WO2022181577A1 - 回転機械評価装置、回転機械評価システム、回転機械評価装置のチューニング方法、及び、回転機械評価方法 - Google Patents

回転機械評価装置、回転機械評価システム、回転機械評価装置のチューニング方法、及び、回転機械評価方法 Download PDF

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Definitions

  • the present disclosure relates to a rotating machine evaluation device, a rotating machine evaluation system, a tuning method for a rotating machine evaluation device, and a rotating machine evaluation method.
  • thermal stress occurs inside them.
  • thermal stress becomes a factor that causes damage to the components of the rotating machine, and affects the service life. Therefore, thermal stress and damage are useful as evaluation values for evaluating the life of rotating machinery, and it is necessary to pay attention to them as monitoring items in the operation of rotating machinery.
  • the casing As one method for obtaining such an evaluation value, for example, in a rotating machine provided with a rotor (rotating member) that can be rotated by high-temperature fluid and a casing (stationary member) that rotatably supports the rotor, the casing
  • the temperature and thermal stress inside the rotor can be obtained by inputting the measurement results of the temperature sensor installed in the rotor as the surface temperature conditions of the radial one-dimensional heat transfer/structural rotor model prepared in advance.
  • the finite element method FEM
  • the model is a one-dimensional model in the radial direction, the evaluation value near the temperature sensor (that is, the temperature sensor and the axial direction are at approximately the same position)
  • the method using the finite element method has better evaluation accuracy than the method using the heat transfer/structural rotor model, but the calculation Heavy load. Therefore, it is difficult to apply the evaluation value to real-time monitoring of rotating machines in operation.
  • At least one embodiment of the present embodiment has been devised in view of the circumstances described above, and includes a rotating machine evaluation apparatus, a rotating machine evaluation system, and a rotating machine evaluation apparatus capable of accurately monitoring evaluation values in real time during operation of a rotating machine. It is an object of the present invention to provide a tuning method and a rotating machine evaluation method.
  • a rotating machine evaluation device includes: a boundary condition calculation unit for calculating boundary conditions based on measured values of parameters relating to the operating state of the rotating machine; A storage unit for storing a degenerate model created based on a prediction model including a heat transfer model and a structural model of the rotating machine for predicting evaluation values of the rotating machine corresponding to the boundary conditions.
  • a boundary condition calculation unit for calculating boundary conditions based on measured values of parameters relating to the operating state of the rotating machine
  • a storage unit for storing a degenerate model created based on a prediction model including a heat transfer model and a structural model of the rotating machine for predicting evaluation values of the rotating machine corresponding to the boundary conditions.
  • a method for tuning a rotating machine evaluation device includes: calculating boundary conditions based on measured values of parameters relating to operating conditions of the rotating machine; calculating an evaluation value corresponding to the measured boundary condition based on a degenerate model during operation of the rotating machine; with The degenerate model is created based on a prediction model including a heat transfer model and a structural model of the rotating machine for predicting evaluation values of the rotating machine corresponding to the boundary conditions.
  • a rotating machine evaluation system in order to solve the above problems, a client terminal device;
  • a rotating machine evaluation system comprising a rotating machine evaluation device communicable with the client terminal device, The client terminal device requesting means for requesting evaluation of the rotating machine from the rotating machine evaluation device, prepared,
  • the rotating machine evaluation device includes: a boundary condition calculation unit for calculating a boundary condition based on measured values of parameters relating to an operating state of the rotating machine when a request is made by the request means;
  • a storage unit for storing a degenerate model created based on a prediction model including a heat transfer model and a structural model of the rotating machine for predicting evaluation values of the rotating machine corresponding to the boundary conditions.
  • an evaluation value calculation unit for calculating the evaluation value corresponding to the boundary condition calculated by the boundary condition calculation unit based on the degenerate model during operation of the rotating machine; Prepare.
  • a rotating machine evaluation device capable of accurately monitoring an evaluation value in real time during operation of a rotating machine, a rotating machine evaluation system, a tuning method for the rotating machine evaluation device, and a rotating machine We can provide an evaluation method.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a rotating machine evaluation device according to one embodiment;
  • FIG. It is a flow chart which shows a rotating machine evaluation method concerning one embodiment. It is an example of the evaluation result output from the result output part of FIG. It is another example of the evaluation result output from the result output part of FIG. It is a figure which shows the outline
  • FIG. 9 is a schematic diagram showing the elongation of the rotor calculated as a structural index in step S402 of FIG. 8;
  • FIG. 9 is a schematic diagram showing the elongation of the rotor calculated as a structural index in step S402 of FIG. 8;
  • expressions that express shapes such as squares and cylinders do not only represent shapes such as squares and cylinders in a geometrically strict sense, but also include irregularities and chamfers to the extent that the same effect can be obtained.
  • the shape including the part etc. shall also be represented.
  • the expressions “comprising”, “comprising”, “having”, “including”, or “having” one component are not exclusive expressions excluding the presence of other components.
  • a rotating machine to be evaluated by a rotating machine evaluation device or a rotating machine evaluation method will be described.
  • a turbine that can be driven by a hot fluid is described below as an example of a rotating machine, the rotating machine may be any other device comprising at least a portion of a rotatable member.
  • a steam turbine using steam as the high-temperature fluid is exemplified, but other high-temperature fluid such as gas may be used.
  • FIG. 1 is a schematic diagram schematically showing the cross-sectional structure of the rotary machine 1.
  • FIG. A rotary machine 1 is a steam turbine that uses high-temperature steam as a working fluid, and includes a casing 2 (chamber) and a rotor 4 .
  • a casing 2 surrounds the intermediate portion of the rotor 4 .
  • the rotor 4 is rotatably supported by radial bearings 6 on both sides of the casing 2 .
  • the rotary machine 1 is configured as an axial flow turbine, and a plurality of rotor blade rows 8 are fixed to the rotor 4 while being spaced apart from each other in the axial direction of the rotor 4 .
  • a plurality of stator blade rows 12 are fixed to the casing 2 via the blade ring 10, and a dummy ring 13 is fixed on the opposite side of the blade ring 10 in the axial direction. be done.
  • the dummy ring 13 is provided with an inner gland 15 into which gland steam for cooling can flow.
  • a cylindrical internal channel 14 is formed between the blade ring 10 and the rotor 4 , and the rotor blade row 8 and the stationary blade row 12 are arranged in the internal channel 14 .
  • a steam inlet portion 2 a provided in the casing 2 communicates with the internal flow path 14 , and steam supplied from the steam inlet portion 2 a is guided to the internal flow path 14 .
  • Each rotor blade row 8 is composed of a plurality of rotor blades (turbine rotor blades) arranged in the circumferential direction, and each rotor blade is fixed to the rotor 4 .
  • Each stationary blade row 12 is composed of a plurality of stationary blades arranged in the circumferential direction of the rotor 4 , and each stationary blade is fixed to the blade ring 10 .
  • Each row of stator blades 12 accelerates the flow of steam, and each row of rotor blades 8 converts steam energy into rotational energy of the rotor 4 .
  • the rotor 4 is connected to, for example, a generator (not shown), and the rotor 4 drives the generator.
  • FIG. 2 is a schematic configuration diagram of a rotating machine evaluation device 100 according to one embodiment.
  • the rotating machine evaluation device 100 is composed of, for example, a CPU (Central Processing Unit), a RAM (Random Access Memory), a ROM (Read Only Memory), and a computer-readable storage medium.
  • a series of processes for realizing various functions is stored in a storage medium or the like in the form of a program, for example, and the CPU reads out this program to a RAM or the like, and executes information processing and arithmetic processing.
  • the program is pre-installed in a ROM or other storage medium, provided in a state stored in a computer-readable storage medium, or distributed via wired or wireless communication means. etc. may be applied.
  • Computer-readable storage media include magnetic disks, magneto-optical disks, CD-ROMs, DVD-ROMs, semiconductor memories, and the like.
  • the rotating machine evaluation device 100 includes a measured value acquisition unit 102 , a boundary condition calculation unit 104 , a storage unit 106 , an evaluation value calculation unit 108 and a result output unit 110 .
  • the measured value acquisition unit 102 is configured to acquire measured values of parameters related to the operating state of the rotary machine 1 .
  • the rotary machine 1 includes a rotation speed sensor for measuring the rotation speed, a power generation output sensor for measuring the power output of a generator (not shown) connected to the rotor 4, and a steam temperature measuring sensor.
  • a steam temperature sensor and a steam pressure sensor for measuring the steam pressure are arranged.
  • the measured value acquisition unit 102 can acquire measured values of each parameter by receiving electrical signals from these sensors.
  • the boundary condition calculation unit 104 is a configuration for calculating boundary conditions set for the degenerate model M stored in the storage unit 106 based on the measured values acquired by the measured value acquisition unit 102 .
  • the degenerate model M is a model obtained by reducing the dimension (degenerate) while maintaining the essential behavior of the prediction model, and can greatly reduce the analysis time and data volume.
  • the degenerate model M is stored in advance in the storage unit 106, and the evaluation value calculation unit 108 applies the boundary conditions calculated by the boundary condition calculation unit 104 to the degenerated model M read from the storage unit 106. Calculate the evaluation value.
  • the result output unit 110 is configured to output evaluation results based on the evaluation values calculated by the evaluation value calculation unit 108 .
  • FIG. 3 is a flow chart showing a rotating machine evaluation method according to one embodiment.
  • the measured value acquiring unit 102 acquires measured values of parameters related to the operating state of the rotary machine 1 (step S100). Acquisition of measured values in step S100 is repeatedly performed while the rotating machine 1 is in operation. By sequentially using the measured values that are repeatedly acquired to calculate an evaluation value, which will be described later, the evaluation value for the rotary machine 1 can be calculated in real time.
  • the boundary condition calculation unit 104 calculates boundary conditions based on the measured values obtained in step S100 (step S101).
  • the boundary conditions are obtained by a predetermined arithmetic expression corresponding to the degenerate model M used for calculating the evaluation value.
  • the rotation speed of the rotor 4, the power output of the generator (not shown), the steam temperature, the steam pressure, etc. are acquired as measured values, and the boundary conditions are calculated by inputting these into a predetermined arithmetic expression. be.
  • the evaluation value calculation unit 108 accesses the storage unit 106 to read out the degenerate model M prepared in the storage unit 106 (step S102), and applies the boundary conditions calculated in step S101 to the degenerated model M An evaluation value is calculated (step S103).
  • the degenerate model M used to calculate the evaluation value in step S103 is constructed by degenerating a predictive model that indicates the correlation between the boundary conditions and the evaluation value.
  • a prediction model that serves as a basis for the degenerate model in this way typically includes a heat transfer model and a structural model of the rotary machine 1 .
  • the predictive model can calculate the evaluation value with high accuracy based on the boundary conditions by, for example, the finite element method, but the calculation load is enormous, and as it is, it is not suitable for calculating the evaluation value in real time. Therefore, by constructing the degenerate model M by degenerating such a prediction model, it is possible to greatly reduce the computational load and to calculate the evaluation value in real time. A method for constructing the degenerate model M from the prediction model will be described in detail later.
  • the result output unit 110 outputs the evaluation result based on the evaluation value calculated in step S103 (step S104).
  • at least one of temperature, stress, and damage in each part of the rotor 4 is calculated as an evaluation value, and the temporal change thereof is output from the result output unit 110 .
  • FIGS. 4A and 4B are examples of evaluation results output from the result output unit 110 in FIG.
  • FIG. 4A how the stress in the rotor 4 calculated as the evaluation value changes over time is output, and the operator can monitor the stress in real time by referring to this.
  • the threshold (proof stress) at which plastic deformation occurs is indicated by a dashed line, and it is shown that plastic deformation may occur when the stress, which is the evaluation result, exceeds the threshold at time t1 to t2. .
  • FIG. 4B shows creep damage Dc and fatigue damage Df obtained from the stress of the rotor 4 calculated as evaluation values, and how the operating point of the rotating machine 1 changes over time.
  • a region A in which the rotating machine 1 can operate normally and a region B in which an abnormality is highly likely to occur are separated by a boundary line L, and as the operating time of the rotating machine 1 elapses, A point is shown moving from region A to region B.
  • FIG. 4B shows creep damage Dc and fatigue damage Df obtained from the stress of the rotor 4 calculated as evaluation values, and how the operating point of the rotating machine 1 changes over time.
  • a region A in which the rotating machine 1 can operate normally and a region B in which an abnormality is highly likely to occur are separated by a boundary line L, and as the operating time of the rotating machine 1 elapses, A point is shown moving from region A to region B.
  • FIG. 5 is a diagram showing an overview of the prediction model m
  • FIG. 6 is a diagram showing a calculation flow in the prediction model m of FIG.
  • the prediction model m includes a heat transfer model m1 and a structural model m2.
  • the prediction model m of this example has a heat transfer equation C1 as a heat transfer model m1, and a deformation constitutive equation C2, a force balance equation C3, and a damage evolution equation C4 as a structural model m2.
  • heat transfer equation C1, deformation constitutive equation C2, force balance equation C3, and damage evolution equation C4 are calculated, and temperature, stress, plastic strain, time evolution of damage Ask for
  • the temperature (or heat load) is first calculated by the heat transfer equation C1 (step S200). Subsequently, in the deformation constitutive equation C2, the temperature (or thermal load) calculated by the heat transfer equation C1 and the stress (or displacement) calculated by the force balance equation C3 are input, and the plastic strain is calculated ( step S201). In the force balance equation C3, the stress (or displacement) is calculated by inputting the plastic strain calculated by the deformation constitutive formula C2 (step S202). Steps S201 and S202 are repeated until the plastic strain and stress (or displacement) that simultaneously satisfy the deformation constitutive equation C2 and the force balance equation C3 are found.
  • step S203 the temperature (or heat load) calculated in step S200, the plastic strain calculated in step S201, and the stress (or displacement) calculated in step S202 for one cycle is prepared and input to the damage evolution formula C4.
  • the damage evolution formula C4 calculates how the damage evolves based on the prepared temperature (or thermal load), stress (or displacement) and plastic strain for one step (step S204).
  • the fatigue damage Df and the creep damage Dc after one cycle are obtained as the calculation result of step S205 (step S205).
  • the heat transfer equation C1 included in the predictive model m is expressed by the following equation, assuming that the rotating machine 1 has a heat transfer surface S1, a radiation surface S2, and a volume V, as shown in FIG . 7A.
  • the first term on the left side is a heat capacity term
  • the second term on the left side is a heat conduction term
  • the first term on the right side is a heat transfer term
  • the second term on the right side is a radiation term.
  • T temperature
  • Tg fluid temperature (temperature of steam or gas)
  • ⁇ density
  • c specific heat
  • ⁇ thermal conductivity
  • HTC heat transfer coefficient
  • J incident heat flux
  • G radiation
  • ⁇ T temperature variation
  • S area.
  • Equation ( 1 ) the heat transfer term (the second term on the right side ) of Equation ( 1 ) is obtained by dividing the heat transfer surface S 1 of FIG . , S 1 NHTC , it can be shown as follows.
  • Equation ( 1 ) The radiation term ( second term on the right side) of Equation ( 1 ) is such that the radiation surface S 2 in FIG . , m ), (S 2 2,s , S 2 2,m ) . . . , (S NRD 2,s , S NRD 2,m ). can.
  • the radiant heat QI is expressed by the following equation using the areas of A I 2,S , A I 2,m : division planes S I 2,s , and S I 2,m .
  • ⁇ Stefan Boltzmann constant, e 1 I ,S 2 , e 2, I : emissivity.
  • the spatial discretization equation by the finite element method is the following equation.
  • T N-dimensional nodal temperature vector
  • T *4 N-dimensional vector obtained by multiplying each component of the nodal temperature vector to the 4th power
  • C, K, M I , R I N ⁇ N matrix generated by discretization
  • E I N-dimensional vector resulting from discretization.
  • N-th order truncated singular value decomposition (SVD: Singular Value Decomposition) is applied to the M ⁇ S matrix X, it is approximately decomposed as shown in FIG. 7D.
  • X [T 1 , T 2 , .
  • U h be the N ⁇ N h matrix U in the case
  • Equation (5) the POD Galerkin projections of the heat capacity term, the heat conduction term, and the heat transfer term in Equation (5) are expressed by the following equations.
  • ⁇ h is the degeneracy temperature (U h T T).
  • DEIM Discrete Empirical Interpolation Method
  • the modified constitutive formula C2 included in the prediction model m for example, the following formula using Norton's law can be used.
  • the force balance equation C3 included in the prediction model m is represented by the following equation.
  • ⁇ stress tensor
  • p pressure
  • n normal vector
  • ⁇ density
  • ⁇ angular velocity
  • ⁇ linear expansion
  • T temperature
  • T 0 temperature at which thermal strain becomes
  • ⁇ u virtual displacement
  • ⁇ virtual strain tensor
  • Such a force balance equation C3 can be degenerated by the integration point reduction method, for example, as shown in FIG. 7E. Applying the finite element method to formulas (14-1) to (14-9) and formula (15), obtaining the stress ⁇ and the displacement u in a plurality of analysis cases, and regarding the displacement u as a virtual displacement ⁇ u, A virtual distortion is obtained (step S300).
  • C integration points are selected from the set of integration points p i , they are set to q j , and the weight of the positive value of q j is set to w j (step S302).
  • the virtual work of the internal force is approximated by the following equation.
  • step S303 the 'selection of C integration points' and 'their weights' that maximize the approximation accuracy of the above equation are determined. If the approximation accuracy of the optimum solution obtained in step S303 is sufficient, or if C reaches a predetermined natural number (step S304: YES), this is taken as the final solution (step S305). On the other hand, if neither condition is satisfied (step S304: NO), the number of integration points is increased by one (C ⁇ C+1), and the process returns to step S302.
  • the force balance equation C3 shown in the above equation (15) is discretized by the finite element method and numerically integrated using integration points reduced only to the virtual work due to the internal force, and is expressed as the following equation.
  • the left side is the internal force term
  • the first term on the right side is the thermal load term
  • the second term on the right side is the centrifugal force term
  • the third term on the right side is the pressure term.
  • u O-dimensional nodal displacement vector
  • T N-dimensional nodal temperature vector
  • T 0 N-dimensional nodal temperature vector at which thermal strain is
  • ⁇ angular velocity
  • p I pressure
  • ⁇ M ⁇ M matrix
  • ⁇ M ⁇ N matrices
  • ⁇ and ⁇ I M-dimensional vectors.
  • the degeneracy temperature ⁇ h the degeneracy displacement ⁇ s and the stress at the reduction integration point can be obtained. Temperature and displacement can be obtained by the following equations.
  • stress GappyPOD, which is a technique for repairing missing data, can be used to restore stress values at other integration points from stress values at reduced integration points, thereby obtaining the entire stress field.
  • the rotating machine evaluation apparatus 100 by calculating the evaluation value using the degenerate model M constructed from the prediction model m in this way, the calculation load is greatly reduced compared to the case where the prediction model m is used. can be reduced to As a result, it is possible to quickly calculate the evaluation value based on the measured values acquired during the operation of the rotary machine 1 and monitor the rotary machine 1 in real time.
  • the degenerate model M is constructed based on the prediction model m.
  • the calculation accuracy of the evaluation value by the degenerate model M may be improved by tuning the base prediction model m. Tuning of the prediction model m is performed by adjusting parameters included in the heat transfer model m1 of the prediction model m.
  • the rotating machine evaluation device 100 shown in FIG. 2 includes a parameter adjustment unit 114 for performing such tuning of the prediction model m.
  • the parameter adjustment unit 114 is provided as part of the configuration of the rotating machine evaluation device 100, and the predictive model m is tuned by the parameter adjustment unit 114 at a predetermined timing, and stored in the storage unit 106. The accuracy of the degenerate model M is improved.
  • the rotating machine evaluation device 100 does not include such a parameter adjustment unit 114, and for example, an operator tunes the prediction model m so that the degenerate model M is constructed based on the prediction model m. may be updated to improve the evaluation accuracy.
  • FIG. 8 is a flowchart showing a tuning method for the rotating machine evaluation device 100 according to one embodiment.
  • the parameter adjustment unit 114 acquires measured values regarding the operating state from the rotary machine 1 (step S400). Acquisition of the measured value in step S400 is the same as acquisition of the measured value by the measured value acquiring unit 102 described above. Subsequently, the parameter adjustment unit 114 performs heat transfer analysis by applying the measured value acquired in step S400 to the heat transfer model m1 of the prediction model m to be tuned (step S401), and the structural index (estimated value) is calculated (step S402). In this embodiment, the elongation of the rotor 4 is used as the structural index, but other parameters may be used.
  • the parameter adjustment unit 114 acquires the measured values of the structural indices calculated in step S402 (step S403).
  • the actual measured value of the structural index may be obtained along with other parameters in step S400.
  • the measured value of the elongation of the rotor 4 calculated in step S402 is acquired.
  • FIG. 9A and 9B are schematic diagrams showing the elongation of the rotor 4 calculated as the structural index in step S402 of FIG.
  • one end of the rotor 4 is fixed relative to the casing 2 and the elongation at the other end is taken as a structural indicator.
  • the actual measured value of the elongation is obtained by measuring the relative distance R1 to the other end of the rotor 4 by an optical sensor installed on the inner surface of the casing 2, and measuring the extension of the casing 2 by another sensor.
  • the relative distances R1, R2 to each end of the rotor 4 are measured by optical sensors located on the inner surface of the casing 2 when the ends of the rotor 4 are not clamped together, and other
  • the parameter adjustment unit 114 determines whether the difference ⁇ R between the elongation (estimated value) calculated in step S402 and the measured elongation value obtained in step S403 is within the allowable value (step S404). If the difference ⁇ R exceeds the allowable value (step S404: NO), the parameter adjuster 114 changes the parameters included in the heat transfer model m1 (step S405).
  • the parameter change in step S405 can also be automated using, for example, an optimization algorithm.
  • step S405 it is possible to change the parameters related to the steam temperature condition included in the heat transfer model m1.
  • Steam temperature conditions can be tuned, for example, from measured steam temperatures.
  • effective steam temperature measurement points include (i) the steam inlet portion 2a for the blade ring 10 and the dummy ring 14, the vicinity of the welded portion if the rotor 4 has a welded portion, and (ii) the blade (iii) an inner ground 15;
  • a parameter related to heat transfer coefficient included in the heat transfer model m1 can be changed.
  • the heat transfer coefficient in the rotary machine 1 is closely related to the operating state of the rotary machine 1.
  • the heat transfer coefficient ⁇ is expressed by the following formula.
  • ⁇ rate heat transfer coefficient evaluation value at rating
  • P rate pressure evaluation value at rating
  • P pressure evaluation value
  • n index.
  • the heat transfer coefficient ⁇ is represented by the following formula.
  • ⁇ vacuum is the heat transfer rate evaluation value in a vacuum.
  • the heat transfer coefficient ⁇ is represented by the following formula. Note that ⁇ air is the heat transfer coefficient evaluation value in vacuum breaking.
  • parameter adjustment section 114 can adjust parameters ⁇ 1 to ⁇ 3 included in equations (24-1) to (24-3).
  • step S401 the process returns to step S401, and the heat transfer analysis is performed again using the heat transfer model m1 with the changed parameters.
  • Such repetition is repeated until the difference ⁇ R is within the allowable value. That is, the parameters included in the heat transfer model m1 are adjusted so that the predicted value of the structural index and the measured value of the structural index match.
  • step S404 when the difference ⁇ R is within the allowable value (step S404: YES), the predicted FEM model m including the heat transfer model m1 whose parameter is changed in step S405 is degenerated again (step S406), and stored in the storage unit 106.
  • the degenerate model M is updated (step S407).
  • the rotating machine evaluation device 100 has been described, but without being limited to such a configuration, a client terminal device (not shown) that can communicate with the rotating machine evaluation device 100 can obtain the evaluation result in step S104. It may be configured to output. Further, in response to a request from a client terminal device to evaluate a rotating machine, the processing in the flow chart showing the rotating machine evaluating method shown in FIG. 3 or the tuning method shown in FIG. 8 may be executed. Further, the operator may input an instruction for tuning the prediction model m to the client terminal device.
  • a rotating machine evaluation device includes: a boundary condition calculation unit (for example, the boundary condition calculation unit 104 in the above embodiment) for calculating boundary conditions based on measured values of parameters related to the operating state of the rotating machine (for example, the rotating machine 1 in the above embodiment); including a heat transfer model (for example, the heat transfer model m1 in the above embodiment) and a structural model (for example, the structural model m2 in the above embodiment) of the rotating machine for predicting the evaluation value of the rotating machine corresponding to the boundary conditions.
  • a boundary condition calculation unit for example, the boundary condition calculation unit 104 in the above embodiment
  • a structural model for example, the structural model m2 in the above embodiment
  • a storage unit (for example, the storage unit 106 )When, During operation of the rotating machine, an evaluation value calculation unit (for example, the evaluation value in the above embodiment) calculates the evaluation value corresponding to the boundary condition calculated by the boundary condition calculation unit based on the degenerate model. calculation unit 108); Prepare.
  • the evaluation value corresponding to the boundary condition calculated from the measured values of the parameters relating to the operating state of the rotating machine is calculated based on the degenerate model.
  • a degenerate model is created by degenerating a prediction model, and can significantly reduce the computational load. Therefore, an evaluation value can be calculated accurately and quickly during operation of a rotating machine. This allows the operator to monitor the evaluation values in real time during operation of the rotating machine.
  • the degenerate model is created by reducing integration points in the integral formula included in the prediction model.
  • the prediction model includes a heat transfer equation (for example, the heat transfer equation C1 in the above embodiment), a modified constitutive equation (for example, the modified constitutive equation C2 in the above embodiment), a force balance equation (for example, the force balance equation C3 in the above embodiment) ), and a damage evolution formula (for example, damage evolution formula C4 in the above embodiment),
  • the degenerate model is created by POD-Gallerkin projection of at least one term included in the heat transfer equation or the force balance equation among the prediction models.
  • the evaluation value can be calculated with good accuracy, and the calculation A degenerate model with less load can be created favorably.
  • the evaluation value includes stress generated in the rotating machine or damage to the rotating machine calculated based on the stress.
  • the predicted value of the structural index of the rotating machine calculated by applying the measured value of the parameter to the heat transfer model matches the measured value of the structural index. It further includes a parameter adjuster (for example, the parameter adjuster 114 in the above embodiment) that adjusts the included parameters.
  • the parameters included in the heat transfer model are adjusted (tuned) so that the predicted values of the structural index obtained from the parameters match the actual measured values. This makes it possible to improve the accuracy of the heat transfer model, and as a result, it is possible to effectively improve the calculation accuracy of the evaluation value by the degenerate model constructed from the prediction model including the heat transfer model.
  • the structural index is the amount of elongation along the axial direction of a rotating member (for example, the rotor 4 in the above embodiment) provided in the rotating machine.
  • the above parameters are adjusted. can be preferably performed.
  • the parameter adjuster adjusts a parameter related to heat transfer coefficient selected according to an operation mode of the rotating machine.
  • a tuning method for a rotating machine evaluation device includes: A method for tuning a rotating machine evaluation device according to any one aspect of (1) to (4) above, comprising: In the heat transfer model, the predicted value of the structural index of the rotating machine calculated by applying the measured value of the parameter to the heat transfer model matches the measured value of the structural index. Adjust the included parameters.
  • the parameters included in the heat transfer model are adjusted (tuned) so that the predicted values of the structural index obtained from the parameters match the actual measured values. This makes it possible to improve the accuracy of the heat transfer model, and as a result, it is possible to effectively improve the calculation accuracy of the evaluation value by the degenerate model constructed from the prediction model including the heat transfer model.
  • the structural index is the amount of elongation along the axial direction of a rotating member (for example, the rotor 4 in the above embodiment) provided in the rotating machine.
  • the above aspect (9) by adopting the amount of elongation along the axial direction of a rotating member (for example, a turbine rotor) of a rotating machine as a structural index used when performing tuning, the above parameters can be obtained. Adjustments can be conveniently made.
  • a rotating member for example, a turbine rotor
  • a parameter related to heat transfer coefficient is selected according to the operation mode of the rotating machine.
  • a rotating machine evaluation method includes: a step of calculating boundary conditions based on measured values of parameters relating to the operating state of a rotating machine (for example, the rotating machine 1 of the above embodiment); calculating an evaluation value corresponding to the measured boundary conditions based on a reduced model (for example, reduced model M in the above embodiment) during operation of the rotating machine; with
  • the degenerate model uses a heat transfer model (for example, the heat transfer model m1 in the above embodiment) and a structural model (for example, the structure in the above embodiment) of the rotating machine to predict the evaluation value of the rotating machine corresponding to the boundary conditions. It is created based on a prediction model (for example, the prediction model m in the above embodiment) including the model m2).
  • the evaluation value corresponding to the boundary condition calculated from the measured values of the parameters relating to the operating state of the rotating machine is calculated based on the degenerate model.
  • a degenerate model is created by degenerating a prediction model, and can significantly reduce the computational load. Therefore, an evaluation value can be calculated accurately and quickly during operation of a rotating machine. This allows the operator to monitor the evaluation values in real time during operation of the rotating machine.
  • a rotating machine evaluation system includes: a client terminal device; A rotating machine evaluation system comprising a rotating machine evaluation device communicable with the client terminal device, The client terminal device requesting means for requesting evaluation of the rotating machine from the rotating machine evaluation device, prepared,
  • the rotating machine evaluation device includes: a boundary condition calculation unit (for example, the boundary condition calculation unit 104 in the above embodiment) for calculating a boundary condition based on a measured value of a parameter relating to the operating state of the rotating machine when a request is made by the requesting means; including a heat transfer model (for example, the heat transfer model m1 in the above embodiment) and a structural model (for example, the structural model m2 in the above embodiment) of the rotating machine for predicting the evaluation value of the rotating machine corresponding to the boundary conditions.
  • a boundary condition calculation unit for example, the boundary condition calculation unit 104 in the above embodiment
  • a structural model for example, the structural model m2 in the above embodiment
  • a storage unit (for example, the storage unit 106 )When, During operation of the rotating machine, an evaluation value calculation unit (for example, the evaluation value in the above embodiment) calculates the evaluation value corresponding to the boundary condition calculated by the boundary condition calculation unit based on the degenerate model. calculation unit 108); Prepare.
  • the rotating machine evaluation system includes a client terminal device and a rotating machine evaluation device that are communicable with each other.
  • the rotating machine evaluation device evaluates the above-described rotating machine in response to a request by the request means provided in the client terminal. It can be carried out.

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Abstract

回転機械の評価は、回転機械の運転状態に関するパラメータの計測値に基づいて境界条件を算出し、回転機械の運転中に、縮退モデルに基づいて、当該計測された境界条件に対応する評価値を算出することにより行われる。縮退モデルは、回転機械の伝熱モデル及び構造モデルを含み、且つ、境界条件に対応する回転機械の評価値を予測するための予測モデルに基づいて作成される。

Description

回転機械評価装置、回転機械評価システム、回転機械評価装置のチューニング方法、及び、回転機械評価方法
　本開示は、回転機械評価装置、回転機械評価システム、回転機械評価装置のチューニング方法、及び、回転機械評価方法に関する。
　本願は、２０２１年２月２５日に日本国特許庁に出願された特願２０２１－０２９１１４号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
　蒸気、ガスのような高温流体を取り扱うタービン等の回転機械では、その内部に熱応力が発生する。このような熱応力は、回転機械の構成部材に損傷をもたらす要因となり、寿命に影響を与える。そのため、熱応力や損傷は、回転機械の寿命を評価するための評価値として有用であり、回転機械の運用上、監視項目として留意する必要がある。
　このような評価値を求めるための一手法として、例えば、高温流体によって回転可能なロータ（回転部材）と、ロータを回転可能に支持する車室（静止部材）とを備える回転機械では、車室に設置された温度センサの計測結果を、予め用意された径方向一次元の伝熱・構造ロータモデルの表面温度条件として入力することで、ロータ内部の温度や熱応力を求めることができる。また他の手法として、有限要素法（ＦＥＭ：Ｆｉｎｉｔ　Ｅｌｅｍｅｎｔ　Ｍｅｔｈｏｄ）により、回転機械の運転データや各種計測データを解析条件として、ロータの温度又は応力を評価することもできる（特許文献１を参照）。
特開２００２－２７７３８２号公報
　前述した伝熱・構造ロータモデルを用いて評価値を算出する手法では、当該モデルが径方向における一次元モデルであるため、温度センサ近傍（すなわち温度センサと軸方向が略同位置）における評価値しか算出できず、また有限要素法を用いた手法に比べて評価精度が低い一方で、有限要素法を用いる手法では、伝熱・構造ロータモデルを用いる手法に比べて評価精度がよいものの、演算負荷が大きい。そのため、運転中の回転機械における評価値のリアルタイム監視への適用が難しい。
　本実施形態の少なくとも一実施形態は上述の事情に鑑みなされたものであり、回転機械の運転中に評価値をリアルタイム且つ精度よく監視可能な回転機械評価装置、回転機械評価システム、回転機械評価装置のチューニング方法、及び、回転機械評価方法を提供することを目的とする。
　本実施形態の少なくとも一実施形態に係る回転機械評価装置は、上記課題を解決するために、
　回転機械の運転状態に関するパラメータの計測値に基づいて境界条件を算出するための境界条件算出部と、
　前記境界条件に対応する前記回転機械の評価値を予測するために前記回転機械の伝熱モデル及び構造モデルを含んで構成される予測モデルに基づいて作成された縮退モデルを記憶するための記憶部と、
　前記回転機械の運転中に、前記縮退モデルに基づいて、前記境界条件算出部で算出された前記境界条件に対応する前記評価値を算出するための評価値算出部と、
を備える。
　本実施形態の少なくとも一実施形態に係る回転機械評価装置のチューニング方法は、上記課題を解決するために、
　回転機械の運転状態に関するパラメータの計測値に基づいて境界条件を算出する工程と、
　前記回転機械の運転中に、縮退モデルに基づいて、前記計測された境界条件に対応する評価値を算出する工程と、
を備え、
　前記縮退モデルは、前記境界条件に対応する前記回転機械の評価値を予測するために前記回転機械の伝熱モデル及び構造モデルを含んで構成される予測モデルに基づいて作成される。
　本開示の少なくとも一実施形態に係る回転機械評価システムは、上記課題を解決するために、
　クライアント端末装置と、
　前記クライアント端末装置と通信可能な回転機械評価装置と
を備える回転機械評価システムであって、
　前記クライアント端末装置は、
　前記回転機械評価装置へ回転機械の評価を要求するための要求手段を、
　備え、
　前記回転機械評価装置は、
　前記要求手段による要求がなされると、前記回転機械の運転状態に関するパラメータの計測値に基づいて境界条件を算出するための境界条件算出部と、
　前記境界条件に対応する前記回転機械の評価値を予測するために前記回転機械の伝熱モデル及び構造モデルを含んで構成される予測モデルに基づいて作成された縮退モデルを記憶するための記憶部と、
　前記回転機械の運転中に、前記縮退モデルに基づいて、前記境界条件算出部で算出された前記境界条件に対応する前記評価値を算出するための評価値算出部と、
を備える。
　本実施形態の少なくとも一実施形態によれば、回転機械の運転中に評価値をリアルタイム且つ精度よく監視可能な回転機械評価装置、回転機械評価システム、回転機械評価装置のチューニング方法、及び、回転機械評価方法を提供できる。
回転機械の断面構造を概略的に示す模式図である。 一実施形態に係る回転機械評価装置の概略構成図である。 一実施形態に係る回転機械評価方法を示すフローチャートである。 図２の結果出力部から出力される評価結果の一例である。 図２の結果出力部から出力される評価結果の他の例である。 予測モデルの概要を示す図である。 図５の予測モデルにおける演算フローを示す図である。 予測モデルから縮退モデルを構築する方法を説明するための図である。 予測モデルから縮退モデルを構築する方法を説明するための図である。 予測モデルから縮退モデルを構築する方法を説明するための図である。 予測モデルから縮退モデルを構築する方法を説明するための図である。 予測モデルから縮退モデルを構築する方法を説明するための図である。 予測モデルから縮退モデルを構築する方法を説明するための図である。 一実施形態に係る回転機械評価装置のチューニング方法を示すフローチャートである。 図８のステップＳ４０２で構造的指標として算出されるロータの伸びを示す模式図である。 図８のステップＳ４０２で構造的指標として算出されるロータの伸びを示す模式図である。
　以下、添付図面を参照して本開示の幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、本開示の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
　例えば、「ある方向に」、「ある方向に沿って」、「平行」、「直交」、「中心」、「同心」或いは「同軸」等の相対的或いは絶対的な配置を表す表現は、厳密にそのような配置を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の角度や距離をもって相対的に変位している状態も表すものとする。
　例えば、「同一」、「等しい」及び「均質」等の物事が等しい状態であることを表す表現は、厳密に等しい状態を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の差が存在している状態も表すものとする。
　例えば、四角形状や円筒形状等の形状を表す表現は、幾何学的に厳密な意味での四角形状や円筒形状等の形状を表すのみならず、同じ効果が得られる範囲で、凹凸部や面取り部等を含む形状も表すものとする。
　一方、一の構成要素を「備える」、「具える」、「具備する」、「含む」、又は、「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。
　まず幾つかの実施形態に係る回転機械評価装置又は回転機械評価方法の評価対象である回転機械について説明する。以下では回転機械の一例として高温流体によって駆動可能なタービンを説明するが、回転機械は、少なくとも一部が回転可能な部材を備える他の機器であってもよい。また本実施形態では、高温流体として蒸気を用いる蒸気タービンを例示するが、例えばガス等の他の高温流体を用いてもよい。
　図１は回転機械１の断面構造を概略的に示す模式図である。回転機械１は、作動流体として高温の蒸気を用いる蒸気タービンであり、ケーシング２（車室）と、ロータ４とを備える。ケーシング２は、ロータ４の中間部を囲む。ロータ４は、ケーシング２の両側においてラジアル軸受６によって回転可能に支持されている。
　回転機械１は軸流タービンとして構成されており、ロータ４には、ロータ４の軸方向に相互に離間して複数の動翼列８が固定されている。一方、ケーシング２には、翼環１０を介して、軸方向に相互に離間した複数の静翼列１２が固定されているとともに、軸方向において翼環１０とは反対側にダミーリング１３が固定される。ダミーリング１３には冷却用のグランド蒸気が流入可能なインナーグランド１５設けられている。
　翼環１０とロータ４との間には筒状の内部流路１４が形成され、内部流路１４に動翼列８及び静翼列１２が配置される。内部流路１４には、ケーシング２に設けられた蒸気入口部２ａが連通しており、蒸気入口部２ａから供給された蒸気が内部流路１４に導かれる。各動翼列８は、周方向に配列された複数の動翼（タービン動翼）からなり、各動翼は、ロータ４に対して固定されている。各静翼列１２は、ロータ４の周方向に配列された複数の静翼からなり、各静翼が翼環１０に対して固定されている。各静翼列１２では、蒸気の流れが加速され、各動翼列８では、蒸気のエネルギがロータ４の回転エネルギに変換される。ロータ４は、例えば発電機（不図示）に接続され、ロータ４によって発電機が駆動される。
　続いて上記の回転機械１を評価するための回転機械評価装置１００について説明する。図２は一実施形態に係る回転機械評価装置１００の概略構成図である。
　回転機械評価装置１００は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、及びコンピュータ読み取り可能な記憶媒体等から構成されている。そして、各種機能を実現するための一連の処理は、一例として、プログラムの形式で記憶媒体等に記憶されており、このプログラムをＣＰＵがＲＡＭ等に読み出して、情報の加工・演算処理を実行することにより、各種機能が実現される。尚、プログラムは、ＲＯＭやその他の記憶媒体に予めインストールしておく形態や、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶された状態で提供される形態、有線又は無線による通信手段を介して配信される形態等が適用されてもよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリ等である。具体的には回転機械評価装置１００は、計測値取得部１０２と、境界条件算出部１０４と、記憶部１０６と、評価値算出部１０８と、結果出力部１１０とを備える。
　計測値取得部１０２は、回転機械１の運転状態に関するパラメータの計測値を取得するための構成である。例えば、回転機械１には、回転数を計測するための回転数センサ、ロータ４に連結された発電機（不図示）の発電出力を計測するための発電出力センサ、蒸気温度を計測するための蒸気温度センサ、及び、蒸気圧力を計測するための蒸気圧力センサが配置されている。計測値取得部１０２は、これらのセンサからの電気的信号を受信することで、各パラメータの計測値が取得可能である。
　境界条件算出部１０４は、計測値取得部１０２で取得された計測値に基づいて、記憶部１０６に記憶された縮退モデルＭに対して設定される境界条件を算出するための構成である。縮退モデルＭは、予測モデルの本質的挙動を維持したまま次元を落とすこと（縮退化）により得られるモデルであって、解析時間やデータ容量を大幅に削減することができる。記憶部１０６には縮退モデルＭが予め記憶されており、評価値算出部１０８は記憶部１０６から読み出した縮退モデルＭに対して、境界条件算出部１０４で算出された境界条件を適用することで評価値の算出を行う。結果出力部１１０は、評価値算出部１０８で算出された評価値に基づく評価結果を出力するための構成である。
　続いて上記構成を有する回転機械評価装置１００によって実施される回転機械評価方法について説明する。図３は一実施形態に係る回転機械評価方法を示すフローチャートである。
　回転機械１の運転中において、計測値取得部１０２は、回転機械１の運転状態に関するパラメータの計測値を取得する（ステップＳ１００）。ステップＳ１００における計測値の取得は、回転機械１の運転中において繰り返し実施される。繰り返し取得される計測値は後述する評価値の算出に逐次用いられることにより、回転機械１に対する評価値の算出をリアルタイムに行うことができる。
　続いて境界条件算出部１０４は、ステップＳ１００で取得された計測値に基づいて境界条件を算出する（ステップＳ１０１）。境界条件は、評価値の算出に用いられる縮退モデルＭに対応する所定の演算式によって求められる。本実施形態では、計測値としてロータ４の回転数、発電機（不図示）の発電出力、蒸気温度、蒸気圧力等が取得され、これらを所定の演算式に入力することで境界条件が算出される。
　続いて評価値算出部１０８は、記憶部１０６にアクセスすることにより記憶部１０６に用意された縮退モデルＭを読み出し（ステップＳ１０２）、ステップＳ１０１で算出した境界条件を縮退モデルＭに適用することにより評価値を算出する（ステップＳ１０３）。
　ステップＳ１０３で評価値の演算に用いられる縮退モデルＭは、境界条件と評価値との相関を示す予測モデルを縮退することにより構築される。このように縮退モデルの基礎となる予測モデルは、典型的には、回転機械１の伝熱モデルと構造モデルを含んで構成される。予測モデルは例えば有限要素法によって境界条件に基づいて評価値を高精度に算出可能であるが、演算負荷が膨大であり、そのままではリアルタイムな評価値の算出に適さない。そのため、このような予測モデルを縮退することで縮退モデルＭを構築することにより、演算負荷を大幅に低減し、リアルタイムな評価値の算出が可能となる。
　尚、予測モデルから縮退モデルＭを構築するための手法については、後に詳述することとする。
　続いて結果出力部１１０は、ステップＳ１０３で算出された評価値に基づいて評価結果を出力する（ステップＳ１０４）。本実施形態では、評価値としてロータ４各部における温度、応力、損傷の少なくとも一つが算出され、その時間的変化が結果出力部１１０から出力される。
　ここで図４Ａ及び図４Ｂは図２の結果出力部１１０から出力される評価結果の例である。図４Ａでは、評価値として算出されたロータ４における応力が経時的に変化する様子が出力されており、オペレータはこれを参照することで応力のリアルタイム監視が可能である。また図４Ａでは、塑性変形が生じる閾値（耐力）が破線で示されており、時刻ｔ１～ｔ２において評価結果である応力が閾値を上回ることで塑性変形が生じるおそれがあることが示されている。
　図４Ｂでは、評価値として算出されたロータ４の応力からクリープ損傷Ｄｃ及び疲労損傷Ｄｆを求め、回転機械１の運転点が時間とともに遷移する様子が示されている。この例では、回転機械１が正常に運転可能な領域Ａと、異常が発生する可能性が高い領域Ｂとが境界ラインＬによって仕切られており、回転機械１の運転時間が経過するに従って、運転点が領域Ａから領域Ｂに近づく様子が示されている。
　このような回転機械１のリアルタイム評価は、前述したように、評価値の算出に縮退モデルＭを用いることにより達成可能である。ここで基礎となる予測モデルｍから縮退モデルＭを構築するための方法について詳しく説明する。図５は予測モデルｍの概要を示す図であり、図６は図５の予測モデルｍにおける演算フローを示す図である。
　図５に示すように、予測モデルｍは伝熱モデルｍ１及び構造モデルｍ２を含む。この例の予測モデルｍは、伝熱モデルｍ１として伝熱方程式Ｃ１を有するとともに、構造モデルｍ２として変形構成式Ｃ２、力のつり合い方程式Ｃ３及び損傷発展式Ｃ４を有する。このような予測モデルｍでは、損傷ＦＥＭ解析において、伝熱方程式Ｃ１、変形構成式Ｃ２、力のつり合い方程式Ｃ３、及び、損傷発展式Ｃ４を計算し、温度、応力、塑性歪み、損傷の時間発展を求める。尚、変形構成式Ｃ２、力のつり合い方程式Ｃ３及び損傷発展式Ｃ４を連立して解く方法と、非連立で解く方法とがあるが、いずれも縮退モデルの構築方法は同じであるため、ここで計算負荷がより小さい、非連立で解く方法について説明する。
　予測モデルｍでは、図６に示すように、まず伝熱方程式Ｃ１によって温度（又は熱負荷）が算出される（ステップＳ２００）。続いて変形構成式Ｃ２には、伝熱方程式Ｃ１で算出された温度（又は熱負荷）とともに、力のつり合い方程式Ｃ３で算出された応力（又は変位）が入力され、塑性歪みが算出される（ステップＳ２０１）。力のつり合い方程式Ｃ３では、変形構成式Ｃ２で算出された塑性歪みが入力されることで応力（又は変位）が算出される（ステップＳ２０２）。ステップＳ２０１及びＳ２０２は、変形構成式Ｃ２及び力のつり合い方程式Ｃ３が同時成立する塑性歪み、及び、応力（又は変位）が見つかるまで繰り返し行われる。
　そして、ある時刻に関するステップＳ２００～Ｓ２０２の演算が完了すると、次時刻について同様の演算が行われる。このような演算の繰り返しは、回転機械が起動から停止するまでの１サイクル分行われる。１サイクル分の演算が完了すると（ステップＳ２０３）、ステップＳ２００で算出された温度（又は熱負荷）、ステップＳ２０１で算出された塑性歪み、ステップＳ２０２で算出された応力（又は変位）の１サイクル分を用意し、損傷発展式Ｃ４に入力される。損傷発展式Ｃ４は、用意された１ステップ分の温度（又は熱負荷）、応力（又は変位）及び塑性歪みに基づいて、損傷がどのように発展するかを算出する（ステップＳ２０４）。本実施形態では、ステップＳ２０５の算出結果として、１サイクルが経過した際の疲労損傷Ｄｆ及びクリープ損傷Ｄｃが得られる（ステップＳ２０５）。
　続いて、このような予測モデルｍを縮退することにより縮退モデルＭを構築する方法について説明する。
　まず予測モデルｍに含まれる伝熱方程式Ｃ１は、図７Ａに示すように、回転機械１が熱伝達面Ｓ１、輻射面Ｓ２及び体積Ｖを有すると仮定すると、次式により表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000001
　式（１）のうち左辺第１項は熱容量項であり、左辺第２項は熱伝導項であり、右辺第１項は熱伝達項であり、右辺第２項は輻射項である。尚、Ｔ：温度、Ｔｇ：流体温度（蒸気やガスの温度）、ρ：密度、ｃ：比熱、κ：熱伝導率、ＨＴＣ：熱伝達率、Ｊ：入射熱流束、Ｇ：射度、δＴ：温度の変分、Ｓ：面積を示す。
　ここで式（１）の熱伝達項（右辺第２項）は、図７Ｂに示すように、図７Ａの熱伝達面Ｓ１がＮＨＴＣ個の分割面Ｓ１ １、Ｓ１ ２、・・・、Ｓ１ ＮＨＴＣから構成されるとみなすと、以下のように示すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000002
　また式（１）の輻射項（右辺第２項）は、図７Ｃに示すように、図７Ａの輻射面Ｓ２がＮＲＤ個の分割面のペア，（Ｓ１ ２，ｓ、Ｓ１ ２，ｍ），（Ｓ２ ２，ｓ、Ｓ２ ２，ｍ）・・・、（ＳＮＲＤ ２，ｓ、ＳＮＲＤ ２，ｍ）、から構成されるとみなすと、以下のように示すことができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000003
　ここで輻射熱ＱＩは、ＡＩ ２、Ｓ、ＡＩ ２、ｍ：分割面ＳI ２，ｓ、ＳI ２，ｍの面積を用いて、次式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000004
　尚、σ：ステファンボルツマン定数、ｅ1 Ｉ ，Ｓ、ｅ２， Ｉ：放射率である。
　そして上記の式（１）～式（３）から、有限要素法による空間離散化式は次式となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000005
　ここで、Ｔ：Ｎ次元節点温度ベクトル、Ｔ＊４：節点温度ベクトルの各成分を４乗したＮ次元ベクトル、Ｃ，Ｋ，ＭＩ，ＲＩ：離散化により生じるＮ×Ｎ行列、ＥＩ：離散化で生じるＮ次元ベクトルである。
　一般的にＭ×Ｓ行列Ｘに、Ｎ次の打切り特異値分解（ＳＶＤ：Ｓｉｎｇｕｌａｒ　Ｖａｌｕｅ　Ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ）を適用すると、図７Ｄのように近似的に分解される。式（５）を解くことで得られる節点温度ベクトルの集合をＴｉ（ｉ＝１、・・・）、Ｘ＝［Ｔ１、Ｔ２、・・・］にＮh次打切りＳＶＤを適用した場合のＮ×Ｎh行列ＵをＵｈ、Ｘ＝［Ｔ＊４ １、Ｔ＊４ ２、・・・］にＮｑ次打切りＳＶＤを適用した場合のＮ×Ｎｑ行列ＵをＷｈとすると、式（５）の熱容量項、熱伝導項、熱伝達項のＰＯＤガラーキン射影は、それぞれ次式となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000006
　尚、φｈ：縮退温度（Ｕｈ ＴＴ）である。
　また式（５）の輻射項に、ＤＥＩＭ（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ　Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ　Ｍｅｔｈｏｄ）を適用すると次式となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000007
　ここでＰは、各列が基本単位ベクトルＮ×Ｎｑ行列である。
　従って（６－１）～（６－４）を式（５）の各項に適用することにより、縮退された伝熱方程式Ｃ１は次式として得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000008
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000009
　続いて予測モデルｍに含まれる変形構成式Ｃ２は、例えば、Ｎｏｒｔｏｎ則を用いた次式を用いることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000010
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000011
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000012
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000013
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000014
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000015
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000016
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000017
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000018
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000019
　続いて予測モデルｍに含まれる力のつり合い方程式Ｃ３は、次式により表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000020
　ここでσ：応力テンソル、ｐ：圧力、ｎ：法線ベクトル、ρ：密度、ω：角速度、Ｆ０：使用している角速度の単位系でω＝１の時の遠心力、α：線膨張係数テンソル、Ｔ：温度、Ｔ０：熱歪みが０になる温度、δｕ：仮想変位、δε：仮想歪みテンソルである。
　尚、力のつり合い方程式Ｃ３では、実際には、上式と拘束条件から変位を計算するが、ここでは説明の簡略化のために、拘束条件は暗に考慮されているものとする。
　このような力のつり合い方程式Ｃ３は、例えば図７Ｅに示すように、積分点低減法による縮退が可能である。式（１４－１）～式（１４－９）、式（１５）に有限要素法を適用し、複数の解析ケースで、応力σ及び変位ｕを求めるとともに、変位ｕを仮想変位δｕとみなし、仮想歪みを求める（ステップＳ３００）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000021
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000022
　続いて有限要素の積分点の集合ｐｉ（ｉ＝１、…、Ｎｑｐ）、低減積分点の数Ｃを想定し、Ｃ＝１に設定する（ステップＳ３０１）。そして積分点の集合ｐｉの中から、Ｃ個の積分点を選び、それらをｑｊとするとともに、ｑｊの正値の重みをｗｊとする（ステップＳ３０２）。これにより、内力の仮想仕事は次式で近似される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000023
　続いて学習データセットσｉ及びδεｉの全組合せに対して、上式の近似精度が最良となる「Ｃ個の積分点の選び方」及び「その重み」を求める（ステップＳ３０３）。ステップＳ３０３で得られた最適解による近似精度が十分である、又は、Ｃが事前の決めた自然数に到達した場合（ステップＳ３０４：ＹＥＳ）、これを最終解とする（ステップＳ３０５）。一方で、いずれの条件も満たさない場合（ステップＳ３０４：ＮＯ）、積分点の個数を１つ増加させ（Ｃ←Ｃ＋１）、処理をステップＳ３０２に戻す。
　これにより、図７Ｆに示すように、応力・歪みの事前計算結果（複数）より，少数の点で精度良く数値積分が可能な積分点を求めることができる。
　前述の式（１５）に示す力のつり合い方程式Ｃ３は、有限要素法により離散化するとともに、内力による仮想仕事にのみ低減した積分点を用いて数値積分すると次式として表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000024
　式（１７）では左辺が内力項であり、右辺第１項が熱荷重項であり、右辺第２項が遠心力項であり、右辺第３項が圧力項である。尚、ｕ：Ｏ次元節点変位ベクトル、Ｔ：Ｎ次元節点温度ベクトル、Ｔ０：熱歪みが０となるＮ次元節点温度ベクトル、ω：角速度、ｐＩ：圧力、Π：Ｍ×Ｍ行列、Θ：Ｍ×Ｎ行列、Λ及びΓＩ：Ｍ次元ベクトルである。
　式（１７）を解くことで得られる節点変位ベクトルの集合をuｉ（ｉ＝１、・・・）、Ｘ＝［u１、u２、・・・］にＮｓ次打切りＳＶＤを適用した場合のＮ×Ｎｓ行列ＵをＵｓ
とする。この時，式（１７）の各項のＰＯＤガラーキン射影は、それぞれ次式となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000025
　尚、φｓは縮退変位（＝Ｕｓ Ｔｕ）であり、φｈ，０＝Ｕｈ ＴＴ０である。
　従って（１８－１）～（１８－４）を式（１７）の各項に適用することにより、縮退された力のつり合い方程式Ｃ３は、次式として得られる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000026
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000027
　以上の縮退モデルＭにより，縮退温度φｈ、縮退変位φｓ及び低減積分点での応力の値をそれぞれ得ることができる。温度と変位は、次式によって求めることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000028
　また応力に関しては、データ欠損部を修復する手法であるＧａｐｐｙＰＯＤを用いて，低減積分点の応力値から、それ以外の積分点応力値を復元することで、応力場全体を求めることができる。
　本実施形態に係る回転機械評価装置１００では、このように予測モデルｍから構築された縮退モデルＭを用いて評価値の算出を行うことで、予測モデルｍを用いる場合に比べて演算負荷を大幅に低減することができる。その結果、回転機械１の運転中に取得される計測値に基づいて評価値を迅速に算出し、リアルタイムな回転機械１の監視が可能となる。
　上述したように、縮退モデルＭは予測モデルｍに基づいて構築される。幾つかの実施形態に係る回転機械評価装置１００では、基礎となる予測モデルｍをチューニングすることによって縮退モデルＭによる評価値の算出精度を向上させてもよい。予測モデルｍのチューニングは、予測モデルｍのうち伝熱モデルｍ１に含まれるパラメータを調整することにより行われる。
　尚、図２に示す回転機械評価装置１００では、このような予測モデルｍのチューニングを実施するためのパラメータ調整部１１４を備える。本実施形態では、回転機械評価装置１００の構成の一部としてパラメータ調整部１１４を備えており、所定のタイミングでパラメータ調整部１１４によって、予測モデルｍがチューニングされることで記憶部１０６に記憶された縮退モデルＭの精度向上が行われるようになっている。また他の実施形態では、回転機械評価装置１００は、このようなパラメータ調整部１１４を備えず、例えばオペレータによって予測モデルｍのチューニングを行うことで、予測モデルｍに基づいて構築される縮退モデルＭを更新することで評価精度を向上するようにしてもよい。
　図８は一実施形態に係る回転機械評価装置１００のチューニング方法を示すフローチャートである。
　まずパラメータ調整部１１４は、回転機械１から運転状態に関する計測値を取得する（ステップＳ４００）。ステップＳ４００における計測値の取得は、前述した計測値取得部１０２による計測値の取得と同様である。続いてパラメータ調整部１１４は、ステップＳ４００で取得した計測値を、チューニング対象である予測モデルｍの伝熱モデルｍ１に適用することにより伝熱解析を実施し（ステップＳ４０１）、構造的指標（推定値）を算出する（ステップＳ４０２）。本実施形態では、構造的指標としてロータ４の伸びを採用するが、他のパラメータでもよい。
　続いてパラメータ調整部１１４は、ステップＳ４０２で算出された構造的指標の実測値を取得する（ステップＳ４０３）。構造的指標の実測値は、ステップＳ４００において他のパラメータとともに取得したものを使用してもよい。本実施形態では、ステップＳ４０２において算出されるロータ４の伸びの実測値が取得される。
　図９Ａ及び図９Ｂは図８のステップＳ４０２で構造的指標として算出されるロータ４の伸びを示す模式図である。図９Ａでは、ロータ４の一端がケーシング２に対して固定されており、他端における伸びが構造的指標とされる。この場合、伸びの実測値は、例えば、ケーシング２の内表面に設置された光学的センサによってロータ４の他端までの相対的距離Ｒ１を計測するとともに、他のセンサによって計測されるケーシング２の伸びｒ１を減算することでロータ４の伸びの実測値Ｒ（＝Ｒ１－ｒ１）を取得することができる。
　また図９Ｂでは、ロータ４の両端がともに固定されていない場合に、ケーシング２の内表面に設置された光学的センサによってロータ４の各端までの相対的距離Ｒ１、Ｒ２を計測するとともに、他のセンサによって計測されるケーシング２の伸びｒ１、ｒ２を計測することでロータ４の伸びの実測値Ｒ（＝（Ｒ１－ｒ１）＋（Ｒ２－ｒ２）／２）を取得することができる。
　続いてパラメータ調整部１１４は、ステップＳ４０２で算出した伸び（推定値）と、ステップＳ４０３で取得した伸びの実測値との差分ΔＲが許容値以内であるか否かを判定する（ステップＳ４０４）。差分ΔＲが許容値を超える場合（ステップＳ４０４：ＮＯ）、パラメータ調整部１１４は伝熱モデルｍ１に含まれるパラメータを変更する（ステップＳ４０５）。ステップＳ４０５におけるパラメータの変更は、例えば最適化アルゴリズム等を用いて自動化することもできる。
　ここでステップＳ４０５におけるパラメータの変更パターンについて、幾つか例を説明する。１つ目の例としては、伝熱モデルｍ１に含まれる蒸気温度条件に関するパラメータを変更することができる。蒸気温度条件のチューニングは、例えば、蒸気温度の計測値から行うことができる。例えば、有効な蒸気温度の計測箇所としては、（ｉ）翼環１０とダミーリング１４に関しては、蒸気入口部２ａや、ロータ４に溶接部が有る場合には溶接部の近傍、（ｉｉ）翼環１０とロータ４との間にある静翼列１２を構成する静翼先端、又は、（ｉｉｉ）インナーグランド１５が挙げられる。
　２つ目の例としては、伝熱モデルｍ１に含まれる熱伝達率に関するパラメータを変更することができる。回転機械１における熱伝達率は、回転機械１の運転状態と密接な関係があり、例えば回転機械１が起動状態にある場合、熱伝達率αは以下の式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000029
　尚、αｒａｔｅ：定格での熱伝達率評価値、Ｐｒａｔｅ：定格での圧力評価値、Ｐ：圧力評価値、ｎ：指数である。
　また回転機械１が停止状態（内部流路１４が真空に近い圧力）にある場合、熱伝達率αは以下の式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000030
　尚、αｖａｃｕｕｍ：真空での熱伝達率評価値である。
　また回転機械１が停止状態（内部流路１４に空気が流入し真空破壊）にある場合、熱伝達率αは以下の式で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000031
　尚、αａｉｒ：真空破壊での熱伝達率評価値である。
　この場合、パラメータ調整部１１４は、式（２４－１）～式（２４－３）に含まれるパラメータα１～α３を調整対象にすることができる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-I000032
　そして処理をステップＳ４０１に戻し、パラメータが変更された伝熱モデルｍ１を用いて伝熱解析が再び実施される。このような繰り返しは、差分ΔＲが許容値以内になるまで繰り返される。すなわち構造的指標の予測値と、構造的指標の実測値とが一致するように、伝熱モデルｍ１に含まれるパラメータが調整される。
　そして差分ΔＲが許容値以内になると（ステップＳ４０４：ＹＥＳ）、ステップＳ４０５でパラメータが変更された伝熱モデルｍ１を含む予測ＦＥＭモデルｍを再度縮退し（ステップＳ４０６）、記憶部１０６に記憶された縮退モデルＭを更新する（ステップＳ４０７）。
　このように予測モデルｍをチューニングすることで縮退モデルＭを更新することにより、縮退モデルＭを用いた評価精度を向上できる。
　本実施形態では、回転機械評価装置１００について説明を行ったが、このような構成にとどまることなく、回転機械評価装置１００と通信可能なクライアント端末装置（不図示）において、ステップＳ１０４における評価結果を出力する構成としてもよい。
　また、クライアント端末装置から回転機械を評価する要求に応じて、図３に示す回転機械評価方法や図８に示すチューニング方法を示すフローチャートにおける処理を実行してもよい。
　さらに、前述のオペレータはクライアント端末装置に対して、予測モデルｍのチューニングの指示入力を行う構成としてもよい。
　その他、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で、上記した実施形態における構成要素を周知の構成要素に置き換えることは適宜可能であり、また、上記した実施形態を適宜組み合わせてもよい。
　上記各実施形態に記載の内容は、例えば以下のように把握される。
（１）一態様に係る回転機械評価装置（例えば上記実施形態の回転機械評価装置１００）は、
　回転機械（例えば上記実施形態の回転機械１）の運転状態に関するパラメータの計測値に基づいて境界条件を算出するための境界条件算出部（例えば上記実施形態の境界条件算出部１０４）と、
　前記境界条件に対応する前記回転機械の評価値を予測するために前記回転機械の伝熱モデル（例えば上記実施形態の伝熱モデルｍ１）及び構造モデル（例えば上記実施形態の構造モデルｍ２）を含んで構成される予測モデル（例えば上記実施形態の予測モデルｍ）に基づいて作成された縮退モデル（例えば上記実施形態の縮退モデルＭ）を記憶するための記憶部（例えば上記実施形態の記憶部１０６）と、
　前記回転機械の運転中に、前記縮退モデルに基づいて、前記境界条件算出部で算出された前記境界条件に対応する前記評価値を算出するための評価値算出部（例えば上記実施形態の評価値算出部１０８）と、
を備える。
　上記（１）の態様によれば、縮退モデルに基づいて、回転機械の運転状態に関するパラメータの計測値から算出される境界条件に対応する評価値の算出が行われる。縮退モデルは、予測モデルを縮退することにより作成され、大幅な演算負荷の低減が可能であるため、回転機械の運転中において評価値を精度よく、且つ、迅速に算出できる。これにより、オペレータは回転機械の運転中に評価値のリアルタイム監視が可能となる。
（２）他の態様では、上記（１）の態様において、
　前記縮退モデルは、前記予測モデルに含まれる積分式における積分点を低減することにより作成される。
　上記（２）の態様によれば、予測モデルに積分点低減法を適用することにより、良好な精度で評価値を算出でき、且つ、演算負荷が少ない縮退モデルを好適に作成できる。
（３）他の態様では、上記（１）又は（２）の態様において、
　前記予測モデルは、伝熱方程式（例えば上記実施形態の伝熱方程式Ｃ１）、変形構成式（例えば上記実施形態の変形構成式Ｃ２）、力のつり合い方程式（例えば上記実施形態の力のつり合い方程式Ｃ３）、及び、損傷発展式（例えば上記実施形態の損傷発展式Ｃ４）を含み、
　前記縮退モデルは、前記予測モデルのうち前記伝熱方程式又は前記力のつり合い方程式に含まれる少なくとも１つの項をＰＯＤガラーキン射影することにより作成される。
　上記（３）の態様によれば、予測モデルに含まれる伝熱方程式又は力のつり合い方程式の少なくとも一部にＰＯＤガラーキン射影を適用することにより、良好な精度で評価値を算出でき、且つ、演算負荷が少ない縮退モデルを好適に作成できる。
（４）他の態様では、上記（１）から（３）のいずれか一態様において、
　前記評価値は、前記回転機械に生じる応力、又は、前記応力に基づいて算出される前記回転機械の損傷を含む。
　上記（４）の態様によれば、評価値として応力又は損傷を求めることで、回転機械の余寿命診断に必要な情報を精度よく得ることができる。
（５）他の態様では、上記（１）から（４）のいずれか一態様において、
　前記パラメータの前記計測値を前記伝熱モデルに適用することで算出される前記回転機械の構造的指標の予測値と、前記構造的指標の実測値とが一致するように、前記伝熱モデルに含まれるパラメータを調整するパラメータ調整部（例えば上記実施形態のパラメータ調整部１１４）を更に備える。
　上記（５）の態様によれば、伝熱モデルに含まれるパラメータが、当該パラメータから求められる構造的指標の予測値と実測値とが一致するように調整（チューニング）される。これにより伝熱モデルの精度を向上でき、その結果、当該伝熱モデルを含む予測モデルから構築される縮退モデルによる評価値の算出精度も効果的に向上できる。
（６）他の態様では、上記（５）の態様において、
　前記構造的指標は、前記回転機械が備える回転部材（例えば上記実施形態のロータ４）の軸方向に沿った伸び量である。
　上記（６）の態様によれば、チューニング実施時に用いられる構造的指標として、回転機械の回転部材（例えばタービンロータなど）の軸方向に沿った伸び量を採用することで、上記のパラメータの調整を好適に行うことができる。
（７）他の態様では、上記（５）又は（６）の態様において、
　前記パラメータ調整部は、前記回転機械の運転モードに応じて選択される熱伝達率に関するパラメータを調整する。
　上記（７）の態様によれば、運転モードに対応して調整対象とするパラメータを選択することで、回転機械の運転状態に関する評価値をより精度よく算出可能な縮退モデルを構築することができる。
（８）一態様に係る回転機械評価装置のチューニング方法は、
　上記（１）から（４）のいずれか一態様に係る回転機械評価装置をチューニングするための回転機械評価装置のチューニング方法であって、
　前記パラメータの前記計測値を前記伝熱モデルに適用することで算出される前記回転機械の構造的指標の予測値と、前記構造的指標の実測値とが一致するように、前記伝熱モデルに含まれるパラメータを調整する。
　上記（８）の態様によれば、伝熱モデルに含まれるパラメータが、当該パラメータから求められる構造的指標の予測値と実測値とが一致するように調整（チューニング）される。これにより伝熱モデルの精度を向上でき、その結果、当該伝熱モデルを含む予測モデルから構築される縮退モデルによる評価値の算出精度も効果的に向上できる。
（９）他の態様では、上記（８）の態様において、
　前記構造的指標は、前記回転機械が備える回転部材（例えば上記実施形態のロータ４）の軸方向に沿った伸び量である。
　上記（９）の態様によれば、チュージング実施時に用いられる構造的指標として、回転機械の回転部材（例えばタービンロータなど）の軸方向に沿った伸び量を採用することで、上記のパラメータの調整を好適に行うことができる。
（１０）他の態様では、上記（８）又は（９）の態様において、
　前記回転機械の運転モードに応じて選択される熱伝達率に関するパラメータを調整する。
　上記（１０）の態様によれば、運転モードに対応して調整対象とするパラメータを選択することで、回転機械の運転状態に関する評価値をより精度よく算出可能な縮退モデルを構築することができる。
（１１）一態様に係る回転機械評価方法は、
　回転機械（例えば上記実施形態の回転機械１）の運転状態に関するパラメータの計測値に基づいて境界条件を算出する工程と、
　前記回転機械の運転中に、縮退モデル（例えば上記実施形態の縮退モデルＭ）に基づいて、前記計測された境界条件に対応する評価値を算出する工程と、
を備え、
　前記縮退モデルは、前記境界条件に対応する前記回転機械の評価値を予測するために前記回転機械の伝熱モデル（例えば上記実施形態の伝熱モデルｍ１）及び構造モデル（例えば上記実施形態の構造モデルｍ２）を含んで構成される予測モデル（例えば上記実施形態の予測モデルｍ）に基づいて作成される。
　上記（１１）の態様によれば、縮退モデルに基づいて、回転機械の運転状態に関するパラメータの計測値から算出される境界条件に対応する評価値の算出が行われる。縮退モデルは、予測モデルを縮退することにより作成され、大幅な演算負荷の低減が可能であるため、回転機械の運転中において評価値を精度よく、且つ、迅速に算出できる。これにより、オペレータは回転機械の運転中に評価値のリアルタイム監視が可能となる。
（１２）一態様に係る回転機械評価システムは、
　クライアント端末装置と、
　前記クライアント端末装置と通信可能な回転機械評価装置と
を備える回転機械評価システムであって、
　前記クライアント端末装置は、
　前記回転機械評価装置へ回転機械の評価を要求するための要求手段を、
　備え、
　前記回転機械評価装置は、
　前記要求手段による要求がなされると、前記回転機械の運転状態に関するパラメータの計測値に基づいて境界条件を算出するための境界条件算出部（例えば上記実施形態の境界条件算出部１０４）と、
　前記境界条件に対応する前記回転機械の評価値を予測するために前記回転機械の伝熱モデル（例えば上記実施形態の伝熱モデルｍ１）及び構造モデル（例えば上記実施形態の構造モデルｍ２）を含んで構成される予測モデル（例えば上記実施形態の予測モデルｍ）に基づいて作成された縮退モデル（例えば上記実施形態の縮退モデルＭ）を記憶するための記憶部（例えば上記実施形態の記憶部１０６）と、
　前記回転機械の運転中に、前記縮退モデルに基づいて、前記境界条件算出部で算出された前記境界条件に対応する前記評価値を算出するための評価値算出部（例えば上記実施形態の評価値算出部１０８）と、
を備える。
　上記（１２）の態様によれば、回転機械評価システムは、互いに通信可能なクライアント端末装置と回転機械評価装置とを備える。これにより、クライアント端末装置と回転機械評価装置とが互いに離れた位置に配置された場合においても、クライアント端末が備える要求手段による要求に応じて、回転機械評価装置において、前述の回転機器の評価を行うことができる。
１　回転機械
２　ケーシング
２ａ　蒸気入口部
４　ロータ
６　ラジアル軸受
８　動翼列
１０　翼環
１２　静翼列
１３　ダミーリング
１４　内部流路
１５　インナーグランド
１００　回転機械評価装置
１０２　計測値取得部
１０４　境界条件算出部
１０６　記憶部
１０８　評価値算出部
１１０　結果出力部
Ｄｃ　クリープ損傷
Ｄｆ　疲労損傷
Ｍ　縮退モデル
ｍ　予測モデル
ｍ１　伝熱モデル
ｍ２　構造モデル

Claims (12)

  1. 　回転機械の運転状態に関するパラメータの計測値に基づいて境界条件を算出するための境界条件算出部と、
    　前記境界条件に対応する前記回転機械の評価値を予測するために前記回転機械の伝熱モデル及び構造モデルを含んで構成される予測モデルに基づいて作成された縮退モデルを記憶するための記憶部と、
    　前記回転機械の運転中に、前記縮退モデルに基づいて、前記境界条件算出部で算出された前記境界条件に対応する前記評価値を算出するための評価値算出部と、
    を備える、回転機械評価装置。
  2. 　前記縮退モデルは、前記予測モデルに含まれる積分式における積分点を低減することにより作成される、請求項１に記載の回転機械評価装置。
  3. 　前記予測モデルは、伝熱方程式、変形構成式、力のつり合い方程式、及び、損傷発展式を含み、
    　前記縮退モデルは、前記予測モデルのうち前記伝熱方程式又は前記力のつり合い方程式に含まれる少なくとも１つの項をＰＯＤガラーキン射影することにより作成される、請求項１又は２に記載の回転機械評価装置。
  4. 　前記評価値は、前記回転機械に生じる応力、又は、前記応力に基づいて算出される前記回転機械の損傷を含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の回転機械評価装置。
  5. 　前記パラメータの前記計測値を前記伝熱モデルに適用することで算出される前記回転機械の構造的指標の予測値と、前記構造的指標の実測値とが一致するように、前記伝熱モデルに含まれるパラメータを調整するパラメータ調整部を更に備える、請求項１から４のいずれか一項に記載の回転機械評価装置。
  6. 　前記構造的指標は、前記回転機械が備える回転部材の軸方向に沿った伸び量である、請求項５に記載の回転機械評価装置。
  7. 　前記パラメータ調整部は、前記回転機械の運転モードに応じて選択される熱伝達率に関するパラメータを調整する、請求項５又は６に記載の回転機械評価装置。
  8. 　請求項１から４のいずれか一項の回転機械評価装置をチューニングするための回転機械評価装置のチューニング方法であって、
    　前記パラメータの前記計測値を前記伝熱モデルに適用することで算出される前記回転機械の構造的指標の予測値と、前記構造的指標の実測値とが一致するように、前記伝熱モデルに含まれるパラメータを調整する、回転機械評価装置のチューニング方法。
  9. 　前記構造的指標は、前記回転機械が備える回転部材の軸方向に沿った伸び量である、請求項８に記載の回転機械評価装置のチューニング方法。
  10. 　前記回転機械の運転モードに応じて選択される熱伝達率に関するパラメータを調整する、請求項８又は９に記載の回転機械評価装置のチューニング方法。
  11. 　回転機械の運転状態に関するパラメータの計測値に基づいて境界条件を算出する工程と、
    　前記回転機械の運転中に、縮退モデルに基づいて、前記計測された境界条件に対応する評価値を算出する工程と、
    を備え、
    　前記縮退モデルは、前記境界条件に対応する前記回転機械の評価値を予測するために前記回転機械の伝熱モデル及び構造モデルを含んで構成される予測モデルに基づいて作成される、回転機械評価方法。
  12. 　クライアント端末装置と、
    　前記クライアント端末装置と通信可能な回転機械評価装置と
    を備える回転機械評価システムであって、
    　前記クライアント端末装置は、
    　前記回転機械評価装置へ回転機械の評価を要求するための要求手段を、
    　備え、
    　前記回転機械評価装置は、
    　前記要求手段による要求がなされると、前記回転機械の運転状態に関するパラメータの計測値に基づいて境界条件を算出するための境界条件算出部と、
    　前記境界条件に対応する前記回転機械の評価値を予測するために前記回転機械の伝熱モデル及び構造モデルを含んで構成される予測モデルに基づいて作成された縮退モデルを記憶するための記憶部と、
    　前記回転機械の運転中に、前記縮退モデルに基づいて、前記境界条件算出部で算出された前記境界条件に対応する前記評価値を算出するための評価値算出部と、
    を備える、回転機械評価システム。
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