| 講演名 | 2022-06-28 ディープラーニングによる空調機器の冷媒漏えい検知技術 小牟禮 信哉(東芝キヤリア), 磯部 康之(東芝デジタルソリューションズ), 平原 茂利夫(東芝キヤリア), 木口 行雄(東芝キヤリア), |
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| 抄録(和) | 空調機器には，空気や水を冷却加熱するための熱輸送媒体である冷媒が封入されている．この冷媒の多くは温室効果ガスの一種であるフロンガスが使用されているため，部材の腐食などによって冷媒が大気に漏えいすることが問題となっている．空調業界としても，地球温暖化の抑制およびカーボンニュートラル達成のために，2021年5月に日本冷凍空調工業会が冷媒漏えい検知システムに関するガイドラインを制定した．当社ではディープラーニングを活用してガイドラインに準拠した冷媒漏えい検知システムを構築し，2022年に初めて運用を開始する．本稿では，製品の市場運転データを学習して構築したディープラーニングモデルの紹介と，大量生産品特有の課題である製品の個体差の影響を抑制するための手法について報告する． |
| 抄録(英) | The air conditioner is filled with a refrigerant, which is a heat transport medium for cooling and heating air and water. Since most of these refrigerants use chlorofluorocarbons, which is a kind of greenhouse gas, so the problem is that it leaks due to corrosion. In the air conditioning industry, the Japan Refrigeration and Air Conditioning Industry Association established guidelines for refrigerant leak detection systems in May 2021 in order to curb global warming and achieve carbon neutrality. We have constructed a refrigerant leak detection system that complies with the guidelines by utilizing deep learning, and started operation for the first time in 2022. In this paper, we will introduce the deep learning model constructed by learning market operation data, and report the results of studying countermeasures for individual differences in equipment peculiar to mass-produced products. |
| キーワード(和) | ディープラーニング / 空調機器 / 冷媒漏えい検知 |
| キーワード(英) | Deep Learning / Air conditioner / Refrigerant leak detection |
| 資料番号 | NC2022-15,IBISML2022-15 |
| 発行日 | 2022-06-20 (NC, IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / IBISML / IPSJ-BIO / IPSJ-MPS |
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| 開催期間 | 2022/6/27(から3日開催) |
| 開催地（和） | 琉球大学50周年記念館 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマイニング、一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 山川 宏(東大) / 杉山 将(東大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroshi Yamakawa(Univ of Tokyo) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) |
| 副委員長氏名（和） | 田中 宏和(東京都市大学) / 神嶌 敏弘(産総研) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Hirokazu Tanaka(Tokyo City Univ.) / Toshihiro Kamishima(AIST) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 寺島 裕貴(NTT) / 西田 知史(NICT) / 岩田 具治(NTT) / 中村 篤祥(北大) |
| 幹事氏名（英） | Hiroki Terashima(NTT) / Satoshi Nishida(NICT) / Tomoharu Iwata(NTT) / Atsuyoshi Nakamura(Hokkaido Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 田和辻 可昌(早大) / 栗川 知己(関西医科大) / 河原 吉伸(阪大) / 鈴木 大慈(東工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Yoshimasa Tawatsuji(Waseda Univ.) / Tomoki Kurikawa(KMU) / Yoshinobu Kawahara(Osaka Univ.) / Taiji Suzuki(Tokyo Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Bioinformatics and Genomics / Special Interest Group on Mathematical Modeling and Problem Solving |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ディープラーニングによる空調機器の冷媒漏えい検知技術 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Refrigerant leak detection of air conditioner by deep learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ディープラーニング / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | 空調機器 / Air conditioner |
| キーワード(3)（和/英） | 冷媒漏えい検知 / Refrigerant leak detection |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 小牟禮 信哉 / Shinya Komure |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東芝キヤリア株式会社(略称：東芝キヤリア) Toshiba Carrier Corporation(略称：TCC) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 磯部 康之 / Yasuyuki Isobe |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東芝デジタルソリューションズ株式会社(略称：東芝デジタルソリューションズ) TOSHIBA DIGITAL SOLUTIONS CORPORATION(略称：TDSL) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 平原 茂利夫 / Morio Hirahara |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東芝キヤリア株式会社(略称：東芝キヤリア) Toshiba Carrier Corporation(略称：TCC) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 木口 行雄 / Kiguchi Yukio |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 東芝キヤリア株式会社(略称：東芝キヤリア) Toshiba Carrier Corporation(略称：TCC) |
| 発表年月日 | 2022-06-28 |
| 資料番号 | NC2022-15,IBISML2022-15 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NC-89,IBISML-90 |
| ページ範囲 | pp.109-114(NC), pp.109-114(IBISML), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-06-20 (NC, IBISML) |