RU2613548C2 - Способ и система для контроля в реальном времени горения без впрыска воды с низким уровнем выбросов оксидов азота и диффузионного горения - Google Patents

Способ и система для контроля в реальном времени горения без впрыска воды с низким уровнем выбросов оксидов азота и диффузионного горения Download PDF

Info

Publication number
RU2613548C2
RU2613548C2 RU2014133939A RU2014133939A RU2613548C2 RU 2613548 C2 RU2613548 C2 RU 2613548C2 RU 2014133939 A RU2014133939 A RU 2014133939A RU 2014133939 A RU2014133939 A RU 2014133939A RU 2613548 C2 RU2613548 C2 RU 2613548C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
gas turbine
mode
temperature
combustion
exhaust gas
Prior art date
Application number
RU2014133939A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2014133939A (ru
Inventor
Никола ДЖАННИНИ
Абдуррахман Абдаллах КАЛИДИ
Арул САРАВАНАПРИЯН
Давид БЬЯНУЧЧИ
Антонио ПУМО
Алессандро БЕТТИ
Риккардо КРОЧИАНИ
Осама Найм АСХУР
Original Assignee
Нуово Пиньоне С.р.л.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Нуово Пиньоне С.р.л. filed Critical Нуово Пиньоне С.р.л.
Publication of RU2014133939A publication Critical patent/RU2014133939A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2613548C2 publication Critical patent/RU2613548C2/ru

Links

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
    • 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
    • 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
    • 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
    • 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
    • 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
    • F01D21/003—Arrangements for testing or measuring
    • 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
    • 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
    • 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
    • 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
    • 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
    • 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
    • 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
    • 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]

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

Изобретение относится к способу контроля и диагностики отклонений в работе газовой турбины. Для реализации способа используют компьютерное устройство, интерфейсное устройство и запоминающее устройство с предварительно сохраненными на нем наборами правил, связывающие выходные и входные данные работы газовой турбины в реальном времени, причем входные данные связаны с разбросом температуры потока отработанных газов, состоянием детекторов пламени газовой турбины, переходами турбины в другой режим работы, определяют перепад давления в линии газообразного топлива и сравнивают его с пороговыми значениями, выдают рекомендации оператору газовой турбины на перевод ее работы в другой режим при условии соответствия перепаду давления заданному диапазону пороговых значений. Дополнительно определяют неисправную камеру сгорания путем определения угла закрутки потока отработанных газов на основе определения разброса температуры от датчиков температуры и соответствие его порогу разброса температуры для определенного режима горения. Обеспечивается своевременное предоставление сведений о неисправностях газовой турбины для предотвращения аварийных остановок. 9 з.п. ф-лы, 10 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение
Данное описание относится, в целом, к эксплуатации, контролю и диагностике механического/электрического оборудования и, более конкретно, к системам и способам для автоматического уведомления операторов о ненормальном режиме работы машин.
Обзор известных технических решений
Система сжигания топлива - важная часть, которая должна контролироваться в газовой турбине. Традиционные системы мониторинга процессов горения используют статические пороги, которые не рассматривают условия эксплуатации машины, такие как режим горения и нагрузка. В результате они не эффективны и производят ложные или слишком поздние предупреждения. Например, много часов в настоящее время тратится на определение местонахождения источника неисправности в случае проблемы разброса реальной температуры отработанных газов. На стороне детектора пламени контроль только цифрового сигнала или аналогового выходного сигнала без правильного статистического подхода затруднителен и приводит к ложному предупреждению.
Традиционные системы контроля страдают от технических неточностей. Неточность наиболее очевидна при наличии слишком большого количества ложных предупреждений или слишком поздних предупреждений, не принимающих во внимание условия эксплуатации машины; таким образом не предоставляется информация или предоставляется мало информации для нахождения неисправностей.
Сущность изобретения
В одной форме осуществления изобретения реализуемый на компьютере способ контроля и диагностики отклонений в работе газовой турбины реализуется с использованием компьютерного устройства, соединенного с интерфейсом пользователя и запоминающим устройством, и включает хранение множества наборов правил в запоминающем устройстве; эти наборы правил относятся к работе газовой турбины и содержат по меньшей мере одно правило, выраженное как выражение, связывающее выходные данные в реальном времени с входными данными в реальном времени, причем выражение связано по меньшей мере с одним из следующего: разброс температур потока отработанных газов газовой турбины, угол закрутки потока отработанных газов, состояние множества детекторов пламени газовой турбины и переход газовой турбины из первого режима работы во второй режим работы с пониженным уровнем выбросов NOx; прием входных данных, поступающих в реальном времени, и данных за прошлые периоды от системы контроля состояния, связанной с газовой турбиной, причем входные данные касаются параметров, связанных по меньшей мере с одним из следующего: разброс температуры потока отработанных газов газовой турбины, угол закрутки потока отработанных газов, состояние множества детекторов пламени газовой турбины и переход газовой турбины из первого режима работы во второй режим работы с пониженным уровнем выбросов NOx; определение перепада давления в линии газообразного топлива с использованием принимаемых данных; сравнение определяемого перепада давления с заданным диапазоном пороговых значений и выдачу рекомендации оператору газовой турбины на перевод режима работы газовой турбины из первого режима во второй режим без снижения нагрузки газовой турбины, если определяемый перепад давления удовлетворяет заданному диапазону пороговых значений.
В другой форме осуществления изобретения система контроля и диагностики для газовой турбины, содержащей осевой компрессор и турбину низкого давления, сообщающиеся по потоку, содержит набор правил для горения без впрыска воды с низким уровнем выбросов оксидов азота (Dry Low Nitrous oxide, DLN) и диффузионного горения в реальном времени, причем этот набор правил включает выражение связи выходных данных, поступающих в реальном времени, относительно по меньшей мере одного из следующего: разброса температуры потока отработанных газов газовой турбины, угла закрутки потока отработанных газов, состояния множества детекторов пламени газовой турбины и перехода газовой турбины из первого режима работы во второй режим работы с пониженным уровнем выбросов NOx.
В еще одной форме осуществления изобретения один или более машиночитаемых носителей хранят выполняемые компьютером команды, причем, когда они выполняются по меньшей мере одним процессором, то заставляют процессор записывать в запоминающее устройство множество наборов правил, наборы правил касаются выходных данных газовой турбины, при этом наборы правил содержат по меньшей мере одно правило, выраженное как выражение связи выходных данных, поступающих в реальном времени, с входными данными, поступающими в реальном времени, причем выражение касается по меньшей мере одного из следующего: разброса температуры потока отработанных газов газовой турбины, угла закрутки потока отработанных газов, состояния исправности множества детекторов пламени газовой турбины и перехода газовой турбины из первого режима работы во второй режим работы с пониженным уровнем выбросов NOx; принимать входные данные, поступающие в реальном времени, и за прошлые периоды от системы контроля состояния, связанной с газовой турбиной, причем входные данные касаются параметров, связанных по меньшей мере с одним из следующего: разброс температуры потока отработанных газов газовой турбины, угол закрутки потока отработанных газов, состояние множества детекторов пламени газовой турбины и переход газовой турбины из первого режима работы во второй режим работы с пониженным уровнем выбросов NOx; принимать множество выходных сигналов температуры от одного или более температурных датчиков, связанных с потоком отработанных газов газовой турбины, и определять разброс температуры потока отработанных газов газовой турбины, используя принимаемое множество выходных сигналов температуры.
Краткое описание чертежей
На фиг. 1-10 показаны примеры осуществления описанных здесь способа и системы.
Фиг. 1 представляет собой блок-схему системы дистанционного контроля и диагностики в соответствии с примером осуществления данного изобретения.
Фиг. 2 представляет собой блок-схему примера осуществления архитектуры сети локальной системы контроля и диагностики промышленной установки, такой как распределенная система управления (Distributed Control System, DCS).
Фиг. 3 представляет собой блок-схему примера набора правил, который может использоваться с локальной системой контроля и диагностики (Local Monitoring and Diagnostic System, LMDS), показанной на фиг. 1.
Фиг. 4 представляет собой вертикальный вид сбоку газотурбинного двигателя в соответствии с примером осуществления данного изобретения.
Фиг. 5 представляет собой схему расположения двенадцати термопар, разнесенных приблизительно равномерно по окружности в диффузоре, в соответствии с примером осуществления данного изобретения.
Фиг. 6 представляет собой график, иллюстрирующий связь между засорением форсунки и разбросом температуры отработанных газов.
Фиг. 7 представляет собой блок-схему детектора пламени (Flame Detector, FD), который может использоваться с газотурбинным двигателем, показанным на фиг. 4, в соответствии с примером осуществления данного изобретения.
Фиг. 8 представляет собой снимок экрана с кривыми аналоговых выходных сигналов и цифровым выходным сигналом схемы детектирования пламени.
Фиг. 9 представляет собой блок-схему работы газотурбинного двигателя во время процесса нагружения и разгружения.
Фиг. 10 представляет собой схему трубопроводов части топливной системы 1000, которая может использоваться с газотурбинным двигателем, показанным на фиг. 4, в соответствии с примером осуществления данного изобретения.
Хотя конкретные особенности различных форм осуществления изобретения могут быть показаны на некоторых чертежах и не показаны на других, это сделано только для удобства. Любая особенность некоторого чертежа может быть связана и/или заявлена в комбинации с любой особенностью некоторого другого чертежа.
Подробное описание изобретения
Следующее подробное описание поясняет формы осуществления изобретения в качестве примера, а не с целью ограничения. Предполагается, что изобретение имеет общее применение в аналитических и методических формах осуществления работы контрольной аппаратуры в промышленных, коммерческих и жилых применениях.
Система сжигания топлива - важный компонент, который необходимо контролировать в газовой турбине. Системы сжигания без впрыска воды с низким уровнем выбросов оксидов азота (DLN) более сложны и имеют иные режимы горения, чем традиционные газовые турбины. Используемое здесь обозначение NOx относится к моноазотным оксидам, NO и NO2 (окиси азота и двуокиси азота). Набор правил реального времени для горения в режиме DLN и диффузионного горения обеспечивает предотвращение неправильного управления горением, выдачу прямых рекомендаций для нахождения неисправностей, а также предупреждает о ранних признаках отказа, давая операторам газовой турбины время для действий и/или планирования остановки машины.
Набор правил реального времени для горения в режиме DLN и диффузионного горения включает следующие правила горения в качестве части системы контроля в режиме онлайн:
1. Разброс температуры отработанных газов как функции режима горения и нагрузки: Для системы DLN определение одного постоянного порога для разброса температуры отработанных газов будет приводить или к ложным предупреждениям или к слишком поздним предупреждениям. Есть последовательность переходов, во время которой горение переходит от одного режима к другому, например: первичный, "бедное горение - бедное горение", вторичный, предварительного смешения или "расширенное бедное горение - бедное горение". Во время каждого режима определяется надлежащий порог для разброса и при нагружении машины в режиме "бедное горение - бедное горение" разброс определяется как функция температуры горения. Для диффузионного горения разброс сравнивается с порогом, который равен, например, приблизительно 0,7 допустимого разброса. Также определяется правило для выявления отказа термоэлектрического датчика температуры отработанных газов. Пороги разброса отработанных газов устанавливаются более точно, потому что они устанавливаются для каждого режима горения и как функция нагрузки. Правильность предупреждений о разбросе отработанных газов проверяется, чтобы гарантировать, что причиной является реальная проблема. Набор правил реального времени для горения в режиме DLN и диффузионного горения облегчает и улучшает нахождение и устранение неисправностей: например, калькулятор угла закрутки определяет местонахождение источника неисправности (камеры (камер) сгорания и/или топливных форсунок) и уменьшает время нахождения неисправностей. В газовой турбине с диффузионным горением предусматривается также правило, которое определяет, не вызван ли большой разброс неисправным датчиком, так что процесс нахождения неисправностей может немедленно перейти к правильному определению основной причины.
2. Набор правил реального времени для горения в режиме DLN и диффузионного горения также выполняет расчет угла закрутки для обратного прослеживания от разброса к источнику или неисправной камере(-ам) сгорания, что значительно уменьшит время нахождения неисправностей. Когда разброс обнаруживается в газовой турбине с многосекционной трубчатой камерой сгорания, невозможно прямо судить об источнике проблемы (неисправной камере сгорания), потому что термопары не расположены рядом с жаровыми трубами. Набор правил прослеживает в обратном направлении связь отклонения разброса в выходном диффузоре с неисправной камерой сгорания. Связь, используемая в механизме правил, определяет неисправную камеру сгорания в случае реального разброса.
3. Состояние детектора пламени также важно, так как деградация детектора пламени с течением времени и другие проблемы могут приводить к многочисленным аварийным остановкам со всеми связанными с ними затратами и потерями производства. Набор правил реального времени для горения в режиме DLN и диффузионного горения включает алгоритм, который анализирует состояние детекторов пламени и генерирует предупреждения и рекомендации, связанные с этим анализом в реальном времени, облегчая выполнение хорошего технического обслуживания системы детектора пламени, чтобы избежать ложных предупреждений о погасании пламени и аварийных остановок. Необработанный импульсный сигнал, поступающий от датчика пламени (датчика ультрафиолетового (UltraViolet, UV) излучения), обрабатывается системой управления двумя различными способами: как аналоговый выходной сигнал и как цифровой выходной сигнал. Цифровые сигналы используются для обнаружения пламени и участвуют в логике панели управления, в то время как аналоговые сигналы не используются. Испытание в условиях эксплуатации и несколько проверок показали высокую степень изменчивости и низкую повторяемость сигналов детектора пламени, которые являются причиной "ложного" погасания пламени во вторичной зоне и аварийных остановок при работе в режиме предварительного смешивания. Состояние детектора пламени зависит от многих факторов, включая влажность воздуха, грязь, накапливающуюся на линзе и соединениях электропроводами. В наборе правил реального времени для горения в режиме DLN и диффузионного горения аналоговый выходной сигнал используется для контроля детектора вторичного пламени: каждый сигнал обрабатывается с использованием статистического подхода, чтобы опознавать помехи и изменения и генерировать "количественный показатель состояния" (health count metric). Этот показатель используется для определения порогов и указания, необходимо ли заменить или настроить датчики. Выводимые рекомендации указывают, следует ли заменить, настроить, проверить детектор или очистить линзу детектора. Набор правил реального времени для горения в режиме DLN и диффузионного горения контролирует постепенное ухудшение характеристик с течением времени и, таким образом, может предсказывать ранние признаки отказа. Выводимые рекомендации могут отличать ухудшающийся детектор от грязного или затуманенного.
4. Нецелесообразная разгрузка и излишнее сжигание топлива в настоящее время необходимы для перехода из режима "расширенное бедное горение - бедное горение" (Extended Lean-Lean, EXT-LL) в режим предварительного смешивания. Следовательно, некоторым выгодам, связанным с низкими выбросами, противоречит избыточное сжигание топлива. На основании расчета перепада давления в линии подачи газообразного топлива набор правил реального времени для горения в режиме DLN и диффузионного горения оценивает возможность перехода прямо без разгрузки, что может уменьшить сжигание топлива и позволить выполнить переход без снижения нагрузки газовой турбины. Правило перехода в технологии DLN позволяет операторам узнать о возможности избежать ненужной разгрузки, чтобы сэкономить время, топливо и уменьшить выбросы, являющиеся результатом избыточного сжигания газообразного топлива.
На фиг. 1 показана блок-схема системы 100 дистанционного контроля и диагностики в соответствии с примером осуществления данного изобретения. В примере осуществления система 100 содержит центр 102 дистанционного контроля и диагностики. Центр 102 дистанционного контроля и диагностики обслуживается организацией, такой как производитель комплектного оборудования (Original Equipment Manufacturer, OEM), закупленного и эксплуатируемого отдельной хозяйственной организацией, такой как эксплуатирующая организация. В примере осуществления производитель OEM и эксплуатирующая организация вступают в соглашение по обслуживанию, посредством чего производитель OEM предоставляет эксплуатирующей организации услуги, связанные с закупленным оборудованием. Эксплуатирующая организация может владеть закупленным оборудованием и эксплуатировать его на одном участке или на нескольких участках. Кроме того, производитель OEM может вступить в соглашение по обслуживанию с множеством эксплуатирующих организаций, каждая из которых обслуживает свой собственный единственный участок или многочисленные участки. Каждый из многочисленных участков может содержать идентичное отдельное оборудование или множества идентичных комплектов оборудования, таких как ряд последовательно установленных машин. Кроме того, по меньшей мере часть оборудования может быть уникальной для участка или уникальной для всех участков.
В примере осуществления первый участок 104 содержит один или более анализаторов 106 технологического процесса, системы 108 контроля оборудования, центры 110 локального управления оборудованием и/или панели 112 контроля и тревожной сигнализации, каждая из которых сконфигурирована для взаимодействия с соответствующими датчиками оборудования и управляющей аппаратурой, чтобы воздействовать на управление и работу соответствующего оборудования. Один или более анализаторов 106 технологического процесса, системы 108 контроля оборудования, центры 110 локального управления оборудованием и/или панели 112 контроля и тревожной сигнализации коммуникационно подключены к интеллектуальной системе 114 контроля и диагностики с помощью сети 116. Интеллектуальная система 114 контроля и диагностики (Intelligent Monitoring And Diagnostic, IMAD) конфигурирована так, чтобы поддерживать связь с другими локальными системами (не показанными на фиг. 1) и системами вне участка, такими как, но не ограничиваясь этим, центр 102 дистанционного контроля и диагностики. В различных формах осуществления изобретения система IMAD 114 сконфигурирована так, чтобы поддерживать связь с центром 102 контроля и диагностики, используя, например, выделенную сеть 118, линию 120 беспроводной связи и Интернет 122.
Каждый из множества других участков, например, второй участок 124 и n-ый участок 126, может быть по существу подобным первому участку 104, хотя может быть или не быть точно подобным первому участку 104.
Фиг. 2 представляет собой блок-схему примера осуществления архитектуры 200 сети локальной системы контроля и диагностики промышленной установки, такой как распределенная система 201 управления (Distributed Control System, DCS). Промышленная установка может иметь множество единиц заводского оборудования, такого как газовые турбины, центробежные компрессоры, редукторы, генераторы, насосы, двигатели, вентиляторы и датчики контроля технологического процесса, которые соединены, сообщаясь по потоку, посредством соединительной трубопроводной сети, и соединены по сигнальной связи с системой DCS 201 с помощью одного или более модулей дистанционного ввода/вывода (Input/Output, I/O) и соединительных кабелей и/или радиосвязи. В примере осуществления промышленная установка содержит систему DCS 201, содержащую сетевую магистраль 203. Сетевая магистраль 203 может быть аппаратно-реализованным трактом передачи данных, например, изготовленным из кабеля с витыми парами, экранированного коаксиального кабеля или волоконно-оптического кабеля, или может быть по меньшей мере частично беспроводной. Система DCS 201 может содержать также процессор 205, который соединен с возможностью связи посредством сетевой магистрали 203 с заводским оборудованием, расположенным на участке промышленной установки или на удаленных местах. Должно быть понятно, что любое число машин может быть функционально связано с сетевой магистралью 203. Часть машин может быть подключена к сетевой магистрали 203 проводами, а другая часть машин может подключаться к сетевой магистрали 203 беспроводными средствами с помощью базовой радиостанции 207, которая может функционально связываться с системой DCS 201. Базовая радиостанция 207 может использоваться для увеличения эффективной дальности связи системы DCS 201, например, с оборудованием или датчиками, расположенными удаленно от промышленной установки, но продолжающими связываться с одной или несколькими системами в пределах промышленной установки.
Система DCS 201 может быть сконфигурирована для приема и отображения эксплуатационных параметров, связанных с множеством единиц оборудования, и генерирования сигналов автоматического управления и приема входных сигналов ручного управления, чтобы управлять работой оборудования промышленной установки. В примере осуществления система DCS 201 может содержать сегмент программного кода, сконфигурированный так, чтобы управляющий процессор 205 анализировал данные, принимаемые в системе DCS 201, которые позволяют осуществлять мониторинг и диагностику машин промышленной установки в режиме онлайн. Данные могут собираться от каждой машины, включая газовые турбины, центробежные компрессоры, насосы и двигатели, связанные с ними датчики технологического процесса, а также локальные датчики окружающей среды, включая, например, датчики вибраций, сейсмические датчики, датчики температуры, давления, тока, напряжения, температуры и влажности окружающей среды. Данные могут предварительно обрабатываться локальным диагностическим модулем или модулем дистанционного ввода/вывода либо могут передаваться в систему DCS 201 в необработанном виде.
Локальная система 213 контроля и диагностики (Local Monitoring and Diagnostic System, LMDS) может быть отдельным добавочным аппаратным устройством, таким, как например, персональный компьютер (Personal Computer, PC), который поддерживает связь с системой DCS 201 и другими системами 209 управления и источниками данных с помощью сетевой магистрали 203. Система LMDS 213 может быть реализована также в сегменте программы, выполняемой в системе DCS 201 и/или одной или нескольких других системах 209 управления. Соответственно, система LMDS 213 может работать распределенным образом так, чтобы часть сегмента программы параллельно выполнялась в нескольких процессорах. Система LMDS 213 также может быть полностью интегрирована в работу системы DCS 201 и других систем 209 управления. Система LMDS 213 анализирует данные, принимаемые системой DCS 201, источниками данных и другими системами 209 управления, чтобы определять эксплуатационное состояние машин и/или технологического процесса, применяющего машины, с использованием глобального вида промышленной установки.
В примере осуществления архитектура 100 сети содержит компьютер 202 серверного класса и одну или более клиентских систем 203. Компьютер 202 серверного класса дополнительно содержит сервер 206 базы данных, сервер 208 прикладных программ, веб-сервер 210, факс-сервер 212, сервер 214 каталогов и почтовый сервер 216. Каждый из серверов 206, 208, 210, 212, 214 и 216 может быть воплощен в программном обеспечении, выполняющемся на компьютере 202 серверного класса; или некоторые комбинации серверов 206, 208, 210, 212, 214 и 216 могут быть воплощены отдельно или в комбинации на отдельных компьютерах серверного класса, соединенных в локальную вычислительную сеть (Local Area Network, LAN) (не показанную). Блок 220 хранения данных соединен с компьютером 202 серверного класса. Кроме того, рабочая станция 222, такая как рабочая станция администратора системы, пользовательская рабочая станция и/или рабочая станция диспетчера, подключена к сетевой магистрали 203. Альтернативно, рабочие станции 222 подключаются к сетевой магистрали 203 с использованием Интернет-канала 226 или связываются посредством беспроводного соединения, например, посредством базовой радиостанции 207.
Каждая рабочая станция 222 может быть персональным компьютером, имеющим веб-браузер. Хотя функции, выполняемые на рабочих станциях, обычно показывают как выполняемые на соответствующих рабочих станциях 222, такие функции могут выполняться на одном из многих персональных компьютеров, подключенных к сетевой магистрали 203. Рабочие станции 222 описываются как связанные с отдельными приводимыми в качестве примера функциями только для того, чтобы облегчить понимание различных видов функций, которые могут выполняться лицами, имеющими доступ к сетевой магистрали 203.
Компьютер 202 серверного класса сконфигурирован так, чтобы связываться с различными лицами, включая служащих 228 и третьих лиц, например, поставщиков 230 услуг. Связь в примере осуществления показана как выполняемая с использованием сети Интернет, однако в других формах осуществления изобретения может использоваться любая другая связь типа глобальной сети (Wide Area Network, WAN), то есть системы и процессы не ограничены тем, чтобы применяться на практике с использованием сети Интернет.
В примере осуществления любое уполномоченное лицо, имеющее рабочую станцию 232, может получать доступ к системе LMDS 213. По меньшей мере одна из клиентских систем может содержать рабочую станцию 234 администратора, расположенную в удаленном месте. Рабочие станции 222 могут быть реализованы на персональных компьютерах, имеющих веб-браузер. При этом рабочие станции 222 сконфигурированы так, чтобы поддерживать связь с компьютером 202 серверного класса. Кроме того, факс-сервер 212 поддерживает связь с удаленно расположенными клиентскими системами, включая клиентскую систему 236, использующую телефонную линию (не показанную). Факс-сервер 212 сконфигурирован так, чтобы поддерживать связь также с другими клиентскими системами 228, 230 и 234.
Инструментальные средства компьютерного моделирования и анализа системы LMDS 213, как описано ниже более подробно, могут храниться на сервере 202 и могут быть доступны запрашивающей стороне в любой из клиентских систем 204. В одной форме осуществления изобретения клиентские системы 204 представляют собой компьютеры, содержащие веб-браузер, такой, что компьютер 202 серверного класса является доступным для клиентских систем 204 с использованием сети Интернет. Клиентские системы 204 подключаются к сети Интернет через множество интерфейсов, включая сеть, такую как локальная вычислительная сеть (LAN) или глобальная сеть (WAN), подключения по телефонным линиям, кабельные модемы и специальные высокоскоростные линии цифровой сети с интеграцией служб (Integrated Services Digital Network, ISDN). Клиентские системы 204 могут быть любым устройством, способным к соединению с сетью Интернет, включая веб-ориентированный телефон, персональный цифровой помощник (Personal Digital Assistant, PDA) или другое веб-ориентированное подключаемое оборудование. Сервер 206 базы данных соединяется с базой данных 240, содержащей информацию о промышленной установке 100, как более подробно описано ниже. В одной форме осуществления изобретения централизованная база данных 240 хранится на компьютере 202 серверного класса, и к ней могут обращаться потенциальные пользователи в одной из клиентских систем 204 путем регистрации на компьютере 202 серверного класса с помощью одной из клиентских систем 204. В альтернативной форме осуществления изобретения база данных 240 хранится удаленно от компьютера 202 серверного класса и может быть нецентрализованной.
Другие системы промышленной установки могут предоставлять данные, которые являются доступными для компьютера 202 серверного класса и/или клиентских систем 204 посредством независимых подключений к сетевой магистрали 204. Сервер 242 интерактивных электронных технических руководств обслуживает запросы на данные машин, касающиеся конфигурации каждой машины. Такие данные могут включать эксплуатационные возможности, такие как характеристики насоса, номинальная мощность двигателя, класс изоляции и размер рамы, конструктивные параметры, такие как размеры, число стержней ротора или лопаток рабочего колеса и история технического обслуживания машин, такого как изменения при эксплуатации для машины, реальные измерения и измерения после окончания регулировки, а также выполненные на машине ремонтные работы, которые не возвратили машину к ее первоначальному расчетному режиму.
Портативный прибор 244 для контроля вибраций может периодически подключаться к локальной сети непосредственно или через входной порт компьютера, такой как порты, включенные в состав рабочих станций 222 или клиентских систем 204. Как правило, данные вибраций собираются по маршруту, причем данные собираются от заранее заданного списка машин на регулярной основе, например, ежемесячно или с другой периодичностью. Данные вибраций также могут собираться совместно с действиями по поиску неисправностей, техническому обслуживанию и вводу в эксплуатацию. Кроме того, данные вибраций могут собираться непрерывно в режиме реального времени или близком к реальному времени. Такие данные могут обеспечивать новый базовый уровень для алгоритмов системы LMDS 213. Данные технологического процесса могут точно так же собираться на основании маршрута или во время действий по поиску неисправностей, техническому обслуживанию и вводу в эксплуатацию. Кроме того, некоторые данные технологического процесса могут собираться непрерывно в режиме реального времени или близком к реальному времени. Некоторые параметры технологического процесса не могут постоянно контролироваться приборами, и портативное устройство 245 сбора данных технологического процесса может использоваться, чтобы собирать данные параметров технологического процесса, которые могут загружаться в систему DCS 201 посредством рабочей станции 222, чтобы они были доступны системе LMDS 213. Другие данные параметров технологического процесса, такие как данные анализаторов состава технологической жидкой среды и анализаторов поступающих в атмосферу загрязнений, могут предоставляться системе DCS 201 посредством множества мониторов 246 в режиме онлайн.
Электроэнергия, подаваемая на различные машины или генерируемая генераторами на промышленной установке, может контролироваться реле 248 защиты двигателя, связанными с каждой машиной. Как правило, такие реле 248 расположены удаленно от контролируемого оборудования в центре управления двигателями (Motor Control Center, МСС) или в распределительном устройстве 250, снабжающем машину. В дополнение к реле 248 защиты, распределительное устройство 250 может содержать также систему диспетчерского управления и сбора данных (Supervisory Control and Data Acquisition System, SCADA), которая снабжает систему LMDS 213 параметрами электропитания или оборудования системы энергоснабжения (не показано), расположенным на промышленной установке, например, на электрораспределительной подстанции, или параметрами удаленных выключателей линий передачи и линий.
Фиг. 3 представляет собой блок-схему примера набора 280 правил, который может использоваться системой LMDS 213 (показанной на фиг. 1). Набор 280 правил может быть комбинацией одного или более устанавливаемых пользователем правил и ряда свойств, которые определяют режим и состояние устанавливаемых пользователем правил. Правила и свойства могут связываться и храниться в формате строки расширяемого языка разметки (extensible Markup Language, XML), которая может быть зашифрована на основании ключа из 25 алфавитно-цифровых знаков, когда сохраняется в файле. Набор 280 правил является модульным элементом знаний, который содержит один или более входов 282 и один или более выходов 284. Входы 282 могут быть программными портами, которые направляют данные из определенных мест в системе LMDS 213 в набор 280 правил. Например, входные данные от внешнего датчика вибраций насоса могут передаваться к аппаратному входному оконечному устройству в системе DCS 201. Система DCS 201 может выполнять дискретизацию сигнала в этом оконечном устройстве, чтобы вслед за этим принимать сигнал. Сигнал тогда может обрабатываться и сохраняться в ячейках в запоминающем устройстве, доступном системе DCS 201 и/или составляющем с ней единое целое. Первые входные данные 286 набора 280 правил могут отображаться на ячейки в запоминающем устройстве так, что содержимое ячеек в запоминающем устройстве является доступным для набора 280 правил как входные данные. Точно так же, выходные данные 288 могут отображаться на другие ячейки в запоминающем устройстве, доступные для системы DCS 201 или для другого запоминающего устройства, так, что ячейки в запоминающем устройство содержат выходные данные 288 набора 280 правил.
В примере осуществления набор 280 правил содержит одно или более правил, касающихся контроля и диагностики определенных проблем, связанных с оборудованием, эксплуатируемым на промышленном предприятии, таком как, например, предприятие по обратной закачке газа, завод сжиженного природного газа (Liquified Natural Gas, LNG), электростанция, нефтеперерабатывающий завод и химико-технологическое оборудование. Хотя набор 280 правил описывается с точки зрения использования промышленным предприятием, набор 280 правил может надлежащим образом создаваться для сбора любых знаний и использоваться для нахождения решений в любой области. Например, набор 280 правил может содержать знания, имеющее отношение к экономическому поведению, финансовой деятельности, явлениям погоды и процессам проектирования. Набор 280 правил тогда может использоваться, чтобы находить решения проблем в этой области. Набор 280 правил включает знания из одного или многих источников, так что знания передаются любой системе, где применяется набор 280 правил. Знания собираются в виде правил, которые связывают выходы 284 с входами 282 так, что спецификация входов 282 и выходов 284 позволяет применять набор 280 правил к системе LMDS 213. Набор 280 правил может содержать только правила, специфические для определенного оборудования установки, и может быть направлен только на одну возможную проблему, связанную с этим специфическим оборудованием установки. Например, набор 280 правил может содержать только правила, которые применимы к двигателю или комбинации двигатель/насос. Набор 280 правил может содержать только правила, которые определяют состояние исправности комбинации двигателя/насоса с использованием данных вибраций. Набор 280 правил может содержать также правила, которые определяют состояние исправности комбинации двигателя/насоса с использованием комплекта средств диагностики, включаемых в дополнение к средствам анализа вибраций, но могут также содержать, например, инструментальные средства расчета рабочих характеристик и/или инструментальные средства финансовых расчетов для комбинации двигателя/насоса.
Во время работы набор 280 правил создается в инструментальных средствах разработки программ, которые запрашивают пользователя о зависимостях между входами 282 и выходами 284. Входы 282 могут принимать данные, представляющие, например, цифровые сигналы, аналоговые сигналы, формы колебаний, обрабатываемые сигналы, введенные вручную данные и/или параметры конфигурации и выходные данные от других наборов правил. Правила в наборе 280 правил могут содержать логические правила, численные алгоритмы, приложения для обработки формы колебаний и сигналов, алгоритмы экспертной системы и искусственного интеллекта, статистические инструментальные средства и любое другое выражение, которое может связывать выходы 284 с входами 282. Данные с выхода 284 могут отображаться в соответствующие ячейки в запоминающем устройстве, которые резервируются и конфигурируются для приема каждых данных с выхода 284. Система LMDS 213 и система DCS 201 могут затем использовать ячейки в запоминающем устройстве, чтобы выполнять любые функции контроля и/или управления, для выполнения которых могут быть запрограммированы система LMDS 213 и система DCS 201. Правила набора 280 правил работают независимо от системы LMDS 213 и системы DCS 201, хотя данные на входе 282 могут подаваться в набор 280 правил и данные на выходе 284 могут подаваться в набор 280 правил непосредственно или опосредованно через промежуточные устройства.
Во время создания набора 280 правил человек-эксперт в данной области раскрывает знания области, специфической для конкретного оборудования, используя инструмент разработки при программировании одного или более правил. Правила создаются формированием выражений зависимости между данными на выходе 284 и данными на входе 282. Операнды могут выбираться из библиотеки операндов с использованием графических способов, например, с использованием перетаскивания мышью на графическом интерфейсе пользователя, встроенном в инструмент разработки. Графическое представление операнда может быть выбрано из библиотечной части экранного устройства отображения (не показанного) и перетащено в часть создания правила. Зависимости между входом 282 и операндами размещаются в виде логического показа, и пользователь запрашивается о значениях, таких как константы, когда они основаны на определенных операндах и некоторых определенных данных на входе 282, которые выбираются. Создается столько правил, сколько необходимо, чтобы собрать знания эксперта. Соответственно, набор 280 правил может содержать жесткий набор правил диагностики и/или контроля или относительно менее жесткий набор правил диагностики и/или контроля, основанный на требованиях пользователя и современном состоянии техники в конкретной области набора 280 правил. Инструмент разработки обеспечивает ресурсы для проверки набора 280 правил во время разработки, чтобы гарантировать, что различные комбинации и значения данных на входе 282 производят ожидаемые выходные данные на выходе 284.
Как описано ниже, наборы правил задаются, чтобы оценить разброс температуры отработанных газов как функцию режима горения и нагрузки, расчет угла закрутки для обратного прослеживания разброса температуры отработанных газов к источнику или неисправной камере(-ам) сгорания и состояние детекторов пламени, и генерирует предупреждения и рекомендации, чтобы избежать ложных предупреждений о погасании пламени и аварийных остановок, нецелесообразной разгрузки и излишнего сжигания топлива, необходимых в настоящее время для перехода из режима "расширенное бедное горение - бедное горение" (EXT-LL) в режим предварительного смешивания.
На фиг. 4 показан вертикальный вид сбоку газотурбинного двигателя 400 в соответствии с примером осуществления данного изобретения. В примере осуществления газотурбинный двигатель 400 содержит множество секционных камер 402 сгорания, сообщающихся с расположенной ниже по потоку турбиной 404 низкого давления или силовой турбиной, и диффузор 406, расположенный ниже по потоку от турбины 404 низкого давления. Диффузор 406 содержит множество термопар 408, расположенных по окружности во внутренней области диффузора 406 в тракте потока отработанных газов, выходящих из турбины 404 низкого давления. В примере осуществления количество термопар 408 равно тринадцати, они равномерно расположены по окружности в диффузоре 406. В различных формах осуществления изобретения используются другие количества термопар 408, которые могут располагаться в диффузоре 406 так, как это удобно.
В примере осуществления термопары 408 подключены к детектору 410 большого разброса, который сконфигурирован для приема сигналов температуры и применения к сигналам одного или более наборов правил обнаружения разброса. Секционные камеры 402 сгорания располагаются по окружности по газотурбинному двигателю 400. Отработанные газы, выходящие из каждой камеры 402 сгорания, различаются по температуре в зависимости от условий горения в каждой камере 402 сгорания. Отработанные газы каждой камеры 402 сгорания имеют тенденцию лишь до некоторой степени смешиваться с отработанными газами, выходящими из других камер 402 сгорания. В зависимости от условий эксплуатации газотурбинного двигателя, включая, но не ограничиваясь этим, нагрузку, воздушный поток и условия работы камеры 402 сгорания, каждая термопара 408 может быть тесно связана с различимой одной или несколькими камерами 402 сгорания. Такая тесная связь дает возможность обнаружения проблемы с форсункой в одной из камер 402 сгорания посредством обнаружения отклонений в разбросе температур в диффузоре 406, которые измеряются термопарами 408.
Набор правил разброса температуры отработанных газов, связанный с детектором 410 большого разброса, оценивает угол закрутки, который, как используется здесь, относится к углу между измеренной характерной температурой отработанных газов при различных нагрузках, и исходным местоположением камеры 402 сгорания. В примере осуществления набор правил разброса температуры отработанных газов является функцией преобразования со следующими входными данными:
Показания термопар температуры отработанных газов (TTXD_1…TTXD_13*).
Разброс температуры отработанных газов (TTXSP1*).
Скорость вращения турбины высокого давления в процентах (TNH*).
Скорость вращения турбины низкого давления в процентах (TNL*).
Абсолютное давление на выходе компрессора (PCD_abs*).
Давление окружающей среды (AFPAP*).
Набор правил разброса отработанных газов сконфигурирован для вывода угла закрутки и оценки холодных/горячих пятен. Выходные данные используют для определения местоположения вероятной причины разброса температуры по окружности диффузора 406. Набор правил разброса отработанных газов сконфигурирован для вывода шагов, которые необходимо выполнить для нахождения неисправности, когда угол закрутки превышает заданный диапазон пороговых значений, или когда обнаруживается другой индикатор отклонения разброса температуры. Например, набор правил разброса отработанных газов может выводить шаги нахождения неисправностей, которые включают, например: 1. Правильно определить горячие и холодные пятна на графике температуры выходных газов. 2. Проследить отклонение температуры выходных газов с помощью угла закрутки газов до конкретного местоположения камеры сгорания. 3. Определить аппаратные средства, которые способны создавать изменения в картине горения.
Применяемая методология набора правил разброса отработанных газов включает оценку присутствия холодного/горячего пятна, определение местоположения холодной/горячей области, выбор самой холодной/самой горячей термопары и ее соответствующего местоположения в выпускной напорной камере, выполнение проверки соседних термопар, расчет угла закрутки с использованием функции преобразования набора правил разброса отработанных газов от местоположения низкой термопары, прослеживание обратно величины угла закрутки для определения местоположения вероятной причины.
На фиг. 5 представлена схема размещения двенадцати термопар 408, расположенных с приблизительно одинаковыми интервалами по окружности в диффузоре 406 в соответствии с примером осуществления данного изобретения. Поток отработанных газов через диффузор 406 направлен в плоскость страницы на фиг. 5 или из нее. На основании фиксированного положения каждой термопары 408 в диффузоре 406 могут быть определены и проверены взаимосвязи между температурами, измеряемыми каждой из термопар 408, и соответствующими камерами 402 сгорания. Диапазон 500 неопределенности может использоваться для описания относительной неопределенности определяемого угла закрутки. На такую неопределенность может воздействовать, например, нагрузка газотурбинного двигателя 400.
Фиг. 6 представляет собой график 550, показывающий связь между засорением форсунки и разбросом температуры отработанных газов. График 550 содержит ось X 552, градуированную в единицах % засорения форсунки, и ось Y 554, градуированную в единицах разброса температуры отработанных газов. Линия 556 является кривой, построенной по нескольким точкам данных на основе анализа в эксплуатационных условиях и иллюстрирующей связь между засорением форсунки и разбросом температуры отработанных газов.
Разброс температуры на выходе камер 402 сгорания является функцией, например, но не ограничиваясь этим, режима горения газотурбинного двигателя 400, разделения топлива и выходной мощности газотурбинного двигателя 400. Набор правил, контролирующий режим DLN-I горения, является простым правилом, основанным на заданном диапазоне пороговых значений.
Набор правил контроля горения DLN-I принимает в качестве входных данных:
Режим горения (DLN_MODE_GAS*).
Среднюю температуру отработанных газов (ТТХМ*).
Разброс температуры отработанных газов (TTXSP1*)
Предел разброса температуры отработанных газов (TTXSPL*).
Опорное значение температуры горения (CTF*).
Показания температуры отработанных газов термопарами (TTXD_1, … TTXD_13*).
Порог, используемый для сигнализации о контролируемом отклонении, зависит, прежде всего, от режима горения и нагрузки газотурбинного двигателя. Например:
Разогрев: 33,33°С.
Режим предварительного смешивания: 25°С.
Режим бедное горение - бедное горение: (TTXM-CTF)*0,042+16,67°С.
Установившийся режим предварительного смешивания: 41,67°С.
Режим расширенное бедное горение - бедное горение с нагрузкой: 44,44°С.
Набор правил контроля горения по технологии DLN-I выводит предупреждения, индикации, такие как, но не ограниченные ими, проверка на сломанную термопару или проверка на забитые форсунки. Набор правил контроля горения по технологии DLN-I выводит также шаги для нахождения неисправностей, например:
1. Правильно определить горячие и холодные пятна на графике температуры отработанных газов.
2. Проследить отклонение температуры отработанных газов с помощью известного порога.
3. Исследовать задействование первичной и вторичной форсунок.
Применяемая методология набора правил контроля горения DLN-I включает определение местоположения холодной области посредством анализа данных температуры отработанных газов, выбора самых холодных/самых горячих термопар и соответствующего им местоположения в выпускной напорной камере, оценки наличия холодного/горячего пятна, поиска некоторого внезапного увеличения разброса более чем на 13,89°С, вычисления (SI) Разброс#1 (TTXSP1) = температура самой горячей - температура самой холодной термопары, (S2) Разброс#2 (TTXSP2) = температура самой горячей термопары - температура 2-ой самой холодной термопары, проверку соседней термопары на совместимость, запись разбросов в релевантных условиях (Первичный HL, Вторичный, …), определение порога из хорошей практики камеры сгорания в режиме DLN-1 и сравнение обоих разбросов с данным порогом.
На фиг. 7 показана схема 600 детектора пламени (FD), который может использоваться с газотурбинным двигателем 400 (показанным на фиг. 4) в соответствии с примером осуществления данного изобретения. В примере осуществления схема 600 детектора пламени может использоваться с набором правил обнаружения пламени, чтобы обеспечить индикацию состояния, чувствительности и работоспособности детекторов пламени (не показанных), что приводит к уменьшению возникновения аварийных остановок из-за отказа контрольно-измерительной аппаратуры. Набор правил, связанный с проверкой чувствительности FD вторичной зоны, является простым набором правил, основанным на значениях для контролируемых параметров, находящихся в пределах заданного порога.
Входные данные для набора правил FD включают:
Аналоговые сигналы FD (fd_intens_I, … fd_intens_8).
Логические сигналы FD (L28FDA, … L28FDH).
Сигнал относительной влажности (CMHUM).
Выходные данные набора правил FD включают предупреждения, такие как, но не ограничиваясь ими, "Замена детекторов пламени" и "Необходимость настройки детектора пламени".
В примере осуществления необработанный импульсный сигнал от датчика пламени обрабатывается набором правил FD двумя различными способами, аналоговые выходные сигналы (FD_INTENS_n) 602 являются частотными выходными сигналами, генерируемыми для целей контроля с использованием фиксированного временного окна длительностью одна секунда. Цифровые выходные сигналы (L28FDn) 604 генерируются путем сравнения частотного выходного сигнала, основанного на другом временном окне, например, 1/16 секунды, с порогами соответствующего подсчета, установленными в логике зажигания/гашения пламени в интерфейсах системы управления.
Фиг. 8 представляет собой снимок экрана 700 с кривой аналоговых выходных сигналов 602 и цифровым выходным сигналом 604. Уровни обнаружения и время обнаружения являются параметрами управления, используемые для настройки порога FD. Уровень частотного порога рассчитывается и определяется следующим образом:
Уровень обнаружения = 14, (частотный порог = 87,5 Гц), цифровой сигнал является плоским и равным 1.
Уровень обнаружения = 16, (частотный порог = 100 Гц), цифровой сигнал начинает колебаться, переключаясь от 0 до 1.
Уровень обнаружениями = 18, (частотный порог = 112,5 Гц), колебание цифрового сигнала.
Уровень обнаружения = 20, (частотный порог = 120 Гц), остаточный выброс L28fdf.
Уровень обнаружения = 22, (частотный уровень = 137,5 Гц), цифровой сигнал является плоским и равным 0.
Из анализа, выполненного на нескольких данных, полученных в эксплуатационных условиях, для каждого датчика вторичного пламени используется следующее условие:
Если: (Avg-7*STDVcalculated)*время обнаружения(1/16 с)<1 - детектор пламени необходимо заменить.
Если: (Avg-7*STDVcalculated)*время обнаружения(1/16 с)<2 - детектор пламени необходимо настроить.
Фиг. 9 представляет собой блок-схему 900 работы газотурбинного двигателя 400 во время процесса нагружения и разгружения. На оси 902 показана нагрузка GT для рабочей зоны 904 нагружения и рабочей зоны 906 разгружения. Стрелки указывают путь, который газотурбинный двигатель 400 может использовать при пересечении рабочих зон. Набор правил прямого перехода используется для расчета возможности перехода из режима работы EXT-LL непосредственно в режим работы PREMIX (с предварительным смешиванием).
В примере осуществления набор правил прямого перехода является набором правил типа функции перехода. Набор правил прямого перехода принимает в качестве входных данных:
Давление газообразного топлива выше по потоку от клапана SVR.
Давление между клапанами (FPG2*).
Давление на выходе компрессора (PCD*).
Давление окружающей среды (AFPAP*).
Температура газообразного топлива (FGT2*).
Характеристики газового регулирующего клапана (Gas Control Valve, GCV), клапана пропорционального регулирования подачи топлива (Stop-Ratio Valve, SRV) - kv и Xt.
Эффективная площадь форсунки вторичного топлива.
Выходные данные набора правил прямого перехода:
Давление ниже по потоку от клапана GCV.
Оценка расхода газообразного топлива.
Индикация возможности установки переходить из режима EXT-LL прямо в PREMIX.
Работа DLN-1 от запуска до полной нагрузки включает пять различных режимов горения в жаровой трубе с несколькими зонами. Распределение топлива и пламени по различным зонам согласуется со скоростью вращения турбины и условиями нагрузки, чтобы получить лучшие рабочие характеристики и уменьшить выбросы при работе с устойчивым пламенем.
Если агрегат работает в режиме EXTENDED LEAN-LEAN ("расширенное бедное горение - бедное горение") с современной логикой DLN-1, то чтобы получить режим PREMIX STEADY STATE (стационарный режим предварительного смешивания), необходимо:
Снять нагрузку агрегата на ≈40% ниже базовой нагрузки*, возвращаясь в режим LEAN-LEAN POSITIVE ("бедное горение - бедное горение положительное").
Переход в PREMIX STEADY-STATE (стационарный режим с предварительным смешиванием) при возрастающей нагрузке.
Кроме того логика защиты трансформатора зажигания вводит другое ограничение, запрещающее переход в режим PREMIX (предварительного смешивания), если превышается рабочий цикл трансформатора.
Фиг. 10 представляет собой схему трубопроводов части топливной системы 1000, которая может использоваться с газотурбинным двигателем 400 (показанным на фиг. 4) в соответствии с примером осуществления данного изобретения.
Возможность перехода в режим PREMIX в технологии DLN-1 связана со способностью поддержания условия дросселирования газового регулирующего клапана (Gas Control Valve, GCV) 1002 во время переходного режима SECONDARY.
Давление 1004 выше по потоку от GCV и давление 1006 выше по потоку от SRV определяют, чтобы подать все количество газа в "беспереходную" топливную форсунку 1008 вторичного топлива без падений нагрузки установки во время переходного режима SECONDARY.
Условие для хорошего перехода в режим PREMIX может рассчитываться в реальном времени, чтобы определять увеличенное окно для доступности PREMIX, включая прямой переход из EXT-LL в PREMIX.
Разработка правила прямого перехода из EXT-LL в PREMIX включает следующее:
1-ый ШАГ - Расчет массового расхода топлива.
Предполагая газовый регулирующий клапан (GCV) дросселируемым и N=1:
Figure 00000001
Figure 00000002
где
k=cp/cv - отношение для одного из самых бедных газов согласно рабочему CSO,
R - для одного из самых бедных газов согласно рабочему CSO топлива,
Aev = эффективная площадь как функция длины хода (из таблицы или соотношений).
2-ой ШАГ - Расчет давления [Р8] 1010 первичной топливной форсунки, когда питается только вторичная форсунка.
Figure 00000003
Figure 00000004
где:
T8=FGT - температура газообразного топлива,
R - для одного из самых бедных газов согласно рабочему CSO,
Aeff = эффективная площадь как функция степени сжатия в форсунке,
k=cp/cv - отношение для одного из самых бедных газов согласно рабочему CSO,
3-й ШАГ - Расчет давления 1012 ниже по потоку от GCV, когда питают только вторичную форсунку и Р7≈Р8.
Figure 00000005
где:
Cv=при 0% открытии клапана GSV,
k=cp/cv - отношение для одного из самых бедных газов согласно рабочему CSO,
Sg - для одного из самых бедных газов согласно рабочему CSO топлива.
4-ый ШАГ - Проверка дросселирования GCV.
Если
Figure 00000006
, то агрегат может перейти в режим PREMIX из режима EXT-LL.
Логические потоки, изображенные на фигурах чертежей, не требуют показанного конкретного порядка или последовательного порядка для достижения необходимых результатов. Кроме того, могут предусматриваться другие шаги, или шаги могут исключаться из описываемых технологических маршрутов, и другие компоненты могут добавляться в описываемые системы или удаляться из них. Соответственно, другие формы осуществления находятся в пределах объема нижеследующей формулы изобретения.
Следует понимать, что вышеприведенные формы осуществления изобретения, которые были описаны с конкретными деталями, являются просто примерами или возможными формами осуществления, и что есть много других комбинаций, добавлений или вариантов, которые могут быть включены в их состав.
Кроме того, конкретные наименования компонентов, написание прописными буквами терминов, атрибуты, структуры данных или любые другие аспекты программирования или структурные аспекты не являются обязательными или существенными, и механизмы, которые реализуют изобретение или его признаки, могут иметь другие названия, форматы или протоколы. Далее, система может быть реализована посредством комбинации аппаратных средств и программного обеспечения, как описано, или полностью элементами аппаратных средств. Кроме того, конкретное разделение функциональных возможностей между различными компонентами системы, описанными здесь, являются просто одним примером, а не обязательным; функции, выполняемые одним компонентом системы, могут вместо этого выполняться многочисленными компонентами, а функции, выполняемые многочисленными компонентами, могут вместо этого выполняться одним компонентом.
Некоторые части вышеприведенного описания представляют особенности в терминах алгоритмов и символических представлений операций над информацией. Эти описания алгоритмов и представления могут использоваться специалистами в области обработки данных, чтобы наиболее эффективно передать содержание их работы другим специалистам в этой области. Хотя эти операции описаны функционально или логически, подразумевается, что они будут реализованы в виде программ для компьютера. Кроме того, также было признано удобным иногда именовать эти множества операций модулями или функциональными названиями без потери общности.
Если специально не заявлено иное, то, как очевидно из вышеприведенного рассмотрения, понятно, что всюду в описании такие термины как "обработка" или "вычисление" или "расчет" или "определение" или "отображение" или "обеспечение" или аналогичные им относятся к операциям и процессам вычислительной системы или подобного электронного вычислительного устройства, которое манипулирует и преобразовывает данные, представленные как физические (электронные) количества в блоках памяти вычислительной системы или регистрах или других таких устройствах для хранения, передачи или отображения информации.
Хотя изобретение было описано с точки зрения различных частных форм осуществления, понятно, что изобретение может использоваться на практике с модификацией в пределах сущности и объема формулы изобретения.
Используемый здесь термин "процессор" относится к центральным процессорам, микропроцессорам, микроконтроллерам, схемам с сокращенным набором команд (Reduced Instruction Set Circuits, RISC), специализированным интегральным схемам (Application Specific Integrated Circuits, ASIC), логическим схемам и любой другой схеме или процессору, способному выполнять описанные здесь функции.
Используемые термины "программное обеспечение" и "встроенные программы" взаимозаменяемы и включают любую программу для компьютера, хранящуюся в запоминающем устройстве для выполнения процессором 205, включая оперативное запоминающее устройство (Random Access Memory, RAM), постоянное запоминающее устройство (Read Only Memory, ROM), электрически стираемое программируемое постоянное запоминающее устройство (Erasable Programmable Read Only Memory, ROM), электрически перепрограммируемое постоянное запоминающее устройство (Erasable Programmable Read Only Memory, EEPROM) и энергонезависимое запоминающее устройство (Non-Volatile Random Access Memory, NVRAM). Вышеупомянутые типы запоминающих устройств приводятся только в качестве примера, и таким образом не ограничивают типы запоминающих устройств, пригодных для хранения программы для компьютера.
Как должно быть понятно на основании предшествующего описания, вышеописанные формы осуществления изобретения могут быть реализованы с использованием программирования компьютера или технических способов, включая программное обеспечение для компьютера, встроенные программы, аппаратные средства или их любую комбинацию или подмножество, причем технический эффект включает (а) хранение множества наборов правил в запоминающем устройстве, причем эти наборы правил относятся к работе газовой турбины и содержат по меньшей мере одно правило, выраженное как выражение, связывающее выходные данные в реальном времени с входными данными в реальном времени, причем выражение связано по меньшей мере с одним из следующего: разброс температур потока отработанных газов газовой турбины, угол закрутки потока отработанных газов, состояние множества детекторов пламени газовой турбины и переход газовой турбины из первого режима работы во второй режим работы с пониженным уровнем выбросов NOx; (b) прием входных данных в реальном времени, а также входных данных за прошлые периоды времени от системы контроля состояния, связанной с газовой турбиной, причем входные данные касаются параметров, связанных по меньшей мере с одним из следующего: разброс температуры потока отработанных газов газовой турбины, угол закрутки потока отработанных газов, состояние множества детекторов пламени газовой турбины и переход газовой турбины из первого режима работы во второй режим работы с пониженным уровнем выбросов NOx; (с) определение перепада давления в линии газообразного топлива с использованием принимаемых данных, (d) сравнение определяемого перепада давления с заданным диапазоном пороговых значений и (е) выдачу рекомендации оператору газовой турбины на перевод режима работы газовой турбины из первого режима во второй режим без снижения нагрузки газовой турбины, если определяемый перепад давления удовлетворяет заданному диапазону пороговых значений. Любая такая результирующая программа, имеющая средства машиночитаемого кода, может быть воплощена или предоставлена на одном или более машиночитаемых носителях, таким образом формируя программное изделие для компьютера, то есть готовое изделие, согласно рассмотренным формам осуществления изобретения. Машиночитаемым носителем может быть, например, но не ограничиваясь этим, накопитель на жестких магнитных дисках, дискета, оптический диск, магнитная лента, полупроводниковое запоминающее устройство, такое как постоянное запоминающее устройство (ROM) и/или любая передающая/принимающая среда, такая как Интернет или другая сеть либо линия связи. Готовое изделие, содержащее машинный код, может быть сделано и/или использовано посредством выполнения программы непосредственно с одного носителя, копирования программы с одного носителя на другой носитель или передачей программы по сети.
Многие из функциональных единиц, описанных в этом описании, были обозначены как модули, чтобы более конкретно подчеркнуть независимость их реализации. Например, модуль может быть реализован как аппаратная схема, включающая заказные сверхбольшие интегральные (Very Large Scale Integration, VLSI) схемы или вентильные матрицы, имеющиеся на рынке полупроводники, такие как логические чипы, транзисторы или другие дискретные компоненты. Модуль может быть реализован также программируемыми аппаратными средствами, такими как программируемые пользователем вентильные матрицы (Field Programmable Gate Arrays, FPGA), программируемые матричные логические схемы, программируемые логические устройства (Programmable Logic Devices, PLD) или подобные им.
Модули могут быть реализованы также программными средствами для выполнения процессорами различного типа. Указанный модуль выполняемого кода может содержать, например, один или более физических или логических блоков машинных команд, которые могут быть организованы, например, как объект, процедура или функция. Однако исполняемые коды указанного модуля не обязательно должны быть физически расположены вместе, а могут содержать несопоставимые команды, хранящиеся в различных местах, которые, когда логически соединяются вместе, составляют модуль и достигают заявленного предназначения модуля.
Модуль выполняемого кода может быть единственной командой, или многими командами, и может быть также распределен по нескольким различным сегментам кода, среди различных программ и в нескольких запоминающих устройствах. Точно так же, эксплуатационные данные могут быть идентифицированы и иллюстрированы здесь в модулях, но могут быть воплощены в любой подходящей форме и организованы в любой структуре данных подходящего типа. Эксплуатационные данные могут собираться как единственный набор данных или могут распределяться по различным местам, включая различные запоминающие устройства, и могут существовать, по меньшей мере частично, просто как электрические сигналы или радиосигналы в системе или сети.
Вышеописанные формы осуществления способа и системы контроля и диагностики для газовой турбины, которая включает модуль правил, обеспечивают рентабельные и надежные средства для предоставления содержательных рекомендаций по эксплуатации и действиям по поиску неисправностей. Кроме того, система является более точной и менее склонной к ложным предупреждениям. Более конкретно, способы и системы, описанные здесь, могут предсказывать отказ компонента на намного более ранней стадии, чем известные системы, чтобы содействовать значительному сокращению времени простоя и предотвращению аварийных остановок. Кроме того, вышеописанные способы и системы облегчают предсказание отклонений на ранней стадии, давая возможность персоналу участка подготовить и спланировать остановку оборудования. В результате, способы и системы, описанные здесь, способствуют эксплуатации газовых турбин и другого оборудования рентабельным и надежным образом.
Данное описание использует примеры, чтобы раскрыть изобретение, включая лучшую форму осуществления, а также позволить любому специалисту в данной области применить изобретение на практике, включая создание и использование любых устройств или систем и применение любых используемых способов. Патентоспособный объем описания определяется формулой изобретения и может содержать другие примеры, которые могут предложить специалисты. Такие другие примеры находятся в пределах объема формулы изобретения, если они имеют элементы конструкции, которые не отличаются от дословных формулировок формулы изобретения, или если они содержат эквивалентные элементы конструкции с несущественными отличиями от дословных формулировок формулы изобретения.

Claims (25)

1. Реализуемый на компьютере способ контроля и диагностики отклонений в работе газовой турбины, который реализуется с использованием компьютерного устройства, соединенного с интерфейсом пользователя и запоминающим устройством, и включает:
хранение в запоминающем устройстве множества наборов правил, которые относятся к работе газовой турбины и содержат по меньшей мере одно правило, выраженное как выражение, связывающее выходные данные в реальном времени с входными данными в реальном времени, причем выражение связано по меньшей мере с одним из следующего: разброс температур потока отработанных газов газовой турбины, угол закрутки потока отработанных газов, состояние множества детекторов пламени газовой турбины и переход газовой турбины из первого режима работы во второй режим работы с пониженным уровнем выбросов NOx;
прием входных данных в реальном времени, а также входных данных за прошлые периоды времени от системы контроля состояния, связанной с газовой турбиной, причем входные данные касаются параметров, связанных по меньшей мере с одним из следующего: разброс температуры потока отработанных газов газовой турбины, угол закрутки потока отработанных газов, состояние множества детекторов пламени газовой турбины и переход газовой турбины из первого режима работы во второй режим работы с пониженным уровнем выбросов NOx;
определение перепада давления в линии газообразного топлива с использованием принимаемых данных;
сравнение определяемого перепада давления с заданным диапазоном пороговых значений и
выдачу рекомендации оператору газовой турбины на перевод газовой турбины из первого режима во второй режим без снижения нагрузки газовой турбины, если определяемый перепад давления удовлетворяет заданному диапазону пороговых значений.
2. Способ по п. 1, в котором хранение множества наборов правил включает хранение набора правил изменения режима газовой турбины, в котором первым режимом работы является режим "расширенное бедное горение - бедное горение" (EXT-LL), а вторым режимом работы с пониженным уровнем выбросов NOx является режим предварительного смешивания (Premix).
3. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
прием аналогового сигнала, выводимого по меньшей мере некоторыми из множества детекторов пламени;
статистический анализ каждого выводимого аналогового сигнала для идентификации шумовой компоненты сигнала и изменения сигнала;
генерирование количественного показателя состояния детекторов для задания множества порогов на основании анализа;
сравнение текущего выводимого аналогового сигнала с соответствующим порогом; и
вывод рекомендации по меньшей мере для одного из следующего: замены одного из множества детекторов пламени, настройки одного из множества детекторов пламени, проверки работы одного из множества детекторов пламени и чистки линзы одного из множества детекторов пламени.
4. Способ по п. 1, дополнительно включающий:
определение угла закрутки потока отработанных газов газовой турбины;
определение неисправной камеры сгорания с использованием определяемого угла закрутки и
вывод оператору сообщения о неисправной камере сгорания, которая была определена.
5. Способ по п. 4, в котором определение угла закрутки включает:
прием множества выходных сигналов температуры от одного или более датчиков температуры, связанных с потоком отработанных газов газовой турбины; и
определение разброса температуры потока отработанных газов газовой турбины с использованием принимаемого множества выходных сигналов температуры.
6. Способ по п. 5, дополнительно включающий сопоставление определяемого разброса температуры с заданным допустимым диапазоном температуры, чтобы определить камеру сгорания, являющуюся источником разброса температуры.
7. Способ по п. 5, в котором определение разброса температуры потока отработанных газов газовой турбины включает определение разброса температуры потока отработанных газов газовой турбины в выходном диффузоре газовой турбины.
8. Способ по п. 5, в котором определение разброса температуры потока отработанных газов газовой турбины включает определение разброса температуры потока отработанных газов газовой турбины как функции режима горения и нагрузки.
9. Способ по п. 5, в котором газовая турбина способна работать в множестве различных режимов горения, причем способ включает определение порога разброса температуры для каждого режима горения.
10. Способ по п. 9, дополнительно включающий установку порога разброса температуры равным значению, соответствующему вводимому режиму горения, одновременно с переходом во вводимый режим горения и/или перед переходом во вводимый режим горения.
RU2014133939A 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для контроля в реальном времени горения без впрыска воды с низким уровнем выбросов оксидов азота и диффузионного горения RU2613548C2 (ru)

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/EP2013/054156 WO2013127994A2 (en) 2012-03-01 2013-03-01 Method and system for real time dry low nitrogen oxide (dln) and diffusion combustion monitoring

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2014133939A RU2014133939A (ru) 2016-04-20
RU2613548C2 true RU2613548C2 (ru) 2017-03-17

Family

ID=46051732

Family Applications (7)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014133941A RU2636095C2 (ru) 2012-03-01 2013-02-28 Способ и система для контроля состояния группы установок
RU2014134207A RU2627742C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для информирования о характеристиках работы газовой турбины в реальном времени
RU2014133942A RU2657047C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для рекомендации действий оператору
RU2014133935A RU2613637C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для правил диагностики мощных газовых турбин
RU2014133943A RU2014133943A (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для выдачи в реальном времени рекомендаций по восстановлению рабочих характеристик центробежных компрессоров
RU2014133934A RU2014133934A (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для уведомления в реальном времени об ухудшении характеристик центробежных компрессоров
RU2014133939A RU2613548C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для контроля в реальном времени горения без впрыска воды с низким уровнем выбросов оксидов азота и диффузионного горения

Family Applications Before (6)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014133941A RU2636095C2 (ru) 2012-03-01 2013-02-28 Способ и система для контроля состояния группы установок
RU2014134207A RU2627742C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для информирования о характеристиках работы газовой турбины в реальном времени
RU2014133942A RU2657047C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для рекомендации действий оператору
RU2014133935A RU2613637C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для правил диагностики мощных газовых турбин
RU2014133943A RU2014133943A (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для выдачи в реальном времени рекомендаций по восстановлению рабочих характеристик центробежных компрессоров
RU2014133934A RU2014133934A (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для уведомления в реальном времени об ухудшении характеристик центробежных компрессоров

Country Status (12)

Country Link
US (7) US9274520B2 (ru)
EP (7) EP2820490B1 (ru)
JP (7) JP2015508928A (ru)
KR (7) KR20140130543A (ru)
CN (7) CN104254810B (ru)
AU (9) AU2013224935A1 (ru)
BR (2) BR112014019965A2 (ru)
CA (7) CA2865194C (ru)
IT (1) ITCO20120008A1 (ru)
MX (2) MX2014010464A (ru)
RU (7) RU2636095C2 (ru)
WO (7) WO2013127958A1 (ru)

Families Citing this family (153)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0198502B1 (en) * 1985-04-17 1988-07-20 Hitachi, Ltd. Method of and apparatus for controlling fuel of gas turbine
US5806299A (en) * 1996-02-16 1998-09-15 Man Gutehoffnungshutte Aktiengesellschaft Process and apparatus for quickly switching over from premix combustion to diffusion combustion in a gas turbine
US6209310B1 (en) * 1997-11-10 2001-04-03 Asea Brown Boveri Ag Method and apparatus for monitoring the fuel and water supply of a gas turbine multiburner system
RU2010121150A (ru) * 2007-10-26 2011-12-10 Сименс Акциенгезелльшафт (DE) Способ анализа функционирования газовой турбины

Family Cites Families (118)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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
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
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
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

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0198502B1 (en) * 1985-04-17 1988-07-20 Hitachi, Ltd. Method of and apparatus for controlling fuel of gas turbine
US5806299A (en) * 1996-02-16 1998-09-15 Man Gutehoffnungshutte Aktiengesellschaft Process and apparatus for quickly switching over from premix combustion to diffusion combustion in a gas turbine
US6209310B1 (en) * 1997-11-10 2001-04-03 Asea Brown Boveri Ag Method and apparatus for monitoring the fuel and water supply of a gas turbine multiburner system
RU2010121150A (ru) * 2007-10-26 2011-12-10 Сименс Акциенгезелльшафт (DE) Способ анализа функционирования газовой турбины

Also Published As

Publication number Publication date
KR20140130541A (ko) 2014-11-10
EP2820492A2 (en) 2015-01-07
EP2820497A1 (en) 2015-01-07
EP2820496A1 (en) 2015-01-07
WO2013127958A1 (en) 2013-09-06
AU2013224890A1 (en) 2014-09-11
RU2014133941A (ru) 2016-04-20
CN104254810A (zh) 2014-12-31
US20150066418A1 (en) 2015-03-05
AU2013224891B2 (en) 2016-12-22
WO2013127994A2 (en) 2013-09-06
WO2013127998A1 (en) 2013-09-06
US20150013440A1 (en) 2015-01-15
CA2865205A1 (en) 2013-09-06
CN104254809A (zh) 2014-12-31
CN104254809B (zh) 2018-10-26
KR20140130545A (ko) 2014-11-10
AU2013224935A1 (en) 2014-09-18
US9921577B2 (en) 2018-03-20
KR20140130539A (ko) 2014-11-10
WO2013127999A1 (en) 2013-09-06
KR102073912B1 (ko) 2020-02-06
RU2014133943A (ru) 2016-04-20
EP2820493A1 (en) 2015-01-07
RU2014133935A (ru) 2016-04-20
EP2820490A1 (en) 2015-01-07
RU2014133942A (ru) 2016-04-20
AU2013224891A1 (en) 2014-09-11
EP2820495A1 (en) 2015-01-07
CN104303121A (zh) 2015-01-21
AU2013224895B2 (en) 2017-03-16
US20150027212A1 (en) 2015-01-29
RU2613637C2 (ru) 2017-03-21
KR20140130538A (ko) 2014-11-10
AU2013224893C1 (en) 2017-06-15
AU2013224895A1 (en) 2014-09-11
CA2865194A1 (en) 2013-09-06
KR20140130543A (ko) 2014-11-10
AU2013224893B2 (en) 2017-02-09
US9274520B2 (en) 2016-03-01
MX2014010453A (es) 2014-10-13
RU2627742C2 (ru) 2017-08-11
EP2820494A1 (en) 2015-01-07
US20150025689A1 (en) 2015-01-22
ITCO20120008A1 (it) 2013-09-02
EP2820490B1 (en) 2020-01-08
JP2015510079A (ja) 2015-04-02
JP6122451B2 (ja) 2017-04-26
RU2014133939A (ru) 2016-04-20
BR112014019965A2 (pt) 2017-06-13
JP2015516530A (ja) 2015-06-11
RU2014133934A (ru) 2016-04-20
AU2013224892A1 (en) 2014-09-25
WO2013127993A1 (en) 2013-09-06
KR20140130540A (ko) 2014-11-10
KR20140127915A (ko) 2014-11-04
AU2013224890B2 (en) 2017-05-25
CA2865204A1 (en) 2013-09-06
CN104254810B (zh) 2017-11-17
RU2657047C2 (ru) 2018-06-09
CA2865199A1 (en) 2013-09-06
JP2015513636A (ja) 2015-05-14
JP6143800B2 (ja) 2017-06-07
JP2015514894A (ja) 2015-05-21
CA2865213A1 (en) 2013-09-06
CN104272207B (zh) 2017-12-19
CA2865200A1 (en) 2013-09-06
WO2013127995A1 (en) 2013-09-06
RU2636095C2 (ru) 2017-11-20
JP2015509565A (ja) 2015-03-30
US10088839B2 (en) 2018-10-02
CN104303121B (zh) 2017-05-24
AU2019201086B2 (en) 2020-05-21
AU2013224896A1 (en) 2014-09-04
US20150057973A1 (en) 2015-02-26
CN104471500A (zh) 2015-03-25
WO2013127996A1 (en) 2013-09-06
CA2865194C (en) 2018-01-09
RU2014134207A (ru) 2016-04-20
AU2013224892B2 (en) 2017-06-22
MX2014010464A (es) 2015-03-19
JP6228553B2 (ja) 2017-11-08
JP2015508928A (ja) 2015-03-23
JP2015509566A (ja) 2015-03-30
CA2865195A1 (en) 2013-09-06
CN104246636A (zh) 2014-12-24
CN104395848B (zh) 2017-09-19
BR112014021204A2 (pt) 2017-07-11
AU2019201086A1 (en) 2019-03-07
US20150077263A1 (en) 2015-03-19
CN104395848A (zh) 2015-03-04
US20150025814A1 (en) 2015-01-22
WO2013127994A3 (en) 2014-02-27
AU2013224893A1 (en) 2014-09-11
CN104272207A (zh) 2015-01-07
JP6220353B2 (ja) 2017-10-25
AU2017202631A1 (en) 2017-05-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2613548C2 (ru) Способ и система для контроля в реальном времени горения без впрыска воды с низким уровнем выбросов оксидов азота и диффузионного горения
US11434833B2 (en) Methods and systems for detection of control sensor override
Parrella et al. Using analytics to assess health status of DLE combustion Gas turbines
Sisk et al. Automated diagnostics software requirements specification, Version 1.1
Ki et al. Development of Easy Maintenance Assistance Solution (EMAS) for Gas Turbine