(57)【要約】【課題】冷凍空調機器の水冷水系の汚れ難易度を定量的に把握して、洗浄周期を客観的に算出する洗浄周期算出システムを提供する。【解決手段】洗浄周期算出システムは、汚れ難いと判定されている冷凍空調機器の水冷水系の水質データから構成された基準空間の各基準項目の平均値および標準偏差と相関係数行列の逆行列が記憶されているデータベースと、入力される判定対象の冷凍空調機器の水冷水系の水質データから当該冷凍空調機器の上記基準空間からのマハラノビスの距離を算出し、上記マハラノビスの距離を予め定められた基準距離と比較することにより当該冷凍空調機器が汚れ易いか汚れ難いかを判定する汚れ難易判定手段と、を有する。【選択図】図１
2006349230.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
汚れ難いと判定されている冷凍空調機器の水冷水系の水質データから構成された基準空間の各基準項目の平均値および標準偏差と相関係数行列の逆行列とが記憶されているデータベースと、
入力される判定対象の冷凍空調機器の水冷水系の水質データから当該冷凍空調機器の上記基準空間からのマハラノビスの距離を算出し、上記マハラノビスの距離を予め定められた基準距離と比較することにより当該冷凍空調機器が汚れ易いか汚れ難いかを判定する汚れ難易判定手段と、
を有することを特徴とする洗浄周期算出システム。
【請求項２】
上記水質データは、上記水冷水系の補給水または冷却水の電気伝導度、酸消費量（ｐＨ４．８）、カルシウム硬度、イオン状シリカ、鉄に関するデータを含むことを特徴とする請求項１に記載する洗浄周期算出システム。
【請求項３】
算出された上記マハラノビスの距離と上記基準距離とから当該冷凍空調機器の洗浄周期を算出する洗浄周期算出手段を有することを特徴とする請求項１または２に記載する洗浄周期算出システム。
【請求項４】
上記基準空間は、汚れ難いと判定されている冷凍空調機器の水冷水系の水質データに水質基準の基準値の上限値および下限値を追加したものから構成されていることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載する洗浄周期算出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、寿命延長、効率保持のための冷凍空調機器の水冷水系の洗浄周期を算出する洗浄周期算出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
冷凍空調機器の水冷水系に対して、冷却水で冷却する熱交換器を通過する冷却水または冷却塔に供給される補給水の水質を検査し、水質基準値をはずれた場合、水源を変更する、冷却方法を変更するまたは水処理の方法を再検討するなどの処理を施している（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
【非特許文献１】（社）日本冷凍空調工業会、ＪＲＡ−ＧＬ−０２−１９９４「冷凍空調機器用水冷水水質基準」、１９９３年１１月２４日
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、水質の判断は行われているが、汚れ難易度や洗浄周期は保守員が経験に基づき定性的に決めて冷凍空調機器の水冷水系に洗浄剤を入れて洗浄を行っている。そのため、洗浄周期が適切か否か、洗浄時の水冷水系の汚れの度合いなどが不明であるという問題がある。
【０００５】
この発明の目的は、冷凍空調機器の水冷水系の汚れ難易度を定量的に把握して、洗浄周期を客観的に算出する洗浄周期算出システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係わる洗浄周期算出システムは、汚れ難いと判定されている冷凍空調機器の水冷水系の水質データから構成された基準空間の各基準項目の平均値および標準偏差と相関係数行列の逆行列が記憶されているデータベースと、入力される判定対象の冷凍空調機器の水冷水系の水質データから当該冷凍空調機器の上記基準空間からのマハラノビスの距離を算出し、上記マハラノビスの距離を予め定められた基準距離と比較することにより当該冷凍空調機器が汚れ易いか汚れ難いかを判定する汚れ難易判定手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００７】
この発明に係わる洗浄周期算出システムの効果は、冷凍空調機器の水冷水系の水質データのうち、汚れ難い物件の汚れ難易度に係わる水質データを基準空間として用いて、対象物件の水質データから上記基準空間からのマハラノビスの距離を算出し、基準距離と比較することにより汚れ易いまたは汚れ難いと判定するので、保守員の主観に頼らずに定量的に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係わる洗浄周期算出システムの機能ブロック図である。図２は、保守員により定性的に汚れ難いと判定されている物件の補給水の水質データである。図３は、保守員により定性的に汚れ易いと判定されている物件の補給水の水質データである。図４は、図２と図３とに示された水質データから算出されたマハラノビスの距離である。
【０００９】
この発明の実施の形態１に係わる洗浄周期算出システム１は、管理対象として登録されている冷凍空調機器（以下、物件と称す。）の水冷水系に供給される補給水の水質データに基づき、当該物件が汚れ易いまたは汚れ難い物件のいずれかに該当するのかを判定し、洗浄周期を算出する。
実施の形態１に係わる洗浄周期算出システム１では、物件の水冷水系のうち主として冷却塔に供給される補給水の水質データが上述の判定および算出に用いられる。通常、補給水の水質の関する基準として日本冷凍空調工業会標準規格ＪＲＣ−ＧＬ−０２−１９９４「冷凍空調機器用水冷水水質基準」（以下、水質基準と称す。）が規定されており、８つの基準項目および６つの参考項目とそれぞれに対する補給水基準値が設定されている。
【００１０】
この発明の実施の形態１に係わる洗浄周期算出システム１は、図１に示すように、従前からまたは新たに汚れ難いと判定されている物件の補給水の水質データから算出された、基準空間での各基準項目の平均値および標準偏差と相関係数行列の逆行列が記憶されているデータベース２、判定対象の物件の入力された水質データから当該物件のマハラノビスの距離を算出し、マハラノビスの距離を予め定められた基準距離と比較することにより当該物件が汚れ易い物件か汚れ難い物件かを判定する汚れ難易判定手段３、算出されたマハラノビスの距離から当該物件の洗浄周期を算出する洗浄周期算出手段４、判定結果および算出された洗浄周期を外部に出力する出力手段５を有している。洗浄周期算出システム１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、インタフェース回路を備えるコンピュータにより構成されている。また、水質データは、ＪＩＳ−Ｋ１０１０（工業用水試験方法）またはこれに準ずる方法により計測される。
【００１１】
洗浄周期算出システム１には、補給水の水質データの基準項目として電気伝導度、酸消費量（ｐＨ４．８）、カルシウム硬度、イオン状シリカ、鉄が入力される。この項目は次のようにして見いだしたものである。保守員により定性的に汚れ易いか汚れ難いかに判定されている物件の７項目の水質データを分析した。その結果、平均値が汚れ難い物件では補給水基準値以内で、汚れ易い物件では補給水基準値を超えている項目は、全硬度、カルシウム硬度、イオン状シリカ、鉄の４項目であった。また、電気伝導度、酸消費量（ｐＨ４．８）は、汚れ易い物件の中には補給水基準値を超えているものがあり、ある程度汚れに影響している。なお、全硬度とカルシウム硬度とは相関が強いので、全硬度を水質データから除外した。
【００１２】
次に、基準空間としては、保守員により汚れ難いと定性的に判定されている物件の５項目の水質データを採用している。
次に、基準空間における平均値ｍｊおよび標準偏差σｊは、以下のようにして求める。
汚れ難いと既に定性的に判定されている対象の５項目の水質データＸｉｊ（ｉは１〜ｎの整数で、ｎは対象の物件の数、ｊは１〜５の整数で、水質データの項目数である。）から各項目に対応する平均値ｍｊを式（１）、各項目に対応する標準偏差σｊを式（２）に基づいて求める。この平均値ｍｊと標準偏差σｊとがデータベース２に記憶されている。
【００１３】
【数１】
2006349230.tif 000003
【００１４】
次に、基準空間における相関係数行列の逆行列Ａは、以下のようにして求める。
基準化されたデータｘｉｊを水質データＸｉｊから平均値ｍｊと標準偏差σｊとを用いて式（３）に基づいて求める。それから、各基準化されたデータｘｉｊの間の相関係数ｒｐｑ（ｐは１〜５の整数、ｑは１〜５の整数である。）を式（４）に基づいて求め、すべての相関係数ｒｐｑから式（５）に示すような相関係数行列Ｒを求める。次に、相関係数行列Ｒから式（６）に示すような逆行列Ａ＝Ｒ−１を求める。この逆行列Ａがデータベース２に記憶されている。
【００１５】
【数２】
2006349230.tif 000004
【００１６】
次に、汚れ難易判定手段３に予め定められているマハラノビスの距離に関する基準距離Ｄｓｔａの求め方について説明する。
保守員が過去に定性的に汚れ難いと判定している物件の図２に示される水質データと同様に汚れ易いと判定している物件の図３に示される水質データとを用いて、それぞれの物件のハマラノビスの距離Ｄｉを式（７）に基づいて算出する。
【００１７】
【数３】
2006349230.tif 000005
【００１８】
図４に算出されたマハラノビスの距離Ｄｉが示されている。図４から分かるように、汚れ易いと定性的に判定されている物件のマハラノビスの距離Ｄｉの最小値は７．３であり、汚れ難いと定性的に判定されている物件のマハラノビスの距離Ｄｉの最大値は１．３である。そこで、洗浄周期算出システム１では、汚れ易い物件か汚れ難い物件かを判定するための、マハラノビスの距離に関する基準距離Ｄｓｔａとして、上述の既存の水質データの解析結果から、４が設定されている。
【００１９】
汚れ難易判定手段３は、判定および算出の対象の物件の補給水の５項目の水質データＸｈｊから基準化されたデータｘｈｊを式（８）に基づいて算出する。それから、式（９）に基づいて対象の物件のマハラノビスの距離Ｄｈを算出する。
【００２０】
【数４】
2006349230.tif 000006
【００２１】
次に、汚れ難易判定手段３は、算出したマハラノビスの距離Ｄｈと基準距離Ｄｓｔａの４を比較して、マハラノビスの距離Ｄｈが基準距離Ｄｓｔａの４を超えているとき、当該物件は汚れ易い物件であると判定し、マハラノビスの距離Ｄｈが基準距離Ｄｓｔａの４以下のとき、当該物件は汚れ難い物件であると判定する。
【００２２】
洗浄周期算出手段４は、算出されたマハラノビスの距離Ｄｈと基準距離Ｄｓｔａとを用いて式（１０）に基づいて洗浄周期Ｐ（回／年）を算出する。
【００２３】
【数５】
2006349230.tif 000007
【００２４】
出力手段５は、洗浄周期算出システム１に接続されている図示しないモニタに、水質データが入力された物件のマハラノビスの距離Ｄｈおよび洗浄周期Ｐを表示する。
【００２５】
このような洗浄周期算出システム１は、冷凍空調機器の水冷水系に供給される補給水の水質データのうち、汚れ難い物件の汚れ難易度に係わる５項目の水質データを基準空間として用いて、対象物件の水質データから上記基準空間からのマハラノビスの距離を算出し、基準距離と比較することにより汚れ易いまたは汚れ難い物件と判定するので、保守員の主観に頼らずに定量的に判定を行うことができる。
また、水質データから定量的な洗浄周期が算出できる。
【００２６】
実施の形態２．
図５は、保守員により定性的に汚れ難いと判定されている物件の冷却水の水質データである。図６は、保守員により定性的に汚れ易いと判定されている物件の冷却水の水質データである。図７は、図５と図６とに示された冷却水の水質データから算出されたマハラノビスの距離である。
【００２７】
この発明の実施の形態２に係わる洗浄周期算出システムは、実施の形態１に係わる洗浄周期算出システム１と入力される水質データが補給水ではなく冷却水からのものであることが異なっており、その他は同様であるので、同様な部分に同じ符号を付記して説明は省略する。冷却水とは、一過式、循環式とも熱交換器を通過する水をいう。
実施の形態２に係わる洗浄周期算出システムには、冷却水の水質データの項目として電気伝導度、酸消費量（ｐＨ４．８）、カルシウム硬度、イオン状シリカ、鉄が入力される。この項目は次のようにして見いだしたものである。保守員により定性的に汚れ易いか汚れ難いかに区分けされた物件の７項目の水質データを分析した。その結果、平均値が汚れ難い物件では冷却水基準値以内で、汚れ易い物件では冷却水基準値を超えている項目は、イオン状シリカ、鉄の２項目であった。また、電気伝導度、酸消費量（ｐＨ４．８）、カルシウム硬度は、汚れ易い物件の中には冷却水基準値を超えているものがあり、ある程度汚れに影響している。
【００２８】
図５には保守員が定性的に汚れ難いと判定している物件の冷却水の５項目の水質データを示し、図６には保守員が定性的に汚れ易いと判定している物件の冷却水の５項目の水質データを示す。そして、実施の形態１と同様に、汚れ難いと判定している物件の冷却水の水質データから式（１）、式（２）に基づき平均値ｍｊと標準偏差σｊを求め、式（３）に基づき基準化したデータを求め、式（４）に基づき相関係数ｒｐｑを求める。それから相関係数行列Ｒを式（５）に従って求め、相関係数行列Ｒから相関係数行列Ｒの逆行列Ａを求める。この過程で求められた平均値ｍｊ、標準偏差σｊ、相関係数行列の逆行列Ａがデータベース２に記憶される。
【００２９】
この平均値ｍｊ、標準偏差σｊ、相関係数行列の逆行列Ａを用いて、図５、図６に示す水質データから、式（７）に基づいて物件のマララノビスの距離Ｄｉを求める。
図７には、算出されたマハラノビスの距離Ｄｉが示されている。図７から分かるように、汚れ易いと定性的に判定されている物件のマハラノビスの距離Ｄｉの最小値は１０５であり、汚れ難いと定性的に判定されている物件のマハラノビスの距離Ｄｉの最大値は１．３である。そこで、実施の形態２に係わる洗浄周期算出システムでは、汚れ易い物件か汚れ難い物件かを判定するための、マハラノビスの距離に関する基準距離Ｄｓｔａとして、上述の既存の水質データの解析結果から、６０が設定される。
【００３０】
このような洗浄周期算出システムは、物件の冷却水の水質データを用いても、汚れ易いまたは汚れ難い物件の判定を、保守員の主観に頼らずに定量的に行うことができる。
【００３１】
実施の形態３．
図８は、実施の形態３に係わるデータベースに記憶される基準空間を求める際に利用する水質データである。
実施の形態３に係わる洗浄周期算出システムは、実施の形態２に係わる洗浄周期システムとデータベース２に記憶されている平均値、標準偏差および相関係数行列の逆行列が異なっており、それ以外は同様であるので、同様な部分に同じ符号を付記して説明は省略する。
【００３２】
実施の形態３に係わる基準空間として、図８に示すように、保守員により汚れ難いと定性的に判定されている物件の冷却水の５項目の水質データに水質基準の５項目の冷却水基準値の上限値および下限値を追加したものを用いている。
図９に図６に示す汚れ易いと定性的に判定されている物件の冷却水の水質データから実施の形態３に係わる基準空間を用いて算出されたマハラノビスの距離と洗浄周期を示す。図９には、従前に各物件の定性的に決められた洗浄周期を併記してある。
図９から分かるようにマハラノビスの距離と基準距離とから算出された洗浄周期が実際の洗浄周期に類似し、十分に実用に適用することができる。
【００３３】
このように基準空間に冷却水基準値の上限値と下限値とを追加することにより、冷却水だけの水質データの場合に起こり得る水質データが揃いすぎてマハラノビスの距離が大きくなるという問題を防ぐことができる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】この発明の実施の形態１に係わる洗浄周期算出システムの機能ブロック図である。
【図２】保守員により定性的に汚れ難いと判定されている物件の補給水の水質データである。
【図３】保守員により定性的に汚れ易いと判定されている物件の補給水の水質データである。
【図４】図２と図３とに示された水質データから算出されたマハラノビスの距離である。
【図５】保守員により定性的に汚れ難いと判定されている物件の冷却水の水質データである。
【図６】保守員により定性的に汚れ易いと判定されている物件の冷却水の水質データである。
【図７】図５と図６とに示された冷却水の水質データから算出されたマハラノビスの距離である。
【図８】実施の形態３に係わるデータベースに記憶される基準空間を求める際に利用する水質データである。
【図９】図６に示す汚れ易いと定性的に判定されている物件の冷却水の水質データから実施の形態３に係わる基準空間を用いて算出されたマハラノビスの距離を示す。
【符号の説明】
【００３５】
１  洗浄周期算出システム、２  データベース、３  汚れ難易判定手段、４  洗浄周期算出手段、５  出力手段。
【図１】
2006349230.tif 000008
【図２】
2006349230.tif 000009
【図３】
2006349230.tif 000010
【図４】
2006349230.tif 000011
【図５】
2006349230.tif 000012
【図６】
2006349230.tif 000013
【図７】
2006349230.tif 000014
【図８】
2006349230.tif 000015
【図９】
2006349230.tif 000016