JP2005037370A - Method and program for reliability assessment - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、複数設けられた構造部材の信頼性を定量的に評価する信頼性評価方法及び信頼性評価プログラムに関する。 The present invention relates to a reliability evaluation method and a reliability evaluation program for quantitatively evaluating the reliability of a plurality of structural members.
プラント機器設備等大規模な設備においては多種多量の構造部材が用いられていることが多く、これらの構造部材の保守管理は、各々の構造部材の故障による影響が小さい、各部材が同一の劣化特性を示す、数が多量にあり個別管理出来ない等の理由により群管理による保守管理が多用されていた。この群管理による保守管理は、サンプル調査等により全体的な劣化傾向を把握して、全体的な劣化度が小さい場合には必要に応じて個別に補修を行い、全体的な劣化傾向がある程度以上になったら設備全体の補修又は取り替えを行うものであった。 Many large-scale facilities are used in large-scale facilities such as plant equipment, and the maintenance of these structural members is less affected by the failure of each structural member. Maintenance management by group management was frequently used due to reasons such as showing characteristics and large numbers that cannot be managed individually. Maintenance management by this group management grasps the overall deterioration tendency through sample surveys, etc., and when the overall deterioration degree is small, repairs are individually made as necessary, and the overall deterioration tendency is more than a certain degree. Then, the entire equipment was repaired or replaced.
しかし、群管理による保守管理は以下の問題点があった。個々のサンプル調査等により全体的な劣化傾向を把握するため、設備全体の劣化度を定量的に評価することが困難であった。そのため、どの程度の個数の構造部材をサンプル調査すべきか明確でなかった。また、設備を継続運用する際の信頼度予測法がなく、補修及び設備更新の判断基準を明確にすることが出来なかった。 However, maintenance management by group management has the following problems. It was difficult to quantitatively evaluate the degree of deterioration of the entire facility because the overall deterioration tendency was grasped by individual sample surveys and the like. Therefore, it was not clear how many structural members should be sampled. In addition, there was no reliability prediction method for continuous operation of equipment, and it was not possible to clarify the criteria for repair and equipment renewal.
また、前記構造部材の使用方法及び使用状況は種々異なるため、劣化の要因も様々なものが想定される。例えば、プラント機器における構造部材の亀裂による劣化が主であるが、この亀裂の要因としては、疲労、熱疲労、腐食疲労等種々の発生要因がある。従って、個々の構造部材の使用状況等に応じて、劣化状況及び保守管理を行う必要があり、複数の構造部材の信頼性を定量的に評価することは困難であった。 Moreover, since the use method and use situation of the structural member are different, various factors of deterioration are assumed. For example, deterioration due to cracks in structural members in plant equipment is mainly used, and there are various generation factors such as fatigue, thermal fatigue, and corrosion fatigue. Therefore, it is necessary to carry out deterioration status and maintenance management according to the usage status of each structural member, and it is difficult to quantitatively evaluate the reliability of a plurality of structural members.
本発明は、このような問題を鑑みて成されてものであり、複数設けられた構造部材の信頼性を定量的に評価することが可能な信頼性評価方法及び信頼性評価プログラムを提供することを技術的課題とする。 The present invention is made in view of such a problem, and provides a reliability evaluation method and a reliability evaluation program capable of quantitatively evaluating the reliability of a plurality of structural members provided. Is a technical issue.
すなわち、本発明は、複数設けられた構造部材の信頼性を定量的に評価する信頼性評価方法であって、評価すべき複数の構造部材のうち一定量の構造部材の亀裂深さを計測する工程と、前記亀裂深さから亀裂進展則を用いて構造部材に作用する応力範囲を複数算出する工程と、前記複数の応力範囲を統計処理し、応力範囲の統計分布を算出する工程と、前記統計分布からモンテカルロ法により任意の時点における亀裂深さ分布を算出する工程と、前記亀裂深さ分布から限界値を超える亀裂深さの割合に基づいて破損確率を算出する工程と、前記破損確率からその信頼区間評価値を算出する工程と、を備えることを特徴とする。 That is, the present invention is a reliability evaluation method for quantitatively evaluating the reliability of a plurality of structural members provided, and measures the crack depth of a certain amount of structural members among the plurality of structural members to be evaluated. A step of calculating a plurality of stress ranges acting on the structural member using a crack propagation law from the crack depth, a step of statistically processing the plurality of stress ranges, and calculating a statistical distribution of the stress range, From the statistical distribution, the step of calculating the crack depth distribution at an arbitrary time by the Monte Carlo method, the step of calculating the failure probability based on the ratio of the crack depth exceeding the limit value from the crack depth distribution, and the failure probability And a step of calculating the confidence interval evaluation value.
本発明は前記工程により、複数設けられた部材の信頼性を定量的に評価し、構造部材の劣化度を的確に把握でき、かつ将来の劣化度を定量的に予測できるため、合理的な保守管理を行うことが可能となる。各構造部材の劣化状況を的確に把握することにより、必要な構造部材に対して必要な保守のみを行うことが出来るため、無駄な保守を減らし保守コストの削減に貢献することが可能となる。ここで、前記統計分布は、例えば、正規分布、対数正規分布、ワイブル分布が挙げられるが、種々の統計分布を用いることが可能であり適
宜に選択して用いることが望ましい。
Since the present invention quantitatively evaluates the reliability of a plurality of members provided by the above steps, can accurately grasp the degree of deterioration of structural members, and can predict the degree of future deterioration quantitatively, it can be rationally maintained. Management can be performed. By accurately grasping the deterioration state of each structural member, it is possible to perform only necessary maintenance on the necessary structural member, so it is possible to reduce unnecessary maintenance and contribute to reduction in maintenance cost. Here, examples of the statistical distribution include a normal distribution, a log normal distribution, and a Weibull distribution. Various statistical distributions can be used, and it is desirable to select and use them appropriately.
また、前記複数の応力範囲を統計処理し、応力範囲の統計分布を算出する工程においては、前記計測した亀裂深さから、亀裂のない検査データを以下の方法で評価することができる。第1の評価方法としては、亀裂のない検査データは発生応力がしきい値Δσthに等しいとして扱う(評価方法A)。尚、この評価方法Aは、応力範囲を真の応力範囲の平均値より高めに設定することとなる。第2の評価方法として、亀裂のない検査データは打ち切りデータとして扱い、亀裂発生確率が測定結果と等価になるように定める(評価方法B)。この評価方法Bは、前述した評価方法Aと比較して、応力範囲平均を低めに、応力範囲の分散を大きめに評価することが出来る。第3の評価方法として、亀裂のない検査データは、発生応力範囲がしきい値以下で亀裂が発生しないとして扱う(評価方法C)。この評価方法Cは、全検査データのうち亀裂のない検査データの割合が高い場合に好適に用いることができる。尚、本発明は、いずれの評価方法であっても良く、検査対象データの特性等に応じて、種々選択して用いることが望ましい。 Further, in the step of statistically processing the plurality of stress ranges and calculating the statistical distribution of the stress ranges, inspection data without cracks can be evaluated from the measured crack depth by the following method. As a first evaluation method, the inspection data without cracks is handled assuming that the generated stress is equal to the threshold value Δσ th (evaluation method A). In this evaluation method A, the stress range is set higher than the average value of the true stress range. As a second evaluation method, inspection data without a crack is treated as censored data, and the crack occurrence probability is determined to be equivalent to the measurement result (evaluation method B). This evaluation method B can evaluate the stress range average lower and the stress range dispersion larger than the evaluation method A described above. As a third evaluation method, inspection data without a crack is treated as a crack that does not occur when the generated stress range is equal to or less than a threshold value (evaluation method C). This evaluation method C can be suitably used when the ratio of inspection data without cracks is high in all inspection data. It should be noted that the present invention may be any evaluation method, and it is desirable to select and use various methods according to the characteristics of the inspection target data.
さらに、本発明は、前記亀裂深さから亀裂進展則を用いて構造部材に作用する応力範囲を複数算出する工程において、前記構造部材を備える設備の稼働回数と亀裂深さから前記亀裂進展則を用いて応力範囲を算出することが望ましい。 Furthermore, in the step of calculating a plurality of stress ranges acting on the structural member from the crack depth using the crack propagation law, the present invention calculates the crack propagation law from the number of operations of the equipment including the structural member and the crack depth. It is desirable to use it to calculate the stress range.
前記亀裂進展則とは、構造部材の亀裂深さの進展がパリス則に従うとした法則である。この亀裂進展則を用いて応力範囲を算出する際には、計測した亀裂深さとその亀裂深さに至る時系列を考慮して応力範囲を算出する。この時系列は、構造部材の用途、機能等に応じて適宜に設定すれば良く、例えば、構造部材が用いられている設備の稼働回数とすることができる。稼働回数によって構造部材の劣化等が伴い、進展する場合に好適に用いることができる。 The crack propagation law is a law in which the progress of the crack depth of the structural member follows the Paris law. When calculating the stress range using this crack propagation law, the stress range is calculated in consideration of the measured crack depth and the time series leading to the crack depth. What is necessary is just to set this time series suitably according to the use of a structural member, a function, etc. For example, it can be set as the frequency | count of operation of the installation in which the structural member is used. It can be suitably used when the structural member deteriorates depending on the number of operations, and progresses.
さらに、本発明に係る信頼性評価方法は、前記破損確率の信頼区間評価値に応じて、前記亀裂深さを計測する構造部材数を設定することが望ましい。本発明は、複数設けられた構造部材のうち一定数の構造部材の亀裂深さを計測し、この計測結果を基に構造部材の信頼性を定量的に評価する。この計測を行う構造部材の数は特に制限はなく、例えば、経験により一定の割合に設定することができる。しかし、信頼性を評価する構造部材は多種多様であり、同種の構造部材であっても劣化状況が大きく異なる構造部材もあり、計測する構造部材数を一定の割合にすることは問題が生じる場合もある。そのため、本発明において得られた破損確率の信頼区間評価値に基づて計測する構造部材数を設定することで、合理的に計測部材数を設定することが可能となる。従って、一定の割合の構造部材数を設定する場合と比べて、計測する構造部材数を削減することが可能となり保守コストの低減にも貢献することができ、かつ、得られる破損確率及びその信頼区間評価値の精度を向上させることが出来る。 Furthermore, in the reliability evaluation method according to the present invention, it is desirable to set the number of structural members for measuring the crack depth according to the confidence interval evaluation value of the failure probability. The present invention measures the crack depth of a certain number of structural members among a plurality of structural members, and quantitatively evaluates the reliability of the structural members based on the measurement results. The number of structural members that perform this measurement is not particularly limited, and can be set to a certain ratio based on experience, for example. However, there are a wide variety of structural members that can be evaluated for reliability, and there are structural members that have very different deterioration conditions even if they are the same type of structural member. There is also. Therefore, the number of measurement members can be set rationally by setting the number of structural members to be measured based on the confidence interval evaluation value of the failure probability obtained in the present invention. Therefore, it is possible to reduce the number of structural members to be measured as compared with the case where a certain number of structural members are set, which can contribute to the reduction of maintenance costs, and the probability of damage and the reliability obtained. The accuracy of the interval evaluation value can be improved.
また、本発明は、複数種類の構造部材を備える設備の信頼性評価方法であって、前記工程において構造部材毎に算出した破損確率の信頼区間評価値を設備に設けられている構造部材数により重み付けを行い、設備全体の破損確率及びその信頼区間評価値を算出することを特徴とする。 Further, the present invention is a method for evaluating the reliability of a facility comprising a plurality of types of structural members, wherein the reliability interval evaluation value of the failure probability calculated for each structural member in the step is determined by the number of structural members provided in the facility. Weighting is performed, and the failure probability of the entire facility and its confidence interval evaluation value are calculated.
本発明によれば、個々の構造部材の信頼性評価に基づき複数種類の構造部材を備える設備の設備全体の信頼性評価を行うことが可能となる。従って、設備全体の保守管理を個々の構造部材の劣化状況を把握して合理的に行うことが可能となる。従って、設備の稼働回数に基づいて、必要な構造部材のみに必要な保守を行うことが可能となり、合理的な保守管理を行うことができる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, it becomes possible to perform the reliability evaluation of the whole installation of the installation provided with multiple types of structural member based on the reliability evaluation of each structural member. Therefore, it is possible to rationally perform maintenance management of the entire facility by grasping the deterioration state of each structural member. Therefore, it is possible to perform necessary maintenance only for necessary structural members based on the number of times of operation of the facility, and rational maintenance management can be performed.
また、本発明は、課題を解決するため上記方法をコンピュータに実行させるプログラムであっても良い。 Further, the present invention may be a program for causing a computer to execute the above method in order to solve the problem.
以上のように本発明に係る信頼性評価方法及び信頼性評価プログラムによれば、複数設けられた構造部材の信頼性を時系列で定量的に評価することが可能となる。また、構造部材の用いられている設備の稼働回数を用いて信頼性を評価することで、各構造部材の用途及び使用状況等を考慮して、各構造部材及びこれを用いる設備に適した信頼性評価を行うことが可能となる。さらに、複数種類の構造部材からなる設備においては、各構造部材の劣化状況及びその劣化予測を定量的に行うことにより、必要な構造部材のみに必要な保守を行い、また計画することが可能となる。そのため、与えられた保守コストの中で設備の部材構成に応じて最大の信頼度が得られる検査方法が可能となる。また、各部材の信頼性評価値に基づいて計測する構造部材数を設定することができるため、必要検査部材数を低減し、検査コストを削減することができる。 As described above, according to the reliability evaluation method and the reliability evaluation program according to the present invention, it is possible to quantitatively evaluate the reliability of a plurality of structural members provided in time series. In addition, by evaluating the reliability using the number of operations of the equipment in which the structural member is used, the reliability suitable for each structural member and the equipment that uses the structural member is considered in consideration of the use and usage status of each structural member. It becomes possible to perform sex evaluation. Furthermore, in facilities consisting of multiple types of structural members, it is possible to carry out necessary maintenance and plan only for the necessary structural members by quantitatively predicting the deterioration status of each structural member and its deterioration prediction. Become. Therefore, it is possible to provide an inspection method in which the maximum reliability can be obtained in accordance with the member configuration of equipment within a given maintenance cost. Moreover, since the number of structural members to be measured can be set based on the reliability evaluation value of each member, the number of necessary inspection members can be reduced and the inspection cost can be reduced.
以下、本発明の構成を図面に示す実施形態の一例に基づいて詳細に説明する。図13は、本発明の信頼性評価方法を実行するコンピュータの概略構成図である。該コンピュータ1は、本体11内にCPUやメインメモリ等よりなる演算処理部12、演算処理の為のソフトウェア(信頼性評価プログラム等)を記憶する記憶装置(ハードディスク)13、これらのデータの入力ポート或は出力ポートである入出力部(I/O)14を備えている。
Hereinafter, the configuration of the present invention will be described in detail based on an example of an embodiment shown in the drawings. FIG. 13 is a schematic configuration diagram of a computer that executes the reliability evaluation method of the present invention. The
本実施形態では、汎用のコンピュータに、信頼性評価プログラムをインストールし、演算処理部12等で該プログラムに従った処理を行わせることにより、本発明の信頼性評価方法を実行させている。
図14は、該コンピュータが実行する信頼性評価方法のフローチャートである。なお、以下で説明する処理において、特に主体を定めずに説明するものは、該コンピュータの演算処理部が行う処理である。
In the present embodiment, the reliability evaluation method of the present invention is executed by installing a reliability evaluation program in a general-purpose computer and causing the
FIG. 14 is a flowchart of a reliability evaluation method executed by the computer. In the processing described below, what is described without particularly defining the subject is processing performed by the arithmetic processing unit of the computer.
本実施形態では、該評価方法の一例として、火力発電設備における火炉壁の金物溶接部及び火力発電設備の信頼性を評価した例を示す。本実施形態では、前記火炉壁に溶接された金物のうちスキンバー,タイロッド,テンションプレートの三部材の溶接部火炉壁管内面の亀裂深さを基準として信頼性の評価を行った。図1に測定対象部材の材料データ及び測定条件を示す。 In the present embodiment, as an example of the evaluation method, an example is shown in which the reliability of the metal wall welded portion of the furnace wall and the thermal power generation facility in the thermal power generation facility is evaluated. In this embodiment, the reliability was evaluated based on the crack depth of the inner surface of the welded furnace wall tube of the skin bar, tie rod, and tension plate among the hardware welded to the furnace wall. FIG. 1 shows material data and measurement conditions of the measurement target member.
まず、各々の部材の亀裂深さを計測する。本実施形態では、超音波探傷試験によって亀裂寸法を測定し、入出力部14から前記コンピュータ1に入力する。該入力を受け付けたコンピュータ1は、該測定結果をメモリ内に一時記憶する。尚、同一部材において複数の寸法、材料がある場合には、それぞれの寸法、材料における亀裂深さを計測する。この計測結果をまとめた亀裂深さ分布を図2に示す(ステップ1)。
First, the crack depth of each member is measured. In the present embodiment, the crack size is measured by an ultrasonic flaw detection test and input to the
次いで、ステップ1で得られた亀裂深さの計測データをを基に亀裂進展則を用いて検査部位に作用する応力範囲を算出する(ステップ2)。尚、本実施の形態において亀裂の発生要因としては、疲労、熱疲労、腐食疲労が対象とされている。これらの劣化による亀裂進展を表すために、以下の亀裂進展を用いた。
ΔKth 亀裂発生を規定する限界応力拡大係数
いずれも材料特性であり、各部材の材料から導き出せる値である。
Δa 亀裂深さ
ΔK 見掛けの応力拡大係数
ここで、見掛けの応力拡大係数ΔKを以下のように表す。
亀裂のない部材の応力範囲は、以下のように表せる。
Δa Crack depth ΔK Apparent stress intensity factor Here, the apparent stress intensity factor ΔK is expressed as follows.
次いで、各部材の亀裂が前記亀裂進展特性に従うとして、式4に基づいて計測された亀裂深さから応力範囲Δσを逆算する。
ΔKth 亀裂進展しきい値
a0 初期亀裂寸法
aj 計測亀裂寸法
t0 初期亀裂に対応する起動停止繰り返し数(通常は0である)
t 計測までの起動停止繰り返し数 Next, assuming that the cracks of each member follow the crack growth characteristics, the stress range Δσ is calculated backward from the crack depth measured based on
t Number of start / stop repetitions until measurement
上記から得られた応力範囲を統計処理し、各部材の応力範囲の統計分布を求める(ステップ3)。まず、前記亀裂深さを計測した結果、亀裂のない検査データは以下の2つの方
法で評価する。第1の評価方法として、式5より、亀裂のない検査データは発生応力がしきい値Δσthに等しいとして扱う(評価方法A)。この評価方法Aは、応力範囲を真の分布の平均値より高めに設定することとなる。
第2の評価方法として、亀裂のない検査データは、打ち切りデータとして扱い、亀裂発生確率が測定結果と等価になるように定める(評価方法B)。この評価方法Bは、統計学的に最良の方法であり、前述した評価方法Aと比較して、応力範囲平均を低めに、応力範囲の分散を大きめに評価することが出来る。以下、この評価方法Bの評価方法を詳細に説明する。 As a second evaluation method, inspection data without a crack is treated as censored data, and the crack occurrence probability is determined to be equivalent to the measurement result (evaluation method B). This evaluation method B is the statistically best method, and can be evaluated with a lower stress range average and a larger stress range dispersion than the evaluation method A described above. Hereinafter, the evaluation method of this evaluation method B will be described in detail.
図3は、式5から算出した応力範囲分布関数における亀裂進展しない確率を示したものである。亀裂実測データについて、N個の亀裂測定データのうち、n個の亀裂が進展し、(N−n)個の亀裂が進展しない場合、亀裂進展しない確率は以下のように計算される。
2分法による応力範囲のΔσの分布特性を決定するには、まず、亀裂のない部材の応力範囲Δσmin初期値をΔσmin=Δσthとする。そして、次式より応力範囲Δσminを少しずつ変化させる。
n :ステップ数、最初は1であり(Pni−Sth)の符号が変わる度に1ずつ増やす。
そして、新しいΔσmin *を用いて、再度Δσの分布特性を求める。平均値をμΔσ(1)、標準偏差をσΔσ(1)とする。また、この分布について、Δσthまでの面積Sth (1)を求める。 In order to determine the distribution characteristic of Δσ of the stress range by the bisection method, first, the initial value of the stress range Δσ min of the member having no crack is set to Δσ min = Δσ th . Then, changing little by little the stress range Δσ min from the following equation.
n: Number of steps, initially 1 and incremented by 1 each time the sign of (P ni -S th ) changes.
Then, the distribution characteristic of Δσ is obtained again using the new Δσ min * . The average value is μΔσ (1) , and the standard deviation is σΔσ (1) . For this distribution, an area S th (1) up to Δσ th is obtained.
次いで、再度Δσminの改良値及びΔσの分布特性を求める。得られた新しい分布特性を用いて再度Δσthまでの面積を求める。この計算をSthとPniの相違が許容誤差以内におさまるまで繰り返す。得られた分布特性を真の特性とする。図4は、打ち切りデータが存在する場合の公称応力範囲の分布模式図であり、図5は、前記計算によって得られた分布特性を用いた打ち切りデータを考慮した応力範囲の分布模式図である。 Next, an improved value of Δσ min and a distribution characteristic of Δσ are obtained again. The area up to Δσ th is obtained again using the obtained new distribution characteristic. This calculation is repeated until the difference between S th and P ni falls within an allowable error. The obtained distribution characteristic is regarded as a true characteristic. FIG. 4 is a distribution schematic diagram of the nominal stress range in the case where censored data exists, and FIG. 5 is a distribution schematic diagram of the stress range in consideration of censored data using the distribution characteristics obtained by the calculation.
ステップ3より得られた各部材の応力範囲分布を図6から図8に示す。この評価方法Bを用いて得られた各応力範囲分布の確率密度関数を図9に、評価方法Aを用いて得られた応力範囲の確率密度関数を図10に示す。各部材の応力範囲の確率密度分布を比較すると、タイロッドの確率密度分布は、スキンバー、テンションプレートの確率密度分布と異なっており、裾野が広くなっていることがわかる。これは、タイロッドの計測結果で亀裂深さの大きなデータが多数得られたことに対応している。
The stress range distribution of each member obtained from
次いで、ステップ3で得られた応力範囲分布から、モンテカルロ法により式8を用いて任意の時点の亀裂深さを算出し、各部材についての将来の任意の時点での亀裂深さ量を計算する(ステップ4)。
aj 指定時刻あるいは指定運転回数までの亀裂深さ計算値
尚、Δσが確率変数であるので、ajも確率変数となる。 Next, from the stress range distribution obtained in
次いで、ステップ4で得られた任意の時点の亀裂深さ分布を基に、各部材について各評価時点における破損確率と信頼度区間評定を計算する(ステップ5)。尚、破損とは、亀裂深さが限界値に達した(または超えた)ことを指し、本実施の形態では、代表的な管厚さの30%相当の亀裂深さを限界値とした。まず、破損確率を算出する。例えば、ある任意の時点での亀裂寸法が限界亀裂寸法acrに達した(または超えた)場合の破損確率は次式の数値積分により算出できる。
pa 亀裂寸法の確率分布関数
aj 式8から得られる亀裂寸法 Next, based on the crack depth distribution at an arbitrary time obtained in
この数式の概念図を図11に示す。一方、式9から分かるように、亀裂進展量の評価式は複雑な形となっており、その確率分布関数paを理論的評価から求めることが困難であると考えられる。そのため、モンテカルロ法を用いて破損確率を求める。すなわち、応力範囲の統計分布に従った応力範囲のランダム値を発生させる。また、破損確率の算定においては、各部材群毎に亀裂実測データの総数を採点数とする。この採点されたn個の初期亀裂のうち限界亀裂acrに達した(又は超えた)亀裂の個数をカウントして、その個数をnfとすれば、破損確率pfは式10によって計算できる。
次いで、信頼区間評価値を求める。亀裂がn個採点された場合の信頼区間は以下のように計算する。
s 標準偏差
ξ 信頼度に対応した正規分布の幅
90%信頼区間を評価する場合は、ξ=1.64
95%信頼区間を評価する場合は、ξ=1.96
99%信頼区間を評価する場合は、ξ=2.58
また、式11の信頼区間の評価には、破損確率の標準偏差sを用いる。n個の亀裂が採点される場合の標準偏差sは以下の式12から求める。
When evaluating 95% confidence intervals, ξ = 1.96
When evaluating a 99% confidence interval, ξ = 2.58
Further, the standard deviation s of the failure probability is used for evaluation of the confidence interval of Equation 11. The standard deviation s when n cracks are scored is obtained from the following equation (12).
モンテカルロ法は試計算であるため、亀裂実測データ数を採点数とした破損確率計算を充分な回数繰り返し行い、その平均を信頼区間評価値とする。尚、シミュレーションの繰り返し数は各部材群毎に指定される収束条件(許容差ε%)を満たすまで繰り返す。 Since the Monte Carlo method is a trial calculation, the failure probability calculation with the number of cracks actually measured as the score is repeated a sufficient number of times, and the average is used as the confidence interval evaluation value. The simulation is repeated until the convergence condition (tolerance ε%) designated for each member group is satisfied.
次いで、ステップ5で得られた各部材の信頼区間評価値を式13に用い、設備全体に用いられている各構造部材数で重み付けし、設備全体の破損確率及び信頼度評価を行う(ステップ6)。
nk:各部材の亀裂実測データ数
Nk:各部材群の部材数 Next, the confidence interval evaluation value of each member obtained in step 5 is used in
n k : Number of cracks actually measured for each member N k : Number of members in each member group
このようにして得られた破損確率と繰り返し数との関係を図12に示す。尚、全体の破損確率は、三部材の破損確率を部材数で重み付けして評価したものである。図12から明確にわかるようにスキンバー、テンションプレートの破損確率はほぼ0である。一方、タイロッドは、亀裂深さ測定回数である2072サイクルにおいて、評価方法Aを用いた場合が0.01、評価方法Bを用いた場合が0.02となっている。 FIG. 12 shows the relationship between the failure probability and the number of repetitions obtained in this way. Note that the overall failure probability is evaluated by weighting the failure probability of the three members by the number of members. As can be clearly seen from FIG. 12, the damage probability of the skin bar and the tension plate is almost zero. On the other hand, the tie rod is 0.01 when using the evaluation method A and 0.02 when using the evaluation method B in 2072 cycles, which is the number of crack depth measurements.
次いで、このように得られた各構造部材の破損確率を比較して、保守を行う構造部材の優先順位を決定する。また、複数の設備の保守管理を行う際には、各設備の破損確率を比較することにより、設備保守の優先順位を定める。そしてこの評価結果を出力する。例えばディスプレイ上への表示や、プリンターからの出力、他のコンピュータへの送信などを行う(ステップ7)。このように、前記ステップによって得られた破損確率に基づいて保守の優先順位を定めるため、合理的な保守管理を行うことが可能となる。 Next, the failure probabilities of the structural members thus obtained are compared, and the priority order of the structural members to be maintained is determined. Further, when performing maintenance management of a plurality of facilities, the priority of facility maintenance is determined by comparing the probability of damage of each facility. And this evaluation result is output. For example, display on a display, output from a printer, transmission to another computer, etc. are performed (step 7). As described above, since the maintenance priority is determined based on the failure probability obtained in the above step, it is possible to perform rational maintenance management.
前記実施の形態では、ステップ3における各部材の応力範囲の統計分布を求める際に、亀裂のない検査データを亀裂が進展するものとして、亀裂発生確率が測定結果と等価になるよう評価した(評価方法B)。しかし、全体の検査データのうち亀裂のない検査データの占める割合が高い場合には、これを基に算出される破損確率に誤差が生じるおそれがある。このように全体の検査データのうち亀裂のない検査データの占める割合が高い場合には、亀裂のないデータは、発生応力範囲がしきい値以下で亀裂が発生しないとして評価する方法(評価方法C)を好適に用いることができる。実施例1は、評価方法Cを用いた信頼性評価方法である。図15に、実施例1に係る信頼性評価方法のフローチャートを示す。尚、本実施例1は、ステップ1、2、4、5、6は前記実施形態と同様であるため、同式を用いて各ステップの説明を省略する。実施例1のステップ3Aは、前記実施形態の3に対応している。
In the above embodiment, when obtaining the statistical distribution of the stress range of each member in
実施例1は、前記実施の形態と同様、火力発電設備における火炉壁の金物溶接部及び火力発電設備の信頼性評価である。ステップ3Aでは、ステップ2より得られた応力範囲を統計処理し、各部材の応力範囲の統計分布を求める。全検査データ数N個の中で亀裂のあるデータ数をn個とすると、亀裂のないデータ数はN−n個である。亀裂のないデータは、発生応力範囲がしきい値Δσth以下で亀裂進展しないものとして扱う(評価方法C)。
Example 1 is the reliability evaluation of the welded part of the furnace wall in the thermal power generation facility and the thermal power generation facility as in the above embodiment. In step 3A, the stress range obtained in
前記亀裂のあるデータについて確率統計分布に当てはめる。前述のように本実施例1では、亀裂のないデータは、しきい値Δσth以下で亀裂進展しないものとして扱うため、ステップ2において求めた応力範囲の中で亀裂のあるデータに対して式14で変数変換し、新たな確率変数Δσ’に対する確率分布を求める。モンテカルロ法による破損確率計算に
おいては、この分布を用いる。
図16は、このようにして求めた亀裂のないデータを除した応力範囲Δσ’のワイブル分布模式図と、亀裂のないデータを含めた応力範囲Δσの正規分布模式図を示した図である。裾野ワイブル分布模式図は、前記段落0038記載の方法で求めた確率分布を元の応力範囲Δσに座標をずらすとともに、確率密度を式15で測定データ全体に変換して表示した図である。図に示した点線は、測定でデータの頻度分布であり、この頻度分布から全体の検査データのうち亀裂のないデータ数が占める割合が高いことがわかる。正規分布模式図と頻度分布とを比較、検討すると、正規分布模式図は、亀裂のあるデータの頻度がほとんど現れていないことがわかる。これに対して裾野ワイブル分布は、亀裂のあるデータの頻度と対応しており、亀裂のないデータを亀裂進展しないものとして扱い、裾野ワイブル分布にて示すことが好適であることがわかる。図17に裾野ワイブル分布の一部を拡大した図を示す。
FIG. 16 is a diagram showing a Weibull distribution schematic diagram of the stress range Δσ ′ excluding crack-free data thus obtained and a normal distribution schematic diagram of the stress range Δσ including data without a crack. The base Weibull distribution schematic diagram is a diagram in which the probability distribution obtained by the method described in the paragraph 0038 is shifted to the original stress range Δσ and the probability density is converted into the entire measurement data by
次いで、ステップ3Aで得られた応力範囲分布から、モンテカルロ法により式8を用いて任意の時点の亀裂深さを算出し、各部材についての将来の任意の時点での亀裂深さ量を計算する(ステップ4)。このステップ4で、前記亀裂のあるデータだけを用いて計算した応力範囲の確率密度を用いて、前記式8から、指定した繰り返し数迄の亀裂進展量を計算する。
Next, from the stress range distribution obtained in Step 3A, the crack depth at an arbitrary time is calculated by using the Monte Carlo
前記実施形態と同様にモンテカルロ法を用いて破損確率を求める。すなわち、応力範囲の統計分布に従った応力範囲のランダム値を発生させる。尚、ここでの採点数は、前記実施形態と異なり、信頼度区間確定のため各部材毎の亀裂実測データの全総個数ではなく、亀裂のある各部材のデータ数Mとする。
モンテカルロ法における採点数M個のうち限界亀裂acrに達した(又は超えた)亀裂の個数をカウントして、その個数をmfとすれば、破損確率pf0は式16で計算できる。
If the number of cracks that have reached (or exceeded) the limit crack a cr is counted out of M scoring points in the Monte Carlo method, and the number is assumed to be m f , the failure probability p f0 can be calculated by Equation 16.
次いで、亀裂のあるデータ数と全検査データ数の比に応じて、ステップ5で求めた破損確率pf0を修正する(ステップ5A)。ステップ5で求めた破損確率pf0は、亀裂のあるデータのみから算出した値であり、全検査データに対する破損確率pfを式17から求める。
このようにして、求めた破損確率pfから、前記実施形態と同様にして信頼評価をすることができる。この結果得られた破損確率と繰り返し数との関係を図18に示す。 Next, the failure probability p f0 obtained in step 5 is corrected in accordance with the ratio between the number of cracked data and the total number of inspection data (step 5A). The failure probability p f0 obtained in step 5 is a value calculated only from data with cracks, and the failure probability p f for all inspection data is obtained from Equation 17.
1 コンピュータ
11 コンピュータ本体
12 演算処理部
13 記憶装置
14 入出力部
1 Computer 11
Claims (5)
評価すべき複数の構造部材のうち一定数の構造部材の亀裂深さを計測する工程と、
前記亀裂深さから亀裂進展則を用いて構造部材に作用する応力範囲を複数算出する工程と、
前記複数の応力範囲を統計処理し、応力範囲の統計分布を算出する工程と、
前記統計分布からモンテカルロ法を用いて任意の時点における亀裂深さ分布を算出する工程と、
前記亀裂深さ分布から限界値を超える亀裂深さの割合に基づいて破損確率を算出する工程と、
前記破損確率からその信頼区間評価値を算出する工程と、を備えることを特徴とする信頼性評価方法。 A reliability evaluation method for quantitatively evaluating the reliability of a plurality of structural members provided,
Measuring a crack depth of a certain number of structural members among a plurality of structural members to be evaluated;
Calculating a plurality of stress ranges acting on the structural member using a crack propagation law from the crack depth;
Statistically processing the plurality of stress ranges and calculating a statistical distribution of the stress ranges;
Calculating a crack depth distribution at an arbitrary time point using the Monte Carlo method from the statistical distribution;
Calculating a failure probability based on a ratio of crack depth exceeding a limit value from the crack depth distribution;
And a step of calculating a confidence interval evaluation value from the failure probability.
前記構造部材を備える設備の稼働回数と亀裂深さから前記亀裂進展則を用いて応力範囲を算出することを特徴とする請求項1に記載の信頼性評価方法。 In the step of calculating a plurality of stress ranges acting on the structural member using the crack propagation law from the crack depth,
The reliability evaluation method according to claim 1, wherein the stress range is calculated from the number of operations of the equipment including the structural member and the crack depth using the crack propagation law.
前記工程において構造部材毎に算出した信頼区間評価値を設備に設けられている構造部材数により重み付けを行い、設備全体の破損確率及びその信頼区間評価値を算出することを特徴とする請求項1から請求項3のいずれかに記載の信頼性評価方法。 A method for evaluating the reliability of equipment comprising a plurality of types of structural members,
2. The reliability interval evaluation value calculated for each structural member in the step is weighted by the number of structural members provided in the facility, and the failure probability of the entire facility and its reliability interval evaluation value are calculated. The reliability evaluation method according to claim 3.
評価すべき複数の構造部材のうち一定数の構造部材の亀裂深さの入力を受け付ける工程と、
前記亀裂深さから亀裂進展則を用いて構造部材に作用する応力範囲を複数算出する工程と、
前記複数の応力範囲を統計処理し、応力範囲の統計分布を算出する工程と、
前記統計分布からモンテカルロ法を用いて任意の時点における亀裂深さ分布を算出する工程と、
前記亀裂深さ分布から限界値を超える亀裂深さの割合に基づいて破損確率を算出する工程と、
前記破損確率からその信頼区間評価値を算出する工程と、をコンピュータに実行させることを特徴とする信頼性評価プログラム。 A reliability evaluation program for quantitatively evaluating the reliability of a plurality of structural members,
Receiving a crack depth input of a certain number of structural members among a plurality of structural members to be evaluated;
Calculating a plurality of stress ranges acting on the structural member using the crack propagation law from the crack depth;
Statistically processing the plurality of stress ranges and calculating a statistical distribution of the stress ranges;
Calculating a crack depth distribution at an arbitrary time point using the Monte Carlo method from the statistical distribution;
Calculating a failure probability based on a ratio of crack depth exceeding a limit value from the crack depth distribution;
And a step of calculating a confidence interval evaluation value from the failure probability.
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Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008210064A (en) * | 2007-02-23 | 2008-09-11 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Maintenance planning method |
JP2012009038A (en) * | 2011-07-26 | 2012-01-12 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Maintenance planning method |
CN105258966A (en) * | 2015-11-03 | 2016-01-20 | 东南大学 | Hoisting device real-time safe operation index determining method based on crack expansion information |
JP2018017704A (en) * | 2016-07-29 | 2018-02-01 | 旭化成株式会社 | Maintenance support device and maintenance support program |
CN108845035A (en) * | 2018-07-06 | 2018-11-20 | 北京领示科技有限公司 | A kind of life-prolonging method quantifying detection probability based on ultrasonic non-destructive |
KR20200050016A (en) * | 2018-10-30 | 2020-05-11 | 삼성디스플레이 주식회사 | Device for inspecting display device and inspectnig method thereof |
-
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Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008210064A (en) * | 2007-02-23 | 2008-09-11 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Maintenance planning method |
JP2012009038A (en) * | 2011-07-26 | 2012-01-12 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Maintenance planning method |
CN105258966A (en) * | 2015-11-03 | 2016-01-20 | 东南大学 | Hoisting device real-time safe operation index determining method based on crack expansion information |
JP2018017704A (en) * | 2016-07-29 | 2018-02-01 | 旭化成株式会社 | Maintenance support device and maintenance support program |
CN108845035A (en) * | 2018-07-06 | 2018-11-20 | 北京领示科技有限公司 | A kind of life-prolonging method quantifying detection probability based on ultrasonic non-destructive |
KR20200050016A (en) * | 2018-10-30 | 2020-05-11 | 삼성디스플레이 주식회사 | Device for inspecting display device and inspectnig method thereof |
KR102650554B1 (en) | 2018-10-30 | 2024-03-22 | 삼성디스플레이 주식회사 | Device for inspecting display device and inspectnig method thereof |
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