JP2016145574A - ガスタービン燃焼プロファイル監視 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ガスタービンの燃焼セクションにおける異常を検出するための方法が開示される。方法は、ガスタービンの排気セクションの周囲に配置される複数の熱センサ50からガスタービンの排気プロファイルデータを受けることを含む。方法は、ピーク−トラフパターンと関連付けられる統計的特徴を計算するために排気プロファイルデータを更に解析する。方法は、機械学習アルゴリズムを使用して、統計的特徴が異常であることを更に決定する。決定に応じて、方法は、所定の期間にわたって排気プロファイルデータを処理し、統計的特徴が所定の期間にわたって異常なままである場合にガスタービンの燃焼セクションにおける異常を報告する。
【選択図】図1
Description
[実施態様1]
ガスタービン(4)の燃焼セクション(10)における異常を検出するためのシステム(60)において、
燃焼セクション(10)と関連付けられる複数の燃焼器(12)と、
ガスタービン(4)の排気セクション(22)の周囲に配置される複数の熱センサ(50)であって、ガスタービン(4)の排気プロファイルデータを与えるように構成される、複数の熱センサ(50)と、
メモリ(70)に通信状態で結合される処理回路(62)であって、メモリ(70)が命令(68)を記憶し、命令(68)は、処理回路(62)により実行されるときに、
複数の熱センサ(50)から、ガスタービン(4)の排気プロファイルデータを受ける工程と、
ピーク−トラフパターンと関連付けられる統計的特徴を計算するために排気プロファイルデータを解析する工程と、
機械学習アルゴリズムを使用して、統計的特徴が異常であることを決定する工程と、
決定に応じて、所定の期間にわたって排気プロファイルデータの処理を続ける工程と、
統計的特徴が所定の期間にわたって異常なままである場合にガスタービン(4)の燃焼セクション(10)における異常を報告する工程と、
を備える工程を行なう、処理回路(62)と、
を備える、システム(60)。
[実施態様2]
機械学習アルゴリズムが履歴的な排気プロファイルデータを使用して訓練され、履歴的な排気プロファイルデータが正常なデータサンプルと不良データサンプルとを含む、実施態様1に記載のシステム(60)。
[実施態様3]
複数の熱センサ(50)は、ガスタービン(4)と関連付けられる排気ディフューザの周囲に径方向で位置決めされる、実施態様1に記載のシステム(60)。
[実施態様4]
複数のセンサ(50)が等間隔の配列で配置される、実施態様1に記載のシステム(60)。
[実施態様5]
排気プロファイルデータが複数のピーク−トラフ対を含み、複数のピーク及びトラフの各ピーク−トラフ対が複数の燃焼器(12)のうちの少なくとも1つの燃焼器(12)に対応する、実施態様1に記載のシステム(60)。
[実施態様6]
解析する工程は、各ピーク−トラフ対を予期されるピーク−トラフパターンに対して評価することを含む、実施態様5に記載のシステム(60)。
[実施態様7]
解析する工程は、
排気プロファイルデータに基づいて、複数の熱センサ(50)のそれぞれと関連付けられるピーク−トラフ対を特定すること、及び、
各ピーク−トラフ対ごとに統計的特徴を計算すること、
を含む、実施態様5に記載のシステム(60)。
[実施態様8]
排気プロファイルデータが複数の熱センサ(50)と関連付けられる統計的特徴を含み、統計的特徴は、最小ピーク温度、最大ピーク温度、最小トラフ温度、最大トラフ温度、最小ピーク−トラフ間Δ、及び、最大ピーク−トラフ間Δのうちの少なくとも1つを含む、実施態様1に記載のシステム(60)。
[実施態様9]
統計的特徴が異常であることを決定する工程は、少なくとも統計的特徴に基づいて特徴ベクトルを形成して、分類モデルを通じて特徴ベクトルを処理することを含む、実施態様1に記載のシステム(60)。
[実施態様10]
解析する工程の前に
排気プロファイルデータの品質を決定する工程と、
品質が所定の品質レベルを下回るとの決定に応じて、排気プロファイルデータを調整する工程と、
を更に備える、実施態様1に記載のシステム(60)。
[実施態様11]
解析する工程は、ガスタービン(4)が所定の負荷を超えて動作している後に行なわれる、実施態様1に記載のシステム(60)。
[実施態様12]
ガスタービン(4)の燃焼セクション(10)における異常の検出に少なくとも部分的に基づいてアラーム(74)を出す工程を更に備える、実施態様1に記載のシステム(60)。
[実施態様13]
アラーム(74)が更なる評価及びそれに応じた措置のうちの少なくとも1つを起動させる、実施態様12に記載のシステム(60)。
[実施態様14]
ガスタービン(4)の燃焼セクション(10)における異常を検出するための方法(400)であって、
ガスタービン(4)の排気セクション(22)の周囲に配置される複数の熱センサ(50)から、ガスタービン(4)の排気プロファイルデータを受ける工程と、
ピーク−トラフパターンと関連付けられる統計的特徴を計算するために排気プロファイルデータを解析する工程と、
機械学習アルゴリズムを使用して、統計的特徴が異常であることを決定する工程と、
決定に応じて、所定の期間にわたって排気プロファイルデータの処理を続ける工程と、
統計的特徴が所定の期間にわたって異常なままである場合にガスタービン(4)の燃焼セクション(10)における異常を報告する工程と、
を備える、方法(400)。
4 ガスターボマシン
6 圧縮機部分
8 タービン部分
10 燃焼器アセンブリ
12 燃焼器
14 シャフト
16 空気入口
18 排気出口
20 空気取り入れシステム
22 排気システム
30 駆動される負荷
40 ハウジング
42 外面
44 内面
46 排ガス流路
50 複数の温度センサ
60 燃焼器異常検出システム
62 中央処理ユニット(CPU)
64 コンピュータ可読記憶媒体
68 一組のプログラム命令
70 メモリ
74 アラーム
80 領域
400 ガスタービンの燃焼セクションにおける異常を検出するための方法
402 方法工程
404 方法工程
406 方法工程
408 方法工程
410 方法工程
412 方法工程
414 方法工程
416 方法工程
418 方法工程
420 方法工程
422 方法工程
500 熱電対排気データにおけるピーク位置及びトラフ位置を特定するための方法
502 方法工程
504 方法工程
506 方法工程
508 方法工程
510 方法工程
512 方法工程
600 コントローラ
610 メモリ
620 プログラムドロジック
630 データ
640 オペレーティングシステム
650 プロセッサ
660 データバス
670 ユーザインタフェース装置
680 入力/出力(I/O)インタフェース
Claims (20)
- ガスタービン(4)の燃焼セクション(10)における異常を検出するためのシステム(60)において、
燃焼セクション(10)と関連付けられる複数の燃焼器(12)と、
ガスタービン(4)の排気セクション(22)の周囲に配置される複数の熱センサ(50)であって、前記ガスタービン(4)の排気プロファイルデータを与えるように構成される複数の熱センサ(50)と、
メモリ(70)に通信状態で結合される処理回路(62)であって、前記メモリ(70)が命令(68)を記憶し、前記命令(68)は、前記処理回路(62)により実行されるときに、
前記複数の熱センサ(50)から、前記ガスタービン(4)の前記排気プロファイルデータを受ける工程と、
ピーク−トラフパターンと関連付けられる統計的特徴を計算するために前記排気プロファイルデータを解析する工程と、
機械学習アルゴリズムを使用して、前記統計的特徴が異常であることを決定する工程と、
前記決定に応じて、所定の期間にわたって前記排気プロファイルデータの処理を続ける工程と、
前記統計的特徴が前記所定の期間にわたって異常なままである場合に前記ガスタービン(4)の前記燃焼セクション(10)における異常を報告する工程と、
を備える工程を行なう、処理回路(62)と、
を備える、システム(60)。 - 前記機械学習アルゴリズムが履歴的な排気プロファイルデータを使用して訓練され、前記履歴的な排気プロファイルデータが正常なデータサンプルと不良データサンプルとを含む、請求項1記載のシステム(60)。
- 前記熱センサ(50)は、前記タービン(4)と関連付けられる排気ディフューザの周囲に径方向で位置決めされる、請求項1記載のシステム(60)。
- 前記センサ(50)が等間隔の配列で配置される、請求項1記載のシステム(60)。
- 前記排気プロファイルデータが複数のピーク−トラフ対を含み、複数のピーク及びトラフの各ピーク−トラフ対が前記複数の燃焼器(12)のうちの少なくとも1つの燃焼器(12)に対応する、請求項1記載のシステム(60)。
- 解析する前記工程は、各ピーク−トラフ対を予期されるピーク−トラフパターンに対して評価することを含む、請求項5記載のシステム(60)。
- 解析する前記工程は、
前記排気プロファイルデータに基づいて、各熱センサ(50)と関連付けられるピーク−トラフ対を特定すること、及び、
各ピーク−トラフ対ごとに前記統計的特徴を計算すること、
を含む、請求項5記載のシステム(60)。 - 前記排気プロファイルデータが前記複数の熱センサ(50)と関連付けられる統計的特徴を含み、前記統計的特徴は、最小ピーク温度、最大ピーク温度、最小トラフ温度、最大トラフ温度、最小ピーク−トラフ間Δ、及び、最大ピーク−トラフ間Δのうちの少なくとも1つを含む、請求項1記載のシステム(60)。
- 前記統計的特徴が異常であることを決定する前記工程は、少なくとも前記統計的特徴に基づいて特徴ベクトルを形成して、分類モデルを通じて前記特徴ベクトルを処理することを含む、請求項1記載のシステム(60)。
- 解析する前記工程の前に
前記排気プロファイルデータの品質を決定する工程と、
前記品質が所定の品質レベルを下回るとの決定に応じて、前記排気プロファイルデータを調整する工程と、
を更に備える、請求項1記載のシステム(60)。 - 解析する前記工程は、前記ガスタービン(4)が所定の負荷を超えて動作している後に行なわれる、請求項1記載のシステム(60)。
- 前記ガスタービン(4)の前記燃焼セクション(10)における異常の検出に少なくとも部分的に基づいてアラーム(74)を出す工程を更に備える、請求項1記載のシステム(60)。
- 前記アラーム(74)が更なる評価及びそれに応じた措置のうちの少なくとも1つを起動させる、請求項12記載のシステム(60)。
- ガスタービン(4)の燃焼セクション(10)における異常を検出するための方法(400)であって、
ガスタービン(4)の排気セクション(22)の周囲に配置される複数の熱センサ(50)から、前記ガスタービン(4)の排気プロファイルデータを受ける工程と、
ピーク−トラフパターンと関連付けられる統計的特徴を計算するために前記排気プロファイルデータを解析する工程と、
機械学習アルゴリズムを使用して、前記統計的特徴が異常であることを決定する工程と、
前記決定に応じて、所定の期間にわたって前記排気プロファイルデータの処理を続ける工程と、
前記統計的特徴が所定の期間にわたって異常なままである場合に前記ガスタービン(4)の燃焼セクション(10)における異常を報告する工程と、
を備える、方法(400)。 - 前記機械学習アルゴリズムが履歴的な排気プロファイルデータを使用して訓練され、前記履歴的な排気プロファイルデータが正常なデータサンプルと不良データサンプルとを含む、請求項14記載の方法(400)。
- 前記熱センサ(50)は、前記ガスタービン(4)の前記燃焼セクション(10)と関連付けられる排気ディフューザの周囲に径方向で位置決めされるとともに、等間隔の配列で配置される、請求項14記載の方法(400)。
- 前記排気プロファイルデータが複数のピーク−トラフ対を含み、複数のピーク及びトラフの各ピーク−トラフ対が複数の燃焼器(12)のうちの少なくとも1つの燃焼器(12)に対応する、請求項14記載の方法(400)。
- 前記統計的特徴を計算する前記工程は、
前記排気プロファイルデータに基づいて、各熱センサ(50)と関連付けられるピーク−トラフ対を特定すること、及び、
各ピーク−トラフ対ごとに前記統計的特徴を計算すること、
を含む、請求項17記載の方法(400)。 - 前記統計的特徴が異常であることを決定する前記工程は、少なくとも前記統計的特徴に基づいて特徴ベクトルを形成して、分類モデルを通じて前記特徴ベクトルを処理することを含む、請求項14記載の方法(400)。
- 少なくとも1つのプロセッサ(650)で実行されるときに、
ガスタービン(4)の排気セクション(22)の周囲に配置される複数の熱センサ(50)から、前記ガスタービン(4)の排気プロファイルデータを受ける工程と、
ピーク−トラフパターンと関連付けられる統計的特徴を計算するために前記排気プロファイルデータを解析する工程と、
機械学習アルゴリズムを使用して、前記統計的特徴が異常であることを決定する工程と、
前記決定に応じて、所定の期間にわたって前記排気プロファイルデータの処理を続ける工程と、
前記統計的特徴が前記所定の期間にわたって異常なままである場合に前記ガスタービン(4)の燃焼セクション(10)における異常を報告する工程と、
を備える工程を行なう記憶された命令(68)を有する、持続性コンピュータ可読媒体(64)。
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