【手続補正書】
【提出日】令和2年6月22日(2020.6.22)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
水素誘起損傷の成長速度を有する資産の領域に対する供用適性評価を実行するための方法であって、
データベースに格納される１つ以上の第１のデータ入力を機械論モデルに入力することと、
１つ以上のパラメトリックシミュレーションの前記１つ以上のデータ入力を、前記機械論モデルを実行しているプロセッサによって処理して１つ以上の成長特性に出力することと、
１つ以上の成長特性の前記出力を格納するシミュレーションされた観測データベースを構築することと、
前記シミュレーションされた観測データベースによってエキスパートシステムを訓練して試験することと、
前記シミュレーションされた観測データベースによって前記エキスパートシステムを検証することと、
前記エキスパートシステムによって、前記資産の水素誘起損傷の前記成長速度を出力すること
を含み、
水素誘起損傷の前記成長速度が閾値を超える場合に、
アラートを生成することと、
前記アラートを少なくとも１つのロボット検査装置に送信することと
を含む、前記方法。
【請求項２】
前記１つ以上のデータ入力を処理する前記ステップが、
前記プロセッサによって、前記１つ以上のデータ入力の１つをある範囲の中で変化するように選択して、前記プロセッサによって、各残りの１つ以上のデータ入力を一定に保たれるように選択すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記１つ以上のデータ入力を処理する前記ステップが、
実験計画法を実行して一定の状態に保たれる前記１つ以上のデータ入力を識別すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記シミュレーションされた観測データベースによってエキスパートシステムを訓練して試験する前記ステップが、
前記エキスパートシステムを複数のエキスパートサブシステムに分割することであって、第１のエキスパートサブシステムは条件つきの出力を有する割れ成長を予測し、第２のエキスパートサブシステムは１つ以上の成長特性を予測する、前記分割すること
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記１つ以上の第１のデータ入力が、割れジオメトリデータ、割れ位置データ、材料特性データ、水素充填状態データまたはそれらの組み合わせを含み、前記１つ以上の成長特性が開始までの時間（τ）、割れ成長速度（ＣＧＲ）またはそれらの組み合わせを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
１つ以上のデータ収集デバイスによって１つ以上の第２のデータ入力を集めることと、
前記１つ以上の第２のフィールドデータ入力を前記シミュレーションされた観測データベースに入力することと、
前記シミュレーションされた観測データベースを更新することと、
前記エキスパートシステムをフィールド妥当性に対して前記更新されたシミュレーションされた観測データベースで試験することと、
前記エキスパートシステムの前記フィールド妥当性が閾値を下回る場合前記エキスパートシステムを再訓練することと
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記少なくとも１つのロボット装置によって供用適性検査のスケジュールを生成することをさらに含み、前記スケジュールは前記予測された成長速度の関数として生成される、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記アラートが水素誘起損傷の前記成長速度を有する前記資産の領域を表す資産位置情報を含み、
ロボット検査装置に、前記領域を位置検出し、前記領域に移動し、前記領域で供用適性評価を実行するように前記ロボット検査装置に指示する前記アラートを送信すること
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記エキスパートシステムは、水素誘起割れ成長速度を予測するためであり、かつ、１つ以上の割れ成長速度（ＣＧＲ）観測を有するシミュレーションされた観測データベース（ＳＯＤＢ）から
１つ以上のフィルタを前記ＳＯＤＢに適用して割れ成長が前記ＳＯＤＢから起こらなかった１つ以上のＣＧＲ観測を取り除くことと、
割れ成長が起こった前記１つ以上のＣＧＲ観測を新しいデータベースに複製することと、
前記新しいデータベースを、
【数１】
2019527817.tif 000001
に対応する１つ以上の予測値及び
【数２】
2019527817.tif 000002
に対応する１つ以上の目標に分割することと、
前記１つ以上の予測値を
【数３】
2019527817.tif 000003
で
【数４】
2019527817.tif 000004
に対応する第１のデータセットに分割し、前記１つ以上の目標を
【数５】
2019527817.tif 000005
で
【数６】
2019527817.tif 000006
に対応する第２のデータセットに分割することと、
教師つき学習アルゴリズムを介して前記第１のデータセットを訓練することと、
教師つき学習アルゴリズムを介して前記第２のデータセットを検証することと
によって訓練される、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記教師つき学習アルゴリズムがニューラルネットワークライブラリである、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
資産の水素誘起損傷の成長速度を判定するシステムであって、
プロセッサ、メモリ及びネットワークへの接続を有するコンピュータであって、複数の入力パラメータに対応する履歴データを格納するデータベースにアクセスする前記コンピュータと、
資産設計データ、及び前記複数の入力パラメータに対応する前記資産の領域における動作状態データを集めるように構成されるデータ収集デバイスと
を含み、
前記コンピュータは、
前記データベースから前記複数の入力パラメータに対応する前記履歴データを受信し、
前記データ収集デバイスから前記資産設計データ、及び前記複数の入力パラメータに対応する前記資産の領域における前記動作状態データを受信し、
前記履歴データならびに前記資産設計データ、及び前記資産の領域における前記動作状態データから前記複数の入力パラメータを抽出し、
前記抽出された複数の入力パラメータを処理して、前記資産における前記領域の水素誘起損傷の前記成長速度を出力する
ように構成されるエキスパートシステムとして作動するように前記プロセッサを構成する命令を実行する、
前記システム。
【請求項１２】
前記履歴データが基準ＨＩＣマップに格納される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記データ収集デバイスがロボット、貫入的なプローブシステム、非貫入的なプローブシステムまたはパッチプローブである、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記複数の入力パラメータが、割れジオメトリデータ、割れ位置データ、材料特性データ、水素充填状態データまたはそれらの組み合わせを含む、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１５】
前記エキスパートシステムが前記抽出された複数の入力パラメータを処理して新たなＨＩＣマップを出力するように構成される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記新たなＨＩＣマップが前記エキスパートシステムに対し前記履歴データとして提供される、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記エキスパートシステムが、前記資産の前記領域に対する許容最高作動圧力（「ＭＡＷＰ」）対時間の曲線を導き出し、経時的な前記動作状態データの値を前記曲線と比較して前記動作状態データと前記ＭＡＷＰの値の違いが閾値を下回るかどうかを判定し、アラートを生成して前記資産の前記領域のオペレータに発信するように構成される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項１８】
前記アラートを受信することに応答して、前記オペレータが前記資産の前記領域における前記動作状態を自動的に調整して、前記閾値を上回って前記動作状態データと前記ＭＡＷＰの値の違いを増加させるように調整する、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記エキスパートシステムが、前記資産の前記領域における水素誘起損傷の前記出力成長速度に基づいて、前記資産の前記領域における供用適性検査をスケジューリングするように構成される、請求項１１に記載のシステム。
【請求項２０】
前記エキスパートシステムが、前記資産の前記領域における水素誘起損傷の前記出力成長速度に基づいて前記データ収集デバイスにアラートを生成して送信し、前記データ収集デバイスに前記資産の前記領域における供用適性検査を実行するように指示するように構成される、請求項１１に記載のシステム。