JP7019352B2 - 自己診断能力を備えたスマート液体燃料システム - Google Patents

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Description

本開示は、一般に、発電システムに関する。特に、本開示は、液体燃料システムのための運転モデルに関する。
二元燃料燃焼システムは、気体燃料と液体燃料の両方を燃焼させることができる。典型的には、二元燃料タービンシステムは、気体燃料を使用して運転し、液体燃料は、気体燃料が利用できないときに予備燃料として使用される。気体燃料で運転中、液体燃料システムは運転しないが、滞留した液体燃料留分で満たされたままであり得る。これらの条件下では、腐食および／または粒子の堆積は、分流器の浸食／腐食、弁の詰まり、ノズルの詰まりなどを引き起こす可能性がある液体燃料システム（例えば、分流器、燃料ノズル、弁など）の表面に沿って形成され得る。これらの条件には気付かず、燃焼燃料システムの生産性および信頼性を低下させることがある。液体燃料システムの特定のパラメータを監視するためにセンサを設置することができるが、計画された発電運転のための液体燃料システムの実際の状況をオペレータが推定することは困難である。このため、発電システムと一体化された液体燃料システムの予測および自己診断モデルが望ましい場合がある。
米国特許出願公開第２０１５０３０８９１５号明細書
最初に特許請求する主題の範囲に相応する特定の実施形態を以下に要約する。これらの実施形態は特許請求される実施形態の範囲を限定しようとするものではなく、むしろ、これらの実施形態は本主題の可能性がある形式の概要を提供しようとするものにすぎない。実際、ここで特許請求される実施形態は、以下に記載する実施形態に類似してもよく、あるいは異なってもよいさまざまな形態を含むことができる。
第１の実施形態では、液体燃料システムの性能を予測するためのシステムは、プロセッサと、プロセッサに通信可能に結合されたメモリとを含み、メモリは、プロセッサによって実行されると運転を実行する命令を格納する。この運転は、少なくとも１つの時間を有する液体燃料システムの少なくとも１つの燃焼器に関連するノズルまたは弁の少なくとも１つの物理パラメータに対するベースラインパラメータを確立することを含む。運転はまた、ガスタービンエンジンの運転中に１つまたは複数のセンサから液体燃料システムに関連する１つまたは複数の運転パラメータを取得することを含む。運転は、ベースラインパラメータおよび１つまたは複数の運転パラメータに少なくとも基づいて、液体燃料システムに関連する動作を出力するために、燃料分流器の運転モデルを利用することをさらに含む。
第２の実施形態では、液体燃料システムの性能を予測するためのシステムは、複数の燃焼器および関連する燃料ノズルを備えたガスタービンエンジンと、関連する燃料ノズルへの燃料流量を調整するように構成された燃料分流器と、プロセッサと、プロセッサに通信可能に結合されたメモリとを含む。メモリは、プロセッサによって実行されると、少なくとも１つの時間を有する液体燃料システムの複数の燃焼器の各燃焼器に関連するそれぞれのノズルまたはそれぞれの弁の少なくとも１つの物理パラメータに対するベースラインパラメータを確立することを含む運転を実行する命令を格納する。運転はまた、ガスタービンエンジンの運転中に１つまたは複数のセンサから液体燃料システムに関連する１つまたは複数の運転パラメータを取得することを含む。運転は、ベースラインパラメータおよび１つまたは複数の運転パラメータに少なくとも基づいて液体燃料システムに関連する動作を出力するために、燃料分流器の運転モデルを利用することをさらに含む。
第３の実施形態では、非一時的なコンピュータ可読媒体は、コンピュータ実行可能なコードを格納する。このコードは、少なくとも１つの時間を有する液体燃料システムの少なくとも１つの燃焼器に関連するノズルまたは弁の少なくとも１つの物理パラメータに対するベースラインパラメータを確立するための命令を含む。このコードはまた、ガスタービンエンジンの運転中に１つまたは複数のセンサから液体燃料システムに関連する１つまたは複数の運転パラメータを取得することを含む。コードは、ベースラインパラメータおよび１つまたは複数の運転パラメータに少なくとも基づいて、液体燃料システムに関連する動作を出力するために、燃料分流器の運転モデルを利用することをさらに含む。
ここで開示する技術のこれらの、ならびに他の特徴、態様、および利点は、添付の図面を参照しつつ以下の詳細な説明を読めば、よりよく理解されよう。添付の図面では、図面の全体にわたって、類似する符号は類似する部分を表す。
一実施形態によるタービンシステムの概略図である。 本開示の一実施形態による、タービンシステムの液体燃料システムの全体的な健全性を予測するスマート液体燃料システムを示すブロック図である。 本開示の一実施形態による、運転モデルを開発するための方法を示すフローチャートである。 本開示の一実施形態による、運転モデルを利用するための方法を示すフローチャートである。
以下に、ここで開示する実施形態の１つまたは複数の特定の実施形態を説明する。これらの実施形態の簡潔な説明を提供しようと努力しても、実際の実施のすべての特徴を本明細書に記載することができるというわけではない。エンジニアリングまたは設計プロジェクトなどの実際の実施の開発においては、開発者の特定の目的を達成するために、例えばシステム関連および事業関連の制約条件への対応など実施に特有の決定を数多くしなければならないし、また、これらの制約条件は実施ごとに異なる可能性があることを理解されたい。さらに、このような開発作業は複雑で時間がかかるかもしれないが、にもかかわらず、この開示の利益を得る当業者にとっては、設計、製作、および製造の日常的な仕事であることを理解されたい。
ここで開示する実施形態のさまざまな実施形態の要素を導入する場合に、「１つの（ａ）」、「１つの（ａｎ）」、「前記（ｔｈｅ）」、および「前記（ｓａｉｄ）」は１つまたは複数の要素があることを意味するものである。「備える」、「含む」、および「有する」という用語は、包括的なものであって、列挙された要素以外の付加的な要素があり得ることを意味するものである。
以下に説明するように、発電システムのための液体燃料システムの全体的な健全性を診断し、液体燃料の始動が成功する確率を予測するために、モデル（例えば、燃料分流器の運転モデル）を開発することができる。このモデルは、より正確な診断および予測を行うために、時間外に更新および訓練されてもよい。液体燃料システムのモデルは、定期的に診断／性能予測報告、メンテナンス勧告、および運転調整を生成するために、サービスプラットフォーム（例えば、クラウドコンピューティングサービス、分散制御システムなど）に接続されてもよい。このモデルは、発電システムの運転中に収集されるパラメータ／条件に基づいて、開発および更新されてもよく、収集されるパラメータ／条件は、燃料組成、燃料清浄度、運転期間、ならびに液体燃料および発電システムのさまざまな運転データ（燃料流量、燃料ポンプ圧力、温度、出力、圧縮機質量流量など）を含むが、これらに限定されない。さらに、さまざまなパラメータ間に相関関数を確立することができる。例えば、燃料流量と排気拡散温度との相関関係を確立することができる。一実施形態では、液体燃料システムの性能を予測するためのシステムは、プロセッサと、プロセッサに通信可能に結合されたメモリとを備え、メモリは、プロセッサによって実行されると運転を実行する命令を格納する。この運転は、少なくとも１つの時間を有する液体燃料システムの少なくとも１つの燃焼器に関連するノズルまたは弁の少なくとも１つの物理パラメータに対するベースラインパラメータを確立することを含む。運転はまた、ガスタービンエンジンの異なる運転モードの間に１つまたは複数のセンサから液体燃料システムに関連する１つまたは複数の運転パラメータを取得することを含む。前記運転モードには、部分負荷およびベース負荷が含まれる。運転は、ベースラインパラメータおよび１つまたは複数の運転パラメータに少なくとも基づいて、液体燃料システムに関連する動作を出力するために、燃料分流器の運転モデルを利用することをさらに含む。このように、自己診断能力を備えた液体燃料システムのためのモデルは、発電の信頼性と可用性を向上させるためにデジタル発電所に統合され、運転の最適化と資源の最適化に貢献することができる。
図１は、タービンシステム１０の一実施形態の概略図である。以下で詳細に説明するように、開示されたタービンシステム１０（例えば、ガスタービンエンジン）は、燃料分配を改善し、システムの耐久性、操作性、および信頼性を向上させることができる、以下に記載の燃料プレナムを備えたエンドカバーを用いることができる。タービンシステム（例えば、二元燃料タービンシステム）１０は、タービンシステム１０を駆動するために、天然ガスおよび／または水素に富んだ合成ガスなどの液体または気体燃料を使用することができる。図示するように、燃料ノズル１２（例えば、多管燃料ノズル）は、液体燃料システム１６または気体燃料システム１８から燃料供給１４を取り入れて、空気、酸素、酸素富化空気、酸素低減空気、またはこれらの任意の組み合わせなどの酸化剤と燃料を混合する。以下の説明では、酸化剤として空気を参照しているが、任意の適切な酸化剤を開示された実施形態で使用することができる。燃料および空気が混合されると、燃料ノズル１２は、最適な燃焼、排出物、燃料消費、および出力に適した比率で、燃料空気混合物を複数の燃焼器２０内に分配する。タービンシステム１０は、複数の燃焼器２０の内側に位置する１つまたは複数の燃料ノズル１２を含むことができる。燃料空気混合物は、複数の燃焼器２０のそれぞれの内部のチャンバ内で燃焼し、それによって高温の加圧排気ガスを生成する。複数の燃焼器２０は、タービン２２を通して排気ガスを排気出口２４に向ける。排気ガスがタービン２２を通過すると、ガスはタービンブレードに力を与えて、タービンシステム１０の軸に沿ってシャフト２６を回転させる。図示するように、シャフト２６は、圧縮機２８を含むタービンシステム１０のさまざまな構成要素に接続されてもよい。圧縮機２８はまた、シャフト２６に結合されたブレードを含む。シャフト２６が回転すると、圧縮機２８内のブレードも回転し、それにより、空気取入口３０から圧縮機２８を通る空気を圧縮して、燃料ノズル１２および／または複数の燃焼器２０に送る。シャフト２６はまた、負荷３２に接続されてもよく、負荷３２は、例えば、発電プラントの発電機または航空機のプロペラなどの車両または固定された負荷であってもよい。負荷３２は、タービンシステム１０の回転出力によって動力が供給され得る任意の適切な装置を含んでもよい。タービンシステム１０は、軸線方向軸線または方向３４、軸線３０に近づくもしくは離れる方向の半径方向軸線または方向３６、および軸線３０の周りの周方向軸線または方向３８に沿って延びることができる。燃料ノズル１２は、以下に説明される燃料プレナムを有するエンドカバーを含む、または接続することができ、燃料プレナムは、燃料噴射器に燃料を直接供給することによって燃料分配を改善することができ、燃料噴射器は、複数の燃焼器２０に放出される前に、空気と予混合される管に燃料を供給することができる。
図２は、タービンシステム１０の液体燃料システム１６の全体的な健全性を予測するスマート液体燃料システム５０を示すブロック図である。スマート液体燃料システム５０は、コントローラ５２、（例えば、液体燃料システム１６および特に燃料分流器６６の）運転モデル５４、およびサービスプラットフォーム５６（例えば、クラウドコンピューティングサービス、分散制御システムなど）を含むことができる。コントローラ５２は、有線または無線ネットワークまたは通信システムを介して、サービスプラットフォーム５６、運転モデル５４、およびタービンシステム１０のさまざまな構成要素およびシステム（例えば、液体燃料システム１６、関連する燃料ノズル１２への燃料流を調整するように構成された分流器６６など）と通信可能に結合される（例えば、データ転送、命令の受信および提供）。いくつかの実施形態では、コントローラ５２は、サービスプラットフォーム５６の一部（例えば、クラウドコンピューティングサービス、分散制御システムなど）であってもよい。コントローラ５２は、プロセッサ５８と、プロセッサ５８に通信可能に結合されたメモリ６０（例えば、非一時的なコンピュータ可読媒体／メモリ回路）と、を有し、メモリ６０は、液体燃料システム１６に関連する運転を実行するように実装された１つまたは複数の命令セット（例えば、プロセッサ実行可能命令）を格納する。より具体的には、メモリ６０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの揮発性メモリ、および／または読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、光ドライブ、ハードディスクドライブ、もしくはソリッドステートドライブなどの不揮発性メモリを含むことができる。さらに、プロセッサ５８は、１つまたは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、１つまたは複数のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、１つまたは複数の汎用プロセッサ、あるいはそれらの任意の組み合わせを含むことができる。さらに、プロセッサという用語は、当技術分野でプロセッサと呼ばれる集積回路に限定されず、コンピュータ、プロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ、特定用途向け集積回路、および他のプログラム可能回路を広く指している。
例えば、メモリ６０は、タービンシステム１０およびスマート液体燃料システム５０のさまざまな構成要素およびシステムからの情報（例えば、物理パラメータ、運転パラメータ、運転条件など）を取得するための命令を格納し、取得した情報をメモリ６０に格納することができる。情報は、液体燃料システム１６の１つまたは複数のセンサ６２、分流器６６の１つまたは複数のセンサ６４、複数の燃焼器２０の１つまたは複数のセンサ６８、タービン２２の１つまたは複数のセンサ７０、排気２４の１つまたは複数のセンサ７２、およびタービンシステム１０に近接して配置された１つまたは複数のセンサ７４を介して収集されてもよい。さらに、情報は、オペレータまたはユーザによって（例えば、コントローラ５２および／またはサービスプラットフォーム５６を介して）入力されてもよい。例えば、１つまたは複数のセンサ６２、６４、６８、７０、７２、７４は、温度センサ（例えば、熱電対、抵抗温度検出器すなわちＲＴＤ、弾性表面波センサすなわちＳＡＷなど）、圧力センサ（例えば、圧力トランスデューサ、圧力トランスミッタ、ピエゾメータ、圧力インジケータ、マノメータなど）、ガスセンサ（例えば、赤外線ポイントセンサ、超音波センサ、電気化学式ガスセンサ、半導体センサ、電気化学式センサ、ＳＡＷなど）、流量センサ（例えば、流量計、熱式質量流量計、および超音波流量計など）、加速度計（例えば、高温加速度計）、速度センサ（例えば、タービン速度センサ、磁気速度センサ）、位置センサ、電流センサ、電圧センサ、およびタイマを含むことができるが、これらに限定されない。
運転モデル５４は、コントローラ５２と通信可能に結合され、液体燃料システム１６に関連する動作を出力する。運転モデル５４は、液体燃料システム１６の性能（例えば、液体燃料の正常始動や、燃料弁、ノズル、または燃焼器などの特定の構成要素の故障など）を予測し、液体燃料システム１６の構成要素（例えば、特定の燃料ノズル、分流器、弁、または燃焼器など）のメンテナンスを勧告し、液体燃料システム１６の１つまたは複数の構成要素の運転を調整することができる。さらに、運転モデル５４は、運転モデル５４が更新され、訓練され、よりスマートになることができる（例えば、より正確な予測、より良い勧告など）ように、エキスパート経験、物理ベースのモデル（例えば、流体流れシミュレーションを実行するため）および分析モデル、機械学習アルゴリズム、外挿モデルなどを含んでもよい。さらに、運転モデル５４は診断モジュール７６を含み、診断モジュール７６は、液体燃料システム１６の物理パラメータの現在の状態を報告し、液体燃料システム１６の全体的な健全性を報告し、メンテナンスのための勧告を発行し、および／または、液体燃料システム１６の１つまたは複数の構成要素の運転を発行もしくは調整することができる。例えば、診断モジュール７６は、タービンシステム１０および液体燃料システム１６（例えば、分流器６６、ノズル１２など）からの現在の運転条件、パラメータおよびデータを監視して分析し、分析された結果を履歴と比較することができる。また、現在の運転条件、パラメータおよびデータを分析し、運転モデル５４および／またはエキスパート経験の予測と比較することができる。診断は、比較に基づいて発行されてもよい。他の実施形態では、診断モジュール７６は、比較に基づいて、タービンシステムおよび液体燃料システム１６（例えば、分流器６６、ノズル１２など）の運転条件／パラメータを調整するための勧告を発行することもできる。
診断モジュール７６によって発行された診断結果はまた、運転モデル５４にフィードバックされ、運転モデル５４を更新／訓練することができることが理解されよう。さらに、運転モデル５４、診断モジュール７６、およびそれらに含まれるすべてのデータを、コントローラ５２のメモリ６０に格納することができる。他の実施形態では、運転モデル５４、診断モジュール７６、およびそれらに含まれるすべてのデータは、サービスプラットフォーム５６にアップロードされ、（例えば、コントローラ５２のプロセッサ５８による命令に基づいて）サービスプラットフォーム５６に格納されてもよい。認可されたユーザは、サービスプラットフォーム５６を介して、データ、結果／報告、運転モデル５４、および診断モジュール７６にアクセスすることができる。認可されたユーザはまた、サービスプラットフォーム５６を介して顧客／ユーザ経験およびエキスパート経験を提供することができ、これらの情報を、運転モデル５４を訓練／更新するために使用することができる。このように、スマート液体燃料システム５０は、運転最適化のためのデジタル発電所に統合され、タービンシステム１０の信頼性および可用性を高めるためにオンライン診断を利用可能とすることができる。
図３は、運転モデル５４を開発するための方法９０を示すフローチャートである。方法９０のステップのうちの１つまたは複数を、コントローラ５２によって実行することができる。方法９０は、モデルを生成するステップ（ステップ１００）のために、履歴データ９２を適合させるステップ、エキスパート経験９４を適合させるステップ、および流体流れシミュレーション９６およびその他９８（例えば、任意の関連情報、データ、およびユーザ／オペレータ入力）を組み込むステップを含み、ステップ１００で生成されたモデルは、さらなる訓練／更新を受ける運転モデル５４の初期モデルである。履歴データは、燃料分流器の速度ピックアップ、燃料流量、燃料組成、燃料分流器圧力、オイルフィルタにわたる差圧、燃料ポンプ圧力、ポンプモータ速度、ポンプ電流、ポンプ電圧、燃料分流器の上流および下流の温度、排気拡散データ、周囲温度、制御弁ストローク、タービン速度、タービン圧縮機質量流量、停止弁の位置フィードバック、ノズル流の数、流量係数（Ｃｖ）、流量容量、負荷運転時間数、パージ持続時間、エキスパート経験、またはそれらの組み合わせを含むことができるが、これらに限定されるものではない。エキスパート経験は、液体燃料システム１６および／またはタービンシステム１０の運転に関連する任意のユーザまたはオペレータ入力であってもよい。方法９０はまた、新規にまたはメンテナンス後に燃料システムを運転するステップ（ステップ１０２）、および特定の時間（例えば、燃料システムが新規またはメンテナンス後）に（例えば、少なくとも１つの燃焼器に関連するノズルまたは弁の少なくとも１つの物理パラメータに対して）ベースラインを確立するステップ（ステップ１０４）を含む。運転モデル５４のベースラインを確立するために使用されるデータ（例えば、ベースラインパラメータを有する）は、新しい分流器６６が新たに設置された直後または液体燃料システム１６の主要メンテナンス事象の直後に、液体燃料システム１６が運転している間に収集されるデータである。具体的には、ベースラインは、液体燃料システム１６の少なくとも１つの燃焼器２０に関連する燃料ノズル１２または弁の少なくとも１つの物理パラメータに対する少なくとも１つのベースラインパラメータであってもよい。具体的には、物理パラメータは、個々の燃焼器２０ごとに、ノズル流の数、流量係数（Ｃｖ）、および流量容量などを含んでもよい。
方法９０はまた、タービンシステム１０が液体燃料システム１６を使用して運転している間に、正常に燃料システムを運転するステップ（ステップ１０６）、燃料システムからデータを収集するステップ（ステップ１０８）、および収集されたデータをモデルに提供して、燃料システムの運転モデル５４を開発するステップ（ステップ１１０）を含む。ここで収集されるデータは、ガスタービンシステム１０の運転中にセンサ（例えば、センサ６２，６４，６８，７０，７２，７４）を介して収集された液体燃料システム１６および／またはタービンシステム１０に関連する運転パラメータであってもよいし、ガスタービンシステム１０の物理パラメータであってもよい。運転パラメータは、燃料分流器の速度ピックアップ、燃料流量、燃料組成、燃料分流器圧力、オイルフィルタにわたる差圧、燃料ポンプ圧力、ポンプモータ速度、ポンプ電流、ポンプ電圧、燃料分流器の上流および下流の温度、排気拡散データ、周囲温度、制御弁ストローク、タービン速度、タービン圧縮機質量流量、負荷運転時間数、パージ持続時間、部分負荷およびベース負荷時のガスタービン排気温度の広がりなどを含むことができるが、これらに限定されるものではない。物理パラメータには、停止弁の位置フィードバック、ノズル流の数、流量係数（Ｃｖ）、および流量容量などが含まれ得るが、これらに限定されない。
運転モデル５４は、上述したいずれかの物理パラメータまたは運転パラメータ間のデータ相関に基づいて開発されてもよい。例えば、燃料流量と排気拡散との間に相関関係を確立することができる。さらなる例として、１つまたは複数の物理パラメータと１つまたは複数の運転パラメータとの間に相関関係を確立することもできる。さらに、運転モデル５４は、１つまたは複数の物理パラメータの１つまたは複数の運転パラメータへの変化の相関関係に基づいて開発されてもよい。さらに、運転モデル５４は、オペレータ／ユーザ入力、およびシステム設計段階で作成された物理特性に基づくモデルを利用した流体流れシミュレーションにさらに基づいて開発されてもよい。
方法９０は、モデルを訓練し更新するステップ（ステップ１１２）をさらに含む。この段階では、運転モデル５４は、ステップ１１０まで（例えば、ステップ１００からステップ１１０）に収集されたデータおよび開発された相関関係に少なくとも部分的に基づいて、液体燃料システム１６の特定のパラメータ、条件、または生産性の変化を予測するように運転可能である。例えば、運転モデル５４は、将来の、流量、燃料組成、分流器６６での圧力降下などのパラメータを予測することができる。例えば、運転モデル５４は、将来発生し得る、液体燃料漏れ、燃料清浄度、液体燃料の正常始動などの条件を予測することができる。運転モデル５４によって行われた予測は、運転モデル５４の検証および訓練／更新のための実際の状況／データと比較されてもよい。さらに、運転モデル５４は、上述した１つまたは複数の物理パラメータまたは運転パラメータに基づいて訓練され更新されてもよい。
図４は、運転モデル５４を利用するための方法１３０を示すフローチャートである。方法１３０のステップのうちの１つまたは複数を、コントローラ５２によって実行することができる。方法１３０は、タービンシステム１０の運転を開始するステップ（ステップ１３２）、および運転モデル５４を使用して診断を実行するステップ（ステップ１３４）を含む。タービンシステム１０の運転が開始されると、運転条件およびパラメータ（例えば、運転パラメータおよび物理パラメータ）がその場または実質的にその場で運転モデル５４に供給されてもよく、診断モジュール７６が液体燃料システム１６の全体的な健全性の診断（例えば、報告、更新など）を発行することを可能にする。診断モジュール７６は、気体燃料システム１８が利用可能ではないと判断する場合があり、タービンシステム１０は、液体燃料システム１６を使用して正常始動に進むことができる。また、診断モジュール７６は、気体燃料システム１８が利用可能であると判断する場合があり、タービンシステム１０は気体燃料システム１８のみを使用して運転することができる。診断モジュール７６は、気体燃料システム１８を液体燃料システム１６に移してタービンシステム１０を運転するようにオペレータにアドバイスすることができ、その逆も同様である。
方法１３０はまた、運転モデル５４を使用して、予測を実行するステップ（ステップ１３８）、メンテナンス勧告を提供するステップ（ステップ１３６）、および液体燃料システム１６の少なくとも１つの構成要素の運転を調整するステップ（ステップ１４０）を含む。タービン運転と同時に、運転モデル５４に条件およびパラメータを連続的に供給して、運転モデル５４をタービンシステム１０の最新かつ同時の条件に更新する。したがって、運転モデル５４は、将来の液体燃料システム１６の全体的に健全な状態、性能および／または特定のパラメータ／条件を予測することができる。例えば、運転モデル５４は、液体燃料システム１６の特定の構成要素（例えば、弁、ノズル、ポンプ、分流器など）が将来的に（例えば数日、数週間、数ヶ月、または数年）課題／問題を経験し得ることを予測することができる。例えば、運転モデル５４は、タービンシステム１０が将来的に（例えば数日、数週間、数ヶ月、または数年）の液体燃料システム１６のみを使用して運転する場合に、液体燃料の始動が成功する確率を予測することができる。
上述したように、運転モデル５４を、メンテナンス勧告を提供するステップ（ステップ１３６）のために利用することもできる。例えば、運転モデル５４は、サービスプラットフォーム５６に通信可能に結合され、弁、ノズル、ポンプ、分流器などの特定の構成要素が、ある期間（例えば、数日、数週間、数ヵ月、または数年）後に、課題／問題を経験する可能性があると予測された場合には、運転モデル５４は、予測された問題／課題の発生前に構成要素を修復または交換するためのメンテナンス勧告（例えば、サービスプラットフォーム５６を介してユーザ／オペレータなどに伝達される）を発行することになる。加えて、運転モデル５４を、液体燃料システムの少なくとも１つの構成要素の運転を調整するステップ（ステップ１４０）のために利用することができる。例えば、運転モデル５４は、特定の問題／課題が発生したことを予測し、タービンシステム１０の運転を停止させるために（例えば、サービスプラットフォーム５６および／またはコントローラ５２を介して）推奨事項を送信することができる。運転モデル５４はまた、液体燃料システム１６の任意の構成要素の運転を調整してもよい。例えば、運転モデル５４は、タービンシステム１０の排気温度の広がりを低減させるように液体燃料の流量を増減するように推奨してもよい（例えば、サービスプラットフォーム５６および／またはコントローラ５２を介して送信される信号を推奨する）。
本明細書は、本実施形態を説明するために実施例を用いており、最良の形態を含んでいる。また、いかなる当業者もここで開示された実施形態を実施することができるように実施例を用いており、任意の装置またはシステムを製作し使用し、任意の組み込まれた方法を実行することを含んでいる。ここで開示された実施形態の特許され得る範囲は、請求項によって定義され、当業者が想到する他の実施例を含むことができる。このような他の実施例は、特許請求の範囲の文言との差がない構造要素を有する場合、または特許請求の範囲の文言との実質的な差がない等価の構造要素を含む場合、特許請求の範囲内にあることを意図している。
１０ ガスタービンシステム
１２ 燃料ノズル
１４ 燃料供給
１６ 液体燃料システム
１８ 気体燃料システム
２０ 燃焼器
２２ タービン
２４ 排気出口
２６ シャフト
２８ 圧縮機
３０ 空気取入口、軸線
３２ 負荷
３４ 軸線方向軸線
３６ 半径方向軸線
３８ 周方向軸線
５０ スマート液体燃料システム
５２ コントローラ
５４ 運転モデル
５６ サービスプラットフォーム
５８ プロセッサ
６０ メモリ
６２ センサ
６４ センサ
６６ 燃料分流器
６８ センサ
７０ センサ
７２ センサ
７４ センサ
７６ 診断モジュール
９２ 履歴データ
９４ エキスパート経験
９６ 流体流れシミュレーション
９８ その他

Claims (18)

  1. 燃料分流器（６６）を含む液体燃料システム（１６）の性能を予測するためのシステムであって、前記液体燃料システム（１６）からの液体燃料が、前記燃料分流器（６６）を介してガスタービンエンジンの少なくとも１つの燃焼器（２０）に供給され、前記システムが、
    プロセッサ（５８）と
    前記プロセッサ（５８）に通信可能に結合されたメモリ（６０）と
    を備え、前記メモリ（６０）は、前記プロセッサ（５８）によって実行されると、
    前記液体燃料システム（１６）により供給される前記少なくとも１つの燃焼器（２０）の燃料ノズル（１２）または弁の少なくとも１つの物理パラメータに対するベースラインパラメータを確立すること、
    前記ガスタービンエンジンの運転中に１つまたは複数のセンサ（６２，６４，６８，７０，７２，７４）から前記液体燃料システム（１６）に関連する１つまたは複数の運転パラメータを取得すること、
    前記ベースラインパラメータおよび前記１つまたは複数の運転パラメータに少なくとも基づいて、燃料分流器（６６）の運転モデル（５４）を生成すること、
    前記液体燃料システム（１６）の性能を予測するために前記燃料分流器（６６）の前記運転モデル（５４）を利用すること、および、
    前記液体燃料システム（１６）の予測された性能を利用して、前記液体燃料システム（１６）の始動が成功する確率を予測すること
    を含む運転を実行する命令を格納する、システム。
  2. 前記プロセッサ（５８）により実行される命令による運転が、前記液体燃料システム（１６）の少なくとも１つの構成要素の運転を調整するための制御動作を含む、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記命令が、前記プロセッサ（５８）によって実行されると、少なくとも履歴データ（９２）に基づいて前記燃料分流器（６６）の前記運転モデル（５４）を生成することを含む運転を実行する、請求項１または２に記載のシステム。
  4. 前記履歴データ（９２）が、燃料分流器（６６）の速度ピックアップ、燃料流量、燃料分流器圧力、燃料分流器（６６）の上流および下流の温度、または負荷運転時間数、パージ持続時間、またはそれらの組み合わせを含む、請求項３に記載のシステム。
  5. 前記命令が、前記プロセッサ（５８）によって実行されると、オペレータ入力や、物理モデル、燃料組成、またはオイルフィルタにわたる差圧を利用した流体流れシミュレーション（９６）、またはそれらの組み合わせにさらに基づいて前記燃料分流器（６６）の前記運転モデル（５４）を生成することを含む運転を実行する、請求項１乃至４のいずれかに記載のシステム。
  6. 前記１つまたは複数の運転パラメータが、燃料分流器（６６）の速度ピックアップ、燃料流量、燃料分流器圧力、燃料分流器（６６）の上流および下流の温度、排気拡散データ、または負荷運転時間数、パージ持続時間、またはそれらの組み合わせを含む、請求項１乃至５のいずれかに記載のシステム。
  7. 前記命令が、前記プロセッサ（５８）によって実行されると、前記１つまたは複数の運転パラメータに基づいて前記燃料分流器（６６）の前記運転モデル（５４）を更新することを含む運転を実行する、請求項１乃至６のいずれかに記載のシステム。
  8. 前記命令が、前記プロセッサ（５８）によって実行されると、燃料流量と排気拡散との相関関数を求めることと、前記相関関数に基づいて前記燃料分流器（６６）の前記運転モデル（５４）を生成することを含む運転を実行する、請求項１乃至７のいずれかに記載のシステム。
  9. 前記ガスタービンエンジンが、気体燃料と液体燃料の両方を燃焼させるように構成された、二元燃料タービンシステムであり、
    前記気体燃料で運転中、前記液体燃料システム（１６）は運転しないが、前記燃料分流器（６６）は滞留した液体燃料で満たされたままにされる、請求項１乃至８のいずれかに記載のシステム。
  10. 燃料分流器（６６）を含む液体燃料システム（１６）の性能を予測するためのシステムであって、前記液体燃料システム（１６）からの液体燃料が、前記燃料分流器（６６）を介してガスタービンエンジンの複数の燃焼器（２０）に供給され、前記システムが、
    前記複数の燃焼器（２０）および関連する燃料ノズル（１２）を備えた前記ガスタービンエンジンと、
    関連する燃料ノズル（１２）への燃料流を調整するように構成された燃料分流器（６６）と、
    プロセッサ（５８）と、
    前記プロセッサ（５８）に通信可能に結合されたメモリ（６０）と
    を備え、前記メモリ（６０）は、前記プロセッサ（５８）によって実行されると、
    前記液体燃料システム（１６）により供給される前記複数の燃焼器（２０）の各燃焼器（２０）に関連する燃料ノズル（１２）またはそれぞれの弁の少なくとも１つの物理パラメータに対するベースラインパラメータを確立すること、
    前記ガスタービンエンジンの運転中に１つまたは複数のセンサ（６２，６４，６８，７０，７２，７４）から前記液体燃料システム（１６）に関連する１つまたは複数の運転パラメータを取得すること、
    前記ベースラインパラメータおよび前記１つまたは複数の運転パラメータに少なくとも基づいて、前記燃料分流器（６６）の運転モデル（５４）を生成すること、
    前記液体燃料システム（１６）の性能を予測するために前記燃料分流器（６６）の前記運転モデル（５４）を利用すること、および、
    前記液体燃料システム（１６）の予測された性能を利用して、前記液体燃料システム（１６）の始動が成功する確率を予測すること
    を含む運転を実行する命令を格納する、システム。
  11. 前記少なくとも１つの物理パラメータが、前記それぞれの燃料ノズル（１２）のノズル流の数を含む、請求項１０に記載のシステム。
  12. 前記少なくとも１つの物理パラメータが、前記それぞれの弁の流量係数Ｃｖを含む、請求項１０または１１に記載のシステム。
  13. 前記命令が、前記プロセッサ（５８）によって実行されると、前記少なくとも１つの物理パラメータと前記１つまたは複数の運転パラメータの変化との相関関数を求めることと、前記相関関数に基づいて前記燃料分流器（６６）の前記運転モデル（５４）を生成することを含む運転を実行する、請求項１乃至１２のいずれかに記載のシステム。
  14. 前記ベースラインパラメータが、前記液体燃料システム（１６）の試運転または前記液体燃料システム（１６）の定期的なメンテナンスにおいて確立される、請求項１乃至１３のいずれかに記載のシステム。
  15. 前記命令が、前記プロセッサ（５８）によって実行されると、前記１つまたは複数の運転パラメータに基づいて前記燃料分流器（６６）の前記運転モデル（５４）を更新することを含む運転を実行する、請求項１乃至１４のいずれかに記載のシステム。
  16. 前記動作が、前記液体燃料システム（１６）の予測された前記性能を利用して、前記液体燃料システム（１６）の構成要素のメンテナンスのための勧告を含む、請求項１乃至１５のいずれかに記載のシステム。
  17. コンピュータ実行可能なコードが格納される非一時的なコンピュータ可読媒体であって、液体燃料システム（１６）からの液体燃料が、燃料分流器（６６）を介してガスタービンエンジンの少なくとも１つの燃焼器（２０）に供給され、前記コードは、
    前記液体燃料システム（１６）により供給される前記少なくとも１つの燃焼器（２０）の燃料ノズル（１２）または弁の少なくとも１つの物理パラメータに対するベースラインパラメータを確立し、
    ガスタービンエンジンの運転中に１つまたは複数のセンサ（６２，６４，６８，７０，７２，７４）から前記液体燃料システム（１６）に関連する１つまたは複数の運転パラメータを取得し、
    前記ベースラインパラメータおよび前記１つまたは複数の運転パラメータに少なくとも基づいて、前記液体燃料システム（１６）に含まれる前記燃料分流器（６６）の運転モデル（５４）を生成し、
    前記液体燃料システム（１６）の性能を予測するために前記燃料分流器（６６）の前記運転モデル（５４）を利用し、
    前記液体燃料システム（１６）の予測された性能を利用して、前記液体燃料システム（１６）の始動が成功する確率を予測する
    ための命令を含む、非一時的なコンピュータ可読媒体。
  18. 前記動作が、前記液体燃料システム（１６）の予測された前記性能を利用して、前記液体燃料システム（１６）の構成要素のメンテナンスのための勧告を含む、請求項１７に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
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