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JP7675900B2 - Equipment maintenance support method - Google Patents
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Description

本発明の実施形態は、設備の保守支援方法に関する。 An embodiment of the present invention relates to a method for supporting maintenance of equipment.

製品製造のための設備を持つ工場等の施設は、発電所や変電所など機械設備や電気設備を所有している。これらの多くの施設では、設備を安定して運転できるように保守管理を行っている。長期間の安定運転が求められる上述の機械設備や電気設備では、設備の状態を継続的に計測して監視し、異常事象が発生する前に予兆を検知した場合には、速やかに対策を講じる予知保全等の技術が適用されている。 Factories and other facilities with equipment for manufacturing products own mechanical and electrical equipment, such as power plants and substations. Many of these facilities perform maintenance management to ensure stable operation of the equipment. The above-mentioned mechanical and electrical equipment requires stable operation over a long period of time, so technologies such as predictive maintenance are applied to continuously measure and monitor the condition of the equipment and, if signs of an abnormal event are detected before it occurs, to take prompt action.

特許第6984786号公報Patent No. 6984786 特許第6264473号公報Patent No. 6264473 特許第6856443号公報Patent No. 6856443

異常が発生した場合に、異常発生前後の設備の設定情報を比較し、変化内容を抽出し表示して処置または支援を行ったり(特許文献1)、過去のデータをもとに故障箇所や原因を特定し、点検計画を策定したりすること(特許文献2)が提案されている。また、予め設備の正常及び異常の挙動を保存したデータベースと、機器の数学または物理モデルに異常条件を設定して作成した模擬異常データのデータベースとを作成し、異常診断を行うと共に比較する診断システム(特許文献3)が提案されている。 When an abnormality occurs, it has been proposed to compare the equipment setting information before and after the occurrence, extract and display the changes, and take action or provide support (Patent Document 1), or to identify the fault location and cause based on past data and develop an inspection plan (Patent Document 2). In addition, a diagnostic system has been proposed that creates a database that stores in advance the normal and abnormal behavior of the equipment, and a database of simulated abnormal data created by setting abnormal conditions in a mathematical or physical model of the equipment, and performs abnormality diagnosis and comparison (Patent Document 3).

また、前述の予知保全のためには、異常事象(故障)の予兆をとらえるために多くの計測装置が必要になる。予兆が適切にとらえられなければ異常事象が発生してしまう。異常事象が発生した場合、過去の運転データや故障履歴が十分に存在しなかったり、設備の異常挙動のデータベースが存在しなかったりしたときには、原因解明に多大な時間を要する恐れがある。 Furthermore, the aforementioned predictive maintenance requires many measuring devices to detect signs of abnormal events (failures). If the signs are not detected properly, an abnormal event will occur. When an abnormal event occurs, if there is insufficient past operating data or failure history, or if there is no database of abnormal equipment behavior, it may take a long time to determine the cause.

本発明の実施形態は、上述の事情を考慮してなされたものであり、設備の過去の運転データや故障履歴を用いることなく、設備に生じた異常事象の原因を究明し、その対策を提示することができる設備の保守支援方法を提供することを目的とする。 The embodiment of the present invention has been made in consideration of the above circumstances, and aims to provide an equipment maintenance support method that can identify the cause of an abnormal event that occurs in equipment and present countermeasures without using past operation data or failure history of the equipment.

本発明の実施形態における設備の保守支援方法は、相互に関連しながら入力に対して出力を出す複数の要素機器から構成される設備について、最小値と最大値の範囲で設定され制御される特性値をもつ前記要素機器をモデル化した要素機器モデルを複数有するデジタルモデルを予め作成し、前記設備に異常事象が発生した場合に、前記デジタルモデルを用いて、前記要素機器の設計図書、仕様書及びカタログの少なくとも1つを含む情報を用い前記要素機器モデルの特性値を変数として行う前記設備の正常事象のシミュレーションと、異常事象発生時の前記設備の挙動及び前記要素機器の故障に関する情報に基づいて前記要素機器モデルの特性値を変数として行う前記設備の異常事象のシミュレーションとを行い、異常事象のシミュレーションでは、前記設備に異常事象が発生した場合の挙動と近いシミュレーション結果になるように前記要素機器モデルの特性値を決定し、正常事象と異常事象のそれぞれのシミュレーション結果から得られる前記要素機器モデルの特性値を比較し、これらの特性値が相違する前記要素機器モデルを異常状態にある前記要素機器モデルであると判定し、この判定した前記要素機器モデルに対応する前記要素機器を異常事象の原因となった前記要素機器であると特定することを特徴とするものである。 In an embodiment of the present invention, the equipment maintenance support method creates a digital model in advance for equipment composed of multiple element devices that output in response to input while being related to each other, which has multiple element device models that model the element devices with characteristic values that are set and controlled within a range of minimum and maximum values, and when an abnormal event occurs in the equipment, the digital model is used to perform a normal event simulation of the equipment using information including at least one of the design documents, specifications, and catalogs of the element devices, with the characteristic values of the element device models as variables, and an abnormal event simulation of the equipment using the characteristic values of the element device models as variables based on information regarding the behavior of the equipment when an abnormal event occurs and the failure of the element devices, and in the abnormal event simulation, the characteristic values of the element device models are determined so that the simulation result is close to the behavior when an abnormal event occurs in the equipment, the characteristic values of the element device models obtained from the simulation results of normal events and abnormal events are compared, and the element device models whose characteristic values are different are determined to be the element device models in an abnormal state, and the element device corresponding to the determined element device model is identified as the element device that caused the abnormal event.

本発明の実施形態によれば、設備の過去の運転データや故障履歴を用いることなく、設備に生じた異常事象の原因を究明し、その対策を提示することができる。 According to an embodiment of the present invention, it is possible to investigate the cause of an abnormal event that occurs in equipment and present countermeasures without using past operation data or failure history of the equipment.

第1実施形態に係る設備の保守支援方法を実施する際における保守対象の設備とそのデジタルモデルを概略して示し、(A)が上記設備の構成を示すブロック図、(B)が上記デジタルモデルの構成を示すブロック図。1A and 1B are schematic diagrams showing an equipment to be maintained and a digital model thereof when implementing an equipment maintenance support method according to a first embodiment, in which (A) is a block diagram showing the configuration of the equipment, and (B) is a block diagram showing the configuration of the digital model. 第2実施形態に係る設備の保守支援方法を実施する際における保守対象の設備とそのデジタルモデルを概略して示し、(A)が上記設備の構成を示すブロック図、(B)が上記デジタルモデルの構成を示すブロック図。13A and 13B are block diagrams showing an outline of an equipment to be maintained and its digital model when implementing an equipment maintenance support method according to a second embodiment, in which FIG. 13A is a block diagram showing the configuration of the equipment, and FIG. 13B is a block diagram showing the configuration of the digital model.

以下、本発明を実施するための形態を、図面に基づき説明する。 Below, the embodiment of the present invention will be explained with reference to the drawings.

[A]第1実施形態(図1)
図1は、第1実施形態に係る設備の保守支援方法を実施する際における保守対象の設備とそのデジタルモデルを概略して示し、(A)が上記設備の構成を示すブロック図、(B)が上記デジタルモデルの構成を示すブロック図である。
[A] First embodiment (FIG. 1)
FIG. 1 shows an outline of a facility to be maintained and its digital model when implementing a facility maintenance support method according to a first embodiment, in which (A) is a block diagram showing the configuration of the facility, and (B) is a block diagram showing the configuration of the digital model.

図1(A)に示すように、保守対象の設備1は少なくとも1個、例えば1個以上の要素機器2(要素機器2A、2B、2C)を有して構成される。各要素機器2は、相互に関連しながら入力に対して出力を出す。この入出力は、電気信号の入力に対する出力、部品の入力に対する製品の出力のほか、液体や気体などの流体の入力に対する出力としての発電など、様々な形態を取り得る。 As shown in FIG. 1(A), the equipment 1 to be maintained is configured to have at least one, for example, one or more, element devices 2 (element devices 2A, 2B, 2C). Each element device 2 is related to the others and outputs an output in response to an input. This input/output can take various forms, such as an output in response to an input of an electrical signal, an output of a product in response to an input of a part, or even power generation as an output in response to an input of a fluid such as a liquid or gas.

各要素機器2は、ヒータであれば熱出力、バルブであれば開度、ポンプであれば吐出流量や吐出圧力といった特性値をもつ。この特性値は、最小値と最大値の範囲で設定され制御されることで、要素機器2が目的に合う出力を得るようになっている。要素機器2の特性値は一種類とは限らず、例えばポンプの場合には吐出圧力と吐出流量のように、1つの要素機器が複数の特性値を持つこともある。 Each element device 2 has a characteristic value, such as heat output for a heater, opening for a valve, and discharge flow rate and discharge pressure for a pump. These characteristic values are set and controlled within a range of minimum and maximum values so that the element device 2 obtains an output that suits the purpose. The element device 2 does not have to have just one type of characteristic value; for example, in the case of a pump, one element device may have multiple characteristic values, such as discharge pressure and discharge flow rate.

また、各要素機器2は配管や電線などの接続部材4により接続されて系統3を構成する。各要素機器2または接続部材4における温度、圧力、電流、電圧などのプロセス値がモニタリングされることで、系統3の状態を監視することが可能になる。設備1や系統3の状態が正常である場合には、各要素機器2の特性値は仕様範囲内の所定の値に設定される。 Furthermore, each element device 2 is connected by connecting members 4 such as pipes and electric wires to form a system 3. By monitoring process values such as temperature, pressure, current, and voltage in each element device 2 or connecting members 4, it becomes possible to monitor the state of the system 3. When the state of the facility 1 and the system 3 is normal, the characteristic values of each element device 2 are set to predetermined values within the specification range.

図1(B)に示すように、設備1のデジタルモデル5は、設備1を構成する要素機器2(要素機器2A、2B、2C)をモデル化した要素機器モデル6(要素機器モデル6A、6B、6C)と、接続部材4をモデル化した接続部材モデル7とを有するものであり、予め作成される。このデジタルモデル5は要素機器モデル6を少なくとも1つ、例えば1つ以上(要素機器モデル6A、6B、6C)有する。また、デジタルモデル5は、要素機器モデル6を接続部材モデル7が接続した系統モデル8を有する。このようなデジタルモデル5では、要素機器モデル6の特性値は、実際の要素機器2の仕様の範囲を超えて任意に設定可能である。 As shown in FIG. 1(B), the digital model 5 of the facility 1 has element equipment models 6 (element equipment models 6A, 6B, 6C) that model element equipment 2 (element equipment 2A, 2B, 2C) that make up the facility 1, and a connection member model 7 that models the connection member 4, and is created in advance. This digital model 5 has at least one element equipment model 6, for example, one or more (element equipment models 6A, 6B, 6C). The digital model 5 also has a system model 8 in which the element equipment models 6 are connected by connection member models 7. In such a digital model 5, the characteristic values of the element equipment models 6 can be set arbitrarily beyond the range of the specifications of the actual element equipment 2.

次に、設備1に異常事象が発生した際に、デジタルモデル5を用いて行う設備1の保守支援方法について説明する。
設備1に異常事象が発生した場合には、設備1の出力または系統3のプロセス値が通常と異なる値を示す。そこで、まず、設備1に異常事象が発生した場合に、デジタルモデル5を用いて、要素機器モデル6の特性値を変数として変化させて、設備1の正常事象と異常事象のシミュレーションを行う。
Next, a method for supporting maintenance of the facility 1 using the digital model 5 when an abnormal event occurs in the facility 1 will be described.
When an abnormal event occurs in the equipment 1, the output of the equipment 1 or the process value of the system 3 exhibits a value different from normal. Therefore, first, when an abnormal event occurs in the equipment 1, the characteristic values of the element device model 6 are changed as variables using the digital model 5 to simulate normal and abnormal events in the equipment 1.

設備1の正常事象のシミュレーション(即ち、設備1の正常事象を模擬(再現)するシミュレーション)は、設備1に異常事象が発生する前の設備1の運転履歴の情報を用いないで行う。つまり、設備1の正常事象のシミュレーションは、時系列情報を含まず、要素機器2の設計図書、仕様書及びカタログの少なくとも1つを含む情報を用いて、要素機器モデル6の特性値を変数として変化させて行う。 The simulation of a normal event in equipment 1 (i.e., a simulation that mimics (reproduces) a normal event in equipment 1) is performed without using information on the operation history of equipment 1 before an abnormal event occurred in equipment 1. In other words, the simulation of a normal event in equipment 1 does not include time-series information, but uses information including at least one of the design documents, specifications, and catalogs of element equipment 2, and is performed by changing the characteristic values of element equipment model 6 as variables.

設備1の異常事象のシミュレーション(即ち、設備1の異常事象を模擬(再現)するシミュレーション)は、設備1に異常事象が発生する前の設備1の運転履歴や要素機器2の過去の故障履歴の情報を用いることなく、異常事象発生時の設備1の挙動を用いて、要素機器モデル6の特性値を変数として変化させて行う。この異常事象のシミュレーションでは、デジタルモデル5の出力や系統モデル8のプロセス値のシミュレーション結果が、異常事象発生時の設備1の挙動(設備1の出力、系統3のプロセス値)と近い状態になるように、要素機器モデル6の特性値を決定する。また、上述の異常事象のシミュレーションでは、1つの要素機器モデル6の特性値を変化させるだけでなく、複数の要素機器モデル6の特性値を変化させることで、例えば複雑な異常事象に対応することが可能である。 The simulation of an abnormal event in equipment 1 (i.e., a simulation that mimics (reproduces) an abnormal event in equipment 1) is performed by changing the characteristic values of element equipment models 6 as variables using the behavior of equipment 1 when an abnormal event occurs, without using information on the operation history of equipment 1 before the abnormal event occurred in equipment 1 or the past failure history of element equipment 2. In this simulation of an abnormal event, the characteristic values of element equipment models 6 are determined so that the simulation results of the output of digital model 5 and the process value of system model 8 are close to the behavior of equipment 1 when an abnormal event occurs (output of equipment 1, process value of system 3). In addition, in the above-mentioned simulation of an abnormal event, it is possible to respond to, for example, complex abnormal events by changing not only the characteristic values of one element equipment model 6 but also the characteristic values of multiple element equipment models 6.

次に、上述のようにして求めた正常事象と異常事象のそれぞれのシミュレーション結果から得られる要素機器モデル6の特性値を比較する。このとき、異常事象のシミュレーション結果から得られる要素機器モデル6の特性値が、正常事象のシミュレーション結果から得られる要素機器モデル6の特性値と相違する場合には、この特性値が相違した要素機器モデル6が異常(故障)状態にある要素機器モデルであると判定する。そして、異常(故障)状態にあると判定した要素機器モデル6に対応する要素機器2を、設備1の異常事象の原因となった要素機器2であると特定する。従って、この特定した要素機器2の交換、またはこの要素機器2の設定値を調整するなどの対策を提示することが可能になる。 Next, the characteristic values of the element equipment model 6 obtained from the simulation results of the normal event and the abnormal event obtained as described above are compared. At this time, if the characteristic value of the element equipment model 6 obtained from the simulation result of the abnormal event differs from the characteristic value of the element equipment model 6 obtained from the simulation result of the normal event, it is determined that the element equipment model 6 with the different characteristic value is the element equipment model in an abnormal (fault) state. Then, the element equipment 2 corresponding to the element equipment model 6 determined to be in an abnormal (fault) state is identified as the element equipment 2 that caused the abnormal event of the facility 1. Therefore, it becomes possible to present countermeasures such as replacing the identified element equipment 2 or adjusting the setting value of this element equipment 2.

また、デジタルモデル5を用いて行う設備1の保守支援方法では、例えば設備1の要素機器2の交換が必要であるが、その要素機器2と同一機種の入手が困難な場合に、次のような保守支援を行う。 In addition, in the method of supporting maintenance of equipment 1 using digital model 5, for example, when it is necessary to replace element device 2 of equipment 1 but it is difficult to obtain the same model of element device 2, the following maintenance support is provided.

つまり、設備1のデジタルモデル5が有する要素機器モデル6のうち、1または複数の要素機器モデル6を、仕様が異なる別の要素機器モデルに置き換えまたはバイパスラインにてバイパスして、デジタルモデル5を変更する。そして、この変更したデジタルモデル5を用いて設備1の正常事象のシミュレーションを行い、デジタルモデル5が正常に動作するか否かを当該シミュレーションにより確認する。これにより、設備1の異常(故障)状態の要素機器2を仕様が異なる別の要素機器2に置き換えたり、異常(故障)状態の要素機器2をバイパスラインにてバイパスさせたりする等の対策を提示することが可能になる。 In other words, one or more of the element equipment models 6 in the digital model 5 of the equipment 1 are replaced with another element equipment model with different specifications or bypassed via a bypass line to modify the digital model 5. Then, using this modified digital model 5, a simulation of a normal event in the equipment 1 is performed, and whether or not the digital model 5 operates normally is confirmed by the simulation. This makes it possible to present countermeasures such as replacing an element equipment 2 in an abnormal (failed) state of the equipment 1 with another element equipment 2 with different specifications, or bypassing an element equipment 2 in an abnormal (failed) state via a bypass line.

以上のように構成されたことから、この第1実施形態によれば、次の効果(1)及び(2)を奏する。
(1)本第1実施形態によれば、要素機器2をモデル化した要素機器モデル6を有する設備1のデジタルモデル5を用いて、設備1の正常事象と異常事象のシミュレーションを行い、これらの正常事象と異常事象のそれぞれのシミュレーション結果から得られる要素機器モデル6の特性値を比較することで、異常(故障)状態にある要素機器モデル6を判定して、異常事象の原因となった要素機器2を特定している。この結果、設備1の過去の運転データや故障履歴を用いることなく、設備1に生じた異常事象の原因を究明し、その対策を提示することができる。このため、異常事象が発生した設備1の分解点検に伴う費用及び時間を削減することができる。
As configured as above, the first embodiment provides the following advantages (1) and (2).
(1) According to the first embodiment, a digital model 5 of the equipment 1 having an element equipment model 6 that models an element equipment 2 is used to simulate normal and abnormal events of the equipment 1, and characteristic values of the element equipment model 6 obtained from the simulation results of the normal and abnormal events are compared to determine which element equipment model 6 is in an abnormal (failed) state, thereby identifying the element equipment 2 that caused the abnormal event. As a result, it is possible to investigate the cause of an abnormal event that occurred in the equipment 1 and present a countermeasure against it without using past operation data or failure history of the equipment 1. This makes it possible to reduce the cost and time required for disassembly and inspection of the equipment 1 in which an abnormal event occurred.

(2)設備1のデジタルモデル5が有する要素機器モデル6のうち、1または複数の要素機器モデル6を、仕様が異なる別の要素機器モデル6に置き換えまたはバイパスラインにてバイパスしてデジタルモデル5を変更し、この変更したデジタルモデル5を用いて設備1の正常事象のシミュレーションを行い、デジタルモデル5が正常に動作するか否かを確認している。このため、交換が必要であるが同一機種の入手が困難な要素機器2に対して、この要素機器2を別の要素機器2に置き換えたり、バイパスしたりする対策を提案することができる。これにより、恒久的ではないが、暫定的な提案を迅速に提示することができる。 (2) Among the element equipment models 6 held by the digital model 5 of the facility 1, one or more element equipment models 6 are replaced with other element equipment models 6 having different specifications or bypassed via a bypass line to modify the digital model 5, and this modified digital model 5 is used to simulate normal events of the facility 1 to confirm whether the digital model 5 operates normally. Therefore, for an element equipment 2 that needs to be replaced but is difficult to obtain of the same model, it is possible to propose measures to replace this element equipment 2 with another element equipment 2 or to bypass it. This makes it possible to quickly present a provisional proposal, although it is not permanent.

[B]第2の実施形態(図2)
図2は、第2実施形態に係る設備の保守支援方法を実施する際における保守対象の設備とそのデジタルモデルを概略して示し、(A)が上記設備の構成を示すブロック図、(B)が上記デジタルモデルの構成を示すブロック図である。この第2実施形態において第1実施形態と同様な部分については、第1実施形態と同一の符号を付すことにより説明を簡略化し、または省略する。
[B] Second embodiment (FIG. 2)
2A and 2B are block diagrams showing the configuration of the digital model of the equipment to be maintained when implementing the equipment maintenance support method according to the second embodiment. In the second embodiment, the same reference numerals as in the first embodiment are used to simplify or omit the description of the same parts as in the first embodiment.

本第2実施形態の設備の保守支援方法が第1実施形態と異なる点は、データベース11に格納された設備1における要素機器2の故障に関する情報を反映させて、設備1の異常事象のシミュレーションを行う点である。 The equipment maintenance support method of the second embodiment differs from the first embodiment in that it simulates an abnormal event in the equipment 1 by reflecting information about the failure of the element equipment 2 in the equipment 1 stored in the database 11.

データベース11は、設備1を構成する要素機器2の故障に関する情報を要素機器2毎に格納したものであり、予め作成され準備される。上述の要素機器2の故障に関する情報としては、要素機器2の故障確率や耐用期間、故障が生じた場合の要素機器2の挙動などの要素機器2の情報である。この要素機器2の故障に関する情報は、保守対象の設備1の要素機器2により得られた情報である必要はなく、同一機種の要素機器2についての一般的な故障確率や耐用期間、または他の設備を構成する要素機器2で発生した故障の情報であってもよい。 The database 11 stores information about failures of element devices 2 constituting the facility 1 for each element device 2, and is created and prepared in advance. The information about failures of the element devices 2 described above is information about the element devices 2, such as the failure probability and service life of the element devices 2, and the behavior of the element devices 2 when a failure occurs. This information about failures of element devices 2 does not need to be information obtained from the element devices 2 of the facility 1 that is the subject of maintenance, but may be information about the general failure probability and service life of element devices 2 of the same model, or information about failures that have occurred in element devices 2 that constitute other facilities.

デジタルモデル5の要素機器モデル6の特性値を変数として変化させて行う設備1の異常事象のシミュレーションは、本第2実施形態では、データベース11に格納された要素機器2の故障に関する情報を反映させて行う。例えば、デジタルモデル5において特性値を変化させる要素機器モデル6の選定に際して、データベース11に格納された故障確率の高い要素機器2に対応する要素機器モデル6や、耐用期間の短い要素機器2に対応する要素機器モデル6を優先して選定する。また、データベース11に格納された「故障が生じた場合の要素機器2の挙動」を再現するように、その要素機器2に対応する要素機器モデル6をデジタルモデル5において優先して選択する。 In the second embodiment, the simulation of an abnormal event in the facility 1 is performed by changing the characteristic values of the element equipment models 6 in the digital model 5 as variables, and is performed by reflecting information about failures of the element equipment 2 stored in the database 11. For example, when selecting an element equipment model 6 for changing the characteristic value in the digital model 5, priority is given to selecting an element equipment model 6 corresponding to an element equipment 2 with a high failure probability stored in the database 11 or an element equipment model 6 corresponding to an element equipment 2 with a short useful life. Furthermore, in order to reproduce the "behavior of the element equipment 2 when a failure occurs" stored in the database 11, the element equipment model 6 corresponding to that element equipment 2 is selected with priority in the digital model 5.

以上のように構成されたことから、本第2実施形態によれば、第1実施形態の効果(1)及び(2)と同様な効果を奏するほか、次の効果(3)を奏する。 As configured as described above, the second embodiment provides the same effects as the effects (1) and (2) of the first embodiment, as well as the following effect (3).

(3)設備1の異常事象のシミュレーションを、データベース11に格納された要素機器2の故障に関する情報を反映させて、即ちデータベース11に故障に関する情報が格納されている要素機器2に対応する要素機器モデル6を優先して、その特性値を変化させて行っている。このため、設備1における要素機器2の大量に存在する故障の組み合わせの中から、故障に関して可能性が高い要素機器2の組み合わせを迅速に選定して異常事象のシミュレーションを実施することができる。その結果、設備1において異常事象の原因となった要素機器2を速やかに特定し、その対策を提示することができる。 (3) The simulation of an abnormal event in the facility 1 is performed by reflecting information about the failure of the element devices 2 stored in the database 11, i.e., by giving priority to the element device model 6 corresponding to the element device 2 about which failure information is stored in the database 11, and changing its characteristic values. Therefore, it is possible to quickly select a combination of element devices 2 with a high probability of failure from the large number of combinations of failures of the element devices 2 in the facility 1, and perform a simulation of an abnormal event. As a result, it is possible to quickly identify the element device 2 that caused the abnormal event in the facility 1, and present a countermeasure.

以上、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、組み合わせを行うことができ、また、それらの置き換えや変更、組み合わせは、発明の範囲や要旨に含まれると共に、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。 Although several embodiments of the present invention have been described above, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, substitutions, changes, and combinations can be made without departing from the gist of the invention. Furthermore, such substitutions, changes, and combinations are included in the scope and gist of the invention, and are included in the scope of the invention and its equivalents described in the claims.

1…設備、2…要素機器、5…デジタルモデル、6…要素機器モデル、11…データベース 1...Facility, 2...Component equipment, 5...Digital model, 6...Component equipment model, 11...Database

Claims (3)

相互に関連しながら入力に対して出力を出す複数の要素機器から構成される設備について、最小値と最大値の範囲で設定され制御される特性値をもつ前記要素機器をモデル化した要素機器モデルを複数有するデジタルモデルを予め作成し、
前記設備に異常事象が発生した場合に、前記デジタルモデルを用いて、前記要素機器の設計図書、仕様書及びカタログの少なくとも1つを含む情報を用い前記要素機器モデルの特性値を変数として行う前記設備の正常事象のシミュレーションと、異常事象発生時の前記設備の挙動及び前記要素機器の故障に関する情報に基づいて前記要素機器モデルの特性値を変数として行う前記設備の異常事象のシミュレーションとを行い、
異常事象のシミュレーションでは、前記設備に異常事象が発生した場合の挙動と近いシミュレーション結果になるように前記要素機器モデルの特性値を決定し、
正常事象と異常事象のそれぞれのシミュレーション結果から得られる前記要素機器モデルの特性値を比較し、これらの特性値が相違する前記要素機器モデルを異常状態にある前記要素機器モデルであると判定し、この判定した前記要素機器モデルに対応する前記要素機器を異常事象の原因となった前記要素機器であると特定することを特徴とする設備の保守支援方法。
For a facility that is composed of a plurality of element devices that are related to each other and produce an output in response to an input, a digital model is created in advance that has a plurality of element device models that model the element devices having characteristic values that are set and controlled within a range between a minimum value and a maximum value;
When an abnormal event occurs in the equipment, the digital model is used to perform a simulation of a normal event of the equipment using information including at least one of design drawings, specifications, and catalogs of the element equipment and characteristic values of the element equipment model as variables, and a simulation of an abnormal event of the equipment using information regarding the behavior of the equipment and a failure of the element equipment when the abnormal event occurs and characteristic values of the element equipment model as variables,
In the simulation of the abnormal event, characteristic values of the element equipment model are determined so as to produce a simulation result close to a behavior when an abnormal event occurs in the facility;
An equipment maintenance support method comprising the steps of: comparing characteristic values of the element equipment model obtained from simulation results of a normal event and an abnormal event; determining that the element equipment model for which these characteristic values are different is the element equipment model in an abnormal state; and identifying the element equipment corresponding to the determined element equipment model as the element equipment that caused the abnormal event.
前記設備の正常事象のシミュレーションは、前記設備に異常事象が発生する前の運転履歴の情報を用いないで行うことを特徴とする請求項1に記載の設備の保守支援方法。 The equipment maintenance support method according to claim 1, characterized in that the simulation of the normal event of the equipment is performed without using information on the operation history before the abnormal event occurred in the equipment. 前記設備における要素機器の故障に関する情報を前記要素機器毎に格納するデータベースを準備し、
前記設備の異常事象のシミュレーションを、前記データベースに格納された故障に関する情報を反映させて、要素機器モデルの特性値を変数として行うことを特徴とする請求項1に記載の設備の保守支援方法。
preparing a database for storing information regarding failures of element devices in the facility for each of the element devices;
2. The facility maintenance support method according to claim 1, wherein a simulation of an abnormal event in the facility is performed by reflecting information on failures stored in the database and using characteristic values of element equipment models as variables.
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