Схема начинается со сканирования паспортного графика. Генеративная модель ИИ определяет координаты точек и собирает из них таблицу, затем математическая аппроксимация превращает таблицу в уравнение исходной кривой. Полученную зависимость загружают в информационно-автоматизированную систему управления технологическими параметрами.
Система сравнивает паспортную характеристику с текущими показаниями датчиков газотурбинной установки и центробежного нагнетателя. Среди контролируемых параметров названы давление после компрессора высокого давления, температура, расход топливного газа и накопленная история работы агрегата. По отклонению от расчетной кривой можно судить о состоянии проточной части и решать, нужна ли промывка или другие работы.
В патенте приведен пример аппроксимации с коэффициентом детерминации 99,9%. Этот показатель описывает совпадение построенной кривой с точками исходного графика и не означает, что система диагностирует неисправности с точностью 99,9%. Чтобы оценить саму диагностику, нужны испытания на работающих агрегатах, статистика ложных срабатываний и сверка прогнозов с фактическим состоянием оборудования после ремонта.
Внутри компании поле для применения большое. «Газпром трансгаз Сургут» эксплуатирует 273 газоперекачивающих агрегата в 38 компрессорных цехах и более 6,3 тыс. км магистральных газопроводов. Компания не сообщила, на скольких агрегатах метод уже испытан и войдет ли он в действующую систему техобслуживания.
Практический эффект зависит от качества исходных документов и от того, как проверяют оцифрованные кривые. Поврежденный график, неточная разметка осей или неверно распознанная точка перенесут ошибку прямо в расчетную модель. Патент фиксирует техническое решение, а для перехода к промышленной диагностике нужна проверка на разных типах ГПА и опубликованные результаты эксплуатации.
