少なくとも1つのターボ機械のリスク解析を実施するシステム50であって、1つまたは複数のターボ機械の特性値を記憶するデータベース401と、前記データベースから前記特性値を受け取り、前記リスク解析を実施する、前記データベースに結合された処理モジュール402であって、前記特性値に基づいて、特定のターボ機械のエーロフォイル振動の大きさの指標を生成するモデリングモジュール408、およびモデリングモジュールに結合され、前記振動の大きさの前記指標に基づいてリスク解析を実施する性能モデル化部416を備える処理モジュール402とを具備するシステム50。前記モデリングモジュールが、前記データベースから受け取った前記特性値を時間経過による振動の指標に変換する、請求項1記載のシステム。前記振動がエーロフォイルの振動である、請求項2記載のシステム。前記処理モジュールが、前記モデリングモジュールによって生成された前記指標にフィルタを掛けて、フィルタ処理した指標を生成するフィルタ処理モジュール410をさらに備える、請求項2記載のシステム。前記フィルタ処理モジュールが、運用モードフィルタまたはデータ平滑化フィルタ、あるいはその両方を用いる、請求項4記載のシステム。前記特性値が、1つまたは複数のターボ機械上のセンサ602から受け取った動圧データを含む、請求項1記載のシステム。前記特性値が、前記1つまたは複数のターボ機械の前記エーロフォイルのクロッキングの指示値を含む、請求項1記載のシステム。ターボ機械に対する検査勧告70の作成をコンピュータによって実施する方法であって、前記ターボ機械に関する運用データをコンピュータに受け入れるステップであり、前記運用データが、少なくとも1つのエーロフォイルの近傍の領域からの動圧示度を含む、ステップと、前記動圧示度に基づく第1のリスクモデルから不具合モデルを生成するステップと、前記不具合モデルに基づいて、検査勧告を作成するステップとを含む方法。前記リスクモデルを生成するステップをさらに含む、請求項8記載の方法。前記リスクモデルを生成するステップが、振動の大きさに基づくエーロフォイルの期待寿命を表す運用情報値をデータベースから受け取るステップを含む、請求項9記載の方法。本発明の一態様によれば、少なくとも1つのターボ機械のリスク解析を実施するシステムが開示される。そのシステムは、1つまたは複数のターボ機械の特性値を記憶するデータベースと、データベースから特性値を受け取り、リスク解析を実施する、データベースに結合された処理モジュールとを備える。処理モジュールは、特性値に基づいて、特定のターボ機械のエーロフォイル振動の大きさの指標を生成するモデリングモジュールと、モデリングモジュールに結合され、振動の大きさの指標に基づいてリスク解析を実施する性能モデル化部とを備える。本発明の別の態様によれば、ターボ機械に対する検査勧告の作成をコンピュータによって実施する方法が開示される。その方法は、ターボ機械に関する運用データをコンピュータに受け入れるステップであって、運用データが、少なくとも1つのエーロフォイルの近傍の領域からの動圧示度を含む、ステップと、動圧示度に基づく第1のリスクモデルから不具合モデルを生成するステップと、不具合モデルに基づいて、検査勧告を作成するステップとを含む。本発明の別の態様によれば、ターボ機械に対する検査勧告の作成をコンピュータによって実施する方法が開示される。その方法は、ターボ機械に関する運用データをコンピュータに受け入れるステップであって、運用データが、ターボ機械のエーロフォイルのクロッキングに関する情報を含む、ステップと、クロッキング情報に基づくリスクモデルから不具合モデルを生成するステップと、不具合モデルに基づいて、検査勧告を作成するステップとを含む。これらおよび他の利点および特徴が、図面と併せて以下の説明からより明らかになるであろう。本発明とみなせる主題が、本明細書に添付の特許請求の範囲において、詳細に示され、明瞭にその特許性が主張される。本発明の上記および他の特徴ならびに利点が、添付図面に即する以下の詳細な説明から明らかになる。本項では、例として、本発明の実施形態を利点および特徴と併せて図面を参照しながら説明する。上記に説明したように、圧縮機およびタービンのエーロフォイルは、いくつかの空力/音波励振を受ける。これらの励振が、エーロフォイルの根元に疲労を発生させることがある。疲労したエーロフォイルは、振動する傾向が強くなる。時宜を得た検査および修理がなされない場合、この振動が、タービンが作動している間にエーロフォイルを飛散させる可能性がある。飛散したエーロフォイルは、圧縮機およびタービンに2次損傷を生じさせ得る。本明細書に開示された実施形態は、検査が必要な時点を正確に決定し、リスク解析を実施することに関し、技術的に有効である。一実施形態では、検査の決定またはリスク解析は、測定され、またはエーロフォイルのクロッキングに基づいて推定された振動の大きさのいずれかに基づく。今迄、振動は、製品ライフサイクルの評価、または修理/検査勧告指標の要素として使用されて来なかった。詳細には、本明細書に開示される実施形態は、フィールドデータ、運用形態、現場状況、ハードウェア構成、入口状態調節、センサ情報、信頼性モデル、専門的ルール、クラシファイア、および多変量統計手法を使用した寿命アセスメント、資産計画、および/または検査勧告の提供を可能にすることができる。したがって、本明細書の教示は、いつ装置を検査すべきか、資産計画をいかにすべきかをより正確に計画し、保有設備中の装置の稼働率を向上させることを可能にする。以下の説明では、タービンについて記述したが、本明細書の教示はあらゆるターボ機械に適用することができることを理解されたい。図1は、一実施形態によるシステム50のデータフローダイアグラムを示す。システム50は、1つまたは複数のタービンシステム60を備え得る。タービンシステム60は、あらゆるタイプのタービンを備え得る。一実施形態では、タービンはガスタービンであり得る。タービンシステム60が、ガスタービンシステムを備える場合、タービンシステム60は、空気を引き込み圧縮する圧縮機51と、圧縮空気を加熱するために燃料を加える燃焼器54またはバーナと、高温の空気流から動力を引き出すタービン56とを備え得る。一実施形態では、ガスタービンは、連続燃焼プロセスを用いる内燃ICエンジンである。システム50はまた、タービンシステム60に結合されたセンサ62を備え得る。センサ62は、タービンシステム60から情報を受け取り、その情報に基づいて、システム50は、タービン60の熱消費率を求めることができる。一実施形態では、センサ62は、圧縮機51およびタービン56のステータのエーロフォイルに関する動圧の読値を受け取ることができる。もちろん、そのような値は要件ではない。センサ62は、性能解析装置64に結合されている。一実施形態では、解析装置64は、センサ62からの情報および追加情報源図示せずからの追加情報66を受け取って、モデル更新情報68または検査勧告70の1つまたは両方を作成する。一実施形態では、検査勧告70は、エーロフォイルのクロッキングに関する情報に基づく。勧告70は、少なくとも部分的に、センサ62を介する動圧の読値に基づいてもよく、または、対象とするタービン60についての情報によってもよい。より詳細には、解析装置64は、動圧センサからの情報を処理し、圧縮機51の様々な段の非定常圧力振幅および周波数情報を得ることができる。これらダイナミックセンサは、非定常圧力を測定するために、様々な圧縮機およびタービン段に配置することができる。非定常圧力は、エーロフォイル振動の指標であり得る。ダイナミックセンサが利用できない場合、圧縮機クロッキング情報、および、負荷、大気温度などの他のタービンパラメータを用いて推定エーロフォイル振動を計算するために、解析モデルが、解析装置によって使用され得る。他の作動特性、パラメータ、および大気状態と共に、動圧センサ情報または推定振動が、エーロフォイルの疲労、ならびに検査勧告70に含め得るエーロフォイル損傷リスクおよび分類確率値を定量化するために使用され得る。追加情報66には、それに限定されないが、1つまたは複数のタービンシステム60の性能履歴データを含めることができる。さらに、追加情報には、様々なタイプのタービンに関する様々なリスクおよび分類モデルを含めることができる。そのために、一実施形態では、点線69によって示されるように、モデル更新情報68を追加情報66に組み込んで、より正確なモデルを生成することができる。性能解析装置64は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらのある組合せファームウェアとして実装することができる。解析装置64は、センサ62からの情報と、追加情報66とを受け取る。中間ステップとして、解析装置64は、性能履歴、検証済みデータ、および温度計算に基づいて、フィルタ処理したデータを生成することができる。図2を参照すると、本明細書の教示を実施する処理システム100の実施形態が示されている。処理システム100は、解析装置64図1を備え得る。この実施形態では、システム100は、1つまたは複数の中央処理装置プロセッサ101a、101b、101cなど纏めてまたは総称的にプロセッサ1つまたは複数101として示されているを有する。一実施形態では、各プロセッサ101は、縮小命令セットコンピュータRISCマイクロプロセッサを備え得る。プロセッサ101は、システムバス113を介して、システムメモリ114および様々な他の構成要素に結合されている。読出し専用メモリROM102が、システムバス113に結合され、基本入出力システムBIOSを備えることができ、そのBIOSがシステム100のいくつかの基本機能を制御する。図2は、システムバス113に結合された入出力I/Oアダプタ107およびネットワークアダプタ106をさらに示す。I/Oアダプタ107は、ハードディスク103および/もしくはテープ記憶装置105または他のあらゆる同様な構成要素と通信する小型コンピュータシステムインターフェースSCSIアダプタでもよい。I/Oアダプタ107、ハードディスク103、およびテープ記憶装置105は、本明細書では纏めて大容量記憶装置104と称される。ネットワークアダプタ106は、バス113を外部ネットワーク116と相互接続し、処理システム100が他のその種システムと通信することを可能にする。ディスプレイたとえばディスプレイモニタ115が、ディスプレイアダプタ112によってシステムバス113に接続され、ディスプレイアダプタ112は、グラフィック集中型アプリケーションおよびビデオコントローラの性能を向上させるグラフィックアダプタを備え得る。一実施形態では、アダプタ107、106、および112は、中間バスブリッジ図示せずを介してシステムバス113に接続される1つまたは複数のI/Oバスに接続することもできる。ハードディスクコントローラ、ネットワークアダプタ、およびグラフィックアダプタなどの周辺デバイスを接続するための適切なI/Oバスは、通常、ペリフェラルコンポーネントインターフェースPCIなど、一般的なプロトコルを有する。ユーザインターフェースアダプタ108およびディスプレイアダプタ112を介してシステムバス113に接続された追加の入出力デバイスが示されている。キーボード109、マウス110、およびスピーカ111は、ユーザインターフェースアダプタ108を介してバス113に全て接続することができ、ユーザインターフェースアダプタ108は、たとえば、複数のデバイスアダプタを単一の集積回路に組み込んだスーパI/Oチップを備え得る。したがって、図2に構成されるように、システム100は、プロセッサ101の形態の処理手段、システムメモリ114および大量記憶装置104を含む記憶手段、キーボード109およびマウス110などの入力手段、ならびにスピーカ111およびディスプレイ115を含む出力手段を備える。一実施形態では、システムメモリ114および大量記憶装置104の一部分は、図2に示された様々な構成要素の働きを調整するオペレーティングシステムを纏めて格納する。システム100は、適切ないかなるコンピュータまたはコンピューティングプラットフォームでもよく、端末、無線装置、情報装置、デバイス、ワークステーション、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、携帯端末PDA、または他の計算装置を含み得ることが理解されるであろう。システム100は、通信ネットワークによって互いに連結された複数の計算装置を備え得ることを理解されたい。たとえば、2つのシステム間にクライアント-サーバ関係を存在させることができ、処理を2つのシステム間で分割することができる。システム100は、任意の既知の、または今後開発されるオペレーティングシステム上で作動することができる。システム100はまた、ネットワーク116上で通信するネットワークインターフェース106を備える。ネットワーク116は、ローカルエリアネットワークLAN、メトロエリアネットワークMAN、または、インターネットもしくはワールドワイドウェブなどのワイドエリアネットワークWANであり得る。システム100のユーザは、通常電話回線、ディジタル加入者回線、LANまたはWANリンクたとえば、T1、T3、広帯域接続フレームリレー、ATM、および無線接続たとえば802.11a、802.11b、802.11gなどの適切な任意のネットワークインターフェース116を介してネットワークに接続することができる。本明細書に開示の通り、システム100は、本明細書に開示の1つまたは複数の方法を実行するために、機械可読媒体たとえばハードディスク103に格納された機械可読命令を備え得る。本明細書に説明の通り、その命令はソフトウェア120と称することができる。ソフトウェア120は、当技術分野で周知のソフトウェア開発ツールを使用して作成することができる。ソフトウェア120は、ユーザとの対話能力を実現するために当技術分野では周知の様々なツールおよび機構を備え得る。一部の実施形態では、ソフトウェア120は、別のプログラムへのオーバレイとして形成される。たとえば、ソフトウェア120は、アプリケーションまたはオペレーティングシステムへのアドインとして形成することができる。用語アドインは、一般に、当技術分野で周知の通り、捕捉的プログラムコードを指すことに留意されたい。そのような実施形態では、ソフトウェア120は、それが協働するアプリケーションまたはオペレーティングシステムの構造またはオブジェクトを置き換えることができる。図3は、一実施形態による方法のフローダイアグラムを示す。方法は、1つまたは複数のタービンの履歴データを受け取るブロック302から始まる。このデータは、たとえば、全体性能データを含み得る。一実施形態では、全体性能データは、5分の時間間隔で記憶され、132個のタグ生データおよび計算データを含むを備え得る。このデータは、たとえば、センサ、またはセンサもしくは他のデータ源から受け取ったデータを格納するデータベースから受け取ることができる。一実施形態では、センサは、エーロフォイル近傍の様々な位置からの動圧測定値を検知し提供する。そのような圧力計測値は、1つまたは複数のエーロフォイルが振動し、または振動し始めようとしていることを示すことができる。方法は、データ検証ブロック304を適宜含む。データ検証は、受け取ったデータがある時間継続していることを確認することを含み得る。当然、状況に応じて、他のデータ検証も同様に実施され得る。ブロック306で、動圧について情報が利用可能であることを確認する。上記に説明したように、タービンは、非定常圧力を計測するために、様々な圧縮機およびタービン段に配置されたダイナミックセンサを備え得る。非定常圧力は、エーロフォイル振動の指標であり得る。動圧情報が利用可能である場合、ブロック308で、動圧情報を考慮に入れた第1のリスクモデル上でエーロフォイル損傷モデルが生成される。動圧情報が利用可能でない場合、ブロック310で、タービンについてのクロッキング情報が利用可能であるか否か確認する。クロッキングと振動との間に関係があることが判明している。詳細には、振動は、エーロフォイル間のクロッキングが強いまたは弱いタービンにおいてより起こり易いことが判明している。したがって、クロッキング情報が利用可能である場合、ブロック312で、不具合リスク策定においてクロッキングを考慮に入れた第2のリスクモデルに基づいて不具合モデルが生成される。クロッキング情報が利用可能でない場合、ブロック314で、クロッキングを考慮しない第3のリスクモデルを使用して、不具合モデルを生成することができる。どのように生成されたかに関係なく、ブロック316で、不具合モデルを使用して、検査勧告を作成することができる。ブロック318で、不具合モデルを生成するために使用したデータに基づいて、リスクモデルを更新することができる。図4は、図3に記載された方法の一部または全てを実行することができるシステム400を示す。システム400は、データベース401および処理モジュール402を備え得る。処理モジュール402は、データベース401からデータを受け取り、アウトプット404を生成する。データベース401からのデータは、たとえば、ガスタービンに結合された1つまたは複数のセンサ403から受け取ったデータであり得る。このデータは、それに限定されないが、供給燃料量、出力、温度、サイクル情報、修理または検査情報、現場の大気状態、動圧データ、またはあらゆる他の情報を含む、タービンの運用に際して観測することができるあらゆるタイプのデータを含み得る。アウトプット404は、あらゆるタイプのアウトプットであり得る。一実施形態では、アウトプット404は、報告、勧告、またはダッシュボードエントリであり得る。当然、アウトプット404は、いかなるタイプのアウトプットでもよく、ユーザまたは別の処理装置へ提供することができる。さらに、アウトプット404は、場合によってはデータベース401に格納することができる。データベース401から受け取ったデータは、適宜、データ検証部406によって検証され得る。データ検証は、受け取ったデータがある時間継続していることを確認することを含み得る。当然、状況に基づいて、他のデータ検証も同様に実施され得る。検証済みまたは検証なしデータが、モデリングモジュール408に送られる。モデリングモジュール408は、タービンの作動モデルを生成するために1つまたは複数の計算を実行し得る。一実施形態では、モデリングモジュールは、特定のタービンの時間経過による振動の大きさの指標を生成することができる。一実施形態では、モデルをグラフとして表現することができる。一実施形態では複数のタービンからのデータを纏めてモデル化して、特定のクラスまたはタイプのタービンに関するモデルを生成することもできることを理解されたい。システム400はまた、モデリングモジュール408に結合されたデータフィルタ処理モジュール410を備え得る。データフィルタ処理モジュール410は、モデリングモジュール408から受け取ったモデル内の変動モデルは複数の運転またはタービンから生成されるを減少させる。データフィルタ処理モジュール410は、専門的ルール、メディアンフィルタ、非線型スクエアフィルタ、指数平滑化フィルタ、または他のフィルタを用いることができる。用いられるフィルタに関係なく、データフィルタ処理モジュール410は、フィルタ処理された1つまたは複数のタービンパラメータの時系列を生成する。たとえば、フィルタ処理モジュール410は、特定のタービンまたはタービンのクラスの振動のフィルタ処理済み時系列指標を生成することができる。システム400はまた、データフィルタ処理モジュール410に結合された修正および正規化モジュール412を備え得る。修正および正規化は、本明細書では纏めて正規化と呼ばれ、大きさまたは位置に関係なく、諸タービンが同じ相対的大きさにモデル化されるように係数を適用することを意味する。システム400はまた、後処理モジュール414を備え得る。後処理モジュール414は、データ修正および正規化モジュール412から正規化データを受け取り、アウトプット404を生成する。後処理モジュール414は、1つまたは複数のサブモジュールを備え得る。一実施形態では、構成に応じて、これらモジュールの一部または全てが同時に働くことができる。一実施形態では、後処理モジュール414は、リスクモデル化部416を備え得る。以下に記載する特定の実施形態では、リスクモデル化部は、エーロフォイル不具合予想のモデル化部である。一般に、性能モデル化部416が、受け取ったモデルに基づいて、エーロフォイル振動による不具合のリスクを予想することができる予想モデルを生成する。性能モデル化部416によって生成されたモデルは、タービンが経年変化し、または形状が劣化し変化するので、時々、不正確になる場合があることを理解されたい。後処理モジュール414は、1つまたは複数の性能モデルを同じディスプレイ上に表示することができる作図モジュール418を備え得る。これによって、性能が変化したことを視覚的に明白に示すことができる。さらに、後処理モジュール414はまた、変化検出部420を備え得る。変化検出部420は、変化検出アルゴリズムを適用して、統計的に顕著な運用および性能パラメータの変化を検出することができる。これら変化は、水洗、ハードウェア不具合、整備、センサ較正上の問題、ソフトウェア構成上の問題、データ品質上の問題、サイクルデッキ構成上の問題制御カーブ不良、サイクルデッキモデル不良など、または振動による圧力変動などの実際の運用上の問題に起因し得る。一実施形態では、変化検出部420は、変化が起こったことを判断し、異常検出部422にモデルおよび変化を解析させることができる。一実施形態では、異常検出部は、変化およびモデルに基づいて、問題の1つまたは可能性のある複数の原因あるいは予防的勧告に関するアウトプットを生成することができる。そのために、異常検出部422は、専門的ルール、ファジー推論、特徴抽出法、人工知能による方法、経験による方法、または他のコンピュータによる推論技法を適用することができる。本発明が、限られた数の実施形態のみに関連して詳細に説明されてきたが、本発明が、そのような開示された実施形態に限定されないことは容易に理解される筈である。むしろ、本発明は、本発明の主旨および範囲に適合する限り、これまで記述されていない任意の数の変形、改変、置換、または同等の構成を組み込んで修正することができる。さらに、本発明の様々な実施形態が説明されてきたが、本発明の諸態様には、記載された実施形態の一部のみを含めることもできることを理解されたい。したがって、本発明は、上記の説明によって限定されるとみなすべきではなく、添付特許請求の範囲記載の範囲のみによって限定されるものである。