TW201741647A - 原位鑑別工作流體之方法與系統 - Google Patents
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Abstract
原位鑑別置於設備之至少一個部件中的工作流體之系統，該系統包括：容納該工作流體之工作流體貯槽；置於該工作流體貯槽中以偵測該工作流體之性質或由所產生之該工作流體頻譜計算性質的原位感測器；發送該工作流體之所偵測頻譜及設備鑑別資訊之發送器；以及，接收從該發送器所發送之所偵測頻譜及設備鑑別資訊之雲端計算系統，其中，該雲端計算系統將該頻譜及設備鑑別資訊與參考資料庫作比較以判定該工作流體之頻譜是否與所儲存之關聯於該設備的預期或指定流體之參考頻譜實質上匹配。
Description
原位鑑別於設備之部件中的工作流體之方法及系統，係藉由插入頻譜感測器(例如阻抗/介電及/或可見光/近紅外線或紅外線頻譜感測器)，以偵測該工作流體之物理性質以產生該工作流體之頻譜(可將其與參考資料庫作比較以判定所使用之工作流體是否符合製造商之原規格)，從而避免因災難性設備故障造成的保固索賠。
工作流體，諸如潤滑油及液壓流體(hydraulic fluid)等，為種類繁多之機械系統的重要成分，其在該等系統中提供一或多種功能，諸如潤滑可動部件、轉移該機械系統上之力或能量、保護部件不被磨損或甚至此等功能的組合。該等流體通常係由調配有眾多選用以加強該工作流體之一或更多性能特性之性能添加劑(performance additive)的烴基礎油(hydrocarbon base oil)組成。
分析工作流體產品的當前實務仰賴從貯槽手
動移出流體樣本以供在實驗室中進行測試，以及通常關於產品條件(例如水含量、煙灰含量、性質改變等)之感測，而且當然不是即時進行。樣本提取及裝運之方法對後續分析及報告而言具有長前置時間(lead-time)。若設備係用不合適或不當調配之流體操作，則此前置時間會造成設備損壞。亦需要簡單方法使能夠進行現場測量。
在許多工業環境中，藉由傳統實驗室方法進行定期流體分析為標準作法。此必須獲得流體之樣本及將其輸送(一般係至異地)以供分析。在完成該必要分析且可獲得報告之前，此過程通常花費整整三天。這樣的時間延遲是非常不宜的。許多已提出之線上評估潤滑劑品質的方法係基於電測量(electrical measurement)，諸如工作流體之介電常數或阻抗，其中該等測量係以一固定頻率或多重頻率進行。由於最佳敏感度之最佳頻率經常視工作流體之性質或操作條件而定，故較佳係以多重頻率進行阻抗測量。阻抗測量之一子集合為介電測量。
從時間相依性(time dependent)阻抗測量所獲得之資料通常極為複雜或令人費解。添加劑劣化、基礎油氧化、溫度改變、水及其他極性物質污染、以及潤滑油之黏度改變會影響潤滑油之阻抗性質。已尋求此問題之解決方案，且一此種解決方案可見於美國專利公開案2005/0035755號(Schilowitz等人)，該案係整體以引用方式併入本文中。
此外，此分析不包括驗證所感測之工作產品
是否適於要使用彼之設備物件的能力。亦無對使用者提供防止仿冒警示或添加劑量化警示之系統。
本揭示內容不需要樣本製備、輸送至原地或異地實驗室且可建構成單目標現場儀器(single purpose field instrument)，如下文所討論。
本揭示內容之一目的係提供流體產品之正鑑別(positive identification)。此將指示是否不合適工作流體已加入工作流體貯槽。此將偵測人為錯誤或產品標示錯誤並防止其對設備造成潛在傷害。
此外，本揭示內容之一目的係對使用者提供指示是否仿冒產品已被引入工作流體貯槽之警示。
此外，又一目的係當最終產品已經適當添加(additize)時警示使用者。
又另一目的係當工作流體或設備表現與先前表現及平均機具群表現(average fleet behavior)相比為不正常時警示使用者。
本揭示內容之方法及系統的又另一目的係若硬體操作與參考資料庫中所儲存之平均機具群表現相較為非典型時，則警示及/或指示。
最後，除了產品驗證(product verification)之外，本揭示內容之一目的係提供基於即時之產品條件感測，例如水含量、煙灰含量(soot content)、性質改變等，以協助產品品質監控。
本揭示內容亦提供許多額外優點，該等優點
將於下文說明時明顯看出。
用於原位鑑別(in-situ identification)置於設備之至少一個部件中的工作流體之系統，該系統包含：容納工作流體之工作流體貯槽；置於該工作流體貯槽中以偵測該工作流體之性質或由所產生之該工作流體之頻譜(spectra)計算(compute)性質的原位感測器(in-situ sensor)；發送該工作流體之所偵測頻譜及設備鑑別資訊(equipment identification information)之發送器(transmitter)；以及，接收從該發送器所發送之所偵測頻譜及設備鑑別資訊之雲端計算系統(cloud computing system)，其中，該雲端計算系統將該頻譜及設備鑑別資訊與參考資料庫作比較以判定該工作流體之頻譜是否與所儲存之關聯於該設備的預期(expected)或指定(specified)流體之參考頻譜(reference spectra)實質上匹配(substantially match)。
工作流體為選自由下列所組成之群組中的至少一者：潤滑劑、液壓液(hydraulic fluid)、燃料及油田化學物質(oil field chemical)。
該系統進一步包含添加至工作流體以協助進一步鑑別該工作流體的化學標記物(chemical marker)。該化學標記物為選自由下列所組成之群組中的至少一者：聚芳族烴(polyaromatic hydrocarbon)、瀝青質(
asphaltene)、清潔劑、離子液體、金屬奈米粒子、半導體奈米粒子、螢光化合物(fluorescent compound)、酶、DNA、RNA、多肽、具有特定生物活性之脂溶性分子(fat soluble molecule)、氧化還原活性有機金屬錯合物(redox-active organometallic complex)及具有獨特分子量分布(unique molecular weight distribution)之分子陣列(arrays of molecules)。
原位感測器為選自由下列所組成之群組中的至少一感測器：阻抗感測器(impedance sensor)、介電感測器(dielectric sensor)(使用AC或DC介電常數測量)、可見光/近紅外線感測器(visible/near infrared sensor)、紅外線感測器及利用溫度來補償初測定量(primary measured quantity)中之漂移(drift)的感測器。較佳的，使用至少兩個原位感測器有助於提高頻譜信號(spectrum signal)之保真度(fidelity)，其中將多頻譜信號結合，從而產生單一多維頻譜向量(single multi-dimensional spectrum vector)。
該系統進一步包含用於儲存所偵測頻譜及設備鑑別資訊的資料儲存庫(data repository)。
該系統亦包含用於顯示來自雲端計算系統之關於工作流體是否與所儲存之關聯於設備之參考頻譜(reference spectra)實質上匹配的結果輸出(resulting output)之使用者介面(user interface)。
用於原位鑑別置於設備之部件中的工作流體
之方法，該方法包含：經由置於工作流體貯槽中之原位感測器偵測該工作流體的性質；由所偵測之性質產生該工作流體的頻譜；將所偵測之該工作流體之頻譜及設備鑑別資訊發送到雲端計算系統；以及將該頻譜及設備鑑別資訊與參考資料庫作比較以判定該工作流體是否與所儲存之關聯於流體(其係給定之潤滑系統所指定(specified)的)之參考頻譜實質上匹配。
該方法進一步包含將所偵測頻譜連同設備鑑別資訊遠端儲存於雲端系統。
該方法亦進一步包含顯示來自雲端計算系統之關於工作流體是否與所儲存之關聯於設備之參考頻譜實質上匹配的結果輸出。
該方法進一步包含下列步驟：(a)若不與先前儲存在參考資料庫(reference database)中之任一工作流體頻譜(working fluid spectra)匹配，則儲存工作流體之頻譜及設備鑑別資訊；以及(b)將工作流體之負鑑別(negative identification)報告給使用者。
該方法進一步包含若工作流體之頻譜及設備鑑別資訊不與先前儲存在參考資料庫中之任一工作流體頻譜匹配，則將該工作流體之負鑑別報告給使用者。
該方法進一步包含若工作流體之頻譜及設備鑑別資訊與先前儲存在參考資料庫中之工作流體頻譜匹配，則將該工作流體之正鑑別(positive identification)報告給使用者。
該方法亦包括高等演算法(advanced algorithm)或機器學習裝置(machine learning device)，其中該參考資料庫係時常更新以反映所偵測之工作流體之頻譜相較於初始參考頻譜(initial reference spectra)的現實結果(real world effect)。
參考下列圖式及詳細說明將明白本揭示內容之其他目的、特徵及優點。
300‧‧‧系統
305‧‧‧電腦
310‧‧‧使用者介面
315‧‧‧處理器
320‧‧‧網路
325‧‧‧記憶體
330‧‧‧程式模組
335‧‧‧儲存媒體
401‧‧‧工作流體貯槽
402‧‧‧設備控制器
403‧‧‧阻抗感測器
404‧‧‧發送器
405‧‧‧光學感測器
407、409‧‧‧通訊線路
411‧‧‧雲端系統
412‧‧‧電腦伺服器
413‧‧‧使用者資料儲存庫
415‧‧‧使用者介面
圖1為描繪針對六個新鮮潤滑劑樣本(fresh lubricant sample)所測量之阻抗頻譜的圖；圖2為根據本揭示內容之用於判定是否合適之工作流體已加入流體貯槽的系統及方法之流程圖；圖3為根據本揭示內容所使用之電腦系統的方塊圖；圖4為根據本揭示內容之原位產品鑑別系統(in-situ product identification system)的方塊圖；圖5為本揭示內容之工作流體鑑別方法的邏輯圖(logic diagram)；圖6說明使用離子液體TBP-DDBS及THP-TMPP作為化學標記物；以及圖7說明使用離子液體TBP-DDBS及THP-TMPP作為化學標記物。
在本文之詳細說明與申請專利範圍內的所有數值係以「約」或「大約」修飾所指之值，且考慮到具有本領域普通技術之人士預期的實驗誤差與變化。
原位鑑別工作流體(諸如潤滑油及液壓流體(hydraulic fluid))的方法，用於產品驗證(product verification)、防止仿冒(anti-counterfeiting)、及用頻譜偵測器(spectrum detector)(感測器)來進行添加量化(additization quantification)之目的。用於工作流體鑑別(working fluid identification)之頻譜包括電(阻抗(impedance)/介電(dielectric))及/或可見光/近紅外線或紅外線頻譜之一些組合。用語「頻譜(spectrum)」亦可指在個別頻率(discrete frequency)進行的個別測量(discrete measurement)並結合成信號。
此外，可將化學標記物(chemical marker)引入工作流體以加強該工作流體之鑑別。較佳之化學標記物係選自由下列所組成之群組：聚芳族烴(polyaromatic hydrocarbon)、瀝青質(asphaltene)、清潔劑、離子液體、油溶性離子液體(oil-soluble ionic liquid)(諸如雙(2,4,4-三甲基戊基)膦酸三己基(十四基)鏻(Trihexyl(tetradecyl)phosphonium bis(2,4,4-trimethylpentyl)phosphinate)(THP-TMPP)及十二烷基苯磺酸三丁基(十四基)鏻(Tributyl(tetradecyl)phosphonium dodecylbenzenesulfonate)(TBP-DDBS))、金屬奈米粒
子(metallic nanoparticle)及氧化還原活性有機金屬錯合物(redox-active organometallic complex)。在各種不同實施態樣中，化學標記物之存在量，以工作流體之總重為基準計，為大於或等於0.1wt%、或0.2wt%、或0.3wt%。然而，將暸解視用於偵測的感測器之敏感度而定，可使用較低濃度之化學標記物。
經鑑別之工作流體(identified working fluid)的資料庫將用作為正鑑別(positive identification)之參考。類似資料庫(analogous database)會是遺傳學家用以尋求接近或精確基因匹配(genetic match)的去氧核糖核酸(DNA)資料庫。
該方法亦含有將原始(raw)或略經處理(lightly processed)之感測器/偵測器資料發送到遠端「雲端(cloud)」，將於該處對原始信號(raw signal)進行處理(process)及解讀(interpret)。將原始信號或略經處理之信號與供流體正鑑別的產品參考資料庫(product reference database)作比較，以及經由資料分析將該信號之高等演算法或機器學習比較(machine-learned comparison)提供為所指之潤滑劑操作的隨時間之正常表現(normal behavior over time)(即，從全部發送資料至「雲端」之一系列感測器/偵測器合成)。然後將經處理或解讀之信號從雲端發送至顯示介面(display interface)或其他資料儲存庫(data repository)。
確定產品品質的方法，其中係藉由特定頻譜
或信號或頻譜或信號之組合來鑑別材料、產品或添加劑封裝(additive package)，並與參考材料、產品或添加劑封裝作比較。該實施態樣可與潤滑劑、燃料及上游所使用之油田化學物質相關。
指紋演算法(finger print algorithm)(與聲響(acoustic)之演算法相似)可用以鑑別在資料庫內之樣本頻譜(sample spectra)。可將頻譜轉成聲音並與參考「歌曲(song)」或交響曲(symphony)作比較。異常偵測學習演算法(Anomaly detection learning algorithm)(比指紋演算法更健全)可在無任何前置資訊(preceding information)的情況下學習何者為正常。該等演算法為資料不可知的(data agnostic)。閾值(threshold)為動態的(dynamic)，且演算法為適應性的(adaptive)。以此方式，當「正常狀態(normal)」改變時，對此提出警示，且當流體貯槽並非理想時，該演算法將適應(adapt)於該新的正常狀態，或可能會發生預測性維護(predictive maintenance)以將「正常狀態」朝更理想條件校正。
介電感測器可為例如選自由下列所組成之群組：同軸型(coaxial-like)、同心型環(concentric-like ring)、薄膜型(thin-film-like)及板型(plate-like)探針。此等介電感測器可為傳統感測器或智慧型感測器(smart sensor)，即，傳統感測器僅提供電壓供大量處理(bulk processing)(因電腦處理將在雲端伺服器(
cloud-based server)中進行)，而智慧型感測器則進行線上處理(in-line processing)，諸如以溫度補償(temperature compensation)為基礎來計算壓力(computing pressure)。
根據2015 Top Technologies in Sensors & Control(D675-TI)，Frost & Sullivan，「智慧型感測器基本上是具有超越僅偵測某些參數並送出原始未補償之信號(raw uncompensated signal)的能力之感測器。其包括在將信號發送至控制網路(control network)或其目的地之前調節該信號的電子裝置。智慧型感測器功能可包括信號放大、溫度補償、類比至數位轉換、自診斷(self-diagnostics)、匯流排通訊(bus communication)等。」
具有智慧能力(smart capabilities)之感測器可使得將感測器整合於原始設備製造商(OEM)之產品或系統中能簡化(streamline)。相較於原始感測器(raw sensor)，具有適當匯流排(bus)或網路通訊(network communication)能力之智慧型感測器可更容易於感測網路(sensor network)中實施。智慧型感測器正在所有產業中取代傳統感測器使得能降低成本以及降低OEM之複雜度。由於能使更多裝置容易地彼此連接，智慧型感測器將在物聯網(Internet of Things)革命中扮演促進的角色。
較佳可見光/近紅外線或紅外線頻譜感測器的實例如下：傅立葉轉換紅外光譜儀(Fourier transform
infrared spectroscopy)(FTIR)、聲光可調濾光器(acousto-optical tunable filter)(AOTF)、帶通濾波器(band-pass filter)。
可能使用阻抗/介電感測器以及可見光/近紅外線或紅外線頻譜感測器二者以提供工作流體之更多正鑑別。此係各感測器之獨特測量(unique measurement)可「看見(see)」倆感測器無法見到的工作流體之屬性(attribute)的可能性所致。藉由隨後結合該等獨特(獨立(orthogonal))測量，收集較大量有意義資料以供與「複合參考頻譜資料庫(composite reference spectrum database)」作比較。
圖1顯示針對六個新鮮(fresh)潤滑劑樣本測量之阻抗頻譜(impedance spectrum)。頻率響應(frequency response)係繪成尼奎斯特圖(Nyquist plot)，其中Z-假想值(Z-imaginary)(電容(capacitance))及Z-真實值(Z-real)(電阻(resistance))在個別軸上。在該實例中，頻譜儀(spectrometer)係用以測量該等在0.0075Hz至75kHz之頻率範圍的量。具有獨特配方及添加劑封裝之潤滑劑樣本對於頻率產生鑑別頻譜響應(identifying spectral response)。可測量潤滑劑(或其他工作流體)之獨特測量頻譜(unique measurement spectrum)並將其增添至參考資料庫。在資料庫中之獨特頻譜可用以提供該潤滑劑之正鑑別，其具有參考頻譜。頻譜測量(紅外線、傅立葉轉換紅外光、及介電)之其他組合同樣可
用以產生待用於正鑑別之已知工作流體的參考資料庫。
然後，潤滑劑或其他流體可藉由計算在各測量頻率下的未知樣本與參考資料庫中各樣本的頻譜之間的Z真實值與Z假想值之絕對差量(absolute difference)來鑑別。在給定容限(tolerance)內，使此差量最小化之參考頻譜係對應於該未知樣本的身份(identity)。
圖2之流程圖詳細說明判定是否添加合適流體至流體貯槽之根據本揭示內容的操作。
對於添加至貯槽之新流體測量原位頻譜(in-situ spectra)及/或多頻譜(multiple spectrum)(電阻抗/介電頻譜以及可見光/近紅外線或紅外線頻譜以進一步提高保真度)。
本揭示內容之一新穎態樣係經由無線通訊將未經處理的頻譜發送至雲端計算系統。使用時常更新之資料庫系統以供參考。連同該(等)頻譜，本揭示內容亦發送設備/貯槽資訊，其指示哪一批次之流體適於該貯槽。
使用時常更新之資料庫系統以供參考及在雲端系統中之正鑑別。根據所發送之設備/貯槽資訊，將未定義之流體的頻譜與已知流體頻譜之資料庫作比較。
本揭示內容之一新穎態樣係詳盡參考頻譜，其係針對各流體批次。在調配期間以遞增方式(incrementally)測量流體批次組分之頻譜。結合最終調配物(final formulation)及遞增組分(incremental components)之頻譜並加以處理作為參考，稍後用於正鑑
別。本揭示內容之其他新穎態樣為多頻譜(電(阻抗/介電)以及可見光/近紅外線或紅外線頻譜)之組合及使用以進一步提高流體批次參考(fluid batch reference)之保真度以供稍後用於正鑑別比較。
參考頻譜資料庫(reference spectra database)係使用高等演算法(例如，機器學習演算法)時常改善以將參考頻譜改良成更精確的參考(相對於在非理想狀態下於現場之流體貯槽中所測量的頻譜)。其他新穎態樣係本揭示內容會定期確認該流體為正常的(normal)及或預期的(expected)(與參考資料庫作比較)。
將流體之鑑別(根據資料庫)及合適流體是否已添加至貯槽之表示，係發送至本揭示內容之使用者顯示介面及/或獨立的資料庫儲存庫(database repository)。
若需要，經由顯示介面將警告(warning)供予使用者。該警告指示適當流體是否在貯槽及設備中，此會使設備停機(downtime)。此外，本揭示內容提供正常流體之指示或非預期流體之警告。
圖3為運用本揭示內容的系統300之方塊圖。系統300包括耦合至網路325(例如，網際網路(Internet))之電腦305。
電腦305包括使用者介面310、處理器315、及記憶體325。電腦305可於通用型微電腦(general-purpose microcomputer)實施。雖然電腦305於此處表示
為獨立裝置(standalone device)，但其不侷限於此，而是可經由網路320耦合至其他裝置(未圖示)。
處理器315係由回應指令及執行指令之邏輯電路(logic circuitry)所構成。
記憶體325儲存用於控制處理器315操作的資料及指令。記憶體325可以隨機存取記憶體(RAM)、硬碟(hard drive)、唯讀記憶體(ROM)、或其組合來實施。記憶體325之組件之一為程式模組(program module)330。
程式模組330含有用於控制處理器315以執行本文所述方法之指令。例如，由於執行程式模組330，處理器315執行下列步驟：經由置於工作流體貯槽401中之原位感測器(403，405)偵測工作流體的性質；由所偵測之性質產生該工作流體的頻譜(507，509)；將所偵測之工作流體的頻譜(507，509)以及設備鑑別資訊501發送至雲端計算系統411；以及，將該頻譜(507，509)及設備鑑別資訊501與參考資料庫505作比較以判定該工作流體是否與所儲存之關聯於設備之參考頻譜(未圖示)實質上匹配。本文所使用之用語「模組(module)」係表示可體現為獨立組件或為複數個次級組件(sub-ordinate component)之整合構造之功能操作。因此，程式模組330可作為單一模組或作為彼此合作操作之複數個模組來實施。此外，雖然程式模組330於本文中描述為安裝在記憶體325中，因此係以軟體實施，但其可以硬體(例如，
電子電路)、韌體、軟體或其組合中之任一者實施。
使用者介面310包括輸入裝置，諸如鍵盤或語音辨識子系統，以讓使用者能將資訊及命令選擇傳達至處理器315。使用者介面310亦包括輸出裝置，諸如顯示器或列印機。游標控制(諸如滑鼠、軌跡球、或操縱桿)能讓使用者操縱在顯示器上之游標以將其他資訊及命令選擇(command selection)傳達至處理器315。
處理器315將本文所述之方法的執行結果輸出至使用者介面310。或者，處理器315可經由網路320將該輸出導至遠端裝置(未圖示)。
雖然程式模組330係表示為已載入記憶體325，但其可設於儲存媒體335以供後續載入記憶體325。儲存媒體335可為以有形形式將程式模組330儲存於其上的任何傳統儲存媒體。儲存媒體335之實例包括軟碟(floppy disk)、光碟、磁帶、唯讀記憶體、光學儲存媒體、通用串列匯流排(USB)快閃驅動器、數位化多功能光碟、或壓縮磁碟。或者，儲存媒體335可為位於遠端儲存系統且經由網路320耦合至電腦305之隨機存取記憶體、或其他類型之電子儲存器(electronic storage)。
圖4為根據本揭示內容之原位產品鑑別系統400的方塊圖，其中設備工作流體貯槽401可容納流體，諸如潤滑油或液壓流體。工作流體貯槽401為含有電子設備控制器402之相同設備系統之部件。將至少一感測器，諸如阻抗感測器403及/或頻譜感測器(spectral sensor)
405與工作流體貯槽401原位放置，以產生工作流體之即時測量(real-time measurement)。來自感測器(403及/或405)之信號為原始的(raw)或略經處理的(lightly processed)以供初步解讀及壓縮以供發送。略經處理之感測器資訊可指示工作流體的主要問題，因此經由通訊線路407提供反饋給設備控制器402，以立即將設備409停機。感測器資料之高等處理(advanced processing)則是在發送(連同相關設備控制器資料，其經由設備控制器402、通訊線路409及發送器404送至雲端系統411)之後發生。雲端系統411為資料儲存庫及連接點(connection nexus)。
將感測器頻譜及設備控制器資料(包括被禁的(proscribed)、OEM建議的工作流體)發送至電腦伺服器412以供正鑑別。將所測量之頻譜與參考頻譜作比較以供正鑑別。更新參考頻譜以針對現實測量(real world measurement)的變化作調整。在分析指示了不適當工作流體已被引入工作流體貯槽401之情況下，將比較處理之結果及解讀發送至使用者資料儲存庫413、使用者介面415及/或發送至設備控制器402，從而可採取立即行動以防止設備故障。
圖5為圖示根據本揭示內容之方法流程及分析的邏輯圖，其中，設備控制器將資料501(例如設備鑑別規格、型號、製造商等)、以及關於工作流體批次鑑別(working fluid batch identification)之使用者輸入(user
input)503(經由條碼或人工輸入)發送至OEM(原始設備製造商)建議的工作流體的參考資料庫505。
於雲端系統411或電腦伺服器412中，將從發送器404接收之工作流體阻抗頻譜507及光學頻譜509結合成單一多維向量(multi-dimensional vector)511。電腦伺服器412計算來自511之工作流體頻譜與所有已知向量頻譜513之參考資料庫之間的絕對差量，以判定是否可將工作流體判定為正鑑別515。然後該系統尋求判定是否可獲得工作流體之正鑑別517。若與所偵測工作流體不匹配，則系統將此新參考向量(reference vector)儲存在雲端中以供未來使用519，並回報使用者無法鑑別工作流體貯槽401中所容納的工作流體521。若所偵測頻譜與參考頻譜之間有匹配，則系統藉由將來自517之實際偵測的工作流體鑑別與OEM所建議針對特定設備(未圖示)之工作流體的參考資料庫505作比較來確認預期的工作流體523。
若實際工作流體鑑別517與OEM所建議之工作流體的參考資料庫505有匹配，則經由525更新參考資料庫頻譜505，以反映工作流體頻譜之現實結果，然後將工作流體之正鑑別回報給使用者527。若實際工作流體鑑別517與OEM所建議之工作流體的參考資料庫505不匹配，則系統回報偵測到工作流體之負鑑別(negative identification)521。
圖6圖示使用離子液體TBP-DDBS及THP-
TMPP來標記成品機油潤滑劑(finished engine oil lubricant)，以使其可藉由介電常數感測器在80℃下鑑別之。
圖7圖示使用>0.1wt.%之TBP-DDBS或THP-TMPP標記成品潤滑劑以供藉由介電常數感測器在80℃下偵測。
PCT及EP條款
1.用於原位鑑別(in-situ identification)置於設備(402)之部件中的工作流體之系統(400)，該系統包含：容納該工作流體之工作流體貯槽(401)；置於該工作流體貯槽(401)中以偵測該工作流體之性質及產生該工作流體之頻譜的原位感測器(403，405)；發送該工作流體之所偵測頻譜及設備鑑別資訊之發送器(404)；以及接收從該發送器(404)所發送之該所偵測頻譜及該設備鑑別資訊之雲端計算系統(411，412)，其中，該雲端計算系統(411，412)將該頻譜及設備鑑別資訊與參考資料庫(505)作比較以判定該工作流體是否與所儲存之關聯於該設備(402)之參考頻譜(reference spectra)實質上匹配。
2.如條款1之系統(400)，其中，該工作流體為選自由下列所組成之群組中的至少一者：潤滑劑、液壓液、燃料及油田化學物質。
3.如條款1至2之系統(400)，其進一步包
含添加至該工作流體以協助進一步鑑別該工作流體的化學標記物，其中，該化學標記物為選自由下列所組成之群組中的至少一者：聚芳族烴、瀝青質、清潔劑、離子液體、油溶性離子液體(諸如雙(2,4,4-三甲基戊基)膦酸三己基(十四基)鏻(THP-TMPP)及十二烷基苯磺酸三丁基(十四基)鏻(TBP-DDBS))、金屬奈米粒子、半導體奈米粒子、螢光化合物、酶、DNA、RNA、多肽、具有特定生物活性之脂溶性分子、氧化還原活性有機金屬錯合物及具有獨特分子量分布之分子陣列。
4.如條款1至3之系統(400)，其中，該原位感測器(403，405)為選自由下列所組成之群組的至少一感測器：阻抗感測器、介電感測器、可見光/近紅外線感測器、及紅外線感測器，較佳係使用至少兩原位感測器(403，405)，且進一步包含結合來自該等原位感測器之所偵測頻譜，從而產生單一多維向量。
5.如條款1至4之系統，其進一步包含用於儲存該所偵測頻譜及該設備鑑別資訊的資料儲存庫(413)。
6.如條款1至5之系統，其進一步包含用於顯示來自雲端計算系統之關於該工作流體是否與所儲存之關聯於該設備(402)之參考頻譜實質上匹配的結果輸出之使用者介面(415)。
7.用於原位鑑別置於設備(402)之部件中的工作流體之方法，該方法包含：經由置於工作流體貯槽
(401)中之原位感測器(403，405)偵測該工作流體的性質；由所偵測之性質產生該工作流體的頻譜；將所偵測之該工作流體之頻譜及設備鑑別資訊發送至雲端計算系統(411，412)；以及將該頻譜及設備鑑別資訊與參考資料庫(505)作比較以判定該工作流體是否與所儲存之關聯於該設備(402)之參考頻譜實質上匹配。
8.如條款7之方法，其進一步包含儲存該所偵測頻譜及該設備鑑別資訊。
9.如條款7至8之方法，其進一步包含顯示(415)來自雲端計算系統之關於該工作流體是否與所儲存之關聯於該設備之參考頻譜實質上匹配的結果輸出。
10.如條款7至9之方法，其進一步包含下列步驟：(a)若不與先前儲存在該參考資料庫中之任一工作流體頻譜匹配，則儲存該工作流體之頻譜及設備鑑別資訊；以及(b)將該工作流體之負鑑別(negative identification)報告給使用者。
11.如條款7至10之方法，其進一步包含若該工作流體之頻譜及設備鑑別資訊不與先前儲存在該參考資料庫中之任一工作流體頻譜匹配，則將該工作流體之負鑑別報告給使用者，或者，若該工作流體之頻譜及設備鑑別資訊與先前儲存在該參考資料庫中之工作流體頻譜匹配，則將該工作流體之正鑑別報告給使用者。
12.如條款7至11之方法，其進一步包含更新該參考資料庫以反映該工作流體之所偵測頻譜的現實結
果。
雖然吾等已展示及說明根據本發明的許多實施態樣，但應清楚暸解可容許對其進行對熟習本領域之人士而言顯見的眾多改變。因此，吾等不希望侷限於所展示及說明之細節，而是意在展示落在所附申請專利範圍的範疇內之所有改變及修改。
Claims (22)
- 一種原位鑑別(in-situ identification)置於設備之至少一個部件中的工作流體之系統，該系統包含：容納該工作流體之工作流體貯槽；置於該工作流體貯槽中以偵測該工作流體之性質或由所產生之該工作流體之頻譜(spectra)計算(compute)性質的原位感測器(in-situ sensor)；發送該工作流體之所偵測頻譜及設備鑑別資訊(equipment identification information)之發送器(transmitter)；以及接收從該發送器所發送之該所偵測頻譜及該設備鑑別資訊之雲端計算系統(cloud computing system)，其中，該雲端計算系統將該頻譜及設備鑑別資訊與參考資料庫作比較以判定該工作流體之頻譜是否與所儲存之關聯於該設備的預期(expected)或指定(specified)流體之參考頻譜(reference spectra)實質上匹配(match)。
- 如申請專利範圍第1項之系統，其中，該工作流體為選自由下列所組成之群組中的至少一者：潤滑劑、液壓液、燃料及油田化學物質(oil field chemical)。
- 如申請專利範圍第1項之系統，其進一步包含添加至該工作流體以協助進一步鑑別該工作流體的化學標記物(chemical marker)。
- 如申請專利範圍第3項之系統，其中，該化學標 記物為選自由下列所組成之群組中的至少一者：聚芳族烴(polyaromatic hydrocarbon)、瀝青質(asphaltene)、清潔劑、離子液體、金屬奈米粒子、半導體奈米粒子、螢光化合物、酶、DNA、RNA、多肽、具有特定生物活性之脂溶性分子、氧化還原活性有機金屬錯合物(redox-active organometallic complex)及具有獨特分子量分布之分子陣列。
- 如申請專利範圍第1項之系統，其中，該原位感測器為選自由下列所組成之群組的至少一感測器：阻抗感測器(impedance sensor)、介電感測器(dielectric sensor)、可見光/近紅外線感測器、及紅外線感測器。
- 如申請專利範圍第1項之系統，其進一步包含用於儲存該所偵測頻譜及該設備鑑別資訊的資料儲存庫。
- 如申請專利範圍第1項之系統，其進一步包含用於顯示來自雲端計算系統之關於該工作流體是否與所儲存之關聯於該設備之參考頻譜實質上匹配的結果輸出(resulting output)之使用者介面(user interface)。
- 一種原位鑑別置於設備之部件中的工作流體之方法，該方法包含：經由置於工作流體貯槽中之原位感測器偵測該工作流體的性質；由所偵測之性質產生該工作流體的頻譜；將該工作流體之所偵測頻譜及設備鑑別資訊發送到雲端計算系統；以及 將該頻譜及設備鑑別資訊與參考資料庫作比較以判定該工作流體是否與所儲存之關聯於該設備之參考頻譜實質上匹配。
- 如申請專利範圍第8項之方法，其中，該工作流體為選自由下列所組成之群組中的至少一者：潤滑劑、液壓液、燃料及油田化學物質。
- 如申請專利範圍第8項之方法，其進一步包含添加化學標記物至該工作流體以協助進一步鑑別該工作流體。
- 如申請專利範圍第10項之方法，其中，該化學標記物為選自由下列所組成之群組中的至少一者：聚芳族烴、瀝青質、清潔劑、離子液體、金屬奈米粒子、半導體奈米粒子、螢光化合物、酶、DNA、RNA、多肽、具有特定生物活性之脂溶性分子、氧化還原活性有機金屬錯合物及具有獨特分子量分布之分子陣列。
- 如申請專利範圍第10項之方法，其中，該化學標記物為油溶性離子液體。
- 如申請專利範圍第12項之方法，其中，該油溶性離子液體係選自雙(2,4,4-三甲基戊基)膦酸三己基(十四基)鏻(Trihexyl(tetradecyl)phosphonium bis(2,4,4-trimethylpentyl)phosphinate)(THP-TMPP)及十二烷基苯磺酸三丁基(十四基)鏻(Tributyl(tetradecyl)phosphonium dodecylbenzenesulfonate)(TBP-DDBS)。
- 如申請專利範圍第13項之方法，其中，該油溶性離子液體係以基於該工作流體之總重計為大於或等於0.1wt%之濃度存在。
- 如申請專利範圍第8項之方法，其中，該原位感測器為選自由下列所組成之群組的至少一感測器：阻抗感測器、介電感測器、可見光/近紅外線感測器、及紅外線感測器。
- 如申請專利範圍第15項之方法，其中，係使用至少兩原位感測器，且進一步包含結合來自該等原位感測器之所偵測頻譜，從而產生單一多維向量(multi-dimensional vector)。
- 如申請專利範圍第8項之方法，其進一步包含儲存該所偵測頻譜及該設備鑑別資訊。
- 如申請專利範圍第8項之方法，其進一步包含顯示來自雲端計算系統之關於該工作流體是否與所儲存之關聯於該設備之參考頻譜實質上匹配的結果輸出。
- 如申請專利範圍第8項之方法，其進一步包含下列步驟：(a)若不與先前儲存在該參考資料庫中之任一工作流體頻譜匹配，則儲存該工作流體之頻譜及設備鑑別資訊；以及(b)將該工作流體之負鑑別(negative identification)報告給使用者。
- 如申請專利範圍第8項之方法，其進一步包含若該工作流體之頻譜及設備鑑別資訊不與先前儲存在該參考資料庫中之任一工作流體頻譜匹配，則將該工作流體之負 鑑別報告給使用者。
- 如申請專利範圍第8項之方法，其進一步包含若該工作流體之頻譜及設備鑑別資訊與先前儲存在該參考資料庫中之工作流體頻譜匹配，則將該工作流體之正鑑別(positive identification)報告給使用者。
- 如申請專利範圍第18項之方法，其進一步包含更新該參考資料庫以反映該工作流體之所偵測頻譜的現實結果(real world effect)。
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