WO2019101618A1 - Verfahren und vorrichtung zur kontinuierlichen überwachung von stoffen sowie zugehöriges computerprogrammprodukt und computerlesbares medium - Google Patents

Verfahren und vorrichtung zur kontinuierlichen überwachung von stoffen sowie zugehöriges computerprogrammprodukt und computerlesbares medium Download PDF

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WO2019101618A1
WO2019101618A1 PCT/EP2018/081348 EP2018081348W WO2019101618A1 WO 2019101618 A1 WO2019101618 A1 WO 2019101618A1 EP 2018081348 W EP2018081348 W EP 2018081348W WO 2019101618 A1 WO2019101618 A1 WO 2019101618A1
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substance
computer program
spectral
measured value
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PCT/EP2018/081348
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Ivanka ATANASOVA-HÖHLEIN
Alexander Michael Gigler
Rüdiger KUTZNER
Tobias Paust
Matthias Schreiter
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Siemens Aktiengesellschaft
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    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/26—Oils; Viscous liquids; Paints; Inks
    • G01N33/28—Oils, i.e. hydrocarbon liquids
    • G01N33/2835—Specific substances contained in the oils or fuels
    • G01N33/2841—Gas in oils, e.g. hydrogen in insulating oils
    • G—PHYSICS
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    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2201/00—Features of devices classified in G01N21/00
    • G01N2201/12—Circuits of general importance; Signal processing
    • G01N2201/129—Using chemometrical methods

Definitions

  • the invention relates to an automated method for continuously monitoring a change in a substance.
  • the invention also relates to an associated apparatus, a related computer program product and an associated compu terlesbares medium.
  • a substance is understood to mean a chemical substance.
  • a chemical substance is a material characterized by characteristic physical and chemical properties. Colloquially, chemical substances are also referred to by the word substance, which in the usage of chemistry, however, is limited to substances in solid form, so-called solids.
  • Transformer oil dissolved gaseous decomposition and Reacti ons consist such as short-chain hydrocarbons (CO, C02 and H2).
  • Transformer oils are typically mineral oils, silicones or synthetic esters for electrical insulation and cooling of the transformer.
  • Such failure mechanisms as well as aging of the transformer oil lead to changes in its physical properties.
  • the composition of the dissolved gases in the oil is different or depending on the age and operating history of the transformer, the color of the oil is changed.
  • DGA Dissolved Gas Analysis
  • FTIR gas chromatography
  • Matching the color of the liquid it is necessary in advance to remove appropriate oil samples during service work and deliver them to a central laboratory.
  • the results of the analysis must be evaluated by experienced experts and decisions must be derived from them.
  • a snapshot is taken at the time of sampling. Frequent monitoring, such as for trend analysis necessary, is not possible or too expensive and too costly in the context of a centrally executed analysis.
  • This known approach allows in principle an online measurement of the concentrations of individual fault gases on site, but equally requires the interpretation of the results and results derived by the appropriate specialist personnel and is therefore only suitable for use as an online monitoring system.
  • the extraction of gases is an additional system component with the appropriate effort and risk of failure, which is why a direct measurement of the dissolved gases in the oil would be preferable, for which there is yet no commercial solution.
  • the basic idea of the invention is not only to quantify individual dissolved gases or to estimate the color of a liquid (for example a transformer oil) and only then to produce an interpretation, but directly from different measured values of different sensors (eg temperature, viscosity, Hydrogen and moisture content) and spectrometer measured values (eg VIS, NIR, MIR) on a defect image or by a trend analysis of different indicators derived from the data to derive a bias.
  • sensors eg temperature, viscosity, Hydrogen and moisture content
  • spectrometer measured values eg VIS, NIR, MIR
  • Spectrometer measurements are evaluated in combination. In this way, it is possible to achieve a higher prediction accuracy than via the evaluation of single spectra or also as the separate evaluation of sensor signals and spectra.
  • an improved prediction probability allows, within certain limits and depending on the specified requirements of the respective application, the use of spectrometers, but also sensors which have a poorer performance compared to high-end solutions - for example a lower spectral resolution in the case of spectrometers - but are much cheaper and more robust and thus more suitable for online monitoring.
  • MIR spectrometer from Pyreos Ltd., which is much cheaper, smaller, lighter and more robust compared to a state-of-the-art laboratory instrumentation (FTIR) and thus enables the recording of MIR spectra in the field.
  • FTIR state-of-the-art laboratory instrumentation
  • the advantage over NIR solutions is that the spectra can be recorded directly on the substance (eg oil) without using a headspace sampler.
  • the novelty of the invention resides in the evaluation of at least two spectra of different spectral ranges (eg visible light, NIR, MIR) of substances combined with the aid of statistical methods for the prediction material properties, for example, for monitoring aging processes or defects.
  • spectra eg visible light, NIR, MIR
  • scalar sen soharide measurands can be included, such as temperature or moisture content.
  • One example is the creation of models for the concentration determination of error indicators or for the direct prediction of conditions of industrial fluids (for example aging or errors on a device).
  • the advantage of the combined evaluation consists in a he heightened predictive accuracy of the models over the evaluation of individual spectra and also the separate evaluation of several variables.
  • the invention claims an automated method for continuously monitoring a change of a substance with the steps:
  • the invention offers the advantage of cost-effective and conti nuous to monitor the change of substances.
  • measurement numbers are determined at different times and from this a trend analysis of the change of the substance is made.
  • the first and the second measuring method may differ from one another.
  • the comparison can be carried out with the aid of statistical methods.
  • the substance may be
  • the measure may be a measure of the aging of the substance, a measure of the concentration in dissolved gas of a transformer oil as a result of occurred failure, or a direct indicator of any error occurring in a transformer.
  • the scalar measured value can be a temperature, a humidity, a viscosity or an electrical resistance.
  • the measured value model can be formed from a correlation of measured values determined from known changes in the substance with reference values determined from chemical analyzes of the substance.
  • the invention also claims a device that forms out and is programmed to carry out the method according to the invention.
  • the invention further claims a computer program product comprising a computer program, the computer program being loadable into a memory device of a device, wherein the computer program executes the steps of a method according to any one of claims 1 to 7 when the computer program is executed on the device is performed .
  • the invention claims a computer-readable medium on which a computer program is stored, wherein the computer program can be loaded into a storage device of a device, wherein the computer program is used to load the computer program
  • Steps of a method according to any one of claims 1 to 7 are executed when the computer program is executed on the Einrich device.
  • FIG. 1 shows a flowchart of a method for continuous monitoring of a substance
  • FIG. 3 is a graph of second spectral measurements
  • 4 shows a graph of transformed measured values
  • FIG. 5 is a block diagram of an apparatus for continuously monitoring the change of a substance.
  • the sequence model of FIG. Figure 1 shows schematically an exemplary method of predicting properties of a substance to be examined - e.g. of dissolved gas concentrations in an oil - based on multivariate data analysis.
  • Block 201 illustrates the process of continuous monitoring of the substance, whereas block 200 represents the modeling.
  • the input variables for the model formation are measured values SV acquired in step 101 and include i.a. obtained according to the prior art single spectra, such as IR spectra.
  • the respective individual spectra are supplemented. This may be spectra of other spectral regions (e.g., VIS) from measurements of other spectrometers, but also scalar quantities of single-cell sensors, such as those shown in FIG. Temperature, viscosity, etc.
  • the input quantity SV then provides a sequence of different spectra and scalar quantities in one
  • predeterminable measured value sequence which is used for modeling (block 200) and for prediction (block 201) (combined evaluation of spectra and scalar sensor sizes).
  • step 100 the measured values SV obtained in step 101 are mathematically preprocessed, such as by selection of the spectral range (s), smoothing, normalization, elimination of outliers, formation of the predeterminable measurement value sequence of the measured values SV.
  • step 102 the preprocessed measured values SV with reference values obtained from chemical analyzes (step 103) of the substance are set in correlation and evaluated. This can be done, for example a multivariate regression analysis using chemometry or neural networks done.
  • the measured value model of step 104 (also referred to as calibrating model), with which the dimensionless first and second spectral measured values dS1, dS2 obtained from the first and second spectral measured values S1, S2 by transformation and those from the scalar measured values MV dimensionless scalar measured values dMV obtained by transformation, wherein the dimensionless measured values dS1, dS2 and dMV are brought into the measured value sequence corresponding to the measured value model.
  • the first and second spectral measured values S1, S2 and the scalar measured values MV are obtained from the substance to be monitored (step 105).
  • the comparison with the measured value model is carried out by mathematical and statistical methods, such as, for example, by a regression analysis.
  • step 106 from the comparison of step 104, changes in the substance are identified and their concentration predicted.
  • the change is characterized by one or more measures AM being output.
  • a concrete exemplary embodiment is the direct prediction of fault patterns in transformer oils on the basis of a combined evaluation by means of two spectra recorded in the visible and medium infrared range with different cost-effective and robust spectrometers as well as further scalar parameters such as the moisture in the oil and / or the what hydrogen content.
  • cost-effective measuring technology and the creation of measured value models with improved prediction accuracy creates the basis for online systems for monitoring transformers with direct prediction of the fault pattern, in particular based on a direct measurement on the transformer oil.
  • Fig. 2 shows a diagram as an example of already normalized (dimensionless) first spectral measured values dS1.
  • the horizon- The axial axis indicates the wavelength l in nanometers.
  • the vertical axis shows the intensity I of the standardized dimensionless first spectral measured values in a range from 0 to 1.0.
  • the first spectral measurements dSl show spectral curves for different gas concentrations in one
  • Transformer oil Aging of the transformer oil can lead to outgassing.
  • FIG. 3 shows a diagram as an example of already standardized dimensionless second spectral measured values dS2.
  • the horizontal axis indicates the wavelength l in nanometers. The wave length range is different from that of FIG.
  • the vertical axis shows the intensity I of the standardized dimensionless second spectral measured values in a range from 0 to 1.0.
  • the second spectral measurements dSl show spectra for different gas concentrations in the
  • FIG. 4 shows a diagram of the combination of the diagrams of FIGS. 2 and 3, wherein the wavelength l is transformed into dimensionless pixels.
  • the curves of FIG. 2 and FIG. 3 are arranged next to one another.
  • a nor- matic dimensionless scalar measured value dMV for example, a temperature
  • the curves of FIG. 4 are used to form the measured value model.
  • the device shows a block diagram of an exemplary device for carrying out the method for the continuous monitoring of a substance.
  • the device for example, aging processes of the substance can be recognized or predicted.
  • the device has a control unit 3, to which an output unit 4 is connected to display the measure AM or results. With the help of an input unit 5, the device can be operated.
  • the first spectral measured values S1 are detected and sent to the control unit 3 for evaluation. forwarded.
  • the measuring sensor 2 ska lar measured values are detected and also forwarded to the control unit 3 for evaluation.
  • the measured value model for the comparison is stored.
  • RV reference values from a chemical analysis

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Abstract

Es wird ein automatisiertes Verfahren zur kontinuierlichen Überwachung einer Veränderung eines Stoffs mit folgenden Schritten angegeben: • Bereitstellen (104) eines aus Messwerten (SV, RV) ermittelten Messwertemodells des Stoffs mit einer vorgebbaren Messwertreihenfolge der Messwerte (SV), wobei die Messwerte (SV, RV) vorab am Stoff ermittelt wurden, • Ermittlung (105) von ersten spektralen Messwerten (Sl) des Stoffs mit einem ersten Messverfahren, • Ermittlung (105) von zweiten spektralen Messwerten (S2) des Stoffs mit einem zweiten Messverfahren und/oder • Ermittlung (105) mindestens eines skalaren Messwerts (MV) einer skalaren Messgröße, • Aneinanderreihung (104) der ersten spektralen Messwerte (Sl), der zweiten spektralen Messwerte (S2) und/oder des skalaren Messwerts (MV) in der vorgebbaren Messwertreihenfolge, • Transformation (104) der ersten spektralen Messwerte (Sl), der zweiten spektralen Messwerte (S2) und/oder des skalaren Messwerts (MV) in dimensionslose Messwerte (dSl, dS2, dMV), • Vergleich (106) der transformierten dimensionslosen Messwerte (dSl, dS2, dMV) mit dem Messwertemodell und • Ausgabe (106) mindestens einer eine Veränderung des Stoffs charakterisierenden Maßzahl (AM) auf Grund des Vergleichs. Eine zugehörige Vorrichtung, ein zugehöriges Computerprogrammprodukt und ein zugehöriges computerlesbares Medium werden ebenfalls angegeben.

Description

Beschreibung
Verfahren und Vorrichtung zur kontinuierlichen Überwachung von Stoffen sowie zugehöriges Computerprogrammprodukt und computerlesbares Medium
Gebiet der Erfindung
Die Erfindung betrifft ein automatisiertes Verfahren zur kon tinuierlichen Überwachung einer Veränderung eines Stoffs. Die Erfindung betrifft auch eine zugehörige Vorrichtung, ein zu gehöriges Computerprogrammprodukt und ein zugehöriges compu terlesbares Medium.
Unter Stoff wird im Folgenden ein chemischer Stoff verstan den. Ein chemischer Stoff ist eine durch charakteristische physikalische und chemische Eigenschaften gekennzeichnete Ma terie. Umgangssprachlich werden chemische Stoffe auch mit dem Wort Substanz bezeichnet, das im Sprachgebrauch der Chemie aber auf Stoffe in fester Form, sog. Feststoffe, beschränkt ist .
Hintergrund der Erfindung
Die Vorhersage von zukünftig auftretenden Fehlern oder die Bewertung von bereits aufgetretenen Fehlerbildern an einem technischen Gerät oder technischen Anlage anhand einer analy tischen Betrachtung technischer Flüssigkeiten, deren Eigen schaften sich beispielsweise durch Alterung bzw. infolge von Fehlern ändern, ist verfahrenstechnisch aufwändig und zumeist nicht für eine kontinuierliche Überwachung des Geräts oder der Anlage geeignet.
Beispielsweise handelt es sich um eine Bewertung von Fehler bildern infolge kurzzeitiger Kurzschlüsse und/oder thermi scher Überlastung in Transformatoren anhand von im
Transformatoröl gelöster gasförmiger Zersetzungs- und Reakti onsprodukte wie kurzkettige Kohlenwasserstoffe (CO, C02 und H2). Transformatoröle sind typischerweise Mineralöle, Sili konöle oder synthetische Ester zur elektrischen Isolation und Kühlung des Transformators. Derartige Fehlermechanismen wie auch eine Alterung des Transformatoröls führen zu Änderungen seiner physikalischen Eigenschaften. Je nach Fehlerbild des Schadens ist hierbei die Zusammensetzung der im Öl gelösten Gase verschieden bzw. je nach Alter und Betriebshistorie des Transformators ist die Farbe des Öls verändert.
Vorteilhaft ist die Früherkennung von Störungen an Transfor matoren (wie auch anderen Geräten) zur Vermeidung größerer Folgeschäden sowie eine Minimierung von Ausfallzeiten und Instandsetzungskosten. Das erfordert den Einsatz einer kos tengünstigen, dezentralen Analytik und Interpretation der Messwerte am Transformator auf Basis eines Online-Monitorings voraus. Problematisch ist dabei, dass kostengünstigere Analy sesysteme in der Regel mit einer geringeren Leistungsfähig keit, z.B. schlechterer S/N-Abstände, geringere spektrale Auflösung etc., aufwarten und damit als Einzelgerät eine La bormesstechnik nicht ersetzen können.
Eine entscheidende Voraussetzung für Online-Monitorsysteme sind daher geringe Kosten der eingesetzten Messtechnik, eine für die Applikation ausreichende Genauigkeit und eine hohe Robustheit .
Nach Stand der Technik ist eine verbreitete Methode zur Cha rakterisierung von Transformatorölen im Servicebereich ist die Gas-in-Öl-Analyse (Dissolved Gas Analysis - DGA) in zent ralen Messlaboren mittels einer High-End-Messtechnik (z.B. Gaschromatographie, FTIR) sowie der Abgleich der Farbe der Flüssigkeit. Dazu ist es vorab notwendig, im Rahmen von Ser vicearbeiten entsprechende Ölproben zu entnehmen und einem Zentrallabor zuzustellen. Die ermittelten Analyseergebnisse müssen durch erfahrene Experten bewertet und daraus Entschei dungen abgeleitet werden. Über diesen Ansatz wird stets nur eine Momentaufnahme zum Zeitpunkt der Probenentnahme erhal ten. Eine häufige Überwachung, wie sie z.B. für Trendanalysen notwendig wäre, ist im Rahmen einer zentral ausgeführten Ana lytik nicht möglich oder zu teuer und zu aufwändig.
Dezentrale Analysesysteme nach Stand der Technik basieren z.B. auf spektroskopischen Messungen in Gasen (im Regelfall NDIR = non-dispersive Infrared) in Kombination mit einem Headspace-Sampler zur Extraktion der Fehlergase des Transfor matoröls. Dieser bekannte Ansatz ermöglicht prinzipiell eine Online-Messung der Konzentrationen einzelner Fehlergase vor Ort, benötigt aber gleichermaßen die Interpretation der Er gebnisse und Ableitung von Maßnahmen durch entsprechendes Fachpersonal und ist damit als Online-Monitorsystem nur be dingt einsetzbar. Weiterhin stellt die Extraktion von Gasen eine zusätzliche Systemkomponente mit entsprechendem Aufwand und Ausfallrisiken dar, weshalb eine direkte Messung der ge lösten Gase im Öl zu bevorzugen wäre, für die es aber bislang keine kommerzielle Lösung gibt.
Zusammenfassung der Erfindung
Es ist Aufgabe der Erfindung, eine Lösung anzugeben, mit der eine kostengünstige kontinuierliche Überwachung von Stoffen, insbesondere von Transformatorölen, ermöglicht wird.
Gemäß der Erfindung wird die gestellte Aufgabe mit dem Ver fahren, der Vorrichtung, dem Computerprogrammprodukt und dem computerlesbaren Medium der unabhängigen Patentansprüche ge löst. Vorteilhafte Weiterbildungen sind in den abhängigen An sprüchen angegeben.
Der Grundgedanke der Erfindung besteht darin, nicht lediglich einzelne gelöste Gase zu quantifizieren oder die Farbe einer Flüssigkeit (beispielsweise eines Transformatoröls) abzu schätzen und erst im Anschluss eine Interpretation zu erstel len, sondern direkt aus verschiedenen Messwerten unterschied licher Sensoren (z.B. Temperatur, Viskosität, Wasserstoff und Feuchtegehalt) und Spektrometermesswerten (z.B. VIS, NIR, MIR) auf ein Fehlerbild zu schließen bzw. durch eine Trend- analyse verschiedener aus den Daten abgeleiteter Indikatoren eine Tendenz abzuleiten.
Dazu gehört auch die Erstellung von Modellen für die direkte Vorhersage von Fehlerbildern auf Basis statistischer Methoden - z.B. einer multivariaten Datenanalyse - derart, dass die Messwerte unterschiedlicher Sensoren und
Spektrometermesswerte kombiniert ausgewertet werden. Auf die se Weise ist es möglich, eine höhere Vorhersagegenauigkeit zu erreichen als über die Auswertung von Einzelspektren bzw. auch als über die separate Auswertung von Sensorsignalen und Spektren .
Eine verbesserte Vorhersagewahrscheinlichkeit lässt anderer seits in gewissen Grenzen und in Abhängigkeit der spezifi zierten Anforderungen der jeweiligen Applikation die Verwen dung von Spektrometern aber auch Sensoren zu, die gegenüber High-End-Lösungen eine schlechtere Leistungsfähigkeit - im Falle von Spektrometern beispielsweise eine geringere spekt rale Auflösung - zeigen, dafür aber wesentlich kostengünsti ger sowie robuster und somit geeigneter für eine Online- Überwachung sind.
Gerade die enorme Entwicklung der vergangenen Jahre auf dem Gebiet der MEMS-Technologie trägt wesentlich dazu bei, dass entsprechende Geräte kommerziell verfügbar werden. Ein Bei spiel ist das MIR Spektrometer der Fa. Pyreos Ltd., das ge genüber einer State-of-art-Labormesstechnik (FTIR) deutlich günstiger, kleiner, leichter und robuster ist und somit die Aufnahme von MIR Spektren im Feld ermöglicht. Der Vorteil ge genüber NIR-Lösungen ist, dass hier die Spektren ohne Verwen dung eines Headspace-Samplers direkt am Stoff (z.B. Öl) auf genommen werden können.
Die Neuheit der Erfindung liegt in der mit Hilfe statisti scher Verfahren kombinierten Auswertung mindestens zweier Spektren unterschiedlicher spektraler Bereiche (z.B. sichtba res Licht, NIR, MIR) von Stoffen zur Vorhersage relevanter stofflicher Eigenschaften, beispielsweise zur Überwachung von Alterungsprozessen oder Fehlerbildern. In der kombinierten Auswertung von Spektren können des Weiteren auch skalare sen sorische Messgrößen einbezogen werden, wie z.B. Temperatur oder Feuchtegehalt.
Ein Beispiel ist die Erstellung von Modellen zur Konzentrati onsbestimmung von Fehlerindikatoren bzw. zur direkten Vorher sage von Zuständen industrieller Flüssigkeiten (z.B. Alterung oder aufgetretene Fehler an einem Gerät) .
Der Vorteil der kombinierten Auswertung besteht in einer er höhten Vorhersagegenauigkeit der Modelle gegenüber der Aus wertung von Einzelspektren bzw. auch der separaten Auswertung mehrerer Messgrößen.
Eine höhere Vorhersagegenauigkeit ermöglicht wiederum den Einsatz kostengünstigerer Spektrometer und Sensoren im Be reich des industriellen Online-Monitorings durch entsprechen de Kompensation einer gegenüber von High-End-Laborlösungen eingeschränkter Auflösung und Genauigkeit.
Die Erfindung beansprucht ein automatisiertes Verfahren zur kontinuierlichen Überwachung einer Veränderung eines Stoffs mit den Schritten:
Bereitstellen eines aus Messwerten ermittelten Messwerte modells des Stoffs mit einer vorgebbaren Messwertreihen folge der Messwerte, wobei die Messwerte vorab am Stoff ermittelt wurden,
Ermittlung von ersten spektralen Messwerten des Stoffs mit einem ersten Messverfahren,
Ermittlung von zweiten spektralen Messwerten des Stoffs mit einem zweiten Messverfahren und/oder
Ermittlung mindestens eines skalaren Messwerts einer ska laren Messgröße, Aneinanderreihung der ersten spektralen Messwerte, der zweiten spektralen Messwerte und/oder des skalaren Mess werts in der vorgebbaren Messwertreihenfolge,
Transformation der ersten spektralen Messwerte, der zwei ten spektralen Messwerte und/oder des skalaren Messwerts in dimensionslose Messwerte,
Vergleich der transformierten dimensionslosen Messwerte mit dem Messwertemodell und
Ausgabe mindestens einer eine Veränderung des Stoffs cha rakterisierenden Maßzahl auf Grund des Vergleichs.
Die Erfindung bietet den Vorteil, kostengünstiger und konti nuierlicher die Veränderung von Stoffen zu überwachen.
In einer Weiterbildung des Verfahrens werden zu unterschied lichen Zeitpunkten Maßzahlen ermittelt und daraus wird eine Trendanalyse der Veränderung des Stoffs erstellt.
In einer Weiterbildung können sich das erste und das zweite Messverfahren voneinander unterscheiden.
In einer Weiterbildung kann der Vergleich mit Hilfe von sta tistischen Verfahren durchgeführt werden.
In einer weiteren Ausgestaltung kann der Stoff ein
Transformatoröl sein.
In einer weiteren Ausführungsform kann die Maßzahl ein Maß für die Alterung des Stoffes, ein Maß für die Konzentration in einem Transformatoröl gelöster Gase als Folge aufgetrete ner Fehler oder ein direkter Indikator für aufgetretene Feh ler in einem Transformator sein.
In einer Weiterbildung kann der skalare Messwert eine Tempe ratur, eine Feuchtigkeit, eine Viskosität oder ein elektri scher Widerstand sein. In einer weiteren Ausgestaltung kann das Messwertmodell aus einer Korrelation von an bekannten Veränderungen des Stoffs ermittelten Messwerten mit aus chemischen Analysen des Stoffs ermittelten Referenzwerten gebildet werden.
Die Erfindung beansprucht auch eine Vorrichtung, die ausge bildet und programmiert ist, das erfindungsgemäße Verfahren auszuführen .
Die Erfindung beansprucht des Weiteren ein Computerprogramm produkt, umfassend ein Computerprogramm, wobei das Computer programm in eine Speichereinrichtung einer Einrichtung ladbar ist, wobei mit dem Computerprogramm die Schritte eines Ver fahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 7 ausgeführt werden, wenn das Computerprogramm auf der Einrichtung ausgeführt wird .
Außerdem beansprucht die Erfindung ein computerlesbares Medi um, auf welchem ein Computerprogramm gespeichert ist, wobei das Computerprogramm in eine Speichereinrichtung einer Ein richtung ladbar ist, wobei mit dem Computerprogramm die
Schritte eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 7 ausgeführt werden, wenn das Computerprogramm auf der Einrich tung ausgeführt wird.
Weitere Besonderheiten und Vorteile der Erfindung werden aus den nachfolgenden Erläuterungen eines Ausführungsbeispiels anhand von schematischen Zeichnungen ersichtlich.
Es zeigen:
Fig. 1: ein Ablaufmodell eines Verfahrens zur kontinuierli chen Überwachung eines Stoffs,
Fig. 2: ein Schaubild von ersten spektralen Messwerten,
Fig. 3: ein Schaubild von zweiten spektralen Messwerten, Fig. 4 ein Schaubild von transformierten Messwerten und Fig . 5 ein Blockschaltbild einer Vorrichtung zur kontinu ierlichen Überwachung der Veränderung eines Stoffs.
Detaillierte Beschreibung eines Ausführungsbeispiels
Das Ablaufmodell der Fig . 1 zeigt schematisch ein beispiel haftes Verfahren zur Vorhersage von Eigenschaften eines zu untersuchenden Stoffs - z.B. von Konzentrationen gelöster Ga se in einem Öl - auf Basis einer multivariaten Datenanalyse. Der Block 201 veranschaulicht den Prozess der kontinuierli chen Überwachung des Stoffs, wohingegen der Block 200 die Mo dellbildung darstellt. Die Eingangsgrößen für die Modellbil dung sind im Schritt 101 erfasste Messwerte SV und beinhaltet u.a. nach dem Stand der Technik gewonnene Einzelspektren, beispielsweise IR-Spektren.
Die jeweiligen Einzelspektren werden ergänzt. Das können Spektren anderer spektraler Bereiche (z.B. VIS) aus Messungen weiterer Spektrometer sein, aber auch skalare Größen von Ein zelsensoren, wie z.B. Temperatur, Viskosität, etc. Die Ein gangsgröße Messwerte SV stellt dann eine Aneinanderreihung verschiedener Spektren und skalarerer Größen in einer
vorgebbaren Messwertreihenfolge dar, die zur Modellbildung (Block 200) und zur Vorhersage (Block 201) herangezogen wird (kombinierte Auswertung von Spektren und skalaren Sensorgrö ßen) .
Im Schritt 100 werden die im Schritt 101 gewonnenen Messwerte SV rechentechnisch vorverarbeitet, wie zum Beispiel durch Auswahl des oder der Spektralbereiche, Glättung, Normierung, Eliminierung von Ausreißern, Bildung der vorgebbaren Mess wertreihenfolge der Messwerte SV. In dem Schritt 102 werden die vorverarbeiten Messwerte SV mit aus chemischen Analysen (Schritt 103) des Stoffs gewonnenen Referenzwerten in Korre lation gesetzt und evaluiert. Dies kann beispielsweise durch eine multivariate Regressionsanalyse mit Hilfe der Chemometrie oder neuronaler Netzte erfolgen.
Dies ergibt das Messwertmodell des Schritts 104 (auch als Ka librierungsmodell bezeichnet) , mit dem die aus den ersten und zweiten spektralen Messwerten Sl, S2 durch Transformation ge wonnenen dimensionslosen ersten und zweiten spektralen Mess werte dSl, dS2, sowie die aus den skalaren Messwerten MV durch Transformation gewonnenen dimensionslosen skalaren Messwerte dMV verglichen werden, wobei die dimensionslosen Messwerte dSl, dS2 und dMV in die dem Messwertmodell entspre chende Messwertreihenfolge gebracht werden. Die ersten und zweiten spektralen Messwerte Sl, S2 und die skalaren Messwer te MV werden aus dem zu überwachenden Stoff gewonnen (Schritt 105) . Der Vergleich mit dem Messwertmodell erfolgt durch ma thematische und statistische Verfahren, wie beispielseise durch eine Regressionsanalyse.
In dem Schritt 106 werden aus dem Vergleich des Schritts 104 Veränderungen des Stoffs identifiziert und deren Konzentrati on vorhergesagt. Die Veränderung wird durch eine oder mehrere Maßzahlen AM charakterisiert, die ausgegeben werden.
Ein konkretes Ausführungsbeispiel ist die direkte Vorhersage von Fehlerbildern in Transformatorölen auf Basis einer kombi nierten Auswertung mittels zweier mit verschiedenen, kosten günstigen und robusten Spektrometern aufgenommener Spektren im sichtbaren und mittleren Infrarot-Bereich sowie weiterer skalarer Messgrößen wie die Feuchte im Öl und/oder der Was serstoffgehalt . Die Kombination aus kostengünstiger Messtech nik und der Erstellung von Messwertmodellen mit verbesserter Vorhersagegenauigkeit schafft die Basis für Online-Systeme zur Überwachung von Transformatoren unter direkter Vorhersage des Fehlerbildes insbesondere auch auf Basis einer direkten Messung am Transformatoröl.
Fig . 2 zeigt ein Schaubild als Beispiel für bereits normierte (dimensionslose) erste spektrale Messwerte dSl. Die horizon- tale Achse gibt die Wellenlänge l in Nanometer an. Die verti kale Achse zeigt die Intensität I der normierten dimensions losen ersten spektralen Messwerte in einem Bereich von 0 bis 1,0. Die ersten spektralen Messwerte dSl zeigen spektrale Kurven für unterschiedliche Gaskonzentrationen in einem
Transformatoröl. Durch Alterung des Transformatoröls kann es zum Ausgasen kommen.
Fig. 3 zeigt ein Schaubild als Beispiel für bereits normierte dimensionslose zweite spektrale Messwerte dS2. Die horizonta le Achse gibt die Wellenlänge l in Nanometer an. Der Wellen längenbereich ist von dem der Fig. 2 verschieden. Die verti kale Achse zeigt die Intensität I der normierten dimensions losen zweiten spektralen Messwerte in einem Bereich von 0 bis 1,0. Die zweiten spektralen Messwerte dSl zeigen Spektren für unterschiedliche Gaskonzentrationen in dem
Transformatoröl .
Fig. 4 zeigt ein Schaubild der Kombination der Schaubilder der Fig. 2 und Fig. 3, wobei die Wellenlänge l in dimensions lose Pixel transformiert wird. Entsprechend einer vorgebbaren Messwertreihenfolge sind die Kurven der Fig. 2 und Fig. 3 an einander gereiht. Zusätzlich wird als letztes Pixel ein nor mierter dimensionsloser skalarer Messwert dMV (beispielsweise eine Temperatur) angefügt. Die Kurven der Fig. 4 dienen zur Bildung des Messwertmodells.
Fig. 5 zeigt ein Blockschaltbild einer beispielhaften Vor richtung zur Durchführung des Verfahrens zur kontinuierlichen Überwachung eines Stoffs. Durch die Vorrichtung können bei spielsweise Alterungsprozesse des Stoffes erkannt bzw. vor hergesagt werden. Die Vorrichtung weist eine Steuereinheit 3 auf, an die eine Ausgabeeinheit 4 zur Anzeige der Maßzahl AM bzw. von Ergebnissen angeschlossen ist. Mit Hilfe einer Ein gabeeinheit 5 kann die Vorrichtung bedient werden.
Mit Hilfe des Spektroskops 1 werden die ersten spektralen Messwerte S1 erfasst und an die Steuereinheit 3 zur Auswer- tung weitergeleitet. Mit Hilfe des Messsensors 2 werden ska lare Messwerte erfasst und ebenfalls an die Steuereinheit 3 zur Auswertung weitergeleitet. In der Steuereinheit 3 ist das Messwertmodell für den Vergleich gespeichert.
Obwohl die Erfindung im Detail durch die Ausführungsbeispiele näher illustriert und beschrieben wurde, ist die Erfindung durch die offenbarten Beispiele nicht eingeschränkt und ande re Variationen können vom Fachmann daraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen.
Bezugszeichenliste
1 Spektroskop
2 Messsensor
3 Steuereinheit
4 Anzeigeeinheit
5 Eingabeeinheit
100 Messwerterfassung
101 Vorverarbeitung
102 Evaluierung
103 Chemische Analyse
104 Messwertmodellbildung
105 Messwererfassung
106 Vergleich und Datenausgabe
200 Modellbildungsblock
201 Vorhersageblock
AM Maßzahl
dSl dimensionslose erste spektrale Messwerte dS2 dimensionslose zweite spektrale Messwerte dMV dimensionsloser skalarer Messewert
I Intensität
L Wellenläge
MV skalarer Messwert
RV Referenzwerte aus einer chemischen Analyse
51 erste spektrale Messwerte
52 zweite spektrale Messwerte
SV Messwerte zur Bildung des Messwertmodells

Claims

Patentansprüche
1. Automatisiertes Verfahren zur kontinuierlichen Überwachung einer Veränderung eines Stoffs mit folgenden Schritten:
Bereitstellen (104) eines aus Messwerten (SV, RV) ermit telten Messwertemodells des Stoffs mit einer vorgebbaren Messwertreihenfolge der Messwerte (SV) , wobei die Mess werte (SV, RV) vorab am Stoff ermittelt wurden,
Ermittlung (105) von ersten spektralen Messwerten (Sl) des Stoffs mit einem ersten Messverfahren,
Ermittlung (105) von zweiten spektralen Messwerten (S2) des Stoffs mit einem zweiten Messverfahren und/oder
Ermittlung (105) mindestens eines skalaren Messwerts (MV) einer skalaren Messgröße,
Aneinanderreihung (104) der ersten spektralen Messwerte (Sl), der zweiten spektralen Messwerte (S2) und/oder des skalaren Messwerts (MV) in der vorgebbaren Messwertrei henfolge,
Transformation (104) der ersten spektralen Messwerte (Sl), der zweiten spektralen Messwerte (S2) und/oder des skalaren Messwerts (MV) in dimensionslose Messwerte (dSl, dS2 , dMV) ,
Vergleich (106) der transformierten dimensionslosen Mess werte (dSl, dS2, dMV) mit dem Messwertemodell und
Ausgabe (106) mindestens einer eine Veränderung des
Stoffs charakterisierenden Maßzahl (AM) auf Grund des Vergleichs .
2. Verfahren nach Anspruch 1,
dadurch gekennzeichnet,
dass aus Maßzahlen zu unterschiedlichen Zeitpunkten eine Trendanalyse der Veränderung des Stoffs erstellt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
dadurch gekennzeichnet,
dass sich das erste und das zweite Messverfahren voneinander unterscheiden .
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass der Vergleich mit Hilfe von statistischen Verfahren durchgeführt wird.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass der Stoff ein Transformatoröl ist.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass die Maßzahl (AM) ein Maß für die Alterung des Stoffes, ein Maß für die Konzentration in einem Transformatoröl gelös ter Gase als Folge aufgetretener Fehler oder ein direkter In dikator für aufgetretene Fehler in einem Transformator ist.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass der skalare Messwert (MV) eine Temperatur, eine Viskosi tät oder ein elektrischer Widerstand ist.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass das Messwertmodell aus einer Korrelation von an bekann ten Veränderungen des Stoffs ermittelten Messwerten (SV) mit aus chemischen Analysen des Stoffs ermittelten Referenzwerten (RV) gebildet wird.
9. Vorrichtung aufweisend ein Spektroskop (1), einen Messsen sor (2) und eine Steuereinheit (3),
dadurch gekennzeichnet,
dass die Vorrichtung ausgebildet und programmiert ist, ein Verfahren nach einem der vorhergenden Ansprüche auszuführen.
10. Computerprogrammprodukt, umfassend ein Computerprogramm, wobei das Computerprogramm in eine Speichereinrichtung einer Einrichtung ladbar ist, wobei mit dem Computerprogramm die Schritte eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 ausgeführt werden, wenn das Computerprogramm auf der Einrich tung ausgeführt wird.
11. Computerlesbares Medium, auf welchem ein Computerprogramm gespeichert ist, wobei das Computerprogramm in eine Speicher einrichtung einer Einrichtung ladbar ist, wobei mit dem Com puterprogramm die Schritte eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 ausgeführt werden, wenn das Computerpro- gramm auf der Einrichtung ausgeführt wird.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112414949A (zh) * 2020-10-29 2021-02-26 国网山西省电力公司电力科学研究院 一种实时检测变压器故障的气体继电器及诊断方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005045421A1 (en) * 2003-11-05 2005-05-19 The Royal Veterinary And Agricultural University Improved method and apparatus for measuring bitterness in beer and brewing samples

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3526127A (en) * 1969-03-24 1970-09-01 Mobil Oil Corp Engine oil analysis system
US7024920B2 (en) * 2003-09-30 2006-04-11 Rockwell Automation Technologies, Inc. Lubricity measurement using MEMs sensor
DE102008019500B4 (de) * 2007-09-20 2010-06-02 Technische Universität München Anorndnung, Verfahren und Sensor zur Erfassung von Flüssigkeitsparametern
EP2733489B1 (de) * 2012-11-15 2017-04-12 Siemens Aktiengesellschaft Extraktion mehrerer Einzelgase aus einer Isolierflüssigkeit
US10393638B2 (en) * 2014-01-29 2019-08-27 Jp3 Measurement, Llc System and method for determining vapor pressure of produced hydrocarbon streams via spectroscopy

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2005045421A1 (en) * 2003-11-05 2005-05-19 The Royal Veterinary And Agricultural University Improved method and apparatus for measuring bitterness in beer and brewing samples

Non-Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A. VILLAR ET AL: "Visible/NIR on-line sensor for marine engine oil condition monitoring applying chemometric methods", PROCEEDINGS OF SPIE, vol. 7726, 30 April 2010 (2010-04-30), 1000 20th St. Bellingham WA 98225-6705 USA, pages 77262F, XP055549513, ISSN: 0277-786X, ISBN: 978-1-5106-2099-5, DOI: 10.1117/12.862642 *
ALBERTO VILLAR ET AL: "Chemometric methods applied to the calibration of a Vis-NIR sensor for gas engine's condition monitoring", ANALYTICA CHIMICA ACTA, vol. 705, no. 1-2, 5 May 2011 (2011-05-05), pages 174 - 181, XP055208678, ISSN: 0003-2670, DOI: 10.1016/j.aca.2011.04.048 *
KERSTIN WIESNER ET AL: "Trends in Near Infrared Spectroscopy and Multivariate Data Analysis From an Industrial Perspective", PROCEDIA ENGINEERING, vol. 87, 2014, AMSTERDAM, NL, pages 867 - 870, XP055549467, ISSN: 1877-7058, DOI: 10.1016/j.proeng.2014.11.292 *
M. J. SHENTON ET AL: "The use of spectroscopy with chemometrics to assess the condition and predict the lifetime of paper and oil used as transformer insulation", EIGHTH INTERNATIONAL CONFERENCE ON DIELECTRIC MATERIALS, MEASUREMENTS AND APPLICATIONS, 2000, Edinburgh, UK, pages 346 - 351, XP055549608 *
TANG SONGPING ET AL: "Quantitative spectral analysis of dissolved gas in transformer oil based on the method of optimal directions", 2016 35TH CHINESE CONTROL CONFERENCE (CCC), TCCT, 27 July 2016 (2016-07-27), pages 4425 - 4429, XP032952092, DOI: 10.1109/CHICC.2016.7554041 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112414949A (zh) * 2020-10-29 2021-02-26 国网山西省电力公司电力科学研究院 一种实时检测变压器故障的气体继电器及诊断方法

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