JP2019168274A - 損傷確率演算装置、損傷確率演算方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】顧客の運転条件に応じた適正な保守管理を可能とする損傷確率演算装置を提供する。【解決手段】ガスタービンＧの評価対象部位ｇにおける損傷確率を演算する損傷確率演算装置１は、評価対象部位ｇに用いられる材料Ｍの強度試験データＤ１０に基づいて、当該材料Ｍの応力に対する強度の平均、標準偏差及び確信度を含む強度分布Ａを算出する。また、損傷確率演算装置１は、ガスタービンＧの運転データＤ２０に基づいて、評価対象部位ｇに入力される応力の平均、標準偏差及び確信度を含む応力分布Ｂを算出する。また、損傷確率演算装置１は、強度分布Ａと応力分布Ｂとに基づいて、評価対象部位ｇの損傷確率の分布を示す損傷確率分布Ｃを算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、損傷確率演算装置、損傷確率演算方法及びプログラムに関する。

ＣＭＳ（Condition Monitoring System：状態監視システム）を用いたガスタービンのヘルスモニタリングやＣＢＭ（Condition Based Maintenance）が進められている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１２−１１３７０８号公報

ガスタービンの高温部品の寿命予測は、例えば、等価運転式（何時間運転したか、何回起動したか、等）に基づいており、時々刻々と変化する運転条件のデータが寿命診断に十分反映されていない。また、プラント毎の運用条件が細かく考慮されておらず、例えば、過酷条件を想定した、過剰に安全側の寿命を設定しているため、長期保守契約において早期部品購入や計画外補修が多く発生している。

本発明の目的は、顧客の運転条件に応じた適正な保守管理を可能とする損傷確率演算装置、損傷確率演算方法及びプログラムを提供することにある。

本発明の第１の態様によれば、損傷確率演算装置は、回転機械の評価対象部位における損傷確率を演算する損傷確率演算装置であって、前記評価対象部位に用いられる材料の、応力に対する強度の試験データに基づいて、当該材料の強度の平均、標準偏差及び確信度を含む強度分布を算出する強度分布算出部と、前記回転機械の運転データに基づいて、前記評価対象部位に入力される応力の平均、標準偏差及び確信度を含む応力分布を算出する応力分布算出部と、前記強度分布と前記応力分布とに基づいて、前記評価対象部位の損傷確率の分布を示す損傷確率分布を算出する損傷確率分布算出部と、を備える。

また、本発明の第２の態様によれば、前記強度分布算出部及び前記応力分布算出部は、前記確信度をベイズ推定により求める。

また、本発明の第３の態様によれば、前記応力分布算出部は、前記運転データのデータ数が増加するごとに、事前分布である前記応力分布を事後分布に更新する。

また、本発明の第４の態様によれば、前記強度分布算出部は、前記試験データのデータ数が増加するごとに、事前分布である前記強度分布を事後分布に更新する。

また、本発明の第５の態様によれば、前記応力分布算出部は、前記運転データ及び前記回転機械の製造データに基づいて前記応力分布を算出する。

また、本発明の第６の態様によれば、前記応力分布算出部は、前記運転データから前記評価対象部位の解析モデルに対する境界条件を算出し、当該境界条件に対する前記応力の応答を示す応答曲面に基づいて、前記応力分布を算出する。

また、本発明の第７の態様によれば、損傷確率演算方法は、回転機械の評価対象部位における損傷確率を予測する損傷確率演算方法であって、前記評価対象部位に用いられる材料の強度の試験データに基づいて、当該材料の強度の平均、標準偏差及び確信度を含む強度分布を算出するステップと、前記回転機械の運転データに基づいて、前記評価対象部位に入力される応力の平均、標準偏差及び確信度を含む応力分布を算出するステップと、前記強度分布と前記応力分布とに基づいて、前記評価対象部位の損傷確率の分布を示す損傷確率分布を算出する損傷確率分布算出部と、を有する。

また、本発明の第８の態様によれば、プログラムは、回転機械の評価対象部位における損傷確率を予測する損傷確率演算装置のコンピュータに、前記評価対象部位に用いられる材料の強度の試験データに基づいて、当該材料の強度の平均、標準偏差及び確信度を含む強度分布を算出するステップと、前記回転機械の運転データに基づいて、前記評価対象部位に入力される応力の平均、標準偏差及び確信度を含む応力分布を算出するステップと、前記強度分布と前記応力分布とに基づいて、前記評価対象部位の損傷確率とその確率分布とを示す損傷確率分布を算出するステップと、を実行させる。

また、本発明の第９の態様によれば、損傷確率演算装置は、回転機械の評価対象部位における損傷確率を演算する損傷確率演算装置であって、前記評価対象部位に用いられる材料の、温度に対する強度の試験データに基づいて、当該材料の強度の平均、標準偏差及び確信度を含む強度分布を算出する強度分布算出部と、前記回転機械の運転データに基づいて、前記評価対象部位に入力される温度の平均、標準偏差及び確信度を含む温度分布を算出する温度分布算出部と、前記強度分布と前記温度分布とに基づいて、前記評価対象部位の損傷確率の分布を示す損傷確率分布を算出する損傷確率分布算出部と、を備える。

上述の発明の各態様によれば、顧客の運転条件に応じた適正な保守管理を可能とする。

第１の実施形態に係る損傷確率演算装置の機能構成を示す図である。 第１の実施形態に係る損傷確率演算装置の処理フローを示す図である。 第１の実施形態に係る損傷確率演算装置の処理を詳細に説明するための第１図である。 第１の実施形態に係る損傷確率演算装置の処理を詳細に説明するための第２図である。 第１の実施形態に係る損傷確率演算装置の処理を詳細に説明するための第３図である。 第１の実施形態に係る損傷確率演算装置の処理を詳細に説明するための第４図である。 第１の実施形態に係る損傷確率演算装置の処理を詳細に説明するための第５図である。 第１の実施形態に係る損傷確率演算装置の処理を詳細に説明するための第６図である。 第１の実施形態に係る損傷確率演算装置の処理を詳細に説明するための第７図である。 第１の実施形態に係る損傷確率演算装置の処理を詳細に説明するための第８図である。 第１の実施形態に係る損傷確率演算装置の処理を詳細に説明するための第９図である。 各実施形態に係る損傷確率演算装置のコンピュータの構成を示す図である。

＜第１の実施形態＞
以下、第１の実施形態に係る損傷確率演算装置について、図１〜図１１を参照しながら説明する。

（損傷確率演算装置の機能構成）
図１は、第１の実施形態に係る損傷確率演算装置の機能構成を示す図である。
図１に示す損傷確率演算装置１は、監視対象とするガスタービンＧの評価対象部位ｇにおける損傷確率を演算する装置である。ガスタービンＧは回転機械の一態様である。評価対象部位ｇは、ガスタービンＧの高温部品等であって、運転に応じて特に保守メンテナンス、交換を必要とする部位である。評価対象部位ｇは、例えば、動翼、静翼などである。

損傷確率演算装置１は、強度分布算出部１０と、応力分布算出部２０と、損傷確率分布算出部３０とを備えている。
強度分布算出部１０は、評価対象部位ｇに用いられる材料Ｍの応力に対する強度の試験結果である強度試験データＤ１０に基づいて、当該材料Ｍの応力に対する強度の平均、標準偏差及び確信度を含む強度分布Ａを算出する。
応力分布算出部２０は、ガスタービンＧの運転データＤ２０及び製造データＤ２１に基づいて、評価対象部位ｇに入力される応力の平均、標準偏差及び確信度を含む応力分布Ｂを算出する。
損傷確率分布算出部３０は、強度分布Ａと応力分布Ｂとに基づいて、評価対象部位ｇの損傷確率の分布を示す損傷確率分布Ｃを算出する。

（損傷確率演算装置の処理フロー）
図２は、第１の実施形態に係る損傷確率演算装置の処理フローを示す図である。
また、図３から図１１は、第１の実施形態に係る損傷確率演算装置の処理を詳細に説明するための図である。
図２に示す処理フローは、ある運転サイクル数／運転時間にあるガスタービンＧについての損傷確率及び損傷確率分布を算出するため、損傷確率演算装置１によって実行される。

（強度分布算出部の処理の詳細な説明）
まず、損傷確率演算装置１の強度分布算出部１０は、評価対象部位ｇの材料Ｍについての強度分布Ａを算出する（ステップＳ１０）。以下、図３、図４を参照しながら、強度分布算出部１０によるステップＳ１０の処理について詳しく説明する。

図３は、強度分布算出部１０の処理を通じて、強度試験データＤ１０から強度分布Ａを取得するまでの流れを示している。図３に示すように、強度分布算出部１０は、強度試験データＤ１０を取得する。強度試験データＤ１０は、例えば、材料Ｍに対する低サイクル疲労寿命試験、クリープ破断試験の結果を示す試験データである。
例えば、強度試験データＤ１０が低サイクル疲労寿命試験の試験データであった場合、当該強度試験データＤ１０は、図３に示すＳＮ線図のように表される。ＳＮ線図は、材料Ｍに対してある応力範囲ｙ（縦軸）が“Ｎｆ”回（横軸）入力された場合に破断に至る（寿命が尽きる）という材料Ｍの特性を示している。

低サイクル疲労寿命Ｎｆは、例えば、式（１）に示すような疲労寿命関係式でモデル化される。

式（１）において、「Ｅ」はヤング率、「Δε」は歪み範囲、「ε_ｆ」は破断歪み、「Δσ」は応力範囲である。

強度分布算出部１０は、強度試験データＤ１０に対し、式（１）に基づく回帰式（ｙ＝Ｃ・Ｎｆ^ｂ）を用いて回帰分析を行う。その結果、強度分布算出部１０は、ガスタービンＧの運転サイクル数（低サイクル疲労寿命Ｎｆ）に対応する応力範囲ｙの平均μ及び標準偏差σを算出する。

本実施形態に係る強度分布算出部１０は、更に、ベイズ推定に基づいて、応力範囲の平均μ及び標準偏差σに対する確信度（事前分布）を算出する。ここで、ガスタービンＧの損傷確率を算出するために考慮するパラメータの分布は、いずれも正規分布、若しくは、対数正規分布のような正規分布に変換可能な分布であると仮定する。一般に、母集団が正規分布に従う場合における標準偏差σの自然共役事前分布は逆カイ二乗分布となり、平均μの自然共役事前分布は、分散σ^２が与えられた条件付き確率に対して正規分布となる（自然共役事前分布とは、事前分布及び事後分布で、確率密度分布式の形が一致するような事前分布をいう）。即ち、平均μの自然共役事前分布及び標準偏差σの自然共役事前分布は、それぞれ、式（２）、式（３）のように示される。

式（２）において、「Ｎ」は正規分布である。「μ_０」は平均値であって、強度試験データＤ１０の標本平均が与えられる。また、「σ^２」は分散であって、強度試験データＤ１０の標本分散が与えられる。また、「ｎ_０」は自由度であって、強度試験データＤ１０のデータ数が与えられる。

式（３）において、「χ^−２」は逆カイ二乗分布である。「ν_０」は、自由度であって強度試験データＤ１０のデータ数が与えられる。また、「λ_０」は、尺度パラメータであって、例えば、強度試験データＤ１０の標本分散σ^２×ν_０が与えられる。

平均μ、標準偏差σの正規分布Ｎに対し、式（２）、式（３）に示す平均μ及び標準偏差σの確信度を示す事前分布を適用すると、図４に示すような強度分布Ａが得られる。図４に示す分布のうち実線で示される分布は、平均μ、標準偏差σの正規分布（ノミナル分布Ａ１）である。図４に示す分布のうち破線で示される範囲は、平均μ、標準偏差σのそれぞれのばらつきの程度（自然共役事前分布）にしたがって、平均μ、標準偏差σの正規分布がばらつく範囲を示している。
このように、強度分布Ａは、評価対象部位ｇにおける評価値（例えば、応力に対する強度）の平均、標準偏差、及び、確信度を示す。

なお、図３及び図４では、強度試験データＤ１０が低サイクル疲労寿命試験の試験データであった場合の例を説明したが、強度分布算出部１０は、更に、クリープ破断試験の試験データに対しても同様の処理を行い、材料Ｍのクリープ破断寿命についての強度分布Ａを取得してもよい。

（応力分布算出部の処理の詳細な説明）
図２に戻り、次に、損傷確率演算装置１の応力分布算出部２０は、ガスタービンＧの運転データＤ２０及び製造データＤ２１に基づいて、応力分布Ｂを算出する（ステップＳ２０）。以下、図５〜図９を参照しながら、応力分布算出部２０によるステップＳ２０の処理について詳しく説明する。

図５は、応力分布算出部２０の処理を通じて、運転データＤ２０及び製造データＤ２１から応力分布Ｂを取得するまでの流れを示している。図５に示すように、応力分布算出部２０は、まず、ガスタービンＧの運転データＤ２０及び製造データＤ２１を取得する。

運転データＤ２０は、運転中におけるガスタービンＧの運転状態を示す情報群であって、例えば、圧縮機出口圧力、圧縮機出口空気温度、排ガス温度、ＩＧＶ開度、ロータ冷却空気温度等である。運転データＤ２０は、ガスタービンＧ内部に設置されたセンサ群等を通じて、実績データとして逐次取得される。
図６は、取得した運転データＤ２０の各々のヒストグラムである。ヒストグラムは、各運転データＤ２０の数値範囲を横軸に示し、ガスタービン運転中における各数値範囲の発生頻度を縦軸に示している。応力分布算出部２０は、図６のヒストグラムに示されるような各運転データＤ２０の分布（平均、標準偏差、及び、確信度）を算出する。
製造データＤ２１は、ガスタービンＧの寸法公差等に関する情報群である。製造データＤ２１は、例えば、ＴＢＣ（遮熱コーティング）膜厚、冷却空気流路面積などであって、複数のガスタービン本体についての実測データである。
図７は、取得した製造データＤ２１の各々のヒストグラムである。応力分布算出部２０は、図７のヒストグラムに示されるような各製造データＤ２１の分布（平均、標準偏差、及び、確信度）を算出する。

なお、運転データＤ２０及び製造データＤ２１についての確信度を含む分布は、強度分布Ａ（図４）を求める際の手順と同様に求めることができる。即ち、応力分布算出部２０は、式（２）の「μ_０」に、各運転データＤ２０又は製造データＤ２１の標本平均を与える。また、応力分布算出部２０は、式（２）の「σ^２」に、各運転データＤ２０又は製造データＤ２１の標本分散を与える。また、応力分布算出部２０は、式（２）の「ｎ_０」に各運転データＤ２０又は製造データＤ２１のデータ数を与える。更に、応力分布算出部２０は、式（３）の「ν_０」に、各運転データＤ２０又は製造データＤ２１のデータ数を与える。また、応力分布算出部２０は、式（３）の「λ_０」に、各運転データＤ２０又は製造データＤ２１の標本分散σ^２×ν_０を与える。

次に、応力分布算出部２０は、運転データＤ２０及び製造データＤ２１に基づいて、境界条件ＢＣを特定する。境界条件とは、評価対象部位ｇの解析モデルを用いて有限要素（ＦＥＭ）解析を行う際に、当該解析モデルの表面（境界）に設定すべき条件である。例えば、評価対象部位ｇが動翼又は静翼であった場合、その解析モデルのガスパス面には、ガスパスガス温度、ガスパス熱伝達率なる境界条件ＢＣが設定される。また、同解析モデルの冷却空気流通面には、冷却空気ガス温度、冷却空気熱伝達率なる境界条件ＢＣが設定される。更に、同解析モデルのうちガスパス面、冷却空気流通面以外の表面には、雰囲気温度Ｔｓなる境界条件ＢＣが設定される。

応力分布算出部２０は、運転データＤ２０及び製造データＤ２１に対し、ガスタービンＧについての熱特性線図、熱落差線図を適用することで境界条件ＢＣを算出する。熱特性線図とは、ガスタービンＧについて事前に取得された設計データ等であって、排ガス温度、圧力比、及び、タービン入口温度の関係を示す特性図である。また、熱落差線図とは、ガスタービンＧについて事前に取得された設計データ等であって、各翼の段数ごとのガス温度、圧力の変化を示す特性図である。
例えば、応力分布算出部２０は、「圧縮機出口圧力」及び「排ガス温度」なる運転データＤ２０をガスタービンＧの熱特性線図に適用して「タービン入口温度」を取得する。更に、応力分布算出部２０は、取得したタービン入口温度に熱落差線図を適用して、評価対象部位ｇ（動翼、静翼）についての境界条件ＢＣの一つであるガスパスガス温度Ｔｇを取得する。また、例えば、応力分布算出部２０は、「圧縮機出口圧力」及び「排ガス温度」なる運転データＤ２０に熱特性線図及び熱落差線図を適用し、評価対象部位ｇの「入口圧力」を取得する。そして、応力分布算出部２０は、評価対象部位ｇの「入口圧力」に、製造データＤ２１の「ＴＢＣ膜厚」、及び、乱流平板の式を適用し、評価対象部位ｇについての境界条件ＢＣの一つであるガスパス熱伝達率αｇを取得する。応力分布算出部２０は、他の境界条件ＢＣについても同様に、各種運転データＤ２０、製造データＤ２１を用いて取得する。
なお、境界条件ＢＣの種類によっては、運転データＤ２０、製造データＤ２１の値そのものを当該境界条件ＢＣとして適用可能な場合もある。この場合、応力分布算出部２０は、運転データＤ２０の値をそのまま境界条件ＢＣ（後述する応答曲面ＲＳへの入力）としてもよい。

応力分布算出部２０は、評価対象部位ｇの解析モデルに対するＦＥＭ解析によって事前に用意された応答曲面ＲＳに入力する。応答曲面ＲＳは、評価対象部位ｇの解析モデルに対してある境界条件ＢＣが与えられた場合に、その応答として評価対象部位ｇに入力される評価値（応力、メタル温度）を規定した関数である。具体的には、図８に示すように、応答曲面ＲＳは、各境界条件（ガスパスガス温度Ｔｇ、ガスパス熱伝達率αｇ、冷却空気ガス温度Ｔｃ、冷却空気熱伝達率αｃ及び雰囲気温度Ｔｓ）のそれぞれを因子とし、各因子に対する応答である評価値（応力、メタル温度）を規定する。

応力分布算出部２０は、運転データＤ２０の分布（平均、標準偏差及び確信度）及び製造データＤ２１の分布（平均、標準偏差及び確信度）から境界条件ＢＣの分布（平均、標準偏差及び確信度）を算出し、更に、境界条件ＢＣの分布を応答曲面ＲＳに入力する。これにより、応力分布算出部２０は、図９に示す応力分布Ｂを算出する。応力分布Ｂは、取得された運転データＤ２０及び製造データＤ２１に示されるガスタービンＧの運転に基づいて、評価対象部位ｇに入力された評価値（応力、メタル温度）の平均、標準偏差、及び、確信度を示す。

（損傷確率分布算出部の処理の詳細な説明）
図２に戻り、次に、損傷確率演算装置１の損傷確率分布算出部３０は、強度分布Ａと応力分布Ｂとに基づいて、評価対象部位ｇの損傷確率の分布を示す損傷確率分布Ｃを算出する（ステップＳ３０）。以下、図１０〜図１１を参照しながら、損傷確率分布算出部３０によるステップＳ３０の処理について詳しく説明する。

図１０に示すように、損傷確率分布算出部３０は、ステップＳ１０で算出された強度分布ＡとステップＳ２０で算出された応力分布Ｂとの重なる部分の面積を算出する。ここで、強度分布Ａのノミナル分布Ａ１と応力分布Ｂのノミナル分布Ｂ１とが重なる面積は、評価対象部位ｇが損傷する確率（損傷確率）を示している。また、損傷確率分布算出部３０は、強度分布Ａの確信度、及び、応力分布Ｂの確信度（点線で示される範囲）を考慮し、最小の損傷確率（強度分布Ａと応力分布Ｂとが最も離れている場合の損傷確率）から、最大の損傷確率（強度分布Ａと応力分布Ｂとが最も近づいている場合の損傷確率）までの損傷確率の分布（損傷確率分布）を算出する。

図１０に示される強度分布Ａと応力分布Ｂとの関係は、運転データＤ２０、製造データＤ２１が得られている時点における損傷確率である。これを、以降の運転における運転サイクル数ごとに算出し、運転サイクル数に対する損傷確率分布Ｃの推移を算出する。
図１１の実線に示す曲線は、運転サイクル数に対する損傷確率の推移であって、図１０のノミナル分布Ａ１、Ｂ１どうしが重なる面積に対応する。また、図１１の破線に示す曲線は、図１０の破線に示す分布が重なる面積に対応し、最小の損傷確率から最大の損傷確率までの範囲の推移を示す。

なお、運転データＤ２０は、ガスタービンＧの運転中に逐次取得される。応力分布算出部２０は、新たに得られた運転データＤ２０に基づいて、式（２）、式（３）に適用する各パラメータの更新（ベイズ更新）を逐次実行する。これにより、新たに運転データＤ２０が取得され、そのデータ数が増加する度に、事前分布である応力分布Ｂが事後分布へと更新される。
なお、製造データＤ２１が新たに取得された場合には、応力分布算出部２０は、上記と同様に、新たに得られた製造データＤ２１に基づいて、式（２）、式（３）に適用する各パラメータの更新を行ってもよい。

更に、材料Ｍの強度試験データＤ１０が新たに得られた場合には、強度分布算出部１０は、上記と同様に、新たに得られた強度試験データＤ１０に基づいて、式（２）、式（３）に適用する各パラメータの更新を行ってもよい。これにより、新たに強度試験データＤ１０が取得され、そのデータ数が増加する度に、平均μ、標準偏差σの強度分布Ａについて事前分布から事後分布への更新が行われる。

（作用、効果）
以上のとおり、第１の実施形態に係る損傷確率演算装置１は、平均、標準偏差及び確信度を含む強度分布Ａと、平均、標準偏差及び確信度を含む応力分布Ｂとを算出する。そして、損傷確率演算装置１は、確信度を含む強度分布Ａと応力分布Ｂとが重なる面積から損傷確率と、当該損傷確率の不確定性の分布を示す損傷確率分布Ｃを算出する。
このようにすることで、損傷確率ばかりでなく、その不確定性をも把握することができるので、リスクに応じた適正な保守管理が可能となる。すなわち、部品購入費用の低減、定検間隔の適正化により、保守費用の低減が可能となる。

（その他の実施形態）
以上、第１の実施形態に係る損傷確率演算装置１について詳細に説明したが、損傷確率演算装置１の具体的な態様は、上述のものに限定されることはなく、要旨を逸脱しない範囲内において種々の設計変更等を加えることは可能である。

例えば、第１の実施形態に係る損傷確率演算装置１は、現時点において実測された運転データＤ２０、製造データＤ２１（実績データ）のみに基づいて、現運転サイクル数における損傷確率分布Ｃを算出するものとして説明したが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。
他の実施形態に係る損傷確率演算装置１は、既に取得済みの運転データＤ２０、製造データＤ２１（実績データ）の分布に基づくモンテカルロシミュレーションを行い、将来（例えば、２００サイクル後など）の損傷確率分布Ｃを予測する機能を有してもよい。この場合、損傷確率演算装置１は、更に、実際の運転データＤ２０よりも過酷な運転データ（例えば、排ガス温度に＋２０℃を加えた運転データ）を入力してもよい。このようにすることで、より安全側の寿命予測を行うことができる。

また、第１の実施形態において、損傷確率演算装置１は、運転サイクル数に対する損傷確率分布Ｃの推移を算出するものとして説明したが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。例えば、１回の運転サイクル中に大きな負荷変動が生じた場合は、運転起動／終了時に入力される負荷変動の他、運転中の負荷変動によっても損傷度が進行することが考えられる。したがって、損傷確率演算装置１は、運転サイクル数に対する損傷確率分布Ｃの推移ではなく、実際の負荷変動回数に対する損傷確率分布Ｃの推移を特定するものであってもよい。

第１の実施形態に係る損傷確率演算装置１は、評価対象部位ｇの材料Ｍの、応力に対する強度の確率分布である強度分布Ａと、評価対象部位ｇに入力される応力の分布である応力分布Ｂとの対比により、評価対象部位ｇの損傷確率の分布を示す損傷確率分布Ｃを算出する例で説明したが、他の実施形態においてはこの態様に限定されない。

例えば、他の実施形態に係る損傷確率演算装置１は、評価対象部位ｇの材料Ｍの、メタル温度に対する強度の確率分布である強度分布Ａ’と、評価対象部位ｇに入力されるメタル温度の分布である温度分布Ｂ’との対比により、評価対象部位ｇの損傷確率の分布を示す損傷確率分布Ｃを算出するものとしてもよい。

より具体的には、他の実施形態に係る損傷確率演算装置１の強度分布算出部１０’は、評価対象部位ｇに用いられる材料Ｍの、メタル温度に対する強度の試験結果である強度試験データＤ１０’に基づいて、当該材料Ｍのメタル温度に対する強度の平均、標準偏差及び確信度を含む強度分布Ａ’を算出する。
また、温度分布算出部２０’は、ガスタービンＧの運転データＤ２０及び製造データＤ２１に基づいて、評価対象部位ｇに入力されるメタル温度の平均、標準偏差及び確信度を含む温度分布Ｂ’を算出する。
損傷確率分布算出部３０’は、強度分布Ａ’と温度分布Ｂ’とに基づいて、評価対象部位ｇの損傷確率の分布を示す損傷確率分布Ｃ’を算出する。

（コンピュータ構成）
図１２は、上述の各実施形態に係る損傷確率演算装置のコンピュータの構成を示す図である。
コンピュータ９９は、プロセッサ９９１、メインメモリ９９２、ストレージ９９３、インタフェース９９４を備える。
上述した第１の実施形態に係る損傷確率演算装置１は、それぞれ、コンピュータ９９を備える。損傷確率演算装置１がそれぞれ具備する各機能部は、プログラムとしてストレージ９９３に記憶されている。プロセッサ９９１は、プログラムをストレージ９９３から読み出してメインメモリ９９２に展開し、当該プログラムにしたがって動作することで、図１に示す各種機能部としての機能を発揮する。ストレージ９９３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース９９４を介して接続される光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスクおよび半導体メモリが挙げられる。

プログラムは、ネットワークを介してコンピュータ９９に配信されてもよい。この場合、コンピュータ９９は、配信されたプログラムをメインメモリ９９２に展開し、上記処理を実行する。プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。例えば、プログラムは、上述した機能をストレージ９９３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせ、または他の装置に実装された他のプログラムとの組み合わせで実現するものであってもよい。また上述した機能の一部は、ネットワークを介して接続された他の装置によって実行されてもよい。つまり、上述した機能は、クラウドコンピューティング、グリッドコンピューティング、クラスタコンピューティング、またはその他の並列コンピューティングにより実現されてもよい。

コンピュータ９９は、上記構成に加えて、または上記構成に代えてＰＬＤ（Programmable Logic Device）を備えてもよい。ＰＬＤの例としては、ＰＡＬ(Programmable Array Logic)、ＧＡＬ(Generic Array Logic)、ＣＰＬＤ(Complex Programmable Logic Device)、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）が挙げられる。

以上のとおり、本発明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。

１ 損傷確率演算装置
１０ 強度分布算出部
２０ 応力分布算出部
３０ 損傷確率分布算出部

Claims (9)

1. 回転機械の評価対象部位における損傷確率を演算する損傷確率演算装置であって、
   前記評価対象部位に用いられる材料の、応力に対する強度の試験データに基づいて、当該材料の強度の平均、標準偏差及び確信度を含む強度分布を算出する強度分布算出部と、
   前記回転機械の運転データに基づいて、前記評価対象部位に入力される応力の平均、標準偏差及び確信度を含む応力分布を算出する応力分布算出部と、
   前記強度分布と前記応力分布とに基づいて、前記評価対象部位の損傷確率の分布を示す損傷確率分布を算出する損傷確率分布算出部と、
   を備える損傷確率演算装置。
2. 前記強度分布算出部及び前記応力分布算出部は、前記確信度をベイズ推定により求める
   請求項１に記載の損傷確率演算装置。
3. 前記応力分布算出部は、
   前記運転データのデータ数が増加するごとに、事前分布である前記応力分布を事後分布に更新する
   請求項２に記載の損傷確率演算装置。
4. 前記強度分布算出部は、
   前記試験データのデータ数が増加するごとに、事前分布である前記強度分布を事後分布に更新する
   請求項２又は請求項３に記載の損傷確率演算装置。
5. 前記応力分布算出部は、
   前記運転データ及び前記回転機械の製造データに基づいて前記応力分布を算出する
   請求項１から請求項４の何れか一項に記載の損傷確率演算装置。
6. 前記応力分布算出部は、
   前記運転データから前記評価対象部位の解析モデルに対する境界条件を算出し、当該境界条件に対する前記応力の応答を示す応答曲面に基づいて、前記応力分布を算出する
   請求項１から請求項５の何れか一項に記載の損傷確率演算装置。
7. 回転機械の評価対象部位における損傷確率を予測する損傷確率演算方法であって、
   前記評価対象部位に用いられる材料の強度の試験データに基づいて、当該材料の強度の平均、標準偏差及び確信度を含む強度分布を算出するステップと、
   前記回転機械の運転データに基づいて、前記評価対象部位に入力される応力の平均、標準偏差及び確信度を含む応力分布を算出するステップと、
   前記強度分布と前記応力分布とに基づいて、前記評価対象部位の損傷確率の分布を示す損傷確率分布を算出する損傷確率分布算出部と、
   を有する損傷確率演算方法。
8. 回転機械の評価対象部位における損傷確率を予測する損傷確率演算装置のコンピュータに、
   前記評価対象部位に用いられる材料の強度の試験データに基づいて、当該材料の強度の平均、標準偏差及び確信度を含む強度分布を算出するステップと、
   前記回転機械の運転データに基づいて、前記評価対象部位に入力される応力の平均、標準偏差及び確信度を含む応力分布を算出するステップと、
   前記強度分布と前記応力分布とに基づいて、前記評価対象部位の損傷確率とその確率分布とを示す損傷確率分布を算出するステップと、
   を実行させるプログラム。
9. 回転機械の評価対象部位における損傷確率を演算する損傷確率演算装置であって、
   前記評価対象部位に用いられる材料の、温度に対する強度の試験データに基づいて、当該材料の強度の平均、標準偏差及び確信度を含む強度分布を算出する強度分布算出部と、
   前記回転機械の運転データに基づいて、前記評価対象部位に入力される温度の平均、標準偏差及び確信度を含む温度分布を算出する温度分布算出部と、
   前記強度分布と前記温度分布とに基づいて、前記評価対象部位の損傷確率の分布を示す損傷確率分布を算出する損傷確率分布算出部と、
   を備える損傷確率演算装置。

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