内燃機関の機関本体の冷却水出口部に冷却水制御弁を有し、当該冷却水制御弁を閉弁することにより前記機関本体の内部の冷却水の流出を一時的に遮断する水止め制御を実施可能な内燃機関の制御装置において、前記冷却水出口部における冷却水温度を検出する温度検出手段と、前記内燃機関の運転状態に基づいて、前記水止め制御の実行中における前記機関本体の受熱量および放熱量の指標値をそれぞれ算出する指標値算出手段と、前記指標値に基づいて、前記水止め制御の実行中における前記機関本体の内部の冷却水温度を推定する温度推定手段と、を備え、前記温度推定手段は、前記温度検出手段による検出値と前記温度推定手段による推定値との比較に基づいて、前記受熱量の指標値の誤差を補正するための学習値を取得する学習を行う学習手段と、前記学習値に基づいて、前記受熱量の指標値の誤差を補正する補正手段と、を含み、前記学習手段は、前記温度推定手段による推定結果に重畳する前記放熱量の影響度合が所定度合よりも小さい場合に、前記学習値を取得する学習を行うことを特徴とする内燃機関の制御装置。前記学習手段は、前記水止め制御の解除直後における前記温度推定手段による推定値が同時点における前記温度検出手段による検出値となるための学習値を取得するための学習を行うことを特徴とする請求項1記載の内燃機関の制御装置。前記学習手段は、前記水止め制御の実行中における前記放熱量の積算値が所定の閾値よりも小さい場合に、前記学習値を取得するための学習を行うことを特徴とする請求項1または2記載の内燃機関の制御装置。前記水止め制御の実行中における前記温度推定手段による推定値の温度変化幅が所定の閾値に満たない場合に、前記学習手段による学習の実行を制限する制限手段を更に備えることを特徴とする請求項1乃至3の何れか1項記載の内燃機関の制御装置。前記指標値算出手段は、外気温度から前記温度推定手段による推定値を減じた値に前記内燃機関が搭載された車両の車速を乗じた値の積算値を、前記水止め制御の実行中における前記放熱量の指標値として算出することを特徴とする請求項1乃至4の何れか1項記載の内燃機関の制御装置。前記指標値算出手段は、前記内燃機関の機関回転数に燃料噴射量を乗じた値の積算値を、前記水止め制御の実行中における前記受熱量の指標値として算出することを特徴とする請求項1乃至5の何れか1項記載の内燃機関の制御装置。前記温度推定手段は、前記温度検出手段による検出値と前記温度推定手段による推定値との比較に基づいて、前記放熱量の指標値の誤差を補正するための第2の学習値を取得する学習を行う第2の学習手段と、前記第2の学習値に基づいて、前記放熱量の指標値の誤差を補正する第2の補正手段と、を含み、前記第2の学習手段は、前記温度推定手段による推定結果に重畳する前記受熱量の影響度合が所定度合よりも小さい場合に、前記第2の学習値を取得する学習を行うことを特徴とする1乃至6の何れか1項記載の内燃機関の制御装置。前記第2の学習手段は、前記水止め制御が解除直後における前記温度推定手段による推定値が同時点における前記温度検出手段による検出値となるための学習値を取得するための学習を行うことを特徴とする請求項7記載の内燃機関の制御装置。前記第2の学習手段は、前記水止め制御の実行中における前記受熱量の積算値が所定の閾値よりも小さい場合に、前記第2の学習値を取得するための学習を行うことを特徴とする請求項7または8記載の内燃機関の制御装置。前記水止め制御の実行中における前記温度推定手段による推定値の温度変化幅が所定の閾値に満たない場合に、前記第2の学習手段による学習の実行を制限する第2の制限手段を更に備えることを特徴とする請求項7乃至9の何れか1項記載の内燃機関の制御装置。水止め制御中における内燃機関への熱の出入としては、燃焼等による受熱と外部系への放熱とが存在する。このため、これらの熱量を精度よく算出することができれば、水止め制御中の冷却水温の算出精度を高めることができる。但し、受熱量および放熱量には、それぞれ異なる誤差要因が存在する。このため、受熱量および放熱量にはそれぞれに必要な補正を別個に施すことが望ましい。この点、上記従来の技術は、エンジン負荷つまり受熱量から計算した冷却水温に受熱或いは放熱の補正ファクターを乗じる補正を施すこととしており、受熱量と放熱量とを別個に考察していない。このため、上記従来の技術では、受熱或いは放熱の誤差成分を精度よく補正できず、最終的な水温の推定値の精度が低下する可能性が高い。このように、上記従来の温度推定技術では、水止め制御時の冷却水温を精度よく推定する面において、未だ改善の余地を残すものであった。この発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、内燃機関の機関本体内からの冷却水の流出を遮断する水止め制御の実行中において、冷却水温度を精度よく推定することのできる内燃機関の制御装置を提供することを目的とする。第1の発明は、上記の目的を達成するため、内燃機関の機関本体の冷却水出口部に冷却水制御弁を有し、当該冷却水制御弁を閉弁することにより前記機関本体の内部の冷却水の流出を一時的に遮断する水止め制御を実施可能な内燃機関の制御装置において、前記冷却水出口部における冷却水温度を検出する温度検出手段と、前記内燃機関の運転状態に基づいて、前記水止め制御の実行中における前記機関本体の受熱量および放熱量の指標値をそれぞれ算出する指標値算出手段と、前記指標値に基づいて、前記水止め制御の実行中における前記機関本体の内部の冷却水温度を推定する温度推定手段と、を備え、前記温度推定手段は、前記温度検出手段による検出値と前記温度推定手段による推定値との比較に基づいて、前記受熱量の指標値の誤差を補正するための学習値を取得する学習を行う学習手段と、前記学習値に基づいて、前記受熱量の指標値の誤差を補正する補正手段と、を含み、前記学習手段は、前記温度推定手段による推定結果に重畳する前記放熱量の影響度合が所定度合よりも小さい場合に、前記学習値を取得する学習を行うことを特徴としている。第2の発明は、第1の発明において、前記学習手段は、前記水止め制御の解除直後における前記温度推定手段による推定値が同時点における前記温度検出手段による検出値となるための学習値を取得するための学習を行うことを特徴としている。第3の発明は、第1または第2の発明において、前記学習手段は、前記水止め制御の実行中における前記放熱量の積算値が所定の閾値よりも小さい場合に、前記学習値を取得するための学習を行うことを特徴としている。第4の発明は、第1乃至第3の何れか1項記載の発明において、前記水止め制御の実行中における前記温度推定手段による推定値の温度変化幅が所定の閾値に満たない場合に、前記学習手段による学習の実行を制限する制限手段を更に備えることを特徴としている。第5の発明は、第1乃至第4の何れか1項記載の発明において、前記指標値算出手段は、外気温度から前記温度推定手段による推定値を減じた値に前記内燃機関が搭載された車両の車速を乗じた値の積算値を、前記水止め制御の実行中における前記放熱量の指標値として算出することを特徴としている。第6の発明は、第1乃至第5の何れか1項記載の発明において、前記指標値算出手段は、前記内燃機関の機関回転数に燃料噴射量を乗じた値の積算値を、前記水止め制御の実行中における前記受熱量の指標値として算出することを特徴としている。第7の発明は、第1乃至第6の何れか1項記載の発明において、前記温度推定手段は、前記温度検出手段による検出値と前記温度推定手段による推定値との比較に基づいて、前記放熱量の指標値の誤差を補正するための第2の学習値を取得する学習を行う第2の学習手段と、前記第2の学習値に基づいて、前記放熱量の指標値の誤差を補正する第2の補正手段と、を含み、前記第2の学習手段は、前記温度推定手段による推定結果に重畳する前記受熱量の影響度合が所定度合よりも小さい場合に、前記第2の学習値を取得する学習を行うことを特徴としている。第8の発明は、第7の発明において、前記第2の学習手段は、前記水止め制御が解除直後における前記温度推定手段による推定値が同時点における前記温度検出手段による検出値となるための学習値を取得するための学習を行うことを特徴としている。第9の発明は、第7または第8の発明において、前記第2の学習手段は、前記水止め制御の実行中における前記受熱量の積算値が所定の閾値よりも小さい場合に、前記第2の学習値を取得するための学習を行うことを特徴としている。第10の発明は、第7乃至第9の何れか1項記載の発明において、前記水止め制御の実行中における前記温度推定手段による推定値の温度変化幅が所定の閾値に満たない場合に、前記第2の学習手段による学習の実行を制限する第2の制限手段を更に備えることを特徴としている。第1の発明によれば、冷却水温度の推定結果に重畳する放熱量の影響度合が所定度合よりも小さい場合に、受熱量の指標値の誤差を補正するための学習値を取得するための学習が実行される。放熱量の影響度合が小さい場合には、冷却水温度の推定動作において受熱量の影響が支配的であったことを意味している。このため、本発明によれば、かかる場合の冷却水温度の推定値と検出値との比較に基づいて学習を行うことにより、受熱量の指標値に重畳する誤差を補正するための学習を高精度に行うことが可能となる。第2の発明によれば、水止め制御の解除直後において、温度推定手段による推定値が温度検出手段による検出値となるための学習値を取得するための学習が行われる。このため、本発明によれば、推定値を精度よく検出値に近づけるための学習を行うことができる。第3の発明によれば、水止め制御の実行中における放熱量の積算値が所定の閾値よりも小さい場合に、学習値を取得するための学習が行われる。放熱量の積算値が小さい場合には、冷却水温度の推定動作において受熱量の影響が支配的であったことを意味している。このため、本発明によれば、かかる条件が成立した場合に学習を行うことにより、受熱量の指標値に重畳する誤差を補正するための学習を高精度に行うことが可能となる。第4の発明によれば、水止め制御の実行中における推定値の温度変化幅が所定の閾値未満である場合に、学習手段による学習の実行が制限される。推定値の温度変化幅が小さいほどシグナルノイズ比S/N比が小さくなるため、ノイズの影響が大きくなる。このため、本発明によれば、ノイズの影響が大きい場合の学習を制限することができるので、誤学習の可能性を大幅に軽減することができる。第5の発明によれば、機関本体の放熱量と関係の深い外気温度および車速を用いることにより、放熱量の指標値を精度よく算出することができる。第6の発明によれば、機関本体の受熱量と関係の深い機関回転数および燃料噴射量を用いることにより、受熱量の指標値を精度よく算出することができる。第7の発明によれば、冷却水温度の推定結果に重畳する受熱量の影響度合が所定度合よりも小さい場合に、放熱量の指標値の誤差を補正するための学習値を取得するための学習が実行される。受熱量の影響度合が小さい場合には、冷却水温度の推定動作において放熱量の影響が支配的であったことを意味している。このため、本発明によれば、かかる場合の冷却水温度の推定値と検出値との比較に基づいて学習を行うことにより、放熱量の指標値に重畳する誤差を補正するための学習を高精度に行うことが可能となる。第8の発明によれば、水止め制御の解除直後において、温度推定手段による推定値が温度検出手段による検出値となるための第2の学習値を取得するための学習が行われる。このため、本発明によれば、推定値を精度よく検出値に近づけるための学習を行うことができる。第9の発明によれば、水止め制御の実行中における受熱量の積算値が所定の閾値よりも小さい場合に、学習値を取得するための学習が行われる。受熱量の積算値が小さい場合には、冷却水温度の推定動作において放熱量の影響が支配的であったことを意味している。このため、本発明によれば、かかる条件が成立した場合に学習を行うことにより、放熱量の指標値に重畳する誤差を補正するための学習を高精度に行うことが可能となる。第10の発明によれば、水止め制御の実行中における推定値の温度変化幅が所定の閾値未満である場合に、第2の学習手段による学習の実行が制限される。推定値の温度変化幅が小さいほどシグナルノイズ比S/N比が小さくなるため、ノイズの影響が大きくなる。このため、本発明によれば、ノイズの影響が大きい場合の学習を制限することができるので、誤学習の可能性を大幅に軽減することができる。以下、図面に基づいてこの発明の実施の形態について説明する。尚、各図において共通する要素には、同一の符号を付して重複する説明を省略する。また、以下の実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。実施の形態1.[実施の形態1の構成]図1は、本発明の実施の形態1としてのシステム構成を説明するための概略構成図である。図1に示すとおり、本実施の形態のシステムは内燃機関10を備えている。内燃機関10は、例えば車両の動力源として用いられる圧縮自着火式のディーゼルエンジンとして構成されている。内燃機関10は、シリンダヘッド12およびシリンダブロック14を備えている。シリンダヘッド12およびシリンダブロック14の内部には、冷却水を流通させるための冷却水通路が設けられているその詳細は図示省略。また、シリンダヘッド12における冷却水通路の出口部には、クーラントコントロールバルブCCV16が設けられている。CCV16は、電気的なアクチュエータによって駆動する制御弁であって、シリンダヘッド12からの冷却水の流出を遮断する機能や、後述する複数の冷却経路へそれぞれ任意の水量の冷却水を供給する機能を有している。CCV16の近傍には、冷却水温度を検出するための水温センサ42が設けられている。また、シリンダヘッド12における冷却水通路の入口部には、サーモスタット34が設けられている。サーモスタット34の内部には、冷却水温に応じて閉塞開放される主通路と常に開放されている副通路とが設けられている。CCV16には、第1冷却水通路18、第2冷却水通路24、および第3冷却水通路30の3つの冷却経路が接続されている。第1の冷却水通路18は、低圧側EGRLP-EGR用のLP-EGRクーラ20、ルームヒータ用のヒータコア22、およびサーモスタット34の副通路を介してシリンダブロック14の冷却水通路の入口部に接続されている。また、第2冷却水通路24には、高圧側EGRHP-EGR用のHP-EGRクーラ26とエンジンオイルの冷却用のオイルクーラ28とが並列に介設され、それぞれの他端は第1冷却水通路18におけるサーモスタット34とルームヒータ22の間となる位置に接続されている。更に、第3冷却水通路30は、ラジエータ32およびそのリザーバタンク36を介してサーモスタット34の主通路に接続されている。本実施の形態のシステムは、図1に示すとおり、ECU40を備えている。ECU40の入力部には、上述した水温センサ42の他、内燃機関10の機関回転数を検出するためのクランク角センサや、外気温や車速等を検出するための各種センサが接続されている。また、ECU40の出力部には、上述したCCV16等の各種アクチュエータが接続されている。ECU40は、入力された各種の情報に基づいて各種アクチュエータを駆動し、内燃機関10の運転状態を制御する。実施の形態1の動作CCVによる冷却水通路制御動作について先ず、図2乃至図6を参照して、CCV16による冷却水通路の制御動作について説明する。本実施の形態のシステムでは、内燃機関10の暖機状態に応じてCCV16の開度回転角度を変化させることにより、第1冷却水通路18、第2冷却水通路24および第3冷却水通路30へ流通させる冷却水流量を制御する。図2は、CCV開度に対する各冷却水通路の開度特性を示す図である。この図に示すとおり、CCV開度が0からA1までの範囲にあるmode0の状態では、すべての冷却水通路への出口開度が0全閉に制御される。図3は、mode0における冷却水の流れを説明するための図である。図3に示すとおり、mode0では、ウォーターポンプは常時駆動されているものの、CCV16によって全ての冷却水通路への連通が遮断されているため、機関本体内の冷却水が外部通路へ流出しないいわゆる水止めの状態となっている。次に、CCV開度がA1からA2までの範囲にあるmode1の状態では、CCV開度が大きくなるに連れて第1冷却水通路18への出口開度が大きくなるように駆動される。図4は、mode1における冷却水の流れを説明するための図である。図4に示すとおり、mode1では、第1冷却水通路18の途中に介設されているLP-EGRクーラ20およびヒータコア22に冷却水が導入され、熱交換が実施される。次に、CCV開度がA2からA3までの範囲にあるmode2の状態では、第1冷却水通路18への出口開度が全開にされた状態で、CCV開度が大きくなるに連れて第2冷却水通路24への出口開度が大きくなるように駆動される。図5は、mode2における冷却水の流れを説明するための図である。図5に示すとおり、mode2では、上述したLP-EGRクーラ20およびヒータコア22に加えて、第2冷却水通路24の途中に介設されているHP-EGRクーラ26およびオイルクーラ28に冷却水が導入される。更に、CCV開度がA3からA4までの範囲にあるmode3の状態では、第1冷却水通路18および第2冷却水通路24への出口開度が全開にされた状態で、CCV開度が大きくなるに連れて第3冷却水通路30への出口開度が大きくなるように駆動される。図6は、mode3における冷却水の流れを説明するための図である。図6に示すとおり、mode3では、上述したLP-EGRクーラ20、ヒータコア22、HP-EGRクーラ26およびオイルクーラ28に加えて、第3冷却水通路30の途中に介設されているラジエータ32に冷却水が導入される。上述したmode0からmode3までのモードは、内燃機関10の冷間始動時において冷却水温度の上昇に応じて段階的に切り替えられる。これにより、内燃機関10の暖機を機関本体、LP-EGRクーラ20およびヒータコア22、HP-EGRクーラ26およびオイルクーラ28、ラジエータ32の順に暖機することが可能となる。内燃機関10の暖機完了後は、CCV開度がA4から100の間に制御される通常運転に移行する。尚、通常運転では、図2に示すとおり、第2冷却水通路24および第3冷却水通路30への出口開度が全開にされた状態で、CCV開度に応じて第1冷却水通路18への出口開度を調整することができる。水止め制御時の水温推定動作次に、図7を参照して、水止め制御時の水温推定動作について説明する。上述したとおり、内燃機関10の冷間始動時には、機関本体の暖機促進を目的とした水止め制御が行われる。この場合、CCV16は、すべての冷却水通路への出口開度が0全閉となるmode0の状態に制御される。ここで、水止め制御の実行中においては、CCV16よりも先に冷却水が流通しないため、水温センサ42を用いて冷却水温度を正確に検出することができない。そこで、本実施の形態のシステムでは、水止め制御の実行中において水温モデルを用いた温度推定を行うこととしている。図7は、本発明の実施の形態1のシステムにおいて、冷却水温推定値を算出するための水温モデルの構造を示す図である。以下、図7を参照して水温モデルの構造の詳細について説明する。先ず、受熱量算出部は、内燃機関の燃焼による受熱量を算出する。具体的には、燃料噴射量と機関回転数とを用いた次式1によって算出することができる。受熱量=Σ機関回転数×燃料噴射量1また、放熱量算出部は、外気による放熱量を算出する。具体的には、外気温、車速、および冷却水温推定値を用いた次式2によって算出することができる。放熱量=Σ外気温-冷却水温×車速2受熱量補正係数取得部は、受熱量算出部により算出された受熱量に乗算する補正係数学習値を取得する。尚、補正係数は、受熱量算出部により算出された受熱量に重畳している定常的な誤差成分を補正するための学習値であって、後述する学習動作によってその値が学習される。変換部は、機関本体が受けた熱量を冷却水温の変化幅に変換する。具体的には、変換部には、補正後の受熱量から放熱量を減算した熱量が、機関本体が受けた正味の熱量として入力される。変換部には、機関本体が受けた正味の熱量と水温変化幅との関係を規定したマップが記憶されている。変換部は、入力された熱量に対応する水温変化幅を当該変換マップにより特定して出力する。水温初期値取得部は、内燃機関10の始動直後の水温を取得する。この際、CCV16が全閉された水止め状態では、水温センサ42を用いて水温を検出することができないため、始動時にCCV16を一時的に開弁することとする。これにより、内燃機関10内の冷却水の一部がCCV16から流出するため、係る冷却水の温度を検出することにより、水温推定の初期値を取得することができる。積算ロジック部は、変換部から出力された水温変化幅と水温初期値取得部から出力された水温推定初期値との入力を受けて、最終的な水温推定値を算出する。このように、内燃機関10の受熱および放熱の影響を考慮した水温モデルを用いることにより、水止め時の水温を推定することが可能となる。補正係数の学習動作次に、図8を参照して、補正係数の学習動作について説明する。図8は、内燃機関の冷間始動時に水止め制御を実施した場合の水温推定値と検出値との関係を説明するためのタイミングチャートである。先ず、時点t1においてイグニッションがONとされると、内燃機関が始動されてウォーターポンプが駆動される。次いで、始動直後の時点t2から時点t3までの期間において、CCV16が所定の小開度に駆動される。水温センサ42は、機関本体から流出した冷却水の水温を水温推定初期値として検出する。尚、上述したとおり、水温推定初期値は、水温推定モデルによる水温推定値の算出に使用される。次に、時点t3においてCCV16が全閉mode0に駆動されて水止め制御が開始される。水止め制御中は、図8に示すとおり、水温推定値が徐々に上昇するのに対して、水温検出値はほぼ一定の値で推移する。水止め制御は、水温推定値が所定の閾値に達した時点t4で解除される。時点t4ではCCV16が所定の小開度mode1に駆動されて冷却水の循環が開始される。水温検出値は、CCV16が開弁された直後に急激に上昇するが、その後安定して真値へと収束する。ここで、水温検出値が安定した時点t5において、水温検出値と水温推定値との間に差が生じた場合には、水温推定値の算出における熱量の算出過程において誤差が重畳したと判断することができる。特に、水止め制御時における放熱の影響が受熱の影響に比して十分に小さい場合においては、かかる誤差が受熱量の算出において重畳した誤差の影響であると判断することができる。そこで、本実施の形態のシステムでは、水止め制御時における放熱の影響が受熱の影響に比して十分に小さい場合に、水止め解除後の時点t5において補正係数の学習を行うこととする。具体的には、水止め制御時において放熱量算出部により算出される放熱量積算値が所定の閾値よりも小さい場合に、放熱の影響が受熱の影響に比して十分に小さいと判断し、補正係数の学習を実行する。補正係数は、時点t5における水温推定値および水温検出値を次式3に代入することにより算出することができる。補正係数=水温検出値/水温推定値3尚、水止め制御中の温度上昇幅が小さい場合には、水温検出値のシグナルノイズ比S/N比が低い。このため、上述した補正係数の学習は、上述した許否判定に加えて、水止め制御中の温度上昇幅が所定の閾値よりも大きい場合に限定してもよい。これにより、水温検出値のシグナルノイズ比S/N比が低い場合の学習が制限されるので、誤学習が実施される可能性を有効に軽減することができる。[実施の形態1における具体的処理]次に、図9を参照して、本実施の形態において実行する処理の具体的内容について説明する。図9は、ECU40が、補正係数の学習動作を実行するルーチンのフローチャートである。尚、図9に示すルーチンは、内燃機関10の始動時に実行されるものとする。図9に示すルーチンでは、先ず、内燃機関10の運転状態が読み込まれるステップ100。ここでは、具体的には、機関回転数、車速、燃料噴射量、外気温度等の情報が各種センサから検出される。次に、水止め制御中の水温推定の演算が実行されるステップ102。ここでは具体的には、先ず、内燃機関10の始動直後にCCV16が一時的に開弁され、この際に機関本体から流出した冷却水の水温が水温推定初期値として検出される。次に、CCV16を全閉mode0とした上で、上述した水温モデルを用いた水温推定の演算が実行される。次に、水止め制御が終了したか否かが判定されるステップ104。ここでは、具体的には、水温モデルによって演算された水温推定値が所定の閾値を超えたか否かが判定される。その結果、水温推定値>所定の閾値の成立が認められない場合には、上記ステップ100に戻り、上述した水止め制御中の水温推定の演算が継続される。一方、上記ステップ104において、水温推定値>所定の閾値の成立が認められた場合には、次のステップに移行し、水止め制御が解除されるとともに、水止め制御中の判定値が所定の閾値よりも小さいか否かが判定されるステップ106。ここでは、具体的には、上式2によって演算された水止め制御中の放熱量積算値が所定の閾値よりも小さいか否かが判定される。尚、所定の閾値は、水止め制御中の放熱量が十分に小さいことを判定するための閾値であって、予めECU40に記憶されている値が使用される。その結果、放熱量の積算値<所定の閾値の成立が認められない場合には、水止め制御中の放熱量の影響が大きいと判断することができる。この場合、水温推定値には放熱量の演算における誤差が重畳していると考えられるため、受熱量の演算の補正係数を学習することができないと判断されて、本ルーチンは速やかに終了される。一方、上記ステップ106において、放熱量の積算値<所定の閾値の成立が認められた場合には、水止め制御中における水温推定値の演算に関して、受熱量の影響が支配的であって放熱量の影響が極めて小さいと判断することができる。この場合、水温推定値の演算時に放熱量の演算による誤差は殆ど重畳していないと判断されて、次のステップに移行し、水止め制御中の温度上昇幅が所定の閾値以上か否かが判定されるステップ108。ここでは、具体的には、水温推定値の最小値初期値から現時点までの温度上昇幅と所定の閾値とが比較される。その結果、温度上昇幅≧所定の閾値の成立が認められない場合には、所望のS/N比を確保できていないと判断されて、上記ステップ106の処理が再度実行される。一方、上記ステップ108において、温度上昇幅≧所定の閾値の成立が認められた場合には、所望のS/N比を確保できていると判断されて、次のステップに移行し、水温センサ42の水温検出値が安定したか否かが判定されるステップ110。その結果、水温センサ42の水温検出値が未だ安定していない場合には、CCV16の開弁によって水温検出値が未だ乱れていると判断されて、上記ステップ106の処理が再度実行される。一方、上記ステップ110において、水温センサ42の水温検出値が安定したと判定された場合には、水温センサ42が機関本体内の冷却水温を正確に検出していると判断されて、次のステップに移行し、補正係数学習値の学習が実行されるステップ112。ここでは、具体的には、上記ステップ110における判定直後の所定の時点において、水温推定値および水温検出値が取得される。そして、次式3にこれらの値を代入することにより、補正係数が算出される。算出された補正係数は、次回の水温推定に用いる補正係数として更新される。尚、水止め制御が解除された後、冷却系と機関本体との間で熱交換が活発に行われると、機関本体の熱量が外部系へ放熱されてしまい水温推定値と水温検出値との比較ができなくなってしまう。そこで、補正係数の学習タイミングは、上記ステップ110における判定直後が好ましい。これにより、補正係数の学習精度を有効に向上させることが可能となる。以上説明したとおり、本発明の実施の形態のシステムによれば、水止め制御時の水温推定において、受熱量を補正する補正係数の学習を効果的に行うことができるので、水温推定精度を有効に向上させることが可能となる。ところで、上述した本発明の実施の形態のシステムにおいては、受熱量算出部における受熱量の算出に上式1を用いたが、受熱量の算出方法はこれに限られない。すなわち、水止め制御を開始してからの受熱量の指標となる値を算出できるのであれば、他の公知の式を用いることとしてもよい。また、放熱量算出部における放熱量の算出方法に関しても、上式2に限らず他の公知の式を用いることとしてもよい。また、上述した本発明の実施の形態のシステムにおいては、水止め制御中の放熱量積算値が所定の閾値よりも小さいことを、補正係数の学習を行う判定条件の1つとしているが、判定条件はこれに限られない。すなわち、水温推定において受熱量の影響が放熱量の影響に比して支配的であることを判断できるのであれば、例えば、受熱量と放熱量との比較により判断してもよい。また、上述した本発明の実施の形態のシステムにおいては、水温上昇幅が所定の閾値以上であることを補正係数の学習を行う判定条件の1つとしているが、他の条件によって所望のS/N比を確保可能であれば、この条件はなくてもよい。尚、上述した実施の形態1においては、CCV16が前記第1の発明における冷却水制御弁に、水温センサ42が前記第1の発明における温度検出手段に、受熱量算出部および放熱量算出部が前記第1の発明における指標値算出手段に、それぞれ相当している。また、ECU40が、上記ステップ102の処理を実行することにより、前記第1の発明における温度推定手段が、上記ステップ112の処理を実行することにより、前記第1の発明における学習手段が、それぞれ実現されている。また、上述した実施の形態1においては、ECU40が、上記ステップ106および112の処理を実行することにより、前記第3の発明における学習手段が、上記ステップ108の処理を実行することにより、前記第4の発明における制限手段が、それぞれ実現されている。また、上述した実施の形態1においては、放熱量算出部が前記第5の発明における指標値算出手段に、受熱量算出部が前記第6の発明における指標値算出手段に、それぞれ相当している。実施の形態2.[実施の形態2の特徴]次に、図10乃至図12を参照して、本発明の実施の形態2について説明する。本発明の実施の形態2のシステムは、図1に示すハードウェア構成を用いて、ECU40に後述する図12に示すルーチンを実行させることにより実現することができる。上述した実施の形態1のシステムでは、受熱量算出部において算出された受熱量に重畳する誤差成分を有効に補正して水止め制御時の温度推定精度を向上させることとしている。一方、本実施の形態2のシステムは、放熱量算出部において算出された放熱量に重畳する誤差成分を有効に補正する点に特徴を有している。図10は、本発明の実施の形態2のシステムにおいて、冷却水温推定値を算出するための水温モデルの構造を示す図である。尚、図10に示す水温モデルの各要素について、上述した図7に示す水温モデルと同様の要素については、その説明を省略する。図10に示す水温モデルは、放熱量補正係数取得部を備えている。放熱量補正係数取得部は、放熱量算出部により算出された放熱量に乗算する補正係数学習値を取得する。尚、補正係数は、放熱量算出部により算出された放熱量に重畳している誤差成分を補正するための学習値であって、学習動作によってその値が学習される。ここで、放熱量に関する補正係数の学習を精度よく実行するためには、受熱量に関する補正係数の学習を行う場合とは逆に、水止め制御時において放熱量が支配的であった場合、すなわち、水止め制御時の受熱量が放熱量に対して無視できるほどに小さい場合が好ましい。図11は、このような運転状態の一例を示している。図11は、内燃機関の温間始動時に水止め制御を実施した場合の水温推定値と検出値との関係を説明するためのタイミングチャートである。先ず、時点t1においてイグニッションがONとされると、内燃機関が始動されてウォーターポンプが駆動される。次いで、始動直後の時点t2から時点t3の期間において、CCV16が所定の小開度に駆動される。水温センサ42は、機関本体から流出した冷却水の水温を水温推定初期値として検出する。尚、上述したとおり、水温推定初期値は、水温推定モデルによる水温推定値の算出に使用される。次に、時点t3においてCCV16が全閉mode0に駆動されて水止め制御が開始される。図8に示す水止め制御中は、水温推定値が一旦上昇した後に下降している。このような運転条件としては、例えば、長い下り坂を走行する場合等、高速走行中に燃料カットが行われるような条件が該当する。一方、この間の水温検出値はほぼ一定の値で推移する。水止め制御は、強制的な水止め解除要求が出された時点t4で解除される。時点t4では、CCV16が所定の小開度mode1に駆動されて冷却水の循環が開始される。尚、強制的な水止め解除要求が出される場合としては、例えば、機関保護を目的としたタイムアウト、急な高負荷要求が出された場合、或いはエアコン暖房の始動要求が出された場合等が想定される。一方、水温検出値は、CCV16が開弁された直後に一旦急激に下降するが、その後安定して真値へと収束する。ここで、図5に示す場合のように、水止め制御時における受熱の影響が放熱の影響に比して十分に小さい場合においては、水温検出値が安定した時点t5において生じた水温検出値と水温推定値と差が、放熱量の算出において重畳した誤差の影響であると判断することができる。そこで、本実施の形態のシステムでは、水止め制御時における受熱の影響が放熱の影響に比して十分に小さい場合に、水止め解除後の時点t5において補正係数の学習を行うこととする。具体的には、水止め制御時において受熱量算出部により算出される受熱量が所定の閾値よりも小さい場合に、受熱の影響が放熱の影響に比して十分に小さいと判断し、補正係数の学習を実行する。補正係数は、時点t5における水温推定値および水温検出値を上式3に代入することにより算出することができる。尚、水止め制御中の温度降下幅が小さい場合には、水温検出値のシグナルノイズ比S/N比が低い。このため、上述した補正係数の学習は、上述した判定に加えて、水止め制御中の温度降下幅が所定の閾値よりも大きい場合に限定してもよい。これにより、水温検出値のシグナルノイズ比S/N比が低い場合の学習が制限されるので、誤学習が実施される可能性を有効に軽減することができる。[実施の形態2における具体的処理]次に、図12を参照して、本実施の形態において実行する処理の具体的内容について説明する。図12は、ECU40が、補正係数の学習動作を実行するルーチンのフローチャートである。尚、図12に示すルーチンは、内燃機関10の始動時に実行されるものとする。図12に示すルーチンでは、先ず、内燃機関10の運転状態が読み込まれるステップ200。次に、水止め制御中の水温推定の演算が実行されるステップ202。ここでは具体的には、上記ステップ100~102と同様の処理が実行される。次に、水止め制御が終了したか否かが判定されるステップ204。ここでは、具体的には、強制的な水止め解除の要求が出されたか否かが判定される。その結果、強制的な水止め解除の要求が認められない場合には、上記ステップ200に戻り、水止め制御中の水温推定の演算が継続される。一方、上記ステップ204において、水止め制御が終了したと認められた場合には、次のステップに移行し、水止め制御が解除されるとともに、水止め制御中の判定値が所定の閾値よりも小さいか否かが判定されるステップ206。ここでは、具体的には、上式1によって演算された水止め制御中の受熱量積算値が所定の閾値よりも小さいか否かが判定される。尚、所定の閾値は、水止め制御中の受熱量が十分に小さいことを判定するための閾値であって、予めECU40に記憶されている値が使用される。その結果、受熱量の積算値<所定の閾値の成立が認められない場合には、水止め制御中の受熱量の影響が大きいと判断することができる。この場合、水温推定値には受熱量の演算における誤差が重畳していると考えられるため、放熱量の演算の補正係数を学習することができないと判断されて、本ルーチンは速やかに終了される。一方、上記ステップ206において、受熱量の積算値<所定の閾値の成立が認められた場合には、水止め制御中における水温推定値の演算に関して、放熱量の影響が支配的であって受熱量の影響が極めて小さいと判断することができる。この場合、水温推定値の演算時に受熱量の演算による誤差は殆ど重畳していないと判断されて、次のステップに移行し、水止め制御中の温度降下幅が所定の閾値以上か否かが判定されるステップ208。ここでは、具体的には、水止め制御中の水温推定値の最大値から現時点までの温度降下幅と所定の閾値とが比較される。その結果、温度降下幅≧所定の閾値の成立が認められない場合には、所望のS/N比を確保できていないと判断されて、上記ステップ206の処理が再度実行される。一方、上記ステップ208において、温度降下幅≧所定の閾値の成立が認められた場合には、所望のS/N比を確保できていると判断されて、次のステップに移行し、水温センサ42の水温検出値が安定したか否かが判定されるステップ210。その結果、水温センサ42の水温検出値が未だ安定していない場合には、CCV16の開弁によって水温検出値が未だ乱れていると判断されて、上記ステップ206の処理が再度実行される。一方、上記ステップ210において、水温センサ42の水温検出値が安定したと判定された場合には、水温センサ42が機関本体内の冷却水温を正確に検出していると判断されて、次のステップに移行し、補正係数の学習が実行されるステップ212。上記ステップ112と同様の処理が実行される。以上説明したとおり、本発明の実施の形態のシステムによれば、水止め制御時の水温推定において、放熱量を補正する補正係数の学習を効果的に行うことができるので、水温推定精度を有効に向上させることが可能となる。ところで、上述した本発明の実施の形態のシステムにおいては、受熱量算出部における受熱量の算出に上式1を用いたが、受熱量の算出方法はこれに限られない。すなわち、水止め制御を開始してからの受熱量を算出できるのであれば、他の公知の式を用いることとしてもよい。また、放熱量算出部における放熱量の算出方法に関しても、上式2に限らず他の公知の式を用いることとしてもよい。また、上述した本発明の実施の形態のシステムにおいては、水止め制御中の受熱量が所定の閾値よりも小さいことを、補正係数の学習を行う判定条件の1つとしているが、判定条件はこれに限られない。すなわち、水温推定において放熱量の影響が受熱量の影響に比して支配的であることを判断できるのであれば、例えば、受熱量と放熱量との比較により判断してもよい。また、上述した本発明の実施の形態のシステムにおいては、水温降下幅が所定の閾値以上であることを補正係数の学習を行う判定条件の1つとしているが、他の条件によって所望のS/N比を確保可能であれば、この条件はなくてもよい。また、上述した本発明の実施の形態のシステムにおいては、放熱量の補正係数を学習するシステムについて説明したが、実施の形態1において説明した受熱量の補正係数を学習するシステムを更に備える構成によって、放熱量および受熱量の双方を補正するシステムとして構成されていてもよい。尚、上述した実施の形態2においては、CCV16が前記第1の発明における冷却水制御弁に、水温センサ42が前記第1の発明における温度検出手段に、受熱量算出部および放熱量算出部が前記第1の発明における指標値算出手段に、それぞれ相当している。また、ECU40が、上記ステップ202の処理を実行することにより、前記第1の発明における温度推定手段が実現されている。また、上述した実施の形態2においては、ECU40が、上記ステップ212の処理を実行することにより、前記第7の発明における第2の学習手段が実現されている。また、上述した実施の形態2においては、ECU40が、上記ステップ206および212の処理を実行することにより、前記第9の発明における第2の学習手段が、上記ステップ208の処理を実行することにより、前記第10の発明における制限手段が、それぞれ実現されている。また、上述した実施の形態2においては、放熱量算出部が前記第5の発明における指標値算出手段に、受熱量算出部が前記第6の発明における指標値算出手段に、それぞれ相当している。