(57)【要約】センサ自身を監視して経年劣化や環境変化による誤診断を防止する技術を提供する。本発明の発電所に設けられるセンサ監視装置は、それぞれ複数のセンサを含む複数のセンサセットと、各センサセットを構成する上記複数のセンサからのセンサ値と、他のセンサセットを構成する上記複数のセンサからのセンサ値との相関関係をモデル化し、関係性モデルとして格納するデータベースと、上記各センサセットを構成する上記複数のセンサにおけるセンサ検出値及び他のセンサセットを構成する上記複数のセンサにおけるセンサ検出値間の相関関係と、上記データベースに格納され、上記モデル化された関係性モデルの相関関係とを比較し、上記検出されたセンサ値の相関関係における上記モデル化された関係性モデルの相関関係からの乱れを検出する相関関係検出モジュールとを備える。
2014091952.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
発電所に設けられるセンサ監視装置であって、
それぞれ複数のセンサを含む複数のセンサセットと、
各センサセットを構成する前記複数のセンサからのセンサ値と、他のセンサセットを構成する前記複数のセンサからのセンサ値との相関関係をモデル化し、関係性モデルとして格納するデータベースと、
前記各センサセットを構成する前記複数のセンサにおけるセンサ検出値及び他のセンサセットを構成する前記複数のセンサにおけるセンサ検出値間の相関関係と、前記データベースに格納され、前記モデル化された関係性モデルの相関関係とを比較し、前記検出されたセンサ値の相関関係における前記モデル化された関係性モデルの相関関係からの乱れを検出する相関関係検出モジュールと、を有することを特徴とするセンサ監視装置。
【請求項２】
更に、前記相関関係の乱れの少ないセンサを前記複数のセンサセットから選択する判定モジュールを有することを特徴とする請求項１記載のセンサ監視装置。
【請求項３】
前記複数のセンサセットは、互いに異なる物理的位置に取り付けられるものであることを特徴とする請求項１又は２記載のセンサ監視装置。
【請求項４】
前記複数のセンサセットは、発電所の互いに異なる物理的位置に取り付けられるものであることを特徴とする請求項１又は２記載のセンサ監視装置。
【請求項５】
更に、前記判定モジュールは、前記複数のセンサセットの各センサにおけるドリフト量を推定し、推定されたドリフト量に基づいて補正を行うことを特徴とする請求項２乃至４の何れか一項に記載のセンサ監視装置。
【請求項６】
発電所において実行されるセンサ監視方法であって、
各センサセットを構成する複数のセンサからのセンサ値と、他のセンサセットを構成する複数のセンサからのセンサ値との相関関係をモデル化した関係性モデルを格納するデータベースを参照し、
前記各センサセットを構成する前記複数のセンサにおけるセンサ検出値及び他のセンサセットを構成する前記複数のセンサにおけるセンサ検出値間の相関関係と、前記データベースに格納され、前記モデル化された関係性モデルの相関関係とを比較し、
前記検出されたセンサ値の相関関係における前記モデル化された関係性モデルの相関関係からの乱れを検出する、ことを特徴とするセンサ監視方法。
【請求項７】
更に、前記相関関係の乱れの少ないセンサを前記複数のセンサセットから選択することを特徴とする請求項６記載のセンサ監視方法。
【請求項８】
前記複数のセンサセットは、互いに異なる物理的位置に取り付けられてセンサ検出値を得ていることを特徴とする請求項６又は７記載のセンサ監視方法。
【請求項９】
前記複数のセンサセットは、発電所の互いに異なる物理的位置に取り付けられてセンサ検出値を得ていることを特徴とする請求項６又は７記載のセンサ監視方法。
【請求項１０】
更に、前記複数のセンサセットの各センサにおけるドリフト量を推定し、推定されたドリフト量に基づいて補正を行うことを特徴とする請求項６乃至９の何れか一項に記載のセンサ監視方法。
【請求項１１】
発電所において実行されるセンサ監視プログラムであって、
各センサセットを構成する複数のセンサからのセンサ値と、他のセンサセットを構成する複数のセンサからのセンサ値との相関関係をモデル化した関係性モデルを格納するデータベースを参照する処理と、
前記各センサセットを構成する前記複数のセンサにおけるセンサ検出値及び他のセンサセットを構成する前記複数のセンサにおけるセンサ検出値間の相関関係と、前記データベースに格納され、前記モデル化された関係性モデルの相関関係とを比較する処理と、
前記検出されたセンサ値の相関関係における前記モデル化された関係モデルの相関関係からの乱れを検出する処理と、をコンピュータに実行させるためのセンサ監視プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、センサの状態を監視するセンサ監視装置、センサ監視方法、及びセンサ監視プログラムに関し、特に、発電所に設置されたセンサを監視するセンサ監視装置、センサ監視方法、及びセンサ監視プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
発電所では、安全かつ効率的に稼動させることを目的として、各種機器の診断をして必要な時期に保守作業を行っている。安全上の観点から、特に原子力発電所等の発電所では、数多くのセンサを設置し、様々な種類のパラメータを常時測定・診断している。
各種機器の診断は、例えば給水ポンプなどの機器に取り付けられた複数のセンサによって行われる。通常、センサが検知する測定値が所定の閾値を越えることにより、機器に何らかの異常が発生したことが分かる。ここで、経年劣化や環境変化の影響でセンサにセンサドリフトが発生した場合、測定値が正しい値からずれてしまう。即ち、センサによって検知した測定値に何らかの異常が認められた場合、機器に異常が発生したのかセンサ自体に異常が発生したのかが判断できなくなる。それゆえ、機器を保守すべきか、またはセンサを保守すべきか判断するためには、機器の異常とセンサドリフトとを区別する必要がある。
また、センサにより計測した測定値が所定の閾値に達したときに初めて異常と判断されることになるが、センサの経年劣化等のように長期間にわたって測定値が変化する場合には、異常の発見が遅れて的確な診断ができず、発電所の停止に至る可能性もある。
特許文献１には、原子力発電所等のプラントにおいて各種プロセス量を計測し、プロセス値に異常かもしれない可能性をデータに曖昧さで追加表現してプロセスデータとし、このプロセスデータにより、異常かもしれない可能性を考慮して、プロセス値の異常検出を的確に行うプラント診断システムを提供する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０６−１２９８８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、各種機器の診断においては、センサドリフトによるプロセス値の変化とプロセス値そのものの変化とを区別することが難しいという問題があった。関連する技術では、あらかじめ調査されたセンサのドリフト量を各種機器の診断に用いるプロセス値から除去する手法がとられていた。この方法では、センサにより計測したプロセス値からドリフトを除去する際に誤ったドリフト推定値を入力すると誤診断につながる可能性があった。
本発明は、上述した誤診断を解決するセンサ監視装置、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】
【０００５】
上述の課題に鑑み、本発明の一態様は、発電所に設けられるセンサ監視装置であって、それぞれ複数のセンサを含む複数のセンサセットと、各センサセットを構成する上記複数のセンサからのセンサ値と、他のセンサセットを構成する上記複数のセンサからのセンサ値との相関関係をモデル化し、関係性モデルとして格納するデータベースと、上記各センサセットを構成する上記複数のセンサにおけるセンサ検出値及び他のセンサセットを構成する上記複数のセンサにおけるセンサ検出値間の相関関係と、上記データベースに格納され、上記モデル化された関係性モデルの相関関係とを比較し、上記検出されたセンサ値の相関関係における上記モデル化された関係性モデルの相関関係からの乱れを検出する相関関係検出モジュールと、を有することを特徴とするセンサ監視装置に関する。
また、本発明の別の態様は、発電所において実行されるセンサ監視方法であって、各センサセットを構成する複数のセンサからのセンサ値と、他のセンサセットを構成する複数のセンサからのセンサ値との相関関係をモデル化した関係性モデルを格納するデータベースを参照し、上記各センサセットを構成する上記複数のセンサにおけるセンサ検出値及び他のセンサセットを構成する上記複数のセンサにおけるセンサ検出値間の相関関係と、上記データベースに格納され、上記モデル化された関係性モデルの相関関係とを比較し、上記検出されたセンサ値の相関関係における上記モデル化された関係性モデルの相関関係からの乱れを検出する、ことを特徴とするセンサ監視方法に関する。
さらに、本発明の他の態様は、発電所において実行されるセンサ監視プログラムであって、各センサセットを構成する複数のセンサからのセンサ値と、他のセンサセットを構成する複数のセンサからのセンサ値との相関関係をモデル化した関係性モデルを格納するデータベースを参照する処理と、上記各センサセットを構成する上記複数のセンサにおけるセンサ検出値及び他のセンサセットを構成する上記複数のセンサにおけるセンサ検出値間の相関関係と、上記データベースに格納され、上記モデル化された関係性モデルの相関関係とを比較する処理と、上記検出されたセンサ値の相関関係における上記モデル化された関係モデルの相関関係からの乱れを検出する処理と、をコンピュータに実行させるためのセンサ監視プログラムに関する。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によると、発生した異常を相関性の乱れにより特定して早期に発見することができ、発電所の安全性を向上することが可能となる。
本発明の更なる利点及び実施形態を、記述と図面を用いて下記に詳細に説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
図１は、本発明の一実施形態によるシステムの概略構成を示すブロック図である。
図２は、本発明の一実施形態で実行される関係性モデルを構築するモデル生成フェーズを説明するためのフローチャートである。
図３は、本発明の一実施形態で実行される監視フェーズを説明するためのフローチャートである。
図４は、関連技術における同一箇所に設置された各センサのセンサ測定値を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
まず、本願発明の内容を説明する前に、本発明者等が検討した技術及びその課題について説明する。現状、複数のセンサにより測定されたセンサ検出値から正しい測定値を判断する際に、経験則に基づいた判断がなされている。図４を参照しながらこの経験則に基づくセンサ測定値の決定方法について説明する。
図４は、同一箇所に多重化して配置された複数のセンサのセンサ測定値（検出値）を時間の経過とともに示すグラフである。この例では、センサ＃１、＃２、＃Ｎの３つのセンサによるセンサ測定値をグラフにしている。図４から分かるように、物理的に同一の場所に設置された複数のセンサによりプロセス値を測定した際、複数のセンサそれぞれの測定値が同じであればその測定値を正しい値として用いることができる。ここで問題になるのが、複数のセンサそれぞれの測定値が異なる場合である。どのセンサの測定値が正しいか不明だからである。例えば、現状では中間値（センサ＃２の測定値）を採用したり、どのセンサが劣化により異常となるか経験則で判断することで妥当なセンサ測定値を予測して採用する測定値を決定することがなされてきた。なお、本実施形態においてプロセス値とは、発電所の状態を表す状態量のことを示し、センサにより計測された検出値が直接プロセス値に対応する場合もある。また、複数の検出値を演算して求められる場合もある。
しかしながら、これらの方法により正しいセンサ測定値を決定する方法では、より正しいと考えられる測定値を選択しているだけで、選択した測定値が実際に正しいとは限らない。従って、このように選択された測定値を用いて発電所の運転がなされると、誤った測定値で誤った判断をするおそれがあるため、各種機器の経年劣化や不良を見つけることが遅れる結果、重大な問題を引き起こす可能性がある。
上記した問題点を解決できる本発明の実施形態について図面を参照しつつ説明する。但し、以下に説明する実施形態によって本発明の技術的範囲は何ら限定解釈されることはない。
図１は、本発明の実施形態によるセンサ監視装置を適用したシステム（ここでは、発電所システム）の概略構成を示す図である。
図示された発電所システムは、種々の機器から構成されており、原子力や火力などを利用した発電が行われている。本実施形態では、発電所システムの各種機器が計測対象１１となる。計測対象１１としては、例えば、原子炉格納容器、加圧器、復水器、電力配線、ボイラー、タービンや給水ポンプなどの機器が挙げられる。これら計測対象１１の各種機器にセンサＳ１からＳ３やその他のセンサ群１５が適宜配置されている。
複数のセンサＳ１〜Ｓ３は、センサセットとしてシステムの各種機器に取り付けられ、システムのプロセス値を測定する。また、一のセンサセットは物理的に同一筒所に設置され、他のセンサ群（複数のセンサセット）１５と互いに異なる物理的位置に配置される。発電所においては、状態を把握するために多重化されたセンサＳ１〜Ｓ３からなる数多くのセンサセットにより常時測定値が計測され、実際の運転や保安上の意思決定に用いられている。ここで、センサＳ１〜Ｓ３としては、例えば、温度センサ、電圧電流センサ、振動センサ、放射線量センサ、圧力センサ、流量センサ、水位センサ等のセンサが挙げられる。また、センサの個数は図１で例示された個数の３個に限定されず、安全対策のために４個や５個以上の何重ものセンサを設置することができることは言うまでもない。その他のセンサ群１５についても同様である。なお、後述するように、本実施形態で用いる技術では、センサの数が多いと分析の有効性も高まる。上述したセンサセットは本実施形態に係るセンサ監視装置の一部を構成している。
監視モジュール１３は、システムに設置された複数のセンサＳ１〜Ｓ３から出力されるセンサ検出値（測定値）を周期的に取得する。監視モジュール１３は、各センサＳ１〜Ｓ３からのセンサ検出値を各センサＳ１〜Ｓ３のＩＤ、時刻、物理位置、及び計測対象情報等と共に、センサ値保存用データベース１７にセンサ情報として格納させる。同様に、監視モジュール１３は、その他のセンサ群１５からのセンサ検出値も周期的に取得して同じくセンサ値保存用データベース１７に格納させる。
次に、センサ値保存用データベース１７に格納されたデータは、関係性検証モジュール１９（相関関係検出モジュール）に入力される。ここで、関係性検証モジュール１９は複数のセンサＳ１〜Ｓ３を含む複数のセンサセットのセンサデータ相互間の関係性及び複数のセンサＳ１〜Ｓ３のセンサデータ相互間の関係性を検証する。即ち、関係性検証モジュール１９には、関係性保存データベース２１が備えられており、当該関係性保存データベース２１は、複数のセンサＳ１〜Ｓ３のセンサデータ相互間の相関関係とともに、複数のセンサＳ１〜Ｓ３を含む複数のセンサセットのセンサデータ相互間の相関関係をあらわす過去のセンサ間及びセンサセット間の関係性を蓄積している。過去のセンサ間及びセンサセット間の関係性としては、システムが正常に動作している場合における各センサＳ１〜Ｓ３及びその他のセンサ群１５の出力データを用いることが好ましい。
関係性検証モジュール１９における検証結果は、ドリフト判定モジュール（判定モジュール）２３に与えられ、センサドリフトの判定が行われる。判定の結果、異常が検出されると、アラーム或いはディスプレイ装置等により報知される。
説明の都合上、図１では、監視モジュール１３、関係性検証モジュール１９、及びドリフト判定モジュール２３をハードウェアとして図示しているが、これらのモジュールは、実際にはコンピュータによって実行可能なプログラムによって構成され得る。この場合、監視モジュール１３、関係性検証モジュール１９、及びドリフト判定モジュール２３は、これらのモジュールにおける動作を実行するためのプログラムを格納する記憶媒体と、これらのプログラムを実行するコンピュータ（ＣＰＵ）によって実現できる。
上記したように、本発明の実施形態は、関係性検証モジュール１９により、各センサセットを構成する複数のセンサにおけるセンサ検出値及び他のセンサセットを構成する複数のセンサにおけるセンサ検出値間の相関関係と、関係性保存データベース２１に格納されたモデル化された関係性モデルの相関関係とを比較し、検出されたセンサ値の相関関係におけるモデル化された関係性モデルの相関関係からの乱れを検出することにより、発生した異常を早期に検出することを特徴としている。
図２及び図３を参照して、上記した点を更に具体的に説明する。
まず、図２を参照すると、関係性保存データベース２１に格納される関係性モデルの生成フェーズが示されている。ここでは、関係性モデルの生成フェーズがコンピュータによって実行可能なプログラムによって実行されるものとして説明するが、ハードウェア回路を用いても実現可能である。図２のステップＦ１−１に示すように、センサデータの収集期間が定義され、収集期間が設定される（Ｆ１−２）。収集期間が設定されると、ステップＦ１−３において、センサＳ１〜Ｓ３及びその他のセンサ群１５からの収集期間中、センサデータが取得される。取得されたセンサデータは、関係性検証モジュール１９に含まれているメモリ（図示せず）内に格納される。
続いて、ステップＦ１−４では、関係性検証モジュール１９の動作を実現する検証プログラムの制御の下に、複数のセンサＳ１〜Ｓ３やその他のセンサ群１５からのセンサデータ間相互の相関関係を表す関係性モデルが構築される。構築された関係性モデルは、ステップＦ１−５において関係性保存データベース２１に格納され、関係性モデルの作成を終了する。
次に、図３を参照して、生成された関係性モデルを用いて監視を行う監視フェーズについて説明する。図３に示された監視フェーズは、図１に示された監視モジュール１３、センサ値保存用データベース１７、関係性検証モジュール１９、関係性保存データベース２１、及びドリフト判定モジュール２３を用いて行われる。実際には、監視フェーズは、上記したモジュールで行われる動作に対応した動作を実現するプログラムによって実行されるが、ハードウェア回路を用いて実現することも可能である。
図３の例では本発明をセンサＳ１〜Ｓ３の監視に適用した場合について説明する。図３に示された監視フェーズは、監視モジュール１３において、各センサＳ１〜Ｓ３からセンサ検出値（検出データ）を取得することによって開始され（Ｆ２−１）、センサＳ１〜Ｓ３を含むセンサセットとその他のセンサセットとの相関性がステップＦ２−２において確認される。この動作は、関係性検証モジュール１９及び関係性保存データベース２１を使用して行われる。
ステップＦ２−３において、関係性検証モジュール１９は、各センサＳ１〜Ｓ３及びその他のセンサ群１５からのセンサデータ間の相関関係性に乱れがないかどうか相関分析によりチェックする。即ち、複数のセンサＳ１〜Ｓ３を含む複数のセンサセットから得たセンサ値を用いて構築された関係性モデルと、複数のセンサＳ１〜Ｓ３を含むセンサセットからのセンサ検出値が同じ相関関係性を有しているかどうかがステップＦ２−３に判定される。ここで、関係性モデルを用いた相関分析とは、物理システムから得られる複数の観測データ（例えばセンサからのセンサ値）から、システム全体（例えば発電所）の不変性モデルを自動的に生成し、このモデルと実際の物理システムから得られるデータ（例えばセンサにおけるセンサ検出値）を比較することで、システム（又はセンサ自体）の状態を監視することを言う。相関関係性に乱れがない場合（ステップＦ２−３：ＮＯ）、ステップＦ２−１に戻って、他のセンサからのセンサ検出値が取得される。
一方、ステップＦ２−３で相関関係性に乱れが有ると（ステップＦ２−３：ＹＥＳ）、関係性検証モジュール１９は、センサＳ１〜Ｓ３を含むセンサセットに異常が発生したものと判定して、ステップＦ２−４に移行する。ステップＦ２−４では、同一箇所を計測するセンサＳ１〜Ｓ３間の関係性をチェックする。まず、ステップＦ２−５では、センサＳ１における他のセンサＳ２、Ｓ３との相関関係性の乱れを比較して乱れの小さいセンサＳ１の値を記憶しておく。この動作が同一箇所に設置されたセンサの個数分行われる（ステップ）。本例では検証されたセンサはセンサＳ１であるので（ステップＦ２−７：ＮＯ）、ステップ２−４及びＦ２−５に戻って、センサＳ２の検証が同様に行われる。その後、同一箇所に設置された最後のセンサＳ３における他のセンサＳ１、Ｓ２との相関関係性の乱れを比較して、乱れの小さいセンサを記憶する（Ｆ２−５）。同一箇所を計測するセンサＳ３が検証された後（Ｆ２−７：ＹＥＳ）、ステップＦ２−８に進み、検証した各センサＳ１〜Ｓ３のうち乱れの一番小さいセンサの値が適用されることとなり、処理は終了する。検証した各センサＳ１〜Ｓ３のうち乱れの一番小さいセンサの値を適用する理由は、乱れの一番小さいセンサの値が同一箇所に設置されたセンサＳ１〜Ｓ３の検出値のなかで一番信頼性が高いからである。
このように、本実施形態では、多重化されたセンサ間の相関性の乱れや、センサセット間の相関性の崩れを監視することにより、計測されたプロセス値が妥当であるか、センサドリフトなのかを判定する。センサドリフトによる影響の有無を判定することで、センサドリフトによる影響であれば関連する技術であるドリフト推定値を用いた測定値の補正を行い、定期点検ではなく状態基準による点検への移行が可能となる。
なお、本実施形態で用いる関係性モデルによる相関分析を用いた技術では、センサの設置数が多いほど有効な分析を行うことができるため、多数のセンサが配置されている既存の発電所においては非常に有効な分析を行うことが可能となる。また、空間的に広範囲に影響を与える圧力異常や空間的に密に設置されたセンサによる状況の把握に本発明は特に有効となる。
本実施形態によると、現状の異常検知手段のような閾値を超えた際に初めて異常を発見する方法ではなく、異常が発生する前の不健全な状態、つまり故障の予兆、を早期に検出することができる。また、本実施形態では、監査対象のセンサと他の数千のセンサとの相関関係性の乱れにより異常を診断しているため、機器の異常とセンサドリフトを容易に区別することが可能となる。
なお、上述した実施形態に含まれる特徴を用いたセンサ監視プログラムも本発明の範疇に含まれる。上述の実施形態において、実施形態の処理は、プログラム、ソフトウェア、又はコンピュータによって実行されることが可能な命令でコード化された、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体によって実行されてもよい。記憶媒体には、光ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等の可搬型の記録媒体が含まれることはもとより、ネットワークのようにデータを一時的に記録保持するような伝送媒体も含まれる。
上述した実施形態においては、説明の便宜上、データベースをセンサ値保存用データベース１７と関係性保存データベース２１の二つのデータベースに分けて説明した。本発明はセンサ値保存用データベース１７と関係性保存データベース２１を単一のデータベースとして本発明のセンサ監視装置、センサ監視方法、及びセンサ監視プログラムを構成できることは言うまでもない。
上述の実施形態で説明したセンサ監視装置、センサ監視方法、及びセンサ監視プログラムは、原子力発電所や火力発電所などの発電所において随意に適用することができる。
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細は、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
本発明は、その趣旨または主要な特徴から逸脱することなく、他の様々な形で実施することができる。そのため、前述の実施形態はあらゆる点で単なる例示に過ぎず、限定的に解釈してはならない。本発明の範囲は、特許請求項の範囲によって示すものであって、明細書本文には、なんら拘束されない。さらに、特許請求項の範囲の均等範囲に属する全ての変形、様々な改良、代替および改質は、すべて本発明の範囲内のものである。
この出願は、２０１２年１２月１４日に出願された日本国特許出願第２０１２−２７３４５３号からの優先権を基礎として、その利益を主張するものであり、その開示はここに全体として参考文献として取り込む。
【符号の説明】
【０００９】
１１  計測対象
Ｓ１〜Ｓ３  センサ
１３  監視モジュール
１５  その他のセンサ群
１７  センサ値保存用データベース
１９  関係性検証モジュール
２１  関係性保存データベース
２３  ドリフト判定モジュール
【図１】
2014091952.tif 000003
【図２】
2014091952.tif 000004
【図３】
2014091952.tif 000005
【図４】
2014091952.tif 000006
【国際調査報告】
2014091952.tif 000007
2014091952.tif 000008
2014091952.tif 000009
2014091952.tif 000010