特許 7570532 圧縮機の製造方法、および圧縮機の寿命予測方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-10-10

(45)【発行日】2024-10-21

(54)【発明の名称】圧縮機の製造方法、および圧縮機の寿命予測方法

(51)【国際特許分類】

   F04C 29/00 20060101AFI20241011BHJP

   F04C 29/02 20060101ALI20241011BHJP

【ＦＩ】

F04C29/00 B

F04C29/02 Z

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2023555791

(86)(22)【出願日】2023-04-28

(86)【国際出願番号】 JP2023016925

【審査請求日】2023-09-12

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000006013

【氏名又は名称】三菱電機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】小島 健嗣

(72)【発明者】

【氏名】外山 悟

(72)【発明者】

【氏名】平塚 研吾

【審査官】森 秀太

(56)【参考文献】

【文献】特開平０８－２６１９９５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－０４６７９８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－１３０５８９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－００３１６６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｆ０４Ｃ ２９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

市場から回収された使用済み圧縮機を準備することと、
前記使用済み圧縮機の摺動部の劣化状態を推定することと、
前記劣化状態が所定の基準を満たす前記使用済み圧縮機は新たな圧縮機として再利用されると判断されることと、
前記劣化状態が前記所定の基準を満たさない前記使用済み圧縮機は前記新たな圧縮機として再利用されないと判断されることとを備え、
前記劣化状態が前記所定の基準を満たす前記使用済み圧縮機に収容されている第１冷凍機油を新たな第２冷凍機油にすることにより、当該使用済み圧縮機は前記新たな圧縮機として再利用され、
前記劣化状態を推定することは、
前記第１冷凍機油に関する冷凍機油データに基づいてパラメータを算出することと、
前記パラメータに基づいて、前記劣化状態を推定することとを含む、圧縮機の製造方法。

【請求項2】

前記冷凍機油データは、
前記摺動部の良好性に関する第１データと、
前記第１冷凍機油の劣化に関する第２データと、のうち少なくとも１つのデータに基づいて、前記劣化状態を推定することを含む、請求項１に記載の圧縮機の製造方法。

【請求項3】

前記第１データは、
前記第１冷凍機油の量と、
前記第１冷凍機油の添加剤の量と、のうち少なくとも１つを含む、請求項２に記載の圧縮機の製造方法。

【請求項4】

前記第２データは、
前記第１冷凍機油の全酸価と、
前記第１冷凍機油の色相値と、のうち少なくとも１つを含む、請求項２または請求項３に記載の圧縮機の製造方法。

【請求項5】

前記劣化状態を推定することは、前記冷凍機油データと、前記使用済み圧縮機の劣化に関する圧縮機データに基づいて、前記劣化状態を推定することを含む、請求項１～請求項３のいずれか１項に記載の圧縮機の製造方法。

【請求項6】

前記圧縮機データは、
駆動した前記使用済み圧縮機の騒音と、
駆動した前記使用済み圧縮機の振動量と、
前記第１冷凍機油に混在する異物の量と、のうち少なくとも１つを含む、請求項５に記載の圧縮機の製造方法。

【請求項7】

前記冷凍機油データは、
前記第１冷凍機油の量と、
前記第１冷凍機油に混在されているリン系摩耗防止剤の量と、
前記第１冷凍機油の全酸価と、
前記第１冷凍機油の青色吸光度と、であり、
前記パラメータは、前記第１冷凍機油の量と前記リン系摩耗防止剤の量との乗算値が、前記全酸価と前記青色吸光度との乗算値で除算されることにより算出される、請求項１に記載の圧縮機の製造方法。

【請求項8】

請求項１～請求項３のいずれか１項に記載の圧縮機の製造方法で製造された前記新たな圧縮機の寿命を、前記パラメータに基づいて、予測することとを備える、圧縮機の寿命予測方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、圧縮機の製造方法、および圧縮機の寿命予測方法に関する。

【背景技術】

【0002】

たとえば、特開２００９－１５６５０４号公報（特許文献１）には、冷媒を用いる冷凍サイクル装置が開示されている。この冷凍サイクル装置は、室内機と、室外機と、該室内機および該室外機を繋ぐ冷媒配管とを備える。特開２００９－１５６５０４号公報には、冷凍サイクル装置において、従来の冷媒から異なる冷媒に変更する場合に、既存の冷媒配管が再利用される方法が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２００９－１５６５０４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

一般的に、冷凍サイクル装置の使用に応じて圧縮機は劣化するが、環境保護などの観点において、劣化された圧縮機は再利用されることが好ましい。

【0005】

本開示は、上述の課題を解決するためになされたものであって、その目的は、使用済みの圧縮機を再利用して新たな圧縮機を製造すること、および製造された新たな圧縮機の寿命を予測することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の圧縮機の製造方法は、使用済み圧縮機を準備することを備える。また、この製造方法は、使用済み圧縮機の摺動部の劣化状態を推定することを備える。さらに、この製造方法は、劣化状態が所定の基準を満たす使用済み圧縮機に収容されている第１冷凍機油を新たな第２冷凍機油にすることにより新たな圧縮機を製造することを備える。

【発明の効果】

【0007】

本開示によれば、使用済みの圧縮機を再利用して新たな圧縮機を製造すること、および製造された新たな圧縮機の寿命を予測することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】冷凍サイクル装置の構成例を示す図である。

【図2】圧縮機の構成例を示す図である。

【図3】製造方法のフローチャートの一例である。

【図4】図３のステップＳ４の処理を示すフローチャートである。

【図5】使用データを説明するための図である。

【図6】良好パラメータと添加材料との関係の一例を示す図である。

【図7】良好パラメータと添加材料との関係の一例を示す図である。

【図8】新たな圧縮機の寿命予測方法を示すフローチャートである。

【図9】相関情報の一例を示す図である。

【図10】別の実施の形態の良好パラメータと添加材料との関係の一例を示す図である。

【図11】別の実施の形態の良好パラメータと添加材料との関係の一例を示す図である。

【図12】寿命予測方法のフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰り返さない。また、各実施形態における構成の少なくとも一部を適宜組み合わせて用いることは当初から予定されていることである。

【0010】

実施の形態１．
［冷凍サイクル装置の構成例］
本開示においては、圧縮機の製造方法が開示される。この圧縮機は、一例として、冷凍サイクル装置に使用される。図１は、本実施の形態の冷凍サイクル装置１００の構成例を示す図である。冷凍サイクル装置１００は、圧縮機２００と、凝縮器２と、膨張弁３と、蒸発器４とを備える。圧縮機２００は、典型的には、密閉型冷媒用圧縮機である。

【0011】

圧縮機２００と、凝縮器２とが配管５ａにより接続される。凝縮器２と、膨張弁３とが配管５ｂにより接続される。膨張弁３と蒸発器４とが配管５ｃにより接続される。蒸発器４と圧縮機２００とが配管５ｄにより接続される。配管５ａ、配管５ｂ、配管５ｃ、および配管５ｄにより冷媒回路５が形成される。冷媒は、冷凍サイクル装置１００内（冷媒回路５）において循環するように封入される。

【0012】

冷媒が圧縮機２００に吸入されると、圧縮機２００は、この冷媒を圧縮する。凝縮器２は、圧縮機２００で圧縮したガス状の冷媒を冷却することにより、この冷媒は、高圧液状の冷媒または気液２相の冷媒となる。膨張弁３は、高圧液状の冷媒または気液２相の冷媒を減圧する。蒸発器４は、減圧された冷媒を加熱することにより、該冷媒は低圧ガス状の冷媒となる。圧縮機２００は、該低圧ガス状となった冷媒を吸引して、再度圧縮する。このようにして、冷媒は、冷凍サイクル装置１００内を循環する。

【0013】

送風機６は、凝縮器２に送風する。送風機６の送風により、凝縮器２に流れる冷媒が空気と熱交換して熱を吸収または放出することが促進される。また、送風機７は、蒸発器４に送風する。送風機７の送風により、蒸発器４に流れる冷媒が空気と熱交換して熱を吸収または放出することが促進される。

【0014】

なお、冷凍サイクル装置１００は、たとえば、冷房および暖房の双方を実行可能な装置、暖房を行わず冷房を実行可能な装置、および、冷房を行わず暖房を実行可能な装置のいずれであってもよい。

【0015】

［圧縮機の構成例］
図２は、圧縮機２００の構成例を示す図である。図２は、ロータリ圧縮機の一例である。図２に示されるように、圧縮機２００は、シェル８と、圧縮機構９と、吸入管１０と、吐出管１１と、シャフト１２と、油溜部１３と、給油孔１４と、軸受け１６と、回転子１７と、固定子１８とを備える。

【0016】

圧縮機構９は、シェル８の内部に配置される。圧縮機構９には、吸入管１０と吐出管１１とが接続されている。吸入管１０は、冷媒を圧縮機２００の内部に流入させるための管である。吐出管１１は、冷媒を圧縮機２００の外部に吐出するための管である。圧縮機構９は吸入管１０からシェル８に入った冷媒を圧縮して、吐出管１１から吐出する。

【0017】

圧縮機２００は、モータ部を備える。モータ部は、シャフト１２と回転子１７と固定子１８とを含む。圧縮機２００は、このモータ部によって駆動する。

【0018】

圧縮機２００は、少なくとも１つの摺動部を有する。摺動部は、圧縮機２００の一の部分と、他の部分との接触する箇所である。典型的は、一の部分は、金属であり、他の部分は金属または有機材料である。摺動部は、たとえば、シャフトと軸受けとの接触部（シャフト１２と軸受け１６との接触部）、ベーンとピストンとの接触部、揺動スクロールの歯先の部分などである。圧縮機２００は、多数の摺動部を含み得る。図２では、摺動部３０の一例として、シャフト１２と軸受け１６との接触部が示されている。

【0019】

油溜部１３は、冷凍機油を貯留する。冷凍機油は、給油孔１４を通じてポンプ（図示せず）の作用により圧縮機構９の内部の摺動部に供給される。冷凍機油は、圧縮機２００内で冷媒と接触するため、冷媒の一部は冷凍機油中に溶解する。冷凍機油は、たとえば、ポリビニルエーテル系冷凍機油である。

【0020】

［圧縮機の再利用］
一般的に、冷凍サイクル装置１００（たとえば、空調機）の高信頼性化により、圧縮機２００の耐用年数（たとえば、法定耐用年数）が経過しても、この圧縮機２００は再使用可能な状態である場合が多い。また、冷凍サイクル装置１００の耐用年数が経過したとしてもスラッジが発生している場合は稀である。一方、ユーザなどの冷凍サイクル装置１００の使用状態により摺動部などの摩耗が大きく、圧縮機が故障しているまたは故障寸前である場合がある。

【0021】

このような冷凍サイクル装置１００の回収時に、圧縮機２００が正常に稼働していても、該圧縮機２００は、更なる使用により、法定寿命に到達するまでに故障する場合がある。このように法定寿命に到達するまでに故障する圧縮機は、「不具合機」とも称される。このような不具合機は、環境保護の観点などにより、金属部分などが抽出され、該金属部分が再利用され得る。

【0022】

一方、再使用することにより法定寿命に到達するまでに使用できる圧縮機がある。従来では、このような圧縮機は、不具合機同様に金属部分などが抽出され、該金属部分が再利用されていた。しかしながら、このような圧縮機は、再利用されて、新たな圧縮機として再び使用可能な状態とすることが好ましい。

【0023】

発明者は、圧縮機の再利用の可否を判断する場合、摺動部の状態を特定することが好ましいことを発見した。さらに、発明者は、市場から回収された圧縮機などを解体し摺動部を観察した。この観察により、発明者は、無傷である摺動部、焼付き寸前の摺動部など様々な摺動部が圧縮機に含まれていることを発見した。

【0024】

このように、たとえば、作業者が、圧縮機を解体して摺動部の状態を目視などで確認すれば、圧縮機の再利用の可否を判断することができる。しかしながら、圧縮機の再利用の可否判断のために圧縮機を解体する場合には、当該解体および圧縮機の点検などの工程が増える。したがって、圧縮機を解体して新たな圧縮機を製造する場合には、新品の部品から圧縮機を製造する場合よりもコストが大きくなり得る。このため、圧縮機の再利用の可否を判断するためには、圧縮機を解体することなく摺動部の状態を明確に評価できることが好ましい。本実施形態の圧縮機の製造方法は、使用済みの圧縮機を解体することなく、該使用済みの圧縮機を再利用して、新たな圧縮機を製造可能とする方法である。

【0025】

［圧縮機の製造方法］
図３は、本実施の形態の新たな圧縮機を製造する製造方法のフローチャートの一例である。図３、および後述の図４と、図８と、図１２のフローチャートの全ての工程のうち少なくとも一部の工程は、作業者により実行され得る。つまり、このフローチャートの全ての工程は、作業者により実行されてもよい。また、このフローチャートの一部の工程は、作業者により実行され、残りの工程は製造装置（ロボットなど）により実行されてもよい。また、このフローチャートの全ての工程は、該製造装置により実行されてもよい。以下では、主に作業者が、全ての工程を実行する例が説明される。

【0026】

まず、ステップＳ２において、使用済み圧縮機２００が準備される。次に、ステップＳ４において、この圧縮機２００の摺動部の劣化状態が推定される。摺動部の劣化状態は、典型的には、摺動部の「摩耗状態」である。

【0027】

次に、ステップＳ６において、推定された劣化状態が所定基準を満たすか否かが判断される。ステップＳ６において、劣化状態が所定基準を満たすと判断された場合には（ステップＳ６でＹＥＳ）、ステップＳ８において、使用済み圧縮機２００は、再利用可能と判断される。

【0028】

以下では、使用済み圧縮機２００に収容されていた冷凍機油は、「第１冷凍機油」とも称される。ステップＳ８において、使用済み圧縮機２００に収容されていた第１冷凍機油が廃棄される。使用済み圧縮機２００の第１冷凍機油が廃棄された後に、新たな冷凍機油が、油溜部１３（図２参照）に収容される。これにより、新たな圧縮機２００が製造される。新たな冷凍機油は、「第２冷凍機油」とも称される。第２冷凍機油には、予め所定の添加剤（酸化防止剤など）が混入されている。

【0029】

一方、ステップＳ６において、劣化状態が所定基準を満たさないと判断された場合には（ステップＳ６でＮＯ）、使用済み圧縮機２００は、再利用不可と判断される。なお、再利用不可と判断された使用済み圧縮機２００の金属部分は再利用され得る。

【0030】

図４は、図３のステップＳ４（劣化状態の推定）の処理の詳細を示すフローチャートである。ステップＳ２２においては、良好パラメータが算出される。良好パラメータは、圧縮機２００の摺動部の良好性を示すパラメータである。本実施の形態においては、良好パラメータが大きいほど、圧縮機２００の摺動部は良好であることが示される。良好パラメータの算出手法は後述する。

【0031】

次に、ステップＳ２４で算出された良好パラメータが、正常範囲（所定範囲）に属するか否かが判断される。正常範囲は、予め決定される範囲であり、正常範囲の決定手法は後述する。良好パラメータが、正常範囲に属する場合には（ステップＳ２４でＹＥＳ）、ステップＳ２６において、摺動部の劣化状態は所定基準を満たすと判断される。そして、図３のフローチャートに戻って、図３のステップＳ６でＹＥＳと判断される。また、良好パラメータが、正常範囲に属さない場合には（ステップＳ２４でＮＯ）、ステップＳ２６において、摺動部の劣化状態は所定基準を満たないと判断される。そして、図３のフローチャートに戻って、図３のステップＳ６でＮＯと判断される。

【0032】

［良好パラメータ］
次に、後述の良好パラメータの算出に使用される使用データを説明する。図５は、この使用データを説明するための図である。図５の例に示すように、使用データは、第１データ群と、第２データ群と、第３データ群と、第４データ群とを含み得る。第１データ群および第２データ群は総括して、本開示の「冷凍機油データ」に対応する。「冷凍機油データ」は、第１冷凍機油に関するデータである。第１データ群は、本開示の「第１データ」に対応する。第２データ群は、本開示の「第２データ」に対応する。第３データ群は、本開示の「圧縮機データ」に対応する。

【0033】

第１データ群は、摺動部の良好性に関するデータである。換言すると、第１データ群は、摺動部の良好性を示すデータである。図５に示すように、第１データ群は、第１冷凍機油の量と、第１冷凍機油の添加剤の量とのうち少なくとも１つを含む。添加剤は、第１冷凍機油に添加されている物質である。添加剤は、たとえば、摩耗防止剤である。摩耗防止剤は、たとえば、リン酸トリクレジルである。また、第１冷凍機油として、リン酸トリクレジルが摩耗防止剤として添加されたポリビニルエーテル系冷凍機油が用いられる。

【0034】

発明者は、第１冷凍機油の量および添加剤の量が多いほど、摺動部が良好である傾向にあることを発見した。したがって、第１データ群として、第１冷凍機油の量と、第１冷凍機油の添加剤の量とが採用された。

【0035】

第１冷凍機油の量の取得の方法として、たとえば、作業者は、配管（図２の吸入管１０および吐出管１１など）を切断し、該切断部から第１冷凍機油を回収する。そして、作業者は、回収された第１冷凍機油の量を計測する。

【0036】

また、第１冷凍機油の量の取得の方法として、センサが用いられてもよい。センサとして、たとえば、超音波センサが用いられる。超音波センサが用いられる第１の方法として、超音波センサが、使用済み圧縮機２００の底面から超音波を入射し、液面で反射して超音波センサに受信されるまでの時間を計測する。そして、超音波センサは該時間に基づいて距離が算出される。この距離は、収容されている第１冷凍機油の液面高さに対応する値である。この距離に基づいて、第１冷凍機油の量が取得される。第１の方法は、特許第４１２３７６４号公報に開示される。

【0037】

また、超音波センサが用いられる第２の方法として、圧縮機側面を超音波センサで触診し、信号形状から第１冷凍機油の高さが取得される。具体的には、第２の方法においては、超音波センサから使用済み圧縮機２００の側面の水平方向に超音波を入射する。そして、ガス冷媒、および第１冷凍機油が溶解している液冷媒との伝播特性の違いなどに基づいて、第１冷凍機油の液面高さが取得される。第２の方法は、たとえば、特許６８０８０３９号公報に開示される。

【0038】

静電容量センサが用いられる方法としては、静電容量センサが、使用済み圧縮機２００の側面に設置される。一般的に、ガス冷媒ガスの誘電率と、冷凍機油（冷媒が溶解した状態も含む）の誘電率とは異なる。この誘電率の相違に基づいて、第１冷凍機油の液面高さが取得される。静電容量センサが用いられる方法は、たとえば、特開２０２１－５６１３４号公報に開示される。

【0039】

分光計測器が用いられる方法としては、使用済み圧縮機２００から吐出される第１冷凍機油と、使用済み圧縮機２００に吸入される第１冷凍機油のうち少なくとも一方の吸光度が分光計測器により測定される。そして、予め定められた吸光度と第１冷凍機油の量との関係が示される吸光特性と、測定された吸光度とに基づいて、第１冷凍機油の量が測定される。分光計測器が用いられる方法は、たとえば、特開昭６２－０４３５２３号公報に開示される。

【0040】

第１データ群に含まれる添加剤の量（図５参照）の取得については、たとえば、分析装置が用いられる。分析装置は、ガスクロマトグラフまたは液体クロマトグラフを含む。

【0041】

第２データ群は、摺動部の劣化に関するデータである。換言すると、第２データ群は、摺動部の劣化性を示すデータである。なお、第２データ群は、冷凍機油の劣化に関するデータ群と称されてもよい。図５に示すように、第２データ群は、第１冷凍機油の全酸価と、第１冷凍機油の色相値と、のうち少なくとも１つを含む。

【0042】

第１冷凍機油の全酸価は、たとえば、“ＪＩＳ Ｋ２５０１”に準拠して測定される。全酸価は、たとえば、指示薬滴定法または電位差滴定法などにより測定される。

【0043】

第１冷凍機油の色相値は、たとえば、色相センサ（吸光度計など）により測定される。より具体的には、第１冷凍機油の三原色（ＲＧＢ）のうちの少なくとも１つの色の吸光度が色相値として測定される。なお、第２データ群には、第１冷凍機油の粘度および水分濃度のうち少なくとも１つを含むようにしてもよい。

【0044】

第３データ群は、使用済み圧縮機２００の劣化に関するデータである。換言すると、第３データ群は、使用済み圧縮機２００の劣化性を示すデータである。図５に示すように、第３データ群は、駆動した使用済み圧縮機２００の騒音と、駆動した使用済み圧縮機２００の振動量と、第１冷凍機油に混在する異物の量と、のうち少なくとも１つを含む。

【0045】

使用済み圧縮機２００の騒音の取得については、たとえば、配管が切断される前に使用済み圧縮機２００を駆動し、該駆動中に、騒音計の測定により取得される。使用済み圧縮機２００の振動量の取得については、たとえば、使用済み圧縮機２００を駆動し、該駆動中に、振動センサの測定により取得される。また、第３データ群には、使用済み圧縮機２００の入力電流が含まれていてもよい。使用済み圧縮機２００の振動または入力電流の測定方法は、たとえば、ＷＯ２０１９／２３９５４９号公報に開示されている。

【0046】

第４データ群は、摺動部の劣化度に関連するか否かが不明であるデータである。第４データ群は、酸化防止剤の残存量と、水分量との少なくとも１つを含む。酸化防止剤は、冷凍機油に添加されている。水分量は、冷凍機油の水分量である。また、第４データ群は、第１冷凍機油の粘度などを含んでいてもよい。

【0047】

［良好パラメータの決定手法］
次に、良好パラメータの算出手法の決定方法を段階に分けて説明する。まず、第１段階において、たとえば、作業者は、取得可能なデータを分類する。分類例は、たとえば、図５に示す通りである。

【0048】

次に、第２段階として、作業者は、第１～第４データ群から少なくとも１つデータを選別する。たとえば、作業者は、第１データ群および第２データ群の少なくとも一方のデータ群からデータを選別する。また、データが選別されないデータ群については、該データ群から選ばれたデータは任意の固定値とされてもよい。

【0049】

次に、第３段階として、作業者は、第１データ群から選別されたデータにより示される量の積または和を第１値として計算する。同様に、作業者は、第２データ群、第３データ群、および第４データ群から選別されたデータにより示される量の積または和を第２値として計算する。

【0050】

次に、第４段階として、作業者は、第１値を第２値で除算することによりパラメータを算出する。次に、第５段階として、作業者は、算出されたパラメータと摺動部の状態とを比較して、パラメータと摺動部の摩耗量（摩耗状態）の間に相関性が得られるか否かを考慮する。その結果、所望の相関性がない場合はそのパラメータを破棄し、所望の相関性が得られた場合はそのパラメータの算出方法（算出式）を良好パラメータの算出方法として決定する。

【0051】

［良好パラメータの算出式］
次に、図４のステップＳ２２の良好パラメータの算出式の具体例を説明する。ここでは、良好パラメータの算出に用いられるデータとして、第１データ群の第１冷凍機油量Ｖと、第１データ群の冷凍機油の添加剤の添加剤量Ａと、第２データ群の第１冷凍機油の全酸価Ｃと、第２データ群の第１冷凍機油の色相値Ｄとが使用される（選定された）。なお、第１データ群の冷凍機油の添加剤は、リン系摩耗防止剤であり、より特定的にはリン酸トリクレジルである。また、第１冷凍機油の色相値Ｄは、青色吸光度である。

【0052】

そして、良好パラメータＷについては、以下の式（１）により算出される。
Ｗ＝（Ｖ×Ａ）／（Ｃ×Ｄ） （１）
式（１）の右辺の分子は、「第１冷凍機油量Ｖとリン系摩耗防止剤の量Ａとの乗算値（第１乗算値）」である。また、式（１）の右辺の分母は、「第１冷凍機油の全酸価Ｃと、第１冷凍機油の青色吸光度Ｄとの乗算値（第２乗算値）」である。そして、式（１）の例では、第１乗算値が、第２乗算値に除算されることにより、良好パラメータＷが算出される。

【0053】

式（１）の分子の値は、摺動部の良好性に関する第１データ群に属するデータ値同士の乗算値である。したがって、この分子の値は、摺動部に対して良い影響を及ぼす値である。式（１）の分母の値は、摺動部の劣化性に関する第２データ群に属するデータ値同士の乗算値である。したがって、この分母の値は、摺動部に対して悪い影響を及ぼす値である。よって、良好パラメータＷが大きいほど、摺動部が良好であることは明らかである。

【0054】

なお、式（１）を用いた良好パラメータＷの算出は、たとえば、作業者が暗算により行ってもよく、情報処理装置（ＰＣ：Personal Computer）を用いて行ってもよい。

【0055】

次に、寿命パラメータの算出式の変形例を説明する。たとえば、良好パラメータＷ＝Ａとしてもよい。また、良好パラメータＷ＝Ｖ×Ａとしてもよい。また、良好パラメータＷ＝Ａ／Ｃとしてもよい。

【0056】

また、式（１）の例では、摺動部の良好性に関する値が分子となり、第１冷凍機油の劣化に関する値が分母となる。しかしながら、式（１）の分子と分母とが逆であってもよい。このような式で算出されるパラメータは、小さいほど、摺動部の良好性を示すパラメータとなる。以上、パラメータの算出式、および正常範囲については、回収された圧縮機の分析結果に基づいて適宜、設計される。

【0057】

［正常範囲の設定］
次に正常範囲の設定の手法を説明する。まず、複数の使用済み圧縮機２００が準備される。この使用済み圧縮機２００は、市場から回収されてもよい。また、この使用済み圧縮機２００は、新しい圧縮機について一定の市場を模擬した加速条件で製造されてもよい。

【0058】

作業者は、準備された複数の使用済み圧縮機２００のそれぞれについて、使用データの値（ここでは、添加剤量Ａ）と、上記の良好パラメータＷを算出する。そして、作業者は、使用済み圧縮機２００を解体して、摺動部の状況を観察する。摺動部の観察は、作業者の目視のみとしてもよい。摺動部の観察が作業者の目視のみである場合には、観察された複数の使用済み圧縮機の各々について、たとえば、複数段階（たとえば、３段階）評価などの経験的な相対評価が付加される。また、摺動部の観察により、摺動部の摩耗量および摺動部の表面粗さのうちの少なくとも１つが求められてもよい。作業者の観察により得られた摺動部の状態と、良好パラメータＷとの相関を得ることで、この相関に基づいて、作業者は、良好パラメータＷから摺動部の状況を予測できる。

【0059】

図６は、この相関を説明するための図である。また、図６は、正常範囲を設定するための図でもある。図６の例では、リン系摩耗防止剤の量Ａ（添加剤量Ａ）と、良好パラメータＷとの関係の一例が示されている。図６の例では、縦軸がＡを示し横軸がＷを示す。なお、リン系摩耗防止剤の量Ａは、新しい冷凍機油に混在されているリン系摩耗防止剤の量が“１”とされた相対値である。つまり、リン系摩耗防止剤の量Ａは、０以上１以下の値となる。

【0060】

図６の白丸は、摺動部の正常摩耗を示す。正常摩耗は、圧縮機に第２冷凍機油（新たな冷凍機油）が封入されると使用可能と判断される程度の摩耗である。使用可能とは、たとえば、市場が許容しうる製品寿命に到達できる程度に圧縮機が使用され得ることをいう。

【0061】

図６の黒丸は、摺動部の異常摩耗を示す。異常摩耗は、圧縮機に第２冷凍機油が封入されても使用不可能と判断される程度の摩耗である。使用不可能とは、たとえば、市場が許容しうる製品寿命に到達できる程度に圧縮機が使用され得ないことをいう。

【0062】

また、正常摩耗および異常摩耗の判断は、上述の摺動部の観察により行われた。また、正常摩耗の摺動部を含む圧縮機は、「正常圧縮機」とも称され、異常摩耗の摺動部を含む圧縮機は、「異常圧縮機」とも称される。なお、白丸と黒丸との定義は、後述の図１０および図１１も同様である。

【0063】

図６において、良好パラメータＷが大きいにもかかわらず、黒丸が示されている圧縮機がある（図６の点Ｓ１参照）。この圧縮機は、異物の混入（異物の噛みこみ）が原因となる故障モードとなっている可能性が高い。異物は、たとえば、冷凍サイクル装置１００が設置される場合における配管切断時に発生した切り屑などである。

【0064】

このような故障モードでは冷凍機油の劣化は伴わない。このために良好パラメータＷが大きいにも関わらず異常摩耗となる。該異常摩耗となる理由としては、ほとんど使用していない圧縮機は、摺動部が殆ど劣化せずに良好パラメータＷが大きいにも関わらず該圧縮機に異物が混入している場合があるからである。なお、圧縮機の使用により該異物は外部に排出され得る。

【0065】

図６に示すように、良好パラメータＷが極端に小さい圧縮機および良好パラメータＷが極端に大きい圧縮機に、異常摩耗の摺動部が含まれている場合には、正常圧縮機の良好パラメータＷの平均値および標準偏差に基づいて摺動部の状態は判断されるようにしてもよい。

【0066】

図６の実線Ｌ１は、正常圧縮機の良好パラメータＷの平均値Ｗａを示す。破線Ｌ２は、平均値Ｗａから標準偏差を加算した値Ｗｂを示す。破線Ｌ２は、平均値Ｗａから標準偏差を差し引いた値Ｗｃを示す。換言すれば、破線Ｌ２、Ｌ３は、それぞれ、「平均値Ｗａ±ｎσ」でｎ＝１とした場合における上下の境界線である。なお、σは標準偏差を示す。また、Ｗｂを下限値として、Ｗｃを上限値とする範囲が、図４のステップＳ２４の「正常範囲」に対応する。

【0067】

また、ｎの値については、たとえば、作業者が図６を作成して、異常圧縮機が正常範囲に含まれないようにｎは設定されてもよい。なお、図６の例ではｎ＝１が好適である。ｎが１よりも大きいと異常圧縮機が正常圧縮機と判断されてしまう場合がある。また、ｎが１よりも小さいと正常圧縮機が異常圧縮機とは判断されてしまう場合がある。

【0068】

このように、作業者は、良好パラメータＷの正常範囲が規定されることで、正常圧縮機と異常圧縮機とを明確に分けることができる。換言すれば、作業者は、第１冷凍機油を分析して、良好パラメータＷを算出すれば、図６に基づいて、摺動状態が正常であるか異常であるかを判断できる。さらに、作業者は、使用済み圧縮機２００に第２冷凍機油を封入すれば市場が許容しうる寿命に到達できるかも判断できる。また、使用済み圧縮機２００において異物の噛みこみが生じている場合には、該使用済み圧縮機２００は、良好パラメータＷが大きいにも関わらず、摺動部が異常となる場合がある。このような摺動部を備える使用済み圧縮機２００が異常圧縮機であると判断されるために、良好パラメータＷに上限値Ｗｂが設定されることが好ましい。このように上限値が設けられることにより、作業者は、たとえば、異物が混入している圧縮機を、異常圧縮機と判断することができる。なお、正常範囲については、平均および標準偏差を用いずに作業者の目視などにより決定されてもよい。このように図６の例では、白丸の正常圧縮機が含まれるが、黒丸の異常圧縮機が踏まれない範囲（破線Ｌ３と破線Ｌ２との間の範囲）が、正常範囲として設定される。

【0069】

上述したように、良好パラメータＷの算出式については、良好パラメータＷ＝Ａとしてもよいが、以下では、良好パラメータＷ＝Ａとすることが不適である例を説明する。図７は、このような例を説明するための図である。図７の例においては、縦軸がリン系摩耗防止剤量Ａを示し、横軸が良好パラメータＷを示す。なおこの良好パラメータＷは、式（１）により算出される。

【0070】

図７の例では、白丸に示すように、正常圧縮機のリン系摩耗防止剤量Ａは、約０．４～１．０の範囲に分布している。また、異常圧縮機のリン系摩耗防止剤量Ａは、０～１．０まで広く分布している。

【0071】

図７の例においては、リン系摩耗防止剤量Ａが、０．４以下であれば、使用済み圧縮機２００は、異常圧縮機と判断可能である。しかしながら、リン系摩耗防止剤量Ａが、０．４～１．０であったとしても、０．４～１．０の範囲には、異常圧縮機が含まれていることから、使用済み圧縮機２００は、正常圧縮機と判断できない。

【0072】

つまり、この図７の例では、作業者は、良好パラメータＷ＝Ａとされる良好パラメータにより使用済み圧縮機２００が正常圧縮機および異常圧縮機のいずれであるかを判断できない。よって、作業者は、使用済み圧縮機２００が再利用可能であるか否かを判断できない。したがって、図７の場合には、良好パラメータＷ＝Ａとされることは不適である。なお、後述の図１１では、良好パラメータＷ＝Ａとされる場合が好適であることが説明される。

【0073】

どのようなデータ値が、良好パラメータの算出に使用されるデータ値として適切であるかは、使用済み圧縮機２００の区分に起因する。使用済み圧縮機２００の区分は、使用済み圧縮機２００の種別、使用済み圧縮機２００に含まれる第１冷凍機油の種別、使用済み圧縮機２００を有するデバイスの使用用途などにより規定される。

【0074】

使用済み圧縮機２００の種別は、たとえば、スクロール式圧縮機、ロータリ式圧縮機、およびスクリュー式圧縮機などを含む。第１冷凍機油の種別は、ポリオールエステル油、ポリビニルエーテル油、ポリアルキレングリコール油、および鉱油などを含む。使用済み圧縮機２００を有するデバイスの使用用途は、業務用、家庭用、空調用、および冷凍用などを含む。

【0075】

たとえば、作業者は、上記の区分ごとに図６および図７の相関図を作成するなどして、良好パラメータＷの算出に用いるデータ値および正常範囲を事前に決定することが好ましい。

【0076】

［新たな圧縮機の寿命予測］
次に、図３の手法により製造された新たな圧縮機の寿命予測の手法を説明する。図８は、新たな圧縮機の寿命予測の手法を示すフローチャートである。まず、ステップＳ３２において、良好パラメータが準備される。この良好パラメータは、寿命予測対象の新たな圧縮機の前の状態である使用済み圧縮機２００の状態であるときに式（１）などにより算出されたパラメータである。

【0077】

次に、ステップＳ３４において、予め作成された相関情報と、算出された良好パラメータとに基づいて、新たな圧縮機の寿命が予測される。

【0078】

図９は、相関情報の一例を示す図である。図９の例では、横軸が良好パラメータＷを示し、縦軸が寿命と相関を持つ量を示す。なお、変形例として、縦軸は、寿命と相関を持つ量でなく、寿命そのものの値としてもよい。図９の例では、正の相関が示されている。

【0079】

作業者は、ステップＳ３４において、良好パラメータＷを算出すると、図９の相関情報を参照して、良好パラメータＷに対応する寿命と相関を持つ量を特定する。そして、作業者は、該寿命と相関を持つ量から、寿命を特定する。

【0080】

なお、ステップＳ３４の処理は、作業者が手作業により実行されてもよい。また、ステップＳ３４の処理は、たとえば、作業者が情報処理装置に良好パラメータＷを入力して、情報処理装置が所定の演算を実行することにより寿命を出力する（予測する）ようにしてもよい。所定の演算は、たとえば、ＡＩ（Artificial Intelligence）を用いた演算である。

【0081】

次に、図９の相関情報の作成手法の一例を説明する。作業者は、良好パラメータＷが算出された圧縮機を組立てる。そして、作業者は、摺動部の状態が各々異なる複数の圧縮機のそれぞれの寿命を加速試験などにより確認する。加速試験の時間は市場の使用時間に換算されることが好ましい。なお、新たな圧縮機が再使用されることが想定されるので、圧縮機を組立ての際には、新たな冷凍機油が封入される。

【0082】

そして、作業者は、算出された良好パラメータＷと、該良好パラメータＷに対応する圧縮機の寿命とを対応付けてプロットする。このプロットに基づいて、図９の相関情報は作成される。

【0083】

また、新たな圧縮機の必要な寿命を寿命閾値とする。そして、該寿命閾値に対応する良好パラメータよりも大きな良好パラメータを得られた使用済み圧縮機２００からは、作業者は、該寿命閾値よりも寿命が長い新たな圧縮機を製造できる。

【0084】

［本実施の形態の総括］
本実施の形態においては、図３に示すように、作業者は、摺動部の劣化状態を推定する（ステップＳ４）。次に、作業者は、劣化状態が所定の基準を満たすか否かを判断する（ステップＳ６）。そして、劣化状態が所定の基準を満たす使用済み圧縮機２００については、該使用済み圧縮機２００に収容されている第１冷凍機油を新たな第２冷凍機油にすることにより新たな圧縮機を製造する。したがって、本実施の形態の製造方法により、作業者は、使用済みの圧縮機を再利用して安価に新たな圧縮機を製造することができる。

【0085】

また、劣化状態を推定すること（ステップＳ４）は、第１冷凍機油に関する冷凍機油データ（図５の第１データ群および第２データ群）に基づいて良好パラメータを算出すること（図４のステップＳ２２）を含む。また、劣化状態を推定すること（ステップＳ４）は、良好パラメータに基づいて、劣化状態を推定すること（ステップＳ２４）を含む。したがって、作業者は、第１冷凍機油の観点から、摺動部の劣化状態を推定できる。また、たとえば、使用済み圧縮機２００が、密閉型冷媒用圧縮機であったとしても、密閉容器を開閉することなく、作業者は、摺動部の劣化状態を推定できる。

【0086】

また、冷凍機油データは、摺動部の良好性に関する第１データ群と、第１冷凍機油の劣化に関する第２データ群とを含む。したがって、作業者は、摺動部の良好性、および第１冷凍機油の劣化の観点から摺動部の劣化状態を推定できる。

【0087】

また、第１データは、第１冷凍機油の量と、第１冷凍機油の添加剤の量と、のうち少なくとも１つを含む。したがって、作業者は、第１冷凍機油の量と、第１冷凍機油の添加剤の量と、のうち少なくとも１つの観点から摺動部の劣化状態を推定できる。

【0088】

また、第２データは、第１冷凍機油の全酸価と、第１冷凍機油の色相値と、のうち少なくとも１つを含む。したがって、作業者は、第１冷凍機油の全酸価と、第１冷凍機油の色相値と、のうち少なくとも１つの観点から摺動部の劣化状態を推定できる。

【0089】

また、劣化状態を推定することは、冷凍機油データと、使用済み圧縮機の劣化に関する圧縮機データに基づいて、劣化状態を推定することを含むようにしてもよい。したがって、作業者は、使用済み圧縮機２００の劣化の観点から摺動部の劣化状態を推定できる。

【0090】

また、図５に示すように、圧縮機データは、駆動した使用済み圧縮機の騒音と、駆動した使用済み圧縮機の振動量と、第１冷凍機油に混在する異物の量と、のうち少なくとも１つを含む。したがって、作業者は、駆動した使用済み圧縮機の騒音と、駆動した使用済み圧縮機の振動量と、第１冷凍機油に混在する異物の量と、のうち少なくとも１つの観点から摺動部の劣化状態を推定できる。

【0091】

また、良好パラメータは、たとえば、上記式（１）により算出される。したがって、作業者は、比較的、簡易な演算により摺動部の劣化状態を推定できる。

【0092】

また、本実施の形態の寿命推定方法によれば、図８に示すように、ステップＳ２２で算出された良好パラメータに基づいて、新たな圧縮機の寿命を予測できる。換言すれば、作業者は、ステップＳ２２で算出された良好パラメータを流用して、新たな圧縮機の寿命を予測できる。したがって、作業者は、新たな圧縮機を分解などすることなく、該新たな圧縮機の寿命を予測できる。

【0093】

実施の形態２．
実施の形態１においては、摩耗防止剤として、主にリン酸トリクレジルが摩耗防止剤として使用された例が説明された。実施の形態２においては、リン酸トリフェニルが摩耗防止剤として使用される例が説明される。なお、実施の形態２においては、使用済み圧縮機は、スクロールタイプの密閉型圧縮機で、様々な条件で加速試験を行った後に回収されたものである。

【0094】

実施の形態２の良好パラメータＷの算出式は、以下の式（２）である。
Ｗ＝（Ｖ×Ａ）／Ｃ （２）
図１０は、実施の形態２の正常範囲の決定手法を説明するための図である。図１０においては、リン酸トリクレジルである摩耗防止剤量（添加剤量Ａ）と、式（２）で算出された良好パラメータＷとの関係を示す図である。図１０の縦軸は添加剤量Ａを示し、横軸は、良好パラメータＷを示す。図１０の点線Ｌ４により、値Ｗｄが示されている。値Ｗｄは、異常圧縮機の良好パラメータＷの平均値から、該良好パラメータＷの標準偏差のｎ（ここでは、ｎ＝３）倍を加えた値である。図１０に示すように、良好パラメータＷが小さい範囲に異常圧縮機のプロットが集約する場合には、作業者は、正常範囲として上限値を設定せずに下限値を設定しないようにしてもよい。

【0095】

なお、上記のｎ＝３は異常圧縮機と正常圧縮機とを分離するために設けた値であって、両者の分離の状態によって調整される値である。さらに、正常圧縮機を特定することが目的の場合には正常圧縮機に異常圧縮機が混入しないように正常範囲を設けることが望ましく、異常圧縮機に正常圧縮機が混入したとしても特段問題はない。また、良好パラメータＷは、異常圧縮機の判断に用いられてもよい。

【0096】

以上、実施の形態２に示すように、正常範囲は、上限閾値で規定せずに下限閾値のみで規定されてもよい。なお、特に図示しないが、正常範囲は、下限閾値で規定せずに上限閾値のみで規定されてもよい。

【0097】

実施の形態３．
図１１は、添加剤量Ａと、良好パラメータＷとの関係の他の例を示す図である。分析の結果、図１１のようになる場合には、たとえば、良好パラメータＷ＝Ａとしてもよい。そして、良好パラメータＷ（添加剤量Ａ）の正常範囲（下限閾値）が、直線Ｌ５で示される値Ｗｅとされる。このように、良好パラメータＷは、図５で示された１つのデータ（本実施の形態であれば、第１データの添加剤量Ａ）としてもよい。

【0098】

実施の形態４．
図３および図４で説明した良好パラメータを用いれば、作業者は、圧縮機を分解することなく圧縮機の摺動部の状態を特定できる。このため、作業者は、図１の冷凍サイクル装置１００に接続されたままの圧縮機２００の良好パラメータを用いれば、該圧縮機２００の摺動部の状態を特定できる。

【0099】

そこで、本実施の形態においては、冷凍サイクル装置１００に接続されている圧縮機２００の寿命予測が説明される。図１２は、本実施の形態の寿命予測方法のフローチャートの一例である。

【0100】

ステップＳ４２において、寿命予測対象の圧縮機２００が準備される。なお、圧縮機２００が冷凍サイクル装置１００に接続されている場合には、該冷凍サイクル装置１００が準備される。

【0101】

次に、ステップＳ４４において、該圧縮機の良好パラメータが算出される。算出式は、たとえば、式（１）などが用いられる。なお、変形例として、他の式が用いられてもよい。そして、ステップＳ４６において、良好パラメータと、予め作成された相関情報とに基づいて圧縮機２００の寿命が予測される。

【0102】

次に、良好パラメータＷの算出に使用されるデータの取得方法の一例を説明する。たとえば、作業者は、第１冷凍機油を抜き出すバルブなどから、圧縮機２００の第１冷凍機油を少量抜き取る。そして、作業者は、上述した手法により、使用データを取得する。なお、抜き取られる第１冷凍機油の量は、冷凍サイクル装置１００の運転に影響しない程度が望ましい。

【0103】

また、ステップＳ４６で使用される相関情報は、たとえば、図９に示される相関情報が使用される。このように、相関情報は、良好パラメータＷと、寿命との対応を示す情報である。

【0104】

つまり、実施の形態４に開示される寿命予測方法は、以下のように表現される。寿命予測方法は、圧縮機（寿命予測対象の圧縮機）を準備することと、上記の圧縮機の第１冷凍機油に関する冷凍機油データに基づいてパラメータ（良好パラメータ）を算出することと、該パラメータに基づいて上記圧縮機の寿命を予測することとを備える。

【0105】

特に良好パラメータの算出については、上述の式（１）などが用いられる。また、良好パラメータの算出については、寿命予測精度を向上させるために、第１データ群の第１冷凍機油量のみならず、他のデータが使用されてもよい。他のデータは、たとえば、第１冷凍機油の添加剤量、第１冷凍機油の全酸価、第１冷凍機油の色相値のうちの少なくとも１つのデータである。本実施の形態の寿命予測方法によれば、たとえば、寿命予測対象の圧縮機２００が冷凍サイクル装置１００から切り離されなくても、該圧縮機２００の寿命を予測することができる。

【0106】

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

【符号の説明】

【0107】

２ 凝縮器、３ 膨張弁、４ 蒸発器、５ 冷媒回路、５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄ 配管、６，７ 送風機、８ シェル、９ 圧縮機構、１０ 吸入管、１１ 吐出管、１２ シャフト、１３ 油溜部、１４ 給油孔、１６ 軸受け、１７ 回転子、１８ 固定子、３０ 摺動部、１００ 冷凍サイクル装置、２００ 圧縮機。

【要約】

圧縮機の製造方法は、使用済み圧縮機を準備すること（ステップＳ２）を備える。また、圧縮機の製造方法は、使用済み圧縮機の摺動部の劣化状態を推定すること（ステップＳ４）を備える。さらに、圧縮機の製造方法は、劣化状態が所定の基準を満たす使用済み圧縮機に収容されている第１冷凍機油を新たな第２冷凍機油にすることにより新たな圧縮機を製造すること（ステップＳ８）を備える。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】