[发明专利]用于确定燃烧器操作状态的方法、装置和计算机程序产品

说明书

本发明题为“用于确定燃烧器操作状态的方法、装置和计算机程序产品”。本发明提供了一种用于确定燃烧器的操作状态的方法。所述方法包括接收多个燃烧器操作状态的基线特征数据。所述多个燃烧器操作状态中的每个燃烧器操作状态的所述基线特征数据包括指示对应的燃烧器操作状态的多个数据类型的基线数据。所述方法还包括接收由多个燃烧器传感器针对燃烧器捕获的监测数据。所述方法还包括使用机器学习来将针对所述燃烧器捕获的所述监测数据的至少一部分与所述基线特征数据进行比较。所述方法还包括至少部分地基于将所述监测数据的所述至少一部分与所述基线特征数据进行比较的结果来确定所述燃烧器的操作状态。还提供了对应的装置和计算机程序产品。

技术领域

本公开的示例性实施方案整体涉及燃烧器操作，并且更具体地讲，涉及确定燃烧器的操作状态。

背景技术

如果不对各个燃烧器进行耗时的手动检查，通常很难检测出故障的燃烧器操作。由于可能存在位于加热炉和其他加热容器内的大量燃烧器，因此检查各个燃烧器通常可能是极其耗时的任务，并且在这些燃烧器停止正确的功能之后几天内可能无法识别出故障的燃烧器。附加地，关于燃烧器操作的专业技术也可能是缺乏的。通过所付努力、智慧和创新，包括在本公开的实施方案中的开发解决方案已经解决了许多这些识别的问题，本文详细描述了这些解决方案的许多示例。

发明内容

本文提供了用于确定燃烧器的操作状态的各种实施方案的方法、装置和计算机程序产品。在示例性实施方案中，提供了一种用于确定燃烧器的操作状态的方法。所述方法包括接收多个燃烧器操作状态的基线特征数据。所述多个燃烧器操作状态中的每个燃烧器操作状态的所述基线特征数据包括指示对应的燃烧器操作状态的多个数据类型的基线数据。所述方法还包括接收由多个燃烧器传感器针对燃烧器捕获的监测数据。所述方法还包括经由机器学习将针对所述燃烧器捕获的所述监测数据的至少一部分与所述基线特征数据进行比较。所述方法还包括至少部分地基于将所述监测数据的所述至少一部分与所述基线特征数据进行比较的结果来确定所述燃烧器的操作状态。

在一些实施方案中，所述方法还包括通过对与在所述燃烧器的一个或多个试验运行期间捕获的监测数据相关联的操作状态进行分类来生成所述基线特征数据的至少一部分。在一些实施方案中，所述方法还包括通过增强在所述燃烧器的一个或多个试验运行期间捕获的监测数据来生成所述基线特征数据的至少一部分。

在一些实施方案中，所述多个燃烧器操作状态中的每个操作状态的所述基线特征数据包括声音数据、图像数据或过程数据中的至少两者。在一些实施方案中，所述监测数据包括时间戳，并且所述方法还包括至少部分地基于所述时间戳来匹配来自所述监测数据的所述声音数据、图像数据或过程数据中的至少两者的所述监测数据。在一些实施方案中，所述监测数据包括过程数据以及所述图像数据或所述声音数据中的至少一者。在一些实施方案中，所述基线特征数据的所述基线数据包括图像数据，并且所述图像数据包括视频数据。在一些实施方案中，所述基线特征数据的所述基线数据包括过程数据，并且所述过程数据包括与所述燃烧器的操作参数相关的数据，所述操作参数定义控制数据、输出数据或环境数据中的至少一者。在一些实施方案中，所述方法还包括在给定时间提供与所述燃烧器的所述操作状态相关的信息和与所述燃烧器的预期操作状态相关的信息的视觉显示。

在另一个实施方案中，提供了用于确定燃烧器的操作状态的装置。所述装置包括至少一个处理器以及包括计算机程序代码指令的至少一个非暂态存储器，所述计算机程序代码指令被配置为在被执行时使得所述装置接收多个燃烧器操作状态的基线特征数据。所述多个燃烧器操作状态中的每个燃烧器操作状态的所述基线特征数据包括指示对应的燃烧器操作状态的多个数据类型的基线数据。所述计算机程序代码指令还被配置成在被执行时使得所述装置接收由多个燃烧器传感器针对燃烧器捕获的监测数据。所述计算机程序代码指令被进一步配置为在被执行时，使得所述装置经由机器学习将针对所述燃烧器捕获的所述监测数据的至少一部分与所述基线特征数据进行比较。所述计算机程序代码指令还被进一步配置为在被执行时，使得所述装置至少部分地基于将所述监测数据的所述至少一部分与所述基线特征数据进行比较的结果来确定所述燃烧器的操作状态。