(57)【要約】      （修正有）【課題】潤滑油を監視するように構成された少なくとも１つのコンピューティングデバイスを有するシステムを提供する。【解決手段】少なくとも１つのコンピューティングデバイス（１２４）は、潤滑油（３００）の最初の理想的残存寿命を決定することと、潤滑油（３００）の温度測定値に基づいて潤滑油（３００）の温度準拠残存寿命を決定することと、潤滑油（３００）の非粒子数サンプルに基づいて潤滑油（３００）の汚染係数を計算することと、汚染係数、最初の理想的残存寿命、および温度準拠残存寿命に基づいて潤滑油（３００）の更新した理想的残存寿命を決定することと、潤滑油（３００）の更新した理想的残存寿命および実際の損失寿命に基づいて潤滑油（３００）の実際の残存寿命を決定することとを含む行為を実行することによって、潤滑油（３００）を監視するように構成される。【選択図】図３
2019023617.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
潤滑油（３００）の最初の理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油（３００）の温度測定値に基づいて前記潤滑油（３００）の温度準拠残存寿命を決定することと、
前記潤滑油（３００）の非粒子数サンプルに基づいて前記潤滑油（３００）の汚染係数を計算することと、
前記汚染係数、前記最初の理想的残存寿命、および前記温度準拠残存寿命に基づいて前記潤滑油（３００）の更新した理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油（３００）の前記更新した理想的残存寿命および実際の損失寿命に基づいて前記潤滑油（３００）の実際の残存寿命を決定することと
を含む行為を実行することによって、前記潤滑油（３００）を監視するように構成された少なくとも１つのコンピューティングデバイス（１２４）を備える、システム（１０２）。
【請求項２】
前記実際の損失寿命が、前記潤滑油（３００）の損失寿命係数（ＬＬＦ）の関数であり、前記ＬＬＦが、以下の式：
【数１】
2019023617.tif 000020
に従って計算され、ここで、ＴＣＦは、前記計算された汚染係数であり、Ｔは、前記潤滑油（３００）の前記温度測定値であり、Ｔ０は、前記潤滑油（３００）の基準温度である、請求項１に記載のシステム（１０２）。
【請求項３】
前記少なくとも１つのコンピューティングデバイス（１２４）が、前記潤滑油（３００）のサンプリング頻度に基づいて前記潤滑油（３００）のサンプリング間の経過時間を決定するようにさらに構成される、請求項１に記載のシステム（１０２）。
【請求項４】
前記実際の残存寿命を前記決定することが、時間の関数としての前記汚染係数および時間の関数としての前記潤滑油（３００）の前記温度測定値に基づいて前記実際の損失寿命を決定することを含む、請求項１に記載のシステム（１０２）。
【請求項５】
前記潤滑油（３００）の前記更新した理想的残存寿命を前記決定することが、以下の式：
更新した理想的残存寿命＝最初の理想的残存寿命−実際の損失寿命
に従って前記更新した理想的残存寿命を計算することを含む、請求項４に記載のシステム（１０２）。
【請求項６】
前記潤滑油（３００）の前記実際の残存寿命を前記決定することが、以下の式：
【数２】
2019023617.tif 000021
の場合：
に従って前記実際の残存寿命を計算することを含み、そして、潤滑油（３００）を時間（ｔ）で変化させ、
ここで、Ｔａｖｅは、経時的に測定された平均潤滑油温度であり、ＴＣＦは、前記汚染係数であり、Ｔ０は、前記潤滑油（３００）の基準温度である、請求項１に記載のシステム（１０２）。
【請求項７】
前記Ｔａｖｅが、以下の式：
【数３】
2019023617.tif 000022
に従って計算される、請求項６に記載のシステム（１０２）。
【請求項８】
前記潤滑油（３００）の前記温度準拠残存寿命が、前記潤滑油（３００）のアレニウス反応速度に基づいて計算される、請求項１に記載のシステム（１０２）。
【請求項９】
前記汚染係数が、以下の式：
【数４】
2019023617.tif 000023
に従って計算され、
ここで、ΔＰｆｉｌｔｅｒは、測定された潤滑油フィルタ差圧であり、ｋ０、ｋ２、ｋ３、ｋ４およびｋ５は、前記潤滑油（３００）の設置条件または前記潤滑油（３００）の動作条件に基づいて動的に割り当てられる重みである、請求項１に記載のシステム（１０２）。
【請求項１０】
プロセッサおよびメモリを有する少なくとも１つのコンピューティングデバイス（１２４）で実行される、ターボ機械（１１８）からの潤滑油（３００）を監視するコンピュータ実装方法であって、
潤滑油（３００）の最初の理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油（３００）の温度測定値に基づいて前記潤滑油（３００）の温度準拠残存寿命を決定することと、
前記潤滑油（３００）の非粒子数サンプルに基づいて前記潤滑油（３００）の汚染係数を計算することと、
前記汚染係数、前記最初の理想的残存寿命、および前記温度準拠残存寿命に基づいて前記潤滑油（３００）の更新した理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油（３００）の前記更新した理想的残存寿命および実際の損失寿命に基づいて前記潤滑油（３００）の実際の残存寿命を決定することと
を含む、方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書に開示される主題は、ターボ機械システムに関する。より具体的には、本明細書に開示される主題は、ターボ機械システム、例えばガスターボ機械または蒸気ターボ機械の潤滑油の分析に関する。
【背景技術】
【０００２】
ターボ機械、例えばガスタービンおよび／または蒸気タービンは、機械構成要素間の摩擦係数を低減するために潤滑油を使用する。多くのターボ機械は、製造および／または販売者によって配送および設置されるが、これらのターボ機械は、ターボ機械を購入する顧客によって（生涯にわたり）管理されることが多い。ターボ機械の潤滑油が潤滑を行うのに十分な品質レベルを維持することができるようにするために、顧客は従来、油のサンプルを採取して試験のために検査室に送る。しかし、一部の顧客は油サンプルの採取を適切に行っておらず、これは試験の精度を損なうことがある。また他の顧客は、油の状態を適切に監視するのに十分な頻度でサンプルを採取していない。
【０００３】
他の産業、例えば自動車産業では、潤滑油の品質は、自動車の性能パラメータに基づいて油の予想される寿命に結びつく経験的データを使用して推定される。このような場合、自動車の監視システムは、車両の性能、例えば速度、加速度、制動などを監視し、車両の性能に基づいて、潤滑油の品質が劣化する時間を推定する。しかし、これらの自動車システムは、潤滑油の品質を決定するために潤滑油を試験するものではない。
【０００４】
より現代的な従来のシステムは、ターボ機械の潤滑油のサンプリングおよび分析用の特定のハードウェアを含むが、そのハードウェアは、調達および維持に費用がかかることがある。さらに、これらのハードウェアベースのシステムは、ターボ機械の潤滑油の将来の品質を正確に評価（例えば、予測）するのに苦労する可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許第９３５４２２１号明細書
【発明の概要】
【０００６】
本開示の様々な実施形態は、潤滑油の最初の理想的残存寿命を決定することと、潤滑油の温度測定値に基づいて潤滑油の温度準拠残存寿命を決定することと、潤滑油の非粒子数サンプルに基づいて潤滑油の汚染係数を計算することと、汚染係数、最初の理想的残存寿命、および温度準拠残存寿命に基づいて潤滑油の更新した理想的残存寿命を決定することと、潤滑油の更新した理想的残存寿命および実際の損失寿命に基づいて潤滑油の実際の残存寿命を決定することとを含む行為を実行することによって、潤滑油を監視するように構成された少なくとも１つのコンピューティングデバイスを有するシステムを含む。
【０００７】
本開示の別の態様は、プログラムコードを含むコンピュータプログラム製品を含み、該プログラムコードは、１つのコンピューティングデバイスによって実行されたとき、少なくとも１つのコンピューティングデバイスに、潤滑油の最初の理想的残存寿命を決定することと、潤滑油の温度測定値に基づいて潤滑油の温度準拠残存寿命を決定することと、潤滑油の非粒子数サンプルに基づいて潤滑油の汚染係数を計算することと、汚染係数、最初の理想的残存寿命、および温度準拠残存寿命に基づいて潤滑油の更新した理想的残存寿命を決定することと、潤滑油の更新した理想的残存寿命および実際の損失寿命に基づいて潤滑油の実際の残存寿命を決定することとを含む行為を実行することによって、潤滑油を監視させる。
【０００８】
本開示の別の態様は、プロセッサおよびメモリを有する少なくとも１つのコンピューティングデバイスで実行される、ターボ機械からの潤滑油を監視するコンピュータ実装方法を含み、方法は、潤滑油の最初の理想的残存寿命を決定することと、潤滑油の温度測定値に基づいて潤滑油の温度準拠残存寿命を決定することと、潤滑油の非粒子数サンプルに基づいて潤滑油の汚染係数を計算することと、汚染係数、最初の理想的残存寿命、および温度準拠残存寿命に基づいて潤滑油の更新した理想的残存寿命を決定することと、潤滑油の更新した理想的残存寿命および実際の損失寿命に基づいて潤滑油の実際の残存寿命を決定することとを含む。
【０００９】
本開示のこれらのおよび他の特徴は、本開示の様々な実施形態を示す添付の図面と併せて、本発明の様々な態様の以下の詳細な説明からより容易に理解されよう。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示の様々な実施形態に従って実行される方法を示すフロー図である。
【図２】本開示の様々な実施形態による、理想的な推定値に従った油寿命の予測値を示すグラフである。
【図３】本開示の様々な実施形態によるシステムを含む環境を示す図である。
【図４】本開示の様々な実施形態による装置の前面概略図である。
【図５】本開示の実施形態による図４の装置の部分斜視図である。
【００１１】
本開示の図面は、必ずしも一定の比率ではないことに留意されたい。図面は、本開示の典型的な態様だけを示すことを目的としており、したがって、本開示の範囲を限定するものとみなすべきではない。図面において、同じ符号は、図面を通して同じ要素を表している。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
上述したように、本明細書に開示される主題は、ターボ機械の潤滑油に関する。より具体的には、本明細書に開示される主題は、測定された粒子数データを除いて、その油から抽出された試験データを使用して潤滑油を分析するためのアプローチに関する。
【００１３】
本明細書で述べるように、ターボ機械システムの潤滑油の品質を効果的に監視することは困難なことがあり、これにより油の望ましくない劣化を生じさせ、最終的には、潤滑をその油に依存しているターボ機械を損傷することがある。
【００１４】
従来のアプローチとは対照的に、本開示の様々な実施形態は、測定された粒子数データを除いて、その油から抽出された試験データを使用して潤滑油を分析するシステム、コンピュータプログラム製品および関連する方法を含む。すなわち、本開示の様々な実施形態によるアプローチは、その油から測定された粒子数データなしに潤滑油を分析するように構成される。いくつかの特定の場合には、アプローチは、シミュレーションデータ、サンプル油の測定値、および数学モデルに基づいて潤滑油を分析するためのシステムを訓練および配置することを含むことができる。
【００１５】
以下の記載において、その一部を形成する添付の図面が参照されるが、これは本教示を実施することができる特定の実施形態の例証として示されるものである。これらの実施形態は、当業者が本教示を実施することができるように十分に詳しく記載され、本教示の範囲から逸脱することなく他の実施形態が使用されてもよいこと、および変更が行われてもよいことは理解されるはずである。したがって、以下の説明は、単なる例示である。
【００１６】
図１は、本開示の様々な実施形態による潤滑油（例えば、図３のターボ機械１１８の潤滑油）を監視するプロセスを示すフロー図を示す。これらのプロセスは、例えば、本明細書で説明するように、少なくとも１つのコンピューティングデバイスによって実行することができる。例えば、これらのプロセスは、潤滑油監視システム１１４（または単に、図３の監視システム１１４）によって実行されてもよい。他の場合には、これらのプロセスは、潤滑油を監視するコンピュータ実装方法に従って実行することができる。さらに他の実施形態では、これらのプロセスは、コンピュータプログラムコードを少なくとも１つのコンピューティングデバイスで実行し、少なくとも１つのコンピューティングデバイスに潤滑油を監視させることによって実行することができる。一般に、プロセスは、以下のサブプロセスを含むことができる。
【００１７】
プロセスＰ１：監視システム１１４は、潤滑油の最初の理想的残存寿命（Ｌｉ）を決定する。様々な実施形態では、これは、油の種類についての情報を得ることと、油が清浄であり（汚染物がない）、その設計温度（最適な条件）で動作していると仮定して、油の種類についてのアレニウス反応速度（ＡＲＲ）を計算することとを含む。最初の理想的残存寿命は、潤滑油が全寿命にわたってこれらの最適な条件下で動作した場合に予想される潤滑油の寿命である。
【００１８】
ＡＲＲは、鉱油における酸化による寿命低下（Ｌ）を計算するために使用される既知の技術である。ＡＲＲは、特定の実施形態では、以下の式に従って計算することができる。
【００１９】
ｋ＝Ａｅ−Ｅａ／（ＲＴ）  （式１）
ここで、ｋ＝化学反応の速度定数；Ｔ＝潤滑油の絶対温度（単位ケルビン）；Ａ＝前指数因子；Ｅａ＝潤滑油の活性化エネルギ；およびＲ＝一般ガス定数である。あるいは、一般ガス定数（Ｒ）は、ボルツマン定数（ｋＢ）と置き換えることができる。鉱油の場合に簡略化すると、ＡＲＲは、油の酸化寿命（Ｌ）、化学反応の速度定数（ｋ１）、および理想的速度定数ｋ２＝４７５０で、次のように表すことができる。
【００２０】
Ｌｏｇ（Ｌｉ）＝ｋ１＋（ｋ２／Ｔ）  （式２）
プロセスＰ２：監視システム１１４は、潤滑油の温度測定値に基づいて潤滑油の温度準拠残存寿命（ＬＴ）を決定する。温度準拠残存寿命は、潤滑油の測定された温度値に基づいて予測されるような推定残存寿命を表すことができる。これは、潤滑油の温度の測定値を得ることを含むことができる。潤滑油がターボ機械からのものである場合、温度測定値は、ターボ機械内かまたはターボ機械の外のいずれかで、潤滑油に接触する温度センサから得ることができる。プロセスＰ１の場合と同様に、温度準拠残存寿命は、ＡＲＲに従って計算することができる。しかし、他のいくつかの場合には、所与の基準温度Ｔ０に対する温度準拠残存寿命（ＯＬ）は、以下の式に従って計算することができる。
【００２１】
【数１】
2019023617.tif 000003
（式３）
ここで、ｋｔは、試験される油の種類に起因する一定値であり、Ｔ０は、油の設計基準温度（単位ケルビン）である。温度準拠残存寿命（ＯＬ）は、基準温度（例えば、潤滑油が動作するように設計されている温度）での潤滑油の寿命サイクルを表す。油が微粒子もしくは他の汚染物質を含む場合、または粘度が低下する場合、温度準拠残存寿命（ＯＬ）は、短くなる。
【００２２】
プロセスＰ３：監視システム１１４は、潤滑油の非粒子数サンプルに基づいて潤滑油の汚染係数を計算する。様々な実施形態では、計算することは、質的重み付き汚染係数を本明細書に述べる複数の測定された油特性の各々に割り当てることを含む。様々な実施形態では、第１の油特性Ａに重み付き汚染係数Ｘを割り当て、第２の油特性Ｂに異なる重み付き汚染係数Ｙ×Ｘを割り当て、ここで、Ｙは、係数、例えば、１、２、３、０．１、０．２、０．３、負の係数、百分率の係数などである。様々な実施形態では、非粒子数サンプルは、温度測定値の場合と実質的に同様の潤滑油のサンプルから得ることができ、潤滑油の圧力測定値、潤滑油の頻度測定値および／または潤滑油の温度準拠粘度計算を含むことができる。様々な実施形態では、非粒子数サンプルは、潤滑油のサンプルであり、これは、汚染係数を計算するために従来の粒子数係数、例えば、鉄粒子数、水分、誘電率、および／または国際標準化機構（ＩＳＯ）粒子レベルについて分析されない。すなわち、本明細書に記載の様々な実施形態に従って利用される油センサシステム１５０（図３）は、粒子数を分析するための構成要素を含まないか、または構成要素と係合しなくてもよい。いくつかの特定の場合には、汚染係数（ＴＣＦ）は、潤滑油の測定された温度、頻度および／または圧力に基づいて、以下の式に従って計算される。
【００２３】
粘度：
【００２４】
【数２】
2019023617.tif 000004
（式４）
ここで、Ｔは、例えば温度センサでの潤滑油の温度読取値であり、μｎｏｍｉｎａｌは、正規化された潤滑油粘度であり、μは、測定された実際の潤滑油粘度であり、μ０は、基準潤滑油粘度である。
【００２５】
圧力
【００２６】
【数３】
2019023617.tif 000005
（式５）
ここで、Ｐｎｏｒｍは、正規化された圧力であり、Ｐ０は、油ポンプでのポンプ定格圧力であり、Ｐｐｕｍｐは、潤滑油ポンプ圧力（ポンド／平方インチ（ｐｓｉ）単位）である。
【００２７】
総汚染係数（ＴＣＦ）：
【００２８】
【数４】
2019023617.tif 000006
（式６）
ここで、ΔＰｆｉｌｔｅｒは、潤滑油フィルタ差圧（ｐｓｉｄ単位）であり、ｋ０、ｋ２、ｋ３、ｋ４およびｋ５は、潤滑油で動作する機械（例えば、ターボ機械１１８）から油センサシステム１５０（図３）によって収集された経験的データおよび／または予め収集された経験的データから潤滑油の動作をシミュレートするように構築されたモデルに基づいて動的に割り当てられる重みである。これらの重みは、潤滑油が設置時（設置条件）および／または動作中（動作条件）に曝される条件に基づいて更新することができる。
【００２９】
様々な実施形態では、総汚染係数（ＴＣＦ）は、潤滑油の更新した理想的残存寿命（ＲＯＬ）をモデル化するのに有用であり得る、潤滑油損失寿命係数（ＬＬＦ）を決定するために使用することができる。損失寿命係数（ＬＬＦ）は、以下に従って計算することができる。
【００３０】
【数５】
2019023617.tif 000007
（式７）
ここで、ＴＣＦは、総汚染係数（式６）であり、Ｔは、潤滑油温度読取値（単位ケルビン）である。
【００３１】
プロセスＰ４：監視システム１１４は、汚染係数、最初の理想的残存寿命、および温度準拠残存寿命に基づいて潤滑油の更新した理想的残存寿命を決定する。様々な実施形態では、潤滑油の更新した理想的残存寿命は、最初の理想的残存寿命から失われた（潤滑油の）実際の寿命を減算することによって計算される。方程式で表すと：更新した理想的残存寿命（ＲＯＬ）＝最初の理想的残存寿命（ＯＬ）−実際の損失寿命（ＡＬＬ）、または：
ＲＯＬ＝ＯＬ−ＡＬＬ  （式８）
実際の損失寿命は、時間（ｔ）の関数としての総汚染係数（ＴＣＦ）および時間（ｔ）の関数としての測定された潤滑油排出温度（図３のターボ機械１１８の排出位置で測定される）に基づいて計算することができる。方程式で表すと：
【００３２】
【数６】
2019023617.tif 000008
（式９）
ここで、Ｔ０は、潤滑油の基準温度であり、ＴＣＦ（ｔ）は、所与の時間（ｔ）での総汚染係数（式６）であり、Ｔ（ｔ）は、時間（ｔ）での測定された潤滑油排出温度である。
【００３３】
プロセスＰ５：監視システム１１４は、更新した理想的残存寿命および実際の損失寿命に基づいて潤滑油の実際の残存寿命を決定する。様々な実施形態では、実際の残存寿命は、平均時間にわたる更新した理想的残存寿命（ＲＯＬ）と実際の損失寿命（ＡＬＬ）の関数との間の差に基づいて計算される。方程式で表すと：
次の場合：
【００３４】
【数７】
2019023617.tif 000009
（式１０）
そして、油は、時間（ｔ）で変化する必要があり、ここで、Ｔａｖｅは、以下によって定義される平均潤滑油温度である：
【００３５】
【数８】
2019023617.tif 000010
（式１１）
多くの実施形態では、潤滑油のサンプルは、ターボ機械の様々な位置で得られる。これらの場合、残存寿命を決定するために、サンプルデータを平均しまたは他の方法で正規化することができることが理解されよう。
【００３６】
いくつかの場合には、得られた第１のサンプルデータ（例えば、図３の温度データ６０、圧力データ８０、頻度データ９０など）について、損失寿命係数（ＬＬＦ）に、サンプルを得る間の時間を乗算し、その値を、最適な条件下での流体の寿命から減算することができる。上述したように、この特定の例は、得られた第１のサンプル（または、ターボ機械およびリザーバから油が交換された後の第１のサンプル）の場合に適用される。第１のデータサンプルが利用可能になった後、後続のサンプルは、以前に得られたサンプルの一部またはすべてを考慮する移動平均の一部を形成する。
【００３７】
特定の実施形態では、損失寿命係数（ＬＬＦ）は、潤滑油を含む機械（例えば、ターボ機械）の動作の期間に基づいて移動平均として計算することができる。いくつかの場合には、損失寿命係数（ＬＬＦ）は、ターボ機械の動作の最後の１〜３週間のような最近の（例えば、最も最近の）期間にわたって取られた移動平均である。
【００３８】
様々な実施形態では、プロセスＰ１〜Ｐ５は、潤滑油の実際の残存寿命を監視するために周期的に（例えば、ｙ期間にｘ回のスケジュールに従って、および／または連続的に）反復する（繰り返す）ことができる。いくつかの場合には、プロセスＰ２〜Ｐ５は、例えば、潤滑油の新しいサンプルを得て、本明細書に記載の関連するプロセスを実行することによって繰り返すことができる。これらの場合、プロセスＰ１は、最初の理想的残存寿命（Ｌｉ）がいくつかの試験間隔の間は実質的に変更されないことがあるので、繰り返す必要がないことがある。
【００３９】
様々な追加の実施形態では、潤滑油のモデルは、総汚染係数（ＴＣＦ）が潤滑油データの傾向、例えば、温度読取値の傾向、圧力読取値の傾向などに基づいてモデル化され得るように構成することができる。ＴＣＦは、潤滑油がその使用可能な耐用年数を失う原因となる粒子濃度レベルおよび粒子の種類の定量化を実現する。様々な実施形態によれば、ＴＣＦは、以下に従ってモデル化することができる。
【００４０】
ＴＣＦ（ｔ）＝ｗ０＋ｗ１・ｔ＋ｗ２・ｔ２  （式１２）
ここで、ｔは、将来の時間であり、ｗ０、ｗ１、およびｗ２は、データのコーパスから取られた潤滑油データの傾向で動的に更新される重みである。様々な実施形態では、例えば、図３に関して示され説明されるように、潤滑油モデル３００は、１つまたは複数のターボ機械１１８の周りのデータ（コーパス）３１０およびこれらの機械の潤滑油のコーパスを使用して構成することができる。例えば、いくつかの場合には、潤滑油モデル３００は、本明細書に記載のプロセスによって収集されたデータ（例えば、油温データ６０、油圧データ８０、油頻度データ９０）に基づいて構成することができ、その記憶されたデータと予想される油の残存寿命との間の関係を計算することができる。潤滑油モデル３００は、本明細書に開示される１つまたは複数の数学的関係、例えば、式１から式１２に従ってコーパス３１０を分析するための制御論理を含むことができる。いくつかの場合には、コーパス３１０は、潤滑油の測定された特性（例えば、温度、圧力、頻度、分解時間など）と油の種類との間の既知の関係と、これらの油を使用するターボ機械の種類と、潤滑油が不足したかまたはメンテナンスを必要とした時間とを含む。潤滑油モデル３００は、１つまたは複数のターボ機械１１８から収集されたデータに基づいてそれ自体が更新され得る、コーパス３１０からのデータで連続的または定期的に更新され得る。潤滑油モデル３００はまた、例えば、式１２の重みｗ０、ｗ１、ｗ２を連続的に更新して所与の潤滑油の総汚染係数（ＴＣＦ）を動的に計算することによって将来の潤滑油の不足または交換時間を予測するために、コーパス３１０からのデータ間の新しい関係を導き出すための自己学習エンジン３２０を含むことができる。
【００４１】
本明細書に示され記載されるフロー図において、図示していない他のプロセスを実行することができ、様々な実施形態に応じてプロセスの順序を再配列することができることを理解されたい。加えて、１つまたは複数の記載のプロセスの間に中間プロセスを実行してもよい。本明細書に示され記載されるプロセスの流れは、様々な実施形態の限定とみなすべきではない。
【００４２】
図２は、Ａ）理想的な条件に基づいた油の残存寿命の理論計算；Ｂ）本開示の様々な実施形態によるアプローチを使用する油の予測される残存寿命；およびＣ）油の残存寿命の予測下限による、予測される油の残存寿命の曲線を示す一例のグラフである。年数で表した時間（残存寿命）がＹ軸に示され、かつサンプリング時間がＹ軸に示される。
【００４３】
図３は、本発明の様々な実施形態による本明細書に記載の機能を実行するための、監視システム１１４を含む例示的な環境１０１を示す。これに関して、環境１０１は、例えば、１つまたは複数のターボ機械１１８からの潤滑油を監視するために、本明細書に記載の１つまたは複数のプロセスを実行することができるコンピュータシステム１０２を含む。具体的には、コンピュータシステム１０２は、監視システム１１４を含むものとして示されており、これによりコンピュータシステム１０２は、本明細書に記載のプロセスのいずれか／すべてを実行することによって、および本明細書に記載の実施形態のいずれか／すべてを実装することによって、潤滑油を監視するように動作可能となる。本明細書で説明するように、監視システム１１４は、ターボ機械１１８の潤滑油の不足および／または交換時間を予測するための潤滑油モデル３００を含むことができる。
【００４４】
コンピュータシステム１０２は、コンピューティングデバイス１２４を含むものとして示されており、処理構成要素１０４（例えば、１つまたは複数のプロセッサ）と、記憶構成要素１０６（例えば、記憶階層）と、入力／出力（Ｉ／Ｏ）構成要素１０８（例えば、１つまたは複数のＩ／Ｏインターフェースおよび／またはデバイス）と、通信経路１１０とを含むことができる。一般に、処理構成要素１０４は、記憶構成要素１０６に少なくとも部分的に固定される監視システム１１４のようなプログラムコードを実施する。プログラムコードを実施している間、処理構成要素１０４は、データを処理することができ、その結果、さらなる処理のために記憶構成要素１０６および／またはＩ／Ｏ構成要素１０８との間で変換されたデータの読み出しおよび／または書き込みを行うことができる。経路１１０は、コンピュータシステム１０２の構成要素の各々の間の通信リンクを提供する。Ｉ／Ｏ構成要素１０８は、ユーザ（例えば、人間および／またはコンピュータ化ユーザ）１１２がコンピュータシステム１０２および／または１つまたは複数の通信デバイスと相互作用できるようにする１つまたは複数の人的Ｉ／Ｏデバイスを備えることができ、これによりシステムユーザ１１２が任意の種類の通信リンクを使用してコンピュータシステム１０２と通信することができる。これに関して、監視システム１１４は、人間および／またはシステムユーザ１１２が監視システム１１４と相互作用できるようにする一組のインターフェース（例えば、グラフィカルユーザインターフェース、アプリケーションプログラムインターフェースなど）を管理することができる。さらに、監視システム１１４は、油温データ６０（例えば、センサシステム１５０によって得られた、油の温度についてのデータ）、油圧データ８０（例えば、センサシステム１５０によって得られた、油の圧力レベルについてのデータ）および／または油頻度データ９０（例えば、センサシステム１５０によって得られた、油の頻度測定値についてのデータ）のようなデータを、任意の解決策を使用して管理（例えば、記憶、検索、生成、操作、編成、提供など）することができる。油温データ６０、油圧データ８０、および／または油頻度データ９０は、いくつかの実施形態では、後の使用のためにコーパス３１０として記憶されてもよい。監視システム１１４はまた、無線および／または有線手段を介してターボ機械１１８および／または油センサシステム１５０と通信することができる。本明細書で述べるように、監視システム１１４はまた、監視システム１１４を使用して構成することができる潤滑油モデル３００を含むことができ、コーパス３１０が更新されたときにモデル３００を発展かつ向上させるための自己学習エンジン３２０を含むことができる。
【００４５】
いずれにしても、コンピュータシステム１０２は、インストールされた監視システム１１４などのプログラムコードを実施することができる１つまたは複数の汎用コンピューティング製品（例えば、コンピューティングデバイス）を備えることができる。本明細書で使用する場合、「プログラムコード」は、任意の言語、コードまたは表記法での任意の命令の集合であって、情報処理能力を有するコンピューティングデバイスに、特定の機能を、直接に、あるいは（ａ）別の言語、コードまたは表記法への変換、（ｂ）異なる材料形態での再生、および／または（ｃ）分解の任意の組み合わせの後に、実行させる命令の集合を意味することを理解されたい。これに関して、監視システム１１４は、システムソフトウェアおよび／またはアプリケーションソフトウェアの任意の組み合わせとして具現化することができる。さらに、監視システム１１４は、クラウド型コンピューティング環境で実装することができ、１つまたは複数のプロセスが、別個のコンピューティングデバイス（例えば、複数のコンピューティングデバイス２４）で実行され、それらの別個のコンピューティングデバイスの１つまたは複数が、図４のコンピューティングデバイス１２４に関して示され説明した構成要素のいくつかのみを含んでもよいことを理解されたい。
【００４６】
さらに、監視システム１１４は、一組のモジュール１３２を使用して実装することができる。この場合、モジュール１３２は、コンピュータシステム１０２に、監視システム１１４によって使用される一組のタスクを実行させることができ、また監視システム１１４の他の部分から離れて別個に開発および／または実装することができる。本明細書で使用する場合、「構成要素」という用語は、任意の解決策を使用して、共に説明する機能を実装する、ソフトウェアを有するかもしくは有さない、任意の構成のハードウェアを意味し、一方、「モジュール」という用語は、コンピュータシステム１０２が、任意の解決策を使用して、共に説明する機能を実装することを可能にするプログラムコードを意味する。処理構成要素１０４を含むコンピュータシステム１０２の記憶構成要素１０６に固定される場合、モジュールは、機能を実装する構成要素の相当な部分を占める。いずれにしても、２つ以上の構成要素、モジュール、および／またはシステムは、そのそれぞれのハードウェアおよび／またはソフトウェアの一部／すべてを共有することができることを理解されたい。さらに、本明細書で説明する機能の一部は実装されない可能性があるか、または追加の機能がコンピュータシステム１０２の一部として含まれる可能性があることを理解されたい。
【００４７】
コンピュータシステム１０２が複数のコンピューティングデバイスを備える場合、各コンピューティングデバイスは、そこに固定された監視システム１１４（例えば、１つまたは複数のモジュール１３２）の一部のみを有してもよい。しかし、コンピュータシステム１０２および監視システム１１４は、本明細書に記載のプロセスを実行することができる様々な潜在的に同等なコンピュータシステムを表すだけであることを理解されたい。これに関して、他の実施形態では、コンピュータシステム１０２および監視システム１１４によって提供される機能は、プログラムコードを有するかまたは有さない汎用および／または特定用途ハードウェアの任意の組み合わせを含む１つまたは複数のコンピューティングデバイスによって少なくとも部分的に実装することができる。各実施形態では、ハードウェアおよびプログラムコードは、含まれている場合、標準的なエンジニアリングおよびプログラミング技術をそれぞれ使用して作成することができる。
【００４８】
いずれにしても、コンピュータシステム１０２が複数のコンピューティングデバイス１２４を含む場合、コンピューティングデバイスは、任意の種類の通信リンクで通信することができる。さらに、本明細書に記載のプロセスを実行しながら、コンピュータシステム１０２は、任意の種類の通信リンクを使用して１つまたは複数の他のコンピュータシステムと通信することができる。いずれの場合でも、通信リンクは、様々な種類の有線および／または無線リンクの任意の組み合わせを備えることができ、１つまたは複数の種類のネットワークの任意の組み合わせを備えることができ、および／または様々な種類の伝送技術およびプロトコルの任意の組み合わせを利用することができる。
【００４９】
コンピュータシステム１０２は、任意の解決策を使用して、油温データ６０、油圧データ８０および／または油頻度データ９０などのデータを得るまたは提供することができる。コンピュータシステム１０２は、１つまたは複数のデータ記憶装置から油温データ６０、油圧データ８０および／または油頻度データ９０を生成し、ターボ機械１１８、油センサシステム１５０および／またはユーザ１１２などの別のシステムから油温データ６０、油圧データ８０および／または油頻度データ９０を受信し、油温データ６０、油圧データ８０および／または油頻度データ９０を別のシステムなどに送ることができる。
【００５０】
本明細書では、潤滑油を監視するための方法およびシステムとして示され記載されているが、本発明の態様はさらに、様々な代替の実施形態を提供することを理解されたい。例えば、一実施形態では、本発明は、少なくとも１つのコンピュータ可読媒体に固定され、実施されると、コンピュータシステムが潤滑油を監視することを可能にするコンピュータプログラムを提供する。これに関して、コンピュータ可読媒体は、本明細書に記載のプロセスおよび／または実施形態の一部またはすべてを実装する監視システム１１４（図３）のようなプログラムコードを含む。「コンピュータ可読媒体」という用語は、現在公知のまたは今後開発される、プログラムコードのコピーがコンピューティングデバイスによって認識、複製、または通信され得る、任意の種類の有形媒体の表現の１つまたは複数を備えることを理解されたい。例えば、コンピュータ可読媒体は、１つまたは複数の携帯用記憶製品、コンピューティングデバイスの１つまたは複数のメモリ／記憶構成要素、紙などを備えることができる。
【００５１】
別の実施形態では、本発明は、本明細書に記載のプロセスの一部またはすべてを実装する、監視システム１１４（図３）などのプログラムコードのコピーをもたらす方法を提供する。この場合、コンピュータシステムは、本明細書に記載のプロセスの一部またはすべてを実装するプログラムコードのコピーを処理して、その特性の１つまたは複数が一組のデータ信号のプログラムコードのコピーを符号化するように設定および／または変更された一組のデータ信号を、第２の別個の位置で受信するために、生成および送信することができる。同様に、本発明の一実施形態は、本明細書に記載の一組のデータ信号を受信するコンピュータシステムを含む、本明細書に記載のプロセスの一部またはすべてを実装するプログラムコードのコピーを取得し、一組のデータ信号を少なくとも１つのコンピュータ可読媒体に固定されるコンピュータプログラムのコピーに送信する方法を提供する。いずれの場合でも、一組のデータ信号は、任意の種類の通信リンクを使用して送信／受信することができる。
【００５２】
さらに別の実施形態では、本発明は、潤滑油を監視する方法を提供する。この場合、コンピュータシステム１０２（図３）などのコンピュータシステムを得る（例えば、作成する、維持する、または利用可能にするなど）ことができ、本明細書に記載のプロセスを実行するための１つまたは複数の構成要素を得て（例えば、作成する、購入する、使用する、修正するなど）、コンピュータシステムに配置することができる。これに関して、配置することには、（１）プログラムコードをコンピューティングデバイスにインストールすること、（２）１つまたは複数のコンピューティングデバイスおよび／またはＩ／Ｏデバイスをコンピュータシステムに追加すること、（３）コンピュータシステムを組み込むおよび／または修正して、本明細書に記載のプロセスを実行することを可能にすることなどの、１つまたは複数を備えることができる。
【００５３】
いずれの場合も、例えば監視システム１１４を含む、本発明の様々な実施形態の技術的効果は、潤滑油、例えば、ターボ機械（例えば、ターボ機械１１８）からの潤滑油を監視することである。監視システム１１４は、複数の異なる用途において潤滑油を監視するように、例えば、自動車システムの潤滑油を監視するように、また大型機械などの潤滑油を監視するように実装することができることを理解されたい。
【００５４】
様々な追加の実施形態は、潤滑油監視装置５００（図４および図５）を含むことができ、潤滑油監視装置５００は、監視システム１１４の１つまたは複数の構成要素（および関連する機能）を、油センサシステム１５０（図３）と共に含むことができる。潤滑油監視装置５００は、潤滑油の１つまたは複数の状態を非侵襲的に監視するように構成することができる。いくつかの場合には、潤滑油監視装置５００（および特に、油センサシステム１５０）は、限定するものではないが、潤滑油の温度、潤滑油の圧力、および潤滑油の頻度を含む潤滑油の１つまたは複数のパラメータを監視することができる。
【００５５】
様々な実施形態では、潤滑油監視装置５００は、これらのパラメータを連続的に監視し、これらのパラメータを許容閾値（例えば、レベルまたは範囲）と比較して、潤滑油が所望のレベルにあるかどうかを決定することができる。潤滑油監視装置５００は、潤滑油の決定されたパラメータが許容できない閾値／範囲へ逸脱し、近づき、かつ／または向かう傾向があるときに、１つまたは複数の警報を供給するためのインターフェース、例えば、ヒューマンマシンインターフェース（ＨＭＩ）を含むことができる。
【００５６】
いくつかの場合には、潤滑油監視装置５００は、ターボ機械に装着されるか、または他の方法で結合され得る。他の場合には、潤滑油監視装置５００は、ターボ機械に近接して配置され、潤滑油の状態のリアルタイム監視を行う。
【００５７】
様々な実施形態では、潤滑油監視装置５００は、ターボ機械の既存の潤滑油リザーバと流体接続することができる。いくつかの特定の実施形態では、潤滑油監視装置５００は、油リザーバの戻りライン排出セクションに流体接続される。いくつかの場合には、潤滑油監視装置５００は、油をリザーバから抽出するための油供給ラインと、試験された油をリザーバに戻すように排出させるための排出ラインとを含む。装置５００はまた、リザーバまたはターボ機械の近接部分に装着するためのマウントを含むことができる。
【００５８】
図４および図５は、本発明の様々な実施形態による潤滑油監視装置（装置）５００の一実施形態の概略正面図および部分斜視図をそれぞれ示す。図４は、基板５０６および背部支持体５０８（図５）を覆うケーシング５０４を有するハウジングセクション５０２を含む装置５００を示す。図４はまた、ハウジングセクション５０２と結合されたマウント５１０を示している。図５は、ケーシング５０４のない装置５００の斜視図を示し、油取入れ導管５１２、油ポンプ５１４、内部導管５１６、油分析器５１８、および排出導管５２０を示している。装置５００に関して記載された様々な構成要素は、例えば、鋼、銅、アルミニウム、合金のような金属、複合材など、当該技術分野で知られている従来の材料で形成することができる。
【００５９】
図４と図５の両方を参照すると、いくつかの特定の実施形態では、潤滑油監視装置（装置）５００は、以下を含むことができる。
【００６０】
基板５０６および背部支持体５０８を含み、金属シートまたは他の適切な複合材で形成することができるハウジングセクション５０２。ハウジングセクション５０２はまた、図４に示すように、基板５０６および背部支持体５０８に結合されたケーシング５０４を含むことができる。様々な実施形態では、ケーシング５０４は、ディスプレイ５２８（例えば、タッチスクリーン、デジタルまたは他のディスプレイ）を含むことができる、インターフェース５２６、例えば、ヒューマンマシンインターフェース（ＨＭＩ）を含むことができる。いくつかの場合には、インターフェース５２６は、１つまたは複数の警報表示器５３０を含むことができ、これは、試験された油の状態が不所望なレベル（例えば、範囲）に近づいていること、近づいたこと、または近づく可能性があることを表示するために１つまたは複数の表示灯（例えば、ＬＥＤ）、可聴表示器および／または振動表示器を含むことができる。
【００６１】
ハウジングセクション５０２はまた、基板５０６と接続され、基板５０６を通って延びる油取入れ導管５１２を含むことができる。油取入れ導管５１２は、ターボ機械油リザーバ（リザーバ）５４０と流体接続することができ、油をリザーバ５４０から抽出するように構成される。また、（図５に）示すように、ハウジングセクション５０２は、ケーシング５０４内に実質的に収容され、油取入れ導管５１２と流体接続された油ポンプ５１４を含むことができる。ポンプ５１４は、リザーバ５４０から油取入れ導管５１２に（および基板５０６より上方に）油を吸い上げるためにポンプ圧力を供給することができる。ハウジングセクション５０２はさらに、油ポンプ５１４（ポンプ５１４の出口）および取入れ導管５１２と流体接続された内部導管５１６を含むことができる。内部導管５１６は、取り入れた油をポンプ５１４から受け取るように構成される。ハウジングセクション５０２はまた、内部導管５１６と流体接続された油分析器５１８を含むことができ、油分析器５１８は、取り入れた油の特性（例えば、油温、油圧および／または油頻度）を測定する。また示すように、ハウジングセクション５０２は、油分析器５１８と流体接続され、基板５０６を通って延び、リザーバ５４０と流体接続された排出導管５２０を含むことができる。排出導管５２０は、試験された油をリザーバ５４０に戻すように排出させることを可能にする。
【００６２】
装置５００はまた、ハウジングセクション５０２に結合されたマウント５１０を含むことができる。マウント５１０は、ターボ機械の油リザーバ５４０に結合するように設計することができる。
【００６３】
様々な実施形態では、基板５０６は、垂直方向下向きの面を持つように、例えば、垂直軸（ｙ）に直角に延びるように構成される。これにより、排出導管５６０は、試験された潤滑油をリザーバ５４０へ戻すように排出させるために重力を利用することができる。これらの場合、基板５０６は、リザーバ５４０の上方に配置される。
【００６４】
いくつかの特定の実施形態では、マウント５１０は、Ｌ字形部材５７２を含み、これは、ハウジングセクション５０２と結合された垂直方向に延びる柱状部５７４と、水平方向に延びる基部５７６とを含む。水平方向に延びる基部５７６は、ターボ機械１１８の油リザーバ５４０に装着可能とすることができる。
【００６５】
装置５００は、電源ユニット、例えば、蓄電池電源ユニットによって、および／またはターボ機械の１つまたは複数の電源との直接の交流（ＡＣ）接続によって給電され得ることを理解されたい。
【００６６】
動作中、装置５００は、（リザーバ油を垂直方向上向きに吸い上げる圧力を供給するポンプ５１４により）取入れ導管５１２を介して油リザーバ５４０からリザーバ油を抽出し、その抽出された油を内部導管５１６内に送り込み、次いで油を試験のために分析器５１８に供給し、その後、排出導管５２０を介してリザーバ５４０へ戻すように油を放出するように構成される。様々な実施形態では、排出導管５２０は、取入れ導管５１２と結合されたセクション５８２よりリザーバ５４０の別個のセクション５８０に排出される。いくつかの場合には、リザーバ５４０は、抽出位置５８２から排出位置５８０へ向かう実質的に連続した流路を有し、これは、新しい油がターボ機械１１８からリザーバ５４０に連続的に入り、リザーバ５４０を通過し（かつ装置５００によって試験され）、次いでターボ機械に再び入ることを意味する。
【００６７】
様々な実施形態では、互いに「結合される」ものとして記載された構成要素は、１つまたは複数のインターフェースに沿って接合されてもよい。いくつかの実施形態では、これらのインターフェースは、別個の構成要素間の接合部を含むことができ、他の場合には、これらのインターフェースは、強固におよび／または一体的に形成された相互接続を含むことができる。すなわち、いくつかの場合には、互いに「結合された」構成要素は、単一の連続した部材を画定するように同時に形成することができる。しかし、他の実施形態では、これらの結合された構成要素は、別々の部材として形成することができ、その後公知のプロセス（例えば、締結、超音波溶接、接着）により接合することができる。
【００６８】
本明細書は、本発明を最良の態様を含めて開示するとともに、あらゆるデバイスまたはシステムの製作および使用ならびにあらゆる関連の方法の実行を含む本発明の実施を当業者にとって可能にするために、いくつかの実施例を用いている。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定義され、当業者が想到する他の実施例を含むことができる。このような他の実施例は、特許請求の範囲の文言との差がない構造要素を有する場合、または特許請求の範囲の文言との実質的な差がない等価の構造要素を含む場合、特許請求の範囲の技術的範囲に包含される。
［実施態様１］
潤滑油（３００）の最初の理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油（３００）の温度測定値に基づいて前記潤滑油（３００）の温度準拠残存寿命を決定することと、
前記潤滑油（３００）の非粒子数サンプルに基づいて前記潤滑油（３００）の汚染係数を計算することと、
前記汚染係数、前記最初の理想的残存寿命、および前記温度準拠残存寿命に基づいて前記潤滑油（３００）の更新した理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油（３００）の前記更新した理想的残存寿命および実際の損失寿命に基づいて前記潤滑油（３００）の実際の残存寿命を決定することと
を含む行為を実行することによって、前記潤滑油（３００）を監視するように構成された少なくとも１つのコンピューティングデバイス（１２４）を備える、システム（１０２）。
［実施態様２］
前記実際の損失寿命が、前記潤滑油（３００）の損失寿命係数（ＬＬＦ）の関数であり、前記ＬＬＦが、以下の式：
【００６９】
【数９】
2019023617.tif 000011
に従って計算され、ここで、ＴＣＦは、前記計算された汚染係数であり、Ｔは、前記潤滑油（３００）の前記温度測定値であり、Ｔ０は、前記潤滑油（３００）の基準温度である、実施態様１に記載のシステム（１０２）。
［実施態様３］
前記少なくとも１つのコンピューティングデバイス（１２４）が、前記潤滑油（３００）のサンプリング頻度に基づいて前記潤滑油（３００）のサンプリング間の経過時間を決定するようにさらに構成される、実施態様１に記載のシステム（１０２）。
［実施態様４］
前記実際の残存寿命を前記決定することが、時間の関数としての前記汚染係数および時間の関数としての前記潤滑油（３００）の前記温度測定値に基づいて前記実際の損失寿命を決定することを含む、実施態様１に記載のシステム（１０２）。
［実施態様５］
前記潤滑油（３００）の前記更新した理想的残存寿命を前記決定することが、以下の式：
更新した理想的残存寿命＝最初の理想的残存寿命−実際の損失寿命
に従って前記更新した理想的残存寿命を計算することを含む、実施態様４に記載のシステム（１０２）。
［実施態様６］
前記潤滑油（３００）の前記実際の残存寿命を前記決定することが、以下の式：
【００７０】
【数１０】
2019023617.tif 000012
の場合：
に従って前記実際の残存寿命を計算することを含み、そして、潤滑油（３００）を時間（ｔ）で変化させ、
ここで、Ｔａｖｅは、経時的に測定された平均潤滑油温度であり、ＴＣＦは、前記汚染係数であり、Ｔ０は、前記潤滑油（３００）の基準温度である、実施態様１に記載のシステム（１０２）。
［実施態様７］
前記Ｔａｖｅが、以下の式：
【００７１】
【数１１】
2019023617.tif 000013
に従って計算される、実施態様６に記載のシステム（１０２）。
［実施態様８］
前記潤滑油（３００）の前記温度準拠残存寿命が、前記潤滑油（３００）のアレニウス反応速度に基づいて計算される、実施態様１に記載のシステム（１０２）。
［実施態様９］
前記汚染係数が、以下の式：
【００７２】
【数１２】
2019023617.tif 000014
に従って計算され、
ここで、ΔＰｆｉｌｔｅｒは、測定された潤滑油フィルタ差圧であり、ｋ０、ｋ２、ｋ３、ｋ４およびｋ５は、前記潤滑油（３００）の設置条件または前記潤滑油（３００）の動作条件に基づいて動的に割り当てられる重みである、実施態様１に記載のシステム（１０２）。
［実施態様１０］
プログラムコードを含むコンピュータプログラム製品であって、該プログラムコードは、１つのコンピューティングデバイス（１２４）によって実行されたとき、前記少なくとも１つのコンピューティングデバイス（１２４）に、
潤滑油（３００）の最初の理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油（３００）の温度測定値に基づいて前記潤滑油（３００）の温度準拠残存寿命を決定することと、
前記潤滑油（３００）の非粒子数サンプルに基づいて前記潤滑油（３００）の汚染係数を計算することと、
前記汚染係数、前記最初の理想的残存寿命、および前記温度準拠残存寿命に基づいて前記潤滑油（３００）の更新した理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油（３００）の前記更新した理想的残存寿命および実際の損失寿命に基づいて前記潤滑油（３００）の実際の残存寿命を決定することと
を含む行為を実行することによって、前記潤滑油（３００）を監視させる、コンピュータプログラム製品。
［実施態様１１］
前記実際の損失寿命が、前記潤滑油（３００）の損失寿命係数（ＬＬＦ）の関数であり、前記ＬＬＦが、以下の式：
【００７３】
【数１３】
2019023617.tif 000015
に従って計算され、ここで、ＴＣＦは、前記計算された汚染係数であり、Ｔは、前記潤滑油（３００）の前記温度測定値であり、Ｔ０は、前記潤滑油（３００）の基準温度である、実施態様１０にコンピュータプログラム製品。
［実施態様１２］
前記プログラムコードが、前記少なくとも１つのコンピューティングデバイス（１２４）に、前記潤滑油（３００）のサンプリング頻度に基づいて前記潤滑油（３００）のサンプリング間の経過時間を決定させる、実施態様１１に記載のコンピュータプログラム製品。
［実施態様１３］
前記実際の残存寿命を前記決定することが、時間の関数としての前記汚染係数および時間の関数としての前記潤滑油（３００）の前記温度測定値に基づいて前記実際の損失寿命を決定することを含む、実施態様１０に記載のコンピュータプログラム製品。
［実施態様１４］
前記潤滑油（３００）の前記更新した理想的残存寿命を前記決定することが、以下の式：
更新した理想的残存寿命＝最初の理想的残存寿命−実際の損失寿命
に従って前記更新した理想的残存寿命を計算することを含む、実施態様１３に記載のコンピュータプログラム製品。
［実施態様１５］
前記潤滑油（３００）の前記実際の残存寿命を前記決定することが、以下の式：
【００７４】
【数１４】
2019023617.tif 000016
場合：
に従って前記実際の残存寿命を計算することを含み、そして、潤滑油（３００）を時間（ｔ）で変化させ、
ここで、Ｔａｖｅは、経時的に測定された平均潤滑油温度であり、ＴＣＦは、前記汚染係数であり、Ｔ０は、前記潤滑油（３００）の基準温度である、実施態様１０に記載のコンピュータプログラム製品。
［実施態様１６］
前記汚染係数が、以下の式：
【００７５】
【数１５】
2019023617.tif 000017
に従って計算され、
ここで、ΔＰｆｉｌｔｅｒは、測定された潤滑油フィルタ差圧であり、ｋ０、ｋ２、ｋ３、ｋ４およびｋ５は、前記潤滑油（３００）の設置条件または前記潤滑油（３００）の動作条件に基づいて動的に割り当てられる重みである、実施態様１０に記載のコンピュータプログラム製品。
［実施態様１７］
プロセッサおよびメモリを有する少なくとも１つのコンピューティングデバイス（１２４）で実行される、ターボ機械（１１８）からの潤滑油（３００）を監視するコンピュータ実装方法であって、
潤滑油（３００）の最初の理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油（３００）の温度測定値に基づいて前記潤滑油（３００）の温度準拠残存寿命を決定することと、
前記潤滑油（３００）の非粒子数サンプルに基づいて前記潤滑油（３００）の汚染係数を計算することと、
前記汚染係数、前記最初の理想的残存寿命、および前記温度準拠残存寿命に基づいて前記潤滑油（３００）の更新した理想的残存寿命を決定することと、
前記潤滑油（３００）の前記更新した理想的残存寿命および実際の損失寿命に基づいて前記潤滑油（３００）の実際の残存寿命を決定することと
を含む、方法。
［実施態様１８］
前記実際の残存寿命を前記決定することが、時間の関数としての前記汚染係数および時間の関数としての前記潤滑油（３００）の前記温度測定値に基づいて前記実際の損失寿命を決定することを含む、実施態様１７に記載のコンピュータ実装方法。
［実施態様１９］
前記潤滑油（３００）の前記実際の残存寿命を前記決定することが、以下の式：
【００７６】
【数１６】
2019023617.tif 000018
場合：
に従って前記実際の残存寿命を計算することを含み、そして、潤滑油（３００）を時間（ｔ）で変化させ、
ここで、Ｔａｖｅは、経時的に測定された平均潤滑油温度であり、ＴＣＦは、前記汚染係数であり、Ｔ０は、前記潤滑油（３００）の基準温度である、実施態様１７に記載のコンピュータ実装方法。
［実施態様２０］
前記汚染係数が、以下の式：
【００７７】
【数１７】
2019023617.tif 000019
に従って計算され、
ここで、ΔＰｆｉｌｔｅｒは、測定された潤滑油フィルタ差圧であり、ｋ０、ｋ２、ｋ３、ｋ４およびｋ５は、前記潤滑油（３００）の設置条件または前記潤滑油（３００）の動作条件に基づいて動的に割り当てられる重みである、実施態様１７に記載のコンピュータ実装方法。
【符号の説明】
【００７８】
６０  油温データ、温度データ
８０  油圧データ、圧力データ
９０  油頻度データ、頻度データ
１０１  環境
１０２  コンピュータシステム
１０４  処理構成要素
１０６  記憶構成要素
１０８  入力／出力Ｉ／Ｏ構成要素
１１０  経路、通信経路
１１２  ユーザ、システムユーザ
１１４  監視システム、潤滑油監視システム
１１８  ターボ機械
１２４  コンピューティングデバイス
１３２  モジュール
１５０  センサシステム、油センサシステム
３００  潤滑油、潤滑油モデル、モデル
３１０  コーパス
３２０  自己学習エンジン
５００  装置、潤滑油監視装置
５０２  ハウジングセクション
５０４  ケーシング
５０６  基板
５０８  背部支持体
５１０  マウント
５１２  取入れ導管、油取入れ導管
５１４  ポンプ、油ポンプ
５１６  内部導管
５１８  分析器、油分析器
５２０  排出導管
５２６  インターフェース
５２８  ディスプレイ
５３０  警報表示器
５４０  リザーバ、油リザーバ
５６０  排出導管
５７２  Ｌ字形部材
５７４  柱状部
５７６  基部
５８０  排出位置、セクション
５８２  セクション、抽出位置
【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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【外国語明細書】
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