(57)【要約】      （修正有）【課題】タービンの性能監視及び運転変化の根本原因を予測する。【解決手段】タービン性能診断システム３００は、１以上のタービン６０に対して性能レポートを作成し、少なくとも１つのタービンから運転データを受け取って、該運転データから性能レポート７０を生成する評価モジュールを含む。評価モジュールは、少なくとも１つのパラメータが関連する閾値を超えて変化した時点を判定してアラームを発生するよう構成された変化検出モジュール３０８と、変化検出モジュールに結合されて、ＢａｙｅｓｉａｎＢｅｌｉｅｆＮｅｔｗｏｒｋ（ＢＢＮ）を利用してアラームの根本原因を予測する根本原因分析器３１２とを含む。性能レポートは、予測された根本原因の指標値を含む。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１以上のタービンに対して性能レポートを作成するタービン性能診断システム（５０）であって、当該システム（５０）が、少なくとも１つのタービン（６０）から運転データを受け取り、該運転データから性能レポート（７０）を生成する評価モジュールを備えており、該評価モジュールが、
少なくとも１つのパラメータが関連する閾値を超えて変化した時点を判定してアラームを発生するよう構成された変化検出モジュール（３０８）と、
前記変化検出モジュール（３０８）に結合されて、Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｂｅｌｉｅｆ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＢＢＮ）を利用して前記アラームの根本原因を予測する根本原因分析器（３１２）とを含み、前記性能レポート（７０）が前記予測された根本原因の指標値を含む、システム（５０）。
【請求項２】
前記変化検出モジュール（３０８）が、Ｈｏｔｅｌｌｉｎｇ（ホテリング）Ｔ２変換試験、尤度比試験、Ｈｏｔｅｌｌｉｎｇ（ホテリング）Ｔ２変換試験と尤度比試験の組み合わせ、Ｚスコア計算、２標本ｔ試験、エントロピーベース試験、オフライン水検出試験、平均又は基準値シフト試験、及び高スロープ検出試験の少なくとも１つを実施いしてアラームを発生する、請求項１記載のシステム（５０）。
【請求項３】
前記ＢＢＮが、少なくとも１つのタービン（６０）に関連する前回の運転データに基づいて形成される、請求項１記載のシステム（５０）。
【請求項４】
前記ＢＢＮが、エビデンスマトリクス（５００）に基づいて形成される、請求項１記載のシステム（５０）。
【請求項５】
前記エビデンスマトリクス（５００）が、複数の部分を含み、各部分が、第１のアラームが発生したときに存在する他のアラーム状態の標識値を含む、請求項４記載のシステム（５０）。
【請求項６】
前記レポートに基づいて保守管理勧告（３２０）を生成する保守管理分析器（３１８）を更に備える、請求項１記載のシステム（５０）。
【請求項７】
少なくとも１つのタービンについてのタービンアラームの根本原因を判定する方法であて、
前記タービンアラームが存在することをコンピュータデバイスにて判定する段階と、
前記アラーム状態が存在するときに、もしあれば他のどのアラーム状態が存在するかを、前記コンピュータデバイスにて判定して、事象部分を作成する段階と、
前記事象部分をＢａｙｅｓｉａｎ  Ｂｅｌｉｅｆ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＢＢＮ）と比較することにより、前記事象部分から該事象の根本原因を予測する段階と
を含む、方法。
【請求項８】
前記ＢＢＮが、前記少なくとも１つのタービン（６０）に関連する前回の運転データに基づいて形成される、請求項７記載の方法。
【請求項９】
前記ＢＢＮが、エビデンスマトリクス（５００）に基づいて形成される、請求項８記載の方法。
【請求項１０】
前記エビデンスマトリクス（５００）が、前記少なくとも１つのタービン（６０）以外のタービンからの運転データにより少なくとも部分的に形成される、請求項９記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書で開示される主題は、タービンに関し、より詳細には、性能監視及びタービンの運転変化の根本原因の予測に関する。
【背景技術】
【０００２】
電力の生成は、通常、１以上のタービンを利用することを含む。これらのタービンは、他の機械装置と同様、動作が適切であることを確認するために適宜検査することが必要となる可能性がある。１つの手法は定期検査を受けることである。しかしながら、一部の例では、特定のタービン（又はその一部）は、同じタイプのものであったとしても他のものと同じ頻度で検査を受ける必要がないことが明らかな場合がある。従って、あるタービンには検査は必要ではないが、他のタービンでは必要となることがある。
【０００３】
発電システムの可用性及び信頼性は、長年にわたって電力業界の主な必須事項となっている。信頼性が低いこと及び強制的な運転停止が高コストとなることはよく知られている。不適切な保守管理又は運転上の異常検出は、タービンの強制停止につながる可能性がある。長期にわたるタービン強制停止を阻止及び短縮する上で、このような異常を早期に検出することが重要となる。
【０００４】
典型的な検査は、検査中にタービンのシャットダウンを必要とする場合がある。このような場合、発電プラントの産出能力の少なくとも一部が妨げられる。電力生成能力の低下は、これに伴う実際の経済的コストがかかる可能性がある。更に、検査自体にも費用がかかる。これら少なくとも２つの理由により、検査又は保守管理を必要な場合と場所だけに実施することが有利となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許第７４４１４４８号明細書
【発明の概要】
【０００６】
本発明の１つの態様によれば、１以上のタービンに対して性能レポートを作成するタービン性能診断システムが開示される。この態様のシステムは、少なくとも１つのタービンから運転データを受け取り、該運転データから性能レポートを生成する評価モジュールを含む。この態様の評価モジュールは、少なくとも１つのパラメータが関連する閾値を超えて変化した時点を判定してアラームを発生するよう構成された変化検出モジュールと、変化検出モジュールに結合されて、Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｂｅｌｉｅｆ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＢＢＮ）を利用してアラームの根本原因を予測する根本原因分析器とを含む。この態様において、性能レポートは、予測された根本原因の指標値を含む。
【０００７】
本発明の別の態様によれば、少なくとも１つのタービンについてのタービンアラームの根本原因を判定する方法が開示される。この態様の方法は、タービンアラームが存在することをコンピュータデバイスにて判定する段階と、アラーム状態が存在するときに、もしあれば他のどのアラーム状態が存在するかを、コンピュータデバイスにて判定して、事象部分を作成する段階と、事象部分をＢａｙｅｓｉａｎ  Ｂｅｌｉｅｆ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＢＢＮ）と比較することにより、事象部分から該事象の根本原因を予測する段階とを含む。
【０００８】
本発明の別の態様によれば、１以上のタービンのスコアカードを作成するシステムが開示される。この態様において、本システムは、少なくとも１つのタービンから運転データを受け取り、該運転データからスコアカードを生成する評価モジュールを含む。この態様において、評価モジュールは、少なくとも１つのパラメータが関連する閾値を超えて変化した時点を判定してアラームを発生するよう構成された変化検出モジュールと、アラームを発生させるパラメータの特性に基づいた状態指標値を含むスコアカードを生成するスコアカード生成器とを含む。
【０００９】
これら及び他の利点並びに特徴は、図面を参照しながら以下の説明から明らかになるであろう。
【００１０】
本発明と見なされる主題は、本明細書と共に提出した特許請求の範囲に具体的に指摘し且つ明確に特許請求している。本発明の上記及び他の特徴並びに利点は、添付図面を参照しながら以下の詳細な説明から明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態によるシステムのデータフロー図。
【図２】本発明の実施形態を実施できるコンピュータシステムの図。
【図３】一実施形態によるシステムを例示するデータフロー図。
【図４】一実施形態によるエビデンスマトリクスの一部の１つの実施例を示す図。
【図５】本発明の実施形態による、該実施形態により利用されるエビデンスマトリクスの１つの実施例を示す図。
【図６】一実施形態によるＢａｙｅｓｉａｎ  Ｂｅｌｉｅｆ  Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＢＢＮ）の１つの実施例の図。
【図７】別の実施形態によるシステムを示すデータフロー図。
【図８】経時的な熱消費量の低下を示すグラフ。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
この詳細な説明は、例証として図面を参照しながら、本発明の利点及び特徴と共に例示的な実施形態を説明している。
【００１３】
本発明の実施形態は、実施によって変わり得る多数の具体的な詳細に関して説明された。開示されるシステム及び方法において、タービンの主要な性能パラメータが追跡され、この追跡によりこれらのパラメータの変化を検出することができる。幾つかの実施形態では、この変化は、ユーザ／オペレータに対するアラーム又は他の勧告の生成をもたらす。
【００１４】
一実施形態では、アラームが生成されると、性能パラメータの一部又は全ての状態が記録される。この記録された情報は、１フリートにわたって組み合わせて、フリートレベルの性能低下追跡スコアカードを生成することができる。更に別の実施形態によれば、アラームが生成されたときに記録された情報に基づき、確率的根本原因分析を実施することができる。一実施形態では、根本原因分析は、Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｂｅｌｉｅｆ  Ｎｅｔｗｏｒｋの結果に基づいている。
【００１５】
図１は、一実施形態によるシステム５０のデータフロー図を示す。システム５０は、１以上のタービン６０を含むことができる。簡単にするために、１つのタービン６０だけが図１には示されている。タービン６０は、あらゆるタイプのタービンとすることができる。実際に、タービン６０は、ガスタービン、蒸気タービン、又は燃料を電気に変換する他の装置とすることができる。
【００１６】
タービン６０がガスタービンである場合、タービン６０は、空気を吸い込んで圧縮する圧縮機５２と、燃料を加えて加圧空気を加熱する燃焼器５４（又はバーナー）と、高温空気流から動力を抽出するタービンセクション５６とを含むことができる。
【００１７】
システム５０はまた、タービン６０に結合されたコントローラ６２を含むことができる。コントローラ６２は、タービン６０からの情報を受け取り、当該情報に基づいてタービン６０の運転を変更することができる。従って、コントローラ６２とタービン６０との間の通信は、通信経路６３によって示されるように双方向とすることができる。
【００１８】
一実施形態では、コントローラ６２はアセッサ６４に結合される。このような一実施形態では、アセッサ６４は、コントローラ６２からの情報、及び任意選択的に、追加の情報源（図示せず）から追加情報６６を受け取り、１以上のレポート７０を作成する。
【００１９】
追加情報６６は、限定ではないが、オンサイト監視情報を含むことができる。一実施形態では、オンサイト監視情報は圧縮機５２に関連付けられる。このオンサイト監視情報は、限定ではないが、運転時間、入口状態、噴霧器情報、部分負荷運転、水洗浄情報、入口空気品質及び他のセンサ情報を含むことができる。勿論、他のタイプの情報を追加情報６６に含めることができる。
【００２０】
アセッサ６４は、ハードウェア、ソフトウェア、又はその何らかの組み合わせ（ファームウェア）で実施することができる。レポート７０は、１以上の異なるタイプの情報を含むことができる。一実施形態では、レポート７０は、フリートレベル性能スコアカード、ユニットレベル性能スコアカード、及び根本原因レポートの少なくとも１つを含む。
【００２１】
図２を参照すると、本発明の教示を実施する処理システム１００の一実施形態が図示される。処理システム１００は、アセッサ６４（図１）を含むことができる。この実施形態では、システム１００は、１以上の中央処理ユニット（プロセッサ）１０１ａ、１０１ｂ、１０１ｃ、その他（総称して、又は一般的にプロセッサ１０１と呼ばれる）を有する。一実施形態では、各プロセッサ１０１は、縮小命令セットコンピュータ（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサを含むことができる。プロセッサ１０１は、システムバス１１３を介してシステムメモリ１１４及び他の種々の構成要素に結合される。リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）１０２は、システムバス１１３に結合され、システム１００の特定の基本機能を制御する基本入出力システム（ＢＩＯＳ）を含むことができる。
【００２２】
図２は更に、入出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ１０７と、システムバス１１３に結合されるネットワークアダプタ１０６を描いている。Ｉ／Ｏアダプタ１０７は、小型コンピュータ用システムインタフェース（ＳＣＳＩ）アダプタとすることができ、ハードディスク１０３及び／又はテープ記憶ドライブ１０５その他同様の構成要素と通信する。Ｉ／Ｏアダプタ１０７、ハードディスク１０３、及びテープ記憶ドライブ１０５は、総称して本明細書では大容量記憶装置１０４と呼ばれる。ネットワークアダプタ１０６は、バス１１３を外部ネットワーク１１６と相互接続し、データ処理システム１００が他のこのようなシステムと通信できるようにする。画面（例えば、ディスプレイモニタ）１１５は、ディスプレイアダプタ１１２によりシステムバス１１３に接続することができ、該ディスプレイアダプタは、画像重視アプリケーション及びビデオコントローラの性能を改善するグラフィックアダプタを含むことができる。一実施形態では、アダプタ１０７、１０６、及び１１２は、１以上のＩ／Ｏバスに接続することができ、該Ｉ／Ｏバスは、中間バスブリッジ（図示せず）を介してシステムバス１１３に接続される。ハードディスクコントローラ、ネットワークアダプタ、及びグラフィックアダプタなどの周辺装置を接続するための好適なＩ／Ｏバスは、通常、Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（ＰＣＩ、周辺コンポーネントインターフェース）のような共通のプロトコルを含む。追加の入力／出力装置が、ユーザインタフェースアダプタ１０８及びディスプレイアダプタ１１２を介してシステムバス１１３に接続されるように図示されている。キーボード１０９、マウス１１０、及びスピーカ１１１は、全てユーザインタフェースアダプタ１０８を介してバス１１３に相互接続され、該アダプは、例えば、複数のデバイスアダプタを単一の集積回路に統合するＩ／Ｏチップを含むことができる。
【００２３】
システム１００は、あらゆる好適なコンピュータ又はコンピュータプラットフォームとすることができ、端末、ワイヤレス機器、情報家電、デバイス、ワークステーション、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント（ＰＤＡ）、又は他のコンピュータデバイスを含むことができる点は理解されるであろう。システム１００は、通信ネットワークによってリンクされた複数のコンピュータデバイスを含むことができる点は理解されたい。例えば、２つのシステムの間にクライアント−サーバ関係が存在することができ、この二者間で処理を分けることができる。
【００２４】
システム１００は、あらゆるコンピュータオペレーティングシステムを利用することができる。図示のように、システム１００はまた、ネットワーク１１６上で通信するためのネットワークインタフェース１０６を含むことができる。ネットワーク１１６は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、メトロエリアネットワーク（ＭＡＮ）、又はインターネットもしくはＷｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂのような広域ネットワーク（ＷＡＮ）とすることができる。
【００２５】
システム１００のユーザは、一般電話回線、デジタル加入者回線、ＬＡＮ又はＷＡＮリンク（例えば、Ｔ１、Ｔ３）、ブロードバンド接続（フレームリレー、ＡＴＭ）、及び無線接続（例えば、８０２．１１（ａ）、８０２．１１（ｂ）、８０２．１１（ｇ））など、あらゆる好適なネットワークインタフェースに接続することができる。
【００２６】
本明細書で開示されるように、システム１００は、本明細書で開示される１以上の方法を実行するために機械可読媒体（例えば、ハードディスク１０４）上に記憶された機械可読命令を含むことができる。本明細書で検討するように、命令は、「ソフトウェア」１２０と呼ぶことができる。ソフトウェア１２０は、当該技術分野で公知のソフトウェア開発ツールを用いて製作することができる。ソフトウェア１２０は、当該技術分野で公知のユーザ対話能力を提供するツール及び機能を含むことができる。
【００２７】
図３は、一実施形態による、システム３００のデータフロー図である。この実施形態では、タービン６０はタービンデータ３０２を生成する。勿論、タービンデータ３０２は、タービン又は他の機械から情報を受け取るコントローラ（図示せず）又は他のコンピュータデバイスにてコンパイルすることができる。図３の説明はタービンに関連しているが、システム３００は、データを収集可能なあらゆるタイプの機械とタービンを置き換えることができる点は理解されたい。
【００２８】
タービンデータ３０２は、熱消費率（ＨＲ）、測定出力（ＤＷＡＴＴ）、タービン速度（高圧シャフト）（ＴＮＨ）、総修正出力、大気圧（ＡＦＰＡＰ）、測定タービン排出圧力損失（ＡＦＰＥＰ）、圧縮機効率、及び圧縮機流量の１以上を含むことができる。加えて、タービンデータ３０２は、例えば、圧縮機に対して水洗浄が実施された時期を含むことができる。
【００２９】
タービンデータ３０２は、アセッサ３０１に提供される。アセッサ３０１は、図１に示すアセッサ６４と同じ、又はアセッサ６４の一部とすることができる。一実施形態では、アセッサ３０１は、信号処理モジュール３０４を含むことができる。信号処理モジュール３０４は、一実施形態では、タービンデータ３０２をフィルタ処理しソートする。一実施形態では、信号処理モジュール３０４は省略することもできる。
【００３０】
信号処理モジュール３０４が存在する場合には、動作モードフィルタ処理、信号平滑化（メディアン又はＳａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ（ＳＧ）の何れかを用いる）フィルタリング、及びデータ正規化のうちの１以上を実施することができる。勿論、信号処理モジュール３０４は、タービンデータ３０２に対して他のタイプの処理を実施することもできる。処理のフィルタタイプにかかわらず、信号処理モジュール３０４は、処理済みデータ３０６を生成する。
【００３１】
処理済みデータ３０６は、一実施形態では、変化検出モジュール３０８に提供される。上述のように、信号処理モジュール３０４は省略されてもよい。このようなケースでは、タービンデータ３０２は、変化検出モジュール３０８に直接提供することができる。
【００３２】
変化検出モジュール３０８は、一般に、ある期間にわたってデータを試験し、タービンデータ３０２の時間ベースの変動を検出するよう構成される。詳細には、変化検出モジュール３０８は、データに対して試験を実施し、値の何れか又は値の変化が関連閾値を超えるかどうかを判定する。
【００３３】
変化検出モジュール３０８によって実施できる複数のタイプの検出方式（試験）がある。これらの方式は、限定ではないが、Ｈｏｔｅｌｌｉｎｇ（ホテリング）Ｔ２変換試験、尤度比試験、Ｈｏｔｅｌｌｉｎｇ（ホテリング）Ｔ２変換試験と尤度比試験の組み合わせ、Ｚスコア計算、２標本ｔ試験、エントロピーベース試験、オフライン水検出試験、平均又は基準値シフト試験、及び高スロープ検出試験を含む。
【００３４】
変化検出モジュール３０８は、検出した変化データ３１０を生成する。この検出変化データ３１０は、変化検出モジュール３０８において実施される試験に基づいて発生する特定のアラーム（又はその欠如）を提示する。一実施形態では、検出変化データ３１０は、アラームが発生したときに存在していた監視タービンパラメータの全ての状態テーブルを含むことができる。以下で説明する一実施形態では、検出変化データ３１０を組み合わせて、エビデンスマトリクスを形成することができる。
【００３５】
図４は、一実施形態による、エビデンスマトリクスの例示的な部分４００を示している。部分４００は、エビデンスマトリクスの成分を示しており、ここで特定のユニット（例えば、特定のタービン）に対して、ＨＲアラーム（列４０２）及びＤＷＡＴＴアラーム（列４０４）の両方が生成されている。勿論、他のタイプのアラームを部分４００に含めてもよい。部分４００はまた、他の追加のパラメータ４０６〜４２０の状態の指標値を含む。追加のパラメータ４０６〜４２０の状態は、これらのパラメータが正常作動条件内にあるか、或いは、ＨＲ又はＤＷＡＴＴアラームが生成されたときに最近実施されたか（例えば、水洗浄の場合）を示している。
【００３６】
個々のユニットについて及びユニットのフリートにわたって複数の部分４００を経時的に作成することができる。部分４００を全て組み合わせ、図５に示すようなエビデンスマトリクス５００を形成することができる。エビデンスマトリクス５００は、一実施形態では、ユニット（列５０２）とアラームの時間（列５０４）を識別する。部分４００及びエビデンスマトリクス５００は、一実施形態では、タービン又はその一部（例えば圧縮機）が故障したときの成分のみを含むことができる点は理解されたい。勿論、故障の定義は可変であり、状況によって決まる。一実施形態によれば、エビデンスマトリクス５００における各成分はまた、実際の故障原因の指標値を含むことができる。
【００３７】
図３を再度参照すると、エビデンスマトリクス５００は、検出された変化データ３１０に含まれ且つデータベース３１４内に記憶された個々の部分４００から形成することができる。エビデンスマトリクス５００は、本発明の一実施形態による、根本原因分析（ＲＣＡ）の一部として利用することができる。一実施形態では、ＲＣＡは、ＢＢＮモデルの利用を含むことができる。実際には、一実施形態では、ＢＢＮモデルがエビデンスマトリクスから作成することができる点は理解されたい。
【００３８】
検出変化データ３１０は、根本原因分析器３１２に提供される。一実施形態では、根本原因分析器３１２は、現在のアラーム状態についての検出変化データ３１０を分析し、アラームの根本原因の予測を生成する。例えば、圧縮機が水洗浄を受けたときと同時にＨＲアラームが生じたと仮定する。このような場合、ＨＲアラームは、水洗浄が生じたことが原因であると予測することができる。上記の実施例は単純化したものであり、限定ではなく例証として提示されたものである点は理解されたい。
【００３９】
図６は、一実施形態では、根本原因分析器３１２で利用される構成概念図６００を示している。構成概念図は、例えば、エビデンスマトリクス５００（図５）の調査に基づいて形成することができる。一実施形態では、全ての可能性のある測定値についての確率論的枠組みを提供するより完全な構成概念は、システム知識及びエビデンスマトリクスから作成され、次いで、既知の原理に従って非寄与又は非検出可能情報を除去するようトリミングすることができる。図６に示した構成概念図６００は、このようなトリミングがなされたものである。
【００４０】
上記で検討したように、エビデンスマトリクスにおける各成分は、アラーム状態の実際の原因の指標値を含むことができる。このような実際の原因はまた、本明細書では「根本原因」と呼ばれ、根本原因バブル６０２により図６に示される。この原因は、一実施形態では幾つか例を挙げると、圧縮機問題、タービン機能不全、入口状態変化、燃焼温度変化、水洗浄、センサ較正問題、ブリード弁開放、及びフィルタ交換故障から選択できる点は理解されたい。
【００４１】
各根本原因について別個の構成概念図６００を策定することができる。構成概念図６００は、他の異なるパラメータ６０４〜６２０を含むことができる。パラメータ間の特定の配列及び接続は、一実施形態では、実際に観測したデータに基づいたものである。
【００４２】
構成概念図６００は、ＢＢＮの基本を形成し、人間の熟練者の意見に基づいている。より詳細には、ＢＢＮは、関心領域の変数のグラフィック表現であり、図６に示すような構成概念図６００における変数の間の関係を表している。一実施形態では、構成概念図６００は、有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）である。ＢＢＮにおいて、変数（６０４〜６２０）は、状態の有限集合を有し、エッジ（例えば、エッジ６２２）により接続されてＤＡＧを形成する。各変数Ａは、親Ｂ１…、Ｂｎを有する。例えば、図６において、バブル６１４、６１８、及び６２０は、バブル６１６の親である。Ａが起きることを条件として、起きる確率は、式１で示されるＢａｙｅ’ｓ  Ｒｕｌｅによって定義される。
【００４３】
【数１】
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再度、図３を参照すると、根本原因分析器３１２は、根本原因の１以上について、現在の検出された変化データ３１０を図６に示すＢＮＮと比較することができる。このような比較により、測定可能なパラメータの全ての状態（アラーム状態か又は非アラームか）に基づいて根本原因の予測がもたらされることになる。このような一実施形態では、レポート７０は、現在の状態に最もよく一致する根本原因の指標値を含む。勿論、レポート７０は、システムにおいて定義された根本原因の全てのリスト、及びこれらの各々が現在のアラームの根本原因である確率を含むことができる。
【００４４】
一実施形態では、根本原因に基づいて、実際に修理又は是正措置がとられる。アラームの実際の原因は、根本原因分析器３１２によって予測したものとは異なるものであることが判明する場合がある。一実施形態では、図３に示すシステムは、この新しい情報に基づいてＢＢＮの１以上を変化させるようにする学習ツール３１６を含む。加えて、ＢＢＮは、より多くのデータが収集されるように、経時的に更新することができる。
【００４５】
別の実施形態によれば、本明細書で開示されるシステム及び方法は、保守管理勧告を提供するのに利用することができる。そのために、システムはまた、保守管理分析器３１８を含むことができる。保守管理分析器３１８は、レポート７０を分析して保守管理勧告３２０を生成するよう構成される。例えば、特定のタービンが低圧縮機効率である可能性が８０％である（すなわち、圧縮機が現在のアラームの原因である可能性が８０％である）ことをレポート７０が示していると仮定する。規則に基づいて、保守管理分析器３１８は、次の保守管理間隔の間に圧縮機に関連する構成要素をチェックすべきである旨の保守管理勧告３２０を作成することができる。勿論、保守管理分析器３１８により利用される特定の規則は、状況に基づいて決定され、変えることができる。
【００４６】
図７は、本発明の別の実施形態によるシステム７００を示すデータフロー図である。図７に示すシステム７００は、図３に示すシステム３００に統合することができる点を理解されたい。この実施形態では、タービン６０はタービンデータ７０２を生成する。勿論、タービンデータ７０２は、タービン又は他の機械から情報を受け取るコントローラ（図示せず）又は他のコンピュータデバイスにてコンパイルすることができる。図７の説明はタービンに関連しているが、システム７００は、データを収集可能なあらゆるタイプの機械とタービンを置き換えることができる点は理解されたい。更に、システム７００は、フリートを形成する複数のタービン６０を含むことができる点を理解されたい。
【００４７】
一般に、システム７００は、タービンデータ７０２からスコアカードを生成する。スコアカードは、フリート規模のスコアカードか、又は特定のユニットに対するユニットスコアカードとすることができる。一実施形態では、フリート規模のスコアカード７０４は、共に組み合わされた複数のユニットスコアカードを含む。
【００４８】
より詳細には、タービンデータ７０２は、アセッサ７０１に提供され、これからスコアカード７０４、７０６の一方又は両方を生成する。タービンデータ７０２は、熱消費率（ＨＲ）、測定出力（ＤＷＡＴＴ）、タービン速度（高圧シャフト）（ＴＮＨ）、総修正出力、大気圧（ＡＦＰＡＰ）、測定タービン排出圧力損失（ＡＦＰＥＰ）、圧縮機効率（ＣＯＭＰ＿ＥＦＦ）、及び圧縮機流量（ＣＯＭＰ＿ＦＬＯＷ）の１以上を含むことができる。加えて、タービンデータ７０２は、例えば、圧縮機に対して水洗浄が実施された時期を含むことができる。
【００４９】
タービンデータ７０２は、アセッサ７０１に提供される。アセッサ７０１は、図１に示すアセッサ６４と同じ、又はアセッサ６４の一部とすることができる。一実施形態では、アセッサ７０１は、信号処理モジュール７０４を含むことができる。信号処理モジュール７０４は、一実施形態では、タービンデータ７０２をフィルタ処理しソートする。一実施形態では、信号処理モジュール７０４は省略することもできる。信号処理モジュール７０４は、図３に示す信号処理モジュール３０４と同じ機能の一部又は全てを実施することができる。
【００５０】
一実施形態によれば、信号処理モジュール７０８は、処理済みデータ７１０を生成する。処理済みデータ７１０は、一実施形態では、熱消費量データの一連のペアを含み、この各ペアは、連続する水洗浄の後の熱消費量を示している。勿論、水洗浄に関連する他のデータペアを含むこともできる。加えて、他のタービンデータ７０２の何れかを処理済みデータ７１０内に含めることができる（処理済みか否かに関係なく）。
【００５１】
アセッサ７０１はまた、ペア又は他の情報の変化が閾値を超え、検出された変化データ７１４を出力したか否かを判定する変化検出モジュール７１２を含む。
【００５２】
この実施形態のアセッサ７０１はまた、検出された変化からフリーと規模のスコアカード７０４及びユニットスコアカード７０６の一方又は両方を生成するよう構成されたスコアカード生成器７１２を含むことができる。一実施形態では、ユニットスコアカード７０６は、ユニットの性能が低下しているかどうか、及び低下している場合、どれ程かに関する指標値を含む。このような判定に利用できる１つの評価基準は、平均シフト変化である。
【００５３】
図８は、経時的な性能低下のグラフを示す。第１の時間期間８０１において、熱消費量（トレース８０２）は、第１の水洗浄（線８０３で示す）の後に第１のレベルＬ１にある。第２の時間期間８０４において、熱消費量８０２は、第２の水洗浄８０５の後に第２のレベルＬ２にある。第１のレベルＬ１と第２のレベルＬ２との間の差違は、経時的に追跡できる性能低下量を示している。変化検出モジュール７１２は、一実施形態ではＬ１とＬ２との間の差違を求めることができる。一実施形態では、ユニットスコアカード７０６は、性能低下のレベルに基づく異なる値を含むことができる。
【００５４】
例えば、図７を再度参照すると、ユニットスコアカード７０６は、性能が低下していないこと、又は洗浄当たりに１％未満の性能低下であること、或いは、洗浄当たりに１％よりも多い性能低下であることを示すことができる。勿論、このような情報はまた、経時的なユニットの将来の低下を予測するのにも用いることができる。
【００５５】
フリート規模スコアカード７０４の場合、全体としてのフリートの性能低下は、各性能評価基準についてユニットスコアカード７０６に基づいてモデル化することができる。
【００５６】
一実施形態では、性能低下予測は、フリート規模スコアカード７０４又はユニットスコアカード７０６、或いは両方を含めることができる。一実施形態では、このような予測は、Ｋａｌｍａｎ  Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ（カルマンフィルタ処理）プロセスによって生成されるモデルに基づく。このようなプロセスでは、熱消費量は、式２によって最初にモデル化される。
【００５７】
【数２】
2012118981.tif 000004
式中、ａ（ｋ）は低下曲線の傾きであり、ｃ（ｋ）は切片である。一実施形態では、プロセス方程式は、ランダムウォークとしてモデル化され、適切なモデルが得られるまで現在のデータに適用される。次いで、このモデルを用いて、将来の熱消費量の変化率を予測することができる。
【００５８】
上記のことを考慮すると、一実施形態では、図７に示すシステムは、タービンの現在のパラメータ及び運転プロファイルを利用して、現在又は将来の熱消費量値の変化率を予測することができる。このような将来の予測はまた、保守管理分析器３１８（図３）が利用して、特定の保守管理をいつ実施できるかを決定することができる。
【００５９】
限られた数の実施形態のみに関して本発明を詳細に説明してきたが、本発明はこのような開示された実施形態に限定されないことは理解されたい。本発明は、上記で説明されていない多くの変形、改造、置換、又は均等な構成を組み込むように修正することができるが、これらは、本発明の技術的思想及び範囲に相応する。加えて、本発明の種々の実施形態について説明してきたが、本発明の態様は記載された実施形態の一部のみを含むことができる点を理解されたい。従って、本発明は、上述の説明によって限定されると見なすべきではなく、添付の請求項の範囲によってのみ限定される。
【符号の説明】
【００６０】
５０  システム
５２  圧縮機
５４  燃焼器
５６  タービンセクション
６０  タービン
６２  コントローラ
６３  通信経路
６４  アセッサ
６６  追加情報
７０  レポート
１００  処理システム
１０１  プロセッサ
１０１ａ  中央処理ユニット
１０１ｂ  中央処理ユニット
１０１ｃ  中央処理ユニット
１０２  リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）
１０３  ハードディスク
１０４  大容量記憶装置
１０５  テープ記憶ドライブ
１０６  ネットワークアダプタ
１０７  入出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ
１０８  ユーザインタフェースアダプタ
１０９  キーボード
１１０  マウス
１１１  スピーカ
１１２  ディスプレイアダプタ
１１３  システムバス
１１４  システムメモリ
１１５  画面
１１６  外部ネットワーク
１２０  ソフトウェア
３００  システム
３０１  アセッサ
３０２  タービンデータ
３０４  信号処理モジュール
３０６  処理データ
３０８  変化検出モジュール
３１０  検出された変化データ
３１２  根本原因分析器
３１４  データベース
３１６  学習ツール
３１８  保守管理分析器
３２０  保守管理勧告
４００  例示的な部分
４０２  列
４０４  列
４０６  追加パラメータ
４０８  追加パラメータ
４１０  追加パラメータ
４１２  追加パラメータ
４１４  追加パラメータ
４１６  追加パラメータ
４１８  追加パラメータ
４２０  追加パラメータ
５００  エビデンスマトリクス
５０２  列
５０４  列
６００  構成概念図
６０２  根本原因バブル
６０４  異なるパラメータ
６０６  異なるパラメータ
６０８  異なるパラメータ
６１０  異なるパラメータ
６１２  異なるパラメータ
６１４  異なるパラメータ
６１６  異なるパラメータ
６１８  異なるパラメータ
６２０  異なるパラメータ
６２２  エッジ
７００  システム
７０１  アセッサ
７０２  タービンデータ
７０４  フリート規模スコアカード
７０６  ユニットスコアカード
７０８  信号処理モジュール
７１０  処理済みデータ
７１２  変化検出モジュール
７１４  検出された変化データ
７１６  スコアカード発生器
８０１  第１の時間期間
８０２  熱消費量
８０３  線
８０４  第２の時間期間
８０５  第２の水洗浄
【図１】
2012118981.tif 000005
【図２】
2012118981.tif 000006
【図３】
2012118981.tif 000007
【図４】
2012118981.tif 000008
【図５】
2012118981.tif 000009
【図６】
2012118981.tif 000010
【図７】
2012118981.tif 000011
【図８】
2012118981.tif 000012
【外国語明細書】
2012118981000001.pdf