JPH07217963A

JPH07217963A - 空調システム異常処置最適化装置

Info

Publication number: JPH07217963A
Application number: JP6009737A
Authority: JP
Inventors: Yuji Minami; 裕二南
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1994-01-31
Filing date: 1994-01-31
Publication date: 1995-08-18
Anticipated expiration: 2017-07-29
Also published as: JP3310091B2

Abstract

(57)【要約】【目的】空調システムの実情に即した異常処置を施す
ことができる空調システム異常処置最適化装置を提供す
る。【構成】性能低下診断手段１により診断された空調シ
ステムの機器の異常事象を頂上事象とするリスクツリー
が、リスクモデルデータベース２１からモデル適用手段
２３に入力される。同時に状態監視手段２２からの情報
がモデル適用手段２３に入力され、モデル適用手段２３
においてリスクツリーの異常事象のリスク値が状態監視
手段２２からの情報に基づいて修正される。モデル適用
手段２３により修正されたリスクツリーと、処置代替案
データベースからの代替案に基づいて、空調システムの
リスク軽減程度が決定分析手段２５により評価される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は空調システムの異常処置
最適化装置に関わり、とりわけ空調システムの状態に適
応しながら、異常処置の最適化を行なうことができる異
常処置最適化装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】空調システムの異常処置は、通常、シス
テム設計段階で、リスクツリー解析により、監視系のし
きい値判定によるトリップシーケンスが計画されてい
る。そして空調システムの機能の中に、トリップシーケ
ンスが組み込まれり、トリップシーケンスが、異常発生
後の手動緊急停止として標準化されている。ここでリス
クツリーとは、空調システムの特定機器の異常事象を頂
上事象とし、この異常事象を原因として当該機器の機能
停止または機能維持により波及する他の機器の異常事象
を次事象として表わしたものであり、各異常事象のリス
クの大きさおよび次事象の発生確率が示されている。

【０００３】しかし、従来の異常処置の最適化装置は、
最悪のリスク防止を想定したものが多く、「異常が検知
されたシステムの状態」に合った最適な処置であるとは
限らない。

【０００４】また、トリップダウンにいたる以前に、異
常兆候が診断された場合、トリップを回避するための処
置は、システム設計時には想定が困難であり、システム
の運転員や保守員の判断にまかされることが多い。そし
てこの判断が遅れ、かつ判断の適性さが欠けると、処置
によるコスト大、異常の拡大、波及に進む可能性があ
る。

【０００５】本発明はこのような点を考慮してなされた
ものであり、空調システムの状態に適合した異常処置の
最適化装置を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、空調システム
における特定機器の異常事象を頂上事象とし、この異常
事象を原因として当該機器の機能停止または機能維持に
より波及する他の機器の異常事象を次事象とするととも
に、各異常事象のリスク値を示すリスクツリーが格納さ
れたリスクモデルデータベースと、空調システムにおけ
る各機器の性能低下の事象を診断する性能低下診断手段
と、現在の空調システムの状態を監視する状態監視手段
と、性能低下診断手段により診断された機器の異常事象
を頂上事象とするリスクツリーをリスクモデルデータベ
ースから入力するとともに、状態監視手段からの情報に
基づいてリスクツリーの異常事象のリスク値を修正する
モデル適用手段と、を備え、修正後のリスクツリーを用
いて空調システムの異常処置を行なう空調システム異常
処置最適化装置である。

【０００７】

【作用】本発明によれば、性能低下診断手段により診断
された機器の異常事象を頂上事象とするリスクツリーが
リスクモデルデータベースからモデル適用手段に入力さ
れ、同時に状態監視手段からの情報がモデル適用手段に
入力される。モデル適用手段において、リスクツリーの
異常事象のリスク値が、状態監視手段からの情報に基づ
いて修正される。

【０００８】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例につい
て説明する。図１乃至図２は本発明による空調システム
異常処置最適化装置の一実施例を示す図である。

【０００９】このうち、図１は空調システム異常処置最
適化装置の機能ブロック図である。図１において、空調
システム異常処置最適化装置２は、空調システムにおけ
る特定機器の異常事象を頂上事象とし、この異常事象を
原因として当該機器の機能停止または機能維持により波
及する他の機器の異常事象を次事象とするとともに、各
異常事象のリスク値を示すリスクツリーｂ（図４参照）
が格納されたリスクモデルデータベース２１と、現在の
空調システムの状態を監視する状態監視手段２２とを備
えている。

【００１０】また空調システムの性能低下を診断する性
能低下診断手段１が設けられ、この性能低下診断手段１
から診断結果ａがモデル適応手段２３に入力される。モ
デル適応手段２３へはさらに、リスクモデルデータベー
ス２１から、診断結果ａで性能低下と診断された特定状
態の異常事象を頂上事象とするリスクツリーｂが入力さ
れ、状態監視手段２２から現在の空調システムの状態情
報ｃが入力され、リスクツリーｂのリスク値が空調シス
テムの現在の状態に適応する値に修正される。

【００１１】また異常の処置代替案ｆをデータとして格
納した処置代替案データベース２４が設けられ、この処
置代替案データベース２４から処置代替案ｆが決定分析
手段２５に入力される。決定分析手段２５へはさらにモ
デル適用手段２３で修正されたリスクツリーｅが入力さ
れ、リスクツリーｅを構成する異常事象の処置代替案ｆ
に基づいて、処置代替案ｆのリスク軽減の程度（効用）
が評価され、評価結果ｈが出力される。

【００１２】次にこのような構成からなる本実施例の作
用について説明する。図２に示すように、まず性能低下
診断手段１が空調システムにおける各機器の性能低下を
診断する。性能低下は性能低下の要因となる事象（物理
特性など）の設計値・定格値と現在値とのしきい値比
較、トレンド比較などにより判定される。次に性能低下
診断手段１で診断された性能低下の診断結果ａ（例え
ば、熱源機器の冷房能力の低下事象など）がモデル適応
手段２３に出力される。（ステップＳ１）次にモデル適応手段２３に、リスクモデルデータベース
２１から、診断結果ａで性能低下と診断された異常事象
を頂上事象とするリスクツリーｂ（図４参照）が入力さ
れる（ステップＳ２）。次に状態監視手段２２からモデ
ル適用手段２３に、システムの現在の状態に関する状態
情報ｃが入力される（ステップＳ３）。モデル適用手段
２３ではリスクツリーｂが空調システムの現在の状態情
報ｃに適応しているか判断し、必要に応じてリスクツリ
ーｂのリスク値を修正して、修正後のリスクツリーｅを
得る（ステップ４）。

【００１３】モデル適用手段２３においてリスクツリー
ｂを現在の状態に適応させる方法の一例として、異常確
率のマトリックスを利用する方法を説明する。この異常
確率のマトリックスを図３に示す。

【００１４】図３は空調システムの状態〜に適応す
る異常事象の発生確率（Ｐ）、機能維持の確率（ｐ）、
機能停止の確率（１−ｐ）をマトリックスの要素として
示している。図３に示すマトリックスを利用することに
より、簡単に空調システムの状態に適応する各確率値を
求めることができる。さらに、別な方法として、システ
ムの異常状態を表す異常モデルを構築し、シミュレーシ
ョンによって、異常事象の発生確率、機能維持・機能停
止の確率を算出する方法も考えられる。

【００１５】図４にモデル適応手段２３で修正されたリ
スクツリーの概念図を示す。図４において、空調システ
ムの性能低下が診断されると、空調システムの次状態と
して、規定時間以内に機能維持するか、機能停止する
か、また機能維持、機能停止に続いて異常が波及するか
に着目する。ここで、“規定時間以下”を考える理由
は、想定した時間以内に最も起こり得る異常の波及事象
を予測し、即座に行なう必要のある処置の決定を可能に
するためである。図４に示すように、リスクツリーは事
象樹木枝を２種類有しており、この事象樹木枝は機能状
態分岐枝と状態波及枝から成り、この２つが結合されて
その結合枝の両端に異常事象が接続される。リスクツリ
ーは枝の結合と異常事象の接続を繰り返して、一つの事
象樹木構造を構成する。

【００１６】次に空調システムに対して異常処置を施
す。図５に異常処置の概念図を示す。図５においては性
能低下診断により性能低下が診断され（ｔ１時間）、ト
リップダウン（ｔ２時間）する前に処置を施し、性能低
下から異常進行して生じるリスクを軽減させる。

【００１７】リスクツリーは、図４に示すように性能低
下が認められた段階で、性能低下に起因して起こる異常
の波及を予測し、異常の波及に伴うリスクを評価するこ
とを可能にする樹木構造を持つ。そこで決定分析手段２
５では、修正されたリスクツリーｅ上で、処置の決定分
析が行われる。すなわち、リスクツリーｅを構成する異
常事象の処置代替案ｆを処置代替案データベース２４か
ら取り出し、それぞれの処置代替案ｆの評価を行う。こ
の場合、処置代替案ｆに対して、「異常事象のリスクだ
けでなく、その異常の波及により発生するリスクまで考
慮し、処置代替案ｆの実施した場合、その程度、リスク
が回避できるか」を評価する。

【００１８】評価方法としては、多目的問題の解法に適
用される効用理論、すなわち目的に対する代替案の有効
度を効用関数により定量的に把握する理論などを適用す
る（ステップＳ５）。

【００１９】上述のように、システムの状態変化が規定
時間以内となる異常事象の発生確率をモデル適用手段で
変化させるので、処置代替案ｆの実施によるリスク回避
の程度は異常事象の規定時間以内の発生確率、異常の波
及（リスクツリー構造）に依存する。このため、状態変
化のたびに、必要ならば異常事象の規定時間内の発生確
率、異常のリスクを再計算し、リスクツリーを修正する
必要がある。このため、状態監視手段２２で空調システ
ムの状態監視を行う（ステップＳ６、ステップＳ７）。

【００２０】システムに状態変化がない場合、空調シス
テムが正常状態に復帰していれば終了し、そうでなけれ
ば状態監視を続ける。（ステップＳ８）。

【００２１】図６に、状態監視による処置代替案ｆの評
価の一例を示す。図６において、修正後のリスクツリー
ｅの分岐枝は機能状態分岐枝と状態波及分岐枝の２つに
分けず一本に簡略化されている。図６により、異常事象
のリスク値の計算方法及び処置代替案の評価方法を以
下、述べる。異常事象のリスク値計算方法図６に示すように、性能低下診断手段１で性能低下が診
断された場合、その性能低下による異常波及が起こって
いない時（ケース１）は、リスクツリーの各異常事象の
発生確率は条件付き確率となる。

【００２２】また、性能低下診断手段１で性能低下が診
断され、かつその性能低下による異常波及が起こってい
る時（性能低下が認められた時点で、異常波及がある
と仮定する：ケース２）は、異常波及に続くリスクツ
リーの各異常事象、異常事象の発生確率は異常事象
の発生確率値＝１の下での確率になる。

【００２３】すなわち、リスク値＝リスクの大きさＲ×発生確率Ｐ・・・（１）と定義した場合、ケース１では、異常事象のリスク値＝Ｒ₀＋Ｐ₁×Ｒ₁＋｛（Ｐ₁×Ｐ₂×Ｒ₂）＋（Ｐ₁×Ｐ₃×Ｒ₃）｝・・・（２）（２）式においてＲ₀：性能低下固有のリスク値Ｐ₁×Ｒ₁：異常事象固有のリスク値Ｐ₁×Ｐ₂×Ｒ₂＋Ｐ₁×Ｐ₃×Ｒ₃：異常の波及事象
のリスク値である。

【００２４】ケース２では、Ｐ₁＝１より異常事象のリスク値＝Ｒ₀＋１×Ｒ₁＋｛（１×Ｐ₂×Ｒ₂）＋（１×Ｐ₃×Ｒ₃）｝・・・（３）（３）式においてＲ₀：性能低下固有のリスク値１×Ｒ₁：異常事象固有のリスク値１×Ｐ₂×Ｒ₂＋１×Ｐ₃×Ｒ₃：異常の波及事象のリ
スク値（２）、（３）式において発生確率Ｐ₁、Ｐ₂、Ｐ₃、
およびリスクの大きさＲ₀、Ｒ₁、Ｒ₂、Ｒ₃は予め固
定値として設定し、モデル適応手段２３において発生確
率およびリスクの大きさが修正される。処置代替案の評価方法処置代替案の評価に効用理論を適用する。

【００２５】効用をここでは「処置代替案の実施によ
り、軽減できるリスクの割合または量」とし、図６の処
置〜処置の場合と、処置なしの場合の効用値を以下
の通り定義する。

【００２６】（１）処置なしの場合処置なしの対象となる異常事象に続く後段のリスクツリ
ーを構成するすべての異常事象のリスクＮの関数とす
る。すなわち、処置なしの効用Ｕ₀は、Ｕ₀＝Ｕ₀（Ｎ）・・・（４）例えば、同図の性能低下事象に対する「処置なし」のリ
スクは次式で与えられる。

【００２７】「処置なし」のリスク：Ｎ＝Ｒ₀＋［Ｐ₁×Ｒ₁＋｛（Ｐ₁×Ｐ₂×Ｒ₂）＋（Ｐ₁×Ｐ₃×Ｒ₃）｝］＋［Ｐ₄×Ｒ₄＋（Ｐ₄×Ｐ₅×Ｒ₅）］・・・（５）（２）処置〜の場合処置代替案の効用Ｕ₁を、リスク指標ｘ，ｙ（ここでｘ
は例えば、経済コストであり、ｙは装置損傷の程度を表
す変数である）と「処置なし」のリスクＮから成る効用
関数として定義する。すなわち、Ｕ₁＝Ｕ₁（ｘ，ｙ，Ｎ）・・・（６）（４）、（６）式は効用理論により定式化され効用値が
求まる。

【００２８】（６）式においてＮを考慮するのは、処置
代替案の効用値に、その処置代替案の実施に伴う「異常
の波及のリスク」の軽減の程度を考慮する必要があるか
らである。

【００２９】上記の定義に基づいて、図６に示す効用値
が算出されたと仮定する。性能低下が認められた時点
で、まだ異常事象、が発生していない場合に、例え
ば性能低下事象に対する処置と、異常事象に対する処
置を比較すると、処置の効用値が一番大きいので、性
能低下に対する処置を実施しないで待機し、異常事象
が発生した場合に、処置を実施する方が、最適である
と言える。

【００３０】次に、本発明の具体例について説明する。

【００３１】図７において、異常処置の対象として、上
記タービン３１で駆動するターボ冷凍機３２と、蒸気タ
ービン３１の排熱ａ₁を駆動熱源とする吸収冷凍機３３
と、冷水を貯蔵する冷水蓄熱槽３４とからなる空調シス
テムが用いられる。図７に示すように、冷水蓄熱槽３４
の冷水（環）ａ₂が吸収冷凍機３３で冷凍され、その冷
凍された冷水ａ₃が再びターボ冷凍機３２で冷凍され
る。そして、冷凍された冷水（往）ａ₄が冷水蓄熱槽３
４に貯蔵され、熱需要家に冷水蓄熱槽３４の冷水ａ₅が
供給される。蒸気タービン３１の排熱ａ₁の一部は、熱
需要家へ熱供給される。

【００３２】図７において、次のような異常のシナリオ
が想定される。

【００３３】すなわち異常シナリオとして、ターボ冷凍
機３２への空気の漏れ込みにより、ターボ冷凍機３２の
凝縮器圧力が上昇する異常状態が想定される。

【００３４】異常のシナリオは通常、性能低下診断によ
り解明されるが、本具体例は性能低下診断後の処置を取
り扱う。

【００３５】図８に、異常シナリオから波及する異常を
想定したリスクツリーを示す。図８において、「異常事
象の分岐の確率」は規定時間以内の発生確率である。ま
た図８に示す発生確率値は説明のために主観的に想定し
た値であり、規定時間＝１０時間とした。この発生確率
は、空調（熱源）システムの状態に適応するように、逐
次、修正され、状態に適した発生確率を使用する。ここ
で言う状態とは、例えば、定格運転、トリップ後の再起
動、長期間停止後の起動、熱源機の部分負荷運転、台数
制御、代替熱源機の有無、並列運転などが考えられる
が、さらに運転モード、機器使用経年や運転経年で詳細
に状態を分けて確率を定義しても良い。すなわち、図８
に示すリスクツリーは、１０時間以内に起こり得る異常
の波及の構造を明確に示すものである。このリスクツリ
ーは、１０時間以内にとるべき処置を考える際、有効な
異常の予測とリスクの発生情報を提供してくれる。

【００３６】また、図８において異常事象のリスクの大
きさは、説明のために主観的に想定した値である。この
リスクの大きさは、異常事象の固有のリスクを表す。例
えば、「ターボ冷凍機の凝縮器圧力上昇」事象４１のリ
スクの大きさ＝１０は異常の波及を考慮せずに、事象４
１がターボ冷凍機の機能停止および熱源システムの「Ｃ
ＯＰ低下、安定な熱供給、機器の破損、メンテナンスコ
スト、熱生産の経済コスト」に与える影響を定量化した
値である。

【００３７】リスクツリーが複雑になる場合、「異常事
象の分岐の確率」にリミットを設定し、低い発生確率の
事象はリスクツリーから削除して（スクリーニング）リ
スクツリー構造を簡単にする。図８において、発生確率
＝０の事象は削除される。例えば「冷水蓄熱槽への冷水
供給停止」事象４４と「冷水蓄熱槽の機能停止」事象は
独立な事象であり、冷水蓄熱槽への冷水供給停止が冷水
蓄熱槽３４の機能停止を引き起こすことはないので、冷
水蓄熱槽の機能停止の確率＝０となる。このため冷水蓄
熱槽の機能停止事象は削除されている。

【００３８】また図１０乃至図１２により、リスクツリ
ー構造の簡略化の他の例を示す。上述したリスクツリー
の異常事象は無限時間に起りうるものすべてを対象とし
ている。しかしながら、図１０に示すように、例えば８
時間以内に起こるもので、かつリスクの大きさが７．５
以上の異常事象のみを残すことにより（スクリーニン
グ）、実際の空調システムの運転を行ううえで支障なく
リスクツリーを簡略化することができる。

【００３９】ここでリスクの大きさとは、例えば異常事
象を次の５段階に分けた場合、各々の段階に示される大
きさをいう。異常事象の段階リスクの大きさ軽微０〜２小さい２〜４注意４〜８重大８〜１０致命的１０以上例えば図１１に示す熱源プラントのリスクツリーに対し
て８時間以内に起こりかつリスクの大きさが７．５以上
の異常事象のみを残すスクリーニングを行うことによ
り、図１２に示すようにリスクツリーを簡略化すること
ができる。

【００４０】次にリスクツリー及び処置代替案に基づい
て行う異常処置の最適化の様子を図９示す。

【００４１】（４）および（６）式で定義した方法によ
り、リスクツリーの異常事象の処置代替案の効用値を求
める。図９において効用値は、説明のために主観的に想
定した値である。

【００４２】図９は、図８に示すリスクツリーから異常
事象４１，４２，４３のみを取り上げている。異常事象
４１，４２，４３に共通する「抽気装置の点検」，「気
密テストの実施（メーカコール）」，「真空テスト」の
処置の効用値を見ると、異常が波及するほど効用値が減
少することがわかる。このため、これらの処置を実施す
る場合、一刻も早く、それらの処置を実施することが得
策であると言える。

【００４３】また、効用値が最大となる処置は、異常事
象４２の処置「蒸気タービンの出力を上げる」となるの
で、これら３つの異常事象４１〜４３だけに着目する
と、異常事象４２が認められるまで、運転を持続し、初
めて異常事象４２が認められた時点で、処置「蒸気ター
ビンの出力を上げる」を実施することが、最適な処置で
あるといえる。

【００４４】

【発明の効果】本発明によれば、モデル適用手段におい
てリスクツリーの異常事象のリスク値が状態監視手段か
らの情報に基づいて修正され、修正後のリスクツリーに
基づいて空調システムの異常処理が行われるので、空調
システムの事情に即した異常処置を施すことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による空調システム異常処置最適化装置
の一実施例を示す機能ブロック図。

【図２】本発明の作用を示すフロー図。

【図３】リスクツリーを修正するために用いる異常確率
のマトリックス。

【図４】リスクツリーの概念図。

【図５】異常処置の概念図。

【図６】処置代替案評価の一例を示す図。

【図７】本発明の具体例に示す熱源システム構成図。

【図８】図７に示す熱源システムにおけるリスクツリー
図。

【図９】図８に示す熱源システムの異常処置の最適プロ
セス図。

【図１０】リスクツリーのスクリーニングに用いる時間
以内に生起するリスクを示す図。

【図１１】スクリーニング前のリスクツリーを示す図。

【図１２】スクリーニング後のリスクツリーを示す図。

【符号の説明】

１性能低下診断手段２異常処置の最適化手段２１リスクモデルデータベース２２状態監視手段２３モデル適応手段２４処置代替案データベース２５決定分析手段３１蒸気タービン３２ターボ冷凍機３３吸収冷凍機３４冷水蓄熱槽

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】空調システムにおける特定機器の異常事象
を頂上事象とし、この異常事象を原因として当該機器の
機能停止または機能維持により波及する他の機器の異常
事象を次事象とするとともに、各異常事象のリスク値を
示すリスクツリーが格納されたリスクモデルデータベー
スと、空調システムにおける各機器の性能低下の事象を診断す
る性能低下診断手段と、現在の空調システムの状態を監視する状態監視手段と、性能低下診断手段により診断された機器の異常事象を頂
上事象とするリスクツリーをリスクモデルデータベース
から入力するとともに、状態監視手段からの情報に基づ
いてリスクツリーの異常事象のリスク値を修正するモデ
ル適用手段と、を備え、修正後のリスクツリーを用いて空調システムの
異常処置を行なう空調システム異常処置最適化装置。
【請求項２】異常処置の複数の代替案を格納した処置代
替案データベースと、モデル適用手段により修正されたリスクツリーおよび処
置代替案データベースからの代替案に基づいて、空調シ
ステムのリスク軽減の程度を評価する決定分析手段と、を更に備えたことを特徴とする請求項１記載の空調シス
テム異常処置最適化装置。
【請求項３】リスクツリー中の異常事象のうち、発生す
る確率が所定値以下の異常事象を削除するスクリーニン
グ手段を更に備えたことを特徴とする請求項１記載の空
調システム異常処置最適化装置。
【請求項４】リスクツリー中の異常事象のうち、所定時
間内に生じるものでかつ所定のリスクの大きさを有する
異常事象のみを残すスクリーニング手段を更に備えたこ
とを特徴とする請求項１記載の空調システム異常処置最
適化装置。