FR2920056A1 - Systeme et dispositif pour developper un processus d'estimation de duree de vie probabiliste base sur l'experimentation. - Google Patents

Abstract

Un système (26) pour faciliter un processus d'estimation de durée de vie de moteur à turbine basé sur un planning d'utilisation probabiliste est fourni. Le système (26) inclut au moins un ordinateur (20) configuré comme un serveur (18), le serveur contenant une base de données (34). Le serveur (18) est configuré pour stocker dans la base de données des données de fonctionnement pour au moins un moteur à turbine, une pluralité de courbes de refroidissement pour le moteur à turbine, une pluralité de types de démarrage différents pour le moteur à turbine, au moins une stratégie de fonctionnement et une durée de vie utile à la conception du moteur à turbine, analyser les données de fonctionnement stockées dans la base de données, développer au moins un histogramme et au moins un modèle probabiliste en utilisant les données de fonctionnement et stocker l'histogramme et le modèle probabiliste dans la base de données, déterminer un planning d'utilisation pour la stratégie de fonctionnement, réaliser une simulation du modèle probabiliste combiné avec les données de dépense de durée de vie cyclique de moteur à turbine, et obtenir une pluralité de distribution d'une dépense de durée de vie cyclique totale en étendant une durée de vie dépensée sur la durée de vie utile à la conception dudit au moins un moteur à turbine.

Description

B08-2475FR Société dite : GENERAL ELECTRIC COMPANY Système et dispositif

pour développer un processus d'estimation de durée de vie probabiliste basé sur l'expérimentation Invention de : SATHYANARAYANA Dileep EISENZOPF Peter J. Priorité d'une demande de brevet déposée aux ETATS-UNIS D'AMERIQUE le 15 août 2007 sous le n 11/839.333 1 Système et dispositif pour développer un processus d'estimation de durée de vie probabiliste basé sur l'expérimentation

La présente invention concerne globalement des processus d'estimation de durée de vie, et plus particulièrement, des systèmes et dispositifs pour développer un processus d'estimation de durée de vie basé sur des stratégies de fonctionnement d'équipement tournant. Généralement, l'estimation de la durée de vie d'un composant est un processus pour estimer des durées de vie en fonctionnement de composants. Souvent, les estimations de durée de vie de composant sont basées sur les recommandations du fabricant et les spécifications du produit. Néanmoins, des définitions de stratégies de fonctionnement empiriques connues, aussi appelées plannings d'utilisation, pour des moteurs de turbine, spécifiées dans les spécifications de produit, peuvent résulter en des critères de conception de composant de moteur à turbine basés sur une information non prouvée. Par exemple, utiliser des plannings d'utilisation empiriques connus peut résulter en ce que les heures de fonctionnement annuel d'un moteur à turbine estimées sont supérieures au nombre total d'heures dans une année, ce qui est impossible. Il en résulte qu'utiliser des plannings d'utilisation empiriques de moteur à turbine connus peut résulter en un "surdimensionnement" d'un produit ou d'un composant afin de répondre aux critères de durée de vie de conception de produit surévalués. De tels critères de durée de vie de conception peuvent mener à des coûts de conception et de fabrication augmentés. Dans un mode de réalisation, un procédé pour faciliter un processus d'estimation de durée de vie probabiliste est fourni. Le procédé inclut d'obtenir des données de fonctionnement pour au moins un moteur à turbine, définissant une pluralité de courbes de refroidissement pour l'au moins un moteur à turbine, d'identifier une pluralité de types de démarrage différents de l'au moins un moteur à turbine, et développer une formule pour l'au moins un moteur à turbine. Le procédé inclut aussi de déterminer une stratégie de fonctionnement et d'établir une durée de vie utile à la conception pour l'au moins un moteur à turbine, de développer au moins un histogramme et un modèle probabiliste utilisant les données de fonctionnement, et de déterminer un planning d'utilisation pour la stratégie de fonctionnement en réalisant une simulation du modèle probabiliste combiné avec les données de dépense de durée de vie cyclique de l'au moins un moteur à turbine.

Dans un autre exemple de mode de réalisation, un système pour faciliter un processus d'estimation de durée de vie basé sur un planning d'utilisation probabiliste pour des systèmes et des sous-systèmes de moteur à turbine est fourni. Le système inclut au moins un ordinateur configuré comme un serveur, le serveur contient une base de données et est configuré pour stocker dans la base de données des données de fonctionnement pour au moins un moteur à turbine, une pluralité de courbes de refroidissement pour l'au moins un moteur à turbine, une pluralité de types de démarrage différents pour l'au moins un moteur à turbine, au moins une stratégie de fonctionnement et une durée de vie utile à la conception de l'au moins un moteur à turbine. Le serveur est aussi configuré pour analyser les données de fonctionnement stockées dans la base de données, développer au moins un histogramme et au moins un modèle probabiliste en utilisant les données de fonctionnement et stocker l'au moins un histogramme et l'au moins un modèle probabiliste dans la base de données, déterminer un planning d'utilisation pour l'au moins une stratégie de fonctionnement, réaliser une simulation de l'au moins un modèle probabiliste combiné avec les données de dépense de durée de vie cyclique de moteur à turbine de l'au moins un moteur à turbine, et obtenir une distribution de probabilité de la dépense de durée de vie cyclique totale en étendant une durée de vie dépensée à la durée de vie utile à la conception de l'au moins un moteur à turbine. Dans encore un autre exemple de mode de réalisation, un dispositif pour faciliter un processus d'estimation de durée de vie de moteur basé sur un planning d'utilisation probabiliste est fourni. Le dispositif inclut des moyens pour stocker des données de fonctionnement pour au moins un moteur à turbine, une pluralité de courbes de refroidissement pour l'au moins un moteur à turbine, une pluralité de différents types de démarrage pour l'au moins un moteur à turbine, au moins une stratégie de fonctionnement et une durée de vie utile à la conception de l'au moins un moteur à turbine. Le dispositif inclut aussi des moyens pour analyser les données de fonctionnement stockées dans la base de données, des moyens pour développer au moins un histogramme et au moins un modèle probabiliste en utilisant les données de fonctionnement et des moyens pour stocker l'au moins un histogramme et l'au moins un modèle probabiliste, de moyens pour déterminer un planning d'utilisation pour l'au moins une stratégie de fonctionnement, des moyens pour réaliser une simulation de l'au moins un modèle probabiliste combiné avec les données de dépense de durée de vie cyclique de moteur, et des moyens pour calculer une durée de vie dépensée pendant la simulation en utilisant les données de dépense de durée de vie cyclique. La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description détaillée suivante, faite en référence aux dessins annexés, dans lesquels : la figure 1 est un diagramme schématique simplifié d'un exemple d'architecture de serveur d'une interface utilisateur de processus d'estimation de durée de vie de composant (CLPUI) ; la figure 2 est un diagramme schématique d'un exemple d'architecture de serveur qui peut être utilisée pour mettre en oeuvre un système CLPUI ; la figure 3 est un graphique montrant une plage d'exemples de courbes de refroidissement pour un exemple de moteur à turbine ; la figure 4 est un graphique montrant une courbe de durée de vie dépensée prédite par démarrage pour l'exemple de moteur à turbine ; la figure 5 est un graphique montrant une variante de mode de réalisation d'une courbe de durée de vie dépensée prédite par démarrage pour un exemple de moteur à turbine ; la figure 6 est un graphique montrant un exemple de distribution de probabilité pour une stratégie de fonctionnement de moteur à turbine ; la figure 7 est un graphique montrant une autre distribution de probabilité pour une variante de stratégie de fonctionnement de moteur à turbine ; la figure 8 est un graphique montrant une pluralité de distributions de probabilité de stratégie de fonctionnement d'un exemple de moteur à turbine superposées les unes sur les autres ; la figure 9 est un organigramme illustrant des exemples de processus utilisant une CLPUI. Les procédés et systèmes décrits ici facilitent un processus d'estimation de durée de vie de moteur à turbine basé sur un planning d'utilisation probabiliste. Tel qu'utilisé ici, le terme "planning d'utilisation" se réfère à une stratégie de fonctionnement pour une machine qui définit des paramètres d'utilisation de la machine au long de sa durée de vie. Le planning d'utilisation peut aussi se référer aux paramètres que la machine a expérimentés pendant ses conditions de fonctionnement passées. Par exemple, un moteur à turbine peut être utilisé pour des fonctionnements à charge de base, où les unités expérimentent relativement peut de cycles refroidissement/redémarrages au cours de leur vie. Un moteur à turbine peut aussi être utilisé pour des applications à charge maximale, où l'unité est soumise à au moins des cycles de refroidissement et de redémarrage partiels sur une base journalière. Un moteur à turbine peut aussi expérimenter une combinaison de ces stratégies fonctionnelles selon la charge du système et les exigences saisonnières. Les procédés et systèmes décrits ici sont estimés être applicables à de nombreux moteurs à turbine différents et à de nombreux types différents de composants inclus dans les moteurs à turbine. L'exemple de mode de réalisation décrit ici concerne la génération de courant, néanmoins, l'invention n'est en aucun cas limitée à l'utilisation avec seulement la génération de courant. Par exemple, l'invention peut aussi être utilisée pour faciliter un processus d'estimation de durée de vie de moteur de turbine basé sur un planning d'utilisation probabiliste pour n'importe quel moteur à turbine d'entraînement mécanique ou industriel. Des exemples de mode de réalisation de systèmes qui facilitent un processus d'estimation de durée de vie de moteur de turbine basé sur un planning d'utilisation probabiliste sont décrits ci-dessous en détails. Les systèmes facilitent, par exemple, l'utilisation d'une analyse des données de terrain pour améliorer durée de vie utile à la conception du moteur à turbine. Un effet technique des systèmes décrits ici inclut de calculer la durée de vie totale dépensée attendue sur la durée de fonctionnement totale d'un moteur à turbine. Plus précisément, dans l'exemple de mode de réalisation, le domaine de la fabrication de moteur à turbine ou de composants de moteur à turbine ou d'autres entités engagées dans le domaine de la distribution de composants de moteur à turbine, peuvent utiliser les procédés et systèmes du exemple de mode de réalisation pour calculer une durée de vie totale attendue du moteur à turbine, ou d'un composant dans le moteur à turbine, sur la durée de fonctionnement d'un moteur à turbine. Dans l'exemple de mode de réalisation, des utilisateurs d'un système d'interface utilisateur de processus d'estimation de durée de vie de composant (CLPUI) peuvent réaliser de nombreuses tâches, comme, mais pas limité à, le calcul de la durée de vie totale attendue d'un moteur à turbine dépensée sur la durée de fonctionnement d'un moteur à turbine. Dans l'exemple de mode de réalisation, les données opérationnelles de terrain sont analysées pour identifier des tendances ou des motifs qui peuvent fournir un aperçu des stratégies de fonctionnement réelles de différents moteurs à turbine. Plus précisément, des plannings d'utilisation sont obtenus en utilisant une analyse des données de terrain et des données de fonctionnement à partir d'un échantillon représentatif des moteurs à turbine. Les stratégies de fonctionnement pour différents sous-ensemble, correspondant à différentes stratégies sont identifiées, et des modèles statistiques des différentes stratégies de fonctionnement sont développées, saisissant ainsi des variations attendues présentes dans le monde réel. Parce que les modèles sont développés en utilisant des données réelles, le temps de fonctionnement total est inférieur ou égal au nombre d'heures dans une année. De plus, les courbes de refroidissement obtenues d'après les moteurs à turbine fonctionnant sur le terrain sont incorporées dans l'évaluation de la dépense de durée de vie des composants, influençant ainsi les données de terrain pendant le processus de conception. Dans un mode de réalisation, un programme informatique est mis en oeuvre sur un support lisible informatiquement et utilise un langage SQL avec une interface utilisateur pour l'administration et une interface pour l'entrée standard et la génération de rapports. Dans un autre exemple de mode de réalisation, un programme informatique peut être fourni en utilisant l'outil de programmation de feuille de calcul de Microsoft's Excel pour réaliser des calculs et générer des rapports. Dans un exemple de mode de réalisation, le système tourne sur un intranet commercial. Dans un autre exemple de mode de réalisation, le système tourne dans un environnement Windows NT (Windows est une marque déposée de Microsoft Corporation, Redmond, Washington). L'application est flexible et est conçue pour l'exécution de divers environnements différents sans compromettre aucune fonctionnalité.

Les systèmes et processus ne sont pas limités aux modes de réalisation spécifiques décrits ici. De plus, des composants de chaque système et chaque processus peuvent être mis en pratique indépendamment et séparément des autres composants et des processus décrits ici. Chaque composant et processus peut aussi être utilisé en combinaison avec d'autres packages et processus. La figure 1 est un diagramme schématique simplifié d'un système d'interface utilisateur de processus d'estimation de durée de vie de composant (CLPUI) 12 incluant un système de serveur 18, et une pluralité de sous-systèmes clients, aussi appelés systèmes client 20, reliés au système de serveur 18. La modélisation informatisée et les outils de groupage, comme décrit ci-dessous plus en détails, sont stockés dans le système de serveur 18 un demandeur au niveau de l'un quelconque de calculateurs 20 peut y accéder. Un serveur de base de données 22 est connecté à une base de données 24 contenant de l'information sur une variété de sujets, comme décrit ci-dessous plus en détails. Dans un mode de réalisation, une base de données 24 centralisée est stockée sur le système de serveur 18 et des utilisateurs potentiels peuvent y accéder au niveau des systèmes client 20 en s'identifiant sur le système de serveur 18 par l'intermédiaire de l'un des systèmes client 20. Dans une variante de mode de réalisation, la base de données 24 est stockée de à distance du système de serveur 18 et peut être non centralisée. La figure 2 est un diagramme schématique étendu d'un exemple de mode de réalisation d'une architecture de serveur d'un système d'interface utilisateur de processus d'estimation de durée de vie de composant (CLPUI) 26. Les composants dans le système CLPUI 26, identiques aux composants du système 12 (montré sur la figure 1), sont identifiés sur la figure 2 en utilisant les mêmes numéros de référence qu'utilisé sur la figure 1. Le système CLPUI 26 inclut le système de serveur 18 et des systèmes client 20. Le système de serveur 18 inclut en outre un serveur de base de données 22, un serveur d'application 28, un serveur Internet 30, un serveur de fax 32, un serveur répertoire 34, et un serveur de courrier 36. L'unité de disque mémoire 38 est couplée au serveur de base de données 22 et au serveur répertoire 34. Les serveurs 22, 28, 30, 32, 34 et 36 sont couplés dans un réseau local (LAN) 40. En plus, un poste de travail d'administrateur de système 42, un poste de travail d'utilisateur 44, et un poste de travail de superviseur 46 sont couplés au LAN 40. En variante, les postes de travail 42, 44, et 46 sont couplé au LAN 40 en utilisant une liaison Internet ou sont connectés par un Intranet. Chaque poste de travail 42, 44, et 46 est un ordinateur personnel ayant un navigateur Internet. Bien que les fonctions réalisées au niveau des postes de travail sont habituellement illustrées comme étant réalisées au niveau des postes de travail 42, 44, et 46 respectifs, de telles fonctions peuvent être réalisées au niveau de l'un de nombreux ordinateurs personnels reliés au LAN 40. Les postes de travail 42, 44, et 46 sont illustrés comme étant associés à des fonctions séparées seulement pour faciliter une compréhension des différents types de fonctions qui peuvent être réalisées par des individus ayant accès au LAN 40. Le système de serveur 18 est configuré pour être couplé de façon à communiquer à divers individus, y compris des employés 48 et à des tierces personnes, par exemple, des clients/utilisateurs 52, utilisant une connexion Internet ISP 54. La communication dans l'exemple de mode de réalisation est illustrée comme étant réalisée en utilisant l'Internet, néanmoins, tout autre communication du type à réseau étendu (WAN) peut être utilisée dans d'autres modes de réalisation, c'est à dire que les systèmes et processus ne sont pas limités à être mis en pratique en utilisant l'Internet. De plus, et plutôt qu'un WAN 50, un réseau local 40 peut être utilisé au lieu du WAN 50. Dans l'exemple de mode de réalisation, tout individu autorisé ayant un poste de travail 56 peut accéder au système CLPUI 26. Au moins l'un des systèmes clients inclut un poste de travail de gestionnaire 58. Les postes de travail 56 et 58 sont des ordinateurs personnels configurés pour communiquer avec le système de serveur 18. En outre, le serveur de fax 32 communique avec des systèmes clients, y compris un système client 58 utilisant une liaison téléphonique. Le serveur de fax 32 est configuré pour communiquer aussi avec d'autres systèmes client 42, 44, et 46.

Les postes de travail 42, 44, 46, 56 et 58 incluent des ordinateurs qui peuvent inclure un dispositif, comme, mais pas limité à, un lecteur de disquette ou un lecteur de CD-ROM, pour lire des données incluant les procédés pour accéder rapidement et précisément à l'information depuis un support lisible informatiquement, comme une disquette, un CD-ROM, un disque magnéto-optique (MOD), ou un disque numérique à usages multiples (DVD). De plus, des postes de travail 42, 44, 46, 56 et 58 incluent des dispositifs d'entrée comme, mais pas limité à, une souris (non montrée), un clavier (non montré) et une interface utilisateur graphique (non montrée).

Le serveur d'application 28 inclut un processeur (non montré) et une mémoire (non montrée). I1 faut comprendre que, tel qu'utilisé ici, le terme "processeur" n'est pas limité à seulement ces circuits intégrés auxquels on se réfère dans l'art comme un processeur, mais se réfère largement à un ordinateur, une microcommande, un microordinateur, une commande logique programmable, un circuit intégré à application spécifique, et tout autre circuit programmable. On comprendra aussi que le processeur exécute des instructions stockées dans le serveur d'application 28. Les exemples ci-dessus sont des exemples seulement, et ne sont donc sensés limiter en aucune manière la définition et/ou la signification du terme "processeur".

La mémoire (non montrée) peut inclure toute combinaison appropriée de mémoire altérable volatile ou non volatile ou de mémoire non altérable ou fixe. Une mémoire altérable, qu'elle soit volatile ou non, peut inclure tout nombre de RAM (mémoires vives) statiques ou dynamiques, un lecteur de disque et de disquette, un lecteur de disque et de disque optique inscriptible ou réinscriptible, un disque dur, une mémoire flash ou autre. Similairement, la mémoire fixe ou non altérable peut être mise en oeuvre en utilisant n'importe laquelle ou plusieurs d'une ROM, une PROM, une EPROM, une EEPROM, et une disque de ROM optique, comme un disque CD-ROM ou DVD-ROM, et un lecteur de disque ou autre.

La figure 3 est un graphique montrant une plage d'exemples de courbes de refroidissement pour un exemple de moteur à turbine. Plus précisément, une courbe de refroidissement plus lent 60 et une courbe de refroidissement plus rapide 62 sont tracées comme une fonction de la température 64 et du temps suivant l'arrêt 66. Les courbes de refroidissement 60 et 62 représentent les caractéristiques de refroidissement du même moteur à turbine. De plus, on appréciera que différents types de moteurs à turbine peuvent avoir différentes caractéristiques de refroidissement, donnant de manière correspondante différentes courbes de refroidissement 60 et 62. En outre, on appréciera que les caractéristiques de refroidissement des moteurs à turbine sont influencées par des facteurs, comme, mais à limité à, la quantité et le type de matériau utilisé dans la fabrication du moteur à turbine, les conditions de température ambiante, et les conditions de fonctionnement du moteur à turbine. Par exemple, plus un moteur à turbine comprend de composants métalliques, plus longtemps il met généralement à refroidir. Généralement, fonctionner dans des conditions de température ambiante plus chaudes augmente le temps de refroidissement du moteur à turbine et fonctionner dans des conditions de température ambiante plus froide diminue le temps de refroidissement du moteur à turbine. Les températures ambiantes peuvent être influencées par des facteurs, comme, mais pas limité à, l'emplacement d'un moteur à turbine dans un système de puissance, la saison, et/ou l'emplacement géographique du moteur à turbine. Par exemple, les moteurs à turbine peuvent être exposés à des conditions ambiantes plus chaudes quand ils sont positionnés dans le même voisinage que les dispositifs de génération de chaleur, comme des chaudières, dans une centrale électrique, quand ils sont situés dans des climats géographiquement plus chaud, et/ou quand ils sont exposés à des températures plus chaudes pendant les mois d'été. Ainsi, des courbes de refroidissement plus lent 60 peuvent représenter un refroidissement d'un moteur à turbine donné pendant les mois d'été et des courbes de refroidissement plus rapide 62 peuvent représenter un refroidissement du même moteur à turbine pendant les mois d'hiver. On appréciera qu'une approche probabiliste de l'estimation de la durée de vie des moteurs à turbine considère sensiblement tous les facteurs qui peuvent influencer les caractéristiques de refroidissement d'un moteur à turbine. Une zone 68 définie entre les courbes 60 et 62 représente une plage de caractéristiques de refroidissement possibles pour un moteur à turbine donné. Analyser les données de fonctionnement d'un moteur à turbine donné permet aux variations de courbe de refroidissement possible entre la courbe de refroidissement la plus lente 60 et la courbe de refroidissement la plus rapide 62 d'être déterminées. Par exemple, dans l'exemple de mode de réalisation, une distribution de probabilité peut être développée à partir des données de fonctionnement qui reflètent la température de moteur à turbine probable à un moment donné suivant l'arrêt. Plus précisément, dans l'exemple de mode de réalisation, une distribution de probabilité gaussienne est développée pour déterminer une température entre la courbe de refroidissement la plus lente 60 et la courbe de refroidissement la plus rapide 62 à tout moment suivant l'arrêt. Par exemple, quatre-vingt dix heures après l'arrêt, la température de moteur à turbine peut être comprise entre environ 200 F (93 C) et 400 F (204 C). Une distribution de probabilité développée pour 90 heures après l'arrêt est utilisée pour déterminer une température de moteur à turbine quatre-vingt heures après l'arrêt. Parce qu'une distribution de probabilité gaussienne est utilisée, il est le plus probable que la température quatre-vingt dix heures après l'arrêt soit d'environ 300 F (150 C). On appréciera que bien que l'exemple de mode de réalisation utilise une distribution de probabilité gaussienne pour déterminer la température de moteur à turbine entre la courbe de refroidissement le plus lent 60 et la courbe de refroidissement le plus rapide 62, dans d'autres modes de réalisation, tout autre type de distribution de probabilité peut être utilisé qui facilite le processus d'estimation de durée de vie décrit ici. Chaque courbe de refroidissement 60 et 62 inclut une température maximum quand le moteur à turbine est arrêté. Quand la quantité de temps qui s'est écoulé à la suite de l'arrêt augmente, la température du moteur à turbine décroît jusqu'à une température la plus froide d'environ 100 F (38 C). Par exemple, la courbe de refroidissement 62 a une température maximum d'environ 1000 F (537 C) quand le moteur à turbine est arrêté. Quand le temps après l'arrêt s'écoule, la courbe 62 illustre que la température du moteur à turbine décroît jusqu'à une température la plus froide de 100 F.

On appréciera que les courbes 60 et 62 peuvent avoir toute forme et sont spécifiques à chaque moteur à turbine parce qu'elles sont déterminées en utilisant des données de fonctionnement de moteur à turbine qui sont propres à ce moteur à turbine.

On appréciera que dans l'exemple de mode de réalisation les moteurs à turbine peuvent fonctionner en utilisant de nombreuses stratégies de fonctionnement différentes. Par exemple, une première stratégie de fonctionnement peut être de faire fonctionner le moteur à turbine pendant environ 16 heures en continu chaque jour et d'arrêter le moteur à turbine pendant environ huit heures en continu chaque jour. Ainsi, en utilisant cette première stratégie, le moteur à turbine expérimente généralement seulement un démarrage et un arrêt par jour. Plus précisément, après avoir fonctionné pendant environ seize heures en continu, le moteur à turbine est éteint à une température de fonctionnement d'environ 1000 F (537 C) et refroidit pendant environ huit heures jusqu'à une température comprise entre environ 900 F (482 C) et environ 950 F (510 C). Ainsi, quand on démarre le moteur à turbine, parce que la température de moteur à turbine est entre environ 482 C et environ 510 C, la turbine expérimente un démarrage à chaud. Après le démarrage, le moteur à turbine fonctionne à une température de régime permanent d'environ 1000 F (537 C) puis est de nouveau éteint après seize heures en continu. Une seconde stratégie de fonctionnement peut être de faire fonctionner de manière continue un moteur à turbine vingt-quatre heures par jour pendant environ trois cents vingt jours consécutifs chaque année, et d'éteindre ensuite le moteur à turbine pendant environ quarante jours consécutifs. En utilisant la seconde stratégie, le moteur à turbine expérimente très peu de démarrages et très peu d'arrêts, en comparaison de la première stratégie de fonctionnement. I1 faut comprendre que dans la seconde stratégie chaque démarrage de moteur à turbine est un démarrage à froid. Une troisième stratégie de fonctionnement peut être de faire fonctionner continûment le moteur à turbine vingt-quatre heures par jour pendant environ cinq jours consécutifs, et d'ensuite arrêter le moteur à turbine pendant les deux jours consécutifs suivants. En utilisant la troisième stratégie de fonctionnement, le moteur à turbine expérimente généralement un démarrage et un arrêt chaque semaine. I1 faut comprendre que dans la troisième stratégie de fonctionnement, chaque démarrage peut être un démarrage à chaud ou tiède. On appréciera que bien que l'exemple de mode de réalisation soit décrit comme ayant trois stratégies de fonctionnement de moteur à turbine, dans d'autres modes de réalisation, toute stratégie de fonctionnement de moteur à turbine peut être mise en oeuvre qui facilite le processus d'estimation de durée de vie décrit ici. Dans l'exemple de mode de réalisation, la stratégie de fonctionnement d'un moteur à turbine détermine le planning d'utilisation associé au moteur à turbine. Plus précisément, un planning d'utilisation de moteur à turbine est défini comme un nombre de démarrage à froid, démarrage tiède, et démarrage à chaud qu'une turbine expérimente pendant sa durée de vie utile. Par exemple, un planning d'utilisation de moteur à turbine peut inclure quatre cents démarrages à froid, cinq cents démarrages tièdes, et deux cents démarrages à chaud. Généralement, un démarrage à froid a lieu à des températures de moteur à turbine allant de 100 F (38 C) à 400 F (204 C) environ, des démarrages tièdes ont lieu à des températures de moteur à turbine allant de 400 F à 700 F (370 C) environ, et les démarrages à chaud ont lieu à des températures de moteur à turbine supérieures à 700 F. On appréciera que dans l'exemple de mode de réalisation, des stratégies de fonctionnement réelles et des données de planning d'utilisation associées sont collectées pour chaque moteur à turbine analysé. Dans l'exemple de mode de réalisation, des modèles probabilistes sont développés correspondant à la stratégie de fonctionnement pour chaque moteur à turbine utilisant les données collectées. Les modèles probabilistes sont combinés avec les données de dépense de durée de vie cyclique pour différents composants dans le moteur à turbine. En réalisant une telle analyse probabiliste, la durée de vie totale dépensée sur la durée de fonctionnement attendue du moteur à turbine peut être calculée. De plus, l'analyse probabiliste peut aussi être utilisée pour calculer la probabilité d'un certain composant dans le moteur à turbine correspondant à la durée de vie utile à la conception pour une stratégie de fonctionnement donnée. En outre, on comprendra que parce que les stratégies de fonctionnement de moteur à turbine réelles et les données de planning d'utilisation sont utilisées, tous les paramètres affectant la performance du moteur à turbine sont saisis fondamentalement et sont inclus dans le processus d'estimation de durée de vie décrit ici.

La figure 4 est un graphique montrant une courbe de durée de vie dépensée par démarrage pour un exemple de moteur à turbine. Plus précisément, une courbe de durée de vie dépensée par démarrage 70 est montrée comme une fonction linéaire d'un pourcentage de durée de vie dépensée par démarrage 72 et d'un type de démarrage 74 déterminé par la température. I1 faut comprendre que la courbe 70 représente la performance d'un nouveau moteur à turbine et comme telle est basée sur les prévisions à la conception. De plus, il faut aussi noter que pour différents moteurs à turbine, la pente de la courbe sur la figure 4 serait différente.

On appréciera que chaque moteur à turbine est conçu pour avoir une durée de vie utile finie et que chaque moteur à turbine expérimente généralement une usure et des criques nuisibles pendant le démarrage. Ainsi, au moins une partie de la durée de vie utile à la conception d'un moteur à turbine est dépensée pendant le démarrage. On appréciera que bien que l'exemple de mode de réalisation décrive la courbe de durée de vie dépensée par démarrage 70 comme une fonction linéaire de la quantité de durée de vie dépensée pendant le démarrage en fonction du type de démarrage 74, dans d'autres modes de réalisation, la courbe 70 peut être tout type de fonction non linéaire qui facilite le processus d'estimation de durée de vie décrit ici.

Améliorer la précision de la détermination de la durée de vie utile consommée pendant chaque démarrage facilite l'amélioration de la détermination de la durée de vie utile d'un moteur à turbine. Le type de démarrage 74 indique la température du moteur à turbine pendant le démarrage, et en tant que tel, le type de démarrage 74 indique aussi si le démarrage est un démarrage à froid, un démarrage tiède, ou un démarrage à chaud. On peut voir que chaque type de démarrage dépense une quantité différente de la durée de vie utile du moteur à turbine. Par exemple, un moteur à turbine peut être conçu pour expérimenter un total d'environ 2000 démarrages à froid pendant sa durée de vie utile dépensant environ 1/2000e de sa durée de vie totale pour chaque démarrage. Des démarrages plus froids dépensent généralement plus d'une durée de vie utile d'un moteur à turbine, et des démarrages plus chauds dépensent généralement moins de la durée de vie d'un moteur à turbine. On comprendra que quand le moteur à turbine est en service et des données sont collectées, une courbe spécifique au moteur à turbine 76 (montrée sur la figure 5) peut être développée. La figure 5 est un graphique montrant un autre exemple de courbe de dépense de durée de vie par démarrage 76. Plus précisément, une courbe de dépense de durée de vie par démarrage 76, déterminée en utilisant les données de fonctionnement du moteur à turbine, est montrée comme une fonction d'un pourcentage de la durée de vie dépensée par démarrage 78 et d'un type de démarrage 74 déterminé par la température. I1 faut comprendre que la courbe 76 est spécifique au moteur à turbine, et en tant que telle peut être différente pour chaque moteur à turbine. La figure 6 est un graphique montrant un exemple de distribution de probabilité pour la première stratégie. Plus précisément, une courbe 82 illustrée représente une distribution de probabilité gaussienne de la probabilité que le moteur à turbine, ou les composant de moteur à turbine, tombent en panne prématurément en dépassant la durée de vie utile à la conception du moteur à turbine en utilisant la première stratégie de fonctionnement. Une limite 84 définit un niveau de risque acceptable de dépasser prématurément la durée de vie utile de moteur à turbine, ou de panne prématurée du moteur à turbine. Ainsi, un moteur à turbine peut être conçu, en considération des risques ou probabilités qu'il puisse tomber en panne prématurément. La limite 84 peut être définie à un niveau qui facilite l'amélioration du processus d'estimation de durée de vie de moteur à turbine décrit ici. On appréciera aussi que bien que l'exemple de mode de réalisation utilise une distribution de probabilité gaussienne pour déterminer la probabilité d'une panne prématurée du moteur à turbine en utilisant la première stratégie de fonctionnement, dans d'autres modes de réalisation, toute distribution de probabilité peut être utilisée qui facilite le processus d'estimation de durée de vie décrit ici. La figure 7 est un graphique illustrant un exemple de distribution de probabilité pour la seconde stratégie de fonctionnement. Plus précisément, une courbe 86 est illustrée qui représente une distribution de probabilité gaussienne de la probabilité que le moteur à turbine tombe en panne en dépassant prématurément la durée de vie utile à la conception du moteur à turbine, en utilisant la seconde stratégie de fonctionnement. Dans l'exemple de mode de réalisation, parce que la limite 84 ne coupe pas la courbe 86, le moteur à turbine ne devrait pas tomber en panne prématurément. Ainsi, en utilisant la seconde stratégie de fonctionnement, le risque que le moteur à turbine tombe en panne prématurément est sensiblement éliminé ou minimisé.

On appréciera que bien que l'exemple de mode de réalisation utilise une distribution de probabilité gaussienne pour déterminer la probabilité de panne prématurée d'un moteur à turbine en utilisant la seconde stratégie, dans d'autres modes de réalisation, toute distribution de probabilité peut être utilisée qui facilite le processus d'estimation de durée de vie décrit ici.

La figure 8 est un graphique illustrant les exemples de distributions de probabilité pour la première stratégie de fonctionnement 82, la seconde stratégie de fonctionnement 86 et une troisième stratégie de fonctionnement 88. En superposant les distributions de probabilité, la performance des variantes de stratégie de fonctionnement peut être plus facilement comparée.

Par exemple, parce que la courbe de distribution de probabilité 82 est plus proche d'une limite acceptable de risque 84, les moteurs à turbine fonctionnant strictement selon la première stratégie de fonctionnement sont plus susceptible de tomber en panne prématurément que les moteurs à turbine fonctionnant selon d'autres stratégies de fonctionnement. Par conséquent, les moteurs à turbine fonctionnant selon la première stratégie de fonctionnement doivent être plus fréquemment inspectés pour l'entretien en comparaison de moteurs à turbine fonctionnant selon d'autres stratégies de fonctionnement. De même, pour des moteurs à turbine fonctionnant plus loin d'un niveau acceptable de risque 84, moins d'inspections sont nécessaires parce que de tels moteurs à turbine sont moins susceptibles de tomber en panne prématurément. La figure 9 est une organigramme 90 illustrant des exemples de processus utilisés par le système CLPUI 26 (montré sur la figure 2) pour faciliter la détermination d'un processus d'estimation de durée de vie de composant de moteur à turbine basé sur un planning d'utilisation probabiliste. Le processus d'estimation de durée de vie débute 92 en définissant ou obtenant une plage de courbes de refroidissement possibles pour le moteur à turbine à analyser 94. Un certains nombre de types de départ différents identifiés et analysés 96 à partir des données de fonctionnement de moteur à turbine pour obtenir ou définir une courbe de dépense de durée de vie 76. On appréciera que les types de démarrage sont généralement définis par la température. Par conséquent, il peut y avoir des plages de température définissant des types de démarrage, comme, des démarrages à froid, des démarrages tièdes, et des démarrages à chaud. De plus, des types de démarrage peuvent aussi être définis par des températures de démarrage de moteur à turbine spécifique. Par exemple, un démarrage ayant lieu à une température de moteur à turbine d'environ 431 F (222 C) est considéré comme un démarrage 431. Une formule est ensuite développée qui rend compte 98 du fonctionnement du moteur à turbine pendant une année. Précisément, dans l'exemple de mode de réalisation, la formule rend compte du fonctionnement du moteur à turbine sur une base horaire pendant une année et considère sensiblement tous les plannings d'utilisation possible. C'est-à-dire que la formule rend compte au moins du nombre d'heures des moments de démarrage, du fonctionnement de moteur à turbine solide, et les temps d'arrêt qui ont lieu au cours de l'année. Ainsi, pendant l'analyse, le moteur à turbine ne peut pas fonctionner pendant plus que le nombre total d'heure dans une année. Une stratégie de fonctionnement est ensuite déterminée 100 pour le moteur à turbine. Par exemple, en utilisant la première stratégie de fonctionnement 82, le moteur à turbine fonctionne continûment pendant environ seize heures et est éteint pendant environ huit heures en continu sur une base journalière. Après avoir déterminé la stratégie de fonctionnement 100, la durée de vie utile à la conception du moteur à turbine est établie 102.

Dans divers modes de réalisation, la durée de vie utile à la conception du moteur à turbine peut être toute période de temps appropriée pour le moteur à turbine spécifique analysé ou modélisé. Pendant l'analyse, chaque moteur à turbine initialise le fonctionnement à un moment initial depuis une température de démarrage à froid 104 d'environ 100 F (38 C). Le moment initial, la stratégie de fonctionnement, la durée de vie utile à la conception, et la température de démarrage à froid sont inclus dans l'analyse pour établir des histogrammes reflétant les données de fonctionnement de moteur à turbine. On appréciera qu'une distribution probabiliste est utilisée pour déterminer 106 un temps de fonctionnement incrémental du moteur à turbine 106, et un type de démarrage est sélectionné 108 en utilisant une distribution de probabilité de types de démarrage 108. Dans l'exemple de mode de réalisation, la durée de fonctionnement et les distributions de probabilité de type de démarrage (non montré) sont toutes des distributions de probabilité de type gaussien. Néanmoins, on appréciera que dans d'autres modes de réalisation, tout type de distribution de probabilité peut être utilisé pour la durée de fonctionnement et le type de démarrage qui facilite le processus d'estimation de durée de vie décrit ici.

Chaque durée de fonctionnement incrémentale est associée à un temps de refroidissement. Dans l'exemple de mode de réalisation, le temps de refroidissement entre un arrêt de moteur à turbine et un démarrage suivant est déterminé en utilisant une distribution de probabilité gaussienne. Ainsi, une durée de fonctionnement incrémentale est déterminée en sommant la durée de fonctionnement de moteur à turbine incrémentale avec son temps de refroidissement associé 110. Chaque durée de fonctionnement incrémentale est ajoutée 112 à une durée de fonctionnement de moteur à turbine totale. La durée de fonctionnement de moteur à turbine totale 112 est une somme cumulative des durées de fonctionnement incrémentales totales précédentes.

On appréciera que la durée de fonctionnement de moteur à turbine totale est prise depuis le commencement du fonctionnement du moteur à turbine, alors que les températures de démarrage et d'arrêt pour chaque durée de fonctionnement incrémentale totale, la durée de fonctionnement incrémentale, et les temps correspondants pour les températures de démarrage et d'arrêt, sont mesurés depuis le premier temps stocké dans la base de données 24. Ainsi, un histogramme pour la stratégie de fonctionnement choisie de la durée de fonctionnement de moteur à turbine totale est déterminé 112. Quand la durée de fonctionnement de moteur à turbine totale n'est pas approximativement égale à la durée de vie utile à la conception 114, une autre durée de fonctionnement de moteur à turbine incrémental est déterminée 106. En variante, quand la durée de fonctionnement de moteur à turbine totale est approximativement égale à la durée de vie utile à la conception 114 la durée de fonctionnement de moteur à turbine totale peut être optimisée 116. Quand on optimise 116 la durée de fonctionnement de moteur à turbine totale, la durée de fonctionnement de moteur à turbine totale est comparée 118, 122 à la durée de vie utile à la conception du moteur à turbine. Quand la durée de fonctionnement de moteur à turbine totale est inférieure à la durée de vie utile à la conception 118, le démarrage du moteur à turbine est diminué par incréments 120 pour dépenser moins de durée de vie de moteur 120. Plus précisément, la manière de laquelle le moteur à turbine est démarré est changée pour mettre en oeuvre un démarrage plus lent, qui dépense moins de durée de vie de moteur par démarrage, et la température de démarrage à froid est réglée 104. En variante, quand la durée de fonctionnement de moteur à turbine totale n'est pas inférieure à la durée de vie utile à la conception de moteur à turbine, la durée de fonctionnement de moteur à turbine totale est comparé 122 à la durée de vie utile à la conception du moteur à turbine pour déterminer 122 si la durée de fonctionnement de moteur à turbine totale est supérieure à la durée de vie utile à la conception du moteur à turbine 122. Si la durée de fonctionnement de moteur à turbine totale est supérieure à la durée de vie utile à la conception du moteur à turbine, le démarrage du moteur à turbine est augmenté pour dépenser plus de durée de vie de moteur 124 à chaque démarrage. C'est à dire que la manière de laquelle le moteur à turbine est démarré, pendant l'analyse, est changée pour mettre en oeuvre un démarrage plus rapide qui dépense plus de durée de vie de moteur 124 par démarrage. Ensuite, la température de démarrage à froid de 100 F est réglée 104. Quand la durée de fonctionnement de moteur à turbine totale n'est pas inférieure à la durée de vie utile à la conception 118 et n'est pas supérieure à la durée de vie utile à la conception du moteur à turbine 122, si on le souhaite, un autre histogramme peut être généré 126 pour la stratégie de fonctionnement choisie ou déterminée. Si un autre histogramme est souhaité 126, la température de démarrage à froid de 100 F est réglée 104. Si un autre histogramme n'est pas souhaité 126, une autre stratégie de fonctionnement 128 peut être déterminée 100 et des histogrammes correspondants peuvent être générés. Dans l'exemple de mode de réalisation, une pluralité d'histogrammes est développée pour chaque stratégie de fonctionnement jusqu'à ce que les histogrammes convergent vers un modèle probabiliste correct, donnant ainsi un spectre sensiblement complet du fonctionnement du moteur à turbine pour la stratégie de fonctionnement particulière. Généralement, trois à cinq histogrammes sont nécessaires pour développer un modèle probabiliste précis pour la stratégie de fonctionnement particulière.

Néanmoins, dans d'autres modes de réalisation, tout nombre d'histogrammes peuvent être générés qui sont nécessaires pour converger vers un modèle probabiliste correct pour la stratégie de fonctionnement. Après qu'un modèle probabiliste précis a été déterminé pour chaque stratégie de fonctionnement souhaitée, et quand une autre stratégie de fonctionnement n'est pas souhaitée 128, une simulation Monte-carlo est réalisée sur chacun des modèles probabilistes pour déterminer un planning d'utilisation correspondant à chaque stratégie de fonctionnement 130. On appréciera que bien que l'exemple de mode de réalisation réalise une simulation Monte-Carlo, dans d'autres modes de réalisation, tout type d'outil de simulation peut être utilisé qui facilite le développement du processus de détermination de durée de vie décrit ici. Pendant la simulation Monte-Carlo, les températures de démarrage de moteur à turbine sont déterminées en utilisant une plage de courbes de refroidissement Une quantité de durée de vie dépensée pendant chaque simulation est déterminée en utilisant les courbes de dépense de durée de vie 134. Une distribution de probabilité de la dépense de durée de vie cyclique totale est déterminée 136 en étendant la durée de vie dépensée à la durée de vie utile prévue du moteur à turbine (montré sur les figures 6-8). Dans chaque mode de réalisation, les procédés décrits ci-dessus d'étendre la durée de vie utile des moteurs à turbine facilitent l'établissement d'un processus de développement d'un critère d'estimation de durée de vie probabiliste sur des données de fonctionnement. Plus précisément, une analyse détaillée des données de fonctionnement de terrain est utilisée pour identifier des tendances ou des motifs qui peuvent fournir une fenêtre dans les stratégies de fonctionnement réelles de différents moteurs à turbine. En utilisant une approche de critères de durée de vie probabiliste, il est possible de développer un planning d'utilisation qui est physiquement possible parce que la durée de fonctionnement du moteur à turbine ajoute le nombre d'heures dans une année. De plus, les critères d'estimation de durée de vie probabilistes permettent une meilleure évaluation des risques et avantages de variantes de conception de moteur à turbine, et assurent que les moteurs à turbine et les composants de moteur à turbine ne sont pas surdimensionnés avec des suppositions irréalistes, facilitant ainsi la réduction du coût et du temps de cycle de conception. En outre, utiliser un processus d'estimation de durée de vie probabiliste permet d'utiliser des données de fonctionnement pour déterminer des décisions de conception et réduit le temps et les coûts de conception. Par conséquent, la performance du moteur à turbine et la durée de vie utile des composants sont chacune facilitées pour être mises en oeuvre d'une manière fiable et efficace en coût. Des exemples de mode de réalisation de procédés pour faciliter le processus d'estimation de durée de vie de composant de moteur à turbine basé sur un planning d'utilisation sont décrits ci-dessus en détails. Les procédés ne sont pas limités à être utilisés avec des modes de réalisation de moteurs à turbine spécifiques décrits ici, mais plutôt les procédés peuvent être utilisés indépendamment et séparément d'autres moteurs à turbine décrits ici. Par exemple, les procédés peuvent être utilisés avec un moteur à turbine d'équipement, industriel, ou d'entraînement mécanique. De plus, l'invention n'est pas limitée aux modes de réalisation du procédé décrit ci-dessus en détails.

Liste des références 18 Système serveur 20 Ordinateurs 22 Serveur de base de données 24 Base de données 26 Système d'interface utilisateur de processus d'estimation de durée de vie de composant (CLPUI) 28 Serveur d'application 30 Serveur Internet 32 Serveur de fax 34 Serveur répertoire 36 Serveur de courrier 38 Unité de disque mémoire 40 Réseau local (LAN) 42 Postes de travail 44 Postes de travail 46 Poste de travail de superviseur 48 Employés 50 Réseau étendu (WAN) 52 Clients/utilisateurs 54 Connexion Internet ISP 56 Postes de travail 58 Poste de travail de gestionnaire 60 Courbe de refroidissement 62 Courbe de refroidissement 64 Température 66 Arrêt 68 Une zone 70 Courbe de démarrage 72 Par démarrage 74 Type de démarrage 76 Courbe de dépense de durée de vie 22 78 Démarrage 80 Type de démarrage 82 Courbe de distribution de probabilité 84 Limite 86 Courbe 88 Troisième stratégie de fonctionnement 90 Organigramme 92 Début 94 Obtenir une plage de courbes de refroidissement possibles pour un moteur à turbine 96 Identifier un certain nombre de types de démarrage différents à analyser 98 Développer une formule rendant compte d'un fonctionnement de turbine annuel 100 Déterminer une stratégie de fonctionnement 102 Etablir une durée de vie utile à la conception 104 Utiliser une température de démarrage la plus froide de 100 F (38 C) 106 Déterminer une durée de fonctionnement de turbine incrémentale en utilisant une distribution probabiliste de durée de fonctionnement 108 Sélectionner un type de démarrage en utilisant une distribution de probabilité de type de démarrage 110 Déterminer une durée de fonctionnement incrémentale totale en sommant la durée de fonctionnement de turbine incrémentale et la durée de refroidissement associée 112 Déterminer un histogramme de durée de fonctionnement de turbine en ajoutant chaque durée de fonctionnement incrémentale totale à une durée de fonctionnement de turbine totale 114 La durée de fonctionnement de turbine totale est-elle approximativement égale à la durée de vie utile à la conception de la turbine ? 116 Optimiser une durée de fonctionnement de turbine total 118 Durée de fonctionnement de turbine total < durée de vie à la conception ? 120 Diminuer par incréments le démarrage de turbine pour dépenser moins de durée de vie de moteur 122 Durée de fonctionnement de turbine total > durée de vie à la conception ? 124 Augmenter le démarrage de turbine pour dépenser plus de durée de vie de moteur 126 Un autre histogramme ? 128 Une autre stratégie de fonctionnement ? 130 Réaliser la simulation Monte-Carlo sur le mode probabiliste pour déterminer un planning d'utilisation pour chaque stratégie de fonctionnement 134 Calculer la durée de vie dépensée pendant chaque simulation en utilisant la courbe de dépense de durée de vie cyclique 136 Obtenir une distribution de probabilité de la dépense de durée de vie cyclique totale en étendant la durée de vie dépensée sur la durée de vie utile attendue de la turbine

Claims (10)

REVENDICATIONS

1. Système (26) pour faciliter un processus d'estimation de durée de vie de moteur à turbine basé sur un planning d'utilisation probabiliste, ledit système 5 comprenant : au moins un ordinateur (20) configuré comme un serveur (18), ledit serveur contenant une base de données (34), ledit serveur étant configuré pour : stocker dans ladite base de données des données de fonctionnement pour au moins un moteur à turbine, une pluralité de courbes de refroidissement 10 (60, 62) pour ledit au moins un moteur à turbine, une pluralité de types de démarrage différents (72, 78, 80) pour ledit au moins un moteur à turbine, au moins une stratégie de fonctionnement et une durée de vie utile à la conception dudit au moins un moteur à turbine ; analyser lesdites données de fonctionnement stockées dans ladite base 15 de données ; développer au moins un histogramme et au moins un modèle probabiliste en utilisant lesdites données de fonctionnement et stocker ledit au moins un histogramme et ledit au moins un modèle probabiliste dans ladite base de données ; 20 déterminer un planning d'utilisation pour ladite au moins une stratégie de fonctionnement ; réaliser une simulation dudit au moins un modèle probabiliste combiné avec les données de dépense de durée de vie cyclique de moteur à turbine dudit au moins au moins un moteur à turbine ; et 25 obtenir une distribution de probabilité d'une dépense de durée de vie cyclique totale en étendant une durée de vie dépensée sur ladite durée de vie utile à la conception dudit au moins un moteur à turbine.

2. Système (26) selon la revendication 1 dans lequel ledit serveur (18) est en outre configuré pour déterminer une température de démarrage (64) dudit 30 au moins un moteur à turbine pour la simulation en utilisant au moins l'une de la pluralité de courbes de refroidissement (60, 62).

3. Système (26) selon la revendication 1 dans lequel ledit serveur (18) est en outre configuré pour calculer une durée de vie dépensée pendant laditesimulation en utilisant lesdites données de dépense de durée de vie cyclique du moteur à turbine.

4. Système (26) selon la revendication 1 dans lequel ledit serveur (18) est en outre configuré pour définir une pluralité de démarrages à froid dudit au moins un moteur à turbine, une pluralité de démarrage à température moyenne dudit au moins un moteur à turbine, et une pluralité de démarrages à chaud dudit au moins un moteur à turbine.

5. Système (26) selon la revendication 1 dans lequel ledit serveur (18) est en outre configuré pour optimiser une durée de fonctionnement de moteur à turbine totale en changeant une manière de laquelle ledit au moins un moteur à turbine est démarré quand ladite durée de fonctionnement de moteur à turbine totale est inférieure à ladite durée de vie utile à la conception dudit au moins un moteur à turbine.

6. Système (26) selon la revendication 1 dans lequel ledit serveur (18) est en outre configuré pour développer un modèle de l'au moins un moteur à turbine incluant des stratégies de fonctionnement de moteur à turbine réelles et des données de planning d'utilisation de telle manière que tous les paramètres affectant la performance de l'au moins un moteur à turbine dans la simulation sont fondamentalement considérés.

7. Dispositif pour faciliter un processus d'estimation de durée de vie de moteur à turbine basé sur un planning d'utilisation probabiliste, ledit dispositif comprenant : des moyens pour stocker des données de fonctionnement pour au moins un moteur à turbine, une pluralité de courbes de refroidissement (60, 62) pour ledit au moins un moteur à turbine, une pluralité de types de démarrage différents (72, 78, 80) pour ledit au moins un moteur à turbine, au moins une stratégie de fonctionnement et une durée de vie utile dudit au moins un moteur à turbine ; des moyens pour analyser lesdites données de fonctionnement stockées 30 dans ladite base de données (24) ; des moyens pour développer au moins un histogramme et au moins un modèle probabiliste en utilisant lesdites données de fonctionnement et des moyens pour stocker ledit au moins un histogramme et ledit au moins un modèle probabiliste ;des moyens pour déterminer un planning d'utilisation pour ladite au moins une stratégie de fonctionnement ; des moyens pour réaliser une simulation dudit au moins un modèle probabiliste combiné avec les données de dépense de durée de vie cyclique ; et des moyens pour calculer une durée de vie dépensée pendant ladite simulation en utilisant lesdites données de dépense de durée de vie cyclique.

8. Dispositif selon la revendication 7 comprenant en outre des moyens pour obtenir une distribution de probabilité d'une dépense de durée de vie cyclique totale en étendant une durée de vie dépensée à ladite durée de vie utile à la conception dudit au moins un moteur à turbine.

9. Dispositif selon la revendication 7 comprenant en outre des moyens pour déterminer une température de démarrage (64) dudit au moins un moteur à turbine pour la simulation en utilisant au moins l'une de ladite pluralité de courbes de refroidissement (60, 62).

10. Dispositif selon la revendication 7 dans lequel les moyens pour développer au moins un histogramme comprennent en outre des moyens pour optimiser une durée de fonctionnement de moteur à turbine totale, dans lequel quand la durée de fonctionnement de moteur à turbine totale est inférieure à la durée de vie utile à la conception, une manière dont ledit au moins un moteur à turbine est démarré change.