(57)【要約】      （修正有）【課題】ガスタービン圧縮機のより効果的な水洗方法およびシステムを提供する。【解決手段】ガスタービン圧縮機の清掃のためのシステムおよび方法は、第１の洗浄動作の前にガスタービンシステム１２に配置された複数のセンサ４２を介して、タービンシステムのフリート内のガスタービンシステムの第１の動作を検出するステップを含む。本方法は、水洗動作後に１つまたは複数のセンサを介してガスタービンシステムの第２の動作を検出するステップをさらに含む。本方法はまた、第１の動作を検出するステップおよび第２の動作を検出するステップに基づいて少なくとも１つの予測モデルを導出するステップを含み、少なくとも１つの予測モデルは、ガスタービンシステムの性能を予測するように構成される。本方法は、少なくとも１つの予測モデルを適用して、ガスタービンシステムの性能の改善予測を導出するステップをさらに含む。【選択図】図１
2018048626.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の洗浄動作の前に、１つまたは複数のタービンシステム（１２）に配置された複数のセンサ（４２）を介して、前記タービンシステム（１２）のフリート内の前記１つまたは複数のタービンシステム（１２）の第１の動作を検出するステップと、
前記水洗動作の後に前記１つまたは複数のセンサ（４２）を介して前記１つまたは複数のタービンシステム（１２）の第２の動作を検出するステップと、
前記第１の動作を検出するステップおよび前記第２の動作を検出するステップに基づいて少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出するステップであって、前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）は、前記１つまたは複数のタービンシステム（１２）の１つのタービンシステム（１２）の性能を予測するように構成されている、ステップと、
前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を適用して、前記タービンシステム（１２）の前記性能の改善予測を導出するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
前記水洗動作が手清掃を含み、前記手清掃は、前記タービンシステム（１２）を停止し、前記タービンシステム（１２）に含まれる圧縮機（２０）構成要素を手作業でスクラビングするステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）の予測精度を予測するように構成されたリスクモデル（２１８）を導出するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の動作および前記第２の動作を検出するステップによって得られたデータの統計的分散を考慮することによって、前記リスクモデル（２１８）を導出するステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出するステップが、前記第１の動作および前記第２の動作を検出するステップによって得られたデータに前記タービンシステム（１２）の物理モデルを適用することに基づいてタービン動作のベースライン（２１０）を取得するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出するステップが、前記ベースライン（２１０）を取得し、前記ベースライン（２１０）を適用して前記ガスタービン（２６）の流れおよび効率の推定を得るステップを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記流れが、圧縮機（２０）の空気流、燃料流、入口空気流、またはそれらの組み合わせを含み、前記効率が、圧縮機（２０）効率、タービン効率、またはそれらの組み合わせを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出するステップが、前のタービンシステム（１２）状態の関数として前記流れおよび効率の変化を追跡するステップを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出するステップが、前記流れおよび効率の変化を追跡するステップに基づくエビデンスから前記予測モデルを合成するステップを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
命令を格納するように構成されたメモリ（４０）と、
前記命令を実行するように構成されたプロセッサ（３９）と、
を備えたシステムであって、
前記命令により、
第１の洗浄動作の前に、１つまたは複数のタービンシステム（１２）に配置された複数のセンサ（４２）を介して、前記タービンシステム（１２）のフリート内の前記１つまたは複数のタービンシステム（１２）の第１の動作を検出し、
前記水洗動作の後に前記１つまたは複数のセンサ（４２）を介して前記１つまたは複数のタービンシステム（１２）の第２の動作を検出し、
前記第１の動作を検出することおよび前記第２の動作を検出することに基づいて少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出し、ここで、前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）は、前記１つまたは複数のタービンシステム（１２）の１つのタービンシステム（１２）の性能を予測するように構成され、
前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を適用して、前記タービンシステム（１２）の前記性能の改善予測を導出する、
システム。
【請求項１１】
前記水洗動作が手清掃を含み、前記手清掃は、前記タービンシステム（１２）を停止し、前記タービンシステム（１２）に含まれる圧縮機（２０）構成要素を手作業でスクラビングするステップを含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記プロセッサ（３９）が、検出された前記第１の動作および前記第２の動作を介して得られたデータに前記タービンシステム（１２）の物理モデルを適用することに基づいてタービン動作のベースライン（２１０）を取得することによって、前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出するように構成されている、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記プロセッサ（３９）が、前記ベースライン（２１０）を取得し、前記ベースライン（２１０）を適用して前記ガスタービン（２６）の流れおよび効率の推定を得ることによって、前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出するように構成されている、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記プロセッサ（３９）が、前記流れおよび効率の変化を前のタービンシステム（１２）状態の関数として追跡し、前記流れおよび効率の前記変化を追跡することに基づくエビデンスから前記予測モデルを合成することによって、前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出するように構成されている、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１５】
前記プロセッサ（３９）および前記メモリ（４０）を有し、オペレータインタフェース（４４）を介してオペレータに前記改善予測を提供するように構成されたコントローラ（３８）を備える、請求項１０に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書に開示される主題は、ガスタービン圧縮機に関し、より具体的には、ガスタービン圧縮機の清掃のためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ガスタービンシステムは、典型的には、空気のような作動流体を圧縮するための圧縮機を含む。圧縮空気は、流体を加熱して膨張させる燃焼器に噴射され、膨張した流体はタービンを通って押し出される。圧縮機が大量の空気を消費すると、少量の塵、エアロゾル、および水が圧縮機を通過して堆積する（例えば、圧縮機のブレード上に堆積する）。これらの堆積物は、圧縮機を通る空気の流れを妨げ、時間の経過とともにガスタービンシステム全体の性能を低下させる可能性がある。したがって、ガスタービンエンジンは定期的に洗浄されて、圧縮機から汚染物質を清掃し、除去することができ、このような動作は、オフライン洗浄動作またはオンライン洗浄動作と呼ばれる。オフライン洗浄動作は、ガスタービンエンジンが停止している間に実行される。逆に、オンライン水洗動作は、エンジンの運転中に圧縮機洗浄を実行することを可能にするが、ガスタービンシステムの性能を若干低下させる。したがって、タービン圧縮機のより効果的な清掃を提供し、水洗方法およびシステムを改善する水洗システムに対する要望がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第２０１３／１２７９９６号
【発明の概要】
【０００４】
一実施形態では、方法は、第１の洗浄動作の前に１つまたは複数のタービンシステムに配置された複数のセンサを介して、タービンシステムのフリート内の１つまたは複数のタービンシステムの第１の動作を検出するステップを含む。本方法は、水洗動作後に１つまたは複数のセンサを介して１つまたは複数のタービンシステムの第２の動作を検出するステップをさらに含む。本方法はまた、第１の動作を検出するステップおよび第２の動作を検出するステップに基づいて少なくとも１つの予測モデルを導出するステップを含み、少なくとも１つの予測モデルは、１つまたは複数のタービンシステムのうちの１つのタービンシステムの性能を予測するように構成される。本方法は、少なくとも１つの予測モデルを適用して、タービンシステムの性能の改善予測を導出するステップをさらに含む。
【０００５】
第２の実施形態では、システムは、命令を格納するように構成されたメモリおよびプロセッサを含む。プロセッサは、第１の洗浄動作の前に、１つまたは複数のタービンシステムに配置された複数のセンサを介して、タービンシステムのフリート内の１つまたは複数のタービンシステムの第１の動作を検出するように構成される。プロセッサは、水洗動作後に１つまたは複数のセンサを介して１つまたは複数のタービンシステムの第２の動作を検出するようにさらに構成される。プロセッサは、第１の動作を検出することおよび第２の動作を検出することに基づいて少なくとも１つの予測モデルを導出するようにさらに構成され、少なくとも１つの予測モデルは、タービンシステムの性能を予測するように構成される。プロセッサはまた、少なくとも１つの予測モデルを適用して、タービンシステムの性能の改善予測を導出するように構成される。
【０００６】
第３の実施形態では、コンピュータ命令を格納する有形の非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。コンピュータ命令は、プロセッサによって実行されると、第１の洗浄動作の前に１つまたは複数のタービンシステムに配置された複数のセンサを介して、プロセッサにタービンシステムのフリートの１つまたは複数のタービンシステムの第１の動作を検出させる。命令はさらに、水洗動作後に１つまたは複数のセンサを介して、プロセッサに１つまたは複数のタービンシステムの第２の動作を検出させる。命令はまた、プロセッサに、第１の動作を検出することおよび第２の動作を検出することに基づいて少なくとも１つの予測モデルを導出させ、少なくとも１つの予測モデルは、タービンシステムの性能を予測するように構成される。命令はさらに、プロセッサに少なくとも１つの予測モデルを適用させて、タービンシステムの性能の改善予測を導出する。
【０００７】
本発明のこれらの特徴、態様、および利点、ならびに他の特徴、態様、および利点が、添付の図面を参照しつつ以下の詳細な説明を検討することによって、よりよく理解されると考えられ、添付の図面において、類似の文字は、図面の全体を通して類似の部分を表している。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】発電システムの一実施形態の概略図である。
【図２】洗浄または手清掃後の図１のシステムの性能改善を予測するのに適した特定の予測モデルおよび／またはリスクモデルを導出するためのプロセスの一実施形態のフローチャートである。
【図３】図２のプロセスの詳細の一実施形態の情報フロー図である。
【図４】図２および図３のプロセスを介して導出された予測モデルおよび／またはリスクモデルを適用して、将来の洗浄または手清掃に基づく図１のシステムの性能改善を予測するのに適したプロセスの一実施形態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の１つまたは複数の具体的な実施形態を以下に説明する。これらの実施形態の簡潔な説明を提供するために、実際の実装のすべての特徴が本明細書に記載されていなくてもよい。任意のエンジニアリングまたは設計プロジェクトにおけるような、任意のこのような実際の実装の開発においては、例えば、システム関連およびビジネス関連の制約の遵守のような開発者の特定の目標を達成するために、別の実装によって異なる可能性がある多くの実装の詳細が決定される必要があることを理解されたい。さらに、このような開発努力は複雑で時間がかかるかもしれないが、それにもかかわらず、設計、製作、および製造の日常的な仕事が当業者に本開示の利益をもたらすことになる。
【００１０】
本発明のさまざまな実施形態の要素を導入するとき、冠詞「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」、および「ｓａｉｄ」は、１つまたは複数の要素が存在することを意味するように意図されている。「備える（「ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ」）」、「含む（「ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ」）」、および「有する（「ｈａｖｉｎｇ」）」という用語は、包括的であり、列挙された要素以外の追加の要素が存在し得ることを意味している。
【００１１】
タービンシステムのユーザ（例えば、発電ユーティリティ）がタービンシステムで低性能に直面し、低性能が蓄積された垢または一般に汚れによるものである場合、性能を改善するための推奨事項の１つはタービンエンジンを水洗することである。このような水洗は、失われた性能を回復することができる。しかしながら、場合によっては、垢は、例えばタービンエンジン圧縮機の部品に結合されているため、水洗はもはや損失効率を回復する有効な方法ではなくなり得る。このような場合、手清掃が推奨される。手清掃動作は、典型的には、タービンシステムを停止し、タービンエンジンを所望の温度に冷却させ、入口ガイドベーン、圧縮機ブレード、ケーシングなどの構成要素を手動でスクラビングするか手作業でスクラビングすることを含む。
【００１２】
本明細書に記載される技術の前には、手清掃および／または他の水洗動作の有効性は、動作を実行する前に予測されなかった可能性がある。本明細書に記載される技術は、例えば、他の水洗イベントからの履歴データに基づいて予測を可能にし、手清掃プロセス（または他の水洗）が特定のエンジンの劣化量を考慮して特定のエンジンでどのように挙動するかを詳述する。導出されたモデルには、回収された電力の推定値などの推定値を提供するために使用され得るリスク加算数も含まれる。推定値が導出されると、タービンシステムのユーティリティまたは他のユーザは、水洗（例えば、手清掃）イベントの影響をより良好に予測することができる。
【００１３】
本明細書に記載される技術は、タービンシステムのための水洗動作、および例示的な実施形態では手清掃動作を改善するのに適したモデリング方法論および予測方法論を提供する。一実施形態では、水洗（例えば、手清掃）モデル（１つまたは複数）が導出される。１つまたは複数のモデルは、タービンシステムのさまざまな劣化条件の下での手清掃の挙動および影響を捕捉する。手清掃などの特定の水洗動作は、正確に複製可能な手順ではない可能性があるので、結果の分散（例えば、統計的分散）が予期され得る。したがって、本明細書で導出されたモデルは、リスクモデリングのために分散を考慮することができる。一実施形態では、モデリングのプロセスを以下のように要約することができる。まず、水洗前後のタービンエンジンからデータ収集を行う。水洗前（例えば、手清掃前）のデータを、物理モデルのようなさまざまなモデルを使用して新しいエンジンに関する性能のベースラインを確立するために使用することができる。このようなさまざまなモデルを、サイクルデッキと呼ぶことができる。
【００１４】
性能のベースラインは、任意の洗浄または手清掃を行う前のタービンエンジンの状態を表す特定の性能パラメータを得ることを目的としている。パラメータには、速さ、速度、流体流れ、温度、圧力、クリアランス（例えば、可動構成要素と固定構成要素との間の距離）、燃料タイプなどが含まれてもよい。モデルの実施形態は、パラメータに基づいて、流れ関数、ポリトロープ／等エントロピー効率、漏れ率、乗数および加算数を導出することを含んでもよい。
【００１５】
ベースラインが得られると、洗浄（例えば、手清掃手順）後に収集されたデータを、ベースラインの分析と比較可能な一貫した方法で分析することができ、改善が格納される。前／後の分析プロセスを、いくつかのタービンエンジンで実施することができ、一実施形態では、ベースラインと改善との間のペナルティ関数を最適化（例えば、最小化）することによってモデル関数をこのデータから導出する。特定の実施形態では、ペナルティ関数は、残差平方和、重み付き残差平方和、および／または対数尤度であってもよい（ただし、これらに限定されない）。このモデルには、モデル関数に正確に適合しているか否かにかかわらず、結果の分散を考慮する技術も含まれているため、モデル関数によって導出され得る予測のためのリスクレベルを予測することができる確率モデルも導出される。
【００１６】
モデルが作成されると、モデルを使用して、洗浄（例えば、手清掃）後に達成され得る改善レベル（例えば、生成され得る余分な電力）を予測することができる。予測分析の間、手清掃手順が実行される実際のタービンシステムからデータを収集することができる。次に、ユーザが調整可能なリスクレベルの下で、モデルは、手清掃手順の影響についての推定値（例えば、メガワットでの電力レベル推定値）を導出することができる。予測モデルを介して取得され得る手清掃後の状態が得られると、状態は、例えば、物理モデルに入力されてもよく、物理モデルは、微分テーブルまたは任意の実施形態を含んでもよく、任意の実施形態は、状態を変換して、電力生産量、熱量、燃料消費量、および／または他の性能パラメータなどの特定の他の性能パラメータを導出することができ、または、サイクルデッキ自体を実行して、さらなるサイクルデッキパラメータ（例えば、温度、速さ、速度、流れ、圧力、クリアランス、排出量などのサイクルデッキを使用して導出されるパラメータ）を導出することができる。
【００１７】
ここで図１を参照すると、図は、ガスタービンシステム１２と、監視および制御システム１４と、燃料供給システム１６とを含む、発電プラントなどの産業システム１０を示す図である。ガスタービンエンジンまたはシステム１２は、圧縮機２０、燃焼システム２２、燃料ノズル２４、ガスタービン２６、および排気部２８を含むことができる。動作中、ガスタービンシステム１２は、空気３０などの酸化剤を圧縮機２０に引き込むことができ、その後、圧縮機２０は空気３０を圧縮し、空気３０を燃焼システム２２（例えば、いくつかの燃焼器を含み得る）に移動させることができる。空気３０は、空気３０の吸気およびガスタービンシステム１２の動作を最適化するためにさまざまな角度で配置され得るベーンを有する入口ガイドベーンシステム３１に遭遇することができる。
【００１８】
燃焼システム２２では、燃料ノズル２４（またはいくつかの燃料ノズル２４）は、圧縮空気３０と混合して例えば空燃混合気を生成する燃料を噴射することができる。空燃混合気は燃焼システム２２内で燃焼して高温燃焼ガスを発生させることができ、高温燃焼ガスは下流のタービン２６内に流れて１つまたは複数のタービン段を駆動する。例えば、燃焼ガスはタービン２６を通って移動してタービンブレードの１つまたは複数の段を駆動することができ、これにより、次にシャフト３２の回転を駆動することができる。シャフト３２を、発電するためにシャフト３２のトルクを使用する発電機などの負荷３４に接続することができる。タービン２６を通過した後、高温燃焼ガスを、排気ガス３６として排気部２８を介して環境に排出することができる。排気ガス３６は、二酸化炭素（ＣＯ2）、一酸化炭素（ＣＯ）、窒素酸化物（ＮＯx）などのガスを含むことができる。
【００１９】
特定の実施形態では、システム１０はコントローラ３８も含むことができる。コントローラ３８を、いくつかのセンサ４２、ヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）オペレータインタフェース４４、およびシステム１０の構成要素を制御するのに適した１つまたは複数のアクチュエータ４３に通信可能に接続することができる。アクチュエータ４３は、システム１０のさまざまな構成要素を制御するのに適したバルブ、スイッチ、ポジショナ、ポンプなどを含むことができる。コントローラ３８は、センサ４２からデータを受信することができ、圧縮機２０、燃焼器２２、タービン２６、排気部２８、負荷３４などを制御するために使用されることができる。
【００２０】
現行の実施形態では、センサ４２からのデータを、手清掃の前のような任意の洗浄の前に収集することができる。データを使用して、以下に詳述するように、タービンシステム１２の任意の劣化を含むタービンシステム１２の現行状態の性能をベースライン化するのに、および手清掃動作のような洗浄動作のタービンシステム１２への影響を予測するのに適した１つまたは複数の予測モデルを作成することができる。さらに、モデルは、予測モデルによって提供される推定精度のより正確な表現を提供し得るリスク推定モデルを含むことができる。モデルの作成および使用は、コントローラ３８および／またはワークステーションコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、および／またはクライアントコンピュータシステムなどの外部コンピュータシステムで実行されることができる。
【００２１】
特定の実施形態では、ＨＭＩオペレータインタフェース４４は、システム１０の１つまたは複数のコンピュータシステムによって実行可能であってもよい。プラントオペレータは、ＨＭＩオペレータインタフェース４４を介して産業システム１０とインタフェースすることができる。したがって、ＨＭＩオペレータインタフェース４４は、プラントオペレータがコマンド（例えば、制御コマンドおよび／または動作コマンド）をコントローラ３８に提供することができるように、さまざまな入出力デバイス（例えば、マウス、キーボード、モニタ、タッチスクリーン、または他の適切な入出力デバイス）を含むことができる。さらに、コントローラ３８および／またはセンサ４２からの動作情報を、ＨＭＩオペレータインタフェース４４を介して提示することができる。同様に、コントローラ３８は、産業システム１０の構成要素（例えば、圧縮機２０、タービン２６、燃焼器２２、負荷３４など）に接続された１つまたは複数の最終制御要素、例えば、１つまたは複数のアクチュエータ、バルブ、トランスデューサなどの制御に関与し得る。
【００２２】
特定の実施形態では、センサ４２は、コントローラ３８にさまざまな動作データを提供するのに有用なさまざまなセンサのいずれかであってもよい。例えば、センサ４２は、圧縮機２０の圧力および温度、タービン２６の速さおよび温度、圧縮機２０およびタービン２６の振動、排気ガス３６中のＣＯ2レベル、燃料３１中の炭素含有量、燃料３１の温度、圧縮機２０およびタービン２６の温度、圧力、クリアランス（例えば、圧縮機２０とタービン２６との間の距離、および／または産業システム１０内に含まれ得る他の固定構成要素と回転構成要素との間の距離）、火炎の温度または強度、振動、燃焼ダイナミックス（例えば、圧力変動、火炎強度など）、負荷３４からの負荷データ、タービン２６からの出力などを提供することができる。
【００２３】
コントローラ３８は、開示された技術を実行するためにソフトウェアプログラムを実行することができる１つまたは複数のプロセッサ３９（例えば、マイクロプロセッサ）を含むことができる。さらに、プロセッサ３９は、複数のマイクロプロセッサ、１つまたは複数の「汎用」マイクロプロセッサ、１つまたは複数の専用マイクロプロセッサ、および／または１つまたは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣＳ）、またはそれらの組み合わせを含むことができる。例えば、プロセッサ３９は、１つまたは複数の縮小命令セット（ＲＩＳＣ）プロセッサを含むことができる。コントローラ３８は、制御ソフトウェア、ルックアップテーブル、構成データなどの情報を格納することができるメモリデバイス４０を含むことができる。メモリデバイス４０は、揮発性メモリ（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））および／または不揮発性メモリ（例えば、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ハードドライブ、または任意の他の適切な光学、磁気、もしくはソリッドステート記憶媒体、またはそれらの組み合わせ）などの有形の非一時的な機械可読媒体を含むことができる。メモリデバイス４０は、さまざまな目的に適したさまざまな情報を格納することができる。例えば、メモリデバイス４０は、プロセッサ実行のための機械可読命令および／またはプロセッサ実行可能命令（例えば、ファームウェアまたはソフトウェア）を格納することができる。一実施形態では、命令は、実行されると、プロセッサ３９に、圧縮機２０および／またはＩＧＶシステム３１などのタービンシステム１２の特定の構成要素を洗浄（例えば、手清掃）することによって提供され得る性能改善の予測に使用するための１つまたは複数のモデルを作成させる。手清掃などの特定の洗浄動作の影響を予測する際に後で使用され得る予測モデルおよび／またはリスクモデルを導出することによって、本明細書に記載の技術は、電力生産システム１０の改善されたメンテナンス動作およびより効率的なリソース使用を提供する。
【００２４】
図２は、図１のタービンシステム１２の特定の設備を所望の信頼度で手清掃する影響（例えば、改善されたメガワット生産において）を予測するのに有用なモデルを作成するか、そうでなければ合成するのに適したプロセス２００の実施形態を示すフローチャートである。プロセス２００は、１つまたは複数のプロセッサ３９によって実行可能でありかつメモリ４０に格納されたコンピュータコードまたは命令として実施されてもよい。図示された実施形態では、プロセス２００は、分析のために手清掃の前と後の両方のデータを取得することができる（ブロック２０２）。例えば、電力生産システム１０の動作のログ２０４および／またはセンサ４２のデータは、電力生産システム１０によって生成された電力、燃料タイプデータ、燃料流れデータ、他の流れデータ（例えば、空気流）、温度、圧力、クリアランス（例えば、固定構成要素と回転構成要素との間の距離）、早さ、速度、入口ガイドベーン（ＩＧＶ）３１の位置、ＩＧＶシステム３１の損失、排気システム２８の損失、補助負荷などを取得するために必要とされ得る。データはまた、ブレード交換／修理などの手清掃の前および／または後に実行された可能性のあるメンテナンスのタイプなどのメンテナンスデータを含むことができる。収集されたデータはまた、周囲条件（例えば、温度、湿度、大気圧）を含むことができる。データは、タービンシステム１２のフリートについて取得されることができる（ブロック２０２）。例えば、タービンシステムまたはエンジン１２の同じまたは類似のモデル番号を一緒にグループ化し、グループについて得られたデータとすることができる。１つの非限定的な例において、タービンシステム１２のモデルは、ニューヨーク州のスケネクタディにあるゼネラルエレクトリック社から入手可能なＬＭ６０００ガスタービンシステムであってもよい。したがって、特定の（またはすべての）ＬＭ６０００ガスタービン１２のためのデータを収集することができる（ブロック２０２）。
【００２５】
上述したように、手洗浄動作の前にデータを最初に収集することができる（ブロック２０２）。手洗浄動作は、典型的には、タービンシステム１２を停止し、所望の温度まで冷却させ、入口ガイドベーン、圧縮機ブレード、ケーシングなどの構成要素を手動でスクラビングするか手作業でスクラビングすることを含む。本明細書に記載された技術は、例示的な実施形態では、手清掃データの分析および作用を対象としているが、他の実施形態は、クランク洗浄および／またはオンライン洗浄などの他のタイプのオフライン洗浄を分析し、作用させることができる。クランク洗浄では、タービンシステム１２は停止され、冷却されることが可能である。その後、タービン１２をゆっくりと回転させながら、入口ガイドベーン、圧縮機ブレードなどに水および／または洗剤を噴霧することができる。オンライン洗浄では、水が例えばノズルのアレイを介して圧縮機２０に噴射されている間に、タービンシステム１２は稼働したままである。実際に、本明細書に記載の技術を、手洗浄、クランク洗浄、オンライン洗浄、またはそれらの組み合わせに使用することができる。
手洗浄（および／または他の洗浄タイプ）が完了し、電力生産システム１０が動作を再開した後、データを再度収集して（ブロック２０２）、手清掃（および／または他の洗浄タイプ）の影響を判定し、例えば、タービンシステム１２のための電力生産を改善することができる。プロセス２００は、手清掃（および／または他の洗浄タイプ）の前に収集されたデータを用いて、電力生産システム１０の手清掃前のベースライン性能を取得することができる（ブロック２０６）。１つまたは複数のタービンシステムモデル２０８を介して、手清掃前の性能ベースラインを取得することができる（ブロック２０６）。すなわち、１つまたは複数のモデル２０８を使用して、タービンシステム１２が与えられた特定の入力または条件（例えば、特定のタービンシステム１２の洗浄前に収集される周囲条件、燃料タイプ、流れ、圧力、速さ、速度、補助負荷）をどのように実行し得るかを決定することができ、その後、この決定を使用してベースライン２１０を作成することができる。ベースライン２１０は、例えば、劣化を含むタービンシステム１２の性能を表すことができる。すなわち、摩耗した圧縮機２０のブレード、摩耗したタービン２６のブレード、摩耗した燃焼器２２などの状態をベースライン２１０に取り込むことができる。モデル２０８は、サイクルデッキなどの物理モデルを含むことができる。モデルには、熱力学モデル、低サイクル疲労（ＬＣＦ）寿命予測モデル、計算流体力学（ＣＦＤ）モデル、有限要素解析（ＦＥＡ）モデル、ソリッドモデル（例えば、パラメトリックおよびノンパラメトリックモデリング）、および／または３次元から２次元へのＦＥＡマッピングモデルなどの物理モデルが含まれてもよく、これを使用して、機器の誤動作のリスクまたは機器のメンテナンスの必要性を予測することができる。モデルは、エキスパートシステム（例えば、前方連鎖エキスパートシステム、後方連鎖エキスパートシステム）、ニューラルネットワーク、ファジー論理システム、状態ベクトルマシン（ＳＶＭ）、帰納推論システム、ベイズ推定システムなどの人工知能（ＡＩ）モデル、またはそれらの組み合わせを含むことができる。
【００２６】
次に、プロセス２００は、比較のための流れおよび効率を推定することができる（ブロック２１２）。より具体的には、プロセス２００は、手清掃前に同じ条件（例えば、周囲条件、燃料タイプ、負荷など）が与えられた場合に、新しいタービンエンジン１２がどのように動作するかと、タービンエンジン１２のフリートがどのように動作するかの差を見つけることができる。次に、これらの導出された差を使用して、空気流、圧縮流体流、燃焼流、排気流などの特定の流れ、圧縮機２０の圧力比、ならびに圧縮機２０および／またはタービン２６の効率のような効率（例えば、等エントロピー効率）、ポリトロープ効率、断熱効率、圧縮機および／またはタービンの効率指標、流れ能力指標を推定または予測する（ブロック２１２）。流れおよび効率（ブロック２１２）を、ガス経路分析を使用して推定することができる。例えば、機械技術者協会（ＡＳＭＥ）によって推奨されるようなガス経路分析手順を使用して、比較のための流れおよび効率を推定することができる（ブロック２１２）。一実施形態では、ブロック２１２において、１つまたは複数のモデル２０８（例えば、サイクルデッキ）を使用することができる。１つまたは複数のモデル２０８のパラメータを、モデル出力が測定データを反映するように変更することができる。これらの変更されたパラメータを使用して、１つまたは複数のモデル２０８は、その後、予期される流れおよび効率を出力することができる。
【００２７】
次に、プロセス２００は、タービンシステム１２のフリートのような手清掃後のさまざまなタービンシステム１２の以前の状態の関数として流れおよび効率の変動を追跡することができる（ブロック２１４）。タービンシステムの性能および／または効率が圧縮機２０の汚れに関連するため、流れおよび効率は、タービンシステムの以前の状態の関数として追跡される（ブロック２１４）。汚れを取り除くと、通常はパフォーマンスおよび／または効率が向上する。予測モデルおよび／またはリスクモデル２１８を、流れおよび効率が手清掃の影響にどのように関係するかに関するエビデンスから作成または合成することができる（ブロック２１６）。次に、予測モデルにおける分散を使用して、ガウスリスクレベルモデルのようなリスクレベルを導出することができる（ブロック２１６）。一実施形態では、モデル２１８は、ベースライン２１０と導出された改善との間のペナルティ関数を最適化（例えば最小化）することによって、前／後のデータから導出されるモデル関数を含む。特定の実施形態では、ペナルティ関数は、残差平方和、重み付き残差平方和、および／または対数尤度であってもよい（ただし、これらに限定されない）。
【００２８】
サンプル数などに応じて、カイ２乗分布、ワイブル分布、ｔ分布、またはリスクレベル決定を改善し得る他の分布など、他の分布をリスクレベルモデルに使用することができる。次に、導出された予測モデルおよび／またはリスクモデル２１８を、以下でより詳細に説明するように、手清掃などの洗浄の影響および洗浄手順のリスクレベルを予測するために使用することができる。
【００２９】
プロセス２００をさらに説明するために、図３は、例えばブロック２０２によって収集され、その後ブロック２１２、２１４、および／または２１６によって分析された前後のデータを使用するのに適した情報フロー図３００の実施形態である。図示された実施形態では、データ３０２は手清掃前のプロセス２００のブロック２０２によって収集されたデータに対応することができる。前述したように、データ３０２は、圧力、温度、速度、負荷、および／または周囲などの動作条件を含むことができる。データ３０２は、例えば、１つまたは複数のモデル２０８を使用することによって分析されて（ブロック３０４）、流れおよび効率３０６を導出することができる。上述したように、流れおよび効率は、圧縮機２０およびタービン２６を含むタービンシステム１２のモジュールのための、等エントロピー効率、ポリトロープ効率、断熱効率、圧縮機および／またはタービンの効率指標、流量指標などを含むことができる。流れおよび効率３０６を、例えば、１つまたは複数のモデル２０８を介したガス経路分析を適用することによって導出することができる。
【００３０】
手清掃後の流れおよび効率３０８を、タービンシステム１２が手洗浄を行う際に追跡するか、または他の方法で分析することができる。より具体的には、フリート内のさまざまなタービンシステム１２が手で清掃される（または他の方法で洗浄される）とき、流れおよび効率３０８が再度導出される。次いで、いくつかの基準条件３１０を使用して、１つまたは複数のモデル２０８のパラメータを調整して（ブロック３１２）、性能パラメータ３１４を導出することができる。性能パラメータ３１４は、洗浄活動（例えば、手清掃）を反映して、手清掃後のメガワット能力、燃料流れ、圧縮機２０および／またはタービン２６の効率、温度、圧力、流れ、クリアランスなどを含むことができる。次に、上述のように、パラメータ３１４を使用して、分散に基づくリスクレベルを含むモデル２１８を作成することができる。
【００３１】
モデル２１８が作成されると、モデルを使用して、タービンシステム１２の洗浄（例えば、手清掃）に基づいて、特定のタービンシステム１２の性能利得を推定することができる。図４に示す。より具体的には、図は、手清掃などの洗浄に基づいて性能を回復することによって達成され得る特定のタービンエンジン１２の改善の予測を提供するのに適したプロセス４００の実施形態を示している。プロセス４００を、１つまたは複数のプロセッサ３９によって実行可能でありかつメモリ４０に格納されたコンピュータコードまたは命令として実施することができる。
【００３２】
プロセス４００は、手清掃の前に、例えば圧縮機の流れおよび効率に関してタービンシステム１２の状態を決定することができる（ブロック４０２）。前述したように、温度、圧力、流れ、燃料タイプなどの入力測定値をモデル２０８に提供することによって、１つまたは複数のモデル２０８を使用して、特定のタービンシステム１２が、予測される性能の予測を受けて回収されるように、電流の流れおよび効率を導出することができる（ブロック４０２）。タービンエンジン１２の予測状態（例えば、パラメータ温度、圧力、流れ、クリアランスなど）を、手清掃後に導出することができる（ブロック４０４）。すなわち、将来の手清掃がタービンシステム１２をどのように改善し得るかを表すモデル２１８（および／またはモデル２０８）を使用することによって、予測状態またはパラメータのセットを提供することができる。次いで、プロセス４００は、手清掃後の予測されたパラメータに起因する流れおよび効率の変化の影響を推定することができる（ブロック４０６）。例えば、プロセス４００は、ブロック４０４の予測状態パラメータにモデル２０８（例えば、サイクルデッキ）をブロック４９６で実行して、メガワットでの予測出力、予測流れ、予測効率などを導出することができる。したがって、推定された影響を、さらなる通信および／または制御動作に使用することができる。例えば、推定された効果を、洗浄、例えば手清掃の実行を指示するなどのさらなるステップの決定のために、他のエンティティ（例えば、ユーティリティ）に伝達することができる。制御動作は、ブロック４０４によって導出される状態およびブロック４０６によって導出される推定を記述するオペレータインタフェース（例えば、ＨＭＩインタフェース４４）上のデータを表示するステップを含むことができる。
【００３３】
本発明の技術的効果には、タービンシステムのための水洗動作および例示的な実施形態では手清掃動作を改善するのに適したモデル化方法論およびシステムが含まれる。一実施形態では、水洗（例えば、手清掃）モデル（１つまたは複数）が導出される。１つまたは複数のモデルは、タービンシステムのさまざまな劣化条件の下での手清掃の挙動および影響を捕捉する。手清掃などの特定の水洗動作は、正確に複製可能な手順ではない可能性があるので、結果の分散（例えば、統計的分散）が予期され、適応され得る。その後、モデルを使用して、リスクレベルを含む手清掃後のタービンシステムの予期される性能改善を予測することができる。予測された性能改善を、手清掃のようなメンテナンス動作を実行するために使用することができる。
【００３４】
本明細書は、最良の形態を含めて、本発明を開示するために実施例を用いており、また、任意のデバイスまたはシステムを製作し使用し、任意の組み込まれた方法を実行することを含めて、いかなる当業者も本発明を実施することが可能となるように実施例を用いている。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定義され、当業者が想到するその他の実施例を含むことができる。このような他の実施例は、特許請求の範囲の文言との差がない構造要素を有する場合、または特許請求の範囲の文言との実質的な差がない等価の構造要素を含む場合、特許請求の範囲内にある。
［実施態様１］
第１の洗浄動作の前に、１つまたは複数のタービンシステム（１２）に配置された複数のセンサ（４２）を介して、前記タービンシステム（１２）のフリート内の前記１つまたは複数のタービンシステム（１２）の第１の動作を検出するステップと、
前記水洗動作の後に前記１つまたは複数のセンサ（４２）を介して前記１つまたは複数のタービンシステム（１２）の第２の動作を検出するステップと、
前記第１の動作を検出するステップおよび前記第２の動作を検出するステップに基づいて少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出するステップであって、前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）は、前記１つまたは複数のタービンシステム（１２）の１つのタービンシステム（１２）の性能を予測するように構成されている、ステップと、
前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を適用して、前記タービンシステム（１２）の前記性能の改善予測を導出するステップと
を含む、方法。
［実施態様２］
前記水洗動作が手清掃を含み、前記手清掃は、前記タービンシステム（１２）を停止し、前記タービンシステム（１２）に含まれる圧縮機（２０）構成要素を手作業でスクラビングするステップを含む、実施態様１に記載の方法。
［実施態様３］
前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）の予測精度を予測するように構成されたリスクモデル（２１８）を導出するステップを含む、実施態様１に記載の方法。
［実施態様４］
前記第１の動作および前記第２の動作を検出するステップによって得られたデータの統計的分散を考慮することによって、前記リスクモデル（２１８）を導出するステップを含む、実施態様３に記載の方法。
［実施態様５］
前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出するステップが、前記第１の動作および前記第２の動作を検出するステップによって得られたデータに前記タービンシステム（１２）の物理モデルを適用することに基づいてタービン動作のベースライン（２１０）を取得するステップを含む、実施態様１に記載の方法。
［実施態様６］
前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出するステップが、前記ベースライン（２１０）を取得し、前記ベースライン（２１０）を適用して前記ガスタービン（２６）の流れおよび効率の推定を得るステップを含む、実施態様５に記載の方法。
［実施態様７］
前記流れが、圧縮機（２０）の空気流、燃料流、入口空気流、またはそれらの組み合わせを含み、前記効率が、圧縮機（２０）効率、タービン効率、またはそれらの組み合わせを含む、実施態様６に記載の方法。
［実施態様８］
前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出するステップが、前のエンジン状態の関数として前記流れおよび効率の変化を追跡するステップを含む、実施態様６に記載の方法。
［実施態様９］
前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出するステップが、前記流れおよび効率の変化を追跡するステップに基づくエビデンスから前記予測モデルを合成するステップを含む、実施態様８に記載の方法。
［実施態様１０］
命令を格納するように構成されたメモリ（４０）と、
前記命令を実行するように構成されたプロセッサ（３９）と、
を備えたシステムであって、
前記命令により、
第１の洗浄動作の前に、１つまたは複数のタービンシステム（１２）に配置された複数のセンサ（４２）を介して、前記タービンシステム（１２）のフリート内の前記１つまたは複数のタービンシステム（１２）の第１の動作を検出し、
前記水洗動作の後に前記１つまたは複数のセンサ（４２）を介して前記１つまたは複数のタービンシステム（１２）の第２の動作を検出し、
前記第１の動作を検出することおよび前記第２の動作を検出することに基づいて少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出し、ここで、前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）は、前記１つまたは複数のタービンシステム（１２）の１つのタービンシステム（１２）の性能を予測するように構成され、
前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を適用して、前記タービンシステム（１２）の前記性能の改善予測を導出する、
システム。
［実施態様１１］
前記水洗動作が手清掃を含み、前記手清掃は、前記タービンシステム（１２）を停止し、前記タービンシステム（１２）に含まれる圧縮機（２０）構成要素を手作業でスクラビングするステップを含む、実施態様１０に記載のシステム。
［実施態様１２］
前記プロセッサ（３９）が、検出された前記第１の動作および前記第２の動作を介して得られたデータに前記タービンシステム（１２）の物理モデルを適用することに基づいてタービン動作のベースライン（２１０）を取得することによって、前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出するように構成されている、実施態様１０に記載のシステム。
［実施態様１３］
前記プロセッサ（３９）が、前記ベースライン（２１０）を取得し、前記ベースライン（２１０）を適用して前記ガスタービン（２６）の流れおよび効率の推定を得ることによって、前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出するように構成されている、実施態様１２に記載のシステム。
［実施態様１４］
前記プロセッサ（３９）が、前記流れおよび効率の変化を前のエンジン状態の関数として追跡し、前記流れおよび効率の前記変化を追跡することに基づくエビデンスから前記予測モデルを合成することによって、前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出するように構成されている、実施態様１２に記載のシステム。
［実施態様１５］
前記プロセッサ（３９）および前記メモリ（４０）を有し、オペレータインタフェース（４４）を介してオペレータに前記改善予測を提供するように構成されたコントローラ（３８）を備える、実施態様１０に記載のシステム。
［実施態様１６］
コンピュータ命令が格納された有形の非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ命令は、プロセッサ（３９）によって実行されると、前記プロセッサが（３９）、
第１の洗浄動作の前に、１つまたは複数のタービンシステム（１２）に配置された複数のセンサ（４２）を介して、前記タービンシステム（１２）のフリート内の前記１つまたは複数のタービンシステム（１２）の第１の動作を検出し、
前記水洗動作の後に前記１つまたは複数のセンサ（４２）を介して前記１つまたは複数のタービンシステム（１２）の第２の動作を検出し、
前記第１の動作を検出することおよび前記第２の動作を検出することに基づいて少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出し、ここで、前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）は、前記１つまたは複数のタービンシステム（１２）の１つのタービンシステム（１２）の性能を予測するように構成され、
前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を適用して、前記タービンシステム（１２）の前記性能の改善予測を導出する、
コンピュータ可読媒体。
［実施態様１７］
前記水洗動作が手清掃を含み、前記手清掃は、前記タービンシステム（１２）を停止し、前記タービンシステム（１２）に含まれる圧縮機（２０）構成要素を手作業でスクラビングすることを含む、実施態様１６に記載のコンピュータ可読媒体。
［実施態様１８］
前記プロセッサ（３９）によって実行されると、検出された前記第１の動作および前記第２の動作を介して得られたデータに前記タービンシステム（１２）の物理モデルを適用することに基づいてタービン動作のベースライン（２１０）を取得することによって、前記プロセッサ（３９）に前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出させる命令を含む、実施態様１６に記載のコンピュータ可読媒体。
［実施態様１９］
前記プロセッサ（３９）によって実行されると、前記ベースライン（２１０）を取得し、前記ベースライン（２１０）を適用して前記ガスタービン（２６）の流れおよび効率の推定を得ることによって、前記プロセッサ（３９）に前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出させる命令を含む、実施態様１８に記載のコンピュータ可読媒体。
［実施態様２０］
前記プロセッサ（３９）によって実行されると、前記流れおよび効率の変化を前のエンジン状態の関数として追跡し、前記流れおよび効率の前記変化を追跡することに基づくエビデンスから前記予測モデルを合成することによって、前記プロセッサ（３９）に前記少なくとも１つの予測モデル（２０８，２１８）を導出させる命令を含む、実施態様１９に記載のコンピュータ可読媒体。
【符号の説明】
【００３５】
１０  産業システム、電気生産システム
１２  ガスタービンシステム、ガスタービンエンジン
１４  制御システム
１６  燃料供給システム
２０  圧縮機
２２  燃焼システム、燃焼器
２４  燃料ノズル
２６  ガスタービン
２８  排気部、排気システム
３０  圧縮空気
３１  入口ガイドベーンシステム、ＩＧ■システム、燃料
３２  シャフト
３４  負荷
３６  排気ガス
３８  コントローラ
４２  センサ
４４  ＨＭＩオペレータインタフェース
４３  アクチュエータ
３９  プロセッサ
４０  メモリデバイス、メモリ
２００  プロセス
２０２  ブロック
２０４  ログ
２０６  ブロック
２０８  タービンシステムモデル
２１０  ベースライン
２１２  ブロック
２１４  ブロック
２１８  リスクモデル
２１６  ブロック
３００  情報フロー図
３０２  データ
３０４  ブロック
３０６  効率
３０８  手清掃後の効率
３１０  基準条件
３１２  ブロック
３１４  導出した性能パラメータ
４００  プロセス
４０２  ブロック
４０４  ブロック
４０６  ブロック
４９６  ブロック
【図１】
2018048626.tif 000003
【図２】
2018048626.tif 000004
【図３】
2018048626.tif 000005
【図４】
2018048626.tif 000006
【外国語明細書】
2018048626000001.pdf