特開 2024-97605 保全支援システム、運用システム、保全支援方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024097605

(43)【公開日】2024-07-19

(54)【発明の名称】保全支援システム、運用システム、保全支援方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20240711BHJP

   G21C 17/00 20060101ALI20240711BHJP

   G06Q 10/20 20230101ALI20240711BHJP

   G06Q 50/04 20120101ALI20240711BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 302Z

G21C17/00 110

G06Q10/20

G06Q50/04

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023001175

(22)【出願日】2023-01-06

(71)【出願人】

【識別番号】000006208

【氏名又は名称】三菱重工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100149548

【弁理士】

【氏名又は名称】松沼 泰史

(74)【代理人】

【識別番号】100162868

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 英輔

(74)【代理人】

【識別番号】100161702

【弁理士】

【氏名又は名称】橋本 宏之

(74)【代理人】

【識別番号】100189348

【弁理士】

【氏名又は名称】古都 智

(74)【代理人】

【識別番号】100196689

【弁理士】

【氏名又は名称】鎌田 康一郎

(72)【発明者】

【氏名】田中 太

【テーマコード（参考）】

2G075

3C223

5L010

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

2G075AA01

2G075BA20

2G075CA02

2G075DA20

2G075EA03

2G075FA20

2G075FB18

2G075GA40

3C223AA03

3C223BA03

3C223CC02

3C223DD03

3C223FF05

3C223FF23

3C223FF52

3C223FF53

3C223GG01

3C223HH02

3C223HH29

5L010AA04

5L049AA04

5L049CC03

5L050CC03

(57)【要約】

【課題】機器の故障率の変化を考慮して、プラント全体のリスク評価を行い、その結果に基づいて、保全計画の立案を支援する保全支援システムを提供する。
【解決手段】保全支援システムは、プラントを構成する機器や設備などの構成要素の異常状態に基づいて算出される前記構成要素の故障率を取得する故障率取得部と、前記故障率と、前記構成要素の故障率に基づいて前記プラントに事故が生じる確率である事故確率を算出することができるＰＲＡモデルと、に基づいて、前記機器の状態に応じた前記事故確率を算出する事故発生率算出部と、前記事故確率と、前記プラントに対する保全計画とに基づいて、前記プラントに前記事故が発生するリスクの推移を算出する保全効果算出部と、を有する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

プラントの構成要素について検知された異常の予兆に基づいて算出された前記構成要素の故障率を取得し、前記故障率と、前記構成要素の故障率に基づいて前記プラントに事故が生じる確率である事故確率を算出することができるＰＲＡ（Probabilistic Risk Assessment）モデルと、に基づいて、前記構成要素の異常状態に応じた前記事故確率を算出する事故発生率算出部と、
前記事故確率を積算して、前記プラントに前記事故が発生するリスクの推移を算出するリスク算出部と、
を備える保全支援システム。

【請求項2】

前記構成要素の運転状態を示す運転情報を取得する運転情報取得部、
をさらに備え、
前記事故発生率算出部は、前記故障率と、前記運転情報と、前記ＰＲＡモデルと、に基づいて、前記異常状態に応じた前記事故確率を算出する、
請求項１に記載の保全支援システム。

【請求項3】

前記リスク算出部は、前記リスクが閾値に達する時期を算出する、
請求項１又は請求項２に記載の保全支援システム。

【請求項4】

保守対象の機器と保守を行う時期を定めた保全計画の設定を受け付ける条件設定部、
をさらに備え、
前記事故発生率算出部は、設定された前記保全計画を実施した後の前記事故確率を算出し、
前記リスク算出部は、前記異常状態に応じた前記事故確率を積算して前記保全計画の実施前までの前記リスクの推移を算出し、前記保全計画を実施した後の前記事故確率を積算して前記保全計画の実施後の前記リスクの推移を算出する、
請求項１又は請求項２に記載の保全支援システム。

【請求項5】

前記リスク算出部は、前記リスクが所定の期間内に閾値に達しないようにする保全計画を算出する、
請求項１又は請求項２に記載の保全支援システム。

【請求項6】

前記構成要素に関して検出された異常の予兆と前記異常の予兆の深刻度を取得する異常予兆検知情報取得部と、
検知された前記異常の予兆の深刻度に応じた前記構成要素の前記故障率を算出する故障率予測部と、
をさらに備え、
前記事故発生率算出部は、前記故障率予測部が算出した前記故障率に基づいて、前記異常状態に応じた前記事故確率を算出する、
請求項１又は請求項２に記載の保全支援システム。

【請求項7】

前記運転情報には、前記構成要素の運転、待機、保守の計画が含まれる、
請求項２に記載の保全支援システム。

【請求項8】

プラントの構成要素の異常の予兆を検知する異常予兆検知システムと、
請求項１又は請求項２に記載の保全支援システムと、
を備える運用システム。

【請求項9】

プラントの構成要素について検知された異常の予兆に基づいて算出された前記構成要素の故障率を取得し、前記故障率と、前記構成要素の故障率に基づいて前記プラントに事故が生じる確率である事故確率を算出することができるＰＲＡ（Probabilistic Risk Assessment）モデルと、に基づいて、前記構成要素の異常状態に応じた前記事故確率を算出するステップと、
前記事故確率を積算して、前記プラントに前記事故が発生するリスクの推移を算出するステップと、
を有する保全支援方法。

【請求項10】

コンピュータに、
プラントの構成要素について検知された異常の予兆に基づいて算出された前記構成要素の故障率を取得し、前記故障率と、前記構成要素の故障率に基づいて前記プラントに事故が生じる確率である事故確率を算出することができるＰＲＡ（Probabilistic Risk Assessment）モデルと、に基づいて、前記構成要素の異常状態に応じた前記事故確率を算出するステップと、
前記事故確率を積算して、前記プラントに前記事故が発生するリスクの推移を算出するステップと、
を実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、保全支援システム、運用システム、保全支援方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、原子力発電所の保全計画を立案するにあたって、保全対象機器の安全性評価をＰＲＡ（Probabilistic Risk Assessment：確率論的リスク評価）によって行い、保全対象機器の重要度分類を見直すことが記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２２－７２６５３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

一般的に保全計画を立案する場面では、運転中の機器の状態に応じた故障率ではなく、正常時の故障率に基づいて安全性評価を行うことが多い。例えば、プラントの運転中に機器で異常の予兆が検知された場合、当該機器の故障率は正常時の故障率に比べて上昇していると考えられる。このような場面では、機器の故障率の上昇を考慮して、プラント全体のリスク評価を行い、その評価結果に基づいて、保守の検討を行うことが望ましい。

【0005】

本開示は、上記課題を解決することができる保全支援システム、運用システム、保全支援方法及びプログラムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の保全支援システムは、プラントの構成要素について検知された異常の予兆に基づいて算出された前記構成要素の故障率を取得し、前記故障率と、前記構成要素の故障率に基づいて前記プラントに事故が生じる確率である事故確率を算出することができるＰＲＡモデルと、に基づいて、前記構成要素の異常状態に応じた前記事故確率を算出する事故発生率算出部と、前記事故確率を積算して、前記プラントに前記事故が発生するリスクの推移を算出するリスク算出部と、を備える。

【0007】

本開示の運用システムは、プラントの構成要素の異常の予兆を検知する異常予兆検知システムと、上述の保全支援システムと、を備える。

【0008】

本開示の保全支援方法は、プラントの構成要素について検知された異常の予兆に基づいて算出された前記構成要素の故障率を取得し、前記故障率と、前記構成要素の故障率に基づいて前記プラントに事故が生じる確率である事故確率を算出することができるＰＲＡモデルと、に基づいて、前記構成要素の異常状態に応じた前記事故確率を算出するステップと、前記事故確率を積算して、前記プラントに前記事故が発生するリスクの推移を算出するステップと、を有する。

【0009】

本開示のプログラムは、コンピュータに、プラントの構成要素について検知された異常の予兆に基づいて算出された前記構成要素の故障率を取得し、前記故障率と、前記構成要素の故障率に基づいて前記プラントに事故が生じる確率である事故確率を算出することができるＰＲＡモデルと、に基づいて、前記構成要素の異常状態に応じた前記事故確率を算出するステップと、前記事故確率を積算して、前記プラントに前記事故が発生するリスクの推移を算出するステップと、を実行させる。

【発明の効果】

【0010】

上述の保全支援システム、運用システム、保全支援方法及びプログラムによれば、機器の故障率の変化を考慮して、プラント全体のリスク評価を行い、その評価結果に基づいて、保守の検討を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施形態に係る運用システムの一例を示すブロック図である。

【図2】実施形態に係る予兆検知情報の一例を示す図である。

【図3】実施形態に係る故障率の予測値の一例を示す図である。

【図4】実施形態に係る運転情報の一例を示す図である。

【図5】実施形態に係るＰＲＡモデルの一例を示す図である。

【図6】実施形態に係るシミュレーション結果の一例を示す図である。

【図7】実施形態に係る保全支援方法の処理の一例を示すフローチャートである。

【図8】実施形態に係る運用システムのハードウェア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本開示に係る保全支援方法について、図１～図８を参照して説明する。
＜実施形態＞
（システム構成）
図１は、実施形態に係る運用システムの一例を示すブロック図である。運用システム１００は、異常予兆検知システム１０と、プラント監視システム２０と、保全支援システム３０と、プラント４０と、を含む。プラント４０は、例えば、原子力発電プラント等の複数の機器やシステムからなるプラントである。プラント４０は、システム１と、システム２と、を含む。システム１は、機器Ａ、機器Ｂ等を含む。システム２は、機器Ｃ、機器Ｄ等を含む。システム１～２は、例えば、原子炉や燃料貯蔵施設の冷却システムである。機器Ａ～Ｄは、例えば、ポンプ、バルブ、発電機、冷却器などである。システム１～２、器Ａ～Ｄはプラントの構成要素の一例である。異常予兆検知システム１０は、プラント４０が備える機器Ａ～Ｄの異常の予兆を検知する。例えば、異常予兆検知システム１０は、機器Ａ～Ｄなどに設けられたセンサが検知した情報を取得し、所定の閾値と比較する等して、機器Ａ～Ｄが正常か異常かを判断し、異常の予兆が検知されるとアラートを発報する。プラント４０と異常予兆検知システム１０、異常予兆検知システム１０と保全支援システム３０はそれぞれネットワークにより接続されている。異常予兆検知システム１０は、異常の予兆を検知すると、検知した時刻、機器の識別情報、監視パラメータ、異常の程度を示す情報を含む予兆検知情報を保全支援システム３０へ送信する。プラント監視システム２０は、プラント４０の監視を行い、システム１～２、機器Ａ～Ｄが運転状態にあるか停止しているかなどを判別する。また、プラント監視システム２０は、プラント４０が備えるシステム１～２や機器Ａ～Ｄの運転情報を記憶している。運転情報には、例えば、システム１～２および機器Ａ～Ｄの運転、待機、保守の計画が含まれている。プラント４０とプラント監視システム２０、プラント監視システム２０と保全支援システム３０はネットワークにより接続されている。プラント監視システム２０は、システム１等の現在の運転状態、日ごとの運転、待機、保守の計画が含まれる運転情報を保全支援システム３０へ送信する。保全支援システム３０は、異常予兆検知システム１０から機器Ａなどの異常予兆に関する状態を取得し、プラント監視システム２０からは機器Ａなどの運転状態に関する情報を取得し、これらの情報に基づいて、プラント４０に重大な事故が発生する確率を算出する。そして、保全支援システム３０は、算出した確率に基づいて、プラント４０の保全を支援する情報を出力する。

【0013】

（保全支援システム）
保全支援システム３０は、異常予兆検知情報取得部３１と、故障率予測部３２と、運転情報取得部３３と、事故発生率算出部３４と、シミュレーション部３５と、条件設定部３６と、出力部３７と、記憶部３８と、を備える。

【0014】

異常予兆検知情報取得部３１は、異常予兆検知システム１０から予兆検知情報を取得し、記憶部３８に記録する。図２に予兆検知情報の一例を示す。図２の１つ目のデータは、時刻Ｔ１に、機器Ａの振動に関して深刻度１の異常の予兆が検知されたことを示している。２つ目のデータは、時刻Ｔ２に、機器Ｂの温度に関して深刻度２の異常の予兆が検知されたことを示している。深刻度１～２は、異常の程度を示す情報の一例である。異常予兆検知システム１０は、所定の周期で、機器Ａなどが正常か異常の予兆があるかを判定し、その判定結果を含んだ予兆検知情報を保全支援システム３０へ送信する。異常予兆検知システム１０は、異常の予兆が検知されたときだけ予兆検知情報を保全支援システム３０へ送信してもよいし、正常時にも予兆検知情報を保全支援システム３０へ送信してもよい。図２の３つ目のデータは、時刻Ｔ３に機器Ｃの振動が正常な状態であることが検知されたことを示している。

【0015】

故障率予測部３２は、異常予兆検知システム１０から取得した予兆検知情報の異常の程度を示す情報に基づいて、当該機器の故障率を予測する。故障率とは、単位時間あたりの故障数である。例えば、機器Ａに深刻度１の異常の予兆が検知された場合には、正常時の故障率のＸ１倍の故障率となり、深刻度２の異常の予兆が検知された場合には、正常時の故障率のＸ２倍の故障率となり、・・・といったルールや計算式が機器ごとに予め定められていて、故障率予測部３２は、機器Ａのルールや計算式と正常時の機器Ａの故障率と深刻度に基づいて、機器Ａの故障状態に応じた故障率を算出する。なお、異常予兆検知システム１０からは、異常の程度を示す情報の代わりに監視パラメータの値を取得し、故障率予測部３２が監視パラメータの値に基づいて深刻度を算出し、深刻度に応じた故障率を算出するようにしてもよい。図３に故障率の予測値の一例を示す。例えば、振動が正常な状態の機器Ｃの故障率は、１Ｅ－７であるのに対し、振動に関して深刻度１の異常の予兆が検知された機器Ａの故障率は５Ｅ－５、温度に関して深刻度２の異常の予兆が検知された機器Ｂの故障率は５Ｅ－４となっている。

【0016】

運転情報取得部３３は、プラント監視システム２０から運転情報を取得し、記憶部３８に記録する。図４に運転情報の一例を示す。運転情報には、例えば、１２月１日はシステム１が運転し、システム２は待機系となり、１２月２日はシステム２が運転し、システム１は待機系となる等の計画情報が含まれている。また、運転情報には、機器Ａ～Ｄの保守の計画情報が含まれている。

【0017】

事故発生率算出部３４は、機器Ａなどの故障率と、運転情報と、ＰＲＡモデルとに基づいて、プラント４０に重大な事故が発生する単位時間あたりの発生確率（重大事故発生確率と称する。）を算出する。ＰＲＡモデルには、プラント４０で生じる事故事象の進展を表すイベントツリーや事故事象の因果関係を木構造で表したフォルトツリーが含まれる。図５にＰＲＡモデルの一例としてフォルトツリー５００を示す。フォルトツリー５００において“機器Ａの故障”、“機器Ｂの故障”、“システム１の故障”、“システム２の故障”は基事象であり、“プラント４０の重大事故”が頂上事象である。フォルトツリー５００は、“システム１の故障”と“システム２の故障”が生じると“プラント４０の重大事故”が生じること、“機器Ａの故障”と“機器Ｂの故障”が生じると“システム１の故障”が生じること、“異常１”又は“異常２”が発生すると“機器Ａの故障”が生じること、“異常３”又は“異常４”が発生すると“機器Ｂの故障”が生じること等を示している。記憶部３８には、フォルトツリー５００と異常１～４などの発生確率が記憶されている。異常１～４の発生確率とフォルトツリー５００の木構造から重大事故発生確率を計算することができる。例えば、異常１～４の発生確率がそれぞれＰ１～Ｐ４の場合、機器Ａの故障率はＰ１＋Ｐ２、機器Ｂの故障率はＰ３＋Ｐ４、システム１の故障が発生する確率は（Ｐ１＋Ｐ２）×（Ｐ３＋Ｐ４）で計算することができる。同様に“システム２の故障”の発生確率についても図示略の“システム２の故障”に関する木構造と、システム２に含まれる機器Ｃ～Ｄなどの故障率から計算することができる。そして、重大事故発生確率は、“システム１の故障”の発生確率と、“システム２の故障”の発生確率の積により計算することができる。事故発生率算出部３４は、このような計算方法によって、機器Ａ～Ｄなどの状態（例えば、正常な状態か、異常の予兆が検知された状態か、運転状態か、待機状態か等）に応じた“プラント４０の重大事故”の発生確率を算出する。

【0018】

例えば、機器Ａに深刻度１の異常の予兆が検知されると、機器Ａに異常１又は異常２が生じる確率が上昇する。上述したとおり、機器Ａに深刻度１の異常の予兆が検知されたときの機器Ａの故障率は故障率予測部３２により予測され、図２、図３の例の場合、機器Ａの故障率は、機器Ａの正常な状態における故障率Ｐ１＋Ｐ２から５Ｅ－５に上昇する。事故発生率算出部３４は、故障率予測部３２により予測された故障率を、フォルトツリー５００に適用して（機器Ａの故障率「Ｐ１＋Ｐ２」を「５Ｅ－５」に置き換えて）、上記の計算方法によって、機器Ａに深刻度１の異常の予兆が検知されたときの重大事故発生確率を計算する。

【0019】

また、例えば、図４の例の場合、１２月１日にはシステム２が待機状態となってシステム１のみが運転状態となる。また、待機系のシステム２の機器Ｃは保守の予定となっている。機器Ｃの保守中はシステム２が稼働できないとすると、１２月１日の重大事故発生確率は、図５のフォルトツリー５００でシステム２が故障したときと同じと考えられるので、事故発生率算出部３４は“システム２の故障”の発生確率を「１」に置き換えて、１２月１日の重大事故発生確率を計算する。さらに、１２月１日に機器Ａで深刻度１の異常の予兆が検知されたならば、事故発生率算出部３４は、フォルトツリー５００における“システム２の故障”の発生確率に「１」に設定し、“機器Ａの故障”の発生確率に「５Ｅ－５」を設定して、システム２が運転不可で、システム１が稼働し、機器Ａに深刻度１の異常の予兆が検知されたときの重大事故発生確率を計算する。

【0020】

シミュレーション部３５は、事故発生率算出部３４が算出した重大事故発生確率を積算して、プラント４０に重大事故が生じるリスク（重大事故発生リスクと称する。）の推移を算出する。例えば、シミュレーション部３５は、単位時間あたりの重大事故の発生確率を、時間の経過に伴って、その単位時間を迎えるたびに加算して、それまでに積み挙がった重大事故の発生リスクを算出する。また、シミュレーション部３５は、算出した重大事故発生リスクが所定の閾値に達する時期を算出する。また、シミュレーション部３５は、条件設定部３６によって設定される保全計画が実施された後の重大事故発生確率を、事故発生率算出部３４を使って算出する。そして、シミュレーション部３５は、異常の予兆が検知されたときに事故発生率算出部３４によって算出された重大事故発生確率を積算して保守実施までの重大事故発生リスクの推移を算出し、事故発生率算出部３４によって算出された保守実施後の重大事故発生確率を積算して保守実施後の重大事故発生リスクの推移を算出する。また、シミュレーション部３５は、重大事故発生リスクが所定の期間内に閾値に達しないようにする保全計画を算出してもよい。

【0021】

シミュレーション部３５は、算出した結果を表示した、図６に例示するグラフを生成する。図６のグラフの縦軸は重大事故発生リスクを表し、横軸は時間を表す。Ｌ０は、機器Ａ～Ｄが正常な状態にあるときの重大事故発生リスクの推移を表している。Ｌ１は、例えば、時期Ｔ０に機器Ａに深刻度１の異常の予兆が検知されたときの重大事故発生確率を積算して得られる重大事故発生リスクの推移を示している。Ｌ１は、機器Ａに対する保守を行わずにそのまま放置するならば、次に機器Ａの保守が予定されている時期Ｔ４より前の時期Ｔ３に重大事故発生リスクが閾値Ｔｈに達することを示している。例えば、ユーザが、時期Ｔ１に機器Ａの保守を行う保全計画を設定したとする。条件設定部３６は、この設定を受け付ける。シミュレーション部３５は、保守実施後の機器Ａの故障率をＰＲＡモデルに設定し、保守実施後の重大事故発生確率の算出を事故発生率算出部３４へ指示する。事故発生率算出部３４は、保守を実施した後の故障率をフォルトツリー５００に適用して、保守実施後の重大事故発生確率を算出する。シミュレーション部３５は、算出された保守実施後の重大事故発生確率を積算して重大事故発生リスクの推移Ｌ２を算出する。図６に例示するように、時期Ｔ２に機器Ａの保守を行うと、重大事故発生リスクが閾値Ｔｈに達する時期を遅らせることができる。ユーザは、様々な保全計画を設定して、シミュレーション部３５に重大事故発生リスクの推移をシミュレーションさせることにより、どの時期に保守を行えばよいかを確認し、適切な保全計画を策定することができる。

【0022】

また、シミュレーション部３５は、どの時期にどのような保守を行えば、重大事故発生リスクが閾値Ｔｈに達する時期を遅らせることができるかを算出してもよい。例えば、時期Ｔ４には本格的な保守が計画されている場合、ユーザが、重大事故発生リスクが閾値Ｔｈに達することを許容する時期として時期Ｔ４を設定する。シミュレーション部３５は、いつどのような保守（例えば、比較的簡易な保守）を行えば、重大事故発生リスクが閾値Ｔｈに達する時期を時期Ｔ４まで遅らせることができるかを算出する。例えば、シミュレーション部３５は、時期Ｔ４以前の任意の時期に保守を行った場合の重大事故発生リスクの推移を算出し、時期Ｔ４までに重大事故発生リスクが閾値Ｔｈに到達するかどうかを判定する。保守の対象は異常の予兆が検知された機器Ａでなくてもよいし、ユーザが設定できてもよい。機器Ａ～Ｄについて保守を行った後の故障率は予め設定されているとする。シミュレーション部３５は、保守対象の機器や保守を行う時期をさまざまに変化させて繰り返し、シミュレーションを行い、重大事故発生リスクが閾値Ｔｈに到達する時期を時期Ｔ４以降に遅らせることができるような保全計画を算出する。例えば、時期Ｔ２に、ある機器に対する保守を行った場合の重大事故発生リスクの推移がＬ３のようになった場合、シミュレーション部３５は、この場合の保守対象の機器や保守の時期Ｔ２を解として算出する。

【0023】

条件設定部３６は、シミュレーション部３５によるシミュレーション条件の設定を受け付ける。例えば、条件設定部３６は、キーボード、マウス、タッチパネル、ボタン等の入力装置を用いて入力された保全計画情報や重大事故発生リスクが閾値に達することを許容する時期を取得し、取得した情報を記憶部３８に記録する。保全計画情報には、例えば、保守対象の機器の識別情報、保守を行う時期や期間、保守を実施した後の故障率などの情報が含まれる。

【0024】

出力部３７は、シミュレーション部３５によるシミュレーション結果（例えば、図６）を表示装置や電子ファイルへ出力する。
記憶部３８は、重大事故発生リスクの計算に必要な種々の情報を記憶する。例えば、記憶部３８は、プラント４０についてのＰＲＡモデル（図５）や機器Ａ～Ｄの正常時の故障率、深刻度に応じた故障率を算出するための機器ごとのルールや計算式、異常予兆検知情報取得部３１、運転情報取得部３３、条件設定部３６が取得した各種の情報を記憶する。

【0025】

（動作）
次に図７を参照して、保全支援システム３０の動作の一例について説明する。
図７は、実施形態に係る保全支援処理の一例を示すフローチャートである。
異常予兆検知情報取得部３１が、異常予兆検知システム１０から予兆検知情報を取得する（ステップＳ１）。例えば、予兆検知情報には、機器Ａ、深刻度１が含まれているとする。次に、故障率予測部３２は、予兆検知情報の機器Ａおよび深刻度１と、機器Ａの故障率を算出するためのルールや計算式に基づいて、機器Ａの故障率を算出する（ステップＳ２）。

【0026】

ステップＳ１、Ｓ２と並行して、運転情報取得部３３は、プラント監視システム２０から運転情報を取得する（ステップＳ３）。また、運転情報取得部３３は、プラント監視システム２０から現在のシステム１～２、機器Ａ～Ｄなどの運転状態（運転しているか、計画外の停止が発生しているか等）を取得してもよい。運転情報取得部３３は、取得した運転情報（計画）および現在の運転状態に基づいて、現在と未来のシステム１～２、機器Ａ～Ｄの運転状態を特定する（ステップＳ４）。

【0027】

次に事故発生率算出部３４は、機器Ａ～Ｄなどで検知された異常の予兆の深刻度や、機器Ａ～Ｄなどの運転状態をＰＲＡモデルに適用して、重大事故発生確率を算出する（ステップＳ５）。例えば、図４に例示する運転情報に沿ってプラント４０が運転されている場合において、現在が１２月１日であるとする。１２月１日の時期Ｔ０に機器Ａで深刻度１の異常の予兆が検知された場合、事故発生率算出部３４は、ステップＳ２で算出された深刻度１に応じた故障率を、図５のフォルトツリー５００の“機器Ａの故障”の発生確率に設定し、“システム２の故障”の発生確率に「１」を設定して、時刻Ｔ０以降の重大事故発生確率を算出する。また、事故発生率算出部３４は、フォルトツリー５００に基づいて、１２月２日の重大事故発生確率を算出する。事故発生率算出部３４は、１２月３日以降についても、機器Ａが運転している場合には、機器Ａの故障率に深刻度１に応じた故障率を設定して、重大事故発生確率を算出し、算出した各日の重大事故発生確率を記憶部３８に記録する。

【0028】

次にシミュレーション部３５が、重大事故発生リスクの推移を算出する（ステップＳ６）。例えば、シミュレーション部３５は、時刻Ｔ０以降の１２月１日の重大事故発生確率を積算して、例えば、１２月１日の残りの時間の１時間ごとの重大事故発生リスクの推移を算出する。シミュレーション部３５は、１２月２日についても重大事故発生確率を積算して、１時間ごとの重大事故発生リスクの推移を算出し、１２月１日の最後の重大事故発生リスクに加算する。シミュレーション部３５は、１２月３日以降についても重大事故発生リスクの推移を算出する。

【0029】

次に出力部３７がステップＳ６で算出された重大事故発生リスクの推移を出力する（ステップＳ７）。例えば、図６のグラフのＬ０、Ｌ１が表示装置等に表示される。ユーザは、異常の予兆が検知された機器Ａをそのまま放置した場合に予想される重大事故発生リスクを把握し、機器Ａの保守を行う緊急度や保守を行うかどうかを判断する（ステップＳ８）。例えば、機器Ａの保守を行わなくても問題ない場合（例えば、重大事故発生リスクが閾値Ｔｈに達する前に機器Ａの保守を行う予定となっているなど）、ユーザは、保守の必要が無いと判断する。この場合（ステップＳ８；Ｎｏ）、図７のフローチャートの処理を終了する。

【0030】

例えば、機器Ａの保守を行わないと、次の保守までの間に重大事故発生リスクが閾値Ｔｈに達してしまうような場合、ユーザは、保守を行う緊急度が高く、保守を行う必要があると判断する。この場合（ステップＳ８；Ｙｅｓ）、ユーザは、保全計画を設定する（ステップＳ９）。例えば、ユーザは、時期Ｔ１に機器Ａの保守を行うことを設定する。条件設定部３６は、設定された保全計画の内容を取得し、記憶部３８に記録する。事故発生率算出部３４は、保守実施後の機器Ａの故障率に基づいて、重大事故発生確率を算出する。保守実施後の機器Ａの故障率は、ユーザが保全計画を設定する際に設定してもよいし、正常時における機器Ａの故障率を用いてもよい。シミュレーション部３５は、保守実施後の重大事故発生確率に基づいて、保守実施後（時期Ｔ１以降）の重大事故発生リスクの推移を算出する（ステップＳ１０）。次に出力部３７がステップＳ１０の算出結果を出力する（ステップＳ１１）。例えば、図６のグラフのＬ２が表示装置等に表示される。これにより、ユーザは、早期に保守を行った場合の重大事故発生リスクを評価することができる。ユーザは、他の保全計画についても検討するかどうかを判断する（ステップＳ１２）。他の保全計画を検討する場合（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、ステップＳ９からの処理を繰り返し行う。他の保全計画の検討を行わない場合（ステップＳ１２；Ｎｏ）、図７のフローチャートを終了する。なお、保全計画の検討に関し、ユーザが、重大事故発生リスクが閾値Ｔｈに達することを許容する時期を設定し、この条件を満たす保全計画の自動算出を保全支援システム３０へ指示してもよい。条件設定部３６は、重大事故発生リスクが閾値Ｔｈに達することを許容する時期を取得して記憶部３８に記録する。シミュレーション部３５は、保守対象機器や保守の実施時期を任意に設定して、例えば、総当り的に、重大事故発生リスクが閾値Ｔｈに達する時期が設定された時期以降となるような保全計画を探索し、自動でユーザが設定した時期の条件を満たす保全計画（保守対象の機器と時期）を算出する。

【0031】

（効果）
以上説明したように、本実施形態によれば、機器の異常状態に応じた故障率の変化を考慮した、プラント全体のリスク評価および保全計画の立案が可能になる。より具体的には、保全支援システム３０は、プラントの異常状態や運転状態を検知し、異常の予兆が検知された機器および機器の運転状態（運転・待機・保守）の特定を行って、ＰＲＡモデルに基づく重大事故発生確率を算出する。そして、例えば、次回の計画保守までの重大事故発生リスクの増加量をシミュレーションし、現行の保全計画に沿った保守を行った場合における重大事故発生リスクの評価、代替の早期保守を行った場合の重大事故発生リスクの評価などを行う。これにより、保全計画に関する意思決定（例えば、従来通りの計画保守を行うか、保守のタイミングを早めるかなど）を支援する情報を、プラント４０にて異常の予兆が検知されたタイミングで提示することができる。また、異常の予兆が検知された機器Ａ等に対し、重大事故発生リスクへの影響を定量的に評価し、安全で経済的な保全計画の立案が可能になる。

【0032】

図８は、実施形態に係る運用システムのハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、入出力インタフェース９０４、通信インタフェース９０５を備える。上述の異常予兆検知システム１０、プラント監視システム２０、保全支援システム３０は、コンピュータ９００に実装される。そして、上述した各機能は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置９０３に確保する。

【0033】

異常予兆検知システム１０、プラント監視システム２０、保全支援システム３０の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各機能部による処理を行ってもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行しても良い。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。

【0034】

以上のとおり、本開示に係るいくつかの実施形態を説明したが、これら全ての実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態及びその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【0035】

＜付記＞
各実施形態に記載の保全支援システム、運用システム、保全支援方法及びプログラムは、例えば以下のように把握される。

【0036】

（１）第１の態様に係る保全支援システムは、プラントの構成要素（機器Ａ～Ｄ、システム１～２）について検知された異常の予兆に基づいて算出された前記構成要素の故障率（図３）を取得し、前記故障率と、前記構成要素の故障率に基づいて前記プラントに事故が生じる確率である事故確率を算出することができるＰＲＡ（Probabilistic Risk Assessment）モデル（図５）と、に基づいて、前記構成要素の異常状態に応じた前記事故確率を算出する事故発生率算出部３４と、前記事故確率を積算して、前記プラントに前記事故が発生するリスクの推移を算出するリスク算出部（シミュレーション部３５）と、を備える。
これにより、機器の故障率の変化を考慮して、プラント全体のリスク評価を行い、その評価結果に基づいて、保全の検討を行うことができる。例えば、機器に異常の予兆が検知された際、その機器を保守せずにそのまま放置した場合に予想される重大事故発生リスクの推移に基づき、その機器の保守を行う緊急度を判断する参考とすることができる。

【0037】

（２）第２の態様に係る保全支援システムは、（１）の保全支援システムであって、前記構成要素の運転状態を示す運転情報を取得する運転情報取得部３３、をさらに備え、前記事故発生率算出部３４は、前記故障率と、前記運転情報と、前記ＰＲＡモデルと、に基づいて、前記異常状態に応じた前記事故確率を算出する。
これにより、機器の故障率の変化に加え、機器やシステムの運転状態の変化を考慮して、プラント全体のリスク評価を行い、その評価結果に基づいて、保全の検討を行うことができる。例えば、機器Ａが運転状態にない場合、ＰＲＡモデル上では、機器Ａが故障したときと同じ状態になる。第２の態様によれば、機器Ａが運転状態に応じたプラント全体のリスク評価および重大事故発生リスクの増加量の定量的な評価を行い、保全計画の立案に役立てることができる。

【0038】

（３）第３の態様に係る保全支援システムは、（１）～（２）の保全支援システムであって、前記リスク算出部（シミュレーション部３５）は、前記リスクが閾値に達する時期を算出する。
これにより、機器に異常の予兆が検知され、その機器を保守せずにそのまま放置した場合に重大事故発生リスクが閾値に達する時期を把握することができる。

【0039】

（４）第４の態様に係る保全支援システムは、（１）～（３）の保全支援システムあって、保守対象の機器と保守を行う時期を定めた保全計画の設定を受け付ける条件設定部、をさらに備え、前記事故発生率算出部は、設定された前記保全計画を実施した後の前記事故確率を算出し、前記リスク算出部は、前記異常状態に応じた前記事故確率を積算して前記保全計画の実施前までの前記リスクの推移を算出し、前記保全計画を実施した後の前記事故確率を積算して前記保全計画の実施後の前記リスクの推移を算出する。
これにより、いつどのような保守を行えばよいか、また、保守の実施によって重大事故発生リスクの上昇度をどの程度抑えることができるかを確認することができる。

【0040】

（５）第５の態様に係る保全支援システムは、（１）～（４）の保全支援システムであって、前記リスク算出部は、前記リスクが所定の期間内に閾値に達しないようにする保全計画を算出する。
これにより、いつどのような保守を行えば、重大事故発生リスクが閾値に達する時期を所望の時期まで遅らせることができるかを把握することができる。

【0041】

（６）第６の態様に係る保全支援システムは、（１）～（５）の保全支援システムであって、前記構成要素に関して検出された異常の予兆と前記異常の予兆の深刻度を取得する異常予兆検知情報取得部と、前記深刻度に応じた前記構成要素の前記故障率を算出する故障率予測部と、をさらに備え、前記事故発生率算出部は、前記故障率予測部が算出した前記故障率に基づいて、前記異常状態に応じた前記事故確率を算出する。
これにより、異常予兆の深刻度に応じた故障率を算出することができる。

【0042】

（７）第７の態様に係る保全支援システムは、（１）～（６）の保全支援システムであって、前記運転情報には、前記構成要素の運転、待機、保守の計画が含まれる。
これにより、機器の運転状態（運転、待機、保守）を反映してプラント全体のリスクを評価することができる。

【0043】

（８）第８の態様に係る運用システムは、前記構成要素の異常の予兆を検知する異常予兆検知システムと、（１）～（７）の何れかに記載の保全支援システムと、を備える。
これにより、プラントの異常予兆検知と、保全計画の評価を行うことができる。保全計画の評価においては、異常予兆検知システムが検知した以上の予兆に応じたリスク評価を参照することができる。

【0044】

（９）第９の態様に係る保全支援方法は、プラントの構成要素について検知された異常の予兆に基づいて算出された前記構成要素の故障率を取得し、前記故障率と、前記構成要素の故障率に基づいて前記プラントに事故が生じる確率である事故確率を算出することができるＰＲＡ（Probabilistic Risk Assessment）モデルと、に基づいて、前記構成要素の異常状態に応じた前記事故確率を算出するステップと、前記事故確率を積算して、前記プラントに前記事故が発生するリスクの推移を算出するステップと、を有する。

【0045】

（１０）第１０の態様に係るプログラムは、コンピュータに、プラントの構成要素について検知された異常の予兆に基づいて算出された前記構成要素の故障率を取得し、前記故障率と、前記構成要素の故障率に基づいて前記プラントに事故が生じる確率である事故確率を算出することができるＰＲＡ（Probabilistic Risk Assessment）モデルと、に基づいて、前記構成要素の異常状態に応じた前記事故確率を算出するステップと、前記事故確率を積算して、前記プラントに前記事故が発生するリスクの推移を算出するステップと、を実行させる。

【符号の説明】

【0046】

１００・・・運用システム
１０・・・異常予兆検知システム
２０・・・プラント監視システム
３０・・・保全支援システム
３１・・・異常予兆検知情報取得部
３２・・・故障率予測部
３３・・・運転情報取得部
３４・・・事故発生率算出部
３５・・・シミュレーション部
３６・・・条件設定部
３７・・・出力部
３８・・・記憶部
４０・・・プラント
１、２・・・システム
Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ・・・機器
９００・・・コンピュータ
９０１・・・ＣＰＵ
９０２・・・主記憶装置
９０３・・・補助記憶装置
９０４・・・入出力インタフェース
９０５・・・通信インタフェース

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】