CN115507306A - 关于堆积、磨损或腐蚀损害监测管道系统内状况的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及关于堆积、磨损或腐蚀损害监测管道系统内状况的方法。包括：安装测量设备，其易受对应于管道系统内的状况的损害影响并测量指示损害的变量；至少两个变量呈现出对损害的不同依赖性；连续记录数据，包括变量测量值的时间序列；基于数据中的训练数据确定变量的动态参考性态，其对应于当测量设备未受损时预期变量值的时间相关分布；重复确定变量测量值的监测性态与参考性态间的偏差；基于偏差，通过下述至少一个，至少一次或重复确定并提供监测结果：a)当偏差超过第一偏差范围时检测受损状况，和b)通过预测直到偏差超过对应于预定极限的第二偏差范围为止的剩余时间的时间序列预测，确定直到状况的损害程度超过预定极限为止的剩余时间。

Description

关于堆积、磨损或腐蚀损害监测管道系统内状况的方法

技术领域

本发明涉及一种关于由于由流过包括至少一个管的管道系统的一种或多种流体导致的堆积、磨损或腐蚀引起的损害监测在管道系统内占主导的状况的方法。

背景技术

管道系统用在各种类型的工业，例如食品和饮料工业、化学工业以及石油和天然气工业，以将各种类型的流体(例如液体或气体)从一个位置输送到另一个位置。作为示例，它们被应用在例如执行生产过程的工业工厂或设施中。

在管道系统的操作期间，其内表面暴露于流过管道系统的(一种或多种)流体。由于这种暴露，管道系统内占主导的状况的损害可能由于堆积、磨损或腐蚀而随时间发展。堆积是由具有粘附到暴露于这些流体的(一个或多个)表面的趋势的流体的沉积物引起。在管道内部形成的堆积层减小了其管道的内径，从而增加了流动阻力。连续生长的堆积层可能最终导致管道堵塞。作为对策，例如定期清洁管道。磨损由磨料流体(例如包括砂或其他磨料颗粒的流体)引起。腐蚀是由腐蚀暴露于这些流体的表面的腐蚀性流体(例如盐或酸性液体)引起。磨损和腐蚀减小了管的壁厚，从而降低了它们的机械稳定性。因此，暴露于腐蚀性或磨蚀性流体的管应当定期更换。管的清洁和更换导致开销，并且通常需要中断在包括管道系统的现场执行的过程。

因为在管道系统的操作期间通常不可能目视检查管道系统内占主导的状况，所以连续清洁或更换之间的间隔应当保持短，使得确保管道系统的安全操作。因此，由于管道系统的真实状况，它们经常在需要之前很久就被执行。然而，应用较长的时间间隔可能导致清洁或更换执行得太晚。这可能对关于管道系统的安全性和可操作性产生严重后果，这又可能对人和/或环境造成伤害，导致管道系统的高附加成本和/或延长的停机时间。因此，在工业中需要在管道系统的操作期间监测管道系统内占主导的状况，例如，优化连续清洁或更换之间的时间间隔。

在许多应用中，管道系统配备有测量设备，该测量设备测量(一种或多种)流体的物理和/或化学性质，和/或调节和/或控制在包括管道系统的现场执行的过程所需的过程参数。这些测量设备中的许多设备易于由于堆积、磨损或腐蚀而受损，这又可能对其测量性质产生负面影响。

示例包括振动测量设备，例如密度测量设备，其基于被浸没在流体中的振荡元件的共振频率来测量流体的密度，以及液位开关，其基于当振动振荡元件被浸没在流体中时发生的振荡元件的共振频率的变化来监测流体的液位是否超过与液位开关的位置相对应的预定液位。沉积在振荡元件上的堆积层增强了振荡质量并因此降低了频率，并且振荡元件的腐蚀或磨损减少了振荡质量并因此增加了频率。因此，由堆积、腐蚀或磨损引起的振荡质量的变化损害了振动测量设备的测量能力和/或监测能力。

在US 7,665,357B2中解决了该问题，该US 7,665,357B2描述了一种振动设备，该振动设备被设计成当振荡元件的振荡频率下降到可调节极限以下时发出堆积警报，该可调节极限基于振荡频率对过程条件的依赖性和/或要由振动设备监测和/或确定的过程变量加以确定。DE 102017102550 A1描述了一种基于振荡元件的共振频率来检测振荡元件的腐蚀或堆积的方法。

另一个示例是科里奥利测量设备，其包括连接到管道或插入管道中的管，使得流过管道系统的(一种或多种)流体的至少一部分流过管，以及使管振动的驱动系统。科里奥利测量设备例如被应用于基于在管的振动期间在管的入口附近发生的振动与在管的出口附近发生的振动的相位差来测量通过管的流量。此外，可以基于管的共振频率来测量流体的密度，并且可以基于振动管所需的功率来确定流体的粘度。与前面的示例一样，由管的堆积、腐蚀或磨损引起的管的振荡质量的变化损害了科里奥利测量设备的测量能力。

在这种情况下，DE 102005050898 A1描述了一种通过至少暂时激励直管的扭转振动并基于扭转振动的频率检测堆积来检测在科里奥利测量设备的直管内部积聚的堆积的方法。DE 102005050898 A1进一步公开了使用这种堆积检测方法来监测在连接到科里奥利测量设备的管的管道内相对于由堆积引起的损害占主导的状况。

WO 2014/056709 A1描述了一种测量流过管道的流体的体积流量的系统。在一个实施例中，该系统包括两个振动元件，例如连接到管道的管，使得至少一些流体流过管，以及被浸入流体中的振荡元件。该系统可在自诊断模式下操作，其中，当两个振动元件的共振频率之间的差超过预定极限时，系统发出警报，该警报指示两个振动元件中的至少一个由于磨损、腐蚀、塑性变形或破裂而导致的不可逆损害。此外，当引起振动元件振动的驱动信号的平均功率之间的偏差超过给定限制时，系统例如发出指示两个振动元件中的至少一个由于磨损、腐蚀、塑性变形或破裂而不可逆地损坏的警报。

US 8,046,194 B2描述了一种磁感应流量计，其基于在施加磁场期间由流过测量管的流体在测量电极之间感应的电压来测量流体的流量。流量计进一步被配置为基于在测量电极和参考电极之间测量的阻抗来确定流体的电导率和/或测量电极的表面的变化。

DE 102009002539 A1描述了一种磁感应流量计，该磁感应流量计被配置为测量流过其测量管的流体的电导率，该磁感应流量计可以被应用于检测在测量管内形成的导电堆积层。

由堆积、腐蚀或磨损导致的测量设备的损害是由于它们暴露于(一种或多种)流体。因此，由适于检测损害的测量设备测量的变量至少在某种程度上也受到其他影响因素的影响。这些影响因素例如包括(一种或多种)流体的密度、粘度、流量、电导率和/或其他性质、测量设备所暴露于的压力和/或温度和/或其他影响因素，例如与在测量现场处执行的动态过程相关联的影响因素。这些影响因素中的每一个使得更难以区分由损害引起的变量的变化和由其他影响因素引起的变量的变化。因此，在可以基于变量检测到损害之前，损害程度必须超过一定的大小。关于可以由测量设备测量的影响因素，可以通过应用补偿方法来获得一些改进。作为示例，上述DE 102005050898 A1描述了一种基于在直管的横向振动期间由科里奥利测量设备测量的密度和/或粘度来补偿扭转振动的频率对流体的密度和/或粘度的依赖性的方法。尽管如此，仍然存在大量影响因素，这些影响因素对被测量以检测损害的变量具有影响，这些影响因素不能被消除，例如，因为影响因素是未知的和/或因为影响因素的测量是不可能的或不可用的。因此，影响因素对被测量以检测损害的变量的影响降低了检测方法检测小损害的能力，并且还可能导致大量的错误检测。

发明内容

因此，本发明的目的是提供一种在管道系统的操作期间监测管道系统内占主导的状况的方法，该方法呈现出改善的检测能力，特别是关于当受损程度小时，在早期阶段检测受损状况，和/或关于检测的可靠性。

为此，本发明包括一种方法，特别是计算机实现的方法，用于关于由于流过所述管道系统的一种或多种流体引起的堆积、磨损或腐蚀而导致的损害监测在包括至少一个管道的管道系统内占主导的状况；所述方法包括以下步骤：

在所述管道系统上安装至少两个测量设备；其中，每个测量设备：为不同类型、易受与所述管道系统内占主导的状况的损害相对应的损害的影响，并且被配置为测量指示所述损害的一个或多个变量；以及其中，由所述不同测量设备测量的变量包括至少两个或至少三个变量，每个变量呈现出对所述损害的不同依赖性；

在所述管道系统的操作期间，连续地记录数据，所述数据包括由所述测量设备测量的变量的测量值的时间序列以及其测量时间；

基于包括在所述数据中的训练数据，确定所述变量的动态参考性态，所述动态参考性态与当所述测量设备未受损时所述测量值的预期的变量的值的时间相关分布相对应；

重复地确定与根据在监测期间记录的数据确定的变量的测量值的时间相关分布相对应的监测的性态与所述参考性态之间的偏差；以及

基于所述偏差，通过执行以下中的至少一个，至少一次或重复地确定并提供监测结果：

a)当所述偏差超过第一偏差范围时，检测受损状况，并提供通知所述受损状况的输出，以及

b)通过执行预测直到所述偏差将超过对应于预定极限的第二偏差范围为止剩余的时间的时间序列预测以及提供通知由所述时间序列预测所预测的时间给出或对应于由所述时间序列预测所预测的时间的剩余时间的输出，确定直到所述管道系统内占主导的状况的损害程度将超过所述预定极限为止的剩余时间。

基于由不同类型的测量设备测量的变量来监测状况提供了以下优点：每个设备以不同的方式受到腐蚀、磨损或堆积的影响。呈现出对损害的不同依赖性的变量提供了以下优点：覆盖了损害的相应宽范围的影响，这又使得能够基于这些不同影响中的每一个来检测损害。

动态参考性态提供了以下优点：它构成了未受损状况的特定于应用的特性。参考性态不仅反映变量的值，而且考虑到影响变量的所有应用特定影响因素，特别是考虑到与在管道系统上或利用管道系统执行的动态过程相关联的影响因素，反映了在管道系统的未受损操作期间预期的各个变量之间的时间依赖性和相互依赖性。未受损状况的这种非常精确的、应用特定的表示使得在监测期间发展的受损状况能够在非常早期的阶段被检测到。此外，通过考虑影响变量的所有应用特定影响因素，变量的时间依赖性及其相互依赖性提供了以下优点：大大减少或甚至消除了错误检测的数量，并且获得了监测结果的高水平可靠性。

该方法的第一改进涉及一种方法，其中：

a)所述变量是平稳的，并且所述参考性态包括描述所述变量的线性或非线性时间依赖性的变量的平稳性态以及所述相互依存的变量之间的固定相关性；或者

b)所述变量在特定可识别阶段期间是平稳的，所述特定可识别阶段特别是基于所述特定阶段的测量值特性的性质可识别和/或识别的阶段和/或特别是由时间间隔给出的阶段，在所述时间间隔期间所述管道系统以特定操作模式操作或者在所述时间间隔期间执行在所述管道系统上或利用所述管道系统执行的过程的特定过程步骤，以及所述参考性态包括描述在这些阶段期间所述变量的时间依赖性和所述相互依存的变量之间的相关性的变量的平稳性态；以及基于在监测期间发生的特定阶段期间记录的数据中包括的数据集来确定所监测的性态；或者

c)所述变量是非平稳变量，其描述在特定可识别阶段期间的可再现模式，所述特定可识别阶段特别是基于所述特定阶段的测量值特性的性质可识别和/或识别的阶段，和/或特别是由时间间隔给出的阶段，在所述时间间隔期间所述管道系统以特定操作模式操作或者在所述时间间隔期间执行在管道系统上或利用管道系统执行的过程的特定过程步骤，并且所述参考性态包括在这些阶段期间由所述非平稳变量描述的模式的特性以及所述相互依存的变量之间的相关性；以及基于在监测期间发生的特定阶段期间记录的数据中包括的数据集来确定所监测的性态。

该方法的第二改进另外包括以下步骤：对于每个变量，基于所述训练数据，确定相应变量改变的时间尺度；基于所述时间尺度，过滤所述数据，使得所述过滤的数据仅包括在时间间隔期间记录的数据，在所述时间间隔期间，所述变量中的每一个的测量值根据针对相应变量确定的时间尺度在时间上改变；以及基于所述过滤的数据来执行对所述参考性态和每个所监测的性态的确定。

该方法的第三改进包括至少一次或重复地执行以下步骤：

对于所述变量中的至少两个或每一个，基于在监测期间记录的数据中包括的相应变量的测量值或通过过滤在监测期间记录的数据获得的过滤的数据，执行时间序列预测，所述时间序列预测预测直到所述相应变量的测量值将超过预定的变量特定范围为止剩余的变量特定剩余时间；

将所述变量特定剩余时间中最短的一个确定为直到所述管道内占主导的状况的损害程度将超过所述预定极限为止剩余的最小时间；以及执行以下各项中的至少一项：

提供通知所述最小时间、确定了所述变量特定剩余时间中的最短一个的变量和/或测量确定了所述变量特定剩余时间中的最短一个的变量的测量设备的输出；

基于所述最小时间，执行基于所述偏差确定的剩余时间的似然性检查；以及

当所述剩余时间与所述最小时间之间的差超过预定阈值时，发出警告。

该方法的第四改进另外包括以下步骤：

确定标记的训练数据，所述标记的训练数据包括已经在受损时间间隔期间记录的记录的数据的数据集或由所述数据集组成，在所述受损时间间隔中的每一个期间，所述测量设备遭受与所述管道系统内占主导的状况的已知或随后确定的损害类型相对应的损害；其中，所述标记的训练数据包括针对至少两种不同类型的损害的标记的训练数据；以及执行以下各项中的至少一项：

a)基于用于所述不同类型的损害中的每一种的标记的训练数据，确定用于基于所述记录的数据确定是否存在所述相应损害类型的标准，当在监测期间记录的数据满足针对所述相应损害类型确定的标准时，基于所述标准至少一次或重复地确定所述至少两种不同类型的损害中的一种的存在，并且提供通知所确定的损害类型的输出；以及

b)对于不同类型的损害中的每一种，基于标记的训练数据确定当存在相应损害类型时所监测的性态将偏离参考性态的类型特定方向，其中，以在包括用于每个变量的坐标轴的多维坐标系中定义的向量的形式确定每个类型特定方向，对于基于所述记录的数据或通过过滤所述记录的数据获得的过滤的数据确定的被监测性态中的至少一个，确定在多维坐标系中相应的被监测性态偏离所述参考性态的监测的方向，基于所述监测的方向和所述类型特定方向，确定损害在所述管道系统内占主导的状况的损害类型，并提供由此确定的损害类型。

该方法的第五改进另外包括以下步骤：

执行以下各项中的至少一项：

a)定义至少一个损害类别，其中，每个损害类别包括至少一种损害类型并且由类别变量指定，所述类别变量由所测量的、能够最早检测包括在相应的损害类别中的损害类型的损害的变量之一给出；以及

b)确定至少一个子类别，其中，每个子类别包括至少一种损害类型并且由类别变量和用于一组至少一个子类别变量中的每一个的参考方式指定，所述类别变量由能够最早检测包括在相应子类别中的损害类型的损害的变量之一给出，其中，每个子类别变量由所测量的变量之一给出并且不同于类别变量，以及其中，每个参考方式表示相应子类别变量受到包括在相应子类中的损害类型的损害影响的方式，特别是由损害给出的使得相应子类别变量增加、减少、高于或低于参考值或者高于或低于给定阈值的方式；

所述方法进一步包括以下步骤：

基于在监测期间记录的数据，确定所测量的变量中的哪一个使得能够最早检测在所述管道系统内发展的损害，其中，使得能够最早检测的变量可被确定为所测量的变量中、首先超过或下降到低于为相应变量定义的变量特定阈值的一个和/或由所测量的变量中、首先超过或下降到低于为相应变量定义的变量特定阈值的一个给出，或者可被确定为变量中的一个和/或由变量中的一个给出，对于该个变量，预测直到相应变量的测量值将超过预定变量特定范围为止剩余的变量特定剩余时间的时间序列预测显现最短变量特定剩余时间；以及

执行以下各项中的至少一项：

a)将该损害确定为包括在由所述类别变量指定的损害类别中的损害，并且提供通知该损害类别的输出，所述类别变量等于使得能够进行最早检测的变量；以及

b)对于由等于能够进行最早检测的变量的类别变量指定的至少一个或每个子类别的每个子类别变量，确定所述子类别变量的测量值受到所述损害影响的方式；在该特定子类别的子类别变量的测量值符合相应参考方式的情况下，将所述损害确定为属于所述子类别的特定子类别的损害，并提供通知所述子类别的特定子类别的输出。

第五改进的改进包括以下步骤：

执行以下各项中的至少一项：

a)基于所测量的变量预定义至少一个损害类别；以及

b)通过以下方式确定所述子类别中的至少一个：b1)基于在监测期间记录的数据，对于在监测期间发生的损害中的至少一些或每个损害，确定由所述测量设备测量的变量中的哪一个能够最早检测相应损害，并且确定其他变量的测量值已经受到该损害影响的方式；以及b2)基于能够进行最早检测的连续确定的变量和已经影响其他变量的对应方式，确定至少一个子类别；

随后执行以下各项中的至少一项：a)应用所述损害类别和/或所述子类别以对检测到的损害进行分类；以及b)在至少一次或重复地确定检测到的损害属于包括在所述损害类别之一和/或所述子类别之一中的损害类型之后，执行以下步骤：确定在所述管道系统内占主导的损害的损害类型；将所确定的损害类型存储为包括在相应的损害类别和/或相应的子类别中的损害类型；以及每当检测到的损害被确定为包括在相应的损害类别和/或相应的子类别中的损害类型时，随后指示包括在相应的损害类别和/或相应的子类别中的损害类型。

根据基于第四和/或第五改进的方法的改进，所述不同类型的损害包括以下中的至少一个：

由堆积引起的损害类型；

由堆积引起的至少两种不同类型的损害，每种损害由特定类型的堆积指定和/或由通过所述堆积形成的堆积层的至少一种性质的预定义范围加以指定，所述性质包括以下中的至少一个：所述堆积层的厚度、所述堆积层的刚度和所述堆积层的密度；

由腐蚀或磨损引起的损害类型；以及

至少两种不同类型的损害，所述至少两种不同类型的损害由腐蚀或磨损引起并且由针对由腐蚀或磨损引起的材料去除的预定义范围加以指定。

根据第四和/或第五改进的方法的改进，其中，所述状况的损害是由于堆积引起的，并且所述不同类型的损害包括由堆积引起的至少两种不同类型的损害；包括以下步骤：基于在监测期间记录的数据，重复地确定所述损害类型；以及基于与所确定的损害类型相关联的堆积层的可清洁性来调度和执行所述管道系统的清洁。

根据第六改进，由所述测量设备测量的变量包括以下中的至少两个：a)至少一个电变量，每个电变量由受腐蚀、磨损和/或堆积影响的至少一个电性质给出、与所述至少一个电性质有关或基于所述至少一个电性质确定；b)至少一个振动变量，每个振动变量由所述管道中的一个管道或暴露于所述流体的测量设备中的一个测量设备的振动部件的振动的至少一个振动性质给出、与所述至少一个振动性质相关或基于所述至少一个振动性质确定；以及c)至少一个信号传播变量，每个信号传播变量由所述测量设备接收的信号的至少一个信号性质给出、与所述至少一个信号性质相关或基于所述至少一个信号性质确定，所述测量设备测量沿着信号传播路径的相应的信号传播变量，所述信号传播路径沿着和/或通过暴露于受在至少一个表面区域上发生的腐蚀、磨损或堆积影响的流体的至少一个表面区域延伸。

根据第七改进，所述测量设备包括以下中的至少一个或至少两个：

至少一个振动设备，所述至少一个振动设备包括暴露于所述流体的振动部件、被配置为使得所述振动部件以至少一种预定振动模式振动的驱动器、感测所产生的振动的至少一个传感器，以及被配置为确定并提供至少一个变量的测量值的电子器件，每个变量由振动变量给出，所述振动变量由所述振动部件的振动的至少一个振动性质给出、与所述至少一个振动性质相关或基于所述至少一个振动性质确定；所述振动变量包括：针对所述振动模式中的至少一种的振动部件的振动的频率、共振频率、振幅和/或阻尼，和/或所述振动部件相对于所述振动模式中的至少一种的刚度；

至少一个测量设备或加速度计，所述至少一个测量设备或加速度计安装在所述管道中的一个管道上，并且测量由振动变量给出的至少一个变量，所述振动变量由该管道的振动的至少一个振动性质给出、与所述至少一个振动性质相关或基于所述至少一个振动性质确定；

至少一个测量设备，所述至少一个测量设备被配置为测量由电变量给出的至少一个变量，所述电变量由以下中的至少一个给出、与以下中的至少一个相关或基于以下中的至少一个确定：受由所述流体引起的腐蚀、磨损和/或堆积影响的电连接和/或电部件的电阻抗、电阻、电导率和至少一种其他电性质；以及

至少一个测量设备，所述至少一个测量设备被配置为测量由信号传播变量给出的至少一个变量，所述信号传播变量由相应的测量设备沿着信号传播路径接收的信号的至少一个信号性质给出、与所述至少一个信号性质相关或基于所述至少一个信号性质确定，所述信号传播路径沿着和/或通过暴露于所述流体的至少一个表面区域延伸，其中，所述至少一个信号性质包括以下中的至少一个：信号衰减、信号幅度、信号反射性质、与振幅谱和/或相位谱有关的或基于所述振幅谱和/或相位谱确定的性质、信号传播时间和受在所述至少一个表面区域上发生的腐蚀、磨损或堆积影响的至少一个其他信号性质。

根据第七改进的改进，

a)所述至少一个振动测量设备包括以下中的至少一个：

第一测量设备、液位开关或密度测量设备，其中，所述振动部件由延伸到所述管道中的一个管道中的振荡元件给出或包括所述振荡元件；以及

第二测量设备、科里奥利测量设备或科里奥利测量设备，其测量所述流体的流量、密度和粘度中的至少一个；其中，所述振动部件由连接到或插入在所述管道中的一个管道的管提供或包括所述管，使得流过所述管道系统的流体的至少一部分流过所述管；

b)被配置为测量由电变量给出的至少一个变量的至少一个测量设备包括以下中的至少一个：

测量设备或电导率传感器，所述测量设备或电导率传感器包括延伸到所述管道中的两个电极和连接到所述电极的电子器件，并且所述电子器件被配置为确定和提供由该测量设备测量的至少一个电变量的测量值；以及

由磁感应流量计给出的测量设备，所述磁感应流量计包括管、一组两个或更多个电极以及电子器件，所述管连接到所述管道中的一个管道或插入所述管道中的一个管道中，使得流过所述管道系统的流体的至少一部分流过所述管，所述一组两个或更多个电极与流过所述管的流体电耦合或直接暴露于所述流体，所述电子器件连接到所述电极并且被配置为确定和提供由所述磁感应流量计测量的至少一个电变量；和/或

c)被配置为测量由信号传播变量给出的至少一个变量的至少一个测量设备包括以下中的至少一个：

由超声设备、超声流量计、夹持式超声流量计或超声浓度计给出的测量设备；

测量设备，所述测量设备包括暴露于流过所述管道系统的流体的声波导管、彼此间隔地安装在所述声波导管上的发射叉指型换能器和接收叉指型换能器，以及连接到所述叉指型换能器并被配置为确定和提供所述至少一个信号传播变量的电子器件；以及

由微波设备、微波流量计或微波浓度计给出的测量设备。

所述方法的第八改进，其中，所述状况的损害是由于堆积引起的，所述方法包括以下步骤：至少一次、重复地和/或基于所述监测结果，执行所述管道系统的清洁；对于至少一次清洁，将所述清洁的有效性确定为基于在相应清洁之前记录的数据确定的至少一个偏差和基于在相应清洁之后记录的数据确定的至少一个偏差之间的差或基于该差确定所述清洁的有效性；以及执行以下中的至少一个：提供通知所述清洁的有效性的输出、在所述清洁无效的情况下发出警告，以及在所述清洁无效的情况下执行额外的清洁或另一补救。

所述方法的第九改进，其中，所述状况的损害是由于堆积引起的，所述方法包括以下步骤：至少执行一次所述管道系统的清洁；以及仅基于偏差，确定在一次清洁之后要确定的每个剩余时间，已经基于在最后一次清洁之后记录的数据确定了所述偏差。

根据第八和/或第九改进中的至少一个的改进，清洁所述管道系统的每个清洁时间间隔为：由所述方法的用户、由上级单元或由启动和/或控制所述清洁的性能的控制系统提供；或者由计算单元确定，所述计算单元已经被训练或学习以执行所述清洁时间间隔的确定，并且基于由所述计算单元基于所述数据确定的清洁时间间隔执行所述有效性和/或所述剩余时间的每个确定。

第十改进包括以下步骤中的至少一个：

a)确定所述偏差的大小，并确定和提供由所述偏差的大小给出或对应于所述偏差的大小的管道系统内占主导的状况的损害程度；

b)当所述偏差超过第三偏差范围时发出警报；

c)当所述偏差在所述第一偏差范围内发生时，提供通知所述管道系统的未受损状况的输出；以及

d)基于所述剩余时间结束前调度维修动作并执行所述维修动作的剩余时间，其中，所述维修动作包括清洁所述管道系统和/或包括在所述管道系统中或安装在所述管道系统上的暴露于所述流体的至少一个部件，或者包括维修或更换包括在所述管道系统中或安装在所述管道系统上的暴露于所述流体的至少一个管道和/或至少一个部件。

本发明进一步包括一种执行根据本发明所述的方法的监测系统，所述监测系统包括：测量设备；以及计算单元，所述计算单元直接或间接地连接到所述测量设备中的每一个或与其通信；其中，所述计算单元被实现为接收所述数据并且通过将所述数据至少临时存储在与所述计算单元相关联的存储器中来记录所述数据；以及其中，所述计算单元被实现为确定所述参考性态，以确定所述偏差以及确定和提供所述监测结果。

附图说明

使用附图更详细地解释本发明和其他优点。

图1示出了包括安装在管道系统上的测量设备的监测系统；

图2示出了示例性变量的测量值的时间序列；

图3示出了连续确定的偏差；

图4至图9分别示出了测量设备的示例；

图10示出了所监测的性态的偏差的类型特定方向；以及

图11示出了由彼此相邻安装的两个不同测量设备测量的测量值。

具体实施方式

本发明涉及一种方法，特别是一种计算机实现的方法，用于关于可能由于流过管道系统的一种或多种流体引起的堆积、磨损或腐蚀而随时间发展的损害监测在管道系统内占主导的状况，以及执行该监测方法的监测系统。

管道系统可以是包括输送(一种或多种)流体的至少一个管道1的任何管道系统。示例是在石油和天然气工业中应用的用于运输油、石脑油或其他液体或气体的管道系统、在化学工业中应用的用于运输化学品(例如酸)的管道系统，应用于运输其他流体(例如包括石灰、油漆或清漆的流体)的管道系统，以及应用于食品和饮料工业(例如食品生产或装瓶厂)的管道系统。管道系统的(一个或多个)管道1例如包括至少一个金属管道、至少一个塑料管道和/或包括外管(例如金属外管)和内衬的至少一个管道1。

该方法包括在管道系统上安装至少两个测量设备Mi(i:＝1,…,n；n≥2)。每个测量设备Mi易受与管道系统内占主导的状况的损害相对应的损害的影响，并且被配置为测量指示损害的一个或多个变量Vi。测量设备Mi被选择为使得测量设备Mi中的每一个是不同类型，并且由不同测量设备Mi测量的变量Vi中的至少两个、优选地变量Vi中的至少三个各自呈现出对损害的不同依赖性。图1中示出了包括安装在管道系统的管道1中的一个上或连接到管道系统的管道1中的一个的两个示例性测量设备M1、M2的监测系统的示例。测量设备Mi优选地包括管道系统上所需的设备或由管道系统上所需的设备组成，例如测量至少一个被测变量mi(例如(一种或多种)流体的物理性质、电学性质和/或化学性质)和/或用于监测、调节和/或控制在包括管道系统的现场处执行的过程的过程参数的测量设备。附加地或作为替代，测量设备Mi可以例如包括仅安装用于监测管道系统内占主导的状况的目的的至少一个设备。

在管道系统的操作期间，测量设备Mi测量变量Vi以及由测量设备Mi测量的变量Vi的测量值vi的时间序列的数据D，并且连续记录它们的测量时间t。图2中示出了三个不同变量V1、V2、V3的测量值v1、v2、v3的示例性时间序列。

基于包括在训练阶段期间记录的数据D中的训练数据，确定变量Vi的动态参考性态BR，该动态参考性态BR对应于被预期为当测量设备Mi未受损时的测量值vi的变量Vi的值的时间相关分布。训练阶段是例如安装测量设备Mi之后的时间间隔，在此期间，管道系统内占主导的状况未受损，并且新安装的测量设备Mi未受损。参考性态BR例如被确定为使得其反映在管道系统的操作期间预期的变量Vi的值和时间依赖性以及它们的相互依赖性。参考性态BR取决于应用该方法的具体应用，特别是取决于测量的变量Vi和在管道系统上或利用管道系统执行的过程的类型。

作为第一示例，在特定应用中，其中，变量Vi是平稳的，参考性态BR可以例如包括描述变量Vi的线性或非线性时间依赖性的变量Vi的平稳性态以及相互依赖的变量Vi之间的固定相关性。作为第二示例，在发现变量Vi仅在特定可识别阶段期间(例如，在其期间管道系统以特定操作模式操作或者在其期间执行在管道系统上或利用管道系统执行的过程的特定过程步骤的时间间隔)平稳的应用中，参考性态BR可以例如包括变量VI的平稳性态，其描述在这些阶段期间变量Vi的时间依赖性和相互依赖的变量Vi之间的相关性。作为第三示例，在一些应用中，可以发现变量Vi是描述在特定可识别阶段期间的可再现模式的非平稳变量，例如，在其期间管道系统以特定操作模式操作或者在其期间执行在管道系统上或利用管道系统执行的过程的特定过程步骤的时间间隔。在这种情况下，参考性态BR可以例如包括在这些阶段期间由非平稳变量Vi描述的图案的特性以及相互依赖的变量Vi之间的相关性。作为示例，特性可以例如以变量Vi的时间相关值的分布的概率密度函数的形式来描述。在第二和第三示例中，优选地基于训练数据，例如，通过基于特定阶段的测量值vi的性质来识别它们来确定相应特定阶段的出现，然后如上所述，基于训练数据的数据集来确定参考性态BR，每个数据集都在特定阶段之一期间被记录。

在确定参考性态BR之后，基于在监测期间记录的数据D来监测管道系统内占主导的状况。为此，该方法包括以下步骤：重复地确定与基于在监测期间记录的数据D确定的变量Vi的测量值vi的时间相关分布相对应的监测的性态BM和参考性态BR之间的偏差ΔB。每个监测的性态BM例如以与参考性态BR相同的形式确定，并且相应地反映测量值vi的大小、测量值vi的时间依赖性及其相互依赖性。在基于在特定阶段期间记录的训练数据的数据集来确定参考性态BR的情况下，基于在监测期间发生的特定阶段期间记录的数据D中包括的数据集来确定监测的性态BM。类似于在训练阶段期间发生的特定阶段，在监测期间发生的特定阶段优选地基于特定阶段的测量值vi的性质来识别。

该方法进一步包括基于先前确定的偏差ΔB至少一次或重复地确定并提供监测结果MR的步骤。为此，该方法例如包括：当偏差ΔB超过第一偏差范围R1时，检测管道系统内占主导的受损状况，并提供通知受损状况的输出。第一偏差范围R1例如是基于应用于确定参考性态BR的测量值VI的统计波动和/或变化而确定的偏差范围。附加地或作为替代方案，该方法包括确定直到管道系统内占主导的状况的损害程度将超过预定极限为止的剩余时间RT，并提供通知剩余时间RT的输出。通过执行时间序列预测和通过将剩余时间RT确定为由时间序列预测给出或对应于由时间序列预测所预测的时间的时间来确定剩余时间RT，该时间序列预测预测直到偏差ΔB将超过对应于预定极限的第二偏差范围R2为止剩余的时间。这在图3中示出，图3示出了连续确定的偏差ΔB的示例，其中，偏差ΔB在第一时间t1超过第一偏差范围R1，并且其中，根据由虚线箭头指示的时间序列预测，基于在第一时间t1时或之前确定的偏差ΔB确定的剩余时间RT在第二时间t2结束。

如图1所示，执行上述监测方法的监测系统包括安装在管道系统上的测量设备Mi和计算单元3。计算单元3例如被实施为包括硬件的单元，例如位于测量设备Mi附近或远程位置处的计算机或计算系统。作为替代选项，可以应用云计算。云计算命名一种方法，其中，IT基础设施(例如，硬件、计算能力、存储器、网络容量和/或软件)经由网络(例如，经由互联网)提供。在这种情况下，计算单元3被实施在云中。

计算单元3被实施为接收包括由测量设备Mi提供的测量变量vi及其测量时间t的数据D，并且通过将数据D至少临时存储在与计算单元3相关联的存储器5中来记录数据D。为此，每个测量设备Mi直接连接到计算单元3和/或与计算单元3通信，如箭头a所示，经由上级单元7，例如如箭头b1和b2所示，和/或经由位于测量设备Mi附近的边缘设备9，例如如箭头c1、c2所示。为此，可以应用本领域已知的硬连线或无线连接和/或通信协议，例如LAN、W-LAN、Fieldbus、Profibus、Hart、蓝牙、近场通信等。作为示例，测量设备Mi、边缘设备9和/或上级单元7可以经由互联网(例如，经由通信网络，例如TCP/IP)直接或间接地连接到计算单元3。

计算单元3被实施(例如，被编程)为基于在训练阶段期间记录的数据D来确定参考性态BR，随后监测如上所述的管道系统内占主导的状况、确定偏差ΔB，并且确定和提供监测结果MR。作为示例，监测结果MR例如为以电子邮件或由计算单元3自动生成的消息并发送给预定的收件人或预定的设备(例如上级单元7、计算机或移动设备，例如蜂窝电话、平板计算机或服务工具)的形式加以提供。

本发明提供了上述优点。作为选项，在不脱离本发明的范围的情况下，可以以不同的方式实现方法的各个步骤和/或系统的部件。下面更详细地描述若干可选实施例。

作为示例，确定和提供监测结果MR可以例如包括确定偏差ΔB的大小，以及确定和提供由偏差ΔB的大小给出或对应于偏差ΔB的大小的管道系统内占主导的状况的损害程度。作为另一种选项，提供监测结果MR可以包括当偏差ΔB出现在第一偏差范围R1内时，提供通知管道系统的未受损状况的输出。作为附加的或替代的选项，当偏差ΔB超过第三偏差范围R3时，可以发出警报。如图3所示，第三偏差范围R3是例如大于第一偏差范围R1且小于第二偏差范围R2的中间范围。

作为选项，参考性态BR例如以在没有损害的情况下预期的变量Vi的时间相关值的概率密度函数的形式来确定。在这种情况下，所监测的性态BM例如以测量值Vi及其测量时间t的形式确定，并且偏差ΔB的大小例如被确定为测量值vi与由概率密度函数描述的分布之间的马氏距离。在这种情况下，第一、第二和/或第三偏差范围R1、R2、R3例如各自以所监测的性态BM符合由概率密度函数描述的参考分布的对应置信水平的形式加以定义。

附加地或作为替代选项，该方法可以附加地包括基于剩余时间RT，调度维修动作并在剩余时间RT结束之前执行维修动作。根据损害类型，维修动作包括清洁管道系统和/或包括在管道系统中或安装在管道系统上的暴露于(一种或多种)流体的至少一个部件C，或者包括维修或更换包括在管道系统中或安装在管道系统上的暴露于(一种或多种)流体的至少一个管道1和/或至少一个部件C。在图1中示出了示例性部件C，在此由安装在管道1上的阀给出。部件C的其他示例例如包括热电偶套管、补偿器、传感器、泵、集合体和/或至少一个其他设备。

管道系统的清洁优选地在测量设备Mi保持在管道系统上的适当位置的同时进行。为此，可以应用名称为Cleaning-in-Place(CIP)的清洁方法。这具有以下优点：在每次清洁期间，以与管道系统相同的方式清洁测量设备Mi。这同样适用于可以在管道系统上预见并在清洁期间保持就位的任何部件C。

图1中所示的示例性测量设备M1、M2由两种不同类型的振动设备给出。它们中的每一个包括暴露于(一种或多种)流体的振动部件11、13、被配置为使振动部件11、13以至少一种预定振动模式振动的驱动器15、感测所产生的振动的至少一个传感器17以及被配置为确定并提供由相应的测量设备M1、M2测量的(一个或多个)变量Vi的测量值vi的电子器件19。

第一测量设备M1的振动部件11包括延伸到管道1之一中的振荡元件，例如杆或音叉。当应用具有附接到膜片的两个间隔开的杆的音叉时，振动模式例如包括杆在垂直于其纵向轴线的方向上执行反相振动的模式。作为选项，第一测量设备M1例如是液位开关或密度测量设备。

第二测量设备M2的振动部件13是或包括连接到或插入其中一个管道1的管，使得如箭头F所示，流过管道系统的(一种或多种)流体的至少一部分流过管。作为选择，第二测量设备M2例如是科里奥利测量设备，包括一个、两个或甚至更多个管，例如至少一个直管和/或至少一个弯管。科里奥利测量设备例如被实施为测量至少一个被测变量mi，例如流过其(一个或多个)管的(一种或多种)流体的流量、密度和/或粘度。在图1中，管是直的，并且由与管相互作用的驱动器15激发的振动模式例如包括横向模式L和/或扭转模式T，在横向模式L中，管执行垂直于其纵向轴线的横向振动，在扭转模式T中，管执行围绕其纵向轴线的扭转振动。

由于它们的振动部件11、13暴露于(一种或多种)流体，测量设备M1、M2中的每一个易于受到与由其振动部件11、13的堆积、腐蚀或磨损引起的管道系统内占主导的状况相对应的损害。无论损害是由堆积、腐蚀还是磨损引起，损害都会改变相应振动部件11、13的振动的振动质量和振动性质。相应地，由两个测量设备M1、M2中的每一个测量的变量Vi包括与其振动部件11、13的振动相关的至少一个振动变量，其指示相应测量设备M1、M2的损害。振动变量例如包括针对振动模式中的至少一个的相应振动部件11、13的振动的频率、共振频率、振动幅度和/或阻尼和/或相应振动部件11、13相对于振动模式中的至少一个的刚度。振动变量及其测量的示例例如在US 7,665,357 B2、DE 102017102550 A1、2020年4月23日提交的德国专利申请DE 102020111127.4、WO 2012/062551 A1、DE 102019124709 A1和WO2007/045539 A中加以描述。

由第一和第二测量设备M1、M2测量的共振频率都与振动质量成反比，振动质量在堆积的情况下增加，并且在腐蚀或磨损的情况下减小。此外，阻尼和共振频率受到(一种或多种)流体的粘度、(一种或多种)流体的密度以及在相应的振动部件11、13上形成的堆积层的影响。相应振动部件11、13相对于振动模式中的至少一个的刚度通过腐蚀或磨损而减小，并且通过在相应振动部件11、13上形成的堆积层而增加，特别是当堆积层在振动部件11、13上硬化或固化时。因此，上面列出的每个振动变量对由于堆积、腐蚀或磨损引起的损害呈现出不同的依赖性。另外，对于不同振动变量中的每一个，由于两个不同振动部件11、13的不同质量、不同形状和不同振动模式，由第一测量设备M1测量的相应振动变量对损害的依赖性不同于由第二测量设备M2测量的相同振动变量的依赖性。因此，即使在由不同类型的测量设备Mi测量的变量Vi仅包括振动变量的情况下，当组合应用由不同类型的振动设备提供的不同振动变量并且考虑在管道系统的操作期间发生的它们的相互关联的时间依赖性时，它们提供了用于以高可靠性水平在早期阶段检测损害的强大手段。

通过应用不同类型的测量设备Mi，使得由测量设备Mi测量的变量Vi包括至少两种不同类型的变量，可以进一步改进监测系统以及监测方法的能力。不同类型的变量的示例包括振动变量、电变量和信号传播变量。

振动变量与暴露于流过管道系统的(一种或多种)流体的对象的振动有关。示例包括由图1所示的振动设备测量的不同类型的振动变量，其中，对象由相应的振动部件11、13给出。作为另一示例，对象可以由管道1中的一个给出。这是基于图4中所示的测量设备M3示出的，该测量设备M3被配置为测量并提供至少一个振动变量，该振动变量由该测量设备M3安装在其上的管道1的振动的至少一个振动性质给出、与至少一个振动性质相关或基于至少一个振动性质确定。在图4中，测量设备M3是例如加速度计。在这种情况下，变量Vi例如包括管道1的振动的频率和/或振幅。

电变量由受损害影响的至少一个电性质给出、与至少一个电性质相关或基于至少一个电性质确定。这些变量例如包括电变量，该电变量由受由(一种或多种)流体腐蚀、磨损和/或堆积影响的电连接和/或电气部件的电阻抗、电阻、电导率和/或其他电气性质给出或与其相关。作为选项，电变量可以包括基于两个或更多个测量的电变量确定的至少一个辅助电变量。图5和图6中示出了测量至少一个电变量的测量设备Mi的示例。

图5所示的测量设备M4包括延伸到管道1中的两个电极21和连接到电极21的电子器件23。在该示例中，电变量例如包括由电子器件23例如通过测量在向电极21施加交流电压时流过电极21的电流所测量的电阻抗、电阻和/或电导率。作为示例，测量设备M4是例如电导率传感器，其测量由(一种或多种)流体的电导率给出的被测变量mi。作为替代方案，可以使用包括多于两个电极(例如，本领域已知的三个或四个电极)的电导率传感器。

图6中所示的测量设备M5是用于测量由(一种或多种)至少略微导电的流体的流动给出的被测变量mi的磁感应流量计。流量计安装在管道系统上，使得流过管道系统的(一种或多种)流体的至少一部分流过测量设备M5的管25，该测量设备M5连接到或插入管道系统的一个管道1中。流量计包括产生恒定磁场B的发生器，该恒定磁场B在垂直于管25的纵向轴线的方向上延伸穿过管25。发生器例如包括彼此径向相对地安装在管25的相对侧上的一对线圈27和向线圈27提供交替极性的切换直流电流的电流发生器29。流量计进一步包括电耦合或直接暴露于流过管25的(一种或多种)流体的一组电极和连接到电极的电子器件31。电极包括在管25的相对侧上在垂直于磁场B的方向上彼此径向相对定位的两个测量电极33。在某些实施例中，电极可以另外包括至少一个参考电极35。电子器件31被配置为基于在垂直于磁场B并且垂直于管25的纵向轴线的方向上在测量电极33之间感应的电压来测量流量。

电子器件31进一步被配置为测量并提供由电变量给出的至少一个变量Vi，该电变量由基于受损害影响的至少一个电性质给出、与至少一个电性质相关或基于至少一个电性质确定。电变量例如包括由以下中的至少一个给出或基于以下中的至少一个确定的变量Vi：在电极中的两个之间(例如，在两个测量电极33之间或在测量电极33中的一个与参考电极35之间)测量的电导率、阻抗、电阻或另一类型的电性质。电变量的示例例如在DE10356007 B3、US 8,046,194 B1和DE 102009002539 A1中加以描述。

信号传播变量由信号(例如微波信号、超声信号或声学信号)的至少一个信号性质给出、与至少一个信号性质相关或基于至少一个信号性质确定，所述信号由测量设备Mi接收，所述测量设备测量沿着信号传播路径的相应的变量Vi，所述信号传播路径沿着和/或通过暴露于流过管道系统的(一种或多种)流体的至少一个表面区域延伸。所接收的信号是例如包括发送到测量设备Mi的接收器的信号分量和/或反射到接收器的信号分量的信号。信号性质例如包括信号衰减、信号幅度、信号反射特性、与受(一个或多个)表面区域上发生的腐蚀、磨损或堆积影响的信号的幅度谱和/或相位谱和/或信号传播时间相关或基于其确定的特性。在图7、8和9中示出了被配置为测量由信号传播给出的至少一个变量Vi的测量设备M6、M7、M8的示例。

图7所示的测量设备M6是超声设备，其包括连接到或插入其中一个管道1的管37，使得流过管道系统的(一种或多种)流体的至少一部分流过管37。作为替代方案，它可以被设计为夹持在用作管的管道1中的一个的圆周上的夹持设备。超声设备包括两个换能器39和连接到换能器39的电子器件41。电子器件41被配置为测量和提供受管37的腐蚀、磨损或堆积影响的信号传播变量，例如，由以下中的至少一个给出或基于以下中的至少一个确定的信号传播变量：由换能器39中的一个沿着信号传播路径接收的超声信号的信号幅度、信号衰减和信号传播时间，该信号传播路径沿着和/或通过暴露于流过管道系统的(一种或多种)流体的至少一个表面区域延伸。作为选择，图7中所示的测量设备M6是例如超声波流量计，其测量由流过管道1的(一种或多种)流体的流量给出的被测变量mi。在这种情况下，换能器39安装在管37的外部、一个在另一个的上游，并且相对于管37以一定角度朝向彼此倾斜。每个换能器39交替地充当发射超声信号的发射器和接收由另一换能器39朝向其发射的超声信号的接收器。在图7中，换能器39在管37的同一侧上彼此间隔开地定位，使得由换能器39中的一个发射的超声信号沿着由图7中的虚线指示的信号传播路径传播到另一个换能器39，该信号传播路径通过发射换能器39安装在其上的管壁部分延伸到相对的管壁，该相对的管壁通过管37的内部和接收换能器39安装在其上的管壁部分将入射超声信号反射到接收换能器39。作为替代方案，换能器39可以安装在测量管37的相对侧上。因为随着和逆着流过管37的(一种或多种)流体的流量传输的超声信号沿着相同的传播路径传播，所以超声信号的上游和下游传输时间之间的差与(一种或多种)流体的流速直接成比例。因此，基于测量管37的横截面积与基于传输时间的差确定的流速的乘积来由电子器件41确定体积流量。作为选择，可以修改本领域已知的其他类型的超声设备，例如超声浓度测量设备，以另外测量和提供上面在超声流量计的上下文中列出的信号传播变量中的至少一个。例如在DE102006030964 A1中描述了超声波浓度测量设备的示例，该超声波浓度测量设备基于气体中的声速的测量和温度测量来测量流过其管的气体中包括的组分的浓度。

图8所示的测量设备M7包括暴露于流过管道系统的(一种或多种)流体的声波导管43。为此，声波导管43被例如安装到管道1中的一个上，使得其被浸没在流过管道1的(一种或多种)流体中，或者连接到管道1中的一个，使得流过管道系统的(一种或多种)流体的至少一部分流过声波导管43。两个叉指换能器45彼此间隔开地安装在声波导管43的外侧上。叉指换能器45中的一个被操作为产生声波的发射器，而另一个被操作为接收入射声波的接收器。所发送的声波基于一个或多个波模式，如箭头A所示沿着声波导管43传播。当声波与位于声波导管43内部的流体接触时，波分散到流体中。如箭头B所示，这涉及瑞利角θ处的模式转换。瑞利角θ取决于沿着波导壁行进的声波的声速和流体中的声速。因此，声波的信号传播受声波导管43的腐蚀或磨损影响，以及受在声波导管43的内部形成的堆积层影响。相应地，测量设备M7包括连接到叉指型换能器45并且被配置为测量和提供指示损害的至少一个信号传播变量的电子器件47。这些信号传播变量例如包括针对波模式中的至少一种的信号传播时间和/或幅度衰减。作为选项，图8中所示的测量设备M7例如被配置为测量至少一个被测变量mi，例如(一种或多种)流体中的声阻抗、声密度和/或声速。基于由安装在声波导管43上的温度传感器48测量的(一种或多种)流体的温度、(一种或多种)流体中的声阻抗、声密度、声速以及参考数据，可以确定包括在流体中的物质的浓度。提供这些被测变量的测量设备由Endress+Hauser集团以产品名称“Teqwave”出售。在本发明的上下文中，可以修改这些设备以另外测量和提供上面列出的信号传播变量。

被配置为测量指示损害的信号传播变量的测量设备Mi的其他示例包括微波设备，例如微波流量计和微波浓度计。作为示例，图9所示的测量设备M8是微波设备，其包括连接到或插入其中一个管道1的管49，使得流过管道系统的(一种或多种)流体的至少一部分流过管49。微波设备包括位于测量管49的相对侧上的两个天线51和连接到两个天线51的电子器件53。该微波设备例如被实施为浓度测量设备，该浓度测量设备基于从发射天线51通过管49传播到接收天线51的微波信号的信号传播时间和/或信号衰减来测量流过管49的(一种或多种)流体中包括的干物质的浓度。在某些实施例中，测量设备M8可以包括衬在管49的内表面上的介电衬垫52。与先前的示例中一样，微波信号的信号传播不仅受流体性质的影响，而且受管49或衬里52的堆积、腐蚀或磨损的影响。相应地，测量设备M8的电子器件53被配置为测量并提供指示损害的至少一个信号传播变量。在这方面，天线51中的一个例如被操作为发射天线，并且例如基于由其他天线51接收的信号来确定信号传播变量。附加地或作为替代，天线51中的一个被例如操作为发射天线和接收发射信号的反射的接收天线。信号传播变量例如包括衰减达到极值时的信号传播时间、幅度衰减、频率、幅度谱的性质和/或发射信号与接收信号之间的相位差。例如，在2020年12月16日提交的德国专利申请DE102020133855.4和2020年12月16日提交的德国专利申请DE 102020133858.9中公开了指示由堆积引起的损害的信号传播变量的示例。

如上所述，由测量设备Mi测量的一些或所有变量Vi不仅可能受到待检测的损害的影响，而且可能受到其他影响因素的影响，例如(一种或多种)流体的性质和/或与在管道系统上或利用管道系统执行的过程相关联的因素。在这方面，作为选项，可以通过过滤所记录的数据D并且通过随后基于所过滤的数据FD执行参考性态BR和监测的性态BM的确定来进一步改进监测方法。为此，可以应用各种不同的过滤方法。作为示例，例如基于由测量设备Mi测量的变量Vi改变的时间尺度来执行过滤。在这种情况下，该方法包括：对于每个变量Vi，基于在训练阶段期间记录的训练数据，确定相应变量Vi改变的时间尺度。然后应用这些时间尺度来确定时间间隔，在该时间间隔期间，在监测期间测量的每个变量Vi的测量值vi根据针对相应变量Vi确定的时间尺度而在时间上改变。当应用该过滤方法时，过滤的数据FD仅包括在时间间隔期间记录的数据D，在该时间间隔期间，每个变量Vi的测量值vi根据针对相应变量Vi确定的时间尺度在时间上变化。在这种情况下，计算单元3例如被实施为基于在训练阶段期间记录的数据D来确定时间尺度，随后基于在监测期间记录的数据D来确定时间间隔，并且基于先前确定的时间间隔来过滤该数据D。

作为附加或替代选项，监测方法可以包括以下步骤：对于至少两个或每个变量Vi，至少一次或重复地确定变量特定的剩余时间RTvi，以及将变量特定的剩余时间RTvi中最短的一个确定为直到管道内占主导的状况的损害程度将超过预定极限为止剩余的最小时间RTmin。在此，通过执行时间序列预测，预测直到相应变量Vi的测量值vi将超过预定的变量特定范围为止剩余的变量特定剩余时间RTvi，基于在监测期间记录的数据D中或在对应的过滤的数据FD中包括的相应变量Vi的测量值vi，确定每个变量特定剩余时间RTvi。在这种情况下，监测结果MR例如包括通知最小时间RTmin的输出、变量Vi(针对其确定了变量特定的剩余时间RTvi中的最短的一个)和/或测量(针对其确定了变量特定的剩余时间RTvi中的最短的一个)变量Vi的测量设备Mi。作为选择，最小时间RTmin例如被确定并被提供为附加安全措施和/或被应用以执行似然性检查。在后一种情况下，计算单元3例如被配置为确定剩余时间RT和最小时间RTmin，并且当两者之间的差超过预定阈值时发出警告。

根据应用，可能发生不同类型的损害，例如，由堆积引起的损害类型或由腐蚀或磨损引起的损害类型。由腐蚀或磨损引起的损害可以被细分为由腐蚀或磨损引起的不同类型的损害，其中，这些不同类型中的每一种由腐蚀或磨损引起的材料去除的预定义范围加以指定。由堆积引起的损害可以被细分为不同类型的损害，每种损害由特定类型的堆积给出。作为示例，不同类型的堆积可以例如通过由堆积形成的堆积层的至少一个性质的预定义范围来指定。堆积层的性质的示例包括堆积层的厚度、堆积层的刚度和堆积层的密度。

作为选择，可以进一步修改所公开的方法，以包括至少一次或重复地确定损害管道系统内占主导的状况的损害类型并提供通知所确定的损害类型的输出的方法步骤。

损害类型的确定例如通过包括确定至少两种不同类型的损害的标记的的训练数据的步骤的方法来实现。标记的训练数据优选地基于记录的数据D来确定，并且包括记录的数据D的数据集或由记录的数据D的数据集组成，这些数据集已经在受损时间间隔期间被记录，在每个受损时间间隔期间，测量设备Mi遭受与管道系统内占主导的状况的已知或随后确定损害类型相对应的损害。受损时间间隔例如通过在连续的检查时间确定在管道系统内占主导的损害类型并且随后将在相应检查时间之前的给定长度的时间间隔识别为受损时间间隔之一来确定，在该受损时间间隔期间存在在检查时间确定的损害类型。在这种情况下，检查时间之前的时间间隔的长度优选地显著短于损害程度增加的时间尺度。在检查时间处，损害类型例如通过检查测量设备Mi中的一个的状况或延伸到管道系统中的检查探头55的状况来确定，检查探头55可以更容易地从待检查的管道系统移除。图4中示出了检查探头55的示例，该检查探头55可释放地安装在管道1中的一个上，使得检查探头55的艉部表面57暴露于流过管道系统的(一种或多种)流体。

然后，例如，应用针对每种不同类型的损害确定的标记的训练数据来确定用于基于记录的数据D确定管道系统内是否存在相应损害类型的标准。例如，基于标记的训练数据的分析(例如包括相关分析、模式识别方法、自相关分析和/或能够识别指示相应损害类型的测量值vi的特征的另一数据分析方法的分析)来执行标准的确定。在此之后，应用标准至少一次以确定管道系统内占主导的损害类型。在这种情况下，当在监测期间记录的数据D满足针对相应损害类型确定的标准时，确定存在不同类型的损害之一。

作为另一选项，该方法可以包括：针对不同类型的损害中的每一种，基于标记的训练数据，确定特定于类型的方向dj，其中，当受损状况是由于相应损害类型时，所监测的性态BM将偏离参考性态BR。每个类型特定方向dj以指向多维坐标系中的相应方向的矢量的形式确定，该多维坐标系包括用于每个变量Vi的坐标轴。这在图10中示出，图10示出了由三个变量V1、V2、V3跨越的坐标系中的两个类型特定的方向d1、d2的示例。在该实施例中，该方法包括以下步骤：对于基于所记录的数据D或所过滤的数据FD确定的所监测的性态BM中的至少一个，确定相应的监测的性态BM在多维坐标系中偏离参考性态BR的所监测的方向dm。在此之后，基于所监测的方向dm和类型特定的方向di来确定引起该偏差ΔB的损害类型。作为示例，例如基于所监测的方向dm与类型特定的方向di的符合程度，例如，通过确定将所监测的方向dm到每个类型特定的方向di上的投影，并且确定要由与呈现最长投影的类型特定的方向di相对应的损害类型给出的损害类型来执行损害类型的确定。

例如由被配置为执行上述两种确定方法中的至少一种的计算单元3执行损害类型的确定。在这种情况下，提供监测结果MR包括提供通知已经确定的损害类型的输出。

关于损害类型的确定，应用测量至少两种不同类型的变量(例如振动变量、电变量和/或信号传播变量)的测量设备Mi提供了以下优点：其使得能够在不同类型的损害之间进行更精确的区分。图11示出了由图6中所示的磁感应测量设备M5测量的电变量Va的测量值vi和由安装在管道系统上的磁感应测量设备M8附近的微波测量设备M8测量的信号传播变量Vb的测量值vi，其已经在几周的时间段内被记录，该几周的时间段包括管道系统内占主导的状况相当稳定的第一时间段T1、管道系统内的堆积层增加的第二时间段T2、以及第三时间段T3，在第三时间段T3期间，堆积层的性质改变。所示的测量值vi被归一化，使得值1对应于未受损状况。在第二时间段T2中，与堆积层的电导率相关的电变量Va比与堆积层的介电性质相关的信号传播变量Vb减小得更快。因此，当信号传播变量Vb尚未指示损害时，电变量Va使得能够在早期阶段(例如，在图11所示的时间t1处)检测到堆积。在第三时间段T3中，信号传播变量Vb增加回到在第一时间段T1期间测量的值，并且电变量Va仅增加到仍然指示堆积的中间值。在第三时间段T3中影响两个变量的不同方式指示，堆积层的性质以及因此的损害类型已经改变。

即使不同类型的损害之间的区分是最有效的，但是当变量Vi包括不同类型的变量Vi时，也可以在变量Vi仅包括相同类型的变量Vi时加以执行，从而呈现出对损害的不同依赖性。在任一情况下，该方法可以例如包括定义至少一个损害类别。每个损害类别包括至少一种损害类型，并且由所测量的变量Vi之一给出的类别变量Vk指定，其使得能够最早检测包括在相应损害类别中的(一种或多种)损害类型的损害。该定义提供了以下优点：即使在没有关于包括在相应损害类别中的损害的(一种或多种)类型的信息可用时，也可以定义损害类别。能够最早检测损害的变量Vi例如可确定为由所测量的变量Vi中的一个变量和/或由所测量的变量Vi中的一个变量给出，该变量由于在管道系统内部发生损害而首先超过或下降到针对相应变量Vi定义的可变特定阈值以下。在图11中，电变量Va是第一个下降到低于归一化阈值0.6的电变量。作为替代选项，使得能够最早检测损害的变量Vi例如可确定为呈现最短变量特定剩余时间RTvi的变量Vi之一和/或由呈现最短变量特定剩余时间RTvi的变量Vi之一给出。

附加地或替代地，该方法可以包括确定包括至少一种损害类型的至少一个子类别。每个子类别由变量Vi中的一个给出的类别变量Vk指定，其使得能够最早检测包括在相应子类别中的(一种或多种)损害类型的损害以及用于至少一个子类别变量Vn的集合中的每一个的参考方式。每个子类别变量Vn由所测量的变量Vi中的一个给出，并且不同于类别变量Vk。此外，确定针对每个子类别变量Vn确定的参考方式，使得其表示相应子类别变量Vn受到包括在相应子类别中的(一种或多种)损害类型的损害影响的方式。作为示例，每个参考方式是例如由包括在相应子类别中的(一种或多种)损害类型的损害给出，使得相应子类别变量Vn增加、减小、高于或低于参考值和/或高于或低于给定阈值。

接下来，例如通过基于在监测期间记录的数据D来执行分类，确定所测量的变量Vi中的哪一个能够最早检测管道系统内发生的损害。在此之后，损害例如被确定为属于由类别变量Vk指定的损害类别的损害，类别变量Vk等于使得能够最早检测的变量Vi中的先前确定的特定一个。此外，优选地提供通知由此确定的损害类别的输出。附加地或作为替代，分类可以例如包括：对于由类别变量Vk指定的至少一个或每个子类别的每个子类别变量Vn，其等于使得能够进行最早检测的变量Vi，确定相应子类别变量Vn的测量值vn已经受到损害影响的方式。同样地，每种方式例如通过确定测量值vn是否增加、减少、高于或低于参考值和/或高于或低于给定阈值来确定。如果这样确定的方式符合特定的一个子类别的相应参考方式，则将损害确定为包括在该特定的一个子类别中的损害类型的损害。此外，优选地提供通知子类别中的由此确定的特定一个子类别的输出。

作为选项，损害类别、每个损害类别中包括的损害的(一种或多种)类型、子类别和/或每个子类别中包括的损害的(一种或多种)类型例如基于针对至少两种不同类型的损害确定的标记的训练数据来确定。作为替代选项，可以在没有标记的训练数据并且没有关于在应用该方法的特定应用中可能发生的损害的(一种或多种)类型的先验知识的情况下执行损害类别的定义和子类别的确定。在这种情况下，损害类别例如基于所测量的变量Vi来预定义，并且子类别例如基于在监测期间记录的数据D来连续地确定。后者例如通过以下方式来获得：对于在监测期间发生的损害中的至少一些或每个损害，确定由测量设备Mi测量的变量Vi中的哪一个能够最早检测相应的损害，并且确定其他变量Vi的测量值Vi受到该损害影响的方式。接下来，然后基于使得能够进行最早检测的先前确定的变量Vi和其他变量Vi受到影响的对应方式来确定至少一个子类别。子类别的这种确定提供了以下优点：当在执行该方法期间发生未包括在先前确定的子类别之一中的新损害类型时，可以添加新的子类别。

(一种或多种)损害类别和/或(一种或多种)子类别例如被应用于相应地对检测到的损害进行分类。即使当没有关于包括在相应损害类别或子类别中的损害的(一种或多种)类型的信息可用时，这也是可能的。该信息优选地在其可用时被添加。为此，该方法可以包括在确定检测到的损害属于损害类别之一和/或子类别之一之后至少一次或重复地确定管道系统内占主导的损害类型，例如通过检查管道系统内占主导的状况，如上文在确定训练数据的上下文中所述。然后将由此确定的损害类型存储为包括在相应损害类别和/或相应子类别中的损害类型。随后，每当检测到的损害被确定为具有包括在相应的损害类别和/或相应的子类别中的类型时，则指示包括在相应的损害类别和/或相应的子类别中的损害的(一种或多种)类型。

确定损害类型对于不同类型的堆积特别有用。其原因之一是，它使得能够改变要检测的管道系统内形成的堆积层的性质。尽管软的堆积层即使在它们已经变得相当厚时也可以通过清洁管道系统而相当容易地被移除，但是在管道系统内部硬化的堆积层可能更难以移除。在此，重复确定由堆积引起的损害类型，特别是关于由堆积层的密度和/或刚度指定的损害类型，提供了有价值的信息，其优选地应用于相应地调度管道系统的清洁。在这种情况下，管道系统的清洁例如基于与已经由监测方法确定的损害类型相关联的堆积层的可清洁性来调度和执行。

在重复清洁管道系统，例如，定期地或基于由监测方法提供的监测结果MR的应用中，该方法可以另外包括对于所执行的至少一次或每次清洁，确定相应清洁的有效性的方法步骤。在这种情况下，提供监测结果MR例如包括提供通知相应清洁的有效性的输出。作为附加或替代选择，当确定清洁无效时发出警告，和/或在确定清洁无效的情况下可以执行附加清洁或另一补救。清洁的有效性例如被确定为或基于在执行相应清洁之前记录的数据D确定的偏差ΔB中的至少一个与基于在相应清洁之后记录的数据D确定的偏差ΔB中的至少一个之间的差。执行清洁时的清洁时间可以例如各自以清洁时间间隔ΔTc的形式加以定义，该清洁时间间隔ΔTc在相应清洁的开始处开始并且在相应清洁的结束处结束。此外，计算单元3被配置为基于相应的清洁时间间隔ΔTc和由计算单元3基于在相应的清洁时间间隔ΔTc之前和之后记录的数据D确定的偏差ΔB来执行有效性的确定。

(一个或多个)清洁时间间隔ΔTc例如由该方法的用户例如经由连接到计算单元3或与计算单元3通信的接口59，或者由上级单元7或启动和/或控制连接到计算单元3或与计算单元3通信的清洁性能的另一控制系统提供给计算单元3。作为替代选择，计算单元3例如被训练或设计为学习清洁时间间隔ΔTc的确定，并且随后基于记录的数据D来确定清洁时间间隔ΔTc本身。清洁时间间隔ΔTc的确定的训练或学习例如基于在清洁时间间隔ΔTc期间记录的标记的训练数据来执行。作为示例，计算单元3例如通过识别时间间隔来基于在监测期间记录的数据D确定清洁时间间隔ΔTc，在所述时间间隔期间，所有变量Vi的测量值Vi呈现出符合在清洁时间间隔ΔTc期间预期的时间相关分布的时间相关分布，所述清洁时间间隔ΔTc是基于标记的训练数据确定的。作为替代选择，可以执行无监督学习的方法来学习清洁时间间隔ΔTc的确定。这是可能的，因为清洁总是与测量值vi的显著突然变化相关联，这可以通过无监督学习方法容易地检测到。在这种情况下，随后应用由此确定的学习方法来基于记录数据D确定清洁时间间隔ΔTc。无监督学习提供了可以在没有标记的训练数据的情况下执行的优点。当管道系统很少被清洁时，这是特别有用的。

在包括确定剩余时间RT的监测方法的实施例中，在执行至少一次清洁之后确定的每个剩余时间RT优选地仅基于偏差ΔB来确定，该偏差ΔB是基于在执行最后一次清洁之后记录的数据D来确定的。在这方面，由计算单元3执行的清洁时间间隔ΔTc的确定提供了以下优点：剩余时间RT的确定的这种“重置”可以由计算单元3自动地执行，而不需要关于所执行的(一次或多次)清洁的任何外部输入。

参考数字的列表

1 管道 33 测量电极

3 计算单元 35 参考电极

5 存储器 37 测量管

7 上级单元 39 换能器

9 边缘设备 41 电子器件

11 振动部件 43 声波导管

13 振动部件 45 叉指型换能器

15 驱动器 47 电子器件

17 传感器 48 温度传感器

19 电子器件 49 测量管

21 电极 51 天线

23 电子器件 52 衬里

25 测量管 53 电子器件

27 线圈 55 检查探头

29 电流发生器 57 艉部表面

31 电子器件 59 接口

Claims (17)

1.一种用于关于损害监测在包括至少一个管道(1)的管道系统内的占主导的状况的方法，特别是计算机实现的方法，所述损害归因于流过所述管道系统的一种或多种流体引起的堆积、磨损或腐蚀；所述方法包括以下步骤：

在所述管道系统上安装至少两个测量设备(Mi)；其中，每个测量设备(Mi)：为不同类型、易受与所述管道系统内占主导的状况的损害相对应的损害的影响，并且被配置为测量指示所述损害的一个或多个变量(Vi)；以及其中，由不同测量设备(Mi)测量的变量(Vi)包括至少两个或至少三个变量(Vi)，每个变量(Vi)呈现出对所述损害的不同依赖性；

在所述管道系统的操作期间，连续地记录数据(D)，所述数据(D)包括由所述测量设备(Mi)测量的变量(Vi)的测量值(vi)的时间序列以及其测量时间(t)；

基于包括在所述数据(D)中的训练数据，确定所述变量(Vi)的动态参考性态(BR)，所述动态参考性态(BR)与当所述测量设备(Mi)未受损时所述测量值(vi)的预期的变量(Vi)的值的时间相关分布相对应；

重复地确定与基于在监测期间记录的数据(D)确定的变量(Vi)的测量值(vi)的时间相关分布相对应的监测的性态(BM)与所述参考性态(BR)之间的偏差(ΔB)；以及

基于所述偏差(ΔB)，通过执行以下中的至少一个，至少一次或重复地确定并提供监测结果(MR)：

a)当所述偏差(ΔB)超过第一偏差范围(R1)时，检测受损状况，并提供通知所述受损状况的输出，以及

b)通过执行预测直到所述偏差(ΔB)将超过对应于预定极限的第二偏差范围(R2)为止剩余的时间的时间序列预测以及提供通知由所述时间序列预测所预测的时间给出或对应于由所述时间序列预测所预测的时间的剩余时间(RT)的输出，确定直到所述管道系统内占主导的状况的损害程度将超过所述预定极限为止的剩余时间(RT)。

2.根据权利要求1所述的方法，其中：

a)所述变量(Vi)是平稳的，并且所述参考性态(BR)包括描述所述变量(Vi)的线性或非线性时间依赖性的变量(Vi)的平稳性态以及相互依存的变量(Vi)之间的固定相关性；或者

b)所述变量(Vi)在特定可识别阶段期间是平稳的，所述特定可识别阶段特别是基于所述特定阶段的测量值(vi)特性的性质可识别和/或识别的阶段和/或特别是由以下时间间隔给出的阶段：在所述时间间隔期间所述管道系统以特定操作模式操作或者在所述时间间隔期间执行在所述管道系统上或利用所述管道系统执行的过程的特定过程步骤，以及所述参考性态(BR)包括描述在这些阶段期间所述变量(Vi)的时间依赖性和所述相互依存的变量(Vi)之间的相关性的变量(Vi)的平稳性态；以及基于在监测期间发生的特定阶段期间记录的数据(D)中包括的数据集来确定所监测的性态(BM)；或者

c)所述变量(Vi)是非平稳变量，其描述在特定可识别阶段期间的可再现模式，所述特定可识别阶段特别是基于所述特定阶段的测量值(vi)特性的性质可识别和/或识别的阶段，和/或特别是由以下时间间隔给出的阶段：在所述时间间隔期间所述管道系统以特定操作模式操作或者在所述时间间隔期间执行在管道系统上或利用管道系统执行的过程的特定过程步骤，并且所述参考性态(BR)包括在这些阶段期间由所述非平稳变量(Vi)描述的模式的特性以及所述相互依存的变量(Vi)之间的相关性；以及基于在监测期间发生的特定阶段期间记录的数据(D)中包括的数据集来确定所监测的性态(BM)。

3.根据权利要求1至2所述的方法，包括以下步骤：

对于每个变量(Vi)，基于所述训练数据，确定相应变量(Vi)改变的时间尺度；

基于所述时间尺度，过滤所述数据(D)，使得所过滤的数据(FD)仅包括在以下时间间隔期间记录的数据(D)：在所述时间间隔期间，所述变量(Vi)中的每一个的测量值(vi)根据针对相应变量(Vi)确定的时间尺度在时间上改变；以及

基于所过滤的数据(FD)来执行对所述参考性态(BR)和每个所监测的性态(BM)的确定。

4.根据权利要求1至3所述的方法，包括至少一次或重复地执行以下步骤：

对于所述变量(Vi)中的至少两个或每一个，基于在监测期间记录的数据(D)中包括的相应变量(Vi)的测量值(vi)或通过过滤在监测期间记录的数据(D)获得的过滤的数据(FB)，执行预测预测直到所述相应变量(Vi)的测量值(vi)将超过预定的变量特定范围为止剩余的变量特定剩余时间(RTvi)的时间序列预测；

将所述变量特定剩余时间(RTvi)中最短的一个确定为直到所述管道内占主导的状况的损害程度将超过所述预定极限为止剩余的最小时间(RTmin)；以及执行以下各项中的至少一项：

提供通知所述最小时间(RTmin)、确定了所述变量特定剩余时间(RTvi)中的最短一个的变量(Vi)和/或测量确定了所述变量特定剩余时间(RTvi)中的最短一个的变量(Vi)的测量设备(Mi)的输出；

基于所述最小时间(RTmin)，执行基于所述偏差(ΔB)确定的剩余时间(RT)的似然性检查；以及

当所述剩余时间(RT)与所述最小时间(RTmin)之间的差超过预定阈值时，发出警告。

5.根据权利要求1至4所述的方法，包括以下步骤：

确定标记的训练数据，所述标记的训练数据包括已经在受损时间间隔期间记录的记录的数据(D)的数据集或由所述数据集组成，在所述受损时间间隔中的每一个期间，所述测量设备(Mi)遭受与所述管道系统内占主导的状况的已知或随后确定的损害类型相对应的损害；其中，所述标记的训练数据包括针对至少两种不同类型的损害的标记的训练数据；以及执行以下各项中的至少一项：

a)基于用于所述不同类型的损害中的每一种的标记的训练数据，确定用于基于所述记录的数据(D)确定是否存在所述相应损害类型的标准，当在监测期间记录的数据(D)满足针对所述相应损害类型确定的标准时，基于所述标准至少一次或重复地确定所述至少两种不同类型的损害中的一种的存在，并且提供通知所确定的损害类型的输出；以及

b)对于不同类型的损害中的每一种，基于标记的训练数据确定当存在相应损害类型时所监测的性态(BM)将偏离参考性态(BR)的类型特定方向(dj)，其中，以在包括用于每个变量(Vi)的坐标轴的多维坐标系中定义的向量的形式确定每个类型特定方向(dj)，对于基于所述记录的数据(D)或通过过滤所述记录的数据(D)获得的过滤的数据(FD)确定的监测的性态(BM)中的至少一个，确定在多维坐标系中相应的监测的性态(BM)偏离所述参考性态(BR)的监测的方向(dm)，基于所述监测的方向(dm)和所述类型特定方向(di)，确定损害在所述管道系统内占主导的状况的损害类型，并提供由此确定的损害类型。

6.根据权利要求1至5所述的方法，另外包括以下步骤：

执行以下各项中的至少一项：

a)定义至少一个损害类别，其中，每个损害类别包括至少一种损害类型并且由类别变量(Vk)指定，所述类别变量(Vk)由所测量的、能够最早检测包括在相应的损害类别中的一种或多种损害类型的损害的变量(Vi)之一给出；以及

b)确定至少一个子类别，其中，每个子类别包括至少一种损害类型并且由类别变量(Vk)和用于一组至少一个子类别变量(Vn)中的每一个的参考方式指定，所述类别变量(Vk)由能够最早检测包括在相应子类别中的一种或多种损害类型的损害的变量(Vi)之一给出，其中，每个子类别变量(Vn)由所测量的变量(Vi)之一给出并且不同于类别变量(Vk)，以及其中，每个参考方式表示相应子类别变量(Vn)受到包括在相应子类中的一种或多种损害类型的损害影响的方式，特别是由损害给出的使得相应子类别变量(Vn)增加、减少、高于或低于参考值或者高于或低于给定阈值的方式；

所述方法进一步包括以下步骤：

基于在监测期间记录的数据(D)，确定所测量的变量(Vi)中的哪一个使得能够最早检测在所述管道系统内发展的损害，其中，使得能够最早检测的变量(Vi)可被确定为所测量的变量(Vi)中、首先超过或下降到低于为相应变量(Vi)定义的变量特定阈值的一个和/或由所测量的变量(Vi)中、首先超过或下降到低于为相应变量(Vi)定义的变量特定阈值的一个给出，或者可被确定为以下变量(Vi)中的一个和/或由变量(Vi)中的一个给出：对于所述变量(Vi)，预测直到相应变量(Vi)的测量值(vi)将超过预定变量特定范围为止剩余的变量特定剩余时间(RTvi)的时间序列预测显现最短变量特定剩余时间(RTvi)；以及

执行以下各项中的至少一项：

a)将该损害确定为包括在由所述类别变量(Vk)指定的损害类别中的损害，并且提供通知该损害类别的输出，所述类别变量(Vk)等于使得能够进行最早检测的变量(Vi)；以及

b)对于由等于能够进行最早检测的变量(Vi)的类别变量(Vk)指定的至少一个或每个子类别的每个子类别变量(Vn)，确定所述子类别变量(Vn)的测量值(vn)受到所述损害影响的方式；在该特定子类别的子类别变量(Vn)的测量值(vn)符合相应参考方式的情况下，将所述损害确定为属于所述子类别的特定子类别的损害，并提供通知所述子类别的特定子类别的输出。

7.根据权利要求6所述的方法，包括以下步骤：

执行以下各项中的至少一项：

a)基于所测量的变量(Vi)预定义至少一个损害类别；以及

b)通过以下方式确定所述子类别中的至少一个：b1)基于在监测期间记录的数据(D)，对于在监测期间发生的损害中的至少一些或每个损害，确定由所述测量设备(Mi)测量的变量(Vi)中的哪一个能够最早检测相应损害，并且确定其他变量(Vi)的测量值(vi)已经受到该损害影响的方式；以及b2)基于能够进行最早检测的连续确定的变量(Vi)和已经影响其他变量(Vi)的对应方式，确定至少一个子类别；以及

随后执行以下各项中的至少一项：a)应用一个或多个所述损害类别和/或一个或多个所述子类别以对检测到的损害进行分类；以及b)在至少一次或重复地确定检测到的损害属于包括在所述损害类别之一和/或所述子类别之一中的损害类型之后，执行以下步骤：确定在所述管道系统内占主导的损害的损害类型；将所确定的损害类型存储为包括在相应的损害类别和/或相应的子类别中的损害类型；以及每当检测到的损害被确定为包括在相应的损害类别和/或相应的子类别中的损害类型时，随后指示包括在相应的损害类别和/或相应的子类别中的损害的一种或多种类型。

8.根据权利要求5至7所述的方法，其中，所述不同类型的损害包括以下中的至少一个：

由堆积引起的损害类型；

由堆积引起的至少两种不同类型的损害，每种损害由特定类型的堆积指定和/或由通过所述堆积形成的堆积层的至少一种性质的预定义范围加以指定，所述性质包括以下中的至少一个：所述堆积层的厚度、所述堆积层的刚度和所述堆积层的密度；

由腐蚀或磨损引起的损害类型；以及

至少两种不同类型的损害，所述至少两种不同类型的损害由腐蚀或磨损引起并且由针对由腐蚀或磨损引起的材料去除的预定义范围加以指定。

9.根据权利要求5至8所述的方法，其中，所述状况的损害是由于堆积引起的，并且所述不同类型的损害包括由堆积引起的至少两种不同类型的损害；所述方法包括以下步骤：

基于在监测期间记录的数据(D)，重复地确定所述损害类型；以及

基于与所确定的损害类型相关联的堆积层的可清洁性来调度和执行所述管道系统的清洁。

10.根据权利要求1至9所述的方法，其中，由所述测量设备(Mi)测量的变量(Vi)包括以下中的至少两个：

a)至少一个电变量，每个电变量由受腐蚀、磨损和/或堆积影响的至少一个电性质给出、与所述至少一个电性质有关或基于所述至少一个电性质加以确定；

b)至少一个振动变量，每个振动变量由所述管道(1)中的一个管道或暴露于所述一个或多个流体的测量设备(M1、M2)中的一个测量设备的振动部件(11、13)的振动的至少一个振动性质给出、与所述至少一个振动性质相关或基于所述至少一个振动性质加以确定；以及

c)至少一个信号传播变量，每个信号传播变量由所述测量设备(M6、M7、M8)接收的信号的至少一个信号性质给出、与所述至少一个信号性质相关或基于所述至少一个信号性质加以确定，所述测量设备(M6、M7、M8)测量沿着信号传播路径的相应的信号传播变量，所述信号传播路径沿着和/或通过暴露于受在至少一个表面区域上发生的腐蚀、磨损或堆积影响的一种或多种流体的至少一个表面区域延伸。

11.根据权利要求1至10所述的方法，其中，所述测量设备(Mi)包括以下中的至少一个或至少两个：

至少一个振动设备，所述至少一个振动设备包括暴露于所述一个或多个流体的振动部件(11、13)、被配置为使得所述振动部件(11、13)以至少一种预定振动模式振动的驱动器(15)、感测所产生的振动的至少一个传感器(17)，以及被配置为确定并提供至少一个变量(Vi)的测量值(vi)的电子器件(19)，每个变量由振动变量给出，所述振动变量由所述振动部件(11、13)的振动的至少一个振动性质给出、与所述至少一个振动性质相关或基于所述至少一个振动性质加以确定；所述一个或多个振动变量包括：针对所述振动模式中的至少一种的振动部件(11、13)的振动的频率、共振频率、振幅和/或阻尼，和/或所述振动部件(11、13)相对于所述振动模式中的至少一种的刚度；

至少一个测量设备(M3)或加速度计，所述至少一个测量设备(M3)或加速度计安装在所述管道(1)中的一个管道上，并且测量由振动变量给出的至少一个变量(Vi)，所述振动变量由该管道(1)的振动的至少一个振动性质给出、与所述至少一个振动性质相关或基于所述至少一个振动性质加以确定；

至少一个测量设备(M4、M5)，所述至少一个测量设备(M4、M5)被配置为测量由电变量给出的至少一个变量(Vi)，所述电变量由以下中的至少一个给出、与以下中的至少一个相关或基于以下中的至少一个加以确定：受由所述一种或多种流体引起的腐蚀、磨损和/或堆积影响的电连接和/或电部件的电阻抗、电阻、电导率和至少一种其他电性质；以及

至少一个测量设备(M6、M7、M8)，所述至少一个测量设备(M6、M7、M8)被配置为测量由信号传播变量给出的至少一个变量(Vi)，所述信号传播变量由相应的测量设备(M6、M7、M8)沿着信号传播路径接收的信号的至少一个信号性质给出、与所述至少一个信号性质相关或基于所述至少一个信号性质加以确定，所述信号传播路径沿着和/或通过暴露于所述一种或多)流体的至少一个表面区域延伸，其中，所述至少一个信号性质包括以下中的至少一个：信号衰减、信号幅度、信号反射性质、与振幅谱和/或相位谱有关的或基于所述振幅谱和/或相位谱确定的性质、信号传播时间和受在所述至少一个表面区域上发生的腐蚀、磨损或堆积影响的至少一个其他信号性质。

12.根据权利要求11所述的方法，其中：

a)所述至少一个振动测量设备(M1、M2)包括以下中的至少一个：

第一测量设备(M1)、液位开关或密度测量设备，其中，所述振动部件(11)由延伸到所述管道(1)中的一个管道中的振荡元件给出或包括所述振荡元件；以及

第二测量设备(M2)、科里奥利测量设备或科里奥利测量设备，其测量所述一种或多种流体的流量、密度和粘度中的至少一个；其中，所述振动部件(13)由连接到或插入在所述管道(1)中的一个管道的管提供或包括所述管，使得流过所述管道系统的一种或多种流体的至少一部分流过所述管；

b)被配置为测量由电变量给出的至少一个变量(Vi)的至少一个测量设备(M4、M5)包括以下中的至少一个：

测量设备(M4)或电导率传感器，所述测量设备(M4)或电导率传感器包括延伸到所述管道(1)中的两个电极(21)和连接到所述电极(21)的电子器件(23)，并且所述电子器件(23)被配置为确定和提供由该测量设备(M4)测量的至少一个电变量的测量值(vi)；以及

由磁感应流量计给出的测量设备(M5)，所述磁感应流量计包括管(25)、一组两个或更多个电极以及电子器件(31)，所述管(25)连接到所述管道(1)中的一个管道(1)或插入所述管道(1)中的一个管道(1)中，使得流过所述管道系统的一种或多种流体的至少一部分流过所述管(25)，所述一组两个或更多个电极与流过所述管(25)的一种或多种流体电耦合或直接暴露于所述流体，所述电子器件(31)连接到所述电极并且被配置为确定和提供由所述磁感应流量计测量的至少一个电变量；和/或

c)被配置为测量由信号传播变量给出的至少一个变量(Vi)的至少一个测量设备(M6、M7、M8)包括以下中的至少一个：

由超声设备、超声流量计、夹持式超声流量计或超声浓度计给出的测量设备(M6)；

测量设备(M7)，所述测量设备(M7)包括暴露于流过所述管道系统的一种或多种流体的声波导管(43)、彼此间隔地安装在所述声波导管(43)上的发射叉指型换能器(45)和接收叉指型换能器(45)，以及连接到所述叉指型换能器(45)并被配置为确定和提供所述至少一个信号传播变量的电子器件(47)；以及

由微波设备、微波流量计或微波浓度计给出的测量设备(M7)。

13.根据权利要求1至12所述的方法，其中，所述状况的损害是由于堆积引起的，所述方法包括以下步骤：

至少一次、重复地和/或基于所述监测结果(MR)，执行所述管道系统的清洁；

对于至少一次清洁，将所述清洁的有效性确定为基于在相应清洁之前记录的数据(D)确定的至少一个偏差(ΔB)和基于在相应清洁之后记录的数据(D)确定的至少一个偏差(ΔB)之间的差或基于该差确定所述清洁的有效性；以及

执行以下中的至少一个：提供通知所述清洁的有效性的输出、在所述清洁无效的情况下发出警告，以及在所述清洁无效的情况下执行额外的清洁或另一补救。

14.根据权利要求1至13所述的方法，其中，所述状况的损害是由于堆积引起的，所述方法包括以下步骤：至少执行一次所述管道系统的清洁；以及仅基于偏差(ΔB)，确定在一次清洁之后要确定的每个剩余时间(RT)，已经基于在最后一次清洁之后记录的数据(D)确定了所述偏差(ΔB)。

15.根据权利要求13至14所述的方法，其中，清洁所述管道系统的每个清洁时间间隔(ΔTc)为：

由所述方法的用户、由上级单元(7)或由启动和/或控制所述清洁的性能的控制系统提供；或者

由计算单元(3)确定，所述计算单元(3)已经被训练或学习以执行所述清洁时间间隔(ΔTc)的确定，并且基于由所述计算单元(3)基于所述数据(D)确定的清洁时间间隔(ΔTc)执行所述有效性和/或所述剩余时间(RT)的每个确定。

16.根据权利要求1至15所述的方法，包括以下步骤中的至少一个：

a)确定所述偏差(ΔB)的大小，并确定和提供由所述偏差(ΔB)的大小给出或对应于所述偏差(ΔB)的大小的管道系统内占主导的状况的损害程度；

b)当所述偏差(ΔB)超过第三偏差范围(R3)时发出警报；

c)当所述偏差(ΔB)在所述第一偏差范围(R1)内发生时，提供通知所述管道系统的未受损状况的输出；以及

d)基于剩余时间(RT)结束前调度维修动作并执行所述维修动作的剩余时间(RT)，其中，所述维修动作包括清洁所述管道系统和/或包括在所述管道系统中或安装在所述管道系统上的暴露于所述一种或多种流体的至少一个部件(C)，或者包括维修或更换包括在所述管道系统中或安装在所述管道系统上的暴露于所述一种或多种流体的至少一个管道(1)和/或至少一个部件(C)。

17.一种执行根据权利要求1至16所述的方法的监测系统，包括：

测量设备(Mi)；以及

计算单元(3)，所述计算单元(3)直接或间接地连接到所述测量设备(Mi)中的每一个或与其通信；

其中，所述计算单元(3)被实现为接收所述数据(D)并且通过将所述数据(D)至少临时存储在与所述计算单元(3)相关联的存储器(5)中来记录所述数据(D)；以及

其中，所述计算单元(3)被实现为确定所述参考性态(BR)，

以确定所述偏差(ΔB)以及确定和提供所述监测结果(MR)。

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