[發明專利]用于監控工業氣體設備綜合體的操作特性的方法和設備

在審

• 申請號: 202210212010.6
• 申請日: 2022-03-04
• 公開（公告）號: CN115034398A
• 公開（公告）日: 2022-09-09
• 發明（設計）人: S·梅塔;P·米斯拉
• 申請（專利權）人: 氣體產品與化學公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00;C25B1/04;C25B15/02;C01B21/04
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司 72001
• 代理人: 尚恩垚;司昆明

1.一種監控包括多個工業氣體設備的工業氣體設備綜合體的操作特性的方法，所述方法由至少一個硬件處理器執行，所述方法包括：

將機器學習模型分配給形成所述工業氣體設備綜合體的所述工業氣體設備中的每個；

基于接收到的關于相應的工業氣體設備的歷史時間相關的操作特性數據，為每個工業氣體設備訓練相應的機器學習模型；

對每個工業氣體設備執行訓練的機器學習模型，以預測關于每個相應的工業氣體設備在預定的未來時間段內的操作特性；以及

使關于每個相應的工業氣體設備在預定的未來時間段內的預測的操作特性數據與在對應的時間段內的測量的操作特性數據進行比較，以識別工業氣體設備性能上的偏差。

2.根據權利要求1所述的方法，其中比較的步驟在所述預測的操作特性數據的預定的未來時間段結束時或在其中的時間戳處執行。

3.根據權利要求1所述的方法，其中比較的步驟包括使所預測在預定的時間窗口內的預測的操作特性數據與在相同時間窗口內的實際測量的操作特性數據進行比較。

4.根據權利要求1所述的方法，其中接收到的關于所述相應的工業氣體設備的歷史時間相關的操作特性數據包括從所述相應的工業氣體設備的過程或參數的直接測量獲得的數據。

5.根據權利要求1所述的方法，其中接收到的關于所述相應的工業氣體設備的歷史時間相關的操作特性數據包括從表示所述相應的工業氣體設備的操作特性的基于物理的模型獲得的數據。

6.根據權利要求5所述的方法，其中將與所述相應的工業氣體設備的過程或參數相關的測量數據輸入到相應的基于物理的模型中。

7.根據權利要求1所述的方法，其中利用關于每個工業氣體設備的預測的操作特性來確定預測的未來資源、未來故障和/或預測的未來維護。

8.根據權利要求1所述的方法，其中所述工業氣體設備中的一個或多個包括具有多個電解槽模塊的氫氣處理設備。

9.根據權利要求8所述的方法，其中為所述電解槽模塊中的每個分配機器學習模型。

10.根據權利要求1所述的方法，其中在另外的模型中利用關于每個相應的工業氣體設備的預測的操作特性來生成所述工業氣體設備綜合體的操作性能度量。

11.根據權利要求10所述的方法，其中所述操作性能度量包括所述工業氣體設備綜合體的效率值。

12.根據權利要求11所述的方法，其中所述工業氣體設備綜合體包括氨設備綜合體，并且所確定的效率值能夠實現對給定水平的能量輸入所產生的氨的預測的確定。

13.一種用于監控包括多個工業氣體設備的工業氣體設備綜合體的操作特性的系統，所述系統包括至少一個硬件處理器，所述硬件處理器是可操作的以執行：

將機器學習模型分配給形成所述工業氣體設備綜合體的所述工業氣體設備中的每個；

基于接收到的關于相應的工業氣體設備的歷史時間相關的操作特性數據，為每個工業氣體設備訓練相應的機器學習模型；

對每個工業氣體設備執行訓練的機器學習模型，以預測關于每個相應的工業氣體設備在預定的未來時間段內的操作特性；以及

使關于每個相應的工業氣體設備在預定的未來時間段內的預測的操作特性數據與在對應的時間段內的測量的操作特性數據進行比較，以識別工業氣體設備性能上的偏差。

14.根據權利要求13所述的系統，其中比較的步驟在所述預測的操作特性數據的預定的未來時間段結束時或在其中的時間戳處執行。