CN107077110A - 用于确定排放特性的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于确定燃气涡轮发动机(10)的排放特性的方法。为了提供燃气涡轮发动机(10)的可靠操作，该方法包括以下步骤：通过使用反映燃气涡轮发动机(10)的状态特性的模型(102)，针对燃气涡轮发动机(10)的至少一个选定第一状态变量(P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT)参数化(100)燃气涡轮发动机(10)的排放特性，以及通过使用该参数化(100)来确定燃气涡轮发动机(10)的排放特性。

Description

用于确定排放特性的方法
技术领域
本发明涉及一种用于确定燃气涡轮发动机的排放特性的方法。本发明还涉及一种能够利用这种方法操作的燃气涡轮发动机。
背景技术
众所周知，工业厂房不仅产生大量的能源，还产生可能对人类和环境有害的排放物，如氮氧化物(NOx)和碳氧化物(CO)。因此，为减少这些污染物做了大量努力。因此，关键的是监测来自工厂的排放。而且，根据工厂的大小和适用的规定，连续监测排放水平(主要是NOx)是某些工业燃烧过程的法定要求。
工厂排放的持续监测可以通过作为直接连续的排放测量方法的自动排放监测系统(AMS)进行，或者可以通过使用特征过程参数来计算(预测)排放水平的预测排放监测系统(PEMS)进行。在这两种方法中，PEMS具有显着较低的操作成本和操作的复杂度。然而，PEMS模型通常需要在现场进行大量的“训练”和校准，并且只能在校准的操作/环境条件(见下文)下适用于特定的工厂。这样的系统例如在EP1864193B1中描述。
由于PEMS模型通常由与原始设备制造商(OEM)相比可能没有相同详细产品知识的第三方生产，所以目前的PEMS模型通常会严重依赖现场的“训练”(即神经网络类型设置)和校准，并且模型因站点而异，即使对于相同的工厂配置也是如此。虽然可能存在基本模型，并具有一些基本燃烧特性，但该模型基本上是过程参数与排放水平之间基于经验的关系。随着时间的推移，发动机正常退化，这种模型通常需要进行定期的“重新校准”。在超出其校准范围的环境和操作条件下，这些模型的准确度是有问题的。
本发明的第一个目的是提供一种用于确定燃气涡轮发动机的排放特性的方法，利用该方法能够减轻上述缺点，特别是提供燃气涡轮发动机的时间有效和可靠的操作。
本发明的第二个目的是提供一种能够可靠地操作并具有降低的排放水平的燃气涡轮发动机。
这些目的可以通过根据独立权利要求的主题的方法和燃气涡轮发动机来解决。
发明内容
因此，本发明提供了一种用于确定燃气涡轮发动机的排放特性的方法。
该方法还包括以下步骤：通过使用反映燃气涡轮发动机的状态特性的模型，来参数化针对燃气涡轮发动机的至少一个选定第一状态变量的燃气涡轮发动机的排放特性，以及通过使用该参数化来确定燃气涡轮发动机的排放特性。
由于本发明的方法，PEMS模型将能够预测大范围的输入条件下的排放。此外，本发明的方法将允许在实际排放水平的优化中利用预测的排放水平。这将例如获得燃烧器压力动力学与低排放(例如NOx)之间的平衡。此外，模型在更大范围的输入和操作条件下准确的置信度高于常规系统，特别是如果该模型基于化学动力学基础。此外，PEMS模型相对独立于站点特定配置，并且在现场要求最少的调整和“训练”。有利的是，由于例如部件退化或对安装(例如燃料、过滤器、燃烧器)的改变的影响，它还将适应在长时间段内发动机操作的变化。该模型被用来在选定条件下对排放特性做出预测。这导致表示这些条件的“标记(signature)”，其然后在PEMS模型中被使用。使用“标记”而不是模型本身意味着可以使用复杂(因此耗时)的模型来建模燃烧，但最终的基于站点的版本可以是更简单且更快运行的软件。
即使在权利要求书和说明书中以单数形式或特定数字形式使用诸如状态变量、处理单元或燃料供应装置的措辞，专利(申请)的范围不应限于单数或特定数字形式。在本发明的范围内还应具有多于一个或多个上述措辞或结构。
在这种情况下，状态特性旨在表示燃气涡轮发动机或其一部分的特定条件或状态的结果，例如在燃气涡轮发动机的启动顺序期间操作或在高温环境中操作等，并且排放特性旨在表示燃气涡轮发动机或其一部分关于该燃气涡轮发动机或其该部分的排放的特定条件的结果。这可以是一维值，例如排放水平，或者取决于多于一个值或取决于至少不同种类的值的多维描绘，如排放的标记，例如随时间或以燃烧温度为准的排放水平的变化。此外，状态变量旨在意味着表示燃气涡轮发动机的选定或特定状态的变量，如燃气涡轮发动机或其部分的选定区域处的温度或在燃气涡轮发动机或其部分的操作期间的特定时间。状态变量可以是测量值或者从测量值派生的派生/推断的值。
参数化旨在意味着单个参数化或者多个单独的参数化/子参数化。此外，参数化也可以被称为参数方程。此外，该模型优选地是数学模型。
根据本发明的优选实现方式，该方法包括以下步骤：对于至少一个选定第一状态变量和若干不同选定第二状态变量，参数化燃气涡轮发动机的排放特性。因此，可以预测大范围的输入条件的排放。有利且具体地，该方法包括以下步骤：通过对至少一个选定第一状态变量和每个选定第二状态变量分别执行单独的参数化，来执行燃气涡轮发动机的排放特性的参数化。因此，可以独立于另外的状态变量的其他参数化来调查不同的状态变量，导致多个数据集。单独的参数化可以被视为复杂参数化的子参数化。
优选地，燃气涡轮发动机的排放特性的至少一个单独的参数化是在二维状态空间中的描绘。这允许以简单且直接的方式描绘两个状态变量的依赖性。
在本发明的优选实施例中，提出了该方法包括以下步骤：通过使用燃气涡轮发动机的另外的状态变量来描述燃气涡轮发动机的排放特性。因此，可以容易地限定燃气涡轮发动机或其部分的条件。燃气涡轮发动机的该另外的状态变量可以是适用于本领域技术人员的任何变量，如排气温度、燃烧温度、未燃烧烃的量(UHC)或排放参数或最优选为任何合适的排放物质或物质的组合的排放水平，具体是NOx的排放水平或CO的排放水平。
此外，至少一个选定第一状态变量表示模型的输入。换言之，至少一个选定第一状态变量是模型的输入变量。此外，反映燃气涡轮发动机的排放特性的另外的状态变量表示模型的输出。换言之，该另外的状态变量是模型的输出变量。因此，可以找到定义的依赖关系。因此，模型将燃气涡轮发动机的至少第一状态变量作为输入变量映射到燃气涡轮发动机的另外的状态变量，作为输出变量。输出变量可以例如是NOx的排放值或在选定条件下的排放的标记。
如上所述，使用至少一个选定第一状态变量作为模型的输入。在本发明方法的优点实现方式中，其包括以下步骤：通过改变至少一个选定第一状态变量来执行该模型，其中该模型的另外的输入保持不变。这允许在限定的条件下单独检查一个选定或特定变量。作为模型执行的结果，可以获得根据至少第一状态变量和另外的状态变量的特定组合的、燃气涡轮发动机的特定状态特性。随后，该方法包括以下步骤：通过使用至少一个选定第一状态变量的变化的建模状态特性来确定参数化。
此外，该方法包括以下步骤：通过使用由至少一个选定第一状态变量和建模状态特性(特别是建模状态特性的变量的建模值)的变化产生的离散化来确定参数化。因此，模型的结果可以被简单的证明。当该方法包括以下步骤时这很容易完成：以连续函数的离散化近似来确定参数化。因此，排放特性在简单的数学函数(通常为多项式表达式)中被转换。实施的现有技术的PEMS模型通常是复杂的模型，并且需要专业软件和显着的处理时间来运行。但是通过将模型的输出转换成由本发明方法提出的相对简单的数学表达式，可以使用更简单的软件来设计更快速的动作模型。
排放的标记或数学函数的结果可以以图形表示来显示，从而为操作者提供结果的易于阅读的呈现。此外，可以通过使用测试和台架(rig)数据(允许小的常数偏移量)来验证数学函数，以便更准确地匹配预测值和计算值。
优选地，该模型是动力学模型，具体地说，该模型是物理动力学模型，或最优选为化学动力学模型。特定燃气涡轮发动机或其燃烧系统的化学动力学模型将能够预测大范围的输入条件下的排放。
有利地，至少一个选定第一状态变量是选自由以下项构成的组的变量：直接测量的参数、推断的参数或热力学派生的参数。因此，变量的各种不同变量或具体值可以被考虑并用来确定燃气涡轮发动机或其部分的状态特性。附加地，还可以从该组中选出另外的状态变量。
热力学派生的参数是基于从燃气涡轮发动机的工厂测试派生的测量值和常数的参数。这些常数描述了部件操作条件(诸如压缩机涡轮级1吞吐能力和压缩机涡轮负载)，并且基于燃气涡轮发动机操作的热力学原理。在现场，测量和派生的常数被馈送到控制算法中，并且获得了不能被直接测量的状态变量或参数。例如，已知使用计算的涡轮入口温度来控制燃气涡轮发动机的部分负载操作。
至少一个选定第一状态变量可以是对于本领域技术人员可行的任何参数。但是在直接测量参数的情况下，优选的是变量选自由以下项构成的组：环境入口压力、发动机入口压力、环境入口温度、发动机入口温度、压缩机入口温度、压缩机入口压力、压缩机出口压力或输送压力(分别)、压缩机出口温度或输送温度(分别)、涡轮中间管压力、涡轮中间管温度、排气温度、燃气涡轮发动机操作温度、燃料流量、燃料组成、燃料温度或主燃料到引燃燃料分配比率。通过使用直接测量的参数，可以准确地检测和考虑燃气涡轮发动机或其部分的实际条件。
或者，在至少一个选定第一变量是热力学派生的参数的情况下，其选自由以下项构成的组：燃烧器出口压力或燃烧器排出压力(分别)、燃烧器出口温度或燃烧器排出温度(分别)、点火温度、压缩机输送空气百分比泄放或计算的质量流。通过使用入口质量流和/或来自其泄放室中的一个泄放室的压缩机输送空气百分比泄放作为热力学派生的参数，可以执行燃气涡轮发动机的燃烧系统的更准确的建模。它可以充当用于直接测量的仪器的诊断工具，并允许计算附加的燃烧器操作参数(例如火焰温度、燃料空气比率)。此外，通过使用派生的参数，可以省略用于直接测量的传感器，从而节省空间、成本和安装努力。
此外，也可以考虑燃烧系统的基本设计特征。这可以例如是部件(如燃烧器部件)的几何形状，或者计算的或派生的燃烧器特征。
在例如多于一个压缩机或多于一个涡轮的情况下，所有上述值可以与例如两个相邻的压缩机/涡轮之间的压力或温度相关。
在有利的实施例中，该模型映射了燃气涡轮发动机的关键部件的热力学特性，从而允许了密切的监测。具体地，该模型映射燃气涡轮发动机的燃烧系统，因此聚焦考虑到燃气涡轮发动机的排放的非常相关的燃气涡轮发动机的系统。关键部件可以是对于本领域技术人员可行的任何部件，但是优选地，关键部件是选自由以下项构成的组的部件：燃烧初级区域、完全搅拌的反应器、主火焰、引燃火焰、推流式(plug-flow)反应器或质量流合并器、质量流分配器、流阻。
换言之，通过创建燃烧系统的网络模型(其中燃烧过程的关键部分由单独的模型组件表示)，化学动力学模型描述特定燃气涡轮燃烧系统。示例包括：燃烧初级区域由一系列完全搅拌的反应器模型元件表示，其中主火焰和引燃火焰是单独建模的(允许调查主/引燃分配的影响)；下游部件由推流式反应器模型元件表示；稀释和混合由适当的质量流合并器模型元件表示、并且边界条件由边界模型元件表示。
此外，该方法包括以下步骤：使用燃气涡轮发动机的排放特性的参数化来预测至少一个选定第一状态变量的预定值的排放特性。因此，与使用复杂PEMS模型的现有技术系统相比，通过使用预测的排放“标记”，燃气涡轮发动机的操作可以是更简单和更快运行的。
由模型和随后的参数化引起的预测用于运行和操作燃气涡轮发动机。因此，从执行模型和参数化获得的各种数学函数被并入用于在燃气涡轮发动机的处理器单元中使用的软件包中。因此，在发动机控制系统中馈送预测的排放水平。然后，当燃气涡轮发动机在现场运行时，将使用数学函数的每个参数的变化的影响组合以计算预测的排放。
根据预测，将燃气涡轮发动机的状态变量的具体值被调整为导致由模型的预测所建议的结果或排放特性的值。这当然是通过影响燃气涡轮发动机的装置或部分来影响具体值，如温度、压力、燃料比率等而完成的。这可以是对于本领域技术人员可行的任何部分或布置，如燃料或空气供应的阀、叶片或导叶的位置、用于入口冷却介质的冷却装置等。最优选的，主燃料和引燃燃料分配比率受到影响。
有利地，该方法包括以下步骤：使用由模型和参数化产生的预测的排放特性或标记来控制在燃气涡轮发动机的操作期间的排放水平。如上所述，这可以通过操纵主/引燃燃料分配来完成。这将允许PEMS模型通过改变主燃料和引燃燃料分配比率来优化排放水平(例如，以确保排放水平保持在规定值内)。
本发明的方法是使用特定燃气涡轮发动机或其燃烧系统的化学动力学模型来获得用于直接测量的、推断的和热力学派生的参数的排放“标记”，然后将使用在大范围的操作条件下的测试和台架性能数据进行验证。这意味着，PEMS模型相对独立于站点特定配置，并且在现场要求最少的调整和“训练”。
本发明的PEMS模型可以作为独立的软件包运行，或者可以并入发动机控制系统中。
本发明还涉及一种燃气涡轮发动机，其包括至少一个处理单元，并且能够通过使用本发明的方法获得的至少一个预测来操作。
提出了该模型在至少一个处理单元中实施以预测和/或控制排放特性，以及具体地，燃气涡轮发动机的排放水平。
有鉴于此，PEMS模型将能够预测大范围的输入条件下的排放。此外，允许在实际排放水平的优化中利用预测的排放水平。这将例如获得燃烧器压力动力学与低排放(例如NOx)之间的平衡。此外，模型在更大范围的输入和操作条件下准确的置信度高于常规系统，特别是如果该模型基于化学动力学基础。此外，PEMS模型相对独立于站点特定配置，并且在现场要求最少的调整和“训练”。有利的是，由于例如部件退化或对安装(例如燃料、过滤器、燃烧器)的改变的影响，它还将适应在扩展时间段内发动机操作的变化。该模型被用来在选定条件下对排放特性做出预测。这导致表示这些条件的“标记”，其然后在PEMS模型中被使用。使用“标记”而不是模型本身意味着可以使用复杂(因此耗时)的模型来建模燃烧，但最终的基于站点的版本可以是更简单且更快运行的软件。
在本发明的另一实现方式中，提出了燃气涡轮发动机包括至少一个燃料供应装置，其中至少一个燃料供应装置的主燃料和引燃燃料分配比率能够以根据模型的预测来影响排放水平的方式而被调节。
结合以下参考附图解释的示例性实施例的描述，本发明的上述特性、特征和优点以及实现它们的方式是清楚且清楚地理解的。
附图说明
将参照附图描述本发明，其中：
图1示出了能够利用本发明的方法操作的燃气涡轮发动机的示意性和剖面图，
图2示出了在图1的燃气涡轮发动机的处理器单元中实现的化学动力学模型和参数化的流程图，
图3示出了图2的化学动力学模型的示例性和简化的可能的分析元件，
图4示意性地示出了来自图1的燃气涡轮发动机、具有从该处获得了图2的化学动力学模型的状态变量的发动机位置，
图5示出了描绘利用图2的化学动力学模型得到的NOx排放与燃烧器入口温度的依赖关系的示图，
图6示出了描绘利用图2的化学动力学模型得到的NOx排放与先导/主分流比率的依赖关系的示图，并且
图7示出了显示监测及控制来自图1的燃气涡轮发动机的排放的PEMS模型的两种可能的操作模式的流程图。
具体实施方式
措辞“上游”和“下游”是指通过燃气涡轮发动机10的气流和/或工作气体流的流动方向，除非另有说明。如果使用且没有另外说明，术语“轴向”、“径向”和“周向”是参照燃气涡轮发动机10的旋转轴线30而言的。
图1以截面图示出了燃气涡轮发动机10的示例。燃气涡轮发动机10以流动序列包括入口22、压缩机部段24、燃烧部段26和涡轮部段28，它们通常以流动序列、并且通常沿纵向或旋转轴线30的方向布置。燃气涡轮发动机10还包括轴32，该轴32围绕旋转轴线30可旋转、并且纵向延伸穿过燃气涡轮发动机10。轴32将涡轮部段28驱动地连接到压缩机部段24。
在燃气涡轮发动机10的操作中，通过空气入口22吸入的空气34被压缩机部段24压缩、并且输送到燃烧部段或燃烧器部段26。燃烧器部段26包括具有燃烧器增压室36的燃烧系统14、由双壁罐40限定的一个或多个燃烧室38、以及固定到每个燃烧室38的至少一个燃烧器42。(一个或多个)燃烧室38和(一个或多个)燃烧器42位于燃烧器增压室36内部。通过压缩机部段24的压缩空气进入扩散器44，并从扩散器44排出到燃烧器增压室36中，空气的一部分从该处进入燃烧器42并与气态或液态燃料混合。空气/燃料混合物然后被燃烧，并且来自燃烧的燃烧气体46或工作气体经由过渡管道48被引导到涡轮部段28。
涡轮部段28包括多个承载生产盘50的叶片或附接到轴32的涡轮叶轮。在本示例中，涡轮部段28包括四个盘50，每个盘携载环形阵列的涡轮叶片52。然而，承载叶片的生产盘50的数目可以不同，即只有一个生产盘50或多于一个生产盘50。此外，定子级或涡轮级联54设置在涡轮叶片52之间。每个定子级承载环形阵列的导叶56，其被固定到燃气涡轮发动机10的定子58。在燃烧室38的出口与前涡轮叶片52之间设置入口导叶或喷嘴导叶60。
来自燃烧室36的燃烧气体46进入涡轮部段28并驱动涡轮叶片52，该涡轮叶片52继而使轴32旋转。导叶56、60用于优化燃烧或工作气体46在涡轮叶片52上的角度。压缩机部段24包括分别具有涡轮叶片52或导叶56的轴向系列的导叶级62和转子叶片级64。
此外，燃气涡轮发动机10包括处理器单元18，其被描绘在燃气涡轮发动机10外部以用于更好的可展现性。为了确定燃气涡轮发动机10的排放特性或用于监测及控制燃气涡轮发动机10的排放(如NOx和/或CO)，处理器单元18包括预测排放监测系统(PEMS)104的实施模型。PEMS模型104基于以下的组合的原理：化学动力学模型102和参数化100，或者换言之，参数方程或模型102，其将参照图2至图7进行描述。
通过对燃气涡轮发动机10的选定系统的建模，如同燃气涡轮发动机10的燃烧系统14，PEMS模型104得以实现。该建模使用化学动力学模型102，其将利用相同的输入参数或状态变量P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT(见下文)作为最终的PEMS模型104。然而，模型102的结果被转换成可用于预测排放的数学函数，而不需要在线运行化学动力学模型102。
在图2的流程图中描绘了开发这种PEMS模型104的过程。
为了开发描述燃气涡轮发动机10的特定燃烧系统14的化学动力学模型102，燃烧系统14的合适的网络模型被创建(步骤102a)。因此，燃烧过程的关键部分或部件12被识别。这些关键部件12由单独的模型部件或分析元件表示。这对于图3中的两个关键部件12(也参见图1)示例性及简化示出。关键部件12可以是例如由一系列完全搅拌的反应器(PSR)66模型元件表示的燃烧初级区域16，其中主火焰和引燃火焰68被分别建模(允许主/引燃分裂的影响被调查)。另一个关键部件12可以位于下游燃烧区域70中、并由插塞流反应器(PFR)72模型元件表示。
附加的关键部件12将例如通过适当的质量流合并模型元件来表示，这些元件表示各种建模气体流(例如空气或燃烧产物或燃料)的稀释和混合，或由质量流分配器元件或流阻元件来表示。边界条件(例如，选定部件的体积有多大或者可用于不同过程有多少时间)将由边界模型元件(未显示)表示。
从图3中可以看出，至少一个选定第一状态变量MCI被使用作为模型102的输入。虽然这被定义为“质量流”入口，但是它还包含选定压力P、选定温度T、燃料组成QH和流量QF，由于“质量流”入口是热力学派生的参数。其他可能的选定第一状态变量是P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT。
这些变量P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT是直接测量的参数，推断的参数或热力学派生的参数。
在图4中，示出了哪个发动机位置存在哪些条件，并且可以在何处获得化学动力学模型102的状态变量P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH。在进入燃气涡轮发动机10之前，环境空气34具有环境压力和环境温度(未具体用附图标记表示)。在入口22处，穿过过滤器壳体74的空气34具有发动机入口压力P0和发动机入口温度T0。进入压缩机部段24的压缩机的空气具有压缩机入口压力P1和压缩机入口温度T1。P2是压缩机出口压力，也称为燃烧室入口压力P2或压缩机输出压力P2，并且T2是压缩机出口温度，也称为燃烧室入口温度T2或压缩机输出温度T2。关于燃料76和燃料供应装置20的变量是燃料流量QF、燃料组成QH、燃料温度QT以及主燃料与引燃燃料分配比率SPLIT。离开燃烧部段26的燃烧气体46具有燃烧器出口压力P3和燃烧器出口温度T3。位于涡轮部段28的压缩机涡轮80与动力涡轮82之间的中间管78的流动介质具有涡轮中间管压力P4和涡轮中间管温度T4。离开燃气涡轮发动机10的排气84具有排气压力P5和排气温度T5。
直接测量到的参数可以是发动机入口压力P0、发动机入口温度T0、压缩机入口温度T1、压缩机入口压力P1、压缩机出口压力P2、压缩机出口温度T2、涡轮中间管压力P4、涡轮中间管温度T4、排气温度T5、燃气涡轮发动机工作温度、燃料流量QF、燃料组成QH、燃料温度QT或主燃料和引燃燃料分配比率SPLIT。所有这些变量可以由一个或多个未示出的传感器来测量。
燃气涡轮操作温度的所用的缩写取决于燃气涡轮类型，并且可以是TOP、TMAX或TLIMIT，它是根据上述测量值(未示出)中的一些来计算的。
可以基于关系参数推断的变量可以是压缩机入口压力P1、燃料流量QF、燃料组成QH和排气温度T5。
热力学派生的值使用直接测量值与从发动机内部工厂测试派生的部件特征的组合，并且可能是燃烧室出口压力P3、燃烧器出口温度T3、发动机点火温度TFIRE、压缩机泄放P2B或计算的入口质量流量MCI。
而且，也可能考虑燃烧系统的基本设计特征(用于化学动力学模型)，并且它们可以是燃烧器部件几何形状或计算出的或派生的燃烧器特征。
P2、T2、SPLIT、QH、QF、TFIRE、P2B和MCI分别是PEMS模型或使用的参数模型100的主要输入参数。
随后，在步骤102b中，模型102在输入条件的范围内运行，或者换言之，模型102通过改变至少一个选定第一状态变量MCI来执行，其中模型102的另外的输入或其他输入变量或选定第二状态变量P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT保持不变。
这可以分别对多个或全部变量P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT进行。通过改变各个边界参数/变量P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT，而所有其他输入参数P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT保持不变(只要合理实用)，得到了每个参数P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT对参数建模范围内排放的影响。
要改变的参数/变量P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT是以下的这些：具有可用的等效“现场”直接测量值(P0、P1、P2、P4、T0、T1、T2、T4、T5、QF、QH、QT、SPLIT)，可以从与其他直接测量到的参数的经证明关系推断出(P1、P3、T3、QF、QH、T5)，或者是使用直接测量值与从燃气涡轮发动机10的内部工厂测试派生的部件特征的组合的热力学派生值(P3、T3、TFIRE、P2B、MCI)。
在模型102的步骤102c中，相对于输入参数或选定第一和第二状态变量P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT的变化的排放“标记”106、106'被分别获得。变化的结果可以以图形表示，并被称为参数“标记”106、106'。在图5和图6中示出了两个示例性标记106、106'，其每个示出了描绘NOx排放与燃烧器入口温度T2的依赖性(图5)和利用化学动力学模型102获得的引燃/主分配比率SPLIT(图6)的示图。
如图5和图6所示，通过使用燃气涡轮发动机(10)的另外的状态变量OUT——具体是NOx的排放水平——来描述燃气涡轮发动机10的排放特性。换言之，反映燃气涡轮发动机10的排放特性的另外的状态变量OUT表示模型102的输出(也参见图3)。
随后，在步骤100a(基于排放水平的数学函数获得传递标准)中，完成参数化100或执行参数模型。这通过使用至少一个选定第一状态变量P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT的变化的建模状态特性而完成，并且具体地，通过使用由至少一个选定第一状态变量P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT和所建模的状态特性的变化产生的离散化，特别是所建模的状态特性的变量的建模值，并且具体地，通过利用离散化与连续函数的近似来确定参数化100。
换言之，排放标记106、106'或它们的图形表示分别被转换成相对简单的数学函数(通常是多项式表达式)。
这样的数学函数的一个示例可能是以下函数，其表示根据压缩机输送压力PCD或压缩机出口压力P2的NOx排放OUT：
NOx＝12.26+(4.93E-31*P25)+(3.157E-18*P25)-(1.88E-24*P24)-(8.267E-13*P22)-(4.58E-38*P25)-(0.0000034*P2)
在另一步骤100b中，将预测的排放与测量数据进行比较。如果需要，函数可能会被修整。此外，可以使用测试和台架数据验证数学函数，并能够允许小的常数偏移量，以使预测值和计算值更准确地匹配。
对于至少一个选定第一状态变量P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT和对于每个选定第二状态变量P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT，通过单独的参数化100分别执行燃气涡轮发动机10的排放特性的参数化100。
此外，燃气涡轮发动机10的排放特性的一个或每个单独的参数化100是在二维状态空间中的描绘。
通常，本发明的方法包括以下步骤：通过使用反映燃气涡轮发动机10的状态特性的模型102，针对燃气涡轮发动机10的至少一个选定第一状态变量P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT，对燃气轮机10的排放特性进行参数化100，以及通过使用参数化100来确定燃气涡轮发动机10的排放特性。
数学函数用于创建PEMS算法或模型104(见图2)。表示状态变量P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT、OUT的依赖性的各种数学函数被并入软件包中。这在图7中示出，其示出了一流程图，该流程图示出监测和控制来自燃气涡轮发动机10的排放的PEMS模型的两种可能的操作模式。然后，当燃气涡轮发动机10在现场运行时，使用数学函数的每个参数P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT的变化的影响被合并以计算预测的排放(步骤108)。因此，燃气涡轮发动机10的排放特性的参数化100被用来预测针对至少一个选定第一状态变量P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT的预定值的排放特性。
模型102或所得到的PEMS模型104可以在燃气涡轮发动机10的处理单元18(图7的左侧)中实现，或者可以是独立的软件包(图7的右侧)。
预测的排放水平可以存储在数据库中(步骤110)，或者它们可以被在发动机控制系统中馈送(步骤112)，并且可以被用来控制燃气涡轮发动机10的排放水平。这可以通过以根据模型102的预测来影响排放水平的方式调节燃料供应装置20的主燃料和引燃燃料分配比率SPLIT而被完成(步骤114)。
因此，本发明将使用基于测量的输入参数和热力学派生的参数的化学动力学模型的数学派生的排放标记来预测及控制排放水平(主要是NOx和CO)。
应当注意的是，术语“包括”并不排除其它要素或步骤，并且“一(a)”或“一个(an)”并不排除复数。此外，与不同的实施例相关联进行描述的要素可以被结合。还应当注意的是，在权利要求书中的附图标记不应当被理解为限制权利要求的范围。
尽管通过优选实施例详细说明及描述了本发明，但是本发明不限于所公开的实施例，并且本领域技术人员可以由此派生其他变化而不偏离本发明的范围。

Claims (15)

1.一种用于确定燃气涡轮发动机(10)的排放特性的方法，其特征在于，以下步骤：
-通过使用模型(102)，针对所述燃气涡轮发动机(10)的至少一个选定第一状态变量(P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT)，参数化(100)所述燃气涡轮发动机(10)的所述排放特性，所述模型反映燃气涡轮发动机(10)的状态特性，其中所述模型(102)获得转换成数学函数的结果，以及
-通过使用所述数学函数来确定所述燃气涡轮发动机(10)的所述排放特性。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法包括以下步骤：
-针对所述至少一个选定第一状态变量(P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT)和多个不同的选定第二状态变量，参数化(100)所述燃气涡轮发动机(10)的所述排放特性，以及具体地
-通过针对所述至少一个选定第一状态变量(P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT)和针对每个选定第二状态变量(P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT)分别执行单独的参数化(100)，来执行所述燃气涡轮发动机(10)的所述排放特性的所述参数化(100)。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述燃气涡轮发动机(10)的所述排放特性的至少一个单独的参数化(100)是二维状态空间中的描绘。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述方法包括以下步骤：
-通过使用所述燃气涡轮发动机(10)的另外的状态变量(OUT)来描述所述燃气涡轮发动机(10)的所述排放特性，所述另外的状态变量优选是排放水平，具体是NOx的排放水平或CO的排放水平。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述至少一个选定第一状态变量(P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT)表示所述模型(102)的输入，和/或其中反映所述燃气涡轮发动机(10)的排放特性的另外的状态变量(OUT)表示所述模型(102)的输出。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述方法包括以下步骤：
-使用所述至少一个选定第一状态变量(P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT)作为所述模型(102)的输入，
-通过改变所述至少一个选定第一状态变量(P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT)来执行所述模型(102)，其中所述模型(102)的另外的输入被保持恒定，并且因而
-通过使用所述至少一个选定第一状态变量(P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT)的变化的所建模的状态特性来确定所述参数化(100)。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述方法包括以下步骤：
-通过使用由所述至少一个选定第一状态变量(P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT)的变化和所建模的状态特性导致的离散化来确定所述参数化(100)，特别是所建模的状态特性的变量的建模值，并且具体地，
-利用所述离散化与连续函数的近似来确定所述参数化(100)。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述模型是动力学模型，具体地，其中所述模型是物理动力学模型或化学动力学模型(102)。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述至少一个选定第一状态变量(P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT)是选自由以下项构成的组的变量：直接测量的参数、推断的参数或热力学派生的参数。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述至少一个选定第一状态变量(P0、P1、P2、P4、T0、T1、T2、T4、T5、QF、QH、QT、SPLIT)是选自直接测量的参数的组的变量，所述直接测量的参数的组由以下项构成：环境入口压力、发动机入口压力(P0)、环境入口温度、发动机入口温度(T0)、压缩机入口温度(T1)、压缩机入口压力(P1)、压缩机出口压力(P2)、压缩机出口温度(T2)、涡轮中间管压力(P4)、涡轮中间管温度(T4)、排气温度(T5)、燃气涡轮发动机操作温度、燃料流量(QF)、燃料组成(QH)、燃料温度(QT)或主燃料和引燃燃料分配比率(SPLIT)。
11.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述至少一个选定第一状态变量(P3、T3、TFIRE、P2B、MCI)是选自热力学派生的参数的组的变量，所述热力学派生的参数的组由以下项构成：燃烧器出口压力(P3)、燃烧器出口温度(T3)、发动机点火温度(TFIRE)、压缩机输送空气百分比泄放(P2B)或计算的质量流量(MCI)。
12.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述模型映射所述燃气涡轮发动机(10)的关键部件(12)的热力学特性，并且具体是所述燃气涡轮发动机(10)的燃烧系统(14)的热力学特性，并且具体是其中所述关键部件(12)是选自由以下项构成的组的部件：燃烧初级区域(16)、完全搅拌的反应器(66)、主火焰(68)、引燃火焰(68)、插塞流反应器(72)、质量流合并器、质量流分配器或流阻。
13.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中所述方法包括以下步骤：
-使用所述燃气涡轮发动机(10)的所述排放特性的所述参数化(100)，来预测针对所述至少一个选定第一状态变量(P0、P1、P2、P3、P4、T0、T1、T2、T3、T4、T5、P2B、MCI、TFIRE、QF、QH、QT、SPLIT)的预定值的排放特性。
14.一种燃气涡轮发动机(10)，包括至少一个处理单元(18)，并且能够通过使用根据权利要求1至13中任一项所述的方法获得的至少一个预测来操作，其特征在于，所述模型(102)在所述至少一个处理单元(18)中被实施，以通过使用所述数学函数来预测和/或控制所述燃气涡轮发动机(10)的排放水平，所述模型(102)反映所述燃气涡轮发动机(10)的状态特性，并且通过参数化(100)获得被转换成数学函数的结果。
15.根据权利要求14所述的燃气涡轮发动机，其特征在于，至少一个燃料供应装置(20)，其中所述至少一个燃料供应装置(20)的主燃料和引燃燃料分配比率(SPLIT)能够以根据所述模型(102)的所述预测来影响所述排放水平的方式而被调节。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10628757B2 (en) 2017-01-26 2020-04-21 International Business Machines Corporation Dynamic emission discharge reduction
US20190056702A1 (en) * 2017-08-21 2019-02-21 General Electric Company Model-based machine learing control system and method for tuning power production emissions
US20190063332A1 (en) * 2017-08-22 2019-02-28 General Electric Company Systems and methods for nox prediction in a power plant
US10626817B1 (en) * 2018-09-27 2020-04-21 General Electric Company Control and tuning of gas turbine combustion
CN110414089A (zh) * 2019-07-10 2019-11-05 一汽解放汽车有限公司 基于发动机万有特性的整车pems排放的仿真预测方法
CN116011261B (zh) * 2023-03-24 2023-07-18 潍柴动力股份有限公司 一种碳载量模型修正方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1816689A (zh) * 2003-07-07 2006-08-09 本田技研工业株式会社 内燃机的进气量控制系统以及控制系统
CN101689044A (zh) * 2007-04-12 2010-03-31 西门子公司 用于计算机辅助控制和/或调节技术系统的方法
EP2423768A2 (en) * 2010-08-31 2012-02-29 Rockwell Automation Technologies, Inc. Sensor validation and value replacement for continuous emissions monitoring
JP2012207564A (ja) * 2011-03-29 2012-10-25 Mitsubishi Heavy Ind Ltd ガスタービンの制御装置
CN102792234A (zh) * 2010-03-12 2012-11-21 西门子公司 用于计算机辅助地控制和/或调节技术系统的方法

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3785145A (en) 1971-11-10 1974-01-15 Gen Motors Corp Gas turbine power plant
US5539638A (en) 1993-08-05 1996-07-23 Pavilion Technologies, Inc. Virtual emissions monitor for automobile
RU2190875C2 (ru) 1999-12-07 2002-10-10 Аналитический центр при Пермском областном комитете по охране природы Способ определения величины массовых выбросов загрязняющих веществ в окружающую среду и система для его осуществления
US7058556B2 (en) 2001-09-26 2006-06-06 Goodrich Pump & Engine Control Systems, Inc. Adaptive aero-thermodynamic engine model
US6823675B2 (en) * 2002-11-13 2004-11-30 General Electric Company Adaptive model-based control systems and methods for controlling a gas turbine
US7421348B2 (en) 2005-03-18 2008-09-02 Swanson Brian G Predictive emissions monitoring method
US8065022B2 (en) 2005-09-06 2011-11-22 General Electric Company Methods and systems for neural network modeling of turbine components
EP2177963A1 (en) * 2008-10-17 2010-04-21 ALSTOM Technology Ltd Gas turbine model and method for the modeling of a gas turbine
US20120070266A1 (en) * 2010-09-21 2012-03-22 General Electric Company Turbo-machine temperature control
US20130024179A1 (en) * 2011-07-22 2013-01-24 General Electric Company Model-based approach for personalized equipment degradation forecasting
US20130066615A1 (en) * 2011-09-14 2013-03-14 General Electric Company System and method for simulating gas turbine operation
US10330015B2 (en) * 2015-09-25 2019-06-25 General Electric Company Transient emission temperature control of turbine systems
US9879613B2 (en) * 2015-12-16 2018-01-30 General Electric Company Application of combined probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters with scaling factor, related control systems, computer program products and methods
US9879614B2 (en) * 2015-12-16 2018-01-30 General Electric Company Machine-specific combined probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters with scaling factor, related control systems, computer program products and methods
US9879612B2 (en) * 2015-12-16 2018-01-30 General Electric Company Combined probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters with scaling factor, related control systems, computer program products and methods
US9882454B2 (en) * 2015-12-16 2018-01-30 General Electric Company Application of combined probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters with scaling factor, related control systems, computer program products and methods
US9856797B2 (en) * 2015-12-16 2018-01-02 General Electric Company Application of combined probabilistic control in gas turbine tuning for power output-emissions parameters with scaling factor, related control systems, computer program products and methods
US20180135534A1 (en) * 2016-11-17 2018-05-17 General Electric Company Systems and methods for adaptive fuel distribution in fuel circuits

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1816689A (zh) * 2003-07-07 2006-08-09 本田技研工业株式会社 内燃机的进气量控制系统以及控制系统
CN101689044A (zh) * 2007-04-12 2010-03-31 西门子公司 用于计算机辅助控制和/或调节技术系统的方法
CN102792234A (zh) * 2010-03-12 2012-11-21 西门子公司 用于计算机辅助地控制和/或调节技术系统的方法
EP2423768A2 (en) * 2010-08-31 2012-02-29 Rockwell Automation Technologies, Inc. Sensor validation and value replacement for continuous emissions monitoring
JP2012207564A (ja) * 2011-03-29 2012-10-25 Mitsubishi Heavy Ind Ltd ガスタービンの制御装置

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