(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントの運転条件データと、前記プラントに備えられた機器の運転実績データとを取得し、
前記取得した運転条件データと運転実績データと取得した運転実績データを規格化したデータとを、おのおのその取得時間データとともに蓄積し、
前記蓄積した各データに基づいてこのプラントの運転条件と、前記機器の運転実績及び運転実績データを規格化したデータとの相関関係をそれぞれ取得し、
前記取得した相関関係に基づいて前記機器の運転状態と経年変化を予測し原子力プラントの性能予測及び機器の交換計画の立案を行うプラント運転状態予測方法。
【請求項２】
原子力プラントからこの原子力プラントの運転条件データを取得する運転条件データ取得手段と、
前記原子力プラントに備えられた蒸気発生器からこの蒸気発生器のプラントにより特性のある推移を示す蒸気発生性能係数を取得する蒸気発生性能係数データ取得手段と、
取得した蒸気発生性能係数を規格化する手段と、
前記運転条件データ取得手段によって取得された運転条件データと、前記蒸気発生性能係数データによって取得された蒸気発生性能係数と規格化された蒸気発生性能係数を、おのおのその取得時間データと共に蓄積するデータ蓄積手段と、
前記データ蓄積手段に蓄積された各データに基づいて、この原子力プラントの運転条件と、この蒸気発生器の蒸気発生性能係数及び規格化された蒸気発生性能係数との相関関係を取得する相関関係取得手段と、
前記相関関係取得手段によって取得された相関関係に基づいて、蒸気発生性能係数の経年変化に対する相関式の取得と前記蒸気発生器の蒸気発生性能を経年変化に対する相関式と規格化された蒸気発生性能係数の相関式より求めた蒸気発生性能係数の相関式より予測する性能予測手段と、を備え、原子力プラントの性能予測及び機器の交換計画の立案を行う原子力プラント運転状態予測システム。  
【請求項３】
原子力プラントからこの原子力プラントの運転条件データを取得する運転条件データ取得手段と、
前記原子力プラントのタービンに蒸気を供給するタービン蒸気ループに備えられた圧力計から前記タービン蒸気ループ内を循環する冷却材水の蒸気圧力データを取得する蒸気圧力データ取得手段と、
前記運転条件データ取得手段によって取得された運転条件データと、前記蒸気圧力データ取得手段によって取得された蒸気圧力データと蒸気圧力データの規格化を行い、おのおのその取得時間データと共に蓄積するデータ蓄積手段と、
前記データ蓄積手段に蓄積された各データに基づいて、この原子力プラントの運転条件と、前記蒸気圧力との相関関係を取得する相関関係取得手段と、
前記相関関係取得手段によって取得された相関関係に基づいて、前記蒸気圧力の経年変化を求め蒸気圧力を予測する性能予測手段と、を備え、原子力プラントの性能予測及び機器の交換計画の立案を行う原子力プラント運転状態予測システム。
【請求項４】
原子力プラントからこの原子力プラントの運転条件データを取得する運転条件データ取得手段と、
前記原子力プラントのタービンに蒸気を供給するタービン蒸気ループに備えられた流量計から前記タービン蒸気ループ内を循環する冷却材の流量データ、前記タービン蒸気ループに備えられた圧力計からこのタービン蒸気ループ内を循環する冷却材の蒸気圧力データ、前記タービン蒸気ループに備えられた温度計からこのタービン蒸気ループ内を循環する冷却材の温度データ、前記冷却材を蒸発させ前記タービン蒸気ループに蒸気を供給する蒸気発生器からこの蒸気発生器の蒸気発生性能係数をそれぞれ取得する運転データ取得手段と、
前記運転条件データ取得手段および前記運転データ取得手段によって取得された蒸気発生性能係数の規格化と、規格化された蒸気発生性能係数を含む各データを、おのおのその取得時間データと共に蓄積するデータ蓄積手段と、
前記データ蓄積手段に蓄積された各データに基づいて、この原子力プラントの運転条件と熱出力との相関関係を取得する相関関係取得手段と、
前記相関関係取得手段によって取得された相関関係に基づいて、運転サイクルを通じての経年変化を求め出力を予測する性能予測手段と、を備え、原子力プラントの性能予測及び機器の交換計画の立案を行う原子力プラント運転状態予測システム。
【請求項５】
請求項４に記載の原子力プラント運転状態予測システムにおいて、
前記性能予測手段は、更に電気出力を予測し原子力プラントの性能予測及び機器の交換計画の立案を行う原子力プラント運転状態予測システム。  
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば火力発電所や、製鉄所、あるいは化学工場のようなプラントに適用され、プラントの運転条件および運転状態データを蓄積してデータベースを構築し、このデータベースから得られる知見に基づいて、プラントの将来の性能を予測するプラント運転状態予測方法、およびこのプラント運転状態予測方法を原子力プラントに適用した原子力プラント運転状態予測システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
例えば、原子力発電所や、火力発電所、製鉄所、あるいは化学工場のように巨大なプラントでは、現在の運転状態が正常であるか、あるいは異常であるかを判定するプラント性能診断システムが適用されている。
【０００３】
このようなプラント性能診断システムでは、過去から現在まで該当プラントの運転データが取得される。そして、この取得された運転データに基づいて、正常な運転状態における運転データの範囲が示されたデータベースが構築される。
【０００４】
そして、現在の運転データを、このデータベースと比較し、現在の運転データが正常範囲に入っていれば、現在の運転状態が正常であると確認されている。一方、現在の運転データが正常範囲を逸脱していれば、プラントに異常があるものと判定される。そして、プラントに異常があるものと判定された場合には、アラームを発する等によってオペレータにその旨が報知され、異常回避のための適正な措置がなされている。
【０００５】
例えば、加圧水型原子力発電所（以下、「ＰＷＲ」と称する。）の性能は、蒸気発生器の性能係数および復水器の真空度の変化に伴う出力変動によって予測されている。このうち、蒸気発生性能係数は、運転サイクルの初期値の推移によって厳しくなるその運転サイクル中の夏場に予測が行われている。また、復水器の真空度は、過去のデータより記録された最悪値を用いて行われている。この２つのパラメータにより得られる出力変化量より夏場等の特定された条件での出力が評価されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のプラント性能診断システムでは、上述したように対象プラントの現在の運転状態の正常／異常の判定、および近い将来における運転状態の予測を行うことができるものの、任意の運転日における予測を行うことはできない。
【０００７】
例えば、原子力発電所の場合、おおよそ１年毎に定期点検が行われている。したがって、任意の運転日における性能予測が可能になれば、機器の交換時期も把握可能となるために、定期点検期間を利用して、稼働率を低下させることなく、機器の交換を行うことができるようになる。また、これによって、以後の運転を安定に、かつ安全に行うことができるようになる。
【０００８】
しかしながら、従来のプラント性能診断システムでは、上述したように近い将来における運転状態の予測、すなわち原子力発電所の場合には、当該運転サイクルまたは次運転サイクルの予測しかできないとともに、その予測には上述したように最悪復水器真空度等を使用して実施している。このため、過剰に厳しめの条件設定となるために、補助蒸気の使用量や水質の管理運用等に多大な負担をかけてしまうという問題がある。
【０００９】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、その第１の目的は、プラントの運転条件データと運転状態データとを蓄積してデータベースを構築し、このデータベースから得られる情報に基づいて、運転条件と運転状態データとの相関式を取得し、この相関式を用いることによって、プラントの将来の性能を予測することが可能なプラント運転状態予測方法を提供することにある。
【００１０】
またその第２の目的は、このプラント運転状態予測方法を原子力プラントに適用し、原子力プラントの性能予測、原子力プラントの運用計画および機器の交換計画の立案を容易とする原子力プラント運転状態予測システムを提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明では、以下のような手段を講じる。
【００１２】
すなわち、請求項１の発明のプラント運転状態予測方法では、上記第１の目的を達成するために、プラントの運転条件データと、プラントに備えられた機器の運転実績データとを取得し、取得した運転条件データと運転実績データと取得した運転実績データを規格化したデータとを、おのおのその取得時間データとともに蓄積し、蓄積した各データに基づいてこのプラントの運転条件と、機器の運転実績及び運転実績データを規格化したデータとの相関関係をそれぞれ取得し、取得した相関関係に基づいて機器の運転状態と経年変化を予測し原子力プラントの性能予測及び機器の交換計画の立案を行う。
【００１３】
請求項２の発明の原子力プラント運転状態予測システムでは、上記第２の目的を達成するために、原子力プラントからこの原子力プラントの運転条件データを取得する運転条件データ取得手段と、原子力プラントに備えられた蒸気発生器からこの蒸気発生器のプラントにより特性のある推移を示す蒸気発生性能係数を取得する蒸気発生性能係数データ取得手段と、取得した蒸気発生性能係数を規格化する手段と、運転条件データ取得手段によって取得された運転条件データと、蒸気発生性能係数データによって取得された蒸気発生性能係数と規格化された蒸気発生性能係数を、おのおのその取得時間データと共に蓄積するデータ蓄積手段と、データ蓄積手段に蓄積された各データに基づいて、この原子力プラントの運転条件と、この蒸気発生器の蒸気発生性能係数及び規格化された蒸気発生性能係数との相関関係を取得する相関関係取得手段と、相関関係取得手段によって取得された相関関係に基づいて、蒸気発生性能係数の経年変化に対する相関式の取得と蒸気発生器の蒸気発生性能を経年変化に対する相関式と規格化された蒸気発生性能係数の相関式より求めた蒸気発生性能係数の相関式より予測する性能予測手段とを備え、原子力プラントの性能予測及び機器の交換計画の立案を行うものである。
【００１４】
なお、原子力プラント運転状態予測システムは、上記第２の目的を達成するために、原子力プラントからこの原子力プラントの運転条件データを取得する運転条件データ取得手段と、原子力プラントに備えられた復水器からこの復水器の真空度データおよび海水温度データを取得する真空度・海水温度データ取得手段と、運転条件データ取得手段によって取得された運転条件データと、真空度・海水温度データ取得手段によって取得された真空度データおよび海水温度データとを、おのおのその取得時間データと共に蓄積するデータ蓄積手段と、データ蓄積手段に蓄積された各データに基づいて、この原子力プラントの運転条件と海水温度との相関関係、および海水温度とこの復水器の真空度との相関関係を取得する相関関係取得手段と、相関関係取得手段によって取得された各相関関係に基づいて、復水器の性能及び経年劣化を予測する性能予測手段とを備え、原子力プラントの性能予測及び機器の交換計画の立案を行うようにしても良い。
【００１５】
また、原子力プラント運転状態予測システムは、上記第２の目的を達成するために、原子力プラントからこの原子力プラントの運転条件データを取得する運転条件データ取得手段と、原子力プラントのタービンに蒸気を供給するタービン蒸気ループに備えられた流量計からタービン蒸気ループ内を循環する冷却材の流量データを取得する流量データ取得手段と、運転条件データ取得手段によって取得された運転条件データと、流量データ取得手段によって取得された流量データとを、おのおのその取得時間データと共に蓄積するデータ蓄積手段と、データ蓄積手段に蓄積された各データに基づいて、この原子力プラントの運転条件と、冷却材の流量との相関関係を取得する相関関係取得手段と、相関関係取得手段によって取得された相関関係に基づいて、冷却材の必要流量の経年変化量を求め流量を予測する性能予測手段とを備え、原子力プラントの性能予測及び機器の交換計画の立案を行うようにしても良い。
【００１６】
請求項３の発明の原子力プラント運転状態予測システムは、上記第２の目的を達成するために、原子力プラントからこの原子力プラントの運転条件データを取得する運転条件データ取得手段と、原子力プラントのタービンに蒸気を供給するタービン蒸気ループに備えられた圧力計からタービン蒸気ループ内を循環する冷却材水の蒸気圧力データを取得する蒸気圧力データ取得手段と、運転条件データ取得手段によって取得された運転条件データと、蒸気圧力データ取得手段によって取得された蒸気圧力データと蒸気圧力データの規格化を行い、おのおのその取得時間データと共に蓄積するデータ蓄積手段と、データ蓄積手段に蓄積された各データに基づいて、この原子力プラントの運転条件と、蒸気圧力との相関関係を取得する相関関係取得手段と、相関関係取得手段によって取得された相関関係に基づいて、蒸気圧力の経年変化を求め蒸気圧力を予測する性能予測手段とを備え、原子力プラントの性能予測及び機器の交換計画の立案を行うものである。
【００１７】
請求項４の発明の原子力プラント運転状態予測システムは、上記第２の目的を達成するために、原子力プラントからこの原子力プラントの運転条件データを取得する運転条件データ取得手段と、原子力プラントのタービンに蒸気を供給するタービン蒸気ループに備えられた流量計からタービン蒸気ループ内を循環する冷却材の流量データ、タービン蒸気ループに備えられた圧力計からこのタービン蒸気ループ内を循環する冷却材の蒸気圧力データ、タービン蒸気ループに備えられた温度計からこのタービン蒸気ループ内を循環する冷却材の温度データ、冷却材を蒸発させタービン蒸気ループに蒸気を供給する蒸気発生器からこの蒸気発生器の蒸気発生性能係数をそれぞれ取得する運転データ取得手段と、運転条件データ取得手段および運転データ取得手段によって取得された蒸気発生性能係数の規格化と、規格化された蒸気発生性能係数を含む各データを、おのおのその取得時間データと共に蓄積するデータ蓄積手段と、データ蓄積手段に蓄積された各データに基づいて、この原子力プラントの運転条件と熱出力との相関関係を取得する相関関係取得手段と、相関関係取得手段によって取得された相関関係に基づいて、運転サイクルを通じての経年変化を求め出力を予測する性能予測手段とを備え、原子力プラントの性能予測及び機器の交換計画の立案を行うものである。
【００１８】
請求項５の発明は、上記第２の目的を達成するために、請求項４の発明の原子力プラント運転状態予測システムにおいて、性能予測手段は、更に電気出力を予測し原子力プラントの性能予測及び機器の交換計画の立案を行うものである。
【００１９】
なお、原子力プラント運転状態予測システムは、上記第２の目的を達成するために、原子力プラントからこの原子力プラントの運転条件データを取得する運転条件データ取得手段と、原子力プラントの炉心を監視するために設けられた炉心出入口温度計より得られた炉心出口と入口との温度差データ、原子力プラントのタービンを監視するために設けられた圧力計より得られるタービン内蒸気圧力データ、タービンに蒸気を供給するためのタービン蒸気ループに備えられた温度計を用いてこのタービン蒸気ループ内を循環する冷却材の温度データをそれぞれ取得する運転データ取得手段と、運転条件データ取得手段および運転データ取得手段によって取得された各データを、おのおのその取得時間データと共に蓄積するデータ蓄積手段と、データ蓄積手段に蓄積された各データに基づいて、この原子力プラントの運転条件と熱出力との相関関係を取得する相関関係取得手段と、相関関係取得手段によって取得された相関関係に基づいて、タービン蒸気ループ内を循環する冷却材の温度、炉心の出入口温度差、およびタービン内蒸気の圧力及び経年変化を予測する性能予測手段とを備え、原子力プラントの性能予測及び機器の交換計画の立案を行うようにしても良い。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００２１】
本発明の実施の形態を図１から図１５を用いて説明する。
【００２２】
図１は、本発明の実施の形態に係るプラント運転状態予測方法を適用した原子力プラント運転状態予測システムのシステム構成概念図である。
【００２３】
原子力プラント１は、図１にその概略構成を示すように、原子炉２、炉心Ｒ、蒸気発生器３、圧力計４、タービン５、復水器６、流量計７、温度計８、１次系ループ９、２次系ループ１０を備えている。
【００２４】
炉心Ｒは、原子炉２内に設けられ、１次系ループ９は、炉心Ｒに１次系ポンプ２５により冷却材を連続的に供給する配管であり、途中に設けられた蒸気発生器３において２次系ループ１０の給水ポンプ２６により供給される冷却材から蒸気を生成し、この生成した蒸気を２次系ループ１０に供給する。
【００２５】
また、１次系ループ９は、炉心Ｒの温度差を監視するための温度計２３を備えている。
【００２６】
この２次系ループ１０には、蒸気発生器３の他に、圧力計４、タービン５、復水器６、流量計７、温度計８が設けられており、蒸気は圧力計４によって圧力が測定された後にタービン５に供給される。そして、タービン５の回転に供された後には復水器６において復水され、更に流量計７によってその流量が測定された後に、温度計８によってその温度が測定される。タービン５は、タービン第１段後の圧力計２２でその圧力が監視されるようにしている。
【００２７】
復水器６は、海水系２４に設けられた海水循環ポンプ２７より供給される海水が循環しており、タービン５で消費されなかった熱を除熱する。海水系２４には、海水温度を監視するための温度計２１を備えている。
【００２８】
本発明の実施の形態に係る原子力プラント運転状態予測システム１１は、原子力プラント１の運転条件データと、原子力プラント１に備えられた各機器の運転実績データとを取得し、取得した運転条件データと運転実績データとを、おのおのその取得時間データとともに蓄積し、蓄積した各データに基づいて原子力プラント１の運転条件と、各機器の運転実績との相関関係を取得し、取得した相関関係に基づいて原子力プラント１および各機器の運転状態を予測するものである。
【００２９】
具体的に予測する項目としては、ａ）蒸気発生器３の蒸気発生性能、ｂ）２次系ループ１０内を循環する蒸気の圧力、ｃ）１次系ループ９内を循環する冷却材の必要給水流量、ｄ）復水器６の性能、ｅ）炉心Ｒおよび蒸気発生器３によって発生される熱出力、ｆ）炉心Ｒを監視している炉心出入口における温度差、ｇ）タービン５を監視しているタービン第１段後圧力、ｈ）熱出力一定の場合の電気出力の余剰量または不足量である。
【００３０】
これら各運転状態を予測する本発明の実施の形態に係る原子力プラント運転状態予測システム１１は、運転条件データ取得部１２と、蒸気発生性能データ取得部１３と、温度データ取得部１４と、蒸気圧力データ取得部１５と、流量データ取得部１６と、真空度データ取得部１７と、データ蓄積部１８と、相関関係取得部１９と、性能予測部２０と、炉心温度差データ取得部２８と、タービン第１段後圧力データ取得部２９と、海水温度データ取得部３０と、出力部３１を備えている。
【００３１】
運転条件データ取得部１２は、原子力プラント１からこの原子力プラント１の運転条件データを取得する。
【００３２】
蒸気発生性能データ取得部１３は、蒸気発生器３の蒸気発生性能係数を蒸気発生器３から取得する。温度データ取得部１４は、この２次系ループ１０内を循環する冷却材の温度データを温度計８から取得する。蒸気圧力データ取得部１５は、２次系ループ１０内を循環する冷却材の蒸気圧力データを圧力計４から取得する。流量データ取得部１６は、２次系ループ１０内を循環する冷却材の流量データを流量計７から取得する。真空度データ取得部１７は、復水器６の真空度データを復水器６から取得する。炉心温度差データ取得部２８は、温度計２３から炉心Ｒの出入口における温度差データを取得する。タービン第１段後圧力データ取得部２９は、タービン５内の蒸気圧力を圧力計２２から取得する。海水温度データ取得部３０は、海水循環系２４に設けられた温度計２１より海水の温度データを取得する。
【００３３】
データ蓄積部１８は、運転条件データ取得部１２によって取得された運転条件データ、蒸気発生性能データ取得部１３によって取得された蒸気発生器３の蒸気発生性能係数、温度データ取得部１４によって取得された冷却材の温度データ、蒸気圧力データ取得部１５によって取得された冷却材の蒸気圧力データ、流量データ取得部１６によって取得された冷却材の流量データ、真空度データ取得部１７によって取得された復水器６の真空度データ、炉心温度差データ取得部２８によって取得された温度差データ、タービン第１段後圧力データ取得部２９によって取得された圧力データ、海水温度データ取得部３０によって取得された温度データを、おのおのその取得時間データと共に蓄積する。
【００３４】
相関関係取得部１９は、データ蓄積部１８に蓄積された運転条件データ、蒸気発生性能係数、冷却材の温度データ、冷却材の蒸気圧力データ、冷却材の流量データ、復水器６の真空度データ、炉心Ｒの出入口における温度差データ、タービン第１段後圧力データ、海水データ、およびそれらの取得時間データに基づいて、以下の相関関係を取得する。
【００３５】
すなわち、
１）運転条件データと、蒸気発生性能係数およびその取得時間データとに基づく原子力プラント１の運転条件と、蒸気発生器３の蒸気発生性能との相関関係の取得。
図２は、原子力プラント１の運転日と、蒸気発生性能の相関（予測）曲線を示す図である。図２に示すように、蒸気発生性能係数は、運転サイクル中にプラントにより特性のある推移を示す。
【００３６】
２）運転条件データと、蒸気圧力データおよびその取得時間データとに基づく原子力プラント１の運転条件と、蒸気圧力との相関関係の取得。
図３は、原子力プラント１の運転日と、圧力計４によって測定された蒸気発生器３の出口における蒸気圧力（蒸気発生器出口圧力）との相関（予測）曲線の一例を示す図である。
【００３７】
３）運転条件データと、冷却材の流量データおよびその取得時間データとに基づく原子力プラント１の運転条件と、冷却材の給水流量との相関関係の取得。
図４から図６は、原子力プラントの運転日と、流量計７によって測定された２次系ループ１０内を循環する冷却材の給水流量との相関曲線を示す図であって、それぞれ縦軸のパラメータが異なっている。なお、原子力プラント１は通常、１次系ループ９および２次系ループ１０からなるループを複数備えている。図４から図６に示す結果は、このようなループを４つ備えた原子力プラント１のものであり、それぞれ図中凡例に示すように第１ループ、第２ループ、第３ループ、第４ループ、および全ループの平均値毎に示している。
【００３８】
図４の縦軸（ΔＴ／Ｐ１ｓｔ）は、１次系ループ９内を循環する冷却材の原子炉２の出入口温度差（ΔＴ）の、タービン５の第１段後圧力（Ｐ１ｓｔ）に対する比である。縦軸として（ΔＴ／Ｐ１ｓｔ）を取ることにより、計測誤差等による両パラメータの変動を調査するものである。
【００３９】
図５の縦軸（Ｑｗｃ／ΔＴ）は、測定された給水流量（補正等の調整を行っていない）より求めた熱出力（Ｑｗｃ）の、１次系ループ９内を循環する冷却材の原子炉２の出入口温度差（ΔＴ）に対する比である。縦軸として（Ｑｗｃ／ΔＴ）を取ることにより、給水流量の見かけ上の増加割合を調べるとともに、給水流量の補正量を求めている。
【００４０】
図６の縦軸（Ｑｗｃ／Ｐ１ｓｔ）である。縦軸として（Ｑｗｃ／Ｐ１ｓｔ）を取ることにより、給水流量の見かけ上の増加割合を調べるとともに、給水流量の補正量を求めている。
【００４１】
４）運転条件データと、復水器６の真空度データおよびその取得時間データとに基づく原子力プラント１の運転条件と、復水器６の真空度との相関関係の取得。
図７は、原子力プラント１における海水温度と、この原子力プラント１の復水器６の真空度との相関関係を示す図である。なお、１mmHgは、０.１３３kPaに相当する。図中に示す記号Ａは現運転サイクルで取得されたデータ、記号Ｂは現運転サイクルで取得されたデータの内、最新のデータ、線Ｃは過去３つの運転サイクルで取得された相関曲線、線Ｄは現運転サイクルで取得された相関曲線である。復水器真空度は、海水温度が高くなるにしたがって小さくなる傾向を有している。なお、図８は、原子力プラント１の運転日と、海水温度との相関関係を示す図である。図８中に示す記号Ｅ〜Ｇは、それぞれ過去運転サイクル（１）〜（３）に相当する。また、図８中に示す記号Ｈは、現運転サイクルである。図８中に示す線Ｉは、記号Ｅ〜Ｈに基づいて得た第１の相関曲線であり、線Ｊは、第２の相関曲線である。
【００４２】
５）運転条件データと、流量データ、圧力データ、温度データ、温度差データ、蒸気発生性能係数、およびこれら各データの取得時間データとに基づく原子力プラント１の運転条件と熱出力との相関関係の取得。
図９は、原子力プラント１の運転日と、上述するようにして求めた原子力プラント１の熱出力との相関曲線を示す図である。図９において熱出力は、定格熱出力に対する割合（％）で表示しているが、出力値（ＭＷ）で表示しても良い。熱出力は、運転サイクル中の夏場に最も
高くなる傾向を有している。
【００４３】
図２から図９に示すような相関曲線は、取得された運転データに対して例えば指数、対数、線形、２次、３次、４次、５次、６次・・・等および任意の関数をフィッティングすることによって決定する。
【００４４】
性能予測部２０は、相関関係取得部１９によって取得された上記１）〜５）に示す相関関係に基づいて、以下に示す各プラント性能の予測を行う。
ａ）上記１）で取得された原子力プラント１の運転条件と、蒸気発生器３の蒸気発生性能係数との相関関係に基づく、蒸気発生器３の性能予測。
ｂ）上記２）で取得された原子力プラント１の運転条件と、蒸気圧力との相関関係に基づく、２次系ループ１０内の冷却材の蒸気圧力の予測。
ｃ）上記３）で取得された原子力プラント１の運転条件と、冷却材の流量との相関関係に基づく、１次系ループ９内を循環する必要給水流量の予測。
ｄ）上記４）で取得された原子力プラント１の運転条件と、復水器６の真空度との相関関係に基づく、復水器６の性能予測。
【００４５】
ｅ）上記４）で取得された原子力プラント１の運転条件と、復水器６の入口海水温度とその取得時間データの相関関係に基づく、海水温度の予測。
ｆ）上記５）で取得された原子力プラント１の運転条件と、原子力プラント１の熱出力との相関関係に基づく、原子力プラント１の熱出力の予測。
ｇ）上記５）で取得された原子力プラント１の運転条件と、原子力プラント１の熱出力との相関関係に基づく、熱出力一定の場合の電気出力の余剰量または不足量の予測。
【００４６】
ｈ）上記５）で取得された原子力プラント１の運転条件と、原子力プラント１の熱出力との相関関係に基づく、原子力プラント１の出力関連パラメータである炉心Ｒの出入口温度差、２次系ループ１０の温度、タービン５の第１段後の圧力の予測。
【００４７】
次に、以上のように構成した本発明の実施の形態に係るプラント運転状態予測方法を適用した原子力プラント運転状態予測システムの動作について説明する。
【００４８】
まず図１０のフローチャートを用いて、運転データのデータベース化と、蒸気発生器性能および蒸気圧力の予測とを行う場合における動作について説明する。
【００４９】
運転データのデータベース化と、蒸気発生器性能および蒸気圧力の予測とを行う場合には、運転条件データ取得部１２によって原子力プラント１の運転条件データが取得される。また、蒸気発生性能データ取得部１３によって蒸気発生器３から蒸気発生性能係数が、圧力計４によって２次系ループ１０内を循環する蒸気の圧力がそれぞれ取得される（Ｓ１）。このようにして取得された運転条件データ、蒸気発生性能係数、および蒸気圧力は、データ蓄積部１８に蓄積され、データベースとして登録される（Ｓ２）。
【００５０】
そして、ステップＳ２において登録されたデータベースに基づいて、蒸気発生性能係数が規格化され（Ｓ３）、規格化された蒸気発生性能係数に基づいて、運転サイクル中の蒸気発生性能係数がデータベース化され同様にデータ蓄積部１８に蓄積される（Ｓ４）。この規格化は、図１０の凡例Ｔに示す手法を含む種々の方法によって行われる。そして、ステップＳ４で作成されたデータベースに基づいて、性能予測部２０によって、運転サイクル中の運転データの予測がなされる（Ｓ５）。
【００５１】
一方、ステップＳ２において登録されたデータベースに基づいて、相関関係取得部１９によって、蒸気発生器性能係数の経年変化に対する相関式の取得及び規格化がなされる（Ｓ６）。更に、相関関係取得部１９によって、経年変化の相関式のデータベース化（規格化式を含む）がなされる（Ｓ７）。
【００５２】
更にまた、ステップＳ２において登録されたデータベースに基づいて、データ蓄積部１８において蒸気圧力の規格化がなされ（Ｓ８）、規格化された結果が運転サイクル中の蒸気圧力の推移データとしてデータベース化されデータ蓄積部１８に蓄積される（Ｓ９）。そして、蓄積されたデータベースに基づいて、相関関係取得部１９によって、蒸気圧力の経年変化に関するデータベースが作成される（Ｓ１０）。
【００５３】
ステップＳ４、ステップＳ７、およびステップＳ１０において作成された各データベースに基づいて、性能予測部２０において、蒸気発生器性能係数の最悪値／最確値、および蒸気圧力の予測が行われる。これらの値を予測するためには、まず、予測したい運転サイクルと予測日とが、図示しない入力手段から性能予測部２０へと入力される（Ｓ１１）。
【００５４】
ステップＳ１２では、性能予測部２０によって、ステップＳ４、ステップＳ７、およびステップＳ１０において作成された各データベース、およびステップＳ１１において入力された運転サイクルと予測日とに基づいて、この運転サイクルの最悪の蒸気発生器性能係数の最確値が予測される（Ｓ１２）。
【００５５】
性能予測部２０では、この運転サイクル中の最悪の蒸気発生性能係数が予測され（Ｓ１３）、更にこの予測結果に基づいて、蒸気圧力の解析がなされる（Ｓ１４）。なお、蒸気圧力の解析は、性能予測部２０に予め備えられたプログラム（感度関数を含む）によってなされる。
【００５６】
また、ステップＳ１５では、性能予測部２０によって、ステップＳ４、ステップＳ７、およびステップＳ１０において作成された各データベース、およびステップＳ１１において入力された運転サイクルと予測日とに基づいて、運転サイクルの蒸気圧力を求めるためのベースとなる蒸気圧力が摘出される（Ｓ１５）。
【００５７】
そして、ステップＳ１６では、ステップＳ１４において解析された蒸気圧力と、ステップＳ１５において摘出されたベースとなる蒸気圧力とに基づいて、予測したい運転サイクルの最悪蒸気圧力が予測される（Ｓ１６）。
【００５８】
一方、ステップＳ１７では、性能予測部２０によって、ステップＳ４、ステップＳ７、およびステップＳ１０において作成された各データベース、およびステップＳ１１において入力された運転サイクルと予測日とに基づいて、予測したい運転サイクルの蒸気発生器性能係数の平均値が予測される（Ｓ１７）。
【００５９】
更に、ステップＳ１７で予測された蒸気発生器性能係数の平均値に基づいて、この運転サイクル中の蒸気発生器性能係数が予測され（Ｓ１８）、更にこの予測結果に基づいて、蒸気圧力の解析がなされる（Ｓ１９）。なお、この蒸気圧力の解析もまた、ステップＳ１４と同様に性能予測部２０に予め備えられたプログラム（感度関数を含む）によってなされる。
【００６０】
そして、ステップＳ２０では、ステップＳ１５において摘出された蒸気圧力と、ステップＳ１９によってなされた蒸気圧力の解析結果とに基づいて、予測したい運転サイクルの蒸気圧力が予測される（Ｓ２０）。
【００６１】
次に図１１のフローチャートを用いて、運転データのデータベース化と、復水器６の真空度の予測とを行う場合における動作について説明する。
【００６２】
運転データのデータベース化と、復水器６の真空度の予測とを行う場合には、運転条件データ取得部１２によって原子力プラント１の運転条件データ（この場合、海水データを含む）が取得される。また、真空度データ取得部１７によって復水器６の真空度データが取得される。このようにして取得された運転条件データ、および真空度データは、データ蓄積部１８に蓄積され、データベースとして登録される（Ｓ２１）。
【００６３】
そして、ステップＳ２１で登録されたデータベースに基づいて、相関関係取得部１９において、運転サイクル毎の海水温度年変動データがプラント毎に求められ（Ｓ２２）、更にプラント毎の全運転サイクルの運転データより、月日と海水温度との平均的相関式が求められる（Ｓ２３）。更にまた、ステップＳ２３で求められた平均的相関式に基づいて各プラントの最悪海水温度の相関式が求められる（Ｓ２４）とともに、当該運転サイクルまたは予測用海水温度の相関式が求められる（Ｓ２５）。
【００６４】
一方、ステップＳ２１で登録されたデータベースに基づいて、相関関係取得部１９において、各プラントの運転サイクル毎の復水器６の真空度と海水温度との相関式が求められ（Ｓ２６）、更に各プラントの復水器６の真空度と海水温度との平均的相関式が求められる（Ｓ２７）。そして、ステップＳ２７で求められた真空度と海水温度との平均的相関式に基づいて、性能予測部２０によって、復水器６の性能劣化の経年変化が求められる（Ｓ２８）。
【００６５】
ステップＳ２４、ステップＳ２５、およびステップＳ２８において求められた各相関式に基づいて、性能予測部２０において、復水器６の真空度の予測がなされる。これら予測を行うためには、まず、予測条件の指定として、プラント名、運転サイクル数、および予測したい年月日が、図示しない入力手段から性能予測部２０へと入力される（Ｓ２９）。
【００６６】
そして、ステップＳ２９において入力された予測条件に基づいて、性能予測部２０において、最悪の復水器真空度の相関式、および予測したい年月日における復水器真空度が求められる（Ｓ３０）。また、当該運転サイクル、または予測したい運転サイクルの相関式が求められ（Ｓ３１）、更に、当該運転サイクルまたは予測したい運転サイクルの復水器真空度の相関式、および予測したい年月日での復水器真空度が求められる（Ｓ３２）。
【００６７】
次に図１２のフローチャートを用いて、出力（電気出力）の予測を行う場合における動作について説明する。
【００６８】
熱出力（電気出力）の予測を行う場合には、運転条件データ取得部１２によって原子力プラント１の運転条件データ（電気出力を含むベース出力条件）が取得される（Ｓ４１）。このように取得された運転条件データと、ステップＳ２０において性能予測部２０でなされた結果である当該運転サイクルまたは予測運転サイクルの予測蒸気圧力の推移情報とに基づいて、性能予測部２０において、蒸気圧力の変動の出力換算（電気出力換算）がなされる（Ｓ４２）。
【００６９】
更に、ステップＳ４２で出力変換された蒸気圧力の変動と、ステップＳ３２において性能予測部２０でなされた結果である当該運転サイクルまたは予測運転サイクルの予測復水器真空度の推移とに基づいて、性能予測部２０において、復水器真空度の出力換算（電気出力換算）がなされる（Ｓ４３）。
【００７０】
次に、関連する機器が操作されることによって、補助蒸気、水質管理運用、およびその他プラント運用に伴う出力調整（電気出力調整）がなされる（Ｓ４４）。そして、性能予測部２０によって最悪ケースの出力予測（電気出力予測）と（Ｓ４５）、当該運転サイクルおよび予測運転サイクルの出力予測（電気出力予測）とがなされる（Ｓ４６）。
【００７１】
次に図１３のフローチャートを用いて、当該運転サイクルおよび予測運転サイクルの蒸気圧力の予測を行う場合における動作について説明する。図１３（ａ）に示すフローチャートは、最悪蒸気圧力を予測する場合であり、図１３（ｂ）に示すフローチャートは、ノミナル運転時の蒸気圧力を予測する場合である。
【００７２】
まず、図１３（ａ）に示すように、最悪蒸気圧力を予測する場合には、ステップＳ１６においてなされた蒸気発生器性能係数をベースとした最悪蒸気圧力の予測結果と、ステップＳ４５においてなされた当該運転サイクルおよび予測運転サイクルの最悪出力の予測結果とに基づいて、性能予測部２０において蒸気圧力の出力が修正され（Ｓ５１）、更に当該運転サイクルおよび予測運転サイクルの最悪蒸気圧力の予測がなされる（Ｓ５２）。
【００７３】
次に、図１３（ｂ）に示すように、ノミナル運転時の蒸気圧力を予測する場合には、ステップＳ２０においてなされた当該運転サイクルまたは予測運転サイクルでの蒸気圧力の予測結果と、ステップＳ４６においてなされた当該運転サイクルおよび予測運転サイクルの出力の予測結果とに基づいて、性能予測部２０において蒸気圧力の出力が修正され（Ｓ５３）、更に当該運転サイクルおよび予測運転サイクルの蒸気圧力の予測がなされる（Ｓ５４）。
【００７４】
次に図１４のフローチャートを用いて、２次系ループ１０内を循環する冷却材の給水流量の予測を行う場合における動作について説明する。
【００７５】
２次系ループ１０内を循環する冷却材の給水流量の予測を行うためには、まず、運転データのデータベース化が行われる。運転データのデータベース化は、運転条件データ取得部１２によって原子力プラント１の運転条件データが取得されることによって行われる。また、２次系ループ１０内を循環する冷却材の給水流量が、流量計７によって測定され、その測定結果が流量データ取得部１６によって取得される。このようにして取得された運転条件データ、および流量データは、データ蓄積部１８に蓄積され、データベースとして登録される（Ｓ６１）。
【００７６】
次に、図示しない入力手段から性能予測部２０へと、給水流量を予測するプラントおよび運転サイクル数が（Ｓ６２）、更に予測時の運転条件である給水流量パラメータおよび出力パラメータがおのおの入力される（Ｓ６３）。更にまた、予測時の運転条件である基準値もまた入力される（Ｓ６４）。
【００７７】
ステップＳ６１〜Ｓ６４で取得あるいは入力された条件に基づいて、性能予測部２０において、給水流量パラメータおよび出力パラメータの増加量が演算される（Ｓ６５）。給水流量パラメータおよび出力パラメータの増加量は、ステップＳ９０で入力されているしきい値を考慮してステップＳ８８で決定される。そして、この増加量に基づいて、ステップＳ６３で入力された給水流量パラメータおよび出力パラメータが修正される（Ｓ６６）。なお、ステップＳ６５以降の処理は、特に断らない限り全て性能予測部２０においてなされる。
【００７８】
一方、ステップＳ６７では、ステップＳ６３で入力された給水流量パラメータおよび出力パラメータがそれぞれ重みＮおよびステップＳ６４で設定された基準値で除されることによって、給水流量パラメータおよび出力パラメータの増加量が求められる（Ｓ６７）。給水流量パラメータおよび出力パラメータの増加量は、ステップＳ９０で入力されているしきい値を考慮してステップＳ８９で決定される。そして、この増加量に基づいて、ステップＳ６７で入力された給水流量パラメータおよび出力パラメータが修正される（Ｓ６８）。
【００７９】
そして、ステップＳ６６で修正された給水流量パラメータおよび出力パラメータ、およびステップＳ６８で修正された給水流量パラメータおよび出力パラメータのうち、基準値との差が少ない（または、選択した方）いずれかが、給水流量パラメータの増加量として決定される（Ｓ６９）。
【００８０】
次に、ステップＳ６９で決定された給水流量パラメータの増加量に基づいて、見かけ上の給水流量の増加と運転日数との相関式が求められ（Ｓ７０）、更に見かけ上の給水流量の経年変化量が求められる（Ｓ７１）。このようにして求められた経年変化量に基づいて見かけ上の増加を考慮した給水流量が予測される（Ｓ７９）。なお、ステップＳ７１で求められた経年変化量に基づいて見かけ上の増加を考慮した給水流量が予測できない場合には、以下の処理が行われることによって見かけ上の増加を考慮した給水流量の予測がなされる。
【００８１】
すなわち、見かけ上の増加を考慮した給水流量を予測するためには、図示しない入力手段から、予測条件の指定を受け付ける（Ｓ７２）。この予測条件とは、プラント名、運転サイクル数、予測したい年月日である。ステップＳ７２において予測条件の指定がなされると、以下に示すステップＳ４５およびステップＳ８０の処理がなされる。
【００８２】
ステップＳ４５は、図１２に示すステップＳ４５と同様であり、性能予測部２０によって、最悪ケースの出力予測がなされる（Ｓ４５）。これに基づいて、補助蒸気使用量と水質管理運用量とが演算され（Ｓ７３）、更にこの演算結果に基づいて給水温度が予測される（Ｓ７４）。更にまた、図１３（ａ）のステップＳ５２と同様に、指定された運転サイクルにおける最悪蒸気圧力の予測がなされる（Ｓ５２）。そして、予め備えられた解析コードによって、最悪予測給水流量が予測される（Ｓ７５）。
【００８３】
一方、ステップＳ７６では初期出力が指定され（Ｓ７６）、ステップＳ７７ではステップＳ７６で指定された初期出力、および給水温度、蒸気圧力等の基づく解析がなされ、給水流量の予測がなされる（Ｓ７７）。
【００８４】
そして、ステップＳ７８では、ステップＳ７５でなされた予測結果と、ステップＳ７７でなされた予測結果とに基づいて、（初期給水流量）＋（最悪予測給水流量）−（解析により求めた初期給水流量）の式にしたがって給水流量が演算される（Ｓ７８）。このようにステップＳ７８でなされた演算結果に基づいて、見かけ上の増加を考慮した給水流量の予測がなされる（Ｓ７９）。
【００８５】
一方、ステップＳ８０では、当該運転サイクルおよび予定運転サイクルでの出力予測がなされる（Ｓ８０）。これに基づいて、補助蒸気使用量と水質管理運用量とが演算され（Ｓ８１）、更にこの演算結果に基づいて給水温度が予測される（Ｓ８２）。更にまた、当該運転サイクルまたは予定運転サイクルにおける蒸気圧力の予測がなされる（Ｓ８３）。そして、予め備えられた解析コードによって、当該運転サイクルまたは予定運転サイクルでの給水流量が予測される（Ｓ８４）。
【００８６】
そして、ステップＳ８５では、ステップＳ８４でなされた予測結果と、ステップＳ７７でなされた予測結果とに基づいて、（初期給水流量）＋（予測給水流量）−（解析により求めた初期給水流量）の式にしたがって給水流量が演算される（Ｓ８５）。このようにステップＳ８５でなされた演算結果、およびステップＳ８６に示す熱出力と給水流量との関係式に基づいて、当該運転サイクルまたは予定運転サイクルにおける見かけ上の増加を考慮した給水流量の予測がなされる（Ｓ８７）。
【００８７】
次に図１５のフローチャートを用いて、その他の出力関連パラメータ（炉心Ｒの出入口温度差、２次系ループ１０における冷却材の温度、タービン５の第１段後における圧力等）の予測を行う場合における動作について説明する。
【００８８】
その他の出力関連パラメータの予測を行うためには、まず、運転データのデータベース化が行われる。運転データのデータベース化は、運転条件データ取得部１２によって原子力プラント１の運転条件データが取得されることによって行われる。更に、蒸気発生器３の蒸気発生性能データが蒸気発生性能データ取得部１３によって、温度計８によって測定された２次系ループ１０内を循環する冷却材の温度が温度データ取得部１４によって、圧力計４によって測定された２次系ループ１０内を循環する冷却材（蒸気）の圧力が蒸気圧力データ取得部１５によって、流量計７によって測定された２次系ループ１０内を循環する冷却材の流量が流量データ取得部１６によって、復水器６の真空度データが真空度データ取得部１７によってそれぞれ取得される。そして、このようにして取得された各出力関連パラメータが、データ蓄積部１８に蓄積され、データベースとして登録される（Ｓ９１）。
【００８９】
次に、図示しない入力手段から性能予測部２０へと、給水流量を予測するプラントおよび運転サイクル数が指定される（Ｓ９２）。更にステップＳ９１においてデータ蓄積部１８に蓄積された各出力関連パラメータが規格化され（Ｓ９３）、運転サイクルを通じての経年変化を示すデータベースとしてデータ蓄積部１８に再び蓄積される（Ｓ９４）。
【００９０】
次に、図示しない入力手段から、予測条件の指定を受け付ける（Ｓ９５）。この予測条件とは、予測したい運転サイクルおよび予測日である。このように予測条件の指定がなされると、以下に示すステップＳ９６およびステップＳ９９の処理が、性能予測部２０によってなされる。
【００９１】
ステップＳ９６では、性能予測部２０によって、最悪ケースの出力予測がなされる（Ｓ９６）。これに基づいて、予測日の最悪条件での復水器６の真空度の演算、および蒸気圧力等の条件による修正演算が行われる（Ｓ９７）。そして、ステップＳ９７で行われた演算結果に基づいて最悪条件での出力関連パラメータが予測される（Ｓ９８）。
【００９２】
一方、ステップＳ９９では、当該運転サイクルまたは予定運転サイクルにおける出力予測がなされる（Ｓ９９）。これに基づいて、予測日の最悪条件での復水器６の真空度の演算、および蒸気圧力等の条件による修正演算が行われる（Ｓ１００）。そして、ステップＳ１００で行われた演算結果に基づいて、当該運転サイクルまたは予定運転サイクルにおける出力予測がなされる（Ｓ１０１）。
【００９３】
上述したように、本発明の実施の形態に係るプラント運転状態予測方法を適用した原子力プラント運転状態予測システムにおいては、運転データをベースとして解析及び相関式により変化量を求めているために、実プラントの運転条件に即した予測を行うことができる。
【００９４】
例えば、蒸気発生器３の性能の変化を、例えば性能係数の推移を数式化してデータベース化することによって、熱出力、あるいは電気出力のサイクル中の運転履歴を予測することができる。プラント特有の外的環境である例えば海水温度を統計的にまとめることによって、プラント特有の海水温度を数式化することも可能である。また、復水器６の経年劣化を示す数式を得ることによって、復水器６の長期的性能予測を行うこともできる。
【００９５】
また、蒸気圧力をこの予測した熱出力で補正することによって、より精度の高い予測をすることができる。更に、予測熱出力をベースとして、給水流量を予測することができる。更にまた、給水流量の見かけ上の増加量を予測し、その予測結果に基づいて、予測給水流量と給水流量との測定値を予測することができる予測出力をベースとして、他の主要パラメータを予測することもできる。
【００９６】
一方、他出力の主要パラメータの経年変化についても、相関関係とデータベースとに基づいて予測することができる。この予測は、最適ベースの予測のみならず、最悪ベース、楽観ベース等についても行うことができる。
【００９７】
以上、本発明の好適な実施の形態について、添付図面を参照しながら説明したが、本発明はかかる構成に限定されない。すなわち、上記実施の形態では、具体的に予測する運転状態として、蒸気発生器３の蒸気発生性能、復水器６の真空度、２次系ループ１０内を循環する冷却材の流量および圧力、炉心Ｒにおいて発生する熱出力、タービン５から取得される電気出力について説明したが、特許請求の範囲の発明された技術的思想の範疇において、その他の運転状態であっても、当業者であれば、各種の変更例及び修正例に想到し得る変更例及び修正例についても本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【００９８】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明のプラント運転状態予測方法によれば、プラントの運転条件データと運転状態データとを蓄積してデータベースを構築し、このデータベースから得られる情報に基づいて、運転条件と運転状態データとの相関式を取得し、この相関式を用いることによって、プラントの将来の性能を予測することが可能となる。
【００９９】
また、本発明の原子力プラント運転状態予測システムによれば、本発明のプラント運転状態予測方法を原子力プラントに適用し、原子力プラントの性能予測、および機器の交換計画の立案を容易とすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係るプラント運転状態予測方法を適用した原子力プラント運転状態予測システムのシステム構成概念図
【図２】原子力プラントの運転日と蒸気発生性能係数との相関（予測）曲線を示す図
【図３】原子力プラントの運転日と蒸気発生器の出口における蒸気圧力（ＳＧ出口圧力）との相関（予測）曲線を示す図
【図４】原子力プラントの運転日と冷却材原子炉出入口温度差（ΔＴ）のタービン第１段後圧力（Ｐ１ｓｔ）に対する比（ΔＴ／Ｐ１ｓｔ）との相関曲線を示す図
【図５】原子力プラントの運転日と熱出力（Ｑｗｃ）の冷却材原子炉出入口温度差（ΔＴ）に対する比（Ｑｗｃ／ΔＴ）との相関曲線を示す図
【図６】原子力プラントの運転日と熱出力（Ｑｗｃ）のタービン第１段後圧力（Ｐ１ｓｔ）に対する比（Ｑｗｃ／Ｐ１ｓｔ）との相関曲線を示す図
【図７】原子力プラントにおける海水温度とこの原子力プラントの復水器の真空度との相関関係を示す図
【図８】原子力プラントの運転日と海水温度との相関関係を示す図
【図９】原子力プラントの運転日と原子力プラントの熱出力との相関（予測）曲線を示す図
【図１０】運転データのデータベース化と、蒸気発生器性能係数および蒸気圧力の予測とを行う場合における動作を示すフローチャート
【図１１】運転データのデータベース化と、復水器の真空度の予測とを行う場合における動作を示すフローチャート
【図１２】出力（電気出力）の予測を行う場合における動作を示すフローチャート
【図１３】当該運転サイクルおよび予測運転サイクルの蒸気圧力の予測を行う場合における動作を示すフローチャート
【図１４】２次ループ内を循環する冷却材の給水流量の予測を行う場合における動作を示すフローチャート
【図１５】その他の出力関連パラメータの予測を行う場合における動作を示すフローチャート
【符号の説明】
Ｒ…炉心
１…原子力プラント
２…原子炉
３…蒸気発生器
５…タービン
６…復水器
９…１次系ループ
１０…２次系ループ
１１…原子力プラント運転状態予測システム
１２…運転条件データ取得部
１３…蒸気発生性能データ取得部
１４…温度データ取得部
１５…蒸気圧力データ取得部
１６…流量データ取得部
１７…真空度データ取得部
１８…データ蓄積部
１９…相関関係取得部
２０…性能予測部
２１…温度計
２２…圧力計
２３…温度計
２４…海水系
２５…１次系ポンプ
２６…給水ポンプ
２７…海水循環ポンプ
２８…炉心温度差データ取得部
２９…タービン第１段後圧力データ取得部
３０…海水温度データ取得部
３１…出力部
【図１】
0003881925.tif 000002
【図２】
0003881925.tif 000003
【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】
0003881925.tif 000009
【図９】
0003881925.tif 000010
【図１０】
0003881925.tif 000011
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
0003881925.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
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