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用于確定排放特性的方法與流程

文檔序號:11530379閱讀:295來源:國知局
用于確定排放特性的方法與流程

本發(fā)明涉及一種用于確定燃氣渦輪發(fā)動機的排放特性的方法。本發(fā)明還涉及一種能夠利用這種方法操作的燃氣渦輪發(fā)動機。



背景技術:

眾所周知,工業(yè)廠房不僅產生大量的能源,還產生可能對人類和環(huán)境有害的排放物,如氮氧化物(nox)和碳氧化物(co)。因此,為減少這些污染物做了大量努力。因此,關鍵的是監(jiān)測來自工廠的排放。而且,根據工廠的大小和適用的規(guī)定,連續(xù)監(jiān)測排放水平(主要是nox)是某些工業(yè)燃燒過程的法定要求。

工廠排放的持續(xù)監(jiān)測可以通過作為直接連續(xù)的排放測量方法的自動排放監(jiān)測系統(tǒng)(ams)進行,或者可以通過使用特征過程參數來計算(預測)排放水平的預測排放監(jiān)測系統(tǒng)(pems)進行。在這兩種方法中,pems具有顯著較低的操作成本和操作的復雜度。然而,pems模型通常需要在現場進行大量的“訓練”和校準,并且只能在校準的操作/環(huán)境條件(見下文)下適用于特定的工廠。這樣的系統(tǒng)例如在ep1864193b1中描述。

由于pems模型通常由與原始設備制造商(oem)相比可能沒有相同詳細產品知識的第三方生產,所以目前的pems模型通常會嚴重依賴現場的“訓練”(即神經網絡類型設置)和校準,并且模型因站點而異,即使對于相同的工廠配置也是如此。雖然可能存在基本模型,并具有一些基本燃燒特性,但該模型基本上是過程參數與排放水平之間基于經驗的關系。隨著時間的推移,發(fā)動機正常退化,這種模型通常需要進行定期的“重新校準”。在超出其校準范圍的環(huán)境和操作條件下,這些模型的準確度是有問題的。

本發(fā)明的第一個目的是提供一種用于確定燃氣渦輪發(fā)動機的排放特性的方法,利用該方法能夠減輕上述缺點,特別是提供燃氣渦輪發(fā)動機的時間有效和可靠的操作。

本發(fā)明的第二個目的是提供一種能夠可靠地操作并具有降低的排放水平的燃氣渦輪發(fā)動機。

這些目的可以通過根據獨立權利要求的主題的方法和燃氣渦輪發(fā)動機來解決。



技術實現要素:

因此,本發(fā)明提供了一種用于確定燃氣渦輪發(fā)動機的排放特性的方法。

該方法還包括以下步驟:通過使用反映燃氣渦輪發(fā)動機的狀態(tài)特性的模型,來參數化針對燃氣渦輪發(fā)動機的至少一個選定第一狀態(tài)變量的燃氣渦輪發(fā)動機的排放特性,以及通過使用該參數化來確定燃氣渦輪發(fā)動機的排放特性。

由于本發(fā)明的方法,pems模型將能夠預測大范圍的輸入條件下的排放。此外,本發(fā)明的方法將允許在實際排放水平的優(yōu)化中利用預測的排放水平。這將例如獲得燃燒器壓力動力學與低排放(例如nox)之間的平衡。此外,模型在更大范圍的輸入和操作條件下準確的置信度高于常規(guī)系統(tǒng),特別是如果該模型基于化學動力學基礎。此外,pems模型相對獨立于站點特定配置,并且在現場要求最少的調整和“訓練”。有利的是,由于例如部件退化或對安裝(例如燃料、過濾器、燃燒器)的改變的影響,它還將適應在長時間段內發(fā)動機操作的變化。該模型被用來在選定條件下對排放特性做出預測。這導致表示這些條件的“標記(signature)”,其然后在pems模型中被使用。使用“標記”而不是模型本身意味著可以使用復雜(因此耗時)的模型來建模燃燒,但最終的基于站點的版本可以是更簡單且更快運行的軟件。

即使在權利要求書和說明書中以單數形式或特定數字形式使用諸如狀態(tài)變量、處理單元或燃料供應裝置的措辭,專利(申請)的范圍不應限于單數或特定數字形式。在本發(fā)明的范圍內還應具有多于一個或多個上述措辭或結構。

在這種情況下,狀態(tài)特性旨在表示燃氣渦輪發(fā)動機或其一部分的特定條件或狀態(tài)的結果,例如在燃氣渦輪發(fā)動機的啟動順序期間操作或在高溫環(huán)境中操作等,并且排放特性旨在表示燃氣渦輪發(fā)動機或其一部分關于該燃氣渦輪發(fā)動機或其該部分的排放的特定條件的結果。這可以是一維值,例如排放水平,或者取決于多于一個值或取決于至少不同種類的值的多維描繪,如排放的標記,例如隨時間或以燃燒溫度為準的排放水平的變化。此外,狀態(tài)變量旨在意味著表示燃氣渦輪發(fā)動機的選定或特定狀態(tài)的變量,如燃氣渦輪發(fā)動機或其部分的選定區(qū)域處的溫度或在燃氣渦輪發(fā)動機或其部分的操作期間的特定時間。狀態(tài)變量可以是測量值或者從測量值派生的派生/推斷的值。

參數化旨在意味著單個參數化或者多個單獨的參數化/子參數化。此外,參數化也可以被稱為參數方程。此外,該模型優(yōu)選地是數學模型。

根據本發(fā)明的優(yōu)選實現方式,該方法包括以下步驟:對于至少一個選定第一狀態(tài)變量和若干不同選定第二狀態(tài)變量,參數化燃氣渦輪發(fā)動機的排放特性。因此,可以預測大范圍的輸入條件的排放。有利且具體地,該方法包括以下步驟:通過對至少一個選定第一狀態(tài)變量和每個選定第二狀態(tài)變量分別執(zhí)行單獨的參數化,來執(zhí)行燃氣渦輪發(fā)動機的排放特性的參數化。因此,可以獨立于另外的狀態(tài)變量的其他參數化來調查不同的狀態(tài)變量,導致多個數據集。單獨的參數化可以被視為復雜參數化的子參數化。

優(yōu)選地,燃氣渦輪發(fā)動機的排放特性的至少一個單獨的參數化是在二維狀態(tài)空間中的描繪。這允許以簡單且直接的方式描繪兩個狀態(tài)變量的依賴性。

在本發(fā)明的優(yōu)選實施例中,提出了該方法包括以下步驟:通過使用燃氣渦輪發(fā)動機的另外的狀態(tài)變量來描述燃氣渦輪發(fā)動機的排放特性。因此,可以容易地限定燃氣渦輪發(fā)動機或其部分的條件。燃氣渦輪發(fā)動機的該另外的狀態(tài)變量可以是適用于本領域技術人員的任何變量,如排氣溫度、燃燒溫度、未燃燒烴的量(uhc)或排放參數或最優(yōu)選為任何合適的排放物質或物質的組合的排放水平,具體是nox的排放水平或co的排放水平。

此外,至少一個選定第一狀態(tài)變量表示模型的輸入。換言之,至少一個選定第一狀態(tài)變量是模型的輸入變量。此外,反映燃氣渦輪發(fā)動機的排放特性的另外的狀態(tài)變量表示模型的輸出。換言之,該另外的狀態(tài)變量是模型的輸出變量。因此,可以找到定義的依賴關系。因此,模型將燃氣渦輪發(fā)動機的至少第一狀態(tài)變量作為輸入變量映射到燃氣渦輪發(fā)動機的另外的狀態(tài)變量,作為輸出變量。輸出變量可以例如是nox的排放值或在選定條件下的排放的標記。

如上所述,使用至少一個選定第一狀態(tài)變量作為模型的輸入。在本發(fā)明方法的優(yōu)點實現方式中,其包括以下步驟:通過改變至少一個選定第一狀態(tài)變量來執(zhí)行該模型,其中該模型的另外的輸入保持不變。這允許在限定的條件下單獨檢查一個選定或特定變量。作為模型執(zhí)行的結果,可以獲得根據至少第一狀態(tài)變量和另外的狀態(tài)變量的特定組合的、燃氣渦輪發(fā)動機的特定狀態(tài)特性。隨后,該方法包括以下步驟:通過使用至少一個選定第一狀態(tài)變量的變化的建模狀態(tài)特性來確定參數化。

此外,該方法包括以下步驟:通過使用由至少一個選定第一狀態(tài)變量和建模狀態(tài)特性(特別是建模狀態(tài)特性的變量的建模值)的變化產生的離散化來確定參數化。因此,模型的結果可以被簡單的證明。當該方法包括以下步驟時這很容易完成:以連續(xù)函數的離散化近似來確定參數化。因此,排放特性在簡單的數學函數(通常為多項式表達式)中被轉換。實施的現有技術的pems模型通常是復雜的模型,并且需要專業(yè)軟件和顯著的處理時間來運行。但是通過將模型的輸出轉換成由本發(fā)明方法提出的相對簡單的數學表達式,可以使用更簡單的軟件來設計更快速的動作模型。

排放的標記或數學函數的結果可以以圖形表示來顯示,從而為操作者提供結果的易于閱讀的呈現。此外,可以通過使用測試和臺架(rig)數據(允許小的常數偏移量)來驗證數學函數,以便更準確地匹配預測值和計算值。

優(yōu)選地,該模型是動力學模型,具體地說,該模型是物理動力學模型,或最優(yōu)選為化學動力學模型。特定燃氣渦輪發(fā)動機或其燃燒系統(tǒng)的化學動力學模型將能夠預測大范圍的輸入條件下的排放。

有利地,至少一個選定第一狀態(tài)變量是選自由以下項構成的組的變量:直接測量的參數、推斷的參數或熱力學派生的參數。因此,變量的各種不同變量或具體值可以被考慮并用來確定燃氣渦輪發(fā)動機或其部分的狀態(tài)特性。附加地,還可以從該組中選出另外的狀態(tài)變量。

熱力學派生的參數是基于從燃氣渦輪發(fā)動機的工廠測試派生的測量值和常數的參數。這些常數描述了部件操作條件(諸如壓縮機渦輪級1吞吐能力和壓縮機渦輪負載),并且基于燃氣渦輪發(fā)動機操作的熱力學原理。在現場,測量和派生的常數被饋送到控制算法中,并且獲得了不能被直接測量的狀態(tài)變量或參數。例如,已知使用計算的渦輪入口溫度來控制燃氣渦輪發(fā)動機的部分負載操作。

至少一個選定第一狀態(tài)變量可以是對于本領域技術人員可行的任何參數。但是在直接測量參數的情況下,優(yōu)選的是變量選自由以下項構成的組:環(huán)境入口壓力、發(fā)動機入口壓力、環(huán)境入口溫度、發(fā)動機入口溫度、壓縮機入口溫度、壓縮機入口壓力、壓縮機出口壓力或輸送壓力(分別)、壓縮機出口溫度或輸送溫度(分別)、渦輪中間管壓力、渦輪中間管溫度、排氣溫度、燃氣渦輪發(fā)動機操作溫度、燃料流量、燃料組成、燃料溫度或主燃料到引燃燃料分配比率。通過使用直接測量的參數,可以準確地檢測和考慮燃氣渦輪發(fā)動機或其部分的實際條件。

或者,在至少一個選定第一變量是熱力學派生的參數的情況下,其選自由以下項構成的組:燃燒器出口壓力或燃燒器排出壓力(分別)、燃燒器出口溫度或燃燒器排出溫度(分別)、點火溫度、壓縮機輸送空氣百分比泄放或計算的質量流。通過使用入口質量流和/或來自其泄放室中的一個泄放室的壓縮機輸送空氣百分比泄放作為熱力學派生的參數,可以執(zhí)行燃氣渦輪發(fā)動機的燃燒系統(tǒng)的更準確的建模。它可以充當用于直接測量的儀器的診斷工具,并允許計算附加的燃燒器操作參數(例如火焰溫度、燃料空氣比率)。此外,通過使用派生的參數,可以省略用于直接測量的傳感器,從而節(jié)省空間、成本和安裝努力。

此外,也可以考慮燃燒系統(tǒng)的基本設計特征。這可以例如是部件(如燃燒器部件)的幾何形狀,或者計算的或派生的燃燒器特征。

在例如多于一個壓縮機或多于一個渦輪的情況下,所有上述值可以與例如兩個相鄰的壓縮機/渦輪之間的壓力或溫度相關。

在有利的實施例中,該模型映射了燃氣渦輪發(fā)動機的關鍵部件的熱力學特性,從而允許了密切的監(jiān)測。具體地,該模型映射燃氣渦輪發(fā)動機的燃燒系統(tǒng),因此聚焦考慮到燃氣渦輪發(fā)動機的排放的非常相關的燃氣渦輪發(fā)動機的系統(tǒng)。關鍵部件可以是對于本領域技術人員可行的任何部件,但是優(yōu)選地,關鍵部件是選自由以下項構成的組的部件:燃燒初級區(qū)域、完全攪拌的反應器、主火焰、引燃火焰、推流式(plug-flow)反應器或質量流合并器、質量流分配器、流阻。

換言之,通過創(chuàng)建燃燒系統(tǒng)的網絡模型(其中燃燒過程的關鍵部分由單獨的模型組件表示),化學動力學模型描述特定燃氣渦輪燃燒系統(tǒng)。示例包括:燃燒初級區(qū)域由一系列完全攪拌的反應器模型元件表示,其中主火焰和引燃火焰是單獨建模的(允許調查主/引燃分配的影響);下游部件由推流式反應器模型元件表示;稀釋和混合由適當的質量流合并器模型元件表示、并且邊界條件由邊界模型元件表示。

此外,該方法包括以下步驟:使用燃氣渦輪發(fā)動機的排放特性的參數化來預測至少一個選定第一狀態(tài)變量的預定值的排放特性。因此,與使用復雜pems模型的現有技術系統(tǒng)相比,通過使用預測的排放“標記”,燃氣渦輪發(fā)動機的操作可以是更簡單和更快運行的。

由模型和隨后的參數化引起的預測用于運行和操作燃氣渦輪發(fā)動機。因此,從執(zhí)行模型和參數化獲得的各種數學函數被并入用于在燃氣渦輪發(fā)動機的處理器單元中使用的軟件包中。因此,在發(fā)動機控制系統(tǒng)中饋送預測的排放水平。然后,當燃氣渦輪發(fā)動機在現場運行時,將使用數學函數的每個參數的變化的影響組合以計算預測的排放。

根據預測,將燃氣渦輪發(fā)動機的狀態(tài)變量的具體值被調整為導致由模型的預測所建議的結果或排放特性的值。這當然是通過影響燃氣渦輪發(fā)動機的裝置或部分來影響具體值,如溫度、壓力、燃料比率等而完成的。這可以是對于本領域技術人員可行的任何部分或布置,如燃料或空氣供應的閥、葉片或導葉的位置、用于入口冷卻介質的冷卻裝置等。最優(yōu)選的,主燃料和引燃燃料分配比率受到影響。

有利地,該方法包括以下步驟:使用由模型和參數化產生的預測的排放特性或標記來控制在燃氣渦輪發(fā)動機的操作期間的排放水平。如上所述,這可以通過操縱主/引燃燃料分配來完成。這將允許pems模型通過改變主燃料和引燃燃料分配比率來優(yōu)化排放水平(例如,以確保排放水平保持在規(guī)定值內)。

本發(fā)明的方法是使用特定燃氣渦輪發(fā)動機或其燃燒系統(tǒng)的化學動力學模型來獲得用于直接測量的、推斷的和熱力學派生的參數的排放“標記”,然后將使用在大范圍的操作條件下的測試和臺架性能數據進行驗證。這意味著,pems模型相對獨立于站點特定配置,并且在現場要求最少的調整和“訓練”。

本發(fā)明的pems模型可以作為獨立的軟件包運行,或者可以并入發(fā)動機控制系統(tǒng)中。

本發(fā)明還涉及一種燃氣渦輪發(fā)動機,其包括至少一個處理單元,并且能夠通過使用本發(fā)明的方法獲得的至少一個預測來操作。

提出了該模型在至少一個處理單元中實施以預測和/或控制排放特性,以及具體地,燃氣渦輪發(fā)動機的排放水平。

有鑒于此,pems模型將能夠預測大范圍的輸入條件下的排放。此外,允許在實際排放水平的優(yōu)化中利用預測的排放水平。這將例如獲得燃燒器壓力動力學與低排放(例如nox)之間的平衡。此外,模型在更大范圍的輸入和操作條件下準確的置信度高于常規(guī)系統(tǒng),特別是如果該模型基于化學動力學基礎。此外,pems模型相對獨立于站點特定配置,并且在現場要求最少的調整和“訓練”。有利的是,由于例如部件退化或對安裝(例如燃料、過濾器、燃燒器)的改變的影響,它還將適應在擴展時間段內發(fā)動機操作的變化。該模型被用來在選定條件下對排放特性做出預測。這導致表示這些條件的“標記”,其然后在pems模型中被使用。使用“標記”而不是模型本身意味著可以使用復雜(因此耗時)的模型來建模燃燒,但最終的基于站點的版本可以是更簡單且更快運行的軟件。

在本發(fā)明的另一實現方式中,提出了燃氣渦輪發(fā)動機包括至少一個燃料供應裝置,其中至少一個燃料供應裝置的主燃料和引燃燃料分配比率能夠以根據模型的預測來影響排放水平的方式而被調節(jié)。

結合以下參考附圖解釋的示例性實施例的描述,本發(fā)明的上述特性、特征和優(yōu)點以及實現它們的方式是清楚且清楚地理解的。

附圖說明

將參照附圖描述本發(fā)明,其中:

圖1示出了能夠利用本發(fā)明的方法操作的燃氣渦輪發(fā)動機的示意性和剖面圖,

圖2示出了在圖1的燃氣渦輪發(fā)動機的處理器單元中實現的化學動力學模型和參數化的流程圖,

圖3示出了圖2的化學動力學模型的示例性和簡化的可能的分析元件,

圖4示意性地示出了來自圖1的燃氣渦輪發(fā)動機、具有從該處獲得了圖2的化學動力學模型的狀態(tài)變量的發(fā)動機位置,

圖5示出了描繪利用圖2的化學動力學模型得到的nox排放與燃燒器入口溫度的依賴關系的示圖,

圖6示出了描繪利用圖2的化學動力學模型得到的nox排放與先導/主分流比率的依賴關系的示圖,并且

圖7示出了顯示監(jiān)測及控制來自圖1的燃氣渦輪發(fā)動機的排放的pems模型的兩種可能的操作模式的流程圖。

具體實施方式

措辭“上游”和“下游”是指通過燃氣渦輪發(fā)動機10的氣流和/或工作氣體流的流動方向,除非另有說明。如果使用且沒有另外說明,術語“軸向”、“徑向”和“周向”是參照燃氣渦輪發(fā)動機10的旋轉軸線30而言的。

圖1以截面圖示出了燃氣渦輪發(fā)動機10的示例。燃氣渦輪發(fā)動機10以流動序列包括入口22、壓縮機部段24、燃燒部段26和渦輪部段28,它們通常以流動序列、并且通常沿縱向或旋轉軸線30的方向布置。燃氣渦輪發(fā)動機10還包括軸32,該軸32圍繞旋轉軸線30可旋轉、并且縱向延伸穿過燃氣渦輪發(fā)動機10。軸32將渦輪部段28驅動地連接到壓縮機部段24。

在燃氣渦輪發(fā)動機10的操作中,通過空氣入口22吸入的空氣34被壓縮機部段24壓縮、并且輸送到燃燒部段或燃燒器部段26。燃燒器部段26包括具有燃燒器增壓室36的燃燒系統(tǒng)14、由雙壁罐40限定的一個或多個燃燒室38、以及固定到每個燃燒室38的至少一個燃燒器42。(一個或多個)燃燒室38和(一個或多個)燃燒器42位于燃燒器增壓室36內部。通過壓縮機部段24的壓縮空氣進入擴散器44,并從擴散器44排出到燃燒器增壓室36中,空氣的一部分從該處進入燃燒器42并與氣態(tài)或液態(tài)燃料混合??諝?燃料混合物然后被燃燒,并且來自燃燒的燃燒氣體46或工作氣體經由過渡管道48被引導到渦輪部段28。

渦輪部段28包括多個承載生產盤50的葉片或附接到軸32的渦輪葉輪。在本示例中,渦輪部段28包括四個盤50,每個盤攜載環(huán)形陣列的渦輪葉片52。然而,承載葉片的生產盤50的數目可以不同,即只有一個生產盤50或多于一個生產盤50。此外,定子級或渦輪級聯(lián)54設置在渦輪葉片52之間。每個定子級承載環(huán)形陣列的導葉56,其被固定到燃氣渦輪發(fā)動機10的定子58。在燃燒室38的出口與前渦輪葉片52之間設置入口導葉或噴嘴導葉60。

來自燃燒室36的燃燒氣體46進入渦輪部段28并驅動渦輪葉片52,該渦輪葉片52繼而使軸32旋轉。導葉56、60用于優(yōu)化燃燒或工作氣體46在渦輪葉片52上的角度。壓縮機部段24包括分別具有渦輪葉片52或導葉56的軸向系列的導葉級62和轉子葉片級64。

此外,燃氣渦輪發(fā)動機10包括處理器單元18,其被描繪在燃氣渦輪發(fā)動機10外部以用于更好的可展現性。為了確定燃氣渦輪發(fā)動機10的排放特性或用于監(jiān)測及控制燃氣渦輪發(fā)動機10的排放(如nox和/或co),處理器單元18包括預測排放監(jiān)測系統(tǒng)(pems)104的實施模型。pems模型104基于以下的組合的原理:化學動力學模型102和參數化100,或者換言之,參數方程或模型102,其將參照圖2至圖7進行描述。

通過對燃氣渦輪發(fā)動機10的選定系統(tǒng)的建模,如同燃氣渦輪發(fā)動機10的燃燒系統(tǒng)14,pems模型104得以實現。該建模使用化學動力學模型102,其將利用相同的輸入參數或狀態(tài)變量p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split(見下文)作為最終的pems模型104。然而,模型102的結果被轉換成可用于預測排放的數學函數,而不需要在線運行化學動力學模型102。

在圖2的流程圖中描繪了開發(fā)這種pems模型104的過程。

為了開發(fā)描述燃氣渦輪發(fā)動機10的特定燃燒系統(tǒng)14的化學動力學模型102,燃燒系統(tǒng)14的合適的網絡模型被創(chuàng)建(步驟102a)。因此,燃燒過程的關鍵部分或部件12被識別。這些關鍵部件12由單獨的模型部件或分析元件表示。這對于圖3中的兩個關鍵部件12(也參見圖1)示例性及簡化示出。關鍵部件12可以是例如由一系列完全攪拌的反應器(psr)66模型元件表示的燃燒初級區(qū)域16,其中主火焰和引燃火焰68被分別建模(允許主/引燃分裂的影響被調查)。另一個關鍵部件12可以位于下游燃燒區(qū)域70中、并由插塞流反應器(pfr)72模型元件表示。

附加的關鍵部件12將例如通過適當的質量流合并模型元件來表示,這些元件表示各種建模氣體流(例如空氣或燃燒產物或燃料)的稀釋和混合,或由質量流分配器元件或流阻元件來表示。邊界條件(例如,選定部件的體積有多大或者可用于不同過程有多少時間)將由邊界模型元件(未顯示)表示。

從圖3中可以看出,至少一個選定第一狀態(tài)變量mci被使用作為模型102的輸入。雖然這被定義為“質量流”入口,但是它還包含選定壓力p、選定溫度t、燃料組成qh和流量qf,由于“質量流”入口是熱力學派生的參數。其他可能的選定第一狀態(tài)變量是p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、tfire、qf、qh、qt、split。

這些變量p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split是直接測量的參數,推斷的參數或熱力學派生的參數。

在圖4中,示出了哪個發(fā)動機位置存在哪些條件,并且可以在何處獲得化學動力學模型102的狀態(tài)變量p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh。在進入燃氣渦輪發(fā)動機10之前,環(huán)境空氣34具有環(huán)境壓力和環(huán)境溫度(未具體用附圖標記表示)。在入口22處,穿過過濾器殼體74的空氣34具有發(fā)動機入口壓力p0和發(fā)動機入口溫度t0。進入壓縮機部段24的壓縮機的空氣具有壓縮機入口壓力p1和壓縮機入口溫度t1。p2是壓縮機出口壓力,也稱為燃燒室入口壓力p2或壓縮機輸出壓力p2,并且t2是壓縮機出口溫度,也稱為燃燒室入口溫度t2或壓縮機輸出溫度t2。關于燃料76和燃料供應裝置20的變量是燃料流量qf、燃料組成qh、燃料溫度qt以及主燃料與引燃燃料分配比率split。離開燃燒部段26的燃燒氣體46具有燃燒器出口壓力p3和燃燒器出口溫度t3。位于渦輪部段28的壓縮機渦輪80與動力渦輪82之間的中間管78的流動介質具有渦輪中間管壓力p4和渦輪中間管溫度t4。離開燃氣渦輪發(fā)動機10的排氣84具有排氣壓力p5和排氣溫度t5。

直接測量到的參數可以是發(fā)動機入口壓力p0、發(fā)動機入口溫度t0、壓縮機入口溫度t1、壓縮機入口壓力p1、壓縮機出口壓力p2、壓縮機出口溫度t2、渦輪中間管壓力p4、渦輪中間管溫度t4、排氣溫度t5、燃氣渦輪發(fā)動機工作溫度、燃料流量qf、燃料組成qh、燃料溫度qt或主燃料和引燃燃料分配比率split。所有這些變量可以由一個或多個未示出的傳感器來測量。

燃氣渦輪操作溫度的所用的縮寫取決于燃氣渦輪類型,并且可以是top、tmax或tlimit,它是根據上述測量值(未示出)中的一些來計算的。

可以基于關系參數推斷的變量可以是壓縮機入口壓力p1、燃料流量qf、燃料組成qh和排氣溫度t5。

熱力學派生的值使用直接測量值與從發(fā)動機內部工廠測試派生的部件特征的組合,并且可能是燃燒室出口壓力p3、燃燒器出口溫度t3、發(fā)動機點火溫度tfire、壓縮機泄放p2b或計算的入口質量流量mci。

而且,也可能考慮燃燒系統(tǒng)的基本設計特征(用于化學動力學模型),并且它們可以是燃燒器部件幾何形狀或計算出的或派生的燃燒器特征。

p2、t2、split、qh、qf、tfire、p2b和mci分別是pems模型或使用的參數模型100的主要輸入參數。

隨后,在步驟102b中,模型102在輸入條件的范圍內運行,或者換言之,模型102通過改變至少一個選定第一狀態(tài)變量mci來執(zhí)行,其中模型102的另外的輸入或其他輸入變量或選定第二狀態(tài)變量p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split保持不變。

這可以分別對多個或全部變量p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split進行。通過改變各個邊界參數/變量p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split,而所有其他輸入參數p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split保持不變(只要合理實用),得到了每個參數p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split對參數建模范圍內排放的影響。

要改變的參數/變量p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split是以下的這些:具有可用的等效“現場”直接測量值(p0、p1、p2、p4、t0、t1、t2、t4、t5、qf、qh、qt、split),可以從與其他直接測量到的參數的經證明關系推斷出(p1、p3、t3、qf、qh、t5),或者是使用直接測量值與從燃氣渦輪發(fā)動機10的內部工廠測試派生的部件特征的組合的熱力學派生值(p3、t3、tfire、p2b、mci)。

在模型102的步驟102c中,相對于輸入參數或選定第一和第二狀態(tài)變量p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split的變化的排放“標記”106、106'被分別獲得。變化的結果可以以圖形表示,并被稱為參數“標記”106、106'。在圖5和圖6中示出了兩個示例性標記106、106',其每個示出了描繪nox排放與燃燒器入口溫度t2的依賴性(圖5)和利用化學動力學模型102獲得的引燃/主分配比率split(圖6)的示圖。

如圖5和圖6所示,通過使用燃氣渦輪發(fā)動機(10)的另外的狀態(tài)變量out——具體是nox的排放水平——來描述燃氣渦輪發(fā)動機10的排放特性。換言之,反映燃氣渦輪發(fā)動機10的排放特性的另外的狀態(tài)變量out表示模型102的輸出(也參見圖3)。

隨后,在步驟100a(基于排放水平的數學函數獲得傳遞標準)中,完成參數化100或執(zhí)行參數模型。這通過使用至少一個選定第一狀態(tài)變量p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split的變化的建模狀態(tài)特性而完成,并且具體地,通過使用由至少一個選定第一狀態(tài)變量p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split和所建模的狀態(tài)特性的變化產生的離散化,特別是所建模的狀態(tài)特性的變量的建模值,并且具體地,通過利用離散化與連續(xù)函數的近似來確定參數化100。

換言之,排放標記106、106'或它們的圖形表示分別被轉換成相對簡單的數學函數(通常是多項式表達式)。

這樣的數學函數的一個示例可能是以下函數,其表示根據壓縮機輸送壓力pcd或壓縮機出口壓力p2的nox排放out:

nox=12.26+(4.93e-31*p25)+(3.157e-18*p25)-(1.88e-24*p24)-(8.267e-13*p22)-(4.58e-38*p25)-(0.0000034*p2)

在另一步驟100b中,將預測的排放與測量數據進行比較。如果需要,函數可能會被修整。此外,可以使用測試和臺架數據驗證數學函數,并能夠允許小的常數偏移量,以使預測值和計算值更準確地匹配。

對于至少一個選定第一狀態(tài)變量p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split和對于每個選定第二狀態(tài)變量p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split,通過單獨的參數化100分別執(zhí)行燃氣渦輪發(fā)動機10的排放特性的參數化100。

此外,燃氣渦輪發(fā)動機10的排放特性的一個或每個單獨的參數化100是在二維狀態(tài)空間中的描繪。

通常,本發(fā)明的方法包括以下步驟:通過使用反映燃氣渦輪發(fā)動機10的狀態(tài)特性的模型102,針對燃氣渦輪發(fā)動機10的至少一個選定第一狀態(tài)變量p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split,對燃氣輪機10的排放特性進行參數化100,以及通過使用參數化100來確定燃氣渦輪發(fā)動機10的排放特性。

數學函數用于創(chuàng)建pems算法或模型104(見圖2)。表示狀態(tài)變量p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split、out的依賴性的各種數學函數被并入軟件包中。這在圖7中示出,其示出了一流程圖,該流程圖示出監(jiān)測和控制來自燃氣渦輪發(fā)動機10的排放的pems模型的兩種可能的操作模式。然后,當燃氣渦輪發(fā)動機10在現場運行時,使用數學函數的每個參數p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split的變化的影響被合并以計算預測的排放(步驟108)。因此,燃氣渦輪發(fā)動機10的排放特性的參數化100被用來預測針對至少一個選定第一狀態(tài)變量p0、p1、p2、p3、p4、t0、t1、t2、t3、t4、t5、p2b、mci、tfire、qf、qh、qt、split的預定值的排放特性。

模型102或所得到的pems模型104可以在燃氣渦輪發(fā)動機10的處理單元18(圖7的左側)中實現,或者可以是獨立的軟件包(圖7的右側)。

預測的排放水平可以存儲在數據庫中(步驟110),或者它們可以被在發(fā)動機控制系統(tǒng)中饋送(步驟112),并且可以被用來控制燃氣渦輪發(fā)動機10的排放水平。這可以通過以根據模型102的預測來影響排放水平的方式調節(jié)燃料供應裝置20的主燃料和引燃燃料分配比率split而被完成(步驟114)。

因此,本發(fā)明將使用基于測量的輸入參數和熱力學派生的參數的化學動力學模型的數學派生的排放標記來預測及控制排放水平(主要是nox和co)。

應當注意的是,術語“包括”并不排除其它要素或步驟,并且“一(a)”或“一個(an)”并不排除復數。此外,與不同的實施例相關聯(lián)進行描述的要素可以被結合。還應當注意的是,在權利要求書中的附圖標記不應當被理解為限制權利要求的范圍。

盡管通過優(yōu)選實施例詳細說明及描述了本發(fā)明,但是本發(fā)明不限于所公開的實施例,并且本領域技術人員可以由此派生其他變化而不偏離本發(fā)明的范圍。

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