(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ファンにより内部に取り込んだ燃焼用空気を圧縮し燃焼することで出力を得るガスタービンの過去の使用実績から、該ガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を予測する方法であって、
前記ガスタービンの将来の使用時に予定されている環境条件及び運用条件のうち１又は複数のパラメータと、前記ガスタービンの将来の使用時に予定されている前記ファンの回転数とを説明変数として、目的変数である前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度を、タービン出口温度モデルを用いて予測するタービン出口温度予測ステップと、
所定の学習トリガ条件が成立する毎に実行され、前記説明変数に対する係数を学習により同定する学習ステップと、
前記ガスタービンの将来の使用時に予定されている環境条件及び運用条件から、前記ガスタービンの将来の使用時における前記ファンの回転数を、前記ガスタービンの制御システムのモデルを用いて予測するファン回転数予測ステップを含み、
前記学習ステップにおいて、前記ガスタービンの過去の使用時における前記パラメータ及び前記ファンの回転数と前記タービン出口温度とを用いて行った、前記タービン出口温度モデルの説明変数と目的変数との回帰学習の結果から、前記説明変数に対する係数を学習により同定し、
前記ファン回転数予測ステップにおいて予測した前記ガスタービンの将来の使用時における前記ファンの回転数を、前記タービン出口温度予測ステップにおいて、前記ガスタービンの将来の使用時に予定されている前記ファンの回転数とする、
ガスタービンのタービン出口温度予測方法。
【請求項２】
前記タービン出口温度予測ステップにおいて予測した複数の前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度に基づいて、前記ガスタービンの将来の使用時の前記タービン出口温度が前記ガスタービンの洗浄を要する温度に達する時期を予測する洗浄時期予測ステップをさらに含む、
請求項１記載のガスタービンのタービン出口温度予測方法。
【請求項３】
所定の更新条件が成立する毎に、前記ガスタービンの過去の使用時に測定した前記タービン出口温度に対する、前記ガスタービンの過去の使用時の前に前記タービン出口温度予測ステップにおいて予測した前記タービン出口温度の予測値の誤差分布を検出する誤差分布検出ステップをさらに含み、
前記洗浄時期予測ステップにおいて、前記ガスタービンの過去の使用時に実際に測定した前記タービン出口温度に対する、前記ガスタービンの過去の使用時の前に予測した前記タービン出口温度の予測値の前記誤差分布を、前記タービン出口温度予測ステップにおいて予測した前記ガスタービンの将来の使用時の前記タービン出口温度の予測値の前記誤差分布とし、該誤差分布のうち、前記ガスタービンの洗浄を要する温度以上となる部分の割合を、前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度が前記ガスタービンの洗浄を要する温度に達する確率として検出する、
請求項２記載のガスタービンのタービン出口温度予測方法。
【請求項４】
ファンにより内部に取り込んだ燃焼用空気を圧縮し燃焼することで出力を得るガスタービンの過去の使用実績から、該ガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を予測する方法であって、
前記ガスタービンの将来の使用時に予定されている環境条件及び運用条件のうち１又は複数のパラメータと、前記ガスタービンの将来の使用時に予定されている前記ファンの回転数とを説明変数として、目的変数である前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度を、タービン出口温度モデルを用いて予測するタービン出口温度予測ステップと、
所定の学習トリガ条件が成立する毎に実行され、前記説明変数に対する係数を学習により同定する学習ステップと、
前記タービン出口温度予測ステップにおいて予測した複数の前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度に基づいて、前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度が前記ガスタービンの洗浄を要する温度に達する時期を予測する洗浄時期予測ステップと、
所定の更新条件が成立する毎に、前記ガスタービンの過去の使用時に測定した前記タービン出口温度に対する、前記ガスタービンの過去の使用時の前に前記タービン出口温度予測ステップにおいて予測した前記タービン出口温度の予測値の誤差分布を検出する誤差分布検出ステップとを含み、
前記学習ステップにおいて、前記ガスタービンの過去の使用時における前記パラメータ及び前記ファンの回転数と前記タービン出口温度とを用いて行った、前記タービン出口温度モデルの説明変数と目的変数との回帰学習の結果から、前記説明変数に対する係数を学習により同定し、
前記洗浄時期予測ステップにおいて、前記ガスタービンの過去の使用時に実際に測定した前記タービン出口温度に対する、前記ガスタービンの過去の使用時の前に予測した前記タービン出口温度の予測値の前記誤差分布を、前記タービン出口温度予測ステップにおいて予測した前記ガスタービンの将来の使用時の前記タービン出口温度の予測値の前記誤差分布とし、該誤差分布のうち、前記ガスタービンの洗浄を要する温度以上となる部分の割合を、前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度が前記ガスタービンの洗浄を要する温度に達する確率として検出する、
ガスタービンのタービン出口温度予測方法。
【請求項５】
前記ガスタービンの過去の使用時のうち前記ガスタービンの洗浄後少なくとも所定回数の使用時又は所定使用時間経過までの使用時における、前記ファンの回転数と前記パラメータとを、前記学習ステップにおいて前記回帰学習に用いる前記ファンの回転数と前記パラメータとから除外する請求項１、２、３又は４記載のガスタービンのタービン出口温度予測方法。
【請求項６】
前記タービン出口温度予測ステップは、前記ガスタービンの最新の洗浄実行後に所定の開始条件が成立した時点から、前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度の予測を行う、
請求項１、２、３、４又は５記載のガスタービンのタービン出口温度予測方法。
【請求項７】
ファンにより内部に取り込んだ燃焼用空気を圧縮し燃焼することで出力を得るガスタービンの過去の使用実績から、該ガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を予測する装置であって、
前記ガスタービンの将来の使用時における環境条件及び運用条件のうち１又は複数のパラメータと、前記ガスタービンの将来の使用時における前記ファンの回転数とを説明変数として、目的変数である前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度を、タービン出口温度モデルを用いて予測するタービン出口温度予測部と、
前記ガスタービンの過去の使用時における前記パラメータ及び前記ファンの回転数を、前記過去の使用時における前記ガスタービンの前記タービン出口温度と関連付けた学習データベースが記憶される学習データ記憶部と、
所定の学習トリガ条件が成立する毎に、前記学習データ記憶部に記憶された前記学習データベース中の前記パラメータ及び前記ファン回転数とこれに関連付けられた前記タービン出口温度とを用いて、前記タービン出口温度モデルの説明変数と目的変数との回帰学習を行い、その結果から、前記説明変数に対する係数を学習により同定する学習部と、
前記ガスタービンの将来の使用時における前記環境条件及び前記運用条件から、前記ガスタービンの制御システムのモデルを用いて前記ガスタービンの将来の使用時における前記ファンの回転数を予測するファン回転数予測部とを備え、
前記タービン出口温度予測部は、前記ファン回転数予測部が予測した前記ガスタービンの将来の使用時における前記ファンの回転数を、前記タービン出口温度モデルを用いて前記タービン出口温度を予測する際の前記説明変数とする、
ガスタービンのタービン出口温度予測装置。
【請求項８】
前記タービン出口温度予測部が予測した複数の前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度に基づいて、前記ガスタービンの将来の使用時の前記タービン出口温度が前記ガスタービンの洗浄を要する温度に達する時期を予測する洗浄時期予測部をさらに備える、
請求項７記載のガスタービンのタービン出口温度予測装置。
【請求項９】
所定の更新条件が成立する毎に、前記ガスタービンの過去の使用時に測定した前記タービン出口温度に対する、前記ガスタービンの過去の使用時の前に前記タービン出口温度予測部が予測した前記タービン出口温度の誤差分布を検出する誤差分布検出部とをさらに備え、
前記洗浄時期予測部は、前記タービン出口温度予測部が予測した前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度の予測値を平均値とする前記誤差分布のうち、前記ガスタービンの洗浄を要する温度以上となる部分の割合を、前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度が前記ガスタービンの洗浄を要する温度に達する確率として予測する、
請求項８記載のガスタービンのタービン出口温度予測装置。
【請求項１０】
ファンにより内部に取り込んだ燃焼用空気を圧縮し燃焼することで出力を得るガスタービンの過去の使用実績から、該ガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を予測する装置であって、
前記ガスタービンの将来の使用時における環境条件及び運用条件のうち１又は複数のパラメータと、前記ガスタービンの将来の使用時における前記ファンの回転数とを説明変数として、目的変数である前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度を、タービン出口温度モデルを用いて予測するタービン出口温度予測部と、
前記ガスタービンの過去の使用時における前記パラメータ及び前記ファンの回転数を、前記過去の使用時における前記ガスタービンの前記タービン出口温度と関連付けた学習データベースが記憶される学習データ記憶部と、
所定の学習トリガ条件が成立する毎に、前記学習データ記憶部に記憶された前記学習データベース中の前記パラメータ及び前記ファン回転数とこれに関連付けられた前記タービン出口温度とを用いて、前記タービン出口温度モデルの説明変数と目的変数との回帰学習を行い、その結果から、前記説明変数に対する係数を学習により同定する学習部と、
前記タービン出口温度予測部が予測した複数の前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度に基づいて、前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度が前記ガスタービンの洗浄を要する温度に達する時期を予測する洗浄時期予測部と、
所定の更新条件が成立する毎に、前記ガスタービンの過去の使用時に測定した前記タービン出口温度に対する、前記ガスタービンの過去の使用時の前に前記タービン出口温度予測部が予測した前記タービン出口温度の誤差分布を検出する誤差分布検出部とを備え、
前記洗浄時期予測部は、前記タービン出口温度予測部が予測した前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度の予測値を平均値とする前記誤差分布のうち、前記ガスタービンの洗浄を要する温度以上となる部分の割合を、前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度が前記ガスタービンの洗浄を要する温度に達する確率として予測する、
ガスタービンのタービン出口温度予測装置。
【請求項１１】
前記ガスタービンの洗浄後少なくとも所定回数の使用時又は所定使用時間経過までの使用時における、前記ファンの回転数及び前記パラメータを、学習除外対象として設定する学習除外対象設定部をさらに備え、
前記学習部は、前記学習データ記憶部に記憶された前記学習データベース中の、前記学習除外対象設定部が学習除外対象に設定した前記ファン回転数及び前記パラメータを除く他の前記ファン回転数及び前記パラメータを用いて、前記回帰学習を行う請求項７、８、９又は１０記載のガスタービンのタービン出口温度予測装置。
【請求項１２】
前記タービン出口温度予測部は、前記ガスタービンの最新の洗浄実行後に所定の開始条件が成立した時点から、前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度の予測を行う、
請求項７、８、９、１０又は１１記載のガスタービンのタービン出口温度予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ガスタービンのタービン出口温度を予測する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ガスタービンは、航空機のジェットエンジンや、陸上の発電設備、船舶の推進源や発電装置等として広く用いられている。ガスタービンの内部には、使用を続けるにつれて汚れが付着する。ガスタービン内部の汚れは、ガスタービン内に取り込んだ空気の流れを変化させてガスタービンの出力効率を低下させる原因となる。この出力効率の低下を補って出力を維持するには、燃料の燃焼量を増やす必要がある。しかし、燃料の燃焼量を増やす分だけ燃費の低下を招く。
【０００３】
そこで、汚れが付着したガスタービンの適切な洗浄タイミングを判定する技術が、従来から提案されている。
【０００４】
この提案の技術は、ガスタービンプラントにおいて用いるガスタービンに関するものである。そして、この技術では、汚れが付着したガスタービンの出力効率の低下による損失コストを推定し、推定した損失コストがガスタービンの内部を洗浄するためのコストと一致したら、適切な洗浄タイミングが到来したものと判定することを提案している（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−１３３５８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、ガスタービンにおいて、出力を維持するために燃料の燃焼量を増やすと、タービンの出口側の温度が上昇する。タービンが多段である場合は、各段のタービンの出口側で温度がそれぞれ上昇する。ガスタービンには、部品劣化を抑えるために上限温度が設定されているので、この上限温度以上にタービンの出口側の温度が上昇することは避けなければならない。したがって、ガスタービン内部の洗浄は、出力効率の低下による損失コストの面だけでなく、タービンの出口側の温度が上限温度以上に上がらないように管理する面からも、非常に重要となる。
【０００７】
ここで、タービンの出口側の温度は、現在の温度についてはセンサを用いて測定できるが、将来の温度は予測するしかない。このため、将来におけるタービンの出口側の温度に基づいて決定するガスタービン内部の洗浄タイミングは、整備担当者の経験に頼る傾向が強い。したがって、洗浄タイミングを決定するのは経験豊富な整備担当者に集中する。
【０００８】
それは、特定の整備担当者の経験を他の整備担当者に共有させることが一般的に困難であり、経験豊富な整備担当者が経験から得た知識を経験の浅い整備担当者に伝達するには長い期間を要するからである。したがって、洗浄タイミングを決定する対象のガスタービンの数が増えると、特定の整備担当者の作業負担が大きくなってしまう。
【０００９】
また、経験の内容は個人によって異なるので、経験豊富な整備担当者が洗浄タイミングを決定する場合でも、決定する洗浄タイミングは整備担当者によってばらつく可能性がある。このばらつきを誤差と考えると、決定した洗浄タイミングよりも誤差分だけ早めに洗浄する運用を行う必要があり、洗浄回数が必要以上に増えてしまう可能性がある。
【００１０】
本発明は前記事情に鑑みなされたもので、本発明の目的は、航空機のジェットエンジンや、陸上の発電設備、船舶の推進源や発電装置等として広く用いられるガスタービンのタービン出口温度を、経験豊富な整備担当者に頼ることなく予測することができる方法と、この方法を実施する際に用いて好適なガスタービンのタービン出口温度予測装置とを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するため、本発明の第１の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法は、
ファンにより内部に取り込んだ燃焼用空気を圧縮し燃焼することで出力を得るガスタービンの過去の使用実績から、該ガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を予測する方法であって、
前記ガスタービンの将来の使用時に予定されている環境条件及び運用条件のうち１又は複数のパラメータと、前記ガスタービンの将来の使用時に予定されている前記ファンの回転数とを説明変数として、目的変数である前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度を、タービン出口温度モデルを用いて予測するタービン出口温度予測ステップと、
所定の学習トリガ条件が成立する毎に実行され、前記説明変数に対する係数を学習により同定する学習ステップとを含み、
前記学習ステップにおいて、前記ガスタービンの過去の使用時における前記パラメータ及び前記ファンの回転数と前記タービン出口温度とを用いて行った、前記タービン出口温度モデルの説明変数と目的変数との回帰学習の結果から、前記説明変数に対する係数を学習により同定する。
【００１２】
ここで言う「ガスタービン」とは、燃料の燃焼により得た流体の流れにより「タービン」を回転させて出力を得る内燃機関の総称である。具体的には、航空機のジェットエンジンや発電設備、ヘリコプターや船舶のエンジンも、ここで言う「ガスタービン」に含まれる。
【００１３】
したがって、「タービン」は、「ガスタービン」において流体から運動エネルギーを取り出すものを指す。「ガスタービン」が高圧用タービンや低圧用タービン等多段のタービンを有する場合は、それらのタービンの全てが、ここで言う「タービン」に該当する。
【００１４】
また、ここで言う「タービン出口温度」とは、ガスタービンにおけるタービンの出口側の温度のことである。ガスタービンが多段のタービンを有している場合は、各段のタービンの出口側の温度のいずれもが、ここで言う「タービン出口温度」に該当する。
【００１５】
以上に説明した「ガスタービン」、「タービン」及び「タービン出口温度」の定義は、以下の説明や特許請求の範囲において用いたそれらの用語にも全て適用されるべきである。
【００１６】
なお、上述した本発明の第１の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法は、例えば、本発明の第２の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置によって実現することができる。
【００１７】
そして、本発明の第２の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置は、
ファンにより内部に取り込んだ燃焼用空気を圧縮し燃焼することで出力を得るガスタービンの過去の使用実績から、該ガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を予測する装置であって、
前記ガスタービンの将来の使用時における環境条件及び運用条件のうち１又は複数のパラメータと、前記ガスタービンの将来の使用時における前記ファンの回転数とを説明変数として、目的変数である前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度を、タービン出口温度モデルを用いて予測するタービン出口温度予測部と、
前記ガスタービンの過去の使用時における前記パラメータ及び前記ファンの回転数を、前記過去の使用時における前記ガスタービンの前記タービン出口温度と関連付けた学習データベースが記憶される学習データ記憶部と、
所定の学習トリガ条件が成立する毎に、前記学習データ記憶部に記憶された前記学習データベース中の前記パラメータ及び前記ファン回転数とこれに関連付けられた前記タービン出口温度とを用いて、前記タービン出口温度モデルの説明変数と目的変数との回帰学習を行い、その結果から、前記説明変数に対する係数を学習により同定する学習部と、
を備える。
【００１８】
上述した本発明の第１の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法や、本発明の第２の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置によれば、ガスタービンの将来の使用時に予定されている、ガスタービンの燃焼用空気を内部に取り込むファンの回転数と、環境条件及び運用条件のうち１又は複数のパラメータとを説明変数とするタービン出口温度モデルを用いて、目的変数であるガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度が予測される。
【００１９】
ここで、タービン出口温度モデルの説明変数に対する係数を同定する学習は、ガスタービンの過去の使用時における実際のパラメータ及びファンの回転数と出口温度との組み合わせを使って行う。そして、タービン出口温度モデルの説明変数に対する係数を変えながら、過去の各使用時における実際のパラメータ及びファンの回転数とタービン出口温度との組み合わせについて、タービン出口温度モデルの説明変数と目的変数との回帰学習をそれぞれ行う。
【００２０】
その上で、各使用時の目的変数の離散が最も少ない（残差が最も小さい）係数を、タービン出口温度モデルの説明変数に対する係数として同定する。この学習は、所定の学習トリガ条件が成立する毎に行われる。
【００２１】
なお、学習トリガ条件は、例えば、タービン出口温度モデルを用いてガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を予測する度に成立するものとしてもよく、一定の時間周期毎に成立するものとしてもよい。あるいは、ガスタービンの使用実績が増え、ガスタービンの過去の使用時における実際のパラメータ及びファンの回転数とタービン出口温度との組み合わせが増えるのにつれて、成立するものとしてもよい。
【００２２】
そして、ガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を予測するタービン出口温度モデルの説明変数に対する係数は、所定の学習トリガ条件が成立する度に学習を重ねることで最適化される。
【００２３】
したがって、航空機のジェットエンジンや、陸上の発電設備、船舶の推進源や発電装置等として広く用いられるガスタービンのタービン出口温度を、経験豊富な整備担当者に頼ることなく予測することができる。
【００２４】
また、本発明の第３の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法は、本発明の第１の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法において、
前記ガスタービンの将来の使用時に予定されている環境条件及び運用条件から、前記ガスタービンの将来の使用時における前記ファンの回転数を、前記ガスタービンの制御システムのモデルを用いて予測するファン回転数予測ステップをさらに含み、
前記ファン回転数予測ステップにおいて予測した前記ガスタービンの将来の使用時における前記ファンの回転数を、前記タービン出口温度予測ステップにおいて、前記ガスタービンの将来の使用時に予定されている前記ファンの回転数とする。
【００２５】
なお、上述した本発明の第３の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法は、例えば、本発明の第４の態様によるガスタービンのタービン出口温度装置によって実現することができる。
【００２６】
そして、本発明の第４の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置は、本発明の第２の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置において、前記ガスタービンの将来の使用時における前記環境条件及び前記運用条件から、前記ガスタービンの制御システムのモデルを用いて前記ガスタービンの将来の使用時における前記ファンの回転数を予測するファン回転数予測部をさらに備え、前記タービン出口温度予測部は、前記ファン回転数予測部が予測した前記ガスタービンの将来の使用時における前記ファンの回転数を、前記タービン出口温度モデルを用いて前記タービン出口温度を予測する際の前記説明変数とする。
【００２７】
上述した本発明の第３の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法や、本発明の第４の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置によれば、ファンの回転数は、ガスタービンの使用時の環境条件及び運用条件に基づいてファンの回転数を制御する制御システムのモデルを用いて予測することができる。
【００２８】
このため、ガスタービンの将来の使用時に予定されているファンの回転数を特定することができなくても、ガスタービンの将来の使用時に予定されている環境条件及び運用条件を特定することができる場合は、ファンの回転数を予測するモデルを用いて、ガスタービンの将来の使用時におけるファンの回転数を予測することができる。
【００２９】
さらに、本発明の第５の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法は、本発明の第１及び第３の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法において、前記タービン出口温度予測ステップにおいて予測した複数の前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度に基づいて、前記ガスタービンの将来の使用時の前記出口温度が前記ガスタービンの洗浄を要する温度に達する時期を予測する洗浄時期予測ステップをさらに含む。
【００３０】
なお、上述した本発明の第５の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法は、例えば、本発明の第６の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置によって実現することができる。
【００３１】
そして、本発明の第６の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置は、本発明の第２及び第４の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置において、前記タービン出口温度予測部が予測した複数の前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度に基づいて、前記ガスタービンの将来の使用時の前記タービン出口温度が前記ガスタービンの洗浄を要する温度に達する時期を予測する洗浄時期予測部をさらに備える。
【００３２】
ガスタービンの内部には、使用を続けるにつれて汚れが付着する。この汚れはガスタービンの燃焼効率を低下させてガスタービンの出力を低下させるので、出力を維持するためには燃料の燃焼量を増やす必要が生じる。燃料の燃焼量を増やすとガスタービンのタービン出口温度が上昇し、ガスタービンの部品の劣化が進んで部品寿命が短くなる。
【００３３】
そこで、本発明の第５の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法や、本発明の第６の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置では、タービン出口温度モデルから予測したガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度が、ガスタービンの洗浄を要する温度に達する時期を予測する。ここで、ガスタービンの洗浄を要する温度は、部品の劣化が進んで部品寿命が短くなる上限温度よりも低い温度である。
【００３４】
そのため、ガスタービンの将来の使用時にタービン出口温度がガスタービンの洗浄を要する温度に達する時期を予測することで、ガスタービンの使用時におけるタービン出口温度がガスタービンの部品交換を必要とする上限温度に上昇するようになる前に、洗浄により汚れを落としてガスタービンの燃焼効率を向上させるのに適切な時期を予測により得て、ガスタービンの洗浄を計画的かつ効率的に行うことができる。
【００３５】
さらに、本発明の第７の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法は、本発明の第５の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法において、
所定の更新条件が成立する毎に、前記ガスタービンの到来した使用時における前記タービン出口温度に対する、前記ガスタービンの到来した使用時における前記タービン出口温度として前記タービン出口温度予測ステップにおいて過去に予測した前記タービン出口温度の誤差分布を検出する誤差分布検出ステップをさらに含み、
前記洗浄時期予測ステップにおいて、前記ガスタービンの到来した使用時における前記タービン出口温度として前記タービン出口温度予測ステップにおいて過去に予測した前記タービン出口温度を平均値とする、前記誤差分布検出ステップで検出した前記誤差分布のうち、前記ガスタービンの洗浄を要する温度以上となる部分の割合を、前記ガスタービンの将来の使用時に前記タービン出口温度が前記ガスタービンの洗浄を要する温度に達する確率として検出する。
【００３６】
なお、上述した本発明の第７の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法は、例えば、本発明の第８の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置によって実現することができる。
【００３７】
そして、本発明の第８の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置は、本発明の第６の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置において、
所定の更新条件が成立する毎に、前記ガスタービンの到来した使用時における前記タービン出口温度に対する、前記ガスタービンの到来した使用時における前記タービン出口温度として前記タービン出口温度予測部が過去に予測した前記タービン出口温度の誤差分布を検出する誤差分布検出部とをさらに備え、
前記洗浄時期予測部は、前記タービン出口温度予測部が予測した前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度を平均値とする前記誤差分布のうち、前記ガスタービンの洗浄を要する温度以上となる部分の割合を、前記ガスタービンの将来の使用時に前記タービン出口温度が前記ガスタービンの洗浄を要する温度に達する確率を予測する。
【００３８】
ガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を複数の時点について予測し、ガスタービンの洗浄を要する温度以上のタービン出口温度となることが予測されるガスタービンの将来の使用時を特定すると、タービン出口温度がガスタービンの洗浄を要する温度に達する時点を予測したことになる。
【００３９】
ここで、ガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を予測するのに用いる、予測の時点で予定されていた使用時の環境条件や運用条件は、ガスタービンの実際の使用時の環境条件や運用条件とは異なる可能性がある。
【００４０】
そこで、本発明の第７の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法や、本発明の第８の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置では、ガスタービンの実際に到来した各使用時のタービン出口温度に対する、各使用時について過去にそれぞれ予測したタービン出口温度の誤差分布を検出する。
【００４１】
そして、ガスタービンの到来した使用時におけるタービン出口温度として過去に予測したタービン出口温度を平均値とする誤差分布のうち、タービン出口温度がガスタービンの洗浄を要する温度以上となる部分の割合を検出する。この割合は、ガスタービンの将来の使用時にタービン出口温度がガスタービンの洗浄を要する温度に達する確率を意味する。
【００４２】
したがって、ガスタービンの将来の使用時にタービン出口温度がガスタービンの洗浄を要する温度に達する確率とその時期によって、ガスタービンの洗浄を行うのに適切な時期を計画的かつ効率的に前もって決めることができる。
【００４３】
また、本発明の第９の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法は、本発明の第１、第３、第５及び第７の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法において、前記ガスタービンの過去の使用時のうち前記ガスタービンの洗浄後少なくとも所定回数の使用時又は所定使用時間経過までの使用時における、前記ファンの回転数と前記パラメータとを、前記学習ステップにおいて前記回帰学習に用いる前記ファンの回転数と前記パラメータとから除外する。
【００４４】
なお、上述した本発明の第９の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法は、例えば、本発明の第１０の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置によって実現することができる。
【００４５】
そして、本発明の第１０の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置は、本発明の第２、第４、第６及び第８の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置において、
前記ガスタービンの洗浄後少なくとも所定回数の使用時又は所定使用時間経過までの使用時における、前記ファンの回転数及び前記パラメータを、学習除外対象として設定する学習除外対象設定部をさらに備え、
前記学習部は、前記学習データ記憶部に記憶された前記学習データベース中の、前記学習除外対象設定部が学習除外対象に設定した前記ファン回転数及び前記パラメータを除く他の前記ファン回転数及び前記パラメータを用いて、前記回帰学習を行う。
【００４６】
ガスタービンを洗浄した直後の使用回数が少なくとも所定回数に達するまでの間や、使用時間が所定時間に達するまでの間は、ガスタービンの汚れがまだ少ない。したがって、この期間について、ガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を頻繁に予測する必要性が高いとは考えにくい。むしろ、洗浄から相当回数使用して、ガスタービンの使用時における出口温度がそろそろ上限温度に近づきそうなときについて、ガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を頻繁に予測する必要性が高くなると考えるのが自然である。
【００４７】
そして、ガスタービンの使用を重ねてガスタービンの汚れが増えた場合に、それに伴ってタービン出口温度が上昇するペースは、ガスタービンを洗浄した直後と、ガスタービンの洗浄から相当回数使用を重ねて使用時のタービン出口温度が上限温度にかなり近づくようになった時点とでは、明らかに異なるペースとなる。
【００４８】
このため、ガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を頻繁に予測する必要性が高くなると考えられる、洗浄から相当回数使用した状態のときに、タービン出口温度を予測するのに用いるタービン出口温度モデルの説明変数とするパラメータを、ガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を頻繁に予測する必要性がさほど高くない、ガスタービンの洗浄直後の環境条件及び運用条件を用いて学習するのは、合理的であるとは考えにくい。
【００４９】
そこで、本発明の第９の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法や、本発明の第１０の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置のように、タービン出口温度モデルの説明変数に対する係数を学習により同定するのに用いる環境条件及び運用条件から、ガスタービンを洗浄した直後の少なくとも所定回数の使用時又は所定使用時間経過までの使用時における環境条件及び運用条件を除外することで、タービン出口温度モデルの説明変数に対する係数を学習により適切なパラメータに同定することができる。
【００５０】
さらに、本発明の第１１の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法は、本発明の第１、第３、第５、第７及び第９の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法において、前記タービン出口温度予測ステップは、前記ガスタービンの最新の洗浄実行後に所定の開始条件が成立した時点から、前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度の予測を行う。
【００５１】
なお、上述した本発明の第１１の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法は、例えば、本発明の第１２の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置によって実現することができる。
【００５２】
そして、本発明の第１２の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置は、本発明の第２、第４、第６、第８及び第１０の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置において、前記タービン出口温度予測部は、前記ガスタービンの最新の洗浄実行後に所定の開始条件が成立した時点から、前記ガスタービンの将来の使用時における前記タービン出口温度の予測を行う。
【００５３】
ガスタービンを洗浄した直後のしばらくの間は、ガスタービンの汚れがまだ少ない。したがって、この期間について、ガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を頻繁に予測する必要性が高いとは考えにくい。むしろ、洗浄から相当回数使用して、ガスタービンの使用時における出口温度がそろそろ上限温度に近づきそうなときについて、ガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を頻繁に予測する必要性が高くなると考るのが自然である。
【００５４】
そして、ガスタービンの使用を重ねてガスタービンの汚れが増えた場合に、それに伴ってタービン出口温度が上昇するペースは、ガスタービンを洗浄した直後と、ガスタービンの洗浄から相当回数使用を重ねて使用時のタービン出口温度が上限温度にかなり近づくようになった時点とでは、明らかに異なるペースとなる。
【００５５】
このため、ガスタービンの将来の使用時におけるタービン出口温度を頻繁に予測する必要性が高くなると考えられる、洗浄から相当回数使用した状態のときに、ガスタービンの洗浄直後の環境条件及び運用条件を用いてガスタービンのタービン出口温を予測するのは、合理的であるとは考えにくい。
【００５６】
そこで、本発明の第１１の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測方法や、本発明の第１２の態様によるガスタービンのタービン出口温度予測装置のように、ガスタービンを洗浄した後、所定の開始条件が成立するまでの間は、タービン出口温度モデルを用いたタービン出口温度の予測を行わない。これにより、タービン出口温度モデルを用いてタービン出口温度を精度良く予測することができる。
【００５７】
なお、タービン出口温度モデルを用いたタービン出口温度の予測を行わない期間を、ガスタービンの実際の温度が基準とする温度以下である間としてもよい。また、ガスタービンの前回の洗浄から基準とする回数の使用を終了するまでの間としても良い。
【００５８】
さらに、ガスタービンの前回の洗浄から基準とする時間が経過するまでの間、タービン出口温度モデルを用いたタービン出口温度の予測を行わないものとしても良い。あるいは、タービン出口温度モデルの説明変数とするパラメータに対する係数を同定する学習の期間が満了するまでの間、タービン出口温度モデルを用いたタービン出口温度の予測を行わないものとしても良い。
【発明の効果】
【００５９】
本発明によれば、航空機のジェットエンジンや、陸上の発電設備、船舶の推進源や発電装置等として広く用いられるガスタービンのタービン出口温度を、経験豊富な整備担当者に頼ることなく予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の予測方法を適用してタービン出口温度を予測するガスタービンとしての航空機のジェットエンジンの概略構成例を模式的に示す説明図である。
【図２】図１のジェットエンジンの使用の繰り返しによるタービン出口温度の変化とジェットエンジンの水洗との関係を示す説明図である。
【図３】図１のジェットエンジンについて予測するタービン出口温度の推移を概念的に示すグラフである。
【図４】図１のジェットエンジンについて行う将来のタービン出口温度の予測の流れを模式的に示す説明図である。
【図５】図４のＡＣＡＲＳデータが送受されるＡＣＡＲＳの概略構成を示す説明図である。
【図６】図４のタービン出口温度モデルの学習の流れを模式的に示す説明図である。
【図７】（ａ）〜（ｄ）は、図５のエアライン又は整備業者の管理システムホストにおいてタービン出口温度モデルを用いて予測される将来の離陸時におけるタービン出口温度と、その離陸時の実際のタービン出口温度との誤差からタービン出口温度の予測値の予測確度を検出する際の手順を示すグラフである。
【図８】本発明によるジェットエンジンのタービン出口温度の予測方法を図５のエアライン又は整備業者の管理システムホストが実行する際の手順を示すフローチャートである。
【図９】本発明によるジェットエンジンのタービン出口温度の予測方法を図５のエアライン又は整備業者の管理システムホストが実行する際の手順を示すフローチャートである。
【図１０】本発明によるジェットエンジンのタービン出口温度の予測方法を図５のエアライン又は整備業者の管理システムホストが実行する際の手順を示すフローチャートである。
【図１１】図８のファン回転数予測において図５のエアライン又は整備業者の管理システムホストが行う詳細な手順を示すフローチャートである。
【図１２】図８のタービン出口温度予測において図５のエアライン又は整備業者の管理システムホストが行う詳細な手順を示すフローチャートである。
【図１３】図８の洗浄時期予測において図５のエアライン又は整備業者の管理システムホストが行う詳細な手順を示すフローチャートである。
【図１４】（ａ），（ｂ）は、図５のエアライン又は整備業者の管理システムホストにおけるタービン出口温度の予測結果の表示例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００６１】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。図１は本発明の予測方法を適用してタービン出口温度を予測するガスタービンとしての航空機のジェットエンジンの概略構成例を模式的に示す説明図である。
【００６２】
図１に示すジェットエンジン１（請求項中のガスタービンに相当）は、不図示のエンジンケースの内部に収容されている。このジェットエンジン１では、エア取り入れ口からケース内部にファン３によって取り込んだ燃焼用空気を低圧圧縮機５及び高圧圧縮機９で圧縮し、燃料と混合して燃焼させる。
【００６３】
燃焼ガスは高圧タービン７を回転させて、低圧圧縮機５の後段の高圧圧縮機９を回転させる動力として取り出される。また、高圧タービン７を通過した燃焼ガスは、不図示のエンジンケースから排出されて推力となる。燃焼ガスの一部は、高圧タービン７の後段の低圧タービン１１を回転させて、ファン３及び低圧圧縮機５を回転させる動力として取り出される。このジェットエンジン１では、高圧タービン７が最も高温となり、熱による部品の劣化が最も進む。
【００６４】
ところで、ジェットエンジン１の内部には、離発着を繰り返すことで汚れが蓄積される。蓄積された汚れはジェットエンジン１の内部における燃焼用空気の流れを変化させて、ジェットエンジン１の出力効率を低下させる原因となる。この出力効率の低下を補って出力（推力）を維持するために燃料の燃焼量を増やすと、同じ出力（推力）を得る場合でも、高圧タービン７や低圧タービン１１の出口側の温度（請求項中のタービン出口温度に相当）は上昇する。
【００６５】
高圧タービン７や低圧タービン１１の出口側の温度（以下、「タービン温度」と称することがある。）が部品劣化を抑えるために設定された上限温度以上に上昇すると、航空機の運用を長期間中止して劣化した部品を交換しなければならないので、タービン温度が上限温度に上昇する前にジェットエンジン１の洗浄（水洗）を行うことが望ましい。洗浄であれば部品交換よりも、航空機の整備コストを抑えることができる。
【００６６】
その反面、ジェットエンジン１の洗浄（水洗）を必要以上に短い周期で頻繁に行うと、タービン温度が上限温度に上昇していない状態であっても洗浄のために航空機の運用を一時停止しなければならず、航空機を高効率で運用することができなくなる。しかも、洗浄を必要以上に頻繁に行うことで航空機の整備コストが無駄にかさんでしまう。
【００６７】
そこで、ジェットエンジン１の使用を繰り返すことで、図２の説明図に示す縦軸のタービン出口温度が、タービンの部品劣化を抑えるために設定された上限温度よりも若干低い洗浄温度（請求項中のガスタービンの洗浄を要する温度に相当）に達した時点で、ジェットエンジン１の洗浄（水洗）を行って内部の汚れを落とすことが好ましい。
【００６８】
汚れを落とせば、ジェットエンジン１の内部における燃焼用空気の流れが良くなって、低下したジェットエンジン１の出力効率が再び良くなるので、同じ出力（推力）を得るために燃焼させる燃料を減らしてタービン温度を下げることができる。
【００６９】
なお、高圧タービン７の出口側の温度をタービン温度とする場合は、高圧タービン７に対応するタービン出口側の上限温度よりも若干低い温度を洗浄温度とする。また、低圧タービン１１の出口側の温度をタービン温度とする場合は、低圧タービン１１に対応するタービン出口側の上限温度よりも若干低い温度を洗浄温度とする。
【００７０】
さらに、高圧タービン７の出口側や低圧タービン１１の出口側とは異なる、ジェットエンジン１の全体におけるタービン出口側に該当する箇所の温度をタービン温度とし、その箇所に対応する上限温度よりも若干低い温度を洗浄温度としてもよい。
【００７１】
ジェットエンジン１の現在のタービン温度は、例えば、高圧タービン７の出口（下流）側や低圧タービン１１の出口（下流）側に配置された不図示のセンサの出力によって、例えば、タービン出口温度として監視することができる。しかし、現在のタービン出口温度を監視するだけでは、ジェットエンジン１を洗浄（水洗）するスケジュールを前もって決めて、計画的に洗浄（水洗）作業を実施することができない。そこで、本実施形態では、洗浄（水洗）スケジュールを前もって決められるように、図３のグラフに示すように、ジェットエンジン１の将来の使用時におけるタービン出口温度を予測する。
【００７２】
なお、タービン出口温度は、ジェットエンジン１を使用する際の様々な条件によって変わる。このため、将来の使用時における条件をどのような内容に仮定するかによって、予測される将来のタービン出口温度はある程度上下する可能性がある。
【００７３】
そこで、本実施形態のタービン出口温度予測方法では、タービン出口温度の予測値がある程度高い確率で収まる範囲を信頼区間とし、この信頼区間の温度範囲と洗浄温度との関係で、ジェットエンジン１の洗浄（水洗）を行う時期がいつ頃到来するかを事前に予測する。洗浄する時期を事前に予測することで、洗浄（水洗）のためにジェットエンジン１の運用を無駄なく効率的に停止する日程を事前に計画しておくことができる。
【００７４】
以下、本実施形態に係るタービン出口温度予測方法において、ジェットエンジン１のタービン出口温度を予測するために行う、各種の処理について説明する。なお、それらの処理を用いた具体的なタービン出口温度の予測等の手順については、各種の処理を説明した後に詳しく説明する。
【００７５】
まず、本実施形態に係るタービン出口温度予測方法では、図４の説明図に示すように、ジェットエンジン１を搭載した不図示の航空機が将来離陸するときのジェットエンジン１のタービン出口温度（図中の「タービン温度（予測）」）を予測する。予測する将来のタービン出口温度は航空機の離陸時以外の温度であってもよいが、ジェットエンジン１は航空機の離陸時に最も高負荷で使用されるので、タービン出口温度が最も上昇する航空機の離陸時について、将来のタービン出口温度を予測するのが合理的である。
【００７６】
なお、将来のタービン出口温度は、エンジンケースの内部に取り込まれる燃焼用空気量の指標となる図１のジェットエンジン１の使用時におけるファン３の回転数と、航空機の離陸時における環境条件及び運用条件との、将来の使用時において予定される内容を用いて、タービン出口温度を予測するためのモデル（タービン出口温度モデル、図中の「統計モデル」）により予測する。
【００７７】
ここで、ジェットエンジン１の使用時におけるファン３の回転数は、航空機に搭載された不図示の航空機用デジタル制御装置（ＦＡＤＥＣ）が設定する指令値によって制御される。この指令値は、ジェットエンジン１の使用時における環境条件及び運用条件等に基づいて決定される。
【００７８】
このため、ジェットエンジン１の使用時におけるファン３の回転数は、ＦＡＤＥＣによるジェットエンジン１の制御システムの制御内容をモデル化した制御システムのモデル（図中の「物理モデル」）を用いて、ジェットエンジン１の使用時における環境条件及び運用条件等から予測することができる。
【００７９】
したがって、将来のタービン出口温度を予測する際に用いるジェットエンジン１の将来の使用時におけるファン３の回転数は、航空機が将来離陸するときに予定されるジェットエンジン１の環境条件及び運用条件等から、制御システムのモデルを用いて予測する。
【００８０】
なお、ファン３の回転数を予測する制御システムのモデルは、ＦＡＤＥＣによるジェットエンジン１の制御システムの制御内容をモデル化した物理モデルであるので、ジェットエンジン１の個体が変わらない限り、モデルの内容は基本的に固定される。
【００８１】
一方、タービン出口温度を予測するタービン出口温度モデルの内容は、画一的に固定された内容とはならない。その理由は、タービン出口温度が、ファン３の回転数のように制御システムの制御内容から一義的に定まる性質のものではなく、不図示の航空機におけるジェットエンジン１のレイアウトや航空機の飛行条件等の、使用時における環境条件及び運用条件によって変化する性質のものであるからである。
【００８２】
このため、タービン出口温度モデルについては、ジェットエンジン１の使用時における環境条件及び運用条件のうち、モデルの説明変数としてタービン出口温度の予測に用いるパラメータに対する係数が、学習によって同定される。そして、タービン出口温度の予測の際には、最新の学習によって同定された係数が使用される。なお、モデルの説明変数として用いるパラメータに対する係数の学習については、後に詳しく説明する。
【００８３】
ところで、タービン出口温度モデルを用いて航空機１３の離陸時におけるタービン出口温度を予測する際には、航空機１３の離陸時におけるファン３の回転数が必要となる。このファン３の回転数は、先に説明したように、制御システムのモデルを用いて予測する。
【００８４】
そして、制御システムのモデルを用いたファン３の回転数の予測は、タービン出口温度モデルを用いたタービン出口温度の予測と同じく、管理システムホスト２５，２７において行われる。管理システムホスト２５，２７において、制御システムのモデルを用いてファン３の回転数を予測するのに必要な、航空機１３が離陸したときのジェットエンジン１の環境条件及び運用条件は、先に説明したように、ＡＣＡＲＳデータや整備情報から取得あるいは特定する。
【００８５】
例えば、航空機１３が実際に離陸したときのジェットエンジン１の環境条件は、少なくとも、タービン出口温度に影響する外気温や、航空機１３が離陸する出発地の空港の海抜等の地形的な条件を含んでいる。
【００８６】
このうち外気温は、例えば、ＡＣＡＲＳを用いてエアラインの管理システムホスト２５から航空機１３に送信される離陸時の気象情報のデータを利用して取得することができる。また、出発地の空港の海抜等の条件は、例えば、ＡＣＡＲＳデータ中の出発地のデータを利用して、エアライン又は整備業者の管理システムホスト２５，２７において特定することができる。
【００８７】
また、航空機１３が実際に離陸したときのジェットエンジン１の運用条件は、少なくとも、航空機１３が離陸する際に採用する離陸モード等を含んでいる。この離陸モードは、例えば、後日、該当するフライトの整備情報から取得することができる。
【００８８】
したがって、航空機１３が実際に離陸したときのファン３の回転数は、上述のようにして取得した航空機１３の離陸時におけるジェットエンジン１の環境条件及び運用条件から、制御システムのモデルを用いて予測することができる。
【００８９】
なお、制御システムのモデルを用いて予測した、航空機１３が実際に離陸したときのファン３の回転数と、その予測に用いた航空機１３の将来の離陸時におけるジェットエンジン１の環境条件及び運用条件、並びに、ＡＣＡＲＳデータから取得した、航空機１３が実際に離陸したときのジェットエンジン１のタービン出口温度は、互いに関連付けて、図６の説明図に示す学習データベースに蓄積される。この学習データベースについては、後で詳細に説明する。
【００９０】
そして、最新の学習によって同定された係数を使用したタービン出口温度モデルを用いた、航空機１３の将来の離陸時（ジェットエンジン１の将来の使用時）におけるタービン出口温度の予測は、図５の説明図に示す、管理システムホスト２５，２７において行われる。
【００９１】
エアラインの管理システムホスト２５は、ＡＣＡＲＳ（Automatic Communications Addressing and Reporting System：空地デジタルデータリンクシステム）の統合処理ホストコンピュータ２３及び無線局２１を介して、フライトプランや気象情報のデータ等を航空機１３に送信することができる。
【００９２】
また、航空機１３から地上の無線局２１，２１，…には、便名、出発地及び目的地、出発時刻及び到着時刻（日付を含む）、ファン３の回転数、タービン出口温度等のデータが伝送される。無線局２１に伝送されたデータは、ＡＣＡＲＳの統合処理ホストコンピュータ２３に送られ、フォーマット変換後にエアラインの管理システムホスト２５に送信される。
【００９３】
このように、ＡＣＡＲＳを用いて航空機と地上との間で送受するデータは、ＡＣＡＲＳデータと呼ばれる。
【００９４】
なお、ジェットエンジン１を含む航空機１３の整備をエアラインから委託された整備業者が行う場合は、航空機１３からエアラインの管理システムホスト２５が受信したデータや、エアラインの管理システムホスト２５が航空機１３に送信するデータが、整備業者の管理システムホスト２７にも送信される。
【００９５】
また、航空機１３の将来の離陸時におけるタービン出口温度の予測を行う管理システムホスト２５，２７には、エアラインのコックピットクルーによってフライト毎に作成されるログブックから、航空機１３の整備部門の担当者が転写して作成する整備情報が手入力される。この整備情報は、例えば、便名や離陸モード等、航空機１３の離陸時におけるジェットエンジン１の運用条件に関する情報を含んでいる。
【００９６】
ところで、タービン出口温度モデルを用いて航空機１３の将来の離陸時におけるタービン出口温度を予測する際には、離陸時がまだ到来していないので、ジェットエンジン１の環境条件及び運用条件がまだ確定していない。上述したＡＣＡＲＳデータや整備情報から取得したり特定した環境条件及び運用条件は現在のものであるので、これらを利用して、制御システムのモデルから、航空機１３の将来の離陸時におけるファン３の回転数を予測することができない。
【００９７】
その代わり、航空機１３が将来離陸するときのジェットエンジン１の環境条件のうち外気温は、例えば、航空機１３が離陸する将来の日時の天気予報のデータを利用して仮定することができる。また、出発地の空港の海抜等の条件は、例えば、航空機１３の運用スケジュールから航空機１３が離陸する将来の日時の出発地を特定し、手作業でエアライン又は整備業者の管理システムホスト２５，２７に入力することで、管理システムホスト２５，２７において特定することができる。
【００９８】
一方、ジェットエンジン１の運用条件に含まれる、航空機１３が将来離陸する際に採用する離陸モードは、例えば、航空機１３のフライトスケジュールから航空機１３が離陸する将来の日時の出発地を特定し、手作業でエアライン又は整備業者の管理システムホスト２５，２７に入力することで、その出発地に応じた離陸モードを管理システムホスト２５，２７において特定することができる。
【００９９】
したがって、ジェットエンジン１の環境条件及び運用条件をＡＣＡＲＳデータや整備情報から取得したり特定することができない航空機１３の将来の離陸時についても、ファン３の回転数を、上述のようにして予測した航空機１３の離陸時におけるジェットエンジン１の環境条件及び運用条件から、制御システムのモデルを用いて予測することができる。
【０１００】
そして、予測した航空機１３の将来の離陸時におけるファン３の回転数と、このファン３の回転数を予測する際に用いた、航空機１３が将来離陸するときのジェットエンジン１の環境条件や運用条件とから、タービン出口温度モデルを用いて、航空機１３が将来離陸するときのジェットエンジン１のタービン出口温度を予測することができる。
【０１０１】
なお、制御システムのモデルを用いて予測した航空機１３の将来の離陸時におけるファン３の回転数と、その予測の際に用いた航空機１３の将来の離陸時におけるジェットエンジン１の環境条件及び運用条件とは、それらを用いてタービン出口温度モデルにより予測した、航空機１３が将来離陸するときのジェットエンジン１のタービン出口温度と関連付けて、上述した図６の学習データベースに蓄積される。
【０１０２】
この学習データベースは、タービン出口温度モデルを用いたタービン出口温度の予測を行う、エアライン又は整備業者の管理システムホスト２５，２７の例えばハードディスク２５ａ，２７ａ（請求項中の学習データ記憶部に相当）に記憶される。
【０１０３】
そして、学習データベースに蓄積された、航空機１３が実際に離陸したときのファン３の回転数、ジェットエンジン１の環境条件及び運用条件、並びに、タービン出口温度データは、上述したタービン出口温度モデルの説明変数の係数を同定する回帰学習に、ハードディスク２５ａ，２７ａから読み出して利用される。
【０１０４】
また、学習データベースに蓄積された、航空機１３の将来の離陸時と実際に離陸したときの各時点におけるタービン出口温度データは、後述する、タービン出口温度モデルを用いて予測した航空機１３の将来の離陸時におけるタービン出口温度の誤差の正規分布を求める際に、ハードディスク２５ａ，２７ａから読み出して利用される。
【０１０５】
そして、タービン出口温度モデルにより、航空機１３の将来の離陸時におけるタービン出口温度を複数の時点について予測して、予測したタービン出口温度が洗浄温度に達する時期を特定する。これにより、ジェットエンジン１のタービン出口温度が洗浄温度に達する時期を予測することになる。
【０１０６】
航空機１３の将来の離陸時におけるタービン出口温度が洗浄温度に達する時期を予測することで、航空機１３の将来の離陸時におけるタービン出口温度が部品交換を必要とする上限温度に上昇するようになる前に、洗浄により汚れを落としてジェットエンジン１の燃焼効率を向上させるのに適切な時期を予測により得て、ジェットエンジン１の洗浄を計画的かつ効率的に行うことができる。
【０１０７】
なお、航空機１３の将来の離陸時におけるジェットエンジン１のタービン出口温度やその基となるファン３の回転数を予測するのに用いる、将来の離陸時の時点で予定される環境条件や運用条件は、将来の離陸時とした時点で航空機１３が実際に離陸したときの環境条件や運用条件とは異なる可能性がある。
【０１０８】
ジェットエンジン１のタービン出口温度やファン３の回転数を予測する時点で予定された環境条件や運用条件と、その時点が実際に到来したときの実際の環境条件や運用条件とが異なると、例えば、図７（ａ）のグラフに示すように、タービン出口温度モデルを用いて予測したタービン出口温度（予測値）と、実際に測定したタービン出口温度（実測値）とに誤差が生じる。この誤差は必ずしも一定せず、図７（ｂ）のグラフに示すように、時間の経過と共に量や方向が変化する。
【０１０９】
そこで、本実施形態に係るタービン出口温度予測方法では、航空機１３が実際に離陸したときに測定した実際のタービン出口温度に対する、その離陸時について過去に予測した将来の離陸時におけるタービン出口温度の誤差を考慮する。そして、予測したタービン出口温度が洗浄温度に達する時期を、予測したタービン出口温度の実際のタービン出口温度に対する誤差分布の範囲を考慮して、エアライン又は整備業者の管理システムホスト２５，２７において予測する。
【０１１０】
具体的には、将来の環境条件や運用条件を仮定しタービン出口温度モデルを用いてジェットエンジン１のタービン出口温度（予測値）を過去に予測した航空機１３の各離陸時について、実際の離陸時のタービン出口温度（実測値）を、図６の学習データベースから抽出する。
【０１１１】
そして、各離陸時の実際のタービン出口温度（実測値）を中心値として、中心値（実測値）に対する各離陸時の過去に予測したタービン出口温度（予測値）の誤差の正規分布を、図７（ｃ）のグラフに示すように求める。この正規分布は、将来の環境条件や運用条件を仮定しタービン出口温度モデルを用いて予測した、航空機１３の将来の離陸時におけるジェットエンジン１のタービン出口温度（予測値）の誤差分布を示すことになる。
【０１１２】
そこで、図７（ｄ）のグラフに示すように、この誤差分布のうち、洗浄温度以上となる部分の割合を検出する。この割合は、航空機１３の将来の離陸時におけるジェットエンジン１のタービン出口温度が洗浄を要する温度に達する確率を意味する。
【０１１３】
したがって、航空機１３の将来の離陸時におけるジェットエンジン１のタービン出口温度がジェットエンジン１の洗浄を要する温度に達する割合によって、その離陸時にジェットエンジン１のタービン出口温度が洗浄を要する温度に達するかどうかを特定し、ジェットエンジン１の洗浄を行うのに適切な時期を計画的かつ効率的に前もって決めることができる。
【０１１４】
したがって、本実施形態では、エアライン又は整備業者の管理システムホスト２５，２７が、本発明のタービン出口温度予測方法を用いたタービン出口温度の予測を行うタービン出口温度予測装置を構成している。
【０１１５】
ところで、ジェットエンジン１を洗浄した後、航空機１３の飛行回数が少なくとも所定回数に達するまでの間（例えば、洗浄後５回）、あるいは、ジェットエンジン１の洗浄を行った後、航空機１３の使用時間が所定時間に達するまでの間は、ジェットエンジン１の汚れがまだ少ない。したがって、この期間について、航空機１３の将来の離陸時におけるジェットエンジン１のタービン出口温度を頻繁に予測する必要性が高いとは考えにくい。
【０１１６】
むしろ、航空機１３がジェットエンジン１の洗浄から相当回数飛行を繰り返して、航空機１３の離陸時におけるジェットエンジン１のタービン出口温度がそろそろ上限温度に近づきそうなときについて、航空機１３の将来の離陸時におけるタービン出口温度を頻繁に予測する必要性が高くなると考るのが自然である。
【０１１７】
そして、航空機１３が飛行を重ねてジェットエンジン１の汚れが増えた場合に、それに伴ってタービン出口温度が上昇するペースは、ジェットエンジン１を洗浄した直後と、ジェットエンジン１の洗浄から相当回数飛行して離陸時のタービン出口温度が上限温度にかなり近づくようになった時点とでは、明らかに異なるペースとなる。
【０１１８】
このため、航空機１３の将来の離陸時におけるタービン出口温度を頻繁に予測する必要性が高くなると考えられる、ジェットエンジン１の洗浄から相当回数飛行した状態のときに、ジェットエンジン１の洗浄直後の環境条件及び運用条件を用いてタービン出口温度を予測するのは、合理的であるとは考えにくい。
【０１１９】
そこで、本実施形態に係るタービン出口温度予測方法では、ジェットエンジン１を洗浄した後、航空機１３の飛行回数が少なくとも所定回数に達するまでの間（例えば、洗浄後５回）、あるいは、ジェットエンジン１の洗浄を行った後、航空機１３の使用時間が所定時間に達するまでの間は、タービン出口温度モデルを用いたタービン出口温度の予測を行わない。これにより、タービン出口温度モデルを用いてタービン出口温度を精度良く予測することができる。
【０１２０】
なお、タービン出口温度モデルを用いたタービン出口温度の予測を行わない期間を、ＡＣＡＲＳデータにおける航空機１３の実際の離陸時におけるタービン出口温度が基準とする温度以下である間としてもよい。また、ジェットエンジン１の前回の洗浄から基準とする回数の飛行を終了するまでの間としても良い。
【０１２１】
さらに、ジェットエンジン１の前回の洗浄から基準とする時間が経過するまでの間、タービン出口温度モデルを用いたタービン出口温度の予測を行わないものとしても良い。あるいは、後述するタービン出口温度モデルの説明変数とするパラメータに対する係数を同定する学習の期間が満了するまでの間、タービン出口温度モデルを用いたタービン出口温度の予測を行わないものとしても良い。
【０１２２】
ところで、本実施形態では、先に説明したように、タービン出口温度モデルの説明変数とするパラメータに対する係数を学習によって同定する。
【０１２３】
この学習は、航空機１３が実際に離陸したときに不図示のセンサによって測定されたジェットエンジン１のタービン出口温度を、タービン出口温度モデルの目的変数に代入して、説明変数の係数を同定する回帰学習である。回帰学習には、なんらかの学習過程を用いて、説明変数と目的変数間の関係を抽出する手法を用いることができる。具体的には、例えば、線形回帰分析、リッジ回帰分析、カーネル回帰分析、ガウス過程を応用した回帰分析、非線形回帰分析等が挙げられる。
【０１２４】
この学習には、航空機１３が実際に離陸したときに不図示のセンサによって測定されたジェットエンジン１のタービン出口温度を用いる。このタービン出口温度は、航空機１３の離陸後に取得してエアライン又は整備業者の管理システムホスト２５，２７のハードディスク２５ａ，２７ａに記憶させておいたＡＣＡＲＳデータから抽出する。また、この学習には、航空機が実際に離陸したときのファン３の回転数を用いる。なお、航空機１３が実際に離陸したときのファン３の回転数は、上述した制御システムのモデルを用いて、航空機１３が実際に離陸したときの環境条件及び運用条件から予測する。
【０１２５】
そして、タービン出口温度モデルの説明変数に対する係数を変えながら、各使用時の目的変数の離散が最も少ない（残差が最も小さい）係数を、タービン出口温度モデルの説明変数に対する係数として同定する。この回帰学習は、所定の学習トリガ条件が成立する毎に行われる。
【０１２６】
なお、タービン出口温度モデルは、ジェットエンジン１の個体毎にそれぞれ同定される。したがって、モデルの説明変数とするパラメータに対する係数を同定する学習も、ジェットエンジン１の個体毎にそれぞれ行う。
【０１２７】
航空機１３が実際に離陸したときのジェットエンジン１のタービン出口温度や、航空機１３が実際に離陸したときのファン３の回転数の予測に用いる環境条件及び運用条件は、図４の説明図に示すように、ＡＣＡＲＳデータと、航空機１３を運用するエアライン（航空会社）において作成される整備情報とから取得する。
【０１２８】
そして、タービン出口温度モデルの説明変数の係数を学習により同定する際に、ＡＣＡＲＳデータは、航空機１３が実際に離陸したときのジェットエンジン１のタービン出口温度や、航空機１３の離陸時におけるジェットエンジン１の運用条件に関する情報の特定に利用される。また、ＡＣＡＲＳデータは、学習対象のタービン出口温度モデルを特定するためのジェットエンジン１の個体の識別や、ジェットエンジン１を使用した日時（例えば、航空機が離陸日時）の特定等にも利用される。
【０１２９】
これらのＡＣＡＲＳデータや整備情報を用いたタービン出口温度モデルの学習による同定（説明変数の係数の同定）は、エアライン又は整備業者の管理システムホスト２５，２７において行われる。
【０１３０】
次に、上述した内容で本実施形態に係るジェットエンジン１のタービン出口温度の予測方法をエアライン又は整備業者の管理システムホスト２５，２７が行う際の手順を、図８乃至図１０のフローチャートを参照して説明する。
【０１３１】
まず、本実施形態の管理システムホスト２５，２７が行うジェットエンジン１のタービン出口温度の予測方法は、図８のフローチャートに示すように、ファン３の回転数予測（ステップＳ１）、ジェットエンジン１のタービン出口温度の予測（ステップＳ３）、及び、ジェットエンジン１の洗浄時期の予測（ステップＳ５）の各ステップを含んでいる。
【０１３２】
また、本実施形態の管理システムホスト２５，２７が行うジェットエンジン１のタービン出口温度の予測方法は、図９のフローチャートに示すように、学習トリガ条件が成立したとき（ステップＳ１１でＹＥＳ）に行われる学習（ステップＳ１３）のステップを含んでいる。
【０１３３】
さらに、本実施形態の管理システムホスト２５，２７が行うジェットエンジン１のタービン出口温度の予測方法は、図１０のフローチャートに示すように、更新条件が成立したとき（ステップＳ２１でＹＥＳ）に行われる、ジェットエンジン１のタービン出口温度の取得（ステップＳ２３）、タービン出口温度に対する予測したタービン出口温度の誤差分布の検出（ステップＳ２５）の各ステップを含んでいる。
【０１３４】
このうち、図８のステップＳ１におけるファン３の回転数予測では、図１１のフローチャートに示すように、まず、ファン３の回転数を予測する航空機１３の将来の離陸時において予定されているジェットエンジン１の環境条件及び運用条件を特定する（ステップＳ１０１）。そして、特定した環境条件及び運用条件から、制御システムのモデルを用いて、航空機１３の将来の離陸時におけるファン３の回転数を予測する（ステップＳ１０３）。
【０１３５】
なお、航空機１３の将来の離陸時において予定されているジェットエンジン１の環境条件及び運用条件は、先に説明したように、航空機１３が離陸する将来の日時の天気予報のデータや航空機１３の運用スケジュール等から特定することができる。
【０１３６】
そして、制御システムのモデルを用いて予測した航空機１３の将来の離陸時におけるファン３の回転数と、その予測の際に用いた航空機１３の将来の離陸時におけるジェットエンジン１の環境条件及び運用条件とは、互いに関連付けて、エアライン又は整備業者の管理システムホスト２５，２７のハードディスク２５ａ，２７ａに記憶された図６の学習データベースに蓄積される。
【０１３７】
次に、図８のステップＳ３におけるタービン出口温度予測では、図１２のフローチャートに示すように、まず、図１１のステップＳ１０３で予測した、航空機１３の将来の離陸時におけるファン３の回転数を取得する（ステップＳ３０１）。
【０１３８】
これと共に、図９のステップＳ１３の学習ステップにより同定した、タービン出口温度モデルのパラメータの係数（説明変数に対する係数）を抽出する（ステップＳ３０３）。ステップＳ３０１とステップＳ３０３は、どちらを先に行ってもよく、並行して同時に行ってもよい。
【０１３９】
そして、ステップＳ３０１で取得したファン３の回転数と、ステップＳ３０３で係数を抽出したパラメータとを説明変数とし、タービン出口温度モデルを用いて、航空機１３の将来の離陸時におけるジェットエンジン１のタービン出口温度を目的変数として予測する（ステップＳ３０５）。
【０１４０】
続いて、図８のステップＳ５における洗浄時期予測では、図１３のフローチャートに示すように、まず、図１１のステップＳ３０５で予測した、航空機１３の将来の離陸時におけるジェットエンジン１のタービン出口温度の誤差分布として、図１０のステップＳ２５で検出した誤差分布を設定する（ステップＳ５０１）。
【０１４１】
そして、図１２のステップＳ３０５で予測した航空機１３の将来の離陸時におけるジェットエンジン１のタービン出口温度を中心値とする、タービン出口温度の誤差分布の範囲の上限側が、ジェットエンジン１の洗浄を要する洗浄温度に達しているとき（ステップＳ５０３でＹＥＳ）に、誤差分布のうち洗浄温度以上の部分の割合から、航空機１３の将来の離陸時におけるジェットエンジン１のタービン出口温度が洗浄温度に達する確率を検出する（ステップＳ５０５）。
【０１４２】
さらに、ステップＳ５０５で検出した確率の高さから、図１２のステップＳ３０５でジェットエンジン１のタービン出口温度を予測した航空機１３の将来の離陸時に、ジェットエンジン１のタービン出口温度が洗浄温度に達すると判定するかどうかを決定し、ジェットエンジン１の洗浄時期を特定する（ステップＳ５０７）。
【０１４３】
次に、図９のステップＳ１１で学習トリガ条件が成立したとき（ＹＥＳ）に行われるステップＳ１３の学習ステップでは、管理システムホスト２５，２７のハードディスク２５ａ，２７ａに記憶された学習データベースに蓄積された、航空機１３が実際に離陸したときのファン３の回転数、ジェットエンジン１の環境条件及び運用条件、並びに、タービン出口温度データを用いて、先に説明したような、タービン出口温度モデルの説明変数とするパラメータの係数（説明変数に対する係数）を、学習により同定する。
【０１４４】
したがって、図１２のステップＳ３０３においては、図９のステップＳ１３の学習ステップで決定した最新のパラメータの係数が、タービン出口温度モデルの説明変数に対する係数として用いるために環境条件及び運用条件から抽出される。
【０１４５】
なお、ジェットエンジン１の洗浄を行った後、航空機１３の飛行回数が少なくとも所定回数に達するまでの間（例えば、洗浄後５回）の使用時、あるいは、ジェットエンジン１の洗浄を行った後、航空機１３の使用時間が所定時間に達するまでの間の使用時の、航空機１３が実際に離陸したときのファン３の回転数、ジェットエンジン１の環境条件及び運用条件、並びに、タービン出口温度データを、ステップＳ１３の学習ステップにおける、タービン出口温度モデルの説明変数とするパラメータを決定するための学習には使用しないようにしてもよい。
【０１４６】
即ち、先に説明したように、ジェットエンジン１を洗浄した直後は、航空機１３が飛行を重ねてジェットエンジン１の汚れが増えた場合のタービン出口温度が上昇するペースが、ジェットエンジン１の洗浄から相当回数飛行したときと比べて明らかに遅い。
【０１４７】
このため、ジェットエンジン１を洗浄した直後の、航空機１３が実際に離陸したときのファン３の回転数、ジェットエンジン１の環境条件及び運用条件、並びに、タービン出口温度データを用いて、タービン出口温度モデルの回帰学習を行っても、タービン出口温度モデルの説明変数の適切な係数を決定することができない。よって、ジェットエンジン１の洗浄直後の、航空機１３が実際に離陸したときのファン３の回転数、ジェットエンジン１の環境条件及び運用条件、並びに、タービン出口温度データは、タービン出口温度モデルの説明変数の係数を同定する学習に使用する対象から除外してもよい。
【０１４８】
したがって、本実施形態に係るジェットエンジン１のタービン出口温度の予測装置では、管理システムホスト２５，２７における、図９のステップＳ１３の学習ステップにおいて、上述した学習対象からの除外を行う場合、その処理を実行するハードウェア及びソフトウェアが、請求項中の学習除外対象設定部を構成していることになる。
【０１４９】
なお、学習トリガ条件は、例えば、管理システムホスト２５，２７のハードディスク２５ａ，２７ａの学習データベースに、航空機１３が実際に離陸したときのファン３の回転数、ジェットエンジン１の環境条件及び運用条件、並びに、タービン出口温度データが新たに蓄積される度に成立する条件としても良い。
【０１５０】
あるいは、タービン出口温度モデルを用いて航空機１３の将来の離陸時におけるジェットエンジン１のタービン出口温度を予測する毎に成立する条件としても良く、一定時間毎に周期的に成立する条件としても良く、乱数表等を用いてアトランダムに決定されるタイミングで成立する条件としても良い。
【０１５１】
続いて、図１０のステップＳ２１で行われる、更新条件が成立したか否かの確認では、ジェットエンジン１のタービン出口温度を過去に予測した、航空機１３の将来の離陸時における、実際のジェットエンジン１のタービン出口温度が入力されたか否かを確認する。この確認は、例えば、過去に予測された航空機１３の将来の離陸時と同じ出発時刻（日付を含む）、便名、出発地、ジェットエンジン１の個体等が指定されたＡＣＡＲＳデータが入力されたかどうかによって、行うことができる。
【０１５２】
そして、更新条件が成立した場合（ＹＥＳ）に行われるステップＳ２３のファン３のタービン出口温度の取得ステップでは、入力されたＡＣＡＲＳデータから、航空機１３の実際の離陸時におけるタービン出口温度を取得する。
【０１５３】
また、ステップＳ２５の、実際のタービン出口温度に対する予測したタービン出口温度の誤差分布の検出ステップでは、ステップＳ２３で取得した航空機１３の実際の離陸時におけるジェットエンジン１のタービン出口温度を中心値（実測値）として、同じ離陸時について過去に図１２のステップＳ３０５で予測した、航空機１３の将来の離陸時におけるジェットエンジン１のタービン出口温度（予測値）の誤差の、図７（ｃ）のグラフに示す正規分布を求める。
【０１５４】
したがって、図１３のステップＳ５０１においては、図１０のステップＳ２５の誤差分布の検出ステップで検出した最新の誤差分布が、ステップＳ２３で取得した航空機１３の実際の離陸時におけるジェットエンジン１のタービン出口温度（実測値）に対する、同じ離陸時について過去に図１２のステップＳ３０５で予測したタービン出口温度（予測値）の誤差分布として設定される。
【０１５５】
以上の説明からも明らかなように、本実施形態では、図１１のステップＳ１０３が、請求項中のファン回転数予測ステップに相当し、図１２のステップＳ３０５が、請求項中のタービン出口温度予測ステップに相当している。また、本実施形態では、図９のステップＳ１３が、請求項中の学習ステップに相当し、図８のステップＳ５が、請求項中の洗浄時期予測ステップに相当している。
【０１５６】
さらに、本実施形態では、図１０のステップＳ２５が、請求項中の誤差分布検出ステップに相当している。
【０１５７】
なお、本実施形態に係るジェットエンジン１のタービン出口温度の予測装置では、管理システムホスト２５，２７における、図１１のステップＳ１０３の処理を実行して航空機１３の離陸時におけるファン３の回転数を予測するためのハードウェア及びソフトウェアによって、請求項中のファン回転数予測部が構成されている。
【０１５８】
また、本実施形態に係るジェットエンジン１のタービン出口温度の予測装置では、管理システムホスト２５，２７における、図１２のステップＳ３０５の処理を実行して航空機１３の離陸時におけるジェットエンジン１のタービン出口温度を予測するためのハードウェア及びソフトウェアによって、請求項中のタービン出口温度予測部が構成されている。
【０１５９】
さらに、本実施形態に係るジェットエンジン１のタービン出口温度の予測装置では、管理システムホスト２５，２７における、図８のステップＳ５の洗浄時期予測ステップの処理を実行するハードウェア及びソフトウェアが、請求項中の洗浄時期予測部を構成している。
【０１６０】
また、本実施形態に係るジェットエンジン１のタービン出口温度の予測装置では、管理システムホスト２５，２７における、図９のステップＳ１３の学習ステップの処理を実行するハードウェア及びソフトウェアが、請求項中の学習部を構成しており、図１０のステップＳ２５の誤差分布検出ステップを実行するハードウェア及びソフトウェアが、請求項中の洗浄時期予測部を構成している。
【０１６１】
なお、本実施形態に係るジェットエンジン１のタービン出口温度の予測装置では、管理システムホスト２５，２７の不図示のモニタに、図１４（ａ），（ｂ）の説明図に示す画面が表示される。
【０１６２】
図１４（ａ）に示す画面では、予測したジェットエンジン１の個体毎のタービン出口温度が表示され、図１４（ｂ）に示す画面では、洗浄温度以上となる確率等の解析結果が、ジェットエンジン１の個体毎に表示される。
【０１６３】
具体的には、図１４（ａ）に示す画面では、予測したジェットエンジン１のタービン出口温度（図中の「温度の予測値」の実線）とその誤差範囲（図中の「温度の予測値」の上下の破線）の、タービン出口温度に関する運用制限値（温度）との関係を示すグラフが表示される。このグラフでは、目の粗い網掛け部分の下端が例えば洗浄温度を示し、目の細かい網掛け部分の下端が例えば部品劣化抑制のための上限温度を示している。
【０１６４】
また、図１４（ｂ）に示す画面では、予測したジェットエンジン１のタービン出口温度が洗浄温度を超える確率（図中の上側の線）と上限温度を超える確率（同じく下側の線）が表示される。図１４（ａ），（ｂ）のいずれのグラフも、横軸はジェットエンジン１の出力を下げる率を示している。
【０１６５】
以上に説明したように、本実施形態に係るタービン出口温度予測方法とこれを実施するタービン出口温度予測装置によれば、ジェットエンジン１の制御内容をモデル化した固定の物理モデルである制御システムのモデルを用いてファン３の回転数を予測し、これと、ジェットエンジン１の環境条件及び運用条件から選択したパラメータとを説明変数とするタービン出口温度モデルを用いて、ジェットエンジン１のタービン出口温度を予測するようにした。
【０１６６】
そして、ジェットエンジン１のタービン出口温度を実際に測定した実績が増えるのに伴って、ジェットエンジン１の汚れの状態によって上昇傾向が変化するタービン出口温度の予測に用いるタービン出口温度モデルの説明変数に対する係数を、学習により更新するようにした。
【０１６７】
このため、学習によって決定した適切な係数を説明変数に用いて、タービン出口温度モデルを用いてタービン出口温度を精度良く予測することができる。
【０１６８】
したがって、ジェットエンジン１のタービン出口温度に影響する環境条件及び運用条件が確定していない将来の時点についても、経験豊富な整備担当者に頼ることなくジェットエンジン１のタービン出口温度を予測することができる。
【０１６９】
また、本実施形態によれば、予測したタービン出口温度に基づいて、航空機１３の離陸時にジェットエンジン１のタービン出口温度が洗浄を要する洗浄温度に達する時期を予測する。
【０１７０】
このため、ジェットエンジン１に最も負荷がかかる航空機１３の離陸時におけるタービン出口温度が部品交換を必要とする上限温度に上昇するようになる前に、洗浄により汚れを落としてジェットエンジン１の燃焼効率を向上させるのに適切な時期を予測により得て、ジェットエンジン１の洗浄を計画的かつ効率的に行うことができる。
【０１７１】
さらに、本実施形態によれば、航空機１３の実際の離陸時に測定したタービン出口温度に対する、同じ離陸時について過去に予測したタービン出口温度の誤差分布を考慮して、航空機１３の将来の離陸時におけるタービン出口温度を予測した際に、予測したタービン出口温度が洗浄温度に達する確率を求める。このため、求めた確率の高さと、タービン出口温度を予測した航空機１３の将来の離陸時とから、ジェットエンジン１を洗浄するのに適切な時期を、計画的かつ効率的に前もって決めることができる。
【０１７２】
また、本実施形態によれば、ジェットエンジン１の洗浄直後の実際の離陸時に測定したタービン出口温度や、その時の環境条件及び運用条件、並びに、実際の離陸時について予測したファン３の回転数を、タービン出口温度モデルの説明変数に対する係数を同定する学習に使用する対象から除外する。
【０１７３】
このため、ジェットエンジン１の洗浄から航空機１３が飛行を重ねてジェットエンジン１の汚れが増え、離陸時のタービン出口温度が上昇するペースが洗浄直後のジェットエンジン１よりも早くなったときの、実際の離陸時に測定したタービン出口温度や、その時の環境条件及び運用条件、並びに、実際の離陸時について予測したファン３の回転数から、タービン出口温度モデルの回帰学習を行うようにし、タービン出口温度モデルの説明変数に対する適切な係数を同定することができる。
【０１７４】
なお、本発明に係るガスタービンのタービン出口温度予測方法の実行主体であるガスタービンのタービン出口温度予測装置は、エアラインの管理システムホスト２５と整備業者の管理システムホスト２７とのうち、ジェットエンジン１のメンテナンスを行う側に設けてあればよく、勿論、双方にそれぞれ設けてもよい。
【０１７５】
また、本発明は、航空機１３のジェットエンジン１に限らず、陸上の発電設備、船舶の推進源や発電装置等として用いられるガスタービン等のタービン出口温度を予測する際にも広く適用可能である。
【符号の説明】
【０１７６】
１  ジェットエンジン
３  ファン
５  低圧圧縮機
７  高圧タービン
９  高圧圧縮機
１１  低圧タービン
１３  航空機
２１  無線局
２３  統合処理ホストコンピュータ
２５  エアラインの管理システムホスト（学習部）
２５ａ，２７ａ  ハードディスク（学習データ記憶部）
２７  整備業者の管理システムホスト
【図１】
0006304313.tif 000002
【図２】
0006304313.tif 000003
【図３】
0006304313.tif 000004
【図４】
0006304313.tif 000005
【図５】
0006304313.tif 000006
【図６】
0006304313.tif 000007
【図７】
0006304313.tif 000008
【図８】
0006304313.tif 000009
【図９】
0006304313.tif 000010
【図１０】
0006304313.tif 000011
【図１１】
0006304313.tif 000012
【図１２】
0006304313.tif 000013
【図１３】
0006304313.tif 000014
【図１４】
0006304313.tif 000015