JP7225014B2 - Maintenance management system and maintenance management method - Google Patents
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Description
本発明の実施形態は、保守管理システムおよび保守管理方法に関する。 TECHNICAL FIELD Embodiments of the present invention relate to a maintenance management system and a maintenance management method.
沸騰水型原子炉などを備える原子力発電プラントにおける制御棒駆動機構の経年劣化傾向、異常の有無、その程度といった設備の状態評価、およびその評価結果に基づいた適切な点検対象設備の選定、異常原因の特定、寿命予測による点検周期最適化を支援するシステムが知られている。 Evaluation of equipment status such as aging deterioration tendency of control rod drive mechanism, presence or absence of abnormality, degree of abnormality in nuclear power plant equipped with boiling water reactor etc., selection of appropriate equipment to be inspected based on the evaluation result, and cause of abnormality There is known a system that supports inspection cycle optimization by identifying and predicting service life.
原子力発電プラントでは、制御棒により出力制御または緊急停止を行っている。制御棒は、その下部に連結される制御棒駆動機構によって水圧駆動で挿入または引抜される。このため、制御棒駆動機構には高い信頼性が要求されている。この信頼性の維持のため、原子力発電プラントの定期検査中に制御棒駆動機構の分解点検が周期的に実施されている。この点検は時間保全で実施されている。一般的な110万kWの沸騰水型原子炉には、185体の制御棒駆動機構が設置されており、定期検査ごとに決められた本数の分解点検を実施している。その作業時間は定期検査のクリティカル工程となっている。このため、制御棒駆動機構の信頼性向上および経済性向上の観点から、近年、制御棒駆動機構の点検周期を延長し、1定期検査あたりの制御棒駆動機構の点検数を減らすことが検討されている。 In a nuclear power plant, control rods are used for output control or emergency shutdown. The control rods are hydraulically inserted or withdrawn by a control rod drive mechanism connected to the lower portion thereof. Therefore, the control rod drive mechanism is required to have high reliability. In order to maintain this reliability, an overhaul inspection of the control rod drive mechanism is periodically carried out during regular inspections of nuclear power plants. This inspection is carried out on a timely basis. A typical 1,100,000 kW boiling water nuclear reactor has 185 control rod drive mechanisms installed, and a predetermined number of overhauls are carried out for each periodical inspection. The working time is a critical process of periodic inspection. Therefore, from the viewpoint of improving the reliability and economic efficiency of the control rod drive mechanism, in recent years, it has been considered to extend the inspection cycle of the control rod drive mechanism and reduce the number of inspections of the control rod drive mechanism per periodic inspection. ing.
従来、制御棒駆動機構の点検周期は実機にて試験的に点検周期を越えて運用し、状態を確認して点検周期を延長した事例がある。さらに、制御棒駆動機構の信頼性および経済性の向上には、分解点検すべき設備の最適な選定が重要となるが、対象となる設備は専門家が過去の経験値を基にして、機能試験の結果と点検履歴とを分析および評価を行うことでその状態を把握している。また、各制御棒駆動機構の点検周期が概ね一定となるように選定される。このとき、設備の状態は制御棒駆動機構の駆動を制御する水圧制御ユニットの機能を含めた制御棒駆動系統の各機能試験結果から確認している。そのため、制御棒駆動系統に異常が生じた際には専門家が異常データから考え得る異常原因を判断し、分解点検などの処置を行っている。 Conventionally, there have been cases where the inspection period of the control rod drive mechanism was extended beyond the inspection period on a trial basis, and the condition was confirmed and the inspection period was extended. Furthermore, in order to improve the reliability and economic efficiency of the control rod drive mechanism, it is important to optimally select the equipment to be disassembled and inspected. The status is grasped by analyzing and evaluating the test results and inspection history. Also, the inspection period of each control rod drive mechanism is selected so as to be substantially constant. At this time, the condition of the facility is confirmed from the results of each function test of the control rod drive system, including the function of the hydraulic control unit that controls the drive of the control rod drive mechanism. Therefore, when an abnormality occurs in the control rod drive system, an expert judges the possible cause of the abnormality from the abnormality data and takes measures such as disassembly inspection.
制御棒駆動機構の点検周期において、実機の長期運用結果を基に点検周期を延長する手法では数度のサイクルの運転が必要となるため、実用化にはかなりの時間を要する。例えば、185体の制御棒駆動機構を1サイクルで27体ずつ点検すると、一巡するまでに少なくとも7サイクルの運転が必要になる。さらに、多数の制御棒駆動機構の中から分解点検対象を選定するためには各制御棒駆動機構の状態を正確に把握する必要があり、制御棒駆動機構を制御する水圧制御ユニットの挙動を含めた評価をする必要がある。そのため、専門家の多大な労力を要している。また、異常発生時においては制御棒駆動系統レベルでの評価が必要となり、原因推定が困難である。なお、異常が生じたときの対応として、数回の駆動を繰り返して事象を解消させ、念のため次回定期検査時に分解することが多く、点検周期に至っていない設備の過剰な分解点検によって定期検査の工程延長が生じる。また、制御棒駆動系統の構成機器の状態把握に重要な物理量を測定する必要があるが、適切な測定方法または計測器の設置位置が不明確である。 In the inspection period of the control rod drive mechanism, the method of extending the inspection period based on the long-term operation results of the actual plant requires several cycles of operation, so it takes a considerable amount of time to put it into practical use. For example, if 27 units of 185 control rod drive mechanisms are inspected in one cycle, at least 7 cycles of operation are required to complete one cycle. Furthermore, it is necessary to accurately grasp the state of each control rod drive mechanism, including the behavior of the hydraulic control unit that controls the control rod drive mechanism, in order to select the object for overhaul inspection from among many control rod drive mechanisms. need to be evaluated. Therefore, a great deal of effort is required by experts. In addition, when an abnormality occurs, it is necessary to evaluate it at the control rod drive system level, and it is difficult to estimate the cause. In addition, as a countermeasure when an abnormality occurs, the event is resolved by repeating the drive several times, and as a precaution, it is often disassembled during the next periodic inspection. of process extension occurs. In addition, it is necessary to measure important physical quantities to grasp the state of the components of the control rod drive system.
これらの解決策として、試験および点検データを記録したデータベースを活用した制御棒駆動機構の経年劣化傾向評価、分解点検対象選定、異常原因特定などの手法が提案されているが、これには大量のデータが必要となる。しかし、制御棒駆動機構は充分な余裕を持った予防保全が実施されているため、経年劣化または異常に関するデータが少ない。また、データを得るための試験設備の規模または時間に制約があるため、データベース活用の手法のみでは実用化が困難であるという課題がある。 As a solution to these problems, methods have been proposed, such as evaluation of aging deterioration tendency of the control rod drive mechanism using a database of test and inspection data, selection of targets for overhaul inspection, and identification of the cause of abnormality. data is required. However, the control rod drive mechanism is subject to preventive maintenance with a sufficient margin, so there is little data on aging deterioration or abnormalities. In addition, there is a problem that it is difficult to put the method to practical use only by using the database method, because the scale of the test facility for obtaining the data and the time limit are limited.
本発明の実施形態は、このような事情を考慮してなされたもので、原子力発電プラントの制御棒駆動系統の点検時期の決定を支援する保守管理技術を提供することを目的とする。 The embodiments of the present invention have been made in consideration of such circumstances, and it is an object of the present invention to provide a maintenance management technique that assists in deciding when to inspect a control rod drive system of a nuclear power plant.
本発明の実施形態に係る保守管理システムは、原子力発電プラントの制御棒駆動機構と前記制御棒駆動機構の動作に関係する機器とを含む制御棒駆動系統の状態を再現可能な物理モデルを構築するモデル化処理部と、前記物理モデルに基づいて定式化された方程式にパラメータを反映して演算を実行する解析部と、前記制御棒駆動系統の状態を実測した実測データを取得する実測データ取得部と、前記物理モデルの演算結果が前記実測データに一致する前記パラメータを一致パラメータとして特定する一致パラメータ特定部と、前記一致パラメータと前記一致パラメータの解析結果とを含む解析データを記録する記録部と、前記解析データに基づいて前記制御棒駆動機構の劣化の進展具合を評価し、前記制御棒駆動機構に異常が発生する時期および確率を求め、点検時期を判定する点検時期判定部と、を備える。 A maintenance management system according to an embodiment of the present invention builds a physical model that can reproduce the state of a control rod drive system including a control rod drive mechanism of a nuclear power plant and equipment related to the operation of the control rod drive mechanism. A modeling processing unit, an analysis unit that performs calculations by reflecting parameters in equations formulated based on the physical model, and a measured data acquisition unit that acquires measured data obtained by actually measuring the state of the control rod drive system. a matching parameter specifying unit for specifying, as a matching parameter, the parameter whose calculation result of the physical model matches the measured data; and a recording unit for recording analysis data including the matching parameter and an analysis result of the matching parameter. an inspection timing determination unit that evaluates the progress of deterioration of the control rod drive mechanism based on the analysis data, obtains the timing and probability that an abnormality will occur in the control rod drive mechanism, and determines the inspection timing. .
本発明の実施形態により、原子力発電プラントの制御棒駆動系統の点検時期の決定を支援する保守管理技術が提供される。 An embodiment of the present invention provides a maintenance management technique that assists in deciding when to inspect the control rod drive system of a nuclear power plant.
以下、図面を参照しながら、保守管理システムおよび保守管理方法の実施形態について詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of a maintenance management system and a maintenance management method will be described in detail with reference to the drawings.
図1の符号1は、本実施形態の保守管理システムである。この保守管理システム1は、原子力発電プラントにおける制御棒駆動機構(CRD:Control Rod Drive)の点検周期を最適化し、原子力発電プラントの保全作業の支援を行うシステムである。 Reference numeral 1 in FIG. 1 denotes a maintenance management system of this embodiment. This maintenance management system 1 is a system that optimizes the inspection cycle of a control rod drive (CRD) in a nuclear power plant and supports maintenance work of the nuclear power plant.
多数の制御棒駆動機構が設けられている場合において、1回の定期点検で全ての制御棒駆動機構を点検することはできず、所定数の制御棒駆動機構のみが点検の対象となる。そこで、制御棒駆動機構の劣化の進展具合に応じて点検対象となる制御棒駆動機構を選別するようにしている。最も劣化が進展している制御棒駆動機構を次回の点検対象とすることが望ましいが、実際の劣化の進展具合を把握することは難しい。そこで、本実施形態では、それぞれの制御棒駆動機構の物理モデルをコンピュータにより構築し、これら物理モデルと実測データとを比較して、それぞれの制御棒駆動機構の状態を把握し、次回の点検対象となる制御棒駆動機構を選別する。 When a large number of control rod drive mechanisms are provided, it is not possible to inspect all the control rod drive mechanisms in one periodic inspection, and only a predetermined number of control rod drive mechanisms are subject to inspection. Therefore, the control rod drive mechanism to be inspected is selected according to the progress of deterioration of the control rod drive mechanism. It is desirable that the control rod drive mechanism, which has deteriorated the most, should be subject to the next inspection, but it is difficult to grasp the actual progress of deterioration. Therefore, in this embodiment, a physical model of each control rod drive mechanism is constructed by a computer, these physical models are compared with actual measurement data, and the state of each control rod drive mechanism is grasped. Select the control rod drive mechanism that will be
図2に示すように、原子力発電プラント2には、原子炉3が設けられている。原子炉3は、圧力容器4に収容されている。そして、この圧力容器4の下部に制御棒駆動機構5が設けられている。制御棒駆動機構5は、制御棒6を原子炉3に出し入れするための装置である。本実施形態では、制御棒駆動機構5の駆動方法として沸騰水型原子炉3で使用される水圧式を例示する。
As shown in FIG. 2, a nuclear power plant 2 is provided with a
制御棒駆動機構5は、圧力容器4の底部に設けられている。圧力容器4および制御棒駆動機構5は、原子炉格納容器7に収容されている。原子炉格納容器7の外部には、制御棒駆動機構5の動作に関係する機器で構成される水圧制御ユニット8(HCU:Hydraulic Control Unit)が設けられている。なお、1体の制御棒駆動機構5に対して1ユニットの水圧制御ユニット8が設けられている。例えば、185体の制御棒駆動機構5が設けられている場合には、185ユニットの水圧制御ユニット8が設けられる。
A control
一対の制御棒駆動機構5および水圧制御ユニット8により1つの制御棒駆動系統9が構成される。なお、制御棒駆動機構5および水圧制御ユニット8は、挿入配管10および引抜配管11により互いに接続されている。
A pair of control
制御棒6を原子炉3に挿入する場合には、水圧制御ユニット8から挿入配管10を介して制御棒駆動機構5に駆動水が供給されるとともに、制御棒駆動機構5から引抜配管11を介して駆動水が水圧制御ユニット8に向けて排水される。一方、制御棒6を原子炉3から引き抜く場合には、水圧制御ユニット8から引抜配管11を介して制御棒駆動機構5に駆動水が供給されるとともに、制御棒駆動機構5から挿入配管10を介して駆動水が水圧制御ユニット8に向けて排水される。
When the control rods 6 are to be inserted into the
水圧制御ユニット8は、方向制御弁12とスクラム弁13と逆止弁14とその他の弁15とアキュムレータ16とフィルタ17と各種センサ18とを備える。なお、各種センサ18は、流量計、圧力計、温度計などを含む。これらのセンサ18により制御棒駆動系統9の状態に応じて変化する流量、水圧、水温などの測定データが取得される。なお、その他の機器が水圧制御ユニット8に設けられても良い。なお、各種センサ18の設置箇所は、各配管の分岐の前または合流後に設けることが好ましい。このようにすれば、少ないセンサの設置数より多くの情報を得ることができる。
The water
また、水圧制御ユニット8には、充填水用配管19と駆動水用配管20と冷却水用配管21と排水用配管22とが接続される。なお、これらの配管19~22は、途中で分岐されて他の制御棒駆動系統9にも接続される。また、それぞれの配管19~22を介して水圧制御ユニット8が所定の水系統23に接続される。
Further, the water
所定の水系統23には、制御棒駆動水ポンプ24とフィルタ25と流量調節弁26と圧力調節弁27と流量安定化弁28と各種センサ29とを含む機器が設けられている。なお、所定の水系統23には、復水系を介して駆動水が供給される。
A
制御棒駆動水ポンプ24は、制御棒駆動系統9と別体として設けられているが、制御棒駆動系統9は、制御棒駆動水ポンプ24の動力により供給される駆動水に基づいて動作するものであるため、制御棒駆動水ポンプ24を制御棒駆動系統9の一部とみなしても良い。
The control rod
図3から図4に示すように、制御棒駆動機構5は、圧力容器4の底部から下方に向かって延びるハウジング30を備える。このハウジング30は、圧力容器4の底部に溶接され、圧力容器4と一体化されている。
As shown in FIGS. 3-4, the control
ハウジング30の内部には、シリンダチューブ31が設けられている。このシリンダチューブ31の下部は、矩形状を成すベース部31aとなっている。このベース部31aがハウジング30の下部のフランジ部30aに固定されている。
A
なお、図3から図4では、ハウジング30の断面にハッチングを付けているが、理解を助けるために、シリンダチューブ31およびベース部31aの断面のハッチングを省略した状態で図示している。
Although the cross section of the
シリンダチューブ31の内部には、インデックスチューブ32が設けられている。なお、シリンダチューブ31の上部には、コレットピストン33が設けられている。なお、インデックスチューブ32は、管状を成すピストン部材である。インデックスチューブ32の内部には、ピストンチューブ34が設けられている。ピストンチューブ34は、その下端がベース部31aに固定されており、このピストンチューブ34に沿ってインデックスチューブ32が上下方向に移動可能となっている。
An
インデックスチューブ32の上端部には、制御棒6(図2参照)が接続されるカップリングスパッド35が設けられている。インデックスチューブ32が上昇されると、制御棒6が原子炉3に挿入される。一方、インデックスチューブ32が降下されると、制御棒6が原子炉3から引き抜かれる。
A coupling spud 35 to which the control rod 6 (see FIG. 2) is connected is provided at the upper end of the
インデックスチューブ32の外周面には、コレットピストン33の係合爪33aが係合される複数の凹部32aが形成されている。これらの凹部32aは、上下方向に並んで配置される。インデックスチューブ32が上昇したときに、コレットピストン33の係合爪33aが所定の位置の凹部32aに係合されることで、インデックスチューブ32の降下が防止される。
The outer peripheral surface of the
制御棒駆動機構5には、挿入配管10が接続される第1接続口36が設けられるとともに、引抜配管11が接続される第2接続口37が設けられる。原子炉3への制御棒6の挿入時には、第1接続口36から駆動水Wが供給されるとともに、第2接続口37から駆動水Wが排水される(図3参照)。一方、原子炉3への制御棒6の引抜時には、第2接続口37から駆動水Wが供給されるとともに、第1接続口36から駆動水Wが排水される(図4参照)。
The control
第1接続口36の近傍には、ボール逆止弁38が設けられている。制御棒駆動機構5には、インデックスチューブ32の下部のチェンバ39に駆動水Wが流れる流路40と、ハウジング30とシリンダチューブ31との間に駆動水Wが流れる流路41と、コレットピストン33の下部のチェンバ42に駆動水Wが流れる流路43と、ピストンチューブ34の中心部の流路44とが設けられている。
A
図3に示すように、制御棒6の挿入時において、第1接続口36から供給された駆動水Wは、インデックスチューブ32の下部のチェンバ39に流れ込んで、インデックスチューブ32を押し上げる。なお、第1接続口36から供給された駆動水Wの一部は、オリフィス45を通過してハウジング30とアウターチューブとの間を通って炉内にリークする。オリフィス45を通過する水は、制御棒駆動機構5を冷却する媒体として用いられる。
As shown in FIG. 3 , when the control rod 6 is inserted, the driving water W supplied from the
インデックスチューブ32を押し上げた駆動水Wは、インデックスチューブ32とシリンダチューブ31との間を通って上昇して炉内にリークする。また、インデックスチューブ32を押し上げた駆動水Wは、インデックスチューブ32とピストンチューブ34との間を通って上昇してピストンチューブ34の上端の隙間46から、ピストンチューブ34の中心部の流路44に流れ込む。そして、この流路44から第2接続口37に向かって流れる。
The driving water W that pushes up the
図4に示すように、制御棒6の引抜時において、第2接続口37から供給された駆動水Wは、ピストンチューブ34の中心部の流路44に流れ込む。そして、ピストンチューブ34の上端の隙間46から、インデックスチューブ32とピストンチューブ34との間の流路44を通って降下して、インデックスチューブ32を押し下げる。
As shown in FIG. 4 , when the control rod 6 is pulled out, the driving water W supplied from the
なお、第2接続口37から供給された駆動水Wの一部が分岐されてコレットピストン33の下部のチェンバ42に向かって流れる。そして、コレットピストン33が押し上げられて係合爪33aが開いて、インデックスチューブ32の凹部32aから外れる。また、コレットピストン33を押し上げた駆動水Wは炉内にリークする。
Part of the driving water W supplied from the
インデックスチューブ32を押し下げた駆動水Wは、インデックスチューブ32とピストンチューブ34との間を通って、インデックスチューブ32の下部のチェンバ39にリークする。そして、第1接続口36から排出される。
The drive water W that pushes down the
制御棒駆動機構5には、駆動水Wのリークを許容しつつ、インデックスチューブ32およびコレットピストン33を動作されせるための様々なシール部材47~50が設けられている。
The control
例えば、インデックスチューブ32の上部には、ストップピストンシール47が設けられる。さらに、インデックスチューブ32の下部において、ピストンチューブ34に摺動される内周面にインナーシール48が設けられるとともに、シリンダチューブ31に摺動される外周面にアウターシール49が設けられる。さらに、コレットピストン33には、コレットピストンシール50が設けられる。
For example, the top of the
これらのシール部材47~50は、経年劣化または摩耗により消耗する部品である。例えば、185体ある制御棒駆動機構5の保守点検において、いずれの制御棒駆動機構5のシール部材47~50が消耗しているかを把握し、適切な時期に点検を行うことが重要である。点検時には、点検対象となる制御棒駆動機構5を分解してシール部材47~50の消耗状態をチェックするようにしている。
These
本実施形態の制御棒駆動系統9は、ポンプ24、各種弁12~15などの機器によって、制御棒駆動系統9を流れる流体の流量と圧力を調整して制御棒6の挿入または引き抜きを行うものである。つまり、制御棒駆動系統9は、制御棒駆動機構5、ポンプ24、各種弁12~15、フィルタ17、オリフィス45、流量計などのセンサ18、流量制御のための回路、およびポンプ駆動のための電気系統などを含む。
The control
次に、保守管理システム1のシステム構成を図1に示すブロック図を参照して説明する。 Next, the system configuration of the maintenance management system 1 will be described with reference to the block diagram shown in FIG.
保守管理システム1は、モデル化処理部51と解析部52と差異判定部53と初期パラメータ設定部54とパラメータ更新部55と試験および点検データベース56とセンサ群57と測定データ受信部58とを備える。
The maintenance management system 1 includes a
モデル化処理部51によって物理モデル59と方程式群60とが構築される。また、差異判定部53と初期パラメータ設定部54とパラメータ更新部55とで一致パラメータ特定部61が構成される。さらに、試験および点検データベース56とセンサ群57と測定データ受信部58とで実測データ取得部62が構成される。
A
また、保守管理システム1は、記録部63とデータ処理部64と許容範囲設定部65と状態判定部66と点検対象選定部67と測定方法選定部68と異常原因特定部69と点検時期判定部70と結果出力部71とメイン制御部72と情報入力部73と通信部74とを備える。
In addition, the maintenance management system 1 includes a
保守管理システム1の各部は、メモリまたはHDDに記憶されたプログラムがCPUによって実行されることで実現される。なお、試験および点検データベース56は、メモリまたはHDDに記憶され、検索または蓄積ができるよう整理された情報の集まりである。
Each part of the maintenance management system 1 is realized by executing a program stored in a memory or HDD by the CPU. The test and
本実施形態の保守管理システム1は、CPU、ROM、RAM、HDDなどのハードウェア資源を有し、CPUが各種プログラムを実行することで、ソフトウェアによる情報処理がハードウェア資源を用いて実現されるコンピュータで構成される。さらに、本実施形態の保守管理方法は、プログラムをコンピュータに実行させることで実現される。 The maintenance management system 1 of this embodiment has hardware resources such as a CPU, a ROM, a RAM, and an HDD, and the CPU executes various programs to realize information processing by software using the hardware resources. It consists of computers. Furthermore, the maintenance management method of this embodiment is implemented by causing a computer to execute a program.
モデル化処理部51は、原子力発電プラント2の制御棒駆動機構5とその動作に関係する機器とを含む制御棒駆動系統9の状態を再現可能な物理モデル59を構築する(図5から図6参照)。なお、物理モデル59として構築される制御棒駆動系統9には、動力源となる駆動水を供給する制御棒駆動水ポンプ24が含まれる。さらに、弁または配管、制御系またはそれに係る電気系のすべてがモデル構築の対象となり得る。
The
さらに、モデル化処理部51は、物理モデル59に基づく方程式を定式化して、方程式群60を構築する。例えば、この制御棒駆動系統9を構成する機器の力学的挙動を表す力学モデル、流量および圧力など流体的挙動を表す流体モデルなどから構成される物理モデル59を構築し、これらに対応する定式化された方程式群60を構築する。
Furthermore, the
本実施形態の物理モデル59は、制御棒駆動機構5と機器であるポンプ24または弁12~15の力学的挙動を表す力学モデルを含む。また、制御棒駆動系統9を流れる流体の流量または圧力の変化を表す流体モデルを含む。また、制御棒駆動系統9の熱に関する現象を表現する熱モデルを含む。また、制御棒駆動系統9の設備の挙動を制御するための制御モデルを含む。また、制御棒駆動系統9の設備に関する電気系統の挙動を表す電気回路モデルを含む。また、制御棒駆動系統9の設備の材質の特性を表す物性モデルを含む。なお、これらのモデルのうち、少なくともいずれかのモデルを含んでいれば良い。
The
また、本実施形態では、物理モデル59で定義されたパラメータの組み合わせによって制御棒駆動系統9の状態を再現する。このようにすれば、実際の制御棒駆動系統9の状況を反映した物理モデル59を構築することができる。なお、機器は制御棒駆動機構5に対応する水圧制御ユニット8のポンプまたは弁12~15が含まれる。さらに物理モデル59は、制御棒駆動系統9を個々に識別可能な識別情報に対応付けられて構築される。これらの物理モデル59によって、それぞれの制御棒駆動系統9の状況が反映されるシミュレーションを行うことができる。
Moreover, in this embodiment, the state of the control
解析部52は、物理モデル59に基づいて定式化された方程式群60にパラメータを反映して演算を実行する。この解析部52は、初期パラメータまたはこれを更新させたパラメータを方程式群60に代入して求めた演算結果を出力する。
The
なお、パラメータとは、再現の対象となる機器が弁である場合には、この弁のCV値などを含む。また、弁の特性を表すもの、例えば、弁の形状または弁の内径などを含む。これらのパラメータは、弁の仕様に基づいて取得しても良いし、実際の弁を試験することで取得しても良い。 When the device to be reproduced is a valve, the parameters include the CV value of the valve. It also includes characteristics of the valve, such as the shape of the valve or the inner diameter of the valve. These parameters may be obtained based on valve specifications or by testing actual valves.
差異判定部53は、解析部52による物理モデル59の演算結果と実測データとを比較して互いの差異の有無を判定する。なお、実測データには、制御棒駆動系統9に設置されたセンサ群57が測定した測定データと、制御棒駆動系統9の設備を過去に試験および点検したときの試験および点検データとの少なくともいずれかを含む。この差異判定部53は、例えば、物理モデル59の演算結果が、測定データまたは試験および点検データベース56に記録された駆動水流量、または駆動水圧力データなどと一致しているか否か判定する。
The
初期パラメータ設定部54は、物理モデル59の方程式群60に反映されるパラメータの初期値を設定する。なお、正常動作している制御棒駆動系統9の測定データに一致するパラメータを初期パラメータとして設定する。また、初期パラメータを使用者が予め設定しても良い。
The initial
パラメータ更新部55は、物理モデル59の方程式群60に反映させるパラメータを更新する。例えば、解析部52の演算結果が測定データまたは試験および点検データと一致するようにパラメータを更新する。なお、一致するまでパラメータの更新を繰り返すようにする。
The
本実施形態では、差異判定部53にて差異が有ると判定された場合にパラメータ更新部55によりパラメータを更新する。一方、差異判定部53にて差異が無いと判定された場合に物理モデル59に反映されているパラメータを一致パラメータとして特定する。つまり、なお、差異判定部53と初期パラメータ設定部54とパラメータ更新部55とで構成される一致パラメータ特定部61によって、物理モデル59の演算結果が実測データに最も一致するパラメータを一致パラメータとして特定する。このようにすれば、様々なパラメータを更新して物理モデル59に反映させることで一致パラメータを特定することができる。
In this embodiment, the
試験および点検データベース56は、制御棒駆動系統9の設備を過去に試験および点検したときに取得された試験および点検データを記憶する。また、点検の履歴などの各種情報が記憶される。さらに、試験および点検データは、制御棒駆動系統9を個々に識別可能な識別情報に対応付けて記憶される。
The test and
センサ群57は、制御棒駆動系統9に設置された多数の各種センサ18で構成される。なお、各種センサ18は、制御棒駆動系統9に予め設置されるもののみならず、点検の度に加えられるものであっても良い。また、既に設置されているセンサ18の設置箇所を変更しても良い。
A
測定データ受信部58は、制御棒駆動系統9に設置されたセンサ群57の測定データを受信する。なお、試験および点検データベース56とセンサ群57と測定データ受信部58とで構成される実測データ取得部62によって実測データが取得される。このようにすれば、実際の制御棒駆動系統9の状態が反映される実測データを取得することができる。
The measurement
記録部63は、一致パラメータと、この一致パラメータの解析結果とを含む解析データを記録する。つまり、解析部52の演算結果が実測データと一致した際に、その演算結果と一致パラメータとを記録する。
The
データ処理部64は、解析データをデータマイニングによって処理する。つまり、記録部63に記録された解析結果と一致パラメータに関するデータをデータマイニングで処理する。このようにすれば、大量のデータに網羅的に処理することができる。なお、データマイニングとは、統計学、パターン認識、人工知能などのデータ解析の方法を大量のデータに網羅的に適用することで知識を取り出す技術である。
The
なお、データ処理部64は、人工知能(AI:Artificial Intelligence)を備えても良い。本実施形態のコンピュータを用いた解析には、人工知能の学習に基づく解析技術を用いることができる。例えば、ニューラルネットワークによる機械学習により生成された学習モデル、その他の機械学習により生成された学習モデル、深層学習アルゴリズム、回帰分析などの数学的アルゴリズムを用いることができる。また、機械学習の形態には、クラスタリング、深層学習などの形態が含まれる。
In addition, the
本実施形態の保守管理システム1は、機械学習を行う人工知能を備えるコンピュータを含む。例えば、ニューラルネットワークを備える1台のコンピュータで保守管理システム1を構成しても良いし、ニューラルネットワークを備える複数台のコンピュータで保守管理システム1を構成しても良い。 The maintenance management system 1 of this embodiment includes a computer with artificial intelligence that performs machine learning. For example, the maintenance management system 1 may be composed of one computer equipped with a neural network, or may be composed of a plurality of computers equipped with a neural network.
ここで、ニューラルネットワークとは、脳機能の特性をコンピュータによるシミュレーションによって表現した数学モデルである。例えば、シナプスの結合によりネットワークを形成した人工ニューロン(ノード)が、学習によってシナプスの結合強度を変化させ、問題解決能力を持つようになるモデルを示す。さらに、ニューラルネットワークは、深層学習(Deep Learning)により問題解決能力を取得する。 Here, a neural network is a mathematical model that expresses the characteristics of brain functions by computer simulation. For example, we present a model in which artificial neurons (nodes), which form a network through synaptic connections, change the strength of synaptic connections through learning and acquire problem-solving ability. Furthermore, the neural network acquires problem-solving ability through deep learning.
例えば、ニューラルネットワークには、6層のレイヤーを有する中間層が設けられる。この中間層の各レイヤーは、300個のユニットで構成されている。また、多層のニューラルネットワークに学習用データを用いて予め学ばせておくことで、回路またはシステムの状態の変化のパターンの中にある特徴量を自動で抽出することができる。なお、多層のニューラルネットワークは、ユーザインターフェース上で、任意の中間層数、ユニット数、学習率、学習回数、活性化関数を設定することができる。 For example, a neural network is provided with an intermediate layer having 6 layers. Each layer of this intermediate layer consists of 300 units. In addition, by pre-learning a multi-layered neural network using learning data, it is possible to automatically extract feature amounts in patterns of changes in the state of a circuit or system. In addition, the multi-layered neural network can set arbitrary number of intermediate layers, number of units, learning rate, number of times of learning, and activation function on the user interface.
なお、学習の対象となる各種情報に報酬関数を設定し、この報酬関数に基づいて価値が最も高くなるものを抽出する深層強化学習を用いても良い。 Note that deep reinforcement learning may be used in which a reward function is set for various types of information to be learned, and information with the highest value is extracted based on this reward function.
例えば、画像認識で実績のあるCNN(Convolution Neural Network)を用いる。このCNNでは、中間層が畳み込み層とプーリング層で構成される。畳み込み層は、前の層で近くにあるノードにフィルタ処理を施すことで特徴マップを取得する。プーリング層は、畳込み層から出力された特徴マップを、さらに縮小して新たな特徴マップとする。この際に着目する領域のいずれの値を用いるかによって、画像の多少のずれも吸収することができる。 For example, CNN (Convolution Neural Network), which has a proven track record in image recognition, is used. In this CNN, the intermediate layer is composed of a convolutional layer and a pooling layer. The convolutional layer obtains the feature map by filtering nearby nodes in the previous layer. The pooling layer further reduces the feature map output from the convolution layer to obtain a new feature map. At this time, depending on which value of the region of interest is used, it is possible to absorb some deviation of the image.
畳み込み層は、画像の局所的な特徴を抽出し、プーリング層は、局所的な特徴をまとめる処理を行う。これらの処理では、入力画像の特徴を維持しながら画像を縮小処理する。つまり、CNNでは、画像の持つ情報量を大幅に圧縮(抽象化)することができる。そして、ニューラルネットワークに記憶された抽象化された画像イメージを用いて、入力される画像を認識し、画像の分類を行うことができる。 A convolutional layer extracts local features of an image, and a pooling layer performs processing to combine the local features. These processes reduce the image while maintaining the features of the input image. In other words, CNN can significantly compress (abstract) the amount of information in an image. Then, using the abstracted image stored in the neural network, it is possible to recognize the input image and classify the image.
なお、深層学習には、オートエンコーダ、RNN(Recurrent Neural Network)、LSTM(Long Short-Term Memory)、GAN(Generative Adversarial Network)などの各種手法がある。これらの手法を本実施形態の深層学習に適用しても良い。 Deep learning includes various techniques such as autoencoder, RNN (Recurrent Neural Network), LSTM (Long Short-Term Memory), and GAN (Generative Adversarial Network). These methods may be applied to the deep learning of this embodiment.
許容範囲設定部65は、状態判定部66または点検対象選定部67にて判定に用いる許容範囲の値が予め設定される。この許容範囲は、使用者が予め設定しても良い。また、許容範囲は、全ての制御棒駆動系統9に同一のものでも良いし、個々の制御棒駆動系統9ごとに異なるものでも良い。
The allowable
状態判定部66は、データ処理部64の処理結果に基づいて制御棒駆動系統9の状態を判定する。例えば、状態判定部66は、解析データと予め定められた許容範囲とを比較し、制御棒駆動系統9の異常の有無の判定を行う。このようにすれば、予め定められた許容範囲により異常の有無の判定を行うことができる。また、異常の程度の評価を行っても良い。なお、解析データを許容範囲(正常値の範囲)の上限の閾値または下限の閾値と比較しても良い。つまり、データ処理部64の処理結果が示す値と所定の閾値とを比較して制御棒駆動系統9の状態を判定しても良い。
The
なお、状態判定部66にて用いられる制御棒駆動系統9の状態を評価する指標には、制御棒6の位置および駆動速度と、ストールフロー量と、制御棒駆動系統9を流れる駆動水W(流体)の流量、圧力、および温度と、制御棒駆動系統9で生じる駆動水Wの漏洩流量と、制御棒駆動機構5の摺動部分に生じる摩擦力と、シール部材47~50の摩耗量と、弁の開度と、電気系統の電圧および電流などが含まれる。なお、ストールフロー量とは、制御棒6が最下方位置で停止している状態で駆動水を入れたときのリーク量のことである。
The indices for evaluating the state of the control
点検対象選定部67は、状態判定部66で正常と判定された場合に、これら正常と判定された複数の制御棒駆動機構5のうちから、次回点検の対象とすべき制御棒駆動機構5を選定する。
When the
また、点検対象選定部67は、解析データに基づいて制御棒駆動機構5の劣化の進展具合を評価し、次回点検の対象とすべき制御棒駆動機構5を選定する。このようにすれば、正常と判定された制御棒駆動機構5について劣化の進展具合を考慮して次回点検の対象とするか否かを決定することができる。さらに、次回点検の対象とすべき制御棒駆動機構5の選定する処理を自動的に行うことができる。
Further, the inspection
測定方法選定部68は、解析データに基づいて制御棒駆動系統9の状態を監視するセンサ18の種類および設置位置を選定する。この測定方法選定部68は、記録部63に記録された解析データをデータ処理部64が処理をし、これらのデータから制御棒駆動系統9の状態を監視するために、最適な物理量、およびこの物理量を取得するためのセンサ18の設置位置を選定する。このようにすれば、適切な種類のセンサ18を適切な位置に設けることができ、実際の制御棒駆動系統9の状態が反映される実測データを取得できる。
The measurement
異常原因特定部69は、状態判定部66で所定の制御棒駆動機構5が異常と判定された場合に、その異常原因を特定する。このようにすれば、点検の対象とすべき制御棒駆動機構の異常原因を特定する処理を自動的に行うことができる。また、異常原因特定部69は、解析データに基づいて制御棒駆動系統9で起こり得る原因を抽出し、優先的に確認すべき部分(確認事項)を抽出する処理を行う。このようにすれば、優先的に確認すべき部分を把握することができる。
The abnormality
点検時期判定部70は、解析データに基づいて制御棒駆動機構5の劣化の進展具合を評価し、制御棒駆動機構5に異常が発生する時期および確率を求め、次回の点検時期(点検周期)を判定する。このようにすれば、制御棒駆動機構5について劣化の進展具合を考慮して点検時期を判定することができる。
The inspection
なお、制御棒駆動機構5の劣化の進展具合は、例えば、予め予測された劣化の予測値、劣化による制御棒駆動機構5への影響度、劣化に基づく所定の事象の発生確率などを閾値とし、これらの閾値と解析データの値とを比較して求められる。また、次回の点検時期とは、繰り返し行われる予定がある定期点検(点検周期)のうち、評価が行われたときを起点として、最も近い時期に行う予定がある定期点検のことである。
The degree of progress of deterioration of the control
結果出力部71は、解析および評価の結果の出力を行う。つまり、状態判定部66と点検対象選定部67と測定方法選定部68と異常原因特定部69と点検時期判定部70とにより導き出された結果を出力する。なお、評価の結果には、次回の点検対象となる制御棒駆動機構5の選定結果を含む。また、制御棒駆動機構5の点検時期を含む。
The
本実施形態の保守管理システム1には、解析結果の出力を行うディスプレイなどの表示装置が含まれる。つまり、結果出力部71は、ディスプレイに表示される画像の制御を行う。なお、ディスプレイはコンピュータ本体と別体であっても良いし、一体であっても良い。さらに、ネットワークを介して接続される他のコンピュータが備えるディスプレイに表示される画像の制御を結果出力部71が行っても良い。
The maintenance management system 1 of this embodiment includes a display device such as a display for outputting analysis results. That is, the
なお、本実施形態では、表示装置としてディスプレイを例示するが、その他の態様であっても良い。例えば、プロジェクタを用いて情報の表示を行っても良い。さらに、紙媒体に情報を印字するプリンタをディスプレイの替りとして用いても良い。つまり、結果出力部71が制御する対象としてプロジェクタまたはプリンタが含まれても良い。
In addition, although a display is exemplified as a display device in the present embodiment, other modes may be used. For example, information may be displayed using a projector. Furthermore, a printer that prints information on a paper medium may be used as an alternative to the display. In other words, the target controlled by the
メイン制御部72は、保守管理システム1を統括的に制御する。
The
情報入力部73は、保守管理システム1を使用する使用者の操作に応じて所定の情報が入力される。この情報入力部73には、マウスまたはキーボードなどの入力装置が含まれる。つまり、これら入力装置の操作に応じて所定の情報が情報入力部73に入力される。
Predetermined information is input to the
通信部74は、他のコンピュータとの通信を行う。この通信により所定の情報の入出力が行われる。また、これらの通信は、有線通信回線を用いても良いし、無線通信回線を用いても良い。なお、通信部74は、WAN(Wide Area Network)、インターネット回線、または携帯通信網を介して、他のコンピュータと通信を行っても良い。
The
次に、図5から図6を用いて物理モデル59について説明する。図5は図3に対応し、原子炉3への制御棒6の挿入時の制御棒駆動系統9の物理モデル59である。図6は図4に対応し、原子炉3への制御棒6の引抜時の制御棒駆動系統9の物理モデル59である。
Next, the
制御棒駆動系統9を構成するそれぞれの機器の挙動を物理モデル59に置き換えて、制御棒駆動機構5に対する影響を定量的に解析することができる。例えば、シール部材47~50、ボール逆止弁38、オリフィス45からの流量を流体抵抗として圧力損失から算出する。物理モデル59に含まれる情報としては、制御棒6の重量、弾性率、流体密度、寸法などの物理量が挙げられる。
It is possible to quantitatively analyze the influence on the control
図5から図6に示すように、物理モデル59では、制御棒6のモデル75と、インデックスチューブ32のモデル76と、シリンダチューブ31およびピストンチューブ34のモデル77と、挿入配管10のモデル78と、引抜配管11のモデル79と、駆動水Wの流れと、駆動水Wが流れる流路とが再現される。なお、制御棒駆動機構5はピストン構造により系統を流れる流体によって制御棒6が駆動されるようになっている。
5 to 6, the
さらに、駆動水Wが流れる流路において、ストップピストンシール47とコレットピストンシール50を含む流動抵抗のモデル80と、インナーシール48を含む流動抵抗のモデル81と、アウターシール49とオリフィス45とボール逆止弁38を含む流動抵抗のモデル82とが再現される。
Furthermore, in the flow path through which the driving water W flows, a
このように実際の制御棒駆動系統9の構造を元にして、物理モデル59に置き換え、それらに基づく方程式群60を定義する。なお、正常な状態と異なる状態についても物理モデル59を用いて、その状態での挙動を評価することが可能である。制御棒駆動系統9では、これを構成する機器において、摺動部分の摩耗または流体内へのごみの混入に起因する漏洩流量の増加により、制御棒6が適切に駆動しない場合がある。また、制御棒6が適切に駆動しない原因として、弁からの漏洩または流体内への空気の混入が挙げられる。そして、これらの原因に対して流量または圧力などの制御棒駆動系統9の挙動が変わる。このように正常と異なる状態を評価することが可能となる。
Thus, based on the structure of the actual control
このため、制御棒駆動系統9を流れる駆動水Wの流量、圧力、温度などを常時測定し、これらの実測データの経時変化を追跡することで、制御棒駆動系統9の異常の検知または異常原因を特定することができる。
Therefore, by constantly measuring the flow rate, pressure, temperature, etc. of the drive water W flowing through the control
次に、図7から図8を用いて実測データと解析データを用いた異常原因(劣化の進展具合の原因)の推定方法を説明する。図7は、制御棒駆動系統9の流量の実測データのプロファイルと解析データのプロファイルを重ね合わせた様子を示している。
Next, a method of estimating the cause of abnormality (the cause of progress of deterioration) using actual measurement data and analysis data will be described with reference to FIGS. 7 and 8. FIG. FIG. 7 shows a state in which the profile of the actual measurement data of the flow rate of the control
図7に示すように、応答A、応答Bなどの各グラフは、物理モデル59の各パラメータの変化に対する解析データの応答を示している。これらの組み合わせで解析データのプロファイルが決定される。なお、図7において、実線のグラフは、パラメータの変化前を示し、点線のグラフは、パラメータの変化後を示す。
As shown in FIG. 7 , each graph such as Response A, Response B, etc., indicates the response of analytical data to changes in each parameter of the
図8に示すように、実測データを得る場合には、まず、制御棒駆動系統9に設置されたセンサ群57から実測データを得る。そして、この実績データのプロファイルに対して、解析データのプロファイルが一致するものを特定する。
As shown in FIG. 8, when obtaining the actual measurement data, the actual measurement data are first obtained from the
図7に示すように、応答Aは、駆動水に空気の混入の有無を示すパラメータを反映している。例えば、駆動水に空気が混じっていない正常のパラメータのプロファイル(実線)があるとする。ここで、駆動水に空気が混じると、所定の流量に達するまでに時間がかかるため、異常を示すパラメータのプロファイル(点線)に変化する。なお、異常を示すパラメータは、混じっている空気の量に応じて変化する。 As shown in FIG. 7, the response A reflects parameters indicating whether or not air is mixed in the drive water. For example, assume that there is a normal parameter profile (solid line) in which the driving water is not mixed with air. Here, if the drive water is mixed with air, it takes time to reach a predetermined flow rate, so the parameter profile (dotted line) changes to indicate an abnormality. Note that the parameter indicating abnormality changes according to the amount of mixed air.
また、応答Bは、駆動水のリークの有無を示すパラメータを反映している。例えば、駆動水のリークがない正常のパラメータのプロファイル(実線)があるとする。ここで、駆動水にリークがあると、所定の流量に達しないようになるため、異常を示すパラメータのプロファイル(点線)に変化する。なお、異常を示すパラメータは、リーク量に応じて変化する。 Also, the response B reflects a parameter indicating the presence or absence of leakage of driving water. For example, suppose there is a normal parameter profile (solid line) with no leakage of drive water. Here, if there is a leak in the drive water, it will not reach a predetermined flow rate, so the parameter profile (dotted line) will change to indicate an abnormality. It should be noted that the parameter indicating abnormality changes according to the leak amount.
さらに、応答C、応答D…と様々な種類の応答のパラメータを設定する。これらの応答には、空気の混入量、駆動水のリーク量以外にも、例えば、ゴミの噛み込み、部材の摩耗、摺動抵抗などの要素を含めても良い。 Further, parameters of various kinds of responses such as response C, response D, . . . are set. These responses may include, in addition to the amount of air mixed in and the amount of drive water leaked, factors such as dust entrapment, wear of members, and sliding resistance.
そして、これらの応答のパラメータのプロファイルと実測データのプロファイルとを比較する。そして、各パラメータを調整することで実測データに一致する解析データを得ることができる。例えば、応答Aの異常を示すパラメータのプロファイルと実測データのプロファイルとが一致した場合には、駆動水に空気が混じっていることが分かる。さらに、応答Bの異常を示すパラメータのプロファイルと実測データのプロファイルとが一致した場合には、駆動水にリークがあることが分かる。つまり、図8に示すように、実測データに解析データをフィッテングしたとき、図7に示すように、異常に対する各応答A,B,C,D,…の成分がどのくらい含まれているかが分かる。 Then, the profile of these response parameters is compared with the profile of the measured data. By adjusting each parameter, it is possible to obtain analysis data that matches the actual measurement data. For example, when the profile of the parameter indicating the abnormality of response A matches the profile of the measured data, it is found that the drive water is mixed with air. Furthermore, when the profile of parameters indicating abnormality in response B matches the profile of the measured data, it is found that there is a leak in the drive water. That is, when the analysis data is fitted to the measured data as shown in FIG. 8, it can be seen how many components of each response A, B, C, D, . . .
なお、応答Aおよび応答Bの両方の異常を示すパラメータのプロファイルと実測データのプロファイルとが一致する場合もあるが、その場合には、各パラメータの一致度を判定して最も実測データに近いパラメータを評価に用いるようにしても良い。さらに、多数の応答のパラメータを比較に用いることで、制御棒駆動系統9の状況を把握することができる。
It should be noted that there are cases where the profile of the parameter indicating an abnormality in both response A and response B matches the profile of the measured data. may be used for evaluation. Furthermore, by using a large number of response parameters for comparison, the situation of the control
なお、本実施形態では、駆動水Wに関するパラメータを例示しているが、その他の態様であっても良い。例えば、電気回路を流れる電流値のパラメータでも良いし、制御棒駆動機構5の各部分の温度のパラメータでも良い。
In addition, in this embodiment, the parameters related to the driving water W are exemplified, but other aspects may be used. For example, it may be a parameter of the current value flowing through the electric circuit, or a parameter of the temperature of each part of the control
図1に示すように、差異判定部53は、制御棒駆動機構5の動作開始から動作停止までの実測データのプロファイルと解析データのプロファイルとを対比して両者の差異の有無を判定する機能を備える。この差異が有りと判定された場合に、パラメータ更新部55において初期パラメータが更新されたり、更新パラメータがさらに更新されたりして、解析部52において解析データが更新される。
As shown in FIG. 1, the
そして、実測データと解析データとの間に差異がないと判定された場合は、解析データと更新パラメータは、記録部63に蓄積される。この記録部63には、制御棒駆動機構5が駆動する度に、パラメータが更新されたか否かにかかわらず、時間情報を付随させて蓄積される。なお、記録部63には、制御棒駆動機構5を個々に識別可能な識別情報に対応付けて、解析データが蓄積される。
Then, when it is determined that there is no difference between the measured data and the analysis data, the analysis data and the updated parameters are stored in the
なお、各パラメータに対して初期パラメータ(正常時のパラメータを含む)からの差異の大きさを比較しても良い。そして、状態判定部66にて異常と判定された場合に、逸脱が大きいパラメータが異常の主原因(劣化の進展具合の原因)として特定することができる。
It should be noted that the magnitude of the difference from the initial parameters (including normal parameters) may be compared for each parameter. Then, when the
また、状態判定部66にて正常と判定された場合に、点検対象選定部67において、初期パラメータからの逸脱が大きいパラメータに対応する制御棒駆動機構5を抽出する。そして、データ処理部64にて算出された予測値および事象発生確率と合わせて評価し、次回分解点検対象となる制御棒駆動機構5を選定する。
Further, when the
なお、原因の特定結果、または次回分解点検対象となる制御棒駆動機構5の選定結果は、結果出力部71より出力される。これにより、異常発生時の主要原因特定、または次回分解点検対象となる制御棒駆動機構5の選定を、判断者の習熟度に依らずに、定量的な判断が可能となる。
The result of identifying the cause or the result of selecting the control
測定方法選定部68は、異常原因特定または次回分解点検対象となる制御棒駆動機構5の選定のために最適なセンサ18の種類またはセンサ18の設置場所を選定する。例えば、予め異常に対する制御棒駆動系統9の挙動を物理モデル59で評価する。そして、解析部52にて算出される影響度または発生確率に基づいて、測定すべき物理量と、その測定のためのセンサ18と、その設置位置が選定される。そして、選定されたセンサ18の種類と設置場所は、結果出力部71により出力される。
The measurement
制御棒駆動系統9の経年劣化事象の殆どは制御棒6の挿入または引き抜きによる制御棒駆動機構5のシール部材47~50の摩耗である。このため、摩耗量の時間変化を評価することで制御棒駆動機構5の寿命予測が可能となる。これらのシール部材47~50の摩耗量の時間変化は、理論式または試験により予め求めることができる。また、シール部材47~50の摩耗による漏洩流量の時間変化を試験で求めても良い。
Most aging deterioration events of the control
次に、図9から図10を用いて制御棒駆動機構5の寿命を予測する方法について説明する。図9は、シール摩耗試験データを示す。例えば、インナーシール48またはアウターシール49の摩耗変化と摺動距離の関係を試験によって求めた結果とそのばらつきを表している。
Next, a method for predicting the life of the control
図10は、シール部材47~50の摩耗量の時間変化を測定した試験結果を物理モデル59に反映して制御棒6の駆動速度の時間変化を算出したグラフを示している。この解析結果は、その試験結果を反映して解析およびデータ処理を行い制御棒6の駆動速度と摺動時間の関係を示している。
FIG. 10 shows a graph obtained by calculating the time change of the drive speed of the control rod 6 by reflecting the test result of measuring the time change of the wear amount of the
例えば、データ処理された制御棒6の駆動速度は、シール摩耗試験データQにばらつきがあるため、データ処理部64での統計処理によって、ある時刻における駆動速度の確率分布Pが出力される。この結果と駆動速度に対する許容範囲Rより制御棒6の寿命を確率的に予測することが可能となる。なお、許容範囲Rは、許容範囲設定部65に予め設定されている。例えば、許容範囲Rの下限値よりも、確率分布Pの下限値が下回った時点を寿命Tとする。そして、予測された寿命T、または、その寿命Tとなる確率は、結果出力部71により出力される。
For example, the data-processed driving speed of the control rods 6 has variations in the seal wear test data Q, so statistical processing in the
次に、保守管理システム1が実行する保守管理処理について図11から図12のフローチャートを用いて説明する。なお、図1に示すブロック図を適宜参照する。 Next, maintenance management processing executed by the maintenance management system 1 will be described with reference to flowcharts of FIGS. 11 and 12. FIG. Note that the block diagram shown in FIG. 1 will be referred to as appropriate.
図11に示すように、まず、ステップS11において、モデル化処理部51は、制御棒駆動系統9の物理モデル59と方程式群60を構築する。
As shown in FIG. 11 , first, in step S11, the
次のステップS12において、初期パラメータ設定部54は、物理モデル59の方程式群60に反映されるパラメータの初期値を設定する。
In the next step S<b>12 , the initial
次のステップS13において、解析部52は、物理モデル59に基づいて定式化された方程式群60にパラメータを反映して演算を実行する。そして、パラメータを方程式群60に代入して求めた演算結果を出力する。
In the next step S<b>13 , the
次のステップS14において、差異判定部53は、試験および点検データベース56から実測データとしての試験および点検データを取得する。
In the next step S<b>14 , the
次のステップS15において、測定データ受信部58は、センサ群57から測定データを受信する。そして、差異判定部53は、測定データ受信部58から実測データとしての測定データを取得する。
In the next step S<b>15 , the measurement
次のステップS16において、差異判定部53は、解析部52による物理モデル59の演算結果と実測データとを比較して互いの差異の有無を判定する。
In the next step S16, the
次のステップS17において、差異判定部53の判定の結果、物理モデル59の演算結果と実測データとに差異が無い場合(ステップS17がNO)は、後述のステップS19に進む。一方、物理モデル59の演算結果と実測データとに差異が有る場合(ステップS17がYES)は、ステップS18に進む。
In the next step S17, if the result of determination by the
なお、物理モデル59の演算結果と実測データとに差異が無いとされる場合は、物理モデル59の演算結果と実測データとが同一である場合のみならず、これらの差分が所定の範囲におさまる場合を含む。つまり、許容可能な差分の範囲が予め設定され、この範囲の上限値以下であるか、または下限値以上であるかが判定されるものでも良い。
When it is assumed that there is no difference between the calculation result of the
ステップS18において、パラメータ更新部55は、物理モデル59の方程式群60に反映させるパラメータを更新する。そして、前述のステップS13に戻る。
In step S<b>18 , the
ステップS19において、差異判定部53(一致パラメータ特定部61)は、差異が無いと判定されたときに、物理モデル59に反映されているパラメータを一致パラメータとして特定する。
In step S19, the difference determining unit 53 (matching parameter specifying unit 61) specifies the parameters reflected in the
次のステップS20において、記録部63は、一致パラメータと、この一致パラメータの解析結果とを含む解析データを記録する。
In the next step S20, the
次のステップS21において、メイン制御部72は、未解析の制御棒駆動系統9があるか否かを判定する。ここで、未解析の制御棒駆動系統9がある場合(ステップS21がYES)は、前述のステップS11に戻り、残っている制御棒駆動系統9の物理モデル59を構築して解析を行う。一方、未解析の制御棒駆動系統9がない場合(ステップS21がNO)は、ステップS22に進む。
In the next step S21, the
図12に示すように、次のステップS22において、データ処理部64は、データマイニング処理を実行する。このデータマイニング処理では、記録部63に記録された解析結果と一致パラメータに関するデータを処理し、制御棒駆動系統9の状態に関する情報を取得する。
As shown in FIG. 12, in the next step S22, the
次のステップS23において、状態判定部66は、データ処理部64の処理結果に基づいて評価対象となっている制御棒駆動系統9の状態を判定する。
In the next step S23, the
次のステップS24において、状態判定部66の判定の結果、評価対象の制御棒駆動系統9に異常が無い場合(ステップS24がNO)は、後述のステップS28に進む。一方、評価対象の制御棒駆動系統9に異常が有る場合(ステップS24がYES)は、ステップS25に進む。
In the next step S24, if the result of determination by the
ステップS25において、異常原因特定部69は、解析データに基づいて制御棒駆動系統9で起こり得る原因を抽出し、優先的に確認すべき部分(確認事項)を抽出する処理を行う。
In step S25, the abnormality
次のステップS26において、異常原因特定部69は、状態判定部66で評価対象の制御棒駆動機構5が異常と判定された場合に、その異常原因を特定する。
In the next step S26, the abnormality
次のステップS27において、結果出力部71は、状態判定部66で異常と判定された制御棒駆動機構5を指定し、異常である旨を示す報知の出力を行う。そして、処理を終了する。この報知がされた場合に原子力発電プラント2が運転中ならば、原子力発電プラント2の運転を停止するようにしても良い。
In the next step S27, the
ステップS28において、メイン制御部72は、未評価の制御棒駆動系統9があるか否かを判定する。ここで、未評価の制御棒駆動系統9がある場合(ステップS28がYES)は、前述のステップS29に戻り、残っている制御棒駆動系統9の評価を行う。一方、未評価の制御棒駆動系統9がない場合(ステップS28がNO)は、ステップS31に進む。
In step S28, the
次のステップS29において、測定方法選定部68は、解析データに基づいて制御棒駆動系統9の状態を監視するセンサ18の種類および設置位置を選定する。
In the next step S29, the measurement
次のステップS30において、点検対象選定部67は、状態判定部66で正常と判定された複数の制御棒駆動機構5のうちから、次回点検の対象とすべき制御棒駆動機構5を選定する。つまり、それぞれの制御棒駆動機構5の点検時期が判定される。
In the next step S30, the inspection
次のステップS31において、点検対象選定部67は、解析データに基づいて制御棒駆動機構5の劣化の進展具合の評価を行う。
In the next step S31, the inspection
次のステップS32において、点検対象選定部67は、状態判定部66で正常と判定された複数の制御棒駆動機構5のうちから、次回点検の対象とすべき制御棒駆動機構5を選定する。
In the next step S32, the inspection
次のステップS33において、結果出力部71は、状態判定部66と点検対象選定部67と測定方法選定部68と異常原因特定部69と点検時期判定部70とにより導き出された結果を出力する。そして、処理を終了する。
In the next step S<b>33 , the
なお、本実施形態において、基準値(閾値、許容範囲の上限値または下限値)を用いた任意の値(差分などの値)の判定は、「任意の値が基準値以上か否か」の判定でも良いし、「任意の値が基準値を超えているか否か」の判定でも良い。或いは、「任意の値が基準値以下か否か」の判定でも良いし、「任意の値が基準値未満か否か」の判定でも良い。また、基準値が固定されるものでなく、変化するものであっても良い。従って、基準値の代わりに所定範囲の値を用い、任意の値が所定範囲に収まるか否かの判定を行っても良い。また、予め装置に生じる誤差を解析し、基準値を中心として誤差範囲を含めた所定範囲を判定に用いても良い。 In the present embodiment, determination of an arbitrary value (a value such as a difference) using a reference value (threshold value, upper limit value or lower limit value of an allowable range) is based on whether or not an arbitrary value is equal to or greater than the reference value. It may be a judgment, or a judgment of "whether or not an arbitrary value exceeds a reference value". Alternatively, it may be determined whether "an arbitrary value is equal to or less than a reference value" or "whether an arbitrary value is less than a reference value". Moreover, the reference value may not be fixed, but may be variable. Therefore, a value within a predetermined range may be used instead of the reference value to determine whether an arbitrary value falls within the predetermined range. Alternatively, the error generated in the apparatus may be analyzed in advance, and a predetermined range including the error range around the reference value may be used for determination.
なお、本実施形態のフローチャートにおいて、各ステップが直列に実行される形態を例示しているが、必ずしも各ステップの前後関係が固定されるものでなく、一部のステップの前後関係が入れ替わっても良い。また、一部のステップが他のステップと並列に実行されても良い。 In addition, in the flowchart of the present embodiment, each step is exemplified in a form in which each step is executed in series. good. Also, some steps may be executed in parallel with other steps.
本実施形態のシステムは、専用のチップ、FPGA(Field Programmable Gate Array)、GPU(Graphics Processing Unit)、またはCPU(Central Processing Unit)などのプロセッサを高集積化させた制御装置と、ROM(Read Only Memory)またはRAM(Random Access Memory)などの記憶装置と、HDD(Hard Disk Drive)またはSSD(Solid State Drive)などの外部記憶装置と、ディスプレイなどの表示装置と、マウスまたはキーボードなどの入力装置と、通信インターフェースとを備える。このシステムは、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成で実現できる。 The system of this embodiment includes a dedicated chip, an FPGA (Field Programmable Gate Array), a GPU (Graphics Processing Unit), or a CPU (Central Processing Unit) processor such as a control device highly integrated, ROM (Read Only Memory) or RAM (Random Access Memory), external storage devices such as HDD (Hard Disk Drive) or SSD (Solid State Drive), display devices such as displays, and input devices such as mice or keyboards , and a communication interface. This system can be realized with a hardware configuration using a normal computer.
なお、本実施形態のシステムで実行されるプログラムは、ROMなどに予め組み込んで提供される。もしくは、このプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでCD-ROM、CD-R、メモリカード、DVD、フレキシブルディスク(FD)などのコンピュータで読み取り可能な非一過性の記憶媒体に記憶されて提供するようにしても良い。 It should be noted that the program executed by the system of the present embodiment is pre-installed in a ROM or the like and provided. Alternatively, this program can be stored as an installable or executable file on a non-transitory computer-readable storage medium such as CD-ROM, CD-R, memory card, DVD, flexible disk (FD), etc. may be stored and provided.
また、このシステムで実行されるプログラムは、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせて提供するようにしても良い。また、このシステムは、構成要素の各機能を独立して発揮する別々のモジュールを、ネットワークまたは専用線で相互に接続し、組み合わせて構成することもできる。 Also, the program executed by this system may be stored on a computer connected to a network such as the Internet, downloaded via the network, and provided. In addition, this system can also be configured by combining separate modules that independently perform each function of the constituent elements and are interconnected by a network or a dedicated line.
なお、本実施形態では、沸騰水型原子炉(BWR:Boiling Water Reactor)に適用されるシステムを例示しているが、その他の態様であっても良い。例えば、改良型沸騰水型軽水炉(ABWR:Advanced Boiling Water Reactor)または加圧水型原子炉(PWR:Pressurized Water Reactor)に本実施形態のシステムを適用しても良い。 In addition, although the system applied to a boiling water reactor (BWR: Boiling Water Reactor) is illustrated in this embodiment, another aspect may be sufficient. For example, the system of this embodiment may be applied to an advanced boiling water reactor (ABWR) or a pressurized water reactor (PWR).
なお、本実施形態では、水圧式の制御棒駆動機構を例示しているが、その他の態様であっても良い。例えば、磁気ジャック式、ローラーナット式、またはラックピニオン式の制御棒駆動機構に本実施形態を適用しても良い。 In this embodiment, a hydraulic control rod drive mechanism is exemplified, but other modes may be used. For example, the present embodiment may be applied to a magnetic jack type, roller nut type, or rack and pinion type control rod drive mechanism.
なお、本実施形態では、制御棒駆動系統9の保全作業の支援を行うシステムを例示しているが、その他の態様であっても良い。例えば、原子炉3を緊急停止させるためのスクラム系統の保全作業の支援を行うシステムに本実施形態を適用しても良い。
In this embodiment, a system for assisting maintenance work of the control
なお、本実施形態では、データ処理部64が解析データをデータマイニングによって処理するようにしているが、その他の態様であっても良い。例えば、解析データを人手により処理しても良い。また、AIを備えていない従来のコンピュータにより解析データを
処理しても良いし、
In this embodiment, the
本実施形態では、制御棒駆動系統9の機器の挙動について物理モデル59を用いた演算により求めるため、実測データの有無に関わらず、全ての制御棒駆動系統9の状態を再現することができる。これを用いて機器の故障にかかるパラメータ変化に対する応答を分析することで、制御棒駆動系統9の影響度を求めることができ、これらの情報に基づいて、センサ18の種類、センサ18の設置位置の決定、異常発生時の原因特定、次回分解点検対象となる制御棒駆動機構5の選定を行うことができる。
In this embodiment, since the behavior of the devices of the control
異常原因の特定および次回分解点検対象となる制御棒駆動機構の選定を、体系的かつ定量的に行うことができるため、判断者に依らず、高い信頼性をもって判断できる。また、機器の寿命予測については、パラメータの時間変化を予め理論式または要素試験で把握しておくことで大規模な試験を行うことなく、故障に至るまでの時間を算出することができる。さらに、実機データのばらつきを含めたデータ解析により、確率的な寿命予測が可能となるため、適確な点検計画の策定が可能となる。 Since it is possible to systematically and quantitatively identify the cause of the abnormality and select the control rod drive mechanism to be overhauled next time, the judgment can be made with high reliability regardless of the judge. In addition, regarding equipment life prediction, it is possible to calculate the time until failure without conducting large-scale tests by grasping temporal changes in parameters in advance using theoretical formulas or element tests. In addition, data analysis including variations in actual equipment data enables probabilistic life prediction, so it is possible to formulate an appropriate inspection plan.
以上説明した実施形態によれば、物理モデルの演算結果が実測データに一致するパラメータを一致パラメータとして特定する一致パラメータ特定部を備えることにより、原子力発電プラントの制御棒駆動系統の点検時期の決定を支援することができる。 According to the above-described embodiments, by providing a matching parameter identification unit that identifies a parameter whose calculation result of the physical model matches the measured data as a matching parameter, it is possible to determine the inspection timing of the control rod drive system of the nuclear power plant. can support.
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、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は意図していない。これら実施形態は、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、組み合わせを行うことができる。これら実施形態やその変形は、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ものである。 While several embodiments of the invention have been described, these embodiments have been presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, changes, and combinations can be made without departing from the scope of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and spirit of the invention, as well as the scope of the invention described in the claims and equivalents thereof.
1…保守管理システム、2…原子力発電プラント、3…原子炉、4…圧力容器、5…制御棒駆動機構、6…制御棒、7…原子炉格納容器、8…水圧制御ユニット、9…制御棒駆動系統、10…挿入配管、11…引抜配管、12…方向制御弁、13…スクラム弁、14…逆止弁、15…その他の弁、16…アキュムレータ、17…フィルタ、18…センサ、19…充填水用配管、20…駆動水用配管、21…冷却水用配管、22…排水用配管、23…水系統、24…制御棒駆動水ポンプ、25…フィルタ、26…流量調節弁、27…圧力調節弁、28…流量安定化弁、29…センサ、30…ハウジング、30a…フランジ部、31…シリンダチューブ、31a…ベース部、32…インデックスチューブ、32a…凹部、33…コレットピストン、33a…係合爪、34…ピストンチューブ、35…カップリングスパッド、36…第1接続口、37…第2接続口、38…ボール逆止弁、39…チェンバ、40,41…流路、42…チェンバ、43,44…流路、45…オリフィス、46…隙間、47…ストップピストンシール、48…インナーシール、49…アウターシール、50…コレットピストンシール、51…モデル化処理部、52…解析部、53…差異判定部、54…初期パラメータ設定部、55…パラメータ更新部、56…試験および点検データベース、57…センサ群、58…測定データ受信部、59…物理モデル、60…方程式群、61…一致パラメータ特定部、62…実測データ取得部、63…記録部、64…データ処理部、65…許容範囲設定部、66…状態判定部、67…点検対象選定部、68…測定方法選定部、69…異常原因特定部、70…点検時期判定部、71…結果出力部、72…メイン制御部、73…情報入力部、74…通信部、75…制御棒のモデル、76…ストップピストンのモデル、77…シリンダチューブおよびピストンチューブのモデル、78…挿入配管のモデル、79…引抜配管のモデル、80…ストップピストンシールとコレットピストンシールを含む流動抵抗のモデル、81…インナーシールを含む流動抵抗のモデル、82…アウターシールとオリフィスとボール逆止弁を含む流動抵抗のモデル、P…確率分布、Q…シール摩耗試験データ、R…許容範囲、W…駆動水。
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1... Maintenance management system, 2... Nuclear power plant, 3... Nuclear reactor, 4... Pressure vessel, 5... Control rod drive mechanism, 6... Control rod, 7... Reactor containment vessel, 8... Water pressure control unit, 9... Control
Claims (11)
前記物理モデルに基づいて定式化された方程式にパラメータを反映して演算を実行する解析部と、
前記制御棒駆動系統の状態を実測した実測データを取得する実測データ取得部と、
前記物理モデルの演算結果が前記実測データに一致する前記パラメータを一致パラメータとして特定する一致パラメータ特定部と、
前記一致パラメータと前記一致パラメータの解析結果とを含む解析データを記録する記録部と、
前記解析データに基づいて前記制御棒駆動機構の劣化の進展具合を評価し、前記制御棒駆動機構に異常が発生する時期および確率を求め、点検時期を判定する点検時期判定部と、
を備える、
保守管理システム。 a modeling processing unit that constructs a physical model capable of reproducing the state of a control rod drive system including a control rod drive mechanism of a nuclear power plant and equipment related to the operation of the control rod drive mechanism;
an analysis unit that performs calculations by reflecting parameters in equations formulated based on the physical model;
a measured data acquisition unit that acquires measured data obtained by actually measuring the state of the control rod drive system;
a matching parameter identifying unit that identifies, as a matching parameter, the parameter whose calculation result of the physical model matches the measured data;
a recording unit for recording analysis data including the matching parameters and analysis results of the matching parameters;
an inspection timing determination unit that evaluates progress of deterioration of the control rod drive mechanism based on the analysis data, obtains the timing and probability of occurrence of an abnormality in the control rod drive mechanism, and determines inspection timing;
comprising
Maintenance management system.
前記物理モデルに反映させる前記パラメータを更新するパラメータ更新部と、
前記物理モデルの演算結果と前記実測データとを比較して互いの差異の有無を判定する差異判定部と、
を備え、
前記差異判定部にて前記差異が有ると判定された場合に前記パラメータ更新部により前記パラメータを更新し、
前記差異判定部にて前記差異が無いと判定された場合に前記物理モデルに反映されている前記パラメータを前記一致パラメータとする、
請求項1に記載の保守管理システム。 The match parameter identification unit
a parameter updating unit that updates the parameters to be reflected in the physical model;
a difference determination unit that compares the calculation result of the physical model and the measured data and determines whether there is a difference between them;
with
updating the parameter by the parameter update unit when the difference determination unit determines that there is a difference;
If the difference determination unit determines that there is no difference, the parameter reflected in the physical model is set as the matching parameter;
The maintenance management system according to claim 1.
請求項1または請求項2に記載の保守管理システム。 The actual measurement data acquisition unit acquires at least one of measurement data measured by a sensor installed in the control rod drive system and test and inspection data obtained when equipment of the control rod drive system was tested and inspected in the past. Acquired as the measured data,
The maintenance management system according to claim 1 or 2.
前記制御棒駆動機構と前記機器であるポンプまたは弁の力学的挙動を表す力学モデルと、
前記制御棒駆動系統を流れる流体の流量または圧力の変化を表す流体モデルと、
前記制御棒駆動系統の熱に関する現象を表現する熱モデルと、
前記制御棒駆動系統の設備の挙動を制御するための制御モデルと、
前記制御棒駆動系統の設備に関する電気系統の挙動を表す電気回路モデルと、
前記制御棒駆動系統の設備の材質の特性を表す物性モデルと、
の少なくともいずれかを含み、
前記物理モデルで定義された前記パラメータの組み合わせによって前記制御棒駆動系統の状態を再現する、
請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の保守管理システム。 The physical model is
a mechanical model that represents the mechanical behavior of the control rod drive mechanism and the pump or valve that is the equipment;
a fluid model representing changes in flow rate or pressure of fluid flowing through the control rod drive system;
a thermal model that expresses a phenomenon related to heat in the control rod drive system;
a control model for controlling the behavior of equipment of the control rod drive system;
an electric circuit model representing the behavior of an electric system related to the equipment of the control rod drive system;
a physical property model representing the characteristics of the material of the equipment of the control rod drive system;
including at least one of
reproduce the state of the control rod drive system by the combination of the parameters defined in the physical model;
The maintenance management system according to any one of claims 1 to 3.
請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の保守管理システム。 A data processing unit that processes the analysis data by data mining,
The maintenance management system according to any one of claims 1 to 4.
前記状態判定部で正常と判定された場合に点検の対象とすべき前記制御棒駆動機構を選定する点検対象選定部と、
前記状態判定部で異常と判定された場合に異常原因を特定する異常原因特定部と、
を備える、
請求項5に記載の保守管理システム。 a state determination unit that determines the state of the control rod drive system based on the processing result of the data processing unit;
an inspection target selection unit that selects the control rod drive mechanism to be inspected when the state determination unit determines that the control rod drive mechanism is normal;
an abnormality cause identification unit that identifies the cause of an abnormality when the state determination unit determines that there is an abnormality;
comprising
The maintenance management system according to claim 5.
請求項6に記載の保守管理システム。 The state determination unit compares the analysis data with a predetermined allowable range, and determines whether or not there is an abnormality in the control rod drive system.
The maintenance management system according to claim 6.
請求項6または請求項7に記載の保守管理システム。 The inspection target selection unit evaluates the progress of deterioration of the control rod drive mechanism based on the analysis data, and selects the control rod drive mechanism to be inspected.
The maintenance management system according to claim 6 or 7.
請求項6から請求項8のいずれか1項に記載の保守管理システム。 The cause-of-abnormality identification unit extracts possible causes of the control rod drive system based on the analysis data, and extracts parts to be confirmed with priority.
The maintenance management system according to any one of claims 6 to 8.
請求項1から請求項9のいずれか1項に記載の保守管理システム。 A measurement method selection unit that selects the type and installation position of a sensor that monitors the state of the control rod drive system based on the analysis data,
The maintenance management system according to any one of claims 1 to 9.
前記物理モデルに基づいて定式化された方程式にパラメータを反映して演算を実行するステップと、
前記制御棒駆動系統の状態を実測した実測データを取得するステップと、
前記物理モデルの演算結果が前記実測データに一致する前記パラメータを一致パラメータとして特定するステップと、
前記一致パラメータと前記一致パラメータの解析結果とを含む解析データを記録するステップと、
前記解析データに基づいて前記制御棒駆動機構の劣化の進展具合を評価し、前記制御棒駆動機構に異常が発生する時期および確率を求め、点検時期を判定するステップと、
を含む、
保守管理方法。 constructing a physical model capable of reproducing the state of a control rod drive system including a control rod drive mechanism of a nuclear power plant and equipment related to the operation of the control rod drive mechanism;
a step of performing an operation by reflecting parameters in an equation formulated based on the physical model;
a step of acquiring measured data obtained by actually measuring the state of the control rod drive system;
a step of identifying the parameter whose calculation result of the physical model matches the measured data as a matching parameter;
recording analysis data including the matching parameters and analysis results of the matching parameters;
a step of evaluating progress of deterioration of the control rod drive mechanism based on the analysis data, determining the timing and probability of occurrence of an abnormality in the control rod drive mechanism, and determining inspection timing;
including,
Maintenance management method.
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003114294A (en) | 2001-10-04 | 2003-04-18 | Toshiba Corp | Power plant monitoring, diagnosis, inspection, and maintenance systems |
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003114294A (en) | 2001-10-04 | 2003-04-18 | Toshiba Corp | Power plant monitoring, diagnosis, inspection, and maintenance systems |
| KR101250809B1 (en) | 2011-09-09 | 2013-04-04 | 한국수력원자력 주식회사 | Automatic reactor regulating system for controlling reactor coolant temperature and axial power distribution |
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