(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ＨＶＡＣシステム内の空気フィルタの交換ステータスを推定するための、コンピュータによって実施される方法であって、前記方法は、
前記ＨＶＡＣシステムに関連する屋外環境についての屋外気象データを入手することと、
前記入手された屋外気象データに基づいて前記ＨＶＡＣシステムのファンの通算稼動時間値を決定することと、
基準値との前記通算稼動時間値の比較に応じて前記空気フィルタの交換ステータスを推定することと、
を含む、方法。
【請求項２】
気象データを入手する前記ステップが、オンラインデータサービスに電子的にアクセスすることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記オンラインデータサービスが複数の地域についての屋外温度情報を提供し、気象データを入手する前記ステップが、
前記複数の地域のうちの１つを、前記ＨＶＡＣシステムの地域と対応するものとして特定することを更に含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
特定する前記ステップが、
前記ＨＶＡＣシステムの郵便番号を、前記複数の地域の各々に関連付けられた郵便番号と比較することを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記屋外気象データが実際の屋外温度を含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記屋外気象データが暖房度日値及び冷房度日値のうちの一方を含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
本開示はＨＶＡＣシステムのための空気フィルタに関する。より詳細には、本開示は、住居用応需型運転ＨＶＡＣシステム内などの、ＨＶＡＣシステム内の空気フィルタを変更又は交換する必要性を予測するためのシステム及び方法に関する。
【０００２】
暖房、換気及び空調（Heating, ventilation,and air conditioning、ＨＶＡＣ）システムが、住宅、ビル及びその他の建造物などの、様々な家屋の内部空間内の温度及び空気質を制御するために一般的に用いられている。多くのＨＶＡＣ設備では、使い捨て式の空気フィルタが従来採用されている。このようなフィルタは、多くの場合、フレーム及び繊維濾材を含み、濾材の支持を助けるための補強構造体を含む場合がある。使用期間後、これらのフィルタは汚れるか、又は目詰まり、交換されなければならない。適切なフィルタの手入れは、ＨＶＡＣシステムが最大効率で動作するよう維持することを助け、運転コストを低減し、所望の屋内空気質をいっそう確実にする。更に、過度に目詰まったフィルタを使用してＨＶＡＣシステムを稼働させ続けることは、様々なＨＶＡＣシステム構成要素の期待有効寿命に悪影響を及ぼし得る。
【０００３】
多くの素人のＨＶＡＣシステムユーザ（例えば、住宅所有者）は、単純な点検によって空気フィルタが交換される必要があるのかどうかを容易に見極めることができず、且つ／又は空気フィルタを定期的に点検しない。このようなユーザが、上述された問題を回避するのを助けるために、フィルタ製造業者は、定期的な固定間隔、及び特に、固定暦期間に基づく交換を推奨している。固定間隔の交換手法は覚えて従いやすく、推奨期間は通例、通常条件下における空気フィルタ性能の広範な研究に基づく。この手法では、フィルタは、３カ月などの、特定の推奨固定暦期間が経過した後に交換される。しかし、この固定期間は、全ての状況に対して適切ではない場合があり、特に、コントローラが暖房又は冷房を要求している時にのみＨＶＡＣシステムのファンが稼働する（及びそれゆえ、空気流が空気フィルタに与えられる）、応需型運転ＨＶＡＣシステム（通例、住宅及び小規模商業家屋に用いられる）を用いる場合に、適切でなくなる場合がある。これらの状況の下では、固定暦期間にわたるＨＶＡＣシステムの実際の稼動時間はしばしば、１年の季節と共に変化することになる。その結果、固定期間が短くなりすぎる場合があり、この場合には、空気フィルタは時期尚早に廃棄される。又は、固定期間が長くなりすぎる場合があり、この場合には、空気フィルタは、空気フィルタが変更されていなければならない時期を超過して使用される。数多くの他の環境因子（例えば、空中浮遊微粒子レベル、ユーザ嗜好など）が、実際のフィルタの目詰まりと、推奨固定期間の最後において予想されるフィルタの目詰まりとのずれに更に寄与し得る。
【０００４】
推奨固定期間がＨＶＡＣシステムの実際の稼動時間と比べて短すぎるか、又は長すぎるかどうかにかかわらず、ＨＶＡＣシステムのユーザによっては（例えば、住宅所有者）、推奨される３カ月の（又はその他の）固定間隔のフィルタ変更を慎重すぎると見なし、推奨に従わないと決心する場合がある。他の者は、単に推奨交換日を記録するのを忘れる場合がある。目詰まった可能性のあるフィルタのせいでＨＶＡＣシステムが期待どおりに動作していないことの明白な徴候がなければ、多くのユーザは、空気フィルタがその有効寿命を超えた後まで、意図的に、又はうっかりと、空気フィルタを変更しないことになる。
【０００５】
上述のことに鑑みて、フィルタの実際の状態に基づいて交換ステータス又はフィルタ変更の必要性を示す様々なデバイスが考案されている。例えば、いくつかのフィルタ製造業者は、空気フィルタが変更される必要がある段階を示すために、空気フィルタのフレーム及び／又はパッケージ上に、色の変化の指標又は汚れたフィルタの写真／イラストを提供している。これらのフィルタ変更方策は、フィルタ変更を実際のフィルタ状態により密接に結び付けようと試みているが、それらは、空気フィルタの視覚的外観に大きく影響を及ぼし得る異なる種類の屋内空気汚染物質にあまり対応することができない。更に、これらの技法は、ステータスを決定するために、ユーザに、空気フィルタを忘れずに目視点検することを要求する。
【０００６】
他のＨＶＡＣ設備では、実際の稼働時間に基づいてフィルタ変更リマインダを生成するようにプログラムされた、デジタルサーモスタットが設けられている。サーモスタットはＨＶＡＣシステムを直接制御し、空気フィルタが屋内空気を処理した時間数を容易に追跡することができる。サーモスタットのディスプレイは、空気フィルタがいつ変更される必要があるのかをユーザに示すことができる。室内空気清浄機のいくつかのモデルもまた、稼働時間を用いて変更の必要性を示す、同様の変更方策を採用している。このフィルタ変更手法は、プログラム済み又はプログラム可能デジタルサーモスタットをすでに所有しているユーザにとっては有力な選択肢となり得る。しかし、購入して従来の（適切なデジタルサーモスタットを別途含まない）ＨＶＡＣシステムに後付けで設置することは、費用がかかり、且つ時間がかかり得る。
【０００７】
フィルタステータス情報を生成するための別の既知の手法は、空気フィルタ間における感知又は監視された圧力降下に基づく。空気フィルタが粒子で目詰まってくるにつれて、圧力降下は増大することになり、そのため、圧力降下の上昇は、空気フィルタを交換する必要性を示す。このようなシステムの１つは（既存のＨＶＡＣシステムへの設置のための）アフターマーケット製品として提供され、若干の減圧が存在するブロアとフィルタとの間に設置されなければならず、フィルタ圧力降下をユーザに示す機械式フィルタ圧力インジケータを含む。有力ではあるが、ユーザは、ＨＶＡＣダクト構造内に１つ以上の穴（例えば、１つ以上のドリル穴）を形成し、初期校正を実行しておくことを要求される。ＨＶＡＣ装備及び設置方法の数多くの変形例、種々のフィルタ、暖房モード及び冷房モードにおける異なる空気流、センサ設備の必要性、並びにＨＶＡＣシステム付近で容易に利用可能な電力をしばしば欠くことのために、これら及びその他のアフターマーケットインジケータは最善とは言えない。
【０００８】
上述のことに鑑みれば、応需型ＨＶＡＣシステム適用物などの、ＨＶＡＣシステム内のフィルタ変更の必要性をより正確に予測して伝達する、単純な低コストのシステム及び方法の必要性が存在する。
【発明の概要】
【０００９】
本開示のいくつかの態様は、家屋内で動作するＨＶＡＣシステムなどの、ＨＶＡＣシステム内の空気フィルタの交換ステータスを推定又は予測するための、コンピュータによって実施される方法に関する。本方法は、ＨＶＡＣシステムに関連する屋外環境についての屋外気象データを入手することを含む。入手された屋外気象データに基づいて、ＨＶＡＣシステムのファンの通算稼動時間値が決定される。最後に、基準値との通算稼動時間値の比較に応じて、空気フィルタの交換ステータスが推定される。空気フィルタ交換ステータスをＨＶＡＣシステムのファンの推定稼動時間と相関させることによって、空気フィルタ使用量のより正確で信頼できる予測因子が提供される。更に、簡単に入手される屋外気象データに基づいてファン稼動時間を推定することによって、本開示の方法は、任意の既存のＨＶＡＣシステムと共に容易に実施され、ＨＶＡＣシステムへのセンサ又はその他の機械的若しくは電気的構成要素の設置を必要としない。いくつかの実施形態では、屋外気象データは既知の気象関連日付ソース（例えば、ウェブサイトなどのオンラインデータサービス）から電子的に入手される。更に他の実施形態では、屋外温度及びその他の気象関連パラメータが通算稼動時間値の決定の一部として考慮される。更に他の実施形態では、屋外気象データは屋外温度情報を含み、定期的な間隔で入手される。間隔ごとに、入手された屋外温度情報に基づいて現在の稼動時間が推定される。基準値は様々な仕方で提供されることが可能であり、いくつかの実施形態では、家屋パラメータ、ＨＶＡＣ使用パラメータ、ユーザ嗜好パラメータ、及びフィルタパラメータなどの、特定の空気フィルタ及び／若しくはＨＶＡＣシステム動作条件に関連するパラメータに基づくか、又はそれらに従って調整される。
【００１０】
本開示のその他の諸態様は、上述された方法を実施する能力を有する、ＨＶＡＣシステム内に設置された空気フィルタの交換ステータスを予測するための、コンピュータによって実施されるシステムに向けられている。いくつかの実施形態では、本開示のシステムは、本開示の方法を実行するようにプログラムされているか、又は促される、モバイルスマートフォン、コンピュータ、コンピュータネットワーク等などの、コンピューティングデバイスを含む。
【００１１】
本開示の更に他の諸態様は、ＨＶＡＣシステム空気フィルタ交換ステータスを推定するための、コンピュータによって実施される方法に関する。ＨＶＡＣシステムに関連する地理的領域についての屋外気象データが入手される（例えば、オンラインデータサービスから電子的に取得される）。屋外気象データを用いて、空気フィルタの交換ステータスが見積もられる。例えば、屋外気象データを用いて空気フィルタ稼動時間を推定し、空気フィルタ稼動時間を用いて空気フィルタの交換ステータスを推定する。本開示の関連態様は、屋外気象データを入手し、入手された気象データを用いて空気フィルタの交換ステータスを見積もるように構成された、１つ以上のプロセッサを有する、コンピュータによって実施されるシステムに向けられている。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】家屋内に配置された例示的なＨＶＡＣシステムの概略図である。
【図２】本開示の諸原理に係る空気フィルタの交換ステータスを推定するためのシステムの概略図である。
【図３】住居用ＨＶＡＣ稼動時間の例を一日平均温度の関数として示すグラフである。
【図４】本開示の諸原理に係る空気フィルタの交換ステータスを推定するための方法のフローチャートである。
【図５】本開示の諸原理に係る空気フィルタの交換ステータスを推定する別の方法のフローチャートである。
【図６】本開示の諸原理に係る空気フィルタの交換ステータスを推定する別の方法のフローチャートである。
【図７】本開示の諸原理に係る空気フィルタの交換ステータスを推定する別の方法のフローチャートである。
【図８Ａ】暦ベースのフィルタ変更技法を用いたＨＶＡＣ空気フィルタ性能と、本開示の諸原理に係る最適化されたフィルタ変更技法との比較を示すグラフである。
【図８Ｂ】暦ベースのフィルタ変更技法を用いたＨＶＡＣ空気フィルタ性能と、本開示の諸原理に係る最適化されたフィルタ変更技法との比較を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本開示の諸態様は、ＨＶＡＣ空気フィルタ交換ステータスを推定又は予測し、任意選択的に、変更の必要性（又はその他の情報）をユーザに示すためのシステム及び方法に関する。本開示のシステム及び方法は事実上任意の種類のＨＶＡＣ設備と共に採用されることが可能であるが、住居家屋又は小規模商業家屋によく見られるものなどの、需要に基づいて動作する（即ち、システムが冷房又は暖房モードになっている時にのみシステムのブロア又はファンが動作する）既存の強制空気ＨＶＡＣシステムに対して、特に有益である。参考点として、図１は、組み込みＨＶＡＣシステム２２（全体として参照）を有する家屋２０を概略的に示す。伝統的に、家屋２０の構造は、「屋内」又は「屋内環境」と一般的に呼ばれる、内部２４を確立し、屋内空気を家屋２０の外部環境２６（「屋外」又は「屋外環境」とも呼ばれる）から概ね分離又は隔離する。用語「家屋（dwelling）」は、住宅（例えば、一戸建て住宅、バンガロー式住宅、二世帯用住宅、長屋建住宅、農家住宅、大邸宅、小屋等）、集合住宅（例えば、アパート、コンドミニアム、タウンハウス等）、店舗、事務所スペース、ビル、倉庫等などの、１人以上の人が、住む、一時的に駐在する、避難する、仕事をする、財産を保管する、などする、任意の密閉された建造物を指す。いくつかの実施形態では、本開示の家屋は、それらの用語が一般的に理解されているとおりの、住宅及び小規模商業施設を指す。ＨＶＡＣシステム２２は、屋内空気流を処理するように動作し、ダクト構造３０、ファン若しくはブロア３２、並びに空気フィルタ３４を含む。また、１つ以上のＨＶＡＣ構成要素３６が設けられ、様々な形態（例えば、暖房炉、空調装置、加湿器など）をとることができる。ダクト構造３０（例えば、給気ダクト及び戻りダクト）は家屋２０の内部２４へ開き、ファン３２の動作によって空気流を内部２４からＨＶＡＣ構成要素（単数又は複数）３６へ導き、その後、内部２４へ戻すように配置されている。１つ以上のサーモスタット３８又は同様のコントローラが、感知された屋内温度などの、様々な条件に応じてファン３２及びＨＶＡＣ構成要素（単数又は複数）３６を作動させることなどによって、ＨＶＡＣシステム２２の動作を指令する。いずれにしても、ＨＶＡＣシステム２２内の空気流は空気フィルタ３４を通過する。
【００１４】
空気フィルタ３４は種々の形態をとることができ、概して、家屋２０の屋内空気から塵挨、ごみ及びその他の粒子（例えば、任意選択的に、２．５μｍ以下の直径を有する微細粒子（「ＰＭ２．５」））を除去するように構成されている。時間と共に、空気フィルタ３４によって捕捉された粒子のレベルが増大し続けるのに従い、空気フィルタ３４は、ＨＶＡＣシステム２２を通る空気の流れを制限して支障を与えるようになり得、交換されなければならなくなる。本開示は、空気フィルタ３４の交換ステータス（又は交換の必要性）を予測するためのシステム及び方法を提供し、既存のＨＶＡＣシステムと共に有利に採用することができる。いくつかの実施形態では、本開示のシステム及び方法は、ＨＶＡＣシステム２２、又は家屋２０の内部の他の場所に接続された、いかなるセンサ、又はその他の機械的若しくは電気的構成要素をも参照することなく、有意義なフィルタ交換予測を提供するように動作する。
【００１５】
本開示のシステム及び方法は１つ以上のコンピューティングデバイスによって実施されることが可能であり、それらの１つの非限定例が図２の１００におけるブロックの形で示されている。コンピューティングデバイス１００は、当技術分野において既知であり、後述される動作を電子的に実行する能力を有する様々な形態をとることができる。例えば、コンピューティングデバイス１００は、モバイルデバイス（例えば、モバイルスマートフォン、タブレットコンピュータ、パーソナルデジタルアシスタント（personal digital assistant、ＰＤＡ）、ラップトップコンピュータ、メディアプレーヤなど）、又は非モバイルデバイス（デスクトップコンピュータ、コンピュータネットワークサーバ、クラウドサーバなど）であり得るか、又はその一部として提供され得る。より一般的に言えば、コンピューティングデバイス１００は、実行可能命令（即ち、プログラムコード）に従って動作するように構成された１つ以上のプロセッサ１０２、メモリ１０４、及び通信モジュール１０６を含む。プロセッサ１０２はメモリ１０４に電子的に接続されており、情報をメモリ１０４内に記憶し、その後、記憶された情報をメモリ１０４から取得してもよい。メモリ１０４は、ランダムアクセスメモリ（random-access memory、ＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（staticrandom-access memory、ＳＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（read only memory、ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能リードオンリーメモリ（erasable programmable read-only memory、ＥＰＲＯＭ）、フラッシュドライブ、ハードドライブ等のうちの１つ以上などの、従来の様式のものであることができる。通信モジュール１０６は、当技術分野において既知であるとおりの伝送機及び受信機を含むことができ、限定するものではないが、高周波無線周波数（radio frequency、ＲＦ）信号などの通信インターフェースを介して、クラウドサーバ１２０、ネットワーク１２２（例えば、インターネットなどの公衆コンピュータネットワーク）、コンピュータサーバ１２４、モバイルデバイス１２６などのうちの１つ以上などの、他のデバイス又はシステムとの無線通信を提供するように構成されている。後述されるように、本開示の諸態様は、気象データを気象関連データソース又はサービスから電子的に取得することを含む。通信モジュール１０６は、デバイス又はシステム１２０〜１２６のうちのいずれか、あるいは任意の他の適切なシステムを介して気象データソースとインターフェースをとることができる。図２は１２８において気象関連データソースを反映している。コンピューティングデバイス１００は、図２に示されていない追加の離散論理又はアナログ回路機構を含んでもよい。更に、コンピューティングデバイス１００は、ユーザインターフェースモジュール１２９（例えば、ディスプレイスクリーン）、当技術分野において既知であるとおりの１つ以上のユーザ入力デバイス（図示されていない）及び関連プログラミング（例えば、タッチスクリーン、キーボード、ボタン、マウス、カーソル）等などの、他の構成要素及び／又はモジュールを任意選択的に含むことができる。
【００１６】
コンピューティングデバイス１００の上述の基本構成を念頭に置き、本開示の諸態様は、コンピューティングデバイス１００に含まれ、以下においてより詳細に説明される予測モジュール１３０によって提供されるか、又は組み込まれる動作ステップに関する。予測モジュール１３０は、後述のようにプロセッサ１０２によって実行されるべき命令又はアルゴリズムを提供するように構成されている（例えば、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｃ＋＋、及び同様のものなどの任意の既知のプログラミング言語で書かれた実行可能プログラムコード）。いくつかの実施形態では、オペレーティングシステム１３２がプロセッサ１０２上で実行し、予測モジュール１３０のための動作環境を提供する（例えば、予測モジュール１３０は「アプリ」として提供することができる）。予測モジュール１３０は、プロセッサ１０２による実行のためにコンピュータ可読記憶デバイス（例えば、メモリ１０４）内に記憶された実行可能プログラムコードを備えることができる。他の実施例として、予測モジュール１３０はソフトウェア、ファームウェアを備えることができるか、又は、いくつかの実施例では、離散論理の形で実装されてもよい。他の実施例では、後述される技法は、プロセッサ１０２の特別にプログラムされた回路機構によって実行されてもよい。
【００１７】
図１を更に参照すると、予測モジュール１３０は、ファン３２の稼動時間に応じて、ＨＶＡＣシステム２２内に別様に設置された空気フィルタ３４の交換ステータスを予測するように動作する（又はコンピューティングデバイス１００にそのように動作させる）。このファン稼動時間は、同様に、屋外環境２６の温度（「屋外温度」）を示す入手された情報に少なくとも一部基づいて推定される。用語「交換ステータス」は空気フィルタ３４の残りの有効寿命に関連する。時間と共に粒子が捕捉されるにつれて、空気フィルタ３４は、ＨＶＡＣシステム２２を通り抜ける空気流を次第に制限することになる。ＨＶＡＣシステム２２は、空気フィルタ３４における空気流制限をいくらか上昇させながらも、許容可能な効率レベルで容易に動作することができるが、ある時点で、空気フィルタ３４によって呈される空気流に対する制限はＨＶＡＣシステム２２に過度に重い負担をかける。時間と共に粒子が捕捉されるにつれて、フィルタによっては、フィルタ効率の減少を経験し得る。これらの状況のいずれかの下で、空気フィルタ３４は、もはや有効でなくなったか、又はその有効寿命の終わりに達したと理解される。有効寿命の終わりになると、このとき、空気フィルタ３４は交換されるべきである。予測モジュール１３０によって推定又は予測されたとおりの「交換ステータス」は、空気フィルタ３４がその有効寿命の終わりに達したかどうか（及びそれゆえ、交換されるべきであるかどうか）、及び／又は空気フィルタ３４の有効寿命のうちのどのぐらいが残っているのか（例えば、有効寿命の百分率として表される）を暗示する。
【００１８】
ファン稼動時間に応じて交換ステータスを推定することによって、本開示のシステム及び方法は、空気フィルタ３４が屋内空気を処理した時間数（及びそれゆえ、ファン稼動時間）と空気フィルタ３４の実際の状態との間の相関を活用する。換言すれば、予測交換ステータスは、高い信頼度でファン稼動時間に関係し得る。しかし、本開示のシステム及び方法は、ファン稼動時間（又は空気フィルタ３４間の圧力降下などの任意の他のパラメータ）を監視するためにＨＶＡＣシステム２２に接続されたセンサ又はその他の電子的及び／若しくは機械的デバイスを必要としない。その代わりに、本開示のシステム及び方法は、ファン稼動時間を推定するために、屋外温度（並びに任意選択的に、他の気象関連情報及び／若しくは非気象関連情報）に関連するか、又はそれを暗示する情報を独自に利用し、屋外温度情報はリモートソースから入手される。参考点として、驚くべきことに、ファン稼動時間と、家屋２２の内部と外部との温度差（ΔＴ）との間には強い相関が存在することが発見された。米国の北部気候及び南部気候の各々の内部にある約１００軒の住宅について、システムが応需（自動）モードで稼動させられた時の住居用ＨＶＡＣ稼動時間に対する気象変数の影響を決定するための研究が行われた。暖房季節及び冷房季節のどちらの場合にも、驚くべきことに、ファン稼動時間に対する圧倒的に支配的な気象影響はΔＴであることが発見された。一方又は両方の季節においていくらかの統計的有意性を同様に示したのは、日射、降雨、及び風／温度相互影響（即ち、風のみは有意性が見られなかったが、暖房の間の寒い風又は冷房の間の熱い風は有意性が見られた）であった。図３は、夏季と冬季を組み合わせたデータを示し、各データ点は１日間の州の平均データを表現する（研究には、２つずつ北部と南部の両方の内部にある、４つの州が含められている。非常に穏やかな冬のせいでサンプルサイズが小さくなるため、フロリダ内の住宅についての冬季データは除外されている）。図３は、暖房及び冷房稼動時間と一日屋外温度との間の非常に強い相関を示す。
【００１９】
上述の動作パラメータを念頭に置き、図４は、予測モジュール１３０（図２）によって提供され、本開示と一致した技法を示すフロー図である。概括的に言えば、技法は、１５０において屋外気象データ（例えば、屋外温度情報）を取得又は入手することを必要とする。入手された屋外気象データを用いて空気フィルタ３４の交換ステータスを見積もる（図１）。例えば、１５２において、入手された屋外気象データに基づいて通算稼動時間値を決定する。通算稼動時間値は、ファン３２（図１）が動作した通算時間長に関連するか、又はそれを示す。１５４において、通算稼動時間値に基づいて（及びそれゆえ、入手された屋外気象データに基づいて）空気フィルタ３４（図１）の交換ステータスを推定する。いくつかの実施形態では、交換ステータスは、後述されるように通算稼動時間値を基準値と比較することなどによって、決定された通算稼動時間値に応じて推定又は予測される。入手された気象データは生データの形式で記憶することができるか、又は任意選択的に、（入手された気象データが適用される）現在の期間にわたるファンの稼動時間を推定するために用いることができ、このように推定された現在のファン稼動時間の一連のものを互いに関連付け（例えば、合計し）、通算稼動時間値を決定する。いくつかの実施形態では、現在のファン稼動時間及び／又は基準値は、（屋外温度に加えて）家屋２０及び／又はＨＶＡＣシステム２２に関連する１つ以上の他のパラメータを暗示する情報に応じて推定するか、又はその情報に従って調整することができる。本開示の技法はループ式に実施することができ、通算稼動時間値は、屋外気象データが取得されるたびに再算出又は「更新」される。本開示はいかなる１つの特定のループ手法にも決して限定されない。それゆえ、図４のフィルタステータス予測技法はループ式又は繰り返し分析を一般的に反映している。ループ分析を達成するための非限定的技法は他所で提供されている。
【００２０】
図５は本開示の例示的な方法のフロー図である。図１及び図２を更に参照すると、２００において、フィルタ予測動作を開始する。予測モジュール１３０は、「通算稼動時間」を含む特定の値を設定して追跡することによって予測機能を実行するように構成又はプログラムすることができる。通算稼動時間値は、特定の空気フィルタ３４が挿入された状態でファン３２が「オン」になっていたか、又は稼動していた通算時間長を示し又は表現する。通算稼動時間値は時間長（例えば、分、時間などを単位とするファン３２の推定された実際の稼動時間）として表すことができる。他の実施形態では、通算稼動時間値は、時間長以外のものであるが、ファン稼動時間と直接相関する変数を表現することができる。例えば、及び以下においてより詳細に説明されるように、通算稼動時間値は無名数の暖房度日値及び／又は冷房度日値に基づくことができ、暖房度日値及び／又は冷房度日値は、同様に、ファン３２がどのぐらいの頻度で稼働した可能性があるかを暗示する。いずれにしても、フィルタ予測動作の開始２００において、通算稼動時間値を０にセットする。
【００２１】
２０２において、屋外気象データを入手する。屋外気象データは、（例えば、家屋２０及びそれゆえＨＶＡＣシステム２２の地域若しくは地理的領域における）家屋２０の屋外環境２６に関連する気象関連情報を提供し、少なくとも、指定期間（又は「時間間隔」）、例えば、２４時間（又は１日）にわたる家屋２０の屋外環境２６における温度を示す屋外温度情報を含む。後述されるように、その他の気象関連情報もまた任意選択的に入手される。入手された屋外温度情報は、時間間隔にわたる屋外環境２６に関連する実際の屋外温度（単数又は複数）であること、前年内の同じ暦日における時間間隔にわたる屋外環境２６に関連する過去の屋外温度（単数又は複数）であること、時間間隔にわたる屋外環境２６に関連する予報屋外温度（単数又は複数）であること、暖房度日（heating degree day、ＨＤＤ）値（単数又は複数）であること、冷房度日（coolingdegree day、ＣＤＤ）値（単数又は複数）であることなどが可能である。いずれにしても、屋外気象データ、及び特に、屋外温度情報は、屋外温度（例えば、度単位の温度、ＨＤＤ値、ＣＤＤ値など）を示す情報を別途記録及び／又は予報するデータソース又は提供業者（例えば、サードパーティデータソース）と電子的に通信することによって入手される。例えば、プロセッサ１０２は、通信モジュール１０６を、インターネットを介して気象関連オンラインデータサービス（例えば、ウェブサイト）からデータを入手するか、又は取り出すよう動作させるように促され得る。通信インターフェースは、限定するものではないが、任意の有線又は無線式の短距離及び長距離通信インターフェースを含む。短距離通信インターフェースは、例えば、ローカルエリアネットワーク（local area network、ＬＡＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）規格、ＩＥＥＥ  ８０２規格（例えば、ＩＥＥＥ  ８０２．１１）、ＩＥＥＥ  ８０２．１５．４規格に基づくものなどの、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）又は同様の仕様などの、既知の通信規格に準拠したインターフェース、あるいはその他の公衆又は独自プロトコルであってもよい。長距離通信インターフェースは、例えば、ワイドエリアネットワーク（wide area network、ＷＡＮ）、セルラーネットワークインターフェース、衛星通信インターフェースなどであってもよい。通信インターフェースは、イントラネットなどの、私設コンピュータネットワーク内、又はインターネットなどの、公衆コンピュータネットワーク上のいずれかにあってもよい。その他の通信インターフェース又はプロトコルとしては、符号分割多元接続（code division multiple access、ＣＤＭＡ）、移動通信用のグローバルシステム（Global System for Mobile Communications、ＧＳＭ（登録商標））、拡張データＧＭＳ環境（Enhanced Data GMS Environment、ＥＤＧＥ）、高速下りパケット接続（High-Speed Downlink Packet Access、ＨＳＤＰＡ）、電子メール、インスタントメッセージング（instant messaging、ＩＭ）及び／又はショートメッセージサービス（shortmessage service、ＳＭＳ）用のプロトコルを挙げることができる。
【００２２】
入手された屋外温度情報は、華氏温度又は摂氏温度などの、従来の単位で表される温度であることができる。いくつかの実施形態では、入手された屋外温度情報は、特定の時間間隔に関連する単一の温度値である（例えば、入手された屋外温度情報は、時間間隔にわたる平均温度、時間間隔の高温度、時間間隔の低温度などであることができる）。代替的に、入手された屋外温度情報は、特定の時間間隔に関連する複数の温度値であることができる。これらの状況の下で、予測モジュール１３０は、複数の温度値から平均温度を決定するように構成又はプログラムされていることが可能であり、平均温度は、後述されるその後の分析で利用される。代替的に、予測モジュール１３０は、以下の説明に対応して、（例えば、入手された屋外情報がタイムスタンプを各温度値に関連付けている場合に）複数の温度値の各々に個々に基づいて動作するように構成又はプログラムされていることが可能である。更に他の実施形態では、入手された屋外温度情報は、ＨＤＤ又はＣＤＤ値、あるいは温度以外の（しかし、温度を示すか、又はそれに関連する）何らかの他のパラメータ、値などであるか、又はそれを含むことができる。
【００２３】
気象関連情報のソースが、インターネットを介してアクセスされるデータサービス（例えば、ウェブサイト）である場合には、予測モジュール１３０は、従来のプログラミング論理を用いてウェブサイトから所望の情報を「認識する」か、又は取り出すように構成又はプログラムされていることが可能である。例えば、予測モジュール１３０は、既知のデータサービス（例えば、気象ウェブサイト）のフォーマット及びレイアウトを念頭に置いて、指定されたウェブサイトの１つ以上のウェブページから所望のデータ又は情報を問い合わせ、展開するか、構文解析するか、又は取り出す能力を有するようにプログラムされていることが可能である（例えば、ハイパーテキストマークアップ言語（Hypertext Markup Language、ＨＴＭＬ）、ワイヤレスマークアップ言語（Wireless Markup Language、ＷＭＬ）、あるいは指定されたウェブページ（単数又は複数）又はその他のオンラインコンテンツの作成において利用されているその他の言語からデータを展開するか、構文解析するか、又は取り出すようにプログラムされている）。気象関連情報のソースはウェブサイトに限定されず、任意の他のフォーマット又はサービスであることができる。例えば、屋外気象データは個人の気象観測所から電子的に入手することができる。
【００２４】
いくつかの実施形態では、気象関連情報のソース（例えば、サードパーティソース）は家屋２０の地域のみを特に対象にしている（例えば、家屋２０は特定の町又は市内に所在しており、気象関連情報のソースは、その同じ町又は市に特化したウェブサイトである）。他の実施形態では、気象関連情報のソースは複数の異なる地域についての気象データを提供する。これらの状況の下では、予測モジュール１３０は、家屋２０の郵便番号、家屋２０が所在する市又は町の名前などに当てはまるデータを探索することなどによって、家屋の地域にのみ関連する気象データを取得するように構成又はプログラムされていることが可能である。これら及び同様の実施形態では、本開示のシステム及び方法は、（例えば、予測モジュール１３０によって開始されたプロンプト又は照会に応じて）ユーザから地域情報を受信すること、コンピューティングデバイス１００において生成されるか、又はそこへ配信されたＧＰＳ情報の参照などを含む、家屋２０に関連する地域情報（例えば、市又は町の名前、郵便番号、経度及び緯度座標など）の入手又は取得を任意選択的に提供する。いくつかの実施形態では、郵便番号は、例えば、モバイルデバイス上のＧＰＳによって入手されることが可能である。
【００２５】
任意選択的に、２０４において、時間間隔に関連するファン３２の現在の稼動時間が推定され、時間間隔の間にファン３２が動作した（又は「オン」であった）時間若しくは分（又はその他の時間増分）の推定値となるか、又はそれを反映する。現在の稼動時間は、少なくとも、入手された屋外温度情報に基づいて推定することができる。いくつかの実施形態では、現在の稼動時間は、入手された屋外温度情報にのみ基づいて推定される。他の実施形態では、現在の稼動時間は、入手された屋外温度情報、及びそれに加えて、後述されるように、入手された屋外気象データに関連付けられた他の情報、家屋情報、ユーザ情報等などの、他の因子に基づいて推定される。現在の稼動時間の推定の屋外温度情報構成要素に関して、予測モジュール１３０は、いくつかの実施形態では、屋外温度情報をファン３２の予想稼動時間と相関させるアルゴリズムを含むか、又は導出するように構成又はプログラムされている。例えば、予測モジュール１３０の動作が基づくアルゴリズム（単数又は複数）は、図３におけるデータによって暗示される式と類似し得る。屋外温度情報から稼動時間百分率を導出することができる。次に、現在の稼動時間を、稼動時間百分率と時間間隔との積として決定する（例えば、稼動時間百分率が、２４時間（又は１４４０分）の時間間隔に対して５０％であると決定された場合には、現在の稼動時間は１２時間（又は７２０分）になる）。少なくとも、入手された屋外温度情報に基づいて、ファン３２についての推定された現在の稼動時間を導出するための数多くの他のアルゴリズム又は他の技法も、本開示によって企図されている。例えば、予測モジュール１３０は、所定の現在の稼動時間値を可能な屋外温度に相関させるルックアップテーブルにアクセスするか、又はそれに基づいて動作するようにプログラムされていることが可能である。代替的に、屋外温度情報がＨＤＤ若しくはＣＤＤ値である場合には、現在の稼動時間は、ＨＤＤ若しくはＣＤＤ値を組み込んだアルゴリズムを介して推定することができるか、あるいはＨＤＤ／ＣＤＤ値を現在の稼動時間として単純に指定又は代入することができる（例えば、現在の稼動時間は無名数のＨＤＤ若しくはＣＤＤ値であることができる）。換言すれば、本開示のシステム及び方法は、入手された気象データから現在の稼動時間を推定するステップを必要としない。その代わりに、入手された屋外気象データは生の数値として記憶され、後述されるように通算稼動時間値を決定するために用いられることが可能である。いくつかの実施形態では、アルゴリズム（単数又は複数）は、フィルタがその寿命の終わりに達する可能性が高い期日を推奨するために、「将来のＨＶＡＣ稼動時間を予測すること」を含んでもよい。これは、例えば、履歴データとユーザ稼動時間履歴との組み合わせを用いて行うことができる。
【００２６】
他の実施形態では、予測モジュール１３０は、アルゴリズム（単数又は複数）と共に、及び／又は複数の利用可能なアルゴリズムから最適適合アルゴリズムを選択する際に、１つ以上の追加の変数を（屋外温度を示す情報に加えて）組み込むように構成又はプログラムされていることが可能である。例えば、特定のユーザによって選択された１つ以上の屋内温度設定点がファン３２の実際の稼動時間に影響を与え得る（例えば、時間間隔にわたる屋外温度が２０°Ｆである場合（暖房モード）、ＨＶＡＣシステムの屋内温度設定点が７５°Ｆである時には、６５°Ｆの屋内温度設定点と比べて、ファン３２はより頻繁に稼動することになる）。予測モジュール１３０は、例えば、屋内温度設定点（単数又は複数）を変数として含む１つ以上のアルゴリズムを用いてプログラムされていること、特定の屋内設定点（単数又は複数）に対応する特定のアルゴリズムを選択することなどによって、このユーザ嗜好の屋内温度設定点因子を考慮するように任意選択的に構成又はプログラムされていることが可能である。単一の屋内温度設定点に動作が基づくことが可能であるか、又は複数の暖房又は冷房屋内温度設定点（例えば、昼間及び夜間設定点、週末及び平日設定点など）が考慮されることが可能である。これら及びその他の実施形態では、予測モジュール１３０は、ユーザから屋内温度設定点情報を受信するように更に構成又はプログラムされていることが可能である。
【００２７】
追加的に、又は代替的に、現在の稼動時間は、１つ以上の家屋関連パラメータに応じて推定するか、又はそれらに従って調整することができる。以下に、家屋関連パラメータの例が提供される。いくつかの実施形態では、予測モジュール１３０は、ユーザから（又は上述されたとおりの電子オンラインデータサービス（例えば、ウェブサイト）などの他のソースから）、特定の家屋関連パラメータを暗示する情報を受信するように構成又はプログラムされている。このように受信された情報は、１つ以上の現在の稼動時間推定アルゴリズムにおける変数として採用することができ、及び／又は決定された仮の現在の稼動時間を調整するために用いることができる（例えば、決定された仮の現在の稼動時間は、特定の家屋関連パラメータの仮定されたレベル又は値を前提とすることができる。この場合、家屋関連パラメータの実際のレベル又は値は、仮定されたレベル又は値と異なり、決定された仮の現在の稼動時間は、その後の動作ステップにおいて用いられる現在の稼動時間に到達するように適宜調整することができる）。例示的な家屋関連パラメータとしては、限定するものではないが、遮光（例えば、家屋２０が大きく遮光された環境内にある場合には、ファン３２の実際の稼動時間は、冷房モードでは、予想されるよりも短くなり、暖房モードでは、予想されるよりも長くなる）、家屋２０の面積及びＨＶＡＣシステム２２の暖房／冷房容量（例えば、ＨＶＡＣシステムの容量に依存して、ファン３２は、より大きな家屋において設置されている時には、長期間動作し得る）などが挙げられる。
【００２８】
追加的に、又は代替的に、現在の稼動時間は、（温度に加えて）１つ以上の屋外気象関連パラメータに応じて推定するか、又はそれに従って調整することができる。いくつかの実施形態では、時間間隔にわたる屋外気象関連パラメータ（単数又は複数）を暗示する情報は、上述されたとおりの気象オンラインデータサービス（例えば、ウェブサイト）から入手された屋外気象データに含まれる。追加の屋外気象関連パラメータは、限定するものではないが、降水量、風速、風向、日射、湿度などを含む。
【００２９】
２０６において、新たな（又は現在の）通算稼動時間値を決定する。基本的には、決定された通算稼動時間値は、以前の通算稼動時間値と、任意選択的な現在の稼動時間などの、入手された屋外気象データによって暗示された値との合計又は何らかの他の相互関係であることができる。通算稼動時間値は、限定するものではないが、分、時間、無名数のＨＤＤ／ＣＤＤ値等などの、様々な単位で表すことができる。予測動作が（２００において）最初に開始される時に、通算稼動時間値は０にセットされることが思い出されるであろう。それゆえ、いくつかの実施形態では、屋外温度情報を入手する最初の過程、及び現在の稼動時間（又は最初の現在の稼動時間）を推定する最初の過程の後に、通算稼動時間値は最初の現在の稼動時間になる。その後、後続の時間間隔について２番目の現在の稼動時間が推定されることになり、次に、最初と２番目の現在の稼動時間の合計として通算稼動時間値が決定される。この累積的技法が時間と共に継続し、後述されるように、各々の新たに決定された通算稼動時間値に基づいて動作が行われる。
【００３０】
２０８において、少なくとも通算稼動時間値に応じてフィルタ３４の交換ステータスを決定又は推定する。決定は、いくつかの実施形態では、基準値との通算稼動時間値の比較に基づくこと、任意選択的に、それのみに基づくことができる。基準値は、フィルタ３４の有効寿命を示し、フィルタ３４が強制空気流に曝され（又はそれを処理し）、許容可能なレベルで作動し続けることができる（例えば、さもなければＨＶＡＣシステム２２の性能に悪影響を及ぼす許容不可能なレベルまで目詰まるか、又は汚れてしまう可能性が低い）時間長の推定値を反映又は表現する。基準値は通算稼動時間値と同じ単位（例えば、時間、分、無名数など）で表され、後述されるとおりの様々な仕方で予測モジュール１３０によって事前に決定されるか、確認されるか、又は導出されることが可能である。
【００３１】
いくつかの実施形態では、基準値は、予測モジュール１３０によって記憶されている所定の数又は値であることができるか、又はそれに基づくことができる。所定の値は、ほとんどの住居用１”ＨＶＡＣ空気フィルタに対して推奨されている従来の３カ月交換間隔に基づくことができる。ＨＶＡＣシステムが動作する頻度は、異なる気候においては、多くなるか又は少なくなると認識されている。しかし、米国内における住居用応需型ＨＶＡＣシステムについての平均年間動作時間を決定することができる。３カ月の推奨交換間隔（又は１年当たり４回の交換）が米国の平均ＨＶＡＣ動作時間に適用可能であると仮定すると、基準値は、決定された年間平均値の４分の１にセットすることができる。その他の所定の基準値も同等に受け入れ可能であり、他の方策によって導出することができる。
【００３２】
他の実施形態では、基準値は、予測モジュール１３０によって、特定の家屋２０、ＨＶＡＣシステム２２、ユーザ嗜好及び／又は屋外環境２６に関連付けられた１つ以上の他のパラメータを考慮する１つ以上のアルゴリズムを参照して決定され得る。これらの他のパラメータのうちの１つ以上は基準値アルゴリズム内に変数として組み込まれてもよいか、又はさもなければ上述のように（例えば、全国平均ＨＶＡＣ使用量に基づいて）割り当てられる所定の開始基準値を調整するために用いられてもよい。これらの他のパラメータは、特定のフィルタ３４が、上昇した汚染レベルに曝されるか、若しくはそれを被り得る（並びにそれゆえ、より急速に明白に目詰まるか、若しくは汚れ得る）可能性、１年当たり４回のフィルタ交換をさもなければ前提とする開始基準値からの所望のずれを暗示するユーザの好み、ＨＶＡＣシステムが動作する頻度が平均ＨＶＡＣシステムよりも大幅に高いか又は低いことを暗示し得る条件などに関連してもよい。後述される他のパラメータのうちの１つ以上に関する情報は、１度だけ入手され、全ての後続のフィルタ予測動作に用いるためにメモリ内に記憶されること、新たな空気フィルタが設置されるたびにフィルタ予測動作の開始時に入手されること、特定の空気フィルタに対する予測動作の間に定期的に、又は繰り返し入手されること（基準値は予測動作の間に調整される）などが可能である。
【００３３】
基準値は、１つ以上の汚染関連パラメータに応じて決定するか、又はそれらに従って調整することができる。以下に、汚染関連パラメータの例が提供される。いくつかの実施形態では、予測モジュール１３０は、ユーザ及び／又は（上述されたとおりの電子オンラインデータサービス（例えば、ウェブサイト）などの）他のソースから、特定の汚染関連パラメータを暗示する情報を入手するように構成又はプログラムされている。このように受信された情報は、１つ以上の基準値決定アルゴリズムにおける変数として採用することができ、及び／又は所定の仮の基準値を調整するために用いることができる（例えば、所定の仮の基準値は、特定の汚染関連パラメータの仮定されたレベル又は値を前提とすることができる。この場合、汚染関連パラメータの実際のレベル又は値は、仮定されたレベル又は値と異なり、所定の仮の基準値は、通算稼動時間値との比較のために用いられる基準値に到達するように適宜調整することができる）。例示的な汚染関連パラメータとしては、限定するものではないが、家屋２０の屋外環境２６内の塵挨レベル（例えば、家屋２０が泥道の近くにある）、家屋２０の屋外環境２６における地上オゾンレベル（空気フィルタ３４が、オゾンを捕捉するように構成されている場合に、特に関連する）、家屋の屋外環境２６内における微細粒子レベル（ＰＭ２．５）（空気フィルタ３４が、微細粒子を捕捉するように構成されている場合に、特に関連する）、家屋２０の屋外環境２６内における花粉数レベル、家屋２０の屋内環境２４内におけるペットの存在及び数（例えば、空気フィルタ３４は、毛、鱗屑、又はペットに通例関連付けられるその他の粒子によってより急速に汚れる場合があり、それゆえ、有効寿命が短くなる）、普段、家屋２０の屋内環境２４内にいる人の数、ユーザの窓を開ける習慣又は好み（例えば、空中浮遊汚染物質をしばしば伴った、屋外空気が、開いた窓を介して屋内環境２４に入り、汚染物質は空気フィルタ３４において最終的に捕捉される。それゆえ、ユーザが窓を長期間開けっ放しにすることを好む場合には、空気フィルタ３４はより急速に飽和し得る）、家屋２０の経年数（例えば、より古い住宅は、浮揚し得、その後、空気フィルタ３４によって捕捉される、かび又はその他の汚染物質をより被りやすい）、家屋２０の屋内環境２４内におけるろうそくの定期的な燃焼、家屋２０の屋内環境２４内におけるタバコ製品の燃焼、家屋２０の屋内環境２４内における香の燃焼などが挙げられる。
【００３４】
代替的に、又は加えて、基準値は、１つ以上のＨＶＡＣ関連パラメータに応じて決定するか、又はそれらに従って調整することができる。以下に、ＨＶＡＣ関連パラメータの例が提供される。いくつかの実施形態では、予測モジュール１３０は、ユーザ及び／又は（上述されたとおりの電子オンラインデータサービス（例えば、ウェブサイト）などの）他のソースから、特定のＨＶＡＣ関連パラメータを暗示する情報を入手するように構成又はプログラムされている。このように受信された情報は、１つ以上の基準値決定アルゴリズムにおける変数として採用することができ、及び／又は所定の仮の基準値を調整するために用いることができる（例えば、所定の仮の基準値は、特定のＨＶＡＣ関連パラメータの仮定されたレベル又は値を前提とすることができる。この場合、ＨＶＡＣ関連パラメータの実際のレベル又は値は、仮定されたレベル又は値と異なり、所定の仮の基準値は、通算稼動時間値との比較のために用いられる基準値に到達するように適宜調整することができる）。例示的なＨＶＡＣ関連パラメータとしては、限定するものではないが、空気フィルタ３４の型又は種類（例えば、特定の空気フィルタ３４は、特定の種類の汚染物質を捕捉するように構築されている場合があるか、又はされていない場合がある）、空気フィルタ３４の塵挨保持容量、空気フィルタ３４の製造業者によって推奨されているフィルタ変更間隔（例えば、製造業者は、「標準の」３ヶ月間隔と異なる間隔でのフィルタ交換を推奨している場合がある）、ＨＶＡＣシステム２２の効率（例えば、冷房効率、暖房効率、又はその両方）、ＨＶＡＣシステム２２の容量（例えば、冷房容量、暖房容量、又はその両方）、ＨＶＡＣシステム２２が保守を受ける頻度、空気フィルタ３４間の初期圧力降下などが挙げられる。
【００３５】
代替的に、又は加えて、基準値は、１つ以上のユーザ嗜好関連パラメータに応じて決定するか、又はそれらに従って調整することができる。以下に、ユーザ嗜好関連パラメータの例が提供される。いくつかの実施形態では、予測モジュール１３０は、ユーザ及び／又は（上述されたとおりの電子オンラインデータサービス（例えば、ウェブサイト）などの）他のソースから、特定のユーザ嗜好関連パラメータを暗示する情報を入手するように構成又はプログラムされている。このように受信された情報は、１つ以上の基準値決定アルゴリズムにおける変数として採用することができ、及び／又は所定の仮の基準値を調整するために用いることができる（例えば、所定の仮の基準値は、特定のユーザ嗜好関連パラメータの仮定されたレベル又は値を前提とすることができる。この場合、ユーザ嗜好関連パラメータの実際のレベル又は値は、仮定されたレベル又は値と異なり、所定の仮の基準値は、通算稼動時間値との比較のために用いられる基準値に到達するように適宜調整することができる）。例示的なユーザ嗜好関連パラメータとしては、限定するものではないが、空気質への関心（例えば、ユーザが空気質に対してあまり心配を示さなければ、基準値の増大（又は１年当たりのフィルタ変更の減少）が暗示され、逆に、ユーザが空気質に対して、高い、又は極度の心配を示す場合には、基準値の減少（又は１年当たりのフィルタ変更の増加）が暗示される）、ユーザが望むか、又は目標とする１年当たりのフィルタ変更回数、ユーザのファン動作の好み（例えば、ＨＶＡＣシステム２２が、空気を冷却するように動作しているのか、それとも加熱するように動作しているのかにかかわらず、ユーザはファン３２を連続的又はほぼ連続的に稼動させることを好む場合がある）などが挙げられる。
【００３６】
基準値は、上述されたものに加えて、１つ以上の他のパラメータに応じて決定するか、又はそれらに従って調整することができる。例えば、現在の稼動時間を推定することとの関連で上述された気象関連パラメータはいずれも基準値の決定において有用になり得る。追加的に、現在の稼動時間は、基準値を決定することとの関連で上述されたパラメータのうちの１つ以上に応じて推定されるか、又はそれらに従って調整され得る。
【００３７】
基準値がどのように決定又は提供されるのかにかかわらず、２０８における基準値との通算稼動時間値の比較は、空気フィルタ３４の交換ステータスを特徴付けるための根拠の役割を果たすことができる。例えば、通算稼動時間値が基準値を近似するか、それと等しいか、又はそれを超えることが分かった場合には、予測モジュール１３０は、空気フィルタ３４を交換するべきであると決定又は指定するように構成又はプログラムされていることが可能である。任意選択的に、本開示のシステム及び方法は比較からフィルタ交換ステータスの他の特徴付けを導出することができる。例えば、通算稼動時間値が基準値の所定の百分率以内（例えば、１０％以内）である場合には、交換ステータスは、空気フィルタがその有効寿命の終わりに近づいているとして特徴付けられることが可能である。
【００３８】
決定された交換ステータスが、空気フィルタ３４を直ちに交換することを暗示しない状況下、又はその他の状況下において、本開示の方法は２０２へ戻ることができ、２０２において、屋外温度情報（及び任意選択的に、後続の時間間隔（例えば、１日）についての追加の気象データ）を再び入手する。上述のプロセスを繰り返し、新たな現在の稼動時間を推定し、通算稼動時間値に加算する。新たな、又は更新された通算稼動時間値を基準値と再び比較し、新たな、又は更新された交換ステータスを生成する。
【００３９】
いくつかの実施形態では、特定の空気フィルタに対するフィルタ予測動作は、交換ステータスが、空気フィルタ３４を交換するべきであると示すと、終結させられるか、又は終了する。後述されるように、通知がユーザへ任意選択的に配信され、空気フィルタ３４が交換されることが仮定とされる。いくつかの実施形態では、その後、新たに設置された空気フィルタの交換ステータスを予測するために、フィルタ予測動作が（例えば、自動的に、又はユーザプロンプトに応じて）再開始される。代替的に、予測モジュール１３０は、新たな空気フィルタが設置されたことを示すユーザからのプロンプト又は要求に応じてのみ、フィルタ予測動作を再開始する（通算稼動時間値を０にリセットすることを含む）ように構成又はプログラムされていることが可能である。換言すれば、ユーザによって促されない限り、予測モジュール１３０は、まだ交換されていない空気フィルタ３４についての現在の稼動時間（任意選択）、通算稼動時間値、及び交換ステータスを推定し続けることになり、空気フィルタ３４がその有効寿命を超過した程度を示す情報をユーザに任意選択的に提供する。
【００４０】
いくつかの実施形態では、本開示のシステム及び方法は、２１０において、決定された交換ステータスによって暗示された情報をユーザに提供すること（又は伝えること）を更に含む。例えば、決定された交換ステータスが、空気フィルタ３４を交換するべきであると示した場合には、予測モジュール１３０は、対応する警告又はメッセージをユーザへ送信又は提供することを促すように動作することができる。代替的に、又は加えて、ユーザは空気フィルタ３４の残りの有効寿命に関する忠告を受けることができる。メッセージ、警告又はその他の情報は様々な形態をとることができる。例えば、メッセージ又は警告をコンピューティングデバイス１００上に表示又は生成することができる。代替的に、メッセージを、電子メール、テキスト又は電子メッセージの形態などで、ユーザによって選択されたとおりの別のデバイスへ送信することができる。代替的に、又は追加的に、いくつかの実施形態は、例えば、住宅所有者用のモバイルアプリケーションに関し、この場合、住宅所有者らはアプリケーションを通じてフィルタ交換通知を受信することができるであろう。いくつかの実施形態では、ユーザ／住宅所有者は、（通算稼動時間をリセットするために）フィルタがいつ交換されたのかをシステムに示すこともできる。
【００４１】
上述された、本開示のシステム及び方法は、通算稼動時間値決定の一部として屋外温度及びその他の情報を定期的な間隔で見直すことを必要とすることができる。図６に、ループ分析技法の１つの非限定例が提供されている。３００において、フィルタ予測動作を開始する。通算稼動時間値を０にセットする。変数「開始時間」を、（例えば、ユーザによって入力されたとおり、あるいは予測モジュール１３０、又はコンピューティングデバイス１００に関連付けられたその他のプログラミングによって電子的に確認されたとおりの）現在の日付及び時刻にセットする。
【００４２】
３０２において、変数終了時間を、現在の開始時間と時間間隔との合計の日／時としてセットする。時間間隔は、屋外温度情報（及び場合によっては、その他の屋外気象データ）が取得又は入手される頻度を表現し、週、日、時間、分などの単位で表され得る。時間間隔は、予測モジュール１３０を用いてプログラムされた所定の値であること、ユーザによって選択されること、時間と共に変化することなどが可能である。また、「現在の期間」を、開始時間において開始し、終了時間において終了するように設定する。一例として、（３００においてセットされたとおりの）開始時間の日／時が、３月１日、２０１４年／５：００ＰＭであり、時間間隔が２４時間（又は１日）であり、３０２において設定されたとおりの終了時間が３月２日、２０１４年／５：００ＰＭである場合には、現在の期間はかくして、３月１日、２０１４年／５：００ＰＭ〜３月２日、２０１４年／５：００ＰＭになる。時間間隔が２４時間（又は１日）である他の実施形態では、暦日付のみが考慮されればよい（即ち、時刻は記録又は追跡される必要がない）。
【００４３】
３０４において、上述の説明に対応して、現在の期間についての屋外温度情報、及び場合によっては、その他の屋外気象データを（例えば、終了時間の満了後に）入手する。３０６において、以前の説明に従って（例えば、少なくとも、入手された屋外温度情報に応じて）現在の期間についての現在の稼動時間を任意選択的に推定する。次に、３０８において、通算稼動時間値を、通算稼動時間値と現在の稼動時間との合計としてセットする。３１０において、新たに決定された通算稼動時間値を、上述されたように通算稼動時間値を基準値と比較することなどによって、フィルタの交換ステータスを決定するための根拠として用いる。空気フィルタに対する予測動作が継続することになる状況下では（例えば、推定された交換ステータスが空気フィルタを、残りの有効寿命を有していると特徴付けた状況下では）、３１２において、開始時間を終了時間としてリセットする。上述の例を続けると、３１２において、開始時間を３月２日、２０１４年／５：００ＰＭにセットする。次に、動作は３０２へ戻り、３０２において、上述されたように、終了時間及び現在の期間を再設定する（即ち、終了時間を開始時間と時間間隔との合計として決定する）。（時間間隔が２４時間である）上述の例を続けると、３０２へ戻ると、終了時間は３月３日、２０１４年／５：００ＰＭとして設定され、現在の期間は３月２日、２０１４年／５：００ＰＭ〜３月３日、２０１４年／５：００ＰＭになる。
【００４４】
図６によって具体化される技法は、通算稼動時間値のループ式追跡のための単なる１つの受け入れ可能な手法にすぎない。本開示のシステム及び方法は、多種多様の他の論理シナリオで実施することができる。
【００４５】
上記の例のうちのいくつかにおいて、本開示のシステム及び方法は、入手された屋外気象データから現在の稼動時間を任意選択的に推定するように説明されている。他の実施形態では、入手された屋外気象データはファン稼動時間のインジケータを組み込んでおり、変更を行うことなく通算稼動時間値に直接加算されることが可能である。換言すれば、入手された屋外気象データから現在の稼動時間を推定するか、又はさもなければ、現在の稼動時間を積極的に指定するステップは、本開示によって必要とされない。例えば、入手された屋外気象データが、（家屋２０（図１）の地理的領域又は地域に関連する屋外温度を別様に暗示する）ＨＤＤ又はＣＤＤ値である場合には、ＨＤＤ又はＣＤＤ値が通算稼動時間値に直接加算される。
【００４６】
図７は、現在の稼動時間が推定される必要がない本開示の非限定的な方法を示すフロー図である。４００において、フィルタ予測動作を開始する。通算稼動時間値を０にセットする。４０２において、上述の説明に対応して、指定期間（又は時間間隔）についての屋外気象データを入手する。図７の実施形態では、入手された屋外気象データは値であり、ＨＤＤ若しくはＣＤＤ値であることができるか、又はファン稼動時間と直接相関する任意の他の温度関連値であることができる。
【００４７】
４０４において、通算稼動時間値を、通算稼動時間値と入手された屋外気象値との合計としてセットする。それゆえ、図７の実施形態では、通算稼動時間値は必ずしも時間長ではなく、代わりに、ファン３２（図１）が動作した時間長と直接相関する値（例えば、無名数値）である。４０６において、新たに決定された通算稼動時間値を、通算稼動時間値を基準値と比較することなどによって、空気フィルタの交換ステータスを推定するための根拠として用いる。基準値は、事前に決定されているか、又は上述されたように推定されることが可能であり、通算稼動時間と対応する単位で表される（例えば、通算稼動時間値及び基準値はどちらも無名数のＨＤＤ／ＣＤＤ数値として表すことができる）。上述されたように、追加の気象データを入手するステップ、及び通算稼動時間値を「更新する」ステップを続いて実行することが可能である。例えば、図７の技法は、ＨＤＤ／ＣＤＤ値を毎日入手するように動作することができる。ＨＤＤ／ＣＤＤ値は（通算稼動時間値として）累積される。累積されたＨＤＤ値及び／又はＣＤＤ値が基準値に達した後に、寿命の終わりが推定又は予測されたフィルタ交換ステータスを得ることができる。
【００４８】
本開示のシステム及び方法は、フィードバック情報に基づいて、上述されたアルゴリズムのうちの１つ以上（例えば、現在の稼動時間を推定する際、又は基準値を決定する際に有用なアルゴリズム）を任意選択的に校正又は調整する。予測アルゴリズムを開発する際の課題の１つは、予測の精度を測定することである。精度を測定するためには、フィードバックが、予測と実際のパラメータとの差を測るために有益になり得る。フィードバックを用いて、アルゴリズム（単数又は複数）を調節し、システムの全体的な精度を改善することができ、これにより、事実上、アルゴリズム（単数又は複数）が過去の実績から「学習する」ことが可能になる。実験室又は小さなユーザグループの設定では、アルゴリズム（単数又は複数）についての精度評価指標を得ることは、時間０において、及びアルゴリズム（単数又は複数）によって予測されたとおりの寿命の終わりにおいて再度、空気フィルタの状態を測定することによって、あるいは予測された寿命の終わりの前又は後の他の時点において空気フィルタの状態を測定し、それに応じて分析を調整することによって達成することができる。その後、これらの測定は、環境又はその他の動的パラメータが変化するのに従って、アルゴリズム（単数又は複数）を調節することを助けることができ、アルゴリズム（単数又は複数）内で補正又は考慮されなければならない。多数のユーザに対して展開させたシステムを動作させる時に、空気フィルタへのアクセスが保証されていない場合、フィードバック情報を収集するための新たな方法を特定することができる。この情報を入手する１つの方法は、フィルタ予測アルゴリズム（単数又は複数）からのフィルタリマインダ通知に従う単純なユーザフィードバック調査を通じたものである。一実施形態では、ユーザは、ユーザの実際の空気フィルタの視覚的外観を既知の参照スケールと比較することになる。その出力は、実際の空気フィルタの外観に最も似た参照に関連付けられた格付け（例えば、１から１０までの数値）になるであろう。本開示のいくつかの実施形態に有用な参照スケールの一例はペリ−ロブソンコントラスト表である。加えて、又は代替的に、ユーザは、ユーザの実際の空気フィルタのデジタル画像を、予測アルゴリズム（単数又は複数）の実行を監視する機関へ送信すること、空気フィルタを機関へ輸送することなどができるであろう。
【００４９】
本開示のシステム及び方法は以前の設計を上回る著しい改善をもたらす。応需型ＨＶＡＣ適用物（及びその他のＨＶＡＣ適用物）におけるフィルタ変更の必要性をより正確に予測する、及び伝達の、単純な、低コスト、又はコストのかからない手段が提供される。本開示のシステム及び方法は、センサ、機械的構成要素、又は電気的構成要素の設置などの、既存のＨＶＡＣシステムに対するいかなる変更も必要とせず実施することができ、専用のＨＶＡＣシステムコントローラを必要としない。屋外温度（及び任意選択的に、その他のパラメータ）に基づいてＨＶＡＣ空気フィルタの交換ステータスを予測又は推定することによって、ユーザには、フィルタ交換通知についての信頼できる根拠が提供される。
【００５０】
図８Ａ及び図８Ｂは、空気フィルタを３カ月ごとに変更する従来の手法と比べて、本開示のシステム及び方法がフィルタ変更の判断の改善をどのようにもたらすのかを示す。図８Ａ及び図８Ｂのグラフは、（米国海洋大気局からの）アイオワ州についての公開平均気候日付に基づき、図３によって暗示された式を用いた予測ＨＶＡＣ稼動時間を示す。両グラフは同一の稼動時間を示す。各グラフ内の第２のデータ系列は、稼動時間、フィルタ塵挨保持容量、及びフィルタ圧力降下を相関させるモデルに基づく空気フィルタの推定圧力降下を示す。図８Ａ及び図８Ｂのグラフは、清浄なフィルタが１月１日に設置され、４つの空気フィルタがその年の間に消費されると仮定している。図８Ａのグラフは、フィルタ交換の従来の手法を示しており、フィルタ変更はちょうど１３週（３ヶ月）で均等に間隔を置かれていると仮定している。図８Ｂのグラフは、代わりに、推定通算稼動時間に基づいて空気フィルタ交換が推奨される（推定通算稼動時間は、同様に、屋外温度に応じて推定される）本開示のシステム及び方法によって別様に暗示されるであろうとおり、週９、２７及び３９の開始時に空気フィルタを変更した時の、結果として生じる圧力降下を反映している。
【００５１】
２つのフィルタ変更手法の洞察から、いくつかの事項が浮かび上がる。第１に、空気フィルタを単純に３カ月ごとに変更する結果、「ほとんど不使用」から、開始抵抗より４０％の増大にまで及ぶ、広範囲の最終フィルタ抵抗が生じる。（図８Ａの）２番目の空気フィルタは、特に、平均稼動時間が非常に短い、暖房モードから冷房モードへの変わり目の間に主に使用されているため、圧力降下の変化が小さい。第２に、（図８Ｂの）稼動時間に対するバランスをとった手法は、各空気フィルタがほぼ同一の量だけ使用される結果をもたらすだけでなく、また、良好な空気流及び設備の健全性の維持において重要になり得る因子である、ＨＶＡＣシステムが経験する最大圧力降下も最小限にとどめる。
【００５２】
好ましい実施形態を参照しながら本開示を説明してきたが、本開示の趣旨及び範囲から
逸脱しない範囲で形態及び細部の変更を行えることは、当業者であれば理解できるであろ
う。
以下、本発明の態様を説明する。
〔態様１〕
ＨＶＡＣシステム内の空気フィルタの交換ステータスを推定するための、コンピュータによって実施される方法であって、前記方法は、
前記ＨＶＡＣシステムに関連する屋外環境についての屋外気象データを入手することと、
前記入手された屋外気象データに基づいて前記ＨＶＡＣシステムのファンの通算稼動時間値を決定することと、
基準値との前記通算稼動時間値の比較に応じて前記空気フィルタの交換ステータスを推定することと、
を含む、方法。
〔態様２〕
気象データを入手する前記ステップが、オンラインデータサービスに電子的にアクセスすることを含む、態様１に記載の方法。
〔態様３〕
気象データを入手する前記ステップが、
前記気象データを前記オンラインデータサービスから取得することを更に含む、態様２に記載の方法。
〔態様４〕
前記オンラインデータサービスが複数の地域についての屋外温度情報を提供し、気象データを入手する前記ステップが、
前記複数の地域のうちの１つを、前記ＨＶＡＣシステムの地域と対応するものとして特定することを更に含む、態様２又は３に記載の方法。
〔態様５〕
特定する前記ステップが、
前記ＨＶＡＣシステムの郵便番号を、前記複数の地域の各々に関連付けられた郵便番号と比較することを含む、態様４に記載の方法。
〔態様６〕
前記屋外気象データが実際の屋外温度を含む、態様１〜５のいずれか一項に記載の方法。
〔態様７〕
前記屋外気象データが過去の屋外温度を含む、態様１〜６のいずれか一項に記載の方法。
〔態様８〕
前記屋外気象データが暖房度日値及び冷房度日値のうちの一方を含む、態様１〜７のいずれか一項に記載の方法。
〔態様９〕
気象データを入手する前記ステップが、前記ＨＶＡＣシステムのセンサへの直接の接続が存在しないことによって特徴付けられる、態様１〜８のいずれか一項に記載の方法。
〔態様１０〕
前記屋外気象データが第１の期間にわたる平均温度である、態様１〜９のいずれか一項に記載の方法。
〔態様１１〕
気象データを入手する前記ステップが、屋外温度情報と、前記ＨＶＡＣシステムの前記屋外環境における、温度以外の少なくとも第２の気象パラメータを示す気象情報を入手することを含む、態様１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
〔態様１２〕
前記第２の気象パラメータが、湿度、風速、風向、日射、降水量、花粉数、地上オゾンレベル、及び空中浮遊微粒子レベルからなる群から選択される、態様１１に記載の方法。
〔態様１３〕
前記入手された気象データが第１の期間に関連し、前記方法が、
前記入手された屋外気象データに基づいて前記第１の期間にわたる前記ファンの現在の稼動時間を推定することを更に含み、
通算稼動時間値を決定する前記ステップが、前記現在の稼動時間に応じて前記通算稼動時間値を決定することを含む、態様１〜１２のいずれか一項に記載の方法。
〔態様１４〕
前記屋外気象データが屋外温度情報を含み、更に、現在の稼動時間を推定する前記ステップが、
前記屋外温度情報を、前記ＨＶＡＣシステムのある家屋の内部の屋内温度を別途示す屋内温度情報と比較することと、
前記比較に応じて前記現在の稼動時間を推定することと、
を含む、態様１３に記載の方法。
〔態様１５〕
前記屋内温度情報をユーザから受信することを更に含む、態様１４に記載の方法。
〔態様１６〕
前記屋内温度情報が、暖房モード設定点、屋内温度情報、及び冷房モード設定点からなる群から選択される、態様１４に記載の方法。
〔態様１７〕
前記現在の稼動時間が、前記屋外温度情報以外の少なくとも第２の気象パラメータに応じて更に推定され、前記第２の気象パラメータは、湿度、風速、風向、日射、及び降水量からなる群から選択される、態様１３〜１６のいずれか一項に記載の方法。
〔態様１８〕
前記現在の稼動時間が、前記ＨＶＡＣシステムのある家屋の面積、前記ＨＶＡＣシステムの容量、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の経年数、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の遮光、及び前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋のエネルギー効率からなる群から選択される家屋パラメータに応じて更に推定される、態様１３〜１７のいずれか一項に記載の方法。
〔態様１９〕
通算稼動時間値を決定する前記ステップが、前記推定された現在の稼動時間を、以前に推定された現在の稼動時間に加算することを含む、態様１３〜１８のいずれか一項に記載の方法。
〔態様２０〕
空中浮遊微粒子測定値、花粉数、地上オゾンレベル、予測塵挨レベル、前記ＨＶＡＣシステムのある家屋内におけるペットの存在、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の占居レベル、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の内部におけるろうそくの燃焼の可能性、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の内部におけるタバコ製品の燃焼の可能性、及び前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の内部における香の燃焼の可能性からなる群から選択される汚染関連パラメータに応じて前記基準値を決定することを更に含む、態様１〜１９のいずれか一項に記載の方法。
〔態様２１〕
空気質関心レベル、年間フィルタ変更目標回数、ファン動作、及び窓使用度からなる群から選択されるユーザ嗜好関連パラメータに応じて前記基準値を決定することを更に含む、態様１〜２０のいずれか一項に記載の方法。
〔態様２２〕
前記ＨＶＡＣシステムが住居用応需型ＨＶＡＣシステムである、態様１〜２１のいずれか一項に記載の方法。
〔態様２３〕
ＨＶＡＣシステム内の空気フィルタの交換ステータスを推定するための、コンピュータによって実施されるシステムであって、前記システムは、
１つ以上のプロセッサを備え、前記１つ以上のプロセッサは、
前記ＨＶＡＣシステムに関連する屋外環境についての屋外気象データを入手し、
前記入手された屋外気象データに基づいて前記ＨＶＡＣシステムのファンの通算稼動時間値を決定することと、
基準値との前記通算稼動時間値の比較に応じて前記空気フィルタの交換ステータスを推定する、
ように構成されている、システム。
〔態様２４〕
前記１つ以上のプロセッサが、
前記屋外気象データを入手するためにオンラインデータサービスに電子的にアクセスするように更に構成されている、態様２３に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様２５〕
前記入手された気象データが第１の期間に関連し、更に、前記１つ以上のプロセッサが、
前記入手された屋外気象データに基づいて前記第１の期間にわたる前記ファンの現在の稼動時間を推定し、
前記現在の稼動時間に応じて前記通算稼動時間値を決定する、
ように更に構成されている、態様２３又は２４に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様２６〕
前記屋外気象データが屋外温度情報を含み、更に、前記１つ以上のプロセッサが、
前記屋外温度情報を、前記ＨＶＡＣシステムのある家屋の内部の屋内温度を別途示す屋内温度情報と比較することと、
前記比較に応じて現在の稼動時間を推定することと、
によって前記現在の稼動時間を推定するように構成されている、態様２５に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様２７〕
前記１つ以上のプロセッサが、前記屋外温度情報以外の少なくとも第２の気象パラメータに応じて現在の稼動時間を推定するように更に構成されており、前記第２の気象パラメータは、湿度、風速、風向、日射、及び降水量からなる群から選択される、態様２５又は２６に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様２８〕
前記１つ以上のプロセッサが、前記ＨＶＡＣシステムのある家屋の面積、前記ＨＶＡＣシステムの容量、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の経年数、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の遮光、及び前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋のエネルギー効率からなる群から選択される家屋パラメータに応じて現在の稼動時間を推定するように更に構成されている、態様２５〜２７のいずれか一項に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様２９〕
前記１つ以上のプロセッサが、前記推定された現在の稼動時間を、以前に推定された現在の稼動時間に加算することによって通算稼動時間値を決定するように更に構成されている、態様２５〜２８のいずれか一項に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様３０〕
前記１つ以上のプロセッサが、
空中浮遊微粒子測定値、花粉数、地上オゾンレベル、予測塵挨レベル、前記ＨＶＡＣシステムのある家屋内におけるペットの存在、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の占居レベル、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の内部におけるろうそくの燃焼の可能性、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の内部におけるタバコ製品の燃焼の可能性、及び前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の内部における香の燃焼の可能性からなる群から選択される汚染関連パラメータに応じて前記基準値を決定するように更に構成されている、態様２３〜２８のいずれか一項に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様３１〕
前記１つ以上のプロセッサが、
空気質関心レベル、年間フィルタ変更目標回数、ファン動作、及び窓使用度からなる群から選択されるユーザ嗜好関連パラメータに応じて前記基準値を決定するように更に構成されている、態様２３〜２９のいずれか一項に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様３２〕
ＨＶＡＣシステム内の空気フィルタの交換ステータスを推定するための、コンピュータによって実施される方法であって、前記方法は、
前記ＨＶＡＣシステムに関連する地理的領域についての屋外気象データを入手することと、
前記屋外気象データを用いて前記ＨＶＡＣシステム内の前記空気フィルタの前記交換ステータスを見積もることと、
を含む方法。
〔態様３３〕
前記交換ステータスを見積もる前記ステップが、
前記屋外気象データを用いて空気フィルタ稼動時間を推定することと、
前記空気フィルタ稼動時間を用いて前記空気フィルタの前記交換ステータスを推定することと、
を含む、態様３２に記載の方法。
〔態様３４〕
前記屋外気象データを用いて空気フィルタ稼動時間を推定する前記ステップが、
前記入手された屋外気象データに基づいて第１の期間にわたる前記ＨＶＡＣシステムのファンの現在の稼動時間を推定することと、
前記現在の稼動時間に基づいて前記ファンの通算稼動時間値を決定することと、
基準値との前記通算稼動時間値の比較に応じて前記空気フィルタの前記交換ステータスを推定することと、
を含む、態様３３に記載の方法。
〔態様３５〕
前記屋外気象データを用いて空気フィルタ稼動時間を推定する前記ステップが、
前記入手された屋外気象データに基づいて前記ＨＶＡＣシステムのファンの通算稼動時間値を推定することと、
基準値との前記通算稼動時間値の比較に応じて前記空気フィルタの前記交換ステータスを推定することと、
を含む、態様３３に記載の方法。
〔態様３６〕
前記空気フィルタの前記交換ステータスをユーザへ伝えることを更に含む、態様３２〜３５のいずれか一項に記載の方法。
〔態様３７〕
気象データを入手する前記ステップが、オンラインデータサービスに電子的にアクセスすることを含む、態様３２〜３６のいずれか一項に記載の方法。
〔態様３８〕
気象データを入手する前記ステップが、
前記気象データを前記オンラインデータサービスから取得することを更に含む、態様３７に記載の方法。
〔態様３９〕
前記オンラインデータサービスが複数の地域についての屋外温度情報を提供し、気象データを入手する前記ステップが、
前記複数の地域のうちの１つを、前記ＨＶＡＣシステムの地域と対応するものとして特定することを更に含む、態様３７又は３８に記載の方法。
〔態様４０〕
特定する前記ステップが、
前記ＨＶＡＣシステムの郵便番号を、前記複数の地域の各々に関連付けられた郵便番号と比較することを含む、態様３９に記載の方法。
〔態様４１〕
前記屋外気象データが実際の屋外温度を含む、態様３２〜４０のいずれか一項に記載の方法。
〔態様４２〕
前記屋外気象データが過去の屋外温度を含む、態様３２〜４１のいずれか一項に記載の方法。
〔態様４３〕
前記屋外気象データが暖房度日値及び冷房度日値のうちの一方を含む、態様３２〜４２のいずれか一項に記載の方法。
〔態様４４〕
前記屋外気象データが第１の期間にわたる平均温度である、態様３２〜４３のいずれか一項に記載の方法。
〔態様４５〕
気象データを入手する前記ステップが、前記ＨＶＡＣシステムのセンサへの直接の接続が存在しないことによって特徴付けられる、態様３２〜４４のいずれか一項に記載の方法。
〔態様４６〕
気象データを入手する前記ステップが、屋外温度情報と、前記ＨＶＡＣシステムの前記屋外環境における、温度以外の少なくとも第２の気象パラメータを示す気象情報を入手することを含む、態様３２〜４５のいずれか一項に記載の方法。
〔態様４７〕
前記第２の気象パラメータが、湿度、風速、風向、日射、降水量、花粉数、地上オゾンレベル、及び空中浮遊微粒子レベルからなる群から選択される、態様４６に記載の方法。
〔態様４８〕
前記屋外気象データが屋外温度情報を含み、更に、現在の稼動時間を推定する前記ステップが、
前記屋外温度情報を、前記ＨＶＡＣシステムのある家屋の内部の屋内温度を別途示す屋内温度情報と比較することと、
前記比較に応じて前記現在の稼動時間を推定することと、
を含む、態様３４に記載の方法。
〔態様４９〕
前記屋内温度情報をユーザから受信することを更に含む、態様４８に記載の方法。
〔態様５０〕
前記屋内温度情報が、暖房モード設定点及び冷房モード設定点からなる群から選択される、態様４８に記載の方法。
〔態様５１〕
前記現在の稼動時間が、前記屋外温度情報以外の少なくとも第２の気象パラメータに応じて更に推定され、前記第２の気象パラメータは、湿度、風速、風向、日射、及び降水量からなる群から選択される、態様３４及び４８〜５０のいずれか一項に記載の方法。
〔態様５２〕
前記現在の稼動時間が、前記ＨＶＡＣシステムのある家屋の面積、前記ＨＶＡＣシステムの容量、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の経年数、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の遮光、及び前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋のエネルギー効率からなる群から選択される家屋パラメータに応じて更に推定される、態様３４又は４８〜５１のいずれか一項に記載の方法。
〔態様５３〕
通算稼動時間値を決定する前記ステップが、前記推定された現在の稼動時間を、以前に推定された現在の稼動時間に加算することを含む、態様３４又は４８〜５２のいずれか一項に記載の方法。
〔態様５４〕
空中浮遊微粒子測定値、花粉数、地上オゾンレベル、予測塵挨レベル、前記ＨＶＡＣシステムのある家屋内におけるペットの存在、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の占居レベル、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の内部におけるろうそくの燃焼の可能性、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の内部におけるタバコ製品の燃焼の可能性、及び前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の内部における香の燃焼の可能性からなる群から選択される汚染関連パラメータに応じて前記基準値を決定することを更に含む、態様３２〜５３のいずれか一項に記載の方法。
〔態様５５〕
空気質関心レベル、年間フィルタ変更目標回数、ファン動作、及び窓使用度からなる群から選択されるユーザ嗜好関連パラメータに応じて前記基準値を決定することを更に含む、態様３２〜５４のいずれか一項に記載の方法。
〔態様５６〕
前記ＨＶＡＣシステムが住居用応需型ＨＶＡＣシステムである、態様３２〜５５のいずれか一項に記載の方法。
〔態様５７〕
ＨＶＡＣシステム内の空気フィルタの交換ステータスを推定するための、コンピュータによって実施されるシステムであって、前記システムは、
１つ以上のプロセッサを備え、前記１つ以上のプロセッサは、
前記ＨＶＡＣシステムに関連する地理的領域についての屋外気象データを入手し、
前記屋外気象データを用いて前記ＨＶＡＣシステム内の前記空気フィルタの前記交換ステータスを見積もる、
ように構成されている、コンピュータによって実施されるシステム。
〔態様５８〕
前記１つ以上のプロセッサが、（１）前記屋外気象データを用いて空気フィルタ稼動時間を推定することと、（２）前記空気フィルタ稼動時間を用いて前記空気フィルタの前記交換ステータスを推定することと、によって、前記空気フィルタの前記交換ステータスを見積もる、態様５７に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様５９〕
前記屋外気象データを用いて空気フィルタ稼動時間を推定することが、
前記入手された気象データに基づいて第１の期間にわたる前記ＨＶＡＣシステムのファンの現在の稼動時間を推定することと、
前記推定された現在の稼動時間に基づいて前記ファンの通算稼動時間値を決定することと、
基準値との前記通算稼動時間値の比較に応じて前記空気フィルタの前記交換ステータスを推定することと、
を含む、態様５８に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様６０〕
前記屋外気象データを用いて空気フィルタ稼動時間を推定することが、
前記屋外気象データに基づいて前記ＨＶＡＣシステムのファンの通算稼動時間値を推定することと、
基準値との前記通算稼動時間値の比較に応じて前記空気フィルタの前記交換ステータスを推定することと、
を含む、態様５８に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様６１〕
前記１つ以上のプロセッサが、
前記空気フィルタの前記交換ステータスをユーザへ伝えるように更に構成されている、態様５７〜６０のいずれか一項に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様６２〕
前記１つ以上のプロセッサが、
前記屋外気象データを入手するためにオンラインデータサービスに電子的にアクセスするように更に構成されている、態様５７〜６１のいずれか一項に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様６３〕
前記屋外気象データが屋外温度情報を含み、更に、前記１つ以上のプロセッサが、
前記屋外温度情報を、前記ＨＶＡＣシステムのある家屋の内部の屋内温度を別途示す屋内温度情報と比較することと、
前記比較に応じて現在の稼動時間を推定することと、
によって前記現在の稼動時間を推定するように構成されている、態様５９に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様６４〕
前記１つ以上のプロセッサが、前記屋外温度情報以外の少なくとも第２の気象パラメータに応じて現在の稼動時間を推定するように更に構成されており、前記第２の気象パラメータは、湿度、風速、風向、日射、及び降水量からなる群から選択される、態様５９又は６３に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様６５〕
前記１つ以上のプロセッサが、前記ＨＶＡＣシステムのある家屋の面積、前記ＨＶＡＣシステムの容量、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の経年数、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の遮光、及び前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋のエネルギー効率からなる群から選択される家屋パラメータに応じて現在の稼動時間を推定するように更に構成されている、態様５９、６３又は６４のいずれか一項に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様６６〕
前記１つ以上のプロセッサが、前記推定された現在の稼動時間を、以前に推定された現在の稼動時間に加算することによって通算稼動時間値を決定するように更に構成されている、態様５９又は６３〜６５のいずれか一項に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様６７〕
前記１つ以上のプロセッサが、
空中浮遊微粒子測定値、花粉数、地上オゾンレベル、予測塵挨レベル、前記ＨＶＡＣシステムのある家屋内におけるペットの存在、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の占居レベル、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の内部におけるろうそくの燃焼の可能性、前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の内部におけるタバコ製品の燃焼の可能性、及び前記ＨＶＡＣシステムのある前記家屋の内部における香の燃焼の可能性からなる群から選択される汚染関連パラメータに応じて前記基準値を決定するように更に構成されている、態様５９又は６０に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
〔態様６８〕
前記１つ以上のプロセッサが、
空気質関心レベル、年間フィルタ変更目標回数、ファン動作、及び窓使用度からなる群から選択されるユーザ嗜好関連パラメータに応じて前記基準値を決定するように更に構成されている、態様５９、６０又は６７のいずれか一項に記載のコンピュータによって実施されるシステム。
【図１】
0006656248.tif 000002
【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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【図７】
0006656248.tif 000008
【図８Ａ】
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【図８Ｂ】
0006656248.tif 000010