FLUID ANALYSIS AND MONITORING USING OPTICAL SPECTROSCOPY

• Main Authors: SIERS, Michael, YOUNG, Dustin, RUDDER, Scott, CHMIELEWSKI, Mark, MORTON, Chris
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 06.12.2018
• Subjects: INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIRCHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES; MEASURING; PHYSICS; TESTING

Systems, methods, and computer-program products for fluid analysis and monitoring are disclosed. Embodiments include a removable and replaceable sampling system and an analytical system connected to the sampling system. A fluid may be routed through the sampling system and data may be collected from the fluid via the sampling system. The sampling system may process and transmit the data to the analytical system. The analytical system may include a command and control system to receive and store the data in a database and compare the data to existing data for the fluid in the database to identify conditions in the fluid. Fluid conditions may be determined using machine learning models that are generated from well-characterized known training data. Predicted fluid conditions may then be used to automatically implement control processes for an operating machine containing the fluid. L'invention concerne des systèmes, des procédés et des produits programmes d'ordinateur pour l'analyse et la surveillance de fluides. Des modes de réalisation comprennent un système d'échantillonnage amovible et remplaçable et un système analytique raccordé au système d'échantillonnage. Un fluide peut être acheminé à travers le système d'échantillonnage et des données en temps réel peuvent être collectées à partir du fluide par le biais du système d'échantillonnage. Le système d'échantillonnage peut traiter et transmettre les données au système analytique. Le système analytique peut comprendre un système de commande et de contrôle qui peut recevoir et stocker les données en temps réel dans une base de données et comparer les données à des données existantes pour le fluide dans la base de données afin d'identifier des conditions du fluide. Des conditions de fluide peuvent être déterminées à l'aide de modèles d'apprentissage machine qui sont générés à partir de données d'apprentissage connues bien caractérisées. Des conditions de fluide prédites peuvent ensuite être utilisées pour mettre en oeuvre automatiquement des processus de commande pour une machine d'exploitation contenant le fluide.