WO2018235399A1 - プラント支援評価システム及びプラント支援評価方法 - Google Patents

プラント支援評価システム及びプラント支援評価方法 Download PDF

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WO2018235399A1
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健二 真塩
太香恵 山下
晋 椎塚
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三菱重工業株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a plant support evaluation system and a plant support evaluation method for evaluating a plant.
  • an abnormality detection / diagnosis system which detects an abnormality or a sign of abnormality in equipment such as a plant and diagnoses the equipment (for example, see Patent Document 1).
  • This system is provided with a database unit that stores maintenance history information of a plant or facility, and links abnormality detection information detected by a sensor provided in the facility with the maintenance history information, for an abnormality or a sign of an abnormality that has occurred. And output work instructions for necessary maintenance.
  • the abnormality detection / diagnosis system when the abnormality detection / diagnosis system as in Patent Document 1 is applied to a plant such as a power plant, for example, the abnormality detection / diagnosis system is a single unit since it is installed in a site where the plant is provided. Each plant will be installed separately. Further, the abnormality detection / diagnosis system detects an abnormality or a sign of an abnormality (hereinafter, simply referred to as an abnormality sign) on the basis of real-time abnormality detection information obtained from a single plant.
  • an abnormality sign an abnormality or a sign of an abnormality
  • abnormality detection information for detecting an abnormality sign can be acquired only from a single plant. For this reason, the abnormality detection / diagnosis system can not acquire abnormality detection information from other plants, and therefore can not manage a plurality of plants collectively, and the resources of the abnormality detection information become small. Therefore, it is difficult to improve the reliability of detection of anomalous signs. Further, the anomaly detection / diagnosis system of Patent Document 1 detects an anomaly precursor based on real-time anomaly detection information, so that although an anomaly precursor at the present time can be detected, an anomaly precursor at a future time is detected. It is difficult. For this reason, there is a possibility that the initial response based on the abnormality detection may be delayed.
  • this invention makes it a subject to provide the plant assistance evaluation system and the plant assistance evaluation method which can evaluate generation
  • a plant support evaluation system acquires plant data from a plurality of plants via a network that can communicate between each of a plurality of plants and a plant support facility provided at a location different from the plants.
  • a plant support evaluation system provided in the plant support facility which evaluates the plant based on the plant data, wherein the abnormal sign monitoring system monitors a sign of abnormality of the plant based on the plant data;
  • the plant based on the failure information which is information related to the failure of the Based on a progress prediction system that simulates progress and predicts the progress of the plant and progress prediction information that is information on the progress of the plant predicted by the progress prediction system, an abnormal event of the plant that may occur can be generated.
  • An abnormal event identification system to be identified a risk evaluation system for probabilistically performing risk assessment on failures of respective devices provided in the plant, abnormal event information which is information on an abnormal event identified by the abnormal event identification system; And an abnormal event evaluation system that evaluates an occurrence probability of an abnormal event based on failure probability information which is information related to a failure probability of the device evaluated by the risk evaluation system.
  • plant data is transmitted from the plurality of plants via a network that can communicate between each of the plurality of plants and a plant support facility provided at a location different from the plant.
  • a plant support evaluation method for acquiring and evaluating the plant based on the plant data, wherein a sign of abnormality of the plant is monitored based on the plant data and detected when an abnormality sign is detected Failure diagnosis of each device provided in the plant is performed on the basis of an abnormality indication monitoring step of generating abnormality indication detection information which is information of an abnormality indication and the abnormality indication detection information generated in the abnormality indication monitoring step.
  • a failure diagnosis step of generating failure information which is information related to a failure of the device Predicting the progress of the plant based on the failure information generated in the step, predicting the progress of the plant, and generating progress prediction information which is information about the predicted progress of the plant;
  • the abnormality predictor monitoring system can monitor the abnormality predictor based on the plant data obtained from the plurality of plants, so that the plurality of plants can be collectively managed.
  • the abnormal sign monitoring system can acquire plant data from a plurality of plants, and can increase the number of resources for monitoring abnormal signs, so that highly reliable abnormal signs can be performed.
  • the abnormal event identification system can predict the occurrence of a future abnormal event by the progress prediction system simulating the progress of the plant based on the equipment failure information diagnosed based on the abnormal sign. it can.
  • the abnormal event evaluation system can evaluate the occurrence probability of the abnormal event based on the abnormal event information and the failure probability information. For this reason, it is possible to accurately detect an abnormal sign at a future time.
  • the risk evaluation system acquires the failure information from the failure diagnosis system, reevaluates the risk of failure of the device, and updates the failure probability information.
  • the failure probability information can be updated to the latest one, it is possible to accurately evaluate the occurrence probability of the abnormal event of the plant.
  • the risk evaluation system has a device list in which devices important for safety of the plant are extracted among devices provided in the plant, and the device corresponding to the failure information acquired from the failure diagnosis system is It is preferable to select based on the device list and to re-evaluate the risk of failure of the selected device.
  • the abnormal event evaluation system determines whether or not emergency response to the abnormal event is necessary based on the evaluated occurrence probability of the abnormal event, and when it is determined that the emergency response is necessary, information on the abnormal event It is preferable to output certain broadcast information toward at least one of the plant and a facility that has jurisdiction over the plant.
  • the notification information can be notified to at least one of the plant and the facility having jurisdiction over the plant, it is possible to implement an emergency response to the plant.
  • the abnormal event evaluation system determines whether or not emergency response to the abnormal event is necessary based on the evaluated occurrence probability of the abnormal event, and if it is determined that the emergency response is not necessary, the abnormal event occurrence factor Preferably, device exchange information is generated to prompt replacement of the device.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a plant support evaluation system according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is a flowchart regarding the plant support evaluation method according to the present embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart regarding the abnormal event evaluation step of the present embodiment.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a plant support evaluation system according to the present embodiment.
  • the plant support evaluation system 100 is a system that supports the operation of a plurality of plants and evaluates the operation status of the plurality of plants, and a nuclear plant, for example, is applied as a plant.
  • the nuclear power plant is, for example, a nuclear power plant 110 having a nuclear reactor, and a plurality of nuclear power plants 110 are respectively provided in each site 115.
  • a plant although it applies and explains to nuclear power plant 110, it is not limited to this composition, but it applies to other plants (for example, a chemical plant or a thermal power plant etc.) other than nuclear power It is also good.
  • the nuclear power plant 110 includes a central control room 116 for controlling the operation of the entire plant, an office 117 and an emergency response center 118.
  • a central control room 116 for controlling the operation of the entire plant
  • an office 117 for controlling the operation of the entire plant
  • an emergency response center 118 In the central control room 116, an operator who operates the operation of the plant is stationed, and in the office 117, a maintenance person who performs maintenance work of the plant is stationed.
  • the emergency preparedness center 118 in the event of a plant emergency, countermeasure personnel who take emergency measures are stationed.
  • notification information generated in the plant support evaluation system 100 is transmitted to the office 117 and the emergency countermeasure center 118.
  • the plant support evaluation system 100 is disposed in a data center 120 as a plant support facility provided at a location different from the plurality of nuclear power plants 110. That is, for each of the sites 115 where the plurality of nuclear power plants 110 are provided, the data center 120 is provided at a remote location. For this reason, the plant support evaluation system 100 and the plurality of nuclear power plants 110 are remote locations and communicate via a network.
  • the plant support evaluation system 100 acquires plant data from each of a plurality of nuclear power plants 110, and evaluates the operation status of each nuclear power plant 110 based on each plant data.
  • the plant support evaluation system 100 acquires, as plant data, a plurality of measurement parameters respectively output from a plurality of measurement devices provided in the nuclear power plant 110.
  • communication regarding plant data from a plurality of nuclear power plants 110 to the plant support evaluation system 100 is unidirectional, and communication from the plurality of nuclear power plants 110 to the plant support evaluation system 100 is possible. Thus, communication from the plant support evaluation system 100 to the plurality of nuclear power plants 110 is not possible.
  • the other communication line different from the communication line of plant data is used.
  • the plant support evaluation system 100 includes an abnormality symptom monitoring system 121, a failure diagnosis system 122, a progress prediction system 123, an abnormality event identification system 124, a risk evaluation system 125, and an abnormality event evaluation system. 126, and.
  • the abnormality symptom monitoring system 121, the failure diagnosis system 122, the progress prediction system 123, and the abnormality event identification system 124 are communicably interconnected by an internal bus 128, and plant data is transmitted via the internal bus 128. Is input.
  • the risk assessment system 125 is communicably connected to the fault diagnosis system 122 and the abnormal event assessment system 126, receives various information from the fault diagnosis system 122, and outputs various information to the abnormal event assessment system 126 doing.
  • the abnormal event evaluation system 126 is communicably connected to the abnormal event identification system 124 and the risk evaluation system 125, and is also communicably connected to the plurality of nuclear power plants 110. Then, the abnormal event evaluation system 126 receives various information from the abnormal event identification system 124 and the risk evaluation system 125, and outputs various information to the plurality of nuclear power plants 110.
  • the abnormal event evaluation system 126 is separately communicably connected to a plant operating company 112 as a facility having jurisdiction over the nuclear power plant 110, and outputs various information to the plant operating company 112.
  • the abnormality indication monitoring system 121 is a system that monitors the indication of the abnormality of the nuclear power plant 110 based on the plant data.
  • the abnormal sign monitoring system 121 can acquire plant data via the internal bus 128.
  • the abnormality symptom monitoring system 121 compares the past plant data with the acquired current plant data, and when the present plant data deviates from the normal range set based on the past plant data, An anomaly sign of the nuclear power plant 110 is detected. Then, the abnormal sign monitoring system 121 is connected to the internal bus 128, generates abnormal sign detection information which is information related to the detected abnormal sign, and can output the generated abnormal sign detection information to the failure diagnosis system 122 It has become.
  • the failure diagnosis system 122 is a system that performs failure diagnosis of each device provided in the nuclear power plant 110 based on the abnormality sign detection information.
  • the failure diagnosis system 122 is connected to the internal bus 128, and can acquire the abnormality precursor detection information output from the abnormality precursor monitoring system 121 via the internal bus 128.
  • the failure diagnosis system 122 identifies, from among various facilities and various devices constituting the nuclear power plant 110, a facility or a device that causes an abnormality based on the abnormality sign detection information. Then, the failure diagnosis system 122 can generate failure information that is information related to a failure of the identified facility or device, and can output the generated failure information to the progress prediction system 123.
  • the fault diagnosis system 122 When the fault diagnosis system 122 generates fault information based on plant data obtained from one nuclear power plant 110, a nuclear power plant using the same nuclear power plant 110 and the same equipment as the broken equipment. By sharing fault information with the node 110, horizontal spread of fault information across a plurality of nuclear power plants 110 is performed.
  • the progress prediction system 123 is a system that simulates the progress of the nuclear power plant 110 over time based on the failure information to predict the progress of the nuclear power plant 110.
  • the progress prediction system 123 is connected to the internal bus 128, and can acquire the fault information output from the fault diagnosis system 122 via the internal bus 128.
  • the progress prediction system 123 simulates the progress of various facilities and devices of the nuclear power plant 110 based on the failure information, and indicates the progress of failures of the various facilities and devices of the nuclear power plant 110 and the occurrence of abnormal events. Predict. Then, the progress prediction system 123 can generate progress prediction information that is information on the progress of the nuclear power plant 110, and can output the generated progress prediction information to the abnormal event identification system 124.
  • the abnormal event identification system 124 is a system for identifying an abnormal event of the nuclear power plant 110 that may occur based on the progress prediction information.
  • the abnormal event identification system 124 is connected to the internal bus 128, and can acquire the progress prediction information output from the progress prediction system 123 via the internal bus 128.
  • the abnormal event identification system 124 can identify the abnormal event that may occur based on the progress prediction information, and can support the operation of the nuclear power plant 110 at the time of the emergency for the identified abnormal event. Then, the abnormal event identification system 124 generates abnormal event information that is information related to the identified abnormal event, and can output the generated abnormal event information to the abnormal event evaluation system 126.
  • the risk assessment system 125 is a system that performs stochastic risk assessment (PRA) of faults of each device provided in the nuclear power plant 110 based on the fault information.
  • PRA stochastic risk assessment
  • the risk evaluation system 125 is connected to the fault diagnosis system 122, and acquires fault information output from the fault diagnosis system 122.
  • the risk evaluation system 125 evaluates the risk generated in the nuclear power plant 110 by deferring the facility including the abnormality indication facility based on the failure information, or the risk generated in the nuclear power plant 110 by the operator's human operation Evaluate the In addition, the risk assessment system 125 can assess the failure probability of the device by evaluating the risk occurring in the nuclear power plant 110.
  • the risk evaluation system 125 can generate failure probability information that is information related to the failure probability of the evaluated device, and can output the generated failure probability information to the abnormal event evaluation system 126.
  • the risk evaluation system 125 can evaluate the core damage probability, the containment failure probability, and the like in addition to the failure probability of the equipment by evaluating the risk occurring in the nuclear power plant 110.
  • the risk evaluation system 125 has an EQP (Environmental Qualification Program) 131, an HPM (Human Performance Monitoring) 132, a human reliability evaluation unit 133, and a probabilistic risk evaluation unit 134. .
  • EQP Environmental Qualification Program
  • HPM Human Performance Monitoring
  • the EQP 131 has a device list (also referred to as an SSC list) in which devices important for safety of the nuclear power plant 110 are extracted from among the devices provided in the nuclear power plant 110.
  • the EQP 131 acquires failure information from the failure diagnosis system 122, selects whether the device corresponding to the failure information is a device included in the device list, and is a device included in the device list , Reassess the risk of failure of the selected equipment. Then, the EQP 131 can output the information on the device list and the information on the reevaluated failure probability of the device to the probabilistic risk evaluation unit 134.
  • the HPM 132 analyzes the operating tasks of the operators operating the operation of the nuclear power plant 110.
  • the HPM 132 acquires failure information from the failure diagnosis system 122, acquires an operation task of the operator, and analyzes the operation task based on the information. Then, the HPM 132 generates task information which is information related to the analyzed operation task, and can output the generated task information to the human reliability evaluation unit 133.
  • the human reliability evaluation unit 133 evaluates the human error by analyzing the operation task using information on the human error of the operator.
  • the human-reliability evaluation unit 133 acquires task information from the HPM 132, and evaluates the human error rate of the operator based on the task information. Then, the human reliability evaluation unit 133 generates information on the human error rate of the operator, and can output the generated information on the human error rate to the probabilistic risk evaluation unit 134.
  • the probabilistic risk evaluation unit 134 is based on the information on the failure probability of the device reevaluated in the EQP 131 and the information on the device list, and the information on the human error rate of the operator evaluated in the human reliability evaluation unit 133. By evaluating the risk occurring in the nuclear power plant 110, the failure probability of the device is evaluated. Then, the probabilistic risk evaluation unit 134 generates failure probability information, and can output the generated failure probability information to the abnormal event evaluation system 126.
  • the risk evaluation system 125 updates failure probability information in real time by re-evaluating the risk of equipment failure every time failure information is acquired and each time an operator's operation task is acquired. There is.
  • the abnormal event evaluation system 126 is a system that evaluates the probability of occurrence of an abnormal event based on the abnormal event information from the abnormal event identification system 124 and the failure probability information from the risk evaluation system 125.
  • the abnormal event evaluation system 126 determines whether or not the emergency response to the abnormal event is necessary based on the evaluated occurrence probability of the abnormal event, and when it is determined that the emergency response is necessary, the notification which is information on the abnormal event
  • the information is output to the nuclear power plant 110 and the plant operating company 112. That is, the abnormal event evaluation system 126 has a threshold set to determine whether or not the emergency response is necessary, and the emergency response is determined if the evaluated occurrence probability of the abnormal event is equal to or higher than the threshold. It outputs notification information as it is necessary.
  • the notification information includes, for example, information on an abnormal event, and information on an emergency measure for an abnormal event.
  • the abnormal event evaluation system 126 determines that the emergency response is unnecessary, that is, if the evaluated occurrence probability of the abnormal event is smaller than the threshold value, replace the device that causes the abnormal event.
  • the device exchange information to be urged is generated, and this device exchange information is output to, for example, the office 117 or the like that performs maintenance.
  • the plant support evaluation system 100 when evaluating the operation status of the nuclear power plant 110, the plant support evaluation system 100 first acquires plant data from a plurality of nuclear power plants 110 (step S10: plant data acquisition step).
  • the plant support evaluation system 100 monitors the abnormality sign of the nuclear power plant 110 in the abnormality sign monitoring system 121 based on the acquired plant data, and is detected when an abnormality sign is detected. And generates the abnormal sign detection information, which is the information of the abnormal sign, and outputs the generated abnormal sign detection information to the failure diagnosis system 122 (step S11: abnormal sign monitoring step).
  • the failure diagnosis system 122 when the failure diagnosis system 122 acquires the abnormality precursor detection information, the failure diagnosis system 122 performs failure diagnosis of each device provided in the nuclear power plant 110 based on the acquired abnormality precursor detection information, and the device failure. , And outputs the generated fault information to the progress prediction system 123 and the risk evaluation system 125 (step S12: fault diagnosis step).
  • the progress prediction system 123 When the progress prediction system 123 acquires failure information, the progress prediction system 123 simulates the progress of the operating state of the nuclear power plant 110 based on the acquired failure information to predict the progress of the nuclear power plant 110, It generates progress prediction information which is information on the predicted progress of the nuclear power plant 110, and outputs the generated progress prediction information to the abnormal event identification system 124 (step S13: progress prediction step).
  • the abnormal event identification system 124 acquires the progress prediction information
  • the abnormal event identification system 124 identifies an abnormal event that may occur in the nuclear power plant 110 based on the acquired progress prediction information, and identifies the identified abnormal event. Are generated, and the generated abnormal event information is output to the abnormal event evaluation system 126 (step S14: abnormal event identifying step).
  • the risk evaluation system 125 acquires failure information
  • the risk evaluation system 125 probabilistically evaluates and evaluates the failure of each device provided in the nuclear power plant 110 based on the acquired failure information.
  • the fault probability information which is information on the fault probability of the acquired device, is generated, and the generated fault probability information is output to the abnormal event evaluation system 126 (step S15: risk evaluation step).
  • step S16 abnormal event evaluation step
  • the abnormal event evaluation system 126 evaluates the occurrence probability of the abnormal event (step S20)
  • the abnormal event evaluation system 126 determines whether or not the emergency response to the evaluated abnormal event is necessary (step S21). If the abnormal event evaluation system 126 determines that emergency response is necessary (step S21: Yes), it generates notification information (step S22), and transmits the generated notification information to the nuclear power plant 110 and the plant operating company 112 (Step S23). On the other hand, if the abnormal event evaluation system 126 determines that the emergency response is not necessary (step S21: No), it generates equipment exchange information (step S24), for example, an office where maintenance personnel who perform maintenance reside Send towards 117.
  • equipment exchange information step S24
  • the abnormal sign monitoring system 121 can monitor abnormal signs based on plant data obtained from the plurality of nuclear power plants 110. Therefore, the plurality of nuclear power plants 110 can be monitored. Can be managed collectively. Further, the abnormality sign monitoring system 121 can acquire plant data from a plurality of nuclear power plants 110, and can increase the number of resources for monitoring an abnormality sign, so that highly reliable abnormality sign can be performed. Furthermore, the abnormal event identification system 124 causes the future abnormal event to occur by the progress prediction system 123 simulating the progress of the nuclear power plant 110 based on the failure information of the device diagnosed based on the abnormal sign. Can be predicted. In addition, in evaluating the abnormal event, the abnormal event evaluation system 126 can evaluate the occurrence probability of the abnormal event based on the abnormal event information and the failure probability information. Therefore, the plant support evaluation system 100 can accurately detect an abnormality sign at a future time.
  • every time the risk evaluation system 125 acquires failure information it can reevaluate the risk of equipment failure and update the failure probability information. It is possible to accurately evaluate the occurrence probability of the abnormal event.
  • the risk evaluation system 125 selects a device important for safety based on the device list from among the devices included in the failure information, and determines the failure of the selected device, the probability theory Since it is possible to perform risk assessment, it is not necessary to perform risk assessment of all devices, and failure probability information can be updated efficiently.
  • the notification information can be notified to the nuclear power plant 110 and the plant operation company 112, it is possible to implement emergency response to the nuclear power plant 110.
  • the device replacement information can prompt replacement of the device, so that the occurrence probability of an abnormal event can be lowered by replacing the device. Is possible.

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Abstract

複数の原子力発電プラント１１０を評価するプラント支援評価システム１００であって、原子力発電プラントのプラントデータに基づきプラントの異常の予兆を監視する異常予兆監視システム１２１と、異常予兆検知情報に基づきプラントの各機器の故障診断を行う故障診断システム１２２と、故障情報に基づきプラントの進展をシミュレートする進展予測システム１２３と、進展予測情報に基づき発生し得るプラントの異常事象を特定する異常事象特定システム１２４と、プラントの各機器の故障を確率論的にリスク評価するリスク評価システム１２５と、異常事象情報と故障確率情報とに基づき異常事象の発生確度を評価する異常事象評価システム１２６とを備える。

Description

プラント支援評価システム及びプラント支援評価方法
　本発明は、プラントを評価するプラント支援評価システム及びプラント支援評価方法に関するものである。
　従来、プラント等の設備において、異常あるいは異常の予兆を検知し、設備を診断する異常検知・診断システムが記載されている（例えば、特許文献１参照）。このシステムは、プラント又は設備の保守履歴情報を蓄積したデータベース部を備え、設備に設けられるセンサにより検知した異常検知情報と、保守履歴情報とを結びつけることにより、発生した異常あるいは異常の予兆に対して、必要な保守に関する作業指示を出力している。
特開２０１２－１３７９３４号公報
　ここで、特許文献１のような異常検知・診断システムは、例えば、発電プラント等のプラントに適用される場合、プラントが設けられるサイト内に設置されることから、異常検知・診断システムは、単体のプラントにそれぞれ個別に設置されることになる。また、異常検知・診断システムは、単体のプラントから得られるリアルタイムな異常検知情報に基づいて、そのプラントの異常あるいは異常の予兆（以下、単に異常予兆という）を検知している。
　しかしながら、特許文献１の異常検知・診断システムでは、異常予兆を検知するための異常検知情報を、単体のプラントからしか取得することができない。このため、異常検知・診断システムは、他のプラントからの異常検知情報を取得できないため、複数のプラントを一括して管理することができず、また、異常検知情報のリソースが少ないものとなることから、異常予兆の検知について信頼性を高めることが難しい。また、特許文献１の異常検知・診断システムでは、リアルタイムな異常検知情報に基づいて異常予兆を検知することから、現時点における異常予兆を検知することができるものの、将来の時点における異常予兆を検知することが難しい。このため、異常検知に基づく初動対応が後手に回る可能性がある。
　そこで、本発明は、初動対応を好適に実施できるように、信頼性の高い異常事象の発生の評価を行うことができるプラント支援評価システム及びプラント支援評価方法を提供することを課題とする。
　本発明のプラント支援評価システムは、複数のプラントのそれぞれと、前記プラントとは異なる場所に設けられるプラント支援施設との間で通信可能なネットワークを介して、複数の前記プラントからプラントデータを取得し、前記プラントデータに基づいて前記プラントを評価する、前記プラント支援施設に設けられるプラント支援評価システムであって、前記プラントデータに基づいて、前記プラントの異常の予兆を監視する異常予兆監視システムと、前記異常予兆監視システムにより検知される異常予兆の情報である異常予兆検知情報に基づいて、前記プラントに設けられる各機器の故障診断を行う故障診断システムと、前記故障診断システムにより診断された前記機器の故障に関する情報である故障情報に基づいて、前記プラントの進展をシミュレートして、前記プラントの進展を予測する進展予測システムと、前記進展予測システムにより予測した前記プラントの進展に関する情報である進展予測情報に基づいて、発生し得る前記プラントの異常事象を特定する異常事象特定システムと、前記プラントに設けられる各機器の故障を、確率論的にリスク評価するリスク評価システムと、前記異常事象特定システムにより特定した異常事象に関する情報である異常事象情報と、前記リスク評価システムにより評価された前記機器の故障確率に関する情報である故障確率情報とに基づいて、異常事象の発生確度を評価する異常事象評価システムと、を備えることを特徴とする。
　また、本発明のプラント支援評価方法は、複数のプラントのそれぞれと、前記プラントとは異なる場所に設けられるプラント支援施設との間で通信可能なネットワークを介して、複数の前記プラントからプラントデータを取得し、前記プラントデータに基づいて前記プラントを評価するプラント支援評価方法であって、前記プラントデータに基づいて、前記プラントの異常の予兆を監視し、異常予兆が検知された場合、検知される異常予兆の情報である異常予兆検知情報を生成する異常予兆監視ステップと、前記異常予兆監視ステップにおいて生成された前記異常予兆検知情報に基づいて、前記プラントに設けられる各機器の故障診断を行い、前記機器の故障に関する情報である故障情報を生成する故障診断ステップと、前記故障診断ステップにおいて生成された前記故障情報に基づいて、前記プラントの進展をシミュレートして、前記プラントの進展を予測し、予測した前記プラントの進展に関する情報である進展予測情報を生成する進展予測ステップと、前記進展予測ステップにおいて生成された前記進展予測情報に基づいて、発生し得る前記プラントの異常事象を特定し、特定した異常事象に関する情報である異常事象情報を生成する異常事象特定ステップと、前記プラントに設けられる各機器の故障を、確率論的にリスク評価して、評価された前記機器の故障確率に関する情報である故障確率情報を生成するリスク評価ステップと、前記異常事象特定ステップにおいて生成した前記異常事象情報と、前記リスク評価ステップにおいて生成した前記故障確率情報とに基づいて、異常事象の発生確度を評価する異常事象評価ステップと、を備えることを特徴とする。
　これらの構成によれば、異常予兆監視システムは、複数のプラントから得られるプラントデータに基づいて、異常予兆を監視することができるため、複数のプラントを一括して管理することができる。また、異常予兆監視システムは、プラントデータを複数のプラントから取得でき、異常予兆を監視するためのリソースが多くなることから、信頼性の高い異常予兆を行うことができる。さらに、進展予測システムが、異常予兆に基づいて診断された機器の故障情報に基づいて、プラントの進展をシミュレートすることで、異常事象特定システムは、将来の異常事象の発生を予測することができる。加えて、異常事象を評価するにあたり、異常事象評価システムは、異常事象情報と故障確率情報とに基づいて、異常事象の発生確度を評価することができる。このため、将来の時点における異常予兆を精度よく検知することができる。
　また、前記リスク評価システムは、前記故障診断システムから前記故障情報を取得し、前記機器の故障のリスクを再評価して、前記故障確率情報を更新することが好ましい。
　この構成によれば、故障確率情報を最新のものに更新することができるため、プラントの異常事象の発生確度を、精度よく評価することが可能となる。
　また、前記リスク評価システムは、前記プラントに設けられる機器のうち、前記プラントの安全上重要な機器を抽出した機器リストを有し、前記故障診断システムから取得した前記故障情報に対応する前記機器を、前記機器リストに基づいて選定し、選定した前記機器の故障のリスクを再評価することが好ましい。
　この構成によれば、故障情報に含まれる機器の中から、機器リストに基づいて、安全上重要な機器を選定して、機器の故障を、確率論的にリスク評価することができるため、全ての機器のリスク評価を行う必要がなく、効率よく故障確率情報を更新することができる。
　また、前記異常事象評価システムは、評価した異常事象の発生確度に基づいて、異常事象に対する緊急対応が必要か否かを判定し、緊急対応が必要であると判定した場合、異常事象に関する情報である報知情報を、前記プラント及び前記プラントを管轄する施設の少なくとも一方へ向けて出力することが好ましい。
　この構成によれば、プラント及びプラントを管轄する施設の少なくとも一方へ向けて、報知情報を報知することができるため、プラントへの緊急対応を実施することが可能となる。
　また、前記異常事象評価システムは、評価した異常事象の発生確度に基づいて、異常事象に対する緊急対応が必要か否かを判定し、緊急対応が必要でないと判定した場合、異常事象の発生要因となる前記機器の交換を促す機器交換情報を生成することが好ましい。
　この構成によれば、緊急対応を要しない場合であっても、機器交換情報により機器の交換を促すことができるため、機器の交換を行うことで、異常事象の発生確度を引き下げることが可能となる。
図１は、本実施形態に係るプラント支援評価システムに関する概略構成図である。 図２は、本実施形態に係るプラント支援評価方法に関するフローチャートである。 図３は、本実施形態の異常事象評価ステップに関するフローチャートである。
　以下に、本発明に係る実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が置換可能かつ容易なもの、あるいは実質的に同一のものが含まれる。さらに、以下に記載した構成要素は適宜組み合わせることが可能であり、また、実施形態が複数ある場合には、各実施形態を組み合わせることも可能である。
［実施形態］
　図１は、本本実施形態に係るプラント支援評価システムに関する概略構成図である。プラント支援評価システム１００は、複数のプラントの運転を支援すると共に、複数のプラントの運転状況を評価するシステムであり、プラントとして、例えば、原子力プラントが適用されている。原子力プラントとしては、例えば、原子炉を有する原子力発電プラント１１０であり、複数の原子力発電プラント１１０は、各サイト１１５内にそれぞれ設けられている。なお、本実施形態では、プラントとして、原子力発電プラント１１０に適用して説明するが、この構成に限定されず、原子力以外の他のプラント（例えば、化学プラントまたは火力発電プラント等）に適用してもよい。
　図１に示すように、原子力発電プラント１１０は、プラント全体の運転を制御するための中央制御室１１６と、事務所１１７と、緊急時対策所１１８とを備えている。中央制御室１１６には、プラントの運転を操作する運転員が駐在しており、事務所１１７には、プラントの保守作業を行う保守要員が駐在している。また、緊急時対策所１１８には、プラントの緊急時において、緊急時対策を行う対策要員が駐在する。なお、詳細は後述するが、事務所１１７及び緊急時対策所１１８には、プラント支援評価システム１００において生成された報知情報が送信される。
　プラント支援評価システム１００は、複数の原子力発電プラント１１０とは異なる場所に設けられたプラント支援施設としてのデータセンター１２０に配設されている。つまり、複数の原子力発電プラント１１０が設けられるサイト１１５のそれぞれに対して、データセンター１２０は遠隔地に設けられている。このため、プラント支援評価システム１００と複数の原子力発電プラント１１０とは、遠隔地となっており、ネットワークを介して通信を行っている。
　プラント支援評価システム１００は、複数の原子力発電プラント１１０からプラントデータをそれぞれ取得し、各プラントデータに基づいて、各原子力発電プラント１１０の運転状況を評価している。プラント支援評価システム１００は、原子力発電プラント１１０に設けられた複数計測機器からそれぞれ出力される複数の計測パラメータを、プラントデータとして取得している。ここで、複数の原子力発電プラント１１０からプラント支援評価システム１００へのプラントデータに関する通信は、一方向となっており、複数の原子力発電プラント１１０からプラント支援評価システム１００への通信は可能である一方で、プラント支援評価システム１００から複数の原子力発電プラント１１０への通信は不能となっている。なお、プラント支援評価システム１００から複数の原子力発電プラント１１０へ、後述する報知情報を出力する場合は、プラントデータの通信回線とは異なる、他の通信回線を用いている。
　図１に示すように、プラント支援評価システム１００は、異常予兆監視システム１２１と、故障診断システム１２２と、進展予測システム１２３と、異常事象特定システム１２４と、リスク評価システム１２５と、異常事象評価システム１２６と、を備えている。また、異常予兆監視システム１２１、故障診断システム１２２、進展予測システム１２３、及び異常事象特定システム１２４は、内部バス１２８によって通信可能に相互に接続されており、この内部バス１２８を介して、プラントデータが入力される。さらに、リスク評価システム１２５は、故障診断システム１２２及び異常事象評価システム１２６に通信可能に接続されており、故障診断システム１２２から各種情報が入力され、異常事象評価システム１２６へ向けて各種情報を出力している。また、異常事象評価システム１２６は、異常事象特定システム１２４及びリスク評価システム１２５に通信可能に接続されると共に、複数の原子力発電プラント１１０に通信可能に接続されている。そして、異常事象評価システム１２６は、異常事象特定システム１２４及びリスク評価システム１２５から各種情報が入力され、複数の原子力発電プラント１１０へ向けて各種情報を出力している。なお、異常事象評価システム１２６には、別途、原子力発電プラント１１０を管轄する施設としてのプラント運営会社１１２に通信可能に接続されており、プラント運営会社１１２へ向けて各種情報を出力している。
　異常予兆監視システム１２１は、プラントデータに基づいて、原子力発電プラント１１０の異常の予兆を監視するシステムとなっている。異常予兆監視システム１２１は、プラントデータを、内部バス１２８を介して取得可能となっている。また、異常予兆監視システム１２１は、過去のプラントデータと、取得した現在のプラントデータとを比較し、過去のプラントデータに基づいて設定される正常範囲から、現在のプラントデータが逸脱した場合に、原子力発電プラント１１０の異常予兆を検知する。そして、異常予兆監視システム１２１は、内部バス１２８に接続されており、検知した異常予兆に関する情報である異常予兆検知情報を生成し、生成した異常予兆検知情報を故障診断システム１２２へ向けて出力可能となっている。
　故障診断システム１２２は、異常予兆検知情報に基づいて、原子力発電プラント１１０に設けられる各機器の故障診断を行うシステムとなっている。故障診断システム１２２は、内部バス１２８に接続されており、異常予兆監視システム１２１から出力された異常予兆検知情報を、内部バス１２８を介して取得可能となっている。故障診断システム１２２は、異常予兆検知情報に基づいて、原子力発電プラント１１０を構成する各種設備及び各種機器の中から、異常を引き起こす原因となる設備または機器を特定する。そして、故障診断システム１２２は、特定した設備または機器の故障に関する情報である故障情報を生成し、生成した故障情報を進展予測システム１２３へ向けて出力可能となっている。
　なお、故障診断システム１２２は、一つの原子力発電プラント１１０から得られたプラントデータに基づく故障情報を生成すると、類似する原子力発電プラント１１０及び故障した機器と同一の機器を使用している原子力発電プラント１１０との間で故障情報を共有することで、複数の原子力発電プラント１１０間に亘る故障情報の水平展開を行っている。
　進展予測システム１２３は、故障情報に基づいて、原子力発電プラント１１０の経時的な進展をシミュレートして、原子力発電プラント１１０の進展を予測するシステムとなっている。進展予測システム１２３は、内部バス１２８に接続されており、故障診断システム１２２から出力された故障情報を、内部バス１２８を介して取得可能となっている。進展予測システム１２３は、故障情報に基づいて、原子力発電プラント１１０の各種設備及び各種機器の進展をシミュレートし、原子力発電プラント１１０の各種設備及び各種機器の故障の進展および異常事象の発生の有無を予測する。そして、進展予測システム１２３は、原子力発電プラント１１０の進展に関する情報である進展予測情報を生成し、生成した進展予測情報を、異常事象特定システム１２４へ向けて出力可能となっている。
　異常事象特定システム１２４は、進展予測情報に基づいて、発生し得る原子力発電プラント１１０の異常事象を特定するシステムとなっている。異常事象特定システム１２４は、内部バス１２８に接続されており、進展予測システム１２３から出力された進展予測情報を、内部バス１２８を介して取得可能となっている。異常事象特定システム１２４は、進展予測情報に基づいて、発生し得る異常事象を特定すると共に、特定した異常事象に対する緊急時の原子力発電プラント１１０の運転を支援可能となっている。そして、異常事象特定システム１２４は、特定した異常事象に関する情報である異常事象情報を生成し、生成した異常事象情報を、異常事象評価システム１２６へ向けて出力可能となっている。
　リスク評価システム１２５は、故障情報に基づいて、原子力発電プラント１１０に設けられる各機器の故障を、確率論的にリスク評価（ＰＲＡ）するシステムである。リスク評価システム１２５は、故障診断システム１２２に接続されており、故障診断システム１２２から出力された故障情報を取得している。リスク評価システム１２５は、故障情報に基づいて、異常予兆設備を含む設備を待機除外することによって原子力発電プラント１１０に生じるリスクを評価したり、運転員の人的操作によって原子力発電プラント１１０に生じるリスクを評価したりする。また、リスク評価システム１２５は、原子力発電プラント１１０に生じるリスクを評価することで、機器の故障確率を評価することが可能となっている。そして、リスク評価システム１２５は、評価した機器の故障確率に関する情報である故障確率情報を生成し、生成した故障確率情報を、異常事象評価システム１２６へ向けて出力可能となっている。なお、リスク評価システム１２５は、原子力発電プラント１１０に生じるリスクを評価することで、機器の故障確率の他、炉心損傷確率または格納容器破損確率等を評価することが可能となっている。
　具体的に、リスク評価システム１２５は、ＥＱＰ（Environmental　Qualification　Program）１３１と、ＨＰＭ（Human　Performance　Monitoring）１３２と、人間信頼性評価部１３３と、確率論的リスク評価部１３４と、を有している。
　ＥＱＰ１３１は、原子力発電プラント１１０に設けられる機器のうち、原子力発電プラント１１０の安全上重要な機器を抽出した機器リスト（ＳＳＣリストとも言う）を有している。ＥＱＰ１３１は、故障診断システム１２２から故障情報を取得し、故障情報に対応する機器が、機器リストに含まれている機器であるか否かを選定し、機器リストに含まれている機器である場合、選定した機器の故障のリスクを再評価する。そして、ＥＱＰ１３１は、機器リストに関する情報と、再評価した機器の故障確率に関する情報とを、確率論的リスク評価部１３４へ向けて出力可能となっている。
　ＨＰＭ１３２は、原子力発電プラント１１０の運転を操作する運転員の操作タスクを分析する。ＨＰＭ１３２は、故障診断システム１２２から故障情報を取得すると共に、運転員の操作タスクを取得し、これらの情報に基づいて、操作タスクを分析する。そして、ＨＰＭ１３２は、分析した操作タスクに関する情報であるタスク情報を生成し、生成したタスク情報を、人間信頼性評価部１３３へ向けて出力可能となっている。
　人間信頼性評価部１３３は、運転員のヒューマンエラーに関する情報を用いて操作タスクを分析することで、ヒューマンエラーの評価を行っている。人間信頼性評価部１３３は、ＨＰＭ１３２からタスク情報を取得し、タスク情報に基づいて、運転員の人的過誤率を評価する。そして、人間信頼性評価部１３３は、運転員の人的過誤率に関する情報を生成し、生成した人的過誤率に関する情報を、確率論的リスク評価部１３４へ向けて出力可能となっている。
　確率論的リスク評価部１３４は、ＥＱＰ１３１において再評価した機器の故障確率に関する情報及び機器リストに関する情報と、人間信頼性評価部１３３において評価した運転員の人的過誤率に関する情報とに基づいて、原子力発電プラント１１０に生じるリスクを評価することで、機器の故障確率を評価する。そして、確率論的リスク評価部１３４は、故障確率情報を生成し、生成した故障確率情報を、異常事象評価システム１２６へ向けて出力可能となっている。
　また、リスク評価システム１２５は、故障情報を取得するたびに、また、運転員の操作タスクを取得するたびに、機器の故障のリスクを再評価することで、故障確率情報をリアルタイムに更新している。
　異常事象評価システム１２６は、異常事象特定システム１２４からの異常事象情報と、リスク評価システム１２５からの故障確率情報とに基づいて、異常事象の発生確度を評価するシステムとなっている。異常事象評価システム１２６は、評価した異常事象の発生確度に基づいて、異常事象に対する緊急対応が必要か否かを判定し、緊急対応が必要であると判定した場合、異常事象に関する情報である報知情報を、原子力発電プラント１１０及びプラント運営会社１１２へ向けて出力する。つまり、異常事象評価システム１２６は、緊急対応が必要か否かを判定するための、しきい値が設定されており、評価した異常事象の発生確度がしきい値以上となる場合、緊急対応が必要であるとして、報知情報を出力する。報知情報としては、例えば、異常事象に関する情報、及び異常事象への緊急対応策に関する情報等を含むものである。一方で、異常事象評価システム１２６は、緊急対応が不要であると判定した場合、つまり、評価した異常事象の発生確度がしきい値よりも小さい場合、異常事象の発生要因となる機器の交換を促す機器交換情報を生成し、この機器交換情報を、例えば、保守を行う事務所１１７等へ向けて出力する。
　次に、図２及び図３を参照して、原子力発電プラント１１０のプラント支援評価方法について説明する。
　図２に示すように、プラント支援評価システム１００は、原子力発電プラント１１０の運転状況を評価する場合、先ず、複数の原子力発電プラント１１０からプラントデータを取得する（ステップＳ１０：プラントデータ取得ステップ）。プラント支援評価システム１００は、プラントデータを取得すると、異常予兆監視システム１２１において、取得したプラントデータに基づいて、原子力発電プラント１１０の異常の予兆を監視し、異常予兆が検知された場合、検知される異常予兆の情報である異常予兆検知情報を生成し、生成した異常予兆検知情報を故障診断システム１２２に出力する（ステップＳ１１：異常予兆監視ステップ）。
　続いて、故障診断システム１２２が異常予兆検知情報を取得すると、故障診断システム１２２は、取得した異常予兆検知情報に基づいて、原子力発電プラント１１０に設けられる各機器の故障診断を行い、機器の故障に関する情報である故障情報を生成し、生成した故障情報を、進展予測システム１２３とリスク評価システム１２５とに出力する（ステップＳ１２：故障診断ステップ）。進展予測システム１２３が故障情報を取得すると、進展予測システム１２３は、取得した故障情報に基づいて、原子力発電プラント１１０の運転状態の進展をシミュレートして、原子力発電プラント１１０の進展を予測し、予測した原子力発電プラント１１０の進展に関する情報である進展予測情報を生成し、生成した進展予測情報を、異常事象特定システム１２４に出力する（ステップＳ１３：進展予測ステップ）。
　次に、異常事象特定システム１２４が進展予測情報を取得すると、異常事象特定システム１２４は、取得した進展予測情報に基づいて、原子力発電プラント１１０に発生し得る異常事象を特定し、特定した異常事象に関する情報である異常事象情報を生成し、生成した異常事象情報を、異常事象評価システム１２６に出力する（ステップＳ１４：異常事象特定ステップ）。また、リスク評価システム１２５が故障情報を取得すると、リスク評価システム１２５は、取得した故障情報に基づいて、原子力発電プラント１１０に設けられる各機器の故障を、確率論的にリスク評価して、評価された機器の故障確率に関する情報である故障確率情報を生成し、生成した故障確率情報を異常事象評価システム１２６に出力する（ステップＳ１５：リスク評価ステップ）。
　そして、異常事象評価システム１２６が異常事象情報及び故障確率情報を取得すると、異常事象評価システム１２６は、異常事象の発生確度を評価する（ステップＳ１６：異常事象評価ステップ）。
　次に、図３を参照して、異常事象評価ステップについて説明する。異常事象評価システム１２６は、異常事象の発生確度を評価する（ステップＳ２０）と、評価した異常事象に対する緊急対応が必要であるか否かを判定する（ステップＳ２１）。異常事象評価システム１２６は、緊急対応が必要であると判定すると（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、報知情報を生成して（ステップＳ２２）、生成した報知情報を原子力発電プラント１１０及びプラント運営会社１１２に送信する（ステップＳ２３）。一方で、異常事象評価システム１２６は、緊急対応が不要であると判定すると（ステップＳ２１：Ｎｏ）、機器交換情報を生成して（ステップＳ２４）、例えば、保守を行う保守要員が駐在する事務所１１７へ向けて送信する。
　以上のように、本実施形態によれば、異常予兆監視システム１２１は、複数の原子力発電プラント１１０から得られるプラントデータに基づいて、異常予兆を監視することができるため、複数の原子力発電プラント１１０を一括して管理することができる。また、異常予兆監視システム１２１は、プラントデータを複数の原子力発電プラント１１０から取得でき、異常予兆を監視するためのリソースが多くなることから、信頼性の高い異常予兆を行うことができる。さらに、進展予測システム１２３が、異常予兆に基づいて診断された機器の故障情報に基づいて、原子力発電プラント１１０の進展をシミュレートすることで、異常事象特定システム１２４は、将来の異常事象の発生を予測することができる。加えて、異常事象を評価するにあたり、異常事象評価システム１２６は、異常事象情報と故障確率情報とに基づいて、異常事象の発生確度を評価することができる。このため、プラント支援評価システム１００は、将来の時点における異常予兆を精度よく検知することができる。
　また、本実施形態によれば、リスク評価システム１２５は、故障情報を取得するたびに、機器の故障のリスクを再評価して、故障確率情報を更新することができるため、原子力発電プラント１１０の異常事象の発生確度を、精度よく評価することが可能となる。
　また、本実施形態によれば、リスク評価システム１２５は、故障情報に含まれる機器の中から、機器リストに基づいて、安全上重要な機器を選定して、選定した機器の故障を、確率論的にリスク評価することができるため、全ての機器のリスク評価を行う必要がなく、効率よく故障確率情報を更新することができる。
　また、本実施形態によれば、原子力発電プラント１１０及びプラント運営会社１１２へ向けて、報知情報を報知することができるため、原子力発電プラント１１０への緊急対応を実施することが可能となる。
　また、本実施形態によれば、緊急対応を要しない場合であっても、機器交換情報により機器の交換を促すことができるため、機器の交換を行うことで、異常事象の発生確度を引き下げることが可能となる。
　１００　プラント支援評価システム
　１１０　原子力発電プラント
　１１２　プラント運営会社
　１１５　サイト
　１１６　中央制御室
　１１７　事務所
　１１８　緊急時対策所
　１２０　データセンター
　１２１　異常予兆監視システム
　１２２　故障診断システム
　１２３　進展予測システム
　１２４　異常事象特定システム
　１２５　リスク評価システム
　１２６　異常事象評価システム
　１２８　内部バス
　１３１　ＥＱＰ
　１３２　ＨＰＭ
　１３３　人間信頼性評価部
　１３４　確率論的リスク評価部

Claims (6)

  1. 　複数のプラントのそれぞれと、前記プラントとは異なる場所に設けられるプラント支援施設との間で通信可能なネットワークを介して、複数の前記プラントからプラントデータを取得し、前記プラントデータに基づいて前記プラントを評価する、前記プラント支援施設に設けられるプラント支援評価システムであって、
    　前記プラントデータに基づいて、前記プラントの異常の予兆を監視する異常予兆監視システムと、
    　前記異常予兆監視システムにより検知される異常予兆の情報である異常予兆検知情報に基づいて、前記プラントに設けられる各機器の故障診断を行う故障診断システムと、
    　前記故障診断システムにより診断された前記機器の故障に関する情報である故障情報に基づいて、前記プラントの進展をシミュレートして、前記プラントの進展を予測する進展予測システムと、
    　前記進展予測システムにより予測した前記プラントの進展に関する情報である進展予測情報に基づいて、発生し得る前記プラントの異常事象を特定する異常事象特定システムと、
    　前記プラントに設けられる各機器の故障を、確率論的にリスク評価するリスク評価システムと、
    　前記異常事象特定システムにより特定した異常事象に関する情報である異常事象情報と、前記リスク評価システムにより評価された前記機器の故障確率に関する情報である故障確率情報とに基づいて、異常事象の発生確度を評価する異常事象評価システムと、を備えることを特徴とするプラント支援評価システム。
  2. 　前記リスク評価システムは、前記故障診断システムから前記故障情報を取得し、前記機器の故障のリスクを再評価して、前記故障確率情報を更新することを特徴とする請求項１に記載のプラント支援評価システム。
  3. 　前記リスク評価システムは、前記プラントに設けられる機器のうち、前記プラントの安全上重要な機器を抽出した機器リストを有し、前記故障診断システムから取得した前記故障情報に対応する前記機器を、前記機器リストに基づいて選定し、選定した前記機器の故障のリスクを再評価することを特徴とする請求項２に記載のプラント支援評価システム。
  4. 　前記異常事象評価システムは、評価した異常事象の発生確度に基づいて、異常事象に対する緊急対応が必要か否かを判定し、緊急対応が必要であると判定した場合、異常事象に関する情報である報知情報を、前記プラント及び前記プラントを管轄する施設の少なくとも一方へ向けて出力することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載のプラント支援評価システム。
  5. 　前記異常事象評価システムは、評価した異常事象の発生確度に基づいて、異常事象に対する緊急対応が必要か否かを判定し、緊急対応が必要でないと判定した場合、異常事象の発生要因となる前記機器の交換を促す機器交換情報を生成することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のプラント支援評価システム。
  6. 　複数のプラントのそれぞれと、前記プラントとは異なる場所に設けられるプラント支援施設との間で通信可能なネットワークを介して、複数の前記プラントからプラントデータを取得し、前記プラントデータに基づいて前記プラントを評価するプラント支援評価方法であって、
    　前記プラントデータに基づいて、前記プラントの異常の予兆を監視し、異常予兆が検知された場合、検知される異常予兆の情報である異常予兆検知情報を生成する異常予兆監視ステップと、
    　前記異常予兆監視ステップにおいて生成された前記異常予兆検知情報に基づいて、前記プラントに設けられる各機器の故障診断を行い、前記機器の故障に関する情報である故障情報を生成する故障診断ステップと、
    　前記故障診断ステップにおいて生成された前記故障情報に基づいて、前記プラントの進展をシミュレートして、前記プラントの進展を予測し、予測した前記プラントの進展に関する情報である進展予測情報を生成する進展予測ステップと、
    　前記進展予測ステップにおいて生成された前記進展予測情報に基づいて、発生し得る前記プラントの異常事象を特定し、特定した異常事象に関する情報である異常事象情報を生成する異常事象特定ステップと、
    　前記プラントに設けられる各機器の故障を、確率論的にリスク評価して、評価された前記機器の故障確率に関する情報である故障確率情報を生成するリスク評価ステップと、
    　前記異常事象特定ステップにおいて生成した前記異常事象情報と、前記リスク評価ステップにおいて生成した前記故障確率情報とに基づいて、異常事象の発生確度を評価する異常事象評価ステップと、を備えることを特徴とするプラント支援評価方法。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6966857B2 (ja) * 2017-03-29 2021-11-17 三菱重工業株式会社 運転保守管理方法、プログラム、及び運転保守管理システム
US11566594B2 (en) 2019-01-22 2023-01-31 Starting Industrial Co., Ltd. Rope reel for recoil starter, and recoil
JP6733004B1 (ja) * 2019-04-26 2020-07-29 株式会社東芝 設備機器・部品の故障評価装置及び故障評価方法
JP7397763B2 (ja) * 2020-06-12 2023-12-13 三菱重工業株式会社 設計プロセス支援システム、設計プロセス支援方法及びプログラム
CN112418455B (zh) * 2020-11-28 2021-07-20 北京三维天地科技股份有限公司 一种设备故障预测与健康管理系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07261825A (ja) * 1994-03-25 1995-10-13 Mitsubishi Heavy Ind Ltd プラント運転支援装置
JP2004240642A (ja) * 2003-02-05 2004-08-26 Hitachi Ltd プラント機器の保守支援装置
JP2012137934A (ja) 2010-12-27 2012-07-19 Hitachi Ltd 異常検知・診断方法、異常検知・診断システム、及び異常検知・診断プログラム並びに企業資産管理・設備資産管理システム
JP2017097628A (ja) * 2015-11-25 2017-06-01 三菱電機株式会社 保全システム

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4632802A (en) * 1982-09-16 1986-12-30 Combustion Engineering, Inc. Nuclear plant safety evaluation system
US7191108B2 (en) * 2002-06-20 2007-03-13 General Electric Company Structured approach for risk-informing deterministic safety analyses
US8676538B2 (en) * 2004-11-02 2014-03-18 Advanced Micro Devices, Inc. Adjusting weighting of a parameter relating to fault detection based on a detected fault
US8019554B2 (en) * 2005-03-30 2011-09-13 Ethicon, Inc. Predictive indicator model
US7496798B2 (en) 2006-02-14 2009-02-24 Jaw Link Data-centric monitoring method
KR101026159B1 (ko) * 2008-09-10 2011-04-05 한국수력원자력 주식회사 원자력발전소의 인적유발사건 영향 평가 시스템 및 그 방법
US8347144B2 (en) 2010-06-11 2013-01-01 Scientific Monitoring Inc. False alarm mitigation
US20120317058A1 (en) * 2011-06-13 2012-12-13 Abhulimen Kingsley E Design of computer based risk and safety management system of complex production and multifunctional process facilities-application to fpso's
JP6842299B2 (ja) * 2016-12-28 2021-03-17 三菱パワー株式会社 診断装置、診断方法及びプログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07261825A (ja) * 1994-03-25 1995-10-13 Mitsubishi Heavy Ind Ltd プラント運転支援装置
JP2004240642A (ja) * 2003-02-05 2004-08-26 Hitachi Ltd プラント機器の保守支援装置
JP2012137934A (ja) 2010-12-27 2012-07-19 Hitachi Ltd 異常検知・診断方法、異常検知・診断システム、及び異常検知・診断プログラム並びに企業資産管理・設備資産管理システム
JP2017097628A (ja) * 2015-11-25 2017-06-01 三菱電機株式会社 保全システム

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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