(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器の劣化度を、前記劣化度の変化割合と前記機器の累積使用時間を用いて算出する機器の劣化度算出方法であって、
前記累積使用時間をｎ個の期間に分割するとともに、前記劣化度の変化に寄与する劣化度変化要素Ｄｉの劣化度変化の大きさを前記期間ごとに数値化して評価値履歴ＡＤｉ（ｔＴｎ−Ｔ）を設定し、
前記累積使用時間経過後の前記劣化度Ｐ（ｔｎ）を、
（ｎ−１）番目の前記劣化度Ｐ（ｔｎ−１）と、
前記期間の長さＴと、
ｎ番目の期間の前記変化割合θｎ−１と、を用いて、
Ｐ（ｔｎ）＝Ｐ（ｔｎ−１）＋θｎ−１・Ｔ
により算出し、
前記θｎ−１は、
定数α，βと、
前記ＡＤｉ（ｔＴｎ−Ｔ）に対応する前記Ｄｉの前記θｎ−１に対する寄与の割合を数値化した影響度ＷＤｉと、を用いて、
θｎ−１＝α＋（β―α）×Σ（ＷＤｉ×ＡＤｉ（ｔＴｎ−Ｔ））
により算出し、
前記αは、
前記機器の最長寿命の逆数に基づいて算出し、
前記βは、
前記機器の最短寿命の逆数に基づいて算出することを特徴とする機器の劣化度算出方法。
【請求項２】
前記劣化度Ｐ（ｔｎ）と、前記累積時間経過時の前記機器の劣化度の実測値Ｘ（ｔｎ）と、を用いて、
ΣΣ（Ｐ（ｔｎ）−Ｘ（ｔｎ））２
が最小となるように前記ＷＤｉの値を更新することを特徴とする請求項１に記載の劣化度算出方法。
【請求項３】
リスクを評価する機器と同種の機器について、予め行なった検査に基づいた劣化度データが存在するか否かを判断し、
前記劣化度データが存在している場合に、前記劣化度データに基づいて、リスク評価対象機器の劣化度を求め、
前記劣化度データが存在しない場合に、請求項１または２に記載の機器の劣化度算出方法によりリスク評価対象機器の劣化度を求める、
ことを特徴とする機器の劣化度算出方法。
【請求項４】
機器の劣化度とその機器が損傷したときの被害の大きさとに基づいてリスクを評価するリスク評価方法において、
請求項１ないし３のいずれかに記載の機器の劣化度算出方法を用いてメンテナンス検討対象となる機器の劣化度を求める、
ことを特徴とするリスク評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設備機器の劣化度を求める方法およびリスク評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
最近は、各種設備が大型化しており、設備を構成している機器に損傷が発生すると大きな損害を生ずることが少なくない。このため、設備を健全に維持していくために、機器の点検、保守（メンテナンス）を欠かすことができない。
【０００３】
機器のメンテナンスを効率的、経済的に行なう方法は、多数提案されている。なかでも、近年、ＲＢＭ（Risk Based Maintenance）手法と呼ばれるメンテナンス方法が注目され、実施されてきている。このＲＢＭは、機器の損傷が生ずる確率すなわち劣化度と、機器に損傷が生じたときの人的被害、経済的被害などを考慮した被害の大きさとの積（リスク）が最小となるように機器のメンテナンスを行なうものである。すなわち、設備を構成している各機器について損傷の起こりやすさ（劣化度）を複数のランク（例えば、高、中、低、微の４つのランクに分類し、その機器に損傷が起こったときの被害の大きさを複数のランク、例えば、重大、大、中、小の４つのランク）分類する。そして、図８に示したように、損傷の起こりやすさを縦軸に、損害の大きさを横軸にしたリスクのランク図を作成し、各機器をこのランク図に機器ごとのリスク（先に求めた積の値）をプロットしてリスクの大きさの評価を行なう。この図においては、積の値が図の上方または右方にプロットされるほどリスクが大きいことを示している。
【０００４】
さらに、リスクの大きさを複数のカテゴリー（例えば、カテゴリーI、II、III、IV）に分類し、各カテゴリーに対する対策を予め決めておく。例えば、カテゴリーIは、許容可能であって、そのまま使用可能であり、予め定めた点検時以外の検査、点検を不要とする。カテゴリーIIは、条件付き許容であって、適切な検査やメンテナンスが行なわれていれば使用可能とする。カテゴリーIIIは、要計画変更であって、被害の低減対策などを講じる。カテゴリーIVは、許可不可であって、直ちにカテゴリーII以下となるように部品の交換や修理をする。
【０００５】
このようなＲＢＭに基づいたメンテナンス方法を採用することによって、効率的、経済的、適切なメンテナンスが可能であるとされている。
ＲＢＭに基づいたメンテナンスを実行する場合、従来は、図９または図１０に示した手順によりリスクの評価を行なっていた。図９は機器の劣化度を実際のデータに基づかずに求める場合であり、図１０は機器の劣化度を実際のデータに基づいて求める場合である。
【０００６】
図９の場合、まず、オペレータは、図示しないコンピュータなどからなるリスク評価装置を起動する。そして、オペレータは、ステップ１０に示したように、火力発電プラントや原子力発電プラントなどの設備を構成しているリスク評価の対象とする機器名、機種を選択し、キーボードなどの入力装置によりに入力する。機器名、機種などが入力されると、リスク評価装置は、プラントデータベース（プラントＤＢ）３０を検索する。
【０００７】
プラントＤＢ３０は、リスク評価装置の一部を構成していて、ハードディスクやフレキシブルディスク、光ディスクなどの記録媒体からなっている。そして、プラントＤＢ３０は、既設機器ＤＢ部３２、被害大きさＤＢ部３４、故障ＤＢ部３６を有している。既設機器ＤＢ部３２１は、プラントを構成する機器の名称や機種などが登録してある。また、被害大きさＤＢ部３４は、プラントが操業を停止した場合の金額、交換すべき部品の金額などの予想される損害に対応した金額の大きさが登録してある。故障ＤＢ部３６は、特許文献１に記載してあるように、機器ごとに求めてある機器に損傷が発生するまでの使用時間の確率分布が登録してある。
【０００８】
リスク評価装置は、リスク評価の対象となる機器の選択がなされると、プラントＤＢ３０の既設機器ＤＢ部３２を検索し、該当する機器を抽出して表示部に表示する。オペレータは、表示部に表示された機器名、機種を確認してＲＢＭのためのリスク評価を行なうことを決定する（ステップ１２）。次に、オペレータは、リスク評価を行なうことを決定した機器が損傷したときの被害の大きさ（例えば、その機器に損傷を生じたときの、プラントの操業停止の日数、修理・復旧に要する人員の数、交換する部品の名称・数など）を入力する（ステップ１４）。リスク評価装置は、被害の大きさが入力されると、プラントＤＢ３０の被害大きさＤＢ部３４を参照して、その被害の大きさの金額を算出する（ステップ１６）。
【０００９】
一方、オペレータは、ステップ１４のように、被害の大きさを入力するとともに、ステップ１８のように、リスク評価装置に機器の劣化度（機器に損傷が発生する確率）演算させる損傷発生率演算処理を行なわせる。この損傷発生確率演算処理１８においては、まずオペレータが対象機器の累積使用時間を入力する（ステップ２０）。リスク評価装置は、機器の累積使用時間が入力されると、プラントＤＢ３０の故障ＤＢ部３６を参照して、リスク評価対象となる機器の現時点における劣化度（損傷が生ずる確率）を％で表示する。
【００１０】
リスク評価装置は、リスク評価対象機器の損傷発生確率と被害の大きさの金額とが求まったならば、両者の積を求めるリスクを演算する。(ステップ２４)。そして、リスク評価装置は、リスク評価対象機器について求めたリスクに対する評価、すなわち求めた損害額と損傷発生確率とが図８上のどこに位置し、どのカテゴリーに属するかを表示する。オペレータは、表示されたリスク評価に基づいて、図示しないメンテナンス計画データベースにより、リスク評価対象機器に対するメンテナンスの仕方を決定する。
【００１１】
図１０の場合、次のようにしてメンテナンス計画を作成するようになっている。図１０に示したリスク評価方法は、リスク評価対象機器の損傷発生確率の求め方が図９の場合と異なっていて、図１０の損傷発生確率演算処理１８は、ステップ１２において、オペレータがリスク評価対象機器の決定を行なうと、リスク評価装置は、プラントＤＢ３０ａの検査ＤＢ部３６ａを検索して対象機器と同種の機器の検査データを参照し（ステップ４０）、損傷発生確率の算出を行なう（ステップ４２）。リスク評価装置は、機器の損傷発生確率を求めると、前記と同様にしてリスク評価を行なう（ステップ２６）。
【００１２】
なお、プラントＤＢ３０ａの検査ＤＢ部３６ａには、特許文献２、３に記載してあるように、機器の設計データなどとともに、機器の稼働日数、損傷モード、損傷の発生頻度、点検データ、メンテナンスデータなどが機器ごとに登録してある。
【特許文献１】特開２００３−３４５４２３号公報
【特許文献２】特開２００５−１２２５２５号公報
【特許文献３】特開２００５−１８２４６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
ところで、機器の劣化度は、機器の材質などの設計条件や使用条件（環境）などに大きく左右される。例えば、対象とする機器の使用環境が、粉塵の多い、高温多湿の環境か、腐食性ガスが存在する環境などの過酷な環境であるか、クリーンルームなどの良好な環境であるかによって機器の劣化度、寿命が大きく異なることが知られている。そして、特許文献１のように、機器に損傷が発生するまでの使用時間の確率分布から機器の劣化度を求める場合、対象とする機器の設計条件や使用条件（環境）、メンテナンスの有無などを何ら考慮していない。このため、ここの機器に応じた細かなメンテナンスを行なうことができず、効率的、経済的なメンテナンスを行なうことができない。
【００１４】
また、特許文献２、３に記載のように点検結果を反映させて劣化度を求める方法は、結果として機器の設計条件、使用条件などが考慮されるため、機器の機種などにあったメンテナンスが可能となる。しかし、特許文献２、３に記載の方法は、機器の使用開始からの全期間を通じた点検結果に基づいて、機器の劣化度を求めるようにしている。ところが、機器は、使用期間の全期間を通じて一様の確率で損傷が発生する訳でない。機器は、一般に、使用期間が長いほど劣化度が高くなる一方、適切な保守が行なわれている場合には、劣化度が低くなることが知られている。したがって、特許文献２、３に記載の劣化度の算出方法では、ここの機器に対するより適切なメンテナンスを行なうことが難しい。
【００１５】
本発明は、前記従来技術の欠点を解消するためになされたもので、より正確な劣化度を求めることができるようにすることを目的としている。
また、本発明は、過去に行なったメンテナンスなどの経験を生かせるようにすることを目的としている。
さらに、本発明は、より正確にリスクを評価でき、各機器のメンテナンスをより適切にできるようにすることを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記の目的を達成するために、本発明に係る機器の劣化度予測方法は、機器の劣化度を、前記劣化度の変化割合と前記機器の累積使用時間を用いて算出する機器の劣化度算出方法であって、前記累積使用時間をｎ個の期間に分割するとともに、前記劣化度の変化に寄与する劣化度変化要素Ｄｉの劣化度変化の大きさを前記期間ごとに数値化して評価値履歴ＡＤｉ（ｔＴｎ−Ｔ）を設定し、前記累積使用時間経過後の前記劣化度Ｐ（ｔｎ）を、（ｎ−１）番目の前記劣化度Ｐ（ｔｎ−１）と、前記期間の長さＴと、ｎ番目の期間の前記変化割合θｎ−１と、を用いて、
Ｐ（ｔｎ）＝Ｐ（ｔｎ−１）＋θｎ−１・Ｔ
により算出し、前記θｎ−１は、定数α，βと、前記ＡＤｉ（ｔＴｎ−Ｔ）に対応する前記Ｄｉの前記θｎ−１に対する寄与の割合を数値化した影響度ＷＤｉと、を用いて、
θｎ−１＝α＋（β―α）×Σ（ＷＤｉ×ＡＤｉ（ｔＴｎ−Ｔ））
により算出し、前記αは、前記機器の最長寿命の逆数に基づいて算出し、前記βは、前記機器の最短寿命の逆数に基づいて算出することを特徴とする。
この場合において、前記劣化度Ｐ（ｔｎ）と、前記累積時間経過時の前記機器の劣化度の実測値Ｘ（ｔｎ）と、を用いて、
ΣΣ（Ｐ（ｔｎ）−Ｘ（ｔｎ））２
が最小となるように前記ＷＤｉの値を更新することを特徴とする。
【００１７】
本発明に係る機器の劣化度算出方法は、リスクを評価する機器と同種の機器について、予め行なった検査に基づいた劣化度データが存在するか否かを判断し、前記劣化度データが存在している場合に、前記劣化度データに基づいて、リスク評価対象機器の劣化度を求め、前記劣化度データが存在しない場合に、請求項１または２に記載の機器の劣化度算出方法によりリスク評価対象機器の劣化度を求めるようにすることができる。
【００１８】
また、本発明に斯かるリスク評価方法は、機器の劣化度とその機器が損傷したときの被害の大きさとの積に基づいてリスクを評価するリスク評価方法において、機器の使用開始からの経過時間を複数の期間に分割し、過去の劣化度に基づいて、機器の種類ごとに前記分割した各期間のそれぞれについて、予め劣化度の推移を求め、メンテナンス検討対象とする機器とその累積使用時間とから、予め求めた劣化度の推移に基づいて、メンテナンス検討対象機器に対して、その累積使用時間における劣化度を求めるという機器の劣化度算出方法を用い、メンテナンス検討対象となる機器の劣化度を求める、ことを特徴としている。
【発明の効果】
【００１９】
上記のごとくなっている本発明は、機器の使用開始からの経過時間を複数の期間に分割し、過去の劣化度データに基づいて、分割した期間ごとに対して劣化度の推移を求め、この期間ごとに求めた劣化度の推移に基づいて、メンテナンス検討対象機器の累積使用時間における劣化度を求めるようにしているため、より正確な劣化度を求めることができる。
【００２０】
機器の劣化度の推移は、少なくとも機器の設計条件、使用条件、機器の履歴を因子に含めることが望ましい。機器の材質や部品の種類、高温多湿化での使用などの使用条件（使用環境）、修理や部品の交換を行なっているかなどの機器の履歴によって、機器の劣化度が大きく異なり、メンテナンスの経験などを反映させた、より正確な劣化度を求めることができる。
【００２１】
リスク評価方法においては、前記の劣化度算出方法を用いてメンテナンス検討対象となる機器の劣化度を求めるようにしたことにより、より正確な劣化度に基づいたより正確なリスクの評価を行なえ、さらにより適切な機器のメンテナンスが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明に係る機器の劣化度算出方法およびリスク評価方法の好ましい実施の形態を、添付図面に従って詳細に説明する。
図１は、本発明の実施の形態に係るリスク評価方法のフローチャートである。図１において、オペレータは、まず、図示しないリスク評価装置を起動する。リスク評価装置は、ＲＢＭに基づいたメンテナンスを行なうためのリスク評価検討装置であって、パーソナルコンピュータなどから構成してあり、キーボードやマウスなどの入力部、ＣＲＴなどの表示部、ハードディスクやフレキシブディスク、光ディスクなどの記録媒体からなるプラントＤＢ４０、所定の処理を行なうソフトウェアなどからなっている。そして、プラントＤＢ４０は、既設機器ＤＢ部４２、被害の大きさＤＢ部４４、検査ＤＢ部４６、劣化度変化要素影響度ＤＢ部４８、メンテナンス記録ＤＢ部（図示せず）などを有している。
【００２３】
既設機器ＤＢ部４２は、原子力発電所や火力発電所、半導体工場、化学プラントなどのプラントを構成している機器、機種などを記憶させてある。損害の大きさＤＢ部４４は、プラントを構成している機器に損傷が生じた場合に、プラントを停止したときの１日あたりの損害金額、損傷機器を交換する場合の費用、交換や補修に要する人員一人あたりの費用など、規定単位当たりの被害額が被害の大きさとして記憶されている。検査ＤＢ部４６は、プラントを構成している機器を点検（検査）した結果（機種ごとの劣化度）を記憶している。劣化度変化要素影響度ＤＢ部４８は、各機器の材質などの設計条件、機器の使用環境温度、湿度や腐食性ガスが存在するかなどの使用条件（使用環境）、機器に対するメンテナンスや修理の有無、修理の個所や修理の状態など、機器に対する保護状態などの損傷の起こりやすさに関係する劣化度変化要素が機器の損傷の発生に与える影響度（重み付け）が格納してある。
【００２４】
オペレータは、リスク評価装置を起動すると、ステップ５０に示したように、リスク評価の対象機器である機器名、機種を入力部からリスク評価装置に入力する。リスク評価装置は、機器名、機種が入力されると、プラントＤＢ４０の既設機器ＤＢ部４２を検索し、該当する機器、機種を表示部に表示する（ステップ５２）。オペレータは、表示部に表示された機器を確認してリスク評価対象機器であることを決定し（ステップ５２）、その後、その機器に損傷が生じたときの、予想される被害の大きさ（プラントの停止日数、機器の交換部品、機器の補修に要する人員、被害を蒙る範囲、機器など）を入力する（ステップ５４）。リスク評価装置は、被害の大きさが入力されると、プラントＤＢ４０の被害の大きさＤＢ部４４を参照して、予想される被害の大きさの金額を求める（ステップ５６）。
【００２５】
一方、リスク評価装置は、ステップ５２において、リスク評価対象機器が決定されると、劣化度演算処理５８を行なう。この劣化度演算処理５８においては、まず、リスク評価対象機器の決定がなされると、検査ＤＢ部４６を検索し、その機器と同種の機器について検査データが存在するか否かを判断する（ステップ６０）。検査ＤＢ部４６に同種の機器についての検査データがある場合、その検査データを参照し（ステップ６２）、その検査データに基づいて選択、決定されたリスク評価対象機器の劣化度を求める（ステップ６４）。その後、リスク評価装置は、ステップ５６において求めた被害の大きさの金額と、ステップ６４において求めた劣化度とを、図８に示したリスクの評価図にプロットして表示部に表示する（ステップ８０）。オペレータがメンテナンス担当者である場合、表示された評価図にプロットされた位置から、さらに、メンテナンスデータベースなどに基づいて、選択したリスク評価対象機器に対するメンテナンスを行なうか否か、メンテナンスを行なう場合のメンテナンス方法などを決定する。オペレータがメンテナンス担当者でない場合、表示された評価図を印刷してメンテナンス担当者に渡す。メンテナンス担当者は、印刷されたリスク評価図に基づいて、前記した同様にして、メンテナンス方法などを決定する。
【００２６】
リスク評価装置は、ステップ６０において、検査ＤＢ部４６を検索した結果、リスク評価対象機器と同種の機器についての検査データがない場合、その旨を表示部に表示して、対象機器の累積使用時間を入力するように促す。オペレータは、表示部に表示された累積使用時間の入力要求に基づいて、リスク評価対象機器の累積使用時間を入力する（ステップ６６）。次に、オペレータは、入力した累積使用時間ごとのリスク評価対象機器の劣化度変化要素（設計条件、使用条件、機器の保護状態など）に対する評価値（リスク評価対象機器の各劣化度変化要素が標準的な変化要素に対して優れているか、劣っているかを評価した値）を入力する（ステップ６８）。選択したリスク評価対象機器において、例えば劣化度変化要素が設計条件である場合、標準設計より優れた材質を用いているときは、損傷の発生に対する影響度が小さくなるような値を入力する。この劣化度変化要素評価値は、ＡＨＰ（Analytic Hierarchy Process：階層分析法）などの手法を用い求めることができる。
【００２７】
このような処理は次のようにして行う。例えば、空調系風路に利用されているルーバの腐食における劣化度予測の最適化処理を例にとる。３種類のルーバＡ、Ｂ、Ｃを想定し、各ルーバについて、劣化度変化要素として、材質（設計条件）、使用環境、保護状態（防錆塗装の有無など）、あるいはそれ以外の寿命を左右する出来事をプラントデータベースの既設機器ＤＢ４２から読み出す。このデータを図表にして示すと、図２のようになる。各ルーバＡ、Ｂ、Ｃについて、材質はＳＵＳ、亜鉛鋼板の種別、使用環境は給気系か排気系か、保護状態として防錆処理をしているか否か、その他備考として、２００３年度に防錆塗料の塗布を実施済みであるとか、途中でフィルタを交換した等のように、劣化度変化に寄与する要素の内容を確定する。
【００２８】
次いで、腐食における劣化度変化の評価要素に対し、劣化度変化を早くする評価要素と、遅くする評価要素に対し、０〜１の数値を割り振る。この要素評価値は上述のようにＡＨＰ（Analytic Hierarchy Process：階層分析法）などの手法を利用し、あるいは何らかの劣化度を評価する値を入力して０〜１の値に換算して入力する。もちろん、空調系であるから要素評価値の中には塩分濃度や外気取り入れの割合などの定量的データを０〜１に換算して入力するようにしてもよい。具体例としては、図３に示すように、材質がＳＵＳよりは亜鉛鋼板の方が劣化度を早くする（短寿命化）するので、ＳＵＳには「０」を、亜鉛鋼板には「１」を与える。また、空調系に利用されるルーバであるので、使用環境が汚れた空気を取り込む給気系に利用される場合には劣化度を促進する環境といえるので評価値「１」を与え、給気系でもフィルタが介在すれば、劣化を軽減する効果があるため中間値「０．５」を与える。更に、防錆処理をすれば長寿命化するので「０」を、防錆処理なしの場合には「１」を与えることになる。
【００２９】
リスク評価装置は、リスク評価対象機器の累積使用時間と劣化度変化要素評価値とが入力されると、図1に戻って、プラントＤＢ４０の劣化度変化要素影響度ＤＢ部４８を参照して、入力された累積使用時間を含む期間における使用時間に対する劣化度変化要素の履歴をまとめる。これを図４に示す。この履歴には図２に示した備考欄の経過履歴で行った劣化度変化に寄与する要素としての防錆処理をした場合や後付けでフィルタを取り付けたような場合を加味する。この例では、２００３年にルーバＡに防錆処理を実施しているので、該ルーバＡの評価要素における保護状態（＝防錆塗装）の評価値は２００２年までの「１」から２００３年以降は「０」に変更される。また、ルーバＢについては２００５年にフィルタを取り付けているので、２００５年以降「０．５」に評価値を変更する。
【００３０】
このような図表が完成したら、劣化度の予測推移（曲線）を求める（ステップ７０）。その後、リスク評価装置は、求めた劣化度の曲線に基づいて、現在（入力した累積使用時間）における劣化度を算出する（ステップ７２）。そして、リスク評価装置は、ステップ７２において劣化度を求めたならば、ステップ８０に進んで、リスク評価対象機器に対するリスクをリスク評価図上に表示するのである。
【００３１】
劣化度変化要素影響度は、変化要素（設計条件、使用条件、保護条件など）がその損傷の発生にどのように影響しているかを、過去に行った機器の点検結果を解析して機種ごとに求める。例えば、ある機器が腐食した場合、設計条件である材質やメッキの種類、金属材の厚みなど、使用条件である使用環境の温度、湿度、腐食性ガスの有無など、による腐食に対する影響の度合いを解析し、機種ごとに変化要素の影響度を０．０〜１.０の間の値に数値化する。この変化要素影響度の決定にあたっては、例えばＡＨＰなどの手法を用い、点検者などの豊富な経験や知識を生かすようにする。
【００３２】
ステップ７０の劣化度曲線計算は、各機種に対する累積使用時間を含む期間について、累積使用時間に対する劣化度の変化を示す直線の方程式に基づいて計算するようになっている。すなわち、機種ごとのそれぞれについて、使用開始からの時間を複数の期間に分割し（例えば１年単位）、各期間のそれぞれに対して使用時間と劣化度との関係を直線の方程式として求め、劣化度変化要素ＤＢ部４８に記憶させてある。そして、リスク評価対象機器の累積使用時間が入力されると、劣化度変化要素影響度ＤＢ部４８を検索して、その機器の入力された累積使用時間を含む期間における劣化度の変化を求める。
【００３３】
この複数に分割した期間における劣化度変化は、実施形態の場合、次のようにして求めている。まず、報告書やその他機器ごとの情報に基づいて、各機器（ルーバＡ，Ｂ，Ｃ）ごとに基本データと経歴データを集計し、図２、３に示したように、評価項目の一覧表を作成する。次に、図４に示したように、各機器についての劣化度変化要素Ｄｉについて評価値履歴ＡＤｉ（ｔＮ）を求める。この劣化度変化要素評価値履歴ＡＤｉ（ｔＮ）は、機器Ｑの諸症状に対して劣化の程度（劣化度）の重みを付けて０〜１の間の数値で表される。なお、ｔＮは、評価した年を示している。また、この実施形態においては、２０００年当時、新品の機器を用いたプラントが完成し、稼動を開始した場合を例にしている。
【００３４】
次に、劣化度の予測を行うために、初期値として、ルーバの最長寿命と、最短寿命を他のプラント実績などから求める。例えば最短寿命（１／β）が７年、最長寿命（１／α）が２０年などのように求められる。最長寿命は設計寿命として規定すればよい。
【００３５】
次いで、各評価要素の劣化度変化への影響度を熟練者の判断などによって初期設定する。すなわち、ルーバＡ、Ｂ、Ｃの材質と使用環境、保護状態（防錆塗装）の各々が劣化に影響する割合を仮に定めるのである。例えば、材質影響度ＷD1＝０．２、使用環境影響度ＷD2＝０．５、防錆塗装影響度ＷD3＝０．３のように定める。
【００３６】
次に、各ルーバについて劣化度の評価値の累積使用時間に対する変化が最も小さいときの劣化度の変化割合（傾き）αと、累積使用時間に対する変化が最も大きいときの劣化度の変化割合（傾き）βとを算出する。これにより、ルーバの劣化度は、劣化度が累積使用期間に対して傾きαと傾きβとの間の傾きθで変化すると仮定することができる。そこで、各ルーバに対する累積使用時間に対する劣化度の変化割合（傾き）θを求める。
【００３７】
この劣化度の変化割合（傾き）θを求める場合、まず、各劣化度変化要素Ｄｉの損傷の発生に対する影響度を定める。実施形態においては、初期（プラントの完成時）における各劣化度変化要素Ｄｉの損傷発生への影響度ＷＤｉは、上述したように、熟練者の判断による重み付けによって差別化することで、これまでの経験を反映させることができるが、これに限らず、皆等しいと仮定することもできる。すなわち、実施形態の場合、初期における各劣化度変化要素の劣化への影響度ＷＤｉは、劣化度変化要素の数分の１である。例えば、劣化度変化要素Ｄｉが「機器の設計条件」、「機器の使用条件」、「機器の保護状態」の３つである場合、これらの劣化度変化要素Ｄｉの寄与度ＷＤｉは、それぞれ１／３とすることができる。設定した影響要素の数の逆数としてよいである。
【００３８】
また、累積使用時間を適宜の複数の期間に分割する。例えば、使用開始から満２年までを第１期間、使用開始から第３年目〜満第４年までを第２期間、使用開始から５年目〜満６年までを第３期間等のように、複数の期間に分割する。もちろん、１年単位に設定してよい。この期間の長さ、数は、プラントの種類、寿命、劣化度、損傷発生時の被害の程度などを考慮して適宜に定めることができる。
次に、分割した各期間についての劣化度の変化の割合を表す傾きの算出を行う。これは、
【数１】
0004952946.tif 000002
として傾きθを求めるようにしている。
【００３９】
この傾きθを算出する式は、期間の長さ（年数）をＴとすると、実施形態の場合、数式２のようになっている。なお、ｎは、分割した期間の番号を示している。
【数２】
0004952946.tif 000003
【００４０】
例えば、劣化度評価変化要素の評価履値ＡＤｉ（ｔＮ）が図４のようになっている場合、２０００年をｔ＝０として、各ルーバに対する第１期間の傾きθ０、すなわち第１期間の０〜ｔ１までの期間の傾きθ０は、
【数３】
0004952946.tif 000004
として求める。この場合、第１期間における傾きθ０は、最小傾きαと最大傾きβとの間にある。
【００４１】
このようにして求めた傾きθ０を用いて第１期間内における任意の時期の劣化度予測値を求めることができる。例えば、初回の評価時期である第１期間の周期ｔ１における劣化度の予測値Ｐ（ｔ１）は、この第１期間（０〜ｔ１間）における劣化度の増分をΔｐとすると、
【数４】
0004952946.tif 000005
０〜ｔ１の期間の長さをＴとすれば、
【数５】
0004952946.tif 000006
とおくことができる。したがって、
【数６】
0004952946.tif 000007
となる。さらに、第２期間のｔ１〜ｔ２における傾きθ１は、
【数７】
0004952946.tif 000008
として求められる。
【００４２】
そして、ｔ２における劣化度の予測値Ｐ（ｔ２）は、期間ｔ１〜ｔ２における劣化度の増加分をΔｐとすると、ｔ１における劣化度の予測値Ｐ（ｔ１）を用いて、
【数８】
0004952946.tif 000009
と表される。また、第２期間における傾きθ１は、この第２期間の長さをＴとすると、
【数９】
0004952946.tif 000010
として求められる。数式９と数式１０とからΔｐを消去すると、
【数１０】
0004952946.tif 000011
となる。
【００４３】
以下、同様の手順により現在の累積使用時間を含む第ｎ期間の周期であるｔｎにおける劣化度Ｐ（ｔｎ）を次式により求める。
【数１１】
0004952946.tif 000012
ここに、Ｐ（ｔｎ‐１）は時期ｔｎ‐１における予測劣化度であり、Δｐは期間ｔｎ‐１〜ｔｎにおける劣化度の増分である。そして、この第ｎ期間の長さをＴとすると、第ｎ期間の傾きθｎ‐１）は、
【数１２】
0004952946.tif 000013
【数１３】
0004952946.tif 000014
として求められ、したがって、予測劣化度曲線が得られる。
【００４４】
一方、各ルーバの劣化度の指標として肉厚計測データを図５のようにまとめる。各ルーバの肉厚計測結果を劣化度という一つの指標として統一するために、例えば、以下の式を利用する。
【数１４】
0004952946.tif 000015
【００４５】
上記式は減肉のない新品の状態で「０」となり、板厚の計測値が管理限界値となったとき「１」となる。この計算式にて、肉厚データを劣化度へ変換して、時系列の履歴にまとめる（図５）。
【００４６】
このようにして得られた予測劣化度と実測劣化度を図表上にプロットすると、図６に示したようになる。ルーバＡは四角、ルーバＢは三角、ルーバＣは丸のマークで白抜きが予測値Ｐ（ｔｎ）、黒塗りが実測値Ｘ（ｔｎ）である。
【００４７】
次に、このようにして計算により求めた劣化度予測値Ｐ（ｔｎ）と、実際に点検して得られた劣化度の実測値Ｘ（ｔｎ）とから各劣化度変化要素の劣化に与える実際の影響度を求める。
【００４８】
まず、予測値Ｐ（ｔｎ）と実測値Ｘ（ｔｎ）との差Δｕｎを求める。すなわち、
【数１５】
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を演算する。さらに、Δｕｎの２乗を評価時期ごとに求め、各ルーバについて求めたΔｕ２を合計したものを目的関数εとする。
【数１６】
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そして、劣化度変化要素影響度ＷＤｉの値をいろいろ替えて代入し、εの値が最小となるように各劣化度変化要素影響度ＷＤｉの値を求め、劣化度変化要素影響度（劣化度変化要素の重み）を最適化する。このようにして、劣化度変化要素影響度Ｗｎを最適化することにより、図７に示したように、劣化度の予測値を実測値に近づけることができる。
【００４９】
以後は、新しい劣化度変化要素影響度ＷＤｉに基づいて、次年度の劣化度を予測し、この予測した劣化度を用いることで、適切で、経済的なＲＢＭに基づいたプラント、機器のメンテナンスを行なうことができる。
【００５０】
このように、機器の劣化度を予測する本発明においては、従来に比較して同じ機種であっても機器ごとにきめの細かい、実際の劣化度に近い劣化度を予測することができる。
【００５１】
すなわち、従来は、機種が同じであれば、機種全般に対する劣化度の統計から、累積使用時間に対する劣化度傾きを求めていた。例えば、従来は、同機種の異なった機器である機器A、Ｂ、Ｃとして使用されていても、機種に対して共通の傾き（劣化度の変化を予測する直線）を求める。そして、この直線を用いて、将来の劣化度を求めていた。このため、従来は、機種が同じであれば、機器に関係なしに同一の劣化度が予測された。
【００５２】
これに対して、本発明は、前記したように、機種が同じであっても、使用されている機器ごとの条件（劣化度変化要素）を考慮した劣化度の傾きが求められ、かつこれを実績と予測値との乖離が小さくなるように劣化に対する影響度を調整しつつ、予測することができるようになっている。このため、本発明は、機器に適したメンテナンスが可能となり、プラントの健全な維持とコストの低減を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明の実施の形態に係るリスク評価方法のフローチャートである
【図２】実施の形態に係るルーバ種と劣化度変化要素のデータ図である。
【図３】実施の形態に係る劣化度変化要素のの評価値を求めた図である。
【図４】実施の形態に係る劣化度変化要素評価履歴の例を示す図である。
【図５】実施の形態に係るルーバの劣化度の実測経歴を示す図である。
【図６】最適化前の予測劣化度と実測劣化度のグラフ図である。
【図７】最適化後の予測劣化度と実測劣化度のグラフ図である。
【図８】ＲＢＭにおけるリスク評価方法を説明する図である。
【図９】従来のリスクを求める方法の一例を説明するフローチャートである。
【図１０】従来のリスクを求める方法の他の例を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００５４】
４０………プラントデータベース、４２………既設機器データベース部、４４………被害の大きさデータベース部、４６………検査データベース部、４８………劣化度変化要素影響度データベース部。
【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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【図１０】
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