JP2022517504A - 加圧下または真空下のガスネットワーク中の障害を検出するためのガスネットワークおよび方法 - Google Patents

Abstract

ガスネットワーク（１）中の障害（１３）を、ガスの物理パラメータを決定するセンサ（９ａ、９ｂ、９ｄ）で検出するための方法であって、ガスネットワーク（１）が制御可能な絞り弁（１０）および絞り弁（１０）の状態を登録できる状態センサ（９ｃ）を備え、方法が以下のステップ、すなわち、１つまたは複数の調節可能な絞り弁（１０）が障害（１３）を発生させるために制御される、センサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）の測定値の間で数学的モデルが確立されるトレーニングフェーズ（１６）と、第１のグループのセンサおよび第２のグループのセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）の測定値の間で確立された数学的モデルが使用されて、ガスネットワーク（１）中の障害（１３）を検出する動作フェーズ（１７）とを含み、前記動作フェーズ（１７）が以下のステップ、すなわち、数学的モデルを使用して、第１のグループのセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）の読出し値および第２のグループのセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）の値を計算するステップと、計算した値と読み出した値の間の差異を決定するステップと、上述の差異に基づいて障害（１３）の存在を決定するステップとを含む、方法。

Description

本発明は、加圧下または真空下でガスネットワーク中の障害を検出するための方法に関する。

より詳細には、本発明は、ガスネットワーク中で生じる障害を検出および定量化することが可能となることが意図される。

本明細書では、「ガス」とは、たとえば空気を意味するが、必ずしも空気とは限らない。

本明細書では、「障害」とは、ガスネットワーク中の部分的もしくは全体的な閉塞、またはパイプラインの抵抗の増加を意味する。

加圧下でガスネットワークを監視するまたは制御する方法が既に知られている一方で、これらの方法は、長くて真っ直ぐなパイプラインのために設定され、ここでは、対象のガスの圧縮率に起因して、入る流れは、出る流れと必ずしも等しくない。

この方法は、１つまたは複数の圧縮工場が加圧下で消費者の複雑なネットワークにガスを供給する、加圧下の複雑なガスネットワークでは好適でない、非常に長いパイプライン、真っ直ぐなパイプラインなどといった、いくつかの仮定に基づく。

しかし、上述の方法は、ガスネットワーク中の漏れの検出に関する。

そのような知られている方法の欠点は、供給源と消費者または消費者区域との間のパイプラインの複雑なネットワーク中の障害を検出することを可能にしないという点である。加えて、ガスの分配ネットワークまたは真空ネットワークは、過小推定するべきでない障害の発生源である。

ガスネットワーク中での障害の検出について、特定の方法はまだ知られていない。

本発明の目的は、この問題に対する解決策を提供することである。

本発明は、加圧したまたは真空のガスネットワーク中の障害を検出および定量化するための方法に関し、ガスネットワークは、
－ 圧縮したガスまたは真空の１つまたは複数の供給源と、
－ 圧縮したガスまたは真空利用の１つまたは複数の消費者または消費者区域と、
－ 圧縮したガスまたは真空を供給源から消費者、消費者区域または利用に移送するためのパイプラインまたはパイプラインのネットワークと、
－ ガスネットワーク中の異なる時間および場所でガスの１つまたは複数の物理パラメータを決定する複数のセンサと
を備え、
ガスネットワークが、上述のパイプラインに位置するいくつかの制御可能または調節可能な絞り弁、ならびに、１つまたは複数の絞り弁の状態または状況を記録することが可能な１つまたは複数の状態センサをさらに備えること、ならびに、方法が以下のステップ、すなわち、
－ 第１のグループのセンサおよび第２のグループのセンサの測定値の間で、これらのセンサの異なる測定値に基づいて、数学的モデルが導き出されるトレーニングフェーズであって、１つまたは複数の調節可能な絞り弁が、予め規定された順序で、よく設計されたシナリオにしたがって障害を発生させるために制御される、フェーズと、
－ 第１のグループのセンサおよび第２のグループのセンサの測定値の間で確立された数学的モデルが使用されて、ガスネットワーク中の障害を予測する動作フェーズと
を含み、
ここで、動作フェーズが以下のステップ、すなわち、
－ 第１のグループのセンサを読み出すステップと、
－ 数学的モデルを使用して、センサの読み出した測定値から、第２のグループのセンサの値を計算または決定するステップと、
－ 第２のグループのセンサの計算した値またはある値を第２のグループのセンサの読み出した値と比較し、それらの間の差異を決定するステップと、
－ 上述した差異およびその派生物のいずれかに基づいてガスネットワーク中に障害が存在するかを決定するステップと、
－ 対応する障害の程度を有する障害が検出された場合に警告を生成するステップと
を含むことを特徴とする、方法に関する。

調節可能な絞り弁が制御される「予め規定された順序」とは、２つ以上がある場合に調節可能な絞り弁が開閉される順序を意味する。

「シナリオ」とは、異なる調節可能な絞り弁の異なる「開閉」状態、たとえば、［０， ０， ０， ０］、［１， ０， ０， ０］、［０， １， １， ０］、．．．のことを意味する。単なる開（１）および閉（０）以外のさらなる状態があることが可能であり、ここでは、障害の検出、および定量化のために、中間状態（たとえば、１／２）が同じように重要である。

「差異の派生物」とは、たとえば、和、算術平均、最小２乗和などといった、差異から引き出すことができる任意の数学的量を意味する。

「消費者区域」とは、個別の消費者のグループのことを呼ぶ。ガスネットワークは、いくつかの消費者グループまたは消費者区域を含む場合がある。

長所は、ガスネットワーク自体の障害を知り、検出し、位置特定し、さらに定量化することをそのような方法が可能にするという点である。

言い換えれば、本方法によって検出された障害は、圧縮ガスの供給源または消費者での、すなわち、圧縮工場および空気工具または構成要素での障害に限定されず、ガスネットワーク自体のパイプラインでの障害である場合がある。

トレーニングフェーズの期間に、様々なセンサの測定値を使用して、このグループのセンサ間に関係式が確立される。

絞り弁の異なる設定で、異なる測定が行われる。言い換えれば、異なる試験シナリオ下の特別な順序で、絞り弁を部分的に閉じることによって、異なる障害の程度がガスネットワーク中で発生され、次いで、センサから測定値が読み出される。

すべてのデータに基づいて、第１のグループのセンサすなわち数学的モデルの入力と、第２のグループのセンサすなわち数学的モデルの出力との間に、数学的モデルが確立される。入力または数学的操作は「特徴」とも呼ばれ、出力は「ターゲット」とも呼ばれる。

この方法では、センサによって測定された異なるパラメータ間の関係式を示す数学的モデルが作成されることになる。これらのパラメータまたは係数は、「重み」とも呼ばれる。

このモデルは、次いで、モデルの結果とセンサの測定値を比較することによって、センサの将来の測定値における不規則性を迅速に検出するために使用されることになる。

この方法では、とても迅速かつ正確に障害が検出、位置特定、および定量化され、障害が検出される場合、アクションを行うことができ、障害を修復することができる。

好ましくは、動作フェーズがある時点で一時的に中断されるまたは止められるべきであり、その後、異なるセンサの測定値間の数学的モデルまたは関係式を再定義するためにトレーニングフェーズが再開されるべきであり、その後動作フェーズが再開される。

プロセス、すなわち供給源、パイプライン、および消費者を有するガスネットワークは停止されず、方法だけとなることに留意されたい。言い換えれば、動作フェーズが一時的に中断されるまたは止められる場合、供給源は依然として消費者にガス、または真空を供給することになる。

動作フェーズを中断してトレーニングフェーズを再開することには、数学的モデルまたは関係式が更新されるという長所がある。

このことによって、たとえば、修復されている検出済みの障害、または、時間とともに行われているガスネットワークへの調節もしくは拡張を考慮に入れることが可能になる。

本発明は、加圧下または真空下のガスネットワークにも関する。ガスネットワークは、少なくとも以下、すなわち
－ 圧縮したガスまたは真空の１つまたは複数の供給源と、
－ 圧縮したガスまたは真空利用の１つまたは複数の消費者、消費者区域と、
－ ガスまたは真空を供給源から消費者、消費者区域または利用に移送するためのパイプラインまたはパイプラインのネットワークと、
－ ガスネットワーク中の異なる時間および場所で圧縮したガスの１つまたは複数の物理パラメータを決定する複数のセンサと
を備え、
ガスネットワークが以下、すなわち
－ いくつかの制御可能または調節可能な絞り弁と、
－ １つまたは複数の絞り弁の状態または状況を記録できる１つまたは複数の状態センサと、
－ センサからのデータの収集のため、および上述の絞り弁を制御または調節するためのデータ取得制御ユニットと、
－ 本発明にしたがった方法を実行するための計算ユニットと
をさらに備えるという特徴を有する。

そのような配置構成を使用して、本発明にしたがった方法を適用することができる。

本発明の特性をより良好に説明するために、本発明にしたがった方法およびガスネットワークのいくつかの好ましい変形形態が、何ら限定的な性質のない例として、添付図面を参照して下で記載されている。

本発明にしたがった配置構成を概略的に示す図である。 本発明にしたがった方法の概略フローチャートを示す図である。

図１のガスネットワーク１は、供給源側２、消費者側３、およびその２つの間のパイプライン５のネットワーク４を主に備える。

この場合のガスネットワーク１は、加圧下のガスネットワーク１である。たとえば、ガスは、空気、酸素、または窒素であってよい。

供給源側２は、圧縮空気を生成する、いくつかの、この場合は３つのコンプレッサ６を備える。消費者側３は、圧縮空気の、いくつかの、この場合はやはり３箇所の消費者７を含む。

コンプレッサ６が圧縮空気ドライヤを含むことも可能である。

ガスネットワーク１の下流にコンプレッサ６がやはり存在できることは除外されない。これは、「ブーストコンプレッサ」と呼ばれる。

圧縮空気は、コンプレッサ６から消費者７にパイプライン５のネットワーク４を通して経路指定される。

このネットワーク４は、ほとんどの場合に、パイプライン５の非常に複雑なネットワークである。

図１は、非常に概略的で簡略化した方法における本ネットワーク４を示す。最も現実的な状況では、パイプライン５のネットワーク４が多数のパイプライン５、および消費者７を直列および並列に互いに、およびコンプレッサ６と接続する継手を備える。ネットワーク４の部分がリング構成を採用することまたは含むことは除外されない。

これは、ガスネットワーク１が、追加の消費者７またはコンプレッサ６で時間とともに拡張されることが多く、それによって既存のパイプライン５間の新しいパイプライン５を敷設しなければならず、このことによって、絡み合うパイプライン５がもたらされるためである。

ガスネットワーク１は、圧力容器８を備えることもでき、この圧力容器８の前にすべてのコンプレッサ６がある。

ガスネットワーク１の下流に１つまたは複数の圧力容器８が存在する場合があることは除外されない。

加えて、フィルタ、分離器、噴霧器、および／または調整器などといった構成要素１８をガスネットワーク１の中に設けることもできる。これらの構成要素１８は、様々な組合せで見いだすことができ、バッファタンク８の近くと個別の消費者７の近くの両方に見いだすことができる。

ネットワーク４は、ネットワーク４中の異なる場所に配置されるいくつかのセンサ９ａ、９ｂ、９ｃも含む。

この場合では、２つの流量センサ９ａが設置されており、そのうちの１つは、上述の圧力容器８の直後にあり、これが、すべてのコンプレッサ６によってもたらされる全流量ｑを測定することになる。

コンプレッサ６の流量がコンプレッサ６自体によって計算または測定される可能性がある。

加えて、図では４つの圧力センサ９ｂを示しており、これが、ネットワーク４中の異なる場所の圧力を測定する。

圧力容器８中の圧力を測定するための圧力センサ９ｂは、大きい濃縮した容積についての、「流入質量－流出質量（ｍａｓｓ ｉｎ － ｍａｓｓ ｏｕｔ）」原理を補正するようにやはり推奨される。

４つより多いまたはより少ない圧力センサ９ｂを設けることもできるのは、明らかである。加えて、流量センサ９ａの数は、本発明にとって限定するものではない。

流量センサ９ａまたは圧力センサ９ｂに加えて、追加または代替として、センサ９ａ、９ｂは、以下のガスの物理パラメータ、すなわち、差圧、温度、湿度、ガス速度などのうちの１つまたは複数を決定するために使用することができる。

本発明によれば、ガスネットワーク１は、様々な場所でパイプライン５の中に設置されるいくつかの絞り弁１０も設けられる。

これらの絞り弁１０は、いわば、障害をシミュレーションするために、パイプライン５を部分的に閉鎖することができる。絞り弁１０は調節可能または制御可能であって、これは、絞り弁１０が関連するパイプライン５を閉鎖する程度を設定または制御できることを意味する。

ガスの物理パラメータを測定できる、上述のセンサ９ａおよび９ｂに加えて、絞り弁１０に配置されるいくつかのセンサ９ｃ、すなわち「状態センサ９ｃ」もある。これらの状態センサ９ｃは、絞り弁１０の状態または状況、開度、すなわち、こうして生成された障害の相対的な増減を測定することができる。状態センサ９ｃは、絞り弁１０の両端間の圧力低下を決定する差圧センサ９ｄによって置き換えることもできる。

示される例では、各絞り弁１０についてこのタイプの状態センサ９ｃが設置されている。

好ましくは、センサ９ｃは、絞り弁１０の部分である。センサ９ｃは、絞り弁１０とともに１つのモジュールに一体化される。

他のセンサ９ａまたは９ｂの少なくとも部分が絞り弁１０とともに１つのモジュールに一体化されることは除外されない。このことによって、関連する絞り弁１０を通る流量を測定または決定することも可能となろう。

このことによって、センサ９ａ、９ｂ、および／または９ｃと絞り弁１０の設置または一体化を簡略化およびスピードアップすることにもなる。加えて、絞り弁１０のための正しい好適なセンサ９ａ、９ｂ、９ｃが１つのモジュール中に一緒に配置されることを確実にすることができる。

図１に明示的には示されないが、ガスネットワーク１中で、コンプレッサ６および消費者７の近傍に、これらの構成要素のオン／オフ状態を決定する追加の状態センサ９ｃがあることは、除外することができない。好ましくは、これらの状態センサは、消費者７自体の部分である。

追加の状態センサ９ｃ（たとえば、コンプレッサ６のオン／オフ）は、ここで、下で説明されるように、トレーニングフェーズ１６および動作フェーズ１７の期間に、モデルの交差感度を著しく低下させる意図がある。

上述の差圧センサ９ｄは、好ましくは、フィルタ、分離器、噴霧器、および／または調整器構成要素１８にわたって配置される。現在の例では、４つの差圧センサ９ｄがガスネットワーク１の中に組み込まれている。差圧センサ９ｄを絞り弁１０の両端間にやはり配置して、そこで、状態センサ９ｃの役割を引き継ぐことができる。

上述の湿度および温度センサは、好ましくは、圧縮工場６および消費者７の入口／出口に搭載するべきである。示される例では、これらの追加センサは、ガスネットワーク１の中にすべてが含まれるわけではないが、これも可能であるのは当然である。特に、質量流量の代わりに体積流量だけが測定されるネットワーク中と同様に、より広範囲で複雑なガスネットワーク１では、そのようなセンサ９ａ、９ｂを使用することができる。

本発明によれば、ガスネットワーク１は、上述のセンサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄからのデータを集めて、絞り弁１０を制御もするための、データ取得制御ユニット１１をさらに備える。

言い換えれば、センサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄは、ガスの物理パラメータを決定または測定し、このデータをデータ取得制御ユニット１１に送信し、データ取得制御ユニット１１は、障害を作成もしくはシミュレーションするために、絞り弁１０を閉じるか、および絞り弁１０をどれだけ閉じるかを制御または確認することになる。

本発明によれば、ガスネットワーク１は、センサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄからのデータを処理するための計算ユニット１２をさらに備える。ここで、計算ユニット１２は、下で説明されるように、本発明にしたがったガスネットワーク１中の障害１３を検出および定量化するための方法を実行することが可能となる。

上述の計算ユニット１２は、ガスネットワーク１の物理的な部分である、物理モジュールであってよい。計算ユニット１２が物理モジュールでなく、ガスネットワーク１にワイヤレスで接続されてもされなくてもよい、いわゆるクラウドベースの計算ユニット１２であることを除外することはできない。これは、計算ユニット１２または計算ユニット１２のソフトウェアが「クラウド」の中にあることを意味する。

この場合では、ガスネットワーク１は、本方法を使用して検出された障害１３を表示または信号伝達するためのモニタ１４をさらに備える。

本発明にしたがった、ガスネットワーク１の動作および方法は、非常に簡単で、以下となる。

図２は、図１のガスネットワーク１中の障害１３を検出するための方法を概略的に図示する。

第１のフェーズ１５、開始フェーズ１５では、必要な場合に、使用する前にセンサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄが較正される。他のセンサがある場合、それらも使用前に較正できるのは当然である。

これは、ガスネットワーク１中にセンサ９ａ、９ｂ、９ｃが配置されるときに一度行われる。もちろん、センサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄを経時的に再較正できることも可能である。

好ましくは、少なくともセンサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄのいくつかは、動作期間に、または現場の自己較正によって較正されるべきである。これは、ガスネットワーク１の中のセンサ９ａが、すなわち、センサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄが設置された後に較正されることを意味する。「動作中」または「現場で」とは、ガスネットワーク１からセンサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄを取り外すことのない較正を意味する。

もちろん、すべてのセンサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄを動作中に、または自己較正によって現場で較正してもよい。

この方法では、センサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄの配置および／またはあり得る汚染は、それらの測定値に影響を及ぼさないことを確信することができる。というのは、センサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄの配置後にだけ較正を実施する、またはある時間期間で較正を繰り返すためである。

次いで、第２のフェーズ１６、すなわちトレーニングフェーズ１６が開始する。

このフェーズでは、第１のグループのセンサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ、すなわち「特徴」の測定値と第２のグループのセンサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ、すなわち「ターゲット」の測定値との間で、数学的モデルが作られる。

好ましくは、第１のグループのセンサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄは、ガスネットワーク１中の異なる場所に、複数の圧力センサ９ｂ、場合によっていくつかの流量センサ９ａ、および場合によっていくつかの状態センサ９ｃを含み、第２のグループのセンサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄは、ガスネットワーク１中の異なる場所に複数の状態センサ９ｃを含む。

この場合では、流量センサ９ａ、圧力センサ９ｂ、および状態センサ９ｃの部分が第１のグループのセンサを形成し、残りの状態センサ９ｃが第２のグループのセンサを形成する。

完全にするために、ここで、本発明がこれに限定されないことが明記される。第１のグループのセンサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄおよび第２のグループのセンサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄについて、ランダムな選択を行うことができるが、第１のグループのセンサは第２のグループのセンサに入ることはできず、逆も同様であるという制限だけがある。

上述の数学的モデルは、センサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄの様々な測定値に基づいており、ここで、調節可能な絞り弁１０は、データ取得制御ユニット１１によって制御され、障害１３をシミュレーションするまたは発生させる。

言い換えれば、データ取得制御ユニット１１が、センサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄからデータまたは測定値を収集する。ここで、データ取得制御ユニット１１は、ガスネットワーク１の中に漏れが生じるように絞り弁１０を閉じるために絞り弁１０を制御し、その結果、ガスネットワーク１の中に障害１３が起きた場合に、センサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄからデータを収集することができる。

この方法では、絞り弁１０からの情報、すなわち、障害１３の場所およびサイズとともに、データまたは測定値の全セットを収集することができる。計算ユニット１２は、すべてのこの情報に基づいて数学的モデルを作ることになる。この数学的モデルは、好ましくは、ブラックボックスモデルまたはデータ駆動モデルである。モデルは、典型的には、推定される「重み」とも呼ばれるいくつかのパラメータまたは係数を含む。

このブラックボックスモデルは、たとえば、行列または非線形数学的ベクトル関数などの形をとる。

数学的モデルは、いくつかの仮定に基づく。この場合では、ガスネットワーク１の中に漏れがないことが仮定される。

トレーニングフェーズ１６は、好ましくは、ガスネットワーク１の動作または動作可能フェーズ期間に実行されるべきである。

数学的モデルは、動作フェーズ１７中で使用されて、ガスネットワーク１中の障害１３を検出、位置特定および定量化する。一般的でないが、動作フェーズ期間に、障害１３の位置特定をするために、予め規定された順序で調節可能絞り弁１０が制御されることは、除外することができない。

このフェーズ１７では、以下のステップ、すなわち、
－ 第１のグループのセンサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄを読み出すステップと、
－ センサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄの読み出した測定値に基づいて、数学的モデルを使用して、「予測されるターゲット」としても知られる第２のグループのセンサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄの値を計算または決定するステップと、
－ 第２のグループのセンサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄの計算した値または決定した値を第２のグループのセンサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄの読み出した値と比較し、それらの間の差異を決定するステップと、
－ 上述した差異およびその派生物のいずれかに基づいてガスネットワーク１中に存在する障害１３があるかを決定するステップと、
－ 障害１３が検出される場合に警告を生成するステップと
が実施される。

ガスネットワーク１中の障害１３を決定するために、最後から２番目のステップで、上述の差異がある閾値を超えるかが検査されることになる。これが、ガスネットワーク１中の障害１３を示す。

この閾は、事前に設定または選択することができる。

障害１３が検出されると、警告が生成されることになる。この場合、これは、警告を表示するモニタ１４を使用して行われる。

ガスネットワーク１のユーザがこの警告に気づき、適切なステップをとることが可能になる。

動作フェーズ１７のこれらのステップは、好ましくは、ある時間間隔で順次繰り返される。

これは、ガスネットワーク１の全動作周期の期間に障害１３を検出することができ、期間中にただ１回ではなく、ガスネットワーク１の開始直後だけでもないことを意味する。

上述の時間間隔は、ガスネットワーク１に依存して選択および設定することができる。時間間隔が経時的に変わることができることは除外することができない。

本発明の好ましい変形形態では、ある瞬間に、動作フェーズ１７が一時的に中断されまたは止められ、その後に、異なるセンサ９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄの測定値間の数学的モデルを再定義するために、トレーニングフェーズ１６を再開し、その後、動作フェーズ１７が再開される。

「ある瞬間に」とは、本明細書では、たとえば、週に１回、月に１回、もしくは年に１回プリセットされる瞬間として、またはユーザが選択できる瞬間として解釈するべきである。

これは、任意のシステムの時間変化挙動を考慮に入れるために数学的モデルを更新する。

これらは、たとえば、関連する部分または弁を交換することによって、ベースライン状態において存在する小さい障害１３へと修理され、時間とともにより大きくなり、考慮に入れなければならない、ネットワーク４中の障害１３、またはガスネットワーク１の前述のベースライン状態を変えることになるネットワーク４の調整もしくは拡張を含む。

図１の例では、方法は、加圧下のガスネットワーク１であるが、真空下のガスネットワーク１であってもよい。

ここで、供給源側２が、いくつかの真空の供給源、すなわち、真空ポンプまたは同様のものを備える。

この場合では、消費者７は、真空を必要とする利用によって置き換えられている。

さらに、方法は上記開示と同じである。

本発明は、例として図に示された実施形態に決して限定されず、本発明で特許請求されるような方法およびガスネットワークは、本発明の範囲を超えることなく異なる変形形態で実行することができる。

１ ガスネットワーク
２ 供給源側
３ 消費者側
４ ネットワーク
５ パイプライン
６ コンプレッサ、圧縮工場
７ 消費者
８ 圧力容器、バッファタンク
９ａ 流量センサ
９ｂ 圧力センサ
９ｃ 状態センサ
９ｄ 差圧センサ
１０ 絞り弁
１１ データ取得制御ユニット
１２ 計算ユニット
１３ 障害
１４ モニタ
１５ 第１のフェーズ、開始フェーズ
１６ 第２のフェーズ、トレーニングフェーズ
１７ 動作フェーズ
１８ 構成要素

Claims (17)

1. 加圧下または真空下のガスネットワーク（１）中の障害（１３）を検出、位置特定、および定量化するための方法であって、前記ガスネットワーク（１）が、
   圧縮したガスまたは真空の１つまたは複数の供給源（６）と、
   圧縮したガスまたは真空利用の１つまたは複数の消費者（７）または消費者区域と、
   前記圧縮したガスまたは真空を前記供給源（６）から前記消費者（７）、消費者区域または利用に移送するためのパイプライン（５）またはパイプライン（５）のネットワークと、
   前記ガスネットワーク（１）中の異なる時間および場所で前記ガスの１つまたは複数の物理パラメータを提供する複数のセンサ（９ａ、９ｂ、９ｄ）と
   を備え、
   前記ガスネットワーク（１）が、上述のパイプライン（５）に位置するいくつかの制御可能または調節可能な絞り弁（１０）、および、１つまたは複数の絞り弁（１０）の状態または状況を記録することが可能な１つまたは複数の状態センサ（９ｃ）をさらに備えること、ならびに、前記方法が以下のステップ、すなわち、
   第１のグループのセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）および第２のグループのセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）の測定値の間で、これらのセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）の異なる測定値に基づいて、数学的モデルが導き出されるトレーニングフェーズ（１６）であって、１つまたは複数の調節可能な絞り弁（１０）が、予め規定された順序で、よく設計されたシナリオにしたがって障害（１３）を発生させるために制御される、フェーズと、
   前記第１のグループのセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）および前記第２のグループのセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）の前記測定値の間で確立された前記数学的モデルが使用されて、前記ガスネットワーク（１）中の障害（１３）を検出、位置特定、および定量化する動作フェーズ（１７）と
   を含み、
   前記動作フェーズ（１７）が以下のステップ、すなわち
   前記第１のグループのセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）を読み出すステップと、
   前記数学的モデルを使用して、前記センサ（９ａ、９ｂ、９ｃ）の前記読み出した測定値から、前記第２のグループのセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）の値を計算または決定するステップと、
   前記第２のグループのセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）の前記計算した値または決定した値を前記第２のグループのセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）の前記読み出した値と比較し、それらの間の差異を決定するステップと、
   上述した差異およびその派生物のいずれかに基づいて前記ガスネットワーク（１）中に障害（１３）が存在するかを決定するステップと、
   障害（１３）が検出される場合に警告を生成するステップ、ならびに／または前記障害（１３）の場所および前記障害（１３）の程度を決定するステップ、ならびに／または関連する障害費用を生成するステップと
   を含むことを特徴とする、方法。
2. 前記第１のグループのセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）が、前記ガスネットワーク（１）中の異なる場所に複数の圧力センサ（９ｂ）、場合によっていくつかの流量センサ（９ａ）、および場合によっていくつかの状態センサ（９ｃ）を含み、前記第２のグループのセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）が、前記ガスネットワーク（１）中の異なる場所に複数の状態センサ（９ｃ）を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 前記トレーニングフェーズ（１６）についての方法が、上述のセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）が使用の前に較正される開始フェーズ（１５）を含むことを特徴とする、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記センサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）が、現場の自己較正によって較正されることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
5. 上述のセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）が以下の前記ガスの物理パラメータ、すなわち、圧力、差圧、温度、流量、ガス速度、および湿度のうちの１つまたは複数を測定できることを特徴とする、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記動作フェーズ（１７）がある時点で一時的に中断されまたは止められ、その後、異なるセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）の測定値間の前記数学的モデルを再定義するために前記トレーニングフェーズ（１６）が再開され、その後前記動作フェーズ（１７）が再開されることを特徴とする、請求項１から５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記動作フェーズ（１７）のステップが所与の時間間隔で順次繰り返されることを特徴とする、請求項１から６のいずれか一項に記載の方法。
8. 前記センサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）の少なくとも部分とともに絞り弁（１０）が１つのモジュールに一体化されることを特徴とする、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
9. 前記ガスネットワーク（１）の中の各絞り弁（１０）の近傍にセンサ（９ａ、９ｂ、９ｃ）が設けられ、および／または逆も同様であることを特徴とする、請求項１から８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記数学的モデルがブラックボックスモデルであることを特徴とする、請求項１から９のいずれか一項に記載の方法。
11. 上述の数学的モデルが、パラメータまたは定数を有する行列および／または非線形ベクトル関数の形をとり、前記数学的モデルの出力または「ターゲット」の変化が前記動作フェーズ（１７）の期間追跡されることを特徴とする、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
12. それがガス、空気、酸素、もしくは窒素、または他の毒性のないおよび／もしくは有害なガス、またはガスの混合物であることを特徴とする、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 加圧下または真空下のガスネットワーク（１）であって、少なくとも、
    圧縮したガスまたは真空の１つまたは複数の供給源（６）と、
    圧縮したガスまたは真空利用の１つまたは複数の消費者（７）、消費者区域と、
    前記ガスまたは真空を前記供給源（６）から前記消費者（７）、消費者区域または利用に移送するためのパイプライン（５）またはパイプライン（５）のネットワークと、
    前記ガスネットワーク（１）中の異なる時間および場所で前記ガスの１つまたは複数の物理パラメータを提供する複数のセンサ（９ａ、９ｂ、９ｄ）と
    を備え、
    前記ガスネットワーク（１）が、
    いくつかの制御可能または調節可能な絞り弁（１０）と、
    １つまたは複数の絞り弁（１０）の状態または状況を記録することが可能な１つまたは複数の状態センサ（９ｃ）と、
    前記センサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）からのデータの収集のため、および上述の絞り弁（１０）を制御または調節するためのデータ取得制御ユニット（１１）と、
    請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法を実行するための計算ユニット（１２）と
    をさらに備えることを特徴とする、ガスネットワーク。
14. 前記センサ（９ａ、９ｂ、９ｃ、９ｄ）の少なくともいくつかとともに絞り弁（１０）が１つのモジュールに一体化されることを特徴とする、請求項１３に記載のガスネットワーク。
15. 障害（１３）を表示または信号伝達するためのモニタ（１４）を前記ガスネットワーク（１）がさらに備えることを特徴とする、請求項１３または１４に記載のガスネットワーク。
16. 消費者（７）の状態または状況を登録できる前記センサ（９ｃ）が前記消費者（７）自体の部分であることを特徴とする、請求項１３から１５のいずれか一項に記載のガスネットワーク。
17. 前記計算ユニット（１２）が、ワイヤレスでまたはワイヤレスでなく、前記ガスネットワーク（１）に接続されるクラウドベースの計算ユニット（１２）であることを特徴とする、請求項１３から１６のいずれか一項に記載のガスネットワーク。

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