(57)【要約】  本開示は、流体分析のためのシステム、装置、および方法を提供する。実施形態は、取り外し可能および置換可能なサンプリングシステムと、サンプリングシステムに接続される分析的システムとを含む。流体が、サンプリングシステムを通るように経路設定され得、リアルタイムデータが、流体から、サンプリングシステムによって収集され得る。サンプリングシステムは、リアルタイムデータを、プロセッシングし、分析的システムに伝送し得る。分析的システムは、リアルタイムデータを、受信し、データベースに記憶し、リアルタイムデータを、データベース内の流体に対する既存のデータと比較して、流体内のコンディションを識別し得る、コマンドおよび制御システムを含み得る。
2018526614.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
リアルタイム流体分析のためのシステムであって、
少なくとも１つの取り外し可能および置換可能なサブサンプリングシステムを含む、取り外し可能および置換可能なサンプリングシステムであって、サンプリングチャンバと、第１の端部で前記サンプリングチャンバに、ならびに、第２の端部で、少なくとも１つの励起源、および、少なくとも１つの検出システムの各々に接続される、少なくとも１つのプローブとを含む、サンプリングシステムと、
前記サンプリングシステムに接続される分析的システムと、
前記分析的システムに接続されるユーザとを備え、
流体が、前記サンプリングシステムを通るように経路設定され、リアルタイムデータが、前記流体から前記サブサンプリングシステムによって収集され、
前記サンプリングシステムは、前記リアルタイムデータを、プロセッシングし、前記分析的システムに伝送し、
前記分析的システムは、前記リアルタイムデータを、受信し、データベースに記憶し、前記リアルタイムデータを、前記データベース内の既存のニューラルネットワークモデルのセットによって、予測分析のためにプロセッシングする、コマンドおよび制御システムを含み、
前記ユーザは、前記リアルタイムデータが既存のニューラルネットワークモデルの前記セットのいずれにも対応しない場合、前記既存のニューラルネットワークモデルを更新し、または、新しいニューラルネットワークモデルを構築する、システム。
【請求項２】
前記サンプリングシステムは、前記少なくとも１つのサブサンプリングシステムに取り付けられ、前記リアルタイムデータを前記少なくとも１つのサブサンプリングシステムから受信し、前記リアルタイムデータを、プロセッシングし、前記分析的システムに伝送するように構成される、少なくとも１つのコントローラを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ユーザは、コンピューティングデバイス内のウェブアプリケーションによって、前記分析的システムにアクセスすること、および、前記分析的システムを修正することの、少なくとも１つを行う、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記流体は、リアルタイムデータを分析および収集するために、前記サンプリングチャンバ内へと経路設定され、前記励起源は、電磁放射を前記流体内に発射するようにトリガされ、前記検出システムは、前記励起源による前記放射の前記発射の結果を自記して、前記リアルタイムデータを取得するように活動化させられる、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記リアルタイムデータ、および、既存のデータは、前記流体の分子含有量および組成を内包するフィンガプリント情報を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
リアルタイム流体分析のためのシステムであって、
取り外し可能および置換可能なサンプリングシステムと、
前記サンプリングシステムに接続される分析的システムとを備え、
流体が、前記サンプリングシステムを通るように経路設定され、リアルタイムデータが、前記流体から前記サンプリングシステムによって収集され、
前記サンプリングシステムは、前記リアルタイムデータを、プロセッシングし、前記分析的システムに伝送し、
前記分析的システムは、前記リアルタイムデータを、受信し、データベースに記憶し、前記リアルタイムデータを、前記データベース内の前記流体に対する既存のデータと比較して、前記流体内のコンディションを識別する、コマンドおよび制御システムを含む、システム。
【請求項７】
前記サンプリングシステムに取り付けられる、取り外し可能および置換可能な冷却システムをさらに備え、前記流体を冷却するために、前記流体は、前記サンプリングシステムを通るように経路設定される前に、前記冷却システムを通るように経路設定される、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記サンプリングシステムは、前記リアルタイムデータのサンプリングおよび収集のために、前記流体が、通るように経路設定される、少なくとも１つの取り外し可能および置換可能なサブサンプリングシステムを含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記冷却システムは、圧力低減器弁に取り付けられる冷却器と、前記冷却器に取り付けられる温度センサと、前記温度センサおよび圧力低減器弁に取り付けられるバイパス弁とを含み、前記冷却器は、前記流体の温度をあらかじめ決定されたレベルに低減するように構成され、前記温度センサは、前記流体の前記温度が、前記あらかじめ決定されたレベルである、もしくは、前記あらかじめ決定されたレベルより下である場合、前記流体の前記温度を測定し、前記バイパス弁を切り替え、前記流体を前記サンプリングシステムへと経路設定すること、または、前記流体の前記温度が、前記あらかじめ決定されたレベルより上である場合、前記流体を前記冷却器に帰るように経路設定することのいずれかを行うように構成される、請求項７に記載のシステム。
【請求項１０】
前記リアルタイムデータ、および、既存のデータは、前記流体の特質に関する情報を含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項１１】
前記コマンドおよび制御システムは、クラウド内に配置される、請求項６に記載のシステム。
【請求項１２】
前記データベースは、クラウドおよび外部ストレージデバイスの少なくとも１つ内に配置される、請求項６に記載のシステム。
【請求項１３】
前記流体は、水および油の少なくとも１つである、請求項６に記載のシステム。
【請求項１４】
油内の前記コンディションは、摩耗金属、添加剤、粘度、水、ＴＡＮ、ＴＢＮ、および粒子総数の少なくとも１つを含む、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記リアルタイムデータ、および、既存のデータは、前記流体の分子含有量および組成を内包するフィンガプリント情報を含む、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１６】
前記サンプリングシステムは、複数個のデイジーチェーン接続されるサブサンプリングシステムを含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１７】
前記少なくとも１つのサブサンプリングシステムは、Ｒａｍａｎサブサンプリングシステム、蛍光サブサンプリングシステム、吸光度サブサンプリングシステム、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステム、および、吸光度−蛍光−散乱サブサンプリングシステムの少なくとも１つである、請求項８に記載のシステム。
【請求項１８】
前記少なくとも１つのサブサンプリングシステムは、電気光学サンプリングチャンバと、第１の端部で前記サンプリングチャンバに、ならびに、第２の端部で、少なくとも１つの励起源、および、少なくとも１つの検出システムの各々に接続される、少なくとも１つのプローブとを含む、請求項８に記載のシステム。
【請求項１９】
前記流体は、リアルタイムデータを分析および収集するために、前記サンプリングチャンバ内へと経路設定され、前記励起源は、電磁放射を前記流体内に発射するようにトリガされ、前記検出システムは、前記励起源による前記放射の前記発射の結果を自記して、前記リアルタイムデータを取得するように活動化させられる、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記励起源は、ＬＥＤ源、赤外源、近赤外源、可視源、ＵＶ源、および波長安定化源の少なくとも１つである、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２１】
前記検出システムは、電荷結合素子（ＣＣＤ）、スペクトルフィルタのセットを伴うフォトダイオードのセット、および、熱的に制御されるＣＣＤに結合される分光計の少なくとも１つである、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２２】
前記コマンドおよび制御システムは、前記リアルタイムデータを受信し、前記リアルタイムデータを、前記データベース内の既存のニューラルネットワークモデルのセットによって、予測分析のためにプロセッシングするように構成される、請求項６に記載のシステム。
【請求項２３】
前記コマンドおよび制御システムは、更新された、または、新しいニューラルネットワークモデルを、前記サンプリングシステムに帰るように配備するように構成され、前記更新された、および、新しいニューラルネットワークモデルは、前記リアルタイムデータが既存のニューラルネットワークモデルの前記セットのいずれにも対応しない場合、創出される、請求項２２に記載のシステム。
【請求項２４】
流体サンプリング装置であって、
最も少なく１つの取り外し可能および置換可能なサブサンプリング装置に取り付けられる、少なくとも１つのコントローラを備え、前記少なくとも１つのサブサンプリング装置は、電気光学サンプリングチャンバと、第１の端部で前記サンプリングチャンバに、ならびに、第２の端部で、少なくとも１つの励起源、および、少なくとも１つの検出システムの各々に接続される、少なくとも１つのプローブとを含み、
前記サンプリングチャンバは、前記流体に関するリアルタイムデータを分析および収集するために、流体を受け取るように構成され、前記少なくとも１つのコントローラは、前記励起源を、電磁放射を前記流体内に発射するようにトリガし、前記検出システムを、前記励起源による前記放射の前記発射の結果を自記して、前記リアルタイムデータを取得するように活動化させるように構成される、流体サンプリング装置。
【請求項２５】
前記リアルタイムデータは、前記流体の分子含有量および組成を内包するフィンガプリント情報を含む、請求項２４に記載の装置。
【請求項２６】
前記流体は、水および油の少なくとも１つである、請求項２４に記載の装置。
【請求項２７】
前記装置は、複数個のデイジーチェーン接続されるサブサンプリング装置を含む、請求項２４に記載の装置。
【請求項２８】
流体分析を実行するための方法であって、
流体を、取り外し可能および置換可能なサンプリングシステムを通るように経路設定するステップであって、前記サンプリングシステムは、
少なくとも１つの取り外し可能および置換可能なサブサンプリング装置を制御するように、取り付けられ、構成される、少なくとも１つのコントローラを含み、前記少なくとも１つのサブサンプリング装置は、電気光学サンプリングチャンバと、第１の端部で前記サンプリングチャンバに、ならびに、第２の端部で、少なくとも１つの励起源、および、少なくとも１つの検出システムの各々に接続される、少なくとも１つのプローブとを含み、
流体は、前記流体に関するリアルタイムデータを分析および収集するために、前記サンプリングチャンバ内へと経路設定され、前記少なくとも１つのコントローラは、前記励起源を、電磁放射を前記流体内に発射するようにトリガし、前記検出システムを、前記励起源による前記放射の前記発射の結果を自記して、前記リアルタイムデータを取得するように活動化させるために使用される、経路設定するステップと、
リアルタイムデータを前記流体から、前記サンプリングシステムによって収集するステップと、
前記リアルタイムデータを、プロセッシングし、前記サンプリングシステムに接続される分析的システムに伝送するステップであって、前記分析的システムは、前記リアルタイムデータを、受信し、データベースに記憶し、前記リアルタイムデータを、前記データベース内の前記流体に対する既存のデータと比較して、前記流体内のコンディションを識別するように構成される、コマンドおよび制御システムを含む、プロセッシングし、伝送するステップと
を含む、方法。
【請求項２９】
前記サンプリングシステムを通るように経路設定される前に、前記流体を冷却するために、前記流体を、取り外し可能および置換可能な冷却システムを通るように経路設定するステップをさらに含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
前記リアルタイムデータを、前記コマンドおよび制御システムによって受信し、前記リアルタイムデータを、前記データベース内の、前記流体に対する既存のニューラルネットワークモデルのセットによって、予測分析のためにプロセッシングするステップをさらに含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３１】
前記リアルタイムデータが既存のニューラルネットワークモデルのセットのいずれにも対応しない場合、既存のニューラルネットワークモデルを更新し、または、新しいニューラルネットワークモデルを構築するステップをさらに含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３２】
前記サンプリングシステムに帰る更新された、または、新しいニューラルネットワークモデルを配備するステップをさらに含む、請求項２８に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明の一実施例は、例えば、流体分析および監視のための、システム、装置、および方法に関する。
本出願は、２０１５年４月２７日に出願された第６２／１５３，２６３号、２０１５年８月１４日に出願された第６２／２０５，３１５号、および、２０１５年１０月６日に出願された第６２／２３７，６９４号の米国仮特許出願の利益を主張するものであり、これらのすべては、参照により本明細書に組み込まれている。
【背景技術】
【０００２】
油および水分析システムを含む、現在の流体分析システムは、非効率的、低精度、低速、および／または、保全するのに高価である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
油および水分析システムを含む、現在の流体分析システムは、非効率的、低精度、低速、および／または、保全するのに高価である。特に、現在の油分析システムでは、油分析サンプル読み出しの５０％を超えるものが、結論が出ないとして戻されることがあり；油サンプルの抽出がサンプルの汚染につながることがあり、そのことによって、結果が低精度であることがあり；分析報告が、サンプルが取り出される後で７から１０日も長くかかり、「新鮮でない」結果につながり、そのことにより、予防行動のためのユーザの機会を最小にすることがあり；サンプリング方法は、油サンプルのみならず、プラスチック瓶の、使用、貯蔵、および処分を要することがあり、そのことが、負の環境影響を有することがあり；サンプルは典型的には、ラボに輸送されなければならないことがあり、そのことが、コストおよび遅延を増大することがあり；各々の油サンプルに関する分析能力は、摩耗金属および粘度を測定することに制限されることがあり；徹底的な分析および報告は、指数関数的に、より高価であり、追加的な関係付けられるコストと併せて、サンプルを取り出すことと、報告を受け取ることとの間の遅延につながることがあり；大部分の現在のシステムでは、機器ユーザは、各々の分析から集められるデータを記憶および管理するための、一貫性のある、または効果的な方法を有さず、そのため、傾向、または、固有の欠陥を分析で識別する機会が失われることがある。
【０００４】
エンジン油のための油分析システムは、分析されている油がエンジン損傷につながり得る、動作中のときにエンジンにより生み出されるいくつかの汚染物を含み得るという点で、追加的な複雑性を必然的に含み得る。これらの汚染物は、エンジン構成要素のより少ない保護、ならびに、エンジン部品の結局の摩耗および故障を結果として生じさせる、エンジン油の熱分解につながり得る、固体（炭素分）、液体（水分）、および気体を含む。熱分解は、燃焼プロセスからの、固体、液体、および／または気体状の汚染物の蓄積が、エンジン油の分子構造を変化させるときに発生し、油の粘度を増大する。
【０００５】
同様に、現在の水分析システムは、いくつかの限界を有する、または、事実上実在しない、のいずれかである。これらの限界は、Ｍｉｃｈｉｇａｎ州Ｆｌｉｎｔでの最近の水危機、および、Ｌｏｕｉｓｉａｎａ州Ｎｅｗ  Ｏｒｌｅａｎｓなどの都市での、再発する水煮沸勧告（および、それらの勧告への遅い応答）から明白である。さらに、私有井戸所有者は、浄化システムが付近に存在することに起因して、自分たちの井戸水を検査してもらうことはめったになく、そのことが、汚染された水が消費され得る局面を創出する。加えて、豪雨の間の暴風雨水が、廃水処理に対する問題を引き起こし、給送される飲料水を汚染することがある。
【０００６】
より高速の、より高精度および効率的なリアルタイム水分析システムを提供することは、欠くことのできないものであり、なぜなら水は、人間残存のための、特に清浄水は消費のための、最も重要な資源であるからである。水が汚染されていることを、消費される前に知ることは、集団発生、流行病、疾患、および死を予防するために、生命にかかわるほどに重要である。水内の最もありふれた汚染物は、微生物、硝酸塩、およびヒ素を含む。これらの汚染物は、深刻な疾患を、および一部の事態では、死を引き起こし得る。幼児、子供、高齢者、および、免疫不全を伴う他の人々は特に、汚染物を伴う飲料水を消費することからの深刻な健康影響を受けやすい。
【０００７】
例えばバクテリア、ウィルス、および原虫類（ランブル鞭毛虫およびクリプトスポリジウムなど）は、広範囲に及ぶ、および深刻な疾患を急速に引き起こし得る飲料水汚染物である。これらの病原菌は主として、人間または動物の排泄物から来るものであり、それらの排泄物は、湖および河川の中に押し流される、または、浅い地下水帯水層の中に、雨もしくは灌漑用水により運ばれ得るものである。貯水場または河川からの水を、それを飲料水として配分する前に処理する水システムは、微生物学的汚染を必然的に含むことはめったにない。しかしながら、浅い帯水層からの地下水を使用する水システムは、一般的には、帯水層が汚染を受けやすくあり得るので、水を最初に塩素処理する（殺菌する）ことを要される。水システムは、総体的な大腸菌群、および大腸菌、すなわち、人間または動物の排泄物の存在の証拠となる２つの種類のバクテリアの存在を検査する。これらのバクテリアが水サンプル内で見出されるとき、水供給者は直ちに、さらなる検査を行い、汚染の源を探し求め、一部の事例では、水処理を増大しなければならない。問題が深刻と思われる場合、水供給者は、すべての利用者に、問題に関して通知し、利用者に、瓶詰めされた水を使用するように、または、利用者がその水道水を飲む前に、利用者の水道水を煮沸するように説示しなければならない。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の実施形態は、一般的には、流体分析のためのシステム、装置、および方法に、ならびに、例示的であるが非制限的な実施形態では、リアルタイムオンライン機器流体分析および監視のための、システム、装置、および方法に関係する。
【０００９】
本開示の実施形態は、任意の時間に、および任意の場所で、必要に応じて、ユーザの必要性に合うように、流体のステータスおよび／または特質を決定するために使用され得る。実施形態は、サンプリングシステムと、サンプリングシステムに接続される分析的システムとを含む、リアルタイム流体分析システムを提供する。流体が、サンプリングシステムを通るように経路設定され得、リアルタイムデータが、流体から収集され得る。サンプリングシステムは、リアルタイムデータを、プロセッシングし、分析的システムに伝送し得る。分析的システムは、リアルタイムデータを、受信し、データベースに記憶し、リアルタイムデータを、データベース内の流体に対する既存のデータと比較して、流体内のコンディションを識別するように構成される、コマンドおよび制御システムを含み得る。
【００１０】
本開示の実施形態は、サービスデリバリのポイントでの動作コストを低減し、プロアクティブ予防保全プログラムを提供して、機器ダウン時間を最小にし、機器寿命を延長し、使用された機器に関する、より高い再販価値を生成し、負の環境影響を、既存の流体分析システムと比較されると有意に低減し得る、現状技術のコスト効率的な流体監視解決策を供する、クラウドベースのデータロギングを伴う、リアルタイムオンライン機器流体分析および監視システムを提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の例示的な実施形態による流体分析システムの概略図である。
【図２】本開示の例示的な実施形態による流体分析システムの概略図である。
【図３】本開示の例示的な実施形態による冷却システムの概略図である。
【図４】本開示の例示的な実施形態による冷却システムの概略図である。
【図５】本開示の例示的な実施形態による冷却システムの概略図である。
【図６】本開示の例示的な実施形態による冷却システムの概略図である。
【図７】本開示の例示的な実施形態によるサンプリングシステムの概略図である。
【図８】本開示の例示的な実施形態によるサブサンプリングシステムの概略図である。
【図９】図９は、本開示の例示的な実施形態によるＲａｍａｎサブサンプリングシステムの概略図である。図９Ａは、本開示の例示的な実施形態によるＲａｍａｎプローブの内的構成要素の例解図である。
【図１０】図１０は、本開示の例示的な実施形態による蛍光サブサンプリングシステムの概略図である。図１０Ａは、本開示の例示的な実施形態による反射プローブの例解図である。
【図１１】図１１は、本開示の例示的な実施形態による吸光度サブサンプリングシステムの概略図である。図１１Ａは、本開示の例示的な実施形態による透過ディッププローブの例解図である。
【図１２】図１２は、本開示の例示的な実施形態によるＦｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステムの概略図である。図１２Ａは、図１２で示されるＦｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステムでのＦｏｕｒｉｅｒ変換赤外分光法（ＦＴＩＲ）プロセスの概略図である。
【図１３】本開示の例示的な実施形態による吸光度／蛍光／散乱サブサンプリングシステムの概略図である。
【図１４】本開示の例示的な実施形態による、ナノチッププラグを伴う流体分析システムの概略図である。
【図１５】本開示の例示的な実施形態による、流体分析システムでの使用のためのナノチッププラグの内部構成要素の例解図である。
【図１６】本開示の例示的な実施形態による、ナノチッププラグを伴う流体分析システムの概略図である。
【図１７−１】本開示の例示的な実施形態による流体分析システムのフローチャートである。
【図１７−２】本開示の例示的な実施形態による流体分析システムのフローチャートである。
【図１８】本開示の例示的な実施形態による分析的システムのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図１を参照すると、リアルタイム流体分析システム（１００）が示される。流体分析システム（１００）は、サンプリングシステム（３０４）に取り付けられる／結合される冷却システム（３０２）を有する筐体（３００）と、サンプリングシステム（３０４）に接続される分析的システム（４００）とを含み得る。流体は、流体をサンプリングシステム（３０２）内へと（矢印Ａによって示される）、リアルタイムデータを流体から収集するために経路設定する前に、流体を冷却するために、流体源（２００）から外へと、および、冷却システム（３０２）内へと（矢印Ａによって示される）経路設定され得る。例示的な実施形態では、リアルタイムデータは、分光法によって取得される流体サンプルの「フィンガプリント」を含み得る。しかしながら、他の形式のリアルタイムデータ／情報が、流体サンプルから取得され得る。サンプリングシステム（３０４）は次いで、例えば、セルラー、衛星、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、および／またはＥｔｈｅｒｎｅｔ（ＲＪ−４５）接続による、例えば、ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）／暗号化された接続へのアップリンクを通して、リアルタイムデータを、プロセッシングし、分析的システム（４００）に伝送し得る。分析的システム（４００）は、クラウドおよび／または外部ストレージデバイス内に配置され得る。例実施形態では、外部ストレージデバイスは、船、または、他の遠隔の構造物にオンボードで配置され得る。ユーザは、例えば、コンピューティングデバイス（デスクトップコンピュータ、ポータブルデバイス、その他）内のウェブアプリケーション（ＨＴＴＰ／ＨＴＴＰＳ）によって、本明細書で説明される、任意のタイプの暗号化された接続を通して、分析的システム（４００）にアクセスする、および／または、分析的システム（４００）を修正し得る。プロセッシングが完了すると、流体は、サンプリングシステム（３０４）から冷却システム（３０４）に（矢印Ｂによって示される）、最終的には、流体源（３０４）に帰るように（矢印Ｂによって示される）戻され得る。他の実施形態では、流体が冷却を要しない場合、流体は、直接的に流体源（２００）からサンプリングシステム（３０４）内へと帰るように経路設定され得る。
【００１３】
分析的システム（４００）は、流体からのリアルタイムデータを、受信し、データベース（４０２）に記憶し、リアルタイムデータを、データベース（４０２）内の流体に対する既存のデータと比較して、流体内のコンディションを識別するように構成される、コマンドおよび制御システム（４０６）を含み得る。図１を確認されたい。特に、コマンドおよび制御システム（４０６）は、流体の送信されるサンプルを受信し、そのサンプルを、既存のニューラルネットワークモデルのセットによって、流体の特質およびコンディションの予測分析のためにプロセッシングし得る、ホストされるソフトウェアシステムであり得る。ニューラルネットワークモデルは、分析されることになる任意のタイプの流体を対象とするように構成され得る。サンプル分析の、結果として生じる出力は、送信される流体、プロセッシングされるネットワーク、および、与えられるニューラルネットワークモデルの統計的パーセンテージ精度に依存的であり得る。様々な実施形態では、ユーザは、リアルタイムデータが既存のニューラルネットワークモデルのセットのいずれにも対応しない場合、（「訓練」によって）既存のニューラルネットワークモデルを更新し、または、新しいニューラルネットワークモデルを構築し得る。個別の実施形態では、コマンドおよび制御システム（４０６）は次いで、サンプリングシステム（３０４）を含む流体分析システム（１００）に帰るように更新された、および／または、新しいニューラルネットワークモデルを配備し得る。様々な実施形態では、コマンドおよび制御システム（４０６）はさらに、ユーザ／クライアントのセキュリティ、および、カスタマイズされるセッティングを管理するように構成され得る。
【００１４】
データベース（４０２）は、クラウド内に、または、任意の他のタイプの外部ストレージデバイス内に配置され得る。データベース（４０２）は、流体の異なるタイプ（油および水のタイプを含む）、および、それらの流体のコンディションに関係するリアルタイムデータを、収集および記憶するために使用され得る。流体は、冷却剤、廃水、その他などの、任意のタイプの産業用流体または液体を含み得、ただしそれらに制限されない。油は、ジェット燃料およびガソリンなどの非常に軽質の油、ディーゼル、Ｎｏ．２燃料油、および軽質原油などの軽質油、大部分の原油などの中油、ならびに、重質原油、Ｎｏ．６燃料油、およびバンカーＣなどの重質油を含む、ただしそれらに制限されない、任意のタイプの油を含み得る。油サンプルの異なる「コンディション」は、摩耗金属、添加剤、粘度、水、ＴＡＮ、ＴＢＮ、および粒子総数を含み得、ただしそれらに制限されない。例示的な実施形態では、データベース（４０２）内の既存のリアルタイムデータは、異なるタイプの流体の分子含有量または組成を内包する「フィンガプリント」情報を含み得る。
【００１５】
一部の実施形態では、基流体センサダッシュボードがさらに、各々のサイトに対して、システム（１００）の設置の時間に提供され得る。各々の承認されたユーザは、これらのダッシュボードを望むようにカスタマイズまたは改変する能を有し得る。例示的な実施形態では、ダッシュボード内のソフトウェアは、リアルタイム監視およびグラフィカル更新を、１８０秒を上回らない更新レートで、または、データ変化発生で提供し得る。グラフィカル描写込みのリアルタイム表示は、データが観視されていながらの、連続的な更新の能力があり得る。すべてのデータスクリーンおよびアクセス能力は、ダッシュボードにアクセスするために使用されるデバイスの観視エリアに合うように、自動的にリサイズされ得る。ダッシュボードでのデータ獲得および分析論は、以下の能力：（サンプリングシステム（３０４）と分析的システム（４００）との間の）分析的比較およびリアルタイム更新；予測的油交換比較分析、クロノグラフデータ、財務比較データ；摩耗金属、微粒子総数、粘度、ＴＡＮ、ＴＢＮ、硝化、硫酸化、外国油、溶媒、グリコール、すす、溶存気体、および／または油添加剤消耗（Ｚｎ、Ｍｏ、Ｐｈ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｂａ、Ｎａ）に関するデータ、エリアプロット（どのように利用者がシステム（１００）の配置設計を観視し得るかを例解する）；ならびに、要されるペンディングのサービス提供の告知を含み得、ただしそれらに制限されない。
【００１６】
個別の実施形態では、筐体（３００）は、頑丈に作られた、および耐水性のケースであり得る。例えば筐体（３００）は、例えば、振動性ノイズを最小にするためのゴムブッシュ／ショックアブソーバを使用して、ねじおよび／またはボルトによって平坦な表面上に装着され得る。しかしながら筐体（３００）は、冷却システム（３０２）およびサンプリングシステム（３０４）の両方を安固に保つための、他の適した構成を含み得る。
【００１７】
本開示の実施形態は、「プラグアンドプレイ」哲学を使用して設計され得る。流体分析システム（１００）の、各々の構成要素は、コネクタ３０６およびワイヤリングハーネスＣによって、流体分析システム（１００）の、他の構成要素に対して、容易にプラグされる／スナップされ得る。図１を確認されたい。例えば冷却システム（３０２）は、流体の温度に応じて、サンプリングシステム（３０４）内にプラグされることがあり、または、プラグされないことがある。例示的な実施形態では、コネクタ３０６は、流体が、サンプリングシステム（３０４）内へと、および、サンプリングシステム（３０４）の外へと、冷却システム（３０２）から経路設定されることを可能とする、Ｅａｔｏｎ  ＳＴＣ（登録商標）「スナップ」コネクタ（３０６）であり得る。
【００１８】
図２を参照すると、図１で示される流体分析システム（１００）と実質的に同じ特徴を有する、流体分析システム（１００）の代替的実施形態が示される。この実施形態では、冷却システム（３０２）は、サンプリングシステム（３０４）を有する流体分析システム（１００）の筐体（３００）とは別個に、および／または、その筐体（３００）の外部に設置され得る。冷却システム（３０２）は、筐体（３００）／サンプリングシステム（３０４）に、コネクタ（３０６）およびワイヤリングハーネスＣによって結合され得る。この個別の構成は、流体分析システム（１００）が、冷却システム（３００）を伴って、または伴わずに、必要に応じて、ユーザの必要性に合うように配備されることを可能とすることによる、より多大な柔軟性を提供する。例示的な実施形態では、冷却システム（３００）は、システム（１００）を通るように経路設定されている流体が冷却を要する場合のみ、筐体（３００）／サンプリングシステム（３０４）に結合され得る。この実施形態では、サンプリングシステム（３０４）を有する筐体（３００）は、図１で示される、冷却システム（３０２）およびサンプリングシステム（３０４）の両方を有する筐体（３００）の実施形態より小さくサイズ設定されるケースを含み得る。
【００１９】
図３は、冷却システム（３０２）の例示的な実施形態の概略図である。本明細書で説明されるように、冷却システム（３０２）は、流体が冷却を要する場合、サンプリングシステム（３０４）に結合され得る、別個にプラグ連結可能な部分品であり得、または、筐体（３００）の中に、サンプリングシステム（３０４）と併せて、あらかじめ設置される様態になり得る。
【００２０】
冷却システム（３０２）は、流体源（２００）からサンプリングされることになる流体（例えば、油、水、その他）を、制御、フィルタリング、および冷却するために使用され得る。例示的な実施形態では、流体は油であり得、その油は、エンジン（２００）などの油源から、エンジン（２００）からの圧力によって冷却システム（３０２）内へと（矢印Ａによって示される）経路設定される。継手（３１６）が、エンジン（２００）からの高圧力ラインからの油ラインを、冷却システム（３０２）に接続するために使用され得る。一部の実施形態では、継手（３１６）は、Ｅａｔｏｎ  ＳＴＣ（登録商標）「スナップ」コネクタ（３０６）などのコネクタ（３０６）であり得る。他の実施形態では、継手（３１６）は、１．２７ｃｍ（１／２インチ）ＦＩＰ継手であり得る。冷却システム（３０２）は、源弁マニホルドアセンブリ（３６０）に接続される弁（３１４）、およびワイヤリングハーネスＣを含み得る。弁（３１４）は、いつ油が冷却システム（３０２）内に入ることを可能とされ得るかを制御するために使用され得る。一部の実施形態では、弁（３１４）は、電気機械的な単一方向ソレノイド弁であり得る。例示的な実施形態では、弁（３１４）は、Ｇｅｍｓ（商標）Ｓｅｎｓｏｒｓ  ＆  Ｃｏｎｔｒｏｌｓにより供されるＡＳ  Ｓｅｒｉｅｓ  Ｖａｌｖｅであり得る。源マニホルドアセンブリ（３６０）は、Ｇｅｍｓ（商標）Ｓｅｎｓｏｒｓ  ＆  Ｃｏｎｔｒｏｌｓにより供されるＭａｎｉｆｏｌｄ  Ａｓｓｅｍｂｌｉｅｓであり得る。弁（３１４）は、冷却システム（３０２）内に配置される、および／または、サンプリングシステム（３０４）内に配置されるコントローラへの接続によって制御され得、そのコントローラは、必要に応じて、油が冷却システム（３０２）内に入ることを可能とするように、開閉するための弁（３１４）への信号を送出し得る。
【００２１】
様々な実施形態では、油は最初に、フィルタ接続（３１８）を通るように、および、冷却システム（３０２）の外側に配置されるフィルタ（３２０）内へと経路設定され得る。図３を確認されたい。他の実施形態では、フィルタ（３２０）は、冷却システム（３０２）の内側に配置され得る。フィルタ接続（３１８）およびフィルタ（３２０）は、例えば、油内のデブリが、冷却システム（３０２）に進入すること、ならびに、冷却システム（３０２）に、最終的には、サンプリングシステム（３０４）に損傷を与えることを防止するために使用され得る。油は次いで、圧力センサ（３０８）を伴う圧力低減器（レギュレータ）弁内へと経路設定され得る。圧力低減器弁（３０８）は、２つの流入と、１つの流出とを含み得る。図３を確認されたい。例示的な実施形態では、圧力低減器弁（３０８）は、Ｔｅｓｃｏｍ（商標）により供されるＢＢ−３シリーズステンレス鋼背圧レギュレータであり得る。様々な実施形態では、圧力低減器弁（３０８）は、圧力を、エンジン（２００）内の危険なほどに高い圧力（＞３４４８００Ｐａ（５０ｐｓｉ））から、おおよそ６８９５Ｐａ（１ｐｓｉ）から３４４８００Ｐａ（５０ｐｓｉ）の間に（流体タイプに応じて）低減し得る。油が安全な圧力レベルに低減されると、油は、冷却器／ラジエータ（３２４）内へと、ならびに次いで、温度センサ（３１０）および２ウェイソレノイド弁（３１２）へと経路設定され得る。一部の実施形態では、冷却器（３２４）は、単純な放射ヒートシンク、または、流体冷却器システムのいずれかであり得る。例示的な実施形態では、冷却器（３２４）は、Ｍｉｓｈｉｍｏｔｏ（商標）により供されるＭＭＯＣ−１０  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  １０−Ｒｏｗ  Ｏｉｌ  Ｃｏｏｌｅｒであり得る。
【００２２】
例示的な実施形態では、温度センサ（３１０）が、油が温度≦４０℃であることを検出した場合、その温度センサ（３１０）は、弁（３１２）を切り替え、油を、冷却システム（３０２）の外へと、および、サンプリングシステム（３０４）内へと（矢印Ａによって示される）経路設定し得る。図３を確認されたい。しかしながら、温度センサ（３１０）が、油が温度＞４０℃であることを検出した場合、その温度センサ（３１０）は、油が所望の温度（例えば、４０℃）に達するまで、油を、圧力低減器弁（３０８）内へと帰るように、および、冷却器（３２４）内へと、弁（３１２）によって経路設定し得る。この温度は関連性のあるものであり、なぜならそれは、油の粘度を測定することに関係付けられるからである。潤滑油の粘度は、その動粘度、または、その絶対（動的）粘度のいずれかに基づいて測定され得る。油の動粘度は、与えられる温度での、重力に起因する、流動および剪断に対するその油の抵抗として定義される。しかしながら、油の粘度を単純に説述することは、粘度が測定された温度が定義されない限りは無意味である。大部分の産業用油に対しては、動粘度を４０℃で測定することが普通であり、なぜならこのことは、ＩＳＯ粘度グレーディングシステム（ＩＳＯ  ３４４８）に対する原則であるからである。様々な実施形態では、ファン（３７０）が、冷却システム（３０２）の中に設置され、流体の温度、および放射空気温度に基づいて、必要に応じて（例えば、油の温度が＞４０℃である場合）、冷却器（３２４）が油を冷却する助けとなるように、オンに変えられ得る。図３を確認されたい。ファン（３７０）は、サンプリングシステム（３０４）および／または冷却システム（３０２）内の、本明細書で説明されるコントローラによって制御され得る。
【００２３】
ワイヤリングハーネスＣは、本明細書で説明される冷却システム（３０２）の、サンプリングシステム（３０４）への様々な接続を接続するために使用され得る。図３を確認されたい。油がサンプリングシステム（３０４）により、妥当なようにサンプリングされると、油は、サンプリングシステム（３０４）から冷却システム（３０２）へと（矢印Ｂによって示される）帰るように経路設定され得る。この戻しを手助けするために、冷却システム（３０２）は空気弁（３２２）を含み得、その空気弁（３２２）は、必要に応じて、油を冷却システム（３０２）内へとサンプリングシステム（３０４）から帰るように押出／排出するための圧力が存しない場合、空気がラインをパージし油の戻しをスピードアップさせることを可能とするように、開かれ得る。油は次いで、冷却システム（３０２）内への油の進入に対して本明細書で説明されたのと同様の、継手（３１６）−弁（３１４）−戻し弁マニホルドアセンブリ（３６２）接続によって、冷却システム（３０２）の外へと、および、エンジン（２００）へと帰るように経路設定され得る。図３を確認されたい。戻しマニホルドアセンブリ（３６２）は、Ｇｅｍｓ（商標）Ｓｅｎｓｏｒｓ  ＆  Ｃｏｎｔｒｏｌｓにより供されるＭａｎｉｆｏｌｄ  Ａｓｓｅｍｂｌｉｅｓであり得る。
【００２４】
図４を参照すると、図３で示される冷却システム（３０２）と実質的に同じ特徴を有する、冷却システム（３０２）の代替的実施形態が示される。この実施形態では、冷却システム（３０２）は、サンプリングシステム（３０４）内への流体を冷却および経路設定するための、複数個の流体源（２００）への接続を有するように示される。個別の実施形態では、１つの流体源のみからの流体が、一時に冷却およびサンプリングされ得る。例示的な実施形態では、冷却システム（３０２）は、２つのエンジン（２００）に同時に接続され得、複数個の継手（３１６）および弁（３１４）が、流入／入口側および戻し／出口側の各々に取り付けられ、それらの弁（３１４）の各々は、独立的に、サンプリングされることになる油に基づいて制御され得る。示されるように、２つのエンジン（２００）の各々に接続される弁（３１４）は、１つの源マニホルドアセンブリ（３６０）、および、１つの戻しマニホルドアセンブリ（３６２）に接続され得る。各々の弁（３１４）は、冷却システム（３０２）および／またはサンプリングシステム（３０４）内に配置されるコントローラへの接続によって制御され得、そのコントローラは、油の流動を可能とするように、開くための、源および／または戻しマニホルドアセンブリ（３６０、３６２）に関する適切な弁（３１４）への信号を送出し、一方で、サンプル、および／または、サンプリングに対して選択されるエンジン（２００）に応じて、他の弁（３１４）を閉じ得る。
【００２５】
図５は、図３および４で示される冷却システム（３０２）と実質的に同じ特徴を有する、冷却システム（３０２）の代替的実施形態の概略図である。この実施形態では、冷却システム（３０２）は、低い圧力を有する／圧力を有さない流体を伴う流体源（２００）に接続されるポンプ（３２６）を含み得る。ポンプ（３２６）は、これらの流体が、冷却システム（３０２）内へと、最終的には、サンプリングシステム（３０４）内へと経路設定されるように、追加的な圧力／運動を提供し得る。例示的な実施形態では、油は、エンジン（２００）からポンプ（３２６）内へと経路設定され得、そのポンプ（３２６）は次いで、油を冷却システム（３０２）内へと（矢印Ａによって示される）ポンピングし得る。油は最初に、フィルタ接続（３１８）／油フィルタ（３２０）、圧力低減器弁（３０８）、冷却器（３２４）、温度センサ（３１０）、２ウェイソレノイド弁（３１２）、サンプリングシステム（３０４）内へと、ならびに、冷却システム（３０２）およびエンジン（２００）に帰るように、本明細書で説明されるように経路設定され得る。ポンプ（３２６）は、ワイヤリングハーネスＣによる、サンプリングシステム（３０４）への接続を含み得る。ポンプ（３２６）は、流体サンプルが要求されるとき、冷却システム（３０２）および／またはサンプリングシステム（３０４）内に配置されるコントローラへの接続によって初期化され得る。様々な実施形態では、冷却システム（３０２）および／またはサンプリングシステム（３０４）内のコントローラは、サンプリングが完了するとポンプ（３２６）をシャットダウンし、次いで、必要に応じて、油を冷却システム（３０２）内へと帰るように押出／排出するための圧力が存しない場合、空気が、ラインをパージし、油の戻しをスピードアップさせることを可能とするように、空気弁（３２２）を開き得る。
【００２６】
図６は、図３、４、および５で示される冷却システム（３０２）と実質的に同じ特徴を有する、冷却システム（３０２）の代替的実施形態の概略図である。この実施形態では、冷却システム（３０２）は、低い圧力を有する／圧力を有さない流体を伴う複数個の流体源（２００）に接続されるポンプ（３２６）を含み得る。示されるように、源弁マニホルド（３６０）が、冷却システム（３０２）の外部に配置され得、そのことにより、冷却システム（３０２）への流入ライン上での重複性の弁（３１４）システムを防止する。さらに、源弁マニホルド（３６０）を冷却システム（３０２）の外部に設けることは、複数個のエンジン（２００）からの油が、単一のライン内へと給送されることが、ポンプ（３２６）内へと経路設定される前に行われることを可能とし、したがって、複数個のポンプ（３２６）に対する必要性を解消する。図６を確認されたい。示されるように、油は、２つのエンジン（２００）から、源弁マニホルド（３６０）に取り付けられる継手（３１６）および弁（３１４）内へと経路設定され得る。各々の弁（３１４）は、冷却システム（３０２）および／またはサンプリングシステム（３０４）内に配置されるコントローラへの接続によって制御され得、そのコントローラは、油の流動を可能とするように、開くための、源および／または戻しマニホルドアセンブリ（３６０、３６２）に関する適切な弁（３１４）への信号を送出し、一方で、サンプル、および／または、サンプリングに対して選択されるエンジン（２００）に応じて、他方の弁（３１４）を閉じ得る。弁（３１４）が開かれると、油は、ポンプ（３２６）内へと経路設定され、引き続いて、フィルタ接続（３１８）／油フィルタ（３２０）、圧力低減器弁（３０８）、冷却器（３２４）、温度センサ（３１０）、２ウェイソレノイド弁（３１２）を含む冷却システム（３０２）、サンプリングシステム（３０４）内へと、ならびに、冷却システム（３０２）およびエンジン（２００）に帰るように、本明細書で説明されるようにポンピングされ得る。
【００２７】
図７を参照すると、サンプリングシステム（３０４）が示される。示されるように、矢印Ａは、冷却システム（３０２）および／または流体源（２００）から中に経路設定されている流体を表し、矢印Ｂは、冷却システム（３０２）および／または流体源（２００）に、サンプリングの後に帰るように戻されている流体を表し、矢印Ｃは、サンプリングシステム（３０４）の構成要素の間の、および、サンプリングシステム（３０４）と冷却システム（３０２）との間のワイヤリングハーネスコネクタを表す。
【００２８】
サンプリングシステム（３０４）は、少なくとも１つの取り外し可能および置換可能なサブサンプリングシステム（３３０）を含み得る。特にサンプリングシステム（３０４）は、例えば、ワイヤリングハーネスＣによる、複数個のデイジーチェーン接続されるサブサンプリングシステム（３３０）の、「アセンブリライン」を含み得る。様々な実施形態では、複数個のサブサンプリングシステム（３３０）は、互いの上部上に積重され、例えば、コネクタ（３０６）によって、一体に「スナップ」接続され得る。図７を確認されたい。個別の実施形態では、コネクタ（３０６）は、流体が、サブサンプリングシステム（３３０）内へと、および、サブサンプリングシステム（３３０）の外へと経路設定されることを可能とする、Ｅａｔｏｎ  ＳＴＣ（登録商標）「スナップ」コネクタ（３０６）であり得る。この実施形態では、各々のサブサンプリングシステム（３３０）は、雌流入コネクタ（上部上）、および雄流出コネクタ（下部上）を有し得、それらのコネクタは、流体および対象要件を満足させるように、各々のサブサンプリングシステム（３３０）が、順次に積重されることを可能とする。サンプリングシステム（３０４）のために使用されるサブサンプリングシステム（３３０）のタイプは、流体、および、必要とされる、対象とされる識別判定基準に依存的であり得る。
【００２９】
様々な実施形態では、サンプリングシステム（３０４）は、流入および流出継手（３１６）、圧力センサ／トランスデューサ（３０８）を伴う流入および流出圧力低減器弁、流入温度センサ（３１０）、少なくとも１つの粘度計（３２８）、２ウェイソレノイド弁（３１２）、ならびに、少なくとも１つのコントローラ（３３２）の間の接続をさらに含み得る。特にサンプリングシステム（３０４）は、いくつかのワイヤリングハーネスコネクタＣを含み得、それらのワイヤリングハーネスコネクタＣは、少なくとも１つのコントローラ（３３２）から、各々のサブサンプリングシステム（３３０）（例えば、結合のためのダブテールによって）、少なくとも１つの粘度計（３２８）、圧力センサ／トランスデューサ（３０８）を伴う圧力低減器弁、温度センサ（３１０）、２ウェイソレノイド弁（３１２）、および、冷却システム（３０２）に対する外部コネクタへのリボンへと接続するものである。コントローラ（３３２）は、サンプリングシステム（３０４）および／または冷却システム（３０２）を制御し、例えば、サンプリングされている流体から取得されるリアルタイムデータを分析的システム（４００）に送信することにより分析的システム（４００）とインタラクションし得る。
【００３０】
流体がサンプリングシステム（３０４）内へと経路設定されると、バイパス弁（３１２）は、流体の圧力および／または温度が、高すぎる、または低すぎる場合、流体を冷却システム（３０２）に、戻しラインを経て帰るように方向転換し得る。圧力センサ／トランスデューサ（３０８）は、流体の流入圧力と流出圧力との間の圧力比較を実行して、漏れの存在を識別するのに、有意な十分な降下が実在するかどうかを決定するために、流出／戻しラインに配置され得る。このことは、流体のサンプリングの間、サブサンプリングシステム（３３０）を、サンプルがとられている間、圧力において均等化させることにより遂行され得る。均等化の後の圧力の変化、すなわち降下は、サブサンプリングシステム（３３０）の中の、または、流出弁（３０８）での漏れの存在を暗に意味し得る。流出弁（３０８）が漏れを起こしているかどうかを決定するために、ユーザは、ソレノイドを動作させるために要される電流を監視し得る。ソレノイドにより駆動される弁が故障し始める際、それらの弁は、より多くの電流を、同じ機能を実行するために取り出すことになる（すなわち、粘着性の弁、短絡、その他）。ソレノイド弁ライン上での電流監視は、サンプリングシステム（３０４）／流体分析システム（１００）に対する自己診断の別の部分の構成物となり得る。
【００３１】
示されるように、バイパス弁（３１２）は、流体の圧力および／または温度が適切なレベルである場合、流体を少なくとも１つの粘度計（３２８）へと方向転換し得る。少なくとも１つの粘度計（３２８）は、流体の粘度および流動パラメータを測定するために使用され得る。例示的な実施形態では、粘度計は、Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ  Ａｎａｌｙｚｅｒ  Ｃｏｍｐａｎｙ，Ｌ．Ｐ．ｄ／ｂ／ａ  ＰＡＣにより供されるＶＩＳＣＯｐｒｏ  ２０００  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｖｉｓｃｏｍｅｔｅｒであり得る。流体の粘度が測定されると、流体は、少なくとも１つのサブサンプリングシステム（３３０）内へと経路設定され得る。例示的な実施形態では、流体は、少なくとも１つの粘度計（３２８）から、他のものの上部上に積重される３つのサブサンプリングシステム（３３０）内へと経路設定され得、流体は、各々のサブサンプリングシステム（３３０）内にある間にサンプリングされる。図７を確認されたい。
【００３２】
サンプリングシステム（３０４）のすべての構成要素は、コントローラ（３３２）に、ワイヤリングハーネスコネクタＣによって接続され得る。図７を確認されたい。例示的な実施形態では、コントローラ（３３２）は、冷却システム（３０２）、サブサンプリングシステム（３３０）、ならびに／または、冷却およびサンプリングシステム（３０２、３０４）の他の構成要素に接続するためのカスタムシールドを伴う、ＡＲＭ（Ａｃｏｒｎ  ＲＩＳＣ  Ｍａｃｈｉｎｅ／Ａｄｖａｎｃｅｄ  ＲＩＳＣ  Ｍａｃｈｉｎｅ）ベースのシステムであり得る。例示的な実施形態では、コントローラ（３３２）は、ＲＪ４５（ＣＡＴ５／６）Ｅｔｈｅｒｎｅｔ接続（３３４）、アンテナまたはアンテナドングルに対するＳＭＡ（サブミニチュアバージョンＡ）接続（３３６）、および電力コネクタ（３３８）を含み得る。コントローラ（３３２）はさらに、例えば、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）、およびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ接続を含む接続を含み得、ミニＵＳＢ接続によって電力供給され得る。例示的な実施形態では、コントローラは、Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ  Ｐｉ  ３  Ｍｏｄｅｌ  Ｂ、Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ  Ｐｉ  Ｚｅｒｏ、またはＲａｓｐｂｅｒｒｙ  Ｐｉ  １  Ｍｏｄｅｌ  Ａ＋であり得る。他の実施形態では、コントローラ（３３２）は、Ｅｍｂｅｄｄｅｄ  Ｍｉｃｒｏにより供されるＭｏｊｏ  Ｂｏａｒｄ  Ｖ３  −  複数個のあらかじめ作製されたシールドを伴うＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）であり得る。コントローラ（３３２）を、サンプリングシステム（３０４）および／または冷却システム（３０２）の他の構成要素に接続するために使用されるシールドは、Ｅｍｂｅｄｄｅｄ  Ｍｉｃｒｏにより供される、Ｓｅｒｖｏ  Ｓｈｉｅｌｄ（弁上のサーボ／ソレノイドに接続するために使用される）、Ｐｒｏｔｏ  Ｓｈｉｅｌｄ（プロトタイピングのために使用される）、ＩＯ  Ｓｈｉｅｌｄ（出力、入力のためのボタン、および、構成オプションのためのスイッチを表示するために使用される）、および／またはスタッカブルヘッダ（シールドを積重するために使用される）を含み得る。一部の実施形態では、コントローラ（３３２）は、コントローラ（３３２）をサンプリングシステム（３０４）の中の破局的な流体故障／漏れの事例において保護するために、サンプリングシステム（３０４）の筐体（３００）とは別個の、そのコントローラ（３３２）自体の筐体の中に置かれ得る。他の実施形態では、コントローラ（３３２）はさらに、冷却システム（３０２）に含まれ得る。
【００３３】
例示的な実施形態では、コントローラ（３３２）は、サンプリングシステム（３０４）が、流体の分析を実行し、分析的システム（４００）に対する、流体に関するリアルタイムデータを送出／受信する助けとなるための、そのコントローラ（３３２）自体のカスタマイズされるソフトウェアを含み得る。様々な実施形態では、コントローラ（３３２）のソフトウェアは、通信プロトコル、セキュリティセッティング、サンプリングシステム（３０４）インタラクション、冷却システム（３０２）サブコントローラ／コントローラ、システム（１００）内の温度および圧力センサ、ならびに、どのように励起システムをトリガし、源に接続される検出システムからの、源からの出力を読み取るべきかに関する、分光法ベースのサブサンプリングシステム（３３０）での決定に属する情報を含む、ただしそれらに制限されない、情報を含み得る。このソフトウェアの例示的な実施形態は、さらに詳細に、図１７で示されるサンプリングシステム（３０４）のフローチャートに関係する論考で説明されることになる。一部の実施形態では、サンプリングシステム（３０４）のこのソフトウェアは、さらに、システム（１００）を、漏れ、および、他の潜在的な問題に対して監視し得る。
【００３４】
個別の実施形態では、オンボードサンプリングシステム（３０４）が、あらかじめ決定された数の分ごとに、特定のコマンド／命令に対して、クラウド内の分析的システム（４００）にポーリングし得る。サンプリングシステム（３０４）が配備されるとき、その組み入れ型のソフトウェアは、カスタムログイン／パスワードによってあらかじめ鍵をかけられ得、および／または、ユーザによりオンボードで入られ得る。スタートアップに基づいて、そのログイン／パスワードは、そのサンプリングシステム（３０４）に対する構成セッティングを検索し得、それらのセッティングは、サンプリングシステム（３０４）内に入れられるセッティング、および、オンボードシステム（３０４）がそれ自体のハードウェアから検出し得る任意の他の情報を内包し得る。例セッティングは、サンプリングされることになる流体の、サンプリングスケジュールおよび保持期間であり得る。サンプルデータを記憶するために利用可能なオンボード空間の制限される量によって、オンボードシステム（１００）／サンプリングシステム（３０４）が、時間の長期にわたる期間の間、遠隔のエリア内にある／連絡が絶えることが予想され、そのシステムのストレージを、自動的に生出されるサンプルによって一杯にし始める場合、そのシステムは次いで、サンプルを取り落とすことを開始しなければならないことがある。クラウド内の分析的システム（４００）への接続を確立することに基づいて、オンボードシステム（１００）／サンプリングシステム（３０４）は次いで、インターネットから切り離されるとき、そのシステムが以前に記憶したすべての自動的に生出されたサンプルデータを、続いてアップロードし得る。
【００３５】
図８を参照すると、サブサンプリングシステム（３３０）が示される。サブサンプリングシステム（３３０）は、必要に応じて、特定のタイプの分析を、サンプリングシステム（３０４）を通るように経路設定されている流体のサンプルに関して実行し、流体サンプルに関するリアルタイム／「フィンガプリント」情報を取得するように、サンプリングシステム（３０４）にプラグインされ得る、取り外し可能および置換可能な構成要素／システムであり得る。複数個のサブサンプリングシステム（３３０）を組み合わせることを、単純に、複数個のサブサンプリングシステム（３３０）を一体に、サンプリングシステム（３０４）の組み立ての間に「プラグすること」により行うことは、多くの異なるタイプの流体サンプルが分析され、それらのサンプルの、多くの異なる特性が取得されることを可能とし得る。
【００３６】
例示的な実施形態では、高精度の分析が実行され得、正確なデータが、流体サンプルから、電気光学分析を流体に関して実行することにより取得され得る。サブサンプリングシステム（３３０）は、スペクトルスキャナ／分光計／カスタム電気光学システムを利用して、例えば、産業用油および水などの任意の流体の、分子組成およびコンディションを、瞬間的および連続的にスキャンし、ユーザに通知し得る。異なるタイプの流体／物質は、それら自体の「フィンガプリント」を有し、電気光学システムは、これらの物質の間の差を読み取り、分析し得る。例示的な実施形態では、サブサンプリングシステム（３３０）は、Ｒａｍａｎサブサンプリングシステム（３５０）、蛍光サブサンプリングシステム（３５２）、吸光度サブサンプリングシステム（３５４）、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステム（３５６）、および、吸光度−蛍光−散乱サブサンプリングシステム（３５８）の少なくとも１つであり得る。各々のタイプの電気光学分析ベースのサブサンプリングシステム（３３）は、流体の異なる部分を識別することにより流体を分析する、異なる方法を提供するものであり得る。
【００３７】
例示的な実施形態では、サブサンプリングシステム（３３０）は、プラグ連結可能な流体流入および流出コネクタ（３０６）（すなわち、上部上の雌流入、および、下部上の雄流出）と、光ファイバプローブ（３４２）に接続される、連続流またはフロースルー電気光学サンプリングチャンバ（３４０）と、プローブ（３４２）、ならびに、励起源／電磁放射源（３４４）および検出システム（３４６）の各々の、両方に接続される光ファイバケーブル（３４８）との間の接続を含み得る。図８を確認されたい。個別の実施形態では、サンプリングチャンバ（３４０）は、ガラス、石英、ホウケイ酸塩、またはポリスチレンチャンバであり得る。サブサンプリングシステム（３３０）はさらに、本明細書で説明されるコントローラ（３３２）へのワイヤリングハーネス接続（矢印Ｃとして示される）、および、サブサンプリングシステム（３３０）の電力構成要素への電力ワイヤハーネス接続／電力プラグ（矢印Ｄとして示される）を含み得る。ワイヤリングハーネスコネクタＣは、マイクロコントローラ（３３２）に接続し、一部の実施形態では、ダブテールを使用して、本明細書で説明される流体分析システム（１００）の様々な構成要素に相互接続し得る。例示的な実施形態では、電力プラグ／接続Ｄは、筐体（３００）／サンプリングシステム（３０４）の内側の電力分配ユニット（ＰＤＵ）に接続され得る。
【００３８】
示されるように、流体は、サブサンプリングシステム（３３０）へと、弁（３１２）、および／または、少なくとも１つの粘度計（３２８）から、サンプリングチャンバ（３４０）内へと、分析のために、中に経路設定され得る。特にコントローラ（３３２）は、他の源（２００）からの以前の流体を除去するために、および、汚されていないサンプルを確実にするために、流体のサンプルを、チャンバ（３４０）を通るように、サンプリングシステム（３０４）と流体源（２００）との間の距離に依存する所定の時間の間フラッシングし得る。コントローラ（３３２）は次いで、サンプリングシステム（３０４）および／または冷却システム（３０２）内の、関連性のある流入および流出弁（３０８、３１４）を、流体流動を停止するように閉じ得る。コントローラ（３３２）は次いで、流体に関するリアルタイムデータ／フィンガプリント情報を取得するために、プローブ（３４２）、励起源（３４４）、および検出システム（３４６）と連関して使用され得る。特にコントローラ（３３２）は、励起源（３４４）をトリガし、同時に、検出システム（３４６）からの、結果として生じる流体リアルタイムデータを読み取ることにより、サンプルを収集することを始め得る。サンプリングチャンバ（３４０）内の流体サンプルの、動きのない性質は、流体への時間分解光学分光法の適用を、さらに可能とし得る。流体サンプルに関して、妥当なサンプリングが実行されて（および、関連性のあるリアルタイムデータが取得されて）しまえば、流体は、別のサブサンプリングシステム（３３０）へと経路設定され、および／または、冷却システムに帰るように（矢印Ｂによって示される）戻され得る。
【００３９】
例示的な実施形態では、コントローラ（３３２）はさらに、サンプリングシステム（３０４）からの学習されるフィードバックに基づいて、サンプリングチャンバ（３４０）までのプローブの距離を増大または減少することにより、プローブ（３４２）の焦点を調整し得る。この距離を調整する間、コントローラ（３３２）は、絶え間なくサンプルをとって、既知の良好な焦点とマッチングすることを試行し得る。既知の良好な焦点は、システム（１００）の設置に先立ってデータベース（４０２）にすでに記憶されていることがある、当該の特定の流体からのサンプルによって確立され得る。焦点較正は、手動で、または自動的に、焦点作動の間に、または、ベースライン標準化サンプルに基づいて発せられ得る。様々な実施形態では、プローブ（３４２）の焦点距離は、セットアップの間に（マイクロコントローラ（３３２）からのコマンドによって）、流体の最も高い分解能サンプルを取得するように調整可能であり得る。特にコントローラ（３２２）は、ウォームギヤ、または、動的調整器／滑りシステムコントローラのタイプを利用して、プローブ（３４２）の焦点を調整し得る。
【００４０】
励起源（３４４）および検出システム（３４６）は、連係して、流体分析を実行するために使用され得る。検出システム（３４６）は、与えられる励起源（３４４）に対する電気光学的な「目」の働きをし得る。コントローラ（３３２）は、検出システム（３４６）に、サンプリングに対して準備するように通知し得、そのことの後で、そのコントローラ（３３２）は、励起源（３４４）に、電磁放射を流体サンプル内に「発射する」ように通知し得、検出システム（３４６）は次いで、この「発射」の結果を自記し得る。例示的な実施形態では、この「発射」は、使用される励起源、および、要される検出のタイプに応じて、数ミリ秒から数秒の長さであり得る。個別の実施形態では、励起源（３４４）は、ＬＥＤ源（特定の色彩の源、単色、ＵＶ）、ＩＲ／ＮＩＲ（赤外／近赤外）源、および／または、波長安定化レーザ（励起のための特定の波長レーザ）であり得る。様々な実施形態では、検出システム（３４４）は、あるタイプの電荷結合素子（ＣＣＤ）（フィルタリングのための分光計を伴わずに、直接的なデータを単純に報告し得る）、スペクトルフィルタのマッチングするセットを伴うフォトダイオードのセット（特定の波長を求める）、および／または、フィルタリングのための分光計に結合される、複数個の源を検出し得る、熱的に制御されるＣＣＤに結合される分光計であり得る。
【００４１】
一部の実施形態では、サブサンプリングシステム（３３０）は、分析されている流体サンプルのおおよそ１から１０ｍｌを、サンプリングシステム（３０４）の中の回収貯蔵区画／コンテナ内へと方向転換するようにさらに構成され得る。そのようにすることは、分析的システム（４００）が与えられたサンプルを、その分析的システム（４００）が高精度で識別できないと、その分析的システム（４００）が決定する場合、流体サンプルがガスクロマトグラフィ／質量分析法によって分析されることを可能とし得る。様々な実施形態では、サブサンプリングシステム（３３０）はポートを含み得、流体サンプルを内包する区画／コンテナは、さらなるプロセッシングおよび分析のために、取り外され、および／または、外部の場所に輸送され得る。
【００４２】
図９を参照すると、Ｒａｍａｎサブサンプリングシステム（３５０）が示される。図９Ａは、Ｒａｍａｎプローブ（３４２）の内的構成要素の例解図である。Ｒａｍａｎサブサンプリングシステム（３５０）は実質的に、図８での、本明細書で説明されるサブサンプリングシステム（３３０）と同様の特徴を含み、個別の修正が、プローブ（３４２）、励起源（３４４）、および検出システム（３４６）のタイプに対して為される。
【００４３】
Ｒａｍａｎ分光法は、サンプル識別および定量化のために使用され得る、サンプルの分子振動に関する情報を取得するための分光法技法である。技法は、光源（例えば、レーザ）をサンプル上に向けて輝かせ、散乱させられる光を検出することを必然的に含む。散乱させられる光の大半は、Ｒａｙｌｅｉｇｈまたは弾性散乱として知られる、励起源と同じ周波数のものであり得る。非常に小さい量の散乱させられる光は、入射電磁波と、サンプル内の分子の振動エネルギー準位との間の相互作用に起因して、エネルギーにおいてレーザ周波数からシフトされ得る。この「シフトされる」光の強度対周波数をプロットすることが、サンプルのＲａｍａｎスペクトル（「Ｒａｍａｎシフト」）を結果として生じさせる。一般的にはＲａｍａｎスペクトルは、Ｒａｙｌｅｉｇｈ帯域が０ｃｍ−１に在るように、レーザ周波数に対してプロットされる。このスケール上で、帯域位置は、異なる官能基振動のエネルギー準位に対応する周波数に在ることになる。
【００４４】
例示的な実施形態では、流体サンプルの「フィンガプリント」は、特殊化されたＲａｍａｎプローブ（３４２）を使用して、分子エネルギー準位変化の「散乱」を捕捉する、Ｒａｍａｎサブサンプリングシステム（３５０）から、単一の周波数波長によって取得され得る。例示的な実施形態では、Ｒａｍａｎサブサンプリングシステム（３５０）は、特殊化されたＲａｍａｎプローブ（３４２）、安定化波長レーザ（３４４）、ならびに、Ｒａｍａｎシフトの要される波長を対象とする、フォトダイオードおよびスペクトルフィルタのセット（３４６）を含み得る。様々な実施形態では、チャンバ（３４０）は、レーザ（３４４）の波長およびパワーに基づいて、石英またはガラスのフロースルー／連続流チャンバであり得る。例えば、レーザ（３４４）がＵＶ範囲にある場合、チャンバ（３４０）は石英チャンバであり得る。例示的な実施形態では、レーザ（３４４）は、７８５ｎｍ波長の光学ポンピングされるＲａｍａｎレーザであり得る。個別の実施形態では、Ｒａｍａｎプローブ（３４２）は、Ｏｃｅａｎ  Ｏｐｔｉｃｓ，Ｉｎｃにより供されるＧｅｎｅｒａｌ  Ｐｕｒｐｏｓｅ  Ｒａｍａｎ  Ｐｒｏｂｅｓであり得る。
【００４５】
図９Ａで示されるように、励起ＥＭ（電磁）源は、Ｒａｍａｎプローブ（３４２）の、励起ファイバ内に、ならびに、バンドパス波長フィルタおよびダイクロイックフィルタを通るように放出され得る。反射させられるＥＭ源は、次いで、ダイクロイックフィルタに対して散乱し、鏡で、ならびに、ロングパス波長フィルタおよび収集ファイバを通るように反射し得、光ファイバケーブル（３４８）によって移送され、フォトダイオード（３４６）上で収集され得る。Ｒａｍａｎプローブ（３４２）は、励起させられるサンプルの波長シフト（Ｒａｍａｎシフト）を測定するために使用され得る。これらのＲａｍａｎシフトは、ピークとしてスペクトルグラフ内に現れ得る。Ｒａｍａｎシフトは、波長に、以下の式によって変換され得る。
波数  −  波長
【００４６】
【数１】
2018526614.tif 000003
【００４７】
波数  −  周波数
【００４８】
【数２】
2018526614.tif 000004
【００４９】
波数  −  電子ボルト
【００５０】
【数３】
2018526614.tif 000005
【００５１】
【数４】
2018526614.tif 000006
【００５２】
：波数
λ：波長（μｍ）
ν：周波数（ｓ−１）
ｃ：光の速度（２．９９７９２４５８・１０８ｍ／ｓ）
ｅ：電気素量（１．６０２１７７３３・１０−１９Ｃ）
ｈ：Ｐｌａｎｃｋ定数（６．６２６０７５５・１０−３４Ｊ・ｓ）
Ｅ：エネルギー（ｅＶ）
例示的な実施形態では、流体サンプルの「フィンガプリント」は、この「Ｒａｍａｎシフト」の値を測定／決定することにより取得され得る。
【００５３】
図１０を参照すると、蛍光サブサンプリングシステム（３５２）が示される。図１０Ａは、蛍光サブサンプリングシステム（３５２）で使用される、あるタイプの反射プローブ（３４２）の例解図である。蛍光サブサンプリングシステム（３５２）は実質的に、図８での、本明細書で説明されるサブサンプリングシステム（３３０）と同様の特徴を含み、個別の修正が、プローブ（３４２）、励起源（３４４）、および検出システム（３４６）のタイプに対して為される。
【００５４】
蛍光分光法ベースのシステムは、電磁分光法を利用して、サンプルからの蛍光を分析する。これらのシステムは、所定の化合物の分子内の電子を励起させ、それらに、光、典型的には、ただし必ずではないが、可視光を放出させる、光、通常は紫外光のビームを使用することを必然的に含み得る。蛍光サブサンプリング／検出システムは一般的には、少なくとも、励起光源と、蛍光体（光を、光励起に基づいて再放出し得る蛍光化学化合物）と、放出光子を励起光子から隔離するための波長フィルタと、放出光子を自記し、記録可能な出力を、通常は電気信号として生み出す検出器とを要し得る。
【００５５】
流体サンプルの「フィンガプリント」は、蛍光サブサンプリングシステム（３５２）から、以下の技術に基づいて取得され得る。広帯域光（すなわち、多くの波長での光）を出して輝くことになる光源を使用することは、光子を様々なエネルギーで放出する能力を可能にする。光源が流体／油サンプル上に向けて輝くとき、光の中の光子が、サンプル内に入り込み、それらの光子の行く手で、サンプルをなす分子と遭遇する。サンプル内の分子の各々は、それ自体の、エネルギーの特定のセットを有するものであり、所定のエネルギーを伴う光子が分子に命中する場合、光子は単純に消滅し得る。光源により送出される何十億もの光子の中から、それらの光子の一部、特に、サンプルの振動とマッチングするエネルギーを伴うものが消滅し得る。光子が、サンプル内に入り込み、サンプルの分子に繰り返し命中する後、光子の一部はサンプルを離脱し得る。この時点で、これらの光子に、何をそれらの光子が経験したかを「尋ねる」ことが重要であり、そのことは、サンプルの外に来る光の色を分析することにより行われ得る。光の中の一部の波長は欠落していることがあり、または、より正確には、光の中の一部の波長は、他のものに対して相対的に減衰させられることがある。これらの波長は、サンプルのエネルギー振動とマッチングするものであり、それゆえに、サンプルの透過／吸光度／蛍光「フィンガプリント」の構成物となる。したがって、本開示の例示的な実施形態では、サンプルの「フィンガプリント」を蛍光分光法によって取得するために、広帯域光源が最初に、サンプル上に向けて輝かされ得る。サンプルの外に来る光が次いで収集され得、光の波長内容が分析され得る。次いで初期に送出された／サンプル上に向けて輝かされた光の波長を、サンプルを離脱した後に収集された光の波長と比較することにより、サンプルの分子含有量が分析および決定され得る。
【００５６】
例示的な実施形態では、蛍光サブサンプリングシステム（３５２）は、反射プローブ（３４２）と、プローブ（３４２）に接続されるＬＥＤ源（３４４）と、プローブ（３４２）に接続される検出器（３４６）とを含み得、その検出器（３４６）は、サンプルの蛍光のパラメータを測定するために使用され、それらのパラメータは、光の所定のスペクトルによる励起の後の、その蛍光の強度、および、放出スペクトルの波長分布を含み、それらのパラメータは、サンプル内の特定の分子の存在および量を識別するために使用され得る。様々な実施形態では、チャンバ（３４０）は、石英またはポリスチレンのフロースルーセル／連続流チャンバであり得る。例えば、源（３４４）が低電力ＬＥＤ源である場合、チャンバ（３４０）はポリスチレンチャンバであり得る。例示的な実施形態では、源（３４４）は、反射プローブ（３４２）に接続される２４０〜６２７ｎｍＬＥＤ源であり得る。代替的に、より広い源範囲が必要とされる場合、ＵＶ源（３４４）が利用され得る。個別の実施形態では、反射プローブ（３４２）は、Ｏｃｅａｎ  Ｏｐｔｉｃｓ，Ｉｎｃにより製造される高級グレード反射プローブであり得る。図１０Ａを確認されたい。様々な実施形態では、検出器（３４６）は、励起源と等しいスペクトルフィルタを、その光をフィルタリング除去し、ただしさらに、源（３４４）からのすべての他の波長を検出するために要し得る、蛍光光度計であり得る。実施形態では、検出器（３４６）は、スペクトルフィルタを伴うフォトダイオードのセット、またはＣＣＤを利用し得る。いずれの実施形態でも、エネルギー状態遷移、消光、または吸収から放出される光が、電気信号に、検出システム（３４６）により変換され、次いで、流体サンプルの「フィンガプリント」情報の識別のために、コントローラ（３３２）に帰るように伝送され得る。
【００５７】
図１１は、吸光度サブサンプリングシステム（３５４）の概略図である。図１１Ａは、吸光度サブサンプリングシステム（３５４）で使用される、あるタイプの透過ディッププローブの例解図である。吸光度サブサンプリングシステム（３５４）は実質的に、図８での、本明細書で説明されるサブサンプリングシステム（３３０）と同様の特徴を含み、個別の修正が、プローブ（３４２）、励起源（３４４）、および検出システム（３４６）のタイプに対して為される。
【００５８】
普通は分光光度法と呼称される吸光度分光法は、与えられる波長でサンプルにより吸収される光の量を測定することに基づく分析的技法である。電磁スペクトルの紫外（ＵＶ）および可視（ＶＩＳ）部分での分子吸収分光法は、気体、液体、または固体を通る放射の通り抜けでの、その放射の測定される吸収に関係する。一般的には、使用される波長領域は、おおよそ１９０から１０００ｎｍであり得、吸収媒体は室温であり得る。
【００５９】
本開示の実施形態では、サンプルの「フィンガプリント」を吸光度分光法によって取得することは、サンプルのフィンガプリントを蛍光分光法によって取得するための、本明細書で説明されるのと同じ一般的な方法を含み得る。例示的な実施形態では、広帯域光源が最初に、サンプル上に向けて輝かされ得る。サンプルの外に来る光が次いで収集され得、光の波長内容が分析され得る。次いで、初期に送出された／サンプル上に向けて輝かされた光の波長を、サンプルを離脱した後に収集された光の波長と比較することにより、サンプルの分子含有量が分析および決定され得る。
【００６０】
例示的な実施形態では、吸光度サブサンプリングシステム（３５４）は、透過ディッププローブ（３４２）と、プローブ（３４２）に接続される近赤外（ＮＩＲ）源（３４４）と、プローブ（３４２）に接続される検出器（３４６）とを含み得、その検出器（３４６）は、サンプルを通過する後の源（３４４）からの出力（透過）を測定し、その場合、入力と出力との間の差が、吸収量、すなわち、サンプルの「フィンガプリント」である。様々な実施形態では、チャンバ（３４０）は、石英フロースルーセル／連続流チャンバであり得る。例示的な実施形態では、源（３４４）は、透過ディッププローブ（３４２）に接続される１０００〜５０００ｎｍＮＩＲ源であり得る。代替的に、より広い源範囲が必要とされる場合、ＵＶ源（３４４）が利用され得る。一部の実施形態では、源（３４４）は、赤外および／または可視源（通常は、１９０から１０００ｎｍ）を含み得る。個別の実施形態では、透過ディッププローブ（３４２）は、Ｏｃｅａｎ  Ｏｐｔｉｃｓ，Ｉｎｃにより供されるＴＰ３００−Ｓｅｒｉｅｓ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｐｒｏｂｅｓであり得る。図１１Ａを確認されたい。様々な実施形態では、検出のために使用される検出器（３４６）は、ＣＣＤ、または、源と比較される、結果的に生じる波長の強度を測定するために、スペクトルフィルタを伴うフォトダイオードのセットを利用し得る。
【００６１】
図１２は、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステム（３５６）の概略図である。図１２Ａは、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステム（３５６）でのＦｏｕｒｉｅｒ変換赤外分光法（ＦＴＩＲ）プロセスの概略図である。Ｆｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステム（３５６）は実質的に、図８での、本明細書で説明されるサブサンプリングシステム（３３０）と同様の特徴を含み、個別の修正が、プローブ（３４２）、励起源（３４４）、および検出システム（３４６）のタイプに対して為される。
【００６２】
Ｆｏｕｒｉｅｒ変換赤外分光法（ＦＴＩＲ）は、固体、液体、または気体の、吸収または放出の赤外スペクトルを取得するために使用される、吸光度分光法の一形式である。ＦＴＩＲ分光計は、高スペクトル分解能データを、広いスペクトル範囲にわたって同時に収集し得る。本開示の例示的な実施形態では、サンプルの「フィンガプリント」をＦＴＩＲによって取得することは、サンプルのフィンガプリントを吸光度分光法によって取得するための、本明細書で説明されるのと同じ一般的な方法を含み得る。例えば、赤外（ＩＲ）放射が最初に、サンプルを通過させられ得る。ＩＲ放射の一部は、サンプルにより吸収され得、そのＩＲ放射の一部は、通過し得る（透過させられる）。結果として生じるスペクトルは、分子吸収および透過を表し、そのことにより、サンプルの分子「フィンガプリント」を創出する。「フィンガプリント」は、サンプルを組成する原子の結合の間の振動の周波数に対応する吸収ピークを含む。各々の異なる物質は、原子の一意的な組み合わせの構成物となるので、２つの化合物は、厳密な同じＩＲスペクトルを生み出すことは決してなく、そのことにより、定性分析による、異なる種類の物質の、疑いのない識別を可能とする。実際、スペクトル内の吸収ピークのサイズは、存在する物質の厳密な量を指示する。
【００６３】
例示的な実施形態では、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステム（３５６）は、吸光度サブサンプリングシステム（３５４）と実質的に同じ特徴を含み得、透過ディッププローブ（３４２）と、近赤外（ＮＩＲ）源（３４４）と、検出器（３４６）とを含む。しかしながらＦｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステム（３５６）は、追加的な干渉計を、源（３４４）とプローブ（３４８）との間に、サンプルの波長の範囲全体を一度に測定するために含み得る。図１２を確認されたい。様々な実施形態では、チャンバ（３４０）は、石英フロースルーセル／連続流チャンバであり得る。例示的な実施形態では、源（３４４）は、透過ディッププローブ（３４２）に接続される１０００〜５０００ｎｍＮＩＲ源であり得る。源（３４４）は、単色源であり得る。代替的に、ＮＩＲから赤外スペクトルでの他の源（３４４）が使用され得る。一部の実施形態では、源（３４４）は、赤外および／または可視源（通常は、１９０から１０００ｎｍ）を含み得る。個別の実施形態では、透過ディッププローブ（３４２）は、Ｏｃｅａｎ  Ｏｐｔｉｃｓ，Ｉｎｃにより供されるＴＰ３００−Ｓｅｒｉｅｓ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｐｒｏｂｅｓであり得る。図１１Ａを確認されたい。
【００６４】
例示的な実施形態では、図１２Ａで示されるように、赤外エネルギー／ビームが、源（３４４）から干渉計に向けて放出され得る。このビームは次いで、干渉計に進入し得、その干渉計で「スペクトル符号化」が行われ得る。結果として生じるインターフェログラム信号は、次いで、干渉計を、および、チャンバ（３４０）に向かって出ていき得、そのチャンバ（３４０）でそのインターフェログラム信号は、遂行されている分析のタイプに依存する、チャンバ（３４０）内の流体サンプルの表面を透過させられ得る、または、その表面で反射させられ得る。これが、一意的にサンプルの特性である、エネルギーの特定の周波数が吸収されるところである。示されないが、プローブ（３４２）は次いで、結果として生じる出力をサンプルから拾い上げ、この出力を検出器（３４６）に、最終的な測定のために渡し得る。使用される検出器（３４６）は、特別なインターフェログラム信号を測定するように、特別に設計され得る。測定される信号は次いで、デジタル化され、サンプリングシステム（３０４）内のコントローラ（３３２）に送出され得、そのコントローラ（３３２）は、信号を、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換が行われ得る分析的システム（４００）に送出し得る。最終的なＩＲスペクトルを、背景スペクトル（ビーム内のサンプルを伴わない測定）と比較することは、サンプル内にもっぱら存在するスペクトル特徴の識別を可能とし得る。例示的な実施形態では、分析的システム（４００）は、コントローラ（３３２）から受信される信号を、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換赤外算出を使用して復号して、流体サンプルの「フィンガプリント」を取得し得る。
【００６５】
図１３を参照すると、吸光度／蛍光／散乱サブサンプリングシステム（３５８）の概略図が示される。吸光度／蛍光／散乱サブサンプリングシステム（３５８）は実質的に、図８での、本明細書で説明されるサブサンプリングシステム（３３０）と同様の特徴を含み、個別の修正が、プローブ（３４２）、励起源（３４４）、および検出システム（３４６）、ならびに、プローブ（３４２）と検出システム（３４６）との間の追加的な光ファイバケーブル（３４８）のタイプに対して為される。
【００６６】
特に吸光度／蛍光／散乱サブサンプリングシステム（３５８）は、本明細書で説明される蛍光サブサンプリングシステム（３５２）および吸光度サブサンプリングシステム（３５４）の両方の特徴を組み合わせ得る。例示的な実施形態では、吸光度／蛍光／散乱サブサンプリングシステム（３５８）は、反射および／または透過ディッププローブ（３４２）と、プローブ（３４２）に接続される複数個の源（３４４）と、プローブ（３４２）に接続される検出システム（３４６）とを含み得、その検出システム（３４６）は、サンプルを通過する後の源（３４４）からの出力（透過）を測定し得、その場合、入力と出力との間の差が、吸収量、すなわち、サンプルの「フィンガプリント」である。様々な実施形態では、チャンバ（３４０）は、石英フロースルーセル／連続流チャンバであり得る。例示的な実施形態では、源（３４４）は、反射および／または透過ディッププローブ（３４２）に、光ファイバケーブル（３４８）によって独立的に接続される、複数個の源を含み得る。例えば、ＬＥＤ源および／またはＵＶ源が、反射プローブ（３４２）に接続され得、一方で、１０００〜５０００ｎｍＮＩＲ源が、透過ディッププローブ（３４２）に接続され得る。個別の実施形態では、透過ディッププローブ（３４２）は、Ｏｃｅａｎ  Ｏｐｔｉｃｓ，Ｉｎｃにより供されるＴＰ３００−Ｓｅｒｉｅｓ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｐｒｏｂｅｓであり得る。図１１Ａを確認されたい。例示的な実施形態では、反射プローブ（３４２）は、Ｏｃｅａｎ  Ｏｐｔｉｃｓ，Ｉｎｃにより製造される高級グレード反射プローブであり得る。図１０Ａを確認されたい。様々な実施形態では、検出システム（３４６）は、源（３４４）と比較される、結果的に生じる波長の強度を測定するために、ＣＣＤ、または、スペクトルフィルタを伴うフォトダイオードのセットを利用し得る。例実施形態では、複数個の源（３４４）の使用は、プローブ（３４２）に接続される追加的な光ファイバケーブル（３４８）を要し得、各々のケーブル（３４８）に対する複数個の「目」、すなわち、各々のタイプの分光法システムに対する、サンプルからのフィンガプリントデータの検出のための、検出システム（３４６）内のフォトダイオードの異なるセットが使用される。追加的な光ファイバケーブル（３４８）を使用することは、異なるタイプのフィンガプリントデータの測定を可能とすることを、励起源（３４４）波長に対するスペクトルフィルタをケーブル（３４８）に適用することを、または適用しないことを選ぶことにより行い得る。
【００６７】
本明細書で説明される個別の実施形態は、油の分析に言及するが、本明細書で説明される冷却システム（３０２）、サンプリングシステム（３０４）、および／または分析的システム（４００）を含む、本明細書で説明されるような流体分析システム（１００）は、水を含む、他のタイプの流体の特質を分析するために使用され得る。例示的な実施形態では、本明細書で説明される流体分析システム（１００）は、水分析システム（１００）であり得る。この水分析システム（１００）の実施形態では、水は、流体に関するリアルタイムデータを取得するために水源（２００）、例えば貯水場から、冷却システム（３０２）内へと、および／または、直接的にサンプリングシステム（３０４）内へと経路設定され得る。例えば水は、微生物、硝酸塩、およびヒ素の存在を決定するために、本開示の実施形態で分析され得る。
【００６８】
様々な実施形態では、水分析システム（１００）の冷却システム（３０２）、サンプリングシステム（３０４）、および／または分析的システム（４００）は、本明細書で説明される油分析システム（１００）と実質的に同じ特徴を含み得る。しかしながら、一部の実施形態では、水分析システム（１００）の冷却システム（３０２）は、フィルタ（３２０）を含まないことがある。油分析システム（１００）でのように、冷却システム（３０２）は、水分析システム（１００）では、水が、サンプリングシステム（３０４）によって分析するために充分に低い温度である場合、利用されないことがある。様々な実施形態では、水分析システム（１００）のサンプリングシステム（３０４）は、粘度計（３２８）を含むことがあり、または、含まないことがある。
【００６９】
油分析システム（１００）および水分析システム（１００）を含む流体分析システム（１００）は、特定の構成／特徴／用途を有するように、図１から１３で示され、本明細書で説明されるが、これらのシステムは、これらの個別の構成／特徴／用途に制限されず、他の構成／特徴／用途が、様々なタイプの流体の分析を実行するのに適するように利用され得る。
【００７０】
図１４を参照すると、ナノチッププラグ（１０３２）を伴う流体分析システム（１０００）の代替的実施形態の概略図が示される。流体分析システム（１０００）は、雌管用ねじ入口（１０１６）および出口（１０１８）を有する筐体（１００２）を含み得る。例示的な実施形態では、筐体（１０００）は、４５．７２ｃｍ（１８インチ）×４５．７２ｃｍ（１８インチ）×１５．２４ｃｍ（６インチ）の金属筐体であり得、入口（１０１６）および出口（１０１８）は、６．３５ｍｍ（１／４インチ）の入口および出口であり得る。様々な実施形態では、筐体（１００２）の入口は遮断弁（１０２０）を含み得、その遮断弁（１０２０）は、安全（ラインが回路内で漏れを起こしている事例での）のための、および／または、筐体（１００２）上で、システム（１０００）をシャットダウンする必要なしに実行されることを必要とし得る保全のための設計に組み入れられるものである。加えて筐体（１００２）は、リセットスイッチ（１０１４）を１つの側部上に含み得、そのリセットスイッチ（１０１４）は、油交換が実行された後の、油分析のための新しいベースラインを確立するための、エンジン／機器の手動リセットのためのものである。
【００７１】
筐体はさらに、最高で３６個の流体分析センサを制御する能を伴うコントローラ（１０１２）を含み得る。流体分析センサは、筐体（１００２）の中に装着され得る。例えば筐体（１００２）は、複数個のタイプの油分析センサを含み得、それらの油分析センサは、以下の特質：油特質監視能力、ならびに／または、特定の摩耗金属（１０２２）、水分レベル（１０２４）、微粒子総数（１０２６）、粘度（１０２８）、ＴＡＮ、ＴＢＮ、硝化、硫酸化、外国油、溶媒、グリコール、すす、溶存気体、および／もしくは油添加剤消耗（Ｚｎ、Ｍｏ、Ｐｈ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｂａ、Ｎａ）の識別を伴うセンサを含む、ただしそれらに制限されないものである。例えば、図１４を確認されたい。センサは、データを２秒から数分ごとにコントローラ（１０１２）に伝達するようにプログラムされ得、５年の、またはより長いライフスパンを伴う。一部の実施形態では、置換が要される場合に、容易に交換可能であり得るセンサが設けられ得る。センサを置換するために、組み入れの遮断弁（１０２０）を遮断し、前面カバーパネルを開き、センサを緩めてコントローラ（１０１２）から外し、センサを緩めて雌管用ねじから外す。留め具を外されると、新しいセンサを、置換し、同じ様式で再度取り付ける。コントローラ（１０１２）は、自動的に、新しいセンサを認識し、データを収集することを開始するように構成され得る。
【００７２】
一部の実施形態では、筐体（１００２）は電気ポンプを含み得、その電気ポンプは、油を、取り付けられた機器／エンジンの外に取り出し、油を、筐体（１００２）を通り、機器／エンジンに帰るように押出し得るものである。ポンプは、１２０ｖ、２４０ｖ、または４８０ｖ電気ポンプであり得る。筐体（１００２）は、組み入れの圧力低減弁を、入口圧力ライン上にさらに含み得る。例示的な実施形態では、圧力低減弁は、油が、筐体（１００２）を通り、機器／エンジンに帰るように進む前に、油圧を３４４８００００Ｐａ（５０００ｐｓｉ）から３４４８００Ｐａ（５０ｐｓｉ）まで下に低減し得る。
【００７３】
様々な実施形態では、筐体（１００２）は１ミクロン油フィルタを含み得る。油は、機器の油の延長される寿命の有効性を確認し、その延長される寿命を確実にするための、個別のシーケンスでのシステム（１０００）を通って流動し得る。実施形態では、システム（１０００）は、以下の順序で構成され得る：摩耗金属センサ（１０２２）、水センサ（１０２４）、粒子総数センサ（１０２６）、粘度センサ（１０２８）、油パラメータセンサ、１ミクロン油フィルタ、粒子総数センサ、油パラメータセンサ。このシーケンスは、機器の油純度を決定する際に重要であり得、なぜなら、１ミクロンフィルタは、油内の粒子総数および水分含有量を変化させ得るからである。システム（１０００）は、油が１ミクロンフィルタを渡る前に、摩耗金属、水、粒子総数、粘度、およびパラメータを外挿し得る。１ミクロンフィルタの前および後の読み取り値の間の差を算出する、システム（１０００）の能は、高精度の油品質測定および油寿命予測的算出を可能とし得る。これらの読み取り値は、１ミクロンフィルタの両側に関するものであり得るので、油および機器コンディションの真の読み取り値は、その読み取り値において如実に表され得る。読み取り値をこの順序で、１ミクロンフィルタの両側に関してとることは、したがって、油のライフサイクルおよび機器コンディションの予測可能性をさらに改善し得る。
【００７４】
例示的な実施形態では、システム（１０００）は、筐体（１００２）に接続されるノード筐体（１００４）をさらに含み得る。図１４を確認されたい。ノード筐体（１００４）は、衛星、セル電話、またはＷｉ−Ｆｉ接続性のためのアンテナを伴う、３０．４８ｃｍ（１２インチ）×３０．４８ｃｍ（１２インチ）×１５．２４ｃｍ（６インチ）の耐候性筐体であり得る。ノード筐体（１００４）は、最高で６つの異なるデータ入力を１つのアカウントに持ち込み得る。各々のデータポイントは、別個の筐体（１００２）に関係し得、その筐体（１００２）は、ノード筐体（１００４）に帰るようにハードワイヤードであり得る。６つのハードワイヤード筐体に加えて、システム（１０００）は、他のシステム（１０００）と一体で、最高で３６個の異なるシステム（１０００）に対してピギーバックされ得、ノード筐体（１００４）での１つの接続内に帰るように経路設定し得る。この個別の構成は、システム（１０００）が、１つの通信ノードを複数個の筐体（１００２）／システム（１０００）に対して有するのみであることを可能とし、利用者に対する多大なコスト利益を提供し、システム（１０００）の、より容易な、および、よりすっきりとした設置を可能とし得る。ノード筐体（１００４）は、衛星／Ｗｉ−Ｆｉ／セルタワーアンテナに対する接続（１００８）、ならびに、電力ポートおよび／またはＥｔｈｅｒｎｅｔ／ＨＤＭＩポート（１０１０）をさらに含み得る。
【００７５】
ノード筐体（１００４）は、頑丈なノード（１００６）を装備され得、そのノード（１００６）は、センサ入力を計算およびプロセッシングするための、ならびに、重大告知能をテキストまたは電子メールによって中継するための、カスタムプログラミングおよびアルゴリズムのためのものである。プログラミングおよびアルゴリズムは、以下のもの：特定の摩耗金属、水分レベル、微粒子総数、粘度、ＴＡＮ、ＴＢＮ、硝化、硫酸化、外国油、溶媒、グリコール、すす、溶存気体、および／または油添加剤消耗（Ｚｎ、Ｍｏ、Ｐｈ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｂａ、Ｎａ）に対する油分析読み取りを含み得る。カスタムプログラミングはさらに、ユーザ決定されるプリファレンスにより確立されるように、または、ユーザ決定されるプリファレンスが、ノード（１００６）内にプログラムされずに存しない場合、ＮＩＳＴ（米国国立標準技術研究所）油分析標準により決定されるように、即時告知をユーザに、クリティカルレベルが達せられる瞬間に送出し得る。プログラミングおよびアルゴリズムは、ユーザに、やがて来る予防的保全を告知し得る、ノード（１００６）の設計に組み入れられる予測的能を有し得る。
【００７６】
様々な実施形態では、システム（１０００）のネットワーキング能力は、筐体（１００２）を一体にピギーバックするシステム（１０００）の能に起因して、事実上無制限であり得る。ネットワーキング特徴は、（ｉ）最高で３６個の筐体（１００２）を、１つのノード筐体（１００４）に伸びるようにデイジーチェーン接続すること、または、（ｉｉ）最高で３６個の筐体（１００２）を、ノード筐体（１００４）内に直接的に配線することを含む。これらの複数個の筐体（１００２）がデータをノード筐体（１００４）内に伝送していれば、システム（１０００）は、制限なしの数のデータポイントをアカウントに組み合わせ得、そのアカウントは、ユーザにより、１日２４時間および週７日（２４×７）を原則として、任意のインターネット接続されるデバイスによってアクセス可能であり得る。このことは、ユーザに、そのユーザの機器／エンジンの監視および保全に対する最大限の制御をもたらし得る。
【００７７】
本開示の例示的な実施形態では、油は、機器から、本明細書で説明されるシステムを通り、機器に帰るように再度経路設定され得る。油がシステムを通って流動していれば、摩耗金属、水分レベル、微粒子総数、粘度、ＴＡＮ、ＴＢＮ、硝化、硫酸化、外国油、溶媒、グリコール、すす、溶存気体、および／または油添加剤消耗（Ｚｎ、Ｍｏ、Ｐｈ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｂａ、Ｎａ）、および／または油温度報告が、最高で２秒ごとに検査およびロギングされ得る。一部の実施形態では、追加的なセンサが、放出監視のために追加され得る。各々の異なる測定が、特定のセンサによって、各々の分析データポイントに対して成され得る。データが、本明細書で説明される筐体（１００２）に組み入れられるコントローラ（１０１２）内に収集され得る。コントローラ（１０１２）は、データをノード（１００６）に伝送し得る。例示的な実施形態では、ノード（１００６）は、小さなＬｉｎｕｘ（登録商標）ベースのコンピュータであり得る。ノード（１００６）は、コントローラ（１０１２）からのセンサ入力を計算およびプロセッシングするために、ならびに、重大告知を中継するために、カスタムアルゴリズムによってプログラムされ得る。ノード（１００６）は次いで、最良の利用可能な方法：Ｅｔｈｅｒｎｅｔケーブル、Ｗｉ−Ｆｉ、セル電話信号、または衛星信号によって、データを伝送し得る。
【００７８】
このデータが伝送されると、そのデータはクラウド内に記憶され得、データは、ユーザに対して、そのユーザのコンピュータ、タブレット、または電話からアクセスするように、難なく利用可能であり得る。インターネット信号が途絶する場合、ノード（１００６）は、６０ギガバイトハードドライブを付けられ得、そのハードドライブは、情報を、インターネット信号が回復されるまで記憶し得る。インターネットが回復されると、ノード（１００６）は、自動的に、データのすべてをクラウドベースのストレージにダンプし得る。システムから集められたクリティカル情報が存する場合、ユーザは、テキストまたは電子メールによって告知され得る。ユーザは、そのユーザのアカウントに、カスタム設計されたダッシュボードによってログインし得、そのためそのユーザは、監視されているすべての機器およびデータポイントを確認し得る。カスタムダッシュボードおよびアラートは、ユーザにより、そのユーザの個々の必要性を満たすように決定され得る。アラートは、ユーザに、電子メールまたはテキストメッセージによって、自動的にシステムアルゴリズムから送出され得、それらのシステムアルゴリズムは、特定のデータポイントに対してプログラムされ得るものである。オンラインダッシュボードは、ウェブベースであり得、インターネット接続を有する任意のデバイスからアクセスされ得る。ダッシュボードは、ユーザがコンピュータ／ウェブブラウザからログインしていない場合、自動的にデータを、例えば、タブレットおよび／またはセル電話観視に対して、縮約および積重し得る。
【００７９】
このシステム（１０００）が設置され、パラメータがノード（１００６）内にプログラムされてしまえば、ユーザは完全に、供給者から、そのユーザの機器の管理および保全において独立的であり得る。利用者が完全に、いずれの油ラボ、油専門家、郵便会社、および／または、油サンプルを扱う技術者からも独立的であることは、利用者に、システムプロセスの間、このクリティカルデータのヒューマンエラーまたは時間遅延がないことの保証を与える。さらに、ユーザの必要性が進展する場合、追加的なデータポイントが、ノード（１００６）内に、要される場合プログラムされ得る。利用者が、独特なタイプの油を使用する、または、システム（１０００）が何らかの主要構成要素を組み入れのセンサから読み取るときにカスタム告知を欲する場合、システム（１０００）は、その利用者の必要性に対してカスタムプログラムされ得る。このタイプのカスタムプログラミングは、所定の主要要素が監視されることを要するエンジン製造者を有する、より大きな利用者にとって重要であり得る。
【００８０】
一部の実施形態では、本明細書で説明されるシステム（１０００）は、機器の複数個の部分品からサンプリングするリアルタイム油分析を実行するために使用され得る。機器の複数個の部分品からサンプリングすることは、カスタマイズされる多流動制御弁（ｍｕｌｔｉ−ｆｌｏｗ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｖａｌｖｅ）によって遂行され得、それらの多流動制御弁は、油が、同じタイプの油を使用する機器の複数個の部分品から取り込まれることを可能とし得るものである。実施形態では、機器の部分品は、互いおよびシステム（１０００）と同じ近さで配置され得る。他の実施形態では、機器の部分品は、互いおよびシステム（１０００）から、より遠く離れて／遠隔に配置され得る。
【００８１】
多流動制御弁は、本明細書で説明されるようなカスタム設計されたダッシュボードによって制御され得る。多流動制御弁は、マニホルド制御弁接続として構成され得る。流動制御弁は、入口多流動制御弁および／または出口多流動制御弁であり得る。システム（１０００）は、一時に１つのエンジンのみから、本明細書で説明される入口弁によって、油が、筐体（１００２）内に流動することを可能とするようにプログラムされる、入口多流動制御弁を含み得る。システム（１０００）は、本明細書で説明される出口弁、および、同じ機器に帰るように伸びる戻しラインによって、油が、その油が抜かれた元の同じエンジンに戻されることを可能とするようにプログラムされる、出口多流動制御弁をさらに含み得る。例示的な実施形態では、分析が２から５分の期間にわたって為されると、入口弁はオフに切り替わり得、その時間にシステムは、別の弁に、サンプリングシーケンスでプログラムされたものであり得る、機器の次の部分品に対して開くように告知するようにプログラムされ得る。一部の実施形態では、６０から１８０秒の遅延が、新しい弁の開放と、システム（１０００）が読み取り値をとることを開始することとの間に発生し得、そのことは、システム（１０００）に送り込むラインを洗浄するためのものである。他の実施形態では、機器の異なる部分品の間で変化させることのこのシーケンスは、機器の部分品につき、数分ごとにから、１時間に１回まで、利用者の必要性に応じてプログラムされ得る。
【００８２】
例示的な実施形態では、システム（１０００）が読み取り値を、エリア内の各々の異なるモータ／機器からとっていれば、そのシステム（１０００）は、次いで、比較アルゴリズムを、本明細書で説明される別個のカスタム設計されたダッシュボードで作動させ、そのことにより、異なる機器からの油の比較分析を実行して、どのエンジンが、最も効率的に作動しているものであり得るか、ならびに、どのエンジンが、付帯的な注意、修正、および／またはサービスを必要とするものであり得るかを決定するように構成され得る。詳細な報告は、利用者が、機器の異なる部分品での効率に関する何らかの問題を特定し、実在したことを利用者が知らなかったことがある何らかの問題を解決することを可能とし得る。さらに、この報告はさらに、利用者が、自分自身で、どのエンジンが、最も効率的に作動しているか、および、どのエンジンが、置換されることを必要とし得るかを決定することを可能とし得る。
【００８３】
個別の実施形態では、システム（１０００）は、流体のリアルタイム油分析を、流体が、本明細書で説明されるようないくつかのセンサ（１０２２、１０２４、１０２６、１０２８）を通過した後に実行するために、ナノチッププラグ（１０３２）技術を追加導入され得る。図１４を確認されたい。図１５は、ナノチッププラグ（１０３２）の内部構成要素の例解図である。ナノチッププラグ（１０３２）は、スペクトルスキャナ／分光計（１０３４）を利用して、任意の産業用油の分子組成およびコンディションを、瞬間的および連続的にスキャンし、ユーザに通知し得る。本明細書で説明されるように、異なるタイプの流体／物質は、それら自体の「フィンガプリント」を有し、ナノチッププラグ（１０３２）は、これらの物質の間の差を読み取り、分析し、流体のこの「フィンガプリント」情報を、分光法によって取得し得る。例示的な実施形態では、ナノチッププラグ（１０３２）は、おおよそ２．５４ｃｍ（１インチ）×２．５４ｃｍ（１インチ）より少ないサイズを有し得る。他の実施形態では、ナノチッププラグ（１０３２）は、リアルタイム油分析を実行するための、他のサイズおよび構成を有し得る。本開示の実施形態は、油およびガス、海事、航空宇宙、行政、農業、水、廃水、潤滑油、油圧油、ギヤ油、冷却剤、その他を含む、ただしそれらに制限されない、種々の産業および用途を包含し得る、いくつかの異なるオプションを提供する。本明細書で説明されるシステムの実施形態は、任意のタイプの産業用流体とともに稼働することができ得る。
【００８４】
例示的な実施形態では、ナノチップ油プラグ（１０３２）は、ナノチップおよび分光計（１０３４）を油プラグに統合することにより、リアルタイム油分析のために使用され得る。例えば、図１５を確認されたい。油プラグは、分析されている流体にアクセスし得る任意のプラグであり得る。例示的な実施形態では、エンジン／機器内の既存の油プラグが取り外され得、ナノチップ油プラグ（１０３２）が、エンジン／機器上へと、既存の油プラグの代わりに設置され得る。
【００８５】
本開示の実施形態は、本明細書で説明されるようなデータベースを、本明細書で説明されるシステムと連関して、さらに利用し得る。例示的な実施形態では、個別のエンジン［例えば、Ｃａｔｅｒｐｉｌｌａｒ  Ｃａｔ（登録商標）３５１６Ｂディーゼル発電機］内の、個別のタイプの油［例えば、Ｓｈｅｌｌ  Ｒｏｔｅｌｌａ（登録商標）１５Ｗ−４０］のサンプルの「フィンガプリント」が、ナノチッププラグ（１０３２）を伴うシステム（１０００）によって分析および収集され得る。この「フィンガプリント」情報は次いで、本明細書で説明されるようなノード（１００６）に伝送され得、そのノード（１００６）は次いで、この情報を、本明細書で説明されるようなデータベースに、本明細書で説明されるシステムの任意のものによって伝送し得る。データベースは次いで、その個別のタイプの油、および、その油のコンディションに対して、このフィンガプリント情報を、データベースに記憶される既存の情報と比較し得、それらのコンディションは、分析されている油内の何らかの摩耗金属の存在を含む、ただしそれに制限されないものである。個別の実施形態では、ノード（１００６）は、クラウドに接続し、比較分析アルゴリズムを、このフィンガプリント情報と、同じタイプの油に対するデータベース上の既存の情報との間で作動させて、この個別の油サンプルの正確な組成を決定し得る。そのようにすることは、摩耗金属の存在を含む、ただしそれに制限されない、この油サンプル内のいくつかのコンディションの存在の検出、および、エンジンに関する任意の個別の問題の診断法を可能とし得る。例示的な実施形態では、現在および既存のリアルタイムデータの、比較および分析を必然的に含むこのプロセスは、約２から３０秒かかるのみであり得る。システム（１０００）／データベースは次いで、この比較分析からの結論を、情報を要求する利用者に中継し得る。実施形態では、この情報は、電子メール、テキスト、ウェブサイトソフトウェア、および／または、そのような情報を伝達することの任意の他の利用可能な方法によって、利用者に送出され得る。
【００８６】
新しいスキャンを、サンプルスキャンの既存のデータベースと比較することにより、システム（１０００）は、流体サンプルのコンディションを瞬間的に提供し得る。一部の実施形態では、システム（１０００）は、追加的なサンプルタイプを、それらが利用可能となるようにスキャンおよび追加し、したがって、総合的なシステムの検出する能の精度を増大することにより、連続的に伸張され得る。データベースは、インターネット、セル電話信号、衛星接続、および／または、外部源への任意の他の利用可能な接続によってアクセスされ得る。様々な実施形態では、データベースは、本明細書で説明されるようなニューラルネットワークでの「訓練」によって伸張され得る。
【００８７】
図１６は、本明細書で説明されるナノチッププラグ（１０３２）を伴う流体分析システム（２０００）の代替的実施形態の概略図である。示されるように、本明細書で説明されるナノチッププラグ（１０３２）を伴う流体分析システム（２０００）は、エンジンに油圧ガレー（ｇａｌｌｅｙ）を設置し、オイルフィラネックに帰るようにエンジンをバイパスするように構築され得る。バイパスループでは油は、機器流体アクセスポイントＹから、プログラマブル流動制御弁（２００２）を通るように流動させられ得る／経路設定され得る。流動制御弁（２００２）は、油がシステム（２０００）を通って流動することを可能とするように、開閉するようにプログラムされ得る。油は、弁（２００２）がスキャンの間閉じられると、システム（２０００）内で定常的であり得る。このオプションは、油をスキャンするためのより詳細な油サンプルを、その油が、安定的であり、例えば、３４４８００Ｐａ（５０ｐｓｉ）で流動していない間に可能とするために、追加され得る。スキャンが完了すると、弁（２００２）は、開き、次のサンプリング時間まで、油がシステム（２０００）を通って流動することを可能とし得る。例示的な実施形態では、この次のサンプリング時間は、３０秒ごともの速やかさで発生し得る。しかしながら、このシステム（２０００）は、サンプルを任意の他の時間で、必要に応じて、とるように構成され得る。
【００８８】
油は、利用可能な油／流体圧力が存しないときに圧力を提供するためのポンプ（２００４）を通るように経路設定され得る。図１６を確認されたい。様々な実施形態では、油は次いで、その油がナノチッププラグ（１０３２）に達する前に、油のサンプリングのために設置される、圧力低減弁（２００６）、油冷却器（２００８）、および押しボタン油サンプル弁（２０１０）を通るように経路設定され得る。油冷却器（２００８）は、システム（２０００）を通るように経路設定されている油が熱すぎる場合、インラインで使用され得る。ナノチッププラグ（１０３２）から、油は、より詳細な分析を可能とし、エンジン油寿命をさらに延ばすことを、油サンプルの付帯的なろ過によって行うために、１ミクロンバイパス油フィルタ（２０１４）へと経路設定され得る。例示的な実施形態では、別のナノチッププラグ（１０３２）が、１ミクロンバイパス油フィルタ（２０１４）の後に追加され得る。１ミクロン油フィルタ（２０１４）は、バイパスループのインラインであり得、比較するために、ならびに、どれだけ良好にろ過が実行しているか、および、どれだけ厳密にフィルタ（２０１４）が流体／油サンプルに影響を及ぼしているかを決定するために、流体／油がフィルタ（２０１４）を通過する前および後でスキャンし得る。この個別の構成は類のないものであり、なぜなら、この追加的なナノチッププラグ（１０３２）が追加されると、サンプルの前および後の読み取り値が、比較および分析され得、そのデータは次いで、油の寿命を延ばすために、および、フィルタ（２０１４）が油に関して有しているものであり得る測定可能な影響を提供するために使用され得るからである。対照的に、油フィルタ（２０１４）の測定可能な影響を、リアルタイムで、既存のシステムで示すことは、事実上不可能である。機器の流体戻し点Ｚ内への、エンジンのオイルフィラネックに帰る途中で、油は、別の押しボタン油サンプル弁（２０１０）を通過させられ得る。
【００８９】
流体分析システム（２０００）は、サンプルを集める、および／または、サンプルからの関連性のあるデータをデータベースに追加するために使用され得る。流体分析システム（２０００）は、本明細書で説明されるようなノードに接続され得、サンプルからのデータをそのノードに転送し得、そのノードは次いで、データを、本明細書で説明されるようなデータベースに伝送し得る。データベースは、クラウド内に、または、任意の知られる外部デバイス内に配置され得る。一部の実施形態では、ノードそれ自体が、データベースを保有し得る。
【００９０】
図１７は、本明細書で説明されるような、サンプリングシステム（３０４）および／または冷却システム（３０２）のコントローラ（３３２）内の関係付けられるソフトウェアを含む、冷却システム（３０２）およびサンプリングシステム（３０４）を使用する、本明細書で説明されるような流体分析システム（１００）のフローチャートである。図１７で説明される、流体分析システム（１００）、冷却システム（３０２）、およびサンプリングシステム（３０４）は、それらの様々な実施形態を含む、本明細書で説明される装置、システム、および方法を使用して実現され得る。図１７で示されるように、流体分析システム（１００）は、以下のステップを含み得る。
【００９１】
例示的な実施形態では、サンプリングシステム（３０４）のコントローラ（３３２）のソフトウェアは、最初に、自己診断チェックを作動させて、励起源（３４４）および／または弁（３１２、３１４）が動作可能であるかどうか、ならびに、冷却システム（３０２）およびサンプリングシステム（３０４）からの何らかのエラーコンディションに対して決定し得る。初期自己診断チェックがエラーコンディションを示す場合、コントローラ（３３２）は、これらのエラー／故障、および、任意の関係付けられる故障コードを分析的システム（４００）に報告し、励起源（３４４）がパワーオフされること、および、すべての弁（３１２、３１４）が閉じられることを確実にし得る（可能である場合）。初期自己診断チェックが何らのエラーコンディションも示さない場合、サブサンプリングシステム（３３０）がパワーオンされ得る。再び、エラーコンディションが生起する場合、コントローラ（３３２）は、これらのエラー／故障、および、任意の関係付けられる故障コードを分析的システム（４００）に報告し、励起源（３４４）がパワーオフされること、および、すべての弁（３１２、３１４）が閉じられることを確実にし得る（可能である場合）。エラーコンディションが、サブサンプリングシステム（３３０）のパワーオンに基づいて生み出されない場合、コントローラ（３３２）は、圧力低減器弁（３０８）、冷却器（３２４）、温度センサ（３１０）、および２ウェイソレノイド弁（３１２）のアクションに関係する、本明細書で説明される温度ループを閉じ、流体戻しおよび流体出弁（３１４）を開き、冷却器（３２４）およびファン（３７０）を、流体を冷却するようにイネーブルにするように、冷却システム（３０２）への信号を送出し得る。
【００９２】
温度＞４０℃である場合、油は、さらなる冷却のために、本明細書で説明されるように、冷却器（３２４）に帰るように再度経路設定され得る。温度≦４０℃である場合、流体がサンプリングシステム（３０４）へと通ることを可能とするように、バイパス弁（３１２）が開かれ得る。サンプリングシステム（３０４）に入ると、コントローラ（３３２）は、長さパラメータを使用して、総合的な循環時間を算出し、タイマを始め得る。特に、複数個の流体源（２００）が存し、１つの源（２００）が、別の源（２００）から有意に、より遠く離れている場合、サンプリングシステム（３０４）は、サブサンプリングシステム（３３０）が汚染されないことを確実にするために、流体をより長い時間の間循環させなければならないことがある。タイマが満了していない場合、コントローラ（３３２）は、サンプリングシステム（３０４）の流出／戻しラインに配置されるセンサ／トランスデューサ（３０８）を利用して、流入圧力と流出圧力との間の圧力比較を実行して、漏れの存在を識別するのに、有意な十分な降下が実在するかどうかを決定し得る。そうである場合、コントローラ（３３２）は、この故障、および、任意の関係付けられる故障コードを分析的システム（４００）に報告し、励起源（３４４）がパワーオフされること、および、すべての弁（３１２、３１４）が閉じられることを確実にし得る（可能である場合）。
【００９３】
流入圧力と流出圧力との間の差が有意でない場合、コントローラ（３２２）は、および、タイマが満了した場合、コントローラ（３３２）は、本明細書で説明されるように、すべての弁（３１２、３１４）を、流体の運動を停止するように閉じ、流体のサンプリングを、サンプリングシステム（３０４）を使用して始め得る。様々な実施形態では、サンプリングシステム（３０４）は次いで、本明細書で説明されるような流体サンプル獲得を始め、粘度計（３２８）を使用して、流体の粘度測定値を取得し、および／または、温度センサ（３１０）を使用して、本明細書で説明されるように、流体の温度を測定し得る。例示的な実施形態では、サンプリングシステム（３０４）は次いで、各々のサンプルタイプの１３から２０個のサンプルをとり、これらのサンプルデータセットをコントローラ（３３２）に送出し得、そのコントローラ（３３２）は次いで、本明細書で説明されるように、サンプルデータセットを分析的システム（４００）に送信し得る。
【００９４】
様々な実施形態では、コントローラ（３３２）は、その循環を終了するように、冷却システム（３０２）への信号を送出し得る。例えばファン（３７０）は、本明細書で説明されるように、冷却器（３２４）が周囲空気温度に達するときに終止し得る。流体がサンプリングシステム（３０４）により、妥当なようにサンプリングされると、流体は、サンプリングシステム（３０４）から冷却システム（３０２）へと帰るように経路設定され得る。この戻しを手助けするために、コントローラ（３３２）は、必要に応じて、流体を冷却システム（３０２）内へとサンプリングシステム（３０４）から帰るように押出／重力排出するための圧力が存しない場合、空気が、ラインをパージし、流体の戻しをスピードアップさせることを可能とするように、冷却システム（３０２）内の戻し空気弁（３２２）を開き得る。コントローラ（３３２）は次いで、本明細書で説明されるタイマが満了したかどうかを決定し得る。そうである場合、コントローラ（３３２）は、空気弁（３２２）を閉じ、サブサンプリングシステム（３３０）および／またはサンプリングシステム（３０４）をパワーオフし得る。
【００９５】
図１８は、本明細書で説明される、コマンドおよび制御システム（４０６）と、データベース（４０２）とを含む、本明細書で説明されるような分析的システム（４００）のフローチャートである。図１８で説明される、分析的システム（４００）、コマンドおよび制御システム（４０６）、ならびに／またはデータベース（４０２）は、それらの様々な実施形態を含む、本明細書で説明される装置、システム、および方法を使用して実現され得る。
【００９６】
本明細書で説明されるように、コマンドおよび制御システム（４０６）は、流体の送信されるサンプルデータセットを受信し、そのサンプルデータセットを、ニューラルネットワークモデルのセットによって、予測分析のためにプロセッシングし得る、ホストされるソフトウェアシステムであり得る。ニューラルネットワークモデルは、分析されることになる任意のタイプの流体を対象とするように構成され得る。サンプル分析の、結果として生じる出力は、送信される流体、プロセッシングされるネットワーク、および、与えられるネットワークモデルに対する統計的パーセンテージ精度に依存的であり得る。
【００９７】
スペクトルサンプルからの出力は、スペクトル波として知られる。これは、座標点、ｘ（通常は、波長、または、Ｒａｍａｎでは、シフトに対する）およびＹ（通常は、その波長点で確認される強度値）のセットとして視覚化され得る。データ（点）のこれらのグラフは、次いで、分析的システム（４００）にアップロードされ得、その分析的システム（４００）で、そのデータは、ニューラルネットワークモデルに対して、明確な識別およびシステム予測のために、記憶、評価、および提示され得る。スペクトルサンプルが何らかのコンテキストを有するために、流体サンプルを受信する前に、ベースラインが特定のニューラルネットワークに対して確立され得るように、既知のサンプルが取得されなければならない。ニューラルネットワークは、３つの層：入力層、隠れ層、および出力層からなり得、各々の層は、１つまたは複数のノードを含み、情報がノードの間を流動する。
【００９８】
サンプルのタイプが識別され得ない場合、ニューラルネットワークは「訓練」を要し得、その「訓練」はすなわち、サンプルの識別を支援し、結果として生じるニューラルネットワークモデルを強化するための、サンプル／サブサンプリングシステム（３３０）のタイプと関連付けられる、既知のパラメータの入力することである。ニューラルネットワークモデルは、ニューラルネットワークのナレッジを表す。本明細書で説明されるように、ニューラルネットワークモデルは、既知のデータセットから創出され得る。それゆえに、サンプルが送信されるとき、そのためにサンプルが収集されたパラメータが、識別のために使用するための個別のニューラルネットワークを識別するために要され得る。例えば、本明細書で説明される流体分析システム（１００、１０００、２０００）に対するニューラルネットワークは、パラメータの以下のセットにより定義され得、そのセットは、使用されるサブサンプリングシステム（３３０）のタイプ、電磁放射の波長（または、それが単色であるかどうか）、粘度、温度、および圧力を含み、ただしそれらに制限されない。これらのパラメータは、ネットワーク、および、その後続のモデルを定義し得る。既知のデータセット、すなわち、上記の決定されるパラメータと組み合わされる、ｘ  ｐｐｍのｙ個の要素を伴う、流体（例えば、清浄油）のスペクトルサンプルが、ネットワークの「訓練」、および、モデルの創出を可能とし得る。ニューラルネットワークへと訓練され得る、既知の（良好な）データが多いほど、不明のサンプルを識別することの精度および成功率は高い。例示的な実施形態では、ニューラルネットワークモデルを構築することは、莫大な計算リソースの使用を要し得る。そのために、これらのモデルの構築することは、クラウド内の分析的システム（４００）で発生し得、モデルは可能性として、オンボード分析が要される場合、サンプリングシステム（３０４）にプッシュされる。
【００９９】
例示的な実施形態では、ユーザは、例えば、コンピューティングデバイス内のウェブアプリケーション（ＨＴＴＰ／ＨＴＴＰＳ）によって、本明細書で説明される、任意のタイプの暗号化された接続を通して、分析的システム（４００）にアクセスする、および／または、分析的システム（４００）を修正し得る。例示的な実施形態では、ユーザは、データベース（４０２）にログインし得、彼／彼女の役割およびセキュリティ許可に基づいて、利用可能なサンプリングシステム（３０４）のダッシュボード、メッセージ（サンプルに基づくいずれかの予測分析メッセージ）、エラーメッセージ、および／または訓練要求メッセージを示され得る。様々な実施形態では、ユーザは、特定のサンプリングシステム（３０４）を選択し、サンプリングシステム（３０４）とインタラクションし、サンプリングシステム（３０４）に、分析を実行し、流体サンプルを取得するように要請し、システム（３０４）を構成し（すなわち、自動化されるサンプリング時間フレームをセットアップし）、システム（３０４）から来るリアルタイムパラメータ（例えば、温度、サンプルがとられた最後の時間、圧力、流体温度、その他）を分析し得る。一部の実施形態では、ユーザはさらに、新しいサンプリングシステム（３３０）をクライアントに追加し得る、および／または、既存のサンプリングシステム（３３０）を認可解除（ｄｅ−ａｕｔｈｏｒｉｚｅ）もしくはシャットダウンし得る。ユーザはさらに、利用可能場合、ソフトウェア更新をサンプリングシステム（３０４）および／もしくは冷却システム（３０２）に発し、分析的ニューラルネットワーク、および、関係付けられるネットワーク統計を観視し、さらに、既知の良好なサンプルの数、成功裏の識別のパーセンテージ、精度しきい値を観視し、ならびに／または、再訓練もしくはモデル診断を強制し得る。
【０１００】
図１８に帰って参照すると、分析的システム（４００）は、以下のステップを含み得る。分析的システム（４００）の、コマンドおよび制御システム（４０６）は、最初に、分析されている流体の送信されるサンプルデータセットをコントローラ（３３２）から受信し得る。図１７を確認されたい。これらのサンプルデータセットの受信に基づいて、コマンドおよび制御システム（４０６）は、最初に、サンプルと関連付けられる、クライアント／システム情報およびサンプリングシステム（３０４）構成を検索し得る。クライアント／システム情報およびサンプリングシステム（３０４）構成が、送信されるサンプルデータセットから検索され得ない場合、システム（４００）は「ログエラー」を示し得、コマンドおよび制御システム（４０６）は、データベース（４０２）とインタラクションして、本明細書で説明されるように、このログエラーをユーザに、ウェブアプリケーションによって提示し得、そのことによってユーザは、適切な修正を、必要に応じて為し得る。データが有効である場合、コマンドおよび制御システム（４０６）は、データセットをモデルエンジンに、サンプルとして、クライアント／システム／サンプリングシステム（３０４）構成に基づいて送信し得る。例示的な実施形態では、コマンドおよび制御システム（４０６）はさらに、このサンプルデータセットを、本明細書で説明されるデータベース（４０２）に記憶し得る。
【０１０１】
コマンドおよび制御システム（４０６）は次いで、送信キューが、特定のモデル／システム構成に対して利用可能であることを検証し得る。例えば、サンプルが、Ｘの粘度を伴う、あるタイプの油であり、７８５ｎｍの波長を伴うＲａｍａｎサブサンプリングシステム（３５０）が、油の分析を実行するために使用される場合、コマンドおよび制御システム（４０６）は、データベース（４０２）を、それらの厳密なパラメータとマッチングするモデルを求めてサーチし、そのモデルを利用して、油のサンプルの識別情報を決定し得る。
【０１０２】
送信キューが利用可能でない場合、システム（４００）は「ログエラー」を示し得、コマンドおよび制御システム（４０６）は、データベース（４０２）とインタラクションして、本明細書で説明されるように、このログエラーをユーザに、ウェブアプリケーションによって提示し得、そのことによってユーザは、適切な修正を、必要に応じて為し得る。送信キューが利用可能である場合、コマンドおよび制御システム（４０６）は次いで、本明細書で説明されるように、各々のデータセットを、対応するニューラルネットワークモデルに送信し得る。ニューラルネットワークモデルは次いで、本明細書で説明されるように、結果を各々のデータセットに基づいてプロセッシングし得、それらの結果は次いで、データベース（４０２）に、コマンドおよび制御システム（４０６）により送出され得る。何らかの問題点が、各々のデータセットをニューラルネットワークモデルに送信することに関して生起する場合、システム（４００）は、本明細書で説明されるように、「ログエラー」をユーザに示し得る。
【０１０３】
流体分析結果がニューラルネットワークモデルによりプロセッシングされると、コマンドおよび制御システム（４０６）は、これらの結果が、サンプリングシステム（３３０）のサンプル／タイプに対する、所定の定義された分析しきい値を満たす場合、ユーザに告知し得る。そうである場合、コマンドおよび制御システム（４０６）は、ニューラルネットワークモデルへのデータセットの送信を終了し得る。
【０１０４】
コマンドおよび制御システム（４０６）は次いで、本明細書で説明されるように、システムが「訓練」を要するかどうかを決定し得る。そうでない場合、コマンドおよび制御システム（４０６）は、ニューラルネットワークモデルへのデータセットの送信を終了し得る。しかしながら、システムがまさに訓練を要する場合、コマンドおよび制御システム（４０６）は、ユーザに、適切な訓練が要されることを告知し得る。例示的な実施形態では、ユーザは次いで（ウェブアプリケーションによって）、そのために訓練が要求される各々のサンプルに対して、所定の訓練入力を、コマンドおよび制御システム（４０６）に供給し得る。コマンドおよび制御システム（４０６）は、これらの訓練入力を使用して、ニューラルネットワークモデルを更新し／再度築き上げ、または、新しいニューラルネットワークモデルを、流体サンプルデータセットから取得される新しいデータによって創出し得る。コマンドおよび制御システム（４０６）は次いで、更新された／新しいモデルをデータベース（４０２）に記憶し、および／または、更新された／新しいモデルを、サンプリングシステム（３０４）に帰るように配備し得る。様々な実施形態では、ユーザは、本明細書で説明されるように、データベース（４０２）内の、既存の、および、更新されたニューラルネットワークモデル、ならびに、関係付けられるデータに、例えば、ウェブアプリケーションによってアクセスし得る。
【０１０５】
実施形態は、流体分析を実行するための方法を提供する。方法は、本明細書で説明される、冷却システム（３０２）と、サンプリングシステム（３０４）と、コマンドおよび制御システム（４０６）、ならびにデータベース（４０２）を含む分析的システム（４００）とを含む、本明細書で説明される流体分析システム（１００）を使用するステップを含み得る。例示的な実施形態では、方法は、流体を、本明細書で説明される、取り外し可能および置換可能なサンプリングシステム（３０４）を通るように経路設定するステップと、リアルタイムデータを流体から、サンプリングシステム（３０４）によって収集するステップと、リアルタイムデータを、プロセッシングし、サンプリングシステム（３０４）に接続される、本明細書で説明される分析的システム（４００）に伝送するステップとを含む。方法は、サンプリングシステム（３０４）を通るように経路設定される前に、流体を冷却するために、流体を、取り外し可能および置換可能な冷却システム（３０２）を通るように経路設定するステップを含み得る。例示的な実施形態では、方法は、リアルタイムデータを、コマンドおよび制御システム（４０６）によって受信し、そのリアルタイムデータを、データベース（４０２）内の、流体に対する既存のニューラルネットワークモデルのセットによって、予測分析のためにプロセッシングするステップを含み得る。方法は、リアルタイムデータが既存のニューラルネットワークモデルのセットのいずれにも対応しない場合、既存のニューラルネットワークモデルを更新し、または、新しいニューラルネットワークモデルを構築するステップを含み得る。方法は、更新された、または、新しいニューラルネットワークモデルを、サンプリングシステム（３０４）に帰るように配備するステップをさらに含み得る。
【０１０６】
本開示の実施形態は、流体分析を要する、多数の現実世界の用途および産業で利用され得、それらの用途および産業は、沿岸および沖合での、中にある油およびガスの掘削リグ、油およびガスパイプライン、油加工および化学工場、オフショア船、河川工事ボート、貨物運送トラック、任意の大型商用エンジン、ならびに、都市水質、遠隔水質（井戸、雨水、帯水層、瓶詰めされたもの）、エンジン油、油圧油、トランスミッション油、冷却剤、燃料（システム内の、および、ステーションでの）、ミルク瓶詰め工場、ビール樽詰め／瓶詰め工場、産業廃水、輸送される原油、および／または尿の分析に関係付けられるシステムを含み、ただしそれらに制限されない。
【０１０７】
本開示の実施形態は、より高精度のリアルタイムアプリケーションデータ、履歴文書類をクラウドで提供することによる機器の増大される再販価値、サンプリングのより良好な精度および一貫性による改善される油分析傾向、すべてのクリティカルシステムに授けるための低コスト戦略、低減される現在の労働力需要、根本原因監視による、低減されるリスクベースのコスト、および故障防止の供すること、サンプリングの間の安全および健康危険要因に対する最小にされる作業者露出、サンプリングの間のこぼれの低減されるリスク、したがって、特に「食品安全な」油産業でのユーザに対しての低減されるＨ＆Ｓ問題点、ラボラトリでのサンプルの処分および試薬の使用の慣行の低減／解消、排出間隔を延長する最適保全計画のための最大にされる情報、油が清浄状態にとどまることをより長い期間の間ＮＩＳＴ標準によって可能とすること、延長される油排出間隔、油からの固体、液体、および／または気体状汚染物の改善される低減、増大されるエンジンおよび機器寿命、ならびに、低減される動作コストを提供し得る。
【０１０８】
実施形態は、様々な実現形態および活用への言及とともに説明されるが、これらの実施形態は例解的であること、および、本開示の範囲はそれらの実施形態に制限されないことが理解されるであろう。多くの変形、修正、追加、および改善が可能である。さらにまだ、本明細書で説明された任意のステップは、任意の所望の順序で履行され得、任意の所望のステップが、追加または削除され得る。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2018526614.tif 000019
【図１４】
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【図１５】
2018526614.tif 000021
【図１６】
2018526614.tif 000022
【図１７−１】
2018526614.tif 000023
【図１７−２】
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【図１８】
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【手続補正書】
【提出日】平成29年12月28日(2017.12.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ソースエンジンに結合され、前記ソースエンジン中を循環する油の一部を受け取るように構成されたサンプルチャンバと、
前記サンプルチャンバに光学的に結合され、第１の電磁気放射を、前記油の一部に送信するように構成されたレーザ装置と、
前記サンプルチャンバに光学的に結合され、前記第１の電磁気放射に応じて前記油の一部から放射された第２の電磁気放射を検出するように構成された電荷結合デバイス（ＣＣＤ）センサであって、少なくとも前記第２の電磁気放射を用いて、ＣＣＤセンサが、スペクトラムデータの組を生成するものと、
前記レーザ装置及びＣＣＤセンサに、作動可能に結合された計算装置であって、計算装置が、分析のために、前記スペクトラムデータの組を受け取るものと、
を備える、
油を分析するためのシステム。
【請求項２】
前記サンプルチャンバに光学的に結合された、少なくとも２つの第２のレーザ装置更に備え、
前記少なくとも２つの第２のレーザ装置のうちの第１のレーザ装置が、第３の電磁気放射を、前記油の一部に送信するように構成され、前記少なくとも２つの第２のレーザ装置のうちの第２のレーザ装置が、第４の電磁気放射を送信するように構成される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記サンプルチャンバに光学的に結合された、少なくとも２つの第２のＣＣＤセンサを更に備え、
少なくとも２つの第２のＣＣＤセンサのうちの第１のＣＣＤセンサが、前記第３の電磁気放射に応じて、前記油の一部から放射された第５の電磁気放射を検出するように構成され、
少なくとも２つの第２のＣＣＤセンサのうちの第２のＣＣＤセンサが、前記第４の電磁気放射に応じて、前記油の一部から放射された第６の電磁気放射を検出するように構成される、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
ソースエンジンからの油を包含するサンプルチャンバと、
前記サンプルチャンバに作動可能に接続される、光学検出装置であって、光学検出装置が、
第１の電磁気放射を、油のサンプルに送信するように構成される励起ソース装置と、
第１の電磁気放射に応じて、油のサンプルから放射された第２の電磁気放射を検出するように構成される放射検出装置であって、放射検出装置が、少なくとも第２の電磁気放射を用いて、前記油のサンプルの光特性に関連する分光学的データを生成するものと、
を備えるものと、
作動可能に、光検出装置に接続される分析装置であって、分析装置が、光検出装置から分光学的データを受け取るように構成され、更に、少なくとも分光学的データを用いて油のサンプルの状態を判断するように構成されるものと、
を備え、
油のサンプルの状態を判断するために、分析装置が、更に、
分光学的データの少なくとも一部を除去して、第２の分光学的データをもたらし；
前記第２の分光学的データからベースラインデータを決定し、
前記第２の分光学的データの一部からベースラインデータを減算して、第３の分光学的データをもたらし、
ニューラルネットワークモデルを、第３の分光学的データに適用する；
ように構成される、
油を分析するためのシステム。
【請求項５】
分析された油のサンプルの状態が、
油のサンプル中の摩耗金属の存在；
油のサンプル内の付加物の量の存在；
油のサンプルの粘度；
油のサンプルの中の水の存在；
油のサンプルの合計酸数（TAN: total acid number）；
油のサンプル内の冷却物の存在；
油のサンプル内の燃料の存在；
油のサンプルの合計ベース数（TBN：total base number）；
油のサンプルの希釈；
又は、
油のサンプル内の特定の物（matter）の粒子数（particle count）；
のうちの１つ又は複数を決定することを含む、
請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
分析装置が更に、油のサンプルの状態を代表する少なくとも１つのパラメータを決定するように構成される、請求項４に記載のシステム。
【請求項７】
分析装置が、ローカルコンピュータシステム、又は、遠隔に位置するコンピュータシステム、のうちの１つを備える、請求項４に記載のシステム。
【請求項８】
光検出装置が更に、
第３の電磁気放射を、油のサンプルに送信するように構成された、第２の励起ソース装置と、
少なくとも１つの放射検出装置と、
を含む、
請求項４に記載のシステム。
【請求項９】
第１の電磁気放射が、約250nmから約1500nmの範囲の波長を含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項１０】
励起ソース装置が、約600nmから約900nmの範囲の波長を有する第１の電磁気放射を送信するように構成され、
第２の励起ソース装置が、約600nmから約900nmの範囲の波長を有する第３の電磁気放射を送信するように構成される、
請求項６に記載のシステム。
【請求項１１】
励起ソース装置が、約680nmから約800nmの範囲の波長を有する第１の電磁気放射を送信するように構成され、
第２の励起ソース装置が、約680nmから約800nmの範囲の波長を有する第３の電磁気放射を送信するように構成される、
請求項６に記載のシステム。
【請求項１２】
励起ソース装置が、約250nmから約800nmの範囲の波長を有する第１の電磁気放射を送信するように構成され、
第２の励起ソース装置が、約800nmから約1500nmの範囲の波長を有する第３の電磁気放射を送信するように構成され、
請求項６に記載のシステム。
【請求項１３】
第１の電磁気放射の波長が、第３の電磁気放射の波長とは異なる、請求項６に記載のシステム。
【請求項１４】
光検出装置が更に、
粘度計装置；
温度検出装置；
蛍光サンプリング装置；
吸収サンプリング装置；
フーリエ変換赤外（IR）吸収サンプリング装置；
Raman散乱装置；
吸収-蛍光散乱サンプリング又は装置；
のうちの少なくとも１つを含む、
請求項４に記載のシステム。
【請求項１５】
ソースエンジンが、第１のエンジンと第２のエンジンを含む、請求項４に記載のシステム。
【請求項１６】
油のサンプルが、第１のエンジンからの第１の量の油と、第２のエンジンからの第２の量の油と、を含む、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
ソースエンジンが、２ストロークエンジン、４ストロークエンジン、往復運動（reciprocating）エンジン、ロータリーエンジン、圧縮点火エンジン、スパーク点火エンジン、単一シリンダエンジン、インライン（in-line）エンジン、Ｖタイプエンジン、対向型シリンダエンジン、Ｗタイプエンジン、対向ピストンエンジン、ラジアル（radial）エンジン、無過給エンジン、スパーチャージエンジン、ターボチャージエンジン、マルチシリンダエンジン、ディーゼルエンジン、ガソリンエンジン、ガスエンジン、又は、電気エンジン、のうちの１つ又は複数を含む、
請求項１７に記載のシステム。
【請求項１８】
ソースエンジンから、作動可能に、
サンプリングチャンバ；
少なくとも１つの励起ソース装置；及び
少なくとも１つの放射検出装置；
に接続された、少なくとも１つの光検出装置を含む検出システムを有するサンプルチャンバを通って、サンプルを、ルーティング（routing）するステップと、
油のサンプルから第１のデータを収集するステップであって、データが、分光学的データを含むものと、
油のサンプルから収集された第１のデータを、分析システムに送信するステップと、
分析システムによって、油のサンプルから収集された第１のデータの少なくとも一部を分析するステップと、
分析システムによって、少なくとも第１のデータの一部を用いて、油のサンプルの少なくとも１つの状態を決定するステップと、
油のサンプルの少なくとも１つの状態を報告するステップと、
を含む、油を分析するための方法。
【請求項１９】
検出システムが、励起ソース装置を起動して、電磁気放射を、油のサンプルに放射させるように構成される、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
油のサンプルからの第１のデータの収集が、少なくとも１つの放射ソース装置によって、油からの電磁気放射を検出することを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２１】
油のサンプルから収集された第１のデータの少なくとも一部を分析することが、油のサンプルの少なくとも１つの状態の予測分析のためにニューラルネットワークモデルを用いることを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２２】
油のサンプルの少なくとも１つの状態を報告することが、
少なくとも１つの状態を表すテキストメッセージを、ユーザ装置に送ること；
少なくとも１つの状態を表す電子メールを、ユーザ装置に送ること；又は
少なくとも１つの状態を表す可視的要素を、ユーザインターフェースに提示すること；
のうちの１つ又は複数を含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２３】
分光学的データを収集することが、規定された時間間隔の間に、油のサンプルから分光学的データを収集することを含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２４】
ソースエンジンから、規定された波長において得られた、油のサンプルの光学的特性を示す分光学的データを受け取るように構成される、１つ又は複数の第１の構成要素であって、油のサンプルが、規定された量の油を含むものと、
少なくとも分光学的データとニューラルネットワークモデルを用いて油の状態を決定するように構成される、１つ又は複数の第２の構成要素と、
を備えるシステム。
【請求項２５】
油の状態が、
油の中の摩耗金属の量；
油の中の付加物の量；
油の粘度；
油の中の水の存在；
油の合計酸数（TAN: total acid number）；
油の中の冷却物の量；
油の中の燃料の量；
油の合計ベース数（TBN：total base number）；
又は、
油の粒子数（particle count）；
のうちの少なくとも１つを含む、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
ニューラルネットワークモデルが、油のサンプル内の油のタイプを目標に定めるように構成される、請求項２５に記載のシステム。
【請求項２７】
光学的特性が、Ramanシフト、蛍光、又は、吸収、のうちの少なくとも１つを含む、
請求項２５に記載のシステム。
【請求項２８】
分光学的データが、時間分解の（time-resolved）分光学的データを含む、請求項２５に記載のシステム。
【請求項２９】
分光学的データを格納するためのデータベースを更に含む、請求項２５に記載のシステム。
【請求項３０】
油のサンプルが、油、燃料、又は、飲み物（beverage）、のうちの１つを含む、請求項２５に記載のシステム。
【請求項３１】
分光学的データが、実時間データを含む、請求項２５に記載のシステム。
【請求項３２】
１つ又は複数の第２の構成要素が、実時間データを、油に対して存在するデータと比較することによって、油の第２の状態を決定する、請求項２５に記載のシステム。
【手続補正書】
【提出日】平成30年6月12日(2018.6.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願発明の一実施例は、例えば、流体分析および監視のための、システム、装置、および方法に関する。
本出願は、２０１５年４月２７日に出願された第６２／１５３，２６３号、２０１５年８月１４日に出願された第６２／２０５，３１５号、および、２０１５年１０月６日に出願された第６２／２３７，６９４号の米国仮特許出願の利益を主張するものであり、これらのすべては、参照により本明細書に組み込まれている。
【背景技術】
【０００２】
油および水分析システムを含む、現在の流体分析システムは、非効率的、低精度、低速、および／または、保全するのに高価である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
油および水分析システムを含む、現在の流体分析システムは、非効率的、低精度、低速、および／または、保全するのに高価である。特に、現在の油分析システムでは、油分析サンプル読み出しの５０％を超えるものが、結論が出ないとして戻されることがあり；油サンプルの抽出がサンプルの汚染につながることがあり、そのことによって、結果が低精度であることがあり；分析報告が、サンプルが取り出される後で７から１０日も長くかかり、「新鮮でない」結果につながり、そのことにより、予防行動のためのユーザの機会を最小にすることがあり；サンプリング方法は、油サンプルのみならず、プラスチック瓶の、使用、貯蔵、および処分を要することがあり、そのことが、負の環境影響を有することがあり；サンプルは典型的には、ラボに輸送されなければならないことがあり、そのことが、コストおよび遅延を増大することがあり；各々の油サンプルに関する分析能力は、摩耗金属および粘度を測定することに制限されることがあり；徹底的な分析および報告は、指数関数的に、より高価であり、追加的な関係付けられるコストと併せて、サンプルを取り出すことと、報告を受け取ることとの間の遅延につながることがあり；大部分の現在のシステムでは、機器ユーザは、各々の分析から集められるデータを記憶および管理するための、一貫性のある、または効果的な方法を有さず、そのため、傾向、または、固有の欠陥を分析で識別する機会が失われることがある。
【０００４】
エンジン油のための油分析システムは、分析されている油がエンジン損傷につながり得る、動作中のときにエンジンにより生み出されるいくつかの汚染物を含み得るという点で、追加的な複雑性を必然的に含み得る。これらの汚染物は、エンジン構成要素のより少ない保護、ならびに、エンジン部品の結局の摩耗および故障を結果として生じさせる、エンジン油の熱分解につながり得る、固体（炭素分）、液体（水分）、および気体を含む。熱分解は、燃焼プロセスからの、固体、液体、および／または気体状の汚染物の蓄積が、エンジン油の分子構造を変化させるときに発生し、油の粘度を増大する。
【０００５】
同様に、現在の水分析システムは、いくつかの限界を有する、または、事実上実在しない、のいずれかである。これらの限界は、Ｍｉｃｈｉｇａｎ州Ｆｌｉｎｔでの最近の水危機、および、Ｌｏｕｉｓｉａｎａ州Ｎｅｗ  Ｏｒｌｅａｎｓなどの都市での、再発する水煮沸勧告（および、それらの勧告への遅い応答）から明白である。さらに、私有井戸所有者は、浄化システムが付近に存在することに起因して、自分たちの井戸水を検査してもらうことはめったになく、そのことが、汚染された水が消費され得る局面を創出する。加えて、豪雨の間の暴風雨水が、廃水処理に対する問題を引き起こし、給送される飲料水を汚染することがある。
【０００６】
より高速の、より高精度および効率的なリアルタイム水分析システムを提供することは、欠くことのできないものであり、なぜなら水は、人間残存のための、特に清浄水は消費のための、最も重要な資源であるからである。水が汚染されていることを、消費される前に知ることは、集団発生、流行病、疾患、および死を予防するために、生命にかかわるほどに重要である。水内の最もありふれた汚染物は、微生物、硝酸塩、およびヒ素を含む。これらの汚染物は、深刻な疾患を、および一部の事態では、死を引き起こし得る。幼児、子供、高齢者、および、免疫不全を伴う他の人々は特に、汚染物を伴う飲料水を消費することからの深刻な健康影響を受けやすい。
【０００７】
例えばバクテリア、ウィルス、および原虫類（ランブル鞭毛虫およびクリプトスポリジウムなど）は、広範囲に及ぶ、および深刻な疾患を急速に引き起こし得る飲料水汚染物である。これらの病原菌は主として、人間または動物の排泄物から来るものであり、それらの排泄物は、湖および河川の中に押し流される、または、浅い地下水帯水層の中に、雨もしくは灌漑用水により運ばれ得るものである。貯水場または河川からの水を、それを飲料水として配分する前に処理する水システムは、微生物学的汚染を必然的に含むことはめったにない。しかしながら、浅い帯水層からの地下水を使用する水システムは、一般的には、帯水層が汚染を受けやすくあり得るので、水を最初に塩素処理する（殺菌する）ことを要される。水システムは、総体的な大腸菌群、および大腸菌、すなわち、人間または動物の排泄物の存在の証拠となる２つの種類のバクテリアの存在を検査する。これらのバクテリアが水サンプル内で見出されるとき、水供給者は直ちに、さらなる検査を行い、汚染の源を探し求め、一部の事例では、水処理を増大しなければならない。問題が深刻と思われる場合、水供給者は、すべての利用者に、問題に関して通知し、利用者に、瓶詰めされた水を使用するように、または、利用者がその水道水を飲む前に、利用者の水道水を煮沸するように説示しなければならない。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の実施形態は、一般的には、流体分析のためのシステム、装置、および方法に、ならびに、例示的であるが非制限的な実施形態では、リアルタイムオンライン機器流体分析および監視のための、システム、装置、および方法に関係する。
【０００９】
本開示の実施形態は、任意の時間に、および任意の場所で、必要に応じて、ユーザの必要性に合うように、流体のステータスおよび／または特質を決定するために使用され得る。実施形態は、サンプリングシステムと、サンプリングシステムに接続される分析的システムとを含む、リアルタイム流体分析システムを提供する。流体が、サンプリングシステムを通るように経路設定され得、リアルタイムデータが、流体から収集され得る。サンプリングシステムは、リアルタイムデータを、プロセッシングし、分析的システムに伝送し得る。分析的システムは、リアルタイムデータを、受信し、データベースに記憶し、リアルタイムデータを、データベース内の流体に対する既存のデータと比較して、流体内のコンディションを識別するように構成される、コマンドおよび制御システムを含み得る。
【００１０】
本開示の実施形態は、サービスデリバリのポイントでの動作コストを低減し、プロアクティブ予防保全プログラムを提供して、機器ダウン時間を最小にし、機器寿命を延長し、使用された機器に関する、より高い再販価値を生成し、負の環境影響を、既存の流体分析システムと比較されると有意に低減し得る、現状技術のコスト効率的な流体監視解決策を供する、クラウドベースのデータロギングを伴う、リアルタイムオンライン機器流体分析および監視システムを提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の例示的な実施形態による流体分析システムの概略図である。
【図２】本開示の例示的な実施形態による流体分析システムの概略図である。
【図３】本開示の例示的な実施形態による冷却システムの概略図である。
【図４】本開示の例示的な実施形態による冷却システムの概略図である。
【図５】本開示の例示的な実施形態による冷却システムの概略図である。
【図６】本開示の例示的な実施形態による冷却システムの概略図である。
【図７】本開示の例示的な実施形態によるサンプリングシステムの概略図である。
【図８】本開示の例示的な実施形態によるサブサンプリングシステムの概略図である。
【図９】図９は、本開示の例示的な実施形態によるＲａｍａｎサブサンプリングシステムの概略図である。図９Ａは、本開示の例示的な実施形態によるＲａｍａｎプローブの内的構成要素の例解図である。
【図１０】図１０は、本開示の例示的な実施形態による蛍光サブサンプリングシステムの概略図である。図１０Ａは、本開示の例示的な実施形態による反射プローブの例解図である。
【図１１】図１１は、本開示の例示的な実施形態による吸光度サブサンプリングシステムの概略図である。図１１Ａは、本開示の例示的な実施形態による透過ディッププローブの例解図である。
【図１２】図１２は、本開示の例示的な実施形態によるＦｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステムの概略図である。図１２Ａは、図１２で示されるＦｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステムでのＦｏｕｒｉｅｒ変換赤外分光法（ＦＴＩＲ）プロセスの概略図である。
【図１３】本開示の例示的な実施形態による吸光度／蛍光／散乱サブサンプリングシステムの概略図である。
【図１４】本開示の例示的な実施形態による、ナノチッププラグを伴う流体分析システムの概略図である。
【図１５】本開示の例示的な実施形態による、流体分析システムでの使用のためのナノチッププラグの内部構成要素の例解図である。
【図１６】本開示の例示的な実施形態による、ナノチッププラグを伴う流体分析システムの概略図である。
【図１７−１】本開示の例示的な実施形態による流体分析システムのフローチャートである。
【図１７−２】本開示の例示的な実施形態による流体分析システムのフローチャートである。
【図１８】本開示の例示的な実施形態による分析的システムのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図１を参照すると、リアルタイム流体分析システム（１００）が示される。流体分析システム（１００）は、サンプリングシステム（３０４）に取り付けられる／結合される冷却システム（３０２）を有する筐体（３００）と、サンプリングシステム（３０４）に接続される分析的システム（４００）とを含み得る。流体は、流体をサンプリングシステム（３０４）内へと（矢印Ａによって示される）、リアルタイムデータを流体から収集するために経路設定する前に、流体を冷却するために、流体源（２００）から外へと、および、冷却システム（３０２）内へと（矢印Ａによって示される）経路設定され得る。例示的な実施形態では、リアルタイムデータは、分光法によって取得される流体サンプルの「フィンガプリント」を含み得る。しかしながら、他の形式のリアルタイムデータ／情報が、流体サンプルから取得され得る。サンプリングシステム（３０４）は次いで、例えば、セルラー、衛星、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、および／またはＥｔｈｅｒｎｅｔ（ＲＪ−４５）接続による、例えば、ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）／暗号化された接続へのアップリンクを通して、リアルタイムデータを、プロセッシングし、
分析的システム（４００）に伝送し得る。分析的システム（４００）は、クラウドおよび／または外部ストレージデバイス内に配置され得る。例実施形態では、外部ストレージデバイスは、船、または、他の遠隔の構造物にオンボードで配置され得る。ユーザは、例えば、コンピューティングデバイス（デスクトップコンピュータ、ポータブルデバイス、その他）（４００ａ）内のウェブアプリケーション（ＨＴＴＰ／ＨＴＴＰＳ）によって、本明細書で説明される、任意のタイプの暗号化された接続を通して、分析的システム（４００）にアクセスする、および／または、分析的システム（４００）を修正し得る。プロセッシングが完了すると、流体は、サンプリングシステム（３０４）から冷却システム（３０２）に（矢印Ｂによって示される）、最終的には、流体源（２００）に帰るように（矢印Ｂによって示される）戻され得る。他の実施形態では、流体が冷却を要しない場合、流体は、直接的に流体源（２００）からサンプリングシステム（３０４）内へと帰るように経路設定され得る。
【００１３】
分析的システム（４００）は、流体からのリアルタイムデータを、受信し、データベース（４０２）に記憶し、リアルタイムデータを、データベース（４０２）内の流体に対する既存のデータと比較して、流体内のコンディションを識別するように構成される、コマンドおよび制御システム（４０６）を含み得る。図１を確認されたい。特に、コマンドおよび制御システム（４０６）は、流体の送信されるサンプルを受信し、そのサンプルを、既存のニューラルネットワークモデルのセットによって、流体の特質およびコンディションの予測分析のためにプロセッシングし得る、ホストされるソフトウェアシステムであり得る。ニューラルネットワークモデルは、分析されることになる任意のタイプの流体を対象とするように構成され得る。サンプル分析の、結果として生じる出力は、送信される流体、プロセッシングされるネットワーク、および、与えられるニューラルネットワークモデルの統計的パーセンテージ精度に依存的であり得る。様々な実施形態では、ユーザは、リアルタイムデータが既存のニューラルネットワークモデルのセットのいずれにも対応しない場合、（「訓練」によって）既存のニューラルネットワークモデルを更新し、または、新しいニューラルネットワークモデルを構築し得る。個別の実施形態では、コマンドおよび制御システム（４０６）は次いで、サンプリングシステム（３０４）を含む流体分析システム（１００）に帰るように更新された、および／または、新しいニューラルネットワークモデルを配備し得る。様々な実施形態では、コマンドおよび制御システム（４０６）はさらに、ユーザ／クライアントのセキュリティ、および、カスタマイズされるセッティングを管理するように構成され得る。
【００１４】
データベース（４０２）は、クラウド内に、または、任意の他のタイプの外部ストレージデバイス内に配置され得る。データベース（４０２）は、流体の異なるタイプ（油および水のタイプを含む）、および、それらの流体のコンディションに関係するリアルタイムデータを、収集および記憶するために使用され得る。流体は、冷却剤、廃水、その他などの、任意のタイプの産業用流体または液体を含み得、ただしそれらに制限されない。油は、ジェット燃料およびガソリンなどの非常に軽質の油、ディーゼル、Ｎｏ．２燃料油、および軽質原油などの軽質油、大部分の原油などの中油、ならびに、重質原油、Ｎｏ．６燃料油、およびバンカーＣなどの重質油を含む、ただしそれらに制限されない、任意のタイプの油を含み得る。油サンプルの異なる「コンディション」は、摩耗金属、添加剤、粘度、水、ＴＡＮ、ＴＢＮ、および粒子総数を含み得、ただしそれらに制限されない。例示的な実施形態では、データベース（４０２）内の既存のリアルタイムデータは、異なるタイプの流体の分子含有量または組成を内包する「フィンガプリント」情報を含み得る。
【００１５】
一部の実施形態では、基流体センサダッシュボードがさらに、各々のサイトに対して、システム（１００）の設置の時間に提供され得る。各々の承認されたユーザは、これらのダッシュボードを望むようにカスタマイズまたは改変する能を有し得る。例示的な実施形態では、ダッシュボード内のソフトウェアは、リアルタイム監視およびグラフィカル更新
を、１８０秒を上回らない更新レートで、または、データ変化発生で提供し得る。グラフィカル描写込みのリアルタイム表示は、データが観視されていながらの、連続的な更新の能力があり得る。すべてのデータスクリーンおよびアクセス能力は、ダッシュボードにアクセスするために使用されるデバイスの観視エリアに合うように、自動的にリサイズされ得る。ダッシュボードでのデータ獲得および分析論は、以下の能力：（サンプリングシステム（３０４）と分析的システム（４００）との間の）分析的比較およびリアルタイム更新；予測的油交換比較分析、クロノグラフデータ、財務比較データ；摩耗金属、微粒子総数、粘度、ＴＡＮ、ＴＢＮ、硝化、硫酸化、外国油、溶媒、グリコール、すす、溶存気体、および／または油添加剤消耗（Ｚｎ、Ｍｏ、Ｐｈ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｂａ、Ｎａ）に関するデータ、エリアプロット（どのように利用者がシステム（１００）の配置設計を観視し得るかを例解する）；ならびに、要されるペンディングのサービス提供の告知を含み得、ただしそれらに制限されない。
【００１６】
個別の実施形態では、筐体（３００）は、頑丈に作られた、および耐水性のケースであり得る。例えば筐体（３００）は、例えば、振動性ノイズを最小にするためのゴムブッシュ／ショックアブソーバを使用して、ねじおよび／またはボルトによって平坦な表面上に装着され得る。しかしながら筐体（３００）は、冷却システム（３０２）およびサンプリングシステム（３０４）の両方を安固に保つための、他の適した構成を含み得る。
【００１７】
本開示の実施形態は、「プラグアンドプレイ」哲学を使用して設計され得る。流体分析システム（１００）の、各々の構成要素は、コネクタ（３０６ａから３０６ｄ）およびワイヤリングハーネスＣによって、流体分析システム（１００）の、他の構成要素に対して、容易にプラグされる／スナップされ得る。図１を確認されたい。例えば冷却システム（３０２）は、流体の温度に応じて、サンプリングシステム（３０４）内にプラグされることがあり、または、プラグされないことがある。例示的な実施形態では、コネクタ（３０６ａから３０６ｄ）は、流体が、サンプリングシステム（３０４）内へと、および、サンプリングシステム（３０４）の外へと、冷却システム（３０２）から経路設定されることを可能とする、Ｅａｔｏｎ  ＳＴＣ（登録商標）「スナップ」コネクタであり得る。
【００１８】
図２を参照すると、図１で示される流体分析システム（１００）と実質的に同じ特徴を有する、流体分析システム（１００）の代替的実施形態が示される。この実施形態では、冷却システム（３０２）は、サンプリングシステム（３０４）を有する流体分析システム（１００）の筐体（３００）とは別個に、および／または、その筐体（３００）の外部に設置され得る。冷却システム（３０２）は、筐体（３００）／サンプリングシステム（３０４）に、コネクタ（３０６ａ，３０６ｂ）およびワイヤリングハーネスＣによって結合され得る。この個別の構成は、流体分析システム（１００）が、冷却システム（３０２）を伴って、または伴わずに、必要に応じて、ユーザの必要性に合うように配備されることを可能とすることによる、より多大な柔軟性を提供する。例示的な実施形態では、冷却システム（３０２）は、システム（１００）を通るように経路設定されている流体が冷却を要する場合のみ、筐体（３００）／サンプリングシステム（３０４）に結合され得る。この実施形態では、サンプリングシステム（３０４）を有する筐体（３００）は、図１で示される、冷却システム（３０２）およびサンプリングシステム（３０４）の両方を有する筐体（３００）の実施形態より小さくサイズ設定されるケースを含み得る。
【００１９】
図３は、冷却システム（３０２）の例示的な実施形態の概略図である。本明細書で説明されるように、冷却システム（３０２）は、流体が冷却を要する場合、サンプリングシステム（３０４）に結合され得る、別個にプラグ連結可能な部分品であり得、または、筐体（３００）の中に、サンプリングシステム（３０４）と併せて、あらかじめ設置される様態になり得る。
【００２０】
冷却システム（３０２）は、流体源（２００）からサンプリングされることになる流体（例えば、油、水、その他）を、制御、フィルタリング、および冷却するために使用され得る。例示的な実施形態では、流体は油であり得、その油は、エンジン（２００）などの油源から、エンジン（２００）からの圧力によって冷却システム（３０２）内へと（矢印Ａによって示される）経路設定される。継手（３１６ａ）が、エンジン（２００）からの高圧力ラインからの油ラインを、冷却システム（３０２）に接続するために使用され得る。一部の実施形態では、継手（３１６ａから３１６ｄ）は、Ｅａｔｏｎ  ＳＴＣ（登録商標）「スナップ」コネクタなどのコネクタ（複数）であり得る。他の実施形態では、継手（３１６ａ，３１６ｂ）は、１．２７ｃｍ（１／２インチ）ＦＩＰ継手であり得る。冷却システム（３０２）は、源弁マニホルドアセンブリ（３６０）に接続される弁（３１４ａ）、およびワイヤリングハーネスＣを含み得る。弁（３１４ａ）は、いつ油が冷却システム（３０２）内に入ることを可能とされ得るかを制御するために使用され得る。一部の実施形態では、弁（３１４ａ）は、電気機械的な単一方向ソレノイド弁であり得る。例示的な実施形態では、弁（３１４ａ）は、Ｇｅｍｓ（商標）Ｓｅｎｓｏｒｓ  ＆  Ｃｏｎｔｒｏｌｓにより供されるＡＳ  Ｓｅｒｉｅｓ  Ｖａｌｖｅであり得る。源マニホルドアセンブリ（３６０）は、Ｇｅｍｓ（商標）Ｓｅｎｓｏｒｓ  ＆  Ｃｏｎｔｒｏｌｓにより供されるＭａｎｉｆｏｌｄ  Ａｓｓｅｍｂｌｉｅｓであり得る。弁（３１４ａ）は、冷却システム（３０２）内に配置される、および／または、サンプリングシステム（３０４）内に配置されるコントローラへの接続によって制御され得、そのコントローラは、必要に応じて、油が冷却システム（３０２）内に入ることを可能とするように、開閉するための弁（３１４ａ）への信号を送出し得る。
【００２１】
様々な実施形態では、油は最初に、フィルタ接続（３１８）を通るように、および、冷却システム（３０２）の外側に配置されるフィルタ（３２０）内へと経路設定され得る。図３を確認されたい。他の実施形態では、フィルタ（３２０）は、冷却システム（３０２）の内側に配置され得る。フィルタ接続（３１８）およびフィルタ（３２０）は、例えば、油内のデブリが、冷却システム（３０２）に進入すること、ならびに、冷却システム（３０２）に、最終的には、サンプリングシステム（３０４）に損傷を与えることを防止するために使用され得る。油は次いで、圧力センサ（３０８）を伴う圧力低減器（レギュレータ）弁内へと経路設定され得る。圧力低減器弁（３０８）は、２つの流入と、１つの流出とを含み得る。図３を確認されたい。例示的な実施形態では、圧力低減器弁（３０８）は、Ｔｅｓｃｏｍ（商標）により供されるＢＢ−３シリーズステンレス鋼背圧レギュレータであり得る。様々な実施形態では、圧力低減器弁（３０８）は、圧力を、エンジン（２００）内の危険なほどに高い圧力（＞３４４８００Ｐａ（５０ｐｓｉ））から、おおよそ６８９５Ｐａ（１ｐｓｉ）から３４４８００Ｐａ（５０ｐｓｉ）の間に（流体タイプに応じて）低減し得る。油が安全な圧力レベルに低減されると、油は、冷却器／ラジエータ（３２４）内へと、ならびに次いで、温度センサ（３１０）および２ウェイソレノイド弁（３１２）へと経路設定され得る。一部の実施形態では、冷却器（３２４）は、単純な放射ヒートシンク、または、流体冷却器システムのいずれかであり得る。例示的な実施形態では、冷却器（３２４）は、Ｍｉｓｈｉｍｏｔｏ（商標）により供されるＭＭＯＣ−１０  Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  １０−Ｒｏｗ  Ｏｉｌ  Ｃｏｏｌｅｒであり得る。
【００２２】
例示的な実施形態では、温度センサ（３１０）が、油が温度≦４０℃であることを検出した場合、その温度センサ（３１０）は、弁（３１２）を切り替え、油を、冷却システム（３０２）の外へと、および、サンプリングシステム（３０４）内へと（矢印Ａによって示される）経路設定し得る。図３を確認されたい。しかしながら、温度センサ（３１０）が、油が温度＞４０℃であることを検出した場合、その温度センサ（３１０）は、油が所望の温度（例えば、４０℃）に達するまで、油を、圧力低減器弁（３０８）内へと帰るように、および、冷却器（３２４）内へと、弁（３１２）によって経路設定し得る。この温度は関連性のあるものであり、なぜならそれは、油の粘度を測定することに関係付けられ
るからである。潤滑油の粘度は、その動粘度、または、その絶対（動的）粘度のいずれかに基づいて測定され得る。油の動粘度は、与えられる温度での、重力に起因する、流動および剪断に対するその油の抵抗として定義される。しかしながら、油の粘度を単純に説述することは、粘度が測定された温度が定義されない限りは無意味である。大部分の産業用油に対しては、動粘度を４０℃で測定することが普通であり、なぜならこのことは、ＩＳＯ粘度グレーディングシステム（ＩＳＯ  ３４４８）に対する原則であるからである。様々な実施形態では、ファン（３７０）が、冷却システム（３０２）の中に設置され、流体の温度、および放射空気温度に基づいて、必要に応じて（例えば、油の温度が＞４０℃である場合）、冷却器（３２４）が油を冷却する助けとなるように、オンに変えられ得る。図３を確認されたい。ファン（３７０）は、サンプリングシステム（３０４）（例えば、図７のコントローラ（332）を参照）および／または冷却システム（３０２）（不図示）内の、本明細書で説明されるコントローラによって制御され得る。
【００２３】
ワイヤリングハーネスＣは、本明細書で説明される冷却システム（３０２）の、サンプリングシステム（３０４）への様々な接続を接続するために使用され得る。図３を確認されたい。油がサンプリングシステム（３０４）により、妥当なようにサンプリングされると、油は、サンプリングシステム（３０４）から冷却システム（３０２）へと（図１、図２の矢印Ｂによって示される）帰るように経路設定され得る。この戻しを手助けするために、冷却システム（３０２）は空気弁（３２２）を含み得、その空気弁（３２２）は、必要に応じて、油を冷却システム（３０２）内へとサンプリングシステム（３０４）から帰るように押出／排出するための圧力が存しない場合、空気がラインをパージし油の戻しをスピードアップさせることを可能とするように、開かれ得る。油は次いで、冷却システム（３０２）内への油の進入に対して本明細書で説明されたのと同様の、継手（３１６ｂ）−弁（３１４ｂ）−戻し弁マニホルドアセンブリ（３６２）接続によって、冷却システム（３０２）の外へと、および、エンジン（２００）へと帰るように経路設定され得る。図３を確認されたい。戻しマニホルドアセンブリ（３６２）は、Ｇｅｍｓ（商標）Ｓｅｎｓｏｒｓ  ＆  Ｃｏｎｔｒｏｌｓにより供されるＭａｎｉｆｏｌｄ  Ａｓｓｅｍｂｌｉｅｓであり得る。
【００２４】
図４を参照すると、図３で示される冷却システム（３０２）と実質的に同じ特徴を有する、冷却システム（３０２）の代替的実施形態が示される。この実施形態では、冷却システム（３０２）は、サンプリングシステム（３０４）内への流体を冷却および経路設定するための、複数個の流体源（２００）への接続を有するように示される。個別の実施形態では、１つの流体源のみからの流体が、一時に冷却およびサンプリングされ得る。例示的な実施形態では、冷却システム（３０２）は、２つのエンジン（２００）に同時に接続され得、複数個の継手（３１６ａから３１６ｄ）および弁（３１４ａから３１４ｄ）が、流入／入口側および戻し／出口側の各々に取り付けられ、それらの弁（３１４）の各々は、独立的に、サンプリングされることになる油に基づいて制御され得る。示されるように、２つのエンジン（２００）の各々に接続される弁（３１４ａから３１４ｄ）は、１つの源マニホルドアセンブリ（３６０）、および、１つの戻しマニホルドアセンブリ（３６２）に接続され得る。各々の弁（３１４ａから３１４ｄ）は、冷却システム（３０２）（不図示）および／またはサンプリングシステム（３０４）（例えば、図７のコントローラ332）内に配置されるコントローラへの接続によって制御され得、そのコントローラは、油の流動を可能とするように、開くための、源および／または戻しマニホルドアセンブリ（３６０、３６２）に関する適切な弁（３１４ａから３１４ｄ）への信号を送出し、一方で、サンプル、および／または、サンプリングに対して選択されるエンジン（２００）に応じて、他の弁（３１４ａから３１４ｄ）を閉じ得る。
【００２５】
図５は、図３および４で示される冷却システム（３０２）と実質的に同じ特徴を有する、冷却システム（３０２）の代替的実施形態の概略図である。この実施形態では、冷却システム（３０２）は、低い圧力を有する／圧力を有さない流体を伴う流体源（２００）に接続されるポンプ（３２６）を含み得る。ポンプ（３２６）は、これらの流体が、冷却システム（３０２）内へと、最終的には、サンプリングシステム（３０４）（例えば図１及び図２参照）内へと経路設定されるように、追加的な圧力／運動を提供し得る。例示的な実施形態では、油は、エンジン（２００）からポンプ（３２６）内へと経路設定され得、そのポンプ（３２６）は次いで、油を冷却システム（３０２）内へと（矢印Ａによって示される）ポンピングし得る。油は最初に、フィルタ接続（３１８）／油フィルタ（３２０）、圧力低減器弁（３０８）、冷却器（３２４）、温度センサ（３１０）、２ウェイソレノイド弁（３１２）、サンプリングシステム（３０４）（例えば、図１、図２参照）内へと、ならびに、冷却システム（３０２）およびエンジン（２００）に帰るように、本明細書で説明されるように経路設定され得る。ポンプ（３２６）は、ワイヤリングハーネスＣによる、サンプリングシステム（３０４）への接続を含み得る。ポンプ（３２６）は、流体サンプルが要求されるとき、冷却システム（３０２）（不図示）および／またはサンプリングシステム（３０４）（例えば、図７のコントローラ332参照）内に配置されるコントローラへの接続によって初期化され得る。様々な実施形態では、冷却システム（３０２）および／またはサンプリングシステム（３０４）（例えば図７のコントローラ（332）参照）内のコントローラは、サンプリングが完了するとポンプ（３２６）をシャットダウンし、次いで、必要に応じて、油を冷却システム（３０２）内へと帰るように押出／排出するための圧力が存しない場合、空気が、ラインをパージし、油の戻しをスピードアップさせることを可能とするように、空気弁（３２２）を開き得る。
【００２６】
図６は、図３、４、および５で示される冷却システム（３０２）と実質的に同じ特徴を有する、冷却システム（３０２）の代替的実施形態の概略図である。この実施形態では、冷却システム（３０２）は、低い圧力を有する／圧力を有さない流体を伴う複数個の流体源（２００）に接続されるポンプ（３２６）を含み得る。示されるように、源弁マニホルド（３６０）が、冷却システム（３０２）の外部に配置され得、そのことにより、冷却システム（３０２）への流入ライン上での重複性の弁（３１４ａから３１４ｄ）システムを防止する。さらに、源弁マニホルド（３６０）を冷却システム（３０２）の外部に設けることは、複数個のエンジン（２００）からの油が、単一のライン内へと給送されることが、ポンプ（３２６）内へと経路設定される前に行われることを可能とし、したがって、複数個のポンプ（３２６）に対する必要性を解消する。図６を確認されたい。示されるように、油は、２つのエンジン（２００）から、源弁マニホルド（３６０）に取り付けられる継手（３１６ａ及び３１６ｂ）および弁（３１４ａ及び３１４ｂ）内へと経路設定され得る。各々の弁（３１４ａから３１４ｄ）は、冷却システム（３０２）（不図示）および／またはサンプリングシステム（３０４）（例えば図７のコントローラ332参照）内に配置されるコントローラへの接続によって制御され得、そのコントローラは、油の流動を可能とするように、開くための、源および／または戻しマニホルドアセンブリ（３６０、３６２）に関する適切な弁（３１４ａから３１４ｄ）への信号を送出し、一方で、サンプル、および／または、サンプリングに対して選択されるエンジン（２００）に応じて、他方の弁（３１４ａから３１４ｄ）を閉じ得る。弁（３１４ａから３１４ｄ）が開かれると、油は、ポンプ（３２６）内へと経路設定され、引き続いて、フィルタ接続（３１８）／油フィルタ（３２０）、圧力低減器弁（３０８）、冷却器（３２４）、温度センサ（３１０）、２ウェイソレノイド弁（３１２）を含む冷却システム（３０２）、サンプリングシステム（３０４）内へと、ならびに、冷却システム（３０２）およびエンジン（２００）に帰るように、本明細書で説明されるようにポンピングされ得る。
【００２７】
図７を参照すると、サンプリングシステム（３０４）が示される。示されるように、矢印Ａは、冷却システム（３０２）および／または流体源（２００）から中に経路設定されている流体を表し、矢印Ｂは、冷却システム（３０２）および／または流体源（２００）に、サンプリングの後に帰るように戻されている流体を表し、矢印Ｃは、サンプリングシステム（３０４）の構成要素の間の、および、サンプリングシステム（３０４）と冷却システム（３０２）との間のワイヤリングハーネスコネクタを表す。
【００２８】
サンプリングシステム（３０４）は、少なくとも１つの取り外し可能および置換可能なサブサンプリングシステム（３３０）を含み得る。特にサンプリングシステム（３０４）は、例えば、ワイヤリングハーネスＣによる、複数個のデイジーチェーン接続されるサブサンプリングシステム（３３０）の、「アセンブリライン」を含み得る。様々な実施形態
では、複数個のサブサンプリングシステム（３３０）は、互いの上部上に積重され、例えば、コネクタ（３０６）（例えば図１から図６を参照）によって、一体に「スナップ」接続され得る。図７を確認されたい。個別の実施形態では、コネクタ（３０６）は、流体が、サブサンプリングシステム（３３０）内へと、および、サブサンプリングシステム（３３０）の外へと経路設定されることを可能とする、Ｅａｔｏｎ  ＳＴＣ（登録商標）「スナップ」コネクタであり得る。この実施形態では、各々のサブサンプリングシステム（３３０）は、雌流入コネクタ（上部上）、および雄流出コネクタ（下部上）を有し得、それらのコネクタは、流体および対象要件を満足させるように、各々のサブサンプリングシステム（３３０）が、順次に積重されることを可能とする。サンプリングシステム（３０４）のために使用されるサブサンプリングシステム（３３０）のタイプは、流体、および、必要とされる、対象とされる識別判定基準に依存的であり得る。
【００２９】
様々な実施形態では、サンプリングシステム（３０４）は、流入および流出継手（３１６ａ，３１６ｂ）、圧力センサ／トランスデューサ（３０８ａ，３０８ｂ）を伴う流入および流出圧力低減器弁、流入温度センサ（３１０）、少なくとも１つの粘度計（３２８）、２ウェイソレノイド弁（３１２）、ならびに、少なくとも１つのコントローラ（３３２）の間の接続をさらに含み得る。特にサンプリングシステム（３０４）は、いくつかのワイヤリングハーネスコネクタＣを含み得、それらのワイヤリングハーネスコネクタＣは、少なくとも１つのコントローラ（３３２）から、各々のサブサンプリングシステム（３３０）（例えば、結合のためのダブテールによって）、少なくとも１つの粘度計（３２８）、圧力センサ／トランスデューサ（３０８ａ及び３０８ｂ）を伴う圧力低減器弁、温度センサ（３１０）、２ウェイソレノイド弁（３１２）、および、冷却システム（３０２）（例えば図１から図６を参照）に対する外部コネクタへのリボンへと接続するものである。コントローラ（３３２）は、サンプリングシステム（３０４）および／または冷却システム（３０２）を制御し、例えば、サンプリングされている流体から取得されるリアルタイムデータを分析的システム（４００）に送信することにより分析的システム（４００）とインタラクションし得る。
【００３０】
流体がサンプリングシステム（３０４）内へと経路設定されると、バイパス弁（３１２）は、流体の圧力および／または温度が、高すぎる、または低すぎる場合、流体を冷却システム（３０２）に、戻しラインを経て帰るように方向転換し得る。圧力センサ／トランスデューサ（３０８ａ，３０８ｂ）は、流体の流入圧力と流出圧力との間の圧力比較を実行して、漏れの存在を識別するのに、有意な十分な降下が実在するかどうかを決定するために、流出／戻しラインに配置され得る。このことは、流体のサンプリングの間、サブサンプリングシステム（３３０）を、サンプルがとられている間、圧力において均等化させることにより遂行され得る。均等化の後の圧力の変化、すなわち降下は、サブサンプリングシステム（３３０）の中の、または、流出弁（３０８ａ及び３０８ｂ）での漏れの存在を暗に意味し得る。流出弁（３０８ａ及び３０８ｂ）が漏れを起こしているかどうかを決定するために、ユーザは、ソレノイドを動作させるために要される電流を監視し得る。ソレノイドにより駆動される弁が故障し始める際、それらの弁は、より多くの電流を、同じ機能を実行するために取り出すことになる（すなわち、粘着性の弁、短絡、その他）。ソレノイド弁ライン上での電流監視は、サンプリングシステム（３０４）／流体分析システム（１００）に対する自己診断の別の部分の構成物となり得る。
【００３１】
示されるように、バイパス弁（３１２）は、流体の圧力および／または温度が適切なレベルである場合、流体を少なくとも１つの粘度計（３２８）へと方向転換し得る。少なくとも１つの粘度計（３２８）は、流体の粘度および流動パラメータを測定するために使用され得る。例示的な実施形態では、粘度計は、Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ  Ａｎａｌｙｚｅｒ  Ｃｏｍｐａｎｙ，Ｌ．Ｐ．ｄ／ｂ／ａ  ＰＡＣにより供されるＶＩＳＣＯｐｒｏ  ２０００  Ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｖｉｓｃｏｍｅｔｅｒであり得る。流体の粘度が測定されると、流体は、少なくとも１つのサブサンプリングシステム（３３０）内へと経路設定され得る。
例示的な実施形態では、流体は、少なくとも１つの粘度計（３２８）から、他のものの上部上に積重される３つのサブサンプリングシステム（３３０）内へと経路設定され得、流体は、各々のサブサンプリングシステム（３３０）内にある間にサンプリングされる。図７を確認されたい。
【００３２】
サンプリングシステム（３０４）のすべての構成要素は、コントローラ（３３２）に、ワイヤリングハーネスコネクタＣによって接続され得る。図７を確認されたい。例示的な実施形態では、コントローラ（３３２）は、冷却システム（３０２）、サブサンプリングシステム（３３０）、ならびに／または、冷却およびサンプリングシステム（３０２、３０４）（例えば図１から図７を参照）の他の構成要素に接続するためのカスタムシールドを伴う、ＡＲＭ（Ａｃｏｒｎ  ＲＩＳＣ  Ｍａｃｈｉｎｅ／Ａｄｖａｎｃｅｄ  ＲＩＳＣ  Ｍａｃｈｉｎｅ）ベースのシステムであり得る。例示的な実施形態では、コントローラ（３３２）は、ＲＪ４５（ＣＡＴ５／６）Ｅｔｈｅｒｎｅｔ接続（３３４）、アンテナまたはアンテナドングルに対するＳＭＡ（サブミニチュアバージョンＡ）接続（３３６）、および電力コネクタ（３３８）を含み得る。コントローラ（３３２）はさらに、例えば、ＵＳＢ、ＨＤＭＩ（登録商標）、およびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）接続を含む接続を含み得、ミニＵＳＢ接続によって電力供給され得る。例示的な実施形態では、コントローラは、Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ  Ｐｉ  ３  Ｍｏｄｅｌ  Ｂ、Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ  Ｐｉ  Ｚｅｒｏ、またはＲａｓｐｂｅｒｒｙ  Ｐｉ  １  Ｍｏｄｅｌ  Ａ＋であり得る。他の実施形態では、コントローラ（３３２）は、Ｅｍｂｅｄｄｅｄ  Ｍｉｃｒｏにより供されるＭｏｊｏ  Ｂｏａｒｄ  Ｖ３  −  複数個のあらかじめ作製されたシールドを伴うＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）であり得る。コントローラ（３３２）を、サンプリングシステム（３０４）および／または冷却システム（３０２）（例えば図１から図６を参照）の他の構成要素に接続するために使用されるシールドは、Ｅｍｂｅｄｄｅｄ  Ｍｉｃｒｏにより供される、Ｓｅｒｖｏ  Ｓｈｉｅｌｄ（弁上のサーボ／ソレノイドに接続するために使用される）、Ｐｒｏｔｏ  Ｓｈｉｅｌｄ（プロトタイピングのために使用される）、ＩＯ  Ｓｈｉｅｌｄ（出力、入力のためのボタン、および、構成オプションのためのスイッチを表示するために使用される）、および／またはスタッカブルヘッダ（シールドを積重するために使用される）を含み得る。一部の実施形態では、コントローラ（３３２）は、コントローラ（３３２）をサンプリングシステム（３０４）の中の破局的な流体故障／漏れの事例において保護するために、サンプリングシステム（３０４）の筐体（３００）とは別個の、そのコントローラ（３３２）自体の筐体の中に置かれ得る。他の実施形態では、コントローラ（３３２）はさらに、冷却システム（３０２）に含まれ得る。
【００３３】
例示的な実施形態では、コントローラ（３３２）は、サンプリングシステム（３０４）が、流体の分析を実行し、分析的システム（４００）に対する、流体に関するリアルタイムデータを送出／受信する助けとなるための、そのコントローラ（３３２）自体のカスタマイズされるソフトウェアを含み得る。様々な実施形態では、コントローラ（３３２）のソフトウェアは、通信プロトコル、セキュリティセッティング、サンプリングシステム（３０４）インタラクション、冷却システム（３０２）サブコントローラ／コントローラ、システム（１００）内の温度および圧力センサ、ならびに、どのように励起システムをトリガし、源に接続される検出システムからの、源からの出力を読み取るべきかに関する、分光法ベースのサブサンプリングシステム（３３０）での決定に属する情報を含む、ただしそれらに制限されない、情報を含み得る。このソフトウェアの例示的な実施形態は、さらに詳細に、図１７で示されるサンプリングシステム（３０４）のフローチャートに関係する論考で説明されることになる。一部の実施形態では、サンプリングシステム（３０４）のこのソフトウェアは、さらに、システム（１００）を、漏れ、および、他の潜在的な問題に対して監視し得る。
【００３４】
個別の実施形態では、オンボードサンプリングシステム（３０４）が、あらかじめ決定
された数の分ごとに、特定のコマンド／命令に対して、クラウド内の分析的システム（４００）にポーリングし得る。サンプリングシステム（３０４）が配備されるとき、その組み入れ型のソフトウェアは、カスタムログイン／パスワードによってあらかじめ鍵をかけられ得、および／または、ユーザによりオンボードで入られ得る。スタートアップに基づいて、そのログイン／パスワードは、そのサンプリングシステム（３０４）に対する構成セッティングを検索し得、それらのセッティングは、サンプリングシステム（３０４）内に入れられるセッティング、および、オンボードシステム（１００）がそれ自体のハードウェアから検出し得る任意の他の情報を内包し得る。例セッティングは、サンプリングされることになる流体の、サンプリングスケジュールおよび保持期間であり得る。サンプルデータを記憶するために利用可能なオンボード空間の制限される量によって、オンボードシステム（１００）／サンプリングシステム（３０４）が、時間の長期にわたる期間の間、遠隔のエリア内にある／連絡が絶えることが予想され、そのシステムのストレージを、自動的に生出されるサンプルによって一杯にし始める場合、そのシステムは次いで、サンプルを取り落とすことを開始しなければならないことがある。クラウド内の分析的システム（４００）への接続を確立することに基づいて、オンボードシステム（１００）／サンプリングシステム（３０４）は次いで、インターネットから切り離されるとき、そのシステムが以前に記憶したすべての自動的に生出されたサンプルデータを、続いてアップロードし得る。
【００３５】
図８を参照すると、サブサンプリングシステム（３３０）が示される。サブサンプリングシステム（３３０）は、必要に応じて、特定のタイプの分析を、サンプリングシステム（３０４）を通るように経路設定されている流体のサンプルに関して実行し、流体サンプルに関するリアルタイム／「フィンガプリント」情報を取得するように、サンプリングシステム（３０４）（例えば図７参照）にプラグインされ得る、取り外し可能および置換可能な構成要素／システムであり得る。複数個のサブサンプリングシステム（３３０）を組み合わせることを、単純に、複数個のサブサンプリングシステム（３３０）を一体に、サンプリングシステム（３０４）の組み立ての間に「プラグすること」により行うことは、多くの異なるタイプの流体サンプルが分析され、それらのサンプルの、多くの異なる特性が取得されることを可能とし得る。
【００３６】
例示的な実施形態では、高精度の分析が実行され得、正確なデータが、流体サンプルから、電気光学分析を流体に関して実行することにより取得され得る。サブサンプリングシステム（３３０）は、スペクトルスキャナ／分光計／カスタム電気光学システムを利用して、例えば、産業用油および水などの任意の流体の、分子組成およびコンディションを、瞬間的および連続的にスキャンし、ユーザに通知し得る。異なるタイプの流体／物質は、それら自体の「フィンガプリント」を有し、電気光学システムは、これらの物質の間の差を読み取り、分析し得る。例示的な実施形態では、サブサンプリングシステム（３３０）は、Ｒａｍａｎサブサンプリングシステム（３３０，３５０）（例えば図９参照）、蛍光サブサンプリングシステム（３３０，３５２）（例えば図１０参照）、吸光度サブサンプリングシステム（３３０，３５４）（例えば図１１参照）、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステム（３３０，３５６）（例えば図１２参照）、および、吸光度−蛍光−散乱サブサンプリングシステム（３３０，３５８）（例えば図１３参照）の少なくとも１つであり得る。各々のタイプの電気光学分析ベースのサブサンプリングシステム（３３０）は、流体の異なる部分を識別することにより流体を分析する、異なる方法を提供するものであり得る。
【００３７】
例示的な実施形態では、サブサンプリングシステム（３３０）（例えば図８参照）は、プラグ連結可能な流体流入および流出コネクタ（３０６ａ及び３０６ｂ）（すなわち、上部上の雌流入、および、下部上の雄流出）と、光ファイバプローブ（３４２）に接続される、連続流またはフロースルー電気光学サンプリングチャンバ（３４０）と、プローブ（３４２）、ならびに、励起源／電磁放射源（３４４）および検出システム（３４６）の各々の、両方に接続される光ファイバケーブル（３４８ａ，３４８ｂ）との間の接続を含み得る。図８を確認されたい。個別の実施形態では、サンプリングチャンバ（３４０）は、ガラス、石英、ホウケイ酸塩、またはポリスチレンチャンバであり得る。サブサンプリングシステム（３３０）はさらに、本明細書で説明されるコントローラ（３３２）（例えば図７参照）へのワイヤリングハーネス接続（矢印Ｃとして示される）、および、サブサンプリングシステム（３３０）の電力構成要素への電力ワイヤハーネス接続／電力プラグ（矢印Ｄとして示される）を含み得る。ワイヤリングハーネスコネクタＣは、マイクロコントローラ（３３２）に接続し、一部の実施形態では、ダブテールを使用して、本明細書で説明される流体分析システム（１００）の様々な構成要素に相互接続し得る。例示的な実施形態では、電力プラグ／接続Ｄは、筐体（３００）／サンプリングシステム（３０４）の内側の電力分配ユニット（ＰＤＵ）に接続され得る。
【００３８】
示されるように、流体は、サブサンプリングシステム（３３０）へと、弁（３１２）、および／または、少なくとも１つの粘度計（３２８）から、サンプリングチャンバ（３４０）内へと、分析のために（例えば図７参照）、中に経路設定され得る。特にコントローラ（３３２）は、他の源（２００）からの以前の流体を除去するために、および、汚されていないサンプルを確実にするために、流体のサンプルを、チャンバ（３４０）を通るように、サンプリングシステム（３０４）と流体源（２００）との間の距離に依存する所定の時間の間フラッシングし得る。コントローラ（３３２）は次いで、サンプリングシステム（３０４）（例えば図７参照）および／または冷却システム（３０２）（例えば図３から図６参照）内の弁（３１４ａ及び３１４ｄ）の、関連性のある流入および流出弁（３０８ａ及び３０８ｂ）を、流体流動を停止するように閉じ得る。コントローラ（３３２）は次いで、流体に関するリアルタイムデータ／フィンガプリント情報を取得するために、プローブ（３４２）、励起源（３４４）、および検出システム（３４６）と連関して使用され得る（例えば図８参照）。特にコントローラ（３３２）は、励起源（３４４）をトリガし、同時に、検出システム（３４６）からの、結果として生じる流体リアルタイムデータを読み取ることにより、サンプルを収集することを始め得る。サンプリングチャンバ（３４０）内の流体サンプルの、動きのない性質は、流体への時間分解光学分光法の適用を、さらに可能とし得る。流体サンプルに関して、妥当なサンプリングが実行されて（および、関連性のあるリアルタイムデータが取得されて）しまえば、流体は、別のサブサンプリングシステム（３３０）へと経路設定され、および／または、冷却システムに帰るように（矢印Ｂによって示される）戻され得る。
【００３９】
例示的な実施形態では、コントローラ（３３２）はさらに、サンプリングシステム（３０４）からの学習されるフィードバックに基づいて、サンプリングチャンバ（３４０）までのプローブの距離を増大または減少することにより、プローブ（３４２）の焦点を調整し得る。この距離を調整する間、コントローラ（３３２）は、絶え間なくサンプルをとって、既知の良好な焦点とマッチングすることを試行し得る。既知の良好な焦点は、システム（１００）の設置に先立ってデータベース（４０２）にすでに記憶されていることがある、当該の特定の流体からのサンプルによって確立され得る。焦点較正は、手動で、または自動的に、焦点作動の間に、または、ベースライン標準化サンプルに基づいて発せられ得る。様々な実施形態では、プローブ（３４２）の焦点距離は、セットアップの間に（マイクロコントローラ（３３２）からのコマンドによって）、流体の最も高い分解能サンプルを取得するように調整可能であり得る。特にコントローラ（３２２）は、ウォームギヤ、または、動的調整器／滑りシステムコントローラのタイプを利用して、プローブ（３４２）の焦点を調整し得る。
【００４０】
励起源（３４４）および検出システム（３４６）は、連係して、流体分析を実行するために使用され得る（例えば図８参照）。検出システム（３４６）は、与えられる励起源（３４４）に対する電気光学的な「目」の働きをし得る。コントローラ（３３２）は、検出システム（３４６）に、サンプリングに対して準備するように通知し得、そのことの後で、そのコントローラ（３３２）は、励起源（３４４）に、電磁放射を流体サンプル内に「発射する」ように通知し得、検出システム（３４６）は次いで、この「発射」の結果を自記し得る。例示的な実施形態では、この「発射」は、使用される励起源、および、要される検出のタイプに応じて、数ミリ秒から数秒の長さであり得る。個別の実施形態では、励起源（３４４）は、ＬＥＤ源（特定の色彩の源、単色、ＵＶ）、ＩＲ／ＮＩＲ（赤外／近赤外）源、および／または、波長安定化レーザ（励起のための特定の波長レーザ）であり得る。様々な実施形態では、検出システム（３４６）は、あるタイプの電荷結合素子（ＣＣＤ）（フィルタリングのための分光計を伴わずに、直接的なデータを単純に報告し得る）、スペクトルフィルタのマッチングするセットを伴うフォトダイオードのセット（特定の波長を求める）、および／または、フィルタリングのための分光計に結合される、複数個の源を検出し得る、熱的に制御されるＣＣＤに結合される分光計であり得る。
【００４１】
一部の実施形態では、サブサンプリングシステム（３３０）は、分析されている流体サンプルのおおよそ１から１０ｍＬを、サンプリングシステム（３０４）の中の回収貯蔵区画／コンテナ内へと方向転換するようにさらに構成され得る。そのようにすることは、分析的システム（４００）が与えられたサンプルを、その分析的システム（４００）が高精度で識別できないと、その分析的システム（４００）が決定する場合、流体サンプルがガスクロマトグラフィ／質量分析法によって分析されることを可能とし得る。様々な実施形態では、サブサンプリングシステム（３３０）はポートを含み得、流体サンプルを内包する区画／コンテナは、さらなるプロセッシングおよび分析のために、取り外され、および／または、外部の場所に輸送され得る。
【００４２】
図９を参照すると、Ｒａｍａｎサブサンプリングシステム（３３０，３５０）が示される。図９Ａは、Ｒａｍａｎプローブ（３４２）の内的構成要素の例解図である。Ｒａｍａｎサブサンプリングシステム（３３０，３５０）は実質的に、図８での、本明細書で説明されるサブサンプリングシステム（３３０）と同様の特徴を含み、個別の修正が、プローブ（３４２）、励起源（３４４）、および検出システム（３４６）のタイプに対して為される。
【００４３】
Ｒａｍａｎ分光法は、サンプル識別および定量化のために使用され得る、サンプルの分子振動に関する情報を取得するための分光法技法である。技法は、光源（例えば、レーザ）をサンプル上に向けて輝かせ、散乱させられる光を検出することを必然的に含む。散乱させられる光の大半は、Ｒａｙｌｅｉｇｈまたは弾性散乱として知られる、励起源と同じ周波数のものであり得る。非常に小さい量の散乱させられる光は、入射電磁波と、サンプル内の分子の振動エネルギー準位との間の相互作用に起因して、エネルギーにおいてレーザ周波数からシフトされ得る。この「シフトされる」光の強度対周波数をプロットすることが、サンプルのＲａｍａｎスペクトル（「Ｒａｍａｎシフト」）を結果として生じさせる。一般的にはＲａｍａｎスペクトルは、Ｒａｙｌｅｉｇｈ帯域が０ｃｍ−１に在るように、レーザ周波数に対してプロットされる。このスケール上で、帯域位置は、異なる官能基振動のエネルギー準位に対応する周波数に在ることになる。
【００４４】
例示的な実施形態では、流体サンプルの「フィンガプリント」は、特殊化されたＲａｍａｎプローブ（３４２ａ）を使用して、分子エネルギー準位変化の「散乱」を捕捉する、Ｒａｍａｎサブサンプリングシステム（３３０，３５０）から、単一の周波数波長によって取得され得る。例示的な実施形態では、Ｒａｍａｎサブサンプリングシステム（３３０，３５０）は、特殊化されたＲａｍａｎプローブ（３４２ａ）、安定化波長レーザ（３４４）、ならびに、Ｒａｍａｎシフトの要される波長を対象とする、フォトダイオードおよびスペクトルフィルタのセット（３４６）を含み得る。様々な実施形態では、チャンバ（３４０）は、レーザ（３４４）の波長およびパワーに基づいて、石英またはガラスのフロースルー／連続流チャンバであり得る。例えば、レーザ（３４４）がＵＶ範囲にある場合、チャンバ（３４０）は石英チャンバであり得る。例示的な実施形態では、レーザ（３４４）は、７８５ｎｍ波長の光学ポンピングされるＲａｍａｎレーザであり得る。個別の実施形態では、Ｒａｍａｎプローブ（３４２）は、Ｏｃｅａｎ  Ｏｐｔｉｃｓ，Ｉｎｃにより供されるＧｅｎｅｒａｌ  Ｐｕｒｐｏｓｅ  Ｒａｍａｎ  Ｐｒｏｂｅｓであり得る。
【００４５】
図９Ａで示されるように、励起ＥＭ（電磁）源は、Ｒａｍａｎプローブ（３４２ａ）の、励起ファイバ内に、ならびに、バンドパス波長フィルタおよびダイクロイックフィルタを通るように放出され得る。反射させられるＥＭ源は、次いで、ダイクロイックフィルタに対して散乱し、鏡で、ならびに、ロングパス波長フィルタおよび収集ファイバを通るように反射し得、光ファイバケーブル（３４８ａ）（例えば図９参照）によって移送され、フォトダイオード（３４６）上で収集され得る。Ｒａｍａｎプローブ（３４２ａ）は、励起させられるサンプルの波長シフト（Ｒａｍａｎシフト）を測定するために使用され得る。これらのＲａｍａｎシフトは、ピークとしてスペクトルグラフ内に現れ得る。Ｒａｍａｎシフトは、波長に、以下の式によって変換され得る。
波数  −  波長
【００４６】
【数１】
2018526614.tif 000026
【００４７】
波数  −  周波数
【００４８】
【数２】
2018526614.tif 000027
【００４９】
波数  −  電子ボルト
【００５０】
【数３】
2018526614.tif 000028
【００５１】
【数４】
2018526614.tif 000029
【００５２】
：波数
λ：波長（μｍ）
ν：周波数（ｓ−１）
ｃ：光の速度（２．９９７９２４５８・１０８ｍ／ｓ）
ｅ：電気素量（１．６０２１７７３３・１０−１９Ｃ）
ｈ：Ｐｌａｎｃｋ定数（６．６２６０７５５・１０−３４Ｊ・ｓ）
Ｅ：エネルギー（ｅＶ）
例示的な実施形態では、流体サンプルの「フィンガプリント」は、この「Ｒａｍａｎシフト」の値を測定／決定することにより取得され得る。
【００５３】
図１０を参照すると、蛍光サブサンプリングシステム（３３０，３５２）が示される。図１０Ａは、蛍光サブサンプリングシステム（３３０，３５２）で使用される、あるタイプの反射プローブ（３４２ｂ）の例解図である。蛍光サブサンプリングシステム（３５２）は実質的に、図８での、本明細書で説明されるサブサンプリングシステム（３３０）と同様の特徴を含み、個別の修正が、プローブ（３４２）、励起源（３４４）、および検出システム（３４６）のタイプに対して為される。
【００５４】
蛍光分光法ベースのシステムは、電磁分光法を利用して、サンプルからの蛍光を分析する。これらのシステムは、所定の化合物の分子内の電子を励起させ、それらに、光、典型的には、ただし必ずではないが、可視光を放出させる、光、通常は紫外光のビームを使用することを必然的に含み得る。蛍光サブサンプリング／検出システムは一般的には、少なくとも、励起光源と、蛍光体（光を、光励起に基づいて再放出し得る蛍光化学化合物）と、放出光子を励起光子から隔離するための波長フィルタと、放出光子を自記し、記録可能な出力を、通常は電気信号として生み出す検出器とを要し得る。
【００５５】
流体サンプルの「フィンガプリント」は、蛍光サブサンプリングシステム（３３０，３５２）から、以下の技術に基づいて取得され得る。広帯域光（すなわち、多くの波長での光）を出して輝くことになる光源を使用することは、光子を様々なエネルギーで放出する能力を可能にする。光源が流体／油サンプル上に向けて輝くとき、光の中の光子が、サンプル内に入り込み、それらの光子の行く手で、サンプルをなす分子と遭遇する。サンプル内の分子の各々は、それ自体の、エネルギーの特定のセットを有するものであり、所定のエネルギーを伴う光子が分子に命中する場合、光子は単純に消滅し得る。光源により送出される何十億もの光子の中から、それらの光子の一部、特に、サンプルの振動とマッチングするエネルギーを伴うものが消滅し得る。光子が、サンプル内に入り込み、サンプルの分子に繰り返し命中する後、光子の一部はサンプルを離脱し得る。この時点で、これらの光子に、何をそれらの光子が経験したかを「尋ねる」ことが重要であり、そのことは、サンプルの外に来る光の色を分析することにより行われ得る。光の中の一部の波長は欠落していることがあり、または、より正確には、光の中の一部の波長は、他のものに対して相対的に減衰させられることがある。これらの波長は、サンプルのエネルギー振動とマッチングするものであり、それゆえに、サンプルの透過／吸光度／蛍光「フィンガプリント」の構成物となる。したがって、本開示の例示的な実施形態では、サンプルの「フィンガプリント」を蛍光分光法によって取得するために、広帯域光源が最初に、サンプル上に向けて輝かされ得る。サンプルの外に来る光が次いで収集され得、光の波長内容が分析され得る。次いで初期に送出された／サンプル上に向けて輝かされた光の波長を、サンプルを離脱した後に収集された光の波長と比較することにより、サンプルの分子含有量が分析および決定され得る。
【００５６】
例示的な実施形態では、蛍光サブサンプリングシステム（３３０，３５２）は、反射プローブ（３４２ｂ）と、プローブ（３４２ｂ）に接続されるＬＥＤ源（３４４）と、プローブ（３４２ｂ）に接続される検出器（３４６）とを含み得、その検出器（３４６）は、サンプルの蛍光のパラメータを測定するために使用され、それらのパラメータは、光の所定のスペクトルによる励起の後の、その蛍光の強度、および、放出スペクトルの波長分布を含み、それらのパラメータは、サンプル内の特定の分子の存在および量を識別するために使用され得る。様々な実施形態では、チャンバ（３４０）は、石英またはポリスチレンのフロースルーセル／連続流チャンバであり得る。例えば、源（３４４）が低電力ＬＥＤ源である場合、チャンバ（３４０）はポリスチレンチャンバであり得る。例示的な実施形態では、源（３４４）は、反射プローブ（３４２ｂ）に接続される２４０〜６２７ｎｍＬＥＤ源であり得る。代替的に、より広い源範囲が必要とされる場合、ＵＶ源（３４４）が利用され得る。個別の実施形態では、反射プローブ（３４２ｂ）は、Ｏｃｅａｎ  Ｏｐｔｉｃｓ，Ｉｎｃにより製造される高級グレード反射プローブであり得る。図１０Ａを確認されたい。様々な実施形態では、検出器（３４６）は、励起源と等しいスペクトルフィルタを、その光をフィルタリング除去し、ただしさらに、源（３４４）からのすべての他の波長を検出するために要し得る、蛍光光度計であり得る。実施形態では、検出器（３４６）は、スペクトルフィルタを伴うフォトダイオードのセット、またはＣＣＤを利用し得る。いずれの実施形態でも、エネルギー状態遷移、消光、または吸収から放出される光が、電気信号に、検出システム（３４６）により変換され、次いで、流体サンプルの「フィンガプリント」情報の識別のために、コントローラ（３３２）（例えば図７参照）に帰るように伝送され得る。
【００５７】
図１１は、吸光度サブサンプリングシステム（３３０，３５４）の概略図である。図１１Ａは、吸光度サブサンプリングシステム（３３０，３５４）で使用される、あるタイプの透過ディッププローブの例解図である。吸光度サブサンプリングシステム（３３０，３５４）は実質的に、図８での、本明細書で説明されるサブサンプリングシステム（３３０）と同様の特徴を含み、個別の修正が、プローブ（３４２ｃ）、励起源（３４４）、および検出システム（３４６）のタイプに対して為される。
【００５８】
普通は分光光度法と呼称される吸光度分光法は、与えられる波長でサンプルにより吸収される光の量を測定することに基づく分析的技法である。電磁スペクトルの紫外（ＵＶ）および可視（ＶＩＳ）部分での分子吸収分光法は、気体、液体、または固体を通る放射の通り抜けでの、その放射の測定される吸収に関係する。一般的には、使用される波長領域は、おおよそ１９０から１０００ｎｍであり得、吸収媒体は室温であり得る。
【００５９】
本開示の実施形態では、サンプルの「フィンガプリント」を吸光度分光法によって取得することは、サンプルのフィンガプリントを蛍光分光法によって取得するための、本明細書で説明されるのと同じ一般的な方法を含み得る。例示的な実施形態では、広帯域光源が最初に、サンプル上に向けて輝かされ得る。サンプルの外に来る光が次いで収集され得、光の波長内容が分析され得る。次いで、初期に送出された／サンプル上に向けて輝かされた光の波長を、サンプルを離脱した後に収集された光の波長と比較することにより、サンプルの分子含有量が分析および決定され得る。
【００６０】
例示的な実施形態では、吸光度サブサンプリングシステム（３３０，３５４）は、透過ディッププローブ（３４２ｃ）と、プローブ（３４２ｃ）に接続される近赤外（ＮＩＲ）源（３４４）と、プローブ（３４２ｃ）に接続される検出器（３４６）とを含み得、その検出器（３４６）は、サンプルを通過する後の源（３４４）からの出力（透過）を測定し、その場合、入力と出力との間の差が、吸収量、すなわち、サンプルの「フィンガプリント」である。様々な実施形態では、チャンバ（３４０）は、石英フロースルーセル／連続流チャンバであり得る。例示的な実施形態では、源（３４４）は、透過ディッププローブ（３４２ｃ）に接続される１０００〜５０００ｎｍＮＩＲ源であり得る。代替的に、より広い源範囲が必要とされる場合、ＵＶ源（３４４）が利用され得る。一部の実施形態では、源（３４４）は、赤外および／または可視源（通常は、１９０から１０００ｎｍ）を含み得る。個別の実施形態では、透過ディッププローブ（３４２ｃ）は、Ｏｃｅａｎ  Ｏｐｔｉｃｓ，Ｉｎｃにより供されるＴＰ３００−Ｓｅｒｉｅｓ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｐｒｏｂｅｓであり得る。図１１Ａを確認されたい。様々な実施形態では、検出のために使用される検出器（３４６）は、ＣＣＤ、または、源と比較される、結果的に生じる波長の強度を測定するために、スペクトルフィルタを伴うフォトダイオードのセットを利用し得る。
【００６１】
図１２は、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステム（３３０，３５６）の概略図である。図１２Ａは、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステム（３３０，３５６）でのＦｏｕｒｉｅｒ変換赤外分光法（ＦＴＩＲ）プロセスの概略図である。Ｆｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステム（３３０，３５６）は実質的に、図８での、本明細書で説明されるサブサンプリングシステム（３３０）と同様の特徴を含み、個別の修正が、プローブ（３４２ｄ）、励起源（３４４）、および検出システム（３４６）のタイプに対して為される。
【００６２】
Ｆｏｕｒｉｅｒ変換赤外分光法（ＦＴＩＲ）は、固体、液体、または気体の、吸収または放出の赤外スペクトルを取得するために使用される、吸光度分光法の一形式である。ＦＴＩＲ分光計は、高スペクトル分解能データを、広いスペクトル範囲にわたって同時に収集し得る。本開示の例示的な実施形態では、サンプルの「フィンガプリント」をＦＴＩＲによって取得することは、サンプルのフィンガプリントを吸光度分光法によって取得するための、本明細書で説明されるのと同じ一般的な方法を含み得る。例えば、赤外（ＩＲ）放射が最初に、サンプルを通過させられ得る。ＩＲ放射の一部は、サンプルにより吸収され得、そのＩＲ放射の一部は、通過し得る（透過させられる）。結果として生じるスペクトルは、分子吸収および透過を表し、そのことにより、サンプルの分子「フィンガプリント」を創出する。「フィンガプリント」は、サンプルを組成する原子の結合の間の振動の周波数に対応する吸収ピークを含む。各々の異なる物質は、原子の一意的な組み合わせの構成物となるので、２つの化合物は、厳密な同じＩＲスペクトルを生み出すことは決してなく、そのことにより、定性分析による、異なる種類の物質の、疑いのない識別を可能とする。実際、スペクトル内の吸収ピークのサイズは、存在する物質の厳密な量を指示する。
【００６３】
例示的な実施形態では、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステム（３３０，３５６）は、吸光度サブサンプリングシステム（３３０，３５４）と実質的に同じ特徴を含み得、透過ディッププローブ（３４２ｄ）と、近赤外（ＮＩＲ）源（３４４）と、検出器（３４６）とを含む。しかしながらＦｏｕｒｉｅｒ変換ＩＲ吸光度サブサンプリングシステム（３３０，３５６）は、追加的な干渉計（３４４ｄ）を、源（３４４）とプローブ（３４８ｄ）との間に、サンプルの波長の範囲全体を一度に測定するために含み得る。図１２を確認されたい。様々な実施形態では、チャンバ（３４０）は、石英フロースルーセル／連続流チャンバであり得る。例示的な実施形態では、源（３４４）は、透過ディッププローブ（３４２ｄ）に接続される１０００〜５０００ｎｍＮＩＲ源であり得る。源（３４４）は、単色源であり得る。代替的に、ＮＩＲから赤外スペクトルでの他の源（３４４）が使用され得る。一部の実施形態では、源（３４４）は、赤外および／または可視源（通常は、１９０から１０００ｎｍ）を含み得る。個別の実施形態では、透過ディッププローブ（３４２）は、Ｏｃｅａｎ  Ｏｐｔｉｃｓ，Ｉｎｃにより供されるＴＰ３００−Ｓｅｒｉｅｓ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｐｒｏｂｅｓであり得る。図１１Ａを確認されたい。
【００６４】
例示的な実施形態では、図１２Ａで示されるように、赤外エネルギー／ビームが、源（３４４）から干渉計に向けて放出され得る。このビームは次いで、干渉計に進入し得、その干渉計で「スペクトル符号化」が行われ得る。結果として生じるインターフェログラム信号は、次いで、干渉計を、および、チャンバ（３４０）に向かって出ていき得、そのチャンバ（３４０）でそのインターフェログラム信号は、遂行されている分析のタイプに依存する、チャンバ（３４０）内の流体サンプルの表面を透過させられ得る、または、その表面で反射させられ得る。これが、一意的にサンプルの特性である、エネルギーの特定の周波数が吸収されるところである。示されないが、プローブ（３４２ｄ）は次いで、結果として生じる出力をサンプルから拾い上げ、この出力を検出器（３４６）に、最終的な測定のために渡し得る。使用される検出器（３４６）は、特別なインターフェログラム信号を測定するように、特別に設計され得る。測定される信号は次いで、デジタル化され、サンプリングシステム（３０４）内のコントローラ（３３２）（例えば図７参照）に送出され得、そのコントローラ（３３２）は、信号を、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換が行われ得る分析的システム（４００ａ，４００ｂ）（例えば図１、図２参照）に送出し得る。最終的なＩＲスペクトルを、背景スペクトル（ビーム内のサンプルを伴わない測定）と比較することは、サンプル内にもっぱら存在するスペクトル特徴の識別を可能とし得る。例示的な実施形態では、分析的システム（４００）は、コントローラ（３３２）から受信される信号を、Ｆｏｕｒｉｅｒ変換赤外算出を使用して復号して、流体サンプルの「フィンガプリント」を取得し得る。
【００６５】
図１３を参照すると、吸光度／蛍光／散乱サブサンプリングシステム（３３０，３５８）の概略図が示される。吸光度／蛍光／散乱サブサンプリングシステム（３３０，３５８）は実質的に、図８での、本明細書で説明されるサブサンプリングシステム（３３０）と同様の特徴を含み、個別の修正が、プローブ（３４２ｅ）、励起源（３４４）、および検出システム（３４６）、ならびに、プローブ（３４２ｅ）と検出システム（３４６）との間の追加的な光ファイバケーブル（３４８ｂ，３４８ｂ，３４８ｅ）のタイプに対して為される。
【００６６】
特に吸光度／蛍光／散乱サブサンプリングシステム（３３０，３５８）は、本明細書で説明される蛍光サブサンプリングシステム（３３０，３５２）および吸光度サブサンプリングシステム（３３０，３５４）の両方の特徴を組み合わせ得る（それぞれ図１０，図１１参照）。例示的な実施形態では、吸光度／蛍光／散乱サブサンプリングシステム（３３０，３５８）は、反射および／または透過ディッププローブ（３４２ｅ）と、プローブ（３４２ｅ）に接続される複数個の源（３４４）と、プローブ（３４２ｅ）に接続される検出システム（３４６）とを含み得、その検出システム（３４６）は、サンプルを通過する後の源（３４４）からの出力（透過）を測定し得、その場合、入力と出力との間の差が、吸収量、すなわち、サンプルの「フィンガプリント」である。様々な実施形態では、チャンバ（３４０）は、石英フロースルーセル／連続流チャンバであり得る。例示的な実施形態では、源（３４４）は、反射および／または透過ディッププローブ（３４２ｅ）に、光ファイバケーブル（３４８ａ）によって独立的に接続される、複数個の源を含み得る。例えば、ＬＥＤ源および／またはＵＶ源が、反射プローブ（３４２ｅ）に接続され得、一方で、１０００〜５０００ｎｍＮＩＲ源が、透過ディッププローブ（３４２ｅ）に接続され得る。個別の実施形態では、透過ディッププローブ（３４２ｅ）は、Ｏｃｅａｎ  Ｏｐｔｉｃｓ，Ｉｎｃにより供されるＴＰ３００−Ｓｅｒｉｅｓ  Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｐｒｏｂｅｓであり得る。図１１Ａを確認されたい。例示的な実施形態では、反射プローブ（３４２ｅ）は、Ｏｃｅａｎ  Ｏｐｔｉｃｓ，Ｉｎｃにより製造される高級グレード反射プローブであり得る。図１０Ａを確認されたい。様々な実施形態では、検出システム（３４６）は、源（３４４）と比較される、結果的に生じる波長の強度を測定するために、ＣＣＤ、または、スペクトルフィルタを伴うフォトダイオードのセットを利用し得る。例実施形態では、複数個の源（３４４）の使用は、プローブ（３４２ｅ）に接続される追加的な光ファイバケーブル（３４８ｂ，３４８ｃ，３４８ｄ）を要し得、各々のケーブル（３４８ｂ，３４８ｃ，３４８ｄ）に対する複数個の「目」、すなわち、各々のタイプの分光法システムに対する、サンプルからのフィンガプリントデータの検出のための、検出システム（３４６）内のフォトダイオードの異なるセットが使用される。追加的な光ファイバケーブル（３４８ｂ，３４８ｃ，３４８ｄ）を使用することは、異なるタイプのフィンガプリントデータの測定を可能とすることを、励起源（３４４）波長に対するスペクトルフィルタをケーブル（３４８ｂ，３４８ｃ，３４８ｄ）に適用することを、または適用しないことを選ぶことにより行い得る。
【００６７】
本明細書で説明される個別の実施形態は、油の分析に言及するが、本明細書で説明される冷却システム（３０２）、サンプリングシステム（３０４）、および／または分析的システム（４００）を含む（例えば図１、図２参照）、本明細書で説明されるような流体分析システム（１００）は、水を含む、他のタイプの流体の特質を分析するために使用され得る。例示的な実施形態では、本明細書で説明される流体分析システム（１００）は、水分析システム（１００）であり得る。この水分析システム（１００）の実施形態では、水は、流体に関するリアルタイムデータを取得するために水源（２００）、例えば貯水場から、冷却システム（３０２）内へと、および／または、直接的にサンプリングシステム（３０４）内へと経路設定され得る。例えば水は、微生物、硝酸塩、およびヒ素の存在を決定するために、本開示の実施形態で分析され得る。
【００６８】
様々な実施形態では、水分析システム（１００）の冷却システム（３０２）、サンプリングシステム（３０４）、および／または分析的システム（４００）は、本明細書で説明される油分析システム（１００）と実質的に同じ特徴を含み得る（例えば、図１及び図２を参照）。しかしながら、一部の実施形態では、水分析システム（１００）の冷却システム（３０２）は、フィルタ（３２０）を含まないことがある。油分析システム（１００）でのように、冷却システム（３０２）は、水分析システム（１００）では、水が、サンプリングシステム（３０４）によって分析するために充分に低い温度である場合、利用されないことがある。様々な実施形態では、水分析システム（１００）のサンプリングシステム（３０４）は、粘度計（３２８）を含むことがあり、または、含まないことがある。
【００６９】
油分析システム（１００）および水分析システム（１００）を含む流体分析システム（１００）は、特定の構成／特徴／用途を有するように、図１から１３で示され、本明細書で説明されるが、これらのシステムは、これらの個別の構成／特徴／用途に制限されず、他の構成／特徴／用途が、様々なタイプの流体の分析を実行するのに適するように利用され得る。
【００７０】
図１４を参照すると、ナノチッププラグ（１０３２）を伴う流体分析システム（１０００）の代替的実施形態の概略図が示される。流体分析システム（１０００）は、雌管用ねじ入口（１０１６）および出口（１０１８）を有する筐体（１００２）を含み得る。例示的な実施形態では、筐体（１００２）は、４５．７２ｃｍ（１８インチ）×４５．７２ｃｍ（１８インチ）×１５．２４ｃｍ（６インチ）の金属筐体であり得、入口（１０１６）および出口（１０１８）は、６．３５ｍｍ（１／４インチ）の入口および出口であり得る。様々な実施形態では、筐体（１００２）の入口は遮断弁（１０２０）を含み得、その遮断弁（１０２０）は、安全（ラインが回路内で漏れを起こしている事例での）のための、および／または、筐体（１００２）上で、システム（１０００）をシャットダウンする必要なしに実行されることを必要とし得る保全のための設計に組み入れられるものである。加えて筐体（１００２）は、リセットスイッチ（１０１４）を１つの側部上に含み得、そのリセットスイッチ（１０１４）は、油交換が実行された後の、油分析のための新しいベースラインを確立するための、エンジン／機器の手動リセットのためのものである。
【００７１】
筐体（１００２）はさらに、最高で３６個の流体分析センサを制御する能を伴うコントローラ（１０１２）を含み得る。流体分析センサは、筐体（１００２）の中に装着され得る。例えば筐体（１００２）は、複数個のタイプの油分析センサを含み得、それらの油分析センサは、以下の特質：油特質監視能力、ならびに／または、特定の摩耗金属（１０２２）、水分レベル（１０２４）、微粒子総数（１０２６）、粘度（１０２８）、ＴＡＮ、ＴＢＮ、硝化、硫酸化、外国油、溶媒、グリコール、すす、溶存気体、および／もしくは油添加剤消耗（Ｚｎ、Ｍｏ、Ｐｈ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｂａ、Ｎａ）の識別を伴うセンサを含む、ただしそれらに制限されないものである。例えば、図１４を確認されたい。センサは、データを２秒から数分ごとにコントローラ（１０１２）に伝達するようにプログラムされ得、５年の、またはより長いライフスパンを伴う。一部の実施形態では、置換が要される場合に、容易に交換可能であり得るセンサが設けられ得る。センサを置換するために、組み入れの遮断弁（１０２０）を遮断し、前面カバーパネルを開き、センサを緩めてコントローラ（１０１２）から外し、センサを緩めて雌管用ねじから外す。留め具を外されると、新しいセンサを、置換し、同じ様式で再度取り付ける。コントローラ（１０１２）は、自動的に、新しいセンサを認識し、データを収集することを開始するように構成され得る。
【００７２】
一部の実施形態では、筐体（１００２）は電気ポンプ（２００４）（例えば図１６参照）を含み得、その電気ポンプは、油を、取り付けられた機器／エンジンの外に取り出し、油を、筐体（１００２）を通り、機器／エンジンに帰るように押出し得るものである。ポンプは、１２０ｖ、２４０ｖ、または４８０ｖ電気ポンプであり得る。筐体（１００２）は、組み入れの圧力低減弁を、入口圧力ライン上にさらに含み得る。例示的な実施形態では、圧力低減弁は、油が、筐体（１００２）を通り、機器／エンジンに帰るように進む前に、油圧を３４４８００００Ｐａ（５０００ｐｓｉ）から３４４８００Ｐａ（５０ｐｓｉ）まで下に低減し得る。
【００７３】
様々な実施形態では、筐体（１００２）は１ミクロン油フィルタ（１０３０）を含み得る。油は、機器の油の延長される寿命の有効性を確認し、その延長される寿命を確実にするための、個別のシーケンスでのシステム（１０００）を通って流動し得る。実施形態では、システム（１０００）は、以下の順序で構成され得る：摩耗金属センサ（１０２２）、水センサ（１０２４）、粒子総数センサ（１０２６）、粘度センサ（１０２８）、油パラメータセンサ、１ミクロン油フィルタ、粒子総数センサ、油パラメータセンサ（例えば図１６参照）。このシーケンスは、機器の油純度を決定する際に重要であり得、なぜなら、１ミクロンフィルタは、油内の粒子総数および水分含有量を変化させ得るからである。システム（１０００）は、油が１ミクロンフィルタを渡る前に、摩耗金属、水、粒子総数、粘度、およびパラメータを外挿し得る。１ミクロンフィルタの前および後の読み取り値の間の差を算出する、システム（１０００）の能は、高精度の油品質測定および油寿命予測的算出を可能とし得る。これらの読み取り値は、１ミクロンフィルタ（以下に、図１６を参照して説明）の両側に関するものであり得るので、油および機器コンディションの真の読み取り値は、その読み取り値において如実に表され得る（図１６及び関連説明を参照）。読み取り値をこの順序で、１ミクロンフィルタの両側に関してとることは、したがって、油のライフサイクルおよび機器コンディションの予測可能性をさらに改善し得る。
【００７４】
例示的な実施形態では、システム（１０００）は、筐体（１００２）に接続されるノード筐体（１００４）をさらに含み得る。図１４を確認されたい。ノード筐体（１００４）は、衛星、セル電話、またはＷｉ−Ｆｉ接続性のためのアンテナ（１００８）を伴う、３０．４８ｃｍ（１２インチ）×３０．４８ｃｍ（１２インチ）×１５．２４ｃｍ（６インチ）の耐候性筐体であり得る。ノード筐体（１００４）は、最高で６つの異なるデータ入力を１つのアカウントに持ち込み得る。各々のデータポイントは、別個の筐体（１００２）に関係し得、その筐体（１００２）は、ノード筐体（１００４）に帰るようにハードワイヤードであり得る。６つのハードワイヤード筐体に加えて、システム（１０００）は、他のシステム（１０００）と一体で、最高で３６個の異なるシステム（１０００）に対してピギーバックされ得、ノード筐体（１００４）での１つの接続内に帰るように経路設定し得る。この個別の構成は、システム（１０００）が、１つの通信ノードを複数個の筐体（１００２）／システム（１０００）に対して有するのみであることを可能とし、利用者に対する多大なコスト利益を提供し、システム（１０００）の、より容易な、および、よりすっきりとした設置を可能とし得る。ノード筐体（１００４）は、衛星／Ｗｉ−Ｆｉ／セルタワーアンテナに対する接続（１００８）、ならびに、電力ポートおよび／またはＥｔｈｅｒｎｅｔ／ＨＤＭＩ（登録商標）ポート（１０１０）をさらに含み得る。
【００７５】
ノード筐体（１００４）は、頑丈なノード（１００６）を装備され得、そのノード（１００６）は、センサ入力を計算およびプロセッシングするための、ならびに、重大告知能をテキストまたは電子メールによって中継するための、カスタムプログラミングおよびアルゴリズムのためのものである。プログラミングおよびアルゴリズムは、以下のもの：特定の摩耗金属、水分レベル、微粒子総数、粘度、ＴＡＮ、ＴＢＮ、硝化、硫酸化、外国油、溶媒、グリコール、すす、溶存気体、および／または油添加剤消耗（Ｚｎ、Ｍｏ、Ｐｈ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｂａ、Ｎａ）に対する油分析読み取りを含み得る。カスタムプログラミングはさらに、ユーザ決定されるプリファレンスにより確立されるように、または、ユーザ決定されるプリファレンスが、ノード（１００６）内にプログラムされずに存しない場合、ＮＩＳＴ（米国国立標準技術研究所）油分析標準により決定されるように、即時告知をユーザに、クリティカルレベルが達せられる瞬間に送出し得る。プログラミングおよびアルゴリズムは、ユーザに、やがて来る予防的保全を告知し得る、ノード（１００６）の設計に組み入れられる予測的能を有し得る。
【００７６】
様々な実施形態では、システム（１０００）のネットワーキング能力は、筐体（１００２）を一体にピギーバックするシステム（１０００）の能に起因して、事実上無制限であり得る。ネットワーキング特徴は、（ｉ）最高で３６個の筐体（１００２）を、１つのノード筐体（１００４）に伸びるようにデイジーチェーン接続すること、または、（ｉｉ）最高で３６個の筐体（１００２）を、ノード筐体（１００４）内に直接的に配線することを含む。これらの複数個の筐体（１００２）がデータをノード筐体（１００４）内に伝送していれば、システム（１０００）は、制限なしの数のデータポイントをアカウントに組み合わせ得、そのアカウントは、ユーザにより、１日２４時間および週７日（２４×７）を原則として、任意のインターネット接続されるデバイスによってアクセス可能であり得る。このことは、ユーザに、そのユーザの機器／エンジンの監視および保全に対する最大限の制御をもたらし得る。
【００７７】
本開示の例示的な実施形態では、油は、機器から、本明細書で説明されるシステムを通り、機器に帰るように再度経路設定され得る。油がシステムを通って流動していれば、摩耗金属、水分レベル、微粒子総数、粘度、ＴＡＮ、ＴＢＮ、硝化、硫酸化、外国油、溶媒、グリコール、すす、溶存気体、および／または油添加剤消耗（Ｚｎ、Ｍｏ、Ｐｈ、Ｃａ、Ｍｇ、Ｂａ、Ｎａ）、および／または油温度報告が、最高で２秒ごとに検査およびロギングされ得る。一部の実施形態では、追加的なセンサが、放出監視のために追加され得る。各々の異なる測定が、特定のセンサによって、各々の分析データポイントに対して成され得る。データが、本明細書で説明される筐体（１００２）に組み入れられるコントローラ（１０１２）内に収集され得る。コントローラ（１０１２）は、データをノード（１００６）に伝送し得る。例示的な実施形態では、ノード（１００６）は、小さなＬｉｎｕｘ（登録商標）ベースのコンピュータであり得る。ノード（１００６）は、コントローラ（１０１２）からのセンサ入力を計算およびプロセッシングするために、ならびに、重大告知を中継するために、カスタムアルゴリズムによってプログラムされ得る。ノード（１００６）は次いで、最良の利用可能な方法：Ｅｔｈｅｒｎｅｔケーブル、Ｗｉ−Ｆｉ、セル電話信号、または衛星信号によって、データを伝送し得る。
【００７８】
このデータが伝送されると、そのデータはクラウド内に記憶され得、データは、ユーザに対して、そのユーザのコンピュータ、タブレット、または電話からアクセスするように、難なく利用可能であり得る。インターネット信号が途絶する場合、ノード（１００６）は、６０ギガバイトハードドライブを付けられ得、そのハードドライブは、情報を、インターネット信号が回復されるまで記憶し得る。インターネットが回復されると、ノード（１００６）は、自動的に、データのすべてをクラウドベースのストレージにダンプし得る。システムから集められたクリティカル情報が存する場合、ユーザは、テキストまたは電子メールによって告知され得る。ユーザは、そのユーザのアカウントに、カスタム設計されたダッシュボードによってログインし得、そのためそのユーザは、監視されているすべての機器およびデータポイントを確認し得る。カスタムダッシュボードおよびアラートは、ユーザにより、そのユーザの個々の必要性を満たすように決定され得る。アラートは、ユーザに、電子メールまたはテキストメッセージによって、自動的にシステムアルゴリズムから送出され得、それらのシステムアルゴリズムは、特定のデータポイントに対してプログラムされ得るものである。オンラインダッシュボードは、ウェブベースであり得、インターネット接続を有する任意のデバイスからアクセスされ得る。ダッシュボードは、ユーザがコンピュータ／ウェブブラウザからログインしていない場合、自動的にデータを、例えば、タブレットおよび／またはセル電話観視に対して、縮約および積重し得る。
【００７９】
このシステム（１０００）が設置され、パラメータがノード（１００６）内にプログラムされてしまえば、ユーザは完全に、供給者から、そのユーザの機器の管理および保全において独立的であり得る。利用者が完全に、いずれの油ラボ、油専門家、郵便会社、および／または、油サンプルを扱う技術者からも独立的であることは、利用者に、システムプロセスの間、このクリティカルデータのヒューマンエラーまたは時間遅延がないことの保証を与える。さらに、ユーザの必要性が進展する場合、追加的なデータポイントが、ノード（１００６）内に、要される場合プログラムされ得る。利用者が、独特なタイプの油を使用する、または、システム（１０００）が何らかの主要構成要素を組み入れのセンサから読み取るときにカスタム告知を欲する場合、システム（１０００）は、その利用者の必要性に対してカスタムプログラムされ得る。このタイプのカスタムプログラミングは、所定の主要要素が監視されることを要するエンジン製造者を有する、より大きな利用者にとって重要であり得る。
【００８０】
一部の実施形態では、本明細書で説明されるシステム（１０００）は、機器の複数個の部分品からサンプリングするリアルタイム油分析を実行するために使用され得る。機器の複数個の部分品からサンプリングすることは、カスタマイズされる多流動制御弁（ｍｕｌｔｉ−ｆｌｏｗ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｖａｌｖｅ）によって遂行され得、それらの多流動制御弁は、油が、同じタイプの油を使用する機器の複数個の部分品から取り込まれることを可能とし得るものである。実施形態では、機器の部分品は、互いおよびシステム（１０００）と同じ近さで配置され得る。他の実施形態では、機器の部分品は、互いおよびシステム（１０００）から、より遠く離れて／遠隔に配置され得る。
【００８１】
多流動制御弁は、本明細書で説明されるようなカスタム設計されたダッシュボードによって制御され得る。多流動制御弁は、マニホルド制御弁接続として構成され得る。流動制御弁は、入口多流動制御弁および／または出口多流動制御弁であり得る。システム（１０００）は、一時に１つのエンジンのみから、本明細書で説明される入口弁によって、油が、筐体（１００２）内に流動することを可能とするようにプログラムされる、入口多流動制御弁を含み得る（例えば図４及び図６参照）。システム（１０００）は、本明細書で説明される出口弁、および、同じ機器に帰るように伸びる戻しラインによって、油が、その油が抜かれた元の同じエンジンに戻されることを可能とするようにプログラムされる、出口多流動制御弁をさらに含み得る（例えば図４及び図６参照）。例示的な実施形態では、分析が２から５分の期間にわたって為されると、入口弁はオフに切り替わり得、その時間にシステムは、別の弁に、サンプリングシーケンスでプログラムされたものであり得る、機器の次の部分品に対して開くように告知するようにプログラムされ得る。一部の実施形態では、６０から１８０秒の遅延が、新しい弁の開放と、システム（１０００）が読み取り値をとることを開始することとの間に発生し得、そのことは、システム（１０００）に送り込むラインを洗浄するためのものである。他の実施形態では、機器の異なる部分品の間で変化させることのこのシーケンスは、機器の部分品につき、数分ごとにから、１時間に１回まで、利用者の必要性に応じてプログラムされ得る。
【００８２】
例示的な実施形態では、システム（１０００）が読み取り値を、エリア内の各々の異なるモータ／機器からとっていれば、そのシステム（１０００）は、次いで、比較アルゴリズムを、本明細書で説明される別個のカスタム設計されたダッシュボードで作動させ、そのことにより、異なる機器からの油の比較分析を実行して、どのエンジンが、最も効率的に作動しているものであり得るか、ならびに、どのエンジンが、付帯的な注意、修正、および／またはサービスを必要とするものであり得るかを決定するように構成され得る。詳細な報告は、利用者が、機器の異なる部分品での効率に関する何らかの問題を特定し、実在したことを利用者が知らなかったことがある何らかの問題を解決することを可能とし得る。さらに、この報告はさらに、利用者が、自分自身で、どのエンジンが、最も効率的に作動しているか、および、どのエンジンが、置換されることを必要とし得るかを決定することを可能とし得る。
【００８３】
個別の実施形態では、システム（１０００）は、流体のリアルタイム油分析を、流体が、本明細書で説明されるようないくつかのセンサ（１０２２、１０２４、１０２６、１０２８）を通過した後に実行するために、ナノチッププラグ（１０３２）技術（例えば図１４及び図１６を参照）を追加導入され得る。図１４を確認されたい。図１５は、ナノチッププラグ（１０３２）の内部構成要素の例解図である。ナノチッププラグ（１０３２）は、スペクトルスキャナ／分光計（１０３４）を利用して、任意の産業用油の分子組成およびコンディションを、瞬間的および連続的にスキャンし、ユーザに通知し得る。本明細書で説明されるように、異なるタイプの流体／物質は、それら自体の「フィンガプリント」を有し、ナノチッププラグ（１０３２）は、これらの物質の間の差を読み取り、分析し、流体のこの「フィンガプリント」情報を、分光法によって取得し得る。例示的な実施形態では、ナノチッププラグ（１０３２）は、おおよそ２．５４ｃｍ（１インチ）×２．５４ｃｍ（１インチ）より少ないサイズを有し得る。他の実施形態では、ナノチッププラグ（１０３２）は、リアルタイム油分析を実行するための、他のサイズおよび構成を有し得る。本開示の実施形態は、油およびガス、海事、航空宇宙、行政、農業、水、廃水、潤滑油、油圧油、ギヤ油、冷却剤、その他を含む、ただしそれらに制限されない、種々の産業および用途を包含し得る、いくつかの異なるオプションを提供する。本明細書で説明されるシステムの実施形態は、任意のタイプの産業用流体とともに稼働することができ得る。
【００８４】
例示的な実施形態では、ナノチップ油プラグ（１０３２）は、ナノチップおよび分光計（１０３４）を油プラグに統合することにより、リアルタイム油分析のために使用され得る。例えば、図１５を確認されたい。油プラグは、分析されている流体にアクセスし得る任意のプラグであり得る。例示的な実施形態では、エンジン／機器内の既存の油プラグが取り外され得、ナノチップ油プラグ（１０３２）が、エンジン／機器上へと、既存の油プラグの代わりに設置され得る。
【００８５】
本開示の実施形態は、本明細書で説明されるようなデータベースを、本明細書で説明されるシステムと連関して、さらに利用し得る。例示的な実施形態では、個別のエンジン［例えば、Ｃａｔｅｒｐｉｌｌａｒ  Ｃａｔ（登録商標）３５１６Ｂディーゼル発電機］内の、個別のタイプの油［例えば、Ｓｈｅｌｌ  Ｒｏｔｅｌｌａ（登録商標）１５Ｗ−４０］のサンプルの「フィンガプリント」が、ナノチッププラグ（１０３２）を伴うシステム（１０００）によって分析および収集され得る。この「フィンガプリント」情報は次いで、本明細書で説明されるようなノード（１００６）に伝送され得、そのノード（１００６）は次いで、この情報を、本明細書で説明されるようなデータベースに、本明細書で説明されるシステムの任意のものによって伝送し得る。データベース（例えば図１４のシステム1000）は次いで、その個別のタイプの油、および、その油のコンディションに対して、このフィンガプリント情報を、データベースに記憶される既存の情報と比較し得、それらのコンディションは、分析されている油内の何らかの摩耗金属の存在を含む、ただしそれに制限されないものである。個別の実施形態では、ノード（１００６）（例えば図１４Ａ参照）は、クラウドに接続し、比較分析アルゴリズムを、このフィンガプリント情報と、同じタイプの油に対するデータベース上の既存の情報との間で作動させて、この個別の油サンプルの正確な組成を決定し得る。そのようにすることは、摩耗金属の存在を含む、ただしそれに制限されない、この油サンプル内のいくつかのコンディションの存在の検出、および、エンジンに関する任意の個別の問題の診断法を可能とし得る。例示的な実施形態では、現在および既存のリアルタイムデータの、比較および分析を必然的に含むこのプロセスは、約２から３０秒かかるのみであり得る。システム（１０００）／データベースは次いで、この比較分析からの結論を、情報を要求する利用者に中継し得る。実施形態では、この情報は、電子メール、テキスト、ウェブサイトソフトウェア、および／または、そのような情報を伝達することの任意の他の利用可能な方法によって、利用者に送出され得る。
【００８６】
新しいスキャンを、サンプルスキャンの既存のデータベースと比較することにより、システム（１０００）は、流体サンプルのコンディションを瞬間的に提供し得る。一部の実施形態では、システム（１０００）は、追加的なサンプルタイプを、それらが利用可能となるようにスキャンおよび追加し、したがって、総合的なシステムの検出する能の精度を増大することにより、連続的に伸張され得る。データベースは、インターネット、セル電話信号、衛星接続、および／または、外部源への任意の他の利用可能な接続によってアクセスされ得る。様々な実施形態では、データベースは、本明細書で説明されるようなニューラルネットワークでの「訓練」によって伸張され得る。
【００８７】
図１６は、本明細書で説明されるナノチッププラグ（１０３２）を伴う流体分析システ
ム（２０００）の代替的実施形態の概略図である。示されるように、本明細書で説明されるナノチッププラグ（１０３２）を伴う流体分析システム（２０００）は、エンジンに油圧ガレー（ｇａｌｌｅｙ）を設置し、オイルフィラネックに帰るようにエンジンをバイパスするように構築され得る。バイパスループでは油は、機器流体アクセスポイントＹから、プログラマブル流動制御弁（２００２）を通るように流動させられ得る／経路設定され得る。流動制御弁（２００２）は、油がシステム（２０００）を通って流動することを可能とするように、開閉するようにプログラムされ得る。油は、弁（２００２）がスキャンの間閉じられると、システム（２０００）内で定常的であり得る。このオプションは、油をスキャンするためのより詳細な油サンプルを、その油が、安定的であり、例えば、３４４８００Ｐａ（５０ｐｓｉ）で流動していない間に可能とするために、追加され得る。スキャンが完了すると、弁（２００２）は、開き、次のサンプリング時間まで、油がシステム（２０００）を通って流動することを可能とし得る。例示的な実施形態では、この次のサンプリング時間は、３０秒ごともの速やかさで発生し得る。しかしながら、このシステム（２０００）は、サンプルを任意の他の時間で、必要に応じて、とるように構成され得る。
【００８８】
油は、利用可能な油／流体圧力が存しないときに圧力を提供するためのポンプ（２００４）を通るように経路設定され得る。図１６を確認されたい。様々な実施形態では、油は次いで、その油がナノチッププラグ（１０３２ａ）に達する前に、油のサンプリングのために設置される、圧力低減弁（２００６）、油冷却器（２００８）、および押しボタン油サンプル弁（２０１０ａ）を通るように経路設定され得る。油冷却器（２００８）は、システム（２０００）を通るように経路設定されている油が熱すぎる場合、インラインで使用され得る。ナノチッププラグ（１０３２ｂ）から、油は、より詳細な分析を可能とし、エンジン油寿命をさらに延ばすことを、油サンプルの付帯的なろ過によって行うために、１ミクロンバイパス油フィルタ（２０１４）へと経路設定され得る。例示的な実施形態では、別のナノチッププラグ（１０３２ｂ）が、１ミクロンバイパス油フィルタ（２０１４）の後に追加され得る。１ミクロン油フィルタ（２０１４）は、バイパスループのインラインであり得、比較するために、ならびに、どれだけ良好にろ過が実行しているか、および、どれだけ厳密にフィルタ（２０１４）が流体／油サンプルに影響を及ぼしているかを決定するために、流体／油がフィルタ（２０１４）を通過する前および後でスキャンし得る。この個別の構成は類のないものであり、なぜなら、この追加的なナノチッププラグ（１０３２ｂ）が追加されると、サンプルの前および後の読み取り値が、比較および分析され得、そのデータは次いで、油の寿命を延ばすために、および、フィルタ（２０１４）が油に関して有しているものであり得る測定可能な影響を提供するために使用され得るからである。対照的に、油フィルタ（２０１４）の測定可能な影響を、リアルタイムで、既存のシステムで示すことは、事実上不可能である。機器の流体戻し点Ｚ内への、エンジンのオイルフィラネックに帰る途中で、油は、別の押しボタン油サンプル弁（２０１０ｂ）を通過させられ得る。
【００８９】
流体分析システム（２０００）は、サンプルを集める、および／または、サンプルからの関連性のあるデータをデータベースに追加するために使用され得る。流体分析システム（２０００）は、本明細書で説明されるようなノード（1004）（例えば図１４、図１４Ａ参照）に接続され得、サンプルからのデータをそのノードに転送し得、そのノードは次いで、データを、本明細書で説明されるようなデータベースに伝送し得る。データベースは、クラウド内に、または、任意の知られる外部デバイス内に配置され得る。一部の実施形態では、ノードそれ自体が、データベースを保有し得る。
【００９０】
図１７は、本明細書で説明されるような、サンプリングシステム（３０４）および／または冷却システム（３０２）のコントローラ（３３２）内の関係付けられるソフトウェアを含む、冷却システム（３０２）およびサンプリングシステム（３０４）を使用する、本明細書（例えば図１から図６）で説明されるような流体分析システム（１００）のフローチャートである。図１７で説明される、流体分析システム（１００）、冷却システム（３０２）、およびサンプリングシステム（３０４）は、それらの様々な実施形態を含む、本明細書で説明される装置、システム、および方法を使用して実現され得る。図１７で示されるように、流体分析システム（１００）は、以下のステップを含み得る。
【００９１】
例示的な実施形態では、サンプリングシステム（３０４）のコントローラ（３３２）のソフトウェアは、最初に、自己診断チェックを作動させて、励起源（３４４）および／または弁（３１２、及び、３１４ａから３１４ｄ）が動作可能であるかどうか、ならびに、冷却システム（３０２）およびサンプリングシステム（３０４）からの何らかのエラーコンディションに対して決定し得る。初期自己診断チェックがエラーコンディションを示す場合、コントローラ（３３２）は、これらのエラー／故障、および、任意の関係付けられる故障コードを分析的システム（４００）に報告し、励起源（３４４）がパワーオフされること、および、すべての弁（３１２、及び、３１４ａから３１４ｄ）が閉じられることを確実にし得る（可能である場合）。初期自己診断チェックが何らのエラーコンディションも示さない場合、サブサンプリングシステム（３３０）がパワーオンされ得る。再び、エラーコンディションが生起する場合、コントローラ（３３２）は、これらのエラー／故障、および、任意の関係付けられる故障コードを分析的システム（４００）に報告し、励起源（３４４）がパワーオフされること、および、すべての弁（３１２、及び、３１４ａから３１４ｄ）が閉じられることを確実にし得る（可能である場合）。エラーコンディションが、サブサンプリングシステム（３３０）のパワーオンに基づいて生み出されない場合、コントローラ（３３２）は、圧力低減器弁（３０８、３０８ａ及び３０８ｂ）（例えば、図３から図７参照）、冷却器（３２４）、温度センサ（３１０）、および２ウェイソレノイド弁（３１２）のアクションに関係する、本明細書で説明される温度ループを閉じ、流体戻しおよび流体出弁（３１４）を開き、冷却器（３２４）およびファン（３７０）を、流体を冷却するようにイネーブルにするように、冷却システム（３０２）への信号を送出し得る。
【００９２】
温度＞４０℃である場合、油は、さらなる冷却のために、本明細書で説明されるように、冷却器（３２４）に帰るように再度経路設定され得る。温度≦４０℃である場合、流体がサンプリングシステム（３０４）へと通ることを可能とするように、バイパス弁（３１２）が開かれ得る。サンプリングシステム（３０４）に入ると、コントローラ（３３２）は、長さパラメータを使用して、総合的な循環時間を算出し、タイマを始め得る。特に、複数個の流体源（２００）が存し、１つの源（２００）が、別の源（２００）から有意に、より遠く離れている場合、サンプリングシステム（３０４）は、サブサンプリングシステム（３３０）が汚染されないことを確実にするために、流体をより長い時間の間循環させなければならないことがある。タイマが満了していない場合、コントローラ（３３２）は、サンプリングシステム（３０４）の流出／戻しラインに配置されるセンサ／トランスデューサ（３０８Ｂ）を利用して（例えば図７を参照）、流入圧力と流出圧力との間の圧力比較を実行して、漏れの存在を識別するのに、有意な十分な降下が実在するかどうかを決定し得る。そうである場合、コントローラ（３３２）は、この故障、および、任意の関係付けられる故障コードを分析的システム（４００）に報告し、励起源（３４４）がパワーオフされること、および、すべての弁（３１２、３１４ａから３１４ｄ）が閉じられることを確実にし得る（可能である場合）。
【００９３】
流入圧力と流出圧力との間の差が有意でない場合、コントローラ（３２２）は、および、タイマが満了した場合、コントローラ（３３２）は、本明細書で説明されるように、すべての弁（３１２、３１４ａから３１４ｄ）を、流体の運動を停止するように閉じ、流体のサンプリングを、サンプリングシステム（３０４）を使用して始め得る。様々な実施形態では、サンプリングシステム（３０４）は次いで、本明細書で説明されるような流体サンプル獲得を始め、粘度計（３２８）を使用して、流体の粘度測定値を取得し、および／または、温度センサ（３１０）を使用して、本明細書で説明されるように、流体の温度を測定し得る（例えば図７参照）。例示的な実施形態では、サンプリングシステム（３０４）は次いで、各々のサンプルタイプの１３から２０個のサンプルをとり、これらのサンプルデータセットをコントローラ（３３２）に送出し得、そのコントローラ（３３２）は次いで、本明細書で説明されるように、サンプルデータセットを分析的システム（４００）に送信し得る。
【００９４】
様々な実施形態では、コントローラ（３３２）は、その循環を終了するように、冷却システム（３０２）への信号を送出し得る。例えばファン（３７０）は、本明細書で説明されるように、冷却器（３２４）が周囲空気温度に達するときに終止し得る。流体がサンプリングシステム（３０４）により、妥当なようにサンプリングされると、流体は、サンプリングシステム（３０４）から冷却システム（３０２）へと帰るように経路設定され得る。この戻しを手助けするために、コントローラ（３３２）は、必要に応じて、流体を冷却システム（３０２）内へとサンプリングシステム（３０４）から帰るように押出／重力排出するための圧力が存しない場合、空気が、ラインをパージし、流体の戻しをスピードアップさせることを可能とするように、冷却システム（３０２）内の戻し空気弁（３２２）（例えば図３から図６を参照）を開き得る。コントローラ（３３２）は次いで、本明細書で説明されるタイマが満了したかどうかを決定し得る。そうである場合、コントローラ（３３２）は、空気弁（３２２）を閉じ、サブサンプリングシステム（３３０）および／またはサンプリングシステム（３０４）をパワーオフし得る。
【００９５】
図１８は、本明細書で説明される、コマンドおよび制御システム（４０６）と、データベース（４０２）とを含む、本明細書で説明されるような分析的システム（４００）のフローチャートである。図１８で説明される、分析的システム（４００）、コマンドおよび制御システム（４０６）、ならびに／またはデータベース（４０２）は、それらの様々な実施形態を含む、本明細書で説明される装置、システム、および方法を使用して実現され得る。
【００９６】
本明細書で説明されるように、コマンドおよび制御システム（４０６）は、流体の送信されるサンプルデータセットを受信し、そのサンプルデータセットを、ニューラルネットワークモデルのセットによって、予測分析のためにプロセッシングし得る、ホストされるソフトウェアシステムであり得る。ニューラルネットワークモデルは、分析されることになる任意のタイプの流体を対象とするように構成され得る。サンプル分析の、結果として生じる出力は、送信される流体、プロセッシングされるネットワーク、および、与えられるネットワークモデルに対する統計的パーセンテージ精度に依存的であり得る。
【００９７】
スペクトルサンプルからの出力は、スペクトル波として知られる。これは、座標点、ｘ（通常は、波長、または、Ｒａｍａｎでは、シフトに対する）およびＹ（通常は、その波長点で確認される強度値）のセットとして視覚化され得る。データ（点）のこれらのグラフは、次いで、分析的システム（４００）にアップロードされ得、その分析的システム（４００）で、そのデータは、ニューラルネットワークモデルに対して、明確な識別およびシステム予測のために、記憶、評価、および提示され得る。スペクトルサンプルが何らかのコンテキストを有するために、流体サンプルを受信する前に、ベースラインが特定のニューラルネットワークに対して確立され得るように、既知のサンプルが取得されなければならない。ニューラルネットワークは、３つの層：入力層、隠れ層、および出力層からなり得、各々の層は、１つまたは複数のノードを含み、情報がノードの間を流動する。
【００９８】
サンプルのタイプが識別され得ない場合、ニューラルネットワークは「訓練」を要し得、その「訓練」はすなわち、サンプルの識別を支援し、結果として生じるニューラルネットワークモデルを強化するための、サンプル／サブサンプリングシステム（３３０）のタイプと関連付けられる、既知のパラメータの入力することである。ニューラルネットワークモデルは、ニューラルネットワークのナレッジを表す。本明細書で説明されるように、
ニューラルネットワークモデルは、既知のデータセットから創出され得る。それゆえに、サンプルが送信されるとき、そのためにサンプルが収集されたパラメータが、識別のために使用するための個別のニューラルネットワークを識別するために要され得る。例えば、本明細書で説明される流体分析システム（１００、１０００、２０００）（例えば、それぞれ図１，２，１４，１６参照）に対するニューラルネットワークは、パラメータの以下のセットにより定義され得、そのセットは、使用されるサブサンプリングシステム（３３０）のタイプ、電磁放射の波長（または、それが単色であるかどうか）、粘度、温度、および圧力を含み、ただしそれらに制限されない。これらのパラメータは、ネットワーク、および、その後続のモデルを定義し得る。既知のデータセット、すなわち、上記の決定されるパラメータと組み合わされる、ｘ  ｐｐｍのｙ個の要素を伴う、流体（例えば、清浄油）のスペクトルサンプルが、ネットワークの「訓練」、および、モデルの創出を可能とし得る。ニューラルネットワークへと訓練され得る、既知の（良好な）データが多いほど、不明のサンプルを識別することの精度および成功率は高い。例示的な実施形態では、ニューラルネットワークモデルを構築することは、莫大な計算リソースの使用を要し得る。そのために、これらのモデルの構築することは、クラウド内の分析的システム（４００）で発生し得、モデルは可能性として、オンボード分析が要される場合、サンプリングシステム（３０４）にプッシュされる。
【００９９】
例示的な実施形態では、ユーザは、例えば、コンピューティングデバイス内のウェブアプリケーション（ＨＴＴＰ／ＨＴＴＰＳ）によって、本明細書で説明される、任意のタイプの暗号化された接続を通して、分析的システム（４００）にアクセスする、および／または、分析的システム（４００）を修正し得る。例示的な実施形態では、ユーザは、データベース（４０２）にログインし得、彼／彼女の役割およびセキュリティ許可に基づいて、利用可能なサンプリングシステム（３０４）のダッシュボード、メッセージ（サンプルに基づくいずれかの予測分析メッセージ）、エラーメッセージ、および／または訓練要求メッセージを示され得る。様々な実施形態では、ユーザは、特定のサブサンプリングシステム（３３０）を選択し、サンプリングシステム（３０４）とインタラクションし、サンプリングシステム（３０４）に、分析を実行し、流体サンプルを取得するように要請し、システム（３０４）を構成し（すなわち、自動化されるサンプリング時間フレームをセットアップし）、システム（３０４）から来るリアルタイムパラメータ（例えば、温度、サンプルがとられた最後の時間、圧力、流体温度、その他）を分析し得る。一部の実施形態では、ユーザはさらに、新しいサブサンプリングシステム（３３０）をクライアントに追加し得る、および／または、既存のサンプリングシステム（３３０）を認可解除（ｄｅ−ａｕｔｈｏｒｉｚｅ）もしくはシャットダウンし得る。ユーザはさらに、利用可能場合、ソフトウェア更新をサンプリングシステム（３０４）および／もしくは冷却システム（３０２）に発し、分析的ニューラルネットワーク、および、関係付けられるネットワーク統計を観視し、さらに、既知の良好なサンプルの数、成功裏の識別のパーセンテージ、精度しきい値を観視し、ならびに／または、再訓練もしくはモデル診断を強制し得る。
【０１００】
図１８に帰って参照すると、分析的システム（４００）は、以下のステップを含み得る。分析的システム（４００）の、コマンドおよび制御システム（４０６）は、最初に、分析されている流体の送信されるサンプルデータセットをコントローラ（３３２）から受信し得る。図１７を確認されたい。これらのサンプルデータセットの受信に基づいて、コマンドおよび制御システム（４０６）は、最初に、サンプルと関連付けられる、クライアント／システム情報およびサンプリングシステム（３０４）構成を検索し得る。クライアント／システム情報およびサンプリングシステム（３０４）構成が、送信されるサンプルデータセットから検索され得ない場合、システム（４００）は「ログエラー」を示し得、コマンドおよび制御システム（４０６）は、データベース（４０２）とインタラクションして、本明細書で説明されるように、このログエラーをユーザに、ウェブアプリケーションによって提示し得、そのことによってユーザは、適切な修正を、必要に応じて為し得る。データが有効である場合、コマンドおよび制御システム（４０６）は、データセットをモデルエンジンに、サンプルとして、クライアント／システム／サンプリングシステム（３０４）構成に基づいて送信し得る。例示的な実施形態では、コマンドおよび制御システム（４０６）はさらに、このサンプルデータセットを、本明細書で説明されるデータベース（４０２）に記憶し得る。
【０１０１】
コマンドおよび制御システム（４０６）は次いで、送信キューが、特定のモデル／システム構成に対して利用可能であることを検証し得る。例えば、サンプルが、Ｘの粘度を伴う、あるタイプの油であり、７８５ｎｍの波長を伴うＲａｍａｎサブサンプリングシステム（３３０，３５０）が、油の分析を実行するために使用される場合、コマンドおよび制御システム（４０６）は、データベース（４０２）を、それらの厳密なパラメータとマッチングするモデルを求めてサーチし、そのモデルを利用して、油のサンプルの識別情報を決定し得る。
【０１０２】
送信キューが利用可能でない場合、システム（４００）は「ログエラー」を示し得、コマンドおよび制御システム（４０６）は、データベース（４０２）とインタラクションして、本明細書で説明されるように、このログエラーをユーザに、ウェブアプリケーションによって提示し得、そのことによってユーザは、適切な修正を、必要に応じて為し得る。送信キューが利用可能である場合、コマンドおよび制御システム（４０６）は次いで、本明細書で説明されるように、各々のデータセットを、対応するニューラルネットワークモデルに送信し得る。ニューラルネットワークモデルは次いで、本明細書で説明されるように、結果を各々のデータセットに基づいてプロセッシングし得、それらの結果は次いで、データベース（４０２）に、コマンドおよび制御システム（４０６）により送出され得る。何らかの問題点が、各々のデータセットをニューラルネットワークモデルに送信することに関して生起する場合、システム（４００）は、本明細書で説明されるように、「ログエラー」をユーザに示し得る。
【０１０３】
流体分析結果がニューラルネットワークモデルによりプロセッシングされると、コマンドおよび制御システム（４０６）は、これらの結果が、サンプリングシステム（３３０）のサンプル／タイプに対する、所定の定義された分析しきい値を満たす場合、ユーザに告知し得る。そうである場合、コマンドおよび制御システム（４０６）は、ニューラルネットワークモデルへのデータセットの送信を終了し得る。
【０１０４】
コマンドおよび制御システム（４０６）は次いで、本明細書で説明されるように、システムが「訓練」を要するかどうかを決定し得る。そうでない場合、コマンドおよび制御システム（４０６）は、ニューラルネットワークモデルへのデータセットの送信を終了し得る。しかしながら、システムがまさに訓練を要する場合、コマンドおよび制御システム（４０６）は、ユーザに、適切な訓練が要されることを告知し得る。例示的な実施形態では、ユーザは次いで（ウェブアプリケーションによって）、そのために訓練が要求される各々のサンプルに対して、所定の訓練入力を、コマンドおよび制御システム（４０６）に供給し得る。コマンドおよび制御システム（４０６）は、これらの訓練入力を使用して、ニューラルネットワークモデルを更新し／再度築き上げ、または、新しいニューラルネットワークモデルを、流体サンプルデータセットから取得される新しいデータによって創出し得る。コマンドおよび制御システム（４０６）は次いで、更新された／新しいモデルをデータベース（４０２）に記憶し、および／または、更新された／新しいモデルを、サンプリングシステム（３０４）に帰るように配備し得る。様々な実施形態では、ユーザは、本明細書で説明されるように、データベース（４０２）内の、既存の、および、更新されたニューラルネットワークモデル、ならびに、関係付けられるデータに、例えば、ウェブアプリケーションによってアクセスし得る。
【０１０５】
実施形態は、流体分析を実行するための方法を提供する。方法は、本明細書で説明され
る、冷却システム（３０２）と、サンプリングシステム（３０４）と、コマンドおよび制御システム（４０６）、ならびにデータベース（４０２）を含む分析的システム（４００）とを含む、本明細書で説明される流体分析システム（１００）を使用するステップを含み得る。例示的な実施形態では、方法は、流体を、本明細書で説明される、取り外し可能および置換可能なサンプリングシステム（３０４）を通るように経路設定するステップと、リアルタイムデータを流体から、サンプリングシステム（３０４）によって収集するステップと、リアルタイムデータを、プロセッシングし、サンプリングシステム（３０４）に接続される、本明細書で説明される分析的システム（４００）に伝送するステップとを含む。方法は、サンプリングシステム（３０４）を通るように経路設定される前に、流体を冷却するために、流体を、取り外し可能および置換可能な冷却システム（３０２）を通るように経路設定するステップを含み得る。例示的な実施形態では、方法は、リアルタイムデータを、コマンドおよび制御システム（４０６）によって受信し、そのリアルタイムデータを、データベース（４０２）内の、流体に対する既存のニューラルネットワークモデルのセットによって、予測分析のためにプロセッシングするステップを含み得る。方法は、リアルタイムデータが既存のニューラルネットワークモデルのセットのいずれにも対応しない場合、既存のニューラルネットワークモデルを更新し、または、新しいニューラルネットワークモデルを構築するステップを含み得る。方法は、更新された、または、新しいニューラルネットワークモデルを、サンプリングシステム（３０４）に帰るように配備するステップをさらに含み得る。
【０１０６】
本開示の実施形態は、流体分析を要する、多数の現実世界の用途および産業で利用され得、それらの用途および産業は、沿岸および沖合での、中にある油およびガスの掘削リグ、油およびガスパイプライン、油加工および化学工場、オフショア船、河川工事ボート、貨物運送トラック、任意の大型商用エンジン、ならびに、都市水質、遠隔水質（井戸、雨水、帯水層、瓶詰めされたもの）、エンジン油、油圧油、トランスミッション油、冷却剤、燃料（システム内の、および、ステーションでの）、ミルク瓶詰め工場、ビール樽詰め／瓶詰め工場、産業廃水、輸送される原油、および／または尿の分析に関係付けられるシステムを含み、ただしそれらに制限されない。
【０１０７】
本開示の実施形態は、より高精度のリアルタイムアプリケーションデータ、履歴文書類をクラウドで提供することによる機器の増大される再販価値、サンプリングのより良好な精度および一貫性による改善される油分析傾向、すべてのクリティカルシステムに授けるための低コスト戦略、低減される現在の労働力需要、根本原因監視による、低減されるリスクベースのコスト、および故障防止の供すること、サンプリングの間の安全および健康危険要因に対する最小にされる作業者露出、サンプリングの間のこぼれの低減されるリスク、したがって、特に「食品安全な」油産業でのユーザに対しての低減されるＨ＆Ｓ問題点、ラボラトリでのサンプルの処分および試薬の使用の慣行の低減／解消、排出間隔を延長する最適保全計画のための最大にされる情報、油が清浄状態にとどまることをより長い期間の間ＮＩＳＴ標準によって可能とすること、延長される油排出間隔、油からの固体、液体、および／または気体状汚染物の改善される低減、増大されるエンジンおよび機器寿命、ならびに、低減される動作コストを提供し得る。
【０１０８】
実施形態は、様々な実現形態および活用への言及とともに説明されるが、これらの実施形態は例解的であること、および、本開示の範囲はそれらの実施形態に制限されないことが理解されるであろう。多くの変形、修正、追加、および改善が可能である。さらにまだ、本明細書で説明された任意のステップは、任意の所望の順序で履行され得、任意の所望のステップが、追加または削除され得る。
【手続補正２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１】
2018526614.tif 000030
【手続補正３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図２】
2018526614.tif 000031
【手続補正４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図３】
2018526614.tif 000032
【手続補正５】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図４】
2018526614.tif 000033
【手続補正６】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図５】
2018526614.tif 000034
【手続補正７】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図６】
2018526614.tif 000035
【手続補正８】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図７】
2018526614.tif 000036
【手続補正９】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図８】
2018526614.tif 000037
【手続補正１０】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図９】
2018526614.tif 000038
【手続補正１１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１０】
2018526614.tif 000039
【手続補正１２】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１１】
2018526614.tif 000040
【手続補正１３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１２】
2018526614.tif 000041
【手続補正１４】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１３】
2018526614.tif 000042
【手続補正１５】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１６】
2018526614.tif 000043
【国際調査報告】
2018526614.tif 000044
2018526614.tif 000045
2018526614.tif 000046