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成果報告書詳細
管理番号20190000000310
タイトル平成29年度―平成30年度成果報告書 IoTを活用した新産業モデル創出基盤整備事業/研究開発項目[2]IoT技術を活用した新たな産業保安システムの開発/各種データ(設備、運転、点検、テキスト、環境、熟練従業員のノウハウ 等)の活用により保安を高度化するシステムの構築のうち実機検査データ解析に基づいた保温材下腐食発生予測モデルの開発
公開日2019/6/21
報告書年度2017 - 2018
委託先名旭化成株式会社
プロジェクト番号P17003
部署名IoT推進部
和文要約件名:平成29年度―平成30年度成果報告書 「IoTを活用した新産業モデル創出基盤整備事業/研究開発項目[2]IoT技術を活用した新たな産業保安システムの開発/各種データ(設備、運転、点検、テキスト、環境、熟練従業員のノウハウ 等)の活用により保安を高度化するシステムの構築のうち実機検査データ解析に基づいた保温材下腐食発生予測モデルの開発」  

本事業は、高経年化した化学プラントでの共通課題である炭素鋼製設備の保温材下腐食(以下CUIと略す)について、石化協参加の化学会社16社の協力を得て、旭化成株式会社が使用条件や検査結果データを収集解析行い、CUI発生予測モデルの開発および非破壊評価方法のCUI予測への適用可能性検討を行なった。その概要を以下に示す。

検討内容
検討テーマは、以下の3項目である。
1.設計および使用条件の情報よりCUI発生可能性を高精度で予測するシステムの開発とその推定精度および適用効果の検証
2.3種の手法のCUI発生可能性評価方法としての適用可能性検討
3.情報プラットフォーム化の予備的検討
なお、事業終了後の成果の普及、活用を目的として、自走化を行う予定である。
以下に具体的な検討結果を紹介する。

検討結果
1.CUI予測システム開発と推定精度および適用効果の検証
 石化協内に静機器部会を設置し、化学会社16社よりCUI関連の設計・運転条件および検査結果を含んだデータを収集した。その結果、約16,000件のデータが収集された。収集したデータを解析し、CUIは設備の種類、部位および連続運転温度等によりその発生の分布が異なることが明らかになった。この結果も受け、設備や運転条件の情報より、CUIにより必要肉厚以下となる可能性を4ランクに診断するアルゴリズムを開発し、ソフト化した。この予測モデルを部会各社に、サーバを通して公開した。このソフトを用いCUIの推定精度や本モデルの適用効果について、複数社で検証を行なった。その結果、本CUI予測モデルは、従来のCUI予測法より高精度であること、および、本モデルを適用することにより保安レベルの向上が図れるとともに、約1割強の検査費用の削減可能であることが明らかと成った。
2.CUI非破壊検査手法の適用可能性検討
 同上の部会内の化学会社9社の協力得て、中性子水分計での保温材中の水分測定、サーモカメラによる保温外装板温度測定、および装置外面の付着塩分測定に関して、計約6,000点のデータを収集した。中性子水分計による保温材中の水分測定結果、およびサーモカメラによる保温外面の温度測定結果は、それぞれ特定の条件でCUI発生状況と相関のあることが確認された。このため、それぞれ特定の条件にて、CUI発生可能性の非破壊検査として適用可能であることが明らかとなった。装置外面の付着塩分測定については、現状でCUIとの相関は明確とはならなかった。このため、この方法についてはデータを蓄積し、評価方法として適用可能か継続検討する必要がある。
3.情報プラットフォーム化の検討
 平成29年度は、プラットフォーム化する場合の課題である、データやCUI予測モデルのセキュリティについて検討を行い、それ確保できるシステムを設計した。
 なお以上の検討結果を平成31年度より複数の化学会社の賛同を得て、石化協内にワーキンググループを組織し自走化を開始しする予定であるこの活動でCUI予測モデルの精度の向上および実プラントへの適用、およびその他の共通劣化現象のモデル化の検討を図る予定である。
英文要約Title: Groundwork Project for Creating Industrial Models using IoT. Research and development of novel industrial safety systems utilizing IoT technology. Construction of improved industrial safety system utilizing some kinds of data like maintenance, operation, inspection, text, environment and knowhow of skilled workers. Development and verification of Corrosion Under Insulation estimation model on the inspection data (FY2017-FY2018) Final Report

Corrosion Under Insulation, abridged as CUI, is the most common and danger materials damage phenomenon in the aged chemical plants. There are some remaining problems relating to CUI inspection and control. On the other hand, inspected CUI data have been accumulated in each chemical company.
Basic CUI data gathering was sponsored by the Ministry of Economy, Trade and Industry in FY 2016. The development of CUI estimation model and its verification have been sponsored by NEDO from FY 2017 to FY2018.The objectives of this study are as follows,
(1) CUI inspection data and its related information form approved chemical companies participating in Japan Petrochemical Industry Association, abridged as JPIA, are gathered and analyzed to develop the CUI estimation model.
(2) The Nondestructive Inspection method for CUI without contiguity like the thermo-camera measurement for the outside of insulation cladding, the newtoron-moisuture measurement for insulation material, and measurement of deposited salt on the outside insulation cladding are conducted at 9 chemical companies. The obtained data are gathered and analyzed to clear the possibility of these methods to apply the evaluation of CUI.
For the item (1), CUI estimation model based on the CUI data gathered is developed. The software based on this model is opened to the approved chemical companies. Some new data are submitted from these companies and the likelihood of CUI for these data are diagnosed by this software. It’s become clear that the diagnosed likelihood ranks coincide with the designed probability of each rank, so the validity of this model is proved. The effectiveness for safety and cost cutback by applying this model to CUI inspection planning is also verified.
For the item (2), about 1,000 data of thermo-camera measurements and related CUI inspection results have been submitted from 9 chemical companies. After these data is analyzed, the thermo-camera measurement would be available for the screening inspection method for CUI within specific condition.
About 700 points data of deposited salt concentration have been measured and submitted. Although some characteristics of deposited salt distribution are obtained, the relationship between CUI and the salt concentration hasn’t been clear.
The self-propellent group of chemical companies will be organized in JPIA form FY 2019. The objectives of this gourp are continuous improvement of CUI estimation model and applying this model to CUI inspection planning in chemical plant.
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