JP2023534030A - ガスを濃縮するためのシステムおよび方法 - Google Patents

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Abstract

ガス濃縮システムおよび方法の実施形態が、提供される。これらのシステムおよび方法は、本明細書に説明されるようにガスを濃縮するシステムおよび方法と関連付けられる種々のセンサを監視するためのハードウェアおよびソフトウェア構成要素の構成を備える。これらのハードウェアおよびソフトウェア構成要素はさらに、本システム全体を通してセンサから取得された情報を利用し、あるデータ分析タスクを実施するように構成される。分析を通して、本システムは、例えば、１つまたはそれを上回るシステム構成要素に関する故障までの時間を計算する、差し迫る構成要素故障をユーザに警告するためのアラームを発生させる、異なる環境条件において機能性を改良するためにシステム設定を修正する、エネルギーを節約するためにシステム動作を修正する、および／またはセンサフィードバックに基づいて、最適な設定構成を決定し得る。

Description

本願は、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｎｇ Ｇａｓ」と題され、２０２０年７月１６日に出願された米国仮特許出願第６３／０５２，８６９号（弁理士整理番号第１２８７３－０７０４１号）の優先権を主張する。
本願は、以下の特許出願、すなわち、全て２０２０年７月１６日に出願された、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｎｇ Ｇａｓ」と題された米国仮特許出願第６３／０５２，６９４号（弁理士整理番号第１２８７３－０７００４号）、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｎｇ Ｇａｓ」と題された米国仮特許出願第６３／０５２，７００号（弁理士整理番号第１２８７３－０７０３３号）、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｎｇ Ｇａｓ」と題された米国仮特許出願第６３／０５２，８６９号（弁理士整理番号第１２８７３－０７０４１号）、「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｎｇ Ｇａｓ」と題された米国仮特許出願第６３／０５２，５３３号（弁理士整理番号第１２８７３－０７０４３号）、および「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｍａｎａｇｉｎｇ Ｍｅｄｉｃａｌ Ｄｅｖｉｃｅｓ」と題された米国仮特許出願第６３／０５２，６４７号（弁理士整理番号第１２８７３－０７０４４号）を参照することによって組み込む。
種々の用途が、ガス状混合物の分離に関して存在する。例えば、大気空気からの窒素の分離は、高濃度の酸素源を提供することができる。これらの種々の用途は、医療患者および飛行人員のための高濃度の酸素の提供を含む。したがって、ある濃度の酸素を伴う呼吸ガス等の濃縮製品ガスを提供するために、ガス状混合物を分離するシステムを提供することが、望ましい。
例えば、いくつかの既存の製品ガスまたは酸素濃縮システムおよび方法が、Ｉｎｖａｃａｒｅ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（Ｅｌｙｒｉａ， Ｏｈｉｏ）に共同譲渡され、参照することによって本明細書に完全に組み込まれる、米国特許第４，４４９，９９０号、第５，９０６，６７２号、第５，９１７，１３５号、第５，９８８，１６５号、第７，２９４，１７０号、第７，４５５，７１７号、第７，７２２，７００号、第７，８７５，１０５号、第８，０６２，００３号、第８，０７０，８５３号、第８，６６８，７６７号、第９，１３２，３７７号、第９，２６６，０５３号、および第１０，０１０，６９６号に開示されている。
そのようなシステムは、定常、輸送可能、またはポータブルのいずれかであることが公知である。定常システムは、例えば、ユーザの寝室または居間等の１つの場所に留まることを意図している。輸送可能システムは、場所から場所に移動されることを意図しており、多くの場合、移動を促進するための車輪または他の機構を含む。ポータブルシステムは、例えば、肩ストラップまたは類似する付属品を介して等、ユーザとともに携行されることを意図している。
これらのシステムの１つまたはそれを上回る構成要素の故障は、システムが多くの事前通知を伴わずに修理または交換のいずれかを行われることを必要とする結果をもたらす。システムが、迅速に修理または交換されることができない場合、好適な代替物が、ユーザのために見出されなければならない。そのようなシステムは、種々のセンサを監視するように構成されるハードウェアおよびソフトウェアを有するが、本監視は、ガス濃縮プロセスおよび限定された診断と関連付けられている。したがって、限定ではないが、構成要素故障までの時間を含む、改良されたデータ／診断分析および制御能力を伴うシステムおよび方法を提供することが、所望される。
ガス濃縮システムおよび方法が、提供される。本システムおよび方法は、例えば、１つまたはそれを上回るシステム構成要素に関する故障までの時間を計算する、差し迫る構成要素故障をユーザに警告するためのアラームを発生させる、異なる環境条件において機能性を改良するためにシステム設定を修正する、エネルギーを節約するためにシステム動作を修正する、および／またはセンサフィードバックに基づいて、最適な設定構成を決定してもよい。構成要素特有アラームは、医療デバイスプロバイダレベルにおける診断に役立ち、点検および修理の効率を増加させ、構成要素が誤って交換される確率を低減させることによって費用を節約することができる。
一実施形態では、ガス濃縮システムの少なくとも１つの構成要素に関する故障までの時間を計算するためのシステムおよび方法が、提供される。本システムおよび方法は、動作圧力および／または酸素濃縮時間傾き線形回帰を使用し、故障までの推定時間を決定するステップを含む。他の実施形態では、本決定は、故障までの推定時間を更新またはリフレッシュするために、周期的に行われることができる。さらに、構成要素故障は、例えば、圧力および／または酸素の傾き傾向（正または負）および酸素純度の減衰／線形回帰によって識別されることができる。本識別に基づいて、警告、アラーム、および同等物が、問題のある構成要素に関してユーザおよび点検人員にアラートするために発生されることができる。
別の実施形態では、本システムおよび方法は、高度値に基づいて、ベースライン読取値を作成する。これは、少なくとも平均酸素値、平均圧力値、および高度値を含む、ガス濃縮システムの動作に関連する初期値を決定するステップを含む。一実施形態では、本システムおよび方法はさらに、所与の高度値に関する値のベースラインを確立するステップと、高度の変化が生じたかどうかを決定するステップとを含む。高度の変化が、決定される場合、本システムおよび方法は、測定された高度に関する値の第２のベースラインを確立する。いかなる高度の変化も、決定されない場合、本システムおよび方法は、ガス濃縮システムの動作に関連する値に基づいて、データの収集に進む。別の実施形態では、本システムおよび方法はさらに、データ分析閾値が満たされているかどうかを決定するステップと、該当する場合、分析を実施し、構成要素故障までの推定時間を計算するステップとを含む。
別の実施形態では、本システムおよび方法はさらに、保守時間窓を決定するステップと、保守時間窓の間にデータを収集するステップと、データ分析閾値が満たされているかどうかを決定するステップと、第２の分析を実施し、構成要素故障までの推定時間を計算するステップと、故障構成要素を診断するステップと、診断された故障構成要素に基づいて、アラートを発生させるステップとを含んでもよい。
したがって、ガス濃縮システムの１つまたはそれを上回る構成要素の故障までの時間または健全性を決定することが、本発明の目的である。
少なくとも１つの構成要素の故障までの時間または健全性分析に基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素故障アラームまたは警告を提供することが、別の目的である。
構成要素故障に先立って、１つまたはそれを上回る構成要素故障または健全性アラームまたは警告を提供することが、別の目的である。
本システムの少なくとも１つの構成要素の故障までの時間または健全性分析を実施し、その情報を使用し、点検が現在要求される、または近い将来に必要とされることをユーザに知らせる、ガスを濃縮するためのシステムおよび方法を提供することが、別の目的である。
本システムの少なくとも１つの構成要素の故障までの時間または健全性分析を実施し、その情報を使用し、１つまたはそれを上回る構成要素が現在または近い将来に点検または修理を要求することを点検または修理人員に知らせる、ガスを濃縮するためのシステムおよび方法を提供することが、別の目的である。
本システムの少なくとも１つの構成要素の故障までの時間または健全性分析を実施し、その情報を使用し、構成要素またはシステムの有用寿命を延ばすために本システムおよび方法の性能を修正する、ガスを濃縮するためのシステムおよび方法を提供することが、別の目的である。
これらおよび他の目的は、本明細書の上記および下記に提供される図面および説明から明白となるであろう。
本明細書に組み込まれ、その一部を成す付随の図面では、本発明の実施形態が、図示され、これは、上記に与えられる本発明の一般的説明および下記に与えられる詳細な説明とともに、本発明の原理を例示する役割を果たす。
図１は、ガス濃縮システムおよび方法の一実施形態を示す。
図２は、ガス濃縮システムおよび方法の空気圧ブロック図の一実施形態である。
図３は、例示的ガス濃縮システムおよび方法のコントローラの一実施形態である。
図４は、ガス濃縮システムの少なくとも１つの構成要素に関する故障までの時間を計算するための例示的方法の一実施例である。
図５は、ガス濃縮システムにおける１つまたはそれを上回る構成要素の故障を診断するための例示的方法の一実施例である。
図６Ａ－６Ｂは、ガス濃縮システムにおける１つまたはそれを上回る構成要素の故障、予測される故障、および／または健全性を診断するための方法および論理の種々の実施形態を図示する。 図６Ａ－６Ｂは、ガス濃縮システムにおける１つまたはそれを上回る構成要素の故障、予測される故障、および／または健全性を診断するための方法および論理の種々の実施形態を図示する。
図７は、酸素生成プロセスの偏移時間を修正するときの極端な環境条件（例えば、海抜１０，０００フィート）における酸素純度の例示的値を図示する、チャートである。
図８は、酸素濃縮システムに関する最適な流率設定を予測するための一例示的方法を図示する。
図９は、ガス濃縮システムにおける１つまたはそれを上回る構成要素の故障、予測される故障、および／または健全性を診断するための方法および論理の別の実施形態を図示する。
図１０は、ガス濃縮システムにおける１つまたはそれを上回る構成要素の故障、予測される故障、および／または健全性を診断するための方法および論理のまた別の実施形態を図示する。
図１１は、ガス濃縮システムにおける１つまたはそれを上回る構成要素の故障、予測される故障、および／または健全性を診断するための方法および論理のさらなる実施形態を図示する。
説明
本明細書に説明されるように、１つまたはそれを上回る構成要素が、接続される、継合される、添着される、結合される、取り付けられる、または別様に相互接続されるものとして説明される、または示されるとき、そのような相互接続は、構成要素の間として直接的であってもよい、または１つまたはそれを上回る中間構成要素の使用を通して等、間接的であってもよい。また、本明細書に説明されるように、部材、構成要素、または部分の言及は、単一の構造的部材、構成要素、要素、または部分に限定されるものとせず、構成要素、部材、要素、または部分の集合体を含むことができる。
本発明の実施形態は、例えば、例示的ガス濃縮システムの動作と関連付けられるセンサを監視する能力を提供し、本システム全体を通してセンサから取得された情報を利用し、あるデータ分析タスクを実施する。分析を通して、本システムは、例えば、１つまたはそれを上回るシステム構成要素に関する故障までの時間を計算する、差し迫る構成要素故障をユーザに警告するためのアラームを発生させる、異なる環境条件において機能性を改良するためにシステム設定を修正する、エネルギーを節約するためにシステム動作を修正する、および／またはセンサフィードバックに基づいて、最適な設定構成を決定してもよい。これらの実施例はそれぞれ、本明細書にさらに詳細に説明されるであろう。
実施例として、酸素濃縮器は、空気から酸素を生成するために、圧力スイング吸着法ＰＳＡ技術を利用する。プロセスは、圧力が高い状態から低い状態に（逆もまた同様である）推移することを可能にする、サイクルステップに基づく。圧力差は、酸素の発生および吸着剤の再生のための原動力である。いくつかのユニットは、全てのサイクルが同一の持続時間を要する、固定された偏移時間に基づいて動作する。ユニット寿命の開始時に、シーブは、新しく、床における圧力降下は、最小限である。他のユニットは、吸着時間の終了が製品タンクにおいて検出される不純物量によって決定される、破過条件下で動作する。それらのユニットでは、偏移時間は、ユニットの寿命にわたって緩慢に減少する。吸着剤性能は、その選択性、窒素容量、および拡散性に依存する。分子シーブ再生は、濃縮器寿命および生成される酸素量に不可欠である。吸収体は、水蒸気および二酸化炭素等の汚染物質によって、経時的に飽和状態になる。本飽和は、汚染物質が、ゼオライト構造における部位を占有し、窒素を閉じ込める容量を低減させる傾向があるため、材料容量を劣化させる。汚染の主要な結果は、不純物（窒素ガス）の破過である。シーブ材料性能の劣化は、生成される純酸素の量、したがって、患者に送達される酸素純度に直接影響を及ぼす。シーブ床健全性の劣化は、酸素純度の減少およびタンクを加圧する率の漸進的な増加を引き起こし得る。製品タンク圧力、酸素純度、および時間フィードバックは、シーブ床に関連する問題を監視することに役立つことができる。
シーブ床における吸着容量が、（水分、汚染物質、または摩滅からの摩耗に起因して）減少するにつれて、通常、シーブ床における各サイクルにおいて吸着され、閉じ込められる通常のＮ２の量は、減少し（より少ない床容量）、吸着されなかった過剰な窒素をシーブ床の酸素側から破過させるであろう。本破過は、製品タンク（リザーバまたはアキュムレータ）における不純物ガスの合計量を増加させ、したがって、製品タンクにおける圧力を増加させ、合計体積からのＯ２留分を減少させる。製品タンクから出る量は、通常、ポータブル酸素濃縮器における微量のためのコンサーバ弁タイミングまたは定常酸素濃縮器における流量計によって制御および固定される。圧力偏移機械では、各偏移の圧力は、制御され、したがって、変化する変数は、その標的圧力に到達する率である。シーブ床が摩耗するにつれて、偏移時間は、タンク内により多い体積の不純物を伴って標的圧力により早く到達することに起因して、減少するであろう。Ｏ２低下が他の故障ではなく、シーブ床摩耗に起因することを検出するために、製品タンクにおける（時間偏移デバイスにおける）圧力は、監視されることができる。Ｏ２の減少と組み合わせた圧力の漸進的増加は、シーブ床摩耗の場合にのみ存在する。圧力、Ｏ２変化、および時間の率は、シーブ床健全性監視のためのフィードバックとして使用されることができる。他の一意の構成要素故障（例えば、ポンプ、弁等）もまた、圧力および／または酸素センサ信号の分析を通して決定され、アラーム、警告、および故障までの時間の推定値を発生させることができる。
実施例として、構成要素故障、故障している構成要素、または故障までの時間と関連付けられる１つまたはそれを上回る構成要素特有アラームが、１つまたはそれを上回るセンサ信号を利用することによって決定されることができる。例えば、酸素および／または圧力センサが、シーブ床および／またはコンプレッサ故障を決定する、および／または故障までの時間を予測するために使用されることができる。圧力信号が、主要弁故障を決定する、および／または故障までの時間を予測するために使用されることができる。酸素製品タンクの内外への圧力波形が、低酸素純度レベルと組み合わせて、逆止弁故障を決定する、および／または故障までの時間を予測するために使用されることができる。圧力対時間傾きデータに適用される線形回帰分析が、動作圧力が許容可能な値を超えるであろうとき、システム（またはシーブ床）故障までの予測時間を決定することができる。同様に、酸素濃度対時間傾きデータに適用される線形回帰分析が、酸素濃度が許容可能な値を下回るであろうとき、システム（またはシーブ床）故障までの予測時間を決定することができる。酸素および圧力センサを含む、種々のセンサの電気出力信号（その不在および／または範囲外の信号を含む）が、センサ故障を決定する、および／または故障までの時間を予測するために使用されることができる。
一実施形態では、故障までの時間は、本システムおよび／または構成要素がもはや適正な出力または動作パラメータを提供しないであろう時間を予測するために、線形回帰分析を使用することによって決定される。例えば、システム圧力および／または酸素データ（例えば、高い、低い、経時的に減衰する、経時的に上昇する、前述の組み合わせ等）の線形回帰分析が、１つまたはそれを上回る構成要素の故障までの時間を識別および予測するために使用されることができる。これは、弁、モータ、ポンプ、シーブ床、およびセンサ等のシステム構成要素が、故障し始める、または故障すると、それぞれ、全体的システム挙動および機能に対する一意の効果または効果の組み合わせを引き起こし、線形回帰分析を通して故障している構成要素および故障までの予測時間の識別を可能にする。これらの一意の効果または効果の組み合わせは、下記により詳細に議論される。
図１に図示されるものは、構成要素故障分析および／またはアラームを含む、酸素システム１００の一実施形態である。本システムは、例えば、病院または患者の自宅における使用のため等、定常であってもよい。本システムはまた、例えば、患者が自宅から離れているときの患者による使用のため等、歩行性または可動性であり得る。本システムは、患者が、例えば、肩掛けストラップを通して、またはそれによって本システムが取っ手および車輪を含む配列を通して等、本システムを携行することを可能にする様式で構成されることができる。他の可動性構成もまた、含まれる。
酸素システム１００は、１つまたはそれを上回る区分にあり得る、筐体１０２を含む。筐体１０２は、例えば、室内空気の吸入および窒素および他のガスの排出等の種々のガスの吸入および排出のための複数の開口部を含む。酸素システム１００は、概して、大部分が酸素および窒素から成る室内空気を吸入し、酸素から窒素を分離する。酸素は、１つまたはそれを上回る内部または外部貯蔵または製品タンク内に貯蔵され、窒素は、室内空気に戻るように排出される。例えば、酸素ガスは、ポート１０４を通して、管類および鼻カニューレを通して患者に排出されてもよい。代替として、酸素ガスは、補助ポートを通して、Ｉｎｖａｃａｒｅ Ｃｏｒｐ．（Ｅｌｙｒｉａ， Ｏｈｉｏ， ＵＳＡ）によって製造されるＨＯＭＥＦＩＬＬ（登録商標）等の酸素ボンベ充填デバイスに排出されてもよい。
図２は、圧力スイング吸着法（ＰＳＡ）を使用するガス濃縮システム２００に関する例示的空気圧ブロック図の一実施形態を図示する。本システムは、複数のガス分離シーブ床２０６ａおよび２０６ｂと、複数の弁２０４ａ、２０４ｂ、２０４ｃ、および２０４ｄと、１つまたはそれを上回る製品タンク２０８ａ、２０８ｂと、コンサーバ弁／デバイス２１８とを含むことができる。本実施形態では、製品タンク２０８ａ、２０８ｂは、接続されて示され、したがって、それらは、１つの製品タンクとして作用するが、また、２つの製品タンクとして作用するように配列されてもよい。本システムはまた、コンプレッサ／ポンプ２０３と、１つまたはそれを上回るフィルタ２０１と、マフラ２０２とを含む。
シーブ床２０６ａおよび２０６ｂは、物理的分離媒体または材料を用いて充填される。分離材料は、１つまたはそれを上回る吸着可能成分を選択的に吸着させ、ガス状混合物の１つまたはそれを上回る非吸着可能成分を通過させる。概して、物理的分離材料は、均一なサイズおよび本質的に同一の分子寸法の細孔を伴う分子シーブである。これらの細孔は、分子形状、極性、飽和度、および同等物に従って、分子を選択的に吸着させる。一実施形態では、物理的分離媒体は、４～５ＡＮＧ．（オングストローム）の細孔を伴うアルミナシリケート組成物である。より具体的には、分子シーブは、５Ａ型ゼロライト等のアルミナシリケートのナトリウムまたはカルシウム形態である。代替として、アルミナシリケートは、より高いシリコン対アルミニウム比、より大きい細孔、および極性分子に対する親和性、例えば、１３ｘ型ゼオライトを有してもよい。ゼオライトは、窒素、一酸化炭素、二酸化炭素、水蒸気、および空気の他の有意な成分を吸着させる。他のタイプの分離媒体もまた、使用されてもよい。また、２つを上回るシーブ床が、使用されることができる。他の実施形態では、シーブ床２０６ａおよび２０６ｂは、米国特許第８，６６８，７６７号（本特徴および他の特徴に関して参照することによって完全に本明細書に組み込まれる）に説明されるように、１つまたはそれを上回る製品タンク２０８ａおよび２０８ｂと構造的に統合されることができる。
動作時、図２の実線によって示されるように、分離床２０６ａの例示的充填サイクルの間、ポンプ／コンプレッサ２０３は、室内空気を、フィルタ２０１を通して、弁２０４ｄおよび分離床２０６ａに引き込み、これは、その出力において、弁２１０ａを通して製品タンク２０８ａ、２０８ｂの中に酸素を生成する。ポンプ／コンプレッサ２０３は、充填段階の間に１平方インチあたり最大約３２ポンドの空気をシーブ床に供給する。他の作業圧力範囲は、１平方インチあたり約１５～３４ポンドを含む。弁２１０ａおよび２１０ｂは、逆止弁または一方向流動のみを可能にする任意の他の同様に機能する弁であってもよい。
分離床２０６ａが、充填サイクルを受けている間、分離床２０６ｂは、以前の充填サイクルからのいずれの窒素ガスも排出するために、パージサイクルを受けてもよい。パージサイクルの間、以前に加圧された分離床２０６ｂは、弁２０４ａを通して、かつマフラ２０２を通して大気中に窒素ガスを排出する。分離床２０６ｂは、その以前の充填サイクルから加圧されている。パージサイクルの間、分離床２０６ａまたは製品タンク２０８ａ、２０８ｂからのある量の酸素が、図２に破線で示される、随意のブリード弁２１２および固定されたオリフィス２１４によって制御されるように、分離床２０６ｂを酸素を用いて事前装填または事前充填するために、分離床２０６ｂの中に給送されることができる。
図２の破線によって示されるように、いったん分離床２０６ａが充填される、および／または分離床２０６ａがパージされると、制御システム２２０は、分離床２０６ｂが充填サイクルに入る一方、分離床２０６ａがパージサイクルに入るように、弁２０４ａ、２０４ｂ、２０４ｃ、および２０４ｄを切り替える。本状態では、ポンプ２０３は、室内空気を分離床２０６ｂの中に指向し、これは、その出力において、弁２１０ｂを通して製品タンク２０８ａ、２０８ｂの中に酸素を生成する。分離床２０６ａは、パージサイクルを受け、それによって、これは、窒素および他のガスを弁２０４ｃおよびマフラ２０２から外に、大気または室内に排出する。パージサイクルの間、分離床２０６ｂまたは製品タンク２０８ａ、２０８ｂからのある量の酸素が、ここでは以前のサイクルと比較して反対方向に流動する酸素を用いて分離床２０６ａを事前装填または事前充填するために、分離床２０６ａの中に給送されることができる。図示されるシステムはまた、例示的圧力均等化弁２１６を含み、これは、パージ／充填サイクル変更に先立って、２つの分離床内の圧力を均等化する。
圧力均等化弁２１６は、その充填サイクルの終わりに近い分離床（例えば、２０６ａ）およびそのパージサイクルの終わりに近い分離床（例えば、２０６ｂ）の出力の間で圧力を均等化することによって、酸素のより効率的な発生を可能にすることができる。例えば、圧力均等化弁２１６は、各パージ／充填サイクルの終わりに近い分離床２０６ａおよび分離床２０６ｂの出力の間で圧力を均等化するようにアクティブ化されてもよい。米国特許第４，４４９，９９０号および第５，９０６，６７２号（参照することによって本明細書に完全に組み込まれる）はさらに、圧力均等化弁の動作を説明している。このように、各分離床２０６ａ、２０６ｂは、制御システム２２０によって制御されるように交互する充填およびパージサイクルを周期的に受け、それによって、酸素を発生させる。
図２に示されるように、随意のコンサーバ弁／デバイス２１８が、ユーザ２２２への製品ガスの送達を制御するために使用されてもよい。コンサーバ弁２１８は、製品タンク２０８ａ、２０８ｂから濃縮製品ガスを提供することまたは室内空気に通気することの間で切り替えてもよい。例えば、コンサーバ弁２１８は、制御システム２２０によって決定される量および時間において濃縮酸素製品ガスの種々の連続的またはパルス化流動を選択的に提供するために使用されてもよい。本時間は、典型的には、ユーザによる吸息を感知することに基づき、典型的には、ユーザの鼻または口に近接する圧力の低下または（流動の増加）を感知することによって決定される。
本実施形態では、制御システム２２０は、例えば、圧力源２０３および弁２０４ａ、２０４ｂ、２０４ｃ、２０４ｄ、２１６、および２１２のアクティブ化、レベル、および相対的タイミングを制御することによって、濃縮製品ガスの生成および送達を最適化するために、種々の制御プロセスを利用してもよい。これは、１つまたはそれを上回る圧力センサ２２４および／または酸素濃度センサ２２６の使用によって遂行される。一実施形態では、圧力および酸素センサ２２４および２２６は、製品タンク２０８Ａおよび２０８（ｂ）に進入する圧力および酸素濃度を監視する。他の実施形態では、時間指定サイクルの使用が、採用されることができ、サイクル時間は、工場において設定される。さらなる実施形態では、サイクル時間は、流動設定および／または感知された患者流動要求から決定されることができる。またさらなる実施形態では、サイクル時間は、酸素濃縮器がオンにされる、または電源オンにされるときの始動診断手順の間に決定されることができる。
図２は、圧力スイング吸着法（ＰＳＡ）サイクルを図示するが、真空スイング吸着法（ＶＳＡ）、真空－圧力スイング吸着法（ＶＰＳＡ）、または他の類似するモードを含む、他のガス濃縮サイクルもまた、使用されてもよい。特定のガス濃縮モードは、それらがユーザへの酸素等の濃縮ガスを生成することが可能である限り、本明細書に説明される本発明の実施形態にとって重要ではない。上記の動作モードの実施例が、例えば、米国特許第９，２６６，０５３号および第９，１２０，０５０号（参照することによって完全に組み込まれている）に開示されている。
システム構成要素のうちの多くの機械的性質に起因して、構成要素摩耗および故障が、生じ得る。しかしながら、故障までの時間を決定し、どの構成要素が故障したかを診断することは、時間がかかり、非効率的である。本発明の実施形態は、酸素純度および／または動作圧力を変化させ得る因子および構成要素故障を分析する。一実施形態では、本システムおよび方法は、圧力および／または酸素センサデータを分析し、シーブ床摩耗を決定し、故障までの時間を予測する。一実施例では、経時的な酸素純度の減少と組み合わせた分離またはシーブ床の動作圧力の漸進的増加は、シーブ床摩耗と関連付けられる明確な故障モードである。他の実施例では、動作圧力が、圧力対時間傾きデータに対する線形回帰分析を使用し、これが閾値（例えば、３４ＰＳＩまたはある他の値）を超えて増加するであろうときを決定することによって、システムまたはシーブ床故障までの予測時間を決定するために、単独で使用されることができる。同様に、酸素濃度／純度が、酸素純度対時間傾きデータに対する線形回帰分析を使用し、これが閾値（例えば、８５％またはある他の値）を下回って減少するであろうときを決定することによって、システムまたはシーブ床故障までの予測時間を決定するために、単独で使用されることができる。また他の実施例では、圧力および酸素線形回帰の両方が、別個に決定されることができ、故障までの予測時間は、２つの決定（例えば、低い酸素閾値に到達する時間または高い圧力閾値に到達する時間）のうちのより早いものであるように設定されることができ、これは、次いで、シーブ床が交換またはすぐに交換される必要があるという警告をトリガするであろう。
他の明確な構成要素故障もまた、識別されることができる。これらは、空気側（主要）弁（例えば、２０４ａ、２０４ｂ、２０４ｃ、および／または２０４ｄ）が閉鎖または開放されたまま動かなくなることを含む。これらの故障は、シーブ床の入力（または出力）に対する即時の圧力変化（すなわち、漸進的ではない）とともに、酸素純度を低下させる（例えば、８５％を下回る、７３％を下回る等）。空気側（主要）弁漏出が、シーブ床から出る低酸素純度（例えば、８５％を下回る、７３％を下回る等）およびより低い（範囲外）シーブ床動作圧力によって明確に識別されることができる。逆止弁漏出が、低酸素純度（例えば、８５％を下回る、７３％を下回る等）および製品タンク圧力の「ｖ」形減少によって明確に識別されることができる。管類漏出が、低酸素純度（例えば、８５％を下回る、７３％を下回る等）および低い（例えば、範囲外）システム圧力によって識別されることができる。コンプレッサ摩耗が、低酸素純度（例えば、８５％を下回る、７３％を下回る等）および低い入力および出力（例えば、範囲外）シーブ床圧力によって明確に識別されることができる。流動に対する障害／制限が、同一のままである、またはより高くなる、即時の高いシステム圧力（例えば、範囲外）および酸素純度を引き起こす。流動出力設定変化が、圧力および酸素純度によって識別されることができ、すなわち、流動設定の増加は、圧力（例えば、システムまたは製品タンク）を下げさせ、酸素純度をわずかに下げさせ、流動設定の減少は、圧力（例えば、システムまたは製品タンク）を上げさせ、酸素純度を上げさせる。これらおよび他の感知されたパラメータが、構成要素故障および／または故障までの時間を診断するために使用されることができる。
図３は、構成要素故障論理を有する、制御システム２２０の一実施形態の詳細図を図示する。例示的ガス濃縮システムを具体的に参照して本明細書に説明されるが、制御システム２２０が、付加的システムとの併用のために容易に適合され得ることを理解されたい。ある実施形態では、制御システム２２０は、１つまたはそれを上回るセンサ、例えば、圧力センサ２２４、酸素センサ２２６、および／または高度センサ３１２に動作的に接続される、および／またはそれとデータ通信してもよい。例えば、流動および／または温度センサを含む、他のセンサもまた、使用されてもよい。圧力センサ２２４は、例示的ガス濃縮システム（例えば、ガス濃縮システム２００）の種々の構成要素と関連付けられてもよく、リアルタイムまたはほぼリルタイムで圧力を測定するように構成される。ある実施形態では、圧力センサ２２４は、複数の構成要素からの圧力データを監視および収集するように構成される、個々のセンサを備えてもよい。同様に、酸素センサ２２４は、例示的ガス濃縮システム（例えば、ガス濃縮システム２００）の種々の構成要素と関連付けられてもよく、リアルタイムまたはほぼリルタイムで酸素値を測定するように構成される。ある実施形態では、酸素センサ２２６は、複数の構成要素からの圧力データを監視および収集するように構成される、個々のセンサを備えてもよい。高度センサ３１２は、ガス濃縮システムの物理的高度を測定するように構成される、高度計、気圧センサ、または同等物を備えてもよい。付加的センサが、制御システム２２０に動作的に接続される、および／またはそれとデータ通信し得ることを理解されたい。いくつかの実施形態では、制御システム２２０は、圧力源２０３、およびいくつかの実施形態では、弁２０４ａ、２０４ｂ、２０４ｃ、２０４ｄ、２１６、および２１２（図２参照）のアクティブ化、レベル、および相対的タイミングを制御することによって、濃縮製品ガスの生成および送達を最適化する制御スキームを実装するように構成される。制御システム２２０は、加えて、ユーザ設定モジュール３１４に動作的に接続される、および／またはそれとデータ通信してもよい。ユーザ設定モジュール３１４は、種々のユーザ設定を制御システム２２０に通信するように構成される。いくつかの実施形態では、ユーザ設定モジュール３１４は、例えば、コンピュータ、タブレット、スマートフォン、または同等物等のユーザ入力デバイスからユーザ入力を受信してもよい。他の実施形態では、ユーザ設定モジュール３１４は、例示的ガス濃縮システム（例えば、ガス濃縮システム２００）と関連付けられる制御パネルまたは同等物を介してユーザ入力を受信してもよい。いくつかの実施形態では、初期設定は、メモリ、例えば、メモリ３０６内に記憶され得る「デフォルト」設定として製造業者によって設定されてもよい。
制御システム２２０はまた、種々の入力／出力デバイス３１６と通信する。入力および出力デバイスは、酸素濃縮器の筐体上のプッシュボタン、無線デバイス（例えば、タブレット、スマートフォン、ラップトップ、遠隔サーバ、ＲＦＩＤタグ、リーダ、ライタ等）、１つまたはそれを上回る通信ポート（例えば、シリアルバスポート（例えば、ＵＳＢ等）、メモリカードスロット（例えば、ＳＤ等）等）を通して接続されるデバイス、発光デバイス（例えば、ランプ、ＬＥＤ等）、オーディオ出力のためのスピーカ、オーディオ入力のためのマイクロホン、カメラ等を含む。
一実施形態では、圧力センサは、シーブ床２０６ａ、２０６ｂの入力および／または出力と関連付けられる。圧力センサはさらに、１つまたはそれを上回る製品タンク２０８ａ、２０８ｂの入力および／または出力と関連付けられることができる。同様に、酸素センサは、１つまたはそれを上回る製品タンク２０８ａ、２０８ｂの入力および／または出力と関連付けられることができる。酸素センサはまた、１つまたはそれを上回るシーブ床２０６ａ、２０６ｂの出力と関連付けられることができる。他の構成要素もまた、圧力および／または酸素センサを同様にそれらと関連付けられることができる。
制御システム２２０は、構成要素故障分析のための少なくとも論理３０４と、メモリ３０６とを備える。論理３０４はさらに、例えば、回帰分析等の計算および他のデータ分析を実施するように動作可能な１つまたはそれを上回るプロセッサまたは同等物を備えてもよい。付加的タイプのデータ分析、例えば、線形回帰（例えば、Ｙ＝ｂｘ＋ａ）、指数近似曲線（例えば、Ｙ＝ａｅｂｘ）、対数近似曲線（例えば、Ｙ＝ａ×ｌｎ（ｘ）＋ｂ）、多項式近似曲線（例えば、Ｙ＝ｂ６ｘ６＋…＋ｂ１ｘ＋ａ）、べき乗近似曲線等が、論理３０４を介して使用する制御システム２２０によって実施され得ることを理解されたい。ある実施形態では、複数のデータ分析が、組み合わせて使用されてもよく、例えば、線形回帰が、多項式モデルの小区分に関して実施されてもよい。いくつかの実施形態では、制御システム２２０は、ガス濃縮システムと関連付けられるセンサ、例えば、圧力センサ２２４、酸素センサ２２６、および／または高度センサ３１２から受信されたデータの分析を実施するために、論理３０４を利用してもよい。そのようなセンサから受信されたデータの分析を通して、制御システム２２０は、完全な故障の前に故障している構成要素を識別および診断し、より良好な診断保守および修理、より効率的な点検および修理、および構成要素を誤って交換することに関連する費用節約（例えば、標的化された修理）を可能にし得る。
図４－６は、コントローラ２２０によって実施可能なそのようなデータ分析方法に関する論理の種々の実施例を図示する。図示される方法および関連付けられるステップが、異なる順序で実施される、図示されるステップが省略される、付加的ステップが追加される、または再順序付けされる、組み合わせられる、省略される、または付加的ステップの組み合わせを伴い得ることを理解されたい。
図４では、ガス濃縮システムの少なくとも１つの構成要素に関する故障までの時間を計算するための方法４００の一実施形態が、示される。方法４００は、４０２において開始され、初期値が、決定される。初期値は、１つまたはそれを上回る酸素センサ（例えば、酸素センサ２２６）によって測定されるような酸素レベル、１つまたはそれを上回る圧力センサ（例えば、圧力センサ２２４）によって測定されるような圧力レベル、および／または高度センサ（例えば、高度センサ３１２）によって測定されるような高度を備えてもよい。初期値が、具体的時間（例えば、ガス濃縮システムが動作できる状態になってから３０秒後）に決定され得る、または代替では、初期値が、ガス濃縮システムが動作できる状態になった後に得られたいくつかの測定値の平均を備え得ることを理解されたい。いくつかの実施形態では、ブロック４０２は、加えて、ウォームアップ後の始動チェック、例えば、これが所定の準備閾値（例えば、８５％）に到達した後ではなく、これが増加し終わった後の酸素の定常状態を決定するステップを含む。定常状態動作へのウォームアップまたは始動として数サイクルを要求することは、本システムにとって珍しくない。
ブロック４０４において、値のベースラインが、ガス濃縮システムの高度に基づいて確立される。本値のベースラインは、本システム全体を通した１つまたはそれを上回る場所（例えば、シーブ床、製品タンク、弁、コンプレッサ等）における酸素および圧力レベルを備えてもよい。高度は、測定された高度に基づいて決定されてもよい、またはいくつかの実施形態では、ユーザ設定（例えば、「高高度」または低または「海抜」等の高度区域）に基づいて決定されてもよい。一実施例では、例示的ガス濃縮システムは、６つの高度区域、すなわち、海抜、４，０００フィート、６，０００フィート、８，０００フィート、１０，０００フィート、１３，０００フィートを有し、それぞれ、±５００フィート範囲を伴うことができる。各範囲は、種々の流動設定、すなわち、１、２、３、４、または５ＬＰＭを伴う複数の組み合わせを有することができる。これらの設定では、最大３０個の状態が、存在することができる。状態毎に、あるデータ点が、減衰方程式を推定するために収集される。高度区域は、必要に応じて圧力を増加させるためのフィードバックとして使用されることができる（例えば、充填／パージ偏移時間が短くなるときのより低い流動設定において、高高度区域フィードバックが、時間、したがって、タンク内の圧力を増加させ、弁が最小動作限界を下回って動かなくなることを回避するために使用されることができる）。いったん値のベースラインが、所与の高度において決定されると、ベースラインは、（例えば、メモリ３０６内に）記憶され、方法４００は、ブロック４０６に進む。ブロック４０６において、高度の変化が存在しているかどうかが、決定される。高度の変化が、存在している場合、方法４００は、ブロック４０４に戻り、新しい高度に基づいて、新しいベースラインを確立する。高度の変化が、測定され得る、または高度と関連付けられるユーザ設定の変化（例えば、高度区域設定の変化）を備え得ることを理解されたい。いくつかの実施形態では、高度は、所定の増分の間に（例えば、２４時間毎に）測定される。ある実施形態では、高度の変化は、高度の種々の閾値に従って、例えば、所定の高度区域に従って測定されてもよい。そのような実施形態では、高度の変化は、測定された高度が、具体的高度区域を定義する高度の範囲を変化させる場合にのみ決定されるであろう。いくつかの実施形態では、高度変化は、所与の区域（例えば、±５００フィート）に関するヒステリシスおよび許容範囲を考慮してもよい。
いかなる高度の変化も、ブロック４０６において決定されない場合、本方法は、ブロック４０８に進む。ブロック４０８において、データ、例えば、付加的酸素および圧力値が、収集され、（例えば、メモリ３０６内に）記憶される。酸素および圧力値が、個々に、または組み合わせて、ガス濃縮システムの構成要素に関して収集され得ることを理解されたい。例えば、データは、個々の値に関して、および／または経時的に、および／またはある時間間隔において弁の集合に関して収集されてもよい。いくつかの実施形態では、データ値は、所定のサンプル時間（例えば、１時間毎）に従って捕捉および記憶される。いくつかの実施形態では、サンプル時間は、動作条件および／または測定値に基づいて、コントローラ２２０によって修正されてもよい。例えば、測定された酸素値が、閾値を下回る場合、サンプル時間は、測定値の変化をより注意深く監視するように増加されてもよい。一例示的実施形態では、測定された酸素値が、８９％を下回る場合、サンプル時間は、１時間毎の代わりに、１０分毎にサンプルを収集するために増加されてもよい。付加的サンプル間隔および閾値が、想定され、上記が、実施例としてのみもたらされることを理解されたい。
ブロック４１０において、データ分析閾値が満たされているかどうかが、決定される。データ分析に関する閾値は、動作条件、工場設定、および／またはユーザ設定に従って変動し得る。付加的サンプルサイズが、より精密な分析をもたらすことを理解されたい。閾値が、満たされていない場合、本方法は、ステップ４０８に戻り、付加的データ点を収集する。いったん十分な数のデータ点が、収集されると、本方法は、ブロック４１２に進む。
ブロック４１２において、データ点の分析が、制御システム２２０によって（例えば、論理３０４を介して）実施され、故障までの時間が、計算される。データ分析の種々の方法が、本明細書に想定される。いくつかの実施形態では、分析は、線形回帰関数を実施するステップ（例えば、時間の関数として酸素および圧力の傾きおよび切片を計算するステップ）を含む。酸素値（Ｏ２）に関する例示的線形回帰分析が、式１に表される。
圧力値（圧力）に関する例示的線形回帰分析が、式２に表される。
上記の線形回帰計算から、故障までの時間値を決定することが、可能である。故障までの時間は、ガス濃縮システムの１つまたはそれを上回る構成要素が故障するまでの時間の数として表されてもよい。ある実施形態では、線形回帰計算は、個々に、または組み合わせて、ガス濃縮システムの構成要素に関して実施されることができる。いくつかの実施形態では、線形回帰計算は、更新されたデータが収集される際、例えば、データ分析のために十分ないくつかのデータ点が収集された後（例えば、２０個の新しいデータ点毎）、複数回計算されてもよい。各線形回帰計算は、メモリ（例えば、メモリ３０６）内に記憶されてもよい。記憶された回帰計算は、ガス濃縮システムの１つまたはそれを上回る構成要素に関連する問題についての結論を導く、および／またはそれを診断するために、比較される、または同様に分析されてもよい。ガス濃縮システムのある構成要素が、ガス濃縮システムの準最適な動作につながり得る構成要素の劣化または故障を示す、ある特性（例えば、異常な酸素または圧力値）を呈し得ることを理解されたい。ある実施形態では、故障までの時間が、単一の構成要素に関して計算される。他の実施形態では、故障までの時間が、複数の構成要素に関して計算される。ある他の実施形態では、故障までの時間が、データが収集される全ての構成要素に関して計算される。データのさらなる分析を通して、ガス濃縮システムの具体的構成要素の故障を診断することが、可能である。
図５は、ガス濃縮システムにおける１つまたはそれを上回る構成要素の故障を診断するための例示的方法５００を図示する。方法５００が、ブロック５０２において開始され、方法４００が、実施される。本明細書に説明されるように、方法４００は、分析を実施し、ガス濃縮システムの少なくとも１つの構成要素に関する故障までの時間を計算することで終わる。ブロック５０４において、保守時間窓が、決定される。保守時間窓を決定するステップは、計算された故障までの時間の前の時間窓を計算するステップを含む。本保守時間窓は、潜在的に、チェックされないままである（例えば、故障までの予測時間の前の３０日または７２０時間窓）場合、最終的に構成要素の故障につながるであろう問題の軽減を可能にし得る。ある実施形態では、保守時間窓は、「移動時間」において計算され、時間窓が、更新されたデータまたは故障までの時間に応じて変化し得ることを意味する。
ブロック５０６において、データが、保守時間窓の間に収集される。ブロック５０６において収集されるデータは、酸素および／または圧力データを備えてもよい。ブロック５０８において、データ分析閾値が満たされているかどうかが、決定される。いくつかの実施形態では、データ分析閾値は、保守時間窓の開始時に得られる単一の測定値のみを要求してもよい。いったん十分な量のデータが収集されると、本方法は、ブロック５１０に進む。ブロック５１０において、データ分析が、実施され、更新された故障までの時間が、計算される。ある実施形態では、ブロック５１０は、ガス濃縮システムの１つまたはそれを上回る構成要素に関する酸素および／または圧力データに関する線形回帰を計算するステップを含む（例えば、上記の式１および２参照）。ブロック５１２において、本方法は、故障構成要素を診断する。
収集されたデータの分析および線形回帰計算に基づいて、故障構成要素を識別し、該構成要素に伴う問題を診断することが、可能である。例えば、保守時間窓の開始時に計算された圧力データの線形回帰が、負の傾きをもたらす場合、酸素読取値の減衰は、コンプレッサまたはフィルタ故障に関連付けられることができる。代替として、保守時間窓の開始時の圧力データの線形回帰が、正の傾きをもたらす場合、酸素読取値の減衰は、シーブ床故障を示す。別の実施例として、保守時間窓の終了時に計算された圧力データの線形回帰が、負の傾きをもたらす場合、酸素読取値の減衰は、コンプレッサまたはフィルタ故障に関連付けられることができる。代替では、保守時間窓の終了時に計算された圧力データの線形回帰が、正の傾きをもたらす場合、酸素読取値の減衰は、シーブ床故障に関連付けられることができる。
多くの付加的診断が、本明細書で想定される。例えば、酸素純度の測定された低下および即時の圧力変化は、空気側弁故障（例えば、開放／閉鎖されたまま動かない）を示すことができる。同様に、低酸素純度が、シーブ床の片側上のより低い圧力に付随する場合、これは、空気側弁のうちの１つが漏出していることを示すことができる。低酸素純度が、製品タンク圧力が「Ｖ」形減少を被ることとともに観察されるとき、これは、逆止弁漏出を示す。低酸素純度が、低圧力とともに観察されるとき、これは、管漏出を示すことができる。低酸素および低圧力が、シーブ床の両側上で観察されるとき、これは、コンプレッサ故障を示す。即時の圧力増加が、酸素純度が同一のままである、または増加する間に観察されるとき、これは、流動に対する障害（例えば、制限）を示す。圧力が、酸素純度とともに直ちに増加するとき、これは、流動設定変化を示す。観察された圧力が、経時的な酸素の減少と組み合わせた漸進的な増加を被るとき、これは、シーブ床故障を示す。上記の実施例が、例証目的のみのためにもたらされ、本実施形態の範囲への限定ではないことを理解されたい。
いくつかの実施形態では、構成要素故障は、電気信号から観察されたデータを使用して診断されてもよい。例えば、各構成要素の駆動部上の電圧信号の低下が、弁内のコイルが不良であるかどうかを評価するために使用されることができる。同様に、電圧の低下が、構成要素が印刷回路基板（ＰＣＢ）において弛んだ、または切断されたワイヤを有することを示してもよい。
ブロック５１２が、構成要素故障の診断をさらに支援するために、付加的データ分析（例えば、最後の保守以降の時間、構成要素製造日等）を備え得ることを理解されたい。
診断が行われた後、本方法は、ブロック５１４に進む。ステップ５１４において、アラートまたは警告が、診断に基づいて発生される。いくつかの実施形態では、アラートは、例えば、識別された構成要素、最新の計算された故障までの時間、具体的故障（エラーコードまたはメッセージを表示するステップを含み得る）、故障の重大度等の診断に関連する情報を備える。アラートは、ガス濃縮システムと関連付けられるある活動をトリガしてもよい。例えば、アラートは、ユーザに検出された故障をアラートするために、チャイム、ブザー、または類似する音を引き起こしてもよい。ある実施形態では、アラートは、ガス濃縮システムと関連付けられるディスプレイ上に表示される。いくつかの実施形態では、故障アラートが、ユーザのスマートフォンに送信されるべき通知をトリガしてもよい。同様に、通知はまた、ガス濃縮システムの点検および保守に関与するプロバイダに送信されてもよい。ある実施形態では、アラート情報は、プロバイダまたは製造業者による記憶および分析のために、インターネット接続または同等物を介してサーバに伝送されてもよい。アラート情報の分析は、異なる環境におけるガス濃縮システムの動作に関連する有益な情報を提供することができる。
図６Ａは、ガス濃縮システムにおける１つまたはそれを上回る構成要素の故障を診断するための別の例示的方法６００を図示する。方法６００が、ブロック６０２において開始され、方法４００が、実施される。本明細書に説明されるように、方法４００は、分析を実施し、ガス濃縮システムの少なくとも１つの構成要素に関する故障までの時間を計算することで終わる。ブロック６０４において、保守時間窓が、決定される。保守時間窓を決定するステップは、計算された故障までの時間の前の時間窓を計算するステップを含み、これは、潜在的に、チェックされないままである（例えば、故障までの３０日または７２０時間）場合、最終的に構成要素の故障につながるであろう問題の軽減を可能にし得る。ある実施形態では、保守時間窓は、「移動時間」において計算され、時間窓が、更新されたデータに応じて変化し得ることを意味する。
ブロック６０６において、データが、保守時間窓の間に収集される。ブロック６０６において収集されるデータは、酸素および／または圧力データを備えてもよい。ブロック６０８において、データ分析閾値が満たされているかどうかが、決定される。いくつかの実施形態では、データ分析閾値は、保守時間窓の開始時に得られる単一の測定値のみを要求してもよい。いったん十分な量のデータが収集されると、本方法は、ブロック６１０に進む。ブロック６１０において、データ分析が、実施され、更新された故障までの時間が、計算される。ある実施形態では、ブロック６１０は、ガス濃縮システムの１つまたはそれを上回る構成要素に関する酸素および／または圧力データに関する線形回帰を計算するステップを含む。ブロック６１２において、本方法は、故障構成要素を診断する。診断に基づいて、本方法は、ブロック６１４に進んでもよく、軽減活動が、実施される。軽減活動は、ガス濃縮システムの１つまたはそれを上回る構成要素に伴う問題を潜在的に解決するために従事する任意の活動を備えてもよい。例えば、高高度は、全体的作業圧力が減少するため、より低い酸素純度の原因となり得る。これらの条件が、存在し、関連する故障が、検出および／または診断される場合、酸素濃縮システムは（コントローラ２２０を介して）、弁偏移時間を修正し、それによって、環境条件を前提として、酸素純度生成を最適化することができる。圧力均等化時間および偏移時間を調節することは、極端な環境条件（例えば、高高度）、シーブ床の摩耗および／または故障の結果としての高圧力増加、コンプレッサの摩耗および／または故障の結果としての低圧力、および／または一般に低い酸素において酸素純度を増加させるために行われることができる。これらの状況毎に、圧力は、弁タイミングを変更することによって、維持され、高度とともに主要フィードバックとして使用されることができる。例えば、偏移時間／圧力均等化時間の増加は、システムおよび／または構成要素圧力を増加させることができる一方、偏移時間／圧力均等化時間の減少は、システムおよび／または構成要素圧力を減少させることができる。図７は、偏移時間を修正するときの極端な環境条件（例えば、海抜１０，０００フィート）における酸素純度の例示的値を図示する。
図６Ｂは、シーブ床および／またはコンプレッサの健全性を分析するための論理の一実施形態６２０を図示する。本実施形態は、前述で説明されるような回帰分析を使用し、故障までの予測時間を決定し、移動傾き分析を使用し、故障している、またはすぐに故障することが予測される構成要素（例えば、シーブ床および／またはコンプレッサ）を識別する。論理は、ブロック６２２および６４４において開始され、酸素および圧力センサデータが、ウォームアップまたは通常のシステム動作の間に収集される。ブロック６２４および６４８において、前述で説明されるような線形回帰分析が、データの各セットに対して実施される。ブロック６２６において、論理は、酸素純度レベルが、回帰分析に従って、８３％純度（例えば、濃度）になる、またはそれを下回るであろうときを決定することによって、故障までの予測時間（例えば、時間単位）を計算する。ブロック６３８において、論理は、故障までの予測時間に先行する３０日移動窓を計算する。窓は、一実施形態では、論理が、本システムの使用によってブロック６２４および６４８において線形回帰を繰り返し計算および更新するため、移動している。３０日窓は、本システムが構成要素故障を受ける前に点検がスケジューリングされることを可能にするために、予測される故障時間に先立って事前通知を確立する。ブロック６３０において、論理は、３０日窓の開始時に、圧力傾向（例えば、ブロック６４８における圧力線形回帰分析の移動する傾き）をチェックする。正の圧力傾き傾向が、ブロック６３２において示される（例えば、圧力が経時的に増加している）場合、論理は、ブロック６３４および６３６に進み、酸素純度の減衰は、シーブ床の健全性と関連付けられ、アラームが、提供される。負の圧力傾き傾向が、ブロック６３８において示される（例えば、圧力が経時的に減少している）場合、論理は、ブロック６４０および６４２に進み、酸素純度の減衰は、コンプレッサ（および／または入口フィルタ）の健全性と関連付けられ、アラームが、提供される。
ブロック６５０において、論理は、再び、３０日窓の終了時に、圧力傾向（例えば、ブロック６４８における圧力線形回帰分析の移動する傾き）をチェックする。正の圧力傾き傾向が、ブロック６５２において示される（例えば、圧力が経時的に増加している）場合、論理は、ブロック６５４および６５６に進み、酸素純度の減衰は、シーブ床の健全性と関連付けられ、アラームが、提供される。負の圧力傾き傾向が、ブロック６５８において示される（例えば、圧力が経時的に減少している）場合、論理は、ブロック６６０および６６２に進み、酸素純度の減衰は、コンプレッサ（および／または入口フィルタ）の健全性と関連付けられ、アラームが、提供される。本実施形態は、３０日窓の開始および終了時にシステム健全性をチェックすることを例証するが、任意の適切な間隔が、使用されることができ、任意の回数の健全性チェックが、実施されることができる。このように、ユーザおよび／またはプロバイダは、どのシステム構成要素が故障することが予測される、または故障しているかの具体的な事前警告を与えられる。
図９は、シーブ床等のシステム構成要素の健全性および／または故障までの予測時間を分析するための方法および論理９００の別の実施形態を図示する。方法および論理９００は、酸素データの使用を伴わずに（但し、図６Ｂのもの等の他の実施形態では、酸素データもまた、それと併用されることができる）、圧力／時間傾き線形回帰に基づいて、シーブ床の故障までの時間を決定する。監視される圧力データは、シーブ床の退出口および／または製品タンクへの進入口における圧力を監視する、圧力センサ２２４から取得されることができる。他の圧力監視場所も、同様に使用されることができる。方法および論理９００は、線形回帰（式２のもの等）を使用し、その時点で本システムが過剰なシーブ床圧力に起因して停止し、故障するであろう、シーブ床圧力が３４ＰＳＩの高閾値に到達するであろうとき（例えば、時間単位）を決定する。過剰なシーブ床圧力は、シーブ床が、任意の数の因子（例えば、発塵、劣化、水分、汚染等）に起因して故障していることを示す。アラームが、好ましくは、点検が要求されることを警告するために、予測される故障時間の前に発生される。
方法および論理９００は、図６Ｂに関連して前述で説明されたブロック６４４において開始され、それによって、シーブ床と関連付けられる圧力センサデータが、種々の時間／間隔において収集される。ブロック６４８において、圧力／時間データが、図６Ｂに関連して前述で説明されるように、式２に基づいて、圧力線形回帰を発生させるために使用される。線形回帰は、ブロック９０２において、シーブ床圧力が３４ＰＳＩの閾値（他の値もまた、本システムのサイズ、容量、および動作パラメータに基づいて選定され得る）に到達するであろうときの故障までの予測時間（例えば、時間単位）を決定するために使用される。閾値は、シーブ床の通常の動作圧力範囲を超える圧力（例えば、３４ＰＳＩ）を表す。ブロック９０４において、故障前の３０日窓が、故障している構成要素（例えば、シーブ床）の事前警告を提供するために決定される。３０日窓は、方法および論理９００が実施される度に更新される移動窓であってもよく、これは、任意の所望の時間間隔（例えば、各始動に応じて、１２または２４時間毎等）においてであり得る。ブロック９０８において、本システムが、３０日窓に入ると、アラームが、トリガされ、システム構成要素（例えば、シーブ床）が故障に近いという警告を提供する。したがって、圧力／時間傾きデータの線形回帰が、故障までの予測時間を決定するために使用されることができる。
図１０は、シーブ床等のシステム構成要素の健全性および／または故障までの予測時間を分析するための方法および論理１０００の別の実施形態を図示する。方法および論理１０００は、酸素純度線形回帰に基づいて、圧力データの使用を伴わずに（但し、図６Ｂのもの等の他の実施形態では、圧力データもまた、それと併用されることができる）、シーブ床の故障までの時間を決定する。監視される酸素純度（例えば、濃度）データは、シーブ床の退出口および／または製品タンクへの進入口における酸素純度を監視する、酸素センサ２２６から取得されることができる。他の酸素監視場所も、同様に使用されることができる。方法および論理１０００は、線形回帰（式１のもの等）を使用し、その時点で本システムが低酸素純度に起因して停止し、故障するであろう、シーブ床酸素純度が８５％の閾値を下回るであろうとき（例えば、時間単位）を決定する。低酸素純度は、シーブ床が、任意の数の因子（例えば、発塵、劣化、水分、汚染等）に起因して故障していることを示す。アラームが、好ましくは、点検が要求されることを警告するために、予測される故障時間の前に発生される。
方法および論理１０００は、図６Ｂに関連して前述で説明されたブロック６２２において開始され、それによって、シーブ床と関連付けられる酸素純度データが、種々の時間／間隔において収集される。ブロック６２４において、酸素純度／時間データが、図６Ｂに関連して前述で説明されるように、式１に基づいて、酸素純度線形回帰を発生させるために使用される。線形回帰は、ブロック６２６において、シーブ床圧力が８５％の閾値純度値（他の値もまた、本システムのサイズ、容量、および動作パラメータに基づいて選定され得る）に到達するであろうときの故障までの予測時間（例えば、時間単位）を決定するために使用される。閾値は、本システムに関する許容可能な酸素純度の下限を下回る酸素純度（例えば、８５％）を表す。ブロック６２８において、故障前の３０日窓が、故障している構成要素（例えば、シーブ床）の事前警告を提供するために決定される。３０日窓は、方法および論理１０００が実施される度に更新される移動窓であってもよく、これは、任意の所望の時間間隔（例えば、各始動に応じて、１２または２４時間毎等）においてであり得る。ブロック６３６において、本システムが、３０日窓に入ると、アラームが、トリガされ、システム構成要素（例えば、シーブ床）が故障に近いという警告を提供する。したがって、酸素純度／時間傾きデータの線形回帰が、故障までの予測時間を決定するために使用されることができる。
図１１は、シーブ床等のシステム構成要素の健全性および／または故障までの予測時間を分析するための方法および論理１１００の別の実施形態を図示する。方法および論理１１００は、圧力／時間傾き（図９）および酸素純度／時間傾き（図１０）線形回帰分析に基づくより早い故障までの時間に基づいて、シーブ床の故障までの予測時間を決定する。方法および論理１００は、ブロック９０２（図９）からの圧力／時間傾き線形回帰分析に基づいて、故障までの予測時間を取得し、ブロック６２６（図１０）からの酸素純度／時間傾き線形回帰分析に基づいて、故障までの予測時間を取得する。ブロック１１０２において、２つの故障までの予測時間が、比較され、より早く生じる故障までの予測時間が、選定される。故障前の３０日窓が、より早い故障までの予測時間に基づいて設定される。ブロック１１０４において、本システムが、３０日窓に入ると、アラームが、トリガされ、システム構成要素（例えば、シーブ床）が故障に近いという警告を提供する。したがって、方法および論理１１００は、２つの異なる線形回帰分析に基づくより早い故障までの予測時間に基づく。
制御システム２２０がさらに、酸素濃縮システムに関する流率設定に基づいて動作を最適化することに関連する付加的利益を達成するために利用され得ることが、本開示の付加的機能である。図８は、圧力および高度センサデータまたは設定に基づいて流率を予測するための方法８００を図示する。これは、専用流動センサを要求する代わりに、製品タンク圧力センサデータまたはフィードバックを通して流率の測定を可能にすることによって、費用節約を可能にする。製品タンクから退出する流動の測定は、患者の必要性または要求と関連付けられるフィードバックに基づく濃縮システムのスマート動作のために使用されることができる。スマート動作は、ポンプまたはコンプレッサをより緩慢な速度で起動することによって、システム圧力およびサイクル時間を低減させることによって等、エネルギー消費を低減させることを含む。正確に推定または決定された流率はまた、ガス濃縮システムのＬＥＤまたはＬＣＤ上に表示されることができる。また、患者要求または流率の観点からのシステム性能は、記憶され、具体的設定における傾向に関して分析されることができる。
方法８００は、空気弁（例えば、２０４ｂまたは２０４ｄ）信号が０から１に（または開から閉に、または逆もまた同様である）なるとき、ブロック８０２において開始される。本弁遷移は、シーブ床（例えば、２０６ａまたは２０６ｂ）に関する高圧力から低圧力への偏移時間を示す。そのような変化または偏移の間、いかなる製品ガス（例えば、酸素ガス）も、シーブ床から製品タンク（例えば、２０８ａ、２０８ｂ）に流動していない。したがって、この時点で、製品タンクにおける圧力のいずれの変化も、患者要求（または患者への製品ガスの流出）に起因する。
ブロック８０４において、初期圧力値が、決定され、（例えば、メモリ３０６内に）記憶される。いくつかの実施形態では、初期値は、所定の待機時間後に決定される。初期値を記録する前に待機時間を実装することは、初期逆止弁漏出に起因する潜在的に誤解させる値を記録することを防止することができる。ブロック８０６において、動作の間の圧力データが、収集される。データ点は、所定の間隔（例えば、２０分毎または２０個の１分読取値毎（他の時間間隔もまた、使用されることができる））に従って収集されてもよい。一実施形態では、４つ（４）の圧力および時間読取値が、得られ、変数「Ｐｒｅｓｓｕｒｅ（Ｘ）：ｓｅｔ＿１」および「ｔｉｍｅ ｓｔａｍｐ（Ｙ）：Ｔｉｍｅ＿１」において記憶される（下記の式３もまた参照）。ブロック８０８において、データ分析閾値が満たされているかどうかが、決定される。データ分析閾値が、満たされていない場合、本方法は、ブロック８０６に戻り、圧力データ収集を継続する。閾値が、満たされている場合、本方法は、ブロック８１０に進む。ブロック８１０において、分析が、実施され、回帰分析が、圧力データを使用して実施される。圧力データに関する例示的線形回帰分析が、式３に表される。
ブロック８１２において、計算された圧力傾きｂが所定の範囲内であるかどうかが、決定される（また、例えば、５つ（５）の連続する計算された傾きｂの平均もまた、使用されることができる）。所定の範囲は、測定された条件因子に基づく予期される範囲であってもよい（例えば、５ＬＰＭ流動設定に関して、所定の、または予期される範囲＝（ｂ＜－２．５３４６）＆＆（ｂ＞－２．９５７７））。測定／計算された傾きｂ（または測定／計算された傾きｂの平均）が、予期される範囲内である場合、本方法は、ブロック８１４に進み、初期タイミング値が、維持され、本方法は、ブロック８２４に進み、新しい圧力傾きが、各弁変化後に計算される。計算された圧力傾きが、患者流動設定に関する傾きの予期される所定の範囲（例えば、（ｂ＜－２．５３４６）＆＆（ｂ＞－２．９５７７）外である場合、本方法は、ブロック８１６に進む。ブロック８１６において、実際の圧力傾きと予期される圧力傾きとの間の差分が、傾きの予期される範囲の中点（例えば、中点＝（最小値＋最大値／２）を決定し、その中点を計算された圧力減衰傾きから減算することによって計算される（例えば、差分＝中点－（計算された傾きｂ））。ブロック８１８において、傾きｂが予期される圧力傾き範囲の最小値（すなわち、「最小」）または最大値（すなわち、「最大」）に向かうかどうかが、決定される。傾きｂが、「最小」に向かう場合、本方法は、ブロック８２０に進み、差分は、全ての患者流動設定に関する全ての予期される傾き範囲から減算される。実際の傾きが、「最大」に向かう場合、本方法は、ブロック８２２に進み、差分は、全ての患者流動設定に関する全ての予期される傾き範囲に関して加算される。ブロック８２４において、新しい圧力傾きｂが、新しい圧力および時間読取値に関して、式３に従って計算される。
このように、いかなる製品ガスも製品タンクの中に流動していないときの製品タンクにおける圧力減衰が、製品タンクから出る製品ガスの流率を正確に測定するために使用されることができる。これは、単純な圧力センサが、流率測定値を提供するために、本明細書に開示される論理とともに使用されることを可能にする。流率測定値は、ガス分離システムのより効率的な起動、診断目的、患者要求傾向分析および使用等のために使用されることができる。
本開示のまた別の付加的機能は、圧力フィードバックを利用し、低流動モードが検出されるときにコンプレッサに対する偏移圧力を低下させることによって、エネルギーを節約するために制御システム２２０を利用することである。例えば、異なる流率に関する異なる弁設定が、圧力データの線形回帰分析を使用して検出されることができる。より低い流率設定下で、電力消費は、低減され得る。これは、ユニットの動作圧力を低下させることによって、弁、コンプレッサ、およびシーブ床材料等の主要構成要素の寿命を増加させることができる。さらなる利点は、コンプレッサおよびその出力ガスに対する低減された温度である。
本発明は、その実施形態の説明によって例証され、実施形態は、かなり詳細に説明されたが、添付される請求項の範囲をそのような詳細に制限する、またはいかなる方法でも限定することは、説明の意図ではない。付加的利点および修正が、当業者に容易に想起されるであろう。したがって、本発明は、それらのより広い側面において、示され、説明される具体的詳細、代表的な装置、および例証的実施例に限定されない。故に、一般的な発明的概念の精神または範囲から逸脱することなく、そのような詳細からの逸脱が、行われることができる。

Claims (20)

  1. ガスを濃縮するためのシステムであって、
    複数のシーブ床と、
    酸素センサと、
    圧力センサと、
    コントローラであって、
    酸素および圧力データを収集するための論理と、
    前記酸素および圧力データに関する線形回帰を計算するための論理と、
    酸素線形回帰計算および所定の閾値酸素純度レベルに基づいて、１つまたはそれを上回るガス濃縮構成要素に関する故障までの予測時間を決定するための論理と、
    圧力線形回帰計算の傾きを決定するための論理と、
    前記酸素線形回帰計算および前記圧力線形回帰計算の傾きに基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理と
    を備える、コントローラと
    を備える、システム。
  2. 前記酸素線形回帰計算および前記圧力線形回帰計算の傾きに基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理は、
    前記酸素線形回帰計算を使用し、前記構成要素の予測される故障前の時間窓を発生させる論理
    を備える、請求項１に記載のシステム。
  3. 前記酸素線形回帰計算および前記圧力線形回帰計算の傾きに基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理はさらに、
    前記圧力線形回帰計算の傾きが前記時間窓の間に正であるかまたは負であるかを決定するための論理
    を備える、請求項２に記載のシステム。
  4. 前記酸素線形回帰計算および前記圧力線形回帰計算の傾きに基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理はさらに、
    前記圧力線形回帰計算の傾きが、前記時間窓の開始時に正である場合、第１のシーブ床アラームを発生させるための論理
    を備える、請求項３に記載のシステム。
  5. 前記酸素線形回帰計算および前記圧力線形回帰計算の傾きに基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理はさらに、
    前記圧力線形回帰計算の傾きが、前記時間窓の終了時に正である場合、第２のシーブ床アラームを発生させるための論理
    を備える、請求項３に記載のシステム。
  6. 前記酸素線形回帰計算および前記圧力線形回帰計算の傾きに基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理はさらに、
    前記圧力線形回帰計算の傾きが、前記時間窓の開始時に負である場合、第１のコンプレッサアラームを発生させるための論理
    を備える、請求項３に記載のシステム。
  7. 前記酸素線形回帰計算および前記圧力線形回帰計算の傾きに基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理はさらに、
    前記圧力線形回帰計算の傾きが、前記時間窓の終了時に負である場合、第２のコンプレッサアラームを発生させるための論理
    を備える、請求項３に記載のシステム。
  8. 前記酸素線形回帰計算および前記圧力線形回帰計算の傾きに基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理はさらに、
    前記圧力線形回帰計算の傾きが、前記時間窓の開始時に負である場合、第１のフィルタアラームを発生させるための論理
    を備える、請求項３に記載のシステム。
  9. 前記酸素線形回帰計算および前記圧力線形回帰計算の傾きに基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理はさらに、
    前記圧力線形回帰計算の傾きが、前記時間窓の終了時に負である場合、第２のフィルタアラームを発生させるための論理
    を備える、請求項３に記載のシステム。
  10. ガス濃縮器のための健全性監視システムであって、
    コントローラであって、
    酸素および圧力データを収集するための論理と、
    前記酸素および圧力データに関する線形回帰を計算するための論理と、
    酸素線形回帰計算および所定の閾値酸素純度レベルに基づいて、１つまたはそれを上回るガス濃縮器構成要素に関する故障までの予測時間を決定するための論理と、
    圧力線形回帰計算の傾きを決定するための論理と、
    前記酸素線形回帰計算および前記圧力線形回帰計算の傾きに基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理と
    を備える、コントローラ
    を備える、システム。
  11. 前記酸素線形回帰計算および前記圧力線形回帰計算の傾きに基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理は、
    前記酸素線形回帰計算を使用し、前記構成要素の予測される故障前の時間窓を発生させる論理
    を備える、請求項１０に記載のシステム。
  12. 前記酸素線形回帰計算および前記圧力線形回帰計算の傾きに基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理はさらに、
    前記圧力線形回帰計算の傾きが前記時間窓の間に正であるかまたは負であるかを決定するための論理
    を備える、請求項１１に記載のシステム。
  13. 前記酸素線形回帰計算および前記圧力線形回帰計算の傾きに基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理はさらに、
    前記圧力線形回帰計算の傾きが、前記時間窓の開始時に正である場合、第１のシーブ床アラームを発生させるための論理
    を備える、請求項１２に記載のシステム。
  14. 前記酸素線形回帰計算および前記圧力線形回帰計算の傾きに基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理はさらに、
    前記圧力線形回帰計算の傾きが、前記時間窓の終了時に正である場合、第２のシーブ床アラームを発生させるための論理
    を備える、請求項１２に記載のシステム。
  15. 前記酸素線形回帰計算および前記圧力線形回帰計算の傾きに基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理はさらに、
    前記圧力線形回帰計算の傾きが、前記時間窓の開始時に負である場合、第１のコンプレッサアラームを発生させるための論理
    を備える、請求項１２に記載のシステム。
  16. 前記酸素線形回帰計算および前記圧力線形回帰計算の傾きに基づいて、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理はさらに、
    前記圧力線形回帰計算の傾きが、前記時間窓の終了時に負である場合、第２のコンプレッサアラームを発生させるための論理
    を備える、請求項１２に記載のシステム。
  17. ガス濃縮システムであって、
    複数のシーブ床と、
    酸素センサと、
    圧力センサと、
    コントローラであって、
    酸素および圧力データを収集する論理と、
    前記酸素および圧力データに関する線形回帰を計算する論理と、
    酸素線形回帰計算および所定の閾値酸素純度レベルに基づいて、１つまたはそれを上回るガス濃縮器構成要素に関する故障までの第１の予測時間を決定する論理と、
    圧力線形回帰計算および所定の閾値圧力レベルに基づいて、１つまたはそれを上回るガス濃縮器構成要素に関する故障までの第２の予測時間を決定する論理と、
    前記故障までの第１および第２の予測時間を比較する論理と、
    前記比較に基づいて、時間窓を設定する論理と、
    前記システムが前記時間窓内にあるとき、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理と
    を備える、コントローラと
    を備える、システム。
  18. 前記故障までの第１および第２の予測時間を比較する論理は、前記故障までの第１および第２の予測時間のうちのどちらがより早く生じるであろうかを決定する論理を備える、請求項１７に記載のシステム。
  19. 前記比較に基づいて、時間窓を設定する論理は、前記より早く生じる故障までの予測時間に基づいて、前記時間窓を設定する論理を備える、請求項１８に記載のシステム。
  20. 前記システムが前記時間窓内にあるとき、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させるための論理は、前記システムが３０日時間窓内にあるとき、１つまたはそれを上回る構成要素アラームを発生させる論理を備える、請求項１７に記載のシステム。
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