(57)【要約】      （修正有）【課題】ガスタービンの動作中に故障した燃焼器を検出する。【解決手段】燃焼器１０４から燃焼力学圧力データ１１０を検出するように構成されるセンサー１０６と、センサー１０６と電子的に通信して、センサーから燃焼力学圧力データを受信するように構成されるコンピューティングデバイス１０２と、を含む。コンピューティングデバイスは、燃焼力学圧力データを周波数スペクトルに変換し、周波数スペクトルを複数の周波数間隔に分割し、周波数スペクトルから特徴を抽出し、一定時間における対応する周波数間隔内の特徴に対する特徴値を生成し、履歴データベースを生成するために特徴値を格納するようにプログラムされる。コンピューティングデバイスは、故障した燃焼器を示す特徴挙動を認識するようにコンピューティングデバイスを訓練するために、特徴値の履歴データベースを用いて機械学習アルゴリズムを実行するようにさらにプログラムされる。【選択図】図３
2015108375.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
故障した燃焼器を検出するシステム（１００）であって、
燃焼器（１４、１０４）と、
前記燃焼器（１４、１０４）から燃焼力学圧力データ（１１０）を検出するように構成されるセンサー（３０、１０６）と、
前記センサー（３０、１０６）と通信して、前記センサー（３０、１０６）から前記燃焼力学圧力データ（１１０）を受信するように構成されるコンピューティングデバイス（１０２）と、を含み、
前記コンピューティングデバイス（１０２）は、
前記燃焼力学圧力データ（１１０）を周波数スペクトル（１２４）に変換し、
前記周波数スペクトル（１２４）を複数の周波数間隔（１３０）に分割し、
前記周波数スペクトル（１２４）から特徴（１４４）を抽出し、
一定時間における対応する周波数間隔（１３０）内の前記特徴（１４４）に対する特徴値（１４２）を生成し、
前記特徴値（１４２）の履歴データベースを提供するために、前記特徴値（１４２）を電子的に格納し、
故障した燃焼器を示す特徴挙動を認識するように前記コンピューティングデバイス（１０２）を訓練するために、前記特徴値（１４２）の前記履歴データベースを用いて機械学習アルゴリズムを実行するように、プログラムされるシステム（１００）。
【請求項２】
前記特徴値（１４２）は、前記対応する周波数間隔（１３０）内の対応する周波数で測定されるピーク振幅に基づく、請求項１に記載のシステム（１００）。
【請求項３】
各周波数間隔（１３０）は、燃焼器トーンに対応する、請求項１に記載のシステム（１００）。
【請求項４】
前記コンピューティングデバイス（１０２）は、各生成された特徴値（１４２）にタイムスタンプするようにプログラムされる、請求項１に記載のシステム（１００）。
【請求項５】
前記燃焼器（１４、１０４）はガスタービン（１６）に結合され、前記特徴（１４４）は前記ガスタービン（１６）の動作モードに対応する、請求項１に記載のシステム（１００）。
【請求項６】
前記燃焼器（１４、１０４）はガスタービン（１６）に結合され、前記コンピューティングデバイス（１０２）は、前記特徴値（１４２）の前記履歴データベースおよびガスタービン（１６）の様々な動作パラメータの少なくとも１つに基づいて、統計的特徴値を生成するようにプログラムされる、請求項１に記載のシステム（１００）。
【請求項７】
前記機械学習アルゴリズムは、管理されない訓練アルゴリズムを含む、請求項１に記載のシステム（１００）。
【請求項８】
前記履歴データベースは、故障していない燃焼器動作および故障した燃焼器動作を示す特徴値（１４２）を含む、請求項１に記載のシステム（１００）。
【請求項９】
前記機械学習アルゴリズムは、管理された訓練アルゴリズムを含む、請求項８に記載のシステム（１００）。
【請求項１０】
燃焼力学圧力データ（１１０）およびコンピューティングデバイス（１０２）を用いて、故障した燃焼器を検出するための方法（２００）であって、
前記コンピューティングデバイス（１０２）において、第１の燃焼器（１４、１０４）と通信するセンサー（３０、１０６）からの燃焼力学圧力データ（１１０）を受信するステップ（２０２）と、
前記第１の燃焼器（１４、１０４）の前記燃焼力学圧力データ（１１０）を周波数スペクトル（１２４）に変換するステップ（２０４）と、
前記周波数スペクトル（１２４）を複数の周波数間隔（１３０）に分割するステップ（２０６）と、
前記周波数スペクトル（１２４）から特徴（１４４）を抽出するステップ（２０８）と、
一定時間における対応する周波数間隔（１３０）内の前記特徴（１４４）に対応する特徴値（１４２）を生成するステップ（２１０）と、
前記特徴値（１４２）の履歴データベースを提供するために、前記特徴値（１４２）を格納するステップ（２１２）と、
故障した燃焼器を示す特徴挙動を認識するように前記コンピューティングデバイス（１０２）を訓練するために、前記特徴値（１４２）の前記履歴データベースを用いて機械学習アルゴリズムを実行するステップ（２１４）と、を含む方法（２００）。
【請求項１１】
前記履歴データベースは、故障していない燃焼器動作および故障した燃焼器動作を示す特徴値（１４２）を含み、機械学習アルゴリズムを実行する前記ステップは、管理された訓練アルゴリズムを実行するステップを含む、請求項１０に記載の方法（２００）。
【請求項１２】
前記履歴データベースは異常な特徴値（１４２）を含み、機械学習アルゴリズムを実行する前記ステップは、管理されない訓練アルゴリズムを実行するステップを含む、請求項１０に記載の方法（２００）。
【請求項１３】
機械学習アルゴリズムを実行する前記ステップは、前記燃焼器（１４、１０４）の動作中にリアルタイムに実行される、請求項１０に記載の方法（２００）。
【請求項１４】
第２の燃焼器（１４、１０４）の前記燃焼力学圧力データ（１１０）を周波数スペクトル（１２４）に変換するステップと、
前記周波数スペクトル（１２４）を複数の周波数間隔（１３０）に分割するステップと、
前記第１の燃焼器（１４、１０４）から抽出される前記特徴（１４４）に対応する前記周波数スペクトル（１２４）から特徴（１４４）を抽出するステップと、
一定時間における前記特徴（１４４）に対する特徴値（１４２）を生成するステップであって、前記特徴値（１４２）は前記第１の燃焼器（１４、１０４）の前記周波数間隔（１３０）と同一の周波数間隔（１３０）内で生成されるステップと、
前記第２の燃焼器（１４、１０４）の前記特徴（１４４）の挙動を前記第１の燃焼器（１４、１０４）の前記特徴（１４４）の前記挙動と比較するステップと、をさらに含む、請求項１０に記載の方法（２００）。
【請求項１５】
前記第２の燃焼器（１４、１０４）の前記特徴（１４４）の前記挙動を前記第１の燃焼器（１４、１０４）の前記特徴（１４４）の前記挙動と比較する前記ステップは、前記第２の燃焼器（１４、１０４）の動作中に実行される、請求項１４に記載の方法（２００）。
【請求項１６】
前記第２の燃焼器（１４、１０４）の前記特徴値（１４２）の履歴データベースを生成するために、前記第２の燃焼器（１４、１０４）の前記特徴値（１４２）を格納するするステップと、
前記第２の燃焼器（１４、１０４）の前記特徴値（１４２）の前記履歴データベースを用いて機械学習アルゴリズムを実行するステップと、をさらに含む、請求項１４に記載の方法（２００）。
【請求項１７】
前記第２の燃焼器（１４、１０４）の前記特徴値（１４２）の前記履歴データベースは、故障していない燃焼器動作および故障した燃焼器動作に対応する特徴値（１４２）を含み、機械学習アルゴリズムを実行するステップは、管理された訓練アルゴリズムを実行するステップを含む、請求項１６に記載の方法（２００）。
【請求項１８】
前記第２の燃焼器（１４、１０４）の前記特徴値（１４２）の前記履歴データベースは異常な特徴値（１４２）を含み、機械学習アルゴリズムを実行するステップは、管理されない訓練アルゴリズムを実行するステップを含む、請求項１６に記載の方法（２００）。
【請求項１９】
機械学習アルゴリズムを実行する前記ステップは、前記第２の燃焼器（１４、１０４）の動作中にリアルタイムに実行される、請求項１６に記載の方法（２００）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的にはガスタービンに関する。特に、本発明は、ガスタービンの動作中に故障した燃焼器を検出するためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ガスタービンなどのターボ機械は、一般的に、吸気口部、コンプレッサ部、複数の燃焼器を含む燃焼部、タービン部、および排気部を含む。吸気口部は、作動流体（例えば空気）を清浄化し調整して、コンプレッサ部に作動流体を供給する。コンプレッサ部は、作動流体を累進的に圧縮して、高圧の圧縮作動流体を燃焼器に供給し、燃焼器では、高温で高圧の燃焼ガスを生成するために、作動流体は燃料と混合され燃焼室で燃焼される。燃焼ガスは高温ガス経路に沿ってタービンセクションに流入し、そこで膨張して仕事を発生させる。例えば、タービンセクションにおける燃焼ガスの膨張は、発電機に接続されるシャフトを回転させて電気を発生させることができる。
【０００３】
各燃焼器は、様々な燃焼ハードウェア構成要素を含む。例えば、従来のガスタービン燃焼器は、１つまたは複数の燃料ノズル、燃焼器内筒、冷却流スリーブ、遷移ダクト、衝突スリーブ、キャップアセンブリ、ならびに／または、例えばブラケットおよびラジアル圧縮もしくはフラシールなどの様々な取り付けハードウェアを含むことができる。時間とともに、燃焼器内の熱サイクル、振動、および／または圧力パルスを含む様々な要因は、結果として燃焼構成要素の劣化をもたらし、したがって、結果として許容性能範囲外で動作する、または全く機能しない燃焼器をもたらす。その結果、検査および修理のための定期的に計画された停止を実行しなければならず、したがって機械の稼働率に影響を及ぼす。
【０００４】
許容できるシステム耐久性および信頼性を達成するために、個々の燃焼器および／または燃焼システム全体の健全性を、計画された停止の間に注意深くモニターし制御しなければならない。したがって、燃焼器の動作中に故障した燃焼器を検出および／または予測するためのシステムおよび方法は有益である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１３／０１７３１８１号明細書
【発明の概要】
【０００６】
本発明の態様および利点は、以下で記述され、または、記述から明らかになり、または本発明の実施を通して学習することができる。
【０００７】
本発明の一実施形態は、故障した燃焼器を検出するためのシステムである。システムは、燃焼器と、燃焼器から燃焼力学圧力データを検出するように構成されるセンサーと、センサーと電子的に通信して、センサーから燃焼力学圧力データを受信するように構成されるコンピューティングデバイスと、を含む。コンピューティングデバイスは、燃焼力学圧力データを周波数スペクトルに変換し、周波数スペクトルを複数の周波数間隔に分割し、周波数スペクトルから特徴を抽出し、一定時間における対応する周波数間隔内の特徴に対する特徴値を生成し、履歴データベースを生成するために特徴値を格納するようにプログラムされる。コンピューティングデバイスは、故障した燃焼器を示す特徴挙動を認識するようにコンピューティングデバイスを訓練するために、特徴値の履歴データベースを用いて機械学習アルゴリズムを実行するようにさらにプログラムされる。
【０００８】
本発明の別の実施形態は、燃焼力学圧力データおよびコンピューティングデバイスを用いて、故障した燃焼器を検出するための方法である。本方法は、コンピューティングデバイスにおいて、第１の燃焼器と電子的に通信するセンサーから燃焼力学圧力データを受信するステップを含む。第１の燃焼器の燃焼力学圧力データは周波数スペクトルに変換され、周波数スペクトルは複数の周波数間隔に分割される。特徴は周波数スペクトルから抽出され、一定時間における対応する周波数間隔内の特徴に対応する特徴値が生成される。それから、特徴値は、特徴値の履歴データベースを提供するために、コンピューティングデバイスを介して格納することができる。機械学習アルゴリズムは、故障した燃焼器を示す特徴挙動を認識するようにコンピューティングデバイスを訓練するために、特徴値の履歴データベースを用いて実行される。
【０００９】
当業者は、本明細書を精査することにより、このような実施形態の特徴および態様、ならびにその他をより良く理解するであろう。
【００１０】
本発明の完全で可能にする開示は、当業者にとってその最良の形態を含み、以下の添付の図面を参照して本明細書の残りの部分においてより詳細に説明される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の範囲内の例示的なガスタービンの機能ブロック図である。
【図２】本開示の様々な実施形態を組み込むことができる例示的な燃焼器の断面側面図である。
【図３】本開示の少なくとも１つの実施形態による、故障した燃焼器を検出するためのシステムのブロック図である。
【図４】本開示による、周波数に対する圧力として測定された例示的な燃焼力学データのグラフである。
【図５】本開示による、図４に示す燃焼力学データから生成された、周波数に対する振幅として測定された例示的な周波数スペクトルのグラフである。
【図６】本開示の一実施形態による、図５で示す例示的な周波数スペクトルの周波数間隔に分割されたグラフである。
【図７】本開示の一実施形態による、図６に示す燃焼力学データから抽出された特徴の特徴値を表す、コンピューティングデバイスによって生成された例示的なテーブルまたはリストの図である。
【図８】燃焼力学圧力データを用いて、故障した燃焼器を検出するための方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明の実施形態を示すために、ここで詳細に参照を行うが、それの１つまたは複数の実施例を添付の図面に示す。詳細な説明は、図面の特徴を参照するために、数字および文字の符号を用いる。図面および説明の同様のまたは類似の符号は、本発明の同様のまたは類似の部材を指すために用いている。
【００１３】
本明細書において、用語は、「第１の」、「第２の」、および「第３の」という用語は、１つの構成要素と別の構成要素とを区別するために交換可能に用いることができ、個々の構成要素の位置または重要性を示すことを意図しない。「上流」および「下流」という用語は、流体経路における流体の流れについての相対的方向を示す。例えば、「上流」は流体がそこから流れる方向を示し、「下流」は流体がそこへ流れる方向を示す。本開示またはその実施形態の態様の要素を導入する場合に、単数の表現および「前記」は１つまたは複数の要素があることを意味している。「備える」、「含む」、および「有する」という用語は、包括的なものであって、列挙された要素以外の付加的な要素があり得ることを意味している。
【００１４】
各実施例は本発明の説明のために提供するものであって、本発明を限定するものではない。実際、本発明の範囲または趣旨を逸脱せずに、修正および変更が本発明において可能であることは、当業者にとって明らかであろう。例えば、一実施形態の一部として図示または記載する特徴は、さらに別の実施形態を与えるために、別の実施形態で用いることができる。したがって、本発明は、添付の請求の範囲およびそれらの等価物の範囲に入るこのような修正および変更を包括することが意図されている。
【００１５】
本発明の例示的実施形態について、説明のために、一般的に産業／陸上ベースのガスタービンの文脈で記載しているが、本発明の実施形態が航空機または海洋ガスタービンなどの任意のガスタービンに適用することができ、請求項において特に詳述されない限り、産業／陸上ベースのガスタービンに限定されないことは、当業者は容易に認めるであろう。
【００１６】
図面に関して、図１は、コンプレッサ１２、１つもしくは複数の燃焼器１４を含む燃焼システム、コンプレッサ１２に駆動結合されるタービン１６、およびコントローラもしくは制御システム１８を含むガスタービン１０の概略図である。吸気ダクト２０は、１つまたは複数の吸気案内翼２２を横切ってコンプレッサ１２内に周囲空気を導く。コンプレッサ１２は、累進的に周囲空気を圧縮し、圧縮空気を燃焼器１４に導いて、そこで圧縮空気は燃料と混合され、燃焼して燃焼ガスを生成する。燃焼ガスはタービン１６に送られ、そのようにしてシャフト２４を回転させる。それから、燃焼ガスは、タービン１６の出口から、様々な排出制御および／または消音装置および／または熱回収システムを含むことができる排気ダクト２６へ送られ得る。タービン１６は、シャフト２４を介して発電機２８を駆動し、電力または他の機械的仕事を生成することができる。
【００１７】
特定の構成では、様々なセンサー３０は、制御システム１８に電子的に結合される。センサー３０は、流量センサー、スピードセンサー、火炎検出器センサー、バルブ位置センサー、案内翼角度センサー、温度センサー、音響センサー、圧力センサー、ならびに／または、燃焼器１４および／もしくはガスタービンエンジンシステム１０の動作に関連する様々なパラメータを検出する他のセンサーを含むことができる。燃料制御システム３２は、燃料供給から燃焼器１４へ流れる燃料を調整し、各燃焼器１４内の様々な燃料ノズルへの燃料の流量制御を可能にする燃料回路間の燃料分割を制御する。また燃料制御システム３２は、燃焼器１４の燃料のタイプを選択することができ、他の動作の中で燃料の温度を調整することもできる。燃料制御システム３２は、個別のユニットであってもよいし、あるいは制御システム１８の構成要素であってもよい。
【００１８】
図２は、本開示の様々な実施形態を組み込むことができる例示的な燃焼器１４の断面側面図を提供する。示すように、燃焼器１４は、コンプレッサ放出または外部ケーシング３４によって少なくとも部分的に囲まれる。端部カバー３６は、外部ケーシング３４に結合される。１つまたは複数の燃料ノズル３８は、一般的に端部カバー３６から燃料ノズルキャップアセンブリ４０を部分的に通って軸方向下流に延びる。燃焼器内筒４２および／または遷移ダクト４４などの環状ライナは、タービン１６へ吸気口４８に向かって高温燃焼ガスを送るための高温ガス経路４６を規定するように、燃料ノズル３８および／またはキャップアセンブリ４０から下流に延びる。環状流れスリーブ５０は、燃焼器内筒４２を少なくとも部分的に囲むことができ、環状の衝突スリーブ５２は、その間で環状冷却流路５４を形成するように遷移ダクト４４を少なくとも部分的に囲むことができる。燃焼室５６は、燃料ノズル３８から下流に規定される。
【００１９】
本明細書において、「故障していない」燃焼器は、許容できる性能範囲内で動作している燃焼器に対応する。逆に、「故障した」燃焼器は、許容できる性能範囲外で動作しているか、または全く機能しない燃焼器に対応する。時間とともに、熱応力および機械的疲労などの様々な要因は、燃焼器の性能および／または信頼性を劣化させる可能性があり、これらは最終的に燃焼器の故障をもたらす場合がある。したがって、許容できるシステム耐久性および信頼性を達成するために、個々の燃焼器および／または燃焼システム全体の健全性を注意深くモニターし制御しなければならない。本開示は、燃焼器の動作中に取り込まれるリアルタイム燃焼力学データに基づいて、故障した燃焼器を検出および／または予測するためのシステムおよび方法を提供する。
【００２０】
図３は、本発明の少なくとも１つの実施形態による、ここでは「システム１００」と呼ぶ、故障した燃焼器１４を検出するためのシステムのブロック図である。一実施形態では、システム１００は、コンピューティングデバイス１０２、燃焼器１０４、および燃焼器１０４に結合され、コンピューティングデバイス１０２と電子的に通信するセンサー１０６を含む。
【００２１】
特定の実施形態では、燃焼器１０４は、図２に示し記載する燃焼器１４と同一のまたは類似する構成とすることができる。システム１００は、一般的には１つの燃焼器１０４および１つのセンサー１０６を備えるように記載され、図３ではシステムが６つの燃焼器１０４および６つのセンサー１０６を備えるように示しているが、本明細書の教示によって導かれる当業者は、システム１００の実施形態が１つの燃焼器１０４および１つのセンサー１０６を備える構成、または６つの燃焼器１０４および６つのセンサー１０６を備える構成に限定されるものではないことを認識するであろう。むしろ、システム１００は、任意の数の燃焼器１０４および／またはコンピューティングデバイス１０２と通信する任意の数のセンサー１０６を含むことができる。
【００２２】
一実施形態では、センサー１０６は、燃焼器１０４内の静圧力および／または動圧力を検出および／または測定するように構成される。例えば、一実施形態では、センサー１０６は、燃焼器１０４から燃焼力学圧力データ１１０を検出または測定するように構成される動圧力センサーまたは動圧力プローブを含む。センサー１０６は、燃焼力学圧力データ１１０を示す信号１０８をコンピューティングデバイス１０２に送信または伝達するように構成される。例えば、センサー１０６は、コンピューティングデバイス１０２と通信する無線装置に結合されてもよいし、あるいはコンピューティングデバイス１０２に配線されてもよい。
【００２３】
本明細書に記載するコンピューティングデバイス１０２は、１つまたは複数のプロセッサもしくは処理ユニット、システムメモリ、およびにコンピュータ可読媒体のいくつかの形式を含む。コンピューティングデバイス１０２は、個別の構成要素であってもよいし、あるいは制御システム１８に集積化されてもよい。例えば、これに限らないが、コンピュータ可読媒体はコンピュータ記憶媒体および通信媒体を含むことができる。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法または技術で実現される揮発性媒体および不揮発性媒体、ならびに取り外し可能な媒体および取り外し不可能な媒体を含むことができる。通信媒体は、典型的には、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、または搬送波もしくは他の搬送機構などの変調されたデータ信号における他のデータを具現化し、任意の情報配信媒体を含むことができる。また上記のいずれかの組み合わせも、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれる。
【００２４】
コンピューティングデバイス１０２は、例えばリモートコンピュータなどの１つまたは複数のリモートコンピュータに対する論理接続を用いるネットワーク化された環境で動作することができる。例示的なコンピューティングシステム環境に関して記載しているが、本開示の実施形態は、多くの他の汎用もしくは専用のコンピューティングシステム環境または構成を用いて動作可能である。コンピューティングシステム環境は、本開示の任意の態様の使用または機能性の範囲に関して、いかなる限定も示唆することを意図しない。さらに、コンピューティングシステム環境は、例示的な動作環境において示される構成要素の任意の１つまたは組み合わせに関して、任意の依存性または要件を有すると解釈すべきではない。
【００２５】
本開示の態様とともに用いるのに好適であり得る公知のコンピューティングシステム、環境、および／または構成の例としては、これらに限らないが、パーソナルコンピュータ、サーバーコンピュータ、ハンドヘルドもしくはラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップボックス、プログラム可能な家電、携帯電話、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、および上記のシステムもしくはデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境などが挙げられる。
【００２６】
本開示の実施形態は、例えばプログラムモジュールなどの１つまたは複数のコンピュータもしくは他のデバイスによって実行されるコンピュータ実行可能命令またはアルゴリズムの一般的な文脈に記述することができる。アルゴリズムは、１つまたは複数のコンピュータ実行可能構成要素もしくはモジュールに組織することができる。一般に、プログラムモジュールは、これらに限らないが、ルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、および特定のタスクを実行するか、もしくは特定の抽象的データタイプを実現するデータ構造を含む。
【００２７】
本開示の態様は、このような構成要素もしくはモジュールの任意の数および構成により実現することができる。例えば、本開示の態様は、本明細書に図示し記載した特定のアルゴリズムまたは特定の構成要素もしくはモジュールに限定されない。本開示の他の実施形態は、本明細書に図示し記載したものより多くのまたはより少ない機能性を有する異なるアルゴリズムまたは構成要素を含んでもよい。また本開示の態様は、通信ネットワークを通してリンクされた遠隔処理装置によってタスクが実行される分散型コンピューティング環境で実行されてもよい。分散型コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、メモリ記憶装置を含むローカルおよびリモートコンピュータ記憶媒体に配置することができる。本開示の態様は、本明細書に記載した命令を実行するように構成された場合に、汎用コンピュータを専用のコンピューティングデバイスに変換することができる。
【００２８】
特に明記しない限り、本明細書に図示し記載した本開示の実施形態の動作の実行または遂行の順序は本質的なものではない。すなわち、特に明記しない限り、動作は任意の順序で実行することができ、本開示の実施形態は本明細書に開示したものより多くのまたはより少ない動作を含むことができる。例えば、特定の動作を別の動作の前に、同時に、またはその後に実行もしくは遂行することは、本開示の態様の範囲内である。
【００２９】
一実施形態では、図３に示すように、コンピューティングデバイス１０２は、ディスプレイ１１２、少なくとも１つのプロセッサ１１４、およびメモリもしくはデータ記憶部１１６を含む。ディスプレイ１１２は、例えば、コンピューティングデバイス１０２に組み込まれた、またはコンピューティングデバイス１０２の外部の容量性タッチスクリーンディスプレイであってもよい。ユーザー入力選択デバイスとして働くディスプレイ１１２において、ユーザー入力機能性を提供することができる。一実施形態では、コンピューティングデバイスは、アラーム１１８を含んでもよいし、および／またはそれと通信してもよい。
【００３０】
一実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、センサー１０６から燃焼力学圧力データ１１０を含む信号１０８を受信するように構成される。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、有線および／または無線接続を介してセンサー１０６と通信することができる。燃焼力学圧力データ１１０は、一般的には圧力値１２０として受信され、コンピューティングデバイス１０２は、図４に示すように、時間１２２に関して圧力値１２０を追跡するようにプログラムすることができる。
【００３１】
一実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、燃焼力学圧力データ１１０を、図５に示すように、周波数１２８に対する振幅１２６を含む周波数スペクトル１２４に変換するようにプログラムされる。これは、コンピューティングデバイス１０２を介して１つまたは複数の公知のアルゴリズムを実行することによって達成することができる。
【００３２】
一実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、図６に示すように、燃焼器１０４および／またはガスタービン１０の特定の性能および／または動的挙動に関連する周波数間隔１３０または「バケット」に周波数スペクトル１２４を分割するようにプログラムされる。当業者にとっては明らかであるが、コンピューティングデバイス１０２によって実行可能であって、当業者には公知である、データ点を分割するための任意のアルゴリズムを介して達成することができる。
【００３３】
燃料と空気との混合物が燃焼器１０４で燃焼すると、例えば燃料温度、燃料タイプ、燃料空気分割、周囲空気条件、燃焼器ハードウェア構成、燃焼器ハードウェア条件、およびガスタービンの動作モードまたは動作条件などのガスタービン１０の様々な動作パラメータは、一般に、例えば燃焼器１４内の燃焼動圧力脈動または圧力波などの燃焼器の動的挙動に影響を及ぼす。圧力波は、燃焼システムおよび／または個々の燃焼器１０４の自然の音響モードまたはトーンに対応する定義された振幅および周波数を有する。その結果、燃焼器１０４の力学的挙動への影響は、センサー１０６によって検出される燃焼力学圧力データ１２０に直接反映され得る。
【００３４】
特定の実施形態では、図６に示すように、周波数間隔１３０は、様々な音響モードまたはトーンに基づいて分割することができる。例えば、一実施形態では、間隔１３０は、ブローアウトトーン１３２、低いトーン１３４、中間トーン１３６、および高いトーン１３８として分割することができる。例えば、ブローアウトトーン１３２は約０ヘルツと約５０ヘルツとの間の周波数間隔範囲に対応することができ、低いトーン１３４は約５０ヘルツと約１００ヘルツとの間の周波数範囲に対応することができ、中間トーン１３６は約１００ヘルツと約５００ヘルツとの間の周波数範囲に対応することができ、高いトーン１３８は約５００ヘルツより大きい周波数範囲に対応することができる。
【００３５】
燃焼力学圧力データ１１０は、高い周波数のサンプルレートで収集することができ、いくつかの場合では、毎秒数万個のオーダーのサンプルで、すなわち数１０ｋＨｚのサンプリングレートで収集することができる。その結果、周波数スペクトル１２４内の大量のデータ点に対応する大量の燃焼力学圧力データ点が生成される。一実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、各周波数間隔１３０内の周波数スペクトル内の周波数データ点を減らすために、「最大ピークピッキング」または「ダウンサンプリング」動作などのコンピュータアルゴリズムを実行するようにプログラムされる。
【００３６】
一実施形態では、図６に示すように、最大ピークピッキング動作は、特定の周波数間隔１３０内の特定の周波数１２８における最大振幅１４０を識別する。コンピューティングデバイス１０２は、最大振幅１４０および対応する周波数１２８を格納することができ、それは、各周波数間隔１３０について、ピークペアと呼ぶことができる。最大ピークピッキングアルゴリズムは、最大振幅１４０および対応する周波数１２８に対するタイムスタンプを生成することができ、ならびに／または、燃焼器１０４および／もしくはガスタービン１０の動作条件もしくはモードを記述するパラメータのファミリーを識別することができる。特定の実施形態では、対応するタイムスタンプまたは動作条件記述子に対して、各周波数間隔１３０当たり１つのピークペアがある。
【００３７】
一実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、周波数スペクトル１２４から、および／または１つまたは複数の周波数間隔１３０から「特徴」または複数の特徴を抽出するようにプログラムされる。例えば、コンピューティングデバイス１０２は、特徴抽出アルゴリズムを実行するようにプログラムすることができる。特徴抽出アルゴリズムは、対応する周波数間隔１３０内の１つまたは複数のピークペア（振幅＋周波数）で様々な動作を実行することによって、特徴を抽出することができる。例えば、ピークペアにおける動作は、時間についての移動平均を測定すること、または傾向を正規化することを含むことができる。加えて、または択一的に、周波数間隔１３０にわたってピークペアを結合することによって、特徴を生成することができる。
【００３８】
特徴は、例えば、これに限らないが、ピークの数学的変換または統計計算を含むことができる。一実施形態では、特徴は、一般的に、燃焼器１０４から収集される燃焼力学圧力データ１１０に直接的または間接的に影響を及ぼす可能性がある燃焼器１０４の物理に基づく。例えば、特徴は、燃焼器ハードウェア構成、燃焼器ハードウェア構成要素、燃焼器タイプ、振動強度、ガスタービン１０の燃焼器の方向、またはガスタービン１０の燃焼器の数に基づくことができる。
【００３９】
一実施形態では、図７に示すように、コンピューティングデバイス１０２は、一定時間にわたって対応する周波数間隔１３０内で抽出された特徴１４４に対する特徴値１４２を生成するようにプログラムされる。特徴値１４２は、ピークペアの振幅と周波数との積であってもよいし、あるいはピークペアの振幅と周波数との和であってもよいし、あるいはピークペアから抽出された他の任意の値であってもよい。示すように、コンピューティングデバイス１０２は、生成されたまたは計算された特徴値１４２ごとに、タイムスタンプ１４６を提供することができる。
【００４０】
特徴１４４は、元のピークペアとのいくつかの重要な関係を維持する。例えば、特徴１４４は個々の燃焼器１０４に対応し、それは特定の周波数間隔１３０に対応する。また、特徴１４４はタイムスタンプまたはタービン動作条件もしくはモードに対応する。このように、コンピューティングデバイス１０２は、図７に示すように、リスト、テーブル、または行列を生成するようにプログラムすることができ、それは時間とともに特徴１４４および／または特徴値１４２の挙動を追跡する。図示するように、コンピューティングデバイス１０２は、時間とともに複数の特徴についての特徴値を生成し追跡するようにプログラムすることができ、そして共通のガスタービン１０に結合される複数の燃焼器１０４についての特徴値を生成し追跡するようにプログラムすることができる。
【００４１】
一実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は特徴値１４２を電子的に格納するようにプログラムされ、このようにして特徴値１４２の履歴データベースを提供する。例えば、特徴値１４２を格納するためにメモリ１１６を用いることができる。特定の実施形態では、メモリ１１６は、燃焼器履歴データ、ユーザーが定義したしきい値、および音響振動データを格納するために用いることもできる。
【００４２】
一実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、燃焼器１０４および／またはガスタービン１０の様々な動作パラメータに基づく１つまたは複数の統計的特徴を生成するようにプログラムすることができ、動作パラメータは排気ガス温度、燃焼バルブ設定、ガスタービン負荷もしくは動作条件、燃焼器燃焼温度、燃料温度、燃料分割、および燃料タイプを含むが、これらに限定されない。加えて、または択一的に、統計的特徴は特徴値の履歴データベースに部分的に基づいてもよい。統計的特徴は、故障していない燃焼器１０４と故障した燃焼器１０４との間の動作プロファイルの一般的な差異に関連し得るデータを提供することができる。統計的特徴は、統計的平均、傾向、異常値などに基づくことができる。
【００４３】
一実施形態では、コンピューティングデバイス１０２は、機械学習アルゴリズムを実行するようにプログラムされる。機械学習アルゴリズムは、動作中の１つまたは複数の燃焼器の状態を評価するために、オンラインまたはリアルタイムで実行することができる。機械学習アルゴリズムは、故障していない燃焼器および故障した燃焼器を示す特徴挙動を認識するために、コンピューティングデバイス１０２を訓練する。
【００４４】
一実施形態では、履歴データベースが特徴値を含み、および／またはコンピューティングデバイス１０２が故障していない燃焼器動作および故障した燃焼器動作を示すデータを含む場合には、故障していない燃焼器および故障した燃焼器を示す特徴挙動を認識するために、機械学習アルゴリズムは、コンピューティングデバイス１０２を訓練する管理された訓練アルゴリズムを含むことができる。機械学習アルゴリズムは、ロジスティック回帰、ニューラルネットワーク、またはサポート・ベクトル・マシンなどを含むことができる。
【００４５】
一実施形態では、機械学習アルゴリズムは、ガスタービンの燃焼器および／または複数の燃焼器の異常な挙動を見つけるために、例えばクラスタ化またはｋ平均分類などの管理されない訓練アルゴリズムを用いる。管理されない訓練アルゴリズムは、燃焼器の故障がどのように燃焼力学データに現れるかは不明であるが、異常な挙動が故障した燃焼器を示すことがあり得ると予測される場合に用いることができる。
【００４６】
一旦、コンピューティングデバイス１０２が機械学習アルゴリズムを用いて訓練されると、修理点検中に、または動作中に他のガスタービンの他の燃焼器からの燃焼力学データ１１０から抽出される特徴は、コンピューティングデバイス１０２に入りまたは入力され得る。このように、燃焼器１０４が機能しなくなる前に、故障した燃焼器の挙動を予測または検出することができる。種々の起こり得る故障に対するこのような検出アルゴリズムは、タービンの明白で簡便もしくはタイムリーな検査、保守、または制御動作を次々に起動することができる。
【００４７】
本明細書に記載し図示した様々な実施形態は、第１の燃焼器１０４およびコンピューティングデバイス１０２からの燃焼力学圧力データ１１０を用いて、故障した燃焼器を検出するための方法２００を提供する。図８に示すように、ステップ２０２で、方法２００は、コンピューティングデバイス１０２において、第１の燃焼器１０４に結合されるセンサー１０６から燃焼力学圧力データ１１０を受信するステップを含む。ステップ２０４で、本方法は第１の燃焼器１０４の燃焼力学圧力データ１１０を周波数スペクトル１２４に変換するステップを含む。ステップ２０６で、方法２００は周波数スペクトル１２４を複数の周波数間隔１３０に分割するステップを含む。ステップ２０８で、本方法は周波数スペクトル１２４から特徴１４４を抽出するステップを含む。
【００４８】
ステップ２１０で、方法２００は、対応する周波数間隔内の特徴に対応する特徴値を生成するステップを含む。ステップ２１２で、方法２００は、特徴値の履歴データベースを提供するために特徴値を格納するステップを含む。ステップ２１４で、方法２００は、故障した燃焼器を示す特徴挙動を認識するようにコンピューティングデバイスを訓練するために、特徴値の履歴データベースを用いて機械学習アルゴリズムを実行するステップを含む。
【００４９】
一実施形態では、履歴データベースは故障していない燃焼器動作および故障した燃焼器動作を示す特徴値を含み、ステップ２１４は管理された訓練アルゴリズムを実行するステップを含むことができる。一実施形態では、履歴データベースは異常な特徴値を含み、ステップ２１４は管理されない訓練アルゴリズムを実行するステップを含むことができる。一実施形態では、ステップ２１４は、第１の燃焼器１０４の動作中にリアルタイムに実行することができる。
【００５０】
一実施形態では、方法２００は、第２の燃焼器の燃焼力学圧力データを周波数スペクトルに変換するステップと、周波数スペクトルを複数の周波数間隔に分割するステップと、第１の燃焼器から抽出される特徴に対応する周波数スペクトルから特徴を抽出するステップと、一定時間における特徴に対する特徴値を生成するステップであって、特徴値は第１の燃焼器の周波数間隔と同一の周波数間隔内で生成されるステップと、第２の燃焼器の故障した燃焼器動作を検出および／または予測するために、第２の燃焼器の特徴の挙動を第１の燃焼器の特徴の挙動と比較するステップと、をさらに含むことができる。第２の燃焼器の特徴の挙動を第１の燃焼器の特徴の挙動と比較するステップは、第２の燃焼器の動作中に実行される。
【００５１】
本方法は、第２の燃焼器の特徴値の履歴データベースを生成するために第２の燃焼器の特徴値を格納するステップと、第２の燃焼器の特徴値の履歴データベースを用いて機械学習アルゴリズムを実行するステップと、をさらに含むことができる。第２の燃焼器の特徴値の履歴データベースが故障していない燃焼器動作および故障した燃焼器動作に対応する特徴値を含む場合には、機械学習アルゴリズムを実行するステップは、管理された訓練アルゴリズムを実行するステップを含むことができる。第２の燃焼器の特徴値の履歴データベースが異常な特徴値を含む場合には、機械学習アルゴリズムを実行するステップは、管理されない訓練アルゴリズムを実行するステップを含むことができる。本方法は、第２の燃焼器の動作中にリアルタイムに機械学習アルゴリズムを実行するステップをさらに含むことができる。
【００５２】
この明細書は、本発明を開示するために実施例を用いており、最良の形態を含んでいる。また、いかなる当業者も本発明を実施することができるように実施例を用いており、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んでいる。本発明の特許され得る範囲は、請求項によって定義され、当業者が想到する他の実施例を含むことができる。このような他の実施例が請求項の字義通りの文言と異ならない構造要素を含む場合、または、それらが請求項の字義通りの文言と実質的な差異がない等価な構造要素を含む場合には、このような他の実施例は特許請求の範囲内であることを意図している。
【符号の説明】
【００５３】
１０  ガスタービン
１２  コンプレッサ
１４  燃焼器
１６  タービン
１８  制御システム
２０  吸気ダクト
２２  案内翼
２４  シャフト
２６  排気ダクト
２８  発電機
３０  センサー
３２  燃料制御システム
３４  外部ケーシング
３６  端部カバー
３８  燃料ノズル
４０  キャップアセンブリ
４２  燃焼器内筒
４４  遷移ダクト
４６  高温ガス経路
４８  吸気口
５０  流れスリーブ
５２  衝突スリーブ
５４  環状冷却流路
５６  燃焼室
１００  システム
１０２  コンピューティングデバイス
１０４  燃焼器
１０６  センサー
１０８  信号
１１０  燃焼力学圧力データ
１１２  ディスプレイ
１１４  プロセッサ
１１６  データ記憶部（メモリ）
１１８  アラーム
１２０  圧力値
１２２  時間
１２４  周波数スペクトル
１２６  振幅
１２８  周波数
１３０  周波数間隔
１３２  ブローアウトトーン
１３４  低いトーン
１３６  中間トーン
１３８  高いトーン
１４０  最大振幅
１４２  特徴値
１４４  特徴
１４６  タイムスタンプ
２００  方法
２０２  ステップ
２０４  ステップ
２０６  ステップ
２０８  ステップ
２１０  ステップ
２１２  ステップ
２１４  ステップ
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【外国語明細書】
2015108375000001.pdf