(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ターボ機械を解析するシステムであって、
物理学的サブモデル（７８、１０２、２０６）及び統計的サブモデル（８０、２０８）を備えたハイブリッドリスクモデル（８２、２０４、２０６、２０８、２１０、２１２、２１４）を実行するように構成されたプロセッサを備え、
前記物理学的サブモデル（７８、１０２、２０６）は、ガスタービンシステムの関心対象の場所の金属温度Ｔmetalと応力σ、前記ガスタービンシステムの始動ごとの燃焼時間数に基づく寿命パラメータ（ＬＰ）関数Ｆを用いて、ガスタービンシステムの物理コンポーネントをモデル化するように構成され、
前記寿命パラメータ（ＬＰ）関数Ｆは、データセットに基づいた、予期せぬ事象の発生までの残り時間であり、
前記寿命パラメータ（ＬＰ）関数Ｆは、前記プロセッサにより、ＭＦ＝ＳＳＦ×１／ＮＬＰにより導出される物理学的保守係数（ＭＦ）値を導出するために用いられ、前記ＳＳＦは応力スケーリング係数であり、ＮＬＰは正規化された寿命パラメータ（ＬＰ）関数Ｆであり、
前記統計的サブモデル（８０、２０８）は、前記ガスタービンシステムを構成するガスタービンユニットの履歴情報を、前記ガスタービンユニットの実際の燃焼時間を計算することによって、予期せぬ事象の発生までの残り時間と実際の燃焼時間との関係をモデル化するように構成され、
前記プロセッサは、
前記ＭＦ値と前記実際の燃焼時間を組み合わせた等価燃焼時間パラメータＥｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨをＥｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨ＝ＭＦ×ＦＨにより計算し、ただしＦＨは前記実際の燃焼時間であり、
前記等価燃焼時間パラメータＥｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨと前記統計的サブモデルとに基づいて、予期せぬ事象の発生の確率を予想することによって、等価燃焼時間パラメータを前記ガスタービンユニットのコンポーネントの廃棄確率に変換する、
ように構成された、
システム。
【請求項２】
前記廃棄確率は、ロックワイヤタブ（６２）の廃棄確率、空冷スロット（６８）の廃棄確率、ホイール（３０、４８、５０、５２）の廃棄確率、ブレード（２６、２８）の廃棄確率、又はこれらの組み合わせを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記統計的サブモデル（８０、２０８）は、タービンシステムコンポーネント設置履歴（７４）、タービンシステムコンポーネント利用履歴（７６）、タービンシステムフリート利用履歴（７６）、複数の監視及び診断センサデータ（９８）、又はこれらの組み合わせを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記統計的サブモデル（８０、２０８）は、区間打ち切りアプローチを用いて前記ガスタービンユニットの第１の点検事象と前記ガスタービンユニットの第２の点検事象との間の生存関数を導出するＷｅｉｂｕｌｌモデル（１２０）を含む、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
資産管理システム（９０）を備え、前記資産管理システム（９０）は、タービンシステムデータ（９４）を収集し、前記ハイブリッドリスクモデル（８２、２０４、２０６、２０８、２１０、２１２、２１４）及び前記収集されたタービンシステムデータ（９４）を用いてタービンシステムコンポーネントを管理する、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
ハイブリッドリスクモデルを生成および利用する方法であって、
計算装置により、ガスタービンシステムの動作と相関するデータセットを取得するステップと、
前記計算装置により、前記ガスタービンシステムの物理的コンポーネントを分析することにより、前記動作と相関するデータセットを変換して、ＭＦ＝ＳＳＦ×１／ＮＬＰにより導出される保守係数（ＭＦ）を導出することにより、物理的分析を得るステップであって、
ＳＳＦは応力スケーリング係数であり、ＮＬＰは正規化された寿命パラメータ（ＬＰ）関数Ｆであり、
寿命パラメータ（ＬＰ）関数Ｆは、ガスタービンシステムの関心対象の場所の金属温度Ｔmetalと応力σ、前記ガスタービンシステムの始動ごとの燃焼時間数に基づき、
前記寿命パラメータ（ＬＰ）関数Ｆは、データセットに基づいた、予期せぬ事象の発生までの残り時間である、
ステップと、
前記計算装置により、前記ガスタービンシステムの履歴データを分析して、前記ガスタービンシステムを構成するガスタービンユニットに対する、前記実際の燃焼時間と予期せぬ事象の発生までの残り時間との関係を示す統計的サブモデルを得るステップと、
前記計算装置により、前記物理的分析と前記実際の燃焼時間とを前記ハイブリッドリスクモデルに統合するステップであって、前記ハイブリッドリスクモデルは前記ＭＦ値と前記実際の燃焼時間を組み合わせた等価燃焼時間パラメータＥｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨ＝ＭＦ×ＦＨを含み、ＦＨは前記実際の燃焼時間である、ステップと、
前記計算装置により、前記等価燃焼時間パラメータＥｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨと前記統計的サブモデルとに基づいて、予期せぬ事象の発生の確率を予想することによって、等価燃焼時間パラメータを前記ガスタービンユニットのコンポーネントの廃棄確率に変換するステップと、
を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、リスクモデリングに関連するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
タービンシステムなどの、様々なシステムにおいて、異なるコンポーネントやサブコンポーネントの間には複雑な機械的相互関係がある。例えば、タービンには、軸回転が可能な回転子ステージ（例えば、ホイールやブレード）が１つ以上含まれる。各ステージのブレード又はバケットは、流体流動を機械的動作に変換することが可能である。バケットを回転子ホイールに取り付ける際には、ロックワイヤタブなど、様々な締結装置を用いる。残念なことに、これらの締結装置は摩耗（例えば、応力亀裂が発生する）するので、修理や交換が必要である。同様に、タービンシステムの他のコンポーネントも摩耗するので、修理や交換が必要である。現時点では、コンポーネントの修理又は交換が必要かどうかの判定を、手作業での検査及び試験の手続きにより行う。このような検査及び試験を行うにはタービンシステムをシャットダウンする必要があり、これは一般に時間及びコストがかかる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許第７７６９５０７号明細書
【発明の概要】
【０００４】
本発明の範囲に包含される特定実施形態の要約を以下に示す。これらの実施形態は、本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の可能な形態の簡単な概要を与えるものに過ぎない。実際、本発明は、以下に記載する実施形態と同様の形態であっても異なる形態であっても良く、様々な形態を包含しうるものである。
【０００５】
第１の実施形態では、ターボ機械を解析するシステムが、ハイブリッドリスクモデルを含む。ハイブリッドリスクモデルは、物理学的サブモデル及び統計的サブモデルを含む。物理学的サブモデルは、ターボ機械の物理コンポーネントをモデル化するように構成される。統計的サブモデルは、ターボ機械の履歴情報をモデル化するように構成される。ハイブリッドリスクモデルは、ターボ機械パラメータを計算することが可能である。
【０００６】
第２の実施形態では、非一時的機械可読コンピュータ媒体が、ハイブリッドリスクモデルを含む。ハイブリッドリスクモデルは、物理学的サブモデル及び統計的サブモデルを含む。物理学的サブモデルは、タービンシステムの物理コンポーネントをモデル化するように構成される。統計的サブモデルは、履歴タービンシステム情報をモデル化するように構成される。ハイブリッドリスクモデルは、タービンシステムパラメータを計算することが可能である。
【０００７】
第３の実施形態では、ハイブリッドリスクモデルを生成する方法が、ターボ機械の物理コンポーネントを解析して物理学的解析を取得するステップを含む。本方法は、ターボ機械の統計的情報を解析して統計的解析を取得するステップを更に含む。本方法は、物理学的解析及び統計的解析を統合するステップを更に含む。物理学的解析及び統計的解析の統合に基づいて、ハイブリッドリスクモデルを導出する。ハイブリッドリスクモデルは、ターボ機械パラメータを計算するように構成される。
【０００８】
本発明の上記及び他の特徴、態様、及び利点については、添付図面を参照しながら以下の詳細な説明を読むことにより、より明確に理解されるであろう。添付図面全体を通して、類似の文字は、類似の要素を表している。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】タービンシステムの一実施形態の断面図であって、例示的コンポーネントを示す図である。
【図２】図１に示したタービンシステムのコンポーネントの一実施形態の詳細図である。
【図３】モデリング及び資産管理論理の一実施形態のフローチャートである。
【図４】ハイブリッドリスクモデリング論理の一実施形態のフローチャートである。
【図５】識別論理の一実施形態のフローチャートである。
【図６】保守係数計算論理の一実施形態のフローチャートである。
【図７】複数のハイブリッドリスクモデルの一実施形態のフローチャートである。
【図８】回転子ホイール廃棄を予測することに好適な処理の一実施形態のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下では、本発明の１つ以上の具体的な実施形態について説明する。これらの実施形態の説明を簡潔にするために、本明細書では、実際の実装のすべての特徴を記載しているわけではない。任意のこのような実際の実装の開発においては、どのような技術プロジェクトや設計プロジェクトでも同様であるように、開発者の固有の目標を達成するために、システム関連及びビジネス関連の制約の遵守など、様々な実装固有の決定を行わなければならず、これらは、実装ごとに異なる可能性があることを理解されたい。更に、そのような開発作業は、複雑で時間のかかるものであるにもかかわらず、本発明の恩恵を受ける当業者にとっては、決まりきった設計、組立、及び製造の作業であることを理解されたい。
【００１１】
本発明の様々な実施形態の各要素を記載する際に、冠詞「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」、及び「ｓａｉｄ」は、当該要素の１つ以上が存在することを意味するものとする。「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ（備える）」、「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ（含む）」、及び「ｈａｖｉｎｇ（有する）」の各語句は、包含的であって、列挙された要素以外にも追加の要素があって良いことを意味するものとする。
【００１２】
本発明の実施形態は、機器の機能停止の予測、運転ライフサイクルの最適化、及び／又は機械システムの保守作業の改善のためのシステム及び方法を含む。具体的には、本発明の実施形態は、物理学的な解析又はモデルと、（以下で図１に関して詳述するタービンシステムのような）機械的機械の現実世界での使用の間に観測された実験データの統計的な解析又はモデルとを統合することを可能にするハイブリッドリスクモデルの生成を含む。ハイブリッドリスクモデルはまた、ユニットレベルでの機能停止予測、ライフサイクル最適化、及び／又は個々のユニット（個々のタービンシステムなど）の管理の改善を可能にする。すなわち、タービンシステムのフリート、例えば、ゼネラルエレクトリック社（ニューヨーク州スケネクタディ）製のＭＳ−７０００Ｆタービンシステムのフリート、ＭＳ−７０００ＦＡタービンシステムのフリート、及び／又はＭＳ−９０００Ｆタービンシステムのフリートを、個々のタービンレベルで運用管理することが可能であり、これによって、フリート内に設置されたほぼすべてのタービンの個別管理が可能である。更に、本明細書に記載の実施形態では、タービンフリート全体でのデータ、モデル、計算、及び／又はプロセスの共有が可能であるため、タービンフリートのマルチレベル（例えば、ユニットレベルとフリートレベル）の運用管理が可能になる。
【００１３】
例えば、統計的解析を用いて、タービンのコンポーネントの機能停止リスクの、履歴データに基づく予測を試みる。しかし、このような統計的解析は、特に特定ユニットに関する予測に適用する場合には、あまり正確ではない。また、コンポーネントの物理学的解析により、機器の機能停止の予測を試みる。このような物理学的解析では、コンポーネントの仮想表現を含むモデルを生成する。そして、これらの仮想表現を用いて、例えば、コンポーネントの「摩損」をシミュレートする。しかし、このような物理学的解析だけでは、所望レベルの予測精度を実現することができない。本発明の実施形態は、特定の統計的解析を物理学的解析と統合するハイブリッドリスクモデルの導出を可能にする。このハイブリッドリスクモデルは、結果として、予測精度を向上させる。実際、本発明の実施形態は、個々のタービン装置又は他のターボ機械の全寿命に対する予測精度のレベルを大幅に向上させることが可能である。
【００１４】
実施形態によっては、特定のタービンシステムの、運転寿命中の挙動を観測し、このような観測結果から、予期せぬ保守作業が必要になり、且つ／又は、追加のコストがかかってしまうような、望ましくない保守事象（例えば、ロックワイヤタブにおけるひび割れの発生）を予測する。実際、本発明の実施形態は、機械システムからのデータを解析し、予期せぬ保守事象の可能性を算定して、特定部品の交換を推奨することによって、システム稼働の予期せぬ途絶を最小限に抑えるか、ほぼ解消することにより、機械システムの運転寿命を延ばす。これによって、タービンフリートにおける各システムの保守スケジュール及び資産管理の大幅な改善を実現する。実際、解析対象のターボ機械については、予期せぬ保守事象の発生を減らすか、ほぼ無くしながら、運転寿命を延ばすことが可能になる。
【００１５】
まずは、本発明の実施形態に使用される特定の機械システムの実施形態について述べるのが良いと思われる。前述の事柄を念頭に置いて図１を参照する。図１は、タービンシステム又はガスタービンエンジン１０の一実施形態の側面断面図である。タービンシステム１０のような機械システムは、運転状態の間は機械的応力及び熱応力を受けているため、定期的な保守又は交換が必要である。タービンシステム１０の運転中は、天然ガスや合成ガスなどの燃料をタービンシステム１０に送り、１つ以上の燃料ノズル１２から燃焼器１６に供給する。空気取り入れ部１８からタービンシステム１０に空気を取り入れ、この空気を圧縮器１４で圧縮する。圧縮器１４は、空気を圧縮する一連のステージ２０、２２及び２４を含む。各ステージは、回転して徐々に加圧することにより圧縮空気を作り出す一組以上の固定羽根２６及びブレード２８を含む。ブレード２８は、シャフト３２に接続された回転ホイール３０に取り付けられている。圧縮器１４から放出される圧縮空気は、圧縮器１４を出た後、拡散部３６を経て、燃焼器１６に送られて、燃料と混合される。例えば、燃料ノズル１２は、燃焼、排気、燃料消費、及び出力が最適になるような適切な比率の燃料空気混合物を燃焼器１６内に噴射する。実施形態によっては、タービンシステム１０は、環状に配列された複数の燃焼室１６を含む。各燃焼器１６は、高温の燃焼ガスをタービン３４に送る。
【００１６】
図示したように、タービン３４は、３つの別々のステージ４０、４２及び４４を含む。各ステージ４０、４２及び４４は、それぞれ、回転子ホイール４８、５０及び５２と結合されたブレード又はバケット４６の一式を含み、回転子ホイール４８、５０及び５２はシャフト５４に取り付けられている。高温の燃焼ガスがタービンブレード４６を回転させると、シャフト５４が回転して圧縮器１４及び他の任意の好適な負荷（発電機など）を駆動する。最後に、タービンシステム１０は、燃焼ガスを拡散させ、排気部６０から排気する。
【００１７】
ブレード又はバケット４６のようなタービンのコンポーネントは、図２に示すロックワイヤタブのような締結装置で回転子ホイール４８、５０及び５２に取り付ける。ブレード４６及びロックワイヤタブは、エンジン運転中は高温及び高応力にさらされる。ロックワイヤタブ及びブレード４６が指定の運転パラメータを満たしているかどうかについては、定期点検を実施して、試験及び検証を行う。例えば、各ブレード４６に、渦電流試験を行って、ロックワイヤタブ、空冷スロット、外部タングフィレット、及び内部タングフィレットを解析する。しかし、これらの試験を実施する際には、タービンシステム１０をオフラインにするのが一般的であり、これは非常に高コスト且つ非効率である。
【００１８】
図２は、回転子ホイール（例えば、回転子ホイール４８、５０又は５２）の一実施形態の詳細図である。各回転子ホイール４８、５０又は５２は、ブレード４６を各回転子ホイール４８、５０又は５２と結合することに好適な締結装置（例えば、ロックワイヤタブ６２）を含む。ロックワイヤタブ６２は、機外側６４が概ね回転子ホイール４８、５０又は５２の中心から外側を向いており、機内側６６が概ね回転子ホイール４８、５０又は５２の中心に向かって内側を向いている。回転子ホイール４８、５０又は５２はまた、ホイール回転中にホイール４８、５０又は５２の温度を下げるのに有用な空冷スロット６８を含む。ロックワイヤタブ６２及び空冷スロット６８は、予期せぬ保守事象の対象となり得る。例えば、ロックワイヤタブ６２の機外側６４又は機内側６６でひび割れが発生する。同様に、空冷スロット６８の周縁部のまわりでもひび割れが発生する。
【００１９】
後述するが、本発明の実施形態は、解析中のコンポーネント（例えば、ホイール４８、５０、５２）の物理特性をキャプチャし、物理学的モデルと統計的解析とを統合することが可能なモデル（ハイブリッドリスクモデルなど）を生成することを含む。このようなユニットレベルのハイブリッドリスクモデルを用いると、例えば、フリート内の特定のタービンシステム１０に関する予期せぬ事象のリスクを予測することが可能になる。また、部品レベルのハイブリッドリスクモデルを用いると、機外側６４のロックワイヤタブ６２、機内側６６のロックワイヤタブ６２、空冷スロット６８などのような、部品及び部品位置に関する、フリート内の予期せぬ事象のリスクを予測することが可能になる。従って、個々のタービンシステム又はユニット１０に関する予期せぬ保守事象の起こる確率を、実際の燃焼時間数に基づいて計算する。更に、ハイブリッドリスクモデルを用いて、フリート内の各タービンユニット１０又はすべてのタービンユニット１０の運転を最適化する。例えば、本明細書に記載の予測的実施形態を用いることにより、保守及びダウンタイムのスケジュールをより効率的にする。なお、本明細書に記載の技術は、「摩損」が起こるほぼあらゆる機械システムに使用可能である。実際、次の図３の資産管理論理のような、様々な機械資産の管理に好適な資産管理論理を、タービンシステム１０を始めとする、いくつかの機械システムで用いることが可能である。
【００２０】
図３は、タービンシステム１０のようなターボ機械の資産をモデル化して管理することに使用される論理７０の一実施形態のフローチャートである。なお、論理７０及び本発明の実施形態は、タービン、圧縮機、ポンプなど、どのようなターボ機械とも使用される。タービンとしては、ガスタービン、蒸気タービン、風力タービン、水力タービンなどがある。更に、論理７０は、コンピュータ装置がセンサデータなどのデータをハイブリッドリスクモデル及び資産管理プロセスに変換するために使用される非一時的機械可読コード又はコンピュータ命令を含む。更に、論理７０並びに本明細書に記載のあらゆるモデル及びサブモデルは、コントローラに格納して、例えば、ターボ機械及びターボ機械の資産に関連する輸送作業及び保守作業を制御することに用いる。そこで、個々のタービンシステム１０のそれぞれから、様々なデータを収集する（ブロック７２）。データは、運転データ７４及び監視／診断（Ｍ＆Ｄ）データ７６を含む。運転データ７４は、フリート内の各ユニット１０の保守履歴を含み、保守履歴には、ハードウェア構成履歴、修理の日付及び種類などの保守ログデータが含まれる。運転データ７４は更に、タービン始動の日付及び種類（例えば、高温始動、中温始動、低温始動）及び（あれば）予期せぬ保守事象（例えば、ロックワイヤのひび割れ、空冷スロットのひび割れ）も含む。Ｍ＆Ｄデータ７６は、例えば、タービン１０上のいくつかの場所及びシステム（例えば、燃焼ノズル１２、圧縮機１４、燃焼器１６、タービン３４、及び／又は排気部６０）にあるセンサから送信されたデータを含む。更に、検知されるデータは、温度、圧力、流量、回転速度、振動、及び／又は発電量（例えば、ワット数、アンペア数、ボルト数）などであって良い。
【００２１】
フリート内の各ユニット１０に、物理学的保守係数（ＭＦ）の計算（ブロック７８）を導出する。一実施形態では、ＭＦ計算は、寿命パラメータ（ＬＰ）関数又は曲線に基づく。ＬＰ関数は、特定の部品及び／又は部品内の場所（例えば、ロックワイヤタブ６２及び／又は空冷スロット６８）の、特定温度における運転寿命を規定することに用いる。ＬＰ関数は、機械コンポーネント（例えば、ブレード、ロックワイヤタブ、空冷スロット）を物理学的モデリング手法によってモデル化することによって導出され、物理学的モデリング手法は、例えば、低サイクル疲労（ＬＣＦ）寿命予測モデリング、数値流体力学（ＣＦＤ）、有限要素解析（ＦＥＡ）、ソリッドモデリング（例えば、パラメトリックモデリング及び非パラメトリックモデリング）、及び／又は３次元から２次元へのＦＥＡマッピングなどである。実際、熱流体力学手法を始めとする、様々なモデリング手法を用いて、これによって、タービンシステム１０及びタービンコンポーネントの数値的且つ物理学的なモデリングが可能である。一実施形態では、後述するように、ＬＰ関数は、金属の温度、応力、及び始動ごとの燃焼時間数（すなわち、Ｎratio）に基づく伝達関数として、様々な金属温度に対して導出する。そして、このＬＰ関数を正規化することにより、正規化寿命パラメータ（ＮＬＰ）関数又は曲線が得られる。そして、ＭＦは、概ねＮＬＰの逆数として得られる。すなわち、ＭＦ＝ＳＳＦ×１／ＮＬＰである。ここで、ＳＳＦは、様々なコンポーネント構成（例えば、湾曲したスロットや角形のスロット）に対応する応力スケーリング係数である（これについては後で詳述する）。
【００２２】
次に、データマイニング作業（ブロック８０）では、運転データ７４及びＭ＆Ｄデータ７６を入力として用いる。データマイニング入力を前処理した後、解析して、データからパターンを抽出する。データマイニング手法としては、入力データ間のパターン又は関係を識別することに好適な、クラスタ化手法、分類手法、回帰モデリング手法、規則学習（例えば、関連付け）手法、及び／又は統計的手法などが考えられる。例えば、クラスタ化手法では、データの中から、何らかの「類似性」を有するグループ又は構造を発見する。分類手法では、データ点を、特定グループ（例えば、タービン１０）の中で、予期せぬ保守事象が発生する確率の高さでメンバとして分類する。回帰手法では、特定の誤差範囲内でデータをモデル化できる関数を見つける。規則学習手法では、変数間の関係を見つける。例えば、規則学習を用いることにより、特定の低温始動手順と、ブレード摩耗の増加とを関連付ける。物理学的ＭＦ計算（ブロック７８）及びデータマイニング（ブロック８０）は、複数場所、複数レベルのハイブリッドリスクモデル８２の生成を可能にする。
【００２３】
複数場所、複数レベルのハイブリッドリスクモデル８２は、タービンシステム１０の様々なレベルで動作可能であり、例えば、このモデルは、タービンシステム１０全体について、あるいは、回転子や圧縮機などのタービンシステムコンポーネントについて、あるいは、回転子ブレードなどの個々の回転子コンポーネントについて、あるいは、ロックワイヤタブ６２や空冷スロット６８などの、回転子ホイールの個々の部分について、予測作業を行う。このハイブリッドリスクモデルはまた、タービンシステム１０のようなシステムの複数の場所にまたがって動作することも可能である。予測結果を得るために用いる場所として、例えば、空気取り入れ部、圧縮機部、回転子部、排気部などが考えられる。実際には、タービンシステム１０のどの場所や部分でも可能である。更に、複数場所、複数レベルのハイブリッドリスクモデル８２は、予期せぬ事象の予測（ブロック８４）、回転子寿命の最適化（ブロック８６）、及び／又は回転子の廃棄（ブロック８８）を可能にする。
【００２４】
予期せぬ事象の予測（ブロック８４）では、ロックワイヤタブ事象、空冷スロット事象、金属応力関連事象、温度応力関連事象、及び／又は運用関連事象のような予期せぬ事象を予測する。すなわち、個々のユニット１０について、ロックワイヤタブのひび割れのような予期せぬ保守事象が発生する確率を予測し、この事象が実際に発生する前に是正措置を行う。例えば、燃焼時間数を用いて、特定の回転子ホイールに関連する予期せぬ保守事象が発生する高い可能性を予測する。それによって、タービンシステム１０は、回転子ホイールを点検及び／又は交換する予防保守を受ける。実際、このような予測機能により、タービンシステム１０のようなターボ機械の寿命をより最適化し、性能を向上させることが可能である。従って、本明細書に開示の手法の予測機能は、回転子寿命の最適化（ブロック８６）を可能にする。
【００２５】
回転子寿命の最適化（ブロック８６）は、例えば、特定のタービンシステム１０の実際の使用履歴及び寿命履歴と、１つ以上のハイブリッドリスクモデルとに基づいて保守プログラムを作成し、これに従うことによって可能である。この保守プログラムが考慮するものとしては、タービンシステム１０のこれまでの保守履歴、コンポーネントの設置履歴（例えば、設置されたコンポーネントの種類）、運転時間数（高温始動、中温始動、及び低温始動の時間数を含む）、燃焼した燃料の種類（例えば、液体燃料、合成ガス）、生成された負荷、運転データ７４、及び／又はＭ＆Ｄデータ７６などがある。また、後述するが、回転子の廃棄（ブロック８８）を予測する手順によって、回転子の廃棄及び交換までの回転子の利用率（例えば、使用時間数）を最大化する。
【００２６】
従って、タービンシステム１０の資産管理（ブロック９０）には、予期せぬ事象の予測（ブロック８４）、回転子寿命の最適化（ブロック８６）、及び回転子の廃棄手順（ブロック８８）が含まれる。タービンシステム１０は、例えば、タービンコンポーネント及び関連資産の追跡に好適な、コンピュータ化されたシステムを作成することによってさらなる管理が可能であり、この追跡には、計画的又は予期せぬ保守事象の発生、コンポーネント設置履歴、運転時間数、負荷、他の運転データ７４及びＭ＆Ｄデータ７６が含まれる。このようなコンピュータ化されたシステムはまた、ハイブリッドリスクモデル８２と、ハイブリッドリスクモデル８２を新規データ７４及び７６で更新する命令と、を格納する非一時的コンピュータ媒体も含む。従って、このコンピュータ化されたシステムは、顧客の現場で使用されて、個々のタービンシステム１０又はタービンシステム１０のフリートを管理する。実際、このようなコンピュータ化された資産管理システムは、システム１０を連続的に監視し、ハイブリッドリスクモデル８２を更新し、管理対象資産の利用率向上を可能にすることにより、タービンシステム１０のフリートの運転寿命を延ばすことが可能である。
【００２７】
図４は、ハイブリッドリスクモデル８２の導出に好適な論理９２の一実施形態のフローチャートである。図示した例では、１つ以上のデータソース９４を用いて、ユニット１０データ９６、ＯＳＭ（オンサイト監視）データ９８、バケット又はブレード構成データ１００、及び物理学的モデルデータ１０２などのデータ入力を提供する。データソース９４は、タービンシステム１０に配置されたセンサ群、保守ログ（例えば、予期せぬ事象、計画的事象）、エンジニアリング図面（例えば、ＣＡＤ図面）、エンジニアリングモデル（例えば、ＣＦＤモデル、ＦＥＡモデル、ソリッドモデル、熱的モデル）、及び現在のタービンシステム構成を含む。そして、データ９６、９８、１００及び１０２を、物理学統計解析論理１０４で用いる。論理１０４では、まず、ユニットデータクリーニング（ブロック１０６）を実行する。ユニットデータクリーニング（ブロック１０６）では、データレコードの前処理を行う。例えば、不正レコード及び／又は重複レコードを除去する。更に、ユニットデータクリーニング（ブロック１０６）では、特定レコード群を、同じ単位（例えば、メトリック単位、インペリアル単位）を有するように変換すること、時間尺度を正規化すること（例えば、秒単位を分単位に変換すること）、並びに、より一般的には、後続の処理のためにデータを準備することを行う。次に、「クリーン」なデータを用いて、物理学的寿命曲線（ブロック１０８）、すなわち、ＬＰを導出する。これについては、後で図４〜６に関して詳述する。物理学的寿命曲線の導出後、Ｍ＆Ｄデータのフィルタリング及びクリーニングに好適なＭ＆Ｄデータ前処理（ブロック１１０）を行う。Ｍ＆Ｄデータの前処理は、ユニットデータクリーニング（ブロック１０６）と非常によく似ている。すなわち、Ｍ＆Ｄデータ前処理（ブロック１１０）は、無効レコードの除去、データの正規化、及び後続の処理のためのデータの準備を含む。
【００２８】
Ｍ＆Ｄデータ前処理（ブロック１１０）の後には、ミッション解析（ブロック１１２）が続く。ミッション解析（ブロック１１２）は、Ｍ＆Ｄデータ７６の数学的且つ／又は統計的解析を含み、図３に関して上述したＭＦ式を組み込む。ミッション解析（ブロック１１２）では、フリート内の個々のユニット１０のそれぞれについて一連の値を計算する。その値は、例えば、複数のＭ＆Ｄ変数に対する中央値、平均値（ｍｅａｎ）、代表値（ａｖｅｒａｇｅ）、百分位数、累積分布関数、及び／又は確率分布関数などである。Ｍ＆Ｄ変数を非包括的に列挙してみると、発電機ワット数（ＤＷＡＴＴ）、タービン馬力（ＴＮＨ）、燃料基準（ＦＳＲ）、圧縮機吸入口案内羽根（ＣＳＧＶ）の位置、周囲吸入口温度（ＴＡＭＢ）、圧縮機吸入口温度（ＣＴＩＭ）、圧縮機吐出温度（ＣＴＤ）、圧縮機吐出圧力（ＣＰＤ）、圧縮機圧力比（ＣＰＲ）、燃料ストローク基準位置（ＦＳＲ）、高圧タービンシャフト速度（％）（ＴＮＨ）、排気温度（ＴＴＸＭ）、燃焼基準温度（ＴＴＲＦ１）、タービンホイール空間温度第１ステージフォワードインナー（ＴＴＷＳ１ＦＩ）、及び／又はタービンホイール空間温度第１ステージアフターアウター（ＴＴＷＳ１ＡＯ）、低温始動回数、高温始動回数、及び中温始動回数などがある。実際、タービンシステム１０の様々な値及び性能パラメータが使用される。
【００２９】
Ｍ＆Ｄデータの量はかなり大きくなる可能性があるため、このデータは、場合によっては、２年以上にわたって、約５分間隔で収集される。ミッション解析（ブロック１１２）は、解析処理での使用に特に適合する変数を識別するのに役立つ。そのような変数を「ｖｉｔａｌ  Ｘ」変数とし、そのような変数を識別する論理について、後で図５に関して詳述する。更にミッション解析（ブロック１１２）では、大きなＭ＆Ｄデータセットを、他の解析論理（例えば、等価燃焼時間の計算（ブロック１１４）に使用される論理）への入力としての使用に好適な、選択された統計的且つ数学的な値（例えば、中央値、平均値（ｍｅａｎ）、代表値（ａｖｅｒａｇｅ）、百分位数、累積分布関数、及び／又は確率分布関数）を抽出することによって小さくする。例えば、ミッション解析（ブロック１１２）では、上述のＭ＆Ｄ変数（例えば、ＤＷＡＴＴ、ＴＮＨ、ＦＳＲ、ＣＳＧＶ、ＴＡＭＢ、など）のそれぞれについて、約３年、２年、１年、６か月、３か月の平均値（ｍｅａｎ）、中央値、及び／又は代表値（ａｖｅｒａｇｅ）を計算する。これらは、等価燃焼時間の計算（ブロック１１４）に使用される。
【００３０】
等価燃焼時間（Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨ）の導出（ブロック１１４）では、物理学的モデル解析と統計的解析とを、式Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨ＝ＭＦ×ＦＨによって統合する（ＦＨは所与のタービンシステム又はユニット１０の実際の燃焼時間数に対応する）。実際、等価燃焼時間は、個々のユニット１０を追跡及び管理することを可能にし、物理学的且つ統計的なＭＦ解析を、タービンフリート内の個々のユニット１０のそれぞれの実験的燃焼時間数に組み込む。更に、後述する統計的手法（相関解析（ブロック１１６）など）を用いてデータを処理する。
【００３１】
相関解析（ブロック１１６）では、例えば、予測用途に好適な変数間の関係を見つけることが可能である。例えば、ピアソン相関解析を用いることにより、Ｍ＆Ｄ因数及び変数のすべての間の関係を記述し、２つの変数の間の依存性を表すピアソン係数を導出して使用する。更に、等価燃焼時間を、すべてのＭ＆Ｄ因数と関連付ける。更に、物理学的な相関を用いて、各変数を、それぞれの対応する測定場所及び物理特性（例えば、コンポーネント形状、金属の種類）に基づいて、相互に関連付ける。他の統計的相関手法（ｔ統計量、級間相関、及び／又は級内相関など）も使用される。相関解析（ブロック１１６）及び多変量解析（ブロック１１８）は、予測処理での使用に特に適合する変数を識別するのに役立つ。そのような変数を「ｖｉｔａｌ  Ｘ」変数とし、そのような変数を識別する論理について、後で図５に関して詳述する。
【００３２】
多変量解析（ブロック１１８）は、分散解析手法（ＡＮＯＶＡ）及び／又はロジスティックス解析を含む。ＡＮＯＶＡを用いることにより、例えば、特定変数（例えば、Ｍ＆Ｄデータ）の分散を解析すること、並びに、この分散を、可能性のある分散ソースに基づいて、分散成分に分割する。例えば、中温始動は、等価燃焼時間数の分散のより大きな部分の原因となると考えられる。ロジスティックス解析（すなわち、ロジットモデリング）は、データをロジスティック曲線（例えば、Ｓ字形曲線）に当てはめることによって、事象の発生確率の導出を可能にする。他の多変量解析手法も使用され、例えば、後述するＭＡＮＯＶＡ及び重判別分析なども使用される。次に、「ｖｉｔａｌ  Ｘ」解析で見つかった好適な変数を、Ｗｅｉｂｕｌｌリスクモデル（ブロック１２０）などのリスクモデリング解析で使用する。実施形態によっては、Ｗｅｉｂｕｌｌリスクモデリング（ブロック１２０）を用いて、プロポーショナルハザードモデルのセットを導出する。プロポーショナルハザードモデルでは、予期せぬ保守事象（例えば、空冷スロットのひび割れ、ロックワイヤタブのひび割れ、ホイール交換、ブレードのひび割れ）の発生までに経過する時間を、１つ以上の共変量（例えば、Ｍ＆Ｄ因数、等価燃焼時間数）に関連付ける。例えば、中温始動を数パーセント増やすと、機内第１ステージの予期せぬ事象の発生確率が上がる。また、Ｗｅｉｂｕｌｌリスクモデリング（ブロック１２０）では、観測の合間（タービン点検の合間など）の事象発生を解析することに好適な区間打ち切りアプローチを組み込む。区間打ち切りアプローチは、従って、予期せぬ事象の発生の可能性を予測するのに使用される、２つの点検事象の間の生存時間関数の導出を可能にする。
【００３３】
そこで、リスク解析及び推奨（ブロック１２２）では、Ｗｅｉｂｕｌｌリスクモデリング（ブロック１２０）及び前述の統計的手法（例えば、等価燃焼時間計算１１４、相関解析１１６、多変量解析１１８）を用いて、ハイブリッドリスクモデル８２のセットを導出すること、並びに、フリート内で稼働中らしい高リスクユニット１２４を特定する。実際、ハイブリッドリスクモデル８２と、高リスクユニット１２４のリストとを、タービン運転及び資産を管理する際に用いるために顧客側（ブロック１２６）に配備する。次に、顧客がハイブリッドリスクモデル８２を用いて、フリート内の個々のユニット１０に対する、より効率的且つ的を絞った保守計画を可能にすることによって、タービンシステム１０の使用率を向上させる。このような機能により、フリート内のユニット１０の寿命を延ばし、保守コストを減らす。
【００３４】
図５は、複数の変数（Ｍ＆Ｄ変数など）を、予測処理での使用に特に適合する変数として分類することを可能にする「ｖｉｔａｌ  Ｘ」識別論理１２８の一実施形態を示す。上述のように、Ｍ＆Ｄ変数の数は非常に多くなり、各Ｍ＆Ｄ変数について収集されるデータの量は、数年間にわたって一定間隔（例えば、ほぼ５分間隔）で収集される量である。そこで、「ｖｉｔａｌ  Ｘ」識別論理１２８は、予測処理で用いる変数の量を減らすことを可能にする。論理１２８では、まず、Ｍ＆Ｄデータベース１３０をデータ抽出（ブロック１３２）で用いて、（例えば、ＤＷＡＴＴ、ＴＮＨ、ＦＳＲ、ＣＳＧＶ、ＴＡＭＢ、ＴＩＭ、ＣＴＤ、ＣＰＲ、ＴＮＨ、ＴＴＸＭ、ＴＴＲＦ１、ＴＴＷＳ１ＦＩ、及びＴＴＷＳ１ＡＯを含む）Ｍ＆Ｄ変数に対応するデータを抽出する。次に、論理１２８では、抽出したデータをデータ濾過（ブロック１３４）で使用して、データの妥当性検査及びデータのフィルタリングを行う。データの妥当性検査は、不正なデータを除去することを含み、例えば、すべての値が正でなければならない場合（例えば、時間の値の場合）に負の値を有するデータを除去する。同様に、データ濾過では、有用ではない特定のデータ（例えば、ＴＮＨ＜９５且つＤＷＡＴＴ＜１５であるデータ点）を除去又はフィルタリングする。次に、論理１２８では、フィルタリングしたデータをユニット統計的解析（ブロック１３６）で用いて、フリート内の各ユニット１０の統計値のセットを導出する。このような値としては、最大値、最小値、平均値、中央値、累積分布関数、及び／又は確率分布関数がある。実施形態によっては、ユニット統計的解析１３６は、３０秒おき、１分おき、５分おき、１０分おき又は３０分おきに収集されたデータに基づいて統計値を導出する。次に、データ帰属（ブロック１３８）では、欠落した値を、例えば、ユニット統計的解析（ブロック１３６）で求められた平均値を用いて、帰属させる（又は割り当てる）。例えば、欠落しているＣＴＤ、ＴＴＷＳ１ＦＩ、又はＴＴＷＳ１ＡＯの値がある場合は、ユニット統計的解析（ブロック１３６）の間に求められた各変数の平均値を割り当てる（ブロック１３８）。
【００３５】
次に、データ処理（ブロック１４０）では、Ｍ＆Ｄデータベース１３０に基づいて、関連付けられた値を処理及び導出する。例えば、２つのＴＴＷＳ１値（例えば、最も新しい２つの値（すなわち、時刻ｎ及びｎ＋１に求められた値））の間の最大温度比較に基づいて、ＴＴＷＳ１＿ｔｅｍｐを導出する。次に、金属温度計算（ブロック１４２）では、物理学的関数を用いて、タービンシステム１０内の様々な場所にある金属の温度を計算する。例えば、タービン回転子内に位置する空気スロット（第１ステージ）に関して、あるいは、同じタービン回転子内に位置するロックワイヤタブ（第２ステージ）に関して、インコネル（例えば、インコネルＩＮ７０６）のような金属の温度を求める。実際、金属温度計算（ブロック１４２）では、タービンシステム１０内の多数の場所の金属温度を計算する。式ΔＴ＝ＴACT−ＴISOに基づいてデルタ温度ΔＴを求め、ＴACTは、あるタービン場所（例えば、空冷スロット、ロックワイヤタブ）の実温度であり、ＴISOは、ＩＳＯ日中温度である。より具体的には、ＩＳＯ日中温度は、比較用として典型的に用いられる国際標準化機構（ＩＳＯ）標準温度に対応する。このような標準温度については、ＩＳＯ文書２３１４「Ｇａｓ  Ｔｕｒｂｉｎｅ−Ａｃｃｅｐｔａｎｃｅ  Ｔｅｓｔ」などのＩＳＯ文書を参照されたい。
【００３６】
次に、金属温度濾過処理（ブロック１４４）で、フィルタ温度が複数の異なる場所をわたるようにデルタ温度ΔＴを処理する。すなわち、所与の範囲の外側にある特定の温度測定値を使用しないため、他の計算を導出するのに有用な温度範囲が得られる。例えば、−９１°Ｆより低い値については、ΔＴを−９１°Ｆとし、２０９°Ｆより高い値については、ΔＴを２０９°Ｆとする。従って、金属温度濾過処理（ブロック１４４）は、異常値を減らすのに役立つ。
【００３７】
次に、正規化寿命パラメータ（ＮＬＰ）計算（ブロック１４６）では、正規化寿命パラメータ（ＮＬＰ）を導出する。上述のように、ＬＰは、所与の材料及び場所について、様々な金属温度で計算する。具体的には、予期せぬ事象の発生（例えば、空冷スロットのひび割れ、ロックワイヤタブのひび割れ、ホイール交換、ブレードのひび割れ）までの残り時間に基づくＬＰ計算値又はリスクは、金属温度Ｔ温度、関心対象の場所の応力σ、及び始動ごとの燃焼時間数（すなわち、Ｎratio）の関数として計算する。ＬＰは、実温度、ＩＳＯ日中温度、及びモデル化温度（例えば、「仮想」温度）に対して、様々な場所（例えば、空冷スロット、ロックワイヤタブ）及び構成について導出する。これらの構成には、タービンフレームのタイプ（例えば、７Ｆ、７ＦＡ、７ＦＡ＋、７ＦＡ＋ｅ）、バケット又はブレードのタイプ（例えば、ステージ１Ｂ、ステージ２Ｂ）、使用されているバケット設計（オリジナル設計、新設計）、及び／又はバケットがバックカットバケットかどうか、が含まれる。一連の物理学的モデリング手法（低サイクル疲労（ＬＣＦ）寿命予測モデリング、数値流体力学（ＣＦＤ）、有限要素解析（ＦＥＡ）、ソリッドモデリング（例えば、パラメトリックモデリング及び非パラメトリックモデリング）、及び／又は３次元から２次元へのＦＥＡマッピングなど）を用いることにより、好適な関数ＬＰ＝関数（Ｔmetal、σ、Ｎratio）を導出する。こうして得られた、様々な温度におけるＬＰパラメータを、例えば、式ＮＬＰ＝ＬＰ／ＬＰISOを用いて正規化する（すなわち、ＮＬＰに変換する）。
【００３８】
ＮＬＰ曲線は、ＮＬＰパラメータをＮＬＰ曲線のｙ軸に置き、ΔＴ値をｘ軸に置いてプロットする。一実施形態では、ＮＬＰ曲線は、負のΔＴ値については非線形フィット又は関数を用い、正のΔＴ値については指数フィット又は関数を用いて散乱プロットを当てはめることによって導出する。結果として得られるＮＬＰ曲線は、任意のΔＴに対してＮＬＰパラメータをマッピングする。次に、ＭＦ計算（ブロック１４８）では、式ＭＦ＝ＳＳＦ×１／ＮＬＰを用いてＮＬＰパラメータをＭＦ値に変換する。ＳＳＦは、応力スケーリング係数σである。応力スケーリング係数σは、使用する構成（例えば、タービンフレーム、バケットタイプ、バケット設計、及びバケットカット）に応じて異なる。ＭＦ計算の詳細については、混合ハードウェア構成を有するユニット１０の場合のＭＦ計算の変形例を含めて、後で図６に関して述べる。
【００３９】
次に、等価燃焼時間計算（ブロック１５０）では、等価燃焼時間（Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨ）を、式Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨ＝ＭＦ×ＦＨに基づいて計算する。ＦＨは、所与のユニット１０の実燃焼時間に対応する。次に、図４に関して上述したように、相関解析（ブロック１５２）を行う。これには、ＡＮＯＶＡ手法及び／又はロジスティック解析（ブロック１５４）を用いることが含まれる。相関解析１５２では、統計的且つ／又は物理学的相関を用いて、Ｍ＆Ｄデータ７６内の様々な変数間の関係をマッピングする。一例では、論理１２８で、データマイニング分類手法（二次判別分析（ＱＤＡ）分類（ブロック１５６）など）を用いてデータを分類する。例えば、ＱＤＡ分類（ブロック１５６）では、正しい故障予測、正しくない故障予測、正しい故障停止（例えば、システム停止）、及び正しくない故障停止に基づいてデータを分類する。従って、ＱＤＡ分類（ブロック１５６）は、多変量リスクモデリング（例えば、ＡＮＯＶＡ）に対する比較アプローチとして有用である。前述の手法を用いた結果、予期せぬ事象の予測での使用に好適な「ｖｉｔａｌ  Ｘ」変数が１つ以上識別される。例えば、ステージ１Ｗでの機内ロックワイヤタブのひび割れは、Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨ、Ｓｔａｒｔｓ、及び中温始動のパーセンテージを「ｖｉｔａｌ  Ｘ」変数１５８として用いることにより、より良好に予測される。同様に、ステージ２Ｗでの機内ロックワイヤタブのひび割れは、Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨ及びＮratioを「ｖｉｔａｌ  Ｘ」変数１５８として用いることにより、より良好に予測される。なお、他の統計的手法を用いても「ｖｉｔａｌ  Ｘ」変数１５８に到達することが可能である。例えば、他の形式の多変量解析（例えば、ＭＡＮＯＶＡ）を始めとする任意の好適な相関解析、及び／又は好適な判別解析手法（例えば、線形判別解析、正規化ＱＤＡ）を用いても良い。
【００４０】
図６は、図５に示したＭＦ計算論理１４８の一実施形態の詳細図である。図示した実施形態では、ＭＦ計算論理１４８は、更に細かく、ＭＦ伝達関数計算論理１６０、実金属温度計算論理１６２、及び混合ハードウェア構成論理１６４に分けられる。ＭＦ伝達関数計算論理１６０では、ベースＭＦbの計算に好適なＬＰ関数のセットの導出を可能にし、実金属温度計算論理１６２では、ΔＴACTを計算する。次に、ベースＭＦbを用いて、個々のユニット１０のそれぞれのＭＦを取得する。従って、混合ハードウェア構成論理１６４によって混合ハードウェアを有する構成を含めて、各タービンシステム１０の具体的な構成を考慮に入れることが可能である。混合ハードウェア構成は、例えば、より新しいコンポーネント設計が後付けされた構成である。実際、本明細書に記載のＭＦ計算論理１４８は、オリジナルのハードウェア構成と更新されたハードウェア構成とが混合している個々のタービンシステム１０のＭＦ計算を可能にする。
【００４１】
ＭＦ伝達関数計算論理１６０では、タービン１０のコンポーネント及び／又は場所（例えば、機内ロックワイヤタブ）の物理学的モデリング（ブロック１７０）の間に、ＩＳＯ日中温度値及び金属温度値１６８に加えて、金属の種類及び材料組成などの金属プロパティ１６６を使用する。上述のように、物理学的モデリング（ブロック１７０）では、ＬＣＦ寿命予測モデリング、ＣＦＤ、ＦＥＡ、ソリッドモデリング（例えば、パラメトリックモデリング及び非パラメトリックモデリング）、及び／又は３次元から２次元へのＦＥＡマッピングなどの手法を用いることにより、ＬＰを、Ｔmetal、σ、及びＮratioの関数として導出する。次に、複数の「仮想」温度ＴVIRTUALに対するＬＰ（すなわち、ＬＰT）、並びに、ＩＳＯ日中温度に対するＬＰ（すなわち、ＬＰISO）を計算する（ブロック１７２）。「仮想」温度という用語は、一連の温度値を表すものであり、これには実測温度も含まれて良い。例えば、この用語は、−１０°Ｆから始まり１２００°Ｆで終わる、１°Ｆ刻みの温度系列（すなわち、−１０°Ｆ、−９°Ｆ、−８°Ｆ、…、１２００°Ｆ）のすべての温度を表す。このような計算により、式ＮＬＰT＝ＬＰT／ＬＰISO（ブロック１７４）を用いて正規化ＬＰT（ＮＬＰT）を導出することが可能である。次に、ΔＴVIRTUALを、式ΔＴVIRTUAL＝ＴVIRTUAL−ＴISO（ブロック１７８）に基づいて計算する（ブロック１７６）。
【００４２】
次に、ＮＬＰT値及びΔＴVIRTUAL値を、データフィット処理（ブロック１８０）の要素として用いる。すなわち、ＮＬＰT値及びΔＴVIRTUAL値を、ｙ軸にＮＬＰT値、ｘ軸にΔＴVIRTUAL値を有する散乱プロットとして配置する。一実施形態では、負又はゼロのΔＴVIRTUAL値については非線形フィット又は関数を用い、正のΔＴVIRTUAL値については指数フィット又は関数を用いて、ＮＬＰT  対ΔＴVIRTUALの散乱プロットを当てはめることによって、伝達関数を導出する（ブロック１８０）。すなわち、ゼロ以下のｘ軸値は、非線形フィットを用いて当てはめ、正のｘ軸値は、指数フィットを用いて当てはめる。
【００４３】
次に、すべてのΔＴACT値に対するＮＬＰの計算（ブロック１８２）では、導出された伝達関数を用いる。ΔＴACT値の計算は、図示したように、実金属温度計算論理１６２を用いて行う。論理１６２では、図４に関して上述したミッション解析（ブロック１８４）を実行する。ミッション解析の結果として、統計的性能値１８６のセットが得られる。次に、実温度ＴACTを計算する（ブロック１８８）。これは、例えば、様々な場所及び／又はコンポーネント部品に対する金属温度伝達関数に基づいて、且つ、性能値１８６を入力として用いて計算する。従って、導出された金属温度伝達関数は、Ｍ＆Ｄデータ７６に基づいて特定場所（例えば、ロックワイヤタブ、空冷スロット）にある金属の実温度を計算するのに好適である。次に、ΔＴACT値を、式ΔＴACT＝ＴACT−ＴISOを用いて計算する（ブロック１９０）。
【００４４】
次に、ＭＦBを、式ＭＦB＝１／ＮＬＰTに基づいて計算する（ブロック１９２）。例えば、基本的なハードウェアが標準構成（例えば、既定の設置構成）によって構成されている場合には、ＭＦBのみを適切に用いて、予期せぬ事象を予測する。しかし、例えば、回転子ブレードなどのコンポーネントを、より新しい設計のコンポーネント（例えば、バックアウト回転子ブレード）に交換することによって、ユニットが修正される。その場合は、混合ハードウェア構成論理１６４によってＭＦBを修正することにより、混合ハードウェア構成を考慮に入れる。
【００４５】
混合ハードウェア構成論理１６４では、各ユニット１０のハードウェア及びソフトウェアの構成を抽出する（ブロック１９４）。これには、各ユニット１０によって使用されている構成の履歴リストと、各構成ｉの運転時間とが含まれる。次に、各構成ｉの運転時間比ＲＴiを、式ＲＴi＝Ｔi／ＦＨに基づいて計算する（ブロック１９６）。Ｔiは、当該構成が稼働していた時間であり、ＦＨは、当該ユニットの総燃焼時間数である。次に、各構成ｉについて、応力スケーリング係数ＳＳＦiを計算する（ブロック１９８）。ＳＳＦiは、当該構成ｉに固有の応力を考慮に入れる。この応力は、例えば、金属の種類、コンポーネントの形状、及び／又は場所に基づく。次に、混合構成ＳＳＦを、式ＳＳＦ＝Σ（ＲＴi×ＳＳＦi）を用いて計算する（ブロック２００）。そうして、ＭＦを、式ＭＦ＝ＭＦＢ×ＳＳＦを用いて計算する（ブロック２０２）ことにより、混合ハードウェア構成を考慮に入れる。このような計算により、構成の種類や構成の設置日付に関係なく、ほぼあらゆるタービンシステム１０に予測手法を適用することが可能になる。
【００４６】
図７は、階層型ハイブリッドリスクモデル８２の実施形態を示す。図示した実施形態は、等価燃焼時間モデル２０４（すなわち、Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨ＝ＭＦ×ＦＨ）を含み、これは、予期せぬ保守事象の発生までの時間を計算することに好適な、物理学的解析と実験的解析との統合を可能にする。ハイブリッドリスクモデル８２は、ＭＦ計算サブモデル２０６と燃焼時間サブモデル２０８とを含む。燃焼時間サブモデル２０８は、所与のユニット１０において観測された燃焼時間数の計算を可能にするものであって、観測された燃焼時間数から誤差及び無効データを除去することに好適なデータクリーニング及び妥当性検査の手法を含む。ＭＦ計算サブモデル２０６は、ＭＦ（例えば、ＳＳＦ×１／ＮＬＰ）の計算を、例えば、ＮＬＰサブモデル２１０に基づいて行うことを可能にする。この実施形態では、ＮＬＰサブモデル２１０は、ほぼ２年分のＭ＆Ｄデータ（すなわち、Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨ２ＹＲ）を用いて実際の等価燃焼時間を計算することに好適な実等価ＦＨサブモデル２１２を含む。なお、他の実施形態では、６か月、１年、１．５年、２．５年、４年など、より短いか、より長いデータ時系列を用いる。また、ＮＬＰサブモデル２１０は、ＩＳＯ日中等価燃焼時間（すなわち、Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨＩＳＯ）を計算することに好適なＩＳＯ−等価ＦＨサブモデル２１４も含む。そうして、ＮＬＰサブモデル２１０は、ＮＬＰ値を、式ＮＬＰ＝Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨ2YR／Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨISOを用いて計算する。
【００４７】
実等価ＦＨサブモデル２１２では、Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨ2YRの値を、式Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨ2YR＝Ｎi,HT-2YR×Ｈｏｌｄ＿Ｔｉｍｅを用いて計算する。Ｎi,HT-2YRは、所与の周期的待機時間（ＨＴ）２１６又は滞留時間の場合の、予期せぬ事象（例えば、金属のひび割れの発生）が発生するまでの発生寿命又はサイクル数である。言い換えると、Ｎi,HT-2YRは、特定の種類の金属（例えば、インコネルＩＮ７０６）を有する場所又はコンポーネントでひび割れが始まるまでのサイクル数を、特定温度における待機時間又は滞留時間２１６に基づいて測定する。Ｎi,HT-2YRの計算には、ＨＴ  ２１６の関数としての、発生までのサイクル数サブモデル２１８、時間依存パラメータＰT、疲労パラメータＰFAT、及び連続的循環ＬＦＣパラメータＮi,20 CPMを用いる。
【００４８】
発生までのサイクル数サブモデル２１８では、待機時間２１６、循環疲労サブモデル２２２、低サイクル疲労サブモデル２２４、及び時間依存パラメータサブモデル２２４を用いて、具体化された計算を導出する。モデル２２０、２２２及び２２４は、ＩＳＯベースデータの代わりに実データを使用する実サブモデル２２５に含まれる。待機時間２１６は、待機期間又は滞留期間に費やされる時間量の測度である。循環疲労サブモデル２２２では、疲労パラメータＰFATを、式ＰFAT＝１／Ｎi,20 CPMに基づいて計算する。Ｎi,20 CPMは、低サイクル疲労サブモデル２２４によって導出される。低サイクル疲労サブモデル２２４では、例えば、２０サイクル毎分（ＣＰＭ）におけるＮi,20 CPMを、所与の温度及び金属（例えば、インコネルＩＮ７０６）の場合の単軸ひずみ範囲Δεの関数として導出する。なお、他のＣＰＭ値も使用される（５ＣＰＭ、１５ＣＰＭ、２５ＣＰＭ、３０ＣＰＭなど）。
【００４９】
時間依存パラメータサブモデル２２０では、時間依存パラメータＰTの計算が可能である。ＰTは、損傷が発生するまでの時間を測定することに好適なパラメータであって、図３及び４に関して既に詳述された金属温度伝達関数２２９に基づいて取得される（金属温度伝達関数２２９は、ミッション解析１１２から導出されたＭ＆Ｄプロファイル２３１を用いる）。一実施形態では、時間依存パラメータＰTは更に、中期「ノイバー化」応力モデル２２６を含む。すなわち、応力モデル２２６では、ひずみ係数Ｋσと応力係数Ｋσとの間の弾性応力集中係数Ｋt2＝ＫσＫεの関係を述べたノイバーの法則を用いる。循環疲労サブモデル２２２も、弾性応力２３０に基づくひずみ範囲Δεサブモデル２２８を含む。すなわち、ひずみ範囲Δεは、サブモデル２２８によって、温度及び弾性応力２３０の関数として導出される。ＩＳＯ等価ＦＨサブモデル２１４は、サブモデル２２０、２２２、２２４、２２６、２２８とほぼ同等である一連のサブモデル２３２、２３４、２３６、２３８、２４０、２４２を含む。しかし、サブモデル２３２、２３４、２３６、２３８、２４０及び２４２は、実温度の代わりに、ＩＳＯ金属温度２４４を用いる。従って、サブモデル２３４、２３６、２３８、２４０及び２４２は、実データのみの代わりにＩＳＯデータを用いるＩＳＯベースサブモデル２４３に含まれる。
【００５０】
具体的には、時間依存パラメータサブモデル２３４は、金属温度伝達関数及びＩＳＯ金属温度２４４を用いて、破損の発生までの時間を測定することに好適なパラメータを計算する。循環疲労サブモデル２３６では、疲労パラメータＰISO-FAT＝１／Ｎi,20 ISO-CPMを導出する。Ｎi,20 ISO-CPMは、低サイクル疲労サブモデル２３８によって導出される。低サイクル疲労サブモデル２３８では、例えば、２０サイクル毎分（ＣＰＭ）におけるＮi,20 ISO-CPMを、所与のＩＳＯ金属温度２４４及び金属（例えば、インコネルＩＮ７０６）の場合の単軸ひずみ範囲Δεの関数として導出する。同様に、ひずみサブモデル２４０及び応力サブモデル２４２では、所与のＩＳＯ金属温度２４４に基づいてひずみ及び応力を導出する。
【００５１】
図８は、図７に関して上述されたハイブリッドモデルを適用して回転子ホイール廃棄の総数Ｎを予測することに好適な論理２５０を示す。論理２５０は、更に細かく、ユニットレベル解析論理２５２と部品レベル解析論理２５４とに分けられる。ユニットレベル解析論理２５２は、予期せぬ事象の発生を予測することに好適なユニットレベルリスクモデル２５６を含む。ユニットレベルリスクモデル２５６は、図７に関して上述されたハイブリッドリスクモデルを使用し、個々のユニット１０の予期せぬ保守事象の発生確率を予測する。ユニットレベルリスクモデル２５６は、例えば、タービンコンポーネント内の特定の場所（例えば、ロックワイヤタブの機内側）に関して導出された等価燃焼時間ハイブリッドモデル２０４を含む。同様に、タービンコンポーネント内の別の場所（例えば、ロックワイヤタブの機外側）をモデリングする第２のユニットレベルリスクモデル２５８も使用する。従って、第２のユニットレベルリスクモデル２５８も、図７に関して記述されたハイブリッドリスクモデルの実施形態を含むが、ユニットレベルリスクモデル２５６によるモデル化の対象場所（例えば、ロックワイヤタブの機内側）とは異なる場所（例えば、ロックワイヤタブの機外側）をモデル化の対象としている。
【００５２】
次に、ロックワイヤタブのひび割れ（機内又は機外のひび割れ）に起因する故障などの、ユニット１０のリスクの予測を、例えば、ユニットレベルリスクモデル２５６及び２５８に基づいて導出する（ブロック２６０）。リスクの予測（ブロック２６０）は、特定の変数（例えば、Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ＿ＦＨ、Ｎratio、％中温始動）を、予期せぬ保守事象の発生までの燃焼時間数に関連付けることに好適なプロポーショナルハザードモデル（ＰＨＭ）（Ｗｅｉｂｕｌｌ  ＰＨＭなど）を含む。例えば、Ｗｅｉｂｕｌｌ  ＰＨＭは、所与のユニット１０の現在の燃焼時間数に基づいて、様々な予期せぬ事象の発生確率を導出することを可能にする。
【００５３】
部品レベル解析論理２５４は、特定の部品及び部品位置に関連付けられたリスクをモデリングすることに好適な部品レベルリスクモデル２６２を組み込んでいる。例えば、部品レベルリスクモデル２６２は、ロックワイヤタブの機内側をモデリングするために導出される。言い換えると、部品レベルリスクモデル２６２は、ユニットレベルリスクモデル２５６とよく似ているが、個々のユニット１０における汎用部品の使用に関連付けられるリスクではなく、汎用部品の場所に関するリスクをモデリングすることを対象としている。同様に、その汎用部品の別の場所（例えば、ロックワイヤタブの機外側）に関連付けられるリスクをモデリングするために、部品レベルリスクモデル２６４を導出する。次に、モデル２６２及び２６４を用いて、ひび割れが発生したロックワイヤタブの数を予測する（ブロック２６６）。一実施形態では、ひび割れが発生したロックワイヤタブの数を予測すること（ブロック２６６）は、モデル２６２及び２６４から導出された確率関数Ｐｒ（ｉ）を使用することを含む。Ｐｒ（ｉ）は、１つのタブｉにひび割れが発生する確率である。従って、モデル２６２及び２６４に基づいて、確率関数の集合｛Ｐｒ（１），Ｐｒ（２），…Ｐｒ（ｉ），…，Ｐｒ（タブの総数）｝を導出する。
【００５４】
図示した実施形態では、モンテカルロシミュレーション（ブロック２６８）を用いて、特定のホイール廃棄閾値を満たすか超える確率Ｐｒ（≧廃棄閾値）を予測する。例えば、ホイール廃棄閾値を満たすか超えるのは、３つ以上の隣接するロックワイヤタブにひび割れが発生した場合である。任意の好適なモンテカルロシミュレーションを用いて、例えば、サンプリングしたランダム変数に基づいて確率関数の集合｛Ｐｒ（１），Ｐｒ（２），…Ｐｒ（ｉ），…，Ｐｒ（タブの総数）｝をシミュレートすることにより確率分布を計算する反復シミュレーションを用いる。例えば、各反復において、確率関数の集合｛Ｐｒ（１），Ｐｒ（２），…Ｐｒ（ｉ），…，Ｐｒ（タブの総数）｝を用いて確率値の集合を計算して保存する。シミュレーションの反復回数が増えるにつれて、記憶された値によって確率Ｐｒ（≧廃棄閾値）の範囲が定まる。従って、ホイール廃棄の確率（ブロック２７０）は、すべてのシミュレーション反復又はシナリオの合計に基づいて導出される。
【００５５】
一実施形態では、実際の点検結果に基づいて、ホイール廃棄比の確率(probability of wheel retirement ratio)を計算する（ブロック２７２）。例えば、点検ログを解析して、予測された故障に対する実際の故障の比率を求める。次に、ホイール廃棄比の確率（ブロック２７２）を、導出されたホイール廃棄の確率（ブロック２７０）と統合して、ホイール廃棄の総数を計算する（ブロック２７４）。実際、ハイブリッドリスクモデルの使用を始めとする、本明細書に記載の手法を適用して、廃棄が必要なホイールの数の予測を可能にすることにより、保守を大幅に改善できる。例えば、交換用の回転子ホイールを製造元から調達する場合は、ある程度の調達時間又は待ち時間が必要である。従って、部品購入システム又は部品補充システムは、交換用ホイールを、実際の廃棄に先だって発注することになる。なお、本明細書に記載の手法は、金融及び／又は意志決定サポートのアプリケーションなど、他のアプリケーションでも使用される。予期せぬ事象の予測に有用な一連の手法が大幅に改善されたことにより、金融の意志決定を、事業経営と工学的解析とを一体化した形で行うことが可能になる。例えば、在庫管理、部品調達、ロジスティックス、保守日程計画、保守運用などに関連する事業経営は改善される。
【００５６】
本発明の技術的効果は、物理学的モデリングと統計的手法とを統合したハイブリッドモデルを可能にするモデリング手法を含む。ハイブリッドモデルは、結果として、予期せぬ保守事象のような事象の予測評価を改善する。
【００５７】
本明細書は、実施例を用いて、最良の形態を含めて本発明を開示し、また、当業者であれば、すべての装置又はシステムの作成及び使用、並びに、組み込まれているすべての方法の実行を含めて、本発明を実践できるようにする。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定義され、当業者が想到する他の実施例を含んでも良い。そのような他の実施例は、請求項の文言と異ならない構造要素を有する場合、あるいは、請求項の文言とわずかしか異ならない等価の構造要素を含む場合には、請求項の範囲内にある ものとする。
【符号の説明】
【００５８】
１０  ガスタービンエンジン
１２  燃料ノズル
１４  圧縮器
１６  燃焼器
１８  空気取り入れ部
２０  ステージ
２２  ステージ
２４  ステージ
２６  羽根
２８  ブレード
３０  ホイール
３２  シャフト
３４  タービン
３６  拡散部
４０  ステージ
４２  ステージ
４４  ステージ
４６  バケット
４８  ホイール
５０  ホイール
５２  ホイール
５４  シャフト
６０  排気部
６２  ロックワイヤタブ
６４  機外側
６６  機内側
６８  空冷スロット
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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