RU2627742C2 - Способ и система для информирования о характеристиках работы газовой турбины в реальном времени - Google Patents

Способ и система для информирования о характеристиках работы газовой турбины в реальном времени Download PDF

Info

Publication number
RU2627742C2
RU2627742C2 RU2014134207A RU2014134207A RU2627742C2 RU 2627742 C2 RU2627742 C2 RU 2627742C2 RU 2014134207 A RU2014134207 A RU 2014134207A RU 2014134207 A RU2014134207 A RU 2014134207A RU 2627742 C2 RU2627742 C2 RU 2627742C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
gas turbine
efficiency
output power
fuel consumption
compressor
Prior art date
Application number
RU2014134207A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2014134207A (ru
Inventor
Эвер Авриель ФАДЛУН
Абдуррахман Абдаллах КАЛИДИ
Арул САРАВАНАПРИЯН
Марко ПИЕРИ
Осама Найм АСХУР
Original Assignee
Нуово Пиньоне С.р.л.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Нуово Пиньоне С.р.л. filed Critical Нуово Пиньоне С.р.л.
Publication of RU2014134207A publication Critical patent/RU2014134207A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2627742C2 publication Critical patent/RU2627742C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0243—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model
    • G05B23/0245—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults model based detection method, e.g. first-principles knowledge model based on a qualitative model, e.g. rule based; if-then decisions
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
    • G05B19/042—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using digital processors
    • G05B19/0421—Multiprocessor system
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0208—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the configuration of the monitoring system
    • G05B23/0216—Human interface functionality, e.g. monitoring system providing help to the user in the selection of tests or in its configuration
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G05B23/0227—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions
    • G05B23/0235—Qualitative history assessment, whereby the type of data acted upon, e.g. waveforms, images or patterns, is not relevant, e.g. rule based assessment; if-then decisions based on a comparison with predetermined threshold or range, e.g. "classical methods", carried out during normal operation; threshold adaptation or choice; when or how to compare with the threshold
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
    • F01D—NON-POSITIVE DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, e.g. STEAM TURBINES
    • F01D21/00—Shutting-down of machines or engines, e.g. in emergency; Regulating, controlling, or safety means not otherwise provided for
    • F01D21/003—Arrangements for testing or measuring
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C7/00—Features, components parts, details or accessories, not provided for in, or of interest apart form groups F02C1/00 - F02C6/00; Air intakes for jet-propulsion plants
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F04—POSITIVE - DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS FOR LIQUIDS OR ELASTIC FLUIDS
    • F04B—POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES FOR LIQUIDS; PUMPS
    • F04B51/00—Testing machines, pumps, or pumping installations
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M15/00—Testing of engines
    • G01M15/14—Testing gas-turbine engines or jet-propulsion engines
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0267—Fault communication, e.g. human machine interface [HMI]
    • G05B23/0272—Presentation of monitored results, e.g. selection of status reports to be displayed; Filtering information to the user
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F01—MACHINES OR ENGINES IN GENERAL; ENGINE PLANTS IN GENERAL; STEAM ENGINES
    • F01D—NON-POSITIVE DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, e.g. STEAM TURBINES
    • F01D21/00—Shutting-down of machines or engines, e.g. in emergency; Regulating, controlling, or safety means not otherwise provided for
    • F01D21/12—Shutting-down of machines or engines, e.g. in emergency; Regulating, controlling, or safety means not otherwise provided for responsive to temperature
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F02—COMBUSTION ENGINES; HOT-GAS OR COMBUSTION-PRODUCT ENGINE PLANTS
    • F02C—GAS-TURBINE PLANTS; AIR INTAKES FOR JET-PROPULSION PLANTS; CONTROLLING FUEL SUPPLY IN AIR-BREATHING JET-PROPULSION PLANTS
    • F02C9/00—Controlling gas-turbine plants; Controlling fuel supply in air- breathing jet-propulsion plants
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F05—INDEXING SCHEMES RELATING TO ENGINES OR PUMPS IN VARIOUS SUBCLASSES OF CLASSES F01-F04
    • F05D—INDEXING SCHEME FOR ASPECTS RELATING TO NON-POSITIVE-DISPLACEMENT MACHINES OR ENGINES, GAS-TURBINES OR JET-PROPULSION PLANTS
    • F05D2260/00—Function
    • F05D2260/80—Diagnostics
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01K13/00—Thermometers specially adapted for specific purposes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01L—MEASURING FORCE, STRESS, TORQUE, WORK, MECHANICAL POWER, MECHANICAL EFFICIENCY, OR FLUID PRESSURE
    • G01L3/00—Measuring torque, work, mechanical power, or mechanical efficiency, in general
    • G01L3/02—Rotary-transmission dynamometers
    • G01L3/04—Rotary-transmission dynamometers wherein the torque-transmitting element comprises a torsionally-flexible shaft
    • G01L3/10—Rotary-transmission dynamometers wherein the torque-transmitting element comprises a torsionally-flexible shaft involving electric or magnetic means for indicating
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B11/00—Automatic controllers
    • G05B11/01—Automatic controllers electric
    • G05B11/06—Automatic controllers electric in which the output signal represents a continuous function of the deviation from the desired value, i.e. continuous controllers
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/20—Pc systems
    • G05B2219/25—Pc structure of the system
    • G05B2219/25315—Module, sequence from module to module, structure
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0283—Predictive maintenance, e.g. involving the monitoring of a system and, based on the monitoring results, taking decisions on the maintenance schedule of the monitored system; Estimating remaining useful life [RUL]

Abstract

Изобретения относятся к системе и способу контроля и диагностики аномалий выходных характеристик газовой турбины. Способ включает также прием входных данных реального времени и входных данных за прошлые периоды времени из системы контроля состояния, связанной с газовой турбиной, при этом входные данные относятся к параметрам, влияющим на характеристики газовой турбины, периодическое определение текущих значений параметров, сравнение исходных значений с соответствующими текущими значениями, определение ухудшения во времени по меньшей мере одного из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной, на основе упомянутого сравнения, и рекомендацию оператору газовой турбины набора корректирующих воздействий для корректировки этого ухудшения. Технический результат изобретения – повышение эффективности и надежности эксплуатации газовой турбины. 2 н. и 8 з.п. ф-лы, 8 ил.

Description

Область техники
Настоящее изобретение относится, в общем, к эксплуатации, контролю и диагностике механоэлектрического оборудования, а именно, к системам и способам автоматического информирования операторов об аномальном поведении оборудования.
Предпосылки создания изобретения
Документ "GULEN S. С. ЕТ AL: "REAL-TIME ON-LINE PERFORMANCE DIAGNOSTICS OF HEAVY-DUTY INDUSTRIAL GAS TURBINES" JOURNAL OF ENGINEERING FOR GAS TURBINES AND POWER, ASME, NEW YORK, NY, US vol. 124. 1 October 2002", c. 910-921, раскрывает, что различие между ожидаемой и измеренной мощностью достигает значительных величин вследствие деградации газовой турбины.
Повышение эффективности газовых турбин и оптимизация их рабочих характеристик являются наиболее приоритетными задачами производителей нефтегазового оборудования и организаций, осуществляющих его эксплуатацию. Все газовые турбины требуют планового технического обслуживания с различными интервалами, например, от около 6000 часов до около двух лет. Необходимость технического обслуживания связана с ухудшением рабочих характеристик, которое может быть вызвано множеством факторов, таких как факторы, связанные с осевым компрессором и компонентами тракта горячего газа. Ухудшение характеристик, связанное с осевым компрессором, может происходить по причине загрязнения или коррозии лопаток и падения давления во впускном фильтре из-за его засорения. Инородные частицы, проходящие через впускные фильтры, могут накапливаться на лопатках компрессора. Это приводит к падению КПД осевого компрессора и степени сжатия, что, в свою очередь, дает ухудшение выходных характеристик, например, снижение выходной мощности и теплового КПД. Снижение выходного КПД может достигать 5% за месяц эксплуатации. За исключением коррозии и усталости лопаток большинство проблем, связанных с осевым компрессором, может быть нейтрализовано с помощью регулярного технического обслуживания. Для восстановления рабочего состояния оборудования используется периодическая водная промывка, как во время функционирования, так и с отключением. Аналогично, ухудшение характеристик из-за засорения впускного фильтра нейтрализуется заменой фильтра. Следовательно, непрерывный контроль состояния оборудования, позволяющий обнаруживать ранние признаки износа, обеспечивает сокращение периодов простоя оборудования. Непрерывный контроль позволяет также оптимизировать рабочие характеристики оборудования за счет подстройки некоторых параметров технологического процесса, условий окружающей среды или графиков технического обслуживания.
В традиционных системах контроля рабочих характеристик оборудования для вычисления количественных показателей этих характеристик используются обобщенные формулы и термодинамические уравнения. В рассмотрение не берутся конструкция и алгоритмы управления конкретных наблюдаемых газовых турбин. Вычисляемые характеристики, следовательно, являются только теоретическими и не соответствуют реальным контролируемым установкам. Используется множество допущений, которые приводят к значительным погрешностям. Следовательно, такие системы не позволяют обнаруживать ранние признаки износа. Например, изменение КПД компрессора всего на 1-2% может указывать на необходимость водной промывки. Для учета различных алгоритмов управления не используются соответствующие поправочные коэффициенты. Кроме того, используемые правила оценки выходных характеристик действительны только для работы с полной нагрузкой. Однако хорошо известно, что оборудование зачастую эксплуатируется в условиях работы с частичной нагрузкой. Соответственно, эти правила в общем случае не применимы для всех диапазонов нагрузки. Также не обеспечивается сопоставление выходных и входных параметров. Контроль всех компонентов осуществляется независимо. Следовательно, затруднен поиск и устранение неисправностей. Еще одним значительным недостатком существующих систем контроля является зависимость применяемых в них правил от данных, полученных от датчиков, которые могут отсутствовать или быть неисправными, что означает наличие правил, которые являются неточными или неактуальными.
Сущность изобретения
В одном из вариантов осуществления настоящего изобретения реализуемый на компьютере способ контроля и диагностики аномалий в выходных характеристиках газовой турбины реализуют с использованием компьютерного устройства, связанного с пользовательским интерфейсом и запоминающим устройством, при этом способ включает хранение множества наборов правил в упомянутом запоминающем устройстве, при этом упомянутые наборы правил связаны с выходными характеристиками газовой турбины, при этом упомянутые наборы правил включают по меньшей мере одно правило, выраженное как выражение, связывающее выходные данные реального времени с входными данными реального времени, и упомянутое выражение относится по меньшей мере к одному из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной. Способ включает также прием входных данных реального времени и входных данных за прошлые периоды времени из системы контроля состояния, связанной с газовой турбиной, при этом упомянутые входные данные относятся к параметрам, влияющим по меньшей мере на одно из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной; периодическое определение текущих значений по меньшей мере одного из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной; сравнение упомянутых определенных исходных значений с соответствующими текущими значениями; определение ухудшения с течением времени по меньшей мере одного из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной на основе упомянутого сравнения и рекомендацию оператору газовой турбины набора корректирующих воздействий для корректировки этого ухудшения.
В еще одном из вариантов осуществления настоящего изобретения система контроля и диагностики газовой турбины для газовой турбины, которая включает осевой компрессор и связанную с ним по потоку турбину низкого давления, включает набор правил для характеристик газовой турбины, при этом упомянутый набор правил включает относительные выражения для выходных данных реального времени, относящиеся по меньшей мере к одному из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной.
В еще одном из вариантов осуществления настоящего изобретения машиночитаемый носитель для хранения данных имеет материализованные на нем машиночитаемые инструкции, при этом при исполнении по меньшей мере одним процессором упомянутые машиночитаемые инструкции обеспечивают сохранение упомянутым процессором множества наборов правил в запоминающем устройстве, при этом упомянутые наборы правил относятся к выходным характеристикам газовой турбины, при этом упомянутые наборы правил включают по меньшей мере одно правило, выраженное как выражение, связывающее выходные данные реального времени с входными данными реального времени, при этом упомянутое выражение относится по меньшей мере к одному из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной. Упомянутые машиночитаемые инструкции обеспечивают также прием процессором входных данных реального времени и входных данных за прошлые периоды времени из системы контроля состояния, связанной с газовой турбиной, при этом упомянутые входные данные относятся к параметрам, влияющим по меньшей мере на одно из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной, периодическое определение текущих значений по меньшей мере одного из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной, сравнение упомянутых определенных исходных значений с соответствующими текущими значениями, определение ухудшения во времени по меньшей мере одного из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной, на основе упомянутого сравнения, и рекомендацию оператору газовой турбины набора корректирующих действий для корректировки этого ухудшения.
Краткое описание чертежей
На Фиг. 1-8 проиллюстрированы варианты осуществления способа и системы, описанных в настоящем документе.
Фиг. 1 представляет собой эскизную блок-схему системы удаленного контроля и диагностики в соответствии с одним из примеров осуществления настоящего изобретения;
Фиг. 2 представляет собой блок-схему примера осуществления сетевой архитектуры локальной системы контроля и диагностики промышленного объекта, например, распределенной системы управления (distributed control system, DCS);
Фиг. 3 представляет собой блок-схему примера набора правил, который может быть использован совместно с системой LMDS, показанной на фиг. 1;
Фиг. 4 представляет собой блок-схему алгоритма способа определения КПД осевого компрессора и определения ухудшения характеристик во времени в соответствии с одним из примеров осуществления настоящего изобретения;
Фиг. 5 представляет собой блок-схему алгоритма способа определения расхода рабочего тела через осевой компрессор и определения снижения расхода рабочего тела во времени в соответствии с одним из примеров осуществления настоящего изобретения;
Фиг. 6 представляет собой блок-схему алгоритма способа определения выходной мощности и снижения выходной мощности во времени в соответствии с одним из примеров осуществления настоящего изобретения;
Фиг. 7 представляет собой блок-схему алгоритма способа определения выходной мощности и снижения выходной мощности во времени в соответствии с одним из примеров осуществления настоящего изобретения; и
Фиг. 8 представляет собой блок-схему алгоритма способа применения набора правил с целью определения потребления топлива газовой турбиной в соответствии с одним из примеров осуществления настоящего изобретения.
Некоторые элементы в различных вариантах осуществления настоящего изобретения могут быть показаны на одних чертежах и не показаны на других, однако нужно понимать, что это сделано исключительно для удобства. Любой элемент на любом чертеже может упоминаться и/или входить в пункт формулы изобретения вместе с любым элементом любого другого чертежа.
Подробное описание изобретения
В приведенном ниже подробном описании настоящего изобретения варианты его осуществления рассмотрены исключительно в качестве примеров, а не для ограничения изобретения. Предполагается, что настоящее изобретение применимо в общем при реализации аналитических и методических аспектов эксплуатации контрольно-диагностического оборудования в промышленных, коммерческих и бытовых применениях.
Нейтрализация ухудшения выходных характеристик газовых турбин является задачей, постоянно стоящей перед пользователями механического оборудования. Однако зачастую ухудшение выходных характеристик является результатом ухудшения входных параметров. Описанные в настоящем документе способы позволяют определить корневую причину ухудшения параметров. Эти способы применяются для контроля оборудования в целом в реальном времени и для контроля межкомпонентных связей оборудования. Затем, на основе входных и выходных условий, могут быть построены маршрутные карты поиска и устранения неисправностей.
Для реализации этих способов и для повышения точности оценок, с учетом параметров конструкции конкретных наблюдаемых газовых турбин, используется программное обеспечение для термодинамического моделирования в реальном времени, соответственно, такие оценки не являются обобщенными для любых газовых турбин. Следовательно, полученные результаты в большей степени соответствуют реальным значениям выходных характеристик. Кроме того, в программных алгоритмах термодинамического моделирования используются эмпирические и статистические корреляции для оценки неизвестных параметров или поправочных коэффициентов. Например, при вычислении КПД осевого компрессора, вопреки общепринятой практике, не принимается допущение о независимом от температуры показателе адиабаты. Вместо этого выполняется эмпирическая корреляция для определения температуры, при которой выполнена оценка показателя адиабаты. Делается также поправка на раскрытие впускного направляющего аппарата и на параметры изменения частоты вращения. Используются правила, подходящие для каждой зоны управления, при управлении оборудованием на основе частоты вращения или на основе раскрытия впускного направляющего аппарата (inlet guide vane, IGV), при повышении или сбросе нагрузки.
В алгоритме оценки ухудшения характеристик учитывается исходное состояние оборудования при первоначальном развертывании системы контроля, причем это исходное состояние используется в качестве опорного, вместо использования теоретических расчетных значений, которые могут и не соответствовать наблюдаемому оборудованию. В дополнение, в способах настоящего изобретения применяются правила и алгоритмы, работающие для всех условий нагрузки, а не только для условий полной нагрузки. Однако ухудшение выходных характеристик может быть оценено только в условиях полной нагрузки, поскольку входная мощность изменяется в соответствии с требованиями приводного оборудования, и контролировать данное значение при частичной нагрузке не имеет смысла, так как падение или повышение мощности может отражать изменение требований нагрузки, а не ухудшение характеристик. С другой стороны, правило оценки потребления топлива может быть применимо как в условиях полной нагрузки, так и в условиях частичной нагрузки. Правила позволяют контролировать правильность входных данных и гарантировать, что соответствующие датчики функционируют корректно. При этом для проверки корректности измеренного значения может использоваться вычисленный объемный расход топлива, а для определения исправности измерителя крутящего момента используется выходная мощность, вычисленная с использованием теплового баланса, а также статистическая корреляция между выходной мощностью и определенными входными параметрами.
Контроль рабочих характеристик необходим для повышения мощности, снижения расходов на топливо и прогнозирования загрязнения в оборудовании. Осевой компрессор является основной причиной ухудшения множества рабочих характеристик газовой турбины. Представленные ниже варианты осуществления настоящего изобретения позволяют выполнять контроль политропического КПД осевого компрессора и потокового КПД и обеспечивать информирование об ухудшении рабочих характеристик относительно исходных опорных условий. При вычислениях КПД для оценки показателя адиабаты используются эмпирические корреляции. Также при этом вводятся поправки для учета частоты вращения газового генератора, температуры окружающей среды, а также раскрытия впускного направляющего аппарата. В вычисления расхода также вносятся поправки на условия ISO и условия работы с полной частотой вращения. Такая методология позволяет получать более точные результаты и обнаруживать ухудшение характеристик на ранней стадии. Также данная методология позволяет контролировать выходные характеристики, в основном, выходную мощность и удельный расход тепла. Обе эти величины вычисляются для условий работы на полную нагрузку, и затем вводятся поправки для условий ISO. Ухудшение характеристик определяют относительно исходных опорных условий. Кроме того, данная методология позволяет использовать правило оценки потребления топлива, которое применимо в том числе и для условий работы с частичной нагрузкой. Потребление топлива непосредственно связано с выходной мощностью, и следовательно, дает возможность выполнять контроль выходных характеристик даже в условиях работы с частичной нагрузкой.
Модуль основанного на правилах контроля рабочих характеристик осевого компрессора, являющийся частью системы контроля рабочих характеристик газовой турбины в реальном времени, включает:
1. КПД осевого компрессора и расход рабочего тела в осевом компрессоре, которые являются двумя важнейшими параметрами для оценки работы осевого компрессора в газовой турбине и могут быть использованы в качестве индикаторов ухудшения рабочих характеристик. Политропический КПД, который также называется КПД «бесконечно малой ступени», представляет собой адиабатический КПД «элементарной» ступени компрессора. При вычислении этого КПД вычисляют показатель адиабаты с использованием эмпирической корреляции, позволяющей учесть температурную зависимость. Затем в вычисленный КПД вводят поправку на действительное значение частоты вращения осевого компрессора и раскрытия впускного направляющего аппарата. Поправочные коэффициенты получают с использованием программного обеспечения для термодинамического моделирования. Выполняют контроль снижения этого КПД относительно исходного КПД, вычисленного при первоначальном развертывании системы контроля. Контроль его значения во времени позволяет оценивать необходимость водной промывки или наличие загрязнения компрессора. Расход рабочего тела пропорционален давлению нагнетания и зависит от температуры и давления окружающей среды. После поправки условий окружающей среды до условий ISO, в КПД потока также вводят поправку, исходя из действительного значения частоты вращения и раскрытия впускного направляющего аппарата.
2. Выходная мощность и удельный расход тепла. Выходная мощность либо считывается с измерителя крутящего момента, либо, если он недоступен, для ее оценки используется энергетический баланс. Выполняется поправка на условия окружающей среды, а также на потери давления на впуске и выпуске. Эти поправочные коэффициенты получают с помощью термодинамического моделирования. Контроль ухудшения характеристик, мощности или удельного расхода тепла с поправкой выполняют в условиях работы с номинальной нагрузкой. Коэффициенты ухудшения характеристик вычисляют относительно исходных условий, аналогично определению КПД осевого компрессора.
3. Потребление топлива: в то время как правила оценки выходных характеристик действительны только для работы в условиях номинальной нагрузки, данное правило может применяться как для условий работы с номинальной нагрузкой, так и в условиях работы с частичной нагрузкой. Потребление топлива равно произведению объемного расхода топлива на нижнюю теплотворную способность топлива. Потребление топлива линейно зависит от нагрузки в условиях ISO. Измеряют объемный расход топлива и вводят поправку в объемный расход топлива и мощность, приводя их к условиям ISO, и затем результаты сравнивают с расчетным потреблением топлива в условиях ISO. В данном случае отклонение является параметром ухудшения характеристик, который можно контролировать с течением времени. Если надежное измерение объемного расхода топлива недоступно, объемный расход топлива вычисляют с использованием состояния дросселирования газорегулирующего клапана.
Фиг. 1 представляет собой эскизную блок-схему системы 100 удаленного контроля и диагностики в соответствии с одним из примеров осуществления настоящего изобретения. В данном примере осуществления настоящего изобретения система 100 включает в себя центр 102 удаленного контроля и диагностики. Центр 102 удаленного контроля и диагностики эксплуатируется некоторой организацией, например, изготовителем (OEM) комплектного оборудования, приобретенного и эксплуатируемого другой коммерческой организацией, например, эксплуатирующей организацией. В данном примере организация-изготовитель (OEM) и эксплуатирующая организация имеют соглашение о сервисном обслуживании, в соответствии с которым изготовитель предоставляет эксплуатирующей организации сервисные услуги, связанные с приобретенным оборудованием. Эксплуатирующая организация может владеть и эксплуатировать приобретенное оборудование на одной площадке или на нескольких площадках. При этом изготовитель (OEM) может иметь соглашения о сервисном обслуживании с множеством эксплуатирующих организаций, каждая из которых осуществляет эксплуатацию оборудования на собственной площадке или нескольких площадках. На этих площадках может быть установлено идентичное индивидуальное оборудование или множество идентичных наборов оборудования, например, парки оборудования. При этом по меньшей мере часть оборудования может быть уникальным для площадки или уникальным среди всех площадок.
В данном примере осуществления настоящего изобретения первая площадка 104 включает один или более анализаторов 106 технологического процесса, систем 108 контроля оборудования, локальных центров 110 управления оборудованием и/или панелей 112 контроля и сигнализации, все которые сконфигурированы для интерфейсного взаимодействия с соответствующими датчиками оборудования и управляющим оборудованием с целью обеспечения управления соответствующим оборудованием и поддержания его работы. Один или более анализаторов 106 технологического процесса, систем 108 контроля оборудования, локальных центров 110 управления оборудованием и/или панелей 112 контроля и сигнализации соединены, с возможностью связи, с интеллектуальной системой 114 контроля и диагностики при помощи сети 116. Интеллектуальная система 114 контроля и диагностики (intelligent monitoring and diagnostic, IMAD) сконфигурирована также для связи с другими локальными системами площадки (не показаны на фиг. 1) и удаленными системами, например, без ограничения перечисленным, центром 102 удаленного контроля и диагностики. В различных вариантах осуществления настоящего изобретения система 114 IMAD сконфигурирована для связи с центром 102 удаленного контроля и диагностики с использованием, например, выделенной сети 118, линии 120 беспроводной связи или сети 122 Интернет.
Все другие площадки из множества площадок, например, вторая площадка 124 или n-ая площадка 126, могут быть практически аналогичными первой площадке 104, хотя не обязательно должны быть строго идентичными ей.
Фиг. 2 представляет собой блок-схему примера осуществления сетевой архитектуры 200 локальной системы контроля и диагностики промышленного объекта, например, распределенной системы управления (DCS). Промышленный объект может включать в себя множество единиц оборудования объекта, например, газовые турбины, центробежные компрессоры, коробки передач, генераторы, насосы, двигатели, вентиляторы и датчики контроля технологического процесса, которые гидравлически связаны между собой соединительными трубопроводами, и связаны сигналами с DCS-системой 201 при помощи одного или более удаленных модулей ввода-вывода (input/output, I/O) и соединительных кабелей, и/или беспроводной связи. В данном примере осуществления настоящего изобретения промышленный объект включает в себя систему 201 DCS, которая имеет в своем составе сетевую магистраль 203. Сетевая магистраль 203 может представлять собой проводный канал передачи данных, изготовленный на основе кабеля с витой парой, экранированного коаксиального кабеля или волоконно-оптического кабеля, или может быть, по меньшей мере частично, беспроводной. Система 201 DCS может также иметь в своем составе процессор 205, который соединен, с возможностью связи, с оборудованием объекта, расположенным на площадке промышленного объекта или в удаленных местоположениях, при помощи сетевой магистрали 203. Нужно понимать, что с сетевой магистралью 203 может быть функционально связано любое количество устройств. Часть оборудования может подключаться к сетевой магистрали 203 при помощи проводных соединений, при этом другая часть оборудования может подключаться к сетевой магистрали 203 беспроводным способом, при помощи беспроводной базовой станции 207, соединенной, с возможностью связи, с системой 201 DCS. Беспроводная базовая станция 207 может использоваться для расширения эффективной дальности связи системы 201 DCS, например, с оборудованием или датчиками, расположенными удаленно относительно промышленного объекта, но тем не менее связанными с одной или более системами внутри этого промышленного объекта.
Система 201 DCS может быть сконфигурирована для приема и отображения рабочих параметров, связанных с множеством единиц оборудования, и для формирования сигналов автоматического управления, а также для приема входных данных ручного управления с целью управления работой оборудования промышленного объекта. В данном примере осуществления настоящего изобретения система 201 DCS может включать в себя сегмент программного кода, сконфигурированный для управления процессором 205 с целью анализа данных, принятых в системе 201 DCS, что позволяет выполнять контроль и диагностику устройств промышленного объекта в реальном времени. Может осуществляться сбор данных с каждого устройства, включая газовые турбины, центробежные компрессоры, насосы и двигатели, соответствующие датчики процесса, а также локальные датчики условий окружающей среды, включая, например, датчики вибрации, сейсмодатчики, температурные датчики, датчики давления, тока, напряжения, температуры окружающей среды и влажности окружающей среды. Может осуществляться предварительная обработка этих данных локальным диагностическим модулем или удаленным модулем ввода-вывода, или же эти данные могут передаваться в систему 201 DCS в необработанном виде.
Локальная система 213 контроля и диагностики (local monitoring and diagnostic system, LMDS) может представлять собой независимое вспомогательное аппаратное устройство, например, персональный компьютер (ПК), взаимодействующий с системой 201 DCS или другой системой 209 управления, а также с источниками данных, по сетевой магистрали 203. Система 213 LMDS может быть реализована в виде сегмента программного кода, исполняемого в системе 201 DCS и/или в одной или более других системах 209 управления. Соответственно, система 213 LMDS может функционировать распределенным образом, например, так, чтобы упомянутый сегмент программного кода исполнялся на нескольких процессорах одновременно. Собственно, система 213 LMDS может быть полностью интегрированной в работу системы 201 DCS или других систем 209 управления. В системе 213 LMDS выполняется анализ данных, принятых в системе 201 DCS, в источниках данных и в других системах 209 управления, с целью определения функциональной исправности устройств и/или технологического процесса, в котором применяются эти устройства, с использованием единого представления промышленного объекта.
В данном примере осуществления настоящего изобретения сетевая архитектура 100 включает в себя серверный компьютер 202 и одну или более клиентских систем 203. Серверный компьютер 202, в свою очередь, включает в себя сервер 206 баз данных, сервер 208 приложений, веб-сервер 210, факс-сервер 212, сервер 214 каталогов и почтовый сервер 216. Каждый из серверов 206, 208, 210, 212, 214 и 216 может быть реализован в виде программного обеспечения, исполняемого на серверном компьютере 202, или же любая из комбинаций серверов 206, 208, 210, 212, 214 и 216 может быть реализована, по отдельности или в некоторых комбинациях, на нескольких независимых серверных компьютерах, объединенный локальной вычислительной сетью (local area network, LAN) (не показана на чертеже). К серверному компьютеру 202 подключен блок 220 хранения данных. Кроме того, к сетевой магистрали 203 подключена рабочая станция 222, например, рабочая станция системного администратора, и/или рабочая станция диспетчера. Альтернативно, рабочие станции 222 подключены к сетевой магистрали 203 с использованием Интернет-соединения 226 или подключены при помощи беспроводного соединения, например, через беспроводную базовую станцию 207.
Каждая из рабочих станций 222 может представлять собой персональный компьютер с веб-браузером. Функции, реализуемые в рабочих станциях, в общем случае проиллюстрированы как исполняемые в соответствующих рабочих станциях 222, однако эти функции могут также выполняться в одном из множества персональных компьютеров, подключенных к сетевой магистрали 203. Рабочие станции 222 описаны как связанные с примерами независимых функций исключительно для упрощения понимания различных типов функций, которые могут выполняться лицами, имеющими доступ к сетевой магистрали 203.
Серверный компьютер 202 сконфигурирован для осуществления связи с различными лицами, включая персонал 228, а также со сторонними лицами, например, поставщиками 230 сервисных услуг. Связь в данном примере осуществления настоящего изобретения проиллюстрирована как осуществляемая с использованием сети Интернет, однако в других вариантах осуществления настоящего изобретения может использоваться связь по любой другой глобальной вычислительной сети (wide area network, WAN), т.е. системы и процедуры не ограничены практическим применением только с использованием сети Интернет.
В данном примере осуществления настоящего изобретения любое уполномоченное лицо, имеющее рабочую станцию 232, может получить доступ к системе 213 LMDS. По меньшей мере одна из клиентских систем может включать в себя административную рабочую станцию 234, расположенную удаленно относительно промышленного объекта. Рабочие станции 222 могут быть реализованы на персональных компьютерах, имеющих веб-браузеры. При этом рабочие станции 222 сконфигурированы также для связи с серверным компьютером 202. При этом факс-сервер 212 осуществляет связь с расположенными удаленно клиентскими системами, включая клиентскую систему 236, с использованием телефонной линии (не показана на чертеже). Факс-сервер 212 сконфигурирован также для связи с другими клиентскими системами 228, 230 и 234.
В сервере 202 могут храниться инструменты компьютерного моделирования и анализа из состава системы 213 LMDS, в соответствии с последующим более подробным описанием, при этом доступ к ним может быть получен запрашивающим лицом из любой из клиентских систем 204. В одном из вариантов осуществления настоящего изобретения клиентские системы 204 представляют собой компьютеры с веб-браузерами, соответственно, доступ к серверному компьютеру 202 из клиентских систем 204 осуществляется с использованием сети Интернет. Клиентские системы 204 связаны с сетью Интернет при помощи множества интерфейсов, включая сетевые интерфейсы, например, локальную вычислительную сеть (LAN) или глобальную вычислительную сеть (WAN), соединения по телефонной линии, кабельные модемы и специальные высокоскоростные ISDN-линии. Клиентские системы 204 могут представлять собой любые устройства, способные подключаться к сети Интернет, включая телефон на базе Интернет-технологий, карманный персональный компьютер (КПК) или другое оборудование связи на базе Интернет-технологий. Сервер 206 базы данных имеет соединение с базой 240 данных, в которой хранится информация о промышленном объекте 10, в соответствии с последующим более подробным описанием. В одном из вариантов осуществления настоящего изобретения централизованная база 240 данных хранится на серверном компьютере 202, при этом доступ к ней предоставляется потенциальным пользователям одной из клиентских систем 204 путем предоставления ими идентификационных данных («входа в систему») в серверный компьютер 202 при помощи одной из клиентских систем 204. В одном из альтернативных вариантов осуществления настоящего изобретения база 240 данных хранится удаленно относительно серверного компьютера 202 и может быть децентрализованной.
Данные, доступ к которым может быть получен из серверного компьютера 202 и/или из клиентской системы 204, могут также предоставляться из систем других промышленных объектов по независимым соединениям с сетевой магистралью 204. Сервер 242 интерактивного электронного технического руководства запрашивает данные устройств, связанные с конфигурацией каждого из устройств. Такие данные могут включать функциональные возможности, например, кривые нагнетания, номинальную мощность двигателя, класс изоляции и типоразмер, конструктивные параметры, например, размеры, количество стержней ротора или лопаток крыльчатки, а также данные за прошлые периоды времени по техническому обслуживанию оборудования, например, информацию о внесении изменений в конфигурацию оборудования, текущие показания юстировки и показания после последней регулировки, а также информацию о проведенных на оборудовании ремонтных работах, после которых оборудование не было возвращено в исходное номинальное состояние.
Портативное устройство 244 контроля вибрации может периодически подключаться к LAN, непосредственно или при помощи компьютерного входного порта, например, портов рабочей станции 222 или клиентских систем 204. Как правило, данные по вибрации собирают в соответствии с технологическим маршрутом, по заранее заданному списку устройств на периодической основе, например, ежемесячно или с другой периодичностью. Данные по вибрации могут также собираться одновременно с операциями по поиску и устранению неисправностей, техническому обслуживанию или вводу оборудования в эксплуатацию. Также данные по вибрации могут собираться непрерывно, в реальном времени или практически в реальном времени. На основе этих данных может быть сформирован базовый опорный уровень для алгоритмов системы 213 LMDS. Аналогично, могут собираться данные технологического процесса на основе определенного маршрута или во время операций по поиску и устранению неисправностей, техническому обслуживанию или вводу оборудования в эксплуатацию. Также некоторые данные технологического процесса могут собираться непрерывно, в реальном времени или практически в реальном времени. Часть параметров технологического процесса может не измеряться постоянно, при этом портативное устройство 245 сбора данных может применяться для сбора данных по параметрам процесса, которые могут загружаться в систему 201 DCS при помощи рабочей стации 222 с целью обеспечения их доступности с системе 213 LMDS. Другие данные по параметрам технологического процесса, например, данные анализатора состава рабочего тела или анализатора выброса загрязнений, могут предоставляться в систему 201 DCS при помощи множества устройств 246 контроля в реальном времени.
Контроль электроэнергии, подаваемой в различные устройства или вырабатываемой генераторами промышленного объекта, может осуществляться с помощью реле 248 защиты двигателя, связанного с каждым из устройств. Как правило, такие реле 248 располагаются удаленно относительно контролируемого оборудования в центре управления двигателями (motor control center, МСС) или в распределительной аппаратуре 250, обеспечивающей питание оборудования. В дополнение к защитным реле 248, распределительная аппаратура 250 может также включать систему контроля и сбора данных (supervisory control and data acquisition system, SCADA), которая предоставляет в систему 213 LMDS данные по оборудованию систем электропитания или доставки электроэнергии (не показано), расположенному на промышленном объекте, например, в электрораспределительной подстанции, или данные по удаленно расположенным силовым выключателям и по параметрам линии.
Фиг. 3 представляет собой блок-схему примера набора 280 правил, который может быть использован совместно с системой 213 LMDS (показанной на фиг. 1). Набор 280 правил может представлять собой комбинацию из одного или более созданных пользователем правил и последовательности свойств, которые определяют поведение и состояние этих пользовательских правил. Правила и свойства могут быть связаны и храниться в формате XML-строки, которая при сохранении в файл может шифроваться на основе 25-значного алфавитно-цифрового ключа. Набор 280 правил представляет собой модульную ячейку знаний, которая включает один или более входов 282 и один или более выходов 284. Входы 282 могут представлять собой программные порты, которые направляют данные из различных местоположений в системе 213 LMDS в набор 280 правил. Например, входные данные от внешнего датчика вибрации насоса могут передаваться в аппаратное входное терминальное устройство в системе 201 DCS. В системе 201 DCS сигнал на этом терминальном устройстве при приеме может дискретизироваться. Затем сигнал может быть обработан и сохранен по некоторому адресу в памяти, доступной из системы 201 DCS и/или являющейся частью системы. Первый вход 286 набора 280 правил может быть поставлен в соответствие этому адресу в памяти, поэтому содержимое по данному адресу в памяти будет доступно для этого набора 280 правил в качестве входных данных. Аналогично, выход 288 может быть поставлен в соответствие другому адресу в памяти, доступной из системы 201 DCS или в другой памяти, например так, чтобы по этому адресу в памяти располагался выход 288 набора 280 правил.
В данном примере осуществления настоящего изобретения набор 280 правил включает одно или более правил, относящихся к контролю и диагностике конкретных проблем, связанных с оборудованием, функционирующим на промышленном объекте, например, объекте обратной закачки газа, объекте производства сжиженного природного газа (liquid natural gas, LNG), электростанции, нефтеперерабатывающем предприятии или объекте химической переработки. Набор 280 правил описан на примере использования на промышленном объекте, но, несмотря на это, набор 280 правил может быть соответствующим образом построен и содержать знания, которые могут применяться для принятия решений в любой другой области. Например, набор 280 правил может содержать знания, относящиеся к экономическому поведению, финансовой деятельности, погодным явлениям или проектировочной деятельности. Набор 280 правил может в таком случае использоваться для поиска решений проблем в этих соответствующих областях. Набор 280 правил включает значения из одного или множества источников, т.е знания могут передаваться в любую систему, в которой этот набор 280 правил будет применяться. Знания хранятся в форме правил, которые связывают выходы 284 со входами 282, таким образом, описание входов 282 и выходов 284 позволяет применять набор 280 правил в системе 213 LMDS. Набор 280 правил может включать только те правила, которые относятся к конкретному оборудованию промышленного объекта, и могут быть направлены на решение только одной возможной проблемы, связанной с этим конкретным оборудованием промышленного объекта. Например, набор 280 правил может включать только те правила, которые применимы для двигателя или для комбинации двигатель-насос. Набор 280 правил может включать правила, которые позволяют определить исправность комбинации двигатель-насос с использованием данных по вибрации. Набор 280 правил может также включать правила, которые позволяют определить исправность комбинации двигатель-насос с использованием комплекта диагностических инструментов, включающих, помимо методов анализа вибрации, например, инструменты вычисления показателей эффективности и/или инструменты вычисления финансовых показателей для комбинации двигатель-насос.
При эксплуатации системы набор 280 правил создают в программном средстве разработки, которое запрашивает у пользователя информацию о связи между входами 282 и выходами 284. На входы 282 могут приниматься данные, представляющие собой, например, цифровые сигналы, аналоговые сигналы, колебательные сигналы, обработанные сигналы, вводимые вручную параметры и/или конфигурационные параметры, а также выходные данные из других наборов правил. Правила в наборе 280 правил могут включать логические правила, численные алгоритмы, применение методов обработки формы сигнала или сигнала, алгоритмы экспертных систем и искусственного интеллекта, статистические инструменты и любые другие выражения, которые могут связывать выходы 284 с входами 282. Выходы 284 могут быть поставлены в соответствие адресам в памяти, которые зарезервированы и сконфигурированы для приема данных с каждого из выходов 284. Затем в системе 213 LMDS и системе 201 DCS эти адреса в памяти могут использоваться для выполнения любых функций контроля и/или управления, для выполнения которых могут быть запрограммированы системы 213 LMDS и 201 DCS. Правила в наборе 280 правил действуют независимо от систем 213 LMDS и 201 DCS, но при этом данные с входов 282 могут подаваться в набор правил 280, а данные с выходов 284 могут также подаваться в набор правил 280, напрямую или опосредованно через промежуточные устройства.
При создании набора 280 правил, пользователь, являющийся экспертом в данной области, предоставляет знания в этой области, относящиеся к конкретному оборудованию, с использованием средства разработки путем программирования одного или более правил. Правила создаются при помощи формирования выражения связей между выходами 284 и входами 282. Операнды могут выбираться из библиотеки операндов графическим методом, например, «перетаскиванием» в графическом пользовательском интерфейсе средства разработки. Графическое представление операнда может быть выбрано из части экрана, на котором отображается библиотека (не показано на чертеже), и затем методом «перетаскивания» может быть перенесено в часть экрана, предназначенную для создания правил. Связи между входами 282 и операндами логически упорядочиваются при отображении, при этом по необходимости у пользователя запрашиваются различные значения, например, константы, при выборе конкретных операндов или конкретных входов 282. Создается столько правил, сколько это необходимо для представления знаний эксперта. Соответственно, набор 280 правил может включать полноценный набор диагностических правил и/или правил контроля или относительно менее полноценный набор диагностических правил и/или правил контроля, в зависимости от требований заказчика и состояния уровня техники в конкретной области применения набора 280 правил. Средство разработки имеет ресурсы для тестирования набора 280 правил во время его создания, которые позволяют убедиться, что различные комбинации и значения входов дают ожидаемые выходные данные на выходах 284.
В соответствии с дальнейшим описанием, правила задают с целью оценки следующих характеристик: КПД осевого компрессора, расхода рабочего тела через осевой компрессор, выходной мощности газовой турбины и удельного расхода тепла на газовую турбину. Измерения, используемые для оценки, включают температуру и давление окружающей среды, температуру и давление на впуске осевого компрессора газовой турбины, температуру и давление на выпуске осевого компрессора газовой турбины, внутренние потери газовой турбины, частоту вращения осевого компрессора газовой турбины (TNH) и частоту вращения силовой турбины (TNL), выходную мощность (от измерителя крутящего момента или на основе теплового баланса приводного компрессора), а также объемный расход топлива и состав топлива.
Фиг. 4 представляет собой блок-схему алгоритма способа 400 определения КПД осевого компрессора и снижения КПД во времени в соответствии с одним из примеров осуществления настоящего изобретения. В данном примере осуществления настоящего изобретения способ 400 включает определение того, что газовая турбина находится в установившемся режиме (402) и того, что раскрытие впускного направляющего аппарата составляет более 55% (404). Из системы контроля считываются (406) температуры Т2 и Т3. С использованием измеренной температуры Т3 вычисляется (408) температура Т3corr с поправкой на температуру окружающей среды:
Figure 00000001
где
fT3(T2) - поправка на температуру окружающей среды, которая определяется (410) как:
Figure 00000002
где
с0…с3 - константы, а Т3corr - температура, для которой вычисляется (412) отношение удельных теплоемкостей γ:
Figure 00000003
где
с0…с3 - константы, отличающиеся от упомянутых выше.
Затем вычисляется (414) политропный КПД:
Figure 00000004
Вводятся дополнительные поправки для получения оценки КПД в следующих диапазонах: 94% < частота вращения осевого компрессора газовой турбины (TNH) < 100% и 56° < раскрытие впускного направляющего аппарата (IGV) <85°
От номинальной нагрузки (температурный контроль, TNH=100%, IGV=85) и ниже управление осуществляется воздействием на TNH (от 100% до 94%) и поддержанием неизменного раскрытия IGV, равного 85%.
Корреляция TNH (K1) с поправкой на температуру окружающей среды находится в диапазоне от 5°F до 140°F (от -15°С до +60°С).
Параметр Tamb (температура окружающей среды) нормализуют следующим образом:
Figure 00000005
Параметр TNH находится в диапазоне от 0,94 до 1.
При достижении TNH значения 94% дальнейшее понижение нагрузки получают снижением раскрытия IGV (от 85% до 56%) и поддержанием постоянной TNH, равной 94%.
Корреляция IGV (К2) с поправкой на температуру окружающей среды находится в диапазоне от 5°F до 140°F (от -15°С до +60°С):
Параметр Tamb нормализуют следующим образом:
Figure 00000006
Параметр IGV нормализуют следующим образом:
Figure 00000007
Способ 400 включает введение поправки (416) η с использованием К1 и К2, буферизацию (418) значений и определение (420) среднего КПД. Снижение КПД компрессора определяют (422) с использованием следующего выражения:
Снижение = (1 - вычисленное КПД / исходное КПД)*100
Фиг. 5 представляет собой блок-схему алгоритма способа 500 определения расхода рабочего тела через осевой компрессор и снижения расхода рабочего тела во времени в соответствии с одним из примеров осуществления настоящего изобретения.
Общая формула для вычисления расхода рабочего тела представляет собой:
Figure 00000008
В данном примере осуществления настоящего изобретения способ 500 включает определение того, что газовая турбина находится в установившемся режиме (502) и раскрытие впускного направляющего аппарата составляет более 55% (504).
Способ 500 включает считывание (506) Т2 в К, Р2 и давления на выпуске компрессора (compressor discharge pressure, CDP) в единицах абсолютного давления. Коэффициент расхода определяют (508) исходя из следующего выражения:
Figure 00000009
В коэффициент расхода вводят поправку (510) с использованием корреляции К1 TNH с поправкой на температуру окружающей среды и корреляции К2 IGV с поправкой на температуру окружающей среды.
Коэффициент расхода с поправкой = Коэффициент расхода * К1 * К2
Способ 500 включает буферизацию (512) значений и определение (514) среднего потокового КПД. Снижение потокового КПД определяют (516) с использованием следующего выражения:
Снижение = (1 - коэффициент расхода с поправкой / исходный коэффициент) * 100
Фиг. 6 представляет собой блок-схему алгоритма способа 600 определения выходной мощности и снижения выходной мощности с течением времени в соответствии с одним из примеров осуществления настоящего изобретения. В данном примере осуществления настоящего изобретения способ 600 включает определение того, что газовая турбина находится в установившемся режиме (602) и раскрытие впускного направляющего аппарата составляет более 84% (604), а также того, что частота вращения осевого компрессора (TNH) составляет более 98% (606).
Считываются (608) значения Pamb (давления окружающей среды) (в фунтах на кв. дюйм), Tamb (температуры окружающей среды) в °F, ΔΡ на впуске в мм H2O, RH (влажность) в процентах, а также TNL в процентах. Вычисляются (610) поправочные коэффициенты с использованием следующего выражения:
K(Pamb)* *K(RH) * K *(ΔP на впуске) * K (Tamb, TNL)
Выходную мощность получают (612) на основе одного из следующего: измеритель крутящего момента, тепловой баланс или поглощенная мощность из центробежного компрессора плюс потери, при этом выходную мощность с учетом поправки вычисляют (614) с использованием следующего выражения:
Выходная мощность с поправкой = выходная мощность / поправочные коэффициенты
Снижение выходной мощности с течением времени определяют (616) с использованием следующего выражения:
Снижение = (1 - выходная мощность с поправкой / исходная выходная мощность) * 100
Фиг. 7 представляет собой блок-схему алгоритма способа 700 определения выходной мощности и снижения выходной мощности с течением времени в соответствии с одним из примеров осуществления настоящего изобретения. В данном примере осуществления настоящего изобретения способ 700 включает определение того, что газовая турбина находится в установившемся режиме (702) и раскрытие впускного направляющего аппарата составляет более 84% (704), а также того, что частота вращения осевого компрессора (TNH) составляет более 98% (706).
Считываются (708) значения Pamb (в фунтах на кв. дюйм), Tamb в °F, ΔΡ на впуске в мм H2O, RH (влажность) в процентах, а также TNL в процентах. Вычисляются (710) поправочные коэффициенты с использованием следующего выражения:
K(Pamb) * K(RH) * K *(ΔP на впуске) * K(Tamb, TNL)
Вычисляется (712) удельный расход тепла с использованием следующего выражения:
(объемный расход топлива * LHV) / (выходная мощность)
Вычисляется (714) удельный расход тепла с учетом поправки, с использованием следующего выражения:
Удельный расход тепла с поправкой = удельный расход тепла / поправочные коэффициенты
Снижение выходной мощности с течением времени определяют (716) с использованием следующего выражения:
Снижение = (1 - удельный расход тепла с поправкой/ исходный удельный расход тепла) * 100
Фиг. 8 представляет собой блок-схему алгоритма для способа 800 применения набора правил с целью определения потребления топлива газовой турбиной в соответствии с одним из примеров осуществления настоящего изобретения. В данном примере осуществления настоящего изобретения способ 800 включает определение того, что газовая турбина находится в установившемся режиме (802). Если это так, то способ 800 включает прием (804) измеренного объемного расхода топлива, например, от топливного расходомера и вычисленного удельного расхода топлива от вычислителя удельного расхода топлива, а также определение (806) того, что разность между измеренным и вычисленным значением находится в пределах 10% от вычисленного значения с использованием следующего выражения:
abs(измеренное - вычисленное) / вычисленное < 10%
Если это так (808), то далее используют измеренный расход топлива. В противном случае (810), далее используют вычисленный расход топлива. Поправку для потребления топлива вычисляют с использованием следующего выражения:
Поправка потребления топлива = расход топлива * LHV /поправочные коэффициенты
Поправочные коэффициенты определяют на основе значений, считанных (814) для Pamb (в фунтах на кв. дюйм), Tamb в °F, ΔΡ на впуске в мм Н2О, RH (влажность) в процентах, а также TNL в процентах и выходной мощности в киловаттах (кВт). Вычисляются (816) поправочные коэффициенты с использованием следующего выражения:
K(Pamb) * K(RH) * K * (ΔP inlet) * K(Tamb, TNL, Output Power)
Поправку потребления топлива при изометрической мощности определяют (818) с использованием следующего выражения:
Поправка потребления топлива при изометрической мощности = поправка потребления топлива / поправка мощности
Поправочный коэффициент мощности определяют на основе вычисленного ожидаемого изометрического потребления топлива при текущей мощности (820) и вычисленного ожидаемого изометрического потребления мощности при изометрической мощности (822).
Поправку потребления топлива при изометрической мощности буферизуют (826) на заранее заданный период времени, например, без ограничения перечисленным, шестьдесят минут, для определения (828) действительного значения изометрического потребления топлива. Вычисленное ожидаемое изометрическое потребление топлива при изометрической мощности (822) также буферизуется (830) на заранее заданный период времени, и затем определяется (832) вычисленное ожидаемое изометрическое потребление мощности. Определяется (834) отклонение потребления топлива с использованием следующего выражения:
Отклонение = (действительное значение изометрического потребления топлива (828)) - (ожидаемое изометрическое потребление топлива (832))
Логические последовательности операций, изображенные на чертежах, для получения нужного результата не обязательно требуют проиллюстрированного порядка выполнения, как не требуют и их последовательного выполнения. Также к проиллюстрированным последовательностям операций могут быть добавлены дополнительные шаги, или некоторые шаги могут быть удалены из них. Также к описанным системам могут быть добавлены дополнительные компоненты, или же некоторые компоненты могут быть удалены из этих систем. Соответственно, в объем правовой защиты приведенной ниже формулы изобретения входят и другие варианты осуществления настоящего изобретения.
Следует понимать, что описанные выше варианты осуществления настоящего изобретения, рассмотренные с конкретными деталями, являются лишь примерами возможных вариантов осуществления изобретения, и что в них могут быть включены множество других комбинаций, дополнений или альтернатив.
Также, конкретные наименования компонентов, написание терминов, атрибутов, структур данных или любых других программных или структурных аспектов с использованием прописных букв, не являются ни обязательными, ни значительными, при этом механизмы реализации настоящего изобретения или его элементов могут иметь различные наименования, форматы или протоколы. Также система настоящего изобретения может быть реализована с использованием комбинации аппаратного и программного обеспечения, как это было описано, либо исключительно с использованием аппаратных элементов. Также конкретное разделение функциональности между различными компонентами системы, описанной в настоящем документе, является исключительно примером, и не является обязательным. Функции, выполняемые одним компонентом системы, могут вместо этого выполняться множеством компонентов, а функции, выполняемые множеством компонентов, могут вместо этого выполняться одним компонентом системы.
В некоторых фрагментах предшествующего описания элементы настоящего изобретения были представлены с помощью алгоритмов и символических обозначений операций, выполняемых над информацией. Эти описания и графические представления алгоритмов могут быть использованы специалистами в области обработки данных для наиболее эффективной передачи сущности их функционирования другим специалистам в данной области техники. Предполагается, что эти операции, описанные функционально или логически, будут реализованы с использованием компьютерных программ. Также в некоторых случаях рациональным представляется обозначать эти схемы операций в виде модулей или с помощью функциональных наименований, без потери общности.
Если обратное не указано специально, нужно понимать, что используемые в предшествующем описании выражения, такие как, «обработка» или «расчет», или «вычисление», «определение», «отображение», «предоставление» и т.п., относятся к операциям и процедурам компьютерной системы или аналогичного электронного вычислительного устройства, которое осуществляет манипуляции с данными и преобразование данных, представленных физическими (электронными) величинами в запоминающих устройствах или регистрах компьютера, или в других подобных запоминающих устройствах, устройствах передачи или устройствах отображения.
Настоящее изобретение было описано на примере конкретных вариантов его осуществления, однако нужно понимать, что настоящее изобретение может применяться на практике с различными модификациями, без выхода за рамки формулы изобретения.
Термин «процессор» в настоящем документе относится к центральным процессорным блокам, микропроцессорам, микроконтроллерам, схемам с сокращенным набором команд (reduced instruction set circuits, RISC), заказным интегральным схемам (application specific integrated circuits, ASIC), логическим схемам или к любым других смехам или процессорам, способным выполнять описанные в настоящем документе функции.
В настоящем документе термины «программное обеспечение» и «микропрограммное обеспечение» являются взаимозаменяемыми и включают в себя любую компьютерную программу, хранимую в памяти для исполнения процессором 205, включая RAM-память, ROM-память, память EPROM, EEPROM и энергонезависимую RAM-память (NVRAM). Перечисленные выше типы памяти приведены исключительно для примера, и следовательно, не ограничивают типы памяти, подходящие для хранения компьютерных программ.
Как следует из предшествующего описания, рассмотренные выше варианты осуществления настоящего изобретения могут быть реализованы с использованием методов компьютерного программирования или проектирования, включая компьютерное программное, микропрограммное, аппаратное обеспечение или любую их комбинацию, или подмножество, при этом технический результат включает в себя: (b) хранение множества наборов правил в упомянутом запоминающем устройстве, при этом упомянутые наборы правил связаны с выходными характеристиками газовой турбины, при этом упомянутые наборы правил включают по меньшей мере одно правило, выраженное как выражение связи выходных данных реального времени с входными данными реального времени, при этом упомянутое выражение относится по меньшей мере к одному из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной, (b) прием входных данных реального времени и входных данных за прошлые периоды времени из системы контроля состояния, связанной с газовой турбиной, при этом упомянутые входные данные относятся к параметрам, влияющим по меньшей мере на одно из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной, (с) определение исходных значений по меньшей мере одного из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной, (d) периодическое определение текущих значений по меньшей мере одного из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной, (е) сравнение упомянутых определенных исходных значений с соответствующими текущими значениями, (f) определение ухудшения с течением времени по меньшей мере одного из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной, на основе упомянутого сравнения, (g) рекомендация оператору газовой турбины набора корректирующих воздействия для корректировки этого ухудшения, (h) определение неизвестных или неизмеренных параметров и поправочных коэффициентов с использованием алгоритма термодинамического моделирования, (i) проверка исправности датчиков, предоставляющих упомянутых входные данные реального времени, с использованием входных данных за прошлые периоды времени и/или упомянутого алгоритма термодинамического моделирования, (j) определение КПД осевого компрессора с использованием показателя адиабаты, зависящего от температуры, (k) определение температуры, при которой выполнена оценка упомянутого показателя адиабаты с использованием эмпирической корреляции, (l) контроль политропического КПД осевого компрессора и потокового КПД, (m) введение поправки в определенный КПД для действительного значения частоты вращения осевого компрессора и действительного значения раскрытия впускного направляющего аппарата, (n) определение поправочных коэффициентов с использованием термодинамического моделирования, (o) поправка условий окружающей среды до изометрических условий, (p) введение поправки в КПД потока на основе действительного значения частоты вращения осевого компрессора и раскрытия впускного направляющего аппарата, (q) прием сигнала выходной мощности от измерителя крутящего момента, (r) определение выходной мощности с использованием алгоритма энергетического баланса с целью формирования сигнала вычисленной выходной мощности, (s) определение значений потребления топлива с использованием объемного расхода топлива и нижней теплотворной способности топлива, и (t) определение значений потребления топлива при полной нагрузке и/или при частичной нагрузке. Любая такая результирующая программа, включающая в себя средства машиночитаемого кода, может быть реализована или предоставлена на одном или более машиночитаемых носителей, формируя тем самым компьютерный программный продукт, т.е. изделие в соответствии с рассмотренными вариантами осуществления настоящего изобретения. Такой машиночитаемый носитель может представлять собой, без ограничения перечисленным, несъемный (жесткий) диск, дискету, оптический диск, магнитную пленку, полупроводниковую память, например, память «только для чтения» (read-only memory, ROM) и/или любую среду приема и передачи данных, например, сеть Интернет или любую другую сеть, или линию связи. Изделие, содержащее в себе компьютерный код, может изготавливаться и/или применяться путем исполнения этого кода непосредственно с одного носителя, с помощью копирования этого кода с одного носителя на другой носитель, или при помощи передачи этого кода по сети.
Многие из функциональных блоков, рассмотренных в настоящем документе, чтобы подчеркнуть независимость их реализации, были обозначены как модули. Например, любой из модулей может быть реализован в виде аппаратной схемы, включающей в себя заказные сверхбольшие интегральные схемы (СБИС) или вентильные матрицы, серийно производимые полупроводниковые устройства, такие как логические микросхемы, транзисторы, или иные дискретные компоненты. Модули могут также реализовываться в программируемых аппаратных устройствах, таких как электрически программируемые вентильные матрицы (field programmable gate arrays, FPGA), программируемые логические матрицы, программируемые логические устройства (programmable logic devices, PLD) и т.п.
Модули могут быть также реализованы в виде программного обеспечения, предназначенного для исполнения процессорами различных типов. Отдельный модуль исполняемого кода может, например, включать в себя один или более физических или логических блоков компьютерных инструкций, которые могут быть организованы, например, как объект, процедура или функция. Тем не менее, исполнимые файлы отдельного модуля не обязательно должны физически располагаться совместно, они могут включать различные инструкции, хранимые в различных местах, которые при логическом объединении составляют этот модуль и выполняют заявленное предназначение этого модуля.
Модуль исполняемого кода может представлять собой одну инструкцию или множество инструкций, при этом он может быть распределен по нескольким различным сегментам кода, по различным программам или по различным запоминающим устройствам. Аналогично, рабочие характеристики определялись и иллюстрировались в настоящем документе как входящие в состав модулей, при этом они могут быть реализованы в любом подходящем виде и могут быть организованы в структуру данных любого подходящего типа. Рабочие характеристики могут собираться в единый набор данных или могут быть распределены по различным местоположениям, включая различные запоминающие устройства, при этом они могут существовать, по меньшей мере частично, исключительно как электронные сигналы в системе или в сети.
Рассмотренные выше варианты осуществления способа и системы контроля рабочих характеристик газовой турбины в реальном времени, включающих модуль правил, представляют собой экономичные и надежные средства предоставления эффективных практических рекомендаций и действий по поиску и устранению неисправностей. При этом данная система является более точной и менее подверженной ложным срабатываниям. А именно, описанные в настоящем документе способы и системы позволяют предсказывать отказ компонента на гораздо более ранней стадии по сравнению с существующими системами, что позволяет получить значительно сниженные времена простоя оборудования и предотвратить аварийные отключения. В дополнение, описанные выше способы и системы позволяют прогнозировать аномалии на ранней стадии, что позволяет персоналу объекта готовить и планировать отключения оборудования. В результате, способы и системы, описанные в настоящем документе, обеспечивают более эффективную и надежную эксплуатацию газовых турбин и другого оборудования.
В данном документе для описания настоящего изобретения, включая лучший вариант его осуществления, а также для обеспечения возможности его практического применения специалистами в данной области техники, включая создание и использование любых устройств или систем, или выполнение способов из состава изобретения, использованы конкретные примеры. Объем правовой защиты настоящего изобретения задан формулой изобретения и может включать другие примеры, которые могут быть найдены специалистами в данной области техники. Все такие дополнительные примеры должны попадать в объем правовой защиты формулы изобретения, если они имеют структурные элементы, не отличающиеся от буквального описания в пунктах формулы изобретения, или если они включают эквивалентные структурные элементы с незначительными отличиями от буквального описания в пунктах формулы изобретения.

Claims (23)

1. Способ контроля и диагностики аномалий в выходных характеристиках газовой турбины, при этом способ реализуют с использованием компьютерного устройства, связанного с пользовательским интерфейсом и с запоминающим устройством, при этом способ включает:
хранение множества наборов правил в упомянутом запоминающем устройстве, при этом упомянутые наборы правил связаны с выходными характеристиками газовой турбины и включают по меньшей мере одно правило, выраженное как выражение, связывающее выходные данные реального времени с входными данными реального времени, при этом упомянутое выражение относится по меньшей мере к одному из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной;
прием входных данных реального времени и входных данных за прошлые периоды времени из системы контроля состояния, связанной с газовой турбиной, при этом упомянутые входные данные относятся к параметрам, влияющим по меньшей мере на одно из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной;
определение исходных значений по меньшей мере одного из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной;
периодическое определение текущих значений по меньшей мере одного из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной;
сравнение упомянутых определенных исходных значений с соответствующими текущими значениями;
определение ухудшения с течением времени по меньшей мере одного из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной, на основе упомянутого сравнения; и
рекомендацию оператору газовой турбины набора корректирующих воздействий для корректировки этого ухудшения.
2. Способ по п. 1, также включающий определение КПД осевого компрессора с использованием показателя адиабаты, зависящего от температуры.
3. Способ по п. 1, также включающий корректировку упомянутого определенного КПД для действительного значения частоты вращения осевого компрессора и действительного значения раскрытия впускного направляющего аппарата.
4. Способ по п. 1, в котором определение значений выходной мощности включает прием сигнала выходной мощности от измерителя крутящего момента и/или определение выходной мощности с использованием алгоритма энергетического баланса для формирования сигнала вычисленной выходной мощности.
5. Способ по п. 1, в котором определение значений потребления топлива включает определение значений потребления топлива при полной нагрузке и/или при частичной нагрузке.
6. Система контроля и диагностики газовой турбины для газовой турбины, которая включает осевой компрессор и связанную с ним по потоку турбину низкого давления, при этом упомянутая система включает набор правил для характеристик газовой турбины, при этом упомянутый набор правил включает относительное выражение для выходных данных реального времени, относящееся по меньшей мере к одному из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной.
7. Система по п. 6, в которой упомянутый набор правил сконфигурирован для:
приема входных данных реального времени и входных данных за прошлые периоды времени от системы контроля состояния, связанной с газовой турбиной, при этом упомянутые входные данные относятся к параметрам, влияющим по меньшей мере на одно из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной;
определения исходных значений по меньшей мере одного из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной;
периодического определения текущих значений по меньшей мере одного из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной;
сравнения упомянутых определенных исходных значений с соответствующими текущими значениями;
определения ухудшения с течением времени по меньшей мере одного из следующего: КПД компрессора газовой турбины, выходная мощность газовой турбины, удельный расход тепла на газовую турбину и потребление топлива газовой турбиной, на основе упомянутого сравнения; и
рекомендации оператору газовой турбины набора корректирующих воздействий для корректировки этого ухудшения.
8. Система по п. 6, в котором упомянутый набор правил сконфигурирован для проверки исправности датчиков, предоставляющих упомянутые входные данные реального времени, с использованием входных данных за прошлые периоды времени и/или алгоритма термодинамического моделирования.
9. Система по п. 6, в котором упомянутый набор правил сконфигурирован для определения КПД осевого компрессора с использованием показателя адиабаты, зависящего от температуры.
10. Система по п. 6, в которой упомянутый набор правил сконфигурирован для определения температуры, при которой выполнена оценка упомянутого показателя адиабаты, с использованием эмпирической корреляции.
RU2014134207A 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для информирования о характеристиках работы газовой турбины в реальном времени RU2627742C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
IT000008A ITCO20120008A1 (it) 2012-03-01 2012-03-01 Metodo e sistema per monitorare la condizione di un gruppo di impianti
ITCO2012A000008 2012-03-01
PCT/EP2013/054154 WO2013127993A1 (en) 2012-03-01 2013-03-01 Method and system for real time gas turbine performance advisory

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2014134207A RU2014134207A (ru) 2016-04-20
RU2627742C2 true RU2627742C2 (ru) 2017-08-11

Family

ID=46051732

Family Applications (7)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014133941A RU2636095C2 (ru) 2012-03-01 2013-02-28 Способ и система для контроля состояния группы установок
RU2014133942A RU2657047C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для рекомендации действий оператору
RU2014134207A RU2627742C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для информирования о характеристиках работы газовой турбины в реальном времени
RU2014133935A RU2613637C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для правил диагностики мощных газовых турбин
RU2014133939A RU2613548C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для контроля в реальном времени горения без впрыска воды с низким уровнем выбросов оксидов азота и диффузионного горения
RU2014133934A RU2014133934A (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для уведомления в реальном времени об ухудшении характеристик центробежных компрессоров
RU2014133943A RU2014133943A (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для выдачи в реальном времени рекомендаций по восстановлению рабочих характеристик центробежных компрессоров

Family Applications Before (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014133941A RU2636095C2 (ru) 2012-03-01 2013-02-28 Способ и система для контроля состояния группы установок
RU2014133942A RU2657047C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для рекомендации действий оператору

Family Applications After (4)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014133935A RU2613637C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для правил диагностики мощных газовых турбин
RU2014133939A RU2613548C2 (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для контроля в реальном времени горения без впрыска воды с низким уровнем выбросов оксидов азота и диффузионного горения
RU2014133934A RU2014133934A (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для уведомления в реальном времени об ухудшении характеристик центробежных компрессоров
RU2014133943A RU2014133943A (ru) 2012-03-01 2013-03-01 Способ и система для выдачи в реальном времени рекомендаций по восстановлению рабочих характеристик центробежных компрессоров

Country Status (12)

Country Link
US (7) US9274520B2 (ru)
EP (7) EP2820490B1 (ru)
JP (7) JP2015508928A (ru)
KR (7) KR20140130543A (ru)
CN (7) CN104254810B (ru)
AU (9) AU2013224935A1 (ru)
BR (2) BR112014019965A2 (ru)
CA (7) CA2865194C (ru)
IT (1) ITCO20120008A1 (ru)
MX (2) MX2014010464A (ru)
RU (7) RU2636095C2 (ru)
WO (7) WO2013127958A1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2768671C1 (ru) * 2018-02-23 2022-03-24 Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. Алгоритм управления нагрузкой для оптимизации кпд двигателя

Families Citing this family (148)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
ITCO20120008A1 (it) * 2012-03-01 2013-09-02 Nuovo Pignone Srl Metodo e sistema per monitorare la condizione di un gruppo di impianti
US20140244328A1 (en) * 2013-02-22 2014-08-28 Vestas Wind Systems A/S Wind turbine maintenance optimizer
US10649424B2 (en) * 2013-03-04 2020-05-12 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Distributed industrial performance monitoring and analytics
US9665088B2 (en) 2014-01-31 2017-05-30 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Managing big data in process control systems
US9558220B2 (en) 2013-03-04 2017-01-31 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Big data in process control systems
US10909137B2 (en) 2014-10-06 2021-02-02 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Streaming data for analytics in process control systems
US10649449B2 (en) 2013-03-04 2020-05-12 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Distributed industrial performance monitoring and analytics
US10678225B2 (en) 2013-03-04 2020-06-09 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Data analytic services for distributed industrial performance monitoring
US10866952B2 (en) 2013-03-04 2020-12-15 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Source-independent queries in distributed industrial system
US10133243B2 (en) 2013-03-15 2018-11-20 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Method and apparatus for seamless state transfer between user interface devices in a mobile control room
CN104344946B (zh) * 2013-07-24 2017-12-05 中国国际航空股份有限公司 Apu涡轮叶片断裂与转轴卡阻故障的监控方法和装置
US20150075170A1 (en) * 2013-09-17 2015-03-19 General Electric Company Method and system for augmenting the detection reliability of secondary flame detectors in a gas turbine
US9234317B2 (en) * 2013-09-25 2016-01-12 Caterpillar Inc. Robust system and method for forecasting soil compaction performance
ITCO20130043A1 (it) * 2013-10-02 2015-04-03 Nuovo Pignone Srl Metodo e sistema per monitorare il funzionamento di un dispositivo flessibile di accoppiamento
US20150153251A1 (en) * 2013-11-29 2015-06-04 Johannes Izak Boerhout Systems and methods for integrated workflow display and action panel for plant assets
US20150219530A1 (en) * 2013-12-23 2015-08-06 Exxonmobil Research And Engineering Company Systems and methods for event detection and diagnosis
US20150184549A1 (en) 2013-12-31 2015-07-02 General Electric Company Methods and systems for enhancing control of power plant generating units
US9957843B2 (en) 2013-12-31 2018-05-01 General Electric Company Methods and systems for enhancing control of power plant generating units
US10139267B2 (en) 2014-01-09 2018-11-27 General Electric Company Systems and methods for storage and analysis of periodic waveform data
US20150271026A1 (en) * 2014-03-24 2015-09-24 Microsoft Technology Licensing, Llc End user performance analysis
KR102189282B1 (ko) * 2014-05-21 2020-12-09 세메스 주식회사 공정 설비 제어 방법
US9813308B2 (en) * 2014-06-04 2017-11-07 Verizon Patent And Licensing Inc. Statistical monitoring of customer devices
KR101676926B1 (ko) * 2014-12-31 2016-11-16 주식회사 포스코아이씨티 가상환경을 이용한 에너지 관리 시스템의 예측 알고리즘 검증 시스템 및 방법
US9777723B2 (en) * 2015-01-02 2017-10-03 General Electric Company System and method for health management of pumping system
US10036233B2 (en) * 2015-01-21 2018-07-31 Baker Hughes, A Ge Company, Llc Method and system for automatically adjusting one or more operational parameters in a borehole
US20160260041A1 (en) * 2015-03-03 2016-09-08 Uop Llc System and method for managing web-based refinery performance optimization using secure cloud computing
US10216154B2 (en) * 2015-03-24 2019-02-26 Mitsubishi Electric Corporation Plant monitoring control device
US9864823B2 (en) 2015-03-30 2018-01-09 Uop Llc Cleansing system for a feed composition based on environmental factors
US10095200B2 (en) 2015-03-30 2018-10-09 Uop Llc System and method for improving performance of a chemical plant with a furnace
US20170315543A1 (en) * 2015-03-30 2017-11-02 Uop Llc Evaluating petrochemical plant errors to determine equipment changes for optimized operations
US10031510B2 (en) * 2015-05-01 2018-07-24 Aspen Technology, Inc. Computer system and method for causality analysis using hybrid first-principles and inferential model
US10021063B2 (en) 2015-05-14 2018-07-10 Honeywell International Inc. Apparatus and method for protecting proprietary information over public notification infrastructure
US10505790B2 (en) 2015-05-14 2019-12-10 Honeywell International Inc. Apparatus and method for automated event notification read receipt to support non-repudiated auditing or other functions in industrial process control and automation system
US10021064B2 (en) 2015-05-14 2018-07-10 Honeywell International Inc. Apparatus and method for translating industrial process control and automation system events into mobile notifications
US10078326B2 (en) 2015-05-14 2018-09-18 Honeywell International Inc. Apparatus and method for event detection to support mobile notifications related to industrial process control and automation system
US10466688B2 (en) * 2015-05-14 2019-11-05 Honeywell International Inc. Apparatus and method for providing event context with notifications related to industrial process control and automation system
US20160334770A1 (en) * 2015-05-14 2016-11-17 Honeywell International Inc. Apparatus and method for using configurable rules linking triggers with actions to support notifications associated with industrial process control and automation system
CN105157986B (zh) * 2015-06-17 2017-09-22 广东电网有限责任公司电力科学研究院 一种用于燃气轮机热端部件的可靠性监测方法
US20170038275A1 (en) * 2015-08-04 2017-02-09 Solar Turbines Incorporated Monitoring system for turbomachinery
US20170038276A1 (en) * 2015-08-04 2017-02-09 Solar Turbines Incorporated Monitoring System for Turbomachinery
US10657450B2 (en) 2015-09-30 2020-05-19 Deere & Company Systems and methods for machine diagnostics based on stored machine data and available machine telematic data
US10495545B2 (en) * 2015-10-22 2019-12-03 General Electric Company Systems and methods for determining risk of operating a turbomachine
FR3043463B1 (fr) * 2015-11-05 2017-12-22 Snecma Systeme et procede de surveillance d'une turbomachine avec fusion d'indicateurs pour la synthese d'une confirmation d'alarme
KR102486704B1 (ko) * 2016-01-15 2023-01-10 엘에스일렉트릭(주) 감시제어데이터수집시스템에서의 클라이언트 및 서버
US10311399B2 (en) * 2016-02-12 2019-06-04 Computational Systems, Inc. Apparatus and method for maintaining multi-referenced stored data
US10503483B2 (en) 2016-02-12 2019-12-10 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Rule builder in a process control network
US10574739B2 (en) 2016-02-26 2020-02-25 Honeywell International Inc. System and method for smart event paging
US20170300945A1 (en) * 2016-04-15 2017-10-19 International Business Machines Corporation Segmenting mobile shoppers
EP3239684A1 (en) * 2016-04-29 2017-11-01 Siemens Aktiengesellschaft Fault diagnosis during testing of turbine unit
US11914349B2 (en) 2016-05-16 2024-02-27 Jabil Inc. Apparatus, engine, system and method for predictive analytics in a manufacturing system
EP3458926A4 (en) * 2016-05-16 2020-03-25 Jabil Inc. DEVICE, MOTOR, SYSTEM AND METHOD FOR PREDICTIVE ANALYTICS IN A MANUFACTURING SYSTEM
US10294869B2 (en) 2016-06-14 2019-05-21 General Electric Company System and method to enhance corrosion turbine monitoring
US10047679B2 (en) 2016-06-14 2018-08-14 General Electric Company System and method to enhance lean blowout monitoring
US10099804B2 (en) 2016-06-16 2018-10-16 General Electric Company Environmental impact assessment system
EP3258333A1 (en) * 2016-06-17 2017-12-20 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for monitoring sensor data of rotating equipment
CN106089671A (zh) * 2016-06-29 2016-11-09 广东葆德科技有限公司 一种基于卫星定位的空压机及时维护方法及其系统
US10643167B2 (en) * 2016-07-28 2020-05-05 Honeywell International Inc. MPC with unconstrained dependent variables for KPI performance analysis
EP3279755B1 (en) * 2016-08-02 2021-09-29 ABB Schweiz AG Method of monitoring a modular process plant complex with a plurality of interconnected process modules
US11143056B2 (en) 2016-08-17 2021-10-12 General Electric Company System and method for gas turbine compressor cleaning
US10724398B2 (en) * 2016-09-12 2020-07-28 General Electric Company System and method for condition-based monitoring of a compressor
US10606254B2 (en) * 2016-09-14 2020-03-31 Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. Method for improving process/equipment fault diagnosis
US10222787B2 (en) 2016-09-16 2019-03-05 Uop Llc Interactive petrochemical plant diagnostic system and method for chemical process model analysis
US20180100442A1 (en) * 2016-10-11 2018-04-12 General Electric Company Systems and Methods to Control Performance Via Control of Compressor OLL Protection Actions
US10539936B2 (en) * 2016-10-17 2020-01-21 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Methods and apparatus for configuring remote access of process control data
US10444730B2 (en) * 2016-11-30 2019-10-15 Eurotherm Limited Real-time compliance status for equipment
US10466677B2 (en) * 2016-12-15 2019-11-05 Solar Turbines Incorporated Assessment of industrial machines
US10401881B2 (en) * 2017-02-14 2019-09-03 General Electric Company Systems and methods for quantification of a gas turbine inlet filter blockage
US10466686B2 (en) 2017-02-17 2019-11-05 Honeywell International Inc. System and method for automatic configuration of a data collection system and schedule for control system monitoring
KR101933784B1 (ko) 2017-03-17 2018-12-28 두산중공업 주식회사 가스 터빈 실시간 시뮬레이션 시스템 및 그 방법
US10754359B2 (en) 2017-03-27 2020-08-25 Uop Llc Operating slide valves in petrochemical plants or refineries
US10678272B2 (en) 2017-03-27 2020-06-09 Uop Llc Early prediction and detection of slide valve sticking in petrochemical plants or refineries
US10663238B2 (en) 2017-03-28 2020-05-26 Uop Llc Detecting and correcting maldistribution in heat exchangers in a petrochemical plant or refinery
US10816947B2 (en) 2017-03-28 2020-10-27 Uop Llc Early surge detection of rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US11037376B2 (en) 2017-03-28 2021-06-15 Uop Llc Sensor location for rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US11130111B2 (en) 2017-03-28 2021-09-28 Uop Llc Air-cooled heat exchangers
US10794644B2 (en) 2017-03-28 2020-10-06 Uop Llc Detecting and correcting thermal stresses in heat exchangers in a petrochemical plant or refinery
US10844290B2 (en) 2017-03-28 2020-11-24 Uop Llc Rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US11396002B2 (en) 2017-03-28 2022-07-26 Uop Llc Detecting and correcting problems in liquid lifting in heat exchangers
US10962302B2 (en) 2017-03-28 2021-03-30 Uop Llc Heat exchangers in a petrochemical plant or refinery
US10670353B2 (en) 2017-03-28 2020-06-02 Uop Llc Detecting and correcting cross-leakage in heat exchangers in a petrochemical plant or refinery
US10752844B2 (en) 2017-03-28 2020-08-25 Uop Llc Rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US10794401B2 (en) 2017-03-28 2020-10-06 Uop Llc Reactor loop fouling monitor for rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US10670027B2 (en) 2017-03-28 2020-06-02 Uop Llc Determining quality of gas for rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US10752845B2 (en) 2017-03-28 2020-08-25 Uop Llc Using molecular weight and invariant mapping to determine performance of rotating equipment in a petrochemical plant or refinery
US10695711B2 (en) 2017-04-28 2020-06-30 Uop Llc Remote monitoring of adsorber process units
DE102017209847A1 (de) * 2017-06-12 2018-12-13 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zum Betreiben einer Gasturbinenanlage
US11365886B2 (en) 2017-06-19 2022-06-21 Uop Llc Remote monitoring of fired heaters
US10913905B2 (en) 2017-06-19 2021-02-09 Uop Llc Catalyst cycle length prediction using eigen analysis
US10739798B2 (en) 2017-06-20 2020-08-11 Uop Llc Incipient temperature excursion mitigation and control
US11130692B2 (en) 2017-06-28 2021-09-28 Uop Llc Process and apparatus for dosing nutrients to a bioreactor
US10994240B2 (en) 2017-09-18 2021-05-04 Uop Llc Remote monitoring of pressure swing adsorption units
EP3462264A1 (en) * 2017-09-29 2019-04-03 Siemens Aktiengesellschaft System, method and control unit for diagnosis and life prediction of one or more electro-mechanical systems
US11194317B2 (en) 2017-10-02 2021-12-07 Uop Llc Remote monitoring of chloride treaters using a process simulator based chloride distribution estimate
GB2568380B (en) * 2017-10-02 2022-08-31 Fisher Rosemount Systems Inc Systems and methods for multi-site performance monitoring of process control systems
US11676061B2 (en) 2017-10-05 2023-06-13 Honeywell International Inc. Harnessing machine learning and data analytics for a real time predictive model for a FCC pre-treatment unit
US11105787B2 (en) 2017-10-20 2021-08-31 Honeywell International Inc. System and method to optimize crude oil distillation or other processing by inline analysis of crude oil properties
US10416661B2 (en) 2017-11-30 2019-09-17 Abb Schweiz Ag Apparatuses, systems and methods of secure cloud-based monitoring of industrial plants
JP6909871B2 (ja) * 2017-12-06 2021-07-28 株式会社日立産機システム 巻上機の管理システム
WO2019116368A1 (en) * 2017-12-11 2019-06-20 Halo Digital Ltd. A system and a method for continuous monitoring and verification of the operation of a microcontroller
US10395515B2 (en) * 2017-12-28 2019-08-27 Intel Corporation Sensor aggregation and virtual sensors
US10607470B2 (en) * 2018-01-23 2020-03-31 Computational Systems, Inc. Vibrational analysis systems and methods
US10255797B1 (en) * 2018-01-24 2019-04-09 Saudi Arabian Oil Company Integrated alarm management system (ALMS) KPIs with plant information system
DE102019201410A1 (de) 2018-02-05 2019-08-08 Ziehl-Abegg Se Verfahren zur Optimierung des Wirkungsgrads und/oder der Laufperformance eines Ventilators oder einer Ventilator-Anordnung
US10901403B2 (en) 2018-02-20 2021-01-26 Uop Llc Developing linear process models using reactor kinetic equations
US11119453B2 (en) * 2018-03-09 2021-09-14 Nishil Thomas Koshy System and method for remote non-intrusive monitoring of assets and entities
US11237550B2 (en) * 2018-03-28 2022-02-01 Honeywell International Inc. Ultrasonic flow meter prognostics with near real-time condition based uncertainty analysis
US10734098B2 (en) 2018-03-30 2020-08-04 Uop Llc Catalytic dehydrogenation catalyst health index
EP3553615A1 (en) * 2018-04-10 2019-10-16 Siemens Aktiengesellschaft Method and system for managing a technical installation
EP3791234A4 (en) * 2018-05-10 2022-01-12 Stolle Machinery Company, LLC FACTORY MANAGEMENT AND MONITORING SYSTEMS AND PROCEDURES
US11709480B2 (en) 2018-05-14 2023-07-25 Honeywell International Inc. System and method for automatic data classification for use with data collection system and process control system
US11042145B2 (en) 2018-06-13 2021-06-22 Hitachi, Ltd. Automatic health indicator learning using reinforcement learning for predictive maintenance
US11755791B2 (en) * 2018-07-03 2023-09-12 Rtx Corporation Aircraft component qualification system and process
WO2020026071A1 (en) * 2018-07-31 2020-02-06 Abb Schweiz Ag Method for predicting performance of modules of distributed control system through network and system thereof
CN109151271A (zh) * 2018-08-22 2019-01-04 Oppo广东移动通信有限公司 激光投射模组及其控制方法、图像获取设备和电子装置
WO2020055898A1 (en) * 2018-09-10 2020-03-19 Aveva Software, Llc Cloud and digital operations system and method
BE1026619B1 (fr) * 2018-09-17 2020-04-14 Safran Aero Boosters Sa Systeme de mesure pour turbomachine
CZ2018517A3 (cs) 2018-09-30 2020-04-08 4Dot Mechatronic Systems S.R.O. Diagnostický systém strojů
CN109556876B (zh) * 2018-11-07 2020-09-04 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 一种区分燃气轮机燃烧故障和热通道设备故障的诊断方法
CN109372593A (zh) * 2018-11-16 2019-02-22 华南理工大学 一种汽轮机dcs系统下的hmi控制系统及控制方法
US20220009098A1 (en) * 2018-11-21 2022-01-13 Basf Se Method and system of manufacturing an insulated member
CN109356662B (zh) * 2018-11-27 2021-06-18 中国航发沈阳黎明航空发动机有限责任公司 一种航空发动机低压涡轮转子装配的工艺方法
US10953377B2 (en) 2018-12-10 2021-03-23 Uop Llc Delta temperature control of catalytic dehydrogenation process reactors
TWI831864B (zh) * 2018-12-27 2024-02-11 美商Ｂｌ科技公司 用於製程氣體壓縮機的動態監測及控制之系統及方法
DE102019108415A1 (de) * 2019-04-01 2020-10-01 Pilz Gmbh & Co. Kg Verfahren zur Überwachung der Vitalität einer Anzahl von Teilnehmern eines verteilten technischen Systems
EP3726810B1 (en) * 2019-04-16 2023-12-06 ABB Schweiz AG System and method for interoperable communication of automation system components
US11927944B2 (en) * 2019-06-07 2024-03-12 Honeywell International, Inc. Method and system for connected advanced flare analytics
US11591936B2 (en) 2019-09-04 2023-02-28 Saudi Arabian Oil Company Systems and methods for proactive operation of process facilities based on historical operations data
KR102224983B1 (ko) * 2019-10-17 2021-03-08 한국서부발전 주식회사 가스터빈 연소기의 점검 진단 장치
CN110866616A (zh) * 2019-11-01 2020-03-06 许继集团有限公司 一种变电站二次设备故障预警方法及装置
US11860617B2 (en) 2019-11-26 2024-01-02 Technische Universitaet Berlin Forecasting industrial aging processes with machine learning methods
US20210165723A1 (en) * 2019-12-03 2021-06-03 Computational Systems, Inc. Graphical Indicator With History
EP4147105A1 (en) * 2020-05-08 2023-03-15 Uop Llc Real-time plant diagnostic system and method for plant process control and analysis
JP7372198B2 (ja) * 2020-05-08 2023-10-31 株式会社荏原製作所 表示システム、表示装置及び表示方法
CN113721557B (zh) * 2020-05-25 2022-12-20 中国石油化工股份有限公司 基于关联参数的石化装置运行工艺参数监测方法及装置
WO2021249795A1 (en) * 2020-06-12 2021-12-16 Tetra Laval Holdings & Finance S.A. A method and an apparatus for enabling access to process data of a food production plant
CN111691985A (zh) * 2020-06-12 2020-09-22 国网天津市电力公司电力科学研究院 一种降低燃气机组dln-2.6燃烧系统nox排放的控制方法
RU2737457C1 (ru) * 2020-06-26 2020-11-30 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова" Автоматическая система с нейро-нечеткой сетью для комплексной технической диагностики и управления судовой энергетической установкой
IL300339A (en) * 2020-08-04 2023-04-01 Arch Systems Inc Methods and systems for predictive analysis and/or process control
DE102020004841A1 (de) * 2020-08-07 2022-02-10 Mettler-Toledo Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Ermittlung einer beobachtbaren Eigenschaft eines Objekts
CN112199370B (zh) * 2020-09-02 2024-01-26 安徽深迪科技有限公司 一种可有效提高结算效率的bom加速结算工方法
US11700567B2 (en) * 2020-10-15 2023-07-11 Raytheon Technologies Corporation Waveguide system with redundancy
EP3992737A1 (de) * 2020-10-28 2022-05-04 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur datenkommunikation zwischen einer leitebene und einer feldebene eines industriellen systems
US20220136404A1 (en) * 2020-10-29 2022-05-05 General Electric Company Gas turbine mass differential determination system and method
CN112539941B (zh) * 2020-12-02 2023-01-20 西安航天动力研究所 考虑真实气体效应的液体火箭发动机热试验参数设置方法
CN112364088A (zh) * 2020-12-02 2021-02-12 四川长虹电器股份有限公司 基于工厂数字化制造资源的可视化配置系统
CN112817240B (zh) * 2020-12-30 2022-03-22 西安交通大学 一种基于深度强化学习算法的离心压缩机调控方法
CN113110402B (zh) * 2021-05-24 2022-04-01 浙江大学 知识与数据驱动的大规模工业系统分布式状态监测方法
US20230304664A1 (en) 2022-03-24 2023-09-28 Solar Turbines Incorporated Gas turbine predictive emissions modeling, reporting, and model management via a remote framework

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4249238A (en) * 1978-05-24 1981-02-03 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Apparatus for sensor failure detection and correction in a gas turbine engine control system
US6209310B1 (en) * 1997-11-10 2001-04-03 Asea Brown Boveri Ag Method and apparatus for monitoring the fuel and water supply of a gas turbine multiburner system
US20020013664A1 (en) * 2000-06-19 2002-01-31 Jens Strackeljan Rotating equipment diagnostic system and adaptive controller
RU2010121150A (ru) * 2007-10-26 2011-12-10 Сименс Акциенгезелльшафт (DE) Способ анализа функционирования газовой турбины
RU2010144075A (ru) * 2008-03-28 2012-05-10 Сименс Акциенгезелльшафт (DE) Способ определения массового расхода всасывания газовой турбины

Family Cites Families (117)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3898439A (en) 1970-10-20 1975-08-05 Westinghouse Electric Corp System for operating industrial gas turbine apparatus and gas turbine electric power plants preferably with a digital computer control system
JPS572497A (en) 1980-06-04 1982-01-07 Hitachi Ltd Volume control method for centrifugal compressor
US4442665A (en) 1980-10-17 1984-04-17 General Electric Company Coal gasification power generation plant
US4449358A (en) 1981-07-24 1984-05-22 General Electric Company Method and apparatus for promoting a surge condition in a gas turbine
JPS60142070A (ja) 1983-12-28 1985-07-27 Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd 多段圧縮機のドライヤ装置
JPS60216098A (ja) 1984-04-11 1985-10-29 Hitachi Ltd 流体機械の性能監視装置
JPS61241425A (ja) * 1985-04-17 1986-10-27 Hitachi Ltd ガスタ−ビンの燃料ガス制御方法及び制御装置
JPH0255807A (ja) 1988-08-18 1990-02-26 Toshiba Corp コンバインドサイクル発電プラント用の潤滑給油装置
US4969796A (en) 1989-10-30 1990-11-13 Westinghouse Electric Corp. Method and apparatus for cooling shaft seals
JPH076411B2 (ja) * 1990-07-17 1995-01-30 株式会社豊田中央研究所 ガスタービン機関の消炎予測判別装置
FR2674290B1 (fr) 1991-03-18 1993-07-09 Gaz De France Systeme a turbine a gaz naturel a vapeur d'eau fonctionnant en cycle semi ouvert et en combustion stóoechiometrique.
US5367617A (en) 1992-07-02 1994-11-22 Microsoft Corporation System and method of hybrid forward differencing to render Bezier splines
JPH08189846A (ja) * 1995-01-11 1996-07-23 Yokogawa Electric Corp プラント診断システム
US5761895A (en) 1995-08-28 1998-06-09 General Electric Company Transient load controller for gas turbine power generator
DE19605736A1 (de) 1996-02-16 1997-08-21 Gutehoffnungshuette Man Verfahren zur Schnellumschaltung vom Vormischbetrieb in den Diffusionsbetrieb in einer Brennkammer einer mit Brenngas betriebenen Gasturbine
JP3783442B2 (ja) 1999-01-08 2006-06-07 株式会社日立製作所 ガスタービンの制御方法
US7010459B2 (en) 1999-06-25 2006-03-07 Rosemount Inc. Process device diagnostics using process variable sensor signal
US6591182B1 (en) * 2000-02-29 2003-07-08 General Electric Company Decision making process and manual for diagnostic trend analysis
US6917845B2 (en) * 2000-03-10 2005-07-12 Smiths Detection-Pasadena, Inc. Method for monitoring environmental condition using a mathematical model
JP3612472B2 (ja) * 2000-06-22 2005-01-19 株式会社日立製作所 遠隔監視診断システム、及び遠隔監視診断方法
US6460346B1 (en) 2000-08-30 2002-10-08 General Electric Company Method and system for identifying malfunctioning combustion chambers in a gas turbine
JP2002070584A (ja) 2000-08-30 2002-03-08 Toshiba Corp ガスタービンプラント
US6466858B1 (en) 2000-11-02 2002-10-15 General Electric Company Methods and apparatus for monitoring gas turbine engine operation
US6795798B2 (en) 2001-03-01 2004-09-21 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Remote analysis of process control plant data
CN1287075C (zh) 2001-06-18 2006-11-29 株式会社日立制作所 燃气轮机的状态诊断方法及诊断系统
US7568000B2 (en) 2001-08-21 2009-07-28 Rosemount Analytical Shared-use data processing for process control systems
US6796129B2 (en) 2001-08-29 2004-09-28 Catalytica Energy Systems, Inc. Design and control strategy for catalytic combustion system with a wide operating range
JP2003091313A (ja) 2001-09-17 2003-03-28 Hitachi Ltd 圧縮機の遠隔監視システム
JP3741014B2 (ja) 2001-09-18 2006-02-01 株式会社日立製作所 複数台の圧縮機の制御方法及び圧縮機システム
JP2003111475A (ja) 2001-09-28 2003-04-11 Japan Servo Co Ltd 異常回転数検出装置を備える可変速度フアンモータ
US6658091B1 (en) * 2002-02-01 2003-12-02 @Security Broadband Corp. LIfestyle multimedia security system
JP2003271231A (ja) * 2002-03-15 2003-09-26 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 検出器ドリフトの推定装置、及び、検出器の監視システム
US20070234730A1 (en) 2002-06-28 2007-10-11 Markham James R Method and apparatus for monitoring combustion instability and other performance deviations in turbine engines and like combustion systems
DE50303387D1 (de) 2002-09-26 2006-06-22 Siemens Ag Vorrichtung und verfahren zur überwachung einer mehrere systeme umfassenden technischen anlage, insbesondere einer kraftwerksanlage
US6983603B2 (en) 2002-10-24 2006-01-10 Pratt & Whitney Canada Corp. Detection of gas turbine engine hot section condition
US6962043B2 (en) 2003-01-30 2005-11-08 General Electric Company Method and apparatus for monitoring the performance of a gas turbine system
JP2004278395A (ja) 2003-03-14 2004-10-07 Toshiba Corp ガスタービン燃焼器の燃料流量監視制御装置
US6990432B1 (en) 2003-04-04 2006-01-24 General Electric Company Apparatus and method for performing gas turbine adjustment
US6912856B2 (en) * 2003-06-23 2005-07-05 General Electric Company Method and system for controlling gas turbine by adjusting target exhaust temperature
WO2005015366A2 (en) * 2003-08-08 2005-02-17 Electric Power Group, Llc Real-time performance monitoring and management system
EP1686593A1 (en) 2003-10-29 2006-08-02 The Tokyo Electric Power Co., Inc. Thermal efficiency diagnosing system for nuclear power plant, thermal efficiency diagnosing program for nuclear power plant, and thermal efficiency diagnosing method for nuclear power plant
US20050096759A1 (en) * 2003-10-31 2005-05-05 General Electric Company Distributed power generation plant automated event assessment and mitigation plan determination process
JP2005147812A (ja) 2003-11-14 2005-06-09 Tokyo Electric Power Co Inc:The トルク計測装置
JP3950111B2 (ja) 2004-01-07 2007-07-25 川崎重工業株式会社 自己診断機能を有する火炎検出装置
US7831704B2 (en) * 2004-04-22 2010-11-09 General Electric Company Methods and systems for monitoring and diagnosing machinery
US7676285B2 (en) 2004-04-22 2010-03-09 General Electric Company Method for monitoring driven machinery
US7660701B2 (en) * 2004-06-12 2010-02-09 Fisher-Rosemount Systems, Inc. System and method for detecting an abnormal situation associated with a process gain of a control loop
US7254491B2 (en) 2004-06-28 2007-08-07 Honeywell International, Inc. Clustering system and method for blade erosion detection
FR2872327B1 (fr) 2004-06-28 2006-10-06 Avions De Transp Regional Grou Procede et dispositif de detection de degradation de performances d'un aeronef
US20060031187A1 (en) * 2004-08-04 2006-02-09 Advizor Solutions, Inc. Systems and methods for enterprise-wide visualization of multi-dimensional data
US20060041368A1 (en) * 2004-08-18 2006-02-23 General Electric Company Systems, Methods and Computer Program Products for Remote Monitoring of Turbine Combustion Dynamics
US7278266B2 (en) * 2004-08-31 2007-10-09 General Electric Company Methods and apparatus for gas turbine engine lean blowout avoidance
JP4625306B2 (ja) 2004-10-28 2011-02-02 三菱重工業株式会社 流体機械の性能診断装置及びシステム
US7243042B2 (en) 2004-11-30 2007-07-10 Siemens Power Generation, Inc. Engine component life monitoring system and method for determining remaining useful component life
JP2005135430A (ja) 2004-12-03 2005-05-26 Hitachi Ltd 発電設備の遠隔運用支援方法及び発電設備の遠隔運用支援システム
US7222048B2 (en) 2005-04-21 2007-05-22 General Electric Company Methods and systems for diagnosing machinery
JP2006307855A (ja) * 2005-04-26 2006-11-09 Copeland Corp 圧縮機メモリシステム、圧縮機情報ネットワークおよび保証管理方法
EP1768007A1 (en) * 2005-09-22 2007-03-28 Abb Research Ltd. Monitoring a system having degrading components
US7603222B2 (en) 2005-11-18 2009-10-13 General Electric Company Sensor diagnostics using embedded model quality parameters
US7549293B2 (en) 2006-02-15 2009-06-23 General Electric Company Pressure control method to reduce gas turbine fuel supply pressure requirements
JP4513771B2 (ja) 2006-02-28 2010-07-28 株式会社日立製作所 一軸型コンバインドサイクルプラントの性能監視方法及びシステム
US8165723B2 (en) * 2006-03-10 2012-04-24 Power Analytics Corporation Real-time system for verification and monitoring of protective device settings within an electrical power distribution network and automatic correction of deviances found
GB0614250D0 (en) * 2006-07-18 2006-08-30 Ntnu Technology Transfer As Apparatus and Methods for Natural Gas Transportation and Processing
US7746224B2 (en) * 2006-08-14 2010-06-29 Honeywell International Inc. Instant messaging applications in security systems
US8359248B2 (en) * 2006-08-24 2013-01-22 Blue Pillar, Inc. Systems, methods, and devices for managing emergency power supply systems
US7702447B2 (en) 2006-12-18 2010-04-20 United Technologies Corporation Method and system for identifying gas turbine engine faults
JP2008175149A (ja) 2007-01-19 2008-07-31 Hitachi Ltd 圧縮機の吸気噴霧装置
US7840332B2 (en) 2007-02-28 2010-11-23 General Electric Company Systems and methods for steam turbine remote monitoring, diagnosis and benchmarking
RU66447U1 (ru) * 2007-03-16 2007-09-10 Открытое акционерное общество "Газпром" (ОАО "Газпром") Агрегатно-цеховой комплекс контроля и управления "риус-квант", предназначенный для замены выработавших технический ресурс средств автоматизации газоперекачивающих агрегатов гтк-10и(р)-speedtronic и компрессорных цехов импортной поставки-geomatic
US9043118B2 (en) 2007-04-02 2015-05-26 General Electric Company Methods and systems for model-based control of gas turbines
JP2008275325A (ja) * 2007-04-25 2008-11-13 Denso Corp センサ装置
WO2008157491A1 (en) * 2007-06-15 2008-12-24 Shell Oil Company Method and system for state encoding
US20090043539A1 (en) * 2007-08-08 2009-02-12 General Electric Company Method and system for automatically evaluating the performance of a power plant machine
JP4361582B2 (ja) 2007-08-21 2009-11-11 株式会社日立製作所 ガスタービンの性能診断方法及び性能診断システム
US20090125206A1 (en) * 2007-11-08 2009-05-14 General Electric Company Automatic detection and notification of turbine internal component degradation
JP4760823B2 (ja) * 2007-12-17 2011-08-31 株式会社日立製作所 ガスタービンの監視・診断装置
US20090228230A1 (en) * 2008-03-06 2009-09-10 General Electric Company System and method for real-time detection of gas turbine or aircraft engine blade problems
DE102008021102A1 (de) * 2008-04-28 2009-10-29 Siemens Aktiengesellschaft Wirkungsgradüberwachung eines Verdichters
US8221057B2 (en) 2008-06-25 2012-07-17 General Electric Company Method, system and controller for establishing a wheel space temperature alarm in a turbomachine
CN101621502A (zh) 2008-06-30 2010-01-06 华为技术有限公司 存储、查找路由表的方法及装置
US7861578B2 (en) 2008-07-29 2011-01-04 General Electric Company Methods and systems for estimating operating parameters of an engine
US8517663B2 (en) 2008-09-30 2013-08-27 General Electric Company Method and apparatus for gas turbine engine temperature management
MX2011005042A (es) * 2008-11-13 2011-08-17 Giuliani Int Ltd Composiciones antisentido, y metodos para obtener y usar las mismas.
US20100257838A1 (en) * 2009-04-09 2010-10-14 General Electric Company Model based health monitoring of aeroderivatives, robust to sensor failure and profiling
US20100290889A1 (en) * 2009-05-18 2010-11-18 General Electric Company Turbine wheelspace temperature control
US8692826B2 (en) 2009-06-19 2014-04-08 Brian C. Beckman Solver-based visualization framework
RU2012103474A (ru) 2009-07-02 2013-08-10 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Система визуализации для оптимального определения стадии рака, основанная на правилах поддержки принятия решений и индивидуальном подходе к пациенту
GB0911836D0 (en) 2009-07-08 2009-08-19 Optimized Systems And Solution Machine operation management
US9388753B2 (en) 2009-09-17 2016-07-12 General Electric Company Generator control having power grid communications
IT1396517B1 (it) * 2009-11-27 2012-12-14 Nuovo Pignone Spa Metodo di controllo di modo basato su temperatura di scarico per turbina a gas e turbina a gas
IT1399156B1 (it) 2009-12-19 2013-04-11 Nuovo Pignone Spa Metodo e sistema di raffreddamento per specifici componenti di una turbina a gas e relativa turbina.
IT1397489B1 (it) * 2009-12-19 2013-01-16 Nuovo Pignone Spa Metodo e sistema per diagnosticare compressori.
US20110162386A1 (en) 2010-01-04 2011-07-07 Shinoj Vakkayil Chandrabose Ejector-OBB Scheme for a Gas Turbine
US8478548B2 (en) * 2010-01-15 2013-07-02 Fluke Corporation User interface system and method for diagnosing a rotating machine condition not based upon prior measurement history
CN102192985A (zh) 2010-03-18 2011-09-21 上海依科赛生物制品有限公司 一种人体β淀粉样蛋白试剂盒
US8818684B2 (en) 2010-04-15 2014-08-26 General Electric Company Systems, methods, and apparatus for detecting failure in gas turbine hardware
DE102011102720B4 (de) 2010-05-26 2021-10-28 Ansaldo Energia Switzerland AG Kraftwerk mit kombiniertem Zyklus und mit Abgasrückführung
JP5302264B2 (ja) 2010-06-07 2013-10-02 株式会社日立製作所 高温部品の寿命診断方法及び診断装置
US8510060B2 (en) 2010-06-07 2013-08-13 General Electric Company Life management system and method for gas turbine thermal barrier coatings
JP2012008782A (ja) 2010-06-24 2012-01-12 Mitsubishi Heavy Ind Ltd プラントの機能を診断する方法、及びプラント監視装置
FR2962165B1 (fr) 2010-07-02 2014-05-02 Turbomeca Detection de survitesse d'une turbine libre par mesure sur couplemetre
DE102010026678B4 (de) 2010-07-09 2016-05-19 Siemens Aktiengesellschaft Überwachungs-und Diagnosesystem für ein Fluidenergiemaschinensystem sowie Fluidenergiemachinensystem
RU2010130189A (ru) 2010-07-19 2012-01-27 Сименс Акциенгезелльшафт (DE) Способ компьютеризованного анализа технической системы
US8712560B2 (en) 2010-12-08 2014-04-29 L'air Liquide Societe Anonyme Pour L'etude Et L'exploration Des Procedes Georges Claude Performance monitoring of advanced process control systems
US20120158205A1 (en) * 2010-12-17 2012-06-21 Greenvolts, Inc. Scalable backend management system for remotely operating one or more photovoltaic generation facilities
CN102226428A (zh) 2011-04-29 2011-10-26 哈尔滨工程大学 燃气轮机健康状态预测方法
FR2986507B1 (fr) * 2012-02-06 2014-01-17 Eurocopter France Procede et dispositif pour realiser un controle de l'etat de sante d'un turbomoteur d'un aeronef pourvu d'au moins un turbomoteur
ITCO20120008A1 (it) * 2012-03-01 2013-09-02 Nuovo Pignone Srl Metodo e sistema per monitorare la condizione di un gruppo di impianti
US9360864B2 (en) * 2012-04-11 2016-06-07 General Electric Company Turbine fault prediction
US20150184549A1 (en) * 2013-12-31 2015-07-02 General Electric Company Methods and systems for enhancing control of power plant generating units
US9746360B2 (en) * 2014-03-13 2017-08-29 Siemens Energy, Inc. Nonintrusive performance measurement of a gas turbine engine in real time
EP3035140B1 (en) * 2014-12-19 2018-09-12 Rolls-Royce Deutschland Ltd & Co KG Equipment health monitoring method and system
DE112015003585T5 (de) * 2015-03-19 2017-06-08 Mitsubishi Heavy Industries, Ltd. Zustandsüberwachungseinrichtung und Zustandsüberwachungsverfahren für ein Fördergaskompressionssystem und Fördergaskompressionssystem
US10125629B2 (en) * 2016-07-29 2018-11-13 United Technologies Corporation Systems and methods for assessing the health of a first apparatus by monitoring a dependent second apparatus
US10066501B2 (en) * 2016-08-31 2018-09-04 General Electric Technology Gmbh Solid particle erosion indicator module for a valve and actuator monitoring system
US10871081B2 (en) * 2016-08-31 2020-12-22 General Electric Technology Gmbh Creep damage indicator module for a valve and actuator monitoring system
US10496086B2 (en) * 2016-12-12 2019-12-03 General Electric Company Gas turbine engine fleet performance deterioration

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4249238A (en) * 1978-05-24 1981-02-03 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Apparatus for sensor failure detection and correction in a gas turbine engine control system
US6209310B1 (en) * 1997-11-10 2001-04-03 Asea Brown Boveri Ag Method and apparatus for monitoring the fuel and water supply of a gas turbine multiburner system
US20020013664A1 (en) * 2000-06-19 2002-01-31 Jens Strackeljan Rotating equipment diagnostic system and adaptive controller
RU2010121150A (ru) * 2007-10-26 2011-12-10 Сименс Акциенгезелльшафт (DE) Способ анализа функционирования газовой турбины
RU2010144075A (ru) * 2008-03-28 2012-05-10 Сименс Акциенгезелльшафт (DE) Способ определения массового расхода всасывания газовой турбины

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2768671C1 (ru) * 2018-02-23 2022-03-24 Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. Алгоритм управления нагрузкой для оптимизации кпд двигателя

Also Published As

Publication number Publication date
US9274520B2 (en) 2016-03-01
CN104303121B (zh) 2017-05-24
MX2014010464A (es) 2015-03-19
US20150077263A1 (en) 2015-03-19
EP2820490B1 (en) 2020-01-08
RU2613548C2 (ru) 2017-03-17
WO2013127996A1 (en) 2013-09-06
US20150066418A1 (en) 2015-03-05
CN104471500A (zh) 2015-03-25
CN104272207B (zh) 2017-12-19
JP6220353B2 (ja) 2017-10-25
CN104303121A (zh) 2015-01-21
CN104246636A (zh) 2014-12-24
WO2013127994A2 (en) 2013-09-06
KR20140130541A (ko) 2014-11-10
JP2015508928A (ja) 2015-03-23
RU2636095C2 (ru) 2017-11-20
AU2013224891B2 (en) 2016-12-22
ITCO20120008A1 (it) 2013-09-02
EP2820497A1 (en) 2015-01-07
WO2013127994A3 (en) 2014-02-27
CN104395848B (zh) 2017-09-19
JP6143800B2 (ja) 2017-06-07
EP2820493A1 (en) 2015-01-07
AU2013224895B2 (en) 2017-03-16
CN104254809B (zh) 2018-10-26
AU2019201086B2 (en) 2020-05-21
US20150025814A1 (en) 2015-01-22
US20150013440A1 (en) 2015-01-15
CA2865200A1 (en) 2013-09-06
AU2013224893B2 (en) 2017-02-09
CN104272207A (zh) 2015-01-07
US20150025689A1 (en) 2015-01-22
US20150027212A1 (en) 2015-01-29
AU2013224893A1 (en) 2014-09-11
CN104254809A (zh) 2014-12-31
RU2014133934A (ru) 2016-04-20
KR20140130539A (ko) 2014-11-10
EP2820495A1 (en) 2015-01-07
AU2013224893C1 (en) 2017-06-15
BR112014019965A2 (pt) 2017-06-13
KR20140127915A (ko) 2014-11-04
CA2865195A1 (en) 2013-09-06
CA2865205A1 (en) 2013-09-06
KR102073912B1 (ko) 2020-02-06
BR112014021204A2 (pt) 2017-07-11
JP2015509565A (ja) 2015-03-30
US10088839B2 (en) 2018-10-02
AU2013224895A1 (en) 2014-09-11
CA2865194A1 (en) 2013-09-06
AU2013224892A1 (en) 2014-09-25
AU2017202631A1 (en) 2017-05-11
WO2013127958A1 (en) 2013-09-06
AU2013224890A1 (en) 2014-09-11
CA2865204A1 (en) 2013-09-06
JP2015509566A (ja) 2015-03-30
WO2013127998A1 (en) 2013-09-06
CN104254810A (zh) 2014-12-31
AU2013224935A1 (en) 2014-09-18
RU2014133943A (ru) 2016-04-20
WO2013127995A1 (en) 2013-09-06
US9921577B2 (en) 2018-03-20
EP2820490A1 (en) 2015-01-07
WO2013127993A1 (en) 2013-09-06
KR20140130540A (ko) 2014-11-10
JP6122451B2 (ja) 2017-04-26
KR20140130543A (ko) 2014-11-10
KR20140130545A (ko) 2014-11-10
JP2015514894A (ja) 2015-05-21
JP6228553B2 (ja) 2017-11-08
JP2015516530A (ja) 2015-06-11
EP2820496A1 (en) 2015-01-07
CA2865213A1 (en) 2013-09-06
MX2014010453A (es) 2014-10-13
EP2820492A2 (en) 2015-01-07
CN104254810B (zh) 2017-11-17
AU2013224891A1 (en) 2014-09-11
RU2613637C2 (ru) 2017-03-21
RU2014133935A (ru) 2016-04-20
KR20140130538A (ko) 2014-11-10
RU2014134207A (ru) 2016-04-20
AU2013224892B2 (en) 2017-06-22
RU2014133939A (ru) 2016-04-20
CN104395848A (zh) 2015-03-04
RU2014133942A (ru) 2016-04-20
US20150057973A1 (en) 2015-02-26
AU2013224896A1 (en) 2014-09-04
EP2820494A1 (en) 2015-01-07
WO2013127999A1 (en) 2013-09-06
RU2014133941A (ru) 2016-04-20
JP2015510079A (ja) 2015-04-02
AU2019201086A1 (en) 2019-03-07
CA2865199A1 (en) 2013-09-06
RU2657047C2 (ru) 2018-06-09
CA2865194C (en) 2018-01-09
JP2015513636A (ja) 2015-05-14
AU2013224890B2 (en) 2017-05-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2627742C2 (ru) Способ и система для информирования о характеристиках работы газовой турбины в реальном времени

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20190302