JP2023020919A - タービンシステムにおける微粒子進入検出のインテリジェントモデルを構築するための検知システム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】タービンシステムの流体流路内に粒子検出センサを配置するための最適な位置を決定する方法を提供する。【解決手段】タービンシステム（１０）内の微粒子の存在及び蓄積のインテリジェントモデル（１６０）を利用して、エンジンのメンテナンス、浸食、腐食、及び部品故障の緩和に対処するように構成されたタービンシステム（１０）の制御システムが開示される。制御システムは、少なくとも１つのセンサ（１３２）によって測定されたデータ値（１７０）及び既知のデータ値（１８０）のデータベースに基づいて流体流のインテリジェントモデル（１６０）を構築して、タービンシステム（１０）への吸気粒子（１１２）の進入、タービンシステム（１０）内の汚損、タービンシステム（１０）の少なくとも一部の侵食、及びタービンシステム（１０）の性能劣化速度の量の推定値を提供することができる。【選択図】図１

Description

本開示は、一般に、タービンシステムのための検知システム及び方法に関し、より詳細には、ガスタービンシステム内の微粒子の存在及び蓄積のインテリジェントモデルを利用して、エンジンのメンテナンス、浸食、腐食、及び部品故障の緩和に対処するように構成された検知システム及び方法に関する。

ガスタービンは、世界中の多くの多様な用途及び環境で使用されている。この多様性は、空気濾過システムに多くの課題を生み出し、環境汚染物質の種類、ガスタービンのプラットフォーム技術、及び／又は燃料品質ごとに異なる解決策を必要としている。例えば、ガスタービンシステムが深刻な空気質汚染に曝される、高温で過酷な気候若しくは動作環境で動作するガスタービン、及び／又は高い動作温度で動作する高効率ガスタービンは、ガスタービンシステムの入口システムに妥協又は破損がある場合に、エンジン性能、信頼性、及び／又は保守性に関する重大な課題に直面する。実質的に異なる構造を有するガスタービンの異なる動作環境は、一般的な空気濾過監視システムではガスタービンシステムを汚染物質から適切に保護することができない。従来の濾過システムが故障し、砂や他の望ましくない粒子がガスタービンに入ると、ガスタービンの構成要素が損傷し、かつ／又は動作不能になる場合がある。さらに、粒子が望ましくなくガスタービンの構成要素を通って流れることは、ガスタービン自体の動作効率を低下させる可能性がある。

デブリ及び／又は粒子がガスタービンに入るのを防止するために、濾過システムは、典型的には、作動流体（例えば、濾過空気）がガスタービンの圧縮機に入る前に、様々なサイズのデブリ及び／又は粒子を濾過する複数段の濾過構成要素を含む。しかし、従来の濾過システムに含まれるこれらの構成要素は、同じデブリによって損傷する可能性があり、所望のようにデブリや粒子を濾過することができなくなる場合がある。追加的又は代替的に、従来の濾過システムに含まれる構成要素は、不適切な設置、動作寿命又は使用の延長、不適切なメンテナンス、汚染物質の異常な高負荷、及び／又は他の劣化要因のために、所望のように動作しない（例えば、デブリを除去しない）可能性がある。

従来のシステムでは、異なる構造を有し、異なる動作環境に位置するガスタービンのためのそのような濾過構成要素が損傷及び／又は動作不能であるというカスタマイズされた警告又は表示システムは存在しない。特に高温で過酷な動作環境では、劣化及び構成要素の故障リスクが劇的に増加する。したがって、異なる構造を有する、及び／又は高温で過酷な環境で動作するタービンエンジンシステムは、より頻繁な洗浄サイクル及び／又はメンテナンスに加えて、より多くの強制停止時間及びコストの増加を必要とする。

本開示の第１の態様は、タービンシステムの流体流路内に粒子検出センサ（静電センサを含む「ＰＤＳ」）を配置するための最適な位置を決定する方法を提供する。本方法は、タービンシステムに合わせて調整され、既知のデータ値のデータベースに基づいた流体流のインテリジェントモデルを参照するステップと、流体流路内の静電構成要素によって帯電された吸気粒子の正確なデータ値の粒子検出及び測定を可能にする、流体流路内の１つ又は複数の位置を決定するステップと、流体流路内の１つ又は複数の位置にセンサを配置するステップと、センサの少なくとも１つの位置における吸気粒子の少なくとも１つの測定データ値を測定するステップとを含む。既知のデータ値のデータベースは、タービンシステムの構造、流体流路の構造、センサの位置、他の既知の流体流データ、試験データ、汚染物質情報、及び／又は現場観察を含む。流体流路内の少なくとも１つの位置は、静電センサ上の吸気粒子の蓄積の可能性を最小にする。

本開示の第２の態様は、タービンシステムのためのインテリジェントモデルを含む制御システムを提供する。インテリジェントモデルは、少なくとも１つのセンサから受信した少なくとも１つの測定データ値であって、センサはタービンシステムの吸気システム内のタービンシステムの流体流路内に位置決めされる、少なくとも１つの測定データ値と、タービンシステムの構造、タービンシステム内の流体流路の構造、センサの位置、他の既知の流体流データ、試験データ、汚染物質データ、及び／又は現場観察を含む既知のデータのデータベースとを含む。制御システムは、インテリジェントモデルを参照して、吸気システムの起こり得る破損、タービンシステムへの吸気粒子の進入量、タービンシステム内の汚損、タービンシステムの少なくとも一部の侵食、及び／又はタービンシステムの性能劣化速度の推定値を提供する。

本開示の第３の態様は、タービンシステムのためのインテリジェントモデルを含む制御システムを提供する。インテリジェントモデルは、少なくとも１つのセンサから受信した少なくとも１つの測定データ値であって、センサはタービンシステムの流体流路内に位置決めされる、少なくとも１つの測定データ値と、タービンシステムの構造、タービンシステム内の流体流路の構造、センサの位置、他の既知の流体流データ、試験データ、及び現場観察のうちの少なくとも１つを含む既知のデータのデータベースとを含む。制御システムは、インテリジェントモデルを参照して、吸気システムの起こり得る破損、タービンシステムへの吸気粒子の進入量、タービンシステム内の汚損、タービンシステムの少なくとも一部の侵食、及び／又はタービンシステムの性能劣化速度の推定値を提供する。制御システムは、タービンオペレータに警告するため、及び／又はタービンシステムの１つ又は複数の動作パラメータを制御するための信号を生成する。

本開示の例示的な態様は、本明細書に記載される問題及び／又は論じられていない他の問題を解決するように設計される。

本開示のこれら及び他の特徴は、本開示の様々な実施形態を描写する添付図面と併せて、本開示の様々な態様の以下の詳細説明からさらに容易に理解されよう。

本開示の実施形態による、タービンシステム、及びインテリジェントモデルを含む空気濾過アセンブリの概略図である。 本開示の実施形態による、図１のインテリジェントモデルの詳細図である。 本開示の実施形態による、タービンシステム及び空気濾過アセンブリの側面図である。 本開示の実施形態によるタービンシステムの排気口の正面図である。 本開示の実施形態によるタービンシステムの排気口の側面図である。 本開示の実施形態によるタービンシステムの排気口の等角図である。 本開示の実施形態による、図４Ａ～図４Ｃの電磁センサをより詳細に描写する図である。 本開示の実施形態による、図４Ａ～図４Ｃの電磁センサをより詳細に描写する図である。 本開示の実施形態による、図４Ａ～図４Ｃの電磁センサをより詳細に描写する図である。 本開示の実施形態による、図４Ａ～図４Ｃの電磁センサをより詳細に描写する図である。 本開示の追加の実施形態による、耐候フードからタービンシステムの圧縮機入口までの砂粒子の軌跡のコンピュータ生成図である。 本開示の追加の実施形態による、耐候フードからタービンシステムの圧縮機入口までの砂粒子の軌跡のコンピュータ生成図である。 本開示の追加の実施形態による、耐候フードからタービンシステムの圧縮機入口までの砂粒子の軌跡のコンピュータ生成図である。 本開示のさらなる実施形態による、耐候フードからタービンシステムの圧縮機入口までの砂粒子の軌跡のコンピュータ生成図である。 本開示のさらなる実施形態による、耐候フードからタービンシステムの圧縮機入口までの砂粒子の軌跡のコンピュータ生成図である。 本開示のさらなる実施形態による、耐候フードからタービンシステムの圧縮機入口までの砂粒子の軌跡のコンピュータ生成図である。 本開示の別の実施形態による、耐候フードからタービンシステムの圧縮機入口までの砂粒子の軌跡のコンピュータ生成図である。 本開示の別の実施形態による、耐候フードからタービンシステムの圧縮機入口までの砂粒子の軌跡のコンピュータ生成図である。 本開示の別の実施形態による、耐候フードからタービンシステムの圧縮機入口までの砂粒子の軌跡のコンピュータ生成図である。 本開示の実施形態による、図６Ａ～図８Ｃのタービンシステムの粒子の実験データを描写する表である。 開示の実施形態による、本明細書で論じる一般的な動作環境の一例の地図を示す図である。 本開示の実施形態による、図６Ａ～図８Ｃのタービンシステムの故障点を描写する図である。 本開示の実施形態による図６Ａ～図８Ｃのタービンシステムの制御システムのフローチャートである。 本開示の実施形態による、タービンシステム、及び抽出冷却パイプを含む空気濾過アセンブリの側面図である。 本開示の実施形態による、タービンシステム、及び抽出冷却パイプを含む空気濾過アセンブリの斜視図である。 本開示の実施形態による、タービンシステムの計算流体力学分析の結果を示す図である。 本開示の実施形態による、タービンシステムの計算流体力学分析の結果を示す図である。 本開示の実施形態による、インテリジェントモデルの一実施形態のブロック図である。

本開示の図面は、原寸に比例していないことに留意されたい。これらの図面は、本開示の典型的な態様のみを描写することを意図しているため、本開示の範囲を限定するものと考えるべきではない。図面では、類似する符号は、図面間で類似する要素を表す。

最初の問題として、本開示を明確に説明するために、本開示の範囲内の関連する機械構成要素を参照して説明する際に、特定の専門用語を選択することが必要になる。これを行う場合、可能な限り、一般的な工業専門用語が、その受け入れられた意味と矛盾しないような方法で使用及び採用される。別途記載のない限り、このような専門用語は、本出願の文脈及び添付の特許請求の範囲と矛盾しない広義の解釈を与えられるべきである。当業者であれば、多くの場合、特定の構成要素がいくつかの異なる又は重複する用語を使用して参照されることがあることを理解するであろう。単一の部品であるとして本明細書に記載され得るものは、複数の構成要素からなるものとして別の文脈を含み、かつ別の文脈で参照されてもよい。あるいは、複数の構成要素を含むものとして本明細書に記載され得るものは、単一の部品として他の場所で参照されてもよい。

さらに、本明細書ではいくつかの記述的用語を規則通りに使用することができ、このセクションの開始時にこれらの用語を定義することが有用であることがわかる。これらの用語及びその定義は、別途記載のない限り、以下の通りである。本明細書で使用する場合、「下流」及び「上流」とは、タービンエンジンを通る作動流体、又は例えば、燃焼器を通る空気の流れ、若しくはタービンの構成要素システムの１つを通る冷却剤などの流体流に対する方向を示す用語である。「下流」という用語は、流体流の方向に対応し、「上流」という用語は、流れの反対の方向を指す。「前方」及び「後方」という用語は、別途指定のない限り、方向を指し、「前方」はエンジンの前部又は圧縮機端を指し、「後方」はエンジンの後部又はタービン端を指す。さらに、「先導する」及び「後続する」という用語は、それぞれ、「前方」及び「後方」という用語と同様の記述で使用され、及び／又は理解することができる。多くの場合、異なる半径方向、軸方向及び／又は周方向の位置にある部品を説明することが要求される。「Ａ」軸線は、軸方向の配向を表す。本明細書で使用する場合、「軸方向の」及び／又は「軸方向に」という用語は、タービンシステム（特に、ロータセクション）の回転軸と実質的に平行な、軸線Ａに沿った物体の相対的な位置／方向を指す。さらに本明細書で使用する場合、「半径方向の」及び／又は「半径方向に」という用語は、軸線Ａと実質的に垂直でありかつただ１つの場所において軸線Ａと交差する方向「Ｒ」（図１参照）に沿った物体の相対的な位置／方向を指す。最後に、「周方向の」という用語は、軸線Ａの周囲の移動又は位置を指す（例えば、方向「Ｃ」）。

上述したように、本開示は、一般に、タービンシステムのための検知システム及び方法に関し、より詳細には、タービンシステムの制御をタービンシステムの構造及び／又は動作環境に合わせて特に調整することによって粒子のより正確な検出を提供し、かつ／又はタービンシステムの動作を改善するために、タービンシステム内の微粒子の存在及び蓄積のインテリジェントモデルを利用するように構成された検知システム及び方法に関する。インテリジェントモデルは、タービンシステムの動作及び／又は効率に対する粒子蓄積及び蓄積の影響の正確かつ特別に調整された分析に到達するために、式及びアルゴリズムを利用する。インテリジェントモデルは、リアルタイムで更新されてもよく、迅速に連続して取得されるデータ測定値に基づいて結果及び推奨を繰り返す。

以下で、本発明の例示的な実施形態を詳細に参照するが、それらの例が、添付の図面に示されている。可能な限り、図面全体を通して、同一の部品又は類似の部品を指すために、同一の符号が使用される。本発明の実施形態は、ガス／燃焼タービンシステムにおける微粒子及び異物の進入を抑制するためのシステム及び方法を対象としているが、本発明の実施形態はこれに限定されず、例えば、航空／海洋、水素／アンモニアなどに基づくタービン用途を含む様々なシステムに適用可能であり、さらに、本発明の実施形態は、装置の健全性／寿命に悪影響を及ぼし得る環境条件及び／又は繰り返し応力を装置が受ける他の分野／システム／プロセスに適用可能である場合もある。

これら及び他の実施形態は、図１～図１５を参照して以下に論じられる。しかし、当業者であれば、これらの図に関して本明細書に与えられた詳細な説明は説明の目的のためのものに過ぎず、限定するものとして解釈すべきではないことを容易に理解するであろう。

図１は、本発明の一実施形態で使用するように構成された例示的なタービンシステム、例えばガスタービンシステム１０の概略図を示す。ガスタービンシステム１０は、圧縮機１２と、圧縮機１２の上流に位置決めされ、圧縮機１２と流体連通する空気濾過アセンブリ１００とを含んでもよい。圧縮機１２は、空気濾過アセンブリ１００によって濾過されてそこから圧縮機１２に流入する濾過空気１８の流入流を圧縮して圧縮空気２０とし、最終的に燃焼器２２に入れる。燃焼器２２は、圧縮空気２０の流れを燃料２４の加圧流と混合し、この混合物を燃焼させて燃焼ガス２６の流れを生成する。単一の燃焼器２２のみが示されているが、ガスタービンシステム１０は、任意の数の燃焼器２２を含んでもよい。燃焼ガス２６の流れは、次いでタービン２８に送達される。燃焼ガス２６の流れは、タービン２８を駆動して機械的仕事を発生させる。タービン２８で発生した機械的仕事は、タービン２８を通って延びるロータ３０を介して圧縮機１２を駆動し、発電機などの外部負荷３２を駆動するために使用されてもよい。

ガスタービンシステム１０はまた、排気フレーム３４で終端する排気流体流路を含んでもよい。図１に示すように、排気フレーム３４は、ガスタービンシステム１０のタービン２８に隣接して位置決めされてもよい。より具体的には、排気フレーム３４は、タービン２８に隣接して位置決めされてもよく、タービン２８の、及び／又は燃焼器２２からタービン２８に流れる燃焼ガス２６の流れの実質的に下流に位置決めされてもよい。

燃焼ガス２６がタービン２８を流れてタービン２８を駆動した後、燃焼ガス２６は、流れ方向（Ｄ）に排気フレーム３４を通じて排気、貫流、及び／又は排出されてもよい。図１に示す非限定的な例では、燃焼ガス２６は、流れ方向（Ｄ）に排気フレーム３４を通って流れることができ、ガスタービンシステム１０から（例えば、大気に）排出することができる。ガスタービンシステム１０が複合サイクル発電プラント（例えば、ガスタービンシステム及び蒸気タービンシステムを含む）の一部である別の非限定的な例（図示せず）では、燃焼ガス２６は、排気フレーム３４から排出されてもよく、流れ方向（Ｄ）で複合サイクル発電プラントの排熱回収ボイラに流入してもよい。

図１に示され、本明細書で詳細に論じられるように、ガスタービンシステム１０の空気濾過アセンブリ１００は、濾過空気１８を形成し得る吸気中に粒子が存在するときを検出し得る複数の構成要素、デバイス、及び／又はシステムを含んでもよい。追加的又は代替的に、空気濾過アセンブリ１００は、濾過空気１８が圧縮機１２に送達される前に、粒子の濾過を改善し、かつ／又は粒子が濾過空気１８中に存在するのを防止し得る複数の構成要素、デバイス、及び／又はシステムを含んでもよい。本明細書で論じられるように、空気濾過アセンブリ１００を使用する粒子の検出及び／又は粒子の改善された濾過は、動作中に濾過空気１８を受け入れかつ／又は利用するガスタービンシステム１０の内部構成要素への損傷を低減／防止することができる。さらに、空気濾過アセンブリ１００の実施態様は、濾過空気１８に含まれる望ましくない粒子の数を低減／排除することによって、ガスタービンシステム１０の動作効率を維持／改善することができる。

実施形態では、空気濾過アセンブリ１００はまた、吸気１０４から大きな粒子１１２を濾過することができる複数のベーンフィルタ１１８と、ベーンフィルタ１１８の下流に位置決めされたアレイ状の織布フィルタ１２０とを含んでもよい。アレイ状の織布フィルタ１２０は、通って流れる吸気１０４から粒子１１２をさらに濾過するように構成され得る任意の適切な濾過構成要素及び／又はデバイスとして形成されてもよい。すなわち、アレイ状の織布フィルタ１２０は、複数のベーンフィルタ１１８によって必ずしも濾過され得ない、吸気１０４に含まれるより微細な及び／又はより小さな微粒子を濾過するように構成することができる。

図１に示す空気濾過アセンブリ１００の非限定的な例はまた、吸気１０４中の望ましくない粒子１１２を検出し得る構成要素、デバイス、及び／又はシステムを含む。より具体的には、空気濾過アセンブリ１００の動作中、吸気１０４に含まれる望ましくない粒子１１２は、複数のベーンフィルタ１１８及び／又はアレイ状の織布フィルタ１２０によって濾過されない可能性がある。粒子１１２は、それらのサイズ（例えば、ベーンフィルタ１１８若しくは織布フィルタ１２０のいずれによっても濾過されない）のために、並びに／又は複数のベーンフィルタ１１８及び／若しくはアレイ状の織布フィルタ１２０における障害若しくは欠損のために濾過されない可能性がある。例えば、図１に示すように、粒子１１２は、粒径、フィルタの裂け目、及び／又は織布フィルタ１２０若しくはアセンブリ１００の他の構成要素の一部に形成された穴、織布フィルタ１２０の不適切な設置、及び／又は各溶解及び再結晶プロセスのために、アレイ状の織布フィルタ１２０を通過し、濾過されない可能性があり、かつ／又はアレイ状の織布フィルタ１２０の下流に流れる可能性がある。裂け目及び／又は穴は、複数のベーンフィルタ１１８を通過して流れ得るデブリ（例えば、昆虫）、織布フィルタ１２０の不適切な設置及び／若しくは手入れ、製造上の欠陥、並びに／又は織布フィルタ１２０の動作上の摩耗によって織布フィルタ１２０に形成される場合がある。結果として、吸気１０４に含まれる粒子１１２は、織布フィルタ１２０によって濾過及び／又は収集されない可能性があり、穴を通って流れる可能性がある。

本明細書で論じられるように、複数のベーンフィルタ１１８及び／又はアレイ状の織布フィルタ１２０を越えた吸気ダクト内の粒子１１２を検出することにより、空気濾過アセンブリ１００の構成要素が適切に機能しておらず、破損した可能性があること及び／又はメンテナンス（例えば、破れた織布フィルタの交換）を必要とする可能性があることを示すことができる。これにより、次に、動作中の粒子１１２による圧縮機１２、燃焼器２２、及び／若しくはタービン２８への損傷を低減／防止することができ、かつ／又は濾過空気１８に含まれる望ましくない粒子１１２の数を低減／排除することによってガスタービンシステム１０の動作効率を維持／改善することができる。

図１に示すように、空気濾過アセンブリ１００は、吸気ダクト１０２内に位置決めされた静電構成要素１２４を含んでもよい。より具体的には、静電構成要素１２４は、アレイ状の織布フィルタ１２０の下流の、吸気ダクト１０２の内部空洞１１０内に位置決めされてもよい。静電構成要素１２４は、複数のベーンフィルタ１１８及び／又はアレイ状の織布フィルタ１２０を通過し、次に静電構成要素１２４を通過及び／又は横切る粒子１１２を帯電させるように構成されてもよい。本明細書で論じられるように、吸気１０４に含まれる帯電粒子１１３により、粒子１１３がガスタービンシステム１０の圧縮機１２に到達する前に、粒子１１３のより容易な及び／又は改善された検出を可能することができる。本明細書で論じられるセンサ１３２は、タービンシステム１０内の静電構成要素１２４の存在なしに、自然に帯電した粒子１１３を検出することができる。

非限定的な例では、コントローラ１３０及びタービン制御システム３６は、本明細書で論じられるように、別々に機能し、互いに通信する単一のスタンドアロンシステム又はコンピューティングデバイスとして形成又は構成されてもよい。あるいは、コントローラ１３０は、タービン制御システム３６内に、それと通信して、及び／又はその一部として一体的に形成されてもよい。しかし具現化される場合、コントローラ１３０及びタービン制御システム３６は、ガスタービンシステム１０に関する情報を取得及び処理し、ガスタービンシステム１０及び空気濾過アセンブリ１００の様々な構成要素を制御するように構成され得る任意の適切なデバイス及び／又はシステムから形成することができる。

非限定的な例として、コントローラ１３０及び／又はタービン制御システム３６は、少なくとも１つのプロセッサ及びメモリデバイスを含んでもよい。実施形態では、コントローラ１３０／タービン制御システム３６は、専用のプロセスロジックコントローラ又はデスクトップ／ラップトップなどの汎用コンピュータであってもよく、データを記憶するデータベースを含んでもよく、及び／又はデータベースと電子的に通信してもよい。コントローラ１３０及び／又はタービン制御システム３６は、タービンシステム１０と同じ場所／位置にあってもよく、又は実施形態では、異なる場所に位置してもよく、有線及び／又は無線であり得る通信リンクを介してタービンシステム１０と電子的に通信してもよい。

空気濾過システム１００はまた、静電センサの形態の少なくとも１つのセンサ１３２を含んでもよい。図１に示すように、センサ１３２は、コントローラ１３０に動作可能に結合され、かつ／又は動作可能に通信してもよい。センサ１３２は、濾過段の下流に位置決めされてもよい。さらに、センサ１３２は、圧縮機１２の上流に位置決めされてもよい。非限定的な例では、センサ１３２はまた、吸気ダクト１０２の下流に位置決めされてもよい。非限定的な例では、センサ１３２は、空気濾過アセンブリ１００及び圧縮機１２と流体連通し、かつ／又はそれらを流体結合する導管１３４内に位置決めされてもよい。すなわち、センサ１３２は、濾過空気１８を圧縮機１２に送達し得る導管１３４と連通してもよい。

センサ１３２は、マトリックス状のイオナイザ１２６によって事前に帯電され、センサ１３２（例えば、微粒子状物質センサ）を通過して流れ得る吸気１０４の帯電粒子１１３を検出するように構成され得る任意の適切なセンサ及び／又はデバイスから形成されてもよい。非限定的な例では、センサ１３２は、高い局所分解能を有するフラッシュ搭載ボタンセンサ、リング状に配置された複数のボタンシステムセンサ、周方向リングセンサなどとして形成されてもよい。追加的又は代替的に、センサ１３２を流れ方向にステージングし、異なる段の信号とタービン制御システム３６からの既知の流速を相関させることによって、流れによって引きずられた帯電粒子１１３の検出可能性を高めることができる。

実施形態に示されたセンサ１３２の位置及び数は単なる例示であることが理解される。すなわち、図１に示す非限定的な例では、２つのセンサ１３２が示されている。空気濾過アセンブリ１００は、図に示すものよりも多い又は少ない数のセンサ１３２を含んでもよい。

ガスタービンシステム１０の動作中、吸気１０４は、空気濾過アセンブリ１００を通って流れ、作動流体（例えば、濾過空気１８）を圧縮機１２に提供することができる。吸気１０４に含まれる粒子１１２は、望ましくないことに、濾過構成要素（例えば、複数のベーンフィルタ１１８、アレイ状の織布フィルタ１２０）の損傷及び／又は欠陥のために、それらの構成要素を通過して流れる可能性がある。

自然に帯電した粒子１１３が空気濾過アセンブリ１００から流出し、導管１３４を介して圧縮機１２に送達されると、帯電粒子１１３は、センサ１３２によって検出することができる。センサ１３２は、進入した粒子１１３を検出することができ、限定はしないが、粒子１１３の量／濃度を含む汚染粒子１１２に関する情報を制御システム１３０に提供することができる。センサ１３２によって生成されたこの情報を使用して、制御システム１３０は、圧縮機１２に供給されている濾過空気１８に含まれる粒子の量及び／又は種類が、圧縮機１２を損傷し、かつ／又はガスタービンシステム１０の動作効率を低下させる可能性があるかどうかを決定することができる。例えば、帯電粒子１１３の濃度及び／又は量が圧縮機１２、燃焼器２２、及び／又はタービン２８を損傷する可能性がある、又は損傷するであろう非限定的な例では、制御システム１３０は、損傷を防止するためにガスタービンシステム１０を停止すべきであるとタービン制御システム３６に提案するか又は信号を送ることができる。ガスタービンシステム１０に空気濾過アセンブリ１００を含めることにより、圧縮機１２に流れる望ましくない粒子１１２の早期検出が可能になり、次に、空気濾過アセンブリ１００の構成要素の修理、メンテナンス、及び／又は交換を即時に指示することを可能にすることによって、圧縮機１２への損傷を防止又は低減することができる。

図２に示すように、いくつかの実施形態では、制御システム１３０は、センサ１３２によって測定されたデータ１７０に基づいて、空気濾過アセンブリ１００内の流体流のインテリジェントモデル１６０を統合する。センサ１３２によって測定されたデータ１７０は、圧縮機１２に入る微粒子の量、分布、及び種類を含むが、これらに限定されない。インテリジェントモデル１６０は、ガスタービンシステムの構造１８２、様々な流体流路１８４の構造、センサ１３２の位置１８６、他の既知の流体流データ１８８、試験データ１９０、及び／又は現場観察１９２の形態のデータベースからの既知のデータ１８０を組み込んで、特定の空気濾過アセンブリ１００を通って流れる流体のカスタマイズ及び特別に調整された分析をリアルタイムで作成する。インテリジェントモデル１６０は、粒子堆積速度、粒子汚損速度、及び／又は圧縮機劣化速度などをモデル化するために、式及び／又はアルゴリズムを採用する。上述の粒子堆積速度、粒子汚損速度、及び／又は圧縮機劣化速度などを決定するために、測定データ１７０及び既知のデータ１８０を組み込んだインテリジェントモデル１６０の一例のブロック図を図１５に描写する。

一実施形態では、インテリジェントモデル１６０は、以下の式に従って総汚染物質レベル（１００万重量部当たりの「ＴＣＬ」、以下「ｐｐｍｗ」）を決定する。
ＴＣＬ＝Ｉ_ｆ＋［Ｉ_ａｉｒ×Ａ／Ｆ］＋［Ｉ_ｗ×Ｗ／Ｆ］＋［Ｉ_ｓｔｍ×Ｓ／Ｆ］
式中、Ｉ_ｆは燃料中の汚染物質レベル（ｐｐｍｗ）、Ｉ_ａｉｒは空気中の汚染物質レベル（ｐｐｍｗ）、Ｉ_ｗは注入水中の汚染物質レベル（ｐｐｍｗ）、Ｉ_ｓｔｍは注入蒸気中の汚染物質レベル（ｐｐｍｗ）、Ａ／Ｆはガスタービンの空気対燃料比、Ｓ／Ｆは蒸気対燃料比、Ｗ／Ｆは水対燃料比である。粒子挙動は、ストークス数Ｓｔによって捕捉され、式中、

Ｌ＝ｓ ｓｉｎ（β_ｂ－β_１）
である。
より大きなストークス数Ｓｔを有するより大きな粒子は、ガス流路からのより大きな逸脱を示し、したがってブレードの正圧側により頻繁に衝突する。結果として、捕捉率Ｅは、以下に従ってストークス数Ｓｔと共に増加する。
Ｅ＝０．０８８５５×Ｓｔ－０．００５５
半径Ｒの管内の層流における粒子の拡散は、以下によって説明することができる。

式中、ｎは、初期粒子ｎ_０のうち、管に沿って距離ｘだけ進んだ後に管壁によって捕捉されない粒子の数であり、Ｄは、とりわけ、粒径及び流速に依存する拡散係数である。同様の式は、平行な壁を有するチャネル内の流れの拡散を記述する。

実施形態では、管壁への粒子流束Ｉ（すなわち、表面積及び時間あたりの粒子の流れ）を示す、管内の空気流の実験データ１９０は、以下によって記述される。

空気中の粒子の一定量Ｎ_０に対して、流速の増加及び相対粒径の減少はいずれも、堆積速度の増加をもたらす。このことは、特に、所与の粒径に対するブレード寸法Ｌが大きいほど、堆積速度が高いことを意味する。したがって、より大型の圧縮機は、より小型の圧縮機よりも、所与の粒径分布に対する粒子蓄積度が高い。表面粗さが増加した圧縮機段の性能は、滑らかな段と比較した場合、大幅な劣化に遭遇する（表面粗さは約
ｋ_ｓ／ｃ＝０．７１４×１０^－３（ｋ_ｓ＝４０μｍ）に等しい）。
劣化は、主に負圧側の粗さによって決定される。１００ｍｍの翼弦長を有する産業用ガスタービンの典型的な圧縮機ブレードの場合、これは７１μｍの表面粗さに相当する。

エンジン圧縮機１２の幾何学的特性及び空気熱的特性を組み合わせる汚損の関係が存在する。この関係は、慣性堆積による翼形部の列のエントレインメント効率に補正された、慣性堆積によるシリンダのエントレインメント効率を考慮することに基づいて導出される。

特定のサイズの粒子に対する所与のエンジンの感受率は、以下の通りである。

より大きく、より重い粒子は、小さい粒子よりもブレード表面に衝突する可能性が高く、このモデルは、より高い段負荷の影響を伴って、より小さいガスタービンが汚損しやすいことを予測する。汚損は、軸流圧縮機段の幾何学的特性及び流れ特性に密接に関連している。ブレードへの粒子の付着（カスケード収集効率として定義される）は、翼弦長の減少及び固体度の増加と共に増加する。さらに、汚損は、流入空気速度に密接に関連する流量の減少と共に増加する。大きな粒子はカスケード収集効率を高める。前段での大きな粒子の堆積は、前段で汚損を優勢にするが、小さな粒子は前段を通過し、下流の圧縮機段に影響を及ぼす。粒径分布は、汚損の程度に影響を及ぼす重要なパラメータである。

収集効率は、粒径及び流速に反比例する。すなわち、粒子が小さく、空気流が遅いほど、堆積速度は高くなる。翼弦長Ｌの翼形部の場合、拡散プロセスの収集効率は以下の通りである。

式中、

は自由流の流速であり、Ｄは拡散係数であり、Ｒはブレードの最大厚さであり、ｈはブレード間距離である。より広い間隔のブレード及びより高い流速はいずれも、収集効率を低下させる。拡散の大部分が乱流拡散（層流拡散よりも桁違いに大きく、乱流渦によって駆動される）である場合、拡散速度は流れの乱流速度によって決定されると仮定することができる。汚損指数ＦＩは、以下のように表される。

広範囲のガスタービンが、課された汚損レベルに対するそれらの感度を評価するために研究されている。結果は、正味仕事率（ＮＷＲ／Ｗ_ｔ）が、汚損に対するガスタービンの感受率及び汚染の影響に対するガスタービンの感度の両方を示すことを示している。総タービンのより多く部分が働く場合の低正味仕事率エンジンは、以下のように表現される。

インテリジェントモデル１６０は、流体流路内の特定の位置１８６における粒径及び流体流速を使用して、アセンブリ内の粒子衝突の可能性のある位置並びに結果として生じる任意の損傷及び／又は堆積を推定する。ガスタービンシステムの構造１８２、流体流路１８４の構造、センサ１３２の位置１８６、他の既知の流体流データ１８８、試験データ１９０、及び／又は現場観察１９２のデータベース内の既知のデータ１８０に基づいて、インテリジェントモデル１６０は、粒径、速度、及び分布の検出データ１７０を使用して、汚損に対するタービン２８の感受率を予測する。

制御システム１３０によって構築されたインテリジェントモデル１６０は、センサ１３２によって提供された検出データ１７０を解釈して、圧縮機１２に入る微粒子の累積進入の推定値を生成することができる。制御システム１３０は、粒子１１２の検出された量及び／又は濃度が粒子の所定の閾値を超えるかどうかを決定することができる。粒子の所定の閾値は、圧縮機１２への損傷が発生する前、及び／又はガスタービンシステム１０の動作効率の減少が顕著になる前に、吸気１０４中に見られ得る粒子の所定の又は事前定義された最大値に基づいてもよい。インテリジェントモデル１６０は、オペレータが圧縮機入口濾過システム１００の完全性をチェック及び／又は検証することを可能にする。インテリジェントモデル１６０は、関連する性能劣化速度と共に、起こり得る入口システムの破損、進入量、汚損、浸食、及び腐食の包括的かつリアルタイムの推定値を提供する。モデル１６０は、ガスタービン２８の大惨事を含むそれ以下の異物デブリ進入関連事象を低減し、ガスタービン構成要素のメンテナンスコストを低減し、他のデジタル制御プラットフォームに組み込まれた全体的な高負荷ガスタービン健全性監視システムに統合することができる。さらに、モデル１６０は、圧縮機入口における異常な活動をセンサ１３２で識別し、許容できない入口システムの漏れ及び／又は異物の進入を示す任意のシグネチャにフラグを立てるセンサベースのシステムを利用する。

図３及び図４Ａ～図５Ｄに示すように、いくつかの実施形態では、センサ１３２Ａ、１３２Ｂ、１３２Ｃ、１３２Ｄは、空気濾過アセンブリ１００内の圧縮機１２のベルマウスの周りの入口検出位置１８６Ａ、１８６Ｂ、１８６Ｃ、１８６Ｄに配置され、そして、少なくとも１つのセンサ１３２Ｅは、ガスタービンシステム１０の排気フレーム３４内の排気検出位置１８６Ｅに配置される。例えば図６Ａ～図６Ｃに描写するように、通常の動作状態の間、位置１８６Ａ～１８６Ｄのセンサ１３２Ａ～１３２Ｄは、ダクトジョイント、ベーンフィルタ１１８、及び織布フィルタ１２０における漏れなしに、フィルタ効率未満のサイズを有する微粒子のデータ１７０を測定する。図６Ａ～図６Ｃに描写する実施形態では、粒子は、入口１０６（すなわち、耐候フード）から５２５．８グラム／時の速度で注入される。試験により、２．５２グラム／時（注入された質量の約０．５％）がこの通常の動作状態でアセンブリの内面（具体的には水平ダクト及びプレナム床）に堆積したことが明らかになった。例えば図７Ａ～図８Ｃに描写するように、故障動作状態の間、位置１８６Ａ～１８６Ｄのセンサ１３２Ａ～１３２Ｄは、ベーンフィルタ１１８及び織布フィルタ１２０のフィルタ効率を上回る流体内のサイズ及び／又は濃度を有する微粒子のデータ１７０を測定する。図７Ａ～図７Ｃに描写する実施形態では、アセンブリに漏れが存在し、微粒子がベーンフィルタ１１８及び／又は織布フィルタ１２０を迂回する。この実施形態では、試験により、漏れから注入された粒子が１１３．２グラム／時に達し、３．５２グラム／時（注入された質量の約３．１％）の粒子がアセンブリの内面に堆積したことが明らかになった。図８Ａ～図８Ｃに描写する実施形態では、アセンブリに漏れが存在し、アセンブリは砂などの微粒子が豊富な、一般的な動作環境に位置している。この実施形態では、試験により、漏れから注入された粒子が３，５６９．１グラム／時に達し、４３６．５グラム／時（注入された質量の約１２．２％）の粒子がアセンブリの内面に堆積したことが明らかになった。図６Ａ～図８Ｃに描写する実施形態では、異なる平面における粒子分布は、粒子が入口ケーシング表面に衝突し、最終的にケーシング表面に付着する可能性があることを示している。粒子の速度の大きさと砂粒子濃度との間に相関はなかった。図６Ａ～図８Ｃに提示される試験データ１９０は、図９に描写する表に詳細に概説されており、入口検出位置１８６Ａ～１８６Ｄにおける粒子蓄積の確認された計算流体力学（「ＣＦＤ」）計算（図１４Ａ及び図１４Ｂに詳細に示されている）及び他の現場観察である。空気濾過アセンブリ１００の外側、又はジョイント／フランジの漏れが空気濾過アセンブリ１００に存在する場合、通常、より大きな粒子寸法が予想される。この漏れなどの状況では、外部粒子は濾過されず、したがってエンジンは、外部の通常の周囲空気中に存在する微粒子に曝される。

インテリジェントモデル１６０は、入口検出位置１８６Ａ～１８６Ｄ及び排気検出位置１８６Ｅでセンサ１３２Ａ～１３２Ｄによって検出された微粒子の測定データ１７０を、ガスタービンシステムの構造１８２、様々な流体流路１８４の構造、センサ１３２Ａ～１３２Ｅの位置、他の既知の流体流データ１８８、試験データ１９０、及び／又は現場観察１９２の形態の既知のデータ１８０と組み込んで、空気濾過アセンブリ１００内の故障の可能性がある位置を識別する。インテリジェントモデル１６０の分析に組み込まれた既知の流体流データ１８８は、高温で過酷な、一般的な動作環境（例えば、砂嵐が発生している乾燥地域、海岸線に近い地域など、深刻な空気質汚染の課題がある動作環境）を含む、空気濾過アセンブリ１００の動作環境の特定の詳細を説明する。図１０は、インド空港局（「ＡＡＩ」）が提供する飛行運行事務所（「ＦＯＯ」）のオゾン全量地図作成システム（「ＴＯＭＳ」）、又は月平均に基づく、高温で過酷な、一般的な動作環境の注釈付きグラフィカル表現を示す。インテリジェントモデル１６０は、粒子の存在及び粒子速度分布を識別及び計算して、空気濾過アセンブリ１００、圧縮機１２、タービン２８及び排気フレーム３４内の流体流路の様々な位置における粒子の蓄積を推定する。これにより、制御システム１３０及び／又はタービン制御システム３６は、限定はしないが、燃焼器２２、タービン２８、及び／若しくは静電構成要素２４の動作パラメータを調整すること、検査のための推奨を提供するためにアセンブリ内の障害の可能性のある位置をオペレータに通知すること、並びに／又は壊滅的な故障を含むそれ以下のエンジン部品への著しい損傷を防止するために燃焼器２２及び／若しくはタービン２８の停止を開始することを含む適切な動作過程を決定することができる。インテリジェントモデル１６０は、空気濾過アセンブリ１００内の流体流路の様々な位置における粒子蓄積の正確な推定値を提供するために、試験データ１９０及び現場観察１９２の形態の既知のデータ１８０を組み込む。図６Ａ～図８Ｃのガスタービンシステムの故障点を図１１に描写する。図１２は、図６Ａ～図８Ｃのガスタービンシステムに対する損傷のリスクを識別するためにインテリジェントモデル１６０を利用する制御システム１３０の一例のフローチャートを提供する。

いくつかの実施形態（図示せず）では、ガスタービンシステム１０のフィルタ試験アセンブリは、本明細書で論じられるように、フィルタ試験アセンブリの少なくとも１つの構成要素を、測定データ１７０をインテリジェントモデル１６０に送信するためのセンサ１３２を担持する少なくとも１つのシステム／構造で再利用することによって、ガスタービンシステム１０の粒子進入試験アセンブリに変換される。

いくつかの実施形態では、インテリジェントモデル１６０は、ガスタービンシステムの構造１８２及び様々な流体流路１８４の構造、動作環境を含む他の既知の流体流データ１８８、試験データ１９０、並びに／又は現場観察１９２の形態の既知のデータを分析して、入口検出位置１８６Ａ～１８６Ｄ及び／又は排気検出位置１８６Ｅを推奨し、特定の動作環境における特定の空気濾過アセンブリ１００に関する、空気濾過アセンブリ１００内の流体流路の様々な位置での粒子蓄積の正確な測定及び予測を提供する。空気濾過アセンブリ１００内のデータ取得位置１８６Ａ～１８６Ｅをこのように推奨することで、特定の空気濾過アセンブリ１００を通って流れる流体のリアルタイムでのさらなるカスタマイズ及び特別に調整された分析を提供する。推奨データ取得位置１８６Ａ～１８６Ｅは、同様の構造を有する、及び／又は同様の動作環境に存在する将来の空気濾過アセンブリ１００のためのインテリジェントモデル１６０に統合することができ、インテリジェントモデル１６０は、本明細書に記載するように、既知のデータ１８０の仕様に基づいて推奨データ取得位置１８６Ａ～１８６Ｅをさらに改良することができる。

図２に示すように、いくつかの実施形態では、インテリジェントモデル１６０はまた、限定はしないが、着火温度、冷却孔寸法、閉塞確率、並びに高温腐食及び／又は排気フレーム３４内の冷却孔の閉塞若しくは破砕のリスクの推定値を含む高温ガス経路動作条件及び設計パラメータ１９４との形態の既知のデータ１８０を組み込んで、性能、メンテナンス要因及び／又は強制停止のリスクに対する微粒子の影響をさらに評価する。インテリジェントモデル１６０による高温ガス経路冷却孔の閉塞分析は、微粒子の組成、サイズ、及び分布をチェックして、起こり得るガラス形成及び／又は冷却孔の閉塞について、流体の温度及び冷却孔の寸法と相関させる。インテリジェントモデル１６０は、汚染物質の組成及び高温ガス経路内の温度を検証し、そして、入口検出位置１８６Ａ～１８６Ｄ及び／又は排気検出位置１８６Ｅで測定されたデータ１７０を介してインテリジェントモデル１６０が材料破砕を推定した場合、オペレータに警報を提供する。これにより、制御システム１３０及び／又はタービン制御システム３６は、大きな高温ガス経路事象を調整し、場合によっては回避し、強制停止を防止することができる。インテリジェントモデル１６０は、高温ガス経路内の推定された材料破砕に基づいて、金銭的及び／又は周期的な時間的影響をオペレータに助言することができる。

図１３Ａ及び図１３Ｂに示すように、いくつかの実施形態では、センサ１３２は、圧縮機１２のベルマウスの周りではなく冷却パイプ１３５の周りに配置される。これにより、インテリジェントモデル１６０は、タービン２８の高温セクションに著しい堆積が生じる前に汚染物質を識別することができる。センサ１３２の位置は、静電センサ、赤外線センサ、音波センサ、光学センサ、レーザセンサなどを含むがこれらに限定されない異なる種類のセンサを使用することを可能にする。センサ１３２の数は、設計の重要度に応じて、及び／又は地理的条件に基づいて変化させてもよい。この実施形態は、高温ガス部品の損傷が交換及び／又は修理するには商品価格が高い領域であるため、重要な利点を提供する。本発明はまた、タービン粒子進入検出センサの開発及び試験サイクルを短縮する方法を提供する。いくつかの実施形態では、冷却パイプ１３５の周りに配置されたセンサ１３２は、粒子検出の追加のソースとして、及びセンサシステムをフルスケールで検証するための高温セクションの上流のセンサ１３２のエラーチェックとして機能する。

吸気ダクト１０２に形成されるものとして本明細書では論じられているが、図１～図１５に関して本明細書で論じられる空気濾過アセンブリ１００の構成要素の少なくとも一部は、ガスタービンシステム１０の別個の部分及び／又は構成要素の内部及び／又はそのすぐ下流に位置決めされ得ることが理解される。例えば、空気濾過アセンブリ１００の少なくとも一部は、本明細書で論じられるように、燃焼器２２内及び／又は圧縮機１２の下流に位置決めされ、燃焼器２２によって利用される流体（例えば、空気）から粒子１１２を濾過することができる。

本開示の技術的効果は、タービンシステム内の微粒子の存在及び蓄積のインテリジェントモデルを利用して、エンジンのメンテナンス、浸食、腐食、及び部品故障の緩和に対処するように構成された検知システム及び方法を提供することを含む。

最後に、システム１０は、場合によってはリアルタイムで本明細書で説明する機能を実行するために、かつ／又は本明細書で説明する結果を達成するために、必要な電子機器、ソフトウェア、メモリ、ストレージ、データベース、ファームウェア、論理／状態マシン、マイクロプロセッサ、通信リンク、ディスプレイ又は他の視覚的若しくは聴覚的ユーザインターフェース、印刷デバイス、及び任意の他の入力／出力インターフェースを含んでもよい。例えば、システム１０は、少なくとも１つのプロセッサと、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）及び読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）を含み得るシステムメモリ／データ記憶構造とを含んでもよい。システム１０の少なくとも１つのプロセッサは、１つ又は複数の従来からのマイクロプロセッサと、数値演算コプロセッサなどの１つ又は複数の補助コプロセッサとを含んでもよい。本明細書で論じられるデータ記憶構造は、磁気、光学及び／又は半導体メモリの適切な組合せを含んでもよく、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュドライブ、コンパクトディスクなどの光学ディスク、及び／又はハードディスク若しくはハードドライブを含んでもよい。

さらに、本明細書に開示の方法を実行するようにコントローラを適合させるソフトウェアアプリケーションが、コンピュータ可読媒体から少なくとも１つのプロセッサのメインメモリに読み込まれてよい。「コンピュータ可読媒体」という用語は、本明細書で使用する場合、システム１０の少なくとも１つのプロセッサ（又は本明細書で説明するデバイスの任意の他のプロセッサ）に実行するための命令を出す、又は命令を出すことに関与する、任意の媒体を指す。このような媒体は、多くの形態をとってもよく、限定はしないが、不揮発性媒体及び揮発性媒体を含む。不揮発性媒体として、例えば、メモリなどの光学、磁気、又は光磁気ディスクが挙げられる。揮発性媒体として、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）が挙げられ、これが、典型的には、メインメモリを構成する。コンピュータ可読媒体の一般的な形態は、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、任意の他の磁気媒体、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ、任意の他の光学媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ又はＥＥＰＲＯＭ（電子的に消去可能なプログラム可能読み出し専用メモリ）、フラッシュＥＥＰＲＯＭ、任意の他のメモリチップ若しくはカートリッジ、又はコンピュータが読み出すことができる任意の他の媒体を含む。

本発明のさらなる態様は、以下の条項の主題によって提供される。

１．タービンシステムの流体流路内にセンサを配置する位置を決定する方法であって、前記タービンシステムに合わせて調整され、既知のデータ値のデータベースに基づいた流体流のインテリジェントモデルを参照するステップと、吸気粒子の正確なデータ値の測定を可能にする前記流体流路内の少なくとも１つの位置を決定するステップと、前記流体流路内の前記少なくとも１つの位置にセンサを配置するステップと、前記センサの少なくとも１つの位置において前記吸気粒子の少なくとも１つの測定データ値を測定するステップとを含み、前記既知のデータ値のデータベースは、前記タービンシステムの構造、前記流体流路の構造、前記センサの前記位置、他の既知の流体流データ、試験データ、及び現場観察のうちの少なくとも１つを含み、前記流体流路内の前記少なくとも１つの位置が、前記センサ上の吸気粒子の蓄積の可能性を最小にする、方法。

前記吸気粒子の前記少なくとも１つの測定データ値を測定する前記ステップの後に、測定データ値に基づいて前記インテリジェントモデルを更新するステップをさらに含む、条項１に記載の方法。

２．前記吸気粒子の少なくとも１つの測定データ値を測定するステップの後に、前記タービンシステムの吸気システムの起こり得る破損、前記タービンシステムへの吸気粒子の進入量、前記タービンシステム内の汚損、前記タービンシステムの少なくとも一部の侵食、及び前記タービンシステムの性能劣化速度の推定値のうちの少なくとも１つを受信するステップをさらに含む、条項１に記載の方法。

３．前記流体流路内の少なくとも１つの追加の位置を決定するステップと、前記少なくとも１つの追加の位置に少なくとも１つの追加のセンサを配置するステップと、前記センサの前記少なくとも１つの追加の位置において前記吸気粒子の追加の少なくとも１つの測定データ値を測定するステップとをさらに含む、条項１に記載の方法。

４．前記吸気粒子の少なくとも１つの測定データ値を測定する前記ステップの後に、前記タービンシステムの吸気システムの起こり得る破損、前記タービンシステムへの吸気粒子の進入量、前記タービンシステム内の汚損、前記タービンシステムの少なくとも一部の侵食、及び前記タービンシステムの性能劣化速度の推定値のうちの少なくとも１つを受信するステップをさらに含み、前記インテリジェントシステムは、前記追加の少なくとも１つの測定データ値を解釈して、前記少なくとも１つの測定データ値をエラーチェックし、前記タービンシステムの前記吸気システムの起こり得る破損、前記タービンシステムへの吸気粒子の進入量、前記タービンシステム内の汚損、前記タービンシステムの少なくとも一部の侵食、及び前記タービンシステムの性能劣化率の前記少なくとも１つの推定値におけるフォールスポジティブを低減する、条項３に記載の方法。

５．流体流の前記インテリジェントモデルを参照するステップの前に、タービンシステムのフィルタ試験アセンブリの少なくとも１つのセンサを前記少なくとも１つのセンサに再利用することによって、前記フィルタ試験アセンブリをタービンシステムの粒子進入試験アセンブリに変換するステップをさらに含む、条項４に記載の方法。

６．前記センサは、静電センサ、赤外線センサ、音波センサ、光学センサ、及びレーザセンサのうちの少なくとも１つを含む、条項１に記載の方法。

７．タービンシステムのための制御システムであって、少なくとも１つのセンサから受信した少なくとも１つの測定データ値であって、前記センサは前記タービンシステムの吸気システム内の前記タービンシステムの流体流路内に位置決めされる、少なくとも１つの測定データ値と、前記タービンシステムの構造、前記タービンシステム内の流体流路の構造、前記センサの位置、他の既知の流体流データ、試験データ、及び現場観察のうちの少なくとも１つを含む既知のデータのデータベースとを含むインテリジェントモデルを備え、前記制御システムは前記インテリジェントモデルを参照して、前記吸気システムの起こり得る破損、前記タービンシステムへの吸気粒子の進入量、前記タービンシステム内の汚損、前記タービンシステムの少なくとも一部の侵食、及び前記タービンシステムの性能劣化速度の推定値のうちの少なくとも１つを提供する、制御システム。

８．前記少なくとも１つのセンサは、前記タービンシステムの圧縮機の冷却パイプ内に位置し、前記冷却パイプ内の粒子の少なくとも１つの測定データ値を検出する、条項７に記載の制御システム。

９．前記制御システムに動作可能に結合された２つ以上のセンサをさらに備え、前記２つ以上のセンサの各々は、前記タービンシステムの前記流体流路内に位置決めされ、前記吸気粒子の少なくとも１つの測定データ値を検出するように構成され、前記制御システムは、前記吸気粒子の前記少なくとも１つの測定データ値の各々を取り込み、前記少なくとも１つの測定データ値の各々を前記インテリジェントモデルで処理して、前記吸気システムの起こり得る破損、前記タービンシステム内への吸気粒子の進入量、前記タービンシステム内の汚損、前記タービンシステムの少なくとも一部の浸食、及び前記タービンシステムの性能劣化速度の少なくとも１つの推定値を提供する、条項８に記載の制御システム。

１０．前記センサのうちの１つは、前記タービンシステムの圧縮機の冷却パイプ内に位置して、前記冷却パイプ内の前記粒子の少なくとも１つの測定データ値を検出し、前記インテリジェントシステムは、前記冷却パイプ内の粒子の前記少なくとも１つの測定データ値を使用して、前記吸気システムの起こり得る破損、前記タービンシステムへの吸気粒子の進入量、前記タービンシステム内の汚損、前記タービンシステムの少なくとも一部の侵食、及び前記タービンシステムの性能劣化速度の前記少なくとも１つの推定値に関するエラーチェックを提供する、条項９に記載の制御システム。

１１．前記吸気粒子の前記少なくとも１つの測定データ値は、粒子の体積、粒子の分布、粒子の種類、及び粒子の速度のうちの少なくとも１つを含む、条項８に記載の制御システム。

１２．前記空気濾過アセンブリのオペレータに警告すること、前記タービンシステムの動作パラメータを調整すること、及び前記少なくとも１つの推定値が所望の閾値を超える場合に流体流の前記インテリジェントモデルに基づいて前記タービンシステムを停止することのうちの少なくとも１つをさらに含む、条項８に記載の制御システム。

１３．流体流の前記インテリジェントモデルはリアルタイムで更新される、条項８に記載の制御システム。

１４．前記センサのうちの少なくとも１つは、前記タービンシステムの圧縮機を取り囲むベルマウス内に位置決めされる、条項９に記載の制御システム。

１５．前記センサのうちの少なくとも１つは、吸気ダクトの出口の下流に位置決めされる、条項９に記載の制御システム。

１６．少なくとも４つのセンサが、前記タービンシステムの圧縮機のベルマウスの周りの別個の入口検出位置に位置決めされ、少なくとも１つのセンサが、前記タービンシステムのタービンの下流の排気流路内の出口検出位置に位置決めされる、条項１０に記載の制御システム。

１７．前記インテリジェントモデルは、タービンシステムのフィルタ試験アセンブリに統合されて、前記フィルタ試験アセンブリの少なくとも１つのセンサを前記少なくとも１つのセンサに再利用することによってタービンシステムの粒子進入試験アセンブリを作成する、条項８に記載の制御システム。

１８．タービンシステムのための制御システムであって、少なくとも１つのセンサから受信した少なくとも１つの測定データ値であって、前記センサは前記タービンシステムの流体流路内に位置決めされる、少なくとも１つの測定データ値と、前記タービンシステムの構造、前記タービンシステム内の流体流路の構造、前記センサの位置、他の既知の流体流データ、試験データ、及び現場観察のうちの少なくとも１つを含む既知のデータのデータベースとを含むインテリジェントモデルを備え、前記制御システムは前記インテリジェントモデルを参照して、前記吸気システムの起こり得る破損、前記タービンシステムへの吸気粒子の進入量、前記タービンシステム内の汚損、前記タービンシステムの少なくとも一部の侵食、及び前記タービンシステムの性能劣化速度の推定値のうちの少なくとも１つを提供し、前記制御システムは、前記タービンシステムの燃焼器及び前記タービンシステムのタービンのうちの少なくとも１つの動作パラメータを制御するための信号を生成する、制御システム。

１９．既知のデータ値の前記データベースが、着火温度、冷却孔寸法、閉塞確率、及びタービンシステム内の高温腐食、冷却孔閉塞又は破砕のリスクの推定値のうちの少なくとも１つを含む高温ガス経路動作条件及び設計パラメータを含む、条項１９に記載の制御システム。

２０．前記圧縮機から離れて延びる冷却パイプをさらに備え、前記少なくとも１つのセンサは前記冷却パイプに隣接して位置し、流体流の前記インテリジェントモデルは、前記タービンシステム内に著しい堆積が生じる前に前記吸気粒子内の汚染物質を識別する、条項１９に記載の制御システム。

２１．前記センサは、静電センサ、赤外線センサ、音波センサ、光学センサ、及びレーザセンサのうちの少なくとも１つを含む、条項１９に記載の制御システム。

２２．少なくとも１つのセンサが、前記タービンシステムの濾過アセンブリの下流に位置決めされ、少なくとも１つのセンサが、前記タービンシステムの冷却パイプ内に位置決めされ、前記インテリジェントモデルは、前記タービンシステムの濾過アセンブリの下流に位置決めされた前記少なくとも１つのセンサから受信した前記測定データ値、及び前記タービンシステムの前記冷却パイプ内に位置決めされた前記少なくとも１つのセンサから受信した前記測定データ値の少なくとも一方を使用して、前記タービンシステムへの粒子進入の検出の信頼性を向上させる、項目１９に記載の制御システム。

本明細書で使用される専門用語は、単に特定の実施形態を説明するためのものに過ぎず、本開示を限定することを意図するものではない。本明細書で使用する場合、単数形「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」、及び「この（ｔｈｅ）」は、特に明示しない限り、複数形も含むことが意図される。「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」及び／又は「備えている（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、本明細書で使用する場合、記載した特徴、整数、ステップ、動作、要素、及び／又は構成要素が存在することを明示するが、１つ又は複数の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、及び／又はそれらの組が存在すること又は追加されることを除外しないことがさらに理解されよう。「任意選択の（ｏｐｔｉｏｎａｌ）」又は「任意選択で（ｏｐｔｉｏｎａｌｌｙ）」は、後で述べられる事象又は状況が、起こる場合も起こらない場合もあることを意味し、この記述は、その事象が起こる事例と、起こらない事例とを含むことを意味する。

本明細書及び特許請求の範囲を通してここで使用される、近似を表す文言は、関連する基本的機能に変化をもたらすことなく、差し支えない程度に変動し得る任意の量的表現を修飾するために適用することができる。したがって、「およそ」、「約」、及び「実質的に」などの用語によって修飾された値は、明記された厳密な値に限定されるものではない。少なくともいくつかの例では、近似を表す文言は、値を測定するための機器の精度に対応することができる。ここで、並びに本明細書及び特許請求の範囲を通して、範囲の限定は組合せ及び／又は置き換えが可能であり、文脈又は文言が特に指示しない限り、このような範囲は識別され、それに包含されるすべての部分範囲を含む。範囲の特定の値に適用される「約」は、両方の値に適用され、値を測定する機器の精度に特に依存しない限り、記載された値の＋／－１０％を示すことができる。

以下の特許請求の範囲におけるミーンズプラスファンクション又はステッププラスファンクションの要素すべての、対応する構造、材料、動作、及び均等物は、具体的に請求された他の請求要素と組み合わせてその機能を実施するための、一切の構造、材料、又は動作を包含することを意図している。本開示の記述は、例示及び説明の目的で提示されており、網羅的であることも、又は本開示を開示した形態に限定することも意図していない。当業者には、本開示の範囲及び趣旨から逸脱することなく多くの改変及び変形が明らかであろう。本開示の原理及び実際の用途を最良に説明し、想定される特定の使用に適するように種々の修正を加えた種々の実施形態について本開示を他の当業者が理解することができるようにするために、本実施形態を選択し、かつ説明した。

１０ ガスタービンシステム
１２ 圧縮機
１８ 濾過空気
２０ 圧縮空気
２２ 燃焼器
２４ 燃料、静電構成要素
２６ 燃焼ガス
２８ タービン
３０ ロータ
３２ 外部負荷
３４ 排気フレーム
３６ タービン制御システム
１００ 空気濾過アセンブリ、圧縮機入口濾過システム
１０２ 吸気ダクト
１０４ 吸気
１０６ 入口
１１０ 内部空洞
１１２ 粒子
１１３ 帯電粒子
１１８ ベーンフィルタ
１２０ 織布フィルタ
１２４ 静電構成要素
１２６ イオナイザ
１３０ 制御システム、コントローラ
１３２ センサ
１３２Ａ センサ
１３２Ｂ センサ
１３２Ｃ センサ
１３２Ｄ センサ
１３２Ｅ センサ
１３４ 導管
１３５ 冷却パイプ
１６０ インテリジェントモデル
１７０ 測定データ、検出データ
１８０ 既知のデータ
１８２ 構造
１８４ 流体流路
１８６ 位置
１８６Ａ 入口検出位置
１８６Ｂ 入口検出位置
１８６Ｃ 入口検出位置
１８６Ｄ 入口検出位置
１８６Ｅ 排気検出位置
１８８ 既知の流体流データ
１９０ 実験データ、試験データ
１９２ 現場観察
１９４ 高温ガス経路動作条件及び設計パラメータ

Claims (10)

1. タービンシステム（１０）の流体流路（１８４）内にセンサ（１３２）を配置する位置（１８６）を決定する方法であって、
   既知のデータ値（１８０）のデータベースに基づいて前記タービンシステム（１０）に合わせて調整された流体流のインテリジェントモデル（１６０）を参照するステップと、
   吸気粒子（１１２）の正確なデータ値の測定を可能にする前記流体流路（１８４）内の少なくとも１つの位置（１８６）を決定するステップと、
   前記流体流路（１８４）内の前記少なくとも１つの位置（１８６）にセンサ（１３２）を配置するステップと、
   前記センサ（１３２）の前記少なくとも１つの位置（１８６）において前記吸気粒子（１１２）の少なくとも１つの測定データ値（１７０）を測定するステップと
   を含み、
   前記既知のデータ値（１８０）のデータベースは、前記タービンシステム（１０）の構造（１８２）、前記流体流路（１８４）の構造、前記センサ（１３２）の前記位置（１８６）、他の既知の流体流データ（１８８）、試験データ（１９０）、及び現場観察（１９２）のうちの少なくとも１つを含み、
   前記流体流路（１８４）内の前記少なくとも１つの位置（１８６）は、前記センサ（１３２）上の吸気粒子（１１２）の蓄積の可能性を最小にする、方法。
2. 前記吸気粒子（１１２）の少なくとも１つの測定データ値（１７０）を測定する前記ステップの後に、前記タービンシステム（１０）の吸気システム（１０２）の起こり得る破損、前記タービンシステム（１０）への吸気粒子（１１２）の進入量、前記タービンシステム（１０）内の汚損、前記タービンシステム（１０）の少なくとも一部の侵食、及び前記タービンシステム（１０）の性能劣化速度の推定値のうちの少なくとも１つを受信するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記流体流路（１８４）内の少なくとも１つの追加の位置（１８６）を決定するステップと、
   前記少なくとも１つの追加の位置（１８６）に少なくとも１つの追加のセンサ（１３２）を配置するステップと、
   前記センサ（１３２）の前記少なくとも１つの追加の位置（１８６）において前記吸気粒子（１１２）の追加の少なくとも１つの測定データ値（１７０）を測定するステップと
   をさらに含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記吸気粒子（１１２）の少なくとも１つの測定データ値（１７０）を測定する前記ステップの後に、前記タービンシステム（１０）の吸気システム（１０２）の起こり得る破損、前記タービンシステム（１０）への吸気粒子（１１２）の進入量、前記タービンシステム（１０）内の汚損、前記タービンシステム（１０）の少なくとも一部の侵食、及び前記タービンシステム（１０）の性能劣化速度の推定値のうちの少なくとも１つを受信するステップをさらに含み、
   前記インテリジェントシステム（１６０）は、前記追加の少なくとも１つの測定データ値（１７０）を解釈して、前記少なくとも１つの測定データ値（１７０）をエラーチェックし、前記タービンシステム（１０）の前記吸気システム（１０２）の起こり得る破損、前記タービンシステム（１０）への吸気粒子（１１２）の進入量、前記タービンシステム（１０）内の汚損、前記タービンシステム（１０）の少なくとも一部の侵食、及び前記タービンシステム（１０）の性能劣化率の前記少なくとも１つの推定値におけるフォールスポジティブを低減する、請求項３に記載のシステム。
5. 流体流の前記インテリジェントモデル（１６０）を参照する前記ステップの前に、タービンシステム（１０）のフィルタ試験アセンブリの少なくとも１つのセンサを前記少なくとも１つのセンサ（１３２）に再利用することによって、前記フィルタ試験アセンブリをタービンシステム（１０）の粒子進入試験アセンブリに変換するステップをさらに含む、請求項３に記載の方法。
6. 前記センサ（１３２）は、静電センサ、赤外線センサ、音波センサ、光学センサ、及びレーザセンサのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
7. タービンシステム（１０）のための制御システム（１３０）であって、
   少なくとも１つのセンサ（１３２）から受信した少なくとも１つの測定データ値（１７０）であって、前記センサ（１３２）は、前記タービンシステム（１０）の吸気システム（１０２）内の前記タービンシステム（１０）の流体流路（１８４）内に位置決めされる、少なくとも１つの測定データ値（１７０）と、
   前記タービンシステム（１０）の構造（１８２）、前記タービンシステム（１０）内の流体流路（１８４）の構造、前記センサ（１３２）の位置（１８６）、他の既知の流体流データ（１８８）、試験データ（１９０）、及び現場観察（１９２）のうちの少なくとも１つを含む既知のデータのデータベース（１８０）と
   を含むインテリジェントモデル（１６０）を備え、
   前記制御システムは前記インテリジェントモデル（１６０）を参照して、前記吸気システム（１０２）の起こり得る破損、前記タービンシステム（１０）への吸気粒子（１１２）の進入量、前記タービンシステム（１０）内の汚損、前記タービンシステム（１０）の少なくとも一部の侵食、及び前記タービンシステム（１０）の性能劣化速度の推定値のうちの少なくとも１つを提供する、制御システム（１３０）。
8. 前記少なくとも１つのセンサ（１３２）は、前記タービンシステム（１０）の圧縮機（１２）の冷却パイプ（１３５）内に位置し、前記冷却パイプ（１３５）内の粒子（１１２）の少なくとも１つの測定データ値（１７０）を検出する、請求項７に記載の制御システム（１３０）。
9. 前記インテリジェントシステム（１６０）は、前記冷却パイプ（１３５）内の前記粒子（１１２）の前記少なくとも１つの測定データ値（１７０）を使用して、前記吸気システム（１０２）の前記起こり得る破損、前記タービンシステム（１０）への吸気粒子（１１２）の進入量、前記タービンシステム（１０）内の汚損、前記タービンシステム（１０）の少なくとも一部の侵食、及び前記タービンシステム（１０）の性能劣化速度の前記少なくとも１つの推定値に関するエラーチェックを提供する、請求項８に記載の制御システム（１３０）。
10. 前記空気濾過アセンブリ（１００）のオペレータに警告すること、前記タービンシステム（１０）の動作パラメータを調整すること、及び前記少なくとも１つの推定値が所望の閾値を超える場合に流体流の前記インテリジェントモデル（１６０）に基づいて前記タービンシステム（１０）を停止することのうちの少なくとも１つをさらに含む、請求項７に記載の制御システム（１３０）。

Images