لتحقيق التحذير المبكر من تكثيف الرواسب على شفرات ضاغط الغاز وعنقود الاهتزاز، تم اقتراح طريقة جديدة لتحذير الأعطال النموذجية لضاغط الغاز في توربينات الغاز تجمع بين النموذج الحراري والذكاء الاصطناعي. بناءً على فكرة النمذجة المعتمدة، تم إنشاء نموذج محاكاة الأداء الحراري لتوربينات الغاز واستخدام البيانات الفعلية لتشغيل توربينات الغاز لإتمام عملية ضبط النموذج بشكل ديناميكي، مما ينتج عنه نموذج تحليل أداء توربينات الغاز ذو دقة عالية، وتحقيق حسابات للمؤشرات الرئيسية مثل تدفق الغازات المنبعجة ودرجة حرارة مدخل التوربينة ومعدل الحرق الحراري لتوربينات الغاز. بناءً على نموذج المحاكاة الحرارية، بالاشتراك مع خبراء الأعطال النموذجية لضاغط الغاز والمعرفة المتخصصة، تم تحديد المعلمة الرئيسية التي تؤثر على أعطال ضاغط الغاز والتي تعبر بشكل مجرد عن نموذج التحذير لتكثيف الرواسب على شفرات ضاغط الغاز وعنقود الاهتزاز. تم اختيار بيانات الصحة التاريخية، وتم تدريب النموذج باستخدام خوارزمية الشبكة العصبية الاصطناعية للحصول على منحنى الانحراف، ومن خلال مراقبة قيم التنبؤ المخرجة من نموذج التحذير وتغير الانحراف بين القيم المتوقعة للتنبؤ والقيم المقاسة، تم تحقيق التحذير المبكر للاعطال النموذجية لضاغط الغاز، وتم تقديم مثال على فعالية بيانات التشغيل الفعلي لضاغط الغاز في توربينات الغاز من نوع GE 9F. النتائج تظهر أن هذا الطريقة يمكنها اصطياد الأعطال النموذجية لضاغط الغاز بدقة، وبالنسبة لطرق التحذير التقليدية المعتمدة على القيم العتبية، فإنها تعزز نافذة الزمن للتحذير. يمكن تنفيذ نتائج هذه الدراسة مباشرة في محطات توليد الطاقة التي تعتمد على التوربينات الغازية، ويمكن أن توفر توجيهًا مباشرًا لموظفي التشغيل والصيانة في اتخاذ قرارات الإصلاح والصيانة بشكل فوري.

توربينات الغاز, ضاغط الغاز, محاكاة الأداء, شبكة العصبونات الاصطناعية, التحذير من الأعطال