JP7215058B2 - 推定プログラム、推定方法、および推定装置 - Google Patents

Description

本発明は、推定プログラム、推定方法、および推定装置に関する。

従来、冷媒が流れる冷媒系統を有し、冷房機能や暖房機能を実現する空調設備がある。ここで、冷媒系統から冷媒が漏れると、冷房能力や暖房能力の低下を招き、または、空調設備の故障を招くため、冷媒が漏れたことを早期に検知することが望まれる。

先行技術としては、例えば、理論上の過冷却熱交換器出口過冷却度から通常運転中に過冷却熱交換器出口過冷却度の推定値を同定し、過冷却熱交換器出口過冷却度の推定値を用いて冷媒量を判定するものがある。

特開２０１２－０４７３６４号公報

しかしながら、従来技術では、冷媒が漏れたことを検知することが難しい。

すなわち、空調機の出力や熱交換器の温度は、冷媒の量を直接反映するものではないため、例えば、冷媒漏れの量が少量である場合、冷媒漏れによる影響は圧力上昇等の空調機の制御で補われるから、空調機の出力や熱交換器の温度には反映されない。

したがって、空調機の出力や熱交換器の温度を利用する場合、冷媒漏れ量が閾値を超えたことを判別することはできても、冷媒漏れ量を検知することは困難である。また、冷媒系統における冷媒量を推定する場合に、制御が行われていない場合は、単純な物理関係より推定することが可能であるが、制御が行われている場合には、上記の関係を直接利用することができない。

１つの側面では、本発明は、空調機の制御が働いている場合であっても冷媒系統を流れる冷媒の量を推定することを目的とする。

１つの実施態様によれば、対象の冷媒系統における冷媒の温度を取得し、前記対象の冷媒系統と制御内容が共通する冷媒系統における冷媒の漏れ量にかかる正帰還に対応する指数、基準時点における前記対象の冷媒系統における冷媒の温度、および、取得した前記温度に基づいて、前記対象の冷媒系統における冷媒の量についての推定値を算出する推定プログラム、推定方法、および推定装置が提案される。

一態様によれば、空調機の制御が働いている場合であっても冷媒系統を流れる冷媒の量を推定することが可能になる。

図１は、実施の形態にかかる推定方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、冷媒漏れ検知システム２００の一例を示す説明図である。 図３は、推定装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、冷媒漏れ試験データテーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図５は、分析データテーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図６は、動作データテーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図７は、検知用データテーブル７００の記憶内容の一例を示す説明図である。 図８は、推定装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。 図９は、スケーリング指数を学習する具体例を示す説明図（その１）である。 図１０は、スケーリング指数を学習する具体例を示す説明図（その２）である。 図１１は、冷媒漏れ度を算出する具体例を示す説明図（その１）である。 図１２は、冷媒漏れ度を算出する具体例を示す説明図（その２）である。 図１３は、試験用の冷媒系統２１０と対象の冷媒系統１１０とでのスケーリング指数の共通性を示す説明図である。 図１４は、冷媒漏れ度の算出精度を示す説明図である。 図１５は、学習処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図１６は、学習処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図１７は、設定処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１８は、推定処理手順の一例を示すフローチャートである。

以下に、図面を参照して、本発明にかかる推定プログラム、推定方法、および推定装置の実施の形態を詳細に説明する。

（実施の形態にかかる推定方法の一実施例）
図１は、実施の形態にかかる推定方法の一実施例を示す説明図である。推定装置１００は、空調設備の冷媒系統における冷媒の量についての推定値を算出するコンピュータである。空調設備は、冷媒系統により冷房機能や暖房機能を実現する。冷媒は、熱を移動させる熱媒体である。冷媒は、例えば、相変化により熱を吸収または放出する。

冷媒系統は、冷媒を循環させる。冷媒系統は、例えば、冷媒を循環させて、熱力学的サイクルに従って熱を移動させることにより、冷房機能や暖房機能を実現する。ここで、冷媒系統から冷媒が漏れると、冷房能力や暖房能力の低下を招き、または、空調設備の故障を招くため、冷媒が漏れたことを早期に検知することが望まれる。

これに対し、例えば、過冷却度と電磁弁操作量との相関係数を評価値として、評価値と閾値とを比較することにより冷媒が漏れたか否かを判定する場合が考えられる。しかしながら、この場合、冷媒系統から漏れた冷媒の量は分からず、冷媒が漏れ始めても、冷媒の漏れ量が一定以上になるまでは、冷媒が漏れたことを検知することができない。例えば、冷媒が漏れ始めても、冷媒が漏れたことによる冷媒の圧力の低下が、圧縮機の圧力制御により補われるため、冷媒の漏れ量が一定以上になるまでは冷媒が漏れたことが評価値に反映されにくく、冷媒が漏れたことを検知することができない。

また、熱力学的性質に基づき、冷媒系統に残っている冷媒の量を、冷媒の温度と冷媒の圧力とから推定する場合が考えられる。具体的には、ｌｏｇ（Ｔ／Ｔ₀）＝－ｌｏｇ（ρ／ρ₀）＋ｌｏｇ（ｐ／ｐ₀）の関係式に基づき、冷媒の量を推定する。Ｔは現在の冷媒の温度、ρは現在の冷媒の密度、ｐは現在の冷媒の圧力である。Ｔ₀は基準時の冷媒の温度、ρ₀は基準時の冷媒の密度、ｐ₀は基準時の冷媒の圧力である。しかしながら、この場合、冷媒が漏れたことを検知することができないことがある。例えば、冷媒が漏れ始めても、冷媒が漏れたことによる冷媒の圧力の低下が、圧縮機の圧力制御により補われると、冷媒の量を推定することができなくなり、冷媒が漏れたことを検知することができなくなる。

また、冷媒系統における冷媒の量または冷媒の漏れ量を計測する専用の機構を、冷媒系統に設けることが考えられるが、冷媒系統に後付けする作業負担やコスト面などから好ましくない場合がある。また、冷媒系統の配管の長さ、室外機や室内機の性能や数などに応じた、冷媒系統に固有の統計モデルを作成することが考えられるが、冷媒系統ごとに固有の統計モデルを作成する作業負担がかかる。

そこで、本実施の形態では、圧縮機の圧力制御が実施されても、圧力制御に起因する冷媒系統からの冷媒の漏れ量にかかる正帰還に対応する指数に基づいて、冷媒系統における冷媒の量についての推定値を精度よく算出することができる推定方法について説明する。

図１において、推定装置１００は、対象の冷媒系統１１０における冷媒の温度を取得する。対象の冷媒系統１１０は、圧縮機（ＣＭＰ）１２１と、室外熱交換器（ＨＥＸ_o）１２２と、電磁弁（ＥＥＶ）１２３と、室内熱交換器（ＨＥＸ_i）１２４と、吐出管１３１と、吸入管１３２とを含む。圧縮機１２１と、室外熱交換器１２２と、電磁弁１２３と、室内熱交換器１２４と、吐出管１３１と、吸入管１３２とについては、図２を用いて後述する。

ここで、圧縮機１２１は、冷媒の圧力を一定に維持する性質がある。圧縮機１２１は、例えば、暖房動作時は、吐出管１３１の冷媒の圧力を一定に維持し、冷房動作時は、吸入管１３２の冷媒の圧力を一定に維持する。一方で、単位時間当たりの冷媒の漏れ量は、冷媒の圧力と、冷媒系統の外部の気圧との差分に比例する性質がある。

これらの性質から、対象の冷媒系統１１０は、冷媒の漏れ量に対して正帰還がかかる性質があると考えられる。具体的には、冷媒が漏れて冷媒の圧力が低下すると、冷媒の圧力を高めて一定に維持しようとするため、単位時間当たりの冷媒の漏れ量が低下せず、冷媒が漏れやすくなる性質がある。推定装置１００は、この性質を利用する。

推定装置１００は、スケーリング指数、基準時点における対象の冷媒系統１１０における冷媒の温度、および、取得した温度に基づいて、対象の冷媒系統１１０における冷媒の量についての推定値を算出する。スケーリング指数は、対象の冷媒系統１１０と制御内容が共通する冷媒系統における冷媒の漏れ量にかかる正帰還に対応する指数である。スケーリング指数は、例えば、正帰還が強いほど、値が大きくなる。

対象の冷媒系統１１０と制御内容が共通する冷媒系統は、対象の冷媒系統１１０とは異なる冷媒系統であり、例えば、図２に後述する試験用の冷媒系統２１０である。制御内容は、例えば、冷媒の圧力を一定に維持することである。制御内容が共通する冷媒系統は、対象の冷媒系統１１０と比べて、吸入管１３２や吐出管１３１などの配管の長さが異なってもよいし、冷媒の圧縮能力が異なってもよいし、室外熱交換器１２２や室内熱交換器１２４の性能や数が異なってもよい。推定値を算出する具体例については、図９～図１４を用いて後述する。

推定装置１００は、推定値を出力する。推定装置１００は、例えば、推定値をディスプレイに表示する。また、推定装置１００は、算出した推定値に基づいて対象の冷媒系統１１０から冷媒が漏れたか否かを判定し、判定結果を出力してもよい。これにより、推定装置１００は、対象の冷媒系統１１０から冷媒が漏れたか否かを、利用者が判断しやすくすることができる。

また、推定装置１００は、制御内容が共通すれば、配管の長さなどが異なる冷媒系統であっても、対象の冷媒系統１１０として扱うことができるため、種々の冷媒系統に対して適用することができる。そして、推定装置１００は、例えば、配管の長さなどを特定していない冷媒系統についても、冷媒の量についての推定値を算出することができ、冷媒が漏れたか否かを検知可能にすることができる。推定装置１００は、冷媒系統ごとに固有の統計モデルを作成せずに済むようにすることができ、作業負担の増大化を抑制することができる。

また、推定装置１００は、冷媒の漏れ量を計測する専用の機構を利用しなくても、冷媒系統に設けられる傾向がある運転制御用のセンサの計測値を利用すれば、冷媒の量についての推定値の算出を実現することができる。このため、推定装置１００は、冷媒の漏れ量を計測する専用の機構がない冷媒系統についても適用することができる。また、推定装置１００は、冷媒系統に冷媒の漏れ量を計測する専用の機構を設けなくてもよいため、作業負担やコストの増大化を抑制することができる。

ここでは、対象の冷媒系統１１０と制御内容が共通する冷媒系統が、対象の冷媒系統１１０とは異なる冷媒系統である場合について説明したが、これに限らない。例えば、対象の冷媒系統１１０と制御内容が共通する冷媒系統が、過去の対象の冷媒系統１１０である場合があってもよい。

（冷媒漏れ検知システム２００の一例）
次に、図２を用いて、図１に示した推定装置１００を適用した、冷媒漏れ検知システム２００の一例について説明する。

図２は、冷媒漏れ検知システム２００の一例を示す説明図である。図２において、冷媒漏れ検知システム２００は、推定装置１００と、試験用の冷媒系統２１０と、対象の冷媒系統１１０とを含む。

冷媒漏れ検知システム２００において、推定装置１００と、試験用の冷媒系統２１０とは、有線または無線により接続される。冷媒漏れ検知システム２００において、推定装置１００と、対象の冷媒系統１１０とは、有線または無線により接続される。

対象の冷媒系統１１０は、冷媒漏れを検知する対象である。対象の冷媒系統１１０は、圧縮機１２１と、室外熱交換器１２２と、電磁弁１２３と、室内熱交換器１２４と、吐出管１３１と、吸入管１３２とを含む。対象の冷媒系統１１０は、吐出管１３１と吸入管１３２とを接続するバイパス１３３を有する。バイパス１３３と吸入管１３２との接続部が、ＳＣ熱交出口である。対象の冷媒系統１１０は、１以上のセンサ２０１を有する。

圧縮機１２１は、冷媒を圧縮する。圧縮機１２１は、冷媒の圧力を一定に維持する。圧縮機１２１は、例えば、暖房動作時は、吐出管１３１の冷媒の圧力を一定に維持し、冷房動作時は、吸入管１３２の冷媒の圧力を一定に維持する。圧縮機１２１は、吐出管１３１に冷媒を流し、吸入管１３２から冷媒を回収する。

室外熱交換器１２２は、吐出管１３１に接続する。室外熱交換器１２２は、冷房動作時は、冷媒から熱を放出する。室外熱交換器１２２は、例えば、冷媒の気体から液体への相変化により、冷媒から熱を放出する。室外熱交換器１２２は、暖房動作時は、冷媒により熱を吸収する。室外熱交換器１２２は、例えば、冷媒の液体から気体への相変化により、冷媒により熱を吸収する。

電磁弁１２３は、冷房動作時は、吐出管１３１から冷媒を回収し、吸入管１３２に冷媒を流す。電磁弁１２３は、暖房動作時は、冷房動作時とは逆方向に冷媒を循環させる。電磁弁１２３は、電磁コイルを利用し、冷媒の流量を制御し、または、冷媒を膨張させる。

室内熱交換器１２４は、吸入管１３２に接続する。室内熱交換器１２４は、冷房動作時は、冷媒により熱を吸収する。室内熱交換器１２４は、例えば、冷媒の液体から気体への相変化により、冷媒により熱を吸収する。室内熱交換器１２４は、暖房動作時は、冷媒から熱を放出する。室内熱交換器１２４は、例えば、冷媒の気体から液体への相変化により、冷媒から熱を放出する。センサ２０１は、冷媒の温度を計測する。

試験用の冷媒系統２１０は、対象の冷媒系統１１０と同様に、圧縮機１２１と、室外熱交換器１２２と、電磁弁１２３と、室内熱交換器１２４と、吐出管１３１と、吸入管１３２とを含む。試験用の冷媒系統２１０でも、圧縮機１２１は、冷媒の圧力を一定に維持する。対象の冷媒系統１１０で維持される圧力と、試験用の冷媒系統２１０で維持される圧力とは異なる値であってもよい。試験用の冷媒系統２１０の吸入管１３２や吐出管１３１の長さは、対象の冷媒系統１１０の吸入管１３２や吐出管１３１の長さと異なる値であってもよい。試験用の冷媒系統２１０は、対象の冷媒系統１１０とは異なり、冷媒漏れを発生させる機構と、冷媒の漏れ量を計測する機構とを有する。冷媒漏れを発生させる機構は、例えば、吸入管１３２または吐出管１３１に設けられた弁である。冷媒の漏れ量を計測する機構は、例えば、弁から排出された冷媒の量を計測するセンサ２０１である。

推定装置１００は、試験用の冷媒系統２１０に基づき、圧縮機１２１の圧力制御に起因する試験用の冷媒系統２１０からの冷媒の漏れ量にかかる正帰還に対応するスケーリング指数を学習する。冷媒の漏れ量に関して正帰還がかかる冷媒系統では、２変数が冪乗則に従う性質がある。例えば、２変数をｙとｘとすれば、ｙがｘ＾ｃに比例する性質がある。具体的には、２変数は、冷媒の温度比と冷媒の質量比とである。スケーリング指数は、この性質に関する指数ｃである。推定装置１００は、例えば、図４および図５に後述する各種テーブルを利用し、スケーリング指数を学習する。

ここで、試験用の冷媒系統２１０と、対象の冷媒系統１１０とで、圧縮機１２１の圧力制御が共通していれば、試験用の冷媒系統２１０に基づき学習したスケーリング指数が、対象の冷媒系統１１０に関するスケーリング指数として援用可能である。このため、推定装置１００は、学習したスケーリング指数に基づき、対象の冷媒系統１１０における冷媒の量についての推定値を算出する。推定装置１００は、例えば、図６および図７に後述する各種テーブルを利用し、推定値を算出する。これにより、推定装置１００は、冷媒が漏れたことを検知しやすくすることができる。推定装置１００は、例えば、サーバ、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレット端末、スマートフォン、マイコン、ＰＬＣ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）などである。

ここでは、対象の冷媒系統１１０と制御内容が共通する冷媒系統が、対象の冷媒系統１１０とは異なる冷媒系統である場合について説明したが、これに限らない。例えば、対象の冷媒系統１１０と制御内容が共通する冷媒系統が、過去の対象の冷媒系統１１０である場合があってもよい。この場合、冷媒漏れ検知システム２００は、試験用の冷媒系統２１０を含まなくてよい。

ここでは、推定装置１００が、試験用の冷媒系統２１０に基づき、スケーリング指数を学習する場合について説明したが、これに限らない。例えば、推定装置１００とは異なる装置が、試験用の冷媒系統２１０に基づき学習したスケーリング指数を学習する場合があってもよい。この場合、推定装置１００は、スケーリング指数を学習した装置から、スケーリング指数を受信する。また、この場合、冷媒漏れ検知システム２００は、試験用の冷媒系統２１０を含まなくてよい。

（推定装置１００のハードウェア構成例）
次に、図３を用いて、推定装置１００のハードウェア構成例について説明する。

図３は、推定装置１００のハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、推定装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、通信Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４と、記録媒体３０５とを有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ３０１は、推定装置１００の全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。メモリ３０２は、例えば、図４～図７に後述する各種テーブルを記憶する。

通信Ｉ／Ｆ３０３は、他のコンピュータに接続される。そして、通信Ｉ／Ｆ３０３は、インターフェースを司り、他のコンピュータからのデータの入出力を制御する。通信Ｉ／Ｆ３０３は、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどである。

記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従って記録媒体３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。記録媒体Ｉ／Ｆ３０４は、例えば、ディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポートなどである。記録媒体３０５は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する不揮発メモリである。記録媒体３０５は、例えば、ディスク、半導体メモリ、ＵＳＢメモリなどである。記録媒体３０５は、推定装置１００から着脱可能であってもよい。

推定装置１００は、上述した構成部のほか、例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スキャナ、マイク、スピーカーなどを有してもよい。また、推定装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を複数有していてもよい。また、推定装置１００は、記録媒体Ｉ／Ｆ３０４や記録媒体３０５を有していなくてもよい。

（冷媒漏れ試験データテーブル４００の記憶内容）
次に、図４を用いて、冷媒漏れ試験データテーブル４００の記憶内容の一例について説明する。冷媒漏れ試験データテーブル４００は、例えば、図３に示した推定装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

図４は、冷媒漏れ試験データテーブル４００の記憶内容の一例を示す説明図である。図４に示すように、冷媒漏れ試験データテーブル４００は、時間と、モードと、初期冷媒量と、冷媒量と、１以上のセンサ２０１とのフィールドを有する。冷媒漏れ試験データテーブル４００は、時間ごとに各フィールドに情報を設定することにより、冷媒漏れ試験データがレコードとして記憶される。

時間のフィールドには、一定間隔の時点が設定される。モードのフィールドには、時間のフィールドが示す時点で、試験用の冷媒系統２１０が、暖房動作時か、冷房動作時かを示す情報が設定される。初期冷媒量のフィールドには、初期状態での試験用の冷媒系統２１０における冷媒の量が設定される。冷媒量のフィールドには、時間のフィールドが示す時点での、試験用の冷媒系統２１０における冷媒の量が設定される。センサ２０１のフィールドには、時間のフィールドが示す時点での、センサ２０１が計測した冷媒の温度が設定される。図４の例では、センサＡのフィールドに、センサＡが計測した冷媒の温度が設定される。

（分析データテーブル５００の記憶内容）
次に、図５を用いて、分析データテーブル５００の記憶内容の一例について説明する。分析データテーブル５００は、例えば、図３に示した推定装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

図５は、分析データテーブル５００の記憶内容の一例を示す説明図である。図５に示すように、分析データテーブル５００は、時間と、モードと、初期冷媒量と、冷媒量と、ｌｏｇ（冷媒質量比）と、冷媒温度と、正常時冷媒温度と、ｌｏｇ（温度比）とのフィールドを有する。分析データテーブル５００は、時間ごとに各フィールドに情報を設定することにより、分析データがレコードとして記憶される。

時間のフィールドには、一定間隔の時点が設定される。モードのフィールドには、時間のフィールドが示す時点で、試験用の冷媒系統２１０が、暖房動作時か、冷房動作時かを示す情報が設定される。初期冷媒量のフィールドには、初期状態での試験用の冷媒系統２１０における冷媒の量Ｍ₀が設定される。冷媒量のフィールドには、時間のフィールドが示す時点での、試験用の冷媒系統２１０における冷媒の量Ｍが設定される。ｌｏｇ（冷媒質量比）のフィールドには、初期状態での冷媒の量に対する、時間のフィールドが示す時点での冷媒の量の比率について、対数を計算した結果が設定される。

冷媒温度のフィールドには、時間のフィールドが示す時点での、試験用の冷媒系統２１０における冷媒の温度Ｔが設定される。冷媒の温度は、試験用の冷媒系統２１０が暖房動作時であれば、吐出管１３１における冷媒の温度である。以下の説明では、吐出管１３１における冷媒の温度を「吐出温度」と表記する場合がある。冷媒の温度は、試験用の冷媒系統２１０が冷房動作時であれば、吸入管１３２における冷媒の温度である。以下の説明では、吸入管１３２における冷媒の温度を「吸入温度」と表記する場合がある。冷媒の温度は、試験用の冷媒系統２１０が冷房動作時であり、バイパス１３３があれば、吸入温度と、ＳＣ熱交出口における冷媒の温度との平均値であってもよい。以下の説明では、ＳＣ熱交出口における冷媒の温度を「ＳＣ熱交出口温度」と表記する場合がある。

正常時冷媒温度のフィールドには、初期状態での試験用の冷媒系統２１０における冷媒の温度Ｔ₀が設定される。冷媒の温度は、試験用の冷媒系統２１０が暖房動作時であれば、吐出温度である。冷媒の温度は、試験用の冷媒系統２１０が冷房動作時であれば、吸入温度、または、吸入温度とＳＣ熱交出口温度との平均値である。ｌｏｇ（温度比）のフィールドには、初期状態での冷媒の温度に対する、時間のフィールドが示す時点での冷媒の温度の比率について、対数を計算した結果が設定される。

（動作データテーブル６００の記憶内容）
次に、図６を用いて、動作データテーブル６００の記憶内容の一例について説明する。動作データテーブル６００は、例えば、図３に示した推定装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

図６は、動作データテーブル６００の記憶内容の一例を示す説明図である。図６に示すように、動作データテーブル６００は、日時と、モードと、冷媒温度と、基準時冷媒温度とのフィールドを有する。動作データテーブル６００は、日時ごとに各フィールドに情報を設定することにより、学習時の動作データがレコードとして記憶される。

日時のフィールドには、一定間隔の日時が設定される。モードのフィールドには、設定された日時で、対象の冷媒系統１１０が、暖房動作時か、冷房動作時かを示す情報が設定される。冷媒温度のフィールドには、設定された日時で、センサ２０１が計測した冷媒の温度Ｔが設定される。基準時冷媒温度のフィールドには、初期状態での対象の冷媒系統１１０における冷媒の温度Ｔ₀が設定される。

（検知用データテーブル７００の記憶内容）
次に、図７を用いて、検知用データテーブル７００の記憶内容の一例について説明する。検知用データテーブル７００は、例えば、図３に示した推定装置１００のメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域により実現される。

図７は、検知用データテーブル７００の記憶内容の一例を示す説明図である。図７に示すように、検知用データテーブル７００は、日時と、モードと、スケーリング指数と、冷媒温度と、基準時冷媒温度と、温度比と、冷媒漏れ度とのフィールドを有する。検知用データテーブル７００は、日時ごとに各フィールドに情報を設定することにより、検知時の動作データがレコードとして記憶される。

日時のフィールドには、対象の冷媒系統１１０からの冷媒漏れを検知する際、一定間隔の日時が設定される。モードのフィールドには、設定された日時で、対象の冷媒系統１１０が、暖房動作時か、冷房動作時かを示す情報が設定される。スケーリング指数のフィールドには、暖房動作時または冷房動作時に対応するスケーリング指数が設定される。冷媒温度のフィールドには、設定された日時で、センサ２０１が計測した冷媒の温度Ｔが設定される。冷媒の温度は、対象の冷媒系統１１０が暖房動作時であれば、吐出温度である。冷媒の温度は、対象の冷媒系統１１０が冷房動作時であれば、吸入温度、または、吸入温度とＳＣ熱交出口温度との平均値である。

基準時冷媒温度のフィールドには、初期状態での対象の冷媒系統１１０における冷媒の温度Ｔ₀が設定される。冷媒温度のフィールドには、設定された日時で、センサ２０１が計測した冷媒の温度Ｔが設定される。冷媒の温度は、対象の冷媒系統１１０が暖房動作時であれば、吐出温度である。冷媒の温度は、対象の冷媒系統１１０が冷房動作時であれば、吸入温度、または、吸入温度とＳＣ熱交出口温度との平均値である。温度比のフィールドには、初期状態での冷媒の温度に対する、設定された日時での冷媒の温度の比率が、温度比Ｔ／Ｔ₀として設定される。冷媒漏れ度のフィールドには、温度比に基づいて算出された冷媒漏れ度が設定される。冷媒漏れ度は、例えば、１－Ｍ／Ｍ₀＝１－（Ｔ／Ｔ₀）＾（１／ｃ）である。

（推定装置１００の機能的構成例）
次に、図８を用いて、推定装置１００の機能的構成例について説明する。

図８は、推定装置１００の機能的構成例を示すブロック図である。推定装置１００は、記憶部８００と、取得部８０１と、学習部８０２と、算出部８０３と、判定部８０４と、出力部８０５とを含む。

記憶部８００は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域によって実現される。以下では、記憶部８００が、推定装置１００に含まれる場合について説明するが、これに限らない。例えば、記憶部８００が、推定装置１００とは異なる装置に含まれ、記憶部８００の記憶内容が推定装置１００から参照可能である場合があってもよい。

取得部８０１～出力部８０５は、制御部の一例として機能する。取得部８０１～出力部８０５は、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、通信Ｉ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、図３に示したメモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域に記憶される。

記憶部８００は、各機能部の処理において参照され、または更新される各種情報を記憶する。記憶部８００は、スケーリング指数を記憶する。スケーリング指数は、対象の冷媒系統１１０と制御内容が共通する冷媒系統における冷媒の漏れ量にかかる正帰還に対応する指数である。スケーリング指数は、冷媒の漏れ量にかかる正帰還が強いほど、値が大きくなる。制御内容は、冷媒の圧力を一定に維持することである。

記憶部８００は、スケーリング指数を学習するための冷媒漏れ試験データを記憶してもよい。記憶部８００は、例えば、図４に示した冷媒漏れ試験データテーブル４００を記憶する。記憶部８００は、スケーリング指数を学習する際に用いられる回帰分析のための分析データを記憶してもよい。記憶部８００は、例えば、図５に示した分析データテーブル５００を記憶する。記憶部８００は、対象の冷媒系統１１０における基準時の冷媒の温度を算出するための動作データを記憶してもよい。記憶部８００は、例えば、図６に示した動作データテーブル６００を記憶する。記憶部８００は、対象の冷媒系統１１０から冷媒が漏れたことを検知するための動作データを記憶してもよい。記憶部８００は、例えば、図７に示した検知用データテーブル７００を記憶する。

取得部８０１は、各機能部の処理に用いられる各種情報を取得する。取得部８０１は、取得した各種情報を、記憶部８００に記憶し、または、各機能部に出力する。また、取得部８０１は、記憶部８００に記憶しておいた各種情報を、各機能部に出力してもよい。取得部８０１は、例えば、利用者の操作入力に基づき、各種情報を取得する。取得部８０１は、例えば、推定装置１００とは異なる装置から、各種情報を受信してもよい。

取得部８０１は、例えば、試験用の冷媒系統２１０における冷媒の温度を取得する。冷媒の温度は、試験用の冷媒系統２１０が暖房動作時であれば、吐出温度である。冷媒の温度は、試験用の冷媒系統２１０が冷房動作時であれば、吸入温度、または、吸入温度とＳＣ熱交出口温度との平均値である。取得部８０１は、具体的には、利用者の操作入力により、初期状態での試験用の冷媒系統２１０における冷媒の温度を取得する。また、取得部８０１は、具体的には、試験用の冷媒系統２１０において冷媒漏れを発生させた状態で、一定間隔の時間ごとに、試験用の冷媒系統２１０のセンサ２０１から冷媒の温度を取得する。取得部８０１は、例えば、取得した冷媒の温度を、図４に示した冷媒漏れ試験データテーブル４００を用いて記憶する。

取得部８０１は、例えば、試験用の冷媒系統２１０における冷媒の量を取得する。取得部８０１は、具体的には、利用者の操作入力により、初期状態での試験用の冷媒系統２１０における冷媒の量を取得する。また、取得部８０１は、具体的には、試験用の冷媒系統２１０において冷媒漏れを発生させた状態で、一定間隔の時間ごとに、試験用の冷媒系統２１０のセンサ２０１から冷媒の漏れ量を取得する。そして、取得部８０１は、取得した冷媒の漏れ量と、初期状態の冷媒の量とに基づいて、試験用の冷媒系統２１０の冷媒の量を算出する。取得部８０１は、例えば、取得した冷媒の量を、図４に示した冷媒漏れ試験データテーブル４００を用いて記憶する。

取得部８０１は、例えば、対象の冷媒系統１１０における冷媒の温度を取得する。冷媒の温度は、対象の冷媒系統１１０が暖房動作時であれば、吐出温度である。冷媒の温度は、対象の冷媒系統１１０が冷房動作時であれば、吸入温度、または、吸入温度とＳＣ熱交出口温度との平均値である。取得部８０１は、具体的には、一定間隔の時間ごとに、対象の冷媒系統１１０のセンサ２０１から冷媒の温度を取得する。取得部８０１は、例えば、取得した冷媒の温度を、図６に示した動作データテーブル６００、または、図７に示した検知用データテーブル７００を用いて記憶する。取得部８０１は、さらに、例えば、対象の冷媒系統１１０における基準時の冷媒の量を取得してもよい。

学習部８０２は、取得部８０１が取得した冷媒の温度および冷媒の量に基づいて、スケーリング指数を学習する。学習部８０２は、例えば、初期状態の冷媒の温度に対する、冷媒漏れの各時点での冷媒の温度の比率を、冷媒漏れの各時点での温度比として算出する。また、学習部８０２は、例えば、初期状態の冷媒の量に対する、冷媒漏れの各時点での冷媒の量の比率を、冷媒漏れの各時点での冷媒量比として算出する。そして、学習部８０２は、回帰分析を用いて、冷媒漏れの各時点での温度比と冷媒量比とに基づいて、スケーリング指数を算出する。スケーリング指数を学習する具体例については、図９および図１０を用いて後述する。

算出部８０３は、記憶部８００が記憶したスケーリング指数、基準時点における対象の冷媒系統１１０における冷媒の温度、および、取得部８０１が取得した温度に基づいて、対象の冷媒系統１１０における冷媒の量についての推定値を算出する。冷媒の量についての推定値は、例えば、冷媒の量自体の推定値である。冷媒の量についての推定値は、例えば、基準時点における対象の冷媒系統１１０における冷媒の量に対する、対象の冷媒系統１１０における冷媒の量の比率についての推定値であってもよい。冷媒の量についての推定値は、例えば、対象の冷媒系統１１０における冷媒の漏れ量についての推定値であってもよい。漏れ量についての推定値は、上述した冷媒漏れ度である。

ここで、基準時点における対象の冷媒系統１１０における冷媒の量Ｍ₀に対する、対象の冷媒系統１１０における冷媒の量Ｍの比率Ｍ／Ｍ₀＝（Ｔ／Ｔ₀）＾（１／ｃ）が成り立つ。このため、算出部８０３は、例えば、スケーリング指数ｃ、基準時点における冷媒の温度Ｔ₀、および、取得部８０１が取得した温度Ｔを、上記式に代入し、比率Ｍ／Ｍ₀についての推定値を算出する。

算出部８０３は、例えば、さらに基準時点における対象の冷媒系統１１０における冷媒の量Ｍ₀に基づいて、対象の冷媒系統１１０における冷媒の量Ｍについての推定値を算出する。算出部８０３は、具体的には、スケーリング指数ｃ、基準時点における冷媒の量Ｍ₀、基準時点における冷媒の温度Ｔ₀、および、取得部８０１が取得した温度Ｔを、上記式に代入し、冷媒の量Ｍについての推定値を算出する。

ここで、冷媒漏れ度１－Ｍ／Ｍ₀＝１－（Ｔ／Ｔ₀）＾（１／ｃ）が成り立つ。このため、算出部８０３は、例えば、スケーリング指数ｃ、基準時点における冷媒の温度Ｔ₀、および、取得部８０１が取得した温度Ｔを、上記式に代入し、冷媒漏れ度１－Ｍ／Ｍ₀についての推定値を算出する。これにより、算出部８０３は、対象の冷媒系統１１０における冷媒の量を把握可能にし、対象の冷媒系統１１０から冷媒が漏れたことを検知可能にすることができる。推定値を算出する具体例については、図１１および図１２を用いて後述する。

判定部８０４は、算出した推定値に基づいて対象の冷媒系統１１０から冷媒が漏れたか否かを判定する。判定部８０４は、例えば、比率Ｍ／Ｍ₀についての推定値が、閾値以下になると、冷媒が漏れたと判定する。また、判定部８０４は、例えば、冷媒漏れ度１－Ｍ／Ｍ₀についての推定値が、閾値以上になると、冷媒が漏れたと判定する。これにより、判定部８０４は、自動で、冷媒が漏れたか否かを精度よく判定することができる。

出力部８０５は、各機能部の処理結果を出力する。出力形式は、例えば、ディスプレイへの表示、プリンタへの印刷出力、通信Ｉ／Ｆ３０３による外部装置への送信、または、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域への記憶である。出力部８０５は、例えば、学習部８０２の学習結果を、記憶部８００に記憶してもよい。

出力部８０５は、例えば、算出部８０３の算出結果、または、判定部８０４の判定結果を出力する。これにより、出力部８０５は、対象の冷媒系統１１０から冷媒が漏れたか否かを、利用者が判断しやすくすることができる。出力部８０５は、例えば、対象の冷媒系統１１０から、どの程度冷媒が漏れたかを、利用者が把握しやすくすることができる。このため、利用者は、冷媒が漏れ始めた時点で、冷媒が漏れ始めたことを把握することができる。

ここでは、推定装置１００が、学習部８０２および判定部８０４を含む場合について説明したが、これに限らない。例えば、推定装置１００が、学習部８０２を含まない場合があってもよい。この場合、例えば、推定装置１００は、スケーリング指数を、推定装置１００とは異なる装置から取得し、または、利用者の操作入力により取得する。

また、例えば、推定装置１００が、判定部８０４を含まない場合があってもよい。この場合、例えば、推定装置１００が、算出した推定値を出力し、利用者が、対象の冷媒系統１１０から冷媒が漏れたか否かを判定する。

（冷媒漏れ検知システム２００の動作例）
次に、図９～図１４を用いて、冷媒漏れ検知システム２００の動作例について説明する。まず、図９および図１０を用いて、推定装置１００が、試験用の冷媒系統２１０に基づき、指数を学習する具体例について説明する。

図９および図１０は、スケーリング指数を学習する具体例を示す説明図である。ここで、圧縮機１２１の圧力制御は、暖房動作時と冷房動作時とで異なる。このため、図９において、推定装置１００は、暖房動作時についての冷媒漏れ試験データテーブル９１０と、冷房動作時についての冷媒漏れ試験データテーブル９２０とを生成する。

例えば、推定装置１００は、試験用の冷媒系統２１０に暖房動作を実施させる。暖房動作は、例えば、利用者が手動で試験用の冷媒系統２１０に実施させてもよい。そして、推定装置１００は、グラフ９０１に示すように、時間経過に伴って、試験用の冷媒系統２１０から冷媒を排出していく。グラフ９０１の横軸は時間であり、グラフ９０１の縦軸は冷媒の量である。冷媒の排出は、例えば、利用者が手動で行ってもよい。

この際、試験用の冷媒系統２１０のセンサ２０１は、グラフ９０２に示すように、時間経過に伴って変化する冷媒の温度を計測している。グラフ９０２の横軸は時間であり、グラフ９０２の縦軸は冷媒の温度である。推定装置１００は、試験用の冷媒系統２１０から冷媒が排出された各時点でセンサ２０１が計測した冷媒の温度を取得し、暖房動作時についての冷媒漏れ試験データテーブル９１０を生成する。冷媒の温度は、吐出温度である。初期冷媒量は、予め利用者により設定される。

同様に、推定装置１００は、試験用の冷媒系統２１０に冷房動作を実施させる。冷房動作は、例えば、利用者が手動で試験用の冷媒系統２１０に実施させてもよい。そして、推定装置１００は、冷房動作を実施させる際、冷媒を補給しておき、時間経過に伴って、試験用の冷媒系統２１０から冷媒を排出していく。冷媒の排出は、例えば、利用者が手動で行ってもよい。

この際、試験用の冷媒系統２１０のセンサ２０１は、時間経過に伴って変化する冷媒の温度を計測している。推定装置１００は、試験用の冷媒系統２１０から冷媒が排出された各時点でセンサ２０１が計測した冷媒の温度を取得し、冷房動作時についての冷媒漏れ試験データテーブル９２０を生成する。冷媒の温度は、吸入温度とＳＣ熱交出口温度との平均温度である。初期冷媒量は、予め利用者により設定される。次に、図１０の説明に移行する。

図１０において、推定装置１００は、冷媒の圧力が一定である制御環境下では冷媒量比と温度比が冪乗則に従うとして、暖房動作に関するスケーリング指数と、冷房動作に関するスケーリング指数とを学習する。

ここで、冷媒量比と温度比が冪乗則に従う場合、ｌｏｇ（Ｔ／Ｔ₀）＝ｃ＊ｌｏｇ（Ｍ／Ｍ₀）の関係式が成立する。ｃは、スケーリング指数である。Ｔは、いずれかの時点での冷媒の温度である。Ｍは、いずれかの時点での冷媒の量である。Ｔ₀は、初期状態での冷媒の温度である。Ｍ₀は、初期状態での冷媒の量である。

このため、推定装置１００は、暖房動作時についての冷媒漏れ試験データテーブル９１０に基づき、冷媒が排出された各時点でのｌｏｇ（Ｔ／Ｔ₀）とｌｏｇ（Ｍ／Ｍ₀）とを算出する。推定装置１００は、算出結果を、分析データテーブル１０１０を用いて記憶する。推定装置１００は、算出した各時点でのｌｏｇ（Ｔ／Ｔ₀）とｌｏｇ（Ｍ／Ｍ₀）とに基づいて、回帰分析を行い、回帰直線の傾きをスケーリング指数ｃとして学習する。推定装置１００は、スケーリング指数ｃを、分析データテーブル１０１０を用いて記憶する。各時点でのｌｏｇ（Ｔ／Ｔ₀）とｌｏｇ（Ｍ／Ｍ₀）の組み合わせの座標に、白丸を配置したグラフ１００１上の直線が、回帰直線である。グラフ１００１の横軸はｌｏｇ（Ｍ／Ｍ₀）であり、グラフ１００１の縦軸はｌｏｇ（Ｔ／Ｔ₀）である。推定装置１００は、具体的には、暖房動作に関するスケーリング指数ｃ＝－０．０９を学習する。

推定装置１００は、同様に、冷房動作時についての冷媒漏れ試験データテーブル９２０に基づき、冷房動作に関するスケーリング指数を学習する。冷房動作に関するスケーリング指数を学習する具体例は、暖房動作に関するスケーリング指数を学習する具体例と同様であるため、説明を省略する。次に、図１１および図１２を用いて、推定装置１００が、学習したスケーリング指数を用いて、対象の冷媒系統１１０から漏れた冷媒の量の多さを示す冷媒漏れ度を算出する具体例について説明する。

図１１および図１２は、冷媒漏れ度を算出する具体例を示す説明図である。図１１において、推定装置１００は、冷媒漏れ度を算出する際に用いられる、暖房動作についての基準時の冷媒の温度Ｔ₀と、冷房動作についての基準時の冷媒の温度Ｔ₀とを算出する。

推定装置１００は、基準期間において、対象の冷媒系統１１０に暖房動作を実施させる。基準期間は、例えば、１週間である。暖房動作は、例えば、利用者が手動で対象の冷媒系統１１０に実施させてもよい。この際、対象の冷媒系統１１０のセンサ２０１は、グラフ１１０１に示すように、時間経過に伴って変化する冷媒の温度を計測している。冷媒の温度は、吐出温度である。グラフ１１０１の横軸は時間であり、グラフ１００１の縦軸は吐出温度である。推定装置１００は、基準期間の各時点でセンサ２０１が計測した冷媒の温度Ｔを取得し、暖房動作時についての動作データテーブル１１１０を用いて記憶する。推定装置１００は、基準期間の各時点でセンサ２０１が計測した冷媒の温度Ｔの平均値を、基準時の冷媒の温度Ｔ₀として算出し、暖房動作時についての動作データテーブル１１１０を用いて記憶する。

同様に、推定装置１００は、基準期間において、対象の冷媒系統１１０に冷房動作を実施させる。基準期間は、例えば、１週間である。冷房動作は、例えば、利用者が手動で対象の冷媒系統１１０に実施させてもよい。この際、対象の冷媒系統１１０のセンサ２０１は、時間経過に伴って変化する冷媒の温度を計測している。推定装置１００は、基準期間の各時点でセンサ２０１が計測した冷媒の温度Ｔの平均値を、基準時の冷媒の温度Ｔ₀として算出する。冷媒の温度は、吸入温度とＳＣ熱交出口温度との平均温度である。次に、図１２の説明に移行する。

図１２において、推定装置１００は、一定時間ごとに対象の冷媒系統１１０における冷媒の温度Ｔを取得し、冷媒の温度Ｔに基づいて冷媒漏れ度を算出し、冷媒漏れ度に基づいて冷媒が漏れたことを検知可能にする。冷媒漏れ度は、１－Ｍ／Ｍ₀＝１－（Ｔ／Ｔ₀）＾（１／ｃ）である。

推定装置１００は、例えば、対象の冷媒系統１１０における冷媒の温度Ｔを取得する都度、対象の冷媒系統１１０が暖房動作時か冷房動作時かを判定する。推定装置１００は、暖房動作時であれば暖房動作に関するスケーリング指数ｃおよび基準時の冷媒の温度Ｔ₀を取得し、冷房動作時であれば冷房動作に関するスケーリング指数ｃおよび冷媒の温度Ｔ₀を取得する。推定装置１００は、温度比Ｔ／Ｔ₀を算出し、冷媒漏れ度１－Ｍ／Ｍ₀＝１－（Ｔ／Ｔ₀）＾（１／ｃ）を算出する。推定装置１００は、冷媒の温度Ｔ、スケーリング指数ｃ、基準時の冷媒の温度Ｔ₀、および、温度比Ｔ／Ｔ₀を対応付けて、検知用データテーブル１２１０にレコードとして追加する。

これにより、推定装置１００は、リアルタイムに、グラフ１２０１に示すような、冷媒の温度の変化と、冷媒漏れ度の変化とを特定することができる。グラフ１２０１の横軸は時間であり、グラフ１２０１の縦軸は吐出温度および冷媒漏れ度である。そして、推定装置１００は、自動で、対象の冷媒系統１１０から冷媒が漏れたか否かを精度よく判定することができる。

また、推定装置１００は、リアルタイムに、グラフ１２０１に示すような、冷媒の温度の変化と、冷媒漏れ度の変化とを、利用者に通知することができる。そして、推定装置１００は、対象の冷媒系統１１０から冷媒が漏れたか否かを、利用者が判断しやすくすることができる。このため、利用者は、冷媒が漏れ始めた時点で、冷媒が漏れ始めたことを把握することができる。次に、図１３を用いて、試験用の冷媒系統２１０と対象の冷媒系統１１０とでのスケーリング指数の共通性について説明する。

図１３は、試験用の冷媒系統２１０と対象の冷媒系統１１０とでのスケーリング指数の共通性を示す説明図である。図１３において、試験用の冷媒系統２１０と、対象の冷媒系統１１０とは異なる構成であるとする。

図１３のグラフ１３００の横軸はｌｏｇ（Ｍ／Ｍ₀）であり、グラフ１３００の縦軸はｌｏｇ（Ｔ／Ｔ₀）である。グラフ１３００の白丸は試験用の冷媒系統２１０についてのｌｏｇ（Ｔ／Ｔ₀）とｌｏｇ（Ｍ／Ｍ₀）の組み合わせの座標である。グラフ１３００の黒丸は対象の冷媒系統１１０についてのｌｏｇ（Ｔ／Ｔ₀）とｌｏｇ（Ｍ／Ｍ₀）の組み合わせの座標である。

ここで、グラフ１３００における白丸と黒丸の分布状況から、白丸に対する回帰直線の傾きと、黒丸に対する回帰直線の傾きとには共通性があると考えられる。したがって、試験用の冷媒系統２１０と対象の冷媒系統１１０とでのスケーリング指数にも共通性があると考えられる。具体的には、試験用の冷媒系統２１０のスケーリング指数は「－０．０９０」であり、対象の冷媒系統１１０でのスケーリング指数は「－０．０９７」であり、共通性がある。次に、図１４を用いて、推定装置１００による冷媒漏れ度の算出精度について説明する。

図１４は、冷媒漏れ度の算出精度を示す説明図である。図１４において、冷媒漏れ度の算出精度の検証のため、対象の冷媒系統１１０として、冷媒の漏れ量を計測する機構を有する冷媒系統を用いて、推定装置１００が、冷媒漏れ度を算出したとする。

図１４のグラフ１４００の横軸はＤａｙ（日数）であり、グラフ１４００の縦軸は冷媒漏れ度１－Ｍ／Ｍ₀である。グラフ１４００の白丸は、推定装置１００が算出した冷媒漏れ度の推定値である。グラフ１４００の黒丸は、計測した冷媒の漏れ量から算出した冷媒漏れ度の実測値である。

グラフ１４００に示すように、冷媒漏れ度の推定値と冷媒漏れ度の実測値との差分は比較的小さく、グラフ１４００には、推定装置１００が冷媒漏れ度を精度よく算出したことが現れている。また、グラフ１４００には、推定装置１００が、冷媒漏れ度を連続値として算出可能なことが現れている。このため、利用者は、冷媒の漏れ量をリアルタイムに把握することができる。

（学習処理手順）
次に、図１５および図１６を用いて、推定装置１００が実行する、学習処理手順の一例について説明する。学習処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、通信Ｉ／Ｆ３０３とによって実現される。

図１５および図１６は、学習処理手順の一例を示すフローチャートである。図１５において、推定装置１００は、試験用の冷媒系統２１０の暖房動作時の冷媒漏れ試験データを取得する（ステップＳ１５０１）。

次に、推定装置１００は、暖房動作時の冷媒漏れ試験データから、正常時の冷媒温度として、正常時の吐出温度を取得する（ステップＳ１５０２）。そして、推定装置１００は、暖房動作時の冷媒漏れデータから、冷媒漏れの各時点の冷媒温度として、冷媒漏れの各時点の吐出温度を取得する（ステップＳ１５０３）。

次に、推定装置１００は、正常時の冷媒温度に対する冷媒漏れの各時点の冷媒温度の比率を、冷媒漏れの各時点の温度比として算出する（ステップＳ１５０４）。そして、推定装置１００は、暖房動作時の冷媒漏れ試験データから、正常時の冷媒量を取得する（ステップＳ１５０５）。

次に、推定装置１００は、暖房動作時の冷媒漏れデータから、冷媒漏れの各時点の冷媒量を取得する（ステップＳ１５０６）。そして、推定装置１００は、正常時の冷媒量に対する冷媒漏れの各時点の冷媒量の比率を、冷媒漏れの各時点の冷媒量比として算出する（ステップＳ１５０７）。

次に、推定装置１００は、回帰分析を用いて、冷媒漏れの各時点の温度比と冷媒量比とに基づいて、暖房動作時のスケーリング指数ｃを算出する（ステップＳ１５０８）。そして、推定装置１００は、図１６のステップＳ１６０１の処理に移行する。

図１６において、推定装置１００は、試験用の冷媒系統２１０の冷房動作時の冷媒漏れ試験データを取得する（ステップＳ１６０１）。

次に、推定装置１００は、冷房動作時の冷媒漏れ試験データから、正常時の冷媒温度として、正常時の吸入温度とＳＣ熱交出口温度との平均温度を取得する（ステップＳ１６０２）。そして、推定装置１００は、冷房動作時の冷媒漏れデータから、冷媒漏れの各時点の冷媒温度として、冷媒漏れの各時点の吸入温度とＳＣ熱交出口温度との平均温度を取得する（ステップＳ１６０３）。

次に、推定装置１００は、正常時の冷媒温度に対する冷媒漏れの各時点の冷媒温度の比率を、冷媒漏れの各時点の温度比として算出する（ステップＳ１６０４）。そして、推定装置１００は、冷房動作時の冷媒漏れ試験データから、正常時の冷媒量を取得する（ステップＳ１６０５）。

次に、推定装置１００は、冷房動作時の冷媒漏れデータから、冷媒漏れの各時点の冷媒量を取得する（ステップＳ１６０６）。そして、推定装置１００は、正常時の冷媒量に対する冷媒漏れの各時点の冷媒量の比率を、冷媒漏れの各時点の冷媒量比として算出する（ステップＳ１６０７）。

次に、推定装置１００は、回帰分析を用いて、冷媒漏れの各時点の温度比と冷媒量比とに基づいて、冷房動作時のスケーリング指数ｃを算出する（ステップＳ１６０８）。そして、推定装置１００は、学習処理を終了する。

（設定処理手順）
次に、図１７を用いて、推定装置１００が実行する、設定処理手順の一例について説明する。設定処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、通信Ｉ／Ｆ３０３とによって実現される。

図１７は、設定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１７において、推定装置１００は、基準期間分の、対象の冷媒系統１１０の暖房動作時の動作データを取得する（ステップＳ１７０１）。

次に、推定装置１００は、暖房動作時の動作データから、基準期間内の各時点における吐出温度を取得する（ステップＳ１７０２）。そして、推定装置１００は、取得した吐出温度に基づいて、暖房動作に関する基準時の冷媒温度を算出する（ステップＳ１７０３）。

次に、推定装置１００は、基準期間分の、対象の冷媒系統１１０の冷房動作時の動作データを取得する（ステップＳ１７０４）。そして、推定装置１００は、冷房動作時の動作データから、基準期間内の各時点における吸入温度とＳＣ熱交出口温度とを取得する（ステップＳ１７０５）。

次に、推定装置１００は、取得した吸入温度とＳＣ熱交出口温度とに基づいて、冷房動作に関する基準時の冷媒温度を算出する（ステップＳ１７０６）。そして、推定装置１００は、設定処理を終了する。

（推定処理手順）
次に、図１８を用いて、推定装置１００が実行する、推定処理手順の一例について説明する。推定処理は、例えば、図３に示したＣＰＵ３０１と、メモリ３０２や記録媒体３０５などの記憶領域と、通信Ｉ／Ｆ３０３とによって実現される。

図１８は、推定処理手順の一例を示すフローチャートである。図１８において、推定装置１００は、対象の冷媒系統１１０の動作データを取得する（ステップＳ１８０１）。

次に、推定装置１００は、対象の冷媒系統１１０が暖房動作時か否かを判定する（ステップＳ１８０２）。ここで、暖房動作時である場合（ステップＳ１８０２：Ｙｅｓ）、推定装置１００は、ステップＳ１８０３の処理に移行する。一方で、暖房動作時ではなく、冷房動作時である場合（ステップＳ１８０２：Ｎｏ）、推定装置１００は、ステップＳ１８０５の処理に移行する。

ステップＳ１８０３では、推定装置１００は、暖房動作時のスケーリング指数ｃを取得する（ステップＳ１８０３）。次に、推定装置１００は、暖房動作に関する基準時の冷媒温度を取得する（ステップＳ１８０４）。そして、推定装置１００は、ステップＳ１８０７の処理に移行する。

ステップＳ１８０５では、推定装置１００は、冷房動作時のスケーリング指数ｃを取得する（ステップＳ１８０５）。次に、推定装置１００は、冷房動作に関する基準時の冷媒温度を取得する（ステップＳ１８０６）。そして、推定装置１００は、ステップＳ１８０７の処理に移行する。

ステップＳ１８０７では、推定装置１００は、取得した動作データに基づいて、基準時の冷媒温度に対する現時点の冷媒温度の比率を算出する（ステップＳ１８０７）。次に、推定装置１００は、算出した比率と、取得したスケーリング指数とに基づいて、基準時の冷媒量に対する現時点の冷媒量の比率を算出する（ステップＳ１８０８）。そして、推定装置１００は、ステップＳ１８０１の処理に戻る。

ここでは、推定装置１００が、基準時の冷媒量に対する現時点の冷媒量の比率を算出する場合について説明したが、これに限らない。例えば、推定装置１００が、冷媒漏れ度を算出する場合があってもよい。また、推定装置１００が、算出した比率や冷媒漏れ度に基づいて、冷媒が漏れたことを検知する場合があってもよい。また、推定装置１００が、算出した比率や冷媒漏れ度を表示し、冷媒が漏れたことを利用者が把握可能にする場合があってもよい。

ここで、推定装置１００は、図１５～図１８の一部ステップの処理の順序を入れ替えて実行してもよい。例えば、図１５の処理と図１６の処理との順序は入れ替え可能である。また、推定装置１００は、図１５～図１８の一部ステップの処理を省略してもよい。例えば、対象の冷媒系統１１０が暖房動作のみ可能な冷媒系統であれば、図１６の処理や図１７のステップＳ１７０４～Ｓ１７０６の処理などは省略可能である。例えば、推定装置１００がスケーリング指数を学習せずに取得する場合、図１５の処理や図１６の処理は省略可能である。

以上説明したように、推定装置１００によれば、対象の冷媒系統１１０における冷媒の温度を取得することができる。推定装置１００によれば、スケーリング指数、基準時点における対象の冷媒系統１１０における冷媒の温度、および、取得した温度に基づいて、対象の冷媒系統１１０における冷媒の量についての推定値を算出することができる。これにより、推定装置１００は、冷媒系統を流れる冷媒の量を推定し、冷媒が漏れたことを検知可能にすることができる。

推定装置１００によれば、基準時点における対象の冷媒系統１１０における冷媒の量に対する、対象の冷媒系統１１０における冷媒の量の比率についての推定値を算出することができる。これにより、推定装置１００は、基準時点における冷媒の量に対する、いずれかの時点における冷媒の量の比率を推定し、冷媒が漏れたことを検知可能にすることができる。また、推定装置１００は、冷媒の量の比率を、冷媒の温度の比率から直接算出可能なため、算出負担の低減化を図ることができ、また、基準時点における冷媒の量が分からなくても、冷媒が漏れたことを検知可能にすることができる。

推定装置１００によれば、さらに基準時点における対象の冷媒系統１１０における冷媒の量に基づいて、対象の冷媒系統１１０における冷媒の量についての推定値を算出することができる。これにより、推定装置１００は、冷媒が漏れたことを検知可能にすることができる。また、推定装置１００は、対象の冷媒系統１１０を流れる冷媒の量を、利用者が把握可能にすることができ、冷媒を補充する量などを判断しやすくし、対象の冷媒系統１１０を保守しやすくすることができる。

推定装置１００によれば、対象の冷媒系統１１０と制御内容が共通し、冷媒の圧力を一定に維持する試験用の冷媒系統２１０に基づき、スケーリング指数を学習することができる。これにより、推定装置１００は、スケーリング指数を精度よく学習することができる。

推定装置１００によれば、対象の冷媒系統１１０が暖房に利用される場合、対象の冷媒系統１１０の吐出管１３１における冷媒の温度を取得することができる。これにより、推定装置１００は、冪乗則が利用可能な、圧力制御が行われる箇所の温度を取得することができ、冷媒が漏れたことを精度よく検知可能にすることができる。

推定装置１００によれば、対象の冷媒系統１１０が冷房に利用される場合、対象の冷媒系統１１０の吸入管１３２における冷媒の温度を取得することができる。これにより、推定装置１００は、冪乗則が利用可能な、圧力制御が行われる箇所の温度を取得することができ、冷媒が漏れたことを精度よく検知可能にすることができる。

推定装置１００によれば、スケーリング指数を、冷媒の漏れ量にかかる正帰還が強いほど、値が大きくなるように算出することができる。これにより、推定装置１００は、スケーリング指数を精度よく学習することができる。

推定装置１００によれば、算出した推定値に基づいて対象の冷媒系統１１０から冷媒が漏れたか否かを判定し、判定結果を出力することができる。これにより、推定装置１００は、自動で冷媒が漏れたことを検知し、利用者の負担の低減化を図ることができる。

推定装置１００によれば、対象の冷媒系統１１０における冷媒の漏れ量についての推定値を算出することができる。これにより、推定装置１００は、利用者が、冷媒の漏れ量を把握可能にすることができる。

なお、本実施の形態で説明した推定方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本実施の形態で説明した推定プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、本実施の形態で説明した推定プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）コンピュータに、
対象の冷媒系統における冷媒の温度を取得し、
前記対象の冷媒系統と制御内容が共通する冷媒系統における冷媒の漏れ量にかかる正帰還に対応する指数、基準時点における前記対象の冷媒系統における冷媒の温度、および、取得した前記温度に基づいて、前記対象の冷媒系統における冷媒の量についての推定値を算出する、
処理を実行させる推定プログラム。

（付記２）前記算出する処理は、前記基準時点における前記対象の冷媒系統における冷媒の量に対する、前記対象の冷媒系統における冷媒の量の比率についての推定値を算出する、付記１に記載の推定プログラム。

（付記３）前記算出する処理は、さらに前記基準時点における前記対象の冷媒系統における冷媒の量に基づいて、前記対象の冷媒系統における冷媒の量についての推定値を算出する、付記１または２に記載の推定プログラム。

（付記４）前記制御内容は、冷媒の圧力を一定に維持することである、付記１～３のいずれか一つに記載の推定プログラム。

（付記５）前記取得する処理は、前記対象の冷媒系統が暖房に利用される場合、前記対象の冷媒系統の吐出管における冷媒の温度を取得する、付記１～４のいずれか一つに記載の推定プログラム。

（付記６）前記取得する処理は、前記対象の冷媒系統が冷房に利用される場合、前記対象の冷媒系統の吸入管における冷媒の温度を取得する、付記１～５のいずれか一つに記載の推定プログラム。

（付記７）前記指数は、冷媒の漏れ量にかかる正帰還が強いほど、値が大きくなる、付記１～６のいずれか一つに記載の推定プログラム。

（付記８）前記コンピュータに、
算出した前記推定値に基づいて前記対象の冷媒系統から冷媒が漏れたか否かを判定し、
判定結果を出力する、処理を実行させる付記１～７のいずれか一つに記載の推定プログラム。

（付記９）前記算出する処理は、前記対象の冷媒系統における冷媒の漏れ量についての推定値を算出する、付記１～８のいずれか一つに記載の推定プログラム。

（付記１０）コンピュータが、
対象の冷媒系統における冷媒の温度を取得し、
前記対象の冷媒系統と制御内容が共通する冷媒系統における冷媒の漏れ量にかかる正帰還に対応する指数、基準時点における前記対象の冷媒系統における冷媒の温度、および、取得した前記温度に基づいて、前記対象の冷媒系統における冷媒の量についての推定値を算出する、
処理を実行する推定方法。

（付記１１）対象の冷媒系統における冷媒の温度を取得し、
前記対象の冷媒系統と制御内容が共通する冷媒系統における冷媒の漏れ量にかかる正帰還に対応する指数、基準時点における前記対象の冷媒系統における冷媒の温度、および、取得した前記温度に基づいて、前記対象の冷媒系統における冷媒の量についての推定値を算出する、
制御部を有する推定装置。

１００ 推定装置
１１０ 対象の冷媒系統
１２１ 圧縮機
１２２ 室外熱交換器
１２３ 電磁弁
１２４ 室内熱交換器
１３１ 吐出管
１３２ 吸入管
１３３ バイパス
２００ 検知システム
２０１ センサ
２１０ 試験用の冷媒系統
３００ バス
３０１ ＣＰＵ
３０２ メモリ
３０３ 通信Ｉ／Ｆ
３０４ 記録媒体Ｉ／Ｆ
３０５ 記録媒体
４００，９１０，９２０ 冷媒漏れ試験データテーブル
５００，１０１０ 分析データテーブル
６００，１１１０ 動作データテーブル
７００，１２１０ 検知用データテーブル
８００ 記憶部
８０１ 取得部
８０２ 学習部
８０３ 算出部
８０４ 判定部
８０５ 出力部
９０１，９０２，１００１，１１０１，１２０１，１３００，１４００ グラフ

Claims (7)

1. コンピュータに、
   対象の冷媒系統における冷媒の温度を取得し、
   冷媒の圧力を一定に維持するという制御内容が前記対象の冷媒系統と共通し、圧力制御に起因して冷媒の漏れ量に増大傾向が現れる、前記対象の冷媒系統とは異なる他の冷媒系統における、冪乗則に従う冷媒の温度比と冷媒の質量比との２変数の関係を示す冪指数、基準時点における前記対象の冷媒系統における冷媒の温度、および、取得した前記温度に基づいて、前記基準時点における前記対象の冷媒系統における冷媒の量に対する前記対象の冷媒系統における冷媒の量の比率の推定値、または、前記対象の冷媒系統における冷媒の漏れ度の推定値を算出する、
   処理を実行させることを特徴とする推定プログラム。
2. 前記算出する処理は、前記冪指数、前記基準時点における前記対象の冷媒系統における冷媒の温度、取得した前記温度、および、予め設定された前記基準時点における前記対象の冷媒系統における冷媒の量に基づいて、前記対象の冷媒系統における冷媒の量自体の推定値を算出する、ことを特徴とする請求項１に記載の推定プログラム。
3. 前記取得する処理は、前記対象の冷媒系統が暖房に利用される場合、前記対象の冷媒系統の吐出管における冷媒の温度を取得する、ことを特徴とする請求項１または２に記載の推定プログラム。
4. 前記取得する処理は、前記対象の冷媒系統が冷房に利用される場合、前記対象の冷媒系統の吸入管における冷媒の温度を取得する、ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一つに記載の推定プログラム。
5. 前記冪指数は、圧力制御に起因して現れる冷媒の漏れ量の増大傾向が強いほど、値が大きくなる、ことを特徴とする請求項１～４のいずれか一つに記載の推定プログラム。
6. コンピュータが、
   対象の冷媒系統における冷媒の温度を取得し、
   冷媒の圧力を一定に維持するという制御内容が前記対象の冷媒系統と共通し、圧力制御に起因して冷媒の漏れ量に増大傾向が現れる、前記対象の冷媒系統とは異なる他の冷媒系統における、冪乗則に従う冷媒の温度比と冷媒の質量比との２変数の関係を示す冪指数、基準時点における前記対象の冷媒系統における冷媒の温度、および、取得した前記温度に基づいて、前記基準時点における前記対象の冷媒系統における冷媒の量に対する前記対象の冷媒系統における冷媒の量の比率の推定値、または、前記対象の冷媒系統における冷媒の漏れ度の推定値を算出する、
   処理を実行することを特徴とする推定方法。
7. 対象の冷媒系統における冷媒の温度を取得し、
   冷媒の圧力を一定に維持するという制御内容が前記対象の冷媒系統と共通し、圧力制御に起因して冷媒の漏れ量に増大傾向が現れる、前記対象の冷媒系統とは異なる他の冷媒系統における、冪乗則に従う冷媒の温度比と冷媒の質量比との２変数の関係を示す冪指数、基準時点における前記対象の冷媒系統における冷媒の温度、および、取得した前記温度に基づいて、前記基準時点における前記対象の冷媒系統における冷媒の量に対する前記対象の冷媒系統における冷媒の量の比率の推定値、または、前記対象の冷媒系統における冷媒の漏れ度の推定値を算出する、
   制御部を有することを特徴とする推定装置。

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