WO2019049211A1

WO2019049211A1 - 推定方法、推定装置および推定システム

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Publication number: WO2019049211A1
Application number: PCT/JP2017/031989
Authority: WO
Inventors: ▲高▼須庸一
Original assignee: 富士通株式会社
Priority date: 2017-09-05
Filing date: 2017-09-05
Publication date: 2019-03-14
Also published as: JPWO2019049211A1

Abstract

推定方法は、開度によって流量を調整するバルブを用いて、ポンプから圧送された配管内の流体の流量を所定流量に調整し、前記バルブの開度と、前記所定流量とから、前記バルブが前記開度よりも大きい開度に調整した場合の流量を推定する、処理をコンピュータが実行する。

Description

推定方法、推定装置および推定システム

　本件は、推定方法、推定装置および推定システムに関する。

　配管内の詰まりを予測することで、配管の詰まりに起因する不具合を防止する技術が望まれている。例えば、冷却水量と弁開度との関係を把握しておき、弁開度により詰まりを検知する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００６－１７５４６４号公報

　しかしながら、上記技術では、流量が下限値に達する時期（閉塞時期）の予測は困難である。

　本件は上記課題に鑑みなされたものであり、閉塞時期に関する情報を推定することができる推定方法、推定装置および推定システムを提供することを目的とする。

　１つの態様では、推定方法は、開度によって流量を調整するバルブを用いて、ポンプから圧送された配管内の流体の流量を所定流量に調整し、前記バルブの開度と、前記所定流量とから、前記バルブが前記開度よりも大きい開度に調整した場合の流量を推定する、処理をコンピュータが実行する。

　閉塞時期に関する情報を推定することができる。

（ａ）は実施例１に係る配管診断システムの全体構成を例示するブロック図であり、（ｂ）はデータ格納部に格納されるデータを例示する図であり、（ｃ）はデータ格納部、解析部、データベースおよび表示部のハードウェア構成を例示するブロック図である。経過時間と配管内の流量との関係を例示する図である。経過時間と調整バルブの開度との関係を例示する図である。流量曲線を例示する図である。調整バルブの開度と容量係数Ｃｖとの関係を例示する図である。ポンプの性能曲線を例示する図である。流量制御によって調整される運用値と、調整バルブの全開での流量との関係を例示する図である。（ａ）および（ｂ）は配管診断が行われる際に配管診断システムによって実行されるフローチャートを例示する図である。実施例２に係る配管診断システムの全体構成を例示するブロック図である。配管診断システムの他の例を表す図である。

　以下、図面を参照しつつ、実施例について説明する。

　図１（ａ）は、実施例１に係る推定システム１００の全体構成を例示するブロック図である。図１（ａ）で例示するように、推定システム１００は、配管１０、ポンプ２０、流量計３０、バルブ制御部４０、バルブ５０、データ格納部６０、解析部７０、データベース部８０、表示部９０などを備えている。

　配管１０内には、冷却水、温水などの流体が流動している。ポンプ２０は、配管１０の途中に設けられており、配管１０内の流体に圧力を加えて圧送する。流量計３０は、配管１０の途中であってポンプ２０よりも下流側に設けられている。流量計３０は、ポンプ２０から圧送される流体の流量を検出し、検出結果をバルブ制御部４０およびデータ格納部６０に送る。

　バルブ制御部４０は、バルブ５０の開度を制御することで、流量制御を行う。具体的には、バルブ制御部４０は、流量計３０が検出した流量に応じてバルブ５０の開度を調整することで、配管１０内を流動する流体の流量を所望の運用値にフィードバック制御する。バルブ制御部４０は、調整後の開度をデータ格納部６０に送る。データ格納部６０は、流量計３０から受け取った流量と、バルブ制御部４０から受け取った開度とを、所定の周期でデータとして格納する。図１（ｂ）は、データ格納部６０に格納されるデータを例示する図である。

　解析部７０は、データ格納部６０に格納されたデータと、データベース部８０に格納された情報とを用いて、配管１０内の将来的な流量を推測することで、閉塞時期に関する情報を推定する。データベース部８０に格納された情報は、バルブ５０の開度と容量係数との関係、ポンプ２０の性能曲線、流量の経時変化の学習結果などである。解析部７０は、推定結果を表示部９０に送る。表示部９０は、解析部７０から受け取った推定結果を表示する。

　図１（ｃ）は、バルブ制御部４０、データ格納部６０、解析部７０、データベース部８０および表示部９０のハードウェア構成を例示するブロック図である。図１（ｃ）で例示するように、バルブ制御部４０、データ格納部６０、解析部７０、データベース部８０および表示部９０は、ＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、表示装置１０４などを備える。これらの各機器は、バスなどによって接続されている。ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）１０１は、中央演算処理装置である。ＣＰＵ１０１は、１以上のコアを含む。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラム、ＣＰＵ１０１が処理するデータなどを一時的に記憶する揮発性メモリである。記憶装置１０３は、不揮発性記憶装置である。記憶装置１０３として、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどのソリッド・ステート・ドライブ（ＳＳＤ）、ハードディスクドライブに駆動されるハードディスクなどを用いることができる。ＣＰＵ１０１が記憶装置１０３に記憶されている推定プログラムを実行することによって、バルブ制御部４０、データ格納部６０、解析部７０、データベース部８０および表示部９０が実現される。表示装置１０４は、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネルなどであり、解析部７０の推定結果を表示する。

　ここで、配管１０の閉塞時期について説明する。配管１０は、内部を流体が流動するため、流体に含まれる含有物、析出したスケール等により閉塞することがある。配管１０を安定して運用するためには、配管１０をメンテナンス(洗浄や部品交換等)することが好ましい。メンテナンスを最適なタイミングで実施するには、配管１０の閉塞時期を推定できることが好ましい。

　含有物、析出したスケール等により閉塞する速度は、配管１０の構造、流体の水質や水温、外気温等により変化する。したがって、メンテナンス後に閉塞に至るまでの時間は、毎回同じとは限らない。そのため、流量の経時変化等をモニタすることで、配管１０の閉塞時期を推定することが考えられる。

　図２は、経過時間と配管１０内の流量との関係を例示する図である。図３は、経過時間とバルブ５０の開度との関係を例示する図である。バルブ制御部４０は、配管１０内の流量が所望の運用値となるようにバルブ５０の開度を調整することで、流量制御を行う。メンテナンス後に、時間の経過とともに配管１０に閉塞が生じ始める。しかしながら、閉塞の初期においては、配管１０内の圧力損失に大きな影響が生じない。したがって、図２および図３で例示するように、メンテナンス後の初期の期間においては、バルブ５０の開度を大きくしなくても、運用値が実現される。

　配管１０の閉塞が進行すると、バルブ５０の開度を大きくしないと、流量が運用値よりも少なくなる。そこで、バルブ制御部４０は、バルブ５０の開度を大きくすることで、流量を運用値に制御する。閉塞の進行に伴って、バルブ制御部４０は、バルブ５０の開度を徐々に大きく制御する。開度が最大値となると、バルブ５０は全開の状態となる。この状態において、流量制御は終了することになる。さらに閉塞が進行すると、バルブ５０の開度をさらに大きくすることはできないため、流量が減少することになる。流量が下限値にまで低下すると、配管１０の交換が行われることになる。流量が下限値にまで低下する時期が、閉塞時期である。

　上述した特許文献１では、冷却水量と弁開度との関係を把握しておき、弁開度により閉塞を検知している。しかしながら、工場の操業に応じて、流量の運用値、流量の上限値、および流量の下限値が異なることが多い。したがって、特許文献１の技術では、バルブ全開までの予測はできても、流量が下限値に達するまでの閉塞時期の予測は困難であった。

　本実施例に係る推定システム１００は、流量制御を行っている段階から、閉塞時期に関する情報を推定することができる構成を有している。以下、詳細について説明する。

　バルブ５０の圧力損失は、開度に応じて変化する。流量制御においては、所望の運用値（流量Ｑ_０）が実現されるように、バルブ５０の開度が調整される。このように、流量制御においては、流量が一定値（Ｑ_０）に制御されるため、バルブ５０の開度から閉塞時期を予測することは困難である。そこで、流量制御の段階において、バルブ５０の開度を全開にした状態での流量Ｑ_１が得られれば、閉塞時期の推定が可能となる。そこで、流量Ｑ_１の算出方法について説明する。

　流量Ｑ_０を実現する流量制御において、配管１０内の圧力損失ΔＰ_０は、下記式（１）で表すことができる。下記式（１）において、ΔＰ_ｐｕｍｐはポンプ２０の圧力であり、ΔＰ_{ｖａｌｖｅ}はバルブ５０の圧力損失である。
ΔＰ_０＝ΔＰ_ｐｕｍｐ－ΔＰ_{ｖａｌｖｅ}　　　（１）

　配管１０の圧力損失ΔＰ_０は、配管１０内の流体の流速の２乗に比例する。したがって、下記式（２）および下記式（３）の関係が得られる。下記式（２）および下記式（３）において、Ｃは比例定数であり、ｖは流体の流速であり、Ｑ_０は運用値であり、Ｓは配管１０の断面積である。
ΔＰ_０＝Ｃ・ｖ^２＝Ｃ（Ｑ_０／Ｓ）^２　　　（２）
Ｃ／Ｓ^２＝ΔＰ_０／Ｑｏ^２＝（ΔＰ_ｐｕｍｐ－ΔＰ_{ｖａｌｖｅ}）／Ｑ_０ ^２　　　（３）

　バルブ５０を全開（ΔＰ_{ｖａｌｖｅ}＝０）にしたときの流量Ｑ_１は、下記式（４）から算出することができる。下記式（４）において、ΔＰ_１は、流量Ｑ_１での配管１０の圧力損失である。
ΔＰ´_ｐｕｍｐ＝ΔＰ_１＝Ｃ／Ｓ^２・Ｑ_１ ^２＝（ΔＰ_ｐｕｍｐ－ΔＰ_{ｖａｌｖｅ}）／Ｑ_０ ^２・Ｑ_１ ^２　　　（４）

　データベース部８０に格納されているポンプ２０の性能曲線から下記式（５）の関係が得られると、流量Ｑ_１は下記式（６）を満たす。したがって、流量Ｑ_１は、下記式（６）から算出することができる。
ΔＰ´_ｐｕｍｐ＝ｆ（Ｑ_１）　　　（５）
（ΔＰ_ｐｕｍｐ－ΔＰ_{ｖａｌｖｅ}）／Ｑ_０ ^２・Ｑ_１ ^２＝ｆ（Ｑ_１）　　　（６）

　バルブ５０を全開にしたときの流量Ｑ_１を継続的に評価、算出しておくことにより、図４で例示するような流量曲線（経時変化）が得られる。例えば、所定の周期で流量Ｑ_１を算出し、算出された各時刻の流量Ｑ_１から、流量曲線を算出することができる。流量曲線（流量Ｑ_１と経過時間との関係）は、配管１０の構成、水質、水温、外気温等に依存することが予想される。過去の流量曲線を学習してデータベース部８０に格納しておき、初期値からの変化を最適な関数でフィッティング(図４の破線)させることにより、配管の閉塞時期を推定することができる。

　以下、具体的な数値を用いた算出について説明する。まず、バルブ５０の圧力損失ΔＰ_{ｖａｌｖｅ}を算出する。バルブ５０の開度と、容量係数Ｃｖとは、図５で例示するような関係を有している。容量係数Ｃｖは、バルブ５０を全開にした場合の、単位時間あたりにバルブ５０を通過する流体の体積または重量のことであり、一般的にバルブ５０の種類、ポートの口径等によって決まる。図５の関係から、バルブ５０の圧力損失ΔＰ_{ｖａｌｖｅ}は、下記式（７）で算出することができる。下記式（７）において、Ｇは流体密度であり、Ｑは流量である。
ΔＰ_{ｖａｌｖｅ}＝Ｇ（１１．６Ｑ／Ｃｖ）^２　　　（７）

　次に、ポンプ２０の圧力を算出する。ポンプ２０の性能曲線は、データベース部８０に格納されていることから、既知である。図６は、ポンプ２０の性能曲線を例示する図である。図６の関係から、ポンプ２０の圧力ΔＰ_ｐｕｍｐは、下記式（８）で算出することができる。下記式（８）において、圧力単位はＭＰａであり、流量の単位はｍ^３／ｈｒｓである。
ΔＰ_ｐｕｍｐ＝ｆ（Ｑ）＝－０．０３３×Ｑ＋０．３０　　　（８）

　上記式（７）で算出された圧力損失ΔＰ_{ｖａｌｖｅ}と、上記式（８）で算出された圧力ΔＰ_ｐｕｍｐとから、上記式（１）の配管１０の圧力損失ΔＰ_０を算出することができる。また、上記式（２）を用いて比例定数を算出することができる。バルブ５０を全開にしたときの流量Ｑ_１は上記式（６）を満たすため、上記式（８）から下記式（９）を得ることができる。したがって、下記式（９）から流量Ｑ_１を算出することができる。
（ΔＰ_ｐｕｍｐ－ΔＰ_{ｖａｌｖｅ}）／Ｑ_０ ^２・Ｑ_１ ^２＝－０．０３３×Ｑ_１＋０．３０　　　（９）

　図７は、流量制御によって調整される運用値Ｑ_０と、バルブ５０の全開での流量Ｑ_１との関係を例示する。運用値Ｑ_０は一定値であるため、運用値Ｑ_０から閉塞時期を推定することは困難である。一方、流量Ｑ_１に関しては、過去の流量曲線を学習し、最適な関数でフィッティングを行うことで、流量制御を行っている段階で閉塞時期を推定できるようになる。また、閉塞時期の推定だけでなく、将来の流量の推定も可能となる。流量が推定できれば工場の操業(例えば別の配管系統から融通等)が容易になる。

　図８（ａ）は、バルブ制御部４０が流量制御を行う場合に実行されるフローチャートを例示する図である。図８（ａ）のフローチャートは、所定の周期で実行される。図８（ａ）で例示するように、バルブ制御部４０は、配管１０内流量が運用値となるようにバルブ５０の開度を制御する（ステップＳ１）。

　次に、バルブ制御部４０は、流量計３０が検出した流量を受け取ることで、運用値が実現されているか否かを判定する（ステップＳ２）。例えば、バルブ制御部４０は、検出された流量が、運用値を含む所定範囲内に入っているか否かを判定する。ステップＳ２で「Ｙｅｓ」と判定された場合、フローチャートの実行が終了する。ステップＳ２で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ１が再度実行される。

　図８（ｂ）は、閉塞時期に関する情報の推定が行われる際に推定システム１００によって実行されるフローチャートを例示する図である。図８（ｂ）のフローチャートは、図８（ａ）の流量制御と並行して実行される。図８（ｂ）で例示するように、解析部７０は、データ格納部６０から最新のデータを受け取る（ステップＳ１１）。データ格納部６０から受け取るデータには、バルブ５０の開度、流量計３０が検出した流量などが含まれる。

　次に、解析部７０は、データ格納部６０から受け取ったデータを用いて、バルブ５０を全開にした場合の流量Ｑ_１を算出する（ステップＳ１２）。この場合、解析部７０は、データベース部８０に格納されている、バルブ５０の開度と容量係数との関係、ポンプ２０の性能曲線などを用いる。次に、解析部７０は、ステップＳ１１およびステップＳ１２を所定回数繰り返した否かを判定する（ステップＳ１３）。

　ステップＳ１３で「Ｎｏ」と判定された場合、ステップＳ１１から再度実行される。ステップＳ１３で「Ｙｅｓ」と判定された場合、解析部７０は、データベース部８０に格納されている過去の流量曲線の中から最適な流量曲線を選択して当該流量曲線にフィッティングを行う。それにより、解析部７０は、閉塞時期を推定する（ステップＳ１４）。次に、表示部９０は、解析部７０が推定した閉塞時期に関する情報を表示する（ステップＳ１５）。その後、フローチャートの実行が終了する。

　本実施例によれば、バルブ５０を用いて流量が所定流量（運用値）に調整され、バルブ５０の開度と運用値とから、バルブ５０が全開した場合の流量が推定される。推定された流量を用いて閉塞時期を推定することができるため、本実施例によれば、閉塞時期に関する情報を推定することが可能である。それにより、閉塞時期を推定することができる。このように、本実施例によれば、配管の診断を行うことができる。

　図９は、実施例２に係る推定システム１００ａの全体構成を例示するブロック図である。図９で例示するように、推定システム１００ａにおいては、複数の配管系統Ａ～Ｅが備わっている。配管系統Ａ～Ｅのそれぞれには、図１（ａ）で例示した配管１０、ポンプ２０、流量計３０およびバルブ５０が備わっている。データ格納部６０は、配管系統Ａ～Ｅのそれぞれから、バルブ５０の開度および配管１０の流量を受け取って格納する。解析部７０は、配管系統Ａ～Ｅのそれぞれについて、閉塞時期を推定する。表示部９０は、各配管の閉塞時期を表示する。

　各配管の緊急度や操業への影響を考慮することで、このようなシステムにより工場全体の配管メンテナンスを容易に実施することが可能となる。閉塞時期の推定だけでなく、将来の流量の推定も可能となる。各配管の流量が把握できれば、工場の操業が容易になる。

（他の例）
　図１０は、推定システムの他の例を表す図である。図１０で例示するように、推定システムは、流量計３０およびバルブ５０が、インターネットなどの電気通信回線３０１を通じてクラウド３０２と接続された構成を有する。クラウド３０２は、図１（ｃ）のＣＰＵ１０１、ＲＡＭ１０２、記憶装置１０３、表示装置１０４などを備え、バルブ制御部４０、データ格納部６０、解析部７０、データベース部８０、および表示部９０としての機能を実現する。なお、クラウド３０２の代わりに、イントラネットなどを介して接続されたサーバを用いてもよい。

　上記各例においては、流量制御の運用値とバルブ５０の開度とから、バルブ５０が全開となった場合の流量Ｑ_１を推定したが、それに限られない。例えば、流量制御の運用値とバルブ５０の開度とから、バルブ５０が運用値よりも大きい開度となった場合の流量Ｑ_２を推定してもよい。例えば、バルブ５０の開度が９９％、９８％などとなった場合の流量を推定してもよい。この場合、推定した流量Ｑ_２の流量曲線（経時変化）から、閉塞時期を推定することができる。例えば、図５の関係を用いれば、開度が１００％以外の場合の容量係数Ｃｖを取得することができる。

　上記各例において、ポンプ２０が、配管内の流体を圧送するポンプの一例として機能する。バルブ５０が、開度を調整することで、前記ポンプから圧送される前記流体の流量を所定流量に調整するバルブの一例として機能する。解析部７０が、前記バルブの開度と、前記所定流量とから、前記バルブが前記開度よりも大きい開度に調整した場合の流量を推定する推定部の一例として機能する。

　以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

　１０　配管
　２０　ポンプ
　３０　流量計
　４０　バルブ制御部
　５０　バルブ
　６０　データ格納部
　７０　解析部
　８０　データベース部
　９０　表示部
　１００　推定システム

Claims

　開度によって流量を調整するバルブを用いて、ポンプから圧送された配管内の流体の流量を所定流量に調整し、
　前記バルブの開度と、前記所定流量とから、前記バルブが前記開度よりも大きい開度に調整した場合の流量を推定する、
　処理をコンピュータが実行することを特徴とする推定方法。
　推定した流量の経時変化から、前記配管の閉塞時期に関する情報を推定する処理を、コンピュータが実行することを特徴とする請求項１記載の推定方法。
　推定した流量の経時変化から、前記バルブが前記大きい開度に調整した場合の将来の流量を推定する処理を、コンピュータが実行することを特徴とする請求項１または２に記載の推定方法。
　推定した流量の経時変化から、前記バルブが前記大きい開度に調整した場合に、前記流量が閾値に低下する時期を推定する処理を、コンピュータが実行することを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の推定方法。
　推定された前記時期を表示装置に表示させる処理を、コンピュータが実行することを特徴とする請求項４記載の推定方法。
　過去に推定された流量の経時変化が記憶部に記憶されており、
　前記記憶部に記憶された過去の前記経時変化を用いて、前記バルブが前記大きい開度に調整した場合の流量を推定する処理を、コンピュータが実行することを特徴とする請求項１～５のいずれか一項に記載の推定方法。
　前記大きい開度は、前記バルブの全開の開度であることを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の推定方法。
　前記ポンプおよび前記バルブが設けられた配管が複数本設けられており、
　各配管において、
　前記バルブを用いて前記配管内の流体の流量を所定流量に調整し、
　前記バルブの開度と、前記所定流量とから、前記バルブが前記開度よりも大きい開度に調整した場合の流量を推定する、
　処理をコンピュータが実行することを特徴とする請求項１～７のいずれか一項に記載の推定方法。
　配管内の流体を圧送するポンプから圧送される前記流体の流量を所定流量に調整するバルブの開度と、前記所定流量とから、前記バルブが前記開度よりも大きい開度に調整した場合の流量を推定する推定部、を備えることを特徴とする推定装置。
　配管内の流体を圧送するポンプと、
　開度を調整することで、前記ポンプから圧送される前記流体の流量を所定流量に調整するバルブと、
　前記バルブの開度と、前記所定流量とから、前記バルブが前記開度よりも大きい開度に調整した場合の流量を推定する推定部と、を備えることを特徴とする推定システム。