(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
収集したプラントデータからボイラの火炉壁管内面にヘマタイトスケールが堆積することに起因するプラントの不具合事象発生に相関のある複数の因子を統計的解析により抽出する因子抽出部と、
前記因子抽出部が抽出した前記因子と前記プラントにおける不具合事象の発生の有無とに基づいて、各前記因子の不具合事象発生への寄与率を算出する重み付け算出部と、
前記因子抽出部が抽出した各前記因子と前記重み付け算出部が算出した各前記寄与率とに基づいて、不具合事象発生の有無を求める予測式を導出する式導出部と、
前記式導出部が導出した予測式に基づいて、不具合事象の発生を予測する不具合事象発生予測部と、
を備える不具合事象発生予測装置。
【請求項２】
前記式導出部は、節炭器入口鉄濃度と、当該節炭器入口鉄濃度の前記不具合事象発生への寄与率とに基づいて、前記予測式を導出する
請求項１に記載の不具合事象発生予測装置。
【請求項３】
前記式導出部は、前記不具合事象発生までの前記プラントの運転時間と、当該運転時間の前記不具合事象発生への寄与率とに基づいて、前記予測式を導出する
請求項１または請求項２に記載の不具合事象発生予測装置。
【請求項４】
前記式導出部は、ボイラ給水の平均質量流速と、当該平均質量流速の前記不具合事象発生への寄与率とに基づいて、前記予測式を導出する
請求項１から請求項３の何れか一項に記載の不具合事象発生予測装置。
【請求項５】
前記式導出部は、ボイラ給水の酸素濃度と、当該酸素濃度の前記不具合事象発生への寄与率とに基づいて、前記予測式を導出する
請求項１から請求項４の何れか一項に記載の不具合事象発生予測装置。
【請求項６】
前記式導出部は、主蒸気鉄濃度と、当該主蒸気鉄濃度の前記不具合事象発生への寄与率とに基づいて、前記予測式を導出する
請求項１から請求項５の何れか一項に記載の不具合事象発生予測装置。
【請求項７】
前記式導出部は、ボイラ給水のｐＨと、当該ｐＨの前記不具合事象発生への寄与率とに基づいて、前記予測式を導出する
請求項１から請求項６の何れか一項に記載の不具合事象発生予測装置。
【請求項８】
前記式導出部は、前記プラントの起動回数と、当該起動回数の前記不具合事象発生への寄与率とに基づいて、前記予測式を導出する
請求項１から請求項７の何れか一項に記載の不具合事象発生予測装置。
【請求項９】
前記不具合事象発生予測部は、前記式導出部が導出した前記予測式に基づいて、不具合事象発生時期を予測し、不具合事象発生の事前の対策を促す
請求項１から請求項８の何れか一項に記載の不具合事象発生予測装置。
【請求項１０】
前記不具合事象発生予測部は、前記式導出部が導出した前記予測式に基づいて、不具合事象発生時期を予測し、不具合事象発生を遅延させるよう因子の値を変更する
請求項１から請求項９の何れか一項に記載の不具合事象発生予測装置。
【請求項１１】
前記式導出部は、前記プラントの部位毎に前記予測式を導出し、
前記不具合事象発生予測部は、前記式導出部が導出した前記予測式に基づいて、不具合事象発生の部位を予測し、不具合事象発生の事前の対策を促す
請求項１から請求項１０の何れか一項に記載の不具合事象発生予測装置。
【請求項１２】
前記不具合事象発生予測部が予測した不具合事象の発生の情報をユーザに報知する報知部
を備える請求項１から請求項１１の何れか一項に記載の不具合事象発生予測装置。
【請求項１３】
収集したプラントデータからボイラの火炉壁管内面にヘマタイトスケールが堆積することに起因するプラントの不具合事象発生に相関のある複数の因子を統計的解析により抽出するステップと、
前記複数の因子を抽出するステップにより抽出した前記因子と前記プラントにおける不具合事象の発生の有無とに基づいて、各前記因子の不具合事象発生への寄与率を算出するステップと、
前記複数の因子を抽出するステップと前記寄与率を算出するステップとに基づいて、不具合事象発生の有無を求める予測式を導出するステップと、
前記予測式を導出するステップにより導出した予測式に基づいて、不具合事象の発生を予測するステップと、
を備えるプラントの不具合事象発生予測方法。
【請求項１４】
コンピュータを、
収集したプラントデータからボイラの火炉壁管内面にヘマタイトスケールが堆積することに起因するプラントの不具合事象発生に相関のある複数の因子を統計的解析により抽出する因子抽出手段と、
前記因子抽出手段により抽出した前記因子と前記プラントにおける不具合事象の発生の有無とに基づいて、各前記因子の不具合事象発生への寄与率を算出する重み付け算出手段と、
前記因子抽出手段により抽出した各前記因子と前記重み付け算出手段により算出した各前記寄与率とに基づいて、不具合事象発生の有無を求める予測式を導出する式導出手段と、
前記式導出手段により導出した予測式に基づいて、不具合事象の発生を予測する不具合事象発生予測手段、
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、不具合事象発生予測装置、不具合事象発生予測方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
火力発電プラントなどが備える貫流ボイラにおいて、ボイラ水は火炉壁管内で蒸発し、ボイラ水中の粒径が数ミクロンの鉄酸化物（ヘマタイト；Ｆｅ２Ｏ３）が火炉壁管内面に堆積することが知られている。この堆積した鉄酸化物の粒子は、一般的にヘマタイトスケールまたはパウダー状（粉状）のヘマタイトスケール（以下、「ヘマタイトスケール」）と呼ばれる。ヘマタイトスケールは、熱抵抗が大きいため火炉壁管の内面に堆積すると温度を上昇させ、過熱による火炉壁管の損傷などの不具合事象発生を引き起こす可能性がある。
特許文献１には、関連する技術として、火炉壁管における温度の異常上昇を察知し、火炉壁管の損傷などの不具合事象の発生を未然に防ぐ技術が記載されている。
また、特許文献２には、関連する技術として、火炉壁管におけるヘマタイトスケールの堆積の厚さを予測する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−２２１１７０号公報
【特許文献２】特開２０１１−２１４７６４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上述のようなボイラを備えるプラントにおいて、ヘマタイトスケールの堆積に起因する火炉壁管の損傷などの不具合事象は、熱負荷が最も高いボイラの部位で発生しやすい。しかしながら、ヘマタイトスケールの堆積の現象は解明されておらず、不具合事象は、ボイラにおいて熱負荷が最も高い部位以外でも発生する可能性がある。そのため、不具合事象の発生箇所を予測することは困難であり、特許文献１に記載の技術を用いる場合、温度計の設置個所を決定することが困難である。
また、特許文献２に記載の技術を用いる場合にも、ヘマタイトスケールの堆積の厚さの予測対象とする火炉壁管の部位を特定し、温度、圧力、鉄濃度を計測する必要があり、不具合事象の発生箇所を予測して計測することは困難である。
【０００５】
不具合事象の発生時期は、負荷の大きさや水質などのプラントの運転条件に依存する。そのため、総運転時間のみから不具合事象の発生時期を予測することは困難である。一般的に、火炉壁管におけるヘマタイトスケールの堆積に起因する不具合事象発生の事前の対策は、定期的に火炉壁管を抜管して断面観察し、ヘマタイトスケールの堆積の厚さを計測し、所定の厚さを超えた場合に化学洗浄を実施してヘマタイトスケールを取り除くという対策である。
そのため、ボイラを備えるプラントにおいて、火炉壁管を抜管することなく不具合事象の発生時期を予測することができる技術が求められていた。
【０００６】
そこでこの発明は、上記の課題を解決することのできる不具合事象発生予測装置、不具合事象発生予測方法及びプログラムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
第１の態様は、収集したプラントデータからボイラの火炉壁管内面にヘマタイトスケールが堆積することに起因するプラントの不具合事象発生に相関のある複数の因子を統計的解析により抽出する因子抽出部と、前記因子抽出部が抽出した前記因子と前記プラントにおける不具合事象の発生の有無とに基づいて、各前記因子の不具合事象発生への寄与率を算出する重み付け算出部と、前記因子抽出部が抽出した各前記因子と前記重み付け算出部が算出した各前記寄与率とに基づいて、不具合事象発生の有無を求める予測式を導出する式導出部と、前記式導出部が導出した予測式に基づいて、不具合事象の発生を予測する不具合事象発生予測部と、を備える不具合事象発生予測装置である。
【０００９】
また、第２の態様は、第１の態様において、前記式導出部は、節炭器入口鉄濃度と、当該節炭器入口鉄濃度の前記不具合事象発生への寄与率とに基づいて、前記予測式を導出する不具合事象発生予測装置である。
【００１０】
また、第３の態様は、第１または第２の態様において、前記式導出部は、前記不具合事象発生までの前記プラントの運転時間と、当該運転時間の前記不具合事象発生への寄与率とに基づいて、前記予測式を導出する不具合事象発生予測装置である。
【００１１】
また、第４の態様は、第１から第３の何れかの態様において、前記式導出部は、ボイラ給水の平均質量流速と、当該平均質量流速の前記不具合事象発生への寄与率とに基づいて、前記予測式を導出する不具合事象発生予測装置である。
【００１２】
また、第５の態様は、第１から第４の何れかの態様において、前記式導出部は、ボイラ給水の酸素濃度と、当該酸素濃度の前記不具合事象発生への寄与率とに基づいて、前記予測式を導出する不具合事象発生予測装置である。
【００１３】
また、第６の態様は、第１から第５の何れかの態様において、前記式導出部は、主蒸気鉄濃度と、当該主蒸気鉄濃度の前記不具合事象発生への寄与率とに基づいて、前記予測式を導出する不具合事象発生予測装置である。
【００１４】
また、第７の態様は、第１から第６の何れかの態様において、前記式導出部は、ボイラ給水のｐＨと、当該ｐＨの前記不具合事象発生への寄与率とに基づいて、前記予測式を導出する不具合事象発生予測装置である。
【００１５】
また、第８の態様は、第１から第７の何れかの態様において、前記式導出部は、前記プラントの起動回数と、当該起動回数の前記不具合事象発生への寄与率とに基づいて、前記予測式を導出する不具合事象発生予測装置である。
【００１６】
また、第９の態様は、第１から第８の何れかの態様において、前記不具合事象発生予測部は、前記式導出部が導出した前記予測式に基づいて、不具合事象発生時期を予測し、不具合事象発生の事前の対策を促す不具合事象発生予測装置である。
【００１７】
また、第１０の態様は、第１から第９の何れかの態様において、前記不具合事象発生予測部は、前記式導出部が導出した前記予測式に基づいて、不具合事象発生時期を予測し、不具合事象発生を遅延させるよう因子の値を変更する不具合事象発生予測装置である。
【００１８】
また、第１１の態様は、第１から第１０の何れかの態様において、前記式導出部は、前記プラントの部位毎に前記予測式を導出し、前記不具合事象発生予測部は、前記式導出部が導出した前記予測式に基づいて、不具合事象発生の部位を予測し、不具合事象発生の事前の対策を促す不具合事象発生予測装置である。
【００１９】
また、第１２の態様は、第１から第１１の何れかの態様において、前記不具合事象発生予測部が予測した不具合事象の発生の情報をユーザに報知する報知部を備える不具合事象発生予測装置である。
【００２０】
また、第１３の態様は、収集したプラントデータからボイラの火炉壁管内面にヘマタイトスケールが堆積することに起因するプラントの不具合事象発生に相関のある複数の因子を統計的解析により抽出するステップと、前記複数の因子を抽出するステップにより抽出した前記因子と前記プラントにおける不具合事象の発生の有無とに基づいて、各前記因子の不具合事象発生への寄与率を算出するステップと、前記複数の因子を抽出するステップと前記寄与率を算出するステップとに基づいて、不具合事象発生の有無を求める予測式を導出するステップと、前記予測式を導出するステップにより導出した予測式に基づいて、不具合事象の発生を予測するステップと、を備えるプラントの不具合事象発生予測方法である。
【００２１】
また、第１４の態様は、コンピュータを、収集したプラントデータからボイラの火炉壁管内面にヘマタイトスケールが堆積することに起因するプラントの不具合事象発生に相関のある複数の因子を統計的解析により抽出する因子抽出手段と、前記因子抽出手段により抽出した前記因子と前記プラントにおける不具合事象の発生の有無とに基づいて、各前記因子の不具合事象発生への寄与率を算出する重み付け算出手段と、前記因子抽出手段により抽出した各前記因子と前記重み付け算出手段により算出した各前記寄与率とに基づいて、不具合事象発生の有無を求める予測式を導出する式導出手段と、前記式導出手段により導出した予測式に基づいて、不具合事象の発生を予測する不具合事象発生予測手段、として機能させるプログラムである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明の実施形態による不具合事象発生予測装置によれば、ボイラを備えるプラントにおいて、火炉壁管を抜管することなく不具合事象発生時期を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】ボイラ１の系統図の一例を示す図である。
【図２】第一の実施形態による不具合事象発生予測装置２の構成の一例を示す図である。
【図３】ボイラ１を有する火力発電プラントのプラントデータの一例を示す図である。
【図４】相関が強い因子を絞り込む際に用いる因子同士の相関の一例を示す図である。
【図５】第一の実施形態による不具合事象発生予測装置２の処理フローの一例を示す図である。
【図６】予測式から予測した不具合事象発生時期の一例を示す図である。
【図７】実際の総運転時間に対する不具合事象の発生リスクの一例を示す図である。
【図８】第二の実施形態による不具合事象発生予測装置２の処理フローの一例を示す図である。
【図９】不具合事象発生予測装置２が予測した不具合事象発生時期の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。以下では、ボイラ１に不具合事象発生予測装置を適用する例について説明する。
【００２５】
＜第一の実施形態＞
まず、ボイラ１について説明する。
図１は、ボイラ１の系統図の一例を示す図である。
ボイラ１は、過熱器１０と、高圧タービン２０と、再熱器３０と、中圧タービン４０と、低圧タービン５０と、復水器６０と、復水ポンプ７０と、復水脱塩装置８０と、復水昇圧ポンプ９０と、グランド蒸気復水器１００と、低圧ヒータ１１０と、脱気器１２０と、ボイラ給水ポンプ１３０と、高圧ヒータ１４０と、節炭器１５０と、火炉壁管１６０と、気水分離器１７０と、を備える。
【００２６】
過熱器１０は、気水分離器１７０における飽和蒸気を加熱することで、圧力一定のまま温度だけを上昇させ、更に高い熱エネルギを持つ過熱蒸気を生成する。
高圧タービン２０は、過熱蒸気の熱エネルギを取り出して回転などの機械エネルギに変換する。
再熱器３０は、高圧タービン２０を回転させるエネルギとして利用した蒸気をボイラに戻し、再加熱する。再熱器３０は、再加熱した蒸気を中圧タービン４０に供給する。これにより、熱効率を向上することができる。
中圧タービン４０は、再熱器３０が加熱した蒸気の熱エネルギを取り出して回転などの機械エネルギに変換する。
低圧タービン５０は、中圧タービン４０が排出した蒸気の熱エネルギを取り出して回転などの機械エネルギに変換する。
復水器６０は、低圧タービン５０が排出した蒸気を海水などで冷却し水に戻す。
復水ポンプ７０は、復水器６０に溜まった復水を吸引する。復水ポンプ７０は、吸引した復水を復水脱塩装置８０に送る。
復水脱塩装置８０は、復水ポンプ７０から送られた復水の中の異物を除去する。
復水昇圧ポンプ９０は、復水脱塩装置８０が異物を除去した水の圧力を上昇させる。復水昇圧ポンプ９０は、圧力を上昇させた水をグランド蒸気復水器１００に送る。
グランド蒸気復水器１００は、グランド（パッキン押さえ）からの漏れ蒸気を凝縮させて水に戻す。
低圧ヒータ１１０は、ボイラ給水ポンプ１３０よりも復水器側の給水系統にある熱交換器である。低圧ヒータ１１０は、タービンからの抽気でボイラ給水を加熱する。
脱気器１２０は、蒸気によって給水を直接加熱し、給水中の溶存ガスを物理的に分離除去する。
ボイラ給水ポンプ１３０は、給水の圧力を上げボイラに押し込むポンプである。
高圧ヒータ１４０は、ボイラ給水ポンプ１３０よりもボイラ側の給水系統にある熱交換器である。高圧ヒータ１４０は、タービンからの抽気でボイラ給水を加熱する。
節炭器１５０は、ボイラ排出ガスの熱を使用してボイラ給水を加熱する。これにより、ボイラ効率を向上させる。
火炉壁管１６０は、熱水及び蒸気が通る管である。この火炉壁管１６０の内面にヘマタイトスケールが堆積する。
気水分離器１７０は、起動時、停止時及び低負荷時に蒸気配管中に発生、混入しているドレンを強制的に分離する。
【００２７】
次に、第一の実施形態による不具合事象発生予測装置２について説明する。
図２は、第一の実施形態による不具合事象発生予測装置２の構成の一例を示す図である。
不具合事象発生予測装置２は、因子抽出部２０１と、重み付け算出部２０２と、式導出部２０３と、不具合事象発生予測部２０４と、報知部２０５と、を備える。
なお、図２において、符号３は記憶部である。記憶部３は、ボイラ１を有する複数の火力発電プラントについてユーザが収集した運転データと、設計データと、不具合事象発生の有無と、を含むプラントデータを記憶している。
因子抽出部２０１は、ボイラ１を有する火力発電プラントについて収集したプラントデータを記憶部３から読み出す。因子抽出部２０１は、記憶部３から読み出したプラントデータから火力発電プラントの不具合事象発生に相関のある複数の因子を統計的解析により抽出する。例えば、火力発電プラントの不具合事象発生は、火力発電プラントが有するボイラ１の火炉壁管内面にヘマタイトスケールが堆積することである。
重み付け算出部２０２は、因子抽出部２０１がプラントデータから抽出した因子と火力発電プラントにおける不具合事象発生の有無とに基づいて、各因子の不具合事象発生への寄与率を算出する。
式導出部２０３は、因子抽出部２０１がプラントデータから抽出した各因子と重み付け算出部２０２が算出した各寄与率とに基づいて、不具合事象発生の有無を求める予測式を導出する。
不具合事象発生予測部２０４は、式導出部２０３が導出した予測式に基づいて、不具合事象発生を予測する。
報知部２０５は、不具合事象発生予測部２０４が予測した不具合事象発生の情報をユーザに報知する。
【００２８】
図３は、ボイラ１を有する火力発電プラントのプラントデータの一例を示す図である。
プラントデータは、火力発電プラントの運転時に変更可能な運転条件を示す運転因子とその因子の値（運転データ）と、設計に決定した運転時に変更不可能な設計条件を示す設計因子とその因子の値（設計データ）と、不具合事象発生の有無の情報とを含む。例えば、運転因子は、運転時間（ＣＷＴ転換後累積運転時間、化学洗浄後累積運転時間、不具合事象発生時の運転時間）、平均質量流速、ｐＨ、酸素濃度、節炭器入口鉄濃度平均、定格時節炭器入口鉄濃度最大値、主蒸気鉄濃度平均、発停回数（起動回数）などである。また、設計因子は、ボイラ構造（スパイラル型、垂直管型など）、管外径、管本数、バーナー構造（旋回燃焼、対抗燃焼など）、火炉幅などである。
不具合事象発生予測装置は、図３で示すような火力発電プラントＡ〜Ｄにおける各因子と不具合事象発生の有無とが示す収集されたプラントデータに基づいて、不具合事象の有無に対して有意差がある因子を抽出する。例えば、図３において、因子の１つであるボイラ構造は、スパイラル型と垂直管型の２つの集団に分類することができる。２つの集団に分類できる因子に対しては、２つの集団のサンプルから得られた平均値に統計的な有意な差があるか否かを検討するｔ検定と呼ばれる手法を用いて、不具合事象発生と因子との関連の有無を判定する。また、図３において、因子の１つであるｐＨや復水冷却管などは、３つ以上の値をとり、３つ以上の集団に分類することができる。３つ以上の集団に分類できる因子に対しては、３つの集団のサンプルから得られた平均値に統計的な有意な差があるか否かを検討する分散分析と呼ばれる手法を用いて、不具合事象発生と因子との関連の有無を判定する。
【００２９】
また、不具合事象発生予測装置は、因子同士の単相関に基づいて、相関が強い因子を絞り込む。
図４は、相関が強い因子を絞り込む際に用いる因子同士の相関の一例を示す図である。
図４において、縦方向と横方向にそれぞれ因子が並んでいる。縦方向の因子と横方向の因子とが交差する箇所の数値は因子同士の相関の強さを示す。数値は１以下であり、１に近づく程、因子同士の相関が強いことを示す。不具合事象発生予測装置は、因子同士の相関が強いと判定した場合、それらの因子のそれぞれに同一の識別子を付与し、それらの因子を１つの因子とみなして統計的解析を行う。図４において、ハッチで示されている数値は０．８以上であり、強い相関を示す。図４で示す数値に対しては、例えば、因子１と因子９との相関を示す数値は０．９２２２、因子１と因子１０との相関を示す数値は０．８１５４、因子９と因子１０との相関を示す数値は０．８９３８と強い相関を示し、因子１と、因子９と、因子１０とを１つの因子とみなすことができる。
【００３０】
図５は、第一の実施形態による不具合事象発生予測装置２の処理フローの一例を示す図である。
次に、第一の実施形態によるボイラ１を備える火力発電プラントにおける不具合事象発生予測を行う不具合事象発生予測装置２の処理について説明する。
第一の実施形態による不具合事象発生予測装置２が備える因子抽出部２０１は、ボイラ１を有する火力発電プラントについて収集したプラントデータを記憶部３から読み出す（ステップＳ１）。因子抽出部２０１は、記憶部３から読み出したプラントデータから火力発電プラントの不具合事象発生に相関のある複数の因子を統計的解析により抽出する（ステップＳ２）。例えば、因子抽出部２０１は、因子１の値が大きいときに不具合事象が発生し、小さいときに不具合事象が発生しない場合には、因子１は火力発電プラントの不具合事象発生に相関があると判定する。また、因子抽出部２０１は、因子２の値が大きいときにも小さいときにも不具合事象が発生しない場合には、因子２の値に関わらず不具合事象が発生しないという結果が変化しないため、因子２は火力発電プラントの不具合事象発生に相関がないと判定する。また、因子抽出部２０１は、因子３の値が大きいときにも小さいときにも不具合事象が発生する場合には、因子３の値に関わらず不具合事象が発生するという結果が変化しないため、因子３は火力発電プラントの不具合事象発生に相関がないと判定する。ただし、実際には、因子抽出部２０１は、複数の因子が複雑に組み合わされた条件に対して火力発電プラントの不具合事象発生に相関のある因子を抽出する。そのため、因子抽出部２０１は、ｔ検定や分散分析などの統計的解析の手法を用いて相関のある因子を抽出する。
因子抽出部２０１は、統計的解析によりプラントデータから抽出した複数の因子同士の単相関に基づいて、相関が強い因子を絞り込む（ステップＳ３）。例えば、因子抽出部２０１は、図４で示した因子同士の相関をクラスター分析などで求める。そして、因子抽出部２０１は、強い相関を示した因子のそれぞれに同一の識別子を付与し、それらの因子を１つの因子とみなして統計的解析を行う。
因子抽出部２０１は、不具合事象の発生に相関のある複数の因子を４つ程度まで絞り込む。なお、因子抽出部２０１が絞り込んだ因子が適切であるか否かは、後に生成された予測式が妥当であるか否かを検証する検定において判定する。
因子抽出部２０１は、統計的解析により不具合事象が発生する場合についてプラントデータから抽出し絞り込んだ複数の因子と、不具合事象が発生しない場合についてプラントデータから抽出し絞り込んだ複数の因子とを重み付け算出部２０２と式導出部２０３とに出力する。
【００３１】
重み付け算出部２０２は、因子抽出部２０１から絞り込んだ複数の因子と火力発電プラントにおける不具合事象発生の有無とを入力すると、入力した複数の因子と火力発電プラントにおける不具合事象発生の有無とに基づいて、各因子の不具合事象発生への寄与率を算出する。例えば、重み付け算出部２０２は、複数の独立変数と従属変数との間の線形関係を仮定し、複数の独立変数から従属変数の値を予測する重回帰分析を用いて、プラントデータが示す実績に適合する各因子の不具合事象発生への寄与率を算出する。より具体的には、重み付け算出部２０２は、不具合事象が発生する場合に対する予測式として、１＝ａ×因子１＋ｂ×因子２＋ｃ×因子３＋・・・を仮定する。また、重み付け算出部２０２は、不具合事象が発生しない場合に対する予測式として、０＝ａ×因子１＋ｂ×因子２＋ｃ×因子３＋・・・を仮定する。そして、重み付け算出部２０２は、仮定した１＝ａ×因子１＋ｂ×因子２＋ｃ×因子３＋・・・で示した予測式に対し重回帰分析を用いて、プラントデータが示す実績に適合する各因子の係数ａ、ｂ、ｃ、・・・のそれぞれを算出する。また、重み付け算出部２０２は、０＝ａ×因子１＋ｂ×因子２＋ｃ×因子３＋・・・で示した予測式に対し重回帰分析を用いて、プラントデータが示す実績に適合する各因子の係数ａ、ｂ、ｃ、・・・のそれぞれを算出する。
重み付け算出部２０２は、算出した各因子の係数を式導出部２０３に出力する。
【００３２】
式導出部２０３は、因子抽出部２０１から絞り込んだ複数の因子と不具合事象発生の有無とを入力し、重み付け算出部２０２から絞り込んだ複数の各因子の係数を入力すると、入力した複数の因子と不具合事象発生の有無と複数の各因子の係数とに基づいて、不具合事象発生を予測する予測式を導出する（ステップＳ４）。なお、不具合事象発生までの運転時間を算出する式を導出する場合、重み付け算出部２０２は、複数の因子のうちの１つを運転時間とする予測式、すなわち、１＝ａ×因子１＋ｂ×因子２＋ｃ×運転時間＋・・・と、０＝ａ×因子１＋ｂ×因子２＋ｃ×運転時間＋・・・のそれぞれを仮定する。そして、重み付け算出部２０２は、仮定した予測式に対し重回帰分析を用いて、各因子の係数を算出する。重み付け算出部２０２は、算出した各因子の係数を式導出部２０３に出力する。式導出部２０３は、因子抽出部２０１から入力した複数の因子と不具合事象発生の有無と、重み付け算出部２０２から入力した複数の各因子の係数とに基づいて、不具合事象発生までの運転時間を算出する予測式を導出する。すなわち、不具合事象発生までの運転時間は、運転時間＝（ａ１×因子１＋ｂ１×因子２＋・・・−１）÷ｃ１として表すことができる。
なお、火力発電プラントにおける不具合事象がヘマタイトスケールに起因する不具合事象である場合、不具合事象発生への影響が大きいと思われる因子は、節炭器入口鉄濃度、運転時間、平均質量流速、酸素濃度、主蒸気鉄濃度、ｐＨ、起動回数などである。
【００３３】
式導出部２０３は、導出した予測式が妥当であるか否かを重回帰解析の検定を用いて判定する（ステップＳ５）。例えば、式導出部２０３は、導出した予測式にプラントデータを代入し、プラントデータに対する不具合事象発生の有無と一致するか否かに基づいて、導出した予測式が妥当であるか否かを判定する。
式導出部２０３は、導出した予測式が妥当ではないと判定した場合（ステップＳ５、ＮＯ）、ステップＳ１の処理に戻り、再度予測式を導出する。例えば、式導出部２０３は、１つの因子とみなしていた複数の因子を別々の因子として再度予測式を導出する。また、式導出部２０３は、因子の絞り込みの際に除いた因子を追加して再度予測式を導出する。
式導出部２０３は、導出した予測式が妥当であると判定した場合（ステップＳ５、ＹＥＳ）、新たな不具合事象発生情報が追加されたか否かを判定する（ステップＳ６）。すなわち、式導出部２０３は、新たな不具合事象が追加され、その不具合事象発生の有無を予測する予測式を導出するか否かを判定する。
式導出部２０３は、新たな不具合事象発生情報が追加されたと判定した場合（ステップＳ６、ＹＥＳ）、ステップＳ１の処理に戻り、新たな不具合事象に対して予測式を導出する。
式導出部２０３は、新たな不具合事象発生情報が追加されていないと判定した場合（ステップＳ６、ＮＯ）、ステップＳ５の処理で導出した予測式を不具合事象発生予測部２０４に出力する。
【００３４】
不具合事象発生予測部２０４は、式導出部２０３から予測式を入力すると、入力した予測式に基づいて、不具合事象発生を予測する（ステップＳ７）。例えば、不具合事象発生予測部２０４は、不具合事象発生までの運転時間を示す運転時間＝（ａ１×因子１＋ｂ１×因子２＋・・・−１）÷ｃ１に基づいて、不具合事象発生時期を予測する。
【００３５】
図６は、予測式から予測した不具合事象発生時期の一例を示す図である。
図６において、縦軸は、予測式から予測した不具合事象発生時期を示す。また、横軸は、火力発電プラントの実際の運転時間を示す。また、図６において、不具合事象発生予測時期と実際の総運転時間とが一致する不具合事象発生ラインと、その不具合事象が発生する前に対策として化学洗浄を実施すべき時期を示す化学洗浄推奨ラインとが示されている。
図６で示す例では、火力発電プラントＡの総運転時間はｔａ１であり、ｔａ２で示される不具合事象発生予測時期まで長期的に健全な運転が可能であると推察される。また、火力発電プラントＣの総運転時間はｔｃ１であり、まもなく化学洗浄を実施するなど何等かの対策が必要であると推察される。
したがって、報知部２０５は、不具合事象発生予測部２０４が図６で示すような火力発電プラントＣの不具合事象発生を予測した場合、ユーザに対して不具合事象が発生する前に何等かの対策を行うよう促す必要がある。例えば、報知部２０５は、図６で示す化学洗浄の実施の推奨時期をユーザに報知すれば良い。
なお、報知部２０５が報知する対策実施の推奨時期は、例えば、不具合事象発生が予測される時期の前の定期検査の時期である。また、報知部２０５が報知する対策実施の推奨時期は、例えば、図７で示すような、実際の総運転時間に対する不具合事象の発生リスクを示す関数を求め、予測された不具合事象発生時期における不具合事象発生リスクを１とみなし、何等かの対策を不具合事象発生リスクが０．８となる実際の総運転時間が示す時期であっても良い。また、対策実施の推奨時期は、過去の対策時期の実績に基づいて設定した時期であっても良い。
【００３６】
不具合事象発生予測部２０４は、ステップＳ７の処理を行うと、予測した不具合事象発生時期を報知部２０５に出力する。
報知部２０５は、不具合事象発生予測部２０４から不具合事象発生時期を入力すると、入力した不具合事象発生時期をユーザに報知する（ステップＳ８）。
例えば、報知部２０５は、表示部と、スピーカと、振動部との何れか１つを備える。報知部２０５は、入力した不具合事象発生時期が一年後である場合、「一年以内に不具合事象が発生する可能性があります」と表示部に表示する。また、報知部２０５は、「一年以内に不具合事象が発生する可能性があります」という合成音声をスピーカから出力しても良い。また、報知部２０５は、不具合事象発生時期に応じた振動部の振動（例えば、不具合事象発生時期が近づくにつれて振動部の振動が長くて強くなるなど）で不具合事象発生時期を報知しても良い。
不具合事象発生時期を認識したユーザは、不具合事象が発生する前に適切に対策すれば良い。例えば、火力発電プラントの不具合事象がボイラの火炉壁管内面にヘマタイトスケールが堆積することに起因する不具合事象である場合、対策として化学洗浄を実施する。また、対策として、負荷を低下させても良い。また、対策として、ヘマタイトスケールをろ過するフィルタを設置し、ボイラへの持ち込みを防止しても良い。
こうすることで、ユーザは不具合事象発生時期を認識することができ、不具合事象発生前に適切に対策することが可能となる。
【００３７】
以上、本発明の第一の実施形態による不具合事象発生予測装置２について説明した。上述の不具合事象発生予測装置２において、因子抽出部２０１は、収集したプラントデータから火力発電プラントの不具合事象発生に相関のある複数の因子を統計的解析により抽出する。重み付け算出部２０２は、因子抽出部２０１がプラントデータから抽出した因子と火力発電プラントにおける不具合事象発生の有無とに基づいて、各因子の不具合事象発生への寄与率を算出する。式導出部２０３は、因子抽出部２０１がプラントデータから抽出した各因子と重み付け算出部２０２が算出した各寄与率とに基づいて、不具合事象発生の有無を求める予測式を導出する。不具合事象発生予測部２０４は、式導出部２０３が導出した予測式に基づいて、不具合事象発生を予測する。
こうすることで、ボイラ１を備える火力発電プラントにおいて、火炉壁管を抜管することなく不具合事象発生時期を予測することができる。
また、不具合事象発生予測装置２において、報知部２０５は、不具合事象発生予測部２０４が予測した不具合事象発生の情報をユーザに報知する。
こうすることで、ユーザは、火力発電プラントにおける不具合事象が発生しないように、適切な時期に適切な対策を行うことができる。その結果、火力発電プラントにおける不具合事象発生を防止することができる。
【００３８】
＜第二の実施形態＞
次に、第二の実施形態によるボイラ１を備える火力発電プラントにおける不具合事象発生予測を行う不具合事象発生予測装置２の処理について説明する。
第二の実施形態による不具合事象発生予測装置２は、図２で示した第一の実施形態による不具合事象発生予測装置２と同一の構成である。
【００３９】
図８は、第二の実施形態による不具合事象発生予測装置２の処理フローの一例を示す図である。
第二の実施形態による不具合事象発生予測装置２の処理フローは、ユーザが火力発電プラントの不具合事象の発生時期を遅延させるために運転条件を変更する際に、運転因子の決定に不具合事象発生予測装置２を用いる場合の処理フローである。
第二の実施形態による不具合事象発生予測装置２の処理フローのステップＳ１〜ステップＳ８は、第一の実施形態による不具合事象発生予測装置２の処理フローにおけるステップ１〜ステップＳ８の処理と同一である。
ここでは、第二の実施形態による不具合事象発生予測装置２が行うステップＳ７の処理により得られた不具合事象発生時期の予測結果と、その予測結果に対して不具合事象発生予測装置２が行うステップＳ９とステップＳ１０の処理について説明する。
【００４０】
まず、第二の実施形態による不具合事象発生予測装置２が行うステップＳ７の処理により得られた不具合事象発生時期の予測結果について説明する。
図９は、不具合事象発生予測装置２が予測した不具合事象発生時期の一例を示す図である。
図９において、縦軸は、平均質量流速［１０３ｔ／ｈｍ２］である。また、横軸は、節炭器入口鉄濃度［ｐｐｂ（ｐａｒｔｓ  ｐｅｒ  ｂｉｌｌｉｏｎ）］である。図９では、Ａ〜Ｆの６つの火力発電プラントに対する酸素処理適用後の累計運転時間と、初期動作開始時期を基準とした不具合事象発生時期との関係が丸印で示されている。
図９において、縦軸は、設計条件の１つである平均質量流速を示している。また、横軸は、運転条件の１つである節炭器入口鉄濃度を示している。
また、図９において、火力発電プラントＡ〜Ｆのそれぞれに対して実際の総運転時間と、不具合事象発生時期とが示されている。上段に示した時間が実際の総運転時間である。また、各火力発電プラントに対して下段に示した時間が不具合事象発生時期である。
【００４１】
火力発電プラントＣ〜Ｆは、実際の運転実績からすでに不具合事象が発生した火力発電プラントであることがわかっている。火力発電プラントＣ〜Ｆにおいて、実際の総運転時間と不具合事象発生時期とが約１パーセント以内の誤差の範囲で一致していることがわかる。
また、火力発電プラントＡとＢは、実際の運転実績から不具合事象が発生していない火力発電プラントであることがわかっている。図９において、火力発電プラントＡに注目すると、現在の運転条件を継続した場合、不具合事象発生時期は１０年と２０年のほぼ中間の約１５年で発生することがわかる。ここで、例えば、火力発電プラントＡがすでに１４年運転しているとすると、約１年後に不具合事象が発生することになる。このような場合、火力発電プラントＡは１年以内に不具合事象が発生しないように検査及び対策を行う必要がある。しかしながら、予算や運転計画などの制約により１年以内の検査及び対策が困難な場合がある。この場合、運転条件を変更して不具合事象発生時期を例えば１年遅延させたいという要求が生じる。このとき、不具合事象発生時期を１年遅延させる、すなわち１年長く火力発電プラントを運転するには、どの運転因子をどの値に設定すれば良いかを特定し、実際にその運転が可能であるか否かを検討する必要がある。
このような場合に、不具合事象発生予測装置２がステップＳ９とステップＳ１０の処理を行うことで、どの運転因子をどの値に設定すれば良いかを特定すれば良い。また、ユーザは、不具合事象発生予測装置２が特定した設定に基づいて、実際にその運転が可能であるか否かを検討すれば良い。
【００４２】
次に、不具合事象発生予測装置２が行うステップＳ９とステップＳ１０の処理について説明する。
不具合事象発生予測装置２が備える不具合事象発生予測部２０４が、ステップＳ７の処理において、ユーザの希望する運転期間よりも短い期間内に不具合事象が発生すると予測したとする。
不具合事象発生予測部２０４は、予測した不具合事象の発生時期を報知部２０５に出力する。
報知部２０５は、不具合事象発生予測部２０４から不具合事象の発生時期を入力すると、ステップＳ８の処理において、入力した不具合事象の発生時期をユーザに報知する。
【００４３】
不具合事象発生予測部２０４は、予測した不具合事象の発生時期に基づいて、ユーザが希望する運転期間を満足するか否かを判定する（ステップＳ９）。例えば、ユーザは、予め希望する運転期間を記憶部３に記録する。不具合事象発生予測部２０４は、記憶部３からユーザの希望する運転期間を読み出し、予測した不具合事象発生時期がユーザの希望する運転期間よりも後の時期であるか否かに基づいて、ユーザが希望する運転期間を満足するか否かを判定する。
【００４４】
不具合事象発生予測部２０４は、予測した不具合事象発生時期がユーザの希望する運転期間よりも後の時期であると判定した場合、ユーザが希望する運転期間を満足すると判定する（ステップＳ９、ＹＥＳ）。そして、不具合事象発生予測装置２は、一連の処理を終了する。
【００４５】
不具合事象発生予測部２０４は、予測した不具合事象発生時期がユーザの希望する運転期間内またはユーザの希望する運転期間よりも前の時期であると判定した場合、ユーザが希望する運転期間を満足しないと判定する（ステップＳ９、ＮＯ）。この場合、不具合事象発生予測部２０４は、ユーザの希望する運転期間を満足するように運転因子を特定し、運転条件を示すその運転因子の値を変更する（ステップＳ１０）。例えば、ユーザは、複数の運転因子に対して優先順位と運転因子の値の範囲とを記録する。不具合事象発生予測部２０４は、ステップＳ９の処理においてユーザが希望する運転期間を満足しないと判定した場合、記憶部３から運転因子の優先順位と運転因子の値の範囲とを読み出す。そして、不具合事象発生予測部２０４は、優先順位の高い順に運転因子を値の範囲内で変更する。例えば、不具合事象発生予測部２０４は、節炭器入口鉄濃度を低下させる変更を行う。
そして、不具合事象発生予測部２０４は、ステップＳ７の処理に戻り、変更した運転因子の値に対して不具合事象発生時期を予測する。
不具合事象発生予測装置２におけるステップＳ７〜ステップＳ１０の処理は、ステップＳ９におけるユーザの希望する運転期間を満足するまで繰り返される。
【００４６】
以上、本発明の第二の実施形態による不具合事象発生予測装置２について説明した。上述の不具合事象発生予測装置２において、因子抽出部２０１は、収集したプラントデータから火力発電プラントの不具合事象発生に相関のある複数の因子を統計的解析により抽出する。重み付け算出部２０２は、因子抽出部２０１がプラントデータから抽出した因子と火力発電プラントにおける不具合事象発生の有無とに基づいて、各因子の不具合事象発生への寄与率を算出する。式導出部２０３は、因子抽出部２０１がプラントデータから抽出した各因子と重み付け算出部２０２が算出した各寄与率とに基づいて、不具合事象発生の有無を求める予測式を導出する。不具合事象発生予測部２０４は、式導出部２０３が導出した予測式に基づいて、不具合事象の発生を予測する。
こうすることで、ボイラを備える火力発電プラントにおいて、火炉壁管を抜管することなく不具合事象発生時期を予測することができる。
また、上述の不具合事象発生予測装置２において、不具合事象発生予測部２０４は、予測した不具合事象の発生時期に基づいて、ユーザが希望する運転期間を満足するか否かを判定する。また、不具合事象発生予測部２０４は、ユーザが希望する運転期間を満足しないと判定した場合に、ユーザの希望する運転期間を満足するよう運転因子の値を変更する。
こうすることで、不具合事象発生時期を変更させるための運転因子の値を設定することができる。その結果、火力発電プラントにおける不具合事象発生を防止することができる。
【００４７】
＜第三の実施形態＞
次に、第三の実施形態によるボイラ１を備える火力発電プラントにおける不具合事象発生予測を行う不具合事象発生予測装置２の処理について説明する。
第三の実施形態による不具合事象発生予測装置２は、図２で示した第一の実施形態による不具合事象発生予測装置２と同一の構成である。
また、第三の実施形態による不具合事象発生予測装置２の処理フローは、図５で示した、第一の実施形態による不具合事象発生予測装置２の処理フローと同様である。
ただし、第三の実施形態による不具合事象発生予測装置２がステップＳ４で導出する予測式は、不具合事象発生までの運転時間とは異なる因子について導出する予測式である。第一の実施形態では、図３で示したような、プラント毎の因子の値に対する不具合事象発生の有無のプラントデータを記憶部３が記憶していた。他方、第三の実施形態では、例えば、記憶部３は、プラントデータの設計データ及び運転データの代わりにボイラレベルなどの設計データ及び運転データを記憶する。なお、ボイラレベルなどの設計データ及び運転データにおける因子は、プラントデータの設計データ及び運転データにおける因子と異なる。
不具合事象発生予測装置２が備える式導出部２０３は、記憶部３からボイラレベルなどの設計データ及び運転データを読み出し、その設計データを用いて実際に不具合事象が発生した部位毎に予測式を導出する。
こうすることで、不具合事象発生に影響を与える因子をより詳細に特定することができる。そして、不具合事象が発生しやすい部位を予測することができる。その結果、火力発電プラントの新規設計時に、不具合事象が発生しやすい部位を考慮した設計に改善することができる。また、設計後にも不具合事象が発生しやすい部位を不具合事象が発生し難い材質の部材に変更することで、不具合事象発生を防止することができる。また、火炉壁管を抜管して断面観察する場合にも、従来よりも適切な位置の抜管を行うことができる。更に、特許文献１や特許文献２に記載の技術のように、実測値に基づいて不具合事象発生の防止を行う際に、温度計などの計測器をより適正な箇所に設置することができる。
【００４８】
以上、本発明の第三の実施形態による不具合事象発生予測装置２について説明した。上述の不具合事象発生予測装置２において、因子抽出部２０１は、収集したプラントデータから火力発電プラントの不具合事象発生に相関のある複数の因子を統計的解析により抽出する。重み付け算出部２０２は、因子抽出部２０１がプラントデータから抽出した因子と火力発電プラントにおける不具合事象の発生の有無とに基づいて、各因子の不具合事象発生への寄与率を算出する。式導出部２０３は、因子抽出部２０１がプラントデータから抽出した各因子と重み付け算出部２０２が算出した各寄与率とに基づいて、不具合事象発生の有無を求める予測式を導出する。不具合事象発生予測部２０４は、式導出部２０３が導出した予測式に基づいて、不具合事象の発生を予測する。
こうすることで、ボイラを備える火力発電プラントにおいて、火炉壁管を抜管することなく不具合事象発生時期を予測することができる。
また、上述の不具合事象発生予測装置２において、式導出部２０３は、記憶部３からボイラレベルなどの設計データを読み出し、その設計データを用いて実際に不具合事象が発生した部位のそれぞれについての予測式を導出する。
こうすることで、不具合事象発生に影響を与える因子をより詳細に特定することができる。そして、不具合事象が発生しやすい部位を予測することができる。その結果、火力発電プラントの新規設計時に、不具合事象が発生しやすい部位を考慮した設計に改善することができる。また、設計後にも不具合事象が発生しやすい部位を不具合事象が発生し難い材質の部材に変更することで、不具合事象発生を防止することができる。また、火炉壁管を抜管して断面観察する場合にも、従来よりも適切な位置の抜管を行うことができる。更に、特許文献１や特許文献２に記載の技術のように、実測値に基づいて不具合事象発生の防止を行う際に、温度計などの計測器をより適正な箇所に設置することができる。
【００４９】
なお、本発明における記憶部３は、適切な情報の送受信が行われる範囲においてどこに備えられていてもよい。また、記憶部３は、適切な情報の送受信が行われる範囲において複数存在しデータを分散して記憶していてもよい。
【００５０】
なお本発明の実施形態における処理フローは、適切な処理が行われる範囲において、処理の順番が入れ替わってもよい。
【００５１】
なお本発明の実施形態について説明したが、上述の不具合事象発生予測装置２は内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【００５２】
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００５３】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定するものではない。また、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができるものである。
【符号の説明】
【００５４】
１・・・ボイラ
２・・・不具合事象発生予測装置
３・・・記憶部
１０・・・過熱器
２０・・・高圧タービン
３０・・・再熱器
４０・・・中圧タービン
５０・・・低圧タービン
６０・・・復水器
７０・・・復水ポンプ
８０・・・復水脱塩装置
９０・・・復水昇圧ポンプ
１００・・・グランド蒸気復水器
１１０・・・低圧ヒータ
１２０・・・脱気器
１３０・・・ボイラ給水ポンプ
１４０・・・高圧ヒータ
１５０・・・節炭器
１６０・・・火炉壁管
１７０・・・気水分離器
２０１・・・因子抽出部
２０２・・・重み付け算出部
２０３・・・式導出部
２０４・・・不具合事象発生予測部
２０５・・・報知部
【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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