WO2019167166A1 - 配管診断方法、配管診断装置、及び配管診断システム - Google Patents

配管診断方法、配管診断装置、及び配管診断システム Download PDF

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谷口淳
添田武志
▲高▼須庸一
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    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N25/00—Investigating or analyzing materials by the use of thermal means
    • G01N25/18—Investigating or analyzing materials by the use of thermal means by investigating thermal conductivity

Definitions

  • the present invention relates to a piping diagnostic method, a piping diagnostic device, and a piping diagnostic system.
  • the temperature of the pipe when the pipe is cooled is detected by the temperature sensor, and the thinned state of the pipe is predicted based on the temperature change.
  • the temperature sensor detects the temperature change.
  • a temperature change similar to the state in which the pipe is not thin is detected even though the pipe is thin. May not be enough.
  • an object of the present invention is to provide a pipe diagnosis method, a pipe diagnosis apparatus, and a pipe diagnosis system that can accurately diagnose the state of a pipe.
  • the pipe diagnosis method includes a temperature change of the pipe calculated from the model when the pipe is heated in a model in which heat transfer behavior inside the pipe including deposits is modeled by an equivalent circuit, and A pipe diagnosis method in which a computer executes a process of diagnosing the state of the pipe from the model updated based on the temperature change of the pipe measured when the pipe is heated.
  • FIG. 1 is a diagram schematically illustrating a piping diagnosis system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of the information processing apparatus.
  • FIG. 3 is a functional block diagram of the information processing apparatus.
  • FIG. 4A is a cross-sectional view showing an example of a pipe where deposits are deposited and thinned
  • FIG. 4B is an equivalent modeled on the heat transfer behavior of the pipe shown in FIG.
  • FIG. 4C illustrates a section represented by each element illustrated in FIG.
  • FIG. 5A is a cross-sectional view showing another example of a pipe in which deposits are accumulated and thinned
  • FIG. 5B models the heat transfer behavior of the pipe shown in FIG.
  • FIG. 5A is a cross-sectional view showing another example of a pipe in which deposits are accumulated and thinned
  • FIG. 5B models the heat transfer behavior of the pipe shown in FIG.
  • FIG. 5A is a cross-sectional view showing another example of
  • FIG. 5C shows an equivalent circuit, and shows a section represented by each element shown in FIG.
  • FIG. 6 is a flowchart of piping diagnosis processing executed by the information processing apparatus.
  • FIG. 7A is a diagram for explaining the processing in step S21 in FIG. 6, and
  • FIG. 7B is a diagram for explaining the processing in step S23 in FIG.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the processing in step S25 of FIG.
  • FIG. 9 is a diagram schematically showing a modification of the piping diagnosis system.
  • FIG. 1 schematically shows the configuration of a piping diagnosis system 100 according to an embodiment.
  • a piping diagnosis system 100 includes a temperature sensor 31 and a temperature detection device 33 as measurement devices, a heater 35 as a heating device, a heater control device 37, and an information processing device 10 as a piping diagnosis device. And comprising.
  • the piping diagnostic system 100 measured a temperature change of the piping P10 calculated from a model in which the heat transfer behavior inside the piping P10 including deposits is modeled by an equivalent circuit when the piping P10 is heated by the heater 35. By comparing with the temperature change of the pipe, the accuracy of the model is improved, and the state of the pipe P10 is diagnosed using the model. More specifically, the piping diagnosis system 100 is derived from a periodic change in the surface temperature of the piping P10 when the output of the heater 35 is periodically changed and a periodic temperature change is given to the piping P10. By bringing the predetermined parameter closer to the predetermined parameter derived from the measured change in the periodic surface temperature of the pipe P10, a model suitable for the actual pipe condition is obtained, and the risk of thinning from the model is obtained. judge.
  • the temperature sensor 31 is arranged on the surface of the pipe P10 so as to measure the surface temperature of the pipe P10 at a point away from the heater 35 in the length direction of the pipe.
  • the output signal of the temperature sensor 31 is input to the temperature detection device 33.
  • the temperature detection device 33 detects the temperature of the pipe P10 from the output signal of the temperature sensor 31, and outputs the detection result to the information processing device 10.
  • the distance between the temperature sensor 31 and the heater 35 may be appropriately set in consideration of the performance of the heater 35, the thickness of the pipe P10, and the like. Further, the number of temperature sensors 31 may be one or plural.
  • the heater control device 37 periodically changes the output of the heater 35 based on the output and the frequency f set by the information processing device 10 to be described later.
  • the heater 35 periodically heats the pipe P10 at the frequency f under the control of the heater control device 37.
  • the information processing apparatus 10 includes an equivalent circuit (model) that models the heat transfer behavior of the pipe P10, the shape of the pipe P10, the shape of the heater 35, the type of fluid that flows through the pipe P10, the fluid pressure, the fluid flow rate, and the outside. Accepts input of temperature data.
  • the fluid pressure, the fluid flow rate, and the outside air temperature are input to the information processing apparatus 10 from a sensor (not shown) installed in the pipe P10.
  • the information processing apparatus 10 determines the output of the heater 35 and the frequency f based on the received model and various data, and sets them in the heater control device 37.
  • the information processing apparatus 10 displays the determined output and frequency f on the display device 119 and the like included in the information processing apparatus 10, and the user who confirms the display sets the output and frequency f in the heater control device 37. Also good.
  • the information processing apparatus 10 When the information processing apparatus 10 periodically heats the pipe P10 with the output of the heater 35 and the frequency f determined by the information processing apparatus 10, the surface temperature of the pipe P10 calculated from the model of the heat transfer behavior of the pipe P10. Based on the periodic change and the periodic change of the surface temperature of the pipe P10 actually measured, the thickness of the deposit inside the pipe P10 and the thickness of the pipe P10 are calculated, and the model is updated. Get a model that fits the actual piping conditions. And the information processing apparatus 10 determines the thinning risk of the piping P10 using the updated model. Further, the information processing apparatus 10 notifies information related to ultrasonic diagnosis of the pipe P10 and information related to cleaning of the pipe P10 based on the determination result of the thinning risk.
  • the information processing apparatus 10 has a hardware configuration as shown in FIG. Specifically, as shown in FIG. 2, the information processing apparatus 10 includes a central processing unit (CPU) 111, a read only memory (ROM) 112, a random access memory (RAM) 113, and a storage device (hard disk drive: HDD). ) 114, a network interface 115, a portable storage medium drive 117 capable of reading data stored in the portable storage medium 116, an input device 118, a display device 119, and the like. Each component of the information processing apparatus 10 is connected to the bus 120.
  • the input device 118 is, for example, a keyboard, a mouse, a touch panel, or the like, but is not limited thereto.
  • the CPU 111 causes the information processing apparatus 10 to function as each unit of FIG. 3 by executing a program stored in the ROM 112 or the HDD 114 or a program read from the portable storage medium 116 by the portable storage medium drive 117.
  • the information processing apparatus 10 when the CPU 111 executes a program, the information processing apparatus 10 includes a data reception unit 11, a determination unit 12, a diagnosis unit 13, and a determination unit as a determination unit and a notification unit. 15 functions.
  • the data reception unit 11 receives an input of an equivalent circuit (model) that models the heat transfer behavior of the pipe P10 from the user, for example, via the input device 118.
  • an equivalent circuit that models the heat transfer behavior of the pipe P10 will be described.
  • FIG. 4 (A) is a cross-sectional view showing an example of a pipe where deposits are accumulated and the thickness is reduced. It is assumed that the fluid flows in the pipe P11 in the direction indicated by the arrow A1.
  • a heater 35 is attached to the upstream side of the pipe P11, and a temperature sensor 31 is attached to the downstream side.
  • a deposit L10 is deposited on the downstream side of the pipe P11.
  • FIG. 4A when the heat from the heater 35 and the heat transfer path through which the fluid flowing through the pipe P11 and the temperature sensor 31 are transmitted via the pipe P11 are represented by an equivalent circuit, for example, FIG. 4B is obtained.
  • the model shown in FIG. 4B is a model of the lower half of the pipe P11 as shown in FIG. 4C.
  • the fluid flowing inside the pipe P11 is deposited inside the pipe P11.
  • the numbers described adjacent to each element in FIG. 4B represent each section in FIG. 4C that each element models.
  • thermal conductance of the pipe P11 the thermal conductance of the deposit L10, and the thermal conductance of the fluid are obtained by the following equation (1).
  • G thermal conductance
  • ⁇ thermal conductivity
  • A area
  • L length (or thickness).
  • the thermal conductance of the deposit L10 is applied to the corresponding location in the equivalent circuit shown in FIG.
  • An element to be expressed is added to modify the equivalent circuit as shown in FIG. It is not necessary to create a model every time, and a model created for a certain pipe can be used for a pipe having the same unevenness or bending of the pipe. Furthermore, it is preferable to register the model as a database in a storage device such as the HDD 114.
  • the data receiving unit 11 receives input of physical property data of piping from the user via the input device 118. Specifically, the data receiving unit 11 receives an input of the shape of the pipe, the shape of the heater 35, and the type of fluid flowing through the pipe from the user. The data receiving unit 11 receives inputs of fluid pressure, fluid flow rate, and outside air temperature from various sensors (not shown) installed in the pipe. The data reception unit 11 outputs the received model and various data to the determination unit 12 and the diagnosis unit 13. In addition, the data receiving unit 11 receives the surface temperature data of the pipe measured by the temperature sensor 31 from the temperature detection device 33 and outputs the data to the diagnosis unit 13.
  • the determining unit 12 determines the output and the frequency f of the heater 35 based on the received model and various data, and sets them in the heater control device 37.
  • the diagnostic unit 13 inputs various data to the model that models the heat transfer behavior of the pipe, and performs a thermal network analysis.
  • the diagnostic unit 13 determines the time at the peak value within the period of the change in the surface temperature of the pipe calculated from the model when the pipe is heated periodically, and the period of the change in the surface temperature of the pipe measured by the temperature sensor 31.
  • the thickness Ld of the deposit inside the pipe is calculated based on the delay time between the peak value and the peak value.
  • diagnosis unit 13 is based on the peak value of the pipe surface temperature obtained from the model when the thickness of the deposit is Ld and the peak value of the actual surface temperature of the pipe measured by the temperature sensor 31. Then, the pipe thickness Lp is calculated. The diagnosis unit 13 outputs the calculated deposit thickness Ld and pipe thickness Lp to the determination unit 15.
  • the determination unit 15 calculates the thermal conductance of the pipe in the model when the thickness of the deposit is Ld and the thickness of the pipe is Lp.
  • the determination unit 15 compares the threshold registered in the threshold DB 16 with the calculated thermal conductance to determine whether there is a risk of thinning.
  • the threshold value DB 16 stores a threshold value determined based on the thermal conductance of the piping when the piping is replaced in another similar piping system in the past. For example, when the calculated thermal conductance is equal to or greater than the threshold value, the determination unit 15 determines that there is a risk of thinning (the possibility that the pipe is thin enough to require replacement of the pipe). For example, if the determination unit 15 determines that there is a risk of thinning, the determination unit 15 notifies information related to ultrasonic diagnosis, and if not, notifies information related to pipe cleaning.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating an example of piping diagnosis processing executed by the information processing apparatus 10.
  • the process of FIG. 6 is performed regularly (every 6 months), for example. Note that the processing of FIG. 6 may be executed at a timing designated by an administrator of the piping facility, for example.
  • a case will be described as an example in which a diagnosis is performed on the piping system A that has passed 6 years since the previous piping was replaced.
  • the outer diameter of the piping is 100 mm
  • the initial thickness is 5 mm
  • the flow rate of water flowing through the piping measured by the flow sensor is 2 m / s.
  • the flow velocity distribution of the water flowing in the pipe is uniform and the flow velocity is constant, and that the heat transfer of the pipe and the deposit is constant.
  • the data receiving unit 11 receives an input of a model that models the heat transfer behavior of a pipe to be inspected (step S11).
  • the data receiving unit 11 receives input of pipe shape data and heater shape data (step S13). Moreover, the data reception part 11 receives the input of sensor data (flow rate / pressure / outside temperature) (step S17).
  • the determination unit 12 determines the output and cycle of the heater 35 (step S19). For example, the determination unit 12 determines the period of the heating cycle of the heater 35 as 6000 seconds. The heater 35 starts periodic heating of the pipe with the determined output and cycle.
  • the diagnosis unit 13 compares the time in the peak value within the cycle of the change in the surface temperature of the pipe calculated from the heating cycle of the pipe and the model, and the peak value in the cycle of the change in the surface temperature of the measured pipe. Based on the delay time, the deposit thickness Ld in the element representing the thermal conductance of the deposit in the model is calculated (step S21). Specifically, the diagnosis unit 13 assumes that the pipe thickness Lp is an initial thickness of 5 mm, and changes the deposit thickness Ld to minimize the delay time between the model and the actual measurement. The length Ld is calculated. When deposits are accumulated inside the pipe, the way in which heat is transferred from the fluid flowing inside the pipe to the temperature sensor 31 is delayed, and a delay occurs in the peak within the heating cycle of the pipe. Can be used to calculate the thickness Ld.
  • the diagnosis unit 13 determines the time at the peak value in the cycle of the temperature change of the surface temperature of the pipe when the thickness of the deposit is 0 mm, 13.5 mm, and 27 mm in the model, and the actually measured temperature. The delay time with respect to the time at the peak value within the period of change is calculated. The diagnosis unit 13 calculates the thickness Ld of the deposit that minimizes the delay time between the time at the peak value calculated from the model and the time at the actually measured peak value. For example, as shown in FIG. 7A, when the thickness of the deposit is assumed to be 0 mm, 13.5 mm, and 27 mm, the time at the peak value calculated from the model is 1500 seconds, 1875 seconds, and 2250, respectively. Suppose that it was seconds. In this case, when the time at the actually measured peak value is 2000 seconds, the diagnosis unit 13 calculates 18 mm as the thickness Ld of the deposit. Since the thickness Ld of the deposit is calculated based on the actually measured value, Ld with high accuracy can be calculated.
  • the temperature waveform of the surface temperature of the pipe may be calculated with respect to the blockage rate of the pipe. For example, in the case of a pipe having an outer diameter of 100 mm and an initial thickness of 5 mm, if the deposit thickness is 13.5 mm, the blocking rate is 30%, and if the deposit thickness is 27 mm, the blocking rate is 60. %.
  • the diagnosis unit 13 inputs the deposit thickness Ld calculated in step S21 into the model, and updates the model (step S22). Thereby, the state of the deposit actually deposited inside the pipe is reflected in the model. That is, since the model is updated to a model that matches the actual piping state, the accuracy of the model is improved.
  • the diagnosis unit 13 uses the model based on the peak value of the surface temperature of the pipe calculated from the model to which the thickness Ld is input (reflected) and the peak value of the actual surface temperature of the measured pipe.
  • the pipe thickness Lp in the element representing the thermal conductance of the pipe is calculated (step S23). Specifically, the diagnosis unit 13 changes the pipe thickness Lp to calculate the pipe thickness Lp that minimizes the difference between the peak value calculated from the model and the actually measured peak value. As the pipe is thicker, the heat from the heater 35 diffuses and the peak value of the pipe surface temperature becomes lower. Therefore, the peak value of the pipe surface temperature can be used to calculate the pipe thickness Lp.
  • the diagnosis unit 13 calculates the peak value of the surface temperature of the pipe when the pipe thickness Lp is set to 1 mm and 5 mm in the model in which the deposit thickness Ld calculated in step S21 is input, for example. Then, the diagnosis unit 13 calculates the pipe thickness Lp that minimizes the difference between the peak value calculated from the model and the measured peak value of the actual surface temperature of the pipe. For example, as shown in FIG. 7B, the peak values of the surface temperature of the pipe calculated from the model when the pipe thickness Lp is 1 mm and 5 mm are 37.0 ° C. and 36.0 ° C., respectively. Suppose there was.
  • the diagnosis unit 13 calculates approximately 3 mm as the pipe thickness Lp. Since the pipe thickness Lp is calculated based on the actually measured value, it is possible to calculate Lp with high accuracy.
  • the diagnosis unit 13 inputs the pipe thickness Lp calculated in step S23 into the model, and updates the model (step S24). Thereby, the actual thinning state of the pipe is reflected in the model. That is, since the model is updated to a model that matches the actual piping state, the accuracy of the model is improved.
  • step S21 and step S23 the model assumes that the flow velocity distribution of the fluid in the pipe is uniform and the flow velocity is constant, and that the heat transfer of the pipe and the deposit is also constant. Since it is assumed, there is a possibility that an error is included in the calculation result from the model. Therefore, it is preferable that the surface temperature data of the pipe is acquired by performing an experiment in the initial stage of the pipe installation without deposits. The calculation accuracy can be improved by correcting the value calculated from the model based on the experimental data.
  • the determination unit 15 determines whether there is a risk of thinning (step S25). Specifically, in a model in which the deposit thickness Ld and the pipe thickness Lp are input (reflected), the thermal conductance of the pipe is calculated. The determination unit 15 determines that there is a risk of thinning when the calculated thermal conductance is equal to or greater than a threshold value registered in the threshold value DB 16. For example, as shown in FIG. 8, the thermal conductance of the pipe calculated when the pipe diagnosis process was performed every six months since the previous pipe was replaced did not exceed the threshold value of 17.0 W / K. This time (six years after pipe replacement), when calculating the thermal conductance of the pipe, it is assumed that it exceeded the threshold value of 17.0 W / K. In this case, the determination unit 15 determines that there is a risk of thinning.
  • the determination unit 15 When it is determined that there is a risk of thinning (step S25 / YES), the determination unit 15 notifies information related to the ultrasonic diagnosis (step S27), and ends the process of FIG. For example, the determination unit 15 displays a message on the display device 119 of the information processing apparatus 10 that recommends performing ultrasound diagnosis. Thereby, the user (for example, manager of piping equipment) can secure equipment and personnel necessary for ultrasonic diagnosis.
  • the information processing apparatus 10 is calculated from a model when the pipe is heated in a model in which the heat transfer behavior inside the pipe including deposits is modeled by an equivalent circuit.
  • a diagnosis unit 13 for diagnosing the state of the pipe from the model updated based on the temperature change of the pipe and the temperature change of the pipe measured when the pipe is heated. Since the temperature change calculated from the model and the actually measured temperature change are used, the accuracy of the model is improved, and the diagnosis accuracy of the piping state using the model is also improved.
  • the model includes a fluid flowing inside the pipe, deposits accumulated inside the pipe, and elements representing the pipe, and the diagnosis unit 13 starts from the model when the pipe is heated periodically.
  • the state of deposits accumulated in the pipe based on the delay time between the calculated time at the peak value within the period of the temperature change of the pipe and the time at the peak value within the period of the measured temperature change of the pipe Is calculated.
  • the delay time between the model and the actual measurement it is possible to calculate the state of the deposit accumulated on the pipe (the thickness of the deposit).
  • the accuracy of the model is improved, and the diagnostic accuracy of the state of the pipe using the model is also improved.
  • the diagnosis unit 13 updates the model in the state of the deposit accumulated on the calculated pipe, and the peak of the surface temperature of the pipe calculated from the model when the pipe is periodically heated. Based on the value and the peak value of the measured surface temperature of the pipe, the state of thinning of the pipe is calculated. By using the peak value calculated from the model and the actually measured peak value, it is possible to calculate the state of pipe thinning (pipe thickness). Thereby, the accuracy of the model is improved, and the diagnostic accuracy of the state of the pipe using the model is also improved.
  • the information processing apparatus 10 updates the model in the calculated pipe thinning state, and determines the conductance value calculated from the updated model and the conductance value when the pipe is replaced.
  • the determination part 15 which determines a thinning risk based on the determined threshold value is provided. Since the thinning risk is determined by comparison with the conductance value when the pipe has been replaced in the past, the thinning risk can be accurately determined.
  • the determination unit 15 of the information processing apparatus 10 notifies information related to work on the pipe based on the diagnosed pipe state. Thereby, the user of the information processing apparatus 10 can assign tools and personnel necessary for ultrasonic diagnosis and cleaning of the piping.
  • the pipe condition is calculated and reflected in the model, but the present invention is not limited to this.
  • the pipe state is determined based on the change in the surface temperature of the pipe calculated from the model when the pipe is cooled and the change in the surface temperature of the pipe actually measured. It may be calculated and reflected in the model.
  • the model can be adapted to the actual state of the piping by bringing the predetermined parameter value calculated from the model close to the actual measurement value.
  • the information processing apparatus 10 may be a cloud.
  • the worker is on the information processing apparatus 10 connected to the worker terminal 20 via a wired or wireless network NW, such as the Internet, Local Area Network (LAN), Wide Area Network (WAN), or the like. Diagnosis of piping can be performed by the service provided in.
  • NW wireless or wireless network
  • LAN Local Area Network
  • WAN Wide Area Network
  • the above processing functions can be realized by a computer.
  • a program describing the processing contents of the functions that the processing apparatus should have is provided.
  • the program describing the processing contents can be recorded on a computer-readable recording medium (except for a carrier wave).
  • the program When the program is distributed, for example, it is sold in the form of a portable storage medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) on which the program is recorded. It is also possible to store the program in a storage device of a server computer and transfer the program from the server computer to another computer via a network.
  • a portable storage medium such as a DVD (Digital Versatile Disc) or CD-ROM (Compact Disc Read Only Memory) on which the program is recorded. It is also possible to store the program in a storage device of a server computer and transfer the program from the server computer to another computer via a network.
  • the computer that executes the program stores, for example, the program recorded in the portable storage medium or the program transferred from the server computer in its own storage device. Then, the computer reads the program from its own storage device and executes processing according to the program. The computer can also read the program directly from the portable storage medium and execute processing according to the program. Further, each time the program is transferred from the server computer, the computer can sequentially execute processing according to the received program.

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Abstract

配管の状態を精度よく予測するため、配管診断方法は、堆積物を含む配管内部の伝熱挙動を等価回路でモデル化したモデルにおいて前記配管を加熱した場合に前記モデルから算出される前記配管の温度変化と、前記配管を加熱した場合に測定された前記配管の温度変化と、に基づいて更新された前記モデルから前記配管の状態を診断する、処理をコンピュータが実行する。

Description

配管診断方法、配管診断装置、及び配管診断システム
　本発明は、配管診断方法、配管診断装置、及び配管診断システムに関する。
　ビルや工場などに設置された配管の減肉状態を予測することが行われている（例えば、特許文献１参照）。
特開２００６－２８４４１６号公報
　上記技術では、配管をヒータにより加熱した後、配管が冷却されていく際の配管の温度を温度センサにより検出し、その温度変化に基づいて配管の減肉状態を予測している。しかしながら、例えば、配管に堆積物が堆積している場合、配管が減肉しているにもかかわらず、配管が減肉していない状態と同様の温度変化が検出される場合もあり、予測精度が十分でない可能性がある。
　１つの側面では、本発明は、配管の状態を精度よく診断できる配管診断方法、配管診断装置、及び配管診断システムを提供することを目的とする。
　一つの態様では、配管診断方法は、堆積物を含む配管内部の伝熱挙動を等価回路でモデル化したモデルにおいて前記配管を加熱した場合に前記モデルから算出される前記配管の温度変化と、前記配管を加熱した場合に測定された前記配管の温度変化と、に基づいて更新された前記モデルから前記配管の状態を診断する、処理をコンピュータが実行する配管診断方法である。
　配管の状態を精度よく診断できる。
図１は、一実施形態に係る配管診断システムを概略的に示す図である。 図２は、情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図３は、情報処理装置の機能ブロック図である。 図４（Ａ）は、堆積物が堆積し、減肉した配管の一例を示す断面図であり、図４（Ｂ）は、図４（Ａ）に示す配管の伝熱挙動をモデル化した等価回路であり、図４（Ｃ）は、図４（Ｂ）に示す各要素が表す区画を表す。 図５（Ａ）は、堆積物が堆積し、減肉した配管の別例を示す断面図であり、図５（Ｂ）は、図５（Ａ）に示す配管の伝熱挙動をモデル化した等価回路であり、図５（Ｃ）は、図５（Ｂ）に示す各要素が表す区画を表す。 図６は、情報処理装置が実行する配管診断処理のフローチャートである。 図７（Ａ）は図６のステップＳ２１の処理を説明するための図であり、図７（Ｂ）は、図６のステップＳ２３の処理を説明するための図である。 図８は、図６のステップＳ２５の処理を説明するための図である。 図９は、配管診断システムの変形例を概略的に示す図である。
　以下、一実施形態に係る配管診断システムについて、図１～図８に基づいて詳細に説明する。
　図１には、一実施形態に係る配管診断システム１００の構成が概略的に示されている。図１に示すように、配管診断システム１００は、測定装置としての温度センサ３１及び温度検出装置３３と、加熱装置としてのヒータ３５と、ヒータ制御装置３７と、配管診断装置としての情報処理装置１０と、を備える。
　配管診断システム１００は、ヒータ３５により配管Ｐ１０を加熱した場合に堆積物を含む配管Ｐ１０の内部の伝熱挙動を等価回路でモデル化したモデルから算出される配管Ｐ１０の温度変化を、測定された配管の温度変化と比較することにより、モデルの精度を高め、当該モデルを用いて配管Ｐ１０の状態を診断する装置である。より具体的には、配管診断システム１００は、ヒータ３５の出力を周期的に変化させ、配管Ｐ１０に周期的な温度変化を与えた場合の配管Ｐ１０の周期的な表面温度の変化から導出される所定のパラメータを、測定された配管Ｐ１０の周期的な表面温度の変化から導出される所定のパラメータに近づけることによって、実際の配管の状態に適合したモデルを得て、当該モデルから減肉リスクを判定する。
　温度センサ３１は、ヒータ３５から配管の長さ方向に所定距離離れた地点の配管Ｐ１０の表面温度を測定するよう、配管Ｐ１０の表面上に配置される。温度センサ３１の出力信号は、温度検出装置３３に入力される。温度検出装置３３は、温度センサ３１の出力信号から配管Ｐ１０の温度を検出し、検出結果を情報処理装置１０に出力する。温度センサ３１とヒータ３５との間の距離は、ヒータ３５の性能や配管Ｐ１０の厚さ等を考慮して適宜設定すればよい。また、温度センサ３１の数は、１つでもよいし、複数でもよい。
　ヒータ制御装置３７は、後述する情報処理装置１０が設定した出力及び周波数ｆに基づいて、ヒータ３５の出力を周期的に変化させる。ヒータ３５は、ヒータ制御装置３７の制御の下、配管Ｐ１０を周波数ｆで周期的に加熱する。
　情報処理装置１０は、配管Ｐ１０の伝熱挙動をモデル化した等価回路（モデル）、配管Ｐ１０の形状、ヒータ３５の形状、配管Ｐ１０を流れる流体の種類、流体の圧力、流体の流量、及び外気温のデータの入力を受け付ける。なお、流体の圧力、流体の流量、及び外気温は、配管Ｐ１０に設置されたセンサ（不図示）から情報処理装置１０に入力される。
　情報処理装置１０は、受け付けたモデル及び各種データに基づいて、ヒータ３５の出力及び周波数ｆを決定し、ヒータ制御装置３７に設定する。なお、情報処理装置１０は、決定した出力及び周波数ｆを情報処理装置１０が備える表示装置１１９等に表示し、当該表示を確認したユーザが、出力及び周波数ｆをヒータ制御装置３７に設定してもよい。
　情報処理装置１０は、情報処理装置１０が決定したヒータ３５の出力及び周波数ｆで配管Ｐ１０を周期的に加熱した場合に、配管Ｐ１０の伝熱挙動のモデルから算出される配管Ｐ１０の表面温度の周期的な変化と、実際に測定された配管Ｐ１０の表面温度の周期的な変化と、に基づいて、配管Ｐ１０内部の堆積物の厚さや、配管Ｐ１０の厚さを算出し、モデルを更新し、実際の配管の状態に適合するモデルを得る。そして、情報処理装置１０は、更新したモデルを用いて、配管Ｐ１０の減肉リスクを判定する。また、情報処理装置１０は、減肉リスクの判定結果に基づいて、配管Ｐ１０の超音波診断に関する情報や、配管Ｐ１０の洗浄に関する情報を報知する。
　情報処理装置１０は、図２に示すようなハードウェア構成を有する。具体的には、情報処理装置１０は、図２に示すように、Central Processing Unit（ＣＰＵ）１１１、Read Only Memory（ＲＯＭ)１１２、Random Access Memory（ＲＡＭ)１１３、記憶装置（Hard Disk Drive：ＨＤＤ）１１４、ネットワークインタフェース１１５、可搬型記憶媒体１１６に記憶されたデータを読み取り可能な可搬型記憶媒体用ドライブ１１７、入力装置１１８、及び表示装置１１９等を備えている。これら情報処理装置１０の構成各部は、バス１２０に接続されている。入力装置１１８は、例えば、キーボード、マウス、及びタッチパネル等であるが、これらに限定されるものではない。ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１２あるいはＨＤＤ１１４に格納されているプログラム、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ１１７が可搬型記憶媒体１１６から読み取ったプログラムを実行することで、情報処理装置１０を図３の各部として機能させる。
　具体的には、図３に示すように、ＣＰＵ１１１がプログラムを実行することにより、情報処理装置１０は、データ受付部１１、決定部１２、診断部１３、並びに判定部及び報知部としての判定部１５として機能する。
　データ受付部１１は、例えば入力装置１１８を介し、ユーザから、配管Ｐ１０の伝熱挙動をモデル化した等価回路（モデル）の入力を受け付ける。ここで、配管Ｐ１０の伝熱挙動をモデル化した等価回路について説明する。
　図４（Ａ）は、堆積物が堆積し、減肉した配管の一例を示す断面図である。配管Ｐ１１内を流体が矢印Ａ１で示す方向に流れているものとする。配管Ｐ１１の上流側にはヒータ３５が取り付けられ、下流側には温度センサ３１が取り付けられている。配管Ｐ１１の下流側には、堆積物Ｌ１０が堆積している。
　図４（Ａ）において、ヒータ３５からの熱が、配管Ｐ１１を流れる流体及び配管Ｐ１１を介して温度センサ３１に伝わる伝熱経路を等価回路で表すと、例えば、図４（Ｂ）となる。ここで、図４（Ｂ）に示すモデルは、図４（Ｃ）に示すように、配管Ｐ１１の下半分をモデル化したものであり、配管Ｐ１１の内部を流れる流体、配管Ｐ１１の内部に堆積した堆積物、及び配管Ｐ１１の熱コンダクタンスを表す要素を含む。図４（Ｂ）の各要素に隣接して記載した数字は、各要素がモデル化した図４（Ｃ）の各区画を表している。
　ここで、配管Ｐ１１の熱コンダクタンス、堆積物Ｌ１０の熱コンダクタンス、及び流体の熱コンダクタンスは、以下の式（１）で求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　ここで、Ｇは熱コンダクタンスを表し、λは熱伝導率を表し、Ａは面積を表し、Ｌは長さ（又は厚さ）を表す。
　なお、図５（Ａ）に示すように、ヒータ３５を設置した箇所にも堆積物Ｌ１０が存在する場合には、図４（Ｂ）に示す等価回路の該当箇所に堆積物Ｌ１０の熱コンダクタンスを表す要素を追加して、図５（Ｂ）に示すような等価回路に修正する。モデルは毎回作成する必要はなく、ある配管に対して作成したモデルを、配管の凹凸や曲がりなどが同等な配管に流用することができる。さらに、モデルをデータベースとしてＨＤＤ１１４等の記憶装置に登録しておくことが好ましい。
　図３に戻り、データ受付部１１は、入力装置１１８を介し、ユーザから配管の物性データの入力を受け付ける。具体的には、データ受付部１１は、配管の形状、ヒータ３５の形状、配管を流れる流体の種類の入力をユーザから受け付ける。また、データ受付部１１は、配管に設置された各種センサ（不図示）から、流体の圧力、流体の流量、及び外気温の入力を受け付ける。データ受付部１１は、受け付けたモデル及び各種データを決定部１２及び診断部１３に出力する。また、データ受付部１１は、温度検出装置３３から、温度センサ３１が測定した、配管の表面温度のデータを受け付け、診断部１３に出力する。
　決定部１２は、受け付けたモデル及び各種データに基づいて、ヒータ３５の出力及び周波数ｆを決定し、ヒータ制御装置３７に設定する。
　診断部１３は、配管の伝熱挙動をモデル化したモデルに対して、各種データを入力し、熱回路網解析を行う。診断部１３は、配管を周期的に加熱した場合にモデルから算出される配管の表面温度の変化の周期内のピーク値における時間と、温度センサ３１により測定された配管の表面温度の変化の周期内のピーク値における時間と、の遅延時間に基づいて、配管内部の堆積物の厚さＬｄを算出する。
　さらに、診断部１３は、堆積物の厚さがＬｄである場合にモデルから得られる配管の表面温度のピーク値と、温度センサ３１により測定された配管の実際の表面温度のピーク値とに基づいて、配管の厚さＬｐを算出する。診断部１３は、算出した堆積物の厚さＬｄ及び配管の厚さＬｐを判定部１５に出力する。
　判定部１５は、堆積物の厚さがＬｄであり、配管の厚さがＬｐである場合のモデルにおける配管の熱コンダクタンスを算出する。判定部１５は、閾値ＤＢ１６に登録されている閾値と、算出した熱コンダクタンスを比較して、減肉リスクが存在するか否かを判定する。閾値ＤＢ１６には、過去に他の同様の配管系統において配管を交換した際の配管の熱コンダクタンスに基づいて決定された閾値が格納されている。例えば、判定部１５は、算出した熱コンダクタンスが閾値以上である場合に、減肉リスクが存在する（配管の交換が必要なほど配管が減肉している可能性が高い）と判定する。判定部１５は、例えば、減肉リスクが存在すると判定すると、超音波診断に関する情報を報知し、そうでない場合には、配管洗浄に関する情報を報知する。
　次に、情報処理装置１０が実行する配管診断処理の一例について説明する。図６は、情報処理装置１０が実行する配管診断処理の一例を示すフローチャートである。図６の処理は、例えば、定期的（６か月おき）に実行される。なお、図６の処理を、例えば、配管設備の管理者が指定するタイミングで実行してもよい。以下の説明では、前回配管を交換してから６年経過した配管系統Ａについて診断を行う場合を例に説明する。配管系統Ａは、配管の外径が１００ｍｍ、初期厚さ５ｍｍであり、流量センサによって測定された、配管内を流れる水の流速は２ｍ／ｓであるとする。また、配管内を流れる水の流速分布が均一で、かつ、流速が一定であると仮定し、配管及び堆積物の熱の伝わり方は一定であると仮定する。
　図６の処理において、まず、データ受付部１１は、検査対象となる配管の伝熱挙動をモデル化したモデルの入力を受け付ける（ステップＳ１１）。
　次に、データ受付部１１は、配管形状データ及びヒータ形状データの入力を受け付ける（ステップＳ１３）。また、データ受付部１１は、センサデータ（流量／圧力／外気温）の入力を受け付ける（ステップＳ１７）。
　次に、決定部１２は、ヒータ３５の出力及び周期を決定する（ステップＳ１９）。例えば、決定部１２は、ヒータ３５の加熱サイクルの周期を６０００秒と決定する。ヒータ３５は、決定された出力及び周期で、配管の周期的な加熱を開始する。
　次に、診断部１３は、配管の加熱周期とモデルから算出される配管の表面温度の変化の周期内のピーク値における時間と、測定された配管の表面温度の変化の周期内のピーク値における時間と、の遅延時間に基づいて、モデルにおいて堆積物の熱コンダクタンスを表す要素における堆積物の厚さＬｄを算出する（ステップＳ２１）。具体的には、診断部１３は、配管の厚さＬｐを初期厚さ５ｍｍであるとし、堆積物の厚さＬｄを変化させて、モデルと実測との遅延時間が最小となる堆積物の厚さＬｄを算出する。配管内部に堆積物が堆積すると、配管内部を流れる流体から温度センサ３１への熱の伝わり方が遅くなり、配管の加熱周期内のピークに遅延が生じるため、遅延時間を、配管内部の堆積物の厚さＬｄを算出するのに用いることができる。
　例えば、診断部１３は、モデルにおいて堆積物の厚さを０ｍｍ、１３．５ｍｍ、及び２７ｍｍとした場合の配管の表面温度の温度変化の周期内のピーク値における時間と、実際に測定された温度変化の周期内のピーク値における時間との遅延時間を算出する。診断部１３は、モデルから算出されたピーク値における時間と、実測されたピーク値における時間と、の遅延時間が最小となる堆積物の厚さＬｄを算出する。例えば、図７（Ａ）に示すように、堆積物の厚さを０ｍｍ、１３．５ｍｍ、及び２７ｍｍと仮定した場合にモデルから算出されたピーク値における時間がそれぞれ１５００秒、１８７５秒、及び２２５０秒であったとする。この場合において、実測されたピーク値における時間が２０００秒であった場合、診断部１３は、堆積物の厚さＬｄとして１８ｍｍを算出する。実測値に基づいて、堆積物の厚さＬｄを算出するので、精度の高いＬｄを算出することができる。
　なお、堆積物の厚さに代わり、配管の閉塞率に対して、配管の表面温度の温度波形を算出してもよい。例えば、外径１００ｍｍ、初期厚さ５ｍｍの配管の場合、堆積物の厚さが１３．５ｍｍであれば、閉塞率は３０％となり、堆積物の厚さが２７ｍｍであれば、閉塞率は６０％となる。
　図６に戻り、診断部１３は、ステップＳ２１で算出した堆積物の厚さＬｄをモデルに入力し、モデルを更新する（ステップＳ２２）。これにより、実際に配管内部に堆積した堆積物の状態がモデルに反映される。すなわち、モデルが、実際の配管の状態に適合したモデルに更新されるので、モデルの精度が向上する。
　次に、診断部１３は、厚さＬｄを入力した（反映した）モデルから算出した配管の表面温度のピーク値と、測定された配管の実際の表面温度のピーク値とに基づいて、モデルにおいて配管の熱コンダクタンスを表す要素における配管の厚さＬｐを算出する（ステップＳ２３）。具体的には、診断部１３は、配管の厚さＬｐを変化させて、モデルから算出されたピーク値と実測されたピーク値との差を最小とする配管の厚さＬｐを算出する。配管が厚いほど、ヒータ３５からの熱が拡散して配管の表面温度のピーク値が低くなるため、配管の表面温度のピーク値を、配管の厚さＬｐを算出するのに用いることができる。
　診断部１３は、例えば、ステップＳ２１で算出した堆積物の厚さＬｄを入力したモデルにおいて、配管の厚さＬｐを１ｍｍ及び５ｍｍとした場合の配管の表面温度のピーク値を算出する。そして、診断部１３は、モデルから算出されたピーク値と、測定された配管の実際の表面温度のピーク値との差を最小とする配管の厚さＬｐを算出する。例えば、図７（Ｂ）に示すように、配管の厚さＬｐを１ｍｍ及び５ｍｍとしたときにモデルから算出される配管の表面温度のピーク値が、それぞれ３７．０℃、３６．０℃であったとする。この場合において、実際に測定された配管の表面温度のピーク値が３６．６℃である場合、診断部１３は、配管の厚さＬｐとして、およそ３ｍｍを算出する。実測値に基づいて配管の厚さＬｐを算出するので、精度の高いＬｐを算出することができる。
　図６に戻り、診断部１３は、ステップＳ２３で算出した配管の厚さＬｐをモデルに入力し、モデルを更新する（ステップＳ２４）。これにより、実際の配管の減肉の状態がモデルに反映される。すなわち、モデルが、実際の配管の状態に適合したモデルに更新されるので、モデルの精度が向上する。
　なお、ステップＳ２１及びステップＳ２３において、モデルでは、配管内の流体の流速分布が均一でかつ流速が一定であると仮定しており、さらに、配管及び堆積物の熱の伝わり方も一定であると仮定していることから、モデルからの算出結果に誤差が含まれる可能性がある。したがって、堆積物がない、配管設置初期に実験を行って配管の表面温度のデータを取得することが好ましい。実験データに基づいてモデルから算出した値を補正することによって、算出精度を向上させることができる。
　次に、判定部１５は、減肉リスクがあるか否かを判定する（ステップＳ２５）。具体的には、堆積物の厚さＬｄ及び配管の厚さＬｐが入力された（反映された）モデルにおいて、配管の熱コンダクタンスを算出する。判定部１５は、算出した熱コンダクタンスが、閾値ＤＢ１６に登録されている閾値以上である場合、減肉リスクがあると判断する。例えば、図８に示すように、前回配管を交換してから半年ごとに配管診断処理を行ったときに算出した配管の熱コンダクタンスは、閾値である１７．０Ｗ／Ｋを越えていなかったが、今回（配管交換後６年）配管の熱コンダクタンスを算出すると、閾値である１７．０Ｗ／Ｋを越えていたとする。この場合、判定部１５は、減肉リスクがあると判定する。
　減肉リスクがあると判定した場合（ステップＳ２５／ＹＥＳ）、判定部１５は、超音波診断に関する情報を報知し（ステップＳ２７）、図６の処理を終了する。例えば、判定部１５は、超音波診断の実施を推奨する旨のメッセージを情報処理装置１０の表示装置１１９に表示する。これにより、ユーザ（例えば、配管設備の管理者）は、超音波診断に必要な機材及び人員を確保することができる。一方、減肉リスクがないと判定した場合（ステップＳ２５／ＮＯ）、判定部１５は、配管洗浄に関する情報を報知し（ステップＳ２９）、図６の処理を終了する。例えば、判定部１５は、配管洗浄を推奨する旨のメッセージを情報処理装置１０の表示装置１１９に表示する。これにより、ユーザは、配管洗浄に必要な機材及び人員を確保することができる。
　以上詳細に説明したように、本実施形態によれば、情報処理装置１０は、堆積物を含む配管内部の伝熱挙動を等価回路でモデル化したモデルにおいて配管を加熱した場合にモデルから算出される配管の温度変化と、配管を加熱した場合に測定された配管の温度変化と、に基づいて更新されたモデルから配管の状態を診断する診断部１３を備える。モデルから算出される温度変化と実測された温度変化とを用いるので、モデルの精度が向上し、モデルを用いた配管の状態の診断精度も向上する。
　また、本実施形態によれば、モデルは、配管内部を流れる流体、配管内部に堆積した堆積物、及び配管を表す要素を含み、診断部１３は、配管を周期的に加熱した場合にモデルから算出される配管の温度変化の周期内のピーク値における時間と、測定された配管の温度変化の周期内のピーク値における時間と、の遅延時間に基づいて、配管内部に堆積した堆積物の状態を算出する。モデルと実測との遅延時間を用いることで、配管に堆積した堆積物の状態（堆積物の厚さ）を算出することができる。これにより、モデルの精度が向上し、モデルを用いた配管の状態の診断精度も向上する。
　また、本実施形態によれば、診断部１３は、算出した配管に堆積した堆積物の状態でモデルを更新し、配管を周期的に加熱した場合にモデルから算出される配管の表面温度のピーク値と、測定された配管の表面温度のピーク値と、に基づいて、配管の減肉の状態を算出する。モデルから算出したピーク値と、実測されたピーク値とを用いることで、配管の減肉の状態（配管の厚さ）を算出することができる。これにより、モデルの精度が向上し、モデルを用いた配管の状態の診断精度も向上する。
　また、本実施形態において、情報処理装置１０は、算出した配管の減肉の状態でモデルを更新し、更新されたモデルから算出したコンダクタンス値と、配管を交換したときのコンダクタンス値に基づいて定めた閾値とに基づいて、減肉リスクを判定する判定部１５を備える。過去に配管を交換した際のコンダクタンス値との比較によって、減肉リスクを判定するため、精度よく減肉リスクを判定できる。
　また、本実施形態において、情報処理装置１０の判定部１５は、診断した配管の状態に基づいて、配管に対する作業に関する情報を報知する。これにより、情報処理装置１０のユーザは、配管の超音波診断、洗浄等に必要な器具及び人員のアサインを行うことができる。
　なお、上記実施形態では、配管を周期的に加熱した場合にモデルから算出される配管の周期的な表面温度の変化と、実際に測定された配管の周期的な表面温度の変化と、に基づいて、配管の状態を算出しモデルに反映させていたが、これに限られるものではない。例えば、配管を加熱した後、配管が冷却されていく際にモデルから算出される配管の表面温度の変化と、実際に測定された配管の表面温度の変化と、に基づいて、配管の状態を算出しモデルに反映させてもよい。この場合も、モデルから算出された所定のパラメータ値を実測値に近づけることで、配管の実際の状態にモデルを適合させることができる。
　なお、上記実施形態において、情報処理装置１０はクラウドであってもよい。作業者は、図９に示すように、インターネット、Local Area Network（ＬＡＮ）、Wide Area Network（ＷＡＮ）等、有線又は無線のネットワークＮＷを介して作業者端末２０と接続された情報処理装置１０上で提供されるサービスによって配管診断を行うことができる。
　なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。
　プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記憶媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
　プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記憶媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記憶媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
　上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
　　１０　　情報処理装置
　　３１　　温度センサ
　　３３　　温度検出装置
　　３５　　ヒータ
　　１３　　診断部
　　１５　　判定部
　　１００、１００´　配管診断システム

Claims (11)

  1. 　堆積物を含む配管内部の伝熱挙動を等価回路でモデル化したモデルにおいて前記配管を加熱した場合に前記モデルから算出される前記配管の温度変化と、前記配管を加熱した場合に測定された前記配管の温度変化と、に基づいて更新された前記モデルから前記配管の状態を診断する、
    処理をコンピュータが実行する配管診断方法。
  2. 　前記モデルは、前記配管内部を流れる流体、前記配管内部に堆積した堆積物、及び前記配管を表す要素を含み、
    　前記配管の状態を診断する処理は、前記配管を周期的に加熱した場合に前記モデルから算出される前記配管の温度変化の周期内のピーク値における時間と、測定された前記配管の温度変化の周期内のピーク値における時間と、の遅延時間に基づいて、前記配管内部に堆積した堆積物の状態を算出する処理を含む、
    請求項１に記載の配管診断方法。
  3. 　前記配管の状態を診断する処理は、算出した前記配管に堆積した堆積物の状態で前記モデルを更新し、前記配管を周期的に加熱した場合に更新された前記モデルから算出される前記配管の表面温度のピーク値と、測定された前記配管の表面温度のピーク値と、に基づいて、前記配管の減肉の状態を算出する処理を含む、
    請求項２に記載の配管診断方法。
  4. 　前記配管の状態を診断する処理は、算出した前記配管の減肉の状態で前記モデルを更新し、更新された前記モデルから算出したコンダクタンス値と、配管を交換したときのコンダクタンス値に基づいて定めた閾値とに基づいて、減肉リスクを判定する処理を含む、
    請求項３記載の配管診断方法。
  5. 　前記配管の状態に基づいて、前記配管に対する作業に関する情報を報知する、
    処理をコンピュータに実行させる請求項１～４のいずれか一項に記載の配管診断方法。
  6. 　堆積物を含む配管内部の伝熱挙動を等価回路でモデル化したモデルにおいて前記配管を加熱した場合に前記モデルから算出される前記配管の温度変化と、前記配管を加熱した場合に測定された前記配管の温度変化と、に基づいて更新された前記モデルから前記配管の状態を診断する診断部、
    を備える配管診断装置。
  7. 　前記モデルは、前記配管内部を流れる流体、前記配管内部に堆積した堆積物、及び前記配管を表す要素を含み、
    　前記診断部は、前記配管を周期的に加熱した場合に前記モデルから算出される前記配管の温度変化の周期内のピーク値における時間と、測定された前記配管の温度変化の周期内のピーク値における時間と、の遅延時間に基づいて、前記配管内部に堆積した堆積物の状態を算出する、
    請求項６に記載の配管診断装置。
  8. 　前記診断部は、算出した前記配管に堆積した堆積物の状態で前記モデルを更新し、前記配管を周期的に加熱した場合に更新された前記モデルから算出される前記配管の表面温度のピーク値と、測定された前記配管の表面温度のピーク値と、に基づいて、前記配管の減肉の状態を算出する、
    請求項７に記載の配管診断装置。
  9. 　前記配管の状態を診断する処理は、算出した前記配管の減肉の状態で前記モデルを更新し、更新された前記モデルから算出したコンダクタンス値と、配管を交換したときのコンダクタンス値に基づいて定めた閾値とに基づいて、減肉リスクを判定する判定部、
    を備える請求項８記載の配管診断装置。
  10. 　前記配管の状態に基づいて、前記配管に対する作業に関する情報を報知する報知部、
    を備える請求項６～９のいずれか一項に記載の配管診断装置。
  11. 　配管を加熱する加熱装置と、
    　前記配管の表面温度を測定する測定装置と、
    　堆積物を含む配管内部の伝熱挙動を等価回路でモデル化したモデルにおいて前記配管を加熱した場合に前記モデルから算出される前記配管の温度変化と、前記配管を加熱した場合に測定された前記配管の温度変化と、に基づいて更新された前記モデルから前記配管の状態を診断する診断部と、
    を備える配管診断システム。
    　
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