JP2022055993A - 性能推定システム、及び性能推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】静電フィルタの上流に存在する空気中の微粒子の情報データを用いて、静電フィルタの性能を推定することができることができるようにする。【解決手段】性能推定システムは、前記静電フィルタ（2）の上流に存在する前記空気中の微粒子の情報データを取得する取得部（111）と、前記静電フィルタ（2）の性能の経時的な推移を示す性能情報データ（D）を記憶する記憶部と、前記微粒子の情報データと、前記性能情報データ（D）とに基づいて、前記静電フィルタ（2）の性能を推定する推定部（15a）とを備え、前記微粒子の情報データは、前記静電フィルタ（2）への前記微粒子の供給量を示すデータを含む。【選択図】図１

Description

本開示は、性能推定システム、及び性能推定方法に関する。

特許文献１に記載の測定装置は、第１センサと、第２センサとを備える。第１センサは、微粒子捕集フィルタに流入する粒子状物質を検出する。第２センサは、微粒子捕集フィルタから流出する粒子状物質を検出する。特許文献１に記載の測定装置は、第１センサによる検出の結果と、第２センサによる検出の結果とに基づいて、微粒子捕集フィルタにおける粒子状物質の堆積量を算出する。

特開２０２０－６３９２８号公報

しかし、微粒子捕集フィルタの上流と下流の各々にセンサを設置しなければならず、測定装置の構成が煩雑であった。

本開示の目的は、静電フィルタの上流に存在する空気中の微粒子の情報データを用いて、静電フィルタの性能を推定することにある。

本開示の第１の態様は、性能推定システムを対象とする。性能推定システムは、対象空間（R）に供給される空気の経路（5）上に設置される静電フィルタ（2）の性能を推定する性能推定システムであって、前記静電フィルタ（2）の上流に存在する前記空気中の微粒子の情報データを取得する取得部（111）と、前記静電フィルタ（2）の性能の経時的な推移を示す性能情報データ（D）を記憶する記憶部と、前記微粒子の情報データと、前記性能情報データ（D）とに基づいて、前記静電フィルタ（2）の性能を推定する推定部（15a）とを備え、前記微粒子の情報データは、前記静電フィルタ（2）への前記微粒子の供給量を示すデータを含む。

第１の態様では、静電フィルタ（2）の上流に存在する空気中の微粒子の情報データを用いて、静電フィルタ（2）の性能を推定することができる。

本開示の第２の態様は、第１の態様において、前記性能情報データ（D）は、前記静電フィルタ（2）への前記微粒子の積算供給量と、前記静電フィルタ（2）による前記微粒子の捕集効率とを対応付けた情報（D1）を含む。

第２の態様では、情報（D1）を用いて、静電フィルタ（2）の性能を推定することができる。

本開示の第３の態様は、第１又は第２の態様において、前記取得部（111）により取得された前記静電フィルタ（2）への前記微粒子の供給量を示すデータに基づいて、前記微粒子が前記静電フィルタ（2）へ供給された積算時間と、前記静電フィルタ（2）への前記微粒子の積算供給量とを対応付けた第１情報（M1）を作成する第１作成部（15b）と、前記第１情報（M1）に基づいて、将来における前記積算時間と前記積算供給量とを対応付けた第２情報（M2）を作成する第２作成部（15c）とをさらに備える。

第３の態様では、第２情報（M2）を用いて静電フィルタ（2）への微粒子の将来の積算供給量を推定できる。

本開示の第４の態様は、第３の態様において、前記性能情報データ（D）と前記第２情報（M2）とに基づいて、将来における前記積算時間と前記静電フィルタ（2）による前記微粒子の捕集効率とを対応付けた将来情報（N2）を作成する第３作成部（15d）をさらに備える。

第４の態様では、性能情報データ（D）と前記第２情報（M2）とに基づいて将来情報（N2）を作成できる。

本開示の第５の態様は、第４の態様において、前記推定部（15a）は、前記将来情報（N2）に基づいて、将来における前記静電フィルタ（2）の性能を推定する。

第５の態様では、将来情報（N2）を用いて静電フィルタ（2）による微粒子の将来の捕集効率を推定できる。

本開示の第６の態様は、第１～第５の態様のいずれか１つにおいて、前記推定部（15a）により推定された前記静電フィルタ（2）の性能に基づいて、前記対象空間（R）の前記微粒子の除去率を算出する算出部（15e）をさらに備える。

第６の態様では、静電フィルタ（2）による対象空間（R）の微粒子の除去率を算出できる。

本開示の第７の態様は、第１～第６の態様のいずれか１つにおいて、前記取得部（111）は、前記微粒子の情報データとして、前記静電フィルタ（2）に供給される前記空気中の前記微粒子の濃度を示すデータと、前記静電フィルタ（2）に供給される前記空気の風量を示すデータと、前記静電フィルタ（2）に供給される前記微粒子の種類を示すデータとのうちの少なくとも１つをさらに取得する。

第７の態様では、情報データに微粒子の濃度データ、風量データ、微粒子の種類データのうちの少なくとも１つを含めることができる。

本開示の第８の態様は、第１～第７の態様のいずれか１つにおいて、前記対象空間（R）に供給される前記空気が前記対象空間（R）を循環する循環空気である場合、前記取得部（111）は、前記循環空気中の微粒子の情報データを取得し、前記対象空間（R）に供給される前記空気が、前記循環空気と、前記対象空間（R）の外気とを含む混合空気である場合、前記取得部（111）は、前記混合空気中の微粒子の情報データを取得し、前記対象空間（R）に供給される前記空気が前記対象空間（R）の外気である場合、前記取得部（111）は、前記外気中の微粒子の情報データを取得する。

第８の態様では、対象空間（R）に供給される空気を、循環空気、混合空気、又は、外気で構成できる。

本開示の第９の態様は、第８の態様において、前記外気中の微粒子の情報データは、所定領域内において計測される。

第９の態様では、建物や都市や地域といった比較的大規模な領域内で外気中の微粒子の情報データを効率的に取得できる。

本開示の第１０の態様は、第８の態様において、前記外気中の微粒子の情報データは、所定の外部機関によって計測される。

第１０の態様では、外部機関（例えば、気象庁等）により計測されたデータを、外気中の微粒子の情報データとして用いることができる。

本開示の第１１の態様は、第７の態様において、前記静電フィルタ（2）に供給される微粒子の種類を示すデータが、検知管を用いて前記静電フィルタ（2）の上流の前記空気を計測することによって得られたデータである。

第１１の態様では、検知管を用いて微粒子の種類を示すデータを取得できる。

本開示の第１２の態様は、第７の態様において、前記取得部（111）は、前記静電フィルタ（2）に供給される微粒子の種類を示すデータの入力を受け付ける。

第１２の態様では、微粒子の種類を示すデータを、外部からの入力により取得できる。

本開示の第１３の態様は、第１又は第１２の態様において、前記微粒子は、固体粉塵と、液体粉塵とを含み、前記性能情報データ（D）は、前記静電フィルタ（2）への前記固体粉塵の積算供給量と、前記静電フィルタ（2）による前記固体粉塵の捕集効率とを対応付けた固体粉塵データと、前記静電フィルタ（2）への前記液体粉塵の積算供給量と、前記静電フィルタ（2）による前記液体粉塵の捕集効率とを対応付けた液体粉塵データとを含み、前記推定部（15a）は、前記取得部（111）により取得された前記微粒子の種類を示すデータと、前記固体粉塵データと、前記液体粉塵データとに基づいて、前記静電フィルタ（2）への前記前記固体粉塵と前記液体粉塵との混合粉塵の積算供給量と、前記静電フィルタ（2）による前記混合粉塵の捕集効率とを対応付けた混合粉塵データを作成する。

第１３の態様では、静電フィルタ（2）による混合粉塵の捕集効率を出力するための混合粉塵データを作成できる。

本開示の第１４の態様は、第１～第１３の態様のいずれか１つにおいて、前記推定部（15a）による推定結果に関する情報を表示する表示部（113）をさらに備える。

第１４の態様では、ユーザー、サービスマン等は、表示部（113）から推定部（15a）による推定結果を示す情報を確認できる。

本開示の第１５の態様は、第４の態様において、前記第３作成部（15d）は、前記静電フィルタ（2）に供給される前記空気中のＶＯＣ濃度を出力するＶＯＣセンサの出力結果に基づいて、前記将来情報（N2）を修正する。

第１５の態様では、ＶＯＣ濃度に応じて将来情報（N2）が修正されることで、静電フィルタの性能の推定結果の精度を向上させることができる。

本開示の第１６の態様は、性能推定方法。を対象とする。性能推定方法は、対象空間（R）に供給される空気の経路（5）上に設置される静電フィルタ（2）の性能を推定する。性能推定方法は、前記静電フィルタ（2）の上流に存在する前記空気中の微粒子の情報データを取得する工程と、前記微粒子の情報データと、前記静電フィルタ（2）の性能の経時的な推移を示す性能情報データ（D）とに基づいて、前記静電フィルタ（2）の性能を推定する工程とを含み、前記微粒子の情報データは、前記静電フィルタ（2）への前記微粒子の供給量を示すデータを含む。

第１６の態様では、静電フィルタ（2）の上流に存在する空気中の微粒子の情報データを用いて、静電フィルタ（2）の性能を推定することができる。

図１は、本発明の第１実施形態に係る空気処理システムの構成を示す模式図である。 図２は、処理装置の構成を示すブロック図である。 図３は、性能情報データの一例である性能情報データを示す図である。 図４は、第１情報を示す図である。 図５は、第１情報と第２情報とを示す図である。 図６は、過去情報と将来情報とを示す図である。 図７は、各種空間に含まれる固体粉塵と液体粉塵との割合を示す表である。。 図８は、性能情報データの第２例である性能情報データを示す図である。 図９は、混合粉塵データを示す図である。 図１０は、混合粉塵データの作成手順を示す図である。 図１１は、修正将来情報を示す図である。

本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、図中、同一又は相当部分については同一の参照符号を付し、詳細な説明及びそれに付随する効果等の説明は繰り返さない。

―第１実施形態―
図１及び図２を参照して、本発明の第１実施形態に係る空気処理システム（100）について説明する。図１は、本発明の第１実施形態に係る空気処理システム（100）の構成を示す模式図である。

―全体構成―
図１に示すように、空気処理システム（100）は、性能推定システム（1）と、静電フィルタ（2）と、処理部（3）と、送風部（4）と、経路（5）とを含む。

性能推定システム（1）は、対象空間（R）に供給される空気の経路（5）上に設置される静電フィルタ（2）の性能を推定する。性能推定システム（1）は、処理装置（11）と、センサ部（12）とを含む。センサ部（12）は、静電フィルタ（2）の上流に設置される。センサ部（12）は、風速計と、微粒子センサとを含む。風速計は、静電フィルタ（2）に供給される空気の速度（風速）を検出する。微粒子センサは、静電フィルタ（2）に供給される空気中の微粒子の濃度を検出する。処理装置（11）は、センサ部（12）と有線又は無線で通信可能に接続され、センサ部（12）の検出結果を示す情報（風速計、及び微粒子センサの各々の検出結果を示す情報）を受信する。処理装置（11）は、センサ部（12）の検出結果を示す情報に基づいて、静電フィルタ（2）の性能を推定する。

静電フィルタ（2）は、空気中の微粒子を捕集する。処理部（3）は、対象空間（R）に供給される空気を処理する。処理部（3）は、例えば、空気の冷却処理を行う冷水コイル（31）と、空気の加熱処理を行う加熱コイル（32）と、空気の加湿処理を行う加湿器（33）とを含む。送風部（4）は、処理部（3）によって処理された空気を対象空間（R）へ送る。送風部（4）は、例えば、ファンと、ファンを回転させるモータとを含む。静電フィルタ（2）と、処理部（3）と、送風部（4）とは、例えば、空気調和機の構成要素の一部である。

経路（5）は、対象空間（R）の内部と外部とを連通する。また、経路（5）は、対象空間（R）の空気を循環させるように対象空間（R）の複数個所と連通する。経路（5）には、センサ部（12）、静電フィルタ（2）、処理部（3）、及び送風部（4）が、上流から、センサ部（12）、静電フィルタ（2）、処理部（3）、及び送風部（4）の順番に設置される。送風部（4）が稼働することで、外気が経路（5）を通じて、センサ部（12）、静電フィルタ（2）、処理部（3）、送風部（4）、及び対向空間（R）の順番に供給される。また、送風部（4）が稼働することで、対象空間（R）内の空気が経路（5）を通じて循環する。対象空間（R）内の空気が循環する際、対象空間（R）から排出された空気（還気）が、センサ部（12）、静電フィルタ（2）、処理部（3）、及び送風部（4）の順番に流れた後、対象空間（R）に供給される処理が繰り返される。

図２を参照して、処理装置（11）について説明する。図２は、処理装置（11）の構成を示すブロック図である。

図２に示すように、処理装置（11）は、例えば、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）を含む。処理装置（11）は、取得部（111）と、入力部（112）と、表示部（113）と、記憶部（114）と、制御装置（115）とを含む。

取得部（111）は、静電フィルタ（2）の上流に存在する空気中の微粒子の情報データを取得する。第１実施形態では、微粒子の情報データは、静電フィルタ（2）への微粒子の供給量を示すデータである。取得部（111）は、例えば、受信部と、プロセッサとで構成される。受信部は、例えば、センサ部（12）（図１参照）と通信可能に接続するための通信ポート又は無線ＬＡＮボードを含む。取得部（111）の受信部は、センサ部（12）から検出結果を示す情報を受信する。検出結果を示す情報は、微粒子センサにより検出された微粒子の濃度Ｐ１を示す情報と、風速計により検出された風速Ｐ２を示す情報とを含む。取得部（111）のプロセッサは、風速Ｐ２から静電フィルタ（2）に供給される空気の風量Ｐ３を算出し、風量Ｐ３と濃度Ｐ１との積を算出する。これにより、取得部（111）は、濃度Ｐ１と風量Ｐ３との積を、静電フィルタ（2）への微粒子の供給量Ｐとして取得する（Ｐ＝Ｐ１×Ｐ３）。

入力部（112）は、処理装置（11）に対する外部からの指示の入力を受け付ける。入力部（112）は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等を含む。表示部（113）は、ディスプレイ等を含み、情報を表示する。なお、表示部（113）は、発光源を含み、発光源からの光の色を変更することで、複数種類の情報の各々を表現するように構成してもよい。

記憶部（114）は、フラッシュメモリ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、及びＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）のような主記憶装置（例えば、半導体メモリ）を含み、補助記憶装置（例えば、ハ-ドディスクドライブ、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、又は、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒａｌ Ｂｕｓ）フラッシメモリ）をさらに含んでもよい。記憶部（114）は、制御装置（115）によって実行される種々のコンピュータープログラムを記憶する。記憶部（114）は、性能情報データ（D）と、第１情報（M1）とを記憶する。性能情報データ（D）及び第１情報（M1）の説明は後述する。

制御装置（115）は、ＣＰＵ及びＭＰＵのようなプロセッサーを含む。制御装置（115）は、記憶部（114）に記憶されたコンピュータープログラムを実行することにより、処理装置（11）の各構成要素を制御する。制御装置（115）は、推定部（15a）と、第１作成部（15b）と、第２作成部（15c）と、第３作成部（15ｄ）と、算出部（15e）と、制御部（15ｆ）とを含む。制御装置（115）は、記憶部（114）に記憶されたコンピュータープログラムを実行することにより、推定部（15a）、第１作成部（15b）、第２作成部（15c）、第３作成部（15ｄ）、算出部（15e）、及び制御部（15ｆ）として機能する。

制御装置（115）は、送風部（4）（図１参照）と通信可能に接続され、送風部（4）の動作を制御する。

図１及び図３を参照して、図２に示す性能情報データ（D）について説明する。性能情報データ（D）は、静電フィルタ（2）の性能の経時的な推移を示す。性能情報データ（D）は、実験データ等に基づいて予め作成される。図３は、性能情報データ（D）の一例である性能情報データ（D1）を示す図である。

図１及び図３に示すように、性能情報データ（D1）は、静電フィルタ（2）への微粒子の積算供給量と、静電フィルタ（2）による微粒子の捕集効率とを対応付けた情報である。

図１、図２、及び図４を参照して、第１情報（M1）について説明する。図４は、第１情報（M1）を示す図である。

図１、図２、及び図４に示すように、第１情報（M1）は、微粒子が静電フィルタ（2）へ供給された時間の積算値である積算時間と、静電フィルタ（2）への微粒子の積算供給量とを対応付けた情報である。第１情報（M1）が作成される手順の第１例について説明する。

送風部（4）のファンの回転が開始されることで、対象空間（R）に供給される空気の処理（空気処理）が開始される。空気処理が開始されると、第１作成部（15b）は、積算時間のカウントを開始すると共に、静電フィルタ（2）への微粒子の積算供給量を算出する処理を開始する。この際、第１作成部（15b）は、取得部（111）により単位時間毎に取得される微粒子の供給量を積算することで、微粒子の積算供給量を算出する。第１作成部（15b）は、同一の時刻における積算時間と積算供給量とを対応付けることで、第１情報（M1）を作成する。空気処理が行われている間、第１作成部（15b）は、例えば、リアルタイムで第１情報（M1）を作成することで、時間の経過と共に第１作成部（15b）に最新の情報を追加していく。

図１～図４を参照して、推定部（15a）により静電フィルタ（2）の性能が推定される手順の一例について説明する。

図１～図４に示すように、例えば、静電フィルタ（2）の性能を推定することを指示する第１指示情報が入力部（112）から入力されることで、推定部（15a）が静電フィルタ（2）の性能を推定する処理を開始する。例えば、積算時間ｔ１となる時点で、入力部（112）から第１指示情報が入力されると、推定部（15a）は積算時間ｔ１となる時点の静電フィルタ（2）の性能を推定する。この場合、推定部（15a）は、第１情報（M1）（図４参照）において積算時間ｔ１と対応する積算供給量ｘ１を確認する。そして、推定部（15a）は、性能情報データ（D1）（図３参照）において、積算供給量ｘ１と対応する捕集効率η１が、積算時間ｔ１となる時点（現時点）の静電フィルタ（2）の性能であると推定する。

推定部（15a）は、推定部（15a）の推定結果（捕集効率η１）に関する情報を、表示部（113）に表示させる。例えば、捕集効率η１がＡＳＨＲＡＥ５２．２規格のＭＥＲＶの所定の等級に従う基準を満たしていれば、表示部（113）である光源が黄色に点灯し、満たしていなければ赤色に点灯する。その結果、ユーザー、作業者等は、静電フィルタ（2）の性能の推定結果に関する情報を確認することができる。

―第１実施形態の効果―
以上、図１～図４を参照して説明したように、取得部（111）は、静電フィルタ（2）の上流に存在する空気中の微粒子の情報データを取得する。これにより、静電フィルタ（2）の上流に、微粒子の情報データを検出するためのセンサ類を設ければよく、静電フィルタ（2）の下流には前記センサ類を設ける必要がない。これにより、性能推定システム（1）の構成を簡素化でき、さらに、性能推定システム（1）の製造コストを低減できる。

また、非帯電形のフィルタと静電フィルタ（2）とでは、フィルタの性能を推定するための装置構成が異なっている。よって、既存の設備では非帯電形のフィルタが用いられていた場合、設備で使用されている非帯電形のフィルタを静電フィルタ（2）に変更すると、これに伴って、フィルタの性能を推定するための装置構成も、非帯電形のフィルタ用のものから静電フィルタ（2）用のものに変更しなければならない。しかし、性能推定システム（1）によると、非帯電形のフィルタから静電フィルタ（2）に変更された場合、静電フィルタ（2）の上流に、微粒子の情報データを検出するためのセンサ類を設ければよい。これにより、既存の設備において、非帯電形のフィルタから静電フィルタ（2）に容易に変更できる。

―第２実施形態―
図１～図３、図５、及び図６を参照して、本発明の第２実施形態に係る空気処理システム（100）について説明する。第２実施形態では、静電フィルタ（2）の将来の性能を推定する処理が行われる。

図５は、第１情報（M1）と第２情報（M2）とを示す図である。第２情報（M2）は、将来の積算時間と、将来の積算供給量とを対応付けた情報である。第２情報（M2）が作成される手順について説明する。

図２及び図５に示すように、例えば、積算時間ｔ１となる時点で、入力部（112）から第２情報（M2）を作成することを指示する情報が入力されることで、第２作成部（15c）が第２情報（M2）を作成する。以下、第２情報（M2）が作成される手順について説明する。

上記第１実施形態で説明したように、積算時間ｔ１となる時点（現時点）では、第１作成部（15b）により第１情報（M1）が作成済みである。第２作成部（15c）は、例えば、第１情報（M1）に基づいて近似式を作成し、当該近似式の積算時間ｔ１以降の部分を第２情報（M2）として出力する。なお、第２作成部（15c）は、図５に示す座標系において、第１情報（M1）に基づいた近似式の積算時間０～ｔ１の範囲の傾きの平均（平均変化率）を算出し、積算時間ｔ１以降の範囲において、第１情報（M1）に連続しつつ当該平均変化率の傾きを有する直線を第２情報（M2）として出力してもよい。第２作成部（15c）は、積算時間と積算供給量との関係を示す事例（例えば、地域性、季節性等が反映された事例も含めるようにして）から機械学習により作成されてもよい。

第２情報（M2）に基づいて、将来（積算時間ｔ１以降）の積算供給量を推定することができる。例えば、将来の積算時間ｔ２の時点における積算供給量は、第２情報（M2）において積算時間ｔ２と対応する積算供給量ｘ２であると推定することができる。

図６は、過去情報（N1）と将来情報（N2）とを示す。過去情報（N1）は、過去（積算時間ｔ１よりも前）における積算時間と静電フィルタ（2）による微粒子の捕集効率とを対応付けた情報である。将来情報は、将来（積算時間ｔ１以降）における積算時間と静電フィルタ（2）による微粒子の捕集効率とを対応付けた情報である。

図３、図５及び図６に示すように、第３作成部（15d）は、積算供給量を介して性能情報データ（D1）と第１情報（M1）とを合成することによって、過去情報（N1）を作成する。第３作成部（15d）は、積算供給量を介して性能情報データ（D1）と第２情報（M2）とを合成することによって、将来情報（N2）を作成する。

図１、図２，図５及び図６を参照して、推定部（15a）により静電フィルタ（2）の将来の性能が推定される手順の一例について説明する。

図１、図２，図５及び図６に示すように、例えば、静電フィルタ（2）の将来の性能を推定することを指示する第２指示情報が入力部（112）から入力されることで、推定部（15a）が静電フィルタ（2）の将来の性能を推定する処理を開始する。第１実施形態では、積算時間ｔ１となる時点で、入力部（112）から第２指示情報が入力される。また、第２指示情報において、将来における積算時間ｔ２となる時点の静電フィルタ（2）の性能を推定するよう指示される。

入力部（112）から第２指示情報が入力されると、推定部（15a）は将来情報（N2）（図６参照）を作成する。推定部（15a）は、将来情報（N2）において積算時間ｔ２と対応する捕集効率η２が、将来の積算時間ｔ２となる時点の静電フィルタ（2）の性能であると推定する。

推定部（15a）は、表示部（113）に捕集効率η２を示す情報を表示させる。その結果、ユーザー、作業者等は、将来の積算時間ｔ２となる時点の静電フィルタ（2）の性能の推定結果（捕集効率η２）を確認することができる。

推定部（15a）は、表示部（113）に将来情報（N2）を表示させてもよい。その結果、ユーザー、作業者等は、静電フィルタ（2）の性能の将来の経時的な推移を確認することができる。

―第２実施形態の効果―
以上、図１～図３、図５、及び図６を参照して説明したように、推定部（15a）は、将来情報（N2）に基づいて、将来における静電フィルタ（2）の性能を推定できる。

なお、第２実施形態において、入力部（112）からの指示に基づいて、第２情報（M2）（図５参照）と将来情報（N2）（図６参照）とが作成されたが、本発明はこれに限定されない。入力部（112）からの指示に基づくことなく、空気処理システム（100）による空気処理が行われる間、第２情報（M2）と将来情報（N2）とがリアルタイムで作成されてもよい。すらわち、積算時間の経過に伴って、第１情報（M１）及び過去情報（N1）が追加されていく毎に、第２情報（M2）及び将来情報（N2）の各々が更新されてもよい。

―第３実施形態―
図１、図２、及び図７～図１０を参照して、本発明の第３実施形態に係る空気処理システム（100）について説明する。第３実施形態では、静電フィルタ（2）による捕集対象を固体粉塵と液体粉塵とで構成される２種類の微粒子としたときの、固体粉塵、及び液体粉塵の各々についての静電フィルタ（2）の性能を推定する処理が行われる。固体粉塵は、例えば、大気粉塵を含む。液体粉塵は、例えば、調理、タバコ等により発生する粉塵を含む。

図７は、各種空間に含まれる固体粉塵と液体粉塵との割合を示す表である。図７に示すように、例えば、一般的な空間では、０．９５（９５％）の固体粉塵と、０．０５（５％）の液体粉塵とが含まれる。

図８は、図２に示す性能情報データ（D）の第２例である性能情報データ（D2）を示す図である。

図８に示すように、性能情報データ（D2）は、固体粉塵データｆ_ｓ（ｘ_ｓ）と、液体粉塵データｆ_ｌ（ｘ_ｌ）とを含む。固体粉塵データｆ_ｓ（ｘ_ｓ）は、静電フィルタ（2）への微粒子の積算供給量と、静電フィルタ（2）による固体粉塵の捕集効率とを対応付けた情報である。液体粉塵データｆ_ｌ（ｘ_ｌ）は、静電フィルタ（2）への微粒子の積算供給量と、静電フィルタ（2）による液体粉塵の捕集効率とを対応付けた情報である。

第３実施形態では、取得部（111）（図２参照）は、微粒子の情報データとして、微粒子の濃度を示す情報と、静電フィルタ（2）に供給される空気の速度（風速）を示す情報と、静電フィルタ（2）に供給される微粒子の種類を示す情報とを取得する。微粒子の濃度を示す情報と、風速を示す情報とは、第１実施形態及び第２実施形態と同様に、静電フィルタ（2）への微粒子の積算供給量を出力するために用いられる。

微粒子の種類を示す情報は、静電フィルタ（2）に供給される空気中の固体粉塵と液体粉塵との割合を示す。微粒子の種類を示す情報は、例えば、検知管を用いて静電フィルタ（2）の上流の空気を計測することによって得られて、取得部（111）へ送信される。なお、取得部（111）を情報の入力を受け付けるデバイス（マウス、タッチパネル等）で構成し、作業者等が、取得部（111）に対して微粒子の種類を示す情報を入力してもよい。この場合、微粒子の種類を示す情報は、対象空間（R）を含む建造物の使用状況等から判別されてもよい。また、対象空間（R）内の微粒子のサンプリングが所定機関で分析されることによって、微粒子の種類を示す情報が判別されてもよい。また、使用済みの静電フィルタ（2）が所定機関で分析されることによって、微粒子の種類を示す情報が判別されてもよい。また、対象空間（R）内の微粒子の形状を識別することで、微粒子の種類を示す情報が判別されてもよい。

図９は、混合粉塵データηを示す。混合粉塵は、固体粉塵と、液体粉塵とが混合したものである。混合粉塵データηは、静電フィルタ（2）への混合粉塵の積算供給量と、静電フィルタ（2）による混合粉塵の捕集効率とを対応付けた情報である。

推定部（15a）は、取得部（111）により取得された微粒子の種類を示す情報と、固体粉塵データｆ_ｓ（ｘ_ｓ）と、液体粉塵データｆ_ｌ（ｘ_ｌ）とに基づいて混合粉塵データηを作成する。具体的には、推定部（15a）は、図１０に示す手順で混合粉塵データηを作成する。

図９及び図１０に示すように、推定部（15a）は、取得部（111）から微粒子の種類を示す情報を取得する。第３実施形態では、微粒子の種類を示す情報では、固体粉塵の量ｘ_ｓと、液体粉塵の量ｘ_ｌとの比率が、ｓ：ｌであることが示される（ｘ_ｓ：ｘ_ｌ＝ｓ：ｌ）。この場合、混合粉塵データηは、下記数１で表される。また、固体粉塵の量ｘ_ｓは下記数２で表され、気体粉塵の量ｘ_ｌは下記数３で表される。なお、ηｏは、積算供給量が０のとき（静電フィルタ（2）が未使用の状態のとき）の静電フィルタ（2）による微粒子の捕集効率を示す。ｘは、微粒子（固体粉塵と液体粉塵との混合粉塵）の積算供給量を示す。
［数１］
η＝ηｏ－（ηｏ－ｆ_ｓ（ｘ_ｓ））－（ηｏ－ｆ_ｌ（ｘ_ｌ））
［数２］
ｘ_ｓ＝（ｓ×ｘ）／（ｓ＋ｌ）
［数３］
ｘ_ｌ＝（ｌ×ｘ）／（ｓ＋ｌ）
推定部（15a）は、第１実施形態と同様の手順で、混合粉塵データηを用いて静電フィルタ（2）の性能を推定する。例えば、積算時間ｔ１となる時点で、入力部（112）から第１指示情報が入力されると、推定部（15a）は、第１情報（M1）（図４参照）において積算時間ｔ１と対応する積算供給量ｘ１を確認する。そして、推定部（15a）は、混合粉塵データη（図３参照）において、積算供給量ｘ１と対応する捕集効率η３が、積算時間ｔ１となる時点（現時点）の静電フィルタ（2）の性能であると推定する。

―第３実施形態の効果―
以上、図１、図２、及び図７～図１０を参照して説明したように、推定部（15a）は、混合粉塵データηを作成し、混合粉塵データηを用いて静電フィルタ（2）の性能を推定する。これにより、微粒子の種類を考慮して、静電フィルタ（2）の性能を推定することができる。

以上、実施形態および変形例を説明したが、特許請求の範囲の趣旨およ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（例えば、（１）～（４））。また、以上の実施形態および変形例は、本開示の対象の機能を損なわない限り、適宜組み合わせたり、置換したりしてもよい。

（１）第１実施形態～第３実施形態において、図１に示すように、対象空間（R）に供給される空気は、対象空間（R）を循環する循環空気と、対象空間（R）の外気とを含む混合空気である。第１実施形態～第３実施形態では、取得部（111）は、混合空気中の微粒子の情報データを取得する。しかし、本発明はこれに限定されない。対象空間（R）に供給される空気は、循環空気のみでもよい。この場合、取得部（111）は、循環空気中の微粒子の情報データを取得する。ただし、取得部（111）により取得される情報データは、必ずしも空気調和機が接続されたダクト内部に存在する微粒子の情報データに限らず、前記ダクトが接続された室内空間（対象空間（R））に存在する微粒子の情報データを取得してもよい。また、対象空間（R）に供給される空気は、外気のみでもよい。この場合、取得部（111）は、外気中の微粒子の情報データを取得する。

（２）第１実施形態～第３実施形態において、推定部（15a）（図２参照）により捕集効率が推定されると、算出部（15e）は、推定部（15a）により推定された捕集効率（静電フィルタ（2）の性能）に基づいて対象空間（R）の微粒子の除去率ａｎを算出してもよい。この場合、算出部（15e）は、下記数４を用いて除去率ａｎを算出する。
［数４］
ａｎ＝１－（１－η４）^ｎ
数４において、η４は、推定部（15a）（図２参照）により推定された捕集効率を示す。ｎは、単位時間（１時間）あたりの対象空間（R）の空気の循環回数を示す。除去率ａｎは、単位時間あたりの対象空間（R）の微粒子の除去率を示す。

制御部（15f）は、算出部（15e）により算出された除去率ａｎに基づいて、送風部（4）の動作を制御してもよい。例えば、除去率ａｎが所定値よりも低くなる場合、制御部（15f）は、送風部（4）により送られる風量が増大するように送風部（4）を制御する。これにより、単位時間あたりの対象空間（R）の空気の循環回数を増大させることができるので、所定値に対する除去率ａｎの低下を抑制できる。

（３）第１実施形態～第３実施形態において、取得部（111）により取得される外気中の微粒子の情報データは、建物や都市や地域といった比較的大規模な所定領域内において計測されたものでもよい。また、外気中の微粒子の情報データは、気象庁等の所定の外部機関によって計測されたものでもよい。これにより、微粒子の情報データを効率的に取得できる。

（４）第２実施形態において、静電フィルタ（2）に供給される空気中のＶＯＣ（Ｖｏｌａｔｉｌｅ Ｏｒｇａｎｉｃ Ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ）濃度を出力するＶＯＣセンサが設けられ、推定部（15a）は、ＶＯＣセンサの出力結果に基づいて、将来情報（N2）（図６参照）を修正してもよい。図１１は、修正後の将来情報（N2）である修正将来情報（N2’）を示す。図１１において、積算時間ｔａは、ＶＯＣセンサによりＶＯＣが検出された積算時間を示す。静電フィルタ（2）にＶＯＣが供給されると、静電フィルタ（2）の性能劣化（捕集効率の低下）が促進されるので、将来情報（N2）（図６参照）が修正将来情報（N2’）に修正される。これにより、ＶＯＣ濃度に応じて静電フィルタ（2）の性能の推定結果が修正されるので、静電フィルタ（2）の性能の推定の精度を向上させることができる。

以上説明したように、本開示は、性能推定システム、及び性能推定方法について有用である。

2 静電フィルタ
5 経路
15a 推定部
15b 第１作成部
15c 第２作成部
15d 第３作成部
15e 算出部
111 取得部
113 表示部
D、D1 性能情報データ
M1 第１情報
M2 第２情報
N2 将来情報
R 対象空間

Claims (16)

1. 対象空間（R）に供給される空気の経路（5）上に設置される静電フィルタ（2）の性能を推定する性能推定システムであって、
   前記静電フィルタ（2）の上流に存在する前記空気中の微粒子の情報データを取得する取得部（111）と、
   前記静電フィルタ（2）の性能の経時的な推移を示す性能情報データ（D）を記憶する記憶部と、
   前記微粒子の情報データと、前記性能情報データ（D）とに基づいて、前記静電フィルタ（2）の性能を推定する推定部（15a）と
   を備え、
   前記微粒子の情報データは、前記静電フィルタ（2）への前記微粒子の供給量を示すデータを含むことを特徴とする性能推定システム。
2. 請求項１において、
   前記性能情報データ（D）は、前記静電フィルタ（2）への前記微粒子の積算供給量と、前記静電フィルタ（2）による前記微粒子の捕集効率とを対応付けた情報（D1）を含むことを特徴とする性能推定システム。
3. 請求項１又は請求項２において、
   前記取得部（111）により取得された前記静電フィルタ（2）への前記微粒子の供給量を示すデータに基づいて、前記微粒子が前記静電フィルタ（2）へ供給された積算時間と、前記静電フィルタ（2）への前記微粒子の積算供給量とを対応付けた第１情報（M1）を作成する第１作成部（15b）と、
   前記第１情報（M1）に基づいて、将来における前記積算時間と前記積算供給量とを対応付けた第２情報（M2）を作成する第２作成部（15c）と
   をさらに備えることを特徴とする性能推定システム。
4. 請求項３において、
   前記性能情報データ（D）と前記第２情報（M2）とに基づいて、将来における前記積算時間と前記静電フィルタ（2）による前記微粒子の捕集効率とを対応付けた将来情報（N2）を作成する第３作成部（15d）をさらに備えることを特徴とする性能推定システム。
5. 請求項４において、
   前記推定部（15a）は、前記将来情報（N2）に基づいて、将来における前記静電フィルタ（2）の性能を推定することを特徴とする性能推定システム。
6. 請求項１から請求項５のいずれか１項において、
   前記推定部（15a）により推定された前記静電フィルタ（2）の性能に基づいて、前記対象空間（R）の前記微粒子の除去率を算出する算出部（15e）をさらに備えることを特徴とする性能推定システム。
7. 請求項１から請求項６のいずれか１項において、
   前記取得部（111）は、前記微粒子の情報データとして、
   前記静電フィルタ（2）に供給される前記空気中の前記微粒子の濃度を示すデータと、
   前記静電フィルタ（2）に供給される前記空気の風量を示すデータと、
   前記静電フィルタ（2）に供給される前記空気中の前記微粒子の種類を示すデータと
   のうちの少なくとも１つをさらに取得することを特徴とする性能推定システム。
8. 請求項１から請求項７のいずれか１項において、
   前記対象空間（R）に供給される前記空気が前記対象空間（R）を循環する循環空気である場合、前記取得部（111）は、前記循環空気中の微粒子の情報データを取得し、
   前記対象空間（R）に供給される前記空気が、前記循環空気と、前記対象空間（R）の外気とを含む混合空気である場合、前記取得部（111）は、前記混合空気中の微粒子の情報データを取得し、
   前記対象空間（R）に供給される前記空気が前記対象空間（R）の外気である場合、前記取得部（111）は、前記外気中の微粒子の情報データを取得することを特徴とする性能推定システム。
9. 請求項８において、
   前記外気中の微粒子の情報データは、所定領域内において計測されることを特徴とする性能推定システム。
10. 請求項８において、
    前記外気中の微粒子の情報データは、所定の外部機関によって計測されることを特徴とする性能推定システム。
11. 請求項７において、
    前記静電フィルタ（2）に供給される微粒子の種類を示すデータが、検知管を用いて前記静電フィルタ（2）の上流の前記空気を計測することによって得られたデータであることを特徴とする性能推定システム。
12. 請求項７において、
    前記取得部（111）は、前記静電フィルタ（2）に供給される微粒子の種類を示すデータの入力を受け付けることを特徴とする性能推定システム。
13. 請求項１１又は請求項１２において、
    前記微粒子は、固体粉塵と、液体粉塵とを含み、
    前記性能情報データ（D）は、
    前記静電フィルタ（2）への前記固体粉塵の積算供給量と、前記静電フィルタ（2）による前記固体粉塵の捕集効率とを対応付けた固体粉塵データと、
    前記静電フィルタ（2）への前記液体粉塵の積算供給量と、前記静電フィルタ（2）による前記液体粉塵の捕集効率とを対応付けた液体粉塵データと
    を含み、
    前記推定部（15a）は、
    前記取得部（111）により取得された前記微粒子の種類を示すデータと、前記固体粉塵データと、前記液体粉塵データとに基づいて、前記静電フィルタ（2）への前記前記固体粉塵と前記液体粉塵との混合粉塵の積算供給量と、前記静電フィルタ（2）による前記混合粉塵の捕集効率とを対応付けた混合粉塵データを作成することを特徴とする性能推定システム。
14. 請求項１から請求項１３のいずれか１項において、
    前記推定部（15a）による推定結果に関する情報を表示する表示部（113）をさらに備えることを特徴とする性能推定システム。
15. 請求項４において、
    前記第３作成部（15d）は、前記静電フィルタ（2）に供給される前記空気中のＶＯＣ濃度を出力するＶＯＣセンサの出力結果に基づいて、前記将来情報（N2）を修正することを特徴とする性能推定システム。
16. 対象空間（R）に供給される空気の経路（5）上に設置される静電フィルタ（2）の性能を推定する性能推定方法であって、
    前記静電フィルタ（2）の上流に存在する前記空気中の微粒子の情報データを取得する工程と、
    前記微粒子の情報データと、前記静電フィルタ（2）の性能の経時的な推移を示す性能情報データ（D）とに基づいて、前記静電フィルタ（2）の性能を推定する工程と
    を含み、
    前記微粒子の情報データは、前記静電フィルタ（2）への前記微粒子の供給量を示すデータを含むことを特徴とする性能推定方法。

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