ES2277076T3 - Procedimiento y dispositivo de seguimiento del rendimiento de un equipo industrial. - Google Patents

Procedimiento y dispositivo de seguimiento del rendimiento de un equipo industrial. Download PDF

Info

Publication number
ES2277076T3
ES2277076T3 ES03725295T ES03725295T ES2277076T3 ES 2277076 T3 ES2277076 T3 ES 2277076T3 ES 03725295 T ES03725295 T ES 03725295T ES 03725295 T ES03725295 T ES 03725295T ES 2277076 T3 ES2277076 T3 ES 2277076T3
Authority
ES
Spain
Prior art keywords
compressor
performance
refr
calculation
parameters
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
ES03725295T
Other languages
English (en)
Inventor
Caroline Drouart
Thierry Roba
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Air Liquide SA
LAir Liquide SA pour lEtude et lExploitation des Procedes Georges Claude
Original Assignee
Air Liquide SA
LAir Liquide SA pour lEtude et lExploitation des Procedes Georges Claude
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Family has litigation
First worldwide family litigation filed litigation Critical https://patents.darts-ip.com/?family=27799108&utm_source=google_patent&utm_medium=platform_link&utm_campaign=public_patent_search&patent=ES2277076(T3) "Global patent litigation dataset” by Darts-ip is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Application filed by Air Liquide SA, LAir Liquide SA pour lEtude et lExploitation des Procedes Georges Claude filed Critical Air Liquide SA
Application granted granted Critical
Publication of ES2277076T3 publication Critical patent/ES2277076T3/es
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0221Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0259Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
    • G05B23/0267Fault communication, e.g. human machine interface [HMI]
    • G05B23/0272Presentation of monitored results, e.g. selection of status reports to be displayed; Filtering information to the user

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Control Of Positive-Displacement Pumps (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Control Of Positive-Displacement Air Blowers (AREA)
  • Electrical Discharge Machining, Electrochemical Machining, And Combined Machining (AREA)
  • Jib Cranes (AREA)

Abstract

Procedimiento de seguimiento automático del rendimiento de un equipo industrial que comprende un compresor refrigerado (3) en el transcurso del funcionamiento del equipo industrial, en el que: - se miden, con ayuda de medios (7, 8, 9, 10) de medición, unos parámetros de funcionamiento del equipo industrial, que comprenden al menos: el caudal (Q) de gas en el compresor (3), la presión (Pin) de gas entrante del compresor (3), la presión (Pout) de gas saliente del compresor (3), la temperatura (Trefr) del refrigerante del compresor (3), - se calcula, con ayuda de medios (18) de cálculo, a partir de los parámetros medidos y de una regla de cálculo almacenada en unos medios (13) de almacenamiento, un factor de rendimiento que representa el funcionamiento del equipo industrial, - se indica a un usuario, con ayuda de medios (21) de indicación, una información de seguimiento del rendimiento en función del factor de rendimiento calculado.

Description

Procedimiento y dispositivo de seguimiento del rendimiento de un equipo industrial.
La invención se refiere a un procedimiento de seguimiento automático del rendimiento de un equipo industrial, así como un dispositivo para la puesta en práctica de dicho procedimiento.
Un ámbito de aplicación de la invención son las unidades de producción de oxígeno por separación de los componentes del aire, que utilizan uno o varios compresores de aire, de oxígeno o de nitrógeno.
El seguimiento de los rendimientos del equipo industrial sirve para planificar el mantenimiento del mismo y para vigilar su productividad. Así, se constata por lo general que los beneficios de un proyecto de optimización de un equipo industrial a menudo se reducen a la nada después de varios años si no se dispone de un seguimiento que permita detectar y corregir la menor desviación del funcionamiento de dicho equipo industrial.
Asimismo, el explotador del equipo industrial desea disponer de un indicador de rendimiento del equipo industrial que refleje de forma fiable cualquier degradación del mismo. Así, es necesario poder distinguir entre una degradación del equipo industrial y una simple variación de sus condiciones de funcionamiento.
El documento US2001/0034582 describe un sistema de gestión de energía para un sistema frigorífico.
El documento EP-B-516534 describe un procedimiento de vigilancia de un aparato que funciona en condiciones variables, que proporciona un parámetro de rendimiento normalizado que es, en el caso de un compresor de una turbina de gas que acciona un alternador que alimenta a una red de distribución de energía eléctrica, un caudal de aire o un rendimiento politrópico. Este procedimiento utiliza un modelo cuantificado del comportamiento del aparato objeto de vigilancia, establecido experimentalmente a partir de medidas realizadas en el aparato cuando está en un estado interno conocido, por ejemplo cuando es nuevo. Las medidas se efectúan sobre unos parámetros de influencia que representan condiciones variables de origen externo en las que el aparato se pone en funcionamiento, como la presión atmosférica, la temperatura ambiente, la humedad ambiente, el caudal de un carburante que alimenta a la turbina, la composición del carburante, la temperatura del carburante, el estado de estabilización térmica de la turbina con su compresor y la frecuencia de la red de distribución de energía eléctrica. No obstante, ese modelo no es conveniente para el seguimiento del rendimiento de las unidades de producción de gas citadas. En particular, ese procedimiento no permite seguir de manera precisa un factor de rendimiento como un consumo energético o un rendimiento isotérmico de un compresor, poco correlacionado con los parámetros de influencia citados.
La invención pretende obtener un procedimiento y un dispositivo de seguimiento automático del rendimiento de un equipo industrial, que palía los inconvenientes del estado de la técnica.
A tal efecto, un primer objeto de la invención es un procedimiento de seguimiento automático del rendimiento de un equipo industrial de producción de fluido que comprende un compresor enfriado en el transcurso del funcionamiento del equipo industrial de producción de fluido, en el que:
- se miden, con ayuda de medios de medición, unos parámetros de funcionamiento del equipo industrial, que comprenden al menos el caudal de gas en el interior del compresor, la presión de gas que entra en el compresor, la presión de gas que sale del compresor, la temperatura del refrigerante del compresor,
- se calcula, con ayuda de medios de cálculo, a partir de los parámetros medidos y de una regla de cálculo almacenada en unos medios de almacenamiento, un factor de rendimiento que representa el funcionamiento del equipo industrial,
- se indica a un usuario, con ayuda de medios de indicación, una información de seguimiento del rendimiento en función del factor de rendimiento calculado.
Gracias a la invención, se indica automáticamente a un usuario unos datos sobre las condiciones reales existentes en el equipo industrial, en las que el procedimiento de seguimiento se ha puesto en funcionamiento. Así, el procedimiento pueden ponerlo en funcionamiento fácilmente personas no especialistas. La precisión obtenida en la detección de la degradación del estado del equipo industrial también es buena e incluso superior a la obtenida por los sistemas conocidos.
Según otras características de la invención:
- en el transcurso de una etapa de calibración, se miden automáticamente, con ayuda de dichos medios de medición, al menos una vez en el tiempo transcurrido, dichos parámetros de funcionamiento del equipo industrial, se memorizan los valores medidos de los parámetros de funcionamiento en una memoria y se calibra la regla de cálculo en función de al menos un subconjunto del conjunto de los valores medidos de los parámetros de funcionamiento presentes en la memoria, pudiendo un usuario arrancar de nuevo la etapa de calibración con vistas a una nueva calibración de dicha regla de cálculo;
- la regla de cálculo del factor de rendimiento comprende el cálculo de un rendimiento \eta_{est} estimado del compresor según la ecuación siguiente:
\vskip1.000000\baselineskip
\eta_{est} = AQ + B \frac{P_{out}}{P_{in}} + CT_{refr} + D_{2}T_{g} + E
\vskip1.000000\baselineskip
en la que:
Q es el caudal de gas en el interior del compresor,
P_{in} es la presión de gas que entra en el compresor,
P_{out} es la presión de gas que sale del compresor,
T_{refr} es la temperatura del refrigerante del compresor,
A, B, C, D2 y E son parámetros de reglaje predeterminados, midiéndose la temperatura T_{g} del gas que entra en el compresor, con ayuda de los medios de medición, para el parámetro D2 de reglaje escogido no nulo;
- el factor de rendimiento corresponde a un consumo energético P_{est} estimado del compresor según la ecuación siguiente:
\vskip1.000000\baselineskip
P_{est} = \lfloor QRT_{refr} ln(P_{out}/P_{in})\rfloor / \eta_{est}
\vskip1.000000\baselineskip
- los parámetros de reglaje A, B, C, D2, E se calculan por regresión lineal a partir del al menos un subconjunto de valores medidos de los parámetros de funcionamiento presentes en la memoria;
- la regla de cálculo se determina a partir de una red neuronal cuyo autoaprendizaje se realiza a partir del al menos un subconjunto de valores medidos de los parámetros de funcionamiento presentes en la memoria, desapareciendo los parámetros A, B, C, D, E de reglaje cuando se utiliza una red neuronal;
- se efectúa la etapa de calibración bajo el control del operador, por ejemplo después de una operación de mantenimiento del compresor;
- se utiliza el factor de rendimiento calculado para arrancar una alarma, cuando el factor de rendimiento calculado no verifica unas condiciones prescritas.
Un segundo objeto de la invención es un dispositivo para la puesta en práctica del procedimiento de seguimiento automático del rendimiento del equipo industrial de producción de fluido, caracterizado porque comporta unos medios de medición de dichos parámetros de funcionamiento, unos medios de cálculo de dicho factor de rendimiento a partir de la regla de cálculo presente en los medios de almacenamiento y a partir de las medidas proporcionadas por los medios de medición, y unos medios de indicación de una información de seguimiento de rendimiento a un usuario a partir de un factor de rendimiento calculado.
Según una característica, el dispositivo comporta un medio de control de calibración de la regla de cálculo.
La invención se comprenderá mejor a la luz de la descripción siguiente, dada únicamente a modo de ejemplo no limitativo, en referencia a los dibujos adjuntos, en los que:
la figura 1 representa un organigrama del principio de funcionamiento del procedimiento y del dispositivo de seguimiento según la invención en una fase de calibración,
la figura 2 representa un organigrama del principio de funcionamiento del procedimiento y del dispositivo de seguimiento según la invención en una fase de predicción, y
la figura 3 representa esquemáticamente el dispositivo de seguimiento de rendimiento según la invención.
En las figuras se determina en primer lugar, en el transcurso de la etapa E1 previa, si se debe inicializar una nueva calibración o no. Esta interrogación se efectúa con ayuda de un botón 1 de control material o de un programa informático del dispositivo, por ejemplo en forma de tecla de control en una pantalla de ordenador. El accionamiento del botón 1 provoca una nueva inicialización de la calibración mediante el paso a las etapas E2, E3 que se describirán a continuación.
El dispositivo 2 de seguimiento está destinado a montarse sobre uno o varios compresores 3 que intervienen en un equipo industrial. El compresor 3 comprende una entrada 4 de gas y una salida 5 de gas comprimido con ayuda de un medio de compresión contenido en el compresor 3. El compresor 3 es enfriado por un circuito 6 de enfriamiento, en el que circula un fluido de refrigeración, como por ejemplo agua. Un captador 7 de presión, denominado captador de presión entrante, está montado sobre la entrada 4 para medir la presión de gas que entra en el compresor 3. Un captador 8 de caudal está montado sobre la entrada 4 para medir el caudal de gas que entra en el compresor 3. Bien entendido, el captador 8 también puede montarse sobre la salida 5 para medir el caudal de gas que sale, en lugar de montarse sobre la entrada 4. Un captador 9, denominado captador de presión saliente, está montado sobre la salida 5 para medir la presión de gas que sale del compresor 3. Un captador 10 de temperatura está montado sobre el circuito 6 de enfriamiento para medir la temperatura del refrigerante. También está previsto un captador 10a de consumo energético del compresor, por ejemplo un captador 10a de potencia eléctrica consumida. Llegado el caso, se puede prever un captador suplementario 10b sobre la entrada 4 del compresor 3, que permita medir la temperatura T_{g} del gas entrante. También está previsto sobre el compresor 3 un captador 10c de la posición Z_{v} abierta o cerrada de una válvula de aire de expulsión.
Los captadores 7, 8, 9, 10, 10a, 10c y, llegado el caso, 10b, están unidos a una unidad 10d de recepción de medidas, en la que pueden introducirse unos patrones G por cada una de las magnitudes medidas, por ejemplo un umbral máximo U_{max} y un umbral mínimo U_{min} para unas placas de valores. En la unidad 10d de recepción de medidas, los valores de los parámetros citados de presión P_{in} de gas entrante, de caudal Q de gas, de presión P_{out} de gas saliente, de temperatura T_{refr} de refrigerante, de consumo P_{cons} de energía, de la posición Z_{v} de la válvula de expulsión y, llegado el caso, de temperatura T_{g} del gas entrante, recibidos de los captadores 7, 8, 9, 10a, 10c, 10b, se seleccionan con ayuda de los patrones G. La selección se efectúa por ejemplo mediante la filtración con respecto a los patrones G de valor prescrito para cada parámetro y mediante la eliminación de los valores que no se encuentran dentro de dichos patrones. Dichos patrones son por ejemplo unas placas de valores numéricos predeterminados U_{min} a U_{max}, dependientes de los captadores 7, 8, 9, 10, 10a, 10b y del compresor 3. La unidad 10d de recepción de medidas comporta uno o varios indicadores I1 de calidad de las medidas, por ejemplo del número o del porcentaje de medidas que no entran en los patrones G.
Cuando se ha presionado el botón 1 de control, se procede, en el transcurso de la etapa E2 siguiente, a la adquisición de medidas de la presión P_{in} de gas entrante, del caudal Q de gas entrante o saliente, de la presión P_{out} de gas saliente, de la temperatura T_{refr} de refrigerante, del consumo P_{cons} de energía, de la posición Z_{v} de la válvula de expulsión y, llegado el caso, de la temperatura T_{g} del gas entrante, proporcionadas por la unidad 10d de recepción de las medidas de los captadores 7, 8, 9, 10, 10a, 10c, 10b correspondientes, en una memoria 11 de una unidad 11a de calibración automática. Así, la unidad 10d de recepción de medidas proporciona un subconjunto de medidas de parámetros del conjunto de las medidas recibidas de los captadores.
La memoria 11 está preparada para acumular, por cada parámetro P_{in}, Q, P_{out}, T_{refr}, P_{cons}, Z_{v} y, llegado el caso, T_{g}, varios valores medidos sucesivamente facilitados por la unidad 10d de recepción, por ejemplo cada hora u otro intervalo. Se graban en la memoria 11 las medidas efectuadas al menos una vez en el transcurso del tiempo y, por ejemplo de forma regular en el transcurso de un periodo determinado, por ejemplo de 3 meses. La cantidad de datos que sirven para la calibración, grabada en la memoria 11, está limitada a las medidas efectuadas durante un periodo determinado, por ejemplo un año.
Cuando se ha adquirido un número suficiente de medidas en la memoria 11, o cuando ha transcurrido un periodo de tiempo prescrito desde la última vez que se apretó el botón 1 de control, se calculan, en el transcurso de la etapa E3 siguiente, en un primer módulo 12 de cálculo de la unidad 11a de calibración, unos parámetros de reglaje de una regla o modelo de cálculo predeterminado de un factor de rendimiento del compresor 3, a partir del parámetro o de los parámetros medidos presentes en la memoria 11. Como variante, dichos parámetros de reglaje de la regla de cálculo predeterminada del factor de rendimiento del compresor 3 se calculan sobre la base de las últimas medidas de parámetros efectuadas, grabadas en la memoria 11, y de los parámetros de reglaje, calculados anteriormente por un método recurrente, siendo en ese momento la calibración que en ese momento es adap-
table.
El factor de rendimiento representa el funcionamiento del equipo industrial y, por ejemplo, el consumo de energía del compresor. El factor de rendimiento se calcula, por ejemplo, a partir de una combinación de parámetros de funcionamiento P_{in}, Q, P_{out}, T_{refr}, y, llegado el caso, T_{g}, principalmente a partir de una combinación lineal de uno o varios de los parámetros de funcionamiento.
El factor de rendimiento se calcula por ejemplo linealmente en función de la relación entre la presión de gas saliente y la presión de gas entrante P_{in}/P_{out}.
En un primer modo de realización, la regla de cálculo del factor de rendimiento comprende el cálculo de un rendimiento \eta_{est} estimado del compresor según la ecuación (1) siguiente:
\vskip1.000000\baselineskip
(1)\eta_{est} = AQ + B \frac{P_{out}}{P_{in}} + CT_{refr} + D_{1}
En otro modo de realización, el cálculo del factor de rendimiento comprende el cálculo de un rendimiento \eta_{est} estimado del compresor según la ecuación (2) siguiente:
(2)\eta_{est} = AQ + B \frac{P_{out}}{P_{in}} + CT_{refr} + D_{2}T_{g} + E
El factor de rendimiento corresponde por ejemplo a un consumo energético P_{est} estimado del compresor según la ecuación (3) siguiente:
(3)P_{est} = \lfloor QRT_{refr} ln(P_{out}/P_{in})\rfloor / \eta_{est}
en la que ln designa al logaritmo neperiano.
En las ecuaciones (1), (2), (3), A, B, C, D1, D2 y E son los parámetros de reglaje. Dichos parámetros de reglaje se calculan en el transcurso de la etapa E3 en el primer módulo 12 de cálculo, por ejemplo por regresión lineal, a partir del subconjunto seleccionado de valores presentes en la memoria 11, o del conjunto de éstos. En este caso, este modelo sólo se utiliza cuando la unidad 10d de recepción de medidas ha determinado que la posición Z_{v} de la válvula de expulsión está cerrada para no dejar pasar el fluido.
En otro modo de realización, la regla de cálculo del factor de rendimiento se determina a partir de una red neuronal presente en el primer módulo 12 de cálculo. El autoaprendizaje de la red neuronal se realiza a partir del subconjunto de valores seleccionados en la memoria 11 o del conjunto de estos. Se estima, con ayuda de la red neuronal, bien el factor de rendimiento P_{est} en función de los parámetros explicativos Q, P_{out}, T_{refr}, P_{in}, Z_{v} y, llegado el caso, T_{g}, o bien el factor P_{est} de rendimiento según la ecuación (3) estimando el rendimiento \eta_{est} en función de los parámetros explicativos Q, P_{out}, T_{refr}, P_{in}, Z_{v}.
En un modo de realización, dicha red neuronal sirve para dividir el espacio de los parámetros explicativos, es decir, de los parámetros de funcionamiento citados, lo que permite aplicar una regresión local a cada región del espacio dividido de esa forma. Cuando los modelos locales se han determinado mediante aprendizaje en el módulo 12 de cálculo, el factor de rendimiento se calcula seguidamente en referencia a dichos modelos locales.
En otro modo de realización, la red de neuronas comprende dos capas, la primera de las cuales es no lineal y contiene un número de neuronas próximo al número de entradas (por ejemplo entre tres y diez neuronas), y la segunda de las cuales contiene la neurona de salida unida a la primera capa.
Cuando los parámetros de reglaje de la regla de cálculo del factor de rendimiento o la propia regla de cálculo del factor de rendimiento se han determinado en el primer módulo 12 de cálculo, estos se memorizan en unos medios 13 de almacenamiento de la unidad 11a de calibración, en el transcurso de la etapa E4.
Los medios de almacenamiento 13 son interrogables para proporcionar los parámetros de reglaje A, B, C, D1 o A, B, C, D2 y E contenidos en los mismos. Así, las sucesivas etapas E2 de adquisición, E3 de reglaje y E4 de memorización constituyen una fase de calibración de la regla de cálculo del factor de rendimiento.
Cuando la regla o modelo de cálculo del factor de rendimiento se ha calibrado, se puede calcular automáticamente el factor de rendimiento en función de los parámetros de funcionamiento en una unidad 14 de predicción. Se determina, en el transcurso de la etapa E5 en la figura 2, si se provoca la transferencia de los parámetros de reglaje presentes en los medios 13 a una memoria 14 de salvaguarda de parámetros de reglaje de una unidad 15 de predicción. El módulo 12 de cálculo comporta uno o varios indicadores I2 de calidad de calibración, para permitir que un usuario decida si puede controlar, en el transcurso de la etapa E5, la transferencia del modelo calibrado en la unidad 11a a la unidad 15 de predicción, o si debe reinicializar la calibración en el transcurso de la etapa E1. Por ejemplo, el indicador I2 indica el error relativo medio de modelización y/o el número de puntos de medida que hayan servido para la calibración. Ese indicador I2 también puede ofrecer una estimación del valor del umbral de detección asociado al modelo
calibrado.
La memoria 14 de salvaguarda está preparada para salvaguardar los parámetros de reglaje que acaban de calcularse en la unidad 11a de calibración y una o varias versiones anteriores de dichos parámetros de reglaje. La transferencia de una nueva versión de los parámetros de reglaje de los medios 13 de almacenamiento en la memoria 14 de salvaguarda es provocada, en el transcurso de la etapa E6, por el accionamiento de otro botón 16 de control material o del equipo lógico del dispositivo, por ejemplo en forma de tecla de control en una pantalla de ordenador. En ausencia de transferencia de los parámetros de reglajes presentes en los medios 13 a la memoria 14 de salvaguarda, se pasa directamente a la etapa E7 que sigue a la etapa E6.
En el transcurso de la etapa E7, se puede seleccionar la versión de los parámetros de reglaje, entre las versiones de los parámetros de reglaje presentes en la memoria 14 de salvaguarda, que es recibida por un módulo 18 de cálculo para calcular el factor de rendimiento. Por ejemplo, se memoriza en la memoria 14 de salvaguarda la última versión y la penúltima versión que acaban de calcularse de los parámetros de reglaje en la unidad de calibración 11a, en unas partes 14a y 14b de éstas. Se puede optar por utilizar bien la tercera versión de los parámetros de reglaje A, B, C, D1 o A, B, C, D1, D2, E en el transcurso de la etapa E8 que sigue a la etapa E7 o bien la versión antigua de los parámetros de reglaje A, B, C, D1 o A, B, C, D2, E en el transcurso de la etapa E9 que sigue a la etapa E7. La memorización, en el transcurso de la etapa E8, de una nueva versión calculada de los parámetros de reglaje en la parte 14a provoca la memorización de la versión antigua calculada de los parámetros de reglaje en la parte 14b. La selección de la versión de los parámetros de reglaje se efectúa por ejemplo bajo el control de un tercer botón 19 de control material o del software del dispositivo, por ejemplo en forma de tecla de control en una pantalla de ordenador.
Los botones primero, segundo y tercero 11a, 16, 19 de control y la entrada de patrones G de la unidad 10d de recepción de medidas están presentes en una interfaz 20 de control del dispositivo, por ejemplo una o varias páginas de pantalla de ordenador o de otra forma.
La unidad de predicción recibe, en el transcurso de la etapa E10 que sigue a las etapas E8 o E9, la medida actual de los parámetros de funcionamiento citados T_{in}, Q, P_{out}, T_{refr} y eventualmente T_{g}. Los mismos captadores 7, 8, 9, 10, 10b se utilizan para tomar la medida de los parámetros de funcionamiento en el transcurso de la etapa E2 de adquisición para introducir unas medidas en la memoria 11 de la unidad 11a de calibración y en el transcurso de la etapa E10 de medición para la unidad de predicción 15. Los captadores de medida 7, 8, 9, 10, 10b están preparados para proporcionar unas medidas reproducibles, es decir, unos valores de medida iguales para unas condiciones de funcionamiento iguales que imperan en el compresor 3. Así, los errores de medida o los sesgos y las separaciones inherentes a uno o a varios de los captadores 7, 8, 9, 10, 10b se tienen en cuenta a partir de la calibración de forma que no se influya en gran medida en el cálculo del factor de rendimiento en el transcurso de la etapa de cálculo en la unidad de predicción 15. La unidad 10d de recepción de los captadores 7, 8, 9, 10, 10b está unida en común a la memoria 11 y a la unidad 14 de predicción para proporcionar los valores medidos de los parámetros de funcionamiento P_{in}, Q, P_{out}, T_{refr} y, llegado el caso, T_{g}.
La unidad 14 de predicción comporta una interfaz 17 de recepción de las medidas P_{in}, Q, P_{out}, T_{refr} y, llegado el caso, T_{g}, proporcionadas por la unidad 10d de recepción de los captadores 7, 8, 9, 10, 10b.
Los medios 13 de almacenamiento y la interfaz 17 de recepción están unidos al módulo 18 de cálculo automático del factor de rendimiento, en función de los parámetros de funcionamiento recibidos por la interfaz 17 y de la regla de cálculo presente en la memoria 14 de salvaguarda, en el transcurso de la etapa E11 que sigue a la etapa E10.
El factor de rendimiento calculado por el módulo 18 de cálculo se facilita por unos medios 21 de indicación a un usuario, por ejemplo del tipo de pantalla de ordenador, señales numéricas u otros, para indicárselo a un usuario en forma de información de seguimiento del rendimiento, por ejemplo de valor numérico del factor de rendimiento, en el transcurso de la etapa E12 que sigue a la etapa E11.
Como variante o de forma suplementaria, el factor de rendimiento se envía a un módulo 22 de disparo de alarma que comporta una alarma 23, por ejemplo de tipo sonoro o de mensaje, que se dispara cuando el factor de rendimiento calculado por la unidad 15 de predicción no verifica unas condiciones prescritas durante un periodo determinado. En el ejemplo anterior correspondiente a un consumo energético P_{est} en tanto que factor de rendimiento calculado, esas condiciones prescritas de disparo corresponden por ejemplo al hecho de que la diferencia o la relación entre el consumo energético real P_{cons} del compresor y el consumo energético estimado P_{est} superen un umbral prescrito P_{umbral} de consumo energético, comportando el módulo 22 de disparo de alarma a tal efecto un comparador 24 que recibe en el transcurso de la etapa E13 que sigue a la etapa E11 el factor de rendimiento calculado P_{est} provinente de la unidad 15 de predicción, el valor P_{cons} medido de consumo energético real provinente de la unidad 11a de recepción de medidas y el umbral de consumo energético P_{umbral} que puede ser prescrito por una entrada correspondiente. El comparador 24 controla, en el transcurso de la etapa E14 que sigue a la etapa E13, el disparo de la alarma 23 en caso de que se sobrepase el umbral P_{umbral}.
El módulo 18 de cálculo comporta uno o varios indicadores I3 de calidad del módulo utilizado por la unidad 15 de predicción, por ejemplo de la edad del modelo, del error relativo medio de predicción sobre las magnitudes que intervienen en el módulo 22 de disparo de alarma. El indicador o los indicadores I3 ayudan al usuario a decidir si debe, en el transcurso de la etapa E7, escoger la versión antigua o la nueva del modelo calculado.
Los indicadores I1, I2, I3 de calidad están conectados a la interfaz 20 de control del dispositivo para poder ser presentados al usuario.
La unidad 11a de calibración, la memoria 11, el primer módulo 12 de cálculo, los medios 13 de almacenamiento, la unidad 15 de predicción, la memoria 14 de salvaguarda, la interfaz 17 de recepción, el módulo 18 de cálculo y los medios de indicación 21 pueden ponerse en práctica por cualquier medio técnico, por ejemplo electrónico o informático, como un ordenador programado.
Las fases de calibración y de cálculo del factor de rendimiento pueden efectuarse localmente en el lugar de emplazamiento del compresor o a distancia, previéndose la unidad 11a de calibración, la unidad 15 de predicción, los medios 21 de indicación, el módulo 22 de disparo de alarma y la interfaz 20 de control en este último caso a distancia del compresor y estando estos unidos a los demás elementos por una red de telecomunicación. Así, la unidad 11a de calibración, la unidad 15 de predicción, los medios 21 de indicación, el módulo 22 de disparo de alarma y la interfaz 20 de control pueden preverse en un sistema que centralice varios emplazamientos para la recepción de los datos en una base de datos. El resultado del cálculo de rendimiento es accesible a la vez localmente y a distancia.
Gracias a la invención, es posible seguir los rendimientos de un compresor con una instrumentación reducida al mínimo necesario para el cálculo del indicador o factor de rendimiento. En particular, no es indispensable conocer los parámetros de dimensiones del compresor, como las curvas características del mismo. El procedimiento y el dispositivo de seguimiento según la invención permiten detectar con precisión las degradaciones que aparezcan en el compresor sin requerir una instrumentación precisa. El procedimiento y el dispositivo según la invención permiten optimizar las operaciones de mantenimiento del compresor y determinar en el momento oportuno el momento en el que hay que ponerlas en práctica o si hay que poner en práctica alguna operación de mantenimiento, gracias a la vigilancia del factor de rendimiento calculado. Los costes de mantenimiento disminuyen de este modo, mientras que la productividad del equipo industrial puede aumentarse detectando con suficiente antelación las degradaciones del mismo, lo que permite disparar las operaciones de mantenimiento antes de que se produzca un mayor agravamiento de las degradaciones. Las etapas E2, E3, E4, E5 de calibración en la unidad de calibración se ponen en práctica por ejemplo después de una operación de mantenimiento. El procedimiento y el dispositivo de seguimiento según la invención se liberan al mismo tiempo de parámetros no significativos para el rendimiento del compresor.

Claims (10)

1. Procedimiento de seguimiento automático del rendimiento de un equipo industrial que comprende un compresor refrigerado (3) en el transcurso del funcionamiento del equipo industrial, en el que:
- se miden, con ayuda de medios (7, 8, 9, 10) de medición, unos parámetros de funcionamiento del equipo industrial, que comprenden al menos:
el caudal (Q) de gas en el compresor (3),
la presión (P_{in}) de gas entrante del compresor (3),
la presión (P_{out}) de gas saliente del compresor (3),
la temperatura (T_{refr}) del refrigerante del compresor (3),
- se calcula, con ayuda de medios (18) de cálculo, a partir de los parámetros medidos y de una regla de cálculo almacenada en unos medios (13) de almacenamiento, un factor de rendimiento que representa el funcionamiento del equipo industrial,
- se indica a un usuario, con ayuda de medios (21) de indicación, una información de seguimiento del rendimiento en función del factor de rendimiento calculado.
2. Procedimiento de seguimiento según la reivindicación 1, caracterizado porque, en el transcurso de una etapa (E2, E3, E4) de calibración, se miden automáticamente, con ayuda de dichos medios de medición, al menos una vez en el transcurso del tiempo, dichos parámetros de seguimiento (Q, P_{in}, P_{out}, T_{refr}, T_{g}) del equipo industrial, se memorizan los valores medidos de los parámetros de funcionamiento (Q, P_{in}, P_{out}, T_{refr}, T_{g}) en una memoria (11) y se calibra la regla de cálculo en función de al menos un subconjunto del conjunto de los valores medidos de los parámetros de funcionamiento (Q, P_{in}, P_{out}, T_{refr}, T_{g}) presentes en la memoria (11), pudiendo el usuario arrancar de nuevo la etapa de calibración con vistas a una nueva calibración de dicha regla de cálculo.
3. Procedimiento de seguimiento según una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque la regla de cálculo del factor de rendimiento comprende el cálculo del factor de rendimiento \eta_{est} estimado del compresor según la ecuación (2) siguiente:
\eta_{est} = AQ + B \frac{P_{out}}{P_{in}} + CT_{refr} + D_{2}T_{g} + E
en la que:
Q es el caudal de gas en el compresor,
P_{in} es la presión de gas entrante en el compresor,
P_{out} es la presión de gas saliente del compresor,
T_{refr} es la temperatura del refrigerante del compresor,
A, B, C, D2 y E son unos parámetros de reglaje predeterminados, midiéndose la temperatura T_{g} del gas entrante en el compresor, con ayuda de los medios (7, 8, 9, 10, 10b) de medición, para el parámetro D2 de reglaje escogido no nulo.
4. Procedimiento de seguimiento según la reivindicación 3, caracterizado porque el factor de rendimiento corresponde a un consumo energético estimado P_{est} del compresor según la ecuación (3) siguiente:
(3)P_{est} = \lfloor QRT_{refr} ln(P_{out}/P_{in})\rfloor / \eta_{est}
5. Procedimiento de seguimiento según la reivindicación 2 y la reivindicación 3 ó 4, caracterizado porque los parámetros de reglaje (A, B, C, D2, E) se calculan por regresión lineal al menos a partir del subconjunto de valores medidos de los parámetros de funcionamiento (Q, P_{in}, P_{out}, T_{refr}, T_{g}) presentes en la memoria (11).
6. Procedimiento de seguimiento según la reivindicación 2, o una de las reivindicaciones 3 y 4, cuando depende de la reivindicación 2, caracterizado porque la regla de cálculo se determina a partir de una red neuronal cuyo autoaprendizaje se realiza a partir del al menos un subconjunto de valores medidos de los parámetros de funcionamiento (Q, P_{in}, P_{out}, T_{refr}, T_{g}) presentes en la memoria (11).
7. Procedimiento de seguimiento según una cualquiera de las reivindicaciones 2, 5, 6 o una cualquiera de las reivindicaciones 3 y 4, cuando depende de la reivindicación 2, caracterizado porque se efectúa la etapa de calibración bajo control del operador.
8. Procedimiento de seguimiento según una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque se utiliza el factor de rendimiento calculado para disparar una alarma (19), cuando el factor de rendimiento calculado no verifica unas condiciones prescritas.
9. Dispositivo para la puesta en práctica del procedimiento según una cualquiera de las reivindicaciones anteriores, caracterizado porque comporta unos medios (7, 8, 9, 10) de medición de dichos parámetros de funcionamiento, unos medios (13) de almacenamiento de dicha regla de cálculo, unos medios (18) de cálculo de dicho factor de rendimiento a partir de la regla de cálculo presente en los medios (13) de almacenamiento y a partir de las medidas facilitadas por los medios (7, 8, 9, 10) de medición, y unos medios (21) de indicación de una información de seguimiento del rendimiento a un usuario a partir del factor de rendimiento calculado.
10. Dispositivo según la reivindicación 9, adaptado a la puesta en práctica de al menos el procedimiento de la reivindicación 2, caracterizado porque comporta un medio (1) de control de la calibración de la regla de cálculo.
ES03725295T 2002-03-20 2003-03-17 Procedimiento y dispositivo de seguimiento del rendimiento de un equipo industrial. Expired - Lifetime ES2277076T3 (es)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR0203454A FR2837598B1 (fr) 2002-03-20 2002-03-20 Procede et dispositif de suivi de performances d'un equipement industriel
FR0203454 2002-03-20

Publications (1)

Publication Number Publication Date
ES2277076T3 true ES2277076T3 (es) 2007-07-01

Family

ID=27799108

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
ES03725295T Expired - Lifetime ES2277076T3 (es) 2002-03-20 2003-03-17 Procedimiento y dispositivo de seguimiento del rendimiento de un equipo industrial.

Country Status (7)

Country Link
US (1) US7047158B2 (es)
EP (1) EP1488295B1 (es)
AT (1) ATE345522T1 (es)
DE (1) DE60309682T2 (es)
ES (1) ES2277076T3 (es)
FR (1) FR2837598B1 (es)
WO (1) WO2003079128A2 (es)

Families Citing this family (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1591627A1 (de) * 2004-04-27 2005-11-02 Siemens Aktiengesellschaft Regeleinrichtung für einen Kompressor sowie Verwendung eines Bragg-Gitter-Sensors bei einer Regeleinrichtung
US7406398B2 (en) * 2004-06-05 2008-07-29 Schlumberger Technology Corporation System and method for determining pump underperformance
FR2879769B1 (fr) * 2004-12-16 2007-01-19 Air Liquide Procede de suivi des performances d'un equipement industriel
US8140296B2 (en) * 2005-06-06 2012-03-20 Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. Method and apparatus for generalized performance evaluation of equipment using achievable performance derived from statistics and real-time data
US7664659B2 (en) * 2005-12-22 2010-02-16 Cerner Innovation, Inc. Displaying clinical predicted length of stay of patients for workload balancing in a healthcare environment
US9249794B2 (en) * 2006-01-24 2016-02-02 American Air Liquide, Inc. Condition-based and predictive maintenance of compressor systems
DE102008021102A1 (de) * 2008-04-28 2009-10-29 Siemens Aktiengesellschaft Wirkungsgradüberwachung eines Verdichters
US20100106458A1 (en) * 2008-10-28 2010-04-29 Leu Ming C Computer program and method for detecting and predicting valve failure in a reciprocating compressor
US20100249968A1 (en) * 2009-03-25 2010-09-30 Andreas Neuber Factory resource optimization identification process and system
CN102109551A (zh) * 2009-12-29 2011-06-29 捷达世软件(深圳)有限公司 机台能耗与产能检测系统及方法
US8302625B1 (en) * 2011-06-23 2012-11-06 General Electric Company Validation of working fluid parameter indicator sensitivity in system with centrifugal machines
EP2645256B1 (en) * 2012-03-30 2014-04-30 Alcatel Lucent Method and apparatus for determining power consumption per input/output port of a telecommunications network node
US9256846B2 (en) 2012-05-16 2016-02-09 Honeywell International Inc. System and method for performance monitoring of a population of equipment
US12276420B2 (en) 2016-02-03 2025-04-15 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Industrial internet of things smart heating systems and methods that produce and use hydrogen fuel
US11327475B2 (en) 2016-05-09 2022-05-10 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for intelligent collection and analysis of vehicle data
KR102255270B1 (ko) 2016-05-09 2021-05-25 스트롱 포스 아이오티 포트폴리오 2016, 엘엘씨 산업용 사물 인터넷을 위한 방법들 및 시스템들
US10754334B2 (en) 2016-05-09 2020-08-25 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for industrial internet of things data collection for process adjustment in an upstream oil and gas environment
US11774944B2 (en) 2016-05-09 2023-10-03 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for the industrial internet of things
US10983507B2 (en) 2016-05-09 2021-04-20 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Method for data collection and frequency analysis with self-organization functionality
US11237546B2 (en) 2016-06-15 2022-02-01 Strong Force loT Portfolio 2016, LLC Method and system of modifying a data collection trajectory for vehicles
US11131989B2 (en) 2017-08-02 2021-09-28 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Systems and methods for data collection including pattern recognition
EP4657194A3 (en) * 2017-08-02 2026-03-04 Strong Force Iot Portfolio 2016, LLC Methods and systems for detection in an industrial internet of things data collection environment with large data sets
CN107861404B (zh) * 2017-10-27 2019-07-26 北京戴纳实验科技有限公司 一种用于实验室管理系统的控制方法
US10649879B2 (en) * 2018-04-06 2020-05-12 Bently Nevada, Llc Integration of diagnostic instrumentation with machine protection system
US20200133254A1 (en) 2018-05-07 2020-04-30 Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc Methods and systems for data collection, learning, and streaming of machine signals for part identification and operating characteristics determination using the industrial internet of things
EP3909223B1 (en) 2019-01-13 2024-08-21 Strong Force Iot Portfolio 2016, LLC Monitoring and managing industrial settings
US11340592B2 (en) * 2019-07-22 2022-05-24 Rockwell Automation Technologies, Inc. Industrial control system with machine learning for compressors
CN112815347B (zh) * 2021-02-02 2022-09-06 山东上奥电力科技有限公司 电站锅炉智能吹灰闭环控制系统、方法和装置
CN114859827B (zh) * 2022-04-08 2025-09-30 广东省氢一能源科技有限公司 一种氢气天然气混输与分离工艺控制参数计算方法及系统
BE1031929B1 (nl) * 2023-08-31 2025-03-31 Atlas Copco Airpower Nv Methode voor het bepalen van een operationele marge van een compressor

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4325223A (en) * 1981-03-16 1982-04-20 Cantley Robert J Energy management system for refrigeration systems
FR2677152B1 (fr) * 1991-05-28 1993-08-06 Europ Gas Turbines Sa Procede et dispositif de surveillance d'un appareil fonctionnant dans des conditions variables.
US5481481A (en) * 1992-11-23 1996-01-02 Architectural Engergy Corporation Automated diagnostic system having temporally coordinated wireless sensors
US6647735B2 (en) * 2000-03-14 2003-11-18 Hussmann Corporation Distributed intelligence control for commercial refrigeration
JP3614751B2 (ja) * 2000-03-21 2005-01-26 東京電力株式会社 コンバインド発電プラントの熱効率診断方法および装置

Also Published As

Publication number Publication date
DE60309682T2 (de) 2007-09-13
US20050165581A1 (en) 2005-07-28
EP1488295A2 (fr) 2004-12-22
US7047158B2 (en) 2006-05-16
FR2837598B1 (fr) 2004-05-28
ATE345522T1 (de) 2006-12-15
FR2837598A1 (fr) 2003-09-26
EP1488295B1 (fr) 2006-11-15
WO2003079128A2 (fr) 2003-09-25
DE60309682D1 (de) 2006-12-28
WO2003079128A3 (fr) 2004-06-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
ES2277076T3 (es) Procedimiento y dispositivo de seguimiento del rendimiento de un equipo industrial.
JP4018374B2 (ja) 空気調和機の異常検出装置、異常検出方法及びプログラム
US8890703B2 (en) Passive water heater anode rod depletion sensor algorithm
US10676901B2 (en) Interactive water monitoring system
TWI444912B (zh) The maintenance expert system in the meter
RU2654807C2 (ru) Способ контроля клапана авиационного двигателя
JP2019100687A (ja) 空調制御方法及び空調制御装置
CN105241018A (zh) 除湿设备的热交换故障检测方法及装置
CN107429979A (zh) 检测运行的热设施的冷却装置的缺陷的方法
US20160275407A1 (en) Diagnostic device, estimation method, non-transitory computer readable medium, and diagnostic system
CN112443932A (zh) 制冷量确定方法、制冷能效比确定方法和故障提醒方法
CN117452865B (zh) 一种配电房环境参数智能监控系统
CN110168208A (zh) 涡轮机械过滤器更换预报器
KR102017703B1 (ko) Bems 데이터를 이용한 에너지 효율 분석 시스템
CN106471431B (zh) 加热、通风和/或空气调节系统和围护结构分级系统以及方法
CN114251777B (zh) 一种热泵机组的自然风识别控制方法和系统及存储介质
JP2550165B2 (ja) ガス検知装置
CN117782475A (zh) 利用大气压力变化定量监测密闭空间气密性的方法和装置
US8994541B2 (en) Monitoring condenser performance
JP2005301717A (ja) 広域監視システム
ES3058366T3 (es) Método para evaluar el estado de una red neumática
TWI862372B (zh) 冷櫃空調故障檢視系統
JP7781115B2 (ja) 空気処理装置
CN121644630A (zh) 用户离家时长预测系统及应用验证系统
JP2002156114A (ja) 燃焼機器