2025.03.09

システム開発

発電所の主な工程とアラートポイントを自動化するシステムを容易に実現する

発電所の種類によって工程やアラートポイントは異なりますが、一般的な火力発電所と原子力発電所の工程を基に、代表的なアラートポイントを列挙します。

火力発電所の主な工程とアラートポイント

燃料供給・燃焼（石炭、LNG、重油など）
- 燃料供給圧力異常（燃料供給管の圧力が低下・上昇）
- 燃料温度異常（燃料の温度が想定範囲を超過）
- 燃料供給装置の振動異常（異常振動が検出された場合）
- 燃焼温度異常（燃焼室の温度が異常に高い・低い）
ボイラー（蒸気発生器）
- ボイラー圧力異常（設定値以上・以下）
- 水位異常（給水不足・過剰）
- 過熱温度異常（蒸気温度が異常に上昇）
- 排ガス温度異常（燃焼不完全で排ガス温度が高くなる）
蒸気タービン
- 回転数異常（規定回転数を超過・低下）
- タービン振動異常（許容範囲を超える振動）
- 潤滑油圧力異常（オイル供給不足）
- 軸受温度異常（温度が規定値を超過）
発電機
- 発電機出力異常（電力出力の急変）
- 電圧・周波数異常（規定範囲外の電圧・周波数）
- 冷却装置の異常（冷却水不足・温度異常）
- 絶縁抵抗低下（発電機コイルの劣化）
排ガス処理設備
- 排ガス温度異常（環境基準を超過）
- 排ガス中のNOx/SOx濃度異常（環境基準を超過）
- 集塵装置の詰まり（フィルターの目詰まり）
冷却水系統
- 冷却水温度異常（冷却水の温度が高すぎる）
- ポンプ圧力異常（圧力不足または過剰）
- 配管内の異物検知（異物の詰まりや腐食）

火力発電所の主な工程とアラートポイントを詳しく整理します。

1. 燃料供給・燃焼

（燃料：石炭、LNG、重油など）
🔥アラートポイント

燃料供給圧力異常（供給管の圧力低下・上昇）
燃料温度異常（燃料の温度が基準値を超過）
燃焼温度異常（燃焼室の温度が異常に高い・低い）
燃焼ガス組成異常（O₂、CO、NOx、SOxの濃度異常）
燃料供給装置の振動異常（異常振動の検出）

2. ボイラー（蒸気発生器）

🌡️アラートポイント

ボイラー圧力異常（蒸気圧力が設定値以上・以下）
水位異常（給水不足・過剰 → ボイラー破損の危険）
過熱温度異常（蒸気温度が高すぎる → タービン損傷の危険）
排ガス温度異常（燃焼効率低下、排気温度過上昇）
火炎監視アラート（燃焼が正常でない → 爆発リスク）

3. 蒸気タービン

🌀アラートポイント

回転数異常（規定回転数を超過・低下）
タービン振動異常（軸振動が許容範囲を超える → 機械損傷リスク）
潤滑油圧力異常（潤滑油供給不足 → 軸受の焼き付きリスク）
軸受温度異常（温度が規定値を超過 → 焼損の危険）
蒸気湿度異常（湿り蒸気の発生 → タービン翼損傷のリスク）

4. 発電機

⚡アラートポイント

発電機出力異常（電力出力の急変 → 負荷変動）
電圧・周波数異常（規定範囲外の電圧・周波数）
冷却装置の異常（冷却水・水素冷却圧力の異常）
絶縁抵抗低下（コイルの劣化による短絡リスク）

5. 排ガス処理設備

🌫️アラートポイント

排ガス温度異常（環境基準を超過）
排ガス中のNOx/SOx濃度異常（環境基準を超過）
集塵装置の詰まり（フィルターの目詰まり → 圧力損失）

6. 冷却水系統

💧アラートポイント

冷却水温度異常（冷却水温度が高すぎる → 効率低下）
ポンプ圧力異常（圧力不足または過剰 → 配管損傷リスク）
冷却塔の異常（通風不足・ファン故障 → 冷却能力低下）
水質異常（スケール形成や腐食の進行）

7. 送電・配電設備

🔌アラートポイント

送電線電流・電圧異常（過電流・過電圧 → 設備損傷リスク）
変圧器温度異常（絶縁油温度の上昇 → 絶縁破壊リスク）
地絡・短絡検知（配電網内でのショート検出）

8. 安全管理・監視

🚨アラートポイント（異常時の緊急停止トリガー）

地震検知（震度○以上で自動停止）
異常振動検知（設備全体で振動が基準値を超過）
火災検知（燃焼系・電気系統の発火検知）
サイバー攻撃検知（制御系ネットワーク異常）

まとめ

火力発電所では、温度・圧力・振動・排ガス成分・水質など多くのパラメータを監視し、異常時にはアラートが発生します。特に、ボイラーやタービンの異常は発電能力だけでなく、重大な事故に直結するため、厳格な監視とアラートシステムが求められます。

あなた:

それぞれに監視する装置を例えば一例でラズベリーパイやその他特別な資格がなくても計測監視できる装置を使い、値を取ったらawsのs3等にあげてBIでグラフ化するやり方を教えてください装置の提案とクラウドへの送信、そしてBIの表示方法を書いてくださいlaravelを使う想定で

ChatGPT:

火力発電所の異常監視システム

（Raspberry Pi + AWS S3 + Laravel + BIツール）

本システムでは、Raspberry Pi や 市販のIoTセンサー を利用し、発電所の各異常値（温度、振動、圧力など）を監視します。取得したデータを AWS S3 にアップロードし、Laravelを使って管理し、BIツール（MetabaseやRedash）で可視化します。

1. 監視装置の選定

ラズベリーパイを中心に、対応するセンサーを接続して計測します。以下のようなセンサーが考えられます。

監視対象	センサー/デバイス	対応機能
温度異常	`DHT22` / `DS18B20`	ボイラー、タービンの温度監視
振動異常	`ADXL345` / `MPU6050`	タービン、モーターの振動監視
圧力異常	`BMP280` / `MPS20N0040D`	ボイラー圧力監視
排ガス成分	`MQ-135`	NOx, SOx 濃度監視
水位異常	`HC-SR04`	冷却水、給水監視

2. データ取得・AWS S3にアップロード

(1) Raspberry Piでセンサーデータ取得

Raspberry Pi にPythonを使い、センサーデータを取得するスクリプトを作成します。

例：温度センサーデータを取得

import time
import board
import adafruit_dht
import boto3
import json
from datetime import datetime

# DHT22 センサー設定
dht_device = adafruit_dht.DHT22(board.D4)

# AWS S3 設定
s3 = boto3.client('s3',
    aws_access_key_id='YOUR_ACCESS_KEY',
    aws_secret_access_key='YOUR_SECRET_KEY',
    region_name='us-east-1'
)
BUCKET_NAME = "fireplant-monitor"

def get_temperature():
    try:
        temperature = dht_device.temperature
        humidity = dht_device.humidity
        return {"temperature": temperature, "humidity": humidity, "timestamp": str(datetime.now())}
    except RuntimeError as error:
        print(f"Error: {error}")
        return None

while True:
    data = get_temperature()
    if data:
        file_name = f"temperature/{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H-%M-%S')}.json"
        s3.put_object(Bucket=BUCKET_NAME, Key=file_name, Body=json.dumps(data))
        print(f"Uploaded: {file_name}")
    time.sleep(60)  # 1分ごとにデータ取得

⏩ このスクリプトを各センサーに応じて変更し、定期的にS3にデータを送信。

3. LaravelでS3のデータを管理

(1) Laravelでデータ取得・データベースへ保存

Laravelでは、S3にアップロードされたデータを定期的に取得し、データベースに保存します。

① Laravelの設定

composer require league/flysystem-aws-s3-v3

.env にAWSの認証情報を追加：

AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_key
AWS_DEFAULT_REGION=us-east-1
AWS_BUCKET=fireplant-monitor

② S3のデータを取得してデータベースへ保存

use Illuminate\Support\Facades\Storage;
use App\Models\SensorData;

public function fetchS3Data()
{
    $files = Storage::disk('s3')->files('temperature/');
    
    foreach ($files as $file) {
        $content = Storage::disk('s3')->get($file);
        $data = json_decode($content, true);
        
        SensorData::create([
            'type' => 'temperature',
            'value' => $data['temperature'],
            'timestamp' => $data['timestamp']
        ]);
        
        // S3内のデータは削除（処理済みとして）
        Storage::disk('s3')->delete($file);
    }
}

⏩ この関数をLaravelのスケジューラで定期実行。

4. BIツールで可視化

LaravelのデータをMetabase または Redash で可視化します。

(1) Metabaseでデータ可視化

Metabaseのセットアップ
docker run -d -p 3000:3000 --name metabase metabase/metabase
Laravelのデータベースを接続
- MetabaseのUIで「新しいデータベースを追加」
- mysql を選択
- Laravelの DB_HOST, DB_NAME, DB_USER, DB_PASSWORD を入力
データの可視化
- 「質問を作成」 → 「SQLエディタでデータ取得」
- 例：
sqlコピーする編集するSELECT timestamp, value FROM sensor_data WHERE type = 'temperature' ORDER BY timestamp DESC;
- 折れ線グラフ・ヒートマップで可視化

5. まとめ

ステップ	内容
監視装置の選定	Raspberry Pi + DHT22等のIoTセンサー
データ取得	Raspberry PiのPythonスクリプトで計測
AWS S3へ送信	Boto3を使ってS3へJSONデータを保存
Laravelで管理	S3のデータを取得し、データベースへ保存
BIで可視化	Metabaseでデータを可視化

🔥 このシステムを拡張すれば、火力発電所の異常監視を簡単に自動化できます！

あなた:

監視対象センサー/デバイス対応機能温度異常 DHT22 / DS18B20 ボイラー、タービンの温度監視振動異常 ADXL345 / MPU6050 タービン、モーターの振動監視圧力異常 BMP280 / MPS20N0040D ボイラー圧力監視排ガス成分 MQ-135 NOx, SOx 濃度監視水位異常 HC-SR04 冷却水、給水監視それぞれお願いします

ChatGPT:

以下、それぞれのセンサーを使ったデータ取得、AWS S3 への送信、Laravel での管理、および BI ツールでの可視化の方法を説明します。

1. 各センサーのデータ取得 & AWS S3 への送信

① 温度異常監視（DHT22 / DS18B20）

🔥 用途：ボイラー、タービンの温度監視

接続

DHT22 → GPIO
DS18B20 → 1-Wire（専用データピン）

Raspberry Pi 用 Python スクリプト

import time
import board
import adafruit_dht
import boto3
import json
from datetime import datetime

# センサー設定（DHT22）
dht_device = adafruit_dht.DHT22(board.D4)

# AWS S3 設定
s3 = boto3.client('s3',
    aws_access_key_id='YOUR_ACCESS_KEY',
    aws_secret_access_key='YOUR_SECRET_KEY',
    region_name='us-east-1'
)
BUCKET_NAME = "fireplant-monitor"

def get_temperature():
    try:
        temperature = dht_device.temperature
        humidity = dht_device.humidity
        return {"temperature": temperature, "humidity": humidity, "timestamp": str(datetime.now())}
    except RuntimeError as error:
        print(f"Error: {error}")
        return None

while True:
    data = get_temperature()
    if data:
        file_name = f"temperature/{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H-%M-%S')}.json"
        s3.put_object(Bucket=BUCKET_NAME, Key=file_name, Body=json.dumps(data))
        print(f"Uploaded: {file_name}")
    time.sleep(60)  # 1分ごとにデータ取得

② 振動異常監視（ADXL345 / MPU6050）

🌀 用途：タービン、モーターの振動監視

接続

ADXL345 → I2C
MPU6050 → I2C

Raspberry Pi 用 Python スクリプト

import smbus
import time
import boto3
import json
from datetime import datetime

# I2C アドレス
DEVICE_ADDRESS = 0x53  # ADXL345のI2Cアドレス

# I2C バス設定
bus = smbus.SMBus(1)

# AWS S3 設定
s3 = boto3.client('s3',
    aws_access_key_id='YOUR_ACCESS_KEY',
    aws_secret_access_key='YOUR_SECRET_KEY',
    region_name='us-east-1'
)
BUCKET_NAME = "fireplant-monitor"

def read_acceleration():
    data = bus.read_i2c_block_data(DEVICE_ADDRESS, 0x32, 6)
    x = (data[1] << 8) | data[0]
    y = (data[3] << 8) | data[2]
    z = (data[5] << 8) | data[4]
    return {"x": x, "y": y, "z": z, "timestamp": str(datetime.now())}

while True:
    accel_data = read_acceleration()
    file_name = f"vibration/{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H-%M-%S')}.json"
    s3.put_object(Bucket=BUCKET_NAME, Key=file_name, Body=json.dumps(accel_data))
    print(f"Uploaded: {file_name}")
    time.sleep(5)

③ 圧力異常監視（BMP280 / MPS20N0040D）

⚡ 用途：ボイラー圧力監視

接続

BMP280 → I2C
MPS20N0040D → アナログ入力（ADC 必要）

Raspberry Pi 用 Python スクリプト

import smbus2
import time
import boto3
import json
from datetime import datetime
from bmp280 import BMP280  # BMP280ライブラリ

bmp280 = BMP280(i2c_dev=smbus2.SMBus(1))

# AWS S3 設定
s3 = boto3.client('s3',
    aws_access_key_id='YOUR_ACCESS_KEY',
    aws_secret_access_key='YOUR_SECRET_KEY',
    region_name='us-east-1'
)
BUCKET_NAME = "fireplant-monitor"

while True:
    pressure = bmp280.get_pressure()
    data = {"pressure": pressure, "timestamp": str(datetime.now())}
    file_name = f"pressure/{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H-%M-%S')}.json"
    s3.put_object(Bucket=BUCKET_NAME, Key=file_name, Body=json.dumps(data))
    print(f"Uploaded: {file_name}")
    time.sleep(60)

④ 排ガス成分監視（MQ-135）

🌫️ 用途：NOx, SOx 濃度監視

接続

MQ-135 → アナログ入力（ADC 必要）

Raspberry Pi 用 Python スクリプト

import time
import boto3
import json
from datetime import datetime
import Adafruit_ADS1x15

adc = Adafruit_ADS1x15.ADS1115()

# AWS S3 設定
s3 = boto3.client('s3',
    aws_access_key_id='YOUR_ACCESS_KEY',
    aws_secret_access_key='YOUR_SECRET_KEY',
    region_name='us-east-1'
)
BUCKET_NAME = "fireplant-monitor"

while True:
    gas_level = adc.read_adc(0, gain=1)
    data = {"gas_level": gas_level, "timestamp": str(datetime.now())}
    file_name = f"gas/{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H-%M-%S')}.json"
    s3.put_object(Bucket=BUCKET_NAME, Key=file_name, Body=json.dumps(data))
    print(f"Uploaded: {file_name}")
    time.sleep(60)

⑤ 水位異常監視（HC-SR04）

💧 用途：冷却水、給水監視

接続

HC-SR04 → GPIO

Raspberry Pi 用 Python スクリプト

import RPi.GPIO as GPIO
import time
import boto3
import json
from datetime import datetime

TRIG = 23
ECHO = 24

GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setup(TRIG, GPIO.OUT)
GPIO.setup(ECHO, GPIO.IN)

s3 = boto3.client('s3',
    aws_access_key_id='YOUR_ACCESS_KEY',
    aws_secret_access_key='YOUR_SECRET_KEY',
    region_name='us-east-1'
)
BUCKET_NAME = "fireplant-monitor"

def get_distance():
    GPIO.output(TRIG, True)
    time.sleep(0.00001)
    GPIO.output(TRIG, False)
    
    while GPIO.input(ECHO) == 0:
        pulse_start = time.time()
    
    while GPIO.input(ECHO) == 1:
        pulse_end = time.time()
    
    pulse_duration = pulse_end - pulse_start
    distance = pulse_duration * 17150
    return round(distance, 2)

while True:
    distance = get_distance()
    data = {"water_level": distance, "timestamp": str(datetime.now())}
    file_name = f"water/{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H-%M-%S')}.json"
    s3.put_object(Bucket=BUCKET_NAME, Key=file_name, Body=json.dumps(data))
    print(f"Uploaded: {file_name}")
    time.sleep(60)

Yamamoto Yuya

プロフェッショナルとしての高いスキルと知識を持ち、誠実さと責任感を大切にする。常に向上心を持ち、新たな挑戦にも積極的に取り組む努力家。

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発電所の主な工程とアラートポイントを自動化するシステムを容易に実現する

火力発電所の主な工程とアラートポイント

1. 燃料供給・燃焼

2. ボイラー（蒸気発生器）

3. 蒸気タービン

4. 発電機

5. 排ガス処理設備

6. 冷却水系統

7. 送電・配電設備

8. 安全管理・監視

まとめ

あなた:

ChatGPT:

火力発電所の異常監視システム

1. 監視装置の選定

2. データ取得・AWS S3にアップロード

(1) Raspberry Piでセンサーデータ取得

例：温度センサーデータを取得

3. LaravelでS3のデータを管理

(1) Laravelでデータ取得・データベースへ保存

① Laravelの設定

② S3のデータを取得してデータベースへ保存

4. BIツールで可視化

(1) Metabaseでデータ可視化

5. まとめ

あなた:

ChatGPT:

1. 各センサーのデータ取得 & AWS S3 への送信

① 温度異常監視（DHT22 / DS18B20）

接続

Raspberry Pi 用 Python スクリプト

② 振動異常監視（ADXL345 / MPU6050）

接続

Raspberry Pi 用 Python スクリプト

③ 圧力異常監視（BMP280 / MPS20N0040D）

接続

Raspberry Pi 用 Python スクリプト

④ 排ガス成分監視（MQ-135）

接続

Raspberry Pi 用 Python スクリプト

⑤ 水位異常監視（HC-SR04）

接続

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