JP2015516530A - 遠心圧縮機用のリアルタイム性能回復勧告のための方法およびシステム - Google Patents

Abstract

一連の遠心圧縮機のうちの１つの遠心圧縮機についてリアルタイム性能回復勧告を生成するためのシステムおよびコンピュータ実装方法が提供される。方法は、ユーザインタフェースおよびメモリデバイスに結合されたコンピュータデバイスを使用して実装され、方法は、圧縮機の判定される実際の性能および圧縮機の予測される性能を使用して圧縮機の性能偏差を決定すること、性能偏差を性能偏差の所定の閾値範囲と比較すること、および性能偏差についての少なくとも１つのソースをユーザに推奨することを含み、推奨は、各ソースについて利用可能な性能回復値を含む。【選択図】図７

Description

本説明は、一般に、機械／電気機器の運転、モニタリング、および診断に関し、より詳細には、オペレータに機械類の異常挙動を自動的に勧告するためのシステムおよび方法に関する。

遠心圧縮機は、動的機械であり、システム抵抗およびインペラ速度に対して非常に感度が高い。システム抵抗およびインペラ速度は、ガス組成および運転条件によって左右される。これらの機械の性能は、不十分な運転条件によってまたは流路変化（堆積）によって低下し得る。正確な性能推定、解釈、およびそのことからフォローアップアクション（勧告）を提供することは、主に、ＯＥＭエンベロープ内での運転条件の変動が大きいこと、および静的ベースラインまたは静的ＯＥＭ運転エンベロープが制限されることのため、依然として難しい課題のままである。

遠心圧縮機性能など機械類の性能をモニタリングすること、および性能に影響を及ぼし得る異常状態に対してオペレータに警告することは、機械の１つまたは一連の機械を運転する重要な部分である。知られているモニタリングシステムは、遠心圧縮機をモニタするだけでなく、オンラインの圧縮機の性能の低下をリアルタイムに解析し、性能低下を回復させるために必要とされるステップを推奨することを可能にすることになる詳細設計情報に欠ける。さらに、現行のモニタリングシステムは、通常、圧縮機負荷または他の運転条件に基づいて閾値を調整しない。静的閾値だけを使用することは誤検出アラームを容認する。この計算がない場合、プリセット値からの一定の偏差に基づく静的閾値だけが利用可能である。さらに、急速に変化する運転条件または非常にゆっくり変化する運転条件は、異常状態、または異常状態を軽減するためにどんな運転上の変化が起こされ得るかをオペレータが認識することを難しくする場合がある。性能の低下が特定されると、オペレータは、オリジナルの設計パラメータを使用して、最適運転状態に戻るよう遠心圧縮機性能を回復させる能力が制限される。

独国特許出願公開第１０ ２０１０ ０２６６７８号明細書

一実施形態では、一連の遠心圧縮機のうちの１つの遠心圧縮機についてリアルタイム性能回復勧告を生成するためのコンピュータ実装方法において、ユーザインタフェースおよびメモリデバイスに結合されたコンピュータデバイスを使用して実装される、方法であって、圧縮機の判定される実際の性能および圧縮機の予測される性能を使用して圧縮機の性能偏差を決定すること、性能偏差を性能偏差の所定の閾値範囲と比較すること、および性能偏差についての少なくとも１つのソースをユーザに推奨することを含み、推奨は、各ソースについて利用可能な性能回復値を含む、方法。

別の実施形態では、性能回復ルールセットを含む機械用の性能回復システムであって、ルールセットは、機械の実際の設計シグネチャであって、機械の最終設計パラメータおよび製造完了時（as-built）パラメータならびに機械の初期試験データを含み、シグネチャは機械のＯＥＭから受信される、実際の設計シグネチャ、およびリアルタイムデータ入力に対するリアルタイムデータ出力の関係表現であって、機械の運転性能に関連する入力に固有である、関係表現を含み、ルールセットは、機械の実際の性能および機械の予測される性能を使用して機械の性能偏差を決定し、性能偏差を性能偏差の所定の閾値範囲と比較し、性能偏差についての少なくとも１つのソースをユーザに推奨するように構成され、推奨は、各ソースについて利用可能な性能回復値を含む、性能回復システム。

さらに別の実施形態では、１つまたは複数の非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、記憶媒体上に含まれるコンピュータ実行可能命令を有し、少なくとも１つのプロセッサによって実行されると、コンピュータ実行可能命令は、プロセッサに、圧縮機の運転中にガスタービンによって駆動される圧縮機に関連するプロセスパラメータ値を受信し、受信したプロセスパラメータ値を使用して圧縮機の実際の性能値をリアルタイムに決定し、圧縮機の受信した実際の熱力学的シグネチャを使用し圧縮機の予想される性能値をリアルタイムに決定し、圧縮機の実際の性能および圧縮機の予想される性能を使用して圧縮機の性能偏差を決定し、性能偏差を性能偏差の所定の閾値範囲と比較し、比較を使用してユーザに対する性能回復通知を生成するようにさせる。

図１〜図１０は、本明細書で述べる方法およびシステムの例示的な実施形態を示す。

本発明の例示的な実施形態による、リモートモニタリングおよび診断システムの概略ブロック図である。 分散型制御システム（distributed control system）（ＤＣＳ）などの地域（local）産業プラントモニタリングおよび診断システムのネットワークアーキテクチャの例示的な実施形態のブロック図である。 図１に示すＬＭＤＳと共に使用され得る例示的なルールセットのブロック図である。 本開示の例示的な実施形態による遠心圧縮機についてリアルタイムの実際の性能計算を生成するための概略フロー図である。 本開示の例示的な実施形態による遠心圧縮機についてリアルタイムの予想される性能計算を生成するための概略フロー図である。 圧縮機の実際の性能と予想される性能との間のビジュアル図を示す、圧縮機についての性能モジュールスクリーンのスクリーンキャプチャである。 圧縮機性能計算詳細の方法のフロー図である。 本開示の例示的な実施形態による機械用の性能回復システム８００の概略ブロック図である。 本開示の例示的な実施形態による性能最適化範囲選択入力スクリーン９００のスクリーンキャプチャである。 遠心圧縮機の性能を示すグラフ１０００である。

種々の実施形態の特定の特徴が、一部の図面で示され、他の図面で示されない場合があるが、これは便宜のためのみである。任意の図面の任意の特徴は、任意の他の図面の任意の特徴と共に参照および／または特許請求され得る。

以下の詳細な説明は、制限としてではなく例として本発明の実施形態を示す。本発明が、産業用途、商業用途、および家庭用途において機器の運転をモニタする解析的かつ方法的実施形態に対して一般的な用途を有することが企図される。

本明細書で述べるように、遠心圧縮機の性能回復ルールセットは、最適化技法を利用して、性能回復勧告情報を遠心圧縮機のオペレータに提供する方法を提供する。オペレータは、新しい／現存の動作条件を提供するツールにインタフェースし、遠心圧縮機の運転マージンを改善し得る解決策を要求し得る。ＯＥＭ設計情報および「最新の（as-new）」試験データが、ルールセットに埋め込まれて、データを用いて得ることができない評価の精度を提供する。さらに、計算速度を改善するために、対象の特定の遠心圧縮機に関連するＯＥＭ設計情報のサブセットだけが、各遠心圧縮機についてのルールセット内に含まれる。提供される解決策は、ＯＥＭ設計制約内にある。

遠心圧縮機性能回復ルールセットは、ある期間にわたる動的ベースラインから遠心圧縮機性能低下を判定し、低下限界を超えると、性能勧告ノートをオペレータに通知する。ノートは、性能の損失を損失のソースに関連付け、勧告ノート内のアクションに従った場合に取戻され得る性能の量を定量化する。たとえば、遠心圧縮機性能回復ルールセットは、吸引の圧力が２バール（２００ｋＰａ）だけ増加するか、ガスの温度が２０℃だけ減少するか、またはガスの分子量が、ある量だけ増加する場合、オペレータが効率の４％を取戻し得ることを示す勧告ノートを発し得る。遠心圧縮機性能回復ルールセットは、性能低下のソースに対する各補正について回復量を提供する。オペレータは、その後、性能を迅速に取戻すために、修理を優先順序付けするかまたはオペレータが、コントロールできるパラメータを操作し得る。

本明細書で述べる遠心圧縮機性能回復ルールセットは、オペレータの機械が、できる限り効率的に、またはかつて機械が運転していたのと同様に効率的に運転していないときをオペレータが知ることを可能にする。ＯＥＭから受信したルールセット内に埋め込まれ、その圧縮機に固有である設計基準を知ることは、問題を迅速に評価するための正確なリアルタイム性能評価または表示を可能にし、考えられる問題のソースの詳細な評価を可能にする。遠心圧縮機用のリアルタイム圧縮機性能勧告は、現存する非物理ベースの方法の代わりに、ＯＥＭ設計ツールを使用して機械の「実際の（actual）」性能および「予想される（expected）」性能を計算し、より高い計算精度を提供する。

予想される性能計算および実際の性能計算は、たとえば、１分間隔で実施され、任意の異常偏差がユーザに通知される。閾値の偏差は、偏差の時間持続性と共に、ユーザに通知するための決定を判定する。さらに、ユーザは、経時性能低下レポートをいつでも要求して、考えられる強制的なダウンタイムに十分に先んじて、低下を回復させるための停電または他のメンテナンスを計画するのを補助し得る。

閾値違反の深刻度に基づいて、アラームが、性能低下回復勧告と共に生成される。性能低下回復勧告は、考えられる回復量と共に、性能低下の原因の考えられるソースを特定するために実施されるステップを提供する。

「予想される性能（expected performance）」について使用される計算方法は、モニタリング用コントローラから供給されるデータの各スナップショットについての各圧縮機オペレータリアルタイム性能エンベロープが、機械立上げ中にＯＥＭによって１回供給される静的性能エンベロープだけを使用することを回避することを可能にする。

本明細書で述べる方法は、モニタリングするシステムデータを使用して圧縮機ベースラインまたは「予想される性能」を所定の間隔でリアルタイムに動的に生成する。動的ＯＥＭエンベロープは、静的エンベロープと対比して現行の運転条件にとってより現実的である。同様に、変動する機械運転条件を考慮して、動的ベースラインから実際の性能の偏差を追跡する方法が開発される。ＯＥＭ設計ツールは、実際の性能と予想される性能をそれぞれ推定するために使用される。ＯＥＭの「試験時の（As Tested）」曲線は、計算を実施するために圧縮機性能回復ルールセットに埋め込まれる。

本明細書で使用されるように、リアルタイムは、結果に影響を及ぼす入力が変化した後、実質的に短い期間で起こる結果、たとえばコンピュータ計算および／または要素リンキングを指す。期間は、定期的に繰返される作業の反復間の時間量であるとすることができる。こうした繰返される作業は周期的作業と呼ばれる。期間は、結果の重要性および／または結果を生成するための入力の処理を実装するシステムの能力に基づいて選択され得るリアルタイムシステムの設計パラメータである。さらに、リアルタイムに起こるイベントは実質的な意図的遅延なしで起こる。例示的な実施形態では、リンクが更新され、突然変化（mutation）がネットワークおよびコンポーネント能力内でリアルタイムに引き起こされる。

図１は、本発明の例示的な実施形態による、リモートモニタリングおよび診断システム１００の概略ブロック図である。例示的な実施形態では、システム１００は、リモートモニタリングおよび診断センタ１０２を含む。リモートモニタリングおよび診断センタ１０２は、運転エンティティなどの別個のビジネスエンティティによって購入され運転される複数の機器のＯＥＭ等のエンティティによって運転される。例示的な実施形態では、ＯＥＭおよび運転エンティティは、サポート契約を結び、それにより、ＯＥＭは、購入された機器に関連するサービスを運転エンティティに提供する。運転エンティティは、購入した機器を単一サイトまたは複数サイトで所有し運転することができる。さらに、ＯＥＭは、複数の運転エンティティであって、それぞれが、それ自身の単一サイトまたは複数サイトを運転する、複数の運転エンティティとサポート契約を結ぶことができる。複数のサイトはそれぞれ、同一の機器、またはひと続きの機器などの、機器の複数の同一のセットを含むことができる。さらに、機器の少なくともいくつかは、あるサイトに一意であるかまたは全てのサイトに一意であるとすることができる。

例示的な実施形態では、第１のサイト１０４は、１つまたは複数のプロセス分析器１０６、機器モニタリングシステム１０８、機器ローカルコントロールセンタ１１０、および／またはモニタリングおよびアラームパネル１１２を含み、それぞれは、それぞれの機器センサおよびコントロール機器にインタフェースして、それぞれの機器のコントロールおよび運転を行うように構成される。１つまたは複数のプロセス分析器１０６、機器モニタリングシステム１０８、機器ローカルコントロールセンタ１１０、および／またはモニタリングおよびアラームパネル１１２は、ネットワーク１１６を通してインテリジェントモニタリングおよび診断システム１１４に通信可能に結合される。インテリジェントモニタリングおよび診断（intelligent monitoring and diagnostic）（ＩＭＡＤ）システム１１４は、他のオンサイトシステム（図１に示さず）および限定はしないが、リモートモニタリングおよび診断センタ１０２などのオフサイトシステムと通信するようにさらに構成される。種々の実施形態では、ＩＭＡＤシステム１１４は、たとえば、専用ネットワーク１１８、無線リンク１２０、およびインターネット１２２を使用して、リモートモニタリングおよび診断センタ１０２と通信するように構成される。

複数の他のサイトのそれぞれ、たとえば、第２のサイト１２４および第ｎのサイト１２６は、第１のサイト１０４と実質的に同じであるとすることできるが、第１のサイト１０４と厳密に同じであるかまたはそうでない場合がある。

図２は、分散型制御システム（ＤＣＳ）などの地域産業プラントモニタリングおよび診断システムのネットワークアーキテクチャ２００の例示的な実施形態のブロック図である。産業プラントは、ガスタービン、遠心圧縮機、ギアボックス、発電機、ポンプ、モータ、ファン、およびプロセスモニタリングセンサであって、相互接続用パイピングを通して流れ連通状態で結合され、１つまたは複数のリモート入力／出力（Ｉ／Ｏ）モジュールおよび相互接続用ケーブリングならびに／または無線通信を通してＤＣＳ２０１に信号通信状態で結合される、プロセスモニタリングセンサなどの複数のプラント機器を含むことができる。例示的な実施形態では、産業プラントは、ネットワークバックボーン２０３を含むＤＣＳ２０１を含む。ネットワークバックボーン２０３は、たとえば、ツイストペアケーブル、シールド同軸ケーブル、または光ファイバから作製される実配線式データ通信経路である、または少なくとも部分的に無線であるとすることができる。ＤＣＳ２０１はまた、産業プラントサイトまたは遠隔の場所に配置されるプラント機器に、ネットワークバックボーン２０３を通して通信可能に結合されるプロセッサ２０５を含むことができる。任意の数の機械がネットワークバックボーン２０３に動作可能に接続され得ることが理解される。機械のある部分はネットワークバックボーン２０３に実配線され得、機械の別の部分は、ＤＣＳ２０１に通信可能に結合される無線基地局２０７を介してネットワークバックボーン２０３に無線で結合され得る。無線基地局２０７は、産業プラントから遠隔に配置されるが、産業プラント内の１つまたは複数のシステムに依然として相互接続される機器またはセンサなどによって、ＤＣＳ２０１の有効通信範囲を拡張するために使用され得る。

ＤＣＳ２０１は、複数の機器に関連する運転パラメータを受信し表示し、産業プラントの機器をコントロールするために、自動コントロール信号を生成し、マニュアルコントロール入力を受信するように構成され得る。例示的な実施形態では、ＤＣＳ２０１は、ＤＣＳ２０１で受信したデータを分析するようプロセッサ２０５をコントロールするように構成されるソフトウェアコードセグメントを含むことができ、プロセッサ２０５は、産業プラント機械のオンラインモニタリングおよび診断を可能にする。データは、ガスタービン、遠心圧縮機、ポンプ、およびモータを含む各機械、関連するプロセスセンサ、ならびにたとえば、振動センサ、地震センサ、温度センサ、圧力センサ、電流センサ、電圧センサ、周囲温度センサ、および周囲湿度センサアを含むローカル環境センサから収集され得る。データは、ローカル診断モジュールまたはリモート入力／出力モジュールによって前処理され得る、または未処理形態でＤＣＳ２０１に送信され得る。

ローカルモニタリングおよび診断システム（local monitoring and diagnostic system）（ＬＭＤＳ）２１３は、ネットワークバックボーン２０３を通してＤＣＳ２０１および他のコントロールシステム２０９およびデータソースと通信する、たとえばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などの別個のアドオンハードウェアデバイスであるとすることができる。ＬＭＤＳ２１３はまた、ＤＣＳ２０１および／または他のコントロールシステム２０９の１つまたは複数の上で実行されるソフトウェアプログラムセグメントで具現化され得る。したがって、ＬＭＤＳ２１３は、ソフトウェアプログラムセグメントがいくつかのプロセッサ上で同時に実行されるように、分散方式で運転することができる。したがって、ＬＭＤＳ２１３は、ＤＣＳ２０１および他のコントロールシステム２０９に完全に統合され得る。ＬＭＤＳ２１３は、ＤＣＳ２０１、データソース、および他のコントロールシステム２０９によって受信したデータを分析して、産業プラントの巨視的観点を使用して機械および／または機械を使用するプロセスの運転健全性を判定する。

例示的な実施形態では、ネットワークアーキテクチャ２００は、サーバグレードコンピュータ２０２および１つまたは複数のクライアントシステム２０４を含む。サーバグレードコンピュータ２０２は、データベースサーバ２０６、アプリケーションサーバ２０８、ウェブサーバ２１０、ファックスサーバ２１２、ディレクトリサーバ２１４、およびメールサーバ２１６をさらに含む。サーバ２０６、２０８、２１０、２１２、２１４、および２１６のそれぞれは、サーバグレードコンピュータ２０２上で実行されるソフトウェアで具現化され得る、またはサーバ２０６、２０８、２１０、２１２、２１４、および２１６の任意の組合せは、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）（図示せず）内で結合された別個のサーバグレードコンピュータ上で単独でまたは組合せて具現化され得る。データ記憶ユニット２２０は、サーバグレードコンピュータ２０２に結合される。さらに、システム管理者のワークステーション、ユーザワークステーション、および／またはスーパバイザのワークステーションなどのワークステーション２２２は、ネットワークバックボーン２０３に結合される。代替的に、ワークステーション２２２は、インターネットリンク２２６を使用してネットワークバックボーン２０３に結合されるかまたは無線基地局２０７など、無線接続を通して接続される。

各ワークステーション２２２は、ウェブブラウザを有するパーソナルコンピュータであるとすることができる。ワークステーションで実施される機能は、典型的には、それぞれのワークステーション２２２で実施されるものとして示されるが、こうした機能は、ネットワークバックボーン２０３に結合された多くのパーソナルコンピュータの１つで実施され得る。ワークステーション２２２は、ネットワークバックボーン２０３にアクセスする個人によって実施され得る異なるタイプの機能の理解を容易にするだけのために別個の例示的な機能に関連するものとして述べられる。

サーバグレードコンピュータ２０２は、従業員２２８を含む種々の個人および第３者、たとえばサービスプロバイダ２３０に通信可能に結合されるように構成される。例示的な実施形態における通信は、インターネットを使用して実施されるものとして示されるが、任意の他のワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）タイプ通信が、他の実施形態で利用され得る。すなわち、システムおよびプロセスは、インターネットを使用して実施されることに限定されない。

例示的な実施形態では、ワークステーション２２２を有する許可された任意の個人がＬＭＤＳ２１３にアクセスし得る。クライアントシステムの少なくとも１つは、遠隔の場所に配置されたマネジャワークステーション２３４を含むことができる。ワークステーション２２２は、ウェブブラウザを有するパーソナルコンピュータ上で具現化され得る。同様に、ワークステーション２２２は、サーバグレードコンピュータ２０２と通信するように構成される。さらに、ファックスサーバ２１２は、電話リンク（図示せず）を使用して、クライアントシステム２３６を含む遠隔に配置されたクライアントシステムと通信する。ファックスサーバ２１２は、他のクライアントシステム２２８、２３０、および２３４とも通信するように構成される。

以下でより詳細に述べるＬＭＤＳ２１３のコンピュータ化モデリングおよび分析ツールは、サーバ２０２に記憶され得、クライアントシステム２０４の任意の１つのクライアントシステムにおいて要求者によってアクセスされ得る。一実施形態では、クライアントシステム２０４は、サーバグレードコンピュータ２０２がインターネットを使用してクライアントシステム２０４にアクセス可能であるように、ウェブブラウザを含むコンピュータである。クライアントシステム２０４は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）またはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ダイアルイン接続、ケーブルモデム、および専用高速ＩＳＤＮ回線などのネットワークを含む多くのインタフェースを通してインターネットに接続される。クライアントシステム２０４は、ウェブベース電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、または他のウェブベース接続可能機器を含むインターネットに相互接続することが可能な任意のデバイスであり得る。データベースサーバ２０６は、以下でより詳細に述べるように、産業プラントに関する情報を含むデータベース２４０に接続される。一実施形態では、中央化データベース２４０は、サーバグレードコンピュータ２０２上に記憶され、クライアントシステム２０４の１つのクライアントシステムを通してサーバグレードコンピュータ２０２にログオンすることによって、クライアントシステム２０４の１つのクライアントシステムの考えられるユーザによってアクセスされ得る。代替の実施形態では、データベース２４０は、サーバグレードコンピュータ２０２から遠隔に記憶され、中央化されないとすることができる。

他の産業プラントシステムは、ネットワークバックボーン２０４に対する独立した接続を通してサーバグレードコンピュータ２０２および／またはクライアントシステム２０４にアクセス可能であるデータを提供する。対話式電子技術マニュアルサーバ２４２は、各機械の構成に関連する機械データについての要求を満たす。こうしたデータは、ポンプ曲線、モータ馬力定格、絶縁クラス、およびフレームサイズなどの運転能力、寸法、ロータバーまたはインペラーブレードの数などの設計パラメータ、ならびに機械に対する現場での変更、あるがままの（as-found）アライメント測定および処置実施後の（as-left）アライメント測定、機械をその元の設計状態に戻さない機械に関して実施される修理などの機械類のメンテナンス履歴を含むことができる。

可搬型振動モニタ２４４は、直接、またはワークステーション２２２またはクライアントシステム２０４に含まれるポートなどのコンピュータ入力ポートを通してＬＡＮに断続的に接続され得る。典型的には、振動データは、ルーチンで収集され、周期的に、たとえば毎月または他の周期で機械の所定のリストからデータを収集する。振動データはまた、トラブルシューティング、メンテナンス、および立上げ活動と連携して収集され得る。さらに、振動データは、リアルタイムにまたはほぼリアルタイムに連続して収集され得る。こうしたデータは、ＬＭＤＳ２１３のアルゴリズムについて新しいベースラインを提供することができる。プロセスデータは、同様に、ルーチンベースで、またはトラブルシューティング、メンテナンス、および立上げ活動中に収集され得る。さらに、一部のプロセスデータは、リアルタイムにまたはほぼリアルタイムに連続して収集され得る。あるプロセスパラメータは、永久的にインストルメント化されない場合があり、可搬型プロセスデータ収集器２４５は、プロセスパラメータデータを収集するために使用され得、プロセスパラメータデータは、プロセスパラメータデータがＬＭＤＳ２１３にアクセス可能であるように、ワークステーション２２２を通してＤＣＳ２０１にダウンロードされ得る。プロセス流体組成分析器および汚染排出分析器などの他のプロセスパラメータデータは、複数のオンラインモニタ２４６を通してＤＣＳ２０１に提供され得る。

産業プラントに関して種々の機械に供給されるかまたは発電機によって生成される電力は、各機械に連結されたモータ保護継電器２４８によってモニタされ得る。典型的には、こうした継電器２４８は、モータコントロールセンタ（motor control center）（ＭＣＣ）内の被モニタリング機器から遠隔に、または機械に給電するスイッチギア２５０内に配置される。保護継電器２４８に加えて、スイッチギア２５０もまた、電源をＬＭＤＳ２１３に提供するスーパバイザコントロールおよびデータ採取システム（supervisory control and data acquisition system）（ＳＣＡＤＡ）か、産業プラントで、たとえば開閉所（switchyard）またはリモートの伝送線路ブレーカおよび伝送線路パラメータ内に配置された電力送出システム（図示せず）機器を含むことができる。

図３は、（図１に示す）ＬＭＤＳ２１３と共に使用され得る例示的なルールセット２８０のブロック図である。ルールセット２８０は、１つまたは複数のカスタムルールの組合せならびにカスタムルールの挙動および状態を規定する一連のプロパティであるとすることができる。ルールおよびプロパティは、ファイルに記憶されるときに、２５文字英数キーに基づいて暗号化され得るＸＭＬの形式でバンドルされ記憶され得る。ルールセット２８０は、１つまたは複数の入力２８２および１つまたは複数の出力２８４を含むモジュール式知識セルである。入力２８２は、ＬＭＤＳ２１３内の特定の場所からルールセット２８０へデータを送るソフトウェアポートであるとすることができる。たとえば、ポンプ機外振動センサからの入力は、ＤＣＳ２０１内のハードウェア入力終端に伝送され得る。ＤＣＳ２０１は、その終端で信号をサンプリングして、その終端上で信号を受信することができる。信号は、その後、処理され、ＤＣＳ２０１にアクセス可能なおよび／またはそれに一体化したメモリ内の場所に記憶され得る。ルールセット２８０の第１の入力２８６は、メモリ内の場所のコンテンツが入力としてルールセット２８０に利用可能であるように、メモリ内の場所にマッピングされ得る。同様に、出力２８８は、メモリ内の場所がルールセット２８０の出力２８８を含むように、ＤＣＳ２０１にアクセス可能なメモリ内の別の場所または別のメモリにマッピングされ得る。

例示的な実施形態では、ルールセット２８０は、たとえば、ガス再注入プラント、液化天然ガス（ＬＮＧ）プラント、電力プラント、製錬所、および化学処理施設などの産業プラント内で運転する機器に関連する特定の問題のモニタリングおよび診断に関連する１つまたは複数のルールを含む。ルールセット２８０は、産業プラントと共に使用される観点で述べられるが、任意の知識を取込むために適切に構築され、任意の分野において解決策を決定ために使用され得る。たとえば、ルールセット２８０は、経済的挙動、財政的活動、気象現象、および設計プロセスに関する知識を含むことができる。ルールセット２８０は、その後、これらの分野における問題に対する解決策を決定するために使用され得る。ルールセット２８０は、ルールセット２８０が適用される任意のシステムに知識が送信されるように、１つまたは多くのソースからの知識を含む。知識は、入力２８２および出力２８４の仕様によって、ルールセット２８０がＬＭＤＳ２１３に適用されることが可能になるように、出力２８４を入力２８２に関連付けるルールの形態で取込まれる。ルールセット２８０は、特定のプラントアセットに固有のルールだけを含むことができ、その特定のプラントアセットに関連する考えられる１つの問題だけを対象とすることができる。たとえば、ルールセット２８０は、モータまたはモータ／ポンプ組合せに適用可能であるルールだけを含むことができる。ルールセット２８０は、振動データを使用してモータ／ポンプ組合せの健全性を判定するルールだけを含むことができる。ルールセット２８０は、振動分析技法に加えて、診断ツールの一組を使用してモータ／ポンプ組合せの健全性を判定するルールを含むこともできるが、たとえば、モータ／ポンプ組合せについて性能計算ツールおよび／または財政計算ツールを含むこともできる。

運転に際して、ルールセット２８０は、入力２８２と出力２８４との間の関係についてユーザに入力要求するソフトウェア開発ツールにおいて生成される。入力２８２は、たとえば、デジタル信号、アナログ信号、波形、処理される信号、手作業で入力されるパラメータおよび／または構成パラメータ、および他のルールセットからの出力を示すデータを受信することができる。ルールセット２８０内のルールは、論理ルール、数値アルゴリズム、波形および信号処理技法のアプリケーション、エキスパートシステムおよび人工知能アルゴリズム、統計ツール、ならびに出力２８４を入力２８２に関連付けることができる任意の他の表現を含むことができる。出力２８４は、各出力２８４を受信するために確保され構成されるメモリ内のそれぞれの場所にマッピングされ得る。ＬＭＤＳ２１３およびＤＣＳ２０１は、その後、メモリ内の場所を使用して、ＬＭＤＳ２１３およびＤＣＳ２０１が実施するようプログラムされ得る任意のモニタリング機能および／またはコントロール機能を達成することができる。ルールセット２８０のルールは、ＬＭＤＳ２１３およびＤＣＳ２０１と無関係に運用されるが、入力２８２はルールセット２８０に供給され、出力２８４は、直接にまたは介在デバイスを通して間接的にルールセット２８０に供給され得る。

ルールセット２８０の生成中に、その分野の人間エキスパートは、１つまたは複数のルールをプログラムすることによる開発ツールを使用して、特に、特定のアセットに対してその分野の知識を公表する。ルールは、ルールのコード化が全く必要とされないように、出力２８４と入力２８２との間の関係の表現を生成することによって生成される。オペランドは、グラフィカルな方法を使用して、たとえば、開発ツールに組込まれたグラフィカルユーザインタフェース上のドラッグアンドドロップを使用してオペランドのライブラリから選択され得る。オペランドのグラフィカル表示は、スクリーンディスプレイのライブラリ部（図示せず）から選択され、ルール生成部内にドラッグアンドドロップされ得る。入力２８２とオペランドとの間の関係は、論理ディスプレイ様式で配列され、ユーザは、選択される特定のオペランドおよび入力２８２の特定の入力に基づいて適切であるとき、定数などの値を入力要求される。エキスパートの知識を取込むために必要とされるだけの数のルールが生成される。したがって、ルールセット２８０は、顧客の要件およびルールセット２８０の特定の分野における技術水準に基づいて、診断ルールおよび／またはモニタリングルールの頑健なセットならびに診断ルールおよび／またはモニタリングルールの比較的頑健性の低いセットを含むことができる。開発ツールは、開発中にルールセット２８０を試験するためのリソースを提供して、種々の組合せを保証し、入力２８２の値は、出力２８４において予想される出力を生成する。

図４は、本開示の例示的な実施形態による遠心圧縮機４００についてリアルタイムの実際の性能計算を生成するための概略フロー図である。例示的な実施形態では、圧縮機プロセスパラメータ値は、たとえば、プラント全体を通して複数のコンポーネントからプロセスデータを採取するＤＣＳ２０１などのプラントモニタリングシステム、または圧縮機４００だけに関連するデータを採取する圧縮機モニタリングシステム（どちらも図４に示さず）から採取される。種々の実施形態では、圧縮機プロセスパラメータ値は、圧縮機吸引プロセスパラメータ値および圧縮機放出プロセスパラメータ値を含む。圧縮機吸引プロセスパラメータ値は吸引圧力［Ｐ_in］４０２および吸引温度［Ｔ_in］４０４を含むが、それに限定されない。圧縮機放出プロセスパラメータ値は放出圧力［Ｐ_out］４０６および放出温度［Ｔ_out］４０８を含むが、それに限定されない。圧縮機４００を通る質量流量［Ｍ_W］４０９もまた採取される。

圧縮機プロセスパラメータ値は、ポリトロープ熱力学的アルゴリズム４１０に適用されて、圧縮機４００の実際の性能を決定する。さらに、ポリトロープ熱力学的アルゴリズム４１０および圧縮機プロセスパラメータ値は、圧縮機４００について、ポリトロープ効率４１２、ポリトロープヘッド４１４、および吸収電力４１６を計算するために使用される。

図５は、本開示の例示的な実施形態による遠心圧縮機４００についてリアルタイムの予想性能計算を生成するための概略フロー図である。例示的な実施形態では、圧縮機プロセスパラメータ値は、プラントモニタリングシステム、または圧縮機モニタリングシステム（どちらも図４に示さず）から採取される。種々の実施形態では、圧縮機プロセスパラメータ値は、圧縮機吸引プロセスパラメータ値を含む。圧縮機吸引プロセスパラメータ値は吸引圧力［Ｐ_in］４０２および吸引温度［Ｔ_in］４０４を含むが、それに限定されない。圧縮機放出プロセスパラメータ値は、圧縮機性能ルールセット５００によって求められる値である。求められる圧縮機放出プロセスパラメータ値は、予想される放出圧力５０２および予想される放出温度５０４を含むが、それに限定されない。圧縮機４００を通る質量流量［Ｍ_W］４０９および圧縮機回転速度５０６もまた採取される。

圧縮機放出プロセスパラメータ値および試験時データ５０８は、圧縮機性能ルールセット５００に適用されて、圧縮機４００の予想される性能を決定する。さらに、圧縮機性能ルールセット５００および圧縮機放出プロセスパラメータ値が使用されて、圧縮機４００について予想される放出圧力５０２、予想される放出温度５０４、ポリトロープ効率５１０、ポリトロープヘッド５１２、および吸収電力５１４が計算される。

図６は、圧縮機４００の実際の性能と予想される性能との間のビジュアル図を示す、圧縮機４００についての性能モジュールスクリーン６００のスクリーンキャプチャである。圧縮機性能ルールセット５００によって実施される圧縮機４００の分析結果は、性能モジュールスクリーン６００の複数の選択可能タブ、たとえば、モニタリングタブ６０２、性能タブ６０４（図６で選択される）、分析タブ６０６、および情報タブ６０８上に表示される。性能モジュールスクリーン６００は、グラフィカル情報が表示されるグラフエリア６１０、性能パラメータ値エリア６１２、ならびにタイムスタンプ６１６、ソース６１８、および深刻度レベル６２０を含む情報をユーザに表示するためのイベントおよびアラームエリア６１４を含む。

図７は、圧縮機性能回復勧告を生成する方法７００のフロー図である。例示的な実施形態では、方法７００は、一連の遠心圧縮機のうちの１つの遠心圧縮機についてリアルタイム性能回復勧告を生成するためのコンピュータ実装方法であり、方法７００は、ユーザインタフェースおよびメモリデバイスに結合されたコンピュータデバイスを使用して実装される。方法７００は、圧縮機の圧縮機プロセスパラメータ値を受信すること７０２を含む。入口圧力／温度、質量流量、ガス組成、出口圧力／温度、およびシャフト速度などのオンラインコントローラデータは、たとえば１分間隔で圧縮機性能ルールセット５００に供給される。方法７００は、受信した圧縮機プロセスパラメータ値の吸引プロセスパラメータ値が所定の範囲を超える場合、変動通知を生成すること７０４を含む。受信した圧縮機プロセスパラメータ値が所定の範囲を満たす場合、方法７００は、ポリトロープ熱力学的アルゴリズムならびに受信した入口圧力／温度、質量流量、ガス組成、出口圧力／温度、およびシャフト速度を使用して圧縮機の実際の性能をリアルタイムに決定すること７０６を含む。方法７００はまた、圧縮機の実際の熱力学的シグネチャであって、圧縮機の製造業者からの圧縮機に一意である、かつ一連の遠心圧縮機についての複数の実際の熱力学的シグネチャのサブセットである、実際の熱力学的シグネチャを受信すること７０８、および圧縮機の実際の熱力学的シグネチャを使用して圧縮機の予測される性能をリアルタイムに決定すること７１０を含む。圧縮機の性能偏差は、実際の性能と予測される性能を使用して決定され７１２、性能偏差は、性能偏差の所定の閾値範囲と比較され、性能偏差の深刻度が、圧縮機性能の低下および低下を軽減する困難さに基づいて決定される７２０。ユーザに対する通知は、決定された深刻度に基づいて生成される７２２。種々の実施形態では、通知は、性能偏差および受信した圧縮機プロセスパラメータ値を相関付けて、その偏差をもたらす故障の考えられるソースを特定するステップおよび特定される性能低下の各ソースに関して問題に対処することによって得られる性能回復量によってユーザを誘導する勧告を生成することを含む。

さらに、方法７００はまた、圧縮機に固有の熱力学的シグネチャを使用して圧縮機の運転について１つまたは複数の重要性能指標（key performance indicator）（ＫＰＩ）を決定すること、および１つまたは複数のＫＰＩを実際の性能と比較して、１つまたは複数のＫＰＩに関連する１つまたは複数のＫＰＩ性能偏差を生成することを含む。所定のＫＰＩ性能偏差閾値範囲を超える各ＫＰＩ性能偏差に関するユーザに対する通知が生成される。さらに、種々の実施形態では、圧縮機の実際の性能を決定すること７０６および圧縮機の予測される性能を決定すること７１０は、圧縮機に関する負荷に基づいて補正される。

方法７００はまた、遠心圧縮機性能最適化モジュールを実行すること７２６を含む。遠心圧縮機に関連するプロセスパラメータは、たとえば、ＤＣＳ２０１、ＩＭＡＤ１１４、または他のデータ収集システムから受信される７２８。性能最適化モジュール７２６を実行するために、プロセスパラメータについての最適化範囲が、たとえば、ＯＥＭ機械設計範囲７３２、現在の履歴平均範囲７３４、およびユーザの選好７３６から選択される７３０。所望の最適化範囲が選択された後、性能最適化モジュールが実行され７３８、限定はしないが回帰分析などの種々のアルゴリズムおよび圧縮機に固有の熱力学的シグネチャを使用して、遠心圧縮機の性能を推定する７４０。

遠心圧縮機性能最適化モジュール７２６は、性能推定の性能回復結果を分析し、結果をソートして７４２、最適性能点を得る。最適化モジュール７２６は、最適性能点を提供するために決定されるプロセスパラメータのセットを選択する７４４。性能回復結果が検証されて７４６、プラント運転制限または機器非稼働が、最適性能点に達するためにプロセスパラメータのセットをプラントが変更することを全く妨げないことを保証する。

性能偏差が所定の許容可能値より小さい７４８場合、方法７００は、勧告をユーザに提供すること７５０を含む。勧告は、プロセスパラメータに対する変更を示し、その変更は、達成されると、所定の性能回復を提供することになる。

図８は、本開示の例示的な実施形態による機械用の性能回復システム８００の概略ブロック図である。システム８００は、機械の実際の設計シグネチャ８０４を含む性能回復ルールセット８０２を含む。シグネチャは、機械の最終設計パラメータおよび製造完了時パラメータならびに機械の初期試験データを含む。シグネチャは機械のＯＥＭから受信される。ルールセット８０２はまた、リアルタイムデータ入力に対するリアルタイムデータ出力の関係表現８０６を含み、関係表現は、機械の運転性能に関連する入力に固有である。ルールセットは、機械の実際の性能および機械の予測される性能を使用して機械の性能偏差を決定し、性能偏差を性能偏差の所定の閾値範囲と比較し、性能偏差についての少なくとも１つのソースをユーザに推奨するように構成され、推奨は、各ソースについて利用可能な性能回復値を含む。

圧縮機性能回復ルールセット８０２は、現実的な予想される性能をリアルタイムに計算する高精度ＯＥＭツール、運転条件の幅広い変動を考慮する性能偏差アラーム、ならびに偏差の性質／程度に基づく実施可能なアラーム勧告および性能勧告を提供する。

図９は、本開示の例示的な実施形態による性能最適化範囲選択入力スクリーン９００のスクリーンキャプチャである。例示的な実施形態では、入力スクリーン９００は、対象の遠心圧縮機のシリアル番号用のエントリボックス９０２を含む。シリアル番号は、特定の圧縮機に固有のＯＥＭデータを調べるために使用される。入力スクリーン９００はまた、最適化プロセス中に最適化されることになる圧縮機に関連するプロセスパラメータのリスト９０４を含む。プロセスパラメータは、吸引条件９０６、放出条件９０８、および制約９１０を含む。吸引条件９０６は、吸引圧力９１２、吸引温度９１４、質量流量９１６、および圧縮機速度９２０を含む。放出条件９０８は、放出圧力９２２および放出温度９２４を含む。制約９１０は、最小運転安定性９２６および吸収される最大電力９１８を含む。吸引条件９０６および放出条件９０８のそれぞれは、それぞれの各プロセスパラメータについて最小値および最大値用の入力ボックスを含む。最適化ボタン９３０は、最適化を開始させるために使用される。

図１０は、遠心圧縮機の性能を示すグラフ１０００である。例示的な実施形態では、グラフ１０００は、圧縮機を通る流量の単位の目盛が付いたＸ軸１００２を含む。グラフ１０００は、ヘッドの単位の目盛が付いたＹ軸１００４を含む。グラフ１０００はまた、種々の圧縮機速度における圧縮機性能を示す複数の速度ライン１００６を含む。グラフ１０００は、圧縮機の現在の運転点を示す点１００８および圧縮機の設計点を示す点１０１０を含む。種々の実施形態では、性能回復アルゴリズムは、設計点１０１０と実際の運転点１００８との間の性能低下の少なくとも一部の回復を可能にする複数の運転点１０１２を決定すべきである。

最適化点１０１４は、選択される最適化範囲、制約、および決定される性能回復量に基づいて複数の運転点１０１２から選択される。ユーザに対する勧告は、複数の運転点１０１２の全てのリスト、複数の運転点１０１２のそれぞれについてのそれぞれの性能回復値、および運転点１０１４を獲得するために修正されるプロセスパラメータのリスト含む。

図に示す論理フローは、所望の結果を達成するために、示す特定の順序またはシーケンシャル順序を必要としない。さらに、他のステップが設けられても、述べるフローからステップがなくされても、あるいは他のコンポーネントが、述べるシステムに付加されても、または述べるシステムから除去されてもよい。したがって、他の実施形態は、添付特許請求の範囲内にある。

特に詳細に述べた先の実施形態が、例または考えられる実施形態にすぎないこと、また、含まれ得る多くの他の組合せ、追加形態、または代替形態が存在することが認識されるであろう。

コンポーネントの特定の命名、用語の大文字化、属性、データ構造、あるいは任意の他のプログラミングまたは構造局面は、強制または重要でなく、本発明またはその特徴を実装するメカニズムは、異なる名前、フォーマット、またはプロトコルを有することができる。さらに、システムは、述べるように、ハードウェアとソフトウェアの組合せによって、または全体的にハードウェア要素で実装され得る。同様に、本明細書で述べる種々のシステムコンポーネント間の機能の特定の分割は、一例にすぎず、強制ではない。すなわち。単一のシステムコンポーネントによって実施される機能は、代わりに、複数のコンポーネントによって実施され得、複数のコンポーネントによって実施される機能は、代わりに、単一のコンポーネントによって実施され得る。

先の説明のいくつかの部分は、アルゴリズムおよび情報に関するオペレーションのシンボル表示によって特徴を提示する。これらのアルゴリズム的説明および表示は、データ処理技術分野で当業者によって使用されて、当業者の作業の要旨を他の業者に最も効果的に伝達することができる。これらのオペレーションは、機能的または論理的に述べられるが、コンピュータプログラムによって実装されるものと理解される。さらに、一般性を失うことなく、オペレーションのこれらの配置をモジュールとしてまたは機能的名前で呼ぶことが時として好都合であることもわかっている。

具体的に別途述べられない限り、先の議論から明らかであるように、説明全体を通して、「処理（processing）」または「コンピューニング（computing）」または「計算（calculating）」または「決定（determining）」または「表示（displaying）」または「提供（providing）」または同様なものなどの用語を利用する議論は、コンピュータシステムメモリまたはレジスタあるいは他のこうした情報の記憶、伝送、または表示デバイス内の物理（電子）量として表されるデータを操作し変換する、コンピュータシステムまたは同様の電子コンピューティングデバイスのアクションおよびプロセスを指すことが認識される。

本開示が種々の特定の実施形態によって述べられたが、本開示が特許請求の精神および範囲内の修正によって実施され得ることが認識されるであろう。

本明細書で使用される用語プロセッサは、中央処理ユニット、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、縮小命令セット回路（reduced instruction set circuit）（ＲＩＳＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、論理回路、および本明細書で述べる機能を実行することが可能な任意の他の回路またはプロセッサを指す。

本明細書で使用されるように、用語「ソフトウェア（software）」および「ファームウェア（firmware）」は、交換可能であり、また、プロセッサ２０５によって実行するために、ＲＡＭメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、および不揮発性ＲＡＭ（ＮＶＲＡＭ）メモリを含むメモリに記憶された任意のコンピュータプログラムを含む。上記メモリタイプは、例示にすぎず、したがって、コンピュータプログラムの記憶のために使用可能なメモリのタイプに関して限定的でない。

先の仕様に基づいて認識されるように、本開示の上述した実施形態は、コンピュータのソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、あるいは任意の組合せまたはそのサブセットを含むコンピュータプログラミングまたはエンジニアリング技法を使用して実装され得、技術的効果は、（ａ）圧縮機に固有である圧縮機の実際の熱力学的シグネチャを受信すること、（ｂ）圧縮機の運転中に圧縮機プロセスパラメータ値を受信すること、（ｃ）圧縮機プロセスパラメータ値を使用して圧縮機の実際の性能をリアルタイムに決定すること、（ｄ）圧縮機の受信された実際の熱力学的シグネチャを使用して圧縮機の予測される性能をリアルタイムに決定すること、（ｅ）実際の性能と予測される性能を使用して圧縮機の性能偏差を決定すること、（ｆ）性能偏差を性能偏差の所定の閾値範囲と比較すること、（ｇ）比較を使用してユーザに対する通知を生成すること、（ｈ）圧縮機に固有の熱力学的シグネチャを使用して圧縮機の運転について１つまたは複数の重要性能指標（ＫＰＩ）を決定すること、（ｉ）１つまたは複数のＫＰＩを実際の性能と比較して、１つまたは複数のＫＰＩに関連する１つまたは複数のＫＰＩ性能偏差を生成すること、（ｊ）所定のＫＰＩ性能偏差閾値範囲を超える各ＫＰＩ性能偏差に関するユーザに対する通知を生成すること、（ｋ）圧縮機に関する負荷に基づいて補正された実際の性能および予測される性能を決定すること、（ｌ）圧縮機の製造業者から圧縮機の実際の熱力学的シグネチャを受信すること、（ｍ）一連の遠心圧縮機について複数の実際の熱力学的シグネチャのサブセットを受信すること、（ｎ）圧縮機の動作中に圧縮機吸引プロセスパラメータ値をリアルタイムに受信すること、（ｏ）圧縮機の動作中に圧縮機放出プロセスパラメータ値をリアルタイムに受信すること、（ｐ）圧縮機の受信した実際の熱力学的シグネチャを使用して圧縮機の予測されるエンベロープをリアルタイムに決定すること、（ｑ）予測されるエンベロープおよび実際の性能を使用して性能マップを生成すること、（ｒ）生成される性能マップに基づいて勧告メッセージを出力すること、（ｓ）圧縮機性能の低下および低下を軽減する困難さに基づいて性能偏差の深刻度を決定すること、（ｔ）決定された深刻度に基づいてユーザに対する通知を生成すること、（ｕ）性能偏差および受信した圧縮機プロセスパラメータ値を相関付けて、その偏差をもたらす故障の考えられるソースを特定するステップによってユーザを誘導する勧告を生成すること、（ｖ）受信した圧縮機プロセスパラメータ値の吸引プロセスパラメータ値が所定の範囲を超える場合、変動通知を生成すること、（ｗ）ポリトロープ熱力学的アルゴリズムおよび圧縮機プロセスパラメータ値を使用して圧縮機の実際の性能をリアルタイムに決定することを含む。コンピュータ可読コード手段を有する任意のこうした結果得られるプログラムは、１つまたは複数のコンピュータ可読媒体内で具現化または提供され得、それにより、コンピュータプログラム製品、すなわち製造品を、本開示の論じられる実施形態に従って作成する。コンピュータ可読媒体は、たとえば、固定（ハード）ディスク、ディスケット、光ディスク、磁気テープ、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）などの半導体メモリ、および／またはインターネットあるいは他の通信ネットワークまたはリンクなどの任意の送信／受信媒体であるとすることができるが、それに限定されない。コンピュータコードを含む製造品は、コードを１つの媒体から直接実行することによって、コードを１つの媒体から別の媒体へコピーすることによって、またはコードをネットワークを通じて送信することによって作成および／または使用され得る。

本仕様において述べる機能ユニットの多くは、その実装の独立性を特に強調するために、モジュールとラベル付けされている。たとえば、モジュールは、カスタムの超大規模集積（very large integration）（「ＶＬＳＩ」）回路またはゲートアレイ、論理チップ、トランジスタ、または他のディスクリートコンポーネント等の既製の半導体を備えるハードウェア回路として実装され得る。モジュールはまた、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルアレイロジック、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）、または同様なものなどのプログラマブルハードウェアデバイスで実装され得る。

モジュールはまた、種々のタイプのプロセッサによって実行されるためにソフトウェアで実装され得る。実行可能コードの特定されるモジュールは、たとえば、コンピュータ命令の１つまたは複数の物理ブロックまたは論理ブロックを備えることができ、コンピュータ命令は、たとえば、オブジェクト、プロシージャ、または関数として編成され得る。それでも、特定されるモジュールの実行可能ファイルは、物理的に一緒に配置される必要があるのではなく、異なる場所に記憶される、異なる命令を備えることができ、異なる命令は、論理的に結合されると、モジュールを構成し、そのモジュールについて述べられる目的を達成する。

実行可能コードのモジュールは、単一の命令または数多くの命令であるとすることができ、またさらに、いくつかの異なるコードセグメントにわたって、異なるプログラムの間で、また、いくつかのメモリデバイスにわたって分散され得る。同様に、オペレーショナルデータは、本明細書のモジュール内で特性され示され得、任意の適した形態で具現化され、任意の適したタイプのデータ構造内で編成され得る。オペレーショナルデータは、単一データセットとして収集され得る、または異なる記憶デバイスにわたることを含む異なる場所にわたって分散され得る、また、単にシステムまたはネットワーク上の電子信号として少なくとも部分的に存在することができる。

方法およびルールモジュールを含むリアルタイム遠心圧縮機性能低下勧告システムの上述した実施形態は、意味のある運転推奨および故障診断アクションを提供するための費用効果的でかつ信頼性がある手段を提供する。さらに、システムはより正確でかつ偽アラームを受けにくい。より具体的には、本明細書で述べる方法およびシステムは、知られているシステムに比べてずっと早い段階でコンポーネント故障を予測して、停電時間を大幅に低減すること、およびトリップを防止することを容易にし得る。さらに、上述した方法およびシステムは、早期段階で異常を予測することを容易にし、サイト要員が、機器のシャットダウンのために準備し計画を立てることを可能にする。結果として、本明細書で述べる方法およびシステムは、ガスタービンおよび他の機器を費用効果的でかつ信頼性がある方法で運転することを容易にする。

この書面による説明は、最良モードを含む本発明を開示するために、また同様に、任意のデバイスまたはシステムを作り使用すること、および組込まれる任意の方法を実施することを含む、本発明を当業者が実施することを可能にするために例を使用する。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって規定され、当業者が思い付く他の例を含むことができる。こうした他の例は、特許請求の範囲の逐語的文言と異ならない構造的要素を有する場合、または特許請求の範囲の逐語的文言と実質的相違を有していない等価な構造的要素を含む場合、特許請求の範囲内にあることを意図される。

１００ リモートモニタリングおよび診断システム
１０２ リモートモニタリングおよび診断センタ
１０４ 第１のサイト
１０６ プロセス分析器
１０８ 機器モニタリングシステム
１１０ 機器ローカルコントロールセンタ
１１２ モニタリングおよびアラームパネル
１１４ インテリジェントモニタリングおよび診断（ＩＭＡＤ）システム
１１６ ネットワーク
１１８ 専用ネットワーク
１２０ 無線リンク
１２２ インターネット
１２４ 第２のサイト
１２６ 第ｎのサイト
２００ 地域産業プラントモニタリングおよび診断システムのネットワークアーキテクチャ
２０１ ＤＣＳ
２０２ サーバグレードコンピュータ
２０３ ネットワークバックボーン
２０４ クライアントシステム
２０５ プロセッサ
２０６ データベースサーバ
２０７ 無線基地局
２０８ アプリケーションサーバ
２０９ コントロールシステム
２１０ ウェブサーバ
２１２ ファックスサーバ
２１３ ローカルモニタリングおよび診断システム（ＬＭＤＳ）
２１４ ディレクトリサーバ
２１６ メールサーバ
２２０ データ記憶ユニット
２２２ ワークステーション
２２６ インターネットリンク
２２８、２３０、２３４、２３６ クライアントシステム
２３０ サービスプロバイダ
２４０ データベース
２４２ 対話式電子技術マニュアルサーバ
２４４ 可搬型振動モニタ
２４５ 可搬型プロセスデータ収集器
２４６ オンラインモニタ
２４８ モータ保護継電器
２５０ スイッチギア
２８０ ルールセット
２８２、２８６ 入力
２８４、２８８ 出力

Claims (10)

1. 一連の遠心圧縮機のうちの１つの遠心圧縮機についてリアルタイム性能回復勧告を生成するためのコンピュータ実装方法において、ユーザインタフェースおよびメモリデバイスに結合されたコンピュータデバイスを使用して実装される、方法であって、
   前記圧縮機の判定される実際の性能および前記圧縮機の予測される性能を使用して前記圧縮機の性能偏差を決定すること、
   前記性能偏差を性能偏差の所定の閾値範囲と比較すること、
   前記性能偏差についての少なくとも１つのソースをユーザに推奨することを含み、
   前記推奨は、各ソースについて利用可能な性能回復値を含む、
   方法。
2. 前記圧縮機にとって一意である、前記圧縮機の実際の熱力学的シグネチャを受信すること、
   前記圧縮機の動作中に圧縮機プロセスパラメータ値を受信すること、
   前記圧縮機プロセスパラメータ値を使用して前記圧縮機の実際の性能をリアルタイムに決定すること、
   前記圧縮機の前記受信した実際の熱力学的シグネチャを使用して前記圧縮機の予測される性能をリアルタイムに決定すること
   をさらに含む請求項１記載の方法。
3. 前記圧縮機の実際の性能を決定すること、および前記圧縮機の予測される性能を決定することは、前記圧縮機に関する負荷に基づいて補正された前記実際の性能および前記予測される性能を決定することを含む請求項２記載の方法。
4. 前記圧縮機の実際の熱力学的シグネチャを受信することは、前記圧縮機の製造業者から前記圧縮機の前記実際の熱力学的シグネチャを受信することを含む請求項２記載の方法。
5. 前記圧縮機の実際の熱力学的シグネチャを受信することは、前記一連の遠心圧縮機について複数の実際の熱力学的シグネチャのサブセットを受信することを含む請求項２記載の方法。
6. 前記圧縮機の動作中に圧縮機プロセスパラメータ値を受信することは、
   前記圧縮機の動作中に圧縮機吸引プロセスパラメータ値をリアルタイムに受信すること、および
   前記圧縮機の動作中に圧縮機放出プロセスパラメータ値をリアルタイムに受信すること
   を含む請求項２記載の方法。
7. 前記圧縮機の前記受信した実際の熱力学的シグネチャを使用して前記圧縮機の予測されるエンベロープをリアルタイムに決定すること、および
   前記予測されるエンベロープおよび前記実際の性能を使用して性能マップを生成すること
   をさらに含む請求項２記載の方法。
8. 前記生成される性能マップに基づいて勧告メッセージを出力することをさらに含む請求項７記載の方法。
9. 前記圧縮機の実際の性能をリアルタイムに決定することは、ポリトロープ熱力学的アルゴリズムおよび前記圧縮機プロセスパラメータ値を使用して前記圧縮機の前記実際の性能を決定することを含む請求項２記載の方法。
10. 性能回復ルールセットを備える、機械用の性能回復システムであって、前記ルールセットは、
    前記機械の実際の設計シグネチャであって、前記機械の最終設計パラメータおよび製造完了時パラメータならびに前記機械の初期試験データを含み、前記シグネチャは前記機械のＯＥＭから受信される、実際の設計シグネチャ、および
    リアルタイムデータ入力に対するリアルタイムデータ出力の関係表現であって、前記機械の運転性能に関連する入力に固有である、関係表現
    を含み、前記ルールセットは、
    前記機械の実際の性能および前記機械の予測される性能を使用して前記機械の性能偏差を決定し、
    前記性能偏差を性能偏差の所定の閾値範囲と比較し、
    前記性能偏差についての少なくとも１つのソースをユーザに推奨する
    ように構成され、
    前記推奨は、各ソースについて利用可能な性能回復値を含む、
    性能回復システム。