JP6220353B2 - 遠心式圧縮機に関するリアルタイムで性能低下を通知するための方法およびシステム - Google Patents

Description

この明細書は、一般に機械／電気装置の運転、モニタリングおよび診断に関し、より具体的には、機械の異常な挙動をオペレータに自動的に通知するためのシステムおよび方法に関する。

機械性能をモニタすることおよび性能に強く影響を与えることがある異常な状態をオペレータに警告することは、１台の機械または一団の機械を運転させることの重要な部分である。比較的簡単な公知のモニタリングシステムは、詳細な設計情報が十分ではなく、この情報は、モニタリングシステムが遠心式圧縮機をモニタするだけでなく、リアルタイムでオンラインで性能低下を解析することも可能にし、性能低下を局所化し緩和するために必要なトラブルシューティングステップを推奨するはずである。その上、現在のモニタリングシステムは、圧縮機負荷または他の運転条件に基づいてしきい値を典型的には調節しない。変化しないしきい値だけを使用することは、誤検知アラームを容認する。この計算結果がないと、事前設定値からの一定の変動量に基づく変化しないしきい値だけが利用可能である。その上、急速に変化する運転条件または非常にゆっくりと変化する運転条件は、異常な状態をまたは異常な状態を緩和させるためにどのような運転上の変更を行い得るかをオペレータが認識することを困難にさせることがある。

ＧＵＬＥＮ Ｓ Ｃ ＥＴ ＡＬ： "ＲＥＡＬ−ＴＩＭＥ ＯＮ−ＬＩＮＥ ＰＥＲＦＯＲＭＡＮＣＥ ＤＩＡＧＮＯＳＴＩＣＳ ＯＦ ＨＥＡＶＹ−ＤＵＴＹ ＩＮＤＵＳＴＲＩＡＬ ＧＡＳ ＴＵＲＢＩＮＥＳ"， ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ ＦＯＲ ＧＡＳ ＴＵＲＢＩＮＳ ＡＮＤ ＰＯＷＥＲ， ＡＳＭＥ，ＮＥＷ ＹＯＲＫ，ＮＹ， ＵＳ， ｖｏｌ． １２４， １ Ｏｃｔｏｂｅｒ ２００２， ｐａｇｅｓ ９１０〜９２１

一実施形態では、一団の遠心式圧縮機のうちのある遠心式圧縮機に関するリアルタイム性能通知を生成するためのコンピュータに実装された方法は、圧縮機に固有である圧縮機の実際の熱力学シグネチャを受信するステップと、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ステップと、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、リアルタイムで決定するステップと、圧縮機の受信した実際の熱力学シグネチャを使用して圧縮機の予測される性能を、リアルタイムで決定するステップと、実際の性能および予測した性能を使用して圧縮機の性能変動量を決定するステップと、性能変動量を性能変動量の所定のしきい値範囲と比較するステップと、比較結果を使用してユーザへの通知を生成するステップとを含む。

別の一実施形態では、流体連通する遠心式圧縮機および低圧タービンを備えるガスタービン用の圧縮機モニタリングおよび診断システムであり、本システムは、遠心式圧縮機性能ルールセットを含み、ルールセットは、一団の遠心式圧縮機に関する複数の実際の熱力学シグネチャのサブセット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式を含み、サブセットは、圧縮機の実際の熱力学シグネチャを含み、関係式は、遠心式圧縮機の運転性能に関係する入力に特有であり、ルールセットは、圧縮機の実際の性能および圧縮機の予測した性能を使用して圧縮機の性能変動量を決定し、性能変動量を性能変動量の所定のしきい値範囲と比較し、比較結果を使用してユーザへの通知を生成するように構成される。

さらに別の一実施形態では、１つまたは複数の一時的でないコンピュータ可読ストレージ媒体は、ストレージ媒体上に具体化されたコンピュータ実行可能な命令を有し、ここでは、少なくとも１つのプロセッサによって実行されるときに、コンピュータ実行可能な命令は、プロセッサに、圧縮機の運転中に圧縮機プロセスパラメータ値を受信させ、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、リアルタイムで決定させ、圧縮機の受信した実際の熱力学シグネチャを使用して圧縮機の予測される性能を、リアルタイムで決定させ、圧縮機の実際の性能および圧縮機の予測した性能を使用して圧縮機の性能変動量を決定させ、性能変動量を性能変動量の所定のしきい値範囲と比較させ、比較結果を使用してユーザへの通知を生成させる。

図１〜図７は、本明細書において説明す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遠隔モニタリングおよび診断システムの模式的ブロック図である。 分散型制御システム（ＤＣＳ）などの、ローカル産業用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に示したＬＭＤＳで使用することができ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、遠心式圧縮機に関するリアルタイムの実際の性能計算値を生成するための概略の流れ図である。 本開示の例示的な実施形態による、遠心式圧縮機に関するリアルタイムの期待される性能計算値を生成するための概略の流れ図である。 圧縮機の実際の性能から期待される性能までの間のビジュアル描画像を図示する性能モジュール画面の画面キャプチャである。 圧縮機性能計算の詳細に関する方法の流れ図である。

様々な実施形態の具体的な構成を、いくつかの図面では示し他では示さないことがあるが、これは利便性だけのためである。いずれかの図面のいずれかの構成を、いずれかの他の図面のいずれかの構成と組み合わせて参照するおよび／または特許請求することができる。

下記の詳細な説明は、例としてそして限定としてではなく本発明の実施形態を例示する。本発明が工業用途、商業用途、および住宅用途において動作する装置をモニタする解析的かつ方法論的実施形態に対する一般的な用途を有することが、予期される。

本明細書において説明する遠心式圧縮機性能ルールセットは、オペレータの機械が可能なほどにはまたはかつてのようには効率的にいつ運転していないかをオペレータが知ることを可能にする。圧縮機のＯＥＭから受信するような設計基準を知ることは、問題の迅速な評価のための正確なリアルタイム性能表示を可能にし、問題の可能性のある発生源の詳細な評価を可能にする。遠心式圧縮機に関するリアルタイム圧縮機性能通知は、既存の物理に基づかない方法の代わりにＯＥＭ設計ツールを使用して機械の「実際の」性能および「期待される」性能を計算し、より高い計算精度を提供する。

期待される性能計算および実際の性能計算を、例えば、１分間隔で実行し、何らかの異常な変動をユーザに通知する。変動の時間持続性にともなったしきい値の変動は、ユーザに通知することの判断を決定する。

しきい値違反の重大性に基づいて、アラームを性能低下通知とともに生成する。性能低下通知は、原因の可能性のある発生源を特定するために実行するステップにおいて様々な行為を提供する。

「期待される性能」のために使用する計算方法は、モニタリング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、機械の注文依頼中にＯＥＭによって１回だけ供給される変化しない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。

遠心式圧縮機は、変化する機械であり、システム抵抗および羽根車速度に非常に敏感である。システム抵抗および羽根車速度は、ガス組成および運転条件によって支配される。これらの機械の性能は、悪い運転条件に起因してまたは流路が変化すること（堆積）に起因して悪化することがある。正確な性能推定、その解釈、およびフォローアップ行為（通知）を与えることは、主に、ＯＥＭエンベロープ内の多種多様な運転条件および変化しないベースラインまたは変化しないＯＥＭ運転エンベロープの制限のために依然として困難なタスクのままである。本明細書において説明する方法は、モニタリングシステムデータを使用して所定の間隔でリアルタイムに圧縮機ベースラインまたは「期待される性能」を動的に生成する。変化するＯＥＭエンベロープは、変化しないエンベロープに比較して現在の運転条件に対してより現実的である。また、変化する機械運転条件を念頭に置いて変化するベースラインから実際の性能の変動を追跡するために、方法を開発する。それぞれ実際の性能および期待される性能を推定するために、ＯＥＭ設計ツールを使用する。計算を実行するために、ＯＥＭの「テストしたままの」曲線を組み入れる。

本明細書において使用するように、リアルタイムは、結果に影響を及ぼす入力、例えば、コンピュータ処理による計算および／または要素リンキングの変化の後で、実質的に短期間で生じる結果を呼ぶ。期間を、定期的に繰り返すタスクの反復の間の時間の長さとすることができる。このような繰り返すタスクを、周期的タスクと呼ぶ。期間は、リアルタイムシステムの設計パラメータであり、これを、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システムが実装する処理の能力に基づいて選択することができる。加えて、リアルタイムで生じるイベントは、実質的に意図的な遅延なしに生じる。例示的な実施形態では、リンクを更新し、変更をネットワーク内および構成部品能力内でリアルタイムに実行する。

図１は、本発明の例示的な実施形態による遠隔モニタリングおよび診断システム１００の模式的ブロック図である。例示的な実施形態では、システム１００は、遠隔モニタリングおよび診断センタ１０２を含む。遠隔モニタリングおよび診断センタ１０２は、オペレーティングエンティティなどの別々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装置のＯＥＭなどのエンティティによって管理される。例示的な実施形態では、ＯＥＭおよびオペレーティングエンティティは、支援協定に加入し、これによってＯＥＭは、購入された装置に関するサービスをオペレーティングエンティティに提供する。オペレーティングエンティティは、１つのサイトまたは複数のサイトにおいて購入した装置を所有し、運転することができる。その上、ＯＥＭは、各々がそれ自体の１つのサイトまたは複数のサイトを運営する複数のオペレーティングエンティティとの支援協定に加入することができる。複数のサイトはそれぞれ、同一の個々の装置または装置のトレインなどの装置の複数の同一のセットを含むことができる。加えて、装置の少なくともいくつかは、あるサイトに特有であるまたはすべてのサイトに特有であってもよい。

例示的な実施形態では、第１のサイト１０４は、１つもしくは複数のプロセス解析装置１０６、装置モニタリングシステム１０８、装置ローカル制御センタ１１０、ならびに／またはモニタリングおよびアラームパネル１１２を含み、各々がそれぞれの装置の制御および運転を実行するためにそれぞれの装置センサおよび制御装置と情報交換するように構成される。１つまたは複数のプロセス解析装置１０６、装置モニタリングシステム１０８、装置ローカル制御センタ１１０、ならびに／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を介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に通信可能につなげられる。インテリジェントモニタリングおよび診断（ＩＭＡＤ）システム１１４は、他のオンサイトシステム（図１には図示せず）および、限定しないが、遠隔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。様々な実施形態では、ＩＭＡＤ１１４は、例えば、専用ネットワーク１１８、ワイアレスリンク１２０、およびインターネット１２２を使用して遠隔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各々、例えば、第２のサイト１２４およびｎ番目のサイト１２６を、第１のサイト１０４と実質的に同じにすることができるが、第１のサイト１０４と正確に同じであっても同じでなくてもよい。

図２は、分散型制御システム（ＤＣＳ）２０１などのローカル産業用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。産業用プラントは、ガスタービン、遠心式圧縮機、歯車装置、発電機、ポンプ、モータ、扇風機、ならびに相互接続配管を介して流れ連通で連結され、かつ１つまたは複数の遠隔入力／出力（Ｉ／Ｏ）モジュールならびに相互接続ケーブルおよび／またはワイアレス通信を介してＤＣＳ２０１と信号通信でつなげられたプロセスモニタリングセンサなどの複数のプラント装置を含むことができる。例示的な実施形態では、産業用プラントは、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を、例えば、撚り線対ケーブル、シールド同軸ケーブル、または光ファイバケーブルから製作された配線で接続したデータ通信パスとすることができる、または少なくとも部分的にワイアレスとすることができる。ＤＣＳ２０１は、産業用プラントサイトのところまたは遠隔地のところに設置され、ネットワークバックボーン２０３を介してプラント装置に通信可能につなげられたプロセッサ２０５をやはり含むことができる。任意の数の機械を、ネットワークバックボーン２０３に動作上で接続することができることが理解される。機械の一部分を、ネットワークバックボーン２０３に配線で接続することができ、機械の別の一部分を、ＤＣＳ２０１に通信可能につなげられたワイアレス基地局２０７を介してバックボーン２０３にワイアレスでつなげることができる。産業用プラントから遠く離れて設置されるが、産業用プラント内の１つまたは複数のシステムに依然として相互接続された装置またはセンサとのように、ＤＣＳ２０１の実効通信範囲を拡張するために、ワイアレス基地局２０７を使用することができる。

ＤＣＳ２０１を、複数の装置に関係する運転パラメータを受信し表示するように、そして自動制御信号を発生し、産業用プラントの装置の運転を制御するためのマニュアル制御入力を受信するように構成することができる。例示的な実施形態では、ＤＣＳ２０１は、ＤＣＳ２０１において受信したデータを解析するためにプロセッサ２０５を制御するように構成されたソフトウェアコードセグメントを含むことができ、データは産業用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。データを、ガスタービン、遠心式圧縮機、ポンプおよびモータを含む機械、関係するプロセスセンサ、ならびに、例えば、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を含むローカル環境センサから収集することができる。データを、ローカル診断モジュールもしくは遠隔入力／出力モジュールによって事前処理することができる、または生の形式でＤＣＳ２０１に送信することができる。

ローカルモニタリングおよび診断システム（ＬＭＤＳ）２１３を、ネットワークバックボーン２０３を介してＤＣＳ２０１および他の制御システム２０９ならびにデータソースと通信する、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などの別のアドオンハードウェアデバイスとすることができる。ＬＭＤＳ２１３をやはり、ＤＣＳ２０１および／または１つもしくは複数の他の制御システム２０９上で実行されるソフトウェアプログラムセグメントに具体化することができる。したがって、ＬＭＤＳ２１３は、分散型方式で動作することができ、その結果、ソフトウェアプログラムセグメントの一部分が、同時にいくつかのプロセッサ上で実行される。それはそうとして、ＬＭＤＳ２１３を、ＤＣＳ２０１および他の制御システム２０９の動作へと完全に統合することができる。ＬＭＤＳ２１３は、ＤＣＳ２０１、データソース、および他の制御システム２０９によって受信されるデータを解析し、産業用プラントの全体的な表示を使用して機械および／または機械を利用するプロセスの操業上の運転状態を判断する。

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の各々を、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体化することができる、または、サーバ２０６、２０８、２１０、２１２、２１４、および２１６の任意の組合せを、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）（図示せず）につなげられた別のサーバグレードコンピュータ上で単独でまたは組み合わせて具体化することができる。データストレージユニット２２０は、サーバグレードコンピュータ２０２につなげられる。加えて、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／または監督者のワークステーションなどのワークステーション２２２が、ネットワークバックボーン２０３につなげられる。あるいは、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につなげられる、またはワイアレス基地局２０７を介してなどのワイアレス接続を介して接続される。

各ワークステーション２２２を、ウェブブラウザを有するパーソナルコンピュータとすることができる。ワークステーションのところで実行される機能を、典型的にそれぞれのワークステーション２２２のところで実行されるように図示するが、このような機能を、ネットワークバックボーン２０３につなげられた多くのパーソナルコンピュータのうちの１つのところで実行することが可能である。ワークステーション２２２は、ネットワークバックボーン２０３へのアクセスを行う構成員によって実行することが可能な様々なタイプの機能の理解を容易にするためにだけ別々の例示的な機能に関係付けられるように説明される。

サーバグレードコンピュータ２０２は、従業員２２８を含む様々な構成員に、およびサードパーティに、例えば、サービスプロバイダ２３０に通信可能につなげら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行されるように図示されるが、いずれかの他のワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）タイプの通信を、他の実施形態では利用することが可能である、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行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２３２を有するいずれかの認可された構成員は、ＬＭＤＳ２１３にアクセスすることが可能である。クライアントシステムのうちの少なくとも１つは、遠隔地に設置されたマネー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体化されてもよい。また、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。さらにその上、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を含む遠く離れて設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、同様に他のクライアントシステム２２８、２３０、および２３４と通信するように構成される。

下記により詳細に説明するように、ＬＭＤＳ２１３のコンピュータ処理するモデリングおよび解析ツールを、サーバ２０２内に記憶することができ、クライアントシステム２０４のいずれか１つのところの要求者によってアクセスすることが可能である。一実施形態では、クライアントシステム２０４は、ウェブブラウザを含むコンピュータであり、その結果、サーバグレードコンピュータ２０２は、インターネットを使用してクライアントシステム２０４にアクセスすることができる。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）などのネットワーク、ダイアルイン接続、ケーブルモデム、およびスペシャル高速ＩＳＤＮ回線を含む多くのインターフェースを介してインターネットに相互接続される。クライアントシステム２０４は、インターネットに相互接続することができる任意のデバイスであってもよく、ウェブベースの電話機、携帯情報端末（ＰＤＡ）、または他のウェブベースの接続可能な装置を含む。データベースサーバ２０６は、下記により詳細に説明するように、産業用プラント１０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、集中方式のデータベース２４０を、サーバグレードコンピュータ２０２上に記憶し、クライアントシステム２０４のうちの１つを介してサーバグレードコンピュータ２０２へ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つにおいて利用可能なユーザによりアクセスすることが可能である。代替の一実施形態では、データベース２４０を、サーバグレードコンピュータ２０２から遠く離れて記憶することができ、非集中方式とすることができる。

他の産業用プラントシステムは、ネットワークバックボーン２０３への独立した接続を介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ことができる。対話型電子技術マニュアルサーバ２４２は、各機械の構成に関係する機械データに関する要求のサービスを提供する。このようなデータは、ポンプ曲線、モータ馬力定格、絶縁階級、およびフレームサイズなどの運転能力、寸法、回転子バーまたは羽根車ブレードの数などの設計パラメータ、ならびに機械への現場変更、検査前および検査後のアライメント測定値、および機械を元々の設計状態へと戻さない機械に実施した修理などの機械保守履歴を含むことができる。

携帯型振動モニタ２４４を、直接、またはワークステーション２２２もしくはクライアントシステム２０４内に含まれるポートなどのコンピュータ入力ポートを介してＬＡＮに断続的につなげることができる。典型的には、振動データは、ルート内で収集され、定期的に、例えば、月毎に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。振動データを、トラブルシューティング、保守、およびコミッショニング活動と協働してやはり収集することができる。さらに、振動データを、リアルタイムまたはほぼリアルタイムベースで継続的に収集することができる。このようなデータは、ＬＭＤＳ２１３のアルゴリズム用の新たなベースラインを与えることができる。プロセスデータを、同様に、ルートベースで、またはトラブルシューティング、保守、およびコミッショニング活動中に収集することができる。その上、いくつかのプロセスデータを、リアルタイムまたはほぼリアルタイムベースで継続的に収集することができる。ある種のプロセスパラメータは、恒久的には機器に取り付けられないことがあり、プロセスパラメータデータを収集するために、携帯型プロセスデータ収集装置２４５を使用することができ、プロセスパラメータデータを、ワークステーション２２２を介してＤＣＳ２０１へダウンロードすることが可能であり、その結果、ＬＭＤＳ２１３にアクセス可能である。プロセス流体成分分析装置および汚染放出分析装置などの他のプロセスパラメータデータを、複数のオンラインモニタ２４６を介してＤＣＳ２０１に提供することができる。

様々な機械に供給された電力または産業用プラントを有する発電機によって発電された電力を、各機械に関係付けられたモータ保護リレー２４８によってモニタすることができる。典型的には、このようなリレー２４８は、モータ制御センタ（ＭＣＣ）内のまたは機械に供給する開閉装置２５０内のモニタされる装置から遠く離れて設置される。保護リレー２４８に加えて、開閉装置２５０は、スーパーバイザリ制御およびデータ取得システム（ＳＣＡＤＡ）をやはり含むことができ、ＳＣＡＤＡは、産業用プラントのところに、例えば、変電所内に設置された電源装置もしくは給電システム（図示せず）装置を、または遠隔送信ラインブレーカおよびラインパラメータをＬＭＤＳ２１３に提供する。

図３は、ＬＭＤＳ２１３（図１に示す）で使用することができ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を、１つまたは複数のカスタムルールと、カスタムルールの振る舞いおよび状態を規定する一連のプロパティとの組合せとすることができる。ルールおよびプロパティを、ＸＭＬストリングのフォーマットに束ね、記憶することができ、ＸＭＬストリングを、ファイルに記憶するときに２５文字英数字キーに基づいて暗号化することができる。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を含むモジュラナレッジセル（ｍｏｄｕｌａｒ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｃｅｌｌ）である。入力２８２を、ＬＭＤＳ２１３内の特定の場所からルールセット２８０へとデータを導くソフトウェアポートとすることができる。例えば、ポンプ機外取り付け振動センサからの入力を、ＤＣＳ２０１内のハードウェア入力終端部に送信することができる。ＤＣＳ２０１は、終端部上で信号を受信するためにその終端部において信号をサンプリングすることができる。信号を、次に処理し、ＤＣＳ２０１にはアクセス可能であるおよび／または不可欠であるメモリ内の場所に記憶することができる。ルールセット２８０の第１の入力２８６を、メモリ内の場所の内容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することができる。同様に、出力２８８を、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にはアクセス可能であるメモリ内の別の場所にまたは別のメモリにマッピングすることができる。

例示的な実施形態では、ルールセット２８０は、例えば、ガス再注入プラント、液体天然ガス（ＬＮＧ）プラント、発電プラント、製錬所、および化学処理施設などの産業用プラント内で動作する装置に関係する特定の問題をモニタすることおよび診断することに関する１つまたは複数のルールを含む。ルールセット２８０を産業用プラントで使用されるという観点から説明するが、ルールセット２８０を、任意の知識を取り込むように適切に構成することができ、任意の分野において解決策を決定するために使用することができる。例えば、ルールセット２８０は、経済行動、財務活動、気象現象、および設計プロセスに属する知識を含むことができる。ルールセット２８０を次に、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することができる。ルールセット２８０は、１つまたは複数の情報源からの知識を含み、その結果、知識は、ルールセット２８０が適用される任意のシステムへ送信される。入力２８２および出力２８４の明細な記述がルールセット２８０をＬＭＤＳ２１３に適用することを可能にするように、知識は、出力２８４を入力２８２に関係付けるルールの形式で取り込まれる。ルールセット２８０は、特定のプラント設備資産に特有なルールだけを含むことができ、ルールセット２８０を、その特定のプラント設備資産に関係する１つだけの可能性のある問題に向けることができる。例えば、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な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／ポンプ組合せの運転状態を判断するルールを含むだけであってもよい。ルールセット２８０は、振動解析技術に加えて、例えば、モータ／ポンプ組合せについての性能計算ツールおよび／または財務計算ツールをやはり含むことができる一組の診断ツールを使用してモータ／ポンプ組合せの運転状態を判断するルールをやはり含むことができる。

動作では、ルールセット２８０は、入力２８２と出力２８４との間の関係をユーザに入力要求するソフトウェア開発ツール内に作られる。入力２８２は、例えば、ディジタル信号、アナログ信号、波形、処理した信号、マニュアルで入力したパラメータおよび／または構成パラメータ、ならびに他のルールセットからの出力を表すデータを受け取ることができる。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術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に関係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。各出力２８４を受け取るために確保され構成されたメモリ内のそれぞれの場所に、出力２８４をマッピングすることができる。ＬＭＤＳ２１３およびＤＣＳ２０１は次に、ＬＭＤＳ２１３およびＤＣＳ２０１が実行するようにプログラミングされた任意のモニタリングおよび／または制御機能を実現するためにメモリ内の場所を使用することができる。ルールセット２８０のルールは、ＬＭＤＳ２１３およびＤＣＳ２０１とは独立に動作するが、直接または介在するデバイスを介して間接的に、入力２８２を、ルールセット２８０に与えることができ、出力２８４を、ルールセット２８０に与えることができる。

ルールセット２８０の作成中には、その分野のヒューマン専門家は、１つまたは複数のルールをプログラミングすることによって開発ツールを使用して特定の設備資産に特有なその分野の知識を公にする。ルールのコーディングが必要ないように出力２８４と入力２８２との間の関係の式を生成することによって、ルールを作成する。図式方法を使用して、例えば、開発ツール内に構築されたグラフィカルユーザインターフェース上でドラッグアンドドロップを使用して、オペランドをオペランドのライブラリから選択することができる。あるオペランドの図式表示を、画面ディスプレイ（図示せず）のライブラリ部分から選択することができ、ルール作成部分へとドラッグアンドドロップすることができる。入力２８２とオペランドとの間の関係は、論理ディスプレイ方式に配置され、特定のオペランドおよび選択した入力２８２の特定のものに基づいて適切であるときには、ユーザに、定数などの値を入力要求する。専門家の知識を取り込むために必要な数だけのルールが作成される。したがって、ルールセット２８０は、診断および／もしくはモニタリングルールの強固なセットまたは顧客要件およびルールセット２８０の特定の分野における最先端技術に基づく診断および／またはモニタリングルールの相対的により強固でな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与え、入力２８２の様々な組み合わせおよび値が出力２８４における期待される出力値を生成することを確実にする。

図４は、本開示の例示的な実施形態による、遠心式圧縮機４００についてのリアルタイムの実際の性能計算値を生成するための概略の流れ図である。例示的な実施形態では、圧縮機プロセスパラメータ値を、例えば、プラント全体の複数の構成要素からプロセスデータを取り込むプラントモニタリングシステムまたは圧縮機４００だけに関係するデータを取り込む圧縮機モニタリングシステム（図４にはいずれも図示せず）から取り込む。様々な実施形態では、圧縮機プロセスパラメータ値は、圧縮機吸入プロセスパラメータ値および圧縮機吐出プロセスパラメータ値を含む。圧縮機吸入プロセスパラメータ値は、限定しないが、吸入圧力［Ｐ_in］４０２および吸入温度［Ｔ_in］４０４を含む。圧縮機吐出プロセスパラメータ値は、限定しないが、吐出圧力［Ｐ_out］４０６および吐出温度［Ｔ_out］４０８を含む。圧縮機４００を通る質量流量４０９、ガス組成およびガス分子量［Ｍ_W］ならびにシャフト回転速度［ｒｐｍ］もやはり取り込む。

圧縮機４００の実際の性能を決定するために、熱力学変換のより完全なセットおよびいくつかの状態方程式に基づくより重要であり現実のガス挙動を使用して、圧縮機プロセスパラメータ値をポリトロープ熱力学アルゴリズム４１０に適用する。その上、ポリトロープ効率４１２、ポリトロープヘッド４１４、および圧縮機４００に関する吸収電力４１６を計算するために、ポリトロープ熱力学アルゴリズム４１０および圧縮機プロセスパラメータ値を使用する。

図５は、本開示の例示的な実施形態による、遠心式圧縮機４００についてのリアルタイムの期待される性能計算値を生成するための概略の流れ図である。例示的な実施形態では、圧縮機プロセスパラメータ値を、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（図４にはいずれも図示せず）から取り込む。様々な実施形態では、圧縮機プロセスパラメータ値は、圧縮機吸入プロセスパラメータ値を含む。圧縮機吸入プロセスパラメータ値は、限定しないが、吸入圧力［Ｐ_in］４０２および吸入温度［Ｔ_in］４０４を含む。圧縮機吐出プロセスパラメータ値は、圧縮機性能ルールセット５００によって求めるべき値である。求めるべき圧縮機吐出プロセスパラメータ値は、限定しないが、期待される吐出圧力５０２および期待される吐出温度５０４を含む。

圧縮機４００の期待される性能を決定するために、圧縮機プロセスパラメータ値およびテストしたままのデータ５０８を、圧縮機性能ルールセット５００に適用する。その上、期待される吐出圧力５０２、期待される吐出温度５０４、ポリトロープ効率５１０、ポリトロープヘッド５１２、圧縮機４００に関する吸収電力５１４を計算するために、圧縮機性能ルールセット５００および圧縮機プロセスパラメータ値を使用する。

図６は、圧縮機４００の実際の性能から期待される性能までの間のビジュアル描画像を図示する圧縮機４００についての性能モジュール画面６００の画面キャプチャである。圧縮機性能ルールセット５００によって実行される圧縮機４００の解析を、性能モジュール画面６００の複数の選択可能なタブ、例えば、モニタリングタブ６０２、性能タブ６０４（図６では選択される）、解析タブ６０６、および情報タブ６０８上に表示する。性能モジュール画面６００は、グラフ情報を表示するグラフ領域６１０、プロセスパラメータ値領域６１２、ならびにユーザに、タイムスタンプ６１６、情報源６１８、および重大性レベル６２０含む情報を表示するためのイベントおよびアラーム領域６１４を含む。

図７は、圧縮機性能計算の詳細に関する方法７００の流れ図である。例示的な実施形態では、方法７００は、一団の遠心式圧縮機のうちのある遠心式圧縮機に関するリアルタイム性能通知を生成するためのコンピュータに実装された方法であり、方法７００は、ユーザインターフェースおよびメモリデバイスにつなげら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、圧縮機の運転中に圧縮機プロセスパラメータ値を受信するステップ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を、例えば、１分毎の間隔で圧縮機性能ルールセット５００に供給する。方法７００は、受信した圧縮機プロセスパラメータ値の吸入プロセスパラメータ値が所定の範囲を超える場合には、変動通知を生成するステップ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足する場合には、方法７００は、ポリトロープ熱力学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、リアルタイムで決定するステップ７０６を含む。方法７００は、圧縮機の製造業者からの圧縮機に固有であり、かつ一団の遠心式圧縮機に関する複数の実際の熱力学シグネチャのサブセットである圧縮機の実際の熱力学シグネチャを受信するステップ７０８、および圧縮機の実際の熱力学シグネチャを使用し、かつ熱力学変換のより完全なセットおよびいくつかの状態方程式に基づく現実のガスの挙動を使用して圧縮機の予測される性能を、リアルタイムで決定するステップ７１０をやはり含む。圧縮機の性能変動量を、実際の性能および予測した性能を使用して決定し７１２、性能変動量を、性能変動量の所定のしきい値範囲と比較し、性能変動の重大性を、圧縮機性能の低下および低下を緩和することの困難さに基づいて判断する７２０。ユーザへの通知を、判断した重大性に基づいて生成する７２２。様々な実施形態では、通知は、変動を生じさせる故障の可能性のある発生源を特定するためのステップを用いてユーザをガイドする通知を生成するために、性能変動量および受信した圧縮機プロセスパラメータ値を相互に関連させること含む。

その上、方法７００は、圧縮機に特有な熱力学シグネチャを使用して圧縮機の運転に関する１つまたは複数の主要性能指標（ＫＰＩ）を決定するステップ、および１つまたは複数のＫＰＩに関係する１つまたは複数のＫＰＩ性能変動量を生成するために、１つまたは複数のＫＰＩを実際の性能と比較するステップをやはり含む。所定のＫＰＩ性能変動量しきい値範囲を超える各ＫＰＩ性能変動に関して、ユーザへの通知を生成する。さらに、様々な実施形態では、圧縮機の実際の性能を決定するステップ７０６および圧縮機の予測される性能を決定するステップ７１０を、圧縮機上の負荷に基づいて補正する。

方法７００は、圧縮機の決定した実際の熱力学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、リアルタイムで決定するステップ７１４、予測した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ステップ７１６、および生成した性能マップに基づいて通知メッセージを出力するステップ７１８をやはり含む。

圧縮機性能ルールセット５００は、リアルタイムで現実的な期待される性能を計算するための高精度ＯＥＭツール、運転条件の広い変動を考慮する性能変動アラーム、および変動の本質／程度に基づく実施可能なアラーム通知および性能通知を提供する。

図に描いた論理の流れは、望ましい結果を実現するために示した特定の順番、または連続した順番を必要としない。加えて、説明した流れから、他のステップを行うことができる、またはステップを削除することができ、説明したシステムから、他の構成要素を追加することまたは取り除くことができる。したがって、他の実施形態は、別記の特許請求の範囲の範囲内である。

特に詳細に説明してきた上記の実施形態は、単なる例または可能性のある実施形態であり、含むことができる多くの他の組合せ、追加形態、または代替形態があることが認識されるであろう。

また、構成要素の特有のネーミング、用語の大文字使用、属性、データ構造、またはいずれかの他のプログラミングもしくは構造的アスペクトは、絶対的でも重要でもなく、本発明を実装する機構またはその構成は、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ある。さらに、システムを、説明したようにハードウェアおよびソフトウェアの組合せを介して、または完全にハードウェア素子内に実装することができる。本明細書において説明した様々なシステム構成要素間の機能の特定の区分は、単に一例であり、絶対的ではなく、１つのシステム構成要素によって実行された機能を、代わりに複数の構成要素によって実行することができ、複数のシステム構成要素によって実行された機能を、代わりに１つの構成要素によって実行することができる。

上に記述したいくつかの部分は、情報についての動作のアルゴリズムおよび象徴的な表現の観点で構成を提示する。当業者の仕事の中身を他の当業者に最も効率的に伝えるために、これらのアルゴリズムの記述および表現を、データ処理技術において当業者によって使用することができる。機能的にまたは論理的に記述したがこれらの動作は、コンピュータプログラムによって実装されることが理解される。さらにその上、一般性を失わずに、動作のこれらの配置をモジュールとしてまたは機能的な名前によって呼ぶことが、時々便利であることもやはり証明されている。

上記の議論から明らかなように別なふうに具体的に述べない限り、本明細書全体を通して、「処理すること（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）」または「コンピュータ処理すること（ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）」または「計算すること（ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ）」または「決定すること（ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ）」または「表示すること（ｄｉｓｐｌａｙｉｎｇ）」または「提供すること（ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ）」等などの用語を利用する議論は、コンピュータシステム、あるいはコンピュータシステムメモリもしくはレジスタまたは他のこのような情報ストレージデバイス、伝送デバイスもしくはディスプレイデバイス内の物理（電子）量として表されたデータを操作し変換する類似の電子コンピューティングデバイスの動作およびプロセスを呼ぶことが認識される。

本開示は、様々な具体的な実施形態の観点から記述してきているが、本開示を、特許請求の範囲の精神および範囲内の変更を用いて実行することが可能であることが理解されるであろう。

プロセッサという用語は、本明細書において使用するように、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、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、論理回路、および本明細書において説明した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呼ぶ。

本明細書において使用したように、「ソフトウェア」および「ファームウェア」という用語は、互換性があり、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内に記憶した任意のコンピュータプログラムを含む。上記のメモリタイプは、例示のみであり、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しない。

前述の明細書に基づいて認識されるように、本開示の上述の実施形態を、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア、またはこれらの任意の組合せもしくはサブセットを含むコンピュータプログラミング技術またはエンジニアリング技術を使用して実装することができ、ここでは、技術的な効果は、（ａ）圧縮機に固有である圧縮機の実際の熱力学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、リアルタイムで決定すること、（ｄ）圧縮機の決定した実際の熱力学シグネチャを使用して圧縮機の予測される性能を、リアルタイムで決定すること、（ｅ）実際の性能および予測した性能を使用して圧縮機の性能変動量を決定すること、（ｆ）性能変動量を性能変動量の所定のしきい値範囲と比較すること、（ｇ）比較結果を使用してユーザへの通知を生成すること、（ｈ）圧縮機に特有な熱力学シグネチャを使用して圧縮機の運転に関する１つまたは複数の主要性能指標（ＫＰＩ）を決定すること、（ｉ）１つまたは複数のＫＰＩに関係する１つまたは複数のＫＰＩ性能変動量を生成するために１つまたは複数のＫＰＩを実際の性能と比較すること、（ｊ）所定のＫＰＩ性能変動量しきい値範囲を超える各ＫＰＩ性能変動に関するユーザへの通知を生成すること、（ｋ）圧縮機上の負荷に基づいて補正し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シグネチャを受信すること、（ｍ）一団の遠心式圧縮機に関する複数の実際の熱力学シグネチャのサブセットを受信すること、（ｎ）圧縮機の運転中にリアルタイムで圧縮機吸入プロセスパラメータ値を受信すること、（ｏ）圧縮機の運転中にリアルタイムで圧縮機吐出プロセスパラメータ値を受信すること、（ｐ）圧縮機の決定した実際の熱力学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、リアルタイムで決定すること、（ｑ）予測した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）生成した性能マップに基づいて通知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緩和することの困難さに基づいて性能変動の重大性を判断すること、（ｔ）判断した重大性に基づいてユーザへの通知を生成すること、（ｕ）変動を生じさせる故障の可能性のある発生源を特定するためのステップを用いてユーザをガイドする通知を生成するために、性能変動量および受信した圧縮機プロセスパラメータ値を相互に関連させること、（ｖ）受信した圧縮機プロセスパラメータ値の吸入プロセスパラメータ値が所定の範囲を超える場合には、変動通知を生成すること、（ｗ）ポリトロープ熱力学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性能の実際の性能を決定することを含む。本開示の論じた実施形態によれば、コンピュータ可読コード手段を有するいずれかのこのような結果として得られるプログラムを、１つまたは複数のコンピュータ可読媒体内に具体化するまたは与えることができ、これによってコンピュータプログラム製品、すなわち、製造の物品を作ることができる。コンピュータ可読媒体を、例えば、限定しないが、固定（ハード）ドライブ、ディスケット、光ディスク、磁気テープ、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）などの半導体メモリ、および／あるいはインターネットまたは他の通信ネットワークもしくはリンクなどの任意の送信／受信媒体とすることができる。１つの媒体から直接コードを実行することによって、１つの媒体から別の媒体にコードをコピーすることによって、またはネットワークによりコードを送信することによって、コンピュータコードを含む製造の物品を作るおよび／または使用することができる。

本明細書において記述した機能ユニットの多くを、これらの実装の独立性を特に強調するために、モジュールと呼んでいる。例えば、カスタム大規模集積（「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部品などの既製品の半導体を含むハードウェア回路として、モジュールを実装することができる。モジュールを、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、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、等などのプログラマブルハードウェアデバイス内にやはり実装することができる。

様々なタイプのプロセッサによる実行のために、モジュールをソフトウェアにやはり実装することができる。実行可能なコードの特定されたモジュールは、例えば、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含むことができ、このブロックを、例えば、オブジェクト、プロシージャ、または関数として体系化することができる。それにも拘らず、特定したモジュールのうちの実行可能なものは、必ずしも物理的に一緒に設置される必要がないだけでなく、異なる場所に記憶された異種の命令を含むことができ、これは、論理的に一緒に結合されると、モジュールを含み、モジュール用の述べた目的を実現する。

実行可能なコードのモジュールを、１つの命令または多くの命令とすることができ、異なるプログラムに中のおよびいくつかのメモリデバイスに及ぶいくつかの異なるコードセグメントにわたって分散させることさえできる。同様に、オペレーションデータを、モジュール内に本明細書では特定し例示することができ、任意の適切な形式で具体化することができ、任意の適切なタイプのデータ構造内に体系化することができる。オペレーションデータを、１つのデータセットとして集めることができる、または異なるストレージデバイスにわたることを含む様々な場所にわたって分散させることができ、そして、少なくとも部分的に、システムまたはネットワーク上の単に電子信号として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式圧縮機性能低下通知システムの上記の実施形態は、意味のある運転上の推奨およびトラブルシューティング行為を行うためのコスト効率が良く信頼できる手段を提供する。その上、システムは、より正確であり、誤ったアラームになりにくい。より具体的には、本明細書において説明した方法およびシステムは、知られたシステムよりもはるかに早い段階で構成部品の故障を予測することが可能であり、停止時間を著しく短縮することおよび遮断を防止することを容易にする。加えて、上記の方法およびシステムは、早い段階で異常を予測することを容易にし、現場要員が装置の操業停止に対して準備することおよび計画することを可能にする。結果として、本明細書において説明した方法およびシステムは、コスト効率が良く信頼できる方式でガスタービンおよび他の装置を運転することを容易にする。

この明細書は、最良の形態を含む本発明を開示するため、ならびに任意のデバイスまたはシステムを作成することおよび使用することおよび任意の組み込んだ方法を実行することを含む本発明をいずれかの当業者が実施することをやはり可能にするために例を使用する。本開示の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって規定され、当業者なら思い付く別の例を含むことができる。このような別の例が特許請求の範囲の文面から逸脱しない構造的要素を有する場合、またはこのような別の例が特許請求の範囲の文面とは実質的でない差異しか有さない等価な構造的要素を含む場合には、このような別の例は、特許請求の範囲の範囲内であるものとする。

２０１ ＤＣＳ
２８０ ルールセット
２８２ 入力
２８４ 出力
４００ 遠心式圧縮機
４０２ 吸入圧力［Ｐ_in］
４０４ 吸入温度［Ｔ_in］
４０６ 吐出圧力［Ｐ_out］
４０８ 吐出温度［Ｔ_out］
４０９ 質量流量
４１０ ポリトロープ熱力学アルゴリズム
４１２ ポリトロープ効率
４１４ ポリトロープヘッド
４１６ 吸収電力
５００ 圧縮機性能ルールセット
５０２ 吐出圧力
５０４ 吐出温度
５０８ テストしたままのデータ
５１０ ポリトロープ効率
５１２ ポリトロープヘッド
５１４ 吸収電力
６００ 性能モジュール画面
６０２ モニタリングタブ
６０４ 性能タブ
６０６ 解析タブ
６０８ 情報タブ
６１０ グラフ領域
６１２ プロセスパラメータ値領域
６１４ イベントおよびアラーム領域
６１６ タイムスタンプ
６１８ 情報源
６２０ 重大性レベル
７００ 方法
７０２ 圧縮機プロセスパラメータ値を受信する
７０４ 変動通知を生成す
７０６ 実際の性能を決定する
７０８ 実際の熱力学シグネチャを受信する
７１０ 予測される性能を決定する
７１２ 性能変動量を決定する
７１４ 予測されるエンベロープを決定する
７１６ 性能マップを生成する
７１８ 通知メッセージを出力する
７２０ 性能変動の重大性を判断する
７２２ ユーザへの通知を生成する

Claims (9)

1. 一団の遠心式圧縮機のうちのある遠心式圧縮機に関するリアルタイム性能通知を生成するためのコンピュータに実装された方法であって、ユーザインターフェースおよびメモリデバイスにつなげられたコンピュータデバイスを使用して実装され、
   前記圧縮機に固有である前記圧縮機の実際の熱力学シグネチャを受信するステップと、
   前記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ステップと、
   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、リアルタイムで決定するステップと、
   前記圧縮機の前記受信した実際の熱力学シグネチャを使用して前記圧縮機の予測される性能を、リアルタイムで決定するステップと、
   前記実際の性能および前記予測した性能を使用して前記圧縮機の性能変動量を決定するステップと、
   前記性能変動量を性能変動量の所定のしきい値範囲と比較するステップと、
   前記比較結果を使用してユーザへの通知を生成するステップと、
   を含み、
   前記実際の性能および前記予測される性能は、前記圧縮機に関する負荷に基づいて補正された性能である、
   方法。
2. 前記圧縮機の実際の熱力学シグネチャを受信するステップが、前記圧縮機に特有な前記熱力学シグネチャを使用して前記圧縮機の前記運転に関する１つまたは複数の主要性能指標（ＫＰＩ）を決定するサブステップを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記１つまたは複数のＫＰＩに関係する１つまたは複数のＫＰＩ性能変動量を生成するために前記１つまたは複数のＫＰＩを前記実際の性能と比較するステップをさらに含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記比較結果を使用してユーザへの通知を生成するステップが、所定のＫＰＩ性能変動量しきい値範囲を超える各ＫＰＩ性能変動に関するユーザへの通知を生成するサブステップを含む、請求項２または３記載の方法。
5. 前記圧縮機の実際の熱力学シグネチャを受信するステップが、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シグネチャを受信するサブステップを含む、請求項１から４のいずれかに記載の方法。
6. 前記圧縮機の実際の熱力学シグネチャを受信するステップが、前記一団の遠心式圧縮機に関する複数の実際の熱力学シグネチャのサブセットを受信するサブステップを含む、請求項１から５のいずれかに記載の方法。
7. 前記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ステップが、
   前記圧縮機の運転中にリアルタイムで圧縮機吸入プロセスパラメータ値を受信するサブステップと、
   前記圧縮機の運転中にリアルタイムで圧縮機吐出プロセスパラメータ値を受信するサブステップと、
   を含む、請求項１から６のいずれかに記載の方法。
8. 前記圧縮機の前記受信した実際の熱力学シグネチャおよび測定したプロセスパラメータを使用して前記圧縮機の変化する予測されるＯＥＭエンベロープを、リアルタイムで決定するステップをさらに含む、請求項１から７のいずれかに記載の方法。
9. 前記性能変動量を性能変動量の所定のしきい値範囲と比較するステップが、
   圧縮機性能の低下および前記低下を緩和することの困難さに基づいて前記性能変動の重大性を判断するサブステップと、
   前記判断した重大性に基づいてユーザへの通知を生成するサブステップと、
   を含む、請求項１から８のいずれかに記載の方法。