KR20140130541A - 운영자 조작에 대해 경고하기 위한 방법 및 시스템 - Google Patents

운영자 조작에 대해 경고하기 위한 방법 및 시스템 Download PDF

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KR20140130541A
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알베르토 체케리니
압둘라만 압달라 칼리디
아룰 사라바나프리얀
다비드 비아누치
안토니오 푸모
알레산드로 베티
리카르도 크로치아니
오사마 나임 아슈르
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누보 피그노네 에스알엘
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Abstract

가스 터빈의 휠-공간 내의 비정상을 모니터링 및 진단하기 위한 컴퓨터-구현된 방법 및 시스템이 사용자 인터페이스 및 메모리 장치에 결합된 컴퓨터 장치를 이용하여 구현되고 상기 메모리 장치 내에 복수의 규칙 세트들을 저장하는 단계를 포함하고, 상기 규칙 세트들이 상기 휠-공간에 관한 것이고, 상기 규칙 세트들이 실시간 데이터 입력에 대한 실시예 데이터 출력의 관계식으로서 표현되는 적어도 하나의 규칙을 포함하고, 상기 관계식이 상기 휠-공간의 온도에 대해서 특정적이다(specific). 상기 방법은 또한 가스 터빈과 연관된 조건 모니터링 시스템으로부터의 실시간 및 이력(historical) 데이터 입력들을 수신하는 단계로서, 상기 데이터 입력들이 상기 휠-공간을 열을 제공하는 소스들과 관련되는, 데이터 입력들을 수신하는 단계, 및 상기 휠-공간의 온도와 관련된 입력들을 이용하여 휠-공간 온도 값을 추정하는 단계를 포함한다.

Description

운영자 조작에 대해 경고하기 위한 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR ADVISING OPERATOR ACTION}
본원 개시 내용은 기계적/전기적 장비 동작들, 모니터링 및 진단에 관한 것이고, 보다 구체적으로, 기계류(machinery)의 비정상적인 거동(behavior)을 운영자들에게 자동적으로 경고하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다.
기계류의 건전성을 모니터링하고 비정상적인 기계류 조건(machinery condition)들을 운영자들에게 경보하는 것은 기계들의 집단(a fleet of) 또는 그 중 하나에 있어서 중요한 부분이다. 구체적으로, 휠-공간 온도(wheel-space temperature)를 모니터링하는 것은 가스 터빈들의 건전성 모니터링에 있어서 중요하다. 이러한 온도를 온라인으로 평가하기 위한 공지된 모니터링 시스템은 현재 존재하지 않으며, 단지 측정된 온도만이 모니터링된다. 측정된 값을 예측된 값에 비교하지 않음으로써, 알람 문턱값들을 규정하기 위한 동적인(dynamic) 기준선 및 물리적 통찰(insight)을 알 수 없다. 이러한 계산이 없는 상태에서, 미리 셋팅된 값들로부터의 일정한 편차를 기초로 하는 정적인(static) 문턱값들만이 이용가능하다. 또한, 휠-공간 온도의 추정이 없는 경우에, 고장 수리(troubleshooting)가 제한된다. 예를 들어, 예측된 값과 측정된 값 사이의 편차의 소스(source) 및, 그러한 편차가 예를 들어, 그러나 비제한적으로, 냉각 부족, 누설, 또는 밀봉부들의 마모로 인한 것인지의 여부에 대한 결정이 이루어질 수 있다. 또한, 동작 조건들을 급격하게 변화시키는 것 또는 동작 조건들을 매우 서서히 변화시키는 것은 운영자로 하여금 비정상적인 조건들을 인지하기 어렵게하거나 비정상적인 조건들을 완화시키기 위해서 어떠한 동작적인 변화들이 이루어져야 하는지를 인지하기 어렵게 할 수 있을 것이다.
적어도 일부의 공지된 휠-공간 모니터링 시스템들이 단지 측정된 값들만을 모니터링하고 그리고 동일한 타입의 기계에 대한 역사적인 데이터를 이용하여, 정적인 문턱값을 미리 규정하고, 그에 따라 측정된 값이 미리 규정된 문턱값을 초과하는 경우에, 경고를 발생시킨다. 기계 동작 또는 부하(load) 조건들을 고려하지 않은 이러한 문턱값들을 규정하고 정교화하기 위한 많은 노력이 요구된다. 그러한 시스템들은 많은 잘못된 경고들을 유발하기 쉽고, 실제 오류들이 일반적으로 너무 늦게 검출된다. 또한, 그러한 시스템들에서, 제한된 고장 수리 정보만이 제공되거나 정보가 제공되지 않는다.
하나의 실시예에서, 사용자 인터페이스 및 메모리 장치에 결합된 컴퓨터 장치를 이용하여 구현된 가스 터빈의 휠-공간 내의 비정상을 모니터링 및 진단하기 위한 컴퓨터-구현된 방법이 상기 메모리 장치 내에 복수의 규칙 세트(rule set)들을 저장하는 단계를 포함하고, 상기 규칙 세트들이 상기 휠-공간에 관한 것이고, 상기 규칙 세트들이 실시간 데이터 입력에 대한 실시예 데이터 출력의 관계식으로서 표현되는 적어도 하나의 규칙을 포함하고, 상기 관계식은 상기 휠-공간의 온도에 대해서 특정적이다(specific). 상기 방법은 또한 가스 터빈과 연관된 조건 모니터링 시스템으로부터의 실시간 및 이력(historical) 데이터 입력들을 수신하는 단계로서, 상기 데이터 입력들이 상기 휠-공간으로 열을 제공하는 소스들과 관련되는, 데이터 입력들을 수신하는 단계, 및 상기 휠-공간의 온도와 관련된 입력들을 이용하여 휠-공간 온도 값을 추정하는 단계를 포함한다.
다른 실시예에서, 유동 소통하는 축류 압축기 및 저압 터빈을 포함하는 가스 터빈을 위한 휠-공간 모니터링 및 진단 시스템이 휠-공간 온도 규칙 세트를 포함하고, 상기 규칙 세트는 실시간 데이터 입력에 대한 실시예 데이터 출력의 관계식을 포함하고, 상기 관계식이 상기 휠-공간 내의 열의 소스들과 관련되는 입력들에 대해서 특정된다.
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, 가스 터빈의 휠-공간 내의 온도의 측정된 값을 수신하도록, 상기 휠-공간 내로 열의 소스과 연관된 매개변수들의 측정된 값들 및 추측된 값들을 수신하도록, 상기 휠-공간의 예상된 온도를 추정하도록, 상기 예상된 온도를 상기 휠-공간의 측정된 온도에 비교하도록, 그리고 상기 비교를 기초로 취해져야 하는 작용을 권장하는 경고 메시지를 생성하도록 유도한다.
도 1-5는 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 설비 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, 도 1에 부분적으로 도시된 가스 터빈 엔진의 휠-공간 냉각 시스템의 아키텍처의 측면도이다.
도 5는 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른 미리 결정된 범위를 초과하는 엔진 휠-공간 온도에 대한 경고를 결정하는 방법의 흐름도이다.
비록 여러 가지 실시예들의 구체적인 특징들이 일부 도면들에 도시되어 있고 다른 도면들에는 도시되어 있지 않지만, 이는 단지 편의성을 위한 것이다. 임의의 도면의 임의의 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.
가스 터빈들의 건전성 모니터링은 유지 보수 비용들 및 중단 기간들을 감소시키는데 있어서 중요하다. 가스 터빈의 저온 터빈(파워 터빈) 내의 휠-공간 온도는 모니터링하기 위한 중요한 신호이다. 고온 가스 경로에 노출되면, 휠-공간이 열 응력들로 인해서 피로/크리프(creep) 파단되기 쉬울 수 있을 것이다. 휠-공간 온도를 추정하는 것은 휠-공간 온도에 기여하는 온도들의 소스들을 인지하는 것이 필요하고 그리고 그러한 온도 소스들을 어떻게 모니터링하고 어떻게 보다 잘 추정해야 하는지를 인지하는 것이 필요하다. 휠-공간 내의 열 소스들에 대한 인지는 기계의 냉각 시스템의 상황(status)을 보다 잘 이해할 수 있게 하여, 휠-공간 지역 내의 부적절한 열적 거동 및 과다 온도들이 보다 잘 눈에 띄게 할 수 있다. 또한, 이러한 추정된 휠-공간 온도를 실제 측정된 휠-공간 온도에 비교하는 것에 의해서, 이러한 차이를 기초로 경고하는 것 및 고장 수리 활동들을 규정하는 것이 안출될 수 있다. 이하에서 기술된 휠-공간 온도 계산 방법은 가스 터빈의 상이한 구성요소들을 함께 링크시키고 그리고 문제점, 예를 들어, 과다한 휠-공간 온도의 소스를 식별하는 것을 단순화시킨다. 여기에서, 중지들(trips)을 방지하고 및/또는 긴 중단 기간을 방지하기 위한 그리고 의미 있는 고장 수리를 제공하기 위한, 휠-공간 온도의 온라인 추정 및 엔지니어링 규칙의 발생을 위한 방법이 설명된다.
가스 터빈 엔진 내의 휠-공간 온도에 기여하는 열의 가능한 소스들에는: 흡수될 수 있는 연소 프로세스로부터의 고온 가스, 축류 압축기 블리드(bleed)(냉각) 공기, 및 회전자 풍손(windage) 효과들이 포함된다. 블리드 온도는 휠-공간 온도에 대한 기준선으로서 초기에 사용되고 그 온도를 추정하기 위해서 다른 영향들을 보상한다. 블리드 온도는, 기계의 성능을 모니터링하기 위해서 이용되는 열역학적 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하여 온라인으로 계산된다. 이는, 축류 압축기의 다종적(polytrophic) 효율을 계산하는 것, 그리고 이어서, 블리드 온도(블리드가 추출되는 곳에서의 기온)를 추출하는 것에 의해서 이루어진다. 휠-공간 온도와 블리드(냉각) 온도 사이의 차이가 일정하지 않고 유동 경로 온도에 의존한다. 일부 가스 터빈 엔진들에서, 터빈 배기 온도가 직접적으로 측정되는 유일한 유동 경로 온도이고, 여기에서 휠-공간 온도를 추정하기 위해서 이용된다. 한편으로 블리드 온도 이상으로의 휠-공간 온도 상승과 다른 한편으로 블리드 온도 이상으로의 배기 온도 상승 사이에 선형 관계가 존재한다. 상기 규칙이 초기에 전개될 때, 이러한 곡선의 기울기가 계산되고 적절한 시간 기간에 걸쳐서 평균화된다. 이어서, 이를 이용하여, 이하에서 더 구체적으로 기술되는 바와 같이, 측정된 배기 온도 및 계산된 블리드 온도를 이용함으로써 휠-공간 온도를 계산한다.
본원 개시 내용의 실시예들은 높은 휠-공간 온도를 검출하는 것으로 제한되지 않고, 휠-공간 온도와 예상되는 휠-공간 온도의 실시간 결정 값의 차이의의 경향들을 식별할 수 있다. 통계적인 조율(tuning) 접근방식이, 주변 유입 조건으로부터의 모든 분위기들에 대해서 기계의 작동을 직접적으로 조율하는 것을 가능하게 하고 그리고 기계 작동 조건들과 상호관련된 열역학 방정식으로 부가된다.
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 특유할 수 있거나 모든 사이트들에 대해서 특유할 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 경고 패널들(112)을 포함하고, 상기 모니터링 및 경고 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 경고 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 설비 모니터링 및 진단 시스템의 네트워크 아키텍처(200)의 예시적인 실시예의 블록도이다. 산업 설비가 복수의 설비 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, 산업 설비가 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 설비 사이트에 또는 원격 위치들에 배치된, 설비 장비에 통신적으로 결합된 프로세서(205)를 포함할 수 있을 것이다. 임의의 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, 산업 설비로부터 원격지에 위치되나 산업 설비 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 산업 설비의 장비의 동작을 제어하기 위한 수동 제어 입력들을 수신하도록 구성될 수 있을 것이다. 예시적인 실시예에서, DCS(201)이, 산업 설비 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. 산업 설비의 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 임의의 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 임의의 장치일 수 있다. 데이터베이스 서버(206)가, 이하에서 보다 구체적으로 설명되는 바와 같은, 산업 설비(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 산업 설비 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 산업 설비를 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 산업 설비에 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 메모리 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 설비, 액화 천연 가스(LNG) 설비, 발전소, 정유, 화학 처리 시설과 같은, 산업 설비 내의 장비 동작과 연관된 특정 문제들의 모니터링 및 진단과 관련된 하나 이상의 규칙들을 포함한다. 비록 규칙 세트(280)가 산업 설비와 함께 이용되는 것으로서 설명되어 있지만, 규칙 세트(280)가 임의의 지식을 캡쳐하도록 그리고 임의의 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 임의의 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 공장 설비 자산(asset)에 대해서 특정된 유일한 규칙들을 포함할 수 있을 것이고, 해당 특정 공장 설비 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 예상되는 출력들을 생성하도록 보장하기 위해서, 개발 툴은 개발 중에 테스팅 규칙 세트(280)를 위한 자원들을 제공한다.
일 실시예에서, 가스 터빈 엔진의 동작 조건들에 대한 예상되는 휠-공간 온도를 계산하도록 휠-공간 온도 규칙 세트가 구성된다. 휠-공간 온도 규칙 세트의 장점은, 예상되는 휠-공간 온도의 상부 및 하부 경계들을 예측하기 위해서 상이한 GT 구성요소들과 압축기 성능을 링크시키는 예측가능하고 적응가능한(adaptable) 문턱값이다.
도 4는 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른 가스 터빈 엔진(401)(도 1에 부분적으로 도시됨)의 휠-공간 냉각 시스템(400)의 아키텍처의 측면도이다. 압축기(402)는 가스 터빈 엔진(401)의 구성요소들로 고압 공기를 제공한다. 예시적인 실시예에서, 제 1 휠-공간 전방 구역(403)이 압축기 배출 섹션(404)으로부터 루팅된(routed) 공기에 의해서 냉각된다. 제 1 휠-공간 후방(aft) 구역(403)이 압축기 배출 섹션(404)으로부터 루팅된 공기 및 압축기 배출 섹션(404) 상류의 압축기 스테이지(408), 예를 들어, 그러나 비제한적으로, 압축기(402)의 11번째 스테이지로부터 브리딩되는 공기로 냉각된다. 제 2 휠-공간 전방부(410) 및 제 2 휠-공간 후방부(412)가 상류 압축기 스테이지(408)로부터 브리딩되는 공기로 냉각된다.
가스 터빈 엔진(401)의 저압 터빈 내의 휠-공간들 온도들이, 예를 들어, 제 1 휠-공간 전방 구역(403) 내에 위치된 제 1 열전쌍(414) 및 제 2 열전쌍(416) 그리고 제 2 휠-공간 후방부(412) 내에 배치된 제 3 열전쌍(418) 및 제 2 열전쌍(420)에 의해서 모니터링된다. 각각의 공간 내의 2개의 열전쌍들이 공동들 내의 기온에 대한 정보를 제공한다.
압축기 배출 섹션(404)으로부터 루팅된 공기의 온도(CDT)가 센서들로 모니터링되고 휠-공간 온도와 직접적으로 비교될 수 있고, 직접적으로 측정되지 않는 상류 압축기 스테이지(408)의 온도가 압축기의 동작 조건들을 고려한 상호 관계에서 평가된다.
가스 터빈 엔진(401)에 대해서 규정된 규칙들이, 휠-공간 온도에 대한 예상된 값을 제공하는 것 및 그러한 값을 측정된 값들과 비교하는 것을 기초로 한다.
비정상에 대한 규칙들에 의해서 제공되는 경고는, 가스 터빈 엔진(401)에 의존하지 않는 미리 결정된 양 보다 많은 양 만큼, 측정된 값과 예상된 값이 상이할 때, 출력된다. 미리 결정된 양은 대안적으로 패키지 셋팅들, 냉각 간극들(clearances), 작동 간극들, 및 가스 터빈 엔진(401)에 장착된 팩들과 관련되고, 이들 모두는 가스 터빈 엔진(401)에 대한 최초의 제 1 규칙 적용 기간에서 규정되는 기준 값에 영향을 미칠 수 있을 것이다.
압축기 블리드 온도 계산
휠-공간 온도를 평가된 상류 압축기 스테이지(408)에 대해서 링크시키기 위해서, 이하의 상호관계들이 이용된다. 그러한 상호관계는, 상이한 스테이지들을 통해서 일정한 것으로 가정되고 그리고 각각의 시간 단계에서의 압축 프로세스를 따른 기온의 평가를 허용하는 압축기의 다종적 효율을 지칭한다.
그러한 상호관계에 대한 입력은 다음과 같다:
T2 압축기 유입구 온도(모니터링됨)
T3 압축기 배출구 온도(모니터링됨)
P2 압축기 유입구 압력(모니터링됨)
P3 압축기 배출구 압력(모니터링됨)
상기 상호관계는 제 2 휠-공간 온도와 비교되는 블리드 압력 및 온도를 출력한다.
추출 압력이 다음과 같이 압축기 배출 압력(P3)의 함수로서 평가된다:
Figure pct00001
여기에서, fP11(T)는, 계수들이 표 1에 요약된, 압축기 유입구 온도의 3차 다항식 함수이다.
실제 다종적 효율 ηact 가 다음과 같이 평가될 수 있다:
Figure pct00002
여기에서, γ(T) 및 f(T)는 표 1 내의 계수들에 의해서 규정된 3차 다항식 함수들에 의해서 표현된다.
함수 C0 C1 C2 C3
fP11(T) 2.22457469922934E+00 -4.63874892302590E-03 2.44926189613996E-05 -1.27947433407930E-07
γ(T) 1.40029450459100E+00 -1.87667861261292E-06 -9.09273412720000E-08 4.44183762000000E-11
f(T) -6.71976186797772E+01 3.75674097649753E+00 -4.16444150209530E-02 2.11683533804297E-04
표 1: 다항식들에 대한 계수들
마지막으로, 상류 스테이지(예를 들어, 스테이지 11) 기온이 다음과 같이 계산될 수 있다:
Figure pct00003
여기에서,
Figure pct00004
는 다음과 같이 계산된다:
Figure pct00005
상이한 기계들에 대한 데이터의 분석은, 단순한 ΔT 기반의 상호관계가 충분히 정확하지 않다는 것을 나타낸다. 데이터는 휠-공간 온도와 상류 스테이지(예를 들어, 스테이지 11) 기온 블리드 온도 사이의 큰 가변성을 나타낸다.
유동 경로 온도가 고려된다. 예를 들어, 가스 터빈 엔진(401) 내의 유일한 유동 경로 온도 측정이 터빈 출구 온도(T5)이다. 제 2 휠-공간 전방부(410) 및 제 2 휠-공간 후방부(412)의 온도들이 터빈 출구 온도(T5)에 밀접하게 의존하는 것으로 관찰되었다.
그러한 상호관계에서의 효율이 유용하기 때문에, 상수(constant)(θ)가 도입되고, 이는 다음과 같이 표현될 수 있다:
Figure pct00006
θ에 대한 값이 각각의 가스 터빈 엔진에 대해서 규정되고 기계의 타입에 대한 특징적인 값들을 가진다. 제 2 휠-공간의 전방 및 후방 측부(side)에 대해서 θ 값이 일단 셋팅되면, 예측된 휠-공간 온도가 다음과 같이 평가된다:
전방 측부에 대해서,
Figure pct00007
그리고, 후방 측부에 대해서,
Figure pct00008
예상된 값들 및 문턱값들 뿐만 아니라, 시스템에 의해서 획득된 또는 추측된 신호들을 기초로 하는 휠-공간 온도에 대한 규칙들이 이하에서 설명된다.
제 1 휠-공간 전방 온도가 압축기 배출 온도(T3)와 강하게 관련된다. 단순한 그러나 여전히 신뢰가능한 상호관계는 둘 사이의 일정한 온도 차이를 셋팅하기 위한 것이다. 그러한 차이는, 그 값이 0-60 ℃ 범위에 있는 것으로 가정될 수 있는 경우에, 기계의 특성이 된다. 표준 기계는 약 40-60 ℃의 전형적인 기준선 온도 차이를 가지는 반면, 다른 기계들은 약 10-15 ℃의 작은 온도 차이를 가질 수 있을 것이다. 기준선 온도 차이가 고정되면, 휠-공간 온도가 약 ± 15 ℃ 초과로 변화되지 않는 것으로 예상된다.
제 1 휠-공간 후방부 냉각이 압축기 배출 공기와 상류 압축기 스테이지, 예를 들어, 11번째 스테이지 공기의 조합으로부터 제공된다. 측정된 휠-공간 온도에 대해서 양 온도들을 비교하는 것은, 터빈 출구 온도에 대한 비교적 큰 의존성을 나타낸다.
일 실시예에서, 압축기 배출 온도 및 상류 압축기 스테이지 공기 유동들 모두가 휠-공간 온도에 영향을 미치기 때문에, 그 둘의 평균이 비교를 위해서 이용된다:
Figure pct00009
여기에서 T11은 전술한 단계들에 이어서 평가되고, 그리고 T3는 압축기 배출 온도의 측정된 값이다. (T5-Tmix)에 대한 (TTWS1AFT-Tmix)의 선형 의존성이 존재한다. 여러 실시예들에서, 압축기 배출 공기와 상류 압축기 스테이지 공기 유동들의 다른 조합들이 비교를 위해서 이용된다. 예를 들어, 각각이 다른 것에 대해서 가중될 수 있을 것이고, 또는 다른 유동들이 또한 압축기 배출 공기와 상류 압축기 스테이지 공기 유동들과 조합될 수 있을 것이다.
따라서, 이하의 단계는, 일정한 것으로 가정될 수 있고 이하와 같이 휠-공간 온도를 평가하기 위해서 이용되는, θ 비율을 평가하기 위한 것이다.
Figure pct00010
다른 실시예에서, Tmix 에 대한 질량-유동 평가 값이 이용될 수 있을 것이다.
제 2 휠-공간들 전방 및 후방을 냉각하기 위한 소스가, 예를 들어, 압축기 11번째 스테이지 블리드 공기이다. 냉각 공기 유동에 대한 온도가, 전술한 과정에 따라, 압축기의 유입구 및 배출구 섹션에서의 압력 및 온도의 측정된 값들로부터 평가된다.
휠-공간 온도의 정확한 예측을 허용하는 상수(θ)를 도입하는 것에 의해서, 휠-공간 온도가 평가될 수 있다.
하나의 경우에, θ 상수들이 θfwd = 0.289 및 θaft = 0.345 가 되도록 결정된다. 그러한 상수들을 이용하여, 약 ± 10 ℃가 포함된 오류로 휠-공간 온도를 예측할 수 있다.
제 2 휠-공간들 온도 및 제 1 휠-공간 후방부에 대한 규칙들이 터빈 출구 온도를 고려하도록 그리고 모든 경우들에서 약 ± 15 ℃ 미만의 예측 오류를 허용하도록 결정된다. 다른 매개변수들을 평가할 필요가 없이, 제 1 휠-공간 전방부 온도가 압축기 배출 온도와 상호관련된다. 전술한 모든 규칙들이 예측된 값들 및 기계 의존적 셋팅들을 고려한다. 영점교정 기간이 각각의 규칙 정의에 선행하고, 그러한 영점교정 기간 중에 모니터링되는 결과들에 따라서 특징적인 매개변수들이 셋팅된다.
도 5는, 본원 개시 내용의 예시적인 실시예에 따른, 미리 결정된 범위를 초과하는 엔진 휠-공간 온도에 대한 경고를 결정하는 방법(500)의 흐름도이다. 예시적인 실시예에서, 방법(500)이 메모리 장치 내에 복수의 규칙 세트들을 저장하는 단계(502)로서, 상기 규칙 세트들이 상기 휠-공간에 대한 것이고, 상기 규칙 세트들이 실시간 데이터 입력에 대한 실시예 데이터 출력의 관계식으로서 표현된 적어도 하나의 규칙을 포함하고, 상기 관계식은 휠-공간의 온도에 대해서 특정적인, 저장 단계(502), 상기 가스 터빈과 연관된 조건 모니터링 시스템으로부터 실시간의 그리고 이력 데이터 입력들을 수신하는 단계(504)로서, 상기 데이터 입력들이 상기 휠-공간으로 열을 제공하는 소스들과 관련되는, 수신하는 단계(504), 및 상기 휠-공간의 온도와 관련된 입력들을 이용하여 휠-공간 온도 값을 추정하는 단계(506)를 포함한다.
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 작용 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 임의의 조합 또는 하위세트를 포함하는 컴퓨터 프로그래밍 또는 엔지니어링 기술들을 이용하여 구현될 수 있을 것이고, 기술적 효과는 (a) 메모리 장치 내에 복수의 규칙 세트들을 저장하는 단계로서, 상기 규칙 세트들은 휠-공간과 관련되고 실시간 데이터 입력에 대한 실시간 데이터 출력의 관계식으로서 표현되는 적어도 하나의 규칙을 포함하고, 상기 관계식은 휠-공간의 온도에 대해서 특정적인, 저장 단계, (b) 상기 가스 터빈과 연관된 조건 모니터링 시스템으로부터 실시간의 그리고 이력 데이터 입력들을 수신하는 단계로서, 상기 데이터 입력들이 상기 휠-공간으로 열을 제공하는 소스들과 관련되는, 수신하는 단계, (c) 상기 휠-공간의 온도와 관련된 입력들을 이용하여 휠-공간 온도 값을 추정하는 단계, (d) 상기 추정된 휠-공간 온도를 실제 측정된 휠-공간 온도에 비교하는 단계, (e) 상기 비교를 이용하여 경고 메시지를 생성하는 단계로서, 상기 경고 메시지가 상기 휠-공간 온도와 관련된 고장 수리 활동들을 포함하는, 생성 단계, (f) 상기 가스 터빈의 연소 프로세스로부터의 고온 가스, 상기 가스 터빈의 축류 압축기로부터의 블리드 냉각 공기, 및 회전자 풍손 효과들 중 적어도 하나에 포함되는 열을 나타내는 입력들을 수신하는 단계, (g) 상기 휠-공간 온도에 대한 초기 추정된 기준선을 셋팅하는 것이 축류 압축기 블리드 냉각 공기의 온도와 같아지고 그리고 휠-공간에 대한 다른 열의 소스들을 이용하여 보상되는 단계, (h) 휠-공간 온도에 대한 초기 추정된 기준선을 세팅하는 것이 연소 프로세스로부터의 고온 가스 및 회전자 풍손 효과들 중 적어도 하나를 이용하여 보상된 축류 압축기 블리드 냉각 온도의 온도와 같아지는 단계, (i) 가스 터빈의 성능의 열역학적 시뮬레이션을 이용하여 추정된 휠-공간 온도를 온라인으로 결정하는 단계, (j) 축류 압축기의 다종적 효율 및 축류 압축기 블리드 냉각 공기 온도를 이용하여 추정된 휠-공간 온도를 온라인으로 결정하는 단계, (k) 휠-공간 온도와 축류 압축기 블리드 냉각 공기 온도 사이의 선형 관계의 기울기를 결정하는 단계, (l) 터빈 배기의 온도와 축류 압축기 블리드 냉각 공기 온도 사이의 선형 관계의 기울기를 결정하는 단계, 및 (m) 선택가능한 시간의 기간에 걸쳐 기울기를 반복적으로 평균화하는 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; FPGAs), 프로그래머블 어레이 로직(programmable array logic), 또는 프로그래머블 로직 장치들(PLDs) 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 휠-공간 온도 모니터링 시스템 및 방법의 전술한 실시예들은 의미있는 동작적인 권장들 및 고장 수리들을 제공하기 위한 비용-효과적이고 신뢰가능한 수단을 제공한다. 또한, 시스템이 보다 정확하고 그리고 고장 경고들을 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)

  1. 가스 터빈의 휠-공간(wheel-space) 내의 비정상들을 모니터링하고 진단하기 위한 컴퓨터-구현된 방법에 있어서,
    상기 컴퓨터-구현된 방법은 사용자 인터페이스 및 메모리 장치에 결합된 컴퓨터 장치를 이용하여 구현되며,
    상기 메모리 장치 내에 복수의 규칙 세트(rule set)들을 저장하는 단계 ― 상기 규칙 세트들은 상기 휠-공간에 관한 것이고, 상기 규칙 세트들은 실시간 데이터 입력에 관한 실시예 데이터 출력의 관계식으로서 표현되는 적어도 하나의 규칙을 포함하고, 상기 관계식은 상기 휠-공간의 온도에 대해서 특정적임 ― ;
    상기 가스 터빈과 연관된 조건 모니터링 시스템으로부터의 실시간 및 이력 데이터 입력들을 수신하는 단계 ― 상기 데이터 입력들은 상기 휠-공간으로 열을 제공하는 소스들과 관련됨 ― ; 및
    상기 휠-공간의 온도와 관련된 입력들을 이용하여 휠-공간 온도 값을 추정하는 단계
    를 포함하는, 컴퓨터-구현된 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 추정된 휠-공간 온도를 실제 측정된 휠-공간 온도에 비교하는 단계; 및
    상기 비교를 이용하여 경고 메시지를 생성하는 단계 ― 상기 경고 메시지는 상기 휠-공간 온도와 관련된 고장 수리(troubleshooting) 활동들을 포함함 ―
    를 더 포함하는, 컴퓨터-구현된 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 가스 터빈의 연소 프로세스로부터의 고온 가스, 상기 가스 터빈의 축류 압축기(axial compressor)로부터의 블리드 냉각 공기(bleed cooling air), 및 회전자 풍손(windage) 효과들 중 적어도 하나에 포함되는 열을 나타내는 입력들을 수신하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현된 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 휠-공간 온도에 대한 초기 추정된 기준선을 회전자 풍손 효과들 및 연소 프로세스로부터의 고온 가스의 온도 중 적어도 하나를 이용하여 보상된 축류 압축기 블리드 냉각 공기의 온도와 동일하도록 셋팅하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현된 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    축류 압축기의 다종적(polytropic) 효율 및 상기 축류 압축기 블리드 냉각 공기 온도를 이용하여 상기 추정된 휠-공간 온도를 온라인으로 결정하는 단계를 더 포함하는, 컴퓨터-구현된 방법.
  6. 유동 소통하는 축류 압축기 및 저압 터빈을 포함하는, 가스 터빈을 위한 휠-공간 모니터링 및 진단 시스템에 있어서,
    상기 시스템은 휠-공간 온도 규칙 세트를 포함하고,
    상기 규칙 세트는 실시간 데이터 입력에 관한 실시예 데이터 출력의 관계식을 포함하고,
    상기 관계식은 상기 휠-공간 내의 열의 소스들과 관련되는 입력들에 대해서 특정되는 것인, 가스 터빈을 위한 휠-공간 모니터링 및 진단 시스템.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 규칙 세트는 상기 휠-공간 내의 열의 소스들과 관련된 입력들을 이용하여 추정된 휠-공간 온도 값을 결정하도록 구성되는 것인, 가스 터빈을 위한 휠-공간 모니터링 및 진단 시스템.
  8. 제 6 항에 있어서,
    상기 규칙 세트는 연소 프로세스로부터의 고온 가스, 축류 압축기 블리드 냉각 공기, 및 회전자 풍손 효과들 중 적어도 하나 내에 포함되는 열을 나타내는 입력들을 수신하도록 구성되는 것인, 가스 터빈을 위한 휠-공간 모니터링 및 진단 시스템.
  9. 제 6 항에 있어서,
    상기 휠-공간 온도에 대한 초기 추정된 기준선은 연소 프로세스로부터의 고온 가스의 온도 및 회전자 풍손 효과들 중 적어도 하나를 이용하여 보상된 축류 압축기 블리드 냉각 공기의 온도와 동일한 것인, 가스 터빈을 위한 휠-공간 모니터링 및 진단 시스템.
  10. 제 6 항에 있어서,
    추정된 휠-공간 온도는 상기 축류 압축기의 다종적 효율 및 상기 축류 압축기 블리드 냉각 공기 온도를 이용하여 온라인으로 결정되는 것인, 가스 터빈을 위한 휠-공간 모니터링 및 진단 시스템.
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