(57)【要約】【課題】冷凍サイクル装置中における冷凍機油の劣化や水分の混入を遠距離からでも的確に判断できる冷凍機油劣化判定システム及び水分混入判定システムを提供する。【解決手段】受信部は、冷凍サイクル装置中の冷凍機油を撮像した画像データを受信する（Ｓ１１）。光吸収率取得部は、受信部で受信した画像データに基づいて冷凍機油の光吸収率のデータを取得する（Ｓ１２）。光吸収率記憶部は、光吸収率取得部で定期的に又は不定期に取得した光吸収率のデータを順次記憶する（Ｓ１３）。第１参照データ記憶部は、予め用意されている冷凍機油が正常な状態にあるときにおける光吸収率の範囲のデータである第１参照データを記憶する。第１判断部は、光吸収率記憶部に記憶した光吸収率のデータが第１参照データを上回っていないか否かを判断する（Ｓ１４）。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
冷凍サイクル装置中の冷凍機油の光学データを受信する受信部と、
前記受信部で受信した前記光学データに基づいて当該冷凍機油の光吸収率のデータを取得する光吸収率取得部と、
前記光吸収率取得部で定期的に又は不定期に取得した光吸収率のデータを順次記憶する光吸収率記憶部と、
予め用意されている前記冷凍機油が正常な状態にあるときにおける光吸収率の範囲のデータである第１参照データを記憶する第１参照データ記憶部と、
前記光吸収率記憶部に記憶した光吸収率のデータが前記第１参照データを上回っていないか否かを判断する第１判断部とを備える冷凍機油劣化判定システム。
【請求項２】
品質劣化前の前記冷凍機油に関して前記光吸収率記憶部に所定期間蓄積された前記光吸収率のデータに基づいて前記第１参照データを求める参照データ決定部を備え、
前記第１参照データ記憶部は、前記参照データ決定部で求めた前記第１参照データを記憶する請求項１に記載の冷凍機油劣化判定システム。
【請求項３】
前記第１参照データ記憶部は、前記第１参照データとして、前記冷凍機油と同種の冷凍機油を前記冷凍サイクル装置とは別の冷凍サイクル装置で予め使用して当該冷凍機油が正常な状態にあるときに得られた光吸収率の範囲のデータを記憶している請求項１に記載の冷凍機油劣化判定システム。
【請求項４】
前記光吸収率記憶部に記憶されている光吸収率のデータの経時変化から当該光吸収率の将来の変動を予想する光吸収率予想部を備える請求項１乃至請求項３の何れかの一項に記載の冷凍機油劣化判定システム。
【請求項５】
冷凍サイクル装置中の水分を検出すると表示部の色の変化で水分の存在を報知するセンサの当該表示部の光学データを受信する受信部と、
前記冷凍サイクル装置中の水分を検出したときの表示部における色の色相のデータである第２参照データを記憶する第２参照データ記憶部と、
前記受信部が受信した光学データによる前記表示部の色相のデータが前記第２参照データと合致するか否かを判断する第２判断部とを備える水分混入判定システム。
【請求項６】
少なくとも圧縮機、蒸発器、凝縮器、膨張弁及びこれら装置を接続して冷媒を流通させる配管を備えた冷凍サイクル装置本体と、
前記冷凍サイクル装置本体の冷凍機油が滞留する箇所に設けられ当該冷凍機油の光学データを取得する光学素子と、
前記光学素子で取得した光学データを所定の送信先に送信する送信部と、
前記光学素子及び前記送信部を制御して、前記冷凍機油の前記光学データの送信を行う制御部とを備え、
前記所定の送信先は、
前記冷凍機油から取得した光学データを受信する受信部と、
前記受信部で受信した前記光学データに基づいて当該冷凍機油の光吸収率のデータを取得する光吸収率取得部と、
前記光吸収率取得部で定期的に又は不定期に取得した光吸収率のデータを順次記憶する光吸収率記憶部と、
予め用意されている前記冷凍機油が正常な状態にあるときにおける光吸収率の範囲のデータである参照データを記憶する第１参照データ記憶部と、
前記光吸収率記憶部に記憶した光吸収率のデータが前記参照データを上回っているか否かを判断する第１判断部とを備える冷凍機油劣化判定システムにおける前記受信部であることを特徴とする冷凍サイクル装置。
【請求項７】
前記冷凍機油が滞留する箇所にはサイトグラスが設けられ、
前記光学素子は、前記サイトグラスを介して前記冷凍サイクル装置本体の外部から前記冷凍機油の光学データを取得する請求項６に記載の冷凍サイクル装置。
【請求項８】
少なくとも圧縮機、蒸発器、凝縮器、膨張弁及びこれら装置を接続して冷媒を流通させる配管を備えた冷凍サイクル装置本体と、
前記冷凍サイクル装置本体に設けられ当該冷凍サイクル装置本体内の水分を検出したときは表示部の色の変化で水分の存在を報知するモイスチャーセンサと、
前記モイスチャーセンサが存在する箇所に設けられ前記表示部の光学データを取得する光学素子と、
前記光学素子で取得した光学データを所定の送信先に送信する送信部と、
前記光学素子及び前記送信部を制御して、前記表示部の光学データの取得及び前記光学データの送信を行う制御部とを備え、
前記所定の送信先は、
前記表示部の光学データを受信する受信部と、
前記冷凍サイクル装置中の水分を検出したときの表示部における色の色相のデータである参照データを記憶する第２参照データ記憶部と、
前記受信部が受信した光学データによる前記表示部の色相のデータが前記参照データと合致するか否かを判断する第２判断部とを備える水分混入判定システムにおける前記受信部である冷凍サイクル装置。
【請求項９】
少なくとも圧縮機、蒸発器、凝縮器、膨張弁及びこれら装置を接続して冷媒を流通させる配管を備えた冷凍サイクル装置本体と、
前記冷凍サイクル装置本体に設けられ当該冷凍サイクル装置本体内の水分を検出したときは表示部の色の変化で水分の存在を報知するモイスチャーセンサとを備えた冷凍サイクル装置を対象として当該冷凍サイクル装置内の水分の残存を検査する水分残存検査方法であって、
光学素子で前記表示部の光学データを取得する取得工程と、
前記取得工程で取得した表示部の光学データを水分混入判定システムに通信装置によって送信する送信工程と、
前記送信工程後、前記水分混入判定システムから前記光学データに応じた結果を前記通信装置で受信する受信工程とを備え、
前記水分混入判定システムは、
冷凍サイクル装置中の水分を検出すると表示部の色の変化で水分の存在を報知するセンサの当該表示部から取得した光学データを受信する受信部と、
前記冷凍サイクル装置中の水分を検出したときの表示部における色の色相のデータである参照データを記憶する第２参照データ記憶部と、
前記受信部が受信した光学データによる前記表示部の色相のデータが前記参照データと合致するか否かを判断する第２判断部と、
前記第２判断部による判断の結果を前記通信装置に前記光学データに応じた結果として送信する送信部とを備える水分残存検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、冷凍機油劣化判定システム、水分混入判定システム、冷凍サイクル装置及び水分残存検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景技術として、特開平２００２−２９５２２２号公報（特許文献１）がある。この公報には、「ガスを燃料とするガスエンジンで使用されている冷凍機油の酸化の程度及び／または高分子化の程度をモニタする粘度計、分光光度計、監視部と、そのモニタ結果が、前記冷凍機油の酸化の程度及び／または高分子化の程度が所定の基準値を超えることを示す場合、前記冷凍機油を交換するよう指示する判定部、通知部とを備える。」と記載されている（要約参照）。
【０００３】
別の背景技術として、特開平２０１１−４３２４９号公報（特許文献２）がある。この公報には、「冷媒の流入口と流出口とを有し、内部に流入口から流出口に至る流路を有する本体と、本体の上部開口を覆うガラスと、冷媒中の水分を検出するモイスチャーインジケータと、流路の一側に配置され、モイスチャーインジケータを、その一部が冷媒中に露出するとともに露出した部位がガラスの本体の内部に面する側に近接して対向した状態で支持する支持部材とを備えるサイトグラス等。モイスチャーインジケータ及び支持部材等は冷媒の移動を妨げることがないため圧損が小さく、冷媒中の水分の存在を迅速かつ正確に確認することもできる。」と記載されている（要約参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２９５２２２号公報
【特許文献２】特開２０１１−４３２４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の技術では、潤滑油の劣化を判断する基準値について明確に示されてはいない。かかる技術においては、事前に潤滑油の酸化度と吸光度の関係を計測しておく必要があると推定されるが、油種によっては最初から色がついている潤滑油もあり、汎用性に乏しいという不具合がある。
また、特許文献２の技術では、冷凍サイクル装置が設置されている現場に作業員が赴いてモイスチャーインジケータを確認しなければならず、煩雑であり、人為的なミスによる見落としの可能性もあるという不具合がある。
そこで、本発明は、冷凍サイクル装置中における冷凍機油の劣化や水分の混入を遠距離からでも的確に判断できる冷凍機油劣化判定システム及び水分混入判定システム等を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するため、本発明の一形態である冷凍機油劣化判定システムは、冷凍サイクル装置中の冷凍機油の光学データを受信する受信部と、前記受信部で受信した前記光学データに基づいて当該冷凍機油の光吸収率のデータを取得する光吸収率取得部と、前記光吸収率取得部で定期的に又は不定期に取得した光吸収率のデータを順次記憶する光吸収率記憶部と、
予め用意されている前記冷凍機油が正常な状態にあるときにおける光吸収率の範囲のデータである第１参照データを記憶する第１参照データ記憶部と、前記光吸収率記憶部に記憶した光吸収率のデータが前記第１参照データを上回っていないか否かを判断する第１判断部とを備える。
【０００７】
本発明の別の一形態である水分混入判定システムは、冷凍サイクル装置中の水分を検出すると表示部の色の変化で水分の存在を報知するセンサの当該表示部の光学データを受信する受信部と、前記冷凍サイクル装置中の水分を検出したときの表示部における色の色相のデータである第２参照データを記憶する第２参照データ記憶部と、前記受信部が受信した光学データによる前記表示部の色相のデータが前記第２参照データと合致するか否かを判断する第２判断部とを備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、冷凍サイクル装置中における冷凍機油の劣化や水分の混入を遠距離からでも的確に判断できる冷凍機油劣化判定システム及び水分混入判定システムを提供することができる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施例にかかる冷凍サイクル装置のシステム構成を示す系統図である。
【図２】本発明の一実施例にかかる冷凍サイクル装置の冷凍サイクル装置本体の概略構成を示す系統図である。
【図３】本発明の一実施例にかかる冷凍サイクル装置の冷凍サイクル装置における圧縮機及び配管の近傍に設けられた検出・送信装置を示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施例にかかるクラウドの構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の一実施例にかかるクラウドが実行する参照データ決定処理を説明するフローチャートである。
【図６】本発明の一実施例にかかる冷凍サイクル装置において蓄積した光吸収率のデータに関して光吸収率の大きさを縦軸に、時間経過を横軸にして光吸収率の値をプロットしたグラフである。
【図７】本発明の一実施例にかかるクラウドが実行する油劣化判定処理を説明するフローチャートである。
【図８】本発明の一実施例にかかるクラウドが実行する油劣化予想処理を説明するフローチャートである。
【図９】本発明の一実施例にかかる冷凍サイクル装置において蓄積した光吸収率のデータに関して光吸収率の大きさを縦軸に、時間経過を横軸にして光吸収率の値をプロットしたグラフである。
【図１０】本発明の一実施例にかかるクラウドが実行する水分混入判定処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施例について図面を用いて説明する。
図１は、本実施例にかかる冷凍サイクル装置１０００のシステム構成を示す系統図である。冷凍サイクル装置１０００は、複数台の室内機１００を備えたマルチエアコンの例を示している。なお、冷凍サイクル装置１０００は、単一の室内機のみを備えた空気調和機であってもよいし、自然冷媒ヒートポンプ給湯機、乾燥機等、その他の種類の冷凍サイクル装置であってもよい。
本例の冷凍サイクル装置１０００は、室外機２００と、室外機２００と冷媒が流通する配管３００や電気配線で接続され、各部屋の天井に設置される複数台の天井設置型の室内機１００とから構成される。
【００１１】
図２は、冷凍サイクル装置１０００の冷凍サイクル装置本体１１００の概略構成を示す系統図である。室内機１００は、室内熱交換器１１０を備えている。室外機２００は、圧縮機２３０、室外熱交換器２４０、四方弁２２０、膨張弁２５０、アキュムレータ２１０等を備えている。各部材は配管３００により接続されている。なお、便宜上、室内機１００は、１台のみ図示している。
【００１２】
圧縮機２３０は、冷媒を圧縮して高温・高圧のガス冷媒とする。室内熱交換器１１０は、暖房運転か冷房運転かによって凝縮器又は蒸発器として機能する。室外熱交換器２４０は、暖房運転か冷房運転かによって蒸発器又は凝縮器として機能する。膨張弁２５０は、凝縮液化した冷媒を減圧して膨張させ、低温・低圧の気液二相流とする。四方弁２２０は、冷媒の流れる方向を変えることで、冷房運転と暖房運転との切換えを行う。アキュムレータ２１０は、過渡期の液戻り防止のために設置される。
【００１３】
次に、冷凍サイクル装置本体１１００で冷房運転を行う場合の動作について説明する。圧縮機２３０で圧縮された高温高圧のガス冷媒は冷凍機油とともに圧縮機２３０から吐出され、その後、四方弁２２０を経て、室外熱交換器２４０へと流入して、ここで室外空気と熱交換して凝縮液化する。凝縮液化した冷媒は膨張弁２５０で減圧されて膨張して、低温・低圧の気液二相流となって、液側接続配管３１０を経て、室内機１００へ送られる。室内機１００に流入した液冷媒は、室内熱交換器１１０に入り、ここで室内空気である利用側媒体と熱交換して利用側媒体を冷却するとともに、自らは蒸発気化する。その後、ガス冷媒はガス側接続配管３２０を通り、四方弁２２０、アキュムレータ２１０を経て圧縮機２３０へ戻るという冷凍サイクルを構成する。
【００１４】
冷凍サイクル装置１０００は、暖房運転を行う場合には次のように動作する。圧縮機２３０で圧縮された高温高圧のガス冷媒は冷凍機油とともに圧縮機２３０から吐出され、四方弁２２０、ガス側接続配管３２０を経て室内機１００の室内熱交換器１１０へ流入して、ここで室内空気である利用側媒体と熱交換して利用側媒体を加熱し、自らは凝縮液化する。凝縮液化した冷媒は、液側接続配管３１０を経て、膨張弁２５０で減圧され、室外熱交換器２４０で室外空気である熱源媒体と熱交換して蒸発気化する。蒸発気化した冷媒は四方弁２２０、アキュムレータ２１０を経て圧縮機２３０へ戻るという冷凍サイクルを構成する。
【００１５】
ところで、冷凍サイクル装置本体の施工の際には内部の真空引きを行う。しかし、この真空引きが不足することがあり得る。この場合は、冷凍サイクル装置本体の配管内には空気、水分が残留し、これが冷凍機油を酸化させ劣化させてしまう。この冷凍機油の劣化により、圧縮機の摺動部の潤滑性が低下し、圧縮機にダメージを与える。
また、冷媒中に残留水分があると冷媒又は冷凍機油が加水分解して酸が生じる。この酸は冷凍サイクル装置本体内の金属部分に悪影響を与え、冷凍サイクル装置本体内に酸化物が滞留して膨張弁が詰まり、あるいは、閉じられなくなる等の不具合が生じる恐れがある。
【００１６】
そこで、従来は、圧縮機の下部等にサイトグラスを設け、冷凍機油の色が濃くなっていることを確認して冷凍機油が劣化して交換時期にあることを判断していた。これに対して前記特許文献１の技術では、ガスを燃料とするガスエンジンで使用されている潤滑油の酸化程度をモニタして、所定の基準値を超えると、潤滑油の交換を指示するシステムについて提案している。
【００１７】
しかし、特許文献１の技術では、潤滑油の劣化を判断する基準値について明確に示されてはいないという不具合がある。すなわち、かかる技術においては、事前に潤滑油の酸化度と吸光度の関係を計測しておく必要があると推定される。また、油種によっては最初から色がついている潤滑油もあり、汎用性に乏しいという不具合がある。
また、特許文献２では、冷媒が流通するサイトグラス内にモイスチャーインジケータを設け、当該モイスチャーインジケータの表示部における色の変動を観察することで冷媒中に存在する水分を検出することが開示されている。
【００１８】
しかし、特許文献２の技術では、冷凍サイクル装置が設置されている現場に作業員が赴いてモイスチャーインジケータを確認しなければならず、煩雑であり、人為的なミスによる見落としの可能性もあるという不具合がある。
そこで、以下では、冷凍サイクル装置１０００中における冷凍機油の劣化や水分の混入を遠距離からでも的確に判断できる手段について説明する。
【００１９】
図３は、冷凍サイクル装置１０００における圧縮機２３０及び配管３００の近傍に設けられた検出・送信装置１，１１を示すブロック図である。まず、検出・送信装置１は、例えば圧縮機２３０の近傍に設けられている。すなわち、冷凍機油が滞留し易い圧縮機２３０の下部にはサイトグラス２３１が設けられ、圧縮機２３０内部の冷凍機油を外部から視認可能である。検出・送信装置１は、発光素子２と撮像素子（光学素子）３とを備えている。発光素子２はサイトグラス２３１に対して光を照射し、撮像素子３が発光素子２で照らされたサイトグラス２３１の奥の冷凍機油を撮像する。撮像素子３には送信部となる通信制御装置４が接続され、撮像素子３で撮像した画像データをインターネット上のクラウド２０に送信する。なお、光学素子３は、撮像装置のみに限定されない。すなわち、光学素子３は、画像データを取得することに限定されず、光学的なデータ（光学データ）を取得するデバイスであればよい。例えば、画像データに代えて光学素子３で検出した光の透過率を示す特性データであってもよい。以下では、光学データは、主として撮像素子３で撮像した画像データであるものとして説明する。通信制御装置４は、図３に示すように無線通信（携帯電話網等）を介してインターネットに接続してクラウド２０と通信を行ってもよいし、有線通信を介してインターネットに接続してもよい。クラウド２０は、冷凍サイクル装置１０００の施工、管理等を行う会社が運営するもので、同社内のサーバ４０ともインターネットを介して通信可能である。なお、発光素子２と撮像素子３とからなる検出・送信装置１は、アキュムレータ２１０の下部やオイルセパレータ（図示せず）の下部に設けられたサイトグラスを介して、それらの内部の冷凍機油を撮像するようにしてもよい。あるいは、圧縮機２３０、アキュムレータ２１０及びオイルセパレータ（図示せず）のうちの複数台に検出・送信装置１を設けるようにしてもよい。
【００２０】
検出・送信装置１１は、配管３００のうち、液側接続配管３１０側の近傍に設置される。すなわち、液側接続配管３１０にはサイトグラス３１１が設けられ、当該サイトグラス３１１内にはモイスチャーセンサ１２が設けられている。モイスチャーセンサ１２は、水分を検出すると、その表示部（図示せず）の色が変化して、水分の検知を報知するセンサである。例えば、本例では、モイスチャーセンサ１２の表示部は、モイスチャーセンサ１２が水分を検知すると緑色から黄色に変色する。検出・送信装置１１は、発光素子１３と撮像素子（光学素子）１４とを備えている。発光素子１３はサイトグラス３１１に対して光を照射し、撮像素子１４が発光素子１３で照らされたサイトグラス３１１の奥に位置するモイスチャーセンサ１２の表示部を撮像する。撮像素子１４には前記の通信部となる通信制御装置４が接続され、撮像素子１４で撮像した画像データをインターネット上のクラウド２０に送信する。なお、光学素子１４は、撮像装置のみに限定されない。すなわち、光学素子１４は、画像データを取得することに限定されず、光学的なデータ（光学データ）を取得するデバイスであればよい。例えば、画像データに代えて光学素子１４で検出した光の透過率を示す特性データであってもよい。以下では、光学データは、主として撮像素子１４で撮像した画像データであるものとして説明する。また、モイスチャーセンサ１２は、液側接続配管３１０側の複数個所に設置し、当該複数個所に検出・送信装置１１を設けるようにしてもよい。また、図３では、室外機２００、室内機１００外の配管３００にサイトグラス３１１及びモイスチャーセンサ１２を設ける例で図示しているが、液側接続配管３１０であれば、室外機２００又は室内機１００内を通過する配管３００に設けるようにしてもよい。なお、モイスチャーセンサ１２を液側接続配管３１０側に設けるのは、ガス側接続配管３２０では水分を検出することが困難だからである。
【００２１】
検出・送信装置１，１１は、制御部１５によって制御されて、撮像素子３，１４で撮像を行い、通信制御装置４によって撮像した各画像データをクラウド２０に送信する。制御部１５は、マイクロコンピュータ等で構成される制御装置である。
クラウド２０に送信するデータのデータ量を縮小するためには、制御部１５の制御によって、撮像素子３，１４で撮像した画像データを、光の透過率を表す特性データや、色を表す特性データに処理したうえで、通信制御装置４によってクラウド２０に送信するようにしてもよい。
さらに、撮像素子３，１４が光の透過率を表す特性データや色を表す特定データを直接出力するようにして、通信制御装置４によってクラウド２０に送信するようにしてもよい。
【００２２】
図４は、クラウド２０の構成を示すブロック図である。クラウド２０は、冷凍機油劣化判定システム及び水分混入判定システムを実現するものである。クラウド２０は、インターネット上の複数台のサーバから構成されるが、ここでは、便宜上、クラウド２０を１台のサーバとして図示し、説明する。このクラウド２０は、各種演算を行い、各部を集中的に制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）２１と、ＣＰＵ２１の作業エリアとなるＲＡＭ（Random Access Memory）２２とを備えている。また、クラウド２０は、各種データを記憶する不揮発性の記憶装置である磁気記憶装置（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）２３と、冷凍サイクル装置１０００の通信制御装置４やサーバ４０とインターネットを介して通信を行う通信制御装置２４とを備えている。ＨＤＤ２３には、ＣＰＵ２１が動作するための異常判定プログラム２５がセットアップされている。ＣＰＵ２１は、異常判定プログラム２５に基づいて動作することによって、冷凍機油劣化判定システム及び水分混入判定システムの機能を実現する。
【００２３】
すなわち、ＣＰＵ２１は、異常判定プログラム２５に基づいて、受信部２７、光吸収率取得部２８、光吸収率記憶部２９、第１参照データ記憶部３０、第１判断部３１、参照データ決定部３２及び光吸収率予想部３３の機能を実現する。また、ＣＰＵ２１は、異常判定プログラム２５に基づいて、第２参照データ記憶部３４、第２判断部３５及び送信部３６の機能を実現する。これらの各機能部が実行する処理の内容については後述する。
【００２４】
次に本実施例の作用効果について説明する。
クラウド２０は、本発明の冷凍機油劣化判定システム及び水分混入判定システムを実現するシステムであり、各地に設置されている冷凍サイクル装置１０００から画像データを受信して、冷凍サイクル装置１０００毎に冷凍機油の劣化や水分の混入の有無を判定する。
【００２５】
図５は、参照データ決定処理のフローチャートである。まず、クラウド２０において、図５の参照データ決定処理を実行する。参照データ決定処理は、クラウド２０が冷凍機油劣化判定システムとして機能する際に必要な第１参照データを求める処理である。まず、受信部２７は、冷凍サイクル装置１０００の撮像素子３からサイトグラス２３１越しに撮像した圧縮機２３０内等の冷凍機油の画像データ等を通信制御装置４から受信する（Ｓ１）。この画像データ等の受信は、クラウド２０が冷凍サイクル装置１０００の制御部１５に指示して実行させてもよいし、冷凍サイクル装置１０００の制御部１５が自発的に送信した画像データをクラウド２０の受信部２７が受動的に受信してもよい（以下、受信部２７が行う各画像データの受信について同様）。この画像データ等は、定期的又は不定期に受信することができる。しかし、望ましくは、およそ１分毎〜１時間毎に定期的に当該画像データを取得するのがよい。
【００２６】
次に、Ｓ１で取得したデータが画像データの場合、光吸収率取得部２８が画像データに所定の画像処理を施して冷凍機油の光吸収率のデータを取得する（Ｓ２）。かかる処理には、ＡＴＳＭカラーによる簡易比色法を用いることができる。すなわち、冷凍機油は劣化すると色相が濃く変化する。そこで、Ｓ２では、ＡＴＳＭカラーによる簡易比色法を用いて、劣化していない冷凍機油に関する光吸収率の値のデータを取得することができる。そして、この光吸収率のデータを、光吸収率記憶部２９が、ＨＤＤ２３の所定領域に記憶する（Ｓ３）。この場合、ＨＤＤ２３には、冷凍サイクル装置１０００毎に光吸収率のデータを記憶する記憶領域が用意されている。なお、Ｓ１で取得した画像データもＨＤＤ２３に記憶してもよいが、画像データの保存は一般に大きな記憶容量を必要とするため、光吸収率のデータを取得後の画像データは破棄してもよい。
【００２７】
このようにして、冷凍サイクル装置１０００毎に光吸収率のデータを定期的に又は不定期に収集することが可能となる。かかる光吸収率のデータの収集は当該冷凍サイクル装置１０００のビル等への設置時から開始する。そして、所定期間（学習期間）の間、当該冷凍サイクル装置１０００について光吸収率のデータを収集する（Ｓ４のＹｅｓ）。すなわち、「学習期間」とは、後記する劣化していない正常な冷凍機油の光吸収率がどの程度の値の範囲をとるのかを学習するための期間である。学習期間としては、一例を挙げれば２〜３カ月程度である。かかる所定期間は、新規の冷凍サイクル装置１０００が稼働を開始してから、その冷凍機油が未だ劣化を生じないであろう期間までで終了させるのが望ましい。そして、かかる学習期間内に光吸収率のデータのサンプルをある程度の数だけ集めておく必要がある。なお、学習期間が経過していないときは（Ｓ４のＮｏ）、Ｓ１に戻り、前記のような所定のインターバルを空けて再度Ｓ１以下の処理が実行される。
【００２８】
図６は、ある冷凍サイクル装置１０００において蓄積した光吸収率のデータに関して光吸収率の大きさを縦軸に、時間経過を横軸にして光吸収率の値をプロットしたグラフである。図６において「学習期間」内の光吸収率のデータは、劣化していない正常な冷凍機油について色相の濃さの幅を示すものである。すなわち、正常な冷凍機油の色相の濃さにも、前記した冷凍機油の画像データ取得のタイミング等によって、ある程度の幅がある。そして、参照データ決定部３２が、例えば、その幅の上限値ａから下限値ｂまでの範囲を、劣化していない正常な冷凍機油について色相の濃さを示す正常範囲のデータとして第１参照データに決定する（Ｓ５）。なお、かかる上限値ａから下限値ｂまでの範囲にある程度の幅を持たせてもよい（例えば光吸収率のデータの上限値より１０％程度高い値を第１参照データの上限値ａとする等）。また、学習期間内における光吸収率のデータの中に飛びぬけて高かったり、低かったりする値がイレギュラー的に含まれていたときは、当該値を削除して第１参照データを決定するのが望ましい。このようにして学習により得られた劣化のない正常な冷凍機油の光吸収率の値を示す第１参照データは、第１参照データ記憶部３０が、冷凍サイクル装置１０００毎にＨＤＤ２３の所定の領域に記憶する（Ｓ６）。
【００２９】
図５に示す参照データ決定処理により、各冷凍サイクル装置１０００における学習によって第１参照データを得ることができるが、第１参照データを得るための手段はこれに留まらない。すなわち、該当の冷凍サイクル装置１０００で使用している冷凍機油と同種の冷凍機油を当該冷凍サイクル装置１０００とは別の冷凍サイクル装置で予め使用する。そして、その冷凍機油が正常な状態にあるときに前記参照データ決定処理と同様な処理により学習で得られた光吸収率の範囲のデータを第１参照データとして、予め第１参照データ記憶部３０がＨＤＤ２３に記憶しておいてもよい。この場合、第１参照データは当該冷凍サイクル装置１０００をビル等に設置した際には既にクラウド２０に格納しておくことができる。
【００３０】
次に、油劣化判定処理について説明する。図７は、油劣化判定処理を示すフローチャートである。油劣化判定処理は、前記の第１参照データを用いて、各冷凍サイクル装置１０００における冷凍機油の劣化の有無を判定する処理である。
まず、受信部２７が冷凍サイクル装置１０００の冷凍機油の画像データ等を受信する（Ｓ１１）。次に、光吸収率取得部２８が、この画像データ等から冷凍機油の光吸収率のデータを取得する（Ｓ１２）。そして、光吸収率記憶部２９が、当該光吸収率のデータを当該冷凍サイクル装置１０００についてのＨＤＤ２３の記憶領域に記憶する（Ｓ１３）。ここでもＳ１１で取得した画像データ等の記憶も併せて記憶するようにしてもよい。このＳ１１〜Ｓ１３の処理は、前記Ｓ１〜Ｓ３の処理と同様であるため、詳細な説明は省略する。
【００３１】
次に、Ｓ１３で記憶した光吸収率のデータが示す光吸収率と、前記第１参照データとを、第１判断部３１が比較する（Ｓ１４）。その結果、光吸収率のデータが示す光吸収率が第１参照データを上回っているときは（Ｓ１４のＹｅｓ）、送信部３６が当該の冷凍サイクル装置１０００の冷凍機油が劣化している旨をサーバ４０に送信する（Ｓ１５）。かかる処理は、参照データ決定処理の終了等により、第１参照データが存在する各冷凍サイクル装置１０００について実施する。すなわち、図６において、時間ｃ以後の各プロットデータがＳ１２で取得した光吸収率のデータであり、このデータを第１参照データと比較する。図６において、符号ｄに示す光吸収率は明らかに第１参照データからの逸脱を繰り返しており、当該の冷凍サイクル装置１０００の冷凍機油が劣化していると判定することができる。なお、光吸収率が第１参照データを上回っていないときは（Ｓ１４のＮｏ）、Ｓ１１に戻り、所定のインターバルを空けて再度Ｓ１１以下の処理が実行される。
【００３２】
次に、油劣化予想処理について説明する。図８は、油劣化予想処理を示すフローチャートである。油劣化予想処理は、当該の冷凍サイクル装置１０００の冷凍機油が劣化してメインテナンスが必要となる時期を予測する処理である。
かかる処理は、前記の油劣化判定処理によって、光吸収率のデータが光吸収率記憶部２９によってある程度蓄積されているが、油劣化判定処理に基づく冷凍機油の劣化の判定（Ｓ１４のＹｅｓ）が未だなされていないときに行われる。
すなわち、まず、Ｓ１３で、光吸収率記憶部２９が、当該光吸収率のデータを当該冷凍サイクル装置１０００についてのＨＤＤ２３の記憶領域に記憶したときに（Ｓ２１のＹｅｓ）、次のような処理が行われる。
【００３３】
すなわち、第１判断部３１の判断によって、光吸収率のデータが示す光吸収率が第１参照データを上回っていないときは（Ｓ２２のＮｏ）、Ｓ２３に進む。Ｓ２３では、光吸収率予想部３３が、（前記の参照データ決定処理を行う場合は、時間ｃ以後に）光吸収率のデータのＨＤＤ２３への蓄積数が所定数を上回っているか否かを判断する。光吸収率のデータのＨＤＤ２３への蓄積数が所定数を上回っているときは（Ｓ２３のＹｅｓ）、光吸収率予想部３３が、光吸収率記憶部２９によってＨＤＤ２３に記憶されている光吸収率のデータの経時変化から当該光吸収率の将来の変動を予想する（Ｓ２４）。具体的な予想の手法としては、最小二乗法、直線近似法等を用いることができる。よって、Ｓ２３にいう「所定数」とは、最小二乗法、あるいは直線近似法等を的確に用いることができるだけの光吸収率のデータ数である。なお、光吸収率のデータのＨＤＤ２３への蓄積数が所定数を上回っていないときは（Ｓ２３のＮｏ）、光吸収率予想部３３は、処理をＳ２１に戻す（Ｓ２３のＹｅｓ）。また、光吸収率のデータが示す光吸収率が第１参照データを上回っているときは（Ｓ２２のＹｅｓ）、その旨を、送信部３６がサーバ４０に送信する（Ｓ２６）。
【００３４】
図９は、油劣化予想処理について説明するグラフである。図９は、図６のグラフと同様のグラフである。時間ｅが現在の日時を示している。そして、Ｓ２４の処理により求めた光吸収率の将来の予想値を示すグラフがグラフ線ｆである。このグラフ線ｆによれば、時間ｇには、明らかに光吸収率は第１参照データを超える。よって、時間ｅに相当する日時には、該当の冷凍サイクル装置１０００のメインテナンス時期となる。一方、光吸収率のデータが図９の光吸収率の上限値ａと下限値ｂとの間であまり変動がなければ、光吸収率の将来の予想値は第１参照データを超えない。そこで、光吸収率の将来の予想値を示すグラフの先が第１参照データを超えたときに（Ｓ２５のＹｅｓ）、次のような処理を行う。すなわち、グラフ線ｆが第１参照データを明らかに越えるであろうと考えられる時間ｇに相当する日時に冷凍機油の劣化に対応するメインテナンス時期を迎える旨を、送信部３６がサーバ４０に送信する（Ｓ２６）。
【００３５】
次に水分混入判定処理について説明する。図１０は、水分混入判定処理を説明するフローチャートである。水分混入判定処理は、冷凍サイクル装置１０００中に水分が混入しているか否かを判定する処理である。
まず、受信部２７は、該当の冷凍サイクル装置１０００から撮像素子１４によってサイトグラス３１１越しにモイスチャーセンサ１２の表示部の画像を撮像した画像データ等を、通信制御装置４を介して受信する（Ｓ３１）。このモイスチャーセンサ１２の表示部は、例えば、前記のとおりモイスチャーセンサ１２が水分を検出していないときは所定の色相の緑色をしており、水分を検出したときは所定の色相の黄色に変色する。
第２参照データ記憶部３４は、モイスチャーセンサ１２が水分を検出したときに表示部に現れる所定の色相の黄色を示す色相データを第２参照データとしてＨＤＤ２３の所定領域に記憶している。
【００３６】
そして、第２判断部３５は、受信部２７で受信した画像データ等が示す色相データが第２参照データと合致するか否かを判断する（Ｓ３２）。受信部２７で受信した画像データ等が示す色相データが第２参照データと一致するときは（Ｓ３２のＹｅｓ）、モイスチャーセンサ１２が該当の冷凍サイクル装置１０００内で水分を検出したということである。そこで、この場合は、送信部３６が、通信制御装置２４を介して該当の冷凍サイクル装置１０００内で水分を検出された旨をサーバ４０に送信する（Ｓ３３）。なお、色相データが第２参照データと一致しないときは（Ｓ３２のＮｏ）、Ｓ３１に戻り、所定のインターバル後に再度Ｓ３１以下の処理を実行する。
【００３７】
なお、本実施例では、クラウド２０によって本発明の冷凍機油劣化判定システム及び水分混入判定システムの両方を実現する例を示しているが、冷凍機油劣化判定システム又は水分混入判定システムのどちらかのみをクラウド２０で実現してもよい。また、クラウド２０によって本発明の冷凍機油劣化判定システム及び水分混入判定システムの両方を実現する場合、Ｓ１，Ｓ１１の画像データの受信と、Ｓ３１の画像データの受信とを同時並行的に行なってもよい。
【００３８】
また、冷凍サイクル装置１０００の検出・送信装置１１を用いずに、水分残存検査方法を実行してもよい。水分残存検査方法は、検出・送信装置１１を用いずに、冷凍サイクル装置１０００内の水分の残存を検査する方法である。かかる水分残存検査方法では、次の各工程を順次実施する。
（１）取得工程
作業者が冷凍サイクル装置１０００のサイトグラス３１１越しにモイスチャーセンサ１２の表示部の画像を撮像装置で撮像して取得する。
【００３９】
（２）送信工程
次に、作業者は、この撮像した画像の画像データを、どの冷凍サイクル装置１０００に関するものであるかのデータを付加して所定の通信装置を用いてクラウド２０に送信する。また、かかるデータにはデータ受信先として作業者の通信装置のロケーションを特定するデータも添付する。
（３）受信工程
送信工程後、当該送信工程で送信した画像データに基づいてクラウド２０において前記の水分混入判定処理が行われ、その結果が作業者の通信装置に送信されるので（Ｓ３３）、この結果を作業者が通信装置で受信する。これによって、該当の冷凍サイクル装置１０００における水分混入の有無を知ることができる。なお、これらの各工程で使用する撮像装置及び通信装置としては、具体的には、スマートフォン、タブレット等、インターネット接続機能及びカメラ機能を有する携帯情報端末装置を用いることができる。
【００４０】
以上説明した冷凍サイクル装置１０００及びクラウド２０からなるシステムによれば、劣化していない冷凍機油の色の濃さを示す冷凍機油の光吸収率のデータを集積した第１参照データをクラウド２０に記憶している。そして、冷凍サイクル装置１０００の冷凍機油を撮像した画像データから光吸収率のデータを取得し、これを第１参照データと比較することで、当該冷凍サイクル装置１０００について冷凍機油の劣化の有無を的確に判断することができる（図７、図６）。しかも、かかる判断結果を冷凍サイクル装置１０００から離れた遠隔地で容易に知ることができる。
第１参照データは、前記の学習期間の間に冷凍サイクル装置１０００の劣化していない冷凍機油の撮像を繰り返して学習することにより決定することができるので（図５、図６）、的確に第１参照データを決定することができる。
【００４１】
また、前記のとおり、第１参照データは、学習によって決定するのではなく、予め冷凍サイクル装置１０００の冷凍機油と同種の冷凍機油であって劣化していないものを用意して、これから光吸収率のデータを取得して決定することもできる。この場合は、冷凍サイクル装置１０００の設置当初から冷凍機油における劣化の有無の判断を行うことができる。そのため、冷凍サイクル装置１０００の設置初期の急激な冷凍機油の劣化も見逃すことなく検出することができる。
【００４２】
さらに、図８の油劣化予想処理を行えば、冷凍サイクル装置１０００の冷凍機油の劣化時期を事前に予想することができるので、冷凍機油の交換を行うメインテナンス処理の事前準備を時間の余裕をもって行うことができる。
その上、図１０の水分混入判定処理によれば、冷凍サイクル装置１０００中に水分が混入していることをモイスチャーセンサ１２を用いて的確に検出し、当該水分混入の有無を冷凍サイクル装置１０００の遠隔地で容易に知ることができる。
また、前記の水分残存検査方法によれば、検出・送信装置１１を設置しなくても、冷凍サイクル装置１０００の施工時に作業者が現場で冷凍サイクル装置１０００中の水分混入の人為的ミスに直ちに気付くことができる。
【００４３】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることも可能である。
【００４４】
また、上記の各処理部等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又はＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くこともできる。
また、制御線や情報線や配管は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線や配管を示しているとは限らない。
【符号の説明】
【００４５】
３      撮像素子（光学素子）
４      通信制御装置（送信部）
１２    モイスチャーセンサ
１４    撮像素子（光学素子）
１５    制御部
２０    クラウド（冷凍機油劣化判定システム、水分混入判定システム）
２７    受信部
２８    光吸収率取得部
２９    光吸収率記憶部
３０    第１参照データ記憶部
３１    第１判断部
３２    参照データ決定部
３３    光吸収率予想部
３４    第２参照データ記憶部
３５    第２判断部
３６    送信部
１１０  室内熱交換器（蒸発器、凝縮器）
２３０  圧縮機
２４０  室外熱交換器（蒸発器、凝縮器）
２５０  膨張弁
３００  配管
１０００  冷凍サイクル装置
１１００  冷凍サイクル装置本体
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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