(57)【要約】【課題】比較的シンプルな解析手法で、ガスタービンの不安定な物理現象である異常状態の発生を適切に検知する。【解決手段】ガスタービンの燃焼器１１内の圧力である燃焼器内圧力に関連する燃焼器内圧力関連値を検知する圧力関連値検出手段２２、２１と、圧力関連値検出手段２２、２１にて検出された燃焼器内圧力関連値の時系列データから水平可視グラフ法によりネットワークを構築し、所定のサンプリング期間にサンプリングされた離散点に基づいて構築されるネットワークの次数分布から算出されるネットワークエントロピー導出部と、ネットワークエントロピー導出部にて逐次導出されるネットワークエントロピーに基づいて、ガスタービンにて異常状態が発生するか否かを検知する異常状態検知部とを備える。【選択図】図１
2018080621.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ガスタービンの不安定な物理現象を含む異常状態の発生を検知する異常状態検知装置であって、
前記ガスタービンの燃焼器内の圧力である燃焼器内圧力に関連する燃焼器内圧力関連値を検知する圧力関連値検出手段と、
前記圧力関連値検出手段にて検出された前記燃焼器内圧力関連値の時系列データから水平可視グラフ法によりネットワークを構築し、所定のサンプリング期間にサンプリングされた離散点に基づいて構築される前記ネットワークの次数分布から算出されるネットワークエントロピーを導出するネットワークエントロピー導出部と、
前記ネットワークエントロピー導出部にて逐次導出される前記ネットワークエントロピーに基づいて、前記ガスタービンにて前記異常状態が発生するか否かを検知する異常状態検知部とを備える異常状態検知装置。
【請求項２】
前記ネットワークエントロピーは、前記水平可視グラフ法を用いて下記の〔式１〕にて定義されるネットワークエントロピーｈｈであり、
前記異常状態検知部は、前記ネットワークエントロピーｈｈに基づいて、前記ガスタービンにて前記異常状態が発生するか否かを検知する請求項１に記載の異常状態検知装置。
2018080621.tif 000010
【請求項３】
前記ガスタービンの前記異常状態としての吹き消えが発生する直前状態のときの前記次数分布から算出される前記ネットワークエントロピーより吹き消え検知閾値を予め導出して記憶する記憶部を備え、
前記異常状態検知部は、前記ネットワークエントロピー導出部が導出した前記ネットワークエントロピーが前記吹き消え検知閾値を超えたときに、前記吹き消えが発生すると検知する請求項１又は２に記載の異常状態検知装置。
【請求項４】
前記ガスタービンにて燃焼振動が発生している場合の前記ネットワークエントロピーと、安定燃焼が発生している場合の前記ネットワークエントロピーとの間の値である燃焼振動検知閾値を予め導出して記憶する記憶部を備え、
前記異常状態検知部は、前記ネットワークエントロピー導出部が導出した前記ネットワークエントロピーが前記燃焼振動検知閾値を下回ったときに、前記燃焼振動が発生すると検知する請求項１〜３の何れか一項に記載の異常状態検知装置。
【請求項５】
ガスタービンの不安定な物理現象を含む異常状態の発生を事前に検知する異常状態検知方法であって、
前記ガスタービンの燃焼器内の圧力である燃焼器内圧力に関連する燃焼器内圧力関連値を検知する圧力関連値検出工程と、
前記圧力関連値検出工程にて検出された前記燃焼器内圧力関連値の時系列データから水平可視グラフ法によりネットワークを構築し、所定のサンプリング期間にサンプリングされた離散点に基づいて構築される前記ネットワークの次数分布から算出されるネットワークエントロピーを導出するネットワークエントロピー導出工程と、
前記ネットワークエントロピー導出工程にて逐次導出される前記ネットワークエントロピーに基づいて、前記ガスタービンにて前記異常状態が発生するか否かを検知する異常状態検知工程とを実行する異常状態検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ガスタービンの異常状態の発生を検知する異常状態検知装置、及び異常状態検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、ガスタービンでは、燃焼器にて発生するＮＯｘの低減化を図る燃焼方式として、希薄予混合燃焼が知られているが、当該希薄予混合燃焼にあっては、燃焼振動、吹き消え等といった不安定な物理現象が発生することが知られている。更に、圧縮機を通過する新気の流速が一定以上になるときに回転翼が振動するフラッタ、圧縮機を通過する新気の流量を低下していくと新気の流量や圧力が周期的に激しく振動するサージ、及び旋回失速等の不安定な物理現象が発生することもある。ここで、新気は、空気のみと、空気と燃料ガスの混合気との双方の概念を含むものである。
上述したような不安定な物理現象は、突発的に発生することが多いため、これらの不安定な物理現象の発生を予め検知できる技術が望まれている。
例えば、特許文献１に開示の技術にあっては、希薄予混合燃焼を行うガスタービンにおいて突発的に発生する吹き消えの予兆を検知して回避するべく、ガスタービン燃焼器の圧力の時系列データを高速フーリエ変換して周波数領域にて解析する手法等が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−７０８９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に開示の技術にあっては、不安定な物理現象である吹き消えの予兆を検知するべく、ガスタービン燃焼器の圧力の時系列データを、膨大な演算量を必要とする高速フーリエ変換する演算を経時的に実行する必要があり、高い演算能力を有する計算機を備えなければならず、設備コストがかかるといった問題があった。また、不安定な物理現象は、周波数解析のような線形解析ではその予兆を適切に検知することが難しく、新たな技術の開発が望まれていた。
【０００５】
本発明は、上述の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、比較的シンプルな解析手法で、ガスタービンの不安定な物理現象である異常状態の発生を適切に検知できる異常状態検知装置、及び異常状態検知方法を提供する点にある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するための異常状態検知装置は、ガスタービンの不安定な物理現象を含む異常状態の発生を検知する異常状態検知装置であって、その特徴構成は、
前記ガスタービンの燃焼器内の圧力である燃焼器内圧力に関連する燃焼器内圧力関連値を検知する圧力関連値検出手段と、
前記圧力関連値検出手段にて検出された前記燃焼器内圧力関連値の時系列データから水平可視グラフ法によりネットワーク（すなわち、グラフ）を構築し、所定のサンプリング期間にサンプリングされた離散点に基づいて構築される前記ネットワークの次数分布から算出されるネットワークエントロピー（グラフエントロピー）を導出する導出部と、
前記ネットワークエントロピー導出部にて逐次導出される前記ネットワークエントロピーに基づいて、前記ガスタービンにて前記異常状態が発生するか否かを検知する異常状態検知部とを備える点にある。
【０００７】
本発明において、ガスタービンの異常状態とは、燃焼振動、吹き消え、フラッタ、サージ及び旋回失速等の不安定な物理現象を含む概念であるとする。
上記特徴構成によれば、ネットワークエントロピー導出部が、圧力関連値検出手段にて検出された燃焼器内圧力関連値の時系列データから水平可視グラフ法によるネットワークを構築し、所定のサンプリング期間にサンプリングされた離散点に基づいて構築されるネットワークの次数分布から算出されるネットワークエントロピーを導出し、異常状態検知部が、ネットワークエントロピーに基づいて、ガスタービンにて異常状態が発生するか否かを検知するから、従来技術の如く、高速フーリエ変換等の演算量が大きくなる処理を実行する必要がなく、高い演算能力を有する計算機を備えなくて良いため、設備コストを低減できる。
更に、発明者らは、鋭意検討した結果、ガスタービンの燃焼器内圧力関連値の時系列データから構築される水平可視グラフの次数分布から算出されるネットワークエントロピーが、ガスタービンの異常状態と強い関連のある燃焼器内圧力関連値の波形の乱雑さに対し高い相関を有する値であることを見出した。当該知見により、該ネットワークエントロピーに基づいてガスタービンにて異常状態が発生するか否かを検知することで、ガスタービンの異常状態の発生を適切に検知することができる。
特に、水平可視グラフ法は、ネットワークを構築するアルゴリズムが他のもの（例えば、通常の可視グラフ法）よりもシンプルで高速の現象に適用でき、ガスタービンにて発生する燃焼振動（周期振動）と安定燃焼（非周期振動）との間での高速遷移過程を好適に検知できるため、ガスタービンの異常状態としての燃焼振動を適切に検知することができる。
以上より比較的シンプルな解析手法で、ガスタービンの不安定な物理現象の発生を適切に検知できる異常状態検知装置を実現できる。
【０００８】
異常状態検知装置の更なる特徴構成は、
前記ネットワークエントロピーは、前記水平可視グラフ法を用いて下記の〔式１〕にて定義されるネットワークエントロピーｈｈであり、
前記異常状態検知部は、前記ネットワークエントロピーｈｈに基づいて、前記ガスタービンにて前記異常状態が発生するか否かを検知する点にある。
2018080621.tif 000003
【０００９】
ここで、可視グラフとは、時系列の離散点を棒グラフに見立て、ある２つの離散点に可視性が存在するときに、離散点に対応する頂点同士を枝で繋いで構築されるネットワーク、もしくはグラフの総称である。ある離散点に対応する頂点から伸びる枝の本数をその頂点の次数ｋと呼ぶ。更に、可視グラフには単に可視グラフと呼ばれるものと水平可視グラフと呼ばれるものがあり、水平可視グラフとは、横軸が時間ｔ、縦軸が圧力ｐの時系列を例に説明すると、任意の２つの離散点ｉ（ｔｉ、ｐｉ）、ｊ（ｔｊ、ｐｊ）の間にある全ての離散点ｎ（ｔｎ、ｐｎ）が以下の〔式２〕を満たすときに、離散点ｉ、ｊの間が水平的に可視であると判断され、離散点ｉ、ｊに対応するネットワーク上の頂点が接続されることで構築されるグラフである。
【００１０】
2018080621.tif 000004
ただし、ある頂点と、その両隣の頂点の間は必ず可視である為、枝を繋ぐ。
【００１１】
例えば、横軸が時間ｔ、縦軸が圧力ｐの図３の１本の時系列に基づいて説明する。
図３の上方の棒グラフにおいて、離散点ａ（ｔａ、ｐａ）とｆ（ｔｆ、ｐｆ）の間のすべての離散点ｂ（ｔｂ、ｐｂ）とｃ（ｔｃ、ｐｃ）とｄ（ｔｄ、ｐｄ）とｅ（ｔｅ、ｐｅ）は、〔式２〕の関係を満たし、離散点ａ−ｆ間は可視であるため、離散点ａ、ｆに対応する頂点間を枝を結ぶ。当該水平可視グラフにおいて、離散点に対応する頂点を繋ぐ枝の数（次数ｋ）は、図３の下方のグラフに示すように、ネットワーク上の頂点ａで３、頂点ｂで２、頂点ｃで５、頂点ｄで２、頂点ｅで３、頂点ｆで３となる。
因みに、２つの離散点に対応するネットワーク上の頂点は、図３の上方のグラフに示すように、離散点間を直線（図示せず）で繋いだときに、当該直線が棒グラフと交わる場合、枝で繋げないものとする。
【００１２】
水平可視グラフの次数分布から算出されるネットワークエントロピーｈｈは、燃焼器内圧力関連値の波形の乱雑さに対し高い相関を有する値であるため、上記特徴構成の如く、水平可視グラフの次数分布から算出されるネットワークエントロピーｈｈに基づいて、ガスタービンにて異常状態が発生するか否かを検知することで、燃焼器内圧力関連値の波形の乱雑さに対応して発生するガスタービンの異常状態（例えば、吹き消えや燃焼振動）を、適切に検知できる。
【００１３】
異常状態検知装置の更なる特徴構成は、
前記ガスタービンの前記異常状態としての吹き消えが発生する直前状態のときの次数分布から算出される前記ネットワークエントロピーより吹き消え検知閾値を予め導出して記憶する記憶部を備え、
前記異常状態検知部は、前記ネットワークエントロピー導出部が導出した前記ネットワークエントロピーが前記吹き消え検知閾値を超えたときに、前記吹き消えが発生すると検知する点にある。
【００１４】
これまで説明してきたように、水平可視グラフに関連するネットワークエントロピーは、燃焼器内圧力関連値の波形の乱雑さに対し高い相関を有する値であることを見出すと共に、吹き消えが発生する虞が高くなり燃焼器内圧力関連値の波形の乱雑さが高まるに従って、ネットワークエントロピーが高い値となることを見出した。
即ち、上記特徴構成の如く、前記ネットワークエントロピー導出部が導出したネットワークエントロピーが吹き消え検知閾値を超えたときに、吹き消えが発生すると検知する異常状態検知部を備えることで、吹き消えが発生することを適切に検知することができる。
【００１５】
異常状態検知装置の更なる特徴構成は、
前記ガスタービンにて燃焼振動が発生している場合の前記ネットワークエントロピーと、安定燃焼が発生している場合の前記ネットワークエントロピーとの間の値である燃焼振動検知閾値を予め導出して記憶する記憶部を備え、
前記異常状態検知部は、前記ネットワークエントロピー導出部が導出した前記ネットワークエントロピーが前記燃焼振動検知閾値を下回ったときに、前記燃焼振動が発生すると検知する点にある。
【００１６】
上記特徴構成の如く、ネットワークエントロピー導出部が導出した水平可視グラフの次数分布から算出されるネットワークエントロピーが燃焼振動検知閾値を下回ったときに、燃焼振動が発生すると検知する異常状態検知部を備えることで、燃焼振動(周期振動)と安定燃焼(非周期振動)との間の高速遷移状態が発生することがあるガスタービンにおいて、高速現象にも良好に対応して、燃焼振動を早い段階で適切に検知することができる。
【００１７】
上記目的を達成するための異常状態検知方法は、ガスタービンの不安定な燃焼状態を含む異常状態の発生を事前に検知する異常状態検知方法であって、その特徴構成は、
前記ガスタービンの燃焼器内の圧力である燃焼器内圧力に関連する燃焼器内圧力関連値を検知する圧力関連値検出工程と、
前記圧力関連値検出工程にて検出された前記燃焼器内圧力関連値の時系列データから水平可視グラフ法によりネットワークを構築し、所定のサンプリング期間にサンプリングされた離散点に基づいて構築される前記ネットワークの次数分布から算出されるネットワークエントロピーを導出するネットワークエントロピー導出工程と、
前記ネットワークエントロピー導出工程にて逐次導出される前記ネットワークエントロピーに基づいて、前記ガスタービンにて前記異常状態が発生するか否かを検知する異常状態検知工程とを実行する点にある。
【００１８】
当該異常状態検知方法を実行することにより、これまで説明してきた異常状態検知装置と同等の作用効果を奏することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】実施形態に係る異常状態検知装置のガスタービンモデル燃焼器を含む概略構成図
【図２】制御装置の機能ブロック図
【図３】圧力変動の時系列、及びその時系列から水平可視グラフ法により構築されたネットワーク構造を示す概略図
【図４】当量比を経時的に徐々に低減させている状況において、（ａ）水平可視グラフの次数分布から算出されるネットワークエントロピーｈｈと燃焼器の圧力変動の二乗平均平方根Ｐｒｍｓとの経時変化を示すグラフ図と、（ｂ）通常の可視グラフの次数分布から算出されるネットワークエントロピーｈｖと燃焼器の圧力変動の二乗平均平方根Ｐｒｍｓとの経時変化を示すグラフ図
【図５】当量比を変化させたときの水平可視グラフの次数分布から算出されるネットワークエントロピーｈｈと燃焼器の圧力変動の二乗平均平方根Ｐｒｍｓを示すグラフ図
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本実施形態に係る異常状態検知装置１００及び異常状態検知方法は、比較的シンプルな解析手法で、ガスタービンの不安定な物理現象である異常状態の発生を適切に検知できるものに関する。尚、当該実施形態において、ガスタービンの異常状態とは、燃焼振動、吹き消え、フラッタ、サージ及び旋回失速等の不安定な物理現象を含む概念であるとする。
以下、当該異常状態検知装置１００及び異常状態検知方法を、図面に基づいて説明する。尚、本願に係る発明は、ガスタービンの異常状態の発生を検知するものであるが、当該実施形態にあっては、ガスタービンに替えて、ガスタービンエンジン燃焼器の部分要素を模擬した燃焼器を有するガスタービンモデル燃焼器１０を備えている構成例に基づいて説明する。
【００２１】
異常状態検知装置１００は、主要構成として、ガスタービンモデル燃焼器１０の燃焼室１１（燃焼器の一例）の圧力（燃焼器内圧力関連値の一例）を検出する圧力トランスデューサ２２（燃焼器内圧力関連値検出手段の一部の構成）と、当該圧力トランスデューサ２２にて検出された圧力の時系列データから水平可視グラフ法によりネットワークを構築し所定のサンプリング期間（例えば、１００ｍｓｅｃ）に、例えば、５０００Ｈｚでサンプリングされた離散点に基づいて構築されるネットワークの次数分布から算出されるネットワークエントロピーを導出するネットワークエントロピー導出部３０ａ（制御装置３０の機能部位）と、ネットワークエントロピー導出部３０ａにて逐次導出されるネットワークエントロピーに基づいて、ガスタービンモデル燃焼器１０にて異常状態が発生するか否かを検知する異常状態検知部３０ｂ（制御装置３０の機能部位）とを備えている。
【００２２】
ガスタービンモデル燃焼器１０は、燃料Ｆと燃焼用空気Ａとの混合気を燃焼させる予混合燃焼器であり、燃料Ｆと燃焼用空気Ａとを受け入れるインテーク部１３と、当該インテーク部１３にて受け入れられスワラー（図示せず）にて旋回された混合気を燃焼する燃焼室１１と、当該燃焼室１１からの排気を冷却する冷却室１２とから構成されている。因みに、冷却室１２には、冷却水ジャケット（図示せず）が設けられており、冷却水流入部１２ｂを介して冷却水Ｃを流入すると共に冷却水流出部１２ａを介して冷却水Ｃを流出する形態で、冷却水ジャケットに冷却水が通流する。
【００２３】
インテーク部１３は、燃料供給路を介して、メタン等の燃料を貯留する燃料タンク６１に連通接続されており、燃料供給路は、その中流路において、主燃料供給路Ｌ１と副燃料供給路Ｌ２とを並列に備えて構成されている。更に、主燃料供給路Ｌ１には当該主燃料供給路Ｌ１を通流する燃料Ｆの質量流量を制御する第１マスフローコントローラー３２が設けられており、副燃料供給路Ｌ２には当該副燃料供給路Ｌ２を通流する燃料Ｆの質量流量を制御する第２マスフローコントローラー３３が設けられている。第１マスフローコントローラー３２と第２マスフローコントローラー３３の夫々は、制御装置３０からの制御指令に従って質量流量を制御可能に構成されている。
【００２４】
更に、インテーク部１３は、燃焼用空気供給路Ｌ４を介して、燃焼用空気Ａを圧送するコンプレッサ６２に連通接続されており、燃焼用空気供給路Ｌ４には当該燃焼用空気供給路Ｌ４を通流する燃焼用空気Ａの流量を制御する空気流量制御装置５１が設けられており、当該空気流量制御装置５１は、制御装置３０からの制御指令に従って燃焼用空気Ａの流量を制御可能に構成されている。
【００２５】
燃焼室１１には、当該燃焼室１１の入口近傍の壁面位置の圧力を検出し、検出された圧力に応じた電圧信号を出力する圧力トランスデューサ２２が設けられている。更に、当該圧力トランスデューサ２２から出力された電圧信号を増幅する増幅器２１が設けられ、増幅器２１にて増幅された電圧信号が制御装置３０に伝送される。
即ち、圧力トランスデューサ２２及び増幅器２１が、圧力関連値検出手段として機能する。
【００２６】
制御装置３０は、図２の機能ブロック図に示すように、上述したガスタービンモデル燃焼器１０の異常状態が発生するか否かを検知するための機能部位としてのネットワークエントロピー導出部３０ａ、異常状態検知部３０ｂ、記憶部３０ｃ、閾値設定部３０ｄを有する。各機能部位は、ＣＰＵ、メモリ、及び入出力デバイス等から成るハードウェアとコンピュータプログラム群から成るソフトウエアとが協働する形態で、実装されている。
【００２７】
増幅器２１から伝送された圧力に応じた電圧信号は、入出力ボードとしての圧力信号入力部３１を介して、制御装置３０のネットワークエントロピー導出部３０ａに入力される。
因みに、ネットワークエントロピー導出部３０ａは、所定期間（例えば、１００ｍｓｅｃ）の圧力に応じた電圧信号を図示しないメモリにＦＩＦＯ形式で記憶し、当該記憶された電圧信号に基づいて以下の如くネットワークエントロピーを導出する。
【００２８】
ネットワークエントロピー導出部３０ａは、圧力に応じた電圧信号（圧力の時系列データ）から水平可視グラフを構築し、所定のサンプリング期間（例えば、１００ｍｓｅｃ）に、例えば、５０００Ｈｚでサンプリングされた離散点に基づいて構築されるネットワークの次数分布からネットワークエントロピーを導出する。
当該実施形態にあっては、ネットワークエントロピー導出部３０ａは、水平可視グラフ法を用いて下記の〔式１〕にて定義されるネットワークエントロピーｈｈを導出する。
【００２９】
2018080621.tif 000005
【００３０】
ここで、可視グラフとは、時系列の離散点を棒グラフに見立て、ある２つの離散点に可視性が存在するときに、離散点に対応するネットワーク上の頂点同士を枝で繋いだネットワーク、もしくはグラフの総称である。ここで、枝の本数をその離散点に対応するネットワーク上の頂点の次数ｋと呼ぶ。更に、可視グラフの中で水平可視グラフとは、横軸が時間ｔ、縦軸が圧力ｐの時系列を例に説明すると、任意の２つの離散点ｉ（ｔｉ、ｐｉ）、ｊ（ｔｊ、ｐｊ）の間にある全ての離散点ｎ（ｔｎ、ｐｎ）が以下の〔式２〕を満たすときに、離散点ｉ、ｊに対応するネットワーク上の頂点が接続されることで構築されるグラフである。
【００３１】
2018080621.tif 000006
ただし、ある頂点と、その両隣の頂点の間は必ず可視である為、枝を繋ぐ。
【００３２】
例えば、横軸が時間ｔ、縦軸が圧力ｐの図３の時系列に基づいて説明する。
図３の上方の棒グラフにおいて、離散点ａ（ｔａ、ｐａ）とｆ（ｔｆ、ｐｆ）の間のすべての離散点ｂ（ｔｂ、ｐｂ）とｃ（ｔｃ、ｐｃ）とｄ（ｔｄ、ｐｄ）とｅ（ｔｅ、ｐｅ）は、〔式２〕の関係を満たし、離散点ａ−ｆ間は可視であるため、離散点ａ−ｆ間に対応するネットワーク上の頂点に枝を結ぶ。
当該水平可視グラフにおいて、離散点に対応するネットワーク上の頂点を繋ぐ枝の数（次数ｋ）は、図３の下方のグラフに示すように、頂点ａで３、頂点ｂで２、頂点ｃで５、頂点ｄで２、頂点ｅで３、頂点ｆで３となる。
因みに、２つの離散点に対応するネットワーク上の頂点は、図３の上方のグラフに示すように、離散点間を直線で繋いだときに、当該直線が棒グラフと交わる場合、枝で繋げないものとする。
【００３３】
閾値設定部３０ｄは、ガスタービンモデル燃焼器１０の異常状態を判定するための閾値を設定するものである。当該閾値設定部３０ｄは、使用者から閾値を示す情報を受け付けても良いし、他のソフトウェアから与えられた閾値を示す情報を受け付けても構わない。受け付けた閾値は、記憶部３０ｃに記憶される。
当該実施形態では、記憶部３０ｃは、閾値として、ガスタービンモデル燃焼器１０の異常状態としての吹き消えが発生する直前状態のときのネットワークエントロピーｈｈである吹き消え検知閾値Ｔ１を記憶している。更に、記憶部３０ｃは、ガスタービンモデル燃焼器１０にて燃焼振動(周期振動)が発生している場合のネットワークエントロピーｈｈと、安定燃焼(非周期振動)が発生している場合のネットワークエントロピーｈｈとの間の値である燃焼振動検知閾値Ｔ２を記憶している。
【００３４】
異常状態検知部３０ｂは、当該実施形態にあっては、ガスタービンモデル燃焼器１０の異常状態としての吹き消え、及び燃焼振動の発生を検知するものである。
異常状態検知部３０ｂは、ネットワークエントロピー導出部３０ａが逐次導出したネットワークエントロピーｈｈが、上述した吹き消え検知閾値Ｔ１を超えるか否か、及び上述した燃焼振動検知閾値Ｔ２を下回るか否かを監視する。
異常状態検知部３０ｂは、ネットワークエントロピー導出部３０ａが逐次導出したネットワークエントロピーｈｈが吹き消え検知閾値Ｔ１を超える場合、その後、吹き消えが発生する可能性が高いと検知し、ネットワークエントロピー導出部３０ａが逐次導出したネットワークエントロピーｈｖが燃焼振動検知閾値Ｔ２を下回る場合、その後、燃焼振動が発生する可能性が高いと検知する。
【００３５】
詳細な説明は省略するが、当該実施形態にあっては、制御装置３０は、ガスタービンモデル燃焼器１０の通常の出力制御を第１マスフローコントローラー３２による燃料Ｆの質量流量制御及び空気流量制御装置５１による燃焼用空気Ａの流量制御により実行しているのであるが、異常状態検知部３０ｂが、吹き消えが発生する可能性が高いと検知した場合、第２マスフローコントローラー３３にて燃料Ｆの質量流量を徐々に増加する制御を実行し、異常状態検知部３０ｂが、燃焼振動が発生する可能性が高いと検知した場合、第２マスフローコントローラー３３にて燃料Ｆの質量流量を減少する制御を実行する。
【００３６】
即ち、当該実施形態に係る異常状態検知装置１００の異常状態検知方法では、ガスタービンモデル燃焼器１０の圧力（燃焼器内圧力関連値の一例）を検知する圧力関連値検出工程と、圧力関連値検出工程にて検出された圧力の時系列データから水平可視グラフ法によりネットワークを構築し、所定のサンプリング期間（例えば、１００ｍｓｅｃ）に、例えば、５０００Ｈｚでサンプリングされた離散点に基づいて構築されるネットワークの次数分布を用いて上述の〔式１〕にて定義されるネットワークエントロピーｈｈ（次数分布の一例）を導出するネットワークエントロピー導出工程と、ネットワークエントロピー導出工程にて逐次導出されるネットワークエントロピーｈｈに基づいて、ガスタービンモデル燃焼器１０にて異常状態が発生するか否かを検知する異常状態検知工程とを実行する。
【００３７】
次に、上記実施形態に係る異常状態検知装置１００及び異常状態検知方法にて、ガスタービンモデル燃焼器１０の異常状態を検知可能か否かを検証した試験結果を、図４、５に基づいて説明する。
【００３８】
尚、当該試験結果では、比較対象として、通常の可視グラフの次数分布を用いたネットワークエントロピーｈｖに基づいた試験結果も示している。
因みに、通常の可視グラフは、横軸を時間ｔ、縦軸を圧力ｐの時系列を例とすると、任意の２つの離散点ｉ（ｔｉ、ｐｉ）、ｊ（ｔｊ、ｐｊ）の間にある全ての離散点ｎ（ｔｎ、ｐｎ）が以下の〔式３〕を満たすときに、離散点ｉ、ｊに対応するネットワーク上の頂点が接続されることで構築されるグラフである。
2018080621.tif 000007
ただし、ある頂点と、その両隣の頂点の間は必ず可視である為、枝を繋ぐ。
更に、以下で説明する通常の可視グラフの次数分布を用いたネットワークエントロピーｈｖの試験結果では、可視できる範囲を制限する視力Ｎｖｉｓを導入している。Ｎｖｉｓは外れ値の影響を低減し、低周波数による次数の増加を少なくする効果を有する。即ち、吹き消えの近傍等、卓越周波数が存在しないデータが低周波ノイズに埋もれている場合にＮｖｉｓを適用することで、次数の増加を抑制している。吹き消えの近傍では、圧力変動に卓越周波数が存在しないことから、燃焼振動の卓越周波数を検知したい周波数帯ｆとし、燃焼振動の卓越周波数は±５〜１０Ｈｚ程で変動するため、以下の〔式４〕によりＮｖｉｓを決定する。ただし、ｆｓをサンプリング周波数とする。
2018080621.tif 000008
【００３９】
当該視力Ｎｖｉｓを用いて、通常の可視グラフの次数分布を用いたネットワークエントロピーｈｖは、以下の〔式５〕に基づいて表される。
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【００４０】
試験では、ガスタービンモデル燃焼器１０に導入される混合気の当量比φを、０≦ｔ〔ｓｅｃ〕≦１０において０．８４で一定とし、１０＜ｔ〔ｓｅｃ〕≦４０程度までは、０．８４から０．５０まで徐々に一定の割合で低下させたときの圧力の時系列データの二乗平均平方根Ｐｒｍｓ、水平可視グラフの次数分布を用いたネットワークエントロピーｈｈ、通常の可視グラフの次数分布を用いたネットワークエントロピーｈｖを計測した。
【００４１】
圧力の波形の乱雑さは、図示は省略するが、図４で、０≦ｔ〔ｓｅｃ〕≦１０の燃焼振動域（周期振動域）において低く、１０＜ｔ〔ｓｅｃ〕≦４０程度の安定燃焼域（非周期振動域）では高いことが知られている。更に、圧力の波形の乱雑さは、１０＜ｔ〔ｓｅｃ〕≦４０程度の安定燃焼域（非周期振動域）では、当量比φが低下して吹き消えするタイミングに近づくに従って、高くなることが知られている。圧力の波形の乱雑さは、ガスタービンモデル燃焼器１０の吹き消え、燃焼振動、サージ、フラッタ及び旋回失速等の異常状態に高い相関を有すると考えられている値であり、当該値に高い相関を有するパラメータを発見することは、ガスタービンモデル燃焼器１０の異常状態を検知する上で、重要となる。
尚、「圧力の波形の乱雑さ」とは、「圧力の波形から構築されるネットワーク構造の乱雑さ」を意味する。ネットワークが様々な次数で構築されていれば、それだけネットワーク構造に偏りがなく、ネットワークエントロピーは増大する。情報理論の観点から、ネットワークエントロピーが増大するにつれて、ネットワーク構造がより乱雑になっていると判断できる。
【００４２】
図４（ａ）に示すように、Ｐｒｍｓは、１０＜ｔ〔ｓｅｃ〕≦４０程度の安定燃焼域で、時間の経過に伴う当量比φの低下に従って、圧力の波形の乱雑さが高くなるにも関わらず、略一定の値を示している。このため、Ｐｒｍｓは、圧力の波形の乱雑さに対して高い相関を有しているとは言えない。従って、閾値等を設けたとしても、Ｐｒｍｓを用いて、ガスタービンモデル燃焼器１０の吹き消え等の異常状態の発生を検知することは難しいといえる。
これに対し、ｈｈは、図４（ａ）に示すように、０≦ｔ〔ｓｅｃ〕≦１０の燃焼振動域（周期振動域）において低く、１０＜ｔ〔ｓｅｃ〕≦４０程度の安定燃焼域（非周期振動域）においては、時間の経過に伴う当量比φの低下に従って略一定の割合で徐々に高くなる傾向を有しており、これは圧力の波形の乱雑さと高い相関を有していることがわかる。
特に、ｈｈは、１０＜ｔ〔ｓｅｃ〕≦４０程度の安定燃焼域（非周期振動域）においては、時間の経過に伴う当量比φの低下に従って略一定の割合で徐々に高くなる傾向を有しているから、例えば、図４（ａ）に示すように、吹き消え検知閾値Ｔ１や燃焼振動検知閾値Ｔ２を設定することで、ガスタービンモデル燃焼器１０の吹き消えや燃焼振動等の異常状態の発生を検知することができる。
即ち、結果として吹き消えや燃焼振動等の異常状態の予兆を検知できることになる。
【００４３】
一方、ｈｖは、図４（ｂ）に示すように、０≦ｔ〔ｓｅｃ〕≦１０の燃焼振動域（周期振動域）において高く、１０＜ｔ〔ｓｅｃ〕≦４０程度の安定燃焼域（非周期振動域）においては、時間の経過に伴う当量比φの低下に従って略一定の割合で徐々に低くなる傾向を有しており、hvは圧力の波形の乱雑さを適切に取り扱えない。
このため、ガスタービンモデル燃焼器１０の様々な異常状態を検知するのに適しているとは言えない。
【００４４】
因みに、図５のグラフ図には、時間を介さずに、当量比ごとのｈｈ及びＰｒｍｓを示しているが、当該図５のグラフ図においても、当量比φに関してみれば、ｈｈ及びＰｒｍｓは、上記図４で説明したものと同様の傾向を有することがわかる。
【００４５】
〔別実施形態〕
（１）上記実施形態にあっては、燃焼器内圧力関連値は、ガスタービンの燃焼器内の圧力である例を示した。しかしながら、当該燃焼器内圧力関連値は、ＯＨ*の自発光強度であっても構わない。
【００４６】
（２）上述した実施形態においては、ガスタービンモデル燃焼器１０における燃焼状態を監視する構成について述べたが、これに限定されるものではない。例えば、ジェットエンジンや産業用ガスタービンエンジンに搭載された燃焼器が対象であってもよい。
【００４７】
（３）上記実施形態にあっては、異常状態検知部３０ｂの検知に基づいて、燃料流量制御を実行する例を示したが、別に、燃料流量制御を実行しない構成であっても構わない。
【００４８】
（４）ネットワークエントロピー導出部３０ａの演算に使用するために１００ｍｓｅｃ分の圧力に応じた電圧信号をメモリに記憶し、当該メモリの電圧信号を更新しつつ、１００ｍｓｅｃ毎に繰り返しネットワークエントロピーの導出を行う構成について述べたが、これに限定されるものではない。例えば５０ｍｓｅｃ等、１００ｍｓｅｃ以外の期間の値に基づいて、演算する構成とすることもできる。
【００４９】
（５）また、上述した実施形態においては、コンピュータにより制御装置３０を実現する構成としたが、これに限定されるものではない。例えば、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等により燃焼制御処理を実行可能なハードウェアを構成し、これを制御装置としてもよい。また、１つのコンピュータにより制御装置３０を構成するのではなく、上述の演算処理を複数のコンピュータによる分散処理で実行する分散システムとしてもよい。
【００５０】
尚、上記実施形態（別実施形態を含む、以下同じ）で開示される構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示される構成と組み合わせて適用することが可能であり、また、本明細書において開示された実施形態は例示であって、本発明の実施形態はこれに限定されず、本発明の目的を逸脱しない範囲内で適宜改変することが可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５１】
本発明の異常状態検知装置、及び異常状態検知方法は、比較的シンプルな解析手法で、ガスタービンの不安定な物理現象である異常状態の発生を適切に検知できる異常状態検知装置、及び異常状態検知方法として、有効に利用可能である。
【符号の説明】
【００５２】
１０      ：ガスタービンモデル燃焼器
２１      ：増幅器
２２      ：圧力トランスデューサ
３０      ：制御装置
３０ａ    ：ネットワークエントロピー導出部
３０ｂ    ：異常状態検知部
３０ｃ    ：記憶部
１００    ：異常状態検知装置
Ｔ１      ：吹き消え検知閾値
Ｔ２      ：燃焼振動検知閾値
ｈｈ      ：ネットワークエントロピー
ｈｖ      ：ネットワークエントロピー
ｋ        ：次数
ｐ        ：圧力
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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