(57)【要約】【課題】異常でない状態の運転状態データのデータベースを、故障の予知以外の用途で活用できる各種機械の異常診断システム及び異常診断方法の提供。【解決手段】診断対象機械２を監視、制御する制御手段４がデータベース７及び表示手段８を有しており、データベース７には診断対象機械２の運転状態データの標準値が記憶されており、異常時には、異常時における診断対象機械２の運転状態データと、対応する運転状態データの標準値とが、前記表示手段８に表示される様に構成される。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
診断対象機械を監視、制御する制御手段がデータベース及び表示手段を有しており、データベースには診断対象機械の運転状態データの標準値が記憶されており、異常時には、異常時における診断対象機械の運転状態データと、対応する運転状態データの標準値とが、前記表示手段に表示される様に構成されることを特徴とする異常診断システム。
【請求項２】
前記制御手段は分類手段を有しており、該分類手段は、データベースに診断対象機械の運転状態データの標準値を記憶させるに際して当該運転状態データを負荷条件毎に分類して平均化する様に構成されており、そして前記制御手段は、異常時における診断対象機械の運転状態データと同一の負荷条件の標準値がデータベースから抽出されて表示手段に表示される様に構成されている請求項１の異常診断システム。
【請求項３】
診断対象機械はその運転状態を監視する監視手段を有しており、該監視手段は、診断対象機械の運転状態データの計測値から所定期間における代表値を選択して前記制御手段へ送信する様に構成されており、前記分類手段は、前記監視手段で選択された代表値のみを負荷条件毎に分類して平均化する様に構成されている請求項２の異常診断システム。
【請求項４】
診断対象機械の運転状態データの標準値を取得する工程と、取得された前記標準値を分類手段により負荷条件毎に分類して平均化して当該標準値のデータベースを構築する工程と、異常時に、当該異常時における診断対象機械の運転状態データと同一の負荷条件の標準値をデータベースから抽出する工程と、異常時における診断対象機械の運転状態データと同一の負荷条件の標準値とが表示手段に表示される工程、とを有していることを特徴とする異常診断方法。
【請求項５】
前記データベースを構築する工程では、診断対象機械に設けられた監視手段により、診断対象機械の運転状態データの計測値から所定期間における代表値が選択されて、診断対象機械を監視、制御する制御手段へ送信され、前記監視手段で選択された代表値のみが前記分類手段によって負荷条件毎に分類されて平均化される請求項１の異常診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空調機（例えば、ガスヒートポンプ）や発電機（コージェネレーションシステムを含む）における異常を検出して診断するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
空調機における異常を検出・診断する技術として、例えば、多数設置されている様々な空調機において、空調機１台毎の、標準的な状態（異常でない状態）の運転状態データをデータベース化して保存し、空調機の運転時における運転データをデータベースに記録されている同一条件における標準状態のデータと比較し、運転データと標準状態のデータとの差が閾値を超えた場合に故障の発生を予知するが、既に存在する（例えば、特許文献１）。
【０００３】
しかし、係る従来技術は、標準状態の運転状態データのデータベースを有してはいるが、当該データベースを活用するのは、「故障の予知」という極めて限定された用途しかない。
そのため、当該データベース（標準状態における運転状態データベース）を故障の予知以外の用途に活用したい、という要請が存在する。しかし、係る要請に応えることが出来る従来技術は未だ存在していない。
【特許文献１】特開２００１−９１１２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は上述した従来技術の問題点に鑑みて提案されたものであり、異常でない状態（標準状態）の運転状態データのデータベースを、故障の予知以外の用途で活用できる各種機械の異常診断システム及び異常診断方法の提供を目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の異常診断システムは、診断対象機械（例えば、空調機２、発電機）を監視、制御する制御手段（例えば、遠隔監視センタ４）がデータベース（７）及び表示手段（例えば、ディスプレイ８）を有しており、データベース（７）には診断対象機械（２）の運転状態データの標準値（異常でない状態における診断対象機器の運転状態データ）が記憶されており、異常時には、異常時における診断対象機械（２）の運転状態データと、対応する運転状態データの標準値とが、前記表示手段（８）に表示される様に構成されることを特徴としている（請求項１）。
【０００６】
本明細書において、「異常時」なる文言は、（例えば、自動制御機構により）診断対象機器（２）側で異常を検知して、アラーム信号等を出力した場合のみならず、ユーザーから苦情の報告（いわゆる「クレーム」）が送られた場合をも包含する概念で使用される。
【０００７】
ここで、前記制御手段（例えば、遠隔監視センタ４）は分類手段（負荷状態の分類部６Ａ）を有しており、該分類手段は、データベース（７）に診断対象機械（２）の運転状態データの標準値を記憶させるに際して当該運転状態データを負荷条件毎に分類して平均化する様に構成されており、そして、前記制御手段（例えば、遠隔監視センタ４）は、異常時における診断対象機械（２）の運転状態データと同一の負荷条件の標準値がデータベース（７）から抽出されて表示手段（８）に表示される様に構成されているのが好ましい（請求項２）。
【０００８】
そして、診断対象機械（２）はその運転状態を監視する監視手段（遠隔監視アダプタ３）を有しており、該監視手段（遠隔監視アダプタ３）は、診断対象機械（２）の運転状態データの計測値から所定期間（Ｎ）における代表値（例えば、期間Ｎにおいて、空調機（２）の負荷が最も高くなった時点における運転状態データ）を選択して前記制御手段（例えば、遠隔監視センタ４）へ送信する様に構成されており、前記分類手段（負荷状態の分類部６Ａ）は、前記監視手段（３）で選択された代表値のみを負荷条件毎に分類して平均化する様に構成されているのが好ましい（請求項３）。
【０００９】
本発明の異常診断方法は、診断対象機械（例えば、空調器２、発電機）の運転状態データの標準値（異常でない状態における診断対象機器の運転状態データ）を取得する工程（Ｓ４）と、取得された前記標準値を分類手段（負荷状態の分類部６Ａ）により負荷条件毎に分類して平均化して当該標準値のデータベースを構築する工程（Ｓ８）と、異常時に、当該異常時における診断対象機械の運転状態データと同一の負荷条件の標準値をデータベースから抽出する工程（Ｓ２４）と、異常時における診断対象機械の運転状態データと同一の負荷条件の標準値とが表示手段に表示される工程（Ｓ２５）、とを有していることを特徴としている（請求項４）。
【００１０】
そして、前記データベースを構築する工程（Ｓ８）では、診断対象機械（２）に設けられた監視手段（遠隔監視アダプタ３）により、診断対象機械（２）の運転状態データの計測値から所定期間（Ｎ）における代表値（例えば、期間Ｎにおいて、空調機（２）の負荷が最も高くなった時点における運転状態データ）が選択されて、診断対象機械（例えば、空調器２、発電機）を監視、制御する制御手段（例えば、遠隔監視センタ４）へ送信され、前記監視手段（３）で選択された代表値のみが前記分類手段（負荷状態の分類部６Ａ）によって負荷条件毎に分類されて平均化されるのが好ましい（請求項５）。
【００１１】
本発明の異常診断システムにおいて、前記制御手段（例えば、遠隔監視センタ４）及び／又は前記監視手段（遠隔監視アダプタ３）は、コンピュータを備えて構成されるのが好ましい。ここで、「コンピュータ」なる文言は、情報処理能力を有する機器を広く包含する趣旨で、本明細書では使用されている。
【００１２】
空調機に付属された制御機構のみならず、情報ネットワーク等で情報的に接続されている遠隔監視手段に対しても、本発明は適用可能である。
【発明の効果】
【００１３】
上述した構成を具備した本発明によれば、異常が発生した際に、表示手段（例えば、ディスプレイ８）上には、当該異常時のデータと共に、標準値が表示される。
そのため、異常が無い状態の空調機の運転データ（標準値）を熟知していないために、異常発生時の運転データだけを見ても診断が出来ない者でも、標準値を画面表示することによって、異常発生時の運転データのどこが異常なのかを容易に診断（判断）することが出来る。
【００１４】
また、異常発生時の運転データだけを見て、故障原因の診断が出来る者でも、故障原因が紛らわしい場合には、診断を誤る場合がある。その対策として、標準値を画面表示して、設置当初の当該機の特徴も把握することによって、診断の正確度を向上させることが出来る。
【００１５】
即ち、遠隔監視センタ（４）、又は遠隔監視センタ（４）と契約したメンテナンス会社の担当者は、これらの２つの運転状態データ（異常発生時の運転状態データ、異常でないときの運転状態データ）を比較することにより、この異常によって、空調機がどのような変調を来たしているのか、診断（判断）することが出来る。
【００１６】
なお、空調機（２）が異常を検知しない段階でも、ユーザーが空調状態に不満を感じ、メンテナンス会社にクレームを言ってきた場合には、そのクレーム発生時の負荷条件に相当する標準値をデータベースから抽出し、遠隔監視センタ（４）の端末機であるパソコン画面等に表示して、異常発生時の運転状態と比較することにより、このクレームが空調機のどのような変調によって発生しているかを診断することも出来る。
【００１７】
従来技術（特開２００１-９１１２１号公報）では、標準値のデータベースは、異常を予知するためにしか利用しないが、本発明では、異常が発生してしまった後にも、その異常の原因を診断するために、標準値のデータベースを利用する。換言すれば、本発明によれば、異常の原因診断という用途に、標準状態のデータベースを活用することが可能となるのである。
【００１８】
標準値データベースは、新品から所定期間Ｌ経過前の運転状態データで構築する。そうすることによって、時間経過による劣化の影響が、標準値データベースに包含されることが防止される。
【００１９】
さらに本発明によれば、多数設置されている様々な空調機に対して、空調機１台毎の、標準的な状態の運転状態データを見出すことが出来る。それと共に、空調機１台毎の標準的な状態の運転データを、各々の空調機における異常発生時の異常原因の診断に利用することが出来る。ここで、当該標準的な状態の運転状態データは、画一的なものではなく、個々の空調機の設置環境に応じたものなので、異常原因診断の精度を向上させることが出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
図１において、全体を符号１で示す異常診断装置は、空調機２と、その空調機２の標準的な状態の運転状態データ及び空調機２の異常時の運転状態データを所定期間（期間Ｎ）保存する遠隔監視アダプタ３、コンピュータ４とを有している。
前記遠隔監視用アダプタ３に保存された前記標準的な状態の運転状態データと、空調機２の異常時における運転状態データとは、通信ラインＬ１、Ｌ２（標準的な状態の運転状態データが伝送される通信ライン）、通信ラインＬ１１、Ｌ１２（異常時の運転状態データが伝送される通信ライン）と、ネットワーク１０を経由して、コンピュータ４（制御手段、或いは遠隔監視センタ）に送られる。
【００２１】
ここで、ネットワーク１０としては、インターネット、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、専用回線システム、電話回線を用いたシステム、その他の情報ネットワークを、広範に用いることができる。
また、コンピュータ４は、上述した様に、サーバマシン、ＰＣ、ワークステーション等、情報処理能力を有する機器で構成することができる。
【００２２】
コンピュータ４は、前記標準的な状態の運転状態データ及び空調機２の異常時の運転状態データに基づいて、当該空調機２の故障の有無を判断する様に構成されている。
前記コンピュータ４は表示手段（ディスプレイ）８に接続されており、該表示手段８は、前記標準的な状態の運転状態データ及び異常時の運転状態データを同時に表示することが出来る。
【００２３】
前記コンピュータ４は、期間Ｌを計測するタイマ５と、負荷条件の分類部６Ａと、負荷条件の分類部６Ｂと、記憶部（データベース、以降、記憶部をデータベースと言う）７、とを有している。
【００２４】
前記遠隔監視アダプタ３には、期間Ｎ計測用タイマ３１が設けている。ここで、遠隔監視アダプタ３は、期間Ｎ内において、例えば、空調機２の負荷が最も高くなった時点における運転状態データを代表値として選択する。
そして、選択された代表値をコンピュータ４側に送信する。
換言すれば、遠隔監視のアダプタ３は、空調機２に設けられた各種センサ（図示せず）により計測された各種運転状態データを一時的に記憶して、期間Ｎ経過毎に、所定のデータ選択ルールに従って選択されたデータのみをコンピュータ４側へ送る様に構成されている。
【００２５】
さらに詳述すれば、標準値データベース構築を行う際には、標準的な状態の運転状態データは、遠隔監視アダプタ３からラインＬ１、ネットワーク１０及びラインＬ２を介して伝送され、前記負荷条件の分類部６Ａで受信される。
負荷条件の分類部６Ａでは、空調機２の遠隔監視アダプタ３側で選択された代表値（標準的な状態の運転状態データ）を、負荷条件別に分類する。
そして、各負荷条件毎に（分類された代表値を）平均化し、後述する図２で示す様なマトリクスを作成する。
すなわち、標準的な状態の運転状態データは負荷条件毎に分類され、平均化された数値は、データベース７へ登録され、当該数値により、標準値データベースを構築している。
【００２６】
一方、異常時の運転状態データは、遠隔監視アダプタ３からラインＬ１１、ネットワーク１０及びラインＬ１２を介して伝送され、前記負荷条件の分類部６Ｂで受信される。
負荷条件の分類部６Ｂで受信された異常時の運転状態データは、負荷条件で分類され、その結果が前記データベース７に照合されると共に、比較ディスプレイ５に伝送され、そのモニタ画面に前記標準的な状態であって、同様な負荷条件の運転状態データとともに比較表示される。
なお、前記負荷条件の分類部６Ａと負荷条件の分類部６Ｂは、図１では別個設けられた手段として示されているが、同一の手段（単一の負荷条件の分類部）で兼用させることが可能である。
【００２７】
ここで、コンピュータ４において運転状態データを、例えばガスヒートポンプなどの空調機１台毎に分類して保存するのであるが、遠隔監視開始当初（例えば空調機を納入・設置した直後）から所定の期間（例えば、１２ヶ月間）の標準的な状態の運転状態データを、図２に示すマトリックスのように負荷条件別に平均化し、これを標準値のデータとしている。
例えば、図２のマトリックスでは、外気温を５度毎に０℃未満から４５℃以上までを１０ブロックの温度域に割り振り、その１０に割り振った温度域で更に室内機の運転率を０から５０％、５０から１００％に２分して、合計２０パターンに分け、計測したケースが上記２０のパターンの何れであるかを分類している。
【００２８】
図２において、「室内機運転率」は、「当該空調機におけるサーモＯＮ中の室内機容量の合計」を「当該空調機の室内機容量の合計」で割った数値で表している。
（室内機が複数台ある場合を前提としているが、室内機が１台でも、室内機運転率０％と、室内機運転率１００％とに分けて考えれば良い）
ここで、例えば、冷房の場合、室温が設定温度よりも所定以上高温になると、冷房機が作動するが、係る作動開始が「サーモＯＮ」である。一方、冷房運転の結果、室温が設定温度の所定範囲内になると、冷房機の作動が一旦停止するが、この様な作動停止が「サーモＯＦＦ」である。
【００２９】
なお、図示の実施形態では、例えば、空調機の負荷が最も高くなった時の運転状態データを代表値としているが、代表値の取り方としては、これに限定されるものではない。
【００３０】
コンピュータ４への送信方法として、図示の例では、情報ネットワークＮとしてインターネットが示されている。但し、これはあくまでも例示であり、上述した通り、専用回線、電話回線、ＬＡＮ、その他の各種情報伝達系統が使用出来る。
【００３１】
前記コンピュータ４の期間Ｌ計測用タイマでは、標準値データベースを作成する期間として期間Ｌ（例えば１２ヶ月間）を採り、空調機２を納入・設置して最初の運転を開始してから期間Ｌ（１２ヶ月間）内の運転状態データにより、標準値データベースを作成する。
【００３２】
次に、図３を参照して、標準値（標準的な状態の運転状態データ）データベースを作成する制御について説明する。
【００３３】
先ず、ステップＳ1において、コンピュータ４は、新規納入の空調機の使用を開始するか否かを判断し、仕様を開始するのであれば（ステップＳ１のＹＥＳ）、ステップＳ２に進み、開始しなければ（ステップＳ１のＮＯ）、ステップＳ１のループを繰り返す。
【００３４】
ステップＳ２では、期間Ｌ計測用タイマ（標準値データを獲る期間である、設置後から１２ヶ月間を計時するタイマ）５をスタートさせ、次のステップＳ３において期間Ｎ計測用タイマ（所定期間毎の運転状態のデータを獲るための計時用タイマ）３１をスタートさせる。
【００３５】
次のステップＳ４では、図示しない計測手段で各種運転パラメータを計測し、計測した計測値を、一旦、空調機（ガスエンジンヒートポンプ）２側の遠隔監視アダプタ３で記憶する。
【００３６】
ステップＳ６では、コンピュータ４は、期間Ｎが経過したか否かを判断し、期間Ｎが経過していれば（ステップＳ６のＹＥＳ）、次のステップＳ７に進む。一方、期間Ｎが経過していなければ（ステップＳ６のＮＯ）、ステップＳ４に戻りステップＳ４以降を繰り返す。
【００３７】
ステップＳ７では、所定のルールに従って選択された計測値（代表値）をラインＬ１、ネットワーク１０及びラインＬ２を介してコンピュータ４に伝送し、さらに、ステップＳ８に進み、負荷条件の分類部６Ａで選択された代表値を分類し、分類された代表値を平均化してデータベース７に登録する。
【００３８】
次のステップＳ９では、期間Ｌ計測用タイマ５の計測結果から期間Ｌが経過したか否かを判断し、期間Ｌが経過していれば（ステップＳ９のＹＥＳ）、ステップＳ１０に進む。
一方、期間Ｌが経過していなければ（ステップＳ９のＮＯ）、ステップＳ１２において期間Ｎ計測用タイマ３１をリセットし、ステップＳ４に戻り、再びステップＳ４以降を繰り返す。
【００３９】
ステップＳ１０では、標準値データベースを決定し、期間Ｌ計測用タイマ５を停止（ＯＦＦ）する。それ以降は、運転状態データの代表値を選択せず、運転状態データベースを更新せず（ステップＳ１１）、制御を終了する。
【００４０】
標準値データベース構築後、運転状態データは、ラインＬ１、ネットワーク１０、ラインＬ２の系統を流れなくなる。
それ以降の運転状態データの流れる系統は、ラインＬ１１、ネットワーク１０、ラインＬ１２となる。
したがって、異常を生じた場合の運転状態データは、図１では、ラインＬ１１、ネットワーク１０、ラインＬ１２の系統を流れる。
【００４１】
前述したように、異常時のデータは、負荷条件の分類部６Ｂで、図２で示す負荷条件の何れに該当するか判定される。
そして、異常時の運転状態データは、そのままディスプレイ８で表示されるが、同一の負荷条件における標準値も表示される。
【００４２】
次に、図４を参照して、空調機に異常が生じた場合における制御方法（異常診断方法）について説明する。
【００４３】
先ず、ステップＳ２１においてコンピュータ４は、異常が発生したか否かをチェックしており、異常が発生した場合（ステップＳ２１のＹＥＳ）、はステップＳ２に進む。一方、異常が発生していなければ（ステップＳ２１のＮＯ）、発生するまでステップＳ２１のループを繰り返す。
【００４４】
ステップＳ２２では、監視用アダプタ３は、異常時の運転データをコンピュータ４側に伝送する。次のステップＳ２３では、異常時の運転データを受信したコンピュータ４は負荷条件の分類部６Ｂにおいて、当該データを負荷条件毎に分類する。
【００４５】
次のステップＳ２４では、対応する負荷条件の標準値を標準値のデータベース７からディスプレイ５の画面上に呼び出し、ステップＳ２５において、異常時の運転データと標準値とをディスプレイ５の画面上に並べて表示する。
【００４６】
図５は、ステップＳ２５において、ディスプレイ５の画面上に並べて表示された異常時の運転データと標準値との一例を示している。
【００４７】
図５で示す例において、異常発生時には冷媒の高圧側の圧力（２．５５ＭＰａ）が、標準値の冷媒の高圧側の圧力（１．９５ＭＰａ）と比べて特に上昇しているのが分かる。
そして、その冷媒高圧側の異常の原因として、疑われやすい故障要因として、室外空気熱交換器の熱交換不足が挙げられる。即ち、図５で例示された異常発生時のデータは、標準時のデータと比べると、エンジン回転数、スロットル開度が低く、且つ、冷媒高圧、冷媒低圧、圧縮機吐出温度、圧縮機吸込温度、熱交換機出口温度が高いので、一見すると、冷媒高圧異常の原因は、室外空気熱交換器の熱交換不足と思われる。
【００４８】
ここで、ガスヒートポンプの室外熱交換器は、冷却水放熱器と一体化されているため、室外空気熱交換器が熱交換不足になっている時は、冷却水の放熱量も不足するので、冷却水温度も高くなるはずである。
図５の異常時発生時の冷却水温度の７８℃は、決して低い温度ではないが、図５で示す例の場合は、標準値の冷却水温度は８２℃とさらに高い。
このことから、真の故障原因は、室外空気熱交換器の熱交換不足以外にあると診断することが出来る。
【００４９】
さらに、図５の場合には、冷媒高圧を低下させるために通常開かれるバイパス弁の開度が、標準値よりも異常発生時の方が低くなっている。
このことから、真の故障原因はバイパス弁の開度不良であると考えられる。
【００５０】
上述の診断結果により、ステップＳ２６では、異常の真の原因が推定され、その推定と当該装置の当該部位（バイパス弁周辺）を確認することで故障原因を特定することが出来る。故障原因の特定を以って、制御は終了する。
【００５１】
ここで、異常値の運転状態データに標準値のデータを添付して表示するメリットとして、次の２点が挙げられる。
（１）  異常が無い状態の空調機の運転データを熟知していないために、異常発生時の運転データだけを見ても診断が出来ないものでも、標準値を画面表示し、異常時のデータと付き合わせることによって、異常発生時の運転のどこが異常なのかを容易に判断することが出来る。
（２）  異常発生時の運転データだけを見て、故障原因の診断が出来る者でも、故障原因が紛らわしい場合には、診断を誤る場合がある。その対策として、標準値を画面表示して、設置当初の当該機の特徴も把握することによって、診断の正確度を向上させることが出来る。
【００５２】
遠隔監視センタ（コンピュータ）４の所有者におけるメンテナンス担当者、又は遠隔監視センタ（コンピュータ）４の所有者と契約したメンテナンス会社の担当者は、これらの２つの運転状態データ（異常発生時の運転状態データ、異常でないときの運転状態データ）を比較することにより、この異常によって、空調機がどのような変調を来たしているのか、診断（判断）することが出来る。
【００５３】
なお、空調機２が異常を検知しない段階でも、ユーザーが空調状態に不満を感じ、メンテナンス会社にクレームを言ってきた場合には、そのクレーム発生時の負荷条件に相当する標準値をデータベース７から抽出し、遠隔監視センタ（コンピュータ）４のディスプレイ８に表示して、異常発生時の運転状態と比較することにより、このクレームが空調機のどのような変調によって発生しているかを診断することも出来る。
【００５４】
図示の実施形態はあくまでも例示であり、本発明の技術的範囲を限定する趣旨の記述ではない。
例えば、図示の実施形態では、空調機に適用した場合が示されているが、空調機のみならず、発電機（コージェネレーションシステムを含む）に対しても、本発明は適用可能である。
また、図示の実施形態では、負荷条件を２０パターンに分類しているが（図２参照）、負荷条件の分類は、その様な２０種類のマトリックスに限定される訳ではない。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】実施形態の構成を示すブロック図。
【図２】負荷条件の分類例を示すマトリックス。
【図３】標準値データベースを作成する制御方法を示したフローチャート。
【図４】空調機に異常が生じた場合の制御方法を示したフローチャート。
【図５】ディスプレイ上に表示された標準値データと異常時のデータの比較を示した比較表。
【符号の説明】
【００５６】
１・・・異常診断装置
２・・・空調機
３・・・遠隔監視アダプタ
４・・・遠隔監視コンピュータ
５・・・期間Ｌ計測用タイマ
６Ａ、６Ｂ・・・負荷条件の分類部
７・・・データベース登録部
８・・・ディスプレイ
１０・・・ネットワーク
【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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