KR20140127915A - 실시간 가스 터빈 성능 경고를 위한 방법 및 시스템 - Google Patents
실시간 가스 터빈 성능 경고를 위한 방법 및 시스템 Download PDFInfo
- Publication number
- KR20140127915A KR20140127915A KR1020147027665A KR20147027665A KR20140127915A KR 20140127915 A KR20140127915 A KR 20140127915A KR 1020147027665 A KR1020147027665 A KR 1020147027665A KR 20147027665 A KR20147027665 A KR 20147027665A KR 20140127915 A KR20140127915 A KR 20140127915A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- gas turbine
- performance
- compressor
- power output
- fuel consumption
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 71
- 239000000446 fuel Substances 0.000 claims abstract description 68
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 54
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 claims abstract description 34
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 claims abstract description 34
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims abstract description 7
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 5
- 230000007423 decrease Effects 0.000 claims abstract description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 11
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 6
- 238000004514 thermodynamic simulation Methods 0.000 claims description 5
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 claims description 4
- 239000012530 fluid Substances 0.000 claims description 3
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 54
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 16
- 230000008569 process Effects 0.000 description 16
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 11
- 230000006870 function Effects 0.000 description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 8
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 7
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 4
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 4
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 description 4
- 238000003491 array Methods 0.000 description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 230000036541 health Effects 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 2
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 description 2
- 238000011217 control strategy Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 2
- 239000003949 liquefied natural gas Substances 0.000 description 2
- 230000002028 premature Effects 0.000 description 2
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000007792 addition Methods 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000002547 anomalous effect Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 239000000356 contaminant Substances 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000012938 design process Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 description 1
- NBZBKCUXIYYUSX-UHFFFAOYSA-N iminodiacetic acid Chemical compound OC(=O)CNCC(O)=O NBZBKCUXIYYUSX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000000638 solvent extraction Methods 0.000 description 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B19/00—Programme-control systems
- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
- G05B19/042—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using digital processors
- G05B19/0421—Multiprocessor system
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0243—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
- G05B23/0245—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model based on a qualitative model, e.g. rule based; if-then decisions
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
- F01D—NON-POSITIVE DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, e.g. STEAM TURBINES
- F01D21/00—Shutting-down of machines or engines, e.g. in emergency; Regulating, controlling, or safety means not otherwise provided for
- F01D21/003—Arrangements for testing or measuring
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
- F02C7/00—Features, components parts, details or accessories, not provided for in, or of interest apart form groups F02C1/00 - F02C6/00; Air intakes for jet-propulsion plants
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01K13/00—Thermometers specially adapted for specific purposes
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01L—MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE
- G01L3/00—Measuring torque, work, mechanical power, or mechanical efficiency, in general
- G01L3/02—Rotary-transmission dynamometers
- G01L3/04—Rotary-transmission dynamometers wherein the torque-transmitting element comprises a torsionally-flexible shaft
- G01L3/10—Rotary-transmission dynamometers wherein the torque-transmitting element comprises a torsionally-flexible shaft involving electric or magnetic means for indicating
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M15/00—Testing of engines
- G01M15/14—Testing gas-turbine engines or jet-propulsion engines
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0208—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the configuration of the monitoring system
- G05B23/0216—Human interface functionality, e.g. monitoring system providing help to the user in the selection of tests or in its configuration
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
- G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
- G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
- G05B23/0235—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
- G05B23/0267—Fault communication, e.g. human machine interface [HMI]
- G05B23/0272—Presentation of monitored results, e.g. selection of status reports to be displayed; Filtering information to the user
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
- G05B23/0283—Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
- F01D—NON-POSITIVE DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, e.g. STEAM TURBINES
- F01D21/00—Shutting-down of machines or engines, e.g. in emergency; Regulating, controlling, or safety means not otherwise provided for
- F01D21/12—Shutting-down of machines or engines, e.g. in emergency; Regulating, controlling, or safety means not otherwise provided for responsive to temperature
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
- F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
- F02C9/00—Controlling gas-turbine plants; Controlling fuel supply in air- breathing jet-propulsion plants
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
- F04B—POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS
- F04B51/00—Testing machines, pumps, or pumping installations
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
- F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
- F05D2260/00—Function
- F05D2260/80—Diagnostics
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B11/00—Automatic controllers
- G05B11/01—Automatic controllers electric
- G05B11/06—Automatic controllers electric in which the output signal represents a continuous function of the deviation from the desired value, i.e. continuous controllers
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/20—Pc systems
- G05B2219/25—Pc structure of the system
- G05B2219/25315—Module, sequence from module to module, structure
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
- Control Of Positive-Displacement Air Blowers (AREA)
- Structures Of Non-Positive Displacement Pumps (AREA)
- Engine Equipment That Uses Special Cycles (AREA)
- Control Of Turbines (AREA)
- Control Of Positive-Displacement Pumps (AREA)
Abstract
가스 터빈의 출력에서의 비정상들을 모니터링 및 진단하기 위한 시스템 및 방법으로서, 상기 방법이 가스 터빈의 성능에 대해서 특정된 복수의 규칙 세트들을 저장하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 가스 터빈의 성능에 영향을 미치는 매개변수들과 관련되는 실시간 및 이력 데이터 입력들을 수신하는 단계, 매개변수들의 현재 값들을 주기적으로 결정하는 단계, 초기 값들을 현재 값들의 각각에 대해서 비교하는 단계, 상기 비교를 기초로 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나의 시간에 따른 저하를 결정하는 단계, 가스 터빈의 운영자에게 저하를 교정하기 위한 교정 조치들의 세트를 권장하는 단계를 포함한다.
Description
본원 개시 내용은 기계적/전기적 장비 동작들, 모니터링 및 진단에 관한 것이고, 보다 구체적으로, 기계류의 비정상적인 거동(anomalous behavior)을 운영자들에게 자동적으로 경고하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다.
가스 터빈들의 효율 증가 및 그들의 성능의 최적화는 오일 및 가스 제조자들 및 고객들이 최고로 우선하는 것이다. 모든 가스 터빈들이 다양한 간격들에서, 예를 들어, 대략적으로 6000 시간마다 내지 대략적으로 2년 마다의 범위에서, 일상적인 유지보수를 필요로 한다. 축류 압축기 및 고온 가스 경로 구성요소들과 관련된 것과 같은, 많은 인자들이 그러한 유지보수를 필요하게 하는 성능 저하(degradation)에 대해서 기여한다. 축류 압축기-관련된 저하는 블레이드 부착물(fouling) 및 무식으로 인해서 발생될 수 있을 것이고, 유입구 필터 압력 강하는 막힘에 기인할 수 있을 것이다. 유입구 필터들을 통과한 이물질 침착물들(deposits)이 압축기 블레이드들 상에 축적될 수 있다. 이는, 축류 압축기 효율 및 압력 비율의 저하를 초래하고, 이는 다시, 출력 파워 및 열적 효율의 감소와 같은 출력 성능 강하를 초래한다. 이러한 출력 성능의 강하는 월별 동작에서 5%에 달할 수 있을 것이다. 블레이드 부식 및 피로를 제외하면, 대부분의 축류 압축기 관련 문제들이 일상적인 유지보수로 회복될 수 있다. 온-라인 및 오프-라인 물 세척을 주기적으로 이용하여, 기계 동작 조건을 복원한다. 유사하게, 유입구 필터의 교체는 필터 막힘으로 인한 성능 저하를 감소시킬 수 있다. 그에 따라, 저하 설비들의 조기 징후를 검출하기 위해서 기계를 연속적으로 모니터링하는 것은 차단(shut down) 기간들을 지연시킨다. 또한, 연속적으로 모니터링하는 것은, 프로세스 매개변수들, 환경적 조건들, 또는 유지보수 스케쥴들의 일부를 적응시키는 것에 의해서, 성능 최적화를 허용한다.
통상적인 성능 모니터링 시스템들은 성능 측정기준들(metrics)을 계산하기 위해서 일반적인 공식들(formulas) 및 열역학적 식들을 이용한다. 모니터링되는 가스 터빈을 위한 특정 설계 및 제어 전략이 고려되지 않는다. 그에 따라, 예측되는 성능은 단지 이론적인 것이고 실제 모니터링되는 기계들에 상응하지 않는다. 상당한 오류들을 초래하는 많은 가설들이 이용되고 있다. 그에 따라, 그러한 시스템들은 저하의 조기 징후들을 검출할 수 없다. 예를 들어, 단지 1-2%의 압축기 효율의 변화가 물 세척의 필요성을 나타낼 수 있다. 상이한 제어 전략들을 정확하게 고려하도록 교정 인자들이 이용되지 않는다. 또한, 출력 성능 규칙들(rules)이 최대(full) 부하 조건들에 대해서만 유효하다. 그러나, 기계들은 부분 부하 조건들 하에서 일반적으로 동작된다. 따라서, 전형적으로, 그러한 규칙들은 모든 부하 범위들에 대해서 유효하지 않다. 또한, 출력 매개변수와 입력 매개변수 사이의 링크가 제공되지 않는다. 각각의 구성요소가 분리적으로 모니터링된다. 그에 따라, 고장 수리(toubleshooting)가 용이하지 않다. 공지된 모니터링 시스템들의 다른 주요 단점은, 그들의 규칙들이 존재하지 않는 또는 기능불량인 센서들로부터의 데이터에 의존하여, 부정확한 또는 낡은(obsolete) 규칙들을 초래한다는 것이다.
일 실시예에서, 가스 터빈의 출력에서의 비정상들을 모니터링 및 진단하기 위한 컴퓨터-구현된 방법으로서, 상기 방법이 사용자 인터페이스 및 메모리 장치에 결합된 컴퓨터 장치를 이용하여 구현되고, 그리고 상기 방법이 복수의 규칙 세트들을 메모리 장치 내에 저장하는 단계로서, 상기 규칙 세트들이 가스 터빈의 출력에 대한 것이고, 상기 규칙 세트들이 실시간 데이터 입력에 대한 실시간 데이터 출력의 관계식으로서 표현된 적어도 하나의 규칙을 포함하고, 상기 관계식은 가스 터빈의 압축기의 성능, 가스 터빈의 파워 출력, 가스 터빈의 열 소비율(heat rate), 및 가스 터빈의 연료 소비 중 적어도 하나에 대해서 특정된다(specific). 그러한 방법은 가스 터빈과 연관된 조건 모니터링 시스템으로부터 실시간의 그리고 이력(historical) 데이터 입력들을 수신하는 단계로서, 상기 데이터 입력들은 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나에 영향을 미치는 매개변수들과 관련되는, 데이터 입력들을 수신하는 단계, 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나의 초기 값을 결정하는 단계, 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나의 현재 값들을 주기적으로 결정하는 단계, 결정된 초기 값들을 현재 값들의 각각에 대해서 비교하는 단계, 상기 비교를 기초로 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나의 시간에 따른 저하를 결정하는 단계, 및 가스 터빈의 운영자에게 저하를 교정하기 위한 교정 조치(corrective action)들의 세트를 권장하는 단계를 포함한다.
다른 실시예에서, 유체 소통하는 저압 터빈 및 축류 압축기를 포함하는 가스 터빈을 위한 가스 터빈 모니터링 및 진단 시스템이 가스 터빈 성능 규칙 세트를 포함하고, 상기 규칙 세트가 가스 터빈의 압축기의 성능, 가스 터빈의 파워 출력, 가스 터빈의 열 소비율, 및 가스 터빈의 연료 소비 중 적어도 하나에 대한 실시간 데이터 출력의 관계식을 포함한다.
또 다른 실시예에서, 하나 이상의 비-일시적 컴퓨터-판독가능 저장 매체가 임베딩된 컴퓨터-판독가능 명령들을 가지고, 상기 컴퓨터-판독가능 명령들은, 적어도 하나의 프로세서에 의해서 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금, 복수의 규칙 세트들을 메모리 장치 내에 저장하게 하고, 상기 규칙 세트들이 가스 터빈의 출력에 대한 것이고, 상기 규칙 세트들이 실시간 데이터 입력에 대한 실시간 데이터 출력의 관계식으로서 표현된 적어도 하나의 규칙을 포함하고, 상기 관계식은 가스 터빈의 압축기의 성능, 가스 터빈의 파워 출력, 가스 터빈의 열 소비율, 및 가스 터빈의 연료 소비 중 적어도 하나에 대해서 특정된다. 컴퓨터-실행가능 지시어들은 추가적으로, 프로세서로 하여금, 가스 터빈과 연관된 조건 모니터링 시스템으로부터 실시간의 그리고 이력 데이터 입력들을 수신하도록 하는 것으로서, 상기 데이터 입력들은 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나에 영향을 미치는 매개변수들과 관련되는 데이터 입력들을 수신하도록 하고, 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나의 초기 값을 결정하도록 하고, 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나의 현재 값들을 주기적으로 결정하도록 하고, 결정된 초기 값들을 현재 값들의 각각에 대해서 비교하도록 하며, 상기 비교를 기초로 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나의 시간에 따른 저하를 결정하도록 하며, 그리고 가스 터빈의 운영자에게 저하를 교정하기 위한 교정 조치들의 세트를 권장하도록 한다.
도 1-8은 여기에서 개시된 방법 및 시스템의 예시적인 실시예들을 도시한다.
도 1은 본원 발명의 예시적인 실시예에 따른 원격 모니터링 및 진단 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 2는 분배형(distributed) 제어 시스템(DCS)과 같은, 지역적인(local) 산업 플랜트 모니터링 및 진단 시스템의 네트워크 아키텍처의 예시적인 실시예의 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 LMDS와 함께 이용될 수 있는 예시적인 규칙 세트의 블록도이다.
도 4는 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른, 시간에 따른 축류 압축기 효율 및 성능의 저하를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 5는 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른, 시간에 따른 축류 압축기 유동 및 유동의 저하를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 6은 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른, 시간에 따른 출력 파워 및 파워 출력의 저하를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 7은 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른, 시간에 따른 출력 파워 및 파워 출력의 저하를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 8은 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른, 가스 터빈 연료 소비를 결정하는데 있어서 이용되는 규칙 세트의 방법의 흐름도이다.
비록 여러 가지 실시예들의 구체적인 특징들이 일부 도면들에 도시되어 있고 다른 도면들에는 도시되어 있지 않지만, 이는 단지 편의성을 위한 것이다. 임의의 도면의 임의 특징이 다른 도면의 임의의 특징과 함께 인용 및/또는 청구될 수 있을 것이다.
도 1은 본원 발명의 예시적인 실시예에 따른 원격 모니터링 및 진단 시스템의 개략적인 블록도이다.
도 2는 분배형(distributed) 제어 시스템(DCS)과 같은, 지역적인(local) 산업 플랜트 모니터링 및 진단 시스템의 네트워크 아키텍처의 예시적인 실시예의 블록도이다.
도 3은 도 1에 도시된 LMDS와 함께 이용될 수 있는 예시적인 규칙 세트의 블록도이다.
도 4는 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른, 시간에 따른 축류 압축기 효율 및 성능의 저하를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 5는 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른, 시간에 따른 축류 압축기 유동 및 유동의 저하를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 6은 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른, 시간에 따른 출력 파워 및 파워 출력의 저하를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 7은 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른, 시간에 따른 출력 파워 및 파워 출력의 저하를 결정하는 방법의 흐름도이다.
도 8은 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른, 가스 터빈 연료 소비를 결정하는데 있어서 이용되는 규칙 세트의 방법의 흐름도이다.
비록 여러 가지 실시예들의 구체적인 특징들이 일부 도면들에 도시되어 있고 다른 도면들에는 도시되어 있지 않지만, 이는 단지 편의성을 위한 것이다. 임의의 도면의 임의 특징이 다른 도면의 임의의 특징과 함께 인용 및/또는 청구될 수 있을 것이다.
이하의 구체적인 설명은 예로서 그리고 비제한적인 방식으로 본원 발명의 실시예들을 기술한다. 본원 발명이 산업적, 상업적, 및 주거 적용예들에서 장비 동작을 모니터링하는 분석적 및 방법적 실시예들에 일반적으로 적용된다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
이하의 상세한 설명은 예로서 그리고 비제한적인 방식으로 발명의 실시예들을 설명한다. 발명이 산업용, 상업용, 및 가정용 적용예들에서의 장비 동작을 모니터링하는 분석적 및 방법적 실시예들에 대해서 일반적으로 적용된다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
가스 터빈 출력 저하를 교정하는 것은 기계류의 운영자들의 지속적인 목표이다. 그러나, 출력 저하는 종종 입력 매개변수들의 저하의 결과이다. 여기에서 개시된 방법들은 이러한 저하의 근본적인 원인을 식별하는 것을 돕는다. 방법들은 전체 기계를 실시간으로 모니터링하기 위해서 이용되고 구성요소들을 서로 링크시킨다. 이어서, 출력 및 입력 조건들을 기초로 하는 고장 수리 흐름표들(flowcharts)이 구축될 수 있다.
실시간의 열역학적 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하여 방법들을 실시하고, 모니터링되는 가스 터빈의 특정 설계 매개변수들을 고려함으로써, 평가들의 정확성을 개선하고, 그리고 상기 소프트웨어는 모든 가스 터빈들에 대해서 범용적인 것이 아니다. 따라서, 결과가 실제 출력 값들에 보다 잘 들어 맞는다(fit). 두 번째로, 열역학적 시뮬레이션 소프트웨어 알고리즘들이 미지의 매개변수들 또는 교정 인자들을 추정하기 위해서 실험적 및 통계적 상호관계들을 이용한다. 예를 들어, 일반적으로 이루어지는 바와 같이, 축류 압축기 효율을 계산할 때, 온도-독립적인 비열(specific heat) 비율이 가정되지 않는다. 오히려, 이러한 비율이 평가되는 온도를 찾기 위해서, 실험적인 상호관련이 실시된다. 유입구 안내 베인(vane) 개방 및 속도 변화 매개변수들이 또한 교정된다. 로딩 또는 언로딩 때 가스 터빈이 어떻게 제어되는지를 기초로 속도 또는 IGV 개방에 의해서 기계가 제어되든지 또는 그렇지 않든지 간에, 규칙이 각각의 제어 구역에 잘 맞는다.
저하 알고리즘은 최초로 모니터링 시스템을 전개할 때 기계의 초기 조건을 고려하고, 모니터링되는 기계에 상응할 수 있거나 상응하지 않을 수 있는 이론적인 예측된 값들을 기준으로서 이용하는 대신에, 상기 초기 조건을 기준으로서 이용한다. 또한, 방법론은, 최대 부하 조건들에서만이 아니라, 모든 부하 조건들에서 작동하는 규칙들 및 알고리즘들을 이용한다. 그러나, 출력 저하는 최대 부하 조건들에서만 평가될 수 있는데, 이는 파워가 피동 장비에 의해서 요구되는 바에 따라서 프로세스로 입력되기 때문이고, 파워의 강하 또는 증가가 요구의 변화를 나타내고 성능 저하를 나타내지 않을 수 있음에 따라, 부분 부하에서 이러한 값을 모니터링하는 것은 이치에 맞지 않을 것이기 때문이다. 다른 한편으로, 연료 소비 규칙이 최대 및 부분 부하 조건들에서 적용될 수 있다. 연관된 센서들이 적절하게 작동하는지를 보장하도록, 규칙들이 입력 데이터를 확인한다. 또한, 계산된 연료 유동을 이용하여 측정된 값을 확인할 수 있을 것이고, 계산된 출력 파워를 이용하여, 열 균형 계산을 실시하는 것에 의해서, 그리고 출력 파워와 특정 입력 매개변수들 사이의 통계적인 상호관계를 이용하는 것에 의해서, 토크미터가 오작동하는지의 여부를 결정한다.
성능 모니터링은 효율을 증가시키고, 연료 비용을 감소시키고, 부착물을 예상하는데 있어서 중요하다. 축류 압축기는 많은 가스 터빈 성능 문제들에 대한 주요 소스(source)이다. 이하에서 개시된 설명의 실시예들은 축류 압축기 다종적인(polytropic) 효율 및 유동 효율을 모니터링하고, 초기 기준 조건들에 대한 저하를 보고한다. 효율 계산들은 비열 비율을 평가하기 위해서 실험적인 상호관계들을 이용한다. 또한, 가스 발생기 속도, 주변 온도, 및 유입구 안내 베인 개방을 설명(account for)하기 위해서 교정들이 이루어진다. 유동 계산들이 또한 ISO 및 최고 속도 조건들에 대해서 교정된다. 이러한 방법론은 정확한 결과들을 제공하고 초기의 스테이지에서 저하 검출을 할 수 있게 한다. 그 방법론은 또한 출력 성능을; 주로 출력 파워 및 열 소비율을 모니터링한다. 양자 모두는 최대 부하 조건들에서 계산되고 ISO 조건들에 대해서 교정된다.
저하는 초기 기준 조건들에 대해서 규정된다. 또한, 그러한 방법론은, 부분 부하 조건들에서도 적용될 수 있는 연료 소비 규칙을 제공한다. 연료 소비는 출력 파워에 대해서 직접적으로 상호관련되고, 그에 따라, 부분 부하 조건들에서도 출력 성능 모니터링을 제공한다.
축류 압축기 성능 규칙-기반의 모니터링 모듈은, 온라인 가스 터빈 성능 모니터링 시스템의 일부로서 이하를 포함한다:
1. 가스 터빈 내의 축류 압축기의 성능을 특성화(characterizing)하기 위한 2개의 중요한 매개변수들이고 저하 표시자로서 이용될 수 있는, 축류 압축기 효율 및 유동. 다종적인 효율이 작은-스테이지 효율로서 지칭되고 기본적 스테이지의 등엔트로피적(isentropic) 효율을 나타낸다. 이러한 효율 계산에서, 비열들의 비율은, 온도에 대한 의존성을 인지하기 위한 실험적인 상호관계를 이용하여, 계산된다. 이어서, 계산된 효율이 실제 축류 압축기 속도 및 유입구 안내 베인 개방에 대해서 교정된다. 교정 계수들이 열역학적 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하여 획득된다. 이러한 효율은, 모니터링 시스템의 최초의 전개에서 계산된 초기 효율과 관련하여, 저하에 대해서 모니터링된다. 시간에 따른 이러한 값의 모니터링은 압축기 부착물의 존재 또는 물 세척에 대한 필요성의 예상을 허용한다. 이러한 유동은 배출 압력에 비례하고 주변 온도 및 압력에 의존한다. 주변 조건들을 ISO 조건들에 대해서 교정한 후에, 유동 효율이 또한 실제 속도 및 유입구 안내 베인 개방을 기초로 교정된다.
2. 출력 파워 및 열 소비율. 출력 파워는 토크미터로부터 판독되고, 적용가능한 경우에, 에너지 균형을 이용하여 출력 파워를 추정한다. 주변 조건들의 변화 및 유입구 및 출구 압력 손실들 모두가 교정된다. 이러한 교정 인자들은 열역학적 시뮬레이션들을 이용하여 얻어진다. 기본(base) 부하 조건들에서의 교정된 파워 또는 열 소비율의 저하가 모니터링된다. 저하 인자들이, 축류 압축기 효율의 규정과 유사하게 초기 교정들을 기초로 규정된다.
3. 연료 소비: 출력 규칙들이 기본 부하 조건들에서 적용되는 반면, 이러한 규칙은 기본 부하 및 부분 부하 조건들에서 적용될 수 있다. 연료 소비는 연료 유동 레이트와 연료의 낮은 가열 값(lower heating value)의 생성물(product)이다. 연료 소비는 ISO 조건들에서의 부하의 선형 함수이다. 연료 유동이 측정되고, 연료 유동 및 파워가 ISO 조건들에 대해서 교정되고, 이어서 결과들이 ISO에서 예측된 연료 소비에 대해서 비교된다. 이러한 경우에, 편차가, 시간에 따라 모니터링될 수 있는 저하 매개변수이다. 만약 연료 유동의 신뢰가능한 측정이 이용될 수 없다면, 가스 제어 밸브에서의 초킹(choking) 조건을 이용하여 연료 유동이 계산된다.
도 1은 본원 발명의 예시적인 실시예에 따른 원격 모니터링 및 진단 시스템(100)의 개략적인 블록도이다. 예시적인 실시예에서, 시스템(100)이 원격 모니터링 및 진단 센터(102)를 포함한다. 원격 모니터링 및 진단 센터(102)는, 관리 엔티티(entity)와 같은 분리된 사업 엔티티에 의해서 구입되고 운영되는 복수의 장비의 OEM과 같은 엔티티에 의해서 운영된다. 예시적인 실시예에서, OEM 및 운영 엔티티가 지원 배열체(arrangement) 내로 진입하고, 그에 의해서 OEM은 구매한 장비와 관련된 서비스들을 운영 엔티티로 제공한다. 운영 엔티티는 단일 사이트 또는 복수 사이트들에서 구매한 장비를 소유 및 운영할 수 있을 것이다. 또한, OEM이 복수의 운영 엔티티들로 지원 배열체들로 진입할 수 있을 것이고, 운영 엔티티 각각이 그들 자신의 단일 사이트 또는 복수 사이트들을 운영한다. 복수의 사이트들의 각각이 동일한 개별적인 장비 또는 복수의 동일한 장비의 세트들, 예를 들어 장비의 트레인들(trains)을 포함할 수 있을 것이다. 부가적으로, 장비의 적어도 일부가 하나의 사이트에 대해서 고유할 수 있거나 모든 사이트들에 대해서 고유할 수 있을 것이다.
예시적인 실시예에서, 제 1 사이트(104)가 하나 이상의 프로세스 분석기들(106), 장비 모니터링 시스템들(108), 장비 지역적 제어 센터들(110), 및/또는 모니터링 및 경보 패널들(112)을 포함하고, 상기 모니터링 및 경보 패널들(112)의 각각은 개별적인 장비의 제어 및 동작을 실시하기 위해서 개별적인 장비 센서들 및 제어 장비와 인터페이스하도록 구성된다. 하나 이상의 프로세스 분석기들(106), 장비 모니터링 시스템들(108), 장비 지역적 제어 센터들(110), 및/또는 모니터링 및 경보 패널들(112)이 네트워크(116)를 통해서 지능형 모니터링 및 진단 시스템(114)으로 통신적으로 결합된다. 지능형 모니터링 및 진단(IMAD) 시스템(114)은, 비제한적으로, 원격 모니터링 및 진단 센터(102)와 같은 오프 사이트 시스템들 및 다른 온-사이트 시스템들(도 1에 도시하지 않음)과 통신하도록 추가적으로 구성된다. 여러 실시예들에서, IMDA(114)가, 예를 들어, 전용 네트워크(118), 무선 링크(120), 및 인터넷(122)을 이용하여, 원격 모니터링 및 진단 센터(102)와 통신하도록 구성된다.
복수의 다른 사이트들의 각각, 예를 들어, 제 2 사이트(124) 및 n번째 사이트(126)가 제 1 사이트(104)와 실질적으로 유사할 수 있으나, 제 1 사이트(104)와 정확하게 유사하거나 그렇지 않을 수 있을 것이다.
도 2는 분배형 제어 시스템(DCS)(201)과 같은 지역적인 산업 플랜트 모니터링 및 진단 시스템의 네트워크 아키텍처(200)의 예시적인 실시예의 블록도이다. 산업적인 플랜트가 복수의 플랜트 장비, 예를 들어, 상호 연결 파이핑을 통해서 유동 소통식으로 결합되고 하나 이상의 원격 입/출력(I/O) 모듈들 및 상호연결 케이블링 및/또는 무선 통신을 통해서 DCS(201)와 신호 소통식으로 결합된, 가스 터빈들, 원심 압축기들, 기어 박스들, 발전기들, 펌프들, 모터들, 팬들, 및 프로세스 모니터링 센서들을 포함할 수 있을 것이다. 예시적인 실시예에서, 산업적인 플랜트가 네트워크 백본(203)을 포함하는 DCS(201)를 포함한다. 네트워크 백본(203)이, 예를 들어, 꼬여진 쌍의 케이블, 외피를 가지는 동축 케이블 또는 광섬유 케이블로 제조된 하드와이어드(hardwired) 데이터 통신 경로일 수 있고, 또는 적어도 부분적으로 무선형일 수 있을 것이다. DCS(201)이 또한, 네트워크 백본(203)을 통해서, 산업 플랜트 사이트에 또는 원격 위치들에 배치된, 플랜트 장비에 통신적으로 결합된 프로세서(205)를 포함할 수 있을 것이다. 임의 수의 기계들이 네트워크 백본(203)에 무선으로 결합될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 기계들의 일부가 네트워크 백본(203)에 하드와이어링될 수 있을 것이고, 기계들의 다른 부분들이, DCS(201)에 통신적으로 결합된 무선 기지국(207)을 통해서 백본(203)에 무선으로 결합될 수 있을 것이다. 무선 기지국(207)이, 산업적인 플랜트로부터 원격지에 위치되나 산업적인 플랜트 내의 하나 이상의 시스템과 여전히 상호 연결된 장비 또는 센서들에서와 같이, DCS(201)의 유효 통신 범위를 확장하기 위해서 이용될 수 있을 것이다.
DCS(201)이 복수의 장비와 연관된 동작 매개변수들을 수신 및 디스플레이하도록, 그리고 자동 제어 신호들을 생성하고 산업적인 플랜트의 장비의 동작을 제어하기 위한 수동 제어 입력들을 수신하도록 구성될 수 있을 것이다. 예시적인 실시예에서, DCS(201)이, 산업적인 플랜트 기계들의 온라인 모니터링 및 진단을 허용하는 DCS(201)에서 수신된 데이터를 분석하기 위해서 프로세서(205)를 제어하도록 구성된 소프트웨어 코드 세그먼트를 포함할 수 있을 것이다. 데이터가, 가스 터빈들, 원심 압축기들, 펌프들 및 모터들, 연관된 프로세스 센서들, 그리고, 예를 들어, 진동, 지진, 온도, 압력, 전류, 전압, 주변 온도 및 주변 습도 센서들을 포함하는 지역적인 환경 센서들을 포함하는 각각의 기계로부터 수집될 수 있을 것이다. 데이터가 지역적인 진단 모듈 또는 원격 입/출력 모듈에 의해서 미리-프로세싱될 수 있을 것이고, 또는 미가공(raw) 형태로 DCS(201)으로 전송될 수 있을 것이다.
지역적인 모니터링 및 진단 시스템(LMDS)(213)이, 네트워크 백본(203)을 통해서 DCS(201) 및 다른 제어 시스템들(209) 및 데이터 소스들과 통신하는, 예를 들어, 개인용 컴퓨터(PC)와 같은 분리된 부가형(add-on) 하드웨어 장치일 수 있을 것이다. LMDS(213)이 또한 DCS(201) 상에서 및/또는 다른 제어 시스템들(209) 중 하나 이상에서 실행되는 소프트웨어 프로그램 세그먼트 내에서 구현될 수 있을 것이다. 따라서, LMDS(213)이 분배된 방식으로 동작할 수 있을 것이고, 그에 따라 소프트웨어 프로그램 세그먼트의 일부가 몇 개의 프로세서들 상에서 동시에 실행될 수 있을 것이다. 따라서, LMDS(213)이 DCS(201) 및 다른 제어 시스템들(209) 내로 완전히 통합될 수 있을 것이다. 산업적인 플랜트의 전반적인 고찰을 이용하여 기계들 및 기계들을 채용한 프로세스의 동작적 건전성을 결정하기 위해서, LMDS(213)은 DCS(201), 데이터 소스들, 및 다른 제어 시스템들(209)에 의해서 수신된 데이터를 분석한다.
예시적인 실시예에서, 네트워크 아키텍처(100)가 서버 등급 컴퓨터(202) 및 하나 이상의 클라이언트 시스템들(203)을 포함한다. 서버 등급 컴퓨터(202)는 데이터베이스 서버(206), 애플리케이션 서버(208), 웹 서버(210), 팩스 서버(212), 디렉토리 서버(214) 및 메일 서버(216)를 더 포함한다. 서버들(206, 208, 210, 212, 214 및 216) 각각은 서버 등급 컴퓨터(202)에서 실행되는 소프트웨어로 구현될 수 있을 것이고, 또는 서버들(206, 208, 210, 212, 214 및 216)의 임의 조합들이 단독으로 또는 근거리 네트워크(LAN)(미도시)에 결합된 분리된 서버 등급 컴퓨터들 상에서 조합되어 구현될 수 있을 것이다. 데이터 저장 유닛(220)이 서버 등급 컴퓨터(202)에 결합된다. 또한, 시스템 관리자 워크 스테이션, 사용자 워크 스테이션, 및/또는 감독자의 워크 스테이션과 같은 워크 스테이션(222)이 네트워크 백본(203)에 결합된다. 대안적으로, 워크 스테이션(222)이 인터넷 링크(226)를 이용하여 네트워크 백본(203)에 결합되거나, 무선 연결을 통해서, 예를 들어 무선 기지국(207)을 통해서 연결된다.
각각의 워크 스테이션(222)이 웹 브라우저를 가지는 개인용 컴퓨터일 수 있을 것이다. 비록 전형적으로 워크스테이션에서 실시되는 기능들이 각각의 워크스테이션들(222)에서 실시되는 것을 설명되어 있지만, 그러한 기능들이 네트워크 백본(203)에 결합된 많은 개인용 컴퓨터들 중 하나에서 실시될 수 있을 것이다. 네트워크 백본(203)에 접속하는 개인들에 의해서 실시될 수 있는 상이한 타입들의 기능들의 이해를 돕기 위해서, 단지 분리된 예시적 기능들과 연관된 것으로 워크스테이션들(222)을 설명하였다.
서버 등급 컴퓨터(202)는, 피고용자(228) 및 제 3 자들, 예를 들어, 서비스 제공자들(230)을 포함하는, 다양한 개인들에 대해서 통신적으로 결합되도록 구성된다. 예시적인 실시예에서의 통신이 인터넷을 이용하여 실시되는 것으로 설명되어 있으나, 임의의 다른 광역 네트워크(WAN) 타입 통신이 다른 실시예에서 이용될 수 있고, 다시 말해서 시스템들 및 프로세스들은 인터넷을 이용하여 실시되는 것으로 제한되지 않는다.
예시적인 실시예에서, 워크스테이션(232)을 가지는 임의의 승인된 개인이 LMDS(213)에 접속할 수 있다. 클라이언트 시스템들 중 적어도 하나가 원격 위치에 위치된 매니저 워크스테이션(234)을 포함할 수 있을 것이다. 워크스테이션들(222)이 웹 브라우저를 가지는 개인용 컴퓨터들 사에서 구현될 수 있을 것이다. 또한, 워크스테이션들(22)이 서버 등급 컴퓨터(202)와 통신하도록 구성된다. 또한, 팩스 서버(212)가, 전화 링크(미도시)를 이용하여 클라이언트 시스템(236)을 포함하는 원격적으로 위치된 클라이언트 시스템들과 통신한다. 팩스 서버(212)가 또한 다른 클라이언트 시스템들(228, 230, 및 234)과 통신하도록 구성된다.
이하에서 보다 구체적으로 설명하는 바와 같은, LMDS(213)의 컴퓨터화된 모델링 및 분석 툴들이 서버(202) 내에 저장될 수 있고 클라이언트 시스템들(204) 중 임의의 하나에서의 요청자에 의해서 접속될 수 있다. 일 실시예에서, 클라이언트 시스템(204)이 웹 브라우저를 포함하는 컴퓨터들이고, 그에 따라 서버 등급 컴퓨터(202)가 인터넷을 이용하여 클라이언트 시스템들(204)에 접속할 수 있다. 클라이언트 시스템들(204)이, 근거리 네트워크(LAN) 또는 광역 네트워크(WAN), 다이얼-인-연결들(dial-in-connections), 케이블 모뎀들, 및 특별한 고속 ISDN 라인들과 같은, 네트워크를 포함하는 많은 인터페이스들을 통해서 인터넷에 대해서 상호 연결된다. 클라이언트 시스템들(204)이 웹-기반의 전화, 개인 정보 단말기(PDA), 또는 다른 웹-기반의 연결가능한 장비를 포함하는, 인터넷에 연결될 수 있는 임의 장치일 수 있다. 데이터베이스 서버(206)가, 이하에서 보다 구체적으로 설명되는 바와 같은, 산업적인 플랜트(10)에 관한 정보를 포함하는 데이터베이스(240)에 연결된다. 일 실시예에서, 중앙집중형 데이터베이스(240)가 서버 등급 컴퓨터(202)에 저장되고, 클라이언트 시스템들(204) 중 하나를 통해서 서버 등급 컴퓨터(202)로 로그하는 것에 의해서, 클라이언트 시스템들(204) 하나에서 잠재적인 사용자들에 의해서 접속될 수 있다. 대안적인 실시예에서, 데이터베이스(240)가 서버 등급 컴퓨터(202)로부터 원격지에 저장되고 비-중앙집중형일 수 있을 것이다.
다른 산업적인 플랜트 시스템들이, 네트워크 백본(203)에 대한 독립적인 연결부들을 통해서 서버 등급 컴퓨터(202) 및/또는 클라이언트 시스템들(204)로 접속될 수 있는 데이터를 제공할 수 있을 것이다. 상호작용적인 전자 기술 매뉴얼 서버(242)는 각각의 기계의 구성과 관련된 기계 데이터에 대한 요청들에 대해서 서비스한다. 그러한 데이터가, 펌프 곡선들, 모터 마력 레이팅(rating), 절연 등급, 및 프레임 크기, 설계 매개변수들, 예를 들어 치수들, 회전자 바아들 또는 임펠러 블레이드들의 수, 및 기계류 유지보수 이력, 예를 들어 기계에 대한 현장 변경들(field alterations), 교정전(as-found) 및 교정후(as-left) 정렬 측정치들, 및 최초의 설계 조건으로 기계를 복귀시키지 않는 기계에서 실시되는 수리들과 같은, 동작적인 능력들을 포함할 수 있을 것이다.
휴대용 진동 모니터(244)가, 직접적으로 또는 워크스테이션들(222) 또는 클라이언트 시스템들(204) 내에 포함된 포트들과 같은 컴퓨터 입력 포트를 통해서 간헐적으로, LAN에 결합될 수 있을 것이다. 전형적으로, 진동 데이터가 루트 내에서 수집되고, 주기적으로, 예를 들어 월 단위로 또는 다른 주기로 기계들의 미리 결정된 리스트로부터 데이터를 수집한다. 또한, 진동 데이터가 고장 수리(troubleshooting), 유지보수, 및 주문 활동들과 함께 수집될 수 있을 것이다. 또한, 진동 데이터가 실시간 기반으로 또는 거의 실시간 기반으로 연속적으로 수집될 수 있을 것이다. 그러한 데이터가 LMDS(213)의 알고리즘들을 위한 새로운 기준선을 제공할 수 있을 것이다. 유사하게, 프로세스 데이터가 루트 기반으로 또는 고장 수리, 유지보수, 및 주문 활동들 중에 수집될 수 있을 것이다. 또한, 일부 프로세스 데이터가 실시간 기반으로 또는 거의 실시간 기반으로 연속적으로 수집될 수 있을 것이다. 특정 프로세스 매개변수들이 영구적으로 지시되지 않을 수 있을 것이고, LMDS(213)으로 접속될 수 있도록 워크스테이션(222)을 통해서 DCS(201)으로 다운로드될 수 있는 프로세스 매개변수 데이터를 수집하기 위해서 휴대용 프로세스 데이터 수집기(245)가 이용될 수 있을 것이다. 예를 들어 프로세스 유체 조성 분석기들 및 오염물 방출 분석기들과 같은, 다른 프로세스 매개변수 데이터가 복수의 온-라인 모니터들(246)을 통해서 DCS(201)으로 제공될 수 있을 것이다.
여러 가지 기계들로 공급되는 또는 산업적인 플랜트를 가지는 발전기들에 의해서 발전되는 전력이 각각의 기계와 연관된 모터 보호 릴레이(248)에 의해서 모니터링될 수 있을 것이다. 전형적으로, 그러한 릴레이들(248)이 모터 제어 센터(MCC) 내의 또는 기계로 공급하는 스위치기어(250) 내의 모니터링되는 장비로부터 원격지에 위치된다. 또한, 릴레이들(248)을 보호하기 위해서, 예를 들어 스위치야드(switchyard) 내의 산업적인 플랜트에 위치되는 전력 공급 또는 전력 전달 시스템(미도시) 장비 또는 원격 전송 라인 브레이커들 및 라인 매개변수들을 LMDS(213)으로 제공하는 감독자 제어 및 데이터 획득 시스템(SCADA)을 스위치기어(250)가 또한 포함할 수 있을 것이다.
도 3은 LMDS(213)(도 1에 도시됨)과 함께 이용될 수 있는 예시적인 규칙 세트(280)의 블록도이다. 규칙 세트(280)가 하나 이상의 고객 규칙들의 조합, 및 고객 규칙들의 상태 및 거동을 규정하는 일련의 특성들일 수 있을 것이다. 상기 규칙들 및 특성들이 번들화되고(bundled) XML 스트링의 포맷으로 저장될 수 있을 것이고, 상기 규칙들 및 특성들은, 파일로 저장될 때, 25개의 문자 영숫자 키를 기초로 암호화될 수 있을 것이다. 규칙 세트(280)가, 하나 이상의 입력들(282) 및 하나 이상의 출력들(284)을 포함하는 모듈형 지식 셀(knowledge cell)이다. 입력들(282)이, LMDS(213) 내의 특정 위치들로부터 규칙 세트(280)로 데이터를 지시하는 소프트웨어 포트들일 수 있을 것이다. 예를 들어, 펌프 아웃보드 진동 센서로부터의 입력이 DCS(201) 내의 하드웨어 입력 단자로 전송될 수 있을 것이다. DCS(201)은, 신호를 수신하기 위해서 해당 단자에서 신호를 샘플링할 수 있을 것이다. 이어서, 상기 신호가 프로세싱되고 DCS(201)으로 접속가능한 및/또는 DCS(201)에 일체화된 메모리 내의 위치에 저장될 수 있을 것이다. 규칙 세트(280)의 제 1 입력(286)이 메몰 내의 위치로 맵핑될 수 있을 것이고, 그에 따라 메모리 내의 위치의 콘텐츠가 입력으로서 규칙 세트(280)에 대해서 이용될 수 있을 것이다. 유사하게, 출력(288)이 DCS(201)으로 접속가능한 메모리 또는 다른 메모리 내의 다른 위치로 맵핑될 수 있을 것이고, 그에 따라 메모리 내의 위치가 규칙 세트(280)의 출력(288)을 포함할 수 있을 것이다.
예시적인 실시예에서, 규칙 세트(280)가, 예를 들어, 가스 재주입 플랜트, 액체 천연 가스(LNG) 플랜트, 발전 플랜트, 정유, 화학 처리 시설과 같은, 산업적인 플랜트 내의 장비 동작과 연관된 특정 문제들의 모니터링 및 진단과 관련된 하나 이상의 규칙들을 포함한다. 비록 규칙 세트(280)가 산업적인 플랜트와 함께 이용되는 것으로서 설명되어 있지만, 규칙 세트(280)가 임의 지식을 캡쳐하도록 그리고 임의 분야에서 해결책들을 결정하기 위해서 사용되도록 적절하게 구성될 수 있을 것이다. 예를 들어, 규칙 세트(280)가 경제적인 거동, 재정적인 활동, 기후 현상, 및 설계 프로세스들과 관련한 지식을 포함할 수 있을 것이다. 이어서, 규칙 세트(280)를 이용하여 이러한 분야들에서의 문제점들에 대한 해결책들을 결정할 수 있을 것이다. 규칙 세트(280)가 하나 또는 많은 소스들로부터의 지식을 포함하고, 그에 따라 그러한 지식이, 규칙 세트(280)가 적용되는 임의 시스템으로 전달된다. 상기 지식은, 출력들(284)을 입력들(282)에 대해서 관련시키는 규칙들의 형태로 캡쳐되고, 그에 따라 입력들(282) 및 출력들(284)의 재원(specification)은 규칙 세트(280)가 LMDS(213)으로 적용될 수 있게 한다. 규칙 세트(280)가 특정 플랜트 자산(asset)에 대해서 특정된 유일한 규칙들을 포함할 수 있을 것이고, 해당 특정 플랜트 자산과 연관된 하나의 가능한 문제만으로 지시될 수 있을 것이다. 예를 들어, 규칙 세트(280)가, 모터 또는 모터/펌프 조합으로 적용될 수 있는 유일한 규칙들을 포함할 수 있을 것이다. 규칙 세트(280)가, 진동 데이터를 이용하여 모터/펌프 조합의 건전성을 결정하는 규칙들만을 포함할 수 있을 것이다. 규칙 세트(280)가 또한, 진동 분석 기술들에 더하여, 그러나, 예를 들어, 모터/펌프 조합에 대한 성능 계산 툴들 및/또는 재정 계산 툴들을 포함하는 한 벌의 진단 툴들을 이용하여 모터/펌프 조합의 건전성을 결정하는 규칙들을 포함할 수 있을 것이다.
동작 중에, 입력들(282)과 출력들(284) 사이의 관계를 사용자에게 알려주는 소프트웨어 개발 툴에서 규칙 세트(280)가 생성된다. 입력들(282)이, 예를 들어, 디지털 신호들, 아날로그 신호들, 파형들, 프로세싱된 신호들, 수작업으로 입력된 매개변수들 및/또는 구성 매개변수들, 그리고 다른 규칙 세트들로부터의 출력들을 나타내는 데이터를 수신할 수 있을 것이다. 규칙 세트(280) 내의 규칙들이 논리적 규칙들, 수치적 알고리즘들, 파형 및 신호 프로세싱 기술들의 적용, 전문(expert) 시스템 및 인공지능 알고리즘들, 통계적 툴들, 및 출력들(284)을 입력들(282)에 대해서 관련시킬 수 있는 임의의 다른 표현을 포함할 수 있을 것이다. 각각의 출력(284)을 수신하도록 보유되고(reserved) 구성되는 메모리 내의 개별적인 위치들로 출력들(284)이 맵핑될 수 있을 것이다. 이어서, LMDS(213) 및 DCS(201)이 임의의 모니터링 및/또는 제어 기능들을 달성하기 위해서 메모리 내의 위치들을 이용할 수 있을 것이고, LMDS(213) 및 DCS(201)이 실시를 위해서 프로그래밍될 수 있을 것이다. 비록, 직접적으로 또는 개재 장치들을 통해서 간접적으로, 입력들(282)이 규칙 세트(280)로 공급될 수 있고 출력들(284)이 규칙 세트(280)로 공급될 수 있지만, 규칙 세트(280)의 규칙들이 LMDS(213) 및 DCS(201)과 독립적으로 동작한다.
규칙 세트(280)의 생성 중에, 해당 분야의 인간 전문가가 하나 이상의 규칙들을 프로그래밍하는 것에 의해서 개발 툴을 이용하여 특정 자산에 대해서 특별한 해당 분야에 관한 지식을 전달한다. 그러한 규칙들은 출력들(284)과 입력들(282) 사이의 관계식들을 생성하는 것에 의해서 생성된다. 그래픽적인 방법들을 이용하여, 예를 들어, 개발 툴로 구축된 그래픽적인 사용자 인터페이스 상에서의 드래그 및 드롭을 이용하여, 피연산자들(operands)이 피연산자들의 라이브러리로부터 선택될 수 있을 것이다. 피연산자의 그래픽적인 표상이 화면 디스플레이(미도시)의 라이브러리 부분으로부터 선택될 수 있을 것이고 그리고 규칙 생성 부분 내로 드래그되고 드롭될 수 있을 것이다. 입력(282)과 피연산자들 사이의 관계들이 논리적인 디스플레이 방식으로 배열되고, 선택된 입력들(282) 중의 특정 입력들 및 특정 피연산자들을 기초로 적절한 경우에, 제약들과 같은 값들을 사용자에게 알린다. 전문가의 지식을 캡쳐하기 위해서 필요한 바와 같은 많은 규칙들이 생성된다. 따라서, 규칙 세트(280)가, 고객의 요건들 및 규칙 세트(280)의 특별한 분야에서의 기술 수준을 기초로, 보다 견실한 진단 세트 및/또는 모니터링 규칙들 또는 비교적 덜 견실한 진단 및/또는 모니터링 규칙들의 세트를 포함할 수 있을 것이다. 입력들(282)의 여러 가지 조합들 및 값들이 출력들(284)에서 예상되는 출력들을 생성하도록 보장하기 위해서, 개발 툴은 개발 중에 테스팅 규칙 세트(280)를 위한 자원들을 제공한다.
이하에서 설명된 바와 같이, 규칙 세트들은 축류 압축기 효율의 성능, 축류 압축기 효율 유동, 가스 터빈 파워 출력, 및 가스 터빈 열 소비율을 평가하기 위해서 규정된다. 결정에서 이용되는 측정들은 주변 온도 및 압력, GT 축류 압축기 유입구 온도 및 압력, GT 축류 압축기 배출 온도 및 압력, GT 유입구 손실들, GT 축류 압축기 속도(TNH) 및 GT 파워 터빈 속도(TNL), 파워 출력(토크미터 또는 피동 압축기 열역학적 균형), 그리고 연료 유동 및 연료 구성(composition)을 포함한다.
도 4는 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른, 시간에 따른 축류 압축기 효율 및 성능의 저하를 결정하는 방법(400)의 흐름도이다. 예시적인 실시예에서, 방법(400)은, 가스 터빈이 정상 상태(steady state)라는 것(402) 그리고 유입구 안내 베인들 위치가 55% 초과 개방이라는 것(404)을 결정하는 단계를 포함한다. 온도들(T2 및 T3)이 모니터링 시스템으로부터 판독된다(406). 측정된 T3가 주어지면, 이하와 같이 주변 교정된 T3corr 을 평가한다(408):
fT3(T2)는 주변 온도를 기초로 하는 교정이고, 다음과 같이 규정된다(410):
c0... c3 는 상수들이고 T3corr 는 비열들의 비율(γ)이 평가되는 온도이다(412):
c0... c3 는 상기와 상이한 상수들이다.
다종적인 효율이 (414)와 같이 평가된다:
범위들 내의 효율을 추정하기 위해서 추가적인 교정들이 적용된다: 94% < GT 축류 압축기 속도(TNH) < 100% 및 56°< IGV < 85°
기본 부하(온도 제어, TNH=100%, IGV=85)로부터 아래로, TNH(100%로부터 94%까지)에 작용함으로써 그리고 85°에서 IGV를 일정하게 유지함으로써, 제어가 동작된다.
주변 온도 교정된 TNH 상호관계(K)가 5 ℉ 내지 140 ℉이다.
Tamb 매개변수가 다음과 같이 정규화된다(normalized):
TNH 매개변수는 0.94 내지 1 이다.
TNH가 94%에 도달할 때, IGV 개구(aperture)(85°내지 56°)를 감소시킴으로써 그리고 94%에서 THN을 일정하게 유지함으로써 추가적인 부하 감소가 얻어진다.
주변 온도 교정된 IGV 상호관계(K2)가 5 ℉ 내지 140 ℉이다:
Tamb 매개변수가 이하와 같이 정규화된다:
IGV 매개변수가 다음과 같이 정규화된다:
방법(400)은 Kl 및 K2를 이용한 η 교정하는 단계(416), 값들을 버퍼링하는 단계(418) 및 평균 효율을 결정하는 단계(420)를 포함한다. 압축기 효율의 저하는 이하를 이용하여 결정된다(422):
도 5는 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른, 시간에 따른 축류 압축기 유동 및 유동의 저하를 결정하는 방법(500)의 흐름도이다.
유동 추정의 일반식은 다음과 같다:
예시적인 실시예에서, 방법(500)은, 가스 터빈이 정상 상태에 있다는 것(502) 및 유입구 안내 베인들 위치가 55% 초과 개방이라는 것(504)을 결정하는 단계를 포함한다.
방법(500)은 °K 로 T2 를, 그리고 절대 압력 단위들로 압축기 배출 압력(CDP)를 판독하는 단계를 포함한다(506). 유동 계수는 이하로부터 결정된다(508):
유동 계수는 교정된 TNH 상호관계(K1) 및 주변 온도 교정된 IGV 상호관계(K2)를 이용하여 교정된다(510):
교정된 유동 계수 = 유동 계수*K1*K2
방법(500)은 값들을 버퍼링하는 단계(512) 및 평균 유동 효율을 결정하는 단계(514)를 포함한다. 유동 효율의 저하는 이하를 이용하여 결정된다(516):
도 6은 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른, 시간에 따른 출력 파워 및 파워 출력의 저하를 결정하는 방법(600)의 흐름도이다. 예시적인 실시예에서, 방법(600)은, 가스 터빈이 정상 상태에 있다는 것(602), 유입구 안내 베인들 위치가 84% 초과 개방이라는 것(604), 그리고 GT 축류 압축기 속도(TNH)가 98% 보다 크다는 것(606)을 결정하는 단계를 포함한다.
값들은 psi의 단위들로 Pamb에 대해서, ℉의 단위들로 Tamb에 대해서, mmH2O로 ΔP 유입구로, 백분율 단위들로 RH(습도)에 대해서, 그리고 백분율 단위들로 TNL에 대해서 판독된다(608). 교정 인자들이 이하를 이용하여 계산된다(610):
K(Pamb)*K(RH)*K*(ΔP 유입구)*K(Tamb, TNL)
파워 출력이 토크 미터, 열 균형 중 하나 이상으로부터, 또는 원심 압축기로부터 흡수된 파워 더하기 손실들로부터 판독되고(612), 교정된 파워 출력이 이하를 이용하여 결정된다(614):
교정된 출력 파워 = 출력 파워/교정 인자들
시간에 따른 출력 파워의 저하가 이하를 이용하여 결정된다(616):
도 7은 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른, 시간에 따른 출력 파워 및 파워 출력의 저하를 결정하는 방법(700)의 흐름도이다. 예시적인 실시예에서, 방법(700)은, 가스 터빈이 정상 상태에 있다는 것(702), 유입구 안내 베인들 위치가 84% 초과 개방이라는 것(704), 그리고 GT 축류 압축기 속도(TNH)가 98% 보다 크다는 것(606)을 결정하는 단계를 포함한다.
값들은 psi의 단위들로 Pamb에 대해서, ℉의 단위들로 Tamb에 대해서, mmH2O로 ΔP 유입구로, 백분율 단위들로 RH(습도)에 대해서, 그리고 백분율 단위들로 TNL에 대해서 판독된다(708). 교정 인자들이 이하를 이용하여 계산된다(710):
K(Pamb)*K(RH)*K*(ΔP 유입구)*K(Tamb, TNL)
열 소비율이 이하를 이용하여 결정된다(712):
(연료 유동*LHV)/(출력 파워)
교정된 열 소비율이 이하를 이용하여 결정된다(714):
교정된 열 소비율 = 열 소비율/교정 인자들
시간에 따른 출력 파워의 저하가 이하를 이용하여 결정된다(716):
도 8은 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른, 가스 터빈 연료 소비를 결정하는데 있어서 이용되는 규칙 세트의 방법(800)의 흐름도이다. 예시적인 실시예에서, 방법(800)은 가스 터빈이 정상 상태에 있다는 것을 결정하는 단계를 포함한다(802). 만약 정상 상태에 있다면, 방법(800)은, 예를 들어, 연료 미터기로부터 측정된 연료 유동을 그리고 연료 레이트 계산으로부터 계산된 연료 레이트를 수신하는 단계(804)를 포함하고, 이하를 이용하여, 측정된 그리고 계산된 것이 서로에 대해서 계산된 값의 10% 이내에 있다는 것을 결정하는 단계(806)를 포함한다:
abs(측정된-계산된)/계산된 < 10%
만약 10% 이내라면(808), 측정된 연료 유동이 이하에서 사용된다. 만약 10% 이내가 아니라면, 계산된 연료 유동이 이하에서 사용된다. 연료 소비 교정이 이하를 이용하여 결정된다.
연료 소비 교정들 = 연료 유동*LHV/교정 인자들
교정 인자들은, psi의 단위들로 Pamb에 대해서, ℉의 단위들로 Tamb에 대해서, mmH2O로 ΔP 유입구로, 백분율 단위들로 RH(습도)에 대해서, 백분율 단위들로 TNL에 대해서, 그리고 킬로와트(kW) 단위들로 파워 출력에 대해서 판독된(814) 값들로부터 결정된다. 교정 인자들은 이하를 이용하여 계산된다(816):
K(Pamb)*K(RH)*K*(ΔP 유입구)*K(Tamb, TNL, 출력 파워)
같은 크기의(isometric) 파워에서의 연료 소비 교정이 이하를 이용하여 결정된다(818):
ISO 파워에서의 연료 소비 교정 = 연료 소비 교정/파워 교정
파워 교정 비율이 현재 파워에서의 계산된 예측된 같은 크기의 연료 소비(820) 및 ISO 파워에서의 계산된 예측된 같은 크기의 연료 소비(822)로부터 결정된다.
같은 크기의 파워에서의 연료 소비 교정이 미리 결정된 기간 동안, 예를 들어, 그러나 비제한적으로, 60분 동안에 버퍼링되어(826), 실제 같은 크기의 연료 소비를 결정한다(828). ISO 파워에서의 계산된 예측된 같은 크기의 연료 소비(822)가 또한 미리 결정된 기간에 대해서 버퍼링되고(830), 예측된 같은 크기의 연료 소비가 결정된다(832). 연료 소비 편차가 이하를 이용하여 결정된다(834):
편차 = (실제 같은 크기의 연료 소비(828) - (예측된 같은 크기의 연료 소비(832))
도면들에 도시된 논리 흐름들은, 희망하는 결과들을 달성하기 위해서, 도시된 특별한 순서, 또는 순차적인 순서를 필요로 하지 않는다. 또한, 다른 단계들이 제공될 수 있을 것이고, 또는 단계들이 전술한 흐름들로부터 배제될 수 있고, 그리고 다른 구성요소들이 전술한 시스템들로 부가되거나 그러한 시스템들로부터 제거될 수 있을 것이다. 따라서, 다른 실시예들이 이하의 청구항들의 범위 내에 포함된다.
특별한 구체적인 내용으로 설명된 상기 실시예들이 단지 예시적인 것이고 또는 가능한 실시예들이라는 것, 그리고 포함될 수 있는 많은 다른 조합들, 부가들, 또는 대체들이 존재한다는 것을 이해할 수 있을 것이다.
또한, 구성요소들의 특별한 명칭 부여, 용어들의 대문자화(capitalization), 속성들, 데이터 구조물들, 또는 임의의 다른 프로그래밍 또는 구조적 양태가 의무적이나 중요한 것이 아니고, 발명 및 발명의 특징들을 구현하는 메커니즘들이 상이한 명칭들, 포맷들, 또는 프로토콜들을 가질 수 있을 것이다. 또한, 시스템이, 전술한 바와 같이, 하드웨어 및 소프트웨어의 조합을 통해서, 또는 전적으로 하드웨어 요소들로 구현될 수 있을 것이다. 또한, 여기에서 개시된 여러 가지 시스템 구성요소들 사이의 기능의 특별한 분할은 단지 하나의 예이고, 의무적인 것이 아니며; 하나의 시스템 구성요소에 의해서 실시되는 기능들이 복수의 구성요소들에 의해서 대안적으로 실시될 수 있을 것이고, 복수의 구성요소들에 의해서 실시되는 기능들이 대안적으로 하나의 구성요소에 의해서 실시될 수 있을 것이다.
전술한 설명의 일부 부분들이 정보에서 동작들의 심볼화된 표상들 및 알고리즘들과 관련한 특징들을 제시한다. 이러한 알고리즘적인 설명들 및 표현들은, 데이터 프로세싱 분야의 당업자가 다른 당업자에게 그들의 작업 내용을 가장 효과적으로 전달하기 위해서 이용될 수 있을 것이다. 이러한 동작들은, 비록 기능적으로 또는 논리적으로 설명되었지만, 컴퓨터 프로그램들에 의해서 구현될 수 있는 것으로 이해될 수 있을 것이다. 또한, 일반성을 잃지 않고, 이러한 동작들의 배열들을 모듈들로서 또는 기능적인 명칭들로서 지칭하는 것이 종종 편리한 것으로 확인되었다.
달리 구체적인 언급이 없는 경우에, 상기 기술 내용으로부터 자명한 바와 같이, 설명 전체를 통해서, "프로세싱" 또는 "컴퓨팅" 또는 "계산하는 것" 또는 "결정하는 것" 또는 "디스플레이하는 것" 또는 "제공하는 것" 등과 같은 용어들을 이용한 설명들은, 컴퓨터 시스템 메모리들 또는 레지스터들 또는 다른 그러한 정보 저장, 전송 또는 디스플레이 장치들 내에서 물리적(전자적) 양들로서 표현되는 데이터를 조작하고 변형하는, 컴퓨터 시스템 또는 유사한 전자적 컴퓨팅 장치의 조치 및 프로세스를 지칭한다.
여러 가지 구체적인 실시예들과 관련하여 설명하였지만, 개시 내용이 청구항들의 범위 및 사상 내에서 수정되어 실행될 수 있다는 것을 인지할 수 있을 것이다.
여기에서 사용된 바와 같이, 프로세서라는 용어는 중앙 처리 유닛들, 마이크로프로세서들, 마이크로제어기들, 축약형 회로들(reduced instruction set circuit; RISC), 주문형 집적 회로들(ASIC), 논리 회로들, 및 여기에서 기술된 기능들을 실행할 수 있는 임의의 다른 회로 또는 프로세서를 지칭한다.
여기에서 사용된 바와 같이, "소프트웨어" 및 "펌웨어"라는 용어들은 상호 교환가능하고, 그리고 프로세서(205)에 의한 실행을 위해서, RAM 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 및 비휘발성 RAM(non-volatile random access memory; NVRAM) 메모리를 포함하는, 메모리 내에 저장되는 임의의 컴퓨터 프로그램을 포함한다. 상기 메모리 타입들은 단지 예시적인 것이고, 그에 따라 컴퓨터 프로그램의 저장을 위해서 이용가능한 메모리의 타입에 대한 제한을 하는 것이 아니다.
전술한 상세한 설명을 기초로 이해할 수 있는 바와 같이, 개시 내용의 전술한 실시예들은 컴퓨터 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 그 임의 조합 또는 하위세트를 포함하는 컴퓨터 프로그래밍 또는 엔지니어링 기술들을 이용하여 구현될 수 있을 것이고, 기술적 효과는 (a) 복수의 규칙 세트들을 메모리 장치 내에 저장하는 단계로서, 상기 규칙 세트들이 가스 터빈의 출력에 대한 것이고, 상기 규칙 세트들이 실시간 데이터 입력에 대한 실시간 데이터 출력의 관계식으로서 표현된 적어도 하나의 규칙을 포함하고, 상기 관계식은 가스 터빈의 압축기의 성능, 가스 터빈의 파워 출력, 가스 터빈의 열 소비율, 및 가스 터빈의 연료 소비 중 적어도 하나에 대해서 특정되는, 단계, (b) 가스 터빈과 연관된 조건 모니터링 시스템으로부터 실시간의 그리고 이력 데이터 입력들을 수신하는 단계로서, 상기 데이터 입력들은 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나에 영향을 미치는 매개변수들과 관련되는, 단계, (c) 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나의 초기 값을 결정하는 단계, (d) 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나의 현재 값들을 주기적으로 결정하는 단계, (e) 결정된 초기 값들을 현재 값들의 각각에 대해서 비교하는 단계, (f) 상기 비교를 기초로 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나의 시간에 따른 저하를 결정하는 단계, (g) 가스 터빈의 운영자에게 저하를 교정하기 위한 교정 조치들의 세트를 권장하는 단계, (h) 열역학적 시뮬레이션 알고리즘을 이용하여 미지의 또는 감지되지 않은 매개변수들 및 교정 인자들을 결정하는 단계, (i) 이력 데이터 입력들 및 열역학적 시뮬레이션 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 실시간 데이터 입력들을 제공하는 센서들의 동작성을 확인하는 단계, (j) 온도 의존적 비열 비율(temperature dependent specific heat ratio)을 이용하여 축류 압축기 효율을 결정하는 단계, (k) 실험적인 교정을 이용하여 상기 비율이 평가되는 온도를 결정하는 단계, (l) 축류 압축기 다종적 효율 및 유동 효율을 모니터링하는 단계, (m) 축류 압축기의 실제 속도 및 유입구 안내 베인의 실제 개방에 대해서 결정된 효율을 교정하는 단계, (n) 열역학적 시뮬레이션을 이용하여 교정 계수들을 결정하는 단계, (o) 주변 조건들을 같은 크기의 조건들에 대해서 교정하는 단계, (p) 실제 축류 압축기 속도 및 유입구 안내 베인 개방을 기초로 유동 효율을 교정하는 단계, (q) 토크미터로부터 파워 출력 신호를 수신하는 단계, (r) 계산 파워 출력 신호를 생성하기 위해서 에너지 균형 알고리즘을 이용하여 파워 출력을 결정하는 단계, (s) 연료 유량 및 연료의 낮은 가열 값을 이용하여 연료 소비의 값들을 결정하는 단계, (t) 최대 부하 및 부분 부하 중 적어도 하나에서 연료 소비의 값들을 결정하는 단계를 포함한다.
컴퓨터-판독가능 코드 수단을 가지는 임의의 그러한 결과적인 프로그램이 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 매체 내에 구현되거나 제공될 수 있을 것이고, 그에 의해서 개시 내용의 설명된 실시예들에 따른, 컴퓨터 프로그램 제품 즉, 제조 물품을 제조할 수 있을 것이다. 컴퓨터 판독가능 매체가, 예를 들어, 비제한적으로, 고정형(하드) 드라이브, 디스켓, 광학적 디스크, 자기적 테입, 리드-온리 메모리(ROM)와 같은 반도체 메모리, 및/또는 인터넷이나 다른 통신 네트워크 또는 링크와 같은 임의의 전송/수신 매체일 수 있을 것이다. 하나의 매체로부터 직접적으로 코드를 실행하는 것, 하나의 매체로부터 다른 매체로 코드를 복사하는 것, 또는 네트워크를 통해서 코드를 전송하는 것에 의해서, 컴퓨터 코드를 포함하는 제조 물품이 만들어지고 및/또는 이용될 수 있을 것이다.
본원 명세서에서 설명된 많은 기능적 유닛들이, 그들의 구현 독립성을 보다 특히 강조하기 위해서, 모듈들로서 레이블링되어(labeled) 있다. 예를 들어, 모듈이 맞춤형(custom) 초대규모 집적("VLSI") 회로들 또는 게이트 어레이들, 논리 칩들과 같은 기성품(off-the-shelf) 반도체들을 포함하는 하드웨어 회로로서 구현될 수 있을 것이다. 모듈이 또한, 필드 프로그래머블 게이트 어레이들(field programmable gate arrays; FPGA), 프로그래머블 어레이 로직(programmable array logic), 또는 프로그래머블 로직 장치들(PLD) 등과 같은 프로그래밍이 가능한 하드웨어 장치들 내에 구현될 수 있을 것이다.
모듈들이 또한 여러 가지 타입들의 프로세서들에 의한 실행을 위해서 소프트웨어로 구현될 수 있을 것이다. 실행가능한 코드의 식별된 모듈이, 예를 들어, 대상(object), 공정, 또는 기능으로서 조직화될 수 있는 컴퓨터 명령어들의 하나 이상의 물리적 또는 논리적 블록들을 예를 들어 포함할 수 있을 것이다. 그럼에도 불구하고, 식별된 모듈의 실행가능성들이 물리적으로 함께 위치될 필요가 없고, 함께 논리적으로 조합될 때 모듈을 포함하게 되고 그리고 모듈의 기술된 목적을 달성하게 되는, 상이한 위치들에 저장된 분리된 명령어들을 포함할 수 있을 것이다.
실행가능한 코드의 모듈이 단일 명령어 또는 많은 명령어들일 수 있을 것이고, 상이한 프로그램들 사이에서, 몇몇 상이한 코드 세그먼트들에 걸쳐서 그리고 몇몇 메모리 장치들에 걸쳐서 균일하게 분포될 수 있을 것이다. 유사하게, 동작적 데이터가 모듈들 내에서 식별되고 묘사될 수 있을 것이고, 그리고 임의의 적합한 형태로 구현되고 임의의 적합한 타입의 데이터 구조 내에서 조직화될 수 있을 것이다. 그러한 동작적 데이터가 단일 데이터 세트로서 수집될 수 있을 것이고, 또는 상이한 저장 장치들에 걸쳐지는 것을 포함하여 상이한 위치들에 걸쳐서 분포될 수 있을 것이고, 그리고 적어도 부분적으로, 시스템 또는 네트워크 상의 전자적 신호들로서 단지 존재할 수 있을 것이다.
규칙 모듈을 포함하는 온라인 가스 터빈 성능 모니터링 시스템 및 방법의 전술한 실시예들은 의미있는 동작적인 권고들 및 고장수리 조치들을 제공하기 위한 비용-효과적이고 신뢰가능한 수단을 제공한다. 또한, 시스템이 보다 정확하고 그리고 고장 경보들을 덜 발생하는 경향을 가진다. 보다 구체적으로, 여기에서 개시된 방법들 및 시스템들은 공지된 시스템들 보다 상당히 더 이른 단계에서 구성요소 고장을 예측할 수 있고, 그에 따라 중단 시간을 상당히 감소시키는데 있어서 그리고 중지들(trips)을 방지하는데 있어서 도움이 된다. 또한, 전술한 방법들 및 시스템들은 이른 단계에서 비이상성들을 예측하는 것을 촉진하여, 사이트의 작업자가 장비의 중단에 대해서 준비하고 계획을 세울 수 있게 한다. 결과적으로, 여기에서 개시된 방법들 및 시스템들은, 가스 터빈들 및 다른 장비들이 비용-효과적인 그리고 신뢰가능한 방식으로 동작될 수 있게 한다.
이러한 기술된 설명은, 최적의 모드를 포함하여, 발명을 개시하기 위해서, 그리고 또한 당업자가, 장치들 또는 시스템들을 제조 및 이용하는 것 그리고 임의의 통합된 방법들을 실시하는 것을 포함하여, 발명을 실시할 수 있게 하기 위해서 예들을 이용하였다. 개시 내용의 특허받을 수 있는 범위는 청구항들에 의해서 결정되고, 당업자들에 의해서 안출될 수 있는 다른 예들을 포함할 수 있을 것이다. 그러한 다른 예들이 청구항들의 문헌적인 언어와 상이하지 않은 구조적 요소들을 가지는 경우에, 또는 그러한 다른 예들이 청구항들의 문헌적 언어들과의 사소한 차이들을 가지는 균등한 구조적 요소들을 포함하는 경우에, 그러한 다른 예들은 청구항들의 범위 내에 포함될 것이다.
Claims (10)
- 사용자 인터페이스 및 메모리 장치에 결합된 컴퓨터 장치를 이용하여 구현된, 가스 터빈의 출력에서의 비정상들을 모니터링 및 진단하기 위한 컴퓨터-구현된 방법에 있어서,
메모리 장치 내에 복수의 규칙 세트들을 저장하는 단계로서, 상기 규칙 세트들은 가스 터빈의 출력에 대한 것이고, 상기 규칙 세트들은 실시간 데이터 입력에 대한 실시간 데이터 출력의 관계식으로서 표현된 적어도 하나의 규칙을 포함하고, 상기 관계식은 상기 가스 터빈의 압축기의 성능, 상기 가스 터빈의 파워 출력, 상기 가스 터빈의 열 소비율(heat rate), 및 상기 가스 터빈의 연료 소비 중 적어도 하나에 대해서 특정되는 것인, 상기 저장 복수의 규칙 세트들을 저장하는 단계;
상기 가스 터빈과 연관된 조건(condition) 모니터링 시스템으로부터 실시간 및 이력 데이터 입력들을 수신하는 단계로서, 상기 데이터 입력들은 상기 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나에 영향을 미치는 매개변수들과 관련되는 것인, 상기 데이터 입력들을 수신하는 단계;
상기 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나의 초기 값을 결정하는 단계;
상기 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나의 현재 값들을 주기적으로 결정하는 단계;
상기 결정된 초기 값들을 상기 현재 값들의 각각에 대해서 비교하는 단계;
상기 비교에 기초하여 상기 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나의 시간에 따른 저하를 결정하는 단계; 및
상기 가스 터빈의 운영자(operator)에게 저하를 교정하기 위한 교정 조치(corrective action)들의 세트를 권장하는(recommending) 단계
를 포함하는, 가스 터빈의 출력에서의 비정상들을 모니터링 및 진단하기 위한 컴퓨터-구현된 방법. - 제 1 항에 있어서,
온도 의존성 비열 비율(temperature dependent specific heat ratio)을 이용하여 축류 압축기 효율을 결정하는 단계를 더 포함하는, 가스 터빈의 출력에서의 비정상들을 모니터링 및 진단하기 위한 컴퓨터-구현된 방법. - 제 1 항에 있어서,
축류 압축기의 실제 속도 및 유입구 안내 베인의 실제 개방에 대해서 상기 결정된 효율을 교정하는 단계를 더 포함하는, 가스 터빈의 출력에서의 비정상들을 모니터링 및 진단하기 위한 컴퓨터-구현된 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 파워 출력의 값들을 결정하는 단계가 토크미터(torquemeter)로부터의 파워 출력 신호를 수신하는 단계 및 계산 파워 출력 신호를 생성하기 위해서 에너지 균형 알고리즘을 이용하여 상기 파워 출력을 결정하는 단계 중 적어도 하나를 포함하는 것인, 가스 터빈의 출력에서의 비정상들을 모니터링 및 진단하기 위한 컴퓨터-구현된 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 연료 소비의 값들을 결정하는 단계는 최대(full) 부하 및 부분 부하 중 적어도 하나에서 연료 소비의 값들을 결정하는 단계를 포함하는, 가스 터빈의 출력에서의 비정상들을 모니터링 및 진단하기 위한 컴퓨터-구현된 방법. - 유체 소통하는 저압 터빈 및 축류 압축기를 포함하는 가스 터빈을 위한 가스 터빈 모니터링 및 진단 시스템에 있어서,
상기 시스템은 가스 터빈 성능 규칙 세트를 포함하고, 상기 규칙 세트는 상기 가스 터빈의 압축기의 성능, 상기 가스 터빈의 파워 출력, 상기 가스 터빈의 열 소비율, 및 상기 가스 터빈의 연료 소비 중 적어도 하나에 대한 실시간 데이터 출력의 관계식을 포함하는 것인, 가스 터빈을 위한 가스 터빈 모니터링 및 진단 시스템. - 제 6 항에 있어서,
상기 규칙 세트는,
상기 가스 터빈과 연관된 조건 모니터링 시스템으로부터, 상기 데이터 입력들은 상기 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나에 영향을 미치는 매개변수들과 관련되는, 실시간 및 이력 데이터 입력들을 수신하도록,
상기 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나의 초기 값을 결정하도록,
상기 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나의 현재 값들을 주기적으로 결정하도록,
상기 결정된 초기 값들을 상기 현재 값들의 각각에 대해서 비교하도록,
상기 비교에 기초하여 상기 압축기의 성능, 파워 출력, 열 소비율, 및 연료 소비 중 적어도 하나의 시간에 따른 저하를 결정하도록,
상기 가스 터빈의 운영자에게 저하를 교정하기 위한 교정 조치들의 세트를 권장하도록
구성되는 것인, 가스 터빈을 위한 가스 터빈 모니터링 및 진단 시스템. - 제 6 항에 있어서,
상기 규칙 세트는 이력 데이터 입력들 및 열역학적 시뮬레이션 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 실시간 데이터 입력들을 제공하는 센서들의 동작성을 확인하도록 구성되는 것인, 가스 터빈을 위한 가스 터빈 모니터링 및 진단 시스템. - 제 6 항에 있어서,
상기 규칙 세트는 온도 의존성 비열 비율을 이용하여 축류 압축기 효율을 결정하도록 구성되는 것인, 가스 터빈을 위한 가스 터빈 모니터링 및 진단 시스템. - 제 6 항에 있어서,
상기 규칙 세트는 실험적인 상호관계를 이용하여 상기 비율이 평가되는 온도를 결정하도록 구성되는 것인, 가스 터빈을 위한 가스 터빈 모니터링 및 진단 시스템.
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
ITCO2012A000008 | 2012-03-01 | ||
IT000008A ITCO20120008A1 (it) | 2012-03-01 | 2012-03-01 | Metodo e sistema per monitorare la condizione di un gruppo di impianti |
PCT/EP2013/054154 WO2013127993A1 (en) | 2012-03-01 | 2013-03-01 | Method and system for real time gas turbine performance advisory |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20140127915A true KR20140127915A (ko) | 2014-11-04 |
Family
ID=46051732
Family Applications (7)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020147027681A KR20140130543A (ko) | 2012-03-01 | 2013-02-28 | 설비들의 그룹의 조건 모니터링을 위한 방법 및 시스템 |
KR1020147027658A KR102073912B1 (ko) | 2012-03-01 | 2013-03-01 | 고부하 가스 터빈들에 대한 진단 규칙들을 위한 방법 및 시스템 |
KR1020147027665A KR20140127915A (ko) | 2012-03-01 | 2013-03-01 | 실시간 가스 터빈 성능 경고를 위한 방법 및 시스템 |
KR1020147027708A KR20140130545A (ko) | 2012-03-01 | 2013-03-01 | 실시간 건성 저질소 산화물 (dln) 및 확산 연소 모니터링을 위한 방법 및 시스템 |
KR1020147027674A KR20140130540A (ko) | 2012-03-01 | 2013-03-01 | 설비들의 그룹의 조건 모니터링을 위한 방법 및 시스템 |
KR1020147027675A KR20140130541A (ko) | 2012-03-01 | 2013-03-01 | 운영자 조작에 대해 경고하기 위한 방법 및 시스템 |
KR1020147027661A KR20140130539A (ko) | 2012-03-01 | 2013-03-01 | 원심 압축기들에 대한 실시간 성능 저하 경고를 위한 방법 및 시스템 |
Family Applications Before (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020147027681A KR20140130543A (ko) | 2012-03-01 | 2013-02-28 | 설비들의 그룹의 조건 모니터링을 위한 방법 및 시스템 |
KR1020147027658A KR102073912B1 (ko) | 2012-03-01 | 2013-03-01 | 고부하 가스 터빈들에 대한 진단 규칙들을 위한 방법 및 시스템 |
Family Applications After (4)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020147027708A KR20140130545A (ko) | 2012-03-01 | 2013-03-01 | 실시간 건성 저질소 산화물 (dln) 및 확산 연소 모니터링을 위한 방법 및 시스템 |
KR1020147027674A KR20140130540A (ko) | 2012-03-01 | 2013-03-01 | 설비들의 그룹의 조건 모니터링을 위한 방법 및 시스템 |
KR1020147027675A KR20140130541A (ko) | 2012-03-01 | 2013-03-01 | 운영자 조작에 대해 경고하기 위한 방법 및 시스템 |
KR1020147027661A KR20140130539A (ko) | 2012-03-01 | 2013-03-01 | 원심 압축기들에 대한 실시간 성능 저하 경고를 위한 방법 및 시스템 |
Country Status (12)
Country | Link |
---|---|
US (7) | US9274520B2 (ko) |
EP (7) | EP2820490B1 (ko) |
JP (7) | JP2015508928A (ko) |
KR (7) | KR20140130543A (ko) |
CN (7) | CN104254810B (ko) |
AU (9) | AU2013224935A1 (ko) |
BR (2) | BR112014019965A2 (ko) |
CA (7) | CA2865194C (ko) |
IT (1) | ITCO20120008A1 (ko) |
MX (2) | MX2014010464A (ko) |
RU (7) | RU2636095C2 (ko) |
WO (7) | WO2013127958A1 (ko) |
Families Citing this family (153)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
ITCO20120008A1 (it) * | 2012-03-01 | 2013-09-02 | Nuovo Pignone Srl | Metodo e sistema per monitorare la condizione di un gruppo di impianti |
US20140244328A1 (en) * | 2013-02-22 | 2014-08-28 | Vestas Wind Systems A/S | Wind turbine maintenance optimizer |
US10649449B2 (en) | 2013-03-04 | 2020-05-12 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Distributed industrial performance monitoring and analytics |
US10909137B2 (en) | 2014-10-06 | 2021-02-02 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Streaming data for analytics in process control systems |
US10866952B2 (en) | 2013-03-04 | 2020-12-15 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Source-independent queries in distributed industrial system |
US9665088B2 (en) | 2014-01-31 | 2017-05-30 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Managing big data in process control systems |
US9558220B2 (en) | 2013-03-04 | 2017-01-31 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Big data in process control systems |
US10678225B2 (en) | 2013-03-04 | 2020-06-09 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Data analytic services for distributed industrial performance monitoring |
US10649424B2 (en) * | 2013-03-04 | 2020-05-12 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Distributed industrial performance monitoring and analytics |
US11573672B2 (en) | 2013-03-15 | 2023-02-07 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Method for initiating or resuming a mobile control session in a process plant |
CN104344946B (zh) * | 2013-07-24 | 2017-12-05 | 中国国际航空股份有限公司 | Apu涡轮叶片断裂与转轴卡阻故障的监控方法和装置 |
US20150075170A1 (en) * | 2013-09-17 | 2015-03-19 | General Electric Company | Method and system for augmenting the detection reliability of secondary flame detectors in a gas turbine |
US9234317B2 (en) * | 2013-09-25 | 2016-01-12 | Caterpillar Inc. | Robust system and method for forecasting soil compaction performance |
ITCO20130043A1 (it) * | 2013-10-02 | 2015-04-03 | Nuovo Pignone Srl | Metodo e sistema per monitorare il funzionamento di un dispositivo flessibile di accoppiamento |
US20150153251A1 (en) * | 2013-11-29 | 2015-06-04 | Johannes Izak Boerhout | Systems and methods for integrated workflow display and action panel for plant assets |
US20150219530A1 (en) * | 2013-12-23 | 2015-08-06 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Systems and methods for event detection and diagnosis |
US20150184549A1 (en) | 2013-12-31 | 2015-07-02 | General Electric Company | Methods and systems for enhancing control of power plant generating units |
US9957843B2 (en) | 2013-12-31 | 2018-05-01 | General Electric Company | Methods and systems for enhancing control of power plant generating units |
US10139267B2 (en) | 2014-01-09 | 2018-11-27 | General Electric Company | Systems and methods for storage and analysis of periodic waveform data |
US20150271026A1 (en) * | 2014-03-24 | 2015-09-24 | Microsoft Technology Licensing, Llc | End user performance analysis |
KR102189282B1 (ko) * | 2014-05-21 | 2020-12-09 | 세메스 주식회사 | 공정 설비 제어 방법 |
US9813308B2 (en) * | 2014-06-04 | 2017-11-07 | Verizon Patent And Licensing Inc. | Statistical monitoring of customer devices |
KR101676926B1 (ko) * | 2014-12-31 | 2016-11-16 | 주식회사 포스코아이씨티 | 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템 및 방법 |
US9777723B2 (en) * | 2015-01-02 | 2017-10-03 | General Electric Company | System and method for health management of pumping system |
US10036233B2 (en) * | 2015-01-21 | 2018-07-31 | Baker Hughes, A Ge Company, Llc | Method and system for automatically adjusting one or more operational parameters in a borehole |
US20160260041A1 (en) * | 2015-03-03 | 2016-09-08 | Uop Llc | System and method for managing web-based refinery performance optimization using secure cloud computing |
WO2016151744A1 (ja) * | 2015-03-24 | 2016-09-29 | 三菱電機株式会社 | プラント監視制御装置 |
US9864823B2 (en) | 2015-03-30 | 2018-01-09 | Uop Llc | Cleansing system for a feed composition based on environmental factors |
US10095200B2 (en) | 2015-03-30 | 2018-10-09 | Uop Llc | System and method for improving performance of a chemical plant with a furnace |
US20170315543A1 (en) * | 2015-03-30 | 2017-11-02 | Uop Llc | Evaluating petrochemical plant errors to determine equipment changes for optimized operations |
US10031510B2 (en) * | 2015-05-01 | 2018-07-24 | Aspen Technology, Inc. | Computer system and method for causality analysis using hybrid first-principles and inferential model |
US10078326B2 (en) | 2015-05-14 | 2018-09-18 | Honeywell International Inc. | Apparatus and method for event detection to support mobile notifications related to industrial process control and automation system |
US10021064B2 (en) | 2015-05-14 | 2018-07-10 | Honeywell International Inc. | Apparatus and method for translating industrial process control and automation system events into mobile notifications |
US10505790B2 (en) | 2015-05-14 | 2019-12-10 | Honeywell International Inc. | Apparatus and method for automated event notification read receipt to support non-repudiated auditing or other functions in industrial process control and automation system |
US20160334770A1 (en) * | 2015-05-14 | 2016-11-17 | Honeywell International Inc. | Apparatus and method for using configurable rules linking triggers with actions to support notifications associated with industrial process control and automation system |
US10021063B2 (en) | 2015-05-14 | 2018-07-10 | Honeywell International Inc. | Apparatus and method for protecting proprietary information over public notification infrastructure |
US10466688B2 (en) * | 2015-05-14 | 2019-11-05 | Honeywell International Inc. | Apparatus and method for providing event context with notifications related to industrial process control and automation system |
CN105157986B (zh) * | 2015-06-17 | 2017-09-22 | 广东电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种用于燃气轮机热端部件的可靠性监测方法 |
US20170038275A1 (en) * | 2015-08-04 | 2017-02-09 | Solar Turbines Incorporated | Monitoring system for turbomachinery |
US20170038276A1 (en) * | 2015-08-04 | 2017-02-09 | Solar Turbines Incorporated | Monitoring System for Turbomachinery |
US10657450B2 (en) * | 2015-09-30 | 2020-05-19 | Deere & Company | Systems and methods for machine diagnostics based on stored machine data and available machine telematic data |
US10495545B2 (en) * | 2015-10-22 | 2019-12-03 | General Electric Company | Systems and methods for determining risk of operating a turbomachine |
FR3043463B1 (fr) * | 2015-11-05 | 2017-12-22 | Snecma | Systeme et procede de surveillance d'une turbomachine avec fusion d'indicateurs pour la synthese d'une confirmation d'alarme |
KR102486704B1 (ko) * | 2016-01-15 | 2023-01-10 | 엘에스일렉트릭(주) | 감시제어데이터수집시스템에서의 클라이언트 및 서버 |
US10503483B2 (en) | 2016-02-12 | 2019-12-10 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Rule builder in a process control network |
US10311399B2 (en) * | 2016-02-12 | 2019-06-04 | Computational Systems, Inc. | Apparatus and method for maintaining multi-referenced stored data |
US10574739B2 (en) | 2016-02-26 | 2020-02-25 | Honeywell International Inc. | System and method for smart event paging |
US20170300945A1 (en) * | 2016-04-15 | 2017-10-19 | International Business Machines Corporation | Segmenting mobile shoppers |
EP3239684A1 (en) * | 2016-04-29 | 2017-11-01 | Siemens Aktiengesellschaft | Fault diagnosis during testing of turbine unit |
WO2017201086A1 (en) | 2016-05-16 | 2017-11-23 | Jabil Circuit, Inc. | Apparatus, engine, system and method for predictive analytics in a manufacturing system |
US11914349B2 (en) | 2016-05-16 | 2024-02-27 | Jabil Inc. | Apparatus, engine, system and method for predictive analytics in a manufacturing system |
US10294869B2 (en) | 2016-06-14 | 2019-05-21 | General Electric Company | System and method to enhance corrosion turbine monitoring |
US10047679B2 (en) | 2016-06-14 | 2018-08-14 | General Electric Company | System and method to enhance lean blowout monitoring |
US10099804B2 (en) | 2016-06-16 | 2018-10-16 | General Electric Company | Environmental impact assessment system |
EP3258333A1 (en) * | 2016-06-17 | 2017-12-20 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for monitoring sensor data of rotating equipment |
CN106089671A (zh) * | 2016-06-29 | 2016-11-09 | 广东葆德科技有限公司 | 一种基于卫星定位的空压机及时维护方法及其*** |
US10643167B2 (en) * | 2016-07-28 | 2020-05-05 | Honeywell International Inc. | MPC with unconstrained dependent variables for KPI performance analysis |
EP3279755B1 (en) * | 2016-08-02 | 2021-09-29 | ABB Schweiz AG | Method of monitoring a modular process plant complex with a plurality of interconnected process modules |
US11143056B2 (en) | 2016-08-17 | 2021-10-12 | General Electric Company | System and method for gas turbine compressor cleaning |
US10724398B2 (en) | 2016-09-12 | 2020-07-28 | General Electric Company | System and method for condition-based monitoring of a compressor |
US10606254B2 (en) * | 2016-09-14 | 2020-03-31 | Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. | Method for improving process/equipment fault diagnosis |
US10222787B2 (en) | 2016-09-16 | 2019-03-05 | Uop Llc | Interactive petrochemical plant diagnostic system and method for chemical process model analysis |
US20180100442A1 (en) * | 2016-10-11 | 2018-04-12 | General Electric Company | Systems and Methods to Control Performance Via Control of Compressor OLL Protection Actions |
US10539936B2 (en) | 2016-10-17 | 2020-01-21 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Methods and apparatus for configuring remote access of process control data |
US10444730B2 (en) * | 2016-11-30 | 2019-10-15 | Eurotherm Limited | Real-time compliance status for equipment |
US10466677B2 (en) * | 2016-12-15 | 2019-11-05 | Solar Turbines Incorporated | Assessment of industrial machines |
US10401881B2 (en) * | 2017-02-14 | 2019-09-03 | General Electric Company | Systems and methods for quantification of a gas turbine inlet filter blockage |
US10466686B2 (en) | 2017-02-17 | 2019-11-05 | Honeywell International Inc. | System and method for automatic configuration of a data collection system and schedule for control system monitoring |
KR101933784B1 (ko) | 2017-03-17 | 2018-12-28 | 두산중공업 주식회사 | 가스 터빈 실시간 시뮬레이션 시스템 및 그 방법 |
US10678272B2 (en) | 2017-03-27 | 2020-06-09 | Uop Llc | Early prediction and detection of slide valve sticking in petrochemical plants or refineries |
US10754359B2 (en) | 2017-03-27 | 2020-08-25 | Uop Llc | Operating slide valves in petrochemical plants or refineries |
US10670353B2 (en) | 2017-03-28 | 2020-06-02 | Uop Llc | Detecting and correcting cross-leakage in heat exchangers in a petrochemical plant or refinery |
US10794644B2 (en) | 2017-03-28 | 2020-10-06 | Uop Llc | Detecting and correcting thermal stresses in heat exchangers in a petrochemical plant or refinery |
US11037376B2 (en) | 2017-03-28 | 2021-06-15 | Uop Llc | Sensor location for rotating equipment in a petrochemical plant or refinery |
US10816947B2 (en) | 2017-03-28 | 2020-10-27 | Uop Llc | Early surge detection of rotating equipment in a petrochemical plant or refinery |
US10670027B2 (en) | 2017-03-28 | 2020-06-02 | Uop Llc | Determining quality of gas for rotating equipment in a petrochemical plant or refinery |
US10844290B2 (en) | 2017-03-28 | 2020-11-24 | Uop Llc | Rotating equipment in a petrochemical plant or refinery |
US11396002B2 (en) | 2017-03-28 | 2022-07-26 | Uop Llc | Detecting and correcting problems in liquid lifting in heat exchangers |
US11130111B2 (en) | 2017-03-28 | 2021-09-28 | Uop Llc | Air-cooled heat exchangers |
US10663238B2 (en) | 2017-03-28 | 2020-05-26 | Uop Llc | Detecting and correcting maldistribution in heat exchangers in a petrochemical plant or refinery |
US10794401B2 (en) | 2017-03-28 | 2020-10-06 | Uop Llc | Reactor loop fouling monitor for rotating equipment in a petrochemical plant or refinery |
US10752844B2 (en) | 2017-03-28 | 2020-08-25 | Uop Llc | Rotating equipment in a petrochemical plant or refinery |
US10752845B2 (en) | 2017-03-28 | 2020-08-25 | Uop Llc | Using molecular weight and invariant mapping to determine performance of rotating equipment in a petrochemical plant or refinery |
US10962302B2 (en) | 2017-03-28 | 2021-03-30 | Uop Llc | Heat exchangers in a petrochemical plant or refinery |
US10695711B2 (en) | 2017-04-28 | 2020-06-30 | Uop Llc | Remote monitoring of adsorber process units |
DE102017209847A1 (de) * | 2017-06-12 | 2018-12-13 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zum Betreiben einer Gasturbinenanlage |
US10913905B2 (en) | 2017-06-19 | 2021-02-09 | Uop Llc | Catalyst cycle length prediction using eigen analysis |
US11365886B2 (en) | 2017-06-19 | 2022-06-21 | Uop Llc | Remote monitoring of fired heaters |
US10739798B2 (en) | 2017-06-20 | 2020-08-11 | Uop Llc | Incipient temperature excursion mitigation and control |
US11130692B2 (en) | 2017-06-28 | 2021-09-28 | Uop Llc | Process and apparatus for dosing nutrients to a bioreactor |
US10994240B2 (en) | 2017-09-18 | 2021-05-04 | Uop Llc | Remote monitoring of pressure swing adsorption units |
EP3462264A1 (en) * | 2017-09-29 | 2019-04-03 | Siemens Aktiengesellschaft | System, method and control unit for diagnosis and life prediction of one or more electro-mechanical systems |
GB2568380B (en) * | 2017-10-02 | 2022-08-31 | Fisher Rosemount Systems Inc | Systems and methods for multi-site performance monitoring of process control systems |
US11194317B2 (en) | 2017-10-02 | 2021-12-07 | Uop Llc | Remote monitoring of chloride treaters using a process simulator based chloride distribution estimate |
US11676061B2 (en) | 2017-10-05 | 2023-06-13 | Honeywell International Inc. | Harnessing machine learning and data analytics for a real time predictive model for a FCC pre-treatment unit |
US11105787B2 (en) | 2017-10-20 | 2021-08-31 | Honeywell International Inc. | System and method to optimize crude oil distillation or other processing by inline analysis of crude oil properties |
US10416661B2 (en) * | 2017-11-30 | 2019-09-17 | Abb Schweiz Ag | Apparatuses, systems and methods of secure cloud-based monitoring of industrial plants |
WO2019111441A1 (ja) * | 2017-12-06 | 2019-06-13 | 株式会社日立産機システム | 巻上機の管理システム |
WO2019116368A1 (en) * | 2017-12-11 | 2019-06-20 | Halo Digital Ltd. | A system and a method for continuous monitoring and verification of the operation of a microcontroller |
US10395515B2 (en) * | 2017-12-28 | 2019-08-27 | Intel Corporation | Sensor aggregation and virtual sensors |
US10607470B2 (en) * | 2018-01-23 | 2020-03-31 | Computational Systems, Inc. | Vibrational analysis systems and methods |
US10255797B1 (en) * | 2018-01-24 | 2019-04-09 | Saudi Arabian Oil Company | Integrated alarm management system (ALMS) KPIs with plant information system |
US11773859B2 (en) | 2018-02-05 | 2023-10-03 | Ziehl-Abegg Se | Method for optimizing the efficiency and/or the running performance of a fan or a fan arrangement |
US10901403B2 (en) | 2018-02-20 | 2021-01-26 | Uop Llc | Developing linear process models using reactor kinetic equations |
US11264801B2 (en) * | 2018-02-23 | 2022-03-01 | Schlumberger Technology Corporation | Load management algorithm for optimizing engine efficiency |
US11119453B2 (en) * | 2018-03-09 | 2021-09-14 | Nishil Thomas Koshy | System and method for remote non-intrusive monitoring of assets and entities |
US11237550B2 (en) * | 2018-03-28 | 2022-02-01 | Honeywell International Inc. | Ultrasonic flow meter prognostics with near real-time condition based uncertainty analysis |
US10734098B2 (en) | 2018-03-30 | 2020-08-04 | Uop Llc | Catalytic dehydrogenation catalyst health index |
EP3553615A1 (en) * | 2018-04-10 | 2019-10-16 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for managing a technical installation |
BR112020022541A2 (pt) * | 2018-05-10 | 2021-02-02 | Stolle Machinery Company, Llc | métodos e sistemas de gerenciamento e monitoramento de fábrica |
US11709480B2 (en) | 2018-05-14 | 2023-07-25 | Honeywell International Inc. | System and method for automatic data classification for use with data collection system and process control system |
US11042145B2 (en) | 2018-06-13 | 2021-06-22 | Hitachi, Ltd. | Automatic health indicator learning using reinforcement learning for predictive maintenance |
US11755791B2 (en) | 2018-07-03 | 2023-09-12 | Rtx Corporation | Aircraft component qualification system and process |
WO2020026071A1 (en) * | 2018-07-31 | 2020-02-06 | Abb Schweiz Ag | Method for predicting performance of modules of distributed control system through network and system thereof |
CN109151271A (zh) * | 2018-08-22 | 2019-01-04 | Oppo广东移动通信有限公司 | 激光投射模组及其控制方法、图像获取设备和电子装置 |
US11112778B2 (en) * | 2018-09-10 | 2021-09-07 | Aveva Software, Llc | Cloud and digital operations system and method |
BE1026619B1 (fr) * | 2018-09-17 | 2020-04-14 | Safran Aero Boosters Sa | Systeme de mesure pour turbomachine |
CZ2018517A3 (cs) | 2018-09-30 | 2020-04-08 | 4Dot Mechatronic Systems S.R.O. | Diagnostický systém strojů |
CN109556876B (zh) * | 2018-11-07 | 2020-09-04 | 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 | 一种区分燃气轮机燃烧故障和热通道设备故障的诊断方法 |
CN109372593A (zh) * | 2018-11-16 | 2019-02-22 | 华南理工大学 | 一种汽轮机dcs***下的hmi控制***及控制方法 |
WO2020104572A1 (en) * | 2018-11-21 | 2020-05-28 | Basf Se | Method and system of manufacturing an insulated member |
CN109356662B (zh) * | 2018-11-27 | 2021-06-18 | 中国航发沈阳黎明航空发动机有限责任公司 | 一种航空发动机低压涡轮转子装配的工艺方法 |
US10953377B2 (en) | 2018-12-10 | 2021-03-23 | Uop Llc | Delta temperature control of catalytic dehydrogenation process reactors |
TWI831864B (zh) * | 2018-12-27 | 2024-02-11 | 美商Bl科技公司 | 用於製程氣體壓縮機的動態監測及控制之系統及方法 |
US11681280B2 (en) * | 2018-12-31 | 2023-06-20 | Andritz Inc. | Material processing optimization |
DE102019108415A1 (de) * | 2019-04-01 | 2020-10-01 | Pilz Gmbh & Co. Kg | Verfahren zur Überwachung der Vitalität einer Anzahl von Teilnehmern eines verteilten technischen Systems |
EP3726810B1 (en) * | 2019-04-16 | 2023-12-06 | ABB Schweiz AG | System and method for interoperable communication of automation system components |
US11927944B2 (en) * | 2019-06-07 | 2024-03-12 | Honeywell International, Inc. | Method and system for connected advanced flare analytics |
US11591936B2 (en) | 2019-09-04 | 2023-02-28 | Saudi Arabian Oil Company | Systems and methods for proactive operation of process facilities based on historical operations data |
KR102224983B1 (ko) * | 2019-10-17 | 2021-03-08 | 한국서부발전 주식회사 | 가스터빈 연소기의 점검 진단 장치 |
CN110866616A (zh) * | 2019-11-01 | 2020-03-06 | 许继集团有限公司 | 一种变电站二次设备故障预警方法及装置 |
WO2021105246A1 (en) * | 2019-11-26 | 2021-06-03 | Basf Se | Forecasting industrial aging processes with machine learning methods |
US20210165723A1 (en) * | 2019-12-03 | 2021-06-03 | Computational Systems, Inc. | Graphical Indicator With History |
JP7372198B2 (ja) * | 2020-05-08 | 2023-10-31 | 株式会社荏原製作所 | 表示システム、表示装置及び表示方法 |
CA3178050A1 (en) * | 2020-05-08 | 2021-11-11 | Wharton Sinkler | Real-time plant diagnostic system and method for plant process control and analysis |
CN113721557B (zh) * | 2020-05-25 | 2022-12-20 | 中国石油化工股份有限公司 | 基于关联参数的石化装置运行工艺参数监测方法及装置 |
CN115516393B (zh) * | 2020-06-12 | 2024-07-16 | 利乐拉瓦尔集团及财务有限公司 | 用于使得能够访问食品生产工厂的工艺数据的方法和装置 |
CN111691985A (zh) * | 2020-06-12 | 2020-09-22 | 国网天津市电力公司电力科学研究院 | 一种降低燃气机组dln-2.6燃烧***nox排放的控制方法 |
RU2737457C1 (ru) * | 2020-06-26 | 2020-11-30 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова" | Автоматическая система с нейро-нечеткой сетью для комплексной технической диагностики и управления судовой энергетической установкой |
WO2022031833A1 (en) * | 2020-08-04 | 2022-02-10 | Arch Systems Inc. | Methods and systems for predictive analysis and/or process control |
DE102020004841A1 (de) * | 2020-08-07 | 2022-02-10 | Mettler-Toledo Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung einer beobachtbaren Eigenschaft eines Objekts |
CN112199370B (zh) * | 2020-09-02 | 2024-01-26 | 安徽深迪科技有限公司 | 一种可有效提高结算效率的bom加速结算工方法 |
US11700567B2 (en) | 2020-10-15 | 2023-07-11 | Raytheon Technologies Corporation | Waveguide system with redundancy |
EP3992737A1 (de) * | 2020-10-28 | 2022-05-04 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur datenkommunikation zwischen einer leitebene und einer feldebene eines industriellen systems |
US20220136404A1 (en) * | 2020-10-29 | 2022-05-05 | General Electric Company | Gas turbine mass differential determination system and method |
CN112539941B (zh) * | 2020-12-02 | 2023-01-20 | 西安航天动力研究所 | 考虑真实气体效应的液体火箭发动机热试验参数设置方法 |
CN112364088A (zh) * | 2020-12-02 | 2021-02-12 | 四川长虹电器股份有限公司 | 基于工厂数字化制造资源的可视化配置*** |
CN112817240B (zh) * | 2020-12-30 | 2022-03-22 | 西安交通大学 | 一种基于深度强化学习算法的离心压缩机调控方法 |
CN113110402B (zh) * | 2021-05-24 | 2022-04-01 | 浙江大学 | 知识与数据驱动的大规模工业***分布式状态监测方法 |
KR102674249B1 (ko) * | 2022-02-03 | 2024-06-12 | 한국생산기술연구원 | 리플로우 장비의 이상 여부 확인 방법 |
US20230304664A1 (en) | 2022-03-24 | 2023-09-28 | Solar Turbines Incorporated | Gas turbine predictive emissions modeling, reporting, and model management via a remote framework |
US20240052755A1 (en) * | 2022-08-10 | 2024-02-15 | General Electric Company | Controlling excitation loads associated with open rotor aeronautical engines |
CN117851765B (zh) * | 2024-03-07 | 2024-05-10 | 中国空气动力研究与发展中心高速空气动力研究所 | 考虑真实气体效应的低温轴流压缩机性能参数归一化方法 |
Family Cites Families (122)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3898439A (en) | 1970-10-20 | 1975-08-05 | Westinghouse Electric Corp | System for operating industrial gas turbine apparatus and gas turbine electric power plants preferably with a digital computer control system |
US4249238A (en) | 1978-05-24 | 1981-02-03 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Apparatus for sensor failure detection and correction in a gas turbine engine control system |
JPS572497A (en) * | 1980-06-04 | 1982-01-07 | Hitachi Ltd | Volume control method for centrifugal compressor |
US4442665A (en) | 1980-10-17 | 1984-04-17 | General Electric Company | Coal gasification power generation plant |
US4449358A (en) | 1981-07-24 | 1984-05-22 | General Electric Company | Method and apparatus for promoting a surge condition in a gas turbine |
JPS60142070A (ja) | 1983-12-28 | 1985-07-27 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | 多段圧縮機のドライヤ装置 |
JPS60216098A (ja) * | 1984-04-11 | 1985-10-29 | Hitachi Ltd | 流体機械の性能監視装置 |
JPS61241425A (ja) * | 1985-04-17 | 1986-10-27 | Hitachi Ltd | ガスタ−ビンの燃料ガス制御方法及び制御装置 |
JPH0255807A (ja) | 1988-08-18 | 1990-02-26 | Toshiba Corp | コンバインドサイクル発電プラント用の潤滑給油装置 |
US4969796A (en) | 1989-10-30 | 1990-11-13 | Westinghouse Electric Corp. | Method and apparatus for cooling shaft seals |
JPH076411B2 (ja) | 1990-07-17 | 1995-01-30 | 株式会社豊田中央研究所 | ガスタービン機関の消炎予測判別装置 |
FR2674290B1 (fr) | 1991-03-18 | 1993-07-09 | Gaz De France | Systeme a turbine a gaz naturel a vapeur d'eau fonctionnant en cycle semi ouvert et en combustion stóoechiometrique. |
US5367617A (en) | 1992-07-02 | 1994-11-22 | Microsoft Corporation | System and method of hybrid forward differencing to render Bezier splines |
JPH08189846A (ja) * | 1995-01-11 | 1996-07-23 | Yokogawa Electric Corp | プラント診断システム |
US5761895A (en) | 1995-08-28 | 1998-06-09 | General Electric Company | Transient load controller for gas turbine power generator |
DE19605736A1 (de) | 1996-02-16 | 1997-08-21 | Gutehoffnungshuette Man | Verfahren zur Schnellumschaltung vom Vormischbetrieb in den Diffusionsbetrieb in einer Brennkammer einer mit Brenngas betriebenen Gasturbine |
EP0915406B1 (de) | 1997-11-10 | 2003-05-07 | ALSTOM (Switzerland) Ltd | Verfahren zur Überwachung des Versorgungssystems einer Gasturbine mit Mehrbrennersystem sowie Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens |
JP3783442B2 (ja) | 1999-01-08 | 2006-06-07 | 株式会社日立製作所 | ガスタービンの制御方法 |
US7010459B2 (en) | 1999-06-25 | 2006-03-07 | Rosemount Inc. | Process device diagnostics using process variable sensor signal |
US6591182B1 (en) * | 2000-02-29 | 2003-07-08 | General Electric Company | Decision making process and manual for diagnostic trend analysis |
CA2402280C (en) * | 2000-03-10 | 2008-12-02 | Cyrano Sciences, Inc. | Control for an industrial process using one or more multidimensional variables |
US20020013664A1 (en) | 2000-06-19 | 2002-01-31 | Jens Strackeljan | Rotating equipment diagnostic system and adaptive controller |
JP3612472B2 (ja) * | 2000-06-22 | 2005-01-19 | 株式会社日立製作所 | 遠隔監視診断システム、及び遠隔監視診断方法 |
US6460346B1 (en) | 2000-08-30 | 2002-10-08 | General Electric Company | Method and system for identifying malfunctioning combustion chambers in a gas turbine |
JP2002070584A (ja) | 2000-08-30 | 2002-03-08 | Toshiba Corp | ガスタービンプラント |
US6466858B1 (en) * | 2000-11-02 | 2002-10-15 | General Electric Company | Methods and apparatus for monitoring gas turbine engine operation |
US6795798B2 (en) * | 2001-03-01 | 2004-09-21 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Remote analysis of process control plant data |
US7065471B2 (en) | 2001-06-18 | 2006-06-20 | Hitachi, Ltd. | Method and system for diagnosing state of gas turbine |
US7568000B2 (en) * | 2001-08-21 | 2009-07-28 | Rosemount Analytical | Shared-use data processing for process control systems |
US6796129B2 (en) | 2001-08-29 | 2004-09-28 | Catalytica Energy Systems, Inc. | Design and control strategy for catalytic combustion system with a wide operating range |
JP2003091313A (ja) | 2001-09-17 | 2003-03-28 | Hitachi Ltd | 圧縮機の遠隔監視システム |
JP3741014B2 (ja) | 2001-09-18 | 2006-02-01 | 株式会社日立製作所 | 複数台の圧縮機の制御方法及び圧縮機システム |
JP2003111475A (ja) | 2001-09-28 | 2003-04-11 | Japan Servo Co Ltd | 異常回転数検出装置を備える可変速度フアンモータ |
US6658091B1 (en) * | 2002-02-01 | 2003-12-02 | @Security Broadband Corp. | LIfestyle multimedia security system |
JP2003271231A (ja) * | 2002-03-15 | 2003-09-26 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 検出器ドリフトの推定装置、及び、検出器の監視システム |
US20070234730A1 (en) | 2002-06-28 | 2007-10-11 | Markham James R | Method and apparatus for monitoring combustion instability and other performance deviations in turbine engines and like combustion systems |
RU2313815C2 (ru) | 2002-09-26 | 2007-12-27 | Сименс Акциенгезелльшафт | Устройство и способ для контроля технической установки, содержащей множество систем, в частности установки электростанции |
US6983603B2 (en) | 2002-10-24 | 2006-01-10 | Pratt & Whitney Canada Corp. | Detection of gas turbine engine hot section condition |
US6962043B2 (en) | 2003-01-30 | 2005-11-08 | General Electric Company | Method and apparatus for monitoring the performance of a gas turbine system |
JP2004278395A (ja) | 2003-03-14 | 2004-10-07 | Toshiba Corp | ガスタービン燃焼器の燃料流量監視制御装置 |
US6990432B1 (en) | 2003-04-04 | 2006-01-24 | General Electric Company | Apparatus and method for performing gas turbine adjustment |
US6912856B2 (en) * | 2003-06-23 | 2005-07-05 | General Electric Company | Method and system for controlling gas turbine by adjusting target exhaust temperature |
US7233843B2 (en) * | 2003-08-08 | 2007-06-19 | Electric Power Group, Llc | Real-time performance monitoring and management system |
US20070104306A1 (en) | 2003-10-29 | 2007-05-10 | The Tokyo Electric Power Company, Incorporated | Thermal efficiency diagnosing system for nuclear power plant, thermal efficiency diagnosing program for nuclear power plant, and thermal efficiency diagnosing method for nuclear power plant |
US20050096759A1 (en) | 2003-10-31 | 2005-05-05 | General Electric Company | Distributed power generation plant automated event assessment and mitigation plan determination process |
JP2005147812A (ja) | 2003-11-14 | 2005-06-09 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | トルク計測装置 |
JP3950111B2 (ja) | 2004-01-07 | 2007-07-25 | 川崎重工業株式会社 | 自己診断機能を有する火炎検出装置 |
US7676285B2 (en) | 2004-04-22 | 2010-03-09 | General Electric Company | Method for monitoring driven machinery |
US7831704B2 (en) * | 2004-04-22 | 2010-11-09 | General Electric Company | Methods and systems for monitoring and diagnosing machinery |
CA2567139A1 (en) * | 2004-06-12 | 2005-12-29 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | System and method for detecting an abnormal situation associated with a process gain of a control loop |
FR2872327B1 (fr) | 2004-06-28 | 2006-10-06 | Avions De Transp Regional Grou | Procede et dispositif de detection de degradation de performances d'un aeronef |
US7254491B2 (en) * | 2004-06-28 | 2007-08-07 | Honeywell International, Inc. | Clustering system and method for blade erosion detection |
US20060031187A1 (en) * | 2004-08-04 | 2006-02-09 | Advizor Solutions, Inc. | Systems and methods for enterprise-wide visualization of multi-dimensional data |
US20060041368A1 (en) * | 2004-08-18 | 2006-02-23 | General Electric Company | Systems, Methods and Computer Program Products for Remote Monitoring of Turbine Combustion Dynamics |
US7278266B2 (en) * | 2004-08-31 | 2007-10-09 | General Electric Company | Methods and apparatus for gas turbine engine lean blowout avoidance |
JP4625306B2 (ja) * | 2004-10-28 | 2011-02-02 | 三菱重工業株式会社 | 流体機械の性能診断装置及びシステム |
US7243042B2 (en) | 2004-11-30 | 2007-07-10 | Siemens Power Generation, Inc. | Engine component life monitoring system and method for determining remaining useful component life |
JP2005135430A (ja) | 2004-12-03 | 2005-05-26 | Hitachi Ltd | 発電設備の遠隔運用支援方法及び発電設備の遠隔運用支援システム |
US7222048B2 (en) | 2005-04-21 | 2007-05-22 | General Electric Company | Methods and systems for diagnosing machinery |
JP2006307855A (ja) | 2005-04-26 | 2006-11-09 | Copeland Corp | 圧縮機メモリシステム、圧縮機情報ネットワークおよび保証管理方法 |
EP1768007A1 (en) * | 2005-09-22 | 2007-03-28 | Abb Research Ltd. | Monitoring a system having degrading components |
US7603222B2 (en) | 2005-11-18 | 2009-10-13 | General Electric Company | Sensor diagnostics using embedded model quality parameters |
US7549293B2 (en) * | 2006-02-15 | 2009-06-23 | General Electric Company | Pressure control method to reduce gas turbine fuel supply pressure requirements |
JP4513771B2 (ja) | 2006-02-28 | 2010-07-28 | 株式会社日立製作所 | 一軸型コンバインドサイクルプラントの性能監視方法及びシステム |
US8165723B2 (en) * | 2006-03-10 | 2012-04-24 | Power Analytics Corporation | Real-time system for verification and monitoring of protective device settings within an electrical power distribution network and automatic correction of deviances found |
GB0614250D0 (en) * | 2006-07-18 | 2006-08-30 | Ntnu Technology Transfer As | Apparatus and Methods for Natural Gas Transportation and Processing |
US7746224B2 (en) * | 2006-08-14 | 2010-06-29 | Honeywell International Inc. | Instant messaging applications in security systems |
US8359248B2 (en) * | 2006-08-24 | 2013-01-22 | Blue Pillar, Inc. | Systems, methods, and devices for managing emergency power supply systems |
US7702447B2 (en) | 2006-12-18 | 2010-04-20 | United Technologies Corporation | Method and system for identifying gas turbine engine faults |
JP2008175149A (ja) | 2007-01-19 | 2008-07-31 | Hitachi Ltd | 圧縮機の吸気噴霧装置 |
US7840332B2 (en) | 2007-02-28 | 2010-11-23 | General Electric Company | Systems and methods for steam turbine remote monitoring, diagnosis and benchmarking |
RU66447U1 (ru) * | 2007-03-16 | 2007-09-10 | Открытое акционерное общество "Газпром" (ОАО "Газпром") | Агрегатно-цеховой комплекс контроля и управления "риус-квант", предназначенный для замены выработавших технический ресурс средств автоматизации газоперекачивающих агрегатов гтк-10и(р)-speedtronic и компрессорных цехов импортной поставки-geomatic |
US9043118B2 (en) | 2007-04-02 | 2015-05-26 | General Electric Company | Methods and systems for model-based control of gas turbines |
JP2008275325A (ja) * | 2007-04-25 | 2008-11-13 | Denso Corp | センサ装置 |
WO2008157505A1 (en) * | 2007-06-15 | 2008-12-24 | Shell Oil Company | Remote monitoring systems and methods |
US20090043539A1 (en) * | 2007-08-08 | 2009-02-12 | General Electric Company | Method and system for automatically evaluating the performance of a power plant machine |
JP4361582B2 (ja) | 2007-08-21 | 2009-11-11 | 株式会社日立製作所 | ガスタービンの性能診断方法及び性能診断システム |
EP2053475A1 (de) | 2007-10-26 | 2009-04-29 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur Analyse des Betriebs einer Gasturbine |
US20090125206A1 (en) | 2007-11-08 | 2009-05-14 | General Electric Company | Automatic detection and notification of turbine internal component degradation |
JP4760823B2 (ja) * | 2007-12-17 | 2011-08-31 | 株式会社日立製作所 | ガスタービンの監視・診断装置 |
US20090228230A1 (en) * | 2008-03-06 | 2009-09-10 | General Electric Company | System and method for real-time detection of gas turbine or aircraft engine blade problems |
EP2105887A1 (de) | 2008-03-28 | 2009-09-30 | Siemens Aktiengesellschaft | Verfahren zur Diagnose einer Gasturbine |
DE102008021102A1 (de) | 2008-04-28 | 2009-10-29 | Siemens Aktiengesellschaft | Wirkungsgradüberwachung eines Verdichters |
US8221057B2 (en) * | 2008-06-25 | 2012-07-17 | General Electric Company | Method, system and controller for establishing a wheel space temperature alarm in a turbomachine |
CN101621502A (zh) | 2008-06-30 | 2010-01-06 | 华为技术有限公司 | 存储、查找路由表的方法及装置 |
US7861578B2 (en) | 2008-07-29 | 2011-01-04 | General Electric Company | Methods and systems for estimating operating parameters of an engine |
US8517663B2 (en) | 2008-09-30 | 2013-08-27 | General Electric Company | Method and apparatus for gas turbine engine temperature management |
PT2364360T (pt) * | 2008-11-13 | 2017-06-27 | Nogra Pharma Ltd | Composições em sentido reverso e métodos de as fabricar e utilizar |
US20100257838A1 (en) * | 2009-04-09 | 2010-10-14 | General Electric Company | Model based health monitoring of aeroderivatives, robust to sensor failure and profiling |
US20100290889A1 (en) | 2009-05-18 | 2010-11-18 | General Electric Company | Turbine wheelspace temperature control |
US8692826B2 (en) | 2009-06-19 | 2014-04-08 | Brian C. Beckman | Solver-based visualization framework |
EP2449529A1 (en) | 2009-07-02 | 2012-05-09 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Rule based decision support and patient-specific visualization system for optimal cancer staging |
GB0911836D0 (en) | 2009-07-08 | 2009-08-19 | Optimized Systems And Solution | Machine operation management |
US9388753B2 (en) | 2009-09-17 | 2016-07-12 | General Electric Company | Generator control having power grid communications |
IT1396517B1 (it) * | 2009-11-27 | 2012-12-14 | Nuovo Pignone Spa | Metodo di controllo di modo basato su temperatura di scarico per turbina a gas e turbina a gas |
IT1397489B1 (it) | 2009-12-19 | 2013-01-16 | Nuovo Pignone Spa | Metodo e sistema per diagnosticare compressori. |
IT1399156B1 (it) | 2009-12-19 | 2013-04-11 | Nuovo Pignone Spa | Metodo e sistema di raffreddamento per specifici componenti di una turbina a gas e relativa turbina. |
US20110162386A1 (en) | 2010-01-04 | 2011-07-07 | Shinoj Vakkayil Chandrabose | Ejector-OBB Scheme for a Gas Turbine |
US8478548B2 (en) * | 2010-01-15 | 2013-07-02 | Fluke Corporation | User interface system and method for diagnosing a rotating machine condition not based upon prior measurement history |
CN102192985A (zh) | 2010-03-18 | 2011-09-21 | 上海依科赛生物制品有限公司 | 一种人体β淀粉样蛋白试剂盒 |
US8818684B2 (en) | 2010-04-15 | 2014-08-26 | General Electric Company | Systems, methods, and apparatus for detecting failure in gas turbine hardware |
DE102011102720B4 (de) | 2010-05-26 | 2021-10-28 | Ansaldo Energia Switzerland AG | Kraftwerk mit kombiniertem Zyklus und mit Abgasrückführung |
JP5302264B2 (ja) | 2010-06-07 | 2013-10-02 | 株式会社日立製作所 | 高温部品の寿命診断方法及び診断装置 |
US8510060B2 (en) | 2010-06-07 | 2013-08-13 | General Electric Company | Life management system and method for gas turbine thermal barrier coatings |
JP2012008782A (ja) | 2010-06-24 | 2012-01-12 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | プラントの機能を診断する方法、及びプラント監視装置 |
FR2962165B1 (fr) | 2010-07-02 | 2014-05-02 | Turbomeca | Detection de survitesse d'une turbine libre par mesure sur couplemetre |
DE102010026678B4 (de) | 2010-07-09 | 2016-05-19 | Siemens Aktiengesellschaft | Überwachungs-und Diagnosesystem für ein Fluidenergiemaschinensystem sowie Fluidenergiemachinensystem |
RU2010130189A (ru) | 2010-07-19 | 2012-01-27 | Сименс Акциенгезелльшафт (DE) | Способ компьютеризованного анализа технической системы |
US8712560B2 (en) | 2010-12-08 | 2014-04-29 | L'air Liquide Societe Anonyme Pour L'etude Et L'exploration Des Procedes Georges Claude | Performance monitoring of advanced process control systems |
US20120158205A1 (en) * | 2010-12-17 | 2012-06-21 | Greenvolts, Inc. | Scalable backend management system for remotely operating one or more photovoltaic generation facilities |
CN102226428A (zh) | 2011-04-29 | 2011-10-26 | 哈尔滨工程大学 | 燃气轮机健康状态预测方法 |
FR2986507B1 (fr) * | 2012-02-06 | 2014-01-17 | Eurocopter France | Procede et dispositif pour realiser un controle de l'etat de sante d'un turbomoteur d'un aeronef pourvu d'au moins un turbomoteur |
ITCO20120008A1 (it) * | 2012-03-01 | 2013-09-02 | Nuovo Pignone Srl | Metodo e sistema per monitorare la condizione di un gruppo di impianti |
US9360864B2 (en) * | 2012-04-11 | 2016-06-07 | General Electric Company | Turbine fault prediction |
US20150184549A1 (en) * | 2013-12-31 | 2015-07-02 | General Electric Company | Methods and systems for enhancing control of power plant generating units |
US9746360B2 (en) * | 2014-03-13 | 2017-08-29 | Siemens Energy, Inc. | Nonintrusive performance measurement of a gas turbine engine in real time |
EP3035140B1 (en) * | 2014-12-19 | 2018-09-12 | Rolls-Royce Deutschland Ltd & Co KG | Equipment health monitoring method and system |
US20170284386A1 (en) * | 2015-03-19 | 2017-10-05 | Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. | Condition monitoring device and condition monitoring method for extracted-gas compression system, and extracted-gas compression system |
US10125629B2 (en) * | 2016-07-29 | 2018-11-13 | United Technologies Corporation | Systems and methods for assessing the health of a first apparatus by monitoring a dependent second apparatus |
US10066501B2 (en) * | 2016-08-31 | 2018-09-04 | General Electric Technology Gmbh | Solid particle erosion indicator module for a valve and actuator monitoring system |
US10871081B2 (en) * | 2016-08-31 | 2020-12-22 | General Electric Technology Gmbh | Creep damage indicator module for a valve and actuator monitoring system |
US10496086B2 (en) * | 2016-12-12 | 2019-12-03 | General Electric Company | Gas turbine engine fleet performance deterioration |
-
2012
- 2012-03-01 IT IT000008A patent/ITCO20120008A1/it unknown
-
2013
- 2013-02-28 CN CN201380012036.5A patent/CN104254810B/zh active Active
- 2013-02-28 EP EP13708121.2A patent/EP2820490B1/en active Active
- 2013-02-28 US US14/382,036 patent/US9274520B2/en active Active
- 2013-02-28 WO PCT/EP2013/054098 patent/WO2013127958A1/en active Application Filing
- 2013-02-28 AU AU2013224935A patent/AU2013224935A1/en not_active Abandoned
- 2013-02-28 RU RU2014133941A patent/RU2636095C2/ru active
- 2013-02-28 KR KR1020147027681A patent/KR20140130543A/ko not_active Application Discontinuation
- 2013-02-28 JP JP2014559227A patent/JP2015508928A/ja active Pending
- 2013-02-28 CA CA2865194A patent/CA2865194C/en active Active
- 2013-03-01 EP EP13713090.2A patent/EP2820493A1/en not_active Ceased
- 2013-03-01 KR KR1020147027658A patent/KR102073912B1/ko active IP Right Grant
- 2013-03-01 JP JP2014559243A patent/JP6220353B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2013-03-01 EP EP13713365.8A patent/EP2820495A1/en not_active Ceased
- 2013-03-01 WO PCT/EP2013/054162 patent/WO2013127999A1/en active Application Filing
- 2013-03-01 RU RU2014134207A patent/RU2627742C2/ru not_active IP Right Cessation
- 2013-03-01 US US14/382,030 patent/US20150025689A1/en not_active Abandoned
- 2013-03-01 CN CN201380011941.9A patent/CN104254809B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2013-03-01 CN CN201380012020.4A patent/CN104471500A/zh active Pending
- 2013-03-01 AU AU2013224895A patent/AU2013224895B2/en not_active Ceased
- 2013-03-01 RU RU2014133942A patent/RU2657047C2/ru not_active IP Right Cessation
- 2013-03-01 MX MX2014010464A patent/MX2014010464A/es unknown
- 2013-03-01 KR KR1020147027665A patent/KR20140127915A/ko not_active Application Discontinuation
- 2013-03-01 EP EP13713089.4A patent/EP2820492A2/en not_active Ceased
- 2013-03-01 AU AU2013224893A patent/AU2013224893C1/en not_active Ceased
- 2013-03-01 WO PCT/EP2013/054158 patent/WO2013127996A1/en active Application Filing
- 2013-03-01 CA CA2865200A patent/CA2865200A1/en not_active Abandoned
- 2013-03-01 US US14/382,049 patent/US20150027212A1/en not_active Abandoned
- 2013-03-01 MX MX2014010453A patent/MX2014010453A/es not_active Application Discontinuation
- 2013-03-01 KR KR1020147027708A patent/KR20140130545A/ko not_active Application Discontinuation
- 2013-03-01 AU AU2013224892A patent/AU2013224892B2/en not_active Ceased
- 2013-03-01 WO PCT/EP2013/054157 patent/WO2013127995A1/en active Application Filing
- 2013-03-01 EP EP13713366.6A patent/EP2820496A1/en not_active Ceased
- 2013-03-01 BR BR112014019965A patent/BR112014019965A2/pt not_active Application Discontinuation
- 2013-03-01 CA CA2865195A patent/CA2865195A1/en not_active Abandoned
- 2013-03-01 KR KR1020147027674A patent/KR20140130540A/ko not_active Application Discontinuation
- 2013-03-01 CN CN201380012061.3A patent/CN104272207B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2013-03-01 CN CN201380011998.9A patent/CN104246636A/zh active Pending
- 2013-03-01 US US14/382,028 patent/US9921577B2/en not_active Expired - Fee Related
- 2013-03-01 BR BR112014021204A patent/BR112014021204A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2013-03-01 RU RU2014133935A patent/RU2613637C2/ru not_active IP Right Cessation
- 2013-03-01 WO PCT/EP2013/054156 patent/WO2013127994A2/en active Application Filing
- 2013-03-01 WO PCT/EP2013/054154 patent/WO2013127993A1/en active Application Filing
- 2013-03-01 KR KR1020147027675A patent/KR20140130541A/ko not_active Application Discontinuation
- 2013-03-01 CN CN201380012462.9A patent/CN104395848B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2013-03-01 JP JP2014559245A patent/JP2015509566A/ja active Pending
- 2013-03-01 KR KR1020147027661A patent/KR20140130539A/ko not_active Application Discontinuation
- 2013-03-01 JP JP2014559242A patent/JP6143800B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2013-03-01 AU AU2013224896A patent/AU2013224896A1/en not_active Abandoned
- 2013-03-01 JP JP2014559241A patent/JP6122451B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2013-03-01 AU AU2013224891A patent/AU2013224891B2/en not_active Ceased
- 2013-03-01 RU RU2014133943A patent/RU2014133943A/ru unknown
- 2013-03-01 EP EP13713091.0A patent/EP2820494A1/en not_active Withdrawn
- 2013-03-01 JP JP2014559246A patent/JP2015516530A/ja not_active Ceased
- 2013-03-01 CN CN201380012000.7A patent/CN104303121B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2013-03-01 JP JP2014559240A patent/JP6228553B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2013-03-01 CA CA2865199A patent/CA2865199A1/en not_active Abandoned
- 2013-03-01 WO PCT/EP2013/054161 patent/WO2013127998A1/en active Application Filing
- 2013-03-01 EP EP13716964.5A patent/EP2820497A1/en not_active Ceased
- 2013-03-01 CA CA2865204A patent/CA2865204A1/en not_active Abandoned
- 2013-03-01 RU RU2014133934A patent/RU2014133934A/ru unknown
- 2013-03-01 RU RU2014133939A patent/RU2613548C2/ru active
- 2013-03-01 CA CA2865205A patent/CA2865205A1/en not_active Abandoned
- 2013-03-01 CA CA2865213A patent/CA2865213A1/en not_active Abandoned
- 2013-03-01 US US14/382,063 patent/US10088839B2/en active Active
- 2013-03-01 US US14/382,076 patent/US20150025814A1/en not_active Abandoned
- 2013-03-01 AU AU2013224890A patent/AU2013224890B2/en not_active Ceased
- 2013-03-03 US US14/382,013 patent/US20150066418A1/en not_active Abandoned
-
2017
- 2017-04-20 AU AU2017202631A patent/AU2017202631A1/en not_active Abandoned
-
2019
- 2019-02-15 AU AU2019201086A patent/AU2019201086B2/en active Active
Also Published As
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6228553B2 (ja) | 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 | |
EP3638900B1 (en) | Independent monitoring system for a wind turbine |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E601 | Decision to refuse application |