(57)【要約】【課題】メタル温度が低い場合でも、その温度を精確に推定可能なタービン部材の温度推定方法を提供する。【解決手段】温度推定方法は、加熱前のタービン部材中に含まれるγ’相を検出することと、加熱前の検出の結果に基づいて、第１粒径においてその個数が最大となる第１分布データ、及び第１粒径よりも大きい第２粒径においてその個数が最大となる第２分布データを有し、加熱前のγ’相の粒径とその粒径のγ’相の単位面積当たりの個数との関係を示す加熱前粒径分布データを導出することと、加熱後のタービン部材中に含まれるγ’相を検出することと、加熱後の検出の結果に基づいて、加熱後のγ’相の粒径とその粒径のγ’相の単位面積当たりの個数との関係を示す加熱後粒径分布データを導出することと、加熱前粒径分布データと加熱後粒径分布データとを比較することと、比較の結果に基づいて、加熱後のタービン部材の温度を推定することと、を含む。【選択図】図３
2015151996.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニッケル基合金を含むタービン部材の温度推定方法であって、
加熱前の前記タービン部材中に含まれるγ’相を検出することと、
前記加熱前の検出の結果に基づいて、第１粒径を含み前記第１粒径においてその個数が最大となる第１分布データ、及び前記第１粒径よりも大きい第２粒径を含み前記第２粒径においてその個数が最大となる第２分布データを有し、前記加熱前のγ’相の粒径とその粒径のγ’相の単位面積当たりの個数との関係を示す加熱前粒径分布データを導出することと、
加熱後の前記タービン部材中に含まれるγ’相を検出することと、
前記加熱後の検出の結果に基づいて、前記加熱後のγ’相の粒径とその粒径のγ’相の単位面積当たりの個数との関係を示す加熱後粒径分布データを導出することと、
前記加熱前粒径分布データと前記加熱後粒径分布データとを比較することと、
前記比較の結果に基づいて、加熱後の前記タービン部材の温度を推定することと、
を含むタービン部材の温度推定方法。
【請求項２】
前記比較の結果に基づいて前記第１分布データ及び前記第２分布データのいずれか一方を選択することと、
前記選択された一方の分布データに基づいて前記温度を推定することと、
を含む請求項１に記載のタービン部材の温度推定方法。
【請求項３】
前記加熱後粒径分布データは、前記加熱により前記第１分布データから変化した第３分布データ、及び前記第２分布データから変化した第４分布データを有し、
前記比較は、
前記第１分布データの前記第１粒径と、前記第３分布データの前記個数が最大となる第３粒径とを比較することと、
前記第２分布データの前記第２粒径と、前記第４分布データの前記個数が最大となる第４粒径とを比較することと、
を含む請求項２に記載のタービン部材の温度推定方法。
【請求項４】
前記加熱後粒径分布データは、前記加熱により前記第１分布データから変化した第３分布データ、及び前記第２分布データから変化した第４分布データを有し、
前記比較は、
前記第３分布データの前記個数の最大値と、前記第４分布データの前記個数の最大値とを比較すること、
を含む請求項２に記載のタービン部材の温度推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、タービン部材の温度推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
動翼及び静翼のようなガスタービンに使用されるタービン部材は、ニッケル基合金で製造される。多くのニッケル基合金において、γ’（ガンマプライム）相と呼ばれるＮｉ３Ａｌ金属間化合物が析出される。析出強化相であるγ’相の析出によりニッケル基合金が析出強化され、タービン部材の高温強度の向上が図られている。
【０００３】
タービン部材は、高温環境において応力を受けながら長時間使用される。γ’相が高温環境に配置されると、そのγ’相の粒径が変化（粗大化）する。γ’相の粗大化は、タービン部材の劣化をもたらす。したがって、ガスタービンにおいては、ガスタービンの運転において想定されるタービン部材の温度（メタル温度）、使用時間、及び応力解析結果等に基づいて、タービン部材の劣化が抑制されるようにタービン部材の材料組成及び形状等の設計が行われたり、タービン部材の寿命が予測されたりする。
【０００４】
ガスタービンの運転における実際のメタル温度と、設計において想定されるメタル温度とが異なる可能性がある。設計におけるメタル温度に対して実際のメタル温度が高いと、タービン部材の劣化が進み、タービン部材の寿命が予測された寿命よりも短くなる可能性がある。
【０００５】
γ’相の粗大化の速度は温度に敏感である。そのため、γ’相の粒径の変化量に基づいてタービン部材の実際のメタル温度を求めることが行われる。特許文献１には、ニッケル基合金製部品の加熱後のγ’相の粒径の３乗とその初期材のγ’相の粒径の３乗との差、及び加熱時間に基づいて、非破壊的にニッケル基合金製部品の温度を推定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第３９３５６９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
γ’相の粒径の変化量に基づいてメタル温度を推定する場合、その粒径の変化量が小さいと、十分な精度でメタル温度を推定できない可能性がある。例えば、メタル温度が低い場合、粒径の変化量が小さい可能性が高い。メタル温度が低い場合において、例えばγ’相の平均粒径の変化量に基づいてメタル温度を推定しようとすると、十分な精度でメタル温度を推定できない可能性がある。
【０００８】
本発明は、メタル温度が低い場合でも、その温度を精確に推定可能なタービン部材の温度推定方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、ニッケル基合金を含むタービン部材の温度推定方法であって、加熱前の前記タービン部材中に含まれる中に含まれるγ’相を検出することと、前記加熱前の検出の結果に基づいて、第１粒径を含み前記第１粒径においてその個数が最大となる第１分布データ、及び前記第１粒径よりも大きい第２粒径を含み前記第２粒径においてその個数が最大となる第２分布データを有し、前記加熱前のγ’相の粒径とその粒径のγ’相の単位面積当たりの個数との関係を示す加熱前粒径分布データを導出することと、加熱後の前記タービン部材中に含まれる中に含まれるγ’相を検出することと、前記加熱後の検出の結果に基づいて、前記加熱後のγ’相の粒径とその粒径のγ’相の単位面積当たりの個数との関係を示す加熱後粒径分布データを導出することと、前記加熱前粒径分布データと前記加熱後粒径分布データとを比較することと、前記比較の結果に基づいて、加熱後の前記タービン部材の温度を推定することと、を含むタービン部材の温度推定方法を提供する。
【００１０】
本発明に係るタービン部材の温度推定方法において、前記比較の結果に基づいて前記第１分布データ及び前記第２分布データのいずれか一方を選択することと、前記選択された一方の分布データに基づいて前記温度を推定することと、を含むことができる。
【００１１】
本発明に係るタービン部材の温度推定方法において、前記加熱後粒径分布データは、前記加熱により前記第１分布データから変化した第３分布データ、及び前記第２分布データから変化した第４分布データを有し、前記比較は、前記第１分布データの前記第１粒径と、前記第３分布データの前記個数が最大となる第３粒径とを比較することと、前記第２分布データの前記第２粒径と、前記第４分布データの前記個数が最大となる第４粒径とを比較することと、を含むことができる。
【００１２】
本発明に係るタービン部材の温度推定方法において、前記加熱後粒径分布データは、前記加熱により前記第１分布データから変化した第３分布データ、及び前記第２分布データから変化した第４分布データを有し、前記比較は、前記第３分布データの前記個数の最大値と、前記第４分布データの前記個数の最大値とを比較すること、を含むことができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、メタル温度が低い場合でも、タービン部材のメタル温度を精確に推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１は、本実施形態に係るガスタービンの一例を示す模式図である。
【図２】図２は、本実施形態に係るタービン部の一例を示す断面図である。
【図３】図３は、本実施形態に係る温度推定装置の一例を示す模式図である。
【図４】図４は、本実施形態に係る温度推定方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図５】図５は、本実施形態に係る加熱前粒径分布データの一例を示す図である。
【図６】図６は、本実施形態に係る温度推定方法の一例を説明するためのフローチャートである。
【図７】図７は、本実施形態に係る加熱後粒径分布データの一例を示す図である。
【図８】図８は、本実施形態に係る加熱後粒径分布データの一例を示す図である。
【図９】図９は、本実施形態に係るγ’相の加熱時間と粒径の変化量との関係の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明に係る実施形態について図面を参照しながら説明するが、本発明はこれに限定されない。以下で説明する各実施形態の要件は、適宜組み合わせることができる。また、一部の構成要素を用いない場合もある。
【００１６】
図１は、本実施形態に係るガスタービン１の一例を示す模式図である。ガスタービン１は、燃焼用空気を圧縮する圧縮機２と、圧縮機２から供給された圧縮空気に燃料を噴射して燃焼させ、燃焼ガスＦＧを生成する燃焼器３と、燃焼器３から供給された燃焼ガスＦＧにより駆動するタービン部４と、発電機６と、圧縮機２、タービン部４、及び発電機６に配置される回転軸５とを備えている。
【００１７】
図２は、タービン部４の一部を示す断面図である。タービン部４は、回転軸５の周囲に配置されるタービン静翼７と、回転軸５の周囲に配置されるタービン動翼８と、回転軸５に対する放射方向に関してタービン動翼８の外側に配置される分割環９とを備えている。
【００１８】
分割環９は、車室１０に支持される。分割環９は、環状の部材であり、回転軸５の周方向に配置される複数の分割体を含む。分割環９とタービン動翼８の先端との間に間隙が設けられる。
【００１９】
以下の説明において、ガスタービン１の部材を適宜、タービン部材Ｍ、と称する。タービン部材Ｍは、タービン部４の部材でもよいし、燃焼器３の部材でもよい。タービン部材Ｍは、タービン静翼７でもよいし、タービン動翼８でもよいし、分割環９でもよい。
【００２０】
本実施形態において、タービン部材Ｍは、ニッケル基合金を含む。一例として、ニッケル基合金の材料組成は、Ｃｒ：２０重量％，Ｃｏ：２０重量％，Ｍｏ：６重量％，Ｔｉ：２．２重量％，Ａｌ：０．５重量％，Ｃ：０．０５重量％，Ｎｉ：５１．２５重量％である。本実施形態において、ニッケル基合金は、γ’相（Ｎｉ３Ａｌ金属間化合物）による析出強化型合金である。タービン部材Ｍ中に微細なγ’相が析出される。析出強化相であるγ’相の析出により、タービン部材Ｍが析出強化され、タービン部材Ｍの高温強度の向上が図られている。
【００２１】
タービン部材Ｍは、高温環境において応力を受けながら長時間使用される。γ’相が高温環境に配置されると、そのγ’相の形態変化が発生する。γ’相の形態変化は、γ’相の粒径の変化を含む。γ’相が高温環境に配置されると、γ’相の粒径が大きくなり、γ’相が粗大化する。γ’相の粗大化は、タービン部材Ｍの劣化をもたらす。したがって、ガスタービン１の運転において想定されるタービン部材Ｍの温度（メタル温度）、使用時間、及び応力解析結果等に基づいて、タービン部材Ｍの劣化が抑制されるように、タービン部材Ｍの材料組成及び形状等の設計が行われたり、タービン部材Ｍの寿命が予測されたりする。
【００２２】
ガスタービン１の運転におけるタービン部材Ｍの実際のメタル温度Ｔｒと、設計において想定されるメタル温度とが異なる可能性がある。設計におけるメタル温度に対して実際のメタル温度Ｔｒが高いと、タービン部材Ｍの劣化が進み、タービン部材Ｍの寿命が予測された寿命よりも短くなる可能性がある。
【００２３】
本実施形態においては、γ’相の粒径の変化量に基づいて、タービン部材Ｍの実際のメタル温度Ｔｒが推定される。その推定されたメタル温度Ｔｒに基づいて、タービン部材Ｍの劣化が抑制されるようにタービン部材Ｍの材料組成及び形状等を最適化すること、ガスタービン１の運転中におけるタービン部材Ｍの冷却条件を最適化すること、タービン部材Ｍの品質（劣化状態）を評価すること、及びタービン部材Ｍの寿命を評価（予測）すること、の少なくとも一つが行われる。
【００２４】
γ’相の形態変化（粗大化）の速度は温度に敏感である。本実施形態においては、タービン部材Ｍが加熱される前のγ’相と、タービン部材Ｍが加熱された後のγ’相とが比較され、その比較した結果に基づいて、タービン部材Ｍの実際のメタル温度Ｔｒが推定される。
【００２５】
タービン部材Ｍが加熱される前とは、ガスタービン１が運転される前の状態を含み、タービン部材Ｍが高温環境に配置される前の状態を含む。タービン部材Ｍが加熱された後とは、ガスタービン１が運転された後の状態を含み、タービン部材Ｍが高温環境に配置された後の状態を含む。すなわち、タービン部材Ｍの加熱前とは、ガスタービン１においてタービン部材Ｍが使用される前（高温環境に配置される前）の状態を含む。タービン部材Ｍの加熱後とは、ガスタービン１においてタービン部材Ｍが使用された後（高温環境に配置された後）の状態を含む。本実施形態において、高温環境とは、７００℃以上１０００℃以下の環境を含む。本実施形態において、加熱とは、タービン部材Ｍを７００℃以上１０００℃以下で加熱することを含む。
【００２６】
本実施形態においては、加熱前のタービン部材Ｍ中に含まれる中に含まれるγ’相を検出する処理と、加熱後のタービン部材Ｍ中に含まれる中に含まれるγ’相を検出する処理と、加熱前のタービン部材Ｍ中に含まれる中に含まれるγ’相の検出結果と加熱後のタービン部材Ｍ中に含まれる中に含まれるγ’相の検出結果とを比較する処理と、比較した結果に基づいて加熱後のタービン部材Ｍのメタル温度Ｔｒを推定する処理とが行われる。
【００２７】
次に、本実施形態に係るタービン部材Ｍの温度推定装置１１の一例について説明する。図３は、本実施形態に係る温度推定装置１１の一例を模式的に示す図である。温度推定装置１１は、加熱されたタービン部材Ｍのメタル温度Ｔｒを推定する。図３に示すように、温度推定装置１１は、制御装置１２と、検出装置１３と、記憶装置１４と、表示装置１５とを備えている。
【００２８】
検出装置１３は、タービン部材Ｍ中に含まれるγ’相を検出する。検出装置１３は、例えば電子顕微鏡を含み、γ’相を含むタービン部材Ｍの画像を取得可能である。検出装置１３は、制御装置１２と接続される。検出装置１３の検出結果は、制御装置１２に出力される。
【００２９】
記憶装置１４は、タービン部材Ｍのメタル温度Ｔｒの推定に関する各種の情報を記憶する。記憶装置１４は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリ、及びハードディスクドライブの少なくとも一つを含む。記憶装置１４は、制御装置１２と接続される。
【００３０】
表示装置１５は、タービン部材Ｍのメタル温度Ｔｒの推定に関する各種の情報を表示する。表示装置１５は、液晶ディスプレイのようなフラットパネルディスプレイを含む。表示装置１５は、制御装置１２と接続される。
【００３１】
制御装置１２は、タービン部材Ｍのメタル温度Ｔｒの推定に関する各種の処理を実行する。制御装置１２は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）を含み、タービン部材Ｍのメタル温度Ｔｒの推定に関する演算処理及び信号処理を含む各種の処理を実行する。制御装置１２は、検出装置１３の検出結果及び記憶装置１４の記憶情報に基づいて、タービン部材Ｍのメタル温度Ｔｒを推定する。
【００３２】
次に、本実施形態に係るタービン部材Ｍのメタル温度Ｔｒの推定方法の一例について説明する。本実施形態においては、加熱前のタービン部材Ｍ中に含まれるγ’相を検出する処理と、加熱前のタービン部材Ｍ中に含まれるγ’相の検出の結果に基づいて加熱前粒径分布データＢＤを導出する処理と、加熱後のタービン部材Ｍ中に含まれるγ’相を検出する処理と、加熱後のタービン部材Ｍ中に含まれるγ’相の検出の結果に基づいて加熱後粒径分布データＡＤを導出する処理と、加熱前粒径分布データＢＤと加熱後粒径分布データＡＤとを比較する処理と、加熱前粒径分布データＢＤと加熱後粒径分布データＡＤとの比較の結果に基づいて、加熱後のタービン部材Ｍのメタル温度Ｔｒを推定する処理と、が行われる。
【００３３】
加熱前のタービン部材Ｍ中に含まれるγ’相を検出する処理、及び加熱前粒径分布データＢＤを導出する処理について説明する。図４は、加熱前のタービン部材Ｍに関する処理の一例を示すフローチャートである。加熱前のタービン部材Ｍとは、使用前のタービン部材Ｍを含み、高温環境に配置されていない初期状態のタービン部材Ｍを含む。
【００３４】
加熱前のタービン部材Ｍ中に含まれるγ’相が検出装置１３によって検出される（ステップＳＡ１）。検出装置１３は、γ’相を含むタービン部材Ｍの画像を取得する。検出装置１３は、タービン部材Ｍの全域について画像を取得してもよい。検出装置１３の検出結果は、制御装置１２に出力される。
【００３５】
制御装置１２は、検出装置１３により取得された画像の処理を行う（ステップＳＡ２）。制御装置１２は、画像処理の結果に基づいて、加熱前のγ’相の粒径、及びその粒径のγ’相の単位面積当たりの個数を導出する。
【００３６】
制御装置１２は、加熱前のタービン部材Ｍに関する検出装置１３の検出結果及び画像処理の結果に基づいて、加熱前粒径分布データＢＤを導出する（ステップＳＡ３）。加熱前粒径分布データＢＤは、加熱前のγ’相の粒径とその粒径のγ’相の単位面積当たりの個数との関係を示す粒径分布データである。本実施形態においては、検出装置１３の検出結果が正規分布でフィッティングされることによって、加熱前粒径分布データＢＤが導出される。導出された加熱前粒径分布データＢＤは、記憶装置１４に記憶される（ステップＳＡ４）。
【００３７】
図５は、本実施形態に係る加熱前粒径分布データＢＤの一例を示す図である。図５に示すグラフにおいて、横軸は、加熱前のγ’相の粒径を示す。縦軸は、その粒径のγ’相の単位面積当たりの個数を示す。図５に示すグラフが、表示装置１５に表示されてもよい。
【００３８】
図５に示すように、加熱前粒径分布データＢＤは、第１分布データＤ１と、第２分布データＤ２とを含む。第１分布データＤ１及び第２分布データＤ２のそれぞれは、加熱前のγ’相の粒径と、その粒径のγ’相の単位面積当たりの個数との関係を示す粒径分布データである。
【００３９】
第１分布データＤ１は、小さい粒径のγ’相の粒径分布データである。第２分布データＤ２は、第１分布データＤ１のγ’相の粒径よりも大きい粒径のγ’相の粒径分布データである。本実施形態においては、第１分布データＤ１は、γ’相の粒径に関する境界値（境界粒径）ＳＢよりも小さい粒径に関するデータである。第２分布データＤ２は、境界値ＳＢよりも大きい粒径に関するデータである。
【００４０】
境界値ＳＢは、例えばタービン部材Ｍの材料組成に基づいて規定されてもよいし、作業者により任意に規定されてもよい。
【００４１】
第１分布データＤ１は、γ’相の第１粒径Ｓ１に関するデータを含む。本実施形態において、第１粒径Ｓ１は、第１分布データＤ１の粒径の平均値（平均粒径）である。第１分布データＤ１において、第１粒径Ｓ１の個数が最大となる。第１粒径Ｓ１の個数Ｋ１が、第１分布データＤ１における個数の最大値である。第１分布データＤ１において個数が最大となる粒径が第１粒径Ｓ１である。
【００４２】
第２分布データＤ２は、γ’相の第２粒径Ｓ２に関するデータを含む。第２粒径Ｓ２は、第１粒径Ｓ１よりも大きい。本実施形態において、第２粒径Ｓ２は、第２分布データＤ２の粒径の平均値（平均粒径）である。第２分布データＤ２において、第２粒径Ｓ２の個数が最大となる。第２粒径Ｓ２の個数Ｋ２が、第２分布データＤ２における個数の最大値である。第２分布データＤ２において個数が最大となる粒径が第２粒径Ｓ２である。
【００４３】
本実施形態において、第１粒径Ｓ１の個数Ｋ１は、第２粒径Ｓ２の個数Ｋ２よりも大きい（多い）。
【００４４】
以下の説明において、加熱前（初期状態）のタービン部材Ｍにおけるγ’相の第１粒径（平均粒径）Ｓ１を適宜、初期粒径Ｓ１、と称し、加熱前（初期状態）のタービン部材Ｍにおけるγ’相の第２粒径（平均粒径）Ｓ２を適宜、初期粒径Ｓ２、と称する。
【００４５】
次に、加熱後のタービン部材Ｍ中に含まれるγ’相を検出する処理、加熱後粒径分布データＡＤを導出する処理、加熱前粒径分布データＢＤと加熱後粒径分布データＡＤとを比較する処理、及び比較した結果に基づいて加熱後のタービン部材Ｍのメタル温度Ｔｒを推定する処理について説明する。図６は、加熱後のタービン部材Ｍに関する処理、及びメタル温度Ｔｒの推定に関する処理の一例を示すフローチャートである。加熱後のタービン部材Ｍとは、使用後のタービン部材Ｍを含み、高温環境に配置された後のタービン部材Ｍを含む。
【００４６】
図６を参照して説明する加熱後のタービン部材Ｍは、初期状態から所定時間ｔａだけ加熱された後のタービン部材Ｍである。所定時間ｔａは、初期状態のタービン部材Ｍを加熱した加熱時間であり、予め規定された時間（既知の時間）である。
【００４７】
加熱後のタービン部材Ｍ中に含まれるγ’相が検出装置１３によって検出される（ステップＳＢ１）。検出装置１３は、γ’相を含むタービン部材Ｍの画像を取得する。検出装置１３は、ステップＳＡ１において画像を取得したタービン部材Ｍの領域と同じ領域について画像を取得する。検出装置１３の検出結果は、制御装置１２に出力される。
【００４８】
制御装置１２は、検出装置１３により取得された画像の処理を行う（ステップＳＢ２）。制御装置１２は、画像処理の結果に基づいて、加熱後のγ’相の粒径、及びその粒径のγ’相の単位面積当たりの個数を導出する。
【００４９】
制御装置１２は、加熱後のタービン部材Ｍに関する検出装置１３の検出結果及び画像処理の結果に基づいて、加熱後粒径分布データＡＤを導出する（ステップＳＢ３）。加熱後粒径分布データＡＤは、加熱後のγ’相の粒径とその粒径のγ’相の単位面積当たりの個数との関係を示す粒径分布データである。本実施形態においては、検出装置１３の検出結果が正規分布でフィッティングされることによって、加熱後粒径分布データＡＤが導出される。導出された加熱後粒径分布データＡＤは、記憶装置１４に記憶される（ステップＳＢ４）。
【００５０】
加熱後粒径分布データＡＤが導出された後、制御装置１２は、加熱前粒径分布データＢＤと加熱後粒径分布データＡＤとを比較する（ステップＳＢ５）。
【００５１】
図７及び図８のそれぞれは、本実施形態に係る加熱後粒径分布データＡＤの一例を示す図である。図７は、タービン部材Ｍを第１温度ＴＬで所定時間ｔａだけ加熱した後の加熱後粒径分布データＡＤの一例を示す。図８は、タービン部材Ｍを第２温度ＴＨで所定時間ｔａだけ加熱したときの加熱後粒径分布データＡＤの一例を示す。第１温度ＴＬは、第２温度ＴＨよりも低い。第１温度ＴＬは、例えば８００℃よりも低い温度である。第２温度ＴＨは、例えば８００℃以上の温度である。
【００５２】
図７及び図８に示すグラフにおいて、横軸は、加熱後のγ’相の粒径を示す。縦軸は、その粒径のγ’相の単位面積当たりの個数を示す。図７及び図８に示すグラフが、表示装置１５に表示されてもよい。
【００５３】
図７及び図８に示すように、加熱後粒径分布データＡＤは、第３分布データＤ３と、第４分布データＤ４とを含む。第３分布データＤ３及び第４分布データＤ４のそれぞれは、加熱後のγ’相の粒径と、その粒径のγ’相の単位面積当たりの個数との関係を示す粒径分布データである。
【００５４】
第３分布データＤ３は、加熱により第１分布データＤ１から変化した粒径分布データである。第４分布データＤ４は、加熱により第２分布データＤ２から変化した粒径分布データである。
【００５５】
第３分布データＤ３は、γ’相の第３粒径Ｓ３に関するデータを含む。本実施形態において、第３粒径Ｓ３は、第３分布データＤ３の粒径の平均値（平均粒径）である。第３分布データＤ３において、第３粒径Ｓ３の個数が最大となる。第３粒径Ｓ３の個数Ｋ３が、第３分布データＤ３における個数の最大値である。第３分布データＤ３において個数が最大となる粒径が第３粒径Ｓ３である。
【００５６】
第４分布データＤ４は、γ’相の第４粒径Ｓ４に関するデータを含む。第４粒径Ｓ４は、第３粒径Ｓ３よりも大きい。本実施形態において、第４粒径Ｓ４は、第４分布データＤ４の粒径の平均値（平均粒径）である。第４分布データＤ４において、第４粒径Ｓ４の個数が最大となる。第４粒径Ｓ４の個数Ｋ４が、第４分布データＤ４における個数の最大値である。第４分布データＤ４において個数が最大となる粒径が第４粒径Ｓ４である。
【００５７】
加熱されることによって、γ’相は粗大化する。第１粒径Ｓ１から第３粒径Ｓ３への変化量（第１粒径Ｓ１と第３粒径Ｓ３との差）は、Δａである。第２粒径Ｓ２から第４粒径Ｓ４への変化量（第２粒径Ｓ２と第４粒径Ｓ４との差）は、Δｂである。
【００５８】
図７及び図８に示すように、タービン部材Ｍの加熱温度が高いときと低いときとで、加熱後粒径分布データＡＤは、異なる。すなわち、第１温度ＴＬで加熱した後の加熱後粒径分布データＡＤと、第２温度ＴＨで加熱した後の加熱後粒径分布データＡＤとは、異なる。
【００５９】
以下の説明において、図７に示すように、第１温度ＴＬで加熱した後の加熱後粒径分布データＡＤを適宜、加熱後粒径分布データＡＤＬ、と称し、第１温度ＴＬで加熱した後の第３分布データＤ３を適宜、第３分布データＤ３Ｌ、と称し、第１温度ＴＬで加熱した後の第４分布データＤ４を適宜、第４分布データＤ４Ｌ、と称する。
【００６０】
また、図７に示すように、第１温度ＴＬで加熱した後の第３分布データＤ３の第３粒径Ｓ３を適宜、第３粒径Ｓ３Ｌ、と称し、第３粒径Ｓ３Ｌの個数Ｋ３を適宜、個数Ｋ３Ｌ、と称し、第１温度ＴＬで加熱した後の第４分布データＤ４の第４粒径Ｓ４を適宜、第４粒径Ｓ４Ｌ、と称し、第４粒径Ｓ４Ｌの個数Ｋ４を適宜、個数Ｋ４Ｌ、と称する。
【００６１】
また、図７に示すように、第１粒径Ｓ１から第３粒径Ｓ３Ｌへの変化量（第１粒径Ｓ１と第３粒径Ｓ３Ｌとの差）Δａを適宜、ΔａＬ、と称し、第２粒径Ｓ２から第４粒径Ｓ４Ｌへの変化量（第２粒径Ｓ２と第４粒径Ｓ４Ｌとの差）Δｂを適宜、ΔｂＬ、と称する。
【００６２】
以下の説明において、図８に示すように、第２温度ＴＨで加熱した後の加熱後粒径分布データＡＤを適宜、加熱後粒径分布データＡＤＨ、と称し、第２温度ＴＨで加熱した後の第３分布データＤ３を適宜、第３分布データＤ３Ｈ、と称し、第２温度ＴＨで加熱した後の第４分布データＤ４を適宜、第４分布データＤ４Ｈ、と称する。
【００６３】
また、図８に示すように、第２温度ＴＨで加熱した後の第３分布データＤ３の第３粒径Ｓ３を適宜、第３粒径Ｓ３Ｈ、と称し、第３粒径Ｓ３Ｈの個数Ｋ３を適宜、個数Ｋ３Ｈ、と称し、第２温度ＴＨで加熱した後の第４分布データＤ４の第４粒径Ｓ４を適宜、第４粒径Ｓ４Ｈ、と称し、第４粒径Ｓ４Ｈの個数Ｋ４を適宜、個数Ｋ４Ｈ、と称する。
【００６４】
また、図８に示すように、第１粒径Ｓ１から第３粒径Ｓ３Ｈへの変化量（第１粒径Ｓ１と第３粒径Ｓ３Ｈとの差）Δａを適宜、ΔａＨ、と称し、第２粒径Ｓ２から第４粒径Ｓ４Ｈへの変化量（第２粒径Ｓ２と第４粒径Ｓ４Ｈとの差）Δｂを適宜、ΔｂＨ、と称する。
【００６５】
図７に示すように、個数Ｋ３Ｌは、個数Ｋ１よりも小さい（少ない）。個数Ｋ４Ｌは、個数Ｋ２とほぼ等しい。個数Ｋ３Ｌは、個数Ｋ４Ｌよりも大きい（多い）。個数Ｋ１は、個数Ｋ３Ｌ、個数Ｋ２、及び個数Ｋ４Ｌよりも大きい。個数Ｋ２及び個数Ｋ４Ｌは、個数Ｋ１及び個数Ｋ３Ｌよりも小さい。
【００６６】
第３粒径Ｓ３Ｌは、第１粒径Ｓ１よりも大きい。すなわち、第１分布データＤ１の初期粒径Ｓ１は、加熱により粗大化し、第３粒径Ｓ３Ｌに変化する。第４粒径Ｓ４Ｌは、第２粒径Ｓ２よりも僅かに大きい。第３粒径Ｓ３Ｌは、第１粒径Ｓ１よりも大きく、第２粒径Ｓ２よりも小さい。第１粒径Ｓ１、第３粒径Ｓ３Ｌ、第２粒径Ｓ２、及び第４粒径Ｓ４Ｌのうち、第４粒径Ｓ４Ｌが最も大きく、第４粒径Ｓ４Ｌに次いで第２粒径Ｓ２が大きく、第２粒径Ｓ２に次いで第３粒径Ｓ３Ｌが大きく、第１粒径Ｓ１が最も小さい。
【００６７】
第１粒径Ｓ１から第３粒径Ｓ３Ｌへの変化量（第１粒径Ｓ１と第３粒径Ｓ３Ｌとの差）ΔａＬは、第２粒径Ｓ２から第４粒径Ｓ４Ｌへの変化量（第２粒径Ｓ２と第４粒径Ｓ４Ｌとの差）ΔｂＬよりも大きい。
【００６８】
図８に示すように、本実施形態において、個数Ｋ３Ｈは、個数Ｋ１よりも小さい。個数Ｋ４Ｈは、個数Ｋ２よりも大きい。個数Ｋ４Ｈは、個数Ｋ３Ｈよりも大きい。個数Ｋ３Ｈは、個数Ｋ１、個数Ｋ４Ｈ、及び個数Ｋ２よりも小さい。個数Ｋ１は、個数Ｋ４Ｈ、個数Ｋ２、及び個数Ｋ３Ｈよりも大きい。
【００６９】
第３粒径Ｓ３Ｈは、第１粒径Ｓ１よりも大きい。すなわち、第１分布データＤ１の初期粒径Ｓ１は、加熱により粗大化し、第３粒径Ｓ３Ｈに変化する。第４粒径Ｓ４Ｈは、第２粒径Ｓ２よりも大きい。すなわち、第２分布データＤ２の初期粒径Ｓ２は、加熱により粗大化し、第４粒径Ｓ４Ｈに変化する。第３粒径Ｓ３Ｈは、第２粒径Ｓ２よりも大きく、第４粒径Ｓ４Ｈよりも小さい。第１粒径Ｓ１、第２粒径Ｓ２、第３粒径Ｓ３Ｈ、及び第４粒径Ｓ４Ｈのうち、第４粒径Ｓ４Ｈが最も大きく、第４粒径Ｓ４Ｈに次いで第３粒径Ｓ３Ｈが大きく、第３粒径Ｓ３Ｈに次いで第２粒径Ｓ２が大きく、第１粒径Ｓ１が最も小さい。第１粒径Ｓ１から第３粒径Ｓ３Ｈへの変化量（第１粒径Ｓ１と第３粒径Ｓ３Ｈとの差）ΔａＨは、第２粒径Ｓ２から第４粒径Ｓ４Ｈへの変化量（第２粒径Ｓ２と第４粒径Ｓ４Ｈとの差）ΔｂＨよりも大きい。
【００７０】
図７及び図８に示すように、加熱によりγ’相は粗大化する。加熱温度が第１温度ＴＬと第２温度ＴＨとの両方で、第１分布データＤ１の第１粒径Ｓ１は大きくなり、第３粒径Ｓ３に変化する。同様に、加熱温度が第１温度ＴＬと第２温度ＴＨとの両方で、第２分布データＤ２の第２粒径Ｓ２は大きくなり、第４粒径Ｓ４に変化する。
【００７１】
メタル温度Ｔｒが第２温度ＴＨよりも低い第１温度ＴＬであるとき、第１粒径Ｓ１から第３粒径Ｓ３Ｌへの変化量ΔａＬは、第２粒径Ｓ２から第４粒径Ｓ４Ｌへの変化量ΔｂＬよりも大きい。本発明者の知見によれば、初期粒径が小さいほど、加熱前から加熱後へのγ’相の粒径の変化量は大きくなる。換言すれば、初期粒径が小さいほど、その粒径の変化量は、温度変化に敏感である。したがって、メタル温度Ｔｒが第１温度ＴＬであるとき、第１分布データＤ１の粒径の変化量ΔａＬは、第２分布データＤ２の粒径の変化量ΔｂＬよりも大きい。
【００７２】
また、図７に示したように、メタル温度Ｔｒが第２温度ＴＨよりも低い第１温度ＴＬであるとき、加熱後の第３分布データＤ３Ｌの第３粒径Ｓ３Ｌの個数の最大値Ｋ３Ｌは、加熱後の第４分布データＤ４Ｌの第４粒径Ｓ４Ｌの個数の最大値Ｋ４Ｌよりも大きい。一方、図８に示したように、メタル温度Ｔｒが第１温度ＴＬよりも高い第２温度ＴＨであるとき、加熱後の第３分布データＤ３Ｈの第３粒径Ｓ３Ｈの個数の最大値Ｋ３Ｈは、加熱後の第４分布データＤ４Ｈの第４粒径Ｓ４Ｈの個数の最大値Ｋ４Ｈよりも小さい。
【００７３】
このように、メタル温度Ｔｒが高いときと低いときとで、初期粒径からの変化量（初期粒径と加熱後の粒径との差）Δは、異なる。また、メタル温度Ｔｒが高いときと低いときとで、加熱後の第３分布データＤ３及び第４分布データＤ４における個数の最大値の関係は、異なる。
【００７４】
図６に戻って、制御装置１２は、メタル温度Ｔｒを推定するために、第１分布データＤ１及び第２分布データＤ２のいずれか一方を選択する（ステップＳＢ６）。制御装置１２は、加熱前粒径分布データＢＤと加熱後粒径分布データＡＤとを比較した結果に基づいて、第１分布データＤ１及び第２分布データＤ２のいずれか一方を選択する。
【００７５】
加熱前粒径分布データＢＤと加熱後粒径分布データＡＤとの比較は、第１分布データＤ１の個数が最大となる第１粒径Ｓ１と、第３分布データＤ３の個数が最大となる第３粒径Ｓ３とを比較することを含む。また、加熱前粒径分布データＢＤと加熱後粒径分布データＡＤとの比較は、第２分布データＤ２の個数が最大となる第２粒径Ｓ２と、第４分布データＤ４の個数が最大となる第４粒径Ｓ４とを比較することを含む。
【００７６】
第１分布データＤ１の平均粒径Ｓ１とその第１分布データＤ１の加熱後の分布データである第３分布データＤ３の平均粒径Ｓ３との差Δａ、及び第２分布データＤ２の平均粒径Ｓ２とその第２分布データＤ２の加熱後の分布データである第４分布データＤ４の平均粒径Ｓ４との差Δｂは、メタル温度Ｔｒが高いときと低いときとで異なる。メタル温度Ｔｒが第２温度ＴＨよりも低い第１温度ＴＬであるとき、加熱前の平均粒径Ｓ１と加熱後の平均粒径Ｓ３Ｌとの差ΔａＬは大きく、加熱前の平均粒径Ｓ２と加熱後の平均粒径Ｓ４Ｌとの差ΔｂＬは小さい。メタル温度Ｔｒが第１温度ＴＬよりも高い第２温度ＴＨであるとき、加熱前の平均粒径Ｓ１と加熱後の平均粒径Ｓ３Ｈとの差ΔａＨは大きく、加熱前の平均粒径Ｓ２と加熱後の平均粒径Ｓ４Ｈとの差ΔｂＨも大きい。
【００７７】
したがって、加熱前の平均粒径Ｓ１と加熱後の平均粒径Ｓ３との差Δａが加熱前の平均粒径Ｓ２と加熱後の平均粒径Ｓ４との差Δｂよりも大きく、メタル温度Ｔｒが低いと予想される場合、第２分布データＤ２及び第４分布データＤ４Ｌを使ってメタル温度を推定するよりも、第１分布データＤ１及び第３分布データＤ３Ｌを使ってメタル温度を推定するほうが、高い精度でメタル温度Ｔｒを推定することができる。
【００７８】
そのため、加熱前粒径分布データＢＤと加熱後粒径分布データＡＤとを比較して、差Δａが差Δｂよりも大きいと判断された場合、制御装置１２は、メタル温度Ｔｒを推定するために、第１分布データＤ１を選択する。
【００７９】
なお、図８に示したように、加熱前の平均粒径Ｓ１と加熱後の平均粒径Ｓ３Ｈとの差ΔａＨ、及び加熱前の平均粒径Ｓ２と加熱後の平均粒径Ｓ４Ｈとの差ΔｂＨの両方が大きく、メタル温度Ｔｒが高いと予想される場合、メタル温度Ｔｒを推定するために、第１分布データＤ１及び第２分布データＤ２のいずれか一方が選択されてもよい。例えば、差Δａが予め定められている閾値よりも小さい場合、第１分布データＤ１が選択され、差Δａが予め定められている閾値よりも大きい場合、第２分布データＤ２が選択されてもよい。
【００８０】
また、本実施形態において、加熱前粒径分布データＢＤと加熱後粒径分布データＡＤとの比較は、第３分布データＤ３の個数の最大値Ｋ３と、第４分布データＤ４の個数の最大値Ｋ４とを比較することを含む。
【００８１】
第３分布データＤ３の個数の最大値Ｋ３と、第４分布データＤ４の個数の最大値Ｋ４との関係（大小関係）は、メタル温度Ｔｒが高いときと低いときとで異なる。図７に示したように、メタル温度Ｔｒが第２温度ＴＨよりも低い第１温度ＴＬであるとき、第３分布データＤ３Ｌの個数の最大値Ｋ３Ｌは、第４分布データＤ４Ｌの個数の最大値Ｋ４Ｌよりも大きい。一方、図８に示したように、メタル温度Ｔｒが第１温度ＴＬよりも高い第２温度ＴＨであるとき、第３分布データＤ３Ｈの個数の最大値Ｋ３Ｈは、第４分布データＤ４Ｈの個数の最大値Ｋ４Ｈよりも小さい。
【００８２】
したがって、第３分布データＤ３の個数の最大値Ｋ３が、第４分布データＤ４の個数の最大値Ｋ４よりも大きく、メタル温度Ｔｒが低いと予想される場合、第２分布データＤ２及び第４分布データＤ４（Ｄ４Ｌ）を使ってメタル温度Ｔｒを推定するよりも、第１分布データＤ１及び第３分布データＤ３（Ｄ３Ｌ）を使ってメタル温度Ｔｒを推定するほうが、高い精度でメタル温度Ｔｒを推定することができる。
【００８３】
そのため、第３分布データＤ３の個数の最大値Ｋ３と、第４分布データＤ４の個数の最大値Ｋ４とを比較して、最大値Ｋ３が最大値Ｋ４よりも大きいと判断された場合、制御装置１２は、メタル温度Ｔｒを推定するために、第１分布データＤ１を選択する。
【００８４】
一方、第３分布データＤ３の個数の最大値Ｋ３が、第４分布データＤ４の個数の最大値Ｋ４よりも小さく、メタル温度Ｔｒが高いと予想される場合、第１分布データＤ１及び第３分布データＤ３（Ｄ３Ｈ）を使ってメタル温度Ｔｒを推定するよりも、第２分布データＤ２及び第４分布データＤ４（Ｄ４Ｈ）を使ってメタル温度Ｔｒを推定するほうが、高い精度でメタル温度Ｔｒを推定することができる。図８に示すように、メタル温度Ｔｒが高い場合、第３分布データＤ３の個数の最大値Ｋ３が小さくなったり、消失したり、第３分布データＤ３が第４分布データＤ４と区別し難くなったりする可能性がある。その場合、第１分布データＤ１及び第３分布データＤ３を使ってメタル温度Ｔｒを推定しようとすると、高い精度でメタル温度Ｔｒを推定することが困難となる。
【００８５】
そのため、第３分布データＤ３の個数の最大値Ｋ３と、第４分布データＤ４の個数の最大値Ｋ４とを比較して、最大値Ｋ３が最大値Ｋ４よりも小さいと判断された場合、制御装置１２は、メタル温度Ｔｒを推定するために、第２分布データＤ２を選択する。
【００８６】
なお、図７に示したように、第３分布データＤ３Ｌの第３粒径Ｓ３Ｌは、第２分布データＤ２の第２粒径Ｓ２よりも小さい。図８に示したように、第３分布データＤ３Ｈの第３粒径Ｓ３Ｈは、第２分布データＤ２の第２粒径Ｓ２よりも大きい。また、第３粒径Ｓ３Ｌの個数の最大値Ｋ３Ｌは、第２粒径Ｓ２の個数の最大値Ｋ２よりも大きく、第３粒径Ｓ３Ｈの個数の最大値Ｋ３Ｈは、第２粒径Ｓ２の個数の最大値Ｋ２よりも小さい。そのため、制御装置１２は、第３分布データＤ３Ｌと第３分布データＤ３Ｈとを区別することができる。
【００８７】
制御装置１２は、第１分布データＤ１及び第２分布データＤ２のうち、選択された一方の分布データに基づいて、加熱後のタービン部材Ｍのメタル温度を推定する（ステップＳＢ７）。
【００８８】
以下、加熱前から加熱後へのγ’相の粒径の変化量に基づいてタービン部材Ｍのメタル温度を推定する方法の一例について説明する。以下の説明においては、ニッケル基合金製部品であるタービン部材Ｍの加熱前のγ’相の粒径（初期粒径）をｒ０、加熱後のγ’相の粒径をｒ、ガスタービン１の運転時間（加熱時間）をｔとする。加熱前のγ’相の粒径（初期粒径）ｒ０は、上述の初期粒径Ｓ１又は初期粒径Ｓ２に相当する。第１分布データＤ１が選択された場合、初期粒径ｒ０は、初期粒径Ｓ１である。第２分布データＤ２が選択された場合、初期粒径ｒ０は、初期粒径Ｓ２である。また、加熱後のγ’相の粒径ｒは、上述の第３粒径Ｓ３又は第４粒径Ｓ４に相当する。第１分布データＤ１が選択された場合、加熱後の粒径ｒは、第３粒径Ｓ３である。第２分布データＤ２が選択された場合、加熱後の粒径ｒは、第４粒径Ｓ４である。
【００８９】
例えば特許第４４４０１２４号公報に開示されているように、γ’相が析出されているニッケル基合金が加熱されたとき、
ｒ３−ｒ０３＝ｋｔ  …（１）
ｋ＝Ｃ・ｅｘｐ（−Ｑ／ＲＴ）／Ｔ  …（２）
の条件が満たされる。ｋは、実験的に求められる比例定数であり、γ’相の粗大化速度に相当する。ｋは、タービン部材Ｍの各種材料ごとに定まる値である。
【００９０】
（２）式に示すように、比例定数ｋ（γ’相の粗大化速度）は、温度依存性を有する。γ’相の粒径（ｒ３−ｒ０３）は、温度毎に時間に比例する。定数Ｃ及び定数Ｑは、例えば７００℃以上１０００℃以下において長時間の加熱試験を実施し、メタル温度Ｔと加熱時間ｔと粒径の変化量との関係に基づいて求めることができる。定数Ｃ及び定数Ｑが決定されることにより、温度推定式である（１）式が導出される。
【００９１】
図９は、（１）式の一例を示すグラフであって、タービン部材Ｍを加熱した加熱時間ｔと、γ’相の粒径（ｒ３−ｒ０３）との関係を示す。横軸は、加熱時間ｔである。縦軸は、加熱前のγ’相の粒径ｒ０の３乗と加熱後のγ’相の粒径ｒの３乗との差を示す。図９において、ラインＬａは、メタル温度Ｔが温度Ｔａのときのｒ３−ｒ０３と加熱時間ｔとの関係を示す。温度Ｔａは、例えば７５０℃である。ラインＬｂは、メタル温度Ｔが温度Ｔｂのときのｒ３−ｒ０３と加熱時間ｔとの関係を示す。温度Ｔｂは、例えば８００℃である。ラインＬｃは、メタル温度Ｔが温度Ｔｃのときのｒ３−ｒ０３と加熱時間ｔとの関係を示す。温度Ｔｃは、例えば８５０℃である。
【００９２】
（１）式及び（２）式を用いれば、一定時間加熱したタービン部材Ｍのメタル温度を、γ’相の粒径（ｒ３−ｒ０３）と加熱時間ｔとに基づいて求めることができる。
【００９３】
以上説明したように、本実施形態によれば、加熱前粒径分布データＢＤ及び加熱後粒径分布データＡＤを導出し、加熱前粒径分布データＢＤと加熱後粒径分布データＡＤとを比較した結果に基づいて、加熱後のタービン部材Ｍのメタル温度Ｔｒを推定するため、メタル温度Ｔｒが低い場合でも、タービン部材Ｍのメタル温度を精確に推定することができる。
【００９４】
すなわち、γ’相の粒径の変化量に基づいてメタル温度Ｔｒを推定する場合、ニッケル基合金に含まれるγ’相の平均粒径の変化量に基づいてメタル温度Ｔｒを推定しようとすると、初期粒径（ｒ０）から加熱後の粒径（ｒ）までの変化量が小さい場合、十分な精度でメタル温度Ｔｒを推定できない可能性がある。例えば、メタル温度が８００℃よりも低い場合、初期粒径（ｒ０）と加熱後の粒径（ｒ）との差が小さい可能性が高い。そのため、γ’相の平均粒径の変化量に基づいてメタル温度Ｔｒを推定しようとすると、十分な精度でメタル温度Ｔｒを推定できない可能性がある。
【００９５】
例えば、タービン部材Ｍがガスタービン１の後方段の動翼又は静翼の場合、運転時のメタル温度Ｔｒが８００℃よりも低いことが多く、設計時のメタル温度を満足しているかどうかを確認するためには、より低いメタル温度Ｔｒでも温度推定する必要がある。
【００９６】
本実施形態によれば、γ’相の粒径が小さいほどその粒径の変化量が温度変化に敏感であることを利用して、第１粒径Ｓ１で個数が最大値Ｋ１となる第１分布データＤ１と第２粒径Ｓ２で個数が最大値Ｋ２となる第２分布データＤ２とを含む加熱前粒径分布データＢＤを導出し、その加熱前粒径分布データＢＤと加熱後粒径分布データＡＤとを比較する。これにより、メタル温度Ｔｒが低い場合でも、タービン部材Ｍのメタル温度Ｔｒを精確に推定することができる。すなわち、メタル温度Ｔｒが低く、粒径の変化量が小さい可能性が高い場合、粒径の変化量が大きくなる第１分布データＤ１及び第３分布データＤ３を利用することによって、メタル温度Ｔｒが低い場合でも、タービン部材Ｍのメタル温度Ｔｒを精確に推定することができる。
【００９７】
また、メタル温度Ｔｒが低く、粒径の変化量が小さい場合、第１分布データＤ１を選択し、メタル温度Ｔｒが高く、粒径の変化量が大きい場合、第２分布データＤ２を選択することで、メタル温度Ｔｒが低い場合のみならず、メタル温度Ｔｒが高い場合でも、タービン部材Ｍのメタル温度Ｔｒを精確に推定することができる。
【００９８】
図７及び図８を参照して説明したように、メタル温度Ｔｒに応じて、加熱後粒径分布データＡＤは変化する。加熱前粒径分布データＢＤと加熱後粒径分布データＡＤとの比較において、第１分布データＤ１の第１粒径Ｓ１と第３分布データＤ３の第３粒径Ｓ３との比較、及び第２分布データＤ２の第２粒径Ｓ２と第４分布データＤ４の第４粒径Ｓ４との比較を行うことによって、第１分布データＤ１及び第２分布データＤ２の選択において、適切な選択を行うことができる。
【００９９】
また、加熱前粒径分布データＢＤと加熱後粒径分布データＡＤとの比較において、第３分布データＤ３の個数の最大値Ｋ３と第４分布データＤ４の個数の最大値Ｋ４との比較を行うことによっても、第１分布データＤ１及び第２分布データＤ２の選択において、適切な選択を行うことができる。
【０１００】
なお、上述の実施形態において、検出装置１３を使って検出されるタービン部材Ｍは、実際にガスタービン１に使用されるタービン部材（所謂、実機）でもよいし、実機を模したタービン部材（所謂、レプリカ）でもよい。また、タービン部材は、実機であるガスタービン１に使用されることによって加熱されてもよいし、実機であるガスタービン１を模した加熱試験装置において加熱されてもよい。
【０１０１】
なお、上述の実施形態においては、加熱前粒径分布データＢＤが第１分布データＤ１及び第２分布データＤ２を有し、２つのピーク値を有することとした。加熱前粒径分布データＢＤが３つ以上の任意の数のピーク値を有してもよい。同様に、加熱後粒径分布データＡＤが３つ以上の任意の数のピーク値を有してもよい。
【符号の説明】
【０１０２】
１  ガスタービン
２  圧縮機
３  燃焼器
４  タービン部
５  回転軸
６  発電機
７  タービン静翼
８  タービン動翼
９  分割環
１０  車室
１１  温度推定装置
１２  制御装置
１３  検出装置
１４  記憶装置
１５  表示装置
ＡＤ  加熱後粒径分布データ
ＡＤＨ  加熱後粒径分布データ
ＡＤＬ  加熱後粒径分布データ
ＢＤ  加熱前粒径分布データ
Ｄ１  第１分布データ
Ｄ２  第２分布データ
Ｄ３  第３分布データ
Ｄ３Ｈ  第３分布データ
Ｄ３Ｌ  第３分布データ
Ｄ４  第４分布データ
Ｄ４Ｈ  第４分布データ
Ｄ４Ｌ  第４分布データ
Ｋ１  個数
Ｋ２  個数
Ｋ３  個数
Ｋ３Ｈ  個数
Ｋ３Ｌ  個数
Ｋ４  個数
Ｋ４Ｈ  個数
Ｋ４Ｌ  個数
Ｍ  タービン部材
Ｓ１  第１粒径
Ｓ２  第２粒径
Ｓ３  第３粒径
Ｓ３Ｈ  第３粒径
Ｓ３Ｌ  第３粒径
Ｓ４  第４粒径
Ｓ４Ｈ  第４粒径
Ｓ４Ｌ  第４粒径
Δａ  差
ΔａＨ  差
ΔａＬ  差
Δｂ  差
ΔｂＨ  差
ΔｂＬ  差
【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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【図９】
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