JP5056537B2 - 状態監視システムおよび状態監視方法 - Google Patents

Description

本発明は、プラントにおける監視対象物の劣化状態の経時的変化を管理する状態監視システムおよび状態監視方法に関する。

プラントでは、例えば、配管における配管内面の腐食や熱交換器におけるチューブの腐食、油脱硫装置反応塔や水素系配管における水素脆化（水素アタック）や水素ブリスタ、加熱炉チューブにおけるクリープ脆化など、設備の腐食や劣化が起こる。このため、設備の状態を非破壊検査等により定期的に検査することにより、腐食や劣化の現状を把握するとともに、設備の交換時期などを特定している。
特開２００４−２５１７６５号公報

設備の状態を正確に把握するためには、上記のような検査を頻繁に実施する必要があり、作業コストが上昇する。検査後、次の検査までの設備の状態変化を推定することも考えられるが、設備の腐食や劣化の進行状況をオンラインで直接計測することは困難である。また、非破壊検査等による検査結果と、設備の腐食や劣化に関係するデータとを統合的に取り扱うことができるシステムが開発されておらず、設備の現状や寿命予測を効率的に行うことができないという問題がある。

本発明の目的は、プラントにおける監視対象物の劣化状態の経時的変化を効率的に管理できる状態監視システムおよび状態監視方法を提供することにある。

本発明の状態監視システムは、プラントにおける監視対象物の劣化状態の経時的変化を管理する状態監視システムにおいて、前記劣化状態の変化量に関係するパラメータを収集し、当該パラメータの履歴を時刻と対応付けて蓄積するパラメータ蓄積手段と、前記パラメータ蓄積手段に蓄積された前記各パラメータの値を前記経時的変化の変化量に変換するモデル式に基づいて、前記監視対象物の状態の時間当たりの劣化量を算出する演算手段と、を備えることを特徴とする。
この状態監視システムによれば、各パラメータの値を経時的変化の変化量に変換するモデル式に基づいて、監視対象物の状態の時間当たりの劣化量を算出するので、監視対象物の劣化状態の経時的変化を効率的に管理できる。

前記演算手段は、算出された前記時間当たりの劣化量を積算することで前記監視対象物の劣化状態または前記監視対象物の寿命を算出してもよい。

前記監視対象物の状態を示す情報を取得する状態取得手段と、前記状態取得手段により取得された前記情報に合致するように前記モデル式を作成、修正するモデル式作成手段と、を備えてもよい。

前記監視対象物の状態を取得する状態取得手段を備え、前記演算手段は、前記計測結果取得手段により取得された前記情報が示す状態を始点として前記監視対象物の状態または前記監視対象物の寿命を算出してもよい。

前記パラメータは、プロセス変数、品質試験値、通油原料の情報であってもよい。

本発明の状態監視方法は、プラントにおける監視対象物の劣化状態の経時的変化を管理する状態監視方法において、前記劣化状態の変化量に関係するパラメータを収集し、当該パラメータの履歴を時刻と対応付けて蓄積するステップと、前記蓄積するステップにより蓄積された前記各パラメータの値を前記経時的変化の変化量に変換するモデル式に基づいて前記監視対象物の状態の時間当たりの劣化量を算出するステップと、を備えることを特徴とする。
この状態監視方法によれば、各パラメータの値を経時的変化の変化量に変換するモデル式に基づいて、監視対象物の状態の時間当たりの劣化量を算出するので、監視対象物の劣化状態の経時的変化を効率的に管理できる。

本発明の状態監視システムによれば、各パラメータの値を経時的変化の変化量に変換するモデル式に基づいて、監視対象物の状態の時間当たりの劣化量を算出するので、監視対象物の劣化状態の経時的変化を効率的に管理できる。

本発明の状態監視方法によれば、各パラメータの値を経時的変化の変化量に変換するモデル式に基づいて、監視対象物の状態の時間当たりの劣化量を算出するので、監視対象物の劣化状態の経時的変化を効率的に管理できる。

以下、図１〜図３を参照して、本発明による状態監視システムの一実施形態について説明する。

図１（ａ）は、本実施形態の状態監視システムが使用されるプラントの構成を示すブロック図、図１（ｂ）は、演算手段およびモデル式作成手段の機能を示す機能ブロック図である。

図１（ａ）に示すように、プラントは、プラント各部に分散配置されたフィールド制御装置１，１，・・・と、フィールド制御装置１，１，・・・を介してプラントのフィールド機器群を統合的に操作、監視する監視ステーション２と、を備える。フィールド制御装置１，１，・・・および監視ステーション２は、通信回線５により互いに接続されている。

図１（ａ）に示すように、本実施形態の状態監視システム３は、通信回線５を介してフィールド制御装置１，１，・・・および監視ステーション２と接続され、通信回線５を介して得られるプロセス変数等を用いて、監視対象物の劣化状態や寿命を算出する。図１に示すように、状態監視システム３には、さらにプラントの運転情報を収集する運転情報システム６、および製品等の品質を計測して計測結果を蓄積する品質情報システム７が接続されている。

本実施形態の状態監視システム３は、プロセス変数を取得、蓄積するパラメータ蓄積手段３１と、パラメータ蓄積手段３１に蓄積されたプロセス変数を用いて監視対象物の劣化状態や寿命を算出する演算手段３２と、監視対象物の状態の計測結果を取得する状態取得手段３３と、状態取得手段３３により取得された監視対象物の状態の計測結果に合致するようにモデル式を作成、修正するモデル式作成手段３４と、を構成する。

パラメータ蓄積手段３１は、監視対象物の劣化状態や寿命を算出するのに必要なパラメータを、フィールド制御装置１，１，・・・、運転情報システム６、品質情報システム７から取得する。

状態監視システム３による監視対象物や監視対象となる状態は限定されないが、例えば石油精製装置においては、常圧上流装置メインタワーのオーバヘッド系配管における配管内面の腐食や熱交換器におけるチューブの腐食、油脱硫装置反応塔や水素系配管における水素脆化（水素アタック）や水素ブリスタの状況、加熱炉チューブにおけるクリープ脆化などがある。

図２は、パラメータ蓄積手段３１に蓄積されるプロセス変数および状態取得手段３３により取得された監視対象物の状態の概念を示す図である。

パラメータ蓄積手段３１は、通信回線５を介してフィールド制御装置１，１，・・・からプロセス変数を、運転情報システム６および品質情報システム７等からパラメータ情報を、それぞれをパラメータとして取得し、蓄積する。プロセス変数は、監視対象物の状態を劣化させる環境因子となるパラメータである。例えば、配管内面の腐食や熱交換器におけるチューブの腐食においては内部流体の塩分濃度、露点、ｐＨ値などが、水素脆化（水素アタック）においてはネルソンカーブとの関係等から内部流体の水素分圧、圧力、温度などが、水素ブリスタにおいては内部流体の水素分圧、圧力、温度などが、クリープ脆化においてはラルソンミラー法の適用との関係等から内部流体の温度、圧力が、それぞれプロセス変数として取り込まれる。パラメータ情報は、運転情報システム６から得られるプラントの運転情報、および品質情報システム７から得られる品質の計測結果等を含んでいる。

図２において、ドット５１、ドット５２およびドット５３が、それぞれプロセス変数Ｘ１、プロセス変数Ｘ２およびプロセス変数Ｘ３の値を、ドット５２およびドット５３が、それぞれパラメータ情報Ｘｎ−１およびパラメータ情報Ｘｎを、それぞれ示しており、これらのパラメータ（プロセス変数およびパラメータ情報）は、時刻と対応付けられて蓄積される。パラメータ蓄積手段３１に蓄積されるパラメータは、例えば、フィールド制御装置１，１，・・・等から周期的に取得されるプロセス変数自体でもよいし、あるいは、一定期間内に収集されたプロセス変数あるいはパラメータ情報の平均値等により代表させた値でもよい。なお、図２では、パラメータの変化を折れ線グラフにより近似している。

一方、状態取得手段３３には、監視対象物の腐食や劣化の程度を示すものとして、定期、不定期の検査での計測結果や、プラント運転中における超音波や放射線等を用いた非破壊検査による計測結果が、プロセス変数と共通する時刻と対応付けられて与えられる。

これらの計測結果は、例えば、配管の厚み等、監視対象物の腐食や劣化の程度を示すものであるが、通常、オンラインで計測できず、頻繁に取得することが困難である。したがって、図２に示す例では、パラメータ蓄積手段３１により、プロセス変数Ｘ１〜Ｘ３が比較的短周期で取得、蓄積されるのに対し、監視対象物の状態の計測結果は、状態取得手段３３によって、より長周期で取得、更新される。

図２において、ドット６１が計測結果を示しており、ドット６１を結ぶ点線６２は、実際の計測値の変化を示している。点線６２により、監視対象物の状態が良好な状態からより悪化した状態へと推移し、寿命ライン６４まで状態が低下する様子が示される。しかし、状態取得手段３３により実際に取得できるのは、ドット６１として示される時間的に離散した計測結果のみである。

図３は、演算手段３２およびモデル式作成手段３４の演算内容を概念的に示す図である。

演算手段３２のストレス変数算出機能３２ａ（図１（ｂ））は、パラメータ蓄積手段３１により取得されるプロセス変数に基づいてストレス変数Ｙをリアルタイムに算出する。ストレス変数Ｙは、監視対象物の状態劣化、例えば腐食等の速度を決める因子である。

ストレス変数Ｙは、例えば、モデル式作成手段３４のストレス変数モデル式作成機能３４ａ（図１（ｂ））により作成、修正された次のストレス変数モデル式により算出される。

ストレス変数Ｙ＝ａ１×Ｘ１＋ａ２×Ｘ２＋・・・＋ａｎ×Ｘｎ
…（ストレス変数モデル式）

ここで、Ｘ１，Ｘ２，・・・Ｘｎはパラメータであり、ａ１，ａ２，・・・ａｎは各パラメータに与えられる係数である。ストレス変数モデル式は、パラメータとストレス変数Ｙとの相関を示しており、係数ａ１，ａ２，・・・ａｎは、例えば、パラメータ蓄積手段３１に蓄積された過去のパラメータ群と、過去に取得された監視対象物の状態の計測結果とを対比することにより算出される。図３において、ドット７１は、演算手段３２により算出されるストレス変数Ｙの値を示している。ストレス変数Ｙもまた、プロセス変数と共通する時刻と対応付けられて保存される。

次に、監視対象物の状態の劣化度Δｄは、演算手段３２の劣化度算出機能３２ｂ（図１（ｂ））により、モデル式作成手段３４の劣化度モデル式作成機能３４ｂ（図１（ｂ））により作成、修正された下記の式（１）に従って求められる。劣化度算出機能３２ｂは、パラメータ蓄積手段３１により新たなストレス変数が得られるたびに、式（１）の演算を繰り返すことで、劣化度Δｄをリアルタイムに算出する。

係数α１およびα２は、劣化度モデル式作成機能３４ｂ（図１（ｂ））により、過去に取得された監視対象物の状態の計測結果に基づきチューニングされる。式（１）に示すように、劣化度算出機能３２ｂはストレス変数を時間積分し、劣化度の推定値をリアルタイムに算出する。図３において、曲線６３ａは、演算手段３２により算出される劣化度を示している。この場合、劣化度の初期値がドット６１ａの計測値と合致するように、係数群がチューニングされる。

モデル作成手段３４のストレス変数モデル式作成機能３４ａおよび劣化度モデル式作成機能３４ｂは、状態取得手段３３により監視対象物の状態が取得される度に、劣化度の推定値が実際の状態をより正確に示すように、係数ａ１，ａ２，・・・ａｎを含む係数群をチューニングする。例えば、図３においては、ドット６１ｂに示す計測値が得られることで、劣化度の推定値を示す曲線６３ａとドット６１ｂが乖離しており、推定誤差の存在が示されている。この場合、ストレス変数モデル式作成機能３４ａおよび劣化度モデル式作成機能３４ｂは、ドット６１ｂに示す計測値が得られた段階で係数群をチューニングし直し、ストレス変数モデル式および式（１）に新たな計測値を反映させる修正を施す。これにより、劣化度の新たな初期値がドット６１ｂに示す計測値とされるとともに、ストレス変数モデル式および式（１）が修正される。

図３では、このようなチューニングの後、式（１）に基づき算出される推定値を曲線６３ｂとして示している。ドット６１ｃなど、新たな計測値を得るたびに、モデル式作成手段３４は係数群のチューニングを繰り返し、より正確な推定値（曲線６３ｃなど）を算出できるようになる。図３の場合において、仮に、係数群のチューニングを実行しなかった場合には、曲線６３ａに示すように実際よりも早期に監視対象物の寿命が尽きると予測されるのに対し、計測値による補正を行うことで、最終的な寿命予測の確度を高めることが可能となる。

以上のように、本実施形態の状態監視システムによれば、監視対象物の状態についての計測値と、プロセス変数とを互いに時間軸を合わせたデータ群として取り扱うため、これらのデータ群を、監視対象物の状態に関する解析データとして有効に利用することができる。また、モデル式を用いて監視対象物の状態を推定するため、非破壊検査等による計測結果が得られない期間についても、状態予測により腐食や減肉量等を監視できるとともに、設備の交換時期（設備の残寿命）などを常に把握できる。さらに、計測結果に基づいて上記モデル式を修正しているので、監視対象物の状態について正確な予測が可能となる。常時、予測結果を表示できるようにすれば、現時点での腐食等の劣化量を常に把握できるため、長期連続運転において、安全性を確認しながら安心してオペレーションが行える。

また、ストレス変数の利用法は、監視対象物の状態予測や寿命予測に限定されない。例えば、上記のようにストレス変数のリアルタイムトレンドが得られるため、ストレス変数を抑制するようなリアルタイムでのプロセス制御を行うこともできる。例えば、薬注量によるｐＨの調整や、温度・水素分圧の上限管理などにより、ストレス変数を一定以下に抑えて劣化速度を抑制することもできる。また、より積極的に、ストレス変数を最小とするようにプロセス制御することもできる。

本発明の状態監視システムにおいて、「監視対象物の状態の時間当たりの劣化量」は、任意のものを用いることができる。例えば、腐食の結果生じる受水槽のＦｅ、Ｃｕの溶出量（推定量）を「監視対象物の状態の時間当たりの劣化量」として取り扱ってもよい。この場合、例えば石油プラントであれば、関連するプロセス変数ないし運転変数である、ＣＲＣ（コーク）、通油量、低サルファ重油通油比率、防食剤、反応塔温度等を「パラメータ」として用いることができる。

本発明の状態監視システムにおいて、状態取得手段が取得する「監視対象物の状態を示す情報」は、「パラメータ」に比較して、より正確に監視対象物の状態を把握できることが期待される情報であれば足り、直接的に監視対象物の状態を把握できる情報である必要はない。

本発明の状態監視システムにおいて、「パラメータ」として任意のパラメータを用いることができる。パラメータは、腐食や劣化の因子を構成するものに限られない。例えば、監視対象物である配管等からの溶出成分（例えば、Ｆｅ，Ｃｕ等）の量ないし濃度を「パラメータ」として用いることもできる。なお、上記成分の濃度は、腐食や劣化の状態（腐食や劣化の速度）に基づいて変化するため、これを本発明における「監視対象物の状態を示す情報」として用いることもできる。また、プラントに対する操作（例えば、所定の操作の有無、バルブの開度、薬注量など）を「パラメータ」として用いることもできる。監視対象物の状態と強い相関のある「パラメータ」を極力取り込むことにより、状態の予測精度を高めることができる。いずれの場合も、「監視対象物の状態を示す情報」および「パラメータ」は、同一の時間軸を与えられたデータとして取り扱われる。

本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、プラントにおける監視対象物の劣化状態の経時的変化を管理する状態監視システムおよび状態監視方法に対し、広く適用することができる。

一実施形態の状態監視システムが使用されるプラントの構成を示すブロック図。 パラメータ蓄積手段に蓄積されるプロセス変数および状態取得手段により取得された監視対象物の状態の概念を示す図。 演算手段およびモデル式作成手段の機能を概念的に示す図。

符号の説明

３ 状態監視システム
３１ パラメータ蓄積手段
３２ 演算手段
３３ 状態取得手段
３４ モデル式作成手段

Claims (6)

1. プラントにおける監視対象物の劣化状態の経時的変化を管理する状態監視システムにおいて、
   前記劣化状態の変化量に関係するパラメータを収集し、当該パラメータの履歴を時刻と対応付けて蓄積するパラメータ蓄積手段と、
   前記パラメータ蓄積手段に蓄積された前記各パラメータの値を前記経時的変化の変化量に変換するモデル式に基づいて、前記監視対象物の状態の時間当たりの劣化量を算出する演算手段と、
   を備えることを特徴とする状態監視システム。
2. 前記演算手段は、算出された前記時間当たりの劣化量を積算することで前記監視対象物の劣化状態または前記監視対象物の寿命を算出すること特徴とする請求項１に記載の状態監視システム。
3. 前記監視対象物の状態を示す情報を取得する状態取得手段と、
   前記状態取得手段により取得された前記情報に合致するように前記モデル式を作成、修正するモデル式作成手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の状態監視システム。
4. 前記監視対象物の状態を示す情報を取得する状態取得手段を備え、
   前記演算手段は、前記計測結果取得手段により取得された前記情報が示す状態を始点として前記監視対象物の状態または前記監視対象物の寿命を算出することを特徴とする請求項２に記載の状態監視システム。
5. 前記パラメータは、プロセス変数であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の状態監視システム。
6. プラントにおける監視対象物の劣化状態の経時的変化を管理する状態監視方法において、
   前記劣化状態の変化量に関係するパラメータを収集し、当該パラメータの履歴を時刻と対応付けて蓄積するステップと、
   前記蓄積するステップにより蓄積された前記各パラメータの値を前記経時的変化の変化量に変換するモデル式に基づいて前記監視対象物の状態の時間当たりの劣化量を算出するステップと、
   を備えることを特徴とする状態監視方法。

Images