JP2019023617A - ターボ機械潤滑油分析器システム、コンピュータプログラム製品および関連する方法 - Google Patents
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Abstract
Description
ここで、k=化学反応の速度定数;T=潤滑油の絶対温度(単位ケルビン);A=前指数因子;Ea=潤滑油の活性化エネルギ;およびR=一般ガス定数である。あるいは、一般ガス定数(R)は、ボルツマン定数(kB)と置き換えることができる。鉱油の場合に簡略化すると、ARRは、油の酸化寿命(L)、化学反応の速度定数(k1)、および理想的速度定数k2=4750で、次のように表すことができる。
プロセスP2:監視システム114は、潤滑油の温度測定値に基づいて潤滑油の温度準拠残存寿命(LT)を決定する。温度準拠残存寿命は、潤滑油の測定された温度値に基づいて予測されるような推定残存寿命を表すことができる。これは、潤滑油の温度の測定値を得ることを含むことができる。潤滑油がターボ機械からのものである場合、温度測定値は、ターボ機械内かまたはターボ機械の外のいずれかで、潤滑油に接触する温度センサから得ることができる。プロセスP1の場合と同様に、温度準拠残存寿命は、ARRに従って計算することができる。しかし、他のいくつかの場合には、所与の基準温度T0に対する温度準拠残存寿命(OL)は、以下の式に従って計算することができる。
ここで、ktは、試験される油の種類に起因する一定値であり、T0は、油の設計基準温度(単位ケルビン)である。温度準拠残存寿命(OL)は、基準温度(例えば、潤滑油が動作するように設計されている温度)での潤滑油の寿命サイクルを表す。油が微粒子もしくは他の汚染物質を含む場合、または粘度が低下する場合、温度準拠残存寿命(OL)は、短くなる。
ここで、Tは、例えば温度センサでの潤滑油の温度読取値であり、μnominalは、正規化された潤滑油粘度であり、μは、測定された実際の潤滑油粘度であり、μ0は、基準潤滑油粘度である。
ここで、Pnormは、正規化された圧力であり、P0は、油ポンプでのポンプ定格圧力であり、Ppumpは、潤滑油ポンプ圧力(ポンド/平方インチ(psi)単位)である。
ここで、ΔPfilterは、潤滑油フィルタ差圧(psid単位)であり、k0、k2、k3、k4およびk5は、潤滑油で動作する機械(例えば、ターボ機械118)から油センサシステム150(図3)によって収集された経験的データおよび/または予め収集された経験的データから潤滑油の動作をシミュレートするように構築されたモデルに基づいて動的に割り当てられる重みである。これらの重みは、潤滑油が設置時(設置条件)および/または動作中(動作条件)に曝される条件に基づいて更新することができる。
ここで、TCFは、総汚染係数(式6)であり、Tは、潤滑油温度読取値(単位ケルビン)である。
ROL=OL−ALL (式8)
実際の損失寿命は、時間(t)の関数としての総汚染係数(TCF)および時間(t)の関数としての測定された潤滑油排出温度(図3のターボ機械118の排出位置で測定される)に基づいて計算することができる。方程式で表すと:
ここで、T0は、潤滑油の基準温度であり、TCF(t)は、所与の時間(t)での総汚染係数(式6)であり、T(t)は、時間(t)での測定された潤滑油排出温度である。
次の場合:
そして、油は、時間(t)で変化する必要があり、ここで、Taveは、以下によって定義される平均潤滑油温度である:
多くの実施形態では、潤滑油のサンプルは、ターボ機械の様々な位置で得られる。これらの場合、残存寿命を決定するために、サンプルデータを平均しまたは他の方法で正規化することができることが理解されよう。
ここで、tは、将来の時間であり、w0、w1、およびw2は、データのコーパスから取られた潤滑油データの傾向で動的に更新される重みである。様々な実施形態では、例えば、図3に関して示され説明されるように、潤滑油モデル300は、1つまたは複数のターボ機械118の周りのデータ(コーパス)310およびこれらの機械の潤滑油のコーパスを使用して構成することができる。例えば、いくつかの場合には、潤滑油モデル300は、本明細書に記載のプロセスによって収集されたデータ(例えば、油温データ60、油圧データ80、油頻度データ90)に基づいて構成することができ、その記憶されたデータと予想される油の残存寿命との間の関係を計算することができる。潤滑油モデル300は、本明細書に開示される1つまたは複数の数学的関係、例えば、式1から式12に従ってコーパス310を分析するための制御論理を含むことができる。いくつかの場合には、コーパス310は、潤滑油の測定された特性(例えば、温度、圧力、頻度、分解時間など)と油の種類との間の既知の関係と、これらの油を使用するターボ機械の種類と、潤滑油が不足したかまたはメンテナンスを必要とした時間とを含む。潤滑油モデル300は、1つまたは複数のターボ機械118から収集されたデータに基づいてそれ自体が更新され得る、コーパス310からのデータで連続的または定期的に更新され得る。潤滑油モデル300はまた、例えば、式12の重みw0、w1、w2を連続的に更新して所与の潤滑油の総汚染係数(TCF)を動的に計算することによって将来の潤滑油の不足または交換時間を予測するために、コーパス310からのデータ間の新しい関係を導き出すための自己学習エンジン320を含むことができる。
[実施態様1]
潤滑油(300)の最初の理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油(300)の温度測定値に基づいて前記潤滑油(300)の温度準拠残存寿命を決定することと、
前記潤滑油(300)の非粒子数サンプルに基づいて前記潤滑油(300)の汚染係数を計算することと、
前記汚染係数、前記最初の理想的残存寿命、および前記温度準拠残存寿命に基づいて前記潤滑油(300)の更新した理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油(300)の前記更新した理想的残存寿命および実際の損失寿命に基づいて前記潤滑油(300)の実際の残存寿命を決定することと
を含む行為を実行することによって、前記潤滑油(300)を監視するように構成された少なくとも1つのコンピューティングデバイス(124)を備える、システム(102)。
[実施態様2]
前記実際の損失寿命が、前記潤滑油(300)の損失寿命係数(LLF)の関数であり、前記LLFが、以下の式:
[実施態様3]
前記少なくとも1つのコンピューティングデバイス(124)が、前記潤滑油(300)のサンプリング頻度に基づいて前記潤滑油(300)のサンプリング間の経過時間を決定するようにさらに構成される、実施態様1に記載のシステム(102)。
[実施態様4]
前記実際の残存寿命を前記決定することが、時間の関数としての前記汚染係数および時間の関数としての前記潤滑油(300)の前記温度測定値に基づいて前記実際の損失寿命を決定することを含む、実施態様1に記載のシステム(102)。
[実施態様5]
前記潤滑油(300)の前記更新した理想的残存寿命を前記決定することが、以下の式:
更新した理想的残存寿命=最初の理想的残存寿命−実際の損失寿命
に従って前記更新した理想的残存寿命を計算することを含む、実施態様4に記載のシステム(102)。
[実施態様6]
前記潤滑油(300)の前記実際の残存寿命を前記決定することが、以下の式:
に従って前記実際の残存寿命を計算することを含み、そして、潤滑油(300)を時間(t)で変化させ、
ここで、Taveは、経時的に測定された平均潤滑油温度であり、TCFは、前記汚染係数であり、T0は、前記潤滑油(300)の基準温度である、実施態様1に記載のシステム(102)。
[実施態様7]
前記Taveが、以下の式:
[実施態様8]
前記潤滑油(300)の前記温度準拠残存寿命が、前記潤滑油(300)のアレニウス反応速度に基づいて計算される、実施態様1に記載のシステム(102)。
[実施態様9]
前記汚染係数が、以下の式:
ここで、ΔPfilterは、測定された潤滑油フィルタ差圧であり、k0、k2、k3、k4およびk5は、前記潤滑油(300)の設置条件または前記潤滑油(300)の動作条件に基づいて動的に割り当てられる重みである、実施態様1に記載のシステム(102)。
[実施態様10]
プログラムコードを含むコンピュータプログラム製品であって、該プログラムコードは、1つのコンピューティングデバイス(124)によって実行されたとき、前記少なくとも1つのコンピューティングデバイス(124)に、
潤滑油(300)の最初の理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油(300)の温度測定値に基づいて前記潤滑油(300)の温度準拠残存寿命を決定することと、
前記潤滑油(300)の非粒子数サンプルに基づいて前記潤滑油(300)の汚染係数を計算することと、
前記汚染係数、前記最初の理想的残存寿命、および前記温度準拠残存寿命に基づいて前記潤滑油(300)の更新した理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油(300)の前記更新した理想的残存寿命および実際の損失寿命に基づいて前記潤滑油(300)の実際の残存寿命を決定することと
を含む行為を実行することによって、前記潤滑油(300)を監視させる、コンピュータプログラム製品。
[実施態様11]
前記実際の損失寿命が、前記潤滑油(300)の損失寿命係数(LLF)の関数であり、前記LLFが、以下の式:
[実施態様12]
前記プログラムコードが、前記少なくとも1つのコンピューティングデバイス(124)に、前記潤滑油(300)のサンプリング頻度に基づいて前記潤滑油(300)のサンプリング間の経過時間を決定させる、実施態様11に記載のコンピュータプログラム製品。
[実施態様13]
前記実際の残存寿命を前記決定することが、時間の関数としての前記汚染係数および時間の関数としての前記潤滑油(300)の前記温度測定値に基づいて前記実際の損失寿命を決定することを含む、実施態様10に記載のコンピュータプログラム製品。
[実施態様14]
前記潤滑油(300)の前記更新した理想的残存寿命を前記決定することが、以下の式:
更新した理想的残存寿命=最初の理想的残存寿命−実際の損失寿命
に従って前記更新した理想的残存寿命を計算することを含む、実施態様13に記載のコンピュータプログラム製品。
[実施態様15]
前記潤滑油(300)の前記実際の残存寿命を前記決定することが、以下の式:
に従って前記実際の残存寿命を計算することを含み、そして、潤滑油(300)を時間(t)で変化させ、
ここで、Taveは、経時的に測定された平均潤滑油温度であり、TCFは、前記汚染係数であり、T0は、前記潤滑油(300)の基準温度である、実施態様10に記載のコンピュータプログラム製品。
[実施態様16]
前記汚染係数が、以下の式:
ここで、ΔPfilterは、測定された潤滑油フィルタ差圧であり、k0、k2、k3、k4およびk5は、前記潤滑油(300)の設置条件または前記潤滑油(300)の動作条件に基づいて動的に割り当てられる重みである、実施態様10に記載のコンピュータプログラム製品。
[実施態様17]
プロセッサおよびメモリを有する少なくとも1つのコンピューティングデバイス(124)で実行される、ターボ機械(118)からの潤滑油(300)を監視するコンピュータ実装方法であって、
潤滑油(300)の最初の理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油(300)の温度測定値に基づいて前記潤滑油(300)の温度準拠残存寿命を決定することと、
前記潤滑油(300)の非粒子数サンプルに基づいて前記潤滑油(300)の汚染係数を計算することと、
前記汚染係数、前記最初の理想的残存寿命、および前記温度準拠残存寿命に基づいて前記潤滑油(300)の更新した理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油(300)の前記更新した理想的残存寿命および実際の損失寿命に基づいて前記潤滑油(300)の実際の残存寿命を決定することと
を含む、方法。
[実施態様18]
前記実際の残存寿命を前記決定することが、時間の関数としての前記汚染係数および時間の関数としての前記潤滑油(300)の前記温度測定値に基づいて前記実際の損失寿命を決定することを含む、実施態様17に記載のコンピュータ実装方法。
[実施態様19]
前記潤滑油(300)の前記実際の残存寿命を前記決定することが、以下の式:
に従って前記実際の残存寿命を計算することを含み、そして、潤滑油(300)を時間(t)で変化させ、
ここで、Taveは、経時的に測定された平均潤滑油温度であり、TCFは、前記汚染係数であり、T0は、前記潤滑油(300)の基準温度である、実施態様17に記載のコンピュータ実装方法。
[実施態様20]
前記汚染係数が、以下の式:
ここで、ΔPfilterは、測定された潤滑油フィルタ差圧であり、k0、k2、k3、k4およびk5は、前記潤滑油(300)の設置条件または前記潤滑油(300)の動作条件に基づいて動的に割り当てられる重みである、実施態様17に記載のコンピュータ実装方法。
80 油圧データ、圧力データ
90 油頻度データ、頻度データ
101 環境
102 コンピュータシステム
104 処理構成要素
106 記憶構成要素
108 入力/出力I/O構成要素
110 経路、通信経路
112 ユーザ、システムユーザ
114 監視システム、潤滑油監視システム
118 ターボ機械
124 コンピューティングデバイス
132 モジュール
150 センサシステム、油センサシステム
300 潤滑油、潤滑油モデル、モデル
310 コーパス
320 自己学習エンジン
500 装置、潤滑油監視装置
502 ハウジングセクション
504 ケーシング
506 基板
508 背部支持体
510 マウント
512 取入れ導管、油取入れ導管
514 ポンプ、油ポンプ
516 内部導管
518 分析器、油分析器
520 排出導管
526 インターフェース
528 ディスプレイ
530 警報表示器
540 リザーバ、油リザーバ
560 排出導管
572 L字形部材
574 柱状部
576 基部
580 排出位置、セクション
582 セクション、抽出位置
Claims (10)
- 潤滑油(300)の最初の理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油(300)の温度測定値に基づいて前記潤滑油(300)の温度準拠残存寿命を決定することと、
前記潤滑油(300)の非粒子数サンプルに基づいて前記潤滑油(300)の汚染係数を計算することと、
前記汚染係数、前記最初の理想的残存寿命、および前記温度準拠残存寿命に基づいて前記潤滑油(300)の更新した理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油(300)の前記更新した理想的残存寿命および実際の損失寿命に基づいて前記潤滑油(300)の実際の残存寿命を決定することと
を含む行為を実行することによって、前記潤滑油(300)を監視するように構成された少なくとも1つのコンピューティングデバイス(124)を備える、システム(102)。 - 前記実際の損失寿命が、前記潤滑油(300)の損失寿命係数(LLF)の関数であり、前記LLFが、以下の式:
- 前記少なくとも1つのコンピューティングデバイス(124)が、前記潤滑油(300)のサンプリング頻度に基づいて前記潤滑油(300)のサンプリング間の経過時間を決定するようにさらに構成される、請求項1に記載のシステム(102)。
- 前記実際の残存寿命を前記決定することが、時間の関数としての前記汚染係数および時間の関数としての前記潤滑油(300)の前記温度測定値に基づいて前記実際の損失寿命を決定することを含む、請求項1に記載のシステム(102)。
- 前記潤滑油(300)の前記更新した理想的残存寿命を前記決定することが、以下の式:
更新した理想的残存寿命=最初の理想的残存寿命−実際の損失寿命
に従って前記更新した理想的残存寿命を計算することを含む、請求項4に記載のシステム(102)。 - 前記潤滑油(300)の前記実際の残存寿命を前記決定することが、以下の式:
に従って前記実際の残存寿命を計算することを含み、そして、潤滑油(300)を時間(t)で変化させ、
ここで、Taveは、経時的に測定された平均潤滑油温度であり、TCFは、前記汚染係数であり、T0は、前記潤滑油(300)の基準温度である、請求項1に記載のシステム(102)。 - 前記Taveが、以下の式:
- 前記潤滑油(300)の前記温度準拠残存寿命が、前記潤滑油(300)のアレニウス反応速度に基づいて計算される、請求項1に記載のシステム(102)。
- 前記汚染係数が、以下の式:
ここで、ΔPfilterは、測定された潤滑油フィルタ差圧であり、k0、k2、k3、k4およびk5は、前記潤滑油(300)の設置条件または前記潤滑油(300)の動作条件に基づいて動的に割り当てられる重みである、請求項1に記載のシステム(102)。 - プロセッサおよびメモリを有する少なくとも1つのコンピューティングデバイス(124)で実行される、ターボ機械(118)からの潤滑油(300)を監視するコンピュータ実装方法であって、
潤滑油(300)の最初の理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油(300)の温度測定値に基づいて前記潤滑油(300)の温度準拠残存寿命を決定することと、
前記潤滑油(300)の非粒子数サンプルに基づいて前記潤滑油(300)の汚染係数を計算することと、
前記汚染係数、前記最初の理想的残存寿命、および前記温度準拠残存寿命に基づいて前記潤滑油(300)の更新した理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油(300)の前記更新した理想的残存寿命および実際の損失寿命に基づいて前記潤滑油(300)の実際の残存寿命を決定することと
を含む、方法。
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