RU2668852C1 - Method and system of accounting residual operation life of turbo-aggregate components - Google Patents
Method and system of accounting residual operation life of turbo-aggregate components Download PDFInfo
- Publication number
- RU2668852C1 RU2668852C1 RU2017138994A RU2017138994A RU2668852C1 RU 2668852 C1 RU2668852 C1 RU 2668852C1 RU 2017138994 A RU2017138994 A RU 2017138994A RU 2017138994 A RU2017138994 A RU 2017138994A RU 2668852 C1 RU2668852 C1 RU 2668852C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- components
- parameters
- turbine unit
- information
- residual life
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 33
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims abstract description 17
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 10
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 claims abstract description 9
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims abstract description 9
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 claims abstract description 8
- 239000000470 constituent Substances 0.000 claims abstract description 3
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 claims description 21
- 238000004886 process control Methods 0.000 claims description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 6
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 claims description 6
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 claims description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 5
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 4
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 14
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 6
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 6
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 6
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 6
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 5
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 238000011010 flushing procedure Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 2
- 238000012549 training Methods 0.000 description 2
- 101001092910 Homo sapiens Serum amyloid P-component Proteins 0.000 description 1
- 102100036202 Serum amyloid P-component Human genes 0.000 description 1
- 238000010793 Steam injection (oil industry) Methods 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000000712 assembly Effects 0.000 description 1
- 238000000429 assembly Methods 0.000 description 1
- 238000012550 audit Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 description 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 1
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 description 1
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 1
- 230000002085 persistent effect Effects 0.000 description 1
- 239000013074 reference sample Substances 0.000 description 1
- 230000001172 regenerating effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
- 230000009885 systemic effect Effects 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
- 230000005641 tunneling Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
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
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Algebra (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
Description
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИFIELD OF TECHNOLOGY
Изобретение относится к системе прогностики и удаленного мониторинга (далее СПиУМ) и применяющегося в ней способа для учета остаточных ресурсов компонентов турбоагрегата. The invention relates to a forecasting system and remote monitoring (hereinafter SPiUM) and the method used therein to account for the residual resources of the components of the turbine unit.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИBACKGROUND
Энергетика является одной из ведущих и наиболее высокоорганизованных отраслей промышленности. В процессе развития энергетики непрерывно повышается экономичность энергетических предприятий, что выражается в снижении затрат на производство и передачу тепловой и электрической энергии. Производство и доставка потребителям электрической энергии характеризуются некоторыми особенностями, отличающими этот технологический процесс от производства и распределения других видов продукции. Во-первых, это непрерывность и высокая скорость производства и транспортирования энергии и, во-вторых, невозможность ее хранения.Energy is one of the leading and most highly organized industries. In the process of energy development, the efficiency of energy enterprises is constantly increasing, which is reflected in a reduction in the cost of production and transmission of heat and electricity. Production and delivery to consumers of electrical energy are characterized by some features that distinguish this process from the production and distribution of other types of products. Firstly, it is the continuity and high speed of production and transportation of energy and, secondly, the impossibility of its storage.
Как и в большинстве других отраслей промышленности, повышение эффективности в энергетике достигается двумя путями.As in most other industries, improving energy efficiency is achieved in two ways.
Первый из них связан с совершенствованием вновь выпускаемого оборудования в направлении снижения удельных расходов тепла на единицу выработанной энергии для уменьшения топливной составляющей себестоимости и в направлении снижения удельной стоимости и повышения надежности этого оборудования для уменьшения амортизационных отчислений. Повышение единичной мощности агрегатов и их автоматизация снижают затраты на сооружение и обслуживание.The first of them is related to the improvement of newly manufactured equipment in the direction of reducing specific heat consumption per unit of energy generated to reduce the fuel component of cost and in the direction of reducing unit cost and increasing the reliability of this equipment to reduce depreciation. Increasing the unit capacity of units and their automation reduce the cost of construction and maintenance.
Для достижения этих целей необходимы систематические научные исследования, направленные на разработку новых и совершенствование существующих технологических процессов, поиски новых материалов и др. Реализация этих мероприятий требует затраты больших средств и сказывается на эффективности эксплуатации лишь вновь сооружаемых электростанций.To achieve these goals, systematic scientific research is needed to develop new and improve existing processes, search for new materials, etc. The implementation of these measures requires large expenditures and affects the efficiency of operation of only newly constructed power plants.
Второй путь – рациональная эксплуатация существующих установок, заключающаяся в выборе выгоднейшего состава работающего оборудования, проведении ремонтных и диагностических мероприятий в оптимальные сроки, наиболее оптимальном распределении нагрузки между работающими агрегатами. Рациональная эксплуатация каждого отдельного агрегата заключается в реализации наиболее выгодного в экономическом отношении режима с учетом конкретных особенностей данного агрегата.The second way is the rational operation of existing installations, which consists in choosing the most advantageous composition of the operating equipment, carrying out repair and diagnostic measures in optimal terms, and the most optimal load distribution between operating units. The rational operation of each individual unit is to implement the most economically advantageous regime, taking into account the specific features of this unit.
Одной из важнейших особенностей энергетического производства является жесткая зависимость режима работы электрических станций от режима потребления электроэнергии. Электропотребление изменяется под влиянием различных факторов: технологические особенности производства, сменности работы, климатических факторов и др. Существенный вклад в неравномерность графиков электропотребления вносит коммунально-бытовой сектор, удельный вес которого в большинстве стран мира неуклонно растет.One of the most important features of energy production is the strict dependence of the operation mode of power plants on the mode of electricity consumption. Electricity consumption changes under the influence of various factors: technological features of production, shift work, climatic factors, etc. A significant contribution to the unevenness of electricity consumption schedules is made by the public utilities sector, whose share in most countries of the world is growing steadily.
На сегодняшний день практически все объекты генерации оборудованы развитыми АСУ ТП (Автоматизированная система управления технологическим процессом). Применяемые АСУ ТП по своей природе не являются инструментами анализа изменений в техническом состоянии, хотя во многом служат для предотвращения наступления аварийного события. Статистика инцидентов и аварий свидетельствует о том, что автономные и встроенные в АСУ ТП системы мониторинга и диагностики энергетического оборудования недостаточно эффективны [1].Today, almost all generation facilities are equipped with advanced process control systems (Automated Process Control System). APCS used by their nature are not tools for analyzing changes in the technical condition, although they largely serve to prevent the occurrence of an emergency event. The statistics of incidents and accidents indicates that autonomous and integrated monitoring and diagnostics systems for power equipment in the automated process control system are insufficiently effective [1].
Контроль технического состояния основан на сравнении соответствий значений параметров и критериев их пределам и нормам, и параметров с эталонными энергетическими характеристиками. Такие системы функционируют как набор модулей, анализирующих работу различных подсистем объекта мониторинга. Для определения изменений в техническом состоянии и поиска их причин предполагается трудозатратный автоматизированный анализ работы систем мониторинга большим количеством экспертов. Применяемые методы бессильны при недостоверной или неполной информации о пределах и нормах ключевых технологических параметров, критериев, взаимосвязях между параметрами. В большинстве случаев это является причиной несвоевременного выявления зарождения дефектов, их бесконтрольного развития, когда техническое состоянием является «работоспособным» и, как следствие, приводит объект в «неработоспособное» или «предельное» состояние. Мероприятия по техническому обслуживанию осуществляются, как правило, после срабатывания предупредительной или аварийной сигнализаций. Дефекты оборудования определяются после его вскрытия, что приводит к «недоремонтам» вследствие отсутствия необходимых запасных частей и технических решений для устранения проблем.The control of the technical condition is based on a comparison of the correspondence of parameter values and criteria to their limits and norms, and parameters with reference energy characteristics. Such systems function as a set of modules analyzing the operation of various subsystems of the monitoring object. To identify changes in the technical condition and search for their causes, a labor-intensive automated analysis of the operation of monitoring systems by a large number of experts is supposed. The methods used are powerless with inaccurate or incomplete information on the limits and norms of key technological parameters, criteria, relationships between parameters. In most cases, this is the reason for the untimely detection of the onset of defects, their uncontrolled development, when the technical condition is “operational” and, as a result, leads the object to an “inoperative” or “ultimate” state. Maintenance measures are carried out, as a rule, after the operation of warning or emergency alarms. Defects in the equipment are determined after opening it, which leads to "under repair" due to the lack of necessary spare parts and technical solutions to eliminate problems.
В настоящее время важно не только определять вид технического состояния, в частности: «работоспособное», «частично работоспособное», «предельное», но и отслеживать изменения в уже определенном (первом и втором) состоянии [2]. Наиболее остро стоит задача контроля изменений в «работоспособном» техническом состоянии оборудования, вызываемых зарождением любого дефекта деталей, узлов и систем из существующего множества, для обнаружения нежелательных тенденций и прогнозирования их развития с целью предотвращения инцидентов и аварий. Currently, it is important not only to determine the type of technical condition, in particular: “operational”, “partially operational”, “ultimate”, but also to monitor changes in an already defined (first and second) state [2]. The most urgent task is to control changes in the “operational” technical condition of the equipment caused by the generation of any defect in parts, assemblies and systems from the existing set, to detect unwanted trends and predict their development in order to prevent incidents and accidents.
На данный момент известно множество решений, реализующих процессы прогностического моделирования поведения объекта мониторинга, для выявления отклонения показателей его технического состояния и прогнозирования выхода из строя тех или иных его узлов.At the moment, there are many solutions that implement the processes of prognostic modeling of the behavior of the monitoring object, to identify deviations of the indicators of its technical condition and to predict the failure of its various nodes.
Известно устройство и способ для контроля технической установки, содержащей множество систем, в частности установки электростанции (патент RU2313815, СИМЕНС АКЦИЕНГЕЗЕЛЛЬШАФТ, 27.12.2007). В данном патенте применяется динамическая обучаемая модель для прогнозирования выхода из строя элементов контролируемого объекта, в частности, энергетической установки. Модель основана на применении нейронных сетей и/или генетических алгоритмов и реализуется за счет использования модуля анализа, который ищет в рабочих параметрах или рабочих и структурных параметрах системы зависимости между рабочими параметрами или рабочими и структурными параметрами посредством методов искусственного интеллекта и интегрирует идентифицированные при этом зависимости в динамическую модель в качестве новых зависимостей и тем самым улучшает ее в отношении повышения точности прогнозирования поведения системы, и посредством этого динамическая модель системы является улучшаемой в отношении повышения точности прогнозирования поведения системы во время эксплуатации системы, причем посредством модуля анализа являются определяемыми выходные данные, которые характеризуют мгновенное и/или будущее поведение в эксплуатации системы.A device and method are known for monitoring a technical installation containing many systems, in particular, a power plant installation (patent RU2313815, SIEMENS AKTSIENGESELLSHAFT, 12/27/2007). This patent uses a dynamic learning model to predict the failure of elements of a controlled object, in particular, a power plant. The model is based on the use of neural networks and / or genetic algorithms and is implemented through the use of an analysis module that searches in the operating parameters or operating and structural parameters of the system for the relationships between operating parameters or operating and structural parameters using artificial intelligence methods and integrates the dependencies identified in this dynamic model as new dependencies and thereby improves it with respect to improving the accuracy of predicting the behavior of the system, and dstvom this dynamic model of the system is improved in regard to improving the accuracy of forecasting the behavior of the system during system operation, wherein by analysis module are determined by the output data, which characterize the instantaneous and / or future operational behavior of the system.
Недостатком данного решения является использование одной модели, а также принципа нейросети, для которой необходимы как сложные вычислительные мощности, так и постоянное обучение, обусловленное сложной моделью прогностики, что не позволяет быстро и точно определить возможное будущее нарушение работы объекта контроля и оценки остаточного ресурса.The disadvantage of this solution is the use of one model, as well as the principle of a neural network, which requires both complex computing power and continuous training, due to a complex forecast model, which does not allow you to quickly and accurately determine the possible future disruption of the monitoring object and the assessment of the residual resource.
Известна система онлайн контроля за технологическим процессом на основании многомерного анализа (патент US8014880, Fisher-Rosemount Systems Inc., 06.09.2011), которая выполняет анализ состояния объекта на основании многовариантной модели, построенной на базе тренировочного набора данных, получаемого от набора датчиков, и реализует построение ряда моделей текущего состояния работы оборудования и моделей нормального состояния оборудования для их дальнейшего сравнения. A known online process control system based on multivariate analysis (patent US8014880, Fisher-Rosemount Systems Inc., September 6, 2011), which performs an analysis of the state of an object based on a multivariate model built on the basis of a training data set obtained from a set of sensors, and implements the construction of a number of models of the current state of equipment operation and models of the normal state of equipment for their further comparison.
Недостатком данного решения является отсутствие обновления модели в зависимости от режима работы объекта контроля и обновления моделей прогнозирования работы объекта контроля на основании фильтрации эталонной выборки, строящейся на показателях, поступающих от объекта контроля, а также отсутствует возможность оценки остаточного ресурса.The disadvantage of this solution is the lack of updating the model depending on the operating mode of the control object and updating the forecast models of the operation of the control object based on the filtering of the reference sample based on indicators from the control object, and there is no possibility of estimating the remaining resource.
РАСКРЫТИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯSUMMARY OF THE INVENTION
Оценка остаточного ресурса турбоагрегата и его компонентов – одна из практических задач, решаемых организацией контроля технического состояния энергетического оборудования с помощью СПиУМ.Evaluation of the residual life of the turbine unit and its components is one of the practical tasks solved by the organization of control of the technical condition of power equipment using SPiUM.
Возможность прогнозирования величины остаточного ресурса обеспечивается одновременным выполнением следующих условий:The ability to predict the value of the residual resource is provided by the simultaneous fulfillment of the following conditions:
• известны параметры, определяющие техническое состояние объекта мониторинга;• parameters are known that determine the technical condition of the monitoring object;
• известны критерии предельного состояния объекта и его составных частей;• criteria for the limiting state of an object and its components are known;
• реализована возможность непрерывного контроля параметров объекта мониторинга;• implemented the ability to continuously monitor the parameters of the monitoring object;
• обеспечена возможность периодического контроля состояния объекта и его составных частей путем инспекций, ревизий и осмотров.• the ability to periodically monitor the condition of the facility and its components through inspections, audits and inspections is provided.
Задачей изобретения является создание новой системы и реализуемого в ней способа для удаленного мониторинга и прогнозирования остаточных ресурсов компонентов турбоагрегата, что позволит на ранней стадии выявлять изменения в техническом состоянии объектов и прогнозировать выход их строя, как критически важных элементов объекта контроля, так и всего объекта в целом.The objective of the invention is to create a new system and implemented in it a method for remote monitoring and forecasting the residual resources of the components of the turbine unit, which will allow at an early stage to identify changes in the technical condition of objects and to predict the output of their operation, as critical elements of the control object, and the entire object whole.
Техническим результатом является повышение точности прогнозирования остаточных ресурсов компонентов турбоагрегата, за счет чего минимизируется время остановов, а следовательно – выработается максимально возможное количество электроэнергии и сократиться время на ремонт.The technical result is to increase the accuracy of forecasting the residual resources of the components of the turbine unit, due to which the shutdown time is minimized, and consequently, the maximum possible amount of electricity is generated and repair time is reduced.
Заявленный результат достигается с помощью реализации способа для удаленного мониторинга и прогнозирования остаточных ресурсов компонентов турбоагрегата, заключающийся в выполнении этапов, на которых:The claimed result is achieved by implementing the method for remote monitoring and forecasting the residual resources of the components of the turbine unit, which consists in performing the steps in which:
- получают данные, характеризующие параметры исправного состояния турбоагрегата и его компонентов;- receive data characterizing the parameters of the healthy state of the turbine unit and its components;
- рассчитывают параметры предельного состояния турбоагрегата и его составляющих компонентов методом регрессионного анализа;- calculate the parameters of the limiting state of the turbine unit and its constituent components by regression analysis;
- формируют на основании полученных данных параметров эталонные параметры показателей работы турбоагрегата и его компонентов;- form on the basis of the obtained parameter data the reference parameters of the performance of the turbine unit and its components;
- создают математическую модель объекта на основе сформированных эталонных параметров работы исправного объекта;- create a mathematical model of the object on the basis of the generated reference parameters of the working object;
- получают аналитическую информацию, характеризующую непрерывно измеряемые технические параметры состояния турбоагрегата и его компонентов во время эксплуатации, данные параметры включают в себя значения эквивалентных часов наработки, а также информацию о числе пусков оборудования;- receive analytical information characterizing the continuously measured technical parameters of the state of the turbine unit and its components during operation, these parameters include the values of the equivalent operating hours, as well as information about the number of starts of the equipment;
- получают информацию о периодических данных, характеризующих информацию о производимых с турбоагрегатом действиях обслуживающим персоналом и информацию о результатах периодического осмотра оборудования;- receive information on periodic data characterizing information on the actions performed by the service personnel with the turbine unit and information on the results of the periodic inspection of equipment;
- сравнивают полученную информацию турбоагрегата и его компонентов с математической моделью объекта и на основе этого сравнения прогнозируют допустимый остаточный ресурс оборудования до момента, когда необходим останов для устранения дефектов;- compare the received information of the turbine unit and its components with the mathematical model of the object and, based on this comparison, predict the allowable residual life of the equipment until a stop is necessary to eliminate defects;
- автоматически определяют причину и конкретное место возникновения деградации. - automatically determine the cause and specific place of occurrence of degradation.
В частном варианте осуществления мониторинг и прогнозирование режима работы осуществляется в онлайн или офлайн режиме.In a private embodiment, the monitoring and prediction of the operating mode is carried out online or offline.
В другом частном варианте осуществляют ведение статистики замен плиток камеры сгорания (левой и правой).In another particular embodiment, statistics are carried out on replacing the tiles of the combustion chamber (left and right).
В другом частном варианте осуществляют учет остаточного ресурса днища пламенной трубы по эквивалентным часам эксплуатации.In another particular embodiment, the residual resource of the flame tube bottom is recorded for equivalent operating hours.
В другом частном варианте осуществляют учет остаточного ресурса внутреннего корпуса камеры сгорания по эквивалентным часам эксплуатации.In another particular embodiment, they take into account the residual life of the internal housing of the combustion chamber for equivalent hours of operation.
В другом частном варианте осуществляют учет остаточного ресурса смесителя камеры сгорания.In another particular embodiment, they take into account the residual life of the mixer of the combustion chamber.
В другом частном варианте осуществляют учет остаточного ресурса лопаток направляющего аппарата турбины по эквивалентным часам эксплуатации.In another particular embodiment, the residual life of the blades of the turbine guide vanes is taken into account for equivalent operating hours.
В другом частном варианте осуществляют учет остаточного ресурса лопаток рабочего аппарата турбины по эквивалентным часам эксплуатации.In another particular embodiment, they account for the residual life of the blades of the turbine’s working apparatus by equivalent operating hours.
Заявленный технический результат достигается также за счет системы удаленного мониторинга и прогнозирования остаточных ресурсов компонентов турбоагрегата, содержащая группу датчиков, связанных с объектом контроля, а именно турбоагрегатом, и передающих информацию о технологических параметрах турбоагрегата и его составляющих узлов и деталей на первичные контроллеры, которые связаны с основным сервером АСУ ТП объекта контроля, предназначенным для накопления получаемых с контроллеров данных и последующей передачи упомянутых данных в зону нижнего уровня системы удаленного мониторинга, содержащей, по меньшей мере, сервер нижнего уровня системы удаленного мониторинга, из которой посредством сети передачи данных, данные технологических параметров турбоагрегата и его составляющих узлов и деталей передаются в зону верхнего уровня системы удаленного мониторинга, которая содержит сервер верхнего уровня, выполненный с возможностью выполнения способа для удаленного мониторинга и прогнозирования остаточных ресурсов компонентов турбоагрегата, описанному выше.The claimed technical result is also achieved through a system of remote monitoring and forecasting the residual resources of the components of the turbine unit, containing a group of sensors associated with the control object, namely the turbine unit, and transmitting information about the technological parameters of the turbine unit and its components and components to the primary controllers, which are associated with the main server of the automated process control system of the monitoring object, intended for the accumulation of data received from the controllers and subsequent transfer of the mentioned data to the lower level zone of the remote monitoring system, containing at least the lower level server of the remote monitoring system, from which, through the data network, the data of the technological parameters of the turbine unit and its components and parts are transmitted to the upper zone of the remote monitoring system, which contains the upper server level, configured to perform the method for remote monitoring and prediction of the residual resources of the components of the turbine unit described above.
В другом частном варианте осуществления заявленной системы сеть передачи данных представляет собой сеть Интернет.In another private embodiment of the claimed system, the data network is the Internet.
В другом частном варианте осуществления заявленной системы передача информации посредством сети Интернет осуществляется через защищенный канал передачи данных.In another private embodiment of the claimed system, information is transmitted via the Internet via a secure data channel.
В другом частном варианте осуществления заявленной системы что сервер верхнего уровня выполнен с возможностью передачи информации о состоянии объекта контроля на удаленные устройства пользователей.In another private embodiment of the claimed system, the top-level server is configured to transmit information about the state of the monitoring object to remote user devices.
В другом частном варианте осуществления заявленной системы передача данных на удаленные устройства пользователей осуществляется с помощью проводного и/или беспроводного типа связи.In another private embodiment of the claimed system, data is transmitted to remote user devices using a wired and / or wireless type of communication.
В другом частном варианте осуществления заявленной системы проводной тип связи представляет собой ЛВC Ethernet типа. In another particular embodiment of the claimed system, the wired communication type is an Ethernet type Ethernet.
В другом частном варианте осуществления заявленной системы беспроводной тип связи выбирается из группы: Wi-Fi, GSM, WiMax или MMDS (Multichannel Multipoint Distribution System).In another private embodiment of the claimed system, the wireless communication type is selected from the group: Wi-Fi, GSM, WiMax or MMDS (Multichannel Multipoint Distribution System).
В другом частном варианте осуществления заявленной системы данные о состоянии объекта контроля передаются с помощью сообщений электронной почты и/или SMS-сообщений и/или PUSH-уведомлений на удаленные устройства пользователей. In another private embodiment of the claimed system, the status of the monitoring object is transmitted using e-mail messages and / or SMS messages and / or PUSH notifications to remote user devices.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙBRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS
Фиг. 1 иллюстрирует архитектуру СПиУМ.FIG. 1 illustrates the architecture of SPiUM.
Фиг. 2 иллюстрирует основные этапы выполнения заявленного способа.FIG. 2 illustrates the main stages of the implementation of the claimed method.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯDETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
На Фиг.1 представлена общая архитектура заявленного решения, в частности, СПиУМ (100). СПиУМ (100) состоит из систем нижнего (15) и верхнего (18) уровней. Оба уровня реализованы на серверах (150, 180), выполняющих специальные функции. Задачей сервера нижнего уровня (150) является сбор, первичная обработка, буферизация и обеспечение передачи данных на сервер верхнего уровня (180), задача которого - решение аналитических задач, связанных с осуществлением контроля и прогностики технического состояния турбоагрегата (объекта мониторинга) (10).Figure 1 presents the General architecture of the claimed solutions, in particular, SPiUM (100). SPiUM (100) consists of systems of the lower (15) and upper (18) levels. Both levels are implemented on servers (150, 180) that perform special functions. The task of the lower level server (150) is the collection, initial processing, buffering and data transmission to the upper level server (180), the task of which is to solve analytical problems related to monitoring and forecasting the technical condition of the turbine unit (monitoring object) (10).
Процесс сбора и передачи данных реализован на основе двух серверной схемы. Процесс получения данных начинается на нижнем уровне, уровне турбоагрегата (объекта мониторинга) (10), где осуществляется запись значений эксплуатационных параметров с помощью датчиков (11), которыми оснащена энергетическая установка с газовыми, паровыми турбинами и гидротурбинами (объект мониторинга 10). Показания с датчиков (11), а именно значения эквивалентных часов наработки и информация о числе пусков оборудования, а также информация о значениях температуры, давления, расхода, мощности, виброперемещения и виброскорости, силы тока и напряжения, частоты и скорости вращения направляются в первичные контроллеры (12), откуда затем передаются на основной сервер АСУ ТП (130). The process of collecting and transmitting data is implemented on the basis of two server circuits. The process of obtaining data begins at the lower level, the level of the turbine unit (monitoring object) (10), where the values of operational parameters are recorded using sensors (11), which are equipped with a power plant with gas, steam turbines and hydraulic turbines (monitoring object 10). The readings from the sensors (11), namely the values of the equivalent operating hours and information on the number of starts of the equipment, as well as information on the values of temperature, pressure, flow, power, vibration displacement and vibration velocity, current and voltage, frequency and speed of rotation are sent to the primary controllers (12), from where they are then transferred to the main server of the automated process control system (130).
Сервер системы нижнего уровня (150) СПиУМ (100) устанавливается в собственном шкафу в специализированном помещении серверной, в непосредственной близости от имеющихся серверов АСУ ТП объекта (13). Передача данных с технологической сети (14), образованной с помощью одного или нескольких серверов АСУ ТП (130), осуществляется на сервер нижнего уровня СПиУМ (150). Передача данных на сервер нижнего уровня (150) может осуществляться с использованием протокола ОРС (OLE for Process Control) и технологии ОРС туннелирования. The server of the lower level system (150) SPiUM (100) is installed in its own cabinet in a specialized server room, in the immediate vicinity of the existing process control system servers of the facility (13). Data is transferred from the technological network (14), formed using one or several ACS TP servers (130), to the SPiUM lower level server (150). Data transmission to the lower level server (150) can be carried out using OPC protocol (OLE for Process Control) and OPC tunneling technology.
Зона нижнего уровня СПиУМ (15) может быть выполнена в виде демилитаризованной зоны, организованной с помощью сетевых экранов (151), которые осуществляют прием данных от сервера АСУ ТП (130) и передачу данных в зону верхнего уровня (18). Такая схема изолирует работу АСУ ТП объекта (130) и системы нижнего уровня (15), а также обеспечивает сохранность получаемых данных при возникновении внештатных ситуаций.The lower level zone of SPiUM (15) can be made in the form of a demilitarized zone, organized using network screens (151), which receive data from the automated process control server (130) and transfer data to the upper level zone (18). Such a circuit isolates the operation of the automated process control system of the facility (130) and the lower level system (15), and also ensures the safety of the data obtained in case of emergency.
Данные показателей технологического состояния, получаемые от датчиков (11) турбоагрегата (10) передаются в единый архив сервера верхнего уровня СПиУМ (180). Передача данных на сервер верхнего уровня (180) осуществляется с помощью ЛВС, например, глобальной сети Интернет. Для передачи данной информации может использоваться защищенный канал передачи данных ЛВС, который обеспечивает передачу данных в режиме реального времени без потери качества, используя процедуру синхронизации серверов (150, 180) нижнего (15) и верхнего уровней (18). Кроме того, получение данных в полном объеме на сервере верхнего уровня (180) обеспечивает возможность подробного анализа технического состояния объекта специалистами, работающими с системой верхнего уровня (18), что дает возможность контролировать техническое состояние турбоагрегата и его компонентов (10) силами этих специалистов. The data of technological state indicators received from the sensors (11) of the turbine unit (10) are transferred to a single archive of the SPiUM top-level server (180). Data is transmitted to the top-level server (180) using a LAN, for example, the global Internet. To transmit this information, a secure LAN data transmission channel can be used, which provides real-time data transfer without quality loss using the synchronization procedure of servers (150, 180) of the lower (15) and upper levels (18). In addition, the receipt of data in full on the top-level server (180) provides the possibility of a detailed analysis of the technical condition of the facility by specialists working with the top-level system (18), which makes it possible to control the technical condition of the turbine unit and its components (10) by these specialists.
Сервер верхнего уровня (180) настроен на аналитическую обработку данных в режиме онлайн, автоматически осуществляемую математической моделью объекта на основе сформированных эталонных параметров работы исправного объекта. The top-level server (180) is configured for online analytical data processing, which is automatically carried out by the mathematical model of the object based on the generated reference parameters of the working object.
Согласно Фиг. 2 показан способ (200), который выполняется на упомянутом сервере верхнего уровня (180), с помощью которого реализуется мониторинг и анализ технического состояния турбоагрегата и его компонентов (10).According to FIG. 2 shows a method (200) that runs on the top-level server (180), with which monitoring and analysis of the technical condition of the turbine unit and its components (10) is implemented.
На этапе (201) сервер верхнего уровня (180) получает данные, характеризующие показатели технологического состояния компонентов турбоагрегата (10) согласно показаниям, полученными с датчиков (11). At step (201), the top-level server (180) obtains data characterizing the indicators of the technological state of the components of the turbine unit (10) according to the readings obtained from the sensors (11).
На этапе (202) рассчитывают параметры предельного состояния турбоагрегата и его составляющих компонентов методом регрессионного анализа. At step (202), the parameters of the limiting state of the turbine unit and its components are calculated by the method of regression analysis.
Далее на этапе (203) формируют на основании полученных данных параметров эталонные параметры показателей работы турбоагрегата и его компонентов. Далее на этапе (204) создают математическую модель объекта на основе сформированных эталонных параметров работы исправного объекта.Next, at step (203), based on the obtained parameter data, the reference parameters of the performance of the turbine unit and its components are formed. Next, at step (204), a mathematical model of the object is created on the basis of the generated reference parameters of the working object.
На этапе (205) получают аналитическую информацию, характеризующую непрерывно измеряемые технические параметры состояния турбоагрегата и его компонентов во время эксплуатации, данные параметры включают в себя значения эквивалентных часов наработки, а также информацию о числе пусков оборудования. Получают информацию о периодических данных, характеризующих информацию о производимых с турбоагрегатом действиях обслуживающим персоналом и информацию о результатах периодического осмотра оборудования (этап 206).At step (205), analytical information is obtained that characterizes continuously measured technical parameters of the state of the turbine unit and its components during operation, these parameters include the values of the equivalent operating hours, as well as information about the number of equipment starts. Information is obtained on periodic data characterizing the information about the actions performed by the maintenance personnel and the results of the periodic inspection of the equipment (step 206).
На этапе (207) сравнивают полученную информацию турбоагрегата и его компонентов с математической моделью объекта и на основе этого сравнения прогнозируют допустимый остаточный ресурс оборудования до момента, когда необходим останов для устранения дефектов.At step (207), the obtained information of the turbine unit and its components is compared with the mathematical model of the object and based on this comparison, the allowable residual life of the equipment is predicted until a stop is necessary to eliminate the defects.
На этапе (208) осуществляют анализ полученной информации и автоматически определяют причину и конкретное место возникновения деградации. At step (208), the obtained information is analyzed and the cause and specific place of occurrence of degradation are automatically determined.
СПиУМ, автоматически на ранней стадии прогнозирует допустимый остаточный ресурс оборудования до момента, когда необходим останов для устранения дефектов.SPiUM, automatically at an early stage predicts the allowable residual life of the equipment until the moment when a shutdown is necessary to eliminate defects.
Методика оценки остаточного ресурса компонентов турбоагрегата основана на эквивалентных часах эксплуатации (или наработке), числе пусков (эти параметры поступают непрерывным потоком из АСУ ТП), а также некоторых других параметрах, получаемых периодически при проведении инспекций.The methodology for assessing the residual life of the components of a turbine unit is based on equivalent operating hours (or operating hours), the number of starts (these parameters come in a continuous stream from the automatic process control system), as well as some other parameters obtained periodically during inspections.
Международным [3] и национальным [4] стандартами установлена общая формула для определения числа эквивалентных часов работы следующего вида:International [3] and national [4] standards set a general formula for determining the number of equivalent hours of work of the following type:
где a1 - коэффициент для каждого пуска;where a 1 - coefficient for each start;
n1 - число пусков;n 1 is the number of starts;
n2 - число аварийных пусков;n 2 is the number of emergency starts;
n - число резких изменений температуры;n is the number of sudden changes in temperature;
ti - эквивалентное время работы для резкого изменения температуры, например, вследствие ступенчатого изменения нагрузки или отключений;t i is the equivalent operating time for a sharp change in temperature, for example, due to a step change in load or shutdowns;
f - коэффициент для загрязненных, неоговоренных или неустановленных видов топлива;f is the coefficient for polluted, unconditioned or unidentified fuels;
w - коэффициент для инжекции пара или воды;w is the coefficient for the injection of steam or water;
b1 - коэффициент для режима базовой нагрузки;b 1 - coefficient for the base load mode;
t1 - время эксплуатации на уровне, не превышающем базовую нагрузку;t 1 - operating time at a level not exceeding the base load;
b2 - коэффициент для режима пиковой нагрузки;b 2 - coefficient for peak load mode;
t2 - время эксплуатации между базовой и пиковой нагрузками.t 2 - operating time between the base and peak loads.
Также данными стандартами предусматривается возможность использования других коэффициентов.Also, these standards provide for the use of other factors.
Для решения задачи оптимального планирования режимов работы газотурбинной станции можно ограничиться рассмотрением лишь тех составляющих в формуле (1), которые зависят от режима работы. К таковым следует отнести составляющие учитывающие пуски и изменения нагрузки турбоагрегата, а также коэффициенты для режимов работы при различном уровне мощности. А слагаемые, учитывающие аварийные пуски, резкие изменения температуры, использование различных видов топлива и инжекцию пара следует исключить из рассмотрения. С учетом изложенного выше, модернизируя формулу (1), можно записать следующее выражение для числа часов эквивалентной наработки:To solve the problem of optimal planning of the operating modes of a gas turbine station, we can restrict ourselves to considering only those components in formula (1) that depend on the operating mode. These include components that take into account starts and changes in the load of the turbine unit, as well as coefficients for operating modes at various power levels. And the terms that take into account emergency starts, sudden changes in temperature, the use of various fuels and steam injection should be excluded from consideration. In view of the above, modernizing the formula (1), we can write the following expression for the number of hours of equivalent operating time:
где ai - коэффициент для пуска или изменения нагрузки;where a i is the coefficient for starting or changing the load;
ni - число пусков или изменений нагрузки;n i is the number of starts or load changes;
I - общее число пусков и изменений нагрузки;I is the total number of starts and load changes;
bj - коэффициент, учитывающий работу турбоагрегата на j-м режиме;b j - coefficient taking into account the operation of the turbine in the j-th mode;
J - общее число режимов работы турбоагрегата за расчетный период.J is the total number of turbine unit operating modes for the billing period.
Остаточный ресурс оценивается на основании информации, получаемой по непрерывным измерениям технологических параметров объекта мониторинга, а также информации, полученной в результате регламентных работ сервисного обслуживания и ремонта, и информация обслуживающего турбоагрегат персонала о производимых с ним действиях и результатах периодического осмотра оборудования.The residual resource is estimated on the basis of information obtained from continuous measurements of the technological parameters of the monitoring object, as well as information obtained as a result of routine maintenance and repair work, and information from personnel servicing the turbine unit about actions taken and the results of periodic inspection of equipment.
Наиболее важным аспектом СПиУМ (100) является полная автоматизация определения изменений в техническом состоянии и перечня главных параметров, вносящих наибольший вклад в работу турбоагрегата (10), ранжированных по весам, что позволяет исключить субъективный фактор как в режиме онлайн, так и в режиме офлайн при расследовании инцидентов и аварий на основе предоставляемых архивных данных.The most important aspect of SPiUM (100) is the full automation of the determination of changes in the technical condition and the list of main parameters that make the greatest contribution to the operation of the turbine unit (10), ranked by weight, which eliminates the subjective factor both online and offline when investigation of incidents and accidents based on the provided archived data.
Работа турбоагрегата связана с происходящими в нем процессами в различных масштабах времени и с различным уровнем значимости для безопасной работы турбоагрегата. The operation of the turbine unit is associated with the processes occurring in it at various time scales and with a different level of significance for the safe operation of the turbine unit.
Оценка остаточного ресурса компонентов горячего тракта турбоагрегата определена в части 13 компонентов, для которых регламентируется контроль остаточного ресурса по эквивалентным часам эксплуатации, количеству пусков турбины и выполняется в СПиУМ автоматически. Остаточный ресурс автоматизировано корректируется с учётом несигнальной информации о ремонтах, заменах, обследованиях, промывках. Дополнительно в режимах онлайн и офлайн выполняется регрессионный анализ технологических параметров, определяющих техническое состояние элементов горячего тракта.The residual life of the components of the hot path of the turbine unit is estimated in
Остаточный ресурс и необходимость замены прочих компонентов оценивается на основании осмотров и инспекций, а также оценки технического состояния турбины по результатам мониторинга ее технологических параметров с использованием физического и эмпирического (многомерного статистического) моделирования.The residual life and the need to replace other components is estimated on the basis of inspections and inspections, as well as assessing the technical condition of the turbine based on the monitoring of its technological parameters using physical and empirical (multivariate statistical) modeling.
Важнейшим достоинством СПиУМ является получение дополнительных знаний об объекте мониторинга и постоянное улучшение на этой основе критериев определения технического состояния объекта, а также возможность применения этих критериев для всех парки турбоагрегатов.The most important advantage of SPiUM is the acquisition of additional knowledge about the monitoring object and the continuous improvement on this basis of the criteria for determining the technical condition of the object, as well as the possibility of applying these criteria for all fleets of turbine units.
СПиУМ выполняет:SPiUM performs:
Учёт остаточного ресурса элементов горячего трактаAccounting for the residual life of hot path elements
• Автоматический по эквивалентным часам эксплуатации• Automatic by equivalent hours of operation
• Автоматизированный с учётом несигнальной информации о ремонтах, заменах, обследованиях, промывках• Automated taking into account non-signal information about repairs, replacements, inspections, flushing
• В режиме онлайн и офлайн методами регрессионного анализа технологических параметров, определяющих техническое состояние элементов горячего тракта.• On-line and offline methods of regression analysis of technological parameters that determine the technical condition of the elements of the hot tract.
Оценку остаточного ресурса прочих компонентовEstimation of residual life of other components
• В режиме онлайн и офлайн методами регрессионного анализа технологических параметров, по которым срабатывает защита.• On-line and offline methods of regression analysis of technological parameters by which protection is triggered.
В случае отсутствия регрессии параметров In the absence of regression of parameters
• при понижении ТЭП ГТУ СПиУМ рекомендует проведение ремонтно-восстановительных работ по элементам горячего тракта• when lowering the TEP of the gas turbine unit, SPiUM recommends carrying out repair and restoration work on the elements of the hot path
• при отсутствии деградации ТЭП ГТУ СПиУМ рекомендует увеличение межремонтного интервала.• in the absence of degradation of the TEP of the gas turbine unit, SPiUM recommends an increase in the overhaul interval.
Ниже приведен классификатор основных компонентов турбоагрегата, для которых оценка ресурса по эквивалентным часам эксплуатации и дополнительным параметрам.Below is a classifier of the main components of the turbine unit, for which the resource estimate by equivalent operating hours and additional parameters.
Верхние узлы классификатора включают в себя следующие уровни:The top nodes of the classifier include the following levels:
• Энергокомпания или филиал энергокомпании.• An energy company or branch of an energy company.
• Участок или цех.• Land or workshop.
• Агрегат.• Unit.
• Дерево узлов и деталей.• Tree nodes and parts.
Последний уровень имеет неоднородную структуру и его терминальные узлы обладают различными наборами атрибутов. The last level has a heterogeneous structure and its terminal nodes have different sets of attributes.
Дерево узлов и деталей:Tree of nodes and parts:
КомпрессорCompressor
Направляющий аппарат Guide vane
Ступень1 Stage1
… ...
Ступень20 Stage 20
Рабочий аппарат Working apparatus
Ступень1 Stage1
… ...
Ступень20 Stage 20
Камера сгорания (КС) леваяCombustion chamber (KS) left
Плитки Tiles
Плитка1 Tile1
… ...
Плитка 432 Tile 432
Днище пламенной трубы Flame tube bottom
Внутренний корпус КС Inner case of the COP
Смеситель Mixer
Камера сгорания (КС) праваяCombustion chamber (KS) right
Плитки Tiles
Плитка1 Tile1
… ...
Плитка 432 Tile 432
Днище пламенной трубы Flame tube bottom
Внутренний корпус КС Inner case of the COP
Смеситель Mixer
ТурбинаTurbine
Направляющий аппарат Guide vane
Ступень1 Stage1
… ...
Ступень4 Stage 4
Рабочий аппарат Working apparatus
Ступень1 Stage1
… ...
Ступень4 Stage 4
Каждый тип терминального узла Дерева узлов и деталей обладает своим набором атрибутов, используемых для оценки его остаточного ресурса. Для каждого типа также используется свой алгоритм расчета остаточного ресурса, а также свой набор установочной и ремонтной документации, содержащую существенную для оценки остаточного ресурса информацию (результаты осмотра плиток камеры сгорания, замеры геометрических параметров и пр.), получаемую при выполнении регламентных работ сервисного обслуживания.Each type of terminal node of the Tree of nodes and parts has its own set of attributes used to evaluate its residual resource. Each type also uses its own algorithm for calculating the residual life, as well as its own set of installation and repair documentation that contains information essential for assessing the residual life (results of inspection of the combustion chamber tiles, measurements of geometric parameters, etc.) obtained during routine maintenance work.
Для всех основных компонентов (терминальных узлов классификатора), кроме плиток камеры сгорания, важнейшим показателем технического состояния является параметр -эквивалентные часы наработки (ЭЧ), поэтому одно из их свойств – ЭЧ турбоагрегата на момент установки или выполнения ремонта, а также значение ЭЧ устанавливаемого компонента, если он уже ранее эксплуатировался.For all major components (terminal nodes of the classifier), except for the tiles of the combustion chamber, the most important indicator of the technical condition is the parameter -equivalent operating hours (EF), therefore one of their properties is the EF of the turbine unit at the time of installation or repair, as well as the value of the EF of the installed component if it has been previously operated.
Для 1-й ступени рабочего аппарата турбины учитывается также параметр - число пусков, поэтому в число существенных свойств этой ступени входят число пусков турбины на момент установки 1-й ступени и, если 1-я ступень уже использовалась, часы ее наработки.The parameter - the number of starts is also taken into account for the 1st stage of the turbine’s working apparatus; therefore, the number of starts of the turbine at the time of installing the 1st stage and, if the 1st stage has already been used, the hours of its operation are among the essential properties of this stage.
Из всех перечисленных в классификаторе терминальных узлов выпадают плитки камеры сгорания. Их остаточный ресурс не зависит от часов наработки и определяется только во время инспекций по состоянию каждой плитки.Of all the terminal nodes listed in the classifier, the tiles of the combustion chamber fall out. Their residual life does not depend on the operating hours and is determined only during inspections for the state of each tile.
Каждая ступень компрессора учитывается при расчете остаточного ресурса и заменяется как единое целое. Учитываются эквивалентные часы эксплуатации.Each compressor stage is taken into account when calculating the residual life and is replaced as a whole. Equivalent operating hours are taken into account.
Учет остаточного ресурса и замена осуществляются также, как и ступень направляющего аппарата.Residual life accounting and replacement are carried out in the same way as the guide vane stage.
Замена плиток камеры сгорания (левой и правой) осуществляется по результатам малой инспекции. Ведется учет каждой отдельной плитки с фиксацией замененных. Локализация каждой плитки определяется номерами ряда и столбца плиток. Для каждой плитки фиксируется также время ее установки.The replacement of the combustion chamber tiles (left and right) is carried out according to the results of a small inspection. Each individual tile is recorded with fixation of replaced ones. The location of each tile is determined by the row and column numbers of the tiles. For each tile, the time of its installation is also fixed.
Ведение статистики замен плиток позволит прогнозировать количество заменяемых в каждой инспекции.Keeping statistics of tile replacements will make it possible to predict the number of replacements in each inspection.
Учет остаточного ресурса днища пламенной трубы ведется по эквивалентным часам эксплуатации. Есть нормативы на ремонт днища и на замену.The accounting for the residual life of the flame tube bottom is carried out according to equivalent operating hours. There are standards for the repair of the bottom and for replacement.
Учет остаточного ресурса внутреннего корпуса камеры сгорания ведется по эквивалентным часам эксплуатации. Введены нормативы интервалов ремонтов, замен и рекомендованной регенеративной термообработки.The accounting for the residual life of the internal housing of the combustion chamber is carried out according to equivalent operating hours. Interval standards for repairs, replacements and recommended regenerative heat treatment have been introduced.
Учет остаточного ресурса смесителя камеры сгорания аналогичен учету остаточного ресурса внутреннего корпуса камеры сгорания.Accounting for the residual life of the mixer of the combustion chamber is similar to accounting for the residual life of the inner housing of the combustion chamber.
Учет остаточного ресурса лопаток направляющего аппарата турбины ведется по эквивалентным часам эксплуатации. Нормируются интервалы между ремонтами и между заменами. Учет ресурса каждой лопатки ведется для всей отдельной ступени как единого узла.The account of the residual life of the blades of the turbine guide vanes is carried out according to equivalent operating hours. The intervals between repairs and between replacements are normalized. The resource of each blade is taken into account for the entire separate stage as a single unit.
Учет остаточного ресурса лопаток рабочего аппарата турбины ведется по эквивалентным часам эксплуатации. Нормируются интервалы между ремонтами и между заменами. Учет ведется для отдельных ступеней как единого целого. Для 1-й ступени также учитывается число пусков. После 1250 пусков производится замена рабочих лопаток 1-й ступени.The account of the residual life of the blades of the turbine’s working apparatus is carried out according to equivalent operating hours. The intervals between repairs and between replacements are normalized. Accounting is carried out for individual steps as a whole. For the 1st stage, the number of starts is also taken into account. After 1250 starts, the working blades of the 1st stage are replaced.
Сводка критериев учета остаточного ресурса приведена в Таблице 1.A summary of the criteria for accounting for the residual resource is given in Table 1.
Приведенные в таблице эквивалентные часы эксплуатации рекомендованы производителем турбин ГТЭ-160 при ее эксплуатации.The equivalent operating hours shown in the table are recommended by the turbine manufacturer GTE-160 during its operation.
Некоторые критерии оценки технического состояния турбоагрегата характеризуют его состояние в целом, не указывая явно на причины возникающих проблем. Выявление причин постепенного ухудшения работы турбоагрегата производится в результате дополнительного анализа данных. К такого рода критериям, например, относятся уровни среднеквадратичного значения (СКЗ) виброскоростей подшипниковых опор или максимальная мощность турбины. Проблемы могут быть связаны как с дефектами самих подшипников, так и с дефектами других компонентов турбоагрегата.Some criteria for assessing the technical condition of a turbine unit characterize its condition as a whole, without explicitly indicating the causes of the problems. Identification of the causes of the gradual deterioration of the operation of the turbine unit is carried out as a result of additional data analysis. Such criteria, for example, include RMS levels of vibration speeds of bearing bearings or maximum turbine power. Problems can be associated with defects in the bearings themselves, as well as with defects in other components of the turbine unit.
Хотя причины ухудшения работы по данным показателям не выявлены, средствами статистической обработки можно получить оценку времени достижения критериального уровня (например, по СКЗ в подшипнике).Although the reasons for the deterioration of work on these indicators have not been identified, using statistical processing you can get an estimate of the time to reach the criterion level (for example, according to the SKZ in the bearing).
Далее перечислены технологические параметры турбоагрегата, которые можно использовать для оценки сроков деградации оборудования (сроков достижения критического значения):The following are the technological parameters of the turbine unit that can be used to assess the timing of equipment degradation (the timing of reaching the critical value):
• Активная мощность• Active power
• Скорость вращения• Rotational speed
• Суммарные эквивалентные часы• Total equivalent hours
• Количество пусков• Number of starts
• Корректированная температура на выходе из ГТ• Corrected temperature at the outlet of the GT
• Положение ВНА• VNA position
• Температура на входе в компрессор• Compressor inlet temperature
• Разрежение перед компрессором• Depression before the compressor
• Температура на выходе из компрессора• The temperature at the outlet of the compressor
• Давление на выходе из компрессора• Compressor outlet pressure
• Перепад давлений на левой камере сгорания• Differential pressure on the left combustion chamber
• Перепад давления на правой камере сгорания• Differential pressure on the right combustion chamber
• Пульсация на ПКС• Ripple on PKS
• Пульсация на ЛКС• Ripple on the LKS
• Температура на выходе из ГТ (1-6)• Temperature at the exit from the GT (1-6)
• Температура перед котлом (1-6)• Temperature in front of the boiler (1-6)
• Температура масла на сливе из подшипника генератора перед• Oil temperature at the drain from the generator bearing before
• Температура масла на сливе из подшипника генератора зад• Oil temperature at the drain from the back of the generator bearing
• Температура масла перед подшипниками• Oil temperature in front of bearings
• Давление масла перед подшипниками• Oil pressure in front of bearings
• Давление газа• gas pressure
• Положение РК газа• Regulation of the RK gas
• Вибрация СКЗ подшипника турбины вертикально• Vibration of RMS of turbine bearing vertically
• Вибрация СКЗ подшипника турбины поперечно• Vibration of SKZ of the turbine bearing transversely
• Вибрация СКЗ подшипника компрессора вертикально• Vibration of RMS compressor bearings vertically
• Вибрация СКЗ подшипника компрессора поперечно• Vibration of RMS of compressor bearing transversely
• Вибрация СКЗ подшипника генератора зад вертикально• Vibration of SKZ of the generator bearing of a back vertically
• Вибрация СКЗ подшипника генератора зад поперечно• Vibration of SKZ of the generator bearing back transversely
• Вибрация СКЗ подшипника генератора зад осевая• Vibration of RMS axial generator bearing rear
• Вибрация СКЗ подшипника генератора перед вертикально• Vibration of RMS of the generator bearing in front of vertically
• Вибрация СКЗ подшипника генератора перед поперечно• Vibration of SKZ of the generator bearing before transversely
• Вибрация СКЗ подшипника генератора перед осевая• Vibration of SKZ of the generator bearing before axial
• Вибрация вала у подшипника турбины • Shaft vibration at the turbine bearing
• Вибрация вала у подшипника компрессора• Shaft vibration at compressor bearing
• Вибрация вала у подшипника генератора зад• Shaft vibration at the back of the alternator bearing
• Вибрация вала у подшипника генератора перед• Shaft vibration at the generator bearing before
• Температура баббита подшипника турбины • Turbine bearing babbitt temperature
• Температура баббита опорного подшипника компрессора • Temperature of the babbitt of the compressor support bearing
• Температура рабочих колодок упорного подшипника • Temperature of working blocks of the persistent bearing
• Температура установочных колодок упорного подшипника • Temperature of thrust bearing mounting blocks
• Температура баббита подшипника генератора зад • Temperature of babbitt of the bearing of the generator of the back
• Температура баббита подшипника генератора перед • Temperature of babbitt of the bearing of the generator before
Поведение объекта турбоагрегата при различных нагрузках может существенно различаться, поэтому для моделирования его поведения строится не единственная модель, а набор моделей, соответствующих различным режимам работы. Переключение между моделями режимов производится при онлайн моделировании автоматически в соответствии с условиями смены режима турбоагрегата (10). В СПиУМ (100) созданы онлайн модели для следующих режимов работы:The behavior of the turbine unit object at different loads can vary significantly, therefore, to model its behavior, not only a single model is built, but a set of models corresponding to different operating modes. Switching between mode models is performed during online modeling automatically in accordance with the conditions for changing the turbine unit mode (10). SPiUM (100) created online models for the following operating modes:
• Режим номинальной нагрузки• Rated load mode
• Режим средней нагрузки• Average load mode
• Режим низкой нагрузки• Low load mode
• Режим повышения нагрузки• Load boost mode
• Режим снижения нагрузки• Load reduction mode
• Режим пуска• start mode
• Режим выбега• Coast mode
• Холостой ход• Idling
• Режим валоповорота• Shaft rotation mode
Для параметров, имеющих предельные значения, например, для СКЗ вибраций, регрессионный анализ позволяет оценить сроки достижения предельных значений. Регрессия рассчитывается с фильтрацией по режиму работы турбоагрегатаFor parameters having limit values, for example, for RMS vibrations, regression analysis allows us to estimate the timing for reaching the limit values. Regression is calculated by filtering according to the mode of operation of the turbine unit
По полученным результатам создаются уведомления для эксплуатирующих турбоагрегат специалистов и для служб сервиса, а также регулярно формируются отчеты о техническом состоянии за требуемые периоды эксплуатации.Based on the results obtained, notifications are generated for specialists operating the turbine unit and for service services, as well as regular reports on the technical condition for the required periods of operation are regularly generated.
Передача необходимой информации, в частности, при получении сигналов при отклонении работы компонентов турбоагрегата (10) может выполняться по общеизвестным проводным и беспроводным типам связи, например: ЛВC Ethernet типа (LAN сеть), Wi-Fi, GSM, WiMax или MMDS (Multichannel Multipoint Distribution System) и т.п.The necessary information can be transmitted, in particular, when signals are received when the operation of the components of the turbine unit (10) is rejected, can be performed using well-known wire and wireless communication types, for example: LAN Ethernet type (LAN network), Wi-Fi, GSM, WiMax or MMDS (Multichannel Multipoint Distribution System), etc.
Информация от системы верхнего уровня (18) СПиУМ (100) может передавать на различные удаленные компьютерные устройства, например, АРМ, выполненные на базе компьютеров типа IBM PC, или мобильные устройства пользователей системы, например, смартфоны, планшеты или ноутбуки, получающие данные от сервера верхнего уровня (180) с помощью сообщений электронной почты и/или SMS-сообщений и/или PUSH-уведомлений.Information from the top-level system (18) SPiUM (100) can transmit to various remote computer devices, for example, workstations made on the basis of computers such as IBM PC, or mobile devices of system users, for example, smartphones, tablets or laptops, receiving data from the server top level (180) using e-mail messages and / or SMS messages and / or PUSH notifications.
Контроль компонентов турбоагрегата (10) может выполняться через стандартный веб-браузер и портал в сети Интернет, предназначенный для отображения параметров состояния компонентов турбоагрегата (10). Также, возможно оперативное контролирование компонентов турбоагрегата (10) с помощью специального программного приложения, устанавливаемого на устройства пользователей. The control of the components of the turbine unit (10) can be performed through a standard web browser and a portal on the Internet, designed to display the state parameters of the components of the turbine unit (10). It is also possible to quickly monitor the components of the turbine unit (10) using a special software application installed on users' devices.
Уведомление о наступлении предельного состояния турбоагрегата или необходимости проверки каких-либо компонентов турбоагрегата (10), которые в будущем могут привести к предельному состоянию или деградации, может направляться на устройства до тех пор, пока сервер (180) в ответ на рассылаемые уведомления не получит сообщение о том, что уведомление было просмотрено пользователем. Данная функция может быть реализована с помощью посылки электронных сообщений с заданным промежутком времени или с помощью специализированного приложения или веб-портала, которое в ответ на идентификацию пользователя, связанного с системой уведомления сервера верхнего уровня (180), анализирует статус получения упомянутым пользователем упомянутого уведомления. Статус может быть привязан к изменению состояния параметра уведомления на сервере, который может представлять собой запись в базе данных отметки о получении ответного сообщения от устройства пользователя.A notification about the onset of the limit state of the turbine unit or the need to check any components of the turbine unit (10), which in the future may lead to the limit state or degradation, can be sent to the devices until the server (180) receives a message in response to the notifications sent that the notification has been viewed by the user. This function can be implemented by sending electronic messages with a specified period of time or using a specialized application or web portal that, in response to user identification associated with the top-level server notification system (180), analyzes the status of receipt of the said notification by the said user. The status can be tied to a change in the status of the notification parameter on the server, which can be a record in the database of a mark on the receipt of a response message from the user's device.
Представленное описание заявленного изобретения раскрывает предпочтительные варианты исполнения заявленного решения и не должно трактоваться как ограничивающее иные, частные варианты реализации, не выходящие за рамки испрашиваемого объема правовой охраны, которые должны быть понятны для специалиста в данной области техники.The presented description of the claimed invention discloses the preferred options for the implementation of the claimed solution and should not be construed as limiting other, private options for implementation that do not go beyond the requested scope of legal protection, which should be clear to a specialist in this field of technology.
Источники информацииInformation sources
1. Кудрявый В.В. Системное разрушение системы // Первое отраслевое электронное СМИ RusCable.Ru, эд. №ФС77-28662. 08.03.2016.1. Kudryavy VV Systemic System Destruction // First Industrial Electronic Media RusCable.Ru, ed. No. FS77-28662. 03/08/2016.
2. Аракелян Э.К., Крохин Г.Д., Мухин В.С. Концепция «мягкого» регулирования и технического обслуживания энергоустановок ТЭС на основе интеллектуальной диагностики // Вестник Московского энергетического института. 2008. № 1. С. 14-20.2. Arakelyan E.K., Krokhin G.D., Mukhin V.S. The concept of “soft” regulation and maintenance of power plants of thermal power plants based on intelligent diagnostics // Bulletin of the Moscow Power Engineering Institute. 2008. No. 1. S. 14-20.
3. ISO 3977-9:1999 Gas turbines - Procurement-Part : Reliability, Availability, Maintainability and Safety. - Geneva: ISO, 1999.3. ISO 3977-9: 1999 Gas turbines - Procurement-Part: Reliability, Availability, Maintainability and Safety. - Geneva: ISO, 1999.
4. ГОСТ Р 52527-2006 Установки газотурбинные. Надежность, готовность, эксплуатационная технологичность и безопасность. - М.: Стандартинформ, 2006.4. GOST R 52527-2006 Gas turbine units. Reliability, availability, operational manufacturability and safety. - M .: Standartinform, 2006.
Claims (31)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017138994A RU2668852C1 (en) | 2017-11-09 | 2017-11-09 | Method and system of accounting residual operation life of turbo-aggregate components |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2017138994A RU2668852C1 (en) | 2017-11-09 | 2017-11-09 | Method and system of accounting residual operation life of turbo-aggregate components |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2668852C1 true RU2668852C1 (en) | 2018-10-09 |
Family
ID=63798583
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2017138994A RU2668852C1 (en) | 2017-11-09 | 2017-11-09 | Method and system of accounting residual operation life of turbo-aggregate components |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2668852C1 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2721514C1 (en) * | 2019-04-17 | 2020-05-19 | Евгения Викторовна Георгиевская | Method for evaluation of residual life of hydraulic turbine impeller at beyond design basis of operation |
| RU2756781C2 (en) * | 2020-04-08 | 2021-10-05 | Общество с ограниченной ответственностью "Центр конструкторско-технологических инноваций" | Method for long-term prediction of the individual resource of a hydraulic unit in the conditions of frequently changing operating factors |
| RU2795665C1 (en) * | 2022-07-18 | 2023-05-05 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский горный университет" | Method for determining the residual life of machine parts |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2491561C1 (en) * | 2012-03-22 | 2013-08-27 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский университет "МЭИ" | Method to determine condition and resource of insulating system of electric equipment |
| WO2016153783A1 (en) * | 2015-03-25 | 2016-09-29 | Honeywell International Inc. | System and method for asset fleet monitoring and predictive diagnostics using analytics for large and varied data sources |
| RU2599108C1 (en) * | 2015-07-07 | 2016-10-10 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный аэрогидродинамический институт имени профессора Н.Е. Жуковского" (ФГУП "ЦАГИ") | Method of monitoring loads and accumulated fatigue damage in operating conditions of aircraft |
-
2017
- 2017-11-09 RU RU2017138994A patent/RU2668852C1/en active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2491561C1 (en) * | 2012-03-22 | 2013-08-27 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Национальный исследовательский университет "МЭИ" | Method to determine condition and resource of insulating system of electric equipment |
| WO2016153783A1 (en) * | 2015-03-25 | 2016-09-29 | Honeywell International Inc. | System and method for asset fleet monitoring and predictive diagnostics using analytics for large and varied data sources |
| RU2599108C1 (en) * | 2015-07-07 | 2016-10-10 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Центральный аэрогидродинамический институт имени профессора Н.Е. Жуковского" (ФГУП "ЦАГИ") | Method of monitoring loads and accumulated fatigue damage in operating conditions of aircraft |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2721514C1 (en) * | 2019-04-17 | 2020-05-19 | Евгения Викторовна Георгиевская | Method for evaluation of residual life of hydraulic turbine impeller at beyond design basis of operation |
| RU2756781C2 (en) * | 2020-04-08 | 2021-10-05 | Общество с ограниченной ответственностью "Центр конструкторско-технологических инноваций" | Method for long-term prediction of the individual resource of a hydraulic unit in the conditions of frequently changing operating factors |
| RU2795665C1 (en) * | 2022-07-18 | 2023-05-05 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Санкт-Петербургский горный университет" | Method for determining the residual life of machine parts |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP3902992B1 (en) | Scalable system and engine for forecasting wind turbine failure | |
| CN109146093B (en) | Power equipment field investigation method based on learning | |
| US11549491B2 (en) | Independent monitoring system for a wind turbine | |
| US11493911B2 (en) | System and method for proactive handling of multiple faults and failure modes in an electrical network of energy assets | |
| US10310453B2 (en) | Dynamic assessment system for high-voltage electrical components | |
| KR20160073945A (en) | System and method for managing wind plant | |
| KR20160017681A (en) | System and method for managing wind plant | |
| RU2626780C1 (en) | Method and system of remote monitoring energy installations | |
| RU2649542C1 (en) | Method and system of remote monitoring of objects | |
| CN110309981A (en) | A kind of power station Decision-making of Condition-based Maintenance system based on industrial big data | |
| US20060025961A1 (en) | Method and device for monitoring a technical installation comprising several systems, in particular an electric power station | |
| US20170356346A1 (en) | System and method to enhance corrosion turbine monitoring | |
| RU2668852C1 (en) | Method and system of accounting residual operation life of turbo-aggregate components | |
| US11101050B2 (en) | Systems and methods to evaluate and reduce outages in power plants | |
| JP6176377B1 (en) | Equipment management system, equipment management method and program | |
| CN113726006B (en) | Hydroelectric production analysis decision support system | |
| US20170357223A1 (en) | System and method to enhance turbine monitoring with environmental information | |
| Tchakoua et al. | New trends and future challenges for wind turbines condition monitoring | |
| De Oliveira-Filho et al. | Condition monitoring of wind turbine main bearing using SCADA data and informed by the principle of energy conservation | |
| CN115906437A (en) | Fan state determination method, device, equipment and storage medium | |
| KR102411915B1 (en) | System and method for froviding real time monitering and ai diagnosing abnormality sign for facilities and equipments | |
| Barberá et al. | State of the art of maintenance applied to wind turbines | |
| Zhang | Comparison of data-driven and model-based methodologies of wind turbine fault detection with SCADA data | |
| Wang et al. | Maintenance decision based on data fusion of aero engines | |
| CN117150032B (en) | Intelligent maintenance system and method for hydropower station generator set |