KR20180132745A - 필터의 교체주기 간 수명의 최적화 방법 및 환기 시스템의 모니터링 시스템 - Google Patents

필터의 교체주기 간 수명의 최적화 방법 및 환기 시스템의 모니터링 시스템 Download PDF

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Abstract

본 개시는 환기 시스템 내 필터의 교체주기 사이의 필터의 최적 수명을 결정하는 방법을 제공한다. 방법은 다음의 단계들을 처리 장치에서 수행하는 단계를 포함한다: 적어도 필터의 생산과 관련된 자원의 양을 나타내는 적어도 하나의 필터 하드웨어 값을 수신하는 단계; 필터의 사용과 관련된 상기 자원의 양 또는 요금을 나타내는 적어도 하나의 필터 사용 값을 수신하는 단계; 각각의 시점에 측정된 필터에 걸친 압력 강하를 각각 나타내는, 복수의 측정 데이터 포인트를 수신하는 단계; 그리고 제1 인수 및 제2 인수로 구성되는 총 필터 자원 소비량을 최소화함으로써 최적의 필터 수명을 결정하는 단계로, 자원 소비량은 제1 인수만큼 필터 수명에 반비례하고, 제2 인수만큼 필터 수명에 정비례하며; 각각의 미래 시점에서의 필터에 걸친 예측된 압력 강하를 각각 나타내는, 복수의 예측 데이터 포인트를 제공하는 단계; 연속적인 측정 데이터 포인트들을 윈도우로 그룹화하되, 각각의 윈도우가 적어도 하나의 측정 데이터 포인트를 포함하도록 그룹화하는 단계; 각각의 윈도우에 대해 최대 압력 강하를 식별하고, 식별된 최대 압력 강하를 그 윈도우의 모든 측정 데이터 포인트에 대한 최대 압력 강하로 지정하는 단계; 각각의 윈도우에 대해 최대 압력 강하와 상기 각각의 측정 데이터 포인트의 측정된 압력 강하에 기초하여, 공기 유량을 추정하고, 필터 사용 값, 측정 데이터 포인트, 예측 데이터 포인트 및 추정된 공기 유량에 기초하여 제2 인수를 도출하는 단계.

Description

필터의 교체주기 간 수명의 최적화 방법 및 환기 시스템의 모니터링 시스템
본 발명은 환기 시스템의 필터 교체주기 사이의 필터 수명을 최적화하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 전체적인 필터 비용 및/또는 환기 시스템의 이산화탄소 영향을 개선하는 방법을 제공한다.
본 발명은, 입자가 많은 공기 스트림으로부터 입자들을 분리하는 시스템에도 적용할 수 있다.
건물, 선박 또는 기타 주요 구조물에서 사용되는 환기 시스템은 통상적으로, 환기 덕트 및 환기 덕트를 통해 공기를 유도하도록 배치되는 팬을 포함한다. 하지만, 개중에 많은 시스템이, 예컨대 열 교환기 및 수분 교환기와 같은 추가적인 구성요소를 포함하여, 희망하는 실내 온습도(climate)를 제공하도록 작동한다.
사용자 및 환기 시스템 구성요소들이 입자들에 노출되지 않도록 하기 위해, 시스템은 일반적으로, 유입되는 및/또는 배출되는 공기를 여과하도록 배치되는 하나 이상의 필터를 포함한다.
통상적으로 이러한 필터는 소모품이므로, 일정 간격으로 교체되어야 한다. 필터 자체에 비용이 들고, 필터를 교체하는 데 필요한 노동과 관련하여 비용이 들기 때문에, 일반적으로 가능한 한 드물게, 바람직하게는 필터의 기술적인 수명이 끝났을 때에만 교체하려는 동기가 존재한다.
더욱이, 필터는 사용할수록 여과되는 공기로부터 분리되는 입자들로 점진적으로 채워진다. 필터가 채워질수록 이를 통과하는 공기 유동에 더 큰 저항을 제공하여, 팬이 더 강하게 작동되도록 한다. 팬이 더 강하게 작동되면, 팬의 에너지 소비가 늘어날 것이다. 따라서, 에너지 소비를 최소화하기 위해, 가능한 한 필터를 자주 교체하려는 동기 또한 존재한다.
필터 상태를 모니터링하는 다양한 방법이 FR2770788A호, US2005247194A호, US2008014853A호, JP2011191017A호, US6035851A호, US2007146148A호, 및 US5036698A호에 개시되어 있다. 하지만, 이러한 방법들은 필터의 기술적인 수명, 즉 필터가 얼마나 오랫동안 충분히 양호하게 작동하는지를 예측하는 데에 초점이 맞춰져 있다. 이들은 필터가 충분히 양호하게 작동하는 동안, 예를 들어 충분히 양호한 여과와 충분히 낮은 압력 강하를 제공하는 동안, 실제 총 자원 소비량은 필터의 기술적 수명이 끝나기 훨씬 전에 필터를 교체해야 절감된다는 사실은 고려하지 않는다.
본 개시는 SE537506C2호에 개시되어 있는 방법 및 시스템의 개선책이다.
도 5는 3주 동안 측정된 압력 강하의 예시를 도시한다. 도 5를 보면, 압력 강하가 급하게 변동하는 것을 알 수 있는데, 이는 팬이 "환기 수요 제어(Demand controlled ventilation)" 또는 "DCV"에 따라 작동되기 때문이다. 즉, 연속적으로 또는 소정의 시간 간격 동안 팬이 작동되는 구형 환기 시스템과는 달리, 에너지 절약을 위한 전략으로서 팬은 필요할 때에만 작동된다. 따라서, 팬은, 예를 들어 환기 시설에 사람이 있을 때 또는 어떤 유형의 활동이 진행되고 있을 때에만 작동할 수 있다.
하지만, 이러한 DCV는 필터 수명의 최적화에 영향을 미친다. 바람직하게는, 최적의 필터 수명을 적절하게 추정하기 위해서는 압력 강하와 공기 유량을 모두 측정하는 것이 바람직하다.
전체적으로 자원 활용을 향상시키기 위해, 필터의 교체주기 사이의 기간을 최적화하는 더 개선된 방법에 대한 필요성이 존재한다.
본 개시는 환기 시스템에서 필터의 교체주기 사이의 수명을 최적화하는 방법 및 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명은, 첨부된 종속항, 이하의 설명 및 도면에서 설명되는 실시예들과 함께, 첨부된 독립항에서 정의된다.
제1 양태에 따르면, 환기 시스템에서 최적의 필터 교체 주기를 결정하는 방법이 제공된다. 방법은 처리 장치에서 다음의 단계들을 수행하는 것을 포함한다: 적어도 필터의 생산과 관련된 자원의 양을 나타내는 적어도 하나의 필터 하드웨어 값을 수신하는 단계; 필터의 사용과 관련된 상기 자원의 양 또는 비율(rate)을 나타내는 적어도 하나의 필터 사용 값을 수신하는 단계; 각각이, 각각의 시점에서의 측정된 필터에 걸친 압력 강하를 나타내는, 복수의 측정 데이터 포인트를 수신하는 단계; 제1 인수 및 제2 인수로 구성되는 총 필터 자원 소비량을 최소화함으로써 최적의 필터 수명을 결정하는 단계로, 자원 소비량은 제1 인수에 따라 필터 수명에 역비례하고, 제2 인수에 따라 필터 수명에 정비례하며; 각각이, 각각의 미래 시점에서의 필터에 걸친 예측된 압력 강하를 나타내는, 복수의 예측 데이터 포인트를 제공하는 단계; 연속적인 측정 데이터 포인트들을 윈도우로 그룹화하되, 각각의 윈도우가 적어도 하나의 측정 데이터 포인트를 포함하도록 그룹화하는 단계; 각각의 윈도우에 대해, 최대 압력 강하를 식별하고, 식별된 최대 압력 강하를 그 윈도우의 모든 측정 데이터 포인트들에 대한 최대 압력 강하로서 지정하는 단계; 각각의 측정 데이터 포인트에 대해, 상기 최대 압력 강하 및 각각의 측정 데이터 포인트의 측정된 압력 강하에 기초하여 공기 유량을 추정하고, 필터 사용 값, 측정 데이터 포인트들, 예측 데이터 포인트들 및 추정된 공기 유량에 기초하여 제2 인수를 유도하는 단계.
"필터"라는 용어는 실제로 교체되는 조립체로서 이해되어야 한다. 따라서 "필터"는 필터 매체만을 포함할 수도 있고, 필터 매체 및 필터 매체가 장착되는 프레임을 포함할 수도 있다. 더욱이, "필터"라는 용어는 단일 필터 유닛, 그리고 2개 이상의 개별 필터가 직렬 및/또는 병렬로 연결되는 필터 조립체를 모두 포함할 수 있다.
"필터 하드웨어 값"은 필터를 교환하는 것(change)과 관련된 자원 소비량, 즉 주로 필터 자체의 비용(또는 예컨대 CO2 영향과 같은 다른 자원의 소비량)으로 볼 수 있다. 하지만, 이는 예컨대, 분배 위치로부터 필터 사용 위치까지 필터를 운송하는 비용, 필터를 교환하는 작업자에 대한 비용, 가능하게는 임의의 이동 비용 및 사용된 필터의 처분 비용까지 확장될 수도 있다.
"필터 사용 값"은 필터 하드웨어 값과 동일하게 자원의 소비량으로, 필터의 실제 사용과 관련된 자원 소비량, 즉 주로 공기가 필터를 통과하도록 유도하는 데 사용되는 에너지 비용과 관련된 자원 소비량(또는 예컨대 CO2 영향과 같은 다른 자원의 소비량)으로 볼 수 있다.
"필터에 걸쳐 측정된 압력 강하"는 실제 필터가 작동 위치에 있을 때 상기 필터에 의해 제공되는 압력 강하의 측정값이다.
따라서, 본 개시는 필터 비용 관점에서는 가능한 한 드물게 필터를 교체하는 것이 바람직하고, 팬 구동 에너지 관점에서는 더 자주 필터를 교체하는 것이 바람직할 수 있다는 인식에 기초한다.
비용 관점 이외에도 이산화탄소 관점이 있는데, 이는 필터 자체의 생산(및 분배)에서 발생하는 이산화탄소가, 팬을 구동하는 데 사용되는 에너지만큼 환경에 영향을 미치기 때문이다.
따라서, 본 발명은, 예컨대 비용 또는 이산화탄소 영향과 같이 자원 소비량을 최소화하는 목적으로 필터 교환을 계획할 수 있도록 하는 개선된 방법을 제공한다.
특히, 본 발명은 DCV 시스템에서 별도의 공기 유량계의 필요성을 제거하여, 압력 강하 측정값에 기초하여 공기 유량을 추정할 수 있도록 한다. 이렇게 추정된 공기 유량은 필터 수명을 추정하기 위한 기초로서 사용된다.
방법에서, 복수의 예측 데이터 포인트를 제공하는 단계는, 공식 P(t)=startPa*eb*t를 통해 각각의 예측된 압력 강하를 계산하는 단계를 포함한다. 이때, startPa는 측정 데이터 포인트의 압력 강하 측정값으로부터 선택되는, 예측에 대한 압력 강하 시작점, b는 환경 계수, 그리고 t는 압력 강하 시작점(startPa)이 측정되는 시점으로부터 압력 강하를 예측하고자 하는 시점까지의 시간이다.
특히, 압력 강하 시작점(startPa)은 가장 최근의 이용 가능한 측정 데이터 포인트의 측정된 압력 강하에 기초하여 도출된 값일 수 있다.
압력 강하 시작점(startPa)은 또한, 가장 최근의 이용 가능한 측정 데이터 포인트 또는 가장 최근의 이용 가능한 윈도우의 최대 압력 강하에 기초하여 도출되는 값일 수 있다.
방법에서, 각각의 윈도우는 적어도 2개, 바람직하게는 적어도 3개 또는 4개의 측정 데이터 포인트를 포함할 수 있다.
실제로, 각각의 윈도우는, 예컨대 한 시간, 하루(24시간), 일주일, 한 달 등과 같이, 사전 결정된 기간 동안 측정된 모든 데이터 포인트를 포함할 수 있다.
윈도우는 사전 결정된 수 또는 동적인 수의 측정 데이터 포인트를 포함할 수 있다.
윈도우는 최대 개수의 측정 데이터 포인트, 예를 들어 24시간 동안 측정된 데이터 포인트를 포함할 수 있다.
각 윈도우에 대한 압력 강하 최댓값은 그 윈도우의 측정 데이터 포인트들 중 적어도 일부의 측정된 압력 강하들의 평균값과 관련하여 결정될 수 있다.
예를 들어, 최대 압력 강하는, 윈도우의 측정된 압력 강하들의 전부 또는 일부 중에서 최대인 압력 강하가 압력 강하 평균값으로부터 사전 결정된 인수만큼, 예컨대 30%, 50%, 70% 또는 100%만큼 발산하지 않는다는 전제하에, 이러한 최대인 압력 강하로 결정될 수 있다.
사전 결정된 인수로 인해, 스파이크, 노이즈 및 다른 원치 않은 측정된 압력 강하가 제거되어, 보다 정확한 최대 압력 강하에 도달할 수 있다.
각 윈도우에 대한 최대 압력 강하는 적어도 하나의 선행하는 윈도우의 측정된 압력 강하 및/또는 최대 압력 강하와 관련하여 결정된다.
예를 들어, 최대 압력 강하는 바로 직전 윈도우의 최대 압력 강하 및/또는 최대의 측정된 압력 강하와 적어도 동일한 크기의 값으로 설정될 수 있다.
방법에서, 각각의 측정 데이터 포인트에 대한 공기 유량을 추정하는 단계는, 각각의 측정 데이터 포인트의 측정된 압력 강하와 필터의 특성 함수에 기초하여 그 측정 데이터 포인트의 추정된 공기 유량을 도출하는 단계를 포함할 수 있으며, 상기 특성 함수는 필터에 대한 압력 강하의 함수로서 공기 유량을 묘사한다.
방법에서, 각각의 측정 데이터 포인트에 대한 공기 유량을 추정하는 단계는, 측정 데이터 포인트들의 최대 압력 강하 및 측정된 압력 강하에 기초하여 스케일 인수를 제공하는 단계와, 필터가 깨끗할 때의 특성 함수를 조정하기 위해 상기 스케일링 인수를 사용하는 단계를 포함할 수 있다.
방법은 예측 데이터 포인트들 중 적어도 하나, 바람직하게는 그 중 일부에 대한 공기 유량을 예측하는 단계를 추가적으로 포함할 수 있다.
예측 데이터 포인트들의 예측되는 공기 유량은 또한, 예측 데이터 포인트들 중 적어도 하나, 바람직하게는 그 중 일부에 기초하여 도출되는 각각의 값일 수 있다.
방법에 따르면, 각각의 측정 포인트의 현재 유량은 측정된 압력 강하에 기초하여 추정될 수 있다. 따라서, 시스템은 단 하나의 압력 강하 측정 장치를 가지고 압력 강하와 공기 유량을 모두 알아낼 수 있어, 환기 시스템 내 필터 모니터링 시스템의 비용이 절감된다.
방법에서, 제2의 인수는, 각각의 측정 데이터 포인트의 추정된 공기 유량 및/또는 예측 데이터 포인트들에 대한 예측된 공기 유량에 기초하여 도출될 수 있다.
제2 인수는 측정 데이터 포인트들 사이의 각 간격 동안의 자원 소비량의 합으로서 계산될 수 있다.
방법에서, 제1 인수는 필터 하드웨어 값, 시간의 역수, 그리고 경우에 따라서는 하나 이상의 상수의 곱으로서 결정될 수 있다.
제2 인수는 필터 사용 값, 공기 유량, 압력 강하, 시간 간격, 팬 효율의 역수, 시간의 역수, 그리고 경우에 따라서는 하나 이상의 상수의 곱의 합으로서, 결정될 수 있다.
상수는 희망하는 시간 스케일을 제공하는 것을 목표로 하는 값을 포함할 수 있다. 즉, 결괏값은, 예컨대 초, 분, 시간, 일 또는 주와 같은, 임의의 시간 단위와 관련있을 수 있다.
제2 인수는 다음과 같은 식에 따라 결정될 수 있다.
Figure pct00001
이때, PricekWh는 킬로와트 시간당 에너지 비용이고, M[i]t는 각각의 시점이며, E[i]는,
Figure pct00002
이고, 여기서 M[i]p는 압력 강하, M[i+1]t-M[i]t는 측정 데이터 포인트들, M[i+1]와 M[i] 사이의 시간 간격, 그리고 η는 팬 효율, CurrentQ는 측정 데이터 포인트(M[i])의 추정된 공기 유량(Q[i]) 또는 추정된 공기 유량(Q[i])들 중 적어도 일부에 대한 평균이다.
최적의 수명은 다음의 식을 시간 M[i]t에 대해 최소화함으로써 결정될 수 있다.
Figure pct00003
제2 양태에 따르면, 환기 시스템 내 필터를 모니터링하는 시스템이 제공되며, 이 시스템은, 적어도 필터의 생산과 관련된 자원의 양을 나타내는 필터 하드웨어 값을 수신하기 위한 수단, 필터의 사용과 관련된 상기 자원의 양을 나타내는 필터 사용 값을 수신하기 위한 수단, 환기 시스템을 사용하는 동안 필터에 걸친 압력 강하를 측정하는 측정 수단, 그리고 선행하는 청구항들 중 어느 하나에서 청구되는 방법에 따라 최적의 필터 수명을 결정하기 위한 처리 수단을 포함한다.
도 1은 본 개시가 적용될 수 있는 환기 시스템(1)을 개략적으로 도시한다.
도 2는 깨끗한 필터에 대한 필터 특성 곡선과 다양한 정도로 사용된 필터들에 대한 스케일된 특성 곡선의 도표이다.
도 3은 공기 유량을 필터에 걸친 압력 강하에 대한 함수(Q(p))로서 나타내는 스케일된 필터 곡선의 도표이다.
도 4는 공기 유량을 필터에 걸친 압력 강하에 대한 함수(Q(p))로서 나타내는 스케일된 필터 특성 곡선의 도표이다.
도 5는 시간에 따라 측정되는 필터의 압력 강하를 나타낸다.
도 1은, 예를 들어 빌딩의 방에 또는 방으로부터 공기를 제공하는 데 사용될 수 있는 환기 시스템(1)을 개략적으로 나타낸다. 시스템(1)은 환기 덕트(20, 22)들, 환기 덕트들을 관통하도록 공기를 유도하는 팬(21), 그리고 교체 가능한 필터 카트리지(11)를 수용하기에 적합한 필터 모듈(10)을 포함한다. 필터 모듈(10)에는, 필터에 걸친 압력 강하를 측정하는 측정 장치(12a, 12b)가 제공된다. 예를 들어, 측정 장치는 제1 및 제2 압력 센서(12a, 12b)를 포함할 수 있다. 측정 장치는, 압력 센서(12a, 12b)들로부터 측정 데이터를 수신하기에 적합할 수 있는 제어기(30)에 연결될 수 있다.
제어기(30)는 센서(12a, 12b)들로부터 각각의 압력 값을 수신하고, 압력 강하를 계산하도록 배치될 수 있다. 대안적으로, 센서들은 압력 강하를 직접적으로 측정하여, 제어기(30)에 단일 값을 제공하도록 배치될 수 있다.
제어기(30)는 센서(12a, 12b)들로부터 값을 연속적으로 또는 사전 결정된 간격으로 판독하여, 수신된 데이터를 메모리에 저장하도록 배치될 수 있다. 대안적으로, 제어기(30)는 폴링될 때(polled)에만 센서들로부터 값을 판독하도록 배치될 수 있다.
제어기(30)는, 컴퓨터, 모바일 단말기 등일 수 있는 원격 유닛(31)과 통신하도록 배치될 수 있다.
일 실시예에서, 제어기(30)는, 예를 들어 텍스트 메시징 서비스("SMS"-단문 메시지 서비스) 또는 이메일을, 예컨대 2G, 3G, 4G, 5G, Wi-Fi, Zigbee, WLAN 등과 같은 통신 프로토콜을 통한 통해 통신하도록 배치될 수 있는, 센서 인터페이스 및 통신 장치를 구비하는 전용 유닛의 형태로 제공될 수 있다. 유닛은 사전 결정된 간격으로 또는 폴링될 때에만 센서 데이터를 전송하도록 배치될 수 있다. 예를 들어, 유닛은 현재의 센서 데이터를 전송함으로써 수신 텍스트 메시지에 자동으로 응답하도록 배치될 수 있다. 따라서, 유닛은 메모리를 구비할 필요 없이, 필요한 인터페이스와, 추가적인 처리 및/또는 통신을 위해 수신된 센서 값들을 데이터로 변환하는 a/d 컨버터만 구비하면 된다. 이러한 실시예에서, 모든 데이터 저장 및 처리는, 가능하게는 백업 기능이 제공되는 원격 유닛(31)에서 수행될 수 있다.
또 다른 실시예에서, 본 명세서에 개시되는 방법들을 수행하는 소프트웨어가 제어기에 저장되는 프로그램 형태, 또는 제어기와 통신 가능하게 연결되는 컴퓨터에 저장되는 프로그램 제공될 수 있으며, 소프트웨어는 예를 들어 웹 브라우저를 통해 원격 유닛에 의해 접근 가능하다.
또 다른 옵션으로, 소프트웨어는 원격 유닛에 다운로드 되는 다운로드 가능한 어플리케이션 소프트웨어("앱(app)"이라고 함)의 형태로 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 소프트웨어는, 제어기와 통신 가능하게 연결되고, 호스트 컴퓨터와의 도킹 기능을 통해 또는 클라우드-기반 서비스(예컨대 iCloud®)를 통해 제공되는 백업 기능을 갖는, 예컨대 iPhone®과 같은 모바일 단말기 또는 예컨대 iPad®와 같은 태블릿-형 PC에서 실행되도록 구성되는 어플리케이션 소프트웨어이다.
이하의 설명에서는, 다음의 기호들이 사용될 것이다.
M - 시간 값에 따라 정렬되는, 시간에 따라 측정된 압력 강하(t, p)의 리스트
Pmax - 최대 압력 강하
PricekWh - 비용/kWh
Pricefilter - 스위치할 때(switch)의 인건비를 포함한 필터 설치를 위한 총 비용
Qmax - HVAC 유닛이 작동할 때의 최대 유량
η - 팬 효율
M은 MaxWindowTime 크기의 시간 프레임 윈도우들로 그룹화된다. MaxWindowTime은 24시간으로 설정되지만, 현재 필터 시설에 더 적합하도록 변경될 수 있다. 다음은 측정 데이터 포인트(M[i])들과 윈도우(W)의 일 예시이다.
Figure pct00004
Figure pct00005
Figure pct00006
각각의 M[i]에 대해, 최댓값인 max_values[i]가 결정되는데, 이는 그 시간 동안에 최대로 고려되는 값이다. 전술한 바와 같이, 측정된 값들은 윈도우들로 그룹화된다. 각 윈도우에 대해, 윈도우가 새로운 최대 압력 강하로서 고려되어야 하는 값을 갖고 있는지에 대한 분석이 이루어진다. 이는, 윈도우의 값들을 반복하고, 값들을 이전의 최댓값과 비교함으로써 이루어진다. 만족해야 하는 또 다른 조건은, 최댓값이 현재 윈도우의 평균 압력보다 그렇게 높지 않다는 것이다. 평균값은 윈도우에 있는 값들 중 윈도우의 중앙값 위의 값들에 대해서만 계산된다. 이들 조건은 스파이크 및 노이즈를 피하기 위해 존재한다.
Figure pct00007
AverageScale은 130%로 설정되지만, 최댓값과의 더 큰 또는 더 작은 차이를 허용할 경우, 다른 값으로 설정될 수 있다.
Figure pct00008
PreMaxScale은 60%로 설정되지만, 최댓값과의 더 큰 또는 더 작은 차이를 허용할 경우 다른 값으로 설정될 수 있다. 구 최댓값이 전체적으로 스케일되는 이유는 최댓값이 감소될 수 있도록 하기 위함이며, 이것이 필터 시설의 특정 상태에 대한 공통적인 거동이기 때문이다.
식별된 max_values[i]는 미래의 압력 강하를 예측하기 위한 지수 회귀에 사용된다. 모든 식별된 max_values 대신, 가장 최근의 max_values만이 사용된다. 이는, 가장 최근의 데이터가 압력 강하가 어떻게 전개할지에 대해 가장 많은 정보를 주기 때문에, 이러한 가장 최근 데이터에 더 많은 가중치를 부여하기 위해 수행되는 것이다. 다양한(dynamic) 개수의 최댓값들이 사용될 수 있지만, 양호한 양은 약 14개이며, 이는 모든 윈도우에서 압력 강하 값이 상승할 경우 14일에 해당한다.
지수 회귀에 의해 획득되는 식 p(t)=a*eb *t는 t=24h 단계로 매개 변수 M에 더해지는 미래의 압력 강하를 계산하는 데 사용된다. 제공되는 파라미터 Pmax는 계산되는 압력 강하의 상한으로서 사용된다. 계산되는 값이 Pmax를 초과하는 경우, 그 값은 Pmax로 설정된다. 이는, 과도한 압력 값을 피하기 위해 수행된다.
필터 제조업자는 일반적으로 깨끗한 필터에 대해 특정 유량 레벨에서의 압력 강하를 측정한다. 이는 압력 강하 전개에 대한 필터 특성으로서 고려될 수 있다.
특성 함수는 깨끗한 필터에 대한 값의 집합에 대한 다수의 선형 회귀에 의해 획득된다. 이는, 다항식을 사용하여 이루어질 수도 있지만, 데이터에 100% 알맞도록 하기 위해 이러한 방법이 선택된다.
유량 값들은 Qnominal(필터의 공칭 유량, 예를 들어 3400m3/h)의 백분율로 표시된다.
Figure pct00009
Figure pct00010
Figure pct00011
N = Q의 길이 = P의 길이
Figure pct00012
Figure pct00013
Figure pct00014
도 2는 깨끗한 필터에 대한 필터 특성 곡선과, 다양한 정도로 사용된 필터들에 대한 스케일된 특성 곡선의 도표이다.
특성 함수에 대한 값들은 깨끗한 필터에 대해 주어진 것이지만, 압력 값들은, 100%의 유량 값이 최대 압력 강하로서 고려되는 현재 값을 주도록 스케일된다.
Figure pct00015
Figure pct00016
M[i]의 유량 Q[i]을 결정하기 위해, 측정된 압력 강하M[i]p 와 max_values[i]가 특성 값과 함께 사용된다.
유량 Q[i]을 결정하기 위해, 유량에 대한 함수 P(Q)로서 압력을 관찰하는 대신, P와 Q의 관계가 반전된, 압력 값에 대한 함수 Q(P)로서 유량을 관찰한다. 이는, Q(M[i]p)로 나타낼 수 있다.
Figure pct00017
n = Q의 길이 = Pscaled의 길이
Figure pct00018
Figure pct00019
Figure pct00020
전체 과정을 하나의 표현으로 나타내면 다음과 같다.
Figure pct00021
아래의 표1은 압력 강하와 공기 유량의 일 예시를 제공하며, 이때 공기 유량은 공칭 공기 유량의 %로 표현된다.
압력 강하(Pa) Q(공칭 유량의 %)
1 1
20 25
40 50
65 75
90 100
125 125
도 3은 필터에 걸친 압력 강하에 대한 함수로서 공기 유량 Q(p)을 나타낸 스케일된 필터 곡선의 도표이다.
깨끗한 필터를 사용하면, 100%의 유량에서의 압력 강하 값은 90Pa이어야 한다. 필터가 작동 중일 때, 필터는 포착된 입자들로 막히고, 압력 강하는 상승한다. 100%로 고려되는 압력 강하는 변하고, 특성 함수의 다른 값들은 이에 맞춰 스케일된다.
공칭 유량: 3400m3/h
새로운 압력 강하 최댓값(max_values[i]): 143Pa
유량을 계산하기 위한 압력 강하 값 M[i]p: 66Pa
스케일 인수: 143/90=1,588889
표 1의 스케일 값들은 아래의 표 2에 표시된다.
압력 강하(Pa) Q(최대 유량 %) j
1,588889 0 1
31,77778 25 2
63,55556 50 3
103,2778 75 4
143 100 5
198,6111 125 6
도 4는 필터에 걸친 압력 강하에 대한 함수로서, 공기 유량 Q(P)을 나타내는 스케일된 필터 특성 곡선의 도표이다.
Figure pct00022
Figure pct00023
Figure pct00024
Figure pct00025
스케일된 Q(P)는 공칭 유량의 51.5%의 유량을 나타내며, 이는 공칭 유량이 3400m3/h일 경우 1743m3/h로 계산된다.
각각의 측정된 압력 강하 값 및 6개월 앞선 압력 강하 예측 값은, 그 시점까지의 스위치 간격에 대한, 1년 정규화 LCC를 계산하는 데 사용된다. 예측되는 압력 값들에 대해서는 Q의 평균값이 사용된다.
Figure pct00026
수학식 23은 M[i]t로부터 M[i+1]t까지의 기간 동안의 에너지 비용을 제공한다.
Figure pct00027
수학식 24는 스위치 간격 M[i]t에 대한 연간 총 에너지 소비량을 제공한다.
Figure pct00028
수학식 25는 스위치 간격 M[i]t에 대한 연간 총 필터 비용을 제공한다.
Figure pct00029
수학식 26은 스위치 간격 M[i]t에 대한 연간 총 설치 비용을 제공한다.
Totannual _cost가 수학식 26을 사용하여 계산되면, 최소 비용인 Totannual_cost[index_of_min]이 식별되며, 이 값으로부터 최적 스위치 간격 M[index_of_min]t가 결정된다.
전술된 계산에서 팬 효율은 고정된 값으로 설정되지만, 현실에서는 유량이 달라짐에 따라 달라진다. 알고리즘의 정확도를 향상하기 위해, 각 측정 지점에 대해, 사용되는 설비의 사양 시트를 추가하거나 팬에 전력계를 추가하여 계산할 수 있다.

Claims (20)

  1. 환기 시스템에서 필터 교체주기 간 필터의 최적 수명을 결정하는 방법으로,
    상기 방법은,
    적어도 필터의 생산과 관련된 자원의 양을 나타내는 필터 하드웨어 값(Cfilter)을 적어도 하나 수신하는 단계;
    필터의 사용과 관련된 상기 자원의 양 또는 요금(rate)을 나타내는 필터 사용 값(Cuse)을 적어도 하나 수신하는 단계;
    각각의 시점(M[i]t)에서 측정된 필터에 걸친 압력 강하(M[i]p)를 각각 나타내는, 복수의 측정 데이터 포인트(M[i])를 수신하는 단계;
    제1 인수(Filterannual _cost[i])와 제2 인수(Energyannual _cost[i])로 구성되는 총 필터 자원 소비량을 최소화함으로써 최적의 필터 수명을 결정하는 단계로, 자원 소비량은 제1 인수만큼 필터 수명에 반비례하고, 제2 인수만큼 필터 수명에 정비례하며;
    각각의 미래 시점에서의 필터에 걸친 압력 강하를 예측한 것을 각각 나타내는, 복수의 예측 데이터 포인트를 제공하는 단계;
    연속적인 측정 데이터 포인트(M[i])들을 윈도우(W)로 그룹화하되, 각각의 윈도우(W)가 적어도 하나의 측정 데이터 포인트(M[i])를 포함하도록 그룹화하는 단계;
    각각의 윈도우(W)에 대해서,
    최대 압력 강하를 식별하는 단계 및
    식별된 최대 압력 강하를 그 윈도우의 모든 측정 데이터 포인트(M[i])들에 대한 최대 압력 강하(max_values[i])로서 지정하는 단계;
    각각의 측정 데이터 포인트(M[i])에 대해서,
    최대 압력 강하(max_values[i]) 및 각각의 측정 데이터 포인트(M[i])의 측정된 압력 강하(M[i])에 기초하여, 공기 유량(Q[i])을 추정하는 단계 및
    필터 사용 값(Cuse), 측정 데이터 포인트(M[i])들, 예측 데이터 포인트들 및 추정된 공기 유량(Q[i])에 기초하여, 제2 인수(Energyannual _cost[i])를 도출하는 단계;를 처리 장치에서 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    복수의 예측 데이터 포인트를 제공하는 단계는, 식 P(t)=startPa*eb *t을 통해 각각의 예측된 압력 강하를 계산하는 단계를 포함하고, 이때 startPa는 측정 데이터 포인트(M[i])들의 측정된 압력 강하(M[i]p)들 중에서 선택되는, 예측에 대한 압력 강하 시작점이고, b는 환경 계수, 그리고 t는 압력 강하 시작점(startPa)이 측정되는 시점으로부터 압력 강하를 예측하는 시점까지의 시간인 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    압력 강하 시작점(startPa)은, 사용 가능한, 가장 최근의 측정 데이터 포인트의 측정된 압력 강하에 기초하여 도출되는 값인 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    압력 강하 시작 값(startPa)은, 사용 가능한, 가장 최근의 측정 데이터 포인트 또는 사용 가능한, 가장 최근의 윈도우의 최대 압력 강하에 기초하여 도출되는 값인 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  5. 선행하는 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    각각의 윈도우(W)는 적어도 2개, 바람직하게는 적어도 3개 또는 4개의 측정 데이터 포인트(M[i])를 포함하는 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  6. 선행하는 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    윈도우들은 사전 결정된 수 또는 유동적인(dynamic) 개수의 측정 데이터 포인트(M[i])를 포함하는 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  7. 선행하는 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    각 윈도우(W)에 대한 최대 압력 강하는, 그 윈도우의 측정 데이터 포인트(M[i])들 중 적어도 일부의 측정된 압력 강하(M[i]p)에 대한 평균값과 관련하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  8. 선행하는 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    각 윈도우(W)에 대한 최대 압력 강하는, 적어도 하나의 선행하는 윈도우의 측정된 압력 강하(M[i]p) 및/또는 최대 압력 강하과 관련하여 결정되는 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  9. 선행하는 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    각각의 측정 데이터 포인트(M[i])에 대한 공기 유량의 추정 단계는,
    각 측정 데이터 포인트(M[i])의 측정된 압력 강하(M[i]p)와 필터의 특성 함수에 기초하여, 그 측정 데이터 포인트의 추정된 공기 유량(Q[i])을 도출하는 것을 포함하고,
    상기 특성 함수는, 필터에 대한 압력 강하(P)의 함수로서 공기 유량(Q)을 나타내는 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    각각의 측정 데이터 포인트(M[i])에 대한 공기 유량의 추정 단계는,
    최대 압력 강하(max_values[i]) 및 측정 데이터 포인트(M[i])들의 측정된 압력 강하(M[i]p)에 기초하여 스케일링 인수(scaling factor)를 제공하는 단계, 및
    상기 스케일링 인수를 사용하여, 필터가 깨끗할 때의 필터의 특성 함수를 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  11. 선행하는 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    적어도 하나의, 바람직하게는 몇몇 예측 데이터 포인트들에 대한 공기 유량을 예측하는 단계를 추가적으로 포함하는 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    예측 데이터 포인트의 예측되는 공기 유량은, 적어도 일부 측정 데이터 포인트(M[i])에 대한 추정된 공기 유량(Q[i])에 기초하여 도출되는 고정된 값인 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    예측 데이터 포인트의 예측되는 공기 유량은, 적어도 하나, 바람직하게는 몇몇의 예측 데이터 포인트에 기초하여 도출되는 각각의 값인 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  14. 선행하는 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    제2 인수(Energyannual _cost[i])는 각각의 측정 데이터 포인트(M[i])의 추정된 공기 유량(Q[i]) 및/또는 예측 데이터 포인트에 대한 예측된 공기 유량에 기초하여 도출되는 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  15. 선행하는 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    제2 인수(Energyannual _cost[i])는 측정 데이터 포인트(M[i])들 사이의 각각의 간격(M[i+1]t-M[i]t)의 자원 소비량의 합으로서 계산되는 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  16. 선행하는 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    제1 인수(Filterannual _cost[i])는 필터 하드웨어 값(Cfilter), 시간(M[i]t)의 역수, 그리고 경우에 따라서는 하나 이상의 상수의 곱으로서 결정되는 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  17. 선행하는 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    제2 인수(Energyannual _cost[i])는, 필터 사용 값(Cuse), 공기 유량(Q[i]), 압력 강하(M[i]p), 시간 간격(M[i+1]t-M[i]t), 팬 효율(η)의 역수, 시간(M[i]t)의 역수, 그리고 경우에 따라서는 하나 이상의 상수의 곱의 합으로 결정되는 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  18. 선행하는 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    제2 인수(Energyannual _cost[i])는,
    Figure pct00030
    에 따라 결정되며,
    이때, PricekWh는 킬로와트 시간당 에너지 비용이고, M[i]t는 각각의 시점이며, E[i]는,
    Figure pct00031
    이고,
    이때, M[i]p는 압력 강하, M[i+1]t-M[i]t는 측정 데이터 포인트들인 M[i+1] 및 M[i] 사이의 시간 간격이며, η는 팬 효율, 그리고 CurrentQ는 측정 데이터 포인트(M[i])의 추정된 공기 유량(Q[i]) 또는 적어도 몇몇의 추정된 공기 유량(Q[i])의 평균값인 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  19. 선행하는 청구항들 중 어느 한 항에 있어서,
    최적의 수명은, 시간(M[i]t)에 대해,
    Figure pct00032
    을 최소화함으로써 결정되는 것을 특징으로 하는, 필터의 최적 수명 결정 방법.
  20. 환기 시스템 내 필터를 모니터링하는 시스템으로,
    적어도 필터의 생산과 관련된 자원의 양을 나타내는 필터 하드웨어 값을 수신하기 위한 수단,
    필터의 사용과 관련된 상기 자원의 양을 나타내는 필터 사용 값을 수신하기 위한 수단,
    환기 시스템을 사용하는 동안, 필터에 걸친 압력 강하를 측정하기 위한 측정 수단, 및
    선행하는 청구항들 중 어느 하나에서 청구되는 방법에 따라, 최적의 필터 수명을 결정하기 위한 프로세싱 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는, 필터 모니터링 시스템.
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