JP2021156477A - ドレンポンプ詰り予測装置、空気調和機、およびドレンポンプ詰り予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】詰りの発生を予測できるドレンポンプ詰り予測装置、空気調和機、およびドレンポンプ詰り予測方法を提供する。【解決手段】ドレンポンプ詰り予測装置（１）は、空気調和機（１０）のドレンパン（１６）の水を排水するドレンポンプの詰りを予測する。ドレンポンプ詰り予測装置（１）は、ドレンパン（１６）内の異物に関する情報を取得する取得部（２５）と、取得部（２５）が取得した情報に基づいて異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つを算出し、異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つに基づいてドレンポンプの詰りの発生を予測する予測部（２６）と、を備える。【選択図】図３

Description

本開示は、ドレンポンプ詰り予測装置、空気調和機、およびドレンポンプ詰り予測方法に関する。

空気調和機のドレンポンプの詰りを抑制する装置が知られている（例えば、特許文献１）。この技術では、ドレンポンプの吸引口に詰りが発生しているか否かを判定し、判定に基づいてドレンポンプの詰りを抑制する。

特開２０１９−１３８５４６号公報

ところで、ドレンポンプの詰りが生じているときに、冷房運転が続けられていると、ドレンパンから水が溢れる虞がある。また、ドレンポンプの詰りが発生したときに冷房運転が止められたとしても、暫くの期間は熱交換器が冷えた状態にあるため、ドレンパンに水が流れ込み、ドレンパンから水が溢れる虞がある。そこで、本開示は、詰りの発生を予測できるドレンポンプ詰り予測装置、空気調和機、およびドレンポンプ詰り予測方法を提供することを目的とする。

この課題を解決するドレンポンプ詰り予測装置は、空気調和機のドレンパンの水を排水するドレンポンプの詰りを予測する装置であって、前記ドレンパン内の異物に関する情報を取得する取得部と、前記取得部が取得した情報に基づいて異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つを算出し、前記異物量、前記異物サイズ、および、前記異物流入量の少なくとも１つに基づいて前記ドレンポンプの詰りの発生を予測する予測部と、を備える。この構成によれば、ドレンポンプの詰りを予測できる。

上記ドレンポンプ詰り予測装置において、前記取得部は、前記情報として、前記ドレンパンの撮影に基づいて形成される画像を取得し、前記予測部は、前記画像に基づいて前記異物量、前記異物サイズ、および、前記異物流入量の少なくとも１つを算出し、前記異物量、前記異物サイズ、および、前記異物流入量の少なくとも１つに基づいて前記ドレンポンプの詰りを予測する。この構成によれば、ドレンパンの画像に基づいてドレンポンプの詰りを予測できる。

上記ドレンポンプ詰り予測装置において、前記予測部は、前記画像に基づいて前記ドレンパンの所定領域に存在する前記異物の前記異物量を算出し、前記異物量に基づいて前記ドレンポンプの詰りを予測する。この構成によれば、ドレンパンの画像から得られる異物量に基づいてドレンポンプの詰りを予測できる。

上記ドレンポンプ詰り予測装置において、前記予測部は、前記画像に基づいて前記ドレンパンの所定領域に存在する前記異物の前記異物サイズを算出し、前記異物サイズに基づいて前記ドレンポンプの詰りを予測する。この構成によれば、ドレンパンの画像から得られる異物サイズに基づいてドレンポンプの詰りを予測できる。

上記ドレンポンプ詰り予測装置において、前記取得部は、所定時間毎に撮影された前記ドレンパンの画像を取得し、前記予測部は、撮影された複数の画像に基づいて所定期間にわたる前記異物流入量を算出し、前記異物流入量に基づいて前記ドレンポンプの詰りを予測する。この構成によれば、ドレンパンの画像から得られる異物流入量に基づいてドレンポンプの詰りを予測できる。

上記ドレンポンプ詰り予測装置において、前記予測部は、複数の前記画像それぞれについて、前記ドレンパンの所定位置に対応する部分に基準ラインを付与し、前記基準ラインに掛かる少なくとも１つの異物について前記基準ラインに沿う長さを検出し、連続的な複数の前記画像それぞれの少なくとも１つの異物の前記基準ライン上に沿う長さを積算することによって、前記異物流入量を算出する。この構成によれば、異物流入量を簡単に算出できる。

上記ドレンポンプ詰り予測装置において、前記予測部は、連続的な複数の前記画像において前記基準ラインに沿う長さに変化がない場合、変化がない一連の前記長さを除外して、前記異物の前記基準ライン上に沿う長さを積算する。この構成によれば、異物流入量を精確に算出できる。

上記ドレンポンプ詰り予測装置において、前記予測部は、前記空気調和機の運転負荷に基づいて前記所定時間を変更する。
空気調和機の運転負荷が変わると、ドレンパンに流入する水の流速が変わる。所定期間においてドレンパンを撮影する回数が固定されている場合、流速が変わると異物の基準ラインに掛かる回数が変わるため、同じ大きさの異物が流入する場合でも、流速が変わると予測部が算出する異物流入量が変わる場合がある。この構成によれば、空気調和機の運転負荷に基づいて、異物流入量を算出するための画像の取得間隔である所定時間を変更するため、異物流入量を精確に算出できる。

上記ドレンポンプ詰り予測装置において、前記予測部は、前記空気調和機の運転負荷に基づいて前記所定期間を変更する。
この構成によれば、空気調和機の運転負荷に応じて異物流入量を算出する期間としての所定期間を変更するため、ドレンパンの詰りの予測精度を向上できる。

上記ドレンポンプ詰り予測装置において、前記予測部は、前記ドレンポンプの詰りの発生の予測として、前記ドレンポンプの詰りの発生率、および、前記ドレンポンプの詰りの発生時期の少なくとも１つを予測する。この構成によれば、使用者に、ドレンポンプの詰りの発生率、および、ドレンポンプの詰りの発生時期の少なくとも１つを提供できる。

上記ドレンポンプ詰り予測装置において、前記予測部は、前記ドレンポンプの詰りの発生時期を予測するものであり、前記予測部は、所定の設定期間において前記ドレンパンに流入する異物流入量が規定値を超える場合、前記ドレンポンプの詰りの発生時期を予測する。

この構成によれば、所定の設定期間においてドレンパンに流入する異物量が規定値を超える場合に限り、ドレンポンプの詰りの発生時期を予測するため、ドレンポンプ詰り予測装置の演算負荷を低減できる。

上記ドレンポンプ詰り予測装置において、前記予測部は、前記空気調和機の運転時期および前記空気調和機の設置環境の少なくとも１つに基づいて前記規定値を決定する。
この構成によれば、運転時期および設置環境の少なくとも１つに基づいてドレンポンプの詰りの予測を制限するための規定値を変更する。これによって、運転時期および設置環境の少なくとも１つに基づいて予測を出す頻度を変更できる。

上記ドレンポンプ詰り予測装置において、前記予測部が予測した結果を通知する通知部をさらに備える。
この構成によれば、使用者に予測部が予測した結果を通知できる。

課題を解決する空気調和機は、上記のいずれか一つのドレンポンプ詰り予測装置を備える。
この構成によれば、空気調和機がドレンポンプの詰りを予測できる。

課題を解決するドレンポンプ詰り予測方法は、空気調和機のドレンパンの水を排水するドレンポンプの詰りを予測するドレンポンプ詰り予測方法であって、前記ドレンパン内の異物に関する情報を取得する取得工程と、前記情報に基づいて異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つを算出し、前記異物量、前記異物サイズ、および、前記異物流入量の少なくとも１つに基づいて前記ドレンポンプの詰りの発生を予測する予測工程と、を含む。この構成によれば、ドレンポンプの詰りを予測できる。

上記ドレンポンプ詰り予測方法において、前記取得工程では、前記情報として、前記ドレンパンの撮影に基づいて形成される画像を取得し、前記予測工程では、前記画像に基づいて前記異物量、前記異物サイズ、および、前記異物流入量の少なくとも１つを算出し、前記異物量、前記異物サイズ、および、前記異物流入量の少なくとも１つに基づいて前記ドレンポンプの詰りを予測する。この構成によれば、ドレンパンの画像に基づいてドレンポンプの詰りを予測できる。

上記ドレンポンプ詰り予測方法において、前記予測工程では、前記画像に基づいて前記ドレンパンの所定領域に存在する前記異物の前記異物量を算出し、前記異物量に基づいて前記ドレンポンプの詰りを予測する。この構成によれば、ドレンパンの画像から得られる異物量に基づいてドレンポンプの詰りを予測できる。

上記ドレンポンプ詰り予測方法において、前記予測工程では、前記画像に基づいて前記ドレンパンの所定領域に存在する前記異物の前記異物サイズを算出し、前記異物サイズに基づいて前記ドレンポンプの詰りを予測する。この構成によれば、ドレンパンの画像から得られる異物サイズに基づいてドレンポンプの詰りを予測できる。

上記ドレンポンプ詰り予測方法において、前記取得工程では、所定時間毎に撮影された前記ドレンパンの画像を取得し、前記予測工程では、撮影された複数の画像に基づいて所定期間にわたる前記異物流入量を算出し、前記異物流入量に基づいて前記ドレンポンプの詰りを予測する。この構成によれば、ドレンパンの画像から得られる異物流入量に基づいてドレンポンプの詰りを予測できる。

上記ドレンポンプ詰り予測方法において、前記予測工程では、複数の前記画像それぞれについて、前記ドレンパンの所定位置に対応する部分に基準ラインを付与し、前記基準ラインに掛かる少なくとも１つの異物について前記基準ラインに沿う長さを検出し、連続的な複数の前記画像それぞれの少なくとも１つの異物の前記基準ライン上に沿う長さを積算することによって、前記異物流入量を算出する。この構成によれば、異物流入量を簡単に算出できる。

上記ドレンポンプ詰り予測方法において、前記予測工程では、前記ドレンポンプの詰りの発生の予測として、前記ドレンポンプの詰りの発生率、および、前記ドレンポンプの詰りの発生時期の少なくとも１つを予測する。

この構成によれば、使用者に、ドレンポンプの詰りの発生率、および、ドレンポンプの詰りの発生時期の少なくとも１つを提供できる。

室内ユニットの内部構造の平面図。 室内ユニットの内部構造の側面図。 ドレンポンプ詰り予測装置を含むシステムの図。 ドレンパンの画像の一例の図。 異物量の変化を示すチャート。 ドレンパンの画像の他の例の図。 異物サイズの変化を示すチャート。 基準ラインが付与されたドレンパンの画像の図。 基準ラインを通過する異物を示す図。 図９の異物について、基準ラインに沿う長さの変化を示す図。 基準ラインを通過する異物を示す図。 図１１の異物について、基準ラインに沿う長さの変化を示す図。 移動速度が速い異物について、基準ラインに沿う長さの変化を示す図。 移動速度が遅い異物について、基準ラインに沿う長さの変化を示す図。 異物流入量の変化を示すチャート。 ドレンポンプ詰り予測装置を備える室内ユニットの内部構造の平面図。

以下、本実施形態に係るドレンポンプ詰り予測装置について説明する。
ドレンポンプ詰り予測装置１の予測の対象は、ドレンパン内の異物に関する情報を出力できる空気調和機１０である。

図１および図２を参照して、予測対象の空気調和機１０の一例を説明する。空気調和機１０は、室外ユニット（図示省略）と、室内ユニット１１とを備える。図１は、空気調和機１０の室内ユニット１１の上壁を外して見た、室内ユニット１１の内部構造の平面図である。図２は、空気調和機１０の室内ユニット１１の側壁を外して見た、室内ユニット１１の内部構造の側面図である。

空気調和機１０の種類は、限定されない。例えば、天井埋込み型、壁かけ型、壁埋め込み型の空気調和機１０がドレンポンプ詰りの予測対象となる。埋込み型や壁かけ型の空気調和機１０の室内ユニット１１は、内部検査に手間を要する。このため、室内ユニット１１内の画像は、メンテナンス作業効率の改善に寄与する。実施形態では、天井埋込み型であって、天井裏のダクトに接続される室内ユニット１１について説明する。室内ユニット１１は、冷媒配管を介して室外ユニットに接続される。

室内ユニット１１は、空調制御部１２と、熱交換器１３と、ファン１４と、ファン１４を回転させるファンモータ１５と、熱交換器１３の下に配置されるドレンパン１６と、ドレンパン１６内の水を排出するドレンポンプ１７と、吸込口１８ａおよび吹出口１８ｂを有するケース１８とを備える。ドレンパン１６の壁の色は、汚れが目立つ色であることが好ましい。ドレンパン１６の壁の色は、白または白に近い色であることが好ましい。

ケース１８には、ケース１８内を点検するための点検蓋１８ｃが設けられる。点検蓋１８ｃは、ドレンパン１６およびドレンポンプ１７の近くに設けられる。カメラ２０は、点検蓋１８ｃの内側に取り付けられる。カメラ２０は、少なくともドレンパン１６の底の一部が撮影されるように、点検蓋１８ｃに取り付けられる。

カメラ２０は、撮影部２１と、撮影制御部２２とを備える（図１参照）。撮影部２１は、撮影制御部２２によって制御されるタイミングでドレンパン１６の一部を撮影し、画像３０を形成する。カメラ２０は、動画を形成してもよい。この場合、画像３０は、動画を構成する複数のフレームから選択される。

一例では、撮影部２１は、静水面状態の条件でドレンパン１６を撮影する。撮影制御部２２は、静水面状態の条件が成立するか否かの判定を行う。静水面状態とは、ドレンパン１６内の水面が動かない状態を示す。撮影制御部２２は、静水面状態であるか否かについて、ドレンポンプ１７の動作、ファン１４の回転、および、連続撮影された複数の画像３０の比較によって得られる画像３０の変化のうち、少なくとも１つによって判定する。撮影制御部２２は、静水面状態の条件が成立するとき、撮影部２１に撮影の指示を出す。例えば、後述の予測部２６が異物量または異物サイズの算出処理を実行する場合、撮影制御部２２は、静水面状態の条件が成立するときにドレンパン１６を撮影する。

他の例では、撮影部２１は、流水状態の条件でドレンパン１６を撮影する。撮影制御部２２は、流水状態の条件が成立するか否かの判定を行う。流水状態とは、ドレンパン１６内の水が動く状態を示す。撮影制御部２２は、流水状態であるか否かについて、ドレンポンプ１７の動作、および、連続撮影された複数の画像３０の比較によって得られる画像３０の変化のうち、少なくとも１つによって判定する。撮影制御部２２は、流水状態の条件が成立するとき、撮影部２１に撮影の指示を出す。例えば、後述の予測部２６が異物流入量の算出処理を実行する場合、撮影制御部２２は、流水状態の条件が成立するときにドレンパン１６を撮影する。

撮影制御部２２は、撮影部２１によって形成された画像３０を取得部２５（図３参照）に送信する。撮影制御部２２は、内部指令に基づいて画像３０を取得部２５に送信する。内部指令は、予め設定されている指令である。

図３を参照して、ドレンポンプ詰り予測装置１について説明する。
ドレンポンプ詰り予測装置１は、空気調和機１０のドレンパンの水を排水するドレンポンプ１７の詰りを予測する。ドレンポンプ詰り予測装置１は、取得部２５と、予測部２６とを備える。

取得部２５は、空気調和機１０のドレンパン１６内の異物４０に関する情報を取得する。本実施形態では、ドレンパン１６内の異物４０に関する情報は、ドレンパン１６の画像３０である。取得部２５は、情報として、ドレンパン１６の撮影に基づいて形成される画像３０を取得する。

本実施形態では、取得部２５は、空気調和機１０に接続されて、空気調和機１０から直接的に情報を取得する。取得部２５は、空気調和機１０の室内ユニット１１に内蔵されてもよい。取得部２５は、パーソナルコンピュータによって構成されてもよい。取得部２５は、ネットワークＮを介して空気調和機１０から情報を取得してもよい。取得部２５は、ネットワークＮに接続されるサーバ上に構築されてもよい。本実施形態では、取得部２５は、空気調和機１０の周辺に設けられる。

取得部２５は、カメラ２０から送られる画像３０を取得し、画像３０を記憶する。好ましくは、取得部２５は、予測対象の空気調和機１０の識別情報を保持する。好ましくは、取得部２５は、予測対象の空気調和機１０の設置環境に関する情報を取得する。設置環境に関する情報は、気温、湿度、気圧、空気清浄度、設置場所の地域情報、設置場所の気候情報、設置場所の用途情報、および設置場所の周辺情報のうちの少なくとも１つを含む。

気温、湿度、気圧、および、空気清浄度については、空気調和機１０によって検出される検出値であってもよいし、他のパラメータから推定される推定値であってもよく、また、これらのパラメータに相関する物理量であってもよい。設置場所の地域情報は、平野部、山林部、沿岸部等地形に関する情報、および、住所である。設置場所の気候情報は、気温、降雨量、降雪量、または、湿度に影響する情報である。設置場所の用途情報は、空気調和機１０が設置された物件の用途の情報、および、室内の用途の情報である。物件の用途の情報は、例えば、レストラン、スポーツジム等の情報である。室内の用途の情報は、例えば、キッチン、エントランス、会議室等の情報である。設置場所の周辺情報は、例えば、工場や道路などの塵埃発生場所が近隣にあるかを示す情報である。

好ましくは、取得部２５は、空気調和機１０の運転負荷に関する情報を取得する。運転負荷に関する情報として、空気調和機１０の圧縮機の回転速度、室内温度と目標温度の目標温度との温度差、空気調和機１０の消費電力、圧縮機の消費電力、等が挙げられる。

取得部２５は、予測部２６および空気調和機１０と通信する。取得部２５は、内部指令および外部指令に基づいて、空気調和機１０から異物４０に関する情報を取得する。取得部２５は、空気調和機１０から異物４０に関する情報が出力されるタイミングで、情報を取得してもよい。

取得部２５は、内部指令および外部指令に基づいて、取得部２５に保持されている画像３０を予測部２６に出力する。好ましくは、取得部２５は、内部指令および外部指令に基づいて、取得部２５に保持されている識別情報、および、設置環境に関する情報の少なくとも１つを予測部２６に出力する。内部指令は、予め設定された時刻に形成される指令である。例えば、内部指令は、取得部２５の内部回路によって、所定条件（例えば、無線において受信感度が所定値よりも高い）が満たされるときに形成されたり、定期的に形成されたりする。外部指令は、予測部２６からの要求に基づく指令である。

予測部２６は、ネットワークＮを介して取得部２５から情報を取得する。本実施形態では、予測部２６は、ネットワークＮに接続されるサーバ２７上に構築される。予測部２６は、ネットワークＮに接続されるパーソナルコンピュータに構築されてもよい。予測部２６は、取得部２５に接続されて、取得部２５から直接的に情報を取得してもよい。コンピュータは、データに基づいて計算できるものであればよい。コンピュータは、プログラムと計算回路とによって構成される。

予測部２６は、取得部２５が取得した情報に基づいて異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つを算出する。本実施形態では、情報は、ドレンパン１６の画像３０である。異物４０は、ドレンパン１６の構成部品および水以外のもの物を示す。異物４０として、ドレンパン１６で発生する汚れ、濁り、ドレンパン１６に入る塵、砂、虫、ごみ、等が挙げられる。濁りは、埃、粉塵、カビ等によって構成されている。

図４を参照して、ドレンパン１６内の異物検出について説明する。図４は、所定領域３１において色相に基づいて色分け処理された、ドレンパン１６の画像３０を示す。
予測部２６は、利用者の指令または所定のタイミングで、画像３０に基づいてドレンパン１６の異物４０を数値化する。具体的には、予測部２６は、ドレンパン１６の画像３０を構成する各画素について色相を算出する。画像３０がＲＧＢ形式によって形成された画像である場合、予測部２６は、ＲＧＢ形式からＨＳＶ形式への変換式に基づいて、画像３０を変換し、各画素について色相の値を得る。

ドレンパン１６の異物４０の色相は、ドレンパン１６の壁の色相と異なる。このため、ドレンパン１６の異物４０を色相に基づいて検出できる。例えば、カビを含む汚れは、緑色または青色に相当する色相を有する。水の濁りは、赤または黄緑の色相を有する。

ドレンパン１６の異物４０を精確に検出するため、画像３０において、異物４０の検出の対象となる所定領域３１が設定されることが好ましい（図４参照）。画像３０には、熱交換器１３の一部およびドレンポンプ１７の一部が含まれ得る。画像３０から、熱交換器１３およびドレンポンプ１７が除かれた領域が、異物４０の検出の所定領域３１とされる。所定領域３１は、予め設定される。予測部２６は、所定領域３１において異物４０を検出する。

予測部２６は、異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つに基づいてドレンポンプ１７の詰りの発生を予測する。以下に、（ａ）異物量に基づく予測、（ｂ）異物サイズに基づく予測、（ｃ）異物流入量に基づく予測、について順に説明する。

（ａ）異物量に基づく予測
予測部２６は、次のように異物量を算出する。本実施形態では、異物量は、所定領域３１における異物４０の面積と定義される。具体的には、予測部２６は、所定領域３１において、色相が所定範囲の値である画素の数をカウントすることによって、異物４０の面積を求める。予測部２６は、異物４０の面積を「異物量」として出力する。異物量は、所定領域３１に対する異物４０の面積の比として算出されてもよい。

次に、予測部２６は、異物量に基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測する。具体的には、予測部２６は、異物量に基づいて、ドレンポンプ１７の詰りの発生率、および、ドレンポンプ１７の詰りの発生時期の少なくとも１つを予測する。

予測部２６は、ドレンポンプ１７の詰りの発生率と異物量との関係を示す第１マップを有する。第１マップは、過去のデータ、理論的予測、またはデータの学習に基づいて予め作成される。予測部２６は、第１マップに基づいてドレンポンプ１７の詰りの発生率を算出する。

予測部２６は、ドレンポンプ１７の詰りが発生するまでの残存期間と異物量との関係を示す第２マップを有する。第２マップは、過去のデータ、理論的予測またはデータの学習に基づいて予め作成される。予測部２６は、第２マップに基づいてドレンポンプ１７の詰りの残存期間を算出し、画像取得の時期と残存期間とに基づいてドレンポンプ１７の詰りの発生時期を算出する。

図５に示されるように、予測部２６は、異物量の変化に基づいて、ドレンポンプ１７の詰りの発生時期を算出してもよい。例えば、予測部２６は、時期が異なる複数の異物量に基づいて異物量の時間変化の近似式を算出し、近似式に基づいて異物量が第１規定値を超える時期を「ドレンポンプ１７の詰りの発生時期」として算出する。

予測部２６は、空気調和機１０の運転時期および空気調和機１０の設置環境の少なくとも１つに基づいて第１規定値を変更してもよい。例えば、空気調和機１０の運転時期が春季の場合、冷房運転の開始時期でありドレンポンプ１７の詰りが発生し易いため、第１規定値は、夏季の場合よりも低い値に設定される。また、空気調和機１０の設置環境によってドレンポンプ１７の詰りの発生し易さが異なる。例えば、空気調和機１０がスポーツジムに設置される場合、オフィスに設置される場合よりもドレンポンプ１７の詰りが発生し易いため、空気調和機１０の用途の情報がスポーツジムである場合、第１規定値は、オフィスに設置される場合よりも低い値に設定される。

（ｂ）異物サイズに基づく予測
予測部２６は、次のように異物サイズを算出する。本実施形態では、異物サイズは、所定領域３１において個別に特定された異物４０の面積と定義される。

図６に示されるように、予測部２６は、所定領域３１において、色相が所定範囲にある領域を特定し、閉じた領域（図６の一点鎖線内）ごとに区別し、閉じた領域の画素の数をカウントすることによって、個々の異物４０のサイズを求める。所定領域３１に、複数の異物４０が存在する場合、複数の異物サイズの平均値を画像取得時の「異物サイズ」として出力する。

次に、予測部２６は、異物サイズに基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測する。具体的には、予測部２６は、異物サイズに基づいて、ドレンポンプ１７の詰りの発生率、および、ドレンポンプ１７の詰りの発生時期の少なくとも１つを予測する。

予測部２６は、ドレンポンプ１７の詰りの発生率と異物サイズとの関係を示す第３マップを有する。第３マップは、過去のデータ、理論的予測、またはデータの学習に基づいて予め作成される。予測部２６は、第３マップに基づいてドレンポンプ１７の詰りの発生率を算出する。

予測部２６は、ドレンポンプ１７の詰りが発生するまでの残存期間と異物サイズとの関係を示す第４マップを有する。第４マップは、過去のデータ、理論的予測、またはデータの学習に基づいて予め作成される。予測部２６は、第４マップに基づいてドレンポンプ１７の詰りの残存期間を算出し、画像取得の時期と残存期間とに基づいてドレンポンプ１７の詰りの発生時期を算出する。

図７に示されるように、予測部２６は、異物サイズの変化に基づいて、ドレンポンプ１７の詰りの発生時期を算出してもよい。例えば、予測部２６は、時期が異なる複数の異物サイズに基づいて異物サイズの時間変化の近似式を算出し、近似式に基づいて異物サイズが第２規定値を超える時期を「ドレンポンプ１７の詰りの発生時期」として算出する。

予測部２６は、空気調和機１０の運転時期および空気調和機１０の設置環境によって詰りの発生し易さが異なるため、空気調和機１０の運転時期および空気調和機１０の設置環境の少なくとも１つに基づいて第２規定値を変更してもよい。

（ｃ）異物流入量に基づく予測
取得部２５は、所定時間毎に撮影されたドレンパン１６の画像３０を取得する。予測部２６は、撮影された複数の画像３０に基づいて所定期間ＴＡにわたる異物流入量を算出し、異物流入量に基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測する。

図８〜図１０を参照して、異物流入量の算出方法の一例を説明する。図８に示されるように、予測部２６は、複数の画像３０それぞれについて、ドレンパン１６の所定位置に対応する部分に基準ラインＬＡを付与する。所定位置は予め設定される。例えば、ドレンポンプ１７の周辺に所定位置が設定される。

図９に示されるように、予測部２６は、基準ラインＬＡに掛かる少なくとも１つの異物４０について基準ラインＬＡに沿う長さを検出する。個々の異物４０を特定することは計算上で複雑になることから、同時に複数の異物４０が基準ラインＬＡに掛かる場合、予測部２６は、複数個の異物４０を区別せずに、複数個の異物４０それぞれの基準ラインＬＡに沿う長さの総和を算出する。

図１０は、基準ラインＬＡに沿う長さを時間に対してプロットした図である。長さＬ１は、図９の実線で示される第１位置の異物４０において、基準ラインＬＡに沿う長さである。長さＬ２は、第１位置から少し移動した第２位置の異物４０において、基準ラインＬＡに沿う長さである。長さＬ３は、第２位置からさらに移動した第３位置の異物４０において、基準ラインＬＡに沿う長さである。基準ラインＬＡに沿う長さは、異物４０の形状に応じて時間とともに変化する。予測部２６は、連続的な複数の画像３０それぞれの少なくとも１つの異物４０の基準ラインＬＡ上に沿う長さを積算し、その積算値を異物流入量として出力する。

図１１に示されるように、異物４０がドレンパン１６に固着し、異物４０が移動しない場合もある。このように固着した異物４０はドレンポンプ１７に流入し難く、ドレンポンプ１７の詰りの要因となり難いことから、異物流入量の算出において除外されることが好ましい。

図１２に示されるように、異物４０が移動しない場合、基準ラインＬＡに沿う長さは、時間に対して実質的に変化しない。そこで、予測部２６は、連続的な複数の画像３０において基準ラインＬＡに沿う長さに変化がない場合、変化がない一連の長さを除外して、異物４０の基準ラインＬＡ上に沿う長さを積算する。

予測部２６は、空気調和機１０の運転負荷に基づいて、撮影間隔時間である上記の所定時間を変更してもよい。空気調和機の冷房負荷が増大すると、ドレンパン１６内の水量が増大することに伴ってドレンポンプ１７が水を汲み上げる量が増大し、ドレンパン１６内の水の流速が増す。この場合、異物４０の移動も速くなり、異物４０は、水量の増大前に比べて、カメラの前を短時間で通過する。

図１３に示されるように、水の流速が速い場合、所定の大きさの異物４０を撮影できる回数は、水の流速が速くない場合に比べて減少する。この結果、予測部は、水の流速が速い場合、異物流入量を、水の流速が速くない場合に比べて小さい値として出力する。このように、水の速度によって、異物流入量が異なる結果になる。

そこで、予測部２６は、異物流入量を算出する場合、水の流速に関わる情報として、取得部２５から、空気調和機１０の運転負荷に関する情報を取得する。予測部２６は、空気調和機１０の運転負荷に基づいて、撮影間隔時間である上記の所定時間を変更する。具体的には、予測部２６は、冷房運転時の運転負荷が大きくなるほど、所定時間を短くする。

予測部２６は、空気調和機１０の運転負荷に基づいて所定期間ＴＡを変更してもよい。
春季または秋季は、夏季に比べて、水の量が少なく、水の流速が遅くなる。水の流速が遅くなると、異物４０は、カメラの前を長時間かけて通過する。異物４０の移動速度が遅い場合、所定期間ＴＡ内に異物４０を検出できなくなる虞がある。

図１４は、水の流速が遅い場合、基準ラインＬＡに沿う異物４０の長さの変化を示す図である。図１４は、撮影の期間である所定期間ＴＡ内に、異物４０が基準ラインＬＡを通過していない状態を示す。このような場合、ドレンポンプに流入する異物流入量を精確に計ることができない。このようなことから、予測部２６は、空気調和機１０の運転負荷に基づいて所定期間ＴＡを変更することが好ましい。

異物流入量の比較のためには、所定期間ＴＡは固定されていることが好ましい。しかし、水の流速は、季節によって大きく異なることから、季節単位で、運転負荷に基づいて所定期間ＴＡの長さを変更することが好ましい。具体的には、予測部２６は、冷房の運転負荷の数日間の平均値が運転負荷閾値よりも小さい場合、所定期間ＴＡを長くする。

次に、予測部２６は、異物流入量に基づいて、ドレンポンプ１７の詰りを予測する。具体的には、予測部２６は、異物流入量に基づいて、ドレンポンプ１７の詰りの発生率、および、ドレンポンプ１７の詰りの発生時期の少なくとも１つを予測する。

予測部２６は、ドレンポンプ１７の詰りの発生率と異物流入量との関係を示す第５マップを有する。第５マップは、過去のデータ、理論的予測、またはデータの学習に基づいて予め作成される。予測部２６は、第５マップに基づいてドレンポンプ１７の詰りの発生率を算出する。

予測部２６は、ドレンポンプ１７の詰りが発生するまでの残存期間と異物流入量との関係を示す第６マップを有する。第６マップは、過去のデータ、理論的予測、またはデータの学習に基づいて予め作成される。予測部２６は、第６マップに基づいてドレンポンプ１７の詰りの残存期間を算出し、画像取得の時期と残存期間とに基づいてドレンポンプ１７の詰りの発生時期を算出する。

図１５に示されるように、予測部２６は、異物流入量の変化に基づいて、ドレンポンプ１７の詰りの発生時期を算出してもよい。例えば、予測部２６は、時期が異なる複数の異物流入量に基づいて異物流入量の時間変化の近似式を算出し、近似式に基づいて異物流入量が第３規定値を超える時期を「ドレンポンプ１７の詰りの発生時期」として算出する。

予測部２６は、所定の設定期間においてドレンパン１６に流入する異物流入量が第４規定値を超える場合、ドレンポンプ１７の詰りの発生時期を予測することが好ましい。第４規定値は、第３規定値よりも小さい値である。設定期間の長さは、所定期間ＴＡの長さと等しくてもよいし、所定期間ＴＡの長さと異なっていてもよい。

予測部２６は、空気調和機１０の運転時期および空気調和機１０の設置環境によって詰りの発生し易さが異なるため、空気調和機１０の運転時期および空気調和機１０の設置環境の少なくとも１つに基づいて第４規定値を決定してもよい。

冬季の場合、夏季に比べて、水量が少ないため、第４規定値を超えたとしても、その後に、第３規定値に到達するまでの時間的余裕が大きい。これに対して夏季の場合、冬季に比べて水量が多いため、第４規定値を超えた場合、第３規定値に到達するまでの時間的余裕が短い。このようなことから、予測部２６は、空気調和機１０の運転時期に基づいて、第４規定値を決定することが好ましい。具体的には、予測部２６は、夏季の場合、冬季の場合に比べて、第４規定を低い値に決定する。

オフィスの場合、スポーツジム等に比べて、異物４０の発生が少ないため、第４規定値を超えたとしても、その後に、第３規定値に到達するまでの時間的余裕が大きい。これに対して、湿気が多いスポーツジムの場合、オフィスに比べて異物４０の発生が多いため、第４規定値を超えた場合、第３規定値に到達するまでの時間的余裕が短い。このようなことから、予測部２６は、空気調和機１０の設置環境に基づいて、第４規定値を決定することが好ましい。具体的には、予測部２６は、オフィスの場合、スポーツジムの場合に比べて、第４規定を低い値に決定する。

ドレンポンプ詰り予測装置１は、予測部２６が予測した結果を通知する通知部２８をさらに備えることが好ましい。
通知部２８は、ドレンポンプ詰り予測装置１に予め登録された端末情報に基づいて、登録にかかる端末２９に、予測部２６が予測した結果を通知する。

例えば、通知部２８は、定期的に、予測部２６が予測した結果を通知する。上記（ｃ）の異物流入量に基づく予測の場合、通知部２８は、異物流入量が第４規定値を超えたときに、予測部２６が予測した結果を通知する。予測部２６が予測した結果は、ドレンポンプ１７の詰りの発生率、および、ドレンポンプ１７の詰りの発生時期の少なくとも１つを含む。予測部２６は、結果とともにドレンポンプ１７の画像を端末２９に通知してもよい。端末２９の利用者は、ドレンポンプ１７の詰りの発生率、および、ドレンポンプ１７の詰りの発生時期に基づいて清掃時期の計画を立てることができる。

端末２９は、ネットワークＮに接続可能な端末である。端末２９の例として、携帯電話、ノート型のパーソナルコンピュータ、パーソナルコンピュータ、タブレット型のパーソナルコンピュータが挙げられる。

＜ドレンポンプ詰り予測方法＞
以下に、ドレンポンプ詰り予測方法について説明する。ドレンポンプ詰り予測方法は、空気調和機１０のドレンパン１６の水を排水するドレンポンプ１７の詰りを予測する。

ドレンポンプ詰り予測方法は、取得工程と、予測工程とを含む。
取得工程では、取得部２５が、ドレンパン１６内の異物４０に関する情報を取得する。ドレンパン１６内の異物４０に関する情報は、ドレンパン１６を撮影することによって得られる画像３０である。

予測工程では、予測部２６は、ドレンパン１６内の異物４０に関する情報に基づいて異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つを算出する。具体的には、予測部２６は、ドレンパン１６内の異物４０に関する画像３０に基づいて異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つを算出する。さらに、予測部２６は、異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つに基づいてドレンポンプ１７の詰りの発生を予測する。

第１例では、予測工程では、予測部２６は、画像３０に基づいてドレンパン１６の所定領域３１に存在する異物４０の異物量を算出し、異物量に基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測する。
第２例では、予測工程では、予測部２６は、画像３０に基づいてドレンパン１６の所定領域３１に存在する異物４０の異物サイズを算出し、異物サイズに基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測する。

第３例では、取得工程では、取得部２５は、所定時間毎に撮影されたドレンパン１６の画像３０を取得する。予測工程では、予測部２６は、撮影された複数の画像３０に基づいて所定期間ＴＡにわたる異物流入量を算出し、異物流入量に基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測する。

第３例の予測工程において、予測部２６は、複数の画像３０それぞれについて、ドレンパン１６の所定位置に対応する部分に基準ラインＬＡを付与し、基準ラインＬＡに掛かる少なくとも１つの異物４０について基準ラインＬＡに沿う長さを検出する。次に、予測部２６は、連続的な複数の画像３０それぞれの少なくとも１つの異物４０の基準ラインＬＡ上に沿う長さを積算することによって、異物流入量を算出する。

さらに、予測工程では、予測部２６は、ドレンポンプ１７の詰りの発生の予測として、ドレンポンプ１７の詰りの発生率、および、ドレンポンプ１７の詰りの発生時期の少なくとも１つを予測する。

本実施形態の作用を説明する。
室内ユニット１１の水漏れは、予期せずに発生する。突発的な室内ユニット１１の水漏れは利用者に不便を強いる。室内ユニット１１の水漏れは、ドレンポンプ１７の詰りによって発生し得る。ドレンポンプ１７の詰りは、水の汚れや濁り等の異物４０に起因する。異物４０は、徐々に蓄積される場合もあり、また、突然に増える場合もある。熱交換器１３に汚れが蓄積される冬季の後、冷房運転が実行されると、熱交換器１３の結露の水によって汚れが流されて、水が急に汚れることがある。このような場合に、水漏れが頻発する。

ドレンポンプ詰り予測装置１は、ドレンパン１６内の異物４０に関する情報を取得する。ドレンポンプ詰り予測装置１は、ドレンパン１６内の異物４０に関する情報から異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つを算出する。ドレンポンプ詰り予測装置１は、異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つに基づいてドレンポンプ１７の詰りの発生を予測する。

このように、ドレンポンプ詰り予測装置１は、ドレンパン１６内の異物４０に関する情報から、異物４０に関する量を、異物量、異物サイズ、および、異物流入量として算出する。異物４０に関する量を算出することによって、ドレンポンプ１７の詰りの発生の予測精度を向上できる。

本実施形態の効果を説明する。
（１）ドレンポンプ詰り予測装置１は、予測部２６を備える。予測部２６は、取得部２５が取得した情報に基づいて異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つを算出し、異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つに基づいてドレンポンプ１７の詰りの発生を予測する。この構成によれば、ドレンポンプ１７の詰りを予測できる。

（２）取得部２５は、ドレンパン１６の撮影に基づいて形成される画像３０を取得する。予測部２６は、画像３０に基づいて異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つを算出し、異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つに基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測する。この構成によれば、ドレンパン１６の画像３０に基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測できる。

（３）予測部２６は、画像３０に基づいてドレンパン１６の所定領域３１に存在する異物４０の異物量を算出する。予測部２６は、異物量に基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測する。この構成によれば、ドレンパン１６の画像３０から得られる異物量に基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測できる。

（４）予測部２６は、画像３０に基づいてドレンパン１６の所定領域３１に存在する異物４０の異物サイズを算出する。予測部２６は、異物サイズに基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測する。この構成によれば、ドレンパン１６の画像３０から得られる異物サイズに基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測できる。

（５）取得部２５は、少なくとも所定期間ＴＡにわたって所定時間毎に撮影されたドレンパン１６の画像３０を取得する。予測部２６は、撮影された複数の画像３０に基づいて所定期間ＴＡにわたる異物流入量を算出する。予測部２６は、異物流入量に基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測する。この構成によれば、ドレンパン１６の画像３０から得られる異物流入量に基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測できる。

（６）（５）の異物流入量の算出において、予測部２６は、複数の画像３０それぞれについて、ドレンパン１６の所定位置に対応する部分に基準ラインＬＡを付与する。予測部２６は、基準ラインＬＡに掛かる少なくとも１つの異物４０について基準ラインＬＡに沿う長さを検出し、連続的な複数の画像３０それぞれの少なくとも１つの異物４０の基準ラインＬＡ上に沿う長さを積算する。予測部２６は、長さの積算値を異物流入量として出力する。この構成によれば、異物流入量を簡単に算出できる。

（７）異物４０が移動しない場合、所定時間毎の画像３０における基準ラインＬＡに沿う異物４０の長さは、一定である。このことから、基準ラインＬＡに沿う異物４０の長さに変化がない場合、基準ラインＬＡに掛かっている異物４０は移動していないことを示す。このような異物４０は、異物流入量から除外することが好ましい。

このような理由で、予測部２６は、（６）の長さの積算において、連続的な複数の画像３０において基準ラインＬＡに沿う長さに変化がない場合、変化がない一連の長さを除外して、異物４０の基準ラインＬＡ上に沿う長さを積算する。この構成によれば、異物流入量を精確に算出できる。

（８）好ましくは、予測部２６は、（５）の撮像において、空気調和機１０の運転負荷に基づいて所定時間を変更する。
空気調和機１０の運転負荷が変わると、ドレンパン１６に流入する水の流速が変わる。所定期間ＴＡにおいてドレンパン１６を撮影する回数が固定されている場合、流速が変わると異物４０の基準ラインＬＡに掛かる回数が変わるため、同じ大きさの異物４０が流入する場合でも、流速が変わると予測部２６が算出する異物流入量が変わる場合がある。この構成によれば、空気調和機１０の運転負荷に基づいて、異物流入量を算出するための画像３０の取得間隔である所定時間を変更するため、異物流入量を精確に算出できる。

（９）好ましくは、予測部２６は、（５）の撮像において、空気調和機１０の運転負荷に基づいて所定期間ＴＡを変更する。
この構成によれば、空気調和機１０の運転負荷に応じて異物流入量を算出する期間としての所定期間ＴＡを変更するため、ドレンパン１６の詰りの予測精度を向上できる。

（１０）予測部２６は、ドレンポンプ１７の詰りの発生の予測として、ドレンポンプ１７の詰りの発生率、および、ドレンポンプ１７の詰りの発生時期の少なくとも１つを予測する。この構成によれば、使用者に、ドレンポンプ１７の詰りの発生率、および、ドレンポンプ１７の詰りの発生時期の少なくとも１つを提供できる。

（１１）予測部２６は、所定の設定期間においてドレンパン１６に流入する異物流入量が第４規定値を超える場合、ドレンポンプ１７の詰りの発生時期を予測する。この構成によれば、所定の設定期間においてドレンパン１６に流入する異物量が第４規定値を超える場合に限り、ドレンポンプ１７の詰りの発生時期を予測するため、ドレンポンプ詰り予測装置１の演算負荷を低減できる。

（１２）予測部２６は、空気調和機１０の運転時期および空気調和機１０の設置環境の少なくとも１つに基づいて第４規定値を決定する。この構成によれば、運転時期および設置環境の少なくとも１つに基づいてドレンポンプ１７の詰りの予測を制限するための第４規定値を決定する。これによって、運転時期および設置環境の少なくとも１つに基づいて予測を出す頻度を変更できる。例えば、ドレンポンプ１７が詰り易い時期に、予測を出す頻度を高くすることができる。

（１３）ドレンポンプ詰り予測装置１は、予測部２６が予測した結果を通知する通知部をさらに備える。この構成によれば、使用者に予測部２６が予測した結果を通知できる。例えば、通知部は、使用者が使用する端末２９に、予測部２６が予測した結果を出力してもよい。

（１４）空気調和機１０は、上記のいずれか一つのドレンポンプ詰り予測装置１を備える。例えば、室内ユニット１１にドレンポンプ詰り予測装置１が設けられる。室外ユニットに、室内ユニット１１のドレンポンプ１７のためのドレンポンプ詰り予測装置１が設けられてもよい。この構成によれば、空気調和機１０がドレンポンプ１７の詰りを予測できる。例えば、
（１５）ドレンポンプ詰り予測方法は、ドレンパン１６内の異物４０に関する情報を取得する取得工程と、予測工程と、を含む。予測工程では、予測部２６が、情報に基づいて異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つを算出し、異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つに基づいてドレンポンプ１７の詰りの発生を予測する。この構成によれば、ドレンポンプ１７の詰りを予測できる。

（１６）取得工程では、取得部２５は、ドレンパン１６の撮影に基づいて形成される画像３０を取得する。予測工程では、予測部２６が、画像３０に基づいて異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つを算出し、異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つに基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測する。この構成によれば、ドレンパン１６の画像３０に基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測できる。

（１７）予測工程では、予測部２６は、画像３０に基づいてドレンパン１６の所定領域３１に存在する異物４０の異物量を算出し、異物量に基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測する。この構成によれば、ドレンパン１６の画像３０から得られる異物量に基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測できる。

（１８）予測工程では、予測部２６は、画像３０に基づいてドレンパン１６の所定領域３１に存在する異物４０の異物サイズを算出し、異物サイズに基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測する。この構成によれば、ドレンパン１６の画像３０から得られる異物サイズに基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測できる。

（１９）取得工程では、取得部２５は、所定時間毎に撮影されたドレンパン１６の画像３０を取得する。予測工程では、取得部２５は、撮影された複数の画像３０に基づいて所定期間にわたる異物流入量を算出し、異物流入量に基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測する。この構成によれば、ドレンパン１６の画像３０から得られる異物流入量に基づいてドレンポンプ１７の詰りを予測できる。

（２０）予測工程では、予測部２６は、複数の画像３０それぞれについて、ドレンパン１６の所定位置に対応する部分に基準ラインＬＡを付与する。予測部２６は、基準ラインＬＡに掛かる少なくとも１つの異物４０について基準ラインＬＡに沿う長さを検出し、連続的な複数の画像３０それぞれの少なくとも１つの異物４０の基準ラインＬＡ上に沿う長さを積算する。予測部２６は、長さの積算値を異物流入量として出力する。この構成によれば、異物流入量を簡単に算出できる。

（２１）予測工程では、予測部２６は、ドレンポンプ１７の詰りの発生の予測として、ドレンポンプ１７の詰りの発生率、および、ドレンポンプ１７の詰りの発生時期の少なくとも１つを予測する。この構成によれば、使用者に、ドレンポンプ１７の詰りの発生率、および、ドレンポンプ１７の詰りの発生時期の少なくとも１つを提供できる。

＜変形例＞
本開示のドレンポンプ詰り予測装置１は、上記各実施の形態以外に、例えば以下に示される変形例、及び相互に矛盾しない少なくとも二つの変形例を組み合わせた形態としてもよい。本開示のドレンポンプ詰り予測方法は、上記各実施の形態以外に、例えば以下に示される変形例、及び相互に矛盾しない少なくとも二つの変形例を組み合わせた形態としてもよい。

・取得部２５は、画像３０に替えて、ドレンパン１６のスキャンによって得られるスキャンデータを取得してもよい。ドレンパン１６のスキャンデータは、回転または移動可能なラインセンサによって取得される。ドレンパン１６のスキャンは、スキャン装置によって行われる。スキャン装置は、室内ユニット１１内に設けられる。スキャン装置は、異物４０に吸収され易く、ドレンパン１６に反射され易いレーザ光を出力することが好ましい。スキャン装置は、反射光の光量に基づいて、異物量、異物サイズ、および異物流入量を算出する。

・ドレンポンプ詰り予測装置１の取得部２５は、空気調和機１０のエッジコンピュータに設けられてもよい。エッジコンピュータは、空気調和機１０から各種情報を取得し、ネットワークに接続される他のコンピュータに空気調和機１０から取得した情報を送信し、また、ネットワークに接続される他のコンピュータから空気調和機１０に情報を伝える。

・図１６に示されるように、空気調和機１０は、本実施形態および変形例に係るドレンポンプ詰り予測装置１を備えてもよい。空気調和機１０の室内ユニット１１に、ドレンポンプ詰り予測装置１が内蔵されてもよい。ドレンポンプ詰り予測装置１の取得部２５は、空調制御部１２と同一基板に設けられてもよい。空気調和機１０において、室内ユニット１１のケース１８の外にドレンポンプ詰り予測装置１が設置されてもよい。

以上、本装置の実施形態を説明したが、特許請求の範囲に記載された本装置の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。

ＬＡ…基準ライン
ＴＡ…期間
１…予測装置
１０…空気調和機
１６…ドレンパン
１７…ドレンポンプ
２５…取得部
２６…予測部
２８…通知部
３０…画像
３１…領域
４０…異物

Claims (21)

1. 空気調和機（１０）のドレンパン（１６）の水を排水するドレンポンプ（１７）の詰りを予測する装置であって、
   前記ドレンパン（１６）内の異物（４０）に関する情報を取得する取得部（２５）と、
   前記取得部（２５）が取得した情報に基づいて異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つを算出し、前記異物量、前記異物サイズ、および、前記異物流入量の少なくとも１つに基づいて前記ドレンポンプ（１７）の詰りの発生を予測する予測部（２６）と、を備える
   ドレンポンプ詰り予測装置。
2. 前記取得部（２５）は、前記情報として、前記ドレンパン（１６）の撮影に基づいて形成される画像（３０）を取得し、
   前記予測部（２６）は、前記画像（３０）に基づいて前記異物量、前記異物サイズ、および、前記異物流入量の少なくとも１つを算出し、前記異物量、前記異物サイズ、および、前記異物流入量の少なくとも１つに基づいて前記ドレンポンプ（１７）の詰りを予測する
   ことを特徴とする請求項１に記載のドレンポンプ詰り予測装置。
3. 前記予測部（２６）は、前記画像（３０）に基づいて前記ドレンパン（１６）の所定領域に存在する前記異物（４０）の前記異物量を算出し、前記異物量に基づいて前記ドレンポンプ（１７）の詰りを予測する
   ことを特徴とする請求項２に記載のドレンポンプ詰り予測装置。
4. 前記予測部（２６）は、前記画像（３０）に基づいて前記ドレンパン（１６）の所定領域に存在する前記異物（４０）の前記異物サイズを算出し、前記異物サイズに基づいて前記ドレンポンプ（１７）の詰りを予測する
   ことを特徴とする請求項２に記載のドレンポンプ詰り予測装置。
5. 前記取得部（２５）は、所定時間毎に撮影された前記ドレンパン（１６）の画像（３０）を取得し、
   前記予測部（２６）は、撮影された複数の画像（３０）に基づいて所定期間（ＴＡ）にわたる前記異物流入量を算出し、前記異物流入量に基づいて前記ドレンポンプ（１７）の詰りを予測する
   ことを特徴とする請求項２に記載のドレンポンプ詰り予測装置。
6. 前記予測部（２６）は、複数の前記画像（３０）それぞれについて、前記ドレンパン（１６）の所定位置に対応する部分に基準ライン（ＬＡ）を付与し、前記基準ライン（ＬＡ）に掛かる少なくとも１つの異物（４０）について前記基準ライン（ＬＡ）に沿う長さを検出し、連続的な複数の前記画像（３０）それぞれの少なくとも１つの異物（４０）の前記基準ライン（ＬＡ）上に沿う長さを積算することによって、前記異物流入量を算出する
   ことを特徴とする請求項５に記載のドレンポンプ詰り予測装置。
7. 前記予測部（２６）は、連続的な複数の前記画像（３０）において前記基準ライン（ＬＡ）に沿う長さに変化がない場合、変化がない一連の前記長さを除外して、前記異物（４０）の前記基準ライン（ＬＡ）上に沿う長さを積算する
   ことを特徴とする請求項６に記載のドレンポンプ詰り予測装置。
8. 前記予測部（２６）は、前記空気調和機（１０）の運転負荷に基づいて前記所定時間を変更する
   ことを特徴とする請求項５〜７のいずれか一項に記載のドレンポンプ詰り予測装置。
9. 前記予測部（２６）は、前記空気調和機（１０）の運転負荷に基づいて前記所定期間（ＴＡ）を変更する
   ことを特徴とする請求項５〜８のいずれか一項に記載のドレンポンプ詰り予測装置。
10. 前記予測部（２６）は、前記ドレンポンプ（１７）の詰りの発生の予測として、前記ドレンポンプ（１７）の詰りの発生率、および、前記ドレンポンプ（１７）の詰りの発生時期の少なくとも１つを予測する
    ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載のドレンポンプ詰り予測装置。
11. 前記予測部（２６）は、前記ドレンポンプ（１７）の詰りの発生時期を予測するものであり、
    前記予測部（２６）は、所定の設定期間において前記ドレンパン（１６）に流入する異物流入量が規定値を超える場合、前記ドレンポンプ（１７）の詰りの発生時期を予測する
    ことを特徴とする請求項１０に記載のドレンポンプ詰り予測装置。
12. 前記予測部（２６）は、前記空気調和機（１０）の運転時期および前記空気調和機（１０）の設置環境の少なくとも１つに基づいて前記規定値を決定する
    ことを特徴とする請求項１１に記載のドレンポンプ詰り予測装置。
13. 前記予測部（２６）が予測した結果を通知する通知部（２８）をさらに備える
    ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか一項に記載のドレンポンプ詰り予測装置。
14. 請求項１〜１３のいずれか一項に記載のドレンポンプ詰り予測装置（１）を備える空気調和機。
15. 空気調和機（１０）のドレンパン（１６）の水を排水するドレンポンプ（１７）の詰りを予測するドレンポンプ詰り予測方法であって、
    前記ドレンパン（１６）内の異物（４０）に関する情報を取得する取得工程と、
    前記情報に基づいて異物量、異物サイズ、および、異物流入量の少なくとも１つを算出し、前記異物量、前記異物サイズ、および、前記異物流入量の少なくとも１つに基づいて前記ドレンポンプ（１７）の詰りの発生を予測する予測工程と、を含む
    ドレンポンプ詰り予測方法。
16. 前記取得工程では、前記情報として、前記ドレンパン（１６）の撮影に基づいて形成される画像（３０）を取得し、
    前記予測工程では、前記画像（３０）に基づいて前記異物量、前記異物サイズ、および、前記異物流入量の少なくとも１つを算出し、前記異物量、前記異物サイズ、および、前記異物流入量の少なくとも１つに基づいて前記ドレンポンプ（１７）の詰りを予測する
    ことを特徴とする請求項１５に記載のドレンポンプ詰り予測方法。
17. 前記予測工程では、前記画像（３０）に基づいて前記ドレンパン（１６）の所定領域に存在する前記異物（４０）の前記異物量を算出し、前記異物量に基づいて前記ドレンポンプ（１７）の詰りを予測する
    ことを特徴とする請求項１６に記載のドレンポンプ詰り予測方法。
18. 前記予測工程では、前記画像（３０）に基づいて前記ドレンパン（１６）の所定領域に存在する前記異物（４０）の前記異物サイズを算出し、前記異物サイズに基づいて前記ドレンポンプ（１７）の詰りを予測する
    ことを特徴とする請求項１６に記載のドレンポンプ詰り予測方法。
19. 前記取得工程では、所定時間毎に撮影された前記ドレンパン（１６）の画像を取得し、
    前記予測工程では、撮影された複数の画像（３０）に基づいて所定期間（ＴＡ）にわたる前記異物流入量を算出し、前記異物流入量に基づいて前記ドレンポンプ（１７）の詰りを予測する
    ことを特徴とする請求項１６に記載のドレンポンプ詰り予測方法。
20. 前記予測工程では、複数の前記画像（３０）それぞれについて、前記ドレンパン（１６）の所定位置に対応する部分に基準ライン（ＬＡ）を付与し、前記基準ライン（ＬＡ）に掛かる少なくとも１つの異物（４０）について前記基準ライン（ＬＡ）に沿う長さを検出し、連続的な複数の前記画像（３０）それぞれの少なくとも１つの異物（４０）の前記基準ライン（ＬＡ）上に沿う長さを積算することによって、前記異物流入量を算出する
    ことを特徴とする請求項１９に記載のドレンポンプ詰り予測方法。
21. 前記予測工程では、前記ドレンポンプ（１７）の詰りの発生の予測として、前記ドレンポンプ（１７）の詰りの発生率、および、前記ドレンポンプ（１７）の詰りの発生時期の少なくとも１つを予測する
    ことを特徴とする請求項１５〜２０のいずれか一項に記載のドレンポンプ詰り予測方法。

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