Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP6863079B2 - 測定装置および測定方法 - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP6863079B2 - 測定装置および測定方法 - Google Patents

測定装置および測定方法 Download PDF

Info

Publication number
JP6863079B2
JP6863079B2 JP2017103278A JP2017103278A JP6863079B2 JP 6863079 B2 JP6863079 B2 JP 6863079B2 JP 2017103278 A JP2017103278 A JP 2017103278A JP 2017103278 A JP2017103278 A JP 2017103278A JP 6863079 B2 JP6863079 B2 JP 6863079B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
gas
particles
humidity
mass concentration
concentration
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2017103278A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2018197726A (ja
Inventor
良三 ▲高▼須
良三 ▲高▼須
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP2017103278A priority Critical patent/JP6863079B2/ja
Priority to PCT/JP2018/012694 priority patent/WO2018216350A1/ja
Priority to CN201880027692.5A priority patent/CN110573856B/zh
Publication of JP2018197726A publication Critical patent/JP2018197726A/ja
Priority to US16/655,964 priority patent/US11199487B2/en
Application granted granted Critical
Publication of JP6863079B2 publication Critical patent/JP6863079B2/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N15/06Investigating concentration of particle suspensions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/15Correlation function computation including computation of convolution operations
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N15/00Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
    • G01N2015/0042Investigating dispersion of solids
    • G01N2015/0046Investigating dispersion of solids in gas, e.g. smoke

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Dispersion Chemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Non-Biological Materials By The Use Of Chemical Means (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Fluid Adsorption Or Reactions (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Electric Means (AREA)

Description

本発明は、測定装置及び測定方法に関する。
近年、空気中のPM2.5等の粒子状物質の濃度測定が盛んに行なわれている。気体中の粒子の濃度の単位には、単位体積あたりの気体に含まれる粒子の質量が用いられる(例えばmg/mまたはμg/m)。この粒子濃度を質量濃度という。現在PM2.5濃度は質量濃度で表示することが一般的である。
PM2.5等の粒子状物質の質量濃度の標準的な測定方法としては、フィルタに気体中の粒子を捕集し、質量を測定するフィルタ法がある。また、自動測定が可能な質量濃度の測定方法としてベータ線吸収法がある(例えば、特許文献1参照)。フィルタ法やベータ線吸収法によって得られる濃度は質量濃度である。
一方、他の粒子状物質の測定方法として、気体中の粒子に光を照射して得られる散乱光により、単位体積あたりの気体中の粒子数(例えば個/m)を測定する光散乱検出法がある(例えば、特許文献2参照)。
特開2006−3090号公報 特開2007−147519号公報
光散乱検出法は質量濃度を直接測定する方法ではないため、質量濃度への換算係数を求め、検出値を補正する必要がある。
本測定装置及び測定方法は、質量濃度の測定精度を高めることを目的とする。
一つの態様では、測定装置は、第1の場所において質量濃度測定器により測定された気体中の粒子の質量濃度、第2数濃度測定器により測定された前記気体中の粒子の数濃度、および第2湿度計により測定された前記気体の湿度のセットを第1の期間にわたって取得し、前記第1の期間において取得された複数の前記セットから気体の湿度に対する前記気体中の粒子の質量濃度と前記気体中の粒子の数濃度との相関を1つ算出すること、を前記第1の期間よりも長い第2の期間にわたって繰り返すことにより得られた複数の前記相関を記憶する記憶部を参照して、複数の前記相関から2つの相関を選択する選択部と、選択された前記2つの相関と、前記第1の場所とは異なる第2の場所において第1数濃度測定器により測定された気体中の粒子の数濃度及び第1湿度計により測定された前記気体の湿度と、に基づいて、前記気体中の粒子の質量濃度を算出する質量濃度算出部と、を備える。
質量濃度の測定精度を高めることができる。
図1は、一実施形態に係る測定システムを示すブロック図である。 図2は、一実施形態に係る測定装置として機能するサーバのハードウェア構成を示す図である。 図3は、サーバの機能ブロック図である。 図4は、相関を算出する方法を示すフローチャートである。 図5は、図4の処理について説明するための図である。 図6は、質量濃度の算出方法を示すフローチャートである。 図7(a)及び図7(b)は、図6の処理について説明するための図(その1)である。 図8は、図6の処理について説明するための図(その2)である。 図9は、算出した質量濃度Cm1と実測した質量濃度Cmaとを示す図である。
PM2.5等が健康等に与える影響の観点から、身近なPM2.5濃度を高い頻度で測定したいという要求が増している。しかしながら、PM2.5濃度を測定する測定局の数は全国でも1000に及ばない。また、設置場所も偏っており、上記要求に十分対応できていない。
また、測定局を空間的に高い密度で設置し、リアルタイムでPM2.5濃度を収集し、配信すれば、PM2.5濃度の上昇が予想されるときに対処の参考になる。また、PM2.5濃度の予測、PM2.5の発生源の特定および/または大気科学シミュレーションなどに寄与できる。
フィルタ法またはベータ線吸収法を用いた質量濃度測定器は高価であるため、質量濃度検出器を備える測定局を全国各地に設置することは難しい。また、測定時間が長いためリアルタイムの測定が難しい。
一方、光散乱検出法を用いた数濃度測定器は、比較的安価であり、短い間隔での測定も可能であるため、身近な環境の測定に適していると考えられる。
しかしながら、光散乱検出法で測定できる濃度は、質量濃度ではなく、単位体積あたりの粒子の個数に相当する数濃度である。したがって、気体中の粒子の数濃度を質量濃度へと変換する必要がある。質量濃度への変換方法の1つとして、気体中の粒子の数濃度に一定の変換係数を乗ずる方法がある。しかし、この方法では変換精度は高くない。
本発明者は、変換係数を湿度の関数とすることで数濃度から質量濃度への変換精度を向上させることに成功した。このことは、気体の湿度が変わると、粒子の吸湿量が変わるために粒子径の分布や粒子の物理化学的性質が変換することと関連があると考えられる。粒子はさまざまな成分の混合物である。粒子の吸湿性は、粒子の成分によって異なる。例えば、粒子が硫酸アンモニウムである場合、湿度が90%において、光散乱断面積が乾燥状態の5倍となる。粒子が有機物の場合、光散乱断面積は湿度に余り影響されない。このように、粒子の成分が変化すると、粒子の吸湿性が変化する。粒子の成分は、場所および時期によって変化する。このため、数濃度から質量濃度に変換する関数として同じ関数を使用していると、数濃度から質量濃度への変換精度をあまり高くできない。そこで、湿度に対する質量濃度と数濃度との相関を一定期間にわたって実測して取得することにより予め複数用意しておき、当該複数の相関から選択した2つの相関に基づいて数濃度から質量濃度に変換する関数を算出することを考えた。
以下、測定システムの一実施形態について、図1〜図9に基づいて詳細に説明する。
図1は、一実施形態に係る測定システムを示すブロック図である。図1に示すように、測定システム100は、代表測定局30、簡易測定局20−1〜20−n(nは任意の正の整数)、及びサーバ10を備えている。サーバ10は、測定装置の一例である。なお、簡易測定局20−1〜20−nは同様の構成を備えるため、以下の説明において特に区別する必要のない限り簡易測定局20と記載する。
代表測定局30は、質量濃度測定器31、数濃度測定器32、および湿度計33を備える。質量濃度測定器31は、例えばベータ線吸収法を用いた測定器であり、代表測定局30における気体内のPM2.5等の粒子の質量濃度Cm0を測定する。数濃度測定器32は、例えば光散乱検出法を用いた測定器であり、代表測定局30における気体内のPM2.5等の粒子の数濃度Cn0を測定する。数濃度測定器32は、第2数濃度測定器の一例である。湿度計33は、代表測定局30における気体の湿度h0を測定する。湿度計33は、第2湿度計の一例である。代表測定局30は、有線又は無線のネットワーク40(例えば、インターネット網)を介しサーバ10と接続されている。
簡易測定局20は、数濃度測定器21および湿度計22を備えている。数濃度測定器21は、例えば光散乱検出法を用いた測定器であり、簡易測定局20における気体内のPM2.5等の粒子の数濃度Cn1を測定する。数濃度測定器21は、第1数濃度測定器の一例である。湿度計22は、簡易測定局20における気体の湿度h1を測定する。湿度計22は、第1湿度計の一例である。簡易測定局20は、ネットワーク40を介しサーバ10と接続されており、数濃度測定器21及び湿度計22がそれぞれ測定した数濃度及び相対湿度をサーバ10に送信する。
サーバ10は、簡易測定局20から受信した数濃度及び湿度を用いて、簡易測定局20におけるPM2.5等の粒子の質量濃度を算出する。
サーバ10は、図2に示すようなハードウェア構成を有する。具体的には、サーバ10は、図2に示すように、Central Processing Unit(CPU)111、Read Only Memory(ROM)112、Random Access Memory(RAM)113、記憶装置(Hard Disk Drive:HDD)114、ネットワークインタフェース115、及び可搬型記憶媒体116に記憶されたデータを読み取り可能な可搬型記憶媒体用ドライブ117等を備えている。これらサーバ10の構成各部は、バス118に接続されている。CPU111は、ROM112あるいはHDD114に格納されているプログラム、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ117が可搬型記憶媒体116から読み取ったプログラムを実行することで、サーバ10を図3の各部として機能させる。
具体的には、図3に示すように、CPU111がプログラムを実行することにより、サーバ10は、第1取得部11、相関算出部12、第2取得部14、選択部15、及び質量濃度算出部16として機能する。
第1取得部11は、代表測定局30において質量濃度測定器31、数濃度測定器32、及び湿度計33によりそれぞれ測定された質量濃度Cm0、数濃度Cn0及び湿度h0を代表測定局30から取得し、HDD114等の記憶部13に記憶する。
相関算出部12は、所定の期間にわたって取得され記憶部13に記憶された質量濃度Cm0、数濃度Cn0及び湿度h0に基づいて、湿度hに対する質量濃度Cmと数濃度Cnとの相関f(h)を算出し、記憶部13に記憶する。相関算出部12は、所定の期間よりも長い期間、前述の処理を繰り返す。これにより、記憶部13には、複数の相関f1(h)〜fm(h)(mは任意の正の整数)が記憶される。相関f(h)の算出方法の詳細については後述する。
第2取得部14は、簡易測定局20において数濃度測定器21及び湿度計22によりそれぞれ測定された数濃度Cn1及び湿度h1を簡易測定局20から取得し、質量濃度算出部16に出力する。
選択部15は、第1取得部11が取得した質量濃度Cm0、数濃度Cn0及び湿度h0のうち、第2取得部14が取得した数濃度Cn1又は湿度h1が測定された時刻に近接する時刻に測定された質量濃度Cm0、数濃度Cn0及び湿度h0に基づいて、記憶部13に記憶された複数の相関f1(h)〜fm(h)から2つを選択する。選択部15は、選択した2つの相関を質量濃度算出部16に出力する。
質量濃度算出部16は、第2取得部14から入力された数濃度Cn1及び湿度h1と、選択部15から入力された2つの相関と、に基づいて、簡易測定局20における質量濃度Cm1を算出する。
(相関算出方法)
次に、湿度hに対する質量濃度Cmと数濃度Cnとの相関の算出方法について説明する。図4は、相関の算出方法を示すフローチャートである。
図4に示すように、第1取得部11は、一定時間(例えば1時間)ごとに質量濃度Cm0を取得し、より短い間隔(例えば1分)ごとに数濃度Cn0及び湿度h0を取得する(ステップS11)。第1取得部11は、ほぼ同時刻に測定された質量濃度Cm0、数濃度Cn0、及び湿度h0を1セットとし、記憶部13に記憶する。質量濃度Cm0と数濃度Cn0および湿度h0との測定間隔が異なる場合、質量濃度Cm0が測定された時刻に最も近い時刻に測定された数濃度Cn0および湿度h0をほぼ同時刻に測定されたセットとしてもよい。質量濃度Cm0が測定されてから、次の質量濃度Cm0が測定されるまでの測定期間内に測定された複数の数濃度Cn0および湿度h0について、最新に測定された質量濃度Cm0をほぼ同時刻に測定されたセットとしてもよい。あるいは、測定期間内に測定された複数の数濃度Cn0の平均値と複数の湿度h0の平均値と最新に測定された質量濃度Cmとをほぼ同時刻測定されたとし1セットとしてもよい。
次に、相関算出部12は、前回、相関f(h)を算出してから所定の期間(例えば、1週間)が経過したか否かを判定する(ステップS13)。所定の期間が経過していない場合(ステップS13:NO)、ステップS11に戻る。
所定の期間が経過した場合(ステップS13:YES)、相関算出部12は、所定の期間内に収集された質量濃度Cm0、数濃度Cn0、及び湿度h0に基づいて、相関f(h)を算出する(ステップS15)。例えば、相関算出部12は、ほぼ同時刻に測定された質量濃度Cm0と数濃度Cn0からCm/Cn(質量濃度/数濃度)を算出する。図5は、湿度hに対する数濃度に対する質量濃度の比(Cm/Cn)をプロットした図である。図5において、ドット52は、ほぼ同時刻に測定された湿度hに対するCm/Cnを示している。代表測定局30の環境により湿度hが変化するため、様々な湿度hに対するCm/Cnのドット52が得られる。相関算出部12は、複数のドット52から近似線54を算出する。相関算出部12は、近似線54の関数を相関f(h)とする。
図4に戻り、相関算出部12は、算出した相関f(h)を記憶部13に保存する(ステップS17)。そして、相関算出部12は、所定の期間内に記憶部13に保存されたCm0、Cn0、及びh0を削除し(ステップS19)、ステップS11に戻る。なお、相関算出部12は、記憶部13に保存されているCm0、Cn0、及びh0を削除せずにそのまま保存しておいてもよい。
相関算出部12は、図4の処理を所定の期間(例えば、1週間)よりも長い期間(例えば、1カ月、4カ月、1年、数年等)繰り返す。これにより、複数の相関f(h)が記憶部13に記憶される。例えば、所定の期間が1週間であり、相関算出部12が図4の処理を1年間繰り返したとすると、52個の相関f1(h)〜f52(h)が記憶部13に記憶されることとなる。
(質量濃度算出方法)
次に、簡易測定局20において数濃度測定器21及び湿度計22によりそれぞれ測定された数濃度Cn1及び湿度h1から質量濃度Cm1を算出する方法について説明する。図6は、質量濃度の算出方法を示すフローチャートである。
図6の処理において、まず、第2取得部14は、簡易測定局20において数濃度測定器21及び湿度計22により測定された数濃度Cn1及び湿度h1を簡易測定局20から取得する(ステップS31)。
次に、選択部15は、簡易測定局20で数濃度Cn1又は湿度h1が測定された時刻と近接する時刻に代表測定局30において測定された質量濃度Cm0、数濃度Cn0、及び湿度h0を第1取得部11から取得する(ステップS33)。例えば、選択部15は、簡易測定局20で数濃度Cn1又は湿度h1が測定された時刻とほぼ同時刻に代表測定局30において測定された質量濃度Cm0、数濃度Cn0、及び湿度h0を第1取得部11から取得する。ここで、簡易測定局20における数濃度Cn1又は湿度h1の測定間隔と、代表測定局30における質量濃度Cm0、数濃度Cn0、及び湿度h0の測定間隔とが異なる場合、数濃度Cn1又は湿度h1が測定された時刻に最も近い時刻に測定された質量濃度Cm0、数濃度Cn0、及び湿度h0を、ほぼ同時刻に代表測定局30において測定された質量濃度Cm0、数濃度Cn0、及び湿度h0とすればよい。また、このとき、代表測定局30において質量濃度Cm0と、数濃度Cn0及び湿度h0との測定間隔が異なる場合には、ほぼ同時刻において測定されたとみなす質量濃度Cm0の測定時刻と、数濃度Cn0及び湿度h0の測定時刻とは異なっていてもよい。
次に、選択部15は、ステップS33で取得した質量濃度Cm0、数濃度Cn0、及び湿度h0に基づいて、記憶部13に記憶されている複数の相関f(h)から2つの相関を選択する(ステップS35)。例えば、図7(a)に示すように、記憶部13に相関f1(h)〜f5(h)が記憶されていたとする。図7(a)において、横軸は湿度hであり、縦軸は数濃度(Cn)に対する質量濃度(Cm)の比である。また、点Pは、ステップS33で取得した湿度h0における数濃度Cn0に対する質量濃度Cm0の比(Cm0/Cn0)をプロットしたものである。この場合、選択部15は、例えば、点Pに最も近い相関f2(h)及びf3(h)を2つの相関として選択する。また、選択部15は、例えば、点Pよりも上側に位置する相関f1(h)及びf2(h)を2つの相関として選択してもよいし、点Pよりも下側に位置する相関f3(h)及びf4(h)を2つの相関として選択してもよい。また、選択部15は、例えば、相関f1(h)及びf3(h)を2つの相関として選択してもよい。選択部15が2つの相関を選択する基準は適宜設定できる。ここでは、選択部15が相関f2(h)及びf3(h)を2つの相関として選択したものとして説明を行う。
図6に戻り、質量濃度算出部16は、選択した2つの相関から換算式を算出する(ステップS37)。例えば、選択部15は、例えば、線形補間等の補間法を用いて、図7(b)に点線で示すような点Pを通る換算式fc(h)を算出する。なお、選択された2つの相関の間に点Pが位置しない場合には、選択部15は、補外法を用いて点Pを通る換算式fc(h)を算出すればよい。
次に、質量濃度算出部16は、算出した換算式fc(h)、簡易測定局20から取得した数濃度Cn1及び湿度h1に基づき、簡易測定局20における質量濃度Cm1を算出する(ステップS39)。例えば、図8に示すように、簡易測定局20における湿度h1を換算式fc(h)に代入することで、湿度h1に対する質量濃度Cm/数濃度Cnの値を得る。当該値にCn1を乗算することにより、簡易測定局20における質量濃度Cm1が算出される(すなわち、Cm1=Cn1×fc(h1))。
上記の質量濃度算出方法によって算出した質量濃度Cm1を、実測により取得した質量濃度と比較した。図9は、算出した質量濃度Cm1と実測した質量濃度Cmaとを示す図である。図9において、横軸は日単位の時間を表し、縦軸は質量濃度を表す。また、点線は上記の質量濃度算出方法により算出された質量濃度Cm1(計算値)を示し、実線は、実際に測定された質量濃度Cma(実測値)を示す。図9に示すように、計算値は実測値に対して相関係数r=0.973という非常に高い相関を示し、本実施形態に係る質量濃度算出方法が有用であることを示している。
以上詳細に述べたように、本実施形態に係るサーバ10は、気体の湿度h0に対する当該気体中の粒子の質量濃度Cm0と数濃度Cn0との相関f(h)を複数記憶する記憶部13を参照して、複数の相関から2つの相関を選択する選択部15と、選択された2つの相関と、数濃度測定器21により測定された気体中の粒子の数濃度Cn1及び湿度計22により測定された気体の湿度h1と、に基づいて、気体中の粒子の質量濃度Cm1を算出する質量濃度算出部16と、を備える。これにより、常に同じ関数を用いて質量濃度Cm1を算出する場合と比較して、質量濃度Cm1の測定精度を向上させることができる。
また、本実施形態によれば、複数の相関f(h)は、質量濃度測定器31により測定された気体中の粒子の質量濃度Cm0、数濃度測定器32により測定された気体中の粒子の数濃度Cn0、および湿度計33により測定された気体の湿度h0の関係を所定の期間(例えば、1週間)にわたって取得し、所定の期間における関係から相関f(h)を算出すること、を所定の期間よりも長い期間(例えば、1年間)にわたって繰り返すことによって得られるものである。これにより、例えば、季節の違いにより湿度に対する質量濃度と数濃度との相関が変動する場合にも、当該変動を考慮に入れた質量濃度を算出できるため、質量濃度Cm1の測定精度を向上させることができる。
また、本実施形態によれば、サーバ10は、質量濃度測定器31により測定された気体中の粒子の質量濃度Cm0、数濃度測定器32により測定された気体中の粒子の数濃度Cn0、および湿度計33により測定された気体の湿度h0を取得する第1取得部11と、第1取得部11が取得した質量濃度Cm0、数濃度Cn0、及び湿度h0に基づき、湿度に対する質量濃度と数濃度との相関を算出する相関算出部12と、を備え、記憶部13は相関算出部12が算出した相関を記憶する。これにより、湿度に対する質量濃度と数濃度との相関を記憶部13に蓄積していくことができる。
また、本実施形態によれば、質量濃度算出部16は、2つの相関を用いて補間法又は補外法により算出した換算式fc(h)に基づいて、気体中の粒子の質量濃度Cm1を算出する。これにより、換算式fc(h)と、簡易測定局20で測定された数濃度Cn1及び湿度h0とから、簡単に質量濃度Cm1を算出することができる。
また、本実施形態によれば、選択部15は、数濃度測定器21により気体中の粒子の数濃度Cn1が測定された時刻又は湿度計22により気体の湿度h1が測定された時刻と近接する時刻に、質量濃度測定器31により測定された気体中の粒子の質量濃度Cm0、数濃度測定器32により測定された気体中の粒子の数濃度Cn0、および湿度計33により測定された気体の湿度h0に基づいて2つの相関を選択する。これにより、簡易測定局20において気体中の粒子の数濃度Cn1又は気体の湿度h1が測定されたときの環境や季節等を反映した相関を選択できるので、質量濃度Cm1の測定精度が向上する。
なお、上記実施形態において、サーバ10は、相関算出部12を備えていなくてもよい。この場合、他の測定装置が図4に示した相関算出方法等によって取得した複数の相関f(h)をサーバ10の記憶部13に予め記憶させておくことで、上記の質量濃度算出方法を実現することができる。
また、上記実施形態において、サーバ10は、一定期間(例えば、1年、3年等)が経過した場合に、記憶部13に記憶されている相関f(h)を古いものから順に、新たに算出された相関f(h)で上書きするようにしてもよい。これにより、現在の大気の状態(大気の組成)をより反映した相関f(h)に基づき、簡易測定局20における質量濃度Cm1を算出できるため、質量濃度Cm1の測定精度が向上する。
なお、上記実施形態において、代表測定局30で測定された質量濃度Cm0、数濃度Cn0、および湿度h0を用いて算出した相関f(h)を使用して質量濃度Cm1を算出する簡易測定局20が存在する場所は、特に限定されないが、代表測定局30から所定の範囲内(例えば、10km)にあることが好ましい。
なお、上記実施形態において、例えば、簡易測定局20から所定の範囲内(例えば、10km)にある代表測定局30において測定された質量濃度Cm0、数濃度Cn0、および湿度h0を用いて算出した複数の相関f(h)を使用して簡易測定局20における質量濃度Cm1を算出してもよい。また、簡易測定局20から所定の範囲内に代表測定局30が存在しない場合には、簡易測定局20が配置される地域における大気の組成と類似する大気の組成を有する地域に設置された代表測定局30において測定された質量濃度Cm0、数濃度Cn0、および湿度h0を用いて算出した複数の相関f(h)を用いて質量濃度Cm1を算出してもよい。
また、上記実施形態において、選択部15は、簡易測定局20において気体中の粒子の数濃度Cn1又は気体の湿度h1が測定された時刻とほぼ同じ時刻に測定された、気体中の粒子の質量濃度Cm0、気体中の粒子の数濃度Cn0、および気体の湿度h0に基づいて2つの相関を選択していたが、これに限られるものではない。選択部15は、例えば、数日以内(例えば、1日〜3日)に、簡易測定局20で数濃度Cn1又は湿度h1が測定された時刻と同時間帯に測定された質量濃度Cm0、数濃度Cn0、及び湿度h0に基づいて2つの相関を選択してもよい。また、選択部15は、例えば、簡易測定局20で数濃度Cn1又は湿度h1が測定されたときの大気の組成と類似する組成であったときに測定された質量濃度Cm0、数濃度Cn0、及び湿度h0に基づいて2つの相関を選択してもよい。
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体(ただし、搬送波は除く)に記録しておくことができる。
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたDVD(Digital Versatile Disc)、CD−ROM(Compact Disc Read Only Memory)などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
なお、以上実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
(付記1) 気体の湿度に対する前記気体中の粒子の質量濃度と前記気体中の粒子の数濃度との相関を複数記憶する記憶部を参照して、複数の前記相関から2つの相関を選択する選択部と
選択された前記2つの相関と、第1数濃度測定器により測定された気体中の粒子の数濃度及び第1湿度計により測定された前記気体の湿度と、に基づいて、前記気体中の粒子の質量濃度を算出する質量濃度算出部と、
を備えることを特徴とする測定装置。
(付記2) 複数の前記相関は、質量濃度測定器により測定された気体中の粒子の質量濃度、第2数濃度測定器により測定された前記気体中の粒子の数濃度、および第2湿度計により測定された前記気体の湿度の関係を所定の期間にわたって取得し、前記所定の期間における前記関係から前記相関を算出すること、を前記所定の期間よりも長い期間にわたって繰り返すことによって得られる、ことを特徴とする付記1記載の測定装置。
(付記3) 質量濃度測定器により測定された気体中の粒子の質量濃度、第2数濃度測定器により測定された前記気体中の粒子の数濃度、および第2湿度計により測定された前記気体の湿度を取得する取得部と、前記取得部が取得した前記質量濃度、前記数濃度、及び前記湿度に基づき、前記相関を算出する相関算出部と、を備え、前記記憶部は、前記相関算出部が算出した前記相関を記憶する、付記1又は2記載の測定装置。
(付記4) 前記質量濃度算出部は、前記2つの相関を用いて補間法又は補外法により算出した換算式に基づいて、前記気体中の粒子の質量濃度を算出する、ことを特徴とする付記1〜3のいずれかに記載の測定装置。
(付記5) 前記選択部は、前記第1数濃度測定器により前記気体中の粒子の数濃度が測定された時刻又は前記第1湿度計により前記気体の湿度が測定された時刻に近接する時刻に、質量濃度測定器により測定された気体中の粒子の質量濃度、第2数濃度測定器により測定された前記気体中の粒子の数濃度、および第2湿度計により測定された前記気体の湿度に基づいて前記2つの相関を選択する、ことを特徴とする付記1〜4のいずれかに記載の測定装置。
(付記6) 気体の湿度に対する前記気体中の粒子の質量濃度と前記気体中の粒子の数濃度との相関を複数記憶する記憶部を参照して、複数の前記相関から2つの相関を選択し、
選択した前記2つの相関と、第1数濃度測定器により測定された気体中の粒子の数濃度及び第1湿度計により測定された前記気体の湿度と、に基づいて、前記気体中の粒子の質量濃度を算出する、
処理を備える測定方法。
(付記7) 複数の前記相関は、質量濃度測定器により測定された気体中の粒子の質量濃度、第2数濃度測定器により測定された前記気体中の粒子の数濃度、および第2湿度計により測定された前記気体の湿度の関係を所定の期間にわたって取得し、前記所定の期間における前記関係から前記相関を算出すること、を前記所定の期間よりも長い期間にわたって繰り返すことによって得られる、ことを特徴とする付記6記載の測定方法。
(付記8) 質量濃度測定器により測定された気体中の粒子の質量濃度、第2数濃度測定器により測定された前記気体中の粒子の数濃度、および第2湿度計により測定された前記気体の湿度を取得し、取得した前記質量濃度、前記数濃度、及び前記湿度に基づき、前記相関を算出し、算出した前記相関を前記記憶部に記憶させる、処理を備える付記6又は7記載の測定方法。
(付記9) 前記質量濃度を算出する処理では、前記2つの相関を用いて補間法又は補外法により算出した換算式に基づいて、前記気体中の粒子の質量濃度を算出する、ことを特徴とする付記6〜8のいずれかに記載の測定方法。
(付記10) 前記選択する処理では、前記第1数濃度測定器により前記気体中の粒子の数濃度が測定された時刻又は前記第1湿度計により前記気体の湿度が測定された時刻に近接する時刻に、質量濃度測定器により測定された気体中の粒子の質量濃度、第2数濃度測定器により測定された前記気体中の粒子の数濃度、および第2湿度計により測定された前記気体の湿度に基づいて前記2つの相関を選択する、ことを特徴とする付記6〜9のいずれかに記載の測定方法。
10 サーバ(測定装置)
20、20−1〜20−n 簡易測定局
30 代表測定局
31 質量濃度測定器
21,32 数濃度測定器
22,33 湿度計
11 第1取得部
12 相関算出部
13 記憶部
14 第2取得部
15 選択部
16 質量濃度算出部

Claims (5)

  1. 第1の場所において質量濃度測定器により測定された気体中の粒子の質量濃度、第2数濃度測定器により測定された前記気体中の粒子の数濃度、および第2湿度計により測定された前記気体の湿度のセットを第1の期間にわたって取得し、前記第1の期間において取得された複数の前記セットから気体の湿度に対する前記気体中の粒子の質量濃度と前記気体中の粒子の数濃度との相関を1つ算出すること、を前記第1の期間よりも長い第2の期間にわたって繰り返すことにより得られた複数の前記相関を記憶する記憶部を参照して、複数の前記相関から2つの相関を選択する選択部と、
    選択された前記2つの相関と、前記第1の場所とは異なる第2の場所において第1数濃度測定器により測定された気体中の粒子の数濃度及び第1湿度計により測定された前記気体の湿度と、に基づいて、前記気体中の粒子の質量濃度を算出する質量濃度算出部と、
    を備えることを特徴とする測定装置。
  2. 第1の場所における気体の湿度に対する前記気体中の粒子の質量濃度と前記気体中の粒子の数濃度との相関を複数記憶する記憶部を参照して、複数の前記相関から2つの相関を選択する選択部と、
    選択された前記2つの相関と、前記第1の場所とは異なる第2の場所において第1数濃度測定器により測定された気体中の粒子の数濃度及び第1湿度計により測定された前記気体の湿度と、に基づいて、前記気体中の粒子の質量濃度を算出する質量濃度算出部と、
    前記第1の場所において質量濃度測定器により測定された気体中の粒子の質量濃度、第2数濃度測定器により測定された前記気体中の粒子の数濃度、および第2湿度計により測定された前記気体の湿度を1セットとして取得する取得部と、
    第1の期間にわたって前記取得部が取得した前記質量濃度、前記数濃度、及び前記湿度の複数の前記セットに基づき、前記相関を算出する相関算出部と、
    を備え、
    前記記憶部は、前記相関算出部が算出した前記相関を記憶する、
    ことを特徴とする測定装置。
  3. 第1の場所において測定された気体中の粒子の質量濃度、前記気体中の粒子の数濃度、および前記気体の湿度のセットを複数取得することにより算出された、気体の湿度に対する前記気体中の粒子の質量濃度と前記気体中の粒子の数濃度との相関を複数記憶する記憶部を参照して、複数の前記相関から2つの相関を選択する選択部と、
    選択された前記2つの相関と、前記第1の場所とは異なる第2の場所において第1数濃度測定器により測定された気体中の粒子の数濃度及び第1湿度計により測定された前記気体の湿度と、に基づいて、前記気体中の粒子の質量濃度を算出する質量濃度算出部と、
    を備え、
    前記選択部は、前記第1数濃度測定器により前記気体中の粒子の数濃度が測定された第1時刻又は前記第1湿度計により前記気体の湿度が測定された第2時刻に近接する時刻に、質量濃度測定器により測定された気体中の粒子の質量濃度、第2数濃度測定器により測定された前記気体中の粒子の数濃度、および前記第1時刻および前記第2時刻に近接する時刻に第2湿度計により測定された前記気体の湿度に基づいて前記2つの相関を選択する、
    ことを特徴とする測定装置。
  4. 前記質量濃度算出部は、前記2つの相関を用いて補間法又は補外法により算出した換算式に基づいて、前記気体中の粒子の質量濃度を算出する、
    ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の測定装置。
  5. 第1の場所において質量濃度測定器により測定された気体中の粒子の質量濃度、第2数濃度測定器により測定された前記気体中の粒子の数濃度、および第2湿度計により測定された前記気体の湿度のセットを第1の期間にわたって取得し、前記第1の期間において取得された複数の前記セットから気体の湿度に対する前記気体中の粒子の質量濃度と前記気体中の粒子の数濃度との相関を1つ算出すること、を前記第1の期間よりも長い第2の期間にわたって繰り返すことにより得られた複数の前記相関を記憶する記憶部を参照して、複数の前記相関から2つの相関を選択し、
    選択した前記2つの相関と、前記第1の場所とは異なる第2の場所において第1数濃度測定器により測定された気体中の粒子の数濃度及び第1湿度計により測定された前記気体の湿度と、に基づいて、前記気体中の粒子の質量濃度を算出する、
    処理を備える測定方法。
JP2017103278A 2017-05-25 2017-05-25 測定装置および測定方法 Expired - Fee Related JP6863079B2 (ja)

Priority Applications (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017103278A JP6863079B2 (ja) 2017-05-25 2017-05-25 測定装置および測定方法
PCT/JP2018/012694 WO2018216350A1 (ja) 2017-05-25 2018-03-28 測定装置および測定方法
CN201880027692.5A CN110573856B (zh) 2017-05-25 2018-03-28 测定装置以及测定方法
US16/655,964 US11199487B2 (en) 2017-05-25 2019-10-17 Information processing system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017103278A JP6863079B2 (ja) 2017-05-25 2017-05-25 測定装置および測定方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018197726A JP2018197726A (ja) 2018-12-13
JP6863079B2 true JP6863079B2 (ja) 2021-04-21

Family

ID=64396668

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2017103278A Expired - Fee Related JP6863079B2 (ja) 2017-05-25 2017-05-25 測定装置および測定方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11199487B2 (ja)
JP (1) JP6863079B2 (ja)
CN (1) CN110573856B (ja)
WO (1) WO2018216350A1 (ja)

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6055052A (en) * 1998-01-26 2000-04-25 Mie Corporation System for, and method of, monitoring airborne particulate, including particulate of the PM2.5 class
JP4578729B2 (ja) * 2001-07-06 2010-11-10 株式会社日本自動車部品総合研究所 油分率測定装置およびこれを用いた冷凍装置
JP2006003090A (ja) * 2004-06-15 2006-01-05 Dkk Toa Corp 浮遊粒子状物質測定装置
JP2007147519A (ja) 2005-11-29 2007-06-14 Nidec Sankyo Corp 粒子計数装置及び粒子計数システム
US20070131038A1 (en) 2005-12-09 2007-06-14 Qiang Wei Real-time particulate matter measuring system
US7805270B2 (en) * 2006-02-03 2010-09-28 Moog Inc. Encoder signal analysis system for high-resolution position measurement
CN103245637B (zh) * 2013-04-16 2016-03-16 北京清风康华科技有限公司 一种将光散射法测得的粒子数浓度转换为质量浓度的方法及检测仪
CN103942439B (zh) * 2014-04-24 2017-05-17 中国科学院遥感与数字地球研究所 一种基于气象观测数据的可吸入颗粒物浓度估算方法
JP6390169B2 (ja) * 2014-05-28 2018-09-19 富士通株式会社 測定装置および測定方法
KR101913973B1 (ko) 2014-10-31 2018-10-31 파나소닉 아이피 매니지먼트 가부시키가이샤 입자 검출 센서
JP6515683B2 (ja) 2015-05-29 2019-05-22 富士通株式会社 測定装置および測定システム
JP6728648B2 (ja) * 2015-11-26 2020-07-22 富士通株式会社 算出装置および算出プログラム
CN105334147B (zh) * 2015-12-04 2018-05-08 深圳睿境环保科技有限公司 基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统及方法
CN105527208B (zh) * 2016-01-27 2019-03-12 北京市环境保护监测中心 一种大气颗粒物质量浓度数据校正方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP2018197726A (ja) 2018-12-13
WO2018216350A1 (ja) 2018-11-29
CN110573856B (zh) 2023-01-06
CN110573856A (zh) 2019-12-13
US11199487B2 (en) 2021-12-14
US20200049609A1 (en) 2020-02-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Crilley et al. Effect of aerosol composition on the performance of low-cost optical particle counter correction factors
Kaur et al. Performance evaluation of the Alphasense OPC-N3 and Plantower PMS5003 sensor in measuring dust events in the Salt Lake Valley, Utah
Crilley et al. Evaluation of a low-cost optical particle counter (Alphasense OPC-N2) for ambient air monitoring
Masic et al. Evaluation of optical particulate matter sensors under realistic conditions of strong and mild urban pollution
Langford et al. Eddy-covariance data with low signal-to-noise ratio: time-lag determination, uncertainties and limit of detection
Kutzner et al. Long-term monitoring of black carbon across Germany
Wallace et al. Validation of continuous particle monitors for personal, indoor, and outdoor exposures
Liu et al. Analysis of aerosol effects on warm clouds over the Yangtze River Delta from multi-sensor satellite observations
Mukherjee et al. A study of aerosol properties based on observations of particulate matter from the US Embassy in Beijing, China
EP4058754A1 (en) Hyper-local mapping of environmental conditions
Chang et al. Differences in PM10 concentrations measured by β-gauge monitor and hi-vol sampler
Gorai et al. Spatial variation of ground level ozone concentrations and its health impacts in an urban area in India
Wahlborg et al. Evaluation of field calibration methods and performance of AQMesh, a low-cost air quality monitor
US11821883B2 (en) Method for detecting anomalies in environmental data
Watterson The intensity of precipitation during extratropical cyclones in global warming simulations: a link to cyclone intensity?
Gaudel et al. On the use of MOZAIC-IAGOS data to assess the ability of the MACC reanalysis to reproduce the distribution of ozone and CO in the UTLS over Europe
Kumar et al. Spectral analysis approach for assessing the accuracy of low-cost air quality sensor network data
Caseiro et al. Particle number size distribution evaluation of Plantower PMS5003 low-cost PM sensors–a field experiment
JP6863079B2 (ja) 測定装置および測定方法
Ghahremanloo et al. Deep learning calibration model for PurpleAir PM2. 5 measurements: Comprehensive Investigation of the PurpleAir network
Warner et al. The global tropospheric ammonia distribution as seen in the 13 year AIRS measurement record.
Chandra et al. Temporal variations in CO 2 and CO at Ahmedabad in western India.
CN107063950B (zh) 计算装置和计算方法
Gachkivskyi et al. Radon-222 monitoring at German ICOS atmosphere stations
Nordli et al. The Oslo temperature series 1837–2012: homogeneity testing and temperature analysis

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20200310

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20200923

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20201102

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20210302

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20210315

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6863079

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees