JP2018031558A - Performance diagnostic method for absorption refrigeration machine - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、吸収冷凍機の性能診断方法に関する。 The present invention relates to a performance diagnosis method for an absorption refrigerator.
オフィスビルの消費エネルギー構造は、ある統計では全体の４３％が空調熱源あるいは熱搬送に使われており、業務用空調機器のエネルギー消費を低減することは、エネルギー消費量の削減ならびにエネルギーコストの削減に大きく寄与する。近年の業務用空調機器の高効率化の技術革新は目覚しく、空調機器を更新することによりエネルギー消費量の削減を図ることができる。しかしながら、機器の更新に要するコストを勘案すると、通常は１０〜２０年間は、継続して空調機器を使用するのが一般的である。
したがって、空調機器の使用期間中の積算エネルギー消費量を最小化するには、初期性能をいかに持続させるかが重要であり、そのためには機器の性能の劣化を早期にかつ正確に発見して、適切なメンテナンスを図る必要がある。
According to some statistics, 43% of the total energy consumption structure of office buildings is used for air conditioning heat sources or heat transfer. Reducing the energy consumption of commercial air conditioners reduces energy consumption and energy costs. Greatly contributes. In recent years, technological innovations for improving the efficiency of commercial air-conditioning equipment have been remarkable, and energy consumption can be reduced by renewing the air-conditioning equipment. However, considering the cost required for renewal of equipment, it is common to continue to use air conditioning equipment for 10 to 20 years.
Therefore, in order to minimize the accumulated energy consumption during the period of use of the air conditioning equipment, it is important how to maintain the initial performance.To that end, the deterioration of the performance of the equipment is detected early and accurately, Appropriate maintenance is required.
空調機器の性能の劣化は、初期性能を発揮しているときの運転データを基準データとして、この基準データと現在の運転データとの差で判定される。
例えば、特許文献１には、空調用に使用される冷凍機において、目標到達温度に対する応答度から劣化度合いを判断する技術について記載されている。
The deterioration of the performance of the air conditioner is determined by the difference between the reference data and the current operation data, using the operation data when the initial performance is being exhibited as the reference data.
For example, Patent Literature 1 describes a technique for determining the degree of deterioration from the degree of response to a target temperature in a refrigerator used for air conditioning.
ところで、吸収冷凍機のような集中熱源機では、実際の最大負荷を計算した上で、さらに余裕を見た機器選定をするのが一般的で、生産設備のような特殊用途を除き、外気状況や内部発熱状況により年間を通して負荷変動がある。吸収冷凍機の吸収冷凍サイクルは、駆動源である熱が入力してから機内に封入されている吸収液の温度が上がり、吸収液が蒸発することになり、再濃縮され冷媒の蒸発が促進されて、冷熱が発生するという。このため、負荷変動がある場合には、駆動源の入力と冷熱の発生の間に時間遅れが発生する。なお、ここで発生する時間遅れは、負荷の変動速度によって変化するため、一定にはならない。 By the way, in a concentrated heat source machine such as an absorption refrigerator, it is common to select the equipment with a margin after calculating the actual maximum load, except for special applications such as production facilities. There are load fluctuations throughout the year due to internal heat generation. In the absorption refrigeration cycle of the absorption chiller, the temperature of the absorption liquid enclosed in the machine rises after the heat that is the drive source is input, and the absorption liquid evaporates. Cold heat is generated. For this reason, when there is a load variation, a time delay occurs between the input of the drive source and the generation of cold. It should be noted that the time delay generated here is not constant because it varies depending on the load fluctuation speed.
したがって、吸収冷凍機は、運転中の各時点での燃料の消費量と、その時点での冷熱の発生量とを計測したとしても、上述したように駆動源の入力と冷熱の発生の間に時間遅れが発生するため、正確な運転効率を計測することが非常に難しいという問題がある。例えば特許文献２に記載された手法では、駆動源の入力と冷熱の発生の間に時間遅れがあることに着目して、熱交換器の温度差データにローパスフィルターをかけて熱交換量の周波数応答を遅延させ、冷却熱量の周波数応答と一致させるようにしている。
Therefore, even if the absorption refrigerator measures the amount of fuel consumed at each time point during operation and the amount of cold generated at that point in time, as described above, between the input of the drive source and the generation of cold heat, Since a time delay occurs, there is a problem that it is very difficult to measure accurate driving efficiency. For example, in the method described in
しかしながら、特許文献２に記載される手法では、冷却熱量の検出データにローパスフィルターをかけたとしても冷却熱量と応答との完全な一致を得ることは困難である。このため、吸収冷凍機の様々な検出データに、上述のようなフィルターをかけるためには、検出データごとに適正なフィルター特性を設定する必要がある。また運転状況によって応答の遅延状況が異なるので、全ての検出データを常にフィルターで適正化することは現実的ではない。
However, with the method described in
本発明は、負荷変動を繰り返す吸収冷凍機の運転性能を正確に把握することができる吸収冷凍機の性能診断方法を提供することを目的とする。 An object of the present invention is to provide an absorption chiller performance diagnosis method capable of accurately grasping the operation performance of an absorption chiller that repeats load fluctuations.
上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
本発明は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、
燃料あるいは熱源を駆動源とし、冷熱媒体を冷却することにより冷熱を発生する吸収冷凍機の診断方法において、
駆動源の入力に関わる物理量と、冷熱媒体への冷却熱量に関わる物理量との標準的な関係を直線または曲線関係として記憶する記憶処理と、
診断対象とする計測データの内で、吸収冷凍機が安定運転している状態の計測データを抽出する安定運転データ抽出処理工程と、
安定運転データ抽出処理工程で抽出した計測データから得た、駆動源の入力に関わる物理量と、冷熱媒体への冷却熱量に関わる物理量とから得た関係と、記憶処理工程で記憶した前記標準的な関係との距離を求める算出処理工程と、を含むことを特徴としている。
In order to solve the above problems, for example, the configuration described in the claims is adopted.
The present invention includes a plurality of means for solving the above problems.
In a diagnostic method for an absorption chiller that uses a fuel or heat source as a drive source and generates cold by cooling the cold medium,
A storage process for storing a standard relationship between a physical quantity related to the input of the driving source and a physical quantity related to the cooling heat amount to the cooling medium as a linear or curved relationship;
Among the measurement data to be diagnosed, a stable operation data extraction process for extracting measurement data in a state where the absorption refrigerator is operating stably,
The relationship obtained from the physical quantity related to the input of the drive source and the physical quantity related to the cooling heat quantity to the cooling medium obtained from the measurement data extracted in the stable operation data extraction processing process, and the standard stored in the storage processing process And a calculation processing step for obtaining a distance to the relationship.
本発明によれば、吸収冷凍機が安定運転している状態の計測データを抽出することで、燃料制御弁開度と冷水出入口温度差の標準的な関係と診断対象の関係をデータ群間の関係として比較することができる。したがって、機器間の個体差、負荷、負荷変動速度など、様々な誤差要因を除いた、信頼性の高い診断結果を得ることができる。
上記した以外の課題、構成および効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
According to the present invention, by extracting measurement data in a state where the absorption refrigerator is operating stably, the relationship between the standard relationship between the fuel control valve opening degree and the chilled water inlet / outlet temperature difference and the diagnosis target can be changed between the data groups. It can be compared as a relationship. Therefore, it is possible to obtain a highly reliable diagnosis result excluding various error factors such as individual differences between devices, load, and load fluctuation speed.
Problems, configurations, and effects other than those described above will become apparent from the following description of embodiments.
以下、本発明の一実施の形態例（以下、「本例」と称する）を、添付図面を参照して説明する。
［１．吸収冷凍機の構成］
図１は、本例の診断方法を適用する吸収冷凍機の概略構成を示す。
図１に示す吸収冷凍機は、建物内で、冷暖房用の冷水（温水）を供給するものであり、図１では一重効用と呼ばれる最も基本的な吸収冷凍サイクルを示す。なお、吸収冷凍機には、熱交換器を追設して高効率化を図った二重効用あるいは三重効用と呼ばれるタイプの製品もがあるが、基本原理は一重効用のタイプと同じであり、本発明はいずれのタイプの吸収冷凍機であっても適用が可能である。
Hereinafter, an embodiment of the present invention (hereinafter referred to as “this example”) will be described with reference to the accompanying drawings.
[1. Absorption refrigerator configuration]
FIG. 1 shows a schematic configuration of an absorption refrigerator to which the diagnosis method of this example is applied.
The absorption refrigerator shown in FIG. 1 supplies cold water (warm water) for cooling and heating in a building, and FIG. 1 shows the most basic absorption refrigeration cycle called single effect. In addition, in absorption refrigerators, there are also products of the type called double effect or triple effect, which are designed to increase efficiency by adding a heat exchanger, but the basic principle is the same as the single effect type, The present invention can be applied to any type of absorption refrigerator.
図１に示す一重効用吸収冷凍サイクルは、蒸発器１、吸収器２、再生器３、および凝縮器４で構成され、それぞれの間は配管で接続されている。蒸発器１には冷熱媒体である冷水５が通水され、冷水５の保有熱で蒸発器１内の冷媒６ａが気化するとともに、冷水５の温度は下がって出て行く。蒸発した冷媒６ａは吸収器２で吸収液に吸収され、吸収器２内の吸収液は濃度が薄い希溶液７ａとなる。このとき発生する吸収熱は、冷却水８で除去される。希溶液７ａは、ポンプ（不図示）によって再生器３に送られる。再生器３では燃料９の燃焼熱により希溶液の冷媒分が蒸発し、吸収液は濃度が濃い濃溶液７ｂとなり、濃溶液７ｂは吸収器２に戻される。また蒸発した冷媒は、凝縮器４で冷却凝縮されて冷媒液６ｂになり、蒸発器１に戻される。
The single-effect absorption refrigeration cycle shown in FIG. 1 includes an evaporator 1, an
このように蒸発器１内で温度を下げられた冷水５は、建物内の空調機（不図示）に供給され、冷房が行われる。なお、吸収冷凍機は、内部の配管の経路冷房を切り替えることで暖房運転を行うことが可能であるが、ここでは暖房運転時の構成については省略する。 The cold water 5 whose temperature has been lowered in the evaporator 1 in this way is supplied to an air conditioner (not shown) in the building to be cooled. The absorption refrigerator can perform the heating operation by switching the path cooling of the internal piping, but the configuration during the heating operation is omitted here.
蒸発器１の冷水５の配管の入口には、冷水入口温度センサー１２が設置されている。また、蒸発器１の冷水５の配管の出口には、冷水出口温度センサー１３と冷水流量計１５とが設置されている。
これらの冷水入口温度センサー１２、冷水出口温度センサー１３、および冷水流量計１５の計測データは、性能診断装置１９に供給される。
A cold water
The measured data of the cold water
また、冷却水８の配管には、冷却水入口温度センサー１６、冷却水出口温度センサー１７、および冷却水流量計１８が設置されている。これらの冷却水入口温度センサー１６、冷却水出口温度センサー１７、および冷却水流量計１８の計測データについても、性能診断装置１９に供給される。
A cooling water
また、再生器３を加熱する燃料９の供給路には、燃料制御弁１１が設置され、その燃料制御弁１１の開度が、燃料制御弁開度センサー１０で検出され、検出データが性能診断装置１９に供給される。さらに、再生器３内の濃溶液（吸収液）７ｂの温度が、吸収液温度センサー１４で検出され、検出データが性能診断装置１９に供給される。
なお、燃料制御弁開度センサー１０は、燃料制御弁１１の開度を検出する代わりに、吸収冷凍機が備える制御盤の開度指令信号を取り込むようにしてもよい。あるいは、燃料制御弁１１の開度の代わりに、燃料流量を計測してもよい。さらに、駆動源が蒸気の場合には、蒸気流量または蒸気制御弁開度を、燃料制御弁開度と同じデータとして扱うようにしてもよい。これらの流量、制御弁開度、または開度指令信号を取り込むことで、駆動源の入力に関わる物理量を正確に検出できるようになる。
In addition, a fuel control valve 11 is installed in the supply path of the
Note that the fuel control
性能診断装置１９は、各センサーから供給される検出データ（計測データ）を一定周期（例えば５分ごと）に収集して、性能診断装置１９内に記憶する。その結果、性能診断装置１９は、吸収冷凍機の運転開始からの全データを記憶することになる。そして、性能診断装置１９は、記憶データの演算処理を行って、吸収冷凍機の性能診断を行う。なお、性能診断の具体例については後述する。
性能診断装置１９で得られた性能診断結果は、出力部２０から出力される。出力部２０としては、例えば表示装置やプリンタが使用され、表示や印刷による性能診断結果の出力が行われる。
また、性能診断装置１９で得られた性能診断結果は、通信部２１からネットワーク２２を介して所定のサーバなどに伝送され、外部の監視装置などに送られる。なお、出力部２０や通信部２１は、性能診断結果を直接出力する代わりに、計測データやその計測データから得られた物理量、あるいは性能診断を行う上で必要な初期性能と現時点での性能との差を示す距離などの演算結果を出力するようにしてもよい。この演算結果を出力する場合には、この出力された演算結果を受信した装置が、性能診断状態に変換する処理を行う。
The
The performance diagnosis result obtained by the
The performance diagnosis result obtained by the
［２．性能診断装置のハードウェア構成例］
性能診断装置１９は、コンピューター装置で構成される。
図２は、性能診断装置１９を構成するコンピューター装置Ｃのハードウェア構成例を示す。
コンピューター装置Ｃは、ＣＰＵ（Central Processing Unit：中央処理装置）Ｃ１、ＲＯＭ（Read Only Memory）Ｃ２、ＲＡＭ（Random Access Memory）Ｃ３、表示部Ｃ５、操作部Ｃ６、不揮発性ストレージＣ７、およびインターフェイス部Ｃ８を備える。これら各部Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ５，Ｃ６，Ｃ７，Ｃ８は、バスラインＣ４によりデータ転送可能に接続されている。
[2. Example of hardware configuration of performance diagnosis device]
The
FIG. 2 shows a hardware configuration example of the computer apparatus C constituting the
The computer device C includes a CPU (Central Processing Unit) C1, a ROM (Read Only Memory) C2, a RAM (Random Access Memory) C3, a display unit C5, an operation unit C6, a nonvolatile storage C7, and an interface unit C8. Is provided. These units C1, C2, C3, C5, C6, C7, and C8 are connected to each other by a bus line C4 so that data can be transferred.
ＣＰＵ Ｃ１は、性能診断装置１９としての機能を実現するソフトウェアのプログラムコードをＲＯＭ Ｃ２から読み出して実行する。ＲＡＭ Ｃ３には、演算処理の途中に発生した変数やパラメーター等が一時的に書き込まれる。
The CPU C1 reads out a program code of software that realizes the function as the
不揮発性ストレージＣ７としては、例えば、ＨＤＤ（Hard disk drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、その他の各種記憶媒体が用いられる。この不揮発性ストレージＣ７には、ＯＳ（Operating System）、各種のパラメーターの他に、コンピューター装置Ｃを性能診断装置１９として機能させるためのプログラムが記録されている。また、不揮発性ストレージＣ７には、各センサーから供給される測定データが記録される。
As the non-volatile storage C7, for example, a hard disk drive (HDD), a solid state drive (SSD), and other various storage media are used. In addition to the OS (Operating System) and various parameters, a program for causing the computer apparatus C to function as the
インターフェイス部Ｃ８は、ＬＡＮ（Local Area Network）、専用線等を介して各種のデータを他の装置と送受信する。なお、コンピューター装置Ｃが表示部Ｃ５や操作部Ｃ６を備えるのは一例であり、必要によりこれら表示部Ｃ５や操作部Ｃ６を設けない構成としてもよい。 The interface unit C8 transmits / receives various data to / from other devices via a LAN (Local Area Network), a dedicated line, or the like. The computer device C includes the display unit C5 and the operation unit C6 as an example, and the display unit C5 and the operation unit C6 may be omitted if necessary.
［３．性能診断装置による計測データ収集時の補正処理］
性能診断装置１９が各センサーの計測データを収集する際には、計測データを補正して、標準化した計測データとした上で、保存する。すなわち、計測データから冷熱媒体への冷却熱量に関わる物理量や冷凍機の駆動源の入力に関わる物理量を得る際には、吸収冷凍機の状態に応じて補正した物理量とし、運転条件の相違をキャンセルしたデータとする。このようにすることで、いずれの運転状態で得た計測データを使った場合でも、均一な条件で性能診断を行うことが可能になる。
[3. Correction processing during measurement data collection by the performance diagnosis device]
When the
図３，図４，図５，図６は、それぞれのセンサーの計測データの補正例を示す。
図３は、燃料制御弁の開度と冷水出入口温度差との関係から見た補正状態を模式的に示した図である。図３の横軸は燃料制御弁１１の開度を示し、縦軸は冷水５の出入口温度差を示す。冷水５の出入口温度差は、冷水入口温度センサー１２が検出した温度と、冷水出口温度センサー１３が検出した温度の差である。
3, 4, 5, and 6 show examples of correction of measurement data of each sensor.
FIG. 3 is a diagram schematically showing a corrected state as seen from the relationship between the opening degree of the fuel control valve and the temperature difference of the cold water inlet / outlet. The horizontal axis of FIG. 3 indicates the opening degree of the fuel control valve 11, and the vertical axis indicates the inlet / outlet temperature difference of the cold water 5. The inlet / outlet temperature difference of the cold water 5 is a difference between the temperature detected by the cold water
図３に示すように、燃料制御弁開度が大きいほど、燃料（ガスなど）の消費量が増え、燃料制御弁開度に比例して冷水出入口温度差が直線的に大きくなる標準特性Ｔａが得られる。標準特性Ｔａが図３のように直線的に変化する特性になるのは一例であり、燃料制御弁の特性によっては、燃料制御弁開度に比例して冷水出入口温度差が曲線的に大きくなる標準特性Ｔａが得られる場合もある。ここで、吸収冷凍サイクルとしては、冷水温度が高い方が、負担が少ない運転状況であり、同じ燃料制御弁開度すなわち駆動源入力量でも、冷水温度が高い方が冷水出入口温度差すなわち冷却熱量は大きくなる。すなわち、図３に破線で示すように、冷水温度が高い場合と低い場合では、標準的な特性Ｔａから互いに逆方向にシフトした特性を示すようになる。 As shown in FIG. 3, as the fuel control valve opening is larger, the consumption amount of fuel (gas, etc.) increases, and the standard characteristic Ta in which the chilled water inlet / outlet temperature difference increases linearly in proportion to the fuel control valve opening. can get. The standard characteristic Ta is a characteristic that linearly changes as shown in FIG. 3, and depending on the characteristics of the fuel control valve, the chilled water inlet / outlet temperature difference increases in a curve in proportion to the fuel control valve opening. The standard characteristic Ta may be obtained. Here, as the absorption refrigeration cycle, the higher the chilled water temperature is, the less the operation is, and even with the same fuel control valve opening, that is, the drive source input amount, the higher the chilled water temperature is, the chilled water inlet / outlet temperature difference, that is, the amount of cooling heat. Will grow. That is, as shown by a broken line in FIG. 3, when the chilled water temperature is high and low, the characteristics shifted from the standard characteristics Ta in opposite directions are displayed.
ここで、本例においては、冷水温度が高い場合と低い場合の冷水５の出入口温度差が、標準的な特性Ｔａとなるように補正する。つまり、実線の矢印の方向に補正することになる。このように補正することにより、性能診断装置１９において、取得した冷水温度差が、均一な条件の測定データとして扱えるようにする。
Here, in this example, it correct | amends so that the entrance-and-exit temperature difference of the cold water 5 when a cold water temperature is high and low may become the standard characteristic Ta. That is, correction is performed in the direction of the solid arrow. By correcting in this way, the
このような補正は、冷却水８の温度（図４）、冷水５の流量（図５）、冷却水８の流量（図６）からも行うことができる。
すなわち、図４に示す燃料制御弁開度（横軸）と冷水出入口温度差（縦軸）との関係から、直線的あるいは燃料制御弁の特性によっては曲線的に変化する標準特性Ｔｂが得られるが、図４に破線で示すように、冷却水温度が高い場合と低い場合では、標準的な特性Ｔｂから互いに逆方向にシフトした特性を示すようになる。
ここで、本例においては、冷却水温度が低い場合と高い場合の温度差は、そのいずれの場合にも、冷水５の出入口温度差が、標準的な特性Ｔｂとなるように補正する（実線矢印参照）。
Such correction can also be performed from the temperature of the cooling water 8 (FIG. 4), the flow rate of the cooling water 5 (FIG. 5), and the flow rate of the cooling water 8 (FIG. 6).
That is, from the relationship between the fuel control valve opening (horizontal axis) and the chilled water inlet / outlet temperature difference (vertical axis) shown in FIG. 4, a standard characteristic Tb that changes linearly or curvedly depending on the characteristics of the fuel control valve is obtained. However, as indicated by a broken line in FIG. 4, when the cooling water temperature is high and low, the characteristics shifted from the standard characteristics Tb in opposite directions are displayed.
Here, in this example, the temperature difference between when the cooling water temperature is low and when the cooling water temperature is high is corrected so that the inlet / outlet temperature difference of the cooling water 5 becomes the standard characteristic Tb (solid line). See arrow).
また、図５に示すように、燃料制御弁開度（横軸）と冷水出入口温度差（縦軸）との関係から、直線的あるいは燃料制御弁の特性によっては曲線的に変化する標準特性Ｔｃが得られる際に、図５に破線で示すように、冷水流量が少ない場合と多い場合では、標準的な特性Ｔｃから互いに逆方向にシフトした特性を示すようになる。
ここで、本例においては、冷水流量が少ない場合と多い場合の温度差は、そのいずれの場合にも、冷水５の出入口温度差が、標準的な特性Ｔｃとなるように補正する（実線矢印参照）。
Further, as shown in FIG. 5, from the relationship between the fuel control valve opening (horizontal axis) and the chilled water inlet / outlet temperature difference (vertical axis), a standard characteristic Tc that changes linearly or curvedly depending on the characteristics of the fuel control valve. As shown by the broken line in FIG. 5, when the chilled water flow rate is small and large, the characteristics shifted from the standard characteristics Tc in opposite directions are displayed.
Here, in this example, the temperature difference between the case where the chilled water flow rate is small and the case where the chilled water flow rate is large is corrected so that the inlet / outlet temperature difference of the chilled water 5 becomes the standard characteristic Tc (solid arrow). reference).
さらに、図６に示すように、燃料制御弁開度（横軸）と冷水出入口温度差（縦軸）との関係から、直線的あるいは燃料制御弁の特性によっては曲線的に変化する標準特性Ｔｄが得られる際に、図６に破線で示すように、冷却水流量が少ない場合と多い場合では、標準的な特性Ｔｄから互いに逆方向にシフトした特性を示すようになる。
ここで、本例においては、冷却水流量が少ない場合と多い場合の温度差は、そのいずれの場合にも、冷水５の出入口温度差が、標準的な特性Ｔｄとなるように補正する（実線矢印参照）。
上述した補正を行うことで、性能診断装置１９は、取得した冷水出入口温度差が、均一な条件の測定データとして扱えるようになる。
Furthermore, as shown in FIG. 6, from the relationship between the fuel control valve opening (horizontal axis) and the chilled water inlet / outlet temperature difference (vertical axis), a standard characteristic Td that changes linearly or curvedly depending on the characteristics of the fuel control valve. As shown by the broken line in FIG. 6, when the cooling water flow rate is small and large, the characteristics shifted from the standard characteristics Td in opposite directions are displayed.
Here, in this example, the temperature difference between when the cooling water flow rate is small and when the cooling water flow rate is large is corrected so that the inlet / outlet temperature difference of the cold water 5 becomes the standard characteristic Td (solid line). See arrow).
By performing the above-described correction, the
この図３〜図６に示す補正を行うことで、性能診断装置１９は、収集した測定データについて、性能診断を行う上で、外気状況や内部発熱状況による運転条件の相違をキャンセルした均一な測定データとして扱うことができるようになる。
なお、図３〜図６の補正は、いずれか１つの補正のみを行うか、あるいは、複数の条件を複合的に判断して補正を行うか、いずれでもよい。また、図３〜図６に示す補正では、冷水出入口温度差の補正を行う例を示すが、その他の測定データについても、同様に流量などで補正するようにしてもよい。
By performing the correction shown in FIG. 3 to FIG. 6, the
The correction in FIGS. 3 to 6 may be performed by any one of the corrections or may be performed by determining a plurality of conditions in combination. The correction shown in FIGS. 3 to 6 shows an example in which the chilled water inlet / outlet temperature difference is corrected, but other measurement data may be similarly corrected by the flow rate or the like.
［４．性能診断装置による計測データの抽出処理］
次に、性能診断装置１９が性能診断を行う上で必要な、計測データの抽出処理について説明する。
性能診断装置１９は、図１に示した各センサーから一定時間ごとに計測データを収集して、性能診断装置１９内の記憶部（図２の不揮発性ストレージＣ７など）に計測データを保存する記憶処理工程を行う。ここで、本例における性能診断装置１９は、収集した計測データの内で、吸収冷凍機が安定運転時の計測データを抽出する安定運転データ抽出処理工程を行い、この安定運転時の計測データに基づいて性能診断処理を行う。
[4. Measurement data extraction process by performance diagnosis device]
Next, measurement data extraction processing necessary for the
The performance
図７は、計測データの抽出処理例を示すフローチャートである。
図７のフローチャートを参照して、性能診断装置１９における計測データの抽出処理について説明する。
まず、性能診断装置１９は、計測データを取り込むタイミングになったか否かを判断する（ステップＳ１１）。ここで、計測データを取り込むタイミングでない場合（ステップＳ１１のＮＯ）には、取り込むタイミングになるまで待機する。
FIG. 7 is a flowchart illustrating an example of measurement data extraction processing.
With reference to the flowchart of FIG. 7, the measurement data extraction process in the
First, the
そして、計測データを取り込むタイミングになったと判断したとき（ステップＳ１１のＹＥＳ）、性能診断装置１９は、各センサーの計測データを取り込む（ステップＳ１２）。このステップＳ１２で計測データを取り込んだ後に、性能診断装置１９は、現在の運転が冷房運転か、あるいは暖房運転かを判断する（ステップＳ１３）。ここで、冷房運転と判断したとき、性能診断装置１９は、冷房運転時の条件で安定運転の判定処理を行う（ステップＳ１４）。また、ステップＳ１３で暖房運転であると判断したとき、性能診断装置１９は、暖房運転時の条件で安定運転の判定処理を行う（ステップＳ１５）。ステップＳ１４の冷房運転時の判定処理の詳細は図８に示し、ステップＳ１５の暖房運転時の判定処理の詳細は図９にて後述される。
When it is determined that it is time to capture measurement data (YES in step S11), the
次に、ステップＳ１４の冷房運転時の判定処理（図８参照）またはステップＳ１５の暖房運転時の判定処理（図９参照）が終了した後に、その結果を踏まえて、性能診断装置１９は、現在の運転状況が安定運転と判断した状態か否かを判断する（ステップＳ１６）。ここで、安定運転であると判断された場合（ステップＳ１６のＹＥＳ）、性能診断装置１９は、ステップＳ１２で取り込んだ計測データを、性能診断用のデータとして抽出する（ステップＳ１７）。さらに、性能診断装置１９は、ステップＳ１７で抽出した性能診断用の計測データについて、均一な条件の計測データとする補正処理を行い（ステップＳ１８）、補正された計測データを、性能診断用の計測データとして保存する（ステップＳ１９）。その後、性能診断装置１９は、ステップＳ１１の判断に戻る。
Next, after the determination process at the time of cooling operation in step S14 (see FIG. 8) or the determination process at the time of heating operation in step S15 (see FIG. 9) is completed, the
また、ステップＳ１６で安定運転でないと判断された場合には（ステップＳ１６のＮＯ）、性能診断装置１９は、取り込んだ計測データを性能診断用のデータとしては保存せず、ステップＳ１１の判断に戻る。なお、図７のフローチャートの処理は、性能診断用の計測データを抽出する処理であり、取り込んだ計測データそのものは、運転状況の変化を計測するデータとして全て性能診断装置１９に保存される。
ステップＳ１９で性能診断用の計測データとして保存する際には、性能診断用の計測データの保存領域にデータを保存する。あるいは、保存された全データの内で、性能診断用と判断されたデータがあれば、それにフラグを付与するなどを行って、性能診断用の計測データと他のデータとを区別して保存するようにしてもよい。
If it is determined in step S16 that the operation is not stable (NO in step S16), the
When saving as measurement data for performance diagnosis in step S19, the data is stored in a storage area for measurement data for performance diagnosis. Or, if there is data judged to be for performance diagnosis among all the saved data, a flag is added to the data, and the measurement data for performance diagnosis is stored separately from other data. It may be.
そして、性能診断装置１９が性能診断を行う際には、ステップＳ１９で保存した、性能診断用の計測データから、駆動源の入力に関わる物理量と、冷熱媒体への冷却熱量に関わる物理量とから得た関係と、予め記憶された標準的な関係との距離を求める算出処理を行う。そして、算出処理で求められた距離が近いほど性能が初期時の状態に近く、距離が遠いほど性能が劣化していると診断する。
When the
［５．安定運転の判断処理］
図８は、図７のステップＳ１４における処理、すなわち冷房運転時に安定運転であるか否かを判断する処理例を示すフローチャートである。
まず、性能診断装置１９は、冷水出入口温度差の変動幅が、過去の一定時間（ここでは３０分間）で予め決められた一定値（閾値）以下であるか否かを判断する（ステップＳ２１）。ここで、冷水出入口温度差の変動幅が一定値以下であるとき（ステップＳ２１のＹＥＳ）、性能診断装置１９は、冷水出口での温度の変動幅が、過去の一定時間（ここでは３０分間）で予め決められた一定値（閾値）以下であるか否かを判断する（ステップＳ２２）。
[5. Stable operation judgment process]
FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of a process in step S14 of FIG. 7, that is, a process example for determining whether or not the stable operation is performed during the cooling operation.
First, the
さらに、冷水出口での温度の変動幅が一定値以下であるとき（ステップＳ２２のＹＥＳ）、性能診断装置１９は、冷水出口での冷水温度が、予め決められた一定値（閾値）以下であるか否かを判断する（ステップＳ２３）。さらにまた、冷水出口での冷水温度が一定温度以下であるとき（ステップＳ２３のＹＥＳ）、性能診断装置１９は、再生器３の温度（吸収液温度センサー１４の計測温度）が、予め決められた一定値（閾値）以上であるか否かを判断する（ステップＳ２４）。
Furthermore, when the fluctuation range of the temperature at the chilled water outlet is equal to or smaller than a certain value (YES in step S22), the
そして、再生器３の温度が一定値以上であるとき（ステップＳ２４のＹＥＳ）、性能診断装置１９は、現在の運転状況が安定運転状態であると判断する（ステップＳ２５）。また、ステップＳ２１，Ｓ２２，Ｓ２３，Ｓ２４において、それぞれの条件値を満たしていない場合（いずれかのステップでＮＯの場合）、性能診断装置１９は、現在の運転状況が非安定運転状態であると判断する（ステップＳ２６）。
When the temperature of the regenerator 3 is equal to or higher than a certain value (YES in step S24), the
図９は、図７のステップＳ１５における処理、すなわち暖房運転時に安定運転であるか否かを判断する処理例を示すフローチャートである。
まず、性能診断装置１９は、温水出入口温度差の変動幅が、過去の一定時間（ここでは３０分間）で予め決められた一定値（閾値）以下であるか否かを判断する（ステップＳ３１）。ここで、温水出入口温度差の変動幅が一定値以下であるとき（ステップＳ３１のＹＥＳ）、性能診断装置１９は、温水出口での温度の変動幅が、過去の一定時間（ここでは３０分間）で予め決められた一定値（閾値）以下であるか否かを判断する（ステップＳ３２）。
FIG. 9 is a flowchart showing an example of the process in step S15 of FIG. 7, that is, a process example for determining whether or not the stable operation is performed during the heating operation.
First, the
さらに、温水出口での温度の変動幅が一定値以下であるとき（ステップＳ３２のＹＥＳ）、性能診断装置１９は、温水出口での温水温度が、予め決められた一定値（閾値）以上であるか否かを判断する（ステップＳ３３）。そして、温水出口での温水温度が一定温度以上であるとき（ステップＳ３３のＹＥＳ）、性能診断装置１９は、再生器３の温度（吸収液温度センサー１４の計測温度）が、予め決められた一定値（閾値）以上であるか否かを判断する（ステップＳ３４）。
Furthermore, when the fluctuation range of the temperature at the hot water outlet is equal to or less than a certain value (YES in step S32), the
そして、再生器３の温度が一定値以上であるとき（ステップＳ３４のＹＥＳ）、性能診断装置１９は、現在の運転状況が安定運転状態であると判断する（ステップＳ３５）。また、ステップＳ３１，Ｓ３２，Ｓ３３，Ｓ３４において、それぞれの条件値を満たしていない場合（いずれかのステップでＮＯの場合）、性能診断装置１９は、現在の運転状況が非安定運転状態であると判断する（ステップＳ３６）。
When the temperature of the regenerator 3 is equal to or higher than a certain value (YES in step S34), the
図１０は、具体的な運転時の計測データ（約３６時間のデータ）と、その計測データから安定運転と判断する状態の例を示す。図１０の各グラフの横軸は時間である。ここでは、図１０Ａに示すように、性能診断装置１９が、再生器３の吸収液温度と、冷水出口温度と、冷水出入口の温度差の３つの計測データを取得している。この３つの計測データから、以下の４つの判定１，判定２，判定３，判定４を行う。
FIG. 10 shows specific measurement data during operation (data for about 36 hours) and an example of a state in which stable operation is determined from the measurement data. The horizontal axis of each graph in FIG. 10 is time. Here, as shown in FIG. 10A, the performance
すなわち、図１０Ｂに示すように、冷水出入口の温度差の過去一定時間（３０分間）の変動幅が、一定値（ここでは最大温度変動幅０．７）以上か否かで、冷水出入口温度差の変動幅から見た安定運転についての判定（判定１）を行う。
また、図１０Ｃに示すように、冷水出口の温度の過去一定時間（３０分間）の変動幅が、一定値（ここでは最大温度変動幅０．７）以上か否かで、冷水出口の変動幅から見た安定運転についての判定（判定２）を行う。
That is, as shown in FIG. 10B, the temperature difference of the chilled water inlet / outlet depends on whether or not the fluctuation width of the temperature difference of the chilled water inlet / outlet in the past certain time (30 minutes) is equal to or larger than a certain value (maximum temperature fluctuation width 0.7 here) Judgment (determination 1) is made for stable operation as seen from the fluctuation range.
Further, as shown in FIG. 10C, the fluctuation range of the chilled water outlet depends on whether or not the fluctuation range of the temperature of the chilled water outlet in the past certain time period (30 minutes) is equal to or greater than a certain value (here, the maximum temperature fluctuation range 0.7). The determination (determination 2) about the stable operation seen from the above is performed.
また、図１０Ｄに示すように、冷水出口の温度が、一定値（ここでは９℃）以上か否かで、冷水出口温度から見た安定運転についての判定（判定３）を行う。
さらに、図１０Ｅに示すように、再生器温度が、一定値（ここでは１４０℃）以上か否かで、再生器温度から見た安定運転についての判定（判定４）を行う。
Further, as shown in FIG. 10D, the determination (determination 3) regarding the stable operation as seen from the cold water outlet temperature is performed based on whether or not the temperature of the cold water outlet is equal to or higher than a certain value (here, 9 ° C.).
Further, as shown in FIG. 10E, the determination (determination 4) regarding the stable operation as seen from the regenerator temperature is performed depending on whether the regenerator temperature is equal to or higher than a certain value (140 ° C. in this case).
そして、図１０Ｆに示すように、これらの４つの判定１〜４で全て安定運転と見なせる期間［（判定１）×（判定２）×（判定３）×（判定４）］を、安定運転期間とし、それ以外の期間を不安定運転期間とする。
この図１０Ｆに示す安定運転期間内の計測データを、性能診断用の計測データとする。
このように４つの判定条件を全て満たしたとき、安定運転状態と判断することで、性能診断用に抽出した計測データとして、非安定状態のデータを排除した非常に的確なデータのみとなる。したがって、このようにして抽出した計測データから性能診断を行うことで、非常に精度の高い性能診断ができるようになる。
Then, as shown in FIG. 10F, a period [(determination 1) × (determination 2) × (determination 3) × (determination 4)] that can be regarded as a stable operation in these four determinations 1 to 4 is a stable operation period. The other period is the unstable operation period.
The measurement data within the stable operation period shown in FIG. 10F is taken as measurement data for performance diagnosis.
As described above, when all four determination conditions are satisfied, it is determined that the operation state is stable, so that the measurement data extracted for performance diagnosis is only very accurate data excluding the data in the unstable state. Therefore, by performing performance diagnosis from the measurement data extracted in this way, it is possible to perform performance diagnosis with very high accuracy.
図１０Ｆに示す例では、例えば日中では、朝の冷房の立ち上がり期間が経過した後、外気温の変動や建物内の人数の変化などが少ない一部の期間だけが、安定運転期間になる。また、夜間で変動が少ない一部の期間についても、安定運転期間になる。このように、本例の場合には、１日２４時間の中で、各計測データが安定した一部の期間だけが、安定運転期間として判断されるようになる。 In the example shown in FIG. 10F, for example, during the daytime, after the rising period of the morning cooling has elapsed, only a part of the period in which there are few fluctuations in the outside air temperature, changes in the number of people in the building, and the like becomes the stable operation period. In addition, a stable operation period is also obtained for a part of the period with little fluctuation at night. Thus, in the case of this example, only a part of the period in which each measurement data is stable is determined as the stable operation period within 24 hours per day.
［６．性能診断処理］
性能診断装置１９が性能診断を行う際には、保存された性能診断用の計測データから、駆動源の入力に関わる物理量と、冷熱媒体への冷却熱量に関わる物理量とから得た関係と、予め記憶された標準的な関係との距離を求める算出処理がなされる。性能診断用の計測データは、図７のフローチャートのステップＳ１９で保存された計測データである。駆動源の入力に関わる物理量は、ここでは燃料制御弁開度とする。冷熱媒体への冷却熱量に関わる物理量としては、例えば冷水出入口温度差とする。そして、性能診断装置１９は、算出処理で求められた距離が近いほど性能が初期時の状態に近く、距離が遠いほど性能が劣化していると診断する。
[6. Performance diagnosis process]
When the
図１１は、このようにして性能診断を行う状態の概念を示す。
図１１の横軸は燃料制御弁開度、縦軸は冷水出入口温度差とし、燃料制御弁開度と冷水出入口温度差とから、性能診断を行う例を示す。
FIG. 11 shows the concept of a state in which performance diagnosis is performed in this way.
In FIG. 11, the horizontal axis indicates the fuel control valve opening, the vertical axis indicates the chilled water inlet / outlet temperature difference, and an example of performing performance diagnosis from the fuel control valve opening and the chilled water inlet / outlet temperature difference is shown.
図１１Ａは、吸収冷凍機を建物に設置して１年目から１１年目までの間に抽出された、性能診断用の計測データをプロットしたグラフである。
この図１１Ａにおいて、冷水出入口温度差と燃料制御弁開度との関係が、上側の範囲αにあるとき、性能が良い状態である。また、冷水出入口温度差と燃料制御弁開度との関係が、この範囲αよりも下側の範囲βであるときには、性能の劣化がある状態である。
FIG. 11A is a graph plotting measurement data for performance diagnosis extracted from the first year to the eleventh year after installing the absorption refrigerator in the building.
In FIG. 11A, when the relationship between the cold water inlet / outlet temperature difference and the fuel control valve opening is in the upper range α, the performance is good. In addition, when the relationship between the cold water inlet / outlet temperature difference and the fuel control valve opening is in the range β below the range α, the performance is deteriorated.
図１１Ａは、１１年間の全ての計測データをプロットしたグラフであるが、このグラフから１年目の性能診断用の計測データだけを抽出したグラフが図１１Ｂである。また、１１年目の性能診断用の計測データだけを抽出したグラフが図１１Ｃである。
１年目の計測データである、図１１Ｂのグラフでは、各計測データは、ほぼ範囲α内にあり、性能が良い状態であることが分かる。
一方、１１年目の計測データである、図１１Ｃのグラフでは、各計測データは、ほぼ範囲β内にあり、その範囲β内でも、下側に集中しており、性能が非常に劣化した状態であることが分かる。
FIG. 11A is a graph in which all measurement data for 11 years are plotted. FIG. 11B is a graph obtained by extracting only the measurement data for performance diagnosis in the first year from this graph. Further, FIG. 11C is a graph obtained by extracting only measurement data for performance diagnosis in the 11th year.
In the graph of FIG. 11B, which is the measurement data for the first year, it can be seen that each measurement data is substantially within the range α and the performance is good.
On the other hand, in the graph of FIG. 11C, which is measurement data of the 11th year, each measurement data is almost in the range β, and is concentrated in the lower side within the range β, and the performance is very deteriorated. It turns out that it is.
したがって、性能診断装置１９は、図１１のグラフ内のどの範囲に計測データが位置しているかを判断することで、吸収冷凍機の性能を正確に診断することができる。例えば、１年目から１１年目までの計測データを、１年ごとの計測データに分類し、それぞれの年の計測データのプロット点の群の近似線を引く。ここで、１年目の計測データのプロット点の群の近似線については、運転初期時の標準的な関係として性能診断装置１９に記憶させておく。この運転初期時の標準的な関係としての近似線を１年目の計測データとするのは一例であり、１年目よりもより短い期間の運転初期時の計測データから得るようにしてもよい。あるいは、１年目の計測データから運転初期時の標準的な関係を得る代わりに、吸収冷凍機の機種毎の性能などから、運転初期時の標準的な関係のデータを予め用意して、その予め用意した標準的な関係のデータを使用するようにしてもよい。
そして、１年目から１１年目までの年度ごとの近似線を引いたとき、運転初期時の標準的な関係である、１年目の近似線から、現在の年度の近似線までの線間距離が離れる程、性能が劣化したと判断できるようになる。
なお、１年目の計測データから求まる運転初期時の標準的な関係の直線については、予め記憶処理工程で性能診断装置１９に記憶させておく。
Therefore, the
And when the approximate line for each year from the first year to the eleventh year is drawn, the standard relationship at the initial stage of operation is the standard line relationship between the approximate line for the first year and the approximate line for the current year. As the distance increases, it can be determined that the performance has deteriorated.
Note that the standard relationship straight line at the initial stage of operation obtained from the measurement data of the first year is stored in advance in the
このように本例の性能診断装置１９による性能診断では、一定周期で取得される計測データの内で、複数の要件から安定状態と判断できる期間の計測データのみを取り出して性能診断するようにしたことで、吸収冷凍機の性能診断が正確にできるようになる。すなわち、建物内に設置された吸収冷凍機は、通常、冷房や暖房を使用する期間は常時稼動状態にあり、１日の間での負荷変動が大きく、安定運転状態の計測データを抽出するのは非常に難しいという問題がある。ここで、本例の場合には、計測データを得た時点での温度や温度差などの値の他に、その温度や温度差の一定時間での変動量についても判断し、それらの条件を組み合わせて安定状態か否かの判断を行うようにしたので、安定時の計測データだけを確実に抽出できる。したがって、本例の性能診断では、様々な誤差要因を除去した、非常に信頼性の高い診断結果を得ることができる。
As described above, in the performance diagnosis by the
また、性能診断用の計測データを保存する際には、図３〜図６で説明した運転条件の相違による変動をキャンセルする補正処理を行うようにしたため、例えば燃料制御弁開度がいずれの状態で収集したデータであっても一律の条件で診断に使えるようになる。したがって、様々な運転状況から収集した計測データであっても、精度の高い性能診断ができるようになる。 Further, when storing the measurement data for performance diagnosis, the correction process for canceling the variation due to the difference in the operating conditions described in FIGS. 3 to 6 is performed, so that, for example, the fuel control valve opening is in any state. Even the data collected in can be used for diagnosis under uniform conditions. Therefore, it is possible to perform highly accurate performance diagnosis even with measurement data collected from various driving situations.
［７．変形例］
なお、上述した実施の形態例では、安定運転と判断する処理として、図１０Ｂ〜図１０Ｅに示す４つの条件を全て満たしたとき、安定運転と判断するようにした。これに対して、いずれか１つの条件または２つ以上の条件から、安定運転と判断するようにしてもよい。２つ以上の条件を組み合わせる場合には、例えば、温度や温度差の一定時間での変動幅と、温度または温度差とを組み合わせて、ある程度の時間安定しているかの判断かと、現時点での運転状況の判断とを組み合わせるのが好ましい。
また、上述した実施の形態例で示した４つの条件以外の条件を組み合わせて、より精度の高い安定運転の判断を行うようにしてもよい。
[7. Modified example]
In the above-described embodiment, the process for determining stable operation is determined as stable operation when all four conditions shown in FIGS. 10B to 10E are satisfied. On the other hand, the stable operation may be determined from any one condition or two or more conditions. When two or more conditions are combined, for example, whether the fluctuation range of temperature or temperature difference over a certain time and the temperature or temperature difference are combined to determine whether the temperature is stable for a certain period of time or not It is preferable to combine with judgment of the situation.
Further, it is possible to make a determination of stable operation with higher accuracy by combining conditions other than the four conditions shown in the above-described embodiment.
また、図１１に示す性能診断処理では、冷水出入口温度差と燃料制御弁開度との２つの指標から性能診断を行う例を示したが、駆動源の入力に関わる物理量と、冷熱媒体への冷却熱量に関わる物理量とから関係を得て診断する処理であれば、他の値を使ってもよい。
なお、運転初期時の標準的な関係を示す直線や、計測データから求まる直線については、診断に使用する物理量に応じて曲線になる場合もある。
In the performance diagnosis process shown in FIG. 11, an example is shown in which performance diagnosis is performed based on two indexes of the cold water inlet / outlet temperature difference and the fuel control valve opening, but the physical quantity related to the input of the drive source and the cooling medium Other values may be used as long as the process obtains and diagnoses the relationship from the physical quantity related to the cooling heat quantity.
In addition, about the straight line which shows the standard relationship at the time of a driving | operation initial stage, and the straight line calculated | required from measurement data, it may become a curve according to the physical quantity used for a diagnosis.
また、図１に示す構成では、吸収冷凍機と同じ建物内に、性能診断装置１９を設置して、その性能診断装置が診断するようにした。これに対して、吸収冷凍機と同じ建物内の装置では、計測データの収集のみを行い、収集した計測データを、通信部２１から外部の監視センターなどに送信し、監視センター側で受信した計測データから性能診断を行うようにしてもよい。この場合、安定運転時の計測データのみを抽出する処理については、吸収冷凍機と同じ建物内の装置側と、監視センター側のいずれの装置で行うようにしてもよい。
Moreover, in the structure shown in FIG. 1, the performance
また、計測データを補正する処理については、計測データを保存する際に行うようにしたが、運転性能を算出する際に、それぞれの計測データで示される運転状況から、必要な計測データについて補正を行うようにしてもよい。 In addition, the measurement data correction process was performed when saving the measurement data. However, when calculating the driving performance, the necessary measurement data is corrected based on the driving situation indicated by each measurement data. You may make it perform.
また、本発明は上記した実施の形態例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施の形態例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。 Further, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications. For example, the above-described embodiments have been described in detail in order to easily understand the present invention, and are not necessarily limited to those having all the configurations described.
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部または全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能などは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
Each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, and the like may be realized by hardware by designing a part or all of them with, for example, an integrated circuit. Each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor. Information such as programs, tables, and files for realizing each function can be stored in a recording device such as a memory, a hard disk, an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.
Further, the control lines and information lines indicate what is considered necessary for the explanation, and not all the control lines and information lines on the product are necessarily shown. Actually, it may be considered that almost all the components are connected to each other.
１…蒸発器、２…吸収器、３…再生器、４…凝縮器、５…冷水、６ａ…冷媒（蒸発器内）、６ｂ…冷媒（凝縮器内）、７ａ…希溶液、７ｂ…濃溶液、８…冷却水、９…燃料、１０…燃料制御弁開度センサー、１１…燃料制御弁、１２…冷水入口温度センサー、１３…冷水出口温度センサー、１４…吸収液温度センサー、１５…冷水流量計、１６…冷却水入口温度センサー、１７…冷却水出口温度センサー、１８…冷却水流量計、１９…性能診断装置、２０…出力部、２１…通信部、２２…ネットワーク、Ｃ…コンピューター装置、Ｃ１…ＣＰＵ、Ｃ２…ＲＯＭ、Ｃ３…ＲＡＭ、Ｃ４…バス、Ｃ５…表示部、Ｃ６…操作部、Ｃ７…不揮発性ストレージ、Ｃ８…インターフェイス部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Evaporator, 2 ... Absorber, 3 ... Regenerator, 4 ... Condenser, 5 ... Cold water, 6a ... Refrigerant (in evaporator), 6b ... Refrigerant (in condenser), 7a ... Diluted solution, 7b ... Concentrated Solution, 8 ... Cooling water, 9 ... Fuel, 10 ... Fuel control valve opening sensor, 11 ... Fuel control valve, 12 ... Cold water inlet temperature sensor, 13 ... Cold water outlet temperature sensor, 14 ... Absorbed liquid temperature sensor, 15 ... Cold water Flow meter, 16 ... cooling water inlet temperature sensor, 17 ... cooling water outlet temperature sensor, 18 ... cooling water flow meter, 19 ... performance diagnosis device, 20 ... output unit, 21 ... communication unit, 22 ... network, C ... computer device C1, CPU, C2, ROM, C3, RAM, C4, bus, C5, display unit, C6, operation unit, C7, nonvolatile storage, C8, interface unit
Claims (6)
前記駆動源の入力に関わる物理量と、前記冷熱媒体への冷却熱量に関わる物理量との標準的な関係を直線または曲線関係として記憶する記憶処理工程と、
診断対象とする計測データの内で、吸収冷凍機が安定運転している状態の計測データを抽出する安定運転データ抽出処理工程と、
前記安定運転データ抽出処理で抽出した計測データから得た、前記駆動源の入力に関わる物理量と、前記冷熱媒体への冷却熱量に関わる物理量とから得た関係と、前記記憶処理で記憶した前記標準的な関係との距離を求める算出処理工程と、を含む
吸収冷凍機の性能診断方法。 In a diagnostic method for an absorption chiller that uses a fuel or heat source as a drive source and generates cold by cooling the cold medium,
A storage processing step of storing a standard relationship between a physical quantity related to the input of the drive source and a physical quantity related to a cooling heat amount to the cooling medium as a linear or curved relationship;
Among the measurement data to be diagnosed, a stable operation data extraction process for extracting measurement data in a state where the absorption refrigerator is operating stably,
Obtained from the measurement data extracted in the stable operation data extraction process, the physical quantity related to the input of the drive source, the relationship obtained from the physical quantity related to the cooling heat amount to the cooling medium, and the standard stored in the storage process And a calculation processing step for obtaining a distance from the general relationship.
請求項１に記載の吸収冷凍機の性能診断方法。 The method for diagnosing performance of an absorption refrigerator according to claim 1, wherein the physical quantity related to the amount of cooling heat to the cooling medium is a temperature difference between an inlet temperature and an outlet temperature of the cooling medium to the absorption refrigerator.
請求項１に記載の吸収冷凍機の性能診断方法。 The absorption chiller performance diagnosis method according to claim 1, wherein the physical quantity related to the input of the drive source is a fuel flow rate or a fuel control valve opening, or a steam flow or a steam control valve opening.
請求項１に記載の吸収冷凍機の性能診断方法。 The state in which the absorption refrigerator is stably operated is a past predetermined time fluctuation range of the temperature difference of the cold / hot water inlet / outlet, a past predetermined time fluctuation range of the cold / hot water outlet temperature, a cold / hot water outlet temperature, and a high temperature The method of diagnosing performance of an absorption refrigerator according to claim 1, wherein one or more of the four conditions with the temperature of the regenerator is greater than or less than a threshold value determined for each condition.
請求項１に記載の吸収冷凍機の性能診断方法。 When obtaining the physical quantity related to the input of the drive source and the physical quantity related to the cooling heat quantity to the cooling medium from the measurement data, the physical quantity is corrected according to the state of the absorption refrigerator, and the difference in operating conditions is cancelled. The method for diagnosing performance of an absorption refrigerator according to claim 1.
請求項１〜５のいずれか１項に記載の吸収冷凍機の性能診断方法。 The method for diagnosing the performance of an absorption refrigerator according to any one of claims 1 to 5, wherein the distance calculated in the calculation process is output or reported.
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