(57)【要約】【課題】無駄な浄水作業をなくし、併せてフィルタを適切なときに使用すること。【解決手段】前記蛇口から流出する水を浄化する浄化モードと、前記水を浄化せずに通過させる非浄化モードとから構成される運用モードを備える浄水器１１０と、前記蛇口へ流れる水の水質を検出するセンサ１２０と、前記センサ１２０により検出された水質データに基づき機械学習を行って曜日毎の時刻の系列に前記浄化モードと前記非浄化モードのいずれを実行すべきかを示すモード選択情報を作成するモード選択情報作成手段と、上記モード選択情報に基づき現在において実行する運用モードを表示手段に表示する表示制御手段とを具備する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
蛇口に取り付けられ、前記蛇口から流出する水を浄化する浄化モードと、前記水を浄化せずに通過させる非浄化モードとから構成される運用モードを備える浄水器と、
前記蛇口へ流れる水の水質を検出するセンサと、
前記センサにより検出された水質データに基づき機械学習を行って曜日毎の時刻の系列に前記浄化モードと前記非浄化モードのいずれを実行すべきかを示すモード選択情報を作成するモード選択情報作成手段と、
上記モード選択情報に基づき現在において実行する運用モードを表示手段に表示する表示制御手段と
を具備することを特徴とする浄水器システム。
【請求項２】
上記モード選択情報に基づき前記浄水器の運用モードを制御する運用モード制御手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の浄水器システム。
【請求項３】
前記機械学習は、深層学習を用いて行うことを特徴とする請求項１または２に記載の浄水器システム。
【請求項４】
水質データは、ｐＨ（水素イオンノード），ＢＯＤ（生物化学的酸素要求量），ＣＯＤ（化学的酸素要求量）、ＤＯ（溶存酸素）、ＳＳ（浮遊物質・懸濁物質）、濁度中の少なくとも濁度を含むことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の浄水器システム。
【請求項５】
前記モード選択情報作成手段は、水質データ以外に、蛇口からの水に関する使用不使用の時刻データを収集し、該データを加えたデータに基づき機械学習を行って曜日毎の時刻の系列に前記浄化モードと前記非浄化モードのいずれを実行すべきかを示すモード選択情報を作成することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の浄水器システム。
【請求項６】
前記モード選択情報作成手段は、複数蛇口の水質データに基づき、機械学習を行って曜日毎の時刻の系列に前記浄化モードと前記非浄化モードのいずれを実行すべきかを示すモード選択情報を作成することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の浄水器システム。
【請求項７】
浄水器を浄化モードとした時間を累積して求める累積時間算出手段と、
前記累積時間算出手段が求めた累積時間とフィルタの寿命時間とを比較に基づきフィルタの交換時を検出する交換時期検出手段とを有し、
前記表示制御手段は、前記交換時期検出手段による検出結果に基づき、フィルタの交換メッセージを表示手段に表示することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の浄水器システム。
【請求項８】
前記浄水器が設置されている上水の水質に関係している地域の世帯数を提供する学習用データ提供手段を備え、
前記モード選択情報作成手段は、前記学習用データ提供手段から提供された世帯数を加えたデータに基づき機械学習を行って曜日毎の時刻の系列に前記浄化モードと前記非浄化モードのいずれを実行すべきかを示すモード選択情報を作成することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか１項に記載の浄水器システム。
【請求項９】
前記モード選択情報作成手段により作成されたモード選択情報を浄水器に設けられたコンピュータに設定するモード選択情報設定手段を備えることを特徴とする請求項１乃至８に記載の浄水器システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、必要なときに浄水処理を行うようにすることが可能な浄水器システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
水道水は、水道局により厳しい基準で水質管理されているが、消毒に使用する塩素が微量に残留する。更に、水道管を通り家庭に向かう過程でカビや錆などの不純物が混じることがある。従って、家庭の蛇口から流出される水の水質は水道局において管理されていたときの水質よりも当然劣化する。上記のような不純物を取り除くための代表的な装置として蛇口直結型の浄水器が知られている。この浄水器の構造は、蛇口から流出する水を浄水器内のカートリッジに内包されている例えば中空糸膜等のフィルタを介して濾過し、不純物を除去するものである。フィルタは使用するにつれて、不純物が堆積するなどして徐々に濾過性能が低下する。従って、このようなフィルタは、通常は使用し始めてから一定の期間が経過すると使用期限となり廃棄しなければならない消耗品である。
【０００３】
一方、家庭等の蛇口から流出される水は、時間帯によって水質が異なることが知られている。即ち、水道局の水質管理基準は一定であり、これに沿って管理が行われているために水道局における水質に変化は少ないものの、一般家庭では水を使用する時間と水を使用しない時間があるために、水が使用されない時間帯にあっては水道管の中に水が滞留し、不純物量が増大することになる。ただし、水質の低下或いは劣化の度合いは家庭の在る地域の世帯数などに左右され一定ではない。
【０００４】
従って、上記のような環境において使用されている浄水器のフィルタ交換を、使用し始めてから一定の期間で行うことは無駄が多いと言わざるを得ない。
【０００５】
上記に対し、特許文献１には、密封容器内のカーボンブロックフィルタの間を流れる水流により、回転させられる感知センサを備え、感知センサ２２の回転に基づくアナログ回転信号により通過水量を計算し通過水量表示手段がその通過水量を表示するものが開示されている。
【０００６】
特許文献２には、浄水器の濾過膜から浄化水出口へ至る流路上に定流量弁を配設し、この流路の水流の始動及び停止を検知するセンサを設け、水流の積算動作時間を測定する計数器と、積算動作時間が設定値になったとき表示部を動作させる表示回路とを備える浄水器が開示されている。
【０００７】
特許文献３には、水の不純物量を測定して、現在までの使用における上記不純物量の最小値によって最適値を継続的に更新し、上記最適値を現在測定される水の不純物量と比較してその結果を知らせるものが開示されている。また、特許文献３には、不都合や不具合の場合に運転を停止し、不要な電解水の生成を止め浄水器の寿命を長くするものが開示されている。更に、特許文献４には、平日休日別で水質の予測を行うことが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００７−７５７４７号公報
【特許文献２】特開平５−１８５０７０号公報
【特許文献３】特開平９−８５２４５号公報
【特許文献４】特開平８−５２４５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記引用文献１、２に記載のものは、フィルタの交換時期を適切にすることができるものの、浄水器の運転が不要な場合に浄水器の運転を止めるなど積極的にフィルタの汚れを防止する対策を行うものでなく、不十分なものであった。
【００１０】
また、特許文献３に記載の技術は、水質を曜日毎に時系列に参照するものではなく、浄水器の運転を停止してフィルタの汚れの速度を遅らせるなどの観点は見られないものである。
【００１１】
更に、特許文献４に記載の技術は、予測データや運転実績データから類似運転実績データを検索して、検索した類似運転実績データを用いて運転支援するものであり、休日と平日の別を類似運転実績データの検索範囲を絞るために用いている。従って、曜日に応じて水質の時間変動が異なることを捉えて浄水器の運転制御を行うように応用することはできない。
【００１２】
本発明は上記のような浄水器に関する分野の現状に鑑みてなされたもので、その目的は、曜日毎に時系列で、蛇口から流出する水を浄化する或いは浄化しないを切換えることができ、これによって無駄な浄水作業をなくし、併せてフィルタを適切なときに使用することによりフィルタの使用可能期間を延ばすことが可能な浄水器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】
【００１３】
本発明に係る浄水器システムは、蛇口に取り付けられ、前記蛇口から流出する水を浄化する浄化モードと、前記水を浄化せずに通過させる非浄化モードとから構成される運用モードを備える浄水器と、前記蛇口へ流れる水の水質を検出するセンサと、前記センサにより検出された水質データに基づき機械学習を行って曜日毎の時刻の系列に前記浄化モードと前記非浄化モードのいずれを実行すべきかを示すモード選択情報を作成するモード選択情報作成手段と、上記モード選択情報に基づき現在において実行する運用モードを表示手段に表示する表示制御手段とを具備することを特徴とする。
【００１４】
本発明に係る浄水器システムでは、上記モード選択情報に基づき前記浄水器の運用モードを制御する運用モード制御手段を備えたことを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る浄水器システムでは、前記機械学習は、深層学習を用いて行うことを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る浄水器システムでは、水質データは、ｐＨ（水素イオンノード），ＢＯＤ（生物化学的酸素要求量），ＣＯＤ（化学的酸素要求量）、ＤＯ（溶存酸素）、ＳＳ（浮遊物質・懸濁物質）、濁度中の少なくとも濁度を含むことを特徴とする。
【００１７】
本発明に係る浄水器システムでは、前記モード選択情報作成手段は、水質データ以外に、蛇口からの水に関する使用不使用の時刻データを収集し、該データを加えたデータに基づき機械学習を行って曜日毎の時刻の系列に前記浄化モードと前記非浄化モードのいずれを実行すべきかを示すモード選択情報を作成することを特徴とする。
【００１８】
本発明に係る浄水器システムでは、前記モード選択情報作成手段は、複数蛇口の水質データに基づき、機械学習を行って曜日毎の時刻の系列に前記浄化モードと前記非浄化モードのいずれを実行すべきかを示すモード選択情報を作成することを特徴とする。
【００１９】
本発明に係る浄水器システムでは、浄水器を浄化モードとした時間を累積して求める累積時間算出手段と、前記累積時間算出手段が求めた累積時間とフィルタの寿命時間とを比較に基づきフィルタの交換時を求める交換時期検出手段とを有し、前記表示制御手段は、前記交換時期検出手段による検出結果に基づき、フィルタの交換メッセージを表示手段に表示することを特徴とする。
【００２０】
本発明に係る浄水器システムでは、前記浄水器が設置されている上水の水質に関係している地域の世帯数を提供する学習用データ提供手段を備え、前記モード選択情報作成手段は、前記学習用データ提供手段から提供された世帯数を加えたデータに基づき機械学習を行って曜日毎の時刻の系列に前記浄化モードと前記非浄化モードのいずれを実行すべきかを示すモード選択情報を作成することを特徴とする。
【００２１】
本発明に係る浄水器システムでは、前記モード選択情報作成手段により作成されたモード選択情報を浄水器に設けられたコンピュータに設定するモード選択情報設定手段を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、曜日毎に時系列で、蛇口から流出する水を浄化する或いは浄化しないを切換えることができ、これによって無駄な浄水作業をなくし、併せてフィルタを適切なときに使用することによりフィルタの使用可能期間を延ばすことが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明に係る浄水器システムの第１の実施形態の概略構成図。
【図２】本発明に係る浄水器システムの第２の実施形態の概略構成図。
【図３】本発明に係る浄水器システムの第２の実施形態の機能ブロック図。
【図４】本発明に係る浄水器システムの各実施形態におけるモード選択情報作成手段の機械学習を説明するためのブロック図。
【図５】本発明に係る浄水器システムの各実施形態におけるモード選択情報作成手段により作成されたモード選択情報の一例を示す図。
【図６】本発明に係る浄水器システムの第３の実施形態の機能ブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下添付図面を参照して本発明に係る浄水器システムの実施形態を説明する。同一構成要素には、同一の符号を付し重複する説明を省略する。図１には、本発明に係る浄水器システムの第１の実施形態の概略構成図が示されている。家庭１００には、蛇口１０１に取り付けられる浄水器１１０と、浄水器１１０とネットワーク１０との間に接続されるＷｉＦｉ（登録商標）等の無線ＬＡＮルータ１３０が設けられている。浄水器１１０は、蛇口１０１から流出する水を浄化する浄化モードと、上記水を浄化せずに通過させる非浄化モードとから構成される運用モードを備える。
【００２５】
上記家庭１００の浄水器１１０に隣接して、蛇口１０１にはセンサ１２０が取り付けられている。このセンサ１２０は、蛇口へ流れる水の水質を検出するものである。センサ１２０により検出された水質データは、無線ＬＡＮルータ１３０を介してネットワーク１０から計算サーバ２００へ送られる。水質データとしては、ｐＨ（水素イオンノード），ＢＯＤ（生物化学的酸素要求量），ＣＯＤ（化学的酸素要求量）、ＤＯ（溶存酸素）、ＳＳ（浮遊物質・懸濁物質）、濁度中の少なくとも濁度を含むものとすることができる。
【００２６】
ネットワーク１０には、計算サーバ２００が接続されている。計算サーバ２００には、センサ１２０により検出された水質データが送られてくる。計算サーバ２００は、上記水質データに基づき機械学習を行って曜日毎の時刻の系列に上記浄化モードと上記非浄化モードのいずれを実行すべきかを示すモード選択情報を作成するモード選択情報作成手段として機能する。ここで、上記機械学習は、深層学習を用いて行うことができる。
【００２７】
上記モード選択情報作成手段である計算サーバ２００により作成されたモード選択情報は、浄水器１１０に備えられるコンピュータ内に記憶される。浄水器１１０に備えられるコンピュータは、上記モード選択情報に基づき現在において実行する運用モードを表示手段に表示する表示制御手段として機能する。表示手段は、上記浄水器の見えやすい位置に設けられたＬＥＤディスプレイ装置により構成することができる。
【００２８】
上記表示手段には、浄化モードと非浄化モードのいずれを実行すべきかを示す文字の表示や色による表示がなされるので、家庭１００に居る人がこの表示を見て、浄水器１１０への水流経路を切換えるレバー１４０の操作により運用モードの切り換えを行うことができる。
【００２９】
３００は、このシステムを運用する会社などを示す。会社３００には、パーソナルコンピュータ３１０やＰＤＡ（パーソナルディジタルアシスタント）３２０などが設けられる。また、無線ＬＡＮルータ３３０が設けられている。無線ＬＡＮルータ３３０は無線ＬＡＮルータ１３０と同様の構成と機能を有するものである。パーソナルコンピュータ３１０やＰＤＡ３２０は、計算サーバ２００に対し、無線ＬＡＮルータ１３０から送られてくる水質データを用いて上記機械学習を行うように設定することができる。即ち、計算サーバ２００に対して機械学習の対象とすべき水質データの送信元アドレスを設定することができる。
【００３０】
パーソナルコンピュータ３１０やＰＤＡ３２０は、計算サーバ２００によって所定期間の水質データを用いた機械学習によってモード選択情報が得られた場合に、ネットワーク１０を介してこれを取り込み、所要の家庭１００の浄水器１１０に備えられるコンピュータ内に設定することができる。このようにパーソナルコンピュータ３１０やＰＤＡ３２０は、上記モード選択情報作成手段により作成されたモード選択情報を浄水器１１０に設けられたコンピュータに設定するモード選択情報設定手段を備えている。
【００３１】
図２に第２の実施形態に係る浄水器システムを示す。この第２の実施形態においては、第１の実施形態と同様の構成を有し、表示制御手段がモード選択情報に基づき現在において実行する運用モードを表示手段に表示する。また、本実施形態においては、浄水器１１０Ａのコンピュータがモード選択情報に基づき上記浄水器１１０Ａの運用モードを制御する運用モード制御手段１１２を備えている。
【００３２】
浄水器１１０Ａのコンピュータは、図３に示されるようにＣＰＵ２０が主メモリ２１のプログラムやデータを用いて各部を制御する構成となっている。ＣＰＵ２０には、バス２２を介して伝送コントローラ２３、記憶コントローラ２４、表示コントローラ２５、機構コントローラ２６、入出力コントローラ２７が接続されている。
【００３３】
伝送コントローラ２３には無線送受信部２３Ａが接続され、ＣＰＵ２０の制御によってデータの送受信を無線ＬＡＮルータ１３０を介して実行する。記憶コントローラ２４には記憶部２４Ａが接続されており、ＣＰＵ２０の制御によって、送られてくるモード選択情報を記憶部２４Ａに記憶し、また必要なときに記憶部２４Ａからモード選択情報を読出ＣＰＵ２０へ送る。表示コントローラ２５には第１の実施形態において述べた表示手段であるＬＥＤディスプレイ等により構成される表示部２５Ａが接続されており、ＣＰＵ２０の制御によって、必要な情報等を表示部２５Ａへ表示する。機構コントローラ２６には流路制御駆動部２６Ａが接続されており、ＣＰＵ２０の制御によって流路制御駆動部２６Ａを駆動する。
【００３４】
流路制御駆動部２６Ａの制御信号は、蛇口１０１から流出する水をフィルタを含む浄化機構１１５側へ導くか、浄化機構１１５を通らずにそのまま外部へ送り出すかを切換える流路切換弁部１１６に与えられる。これにより、浄化モードと上記非浄化モードのいずれを実行するか切換えることができる。
【００３５】
入出力コントローラ２７には、前述のセンサ１２０が接続されている。入出力コントローラ２７は、センサ１２０から得られた水質データを取り込みＣＰＵ２０へ送る。ＣＰＵ１２０は、この水質データを伝送コントローラ２３と無線送受信部２３Ａを介して無線ＬＡＮルータ１３０から計算サーバ２００へ送る。
【００３６】
計算サーバ２００は、前述の通りモード選択情報作成手段として機能する。具体的には、例えば、図４に示されるように２段階で深層学習による機械学習を行う。第１段階では、学習モデル生成手段１１が動作する。学習モデル生成手段１１には、教師データを与えて学習モデル１２を生成させる。教師データは水質データとラベルと呼ばれる正解データのペアからなるものである。学習モデル生成手段１１によって生成された学習モデル１２は、モード選択情報作成手段であり、家庭から送られてくる実測水質データを入力して機械学習を行い、結果であるモード選択情報を出力する。入力する水質データを曜日毎の時系列（時間の経過方向）に与えることにより、曜日毎に時系列に並んだモード選択情報（浄化モードと上記非浄化モードのいずれを実行すべきかを示す情報）が学習モデル１２であるモード選択情報作成手段から出力される。このモード選択情報は、例えば図５に示されるように、月曜日から日曜日までの曜日毎に、午前０時から午後１２時までの時系列で、所定の時間幅図５では３分）で、「浄」で示す浄化モードと「非」で示す非浄化モードの区別のデータが並べられたものとすることができる。
【００３７】
上記のように作成されたモード選択情報は、パーソナルコンピュータ３１０やＰＤＡ（パーソナルディジタルアシスタント）３２０に送られる。これを取り込み、所要の家庭１００の浄水器１１０に備えられるコンピュータ内に設定することができる。
【００３８】
浄水器１１０に備えられるコンピュータでは、ＣＰＵ２０が無線送受信部２３Ａ及び伝送コントローラ２３を介して上記モード選択情報を受け取り、記憶コントローラ２４を制御して記憶部２４Ａへ記憶する。その後、ＣＰＵ２０は、記憶コントローラ２４を制御して記憶部２４Ａから曜日と時刻に合わせて該当のモード選択情報を読出し、機構コントローラ２６を制御して流路制御駆動部２６Ａを動作させて浄水器１１０を浄化モードまたは非浄化モードで動作させる。
【００３９】
以上により自動的に浄化モードまたは非浄化モードで動作するので、無駄な浄水作業をなくし、併せてフィルタを適切なときに使用することによりフィルタの使用可能期間を延ばすことが可能である。
【００４０】
浄水器１１が取り付けられる蛇口１０１には、水質データ以外に、蛇口１０１からの水に関する使用不使用の時刻データを収集するセンサを設けても良い。上記モード選択情報作成手段１２は、該時刻データを水質データに加えたデータに基づき機械学習を行って曜日毎の時刻の系列に上記浄化モードと上記非浄化モードのいずれを実行すべきかを示すモード選択情報を作成するようにしても良い。蛇口１０１からの水に関する使用不使用の時刻データは、水道管に水が滞留されている時間から水質への影響を検出するデータとして用いるものである。
【００４１】
上記では、１つの家庭の１つの蛇口に関する水質データを収集したが、１つの家庭または複数の家庭の、複数の蛇口に関する水質データを収集するようにしても良い。この場合、上記モード選択情報作成手段１２は、複数蛇口の水質データに基づき、機械学習を行って曜日毎の時刻の系列に上記浄化モードと上記非浄化モードのいずれを実行すべきかを示すモード選択情報を作成する。ここで、複数の家庭の、複数の蛇口に関する水質データにあっては、複数の家庭が、本発明が適用される浄水器が設置されている上水の水質に関係している地域にあることが条件となる。従って、地域毎の家庭における水質データからモード選択情報を作成することになる。このように、浄水器が設置されている上水の水質に関係している地域が複数存在すると考えられるので、複数の地域ごとに分けて機械学習を行うように設定することができる。
【００４２】
図６は、第３の実施形態である。この第３の実施形態は、第１の実施形態または第２の実施形態の主メモリ２１に、累積時間算出手段１４、交換時期検出手段１５を実現するプログラムを備える。累積時間算出手段１４は、浄水器１１０を浄化モードとした時間を累積して求めるものである。交換時期検出手段１５は、累積時間算出手段が求めた累積時間とフィルタの寿命時間とを比較に基づきフィルタの交換時を検出するものである。
【００４３】
表示制御手段は、上記交換時期検出手段１５による検出結果に基づき、フィルタの交換メッセージを表示手段である表示部２５Ａに表示する。これにより、フィルタの交換時期が使用者に明確に示され、適切な交換を保証することができる。
【００４４】
第４の実施形態では、会社３００に備えられているパーソナルコンピュータ３１０やＰＤＡ３２０に、浄水器１１０が設置されている上水の水質に関係している地域の世帯数を提供する学習用データ提供手段が備えられる。計算サーバ２００のモード選択情報作成手段は、上記記学習用データ提供手段から提供された世帯数を加えたデータに基づき機械学習を行って曜日毎の時刻の系列に上記浄化モードと上記非浄化モードのいずれを実行すべきかを示すモード選択情報を作成する。作成されたモード選択情報は、上記各実施形態と同様に浄水器のコンピュータにおいて用いられる。
【符号の説明】
【００４５】
１０  ネットワーク
１１  学習モデル生成手段
１２  学習モデル
１４  累積時間算出手段
１５  交換時期検出手段
２１  主メモリ
２２  バス
２３  伝送コントローラ
２３Ａ  無線送受信部
２４  記憶コントローラ
２４Ａ  記憶部
２５  表示コントローラ
２５Ａ  表示部
２６  機構コントローラ
２６Ａ  流路制御駆動部
２７  入出力コントローラ
１００  家庭
１０１  蛇口
１１０、１１０Ａ  浄水器
１１２  運用モード制御手段
１１５  浄化機構
１１６  流路切換弁部
１２０  センサ
１３０  無線ＬＡＮルータ
１４０  レバー
２００  計算サーバ
３００  会社
３１０  パーソナルコンピュータ
３２０  ＰＤＡ
３３０  無線ＬＡＮルータ
【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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