特許 6050504 通風圧およびプロセス変数を用いた火炎不安定性のモニタリングの方法、システム及び装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6050504

(24)【登録日】2016年12月2日

(45)【発行日】2016年12月21日

(54)【発明の名称】通風圧およびプロセス変数を用いた火炎不安定性のモニタリングの方法、システム及び装置

(51)【国際特許分類】

   F23N 5/00 20060101AFI20161212BHJP

   G05B 23/02 20060101ALI20161212BHJP

   F23N 5/18 20060101ALI20161212BHJP

   F23N 5/24 20060101ALI20161212BHJP

【ＦＩ】

   F23N5/00 H

   G05B23/02 V

   F23N5/18 101K

   F23N5/24 106A

【請求項の数】23

【全頁数】19

(21)【出願番号】特願2015-533181(P2015-533181)

(86)(22)【出願日】2013年9月19日

(65)【公表番号】特表2015-534031(P2015-534031A)

(43)【公表日】2015年11月26日

(86)【国際出願番号】US2013060615

(87)【国際公開番号】WO2014047284

(87)【国際公開日】20140327

【審査請求日】2015年7月31日

(31)【優先権主張番号】61/703,977

(32)【優先日】2012年9月21日

(33)【優先権主張国】US

(73)【特許権者】

【識別番号】597115727

【氏名又は名称】ローズマウント インコーポレイテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100092772

【弁理士】

【氏名又は名称】阪本 清孝

(74)【代理人】

【識別番号】100119688

【弁理士】

【氏名又は名称】田邉 壽二

(72)【発明者】

【氏名】ミラー，ジョン，ピー．

(72)【発明者】

【氏名】シャープ，ジョセフ，エイチ．

【審査官】 礒部 賢

(56)【参考文献】

【文献】 特表２００８−５０１１８６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特表２０１０−５０６２６９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０８−３１４５３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許第０５１６０２５９（ＵＳ，Ａ）

【文献】 特開昭５６−１２７１２４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０７−２３３９３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開昭５７−０５５３１９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２００８／０１１６０５１（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特公平０３−０５６１１５（ＪＰ，Ｂ２）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｆ２３Ｎ ５／００ − ５／２４

Ｇ０５Ｂ ２３／００ − ２３／０２

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

バーナをモニタリングする方法であって、
通風測定値から計算される統計変数をモニタリングするステップと、
前記バーナの動作に関係する少なくとも１つのプロセス変数をモニタリングするステップと、
前記統計変数および前記プロセス変数に基づいて、前記バーナの異常動作を判断するステップと、
前記統計変数と前記追加のプロセス変数との観察された関係を判断すること、を含む方法。

【請求項2】

前記統計変数が、標準偏差である請求項１の方法。

【請求項3】

前記統計変数が、通風圧測定装置内で計算される請求項１の方法。

【請求項4】

前記追加のプロセス変数が、燃焼率である請求項１の方法。

【請求項5】

前記異常動作が、不安定な火炎、低過剰酸素、準化学量論的燃焼、または失火のいずれかのひとつまたは複数である請求項１の方法。

【請求項6】

前記関係が線形である請求項１の方法。

【請求項7】

さらに、安定性値を判断することを含む請求項６の方法。

【請求項8】

前記安定性値が前記統計変数と前記追加のプロセス変数の比率に基づいている請求項７の方法。

【請求項9】

前記統計変数が標準偏差であり、前記追加のプロセス変数が燃焼率である請求項１の方法。

【請求項10】

曲線が、前記統計変数と前記追加のプロセス変数との観察された関係に適合する請求項１の方法。

【請求項11】

さらに、前記統計変数の現行値が、前記統計変数と前記追加のプロセス変数との観察された関係とは著しく異なる場合に、異常状況を検出することを含む請求項１の方法。

【請求項12】

前記統計変数の現行値が、前記統計変数と前記追加のプロセス変数との観察された関係とは著しく異なることを判断するために、１つ以上の統計プロセス制御（ＳＰＣ）ルールが用いられる請求項１１の方法。

【請求項13】

バーナをモニタリングするシステムであって、
ヒータの通風の測定値を供給する通風測定器と、
前記通風測定値に基づいて統計値を計算する統計計算モジュールと、
前記バーナに関係するプロセス変数を測定するプロセス測定器と、
前記測定したプロセス変数、前記統計値、および前記バーナの正常な動作中の前記統計値と前記プロセス変数との関係を表すパラメータに基づいて、前記バーナの異常動作を特定するモジュールと、
を具備するシステム。

【請求項14】

前記統計値と前記プロセス変数との関係を表すパラメータが、前記統計値と前記プロセス変数との線形の関係を示す請求項１３のシステム。

【請求項15】

前記異常動作を特定するモジュールが、前記通風測定値、前記測定されたプロセス変数、および前記パラメータから安定性値を決定する請求項１３のシステム。

【請求項16】

前記安定性値が、通風圧の標準偏差である請求項１５のシステム。

【請求項17】

前記プロセス変数が、炉の燃焼率である請求項１６のシステム。

【請求項18】

前記プロセス変数が、炉の容積燃焼率である請求項１６のシステム。

【請求項19】

前記異常動作が、不安定な火炎、低過剰酸素、準化学量論的燃焼、または失火のいずれかのひとつまたは複数である請求項１６のシステム。

【請求項20】

プロセス変数の値、通風測定値の統計値、およびプロセス変数の値と通風測定値の統計値との関係を表すパラメータを受信する火炎安定性計算機を含み、火炎の安定性を示す安定性値を生成する火炎安定性計算機を含む装置。

【請求項21】

さらに、前記安定性値に基づいて、バーナの異常状況の有無を決定する異常状況検出モジュールを含む請求項２０の装置。

【請求項22】

前記通風測定値の統計値が通風圧の標準偏差であり、前記プロセス変数がバーナの燃焼率である請求項２０の装置。

【請求項23】

前記パラメータが、曲線を描くパラメータである請求項２２の装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

プロセスプラントでは、プロセス流体を加熱し、廃ガスを燃焼するためにバーナを使用する。

【背景技術】

【0002】

当該バーナは燃料ガスと空気などの酸素源とを用いて火室内に１以上の火炎を生成する。燃料ガスのＢＴＵ含有量の変化、または火室における酸素供給量の変化など、燃料ガスの量または質の変化がバーナ火炎の不安定性をもたらすおそれがある。燃料と酸素の適切な混合が維持されなければ、バーナは燃料が完全燃焼するための十分な酸素が存在しない準化学量論的燃焼の相に移ることがある。準化学量論的燃焼の結果、バーナの火炎が不安定になることがあり、すぐに是正されなければ、バーナの火炎は完全に消えることがある。これを失火という。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0003】

火炎が消えた後は未燃焼の燃料が火室に充満するため、失火は早急に検知することが重要である。この燃料が点火すると、爆発し、それによりバーナ／ヒータが損傷する可能性がある。

【0004】

火炎性能の１つの測度が火室の通風であり、これは火室内の圧力と火室外の圧力との圧力差を測定することにより測定できる。この圧力差は通風圧または通風測定値と呼ばれる。最近、火室の通風測定値に統計プロセスモニタリング技術が適用されてきている。統計プロセスモニタリングにおいては、火室の通風の圧力値を統計処理して、圧力サンプルの平均および標準偏差を求める。さらに通風圧の標準偏差を使用して、火炎不安定性を検知する。

【課題を解決するための手段】

【0005】

通風測定値から計算した統計変数をモニタリングするとともに、バーナの動作に関係するプロセス変数をモニタリングすることによって、バーナをモニタリングする。統計変数およびプロセス変数に基づいて、バーナの異常動作を判断する。

【0006】

別の実施形態によると、バーナをモニタリングするシステムは、ヒータの通風の測定値を供給する通風測定器と、通風測定値に基づいて統計値を計算する統計計算モジュールとを含む。１つ以上のプロセス測定器がバーナに関係する１つ以上のプロセス変数を測定する。モジュールは測定したプロセス変数、統計値、およびバーナの正常な動作中の統計値とプロセス変数との関係を表すパラメータに基づいて、バーナの異常動作を特定する。

【0007】

別の実施形態では、装置はプロセス変数の値、通風測定値の統計値、およびプロセス変数の値と通風測定値の統計値との関係を表すパラメータを受信する火炎安定性計算機を含み、火炎安定性計算機は火炎の安定性を示す安定性値を生成する。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】プロセスプラント制御診断ネットワークの一例のブロック図である。

【図2】様々な実施例を実施するために用いられるフィールド機器およびワークステーションの回路素子のブロック図である。

【図3】時間を関数とした通風圧の標準偏差のグラフである。

【図4】時間を関数とした燃焼率のグラフである。

【図5】燃焼率を関数とした通風圧の標準偏差のグラフである。

【図6】火炎が不安定な間の標準偏差と燃焼率の組で、燃焼率を関数とした通風圧の標準偏差のグラフである。

【図7】火炎不安定性試験中の、時間を関数とした通風圧の標準偏差のグラフである。

【図8】図７の火炎不安定性試験中の、時間を関数とした燃焼率のグラフである。

【図9】バーナの異常状況を判断するのに用いられる要素のブロック図である。

【図10】バーナの異常状況を決定する方法のフローチャートである。

【図11】（ａ）はバーナ試験中の通風圧の標準偏差のグラフ、（ｂ）はバーナ試験中の燃焼率のグラフ、（ｃ）はバーナ試験中の安定性値のグラフである。

【図12】（ａ）は第２のバーナ試験中の通風圧の標準偏差のグラフ、（ｂ）はバーナ試験中の燃焼率のグラフ、（ｃ）はバーナ試験中の安定性値のグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0009】

図１は、通信リンク１５を介してワークステーション１４に連結されているプロセスコントローラ１２を含む例示的なプロセスプラント制御診断ネットワーク１０のブロック図である。通信リンク１５は、例えば、イーサーネット（登録商標）通信接続、またはあらゆる他の種類の有線、光学もしくは無線の通信接続を具備することができる。さらに、通信リンク１５は連続的または断続的なリンクとすることができる。コントローラ１２は、入出力（Ｉ／Ｏ）デバイス（図示せず）および通信ラインのセットまたはバス１８を介して、プロセスプラント内の機器または設備にも連結されている。図１の実施例では、コントローラ１２はヒータユニット１６に関連する機器および設備（例えば、原油ヒータ、流体ヒータ、精製ヒータ、石油化学用ヒータ、石油ヒータ、ボイラ、リボイラーヒータ、ガスヒータ、チャージヒータ、フィードヒータ、真空ヒータ、液体ヒータ、カラムヒータ、パイプラインヒータ、蓄熱加熱システム等）に連結されている。単なる例としてエマソン・プロセス・マネジメント・インクが販売するＤｅｌｔａＶ（商標）コントローラとしてもよいコントローラ１２は、プロセスプラント全体に分散するフィールド機器およびフィールド機器内の機能ブロックなどの制御要素と通信して、１つ以上のプロセス制御ルーチンを実行することによって、ヒータユニット１６の所望の制御を実施することができる。これらのプロセス制御ルーチンは、連続プロセス制御ルーチンもしくは手順であっても、またはバッチプロセス制御ルーチンもしくは手順であってもよい。ワークステーション１４（これは、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバ等を具備することができる）は、１人以上の技術者またはオペレータがコントローラ１２によって実行するべきプロセス制御ルーチンを設計し、当該プロセス制御ルーチンをダウンロードできるようにコントローラ１２と通信し、プロセスプラントの運転中にヒータユニット１６に係る情報を受信して表示し、コントローラ１２が実行するプロセス制御ルーチンとその他対話するために使用することができる。

【0010】

ワークステーション１４は、構成設計アプリケーション、メンテナンスアプリケーション、ユーザインターフェースアプリケーション、診断アプリケーション等などのアプリケーションを格納し、ヒータユニット１６の構成に係る構成データ、メンテナンスデータ、診断データ等などのデータを格納するためのメモリ（図示せず）を含む。ワークステーション１４は、特に、ユーザがプロセス制御ルーチンを設計して、そのプロセス制御ルーチンをコントローラ１２にダウンロードできるように、アプリケーションを実行するプロセッサ（図示せず）も含む。同様に、コントローラ１２はヒータユニット１６を制御するために使用するべき構成データおよびプロセス制御ルーチンを格納するメモリ（図示せず）を含むとともに、プロセス制御戦略を実施するためにプロセス制御ルーチンを実行するプロセッサ（図示せず）を含む。コントローラ１２がＤｅｌｔａＶ（商標）であれば、ワークステーション１４によって実装される１つ以上のアプリケーションと連動して、コントローラ１２内のプロセス制御ルーチンのグラフィカル表示をユーザに提供することができ、プロセス制御ルーチン内の制御要素と、ヒータユニット１６の制御をするためのこれら制御要素の構成の方法とを示す。

【0011】

図１に図示する例示的なプロセスプラント制御診断ネットワーク１０では、コントローラ１２はバス１８を介してヒータユニット１６に通信可能に連結されている。ヒータユニット１６は、プロセス流体が通過して炉２０によって加熱される炉２０と、煙突２２とを含む。煙突２２のダンパ装置２４が空気流量および／または通風圧を調節し、燃料弁２６が炉への燃料を調節する。図１には自然通風炉を示すが、以下の実施形態は強制通風炉、平衡通風炉、および誘引通風炉でも同様に実施することができる。ヒータユニット１６は燃料流量に関連したセンサ機器、プロセス流体流量に関連したセンサ機器、燃料のＢＴＵ含有量に関連したセンサ機器、炉に関連したセンサ機器、および煙突に関連したセンサ機器など、多数のセンサ機器も含むことができる。例示的なヒータユニット１６では、燃料の圧力を感知するために圧力感知器３２を使用することができ、弁２６から下流の燃料流量を感知するために流量感知器３３を使用することができ、燃料のＢＴＵ含有量をリアルタイムで測定するためにＢＴＵ測定器７０を使用することができる。ＢＴＵ測定器７０および流量感知器３３を組み合わせて、ヒータの燃焼率または熱消費率を供給する単一の機器にすることができる。

【0012】

温度を感知するために温度感知器３４を使用することができ、炉２０から出るプロセス流体の流量を感知するために流量感知器３５を使用することができる。図１ではプロセス流体が炉２０を１回だけ通過することを示しているが、典型的なヒータユニットでは、プロセス流体は炉を何回も通過することができ、温度感知器（図示せず）および／または流量感知器（図示せず）は各通過後のプロセス流体の温度および／または流量を感知することができる。ＣＯ感知器３６、通風圧感知器３７、Ｏ_２感知器３８および温度感知器４０を含め、炉内の状態を感知するために１つ以上の感知器を使用することもできる。通風圧測定器３７は炉または火室の内部と外部の雰囲気との圧力差を測定し、それによって炉に入る空気流量の測度を提供する。同様に、温度感知器４２、圧力感知器４４、Ｏ_２感知器４６および空気流量感知器４８を含め、煙突内部の状態を感知するために１以上の感知器を使用することもできる。特定の実施態様はこれらの感知器のうち１つ以上を省略してもよい。例えば、図１にはＯ_２感知器３８およびＯ_２感知器４６の両方が示されているが、典型的なヒータユニットはＯ_２感知器のうち煙突または炉のいずれかに関連する一方のみを有することができる。

【0013】

図１に図示するように、コントローラ１２はバス１８を介してダンパ装置２４、弁機器２６ならびに感知器３２〜３８、４０、４２、４４、４６、４８および７０に通信可能に連結されて、これら要素の動作を制御し、および／またはこれら要素からデータを受信する。当然、コントローラ１２は追加のバス、４−２０ｍａライン、ＨＡＲＴ通信ライン等など専用の通信ラインを介して、ヒータユニット１６の要素に連結することもできるであろう。

【0014】

図１に図示する弁、センサおよび他の機器は、例えば、フィールドバスフィールド機器、標準４−２０ｍａフィールド機器、ＨＡＲＴフィールド機器等を含め、あらゆる所望の種類または対応の機器にすることができ、フィールドバスプロトコル、ＨＡＲＴプロトコル、４−２０ｍａアナログプロトコル等など、あらゆる周知のまたは所望の通信プロトコルを使用してコントローラ１２と通信することができる。さらに、他の種類の機器をあらゆる所望の態様でコントローラ１２に接続して、コントローラ１２によって制御することもできる。また、例えば通信リンク１５を介して、他のコントローラをコントローラ１２および／またはワークステーション１４に接続して、プロセスプラントに関連する他の機器またはエリアを制御することもでき、当該追加のコントローラの動作は図１に図示するコントローラ１２の動作とあらゆる所望のまたは周知の態様で連係することができる。

【0015】

炉２０に関しては、例えば、ＣＯ感知器３６、圧力感知器３７、Ｏ_２感知器３８および温度感知器４０に加えて、またはそれらの代わりに、１つ以上の他の感知器を使用することもできるであろう。煙突２２に関しては、例えば、温度感知器４２、圧力感知器４４、Ｏ_２感知器４６および空気流量センサ４８に加えて、またはそれらの代わりに、１つ以上の他の感知器を使用することができるであろう。例えば、図１に図示する機器に加えて、またはそれらの機器のうちの１つ以上の代わりに、煙突２２に関連するＣＯ感知器を使用することができるであろう。

【0016】

感知器３２〜３８、４０、４２、４４、４６、４８および７０のうちの１つ以上の各々は、感知器が感知する１つ以上のプロセス変数に係る統計データの生成および収集を実施するためのルーチンなどのルーチンを格納するメモリ（図示せず）を含むことができる。感知器３２〜３８、４０、４２、４４、４６、４８および７０のうちの１つ以上の各々は、統計データの生成および収集を実施するためのルーチンなどのルーチンを実行するプロセッサ（図示せず）も含むことができる。感知器によって格納および実装されるルーチンは、感知器に関連する統計データを生成、収集および／または処理する１つ以上のブロックを含むことができる。このようなブロックは、例えば、フィールドバス機器に追加してフィールドバス機器内の統計データを生成、収集および処理することができる周知のＦｏｕｎｄａｔｉｏｎフィールドバス機能ブロックである高度診断ブロック（ＡＤＢ）を具備することができるであろう。機器のデータを生成および収集して、そのデータの１つ以上の統計測度またはパラメータを計算、判定および／または処理するために、他のタイプのブロックまたはモジュールも使用することができるであろう。また、感知器はフィールドバス機器を具備しなくてもよい。さらに、統計データ生成、収集および／または処理ブロックは、感知器内のソフトウェア、ファームウェアおよび／またはハードウェアのあらゆる組み合わせによって実装することができる。

【0017】

実施例として、ヒータ１０の通風圧を測定する圧力感知器３７は、圧力感知器３７が感知してサンプリングする通風圧に係る統計データの生成および収集を実施するためのルーチンなどのルーチンを格納するメモリ（図示せず）を含むことができる。圧力感知器３７は統計データの生成、収集および通信を実施するためのルーチンなどのルーチンを実行するプロセッサ（図２に図示）も含むことができる。圧力感知器３７によって格納および実装されるルーチンは、圧力感知器３７に関連する統計データを生成、収集および／または処理する１つ以上のブロックを含むことができる。統計値を提供するブロックは統計プロセスモニタリングブロックと呼ばれる。例えば、ブロックはＡＤＢまたはある他のタイプの統計データ収集ブロックを具備することができるであろう。しかし、圧力感知器３７はフィールドバス機器を具備しなくてもよい。

【0018】

統計プロセスモニタリング（ＳＰＭ）ブロックという用語は、本明細書において、少なくとも１つのプロセス変数または他のプロセスパラメータに関する統計プロセスモニタリングを行い、機器によりもしくは機器内に実装され、またはさらにデータを収集する機器の外部に実装されるあらゆる所望のソフトウェア、ファームウェアまたはハードウェアにより行うことができる機能性を記述するために用いられる。ＳＰＭは一般に機器のデータが収集される機器によって、またはその一部として実装されるので、ＳＰＭは量的により多くかつ質的により正確なプロセス変数データを取得することができることは理解されるであろう。そのため、ＳＰＭブロックは一般に収集されるプロセス変数データに関し、プロセス変数データが収集される機器の外部に実装されるブロックよりもよりよい統計計算を求めることができる。

【0019】

ＳＰＭブロックは本明細書においてＡＤＢの部分要素として記述されているが、代わりに機器内部に配置される独立型のブロックにすることもできる。また、本明細書に述べられるＳＰＭブロックは周知のＦｏｕｎｄａｔｉｏｎフィールドバスＳＰＭブロックとすることができるが、統計プロセスモニタリング（ＳＰＭ）ブロックという用語は、本明細書において、プロセス変数データなどのデータを収集し、このデータに関して何らかの統計処理を行って、平均、標準偏差等などの統計測度を求めるあらゆるタイプのブロックまたは要素をいうために用いられる。そのため、この用語は、それらの要素が機能ブロックの形態であるか、または他のタイプのブロック、プログラム、ルーチンもしくは要素であるかを問わず、またそれらの要素がＦｏｕｎｄａｔｉｏｎフィールドバスプロトコル、またはプロフィバス、ＨＡＲＴ、ＣＡＮ等のプロトコルなどの何か他のプロトコルに適合しているかどうかを問わず、この機能を行うソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアおよび／もしくは他の要素に適用されることが意図されている。

【0020】

ＳＰＭブロックの一部または全部が収集および生成するデータは、コントローラ１２および通信リンク１５を介して、ワークステーション１４などの外部クライアントに利用させることができる。追加で、または代わりに、ＳＰＭブロックの一部または全部が収集および生成するデータは、例えば通信サーバ６０を介して、ワークステーション１４に利用させることができる。通信サーバ６０は、例えば、プロセス制御用（ＯＰＣ）オブジェクトのリンクと埋め込み（ＯＬＥ）サーバ、Ｏｖａｔｉｏｎ（登録商標）通信ネットワークで動作するように構成されているサーバ、ウェブサーバ等を具備することもできる。通信サーバ６０は、無線接続、有線接続、断続接続（１以上の携帯機器を使用するものなど）、またはあらゆる所望のもしくは適切な通信プロトコルを使用するあらゆる他の所望の通信接続などの通信リンクを介して、ＳＰＭブロックの一部または全部により収集および生成されたデータを受信することができる。当然、本明細書に記述する通信接続のいずれも、ＯＰＣ通信サーバを使用して異なるタイプの機器から受信したデータを共通フォーマットまたは矛盾のないフォーマットに統合することができる。

【0021】

その上さらに、圧力データ、温度データ、Ｏ_２データ等などの生データを収集または生成するフィールド機器の外部で統計プロセスモニタリングを行うために、ワークステーション、サーバ、パーソナルコンピュータ等、またはフィールド機器とは別の他のフィールド機器にＳＰＭブロックを実装することが可能である。そのため、例えば、１つ以上のＳＰＭブロックはワークステーション１４によって実装することができるであろう。これらのＳＰＭブロックは、例えば、コントローラ１２または通信サーバ６０を介して、生の圧力データを収集することができ、その圧力データに関して、平均、標準偏差等などの何らかの統計測度またはパラメータを計算することができるであろう。これらのＳＰＭブロックはデータを収集するフィールド機器には配置されておらず、そのためこのデータの通信要件のために統計計算を行えるだけの圧力データを収集することは一般にできないかもしれないが、これらのブロックはＳＰＭ機能を有していないまたはサポートしていない機器の統計パラメータを求めるのに役立つ。そのため、以下の説明において、ＳＰＭブロックが生成すると述べられている統計測定値またはパラメータは、フィールド機器または他の機器によって実装されるＳＰＭブロックで生成できることは理解されるであろう。

【0022】

動作時、コントローラ１２は弁２６を介して炉に流れる燃料流量を制御することができる。温度感知器３４は炉２０から出るプロセス流体の温度を示すデータを提供することができる。加えて、コントローラ１２はダンパ装置２４を介して空気流量および／または通風圧を制御することができる。

【0023】

ＳＰＭブロックはフィールド機器が生成するプロセス信号を受信して、プロセス信号の統計パラメータを計算する。これらの統計パラメータは、例えば、標準偏差、平均、標本分散、二乗平均平方根（ＲＭＳ）、範囲（ΔＲ）、プロセス信号の変化率（ＲＯＣ）、プロセス信号の最大値、プロセス信号の最小値のうちの１以上を含むことができる。これらのパラメータを生成する式の例には以下のものが含まれる。

【0024】

【数1】

【0025】

【数2】

【0026】

【数3】

【0027】

【数4】

【0028】

【数5】

【0029】

上記式において、Ｎはサンプル期間におけるデータポイントの総数、ｘ_ｉおよびｘ_ｉ−１は連続する２つのプロセス信号の値、Ｔは２つの値の時間間隔である。また、Ｘ_ＭＡＸおよびＸ_ＭＩＮは、サンプリングまたはトレーニング期間におけるそれぞれプロセス信号の最大値と最小値である。これらの統計パラメータは別の式またはアルゴリズムを用いても同様に計算することができる。プロセス変数が通風圧のとき、ｘ_ｉは１つの通風圧の測定値を表す。

【0030】

図２は、図１のフィールド機器２００およびワークステーション１４の回路図を示す。フィールド機器２００は、通風圧測定器３７、燃料流量測定器３３、燃料圧力測定器３２およびＢＴＵ測定器７０などのフィールド機器に存在する回路コンポーネントを提供するフィールド機器の総称的表現である。機器２００はセンサモジュール２３２および回路モジュール２３４を含むように示されている。本実施形態によると、センサモジュール２３２はセンサ２４６と、アナログ電子機器と、センサプロセッサ電子機器とを含む。機器回路モジュール２３４は出力電子機器を含む。センサモジュール２３２内のアナログ電子機器はコンディショニング回路２５２と、コンバータ回路２５４と、白金抵抗温度計（ＰＲＴ）２５６とを含む。センサプロセッサ電子機器はセンサマイクロプロセッサ２５８と、メモリ２６０と、クロック２６２とを含む。出力電子機器は出力マイクロプロセッサ２６４と、メモリ２６６と、通信回路２６８とを含む。ワークステーション１４はマイクロプロセッサ２７０と、入力２７２と、出力２７４と、メモリ２７６と、周辺機器２７８と、通信インターフェース２８０とを含む。電源２２２は電力をワークステーション１４に供給するとともに、ワークステーション１４から機器２００にも供給する。

【0031】

センサ２４６は、例えば、静圧、差圧、温度およびＢＴＵ含有量などのプロセス変数を感知する。単純にするために１つのセンサしか示していないが、機器２００は複数の異なるセンサを有することもできる。この実施形態では、センサ２４６からのアナログ出力がコンディショニング回路２５２に伝送されて、そこで信号を増幅して調整（例えば、フィルタリング）する。コンバータ回路２５４はセンサ２４６が生成するアナログ信号をマイクロプロセッサ２５８が利用できるデジタル信号に変換する。図２に図示するように、コンバータ回路は電圧／デジタル（Ｖ／Ｄ）および容量／デジタル（Ｃ／Ｄ）の両方を含む。ＰＲＴ２５６はコンバータ回路２５４にセンサ２４６付近の温度を示す温度信号を供給して、センサ信号の温度変動を補償できるようにしている。マイクロプロセッサ２５８は、ＰＲＴ２５６からのデジタル化された温度信号を含め、コンバータ回路２５４からデジタル化されて調整されたセンサ信号を受信する。マイクロプロセッサ２５８はメモリ２６０に格納されている補正定数を使用して、センサ信号のセンサ固有の誤差および非線形性を補償して、線形化する。クロック２６２はマイクロプロセッサ２５８にクロック信号を供給する。デジタル化され、補償され、補正されたセンサ信号はさらにマイクロプロセッサ２６４に伝送される。

【0032】

マイクロプロセッサ２６４はセンサ信号を分析して、プロセス状態を判断する。特に、メモリ（これは不揮発性ランダムアクセスメモリ２６６（ＮＶＲＭ）にすることができる）は、通風圧、質量流量、ＢＴＵ含有量、および／または燃焼率などのプロセス状態の特定の値を、感知したプロセス変数の大きさに基づいて求めるために使用されるアルゴリズム係数を格納するルックアップテーブルを含む。さらに、流体を運ぶパイプの種類と内径、および流体の粘度と密度などのハードウェアパラメータおよび流体パラメータが、制御ループ２１８からメモリ２６６にアップロードされる。他の実施形態では、ハードウェアパラメータおよび流体パラメータに関係するデータは、ユーザインターフェース（図２には図示せず）からトランスミッタ２６４に直接入力される。また、流体パラメータは、様々な流体パラメータがルックアップテーブルに格納されて、他の流体パラメータおよび感知されたプロセス変数に基づいて選択されるように、プロセス変数の関数とすることができる。

【0033】

ハードウェアパラメータ、流体パラメータ、感知したプロセス変数、およびアルゴリズム係数を使用して、マイクロプロセッサ２６４はランタイム計算を行う。ランタイム計算はプロセス条件式を評価して、プロセス条件またはプロセス状態を判断する。計算したプロセス条件を表すプロセス条件信号およびセンサ信号は、通信回路２６８を用いて制御ループ２１８でワークステーション１４に伝送される。通信回路２６８は電圧レギュレータ２６８Ａと、モジュレータ回路２６８Ｂと、ループ電流コントローラ２６８Ｃと、トランスミッタ回路モジュール２３４をワークステーション１４の通信インターフェース２８０と通信できるようにする４−２０ｍＡ ＨＡＲＴ（登録商標）受信機などのプロトコル受信機またはトランシーバ２６８Ｄとを含んでいる。

【0034】

ＮＶＲＡＭ２６６は統計プロセスモニタリング（ＳＰＭ）の命令も内蔵する。これらの命令はプロセス状態を生成するために使用される命令と並列して実行される。ＳＰＭ命令は、センサ信号のうちの１つ以上の平均／中央値、標準偏差等など、センサ信号からの統計値を計算する。例えば、通風圧の標準偏差を求めることができる。

【0035】

この実施形態によると、マイクロプロセッサ２６４が生成する統計値は通信回路２６８からワークステーション１４に送信される。ワークステーション１４はメモリ２７６に統計値を格納することができ、ヒストリカル統計値を出力モニタ２７４に表示することができる。ワークステーション１４のマイクロプロセッサ２７０は統計値を使用して、バーナが以下に詳しく述べるような異常な態様で動作しているかどうかを判断することもできる。

【0036】

ワークステーション１４は、通例、工業プロセスのプロセス変数およびプロセス条件をモニタリングして調節するために、工業プロセス付近に設置されるポータブルコンピュータなどのパーソナルコンピュータを具備する。ワークステーション１４は、オペレータがプロセス制御入力をメモリ２７６に入力できるキーボード、マウスまたは他のユーザインターフェースなどの入力２７２を含む。ワークステーション１４は、データの閲覧を可能にするモニタなどの出力２７４も含む。プリンタまたはその他一般に使用される機器などの周辺機器２７８もワークステーション１４に接続して、マイクロプロセッサ２７０からデータを入力し、抽出することができる。ワークステーション１４は通信インターフェース２８０を含み、これがマイクロプロセッサ２６４にデータを送受信する。ワークステーション１４は、モジュール２３４の能力およびセンサ２４６が生成するセンサ信号を完全に評価して分析するように構成されている。

【0037】

図２に図示する回路要素から、ワークステーション１４は通風圧の標準偏差およびバーナ／ヒータの条件を記述する少なくとも１つのプロセス変数を受信することができる。いくつかの実施形態によると、少なくとも１つのプロセス変数はバーナ／ヒータの燃焼率であり、これは選択された時間単位あたりにバーナが放出する熱量の測度である。例えば、燃焼率は１時間あたりに放出されるＢＴＵの数として表すことができる。ＢＴＵセンサが利用できない場合、燃焼率は燃料流量または燃料圧力だけから推定することができる。

【0038】

通風圧の標準偏差は、火炎が安定しているときでも変動することがある。図３は、火炎が安定した状態である期間の通風圧の標準偏差のグラフを示す。図３では、通風圧の標準偏差は縦軸３００に示しており、時間は横軸３０２に示す。図３のグラフでは、通風圧の標準偏差は３０６の時点で上昇しているように示されており、３０８の領域で低下しているように示されている。通風圧の標準偏差の情報または低下のいずれも火炎の不安定性を示すものではない。代わりに、本発明者らは通風圧の標準偏差の変化がバーナの燃焼率の変化と一致することを発見した。図４は、図３に図示する燃焼試験について、時間の関数として燃焼率を表すグラフを示す。図４では、燃焼率は縦軸４００に示し、時間は横軸４０２に示しており、横軸４０２の時間間隔は図３の横軸３０２の時間間隔に一致する。

【0039】

図４に図示するように、燃焼率は、通風圧の標準偏差が３０６の時点で上昇するのと同じ時点の４０６で上昇する。同様に、燃焼率が４０８で低下するとき、通風圧の標準偏差も３０８の領域で低下する。このように、燃焼率の変化は通風圧の標準偏差の変化を生じさせるようである。このことは、燃焼率が上昇すると通風圧の偏差が上昇し、燃焼率が低下すると通風圧の偏差が低下することを示す。この変化は火炎が安定した状態にあるときでも生じることに留意する。

【0040】

図５は、火炎が安定しているときの正常な動作中の燃焼率の関数として通風圧の標準偏差を表すグラフを示す。図５では、通風圧の標準偏差は縦軸５００に示し、燃焼率は横軸５０２に示す。図５の各点は、バーナの試験中に火炎が安定していた時点を表す。図５で線形に示されている最良適合曲線５０６は、燃焼率と通風圧の標準偏差との大体の関係を示す。

【0041】

図６は燃焼率の関数として通風圧の標準偏差を表す第２のグラフを示しており、安定した火炎のデータポイントと不安定な火炎のデータポイントとの関係を示す。図６では、通風圧の標準偏差は縦軸６００に示し、燃焼率は横軸６０２に示す。図６の丸点は火炎が安定しているときの正常な動作中の通風圧の標準偏差と燃焼率のデータポイントを表す。線６０４は通風圧の標準偏差と燃焼率との大体の関係を示す。星印のデータポイント６０６は、火炎が不安定なときの異常な動作中の通風圧の標準偏差と燃焼率の値を示す。図６に図示するように、データポイント６０６は線６０４から大きく外れており、火炎が不安定なときの燃焼率と通風圧の標準偏差との組み合わせが、正常な動作中の燃焼率と通風圧の標準偏差との組み合わせとは大幅に異なることが分かる。

【0042】

図７および図８は、安定した火炎と不安定な火炎の両方を含む燃焼試験について、それぞれ通風圧の標準偏差と燃焼率のグラフを示す。図７では、時間は横軸７０２に示しており、図８では時間は横軸８０２に示しており、各グラフの同じ時間が垂直に揃えられている。図７では通風圧の標準偏差は縦軸７００に示されており、図８では燃焼率が縦軸８００に示されている。

【0043】

第１試験８０４の間、火室内の１つのバーナ用の燃料が徐々に遮断され、「勢いのない」火炎になる。この勢いのない火炎はまだ安定していると考えられる。囲み枠「Ｌ」８０６で示すように、低燃料圧力試験８０４の間、バーナの燃焼率は低い。低燃料圧力試験中の火炎は安定しているため、図７の囲み枠「Ｌ」７０６で示すように通風圧の標準偏差も低い。

【0044】

第２試験８０８の間、火室内に過剰酸素があるようにバーナに供給される燃料および酸素レベルを上昇させることにより、バーナの燃焼率は上昇する。囲み枠「Ｍ」８１０で示すように、燃料および酸素レベルを上昇させる結果、燃焼率は中レベルになり、図７の囲み枠「Ｍ」７１０で示すように、通風圧の標準偏差が中レベルになる。

【0045】

第３試験８１２の間、試験ステップ８０８から燃料比を下げて、バーナを低過剰酸素状態にするために、バーナに供給される酸素レベルを低下させる。図８に示すように、この結果、燃焼率８１４は低く、対応して通風圧の標準偏差７１４が低くなる。ステップ８１２の間、火炎はバーナ内で安定したままであることが観察された。

【0046】

第４試験８１６の間、低酸素環境を維持しながら、バーナに供給する燃料の量を増やす。囲み枠「Ｈ」８１８で示すように、この結果燃焼率は高くなり、囲み枠「Ｈ」７１８で示すように、対応して通風圧の標準偏差が高くなっている。ステップ８１６のこの初期段階中、バーナは安定していることが観察された。

【0047】

ステップ８２０で、火室内の１つのバーナが準化学量論的燃焼に入った結果、燃焼率が中範囲８２２に低下した。当初、通風圧の標準偏差は中くらいの値７２２に低下した。しかし、火炎の準化学量論的燃焼が続くと、通風圧の標準偏差は高い値７２４に上昇した。さらにバーナへの燃料が減少したことから、燃焼率は低レベル８２６に低下し、それによりバーナは準化学量論的燃焼から抜け出し、図７のポイント７２６で通風圧の標準偏差が低くなった。

【0048】

図６、図７および図８に図示するように、燃焼率と通風圧の標準偏差との関係は、準化学量論的燃焼または火炎の不安定性が長引かない限り、火室内のいくつかの異なる条件において変わらない。しかし、準化学量論的燃焼または火炎の不安定性が長引くと、通風圧の標準偏差と燃焼率との関係は著しく異なってくる。

【0049】

図９および図１０は、通風圧の標準偏差および燃焼率に基づいてバーナが異常な態様で動作しているときを特定するために使用される要素とステップのブロック図およびフロー図を示す。

【0050】

図１０のステップ１０００で、プロセス変数を選択して通風測定値を正規化する。いくつかの実施形態によると、プロセス変数は火室内のバーナの燃焼率である。しかし、他の実施形態では、燃料圧力、ＢＴＵ含有量、燃料流量、プロセスフロー、または炉の温度など、他のプロセス変数を使用することができる。ステップ１００２で、バーナの複数の安定動作条件について、安定動作の試験データ９０２を表すＳＰＭ通風測定データ９０４およびプロセス変数データ９０６を収集する。これらの安定動作条件は１つ以上のバーナでの低燃料圧力、過剰酸素状態での高燃料圧力、および低Ｏ_２圧力を含むことができる。これらの安定動作条件のそれぞれにおいて、バーナが生成する火炎は安定していることが観察され、このように、準化学量論的燃焼、失火寸前または失火状態を経験していない。ある実施形態によると、ＳＰＭ通風測定データは圧力測定器３７から収集され、燃焼率データは、燃料流量測定器３３によって供給される燃料流量データおよびＢＴＵ測定器７０からのＢＴＵデータから燃焼率データを計算することによって収集される。具体的には、ＢＴＵ測定器７０からのＢＴＵデータは熱量を燃料ガスの容積で示し、燃料流量測定器３３は１秒あたりにバーナに流れるガスの容積を示す。他の実施形態によると、燃焼率は、燃料の流量と燃料のＢＴＵ含有量の両方を判定する燃焼率測定器から直接供給される。

【0051】

ステップ１００４で、曲線フィッティングアルゴリズム９０８を使用してＳＰＭ通風測定値／プロセス変数データに曲線をあてはめて、曲線パラメータ９１０を出す。図５および図６に図示するように、ある実施形態によると、線形曲線がＳＰＭ通風測定／プロセス変数データにあてはまる。しかし、当業者は二次曲線および三次曲線を含め、より複雑な曲線がデータにあてはまりうることは認識するであろう。例えば、曲線は以下のように記述することができる。

【0052】

【数6】

【0053】

または、

【0054】

【数7】

【0055】

上記式において、σは通風圧の標準偏差であり、Ｆは燃焼率であり、ａ、ｂ、ｃ、ｘ、ｙは曲線を記述するパラメータである。曲線フィッティングモジュール９０８によって求められるパラメータは曲線パラメータ９１０としてメモリに格納される。曲線は通風圧の標準偏差と燃焼率との観察された関係を定義する。

【0056】

ステップ１００６で、火炎安定性計算機９１６は、現行プロセス変数値９１２と通風測定値から計算された統計変数９１４とを受信する。現行プロセス変数値９１２は、バーナ／ヒータの動作に関係するプロセス変数である。いくつかの実施形態によると、統計変数９１４は通風圧の値の標準偏差である。前述したように、いくつかの実施形態によると、統計変数９１４は圧力測定器３７などのフィールド機器内で生成される。

【0057】

ステップ１００８で、火炎安定性計算機９１６は曲線パラメータ９１０を使用して、プロセス変数９１２および通風圧の標準偏差値９１４から安定性値を求める。ある実施形態によると、安定性値は以下のように計算される。

【0058】

【数8】

または、

【0059】

【数9】

【0060】

上記式において、Ｓは安定性値であり、他の値は上記式６および７から取得される。

【0061】

ある特定の実施形態において、図５および図６に示すように燃焼率と通風圧の標準偏差とに線形関係がある場合、式９は以下のようになる。

【0062】

【数10】

上記式において、曲線パラメータｘは図５および図６に示す線の勾配の逆数である。

【0063】

代替実施形態において、ＳＰＭ通風圧力データおよびプロセス変数データを収集して、そのデータに曲線をあてはめる代わりに、通風圧の標準偏差と燃焼率との関係が線形であると想定して、式１０のｘの値を以下のように設定する。

【0064】

【数11】

【0065】

上記式において、Ｆ_{ｄｅｓｉｇｎ}は設計燃焼率であり、σ_ｂａｓｅは火室が設計過剰酸素状態の設計燃焼率における通風圧の標準偏差の値である。

【0066】

安定した火炎の場合、安定性値Ｓは約１になるはずである。しかし、バーナの火炎に不安定性がある場合または低過剰酸素、準化学量論的燃焼、失火寸前もしくは失火などの他の異常条件がバーナにある場合、Ｓの値は、上記式７および式９を使用する実施形態では著しく高くなり、または上記式６および式８を使用する実施形態では著しく低くなる。

【0067】

ステップ１０１０で、火炎安定性計算機９１６が生成する安定性値９１８を異常状況検出器９２０が使用して、バーナがステップ１０１２の不安定な火炎、低過剰酸素、準化学量論的燃焼、失火寸前または失火などの異常条件であるかどうかを判断する。ある実施形態によると、異常状況検出器９２０はバーナが異常条件であるかどうかを判断するのに、１つ以上の統計プロセス制御（ＳＰＣ）ルールを適用して、通風圧の標準偏差の値が、安定条件中に観察される通風圧の標準偏差とプロセス変数との関係と統計的に異なるかどうかを判断して行う。バーナが不安定な状態にない場合、プロセスはステップ１００６に戻って、新たなＳＰＭ通風測定データおよびプロセス変数データを受信する。ステップ１０１２で異常条件が検出されるまで、ステップ１００６、１００８、１０１０および１０１２は無限に繰り返される。異常な状況が検出されると、ステップ１０１４で異常状況検出器９２０によって異常状況インジケータ９２２が利用される。この異常状況インジケータ９２２はワークステーション１４に提示されるアラーム、または制御室もしくは携帯電話もしくはタブレット機器などの携帯機器に提示されるアラームにすることができる。

【0068】

いくつかの実施形態により、図１０の方法を実施する図９の要素はワークステーション１４に実装される。具体的には、図２のマイクロプロセッサ２７０は、メモリ２７６に格納されて、曲線フィッティング演算９０８を行い、火炎安定性計算機９１６および異常条件検出器９２０として機能する命令を実行することができる。プロセス変数および通風圧の標準偏差は通信インターフェース２８０から受信でき、安定性値曲線パラメータおよび異常状況インジケータはメモリ２７６に格納することもできる。

【0069】

図１１は、初日に図７および図８のバーナ試験を含む３０日間の通風圧の標準偏差、燃焼率および安定性値の関係を示すグラフを示す。図１１（ａ）（ｂ）（ｃ）では、時間は横軸１１０２、１２０２および１３０２に示し、各グラフの同じ時間はグラフ間で垂直に揃えている。図１１（ａ）では、縦軸１１００は通風圧の標準偏差を示す。図１１（ｂ）では、縦軸１２００はバーナの燃焼率を示す。図１１（ｃ）では、縦軸１３００は安定性値の値を示す。図１１（ｃ）に示すように、図７および図８のバーナ試験中に出た最も高い安定性値１３０４は、燃焼率１２０４および通風圧の標準偏差１１０４と一致する。このように、安定性値はバーナ試験中に火炎が不安定になったことを示す。図１１（ａ）（ｂ）（ｃ）のバーナの運転の残りの期間中、バーナの火炎は安定したままである。期間１３１０中、通風圧の標準偏差は値１１０６で示すように上昇した。しかし、通風圧の標準偏差のこの上昇は、１２０６での燃焼率の上昇に関連しているようである。そのため、安定性値１３０６は健全な燃焼を示す１．１未満のままである。

【0070】

図１２（ａ）（ｂ）（ｃ）は、バーナの試験セットについて、それぞれ通風圧の標準偏差、燃焼率および安定性値のグラフを示す。軸１４０２、１５０２および１６０２は時間を示し、各グラフで同じ時間はグラフ間で垂直に揃えている。縦軸１４００は通風圧の標準偏差を示し、縦軸１５００は燃焼率を示し、縦軸１６００は安定性値を示す。ポイント１４０６、１５０６および１６０６で、バーナに供給する燃料の量を増やす高燃料圧力試験を行う。この試験中、通風圧の標準偏差は、ポイント１４０６で示されるように上昇していることが示されている。この上昇はポイント１５０６で示される燃焼率の上昇に一致する。通風圧の標準偏差の上昇が燃焼率の上昇に一致するため、安定性値１６０６は安定した火炎を示す１．１未満のままである。

【0071】

ポイント１４０８、１５０８および１６０８で、酸素の量を低レベルに維持しながらバーナに供給する燃料の量を増やす低酸素試験を行う。ポイント１４０８で示されるように、通風圧の標準偏差は、燃焼率が１５０８で上昇するとともに上昇する。この試験中に火炎の不安定性は観察されなかったが、安定性値はポイント１６０８で１．１を超えて上昇しており、準化学量論的燃焼、低Ｏ_２、火炎不安定性または失火などの燃焼の何らかの異常を示している。

【0072】

ポイント１５１０で燃焼率は急低下するが、対応するポイント１４１０で通風圧の標準偏差は依然高いままである。そのため、この期間中の安定性値１６１０は高く、火炎が不安定であること、低過剰酸素であること、準化学量論的燃焼、失火寸前または失火があることを示している。

【0073】

ある実施形態によると、図１２（ａ）及び図１２（ｂ）のグラフはリアルタイムでワークステーション１４のモニタに表示して、オペレータに現在の通風圧の標準偏差および現在の燃焼率を提示することができる。別の実施形態によると、図１２（ｃ）のグラフもワークステーション１４のモニタに表示して、オペレータに現在のバーナの安定性を提示する。このように、図１２（ａ）（ｂ）（ｃ）は、バーナ／ヒータを制御するオペレータを支援し、それによってバーナ／ヒータの失火状態を避けるために、オペレータに提供されるユーザインターフェースを表す。

【0074】

上記の説明は燃焼率について述べているが、代替実施形態では、燃焼率の代わりに、毎時立方フィートあたりのＢＴＵの測度である容積燃焼率が使用される。

【0075】

ヒータを参照して実施形態を上記述べているが、当業者は、プロセス材料を加熱せずに廃ガスを燃焼するために使用されるバーナを含め、あらゆるバーナのアプリケーションで実施形態を実施できることは認識するであろう。

【0076】

本発明は好適な実施形態を参照して説明してきたが、当業者は本発明の精神および範囲を逸脱せずに形態および細部に変更を行えることは認識するであろう。

【符号の説明】

【0077】

１０…プロセスプラント制御診断ネットワーク
１２…コントローラ
１４…ワークステーション
１５…通信リンク
１６…ヒータユニット
２０…炉（バーナ）
２２…煙突
３２…圧力感知器
３３…流量感知器
３４…温度感知器
３５…流量感知器
３６…ＣＯ感知器
３７…通風圧（圧力）感知器（通風測定器）
３８…Ｏ_２感知器
４０…温度感知器
４２…温度感知器
４４…圧力感知器
４６…Ｏ_２感知器
４８…空気流量感知器
６０…通信サーバ
７０…ＢＴＵ測定器
２００…フィールド機器
２３２…センサモジュール
２３４…回路モジュール

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】