DE602005002818T2

DE602005002818T2 - Verfahren zur Überwachung der Betriebsleistungen einer Industrieanlage

Info

Publication number: DE602005002818T2
Application number: DE602005002818T
Authority: DE
Inventors: Alain Donzel; Caroline Drouart; Thierry Roba
Original assignee: Air Liquide SA; LAir Liquide SA pour lEtude et lExploitation des Procedes Georges Claude
Current assignee: Air Liquide SA; LAir Liquide SA pour lEtude et lExploitation des Procedes Georges Claude
Priority date: 2004-12-16
Filing date: 2005-11-28
Publication date: 2008-07-17
Anticipated expiration: 2025-11-29
Also published as: CN1790202A; CN1790202B; ATE375535T1; EP1672444B1; DE602005002818D1; FR2879769A1; US7933724B2; PL1672444T3; US20060155514A1; CA2528900C; FR2879769B1; EP1672444A1; CA2528900A1; ES2293511T3

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Überwachung der Betriebsleistungen einer Industrieanlage sowie eine Vorrichtung zur Durchführung eines derartigen Verfahrens.
Die Erfindung betrifft insbesondere Einheiten zur Abscheidung der Luftbestandteile unter Verwendung mindestens eines Verdichters von Luft, Sauerstoff oder Stickstoff.
Die Überwachung der Betriebsleistungen einer Industrieanlage, insbesondere eines Verdichters, dient dazu, dessen Wartung zu planen und seine Leistungsfähigkeit zu überwachen sowie bei der Auswahl des Betriebs sich an den leistungsfähigsten Vorrichtungen zu orientieren.
Es ist für den Betreiber dieser Industrieanlage wünschenswert, dass er über einen Leistungsindikator für diese Anlage verfügt, mit dem sich auf zuverlässige Art und Weise jegliche Verschlechterung der Anlage feststellen lässt.
Daher muss es mit diesem Indikator möglich sein, zwischen einer Verschlechterung des Zustands der Industrieanlage und einer einfachen Abwandlung der Betriebsbedingungen zu unterscheiden.
Zu diesem Zweck beschreibt das Dokument FR 2 837 598 der Anmelderin ein Überwachungsverfahren und eine Überwachungsvorrichtung, bei der der Leistungsindikator der Anlage insbesondere die elektrische Leistungsaufnahme ist. Daher besteht das Verfahren darin, die Messung der elektrischen Leistungsaufnahme durch eine Anlage mit einem Modell dieser Leistungsaufnahme zu vergleichen. Liegt das Verhältnis zwischen diesen beiden Größen über einem Schwellenwert, wird ein Mehrverbrauchsalarm ausgelöst.
Das verwendete Modell kann linear oder nicht-linear sein.
Die Kalibrierung des Modells erfolgt heutzutage im Allgemeinen an einer Gesamtheit von Daten, die in einem Zeitraum von 3 Monaten gesammelt werden.
Die Mehrverbrauchsdiagnose kann auf einem Modell beruhen, das zum Zeitpunkt der Diagnose unzweckmäßig geworden ist, falls sich das statistische Verhalten der gesamten Messungen der Eingabevariablen des Modells in Bezug auf den Kalibrierungszeitraum verändert. Diese Variablen umfassen insbesondere die Temperatur des Gases und des Kühlwassers, den Saug- und den Förderdruck sowie den Gasdurchfluss.
Diese Veränderung des Verhaltens kann daher zu Fehldiagnosen verleiten und zur Nichterkennung eines Mehrverbrauchs oder einer Fehlerkennung von Mehrverbrauch. führen, wobei dieser letztere Fall am häufigsten ist.
Die Veränderung des statistischen Verhaltens der Messungen kann zum Beispiel auf extreme jahreszeitliche Bedingungen zurückzuführen sein, wobei die Außentemperatur zum Beispiel starken Schwankungen, einer Veränderung bei der Anlage oder einer wesentlichen Abweichung eines Sensors unterworfen sein kann.
Das in dem Dokument FR 2 837 598 beschriebene Verfahren berücksichtigt diese statistischen Veränderungen nicht, was einen hohen Prozentsatz von Fehlalarm verursacht, der zu unzweckmäßigen Wartungsmaßnahmen oder der Heraufsetzung der Erkennungsschwelle durch die Benutzer führt, was die Leistungsfähigkeit des Geräts senkt.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist die Verbesserung der Zuverlässigkeit der Mehrverbrauchsdiagnosen der Verdichter unter Berücksichtigung der Veränderungen des statistischen Verhaltens der Messungen, die am Eingang des Modells verwendet werden, insbesondere der Messungen der Temperatur des Gases und des Kühlwassers, des Saug- und des Förderdrucks und des Gasdurchflusses.
Daher ist es Aufgabe der Erfindung, einen Mehrverbrauchsindikator bereitzustellen, aber ebenfalls einen Ungültigkeitsindikator, um dem Bediener eine erneute Schulung unter Berücksichtigung dieser Veränderungen anzubieten.
Eine weitere Aufgabe der Erfindung besteht in der Bereitstellung zusätzlicher nützlicher Informationen für die Benutzer zur Verwaltung des Verdichterparks, insbesondere, um die Auswahl der zu verwendenden Anlagen oder die jeweilige Belastung jeder Anlage zu erleichtern, indem ein Indikator für die Auswahl der Verdichter bereitgestellt wird.
Zu diesem Zweck ist Gegenstand der vorliegenden Erfindung ein Verfahren zur Überwachung der Betriebsleistungen einer Industrieanlage, bei dem während einer Schulungsphase in einem Bezugszeitraum:

– ein Modell kalibriert wird, das eine Schätzung der elektrischen Leistungsaufnahme anhand der Werte der Gesamtheit der Betriebsparameter der Industrieanlage liefern soll,
– die Verteilung einer zufälligen Variablen kalibriert wird, die den Mehrverbrauch darstellt, das heißt der Abstand zwischen der Messung der elektrischen Leistung und dem anhand des Modellsgeschätzten Wert, und

– eine Gesamtheit von Betriebsparametern der Industrieanlage sowie der Wert der elektrischen Leistungsaufnahme der Anlagegemessen wird,
– unter Verwendung des Modells anhand der Werte der Gesamtheit der Betriebsparameter der Industrieanlage in Echtzeit eine Schätzung der Größe berechnet wird, die die elektrische Leistungsaufnahme darstellt,
– der Unterschied zwischen dem gemessenen Wert der elektrischen Leistungsaufnahme und der von dem Modell gelieferte geschätzte Wert verglichen wird, um den Wert des Mehrverbrauchs zu erhalten.
– ausgehend von einem statistischen Test der Mehrverbrauchsvariablen unter Verwendung der Verteilung dieser Variablen davon eine Bewertungsziffer des Mehrverbrauchs, die einer Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit entspricht und einen Indikator des Mehrverbrauchs darstellt, abgeleitet wird,
– ein Alarm ausgelöst wird, wenn die Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit einen gegebenen Schwellenwert der Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit überschreitet.

Diese Bestimmungen ermöglichen es, die Stabilität der Diagnose zu erhöhen und auf diese Weise den Anteil an Fehlalarm zu verringern.
Vorteilhafterweise entspricht die Bewertungsziffer, mit der die Berechnung der Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit möglich ist, der Leistung eines statistischen Tests der Mehrverbrauchsvariablen.
Gemäß einer Ausführungsform entspricht die Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit der Wahrscheinlichkeit, dass der Mehrverbrauch einen gegebenen Schwellenwert überschreitet.
Vorteilhafterweise wird während der Phase der Überwachung in Echtzeit anhand der Werte der Gesamtheit der Betriebsparameter der Industrieanlage ein Ungültigkeitsindikator berechnet, der die Wahrscheinlichkeit der Gültigkeit oder Ungültigkeit des Modells darstellt, wobei der Ungültigkeitsindikator anhand einer Bewertungsziffer berechnet wird, deren Bestimmungsmittel während einer Schulungsphase in einem Bezugszeitraum kalibriert werden.
Der Ungültigkeits- oder erneute Schulungsindikator dient dazu, dem Bediener die Notwendigkeit einer erneuten Schulung anzuzeigen, zum Beispiel durch einen Alarm.
Gemäß einer Ausführungsform wird ein Alarm ausgelöst, wenn der Ungültigkeitsindikator einen gegebenen Schwellenwert für die Ungültigkeitswahrscheinlichkeit überschreitet.
Vorteilhafterweise wird während der Phase der Überwachung in Echtzeit ein Indikator für die Auswahl der Einrichtungen berechnet, wie zum Beispiel die Grenzkosten der Anlage, das heißt die Erhöhung der elektrischen Leistungsaufnahme für eine Erhöhung der Einheit der komprimierten Leistung am gegenwärtigen Betriebspunkt, wobei dieser Indikator durch eine zahlenmäßige Abweichung am Modell berechnet wird.
Der Auswahlindikator dient dem Bediener dazu, die besten zu verwendenden Anlagen zu bestimmen.
Die Grenzkosten, die mit jedem der Verdichter einer Anlage verknüpft sind, ermöglichen es, die Wahl ihrer Benutzung zu verbessern.
Gemäß einer Ausführungsform wird mindestens ein gleitendes Messzeitfenster berücksichtigt, das Informationen enthält, die während der Dauer des Fensters bis zu dem laufenden Moment gemessen wurden, um den Mehrverbrauch und/oder die Ungültigkeit des Modells zu bestimmen.
Das Modell ist vorteilhafterweise nicht-linearen Typs und weist insbesondere mindestens ein Neuronennetz oder Werkzeuge der lokalen Regression auf.
Gemäß einer Ausführungsform weist die Gesamtheit der Eingangsvariablen des Modells Folgendes auf:

– den Durchfluss des Gases durch die Anlage,
– den Saugdruck,
– den Förderdruck,
– die Temperatur des Kühlwassers, und
– die Temperatur des Gases am Eingang der Anlage.

Gegenstand der Erfindung ist ebenfalls ein System, das es ermöglicht, das oben genannte Verfahren durchzuführen, welches Folgendes aufweist:

– Messmittel in der Anlage,
– Speichermittel zum Eintragen der entsprechenden Daten,
– Berechnungsmittel,
– Mittel zur Information eines Bedieners und zur Überwachung,
– Mittel zur Kommunikation im Netz, das die Elemente des Systems verbindet.

Vorteilhafterweise wird eine Rekalibrierung am Modell im Falle der Ungültigkeit ausgelöst.
Gemäß einer Ausführungsform wird das Verfahren in regelmäßigen Abständen, insbesondere stündlich, durch geführt.
Die Erfindung lässt sich auf jeden Fall leicht mit Hilfe der folgenden Beschreibung mit Bezug auf die beigefügte schematische Zeichnung, die als nicht einschränkendes Beispiel eine Ausführungsform des Systems gemäß der Erfindung darstellt, verstehen.
1 stellt schematisch eine Anlage sowie eine Überwachungsvorrichtung gemäß der Erfindung dar.
2 ist eine schematische Ansicht der Anordnung der Berechnungsmittel.
3 stellt schematisch das Organigramm eines Verfahrens gemäß der Erfindung während der Überwachungsphase dar.
Gemäß einer in 1 dargestellten Ausführungsform wird eine Industrieanlage E vom Typ Kühlverdichter mit einem System S zur Überwachung der Betriebsleistungen einer Industrieanlage gemäß der Erfindung verbunden.
Ein Kühlverdichter nimmt am Eingang ein Gas mit einem Saugdruck P_in auf und verdichtet es, um am Ausgang ein Gas mit einem Förderdruck P_out, der höher ist als der Saugdruck, zu erhalten.
Das Gas weist eine Temperatur T₉ auf.
Dieser Verdichter wird außerdem von einer Kühlflüssigkeit, insbesondere Wasser, bei einer Temperatur T_w gekühlt. Dieser Verdichter verbraucht, um die Verdichtung durchzuführen, elektrische Energie, die durch eine Leistungsaufnahme W gekennzeichnet ist.
Das System S weist Messmittel 2 auf, die auf der Anlage E, die die Messungen durchführt, angeordnet sind. Speichermittel 3 ermöglichen es, die entsprechenden Daten einzutragen, insbesondere in Form von Stundendurchschnitten.
Die Messungen umfassen insbesondere Messungen der elektrischen Leistungsaufnahme W sowie eine Gesamtheit von Betriebsparametern der Anlage E.
Das System S weist ebenfalls Berechnungsmittel 4 auf.
Das System S weist ferner Mittel zur Information eines Bedieners und zur Überwachung auf, zum Beispiel in Form eines EDV-Terminals 5.
Die Bestandteile des Systems sind über Kommunikationsmittel im Netz verbunden.
2 ermöglicht es, die bei den Berechnungsmitteln 4 verwendeten Elemente zu veranschaulichen.
Die Berechnungsmittel 4 umfassen Folgendes:

– Mittel 6 zur Schätzung des Wertes der elektrischen Leistungsaufnahme W_e durch ein Modell M, wobei ein Verhaltens- oder Statistikmodell verwendet wird, um anhand einer Gesamtheit F von Eingangsvariablen eine Schätzung W_e der elektrischen Leistungsaufnahme zu berechnen.
– erste Mittel 7 zur Bestimmung einer Bewertungsziffer p₁, die der Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit entspricht, anhand der Schätzung W_e der elektrischen Leistungsaufnahme, des Wertes der Leistungsaufnahme W, die von den Messmitteln 2 gemessen wird, eines ersten Schwellenwerts des Mehrverbrauchs Dw und eines ersten gleitenden Zeitfensters des Mehrverbrauchs t_w1, in dem der erste Schwellenwert erreicht werden muss, um einen Mehrverbrauch zu kennzeichnen,
– zweite Mittel 8 zur Bestimmung einer Bewertungs ziffer p₂, die der Ungültigkeitswahrscheinlichkeit des Modells entspricht, anhand der für die Eingangsvariablen des Modells gemessenen Werte sowie eines zweiten gleitenden Zeitfensters t_w2,
– erste Alarmmittel 9 des Mehrverbrauchs, bei dem die erste Bewertungsziffer p₁, die der Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit entspricht, mit einem ersten Schwellenwert der Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit s_p1 verglichen wird, und
– zweite Alarmmittel 10 der Ungültigkeit des Modells M, bei dem die zweite Bewertungsziffer p₂, die der Ungültigkeitswahrscheinlichkeit des Modells entspricht, mit einem zweiten Schwellenwert der Ungültigkeitswahrscheinlichkeit s_p2 verglichen wird,

Es ist darauf hinzuweisen, dass insbesondere die ersten Mittel 7 zur Bestimmung einer Bewertungsziffer p₁, die der Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit entspricht, und die zweiten Mittel 8 zur Bestimmung einer Bewertungsziffer p₂, die der Ungültigkeitswahrscheinlichkeit des Modells entspricht, realisiert werden können, indem Elemente der Berechnung der Bewertungsziffer der Programmfamilie MdIntelligence der Firma Miriad Technologies konfiguriert werden.
Das Modell M ist vorzugsweise nicht-linearen Typs und weist, je nach Abwandlung, mindestens ein Neuronennetz oder Werkzeuge der lokalen Regression auf. Dieses Modell wird in einer vorläufigen Schulungsphase in einem Bezugszeitraum kalibriert.
Die Gesamtheit F der Eingangsvariablen des Modells M, dessen Werte durch Messmittel 2 erhalten werden, weisen insbesondere bei dieser Ausführungsform Folgendes auf:

– den Durchfluss Q des Gases durch die Anlage E,
– den Saugdruck P_in
– den Förderdruck P_out,
– die Temperatur T_w des Kühlwassers, und
– die Temperatur T_G des Gases.

Daher lässt sich die Berechnung der Schätzung der Leistungsaufnahme durch folgende Gleichung darstellen: We = M(F) = M(Q, Pin, Pout, Tw, Tg)
Die Berechnungsmittel weisen ebenfalls Folgendes auf:

– Mittel 12 zur Kalibrierung des Modells M anhand der Werte der Gesamtheit F der gemessenen Eingangsvariablen während eines Bezugszeitraums der Schulung und des Wertes W der gemessenen Leistungsaufnahme,
– erste Kalibrierungsmittel 13 der ersten Mittel 7 zur Bestimmung der ersten Bewertungsziffer p₁ anhand der Werte der Leistungsaufnahme des Bezugszeitraums der Schulung, und
– zweite Kalibrierungsmittel 14 der zweiten Mittel 8 zur Bestimmung der zweiten Bewertungsziffer p₂ anhand der Werte der Gesamtheit F der gemessenen Eingangsvariablen während eines Bezugszeitraums der Schulung,

In einer Abwandlung weisen die Berechnungsmittel 4 außerdem Mittel zur Datenfilterung auf, die es ermöglichen, bei der Schulungsphase oder bei Kontrollphasen in Echtzeit die Daten, die falschen Sensordaten entsprechen, zu entfernen.
Bei einer Schulungsphase erfolgt die Kalibrierung des Modells und der Bestimmungsmittel durch die Kalibrierungsmittel 9, 10, 12.
Bei einer derartigen Schulungsphase werden die Daten, die Mehrverbräuchen entsprechen, entfernt, um ein Modell zu erhalten, das dem Nennbetrieb der Anlage am nächsten kommt.
Bei einer Kontrollphase werden folgende Schritte durchgeführt:
In einem ersten Schritt SE1 wird der Wert der Gesamtheit F der Eingangsvariablen des Modells M und des Verbrauchs W direkt von den Messmitteln 2 oder über die Speichermittel 3 geliefert.
In einem zweiten Schritt SE2 werden die gelieferten Daten durch Filtermittel gefiltert.
In einem dritten Schritt SE3 berechnet das Modell M, unter Berücksichtung des Wertes der Gesamtheit F der Eingangsvariablen, eine Schätzung W_e der elektrischen Leistungsaufnahme durch die Anlage.
In einem vierten Schritt SE4 ist es danach möglich, durch die ersten Bestimmungsmittel 7 eine Bewertungsziffer p₁, die der Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit entspricht, anhand der Schätzung W_e der elektrischen Leistungsaufnahme, des Wertes der Leistungsaufnahme W, die von den Messmitteln 2 gemessen wird, eines ersten Schwellenwerts des Mehrverbrauchs D_w und eines ersten Zeitfensters des Mehrverbrauchs t₁, in dem der erste Schwellenwert erreicht werden muss, um einen Mehr verbrauch zu kennzeichnen, zu berechnen.
In einem fünften Schritt SE5 wird die erste Bewertungsziffer p₁, die der Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit entspricht, mit einem ersten Schwellenwert der Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit s_p1 durch die ersten Alarmmittel 9 des Mehrverbrauchs verglichen.
In einem sechsten Schritt SE6 wird, wenn die erste Bewertungsziffer p₁ diesen ersten Schwellenwert s_p1 überschreitet, ein Mehrverbrauch erfasst, und ein Alarm informiert den Benutzer.
Parallel zu den Schritten SE2 bis SE6 wird in einem siebten Schritt SE7 die zweite Bewertungsziffer p₂, die der Ungültigkeitswahrscheinlichkeit des Modells entspricht, aus der Gesamtheit der Variablen F und einem zweiten gleitenden Zeitfenster t_w2 berechnet.
In einem achten Schritt SE8 wird die zweite Bewertungsziffer p₂ mit einem zweiten Schwellenwert der Ungültigkeitswahrscheinlichkeit s_p2 von den zweiten Alarmmitteln 10 der Ungültigkeit des Modells M verglichen.
In einem neunten Schritt SE9 wird, wenn die zweite Bewertungsziffer p₂ diesen zweiten Schwellenwert s_p2 überschreitet, eine Ungültigkeit des Modells erfasst und ein Alarm setzt den Benutzer hiervon in Kenntnis, um diesen dazu zu veranlassen, eine erneute Schulung durchzuführen.
In einem zehnten freiwilligen Schritt, der auf 2 nicht dargestellt ist, kann der Benutzer eine neue Schulungs- oder Rekalibrierungsphase beginnen, um ein gültiges Modell zu erhalten.
Somit erfolgt die Diagnose des Mehrverbrauchs über eine erste Bewertungsziffer p₁, das heißt, einen Istwert der Wahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1, wobei eine Bewer tungsziffer von 0 ein Nullrisiko des Mehrverbrauchs anzeigt und eine Bewertungsziffer von 1 ein hohes Risiko des Mehrverbrauchs anzeigt.
Der Begriff Mehrverbrauch wird bei einem Zeitfenster definiert als über einem Schwellenwert s_p1 der Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit, der von dem Benutzer festgelegt ist, liegend.
Bei dieser Ausführungsform wird eine Modellierung der Verteilung der Mehrverbrauchsvariablen verwendet. Diese Modellierung wird während der Schulungsphase kalibriert und kennzeichnet die Verteilung der Mehrverbräuche.
Die Bewertungsziffer p₁ entspricht der Leistung eines Tests des Mehrverbrauchs, das heißt, der Wahrscheinlichkeit, dass im Fall eines durch die Messungen und das Modell festgestellten Mehrverbrauchs ein Mehrverbrauch stattfindet.
Das beschriebene Prüfverfahren ermöglicht es, das Vorhandensein eines Mehrverbrauchs zu erfassen, indem drei Benutzungsparameter verwendet werden:

– ein gleitendes Zeitfenster des Mehrverbrauchs t_w1, zum Beispiel über eine Dauer von 24 Stunden, wobei dieses gleitende Fenster alle zeitlichen Informationen über die Dauer des Fensters enthält.
– ein Schwellenwert des Mehrverbrauchs D_w, zum Beispiel eine Höhe von 300 Kilowatt
– ein Schwellenwert zum Auslösen von Alarm s_p1, das heißt, ein Wert zwischen 0 und 1, durch den ein Alarm aufgrund des Wertes einer Bewertungsziffer, zum Beispiel eine Höhe von 0,5, ausgelöst werden kann.

Die Mehrverbrauchsdiagnose wird stündlich anhand der oben beschriebenen Parameter erstellt.
Hinsichtlich der Diagnose der Ungültigkeit des Modells M beruht diese Diagnose auf der zweiten Bewertungsziffer p₂, die einen Ungültigkeitsindikator bildet, um den Benutzer zu warnen, wenn das auf einer gegebenen Schulungsbasis verwendete und kalibrierte Modell unzweckmäßig wird im Verhältnis zu den für die Diagnose verwendeten Sensordaten.
Die zweite Bewertungsziffer p₂ ist ein Istwert der Wahrscheinlichkeit, der zwischen 0 und 1 liegt, wobei der Wert 0 angibt, dass das Modell vertrauensvoll angewendet werden kann, und der Wert 1 angibt, dass das Modell sehr wahrscheinlich nicht anwendbar ist.
Das beschriebene Prüfverfahren ermöglicht es festzustellen, ob das Modell gültig ist, indem zwei Benutzerparameter verwendet werden:

– ein gleitendes Zeitfenster des Mehrverbrauchs t_w2, zum Beispiel über eine Dauer von 24 Stunden, wobei dieses gleitende Fenster alle zeitlichen Informationen über die Dauer des Fensters enthält.
– ein Schwellenwert zum Auslösen von Alarm s_p2, das heißt, ein Wert zwischen 0 und 1, durch den ein Alarm aufgrund des Wertes einer Bewertungsziffer ausgelöst werden kann, wobei der Wert des Schwellenwerts sp2 vorteilhafterweise in der Größenordnung von 0,95 bis 0,98 liegt.

Der Ungültigkeitsindikator p₂ ermöglicht es insbesondere zu überprüfen, dass die Betriebsdaten, die für die Mehrverbrauchsdiagnose verwendet werden, nicht zu sehr außerhalb des Schulungsbereichs liegen.
Stellt der Benutzer über diesen Indikator fest, dass die Betriebsdaten zu lange außerhalb des Schulungsbereichs liegen, ist eine erneute Schulung oder im Falle einer unkontrollierten Messabweichung des Sensors ein Eingriff am Sensor vorzusehen.
Dieser Indikator p₂ ermöglicht es also, eine sehr berechenbare Information über die Gültigkeit des Modells im Vergleich zu den erstellten Diagnosen zu erhalten.
Es ist anzumerken, dass der Ungültigkeitsindikator p₂ angibt, dass nur dann rekalibriert werden muss, wenn die Eingangsmessungen des Modells ihr statistisches Verhalten ändern und nicht, wenn die Messung der Leistungsaufnahme sich ändert.
Um einem Benutzer zu ermöglichen, eine genauere Überprüfung der Anlage durchzuführen, wird vorteilhafterweise die Abweichung des Verbrauchs der Anlage E im Verhältnis zu den theoretischen Kurven, die vom Hersteller geliefert wurden, durch die Differenz zwischen diesen Kurven, die in den Speichermitteln 3 gespeichert sind, und den gemessenen Werten berechnet.
Außerdem werden die Grenzkosten für jeden Verdichter einer Industrieanlage berechnet, diese Information ermöglicht es einem Benutzer, die Wahl ihrer Verwendung zu verbessern.
Die Grenzkosten bilden einen Indikator für die Auswahl der Verdichter, wenn mehrere Verdichter bei einer Industrieanlage zur Verfügung stehen.
Die Grenzkosten werden ausgedrückt als Verdichtungskosten eines Mehr- oder Mindervolumens um einen laufenden Betriebspunkt herum, das heißt die Ableitung der Leistungsaufnahme im Verhältnis zum Gasdurchfluss.
Die elektrische Leistungsaufnahme schreibt sich wie folgt:
wobei:

W:: elektrische Leistungsaufnahme [kW]
Q:: Gasdurchfluss [Nm³/h]
R:: 1.0304.10^–4.. [kWh/Nm³.K)]
T_w:: Temperatur des Kühlwassers [°K]
P_in:: Saugdruck vor dem Filter [bar]
P_out:: Förderdruck [bar]
W_e:: Schätzung der Leistungsaufnahme [kW]
η:: Isothermischer Wirkungsgrad des Verdichters
η_e:: Schätzung des isothermischen Wirkungsgrads des Verdichters.

Die Schätzung durch das Modell M der Leistungsaufnahme schreibt sich wie folgt:
Gemäß der linearen Ausführungsform, die im Dokument FR 2 837 598 beschrieben ist, wird die Schätzung des isothermischen Wirkungsgrads des Verdichters wie ein lineares Gesetz angesehen, das heißt:
Die Grenzkosten schreiben sich also wie folgt:
wobei W_e/Q die spezifischen Kosten sind.
Der Nachteil dieses Verfahrens besteht in der geringen Genauigkeit bei den nicht-linearen Bereichen des Wirkungsgrads.
Bei der Ausführungsform gemäß der Erfindung wird eine verbesserte Genauigkeit erzielt durch positive und negative numerische Ableitung an dem nicht-linearen Modell M.
Die Verbesserung der Genauigkeit der Berechnung der Grenzkosten ermöglicht es, gute Verdichter leichter auswählen zu können, wobei die Grenzkosten einen besseren Auswahlindikator darstellen.
Wie sich versteht, ist die Erfindung nicht auf die bevorzugten Ausführungsformen beschränkt, die oben als nicht einschränkende Beispiele beschrieben sind; sie umfasst im Gegenteil alle Abwandlungen im Rahmen der folgenden Ansprüche.

Claims

Verfahren zur Überwachung der Betriebsleistungen einer Industrieanlage (E), bei dem während einer Schulungsphase in einem Bezugszeitraum: – ein Modell (M) kalibriert wird, das eine Schätzung (W_e) der elektrischen Leistungsaufnahme anhand der Werte der Gesamtheit (F) der Betriebsparameter der Industrieanlage (E) liefern soll, – die Verteilung einer zufälligen Variablen kalibriert wird, die den Mehrverbrauch darstellt, das heißt den Abstand zwischen der Messung der elektrischen Leistung (W) und dem anhand des Modells (M) geschätzten Wert (W_e), und während einer Phase der Überwachung in Echtzeit: – eine Gesamtheit (F) von Betriebsparametern der Industrieanlage (E) sowie die elektrische Leistungsaufnahme (W) der Anlage gemessen wird, – unter Verwendung des Modells (M) anhand der Werte der Gesamtheit (F) der Betriebsparameter der Industrieanlage (E) in Echtzeit eine Schätzung (W_e) der Größe berechnet wird, die die elektrische Leistungsaufnahme darstellt, – der Unterschied zwischen dem gemessenen Wert (W) der elektrischen Leistungsaufnahme (W) und dem von dem Modell (M) gelieferten geschätzten Wert (W_e) verglichen wird, um den Wert des Mehrverbrauchs zu erhalten. – ausgehend von einem statistischen Test der Mehrverbrauchsvariablen unter Verwendung der Verteilung dieser Variablen davon eine Bewertungsziffer des Mehrverbrauchs, die einer Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit (p₁) entspricht und einen Indikator des Mehrverbrauchs darstellt, abgeleitet wird, – ein Alarm ausgelöst wird, wenn die Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit (p₁) einen gegebenen Schwellenwert der Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit (s_p1) überschreitet.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Bewertungsziffer, mit der die Berechnung der Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit (p₁) möglich ist, der Leistung eines statistischen Tests der Mehrverbrauchsvariablen entspricht.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Mehrverbrauchswahrscheinlichkeit (p₁) der Wahrscheinlichkeit entspricht, dass der Mehrverbrauch einen gegebenen Schwellenwert (Dw) überschreitet.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass während der Phase der Überwachung in Echtzeit anhand der Werte der Gesamtheit (F) der Betriebsparameter der Industrieanlage (E) ein Ungültigkeitsindikator (p₂) berechnet wird, der die Wahrscheinlichkeit der Gültigkeit oder Ungültigkeit des Modells (M) darstellt, wobei der Ungültigkeitsindikator (p₂) anhand einer Bewertungsziffer berechnet wird, deren Bestimmungsmittel (8) während einer Schulungsphase in einem Bezugszeitraum kalibriert werden.
Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass ein Alarm ausgelöst wird, wenn der Ungültig keitsindikator (p₂) einen gegebenen Schwellenwert für die Ungültigkeitswahrscheinlichkeit (s_p2) überschreitet.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass während einer Phase der Überwachung in Echtzeit ein Indikator für die Auswahl der Einrichtungen berechnet wird, wie zum Beispiel die Grenzkosten der Anlage, das heißt die Erhöhung der elektrischen Leistungsaufnahme für eine Erhöhung der Einheit der komprimierten Leistung am gegenwärtigen Betriebspunkt, wobei dieser Indikator durch eine zahlenmäßige Abweichung am Modell (M) berechnet wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens ein gleitendes Messzeitfenster (t_W1, t_W2), das Informationen enthält, die während der Dauer des Fensters bis zu dem laufenden Moment gemessen werden, berücksichtigt wird, um den Mehrverbrauch und/oder die Ungültigkeit des Modells (M) zu bestimmen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass das Modell nicht-linearen Typs ist und insbesondere mindestens ein Neuronennetz oder Werkzeuge der lokalen Regression aufweist.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass die Gesamtheit (F) der Eingangsvariablen des Modells (M) Folgendes aufweist: – der Durchfluss (Q) des Gases durch die Anlage (E), – den Saugdruck (P_in) – den Förderdruck (P_out) – die Temperatur (T_w) des Kühlwassers, und – die Temperatur (T_G) des Gases am Eingang der Anlage.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass im Falle der Ungültigkeit eine Rekalibrierung des Modells ausgelöst wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass es in regelmäßigen Abständen, insbesondere stündlich, durchgeführt wird.
System (S), aufweisend: – Messmittel (2) in der Anlage (E), – Speichermittel (3) zum Eintragen der entsprechenden Daten, – Berechnungsmittel (4), – Mittel zur Information eines Bedieners (5) und zur Überwachung, – Mittel zur Kommunikation im Netz, das die Elemente des Systems verbindet, dadurch gekennzeichnet, dass es außerdem Mittel zur Durchführung der Schritte eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 aufweist.