KR20170020898A - 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 시스템에 관한 것이다. 적어도 하나의 센서가 작동 중에 보일러를 모니터링하고 보일러 내의 스케일링의 양을 결정할 수 있는 보일러 스케일링 결정 모듈을 포함하는 보일러 모니터링 모듈에 센서 데이터를 제공할 수 있다. 예시적인 센서 데이터는 전력 입력, 보일러 내의 액체의 온도 및 보일러를 수용하는 인클로저 내의 공기 온도를 포함할 수 있다. 보일러 모니터링 모듈은 액체 및 인클로저 온도에 기초하여 보일러로의 열에너지 전달을 결정할 수 있다. 머신 학습 엔진이 전력 입력을 고려하여 액체로의 열에너지 전달의 속도를 결정할 수 있고, 열에너지 전달의 속도는 보일러 내의 스케일링의 양을 정량화하는 열에너지 전달의 속도의 지연을 식별하기 위해 머신 학습 엔진에 의해 평가된다.
Description
본 발명은 모니터링 시스템에 관한 것으로서, 더 구체적으로는 물리 및/또는 머신-학습 모델을 사용하여 보일러 내의 스케일링(scaling)의 양을 결정하기 위한 시스템에 관한 것이다.
다양한 액체를 가열하기 위한 보일러는 다양한 가정용, 상업용 및/또는 산업용 용례에서 채용될 수 있다. 예를 들어, 통상의 용례는 커피, 홍차 등과 같은 온음료(hot beverage)를 제조하기 위해 물을 가열하기 위한 보일러이다. 예시적인 보일러는 가열될 물을 수납하는 용기 내에 침지된 가열 요소(예를 들어, 가열 튜브)를 포함할 수 있다. 가열 요소는 전기, 가스 등으로 운전될 수 있다. 물을 가열하는 보일러의 성능에 영향을 미칠 수 있는 문제점은 스케일링이다. 보일러 내의 스케일링은 보일러 가열 튜브 상에 침전되는 물 내의 불순물에 의해 유발될 수 있다. 주로 실리카, 칼슘 또는 마그네슘염으로 구성되는 이들 침전물은 보일러 튜브를 제조하는데 통상적으로 사용되는 재료(예를 들어, 구리 또는 강)에 비교하여 매우 낮은 열전도도를 갖는다. 보일러 내의 스케일링은 가열 튜브로부터 물로의 열전달 속도를 실질적으로 감소시킬 수 있는데, 이는 적어도 보일러의 동작 효율을 감소시킬 수 있지만, 가장 심각하게는 잠재적으로 위험한 동작 조건을 또한 생성할 수도 있다.
특히, 스케일링은 보일러 가열 튜브 상에 잠재적으로 위험한 고온 스폿을 유발할 수도 있다. 점검되지 않으면, 스케일링은 열 지연(heat retardation)에 기인하여 보일러 효율을 점진적으로 감소하는 절연체로서 작용할 수 있다. 스케일 축적은 결국에는 보일러 가열 튜브가 과열되고, 파열되는 등이 되게 할 수 있다. 온음료 예로 복귀하면, 스케일이 전술된 바와 같이 자동 판매기의 안전한 동작 및 효율에 영향을 미칠 수 있을 뿐만 아니라, 또한 수질 및 이후에 분배된 음료의 맛에도 영향을 미칠 수 있기 때문에, 온음료 자동 판매기 내의 보일러가 스케일이 없이 유지되는 것을 보장하는 것이 특히 중요하다. 현재, 온음료 자동 판매기 내의 보일러는 전통적인 예방 유지보수 원리에 따라(예를 들어, 제조업자의 추천에 기초하여) 정기적으로 교체된다. 그 결과, 보일러의 교체는 교체가 보일러의 실제 조건에 기초하여 불필요한 상황에서 빈번하게 발생할 수 있다. 실제로 교체를 필요로 하지 않는 보일러의 교체는 예를 들어 자동 판매기 운영자 및 이들의 고객에 대해 돈의 낭비 및 불편함을 야기할 수도 있다.
청구된 요지의 다양한 실시예의 특징 및 장점은 이하의 상세한 설명이 진행함에 따라 그리고 유사한 도면 부호가 유사한 부분을 나타내고 있는 첨부 도면을 참조하여 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명의 적어도 일 실시예에 따른 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 예시적인 시스템을 도시하고 있고;
도 2는 본 발명의 적어도 일 실시예에 따라 사용가능한 디바이스를 위한 예시적인 구성을 도시하고 있고;
도 3은 본 발명의 적어도 일 실시예에 따른 보일러 스케일링 결정 모델에 이용된 원리의 예를 도시하고 있고;
도 4는 본 발명의 적어도 일 실시예에 따른 양호한 보일러 내의 열전달 속도의 예를 도시하고 있고;
도 5는 본 발명의 적어도 일 실시예에 따른 스케일링된 보일러 내의 열전달 속도의 예를 도시하고 있고;
도 6은 본 발명의 적어도 일 실시예에 따른 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 예시적인 동작을 도시하고 있다.
이하의 상세한 설명은 예시적인 실시예를 참조하여 진행될 것이지만, 그 다수의 대안, 수정 및 변형이 당 기술 분야의 숙련자들에게 명백할 것이다.
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도 6은 본 발명의 적어도 일 실시예에 따른 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 예시적인 동작을 도시하고 있다.
이하의 상세한 설명은 예시적인 실시예를 참조하여 진행될 것이지만, 그 다수의 대안, 수정 및 변형이 당 기술 분야의 숙련자들에게 명백할 것이다.
본 발명은 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 시스템에 관한 것이다. 일 실시예에서, 적어도 하나의 센서는 동작 중에 보일러를 모니터링할 수 있다. 적어도 하나의 센서는 이어서 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위해 센서 데이터를 이용할 수 있는 적어도 보일러 스케일링 결정 모듈(boiler scaling determination module: BSDM)을 포함하는 보일러 모니터링 모듈(boiler monitoring module: BMM)에 센서 데이터를 제공할 수 있다. 센서 데이터는 예를 들어, 보일러 내의 가열 튜브로의 전력 입력, 보일러 내의 액체 온도 및 보일러가 동작하는 인클로저(enclosure)의 온도를 포함할 수 있다. BMM은 액체의 감지된 온도 및 인클로저 온도에 기초하여 보일러로의 열전달을 결정할 수 있다. BSDM 내의 머신 학습 엔진이 이어서 전력 입력의 견지에서 보일러 내의 액체로의 열에너지 전달의 속도를 결정할 수 있고, 열에너지 전달의 속도는 이어서 보일러 내의 스케일링의 양을 정량화하는 열에너지 전달의 속도의 지연을 식별하기 위해 머신 학습 엔진에 의해 평가된다. 보일러 모니터링 모듈이 이어서 보일러 상태의 표시가 발생되게 할 수 있다. 보일러 모니터링 모듈은 인클로저 내에, 인클로저 내에 부분적으로, 또는 인클로저로부터 이격하여 존재하는 디바이스 내에 합체될 수 있다. 일 실시예에서, 디바이스는 근거리 통신망(LAN) 또는 인터넷과 같은 광역 통신망(WAN)을 이용하여 보일러 상태를 모니터링하는 원격 모니터링 시스템의 부분일 수 있다.
적어도 일 실시예에서, 시스템은 보일러 내의 스케일링을 결정하도록 구성될 수 있다. 시스템은 예를 들어, 보일러, 보일러가 그 내에서 동작하는 인클로저, 적어도 하나의 센서 및 디바이스를 포함할 수 있다. 보일러는 액체를 가열하기 위한 것일 수 있다. 적어도 하나의 센서는 보일러의 동작에 대한 센서 데이터를 발생하기 위한 것일 수 있다. 디바이스는 적어도 하나의 센서로부터 센서 데이터를 수신하기 위한 적어도 하나의 통신 모듈 및 적어도 센서 데이터에 기초하여 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위한 BSDM을 갖는 BMM을 포함할 수 있다.
예를 들어, 적어도 하나의 센서는 보일러 내의 액체를 가열하기 위한 적어도 전력 입력, 보일러 내의 액체의 온도 및 인클로저 온도를 감지하기 위한 것일 수 있고, 센서 데이터는 전력 입력, 액체 온도 및 인클로저 온도를 포함한다. BSDM은 센서 데이터로부터 노이즈를 제거하거나 센서 데이터를 유효화하는 것 중 하나를 위한 것일 수 있다. BSDM은 또한 적어도 전력 입력 및 액체 온도에 기초하여 보일러로의 열에너지 전달을 결정하기 위한 것일 수 있다. BSDM은 예를 들어, 적어도 보일러로의 열에너지 전달 및 인클로저 온도에 기초하여 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위한 머신 학습 엔진을 포함할 수 있다. 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위한 것인 머신 학습 엔진은 인클로저 온도를 고려하여 보일러 내의 액체로의 열에너지 전달의 속도를 결정하기 위한 것인 머신 학습 엔진을 포함할 수 있고, 액체로의 열에너지 전달의 속도는 보일러 내의 스케일링의 양을 정량화하는 열에너지 전달의 속도의 지연을 식별하기 위해 머신 학습 엔진에 의해 평가된다. 동일한 또는 다른 실시예에서, BMM은 보일러 내에서 결정된 스케일링의 양에 대한 표시가 발생되게 할 수 있다. 디바이스는 예를 들어, 인클로저 내에 존재할 수 있다. 대안적으로, 디바이스의 적어도 일부는 인클로저의 외부에 있을 수 있고, 통신 모듈은 근거리 통신망 또는 광역 통신망 중 적어도 하나를 거쳐 적어도 하나의 센서로부터 센서 데이터를 수신한다.
본 발명에 따른 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 방법은 예를 들어, 액체를 가열하기 위해 보일러를 동작하는 단계 - 보일러는 인클로저 내에 위치됨 -, 디바이스 내의 보일러의 동작에 대한 센서 데이터를 수신하는 단계, 디바이스 내의 BSDM 내로 센서 데이터를 입력하는 단계 및 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위해 보일러 스케일링 결정 모듈을 이용하는 단계를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 머신 판독가능 저장 매체는, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때, 적어도 하나의 머신 판독가능 저장 매체가 예를 들어 액체를 가열하기 위해 보일러를 동작하게 하고 - 보일러는 인클로저 내에 위치됨 -, 디바이스 내의 보일러의 동작에 대한 센서 데이터를 수신하게 하고, 센서 데이터를 디바이스 내의 보일러 스케일링 결정 모듈 내에 입력하게 하고, 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위해 보일러 스케일링 결정 모듈을 이용하게 하는, 본 발명에 따른 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 인스트럭션이 개별적으로 또는 조합하여 그 위에 저장되어 있다. 본 발명에 따른 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 디바이스는 예를 들어, 보일러의 동작에 대한 센서 데이터를 수신하기 위한 통신 모듈 및 적어도 센서 데이터에 기초하여 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하고 보일러 내에 있는 것으로 결정된 스케일링의 양에 대한 표시가 발생되게 하기 위한 보일러 스케일링 결정 모듈을 갖는 보일러 모니터링 모듈을 포함할 수 있다.
도 1은 본 발명의 적어도 일 실시예에 따른 모델을 이용하여 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 예시적인 시스템을 도시하고 있다. 시스템(100)은 적어도 보일러(102) 및 디바이스(104)를 포함할 수 있다. 보일러(102)는 내부 또는 외부 열원에 의해 인가된 열에 기초하여 액체를 가열하기 위해 액체를 수납하는 것이 가능한 임의의 용기일 수 있다. 본 명세서에서 참조될 수 있는 보일러(102)의 예는 커피, 홍차 등을 소비자에게 제공하는 것이 가능할 수 있는(예를 들어, 유료로) 음료 머신 내의 온수 보일러이지만, 이 사용은 본 발명에 따른 다양한 실시예를 설명하는데 사용가능한 단지 직관적인 예일 뿐이고, 이들 실시예를 특정 구현예에 한정하도록 의도된 것은 아니다. 적어도 일 실시예에서, 보일러(102)는 인클로저(106) 내에 존재할 수 있다. 인클로저(106)는 보일러(102)를 수납하는 것이 가능한 임의의 하우징일 수 있다. 음료 머신의 예와 함께 계속하면, 인클로저(106)는 음료 머신의 외부 캐비넷의 하우징, 보일러(102)를 수용하기 위한 음료 머신의 외부 캐비넷 내의 내부 리셉터클(receptacle) 등일 수 있다.
디바이스(104)는 본 명세서에 개시된 다양한 실시예에 관하여 이하에 설명되는 바와 같은 액티비티를 수행하는 것이 가능한 프로세싱 리소스를 포함하는 임의의 디바이스일 수 있다. 특정 기능 및 특징이 도 2에 개시될 것이지만, 디바이스(104)의 다양한 예는 구글 코포레이션(Google Corporation)으로부터의 Android® 운영 체제(operating system: OS), 애플 코포레이션(Apple Corporation)으로부터의 iOS®, 마이크로소프트 코포레이션(Microsoft Corporation)으로부터의 Windows ®, 애플 코포레이션(Apple Corporation)으로부터의 Mac OS, 리눅스 파운데이션(Linux Foundation)으로부터의 Tizen™ OS, 모질라 프로젝트(Mozilla Project)로부터의 Firefox® OS, 블랙베리 코포레이션(Blackberry Corporation)으로부터의 Blackberry® OS, 휴렛팩커드 코포레이션(Hewlett-Packard Corporation)으로부터의 Palm® OS, 심비안 파운데이션(Symbian Foundation)으로부터의 Symbian® OS 등에 기초하는 셀룰러 핸드셋, 스마트폰 등과 같은 모바일 통신 디바이스, 애플 코포레이션(Apple Corporation)으로부터의 iPad®, 마이크로소프트 코포레이션(Microsoft Corporation)으로부터의 Surface®, 삼성 코포레이션(Samsung Corporation)으로부터의 Galaxy Tab®, 아마존 코포레이션(Amazon Corporation)으로부터의 Kindle Fire® 등과 같은 태블릿 컴퓨터, 인텔 코포레이션(Intel Corporation)에 의해 제조된 저전력 칩셋을 포함하는 Ultrabook®, 넷북, 노트북, 랩탑, 팜탑 등, 삼성으로부터의 Galaxy Gear®와 같은 손목시계 폼팩터 컴퓨팅 디바이스, 구글 코포레이션(Google Corporation)으로부터의 Google Glass®과 같은 안경 폼팩터 인터페이스 등과 같은 웨어러블 디바이스, 데스크탑 컴퓨터, 서버, 스마트 텔레비전, 인텔 코포레이션(Intel Corporation)으로부터의 넥스트 유닛 오브 컴퓨팅(Next Unit of Computing: NUC) 플랫폼과 같은 소형 폼팩터 컴퓨팅 솔루션(예를 들어, 공간 제한형 컴퓨팅 애플리케이션, TV 셋탑 박스 등) 등과 같은 통상적으로 고정형 컴퓨팅 디바이스를 포함할 수 있다.
보일러(102)의 동작에 대한 정보는 센서(108)를 거쳐 디바이스(104)에 제공될 수 있다. 적어도 하나의 실시예에서, 센서(108)는 적어도 전압 및/또는 전류 센서, 및 서미스터, 열전쌍 등과 같은 온도 센서를 포함할 수 있다. 이들 기본적인 다양한 센서(108)는 센서 데이터(110)를 디바이스(104)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 센서 데이터(110)는 적어도 보일러(102)(예를 들어, 보일러(102) 내의 액체를 가열하도록 구성된 가열 요소)로의 전기 입력에 대한 데이터, 보일러(102) 내의 액체의 온도 및 인클로저(106)의 온도를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 실시예에서, 인클로저 온도는 보일러(102)로부터 환경으로 손실되는 열의 양에 대응할 수 있는, 인클로저(106) 등 내의 주위 공기의 인클로저(106) 자체의(예를 들어, 인클로저(106)의 내부의 내부면의) 온도에 대응할 수 있다. 그러나, 센서(108)는 터치 센서, 근접도 센서, 모션 센서 등과 같은 다른 분류의 센서를 또한 포함할 수 있다. 이들 유형의 센서(108)는 도 1에는 도시되지 않은 디바이스(104)에 다른 유형의 센서 데이터(110)를 제공하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 음료 머신의 경우에 터치 또는 근접도 센서는 머신이 온음료를 자동 판매중인지를 감지할 수 있고, 따라서 그 보일러(102)는 정상 상태에 있지 않다(예를 들어, 냉수가 음료 자동 판매중에 소비된 온수를 대체하기 위해 보일러(102)에 도입될 수 있음). 적어도 하나의 실시예에서, 디바이스(104)는 인클로저(106) 내에, 또는 적어도 인접하여 존재할 수 있고, 따라서 센서 데이터(110)는 유선 통신 및/또는 예를 들어 블루투스, 무선 근거리 통신망(WLAN) 등과 같은 단거리 무선 통신을 거쳐 디바이스(104)에 전달될 수 있다. 대안 구현예에서, 디바이스(104)의 적어도 일부는 인클로저(106)로부터 이격하여 위치될 수 있다. 센서 데이터(110)는 이어서 LAN 및/또는 예를 들어 인터넷과 같은 WAN을 통한 상호작용을 통해 디바이스(104)에 통신될 수 있다.
디바이스(104)는 예를 들어, BSDM(114)을 포함할 수 있는 BMM(112)을 포함할 수 있다. 동작의 예에서, BMM(112)은 센서 데이터(110)를 수신할 수 있고, 센서 데이터(110)를 BSDM(114) 내에 입력할 수 있다. BSDM(114)은 이어서 보일러(102) 내의 스케일링의 양을 결정하기 위해 센서 데이터(110)를 이용할 수 있다. 보일러(102) 내의 스케일링의 양이 결정되는 방식을 설명하는 예가 도 3 내지 도 5와 관련하여 더 설명될 것이다. BSDM(114) 및/또는 BMM(112)은 이어서 디바이스(104)가 통지(116)를 발생하게 할 수 있다. 통지(116)는 예를 들어, 보일러(102)의 상태에 대해 사용자(예를 들어, 온음료 머신의 소유자, 온음료 머신을 유지하는 것, 온음료 머신 모니터링 서비스에 책임이 있는 사람 등)에게 통보하는 시각적 및/또는 가청 경고를 포함할 수 있다. 통지(116)는 보일러(102)가 서비스를 요구하는지 여부에 무관하게 정기적으로 발생될 수 있고(예를 들어, 정기적인 보일러 "건강" 통지와 같은), 또는 단지 BSDM(114)이 스케일링의 양이 보일러(102)가 서비스되도록 요구하는 것을 결정하는(예를 들어, 보일러 서비스 요구 경고와 같은) 경우에만 발생될 수 있다. 통지(116)가 발생되는 방식은 보일러(102)를 위한 서비스 모델에 의존할 수 있다. 예를 들어, 소유자, 서비스 엔티티 등과 같은 사용자가 대인으로 보일러(102)(예를 들어, 온음료 머신)를 정기적으로 검사하면, 점등 및/또는 가청 경고와 같은 통지(116)가 인클로저(106) 상에 로컬화될 수 있다. 로컬화 시나리오에서, 사용자가 보일러(102) 내의 스케일링의 레벨, 보일러(102) 내의 스케일링의 양에 기초하는 효율의 척도 등과 같은 디바이스(104) 내의 더 특정 데이터에 액세스하는 것이 또한 가능할 수 있다. 통지(116)는 또한 예를 들어, 스마트폰, 태블릿 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 데스크탑 컴퓨터 등과 같은 소유자 또는 서비스 엔티티를 위한 사용자 디바이스에 전송될 수 있다. 다른 예시적인 서비스 모델에서, 중앙집중형 모니터링 및/또는 서비싱 엔티티는 원격 로케이션으로부터 복수의 보일러(102)를 모니터링할 수 있고, 예를 들어 LAN 또는 WAN 다이렉트 액세스, 이메일, 단문 메시지 서비스(SMS) 등을 거쳐 원격 로케이션에서 모든 모니터링된 보일러(102)를 위한 통지(116)를 수신할 수 있다. 통지(116)가 서비스가 모니터링된 보일러(102) 중 하나를 위해 요구되는 것을 표시할 때, 중앙집중형 모니터링 및/또는 서비싱 엔티티는 서비스가 요구된다는 것을 보일러(102)의 소유자 및/또는 다른 책임이 있는 파티에 통보할 수 있고, 요구된 유지보수를 수행하도록 서비스 전문가를 스케쥴링하는 등일 수 있다. 모니터링이 중앙집중형인 경우에, 서비스 및/또는 모니터링 엔티티는 보일러(102)를 물리적으로 폐쇄할 필요가 없다. 예를 들어, 인터넷과 같은 WAN을 거쳐 액세스가능한 적어도 하나의 서버(예를 들어, "클라우드" 구성에서)는 세계의 어느 곳에서나 보일러(102)를 모니터링하는 것이 가능할 수 있다.
도 2는 본 발명의 적어도 일 실시예에 따라 사용가능한 디바이스를 위한 예시적인 구성을 도시하고 있다. 특히, 예시적인 디바이스(104')는 도 1에 개시된 임의의 액티비티를 수행하는 것이 가능할 수 있다. 그러나, 디바이스(104')는 단지 본 발명에 따른 실시예에서 사용가능한 장치의 예로서 의도된 것이고, 임의의 이들 다양한 실시예를 임의의 특정 구현 방식에 한정하도록 의도된 것은 아니다.
디바이스(104')는 예를 들어, 디바이스 동작을 관리하도록 구성된 시스템 모듈(200)을 포함할 수 있다. 시스템 모듈(200)은 예를 들어, 프로세싱 모듈(202), 메모리 모듈(204), 전력 모듈(206), 사용자 인터페이스 모듈(208) 및 통신 인터페이스 모듈(210)을 포함할 수 있다. 디바이스(104')는 통신 모듈(212) 및 BMM(112')을 추가로 포함할 수 있다. 통신 모듈(212) 및 BMM(112')은 시스템 모듈(200)로부터 분리된 것으로서 도시되어 있지만, 도 2에 도시된 예시적인 구현예는 단지 설명을 위해 제공된 것이다. 통신 모듈(210) 및/또는 BMM(112')과 연계된 기능성의 일부 또는 모두는 또한 시스템 모듈(200) 내에 합체될 수 있다.
디바이스(104')에서, 프로세싱 모듈(202)은 개별 구성요소 내에 위치된 하나 이상의 프로세서, 또는 대안적으로 단일 구성요소로(예를 들어, 시스템-온-어-칩(System-on-a-chip: SOC) 구성으로) 구체화된 하나 이상의 프로세싱 코어 및 임의의 프로세서 관련 지지 회로(예를 들어, 브리징 인터페이스 등)를 포함할 수 있다. 예시적인 프로세서는 펜티엄(Pentium), 제온(Xeon), 이타늄(Itanium), 셀레론(Celeron), 아톰(Atom), 코어(Core) i-시리즈 제품 패밀리, 어드밴스드(Advanced) RISC (예를 들어, 축소 명령어 세트 컴퓨팅) 머신 또는 "ARM" 프로세서 등에서의 것들을 포함하는 인텔 코포레이션으로부터 입수가능한 다양한 x86-기반 마이크로프로세서를 포함할 수 있지만, 이에 한정되는 것은 아니다. 지지 회로의 예는 프로세싱 모듈(202)이 디바이스(104') 내의 상이한 버스 등 상에서 상이한 속도로 동작할 수 있는 다른 시스템 구성요소와 상호작용할 수 있는 인터페이스를 제공하도록 구성된 칩셋(예를 들어, 인텔 코포레이션으로부터 입수가능한 노스브리지(Northbridge), 사우스브리지(Southbridge) 등)을 포함할 수 있다. 지지 회로와 통상적으로 연계된 기능성의 일부 또는 모두는 또한 프로세서와 동일한 물리적 패키지 내에(예를 들어, 인텔 코포레이션으로부터 입수가능한 샌디 브릿지(Sandy Bridge) 패밀리의 프로세서 내에와 같은) 포함될 수 있다.
프로세싱 모듈(202)은 디바이스(104') 내에서 다양한 인스트럭션을 실행하도록 구성될 수 있다. 인스트럭션은 프로세싱 모듈(202)이 데이터 판독, 데이터 기록, 데이터 프로세싱, 데이터 포뮬레이팅, 데이터 컨버팅, 데이터 변환 등에 관련된 액티비티를 수행하게 하도록 구성된 프로그램 코드를 포함할 수 있다. 정보(예를 들어, 인스트럭션, 데이터 등)는 메모리 모듈(204) 내에 저장될 수 있다. 메모리 모듈(204)은 고정식 또는 이동식 포맷의 랜덤 액세스 메모리(random access memory: RAM) 및/또는 판독 전용 메모리(read-only memory: ROM)를 포함할 수 있다. RAM은 예를 들어 정적 RAM(SRAM) 또는 동적 RAM(DRAM)과 같은 디바이스(104')의 동작 중에 정보를 유지하도록 구성된 휘발성 메모리를 포함할 수 있다. ROM은 디바이스(104')가 활성화될 때 인스트럭션을 제공하기 위해 BIOS, UEFI에 기초하여 구성된 비휘발성(NV) 메모리 모듈, 전자 프로그램가능 ROM(EPROM), 플래시와 같은 프로그램가능 메모리 등을 포함할 수 있다. 다른 고정식/이동식 메모리는 예를 들어, 플로피 디스크, 하드 드라이브 등과 같은 자기 메모리, 고상 플래시 메모리(예를 들어, 임베디드 멀티미디어 카드(eMMC) 등)와 같은 전자 메모리, 이동식 메모리 카드 또는 스틱(예를 들어, 마이크로 저장 디바이스(uSD), USB 등), 콤팩트 디스크 기반 ROM(CD-ROM), 디지털 비디오 디스크(DVD), 블루레이 디스크 등과 같은 광학 메모리를 포함할 수 있지만, 이들에 한정되는 것은 아니다.
전력 모듈(206)은 내부 전력 소스(예를 들어, 배터리, 연료 전지 등) 및/또는 외부 전력 소스(예를 들어, 전자머신 또는 태양열 발전기, 전력망, 연료 전지 등), 및 동작을 위해 요구되는 전력을 디바이스(104')에 공급하도록 구성된 관련 회로를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스 모듈(208)은 사용자가 예를 들어, 다양한 입력 메커니즘(예를 들어, 마이크로폰, 스위치, 버튼, 노브, 키보드, 스피커, 터치 감응식 표면, 이미지를 캡처하고 그리고/또는 근접도, 거리, 모션, 제스처, 배향 등을 감지하도록 구성된 하나 이상의 센서) 및 다양한 출력 메커니즘(예를 들어, 스피커, 디스플레이, 점등식/점멸식 표시기, 진동, 모션을 위한 전자머신 구성요소 등)과 같은 디바이스(104')와 상호작용하게 하기 위한 하드웨어 및/또는 소프트웨어를 포함할 수 있다. 사용자 인터페이스 모듈(208) 내의 하드웨어는 디바이스(104') 내에 합체될 수 있고 그리고/또는 유선 또는 무선 통신 매체를 거쳐 디바이스(104')에 결합될 수 있다.
통신 인터페이스 모듈(210)은 유선 및/또는 무선 통신을 지원하도록 구성된 리소스를 포함할 수 있는 통신 모듈(212)을 위한 패킷 라우팅 및 다른 제어 기능을 관리하도록 구성될 수 있다. 몇몇 경우에, 디바이스(104')는 중앙집중형 통신 인터페이스 모듈(210)에 의해 모두 관리된 하나보다 많은 통신 모듈(212)(예를 들어, 유선 프로토콜 및/또는 무선 라디오를 위한 개별 물리적 인터페이스 모듈을 포함함)을 포함할 수 있다. 유선 통신은 예를 들어, 이더넷, USB, 파이어와이어(Firewire), 선더볼트(Thunderbolt), 디지털 비디오 인터페이스(DVI), 고선명도 멀티미디어 인터페이스(HDMI) 등과 같은 직렬 및 병렬 유선 매체를 포함할 수 있다. 무선 통신은 예를 들어, 밀접 근접도 무선 매체(예를 들어, 근거리 통신(NFC) 표준, 적외선(IR) 등에 기초하는 것과 같은 무선 주파수(RF)), 단거리 무선 매체(예를 들어, 블루투스, WLAN, 와이파이 등), 장거리 무선 매체(예를 들어, 셀룰러 광역 무선 통신 기술, 위성 기반 통신 등) 또는 음파를 거친 전자 통신을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 통신 인터페이스 모듈(210)은 통신 모듈(212) 내에서 활성인 무선 통신이 서로 상호작용하는 것을 방지하도록 구성될 수 있다. 이 기능을 수행할 때, 통신 인터페이스 모듈(210)은 예를 들어, 전송을 대기하는 메시지의 상대 우선순위에 기초하여 통신 모듈(212)을 위한 액티비티를 스케쥴링할 수 있다. 도 2에 개시된 실시예는 통신 모듈(212)로부터 분리된 것으로 통신 인터페이스 모듈(210)을 도시하고 있지만, 통신 인터페이스 모듈(210) 및 통신 모듈(212)의 기능성이 동일한 모듈 내에 통합되는 것이 또한 가능할 수 있다.
본 발명에 따라, BMM(112')은 적어도 통신 모듈(212)과, 그리고 선택적으로 사용자 인터페이스 모듈(208)과 상호작용하는 것이 가능할 수 있다. 동작의 예에서, BMM(112')은 센서(108)로부터 센서 데이터(110)를 수신할 수 있다. 센서 데이터(110)에 기초하여 BSDM(114)에 의해 보일러(102) 내의 스케일링의 결정 후에, BMM(112')은 이어서 통지(116)를 발생할 수 있다. 적어도 하나의 실시예에서, BMM(112')은 통신 모듈(208)은 유선 및/또는 무선 통신을 거쳐 통지(116)를 전송하게 할 수 있다(예를 들어, 소유자 또는 서비스 엔티티를 위한 사용자 디바이스, 모니터링 및/또는 서비스 엔티티와 연계된 원격 위치된 중앙집중형 모니터링 디바이스에). 통신 모듈(212)에 통지(116)를 제공하는 것과 함께 또는 그 대신에, BMM(112')은 디바이스(104')의 사용자에 제시를 위해 사용자 인터페이스 모듈(112)에 통지(116)를 제공할 수 있다. 제시는 예를 들어, 시각적 통지를 표시하는 것, 가청 및/또는 촉각 통지를 발생하는 것 등을 포함할 수 있다. 적어도 하나의 실시예에서, 시각적 통지는 또한 사용자가 보일러(102)(예를 들어, 그리고/또는 온음료 머신)에 대한 부가의 데이터를 얻게 하는 사용자 인터페이스 특징부를 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 따른 BSDM 내에 이용된 원리의 예를 도시하고 있다. BSDM(114)은 예를 들어, 보일러(102') 내의 스케일링의 실시간 결정을 위한 적어도 하이브리드 모델을 포함할 수 있다. BSDM(114) 내의 모델은 스케일링 상태를 식별하기 위해 머신 학습 엔진과 물리의 법칙을 조합하는 분석적 모델을 포함할 수 있는 점에서 "하이브리드"로 고려될 수 있다. BSDM(114) 내의 모델이 기초하는 예시적인 시나리오는 도 3에 개시되어 있고, 여기서 인클로저(106')는 보일러(102')를 봉입할 수 있다. 보일러(102')는 가열 튜브(300)에 의해 가열될 액체(예를 들어, 물)를 포함할 수 있다. 이 경우에, 가열 튜브(300)는 전원 입력(302)에 의해 전력 공급된다. 적어도 하나의 실시예에서, 전력 입력은 전력일 수 있지만, 이들에 한정되는 것은 아니지만, 가스, 프로판, 수소, 바이오연료, 태양열 등과 같은 다른 전력 소스가 또한 채용될 수 있다. 본 발명에 따라, 가열 튜브(300)로부터 액체로의 열전달 속도는 이하의 식에 의해 특징화될 수 있고,
열전달 속도 (W=Joule/sec) = k (T1-T2)A/d
(1)
여기서, T1 및 T2는 가열 튜브(300) 및 액체 각각의 온도이고, k는 가열 튜브(300)의 열전달 계수(W/m/degC)이고, A는 가열 튜브(300)의 표면적이고, d는 가열 튜브(300)의 단면에 의해 도시된 가열 튜브(300)의 두께이다. k의 값은 재료에 기초하여 상이할 수 있다. 예를 들어, 가열 튜브(300)의 구성에서 이용될 수 있는 재료는 순구리에 대해 386.01 W/m/degC 및 스테인리스강에 대해 17.4 W/m/degC의 k값을 가질 수 있다. 대조적으로, 가열 튜브(300)의 표면 상에 스케일링으로서 전개될 수 있는 재료는 칼슘 설페이트에 대해 1.16 내지 2.32 W/m/degC, 칼슘 카보네이트에 대해 0.58 내지 1.16 W/m/degC 및 실리카에 대해 0.23 내지 0.58 W/m/degC의 k값을 가질 수 있다. 이들 재료에 대한 k값의 상당한 차이에 의해 입증되는 바와 같이, 가열 튜브(300) 상의 스케일링은 가열 튜브(300)로부터 액체로의 열전달 속도를 심하게 감소시킬 수 있는 절연체로서 작용할 수 있다. 적어도 하나의 실시예에서, BSDM(114)은 예를 들어 보일러 온도 및 전력 입력(예를 들어, 감지된 전류 입력에 기초하는)을 포함하는 센서(108)로부터 수신된 센서 데이터(108)에 기초하여 열전달 속도를 컴퓨팅하기 위해 모델을 이용할 수 있다. 상기 관계를 고려하여, BSDM(114) 내의 모델은 액체에 실제로 인가된 열에너지에 기초할 수 있다.
보일러로의 열에너지 입력 = 보일러 액체에 의해 흡수된 열에너지 +
보일러 표면을 거쳐 환경에 손실된 열에너지
(2)
보일러(102')로의 전력 입력(예를 들어, Watt 또는 Joules/sec 단위의)은 보일러(102')에 입력된 열에너지에 정비례할 수 있다. 보일러(102')의 표면을 거쳐 환경으로 손실된 에너지는 가열 튜브(102)(T2)와 인클로저(106')의 감지된 온도(T3) 사이의 온도차에 정비례할 수 있다. 보일러(102') 내의 액체에 의해 흡수된 에너지는 열전달 속도에 비례할 수 있다. 보일러(102') 내의 스케일링의 존재는 열전달의 지연으로서 명백해질 것이다.
적어도 하나의 실시예에서, BSDM(114) 내의 모델의 물리 기반 부분은 전력 입력 및 보일러 온도 데이터에 기초하여 보일러(102')로의 열전달 속도를 컴퓨팅할 수 있다. 예를 들어, 정상 상태 중에, 열전달 속도는 도 4 및 도 5에 도시된 바와 같이 컴퓨팅될 수 있는 보일러 온도 증가의 기울기에 정비례할 수 있고, 차트(400)는 양호한 보일러(102')에 대응하고, 차트(500)는 스케일링된 보일러(102')에 대응한다. 차트(400, 500)의 기울기값은 가열 튜브(300)로부터 액체로의 열에너지 전달 속도에 대응하고, 예를 들어 차트(400, 500)에 도시된 바와 같이, 보일러(102')의 "전류 온(current on)" 시간 후에 8초에 컴퓨팅될 수 있다. 기울기는 이어서 예를 들어, 열전달의 지연을 추정하기 위해 다음의 5초의 온도값에 걸쳐 컴퓨팅될 수 있다. 물리 기반 모델은 정상 상태에서 보일러(102') 및 가열 튜브(300) 내의 액체의 온도(T1)가 동일하다는 논리(예를 들어, 온음료 자동 판매기의 경우에 어떠한 온수도 분배되지 않을 때 "자동 판매중이 아님" 상태와 같은)에 따라 액체의 온도(T1)와 인클로저(106')의 온도(T3) 사이의 차이에 기초하여 환경에 손실된 열에너지를 컴퓨팅할 수 있다. 따라서, 보일러(102')가 스위칭 온되고 정상 상태에 있을 때, 보일러(102') 내의 액체의 온도(T1) 및 인클로저(106')의 온도(T3)가 감지될 수 있다(예를 들어, 열전쌍을 사용하여). 온도(예를 들어, T1 내지 T3) 사이의 차이는 보일러(102')로부터 환경으로 손실된 열에너지를 고려할 수도 있다. 보일러(102') 내의 액체로의 열에너지 전달의 속도는 이어서 보일러(102')로부터 환경으로 손실된 열에너지에 대해, 기울기에 기초하여, 보일러(102')로의 열에너지 전달의 속도를 조정함으로써 결정될 수 있다.
적어도 보일러(102') 내의 액체로의 열에너지 전달의 결정된 속도는 이어서 보일러 상태를 결정하기 위해 모델 내의 머신 학습 엔진에 제공될 수 있다. 물리 기반 방법은 증명된 및 시험된 물리 법칙에 기초하여, 강인한 파라미터의 설계 및 전개를 가능하게 한다. 머신 학습 엔진은 실시간으로 보일러의 건강 및 스케일링 상태를 식별하는 것을 가능하게 하도록, 다차원 특징 공간 내에서 이들 파라미터 사이의 비선형 경계를 학습하는 것이 가능하다. 이들 접근법의 강도의 조합은 모델을 더 정확하게 한다. 예를 들어, 실제 BSDM(114)이 3개의 양호한 보일러(102') 및 3개의 스케일링된 보일러(102')로부터 랜덤으로 선택된 데이터 세트의 65%로 트레이닝되었고, 이어서 하이브리드 모델이 데이터 세트의 나머지 35%를 사용하여 시험되었을 때, 하이브리드 모델은 시험 보일러(102')의 스케일링 상태를 결정하는데 있어서 거의 100% 정확도를 성취하였다는 것이 관찰되었다.
BSDM(114) 내에 이용될 수 있는 예시적인 파라미터는 이하와 같다. BSDM(114)에 이용될 수 있는 예시적인 신호 프로세싱 파라미터는 이들에 한정되는 것은 아니지만, 온도 및 전류 센서 데이터의 샘플링 속도 = 5 샘플/초, 보일러 온도를 위한 이동 평균 윈도우 길이 = 5 초, 보일러 인클로저 온도를 위한 이동 평균 윈도우 길이 = 5 초 및 연속적인 온도값의 차이를 클립핑하기 위한 임계값 = 0.15 deg.C를 포함할 수 있다. 데이터로부터 열전달 속도를 컴퓨팅하기 위한 물리 기반 모델을 위한 예시적인 파라미터는 유효 전류를 위한 임계치 = 1 amp, 유효 전류를 고려하기 위한 보유 샘플수 = 2, 전류 온 기간에 후속하는 전류 오프 기간을 고려하기 위한 보유 샘플수 = 3, 보일러 온도값이 기록된 후의 지연 = 8 초 및 온도값이 기록되는 시간 기간 = 8 내지 13초를 포함할 수 있지만, 이들에 한정되는 것은 아니다. 스케일링 상태를 검출하는데 있어서 거의 100% 정확도를 가능하게 하는 머신 학습 엔진의 예시적인 파라미터는 분류 모델 타입: Support Vector Machine, 커널 타입: Linear kernel, 에러 페널티: 1 및 에러 공차 = 0.001을 포함할 수 있지만, 이들에 한정되는 것은 아니다.
도 6은 본 발명의 적어도 일 실시예에 따른 모델을 이용하여 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 예시적인 동작을 도시하고 있다. 동작 600에서, 센서 데이터가 보일러 및 인클로저로부터 BMM 내에 수신될 수 있다. 예를 들어, 보일러 및 인클로저 내의 적어도 하나의 센서는 센서 데이터를 감지할 수 있고, 이어서 이를 BMM에 제공할 수 있다. 동작 602에서, 센서 데이터가 프로세싱될 수 있다. 센서 데이터를 프로세싱하는 것은 예를 들어, 노이즈를 제거하기 위해 센서 데이터를 필터링하는 것, 센서 데이터가 인증 소스로부터 수신되었다는 것을(예를 들어, 위조되지 않았음) 검증하기 위해 센서 데이터를 유효화하는 것 등을 포함할 수 있다. 필터링은 예를 들어, 바로 이전 및/또는 이후의 값과 합치하지 않는 값에 대해 센서 데이터를 스캐닝하는 것, 완전히 범위 외에 있는(예를 들어, 불가능한) 값을 제거하는 것 등을 포함할 수 있다. 센서 데이터를 유효화하는 것은 센서 데이터의 소스를 승인하기 위해 센서 데이터를 위한 소스를 결정하도록 센서 데이터와 연계된 서명, 키 등을 점검하는 것 등을 포함할 수 있다.
프로세싱된 센서 데이터는 이어서 동작 604에서 BSDM 내로 입력될 수 있다. BSDM은 본 명세서에서 전술된 바와 같이 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위해 센서 데이터를 이용할 수 있다. 동작 606은 통지가 본 발명에 따라 발생될 수 있는 하나 초과의 방식이 존재하는 점에서 선택적일 수 있다. 예를 들어, 동작 606은 보일러 내에 존재하는 것으로 결정된 스케일링의 양이 행동(예를 들어, 서비싱 및/또는 교체)을 필요로 할 때 통지가 발생되는 경우에만 포함될 수 있다. 보일러가 BSDM에 의해 발생된 결과에 기초하여 서비스를 필요로 하는지에 대한 판정이 동작 606에서 이루어질 수 있다. 보일러 내의 스케일링의 양이 서비싱을 정당화하지 않는다는 동작 606에서의 결정은 모니터링이 계속될 수 있는 동작 600으로의 복귀로 이어질 수 있다. 동작 606에서, 서비스가 요구된다고 판정되면, 동작 608에서 보일러를 서비스하기 위한 필요성을 표시하는 통지가 발생될 수 있다. 대안 구현예에서, 보일러의 일반적인 건강에 대한 통지가 동작 608에서 정기적으로 발생될 수도 있다. 이러한 상황에서, 동작 608은 동작 604 후에 항상 발생할 수 있고, 동작 608은 보일러의 모니터링이 계속될 수 있는 동작 600으로 선택적 복귀로 이어진다.
도 6은 실시예에 따른 동작을 도시하고 있지만, 도 6에 도시된 모든 동작이 다른 실시예에서 필수적인 것은 아니라는 것이 이해되어야 한다. 실제로, 본 발명의 다른 실시예에서, 도 6에 도시된 동작 및/또는 본 명세서에 설명된 다른 동작은 임의의 도면에 구체적으로 도시되어 있지 않은 방식으로 조합될 수도 있지만, 여전히 본 발명에 완전히 일치한다는 것이 본 명세서에서 완전히 고려된다. 따라서, 일 도면에 정확하게 도시되어 있지 않은 특징 및/또는 동작에 대한 청구항이 본 발명의 범주 및 내용 내에서 간주된다.
본 출원 및 청구범위에 사용될 때, 용어 "및/또는"은 열거된 아이템의 임의의 조합을 의미할 수 있다. 예를 들어, 구문 "A, B 및/또는 C"는 A, B, C, A 및 B, A 및 C, B 및 C, 또는 A, B 및 C를 의미할 수 있다. 본 출원 및 청구범위에 사용될 때, 용어 "~중 적어도 하나"에 의해 연결된 아이템의 리스트는 열거된 용어의 임의의 조합을 의미할 수 있다. 예를 들어, 구문 "A, B 또는 C 중 적어도 하나"는 A, B, C, A 및 B, A 및 C, B 및 C, 또는 A, B 및 C를 의미할 수 있다.
본 명세서의 임의의 실시예에 사용될 때, 용어 "모듈"은 임의의 전술된 동작을 수행하도록 구성된 소프트웨어, 펌웨어 및/또는 회로를 칭할 수 있다. 소프트웨어는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체 상에 기록된 소프트웨어 패키지, 코드, 인스트럭션, 인스트럭션 세트 및/또는 데이터로서 구체화될 수 있다. 펌웨어는 메모리 디바이스 내에 하드 코딩된(예를 들어, 비휘발성) 코드, 인스트럭션 또는 인스트럭션 세트 및/또는 데이터로서 구체화될 수 있다. "회로"는 본 명세서의 임의의 실시예에 사용될 때, 예를 들어 단독으로 또는 조합하여, 유선 회로, 하나 이상의 개별 인스트럭션 프로세싱 코어를 포함하는 컴퓨터 프로세서와 같은 프로그램가능 회로, 상태 머신 회로, 및/또는 프로그램가능 회로에 의해 실행된 인스트럭션을 저장하는 펌웨어를 포함할 수 있다. 모듈은 집합적으로 또는 개별적으로, 더 대형의 시스템의 부분을 형성하는 회로, 예를 들어 집적 회로(IC), 시스템 온 칩(SoC), 데스크탑 컴퓨터, 랩탑 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 서버, 스마트폰 등으로서 구체화될 수 있다.
본 명세서에 설명된 임의의 동작은 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 때 방법을 수행하는 인스트럭션이 개별적으로 또는 조합하여 그 위에 저장되어 있는 하나 이상의 저장 매체(예를 들어, 비일시적 저장 매체)를 포함하는 시스템 내에 구현될 수 있다. 여기서, 프로세서는 예를 들어, 서버 CPU, 모바일 디바이스 CPU, 및/또는 다른 프로그램가능 회로를 포함할 수 있다. 또한, 본 명세서에 설명된 동작은 하나 초과의 상이한 물리적 로케이션에서 프로세싱 구조체와 같은 복수의 물리적 디바이스를 가로질러 분배될 수 있는 것으로 의도된다. 저장 매체는 예를 들어, 하드 디스크, 플로피 디스크, 광학 디스크, 콤팩트 디스크 판독 전용 메모리(CD-ROM), 콤팩트 디스크 재기록가능(CD- RW), 및 자기 광학 디스크를 포함하는 임의의 유형의 디스크, 판독 전용 메모리(ROM), 동적 및 정적 RAM을 포함하는 랜덤 액세스 메모리(RAM), 소거가능한 프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능한 프로그램가능 판독 전용 메모리(EEPROM)와 같은 반도체 디바이스, 플래시 메모리, 고체 상태 디스크(SSD), 임베디드 멀티미디어 카드(eMMC), 보안 디지털 입출력(SDIO) 카드, 자기 또는 광학 카드, 또는 전자 인스트럭션을 저장하기 위해 적합한 임의의 유형의 매체와 같은 임의의 유형의 탠저블 매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예는 프로그램가능 제어 디바이스에 의해 실행된 소프트웨어 모듈로서 구현될 수 있다.
따라서, 본 발명은 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 시스템에 관한 것이다. 적어도 하나의 센서가 작동 중에 보일러를 모니터링하고 보일러 내의 스케일링의 양을 결정할 수 있는 보일러 스케일링 결정 모듈을 포함하는 보일러 모니터링 모듈에 센서 데이터를 제공할 수 있다. 예시적인 센서 데이터는 전력 입력, 보일러 내의 액체의 온도 및 보일러를 수용하는 인클로저 내의 공기 온도를 포함할 수 있다. 보일러 모니터링 모듈은 액체 및 인클로저 온도에 기초하여 보일러로의 열에너지 전달을 결정할 수 있다. 머신 학습 엔진이 전력 입력을 고려하여 액체로의 열에너지 전달의 속도를 결정할 수 있고, 열에너지 전달의 속도는 보일러 내의 스케일링의 양을 정량화하는 열에너지 전달의 속도의 지연을 식별하기 위해 머신 학습 엔진에 의해 평가된다.
이하의 예는 다른 실시예에 속한다. 본 발명의 이하의 예는 디바이스, 방법, 실행될 때 머신이 방법에 기초하는 행동을 수행하게 하는 인스트럭션을 저장하기 위한 적어도 하나의 머신 판독가능 매체, 방법에 기초하는 행동을 수행하기 위한 수단 및/또는 모델을 이용하는 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 시스템과 같은 요지를 포함할 수 있다.
예 1에 따르면, 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 시스템이 제공된다. 시스템은 액체를 가열하기 위한 보일러, 보일러가 동작하는 인클로저, 보일러의 동작에 대한 센서 데이터를 발생하기 위한 적어도 하나의 센서 및 적어도 하나의 센서로부터 센서 데이터를 수신하기 위한 통신 모듈 및 적어도 센서 데이터에 기초하여 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위한 보일러 스케일링 결정 모듈을 갖는 보일러 모니터링 모듈을 적어도 포함하는 디바이스를 포함한다.
예 2는 예 1의 요소를 포함할 수 있고, 여기서 적어도 하나의 센서는 보일러 내의 액체를 가열하기 위한 전력 입력을 감지하기 위한 것이고, 전력 입력은 센서 데이터 내에 포함된다.
예 3은 예 2의 요소를 포함할 수 있고, 적어도 하나의 센서는 보일러 내의 액체의 온도를 감지하기 위한 것이고, 액체 온도는 센서 데이터 내에 포함된다.
예 4는 예 3의 요소를 포함할 수 있고, 적어도 하나의 센서는 인클로저의 온도를 감지하기 위한 것이고, 인클로저 온도는 센서 데이터 내에 포함된다.
예 5는 예 4의 요소를 포함할 수 있고, 인클로저 온도는 동작 중에 보일러에 의해 손실된 열의 양을 결정하기 위해 인클로저 내의 주위 공기의 온도를 측정한다.
예 6은 예 4 내지 예 5 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 전력 입력, 액체 온도 및 인클로저 온도는 5초 이동 평균 윈도우 내에서 샘플링된다.
예 7은 예 4 내지 예 6 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 보일러 스케일링 결정 모듈은 센서 데이터로부터 노이즈를 제거하는 것 또는 센서 데이터를 유효화하는 것 중 적어도 하나를 하기 위한 것이다.
예 8은 예 4 내지 예 7 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 보일러 스케일링 결정 모듈은 적어도 전력 입력 및 액체 온도에 기초하여 보일러로의 열에너지 전달을 결정하기 위한 것이다.
예 9는 예 8의 요소를 포함할 수 있고, 보일러 스케일링 결정 모듈은 적어도 보일러로의 열에너지 전달 및 인클로저 온도에 기초하여 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위한 머신 학습 엔진을 포함한다.
예 10은 예 9의 요소를 포함할 수 있고, 머신 학습 엔진 1의 에러 페널티 및 0.001의 에러 공차를 갖는 선형 커널을 갖는 지지 벡터 머신이다.
예 11은 예 9 내지 예 10 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위한 것인 머신 학습 엔진은 인클로저 온도를 고려하여 보일러 내의 액체로의 열에너지 전달의 속도를 결정하기 위한 것인 머신 학습 엔진을 포함할 수 있고, 액체로의 열에너지 전달의 속도는 보일러 내의 스케일링의 양을 정량화하는 열에너지 전달의 속도의 지연을 식별하기 위해 머신 학습 엔진에 의해 평가된다.
예 12는 예 1 내지 예 11 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 보일러 모니터링 모듈은 보일러 내에 있는 것으로 결정된 스케일링의 양에 대한 표시가 발생될 수 있게 하기 위한 것이다.
예 13은 예 12의 요소를 포함할 수 있고, 표시는 보일러 내에 있는 것으로 결정된 스케일링의 양에 기초하여 서비스를 요구하는 보일러에 대한 경고를 포함한다.
예 14는 예 1 내지 예 13 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 디바이스는 인클로저 내에 존재한다.
예 15는 예 1 내지 예 14 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 디바이스의 적어도 일부는 인클로저의 외부에 있고, 통신 모듈은 근거리 통신망 또는 광역 통신망 중 적어도 하나를 거쳐 적어도 하나의 센서로부터 센서 데이터를 수신한다.
예 16은 예 1 내지 예 15 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 적어도 하나의 센서는 보일러 내의 액체를 가열하기 위한 적어도 전력 입력, 보일러 내의 액체의 온도 및 인클로저 온도를 감지하기 위한 것일 수 있고, 센서 데이터는 전력 입력, 액체 온도 및 인클로저 온도를 포함한다.
예 17은 예 1 내지 예 16 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 적어도 보일러 및 인클로저 온음료 자동 판매기의 구성요소이다.
예 18에 따르면, 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 방법이 제공된다. 방법은 액체를 가열하기 위해 보일러를 동작하는 단계 - 보일러는 인클로저 내에 위치됨 -, 디바이스 내의 보일러의 동작에 대한 센서 데이터를 수신하는 단계, 디바이스 내의 보일러 스케일링 결정 모듈 내로 센서 데이터를 입력하는 단계 및 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위해 보일러 스케일링 결정 모듈을 이용하는 단계를 포함할 수 있다.
예 19는 예 18의 요소를 포함할 수 있고, 센서 데이터는 보일러 내의 액체를 가열하기 위한 전력 입력, 보일러 내의 액체의 온도 및 인클로저의 온도를 포함한다.
예 20은 예 19의 요소를 포함할 수 있고, 전력 입력, 액체 온도 및 인클로저 온도는 5초 이동 평균 윈도우 내에서 샘플링된다.
예 21은 예 19 내지 예 20 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 센서 데이터로부터 노이즈를 제거하는 단계 또는 센서 데이터를 유효화하는 단계 중 적어도 하나를 추가로 포함할 수 있다.
예 22는 예 19 내지 예 21 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 적어도 전력 입력 및 액체 온도에 기초하여 보일러로의 열에너지 전달을 결정하는 단계 중 적어도 하나를 추가로 포함할 수 있다.
예 23은 예 22의 요소를 포함할 수 있고, 적어도 보일러로의 열에너지 전달 및 인클로저 온도에 기초하여 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위해 머신 학습 엔진을 이용하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.
예 24는 예 23의 요소를 포함할 수 있고, 머신 학습 엔진 1의 에러 페널티 및 0.001의 에러 공차를 갖는 선형 커널을 갖는 지지 벡터 머신이다.
예 25는 예 23 내지 예 24 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하는 단계는 인클로저 온도를 고려하여 보일러 내의 액체로의 열에너지 전달의 속도를 결정하는 단계 및 보일러 내의 스케일링의 양을 정량화하는 열에너지 전달의 속도의 지연을 식별하기 위해 머신 학습 엔진을 사용하여 액체로의 열에너지 전달의 속도를 평가하는 단계를 포함한다.
예 26은 예 18 내지 예 25 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 보일러 내에 있는 것으로 결정된 스케일링의 양에 대한 표시가 발생되도록 하는 단계를 추가로 포함할 수 있다.
예 27은 예 26의 요소를 포함할 수 있고, 표시는 보일러 내에 있는 것으로 결정된 스케일링의 양에 기초하여 서비스를 요구하는 보일러에 대한 경고를 포함한다.
예 28에 따르면, 적어도 보일러 및 디바이스를 포함하는 시스템이 제공되고, 시스템은 상기 예 18 내지 27 중 어느 하나의 방법을 수행하도록 구성된다.
예 29에 따르면, 상기 예 18 내지 27 중 어느 하나의 방법을 수행하도록 구성된 칩셋이 제공된다.
예 30에 따르면, 컴퓨팅 디바이스 상에서 실행되는 것에 응답하여, 컴퓨팅 디바이스가 상기 예 18 내지 27 중 어느 하나에 따른 방법을 수행하게 하는 복수의 인스트럭션을 포함하는 적어도 하나의 머신 판독가능 매체가 제공된다.
예 31에 따르면, 보일러 내의 스케일링을 결정하도록 구성된 디바이스가 제공되고, 디바이스는 상기 예 18 내지 27 중 어느 하나의 방법을 수행하도록 구성된다.
예 32에 따르면, 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 시스템이 제공된다. 시스템은 액체를 가열하기 위해 보일러를 동작하기 위한 수단 - 보일러는 인클로저 내에 위치됨 -, 디바이스 내의 보일러의 동작에 대한 센서 데이터를 수신하기 위한 수단, 디바이스 내의 보일러 스케일링 결정 모듈 내로 센서 데이터를 입력하기 위한 수단 및 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위해 보일러 스케일링 결정 모듈을 이용하기 위한 수단을 포함할 수 있다.
예 33은 예 32의 요소를 포함할 수 있고, 센서 데이터는 보일러 내의 액체를 가열하기 위한 전력 입력, 보일러 내의 액체의 온도 및 인클로저의 온도를 포함한다.
예 34는 예 33의 요소를 포함할 수 있고, 센서 데이터로부터 노이즈를 제거하기 위한 수단 또는 센서 데이터를 유효화하기 위한 수단 중 적어도 하나를 추가로 포함할 수 있다.
예 35는 예 33 내지 예 34 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 적어도 전력 입력 및 액체 온도에 기초하여 보일러로의 열에너지 전달을 결정하기 위한 수단을 추가로 포함할 수 있다.
예 36은 예 35의 요소를 포함할 수 있고, 적어도 보일러로의 열에너지 전달 및 인클로저 온도에 기초하여 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위해 머신 학습 엔진을 이용하기 위한 수단을 추가로 포함할 수 있다.
예 37은 예 36의 요소를 포함할 수 있고, 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위한 수단은 인클로저 온도를 고려하여 보일러 내의 액체로의 열에너지 전달의 속도를 결정하기 위한 수단 및 보일러 내의 스케일링의 양을 정량화하는 열에너지 전달의 속도의 지연을 식별하기 위해 머신 학습 엔진을 사용하여 액체로의 열에너지 전달의 속도를 평가하기 위한 수단을 포함한다.
예 38은 예 32 내지 예 37 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 보일러 내에 있는 것으로 결정된 스케일링의 양에 대한 표시가 발생되게 하기 위한 수단을 추가로 포함할 수 있다.
예 39에 따르면, 보일러 내의 스케일링을 결정하도록 구성된 디바이스가 제공된다. 디바이스는 보일러의 동작에 대한 센서 데이터를 수신하기 위한 통신 모듈 및 적어도 센서 데이터에 기초하여 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하고 보일러 내에 있는 것으로 결정된 스케일링의 양에 대한 표시가 발생되게 하기 위한 보일러 스케일링 결정 모듈을 갖는 보일러 모니터링 모듈을 포함할 수 있다.
예 40은 예 39의 요소를 포함할 수 있고, 보일러 스케일링 결정 모듈은 적어도 보일러 내의 액체를 가열하기 위한 전력 입력 및 보일러 내의 액체의 온도에 기초하여 보일러로의 열에너지 전달을 결정하기 위한 것이고, 전력 입력 및 액체 온도는 센서 데이터의 부분으로서 수신된다.
예 41은 예 40의 요소를 포함할 수 있고, 보일러 스케일링 결정 모듈은 적어도 보일러로의 열에너지 전달 및 보일러가 동작하는 인클로저의 온도에 기초하여 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위한 머신 학습 엔진을 포함하고, 인클로저 온도는 센서 데이터의 부분으로서 수신된다.
예 42는 예 41의 요소를 포함할 수 있고, 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하기 위한 것인 머신 학습 엔진은 인클로저 온도를 고려하여 보일러 내의 액체로의 열에너지 전달의 속도를 결정하기 위한 것인 머신 학습 엔진을 포함할 수 있고, 액체로의 열에너지 전달의 속도는 보일러 내의 스케일링의 양을 정량화하는 열에너지 전달의 속도의 지연을 식별하기 위해 머신 학습 엔진에 의해 평가된다.
예 43은 예 41 내지 예 42 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 디바이스는 인클로저 내에 존재한다.
예 44는 예 41 내지 예 42 중 어느 하나의 요소를 포함할 수 있고, 디바이스의 적어도 일부는 인클로저의 외부에 있고, 통신 모듈은 근거리 통신망 또는 광역 통신망 중 적어도 하나를 거쳐 적어도 하나의 센서로부터 센서 데이터를 수신한다.
본 명세서에 채용되어 있는 용어 및 표현은 한정이 아니라 설명의 용어로서 사용되었고, 이러한 용어 및 표현의 사용시에, 도시되고 설명된 특징의 임의의 등가물(또는 그 부분)을 배제하는 의도는 없으며, 다양한 수정이 청구범위의 범주 내에서 가능하다는 것이 인식된다. 이에 따라, 청구범위는 모든 이러한 등가물을 커버하도록 의도된다.
Claims (23)
- 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 시스템으로서,
액체를 가열하는 보일러와,
내부에서 상기 보일러가 동작하는 인클로저와,
상기 보일러의 동작에 대한 센서 데이터를 발생시키는 적어도 하나의 센서와,
상기 적어도 하나의 센서로부터 상기 센서 데이터를 수신하는 통신 모듈과, 적어도 상기 센서 데이터에 기초하여 상기 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하는 보일러 스케일링 결정 모듈을 갖는 보일러 모니터링 모듈을 적어도 포함하는 디바이스를 포함하는
스케일링 결정 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 센서는 적어도 상기 보일러 내의 액체를 가열하는 전력 입력과, 상기 보일러 내의 액체의 온도와, 인클로저 온도를 감지하고,
상기 센서 데이터는 상기 전력 입력, 상기 액체의 온도 및 상기 인클로저 온도를 포함하는
스케일링 결정 시스템.
- 제 2 항에 있어서,
상기 보일러 스케일링 결정 모듈은 상기 센서 데이터로부터 노이즈를 제거하는 것 또는 상기 센서 데이터를 유효화하는 것 중 적어도 하나를 행하는
스케일링 결정 시스템.
- 제 2 항에 있어서,
상기 보일러 스케일링 결정 모듈은 적어도 상기 전력 입력 및 상기 액체의 온도에 기초하여 상기 보일러로의 열에너지 전달을 결정하는
스케일링 결정 시스템.
- 제 4 항에 있어서,
상기 보일러 스케일링 결정 모듈은 적어도 상기 보일러로의 상기 열에너지 전달 및 상기 인클로저 온도에 기초하여 상기 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하는 머신 학습 엔진을 포함하는
스케일링 결정 시스템.
- 제 5 항에 있어서,
상기 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하는 상기 머신 학습 엔진은, 상기 인클로저 온도를 고려하여 상기 보일러 내의 액체로의 열에너지 전달의 속도를 결정하는 머신 학습 엔진을 포함하고, 상기 액체로의 열에너지 전달의 속도는 상기 보일러 내의 스케일링의 양을 정량화하는 상기 열에너지 전달의 속도의 지연을 식별하기 위해 상기 머신 학습 엔진에 의해 평가되는
스케일링 결정 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 보일러 모니터링 모듈은 상기 보일러 내에 있는 것으로 결정된 스케일링의 양에 대한 표시가 발생되도록 하는
스케일링 결정 시스템.
- 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 디바이스로서,
상기 보일러의 동작에 대한 센서 데이터를 수신하는 통신 모듈과,
보일러 스케일링 결정 모듈을 갖는 보일러 모니터링 모듈을 포함하되,
상기 보일러 스케일링 결정 모듈은,
적어도 상기 센서 데이터에 기초하여 상기 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하고,
상기 보일러 내에 있는 것으로 결정된 상기 스케일링의 양에 대한 표시가 발생되도록 하는
스케일링 결정 디바이스.
- 제 8 항에 있어서,
상기 보일러 스케일링 결정 모듈은 적어도 상기 보일러 내의 액체를 가열하는 전력 입력과, 상기 보일러 내의 액체의 온도에 기초하여 상기 보일러로의 열에너지 전달을 결정하고,
상기 전력 입력 및 상기 액체의 온도는 상기 센서 데이터의 일부로서 수신되는
스케일링 결정 디바이스.
- 제 9 항에 있어서,
상기 보일러 스케일링 결정 모듈은 적어도 상기 보일러로의 열에너지 전달과, 내부에서 상기 보일러가 동작하는 인클로저의 온도에 기초하여 상기 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하는 머신 학습 엔진을 포함하고,
상기 인클로저의 온도는 상기 센서 데이터의 일부로서 수신되는
스케일링 결정 디바이스.
- 제 10 항에 있어서,
상기 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하는 머신 학습 엔진은, 상기 인클로저의 온도를 고려하여 상기 보일러 내의 액체로의 열에너지 전달의 속도를 결정하는 머신 학습 엔진을 포함하고,
상기 액체로의 열에너지 전달의 속도는 상기 보일러 내의 스케일링의 양을 정량화하는 열에너지 전달의 속도의 지연을 식별하기 위해 상기 머신 학습 엔진에 의해 평가되는
스케일링 결정 디바이스.
- 보일러 내의 스케일링을 결정하기 위한 방법으로서,
액체를 가열하는 보일러를 동작시키는 단계 - 상기 보일러는 인클로저 내에 위치됨 - 와,
디바이스 내의 상기 보일러의 동작에 대한 센서 데이터를 수신하는 단계와,
상기 디바이스 내의 보일러 스케일링 결정 모듈 내로 상기 센서 데이터를 입력하는 단계와,
상기 보일러 스케일링 결정 모듈을 이용하여 상기 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하는 단계를 포함하는
스케일링 결정 방법.
- 제 12 항에 있어서,
상기 센서 데이터는 상기 보일러 내의 액체를 가열하는 전력 입력과, 상기 보일러 내의 액체의 온도와, 상기 인클로저의 온도를 포함하는
스케일링 결정 방법.
- 제 13 항에 있어서,
상기 센서 데이터로부터 노이즈를 제거하는 단계, 또는
상기 센서 데이터를 유효화하는 단계
중 적어도 하나를 더 포함하는
스케일링 결정 방법.
- 제 13 항에 있어서,
적어도 상기 전력 입력과, 상기 액체의 온도에 기초하여 상기 보일러로의 열에너지 전달을 결정하는 단계를 더 포함하는
스케일링 결정 방법.
- 제 15 항에 있어서,
머신 학습 엔진을 이용하여, 적어도 상기 보일러로의 열에너지 전달과, 상기 인클로저 온도에 기초하여 상기 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하는 단계를 더 포함하는
스케일링 결정 방법.
- 제 16 항에 있어서,
상기 보일러 내의 스케일링의 양을 결정하는 단계는
상기 인클로저의 온도를 고려하여 상기 보일러 내의 액체로의 열에너지 전달의 속도를 결정하는 단계와,
상기 보일러 내의 스케일링의 양을 정량화하는 열에너지 전달의 속도의 지연을 식별하기 위해 상기 머신 학습 엔진을 사용하여 상기 액체로의 열에너지 전달의 속도를 평가하는 단계를 포함하는
스케일링 결정 방법.
- 제 12 항에 있어서,
상기 보일러 내에 있는 것으로 결정된 스케일링의 양에 대한 표시가 발생되도록 하는 단계를 더 포함하는
스케일링 결정 방법.
- 적어도 보일러 및 디바이스를 포함하는 시스템으로서,
제 12 항 내지 제 18 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 구성되는
시스템.
- 칩셋으로서,
제 12 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 구성되는
칩셋.
- 복수의 명령어를 포함하는 적어도 하나의 머신 판독가능 매체로서,
상기 명령어는 컴퓨팅 디바이스 상에서 실행되는 것에 응답하여, 상기 컴퓨팅 디바이스로 하여금 제 12 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하게 하는
머신 판독가능 매체.
- 보일러 내의 스케일링을 결정하도록 구성된 디바이스로서,
제 12 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하도록 구성되는
스케일링 결정 디바이스.
- 디바이스로서,
제 12 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 수단을 갖는
디바이스.
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