JP6228553B2 - リアルタイムガスタービン性能通知の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。

ガスタービンの効率を向上させることおよびその性能を最適化することは、石油およびガス製造業者および取引先にとって最優先事項である。すべてのガスタービンは、例えば、ほぼ６０００時間ごとからほぼ２年ごとまでの範囲に及ぶ様々な間隔で定期的な保守を必要とする。多くの要因が、軸流圧縮機および高温ガス路構成部品に関するものなどにこのような保守を必要とさせる性能低下の一因となる。軸流圧縮機に関する低下は、ブレードファウリングおよび腐食、ならびに目詰まりに起因する注入口フィルタ圧力低下に起因して生じることがある。注入口フィルタを通過した異物堆積物は、圧縮機ブレード上に蓄積することがある。これが、軸流圧縮機効率および圧力比の低下をもたらし、圧力比の低下は、出力動力および熱効率の低減などの出力性能低下をもたらす。出力性能のこの低下は、１か月の運転内に５％に達することがある。ブレード腐食および疲労を除いて、最大の軸流圧縮機に関する問題を、定期的な保守で回復することができる。オンラインおよびオフライン水洗を、機械運転条件を元に戻すために定期的に使用する。同様に、注入口フィルタを交換することは、フィルタ目詰まりに起因する性能低下を減少させることが可能である。これゆえ、低下の早期の兆候を検出するために機械を継続的にモニタすることは、長期の操業停止期間を円滑にする。継続的なモニタリングは、プロセスパラメータ、環境条件、または保守スケジュールのいくつかを適応させることによって性能最適化をやはり可能にする。

従来の性能モニタリングシステムは、性能尺度を計算するために一般式および熱力学方程式を使用する。モニタするガスタービンについての具体的な設計および制御方策は考慮されない。期待される性能は、単に理論的であり、実際のモニタした機械に対応しない。重要な誤差をもたらす多くの仮定を使用する。これゆえ、このようなシステムは、低下の早期の兆候を検出できない。例えば、たった１〜２％の圧縮機効率の変化が、水洗の必要性を示すことがある。異なった制御方策を考慮するために、補正係数を正確に使用することはない。加えて、出力性能ルールは、フル負荷条件だけで有効である。しかしながら、機械が、部分負荷条件下で定期的に運転されることが良く知られている。したがって、このようなルールは、すべての負荷範囲に対して典型的に有効ではない。また、出力パラメータと入力パラメータとの間には関連性が与えられない。各構成部品は、別々にモニタされる。このように、トラブルシューティングは、促進されない。知られているモニタリングシステムのもう１つの主要な欠点は、そのルールが存在しないまたは機能不全であるセンサからのデータに依存することであり、不正確なまたは古くなったルールをもたらす。

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、ガスタービンの出力における異常をモニタし診断するためのコンピュータに実装した方法を提供し、本方法は、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、本方法は、メモリデバイス内に複数のルールセットを記憶するステップであって、ルールセットがガスタービンの出力に関係し、ルールセットが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として表現された少なくとも１つのルールを含み、関係式がガスタービンの圧縮機の性能、ガスタービンの電力出力、ガスタービンの発熱率、およびガスタービンの燃料消費量のうちの少なくとも１つに特有である、記憶するステップを含む。本方法は、ガスタービンに関係する条件モニタリングシステムからリアルタイムデータ入力および履歴データ入力を受信するステップであって、データ入力が圧縮機の性能、電力出力、発熱率、および燃料消費量のうちの少なくとも１つに影響を及ぼすパラメータに関係する、受信するステップと、圧縮機の性能、電力出力、発熱率、および燃料消費量のうちの少なくとも１つの初期値を決定するステップと、圧縮機の性能、電力出力、発熱率、および燃料消費量のうちの少なくとも１つの現在の値を定期的に決定するステップと、決定した初期値を現在の値のそれぞれ１つと比較するステップと、比較に基づいて圧縮機の性能、電力出力、発熱率、および燃料消費量のうちの少なくとも１つの時間経過にともなう低下を判断するステップと、低下を補正するために是正処置のセットをガスタービンのオペレータに推奨するステップとをさらに含む。

別の一実施形態では、流体連通する軸流圧縮機および低圧タービンを含むガスタービン用のガスタービンモニタリングおよび診断システムは、ガスタービン性能ルールセットを含み、ルールセットが、ガスタービンの圧縮機の性能、ガスタービンの電力出力、ガスタービンの発熱率、およびガスタービンの燃料消費量のうちの少なくとも１つに対するリアルタイムデータ出力の関係式を含む。

さらに別の一実施形態では、１つもしく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、少なくとも１つのプロセッサによって実行されたときに、コンピュータ実行可能な命令は、プロセッサにメモリデバイス内に複数のルールセットを記憶させ、ルールセットは、ガスタービンの出力に関係し、ルールセットは、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として表現された少なくとも１つのルールを含み、関係式は、ガスタービンの圧縮機の性能、ガスタービンの電力出力、ガスタービンの発熱率、およびガスタービンの燃料消費量のうちの少なくとも１つに特有である。コンピュータ実行可能な命令は、さらにプロセッサに、ガスタービンに関係する条件モニタリングシステムからリアルタイムデータ入力および履歴データ入力を受信させることであって、データ入力は、圧縮機の性能、電力出力、発熱率、および燃料消費量のうちの少なくとも１つに影響を及ぼすパラメータに関係する、データ入力を受信させ、圧縮機の性能、電力出力、発熱率、および燃料消費量のうちの少なくとも１つの初期値を決定させ、圧縮機の性能、電力出力、発熱率、および燃料消費量のうちの少なくとも１つの現在の値を定期的に決定させ、決定した初期値を現在の値のそれぞれ１つと比較させ、比較に基づいて圧縮機の性能、電力出力、発熱率、および燃料消費量のうちの少なくとも１つの時間経過にともなう低下を判断させ、低下を補正するために是正処置のセットをガスタービンのオペレータに推奨させる。

図１〜図８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軸流圧縮機効率および時間経過にともなう性能の低下を決定する方法の流れ図である。 本開示の例示的な実施形態による軸流圧縮機流量および時間経過にともなう流量の低下を決定する方法の流れ図である。 本開示の例示的な実施形態による出力電力および時間経過にともなう電力出力の低下を決定する方法の流れ図である。 本開示の例示的な実施形態による出力電力および時間経過にともなう電力出力の低下を決定する方法の流れ図である。 本開示の例示的な実施形態によるガスタービン燃料消費量を決定する際に使用するルールセットの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。

ガスタービン出力低下を補正することは、機械の運転の不変のゴールである。しかしながら、出力低下は、多くの場合には入力パラメータが低下した結果である。本明細書において説明する方法は、この低下の根本的原因を特定することを容易にする。リアルタイムで全機械およびリンク構成部品を相互にモニタするために、本方法を使用する。出力条件および入力条件に基づくトラブルシューティング流れ図を、その後構築することが可能である。

本方法を実行するため、およびモニタするガスタービンの特定の設計パラメータを考慮することによって評価の精度を向上させるために、リアルタイム熱力学シミュレーションソフトウェアを使用する、このソフトウェアは、すべてのガスタービンについて汎用ではない。したがって、結果は、実際の出力値により良く一致する。第２に、熱力学シミュレーションソフトウェアアルゴリズムは、知られていないパラメータまたは補正係数を推定するために経験的相関関係および統計的相関関係を使用する。例えば、一般的に行われるように軸流圧縮機効率を計算するときには、温度に無関係な比熱比を仮定しない。むしろ、この比率を求める温度を見つけるために、経験的な相関を実行する。注入口ガイド翼開口および速度変化パラメータもやはり補正される。ローディングまたはアンローディングするときにどのようにしてガスタービンを制御するかに基づいて、機械が速度またはＩＧＶ開口によって制御されようとも、ルールは、各制御ゾーンに適合する。

低下アルゴリズムは、モニタリングシステムを最初に配置するときの機械の初期条件を考慮し、モニタする機械に対応することも対応しないこともある理論的な期待値を基準値として使用することよりはむしろ、基準値として初期条件を使用する。その上、本方法は、フル負荷条件だけではなくすべての負荷条件で作用するルールおよびアルゴリズムを使用する。しかしながら、電力が駆動される装置の需要通りにプロセスに入力され、電力の低下または増加が需要の変化を表し性能低下を表さないことがあるので、部分負荷におけるこの値をモニタすることは意味がないという理由で、出力低下をフル負荷条件においてだけ評価することが可能である。一方で、燃料消費ルールを、フル負荷条件および部分負荷条件で適用することが可能である。本ルールは、関係するセンサが適正に働いていることを確実にするために、入力データを有効にする。また、測定した値を有効にするために、計算した燃料流量を使用することができ、熱バランス計算を実行することによっておよび出力電力とある種の入力パラメータとの間の統計的な相関を使用することによって、トルクメータが機能不全であるかどうかを判断するために、計算した出力電力を使用する。

性能モニタリングは、効率を向上させ、燃料コストを削減し、そしてファウリングを予測するために重要である。軸流圧縮機は、多くのガスタービン性能問題に関する主原因である。下に説明する本開示の実施形態は、軸流圧縮機ポリトロープ効率および流れ効率をモニタし、初期基準条件に対する低下を報告する。効率計算は、比熱比を求めるために経験的相関関係を使用する。また、ガス発電機速度、周囲温度、ならびに注入口ガイド翼開口を考慮するために、補正を行う。流量計算を、ＩＳＯ条件および全速力条件にやはり補正する。この方法は、正確な結果を与え、早い段階における低下検出を可能にする。本方法は、出力性能：主に出力電力および発熱量をやはりモニタする。両者を、フル負荷条件で計算し、ＩＳＯ条件に補正する。低下を、初期基準条件に関して定義する。その上、本方法は、部分負荷条件においてやはり適用可能である燃料消費量ルールを与える。燃料消費量は、出力電力に対して直接関係付けられ、したがって、部分負荷条件においてさえ出力性能モニタリングを与える。

オンラインガスタービン性能モニタリングシステムの一部としての軸流圧縮機性能ルールに基づくモニタリングモジュールは下記を含む：
１．軸流圧縮機効率および流量、これらはガスタービン内の軸流圧縮機の性能を特徴付けるための２つの重要なパラメータであり、低下指標として使用することが可能である。ポリトロープ効率は、スモールステージ効率と呼ばれ、エレメントステージの等エントロピー効率を表す。この効率を計算する際に、比熱の比率を、温度についての依存性を取り込むために経験的相関関係を使用して計算する。計算した効率を、次に実際の軸流圧縮機速度および注入口ガイド翼開口について補正する。補正係数を、熱力学シミュレーションソフトウェアを使用して求める。この効率は、モニタリングシステムの最初の配置において計算した初期効率に対する低下をモニタする。時間経過とともにこの値をモニタすることは、水洗の必要性または圧縮機ファウリングの存在を予測することを可能にする。流量は、吐出圧力に比例し、周囲温度および圧力に依存する。周囲条件をＩＳＯ条件に補正した後で、流れ効率を、実際の速度および注入口ガイド翼開口に基づいてやはり補正する。

２．出力電力および発熱率。電力出力を、トルクメータから、利用可能でなければ、電力出力を推定するために使用するエネルギーバランスからの両方で読み取る。周囲条件の変化ならびに入口および出口圧力損失を補正する。これらの補正係数を、熱力学シミュレーションを使用して求める。ベース負荷条件における補正した電力または発熱率の低下をモニタする。軸流圧縮機効率の定義と同様に、低下係数は初期条件を基にして定義される。

３．燃料消費量：出力ルールをベース負荷条件において適用するが、このルールを、ベース負荷条件および部分負荷条件で適用することが可能である。燃料消費量は、燃料流量と燃料の低位発熱量との積である。燃料消費量は、ＩＳＯ条件における負荷の線形関数である。燃料流量を測定し、燃料流量および出力をＩＳＯ条件に補正し、そして次に、結果を、ＩＳＯにおいて期待される燃料消費量と比較する。このケースでのずれは、時間経過とともにモニタすることが可能な低下パラメータである。燃料流量の信頼できる測定を利用できない場合には、燃料流量を、ガス制御弁のチョーク条件を使用して計算する。

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へ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分野の知識を明かす。ルールは、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作成される。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。

下に説明するように、軸流圧縮機効率、軸流圧縮機効率流量、ガスタービン電力出力、およびガスタービン発熱率の性能を評価するために、ルールセットを定める。判断する際に使用する測定値は、周囲温度および圧力、ＧＴ軸流圧縮機注入口温度および圧力、ＧＴ軸流圧縮機吐出温度および圧力、ＧＴ注入口損失、ＧＴ軸流圧縮機速度（ＴＮＨ）およびＧＴ電力タービン速度（ＴＮＬ）、（トルクメータまたは被駆動圧縮機熱力学バランスからの）電力出力、ならびに燃料流量および燃料組成を含む。

図４は、本開示の例示的な実施形態による軸流圧縮機効率および時間経過にともなう性能の低下を決定する方法４００の流れ図である。例示的な実施形態では、方法４００は、ガスタービンが定常状態であることを判断するステップ４０２および注入口ガイド翼位置が５５％開よりも大きいことを判断するステップ４０４を含む。温度Ｔ２およびＴ３を、モニタリングシステムから読み取る４０６。測定したＴ₃が与えられると、周囲補正したＴ_3corrを：

として求め４０８、ここでは、
ｆ_T3（Ｔ₂）は、周囲温度に基づく補正であり、

として定義され４１０、ここでは、
ｃ₀．．．ｃ₃は、定数であり、Ｔ_3corrは、比熱γの比：

が求められる４１２温度であり、ここでは、
ｃ₀．．．ｃ₃は、上記とは異なる定数である。

ポリトロープ効率を：

として求める４１４。

さらに補正を、範囲：９４％＜ＧＴ軸流圧縮機速度（ＴＮＨ）＜１００％、かつ５６°＜ＩＧＶ＜８５°内の効率を推定するために適用する。

ベース負荷（温度制御、ＴＮＨ＝１００％、ＩＧＶ＝８５）から下に向かって、ＴＮＨ（１００％から９４％まで）において動作させ、８５°にＩＧＶを一定に保持することによって、制御を動作させる。

周囲温度を補正したＴＮＨ相関（Ｋ₁）は、５°Ｆから１４０°Ｆまで（−１５℃から６０℃まで）であり、
Ｔ_ambパラメータを：

と規格化する。

ＴＮＨパラメータは、０．９４と１との間である。

ＴＮＨが９４％に達すると、ＩＧＶアパーチャを（８５°から５６°まで）縮小させ、９４％にＴＮＨを一定に保持することによって、さらに負荷を減少させることを達成する。

周囲温度を補正したＩＧＶ相関（Ｋ₂）は、５°Ｆから１４０°Ｆまで（−１５℃から６０℃まで）であり：
Ｔ_ambパラメータを：

と規格化し、
ＩＧＶパラメータを：

と規格化する。

方法４００は、Ｋ１およびＫ２を使用してηを補正するステップ４１６、値をバッファするステップ４１８、および平均効率を決定するステップ４２０を含む。圧縮機効率の低下を：

を使用して判定する４２２。

図５は、本開示の例示的な実施形態による軸流圧縮機流量および時間経過にともなう流量の低下を決定する方法５００の流れ図である。

流量推定の一般式は：

である。

例示的な実施形態では、方法５００は、ガスタービンが定常状態であることを判断するステップ５０２および注入口ガイド翼位置が５５％開よりも大きいことを判断するステップ５０４を含む。方法５００は、°ＫでＴ２、および絶対圧力単位で圧縮機吐出圧力（ＣＤＰ）を読み取るステップ５０６を含む。流量係数を：

から決定する５０８。

流量係数を、周囲温度を補正したＴＮＨ相関Ｋ₁および周囲温度を補正したＩＧＶ相関Ｋ₂を使用して補正する５１０：
流量係数_Corrected＝流量係数＊Ｋ１＊Ｋ２。

方法５００は、値をバッファするステップ５１２、および平均流れ効率を決定するステップ５１４を含む。流れ効率の低下を：

を使用して判定する５１６。

図６は、本開示の例示的な実施形態による出力電力および時間経過にともなう電力出力の低下を決定する方法６００の流れ図である。例示的な実施形態では、方法６００は、ガスタービンが定常状態であることを判断するステップ６０２、および注入口ガイド翼位置が８４％開よりも大きいことを判断するステップ６０４、およびＧＴ軸流圧縮機速度（ＴＮＨ）が９８％よりも大きいことを判断するステップ６０６を含む。

ｐｓｉの単位でＰａｍｂ、°Ｆの単位でＴａｍｂ、ｍｍＨ₂ＯでΔＰｉｎｌｅｔ、パーセントの単位でＲＨ（湿度）、そしてパーセントの単位でＴＮＬについて、値を読み取る６０８。補正係数を：
Ｋ（Ｐａｍｂ）＊Ｋ（ＲＨ）＊Ｋ＊（ΔＰｉｎｌｅｔ）＊Ｋ（Ｔａｍｂ、ＴＮＬ）
を使用して計算する６１０。

電力出力を、トルクメータ、熱バランスのうちの１つもしくは複数から、または遠心式圧縮機から吸収した電力プラス損失から読取り６１２、補正した電力出力を：
出力電力補正後＝出力電力／補正係数
を使用して決定する６１４。

時間経過にともなう出力電力の低下を：

を使用して判定する６１６。

図７は、本開示の例示的な実施形態による出力電力および時間経過にともなう電力出力の低下を決定する方法７００の流れ図である。例示的な実施形態では、方法７００は、ガスタービンが定常状態であることを判断するステップ７０２、注入口ガイド翼位置が８４％開よりも大きいことを判断するステップ７０４、およびＧＴ軸流圧縮機速度（ＴＮＨ）が９８％よりも大きいことを判断するステップ７０６を含む。

ｐｓｉの単位でＰａｍｂ、°Ｆの単位でＴａｍｂ、ｍｍＨ₂ＯでΔＰｉｎｌｅｔ、パーセントの単位でＲＨ（湿度）、そしてパーセントの単位でＴＮＬについて、値を読み取る７０８。補正係数を：
Ｋ（Ｐａｍｂ）＊Ｋ（ＲＨ）＊Ｋ＊（ΔＰｉｎｌｅｔ）＊Ｋ（Ｔａｍｂ、ＴＮＬ）
を使用して計算する７１０。

発熱率を：
（燃料流量＊ＬＨＶ）／（出力電力）
を使用して決定する７１２。

補正した発熱率を：
発熱率補正後＝発熱率／補正係数
を使用して決定する７１４。

時間経過にともなう出力電力の低下を：

を使用して判定する７１６。

図８は、本開示の例示的な実施形態によるガスタービン燃料消費量を決定する際に使用するルールセットの方法８００の流れ図である。例示的な実施形態では、方法８００は、ガスタービンが定常状態であることを判断するステップ８０２を含む。「はい」である場合には、方法８００は、例えば、燃料計から測定した燃料流量をおよび燃料速度計算から計算した燃料速度を受信するステップ８０４、ならびに測定値および計算値が：
ａｂｓ（測定値−計算値）／計算値＜１０％
を使用して相互に計算した値の１０％以内であるかを判断するステップ８０６を含む。

「はい」である場合には８０８、測定した燃料流量を下記で使用する。「いいえ」である場合には８１０、計算した燃料流量を下記で使用する。燃料消費量補正を：
燃料消費量補正＝燃料流量＊ＬＨＶ／補正係数
を使用して決定する。

ｐｓｉの単位でＰａｍｂ、°Ｆの単位でＴａｍｂ、ｍｍＨ₂ＯでΔＰｉｎｌｅｔ、パーセントの単位でＲＨ（湿度）、パーセントの単位でＴＮＬ、そしてキロワット（ｋＷ）の単位で電力出力について読み取った８１４値から、補正係数を決定する。補正係数を：
Ｋ（Ｐａｍｂ）＊Ｋ（ＲＨ）＊Ｋ＊（ΔＰｉｎｌｅｔ）＊Ｋ（Ｔａｍｂ、ＴＮＬ、出力電力）
を使用して計算する８１６。

ＩＳＯ計量系電力での燃料消費量補正を：
ＩＳＯ電力での燃料消費量補正＝燃料消費量補正／電力補正
を使用して決定する８１８。

電力補正比を、現在の電力において計算した期待されるＩＳＯ計量系燃料消費量８２０およびＩＳＯ電力において計算した期待されるＩＳＯ計量系燃料消費量８２２から決定する。

ＩＳＯ計量系電力における燃料消費量補正を、所定の期間、例えば、限定しないが、６０分のあいだバッファし８２６、実際のＩＳＯ計量系燃料消費量を決定する８２８。ＩＳＯ電力において計算した期待されるＩＳＯ計量系燃料消費量８２２を、所定の期間のあいだやはりバッファし８３０、期待されるＩＳＯ計量系燃料消費量を決定する８３２。燃料消費量ずれを：
ずれ＝（実際のＩＳＯ計量系燃料消費量８２８）−（期待されるＩＳＯ計量系燃料消費量８３２）
を使用して決定する８３４。

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）メモリデバイス内に複数のルールセットを記憶すること、ルールセットはガスタービンの出力に関係し、ルールセットは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として表現された少なくとも１つのルールを含み、関係式はガスタービンの圧縮機の性能、ガスタービンの電力出力、ガスタービンの発熱率、およびガスタービンの燃料使用量のうちの少なくとも１つに特有である、（ｂ）ガスタービンに関係する条件モニタリングシステムからリアルタイムデータ入力および履歴データ入力を受信すること、データ入力は圧縮機の性能、電力出力、発熱率、および燃料使用量のうちの少なくとも１つに影響を及ぼすパラメータに関係する、（ｃ）圧縮機の性能、電力出力、発熱率、および燃料使用量のうちの少なくとも１つの初期値を決定すること、（ｄ）圧縮機の性能、電力出力、発熱率、および燃料使用量のうちの少なくとも１つの現在の値を定期的に決定すること、（ｅ）決定した初期値を現在の値のそれぞれ１つと比較すること、（ｆ）比較に基づいて、圧縮機の性能、電力出力、発熱率、および燃料使用量のうちの少なくとも１つの時間経過にともなう低下を判断すること、（ｇ）低下を補正するために是正処置のセットをガスタービンのオペレータに推奨すること、（ｈ）熱力学シミュレーションアルゴリズムを使用して知られていないまたは感知されていないパラメータおよび補正係数を決定すること、（ｉ）履歴データ入力および熱力学シミュレーションアルゴリズムのうちの少なくとも１つを使用してリアルタイムデータ入力を提供するセンサの操作性を検証すること、（ｊ）温度に依存する比熱比を使用して軸流圧縮機効率を決定すること、（ｋ）経験的相関を使用して比を求めた温度を決定すること、（ｌ）軸流圧縮機ポリトロープ効率および流れ効率をモニタすること、（ｍ）軸流圧縮機の実際の速度および注入口ガイド翼の実際の開口に関して決定した効率を補正すること、（ｎ）熱力学シミュレーションを使用して補正係数を決定すること、（ｏ）周囲条件をＩＳＯ計量系条件へと補正すること、（ｐ）実際の軸流圧縮機速度および注入口ガイド翼開口に基づいて流れ効率を補正すること、（ｑ）トルクメータから電力出力信号を受信すること、（ｒ）計算した電力出力信号を生成するためにエネルギーバランスアルゴリズムを使用して電力出力を決定すること、（ｓ）燃料流量および燃料の低位発熱量を使用して燃料消費量の値を決定すること、および（ｔ）フル負荷および部分負荷のうちの少なくとも一方における燃料消費量の値を決定すること含む。

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オンラインガスタービン性能モニタリング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動作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。

１００ 遠隔モニタリングおよび診断システム（ＬＭＤＳ）
１０２ 遠隔モニタリングおよび診断センタ
１０４ 第１のサイト
１０６ プロセス解析装置
１０８ 装置モニタリングシステム
１１０ 装置ローカル制御センタ
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 ワイアレスリンク
１２２ インターネット
１２４ 第２のサイト
１２６ ｎ番目のサイト
２００ ネットワークアーキテクチャ
２０１ 分散型制御システム（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 ワイアレス基地局
２０８ アプリケーションサーバ
２０９ 他の制御システム
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 データストレージユニット
２２２ ワークステーション
２２６ インターネットリンク
２２８ クライアントシステム
２３０ サービスプロバイダ
２３２ ワークステーション
２３４ マネージャワークステーション
２３６ クライアントシステム
２４０ データベース
２４２ 対話型電子技術マニュアルサーバ
２４４ 携帯型振動モニタ
２４５ 携帯型プロセスデータ収集装置
２４６ オンラインモニタ
２４８ モータ保護リレー
２５０ 開閉装置
２８０ ルールセット
２８２ 入力
２８４ 出力
２８６ 入力
２８８ 出力
４００ 方法
４０２ ガスタービンが定常状態であることを判断する
４０４ 注入口ガイド翼位置が５５％開よりも大きいことを判断する
４０６ 温度Ｔ２およびＴ３をモニタリングシステムから読み取る
４０８ 周囲補正したＴ_3corrを求める
４１０ 周囲温度に基づく補正
４１２ Ｔ_3corrは比熱γの比を求める温度
４１４ ポリトロープ効率を求める
４１６ ηを補正する
４１８ 値をバッファする
４２０ 平均効率を決定する
４２２ 圧縮機効率の低下を判断する
５００ 方法
５０２ ガスタービンが定常状態であることを判断する
５０４ 注入口ガイド翼位置が５５％開よりも大きいことを判断する
５０６ Ｔ２および圧縮機吐出圧力（ＣＤＰ）を読み取る
５０８ 流量係数を決定する
５１０ 流量係数を補正する
５１２ 値をバッファする
５１４ 平均流れ効率を決定する
５１６ 流れ効率の低下を判断する
６００ 方法
６０２ ガスタービンが定常状態であることを判断する
６０４ 注入口ガイド翼位置が８４％開よりも大きいことを判断する
６０６ ＧＴ軸流圧縮機速度（ＴＮＨ）が９８％よりも大きいことを判断する
６０８ Ｐａｍｂ、Ｔａｍｂ、ΔＰｉｎｌｅｔ、ＲＨ（湿度）、ＴＮＬの値を読み取る
６１０ 補正係数を計算する
６１２ 電力出力を読み取る
６１４ 補正した電力出力を決定する
６１６ 出力電力の低下を判断する
７００ 方法
７０２ ガスタービンが定常状態であることを判断する
７０４ 注入口ガイド翼位置が８４％開よりも大きいことを判断する
７０６ ＧＴ軸流圧縮機速度（ＴＮＨ）が９８％よりも大きいことを判断する
７０８ Ｐａｍｂ、Ｔａｍｂ、ΔＰｉｎｌｅｔ、ＲＨ（湿度）、ＴＮＬの値を読み取る
７１０ 補正係数を計算する
７１２ 発熱率を決定する
７１４ 補正した発熱率を決定する
７１６ 出力電力の低下を判断する
８００ 方法
８０２ ガスタービンが定常状態であることを判断する
８０４ 測定した燃料流量および計算した燃料速度を受信する
８０６ 測定値および計算値が相互に計算した値の１０％以内であるかを判断する
８０８ 測定した燃料流量を使用する
８１０ 計算した燃料流量を使用する
８１４ Ｐａｍｂ、Ｔａｍｂ、ΔＰｉｎｌｅｔ、ＲＨ（湿度）、ＴＮＬ、電力出力の値を読み取る
８１６ 補正係数を計算する
８１８ ＩＳＯ計量系電力での燃料消費量補正を決定する
８２０ 現在の電力において計算した期待されるＩＳＯ計量系燃料消費量
８２２ ＩＳＯ電力において計算した期待されるＩＳＯ計量系燃料消費量
８２６ ＩＳＯ計量系電力における燃料消費量補正をバッファする
８２８ 実際のＩＳＯ計量系燃料消費量８２８
８３０ ＩＳＯ電力において計算した期待されるＩＳＯ計量系燃料消費量をバッファする
８３２ 期待されるＩＳＯ計量系燃料消費量を決定する
８３４ 燃料消費量ずれを決定する

Claims (5)

1. ガスタービンの出力における異常をモニタし診断するためのコンピュータに実装した方法であって、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、
   前記メモリデバイス内に複数のルールセットを記憶するステップであり、前記ルールセットが前記ガスタービンの前記出力に関係し、前記ルールセットが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として表現された少なくとも１つのルールを含み、前記関係式が前記ガスタービンの圧縮機の性能に特有である、記憶するステップと、
   前記ガスタービンに関係する条件モニタリングシステムからリアルタイムデータ入力および履歴データ入力を受信するステップであり、前記データ入力が前記圧縮機の前記性能に影響を及ぼすパラメータに関係する、受信するステップと、
   前記圧縮機の前記性能の初期値を決定するステップと、
   前記圧縮機の前記性能の現在の値を定期的に決定するステップと、
   前記決定した初期値を前記現在の値のそれぞれ１つと比較するステップと、
   前記比較に基づいて前記圧縮機の前記性能の前記少なくとも１つの時間経過にともなう低下を判断するステップと、
   前記低下を補正するために是正処置のセットを前記ガスタービンのオペレータに推奨するステップと、
   を含み、
   前記圧縮機の前記性能は軸流圧縮機効率であり、前記軸流圧縮機効率が温度に依存する比熱比を使用して決定される、
   方法。
2. 前記軸流圧縮機の実際の速度および注入口ガイド翼の実際の開口に関して前記決定した効率を補正するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 流体連通する軸流圧縮機および低圧タービンを備えるガスタービン用のガスタービンモニタリングおよび診断システムであって、ルールセットを備え、前記ルールセットが、前記ガスタービンの圧縮機の性能に対するリアルタイムデータ出力の関係式を含み、
   前記ルールセットが、
   前記ガスタービンに関係する条件モニタリングシステムからリアルタイムデータ入力および履歴データ入力を受信することであって、前記データ入力が前記圧縮機の前記性能に影響を及ぼすパラメータに関係する、データ入力を受信し、
   前記圧縮機の前記性能の初期値を決定し、
   前記圧縮機の前記性能の現在の値を定期的に決定し、
   前記決定した初期値を前記現在の値のそれぞれ１つと比較し、
   前記比較に基づいて前記圧縮機の前記性能の時間経過にともなう低下を判断し、
   前記低下を補正するために是正処置のセットを前記ガスタービンのオペレータに推奨する
   ように構成され、
   前記圧縮機の前記性能は軸流圧縮機効率であり、前記軸流圧縮機効率が温度に依存する比熱比を使用して決定される、
   システム。
4. 前記ルールセットが、前記履歴データ入力および熱力学シミュレーションアルゴリズムのうちの少なくとも１つを使用して前記リアルタイムデータ入力を提供するセンサの操作性を検証するように構成される、請求項３に記載のシステム。
5. 前記ルールセットが、経験的相関を使用して前記比を求めた温度を決定するように構成される、請求項３に記載のシステム。