WO2023135876A1 - 計器不確かさ評価システム、および、計器不確かさ評価方法 - Google Patents

計器不確かさ評価システム、および、計器不確かさ評価方法 Download PDF

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WO2023135876A1
WO2023135876A1 PCT/JP2022/037907 JP2022037907W WO2023135876A1 WO 2023135876 A1 WO2023135876 A1 WO 2023135876A1 JP 2022037907 W JP2022037907 W JP 2022037907W WO 2023135876 A1 WO2023135876 A1 WO 2023135876A1
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WO
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instrument
uncertainty
component
relative
plant
Prior art date
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PCT/JP2022/037907
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明紀 田村
紀一 浜浦
晴彦 池田
悠貴 日高
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日立Ｇｅニュークリア・エナジー株式会社
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Publication date
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    • G—PHYSICS
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    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
    • G01F1/00—Measuring the volume flow or mass flow of fluid or fluent solid material wherein the fluid passes through a meter in a continuous flow
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01F—MEASURING VOLUME, VOLUME FLOW, MASS FLOW OR LIQUID LEVEL; METERING BY VOLUME
    • G01F9/00—Measuring volume flow relative to another variable, e.g. of liquid fuel for an engine
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01K1/00—Details of thermometers not specially adapted for particular types of thermometer
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D7/00—Control of flow
    • G—PHYSICS
    • G21—NUCLEAR PHYSICS; NUCLEAR ENGINEERING
    • G21C—NUCLEAR REACTORS
    • G21C17/00—Monitoring; Testing ; Maintaining
    • G21C17/02—Devices or arrangements for monitoring coolant or moderator
    • G21C17/032—Reactor-coolant flow measuring or monitoring
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E30/00—Energy generation of nuclear origin
    • Y02E30/30—Nuclear fission reactors

Definitions

  • the present invention relates to an instrument uncertainty evaluation system and an instrument uncertainty evaluation method for evaluating the uncertainty of instruments that measure the water supply flow rate, pressure, temperature, etc. of a plant or the like.
  • power plant water flow meters are used in high temperature ranges of 200°C or higher.
  • scale adheres to the surface of the flow nozzle of the feedwater flowmeter, and feedwater drift may occur during plant operation, in which the apparent flow rate value increases.
  • power plant feedwater flowmeters are used in high flow, high temperature conditions. For this reason, the test to check the accuracy of feed water flowmeters in power plants under the same flow rate and temperature conditions as in the actual plant is often omitted before installation. In this case, the flow coefficient, which affects the uncertainty, is extrapolated from the low flow test values.
  • the uncertainty of the water supply flow meter may be managed with a conservative value that takes into account the influence of water supply drift and deviation due to extrapolation.
  • feedwater drift does not always occur, and deviations associated with extrapolation also vary from plant to plant. Therefore, the water flow meter uncertainty may be overly conservative.
  • Patent Document 1 a true value estimating means for estimating a true value based on plant operation data and a comprehensive evaluation from data on the estimation accuracy of the true value estimating means are used to obtain the most probable estimated true value, and each instrument A plant instrumentation control device for calculating an estimated drift amount of is disclosed.
  • a linear model, a neural network, data reconciliation, etc. are used for the true value estimation means, and plant operation data obtained in advance is used for adjustment and learning of the estimation model.
  • the bias component (drift amount), which is one element of uncertainty, can be predicted from the estimated value of the linear model, neural network, and data reconciliation. Since the uncertainty of the value itself cannot be evaluated, the bias component of each instrument could not be shown as a quantitative value.
  • the feedwater flow rate includes temporal fluctuations (hereinafter referred to as "feedwater fluctuations"), which are mixed with the random component that is the remaining element of uncertainty. There was a problem that the uncertainty random component could not be quantitatively evaluated.
  • an object of the present invention is to provide an instrument uncertainty evaluation system and an instrument uncertainty evaluation method that enable quantitative evaluation of the uncertainty of instruments installed in a plant.
  • the instrument uncertainty evaluation system of the present invention includes a plurality of instruments for the same measurement object, and at least one of the instruments has a calibration record.
  • a relative bias component calculation unit that calculates a relative bias component from a time average value of measured values by an instrument, a time delay compensation unit that calculates a time delay of the measured values between the instruments, and a physical time fluctuation component of the measured values.
  • a time fluctuation component removal unit to remove a relative random component calculation unit for calculating a relative random component from the component from which the time fluctuation component removal unit has removed the physical time fluctuation, and determining the normality of the relative random component of the measurement value and a plurality of output means according to the presence or absence of normality of the relative random component of the measured value.
  • the instrument uncertainty evaluation method of the present invention is a measurement system that includes a plurality of instruments for the same measurement object, and at least one of the instruments has a calibration record. calculating a time lag of the measured values between the instruments; removing a physical time-varying component of the measured values; calculating a random component; determining normality of the relative random component of the measured value; and performing a plurality of outputs depending on whether the relative random component of the measured value is normal. It is characterized by Other means are described in the detailed description.
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing the configuration of a nuclear power plant
  • FIG. FIG. 9 is a flowchart showing a flow for determining the number of time averages of the relative bias component calculator
  • 7 is a graph showing the operation of determining the number of times averaged over time by the relative bias component calculator
  • 5 is a graph showing an example of input data of a relative bias component calculator
  • 5 is a graph showing an example of output data of a relative bias component calculator
  • FIG. 1 is a configuration diagram showing the configuration of an instrument uncertainty evaluation system 1 according to the first embodiment.
  • An instrument uncertainty evaluation system 1 acquires measured values from a plant 3 .
  • This instrument uncertainty evaluation system 1 includes a measuring means 12, a relative bias component calculator 13, a time delay compensator 14, a water supply fluctuation remover 15, a relative random component calculator 16, a normality determiner 17, and a first output means 181. , a second output means 182 .
  • the measuring means 12 acquires measured values from a plurality of flowmeters (instruments) that measure the water supply flow rate of the plant 3 .
  • the relative bias component calculator 13 calculates the relative bias component from the time average value of the measured values of the measuring system in which at least one of the plurality of instruments has a calibration record.
  • the time delay compensator 14 calculates the time delay between instruments for each measured value.
  • the water supply fluctuation remover 15 functions as a time fluctuation component remover that removes the physical time fluctuation component between instruments of each measurement value. This makes it possible to separate water supply fluctuations and random errors.
  • the relative random component calculation unit 16 calculates a relative random component from the components from which physical time fluctuations have been removed. This relative random component is obtained by removing the relative bias component and the time-varying component from the measured value, and is expected to have normality when the instrument is normal.
  • the normality determination unit 17 determines whether or not the output data of the water supply fluctuation removal unit 15 is normal.
  • the normality determination unit 17 quantitatively outputs the uncertainty of each instrument from the first output means 181 when it has normality, and outputs the second output means 182 when it does not have normality. to output the uncertainty of each instrument quantitatively.
  • the first output means 181 and the second output means 182 are a plurality of output means according to the presence or absence of normality of the relative random components of the measured values. Thereby, the instrument uncertainty evaluation system 1 can quantitatively evaluate the uncertainty of the instrument.
  • FIG. 2 is a configuration diagram showing the configuration of the plant 3.
  • the plant 3 includes a condenser 30, a pump 31, a feedwater pump 39, a condensate filtration demineralizer 33, an air extractor 35, a condenser 36, a low pressure feedwater heater 37, and a high pressure feedwater heater.
  • reactor pressure vessel 43 high pressure turbine 46 , moisture separator 47 and low pressure turbine 48 .
  • the high pressure turbine 46 is abbreviated as "high pressure TB".
  • the condensers 30, 36 condense the steam.
  • Pump 31 and feed pump 39 deliver water to the following components.
  • the condensate filtering and desalting device 33 filters and desalinates the condensed water.
  • the air extractor 35 extracts air mixed with water.
  • a low pressure feedwater heater 37 is connected to the low pressure turbine 48 to heat the water.
  • a high pressure feed water heater 41 is connected to a high pressure turbine 46 to heat water.
  • the reactor pressure vessel 43 incorporates a core loaded with nuclear fuel, and obtains steam when light water is heated and boiled in the core. The steam is directed through steam lines to high pressure turbine 46 , moisture separator 47 and low pressure turbine 48 .
  • the dry steam that has entered the low-pressure turbine 48 from the main steam pipe drives the low-pressure turbine 48 and is then discharged from the low-pressure turbine 48 .
  • the discharged steam is condensed in the condenser 30 installed below the low-pressure turbine 48 to become water, and the water becomes feed water to the reactor pressure vessel 43 again.
  • This water is returned to the reactor pressure vessel 43 through the equipment shown below.
  • the water discharged from the condenser 30 is pressurized by the pump 31, passes through the condensate filtering and desalinating device 33, and is purified to a sufficient water quality as reactor feed water.
  • the purified water passes through an air extractor 35 and a condenser 36 , is heated by a low-pressure feed water heater 37 , is pressurized by a feed water pump 39 , and is heated by a high-pressure feed water heater 41 .
  • the heated water is sent to reactor pressure vessel 43 .
  • the water heated in the reactor pressure vessel 43 is led to the low-pressure turbine 48 after the high-pressure turbine 46 is rotated and unnecessary water is removed by the moisture separator 47 .
  • the plant 3 further includes a condensate flowmeter 32, flowmeters 34 and 38, a feedwater flowmeter 42, a flowmeter 45, and a water level meter 44 as instruments for measuring the feedwater flow rate.
  • the condensate flow meter 32 measures the flow rate of water pumped out by the pump 31 .
  • the flow meter 34 measures the flow rate of water flowing out from the condensate filtration demineralization device 33 .
  • a flow meter 38 measures the inlet flow rate of the water supply pump 39 .
  • the feed water flow meter 42 measures the flow rate of feed water supplied to the reactor pressure vessel 43 .
  • a flow meter 45 measures the flow rate of steam sent from the reactor pressure vessel 43 to the high pressure turbine 46 .
  • a water level gauge 44 measures the water level of the reactor pressure vessel 43 .
  • the instrument uncertainty evaluation system 1 first acquires measured values from each instrument of the plant 3 via the measuring means 12 .
  • the measured value Xi(t) obtained by the i-th instrument is given by the time t, the true value Zi(t), the random component of uncertainty Ei(t), the bias component of uncertainty Bi, and the time delay ⁇ i between the instruments. When used, it is represented by the following formula (1).
  • equation (2) is used to quantitatively evaluate the uncertainty (Ei+Bi) of each instrument.
  • the relative bias component calculation unit 13 determines the allowable value of the residual term ⁇ by finitely truncating the time average and the number of times n of time averages that satisfies the allowable value, and calculates the time average value of each instrument.
  • a permissible value for ⁇ may be, for example, 1/100 of the uncertainty bias component of the reference instrument.
  • the relative bias component calculation unit 13 calculates a reference average value by averaging the measured values of all instruments over a sufficiently long period (for example, 1 hour) (step S10), and calculates the time average value of the target instrument. (Step S11).
  • the relative bias component calculator 13 graphs the deviation from the reference average value with respect to the number of time averages n (step S12). This graph is shown in FIG.
  • the vertical axis in FIG. 4 is the deviation from the reference average value.
  • the horizontal axis of FIG. 4 is the time average number of times n.
  • the solid line of the graph is the time average value of the flow meter 34 .
  • a thin dashed line in the graph is the time average value of the flow meter 38 .
  • the rough dashed line in the graph is the time average value of the water supply flow meter 42 .
  • the time-averaged values after n times for all instruments are below the allowable residual term ⁇ .
  • the process of FIG. 3 ends.
  • the relative bias component calculator 13 may perform this procedure only once during the operation cycle.
  • the average value of Xi is obtained by averaging the measured values obtained by each instrument n times.
  • the average value of Xi is derived from Equation (2) as shown in Equation (3) below.
  • the relative bias component calculation unit 13 calculates the measured value X'i excluding the relative bias component ⁇ Bi by subtracting the formula (4) from the formula (2).
  • the above is the function of the relative bias component calculator 13 .
  • FIG. 5 is a graph showing an example of input data of the relative bias component calculator 13.
  • FIG. The vertical axis of the graph indicates the measured value Xi of the water supply flow rate, and the horizontal axis indicates time.
  • X0 is the measured value of the flowmeter 34, which is the reference instrument.
  • X1 is the measured value of the flow meter 38;
  • X2 is the measured value of the water supply flow meter 42;
  • X3 is the actual measurement value of the condensate flow meter 32;
  • FIG. 6 is a graph showing an example of output data of the relative bias component calculator 13.
  • FIG. The vertical axis of the graph indicates the water supply flow rate X'i from which the relative bias component has been removed, and the horizontal axis indicates time.
  • X'0 is a value obtained by removing the relative bias component ⁇ Bi from the measured value of the flowmeter 34, which is the reference instrument.
  • X'1 is a value obtained by removing the relative bias component ⁇ Bi from the actual measurement value of the flow meter 38.
  • X'2 is a value obtained by removing the relative bias component ⁇ Bi from the actual measurement value of the water supply flow meter 42 .
  • X′3 is a value obtained by removing the relative bias component ⁇ Bi from the actual measurement value of the condensate flowmeter 32 .
  • the graph of FIG. 6 shows less difference between the measured values of each instrument.
  • the time delay compensator 14 corrects the time delay ⁇ i in each instrument based on the time in the reference instrument.
  • the cause of the time delay is mainly the time it takes for the pressure wave to propagate through the piping between the instruments.
  • the time delay compensation unit 14 evaluates the time delay ⁇ i from the inter-instrument pipe length Li, the inter-instrument average flow velocity Vi, and the inter-instrument average sound velocity Ci by the following equation.
  • the pipe length Li can be obtained from the design drawing.
  • the average flow velocity Vi is obtained from the value obtained by dividing the time average value of the flow rate by the cross-sectional area of the pipe.
  • the mean speed of sound Ci is determined from the mean pressure and mean temperature of the fluid in the tube via a steam table.
  • the time delay compensating unit 14 corrects the measured value excluding the relative bias component using the time delay ⁇ i in each instrument obtained by Equation (5). Numerical calculation results based on Computational Fluid Dynamics (CFD) may be used to evaluate the time delay more accurately.
  • CFD Computational Fluid Dynamics
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of output data of the time delay compensator 14.
  • FIG. The vertical axis of the graph indicates the water supply flow rate X'i compensated for the relative bias component and the time delay, and the horizontal axis indicates time.
  • X'0 is a value obtained by compensating the relative bias component and the time delay from the measured value of the flowmeter 34, which is the reference instrument.
  • X'1 is a value obtained by compensating the relative bias component and the time delay from the actual measurement value of the flow meter 38.
  • X'2 is a value obtained by compensating the relative bias component and the time delay from the actual measurement value of the water supply flow meter 42.
  • X'3 is a value obtained by compensating the relative bias component and the time delay from the actual measurement value of the condensate flow meter 32.
  • the graph of FIG. 7 has less phase difference between the values of each gauge.
  • Equation (6) Since the water supply fluctuation is a real phenomenon, it is measured by each instrument as a time-varying component of the true value Z(t). By subtracting Equation (6) from Equations (7), (8), and (9), it is possible to obtain the time-varying component of the value from which the water supply fluctuation and bias component have been removed from the measured flow rate. .
  • the relative random component calculator 16 calculates a relative random component using the output data of the water supply fluctuation remover 15 .
  • the output data of the water supply fluctuation remover 15 is expressed by the following equations (10) to (12).
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of output data of the water supply fluctuation removing unit 15.
  • FIG. The vertical axis of FIG. 8 indicates the time fluctuation component of the actual measurement value excluding water supply fluctuation, and the horizontal axis indicates time.
  • the fine dashed line is the relative random component ⁇ E1 of the flowmeter 38 with respect to the reference meter.
  • the coarse dashed line is the relative random component ⁇ E2 of the feedwater flow meter 42 with respect to the reference meter.
  • the solid line is the relative random component ⁇ E3 of the condensate flow meter 32 with respect to the reference meter.
  • the relative random component calculator 16 calculates the variance of the relative random components ⁇ E1, ⁇ E2, and ⁇ E3, which are the output data of the water supply fluctuation remover 15, and calculates the square root thereof. As a result, the relative random component calculator 16 outputs the standard deviation ⁇ ⁇ Ei of the relative random component ⁇ Ei in each instrument.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of output data of the normality determination unit 17.
  • This data includes an instrument number column, a skewness column, a kurtosis column, and a normality column, and each column stores the judgment result of the output data of each instrument.
  • the instrument number column stores a number for identifying the instrument.
  • the skewness column stores an index indicating how asymmetrically the distribution of the measurement data of this instrument is skewed.
  • the kurtosis column stores an index indicating how sharp the distribution of the measurement data of this instrument is compared to the normal distribution.
  • the normality column stores the judgment result indicating whether or not the distribution of the measurement data of this instrument has a predetermined normality. It should be noted that the judgment result is "OK" when the normality is present, and the judgment result is "NG" when the normality is not present.
  • the normality determination unit 17 determines whether or not the output data of the water supply fluctuation removal unit 15 is normal, and determines whether or not the output data of the relative random component calculation unit 16 can be adopted.
  • the normality determination unit 17 outputs the frequency distribution of the relative random components ⁇ E1, ⁇ E2, ⁇ E3 that are the input data. Then, the normality determination unit 17 calculates the skewness and kurtosis of each frequency distribution and quantitatively determines the presence or absence of normality.
  • the range for determining that there is normality is, for example, a skewness of 0.0 or more and 0.5 or less and a kurtosis of 2.5 or more and 3.5 or less, but is not limited thereto.
  • FIG. 10 is a graph showing an example of output data of the normality determination unit 17. As shown in FIG. The vertical axis of this graph indicates the frequency, and the horizontal axis indicates the amount of variation over time. The solid line is the fitting curve of the normal distribution.
  • the first output means 181 quantitatively calculates and outputs the uncertainty of each instrument.
  • the bias component B0 of the reference instrument is known from the instrument calibration record at the time of periodic inspection. Calculate the bias component Bi of the instrument.
  • the standard deviation ⁇ ⁇ Ei of the relative random component output from the relative random component calculation unit 16 is used to calculate the quantitatively evaluate the random component of Since the random component ⁇ E0 of the reference instrument is known from the instrument calibration record at the time of periodic inspection, the random component of each instrument is calculated by the following equation (17).
  • the second output means 182 quantitatively calculates and outputs the uncertainty of each instrument.
  • the bias component B0 of the reference instrument is known from the instrument calibration record at the time of periodic inspection. Therefore, the second output means 182 calculates the bias component Bi of each instrument using equation (16). From the results of the normality determination unit 17, since the equations (13) to (16) do not hold for each instrument, the second output means 182 converts the standard deviation ⁇ Ei of the random component of each instrument to the JIS value or plant delivery Replace with the required accuracy value listed in the hour instrument specification table.
  • the uncertainty of the feedwater flowmeter which is conservatively evaluated in consideration of the feedwater drift and the extrapolation deviation of the flow coefficient, without performing the actual flow test, is evaluated by the plant It can be evaluated quantitatively from operating data. This makes it possible to optimize the thermal output management of the plant and improve the amount of power generation within the permitted thermal output.
  • FIG. 11 is a configuration diagram showing the configuration of the instrument uncertainty evaluation system 1A of the second embodiment.
  • the instrument uncertainty evaluation system 1A of the second embodiment has the same basic configuration as that of the first embodiment, but has a configuration in which a water level fluctuation value correction unit 19 is added.
  • the water level fluctuation value correction unit 19 has a function of correcting the water level fluctuation of the plant 3 .
  • the nuclear power plant heats water supplied from the water supply pipe in the core of the reactor, generates steam, drives the high pressure turbine 46 and the low pressure turbine 48, and generates power.
  • steam turbine performance monitoring is also important for improving plant thermal efficiency. Performance monitoring of steam turbines requires an accurate understanding of the incoming steam flow rate. However, since the water level is formed in the reactor and fluctuates over time, the instantaneous value of the feedwater flow rate at the reactor inlet and the instantaneous value of the main steam flow rate at the reactor outlet do not match.
  • the second embodiment has been devised in view of the above problems.
  • the instrument uncertainty evaluation system 1A of the second embodiment in addition to the feedwater flow rate, the uncertainty of the main steam flow rate required for turbine performance monitoring can also be quantitatively evaluated from the operation data, and the efficient operation of the plant can be achieved. It becomes possible.
  • the measuring means 12 acquires measured values including the main steam flow rate from each instrument of the plant 3 .
  • Y is the reactor water level.
  • ⁇ Y is the time variation of the reactor water level.
  • A is the surface area of the reactor water surface.
  • the relative bias component calculation unit 13 determines the allowable value of the residual term ⁇ and the number of times n of time averaging that satisfies the allowable value, and calculates the time average value of each instrument.
  • ⁇ Y is the amount of change in the reactor water level over time, and since the reactor water level is controlled to be constant, the time average value of ⁇ Y is zero. Therefore, the water supply flow rate X0 is calculated by the following equation (21).
  • the water supply flow rate X1 is calculated by the following equation (22).
  • the measured value X′1 excluding the relative bias component ⁇ B1 can be calculated and used as the output data of the relative bias component calculator 13 .
  • the time delay compensation unit 14 uses the time in the reference instrument as a reference, and corrects the time delay ⁇ i in each instrument from there. Since the correction procedure is the same as in the first embodiment, the explanation is omitted.
  • the water level fluctuation value correction unit 19 corrects the deviation of the feedwater flow rate and the main steam flow rate due to the water level fluctuation from the measured data of the reactor water level.
  • the time variation ⁇ Y of the reactor water level is evaluated by the following equation (23) using the measured reactor water level data of equation (20).
  • ⁇ t is the sampling time. Since the bias component B2 of X2 does not change with time, it becomes 0 in the process of deriving equation (23). The random component E2 of X2 does not become 0 in the process of deriving equation (23), but since the reactor water level is usually measured by multiple instruments, it is almost 0 by taking the average of each Is possible.
  • the water level fluctuation value correction unit 19 outputs the water level time change amount ⁇ Y′ calculated by the equation (23).
  • the water supply fluctuation removing unit 15 identifies and removes the water supply fluctuation component from the measured value from which the relative bias component and the time delay have been removed.
  • the measured values X'i are given by the following equations (24) and (25).
  • the water supply fluctuation removing unit 15 uses the relative random component ⁇ E1 as output data.
  • the relative random component calculation unit 16, the normality determination unit 17, the first output unit 181, and the second output unit 182 are the same processing as in the first embodiment, so descriptions thereof are omitted.
  • the uncertainty of the main steam flow rate required for turbine performance monitoring can also be quantitatively evaluated from the operating data. Therefore, in addition to optimizing thermal output management, it is possible to increase the accuracy of turbine performance monitoring, optimize turbine maintenance timing, and operate a plant that maximizes turbine efficiency.
  • FIG. 12 is a configuration diagram showing the configuration of the instrument uncertainty evaluation system 1B of the third embodiment.
  • the instrument uncertainty evaluation system 1B of the third embodiment has the same basic configuration as that of the second embodiment, but has a configuration in which a plant performance evaluation unit 21 is added.
  • the third embodiment has been devised in view of the above problems.
  • the instrument uncertainty evaluation system 1B of the third embodiment performs data reconciliation that reflects accurate uncertainty based on operational data. This enables highly descriptive and highly accurate thermal output monitoring, turbine performance monitoring, equipment performance monitoring, instrument drift monitoring, and steam leak monitoring.
  • the 2-output means 182 is the same as in the first and second embodiments, so the description is omitted.
  • the plant performance evaluation unit 21 evaluates plant performance using instrument uncertainties based on the operation data output by the first output means 181 or the second output means 182 .
  • data reconciliation is used as a performance evaluation method.
  • the uncertainty of each instrument (Bi+ ⁇ Ei ) is used as a weight to calculate a plausible solution that satisfies constraints such as heat balance.
  • the evaluation formulas are the following formulas (27) and (28).
  • J is an objective function
  • xi is a measured value after correction
  • F is a constraint condition such as heat balance.
  • the uncertainty (Bi+ ⁇ Ei ) which is the weight of the correction, is an accurate value based on the operating data, so that the data reconciliation can be performed with a higher degree of explainability and with a higher degree of accuracy.
  • a penalty value P representing the magnitude of the correction amount can be calculated by the following equation (29).
  • the fourth embodiment describes means for optimizing instrument calibration by managing instrument drift.
  • FIG. 13 is a configuration diagram of an instrument uncertainty evaluation system 1C according to the fourth embodiment.
  • the instrument uncertainty evaluation system 1C of the fourth embodiment has the same basic configuration as that of the second embodiment, but has a configuration in which an instrument uncertainty prediction unit 22 and an instrument calibration planning unit 23 are added. there is
  • a nuclear power plant has a large number of instruments, and at present, instrument calibration is performed by time-based maintenance. In the future, since it is necessary to shorten the periodic inspection period in order to improve the operation rate of nuclear power plants, it is desirable to shift to condition-based maintenance, in which the timing of instrument calibration is determined according to the state of uncertainty.
  • the fourth embodiment has been devised in view of the above problems. According to the fourth embodiment, accurate uncertainty based on operational data can be calculated. As a result, the status of the instruments installed in the plant 3 can be grasped, and the man-hours for instrument calibration can be reduced by instrument calibration in condition-based maintenance.
  • Measurement means 12 relative bias component calculator 13, time delay compensator 14, water level fluctuation value corrector 19, water supply fluctuation remover 15, relative random component calculator 16, normality determiner 17, first output means 181, Since the 2-output means 182 is the same as that of the second embodiment, its explanation is omitted.
  • the instrument uncertainty prediction unit 22 records the instrument uncertainty based on the operation data output by the first output means 181 or the second output means 182, and predicts the time when the uncertainty allowable value is reached from the change trend. do.
  • the allowable uncertainty value is the required accuracy value described in the instrument specification table at the time of delivery to the plant.
  • Extrapolation using a quadratic function or a higher order function, extrapolation using a polynomial, or a prediction method based on machine learning such as a neural network may be used according to the trend of change.
  • the instrument calibration planning unit 23 receives the predicted value of the timing of reaching the uncertainty tolerance value of each instrument output by the instrument uncertainty prediction unit 22, and formulates a plan for instrument calibration. Plan meter calibrations so that meter calibration quantities are smoothed out at each periodic inspection so that meter calibrations are not concentrated at one periodic inspection.
  • the fourth embodiment it is possible to shift instrument calibration, which has conventionally been performed by time-based maintenance, to condition-based maintenance. As a result, it is possible to reduce the amount of instrument calibration material, smooth the amount of instrument calibration material in each periodic inspection, and shorten the periodic inspection period necessary for improving the availability of nuclear power plants.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications.
  • the above-described embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the described configurations.
  • a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment.
  • Some or all of the above configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized by hardware such as integrated circuits.
  • Each of the above configurations, functions, etc. may be implemented by software as a result of a processor interpreting and executing a program that implements each function.
  • Information such as programs, tables, and files that implement each function can be placed on recording devices such as memory, hard disks, SSDs (Solid State Drives), or recording media such as flash memory cards and DVDs (Digital Versatile Disks). can.
  • control lines and information lines indicate those considered necessary for explanation, and not all control lines and information lines are necessarily indicated on the product. In fact, it may be considered that almost all configurations are interconnected.
  • Modifications of the present invention include, for example, the following (a) to (c).
  • the present invention is not limited to nuclear power plants, and may be applied to other forms of power generation equipment such as thermal power plants, and may be applied to any plant other than power generation equipment.
  • the meter of the present invention is not limited to a flowmeter, and may be applied to any meter that measures the same object.
  • the object to be measured by the meter of the present invention is not limited to the water supply flow rate, and may be pressure or temperature, or may be other objects.
  • Instrument uncertainty evaluation system 1, 1A to 1C Instrument uncertainty evaluation system 3
  • Plant 12 Measuring means 13
  • Relative bias component calculator 14
  • Time delay compensator 15
  • Water supply fluctuation remover (time fluctuation component remover) 16
  • Relative random component calculation unit 17
  • Normality determination unit 181
  • First output means 182
  • Second output means 19
  • Water level fluctuation value correction unit 21
  • Plant performance evaluation unit 22
  • Instrument uncertainty prediction unit 23
  • Instrument calibration planning unit 30
  • Condenser 31
  • Pump 32 Condensate flowmeter
  • Condensate filtration demineralizer 34
  • Air extractor 36
  • Condenser 37
  • Low-pressure feedwater heater 38
  • Flowmeter 39
  • Feedwater pump 41
  • High-pressure feedwater heater 42
  • Feedwater flowmeter 43
  • Reactor pressure vessel 44
  • Water level gauge 45
  • flow meter 46
  • moisture separator 48

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Abstract

プラントに設置された計器の不確かさを定量評価する。計器不確かさ評価システム（１）は、プラント（３）の給水流量を計測する複数の流量計を備え、流量計の内、少なくとも１つが校正記録を有している計測系統において、流量計による計測値の時間平均値から相対バイアス成分を算出する相対バイアス成分算出部（１３）、計器間の計測値の時間遅れを算出する時間遅れ補償部（１４）、計測値の物理的な時間変動成分を除去する給水揺らぎ除去部（１５）、計測値の物理的な時間変動を除去した成分から相対ランダム成分を算出する相対ランダム成分算出部（１６）、計測値の相対ランダム成分の正規性を判断する正規性判断部（１７）、計測値の相対ランダム成分の正規性の有無に応じた第１出力手段（１８１）と第２出力手段（１８２）を有する。

Description

計器不確かさ評価システム、および、計器不確かさ評価方法
　本発明は、プラント等の給水流量や圧力や温度などを計測する計器の不確かさを評価する計器不確かさ評価システム、および、計器不確かさ評価方法に関する。
　火力、原子力などの発電プラントでは、ボイラや原子炉に供給される給水を加熱して蒸気を発生させ、蒸気タービンを駆動させて発電する。そのため、発電プラントでは、プラント熱出力を制御する上で、給水流量を正確に把握することは重要である。特に原子力プラントでは、許認可熱出力の範囲内でプラントを運転することが求められており、給水流量の計測値に加えて、給水流量計の不確かさを管理することが必要である。
　一方で、発電プラントの給水流量計は、２００℃以上の高温域で使用される。そのため、給水流量計のフローノズル表面にスケールが付着し、プラント運転中に見かけの流量値が増加する給水ドリフトが発生する場合がある。また、発電プラントの給水流量計は、大流量、高温条件で使用される。そのため、発電プラントの給水流量計は、実機設置前に実機と同一の流量・温度条件で精度を確認する試験は省略されることが多い。この場合、不確かさに影響する流量係数は、低流量試験での値から外挿評価される。
　上記のように、給水流量計の不確かさは、給水ドリフトの影響および外挿に伴う偏差を加味した保守的な値で管理されている場合がある。しかし、給水ドリフトは常に発生するわけではなく、外挿に伴う偏差もプラントによって変化する。そのため、給水流量計の不確かさは過度に保守的な値となっている可能性がある。
　近年、既設計器の情報からプラントのヒートバランスを満足する尤もらしい解を求め、プラント性能を監視するデータリコンシリエーション技術が提案されている。本技術では各計器の不確かさを重みとして計測値を補正するため、不確かさの正確な把握が重要である。
　以上の点から、給水流量計を含む計器の不確かさをプラント運転データから正確に評価することは熱出力管理、プラント性能監視の面から重要である。
　特許文献１には、プラントの運転データに基づき真値を推定する真値推定手段と、真値推定手段の推定精度に関するデータから総合評価することで、最も確からしい推定真値を求め、各計器の推定ドリフト量を算出するプラント計装制御装置が開示されている。真値推定手段には、線形モデル、ニューラルネットワーク、データリコンシリエーションなどが用いられ、推定モデルの調整や学習には、事前に取得したプラント運転データが用いられる。
特開２００５－３３８０４９号公報
　特許文献１では、不確かさの一要素であるバイアス成分（ドリフト量）を、線形モデル、ニューラルネットワーク、データリコンシリエーションの推定値から予測できるが、線形モデル、ニューラルネットワーク、データリコンシリエーションの推定値自身が有する不確かさは評価できないため、各計器のバイアス成分を定量値として示すことが出来なかった。また、沸騰水型原子炉では給水流量に時間的な揺らぎ（以下、給水揺らぎ）を含み、不確かさの残りの要素であるランダム成分と混在するため、特許文献１の手法から、給水流量計の不確かさランダム成分を定量評価できない課題があった。
　そこで、本発明は、プラントに設置された計器の不確かさの定量評価を可能とする計器不確かさ評価システム、および、計器不確かさ評価方法を提供することを課題とする。
　前記した課題を解決するため、本発明の計器不確かさ評価システムは、同一の計測対象に対し複数の計器を備え、前記計器の内、少なくとも１つが校正記録を有している計測系統において、前記計器による計測値の時間平均値から相対バイアス成分を算出する相対バイアス成分算出部、前記計器間の前記計測値の時間遅れを算出する時間遅れ補償部、前記計測値の物理的な時間変動成分を除去する時間変動成分除去部、前記時間変動成分除去部が物理的な時間変動を除去した成分から相対ランダム成分を算出する相対ランダム成分算出部、前記計測値の前記相対ランダム成分の正規性を判断する正規性判断部、前記計測値の前記相対ランダム成分の正規性の有無に応じた複数の出力手段、を有することを特徴とする。
　本発明の計器不確かさ評価方法は、同一の計測対象に対し複数の計器を備え、前記計器の内、少なくとも１つが校正記録を有している計測系統において、前記計器による計測値の時間平均値から相対バイアス成分を算出するステップ、前記計器間の前記計測値の時間遅れを算出するステップ、前記計測値の物理的な時間変動成分を除去するステップ、物理的な時間変動を除去した成分から相対ランダム成分を算出するステップ、前記計測値の前記相対ランダム成分の正規性を判断するステップ、前記計測値の前記相対ランダム成分の正規性の有無に応じた複数の出力を実施するステップ、を実行することを特徴とする。
　その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。
　本発明によれば、プラントに設置された計器の不確かさの定量評価が可能となる。
第１の実施形態に係る計器不確かさ評価システムの構成を示す構成図である。 原子力プラントの構成を示す構成図である。 相対バイアス成分算出部の時間平均回数を定めるフローを示したフロー図である。 相対バイアス成分算出部の時間平均回数を定める動作を示すグラフである。 相対バイアス成分算出部の入力データの一例を示すグラフである。 相対バイアス成分算出部の出力データの一例を示すグラフである。 時間遅れ補償部の出力データの一例を示す図である。 給水揺らぎ除去部の出力データの一例を示す図である。 正規性判断部の出力データの一例を示す図である。 正規性判断部の出力データの一例を示すグラフである。 第２の実施形態の計器不確かさ評価システムの構成を示す構成図である。 第３の実施形態の計器不確かさ評価システムの構成を示す構成図である。 第４の実施形態の計器不確かさ評価システムの構成を示す構成図である。
　以降、本発明を実施するための形態を、各図と数式を参照して詳細に説明する。
《第１の実施形態》
　第１の実施形態では、定期検査中に実流検定により不確かさが定量評価されている復水流量計を基準計器とし、そこからの偏差を評価することで、給水流量に関する各計器の不確かさを定量評価する手段を提供する。また、本手段で得られた各計器の不確かさを用いたタービン性能監視手段、データリコンシリエーションによるプラント性能監視手段、計器ドリフト管理による計器校正の適正化手段についても、第２から第４の実施形態で説明する。
　図１は、第１の実施形態に係る計器不確かさ評価システム１の構成を示す構成図である。
　計器不確かさ評価システム１は、プラント３から計測値を取得する。この計器不確かさ評価システム１は、計測手段１２、相対バイアス成分算出部１３、時間遅れ補償部１４、給水揺らぎ除去部１５、相対ランダム成分算出部１６、正規性判断部１７、第１出力手段１８１、第２出力手段１８２を備える。
　計測手段１２は、プラント３の給水流量を計測する複数の流量計（計器）から計測値を取得する。
　相対バイアス成分算出部１３は、これら複数の計器の内、少なくとも１つが校正記録を有している計測系統において、計器による計測値の時間平均値から相対バイアス成分を算出する。
　時間遅れ補償部１４は、各計測値の計器間の時間遅れを算出する。
　給水揺らぎ除去部１５は、各計測値の計器間の物理的な時間変動成分を除去する時間変動成分除去部として機能する。これにより、給水揺らぎとランダム誤差とを分離することができる。
　相対ランダム成分算出部１６は、物理的な時間変動を除去した成分から相対ランダム成分を算出する。この相対ランダム成分は、計測値から相対バイアス成分と時間変動成分を除去したものであり、計器が正常な場合には正規性を有していることが期待される。
　正規性判断部１７は、給水揺らぎ除去部１５の出力データから正規性の有無を判断する。正規性判断部１７は、正規性を有している場合には第１出力手段１８１から各計器の不確かさを定量的に出力させ、正規性を有していない場合には第２出力手段１８２から各計器の不確かさを定量的に出力させる。第１出力手段１８１と第２出力手段１８２は、計測値の相対ランダム成分の正規性の有無に応じた複数の出力手段である。これにより計器不確かさ評価システム１は、計器の不確かさを定量的に評価可能である。
　図２は、プラント３の構成を示す構成図である。
　プラント３は、復水器３０と、ポンプ３１と、給水ポンプ３９と、復水ろ過脱塩装置３３と、空気抽出器３５と、復水器３６と、低圧給水加熱器３７と、高圧給水加熱器４１と、原子炉圧力容器４３と、高圧タービン４６と、湿分分離器４７と、低圧タービン４８とを含んで構成される。なお、図では高圧タービン４６のことを「高圧ＴＢ」と省略して記載している。
　復水器３０，３６は、蒸気を復水する。ポンプ３１と給水ポンプ３９は、水を次の構成要素に送り出す。復水ろ過脱塩装置３３は、復水された水をろ過すると共に脱塩する。空気抽出器３５は、水に混入した空気を抽出する。低圧給水加熱器３７は、低圧タービン４８に接続されて水を加熱する。高圧給水加熱器４１は、高圧タービン４６に接続されて水を加熱する。原子炉圧力容器４３は、核燃料が装荷された炉心を内蔵し、その炉心で軽水を加熱させて沸騰させた際の蒸気を得ている。その蒸気は蒸気配管を通して高圧タービン４６と、湿分分離器４７と、低圧タービン４８とに導かれる。
　主蒸気配管から低圧タービン４８へ入った乾燥蒸気は、低圧タービン４８を駆動した後に、この低圧タービン４８から吐出される。吐出された蒸気は、低圧タービン４８の下部に設置された復水器３０で凝縮されて水になり、その水は再び原子炉圧力容器４３への給水になる。
　この水は、以下に示す機器を通して原子炉圧力容器４３に戻される。復水器３０から吐出された水は、ポンプ３１で昇圧された後、復水ろ過脱塩装置３３を通過し原子炉給水として十分な水質に浄化処理される。浄化処理された水は、空気抽出器３５と復水器３６を経て、低圧給水加熱器３７にて加熱され、給水ポンプ３９で昇圧された後に高圧給水加熱器４１で加熱される。加熱された水は、原子炉圧力容器４３へ送られる。原子炉圧力容器４３で加熱された水は、高圧タービン４６を回転されたのちに湿分分離器４７によって不要な水が除去されたのちに、低圧タービン４８に導かれる。
　プラント３は更に、給水流量を計測するための計器として、復水流量計３２、流量計３４，３８、給水流量計４２、流量計４５および水位計４４を含んで構成される。
　復水流量計３２は、ポンプ３１が送り出す水の流量を計測する。流量計３４は、復水ろ過脱塩装置３３から流れ出る水の流量を計測する。流量計３８は、給水ポンプ３９の入口流量を計測する。給水流量計４２は、原子炉圧力容器４３に給水する流量を計測する。流量計４５は、原子炉圧力容器４３から高圧タービン４６に送られる蒸気の流量を計測する。そして水位計４４は、原子炉圧力容器４３の水位を計測する。
　計器不確かさ評価システム１は、まず、プラント３の各計器から計測手段１２を介して実測値を取得する。
　i番目の計器で取得された実測値Xi(t)は、時間t、真値Zi(t)、不確かさのランダム成分Ei(t)、不確かさのバイアス成分Bi、計器間の時間遅れτiを用いると、以下の式(1)で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　同一の対象を複数の計器で計測する場合、真値は同一となるので、以下の式(2)で表わされる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　本実施形態では、式(2)を用いて各計器の不確かさ(Ei+Bi)を定量評価する。本実施形態では、i=0の計器を、復水流量を計測する基準計器である流量計３４とする。i=1の計器は、給水ポンプ３９の入口流量を計測する流量計３８とする。i=2の計器は、給水流量を計測する給水流量計４２する。i=3の計器は、復水ろ過脱塩装置３３の入口流量を計測する復水流量計３２とする。
　相対バイアス成分算出部１３は、時間平均を有限で打ち切ることによる残余項εの許容値および許容値を満足する時間平均回数nを定め、各計器の時間平均値を算出する。εの許容値は、例えば基準計器の不確かさバイアス成分の1/100とするとよい。
　図３と図４を参照して、時間平均回数nを定める手順を説明する。
　相対バイアス成分算出部１３は、全ての計器の計測値を、十分長い期間（例えば1時間）、時間平均した基準平均値を算出し（ステップＳ１０）、対象となる計器の時間平均値を算出する（ステップＳ１１）。相対バイアス成分算出部１３は、基準平均値との偏差を時間平均回数nに対してグラフ化する（ステップＳ１２）。このグラフを図４に示す。
　図４の縦軸は、基準平均値との偏差である。図４の横軸は、時間平均回数nである。グラフの実線は、流量計３４の時間平均値である。グラフの細破線は、流量計３８の時間平均値である。グラフの粗い破線は、給水流量計４２の時間平均値である。ここでは全ての計器のn回後の時間平均値が、許容値である残余項ε以下となったことを示している。
　相対バイアス成分算出部１３は、全ての計器において偏差がεの許容値を下回った段階のnを以降の評価における時間平均回数として採用すると（ステップＳ１３）、図３の処理を終了する。
　相対バイアス成分算出部１３は、運転サイクル中に一度だけ本手順を実施すればよい。各計器で得られた実測値をn回平均するとXiの平均値が得られる。Xiの平均値は、式(2)から以下の式(3)のように導かれる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　式(3)を変形し、基準計器の不確かさのバイアス成分B0からの相対バイアス成分ΔBi
(=Bi-B0)を求める。ΔBiの計算式は以下の通りである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　相対バイアス成分算出部１３は、式(2)から式(4)を差し引くことで、相対バイアス成分ΔBiを除いた実測値X'iを算出する。以上が相対バイアス成分算出部１３の機能である。
　図５は、相対バイアス成分算出部１３の入力データの一例を示すグラフである。グラフの縦軸は給水流量の実測値Xiを示し、横軸は時間を示している。X0は基準計器である流量計３４の実測値である。X1は流量計３８の実測値である。X2は給水流量計４２の実測値である。X3は復水流量計３２の実測値である。
　図６は、相対バイアス成分算出部１３の出力データの一例を示すグラフである。グラフの縦軸は相対バイアス成分を除去した給水流量X'iを示し、横軸は時間を示している。X'0は基準計器である流量計３４の実測値から相対バイアス成分ΔBiを除去した値である。X'1は流量計３８の実測値から相対バイアス成分ΔBiを除去した値である。X'2は給水流量計４２の実測値から相対バイアス成分ΔBiを除去した値である。X'3は、復水流量計３２の実測値から相対バイアス成分ΔBiを除去した値である。図５のグラフのプロットに比べて図６のグラフでは、各計器の計測値の差が少なくなっている。
　図１に戻り説明を続ける。時間遅れ補償部１４は、基準計器における時間を基準とし、そこからの各計器における時間遅れτiを補正する。時間遅れの発生要因は主に、圧力波が計器間の配管内を伝播する時間である。時間遅れ補償部１４は、計器間の配管長さLi、計器間の平均流速Vi、計器間の平均音速Ciから時間遅れτiを以下の式で評価する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　配管長さLiは、設計図面から求められる。平均流速Viは、流量の時間平均値を配管断面積で除した値から求められる。平均音速Ciは、管内流体の平均圧力および平均温度から蒸気表を介して求められる。時間遅れ補償部１４は、式(5)で求めた各計器における時間遅れτiを用いて相対バイアス成分を除いた実測値を補正する。より正確に時間遅れを評価するため、数値流体力学（CFD）に基づく数値計算結果を用いてもよい。
　図７は、時間遅れ補償部１４の出力データの一例を示す図である。グラフの縦軸は相対バイアス成分と時間遅れを補償した給水流量X'iを示し、横軸は時間を示している。X'0は基準計器である流量計３４の実測値から相対バイアス成分と時間遅れを補償した値である。X'1は流量計３８の実測値から相対バイアス成分と時間遅れを補償した値である。X'2は給水流量計４２の実測値から相対バイアス成分と時間遅れを補償した値である。X'3は復水流量計３２の実測値から相対バイアス成分と時間遅れを補償した値である。図６のグラフのプロットに比べて図７のグラフでは、各計器の値の位相差が少なくなっている。
　図１に戻り説明を続ける。給水揺らぎ除去部１５は、相対バイアス成分および時間遅れが除去された実測値から給水揺らぎ成分を特定して除去する。式(2)において相対バイアス成分ΔBiを除去し、時間遅れτiを補償すると、給水流量X'i(i=0から3)は以下の通りとなる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　給水揺らぎは実現象であるため、真値Z(t)の時間変動成分として各計器で計測される。式(7)、式(8)、式(9)から、それぞれ式(6)を差し引くことで、流量の実測値から給水揺らぎおよびバイアス成分が除去された値の時間変動成分を得ることができる。
　図１に戻り説明を続ける。相対ランダム成分算出部１６は、給水揺らぎ除去部１５の出力データを用いて相対ランダム成分を算出する。基準計器の不確かさランダム成分E0からの相対値を相対ランダム成分ΔEi(=Ei-E0)と定義すると、給水揺らぎ除去部１５の出力データは、以下の式(10)から式(12)で示される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　図８は、給水揺らぎ除去部１５の出力データの一例を示す図である。図８の縦軸は、給水ゆらぎを除く実測値の時間変動成分を示し、横軸は時間を示している。細かい破線は、基準計器に対する流量計３８の相対ランダム成分ΔE1である。粗い破線は、基準計器に対する給水流量計４２の相対ランダム成分ΔE2である。実線は、基準計器に対する復水流量計３２の相対ランダム成分ΔE3である。
　給水揺らぎ除去部１５の出力データである相対ランダム成分ΔEiが正規分布に従う場合、相対ランダム誤差の標準偏差σΔEiおよび各計器の標準偏差σEiには以下の統計的関係が成り立つ。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
　相対ランダム成分算出部１６は、給水揺らぎ除去部１５の出力データである相対ランダム成分ΔE1、ΔE2、ΔE3の分散を計算して、その平方根を算出する。これにより相対ランダム成分算出部１６は、各計器における相対ランダム成分ΔEiの標準偏差σΔEiを出力する。
　図９は、正規性判断部１７の出力データの一例を示す図である。このデータは計器番号欄と、歪度欄と、尖度欄と、正規性欄とを含み、各列に各計器の出力データの判定結果が格納される。計器番号欄には、計器を識別するための番号が格納される。歪度欄には、この計器の計測データの分布がどれだけ非対象に歪んでいるかを示す指標が格納される。尖度欄には、この計器の計測データの分布が正規分布と比べてどれだけ尖っているかを示す指標が格納される。正規性欄には、この計器の計測データの分布が所定の正規性を有するか否かを示す判断結果が格納される。なお、正規性を有するときの判断結果は"OK"となり、正規性を有さないときの判断結果は"NG"となる。
　正規性判断部１７は、給水揺らぎ除去部１５の出力データから正規性の有無を判断し、相対ランダム成分算出部１６の出力データの採用可否を判断する。正規性判断部１７は、入力データである相対ランダム成分ΔE1、ΔE2、ΔE3の度数分布を出力する。そして、正規性判断部１７は、各度数分布の歪度および尖度を算出して、定量的に正規性の有無を判断する。正規性有りと判断する範囲は、例えば、歪度が0.0以上かつ0.5以下、尖度が2.5以上かつ3.5以下であるが、これに限られない。
　なお、相対ランダム成分ΔE1、ΔE2、ΔE3の度数分布を正規分布のフィッティングカーブと比較可能に表示することで、ユーザが正規性を定性的に確認する手段を設けてもよい。
　図１０は、正規性判断部１７の出力データの一例を示すグラフである。
　このグラフの縦軸は度数を示し、横軸は時間変動量を示している。実線は正規分布のフィッティングカーブである。
　正規性判断部１７にて給水ゆらぎを除去した実測値が正規性有りと判断された場合、第１出力手段１８１は、各計器の不確かさを定量的に算出して出力する。相対バイアス成分算出部１３の出力である相対バイアス成分ΔBi(=Bi-B0)において、基準計器のバイアス成分B0は定期検査時の計器校正記録から既知であるので、以下の式(16)で各計器のバイアス成分Biを算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
　正規性判断部１７の結果から、各計器において式(13)から式(15)までが成立するので、相対ランダム成分算出部１６の出力である相対ランダム成分の標準偏差σΔEiを用いて各計器のランダム成分を定量評価する。基準計器のランダム成分σE0は、定期検査時の計器校正記録から既知であるので、以下の式(17)で各計器のランダム成分を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
　以上の手続きから各計器の不確かさ（Bi+σEi）が求まり、給水流量の不確かさを定量的に把握することが可能となる。これらの値をプロセスコンピュータに入力して表示することで、熱出力管理を適正化したプラント運転が可能となるため、過度な保守性を排除し、許認可熱出力の範囲内で発電量を向上させたプラント運転が可能となる。
　正規性判断部１７にて給水ゆらぎを除去した実測値が、正規性無しと判断された場合、第２出力手段１８２は、各計器の不確かさを定量的に算出して出力する。相対バイアス成分算出部１３の出力である相対バイアス成分ΔBi(=Bi-B0)において、基準計器のバイアス成分B0は、定期検査時の計器校正記録から既知である。よって、第２出力手段１８２は、式(16)で各計器のバイアス成分Biを算出する。正規性判断部１７の結果から、各計器において式(13)から式(16)が成立しないので、第２出力手段１８２は、各計器のランダム成分の標準偏差σEiを、JIS値やプラント納入時の計器仕様表に記載の要求精度値で代替する。
　以上の手続きから各計器の不確かさ（Bi+σEi）が求まり、給水流量の不確かさを定量的に把握することが可能となる。これらの値をプロセスコンピュータに入力して表示することで、熱出力管理を適正化したプラント運転が可能となるため、過度な保守性を排除し、許認可熱出力の範囲内で発電量を向上させたプラント運転が可能となる。
　本実施形態の計器不確かさ評価システム１によれば、実流検定が行われず、給水ドリフトや流量係数の外挿偏差を考慮して保守的に評価されている給水流量計の不確かさを、プラント運転データから定量的に評価することができる。これによりプラントの熱出力管理を適正化し、許認可熱出力の範囲内で発電量を向上させることが可能となる。
　また、計器不確かさ評価システム１で得られた運転データに基づく各計器の不確かさを用いることで、高精度なタービン性能監視、プラント性能監視が可能となる。各計器の不確かさのトレンドから、各計器の校正時期を適正化し、計器校正物量を低減することが可能となる。
《第２の実施形態》
　第２の実施形態では、第１の実施形態で得られた各計器の不確かさを用いたタービン性能監視手段について説明する。
　図１１は、第２の実施形態の計器不確かさ評価システム１Ａの構成を示す構成図である。第２の実施形態の計器不確かさ評価システム１Ａは、第１の実施形態と基本的な構成は同じであるが、水位変動値補正部１９が追加された構成となっている。
　水位変動値補正部１９は、プラント３の水位変動を補正する機能を有する。
　図２で示したように、原子力プラントは、給水配管から供給される給水を原子炉内の炉心で加熱し、蒸気を発生させて高圧タービン４６や低圧タービン４８を駆動して発電する。原子炉の熱出力管理に加え、蒸気タービンの性能監視もプラント熱効率の向上には重要である。蒸気タービンの性能監視には、流入する蒸気流量を正確に把握することが必要である。しかし、原子炉内には水位が形成されて時間的に変動するため、原子炉入口の給水流量の瞬時値と、原子炉出口の主蒸気流量の瞬時値とは、一致しない。
　第２の実施形態は、上記の課題を鑑みて考案したものである。第２の実施形態の計器不確かさ評価システム１Ａによれば、給水流量に加え、タービン性能監視に必要となる主蒸気流量の不確かさも運転データから定量的に評価でき、プラントの効率的な運転が可能となる。
　以下に、第２の実施形態の計器不確かさ評価システム１Ａの動作を説明する。まず、計測手段１２は、プラント３の各計器から、主蒸気流量を含む実測値を取得する。本実施形態では、i=0の計器を、基準計器である流量計３４とする。i=1の計器は、主蒸気流量計である流量計４５とする。i=2の計器は、原子炉水位を計測する水位計４４とする。第１の実施形態と同様の変数を用いて、式(18)から式(20)にて各計器で取得された実測値を表す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
　ここで、Yは、原子炉水位である。ΔYは、原子炉水位の時間変化量である。Aは、原子炉水面の表面積である。
　相対バイアス成分算出部１３は、第１の実施形態と同様に、残余項εの許容値および許容値を満足する時間平均回数nを定め、各計器の時間平均値を算出する。ΔYは原子炉水位の時間変化量であり、原子炉水位は一定となるように制御されていることから、ΔYの時間平均値は0となる。よって、給水流量X0は、以下の式(21)で算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
　給水流量X1は、以下の式(22)で算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
　式(22)から式(21)を差し引くことで相対バイアス成分ΔB1(=B1-B0)を求めることができる。そして、式(19)から相対バイアス成分ΔB1を差し引くことで、相対バイアス成分ΔB1を除いた実測値X'1を算出し、相対バイアス成分算出部１３の出力データとすることができる。
　時間遅れ補償部１４は、基準計器における時間を基準とし、そこからの各計器における時間遅れτiを補正する。補正手続きは第１の実施形態と同様であるため、説明を割愛する。
　水位変動値補正部１９は、原子炉水位の実測データから、給水流量と主蒸気流量の水位変動に伴う偏差を補正する。原子炉水位の時間変化量ΔYは、式(20)の原子炉水位実測データを用いて以下の式(23)で評価する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
　ここで、Δtはサンプリング時間である。X2のバイアス成分B2は時間変化しないので、式(23)を導出する過程で0となる。X2のランダム成分E2は、式(23)を導出する過程で0とはならないが、通常、原子炉水位は複数の計器で計測されているため、それぞれの平均を取ることで、ほぼ0とすることが可能である。水位変動値補正部１９は、式(23)により算出される水位の時間変化量ΔY'を出力データとする。
　給水揺らぎ除去部１５は、相対バイアス成分および時間遅れが除去された実測値から給水ゆらぎ成分を特定して除去する。式(18)と式(19)において、相対バイアス成分を除去し、時間遅れを補償すると、実測値X'iは、以下の式(24)と式(25)のようになる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000024
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000025
　式(25)から式(24)を差し引くことで、相対ランダム成分ΔE1(=E1-E0)を算出できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000026
　給水揺らぎ除去部１５は、相対ランダム成分ΔE1を出力データとする。
　相対ランダム成分算出部１６、正規性判断部１７、第１出力手段１８１、第２出力手段１８２は、第１の実施形態と同様の処理であるため、説明を割愛する。
　第２の実施形態により、給水流量に加え、タービン性能監視に必要となる主蒸気流量の不確かさも運転データから定量的に評価できる。よって、熱出力管理の適正化に加え、タービン性能監視を高精度化し、タービンメンテナンス時期の適正化や、タービン効率を最大化するプラント運転が可能となる。
《第３の実施形態》
　第３の実施形態は、データリコンシリエーションによるプラント性能監視手段について説明する。
　図１２は、第３の実施形態の計器不確かさ評価システム１Ｂの構成を示す構成図である。第３の実施形態の計器不確かさ評価システム１Ｂは、第２の実施形態と基本的な構成は同じであるが、プラント性能評価部２１が追加された構成となっている。
　近年、既設計器の情報から、プラントのヒートバランスを満足する尤もらしい解を求めて、プラント機器の性能劣化や計器ドリフト、蒸気リークを検知するデータリコンシリエーション技術が提案されている。また、機械学習を用いた同様のプラント性能監視技術がある。これらの技術において、各計器の不確かさは補正における重みとして用いられるため、運転データに基づく正確な不確かさ評価が求められている。
　第３の実施形態は、上記の課題を鑑みて考案したものである。第３の実施形態の計器不確かさ評価システム１Ｂは、運転データに基づく正確な不確かさを反映したデータリコンシリエーションを行う。これにより、説明性が高く、高精度な熱出力監視、タービン性能監視、機器性能監視、計器ドリフト監視、蒸気リーク監視が可能となる。
　計測手段１２、相対バイアス成分算出部１３、時間遅れ補償部１４、水位変動値補正部１９、給水揺らぎ除去部１５、相対ランダム成分算出部１６、正規性判断部１７、第１出力手段１８１、第２出力手段１８２は、第１の実施形態および第２の実施形態と同様であるので説明を割愛する。
　プラント性能評価部２１は、第１出力手段１８１または第２出力手段１８２で出力された運転データに基づく計器不確かさを用いて、プラント性能を評価する。性能評価方法として、例えばデータリコンシリエーションが用いられる。データリコンシリエーションでは、各計器の不確かさ（Bi+σEi）を重みとして、ヒートバランス等で構成される制約条件を満足する尤もらしい解を算出する。評価式は、以下の式(27)と式(28)である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000027
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000028
　ここでJは目的関数、xiは補正後の計測値、Fはヒートバランス等で構成される制約条件である。本実施形態では、補正の重みとなる不確かさ（Bi+σEi）が運転データに基づく正確な値となるため、より説明性が高く、高精度なデータリコンシリエーションが可能となる。
　補正量の大きさを表すペナルティ値Pは、以下の式(29)で算出できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000029
　データリコンシリエーションの出力値であるxiを用いてプラント運転することで、プラントの熱出力管理を適正化しつつ、許認可熱出力の範囲内で発電量を向上したプラント運転が可能となる。また、式(29)に示した補正量の大きさを表すペナルティ値を監視することで、タービン性能監視、機器性能監視、計器ドリフト監視、蒸気リーク監視が可能となる。
《第４の実施形態》
　第４の実施形態は、計器ドリフト管理による計器校正の適正化手段について説明する。
　図１３は、第４の実施形態における計器不確かさ評価システム１Ｃの構成図である。
　第４の実施形態の計器不確かさ評価システム１Ｃは、第２の実施形態と基本的な構成は同じであるが、計器不確かさ予測部２２および計器校正計画部２３が追加された構成となっている。
　原子力プラントには多数の計器があり、現状では時間基準保全により計器校正が実施されている。今後、原子力プラントの稼働率向上には、定期検査期間の短縮が必要であるため、計器校正も不確かさの状態に応じて校正時期を定める状態基準保全に移行することが望ましい。
　第４の実施形態は上記の課題を鑑みて考案したものである。第４の実施形態により、運転データに基づく正確な不確かさを算出できる。これにより、プラント３に設置された計器の状態を把握することができ、状態基準保全における計器校正により、計器校正の工数を低減することが可能となる。
　計測手段１２、相対バイアス成分算出部１３、時間遅れ補償部１４、水位変動値補正部１９、給水揺らぎ除去部１５、相対ランダム成分算出部１６、正規性判断部１７、第１出力手段１８１、第２出力手段１８２は、第２の実施形態と同様であるので説明を割愛する。
　計器不確かさ予測部２２は、第１出力手段１８１または第２出力手段１８２で出力される運転データに基づく計器不確かさを記録しておき、その変化傾向から不確かさ許容値に到達する時期を予測する。不確かさ許容値は例えば、プラント納入時の計器仕様表に記載されている要求精度値とする。
　不確かさ変化傾向から不確かさ許容値に到達する時期を予測する手段は様々なものがあるが、最も単純なものは線形外挿である。変化傾向に応じて２次関数または高次関数による外挿、多項式による外挿、ニューラルネットワークのような機械学習による予測法を用いてもよい。
　計器校正計画部２３は、計器不確かさ予測部２２で出力される各計器の不確かさ許容値への到達時期の予測値を受け、計器校正の計画を策定する。ある定期検査に計器校正が集中しないように、計器校正物量が各定期検査で平滑化されるように、計器校正を計画する。
　第４の実施形態により、従来、時間基準保全で実施されていた計器校正を状態基準保全に移行することができる。これにより計器校正物量を低減すると共に、各定期検査における計器校正物量を平滑化可能であり、原子力プラントの稼働率向上に必要な定期検査期間の短縮を実現する。
（変形例）
　本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば上記した実施形態は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。
　上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部または全部を、例えば集積回路などのハードウェアで実現してもよい。上記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈して実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイルなどの情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記録装置、または、フラッシュメモリカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの記録媒体に置くことができる。
　各実施形態に於いて、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
　本発明の変形例として、例えば、次の（ａ）～（ｃ）のようなものがある。
（ａ）　本発明は原子力プラントに限定されず、火力プラントなどの別形態の発電設備に適用してもよく、さらに発電設備以外の任意のプラントに適用してもよい。
（ｂ）　本発明の計器は流量計に限定されず、同一対象を計測する任意の計器に適用してもよい。
（ｃ）　本発明の計器の計測対象は、給水流量に限定されず、圧力や温度を計測対象としてもよく、さらに他のものを計測対象としてもよい。
１，１Ａ～１Ｃ　計器不確かさ評価システム
３　プラント
１２　計測手段
１３　相対バイアス成分算出部
１４　時間遅れ補償部
１５　給水揺らぎ除去部　（時間変動成分除去部）
１６　相対ランダム成分算出部
１７　正規性判断部
１８１　第１出力手段
１８２　第２出力手段
１９　水位変動値補正部
２１　プラント性能評価部
２２　計器不確かさ予測部
２３　計器校正計画部
３０　復水器
３１　ポンプ
３２　復水流量計
３３　復水ろ過脱塩装置
３４　流量計
３５　空気抽出器
３６　復水器
３７　低圧給水加熱器
３８　流量計
３９　給水ポンプ
４１　高圧給水加熱器
４２　給水流量計
４３　原子炉圧力容器
４４　水位計
４５　流量計
４６　高圧タービン
４７　湿分分離器
４８　低圧タービン

Claims (12)

  1. 　同一の計測対象に対し複数の計器を備え、前記計器の内、少なくとも１つが校正記録を有している計測系統において、前記計器による計測値の時間平均値から相対バイアス成分を算出する相対バイアス成分算出部、
    　前記計器間の前記計測値の時間遅れを算出する時間遅れ補償部、
    　前記計測値の物理的な時間変動成分を除去する時間変動成分除去部、
    　前記時間変動成分除去部が物理的な時間変動を除去した成分から相対ランダム成分を算出する相対ランダム成分算出部、
    　前記計測値の前記相対ランダム成分の正規性を判断する正規性判断部、
    　を有することを特徴とする計器不確かさ評価システム。
  2. 　前記計器の計測対象は、プラントの給水流量である、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の計器不確かさ評価システム。
  3. 　前記プラントの水位変動値から、前記プラントの給水流量と主蒸気流量の水位変動に伴う偏差を補正する水位変動値補正部を備える、
    　ことを特徴とする請求項２に記載の計器不確かさ評価システム。
  4. 　前記計器の計測対象は、プラントの圧力または温度である、
    　ことを特徴とする請求項１に記載の計器不確かさ評価システム。
  5. 　前記正規性判断部は、前記計測値の前記相対ランダム成分の歪度と尖度から正規性の有無を判断する、
    　ことを特徴とする請求項１から４のうち何れか１項に記載の計器不確かさ評価システム。
  6. 　前記正規性判断部が判断した前記計測値の前記相対ランダム成分の前記正規性の有無に応じた複数の出力手段、
    　を有することを特徴とする請求項１に記載の計器不確かさ評価システム。
  7. 　前記計器はプラントに設置されており、
    　前記複数の出力手段で出力された運転データに基づく計器不確かさを用いて、前記プラントの性能を評価するプラント性能評価部を更に備える、
    　ことを特徴とする請求項６に記載の計器不確かさ評価システム。
  8. 　前記プラント性能評価部は、各計器の不確かさを重みとして、所定の制約条件を満足する尤もらしい解を算出することにより前記プラントの性能を評価する、
    　ことを特徴とする請求項７に記載の計器不確かさ評価システム。
  9. 　前記計器による計測値の不確かさの増加傾向を予測する機能を備えた計器不確かさ予測部、
    　前記計器の校正時期と前記計器不確かさ予測部が予測した不確かさの増加傾向に基づき、前記計器の校正計画を策定する計器校正計画部を更に備える、
    　ことを特徴とする請求項６に記載の計器不確かさ評価システム。
  10. 　前記複数の出力手段は、
    　前記計測値の前記相対ランダム成分の正規性が有る場合に、前記計測値のランダム成分と前記計測値のバイアス成分との和を前記計器の不確かさとして出力する第１出力手段と、
    　前記計測値の前記相対ランダム成分の正規性が無い場合に、前記計測値のバイアス成分を前記計器の不確かさとして出力する第２出力手段と、
    　を含んで構成されることを特徴とする請求項６から９のうち何れか１項に記載の計器不確かさ評価システム。
  11. 　前記第１出力手段は、前記相対ランダム成分の標準偏差を用いて前記計測値のランダム成分を算出する、
    　ことを特徴とする請求項１０に記載の計器不確かさ評価システム。
  12. 　同一の計測対象に対し複数の計器を備え、前記計器の内、少なくとも１つが校正記録を有している計測系統において、前記計器による計測値の時間平均値から相対バイアス成分を算出するステップ、
    　前記計器間の前記計測値の時間遅れを算出するステップ、
    　前記計測値の物理的な時間変動成分を除去するステップ、
    　物理的な時間変動を除去した成分から相対ランダム成分を算出するステップ、
    　前記計測値の前記相対ランダム成分の正規性を判断するステップ、
    　前記計測値の前記相対ランダム成分の正規性の有無に応じた複数の出力を実施するステップ、
    　を実行することを特徴とする計器不確かさ評価方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JPS6252601A (ja) * 1985-09-02 1987-03-07 Nippon Atom Ind Group Co Ltd プラント運転支援システム
JP2011075373A (ja) * 2009-09-30 2011-04-14 Hitachi-Ge Nuclear Energy Ltd 機器診断方法及び機器診断装置
WO2014091952A1 (ja) * 2012-12-14 2014-06-19 日本電気株式会社 センサ監視装置、センサ監視方法、及びセンサ監視プログラム

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6252601A (ja) * 1985-09-02 1987-03-07 Nippon Atom Ind Group Co Ltd プラント運転支援システム
JP2011075373A (ja) * 2009-09-30 2011-04-14 Hitachi-Ge Nuclear Energy Ltd 機器診断方法及び機器診断装置
WO2014091952A1 (ja) * 2012-12-14 2014-06-19 日本電気株式会社 センサ監視装置、センサ監視方法、及びセンサ監視プログラム

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