. 3 and the process equipments 23D to 23F provided therein, the risk index values after standardization of the process equipments 23D to 23F are respectively represented by P D , P E , When P F, the arithmetic unit 343, based on parallel calculation method, process equipment 23D, the risk index value P DE parallel device group consisting 23E determined by P DE = (P D × P E), in series operation process based, the risk index value P DEF process device group 26B from the risk index value P F after normalization risk index value P DE and process equipment 23F of the parallel device group P DEF = max ((P D × P E ), P F ).

また、図3に示す機器群24の配管系22Aのように、並列機器群(プロセス機器23A〜23C)が存在し、その並列機器群の列の中に、互いに直列の配置関係にある一群の対象プロセス機器23B,23C(以下、サブ直列機器群と称する)が存在する列があるときにも、並列演算方法と直列演算方法との一方のみでは故障発生確率を演算できない。そこで、本実施形態では、演算方法記憶部342がかかる場合の演算方法も格納しており、この演算方法に基づき、演算部343は、次のようにしてプロセス機器群のリスク指標値を演算するようになっている。まず、演算部343は、まず直列演算方法に基づき、サブ直列機器群が存在する列について、サブ直列機器群を構成するプロセス機器23の規格化後の各リスク指標値を用いて、サブ直列機器群についてのリスク指標値を演算する。そして、並列演算方法に基づき、サブ直列機器群についてのリスク指標値と、サブ直列機器群に属さないプロセス機器23があるときはそのリスク指標値を用いて、並列機器群についてのリスク指標値を演算する。   Moreover, like the piping system 22A of the equipment group 24 shown in FIG. 3, there are parallel equipment groups (process equipments 23A to 23C), and the group of parallel equipment groups is in a group arrangement relationship in series with each other. Even when there is a column in which target process devices 23B and 23C (hereinafter referred to as sub-series device groups) exist, the failure occurrence probability cannot be calculated by only one of the parallel operation method and the serial operation method. Therefore, in the present embodiment, the calculation method storage unit 342 also stores a calculation method, and based on this calculation method, the calculation unit 343 calculates the risk index value of the process equipment group as follows. It is like that. First, based on the serial calculation method, the calculation unit 343 first uses the risk index values after standardization of the process devices 23 constituting the sub series device group for the column in which the sub series device group exists, Calculate the risk index value for the group. Then, based on the parallel calculation method, when there is a risk index value for the sub-series device group and a process device 23 that does not belong to the sub-series device group, the risk index value for the parallel device group is calculated using the risk index value. Calculate.

例えば、図3に示す配管系22Aとこれに設けられるプロセス機器23A〜23Cとからなるプロセス機器群26Aについては、プロセス機器23A〜23Cの規格化後のリスク指標値をそれぞれP,P,Pとすると、演算部343は、直列演算方法に基づき、プロセス機器23B,23Cからなるサブ直列機器群について、サブ直列機器群のリスク指標値PBCをPBC=max(P,P)により求める。さらに、演算部343は、並列演算方法に基づき、プロセス機器23A〜23Cからなるプロセス機器群26Aのリスク指標値PABCをPABC=(P×max(P,P))により演算する。なお、並列機器群における並列関係にある列のそれぞれにサブ直列機器群が存在するときは、演算部343は、各サブ直列機器群のリスク指標値を求めたのち、サブ直列機器群を一単位として並列演算方法に基づき並列機器群のリスク指標値を求める。For example, for a process apparatus group 26A composed of a piping system 22A and process equipment 23A~23C provided thereto as shown in FIG. 3, the risk index value after normalization process equipment 23A~23C each P A, P B, When P C, arithmetic unit 343, based on the series operation process, process equipment 23B, the sub-series device group consisting of 23C, the sub-series device group the risk index value P BC P BC = max (P B, P C ) Further, the computing unit 343 computes the risk index value P ABC of the process equipment group 26A composed of the process equipments 23A to 23C based on the parallel computation method by P ABC = (P A × max (P B , P C )). . In addition, when the sub series equipment group exists in each of the columns in the parallel relation in the parallel equipment group, the calculation unit 343 obtains the risk index value of each sub series equipment group, and then sets the sub series equipment group as one unit. Based on the parallel calculation method, the risk index value of the parallel device group is obtained.

そして、演算部343は、このようにして演算した各プロセス機器群のリスク指標値に基づいて機器群リスク指標値を演算する。その演算方法としては、各プロセス機器群のリスク指標値を単純に掛け合わせたり、それぞれの中の最大値を求めるようにしてもよい。また、それぞれの配置関係を考慮した演算方法を定めて、配置関係に応じた演算方法でリスク指標値を求めるようにしてもよい。その他、各プロセス機器群のリスク指標値のみならず、蒸気利用機器21のリスク指標値も求めて、蒸気利用機器21のリスク指標値も用いて機器群リスク情報を演算するようにしてもよい。この場合、蒸気利用機器21のリスク指標値の演算は、例えば、蒸気利用機器21の種類ごとに故障発生確率の演算のための式やパラメータを記憶してあるデータベースを利用して、機器情報記憶部321に格納してある情報に基づき対象の蒸気利用機器21の故障発生確率を演算して、この故障発生確率から蒸気利用機器21のリスク指標値を求めることで行うことができる。また、蒸気利用機器21のリスク指標値は、メインで用いられる機器については高く設定し、サブで用いられる機器については低く設定するなど、単にその機器が故障したときの蒸気プラント2の運転に与える影響度に基づき設定してもよい。   And the calculating part 343 calculates an apparatus group risk index value based on the risk index value of each process apparatus group calculated in this way. As the calculation method, the risk index values of the respective process equipment groups may be simply multiplied or the maximum value in each may be obtained. In addition, a calculation method considering each arrangement relationship may be determined, and the risk index value may be obtained by a calculation method according to the arrangement relationship. In addition, not only the risk index value of each process device group but also the risk index value of the steam using device 21 may be obtained, and the device group risk information may be calculated using the risk index value of the steam using device 21. In this case, the calculation of the risk index value of the steam using device 21 is performed by using, for example, a database storing a formula and parameters for calculating the failure occurrence probability for each type of the steam using device 21, and storing the device information. The failure occurrence probability of the target steam utilization device 21 is calculated based on the information stored in the unit 321 and the risk index value of the steam utilization device 21 is obtained from the failure occurrence probability. Further, the risk index value of the steam utilization device 21 is set high for the device used in the main, and set low for the device used in the sub, and is simply given to the operation of the steam plant 2 when the device breaks down. You may set based on an influence degree.

また、機器群リスク情報演算部34は、機器群リスク情報として、機器群リスク指標値の確からしさを指標する信頼度を求めるようにしてもよい。信頼度の演算方法としては、対象の機器群24を構成する各プロセス機器23の信頼度が共通である場合には、各プロセス機器23の信頼度を機器群24の信頼度とし、各プロセス機器23の信頼度が異なる場合には、各プロセス機器23の信頼度の平均値や、各プロセス機器23の信頼度のうち最低の信頼度を機器群24の信頼度とすることが挙げられる。   Moreover, you may make it the apparatus group risk information calculating part 34 obtain | require the reliability which indexes the probability of an apparatus group risk index value as apparatus group risk information. As a calculation method of the reliability, when the reliability of each process device 23 constituting the target device group 24 is common, the reliability of each process device 23 is set as the reliability of the device group 24, and each process device When the reliability of the device group 23 is different, the average value of the reliability of each process device 23 or the lowest reliability among the reliability of each process device 23 may be used as the reliability of the device group 24.

そして、機器群リスク情報演算部34は、以上のようにして演算された機器群リスク情報(機器群リスク指標値と信頼度)を、機器群識別情報と関連付けた状態で機器群リスク情報記憶部325に格納するようになっている。   The device group risk information calculation unit 34 then stores the device group risk information (device group risk index value and reliability) calculated as described above in association with the device group identification information. 325 is stored.

また、本実施形態では、リスク情報演算部33は、診断結果記憶部323が更新されるたびに(即ち監視装置25から送信される診断結果が新たに格納されるごとに)、新たにリスク指標値と信頼度とを演算し、新たなリスク指標値と信頼度とをリスク情報記憶部324に格納するようになっており、さらに、機器群リスク情報演算部34は、リスク情報記憶部324が更新されるたびに(即ち新たなリスク指標値と信頼度とが新たに格納されるごとに)、新たに機器群リスク情報を演算するようになっている。そして、これに伴い、データベース部32では、リスク情報記憶部324に格納されるリスク情報データは診断結果データの更新と連動して更新され、機器群リスク情報記憶部325に格納される機器群リスク情報データはリスク情報データの更新と連動して更新されるようになっている。   In the present embodiment, the risk information calculation unit 33 newly creates a risk index every time the diagnosis result storage unit 323 is updated (that is, every time a diagnosis result transmitted from the monitoring device 25 is newly stored). The value and the reliability are calculated, and the new risk index value and the reliability are stored in the risk information storage unit 324. Further, the device group risk information calculation unit 34 includes the risk information storage unit 324. Every time it is updated (that is, every time a new risk index value and reliability are newly stored), new device group risk information is calculated. Accordingly, in the database unit 32, the risk information data stored in the risk information storage unit 324 is updated in conjunction with the update of the diagnosis result data, and the device group risk stored in the device group risk information storage unit 325 is updated. Information data is updated in conjunction with the update of risk information data.

以上のようにして、監視サーバ3では、(1)対象の蒸気プラント2における各プロセス機器23についての複数回の診断結果を、当該プロセス機器23の設置箇所と関連付けた状態で蓄積して記憶する診断結果記憶工程と、(2)対象の設置箇所に設けられた歴代のプロセス機器23の診断結果に基づき、当該設置箇所におけるプロセス機器23の故障のし易さに関するリスク情報(本実施形態ではリスク指標値と信頼度)を演算するリスク情報演算工程と、(3)対象の機器群24を構成する各プロセス機器23の設置箇所におけるリスク情報に基づき、対象の機器群24についての故障のし易さに関する機器群リスク情報を演算する機器群リスク情報演算工程と、が行われ、収集した診断結果に基づき、各蒸気プラント2についてのリスク情報がデータベース部32に格納されるようになっている。そして、ユーザは、監視サーバ3に対してリスク情報を要求することで、入出力処理部31を介して要求に応じた評価結果がユーザに対して出力されて、ユーザが対象の蒸気プラント2についてのリスク評価を行うことが可能になっている。   As described above, in the monitoring server 3, (1) a plurality of diagnosis results for each process device 23 in the target steam plant 2 are accumulated and stored in a state associated with the installation location of the process device 23. Based on the diagnosis result storage step and (2) the diagnosis result of the historical process equipment 23 provided at the target installation location, risk information regarding the ease of failure of the process equipment 23 at the installation location (risk in this embodiment) (3) a risk information calculation step for calculating (index value and reliability) and (3) risk of failure of the target device group 24 based on risk information at the installation location of each process device 23 constituting the target device group 24 And a device group risk information calculation step for calculating device group risk information related to the safety, and based on the collected diagnosis results, Click information is to be stored in the database unit 32. And a user requests | requires risk information with respect to the monitoring server 3, The evaluation result according to a request | requirement is output with respect to a user via the input-output processing part 31, and a user is about the target steam plant 2. It is possible to conduct risk assessments.

また、付加的構成として、プロセス機器23の故障発生確率を演算するための演算モデルが求められているような場合には、リスク情報演算部33を図4に示すように構成して、演算モデルから求めた故障発生確率と、対象の設置箇所に設けられた歴代のプロセス機器23の診断結果に基づく故障の割合と、を比較してリスク指標値を演算するようにしてもよい。   As an additional configuration, when a calculation model for calculating the failure occurrence probability of the process equipment 23 is required, the risk information calculation unit 33 is configured as shown in FIG. The risk index value may be calculated by comparing the failure occurrence probability obtained from the above and the failure rate based on the diagnosis result of the historical process equipment 23 provided at the target installation location.

図4に示すリスク情報演算部33について説明すると、図2に示すものからさらに、故障発生確率を演算するための演算モデルを格納する演算モデル記憶部334と、診断結果に基づき、当該設置箇所に関し、基準期間の経過後において故障しているプロセス機器23の割合である故障割合を求める故障割合演算部335と、演算モデルに基づき故障発生確率を演算する故障発生確率演算部336と、を備え、リスク指標値演算部332が、演算された故障割合と故障発生確率とを比較してリスク指標値を演算するようになっている。   The risk information calculation unit 33 shown in FIG. 4 will be described. Further, the calculation model storage unit 334 that stores a calculation model for calculating the failure occurrence probability from the one shown in FIG. A failure rate calculation unit 335 that calculates a failure rate that is a rate of the process equipment 23 that has failed after the elapse of the reference period, and a failure occurrence probability calculation unit 336 that calculates a failure occurrence probability based on an operation model, The risk index value calculation unit 332 calculates the risk index value by comparing the calculated failure rate with the failure occurrence probability.

演算モデル記憶部334は、対象のプロセス機器23の設置期間に基づき当該プロセス機器23の故障発生確率を演算するための演算モデルを格納するものである。例えば、対象の蒸気プラント2に限らず、多数の蒸気プラントについて、そこに設置されたプロセス機器23についての故障に至るまでの年数に関するデータがある場合、統計学的手法を用いることで、対象とするプロセス機器23について、設置期間をパラメータとする故障発生確率の演算モデルを導出することができる。演算モデル記憶部334は、このような演算モデルを格納するものである。また、演算モデル記憶部334に格納される演算モデルは、設置期間のみをパラメータとする単純なものであってもよいが、設置期間に加え、機器情報記憶部321に格納する各プロセス機器23の型式や用途等のプロセス機器23の種類に関する1又は複数の項目をパラメータとする詳細な演算モデルとしてもよい。詳細な演算モデルであれば、機器情報記憶部321に格納された各種の情報に基づき、プロセス機器23の種類に応じた故障発生確率を演算可能になっており、且つ、精度よく故障発生確率を求めることが可能になる。また、プロセス機器23の機種や型式など種類ごとに演算モデルが求められた場合には、演算モデル記憶部334は、当該種類ごとに演算モデルを格納するようになっている。   The calculation model storage unit 334 stores a calculation model for calculating the failure occurrence probability of the process device 23 based on the installation period of the target process device 23. For example, not only the target steam plant 2 but also a large number of steam plants, if there is data on the number of years until failure of the process equipment 23 installed there, by using a statistical method, With respect to the process equipment 23 to be operated, it is possible to derive a calculation model of failure occurrence probability using the installation period as a parameter. The calculation model storage unit 334 stores such calculation models. The calculation model stored in the calculation model storage unit 334 may be a simple model having only the installation period as a parameter, but in addition to the installation period, each process device 23 stored in the device information storage unit 321 may be used. A detailed calculation model using one or a plurality of items relating to the type of the process equipment 23 such as the type and application as parameters may be used. If it is a detailed calculation model, it is possible to calculate the failure occurrence probability according to the type of the process device 23 based on various information stored in the device information storage unit 321, and accurately calculate the failure occurrence probability. It becomes possible to ask. In addition, when an operation model is obtained for each type such as the model and model of the process device 23, the operation model storage unit 334 stores an operation model for each type.

故障割合演算部335は、対象の設置箇所に設けられた歴代のプロセス機器23の診断結果に基づき、歴代の各プロセス機器23のうち、当該設置箇所への設置から基準期間の経過後において故障しているプロセス機器23の割合である故障割合を求める。例えば、対象の設置箇所に5台のプロセス機器23が設置されており、半年おきに診断が行われ、診断結果が、2年経過時に故障しているものが2台、2年半経過時に故障しているものが1台、3年経過時に故障しているものが1台、4年経過時に故障しているものが1台、であるような場合、3年経過時を基準期間とすると、5台のうち4台が故障していることとなり、故障割合は8割(80%)となる。このようにして、故障割合演算部335は、基準期間に対する故障割合を設置箇所ごとに求める。基準期間は少なくとも診断の間隔よりも長い期間が必要となるが特に限定されず、対象とする設置箇所に応じて適宜設定すればよい。   Based on the diagnosis result of the historical process equipment 23 provided at the target installation location, the failure rate calculation unit 335 fails after the elapse of the reference period from the installation of the historical process equipment 23 to the installation location. The failure rate, which is the rate of the process equipment 23 that is running, is obtained. For example, five process equipments 23 are installed at the target installation location, diagnosis is performed every six months, and two of the diagnosis results fail when two years have passed. If 1 unit is out of order after 3 years, 1 unit is out of order after 4 years, 1 unit is out of order after 4 years, Four of the five units have failed, and the failure rate is 80% (80%). In this way, the failure rate calculation unit 335 obtains the failure rate with respect to the reference period for each installation location. The reference period is required to be at least longer than the interval of diagnosis, but is not particularly limited, and may be set as appropriate according to the target installation location.

故障発生確率演算部336は、演算モデル記憶部334に格納された演算モデルに基づき、対象の設置箇所におけるプロセス機器23についての基準期間における故障発生確率を演算するものである。具体的には、例えば、対象の設置箇所に設けられたプロセス機器23について、演算モデルのパラメータとなる項目を機器情報記憶部321から抽出し、抽出したデータに基づき、基準期間における故障発生確率を演算する。また、演算モデル記憶部334に、機種や型式など種類ごとに演算モデルが格納されている場合、故障発生確率演算部336は、対象とするプロセス機器23に対応する演算モデルを用いて故障発生確率を演算する。   The failure occurrence probability calculation unit 336 calculates the failure occurrence probability in the reference period for the process equipment 23 at the target installation location based on the calculation model stored in the calculation model storage unit 334. Specifically, for example, for the process equipment 23 provided at the target installation location, an item that is a parameter of the operation model is extracted from the equipment information storage unit 321, and the failure occurrence probability in the reference period is calculated based on the extracted data. Calculate. In addition, when an arithmetic model is stored in the arithmetic model storage unit 334 for each type such as a model or model, the failure occurrence probability calculation unit 336 uses the calculation model corresponding to the target process device 23 to use the failure occurrence probability. Is calculated.

リスク指標値演算部332は、演算された故障割合と故障発生確率とを比較して、対象の設置箇所におけるプロセス機器23のリスク指標値を演算するようになっている。つまり、故障発生確率演算部336により演算モデルに基づき求められた故障発生確率は、いわば一般的なものであり、対象のプロセス機器23が設置される設置箇所の環境に起因する特有の影響まで反映したものではない。一方で、故障割合演算部335で求められる故障割合は、設置箇所の環境も加味して求められた機器の故障のし易さとなる。そのため、故障発生確率に比べ故障割合の方が高いような場合には、設置箇所の環境がプロセス機器23の故障のし易さに大きな影響を与えているといえる。そこで、リスク指標値演算部332は、故障割合と故障発生確率とを比較することで、プロセス機器23の故障のし易さに大きな影響を与える設置箇所を把握して、故障のし易い設置箇所を特定するようになっている。   The risk index value calculation unit 332 compares the calculated failure rate with the failure occurrence probability, and calculates the risk index value of the process device 23 at the target installation location. That is, the failure occurrence probability obtained based on the computation model by the failure occurrence probability computation unit 336 is a general one, and reflects even a specific influence caused by the environment of the installation location where the target process device 23 is installed. It was n’t. On the other hand, the failure rate calculated by the failure rate calculation unit 335 is the ease of failure of the device determined in consideration of the installation location environment. Therefore, when the failure rate is higher than the failure occurrence probability, it can be said that the environment of the installation location has a great influence on the ease of failure of the process equipment 23. Therefore, the risk index value calculation unit 332 compares the failure rate with the failure occurrence probability, grasps the installation location that greatly affects the ease of failure of the process equipment 23, and installs the failure location easily. Is to identify.

そして、故障割合と故障発生確率とを比較したとき、故障割合の方が高くても、誤差によるものであるおそれがあるため、リスク指標値演算部332は、故障発生確率に比べ故障割合が所定値以上高いとき、対象のプロセス機器23の故障のし易さに関して設置箇所による影響が存在するとして、リスク指標値を演算するようになっている。つまり、リスク指標値演算部332は、故障割合と故障発生確率との大小を単に比較するのではなく、その乖離の程度に基づきリスク指標値を演算するようになっている。そして、リスク指標値を演算するのに、複数段の閾値を設けておき、故障割合が故障発生確率からどの程度乖離しているかに応じて、故障のし易さをランク付けするようにしてもよい。   When the failure rate is compared with the failure occurrence probability, even if the failure rate is higher, there is a possibility that the failure rate is due to an error. Therefore, the risk index value calculation unit 332 has a predetermined failure rate compared to the failure occurrence probability. When the value is higher than the value, the risk index value is calculated on the assumption that there is an influence of the installation location on the ease of failure of the target process equipment 23. That is, the risk index value calculation unit 332 does not simply compare the magnitude of the failure rate and the failure occurrence probability, but calculates the risk index value based on the degree of deviation. In order to calculate the risk index value, a threshold value of a plurality of stages is provided, and the probability of failure is ranked according to how far the failure rate deviates from the failure occurrence probability. Good.

また、診断結果に含まれる歴代のプロセス機器23の中に、機種や型式など種類の異なる複数種のプロセス機器23が含まれる場合、プロセス機器23の種類ごとに故障割合や故障発生確率を求め、その種類ごとに比較を行うのが好ましい。そのため、故障割合演算部335は、歴代のプロセス機器23に複数の種類のプロセス機器23が含まれるとき、種類ごとに故障割合を演算し、故障発生確率演算部336は、歴代のプロセス機器23に複数の種類のプロセス機器23が含まれるとき、種類ごとに故障発生確率を演算し、前記リスク指標値演算部332は、種類ごとに演算された故障割合と故障発生確率とを比較して、対象の設置箇所におけるリスク指標値を演算するようになっている。   Further, in the case where a plurality of types of process devices 23 having different types such as models and models are included in the historical process devices 23 included in the diagnosis result, a failure rate and a failure occurrence probability are obtained for each type of the process devices 23, It is preferable to make a comparison for each type. Therefore, the failure rate calculation unit 335 calculates a failure rate for each type when the past process devices 23 include a plurality of types of process devices 23, and the failure occurrence probability calculation unit 336 includes the past process devices 23. When a plurality of types of process devices 23 are included, the failure occurrence probability is calculated for each type, and the risk index value calculation unit 332 compares the failure rate calculated for each type with the failure occurrence probability, The risk index value at the installation location is calculated.

以上のように、図4に示すリスク指標値演算部332では、
(1)対象のプロセス機器23の設置期間に基づき当該プロセス機器23の故障発生確率を演算するための演算モデルを格納する演算モデル記憶工程と、
(2)対象の設置箇所に設けられた歴代のプロセス機器23の診断結果に基づき、歴代の各プロセス機器23のうち、当該設置箇所への設置から所定期間の経過後において故障しているプロセス機器23の割合である故障割合を求める故障割合演算工程と、
(3)演算モデルに基づき、対象の設置箇所におけるプロセス機器23についての所定期間における故障発生確率を演算する故障発生確率演算工程と、
(4)故障割合と演算された故障発生確率とを比較して、対象の設置箇所におけるプロセス機器23の故障のし易さを指標するリスク指標値を演算するリスク指標値演算工程と、
が行われ、対象の設置箇所ごとにリスク指標値を演算するようになっている。
As described above, in the risk index value calculation unit 332 shown in FIG.
(1) an operation model storage step for storing an operation model for calculating a failure occurrence probability of the process device 23 based on an installation period of the target process device 23;
(2) Based on the diagnosis result of the historical process equipment 23 provided at the target installation location, among the historical process equipments 23, the process equipment that has failed after the elapse of a predetermined period from the installation at the installation location A failure rate calculation step for obtaining a failure rate that is a rate of 23;
(3) a failure occurrence probability calculation step of calculating a failure occurrence probability in a predetermined period for the process equipment 23 at the target installation location based on the calculation model;
(4) a risk index value calculation step of calculating a risk index value for comparing the failure rate and the calculated failure occurrence probability to index the ease of failure of the process equipment 23 at the target installation location;
The risk index value is calculated for each target installation location.

また、付加的構成として、機器群リスク情報演算部34を図5のように構成し、対象とする機器群24についての診断結果が基準を満たしていない場合でも、この機器群24と一致又は類似している機器群24についての機器群リスク情報を対象の機器群24についての機器群リスク情報として求めるようにしてもよい。これについて説明すると、設置箇所に着目したリスク情報を精度よく求めるためには、ある程度の台数のプロセス機器23についての診断結果があるなど一定の基準を満たしていることが好ましく、演算対象とする機器群24を構成するプロセス機器23についての診断結果が基準を満たしていない場合には精度よくリスク情報を求めることができない。もっとも、機器群24の故障のし易さはその機器群24の構成(各機器の種別や配置関係等)にある程度依存するため、対象とする機器群24の故障のし易さは、これに一致又は類似する機器群24の故障のし易さからある程度推測できる。そのため、機器群リスク情報演算部34を図5のように構成し、対象の機器群24と一致又は類似している機器群24についての機器群リスク情報を対象の機器群24についての機器群リスク情報として求めることで、対象とする機器群24についてリスク評価を好適に行える。   Further, as an additional configuration, the device group risk information calculation unit 34 is configured as shown in FIG. 5, and even if the diagnosis result for the target device group 24 does not satisfy the criteria, it matches or is similar to the device group 24. The device group risk information regarding the device group 24 being used may be obtained as the device group risk information regarding the target device group 24. To explain this, in order to accurately obtain risk information focusing on the installation location, it is preferable that a certain standard is satisfied, such as that there is a diagnosis result for a certain number of process devices 23, and the device to be calculated When the diagnosis result for the process equipment 23 constituting the group 24 does not satisfy the standard, the risk information cannot be obtained with high accuracy. However, since the ease of failure of the device group 24 depends to some extent on the configuration of the device group 24 (type and arrangement relationship of each device), the ease of failure of the target device group 24 depends on this. It can be inferred to some extent from the ease of failure of the matching or similar device group 24. Therefore, the device group risk information calculation unit 34 is configured as shown in FIG. 5, and the device group risk information for the device group 24 that matches or is similar to the target device group 24 is used as the device group risk for the target device group 24. By obtaining as information, risk assessment can be suitably performed for the target device group 24.

図5に示す機器群リスク情報演算部34について説明すると、図2に示すものからさらに、演算対象とする機器群24を構成するプロセス機器23についての診断結果が基準を満たしているか否かを判定する判定部344と、対象とする機器群24と類似する機器群24の機器群リスク情報を取得する機器群リスク情報取得部345と、を備えている。   The device group risk information calculation unit 34 shown in FIG. 5 will be described. Further, it is determined whether or not the diagnosis result of the process device 23 constituting the device group 24 to be calculated satisfies the criteria from the one shown in FIG. And a device group risk information acquisition unit 345 that acquires device group risk information of the device group 24 similar to the target device group 24.

判定部344は、対象の機器群24について、当該機器群24を構成する各プロセス機器23について蓄積された診断結果が、所定の基準を満たしているか否かを判定するものである。例えば、判定部344は、蓄積された診断結果について、診断の回数、診断結果が存在するプロセス機器23の個数、診断の頻度、診断結果のばらつきなどの1又は複数の項目が予め定めた基準を満たしているかにより判定を行う。判定に用いる項目は特に限定されないが、判定部344は、リスク情報記憶部324に格納された各プロセス機器23についての信頼度や機器群リスク情報記憶部325に格納された対象の機器群24についての信頼度を判定に用いる項目とし、信頼度が所定の基準を満たしているかにより判定を行うようにしてもよい。   The determination unit 344 determines whether or not the diagnosis result accumulated for each process device 23 constituting the device group 24 satisfies a predetermined criterion for the target device group 24. For example, the determination unit 344 uses a standard in which one or a plurality of items such as the number of times of diagnosis, the number of process devices 23 in which the diagnosis results exist, the frequency of diagnosis, and variations in the diagnosis results are predetermined for the accumulated diagnosis results. Judgment is made based on whether the condition is satisfied. Although the items used for the determination are not particularly limited, the determination unit 344 determines the reliability of each process device 23 stored in the risk information storage unit 324 and the target device group 24 stored in the device group risk information storage unit 325. The reliability may be an item used for the determination, and the determination may be made based on whether the reliability satisfies a predetermined criterion.

機器群リスク情報取得部345は、判定部344で基準を満たしていないと判定されたとき、当該機器群24における機器群情報と一致又は所定基準以上類似する機器群情報を有し、且つ、判定部344で基準を満たしていると判定された他の機器群24についての機器群リスク情報を求め、求めた機器群リスク情報を対象の機器群24についての機器群リスク情報とするようになっている。   The device group risk information acquisition unit 345 has device group information that matches or is similar to the device group information in the device group 24 when the determination unit 344 determines that the standard is not satisfied, and the determination The device group risk information for the other device group 24 determined to satisfy the standard by the unit 344 is obtained, and the obtained device group risk information is used as the device group risk information for the target device group 24. Yes.

具体的には、本実施形態では、機器群リスク情報取得部345は、演算用情報取得部341で取得した対象の機器群24の機器群情報と、機器群情報記憶部322に格納されている他の機器群24の機器群情報と、を比較し、対象の機器群24の機器群情報と一致又は所定基準以上類似する他の機器群24の識別情報やこれを構成するプロセス機器23の識別情報を機器群情報記憶部322から抽出する。なお、機器群情報の比較に用いる項目は特に限定されないが、例えば本実施形態では、機器群24を構成する蒸気利用機器21やプロセス機器23の種別と、当該機器群24を構成する各プロセス機器23間の配置関係と、を比較するようになっている。また、対象の機器群24の機器群情報と一致又は所定基準以上類似する他の機器群24が複数ある場合には、全ての機器群24について、機器群24の識別情報やこれを構成するプロセス機器23の識別情報を抽出する。   Specifically, in the present embodiment, the device group risk information acquisition unit 345 is stored in the device group information of the target device group 24 acquired by the calculation information acquisition unit 341 and the device group information storage unit 322. The device group information of the other device group 24 is compared, and the identification information of the other device group 24 that matches the device group information of the target device group 24 or is similar to or more than a predetermined standard or the identification of the process device 23 constituting the device group information Information is extracted from the device group information storage unit 322. The items used for the comparison of the device group information are not particularly limited. For example, in this embodiment, the types of the steam utilization device 21 and the process device 23 constituting the device group 24 and the process devices constituting the device group 24 are described. 23 are compared with each other. In addition, when there are a plurality of other device groups 24 that match the device group information of the target device group 24 or are similar to or more than a predetermined standard, the identification information of the device group 24 and the process of configuring the same for all the device groups 24 The identification information of the device 23 is extracted.

さらに、機器群リスク情報取得部345は、機器群リスク情報記憶部325やリスク情報記憶部324を参照して、抽出した識別情報に対応する機器群24やプロセス機器23についての信頼度が基準を満たしているかを判定し、基準を満たしている機器群24についての機器群リスク情報を取得する。なお、対象の機器群24の機器群情報と一致又は所定基準以上類似する他の機器群24が複数あり、その中で対応する機器群24やプロセス機器23についての信頼度が基準を満たしている機器群24が複数ある場合には、対象の機器群24の機器群情報と一致する又は最も類似する機器群情報を有する機器群24や、最も信頼度の高い機器群24についての機器群リスク情報を取得すればよい。   Furthermore, the device group risk information acquisition unit 345 refers to the device group risk information storage unit 325 and the risk information storage unit 324, and the reliability of the device group 24 and the process device 23 corresponding to the extracted identification information is a standard. It is determined whether or not the device group is satisfied, and device group risk information about the device group 24 that satisfies the standard is acquired. Note that there are a plurality of other device groups 24 that match the device group information of the target device group 24 or are similar to or more than a predetermined standard, and the reliability of the corresponding device group 24 and process device 23 satisfies the standard. When there are a plurality of device groups 24, the device group risk information about the device group 24 having the device group information that matches or is most similar to the device group information of the target device group 24, or the device group 24 with the highest reliability. Just get it.

そして、機器群リスク情報取得部345は、取得した機器群リスク情報を、対象の機器群24についての機器群リスク情報として、機器群識別情報と関連付けた状態で機器群リスク情報記憶部325に格納するようになっている。この場合、機器群リスク情報記憶部325は、機器群リスク情報を、機器群リスク情報取得部345によって取得したものであるか、演算部343によって演算したものであるかを識別可能にして格納するようになっている。   The device group risk information acquisition unit 345 stores the acquired device group risk information as device group risk information for the target device group 24 in the device group risk information storage unit 325 in a state associated with the device group identification information. It is supposed to be. In this case, the device group risk information storage unit 325 stores the device group risk information so that it can be identified whether the device group risk information is acquired by the device group risk information acquisition unit 345 or is calculated by the calculation unit 343. It is like that.

そして、図5に示す機器群リスク情報演算部34では、まず、演算用情報取得部341で取得した情報に基づき判定部344により判定を行われ、判定部344で基準を満たしていると判定されたとき、演算部343により、対象の機器群24を構成する各プロセス機器23の設置箇所におけるリスク情報に基づき、機器群リスク情報を演算し、判定部344で前記基準を満たしていないと判定されたとき、機器群リスク情報取得部345によって機器群リスク情報が求められるようになっている。   Then, in the device group risk information calculation unit 34 illustrated in FIG. 5, first, the determination unit 344 determines based on the information acquired by the calculation information acquisition unit 341, and the determination unit 344 determines that the standard is satisfied. Then, the calculation unit 343 calculates the device group risk information based on the risk information at the installation location of each process device 23 constituting the target device group 24, and the determination unit 344 determines that the criterion is not satisfied. The device group risk information acquisition unit 345 requests the device group risk information.

〔その他の実施形態〕
最後に、本開示に係るリスク評価装置、リスク評価システム、リスク評価方法、及び、リスク評価プログラムのその他の実施形態について説明する。なお、以下のそれぞれの実施形態で開示される構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示される構成と組み合わせて適用することも可能である。
[Other Embodiments]
Finally, other embodiments of the risk evaluation device, the risk evaluation system, the risk evaluation method, and the risk evaluation program according to the present disclosure will be described. Note that the configurations disclosed in the following embodiments can be applied in combination with the configurations disclosed in other embodiments as long as no contradiction arises.

(1)上記の実施形態では、監視サーバ3単体で一連の処理を行う構成を例に説明した。しかし、本開示の実施形態はこれに限定されず、例えば、診断結果やリスク情報などのデータベース部32で記憶されていた情報を、1又は複数の外部のデータベースサーバに記憶させ、監視サーバ3が必要に応じてデータベースサーバから演算のために情報を取得するなど、複数の装置からなるリスク評価システムを用いて、監視サーバ3で行っていた処理を複数の装置で分散して行うようにしてもよい。 (1) In the above embodiment, the configuration in which a series of processing is performed by the monitoring server 3 alone has been described as an example. However, the embodiment of the present disclosure is not limited to this. For example, the information stored in the database unit 32 such as diagnosis results and risk information is stored in one or a plurality of external database servers, and the monitoring server 3 By using a risk evaluation system composed of a plurality of devices, such as acquiring information for calculation from a database server as necessary, the processing performed by the monitoring server 3 may be performed by a plurality of devices in a distributed manner. Good.

(2)上記の実施形態において示した、リスク情報演算部33や機器群リスク情報演算部34で行う演算処理はあくまでも例示であり、目的に応じて適宜変更可能である。 (2) The calculation processing performed by the risk information calculation unit 33 and the device group risk information calculation unit 34 shown in the above embodiment is merely an example, and can be appropriately changed according to the purpose.

(3)上記の実施形態では、機器群リスク情報演算部34により機器群リスク情報を演算する構成を例に説明した。しかし、本開示の実施形態はこれに限定されず、機器群リスク情報演算部34を有さず、機器群リスク情報を演算しなくてもよい。 (3) In the above embodiment, the configuration in which the device group risk information calculation unit 34 calculates the device group risk information has been described as an example. However, the embodiment of the present disclosure is not limited to this, and the device group risk information calculation unit 34 is not included, and the device group risk information may not be calculated.

(4)その他の構成に関しても、本明細書において開示された実施形態は全ての点で例示であって、本開示の範囲はそれらによって限定されることはないと理解されるべきである。当業者であれば、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜改変が可能であることを容易に理解できるであろう。従って、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で改変された別の実施形態も、当然、本開示の範囲に含まれる。 (4) Regarding other configurations, it should be understood that the embodiments disclosed herein are illustrative in all respects, and that the scope of the present disclosure is not limited thereby. Those skilled in the art will readily understand that appropriate modifications can be made without departing from the spirit of the present disclosure. Accordingly, other embodiments modified without departing from the spirit of the present disclosure are naturally included in the scope of the present disclosure.

本開示は、例えばプラントのリスク評価を行うのに利用することができる。   The present disclosure can be used, for example, to perform plant risk assessment.

2 蒸気プラント
21 蒸気利用機器
22 配管系
23 プロセス機器
24 機器群
3 監視サーバ(リスク評価装置)
322 機器群情報記憶部(配置関係記憶部)
323 診断結果記憶部
33 リスク情報演算部
34 機器群リスク情報演算部
342 演算方法記憶部
2 Steam Plant 21 Steam Utilization Equipment 22 Piping System 23 Process Equipment 24 Equipment Group 3 Monitoring Server (Risk Evaluation Device)
322 Device group information storage unit (arrangement relationship storage unit)
323 Diagnosis result storage unit 33 Risk information calculation unit 34 Device group risk information calculation unit 342 Calculation method storage unit

Claims (9)

蒸気プラントについてのリスク評価のためのリスク評価装置であって、
対象の前記蒸気プラントにおける配管系に設けられる各プロセス機器についての複数回の診断結果を、当該プロセス機器の設置箇所と関連付けた状態で蓄積して記憶する診断結果記憶部と、
対象の設置箇所に設けられた歴代のプロセス機器の診断結果に基づき、当該設置箇所におけるプロセス機器のリスクに関するリスク情報を演算するリスク情報演算部と、を備え、
前記リスク情報演算部は、前記リスク情報として、前記設置箇所におけるプロセス機器の故障のし易さを指標するリスク指標値と、当該リスク指標値の確からしさを指標する信頼度と、を演算するリスク評価装置。
A risk assessment device for risk assessment of a steam plant,
A diagnosis result storage unit that accumulates and stores a plurality of diagnosis results for each process device provided in a piping system in the target steam plant in a state associated with an installation location of the process device;
A risk information calculation unit that calculates risk information related to the risk of the process equipment at the installation location based on the diagnosis results of the successive process equipment provided at the target installation location;
The risk information calculation unit calculates, as the risk information, a risk index value that indicates the likelihood of failure of the process equipment at the installation location, and a reliability that indicates the likelihood of the risk index value Evaluation device.
前記リスク情報演算部は、対象の前記設置箇所についての診断結果が存在する前記歴代のプロセス機器の個数に基づき前記信頼度を演算する請求項1に記載のリスク評価装置。   The risk evaluation apparatus according to claim 1, wherein the risk information calculation unit calculates the reliability based on the number of the historical process devices in which a diagnosis result for the target installation location exists. 前記リスク情報演算部は、対象の前記設置箇所についての診断の頻度に基づいて前記信頼度を演算する請求項1又は2に記載のリスク評価装置。   The risk evaluation apparatus according to claim 1, wherein the risk information calculation unit calculates the reliability based on a diagnosis frequency for the installation location of the target. 前記リスク情報演算部は、対象の前記設置箇所についての各診断結果のばらつきに基づいて前記信頼度を演算する請求項1〜3のいずれか一項に記載のリスク評価装置。   The risk evaluation apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein the risk information calculation unit calculates the reliability based on a variation in each diagnosis result for the target installation location. 蒸気を利用する蒸気利用機器と、当該蒸気利用機器に接続された配管系と、その配管系に設けられた各プロセス機器と、を含む機器群について、対象の前記機器群を構成する各プロセス機器の設置箇所における前記リスク情報に基づき、対象の前記機器群についての故障のし易さに関する機器群リスク情報を演算する機器群リスク情報演算部を備える請求項1〜4のいずれか一項に記載のリスク評価装置。   Each process device constituting the target device group with respect to a device group including a steam-using device using steam, a piping system connected to the steam-using device, and each process device provided in the piping system The apparatus group risk information calculating part which calculates the apparatus group risk information regarding the easiness of failure about the said apparatus group of object based on the said risk information in the installation location of any one of Claims 1-4. Risk assessment equipment. 前記機器群ごとに、当該機器群を構成する各プロセス機器間の配置関係を格納する配置関係記憶部と、
前記機器群を構成する各プロセス機器間の配置関係に応じた、前記機器群リスク情報を演算するための演算方法を格納する演算方法記憶部と、を備え、
前記機器群リスク情報演算部は、対象の前記機器群における各プロセス機器間の配置関係に対応する前記演算方法を用いて、当該機器群の前記機器群リスク情報を演算する請求項5に記載のリスク評価装置。
For each device group, an arrangement relationship storage unit that stores an arrangement relationship between the process devices constituting the device group,
A calculation method storage unit that stores a calculation method for calculating the device group risk information according to the arrangement relationship between the process devices constituting the device group,
The said apparatus group risk information calculating part calculates the said apparatus group risk information of the said apparatus group using the said calculation method corresponding to the arrangement | positioning relationship between each process apparatus in the said said apparatus group of object. Risk assessment device.
蒸気プラントについてのリスク評価のためのリスク評価システムであって、
対象の前記蒸気プラントにおける配管系に設けられる各プロセス機器についての複数回の診断結果を、当該プロセス機器の設置箇所と関連付けた状態で蓄積して記憶する診断結果記憶部と、
対象の設置箇所に設けられた歴代のプロセス機器の診断結果に基づき、当該設置箇所におけるプロセス機器のリスクに関するリスク情報を演算するリスク情報演算部と、を備え、
前記リスク情報演算部は、前記リスク情報として、前記設置箇所におけるプロセス機器の故障のし易さを指標するリスク指標値と、当該リスク指標値の確からしさを指標する信頼度と、を演算するリスク評価システム。
A risk assessment system for risk assessment of a steam plant,
A diagnosis result storage unit that accumulates and stores a plurality of diagnosis results for each process device provided in a piping system in the target steam plant in a state associated with an installation location of the process device;
A risk information calculation unit that calculates risk information related to the risk of the process equipment at the installation location based on the diagnosis results of the successive process equipment provided at the target installation location;
The risk information calculation unit calculates, as the risk information, a risk index value that indicates the likelihood of failure of the process equipment at the installation location, and a reliability that indicates the likelihood of the risk index value Evaluation system.
コンピュータに実行させる、蒸気プラントについてのリスク評価のためのリスク評価方法であって、
対象の前記蒸気プラントにおける配管系に設けられる各プロセス機器についての複数回の診断結果を、当該プロセス機器の設置箇所と関連付けた状態で蓄積して記憶する診断結果記憶工程と、
対象の設置箇所に設けられた歴代のプロセス機器の診断結果に基づき、当該設置箇所におけるプロセス機器のリスクに関するリスク情報を演算するリスク情報演算工程と、を備え、
前記リスク情報演算工程では、前記リスク情報として、前記設置箇所におけるプロセス機器の故障のし易さを指標するリスク指標値と、当該リスク指標値の確からしさを指標する信頼度と、を演算するリスク評価方法。
A risk assessment method for risk assessment of a steam plant, which is executed by a computer,
A diagnostic result storage step for storing and storing a plurality of diagnostic results for each process device provided in a piping system in the target steam plant in a state associated with an installation location of the process device;
A risk information calculation step of calculating risk information regarding the risk of the process equipment at the installation location based on the diagnosis result of the past process equipment provided at the target installation location,
In the risk information calculation step, as the risk information, a risk index value for indexing the likelihood of failure of the process equipment at the installation location and a reliability index for indexing the probability of the risk index value Evaluation methods.
コンピュータに実行させる、蒸気プラントについてのリスク評価のためのリスク評価プログラムであって、
対象の前記蒸気プラントにおける配管系に設けられる各プロセス機器についての複数回の診断結果を、当該プロセス機器の設置箇所と関連付けた状態で蓄積して記憶する診断結果記憶機能と、
対象の設置箇所に設けられた歴代のプロセス機器の診断結果に基づき、当該設置箇所におけるプロセス機器のリスクに関するリスク情報を演算するリスク情報演算機能と、を前記コンピュータに実行させ、
前記リスク情報演算機能では、前記リスク情報として、前記設置箇所におけるプロセス機器の故障のし易さを指標するリスク指標値と、当該リスク指標値の確からしさを指標する信頼度と、が演算されるリスク評価プログラム。
A risk assessment program for risk assessment of a steam plant, which is executed by a computer,
A diagnostic result storage function for storing and storing a plurality of diagnostic results for each process device provided in a piping system in the target steam plant in a state associated with an installation location of the process device;
Based on the diagnosis result of the historical process equipment provided at the target installation location, the risk information calculation function for calculating the risk information regarding the risk of the process equipment at the installation location, and causing the computer to execute,
In the risk information calculation function, as the risk information, a risk index value that indicates the ease of failure of the process equipment at the installation location and a reliability that indicates the probability of the risk index value are calculated. Risk assessment program.
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