Recoverable Versus Unrecoverable Degradations of Gas Turbines Employed in Five Natural Gas Compressor Stations
Notice bibliographique
Résumé
Gas turbines (GT), like other prime movers, experience wear and tear over time, resulting in decreases in available power and efficiency. Further decreases in power and efficiency can result from erosion and fouling caused by the airborne impurities the engine breathes in. To counteract these decreases in power and efficiency, it is a standard procedure to “wash” the engine from time to time. In compressor stations on gas transmission systems, engine washes are performed off-line and are scheduled in such intervals to optimize the maintenance procedure. This optimization requires accurate prediction of the performance degradation of the engine over time. A previous paper demonstrated a methodology for evaluating various components of the GT gas path, in particular, the air compressor side of the engine since it is most prone to fouling and degradation. This methodology combines gas path analysis (GPA) to evaluate the thermodynamic parameters over the engine cycle followed by parameter estimation based on the Bayesian error-in-variable model (EVM) to filter the data of possible noise due to measurement errors. The methodology quantifies the engine-performance degradation over time, and indicates the effectiveness of each engine wash. In the present paper, the methodology was extended to assess both recoverable and unrecoverable degradations of five GT engines employed on TransCanada's pipeline system in Canada. These engines are: three GE LM2500+, one RR RB211-24G, and one GE LM1600 GTs. Hourly data were collected over the past 4 years, and engine health parameters were extracted to delineate the respective engine degradations. The impacts of engine loading, site air quality conditions, and site elevation on engine-air-compressor isentropic efficiency are compared between the five engines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».