"ターボ機械を解析するシステムであって、物理学的サブモデル78、102、206及び統計的サブモデル80、208を備えたハイブリッドリスクモデル82、204、206、208、210、212、214を備え、前記物理学的サブモデル78、102、206は、ターボ機械10の物理コンポーネントをモデル化するように構成され、前記統計的サブモデル80、208は、前記ターボ機械10の履歴情報をモデル化するように構成され、前記ハイブリッドリスクモデル82、204、206、208、210、212、214は、ターボ機械パラメータ84、86、88、202、204、208を計算するように構成された、システム。前記ターボ機械パラメータ84、86、88、202、204は、燃焼時間パラメータ204、208を含む、請求項1に記載のシステム。前記燃焼時間パラメータ204、208は、保守係数202及び燃焼時間係数208に基づく等価燃焼時間パラメータ204を含む、請求項2に記載のシステム。前記ハイブリッドリスクモデル82、204、206、208、210、212、214は、前記ターボ機械10のコンポーネントの廃棄を予測するように構成されている、請求項1に記載のシステム。前記ハイブリッドリスクモデル82、204、206、208、210、212、214は、ロックワイヤタブ62の廃棄、空冷スロット68の廃棄、ホイール30、48、50、52の廃棄、ブレード26、28の廃棄、又はこれらの組み合わせを予測するように構成されている、請求項4に記載のシステム。前記統計的サブモデル80、208は、タービンシステムコンポーネント設置履歴74、タービンシステムコンポーネント利用履歴76、タービンシステムフリート利用履歴76、複数の監視及び診断センサデータ98、又はこれらの組み合わせを含む、請求項1に記載のシステム。前記統計的サブモデル80、208は、Weibullモデル120を含む、請求項6に記載のシステム。資産管理システム90を備え、前記資産管理システム90は、タービンシステムデータ94を収集し、前記ハイブリッドリスクモデル82、204、206、208、210、212、214及び前記収集されたタービンシステムデータ94を用いてタービンシステムコンポーネントを管理する、請求項1に記載のシステム。ハイブリッドリスクモデル82、204、206、208、210、212、214を生成する方法であって、ターボ機械10の物理コンポーネントを解析して物理学的解析102、108を取得するステップと、前記ターボ機械10の統計的情報96、98、100を解析して統計的解析106、110、112を取得するステップと、前記物理学的解析102、108及び前記統計的解析106、110、112を統合する116、118、120ステップと、前記物理学的解析102、108及び前記統計的解析106、110、112の前記統合に基づいてハイブリッドリスクモデル82、204、206、208、210、212、214を導出する122ステップであって、前記ハイブリッドリスクモデル82、204、206、208、210、212、214はターボ機械パラメータ84、86、88、202、204、208を計算するように構成されている、前記導出する122ステップとを含む方法。統計的情報96、98、100を解析する前記ステップは、タービンシステムコンポーネント設置履歴74、タービンシステムコンポーネント利用履歴76、タービンシステムフリート利用履歴76、複数の監視及び診断センサデータ98、又はこれらの組み合わせを解析することを含む、請求項9に記載の方法。以下では、本発明の1つ以上の具体的な実施形態について説明する。これらの実施形態の説明を簡潔にするために、本明細書では、実際の実装のすべての特徴を記載しているわけではない。任意のこのような実際の実装の開発においては、どのような技術プロジェクトや設計プロジェクトでも同様であるように、開発者の固有の目標を達成するために、システム関連及びビジネス関連の制約の遵守など、様々な実装固有の決定を行わなければならず、これらは、実装ごとに異なる可能性があることを理解されたい。更に、そのような開発作業は、複雑で時間のかかるものであるにもかかわらず、本発明の恩恵を受ける当業者にとっては、決まりきった設計、組立、及び製造の作業であることを理解されたい。本発明の様々な実施形態の各要素を記載する際に、冠詞a、an、the、及びsaidは、当該要素の1つ以上が存在することを意味するものとする。comprising備える、including含む、及びhaving有するの各語句は、包含的であって、列挙された要素以外にも追加の要素があって良いことを意味するものとする。本発明の実施形態は、機器の機能停止の予測、運転ライフサイクルの最適化、及び/又は機械システムの保守作業の改善のためのシステム及び方法を含む。具体的には、本発明の実施形態は、物理学的な解析又はモデルと、以下で図1に関して詳述するタービンシステムのような機械的機械の現実世界での使用の間に観測された実験データの統計的な解析又はモデルとを統合することを可能にするハイブリッドリスクモデルの生成を含む。ハイブリッドリスクモデルはまた、ユニットレベルでの機能停止予測、ライフサイクル最適化、及び/又は個々のユニット個々のタービンシステムなどの管理の改善を可能にする。すなわち、タービンシステムのフリート、例えば、ゼネラルエレクトリック社ニューヨーク州スケネクタディ製のMS-7000Fタービンシステムのフリート、MS-7000FAタービンシステムのフリート、及び/又はMS-9000Fタービンシステムのフリートを、個々のタービンレベルで運用管理することが可能であり、これによって、フリート内に設置されたほぼすべてのタービンの個別管理が可能である。更に、本明細書に記載の実施形態では、タービンフリート全体でのデータ、モデル、計算、及び/又はプロセスの共有が可能であるため、タービンフリートのマルチレベル例えば、ユニットレベルとフリートレベルの運用管理が可能になる。例えば、統計的解析を用いて、タービンのコンポーネントの機能停止リスクの、履歴データに基づく予測を試みる。しかし、このような統計的解析は、特に特定ユニットに関する予測に適用する場合には、あまり正確ではない。また、コンポーネントの物理学的解析により、機器の機能停止の予測を試みる。このような物理学的解析では、コンポーネントの仮想表現を含むモデルを生成する。そして、これらの仮想表現を用いて、例えば、コンポーネントの摩損をシミュレートする。しかし、このような物理学的解析だけでは、所望レベルの予測精度を実現することができない。本発明の実施形態は、特定の統計的解析を物理学的解析と統合するハイブリッドリスクモデルの導出を可能にする。このハイブリッドリスクモデルは、結果として、予測精度を向上させる。実際、本発明の実施形態は、個々のタービン装置又は他のターボ機械の全寿命に対する予測精度のレベルを大幅に向上させることが可能である。実施形態によっては、特定のタービンシステムの、運転寿命中の挙動を観測し、このような観測結果から、予期せぬ保守作業が必要になり、且つ/又は、追加のコストがかかってしまうような、望ましくない保守事象例えば、ロックワイヤタブにおけるひび割れの発生を予測する。実際、本発明の実施形態は、機械システムからのデータを解析し、予期せぬ保守事象の可能性を算定して、特定部品の交換を推奨することによって、システム稼働の予期せぬ途絶を最小限に抑えるか、ほぼ解消することにより、機械システムの運転寿命を延ばす。これによって、タービンフリートにおける各システムの保守スケジュール及び資産管理の大幅な改善を実現する。実際、解析対象のターボ機械については、予期せぬ保守事象の発生を減らすか、ほぼ無くしながら、運転寿命を延ばすことが可能になる。まずは、本発明の実施形態に使用される特定の機械システムの実施形態について述べるのが良いと思われる。前述の事柄を念頭に置いて図1を参照する。図1は、タービンシステム又はガスタービンエンジン10の一実施形態の側面断面図である。タービンシステム10のような機械システムは、運転状態の間は機械的応力及び熱応力を受けているため、定期的な保守又は交換が必要である。タービンシステム10の運転中は、天然ガスや合成ガスなどの燃料をタービンシステム10に送り、1つ以上の燃料ノズル12から燃焼器16に供給する。空気取り入れ部18からタービンシステム10に空気を取り入れ、この空気を圧縮器14で圧縮する。圧縮器14は、空気を圧縮する一連のステージ20、22及び24を含む。各ステージは、回転して徐々に加圧することにより圧縮空気を作り出す一組以上の固定羽根26及びブレード28を含む。ブレード28は、シャフト32に接続された回転ホイール30に取り付けられている。圧縮器14から放出される圧縮空気は、圧縮器14を出た後、拡散部36を経て、燃焼器16に送られて、燃料と混合される。例えば、燃料ノズル12は、燃焼、排気、燃料消費、及び出力が最適になるような適切な比率の燃料空気混合物を燃焼器16内に噴射する。実施形態によっては、タービンシステム10は、環状に配列された複数の燃焼室16を含む。各燃焼器16は、高温の燃焼ガスをタービン34に送る。図示したように、タービン34は、3つの別々のステージ40、42及び44を含む。各ステージ40、42及び44は、それぞれ、回転子ホイール48、50及び52と結合されたブレード又はバケット46の一式を含み、回転子ホイール48、50及び52はシャフト54に取り付けられている。高温の燃焼ガスがタービンブレード46を回転させると、シャフト54が回転して圧縮器14及び他の任意の好適な負荷発電機などを駆動する。最後に、タービンシステム10は、燃焼ガスを拡散させ、排気部60から排気する。ブレード又はバケット46のようなタービンのコンポーネントは、図2に示すロックワイヤタブのような締結装置で回転子ホイール48、50及び52に取り付ける。ブレード46及びロックワイヤタブは、エンジン運転中は高温及び高応力にさらされる。ロックワイヤタブ及びブレード46が指定の運転パラメータを満たしているかどうかについては、定期点検を実施して、試験及び検証を行う。例えば、各ブレード46に、渦電流試験を行って、ロックワイヤタブ、空冷スロット、外部タングフィレット、及び内部タングフィレットを解析する。しかし、これらの試験を実施する際には、タービンシステム10をオフラインにするのが一般的であり、これは非常に高コスト且つ非効率である。図2は、回転子ホイール例えば、回転子ホイール48、50又は52の一実施形態の詳細図である。各回転子ホイール48、50又は52は、ブレード46を各回転子ホイール48、50又は52と結合することに好適な締結装置例えば、ロックワイヤタブ62を含む。ロックワイヤタブ62は、機外側64が概ね回転子ホイール48、50又は52の中心から外側を向いており、機内側66が概ね回転子ホイール48、50又は52の中心に向かって内側を向いている。回転子ホイール48、50又は52はまた、ホイール回転中にホイール48、50又は52の温度を下げるのに有用な空冷スロット68を含む。ロックワイヤタブ62及び空冷スロット68は、予期せぬ保守事象の対象となり得る。例えば、ロックワイヤタブ62の機外側64又は機内側66でひび割れが発生する。同様に、空冷スロット68の周縁部のまわりでもひび割れが発生する。後述するが、本発明の実施形態は、解析中のコンポーネント例えば、ホイール48、50、52の物理特性をキャプチャし、物理学的モデルと統計的解析とを統合することが可能なモデルハイブリッドリスクモデルなどを生成することを含む。このようなユニットレベルのハイブリッドリスクモデルを用いると、例えば、フリート内の特定のタービンシステム10に関する予期せぬ事象のリスクを予測することが可能になる。また、部品レベルのハイブリッドリスクモデルを用いると、機外側64のロックワイヤタブ62、機内側66のロックワイヤタブ62、空冷スロット68などのような、部品及び部品位置に関する、フリート内の予期せぬ事象のリスクを予測することが可能になる。従って、個々のタービンシステム又はユニット10に関する予期せぬ保守事象の起こる確率を、実際の燃焼時間数に基づいて計算する。更に、ハイブリッドリスクモデルを用いて、フリート内の各タービンユニット10又はすべてのタービンユニット10の運転を最適化する。例えば、本明細書に記載の予測的実施形態を用いることにより、保守及びダウンタイムのスケジュールをより効率的にする。なお、本明細書に記載の技術は、摩損が起こるほぼあらゆる機械システムに使用可能である。実際、次の図3の資産管理論理のような、様々な機械資産の管理に好適な資産管理論理を、タービンシステム10を始めとする、いくつかの機械システムで用いることが可能である。図3は、タービンシステム10のようなターボ機械の資産をモデル化して管理することに使用される論理70の一実施形態のフローチャートである。なお、論理70及び本発明の実施形態は、タービン、圧縮機、ポンプなど、どのようなターボ機械とも使用される。タービンとしては、ガスタービン、蒸気タービン、風力タービン、水力タービンなどがある。更に、論理70は、コンピュータ装置がセンサデータなどのデータをハイブリッドリスクモデル及び資産管理プロセスに変換するために使用される非一時的機械可読コード又はコンピュータ命令を含む。更に、論理70並びに本明細書に記載のあらゆるモデル及びサブモデルは、コントローラに格納して、例えば、ターボ機械及びターボ機械の資産に関連する輸送作業及び保守作業を制御することに用いる。そこで、個々のタービンシステム10のそれぞれから、様々なデータを収集するブロック72。データは、運転データ74及び監視/診断MDデータ76を含む。運転データ74は、フリート内の各ユニット10の保守履歴を含み、保守履歴には、ハードウェア構成履歴、修理の日付及び種類などの保守ログデータが含まれる。運転データ74は更に、タービン始動の日付及び種類例えば、高温始動、中温始動、低温始動及びあれば予期せぬ保守事象例えば、ロックワイヤのひび割れ、空冷スロットのひび割れも含む。MDデータ76は、例えば、タービン10上のいくつかの場所及びシステム例えば、燃焼ノズル12、圧縮機14、燃焼器16、タービン34、及び/又は排気部60にあるセンサから送信されたデータを含む。更に、検知されるデータは、温度、圧力、流量、回転速度、振動、及び/又は発電量例えば、ワット数、アンペア数、ボルト数などであって良い。フリート内の各ユニット10に、物理学的保守係数MFの計算ブロック78を導出する。一実施形態では、MF計算は、寿命パラメータLP関数又は曲線に基づく。LP関数は、特定の部品及び/又は部品内の場所例えば、ロックワイヤタブ62及び/又は空冷スロット68の、特定温度における運転寿命を規定することに用いる。LP関数は、機械コンポーネント例えば、ブレード、ロックワイヤタブ、空冷スロットを物理学的モデリング手法によってモデル化することによって導出され、物理学的モデリング手法は、例えば、低サイクル疲労LCF寿命予測モデリング、数値流体力学CFD、有限要素解析FEA、ソリッドモデリング例えば、パラメトリックモデリング及び非パラメトリックモデリング、及び/又は3次元から2次元へのFEAマッピングなどである。実際、熱流体力学手法を始めとする、様々なモデリング手法を用いて、これによって、タービンシステム10及びタービンコンポーネントの数値的且つ物理学的なモデリングが可能である。一実施形態では、後述するように、LP関数は、金属の温度、応力、及び始動ごとの燃焼時間数すなわち、Nratioに基づく伝達関数として、様々な金属温度に対して導出する。そして、このLP関数を正規化することにより、正規化寿命パラメータNLP関数又は曲線が得られる。そして、MFは、概ねNLPの逆数として得られる。すなわち、MF=SSF×1/NLPである。ここで、SSFは、様々なコンポーネント構成例えば、湾曲したスロットや角形のスロットに対応する応力スケーリング係数であるこれについては後で詳述する。次に、データマイニング作業ブロック80では、運転データ74及びMDデータ76を入力として用いる。データマイニング入力を前処理した後、解析して、データからパターンを抽出する。データマイニング手法としては、入力データ間のパターン又は関係を識別することに好適な、クラスタ化手法、分類手法、回帰モデリング手法、規則学習例えば、関連付け手法、及び/又は統計的手法などが考えられる。例えば、クラスタ化手法では、データの中から、何らかの類似性を有するグループ又は構造を発見する。分類手法では、データ点を、特定グループ例えば、タービン10の中で、予期せぬ保守事象が発生する確率の高さでメンバとして分類する。回帰手法では、特定の誤差範囲内でデータをモデル化できる関数を見つける。規則学習手法では、変数間の関係を見つける。例えば、規則学習を用いることにより、特定の低温始動手順と、ブレード摩耗の増加とを関連付ける。物理学的MF計算ブロック78及びデータマイニングブロック80は、複数場所、複数レベルのハイブリッドリスクモデル82の生成を可能にする。複数場所、複数レベルのハイブリッドリスクモデル82は、タービンシステム10の様々なレベルで動作可能であり、例えば、このモデルは、タービンシステム10全体について、あるいは、回転子や圧縮機などのタービンシステムコンポーネントについて、あるいは、回転子ブレードなどの個々の回転子コンポーネントについて、あるいは、ロックワイヤタブ62や空冷スロット68などの、回転子ホイールの個々の部分について、予測作業を行う。このハイブリッドリスクモデルはまた、タービンシステム10のようなシステムの複数の場所にまたがって動作することも可能である。予測結果を得るために用いる場所として、例えば、空気取り入れ部、圧縮機部、回転子部、排気部などが考えられる。実際には、タービンシステム10のどの場所や部分でも可能である。更に、複数場所、複数レベルのハイブリッドリスクモデル82は、予期せぬ事象の予測ブロック84、回転子寿命の最適化ブロック86、及び/又は回転子の廃棄ブロック88を可能にする。予期せぬ事象の予測ブロック84では、ロックワイヤタブ事象、空冷スロット事象、金属応力関連事象、温度応力関連事象、及び/又は運用関連事象のような予期せぬ事象を予測する。すなわち、個々のユニット10について、ロックワイヤタブのひび割れのような予期せぬ保守事象が発生する確率を予測し、この事象が実際に発生する前に是正措置を行う。例えば、燃焼時間数を用いて、特定の回転子ホイールに関連する予期せぬ保守事象が発生する高い可能性を予測する。それによって、タービンシステム10は、回転子ホイールを点検及び/又は交換する予防保守を受ける。実際、このような予測機能により、タービンシステム10のようなターボ機械の寿命をより最適化し、性能を向上させることが可能である。従って、本明細書に開示の手法の予測機能は、回転子寿命の最適化ブロック86を可能にする。回転子寿命の最適化ブロック86は、例えば、特定のタービンシステム10の実際の使用履歴及び寿命履歴と、1つ以上のハイブリッドリスクモデルとに基づいて保守プログラムを作成し、これに従うことによって可能である。この保守プログラムが考慮するものとしては、タービンシステム10のこれまでの保守履歴、コンポーネントの設置履歴例えば、設置されたコンポーネントの種類、運転時間数高温始動、中温始動、及び低温始動の時間数を含む、燃焼した燃料の種類例えば、液体燃料、合成ガス、生成された負荷、運転データ74、及び/又はMDデータ76などがある。また、後述するが、回転子の廃棄ブロック88を予測する手順によって、回転子の廃棄及び交換までの回転子の利用率例えば、使用時間数を最大化する。従って、タービンシステム10の資産管理ブロック90には、予期せぬ事象の予測ブロック84、回転子寿命の最適化ブロック86、及び回転子の廃棄手順ブロック88が含まれる。タービンシステム10は、例えば、タービンコンポーネント及び関連資産の追跡に好適な、コンピュータ化されたシステムを作成することによってさらなる管理が可能であり、この追跡には、計画的又は予期せぬ保守事象の発生、コンポーネント設置履歴、運転時間数、負荷、他の運転データ74及びMDデータ76が含まれる。このようなコンピュータ化されたシステムはまた、ハイブリッドリスクモデル82と、ハイブリッドリスクモデル82を新規データ74及び76で更新する命令と、を格納する非一時的コンピュータ媒体も含む。従って、このコンピュータ化されたシステムは、顧客の現場で使用されて、個々のタービンシステム10又はタービンシステム10のフリートを管理する。実際、このようなコンピュータ化された資産管理システムは、システム10を連続的に監視し、ハイブリッドリスクモデル82を更新し、管理対象資産の利用率向上を可能にすることにより、タービンシステム10のフリートの運転寿命を延ばすことが可能である。図4は、ハイブリッドリスクモデル82の導出に好適な論理92の一実施形態のフローチャートである。図示した例では、1つ以上のデータソース94を用いて、ユニット10データ96、OSMオンサイト監視データ98、バケット又はブレード構成データ100、及び物理学的モデルデータ102などのデータ入力を提供する。データソース94は、タービンシステム10に配置されたセンサ群、保守ログ例えば、予期せぬ事象、計画的事象、エンジニアリング図面例えば、CAD図面、エンジニアリングモデル例えば、CFDモデル、FEAモデル、ソリッドモデル、熱的モデル、及び現在のタービンシステム構成を含む。そして、データ96、98、100及び102を、物理学統計解析論理104で用いる。論理104では、まず、ユニットデータクリーニングブロック106を実行する。ユニットデータクリーニングブロック106では、データレコードの前処理を行う。例えば、不正レコード及び/又は重複レコードを除去する。更に、ユニットデータクリーニングブロック106では、特定レコード群を、同じ単位例えば、メトリック単位、インペリアル単位を有するように変換すること、時間尺度を正規化すること例えば、秒単位を分単位に変換すること、並びに、より一般的には、後続の処理のためにデータを準備することを行う。次に、クリーンなデータを用いて、物理学的寿命曲線ブロック108、すなわち、LPを導出する。これについては、後で図4~6に関して詳述する。物理学的寿命曲線の導出後、MDデータのフィルタリング及びクリーニングに好適なMDデータ前処理ブロック110を行う。MDデータの前処理は、ユニットデータクリーニングブロック106と非常によく似ている。すなわち、MDデータ前処理ブロック110は、無効レコードの除去、データの正規化、及び後続の処理のためのデータの準備を含む。MDデータ前処理ブロック110の後には、ミッション解析ブロック112が続く。ミッション解析ブロック112は、MDデータ76の数学的且つ/又は統計的解析を含み、図3に関して上述したMF式を組み込む。ミッション解析ブロック112では、フリート内の個々のユニット10のそれぞれについて一連の値を計算する。その値は、例えば、複数のMD変数に対する中央値、平均値mean、代表値average、百分位数、累積分布関数、及び/又は確率分布関数などである。MD変数を非包括的に列挙してみると、発電機ワット数DWATT、タービン馬力TNH、燃料基準FSR、圧縮機吸入口案内羽根CSGVの位置、周囲吸入口温度TAMB、圧縮機吸入口温度CTIM、圧縮機吐出温度CTD、圧縮機吐出圧力CPD、圧縮機圧力比CPR、燃料ストローク基準位置FSR、高圧タービンシャフト速度TNH、排気温度TTXM、燃焼基準温度TTRF1、タービンホイール空間温度第1ステージフォワードインナーTTWS1FI、及び/又はタービンホイール空間温度第1ステージアフターアウターTTWS1AO、低温始動回数、高温始動回数、及び中温始動回数などがある。実際、タービンシステム10の様々な値及び性能パラメータが使用される。MDデータの量はかなり大きくなる可能性があるため、このデータは、場合によっては、2年以上にわたって、約5分間隔で収集される。ミッション解析ブロック112は、解析処理での使用に特に適合する変数を識別するのに役立つ。そのような変数をvitalX変数とし、そのような変数を識別する論理について、後で図5に関して詳述する。更にミッション解析ブロック112では、大きなMDデータセットを、他の解析論理例えば、等価燃焼時間の計算ブロック114に使用される論理への入力としての使用に好適な、選択された統計的且つ数学的な値例えば、中央値、平均値mean、代表値average、百分位数、累積分布関数、及び/又は確率分布関数を抽出することによって小さくする。例えば、ミッション解析ブロック112では、上述のMD変数例えば、DWATT、TNH、FSR、CSGV、TAMB、などのそれぞれについて、約3年、2年、1年、6か月、3か月の平均値mean、中央値、及び/又は代表値averageを計算する。これらは、等価燃焼時間の計算ブロック114に使用される。等価燃焼時間Equivalent_FHの導出ブロック114では、物理学的モデル解析と統計的解析とを、式Equivalent_FH=MF×FHによって統合するFHは所与のタービンシステム又はユニット10の実際の燃焼時間数に対応する。実際、等価燃焼時間は、個々のユニット10を追跡及び管理することを可能にし、物理学的且つ統計的なMF解析を、タービンフリート内の個々のユニット10のそれぞれの実験的燃焼時間数に組み込む。更に、後述する統計的手法相関解析ブロック116などを用いてデータを処理する。相関解析ブロック116では、例えば、予測用途に好適な変数間の関係を見つけることが可能である。例えば、ピアソン相関解析を用いることにより、MD因数及び変数のすべての間の関係を記述し、2つの変数の間の依存性を表すピアソン係数を導出して使用する。更に、等価燃焼時間を、すべてのMD因数と関連付ける。更に、物理学的な相関を用いて、各変数を、それぞれの対応する測定場所及び物理特性例えば、コンポーネント形状、金属の種類に基づいて、相互に関連付ける。他の統計的相関手法t統計量、級間相関、及び/又は級内相関なども使用される。相関解析ブロック116及び多変量解析ブロック118は、予測処理での使用に特に適合する変数を識別するのに役立つ。そのような変数をvitalX変数とし、そのような変数を識別する論理について、後で図5に関して詳述する。多変量解析ブロック118は、分散解析手法ANOVA及び/又はロジスティックス解析を含む。ANOVAを用いることにより、例えば、特定変数例えば、MDデータの分散を解析すること、並びに、この分散を、可能性のある分散ソースに基づいて、分散成分に分割する。例えば、中温始動は、等価燃焼時間数の分散のより大きな部分の原因となると考えられる。ロジスティックス解析すなわち、ロジットモデリングは、データをロジスティック曲線例えば、S字形曲線に当てはめることによって、事象の発生確率の導出を可能にする。他の多変量解析手法も使用され、例えば、後述するMANOVA及び重判別分析なども使用される。次に、vitalX解析で見つかった好適な変数を、Weibullリスクモデルブロック120などのリスクモデリング解析で使用する。実施形態によっては、Weibullリスクモデリングブロック120を用いて、プロポーショナルハザードモデルのセットを導出する。プロポーショナルハザードモデルでは、予期せぬ保守事象例えば、空冷スロットのひび割れ、ロックワイヤタブのひび割れ、ホイール交換、ブレードのひび割れの発生までに経過する時間を、1つ以上の共変量例えば、MD因数、等価燃焼時間数に関連付ける。例えば、中温始動を数パーセント増やすと、機内第1ステージの予期せぬ事象の発生確率が上がる。また、Weibullリスクモデリングブロック120では、観測の合間タービン点検の合間などの事象発生を解析することに好適な区間打ち切りアプローチを組み込む。区間打ち切りアプローチは、従って、予期せぬ事象の発生の可能性を予測するのに使用される、2つの点検事象の間の生存時間関数の導出を可能にする。そこで、リスク解析及び推奨ブロック122では、Weibullリスクモデリングブロック120及び前述の統計的手法例えば、等価燃焼時間計算114、相関解析116、多変量解析118を用いて、ハイブリッドリスクモデル82のセットを導出すること、並びに、フリート内で稼働中らしい高リスクユニット124を特定する。実際、ハイブリッドリスクモデル82と、高リスクユニット124のリストとを、タービン運転及び資産を管理する際に用いるために顧客側ブロック126に配備する。次に、顧客がハイブリッドリスクモデル82を用いて、フリート内の個々のユニット10に対する、より効率的且つ的を絞った保守計画を可能にすることによって、タービンシステム10の使用率を向上させる。このような機能により、フリート内のユニット10の寿命を延ばし、保守コストを減らす。図5は、複数の変数MD変数などを、予測処理での使用に特に適合する変数として分類することを可能にするvitalX識別論理128の一実施形態を示す。上述のように、MD変数の数は非常に多くなり、各MD変数について収集されるデータの量は、数年間にわたって一定間隔例えば、ほぼ5分間隔で収集される量である。そこで、vitalX識別論理128は、予測処理で用いる変数の量を減らすことを可能にする。論理128では、まず、MDデータベース130をデータ抽出ブロック132で用いて、例えば、DWATT、TNH、FSR、CSGV、TAMB、TIM、CTD、CPR、TNH、TTXM、TTRF1、TTWS1FI、及びTTWS1AOを含むMD変数に対応するデータを抽出する。次に、論理128では、抽出したデータをデータ濾過ブロック134で使用して、データの妥当性検査及びデータのフィルタリングを行う。データの妥当性検査は、不正なデータを除去することを含み、例えば、すべての値が正でなければならない場合例えば、時間の値の場合に負の値を有するデータを除去する。同様に、データ濾過では、有用ではない特定のデータ例えば、TNH<95且つDWATT<15であるデータ点を除去又はフィルタリングする。次に、論理128では、フィルタリングしたデータをユニット統計的解析ブロック136で用いて、フリート内の各ユニット10の統計値のセットを導出する。このような値としては、最大値、最小値、平均値、中央値、累積分布関数、及び/又は確率分布関数がある。実施形態によっては、ユニット統計的解析136は、30秒おき、1分おき、5分おき、10分おき又は30分おきに収集されたデータに基づいて統計値を導出する。次に、データ帰属ブロック138では、欠落した値を、例えば、ユニット統計的解析ブロック136で求められた平均値を用いて、帰属させる又は割り当てる。例えば、欠落しているCTD、TTWS1FI、又はTTWS1AOの値がある場合は、ユニット統計的解析ブロック136の間に求められた各変数の平均値を割り当てるブロック138。次に、データ処理ブロック140では、MDデータベース130に基づいて、関連付けられた値を処理及び導出する。例えば、2つのTTWS1値例えば、最も新しい2つの値すなわち、時刻n及びn1に求められた値の間の最大温度比較に基づいて、TTWS1_tempを導出する。次に、金属温度計算ブロック142では、物理学的関数を用いて、タービンシステム10内の様々な場所にある金属の温度を計算する。例えば、タービン回転子内に位置する空気スロット第1ステージに関して、あるいは、同じタービン回転子内に位置するロックワイヤタブ第2ステージに関して、インコネル例えば、インコネルIN706のような金属の温度を求める。実際、金属温度計算ブロック142では、タービンシステム10内の多数の場所の金属温度を計算する。式ΔT=TACT-TISOに基づいてデルタ温度ΔTを求め、TACTは、あるタービン場所例えば、空冷スロット、ロックワイヤタブの実温度であり、TISOは、ISO日中温度である。より具体的には、ISO日中温度は、比較用として典型的に用いられる国際標準化機構ISO標準温度に対応する。このような標準温度については、ISO文書2314GasTurbine-AcceptanceTestなどのISO文書を参照されたい。次に、金属温度濾過処理ブロック144で、フィルタ温度が複数の異なる場所をわたるようにデルタ温度ΔTを処理する。すなわち、所与の範囲の外側にある特定の温度測定値を使用しないため、他の計算を導出するのに有用な温度範囲が得られる。例えば、-91°Fより低い値については、ΔTを-91°Fとし、209°Fより高い値については、ΔTを209°Fとする。従って、金属温度濾過処理ブロック144は、異常値を減らすのに役立つ。次に、正規化寿命パラメータNLP計算ブロック146では、正規化寿命パラメータNLPを導出する。上述のように、LPは、所与の材料及び場所について、様々な金属温度で計算する。具体的には、予期せぬ事象の発生例えば、空冷スロットのひび割れ、ロックワイヤタブのひび割れ、ホイール交換、ブレードのひび割れまでの残り時間に基づくLP計算値又はリスクは、金属温度T温度、関心対象の場所の応力σ、及び始動ごとの燃焼時間数すなわち、Nratioの関数として計算する。LPは、実温度、ISO日中温度、及びモデル化温度例えば、仮想温度に対して、様々な場所例えば、空冷スロット、ロックワイヤタブ及び構成について導出する。これらの構成には、タービンフレームのタイプ例えば、7F、7FA、7FA、7FAe、バケット又はブレードのタイプ例えば、ステージ1B、ステージ2B、使用されているバケット設計オリジナル設計、新設計、及び/又はバケットがバックカットバケットかどうか、が含まれる。一連の物理学的モデリング手法低サイクル疲労LCF寿命予測モデリング、数値流体力学CFD、有限要素解析FEA、ソリッドモデリング例えば、パラメトリックモデリング及び非パラメトリックモデリング、及び/又は3次元から2次元へのFEAマッピングなどを用いることにより、好適な関数LP=関数Tmetal、σ、Nratioを導出する。こうして得られた、様々な温度におけるLPパラメータを、例えば、式NLP=LP/LPISOを用いて正規化するすなわち、NLPに変換する。NLP曲線は、NLPパラメータをNLP曲線のy軸に置き、ΔT値をx軸に置いてプロットする。一実施形態では、NLP曲線は、負のΔT値については非線形フィット又は関数を用い、正のΔT値については指数フィット又は関数を用いて散乱プロットを当てはめることによって導出する。結果として得られるNLP曲線は、任意のΔTに対してNLPパラメータをマッピングする。次に、MF計算ブロック148では、式MF=SSF×1/NLPを用いてNLPパラメータをMF値に変換する。SSFは、応力スケーリング係数σである。応力スケーリング係数σは、使用する構成例えば、タービンフレーム、バケットタイプ、バケット設計、及びバケットカットに応じて異なる。MF計算の詳細については、混合ハードウェア構成を有するユニット10の場合のMF計算の変形例を含めて、後で図6に関して述べる。次に、等価燃焼時間計算ブロック150では、等価燃焼時間Equivalent_FHを、式Equivalent_FH=MF×FHに基づいて計算する。FHは、所与のユニット10の実燃焼時間に対応する。次に、図4に関して上述したように、相関解析ブロック152を行う。これには、ANOVA手法及び/又はロジスティック解析ブロック154を用いることが含まれる。相関解析152では、統計的且つ/又は物理学的相関を用いて、MDデータ76内の様々な変数間の関係をマッピングする。一例では、論理128で、データマイニング分類手法二次判別分析QDA分類ブロック156などを用いてデータを分類する。例えば、QDA分類ブロック156では、正しい故障予測、正しくない故障予測、正しい故障停止例えば、システム停止、及び正しくない故障停止に基づいてデータを分類する。従って、QDA分類ブロック156は、多変量リスクモデリング例えば、ANOVAに対する比較アプローチとして有用である。前述の手法を用いた結果、予期せぬ事象の予測での使用に好適なvitalX変数が1つ以上識別される。例えば、ステージ1Wでの機内ロックワイヤタブのひび割れは、Equivalent_FH、Starts、及び中温始動のパーセンテージをvitalX変数158として用いることにより、より良好に予測される。同様に、ステージ2Wでの機内ロックワイヤタブのひび割れは、Equivalent_FH及びNratioをvitalX変数158として用いることにより、より良好に予測される。なお、他の統計的手法を用いてもvitalX変数158に到達することが可能である。例えば、他の形式の多変量解析例えば、MANOVAを始めとする任意の好適な相関解析、及び/又は好適な判別解析手法例えば、線形判別解析、正規化QDAを用いても良い。図6は、図5に示したMF計算論理148の一実施形態の詳細図である。図示した実施形態では、MF計算論理148は、更に細かく、MF伝達関数計算論理160、実金属温度計算論理162、及び混合ハードウェア構成論理164に分けられる。MF伝達関数計算論理160では、ベースMFbの計算に好適なLP関数のセットの導出を可能にし、実金属温度計算論理162では、ΔTACTを計算する。次に、ベースMFbを用いて、個々のユニット10のそれぞれのMFを取得する。従って、混合ハードウェア構成論理164によって混合ハードウェアを有する構成を含めて、各タービンシステム10の具体的な構成を考慮に入れることが可能である。混合ハードウェア構成は、例えば、より新しいコンポーネント設計が後付けされた構成である。実際、本明細書に記載のMF計算論理148は、オリジナルのハードウェア構成と更新されたハードウェア構成とが混合している個々のタービンシステム10のMF計算を可能にする。MF伝達関数計算論理160では、タービン10のコンポーネント及び/又は場所例えば、機内ロックワイヤタブの物理学的モデリングブロック170の間に、ISO日中温度値及び金属温度値168に加えて、金属の種類及び材料組成などの金属プロパティ166を使用する。上述のように、物理学的モデリングブロック170では、LCF寿命予測モデリング、CFD、FEA、ソリッドモデリング例えば、パラメトリックモデリング及び非パラメトリックモデリング、及び/又は3次元から2次元へのFEAマッピングなどの手法を用いることにより、LPを、Tmetal、σ、及びNratioの関数として導出する。次に、複数の仮想温度TVIRTUALに対するLPすなわち、LPT、並びに、ISO日中温度に対するLPすなわち、LPISOを計算するブロック172。仮想温度という用語は、一連の温度値を表すものであり、これには実測温度も含まれて良い。例えば、この用語は、-10°Fから始まり1200°Fで終わる、1°F刻みの温度系列すなわち、-10°F、-9°F、-8°F、...、1200°Fのすべての温度を表す。このような計算により、式NLPT=LPT/LPISOブロック174を用いて正規化LPTNLPTを導出することが可能である。次に、ΔTVIRTUALを、式ΔTVIRTUAL=TVIRTUAL-TISOブロック178に基づいて計算するブロック176。次に、NLPT値及びΔTVIRTUAL値を、データフィット処理ブロック180の要素として用いる。すなわち、NLPT値及びΔTVIRTUAL値を、y軸にNLPT値、x軸にΔTVIRTUAL値を有する散乱プロットとして配置する。一実施形態では、負又はゼロのΔTVIRTUAL値については非線形フィット又は関数を用い、正のΔTVIRTUAL値については指数フィット又は関数を用いて、NLPT対ΔTVIRTUALの散乱プロットを当てはめることによって、伝達関数を導出するブロック180。すなわち、ゼロ以下のx軸値は、非線形フィットを用いて当てはめ、正のx軸値は、指数フィットを用いて当てはめる。次に、すべてのΔTACT値に対するNLPの計算ブロック182では、導出された伝達関数を用いる。ΔTACT値の計算は、図示したように、実金属温度計算論理162を用いて行う。論理162では、図4に関して上述したミッション解析ブロック184を実行する。ミッション解析の結果として、統計的性能値186のセットが得られる。次に、実温度TACTを計算するブロック188。これは、例えば、様々な場所及び/又はコンポーネント部品に対する金属温度伝達関数に基づいて、且つ、性能値186を入力として用いて計算する。従って、導出された金属温度伝達関数は、MDデータ76に基づいて特定場所例えば、ロックワイヤタブ、空冷スロットにある金属の実温度を計算するのに好適である。次に、ΔTACT値を、式ΔTACT=TACT-TISOを用いて計算するブロック190。次に、MFBを、式MFB=1/NLPTに基づいて計算するブロック192。例えば、基本的なハードウェアが標準構成例えば、既定の設置構成によって構成されている場合には、MFBのみを適切に用いて、予期せぬ事象を予測する。しかし、例えば、回転子ブレードなどのコンポーネントを、より新しい設計のコンポーネント例えば、バックアウト回転子ブレードに交換することによって、ユニットが修正される。その場合は、混合ハードウェア構成論理164によってMFBを修正することにより、混合ハードウェア構成を考慮に入れる。混合ハードウェア構成論理164では、各ユニット10のハードウェア及びソフトウェアの構成を抽出するブロック194。これには、各ユニット10によって使用されている構成の履歴リストと、各構成iの運転時間とが含まれる。次に、各構成iの運転時間比RTiを、式RTi=Ti/FHに基づいて計算するブロック196。Tiは、当該構成が稼働していた時間であり、FHは、当該ユニットの総燃焼時間数である。次に、各構成iについて、応力スケーリング係数SSFiを計算するブロック198。SSFiは、当該構成iに固有の応力を考慮に入れる。この応力は、例えば、金属の種類、コンポーネントの形状、及び/又は場所に基づく。次に、混合構成SSFを、式SSF=ΣRTi×SSFiを用いて計算するブロック200。そうして、MFを、式MF=MFB×SSFを用いて計算するブロック202ことにより、混合ハードウェア構成を考慮に入れる。このような計算により、構成の種類や構成の設置日付に関係なく、ほぼあらゆるタービンシステム10に予測手法を適用することが可能になる。図7は、階層型ハイブリッドリスクモデル82の実施形態を示す。図示した実施形態は、等価燃焼時間モデル204すなわち、Equivalent_FH=MF×FHを含み、これは、予期せぬ保守事象の発生までの時間を計算することに好適な、物理学的解析と実験的解析との統合を可能にする。ハイブリッドリスクモデル82は、MF計算サブモデル206と燃焼時間サブモデル208とを含む。燃焼時間サブモデル208は、所与のユニット10において観測された燃焼時間数の計算を可能にするものであって、観測された燃焼時間数から誤差及び無効データを除去することに好適なデータクリーニング及び妥当性検査の手法を含む。MF計算サブモデル206は、MF例えば、SSF×1/NLPの計算を、例えば、NLPサブモデル210に基づいて行うことを可能にする。この実施形態では、NLPサブモデル210は、ほぼ2年分のMDデータすなわち、Equivalent_FH2YRを用いて実際の等価燃焼時間を計算することに好適な実等価FHサブモデル212を含む。なお、他の実施形態では、6か月、1年、1.5年、2.5年、4年など、より短いか、より長いデータ時系列を用いる。また、NLPサブモデル210は、ISO日中等価燃焼時間すなわち、Equivalent_FHISOを計算することに好適なISO-等価FHサブモデル214も含む。そうして、NLPサブモデル210は、NLP値を、式NLP=Equivalent_FH2YR/Equivalent_FHISOを用いて計算する。実等価FHサブモデル212では、Equivalent_FH2YRの値を、式Equivalent_FH2YR=NiHT2YR×Hold_Timeを用いて計算する。NiHT2YRは、所与の周期的待機時間HT216又は滞留時間の場合の、予期せぬ事象例えば、金属のひび割れの発生が発生するまでの発生寿命又はサイクル数である。言い換えると、NiHT2YRは、特定の種類の金属例えば、インコネルIN706を有する場所又はコンポーネントでひび割れが始まるまでのサイクル数を、特定温度における待機時間又は滞留時間216に基づいて測定する。NiHT2YRの計算には、HT216の関数としての、発生までのサイクル数サブモデル218、時間依存パラメータPT、疲労パラメータPFAT、及び連続的循環LFCパラメータNi20CPMを用いる。発生までのサイクル数サブモデル218では、待機時間216、循環疲労サブモデル222、低サイクル疲労サブモデル224、及び時間依存パラメータサブモデル224を用いて、具体化された計算を導出する。モデル220、222及び224は、ISOベースデータの代わりに実データを使用する実サブモデル225に含まれる。待機時間216は、待機期間又は滞留期間に費やされる時間量の測度である。循環疲労サブモデル222では、疲労パラメータPFATを、式PFAT=1/Ni20CPMに基づいて計算する。Ni20CPMは、低サイクル疲労サブモデル224によって導出される。低サイクル疲労サブモデル224では、例えば、20サイクル毎分CPMにおけるNi20CPMを、所与の温度及び金属例えば、インコネルIN706の場合の単軸ひずみ範囲Δεの関数として導出する。なお、他のCPM値も使用される5CPM、15CPM、25CPM、30CPMなど。時間依存パラメータサブモデル220では、時間依存パラメータPTの計算が可能である。PTは、損傷が発生するまでの時間を測定することに好適なパラメータであって、図3及び4に関して既に詳述された金属温度伝達関数229に基づいて取得される金属温度伝達関数229は、ミッション解析112から導出されたMDプロファイル231を用いる。一実施形態では、時間依存パラメータPTは更に、中期ノイバー化応力モデル226を含む。すなわち、応力モデル226では、ひずみ係数Kσと応力係数Kσとの間の弾性応力集中係数Kt2=KσKεの関係を述べたノイバーの法則を用いる。循環疲労サブモデル222も、弾性応力230に基づくひずみ範囲Δεサブモデル228を含む。すなわち、ひずみ範囲Δεは、サブモデル228によって、温度及び弾性応力230の関数として導出される。ISO等価FHサブモデル214は、サブモデル220、222、224、226、228とほぼ同等である一連のサブモデル232、234、236、238、240、242を含む。しかし、サブモデル232、234、236、238、240及び242は、実温度の代わりに、ISO金属温度244を用いる。従って、サブモデル234、236、238、240及び242は、実データのみの代わりにISOデータを用いるISOベースサブモデル243に含まれる。具体的には、時間依存パラメータサブモデル234は、金属温度伝達関数及びISO金属温度244を用いて、破損の発生までの時間を測定することに好適なパラメータを計算する。循環疲労サブモデル236では、疲労パラメータPISOFAT=1/Ni20ISOCPMを導出する。Ni20ISOCPMは、低サイクル疲労サブモデル238によって導出される。低サイクル疲労サブモデル238では、例えば、20サイクル毎分CPMにおけるNi20ISOCPMを、所与のISO金属温度244及び金属例えば、インコネルIN706の場合の単軸ひずみ範囲Δεの関数として導出する。同様に、ひずみサブモデル240及び応力サブモデル242では、所与のISO金属温度244に基づいてひずみ及び応力を導出する。図8は、図7に関して上述されたハイブリッドモデルを適用して回転子ホイール廃棄の総数Nを予測することに好適な論理250を示す。論理250は、更に細かく、ユニットレベル解析論理252と部品レベル解析論理254とに分けられる。ユニットレベル解析論理252は、予期せぬ事象の発生を予測することに好適なユニットレベルリスクモデル256を含む。ユニットレベルリスクモデル256は、図7に関して上述されたハイブリッドリスクモデルを使用し、個々のユニット10の予期せぬ保守事象の発生確率を予測する。ユニットレベルリスクモデル256は、例えば、タービンコンポーネント内の特定の場所例えば、ロックワイヤタブの機内側に関して導出された等価燃焼時間ハイブリッドモデル204を含む。同様に、タービンコンポーネント内の別の場所例えば、ロックワイヤタブの機外側をモデリングする第2のユニットレベルリスクモデル258も使用する。従って、第2のユニットレベルリスクモデル258も、図7に関して記述されたハイブリッドリスクモデルの実施形態を含むが、ユニットレベルリスクモデル256によるモデル化の対象場所例えば、ロックワイヤタブの機内側とは異なる場所例えば、ロックワイヤタブの機外側をモデル化の対象としている。次に、ロックワイヤタブのひび割れ機内又は機外のひび割れに起因する故障などの、ユニット10のリスクの予測を、例えば、ユニットレベルリスクモデル256及び258に基づいて導出するブロック260。リスクの予測ブロック260は、特定の変数例えば、Equivalent_FH、Nratio、中温始動を、予期せぬ保守事象の発生までの燃焼時間数に関連付けることに好適なプロポーショナルハザードモデルPHMWeibullPHMなどを含む。例えば、WeibullPHMは、所与のユニット10の現在の燃焼時間数に基づいて、様々な予期せぬ事象の発生確率を導出することを可能にする。部品レベル解析論理254は、特定の部品及び部品位置に関連付けられたリスクをモデリングすることに好適な部品レベルリスクモデル262を組み込んでいる。例えば、部品レベルリスクモデル262は、ロックワイヤタブの機内側をモデリングするために導出される。言い換えると、部品レベルリスクモデル262は、ユニットレベルリスクモデル256とよく似ているが、個々のユニット10における汎用部品の使用に関連付けられるリスクではなく、汎用部品の場所に関するリスクをモデリングすることを対象としている。同様に、その汎用部品の別の場所例えば、ロックワイヤタブの機外側に関連付けられるリスクをモデリングするために、部品レベルリスクモデル264を導出する。次に、モデル262及び264を用いて、ひび割れが発生したロックワイヤタブの数を予測するブロック266。一実施形態では、ひび割れが発生したロックワイヤタブの数を予測することブロック266は、モデル262及び264から導出された確率関数Priを使用することを含む。Priは、1つのタブiにひび割れが発生する確率である。従って、モデル262及び264に基づいて、確率関数の集合{Pr1,Pr2,...Pri,...,Prタブの総数}を導出する。図示した実施形態では、モンテカルロシミュレーションブロック268を用いて、特定のホイール廃棄閾値を満たすか超える確率Pr≧廃棄閾値を予測する。例えば、ホイール廃棄閾値を満たすか超えるのは、3つ以上の隣接するロックワイヤタブにひび割れが発生した場合である。任意の好適なモンテカルロシミュレーションを用いて、例えば、サンプリングしたランダム変数に基づいて確率関数の集合{Pr1,Pr2,...Pri,...,Prタブの総数}をシミュレートすることにより確率分布を計算する反復シミュレーションを用いる。例えば、各反復において、確率関数の集合{Pr1,Pr2,...Pri,...,Prタブの総数}を用いて確率値の集合を計算して保存する。シミュレーションの反復回数が増えるにつれて、記憶された値によって確率Pr≧廃棄閾値の範囲が定まる。従って、ホイール廃棄の確率ブロック270は、すべてのシミュレーション反復又はシナリオの合計に基づいて導出される。一実施形態では、実際の点検結果に基づいて、ホイール廃棄比の確率を計算するブロック272。例えば、点検ログを解析して、予測された故障に対する実際の故障の比率を求める。次に、ホイール廃棄比の確率ブロック272を、導出されたホイール廃棄の確率ブロック270と統合して、ホイール廃棄の総数を計算するブロック274。実際、ハイブリッドリスクモデルの使用を始めとする、本明細書に記載の手法を適用して、廃棄が必要なホイールの数の予測を可能にすることにより、保守を大幅に改善できる。例えば、交換用の回転子ホイールを製造元から調達する場合は、ある程度の調達時間又は待ち時間が必要である。従って、部品購入システム又は部品補充システムは、交換用ホイールを、実際の廃棄に先だって発注することになる。なお、本明細書に記載の手法は、金融及び/又は意志決定サポートのアプリケーションなど、他のアプリケーションでも使用される。予期せぬ事象の予測に有用な一連の手法が大幅に改善されたことにより、金融の意志決定を、事業経営と工学的解析とを一体化した形で行うことが可能になる。例えば、在庫管理、部品調達、ロジスティックス、保守日程計画、保守運用などに関連する事業経営は改善される。本発明の技術的効果は、物理学的モデリングと統計的手法とを統合したハイブリッドモデルを可能にするモデリング手法を含む。ハイブリッドモデルは、結果として、予期せぬ保守事象のような事象の予測評価を改善する。本明細書は、実施例を用いて、最良の形態を含めて本発明を開示し、また、当業者であれば、すべての装置又はシステムの作成及び使用、並びに、組み込まれているすべての方法の実行を含めて、本発明を実践できるようにする。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定義され、当業者が想到する他の実施例を含んでも良い。そのような他の実施例は、請求項の文言と異ならない構造要素を有する場合、あるいは、請求項の文言とわずかしか異ならない等価の構造要素を含む場合には、請求項の範囲内にあるものとする。"