JP4057354B2

JP4057354B2 - 吸収冷凍機の診断方法及び診断装置

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Publication number: JP4057354B2
Application number: JP2002176700A
Authority: JP
Inventors: 茂川崎
Original assignee: Tokyo Gas Co Ltd
Current assignee: Tokyo Gas Co Ltd
Priority date: 2002-06-18
Filing date: 2002-06-18
Publication date: 2008-03-05
Anticipated expiration: 2022-06-18
Also published as: JP2004020076A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は吸収冷凍機に関し、特に吸収冷凍機の健全度診断に好適な診断方法及び診断装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
水−臭化リチウム系に代表される吸収冷凍機においては、経年劣化や過酷な条件での連続的使用等による溶液温度、濃度の過度の上昇により、高温再生器の腐食や晶析等の故障・トラブルのおそれがある。これを防止するために、機器各部の温度、圧力等を常時監視し、これらの値が予め定めた閾値を超えた場合に警報を発する等の手段が講じられている例が多い。しかし、閾値は、通常、機器の運転条件が最も厳しい定格運転（１００％出力）条件を基準にして設定される。このため、運転条件が緩やかな中間期には異常が顕在化せず、運転条件が厳しくなる高負荷時に集中して異常が顕在化するという問題がある。
【０００３】
このような問題に対応するため、例えば特開平６−１５９８５２は、部分負荷運転時のデータにもとづいて機器の異常を検出できる技術を開示している。この技術は、基本的に定常状態で収集したデータに基づく機器診断技術である。しかしながら、実使用条件では、台数制御等による急激な負荷変動、冷却塔のファン発停による冷却水温度の変動などにより、定常状態で運転が継続されるケースはむしろまれである。従って、この技術によれば過渡的な運転状態において収集したデータを定常状態のデータと判断して、異常の発生と誤診する恐れがある。
【０００４】
さらに、この技術では，熱源機の運転状態を決定する冷水温度、冷却水入口温度、冷水流量、冷却水流量など、種々のパラメータについて特性曲線を用意する必要があり、膨大な試験データが必要になるという問題がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上記課題を解決するためのものであって、定格運転条件における所定の部位の物理量閾値を予め知ることにより、実機の運転データに基づいて機器の健全度を判定できる技術を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明は以下の内容を要旨とするものである。
【０００７】
本発明は、吸収冷凍機の所定の部位における物理量を所定の期間計測したデータを、所定の運転条件に係る要素に関してセグメント化し、それぞれのセグメントに属する単位データに含まれる前記物理量データに基づいて各セグメントの代表値を求め、各セグメントの代表値に基づいて定格運転条件における物理量の推定値を求め、この値を予め定めた閾値と比較して、推定値が閾値を超えたときは異常状態と判断し、さらに、複数期間にわたる前記推定値にもとづいて、前記閾値を超える時期を予測することを特徴とする吸収冷凍機の診断方法である。
【０００８】
すなわち、部分負荷運転時における対象データに適当な統計処理を施すことにより定格運転条件における物理量値を外挿により求め、この値を予め危険域として定めてある閾値と比較して、機器の健全状態を判定し、さらに、複数期間にわたる物理量推定値にもとづいて、閾値を超える時期を予測するものである。
【０００９】
ここに「閾値」としては、実験等により求めた定格運転条件時の当該物理量値に適当な安全係数を乗じた値を採用することができる。
【００１０】
本発明において、「セグメント化」とは、種々の運転条件を決定する要素の中から適切な要素を選択して、これらの計測値を段階的に分類したものをいう。図４は、冷房負荷率と冷却水入口温度についてセグメント化した例であり、冷房負荷率について１０％刻み、冷却水入口温度について１℃刻みでセグメント化されている。
【００１１】
統計処理を行うことにより、実機運転時に収集するデータのうち非定常状態（過渡状態）のデータが排除され、定常状態とみなしうる運転データを抽出することができるという効果がある。
【００１２】
統計処理としては、対象となるセグメントに属する単位データの物理量平均値のうち、所定の信頼性を満たす一以上の単位データの物理量平均値を当該セグメントの代表値とし、このような代表値にもとづいて定格運転条件における物理量値を推定する処理を行うことができる。
【００１３】
本明細書において「単位データ」とは、対象セグメントに属する物理量を、所定期間単位（例えば１日）にまとめたデータ単位をいう。
【００１４】
「所定の統計処理」としては、さらに、対象となるセグメントに属する単位データの物理量平均値のうち、最も信頼性の高い一の単位データの物理量平均値を当該セグメントの代表値とし、このような代表値にもとづいて定格運転条件における物理量値を推定する処理を行うことができる。
「複数期間」とは、例えば複数年にわたることを意味する。毎年物理量推定値を求めることにより、物理量の変化傾向を把握することができる。これにより将来の物理量を推定することが可能になり、さらに閾値を超える時期を予測することができる。こうした予測にもとづいて設備の更新時期、オーバーホール必要時期等の判断が可能となる。
【００１５】
上記各発明において、「所定の部位」としては、高温再生器を好適に用いることができ、この場合、「物理量」として溶液温度若しくは溶液圧力、又は溶液温度と溶液圧力の双方を用いることができる。
【００１６】
経年劣化等により機器の能力が低下すると、同一能力を確保するために吸収サイクルが高濃度側にシフトし、このため正常状態と比較して高温再生器における溶液温度は上昇傾向となる。これにより高温再生器の腐食や配管内での晶析等のトラブルの危険性が増大することになる。従って、高温再生器温度を異常診断の指標として用いることは、トラブル回避の手段として非常に有効である。また、運転時の高温再生器温度と圧力は比例関係にあるから、圧力を指標として用いることも同様に有効である。
【００１７】
「所定の部位」としては、凝縮器をも好適に用いることができる。この場合、「物理量」として冷媒の凝縮温度若しくは圧力、又は凝縮温度と圧力の双方を用いることができる。
【００１８】
凝縮器熱交換器や冷却塔の内部にスケールが付着する等により熱交換能力が低下すると、正常状態と比較して凝縮温度、圧力が上昇傾向となる。従って、凝縮温度、圧力を監視することにより、機器劣化診断を行うことが可能となる。
【００１９】
上記発明において、「所定の運転条件」に係る要素として、冷房負荷率、冷水取出温度、冷水流量、冷却水入口温度、冷却水流量のいずれか一又は二以上の組合わせを採用することができる。
【００２０】
これらの要素は機器の負荷状態を知るために必要なパラメータであり、これらを単独又は組合わせて用いることにより、機器の定格運転条件を推定することができる。
【００２３】
本発明は、吸収冷凍機運転時の所定の物理量計測値を格納するデータ格納手段と、格納された物理量計測値データを、所定の運転条件に係る要素に関してセグメント化するセグメント化手段と、セグメント化された物理量計測値データに所定の統計処理を施す統計処理手段と、統計処理手段により処理されたデータにもとづいて定格運転条件における物理量を推定する推定値算出定手段と、推定値を予め定めた閾値と比較する比較手段と、推定値が閾値を超えたときに異常状態と判断する異常判断手段と、複数期間にわたる前記推定値にもとづいて、前記閾値を超える時期を予測する閾値超時期予測手段と、を備えたことを特徴とする吸収冷凍機の診断装置を提供する。さらに、本発明は、このような診断装置を備えた吸収冷凍機を提供する。
【００２４】
このような診断装置を備えた吸収冷凍機について、上記診断方法を採用することにより、上記各作用をもたらすことができる。
さらに、本発明は、吸収冷凍機の高温再生器における溶液温度若しくは溶液圧力、又は溶液温度と溶液圧力の双方を所定の期間計測したデータを、冷房負荷率、冷水取出温度、冷水流量、冷却水入口温度、冷却水流量のいずれか一又は二以上の組合わせに関してセグメント化し、それぞれのセグメントに属する単位データに含まれる溶液温度若しくは溶液圧力、又は溶液温度と溶液圧力の双方のデータに基づいて各セグメントの代表値を求め、前記各セグメントの代表値に基づいて定格運転条件における溶液温度若しくは溶液圧力、又は溶液温度と溶液圧力の双方の推定値を外挿により求め、前記推定値を予め定めた閾値と比較して、前記推定値が前記閾値を超えたときは、異常状態と判断する、ことを特徴とする吸収冷凍機の診断方法を提供する。
さらに、吸収冷凍機の凝縮器における冷媒の凝縮温度若しくは圧力、又は凝縮温度と圧力の双方を所定の期間計測したデータを、冷房負荷率、冷水取出温度、冷水流量、冷却水入口温度、冷却水流量のいずれか一又は二以上の組合わせに関してセグメント化し、それぞれのセグメントに属する単位データに含まれる冷媒の凝縮温度若しくは圧力、又は凝縮温度と圧力の双方のデータに基づいて各セグメントの代表値を求め、前記各セグメントの代表値に基づいて定格運転条件における冷媒の凝縮温度若しくは圧力、又は凝縮温度と圧力の双方の推定値を外挿により求め、前記推定値を予め定めた閾値と比較して、前記推定値が前記閾値を超えたときは、異常状態と判断する、ことを特徴とする吸収冷凍機の診断方法を提供する。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、図１乃至図６を用いて本発明の一実施形態について説明する。
【００２６】
（全体構成）
図１は、本発明の第一の実施形態に係る吸収冷凍機の主要構成及び冷媒、溶液、冷却水及び冷水のフローを示す図である。図１において、本発明に係る吸収冷凍機１は水−臭化リチウム系吸収冷凍機であり、高温再生器HG、低温再生器LG、凝縮器ＣＤ、吸収器AＢ、蒸発器ＥＶ、高温溶液熱交換器ＨＥＸ、低温溶液熱交換器ＬＥＸを主要構成としている。これらは全て広義の熱交換器であり、各熱交換器間は冷媒配管Ｒ１乃至Ｒ３又は溶液配管Ｌ１乃至Ｌ７で結ばれており、冷媒又は溶液が配管内部を流れるように構成されている。なお、同図では冷媒系統を鎖線、溶液系統を実線でそれぞれ示してある。
【００２７】
また、吸収冷凍機１は、吸収器ＡＢ及び凝縮器ＣＤで発生した熱を回収して大気に放熱するための冷却水回路Ｗ１及びＷ２、蒸発器ＥＶで発生した冷熱を取り出して冷房負荷率に供給するための冷水回路ＣＷを備えている。なお、同図には示されていないが冷却水回路Ｗ１と冷却水回路Ｗ２は配管で接続されており、冷却水回路Ｗ１を出た冷却水が冷却水回路Ｗ２に導かれるように構成されている。
【００２８】
さらに吸収冷凍機１は、機器診断処理を行う制御部１３を備えている。図２は制御部１３の詳細を示すものであり、制御部１３は制御全体を司るＣＰＵ１８（中央演算処理装置）、ＣＰＵ３の指示により各部から取り込まれる情報を格納するためのＲＡＭ１４、診断制御プログラム等を格納したＲＯＭ１５、ＣＰＵ３の時間制御を司るクロック１６を備えている。なお、吸収冷凍機１の所定の部位には、温度センサＳ１乃至Ｓ５及び流量センサＳ６が設けられており、ＣＰＵ３の指示により所定のインターバルで温度及び流量情報を制御部１３に送信するように構成されている。なお、Ｓ１は高温再生器、Ｓ２は冷却水入口、Ｓ３は冷却水出口、Ｓ４は冷水入口、Ｓ５は冷水出口における温度センサである。
【００２９】
（溶液フロー）
次に吸収冷凍機１の溶液フローについて説明する。高温再生器ＨＧの燃焼部３には都市ガス等の燃料が供給されており、高温再生器ＨＧ内の溶液は燃料の燃焼により加熱濃縮され、冷媒蒸気を分離する。分離により濃縮された臭化リチウム溶液（以下、中間液という）は、溶液配管Ｌ１、高温溶液熱交換器Ｅ１を経由して低温再生器ＬＧに導入される。なお、溶液熱交換器Ｅ１では、後述する吸収器ＡＢから低温溶液熱交換器Ｅ２を経由して高温再生器ＨＧに還流する低温の希溶液に熱を与える。また、溶液配管Ｌ１の経路中には図示はしないがキャピラリなどの減圧装置が設けられており、溶液の圧力は低温再生器ＬＧの圧力に降下するように構成されている。
【００３０】
低温再生器ＬＧには、後述するように高温再生器ＨＧで分離された高温の冷媒が冷媒配管Ｒ１を介して供給されているため、低温再生器ＬＧ内に導入された溶液はさらに加熱濃縮され、飽和蒸気圧の冷媒蒸気を分離する。濃縮された濃溶液５は、溶液配管Ｌ３、低温溶液熱交換器Ｅ２を経由して吸収器ＡＢに導かれる。なお、低温溶液熱交換器Ｅ２では、後述する吸収器ＡＢから高温再生器ＨＧに還流する低温の希溶液に熱を与える。
【００３１】
低圧吸収器ＬＡ内に導入された濃溶液は、溶液滴下装置１０により滴下され、後述する蒸発器ＥＶから導かれる冷媒蒸気を吸収して希釈される。その際、吸収に伴い発生する吸収熱は、冷却水回路Ｗ１内の冷却水に回収され、図示しない冷却塔を介して大気中に捨てられる。
【００３２】
冷却水により冷却され器内下部に滞留する希溶液８は、溶液ポンプ（図示せず）の作用により溶液配管Ｌ５乃至Ｌ７を経由して高温再生器ＨＧに還流する。なお、還流の途中で、希溶液は上述のように経路中に設けられた二つの溶液熱交換器において受熱して、高温再生器ＨＧに戻される。
【００３３】
（冷媒フロー）
次に吸収冷凍機１の冷媒フローについて説明する。高温再生器ＨＧ上部のエリミネータ２において分離された冷媒蒸気は、冷媒配管Ｒ１を経由して低温再生器ＬＧに導かれる。ここで、上述のように中間液に熱を与えて自らは凝縮して冷媒液となり、さらに冷媒配管Ｒ２を経由して凝縮器ＣＤに導かれる。一方、冷媒蒸気からの受熱により中間液から分離した飽和蒸気圧の冷媒蒸気も、エリミネータ１２を経て凝縮器ＣＤに導かれる。凝縮器ＣＤ内の冷媒液は、さらに冷媒配管Ｒ３を経由して真空下の蒸発器ＥＶに導かれ、冷媒滴下装置９により蒸発器ＥＶ内部に滴下される。
【００３４】
滴下された冷媒液は、真空下で冷水回路ＣＷを流れる冷水から熱を奪い、自らは蒸発して冷媒蒸気となる。なお、図１では省略したが、蒸発しなかった冷媒液は、蒸発器ＶＡ下部に貯留して冷媒ポンプ（図示せず）により再度、冷媒滴下装置９により滴下される。また、冷水回路ＣＷ内の冷水は機器外部に取り出され、冷房に利用される。
【００３５】
発生した冷媒蒸気は、連絡部１１を経由して吸収器ＡＢに導かれ、上述のように溶液滴下装置１０から滴下される濃溶液に連続的に吸収される。この吸収作用により、蒸発器ＥＶの真空が継続的に維持されることになる。
【００３６】
（冷却水フロー）
冷却塔（図示せず）において大気と熱交換して冷却された冷却水は、冷却水回路Ｗ１を経由して吸収器ＡＢに導かれる。ここで冷却水は、吸収に伴い発生する吸収熱を回収し、さらに冷却水回路Ｗ２を介して凝縮器ＣＤに導かれる。ここで凝縮器ＣＤ内部の冷媒蒸気を凝縮させる。冷却水は冷却塔に戻され、回収した熱はここで大気中に捨てられる。
【００３７】
（運転データ格納）
センサＳ１乃至Ｓ６により計測される各部の温度、流量データは制御部１３に送られ、順次ＲＡＭ１４の所定の記憶領域に格納される。図３は、ＲＡＭ１４内に設けられたデータテーブル及びデータ格納状態を概念的に示したものである。冷房負荷率は、ＲＡＭ１４内のデータに基づいて演算され、さらに所定の記憶領域に格納される。ここに冷房負荷ＲＬは、ＲＬ＝Ｆｃ×（Ｔｗ２−Ｔｗ１）なる式で表され（Ｆｃ：冷水流量、Ｔｗ１：冷水入口温度、Ｔｗ２：冷水出口温度）、さらに冷房負荷率は（ＲＬ／ＲＬｆ）×１００％
（ＲＬｆ：定格冷房能力）で表される。
【００３８】
（セグメント化）
次に、取得データのセグメント化について説明する。本実施形態では、冷房負荷率と冷却水入口温度の２要素によりセグメント化している。図４は、セグメントテーブルを示したものであり、冷房負荷率について１０％刻み、冷却水入口温度について１℃刻みのマトリックスとしてセグメント化されている。同図において、Ｄijが一セグメントを表している。
図５は、セグメントＤijに属する単位データのデータ格納状態を概念的に示したものである。単位データは、所定の期間（本実施形態では日）、所定の物理量（同、高温再生器温度）、データ数、物理量平均値、標準偏差により構成されている。平均値、標準偏差は高温再生器温度にもとづいて演算され、所定の記憶領域に格納される。
例えば、ある冷房負荷率、冷却水入口温度範囲により定まるセグメントＤijにおいては、構成されるある日ｄ１所定のインターバルでセンサＳ１乃至Ｓ６から各部の温度、流量データがＣＰＵ１８に送られ、これらは順次ＲＡＭ１４の所定の記憶領域に格納される（ステップ１０１）。
【００３９】
次に、収集された単位データのデータに基づいて、冷房負荷率と冷却水入口温度の２要素によりセグメント化が行われる（ステップ１０２）。
【００４０】
（代表値の選定）
次に、ＲＡＭ１４に格納された運転データ、セグメント情報及びＲＯＭ１４に搭載された制御、演算プログラム等に基づきＣＰＵ１８が行う代表値の選定処理について、図６（ａ）のフローを参照して説明する。
【００４１】
ＣＰＵ１８からの代表値選定の指示（ステップ１００）により対象セグメントの抽出が行われる（ステップ１０１）。抽出は図４のＤ₁₁から順次全てのセグメントについて行われる。まず、当該セグメントに属する単位データの物理量（本実施形態では高温再生器温度）について統計量（本実施形態ではデータ数、平均値、標準偏差値）が演算される（ステップ１０２）。
【００４２】
次いで、単位データ中の高温再生器温度データの数が基準値以上であるか否かが判定される（ステップ１０３）。これは、データ数が少ないものについては信頼性が低く、当該セグメントの代表値として適当ではないと判断されるからである。「基準値」は、過去の実機運転実績等から予め定めておくことができる。条件を満たさないセグメントの単位データは採用されないことになる（ステップ１０５）。
【００４３】
データ数が基準値以上の場合、次に単位データの高温再生器温度の統計的信頼性が基準値以内であるかが判定される（ステップ１０４）。本実施形態では標準偏差により判定される。これは、データのばらつきが大きな単位データの情報を排除して、後述の定格運転条件の推定誤差を小さくするためである。標準偏差の基準値については、過去の実機運転実績及び統計的手法により決定することができる。条件を満たさないセグメントの単位データは採用されない（ステップ１０５）。上記条件を満たすセグメントのデータは代表値として採用され、以下の高温再生器温度推定処理に利用されることになる（ステップ１０６）。
【００４４】
上記処理が全てのセグメントについて行われる（ステップ１０８）。なお、該当する単位データが存在しないセグメントについては無視される。
【００４５】
処理が完了した場合は、図６（ｂ）に示す定格運転条件時の高温再生器温度推定フローに移行する（ステップ１１０）。
【００４６】
（定格運転条件における高温再生器温度の推定）
処理が開始されると（ステップ１２０）、各冷却水温度について、冷房負荷率−高温再生器温度の回帰直線が求められる（ステップ１２１）。図７は、この処理の実質的内容を概念的に示すものであり、横軸に冷房負荷率、縦軸に高温再生器温度代表値をとったグラフが用いられる。まず、冷却水入口温度をパラメータとして、図６のフローで示す前段の処理において各セグメントの代表値として採用された高温再生器温度が、冷房負荷率に対してプロットされる。次に、プロットにもとづいて最小２乗法により回帰直線式が求められる。例えば、図７では冷却水入口温度＝２５℃における代表値はｄ１、ｄ３、ｄ４であり、これに基づいて回帰直線式Ｑ１が求まる。この処理が各冷却水入口温度について行われる。
【００４７】
次に各冷却水入口温度の回帰直線（図ではＱ１乃至Ｑ３）を冷房負荷率１００％に外挿し、各冷却水入口温度に対して冷房負荷率１００％における高温再生器温度が推定される（ステップ１２２）。図８におけるＴ１乃至Ｔ３が外挿値である。
【００４８】
各冷却水入口温度に対する冷房負荷率１００％の高温再生器温度が推定できたら、次に冷房負荷率１００％における冷却水入口温度と高温再生器温度の回帰直線式が求められ（ステップ１２３）、さらに定格運転条件における高温再生器温度が外挿により求められるる（ステップ１２４）。図８はこれらの処理を示すものであり、同図ではＴｗ＝２５、３０、３１℃に対して高温再生器Ｔｈ＝Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３がプロットされ、回帰直線を定格運転条件における冷却水入口温度（例えば３２℃）に外挿して、定格運転条件における高温再生器温度Ｔｃが求められる。
【００４９】
（異常判定）
このようにして定格条件における高温再生器温度Ｔｃが求まると、次いでこの値と予め定めた閾値Ｔthとが比較される（ステップ１２５）。Ｔｃ≦Ｔthであれば機器は正常状態であると判断され、診断は終了する（ステップ１２７）。
【００５０】
Ｔｃ＞Ｔthであると機器は異常状態であると判断され、警告が発せられる（ステップ１２６）。警告により使用者はメンテナンス依頼等、必要な措置をとることができる。
【００５１】
なお、本実施形態では、ステップ１０５において、一セグメントについて複数の代表値を採用したが、例えば一セグメントについて最も標準偏差値の小さな単位データの値を当該セグメントの代表値として採用してもよい。
【００５２】
また、本実施形態では、高温再生器温度にもとづいて健全度を診断したが、温度に限らず高温再生器圧力、さらに温度・圧力の組合わせにもとづいて診断することも可能である。さらに、高温再生器に限らず、他の部位、例えば凝縮器の冷媒温度、冷媒圧力のいずれか、又はこれら双方を用いて診断することも可能である。
【００５３】
また、本実施形態では、高温再生器温度のプロットにもとづき直線近似式を用いたが、これに限らず最適の近似式を採用することができる。
【００５４】
次に図９、１０を参照して本発明の他の実施形態について説明する。本実施形態は請求項７に対応し、高温再生器温度を指標とした経年劣化予測方法に関するものである。まず、数年間にわたる計測データにもとづいて、各年ごとに冷房負荷率１００％時における冷却水入口温度と高温再生器温度の関係を求める。その具体的方法は、上述の実施形態と同様であるので省略する。図９は、このようにして求めた結果を示しており、Ｙ１乃至Ｙ４は各年次のカーブを示している。同図から明らかなように、Ｙ１年においては勾配が緩やかであり、冷却水入口温度の上昇に対して高温再生器温度がそれほど上昇していない。これに対して年次が進むにつれ勾配が急になっており、高温再生器温度の上昇が大きくなることが分かる。各年次の定格条件（冷却水入口温度３２℃）における高温再生器温度は、それぞれＴ１乃至Ｔ４で示している。
【００５５】
図１０は、年次−高温再生器温度のグラフにおいて、図９のＴ１乃至Ｔ４をプロットしたものである。Ｔ１乃至Ｔ４を曲線で結ぶことにより、経年に伴う高温再生器温度の上昇傾向を把握することができる。さらに、この曲線を外挿することにより、閾値温度Ｔthとクロスする時期を予測することができる。図１０では、Ｙ４年とＹ５年の間で閾値温度を超えていることがわかる。このようにして設備更新又はオーバーホール時期を予測することができる。
【００５６】
上記各実施形態では二重効用シリーズフローの吸収冷凍機を示したが、パラレルフロー等、他の方式のものであってもよい。さらに、二重効用に限らず、単効用、三重効用等であってもよい。
【００５７】
また、各実施形態では作動媒体として水−臭化リチウム系を示したが、これに限らずアンモニア−水系等他の作動媒体を用いるものであってもよい。
【００５８】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、部分負荷運転や冷却水温度が低い状態での運転等、定格条件と異なる状態での運転データから定格運転条件における機器の運転状態を予測することができる。これにより、夏期等の高負荷期に発生する事象を予測し、事前にメンテナンス等の対策を行うための判断材料を提供することができる。
【００５９】
また、データを蓄積して経時的に分析することにより、経年的劣化を把握することができるため、設備更新時期決定の参考材料を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る吸収冷凍機の一実施形態を示す図である。
【図２】制御部の詳細を示す図である。
【図３】ＲＡＭ内のデータテーブル及びデータ格納状態を概念的に示す図である。
【図４】セグメント化を概念的に示す図である。
【図５】セグメントに含まれる単位データを示す図である。
【図６】異常判定フローを示す図である。
【図７】各冷却水入口温度について、冷房負荷率１００％における高温再生器温度を求めるための図である。
【図８】定格運転条件における高温再生器温度を求めるための図である。
【図９】各年における冷房負荷率１００％における高温再生器温度変化を示す図である。
【図１０】定格運転条件における高温再生器温度の年ごとの変化を示す図である。
【符号の説明】
１……吸収冷凍機、２・１２……エリミネータ、１３……制御部、１７……警報装置、AＢ……吸収器、ＣＤ……凝縮器、ＣＷ……冷水回路、Ｄ１……溶液滴下装置、Ｄ２……冷媒滴下装置、E１……高温溶液熱交換器、E２……低温溶液熱交換器、HG……高温再生器、Ｌ１〜Ｌ６……溶液配管、Ｒ１〜Ｒ３……冷媒配管、Ｓ１〜Ｓ６……センサ、ＶＡ……蒸発器、Ｗ１、Ｗ２……冷却水回路、

Claims

吸収冷凍機の所定の部位における物理量を所定の期間計測したデータを、所定の運転条件に係る要素に関してセグメント化し、
それぞれのセグメントに属する単位データに含まれる前記物理量データに基づいて各セグメントの代表値を求め、
前記各セグメントの代表値に基づいて定格運転条件における前記物理量の推定値を求め、
前記推定値を予め定めた閾値と比較して、前記推定値が前記閾値を超えたときは、異常状態と判断し、
さらに、複数期間にわたる前記推定値にもとづいて、前記閾値を超える時期を予測する、ことを特徴とする吸収冷凍機の診断方法。
前記代表値が、対象となるセグメントに属する単位データの前記物理量平均値のうち、所定の信頼性を満たす一以上の単位データの前記物理量平均値であることを特徴とする請求項１に記載の吸収冷凍機の診断方法。
前記代表値が、対象となるセグメントに属する単位データの前記物理量平均値のうち、最も信頼性の高い一の単位データの前記物理量平均値であることを特徴とする請求項１に記載の吸収冷凍機の診断方法。
前記所定の部位が高温再生器であり、かつ、前記物理量が溶液温度若しくは溶液圧力、又は溶液温度と溶液圧力の双方であることを特徴とする請求項１乃至３に記載の吸収冷凍機の診断方法。
前記所定の部位が凝縮器であり、かつ、前記物理量が冷媒の凝縮温度若しくは圧力、又は凝縮温度と圧力の双方であることを特徴とする請求項１乃至４に記載の吸収冷凍機の診断方法。
前記所定の運転条件に係る要素が、冷房負荷率、冷水取出温度、冷水流量、冷却水入口温度、冷却水流量のいずれか一又は二以上の組合わせであることを特徴とする請求項１乃至５吸収冷凍機の診断方法。
吸収冷凍機運転時の所定の物理量計測値を格納するデータ格納手段と、
格納された前記物理量計測値データを、所定の運転条件に係る要素に関してセグメント化するセグメント化手段と、
前記セグメント化された前記物理量計測値データに所定の統計処理を施す統計処理手段と、
前記統計処理手段により処理されたデータにもとづいて、定格運転条件における物理量を推定する推定値算出定手段と、
前記推定値を予め定めた閾値と比較する比較手段と、
前記推定値が前記閾値を超えたときは、異常状態と判断する異常判断手段と、
さらに、複数期間にわたる前記推定値にもとづいて、前記閾値を超える時期を予測する閾値超時期予測手段と、
を備えたことを特徴とする吸収冷凍機の診断装置。
請求項７に記載の診断装置を備えた吸収冷凍機。
吸収冷凍機の高温再生器における溶液温度若しくは溶液圧力、又は溶液温度と溶液圧力の双方を所定の期間計測したデータを、冷房負荷率、冷水取出温度、冷水流量、冷却水入口温度、冷却水流量のいずれか一又は二以上の組合わせに関してセグメント化し、
それぞれのセグメントに属する単位データに含まれる溶液温度若しくは溶液圧力、又は溶液温度と溶液圧力の双方のデータに基づいて各セグメントの代表値を求め、
前記各セグメントの代表値に基づいて定格運転条件における溶液温度若しくは溶液圧力、又は溶液温度と溶液圧力の双方の推定値を外挿により求め、
前記推定値を予め定めた閾値と比較して、前記推定値が前記閾値を超えたときは、異常状態と判断する、
ことを特徴とする吸収冷凍機の診断方法。
吸収冷凍機の凝縮器における冷媒の凝縮温度若しくは圧力、又は凝縮温度と圧力の双方を所定の期間計測したデータを、冷房負荷率、冷水取出温度、冷水流量、冷却水入口温度、冷却水流量のいずれか一又は二以上の組合わせに関してセグメント化し、
それぞれのセグメントに属する単位データに含まれる冷媒の凝縮温度若しくは圧力、又は凝縮温度と圧力の双方のデータに基づいて各セグメントの代表値を求め、
前記各セグメントの代表値に基づいて定格運転条件における冷媒の凝縮温度若しくは圧力、又は凝縮温度と圧力の双方の推定値を外挿により求め、
前記推定値を予め定めた閾値と比較して、前記推定値が前記閾値を超えたときは、異常状態と判断する、
ことを特徴とする吸収冷凍機の診断方法。