CN103842659B - 用于确定压缩机的结垢水平的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

提供了一种确定压缩机中例如乙烯生产单元或其它应用中的结垢形成程度的系统和方法。收集与压缩机的操作相关联的数据(100)。基于所收集的数据,计算压缩机的多变效率(102)。使估算多变效率标准化(104),以使估算更具结垢程度(106)的指示性。

Description

用于确定压缩机的结垢水平的系统和方法
技术领域
本发明大致涉及用于确定压缩机中的结垢的系统和方法,并且更具体地说,涉及在操作期间确定一个或多个压缩机级的结垢水平。
背景技术
众所周知,在例如乙烯生产单元中,结垢是一种可能显著地限制裂解气压缩机性能且影响级间冷却器并从而影响整个乙烯生产单元的操作的现象。更一般地说,结垢可能发生在任何压缩机应用中,其中在压缩机内的压力和温度的组合可能导致材料沉积在压缩机内的各种表面上。因此乙烯生产设备在这里论述作为说明性示例。
用于乙烯生产设备中的裂化气压缩机是非常高容量的离心式压缩机,其具有40MW至90MW的范围内的吸收功率。它们提出许多设计、制造和操作特性,以应对其它应用中很少相匹配的挑战。今天,工艺要求正迫使在该机器的设计与操作方面中的新的发展和方案。大多数发展致力于结垢现象的减少–如果不是完全抑制的话。在裂化气压缩机的设计阶段以及操作实践的期间所做的选择将在后面对压缩机的结垢速率且因此对整个设备的操作性方面具有很强的影响。
乙烯设备的裂化气压缩机结垢通常是由通过聚合反应而形成的有机材料的沉积引起的。聚合反应通过热量进行启动,并通过过氧化物和痕量金属粒子例如铁离子进行催化。因为它们的惰性和重量,聚合物链在工艺气体压缩机内部流动的同时黏结在金属内表面上,形成沉积物,其改变了通道的空气动力,与转子部件干扰,并由于焦炭状硬质材料而产生了侵蚀问题,焦炭状硬质材料是通过聚合的有机材料沉积物的脱氢现象而形成的。聚合速率由氧气和痕量金属的存在而增加,并且主要受到气体温度的影响。因此,随着压缩效率的降低,所引起的出口温度的增加将导致结垢速率的进一步加速。
最终的结果包括多变效率的减少,导致吞吐量的减少和吸入压力的增加,带来后续高于所需的火炉压力。这影响了周转之间间隔的选择性和调整,导致操作成本方面惊人的增加。
因此,存在一种能够快速且精确地确定压缩机中的结垢水平的需求,该信息可用于例如对于该压缩机提供基于条件的防结垢维护。
发明内容
根据本发明的一个方面,提供了一种用于确定压缩机中的结垢形成程度的方法,该方法包括以下步骤:收集与压缩机的操作相关联的数据、使用所收集的数据估算压缩机的至少一个级的多变效率、使估算多变效率标准化、以及基于标准化的估算多变效率而确定压缩机中的结垢形成程度。
根据本发明的另一方面,提供了一种用于确定压缩机中的结垢形成程度的系统,该系统包括接口和处理器,接口设置成收集与压缩机的操作相关联的数据,处理器设置成使用所收集的数据估算压缩机的至少一个级的多变效率,使估算多变效率标准化,并基于标准化的估算多变效率而确定压缩机中的结垢形成程度。
根据另一实施例,提供了一种用于确定裂解气压缩机组的多变效率的裂解气压缩机监测系统,裂解气压缩机组具有多个流体串联连接的压缩机级和定位在相邻压缩机级之间的级间冷却器,所述裂解气压缩机监测系统包括:多个光传感模块,其中各个所述传感模块定位在各个压缩机级的入口或出口附近,各个传感模块包括定位在壳体内的至少一个光纤布拉格光栅传感器(fiber Bragg grating sensor),其用于针对相对应的压缩机级测量操作参数,并且各个所述光纤布拉格光栅传感器被功能化,以响应于温度、压力、气体密度、流速或动力过程;以及控制器,其操作地连接到所述光传感模块,所述控制器包括处理器,以确定与各个压缩机级相对应的估算多变效率,并输出与各个压缩机级相对应的标准化的多变效率的指示。
附图说明
在现在将描述的本发明的实施例中,通过示例、参照所附示意图来具体地说明本发明的这些和其它特征以及其优点,其中:
图1是流程图,其描绘了根据实施例的确定压缩机的结垢程度的方法;
图2是根据实施例用于确定压缩机的结垢程度的系统的示意图;
图3是根据实施例的裂解气压缩机监测系统的示意图;
图4(a)是传感器模块的实施例;
图4(b)是传感器模块的另一示例性实施例;
图4(c)描绘了与图4(b)的实施例相关联的波长;
图5(a)和5(b)是图表,其显示了根据实施例的在k和气体分子量之间的关系;
图6(a)和6(b)是图表,其显示了根据实施例的估算多变效率的标准化;以及
图7是根据实施例的监测系统的一部分的示意图。
应该注意,所有图都是概略性的,并且没有按照比例进行绘制。这些图的部件的相对尺寸和比例在图中已经出于清晰和方便起见而进行尺寸放大或减小显示。相同的标号通常用于表示不同实施例中的相对应的或相似的特征。因此,附图和描述在本质上将被认为是说明性而非限制性的。
具体实施方式
示例性的实施例的以下详细描述参照了附图。不同图中的相同的标号识别相同或相似的元件。同样,以下详细描述并不限制本发明。相反,本发明的范围由所附权利要求来限定。
遍及说明书中对“一个实施例”或“实施例”的表述意味着结合实施例所述的特殊的特性、结构或特征包括在本发明的至少一个实施例中。因此,出现在遍及说明书的各个位置的短语“在一个实施例中”或“在实施例中”并不必都是参照相同的实施例。此外,在一个或多个实施例中可将特殊的特性、结构或特征以任何合适的方式组合起来。
根据这里所述的实施例,提供了一种综合方案来确定压缩机的结垢形成水平,该信息可例如用于基于影响压缩机性能的各个方面的知识而实现结垢控制。在图1的流程图中显示了根据实施例的用于确定压缩机的一个或多个级中的结垢水平的大致方法。其中在步骤100中收集与压缩机的操作相关联的各种数据,例如与诸如操作速度、工艺气体的流速、压力、温度和气体成分等参数相关联的数据。在步骤102中,收集的数据用于估算一个或多个与压缩机相关联的多变效率值。在步骤104中,估算多变效率值被标准化,用以例如排除与结垢不同的性能变化影响。然后在步骤106中,标准化的多变效率值被输出,或者另外用于确定或指示与压缩机或压缩机的级相关联的结垢程度。现在将根据各种实施例更详细地描述图1中所示的各个步骤。
数据采集(步骤100)
图2显示了其中通过现场监测(OSM)系统200来收集数据的大致实施例。其中由OSM系统200收集的数据可包括例如手动和/或自动地从压缩机级收集的压缩机数据202(下面将参照图3给出其一个示例)、工艺数据203、静态数据204和动态数据206。压缩机数据202可包括例如与压缩机振动以及其它机器机械因素相关联的数据,这些机械因素可能与性能相关。由OSM200从压缩机级收集的工艺数据203可包括例如与工艺气体的流速相关联的数据、与气体成分相关联的数据(例如工艺气体的分子量)、与压缩机级内的各个点上的工艺气体的压力相关联的数据和/或与压缩机级内的各个级上的工艺气体的温度相关联的数据。静态数据204可包括不随压缩机级的操作函数变化的数据,例如与具体压缩机级相关联的性能曲线,该性能曲线是在将其投入例如乙烯生产设备或另一应用中的服务之前,例如在压缩机级的测试期间进行编制。动态数据206可包括与工艺数据不同的数据,其可随压缩机级的操作函数而变化,包括例如与压缩机(组)的速率和/或阀状态(打开/关闭)相关联的数据。
如早前提到得那样,可用于确定压缩机或一个或多个压缩机级的结垢程度的数据,可被手动地、自动地或通过某些手动和自动工艺的组合进行收集。压缩机多变效率在图1的实施例的步骤102中进行估算,其主要依赖于裂化气密度、流速、吸入/排出的温度和压力、以及结垢的严重性。因此,温度、压力和流量传感器可定位在压缩机内,以提供其相应的参数值的指示,这些值可手动地进行识别和记录,以用于估算多变效率的后续使用。此外,如果可用,还可通过使用气体色谱仪或相似的装置收集与压缩机内的气体成分相关联的数据来(部分地)执行步骤100。备选地,一个或多个自动数据采集系统和传感器可用于测量(并收集数据用于)一个或多个这些参数。现在将参照图3描述用于收集工艺数据的自动化系统的一个示例。
参照图3,其显示了用于监测并收集与参数相关联的数据的示例性自动化监测系统300的示意图,该系统可用于监测压缩机的多变效率,例如用于乙烯处理单元或另一应用,例如裂化气或丙烯生产。虽然在图3中显示并在下面描述了一种具有级-1至级-5的五级压缩机系统302,但是本领域中的技术人员应该懂得,可结合这里所述的概念和系统使用任意数量的级。因此,在图3中,压缩机302是具有多个压缩机级304的压缩机组,这些压缩机级304流体串联连接。进入左(吸入)侧并被各个级304处理的工艺气体的压缩引起工艺气体的温度增加,所以级间冷却器306定位在各个压缩机级(1-2,2-3,3-4,4-5)之间,以在气体穿过级之间保持基本一致的气体温度,使得整个工艺几乎是绝热的。
因为压缩机302的各个级304受到操作条件的老化,因此提供压缩机302在各个级的操作条件的实时监测可能是重要的。然而,本发明并不局限于监测压缩机302的各个级304(收集其工艺数据),并且可备选地监测其中一个或多个级。尽管如此,但根据该纯粹说明性的示例性实施例,压缩机监测系统300设置成监测关于压缩机的各个级的操作参数,并收集数据,其如下面所述可用于估算用于各个级的多变效率。
多个传感模块308定位在气流内或其附近,以测量经过该处的气体的操作条件或参数。更具体地说,但纯粹作为说明性的实施例,传感器模块308可沿着压缩机组进行定位,以测量各个压缩机级304的入口(吸入口)和出口(排出口)的操作参数。如下面将要解释得那样,根据该实施例,各个传感模块308包括至少一个光纤布拉格光栅传感器,然而应该懂得,如上所述可备选地使用其它类型的传感器。各个传感模块308通过例如接线盒或其它中间节点而操作地连接到OSM200上,其中接收来自各个传感模块308的信号。然后如下面所述处理由OSM308获得的数据,以确定压缩机302的各个级304的结垢水平。
如上面提到得那样,该示例性压缩机监测系统300包括基于光纤布拉格光栅(基于FBG)的传感模块300,其可用于监测用于裂解气压缩机组的预定的操作参数。若干个传感模块容许多个参数(例如温度、压力、流量、气体成分、振动等)同时受到传感器的检测,传感器安装在压缩机302的各个压缩机级的输入口和输出口上。各个传感器或传感模块设置成测量至少一个条件,包括但并不局限于:温度、压力、流速、气体密度以及热和机械动态过程。传感模块308通过例如以太网、光纤线缆、模拟发送器或无线方式而与OSM200互连。
各种类型的传感模块308可用于测量多级压缩机302的各个级上的一个或多个操作条件。具体地说,光纤传感器,例如光纤布拉格光栅(FBG)传感器合并到传感器模块中,并部署在将要测量预定的压缩机参数的各个位置。基于FBG的传感模块被封装并起作用,以响应于特定的外部参数或若干种不同类型的外部参数。例如,在一个实施例中,基于FBG的传感模块是一种可同时测量温度、压力和流速的多功能物理传感模块。该基于FBG的传感模块被封装在一种螺栓状结构中。在另一实施例中,基于FBG的传感模块设置成用于多功能化学气体传感检测,其可同时地测量气体密度、温度和流速。该传感模块由热功能化的基于FBG的传感器组成,其被密封在热电容状封装中。当压缩气体流过热电容单元时,气体密度被检测,其通过基于FBG的热传感器进行测量。各个光纤传感器的相对的波长偏移被关联并转换成等效的气体分子量,其与压缩机的多变效率相关。这些传感模块均可在稳态模式或动态模式下进行操作。
图4(a)显示了FBG传感器模块308的示例性实施例,尽管应该懂得其它配置也可使用。传感器模块308用螺栓连接或以其它方式附连到压缩机或管壁400上,并且至少部分地延伸到经过压缩机302的气流中。传感器模块308包括沿着模块的长度而延伸的光纤402,其中光沿着光纤402来回地发送至接线盒中。光纤402可由二氧化硅材料形成,其相对于包含碳氢化合物的气体基本上是惰性的。传感器模块308可包括多个光纤布拉格光栅传感器404,其形成于单个光纤402上。在所示的实施例中,传感器模块308包括第一光纤布拉格光栅传感器404a、第二光纤布拉格光栅传感器404b、以及第三和第四光纤布拉格光栅传感器404c,其形成了一组两个FBG传感器对。这些传感器的其中一个用于压力或温度。两个可组合在一起,以测量流量和温度。例如,404c可具有两个FBG传感器对,其如图4(b)中所示粘接到偏转束的相反侧上。流动感应力将使束弯曲,在前侧FBG2传感器上造成拉伸应变,而在后侧FBG1传感器上造成压缩应变。如图4(c)中所示,中心波长λc(t)与温度成比例。两个FBG传感器之间的差异可直接针对气体流速进行校准。虽然所示的传感器模块308只显示了四个传感器404,但是本领域中的普通技术人员应该懂得,可沿着光纤402的长度定位任意数量的传感器。
各个传感器404a,404b,404c包括形成于光纤402上的光纤布拉格光栅,并且各个传感器404a,404b,404c还设置成通过光纤402反射独特峰值波长,其不同于其它传感器的峰值波长。在所示的实施例中,第一传感器404a设置成测量局部温度,第二传感器404b设置成测量局部压力,并且第三和第四传感器对404c设置成测量局部流速。光纤402和光纤布拉格光栅传感器404设置在壳体406内,壳体406固定到壁400。传感器模块308操作地连接到接线盒(未显示),其设置成通过光纤402对各个光纤布拉格光栅传感器404提供光,并且接线盒还设置成接收从光纤布拉格光栅传感器404反射的光。被测量的具体操作参数引起反射回到接线盒的光的波长的峰值变化,或由光纤布拉格传感器产生的波长偏移。图4(a)或4(b)中所示的传感器模块308还可包括用于测量局部振动量的附加传感器。在该情况下,来自传感器模块308中的四个传感器的信号还可包含高频成分,其与压缩机、转子、或叶片动态响应和波动条件相关。
多变效率的估算(步骤102)
不管收集数据的方式如何,例如手动和/或自动(例如使用图3-4的系统),在图1用于确定压缩机的结垢水平的方法中,接下来的步骤是确定或估算其中一个或多个(或所有)级304的多变效率。出于该示例中的清晰起见,将通过假定存在完美的气体条件来简化复杂系统从而将说明多变效率的计算。本领域中的技术人员将懂得,更复杂的数学模型可替代用于真实的气体条件。有鉴于此,通过如下计算用于压缩机302的级304的多变效率η可执行该步骤:
η=(k-1)/k * ln (P2/P1)/ ln (T2/T1), (1)
其中:
k=Cp/Cv,即等压比热对等容比热的比率;
T1和T2分别是级304中的吸入温度和排出温度;
P1和P2分别是级304中的吸入压力和排出压力。如上面提到得那样,方程(1)对于理想气体条件是有效的。对于其中存在非理想气体条件的实施案例,可由本领域中的技术人员通过使用使方程(1)适应这种非理想条件的方程来计算多变效率,例如1962年1月Journal of Power Engineering, January(电力工程期刊)第69-82页的John M. Schulz的文章“The Polytropic Analysis of Centrifugal Compressors离心式压缩机的多变分析”中所述,其公开通过引用而合并在本文中。关于用于计算多变效率的方程,这里所述的实施例意图包括所有这种变体。
在某些压缩机的实施案例中,可能的情况是,所有这些值都很容易得到,以便OSM200中的处理器执行该计算。例如,对于其中压缩机包括压力传感器、热电偶和附连的气体色谱仪(等)的实施案例,可能不仅知道用于温度和压力的值,而且还可以直接测量气体成分,以在方程(1)中对k提供精确的值。然而在其它实施案例中,可能的替代情况是,例如与气体成分相关联的数据不可用于估算多变效率,即在不使用气体色谱仪来监测压缩机的气体成分的设备中。
解决该问题的一种方案是针对k替代使用标准设计值,即恒定的气体成分,来计算多变效率。然而,使用标准k值导致实际多变效率的计算中较大的误差。因此,这里所述的示例性实施例还认为,至少在各个压缩机实施案例基础下,在工艺气体的分子量和k之间存在强大的关联性。在图5(a)和5(b)中基于经验数据显示了该关联性的示例。因此,例如通过使用参照图3-4如上所述的传感器测量并收集关于工艺气体密度的数据,可获得估算多变效率的精度的显著的改善。的确,如果使用标准分子量,那么在不考虑工艺气体的分子量的条件下,估算k的平均误差是从分子量开始估算k时的至少四倍。考虑到估算k的1%的误差产生多变效率的计算的3%的误差,可看出,根据该实施例的方法可导致误差显著的减小。
估算多变效率的标准化(步骤104)
虽然机器结垢的主要影响的确是多变效率的降低,但是仅仅多变效率的实际值不提供关于压缩机的实际条件的足够信息,以便直接确定压缩机或压缩机级的结垢程度。相反,压缩机多变效率的变化可不仅因为结垢的增加还因为输入条件例如压力、温度、流速和气体成分、以及操作条件例如机器速度等的变化而发生。在评估结垢严重性中,气体成分愈加变成其中一个最关键的成分。例如,增加的原料灵活性和裂化严重性,使用来自上游综合精炼厂的不同流的可能性,以及来自下游设备的流的再循环都大大地增加了用于相同设备的裂化气体成分的变化,加重了结垢现象及其判读的复杂性。
因此,将步骤102中计算的估算多变效率标准化或规格化,以从估算多变效率中移除其它变量参数的影响是很有用的,从而可更直接地察觉结垢程度。对于使估算多变效率标准化存在各种选择。一种选择是将通过使用所收集的数据而计算的估算多变效率与统计模型进行比较,该统计模型是在操作压缩机的测量参数给定的条件下,关于压缩机的多变效率应该如何的统计模型。在图6(a)的图表中提供了该标准化工艺的图示。
根据实施例,用于标准化的另一选择是将通过使用所收集的数据而计算出的估算多变效率与用于该具体压缩机的设计值比较,该设计值是在操作压缩机的测量参数给定的条件下指示多变效率应该如何的设计值。针对与图6(a)相同的测量参数数据,在图6(b)的图表中提供了该标准化工艺的图示。虽然图6(a)中的标准化的估算效率没有显示由效率老化引起结垢的明显证据,但是可看出图6(b)中的标准化的效率函数更清楚地显示了朝着估计周期的末端方向低于移动平均值十一个点---这是发生结垢的指示。因此至少对于某些实施案例,使用设计值而非统计模型来执行估算多变效率的标准化,其可能导致更快速地在机器内发现结垢问题。更具体地说,上面关于图6(b)所述的设计值方案可例如包括在不同变量(例如压力、温度、流速、气体成分、压缩组回转速度、实际的压缩机特征曲线)的测量值处计算实际的多变效率,在不同变量的值处估计所预计的多变效率(使用在设计阶段期间所使用的相同的数学工具和模型加上在机器的车间试验期间针对具体机器执行的对模型的任何校正),并且依据实际多变效率和预计多变效率之间的差异而确定压缩机中的结垢程度。
基于标准化的估算多变效率确定结垢程度(步骤106)
如上面所示,压缩机的标准化的估算多变效率可用于通过例如显示图表而确定机器的结垢程度,该图表显示了与极限值、移动平均值或其它统计意义上的比较器相关的标准化函数。在该情境下,步骤106应该被认为广泛描述了标准化的多变效率值的使用以辨别结垢问题,包括但不局限于显示值、发布告警、或以其它方式指示结垢的水平、在已经识别有结垢的地方识别压缩机内的位置(级)、并且/或者提出将要采取的防结垢措施等。
虽然工艺的某些方面可手动地执行,但是根据某些实施例,某些或所有步骤可通过使用计算机或处理器700作为图7中所示OSM200的一部分来执行。OSM200可使用图7中所示的结构和元件或其它元件来执行方法,以用于如一个或多个上述实施例中所描述得那样确定结垢程度。处理器700例如可通过网络接口控制器(NIC)702来从传感器模块308连续收集各个压缩机级的所测量的操作参数,并将所收集的测量值在实时基础下储存在内存704中。数据采集可在例如数据源所容许的最大采样率下在连续基础下执行,以确保即使在过渡操作期间也可对机器条件做出精确的评估。典型的数据频率从一个样本/秒至一个样本/分钟。数据储存在本地数据库中。如上所述,OSM200可基于实际性能曲线执行多变效率的计算,根据压力、温度和流速(如果可得到)的当前工艺条件的其标准化,以及预计效率的估计。
图形化的用户接口可用于显示以任何所需的格式的输入/输出706,并且用于通知用户从传感模块接收到的所测量的系统操作条件、压缩机效率等,以及用于控制并优化压缩机的操作。用户可以以任何所需的方式使用该信息来采取防结垢的措施。备选地,可通过OSM200经由用户接口提出或在系统内确定的注射点处自动地执行防结垢措施,其包括(a)注射水(以降低温度并从而抑制会导致结垢的聚合),(b)注射洗油液体,以溶解聚合物,和/或(c)注射专有防结垢配方,以停止聚合。
根据本发明的示例性实施例的用于处理数据的系统和方法可通过一个或多个处理器来执行,该处理器可执行包含在内存装置中的指令序列。这种指令可从其它计算机可读介质例如次级数据存储装置读入到内存装置中。包含在内存装置中的指令序列的执行引起处理器例如如上所述进行操作。在备选实施例中,硬线电路可用于替代软件指令或与软件指令组合来实施本发明。
虽然已经描述了本发明的优选实施例,但是应该懂得本发明并不局限于此,并且在不脱离本发明的条件下可做出修改。本发明的范围通过所附权利要求来限定,并且意图包括无论是字面或等效物都落入权利要求涵义范围内的所有装置、工艺和方法。

Claims (10)

1.一种用于确定压缩机中的结垢形成程度的方法,所述方法包括:
收集与所述压缩机的操作相关联的数据;
通过使用所收集的数据来估算所述压缩机的至少一个级的多变效率;
使估算多变效率标准化;以及
基于标准化的估算多变效率来确定所述压缩机中的所述结垢形成程度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,收集数据的步骤还包括:
获得与来自压缩机或压缩机组的不同级中的压力、温度和气体密度相关联的数据。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的方法,其特征在于,对于理想的气体条件,估算所述多变效率η的步骤还包括,
计算η=(k-1)/k * ln (P2/P1)/ ln (T2/T1),
其中:
k是等压比热对等容比热的比率;
T1和T2分别是吸入温度和排出温度;以及
P1和P2分别是吸入压力和排出压力,或者对于非理想气体条件为该方程的变体。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,通过使用气体色谱仪而从所述压缩机中的具体级直接测量k值。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,通过使用压力计而从所述压缩机中的吸入段和排出段直接测量P1和P2的值。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,通过使用温度计而从所述压缩机中的吸入段和排出段直接测量T1和T2的值。
7.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,基于从所述收集的数据获得的测量的气体密度来估算k值。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,还包括:
提供一种光传感器,其测量来自所述压缩机中的至少一个级的气体密度。
9.一种用于确定压缩机中的结垢形成程度的系统,包括:
接口,其设置成收集与所述压缩机的操作相关联的数据;以及
处理器,其设置成通过使用所收集的数据来估算所述压缩机的至少一个级的多变效率,使估算多变效率标准化,并基于标准化的估算多变效率来确定所述压缩机中的所述结垢形成程度。
10.一种裂解气压缩机监测系统,用于确定裂解气压缩机组的多变效率,所述裂解气压缩机组具有流体串联连接的多个压缩机级和定位在相邻压缩机级之间的级间冷却器,所述裂解气压缩机监测系统包括:
多个光传感模块,其中各个所述传感模块定位在各个压缩机级的入口或出口附近,各个传感模块包括定位在壳体内的至少一个光纤布拉格光栅传感器,其用于针对相对应的压缩机级测量操作参数,并且各个所述光纤布拉格光栅传感器被功能化,以响应于温度、压力、气体密度、流速或动态过程;以及
控制器,其操作地连接到所述光传感模块上,所述控制器包括处理器,以确定与各个压缩机级相对应的估算多变效率,并输出与各个压缩机级相对应的标准化的多变效率的指示。
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