WO2019049522A1 - 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 - Google Patents

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 Download PDF

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WO2019049522A1
WO2019049522A1 PCT/JP2018/027122 JP2018027122W WO2019049522A1 WO 2019049522 A1 WO2019049522 A1 WO 2019049522A1 JP 2018027122 W JP2018027122 W JP 2018027122W WO 2019049522 A1 WO2019049522 A1 WO 2019049522A1
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WO
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risk
installation location
risk information
index value
group
Prior art date
Application number
PCT/JP2018/027122
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English (en)
French (fr)
Inventor
藤原良康
Original Assignee
株式会社テイエルブイ
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
Application filed by 株式会社テイエルブイ filed Critical 株式会社テイエルブイ
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring

Definitions

  • the present disclosure relates to a risk assessment device for risk assessment of a steam plant, a risk assessment system, a risk assessment method, and a risk assessment program.
  • Patent Document 2 Japanese Patent No. 5010472
  • Patent Document 2 For equipment installed at a predetermined location in the plant, use the diagnosis results of process equipment of all generations provided at the target installation location, and focus on the installation location, not individual equipment, and cause equipment failure It has been proposed to determine the probability.
  • Japanese Patent No. 5884000 (or corresponding U.S. Patent Application Publication No. 2017/024267)
  • Japanese Patent No. 5010472 (or the corresponding U.S. Patent No. 8914252)
  • the risk assessment device is a risk assessment device for risk assessment of a steam plant, and A diagnostic result storage unit that accumulates and stores a plurality of diagnostic results for each process device provided in a piping system in the steam plant of interest in a state associated with the installation location of the process device; A risk information calculation unit that calculates risk information on the risk of the process device at the installation location based on the diagnosis result of the successive process devices provided at the installation location of the target; The risk information calculation unit calculates, as the risk information, a risk index value that indicates the ease of failure of the process device at the installation location, and a reliability that indicates the likelihood of the risk index value.
  • the reliability index that indicates the certainty of the risk index value is calculated. It is possible to make a risk assessment taking into consideration the degree of reliability that is specifically taken into consideration, thereby making it possible to perform the risk assessment more suitably for the steam plant.
  • the risk information calculation unit calculates the reliability based on the number of the process devices of the successive generation in which the diagnosis result on the installation location of the object exists.
  • the risk information calculation unit calculates the reliability on the basis of the frequency of diagnosis of the installation location of the target.
  • the risk information calculation unit calculates the reliability on the basis of the variation in each diagnosis result of the installation location of the target.
  • a target device group is a device group including a steam utilization device using steam, a piping system connected to the steam utilization device, and each process device provided in the piping system. It is preferable to include an equipment group risk information calculation unit that calculates equipment group risk information related to the easiness of failure of the target equipment group based on the risk information at the installation location of each of the configured process equipment.
  • the operating conditions of the steam utilization equipment relate to the load on the process equipment, and the equipment in the equipment group is related to each other, for example, an abnormality occurring in the process equipment affects the steam utilization equipment.
  • the equipment group including the steam utilization equipment, the piping system and the process equipment
  • the failure of the process equipment that affects the steam flowing into or out of the steam utilization equipment is likely to cause failure of the equipment group. It becomes dominant in evaluating the Therefore, in this configuration, the risk information of the device group is calculated based on the risk information focusing on the installation location for each process device that constitutes the target device group, so risk evaluation on a device group basis is suitably performed. be able to.
  • An operation method storage unit storing an operation method for operating the device group risk information, wherein the device group risk information operation unit corresponds to an arrangement relationship between process devices in the device group of interest It is preferable to calculate the device group risk information of the device group using a calculation method.
  • the devices in the device group are related to each other, but each process device can be connected to another device depending on how they are arranged, such as the process devices are arranged in series or in parallel.
  • the impact is 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.
  • the risk assessment system is a risk assessment system for risk assessment of a steam plant, and A diagnostic result storage unit that accumulates and stores a plurality of diagnostic results for each process device provided in a piping system in the steam plant of interest in a state associated with the installation location of the process device; A risk information calculation unit that calculates risk information on the risk of the process device at the installation location based on the diagnosis result of the successive process devices provided at the installation location of the target; The risk information calculation unit calculates, as the risk information, a risk index value that indicates the ease of failure of the process device at the installation location, and a reliability that indicates the likelihood of the risk index value.
  • the risk assessment method pertaining to the present disclosure is A risk assessment method for risk assessment of a steam plant, which is executed by a computer, comprising: A diagnostic result storage step of accumulating and storing a plurality of diagnostic results for each process device provided in a piping system in the steam plant of interest in a state associated with the installation location of the process device; A risk information calculation step of calculating risk information on the risk of the process device at the installation location based on the diagnosis result of the successive process devices provided at the target installation location; The risk information calculation step calculates, as the risk information, a risk index value that indicates the ease of failure of the process device at the installation location, and a reliability that indicates the likelihood of the risk index value.
  • the risk assessment program pertaining to the present disclosure A risk assessment program for risk assessment of a steam plant to be executed by a computer, A diagnostic result storage function that accumulates and stores a plurality of diagnostic results for each process device provided in a piping system in the target steam plant in a state associated with the installation location of the process device; Causing the computer to execute a risk information calculation function of calculating risk information on the risk of the process device at the installation location based on the diagnosis result of the successive process devices provided at the installation location of the target; The risk information calculation function calculates, as the risk information, a risk index value that indicates the ease of failure of the process device at the installation location, and a reliability that indicates the likelihood of the risk index value. .
  • Block diagram of risk assessment device Schematic showing an example of a group of devices Block diagram showing an example of the risk information operation unit Block diagram showing an example of a device group risk information calculation unit
  • Embodiments of a risk assessment device, a risk assessment system, a risk assessment method, and a risk assessment program according to the present disclosure will be described with reference to the drawings. Below, the example which integrated the risk-evaluation apparatus which concerns on this embodiment in the plant monitoring system which monitors the steam plant 2 which utilizes steam, such as a petrochemical plant and a thermal power plant, is demonstrated.
  • the monitoring server 3 functioning as a risk evaluation device according to the present embodiment transmits data from various steam plants 2 to be monitored to the network 4
  • the collected data is accumulated and stored in an internal database.
  • the monitoring server 3 performs analysis and determination based on the collected data and data stored in the database according to a predetermined timing or an instruction from a user or a manager, and the result is used as a PC.
  • the state of the plant 2 is shown to the user by transmitting to the user terminal 1 such as a smartphone or the like, or by the user accessing the monitoring server 3 via the user terminal 1.
  • the results of analysis and determination are stored in a database, and are provided for further analysis and determination.
  • piping system is the concept including the whole steam system comprised from a steam trap, steam piping, various valves, etc., for example. Also, if such an entire steam system is regarded as one of the important assets, the risk assessment device, risk assessment system, risk assessment method, risk assessment program, and data structure according to the present embodiment It is applicable as one.
  • the steam plant 2 discharges the drain generated from the steam utilizing device 21 which transports steam to the steam utilizing device 21 and the steam utilizing device 21 which use the steam as a component, such as a turbine, a compressor, and a heat exchanger.
  • a piping system 22 such as a drain pipe, a steam trap provided in the piping system 22, a process valve 23 such as a control valve, a pump, a filter, and a separator are provided.
  • the steam utilizing device 21, the piping system 22 connected to the steam utilizing device 21, and each process device 23 provided in the piping system 22 are configured to include one or more) 24
  • the target processing of the steam plant 2 is performed for each device group 24 or in cooperation with a plurality of device groups 24.
  • the steam plant 2 also has a monitoring device 25 comprising a computer such as a PC that can communicate with the monitoring server 3 via the network 4.
  • a monitoring device 25 comprising a computer such as a PC that can communicate with the monitoring server 3 via the network 4.
  • each component of the steam plant 2 is monitored by the monitoring device 25.
  • the data on the data is collected, and the collected data is sent to the monitoring server 3.
  • various data regarding each component of the steam plant 2 is collected in the monitoring server 3, and analysis and determination by the monitoring server 3 are performed based on such data.
  • a diagnosis result as to whether the process device 23 is functioning properly is included.
  • the inspection of the state of the process equipment 23 and the diagnosis based on this are performed at predetermined intervals, and in the present embodiment, the diagnosis result is collected by the monitoring device 25, and further It is sent to the monitoring server 3.
  • the diagnosis performed on the process equipment 23 will be described.
  • the process equipment 23 removes drains and other impurities from the steam flowing through the steam plant 2 and discharges it, or controls the flow of steam. It is provided in each place. And when process equipment 23 breaks down, loss occurs in operation of steam plant 2, and if this is left, there is a possibility that steam plant 2 may become inoperable. Therefore, in the steam plant 2, the state (temperature, vibration, etc.) of each process device 23 is detected by a portable type inspection device (when the process device 23 itself is equipped with a sensor, the sensor), Based on the detection result, the diagnosis of the content of determining whether each process device 23 is functioning normally is repeatedly executed at a certain interval.
  • the interval of diagnosis is appropriately set according to the purpose, and the interval may be changed according to the installation period of the process device 23, etc. in some cases every several months, yearly, or shorter than that. There is also.
  • the detection result of each process device 23 obtained in this manner and the diagnosis result such as the presence or absence of a failure are collected by the monitoring device 25 in a state associated with the identification information of the process device 23.
  • Each diagnosis is sent to the monitoring server 3.
  • this diagnostic result is transmitted to the monitoring server 3 from the several steam plant 2.
  • monitoring server 3 performs risk evaluation about each steam plant 2 using a diagnostic result collected.
  • the monitoring server 3 is configured to perform a risk evaluation focusing on the installation location where the process device 23 is installed, not the individual process device 23, and further, based on this, the device group 24 It is designed to assess the risk on a unit basis. Below, the structure for performing such risk evaluation is demonstrated among the structures with which the monitoring server 3 is provided.
  • the monitoring server 3 is a general server device, and is a communication interface for performing communication via the network 4, an input / output device for performing direct data input / output with the server device, It has a general hardware configuration such as a CPU that controls each part 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 a program to be executed. Then, 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 so that each unit of the monitoring server 3 It functions as a risk evaluation device provided with the functional unit shown in FIG.
  • the risk evaluation program is executed to cause the monitoring server 3 to acquire the data transmitted from the monitoring device 25.
  • the input / output processing unit 31 acquires various data such as the acquired data.
  • Database unit 32 for storing information, risk information operation unit 33 for calculating risk information on the easiness of failure of process equipment 23, and equipment group risk information on the easiness of failure for the target device group 24 It is configured as a risk evaluation device provided with each functional unit of the device group risk information calculation unit 34 (FIG. 2). Each functional unit will be described below.
  • the input / output processing unit 31 functions as an interface in the risk evaluation device. Specifically, (a) data transmitted from the monitoring device 25 is acquired, the acquired data is stored in the database unit 32, (b) a request from the user is received, and the risk information calculation unit 33 or the device group Various operations such as having the risk information calculation unit 34 perform calculations, output an evaluation result according to a request to the user, or (c) edit / update the database unit 32 according to an instruction from the user. It is supposed to do processing.
  • the database unit 32 is configured to perform data management for each steam plant 2, and a device information storage unit 321 that stores various types of information such as identification information for each component of the target steam plant 2, and a device group 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 for storing risk information calculated by the information calculation unit 33, and a device group risk information storage unit 325 for storing device group risk information calculated by the device group risk information calculation unit 34 There is.
  • a device information storage unit 321 that stores various types of information such as identification information for each component of the target steam plant 2
  • a device group 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 for storing risk information calculated by the information calculation unit
  • the device information storage unit 321 relates to the identification information of each steam utilizing device 21 with respect to the steam utilizing device 21, and information on the model (turbine, compressor, heat exchanger, etc.) and model, and information on installation years (The installation date and time etc.) is stored. Further, with regard to the process device 23, the device information storage unit 321, for example, is associated with the identification information of each process device 23, information on the model (steam trap, control valve, etc.) and model, installation conditions (vapor passing through Information related to temperature, pressure, and the like, usage, information on the number of years of installation (such as installation date and time), and information on the installation location (identification information attached to the installation location in the present embodiment).
  • the device information storage unit 321 is configured to be edited and updated according to an instruction from the user via the input / output processing unit 31. For example, regarding the target steam plant 2, the replacement of the component is performed. If it has been performed, it is possible to additionally create an item related to the component after replacement, and to execute predetermined processing such as newly storing information related to the component. Further, even if the information of the device after replacement is stored, the information of the device before replacement is also left, so the device information storage unit 321 not only information on each component provided in the current steam plant 2 Also, information on each component of each generation that has been installed in the steam plant 2 in the past is also stored.
  • the device group information storage unit 322 provides identification information for each device group 24, and together with the identification information, identification information of each component constituting the device group 24 (also for the installation location for the process device 23)
  • Each component such as the type of steam utilizing equipment 21 constituting the equipment group, the piping system 22, the type of process equipment 23, the arrangement relationship among the process equipment 23 constituting the equipment group 24 to be targeted, etc.
  • the arrangement relationship and the like are also stored (that is, the device group information storage unit 322 functions as an arrangement relationship storage unit that stores, for each device group 24, an arrangement relationship between process devices 23 that configure the device group 24. ).
  • the diagnosis result storage unit 323 accumulates and stores the diagnosis result of each process device 23 each time the diagnosis result is transmitted from the monitoring device 25. Then, in the diagnosis result storage unit 323, data management is performed not for each process device 23 but for each installation location where the process device 23 is installed in the target steam plant 2. Specifically, the diagnostic result storage unit 323 associates the process with the identification information attached to the installation site (hereinafter referred to as installation site identification information), and for each installation site, the process equipment of all generations provided at the installation site. The diagnostic result about 23 is accumulated and stored together with identification information of each process device 23 (hereinafter referred to as device identification information).
  • the diagnosis result storage unit 323 stores the diagnosis result of each process device 23 as the device identification information of each process device 23. In association with the installation location identification information corresponding to and stored additionally with the device identification information. Thereby, the diagnosis result storage unit 323 accumulates and stores a plurality 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. There is.
  • the risk information storage unit 324 stores the risk information on the easiness of failure of the process device 23 at the installation location for each installation location calculated by the risk information computation unit 33. Specifically, the risk information storage unit 324 stores the risk information calculated by the risk information calculation unit 33 in a state of being associated with the installation location identification information.
  • the device group risk information storage unit 325 stores device group risk information regarding the easiness 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 of being associated with the identification information provided to the corresponding device group 24. ing.
  • Risk information data consisting of data and risk information on the ease of failure of the process device 23 at the installation location for each installation location, and equipment group risk information on the ease of failure of the device group 24 for each appliance group 24 And apparatus group risk information data.
  • the risk information calculation unit 33 is a risk related to the easiness of failure of the process device 23 at the installation location based on the diagnosis results of the process devices 23 of successive generations provided at the installation location of the object stored in the diagnosis result storage unit 323 It is to calculate information. Specifically, the risk information calculation unit 33 calculates a risk index value that indicates the ease of failure of the process device 23 at the installation location and the diagnosis result acquisition unit 331 that acquires the diagnosis result from the diagnosis result storage unit 323. A risk index value calculation unit 332, and a reliability calculation unit 333 that calculates a reliability degree that indicates the certainty of the risk index value, and calculates the risk index value and the reliability as risk information. ing.
  • the diagnosis result acquisition unit 331 acquires a diagnosis result from the diagnosis result storage unit 323, and acquires a diagnosis result on an installation location to be calculated.
  • the risk index value calculation unit 332 calculates a risk index value that indicates the ease of failure of the process device 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 standard. It is a thing.
  • the risk index value is a digitizing the ease of failure within an arbitrary numerical range such as 0 to 100 or 0 to 10, etc., or a risk of "small” at an installation location that does not cause much failure, or easy to fail
  • the installation location is defined as risk “medium”, particularly the installation location that is particularly susceptible to failure is defined as risk "large”, and accordingly, the installation location is marked with letters A, B, C, etc. or symbols such as ⁇ , ⁇ , ⁇ . The thing which ranked it is mentioned.
  • the number and ratio of the number of diagnosed as faulty with respect to the target period and the number of diagnoses, or the number of process devices 23 of successive generations installed in the installation location The probability of failure is ranked based on whether or not the value itself is determined as a risk index value, or whether the value is greater or smaller than a predetermined threshold value.
  • the number and rate of failures, the frequency of occurrence of failures, the type of failure (for example, if the process device 23 is a steam trap, whether it is leakage failure or missing failure), the type or type of the failed device, etc.
  • the easiness of failure may be quantified or ranked by using one or more items of ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ as a parameter.
  • the reliability calculation unit 333 calculates the reliability for indicating the certainty 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 more the number of data points of diagnosis used in the calculation is the smaller the error and the higher the accuracy. Therefore, a viewpoint of how much the obtained risk index value can be specifically relied upon is also required, and the reliability calculation unit 333 calculates the reliability.
  • the confidence level is a digitization 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, or C, or ⁇ , What ranked the certainty of the risk index value with symbols such as, and ⁇ can be mentioned.
  • the reliability calculation unit 333 calculates the reliability of one or more items by digitizing or ranking the certainty of the risk index value based on the magnitude of the number.
  • Various items can be used for the calculation of the reliability, and the following items 1 to 3 can be mentioned, for example.
  • the item 1 includes the number of process devices 23 of successive generations in which the diagnosis result of the target installation location exists. This is because the accuracy of the risk index value to be calculated becomes higher as the number of process devices 23 in which the diagnosis result exists is larger. That is, if there are ten diagnostic results for the target installation location, and there are diagnostic results for a total of four process devices 23 (that is, four in the installation location during the ten diagnostics) The number of items 1 is four, which means that one process device 23 has been installed.
  • the item 2 includes the frequency of diagnosis for the target installation site. This is because the smaller the frequency of diagnosis, the more accurately the period until failure of each process device 23 can be grasped.
  • the frequency includes an interval of diagnosis and an annual average, and for example, when the interval of diagnosis is almost constant (for example, every half year), the interval and the annual average are counted as item 2. Also, if 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 annual average number of diagnoses will be 4 times. If the diagnosis is performed at intervals of one year or more, the annual average will be below the decimal point.
  • the variation of each diagnostic result about the said installation location of object is mentioned as an item 3.
  • FIG. It is because it can be said that the accuracy of the calculated risk index value is higher as the variation in the obtained diagnosis result is smaller.
  • the variation may be a statistical method, for example, standard deviation can be used.
  • the reliability calculation unit 333 uses one or more items based on the relationship between the magnitude of the number of each item and the certainty of the risk index value, and based on a predetermined criterion, the risk index value. It is designed to quantify or rank the probability of In addition, the reliability calculation unit 333 may derive the numerical value itself of one or more items as the reliability.
  • the risk information calculation unit 33 stores the risk index value calculated as described above and the reliability in the risk information storage unit 324 in a state where it is associated with the installation location identification information as risk information. ing.
  • the risk information storage unit 324 stores risk information for each installation location of the process device 23.
  • the device group risk information calculation unit 34 calculates device group risk information on the easiness of failure of the target device group 24 based on the risk information at the installation location of each process device 23 configuring the target device group 24.
  • the calculation information acquisition unit 341, the calculation method storage unit 342, and the calculation unit 343 are provided. That is, in the device group 24 including the steam utilizing device 21, the piping system 22, and the process device 23, a failure in the process device 23 affecting the steam flowing into or out of the steam utilizing device 21 causes the device to fail It becomes dominant in evaluating the susceptibility of group 24 to failure. In addition, the easiness of failure of the process device 23 is also influenced by the environment of the place where it is installed. Therefore, 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 for each process device 23 configuring the target device group 24. .
  • the calculation information acquisition unit 341 acquires information necessary for calculation of the equipment group risk information from the database unit 32, and the type of the steam using equipment 21 constituting the equipment group 24 to be calculated and the equipment group concerned Device group information such as an arrangement relationship among the process devices 23 constituting the unit 24 and risk information on the process devices 23 constituting the device group 24 are acquired.
  • the calculation method storage unit 342 is configured to store a calculation method for calculating device group risk information according to an arrangement relationship among process devices 23 constituting the device group 24 to be calculated.
  • the device group risk information a device group risk index value that indicates the ease of failure of the target device group 24 is calculated, and in order to calculate the device group risk index value.
  • a calculation method a calculation method for calculating a risk index value of a process equipment group including one piping system 22 and a plurality of process equipment 23 provided in the piping system 22 among the equipment group 24 is stored.
  • a parallel operation method when the process devices 23 are in a parallel relationship and a serial operation method when the process devices 23 are in a serial relationship are stored.
  • the risk index value of each process device 23 is standardized for calculation, and then the risk index value after standardization of each process device 23 in a parallel relationship is multiplied as a parallel operation method.
  • the risk index value of the process equipment group is calculated, and as the serial operation method, the largest risk index value after standardization of each process equipment 23 in series relationship is determined as the risk index value of the process equipment group It is supposed to be.
  • the risk index value is standardized for calculation because the risk index value is not necessarily suitable for calculation in order to make it easy to understand, and is to be suitable for calculation. For example, normalization is performed when the risk index value quantifies the ease of failure, and when the risk index value ranks the ease of failure, a numerical value according to the rank. Convert it to
  • the calculation unit 343 calculates device group risk information of the device group 24 using the 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. It is a thing. Specifically, for each process equipment group (a group of process equipment 23 provided in the same piping system 22; for example, reference numerals 26A and 26B in FIG. 3) constituting the equipment group 24, a corresponding calculation method is used. The risk index value is calculated using the risk index value of the process equipment group after the risk index value is calculated, and the equipment risk index value is calculated based on the calculated risk index value of the process equipment group.
  • the product of the standardized risk index value is calculated as the risk index value of the process device group, and the process belonging to the process device group
  • the largest one of the standardized risk index values is calculated as the standardized risk index value of the process equipment group.
  • the risk index value P max (P 1 , P 2 , P 3 ) of the process equipment group.
  • parallel device group there is a group of process devices (hereinafter referred to as parallel device group) 23D and 23E in a parallel arrangement relationship in one piping system 22B.
  • parallel device group a group of process devices (hereinafter referred to as parallel device group) 23D and 23E in a parallel arrangement relationship in one piping system 22B.
  • the failure occurrence probability can be calculated by only one of the above-mentioned parallel operation method and serial operation method. I can not calculate. Therefore, in the present embodiment, the calculation method when the calculation method storage unit 342 is stored is also stored, and based on this calculation method, the calculation unit 343 calculates the risk index value of the process device group as follows. It is supposed to be.
  • the operation unit 343 uses, for each parallel device group, the risk index value after standardization of each process device 23 configuring the parallel device group, and uses the risk index value for the parallel device group Calculate Then, based on the serial operation method, using the risk index value of each parallel device group or the risk index value of one or more parallel device groups and the risk index value of another process device 23, the risk index value of the process device group Is calculated.
  • the risk index values after standardization of the process equipment 23D to 23F are P D , P E .
  • the calculation method when the calculation method storage unit 342 is stored is also stored, and based on this calculation method, the calculation unit 343 calculates the risk index value of the process device group as follows. It is supposed to be.
  • the operation unit 343 uses the risk index values after standardization of the process devices 23 that constitute the sub-serial device group for the row where the sub-serial device group exists, using the sub-serial devices. Calculate the risk index value for the group. Then, based on the parallel operation method, using the risk index value for the sub-serial device group and the process index value of the process device 23 not belonging to the sub-serial device group, the risk index value for the parallel device group is used. Calculate
  • the calculation unit 343 calculates a device group risk index value based on the risk index value of each process device group calculated in this manner.
  • the risk index value of each process equipment group may be simply multiplied, or the maximum value among them may be determined. Further, the risk index value may be determined by the calculation method according to the arrangement relationship by defining the calculation method in consideration of each arrangement relationship.
  • the risk index value of the steam utilization device 21 may also be determined, and the equipment group risk information may be calculated using the risk index value of the steam utilization device 21.
  • the calculation of the risk index value of the steam utilizing device 21 may be performed, for example, using a database in which formulas and parameters for computing the failure occurrence probability are stored for each type of steam utilizing device 21.
  • the failure occurrence probability of the target steam utilization device 21 can be calculated based on the information stored in the unit 321, and the risk index value of the steam utilization device 21 can be obtained from the failure occurrence probability.
  • the risk index value of the steam utilizing device 21 is set high for the device used in the main, set low for the device used in the sub, etc., and is simply given to the operation of the steam plant 2 when the device breaks down. It may be set based on the degree of influence.
  • the device group risk information calculation unit 34 may obtain, as the device group risk information, a reliability for indicating the certainty of the device group risk index value.
  • the reliability of each process device 23 constituting the target device group 24 is common, the reliability of each process device 23 is made the reliability of the device group 24 and each process device When the reliability of 23 is different, the lowest reliability among the reliability of each process device 23 and the reliability of each process device 23 may be used as the reliability of the device group 24.
  • the device group risk information calculation unit 34 associates the device group risk information (device group risk index value and reliability) calculated as described above with the device group identification information, and the device group risk information storage unit It is stored in 325.
  • the risk information calculation unit 33 newly adds a risk index each time the diagnosis result storage unit 323 is updated (that is, each 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. Furthermore, the device group risk information calculation unit 34 Each time it is updated (i.e., each time a new risk index value and reliability are newly stored), equipment group risk information is newly calculated. Then, along with this, 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 equipment group risk stored in the equipment group risk information storage unit 325 Information data is updated in conjunction with the update of risk information data.
  • the monitoring server 3 (1) stores and stores a plurality 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 (2) risk information on the easiness of failure of the process device 23 at the installation location based on the diagnosis result storage process and (2) diagnosis results of the process devices 23 of successive generations provided at the installation location of the target Based on the risk information calculation process of calculating the index value and the reliability, and (3) risk information at the installation location of each process device 23 constituting the target device group 24, failure of the target device group 24 is easy Device group risk information calculating step of calculating device group risk information on the basis of the collected diagnostic results; Disk information is to be stored in the database unit 32. Then, the user requests the monitoring server 3 for the risk information, so that the evaluation result according to the request is output to the user through the input / output processing unit 31, and the user works on the target steam plant 2 It is possible to conduct a risk assessment of
  • the risk information arithmetic 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 successive process devices 23 provided at the target installation location.
  • the risk information calculation unit 33 shown in FIG. 4 will be described.
  • the calculation model storage unit 334 further stores a calculation model for calculating the failure occurrence probability from the one shown in FIG.
  • a failure rate calculating unit 335 for obtaining a failure rate that is a ratio of process devices 23 failing after the reference period, and a failure occurrence probability calculating unit 336 for calculating a failure occurrence probability based on the calculation model;
  • the risk index value calculation unit 332 calculates the risk index value by comparing the calculated failure rate with the failure occurrence probability.
  • 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, if there is data on the number of years to failure for the process equipment 23 installed in not only the target steam plant 2 but a large number of steam plants, the statistical method is used to With regard to the process device 23 to be processed, it is possible to derive an operation model of failure occurrence probability with the installation period as a parameter.
  • the calculation model storage unit 334 stores such a calculation model.
  • the calculation model stored in the calculation model storage unit 334 may be a simple model in which only the installation period is used as a parameter, but in addition to the installation period, each process device 23 stored in the device information storage unit 321 It is good also as a detailed operation model which makes one or a plurality of items about a kind of process apparatus 23 of a type, a use, etc. a parameter. If it is a detailed calculation model, the failure occurrence probability according to the type of process device 23 can be calculated based on various information stored in the device information storage unit 321, and the failure occurrence probability can be accurately calculated. It becomes possible to ask. In addition, when an operation model is obtained for each type such as the model or model of the process device 23, the operation model storage unit 334 stores the operation model for each type.
  • the failure rate calculation unit 335 is determined to fail after the reference period has elapsed from the installation at the installation site among the process appliances 23 of the successive generations based on the diagnosis result of the process appliances 23 of the generations installed at the target installation site.
  • the failure rate which is the ratio of the process equipment 23 being found is determined. For example, five process devices 23 are installed at the target installation site, diagnosis is performed every half year, and two diagnostic models show a breakdown when two years pass, breakdown when two and a half years pass If one unit is working, one is broken after 3 years, and one is broken after 4 years, assuming that 3 years is the standard period, Of the five units, four are broken, and the failure rate is 80% (80%).
  • the failure rate calculating unit 335 obtains the failure rate with respect to the reference period for each installation location.
  • the reference period requires at least a period longer than the interval of diagnosis, but is not particularly limited, and may be appropriately set according to the target installation location.
  • the failure occurrence probability calculation unit 336 calculates the failure occurrence probability in the reference period for the process device 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 device 23 provided at the target installation location, an item serving as a parameter of the calculation model is extracted from the device information storage unit 321, and the failure occurrence probability in the reference period is calculated based on the extracted data. Calculate In addition, when the operation model storage unit 334 stores an operation model for each type such as model and model, the failure occurrence probability operation unit 336 uses the operation model corresponding to the target process device 23 to generate a failure occurrence probability. Calculate
  • the risk index value calculation unit 332 calculates the risk index value of the process device 23 at the target installation location by comparing the calculated failure rate with the failure occurrence probability. That is, the failure occurrence probability obtained on the basis of the operation model by the failure occurrence probability operation unit 336 is a so-called general one, and reflects even a specific effect caused by the environment of the installation place where the target process device 23 is installed. It is not something that On the other hand, the failure rate obtained by the failure rate calculator 335 is the ease of failure of the device obtained by taking into consideration the environment of the installation location. Therefore, in the case where 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 easiness of failure of the process device 23. Therefore, the risk index value calculation unit 332 compares the failure rate with the failure occurrence probability to understand the installation location that greatly affects the easiness of failure of the process device 23, and the installation location where failure easily occurs. To identify.
  • the risk index value calculation unit 332 has a predetermined failure rate compared to the failure occurrence probability.
  • the risk index value is calculated on the assumption that there is an influence of the installation location on the easiness of failure of the target process device 23. That is, the risk index value calculation unit 332 calculates the risk index value based on the degree of deviation rather than simply comparing the magnitudes of the failure rate and the failure occurrence probability.
  • a plurality of threshold values may be provided, and the easiness of failure may be ranked according to how far the failure rate is deviated from the failure occurrence probability. Good.
  • the failure rate operation unit 335 calculates the failure rate for each type when a plurality of process devices 23 are included in the process devices 23 of successive generations, and the failure occurrence probability operation unit 336 is used for the process devices 23 of the successive periods.
  • 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, To calculate the risk index value at the installation site of
  • (2) Among the process devices 23 of successive generations, based on the diagnosis result of the successive process devices 23 provided at the installation location of interest, the process devices that have failed after the lapse of a predetermined period from installation at the installation location A failure rate operation step of obtaining a failure rate which 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) Risk index value calculation step of calculating a risk index value that indicates the ease of failure of the process device 23 at the target installation location by comparing the failure rate and the calculated failure occurrence probability; To calculate the risk index value for each target location.
  • the device group risk information calculation unit 34 is configured as shown in FIG. 5 and the diagnosis result for the target device group 24 does not meet the criteria, this device group 24 matches or is similar
  • the apparatus group risk information on the apparatus group 24 being processed may be obtained as the apparatus group risk information on the apparatus group 24 of interest.
  • a certain number of criteria such as diagnostic results for the number of process devices 23 be satisfied, and the device to be calculated If the diagnosis result of the process devices 23 constituting the group 24 does not satisfy the standard, it is not possible to accurately obtain the risk information.
  • the equipment group risk information calculation unit 34 is configured as shown in FIG. 5, and equipment group risk information for equipment group 24 that matches or is similar to the equipment group 24 of interest is equipment group risk for equipment group 24 of interest. By asking for information, risk assessment can be suitably performed for the target device group 24.
  • the apparatus group risk information calculation unit 34 shown in FIG. 5 will be described. It is further determined from the one shown in FIG. 2 whether or not the diagnosis result for the process apparatus 23 constituting the apparatus group 24 to be calculated satisfies the standard. And a device group risk information acquisition unit 345 for acquiring device group risk information of the device group 24 similar to the target device group 24.
  • the determination unit 344 determines, for the target device group 24, whether the diagnostic result accumulated for each process device 23 configuring the device group 24 satisfies a predetermined standard. For example, the determination unit 344 sets, for the accumulated diagnosis result, one or more items such as the number of times of diagnosis, the number of process devices 23 in which the diagnosis result exists, the frequency of diagnosis, and the variation of the diagnosis result. Judgment is performed based on whether the conditions are satisfied.
  • the item used for determination is not particularly limited, the determination unit 344 is not limited to 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 degree of reliability of may be used as an item for determination, and the determination may be performed based on whether the degree of reliability satisfies a predetermined standard.
  • the device group risk information acquisition unit 345 has device group information that matches or is similar to or more than the device group information in the device group 24 and is determined.
  • the apparatus group risk information for the other apparatus group 24 determined to satisfy the criteria in the unit 344 is determined, and the acquired apparatus group risk information is used as the apparatus group risk information for the target apparatus group 24. There is.
  • the device group risk information acquisition unit 345 is stored in the device group information storage unit 322 and the device group information of the target device group 24 acquired by the calculation information acquisition unit 341.
  • the device group information of the other device group 24 is compared, and the identification information of the other device group 24 that matches or is similar to the device group information of the target device group 24 or more than a predetermined reference, and the identification of the process device 23 that configures this Information is extracted from the device group information storage unit 322.
  • the items used for comparison of the device group information are not particularly limited, for example, in the present embodiment, types of the steam utilizing device 21 and the process device 23 constituting the device group 24 and each process device constituting the device group 24 It is designed to compare the arrangement relationship between the twenty-thirds.
  • identification information of the device groups 24 when there are a plurality of other device groups 24 that are identical to or more similar to the device group information of the target device group 24 or more than a predetermined reference, identification information of the device groups 24 and processes constituting the same for all device groups 24 The identification information of the device 23 is extracted.
  • 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 the conditions are satisfied, and device group risk information on the device group 24 meeting the criteria is acquired. Note that there are a plurality of other device groups 24 that match or are similar to the device group information of the target device group 24 or more than a predetermined reference, among which the reliability of the corresponding device group 24 and process device 23 meets the reference. When there are a plurality of device groups 24, device group risk information about the device group 24 having device group information that matches or most closely matches the device group information of the target device group 24 or the device group 24 with the highest reliability You just need to get
  • the device group risk information acquisition unit 345 stores the acquired device group risk information in the device group risk information storage unit 325 in a state of being associated with the device group identification information as device group risk information for the target device group 24. It is supposed to In this case, the device group risk information storage unit 325 makes it possible to distinguish whether the device group risk information has been acquired by the device group risk information acquisition unit 345 or calculated by the calculation unit 343. It is supposed to be.
  • the determination unit 344 makes a determination based on the information acquired by the calculation information acquisition unit 341, and the determination unit 344 determines that the criteria are satisfied.
  • the calculation unit 343 calculates the equipment group risk information based on the risk information at the installation location of each process equipment 23 configuring the target equipment group 24, the determination unit 344 determines that the above criteria are not satisfied.
  • the device group risk information acquisition unit 345 obtains the device group risk information.
  • the configuration in which the monitoring server 3 performs a series of processes has been described as an example.
  • the embodiment of the present disclosure is not limited to this, and for example, information stored in the database unit 32 such as diagnosis results and risk information is stored in one or more external database servers, and the monitoring server 3 Even if information is acquired for calculation from the database server as necessary, processing performed by the monitoring server 3 may be distributed to a plurality of devices using a risk evaluation system including a plurality of devices. Good.
  • the configuration in which the device group risk information calculation unit 34 calculates device group risk information has been described as an example.
  • the embodiment of the present disclosure is not limited thereto, and the device group risk information calculation unit 34 may not be provided, and the device group risk information may not be calculated.
  • the present disclosure can be used, for example, to perform a risk assessment of a plant.

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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。

Description

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
　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。
　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。
　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。
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） 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）
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
本実施形態に係るプラント監視システムの概略構成図 リスク評価装置のブロック図 機器群の一例を示す概略図 リスク情報演算部の一例を示すブロック図 機器群リスク情報演算部の一例を示すブロック図
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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）。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３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＝（Ｐ１×Ｐ２×Ｐ３）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（Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３）となる。
　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。
　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ＰＤ，ＰＥ，ＰＦ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＝（ＰＤ×ＰＥ）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ＰＦとからプロセス機器群２６Ｂのリスク指標値ＰＤＥＦをＰＤＥＦ＝ｍａｘ（（ＰＤ×ＰＥ），ＰＦ）により演算する。
　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。
　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ＰＡ，ＰＢ，ＰＣ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（ＰＢ，ＰＣ）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＝（ＰＡ×ｍａｘ（ＰＢ，ＰＣ））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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
〔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。
（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。
（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。
（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。
（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。
　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。
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
 

Claims (9)

  1. 　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。
  2. 　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。　
  3. 　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。
  4. 　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。
  5. 　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。
  6. 　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。
  7. 　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。
  8. 　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。
  9. 　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。
     
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