2019 BEST TECHNICAL PAPER AWARD: il premio per la diagnostica su turbine a gas è targato DE

Il gruppo di ricerca composto dagli Ingegneri Enzo Losi e  Lucrezia Manservigi, e guidato dal Prof. Venturini del Dipartimento di Ingegneria di Ferrara, si aggiudica il  premio  “2019 Best Technical Paper Award” dall’“Oil & Gas Applications Committee” dell’International Gas Turbine Institute (IGTI) dell’American Society of Mechanical Engineers (ASME) per un lavoro scientifico presentato al Congresso Internazionale ASME Turbo Expo 2019 tenutosi a Phoenix (AZ, USA) dal 17 al 21 giugno 2019, il convegno scientifico più importante al mondo nell’ambito delle turbine a gas.

La consegna del premio era prevista durante il Congresso ASME Turbo Expo 2020 che si sarebbe dovuto svolgere a Londra (UK) dal 22 al 26 giugno 2020 e che invece, a causa dell’emergenza sanitaria COVID-19, si svolgerà come “evento virtuale” dal 21 al 25 settembre 2020.

Il lavoro che ha portato al prestigioso riconoscimento internazionale, successivamente pubblicato anche su “ASME Journal of Engineering for Gas Turbines and Power”, è:

Losi, E., Venturini, M., Manservigi, L., Ceschini, G. F., Bechini, G., 2019, “Anomaly Detection in Gas Turbine Time Series by Means of Bayesian Hierarchical Models”, Proc. ASME Turbo Expo 2019, June 17-21, Phoenix, Arizona USA. ASME Paper GT2019-90057.

L’articolo presenta una metodologia basata su modello Bayesiano gerarchico (Bayesian Hierarchical Model - BHM), che utilizza i dati passati e le osservazioni real-time di sensori ridondanti per stimare, in modo probabilistico, l’andamento nel tempo di un sensore virtuale non affetto da guasti, rispetto al quale si valuta l’attendibilità delle misure effettuate dai sensori fisici. Per testare l’efficacia di questo approccio, sono stati impiantati guasti simulati in dataset sperimentali rilevati su turbine a gas. I guasti simulati, di diversa intensità e numerosità, hanno permesso di ottimizzare la capacità diagnostica del nuovo approccio. L’attività di ricerca presentata nell’articolo è stata svolta nell’ambito di una collaborazione di ricerca tra il Dipartimento di Ingegneria e l’azienda Siemens AG (Germania).

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