(57)【要約】【課題】冷凍システムにおける温度変動が大きい場合であっても、効率的に冷却すること。【解決手段】冷凍システムは、排気熱を排出する熱源の排気熱の温度変化に対する、機械学習により異常値を排除した回帰曲線に基づいて、冷媒により吸収される吸収熱の温度と冷媒の潜熱の温度とが等しくなるまで圧縮機の回転数を制御する制御部、を備える。【選択図】図４
2018151134.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
排気熱を排出する熱源の排気熱の温度変化に対する、機械学習により異常値を排除した回帰曲線に基づいて、冷媒により吸収される吸収熱の温度と冷媒の潜熱の温度とが等しくなるまで圧縮機の回転数を制御する制御部、
を備える冷凍システム。
【請求項２】
前記機械学習は、ロバスト学習である
請求項１に記載の冷凍システム。
【請求項３】
前記機械学習は、スパース学習である
請求項１に記載の冷凍システム。
【請求項４】
前記機械学習は、汎化誤差を最小に抑える交差確認解析である
請求項１に記載の冷凍システム。
【請求項５】
排気熱を排出する熱源の排気熱の温度変化に対する、機械学習により異常値を排除した回帰曲線に基づいて、冷媒により吸収される吸収熱の温度と冷媒の潜熱の温度とが等しくなるまで圧縮機の回転数を制御する制御部、
を備える冷凍装置。
【請求項６】
排気熱を排出する熱源の排気熱の温度変化に対する、機械学習により異常値を排除した回帰曲線に基づいて、冷媒により吸収される吸収熱の温度と冷媒の潜熱の温度とが等しくなるまで圧縮機の回転数を制御する、
冷凍方法。
【請求項７】
冷凍装置のコンピュータに、
排気熱を排出する熱源の排気熱の温度変化に対する、機械学習により異常値を排除した回帰曲線に基づいて、冷媒により吸収される吸収熱の温度と冷媒の潜熱の温度とが等しくなるまで圧縮機の回転数を制御するステップ、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、冷凍システム、冷凍装置、冷凍方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
冷媒の状態変化によって熱を輸送する冷凍システムが、空調設備等に広く用いられている。冷凍システムにおいては、一般に以下の冷凍サイクルにより冷媒が循環する。
具体的には、受熱部で冷媒を液相から気相に相変化させることによって排気熱を吸収する。次に、気相の冷媒蒸気を圧縮機により加圧・昇温して圧縮蒸気にする。次に、この圧縮蒸気を熱交換器で液相に相変化させることにより、熱を外部に排出する。そして、高温になった冷媒液を膨張弁によって低温の冷媒液にする。
【０００３】
このような冷凍システムにおいては、排気熱は冷媒が液相から気相に相変化する際の潜熱によって吸収されるため、受熱部における冷媒の流量は吸収される熱量が冷媒の潜熱に等しくなるように、インバータを用いた圧縮機の回転数によって調整される。
通常、冷暖房機器や冷凍機に代表される空調設備での運転条件では、受熱部にて均一な温度分布を持ち、また温度変動も大きくないため、受熱部で数点の温度を測定することで冷媒流量は決定される。
このような冷凍システムには、例えば、特許文献１、特許文献２、特許文献３などがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−３５３９１６号公報
【特許文献２】特開２０１１−１１９５１５号公報
【特許文献３】特開２０１５−１３２３８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、工場などの大規模な空調設備を用いた空間全体冷房では、上記通常の運転条件とは異なり、多数の機器の排気熱などにより温度変動が大きいため、冷却効率が悪く、多大の電力を必要とする。電力効率の良い冷却のためには、排気熱を発する機器の排気口付近において該排気熱を吸収することが必要となる。
温度変動が大きい冷凍システムの場合には、排気の時定数と冷媒の時定数が大きく異なるため、時々刻々と変化する温度変動に応じて圧縮機の回転数を変動させて冷媒の流量を調整することが困難である。特に、工場やデータセンタなどの大規模な空調設備を用いた冷凍システムでは、温度変動に応じて圧縮機の回転数を急速に変動させると、消費電力が大きくなり、冷凍システムの安定動作を阻害するという問題がある。
このように、冷凍システムにおける温度変動が大きい場合に、効率的に冷却することができないという課題があった。
【０００６】
本発明は、上述の課題を解決する冷凍システム、冷凍装置、および冷凍方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の態様は、排気熱を排出する熱源の排気熱の温度変化に対する、機械学習により異常値を排除した回帰曲線に基づいて、冷媒により吸収される吸収熱の温度と冷媒の潜熱の温度とが等しくなるまで圧縮機の回転数を制御する制御部、を備える冷凍システムである。
【０００８】
本発明の第２の態様は、排気熱を排出する熱源の排気熱の温度変化に対する、機械学習により異常値を排除した回帰曲線に基づいて、冷媒により吸収される吸収熱の温度と冷媒の潜熱の温度とが等しくなるまで圧縮機の回転数を制御する制御部、を備える冷凍装置である。
【０００９】
本発明の第３の態様は、排気熱を排出する熱源の排気熱の温度変化に対する、機械学習により異常値を排除した回帰曲線に基づいて、冷媒により吸収される吸収熱の温度と冷媒の潜熱の温度とが等しくなるまで圧縮機の回転数を制御する、冷凍方法である。
【００１０】
本発明の第４の態様は、冷凍装置のコンピュータに、排気熱を排出する熱源の排気熱の温度変化に対する、機械学習により異常値を排除した回帰曲線に基づいて、冷媒により吸収される吸収熱の温度と冷媒の潜熱の温度とが等しくなるまで圧縮機の回転数を制御するステップ、を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の一態様によれば、冷凍システムにおける温度変動が大きい場合であっても、効率的に冷却することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施形態に係る冷凍システムの構成の一例を示すシステム構成図である。
【図２】第１の実施形態に係る冷凍装置のハードウェア構成の一例を示す概略ブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係る冷凍装置の構成の一例を示す概略ブロック図である。
【図４】第１の実施形態に係る冷凍装置の構成の他の一例を示す概略ブロック図である。
【図５】第１の実施形態に係る排気熱の温度変動と回帰曲線との一例を示す説明図である。
【図６】第１の実施形態に係る圧縮機の回転数と排気熱との抜熱率の時間変化の一例を示す説明図である。
【図７】第１の実施形態に係る冷凍処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１４】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る冷凍システムＳＹＳの構成の一例を示すシステム構成図である。
冷凍システムＳＹＳは、冷媒の状態変化によって熱を輸送する冷凍サイクルにより冷媒を循環させるシステムであり、空調設備などで用いられる。
受熱器２０は、冷媒を液相から気相に相変化させることによって排気熱を吸収する。
圧縮機３０は、気相の冷媒蒸気を加圧・昇温して圧縮蒸気にする。
凝縮器４０は、圧縮蒸気を熱交換器で液相に相変化させることにより、熱を外部に排出する。
膨張弁５０は、高温になった冷媒液を低温の冷媒液にする。
このような冷凍システムＳＹＳにおいては、冷媒が液体から気体に相変化する際の潜熱によって排気熱が吸収されるため、受熱器２０において冷媒の流量を、冷媒が吸収する吸収熱の温度が冷媒の潜熱の温度と等しくなるように、圧縮機の回転数が調整される。
【００１５】
図２は、第１の実施形態に係る冷凍装置１のハードウェア構成の一例を示す概略ブロック図である。
冷凍装置１は、ＣＰＵ１０と、ドライブ部１１と、記憶媒体１２と、入力部１３と、出力部１４と、ＲＯＭ１５（Read  Only  Memory：ロム）と、ＲＡＭ１６（Random  Access  Memory：ラム）と、補助記憶部１７と、インタフェース部１８と、を備える。ＣＰＵ１０と、ドライブ部１１と、入力部１３と、出力部１４と、ＲＯＭ１５と、ＲＡＭ１６と、補助記憶部１７と、インタフェース部１８とは、バスを介して相互に接続される。
【００１６】
ＣＰＵ１０は、補助記憶部１７が記憶するプログラム、ＲＯＭ１５およびＲＡＭ１６が記憶する各種データを読み出して実行し、冷凍装置１を制御する。また、ＣＰＵ１０は、ドライブ部１１を介して記憶媒体１２が記憶する各種データを読み出して実行し、冷凍装置１を制御する。記憶媒体１２は、光磁気ディスク、フレキシブルディスク、フラッシュメモリなどの可搬記憶媒体であり、各種データを記憶する。ドライブ部１１は、光ディスクドライブ、フレキシブルディスクドライブなどの記憶媒体１２の読み出し装置である。入力部１３は、マウス、キーボード、タッチパネルなどの入力装置である。出力部１４は、表示部、スピーカなどの出力装置である。ＲＯＭ１５、ＲＡＭ１６は、各種データを記憶する。補助記憶部１７は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリなどであり、冷凍末装置１の各機能部を動作させるためのプログラム、各種データを記憶する。インタフェース部１８は、通信インタフェースを有し、有線または無線によりネットワークＮＷに接続される。
【００１７】
例えば、後述する図３における冷凍装置１のソフトウェア構成における温度計測部１０１、温度解析部１０２、圧縮制御部１０３、熱交換部１０４、冷媒膨張部１０５は、図２におけるＣＰＵ１０により制御される。
【００１８】
図３は、第１の実施形態に係る冷凍装置１の構成の一例を示す概略ブロック図である。
冷凍装置１は、温度計測部１０１と、温度解析部１０２と、圧縮制御部１０３と、熱交換部１０４と、冷媒膨張部１０５と、を含んで構成される。
【００１９】
温度計測部１０１は、機器が発する排気熱の温度を計測する。また、温度計測部１０１は、冷媒の温度を計測する。また、温度計測部１０１は、機器が発する排気熱を、冷媒を液相（液体）から気相（気体）へと相変化させることで排気熱を吸収させる。
具体的には、温度計測部１０１は、排気熱の温度を計測した温度データを、機械学習を用いて解析する。温度計測部１０１は、機械学習による排気熱の温度データの解析により、異常な温度データを排除して排気熱の回帰曲線を生成する。ここで、機械学習による排気熱の温度データの解析は、例えば、ロバスト学習を用いた異常な温度データを排除した温度データによる解析、抜熱効率を維持する条件下におけるスパース学習を用いた小数温度データを用いた解析、交差確認に基づく温度と熱量の汎化誤差を最小化する解析などである。また、異常なデータとは、温度データのうち、温度変動幅が所定値以上となる値（温度）のことである。
【００２０】
温度解析部１０２は、圧縮制御部１０３を制御する。
具体的には、温度解析部１０２は、温度計測部１０１により生成された回帰曲線に基づいて、圧縮制御部１０３を制御し、圧縮機の回転数を緩やかに変化させる。これにより、圧縮制御部１０３は、冷媒の流量を制御する。具体的には、温度解析部１０２は、回帰曲線に応じて、冷媒により吸収される熱量が、冷媒の潜熱と等しくなるように圧縮制御部１０３を制御する。一例として、温度解析部１０２は、回帰曲線に応じて、冷媒により吸収される熱量が、冷媒の潜熱と等しくまで圧縮制御部１０３を制御する。
これにより、冷凍装置１は、回帰曲線に基づいて、圧縮機の回転数を制御して冷媒の流量を変化させることで、消費電力を抑圧することができるため、システム動作制御の不安定性を解消することができ、安定した冷凍サイクルを動作させることができる。
【００２１】
圧縮制御部１０３は、気相の冷媒を圧縮機により加圧・加温することで高圧高温の圧縮上記に状態へ変化させる。
熱交換部１０４は、熱交換器により冷媒と外気と熱交換させることで冷媒の熱を放出させることで、気相の冷媒を凝縮した液相の冷媒に相変化させる。
冷媒膨張部１０５は、膨張弁により冷媒の圧力を降圧させることで、常温常圧状態の液相の冷媒に相変化させる。
【００２２】
図４は、第１の実施形態に係る冷凍装置１の構成の一例を示す概略ブロック図である。
図示するように、冷凍装置１は、圧縮制御部１０３を少なくとも備えていればよい。
【００２３】
ここで、排気熱の温度変動と回帰曲線との関係について説明する。
【００２４】
図５は、第１の実施形態に係る排気熱の温度変動と回帰曲線との一例を示す説明図である。
図示する例は、例えば、工場における排気熱による温度変動である。工場では、通常週間単位で排気熱を伴う機器を稼働する。例えば、期間Ａ１で示す日曜日、期間Ａ３で示す土曜日を休日とする。期間Ａ２で示す月曜日、火曜日、水曜日、木曜日、金曜日のうち、例えば、月曜日に工場内の機器を順次立ち上げたとき、それに伴い、工場内の温度は上昇する。例えば、期間Ａ１の終わり（例えば、月曜日の朝）の工場の温度は、低温（温度ＴＬ）である。機器の稼働に伴い、該機器による排気熱により工場内の温度は上昇し、期間Ａ２の半ば（例えば火曜日の朝）の工場の温度は、高温（温度ＴＨ）となる。
【００２５】
また、例えば、期間Ａ２の終わり（例えば、金曜日）に向けて、工場内の機器を順次停止させたとき、それに伴い、工場内の温度は下降する。例えば、期間Ａ２の半ば（例えば、水曜日の昼）の高温（温度ＴＨ）であった工場内の温度は、機器の停止に伴い、該機器による排気熱が減少することで工場内の温度も下降し、期間Ａ２の終わり（例えば金曜日の夜）の工場の温度が、高温（温度ＴＨ）となる。
【００２６】
このように工場などでは、プロセスに応じて様々な機器が時間変動しながら稼働する。そのため、これらの機器による排気熱の温度は、時間に応じて大きく変動する。
ここで、工場内の温度は、機器の排気熱により時々刻々と大きく変化する。温度解析部１０２がこの変化に合わせて圧縮制御部１０３を制御して圧縮機の回転数を制御した場合、冷媒の流量も大きく変化させる必要がある。しかしながら、冷媒の流量が大きく変動すると、冷凍システムが不安定となる。また、冷媒の流量が増大すると、それに伴って消費電力も増大する。このため、本実施形態では、機械学習を用いた回帰曲線に基づいて、圧縮機の回転数を制御する。
【００２７】
ここで、より詳細に温度計測部１０１と、温度解析部１０２と、について説明する。
【００２８】
時間変動する排気熱量Ｑ（ｔ）［ｋＷ］は、液相から気相への総変化するときの潜熱ΔＨ［ｋＪ／ｋｇ］と、圧縮機の回転数の制御によって時間変動する冷媒の流量Ｇ（ｔ）［ｋｇ／ｓ］と、を用いて、［数式１］により表される。
［数式１］
Ｑ（ｔ）＝ΔＨ×Ｇ（ｔ）
【００２９】
排気熱量Ｑ（ｔ）［ｋＷ］は、またニュートンの冷却法則により、熱伝達率α［ｋＷ/ｍ２Ｋ］と上記の排気熱が吸収される冷凍装置１の、温度計測部１０１が備える受熱部の断面積Ａ［ｍ２］を用いて、［数式２］により表される。
［数式２］
Ｑ（ｔ）＝αＡ×（Ｔａｉｒ（ｔ）−Ｔｗａｌｌ（ｔ））
ここで、Ｔａｉｒ（ｔ）は、時間変動する排気温度、Ｔｗａｌｌ（ｔ）は、温度計測部１０１が備える受熱部の配管壁面における温度変動である。
【００３０】
冷媒の流量Ｇ（ｔ）は、圧縮機の回転数Ｎ（ｔ）で制御され、［数式３］により表される。
［数式３］
Ｇ（ｔ）＝ρ×Ｖｓｔ×ηｖ×Ｎ（ｔ）
ここで、ρは、冷媒の密度、Ｖｓｔは、圧縮機の実効容量でηｖは、圧縮機の体積効率である。
したがって、圧縮機固有の性能と冷媒の種類を決定することで、冷媒の流量が圧縮機の回転数によって一意に決定される。
【００３１】
まず、排気熱が時間によって変動しないＱ（ｔ）＝Ｑの場合、温度解析部１０２は、［数式１］より冷媒の流量Ｇが、熱量Ｑを冷媒の潜熱ΔＨで除算した一定値Ｑ/ΔＨに等しくなるように圧縮機の回転数Ｎを制御する。温度解析部１０２は、熱量Ｑを、温度計測部１０１と空気との間の熱伝達率αと温度計測部１０１が備える受熱部の断面積Ａより排気温度Ｔａｉｒと配管壁面の温度Ｔｗａｌｌとを計測し、［数式２］により得る。温度計測部１０１は、排気熱の変動が小さい場合も、排気温度Ｔａｉｒ（ｔ）、配管壁面温度Ｔｗａｌｌ（ｔ）の計測から［数式１］、［数式２］、［数式３］のそれぞれが成り立つように、圧縮機の回転数Ｎ（ｔ）を回帰曲線に基づいて制御する。
【００３２】
一方、排気熱が時間によって時々刻々と大きく変動する場合、温度解析部１０２は、冷媒の流量Ｇ（ｔ）を通しての圧縮機の回転数Ｎ（ｔ）を制御する。冷凍サイクルにおける熱量変動Ｑ（ｔ）に対する非定常状態エネルギー釣合い方程式は、［数式４］により表される。
［数式４］
（ＭＣ）ｗａｌｌ×ｄＴｗａｌｌ（ｔ）／ｄｔ＝Ｑ（ｔ）―Ｇ（ｔ）ΔＨ
ここで、熱容量（ＭＣ）ｗａｌｌは、温度計測部１０１が備える受熱部の配管壁面の重量Ｍ［ｋｇ］と比熱Ｃ［ｋＪ/ｍ２・Ｋ］との積である。
【００３３】
このように、温度解析部１０２は、［数式２］と［数式４］により温度計測部１０１での排気温度の変動Ｔａｉｒ（ｔ）と温度計測部が備える受熱部の配管壁面の温度の変動Ｔｗａｌｌ（ｔ）の温度計測から、冷凍サイクルにおいて必要とされる冷媒の流量変動Ｇ(t)を決定し、［数式３］により圧縮機の回転数Ｎ（ｔ）を決定する。
【００３４】
ところで、排気温度の変動Ｔａｉｒ（ｔ）と冷媒の流量の変動Ｇ（ｔ）を［数式４］に従って安定に決定するためには、Ｔａｉｒ（ｔ）が緩やかに変動する必要がある。これは、気体（排気）の変動に対する時定数が、液体（冷媒）の変動に対する時定数と比較して非常に小さいため、気体の変動が大きい場合には、冷媒の変動が追随できず、冷凍システムの動作は不安定になるためである。また、排気熱の温度の急激な変化に応じて冷媒の流量Ｇ（ｔ）が大きくすると、圧縮機の回転数Ｎ（ｔ）も追随して急速に大きくなる。その結果、消費電力は、回転数の３乗に比例して大きくなる。
【００３５】
そこで、温度計測部１０１は、計測した排気熱の温度データをそのまま用いて［数式４］の時間変化に対応する圧縮機の回転数を制御するのではなく、計測した温度データを解析する。温度解析部１０２は、解析結果に基づいて［数式４］の時間変化に対応する圧縮機の回転数を制御する。
【００３６】
図６は、第１の実施形態に係る圧縮機の回転数と排気熱との抜熱率の時間変化の一例を示す説明図である。
図示する例は、図５に示した排気熱の温度変動と回帰曲線との関係図から回帰曲線を生成し、該回帰曲線に基づいて得られた圧縮機の回転数と抜熱率の時間変化とをシミュレータにより解析したときの一例である。ここで、冷媒は、Ｒ１３４aの物性値、温度計測部１０１が備える受熱部と熱交換部が備える放熱部の断面積Ａは、どちらも２．０［ｍ２］、熱容量（ＭＣ）ｗａｌｌは、４．０［ｋＪ／Ｋ］、熱伝達率αは、１２．０［ｋＷ／ｍ２Ｋ］、圧縮機の実効容量Ｖｓｔは、１．８［ｌ］、圧縮機の体積効率ηｖは、０．７とする。
【００３７】
図示するように温度解析部１０２により圧縮機の回転数を５００［回転／分］から２０００[回転/分]で緩やかに制御することにより、抜熱率を保持したまま冷凍サイクルを安定に動作させることができる。
【００３８】
なお、温度計測部１０１は、通常の二乗ノルムでの最小二乗法に基づいたｌ２最適化処理の代わりに、最小絶対一乗ノルム偏差によるｌ１最適化処理や、ｌ１損失とｌ２損失のバランスを調整できるフーバー損失最小化や、テューキー損失最小化や、これらを繰り返す反復再重み付けによるデータ処理などの異常値に対するロバスト学習を用いてもよい。これにより、異常データを排除したデータ解析が可能となり、消費電力を抑制することができる。
【００３９】
また、温度計測部１０１は、観測データ数の増加に伴う処理時間の短縮のために、基底関数のパラメータの多くを自動的にゼロになるという特徴を有するスパース学習を用いてもよい。例えば、ｌ１制約付き最小二乗法を用いたラッソ回帰法やｌ１＋ｌ２制約付き最小二乗法をもちいたエラスティックネット回帰法、更にノルムを一般化したｌＰ制約付き最小二乗法、それらを繰り返す方法などを行ってもよい。また、基底関数として、スパース学習に適したカーネル関数などを用いてもよい。これにより、多数の排気温度のデータから有効な少数データ点のみを用いたスパース学習に基づいたデータ解析を行うことが可能となり、時々刻々と変化する排気温度のデータに捉われることなく緩やかな排気温度の変動に対して圧縮機の回転数を制御することで、抜熱率を高めた精度の良い冷凍サイクルの動作を行うことができる。
【００４０】
また、複数の排気温度のデータを学習する上で、基底関数の調整パラメータの最適値を求めるため、入力値に対する未知の出力値を予測する汎化誤差を最小に抑える交差確認法に基づく解析を行ってもよい。これにより。強い過適合を起こすことがないパラメータ領域を設定することが可能となる。また、単一の排気温度のデータのみを用いて圧縮機を制御する場合と比較して、より抜熱率の変動を抑制することが可能となり、高効率で精度の高い冷凍サイクルの動作を行うことができる。
【００４１】
図７は、第１の実施形態に係る冷凍処理の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ１０１において、温度計測部１０１は、排気熱の温度を計測し、回帰曲線を生成する。
ステップＳ１０２において、温度解析部１０２は、回帰曲線に基づいて圧縮制御部１０３を制御することで、圧縮制御部１０３が備える圧縮機の回転数を制御する。
【００４２】
このように、第１の実施形態に係る冷凍装置１は、排気熱を排出する熱源の排気熱の温度変化に対する、機械学習により異常値を排除した回帰曲線に基づいて、冷媒により吸収される吸収熱の温度と冷媒の潜熱の温度とが等しくなるまで圧縮機の回転数を制御する制御部（温度解析部１０２）を備える。
【００４３】
これにより、冷凍システムにおける温度変動が大きい場合であっても、効率的に冷却することができる。
【００４４】
なお、第１の実施形態では、工場の機器の排気熱について説明したが、第２の実施形態では、データセンタでのサーバ機器の冷却に対して第１の実施形態で説明した冷却システムを適用してもよい。データセンタは、サーバ機器などを設置する建物であり、稼働するサーバ数は、ユーザ数などに応じて大きく変化する。また、深夜連続運転するサーバ機器もあれば、日中のみ稼働するサーバ機器も多数あり、排気温度は大きな変動が生じる。
例えば、長期運転のサーバ機器に加えて、所定周期で立ち上がるサーバ機器など、可動するサーバ機器の数に応じて、排気熱も増加する。また、サーバ機器を利用するユーザ数などにも応じて排気熱が大きく変動する。
このような場合であっても、サーバ機器で測定される排気熱の温度のデータを解析することで回帰曲線を生成し、該回帰曲線基づいて時間変化に対応する圧縮機の回転数を制御する。このとき、圧縮機の回転数は、例えば、時々刻々の排気温度の変化に追随する代わりにある時刻Ｔまでの熱量Ｑ（ｔ）の総和を吸収可能に制御すればよい。これにより、データセンタに求められるサーバ機器冷却を効率的かつ安定的に行うことができる。
【００４５】
なお、本発明の一態様における冷却装置１で動作するプログラムは、本発明の一態様に関わる上記の各実施形態や変形例で示した機能を実現するように、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）等を制御するプログラム（コンピュータを機能させるプログラム）であっても良い。そして、これらの各装置で取り扱われる情報は、その処理時に一時的にＲＡＭ（Random  Access  Memory）に蓄積され、その後、Ｆｌａｓｈ  ＲＯＭ（Read  Only  Memory）などの各種ＲＯＭやＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）に格納され、必要に応じてＣＰＵによって読み出し、修正・書き込みが行われる。
【００４６】
なお、上述した各実施形態や変形例における冷却装置１の一部、をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。
【００４７】
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、冷却装置１に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００４８】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
【００４９】
また、上述した各実施形態や変形例における冷却装置１の一部、又は全部を典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現してもよいし、チップセットとして実現してもよい。また、上述した各実施形態や変形例における冷却装置１の各機能ブロックは個別にチップ化してもよいし、一部、又は全部を集積してチップ化してもよい。また、集積回路化の手法は、ＬＳＩに限らず専用回路、および／または汎用プロセッサで実現しても良い。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いることも可能である。
【００５０】
以上、この発明の一態様として各実施形態や変形例に関して図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成は各実施形態や変形例に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。また、本発明の一態様は、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。また、上記各実施形態や変形例に記載された要素であり、同様の効果を奏する要素同士を置換した構成も含まれる。
【符号の説明】
【００５１】
ＳＹＳ  冷凍システム
１  冷凍装置
１０  ＣＰＵ
１１  ドライブ部
１２  記憶媒体
１３  入力部
１４  出力部
１５  ＲＯＭ
１６  ＲＡＭ
１７  補助記憶部
１８  インタフェース部
２０  受熱器
３０  圧縮機
４０  凝縮器
５０  膨張弁
１０１  温度計測部
１０２  温度解析部
１０３  圧縮制御部
１０４  熱交換部
１０５  冷媒膨張部
【図１】
2018151134.tif 000003
【図２】
2018151134.tif 000004
【図３】
2018151134.tif 000005
【図４】
2018151134.tif 000006
【図５】
2018151134.tif 000007
【図６】
2018151134.tif 000008
【図７】
2018151134.tif 000009