KR20140130539A - 원심 압축기들에 대한 실시간 성능 저하 경고를 위한 방법 및 시스템 - Google Patents
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Abstract
원심 압축기들의 집단 중의 원심 압축기에 대한 실시간 성능 경고들을 생성하기 위한 컴퓨터-구현된 방법 및 시스템이 제공된다. 그러한 방법은 압축기에 대해서 고유한, 압축기의 실제 열역학적 특징을 수신하는 단계, 압축기의 동작 중에 압축기 프로세스 매개변수 값들을 수신하는 단계, 압축기 프로세스 매개변수 값들을 이용하여 압축기의 실제 성능을 실시간으로 결정하는 단계, 압축기의 수신된 실제 열역학적 특징을 이용하여 압축기의 예상 성능을 실시간으로 결정하는 단계, 실제 성능과 예상 성능을 이용하여 압축기의 성능 편차를 결정하는 단계, 상기 성능 편차를 동작 속도에 특정적인 성능 편차의 미리 결정된 동적인 문턱값 범위에 대해서 비교하는 단계, 및 상기 비교를 이용하여 사용자에 대한 통지를 생성하는 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.
기계류 성능을 모니터링하는 것 및 성능에 영향을 미칠 수 있는 비정상적인 조건들을 운영자들에게 공고하는 것은, 하나의 기계 또는 기계들의 집단(fleet)을 동작시키는데 있어서 중요한 부분이다. 비교적 단순한 공지된 모니터링 시스템들은, 그러한 모니터링 시스템들이 원심 압축기들을 모니터링할 뿐만 아니라 실시간으로 그리고 온라인으로 성능 저하를 분석하고 성능 저하를 지역화하고(localize) 완화시키기 위해서 필요한 고장수리(troubleshooting) 단계들을 권장할 수 있게 허용하는 구체적인 설계 정보를 가지지 않고 있다. 또한, 전형적으로, 현재의 모니터링 시스템들은 압축기 부하(load) 또는 다른 동작 조건들을 기초로 문턱값들을 조정하지 않는다. 정적인 문턱값들만을 이용하는 것은 위양성(false positive) 경보들을 초래할 수 있을 것이다. 이러한 계산 없이, 미리 셋팅된 값들로부터의 일정한 편차를 기초로 하는 정적인 문턱값들만이 이용가능하다. 또한, 동작 조건들을 급격하게 변화시키는 것 또는 동작 조건들을 매우 서서히 변화시키는 것은 운영자로 하여금 비정상적인 조건들을 인지하기 어렵게 하거나 비정상적인 조건들을 완화시키기 위해서 어떠한 동작적인 변화들이 이루어져야 하는지를 인지하기 어렵게 할 수 있을 것이다.
일 실시예에서, 원심 압축기들의 집단 중의 원심 압축기에 대한 실시간 성능 경고들을 생성하기 위한 컴퓨터-구현된 방법으로서, 압축기에 대해서 고유한(unique), 압축기의 실제 열역학적 특징(signature)을 수신하는 단계, 압축기의 동작 중에 압축기 프로세스 매개변수 값들을 수신하는 단계, 압축기 프로세스 매개변수 값들을 이용하여 압축기의 실제 성능을 실시간으로 결정하는 단계, 압축기의 수신된 실제 열역학적 특징을 이용하여 압축기의 예상 성능을 실시간으로 결정하는 단계, 실제 성능과 예상 성능을 이용하여 압축기의 성능 편차를 결정하는 단계, 상기 성능 편차를 미리 결정된 성능 편차의 문턱값 범위에 대해서 비교하는 단계, 및 상기 비교를 이용하여 사용자에 대한 통지를 생성하는 단계를 포함한다.
다른 실시예에서, 유동 소통하는 원심 압축기 및 저압 터빈을 포함하는 가스 터빈을 위한 압축기 모니터링 및 진단 시스템으로서, 상기 시스템이 원심 압축기 성능 규칙 세트를 포함하고, 상기 규칙 세트는 원심 압축기들의 집단에 대한 복수의 실제 열역학적 특징들의 하위세트(subset) 및 실시간 데이터 입력에 대한 실시간 데이터 출력의 관계식을 포함하고, 상기 하위세트는 압축기의 실제 열역학적 특징을 포함하고, 상기 관계식은 원심 압축기의 동작 성능과 관련한 입력들에 대해서 특정되고(specific), 상기 규칙 세트는, 압축기의 실제 성능과 압축기의 예상 성능을 이용하여 압축기의 성능 편차를 결정하도록, 상기 성능 편차를 미리 결정된 성능 편차의 문턱값 범위에 대해서 비교하도록, 그리고 상기 비교를 이용하여 사용자에 대한 통지를 생성하도록 구성된다.
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, 압축기의 동작 중에 압축기 프로세스 매개변수 값들을 수신하도록, 상기 압축기 프로세스 매개변수 값들을 이용하여 상기 압축기의 실제 성능을 실시간으로 결정하도록, 상기 압축기의 수신된 실제 열역학적인 특징을 이용하여 상기 압축기의 예상 성능을 실시간으로 결정하도록, 상기 압축기의 실제 성능과 상기 압축기의 예상 성능을 이용하여 상기 압축기의 성능 편차를 결정하도록, 상기 성능 편차를 미리 결정된 성능 편차의 문턱값 범위에 대해서 비교하도록, 그리고 상기 비교를 이용하여 사용자에 대한 통지를 생성하도록 유도한다.
도 1-7은 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 원심 압축기를 위한 실시간 실제 성능 계산 생성을 위한 개략적인 흐름도이다.
도 5는 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른 원심 압축기를 위한 실시간 예측된 성능 계산을 생성하기 위한 개략적인 흐름도이다.
도 6은 압축기의 실제 성능 대 예측 성능 사이의 시각적 묘사(depiction)를 도시하는 압축기에 대한 성능 모듈 화면의 화면 캡쳐이다.
도 7은 압축기 성능 계산 상세 내용들의 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 원심 압축기를 위한 실시간 실제 성능 계산 생성을 위한 개략적인 흐름도이다.
도 5는 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른 원심 압축기를 위한 실시간 예측된 성능 계산을 생성하기 위한 개략적인 흐름도이다.
도 6은 압축기의 실제 성능 대 예측 성능 사이의 시각적 묘사(depiction)를 도시하는 압축기에 대한 성능 모듈 화면의 화면 캡쳐이다.
도 7은 압축기 성능 계산 상세 내용들의 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.
원심 압축기 성능 규칙 세트는, 운영자들의 기계가 가능한 한 효과적으로 동작되지 않고 있을 때 또는 이전과 같이 효과적으로 동작되지 않고 있을 때를, 운영자들이 알 수 있게 한다. 압축기의 OEM으로부터 수신된 바와 같은, 설계 기준들을 인지하는 것은, 문제점들의 신속한 평가를 위한 정확한 실시간 성능 디스플레이를 허용하고, 문제점들의 가능한 소스들(sources)의 상세한 평가들을 허용한다. 원심 압축기들에 대한 실시간 압축기 성능 경고는, 기존의 비-물리적 기반의 방법론들 대신에 OEM 설계 툴들을 이용하여 기계의 '실제' 및 '예측' 성능을 계산하여, 보다 정확한 계산 정확도를 제공한다.
예측된 그리고 실제의 성능 계산들이, 예를 들어, 1분 간격으로 실행되고, 임의의 비정상적인 편차가 사용자에게 통보된다. 문턱값에서의 편차의 시간적 지속성과 함께 문턱값에서의 편차가 사용자에게 통보하기 위한 결정을 정한다.
문턱값 위반(violation)의 정도를 기초로, 성능 저하 경고와 함께 경보가 생성된다. 성능 저하 경고는, 원인의 가능한 소스들을 식별하기 위해서 실시될 수 있는 단계들의 여러 가지 조치들을 제공한다.
'예측된 성능'을 위해서 이용되는 계산 방법론은, 기계 주문 중에 OEM에 의해서 한차례 제공되는 정적인 성능 엔벨로프만을 이용하는 것을 피하기 위해서 제어기들을 모니터링하는 것으로부터 공급되는 데이터의 각각의 스냅 샷에 대한 각각의 압축기 운영자 실시간 성능 엔벨로프들을 허용한다.
원심 압축기들은 동적인(dynamic) 기계들이고 시스템 저항 및 임펠러 속도들에 대해서 매우 민감하다. 시스템 저항 및 임펠러 속도들은 가스 조성 및 동작 조건들에 의해서 지배된다. 이러한 기계들의 성능이 열악한 동작 조건으로 인해서 또는 유동 통로 변화들(침착(deposition))로 인해서 저하될 수 있다. 정확한 성능 추정, 그 해석 및 후속 조치(경고)를 제공하는 것은 여전히 해결 과제로서 남아 있는데, 이는 주로 OEM 엔벨로프(envelope) 내의 동작 조건들의 넓은 변동 및 정적인 기준선(baseline) 또는 정적인 OEM 동작 엔벨로프의 한계 때문이다. 여기에서 개시된 방법들은 모니터링 시스템 데이터를 이용하여 미리 결정된 간격들로 실시간으로 압축기 기준선 또는 '예측된 성능'을 동적으로 생성한다. 동적인 OEM 엔벨로프는, 정적인 엔벨로프에 대비하여, 현재 동작 조건에 대해서 더 현실적이다. 또한, 변화되는 기계 동작 조건들을 염두에 두면서 동적인 기준선으로부터의 실제 성능의 편차를 추적하기 위한 방법론이 개발되었다. 실제 및 예측 성능들 각각의 추정을 위해서, OEM 설계 툴들이 이용되었다. OEM '테스트된 바와 같은(As Tested)' 곡선들이 성능 계산들에 포함된다.
여기에서 사용된 바와 같이, 실시간은, 결과에, 예를 들어, 연산 계산 및/또는 요소 링킹(linking)에 영향을 미치는 입력들의 변화 후에 실질적으로 짧은 시간에 발생하는 결과들을 지칭한다. 기간은 규칙적으로 반복되는 과제의 반복들 사이의 시간의 양일 수 있을 것이다. 그러한 반복되는 과제들은 주기적인 과제들로서 지칭된다. 시간 기간은, 결과를 생성하기 위해서 입력들의 프로세싱을 구현할 수 있는 시스템의 능력 및/또는 결과의 중요성을 기초로 선택될 수 있는 실시간 시스템의 설계 매개변수이다. 부가적으로, 실시간으로 발생되는 이벤트들은 실질적으로 의도적인 지연 없이 발생된다. 예시적인 실시예에서, 링크들이 업데이트되고 변화들(mutations)이 네트워크 및 구성요소 능력들 내에서 실시간으로 점화된다(fired).
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, 규칙들의 코팅이 필요하지 않도록, 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 예측되는 출력들을 생성하도록 보장하기 위해서, 개발 툴은 개발 중에 테스팅 규칙 세트(280)를 위한 자원들을 제공한다.
도 4는 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른 원심 압축기(400)를 위한 실시간의 실제 성능 계산을 생성하기 위한 개략적인 흐름도이다. 예시적인 실시예에서, 압축기 프로세스 매개변수 값들이, 예를 들어, 단지 압축기(400)와 연관된 데이터를 획득하는 플랜트 또는 압축기 모니터링 시스템(어느 것도 도 4에 도시되어 있지 않다) 전체를 통한 복수의 구성요소들로부터 프로세스 데이터를 획득하는 플랜트 모니터링 시스템으로부터 획득된다. 여러 실시예들에서, 압축기 프로세스 매개변수 값들이 압축기 흡입 프로세스 매개변수 값들 및 압축기 배출 프로세스 매개변수 값들을 포함한다. 압축기 흡입 프로세스 매개변수 값들이, 비제한적으로, 흡입 압력[Pin](402) 및 흡입 온도[Tin](404)를 포함한다. 압축기 배출 프로세스 매개변수 값들은, 비제한적으로, 배출 압력[Pout](406) 및 배출 온도[Tout](408)를 포함한다. 압축기(400)를 통한 질량 유동(409), 가스 조성 및 가스 분자량[Mw] 그리고 샤프트 회전 속도[rpm]가 또한 얻어진다.
압축기(400)의 실제 성능을 결정하기 위한 열역학적 변환의 보다 완전한 세트 및, 보다 중요하게, 몇 개의 상태 식들을 기초로 하는 실제 가스 거동을 이용하여, 압축기 프로세스 매개변수 값들이 다종적인(polytrophic) 열역학적 알고리즘(410)으로 적용된다. 또한, 다종적인 열역학적 알고리즘(410) 및 압축기 프로세스 매개변수 값들이 다종적인 효율(412), 다종적인 헤드(414), 및 압축기(400)를 위해서 흡수된 파워(416)를 계산하기 위해서 이용된다.
도 5는 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른 원심 압축기(400)에 대한 실시간의 예측 성능 계산을 생성하기 위한 개략적인 흐름도이다. 예시적인 실시예에서, 압축기 프로세스 매개변수 값들이 플랜트 모니터링 시스템 또는 압축기 모니터링 시스템(어느 것도 도 4에 도시되지 않음)으로부터 얻어진다. 여러 실시예들에서, 압축기 프로세스 매개변수 값들이 압축기 흡입 프로세스 매개변수 값들을 포함한다. 압축기 흡입 프로세스 매개변수 값들이, 비제한적으로, 흡입 압력[Pin](402) 및 흡입 온도[Tin](404)를 포함한다. 압축기 배출 프로세스 매개변수 값들은 압축기 성능 규칙 세트(500)에 의해서 풀이되는 값들이다. 풀이되는 압축기 배출 프로세스 매개변수 값들이, 비제한적으로, 예측 배출 압력(502) 및 예측 배출 온도(504)를 포함한다.
압축기 프로세스 매개변수 값들 및 테스트된 바와 같은(as-tested) 데이터(508)가 압축기 성능 규칙 세트(500)로 적용되어, 압축기의 예측 성능을 결정한다. 또한, 압축기 성능 규칙 세트(500) 및 압축기 프로세스 매개변수 값들을 이용하여, 예측 배출 압력(502), 예측 배출 온도(504), 다종적인 효율(510), 다종적인 헤드(512), 및 압축기(400)를 위해서 흡수된 파워(514)를 계산한다.
도 6은 압축기(400)의 실제 성능 대 예측 성능 사이의 가시적인 묘사를 나타내는 압축기(400)에 대한 성능 모듈 화면(600)의 화면 캡쳐이다. 압축기 성능 규칙 세트(500)에 의해서 실시된 압축기(400)의 분석이 성능 모듈 화면(600)의 복수의 선택가능한 탭들(tabs) 상에 디스플레이된다. 예를 들어, 모니터링 탭(602), 성능 탭(604)(도 6에서 선택됨), 분석 탭(606), 및 정보 탭(608)이 있다. 성능 모듈 화면(600)은, 그래픽적인 정보가 디스플레이되는 그래프 지역(610), 성능 매개변수 값 지역(612), 그리고, 타임스탬프(616), 출처(618), 및 심각성 정도(620)를 포함하는 정보를 사용자에게 디스플레이하기 위한 이벤트 및 경보 지역(614)을 포함한다.
도 7은 압축기 성능 계산 상세 내용들의 방법(700)의 흐름도이다. 예시적인 실시예에서, 방법(700)은 원심 압축기들의 집단의 원심 압축기에 대한 실시간 성능 경고들을 생성하기 위한 컴퓨터-구현된 방법이고, 상기 방법(700)은 사용자 인터페이스 및 메모리 장치로 결합된 컴퓨터 장치를 이용하여 구현된다. 방법(700)은 압축기의 동작 중에 압축기 프로세스 매개변수 값들을 수신하는 단계(702)를 포함한다. 유입구 압력/온도, 질량 유동, 가스 조성, 출구 압력/온도 및 샤프트 속도와 같은 온-라인 제어기 데이터가, 예를 들어, 1분 간격으로, 압축기 성능 규칙 세트(500)로 공급된다. 방법(700)은, 수신된 압축기 프로세스 매개변수 값들의 흡입 프로세스 매개변수 값들이 미리 결정된 범위를 초과하는 경우에, 변경 통지를 생성하는 단계(704)를 포함한다. 만약 수신된 압축기 프로세스 매개변수 값들이 미리 결정된 범위를 충족한다면, 방법(700)이, 실시간으로, 다종적인 열역학적 알고리즘 및 수신된 유입구 압력/온도, 질량 유동, 가스 조성, 출구 압력/온도 및 샤프트 속도를 이용하여 압축기의 실제 성능을 결정하는 단계(706)를 포함한다. 방법(700)은 또한, 압축기의 제조자로부터 압축기에 고유한 그리고 원심 압축기들의 집단에 대한 복수의 실제 열역학적 특징들의 하위 세트인, 압축기의 실제 열역학적 특징을 수신하는 단계(708), 및 압축기의 실제 열역학적 특징을 이용하여 그리고 열역학적 변환의 보다 완전한 세트 및 몇 개의 상태 식들을 기초로 하는 실제 가스 거동을 이용하여, 압축기의 예측되는 성능을 실시간으로 결정하는 단계(710)를 포함한다. 압축기의 성능 편차가 실제 성능과 예상 성능을 이용하여 결정되고(712), 상기 성능 편차가 미리 결정된 성능 편차의 문턱값 범위에 대해서 비교되고, 그리고 성능 편차의 심각성이 압축기 성능의 저하 및 저하 완화의 어려움을 기초로 결정된다(720). 사용자에 대한 통지가 결정된 심각성을 기초로 생성된다(722). 여러 실시예들에서, 상기 통지는 성능 편차와 수신된 압축기 프로세스 매개변수 값들을 상호 관련시켜, 편차를 유발하는 불량의 가능한 출처를 식별하는 단계를 사용자에게 안내하는 경고를 생성한다.
게다가, 방법(700)은 또한, 압축기에 특정된 열역학적 특징을 이용하여 압축기의 동작에 대한 하나 이상의 키(key) 성능 표시자들(KPI)을 결정하는 단계, 및 하나 이상의 키 성능 표시자들(KPI)을 실제 성능에 대해서 비교하여 하나 이상의 KPI와 연관된 하나 이상의 KPI 성능 편차들을 생성하는 단계를 포함한다. 미리 결정된 KPI 성능 편차 문턱값 범위를 초과하는 각각의 KPI 성능 편차와 관련하여, 사용자에 대한 통지가 생성된다. 또한, 여러 실시예들에서, 압축기의 실제 성능을 결정하는 단계(706) 및 압축기의 예상 성능을 결정하는 단계(710)가 압축기 상에서의 부하를 기초로 교정된다.
방법(700)은 또한 압축기의 결정된 실제 열역학적 특징을 이용하여 압축기의 예상된 엔벨로프를 실시간으로 결정하는 단계(714), 상기 예상된 엔벨로프 및 실제 성능을 이용하여 성능 맵을 생성하는 단계(716), 및 생성된 성능 맵을 기초로 경고 메시지를 출력하는 단계(718)를 포함한다.
압축기 성능 규칙 세트(500)는, 실시간으로 실제의 예상되는 성능을 계산하기 위한 높은 정확도 OEM 툴들, 넓은 범위에서 변화되는 작업 조건들을 고려한 성능 편차 경보들, 및 편차의 성질/정도를 기초로 조치가능한 경보 경고들 및 성능 경고들을 제공한다.
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) 압축기에 대해서 고유한, 압축기의 실제 열역학적 특징을 수신하는 것, (b) 압축기의 동작 중에 압축기 프로세스 매개변수 값들을 수신하는 것, (c) 실시간으로, 압축기 프로세스 매개변수 값들을 이용하여 압축기의 실제 성능을 결정하는 것, (d) 실시간으로, 상기 압축기의 결정된 실제 열역학적 특징을 이용하여 압축기의 예상 성능을 결정하는 것, (e) 실제 성능 및 예상 성능을 이용하여 압축기의 성능 편차를 결정하는 것, (f) 상기 성능 편차를 미리 결정된 성능 편차의 문턱값 범위에 대해서 비교하는 것, (g) 상기 비교를 이용하여 사용자에 대한 통지를 생성하는 것, (h) 상기 압축기에 특정된 열역학적 특징을 이용하여 압축기의 동작에 대한 하나 이상의 키 성능 표시자들(KPI)을 결정하는 것, (i) 하나 이상의 KPI와 연관된 하나 이상의 KPI 성능 편차들을 생성하기 위해서 하나 이상의 KPI를 실제 성능에 대해서 비교하는 것, (j) 미리 결정된 KPI 성능 편차 문턱값 범위를 초과하는 각각의 KPI 성능 편차와 관련하여, 사용자에 대한 통지를 생성하는 것, (k) 압축기의 실제 성능 및 압축기 상에서의 부하를 기초로 교정된 예상 성능을 결정하는 것, (l) 압축기의 제조자로부터 압축기의 실제 열역학적 특징을 수신하는 것, (m) 원심 압축기들의 집단에 대한 복수의 실제 열역학적 특징들의 하위 세트를 수신하는 것, (n) 압축기의 동작 중에 실시간으로 압축기 흡입 프로세스 매개변수 값들을 수신하는 것, (o) 압축기의 동작 중에 실시간으로 압축기 배출 프로세스 매개변수 값들을 수신하는 것, (p) 압축기의 상기 결정된 실제 열역학적 특징을 이용하여, 압축기의 예상 엔벨로프를 실시간으로 결정하는 것, (q) 상기 예상 엔벨로프 및 상기 실제 성능을 이용하여 성능 맵을 생성하는 것, (r) 생성된 성능 맵을 기초로 경고 메시지를 출력하는 것, (s) 압축기 성능 저하 및 저하 완화의 어려움을 기초로, 성능 편차의 심각성을 결정하는 것, (t) 상기 결정된 심각성을 기초로 사용자에 대한 통지를 생성하는 것, (u) 편차를 유발하는 불량의 가능한 출처들을 식별하기 위한 단계들을 사용자에게 안내하는 경고를 생성하기 위해서 상기 성능 편차와 상기 수신된 압축기 프로세스 매개변수 값들을 상호 관련시키는 것, (v) 상기 수신된 압축기 프로세스 매개변수 값들의 흡입 프로세스 매개변수 값들이 미리 결정된 범위를 초과하는 경우에, 변동 통지를 생성하는 것, (w) 다종적인 열역학적 알고리즘 및 압축기 프로세스 매개변수 값들을 이용하여 압축기의 실제 성능을 결정하는 것을 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 실시간 원심 압축기 성능 저하 경고 시스템 및 방법의 전술한 실시예들은 의미있는 동작적인 권고들 및 문제해결 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 예상할 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 예상하는 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, 원심 압축기들의 집단(fleet) 중의 원심 압축기에 대한 실시간 성능 경고들을 생성하기 위한 컴퓨터-구현된 방법에 있어서,
상기 압축기에 대해서 고유한, 상기 압축기의 실제 열역학적 특징을 수신하는 단계;
상기 압축기의 동작 중에 압축기 프로세스 매개변수 값들을 수신하는 단계;
상기 압축기 프로세스 매개변수 값들을 이용하여 상기 압축기의 실제 성능을 실시간으로 결정하는 단계;
상기 압축기의 수신된 실제 열역학적 특징을 이용하여 상기 압축기의 예상 성능을 실시간으로 결정하는 단계;
상기 실제 성능과 상기 예상 성능을 이용하여 상기 압축기의 성능 편차를 결정하는 단계;
상기 성능 편차를 미리 결정된 성능 편차의 문턱값 범위에 대해서 비교하는 단계; 및
상기 비교를 이용하여 사용자에 대한 통지를 생성하는 단계
를 포함하는, 원심 압축기들의 집단 중의 원심 압축기에 대한 실시간 성능 경고들을 생성하기 위한 컴퓨터-구현된 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 압축기의 실제 열역학적 특징을 수신하는 단계는 상기 압축기에 대해서 특정적인 열역학적 특징을 이용하여 상기 압축기의 동작에 대한 하나 이상의 키(key) 성능 표시자들(KPI)을 결정하는 단계를 포함하는 것인, 원심 압축기들의 집단 중의 원심 압축기에 대한 실시간 성능 경고들을 생성하기 위한 컴퓨터-구현된 방법. - 제 2 항에 있어서,
하나 이상의 KPI들과 연관된 하나 이상의 KPI 성능 편차들을 생성하기 위해서 상기 하나 이상의 KPI들을 상기 실제 성능에 대해서 비교하는 단계를 더 포함하는, 원심 압축기들의 집단 중의 원심 압축기에 대한 실시간 성능 경고들을 생성하기 위한 컴퓨터-구현된 방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 비교를 이용하여 사용자에 대한 통지를 생성하는 단계는, 미리 결정된 KPI 성능 편차 문턱값 범위를 초과하는 각각의 KPI 성능 편차와 관련된 사용자에 대한 통지를 생성하는 단계를 포함하는 것인, 원심 압축기들의 집단 중의 원심 압축기에 대한 실시간 성능 경고들을 생성하기 위한 컴퓨터-구현된 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 압축기의 실제 성능을 결정하는 단계 및 상기 압축기의 예상 성능을 결정하는 단계는 상기 실제 성능 및 상기 압축기 상의 부하에 기초하여 교정된 상기 예상 성능을 결정하는 단계를 포함하는 것인, 원심 압축기들의 집단 중의 원심 압축기에 대한 실시간 성능 경고들을 생성하기 위한 컴퓨터-구현된 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 압축기의 실제 열역학적 특징을 수신하는 단계는 상기 압축기의 제조자로부터 상기 압축기의 실제 열역학적 특징을 수신하는 단계를 포함하는 것인, 원심 압축기들의 집단 중의 원심 압축기에 대한 실시간 성능 경고들을 생성하기 위한, 컴퓨터-구현된 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 압축기의 실제 열역학적 특징을 수신하는 단계는 원심 압축기들의 집단에 대한 복수의 실제 열역학적 특징들의 하위 세트를 수신하는 단계를 포함하는 것인, 원심 압축기들의 집단 중의 원심 압축기에 대한 실시간 성능 경고들을 생성하기 위한 컴퓨터-구현된 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 압축기의 동작 중에 압축기 프로세스 매개변수 값들을 수신하는 단계는,
상기 압축기의 동작 중에 실시간으로 압축기 흡입 프로세스 매개변수 값들을 수신하는 단계, 및
상기 압축기의 동작 중에 실시간으로 압축기 배출 프로세스 매개변수 값들을 수신하는 단계를 포함하는 것인, 원심 압축기들의 집단 중의 원심 압축기에 대한 실시간 성능 경고들을 생성하기 위한 컴퓨터-구현된 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 압축기의 수신된 실제 열역학적 특징 및 측정된 프로세스 매개변수들을 이용하여 상기 압축기의 동적 예상 OEM 엔벨로프(envelope)를 실시간으로 결정하는 단계를 더 포함하는, 원심 압축기들의 집단 중의 원심 압축기에 대한 실시간 성능 경고들을 생성하기 위한 컴퓨터-구현된 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 성능 편차를 미리 결정된 성능 편차의 문턱값 범위에 대해서 비교하는 단계는,
압축기 성능의 저하 및 저하의 완화의 어려움에 기초하여 성능 편차의 심각성(severity)을 결정하는 단계, 및
상기 결정된 심각성에 기초하여 사용자에 대한 통지를 생성하는 단계를 포함하는 것인, 원심 압축기들의 집단 중의 원심 압축기에 대한 실시간 성능 경고들을 생성하기 위한 컴퓨터-구현된 방법.
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