(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ボイラ内のスケーリングを決定するシステムであって、
液体を収容し、該液体を加熱するボイラと、
前記ボイラがその中で動作するエンクロージャと、
前記ボイラの動作に関連するセンサ・データを生成する少なくとも１つのセンサと、
前記少なくとも１つのセンサから前記センサ・データを受信する通信モジュール、及び少なくとも前記センサ・データに基づいて前記ボイラ内のスケーリングの量を決定するボイラ・スケーリング決定モジュールを有するボイラ監視モジュールを少なくとも含むデバイスと
を備え、
前記少なくとも１つのセンサが、前記ボイラ内の前記液体を加熱するためのパワー入力、前記ボイラ内の前記液体の温度、及びエンクロージャ温度を少なくとも感知するものであり、前記センサ・データが、前記パワー入力、前記液体の温度、及び前記エンクロージャ温度を含む、システム。
【請求項２】
前記ボイラ・スケーリング決定モジュールが、前記センサ・データからノイズを除去すること、又は前記センサ・データの妥当性検査をすることのうちの少なくとも１つを行うものである、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ボイラ・スケーリング決定モジュールが、少なくとも前記パワー入力及び前記液体の温度に基づいて前記ボイラへの熱伝達率を決定するものである、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記ボイラ・スケーリング決定モジュールが、少なくとも前記ボイラへの前記熱伝達率及び前記エンクロージャ温度に基づいて前記ボイラ内のスケーリングの量を決定する機械学習エンジンを備える、請求項３に記載のシステム。
【請求項５】
前記機械学習エンジンが前記ボイラ内のスケーリングの量を決定することは、前記機械学習エンジンが、前記エンクロージャ温度に鑑みて前記ボイラ内の前記液体への前記熱伝達率を決定することを含み、前記液体への前記熱伝達率が、前記機械学習エンジンによって評価されて、前記ボイラ内のスケーリングの量を定量化する、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記ボイラ監視モジュールが、前記ボイラ内にあると決定されたスケーリングの量に関する指示を生成させるものである、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
ボイラ内のスケーリングを決定するデバイスであって、
液体を収容し、該液体を加熱するボイラの動作に関連するセンサ・データを受信する通信モジュールと、
少なくとも前記センサ・データに基づいて前記ボイラ内のスケーリングの量を決定し、
前記ボイラ内にあると決定されたスケーリングの量に関する指示を生成させる
ボイラ・スケーリング決定モジュールを有するボイラ監視モジュールと
を備え、
前記センサ・データが、前記ボイラ内の前記液体を加熱するためのパワー入力、前記ボイラ内の前記液体の温度、及び前記ボイラがその中で動作するエンクロージャの温度を含む、デバイス。
【請求項８】
前記ボイラ・スケーリング決定モジュールが、少なくとも前記パワー入力及び前記液体の温度に基づいて前記ボイラへの熱伝達率を決定するものであり、前記パワー入力及び前記液体の温度が、前記センサ・データの一部として受信される、請求項７に記載のデバイス。
【請求項９】
前記ボイラ・スケーリング決定モジュールが、少なくとも前記ボイラへの前記熱伝達率及び前記エンクロージャの温度に基づいて前記ボイラ内のスケーリングの量を決定する機械学習エンジンを備え、前記エンクロージャの温度が、前記センサ・データの一部として受信される、請求項８に記載のデバイス。
【請求項１０】
前記機械学習エンジンが前記ボイラ内のスケーリングの量を決定することは、前記機械学習エンジンが、前記エンクロージャの温度に鑑みて前記ボイラ内の前記液体への熱伝達率を決定することを含み、前記液体への前記熱伝達率が、前記機械学習エンジンによって評価されて、前記ボイラ内のスケーリングの量を定量化する、請求項９に記載のデバイス。
【請求項１１】
ボイラ内のスケーリングを決定する方法であって、
液体を収容し、該液体を加熱するようにボイラを動作させるステップであり、前記ボイラがエンクロージャ内に位置しているステップと、
デバイス内の前記ボイラの動作に関連するセンサ・データを受信するステップと、
前記センサ・データを前記デバイス内のボイラ・スケーリング決定モジュールに入力するステップと、
前記ボイラ・スケーリング決定モジュールを利用して前記ボイラ内のスケーリングの量を決定するステップと
を含み、
前記センサ・データが、前記ボイラ内の液体を加熱するためのパワー入力、前記ボイラ内の前記液体の温度、及び前記エンクロージャの温度を含む、方法。
【請求項１２】
前記センサ・データからノイズを除去するステップ、又は
前記センサ・データの妥当性検査をするステップ
のうちの少なくとも１つをさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
少なくとも前記パワー入力及び前記液体の温度に基づいて前記ボイラへの熱伝達率を決定するステップ
をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
機械学習エンジンを利用して、少なくとも前記ボイラへの前記熱伝達率及びエンクロージャ温度に基づいて前記ボイラ内のスケーリングの量を決定するステップ
をさらに含む、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記ボイラ内のスケーリングの量を決定するステップが、
前記エンクロージャ温度に鑑みて前記ボイラ内の前記液体への前記熱伝達率を決定するステップと、
前記機械学習エンジンを使用して前記液体への前記熱伝達率を評価して、前記ボイラ内のスケーリングの量を定量化するステップと
を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記ボイラ内にあると決定されたスケーリングの量に関する指示を生成させるステップ
をさらに含む、請求項１１に記載の方法。
【請求項１７】
少なくともボイラ及びデバイスを含むシステムであって、請求項１１から１６のいずれか一項の方法を実行するように構成されたシステム。
【請求項１８】
請求項１１から１６のいずれか一項の方法を実行するように構成されたチップセット。
【請求項１９】
コンピューティング・デバイス上で実行されるのに応答して前記コンピューティング・デバイスに請求項１１から１６のいずれか一項の方法を実行させるプログラム。
【請求項２０】
ボイラ内のスケーリングを決定するように構成されたデバイスであって、請求項１１から１６のいずれか一項の方法を実行するように構成されたデバイス。
【請求項２１】
請求項１１から１６のいずれか一項の方法を実行する手段を有するデバイス。
【請求項２２】
請求項１９のプログラムを有する少なくとも１つの機械可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、監視システムに関し、さらに詳細には、物理学及び／又は機械学習モデルを使用してボイラ内のスケーリングの量を決定するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
様々な液体を加熱するボイラは、様々な家庭用途、商業用途、及び／又は産業用途で利用されている可能性がある。例えば、よく見られる用途は、水を加熱して、コーヒーやお茶などのホット飲料を作るボイラである。例示的なボイラは、加熱対象の水の入った容器内に浸漬された加熱要素（例えば加熱チューブ）を備えることがある。加熱要素は、電気やガスなどで動作することができる。水を加熱するボイラの性能に影響を及ぼす可能性がある問題は、スケーリング（Scaling）である。ボイラ内のスケーリングは、水の中の不純物がボイラの加熱チューブに堆積することによって引き起こされる可能性がある。主としてシリカ、カルシウム又はマグネシウム塩で構成されるこれらの堆積物は、ボイラ・チューブを構成するために一般に使用される材料（例えば銅又は鋼など）と比較して、非常に低い熱伝導率を有する。ボイラ内のスケーリングは、加熱チューブから水への熱伝達率を大幅に低下させる可能性があり、このことは、ボイラの運転効率を少なくとも低下させる可能性があり、最も深刻な場合には、潜在的に危険な動作状態を生じる可能性もある。
【０００３】
特に、スケーリングは、ボイラの加熱チューブ上に潜在的に危険なホット・スポットを生じる可能性がある。検査していないと、スケーリングが、遮熱によりボイラの効率を次第に低下させる絶縁体として作用する可能性がある。スケールの蓄積は、最終的には、ボイラの加熱チューブを過熱させたり、破裂させたりする可能性がある。ホット飲料の例に戻ると、スケールは、ホット飲料自動販売機内のボイラがスケールの付着していない状態のままであることを保証することが特に重要である。これは、スケールが、上述の自動販売機の安全な動作及び効率に影響を及ぼす可能性があるだけでなく、水質と、ひいては供給される飲料の味とに影響を及ぼす可能性もあるからである。現在は、ホット飲料自動販売機内のボイラは、従来の予防的メンテナンス原理に従って（例えば製造業者の勧告に基づいて）定期的に交換される。その結果として、ボイラの交換は、ボイラの実際の状態によれば交換が不要である状況でも、頻繁に行われる可能性がある。実際には交換を必要としていないボイラを交換することは、例えば、資金の無駄、並びに自動販売機の運営者及び消費者の不便を生じる可能性がある。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
特許請求の範囲に記載された主題の様々な実施形態の特徴及び利点は、図面を参照し、以下の発明を実施するための形態を進めるうちに明らかになるであろう。図面においては、同様の番号が同様の部分を指している。
【０００５】
【図１】図１は、本開示の少なくとも１つの実施形態によるボイラ内のスケーリングを決定する例示的なシステムを示す。
【図２】図２は、本開示の少なくとも１つの実施形態で使用可能なデバイスの例示的な構成を示す。
【図３】図３は、本開示の少なくとも１つの実施形態によるボイラ・スケーリング決定モデルで利用される原理の例を示す。
【図４】図４は、本開示の少なくとも１つの実施形態による良好なボイラの熱伝達率の例を示す。
【図５】図５は、本開示の少なくとも１つの実施形態によるスケールの付着したボイラの熱伝達率の例を示す。
【図６】図６は、本開示の少なくとも１つの実施形態によるボイラ内のスケーリングを決定する例示的な動作を示す。
【０００６】
以下の発明を実施するための形態は例示的な実施形態を参照しながら進めるが、それらの実施形態の多数の改変形態、修正形態、及び変形形態は、当業者には明らかであろう。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
本開示は、ボイラ内のスケーリングを決定するシステムに指向される。１実施形態では、少なくとも１つのセンサが、動作中にボイラを監視することができる。この少なくとも１つのセンサは、次いで、センサ・データを利用してボイラ内のスケーリングの量を決定することができるボイラ・スケーリング決定モジュール（ＢＳＤＭ）を少なくとも含むボイラ監視モジュール（ＢＭＭ）に、センサ・データを提供することができる。センサ・データは、例えば、ボイラ内のチューブを加熱するためのパワー入力、ボイラ内の液体温度、及びボイラがその中で動作しているエンクロージャの温度を含むことができる。ＢＭＭは、感知された液体の温度及びエンクロージャ温度に基づいて、ボイラへの熱伝達を決定することができる。ＢＳＤＭ内の機械学習エンジンは、次いで、パワー入力に鑑みてボイラ内の液体への熱エネルギー伝達率を決定することができる。次いで、この熱エネルギー伝達率が機械学習エンジンによって評価されて、ボイラ内のスケーリングの量を定量化する熱エネルギー伝達率の遅延が特定される。ボイラ監視モジュールは、次いで、ボイラ状態を示す指示を生成させることができる。ボイラ監視モジュールは、エンクロージャ内に位置する、部分的にエンクロージャ内に位置する、又はエンクロージャから遠隔に位置するデバイスに組み込まれる可能性がある。１つの実施形態では、このデバイスは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）又はインターネットなどの広域ネットワーク（ＷＡＮ）を利用してボイラ状態を監視する遠隔監視システムの一部であることができる。
【０００８】
少なくとも１つの実施形態では、システムは、ボイラ内のスケーリングを決定するように構成され得る。このシステムは、例えば、ボイラと、ボイラがその中で動作するエンクロージャと、少なくとも１つのセンサと、デバイスとを備えることができる。ボイラは、液体を加熱するものとすることができる。少なくとも１つのセンサは、ボイラの動作に関連するセンサ・データを生成するものとすることができる。デバイスは、少なくとも１つのセンサからセンサ・データを受信する通信モジュールと、少なくともセンサ・データに基づいてボイラ内のスケーリングの量を決定するＢＳＤＭを有するＢＭＭとを少なくとも含むことができる。
【０００９】
例えば、少なくとも１つのセンサは、ボイラ内の液体を加熱するためのパワー入力、ボイラ内の液体の温度、及びエンクロージャ温度を少なくとも感知するものとすることができ、センサ・データは、このパワー入力、液体温度、及びエンクロージャ温度を含む。ＢＳＤＭは、センサ・データからノイズを除去すること、又はセンサ・データの妥当性検査すること、のうちの少なくとも１つを行うものとすることができる。ＢＳＤＭは、さらに、少なくともパワー入力及び液体温度に基づいてボイラへの熱エネルギー伝達を決定するものとすることができる。ＢＳＤＭは、例えば、少なくともボイラへの熱エネルギー伝達及びエンクロージャ温度に基づいてボイラ内のスケーリングの量を決定する機械学習エンジンを備えることができる。機械学習エンジンがボイラ内のスケーリングの量を決定するものであるということは、機械学習エンジンがエンクロージャ温度に鑑みてボイラ内の液体への熱エネルギー伝達率を決定するものであり、液体への熱エネルギー伝達率が機械学習エンジンによって評価されて、ボイラ内のスケーリングの量を定量化する熱エネルギー伝達率の遅延が特定されることを含み得る。上記と同じ実施形態、又は異なる実施形態では、ＢＭＭは、ボイラ内に存在すると決定されるスケーリングの量に関する指示を生成させるものとすることができる。デバイスは、例えば、エンクロージャ内に位置することができる。別法として、デバイスの少なくとも一部分がエンクロージャの外部にあり、通信モジュールが、ローカル・エリア・ネットワーク又は広域ネットワークのうちの少なくとも１つを介して少なくとも１つのセンサからセンサ・データを受信するようにすることができる。
【００１０】
本開示によるボイラ内のスケーリングを決定する方法は、例えば、エンクロージャ内に位置するボイラを、液体を加熱するように動作させること、デバイス内のボイラの動作に関するセンサ・データを受信すること、センサ・データをデバイス内のＢＳＤＭに入力すること、及びボイラ・スケーリング決定モジュールを利用してボイラ内のスケーリングの量を決定することを含むことができる。１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに、本開示によるボイラ内のスケーリングを決定するための命令を、個別に、又は組み合わせて記憶した少なくとも１つの機械可読記憶媒体は、その１つ又は複数のプロセッサに、例えば、エンクロージャ内に位置するボイラを、液体を加熱するように動作させ、デバイス内のボイラの動作に関するセンサ・データを受信させ、センサ・データをデバイス内のボイラ・スケーリング決定モジュールに入力させ、ボイラ・スケーリング決定モジュールを利用してボイラ内のスケーリングの量を決定させることができる。本開示によるボイラ内のスケーリングを決定するデバイスは、例えば、ボイラの動作に関するセンサ・データを受信する通信モジュールと、少なくともセンサ・データに基づいてボイラ内のスケーリングの量を決定し、ボイラ内に存在すると決定されるスケーリングの量に関する指示を生成させるボイラ・スケーリング決定モジュールを有するボイラ監視モジュールとを備えることができる。
【００１１】
図１は、本開示の少なくとも１つの実施形態による、モデルを利用してボイラ内のスケーリングを決定する例示的なシステムを示す。システム１００は、ボイラ１０２及びデバイス１０４を少なくとも備えることができる。ボイラ１０２は、内部又は外部の熱源によって印加される熱に基づいて液体を加熱するために液体を収容することができる任意の容器とすることができる。本明細書で言及される可能性があるボイラ１０２の例は、コーヒーやお茶などを消費者に（例えば有料で）提供することができる可能性がある飲料機械内の温水ボイラであるが、この用途は、単に本開示による様々な実施形態を説明するために使用可能な明快な例であるに過ぎず、これらの実施形態を特定の実施態様に限定するためのものではない。少なくとも１つの実施形態では、ボイラ１０２は、エンクロージャ１０６内に位置することができる。エンクロージャ１０６は、ボイラ１０２を収容することができる任意の筐体とすることができる。飲料機械の例で話を続けると、エンクロージャ１０６は、飲料機械の外部キャビネットの筐体、ボイラ１０２を収容するための、飲料機械の外部キャビネット内の内部受け器などとすることができる。
【００１２】
デバイス１０４は、本明細書に開示される様々な実施形態に関連して以下で述べられるものなどのアクティビティを実行することができる処理リソースを含む任意のデバイスとすることができる。特定の機能及び特徴が図２に開示されるが、デバイス１０４の様々な例は、これらに限定されるわけではないが、Ｇｏｏｇｌｅ社のＡｎｄｒｏｉｄ（登録商標）オペレーティング・システム（ＯＳ）、Ａｐｐｌｅ社のｉＯＳ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ社のＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）ＯＳ、Ａｐｐｌｅ社のＭａｃ  ＯＳ（登録商標）、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）ファウンデーションのＴｉｚｅｎ（登録商標）ＯＳ、ＭｏｚｉｌｌａプロジェクトのＦｉｒｅｆｏｘ（登録商標）ＯＳ、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ社の  Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ（登録商標）ＯＳ、Ｈｅｗｌｅｔｔ−Ｐａｃｋａｒｄ社のＰａｌｍ（登録商標）ＯＳ、ＳｙｍｂｉａｎファウンデーションのＳｙｍｂｉａｎ（登録商標）ＯＳなどをベースとするセルラ・ハンドセット、スマート・フォンなどの移動通信デバイス、Ａｐｐｌｅ社のｉＰａｄ（登録商標）、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ社のＳｕｒｆａｃｅ（登録商標）、Ｓａｍｓｕｎｇ社のＧａｌａｘｙ  Ｔａｂ（登録商標）、Ａｍａｚｏｎ社のＫｉｎｄｌｅ  Ｆｉｒｅ（登録商標）などのタブレット・コンピュータ、Ｉｎｔｅｌ社製の低電力チップセットを含むＵｌｔｒａｂｏｏｋ（登録商標）、ネットブック、ノートブック、ラップトップ、パームトップなどの移動コンピューティング・デバイス、Ｓａｍｓｕｎｇ社のＧａｌａｘｙ  Ｇｅａｒ（登録商標）などの腕時計型コンピューティング・デバイス、Ｇｏｏｇｌｅ社のＧｏｏｇｌｅ  Ｇｌａｓｓ（登録商標）などの眼鏡型インタフェースなどのウェアラブル・デバイス、デスクトップ・コンピュータ、サーバ、スマート・テレビジョン、Ｉｎｔｅｌ社のＮｅｘｔ  Ｕｎｉｔ  ｏｆ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ（ＮＵＣ）プラットフォームなどの小型コンピューティング・ソリューション（限られたスペースのコンピューティング用途、ＴＶのセットトップ・ボックスなど）などの通常定置型のコンピューティング・デバイスを含み得る。
【００１３】
ボイラ１０２の動作についての情報は、センサ１０８を介してデバイス１０４に提供され得る。少なくとも１つの実施形態では、センサ１０８は、電圧及び／又は電流センサと、サーミスタや熱電対などの温度センサとを少なくとも含む。これらの基本的な種類のセンサ１０８は、センサ・データ１１０をデバイス１０４に提供することができる。例えば、センサ・データ１１０は、ボイラ１０２（例えばボイラ１０２内の液体を加熱するように構成された加熱要素）への電気的入力、ボイラ１０２内の液体の温度、エンクロージャ１０６の温度に関するデータを少なくとも含むことができる。少なくとも１つの実施形態では、エンクロージャ温度は、ボイラ１０２から環境へと失われる熱の量に対応する可能性がある、エンクロージャ１０６自体（例えばエンクロージャ１０６の内部表面）の温度、エンクロージャ１０６内の周囲空気の温度などに対応することがある。ただし、センサ１０８は、タッチ・センサ、近接センサ、動きセンサなど、その他のカテゴリのセンサを含むこともできる。これらのタイプのセンサ１０８は、図１には示されていない他のタイプのセンサ・データ１１０をデバイス１０４に提供するために使用される可能性がある。例えば、飲料機械の例では、タッチ・センサ又は近接センサは、その機械がホット飲料を販売している最中であるかどうか、したがってボイラ１０２が定常状態でないかどうかを（例えば、飲料販売中に費やされた温水を補給するために冷水をボイラ１０２に導入してもよいことを）感知することができる。少なくとも１つの実施形態では、デバイス１０４は、エンクロージャ１０６内に位置する、又は少なくともエンクロージャ１０６に隣接して位置することができるので、センサ・データ１１０は、有線通信、及び／又は例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）や無線ローカル・エリア・ネットワーキング（ＷＬＡＮ）などの短距離無線通信を介して、デバイス１０４に伝達され得る。代替の実施態様では、デバイス１０４の少なくとも一部分は、エンクロージャ１０６から遠隔に位置することができる。そして、センサ・データ１１０は、ＬＡＮ、及び／又は例えばインターネットなどのＷＡＮを介した相互作用によってデバイス１０４に通信され得る。
【００１４】
デバイス１０４は、例えば、ＢＳＤＭ１１４を含むことができるＢＭＭ１１２を備えることができる。例示的な動作では、ＢＭＭ１１２は、センサ・データ１１０を受信することができ、センサ・データ１１０をＢＳＤＭ１１４に入力することができる。ＢＳＤＭ１１４は、次いで、センサ・データ１１０を利用して、ボイラ１０２内のスケーリングの量を決定することができる。ボイラ１０２内のスケーリングの量を決定する方法を説明する例については、図３から図５に関連してさらに説明する。ＢＳＤＭ１１４及び／又はＢＭＭ１１２は、次いで、デバイス１０４に通知１１６を生成させることができる。通知１１６は、例えば、ボイラ１０２の状態についてユーザ（例えばホット飲料機の所有者、ホット飲料機のメンテナンス担当者、ホット飲料機監視サービスなど）に通知する視覚的及び／又は聴覚的警報を含むことができる。通知１１６は、ボイラ１０２が保守を必要としているか否かに関わらず定期的に生成されることがあるし（例えば定期ボイラ「健全」通知など）、或いはボイラ１０２の保守が必要なスケーリングの量であるとＢＳＤＭ１１４が決定した場合にのみ生成されることがある（例えばボイラ保守要求警報）。通知１１６が生成される方法は、ボイラ１０２の保守モデルによって決まる可能性がある。例えば、所有者や保守エンティティなどのユーザが自ら定期的にボイラ１０２（例えばホット飲料機）を点検する場合には、通知１１６は、発光及び／又は聴覚的警報など、エンクロージャ１０６上で局所的に行うことができる。この局所シナリオでは、ユーザは、ボイラ１０２内のスケーリングのレベル、ボイラ１０２内のスケーリングの量に基づく効率測度など、デバイス１０４内のさらに詳細なデータを入手することができることがある。通知１１６は、例えばスマート・フォン、タブレット・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、デスクトップ・コンピュータなど、所有者又は保守エンティティのユーザ・デバイスに送信されることもある。別の例示的な保守モデルでは、集中監視及び／又は保守エンティティが、遠隔位置から複数のボイラ１０２を監視することができ、その遠隔位置で、例えばＬＡＮ又はＷＡＮ直接アクセス、電子メール、ショート・メッセージ・サービス（ＳＭＳ）などを介して、監視されている全てのボイラ１０２の通知１１６を受信することができる。監視されているボイラ１０２のうちの１つで保守が必要であることを通知１１６が示すと、集中監視及び／又は保守エンティティは、そのボイラ１０２の所有者及び／又はその他の担当者に保守が必要であることを通知し、保守員が必要なメンテナンスを実行するようにスケジュールを立てる、といったことを行うことができる。監視が集中化される場合には、保守及び／又は監視エンティティは、ボイラ１０２に物理的に近接している必要はない。例えば、インターネットなどのＷＡＮ（例えば「クラウド」構成のもの）を介してアクセス可能な少なくとも１つのサーバが、世界中のどこからでもボイラ１０２を監視することができることがある。
【００１５】
図２は、本開示の少なくとも１つの実施形態で使用可能なデバイスの例示的な構成を示す図である。具体的には、例示的なデバイス１０４’は、図１に開示されるアクティビティのうちのいずれでも実行することができる可能性がある。ただし、デバイス１０４’は、単に本開示による実施形態で使用可能な装置の例として意図されているに過ぎず、これらの様々な実施形態をいかなる特定の実装方法に限定するものでもない。
【００１６】
デバイス１０４’は、例えば、デバイス動作を管理するように構成されたシステム・モジュール２００を備えることができる。システム・モジュール２００は、例えば、処理モジュール２０２と、メモリ・モジュール２０４と、パワー・モジュール２０６と、ユーザ・インタフェース・モジュール２０８と、通信インタフェース・モジュール２１０とを含むことができる。デバイス１０４’は、通信モジュール２１２とＢＭＭ１１２’とをさらに含むことができる。通信モジュール２１２及びＢＭＭ１１２’は、システム・モジュール２００から分離して示されているが、図２に示す例示的な実施態様は、単に説明のために与えたものである。通信モジュール２１２及び／又はＢＭＭ１１２’に関連する機能の一部又は全ては、システム・モジュール２００に組み込まれていてもよい。
【００１７】
デバイス１０４’では、処理モジュール２０２は、別個の構成要素内に位置する１つ又は複数のプロセッサ、或いは単一の構成要素内に実装された１つ又は複数の処理コア（例えばシステム・オン・チップ（ＳｏＣ）構成のもの）と、任意のプロセッサ関連サポート回路（例えばブリッジング・インタフェースなど）とを備えることができる。プロセッサの例は、これらに限定されるわけではないが、Ｐｅｎｔｉｕｍ（登録商標）、Ｘｅｏｎ（登録商標）、Ｉｔａｎｉｕｍ（登録商標）、Ｃｅｌｅｒｏｎ（登録商標）、Ａｔｏｍ、Ｃｏｒｅ  ｉシリーズ製品群にあるものを含む様々なＩｎｔｅｌ社製のｘ８６ベース・マイクロプロセッサ、Ａｄｖａｎｃｅｄ  ＲＩＳＣ（例えば縮小命令セットコンピューティング）  Ｍａｃｈｉｎｅ、ＡＲＭプロセッサなど、を含み得る。サポート回路の例は、処理モジュール２０２がデバイス１０４’内において例えば異なるバス上で異なる速度で動作することができる他のシステム構成要素と相互作用できるようにするインタフェースを提供するように構成されたチップセット（例えばＩｎｔｅｌ社製のＮｏｒｔｈｂｒｉｄｇｅ、Ｓｏｕｔｈｂｒｉｄｇｅなど）を含み得る。サポート回路と一般に関連付けられる機能のうちの一部又は全ては、プロセッサと同じ物理的パッケージ内（例えばＩｎｔｅｌ社製のＳａｎｄｙ  Ｂｒｉｄｇｅファミリのプロセッサ内など）に含まれることもある。
【００１８】
処理モジュール２０２は、デバイス１０４’内で様々な命令を実行するように構成され得る。命令は、データの読取り、データの書込み、データの処理、データの数式化、データの変換、データの変形などに関係するアクティビティを処理モジュール２０２に実行させるように構成されたプログラム・コードを含むことができる。情報（例えば命令、データなど）は、メモリ・モジュール２０４に記憶され得る。メモリ・モジュール２０４は、固定された、又は取外し可能な、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）及び／又は読取り専用メモリ（ＲＯＭ）を含むことができる。ＲＡＭは、例えばスタティックＲＡＭ（ＳＲＡＭ）又はダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）など、デバイス１０４’の動作中に情報を保持するように構成された揮発性メモリを含むことができる。ＲＯＭは、デバイス１０４’が起動されたときに命令を提供するようにＢＩＯＳ、ＵＥＦＩなどに基づいて構成された不揮発性（ＮＶ）メモリ・モジュール、電気的プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、Ｆｌａｓｈなどのプログラマブル・メモリを含むことができる。その他の固定式／取外し可能メモリは、これらに限定されるわけではないが、例えばフロッピー・ディスク、ハード・ドライブなどの磁気メモリ、ソリッド・ステート・フラッシュ・メモリ（例えば埋め込みマルチメディア・カード（ｅＭＭＣ）など）などの電子メモリ、取外し可能メモリ・カード又はスティック（例えばマイクロ記憶デバイス（ｕＳＤ）、ＵＳＢなど）、コンパクト・ディスク型のＲＯＭ（ＣＤ−ＲＯＭ）、デジタル・ビデオ・ディスク（ＤＶＤ）、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスクなどの光学メモリを含み得る。
【００１９】
パワー・モジュール２０６は、内部電源（例えばバッテリ、燃料電池など）及び／或いは外部電源（例えば電気機械的又は太陽発電機、送電網、燃料電池など）と、動作するために必要な電力をデバイス１０４’に供給するように構成された関連回路とを含むことができる。ユーザ・インタフェース・モジュール２０８は、例えば様々な入力機構（例えばマイクロフォン、スイッチ、ボタン、ノブ、キーボード、スピーカ、タッチ・センス表面、画像を取り込み、かつ／又は近接度、距離、動き、身振り、向きなどを感知するように構成された１つ又は複数のセンサ）及び様々な出力機構（例えばスピーカ、ディスプレイ、発光／フラッシュ・インジケータ、振動や動きを生じる電気機械的構成要素）などデバイス１０４’とユーザが相互作用できるようにするハードウェア及び／又はソフトウェアを含むことができる。ユーザ・インタフェース・モジュール２０８のハードウェアは、デバイス１０４’内に組み込まれてよく、かつ／又は有線又は無線通信媒体を介してデバイス１０４’に結合され得る。
【００２０】
通信インタフェース・モジュール２１０は、有線及び／又は無線通信をサポートするように構成されたリソースを含む可能性がある通信モジュール２１２のパケット経路指定及びその他の制御機能を管理するように構成され得る。いくつかの場合には、デバイス１０４’は、集中型通信インタフェース・モジュール２１０によって全て管理される複数の通信モジュール２１２（例えば有線プロトコル及び／又は無線通信機用に別個の物理的インタフェース・モジュールを含む）を含むことができる。有線通信は、例えばイーサネット（登録商標）、ＵＳＢ、ファイヤワイヤ、サンダーボルト（登録商標）、デジタル・ビデオ・インタフェース（ＤＶＩ）、高精細度マルチメディア・インタフェース（ＨＤＭＩ（登録商標））など、シリアル及びパラレルの有線媒体を含むことができる。無線通信は、例えば、近接無線媒体（例えば、近距離場通信（ＮＦＣ）標準に基づく無線周波数（ＲＦ）、赤外線（ＩＲ）など）、短距離無線媒体（例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ(登録商標)、ＷＬＡＮ、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）など）、長距離無線媒体（例えばセルラ広域無線通信技術、衛星通信など）、又は音波を介した電子通信を含み得る。１つの実施形態では、通信インタフェース・モジュール２１０は、通信モジュール２１２でアクティブである無線通信どうしが互いに干渉し合うことを防止するように構成され得る。この機能を実行する際には、通信インタフェース・モジュール２１０は、例えば送信を待機しているメッセージの相対優先度に基づいて、通信モジュール２１２のアクティビティをスケジューリングすることができる。図２に開示される実施形態は、通信インタフェース・モジュール２１０が通信モジュール２１２から分離しているものとして示しているが、通信インタフェース・モジュール２１０及び通信モジュール２１２の機能が同じモジュール内に組み込まれることが可能であることもある。
【００２１】
本開示によれば、ＢＭＭ１１２’は、少なくとも通信モジュール２１２と相互作用することができる可能性があり、任意選択でユーザ・インタフェース・モジュール２０８とも相互作用することができる可能性がある。例示的な動作では、ＢＭＭ１１２’は、センサ１０８からセンサ・データ１１０を受信することができる。センサ・データ１１０に基づいてＢＳＤＭ１１４によってボイラ１０２内のスケーリングが決定された後で、ＢＭＭ１１２’は、通知１１６を生成することができる。少なくとも１つの実施形態では、ＢＭＭ１１２’は、通信モジュール２１２に、有線及び／又は無線通信を介して通知１１６を（例えば、所有者又は保守エンティティのユーザ・デバイス、監視及び／又は保守エンティティと関連付けられた遠隔に位置する集中監視デバイスなどに）送信させることができる。通知１１６を通信モジュール２１２に提供するとともに、又は通知１１６を通信モジュール２１２に提供する代わりに、ＢＭＭ１１２’は、通知１１６をデバイス１０４’のユーザに対して提示するためにユーザ・インタフェース・モジュール２０８に提供することもできる。提示は、例えば、視覚的通知を表示すること、聴覚的及び／又は触覚的通知を生成することなどを含み得る。少なくとも１つの実施形態では、視覚的通知は、ボイラ１０２（及び／又は例えばホット飲料機）の状態についての追加のデータをユーザが取得できるようにするユーザ・インタフェース機能をさらに提供することもできる。
【００２２】
図３は、本開示の少なくとも１つの実施形態によるＢＳＤＭで利用される原理の例を示す図である。ＢＳＤＭ１１４は、例えば、ボイラ１０２’内のスケーリングの実時間決定のためのハイブリッド・モデルを少なくとも含むことができる。ＢＳＤＭ１１４内のこのモデルは、物理法則と機械学習エンジンとを組み合わせてスケーリング状態を特定する解析モデルを含むことができるという点で、「ハイブリッド」と見なされ得る。ＢＳＤＭ１１４のモデルの基礎となる例示的なシナリオが、図３に開示されている。図３では、エンクロージャ１０６’は、ボイラ１０２’を包囲することができる。ボイラ１０２’は、加熱チューブ３００によって加熱される液体（例えば水）を含むことができる。このシナリオでは、加熱チューブ３００は、パワー入力３０２によって給電される。少なくとも１つの実施形態では、パワー入力は電力とすることができるが、ガス、プロパン、水素、バイオ燃料、太陽光などその他のパワー源も利用され得る。ただし、これらに限定されるわけでもない。本開示によれば、加熱チューブ３００から液体への熱伝達率は、以下の数式によって特徴付けられ得る。
【００２３】
熱伝導率（Ｗ＝ジュール／秒）＝ｋ（Ｔ１−Ｔ２）Ａ／ｄ          （１）
【００２４】
ここで、Ｔ１及びＴ２は、それぞれ液体及び加熱チューブ３００の温度であり、ｋは、加熱チューブ３００の熱伝達係数（Ｗ／ｍ／℃）であり、Ａは、加熱チューブ３００の表面積であり、ｄは、加熱チューブ３００の断面図で示される加熱チューブ３００の厚さである。ｋの値は、材料によって異なる可能性がある。例えば、加熱チューブ３００の構成に利用され得る材料は、純粋な銅でｋ値は３８６．０１Ｗ／ｍ／℃、ステンレス鋼でｋ値は１７．４Ｗ／ｍ／℃であり得る。これに対して、加熱チューブ３００の表面上でスケーリングとして成長する可能性がある材料は、硫酸カルシウムでｋ値は１．１６〜２．３２Ｗ／ｍ／℃、炭酸カルシウムでｋ値は０．５８〜１．１６Ｗ／ｍ／℃、シリカでｋ値は０．２３〜０．５８Ｗ／ｍ／℃であり得る。これらの材料のｋ値の大きな差から明らかなように、加熱チューブ３００上のスケーリングは、加熱チューブ３００から液体への熱伝達率を深刻に低下させる可能性がある絶縁体として作用する可能性がある。少なくとも１つの実施形態では、ＢＳＤＭ１１４は、このモデルを利用して、例えばボイラ温度及びパワー入力（例えば感知された電流入力に基づく）などセンサ１０８から受信されるセンサ・データ１１０に基づいて熱伝達率を計算することができる。上記の関係を考慮すると、ＢＳＤＭ１１４内のモデルは、以下のように、液体に実際に印加されている熱エネルギーに基づくことができる。
【００２５】
ボイラへの熱エネルギー入力
＝ボイラの液体によって吸収される熱エネルギー＋
ボイラ表面を介して環境中に失われるエネルギー          （２）
【００２６】
ボイラ１０２’へのパワー入力（例えばワット又はジュール／秒）は、ボイラ１０２’への熱エネルギー入力に正比例することができる。ボイラ１０２’の表面を介して環境中に失われるエネルギーは、加熱チューブ３００の温度（Ｔ２）とエンクロージャ１０６’の感知温度（Ｔ３）の間の差に正比例することができる。ボイラ１０２’内の液体によって吸収されるエネルギーは、熱伝達率に比例することができる。ボイラ１０２’内のスケーリングの存在は、熱伝達の遅延として明らかになる。
【００２７】
少なくとも１つの実施形態では、ＢＳＤＭ１１４内のモデルの物理学に基づく部分が、パワー入力及びボイラ温度データに基づいてボイラ１０２’の熱伝達率を計算することができる。例えば、定常状態である間、熱伝達率は、図４及び図５に示すように計算され得るボイラ温度上昇の傾きに正比例することができる。ここで、チャート４００は、良好なボイラ１０２’に対応し、チャート５００は、スケールが付着したボイラ１０２’に対応する。チャート４００及び５００の傾き値は、加熱チューブ３００から液体への熱エネルギー伝達率に対応しており、例えばチャート４００及び５００に示すようにボイラ１０２’の「電流オン」時の８秒後に計算され得る。次いで、例えば次の５秒間の温度値について傾きを計算して、熱伝達の遅延を推定することができる。この物理学に基づくモデルは、定常状態ではボイラ１０２’内の液体の温度（Ｔ１）と加熱チューブ３００の温度が同じである（例えば、ホット飲料自動販売機の場合では、温水が供給されない「非販売時」の状態）という論理に従って、液体の温度（Ｔ１）とエンクロージャ１０６’の温度（Ｔ３）の間の差に基づいて、環境中に失われる熱エネルギーを計算することができる。したがって、ボイラ１０２’がオンになり、定常状態であるときには、ボイラ１０２’内の液体の温度（Ｔ１）とエンクロージャ１０６’の温度（Ｔ３）を（例えば熱電対を使用して）感知すればよい。温度差（例えばＴ１−Ｔ３）は、ボイラ１０２’から環境中に失われる熱エネルギーを説明することができる。次いで、ボイラ１０２’から環境中に失われる熱エネルギーの傾きに基づいて、ボイラ１０２’への熱エネルギー伝達率を調節することによって、ボイラ１０２’内の液体への熱エネルギー伝達率が決定され得る。
【００２８】
少なくとも決定されたボイラ１０２’内の液体への熱エネルギー伝達率が、次いで、モデル内の機械学習エンジンに提供され、ボイラ状態を決定することができる。物理学に基づく方法は、証明され検証された物理法則に基づくロバストなパラメータの設計及び開発を可能にする。機械学習エンジンは、多次元特徴空間内のこれらのパラメータの間の非線形境界を学習して、ボイラの健全及びスケーリング状態を実時間で特定することができる。これらの手法の長所を組み合わせることにより、モデルは非常に正確になる。例えば、実際のＢＳＤＭ１１４が、３つの良好なボイラ１０２’及び３つのスケールが付着したボイラ１０２’から無作為選択されたデータ・セットの６５％で訓練され、その後、そのデータ・セットの残りの３５％を使用してハイブリッド・モデルが検証された場合には、ハイブリッド・モデルが、試験用ボイラ１０２’のスケーリング状態の決定においてほぼ１００％の確度を達成したことが観察されている。
【００２９】
ＢＳＤＭ１１４で利用される可能性がある例示的なパラメータは、以下の通りである。ＢＳＤＭ１１４で利用され得る例示的な信号処理パラメータは、これらに限定されるわけではないが、温度及び電流センサ・データのサンプリング・レート＝５サンプル／秒、ボイラ温度の移動平均ウィンドウ長さ＝５秒、ボイラエンクロージャ温度の移動平均ウィンドウ長さ＝５秒、及び連続する温度値のクリッピング差のしきい値＝０．１５℃を含み得る。物理学に基づくモデルがデータから熱伝達率を計算するための例示的なパラメータは、これらに限定されるわけではないが、有効電流のしきい値＝１アンペア、有効電流を考慮するためのホールド・サンプル数＝２、電流オン期間に続く電流オフ期間を考慮するためのホールド・サンプル数＝３、ボイラ温度値が記録されるまでの遅延＝８秒、温度値が記録される時間期間＝８〜１３秒を含み得る。スケーリング状態の検出においてほぼ１００％の確度を可能にした機械学習エンジンの例示的なパラメータは、これらに限定されるわけではないが、カーネル・タイプが線形カーネルで、エラー・ペナルティが１で、エラー耐性＝０．００１であるサポート・ベクタ・マシンの分類モデルタイプを含み得る。
【００３０】
図６は、本開示の少なくとも１つの実施形態によるモデルを利用してボイラ内のスケーリングを決定する例示的な動作を示す図である。動作６００では、センサ・データは、ボイラ及びエンクロージャからＢＭＭで受信され得る。例えば、ボイラ及びエンクロージャ内の少なくとも１つのセンサは、センサ・データを感知し、次いで、このセンサ・データをＢＭＭに提供することができる。動作６０２では、センサ・データが処理され得る。センサ・データを処理することは、例えば、センサ・データをフィルタリングしてノイズを除去すること、センサ・データの妥当性検査をしてセンサ・データが真性のソースから受信された（例えば改竄されていない）ことを検証することなどを含み得る。フィルタリングは、例えば、直前及び／又は直後の値に一致しない値がないかセンサ・データを走査すること、完全に範囲外である（例えばあり得ない）値を除去することなどを含み得る。センサ・データの妥当性検査をすることは、センサ・データに関連付けられた署名、鍵などを検査して、センサ・データのソースを決定したり、センサ・データのソースを認証したりすることを含み得る。
【００３１】
処理されたセンサ・データは、次いで、動作６０４で、ＢＳＤＭに入力され得る。ＢＳＤＭは、本明細書において上記で説明したように、センサ・データを利用して、ボイラ内のスケーリングの量を決定することができる。動作６０６は、本開示による通知が生成され得る方法は複数あるという点で、任意選択であることもある。例えば、ボイラ内に存在すると決定されたスケーリングの量がアクション（例えば保守及び／又は交換）を必要とするときにのみ通知が生成される場合には、動作６０６は含まれる可能性がある。動作６０６では、ボイラが保守を必要としているかどうかについての決定が、ＢＳＤＭによって生成された結果に基づいて行われ得る。動作６０６でボイラ内のスケーリングの量が保守を行うのに見合わないと決定された場合には、その後、動作６００に戻り、監視が継続される可能性がある。動作６０６で、保守が必要であると決定された場合には、動作６０８で、ボイラを保守する必要を示す通知が生成され得る。代替の実施態様では、動作６０８で、ボイラの全体的な健全性についての通知が定期的に生成されることもある。このような状況では、動作６０４の後で必ず動作６０８が行われる可能性があり、動作６０８の後、任意選択で動作６００に戻って、ボイラの監視が継続される可能性がある。
【００３２】
図６は、１実施形態による動作を示しているが、他の実施形態では、図６に示される全ての動作が必ずしも必要というわけではないことを理解されたい。実際に、本明細書では、図６に示される動作、及び／又は本明細書に記載されるその他の動作が、本開示の他の実施形態では、いずれの図面にも具体的には示されていないが本開示に完全に従う方法で組み合わされる可能性があるということが、完全に企図されている。したがって、１つの図面に正確には示されていない特徴及び／又は動作を対象とする請求項は、本開示の範囲及び内容に含まれるものと見なされる。
【００３３】
本願及び特許請求の範囲で使用される「及び／又は」という用語で結びつけられた品目のリストは、列挙された品目の任意の組合せを意味することができる。例えば、「Ａ、Ｂ、及び／又はＣ」という表現は、Ａを意味することも、Ｂを意味することも、Ｃを意味することも、Ａ及びＢを意味することも、Ａ及びＣを意味することも、Ｂ及びＣを意味することも、或いはＡ、Ｂ及びＣを意味することもできる。本願及び特許請求の範囲で使用される「のうちの少なくとも１つ」という用語で結びつけられた品目のリストは、列挙された品目の任意の組合せを意味することができる。例えば、「Ａ、Ｂ、又はＣのうちの少なくとも１つ」という表現は、Ａを意味することも、Ｂを意味することも、Ｃを意味することも、Ａ及びＢを意味することも、Ａ及びＣを意味することも、Ｂ及びＣを意味することも、或いはＡ、Ｂ及びＣを意味することもできる。
【００３４】
本明細書の任意の実施形態で使用される「モジュール」という用語は、前述の動作のいずれかを実行するように構成されたソフトウェア、ファームウェア、及び／又は回路を指すことができる。ソフトウェアは、非一時的コンピュータ可読記憶媒体に記録されたソフトウェア・パッケージ、コード、命令又は命令セット、及び／或いはデータとして実装され得る。ファームウェアは、メモリ・デバイスにハード・コード化された（例えば不揮発性の）コード、命令又は命令セット、及び／或いはデータとして実装され得る。本明細書の任意の実施形態で使用される「回路」は、例えば、ハードワイヤード回路、１つ又は複数の個別の命令処理コアを備えるコンピュータプロセッサなどのプログラマブル回路、状態機械回路、及び／或いはプログラマブル回路によって実行される命令を格納するファームウェアを、単独で、又は任意の組合せで、含むことができる。モジュールは、例えば集積回路（ＩＣ）、システム・オン・チップ（ＳｏＣ）、デスクトップ・コンピュータ、ラップトップ・コンピュータ、タブレット・コンピュータ、サーバ、スマート・フォンなど、より大きなシステムの一部を構成する回路として、集合的に又は個別に、実装され得る。
【００３５】
本明細書に記載される動作はいずれも、１つ又は複数のプロセッサによって実行されたときに本明細書に記載の方法を実行する命令を、個別に、又は組み合わせて記憶した１つ又は複数の記憶媒体（例えば非一時的記憶媒体）を含むシステム中で実施され得る。ここで、プロセッサは、例えば、サーバＣＰＵ、モバイル・デバイスＣＰＵ、及び又はその他のプログラマブル回路を含み得る。また、本明細書に記載される動作は、複数の異なる物理的位置の処理構造など、複数の物理デバイスにわたって分散され得るように意図されている。記憶媒体は、例えばハード・ディスク、フロッピー・ディスク、光ディスク、コンパクト・ディスク読取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、書換え型コンパクト・ディスク（ＣＤ−ＲＷ）、及び光磁気ディスクなど任意のタイプのディスク、読取り専用メモリ（ＲＯＭ）、ダイナミックＲＡＭ及びスタティックＲＡＭなどのランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、ソリッド・ステート・ディスク（ＳＳＤ）、埋め込みマルチメディア・カード（ｅＭＭＣ）、セキュア・デジタル入出力（ＳＤＩＯ）カード、磁気又は光学カードなどの半導体デバイス、或いは電子命令を記憶するのに適した任意のタイプの媒体など、任意のタイプの有形媒体を含み得る。他の実施形態は、プログラマブル制御デバイスによって実行されるソフトウェア・モジュールとして実装されることができる。
【００３６】
したがって、本開示は、ボイラ内のスケーリングを決定するシステムに指向される。少なくとも１つのセンサが、動作中のボイラを監視し、ボイラ内のスケーリングの量を決定することができるボイラ・スケーリング決定モジュールを含むボイラ監視モジュールに、センサ・データを提供することができる。例示的なセンサ・データは、パワー入力、ボイラ内の液体の温度、及びボイラを収容するエンクロージャ内の空気温度を含むことができる。ボイラ監視モジュールは、液体温度及びエンクロージャ温度に基づいて、ボイラへの熱エネルギー伝達を決定することができる。機械学習エンジンは、パワー入力に鑑みて液体への熱エネルギー伝達率を決定することができ、この熱エネルギー伝達率が、機械学習エンジンによって評価されて、ボイラ内のスケーリングの量を定量化する熱エネルギー伝達率の遅延が特定される。
【００３７】
以下の例は、さらに別の実施形態に関する。本開示の以下の例は、デバイス、方法、実行されたときにこの方法に基づいて機械にアクションを実行させる命令を記憶する少なくとも１つの機械可読媒体、この方法に基づいてアクションを実行する手段、及び／又はモデルを利用してボイラ内のスケーリングを決定するシステムなどの主題を含むことができる。
【００３８】
例１によれば、ボイラ内のスケーリングを決定するシステムが提供される。このシステムは、液体を加熱するボイラと、ボイラがその中で動作するエンクロージャと、ボイラの動作に関連するセンサ・データを生成する少なくとも１つのセンサと、少なくとも１つのセンサからセンサ・データを受信する通信モジュール、及び少なくともセンサ・データに基づいてボイラ内のスケーリングの量を決定するボイラ・スケーリング決定モジュールを有するボイラ監視モジュールを少なくとも含むデバイスとを備えることができる。
【００３９】
例２は、例１の要素を含むことができ、少なくとも１つのセンサは、ボイラ内の液体を加熱するためのパワー入力を感知するものであり、パワー入力は、センサ・データに含まれる。
【００４０】
例３は、例２の要素を含むことができ、少なくとも１つのセンサは、ボイラ内の液体の温度を感知するものであり、液体温度はセンサ・データに含まれる。
【００４１】
例４は、例３の要素を含むことができ、少なくとも１つのセンサは、エンクロージャの温度を感知するものであり、エンクロージャ温度はセンサ・データに含まれる。
【００４２】
例５は、例４の要素を含むことができ、エンクロージャ温度は、動作中にボイラによって失われる熱の量を決定するためにエンクロージャ内の周囲空気の温度を測定したものである。
【００４３】
例６は、例４から５のいずれかの要素を含むことができ、パワー入力、液体温度、及びエンクロージャ温度は、５秒の移動平均ウィンドウ内でサンプリングされる。
【００４４】
例７は、例４から６のいずれかの要素を含むことができ、ボイラ・スケーリング決定モジュールは、センサ・データからノイズを除去すること、又はセンサ・データの妥当性検査をすることのうちの少なくとも１つを行うものである。
【００４５】
例８は、例４から７のいずれかの要素を含むことができ、ボイラ・スケーリング決定モジュールは、少なくともパワー入力及び液体温度に基づいてボイラへの熱エネルギー伝達を決定するものである。
【００４６】
例９は、例８の要素を含むことができ、ボイラ・スケーリング決定モジュールは、少なくともボイラへの熱エネルギー伝達及びエンクロージャ温度に基づいてボイラ内のスケーリングの量を決定する機械学習エンジンを備える。
【００４７】
例１０は、例９の要素を含むことができ、機械学習エンジンは、エラー・ペナルティが１で、エラー耐性が０．００１である、線形カーネルを有するサポート・ベクタ・マシンである。
【００４８】
例１１は、例９から１０のいずれかの要素を含むことができ、機械学習エンジンがボイラ内のスケーリングの量を決定することは、機械学習エンジンが、エンクロージャ温度に鑑みてボイラ内の液体への熱エネルギー伝達率を決定することを含み、液体への熱エネルギー伝達率は、機械学習エンジンによって評価されて、ボイラ内のスケーリングの量を定量化する熱エネルギー伝達率の遅延が特定される。
【００４９】
例１２は、例１から１１のいずれかの要素を含むことができ、ボイラ監視モジュールは、ボイラ内にあると決定されたスケーリングの量に関する指示を生成させるものである。
【００５０】
例１３は、例１２の要素を含むことができ、指示は、ボイラ内にあると決定されたスケーリングの量に基づいてボイラが保守を必要としていることについての警報を含む。
【００５１】
例１４は、例１から１３のいずれかの要素を含むことができ、デバイスは、エンクロージャ内に位置する。
【００５２】
例１５は、例１から１４のいずれかの要素を含むことができ、デバイスの少なくとも一部分はエンクロージャの外部にあり、通信モジュールは、ローカル・エリア・ネットワーク又は広域ネットワークのうちの少なくとも１つを介して少なくとも１つのセンサからセンサ・データを受信する。
【００５３】
例１６は、例１から１５のいずれかの要素を含むことができ、少なくとも１つのセンサは、ボイラ内の液体を加熱するためのパワー入力、ボイラ内の液体の温度、及びエンクロージャ温度を少なくとも感知するものであり、センサ・データは、パワー入力、液体温度、及びエンクロージャ温度を含む。
【００５４】
例１７は、例１から１６のいずれかの要素を含むことができ、少なくともボイラ及びエンクロージャは、ホット飲料自動販売機の構成要素である。
【００５５】
例１８によれば、ボイラ内のスケーリングを決定する方法が提供される。この方法は、液体を加熱するようにボイラを動作させるステップであり、ボイラがエンクロージャ内に位置しているステップと、デバイス内のボイラの動作に関連するセンサ・データを受信するステップと、センサ・データをデバイス内のボイラ・スケーリング決定モジュールに入力するステップと、ボイラ・スケーリング決定モジュールを利用してボイラ内のスケーリングの量を決定するステップとを含むことができる。
【００５６】
例１９は、例１８の要素を含むことができ、センサ・データは、ボイラ内の液体を加熱するためのパワー入力、ボイラ内の液体の温度、及びエンクロージャの温度を含む。
【００５７】
例２０は、例１９の要素を含むことができ、パワー入力、液体温度、及びエンクロージャ温度は、５秒の移動平均ウィンドウ内でサンプリングされる。
【００５８】
例２１は、例１９から２０のいずれかの要素を含むことができ、センサ・データからノイズを除去するステップ、又はセンサ・データの妥当性検査をするステップのうちの少なくとも１つをさらに含むことができる。
【００５９】
例２２は、例１９から２１のいずれかの要素を含むことができ、少なくともパワー入力及び液体温度に基づいてボイラへの熱エネルギー伝達を決定するステップをさらに含むことができる。
【００６０】
例２３は、例２２の要素を含むことができ、機械学習エンジンを利用して、少なくともボイラへの熱エネルギー伝達及びエンクロージャ温度に基づいてボイラ内のスケーリングの量を決定するステップをさらに含むことができる。
【００６１】
例２４は、例２３の要素を含むことができ、機械学習エンジンは、エラー・ペナルティが１で、エラー耐性が０．００１である、線形カーネルを有するサポート・ベクタ・マシンである。
【００６２】
例２５は、例２３から２４のいずれかの要素を含むことができ、ボイラ内のスケーリングの量を決定するステップは、エンクロージャ温度に鑑みてボイラ内の液体への熱エネルギー伝達率を決定するステップと、機械学習エンジンを使用して液体への熱エネルギー伝達率を評価して、ボイラ内のスケーリングの量を定量化する熱エネルギー伝達率の遅延を特定するステップとを含む。
【００６３】
例２６は、例１８から２５のいずれかの要素を含むことができ、ボイラ内にあると決定されたスケーリングの量に関する指示を生成させるステップをさらに含むことができる。
【００６４】
例２７は、例２６の要素を含むことができ、指示は、ボイラ内にあると決定されたスケーリングの量に基づいてボイラが保守を必要としていることについての警報を含む。
【００６５】
例２８によれば、少なくともボイラ及びデバイスを含むシステムであって、上記の例１８から２７のいずれかの方法を実行するように構成されたシステムが提供される。
【００６６】
例２９によれば、上記の例１８から２７のいずれかの方法を実行するように構成されたチップセットが提供される。
【００６７】
例３０によれば、コンピューティング・デバイス上で実行されるのに応答してコンピューティング・デバイスに上記の例１８から２７のいずれかの方法を実行させる複数の命令を含む少なくとも１つの機械可読媒体が提供される。
【００６８】
例３１によれば、ボイラ内のスケーリングを決定するように構成されたデバイスであって、上記の例１８から２７のいずれかの方法を実行するように構成されたデバイスが提供される。
【００６９】
例３２によれば、ボイラ内のスケーリングを決定するシステムが提供される。このシステムは、液体を加熱するようにボイラを動作させる手段であり、ボイラがエンクロージャ内に位置している手段と、デバイス内のボイラの動作に関連するセンサ・データを受信する手段と、センサ・データをデバイス内のボイラ・スケーリング決定モジュールに入力する手段と、ボイラ・スケーリング決定モジュールを利用してボイラ内のスケーリングの量を決定する手段とを備えることができる。
【００７０】
例３３は、例３２の要素を含むことができ、センサ・データは、ボイラ内の液体を加熱するためのパワー入力、ボイラ内の液体の温度、及びエンクロージャの温度を含む。
【００７１】
例３４は、例３３の要素を含むことができ、センサ・データからノイズを除去する手段、又はセンサ・データを妥当性検査する手段のうちの少なくとも１つをさらに備えることができる。
【００７２】
例３５は、例３３から３４のいずれかの要素を含むことができ、少なくともパワー入力及び液体温度に基づいてボイラへの熱エネルギー伝達を決定する手段をさらに備えることができる。
【００７３】
例３６は、例３５の要素を含むことができ、機械学習エンジンを利用して、少なくともボイラへの熱エネルギー伝達及びエンクロージャ温度に基づいてボイラ内のスケーリングの量を決定する手段をさらに備えることができる。
【００７４】
例３７は、例３６の要素を含むことができ、ボイラ内のスケーリングの量を決定する手段は、エンクロージャ温度に鑑みてボイラ内の液体への熱エネルギー伝達率を決定する手段と、機械学習エンジンを使用して液体への熱エネルギー伝達率を評価して、ボイラ内のスケーリングの量を定量化する熱エネルギー伝達率の遅延を特定する手段とを備えることができる。
【００７５】
例３８は、例３２から３７のいずれかの要素を含むことができ、ボイラ内にあると決定されたスケーリングの量に関する指示を生成させる手段をさらに備えることができる。
【００７６】
例３９によれば、ボイラ内のスケーリングを決定するように構成されたデバイスが提供される。このデバイスは、ボイラの動作に関するセンサ・データを受信する通信モジュールと、少なくともセンサ・データに基づいてボイラ内のスケーリングの量を決定し、ボイラ内にあると決定されたスケーリングの量に関する指示を生成させるボイラ・スケーリング決定モジュールを有するボイラ監視モジュールとを含むことができる。
【００７７】
例４０は、例３９の要素を含むことができ、ボイラ・スケーリング決定モジュールは、少なくともボイラ内の液体を加熱するためのパワー入力及びボイラ内の液体の温度に基づいてボイラへの熱エネルギー伝達を決定するものであり、パワー入力及び液体温度は、センサ・データの一部として受信される。
【００７８】
例４１は、例４０の要素を含むことができ、ボイラ・スケーリング決定モジュールは、少なくともボイラへの熱エネルギー伝達及びボイラがその中で動作するエンクロージャの温度に基づいてボイラ内のスケーリングの量を決定する機械学習エンジンを備え、エンクロージャ温度は、センサ・データの一部として受信される。
【００７９】
例４２は、例４１の要素を含むことができ、機械学習エンジンがボイラ内のスケーリングの量を決定することは、機械学習エンジンが、エンクロージャ温度に鑑みてボイラ内の液体への熱エネルギー伝達率を決定することを含み、液体への熱エネルギー伝達率が、機械学習エンジンによって評価されて、ボイラ内のスケーリングの量を定量化する熱エネルギー伝達率の遅延が特定される。
【００８０】
例４３は、例４１から４２のいずれかの要素を含むことができ、デバイスは、エンクロージャ内に位置する。
【００８１】
例４４は、例４１から４２のいずれかの要素を含むことができ、デバイスの少なくとも一部分はエンクロージャの外部にあり、通信モジュールは、ローカル・エリア・ネットワーク又は広域ネットワークのうちの少なくとも１つを介して少なくとも１つのセンサからセンサ・データを受信する。
【００８２】
本明細書で利用されている用語及び表現は、限定のための用語としてではなく説明のための用語として使用されているものであり、これらの用語及び表現の使用において、図示及び説明される特徴（又はその一部分）のいかなる均等物も排除する意図はなく、特許請求の範囲内で様々な修正が可能であることは認識されるであろう。したがって、特許請求の範囲は、このような均等物を全てカバーするものとして意図されている。
【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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【図６】
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