(57)【要約】【課題】プラント等の構成する機器の経年変化劣化に伴う異常発生原因を熟練技術員による調査、判定を経ることなく、通常運転データを入力することで特定可能とする機器の異常発生原因特定システムを提供する。【解決手段】運転データグラフ作成部３は、機器１の出力する運転データを入力してグラフデータ化を行い、グラフデータ判定部４は、グラフデータを入力して機器１に異常発生と判定し、異常現象特定部６は経年変化データベース７のデータと前記グラフデータを参照して異常発生原因を経年変化によると特定、レポート作成部７で作成のレポートが表示部１１で表示される。【選択図】図１
2020021118.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
運転データグラフ作成部は、機器が出力する運転データを入力するとともに、グラフデータを作成し、グラフデータ判定部は、前記グラフデータを入力するとともに、異常現象データベースに収納されたデータを参照して前記機器に異常現象が発生したと判定し、異常現象特定部は、データベースに収納されたデータと前記グラフデータを参照して、前記異常現象の発生原因を特定するとともに、レポート作成部によってレポートが作成されて表示部に出力、表示される機器の異常発生原因特定システム。
【請求項２】
前記異常現象特定部は、経年変化データベースに収納された経年変化データと前記グラフデータを参照し、前記グラフデータに示された前記運転データが所定のしきい値に達した場合に、前記異常現象の発生原因を経年変化によるものと特定するとともに、前記レポート作成部は、機器固有情報データベースに収納されている機器固有情報とを合わせてレポートを作成する請求項１に記載の機器の異常発生原因特定システム。
【請求項３】
前記異常現象特定部は、人的エラー学習データベースに収納された人的エラー学習データと前記グラフデータを参照し、前記グラフデータに示された前記運転データが所定のしきい値に達した場合に、前記異常現象の発生原因が人的エラーによるものと特定するとともに、前記レポート作成部は、機器固有情報データベースに収納されている機器固有情報とを合わせてレポートを作成する請求項１に記載の機器の異常発生原因特定システム。
【請求項４】
前記グラフデータは、前記機器の運転開始時点から経過した下限期と上限期とによる所定期間が設定されており、前記所定期間内に前記グラフデータに示された運転データが所定のしきい値に達した場合に、前記異常現象特定部が人的エラーによるものと特定する請求項３に記載の機器の異常発生原因特定システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、機器の異常発生原因特定システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、プラントの機器に発生した異常を検知し、この異常への対処法を示すシステムとして、異常時運転知識データベースを参照し、異常情報判断機構から受け取った異常情報に対応する異常への対処法を判断し、異常時運転知識データベースに異常への対処法が登録されている場合に、フォルトツリー（Ｆａｕｌｔ  ｔｒｅｅ）データベースを参照して異常の上位の階層に属する異常を検索して得た進行異常情報を異常時事前対処法判断機構に渡し、そして異常時運転知識データベースに登録される第一の異常への対処法への対処を含む情報をレポートに変換して、画面表示装置に出力する技術が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−６３３３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
近年、建設後かなりの年月を経た大型かつ複雑な発電プラント等において、
１．プラントを構成する機器の経年変化に基づく、
２．プラント定期点検実施時等における人的エラーに基づく、
異常現象発生、の割合が増加傾向にある。
これらの異常発生時には、その発生原因を迅速に究明するとともに、再発防止対策を講じる必要がある。しかしながら、前記特許文献１に示された技術は、プラント運転員は画面表示装置に表示された診断結果レポートを参照し、プラントに発生した異常内容を把握するとともに、診断結果レポートに表示される対応策を見ながら異常現象に対応するものであり、異常への対処法は分かるが異常発生原因については特定することが不可能で、別途プラント担当技術員による調査が必要であり、異常発生の再発防止対策がスムーズに実行できないという問題点がある。
【０００５】
本願は、上記のような課題を解決するための技術を開示するものであり、機器の異常現象発生原因を迅速に分析の上特定可能として、再発防止をより徹底して行うことが可能な、機器の異常発生原因特定システムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願に開示される機器の異常発生原因特定システムは、運転データグラフ作成部は、機器が出力する運転データを入力するとともに、グラフデータを作成し、グラフデータ判定部は、前記グラフデータを入力するとともに、異常現象データベースに収納されたデータを参照して前記機器に異常現象が発生したと判定し、異常現象特定部は、データベースに収納されたデータと前記グラフデータを参照して、前記異常現象の発生原因を特定するとともに、レポート作成部によってレポートが作成されて表示部に出力、表示されるものである。
【発明の効果】
【０００７】
本願に開示される機器の異常発生原因特定システムは、前記のような構成を採用しているので、機器に発生した異常現象が直ちに特定、表示されるので、異常発生対策を適確にかつ迅速に実施可能となるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１による機器の異常発生原因特定システムを示すブロック図である。
【図２】実施の形態１による経年変化データを示す図である。
【図３】実施の形態１による人的エラー学習データを示す図である。
【図４】実施の形態１による実施例１の動作を示すフローチャート図である。
【図５】実施の形態１による実施例１の動作を示すフローチャート図である。
【図６】実施の形態１による実施例２の動作を示すフローチャート図である。
【図７】実施の形態１による実施例２の動作を示すフローチャート図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
図１は実施の形態１による火力発電プラント等のプラント機器（以下、機器と略す）１の異常発生原因特定システム１００を示すブロック図である。以下に各構成要素の機能を説明する。図１において運転データ入力部２には機器１の運転データが入力される。運転データグラフ作成部３は、前記運転データを後に詳述する図２、図３に示すようなグラフ化を行う。グラフデータ判定部４は、異常現象データベース５に収納されている異常現象データを参照して、前記グラフ化された運転データについて異常発生の有無を判定する。異常現象特定部６は、前記グラフデータ判定部４の判定結果を受け、経年変化データベース７または人的エラー学習データベースに収納されたデータに基づき、異常現象が機器１の経年変化によるものか、プラント運転員による部品交換時、メンテナンス時点などにおける人的エラーによるものかを判定し、特定を行う。レポート作成部９は、前記異常現象特定部６が特定した結果を受けて、機器固有情報データベース１０に収納されている機器１に関する製造年月日、設置年月日、メンテナンス年月日、交換部品名、交換年月日、メンテナンス担当者名等の機器固有情報を、前記特定結果に組み合わせてレポートを作成する。表示部１１は、前記レポートを受信し、表示を行う。
【００１０】
次に、この実施の形態１における機器の異常発生原因特定システム１００の対象の機器１を送水ポンプ用の大型の電動機として実施例１、２に基づいて説明する。電動機は、据付運転開始後３０年間稼働しており、界磁コイルの対地絶縁性能が時系列的に経年劣化し、それが要因となり異常現象を発生した例を示す。電動機に設けられた計測器により、現時点で出力する運転データである対地絶縁抵抗値が運転データ入力部２に送信され、運転データグラフ作成部３で図２のようなグラフが作成される。図２において横軸を運転経過年とし、縦軸を対地絶縁抵抗値としている。対地絶縁抵抗値は、初期運転開始時には極めて高い値を有していたが、３０年経過後の現時点の運転データでは所定のしきい値まで低下していることを示している。
【００１１】
グラフデータ判定部４は、異常現象データベース５に収納されているデータを参照して、界磁コイルに異常現象が発生したと判定する。尚、前記異常現象データベース５のデータは、機器１自体および、同種機器に過去発生した異常現象のデータを含め、これ以外に予測される異常現象データが収納されている。前記判定結果を入力する異常現象特定部６は、作成された図２のグラフおよび経年変化データベース７に収納されている対地絶縁抵抗値の経年変化データを参照して、異常発生原因を経年変化による対地絶縁抵抗値の低下と特定する。前記所定のしきい値は規格によって設定されており、例えば１ＭΩであり、これ以下となると安全面から運転停止とする等の措置がなされるものである。
【００１２】
実施例２による異常発生現象は、前記電動機が定期点検によって手入れ、補修され、界磁コイルも高い対地絶縁抵抗値を備えたものとなった後、運転再開されて３日経過後の運転データとしての対地絶縁抵抗値が、図３に示すようにしきい値まで急激に低下した状態を示す。このような対地絶縁抵抗値の急激な低下要因としては、例えば前記定期点検作業時に電動機上部に設置された送水ポンプの配管のバルブが締め付け不良状態のまま、つまり人的エラー発生状態でプラント運転が再開され、配管からの漏水によって界磁コイルが被水した場合等である。運転データを入力する運転データグラフ作成部３によって図３に示されるグラフが作成され、グラフデータ判定部４は異常現象データベース５に収納されたデータおよび作成された図３のグラフを参照して異常現象が発生したと判定する。異常現象特定部６は、人的エラー学習データベース８に収納のデータを参照するとともに、図３に示すような運転再開後１日を下限値、５日を上限値とした所定の運転再開期間内に異常現象が発生したので人的エラーがその原因であると特定する。尚、人的エラー学習データベース８のデータは、機器１自体、同種機器に対して運転技術員、メンテナンス要員によって誤操作、誤保守、手入れ等によってなされたエラー、およびこれ以外に学習、予測される人的エラーが収納されている。
【００１３】
前記実施例１、２による異常現象の特定は、同時進行的に実施されるものでなく、通常運転時には実施例１で、定期点検後の運転再開時には実施例２による異常現象の特定が行われるものである。
【００１４】
そして、前記実施例１、２共に、異常現象特定部６で特定された情報を受信するレポート作成部９は、機器固有情報データベース１０に格納されている製造年月日、設置年月日、メンテナンス年月日、交換部品名、交換年月日、メンテナンス担当者名等の機器固有情報を添付の上レポートを作成し、そのレポートが表示部１１で表示される。このことにより、異常発生原因が経年変化によるものあるいは人的エラーによるものかを直ちに認識可能となり、迅速な対策が施されることができる。
【００１５】
次に、機器１を前述した電動機の通常運転時を実施例１として異常発生原因特定システム１００の動作を図４、図５に示すフローチャートに基づいて説明する。尚、以下のＳＴとはステップの略である。
【００１６】
ＳＴ１．機器１（電動機）から現時点の運転データとしての対地絶縁抵抗値の測定データが出力される。
ＳＴ２．運転データ入力部２は、前記運転データを入力する。
ＳＴ３．運転データグラフ作成部３は、図２に示すようなグラフ化を行う。尚、この図２は過去のデータがグラフ化されており、現時点のデータはグラフの延長線上に記録される。
ＳＴ４．グラフデータ判定部４は、異常現象データベース５に収納されている異常現象データを参照して、図２に示すグラフの対地絶縁抵抗値について異常発生の有無の判定を行う。
ＳＴ５．グラフデータ判定部４により異常発生が無と判定された場合はＳＴ９に進み異常発生が無と表示部１１に表示される、有と判定の場合はＳＴ６に進む。
ＳＴ６．異常現象特定部６は、経年変化データベース７に収納されているデータと図２の現時点でのデータとの比較を行う。
ＳＴ７．異常現象特定部６は、現時点での対地絶縁抵抗値が所定のしきい値に達していることから、経年変化による異常現象発生と特定するとＳＴ８に進み、否と判定するとＳＴ９に進み、経年変化以外の異常発生と表示部１１に表示される。
ＳＴ８．レポート作成部９は、機器固有情報データベース１０のデータの機器の製造年月日、設置年月日等の情報を合わせてレポートを作成する。
ＳＴ９．レポートが表示部１１に表示される。
【００１７】
次に、機器１を前述した電動機の実施例２として定期点検終了後、所定期間における異常発生原因特定システム１００の動作を図６、図７に示すフローチャートに基づいて説明する。
ＳＴ１．機器１（電動機）から現時点の運転データとしての対地絶縁抵抗値の測定データが出力される。
ＳＴ２．運転データ入力部２は、前記運転データを入力する。
ＳＴ３．運転データグラフ作成部３は、図３に示すようなグラフ化を行う。尚、この図３には運転再開後の１日目を下限期、５日目を上限期とした所定の期間が設定されている。
ＳＴ４．グラフデータ判定部４は、異常現象データベース５に収納されている異常現象データを参照して、図３に示すグラフ所定期間内の対地絶縁抵抗値について異常発生の有無の判定を行う。
ＳＴ５．グラフデータ判定部４により異常発生が無と判定された場合はＳＴ９に進み異常発生が無と表示部１１に表示される、有と判定の場合はＳＴ６に進む。
ＳＴ６．異常現象特定部６は、人的エラー学習データベース８に収納されているデータと図３の現時点でのデータとの比較を行う。
ＳＴ７．異常現象特定部６は、現時点での対地絶縁抵抗値が所定期間内に所定のしきい値に達していることから、人的エラーによる異常現象発生と特定するとＳＴ８に進み、否と判定するとＳＴ９に進み、人的エラー以外の異常発生と表示部１１に表示される。
ＳＴ８．レポート作成部９は、機器固有情報データベース１０のデータの機器の製造年月日、設置年月日等の情報を合わせてレポートを作成する。
ＳＴ９．レポートが表示部１１に表示される。
【００１８】
このように、実施の形態１による機器の異常発生原因特定システム１００は、見落としがちの経年変化による異常発生を日常的な運転データの入力によって容易に特定することが可能となり、従来、熟練した技術員による機器の診断による経年変化に伴う異常原因の特定を行うというプロセスを経ることなく、プラント運転経験の少ない技術員によっても異常発生原因の特定を容易にかつ確実に行えるという効果がある。また、プラントの定期点検等、機器の点検、メンテナンス後のチェック項目の洩れ等によって発生する人的エラーに基づく異常発生原因が、機器運転再開後、所定期間内において容易にかつ確実に行える。
【００１９】
尚、上記実施例２では、１日目を下限期、５日目を上限期とした所定期間としたが、機器種別毎に対象とする運転データ採取箇所の電気的、機械的、構造的特性に合致させた所定期間を設定してもよく、さらに、下限期を運転開始時とし、上限期を５日目と設定する場合でもよい。
【００２０】
本願は、例示的な実施の形態が記載されているが、実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合が含まれるものとする。
【符号の説明】
【００２１】
１  機器、２  運転データ入力部、３  運転データグラフ作成部、
４  グラフデータ判定部、５  異常現象データベース、６  異常現象特定部、
７  経年変化データベース、８  人的エラー学習データベース、９  レポート作成部、
１０  機器固有情報データベース、１１  表示部、
１００  機器の異常発生原因特定システム。
【図１】
2020021118.tif 000003
【図２】
2020021118.tif 000004
【図３】
2020021118.tif 000005
【図４】
2020021118.tif 000006
【図５】
2020021118.tif 000007
【図６】
2020021118.tif 000008
【図７】
2020021118.tif 000009