JP2013008385A - 熱交換器における異常状態の防止 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】熱交換器における不具合の監視および診断が、回帰および負荷追従などの統計的分析技法を含んでいる。特には、オンライン・プロセス・データが、動作中の熱交換器から収集される。統計的分析が、プロセスの回帰モデル176、180,184,188を生成するために使用される。出力は、モデルからの種々のパラメータを使用してもよく、学習データならびにプロセス変数の限界またはモデルの構成要素にもとづいて正規化されたプロセス変数を含んでもよい。出力のそれぞれを、プロセスの監視および診断のための視覚化を生成するため、および熱交換器の異常状態の検出のための警報診断を実行するために、使用してもよい。
【選択図】図4
Description
ーションへと通信可能に接続された1つ以上の中央または分散のプロセスコントローラを
備えている。さらに、プロセスコントローラは、典型的には、例えばフィールドデバイスなどの1つ以上のプロセス制御デバイスおよび計装デバイスへと、アナログ、デジタル、
またはアナログ/デジタル複合バスを介して接続されている。バルブ、バルブポジショナ、スイッチ、トランスミッタ、およびセンサ(例えば、温度、圧力、および流量のセンサ)であってよいフィールドデバイスが、プロセスプラント環境に配置され、バルブの開閉、プロセスパラメータの測定、流体の流れの増減、などといったプロセス内の機能を実行する。周知のFOUNDATION(商標)Fieldbus(以下では、「Fieldbus」)プロトコルまたはHighway Addressable Remote Transmitter(HART(登録商標))プロトコルに従うフィールドデバイスなど、スマートなフィールドデバイスも、制御の演算、警報機能、およびプロセスコントローラに一般的に実装される他の制御機能を実行することができる。
セッサおよびメモリを有している。これらは多数の制御モジュールおよび制御ループ診断ツールを含んでいる。保守ワークステーションは、Object Linking and Embedding (OLE) for Process Control (OPC)接続、ハンドヘルド接続、などを介してプロセス制御デバイスへと通信可能に接続されうる。保守ワークステーションは、プロセスプラント内のフィールドデバイスによって生成される保守の警報および警告を閲覧し、プロセスプラント内のデバイスを試験し、プロセスプラント内のフィールドデバイスおよび他のデバイスについて保守の活動を実行するように設計された1つ以上のアプリケーションを典型的に含ん
でいる。同様の診断アプリケーションが、プロセスプラント内の支援設備における問題を診断するために開発されている。
の内壁に蓄積したときに生じる。これが生じると、熱交換器の性能が低下し、同じ量の流体で伝達することができる熱が少なくなる。また、汚損物質が蓄積するにつれて、流体が流れて通過するための断面積が小さくなり、流れる流体の量が少なくなり、あるいは流体を押し流すために駆動機構(例えば、ポンプ)が激しく動作しなければならなくなる。熱交換器の性能低下が、プラントの残りの部分に悪影響を及ぼしかねないため、是正措置をとることができるよう、汚損を可能な限り早期に検出することが望まれる。
市販のアプリケーションを含む任意の数の監視および診断アプリケーション23、さらに後述されるアプリケーション、モジュール、およびツールを、保存および実行することが可能である。保守担当者は、通常は、プラント10の回転設備20の性能を維持および監視し、回転設備20における問題を判定し、回転設備20の修理または交換の要否および時期を決定するために、アプリケーション23を使用する。いくつかの場合には、外部のコンサルタントまたはサービス組織が、回転設備20に関するデータを一時的に取得または測定してよく、このデータを使用して回転設備20についての分析を実行し、回転設備20に影響を及ぼしている問題、性能低下、または他の事象を検出することができる。これらの場合において、分析を実行するコンピュータは、通信回線を介してシステム10の他の部分へと接続されている必要はなく、あるいは一時的にのみ接続されてもよい。
機能ブロックも存在する。FieldbusプロトコルおよびDeltaV(商標)システムプロトコルは、オブジェクト指向のプログラミングプロトコルで設計および実現された制御モジュールおよび機能ブロックを使用するが、制御モジュールを、例えばシーケンシャル機能ブロック、ラダー論理、などといった任意の所望の制御プログラミングの枠組みを使用して設計してよく、機能ブロックまたは他の特定のプログラミング技法を使用した設計に限定されないことを、理解すべきである。
ックが必須ではないことをさらに理解すべきである。例えば、ブロック80の異常動作検出ルーチンを、SPMブロックによって処理されていないプロセス変数データを使用して動作させることができる。別の例として、ブロック80は、他のデバイスに位置する1つ以上のSPMブロックによってもたらされるデータについて、受信および動作を行うことができる。さらに別の例として、プロセス変数データを、多くの典型的なSPMブロックによってもたらされる様式ではない様式で処理することができる。あくまで一例として、プロセス変数データを、有限インパルス応答(FIR)によってフィルタ処理することができ、あるいは帯域通過フィルタまたは他の何らかの種類のフィルタなどの無限インパルス応答(IIR)フィルタによってフィルタ処理することができる。別の例として、プロセス変数データを、特定の範囲に残るようにトリムすることができる。当然ながら、公知のSPMブロックを、そのような別の処理能力または追加の処理能力を提供するように変更することができる。ブロック80は4つのSPMブロックを含んでいるが、ブロック80は、統計的データの収集および割り出しのために、任意の他の数のSPMブロックを内部に含むことができる。
(式1)
である。差圧(ΔP)は、熱交換器を通過する流体の流量に依存する。したがって、ΔPにもとづいて汚損を検出するためのアルゴリズムは、流量の変化も含む。さらに、ΔPは、汚損検出ブロック80が熱交換器64の高温側および低温側の双方においてPinおよびPoutの値を測定および検出することを可能にできる。
(式2)
ここで、・mc((式2)のエムドットシーを表す)および・mh((式2)のエムドットエイチを表す)は、低温および高温流体の質量流量であり、CcおよびChは、低温および高温流体の比熱であり、ΔTcおよびΔThは、ΔTc=Tc,out-Tc,inおよびΔTh=Th,in-Th,outによる低温および高温流体の温度差である。
(式3)
ここで、Uは、平均の熱伝達係数であり、Aは、熱交換器の熱伝達表面積であり、LMTDは、
(式4)
として定められる対数平均温度差であり、
ここで、平行流または並流の熱交換器においては、
(式5)
であり、
対向流の熱交換器においては、
(式6)
である。
(式7)
Qについての2つの異なる式を組み合わせると、
(式8)
または
(式9)
である。
(式10)
である。
(式11)
へと変形することができる。
熱交換器が正常な動作状態にあるとき、RtotおよびΔPの双方が、負荷変数(Flow)にもとづいて変化する可能性がある。RtotまたはΔPのいずれかまたは双方を熱交換器64を通過する流れの関数としてモデル化する回帰アルゴリズムを、異常状態を検出するために使用してよい。
数SPMブロック173が、被監視変数164、166、168、および170を受信し、特定のサンプルウインドウについての平均および標準偏差データなど、第2の統計的データを、負荷変数SPMブロック172と同様の方法で生成する。これらの統計的特徴を、フィールドデバイスまたはホストシステムにおいて計算してもよい。さらなる実施の形態においては、計算Rtotのために、温度および流量の平均をフィールドデバイスにおいて計算し、上述の式を後に適用してもよい。熱交換器異常状態防止モジュール150は、これらの値を、SPMブロック172、173から複数の回帰ブロック176、180、184、188へと渡す。
図6が、図4の回帰ブロック176、180、184、188によってもたらされるモデルなど、モデルの最初の学習を行うための方法300例のフロー図である。モデルの学習を、さらに後述されるように、LEARNING状態と称してもよい。ブロック304において、独立の負荷変数X(Flow)ならびに従属のRtotおよび/またはΔP変数Yについて、少なくとも適切な数のデータ組(x,y)を、モデルの学習のために受信可能である。上述のように、データ組(x,y)は、被監視変数(Rtotおよび/またはΔP)ならびに負荷変数(Fc,h)のデータ、フィルタ処理または他の処理を行った被監視変数および負荷変数のデータ、被監視変数および負荷変数のデータから生成された統計的データ、などを含んでよい。図4の熱交換器異常状態防止モジュール150においては、モデルが、SPMブロック172、173からデータ組(x,y)を受信しうる。一実施例においては、回帰モデルが、ただ1つの独立変数X(Flow)およびただ1つの従属変数Y(RtotまたはΔP)を入力として取り入れる。さらなる実施の形態においては、回帰モデルが、ただ1つのX(Flow)および複数のY(RtotおよびΔP)を入力として取り入れる。いずれの実施の形態においても、回帰ブロックは、低温側または高温側のいずれかまたは両方について異常状態防止の診断を実行することが可能である。熱交換器の片側について実行される回帰ブロックは、高温側および低温側の両方を取り入れる回帰ブロックに比べ、より少数の機能ブロックを含めばよい。ここで図7Aを参照すると、グラフ350が、モデルが受信する複数のデータ組(x,y)の例を示しており、モデルの最初の学習が行われているときのLEARNING状態の熱交換器異常状態防止モジュール150を示している。特には、図7Aのグラフ350は、収集されたデータ組のグループ354を含んでいる。
モデルの最初の学習の後で、モデル化の対象のシステムが、別の、しかしながら正常である動作領域へと移動する可能性がある。例えば、設定点が変更される可能性がある。図8が、モデルを使用して異常状態が生じつつあり、生じており、あるいは生じる可能性があるか否かを判断するための方法であって、モデル化対象のプロセスが別の動作領域へと移動する場合にモデルを更新することが可能である方法400例のフロー図である。この方法400を、図4の熱交換器異常状態防止モジュール150などの異常状態防止によって実行してもよい。当然ながら、方法400を、別の種類のモジュールによっても実行することができる。方法400を、最初のモデルの生成後に実行してもよい。例えば、図6の方法300を、最初のモデルを生成するために使用することができる。
(式12)
と表わすことが可能である。
(式13)
として計算してよい。
(式14)
として計算してよい。
(式15)
と表わすことが可能である。
(式16)
と表わすことが可能である。
図6、8、および11に関して説明した異常状態防止モジュールにおいては、モデルが、特定の動作範囲に十分なデータ組が得られたときに、自動的に自らを更新することができる。しかしながら、そのような更新が、人間のオペレータが許可するまで行われないことが望まれる場合もありうる。さらには、たとえ受信されたデータ組が有効範囲にあっても、人間のオペレータがモデルの更新を生じさせることができることが望まれる場合もありうる。
図4に関して上述した熱交換器異常状態防止モジュール150は、異常状況が時間とともにゆっくりと進行する状態に適しうる。例えば、汚損の可能性が低い流体(例えば、水)が熱交換器64において使用される場合、一方または両方の流体からの残留物質が、数日または数週間の経過につれて徐々に熱交換器の内壁に蓄積する可能性がある。残留物質の蓄積を検出するために使用しうる測定値を、例えば、1〜10秒ごとに得ることが可能である。この場合、5分間のサンプルウインドウが、30から300のサンプルを含んでよく、これらのサンプルから、負荷変数の平均μL、被監視変数の平均μM、または被監視変数の標準偏差σMなどといった適切な統計的特徴が計算される。5分間というサンプルウインドウで、ちょうど72個の平均値にもとづいて回帰曲線を計算するために、6時間を要すると考えられる(72[サンプル数]×5[分/サンプル]×1[時間]/60[分]=6[時間])。回帰モデルを生成するための6時間という学習期間は、異常状態が発生に6時間よりもはるかに長い時間を要する場合、問題ではない。しかしながら、他の状況においては、異常状態がはるかに短い時間枠において生じうる。例えば、熱交換器64に使用される流体が、急速な残留物質の蓄積を特に生じやすい場合である。そのような状態においては、6時間または他の同等な長さの学習期間は、まったく適切でない可能性がある。
(式17)
に従ってデータ点(xi,yi)および(xi+1,yi+1)の間の線形補間を実行することによって計算してもよい。
(式18)
によって計算してよい。
次に、図24に目を向けると、異常状態防止システムを実装するための方法910が示されている。この方法によれば、新たな点(x,y)がブロック912において受信される。新たな点(x,y)の独立変数xは、所定のサンプルウインドウにおける第1のプロセス変数の統計的特徴(例えば、平均、標準偏差、または他の統計的基準)を含みうる。新たな点(x,y)の従属変数yは、第2のプロセス変数の統計的特徴を含みうる。熱交換器において、前記代案の熱交換器異常状態防止モジュール800が、第1の変数(負荷Fc,h変数)の関数としての第2の変数(被監視Rtotおよび/またはΔP変数)を監視することができる。異常状態防止システムは、被監視変数が負荷変数の挙動にもとづいて予測される方法で挙動しない場合に、異常状態を検出可能である。独立変数xの値が、判定ブロック914において調査される。新たな点(x,y)の独立変数xの値が、これまでに受信された点の独立変数の値と比較される。受信した点の独立変数xの値が、これまでに受信された点の独立変数xの値の範囲内である場合、すなわちxmin≦x≦xmaxであり、ここで、xminが、受信済みのxの最小値であり、xmaxは、受信済みのxの最大値である場合、監視機能916が実行される。受信したxの値が、xminおよびxmaxの間の範囲にない場合、学習機能918が実行される。
Claims (23)
- 熱交換器の動作の最中に異常状態を検出するための方法であって、
熱交換器の動作の第1の期間において、前記熱交換器が第1の動作領域にあるときに、前記熱交換器について、低温流体の流量変数または高温流体の流量変数のうちの1つ以上と差圧変数または熱抵抗変数のうちの1つ以上とから生成される複数の第1のデータ点を収集するステップ、
前記第1のデータ点から、前記第1の動作領域にある前記熱交換器の回帰モデルを生成するステップ、
前記熱交換器が前記第1の動作領域にあるときに、熱交換器の動作の第2の期間における前記低温流体の流量変数または前記高温流体の流量変数のうちの1つ以上と前記差圧変数または前記熱抵抗変数のうちの1つ以上とから生成される複数の第2のデータ点を、前記回帰モデルへと入力するステップ、
前記熱交換器の動作の前記第2の期間における前記低温流体の流量変数または前記高温流体の流量変数のうちの1つ以上から生成される値の関数として、前記差圧変数または前記熱抵抗変数のうちの1つ以上から生成される予測値を、前記回帰モデルから出力するステップ、
前記熱交換器の動作の前記第2の期間における前記差圧変数または前記熱抵抗変数のうちの1つ以上から生成された前記予測値を、前記熱交換器の動作の前記第2の期間における前記差圧変数または前記熱抵抗変数から生成されるそれぞれの値と比較するステップ、および
前記熱交換器の動作の前記第2の期間における前記差圧変数または前記熱抵抗変数のうちの1つ以上から生成された前記値が、前記差圧変数または前記熱抵抗変数のうちの1つ以上から生成されたそれぞれの前記予測値から逸脱している場合に、異常状態の検出をするステップ、
を含む方法。 - 前記複数の第1のデータ点および前記複数の第2のデータ点を収集するステップが、低温流体の流量、低温流体の入り口温度、低温流体の出口温度、低温流体の入り口圧力、低温流体の出口圧力、高温流体の流量、高温流体の入り口温度、高温流体の出口温度、高温流体の入り口圧力、および高温流体の出口圧力のうちの1つ以上から生成される第1および第2のデータ点を含む、請求項1に記載の方法。
- 差圧が、前記低温流体の入り口圧力と前記低温流体の出口圧力との間の差、または前記高温流体の入り口圧力と前記高温流体の出口圧力との間の差を含む、請求項2に記載の方法。
- 前記複数の第1のデータ点が、1つ以上の生のプロセス変数データおよび生のプロセス変数データの統計的変動を収集するステップを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記生のプロセス変数データの統計的変動が、平均、中央値、または標準偏差のうちの1つ以上を含む、請求項4に記載の方法。
- 前記プロセス変数データの統計的変動の前記標準偏差を負荷変数の関数としてモデル化するステップ、
をさらに含む、請求項5に記載の方法。 - 前記熱交換器の動作の前記第2の期間において前記低温流体の流量変数または前記高温流体の流量変数のうちの1つ以上から生成される第2のデータ点が前記第1の動作領域の外側に観察される場合に、第2の動作領域にある熱交換器の新たな回帰モデルを生成するステップ、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記熱交換器における異常状態が検出されたときに、低温流体の流量、低温流体の入り口温度、低温流体の出口温度、低温流体の入り口圧力、低温流体の出口圧力、高温流体の流量、高温流体の入り口温度、高温流体の出口温度、高温流体の入り口圧力、および高温流体の出口圧力のうちの1つ以上を変更するステップ、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記差圧変数および前記熱抵抗変数のうちの1つ以上を前記低温流体の流量および前記高温流体の流量のうちの1つ以上の関数としてモデル化するためのアレイへと、第1の値が前記低温流体の流量および前記高温流体の流量のうちの1つ以上を含んでおり、第2の値が前記差圧変数および前記熱抵抗変数のうちの1つ以上を含んでいる整列ペアを追加するステップ、
をさらに含む、請求項1に記載の方法。 - 前記熱抵抗変数が、前記低温流体の流量および前記高温流体の流量、前記低温流体の入り口温度、前記低温流体の出口温度、前記高温流体の入り口温度、ならびに前記高温流体の出口温度で構成されるグループのうちの1つ以上の関数である、請求項1に記載の方法。
- 熱交換器における異常状態の検出方法であって、
複数のサンプルウインドウにわたって収集される複数の熱交換器プロセス変数のサンプル値から、第1の流体の流量を含んでいる複数の第1の負荷変数から生成されるデータを計算するステップ、
複数の対応するサンプルウインドウにわたって収集される前記複数の熱交換器プロセス変数のサンプル値から、第1の差圧および第1の熱抵抗を含んでいる複数の第1の被監視変数から生成されるデータを計算するステップ、および
前記複数の第1の負荷変数から生成されるデータを前記複数の第1の被監視変数から生成されるデータの関数としてモデル化する関数を、対応するサンプルウインドウから計算される前記複数の第1の負荷変数から生成されるデータおよび前記複数の第1の被監視変数から生成されるデータの整列ペアを含んでいる点を、アレイへと追加することによって生成するステップ、
を含み、
前記第1の流体の流量が、低温流体の流量および高温流体の流量のうちの1つ以上を含み、前記第1の差圧が、低温流体の入り口圧力、低温流体の出口圧力、高温流体の入り口圧力、および高温流体の出口圧力のうちの1つ以上を含み、前記第1の熱抵抗が、前記流量、ならびに高温流体の入り口温度、高温流体の出口温度、低温流体の入り口温度、および低温流体の出口温度のうちの1つ以上を含む方法。 - 新たな負荷変数値および対応する新たな被監視変数値から生成されるデータを含んでいる新たな点を受信するステップ、および
前記新たな負荷変数値から生成されるデータが、アレイ内の他のすべての点の前記第1の負荷変数値のうちの1つから生成されるデータよりも小さく、あるいはそのようなデータよりも大きい場合に、前記新たな点を前記アレイへと追加することを含んでいる学習機能を実行するステップ、
をさらに含む、請求項11に記載の方法。 - 前記アレイを所定数の点へと制限し、前記新たな点の追加によって前記点の所定数を超える場合に、前記アレイから点を取り除くステップ、および
前記アレイから取り除かれた場合に、当該点を含んでいる前記アレイによって定められる第1の関数と当該点を取り除いた前記アレイによって定められる第2の関数との間の誤差の量が最小である点を特定するステップ、
をさらに含む、請求項11の方法。 - 新たな流体の流量と、新たな差圧および新たな熱抵抗のうちの1つ以上とから生成されるデータを含んでいる新たなデータ点を受信するステップ、および
前記新たな流体の流量から生成されるデータが、前記アレイ内の点の最小の第1の流体の流量から生成されるデータよりも大きく、かつ前記アレイ内の点の最大の第1の流体の流量よりも小さい場合に、監視機能を実行するステップ、
をさらに含み、
該監視機能が、
前記第1の差圧または前記第1の熱抵抗のうちの1つ以上から生成される予測値を、前記新たな点の前記第1の流体の流量から生成されるデータの値と、前記複数の第1の負荷変数から生成されるデータを前記複数の第1の被監視変数から生成されるデータの関数としてモデル化する関数とにもとづいて、前記新たな点から計算するステップ、
前記第1の差圧または前記第1の熱抵抗のうちの1つ以上から生成された予測値を、前記新たな点の前記差圧または前記熱抵抗から生成されるそれぞれの実際の値と比較するステップ、および
前記第1の差圧または前記第1の熱抵抗のうちの1つ以上から生成された前記予測値と、前記新たな点の前記差圧または前記熱抵抗から生成されるそれぞれの前記実際の値との間の差が、所定のしきい値を超える場合に、異常状態の検出をするステップ、
をさらに含む、請求項10に記載の方法。 - 低温流体の入り口および低温流体の出口を有しているシェル部と、高温流体の入り口および高温流体の出口を有しているチューブ部とを備えており、前記シェル部および前記チューブ部が、1つ以上の流れコントローラを1つ以上の流れ制御バルブに連通させており、それぞれの流れコントローラが、低温流体の流量または高温流体の流量のうちの1つ以上を制御すべく前記1つ以上の流れ制御バルブの位置を変更するように構成されている熱交換器について、当該熱交換器の動作の最中に異常状態を検出するための方法であって、
熱交換器の動作の第1の期間において、流量と差圧および熱抵抗のうちの1つ以上とから生成される第1のデータ組であって、前記流量が低温流体の流量および高温流体の流量のうちの1つ以上を含んでおり、前記差圧が低温流体の入り口圧力、低温流体の出口圧力、高温流体の入り口圧力、および高温流体の出口圧力のうちの1つ以上を含んでおり、前記熱抵抗が前記流量と定温流体の入り口温度、低温流体の出口温度、高温流体の入り口温度、および高温流体の出口温度のうちの1つ以上とを含んでいる第1のデータ組を、収集するステップ、
第1の動作領域にある熱交換器の回帰モデルであって、前記流量がモデルの負荷変数に対応し、前記差圧または前記熱抵抗のうちの1つ以上が被監視変数に対応する回帰モデルを、前記第1のデータ組から生成するステップ、
前記流量から生成されるデータを回帰モデルへと入力し、前記差圧および前記熱抵抗のうちの1つ以上から生成される予測値を、前記回帰モデルからの出力としてもたらすステップ、
熱交換器の動作の第2の期間において、前記流量と前記差圧および前記熱抵抗のうちの1つ以上とから生成される第2のデータ組を収集するステップ、
熱交換器の動作の前記第2の期間において記録された前記流量から生成された前記第2のデータ組を、前記回帰モデルへと入力するステップ、
前記差圧および前記熱抵抗のうちの1つ以上から生成される予測値を、前記回帰モデルから出力するステップ、
前記差圧から生成された予測値を前記差圧と比較し、さらに/または前記熱抵抗から生成された予測値を前記熱抵抗と比較するステップ、および、
熱交換器の動作の第2の期間における前記差圧および熱交換器の動作の第2の期間における前記熱抵抗のうちの少なくとも1つから生成される値が、前記差圧および前記熱抵抗から生成される予測値から大きく逸脱している場合に、異常状態の検出をするステップ、
を含む方法。 - 前記差圧が、低温流体の入り口圧力、低温流体の出口圧力、高温流体の入り口圧力、および高温流体の出口圧力のうちの1つ以上の関数である、請求項15に記載の方法。
- 熱交換器の動作の第2の期間における前記差圧または前記熱抵抗のうちの少なくとも1つから生成される値が、前記差圧および前記熱抵抗から生成される予測値から大きく逸脱している場合に、前記流れ制御バルブの位置を変更するステップ、
をさらに含む、請求項15に記載の方法。 - 熱交換器の動作の第2の期間における前記流量が、前記第1の動作領域にない場合に、熱交換器の新たな回帰モデルを生成するステップ、
をさらに含む、請求項15に記載の方法。 - 前記差圧または前記熱抵抗のうちの1つ以上にもとづいて、異常状態の位置を検出するステップ、
をさらに含む、請求項15に記載の方法。 - 熱交換器の異常状態を監視するためのシステムであって、
データ収集ツール、
分析ツール、および、
監視ツール
を含み、
前記データ収集ツールが、熱交換器の動作の最中に、熱交換器から、複数の熱交換器プロセス変数から生成されるオンライン・プロセス・データを収集するように構成されており、
前記分析ツールが、
前記熱交換器がオンラインであるときの前記熱交換器の動作の尺度を含んでいる前記収集されたオンライン・プロセス・データから生成されるデータ一式にもとづいて、前記熱交換器の動作をモデル化するように構成された回帰分析エンジンであって、前記熱交換器の動作のモデルが、前記熱交換器プロセス変数のうちの第1の変数から生成される予測値を前記熱交換器プロセス変数のうちの第2の変数から生成されるデータの関数として生成すべく実行されるように構成されており、当該分析ツールが、熱交換器の動作のモデルおよび収集されたオンライン・プロセス・データから生成されるデータ一式を保存するように構成されている回帰分析エンジン、または、
前記熱交換器プロセス変数のうちの前記第1の変数から生成されるデータを前記熱交換器プロセス変数のうちの前記第2の変数から生成されるデータの関数としてモデル化する関数を、対応するサンプルウインドウから計算される前記熱交換器プロセス変数のうちの前記第1の変数から生成されるデータと前記熱交換器プロセス変数のうちの前記第2の変数から生成されるデータとの整列ペアを含んでいる点を、アレイへと追加することによって生成するように構成されている負荷追従分析エンジン、
のうちの1つ以上を含んでおり、
前記監視ツールが、
前記収集されたオンライン・プロセス・データから生成される前記データ一式、
前記分析ツールを使用して前記熱交換器プロセス変数のうちの前記第1の変数から生成される前記予測値データ、および、
前記熱交換器の動作のモデルのパラメータであって、前記収集されたオンライン・プロセス・データから生成される前記データ一式のうちの少なくとも1つのプロセス変数を含んでいるパラメータを含んでいる熱交換器ステータス、
を生成するように構成されているシステム。 - 前記複数の熱交換器プロセス変数が、
低温流体の流量および高温流体の流量のうちの1つ以上を含む流量、
低温流体の入り口圧力、低温流体の出口圧力、高温流体の入り口圧力、および高温流体の出口圧力のうちの1つ以上を含む差圧、ならびに、
前記流量と、低温流体の入り口温度、低温流体の出口温度、高温流体の入り口温度、および高温流体の出口温度のうちの1つ以上とを含む熱抵抗、
のうちの1つ以上を含む、請求項20に記載のシステム。 - 熱交換器の異常状態を検出するためのシステムであって、
データ収集ツール、
分析ツール、
監視ツール、
オペレータ向け表示、
選択可能なユーザインターフェイス構造、および、
異常状態表示装置、
を含み、
前記データ収集ツールが、熱交換器の動作の最中に、熱交換器から、複数の熱交換器プロセス変数から生成されるオンライン・プロセス・データを収集するように構成されており、
前記分析ツールが、熱交換器がオンラインであるときの熱交換器の動作の尺度を含んでいる収集されたオンライン・プロセス・データから生成されるデータ一式にもとづいて、熱交換器の動作をモデル化するように構成された回帰分析エンジンであって、熱交換器の動作のモデルが、前記複数の熱交換器プロセス変数のうちの第1の変数から生成される予測値を前記複数の熱交換器プロセス変数のうちの第2の変数から生成されるデータの関数として生成すべく実行されるように構成されており、当該分析ツールが、熱交換器の動作のモデルおよび収集されたオンライン・プロセス・データから生成されるデータ一式を保存するように構成されている回帰分析エンジン、
を含んでおり、
前記監視ツールが、
収集されたオンライン・プロセス・データから生成されるデータ一式、
前記分析ツールを使用して熱交換器プロセス変数のうちの少なくとも1つから生成される予測値、および、
熱交換器の動作のモデルのパラメータであって、収集されたオンライン・プロセス・データから生成されるデータ一式のうちの少なくとも1つのプロセス変数を含んでいるパラメータを含んでいる熱交換器ステータス、
を生成するように構成されており、
前記オペレータ向け表示が、複数の動作エリアを有している熱交換器の表示を含んでおり、
前記選択可能なユーザインターフェイス構造が、前記複数の動作エリアのそれぞれに組み合わせられており、それぞれのユーザインターフェイス構造が、該当の動作エリアについての情報を表示するように構成されており、
前記異常状態表示装置が、前記複数の動作エリアのうちの1つ以上に関するグラフィック表示を含んでおり、該グラフィック表示が、熱交換器の動作の最中の熱交換器の異常状態を示すように構成されているシステム。 - 前記選択可能なユーザインターフェイス構造が、熱交換器の設定可能パラメータについてユーザによる制御を可能にするように構成されており、該設定可能なパラメータが、学習モードの期間、統計的計算の期間、回帰の次数、負荷追従アレイのサイズ、およびしきい値限界のうちの少なくとも1つを含む、請求項22に記載のシステム。
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