(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プラントを構成する機器のうちで保守管理対象とするもののき裂発生・破損およびその前駆現象である劣化・損傷に関する検査データと運転時間や起動停止回数などの運転履歴を受け付ける入力手段と、
該プラントおよび他プラントの検査記録および運転履歴に基づき作成した故障連関データベースを有し、入力された部品・事象にもとづき寿命診断候補項目から開始してTree展開する故障連関展開手段と、
寿命診断対象項目を入力情報あるいは故障連関展開手段による故障連関Treeの開始事象として選択する診断項目選定手段と、
故障連関展開の開始項目についての不信頼度を予測する確率論的寿命評価手段と、
各項目間の不信頼度を故障関数から計算する故障関数計算手段と、
各不信頼度と展開された事象を復旧するのに必要な費用を掛けて故障連関展開に従って足し合せる故障復旧予想累計コスト計算手段と、
該故障現象を防止するための予防保全対策費用を算出する予防保全コスト計算手段と、
該予防保全コストと故障復旧予想累計コストを比較判定し、運用・保守管理方法及び時期を判定する運用・保守管理判定手段と
を有するプラント機器の寿命診断・保守管理装置において、
前記確率論的寿命評価手段は、実機部材の劣化・損傷度合を計測する硬さ計測手段、レプリカ採取計測手段および電気化学計測による脆化計測手段を含む劣化・損傷計測手段からのデータと予め実験に基づき作成した材料寿命の統計処理データで構成される統計的寿命評価データベースからのデータをもとに、部材に加わる温度・応力を含む使用条件の確率変動と材料寿命の確率分布から部材のき裂発生および破損に至る寿命の確率分布を計算し、これを不信頼度として表すようにしたことを特徴とするプラント機器の寿命診断・保守管理装置。
【請求項２】
プラントを構成する機器のうちで保守管理対象とするもののき裂発生・破損およびその前駆現象である劣化・損傷に関する検査データと運転時間や起動停止回数などの運転履歴を受け付ける入力手段と、
該プラントおよび他プラントの検査記録および運転履歴に基づき作成した性能・機能劣化因子連関データベースを有し、入力された部品・事象にもとづき性能・機能劣化因子寿命評価項目から開始してTree展開する性能・機能劣化連関展開手段と、
性能・機能劣化因子寿命評価対象項目を入力情報あるいは性能・機能劣化因子連関展開手段による性能・機能劣化因子連関Treeの開始事象として選択する診断項目選定手段と、
性能・機能劣化因子連関展開の開始項目についての不信頼度を予測する性能・機能劣化因子寿命評価手段と、
各項目間の不信頼度を故障関数から計算する性能・機能劣化発現確率計算手段と、
性能・機能劣化発現確率計算手段の予測結果に基づき生じると予想される性能・機能劣化を計算する性能・機能劣化予測手段と、
性能・機能劣化による損失およびその回復に必要な費用と各不信頼度を掛けて性能・機能劣化因子連関展開に従って足し合せる性能・機能劣化復旧予想累計コスト計算手段と、
該性能・機能劣化現象を防止するための予防保全対策費用を算出する予防保全コスト計算手段と、
該予防保全コストと性能・機能劣化復旧予想累計コストを比較判定し、運用・保守管理方法及び時期を判定する運用・保守管理判定手段と
を有するプラント機器の寿命診断・保守管理装置において、
前記性能・機能劣化因子寿命評価手段は、実機部材の性能・機能劣化の原因となる劣化・損傷度合を計測する性能・機能劣化因子計測手段からのデータと予め実験に基づき作成した性能・機能劣化因子発現寿命の統計処理データで構成される性能・機能劣化因子評価データベースからのデータをもとに、部材に加わる温度・応力を含む使用条件の確率変動と性能・機能劣化因子となる変形・き裂・酸化・腐食・摩耗を含む材料寿命の確率分布から部材の性能・機能劣化因子の発現に至る寿命の確率分布を計算し、これを不信頼度として表すようにしたことを特徴とするプラント機器の寿命診断・保守管理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、火力発電プラントの蒸気タービンをはじめとする機器の破損・性能低下・機能停止に対するリスクベース寿命診断・保守管理方法およびその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
火力発電プラントなどにおいては、長期間使用されたものが増え、その保守管理を低コストかつ故障などが起きないように確実に行うことが求められている。その方法として、リスクベースメンテナンス（ＲＢＭ）の導入が進められている。従来のリスクベースメンテナンスでは、機器部品の故障率とその影響度をクラス分けし、組合せによる順位付けを行ってメンテナンスの優先順位を決める方法が主流である（例えば、木原他、配管技術2000年12月号,p76-79）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、影響度のクラス分けについては、経験による定性的判断が介在するため、必ずしも定量的評価にはなっていない。また、プラントの保守管理に用いられている寿命診断・性能診断・機能診断をリスクベース評価と統合して評価する手法は提案されていない。本発明はこのような点に鑑み、プラントを構成する機器の破損・性能低下・機能停止の時期を予測し、それに付随して考え得る故障事象を網羅してリスクベースでのコスト評価により最適な保守管理時期を客観的かつ定量的に決定する方法および装置を得ることを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
請求項１に係る発明は、プラントを構成する機器のうちで保守管理対象とするもののき裂発生・破損およびその前駆現象である劣化・損傷に関する検査データと運転時間や起動停止回数などの運転履歴を受け付ける入力手段と、
該プラントおよび他プラントの検査記録および運転履歴に基づき作成した故障連関データベースを有し、入力された部品・事象にもとづき寿命診断候補項目から開始してTree展開する故障連関展開手段と、
寿命診断対象項目を入力情報あるいは故障連関展開手段による故障連関Treeの開始事象として選択する診断項目選定手段と、
故障連関展開の開始項目についての不信頼度を予測する確率論的寿命評価手段と、
各項目間の不信頼度を故障関数から計算する故障関数計算手段と、
各不信頼度と展開された事象を復旧するのに必要な費用を掛けて故障連関展開に従って足し合せる故障復旧予想累計コスト計算手段と、
該故障現象を防止するための予防保全対策費用を算出する予防保全コスト計算手段と、
該予防保全コストと故障復旧予想累計コストを比較判定し、運用・保守管理方法及び時期を判定する運用・保守管理判定手段と
を有するプラント機器の寿命診断・保守管理装置において、
前記確率論的寿命評価手段は、実機部材の劣化・損傷度合を計測する硬さ計測手段、レプリカ採取計測手段および電気化学計測による脆化計測手段を含む劣化・損傷計測手段からのデータと予め実験に基づき作成した材料寿命の統計処理データで構成される統計的寿命評価データベースからのデータをもとに、部材に加わる温度・応力を含む使用条件の確率変動と材料寿命の確率分布から部材のき裂発生および破損に至る寿命の確率分布を計算し、これを不信頼度として表すようにしたことを特徴とする。
【０００５】
請求項２に係る発明は、プラントを構成する機器のうちで保守管理対象とするもののき裂発生・破損およびその前駆現象である劣化・損傷に関する検査データと運転時間や起動停止回数などの運転履歴を受け付ける入力手段と、
該プラントおよび他プラントの検査記録および運転履歴に基づき作成した性能・機能劣化因子連関データベースを有し、入力された部品・事象にもとづき性能・機能劣化因子寿命評価項目から開始してTree展開する性能・機能劣化連関展開手段と、
性能・機能劣化因子寿命評価対象項目を入力情報あるいは性能・機能劣化因子連関展開手段による性能・機能劣化因子連関Treeの開始事象として選択する診断項目選定手段と、
性能・機能劣化因子連関展開の開始項目についての不信頼度を予測する性能・機能劣化因子寿命評価手段と、
各項目間の不信頼度を故障関数から計算する性能・機能劣化発現確率計算手段と、
性能・機能劣化発現確率計算手段の予測結果に基づき生じると予想される性能・機能劣化を計算する性能・機能劣化予測手段と、
性能・機能劣化による損失およびその回復に必要な費用と各不信頼度を掛けて性能・機能劣化因子連関展開に従って足し合せる性能・機能劣化復旧予想累計コスト計算手段と、
該性能・機能劣化現象を防止するための予防保全対策費用を算出する予防保全コスト計算手段と、
該予防保全コストと性能・機能劣化復旧予想累計コストを比較判定し、運用・保守管理方法及び時期を判定する運用・保守管理判定手段とを有するプラント機器の寿命診断・保守管理装置において、
前記性能・機能劣化因子寿命評価手段は、実機部材の性能・機能劣化の原因となる劣化・損傷度合を計測する性能・機能劣化因子計測手段からのデータと予め実験に基づき作成した性能・機能劣化因子発現寿命の統計処理データで構成される性能・機能劣化因子評価データベースからのデータをもとに、部材に加わる温度・応力を含む使用条件の確率変動と性能・機能劣化因子となる変形・き裂・酸化・腐食・摩耗を含む材料寿命の確率分布から部材の性能・機能劣化因子の発現に至る寿命の確率分布を計算し、これを不信頼度として表すようにしたことを特徴とする。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
【０００７】
図１は、本発明の第１の実施の形態における構成を示すブロック図であって、プラントを構成する機器の検査・診断・補修・運転履歴情報の入力手段１と、機器部材に想定される故障をTree展開する故障連関展開手段２と、診断項目選定手段３と、故障連関展開の開始項目についての不信頼度を予測する確率論的寿命評価手段４と、各項目間の不信頼度を故障関数から計算する故障関数計算手段５と、各不信頼度と該事象を復旧するに必要な費用を掛けて故障連関展開に従って足し合せる故障復旧予想累計コスト計算手段６と、該故障現象を防止するための予防保全対策費用を算出する予防保全コスト計算手段７と、該予防保全コストと故障復旧予想累計コストを比較判定し、運用・保守管理方法を判定する運用・保守管理判定手段８を有している。
【０００８】
入力手段１は、上述のように、プラントを構成する機器の内で、保守管理対象とする対象・範囲、運転時間や起動停止回数などの運転履歴、及び上記対象の亀裂発生・破損及びその前駆現象である劣化・損傷に関するデータとしての検査・診断履歴、または補修履歴などを端末等の機器により入力する部分であるが、ここでは対象として蒸気タービンケーシングのクラックを例として説明する。
【０００９】
蒸気タービンケーシングには、起動−停止間の蒸気温度・圧力変動により熱応力の繰返しを受け疲労損傷が蓄積するとともに、定常運転中の圧力応力・熱応力などによりクリープ損傷が蓄積する。これらの損傷は亀裂発生・進展や変形を引き起こす。そこで、故障連関展開手段２では、故障連関データベース９の情報をもとに、図２に示すような故障連関Treeを構築する。寿命評価対象候補項目は、内部ケーシングコーナー部の熱疲労亀裂、外部ケーシング配管付根部熱疲労亀裂、外部ケーシング抽気孔まわりの溶接部の熱疲労亀裂および水平継手面のクリープ変形ほかが想定される。ここではこの４項目が故障連関Treeの開始項目となっており、診断項目選定手段３によって診断項目として選定される。
【００１０】
確率論的寿命評価手段４では統計的寿命評価データベース１０からのデータ及び劣化・損傷計測手段１１からの計測値に基づいて、上記故障連関Tree展開の開始項目についての不信頼度が予測される。確率論的寿命評価手段４は、図３に示すように、温度・応力解析手段１３、温度・応力確率分布計算手段１４および確率論的寿命計算手段１５によって構成されている。一方、劣化・損傷計測手段１１は、図３に示すように、硬さ計測手段１６、レプリカ採取・計測手段１７および脆化計測手段１８から構成されている。これらは、統計的寿命評価データベース１０に記憶されている材料特性を診断対象部材の劣化・損傷状態に応じて選定するために用いられる。
【００１１】
図４に確率論的寿命評価手段４の機能手順を示す。温度・応力解析手段１３においては、定常運転状態に対応して、流体温度、流体圧力、流量、回転数、負荷などの運転状態量をもとに、有限要素法などの計算手段を用いて温度・応力の分布を計算する。このとき、入力となる運転状態量については、プラントの運転履歴からその変動量を統計的に整理し、確率分布として表しておく。この確率分布は、温度・応力確率分布計算手段１４において温度代表値Tss、応力代表値σss、およびそれらの確率分布Ps(T),Ps(σ)として温度・応力の確率分布に変換される。温度・応力の確率分布を求めるには、運転状態量確率分布パラメータを用いて有限要素法によりシミュレーション解析を行うか、実験計画法を用いていくつかのケースについて有限要素法により解析を行い、運転状態量と温度・応力の関係式を構築し、モンテカルロシミュレーションにより温度・応力の確率分布を計算する方法がある。
【００１２】
定常運転時には時間に依存する損傷現象であるクリープ損傷が蓄積するが、これを温度・応力から評価するためのクリープ破断時間tr(h)は、硬さＨＶ、温度Ｔ（℃）、応力σ（ＭＰａ）によって次式で表され、確率分布Prはtr(h)の実験値と式による中央推定値の比の分布から分布形を定めてパラメータを決める。分布形としては、対数正規分布またはワイブル分布が適合する。
tr(h)=10［｛Ａｏ＋Ａ１ｌｏｇ（σ／ＨＶ）＋Ａ２（ｌｏｇ（σ／ＨＶ））２＋Ａ３（ｌｏｇ（σ／ＨＶ）｝３｝／（Ｔ＋２７３）−Ｃｏ］
(1)
硬さ計測値ＨＶｏは硬さ計測手段１６によって、クリープ損傷を評価しようとする部位と同等の温度によって劣化した部位の硬さ計測値ＨＶｏとその確率分布Phを採用する。分布形は正規分布が適合する。確率論的寿命計算手段１５において、この硬さの確率分布と(1)式に基づくクリープ破断時間の確率分布とを掛け合わせ、さらに温度・応力の確率分布とも掛け合わせることにより、部材のクリープ寿命tr(h)の確率分布Pcを計算し、運転時間tとの比をクリープ損傷  Φc＝∫dt/tr(σ,T,HV)   としてその確率分布 PΦc とともに算出する。これらの確率の合成は確率密度関数の積分またはモンテカルロシミュレーションによって行う。一方、非定常運転状態についても、温度・応力解析手段１３において、冷起動、暖起動、熱起動などの代表的運転パターンごとに温度変化幅ΔTc,ΔTw,ΔTh及び温度変化率 dT/dt|ｔｃ, dT/dt|ｔｗ,ｄT/dt|ｔｈ とそれらの確率分布 PｔｄＴ,PｔｄＴｄｔを運転履歴から統計計算および有限要素法などによる熱解析によって算出し、熱応力解析に用いる。温度・応力確率分布計算手段１４では、上記各運転パターンに対応した応力変化幅Δσi(i=c,w,h)とピーク応力時温度Ti(i=c,w,h)とそれらの確率分布 Pｔｓ, PｔＴを定常運転時と同様の方法によって解析結果から算出し、さらに応力範囲を材料の弾塑性繰返し応力−ひずみ特性を用いて全ひずみ範囲 Δεｔｉ(i=c,w,h)とその確率分布 Pｔεに変換する。ここで、繰返し応力−ひずみ特性は、統計的寿命評価データベース10において次式で表され、硬さ計測値ＨＶｏに対応する引張強さとヤング率を用いて個別の部材について値を定める。
【００１３】
Δεt=Δσ/E(T)+(Δσ/(DoσB))１／ｎ                      (2)
E(T)=ΣaiTｉ−１
ここで、E(T):評価温度Tでのヤング率、ai(i：自然数)：定数、
σB:評価温度での引張強さ(室温引張強さまたは硬さから推定)、
Do,n:定数
【００１４】
応力範囲からひずみ範囲への変換法は、ノイバーの方法によるか、弾塑性有限法解析による方法がある。ひずみ範囲の確率分布については、モンテカルロシミュレーションによる方法が適用できる。さらに、確率論的寿命計算手段１５では、全ひずみ範囲とその確率分布を低サイクル疲労寿命特性に適用して疲労寿命を求める。低サイクル疲労寿命Ｎfは、統計的寿命評価データベース１０において、確率分布Pfとともに次式で表される。
Δεｔ=Cｅ/(Δσ/E)Ｎｆαe+CｐＮｆαp                          (3)
ここで、E(T):評価温度Tでのヤング率、Cｅ,αｅ,Cｐ,αｐ:定数
【００１５】
各起動パターンについて、その回数 ni(i=c,w,h)とその運転パターンにおける全ひずみ範囲 Δεｔｉ(i=c,w,h) に対する疲労寿命 Nｆｉ(i=c,w,h) の比を足し合せて疲労損傷Φf=Σnｉ/Nｆｉ とその確率分布PΦfを疲労寿命の確率分布から確率パラメータ計算またはモンテカルロ法などを用いて計算する。以上のようにして求めたクリープ損傷Φcと疲労損傷Φfを統計的寿命評価データベース１０の中のクリープ疲労相互作用特性
Φf+Φc=Dc(Φf,Φc)                                    (4)
とその確率分布 PD に適用して、これまでの損傷蓄積量と今後の運用予想パターンに従って余寿命(時間・回数)を計算する。確率論的寿命計算手段１５においては、余寿命を等価運転時間  tｅｑ=t+ΣBｉ*nｉ  の形に表して、tｅｑの寿命の累積確率分布PＬを不信頼度として採用する。
【００１６】
図５に、図２の故障連関展開に対応する不信頼度の割り当て表を示す。この中で、故障連関展開の開始項目で寿命評価対象となっている内部ケーシングコーナー部熱疲労き裂等の事象について、上記のような寿命評価結果に基づいて不信頼度 F０１等を割り当てる。それ以降の連関事項については、故障関数データベース１２から、故障関数をもとに或る時刻ｔまでに故障している割合である不信頼度Ｆ(t)を割り当てていく。
【００１７】
なお、確率論的寿命評価手段４としては、上記のほかに図６に示す硬さHVから直接的にクリープ損傷を求めるために下記の方法が適用できる。各表式による近似式と実験データの統計処理から確率分布を求め、確率論的寿命計算に適用する。
【００１８】
初期硬さHVoを基準としたクリープ損傷は次式で計算する。
Φc=t/tr(σ,T,HVo)                                      (5)
tr(σ,T,HV)：クリープ破断時間、σ：応力、T：温度(K)
であり、現時点でのクリープ損傷部の硬さHVを基準としたクリープ損傷は次式で計算する。
Φc=t/{t+tr(σ,T,HV)}                                  (6)
CrMo鋼配管母材など初期転位密度の低い材料については炭化物粗大化モデルにより、硬さHVと温度T、応力σとの関係は次式で表される。
HV=Ce１／２/[{T'α(σ/E(T)So)νexp(-Qx/T)t/T}/A+(Ce１／２/HVo)３]１／３
(7)
Ce=Cc-CB
E(T)=ΣaiTｉ−１
T'：温度(℃)、A,ν,α,So,Qx：定数
HVo：初期硬さ、Cc：炭素含有量、CＢ：固溶限度
E(T)：温度Tにおけるヤング率、ai(i：自然数)：定数
【００１９】
また、CrMo鋼HAZ材またはCrMoV鋼など初期転位密度の高い材料について次式で表される。
HV=1/[1/HVo２+Bt(σ/E(T)So)νexp(-Qy/T)]１／２              (8)
B, Qy：定数
疲労損傷については、図７に示すレプリカによって疲労き裂分布を計測し、最大き裂長さaｍａｘとき裂長さ密度Ｌをパラメータとして疲労損傷とその確率分布を推定する方法が適用できる。
【００２０】
最大き裂長さと疲労損傷  Φf＝n/Nf  との関係：
aｍａｘ=Eexp(Fn/Nf)                                        (9)
E,F：定数き裂長さ密度Ｌと疲労損傷 φf＝n/Nf との関係
【数１】
0004058289.tif 000002
Ｌ：き裂長さ密度、n：ひずみ繰返し数、
Nf(Δεt,T,HV)：疲労破損回数、Δεt：全ひずみ範囲、T：温度、
HV：硬さ、Δεp：塑性ひずみ範囲、lc,σ'Ｌｅ,D１,m１：定数
【００２１】
さらに確率論的寿命評価手段４として、図８に、き裂進展寿命評価法を示す。脆化計測手段１８においては、分極計測法などの既存の手法を用いて部材の破面遷移温度FATTの上昇量ΔFATTを脆化度として求める。この脆化度から統計的寿命評価データベース１０において、疲労き裂進展特性 da/dN、クリープき裂進展特性da/dt および破壊じん性をΔFATTの関数として確率分布とともに与える。温度・応力解析手段１３および温度・応力確率分布計算手段１４の結果をもとに、確率論的寿命計算手段１５では、破壊力学パラメータである非定常時の応力拡大係数範囲ΔKまたはJ積分範囲ΔJ、定常時の応力拡大係数KまたはクリープJ積分 C*を計算し、下記の各式によって疲労き裂進展計算およびクリープき裂進展計算を行う。
【００２２】
疲労き裂進展：a=∫da/dN・dN=∫CΔKｍda               (11)
または
a=∫da/dN・dN=∫C'ΔJｍ’da                      (12)
クリープき裂進展：a=∫da/dt・dt=∫DKｎdt             (13)
または
a=∫da/dt・dt=∫D'C*ｎ’dt                        (14)
以上の計算を運転パターンに沿って計算し、モンテカルロシミュレーションにより確率分布を求める。また、このき裂長さが限界値acr=f(KＩＣ or JＩＣ)に達する時を寿命とする。ここで限界値を定めるために用いる破壊じん性KＩＣまたはJＩＣ値はΔFATTの関数として統計的寿命評価データベース１０で選択されたものを用いる。
【００２３】
これらの寿命評価結果から生起が想定される各事象に対して、その復旧に要するコストを割り当てておき、故障復旧予想累計コスト計算手段６において、不信頼度FijとコストCiとから次式により累計コストCrを計算する。なお、不信頼度Fijとして事後確率を採用する場合、その事象より前に生起する事象の不信頼度と掛け合わせる必要がある。
【００２４】
Cr=Σ(・・・Fhi・Fij)Ci                                (15)
また、これらの事象を予防するための各種施策について、予防保全コストを割り当て、必要な総コストを予防保全コスト計算手段７において計算する。
【００２５】
運用・保守管理判定手段８において、予防保全コストにプラントの減価償却費および各種維持費を加え、予防保全・維持コストを時間の関数として表し、リスクコストと比較して予防保全・維持コストがリスクコスト関数を下回る時を保守管理施策の実施時期として判定する。また、希望する時期まで運転を継続したい場合、将来の運用パターンを変更して寿命計算を行い、可能な運用パターンの中でリスクコストが最小となるパターンを選択する。
【００２６】
以上のように本実施形態においては、プラント機器に想定される寿命消費の予測をベースに関連して生起すると考えられる故障事象を網羅してリスクをコストとして表わし、予防保全コストと比較するようにしたので、リスクおよび保守管理コストを最も低くする保守管理方法を得ることができるとともに、希望する時期まで最小のリスクで運用できるようにするための運転パターンを選択することができる。また、故障連関展開手段が該プラントおよび他プラントの検査記録および運転履歴に基づき作成した故障連関データベースを有し、入力された部品・事象にもとづき寿命診断候補項目から開始してTree展開を行い、診断項目選定手段が寿命診断対象項目を入力情報あるいは故障連関展開手段による故障連関Treeの開始事象として選択するようにすることにより、寿命診断項目とリスク計算すべき項目を無駄なく適確に網羅することができる。
【００２７】
さらに、統計的寿命評価データベースからのデータをもとに、部材に加わる温度・応力を含む使用条件の確率変動と材料寿命の確率分布から部材のき裂発生および破損に至る寿命の確率分布を計算し、これを不信頼度として表すことにより、経年使用に伴って生じる現象や故障事例は少ないが故障連関展開の中で波及効果の大きい現象についても適確に不信頼度を得ることができる。また入力された部品・事象から故障連関展開の各事象間の故障関数をもとに不信頼度を計算するとともに、確率論的寿命評価手段の結果から寿命診断項目に対する不信頼度の計算を行うようにすることにより、プラントの実体に即した信頼性評価を行うことができる。
【００２８】
また、故障連関Treeの各項目の展開順序ならびに故障関数値を補正する機能を有することから、診断実績及びデータの蓄積に応じて一層的確なリスク評価を行うことができる。さらに、統計的寿命評価データベースが前述のような表式を有しているため、部材の硬さ計測、レプリカによる観察及び脆化計測結果の全てまたは一部から確率論的寿命評価に必要な材料特性を確率分布パラメータとともに選択することができ、実機部材の状態に応じた材料寿命確率分布特性を容易に得ることができる。
【００２９】
図９は本発明の第２の実施の形態における構成を示すブロック図であり、寿命評価の対象とする現象を部材の破損ではなく、性能や機能の劣化を対象とするようにしてある。入力手段１には、端末等の機器により、対象・範囲、運転履歴、検査・診断履歴、補修履歴などが入力されている。ここで、例えば蒸気タービンノズルにおける性能劣化因子を対象とする場合、性能・機能劣化因子連関展開手段１９においては、図１０に示すように、初段ノズル板の浸食とノズルダイヤフラムのクリープ変形を開始事象とする性能・機能劣化因子連関展開が、性能・機能劣化因子連関データベース２０の情報に基づいて与えられる。すなわち、初段ノズルの浸食が発生すると、その初段ノズルの浸食からノズルスロート面積の変化と動翼テノン・シュラウドの浸食が生じ、一方ノズルダイヤフラムのクリープ変形からノズルと動翼・ロータホイールの接触により磨滅が生じ、いずれも蒸気通路部拡大（シール間隙拡大を含む）を生じ、内部効率の低下を招く。そこで、これらの事象が性能・機能劣化因子連関展開手段１９においてTree展開される。ここでは上記４項目が性能連関Treeの開始項目となっており、診断項目選定手段３によって診断項目として選定される。
【００３０】
図１１に、図９の中の主要手順についての展開図を示す。性能・機能劣化因子寿命評価手段２１では、傾向解析手段２９および温度・応力解析手段１３と温度・応力確率分布計算手段１４の２種類の手順に基づき性能・機能劣化因子発現確率計算手段３０による計算を行う。図１２は、ノズル板浸食量の傾向解析手段２９に基づく評価例を示す。浸食量を画像処理などによって計測する浸食量計測手段３１による浸食量を基に、傾向解析手段２９において、過去の運転時間tと浸食量 Erとの関係を統計的に近似して確率分布 PEr とともに表す。そこで、性能・機能劣化因子発現確率計算手段３０において、この浸食量が性能面からの許容限界に達する時期の分布 PEr(tcr) を寿命分布として求め、これと他の要因による寿命分布と合成して性能・機能劣化発現確率計算手段２４にて性能・機能劣化に対する不信頼度として割り当てる。
【００３１】
図１３は、温度・応力解析をベースとする方法であり、温度・応力解析手段１３による定常時の温度・応力と、温度・応力確率分布計算手段１４による定常温度・応力代表値とその確率分布を第１の実施の形態と同様にして求める。一方、硬さ計測手段１６によって得られる部材の硬さHVoと確率分布 Phを、性能・機能劣化因子評価データベース２３におけるクリープ変形特性に適用する。クリープ変形特性は、次式で表され、確率分布Prとともに与えられる。
【００３２】
εc=C(σ/E(T))[1-exp{-r(tｍ/trｍｏ)}]+MCR(tr)*t                    (16)
ここで、εc:クリープひずみ(%), E(T):評価温度Tでのヤング率、σ:応力,
tr:クリープ破断時間(σ,T,HV)の関数、MCR:最小クリープ速度(trの関数)、
t:時間、C,r,m,mo:定数
(１６)式に、温度・応力確率分布計算手段１４の計算結果を適用し、性能・機能劣化因子発現確率計算手段３０において、構造体としてのクリープ変形dcを、その確率分布ととともに計算し、性能面からの許容限界に達する時期の分布Pdcを求める。さらに、この他の要因による性能・機能劣化寿命分布と合成して性能・機能劣化発現確率計算手段２４にて所定の性能を保持できない状態に至る不信頼度として割り当てる。
【００３３】
以上のようにして求めた性能・機能劣化発現確率計算手段２４の計算結果をもとに、性能・機能劣化因子（蒸気通路部拡大、シール間隙拡大など）から、蒸気流における損失に換算するための圧力、流量などのパラメータを、性能・機能劣化予測手段２７における性能・機能劣化因子パラメータ設定手段３３において設定し、所定の性能計算式に基づいて性能・機能計算手段３４において性能低下量を計算する。一方性能計測手段２６において、プラントとしての入出力から求められる総合性能を総合性能判定手段３６において計測するとともに、部分効率について温度・圧力・流量センサなどの信号をもとに部分効率計測手段３７において計測し、この計測量を性能・機能劣化予測手段２７に入力して性能・機能計算補正手段３５において性能・機能劣化計算結果と比較し補正を行い、対象機器の性能・機能劣化評価を確定する。
【００３４】
これらの性能・機能劣化評価結果から想定される損失コストと性能・機能劣化因子に対する復旧に要するコストを割り当てておき、図９の性能・機能劣化復旧予想累計コスト計算手段２８において、不信頼度とコストから第１の実施の形態と同様にして累計コストを計算する。また、これらの事象を予防するための各種施策について、予防保全コストを割り当て、必要な総コストを予防保全コスト計算手段７において計算する。
【００３５】
そこで、運用・保守管理判定手段８において、予防保全コストにプラントの減価償却費および各種維持費を加え、予防保全・維持コストを時間の関数として表し、リスクコストと比較して予防保全・維持コストがリスクコスト関数を下回る時を保守管理施策の実施時期として判定する。また、希望する時期まで運転を継続したい場合、将来の運用パターンを変更して性能・機能劣化寿命計算を行い、可能な運用パターンの中でリスクコストが最小となるパターンを選択する。
【００３６】
一方、例えば蒸気タービン主要弁の弁棒作動機能停止における機能劣化因子を対象とする場合には、図１４に示すように、運転時間経過とともに弁棒と弁本体との間の間隙部分に水蒸気酸化スケールが堆積することにより弁棒間隙が減少しスティック現象を起こして機能停止に至る。一方では、弁棒のクリープ変形により曲りが生じて弁棒の機能停止に至る。性能・機能劣化因子連関展開手段１９においては、これらの機能劣化因子連関展開が性能・機能劣化因子連関データベース２０の情報に基づいて与えられる。
【００３７】
性能・機能劣化因子寿命評価手段２１では、図１５に示すように、傾向解析手段２９および温度・応力解析手段１３と温度・応力確率分布計算手段１４の２種類の手順に基づき性能・機能劣化因子発現確率計算手段３０による計算を行う。図１６は、酸化スケール厚さの傾向解析手段２９に基づく評価例を示す。酸化スケール厚さ計測手段３８は酸化スケール厚さを画像処理または超音波法などによって計測する手段であり、傾向解析手段２９において、過去の運転時間tと酸化スケール厚さdoxとの関係を統計的に近似して確率分布Pｄｏｘとともに表す。性能・機能劣化因子発現確率計算手段３０においては、この酸化スケール厚さdoxがスティックを生じる許容限界に達する時期の分布Pｄｏｘ(tcr)を寿命分布として求め、これと他の要因による寿命分布と合成して性能・機能劣化発現確率計算手段２４にて機能停止に対する不信頼度として割り当てる。
【００３８】
図１７は、温度・応力解析をベースとする方法であり、温度・応力解析手段１３による定常時の温度・応力と温度・応力確率分布計算手段１４による定常温度・応力代表値とその確率分布を第１の実施の形態と同様にして求める。一方、硬さ計測手段１６によって得られる部材の硬さHVoと確率分布 Phを性能・機能劣化因子評価データベース２３におけるクリープ変形特性に適用する。クリープ変形特性は、前記(１６)式で表され、確率分布Ptとともに与えられる。また、酸化スケール厚さdoxは理論式により次式で表される。
【００３９】
dox=Dtβexp(-Q/kT)                                      (17)
ここで、t:時間、Q:活性化エネルギー、k:ボルツマン定数、T:温度(K)、
D,β:定数
前記(9)式および(10)式に、温度・応力確率分布計算手段１４の計算結果を適用し、性能・機能劣化因子発現確率計算手段３０において、弁棒のクリープ変形dcと酸化スケール厚さdoxの値をその確率分布ととともに計算し、機能面からの許容限界に達する時期の分布PdcおよびPoxを求める。両者を競合現象として合成し、性能・機能劣化発現確率計算手段２４にて所定の機能を保持できない状態に至る不信頼度として割り当てる。
【００４０】
そして、これらの機能劣化評価結果から想定される故障による停止損失と復旧に要するコストを割り当てておき、上記不信頼度とコストから第１の実施の形態と同様にして累計コストを計算する。また、これらの事象を予防するための各種施策について、予防保全コストを割り当て、必要な総コストを予防保全コスト計算手段７において計算する。そして、運用・保守管理判定手段８において、予防保全コストにプラントの減価償却費および各種維持費を加え、予防保全・維持コストを時間の関数として表し、リスクコストと比較して予防保全・維持コストがリスクコスト関数を下回る時を保守管理施策の実施時期として判定する。また、希望する時期まで運転を継続したい場合、将来の運用パターンを変更して機能劣化寿命計算を行い、可能な運用パターンの中でリスクコストが最小となるパターンを選択する。
【００４１】
以上のように本実施の形態においては、プラント機器に想定される性能劣化、機能停止故障の予測をベースに関連して生起すると考えられる性能・機能劣化因子を網羅してリスクをコストとして表わし、予防保全コストと比較するようにしたので、リスクおよびコストを最も低くする運用ならびに保守管理方法を得ることができ、診断項目選定手段により性能・機能劣化寿命評価対象項目を選択することにより、性能・機能劣化因子寿命評価項目とリスク計算すべき項目を無駄なく適確に網羅することができる。また、性能・機能劣化を来す因子について定量的な不信頼度関数を得ることができ、性能・機能劣化を精度よく予測することができる。
【００４２】
【発明の効果】
本発明は上述のように構成したので、従来別々に適用されてきた寿命評価とリスク評価を一体化し、プラント機器の破損・性能低下・機能停止に対するあらゆる故障連関事象を網羅したリスク管理と保守管理コストの最小化が的確に行えるとともに、損失の少ない最適な運用方法を選択することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の第１の実施の形態における構成を示すブロック図。
【図２】  本発明の第１の実施の形態における故障連関展開を示すブロック図。
【図３】  本発明の第１の実施の形態における寿命評価手順を示すブロック図。
【図４】  本発明の第１の実施の形態における硬さ−解析法による確率論的クリープ・疲労寿命評価方法を示すブロック図。
【図５】  本発明の第１の実施の形態における故障関数データベースを示すマトリックス図。
【図６】  本発明の第１の実施の形態における硬さ法による確率論的クリープ寿命評価方法を示す図。
【図７】  本発明の第１の実施形態におけるレプリカ法による確率論的疲労寿命評価方法を示す図。
【図８】  本発明の第１の実施形態における脆化計測に基づく確率論的き裂進展寿命評価方法を示す図。
【図９】  本発明の第２の実施の形態における構成を示すブロック図。
【図１０】  本発明の第２の実施の形態における性能劣化因子連関展開を示すブロック図。
【図１１】  本発明の第２の実施の形態における性能劣化寿命評価手順を示すブロック図。
【図１２】  本発明の第２の実施の形態における浸食量の傾向解析による性能劣化寿命評価方法を示すブロック図。
【図１３】  本発明の第２の実施の形態におけるクリープ変形解析による性能劣化寿命評価方法を示すブロック図。
【図１４】  本発明の機能劣化因子連関展開を示すブロック図。
【図１５】  本発明の機能劣化寿命評価手順を示すブロック図。
【図１６】  本発明の酸化スケール厚さの傾向解析による機能劣化寿命評価手順を示すブロック図。
【図１７】  本発明のクリープ変形と酸化スケール厚さの硬さ−解析法による機能劣化寿命評価手順を示すブロック図。
【符号の説明】
１  入力手段
２  故障連関展開手段
３  診断項目選定手段
４  確率論的寿命評価手段
５  故障関数計算手段
６  故障復旧予想累計コスト計算手段
７  予防保全コスト計算手段
８  運用・保守管理判定手段
９  故障連関データベース
１０  統計的寿命評価データベース
１１  劣化・損傷計測手段
１２  故障関数データベース
１３  温度・応力解析手段
１４  温度・応力確率分布計算手段
１５  確率論的寿命計算手段
１６  硬さ計測手段
１７  レプリカ採取・計測手段
１８  脆化計測手段
１９  性能・機能劣化因子連関展開手段
２０  性能・機能劣化因子連関データベース
２１  性能・機能劣化因子寿命評価手段
２２  性能・機能劣化因子計測手段
２３  性能・機能劣化因子評価データベース
２４  性能・機能劣化発現確率計算手段
２５  性能・機能劣化発現確率関数データベース
２６  性能計測手段
２７  性能・機能劣化予測手段
２８  性能・機能劣化復旧予想累計コスト計算手段
２９  傾向解析手段
３０  性能・機能劣化因子発現確率計算手段
３１  浸食量計測手段
３２  変形計測手段
３３  性能・機能劣化因子パラメータ設定手段
３４  性能・機能計算手段
３５  性能・機能計算補正手段
３６  総合性能計測手段
３７  部分効率計測手段
３８  酸化スケール厚さ計測手段
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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