JP6880756B2 - 測定装置および測定方法 - Google Patents

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Description

本発明は、測定装置および測定方法に関し、例えば粒子の濃度を測定する測定装置および測定方法に関する。
近年、PM2.5等の空気中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。例えばPM2.5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、質量を測定する方法がある。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。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り、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。さらに、安価で簡便な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。簡便な方法で数濃度を測定し、粒子の質量と湿度との相関式を用い、数濃度および湿度に基づき質量濃度を算出することが知られている(例えば特許文献1)。
特開2015−224962号公報
粒子の質量と湿度との相関式を用いることで、安価で簡便な光散乱検出法を用い粒子の数濃度を測定し、数濃度を質量濃度に変換することができる。しかしながら、数濃度を質量濃度に変換する変換係数は粒子の成分により異なる。粒子の成分は時間的または空間的に変化する。このため、一定の変換係数を用い数濃度を質量濃度に変換すると、質量濃度の精度が低くなる。そこで、空間的または時間的にある頻度で数濃度を質量濃度に変換する変換係数を算出することになる。例えば粒子の質量と湿度との相関を算出する測定装置は大型であり高価である。
本測定装置および測定方法は、小型化またはコストダウンすることを目的とする。
気体中の粒子の数濃度を測定する数濃度測定器と、前記気体の湿度を測定する湿度測定器と、前記気体中の特定のガスの濃度を測定するガス濃度測定器と、を具備し、測定された数濃度、測定された湿度および測定された特定のガスの濃度と、予め求めた数濃度、湿度および特定のガスの濃度と前記気体中の粒子の質量濃度との相関と、に基づき前記気体中の粒子の質量濃度が算出され、前記特定のガスは、化学反応により二次粒子を生成する前駆ガスであることを特徴とする測定装置である。
気体中の粒子の数濃度を測定するステップと、前記気体の湿度を測定するステップと、前記気体中の特定のガスの濃度を測定するステップと、測定された数濃度、測定された湿度および測定された特定のガスの濃度と、予め求めた数濃度、湿度および特定のガスの濃度と前記気体中の粒子の質量濃度との相関と、に基づき前記気体中の粒子の質量濃度を算出するステップと、を含み、前記特定のガスは、化学反応により二次粒子を生成する前駆ガスであることを特徴とする測定方法である。
本測定装置および測定方法によれば、小型化またはコストダウンすることが可能となる。
図1は、吸湿性が低い粒子および高い粒子における相対湿度に対する変換係数Cn/Cmを示す図である。 図2は、あるガス濃度における相対湿度に対する変換係数Cn/Cmを示す図である。 図3は、ある温度における相対湿度に対する変換係数Cn/Cmを示す図である。 図4は、ガス濃度および変換係数Cn/Cmの時間依存を示す図である。 図5は、実施例1に係る測定装置のブロック図である。 図6は、実施例1に係る測定方法を示すフローチャートである。 図7(a)から図7(c)は、実施例1において記憶部に記憶されている変換関数を示す図である。 図8は、実施例2に係る測定装置のブロック図である。 図9は、実施例2に係る測定方法を示すフローチャートである。 図10は、実施例3に係る測定方法を示すフローチャートである。 図11は、実施例1から3におけるシステムを示す図である。 図12(a)は、コンピュータのブロック図、図12(b)は、コンピュータ内のプロセッサが行う処理を示すフローチャートである。 図13は、情報処理端末の画面の例を示す図(その1)である。 図14は、情報処理端末の画面の例を示す図(その2)である。 図15は、情報処理端末の画面の例を示す図(その3)である。
PM2.5等の粒子の一部は二次粒子である。二次粒子は、前駆体となるガスが化学反応することで生成される粒子である。また、粒子の成分によって、吸湿性の大きい粒子と小さい粒子がある。吸湿性の高い成分としては、例えば硫酸アンモニウム(NHSO、硝酸アンモニウムNHNO、塩化ナトリウムNaCl、硫酸ナトリウムNaSO、または硝酸ナトリウムNaNOである。吸湿性の低い成分は、例えば元素状炭素、非水溶性有機物または土壌成分である。このうち二次粒子の成分としては、例えば硫酸アンモニウム、硝酸アンモニウム、硫酸ナトリウム、または硝酸ナトリウムである。元素状炭素は、二次粒子として生成される場合もあるが粉塵等のように二次粒子でない場合もある。塩化ナトリウムは主に海水に起因する成分である。
硫酸アンモニウムの前駆体ガスは、例えば硫化水素HS、アンモニアNH、二酸化硫黄SO、またはオゾンOである。硝酸アンモニウムの前駆体ガスは、例えば一酸化窒素NO、アンモニアNH、二酸化窒素NO、またはオゾンOである。硫酸ナトリウムの前駆体ガスは、例えば硫化水素HS、二酸化硫黄SO、またはオゾンOである。硝酸ナトリウムの前駆体ガスは、例えば一酸化窒素NO、二酸化窒素NO、またはオゾンOである。元素状炭素の前駆体ガスは、例えばCO、またはVOCs(Volatile Organic Compounds)である。前駆体ガスから二次粒子への化学反応は複雑である。
図1は、吸湿性が低い粒子および高い粒子における相対湿度に対する変換係数Cn/Cmを示す図である。Cn/Cmは、質量濃度Cmに対する数濃度Cnの比であり、相対湿度hの関数f(h)である。関数f(h)が求まれば、測定された数濃度Cnを用い、Cn/f(h)が質量濃度Cmとなる。図1に示すように、吸湿性の小さい粒子では、fa(h)のように相対湿度hが変わってもCn/Cmはほとんど変化しない。吸湿性の大きい粒子では、fb(h)のように相対湿度hが大きくなるとCn/Cmが大きくなる。例えば、fa(h)は粒子の成分が元素状炭素のときの変換関数であり、fb(h)は粒子の成分が硝酸アンモニウムのときの変換関数である。
例えば、粒子の成分が主に粉塵等の元素状炭素と二次粒子である硝酸アンモニウムの場合を考える。この場合、元素状炭素粒子と硝酸アンモニウム粒子の比により、変換関数はfa(h)とfb(h)の間となる。元素状炭素粒子が多ければ変換関数はfa(h)に近づき、硝酸アンモニウム粒子が多ければ変換関数はfb(h)に近づく。
粉塵等の元素状炭素を主成分とする粒子濃度は特定のガス濃度にはほとんど影響されない。硝酸アンモニウムを主成分とする粒子の生成メカニズムは複雑である。例えば、NOとNHからNHNOが生成される反応、NOとOからNOが生成される反応、これらの反応とは逆に分解される反応等が考えられる。例えばNHNOの生成には主にNOが律速していると考えと、硝酸アンモニウム粒子の濃度はNO濃度に依存すると考えられる。そこで、NO濃度と変換関数f(h)との関係を予め求めておく。
図2は、あるガス濃度(NO濃度)における相対湿度に対する変換係数Cn/Cmを示す図である。図2に示すように、NO濃度がわかれば、変換関数fc(h)が求まる。これにより、数濃度を質量濃度に変換できる。化学反応は、温度、紫外線量および気圧に依存する。例えばこれらが大きければ反応が進みやすい。例えば硝酸アンモニウム粒子の生成に温度が最も影響すると考えると、図2の変換関数fc(h)は温度により変化すると考えられる。そこで、温度と変換関数fc(h)との関係を予め求めておく。
図3は、ある温度における相対湿度に対する変換係数Cn/Cmを示す図である。図3に示すように、例えば温度が高いとき硝酸アンモニウム粒子の生成の反応が進むとすると、温度が高いとき変換関数fc(h)の代わりにfc´´(h)を用いる。温度が低いときfc(h)の代わりにfc´(h)を用いる。これにより、より精度よく数濃度を質量濃度に変換できる。
図4は、ガス濃度および変換係数Cn/Cmの時間依存を示す図である。二次粒子が生成されるには時間がかかる。このため、図4に示すように、ガス濃度がピークとなる時刻t1と変換係数Cn/Cmがピークとなる時刻t2とは時間差がある場合がある。このような場合、変換関数f(h)を算出するためのガス濃度は時間差t2−t1前の値を用いる。これにより、精度よく質量濃度が測定できる。
以上をふまえ、実施例について説明する。
図5は、実施例1に係る測定装置のブロック図である。図5に示すように、測定装置100は、算出部10、記憶部12、数濃度測定器20、ガス濃度測定器22および湿度測定器24を備えている。算出部10は、例えばプロセッサまたはコンピュータであり、プログラムにより質量濃度の算出を行う。算出部10は専用回路でもよい。記憶部12は、例えばフラッシュメモリまたはハードディスクユニット等の不揮発性メモリであり、ガス濃度に対するf(h)の関係を記憶している。数濃度測定器20は、例えば光散乱検出方式の数濃度測定器であり、気体中のPM2.5等の粒子の数濃度を測定する。ガス濃度測定器22は、例えばガスセンサであり、気体中の特定のガスの濃度を測定する。ガス濃度測定器22は1個設けられ、1種類のガスの濃度を測定してもよい。ガス濃度測定器22は複数設けられ複数のガスの濃度を測定してもよい。例えば、HS、NO、NH、NO、SO、O、COおよびVOCsの少なくとも1つのガスの濃度を測定するガスセンサが設けられていればよい。湿度測定器24は、例えば気体中の相対湿度を測定する。
図6は、実施例1に係る測定方法を示すフローチャートである。図6に示すように、数濃度測定器20は、気体中の粒子の数濃度を測定する(ステップS10)。ガス濃度測定器22は、粒子が含まれる気体中の特定のガスの濃度を測定する(ステップS12)。湿度測定器24は、粒子が含まれる気体中の相対湿度を測定する(ステップS14)。算出部10は、測定された数濃度、ガス濃度および湿度に基づき気体中の粒子の質量濃度を算出する(ステップS18)。算出部10は、算出した質量濃度を出力する。算出部10は、質量濃度の測定を終了するか判定する(ステップS20)。Yesのとき終了し、NoのときステップS10に戻る。ステップS10からS14の順番は任意に設定できる。また、ステップS10からS18を行う時間間隔は任意に設定できる。数濃度、ガス濃度および湿度はほぼ同時に測定されてもよいが、異なる時間に測定されてもよい。
ステップS18について詳細に説明する。図7(a)から図7(c)は、実施例1において記憶部に記憶されている変換関数を示す図である。図7(a)に示すように、記憶部12には、湿度hおよびガス濃度cを変数とした変換係数Cn/Cmである変換関数f(h、c)が記憶されている。算出部10は、記憶部12から変換関数f(h、c)を取得する。算出部10は、ステップS12において測定されたガス濃度cとステップS14において測定された湿度hを変換関数f(h、c)に代入し、変換係数Cn/Cmを算出する。ステップS10において測定された数濃度Cnと変換係数Cn/Cmに基づき質量濃度Cmを算出する。
図7(b)に示すように、記憶部12には、ガス濃度c1、c2、c3…に対応し、変換関数fa(h)、fb(h)、fc(h)…が記憶されている。算出部10は、記憶部12から測定されたガス濃度ciに対応する変換関数fi(h)を取得する。算出部10は、測定された湿度hを変換関数fi(h)に代入し、変換係数Cn/Cmを算出する。測定された数濃度Cnと変換係数Cn/Cmに基づき質量濃度Cmを算出する。
図7(c)に示すように、記憶部12には、ガス濃度c1、c2、c3…および湿度h1、h2、h3…に対応した変換係数Cn/Cm11、Cn/Cm12、Cn/Cm13、…を示すテーブルが記憶されている。算出部10は、記憶部12から測定されたガス濃度ciおよび湿度hjに対応する変換係数Cn/Cmijを取得する。算出部10は、測定された数濃度Cnと変換係数Cn/Cmijに基づき質量濃度Cmを算出する。
複数のガスのガス濃度ca、cb、cc…から質量濃度を算出する場合、図7(a)では、記憶部12は、湿度h、濃度ca、cb、cc…に対する変換関数f(h、ca、cb、cc…)を記憶している。図7(b)の場合、記憶部12は、濃度ca、cb、cc…に対応する変換関数f(h)を記憶している。算出部10は、記憶部12から濃度ca、cb、cc…に対応する変換関数f(h)を取得する。図7(c)の場合、記憶部12は、湿度h、濃度ca、cb、cc…に対応するCn/Cmをテーブルとして記憶している。算出部10は、記憶部12から湿度h、濃度ca、cb、cc…に対応するCn/Cmを取得する。
実施例1によれば、算出部10は、測定された数濃度、湿度および特定のガスの濃度と、予め求めた数濃度、湿度および特定のガスの濃度と気体中の質量濃度との相関と、に基づき気体中の粒子の質量濃度を算出する。これにより、図2を用い説明したように、変換係数Cn/Cmを精度よく算出できる。よって、質量濃度を精度よく算出できる。また、特定のガスの濃度を測定するガスセンサは小型でかつ安価である。これにより、粒子の質量と湿度の相関等を測定するような大型で高価な測定装置を用いなくとも、数濃度を質量濃度に精度よく変換できる。よって、小型かつ安価な測定装置を提供できる。
二次粒子を生成する前駆体ガスとしては、HS、NO、NH、NO、SO、O、COおよびVOCsがある。よって、ガス濃度を測定する特定のガスを、HS、NO、NH、NO、SO、O、COおよびVOCsの少なくとも1つのガスとする。これにより、質量濃度を精度よく測定できる。
数濃度測定器20は、光散乱検出法を用い数濃度を測定する。これにより、安価に数濃度を測定できる。
図7(a)および図7(b)のように、記憶部12は、数濃度、湿度および特定のガスの濃度に対する気体中の質量濃度の関数を記憶する。算出部10は、測定された数濃度、湿度および特定のガスの濃度と、記憶された関数に基づき気体中の粒子の質量濃度を算出する。これにより、質量濃度を算出できる。
図7(c)のように、記憶部12は、数濃度、湿度および特定のガスの濃度に対応する気体中の質量濃度が記載されたテーブルを記憶する。算出部10は、測定された数濃度、湿度および特定のガスの濃度と、テーブルに基づき気体中の粒子の質量濃度を算出する。これにより、質量濃度を算出できる。
図8は、実施例2に係る測定装置のブロック図である。図8に示すように、測定装置102は、環境測定器26を備えている。環境測定器26は、気体に照射される紫外線量、気体の温度および気体の気圧の少なくとも1つである環境情報を測定する。環境測定器26が紫外線量を測定する場合、環境測定器26は紫外線量計である。環境測定器26が温度を測定する場合、環境測定器26は温度計である。環境測定器26が気圧を測定する場合、環境測定器26は気圧計である。その他の構成は実施例1と同じであり説明を省略する。
図9は、実施例2に係る測定方法を示すフローチャートである。図9に示すように、ステップS14とS18との間に、環境測定器26は、環境情報を測定する(ステップS16)。環境測定器26は、紫外線量、温度および気圧の少なくとも1つを測定する。ステップS10からS16の順番は任意に設定できる。数濃度、ガス濃度、湿度および環境情報はほぼ同時に測定されてもよいが、異なる時間に測定されてもよい。その他のフローは実施例1と同じであり説明を省略する。
実施例2によれば、算出部10は、質量濃度を算出するための相関として、測定された数濃度、湿度、特定のガスの濃度および環境情報と、予め求めた数濃度、湿度、特定のガスの濃度および環境情報と気体中の質量濃度との相関を用いる。前駆体のガスの反応は紫外線量、温度および気圧の少なくとも1つに影響される。よって、図3において説明したように、環境情報で変換係数を補正することで、質量濃度を精度よく算出できる。
実施例2において、図7(a)および図7(b)と同様に、記憶部12は、数濃度、湿度、特定のガスの濃度および環境情報に対する気体中の質量濃度の関数を記憶する。算出部10は、測定された数濃度、湿度、特定のガスの濃度および環境情報と、記憶された関数に基づき気体中の粒子の質量濃度を算出してもよい。これにより、質量濃度を算出できる。
また、図7(c)と同様に、記憶部12は、数濃度、湿度、特定のガスの濃度および環境情報に対応する気体中の質量濃度が記載されたテーブルを記憶する。算出部10は、測定された数濃度、湿度、特定のガスの濃度および環境情報と、テーブルに基づき気体中の粒子の質量濃度を算出してもよい。これにより、質量濃度を算出できる。
図10は、実施例3に係る測定方法を示すフローチャートである。図10に示すように、ステップS12の後に、記憶部12は測定したガス濃度を測定した時刻に対応付け記憶する(ステップS13)。ステップS16の後に、記憶部12は測定した環境情報を測定した時刻に対応付け記憶する(ステップS15)。ステップS18の前に、算出部10は、数濃度を測定した時刻より一定期間前の時刻に対応するガス濃度および/または環境情報を取得する(ステップS17)。算出部10は、記憶部12から取得した一定期間前のガス濃度および/または環境情報と測定した数濃度および湿度に基づき質量濃度を算出する(ステップS18)。その他の構成は実施例2と同じであり説明を省略する。
実施例3によれば、算出部10は、特定のガスの濃度として、測定された数濃度および湿度が測定された時刻より、予め求められた期間前に測定された特定ガスの濃度を用いて質量濃度を算出する。これにより、図4のように、ガス濃度と変換係数Cn/Cmに時間差がある場合にも、精度よく質量濃度を算出できる。
また、算出部10は、環境情報として、測定された数濃度および湿度が測定された時刻より、予め求められた期間前に測定された環境情報を用いて質量濃度を算出してもよい。これにより、ガス濃度と環境情報との予め求められた期間は同じでもよいし異なっていてもよい。算出部10が複数のガスのガス濃度を用いる場合、複数のガス濃度の予め求められた期間は同じでもよいし異なっていてもよい。算出部10が複数の環境情報を用いる場合、複数の環境情報の予め求められた期間は同じでもよいし異なっていてもよい。
図11は、実施例1から3におけるシステムを示す図である。図11に示すように、コンピュータ32、複数の測定局30、複数の測定局31および端末38がネットワーク34に接続されている。ネットワーク34は、有線および/または無線ネットワークを含む。各測定局30は、数濃度測定器20、質量濃度測定器21、ガス濃度測定器22、湿度測定器24および環境測定器26を備えている。質量濃度測定器21は、例えばベータ線吸収法を用いた測定器であり、測定局30における気体内の粒子の質量濃度を測定する。その他の測定器の機能は実施例1から3と同じである。測定局31は、質量濃度測定器21を備えておらず、例えば実施例1から3の測定装置100または102である。端末38は、システムを使用するユーザが用いるコンピュータまたは携帯端末等の情報処理端末である。
図12(a)は、コンピュータのブロック図、図12(b)は、コンピュータ内のプロセッサが行う処理を示すフローチャートである。図12(a)に示すように、コンピュータ32は、CPU(Central Processing Unit)40、入出力装置41、記憶装置42、インターフェース43および内部バス44を備えている。入出力装置41は、例えば液晶パネル等の表示装置および/または例えばキーボード、マウスおよびタッチパネル等の入力装置である。記憶装置42は、揮発性メモリおよび/または不揮発性メモリであり、プログラム、処理中または処理後のデータを記憶する。インターフェース43は、ネットワーク34を介し測定局30、31および端末38とデータの出入力を行う。内部バス44は、コンピュータ32内の各装置を接続する。
図12(b)に示すように、CPU40等のプロセッサは、各測定局30から、ほぼ同時に測定された質量濃度、数濃度、ガス濃度、湿度および環境情報等の測定値を取得する(ステップS22)。例えば、CPU40は、一定間隔(例えば1時間)ごとに各測定値を取得する。CPU40は、ほぼ同時刻に測定された質量濃度、数濃度、ガス濃度、湿度および環境情報を1セットとし、記憶装置42に記憶する。CPU40は、相関を算出するために十分な個数のデータが収集されたか判定する(ステップS24)。NoのときステップS22に戻る。Yesのとき、CPU40は、収集された質量濃度、数濃度、湿度、ガス濃度および環境情報の統計処理を行い、ガス濃度および/または環境情報に対応する変換関数f(h)を算出する(ステップS26)。例えば、図2および図3のように、あるガス濃度および/またはある環境情報に対するfc(h)、fc´(h)またはfc´´(h)を算出する。CPU40は算出したf(h)を記憶装置42に記憶させる。CPU40は、終了か判定する(ステップS28)。例えば、濃度測定を停止する場合等はYesと判定する。Yesのとき終了する。NoのときステップS22に戻る。以上により、ガス濃度および/または環境情報に対する変換関数f(h)が算出できる。
粒子の成分の違いを反映させるため、様々な場所(例えば、臨海部、山村、工場地帯)に設置された測定局30の測定値を用いることが好ましい。複数のガス濃度および/または複数の環境情報を用い変換関数f(h)を算出する場合、CPU40は多変量解析または機械学習等の手法を用いてもよい。
実施例1から3において、算出部10および記憶部12は、コンピュータ32のそれぞれCPU40および記憶装置42でもよい。この場合、CPU40は、各測定局31から測定された数濃度、測定された湿度、測定された特定のガスの濃度および測定された環境情報を取得する。CPU40は、測定局31から取得された数濃度、湿度、ガスの濃度および環境情報と、記憶装置42に記憶された予め求めた数濃度、湿度、特定のガスの濃度および環境情報と気体中の質量濃度との相関と、に基づき気体中の粒子の質量濃度を算出する。算出部10および記憶部12は、コンピュータ32以外にネットワーク34に接続されたコンピュータに含まれてもよい。
コンピュータ32は、データ収集用サーバおよび/またはデータ配信用サーバとして機能してもよい。測定局31がコンピュータ32にPM2.5の濃度を送信する間隔は任意に設定できる。測定装置100および102に光散乱方式を用いれば、例えば1秒間隔でPM2.5の濃度を送信することもできる。このように、PM2.5濃度をリアルタイムに収集できる。
ユーザは、端末38のwebプラウザを使用してコンピュータ32にアクセスする。コンピュータ32は、保存されたPM2.5濃度のデータから端末38の要求に応じて、PM2.5濃度の測定値を提供できる。PM2.5濃度としては、リアルタイムの測定値、過去のPM2.5濃度の測定値、またはPM2.5濃度の予想値を提供できる。
図13から図15は、情報処理端末の画面の例を示す図である。図13に示すように、コンピュータ32にアクセスすると、端末38の画面50にはPM2.5濃度情報提供ページとして日本地図51が表示される。画面50には「都道府県をクリックで選択してください」と記載されている。日本地図51内の都道府県をクリックする。例えば東京都52をクリックする。
図14に示すように、端末38の画面50には東京都の地図53が表示される。地図53は、10時時点のPM2.5濃度に対応し領域54aから54cに色分けされている。例えば領域54aではPM2.5濃度が低く、領域54cではPM2.5濃度が高い。地図53の下にさらに詳細な地図の階層を設けてもよい。画面内に「予測を見る」と表示されたバナー55aが表示されている。バナー55aをクリックする。
図15に示すように、地図53は、12時時点のPM2.5濃度に対応し領域54aから54dに色分けされている。領域54dはPM2.5濃度が基準値を越えた範囲である。12時には一部の地域でPM2.5濃度が基準値を越える可能性が高いことがわかる。領域54dのユーザは、外出をひかえる等の対応を行うことができる。画面内に「戻る」と表示されたバナー55bが表示されている。バナー55bをクリックすると図14に戻る。コンピュータ32は、PM2.5濃度が基準値を越える地域のユーザの端末38に警報を配信することもできる。
実施例1から3によれば、小型で安価な測定装置100および102により粒子の質量濃度を得ることができる。これにより、測定装置100または102を有する測定局31を多数設置することが容易となる。測定局31をコンピュータ32にインターネット網を用い接続する。これにより、ユーザは端末38を用い、所望の地域のPM2.5濃度をリアルタイムに知ることができる。測定装置100および102の測定間隔を例えば1秒と短くできるため、大気中のPM2.5の動向をきめ細やかにとらえることができる。これにより、PM2.5濃度の予測が可能になる。図13から図15では、粒子の質量濃度としてPM2.5濃度を例に説明したが、PM2.5濃度以外の大気中の粒子の質量濃度とすることもできる。
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
(付記1)気体中の粒子の数濃度を測定する数濃度測定器と、前記気体の湿度を測定する湿度測定器と、前記気体中の特定のガスの濃度を測定するガス濃度測定器と、を具備し、測定された数濃度、測定された湿度および測定された特定のガスの濃度と、予め求めた数濃度、湿度および特定のガスの濃度と前記気体中の粒子の質量濃度との相関と、に基づき前記気体中の粒子の質量濃度が算出されることを特徴とする測定装置。
(付記2)前記特定のガスは、HS、NO、NH、NO、SO、O、CO、およびVOCsの少なくとも1つのガスであることを特徴とする付記1記載の測定装置。
(付記3)前記気体に照射される紫外線量、前記気体の温度および前記気体の気圧の少なくとも1つの環境情報を測定する環境測定器を具備し、前記相関は、前記測定された数濃度、前記測定された湿度、前記測定された前記特定のガスの濃度および測定された環境情報と、予め求めた数濃度、湿度、特定のガスの濃度および環境情報と前記気体中の粒子の質量濃度との相関であることを特徴とする付記1または2記載の測定装置。
(付記4)前記測定された特定のガスの濃度は、前記測定された数濃度および前記測定された湿度が測定された時刻より、予め求められた期間前に測定された特定ガスの濃度であることを特徴とする付記1から3のいずれか一項記載の測定装置。
(付記5)前記測定された数濃度、前記測定された湿度および前記測定された特定のガスの濃度と、前記相関と、に基づき前記気体中の粒子の質量濃度が算出する算出部を具備することを特徴とする付記1から4のいずれか一項記載の測定装置。
(付記6)気体中の粒子の数濃度を測定するステップと、前記気体の湿度を測定するステップと、前記気体中の特定のガスの濃度を測定するステップと、測定された数濃度、測定された湿度および測定された特定のガスの濃度と、予め求めた数濃度、湿度および特定のガスの濃度と前記気体中の粒子の質量濃度との相関と、に基づき前記気体中の粒子の質量濃度を算出するステップと、を含むことを特徴とする測定方法。
(付記7)前記数濃度測定器は、光散乱検出法を用い前記数濃度を測定することを特徴とする付記1から5のいずれか一項記載の測定装置。
(付記8)前記数濃度、前記湿度および前記特定のガスの濃度に対する前記気体中の粒子の質量濃度の関数を記憶する記憶部を具備し、前記算出部は、測定された数濃度、測定された湿度および測定された特定のガスの濃度と、前記関数に基づき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5記載の測定装置。
(付記9)前記数濃度、前記湿度および前記特定のガスの濃度に対応する前記気体中の粒子の質量濃度が記載されたテーブルを記憶する記憶部を具備し、前記算出部は、測定された数濃度、測定された湿度および測定された特定のガスの濃度と、前記テーブルに基づき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5記載の測定装置。
10 算出部
12 記憶部
20 数濃度測定器
22 ガス濃度測定器
24 湿度測定器
26 環境測定器

Claims (6)

  1. 気体中の粒子の数濃度を測定する数濃度測定器と、
    前記気体の湿度を測定する湿度測定器と、
    前記気体中の特定のガスの濃度を測定するガス濃度測定器と、
    を具備し、
    測定された数濃度、測定された湿度および測定された特定のガスの濃度と、予め求めた数濃度、湿度および特定のガスの濃度と前記気体中の粒子の質量濃度との相関と、に基づき前記気体中の粒子の質量濃度が算出され
    前記特定のガスは、化学反応により二次粒子を生成する前駆ガスであることを特徴とする測定装置。
  2. 気体中の粒子の数濃度を測定する数濃度測定器と、
    前記気体の湿度を測定する湿度測定器と、
    前記気体中の特定のガスの濃度を測定するガス濃度測定器と、
    を具備し、
    測定された数濃度、測定された湿度および測定された特定のガスの濃度と、予め求めた数濃度、湿度および特定のガスの濃度と前記気体中の粒子の質量濃度との相関と、に基づき前記気体中の粒子の質量濃度が算出され、
    前記特定のガスは、HS、NO、NH、NO、SO、O、CO、およびVOCsの少なくとも1つのガスであることを特徴とする測定装置
  3. 前記気体に照射される紫外線量、前記気体の温度および前記気体の気圧の少なくとも1つの環境情報を測定する環境測定器を具備し、
    前記相関は、前記測定された数濃度、前記測定された湿度、前記測定された特定のガスの濃度および測定された環境情報と、予め求めた数濃度、湿度、特定のガスの濃度および環境情報と前記気体中の粒子の質量濃度との相関であることを特徴とする請求項1または2記載の測定装置。
  4. 前記測定された特定のガスの濃度は、前記測定された数濃度および前記測定された湿度が測定された時刻より、予め求められた期間前に測定された特定ガスの濃度であることを特徴とする請求項1から3のいずれか一項記載の測定装置。
  5. 前記測定された数濃度、前記測定された湿度および前記測定された特定のガスの濃度と、前記相関と、に基づき前記気体中の粒子の質量濃度を算出する算出部を具備することを特徴とする請求項1から4のいずれか一項記載の測定装置。
  6. 気体中の粒子の数濃度を測定するステップと、
    前記気体の湿度を測定するステップと、
    前記気体中の特定のガスの濃度を測定するステップと、
    測定された数濃度、測定された湿度および測定された特定のガスの濃度と、予め求めた数濃度、湿度および特定のガスの濃度と前記気体中の粒子の質量濃度との相関と、に基づき前記気体中の粒子の質量濃度を算出するステップと、
    を含み、
    前記特定のガスは、化学反応により二次粒子を生成する前駆ガスであることを特徴とする測定方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019044251A1 (ja) * 2017-08-29 2019-03-07 パナソニックIpマネジメント株式会社 粒子検出システム及び粒子検出方法
WO2020047689A1 (zh) * 2018-09-05 2020-03-12 武汉四方光电科技有限公司 一种同时测量不同粒径颗粒物质量浓度的方法及装置
KR102622028B1 (ko) * 2021-11-02 2024-01-10 한국전력공사 미세먼지 성분 영향 평가 장치 및 방법
CN114609008B (zh) * 2022-03-30 2023-09-01 中国科学院地理科学与资源研究所 一种气体浓度预测模型的训练方法和气体浓度预测方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11281757A (ja) * 1998-03-30 1999-10-15 Fujitsu Ltd 大気汚染物質測定システム
JP3574341B2 (ja) * 1998-12-16 2004-10-06 シャープ株式会社 ガス状汚染物質の濃度測定装置及び方法
JP5057453B2 (ja) 2007-09-21 2012-10-24 独立行政法人産業技術総合研究所 エンジンからの過渡粒子質量排出濃度の計測方法
CN202330340U (zh) * 2011-11-16 2012-07-11 南京林业大学 一种空气质量检测传感器模块
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
CN104614016A (zh) * 2015-01-14 2015-05-13 北京博锐尚格节能技术股份有限公司 环境品质在线监测的方法和装置
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
JP6672996B2 (ja) * 2016-04-28 2020-03-25 富士電機株式会社 発生源分析装置および発生源分析方法
CN205861657U (zh) * 2016-07-31 2017-01-04 北京英特伦智能技术有限公司 多参数空气品质采集器

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