(57)【要約】【課題】本開示は、換気システムにおけるフィルタの交換の間での最適なフィルタライフサイクルを判別する方法を提供する。【解決手段】この方法は、処理装置で次のステップ：フィルタの少なくとも製造に関連するリソースの量を示す少なくとも一つのフィルタハードウェア値を受信し、フィルタの使用に関連するリソースの量あるいは割合を示す少なくとも一つのフィルタ使用値を受信し、それぞれ、各時間におけるフィルタ上での測定した圧力降下を示す複数の測定データポイントを受信し、合計のフィルタリソース消費を最小化することで、最適なフィルタライフサイクルを判別し、合計のフィルタリソース消費は、フィルタライフサイクルに反比例するリソース消費に応じた第１の要素と、フィルタライフサイクルに直接的に比例するリソース消費に応じた第２の要素と、を含み、それぞれ、時間上の未来の各ポイントにおけるフィルタ上での予測される圧力降下を示す複数の予測データポイントを供給し、連続する測定データポイントをウィンドウにグループ化し、各ウィンドウは、少なくとも一つの測定データポイントを含み、各ウィンドウについて、最大の圧力降下を特定し、特定した最大の圧力降下を、最大の圧力降下としてウィンドウの全ての測定データポイントに割り当て、各測定データポイントについて、各測定データポイントの最大の圧力降下と測定した圧力降下とに基づいて、エアフローを推定し、フィルタ使用値、測定データポイント、予測データポイント及び推定したエアフローに基づいて、第２の要素を導出する、ことを実行する。【選択図】        図１
2019516060.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
換気システムにおけるフィルタの交換の間での最適なフィルタライフサイクルを判別する方法であって、処理装置で、以下のステップ：
前記フィルタの少なくとも製造に関連するリソースの量を示す少なくとも一つのフィルタハードウェア値（Ｃｆｉｌｔｅｒ）を受信し、
前記フィルタの使用に関連する前記リソースの量あるいは割合を示す少なくとも一つのフィルタ使用値（Ｃｕｓｅ）を受信し、
複数の測定データポイント（Ｍ［ｉ］）であって、それぞれ、各時間（Ｍ［ｉ］ｔ）における前記フィルタ上での測定した圧力降下（Ｍ［ｉ］ｐ）を示す複数の測定データポイントを受信し、
合計のフィルタリソース消費を最小化することで、前記最適なフィルタライフサイクルを判別し、前記合計のフィルタリソース消費は、
前記フィルタライフサイクルに反比例する前記リソース消費に応じた第１の要素（Ｆｉｌｔｅｒａｎｎｕａｌ＿ｃｏｓｔ［ｉ］）と、
前記フィルタライフサイクルに直接的に比例する前記リソース消費に応じた第２の要素（Ｅｎｅｒｇｙａｎｎｕａｌ＿ｃｏｓｔ［ｉ］）と、を含み、
複数の予測データポイントであって、それぞれ、時間上の未来の各ポイントにおける前記フィルタ上での予測される圧力降下を示す複数の予測データポイントを供給し、
連続する測定データポイント（Ｍ［ｉ］）をウィンドウ（Ｗ）にグループ化し、各ウィンドウ（Ｗ）は、少なくとも一つの前記測定データポイント（Ｍ［ｉ］）を含み、
各ウィンドウ（Ｗ）について、
最大の圧力降下を特定し、
前記特定した最大の圧力降下を、最大の圧力降下（ｍａｘ＿ｖａｌｕｅｓ［ｉ］）として当該ウィンドウの全ての測定データポイント（Ｍ［ｉ］）に割り当て、
各測定データポイント（Ｍ［ｉ］）について、
前記各測定データポイント（Ｍ［ｉ］）の前記最大の圧力降下（ｍａｘ＿ｖａｌｕｅｓ［ｉ］）と前記測定した圧力降下（Ｍ［ｉ］ｐ）とに基づいて、エアフロー（Ｑ［ｉ］）を推定し、
前記フィルタ使用値（Ｃｕｓｅ）、前記測定データポイント（Ｍ［ｉ］）、前記予測データポイント及び前記推定したエアフロー（Ｑ［ｉ］）に基づいて、前記第２の要素（Ｅｎｅｒｇｙａｎｎｕａｌ＿ｃｏｓｔ［ｉ］）を導出する、ことを実行することを特徴とする方法。
【請求項２】
複数の予測データポイントを供給するステップは、式Ｐ（ｔ）＝ｓｔａｒｔＰａ＊ｅｂ＊ｔによって各予測される圧力降下を計算することを含み、ｓｔａｒｔＰａは前記予測における圧力降下の開始であり、前記測定データポイント（Ｍ［ｉ］）の測定した圧力降下（Ｍ［ｉ］ｐ）から選択されたものであり、ｂは環境係数であり、ｔは開始圧力降下（ｓｔａｒｔＰａ）の時から前記圧力降下が予測される時間上のポイントまでの時間である、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記開始圧力降下（ｓｔａｒｔＰａ）は、直近の利用可能な前記測定データポイントの前記測定した圧力降下に基づいて導出される値である、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記開始圧力降下（ｓｔａｒｔＰａ）は、直近の利用可能な前記測定データポイントあるいは前記直近の利用可能なウィンドウの前記最大の圧力降下に基づいて導出される値である、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項５】
各ウィンドウ（Ｗ）は、少なくとも２つ、好ましくは少なくとも３あるいは４つの測定データポイント（Ｍ［ｉ］）を含む、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記ウィンドウは、所定のあるいは動的な数の測定データポイント（Ｍ［ｉ］）を含む、ことを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
各ウィンドウ（Ｗ）についての前記最大の圧力降下は、前記ウィンドウの少なくともいくつかの前記測定データポイント（Ｍ［ｉ］）の前記測定した圧力降下（Ｍ［ｉ］ｐ）の平均値に関して判別される、ことを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
各ウィンドウ（Ｗ）についての前記最大の圧力降下は、少なくとも一つの先行するウィンドウの測定した圧力降下（Ｍ［ｉ］ｐ）及び／または最大の圧力降下に関して判別される、ことを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
各測定データポイント（Ｍ［ｉ］）について前記エアフローを推定するステップは、
各測定データポイント（Ｍ［ｉ］）について前記推定したエアフロー（Ｑ［ｉ］）を、当該データポイントの測定した圧力降下（Ｍ［ｉ］ｐ）及び前記フィルタの特性関数に基づいて導出する、ことを含み、
前記特徴関数は、前記エアフロー（Ｑ）を、前記フィルタについての前記圧力降下（Ｐ）の関数として示す、ことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
各測定データポイント（Ｍ［ｉ］）について前記エアフローを推定するステップは、
前記測定データポイント（Ｍ［ｉ］）の前記最大の圧力降下（ｍａｘ＿ｖａｌｕｅｓ［ｉ］）及び前記測定した圧力降下（Ｍ［ｉ］ｐ）に基づいてスケーリング要素を供給し、
前記スケーリング要素を用いてクリーンなときの前記フィルタの特性関数を調整する、ことを含む、ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記予測データポイントの少なくとも一つ、好ましくはいくつかについて前記エアフローを予測する、ことをさらに含む、ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記予測データポイントの前記予測されるエアフローは、前記測定データポイント（Ｍ［ｉ］）の少なくともいくつかについて推定したエアフロー（Ｑ［ｉ］）に基づいて導出された固定値である、ことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記予測データポイントの前記予測されるエアフローは、前記予測データポイントの少なくとも一つ、好ましくはいくつかに基づいて導出される各値である、ことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
前記第２の要素（Ｅｎｅｒｇｙａｎｎｕａｌ＿ｃｏｓｔ［ｉ］）は、各測定データポイント（Ｍ［ｉ］）の前記推定したエアフロー（Ｑ［ｉ］）及び／または前記予測データポイントについての前記予測したエアフローに基づいて導出される、ことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１５】
前記第２の要素（Ｅｎｅｒｇｙａｎｎｕａｌ＿ｃｏｓｔ［ｉ］）は、前記測定データポイント（Ｍ［ｉ］）間の各インターバル（Ｍ［ｉ＋１］ｔ−Ｍ[ｉ]ｔ）のリソース消費の合計として計算される、ことを特徴とする請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１６】
前記第１の要素（Ｆｉｌｔｅｒａｎｎｕａｌ＿ｃｏｓｔ[ｉ］）は、前記フィルタハードウェア値（Ｃｆｉｌｔｅｒ）、前記時間（Ｍ［ｉ］ｔ）の逆数、及び任意の１つ以上の定数の積としてによって判別される、ことを特徴とする請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１７】
前記第２の要素（Ｅｎｅｒｇｙａｎｎｕａｌ＿ｃｏｓｔ［ｉ］）は、前記フィルタ使用値（Ｃｕｓｅ）、エアフロー（Ｑ[ｉ]）、圧力降下（Ｍ［ｉ］ｐ）、時間インターバル（Ｍ［ｉ＋１］ｔ−Ｍ[ｉ］ｔ）、ファン効率（η）の逆数、時間（Ｍ［ｉ］ｔ）の逆数、及び任意の１つ以上の定数の積の合計によって判別される、ことを特徴とする請求項１乃至１６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１８】
前記第２の要素（Ｅｎｅｒｇｙａｎｎｕａｌ＿ｃｏｓｔ［ｉ］）は、次の式に従って判別され、
2019516060.tif 000034
ＰｒｉｃｅｋＷｈはキロワット時毎のエネルギーコストであり、Ｍ［ｉ］ｔは時間上の前記各ポイントであり、
2019516060.tif 000035
Ｍ［ｉ］ｐは圧力降下であり、Ｍ［ｉ＋１］ｔ−Ｍ[ｉ］ｔは測定データポイントＭ［ｉ＋１］とＭ［ｉ］との間の時間インターバルであり、ηはファン効率であり、ＣｕｒｒｅｎｔＱは前記測定データポイント（Ｍ［ｉ］）の前記推定エアフロー（Ｑ［ｉ］）あるいは前記推定エアフロー（Ｑ［ｉ］）の少なくともいくつかの平均である、ことを特徴とする請求項１乃至１７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
前記最適なライフサイクルは、前記時間（Ｍ［ｉ］）に関して以下の式を最小化することで判別される、ことを特徴とする請求項１乃至１８のいずれか１項に記載の方法。
2019516060.tif 000036
【請求項２０】
換気システムにおけるフィルタを監視するシステムであって、
前記フィルタの少なくとも製造に関連するリソースの量を示すフィルタハードウェア値を受信する手段と、
前記フィルタの使用に関連する前記リソースの量を示すフィルタ使用値を受信する手段と、
前記換気システムの使用における前記フィルタ上での圧力降下を測定する測定手段と、
請求項１乃至１９のいずれか１項に記載の方法に従って、最適なフィルタライフサイクルを判別する処理手段と、
を備えることを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、換気システムにおけるフィルタ交換間でのフィルタライフサイクルを最適化する方法及び装置に関する。
【０００２】
本発明は、換気システムの全体的なフィルタコスト及び／または二酸化炭素の影響を改善する方法を提供する。
【０００３】
本発明は、パーティクルで満たされたエアフローからパーティクルを分離するシステムに適用可能である。
【背景技術】
【０００４】
建物、船あるいは他の主要な構造に適用される換気システムは、典型的には、換気ダクトと、換気ダクトを介してエアを移動させるように構成されたファンとを備える。しかしながら、多くのシステムは、さらに熱交換器及び水分交換器等の更なる構成要素を備え、望ましい室内気候を提供するように動作する。
【０００５】
ユーザ及び換気システム構成要素の両方について、パーティクルへの露出を低減するため、システムは、通常、流入及び／または流出するエアをろ過するよう構成された１つ以上のフィルタを備える。
【０００６】
そのようなフィルタは、典型的には消耗品であり、特定のインターバルでの交換を要する。フィルタ自体及びその交換に要する労力に関連したコストの観点から、一般的に、フィルタの交換を可能な限り抑え、好ましくはその技術的サービスライフの最後にのみ交換したいという要望がある。
【０００７】
また、フィルタを使用していると、ろ過されたエアから分離されたパーティクルで徐々に詰まっていく。フィルタが詰まるとともに、エアフローに対してより大きな抵抗となり、そのためにファンはより多く動作することが必要になる。ファンがより多く動作すると、そのエネルギー消費は増加する。従って、エネルギー消費を最小限にするため、フィルタをできるだけ高い頻度で交換したいという要望もあった。
【０００８】
ＦＲ２７７０７８８Ａ、ＵＳ２００５２４７１９４Ａ、ＵＳ２００８０１４８５３Ａ、ＪＰ２０１１１９１０１７Ａ、ＵＳ６０３５８５１Ａ、ＵＳ２００７１４６１４８Ａ、及びＵＳ５０３６６９８Ａに、フィルタ状態を監視するために様々な方法が開示される。しかしながら、これらの方法は、フィルタの技術的サービスライフの予測、つまり、フィルタがどれくらいの時間十分に良好に作動するかを予測するものである。これらは、フィルタが十分に良好に作用する間、つまり、十分なろ過及び十分に低い圧力降下が得られている間、技術的サービスライフが終了するよりも十分前にフィルタを交換することで、実際の合計のリソース消費が低下する点を考慮したものではなかった。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本開示は、ＳＥ５３７５０６Ｃ２に開示された方法及びシステムを向上させるもので、良好に作用する。
【００１０】
図５は、３週間の期間にわたる測定した圧力降下の例を示す。図５から、圧力降下は、突然に変化することが分かり、これは、ファンが「需要制御換気」あるいは「ＤＣＶ」で動作するからである。つまり、ファンは必要な場合のみ動作し、これはファンが連続的にあるいは所定の期間動作する古い換気システムとは対照的なエネルギー節約手法である。従って、ファンは、例えば人が存在したり、換気設備において何らかの種類のアクティビティが行われているときのみ動作する。
【００１１】
しかしながら、当該ＤＣＶは、フィルタライフサイクルの最適化に影響を与える。好ましくは、最適なフィルタライフサイクルを適切に推定するため、圧力降下とエアフローとの両方を測定することが望ましい。
【００１２】
全体的に改善されたリソース活用を達成するため、フィルタ交換の間の期間を最適化するさらなる改善がなされた方法が求められている。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の目的は、換気システムにおける交換の間でのフィルタライフサイクルを最適化する方法及びシステムを提供することである。
【００１４】
本発明は、添付の独立特許請求の範囲、実施の形態を伴う添付の従属特許請求の範囲、以下の説明及び図面によって画定される。
【００１５】
第１の様態によれば、換気システムにおけるフィルタの交換の間での最適なフィルタライフサイクルを判別する方法が提供される。この方法は、処理装置において、以下の、前記フィルタの少なくとも製造に関連するリソースの量を示す少なくとも一つのフィルタハードウェア値を受信し、前記フィルタの使用に関連する前記リソースの量あるいは割合を示す少なくとも一つのフィルタ使用値を受信し、複数の測定データポイントであって、それぞれ、各時間における前記フィルタ上での測定した圧力降下を示す複数の測定データポイントを受信し、合計のフィルタリソース消費を最小化することで、前記最適なフィルタライフサイクルを判別し、前記合計のフィルタリソース消費は、前記フィルタライフサイクルに反比例する前記リソース消費に応じた第１の要素と、前記フィルタライフサイクルに直接的に比例する前記リソース消費に応じた第２の要素と、を含み、複数の予測データポイントであって、それぞれ、時間上の未来の各ポイントにおける前記フィルタ上での予測される圧力降下を示す複数の予測データポイントを供給し、連続する測定データポイントをウィンドウにグループ化し、各ウィンドウは、少なくとも一つの前記測定データポイントを含み、各ウィンドウについて、最大の圧力降下を特定し、前記特定した最大の圧力降下を、最大の圧力降下として当該ウィンドウの全ての測定データポイントに割り当て、各測定データポイントについて、前記各測定データポイントの前記最大の圧力降下と前記測定した圧力降下とに基づいて、エアフローを推定し、前記フィルタ使用値、前記測定データポイント、前記予測データポイント及び前記推定したエアフローに基づいて、前記第２の要素を導出する、ことを実行する。
【００１６】
用語「フィルタ」は、実際に交換される部品であり、従ってフィルタ媒体のみ、あるいは、フィルタ媒体と、このフィルタ媒体がマウントされるフレームとを含み得る。また、用語「フィルタ」は、単一のフィルタユニット、及び、直列及び／または並列に接続された２つ以上の個別のフィルタを備えたフィルタアセンブリの両方を含み得る。
【００１７】
「フィルタハードウェア値」は、フィルタの交換に関連したリソース消費、つまり、主にフィルタ自体のコスト（あるいはＣＯ２の影響等の他のリソース消費）として捉えることができるが、分配ロケーションからフィルタ使用ロケーションへのフィルタ搬送コスト、移動のコストを含むこともあるオペレータがフィルタ交換を行うコスト、及び使用したフィルタの廃棄のコスト等のコストにまで拡張可能である。
【００１８】
「フィルタ使用値」は、フィルタハードウェア値と同じリソースの消費として捉えることができるが、フィルタの実際の使用、つまり、主にフィルタを通過するようにエアを移動させることに用いたエネルギーのコスト（あるいはＣＯ２の影響等の他のリソース消費）に関連する。
【００１９】
「フィルタ上での測定した圧力降下」は、使用されている実際のフィルタによって与えられる圧力降下の測定である。
【００２０】
従って、本開示は、フィルタコストの観点からフィルタ交換を可能な限り抑えつつも、ファン駆動エネルギーの観点からフィルタをより高い頻度で交換したい要望がある、という点に基づくものである。
【００２１】
コストの観点に加えて、二酸化炭素の観点もあり、フィルタ自体の製造（及び分配）が、ファンを駆動するのに使用したエネルギーと同様に、環境に対してある程度の二酸化炭素の影響を与える。
【００２２】
従って、本発明は、コストや二酸化炭素の影響等のリソース消費を最小限にする観点を伴うフィルタ交換を計画可能な改善された方法を提供する。
【００２３】
特に、本発明は、ＤＣＶシステムにおける別のエアフロー計の必要性を排除し、従って圧力降下の測定に基づいてエアフローを推定できる。この推定したエアフローは、次にフィルタライフサイクルを推定するベースとなる。
【００２４】
方法において、複数の予測データポイントを供給するステップは、式Ｐ（ｔ）＝ｓｔａｒｔＰａ＊ｅｂ＊ｔによって各予測される圧力降下を計算することを含んでよく、ｓｔａｒｔＰａは前記予測における圧力降下の開始であり、前記測定データポイントの測定した圧力降下から選択されたものであり、ｂは環境係数であり、ｔは開始圧力降下ｓｔａｒｔＰａの時から前記圧力降下が予測される時間上のポイントまでの時間である。
【００２５】
特に、前記開始圧力降下ｓｔａｒｔＰａは、直近の利用可能な前記測定データポイントの前記測定した圧力降下に基づいて導出される値であってよい。
【００２６】
前記開始圧力降下ｓｔａｒｔＰａは、直近の利用可能な前記測定データポイントあるいは前記直近の利用可能なウィンドウの前記最大の圧力降下に基づいて導出される値であってもよい。
【００２７】
方法において、各ウィンドウは、少なくとも２つ、好ましくは少なくとも３あるいは４つの測定データポイントを含んでよい。
【００２８】
実際には、各ウィンドウは、例えば、１時間、１日（２４時間）、１週間、１月等の所定の時点の全ての測定データポイントを含んでよい。
【００２９】
前記ウィンドウは、所定のあるいは動的な数の測定データポイントを含むものであってよい。
【００３０】
前記ウィンドウは、最大数の測定データポイント、例えば、２４時間で測定したデータポイントを含んでよい。
【００３１】
各ウィンドウについての前記最大の圧力降下は、前記ウィンドウの少なくともいくつかの前記測定データポイントの前記測定した圧力降下の平均値に関して判別されてよい。
【００３２】
例えば、最大の圧力降下は、当該最大の圧力低下が平均圧力降下から所定の要素、例えば、平均圧力降下の３０％、５０％、７０％あるいは１００％等を超えて逸脱しない限り、ウィンドウの測定した圧力降下の全てあるいは一部のうちの最大の圧力降下として判別されてよい。
【００３３】
所定の要素、急騰、ノイズ及び他の望ましくない測定した圧力降下は除去され、より正確な最大の圧力降下が取得される。
【００３４】
各ウィンドウについての前記最大の圧力降下は、少なくとも一つの先行するウィンドウの測定した圧力降下及び／または最大の圧力降下に関して判別される。
【００３５】
例えば、最大の圧力降下は、直近の先行するウィンドウの最大の圧力降下及び／または最大の測定した圧力降下と少なくとも同じ程度の大きさの値に設定され得る。
【００３６】
方法において、各測定データポイントについて前記エアフローを推定するステップは、各測定データポイントについて前記推定したエアフローを、当該データポイントの測定した圧力降下及び前記フィルタの特性関数に基づいて導出する、ことを含んでよく、前記特徴関数は、前記エアフローを、前記フィルタについての前記圧力降下の関数として示す。
【００３７】
上記の方法において、各測定データポイントについて前記エアフローを推定するステップは、前記測定データポイントの前記最大の圧力降下及び前記測定した圧力降下に基づいてスケーリング要素を供給し、前記スケーリング要素を用いてクリーンなときの前記フィルタの特性関数を調整する、ことを含んでよい。
【００３８】
方法は、前記予測データポイントの少なくとも一つ、好ましくはいくつかについて前記エアフローを予測する、ことをさらに含んでよい。
【００３９】
前記予測データポイントの前記予測されるエアフローは、前記測定データポイントの少なくともいくつかについて推定したエアフローに基づいて導出された固定値であってよい。
【００４０】
前記予測データポイントの前記予測されるエアフローは、前記予測データポイントの少なくとも一つ、好ましくはいくつかに基づいて導出される各値であってよい。
【００４１】
方法によれば、各測定ポイントの現在のフローを、測定した圧力降下に基づいて推定し得る。従って、システムは、一つの圧力降下測定装置のみによって圧力降下及びエアフローの両方を報知することができ、これにより、換気システムにおけるフィルタを監視するシステムのコストを低減できる。
【００４２】
方法において、第２の要素は、各測定データポイントの推定したエアフロー及び／または予測データポイントについての予測されるエアフローに基づいて導出されるものであってよい。
【００４３】
前記第２の要素は、前記測定データポイント間の各インターバルのリソース消費の合計として計算されてよい。
【００４４】
方法において、前記第１の要素は、前記フィルタハードウェア値、前記時間の逆数、及び任意の１つ以上の定数の積として判別されてよい。
【００４５】
前記第２の要素は、前記フィルタ使用値、エアフロー、圧力降下、時間インターバル、ファン効率の逆数、時間の逆数、及び任意の１つ以上の定数の積の合計として判別されてよい。
【００４６】
前記定数は、望ましい時間スケールを与えることを目的とする値を含んでよい。つまり、結果としての値は、秒、分、時、日あるいは週等の任意の時間単位に関連するものであってよい。
【００４７】
前記第２の要素は、次の式に従って判別されてよく、
2019516060.tif 000003
ＰｒｉｃｅｋＷｈはキロワット時毎のエネルギーコストであり、Ｍ［ｉ］ｔは時間上の前記各ポイントであり、
2019516060.tif 000004
Ｍ［ｉ］ｐは圧力降下であり、Ｍ［ｉ＋１］ｔ−Ｍ[ｉ］ｔは測定データポイントＭ［ｉ＋１］とＭ［ｉ］との間の時間インターバルであり、ηはファン効率であり、ＣｕｒｒｅｎｔＱは前記測定データポイント（Ｍ［ｉ］）の前記推定エアフロー（Ｑ［ｉ］）あるいは前記推定エアフロー（Ｑ［ｉ］）の少なくともいくつかの平均である。
【００４８】
前記最適なライフサイクルは、前記時間（Ｍ［ｉ］）に関して以下の式を最小化することで判別されてよい。
2019516060.tif 000005
【００４９】
第２の様態によれば、換気システムにおけるフィルタを監視するシステムであって、前記フィルタの少なくとも製造に関連するリソースの量を示すフィルタハードウェア値を受信する手段と、前記フィルタの使用に関連する前記リソースの量を示すフィルタ使用値を受信する手段と、前記換気システムの使用における前記フィルタ上での圧力降下を測定する測定手段と、先行する請求項のいずれか１項に記載の方法に従って、最適なフィルタライフサイクルを判別する処理手段と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【００５０】
【図１】本開示を適用可能な換気システム１を概略的に示す。
【図２】クリーンなフィルタについての特性フィルタ曲線のプロット及び異なる程度まで使用されたフィルタについてスケーリングした特性曲線である。
【図３】フィルタ上での圧力降下の関数としてエアフローＱ（ｐ）を示すスケーリングしたフィルタ曲線のプロットである。
【図４】フィルタ上での圧力降下の関数としてエアフローＱ（ｐ）を示すスケーリングした特性フィルタ曲線のプロットである。
【図５】フィルタの時間上での測定した圧力降下を示す。
【発明を実施するための形態】
【００５１】
図１は、換気システム１を概略的に示し、当該システムは、例えば、建物の空間へ／空間からエアを供給するために使用可能である。システム１は、換気ダクト２０、２２と、換気ダクト及び交換可能なフィルタカートリッジ１１を保持するように適合されたフィルタモジュール１０とを介してエアを移動させるファン２１とを備える。フィルタモジュール１０には、フィルタ上での圧力降下を測定する測定装置１２ａ、１２ｂが設けられる。例えば、測定装置は、第１及び第２の圧力センサ１２ａ、１２ｂを備えてよい。測定装置は、コントローラ３０に接続されてよく、当該コントローラは、圧力センサ１２ａ、１２ｂから測定データを受信するように適合される。
【００５２】
コントローラ３０は、センサ１２ａ、１２ｂから各圧力値を受信し、圧力降下を計算するように構成される。代替的に、センサは、圧力降下を直接的に測定するように構成されてよく、従ってコントローラ３０に単一の値を供給する。
【００５３】
コントローラ３０は、センサ１２ａ、１２ｂから継続的あるいは所定のインターバルで値を読み、受信したデータをメモリに記憶するように構成されてよい。代替的に、コントローラ３０は、調査の際にのみセンサから値を読むように構成されてもよい。
【００５４】
コントローラ３０は、遠隔ユニット３１と通信するように構成されてよく、当該遠隔ユニットは、コンピュータ、モバイル端末等であってよい。
【００５５】
一つの実施の形態においては、コントローラ３０は、センサインターフェースと通信装置とを有する専用のユニットの形態で提供されてよく、当該専用のユニットは、例えば、テキストメッセージサービス（ＳＭＳ、Ｓｈｏｒｔ  Ｍｅｓｓａｇｅ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）、あるいは、２Ｇ、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、ブルートゥース（登録商標）、ＷｉＦｉ、ジグビー、ＷＬＡＮ等の通信プロトコルを介した電子メールを介して通信するように構成されてもよい。当該ユニットは、所定のインターバルであるいは調査の際のみ、センサデータを送信するように構成されてよい。例えば、当該ユニットは、現在のセンサデータを送信することで、入来するテキストメッセージに自動的に応答するように構成されてよい。当該ユニットは、このようにメモリを持つ必要が全くなく、必要なインターフェース及び受信したセンサデータを更なる処理及び／または通信のためのデータに変換するアナログ−デジタルコンバータのみを要する。本実施の形態においては、全てのデータ記憶及び処理は、バックアップ機能を有し得る遠隔ユニット３１で行われてよい。
【００５６】
別の実施の形態においては、本開示の方法を実行するためのソフトウェアが提供されてもよく、これは、コントローラ、あるいはコントローラに通信可能に接続されコンピュータに記憶され、例えばウェブブラウザ等の遠隔ユニットを介してアクセス可能なプログラムの形態であってよい。
【００５７】
別の選択肢として、ソフトウェアは、ダウンロード可能なアプリケーションソフトウェア（「ａｐｐ」として知られている）形態で提供されてもよく、遠隔ユニットにダウンロードされる。一つの実施の形態においては、ソフトウェアは、コントローラに通信可能に接続され、ホストコンピュータとのドッキング機能あるいはクラウドベースサービス（例えば、ｉＣｌｏｕｄ（登録商標））のいずれかによってバックアップ機能を備えた、ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）等のモバイル端末もしくはｉＰａｄ（登録商標）等のタブレット型ＰＣ上で実行されるように構成される。
【００５８】
以下の説明において、次のような参照を用いる。
Ｍは、時間値でソートされる、時間（ｔ、ｐ）上の測定した圧力降下のリストである。
Ｐｍａｘは、最大の圧力降下である。
ＰｒｉｃｅｋＷｈは、コスト／ｋＷｈである。
Ｐｒｉｃｅｆｉｌｔｅｒは、交換の労働コストを含むフィルタをセットアップするための総コストである。
Ｑｍａｘは、ＨＶＡＣユニットが動作する最大のフローである。
ηは、ファン効率である。
【００５９】
Ｍは、ＭａｘＷｉｎｄｏｗＴｉｍｅのサイズを有するタイムフレームウィンドウにグループ化される。これは、ランニングサイクルを判別するために行われる。ＭａｘＷｉｎｄｏｗＴｉｍｅは、２４時間に設定されるが、取り付けられている現在のフィルタに好適なように変更してよい。以下は、測定データポイントＭ［ｉ］及びウィンドウＷの一例である。
【００６０】
2019516060.tif 000006
（式１）
2019516060.tif 000007
（式２）
2019516060.tif 000008
（式３）
【００６１】
各Ｍ［ｉ］について、最大値ｍａｘ＿ｖａｌｕｅｓ［ｉ］が判別され、これは、その時の最大値として考慮される値である。上記のように、測定した値はウィンドウへグループ化される。各ウィンドウについて、ウィンドウが新しい最大の圧力降下と考慮されるべき値を有するか否か、分析を行う。これは、ウィンドウの値を繰り返し適用し、前の最大値と比較することで行われる。別の満たされるべき基準は、最大値が現在のウィンドウの平均圧よりも高すぎないということである。平均値は、ウィンドウの中央値より上のウィンドウの値についてのみ計算される。これらの基準は、急騰やノイズを回避するためにある。
【００６２】
2019516060.tif 000009
（式４)
【００６３】
ＡｖｅｒａｇｅＳｃａｌｅは、１３０％に設定されるが、最大値においてより大きいあるいは小さい差を許容できるように、異なる値に設定してもよい。
【００６４】
2019516060.tif 000010
（式５)
【００６５】
ＰｒｅＭａｘＳｃａｌｅは６０％に設定されるが、最大値においてより大きいあるいは小さい差を許容するように、異なる値に設定してもよい。古い最大値を全てスケーリングする理由は、最大値が低下するようにするためであり、これは、フィルタを設ける際の特定の状態について共通する傾向だからである。
【００６６】
将来における圧力降下を予測するために適用される指数回帰に、ｍａｘ＿ｖａｌｕｅｓ［ｉ］が使用される。直近のｍａｘ＿ｖａｌｕｅｓのみを、すべての識別されたｍａｘ＿ｖａｌｕｅｓの代わりに使用する。これは、直近のデータにより重きを置くことで行われ、圧力降下がどのように進展するかの大部分を示すからである。動的な数の最大値を用いることができるが、良好な数は約１４であり、これは、各ウィンドウにおいて圧力降下が上昇し続ける場合には１４日が相当するためである。
【００６７】
指数回帰によって得られた式ｐ（ｔ）＝ａ＊ｅｂ＊ｔが、将来の圧力降下の計算に用いられ、ｔ＝２４時間のステップとともにパラメータＭに追加される。与えられたパラメータＰｍａｘは、計算された圧力降下の上限として用いられる。計算された値がＰｍａｘを超える場合、当該値はＰｍａｘに設定される。これは、適正な範囲を超えた圧力値を回避するために行われる。
【００６８】
フィルタ製造業者が、クリーンなフィルタのために特定のフローレベルでの圧力降下を測定することは一般的である。これは、圧力降下の進展についてのフィルタ特性として考慮することができる。
【００６９】
特性関数は、クリーンなフィルタについての値のセットに対する多重線形回帰から与えられる。これは、多項式を用いて行うことができるが、データに１００％フィットするようにするため、この手法を選択する。
【００７０】
フロー値は、Ｑｎｏｍｉｎａｌ（フィルタについての名目上のフロー、例えば、３４００ｍ３／ｈ）で与えられる。
【００７１】
2019516060.tif 000011
（式６）
2019516060.tif 000012
（式７）
2019516060.tif 000013
（式８）
ｎはＱの長さであり、またＰの長さでもある。
2019516060.tif 000014
（式９）
2019516060.tif 000015
（式１０）
2019516060.tif 000016
（式１１）
【００７２】
図２は、クリーンなフィルタについての特性フィルタ曲線のプロット、及び、異なる程度まで使用されたフィルタについてスケーリングした特性曲線である。
【００７３】
特性関数についての値は、クリーンなフィルタに与えられるが、圧力値は、その後にスケーリングされて、１００％のフロー値が最大の圧力降下として考慮できる現在値の値を与えるようにする。
【００７４】
2019516060.tif 000017
（式１２）
2019516060.tif 000018
（式１３）
【００７５】
Ｍ［ｉ］のフローＱ［ｉ］を判別するため、測定した圧力降下Ｍ［ｉ］ｐ及びｍａｘ＿ｖａｌｕｅｓ［ｉ］が特性値とともに用いられる。
【００７６】
フローＱ［ｉ］を判別するため、圧力をフローＰ（Ｑ）の関数として見る代わりに、ＰとＱとの関係を反転して、フローを圧Ｑ（ｐ）の関数として見るようにする。これは、Ｑ（Ｍ［ｉ］ｐ）と記載することができる。
2019516060.tif 000019
（式１４）
ｎは、Ｑの長さであり、Ｐｓｃａｌｅｄの長さでもある。
2019516060.tif 000020
（式１５）
2019516060.tif 000021
（式１６）
2019516060.tif 000022
（式１７）
全体的な手順は、一つの表記としては次のとおりである。
2019516060.tif 000023
（式１８）
【００７７】
以下の表１は、圧力降下とエアフローの一例であり、エアフローは、名目上のエアフローの％で示される。
【００７８】
【表１】
2019516060.tif 000024
表１．特性関数についてのデータの例
【００７９】
図３は、フィルタ上での圧力降下の関数としてエアフローＱ（ｐ）を示す測定したフィルタ曲線のプロットである。
【００８０】
クリーンなフィルタでは、１００％のフローでの圧力降下は９０Ｐａが想定される。フィルタは使用することで、捕捉したパーティクルで詰まっていき、これによって圧力降下が大きくなる。１００％として考慮された圧力降下が変化し、特性関数の他の値は、それに適合するようスケーリングされる。
名目上のフローは、３４００ｍ３／ｈである。
新たな最大の圧力降下（ｍａｘ＿ｖａｌｕｅｓ［ｉ］）は、１４３Ｐａである。
（Ｍ［ｉ］ｐ）についてフローを計算するための圧力降下は、６６Ｐａである。
スケーリング係数は、１４３／９０＝１．５８８８８９である。
【００８１】
以下の表２は、表１の値をスケーリングしたものを示す。
【００８２】
【表２】
2019516060.tif 000025
表２．特性関数についてスケーリングした値
【００８３】
図４は、フィルタ上での圧力降下の関数としてエアフローＱ（ｐ）を示す、スケーリングした特徴フィルタ曲線のプロットである。
【００８４】
2019516060.tif 000026
（式１９）
2019516060.tif 000027
（式２０）
2019516060.tif 000028
（式２１）
2019516060.tif 000029
（式２２）
【００８５】
スケーリングしたＱ（ｐ）は、名目上のフローの５１．５％のフローを与え、これは、名目上のフロー３４００ｍ３／ｈが１７３４ｍ３／ｈとして計算された場合である。
【００８６】
各測定した圧力降下の値及び６月前に予測した圧力降下の値が、当該時点までにおける交換インターバルについての１年の正規化されたＬＬＣの計算に用いられる。予測した圧力の値について、Ｑの平均値が用いられる。
【００８７】
2019516060.tif 000030
（式２３）
式２３は、Ｍ［ｉ］ｔからＭ［ｉ］ｔ＋１までの期間におけるエネルギーコストを与える。
【００８８】
2019516060.tif 000031
（式２４）
式２４は、交換インターバルＭ［ｉ］ｔについての合計年間エネルギー消費を与える。
【００８９】
2019516060.tif 000032
（式２５）
式２５は、交換インターバル区間Ｍ［ｉ］ｔに関するフィルタについての合計年間コストを与える。
【００９０】
2019516060.tif 000033
（式２６）
式２６は、交換インターバルＭ［ｉ］ｔについて、設置に関する合計年間コストを与える。
【００９１】
式２６とともにＴｏｔａｎｎｕａｌ＿ｃｏｓｔを計算し、次に、最小のコストＴｏｔａｎｎｕａｌ＿ｃｏｓｔ［ｉｎｄｅｘ＿ｏｆ＿ｍｉｎ］を特定し、そこから最適な交換インターバルＭ［ｉｎｄｅｘ＿ｏｆ＿ｍｉｎ］ｔを判別する。
【００９２】
上記の計算においては、ファン効率は依然として固定値として設定されているが、現実には、異なるフロー応じて変化する。アルゴリズムの精度を改善するため、これは、各測定時点について、使用時における機器の仕様書を加えること、あるいは、ファンにワット計を追加することのいずれかによって計算され得る。
【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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【国際調査報告】
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