WO2020194827A1 - 試料測定装置および測定パラメータ解析方法 - Google Patents
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Definitions
- the present invention relates to a sample measuring device and a measuring parameter analysis method.
- a sample measuring device is known.
- Such a sample measuring device is disclosed in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 2015-166726.
- JP2015-166726A discloses a chromatograph (sample measuring device) for analyzing a sample. Further, in JP2015-166726A, in method scouting in which one sample is analyzed under a plurality of conditions to search for the optimum analysis conditions for the sample, changes are made to a plurality of parameters of the analysis conditions. A chromatographic data processor is disclosed that displays a list of unexamined analytical conditions when performed.
- the conventional design space is a response phase of a measurement quality index calculated based on the results obtained under a plurality of measurement conditions having different parameters, as in the data processing apparatus for chromatographs of JP2015-166726A. In, it is specified as a range of parameters allowed by design.
- the number of variables is specified by identifying the parameters that strongly affect the measurement quality from among the multiple parameters that can be changed, and by regarding the other parameters as constant values, for example. Techniques can be adopted to reduce.
- the response phase design space
- the present invention has been made to solve the above problems, and one object of the present invention is measurement quality and parameters when constructing a design space or when utilizing the constructed design space. It is an object of the present invention to provide a sample measuring device and a measuring parameter analysis method capable of easily grasping the relationship with.
- the sample measuring device acquires measurement data based on a measuring unit that measures a sample according to measurement conditions including a plurality of parameters and the output of the measuring unit.
- the data processing unit includes a data processing unit, and the data processing unit acquires the distribution of the measurement quality index according to the measurement conditions based on the measurement data, and analyzes the distribution of the measurement quality index for each parameter to measure the measurement quality. It is configured to get the strength of the influence of the parameter on the indicator.
- the measurement parameter analysis method includes a step of measuring a sample according to a measurement condition including a plurality of parameters and acquiring measurement data obtained, and measurement according to the measurement condition based on the measurement data. It includes a step of acquiring the distribution of the quality index and a step of acquiring the strength of the influence of the parameter on the measurement quality index by analyzing the distribution of the measurement quality index for each parameter.
- the strength of the influence of the parameter on the measurement quality index is strong. To get.
- the strength of the influence of how the measurement quality index is affected when the parameter is changed can be obtained for each parameter. Therefore, even a non-technical engineer with specialized knowledge can grasp the parameters that strongly affect the measurement quality and estimate the fluctuations that occur in the measurement quality when the value of the parameter is changed. As a result, the relationship between the measurement quality and the parameters can be easily grasped when constructing the design space or when using the constructed design space.
- the sample measuring device 100 is a device that measures a sample according to a measuring condition 30 including a plurality of parameters 31, and acquires measurement data 40 based on the measurement result.
- the setting of the measuring condition 30 affects the measurement result of the sample.
- the sample measuring device 100 repeatedly measures, for example, a large number of samples of substantially the same type, and provides measurement data 40 obtained by each measurement. The measurements are repeated for many of the same compounds, for example for quality control of the produced compounds. The measurement is repeatedly performed on samples collected from a large number of samples of the same species, for example, in order to determine the presence or absence and content of a specific component. In order to ensure the quality of measurement, it is desired that the sample measuring device 100 sets an appropriate measurement condition 30 (analysis method), and each measurement is performed under the set measurement condition 30.
- the sample measuring device 100 creates a distribution 42 of the measurement quality index 41 for each measurement condition 30, and is a design space 43 (FIG. 6) which is an allowable range of the parameter 31 within the distribution 42 of the measurement quality index 41. See) is configured to get.
- the sample measuring device 100 includes a measuring unit 10 and a data processing unit 20.
- the sample measuring device 100 is configured such that the measuring unit 10 detects the components in the sample and the data processing unit 20 analyzes the output (detection signal) of the measuring unit 10.
- the measuring unit 10 is configured to measure a sample.
- the data processing unit 20 is configured to analyze the measurement result (detection signal) of the measurement unit 10.
- the measuring unit 10 is configured to measure a sample according to a measuring condition 30 including a plurality of parameters 31 based on a predetermined measuring principle.
- the measurement principle is not particularly limited.
- the measuring unit 10 receives the sample, executes the measuring operation according to the measuring condition 30, and outputs a detection signal reflecting the components in the sample.
- the measuring unit 10 is, for example, a chromatograph.
- the measuring unit 10 is a liquid chromatograph shown in FIG.
- a liquid chromatograph is a device that uses a liquid as a mobile phase that carries a component in a sample and separates the substance for each component by utilizing the difference in the properties of the substance.
- the measuring unit 10 includes a mobile phase supply unit 11, a pump 12, a sample supply unit 13, a column 14, a temperature adjusting unit 15, and a detecting unit 16.
- the measurement unit 10 outputs the detection signal of the detection unit 16 to the data processing unit 20.
- the data processing unit 20 is configured to acquire measurement data 40 (see FIG. 1) based on the output of the measurement unit 10 (detection signal of the detection unit 16).
- the data processing unit 20 creates the chromatogram 40a shown in FIG. 3 as the measurement data 40 based on the output of the measuring unit 10.
- the mobile phase supply unit 11 is configured to adjust the mobile phase (solvent solution) to a predetermined concentration and supply it.
- the pump 12 is configured to adjust the flow rate of the mobile phase to send the mobile phase toward the column 14.
- the sample supply unit 13 is configured to supply a sample during the mobile phase.
- the column 14 is a thin tube containing a stationary phase. The sample to be fed together with the mobile phase passes through the column 14. At this time, each component contained in the sample interacts with each of the mobile phase and the stationary phase. Due to the interaction different for each component, the moving speed in the column 14 changes for each component of the sample. As a result, the sample is separated for each component (substance) and reaches the detection unit 16.
- the temperature adjusting unit 15 is configured to adjust the temperature of the column 14. Specifically, the temperature adjusting unit 15 is configured to heat or cool the column 14 so as to reach a set temperature.
- the detection unit 16 is configured to detect each component in the sample that arrives via the column 14. The detection principle for the detection unit 16 to detect each component of the sample is not particularly limited. The detection unit 16 detects each component in the sample by measuring, for example, the absorption spectrum, the refractive index, or the scattering of light. Further, the detection unit 16 includes a flow cell. The detection unit 16 is configured to transmit the acquired detection signal of each component to the data processing unit 20 as an output of the measurement unit 10.
- the data processing unit 20 is a computer including, for example, a processor 21 such as a CPU (Central Processing Unit) and a storage unit 22 including a volatile and / or non-volatile memory.
- the storage unit 22 stores a program 23 for functioning as the data processing unit 20 when the processor 21 executes it.
- the storage unit 22 stores various data such as the measurement condition 30, the measurement data 40, the measurement quality index 41, the distribution 42 of the measurement quality index 41, and the influence degree 45 of the parameter 31, which will be described later, shown in FIG.
- the sample measuring device 100 shown in FIG. 2 includes an operation unit 24 and a display unit 25. The operation unit 24 and the display unit 25 are electrically connected to the data processing unit 20.
- the data processing unit 20 is configured to control each unit of the measuring unit 10.
- the data processing unit 20 is composed of a computer.
- the processor 21 of the data processing unit 20 is configured to control the measuring unit 10 based on the program 23 stored in the storage unit 22.
- the data processing unit 20 sets the measurement condition 30 (see FIG. 1) including the plurality of parameters 31 in the measurement unit 10.
- the data processing unit 20 is configured to receive an input operation from the operator by the operation unit 24. Further, the data processing unit 20 is configured to control the display unit 25 to display a screen for operation, display of measurement results, and the like.
- the data processing unit 20 is used to develop a suitable measurement condition 30 (analysis method) in the case of repeatedly measuring samples having the same substance group but different concentration ratios. Be done.
- a suitable measurement condition 30 analysis method
- the measurement quality index 41 includes, for example, at least one of the peak separation and retention time of the chromatogram 40a, which is the measurement data 40.
- the chromatogram 40a as the measurement data 40 is a graph showing time on the horizontal axis and signal strength on the vertical axis.
- Each component in the sample is separated in the process of passing through the column 14 of the measuring unit 10, and is detected by the detecting unit 16 at different timings. Therefore, in the chromatogram 40a, the peak of the signal intensity of the detection unit 16 is formed at the timing corresponding to the component contained in the sample.
- the degree of separation is a measure of how far the target peak is separated from the adjacent peaks.
- the degree of separation is calculated from the peak retention time and peak width.
- the degree of separation R is expressed by the following equation (1) or the following equation (2) using the peak widths W1 and W2 and the holding times rt1 and rt2 of each peak (where rt1 ⁇ rt2).
- R 2 ⁇ (rt2-rt1) / (W1 + W2) ...
- R 1.18 ⁇ ⁇ (rt2-rt1) / (Wh1 + Wh2) ⁇ ...
- Wh1 and Wh2 are half-value widths (half-value full widths) of each peak.
- the degree of separation means that adjacent peaks are separated as the value increases. For example, if the degree of separation is 1.5 or more, it is considered to be completely separated.
- the measurement quality index 41 has a degree of separation R.
- the measurement quality index 41 is the minimum value of the degree of separation R of the measurement data 40 (chromatogram 40a).
- the measurement quality index 41 sets both the degree of separation R and the analysis completion time (holding time rt of the latest peak). It may be included.
- the measurement quality index 41 can be influenced by each parameter 31 included in the measurement condition 30.
- parameter 31 includes a plurality of temperature, solvent concentration, pH, and column type.
- the temperature is the temperature of the column 14.
- the solvent concentration is the concentration of the solvent solution (organic solvent) contained in the mobile phase.
- the pH is the pH of the mobile phase.
- the column type is a general term for a plurality of parameters such as the inner diameter of the column and the length of the column. The inner diameter of the column and the length of the column are set as separate parameters 31.
- the number of parameters 31 that can be set as the measurement condition 30 is, for example, several to ten types.
- optimizing all combinations of all configurable parameters 31 is not preferable from the viewpoint of working time and workload. Therefore, in the optimization of the measurement condition 30 (development of the analysis method), screening is performed in advance from all the parameters 31 that can be set. By screening, some parameters 31 and the like that strongly affect the measurement quality index 41 are extracted as targets for optimization, and preset fixed values are applied to the other parameters 31.
- the number of parameters 31 extracted as the target of optimization is, for example, a plurality, specifically two or three.
- the data processing unit 20 acquires the distribution 42 of the measurement quality index 41 according to the measurement condition 30 based on the measurement data 40. That is, the data processing unit 20 calculates the measurement quality index 41 from the plurality of measurement data 40 obtained under various measurement conditions 30 in which various set values are applied to the plurality of parameters 31.
- the data processing unit 20 acquires the distribution 42 of the measurement quality index 41 by regression analysis from the measurement data 40 at a plurality of points as representative values. That is, the distribution 42 of the measurement quality index 41 is represented by a regression equation acquired based on a plurality of measurement data 40 acquired in advance under a plurality of different measurement conditions 30.
- the data processing unit 20 obtains the distribution 42 of the measurement quality index 41 from the plurality of measurement quality indexes 41 calculated from the plurality of measurement data 40 and the set values of the parameters 31 obtained from the respective measurement data 40. Get the regression equation shown.
- the data processing unit 20 applies a model formula created in advance to, for example, a plurality of measurement data 40 acquired under a plurality of measurement conditions 30, and under another measurement condition 30 that has not been actually measured.
- the acquired measurement data 40 may be estimated, and the above equation (1) or the above equation (2) may be applied to the estimated distribution of the measurement data 40 to acquire the distribution 42 of the measurement quality index 41.
- Bayesian estimation is used to estimate the measurement data 40 that has not been actually measured.
- the data processing unit 20 may acquire the distribution 42 of the measurement quality index 41 as the distribution of the degree of separation R included in the predetermined confidence interval, for example. it can.
- the data processing unit 20 acquires the response graph 42a of the measurement quality index 41 with respect to the parameter 31 as the distribution 42 of the measurement quality index 41.
- the response graph 42a is a three-dimensional graph in which the response curved surfaces of the measurement quality index 41 (separation degree R) for the two types of parameters 31 (parameter A and parameter B) are plotted.
- the vertical axis and the horizontal axis in the horizontal direction indicate the set values of the parameter A and the parameter B, respectively, and the vertical axis indicates the magnitude of the degree of separation R.
- An arrow on each axis indicates the direction in which the parameter or degree of separation increases.
- the allowable range (design space 43) of the measurement quality index 41 is acquired by setting the value to be satisfied by the measurement quality index 41 (separation degree R) as the threshold value from the response graph 42a.
- FIG. 6 shows a response graph 42b showing the response graph 42a of FIG. 5 in a two-dimensional display, and the vertical axis and the horizontal axis show the set values of the parameter A and the parameter B, respectively.
- the data processing unit 20 acquires a region where the separation degree R is equal to or greater than the threshold value as the design space 43 (see FIG. 6).
- the numerical range shown for each axis in FIG. 6 is merely an example for convenience.
- the design space 43 provides a range of set values of each parameter 31 capable of keeping the measurement quality index 41 within an allowable range.
- One measurement condition 30 in which the set value of each parameter 31 (parameter A, parameter B) is specified is expressed as one point specified by the set value of each parameter 31 in the response graph 42a.
- the measurement condition 30 has a measurement quality index 41 (separation degree R) equal to or higher than the threshold value. It is expected that the measurement data 40 will be acquired.
- the design space 43 merely indicates an allowable range, and there is little information about how the separation degree R changes when the parameter 31 is changed in the design space 43.
- the data processing unit 20 analyzes the distribution 42 of the measurement quality index 41 for each parameter 31, so that the degree of influence of the parameter 31 on the measurement quality index 41 is 45. Is configured to get.
- the degree of influence 45 is an example of "strength of influence of the parameter on the measurement quality index" in the claims.
- the data processing unit 20 individually acquires the degree of influence 45 for each of the plurality of parameters 31 to be analyzed.
- FIG. 1 illustrates that the data processing unit 20 acquires three influence degrees 45 for each of the parameters A to C when there are three types of parameters A to C as the parameters 31 to be analyzed. ..
- the data processing unit 20 analyzes the distribution 42 of the measurement quality index 41 for each of parameter A and parameter B. Then, the data processing unit 20 acquires the degree of influence 45 of the parameter 31 on the measurement quality index 41 for each of the parameter A and the parameter B.
- the degree of influence 45 of the parameter 31 is the magnitude of the amount of change of the measurement quality index 41 generated by changing the set value of the parameter 31.
- the degree of influence 45 of the parameter 31 is the amount of change in the measurement quality index 41 per unit change amount of the set value.
- the data processing unit 20 acquires the degree of influence 45 of the parameter 31 by differentiating (partially differentiating) the regression equation with respect to the parameter 31.
- the distribution 42 (response graph 42a) of the measurement quality index 41 is expressed as a function (regression equation) of the parameters A and B.
- the data processing unit 20 acquires the slope of the regression equation by partially differentiating the distribution 42 of the measurement quality index 41 with respect to each of the parameter A and the parameter B.
- the data processing unit 20 acquires the magnitude of the slope of the regression equation as the degree of influence 45 of the parameter 31.
- each parameter 31 included in the measurement condition 30 such as parameter A and parameter B may have a complex correlation.
- the data processing unit 20 considers that the individual parameters 31 are independent of each other, and partially differentiates the distribution 42 of the measurement quality index 41 for each parameter 31 to obtain the parameter 31. Acquire an influence degree of 45. Therefore, without rigorously analyzing the strength of the correlation of the individual parameters 31 and the mechanism by which the individual parameters 31 are involved in the measurement quality index 41, the individual parameters 31 are measured by the measured quality index 41 according to the acquired influence degree 45. You can grasp the general tendency of the influence on.
- FIG. 7 is a graph showing the relationship between the individual parameters 31 and the measurement quality index 41 in the distribution 42 of the measurement quality index 41.
- the horizontal axis shows the set value of the parameter 31, and the vertical axis shows the degree of separation R as the measurement quality index 41.
- the plot shown in a circle shows the measurement data 40 at each set value of the parameter A shown in FIG. 5, and the plot shown in a diamond shape shows the measurement data at each set value of the parameter B shown in FIG. It shall indicate 40.
- the distribution 421 of the measurement quality index 41 with respect to parameter A is expressed by a linear regression equation as shown in FIG.
- the degree of influence 451 of the parameter 31 obtained by partially differentiating the regression equation corresponds to the slope of a straight line and becomes a constant value.
- the distribution 42 of the measurement quality index 41 is represented by a three-dimensional response curve for parameters A and B as in the response graph 42a of FIG. 5, the regression equation for parameter A in FIG. 7 depends on the set value of parameter B. It may be different.
- the data processing unit 20 acquires, for example, the degree of influence 451 of the parameter A given to the measurement quality index 41 in the plurality of set values that the parameter B can take. As a result, the degree of influence 451 of the parameter A in each set value of the parameter B in the design space 43 is acquired.
- the degree of influence 452 of the parameter 31 obtained by partially differentiating the regression equation is the slope of each point of the quadratic function, and is a monotonous increase (linear function).
- the regression equation for parameter B in FIG. 7 may also differ depending on the set value of parameter A. Therefore, the data processing unit 20 acquires, for example, the degree of influence 452 of the parameter B given to the measurement quality index 41 in the plurality of set values that the parameter A can take. As a result, the degree of influence 452 of the parameter B in each set value of the parameter A in the design space 43 is acquired.
- FIGS. 5 to 8 exemplify a simple regression equation for convenience of explanation
- the regression equation (response curve) representing the distribution 42 of the measurement quality index 41 may be any function. ..
- the graphs 46 of the influence degrees 451 and 452 of the respective parameters 31 shown in FIG. 8 are not limited to those shown in the drawings, and are straight lines or curves according to the regression equation.
- parameters A and B are shown in the same graph for convenience, but in reality, the graphs in FIGS. 7 and 8 show the parameter setting values for each parameter 31. Obtained as separate graphs with different axes.
- the data processing unit 20 is configured to display the distribution 42 of the measurement quality index 41 acquired based on the measurement data 40 on the display unit 25 (see FIG. 2). Specifically, the data processing unit 20 causes the display unit 25 to display the permissible range (design space 43) of the measurement quality index 41 in the distribution 42 of the measurement quality index 41.
- FIG. 9 shows an example in which the distribution 42 of the measurement quality index 41 is displayed on the display unit 25 as a two-dimensional response graph 42b for the parameter A (horizontal axis) and the parameter B (vertical axis).
- the data processing unit 20 displays the response graph 42b in a manner in which the inside (design space 43) and the outside of the allowable range of the measurement quality index 41 can be distinguished.
- the display color inside and the display color outside the design space 43 in the response graph 42b are shown differently.
- the data processing unit 20 is configured to display the degree of influence 45 of the parameter 31 on the display unit 25 together with the distribution 42 of the measurement quality index 41.
- the data processing unit 20 causes the display unit 25 to display a response graph 42b showing the distribution 42 of the measurement quality index 41 and a graph 46 (see FIG. 8) showing the degree of influence 45 of each parameter 31.
- the data processing unit 20 partially differentiates the regression equation at each set value specified at the specified point, and obtains a graph of the influence degree 45. It is possible to display 46 (see FIG. 8).
- the data processing unit 20 acquires the response graph 42b of the measurement quality index 41 with respect to the parameter 31 as the distribution 42 of the measurement quality index 41, and superimposes the influence degree 45 of the parameter 31 on the response graph 42b. It is configured to be displayed on the display unit 25.
- FIG. 9 shows an example of a vector display in which the influence degree 45 of the parameter 31 is displayed as a vector.
- the data processing unit 20 superimposes and displays the composite vector 453 obtained by synthesizing the influence degree 45 of each parameter 31 on the measurement quality index 41 on the response graph 42b.
- the positive and negative of the influence degrees 451 and 452 are assigned to the increasing direction and the decreasing direction of the parameter setting values, respectively, and the magnitudes of the influence degrees 451 and 452 are assigned to the length of the vector.
- the composite vector 453 of the influence degree at the point P is acquired.
- the data processing unit 20 acquires the composite vector 453 for each of the plurality of points other than the point P, and superimposes and displays the acquired plurality of composite vectors 453 on the response graph 42b.
- the data processing unit 20 displays the influence degree 45 of the parameter 31 in a different manner according to the influence degree 45 of the parameter 31 in the response graph 42b.
- the data processing unit 20 makes the size of the composite vector 453 constant at each point, and makes the display color or the brightness value of the composite vector 453 different according to the magnitude of the influence degree 45.
- the data processing unit 20 makes the length (magnitude) of the composite vector 453 at each point different according to the magnitude of the degree of influence 45.
- FIG. 9 shows an example in which the length of the composite vector 453 is made different according to the magnitude of the influence degree 45 of each parameter 31.
- the degree of separation R is increasing depending on the orientation of each composite vector 453 superimposed and displayed on the response graph 42b. Further, it is possible to visually grasp which parameter has a stronger influence depending on which direction the composite vector 453 is closer to, the axial direction of the parameter A or the axial direction of the parameter B. Further, the magnitude of the influence degree 45 of the parameter 31 at each position coordinate in the design space 43 can be visually grasped by the length of each composite vector 453.
- the number of display points of the composite vector 453 is arbitrary, and may be larger or smaller than that in FIG. Instead of displaying the composite vector 453 of FIG. 9, the vectors showing the respective influence degrees 451 and 452 shown in FIG. 10 may be displayed separately.
- FIG. 11 is a flow chart showing a procedure for constructing the design space 43.
- an experimental plan is created that defines what kind of measurement condition 30 (what kind of parameter 31 is set) to acquire the measurement data 40, and a plurality of measurements are made according to the experimental plan.
- the measurement is carried out under condition 30.
- a distribution 42 of the measurement quality index 41 is created.
- the design space 43 is specified from the distribution 42 of the measurement quality index 41 and the allowable range (threshold value) of the set measurement quality index 41.
- the measurement condition 30 that has not been measured will be estimated (complemented) by regression analysis. Therefore, as a general rule, the higher the score of the measurement data 40, the higher the reliability of the distribution 42 of the measurement quality index 41.
- the reliability of the distribution 42 of the measurement quality index 41 is evaluated, and if it is determined that the number of data points is not sufficient, additional measurement under the new measurement condition 30 is performed. An experimental plan is created (updated) for this purpose.
- the data processing unit 20 implements a measurement parameter analysis method for acquiring the degree of influence 45 of the parameter 31 on the measurement quality index 41.
- the measurement parameter analysis method is set to the measurement condition 30 based on the step 92 of measuring the sample according to the measurement condition 30 including the plurality of parameters 31 and acquiring the measurement data 40 obtained, and the measurement data 40.
- step 93 for acquiring the distribution 42 of the measurement quality index 41 according to the measurement and the distribution 42 of the measurement quality index 41 (separation degree R) for each parameter 31, the influence degree 45 of the parameter 31 on the measurement quality index 41 Step 94, and the like.
- the data processing unit 20 acquires a plurality of measurement data 40 based on an experimental plan that defines a plurality of different measurement conditions 30 to be measured, and with the acquisition of the measurement data 40, a measurement quality index.
- the distribution 42 of 41 is updated.
- the data processing unit 20 is configured to update the degree of influence 45 of the parameter 31 on the measurement quality index 41 based on the distribution 42 of the updated measurement quality index 41.
- step 91 an experimental design is created. That is, a plurality of measurement conditions 30 to be actually measured are set by the sample measuring device 100. In the plurality of measurement conditions 30, some or all of the values of each parameter 31 are different from each other.
- step 92 the same sample is measured by the sample measuring device 100 under each of the plurality of measuring conditions 30 defined in the experimental design.
- the data processing unit 20 acquires a plurality of measurement data 40 based on an experimental design in which a plurality of different measurement conditions 30 to be measured are defined. That is, the measurement unit 10 (see FIG. 1) performs a plurality of measurements according to the individual measurement conditions 30 defined in the experimental design.
- the data processing unit 20 generates a plurality of measurement data 40 (measurement results) having different measurement conditions 30 based on the output of the measurement unit 10.
- step 93 the data processing unit 20 acquires the distribution 42 (see FIG. 5) of the measurement quality index 41 (separation degree R) according to the measurement condition 30 based on the obtained measurement data 40.
- the data processing unit 20 calculates the distribution 42 of the measurement quality index 41 as a regression equation by performing regression analysis on a plurality of measurement data 40 having different measurement conditions 30.
- the design space 43 (see FIG. 6) in the distribution 42 of the measurement quality index 41 is specified based on a preset threshold value.
- step 94 the data processing unit 20 acquires the degree of influence 45 (see FIG. 8) of the parameter 31 on the measurement quality index 41. That is, the data processing unit 20 differentiates the distribution 42 of the measurement quality index 41 for each parameter 31 and acquires the magnitude of the inclination of the measurement quality index 41 at each point in the design space 43.
- step 95 the data processing unit 20 causes the display unit 25 to display the distribution 42 (design space 43) of the acquired measurement quality index 41 and the influence degree 45 of each parameter 31 (see FIG. 9).
- the data processing unit 20 causes the display unit 25 to display the design space 43 in such a manner that the influence degree 45 of each parameter 31 is superimposed.
- the response graph 42b and the composite vector 453 shown in FIG. 9 are displayed on the display unit 25.
- step 96 it is determined whether or not the score of the measurement data 40 is sufficient. If the score of the measurement data 40 is not sufficient, the process returns to step 91 and the experimental design is updated. That is, the measurement condition 30 to be measured next is newly set.
- the data processing unit 20 updates the distribution 42 (see FIG. 5) of the measurement quality index 41 in step 93 with the acquisition of the new measurement data 40 in step 92.
- the degree of influence 45 (see FIG. 8) of the parameter 31 on the measurement quality index 41 also changes. Therefore, in step 94, the data processing unit 20 updates the degree of influence 45 of the parameter 31 on the measurement quality index 41 based on the distribution 42 of the updated measurement quality index 41.
- the data processing unit 20 causes the display unit 25 to display the distribution 42 of the updated measurement quality index 41 and the influence degree 45 of the updated parameter 31 (see FIG. 9). That is, the response graph 42b and the composite vector 453 shown in FIG. 9 are updated and displayed with the acquisition of the measurement data 40.
- the influence degree 45 of the parameter 31 is updated every time the distribution 42 of the measurement quality index 41 is updated in this way, when the score of the measurement data 40 is insufficient, the measurement condition 30 to be measured next is set. It is possible to set in consideration of the influence degree 45 of the parameter 31.
- step 96 If it is determined in step 96 that the score of the measurement data 40 is sufficient, the construction work of the design space 43 is completed.
- the data processing unit 20 causes the display unit 25 to display the finally constructed distribution 42 (design space 43) of the measurement quality index 41 and the influence degree 45 of each parameter 31 (see FIG. 9).
- the user who uses the sample measuring device 100 may perform the creation of the experimental plan in step 91 and the determination as to whether or not the score of the measurement data 40 in step 96 is sufficient, or based on a predetermined determination criterion. Based on this, the data processing unit 20 can execute it. For example, the data processing unit 20 evaluates the measurement points by the acquisition function using the Bayesian optimization method, searches for the measurement points that maximize the acquisition function, and automatically sets the measurement condition 30 to be measured next. You may decide on the target.
- the measurement condition 30 including the optimum value of each parameter 31 is selected from the constructed design space 43.
- the degree of influence 45 of the parameter 31 on the measurement quality index 41 at each point in the design space 43 is also useful in determining the optimum value of each parameter 31.
- the measurement quality index 41 actually fluctuates due to uncontrollable factors such as a difference in the model of the sample measuring device 100 (measuring unit 10) and individual differences. It is possible.
- the cause is clarified and the measurement condition 30 is changed. Even in such a case, by referring to the influence degree 45 of the parameter 31 at each point in the design space 43, useful knowledge for elucidating the cause and changing the measurement condition 30 can be obtained.
- the distribution 42 of the measurement quality index 41 according to the measurement condition 30 is acquired, and the distribution 42 of the measurement quality index 41 is analyzed for each parameter 31.
- a data processing unit 20 is provided to acquire the degree of influence 45 of the parameter 31 on the measurement quality index 41.
- the influence degree 45 of how the measurement quality index 41 is affected when the parameter 31 is changed can be obtained for each parameter 31. Therefore, even if the engineer does not have specialized knowledge, it is possible to grasp the parameter 31 that strongly affects the measurement quality and estimate the fluctuation that occurs in the measurement quality when the value of the parameter 31 is changed.
- the design space 43 is constructed or when the constructed design space 43 is used, the relationship between the measurement quality and the parameter 31 can be easily grasped.
- the step of acquiring the distribution 42 of the measurement quality index 41 according to the measurement condition 30 and the distribution 42 of the measurement quality index 41 are analyzed for each parameter 31.
- the influence degree 45 of how the measurement quality index 41 is affected when the parameter 31 is changed can be obtained for each parameter 31. Therefore, even if the engineer does not have specialized knowledge, it is possible to grasp the parameter 31 that strongly affects the measurement quality and estimate the fluctuation that occurs in the measurement quality when the value of the parameter 31 is changed.
- the design space 43 is constructed or when the constructed design space 43 is used, the relationship between the measurement quality and the parameter 31 can be easily grasped.
- the sample measuring device 100 further includes a display unit 25, and the data processing unit 20 is configured to display the influence degree 45 of the parameter 31 on the display unit 25 together with the distribution 42 of the measurement quality index 41.
- the distribution 42 of the measurement quality index 41 and the influence degree 45 of the parameter 31 can be cross-referenced and compared on the display unit 25. Therefore, within the range of the parameter 31 that can be changed in the distribution 42 of the measurement quality index 41, the influence on the measurement quality when the parameter 31 is changed can be easily grasped.
- the data processing unit 20 acquires the response graph 42b of the measurement quality index 41 with respect to the parameter 31 as the distribution 42 of the measurement quality index 41, and superimposes the influence degree 45 of the parameter 31 on the response graph 42b. It is configured to be displayed on the display unit 25. With this configuration, the degree of influence 45 of the parameter 31 is superimposed and displayed on the response graph 42b, so that the relationship between the measurement quality and the parameter 31 can be visually grasped. That is, even a user who does not have specialized knowledge can easily grasp the influence of the parameter 31 on the measurement quality in the response graph 42b at a glance.
- the data processing unit 20 displays the influence degree 45 of the parameter 31 in the response graph 42b in a different manner according to the influence degree 45 of the parameter 31.
- the distribution 42 of the measurement quality index 41 is a regression equation acquired based on a plurality of measurement data 40 acquired in advance under a plurality of different measurement conditions 30, and the data processing unit 20 returns.
- the degree of influence 45 of parameter 31 is obtained.
- the individual parameters 31 included in the measurement condition 30 may be correlated in a complex manner, and in order to strictly evaluate the influence of the individual parameters 31, all the parameters 31 may be set to 1. There is a possibility that a large amount of work time and man-hours may be required, such as acquiring the measurement data 40 by changing each one.
- the individual parameters 31 in the configuration in which the individual parameters 31 are differentiated on the assumption that the individual parameters 31 are independent of each other, the individual parameters 31 can be easily measured without requiring working time or man-hours. It is possible to grasp the tendency of the influence degree 45 on the quality.
- the data processing unit 20 acquires a plurality of measurement data 40 based on an experimental plan that defines a plurality of different measurement conditions 30 to be measured, and with the acquisition of the measurement data 40, a measurement quality index.
- the distribution 42 of 41 is updated, and the degree of influence 45 of the parameter 31 on the measurement quality index 41 is updated based on the updated distribution 42 of the measurement quality index 41.
- the measurement condition 30 to be measured next can be determined in consideration of the influence degree 45 of the latest parameter 31. That is, useful reference information for constructing a more reliable design space 43 can be obtained with a smaller number of measurement points.
- the measurement unit 10 includes a chromatograph
- the measurement quality index 41 includes at least one of the peak separation R and the retention time rt of the chromatogram 40a which is the measurement data 40.
- the parameter 31 includes a plurality of temperature, solvent concentration, pH, and column type. With this configuration, the relationship between these various parameters 31 and the measurement quality (the degree of influence 45 of each parameter 31 on the measurement quality index 41) can be easily obtained.
- the distribution 42 of the measurement quality index 41 is analyzed for each parameter 31 to obtain the degree of influence 45 of the parameter 31 on the measurement quality index 41, but in the present invention, it is further measured.
- the strength of the influence of the parameter 31 on the measurement quality index 41 may be acquired based on the measurement data 40.
- the data processing unit 20 individually changes the parameter 31 included in the measurement condition 30 based on the plurality of measurement data 40 obtained by individually changing the parameters 31.
- the fluctuation amount 81 of the measurement quality index 41 due to the change of the parameter 31 is acquired, and the parameter 31 and the fluctuation amount 81 of the measurement quality index 41 are associated with each other and displayed on the display unit 25.
- the data processing unit 20 acquires a plurality of measurement data 40 obtained by individually changing the parameters 31 included in the measurement condition 30.
- the measurement data 40 is acquired with a plurality of different set values for each parameter 31.
- attention is paid to one parameter 31 that makes the set value different, and the set value of the other parameter 31 is fixed. Therefore, the data processing unit 20 acquires a plurality of measurement data 40 in which only the parameter 31 of interest is changed and the other parameters 31 are fixed, for each of the individual parameters 31 included in the measurement condition 30.
- the parameter 31 of interest is set as a variable parameter, and the set values of the other parameters 31 are fixed, and two points are measured for each parameter 31.
- An example of acquiring the data 40 is shown. That is, the measurement data 40 with the variable parameter as the parameter A and the set value as A1 and the measurement data 40 with the set value as A2 are acquired.
- the measurement data 40 with the set value as B1 and the measurement data 40 with the set value as B2 are acquired.
- the parameter C the measurement data 40 with the set value as C1 and the measurement data 40 with the set value as C2 are acquired.
- the number of parameters 31 is not limited to three, and all the configurable parameters 31 included in the measurement condition 30 are comprehensively measured. It is preferable to acquire the data 40. Further, although the number of measurement points for each parameter 31 is two, measurement data 40 of three or more points with different set values may be acquired.
- the data processing unit 20 acquires the fluctuation amount 81 of the measurement quality index 41 by acquiring the magnitude of the difference (Z1-Z2) of the separation degree R.
- the data processing unit 20 similarly acquires the fluctuation amount 81 of the measurement quality index 41 for the other parameters B and C.
- the average value obtained by acquiring the difference in the degree of separation R between two adjacent points may be set as the fluctuation amount 81.
- the data processing unit 20 displays the parameter 31 and the fluctuation amount 81 of the measurement quality index 41 in association with each other on the display unit 25.
- FIG. 13 shows an example in which the fluctuation amount 81 of each measurement quality index 41 is displayed in the form of a bar graph for each of the parameters A, B, and C.
- the display format of the fluctuation amount 81 is arbitrary, and for example, numerical information may be displayed as it is.
- the data processing unit 20 displays the parameters 31 side by side in order of increasing fluctuation amount 81 of the measurement quality index 41. That is, the data processing unit 20 displays each parameter 31 in the ranking format of the fluctuation amount 81 of the measurement quality index 41.
- the ranking may be in ascending or descending order.
- the parameter 31 and the measurement quality are obtained separately from the distribution 42 of the measurement quality index 41 by acquiring a plurality of measurement data 40 obtained by individually changing each parameter 31. Information that can grasp the relationship with can be obtained.
- the measurement quality index 41 is strongly affected. It is possible to easily narrow down the parameters 31 that may give the above.
- the measuring unit may be a measuring device other than the chromatograph.
- the measuring unit may be a mass spectrometer.
- the present invention is not limited to this.
- an index other than the separation degree R and the holding time rt such as the number of peaks and the separation coefficient in the measurement data 40 may be used, or a plurality of these indexes may be combined.
- the parameter 31 includes a plurality of temperature, solvent concentration, pH, and column type is shown, but the present invention is not limited to this.
- parameters other than temperature, solvent concentration, pH, and column type may be used as parameters.
- the influence degree 45 of the parameter 31 is displayed on the display unit 25 together with the distribution 42 of the measurement quality index 41 is shown, but the present invention is not limited to this.
- the degree of influence 45 of the parameter 31 may be displayed independently of the distribution 42 of the measurement quality index 41.
- the influence degree 45 of the parameter 31 does not necessarily have to be displayed on the display unit 25 of the sample measuring device 100.
- the influence degree 45 of the acquired parameter 31 may be transmitted to another computer or a display terminal. , May be printed.
- the influence degree 45 of the parameter 31 is superimposed on the response graph 42b and displayed on the display unit 25
- the present invention is not limited to this.
- the influence degree 45 of the parameter 31 and the response graph 42b may be displayed separately without being superimposed.
- the influence degree 45 may be superimposed on the response graph 42a and displayed on the display unit 25.
- the response graph 42b shows an example in which the influence degree 45 of the parameter 31 is displayed in a different manner according to the influence degree 45 of the parameter 31, but the present invention is not limited to this.
- the influence degree 45 of each parameter 31 may be displayed in the same display mode.
- the degree of influence 45 of the parameter 31 is obtained by differentiating the regression equation representing the distribution 42 of the measurement quality index 41 with respect to the parameter 31, but the present invention is not limited to this. ..
- the degree of influence 45 of the parameter 31 may be acquired by a value other than the differential value. For example, from the distribution 42 of the measurement quality index 41, the maximum value and the minimum value of the measurement quality index 41 in the possible range of the parameter 31 of interest are obtained, and the difference between the maximum value and the minimum value of the measurement quality index 41 is the parameter 31. It may be acquired as the influence degree of 45. Any value may be adopted for the degree of influence 45 of the parameter 31 as long as the magnitude of the change in the measurement quality index 41 when the parameter 31 is changed can be evaluated.
- the data processing unit 20 updates the distribution 42 of the measurement quality index 41 with the acquisition of the measurement data 40 based on the experimental design, and based on the updated distribution 42 of the measurement quality index 41,
- An example of updating the degree of influence 45 of the parameter 31 on the measurement quality index 41 has been shown, but the present invention is not limited to this. In the present invention, it is not necessary to update the degree of influence 45 of the parameter 31. Further, the data processing unit 20 does not have to display the provisional value of the influence degree 45 of the parameter 31.
- the data processing unit 20 does not acquire the influence degree 45 of the parameter 31 at the stage of constructing the design space 43, and after the design space 43 (distribution 42 of the measurement quality index 41) is determined, the parameter 31 It may be configured to obtain an influence degree of 45.
- the data processing unit 20 may be realized by a combination of a plurality of computers.
- step 92 for acquiring the measurement data 40 shown in FIG. 11 step 93 for acquiring the distribution 42 of the measurement quality index 41, and step 94 for acquiring the influence degree 45 are executed by separate computers. May be good.
- the data processing unit 20 is configured to include a plurality of computers, and the processes of steps 92 to 94 described above can be executed by mutual communication between the computers.
- a measuring unit that measures a sample according to measurement conditions that include multiple parameters, A data processing unit that acquires measurement data based on the output of the measurement unit is provided. The data processing unit Based on the measurement data, the distribution of the measurement quality index according to the measurement conditions is acquired. A sample measuring device configured to obtain the strength of the influence of the parameter on the measurement quality index by analyzing the distribution of the measurement quality index for each of the parameters. (Item 2) With an additional display The sample measuring device according to item 1, wherein the data processing unit is configured to display the strength of the influence of the parameter on the display unit together with the distribution of the measurement quality index. (Item 3) The data processing unit As the distribution of the measurement quality index, a response graph of the measurement quality index to the parameter is acquired.
- the sample measuring apparatus wherein the strength of the influence of the parameter is superimposed on the response graph and displayed on the display unit.
- the sample measuring device according to item 3 wherein the data processing unit displays the strength of the influence of the parameter in different modes depending on the strength of the influence of the parameter in the response graph.
- the distribution of the measurement quality index is a regression equation acquired based on the plurality of measurement data acquired in advance under the plurality of different measurement conditions.
- the data processing unit Based on a plurality of the measurement data obtained by individually changing the parameters included in the measurement conditions, the amount of fluctuation of the measurement quality index due to the change of the individual parameters is acquired.
- the sample measuring apparatus according to item 2 wherein the parameter and the fluctuation amount of the measurement quality index are associated with each other and displayed on the display unit.
- the data processing unit A plurality of the measurement data to be measured are acquired based on an experimental design that defines a plurality of different measurement conditions to be measured. With the acquisition of the measurement data, the distribution of the measurement quality index is updated.
- the sample measuring apparatus according to item 1 wherein the strength of the influence of the parameter on the measured quality index is updated based on the updated distribution of the measured quality index.
- the measuring unit includes a chromatograph.
- the step of measuring the sample according to the measurement conditions including multiple parameters and acquiring the measurement data obtained, and Based on the measurement data, the step of acquiring the distribution of the measurement quality index according to the measurement conditions, and A measurement parameter analysis method comprising a step of acquiring the strength of the influence of the parameter on the measurement quality index by analyzing the distribution of the measurement quality index for each of the parameters.
- Measurement unit 20 Data processing unit 25 Display unit 30 Measurement conditions 31 Parameters 40 Measurement data 40a Chromatogram 41 Measurement quality index 42, 421, 422 Distribution of measurement quality index 42a, 42b Response graph 45, 451, 452 Impact (measurement quality) Strength of influence of parameters on indicators) 81 Fluctuation R Separation rt Retention time
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Abstract
この試料測定装置(100)のデータ処理部(20)は、測定データ(40)に基づいて、測定条件(30)に応じた測定品質指標(41)の分布(42)を取得し、測定品質指標の分布を個々のパラメータ(31)について解析することにより、測定品質指標に対するパラメータの影響度(45)を取得するように構成されている。
Description
この発明は、試料測定装置および測定パラメータ解析方法に関する。
従来、試料測定装置が知られている。このような試料測定装置は、たとえば、特開2015-166726号公報に開示されている。
上記特開2015-166726号公報には、試料の分析を行うクロマトグラフ(試料測定装置)が開示されている。また、上記特開2015-166726号公報には、1つの試料に対して複数の条件での分析を行い試料に最適な分析条件を探索するメソッドスカウティングにおいて、分析条件の複数のパラメータについての変更を行う際に、未検討の分析条件のリストを表示するクロマトグラフ用データ処理装置が開示されている。
また、上記特開2015-166726号公報には開示されていないが、従来、試料の分析に用いるパラメータと品質指標との関係を応答曲面として求め、設計上許容されるパラメータの範囲をデザインスペースとして算出する品質管理手法が知られている。
従来のデザインスペースは、上記特開2015-166726号公報のクロマトグラフ用データ処理装置のように、パラメータの異なる複数の測定条件で得られた結果に基づいて算出される測定品質指標の応答局面の中で、設計上許容されるパラメータの範囲として特定される。
変更可能なパラメータが多数ある場合、全てのパラメータに対する応答局面を作成するのは測定データの点数が多くなりすぎて非効率である。このため、デザインスペースを効率的に構築するため、変更可能な複数のパラメータのうちから、測定品質に影響を強く与えるパラメータを特定し、その他のパラメータについてはたとえば一定値と見なすことにより変数の数を減らす手法が採用されうる。しかしながら、従来、応答局面(デザインスペース)を作成する際、どのパラメータが測定品質に影響を強く与えるかが分からないため、パラメータを絞り込むのが困難であった。
また、構築されたデザインスペースでは、範囲内のどのパラメータの組み合わせを選択しても、許容される測定品質が得られることが期待される。しかし、実際には、測定装置の個体差や、コントロールできない未知の要因によって、測定品質がばらつくことがある。デザインスペースは許容されるパラメータの範囲を示しているに過ぎないため、測定品質が悪化した場合などに、パラメータをどのように変更すれば測定品質が改善されるかについては把握し難い。このような測定品質とパラメータとの関係は、従来、専門知識を有する技術者が、実測された測定データ群を見比べるなどして把握する必要があった。
そのため、デザインスペースを構築する際、または構築したデザインスペースを利用する際に、測定品質とパラメータとの関係を容易に把握できるようにすることが望まれている。
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の1つの目的は、デザインスペースを構築する際、または構築したデザインスペースを利用する際に、測定品質とパラメータとの関係を容易に把握することが可能な試料測定装置および測定パラメータ解析方法を提供することである。
上記目的を達成するために、この発明の第1の局面による試料測定装置は、複数のパラメータを含む測定条件に従って試料の測定を行う測定部と、測定部の出力に基づいて測定データを取得するデータ処理部と、を備え、データ処理部は、測定データに基づいて、測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得し、測定品質指標の分布を個々のパラメータについて解析することにより、測定品質指標に対するパラメータの影響の強さを取得するように構成されている。
この発明の第2の局面による測定パラメータ解析方法は、複数のパラメータを含む測定条件に従って試料を測定して得られた測定データを取得するステップと、測定データに基づいて、測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得するステップと、測定品質指標の分布を個々のパラメータについて解析することにより、測定品質指標に対するパラメータの影響の強さを取得するステップと、を備える。
本発明によれば、上記のように、測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得し、測定品質指標の分布を個々のパラメータについて解析することにより、測定品質指標に対するパラメータの影響の強さを取得する。これにより、測定品質指標の分布から、パラメータを変更した場合に測定品質指標にどのように影響を与えるかという影響の強さを、個々のパラメータについて取得することができる。そのため、専門知識を有する技術者でなくても、測定品質に強く影響するパラメータを把握したり、パラメータの値を変更する場合に測定品質に生じる変動を推定したりすることができる。以上の結果、デザインスペースを構築する際、または構築したデザインスペースを利用する際に、測定品質とパラメータとの関係を容易に把握することができる。
以下、本発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。
(試料測定装置の構成)
図1~図5を参照して、本実施形態による試料測定装置100の構成について説明する。
図1~図5を参照して、本実施形態による試料測定装置100の構成について説明する。
試料測定装置100は、複数のパラメータ31を含む測定条件30に従って試料の測定を行い、測定結果に基づいて測定データ40を取得する装置である。
試料測定装置100では、測定条件30の設定が試料の測定結果に影響を与える。試料測定装置100は、たとえば、実質的に同種の多数の試料を繰り返し測定し、それぞれの測定により得られた測定データ40を提供する。測定は、たとえば製造された化合物の品質管理のため、多数の同じ化合物について繰り返し実施される。測定は、たとえば特定の成分の有無や含有量を判別するため、同一種の別個体である多数の検体から採取された試料について繰り返し実施される。測定の品質を確保するため、試料測定装置100では、適切な測定条件30(分析メソッド)を設定し、設定された測定条件30によって毎回の測定が実施されることが望まれる。
複数のパラメータ31の各々が取り得る範囲の中から、適切な測定条件30(分析メソッド)を確定するため、各種の測定条件30での試験的な測定、および各測定条件30に対する測定品質の応答が調査される。複数回の試験的な測定結果が分析されることにより、所望の測定品質が得られるパラメータ31の許容範囲が取得される。本実施形態では、試料測定装置100は、各測定条件30に対する測定品質指標41の分布42を作成し、測定品質指標41の分布42内でのパラメータ31の許容範囲であるデザインスペース43(図6参照)を取得するように構成されている。
以下、試料測定装置100の具体例について説明する。
図1に示すように、試料測定装置100は、測定部10と、データ処理部20とを備えている。試料測定装置100は、測定部10により試料中の成分を検出し、データ処理部20により、測定部10の出力(検出信号)の分析を行うように構成されている。測定部10は、試料の測定を行うように構成されている。また、データ処理部20は、測定部10の測定結果(検出信号)を分析するように構成されている。
測定部10は、所定の測定原理に基づき、複数のパラメータ31を含む測定条件30に従って試料の測定を行うように構成されている。測定原理は特に限定されない。測定部10は、少なくとも、試料を受け入れ、測定条件30に従って測定動作を実行し、試料中の成分を反映した検出信号を出力する。測定部10は、たとえばクロマトグラフである。クロマトグラフには、ガスクロマトグラフ、液体クロマトグラフなど複数の種類があるが、特に限定されない。ここでは一例として、測定部10が図2に示す液体クロマトグラフである。液体クロマトグラフは、試料中の成分を運ぶ移動相として液体を用い、物質の有する性質の違いを利用して、物質を成分ごとに分離する装置である。
図2に示すように、測定部10は、移動相供給部11と、ポンプ12と、試料供給部13と、カラム14と、温度調整部15と、検出部16とを含んでいる。測定部10は、検出部16の検出信号をデータ処理部20に出力する。
また、データ処理部20は、測定部10の出力(検出部16の検出信号)に基づいて測定データ40(図1参照)を取得するように構成されている。測定部10がクロマトグラフである場合、データ処理部20は、測定部10の出力に基づく測定データ40として、図3に示すクロマトグラム40aを作成する。
〈測定部の構成〉
図2に示すように、測定部10では、移動相供給部11と、ポンプ12と、試料供給部13と、カラム14と、検出部16とが、送液管により接続されている。移動相供給部11は、移動相(溶媒液)を所定の濃度に調整して供給するように構成されている。ポンプ12は、移動相の流量を調整して移動相をカラム14に向けて送液するように構成されている。試料供給部13は、移動相中に試料を供給するように構成されている。カラム14は、固定相を含んだ細管である。移動相とともに送液される試料がカラム14内を通過する。この際、試料に含有される各成分が、移動相および固定相のそれぞれと相互作用する。成分毎に相違する相互作用により、試料の成分毎にカラム14内の移動速度が変化する。その結果、試料は、成分(物質)ごとに分離されて検出部16に到達する。
図2に示すように、測定部10では、移動相供給部11と、ポンプ12と、試料供給部13と、カラム14と、検出部16とが、送液管により接続されている。移動相供給部11は、移動相(溶媒液)を所定の濃度に調整して供給するように構成されている。ポンプ12は、移動相の流量を調整して移動相をカラム14に向けて送液するように構成されている。試料供給部13は、移動相中に試料を供給するように構成されている。カラム14は、固定相を含んだ細管である。移動相とともに送液される試料がカラム14内を通過する。この際、試料に含有される各成分が、移動相および固定相のそれぞれと相互作用する。成分毎に相違する相互作用により、試料の成分毎にカラム14内の移動速度が変化する。その結果、試料は、成分(物質)ごとに分離されて検出部16に到達する。
温度調整部15は、カラム14の温度を調整するように構成されている。具体的には、温度調整部15は、カラム14が設定温度になるように加熱または冷却するように構成されている。検出部16は、カラム14を介して到達する試料中の各成分を検出するように構成されている。検出部16が試料の各成分を検出するための検出原理は特に限定されない。検出部16は、たとえば、吸光スペクトル、屈折率、または、光の散乱を測定して、試料中の各成分を検出する。また、検出部16は、フローセルを含んでいる。検出部16は、取得した各成分の検出信号を、測定部10の出力としてデータ処理部20に送信するように構成されている。
〈データ処理部〉
データ処理部20は、たとえば、CPU(Central Processing Unit)などのプロセッサ21と、揮発性および/または不揮発性のメモリを含む記憶部22と、を備えるコンピュータである。記憶部22には、プロセッサ21が実行することにより、データ処理部20として機能するためのプログラム23が記憶されている。記憶部22には、図1に示した測定条件30、測定データ40、測定品質指標41、測定品質指標41の分布42、後述するパラメータ31の影響度45などの各種データが記憶される。また、図2に示す試料測定装置100は、操作部24と、表示部25とを備える、操作部24と、表示部25とは、データ処理部20に電気的に接続されている。
データ処理部20は、たとえば、CPU(Central Processing Unit)などのプロセッサ21と、揮発性および/または不揮発性のメモリを含む記憶部22と、を備えるコンピュータである。記憶部22には、プロセッサ21が実行することにより、データ処理部20として機能するためのプログラム23が記憶されている。記憶部22には、図1に示した測定条件30、測定データ40、測定品質指標41、測定品質指標41の分布42、後述するパラメータ31の影響度45などの各種データが記憶される。また、図2に示す試料測定装置100は、操作部24と、表示部25とを備える、操作部24と、表示部25とは、データ処理部20に電気的に接続されている。
また、データ処理部20は、測定部10の各部を制御するように構成されている。上記の通り、データ処理部20は、コンピュータにより構成されている。具体的には、データ処理部20のプロセッサ21は、記憶部22に格納されたプログラム23に基づいて、測定部10を制御するように構成されている。データ処理部20は、複数のパラメータ31を含む測定条件30(図1参照)を測定部10に設定する。データ処理部20は、操作部24により操作者からの入力操作を受け付けるように構成されている。また、データ処理部20は、操作のための画面、測定結果の表示などを、表示部25に表示させる制御を行うように構成されている。
図1に示したように、データ処理部20は、同じ物質群の混合物であるが、濃度比が異なる試料を繰り返し測定する場合における、適した測定条件30(分析メソッド)を開発するために用いられる。分析メソッドの開発においては、それぞれの測定において十分な測定品質が保証される分析メソッドを開発することが望まれる。
測定品質を評価するに当たっては、測定の目的に応じて、定量的に評価可能な測定品質指標41が1つまたは複数用いられ得る。測定品質指標41は、たとえば測定データ40であるクロマトグラム40aのピークの分離度および保持時間のうち少なくとも1つを含む。
図3に示したように、測定データ40としてのクロマトグラム40aは、横軸に時間を示し、縦軸が信号強度を示したグラフである。試料中の各成分は、測定部10のカラム14を通過する過程で分離され、それぞれ異なるタイミングで検出部16によって検出される。そのため、クロマトグラム40aでは、試料に含まれる成分に応じたタイミングで検出部16の信号強度のピークが形成される。
分離度は、対象とするピークが隣り合うピークからどの程度分離しているかを示す尺度である。分離度は、ピークの保持時間およびピーク幅から算出される。たとえば、分離度Rは、各ピーク幅W1、W2、各ピークの保持時間rt1、rt2(ただし、rt1<rt2)を用いて、下式(1)または下式(2)で表される。
R=2×(rt2-rt1)/(W1+W2)・・・(1)
R=1.18×{(rt2-rt1)/(Wh1+Wh2)}・・・(2)
なお、Wh1、Wh2は、各ピークの半値幅(半値全幅)である。分離度は、値が大きくなるほど隣り合うピークが分離されていることを意味する。たとえば、分離度が1.5以上の場合に完全分離されているとみなされる。
R=2×(rt2-rt1)/(W1+W2)・・・(1)
R=1.18×{(rt2-rt1)/(Wh1+Wh2)}・・・(2)
なお、Wh1、Wh2は、各ピークの半値幅(半値全幅)である。分離度は、値が大きくなるほど隣り合うピークが分離されていることを意味する。たとえば、分離度が1.5以上の場合に完全分離されているとみなされる。
以下では、測定品質指標41が分離度Rである例を示す。たとえば、測定品質指標41は、測定データ40(クロマトグラム40a)の分離度Rの最小値である。ただし、分離度Rだけを基準とした場合、一般的には分析時間が長くなってしまうので、測定品質指標41は、分離度Rと分析完了時間(最も遅いピークの保持時間rt)の両方を含んでもよい。
測定品質指標41は、測定条件30に含まれる各パラメータ31によって影響されうる。図2に示した液体クロマトグラフの例では、パラメータ31は、温度、溶媒濃度、pH、カラム種のうち複数を含む。温度は、カラム14の温度である。溶媒濃度は、移動相に含まれる溶媒液(有機溶媒)の濃度である。pHは、移動相のpHである。カラム種は、たとえばカラムの内径、カラムの長さなどの複数のパラメータの総称である。カラムの内径と、カラムの長さとは、別々のパラメータ31として設定される。
実際には、測定条件30として設定可能なパラメータ31の数は、たとえば数種類から10種類程度にもなる。しかし、設定可能な全てのパラメータ31の全ての組み合わせについて最適化することは、作業時間や作業負荷の観点から好ましくない。そのため、測定条件30の最適化(分析メソッドの開発)においては、予め、設定可能な全てのパラメータ31のうちからスクリーニングが行われる。スクリーニングにより、特に測定品質指標41に影響を強く与える一部のパラメータ31などが最適化の対象として抽出され、その他のパラメータ31については予め設定された固定値が適用される。最適化の対象として抽出されるパラメータ31の数は、たとえば複数であり、具体的には2つまたは3つである。
図1に示したように、データ処理部20は、測定データ40に基づいて、測定条件30に応じた測定品質指標41の分布42を取得する。すなわち、データ処理部20は、複数のパラメータ31に様々な設定値を適用した各種の測定条件30で得られた複数の測定データ40から、それぞれ測定品質指標41を算出する。
データ処理部20は、代表値としての複数点の測定データ40から、回帰分析により測定品質指標41の分布42を取得する。すなわち、測定品質指標41の分布42は、異なる複数の測定条件30により予め取得された複数の測定データ40に基づいて取得された回帰式で表される。
データ処理部20は、たとえば、複数の測定データ40からそれぞれ算出した複数の測定品質指標41と、それぞれの測定データ40が得られたパラメータ31の設定値とから、測定品質指標41の分布42を示す回帰式を取得する。
この他、データ処理部20は、たとえば、複数の測定条件30で取得された複数の測定データ40に対して、予め作成されたモデル式の当てはめを行い、実測されていない他の測定条件30で取得される測定データ40を推定し、推定された測定データ40の分布に対して上式(1)または上式(2)を適用して測定品質指標41の分布42を取得してもよい。この場合、実測されていない測定データ40の推定には、たとえばベイズ推定が用いられる。この場合、推定される測定データ40には確率の分布が生じるので、データ処理部20は、たとえば所定の信頼区間に含まれる分離度Rの分布として測定品質指標41の分布42を取得することができる。
図5に示すように、データ処理部20は、測定品質指標41の分布42として、パラメータ31に対する測定品質指標41の応答グラフ42aを取得する。図5の例では、応答グラフ42aは、2種類のパラメータ31(パラメータA、パラメータB)に対する測定品質指標41(分離度R)の応答曲面をプロットした3次元グラフである。図5では、水平方向の縦軸および横軸がそれぞれパラメータAおよびパラメータBの設定値を示し、垂直方向の軸が分離度Rの大きさを示す。各軸の矢印が、パラメータまたは分離度が増大する方向を示す。
図6に示すように、応答グラフ42aから、測定品質指標41(分離度R)が満たすべき値を閾値として設定することによって、測定品質指標41の許容範囲(デザインスペース43)が取得される。図6は、図5の応答グラフ42aを2次元表示で示した応答グラフ42bを示し、縦軸および横軸がそれぞれパラメータAおよびパラメータBの設定値を示す。データ処理部20は、図5の応答グラフ42aにおいて、分離度Rが閾値以上となる領域をデザインスペース43(図6参照)として取得する。なお、図6において各軸に示した数値範囲は、単に便宜的に例示したものにすぎない。
デザインスペース43は、測定品質指標41を許容範囲内に収めることが可能な各パラメータ31の設定値の範囲を与える。各パラメータ31(パラメータA、パラメータB)の設定値を特定した1つの測定条件30は、応答グラフ42a内で、各パラメータ31の設定値によって特定される1点として表現される。たとえば図6において、デザインスペース43内に含まれる1つの測定条件30が、パラメータA=X、パラメータB=Yの点(X,Y)で特定される。各パラメータ31(パラメータA、パラメータB)の設定値によって特定される各測定条件30がデザインスペース43内に含まれる限り、その測定条件30では、閾値以上の測定品質指標41(分離度R)の測定データ40が取得されることが期待される。
試料を繰り返し測定する場合、最終的に1つの測定条件30を特定して、同一の測定条件30で試料の測定を行うことが要求される。そのため、デザインスペース43内で、最適な1点(測定条件30)が決定される。しかし、図6のように、デザインスペース43は、あくまでも許容範囲を示すものであり、デザインスペース43内で、どのパラメータ31を変化させると分離度Rがどのように変化するかといった情報に乏しい。
そこで、本実施形態では、図1に示したように、データ処理部20は、測定品質指標41の分布42を個々のパラメータ31について解析することにより、測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45を取得するように構成されている。なお、影響度45は、特許請求の範囲の「測定品質指標に対するパラメータの影響の強さ」の一例である。データ処理部20は、解析すべき複数のパラメータ31について、それぞれ個別に影響度45を取得する。図1では、解析すべきパラメータ31として、パラメータA~Cの3種が存在する場合に、データ処理部20がパラメータA~Cの各々について3つの影響度45を取得することを例示している。
したがって、たとえば図5および図6に示した例では、データ処理部20は、測定品質指標41の分布42を、パラメータAおよびパラメータBのそれぞれについて解析する。そして、データ処理部20は、パラメータAおよびパラメータBのそれぞれについて、測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45を取得する。
パラメータ31の影響度45は、そのパラメータ31の設定値を変化させることによって発生する測定品質指標41の変化量の大きさである。言い換えると、パラメータ31の影響度45は、設定値の単位変化量当たりの測定品質指標41の変化量である。
データ処理部20は、回帰式をパラメータ31について微分(偏微分)することにより、パラメータ31の影響度45を取得する。たとえば図5に示した例では、測定品質指標41の分布42(応答グラフ42a)は、パラメータAおよびパラメータBの関数(回帰式)として表現される。データ処理部20は、測定品質指標41の分布42を、パラメータAおよびパラメータBの各々について偏微分することにより、回帰式の傾きを取得する。データ処理部20は、回帰式の傾きの大きさを、パラメータ31の影響度45として取得する。
なお、厳密には、パラメータAおよびパラメータBなどの測定条件30に含まれる各パラメータ31は、複合的に相関している可能性がある。これに対して、本実施形態では、データ処理部20は、個々のパラメータ31が互いに独立であると見なして、測定品質指標41の分布42をパラメータ31毎に偏微分することにより、パラメータ31の影響度45を取得する。このため、個々のパラメータ31の相関の強さや、個々のパラメータ31が測定品質指標41に関与するメカニズムを厳密に解析することなく、取得された影響度45によって個々のパラメータ31が測定品質指標41に与える影響の大まかな傾向を把握できる。
図7は、測定品質指標41の分布42における、個々のパラメータ31と測定品質指標41との関係を示すグラフである。横軸はパラメータ31の設定値を示し、縦軸は測定品質指標41としての分離度Rを示す。図中、丸形状で示すプロットは、図5に示したパラメータAの各設定値での測定データ40を示し、菱形で示すプロットは、図5に示したパラメータBの各設定値での測定データ40を示すものとする。
たとえば、図5の応答グラフ42aにおいてパラメータBを一定値に固定した場合、図7のように、パラメータAに関する測定品質指標41の分布421が直線の回帰式で表現されたとする。このとき、図8に示すように、回帰式を偏微分することにより得られるパラメータ31の影響度451は、直線の傾きに相当し、一定値となる。図5の応答グラフ42aのように、測定品質指標41の分布42がパラメータAおよびBに関する3次元の応答曲線で表される場合、図7のパラメータAに関する回帰式は、パラメータBの設定値によって異なることがある。そのため、データ処理部20は、たとえばパラメータBが取り得る複数の設定値において、測定品質指標41に与えるパラメータAの影響度451をそれぞれ取得する。これにより、デザインスペース43内のパラメータBの各設定値における、パラメータAの影響度451が取得される。
同様に、図5の応答グラフ42aにおいてパラメータAを一定値に固定した場合、図7のように、パラメータBに関する測定品質指標41の分布422が二次関数の回帰式で表現されたとする。このとき、図8に示すように、回帰式を偏微分することにより得られるパラメータ31の影響度452は、二次関数の各点の傾きであり、単調増加(一次関数)となる。図7のパラメータBに関する回帰式も、パラメータAの設定値によって異なることがある。そのため、データ処理部20は、たとえばパラメータAが取り得る複数の設定値において、測定品質指標41に与えるパラメータBの影響度452をそれぞれ取得する。これにより、デザインスペース43内のパラメータAの各設定値における、パラメータBの影響度452が取得される。
なお、図5~図8は、説明の便宜のために単純な回帰式を例示したが、測定品質指標41の分布42を表す回帰式(応答曲線)は、どのような関数であってもよい。図8に示した各パラメータ31の影響度451、452のグラフ46は、図示したものに限られず、回帰式に応じた直線または曲線となる。図7および図8では、便宜的にパラメータAおよびBを同一のグラフ中で示しているが、実際には、図7および図8のグラフは、パラメータ31毎に、パラメータの設定値を示す横軸が異なる別個のグラフとして取得される。
〈測定品質指標の分布およびパラメータの影響の強さの表示〉
データ処理部20は、測定データ40に基づいて取得した測定品質指標41の分布42を、表示部25(図2参照)に表示するように構成されている。具体的には、データ処理部20は、測定品質指標41の分布42において、測定品質指標41の許容範囲(デザインスペース43)を表示部25に表示させる。
データ処理部20は、測定データ40に基づいて取得した測定品質指標41の分布42を、表示部25(図2参照)に表示するように構成されている。具体的には、データ処理部20は、測定品質指標41の分布42において、測定品質指標41の許容範囲(デザインスペース43)を表示部25に表示させる。
図9では、測定品質指標41の分布42を、パラメータA(横軸)およびパラメータB(縦軸)に対する二次元の応答グラフ42bとして表示部25に表示した例を示す。データ処理部20は、測定品質指標41の許容範囲の内側(デザインスペース43)と外側とを区別可能な態様で、応答グラフ42bを表示させる。図9の例では、便宜的に、応答グラフ42bにおけるデザインスペース43の内側の表示色と外側の表示色とを異ならせて示している。
そして、データ処理部20は、パラメータ31の影響度45を、測定品質指標41の分布42とともに表示部25に表示するように構成されている。たとえば、データ処理部20は、測定品質指標41の分布42を示す応答グラフ42bと、各パラメータ31の影響度45を示すグラフ46(図8参照)とを、表示部25にそれぞれ表示させる。ユーザが操作部24を介して応答グラフ42b中の点を指定すると、データ処理部20は、指定された点で特定される各設定値において回帰式を偏微分し、取得した影響度45のグラフ46(図8参照)を表示させることが可能である。
また、本実施形態では、データ処理部20は、測定品質指標41の分布42として、パラメータ31に対する測定品質指標41の応答グラフ42bを取得し、パラメータ31の影響度45を応答グラフ42bに重畳させて表示部25に表示するように構成されている。
図9では、パラメータ31の影響度45をベクトルとして表示したベクトル表示の例を示す。データ処理部20は、デザインスペース43内の各点において、各パラメータ31の測定品質指標41に対する影響度45を合成した合成ベクトル453を、応答グラフ42bに重畳表示させる。
たとえば図9に示した点P(パラメータA=X、パラメータB=Y)に着目する。図10に示すように、固定パラメータB=YにおけるパラメータAについての偏微分により、パラメータAの影響度451(図8参照)が取得される。固定パラメータA=XにおけるパラメータBについての偏微分により、パラメータBの影響度452(図8参照)が取得される。ここで、影響度451、452の正、負をそれぞれパラメータ設定値の増大方向、減少方向に割り当てるものとし、影響度451、452の大きさをベクトルの長さに割り当てるものとする。点Pから各パラメータ軸方向に延ばした影響度451、452の各ベクトルが合成されることにより、点Pにおける影響度の合成ベクトル453が取得される。データ処理部20は、点P以外の複数点について、それぞれ合成ベクトル453を取得して、取得した複数の合成ベクトル453を応答グラフ42bに重畳表示させる。
また、データ処理部20は、応答グラフ42bにおいて、パラメータ31の影響度45に応じた異なる態様でパラメータ31の影響度45を表示させる。たとえば、データ処理部20は、各点における合成ベクトル453の大きさを一定にして、影響度45の大きさに応じて合成ベクトル453の表示色または輝度値を異ならせる。また、たとえば、データ処理部20は、各点における合成ベクトル453の長さ(大きさ)を、影響度45の大きさに応じて異ならせる。図9では、各パラメータ31の影響度45の大きさに応じて合成ベクトル453の長さを異ならせた例を示している。
図9の例では、応答グラフ42bに重畳表示された各合成ベクトル453の向きによって、デザインスペース43内のどの方向に向けて分離度Rが増大しているのかが視覚的に把握可能である。また、合成ベクトル453の向きがパラメータAの軸方向およびパラメータBの軸方向のいずれの方向に近いかによって、どちらのパラメータの影響が強いかが視覚的に把握可能である。また、各合成ベクトル453の長さによって、デザインスペース43内の各位置座標におけるパラメータ31の影響度45の大きさが、視覚的に把握可能である。合成ベクトル453の表示点数は、任意であり、図9よりも多くても少なくてもよい。図9の合成ベクトル453の表示に代えて、図10に示した各影響度451、452を示すベクトルを別々に表示してもよい。
(デザインスペースの構築)
次に、本実施形態による試料測定装置100を用いたデザインスペース43の構築について説明する。図11は、デザインスペース43を構築する際の手順を示したフロー図である。
次に、本実施形態による試料測定装置100を用いたデザインスペース43の構築について説明する。図11は、デザインスペース43を構築する際の手順を示したフロー図である。
デザインスペース43を構築するに際しては、どのような測定条件30(どのようなパラメータ31の設定値)で測定データ40を取得するかを定めた実験計画が作成され、実験計画に沿って複数の測定条件30で測定が実施される。複数の測定条件30で得られた各測定データ40を分析することにより、測定品質指標41の分布42が作成される。測定品質指標41の分布42と、設定された測定品質指標41の許容範囲(閾値)とから、デザインスペース43が特定される。
測定されていない測定条件30については、回帰分析によって推定(補完)されることになる。そのため、原則として、測定データ40の点数が多いほど、測定品質指標41の分布42の信頼性が向上する。実験計画に沿って複数の測定データ40を取得した場合に、測定品質指標41の分布42の信頼性が評価され、データ点数が十分でないと判断されれば、新たな測定条件30での追加測定を行うための実験計画が作成(更新)される。
本実施形態では、データ処理部20は、測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45を取得する測定パラメータ解析方法を実施する。具体的には、測定パラメータ解析方法は、複数のパラメータ31を含む測定条件30に従って試料を測定して得られた測定データ40を取得するステップ92と、測定データ40に基づいて、測定条件30に応じた測定品質指標41の分布42を取得するステップ93と、測定品質指標41(分離度R)の分布42を個々のパラメータ31について解析することにより、測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45を取得するステップ94と、を備える。
また、本実施形態では、データ処理部20は、測定すべき異なる複数の測定条件30を定めた実験計画に基づいて複数の測定データ40を取得し、測定データ40の取得に伴い、測定品質指標41の分布42を更新する。そして、データ処理部20は、更新された測定品質指標41の分布42に基づいて、測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45を更新するように構成されている。
以下、図11を参照して説明する。ステップ91において、実験計画が作成される。すなわち、試料測定装置100によって実測すべき複数の測定条件30が設定される。複数の測定条件30は、各パラメータ31の値の一部または全部が互いに異なっている。
ステップ92において、同一の試料に対して、実験計画で定められた複数の測定条件30の各々で、試料測定装置100による測定が行われる。データ処理部20(図1参照)は、測定すべき異なる複数の測定条件30を定めた実験計画に基づいて複数の測定データ40を取得する。すなわち、測定部10(図1参照)が、実験計画で定められた個々の測定条件30に従って、複数回の測定を行う。データ処理部20は、測定部10の出力に基づいて、測定条件30がそれぞれ異なる複数の測定データ40(測定結果)を生成する。
ステップ93において、データ処理部20は、得られた測定データ40に基づいて、測定条件30に応じた測定品質指標41(分離度R)の分布42(図5参照)を取得する。上述した例では、データ処理部20は、測定条件30の異なる複数の測定データ40を回帰分析することにより、測定品質指標41の分布42を回帰式として算出する。測定品質指標41の分布42が取得されると、予め設定された閾値に基づいて、測定品質指標41の分布42におけるデザインスペース43(図6参照)が特定される。
ステップ94において、データ処理部20は、測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45(図8参照)を取得する。すなわち、データ処理部20は、測定品質指標41の分布42を個々のパラメータ31について微分して、デザインスペース43内の各点における測定品質指標41の傾きの大きさを取得する。
ステップ95において、データ処理部20は、取得した測定品質指標41の分布42(デザインスペース43)と各パラメータ31の影響度45とを表示部25に表示(図9参照)させる。データ処理部20は、デザインスペース43に各パラメータ31の影響度45を重畳させる態様で表示部25に表示させる。これにより、図9に示した応答グラフ42bおよび合成ベクトル453が表示部25に表示される。
ステップ96において、測定データ40の点数が十分か否かが判断される。測定データ40の点数が十分でない場合、ステップ91に戻り、実験計画が更新される。すなわち、次に測定すべき測定条件30が新たに設定される。
この場合、データ処理部20は、ステップ92における新たな測定データ40の取得に伴い、ステップ93において測定品質指標41の分布42(図5参照)を更新する。測定品質指標41の分布42が更新されれば、測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45(図8参照)も変化する。そのため、データ処理部20は、ステップ94において、更新された測定品質指標41の分布42に基づいて、測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45を更新する。データ処理部20は、ステップ95において、更新された測定品質指標41の分布42と、更新されたパラメータ31の影響度45とを表示部25に表示(図9参照)させる。つまり、測定データ40の取得に伴って、図9に示した応答グラフ42bおよび合成ベクトル453が更新表示される。
このように測定品質指標41の分布42を更新する度にパラメータ31の影響度45が更新されるので、測定データ40の点数が不足している場合に、次に測定すべき測定条件30を、パラメータ31の影響度45を考慮して設定することが可能である。
一例として、図9において、分離度Rに対するパラメータ31の影響度45(合成ベクトル453)が大きい範囲では、パラメータ31の設定値を僅かに変更するだけでも分離度Rが大きく変動する。そのため、パラメータ31の影響度45が大きいパラメータ範囲について回帰式の信頼性を向上させるには、データ点数を多くすることが望まれる。一方、測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45が小さい範囲では、測定品質指標41の変動が小さいため、データ点数を増大させなくても回帰式の信頼性を確保できる可能性がある。このように、測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45から得られる知見に基づいて、より少ないデータ点数で、より信頼性の高い回帰式の算出が可能となる。
ステップ96において、測定データ40の点数が十分であると判断された場合には、デザインスペース43の構築作業が終了する。データ処理部20は、最終的に構築された測定品質指標41の分布42(デザインスペース43)と各パラメータ31の影響度45とを表示部25に表示(図9参照)させる。
上記ステップ91における実験計画の作成、および、ステップ96における測定データ40の点数が十分であるか否かの判断は、試料測定装置100を使用するユーザが行ってもよいし、所定の判断基準に基づいて、データ処理部20が実行することが可能である。データ処理部20は、たとえば、ベイズ最適化の手法を用いて獲得関数による測定点の評価を行い、獲得関数を最大化する測定点を探索することにより、次に測定すべき測定条件30を自動的に決めてもよい。
実際に試料の測定を繰り返し実施する場合、構築されたデザインスペース43の中から、各パラメータ31の最適値を含んだ測定条件30が選択される。デザインスペース43内の各点における、測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45は、各パラメータ31の最適値を判断する際にも有用である。
また、最適な測定条件30が決定した場合でも、実際には、試料測定装置100(測定部10)の機種の相違、個体差などに代表されるコントロールできない要因によって、測定品質指標41が変動することがあり得る。試料の測定時に想定された測定品質指標41とは異なる値が取得された場合、原因の解明や測定条件30の変更が行われる。このような場合にも、デザインスペース43内の各点において、パラメータ31の影響度45が参照されることにより、原因の解明や測定条件30の変更のための有用な知見が得られる。
(本実施形態の効果)
本実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
本実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
本実施形態の試料測定装置100では、上記のように、測定条件30に応じた測定品質指標41の分布42を取得し、測定品質指標41の分布42を個々のパラメータ31について解析することにより、測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45を取得するデータ処理部20を設ける。これにより、測定品質指標41の分布42から、パラメータ31を変更した場合に測定品質指標41にどのように影響を与えるかという影響度45を、個々のパラメータ31について取得することができる。そのため、専門知識を有する技術者でなくても、測定品質に強く影響するパラメータ31を把握したり、パラメータ31の値を変更する場合に測定品質に生じる変動を推定したりすることができる。以上の結果、デザインスペース43を構築する際、または構築したデザインスペース43を利用する際に、測定品質とパラメータ31との関係を容易に把握することができる。
本実施形態の測定パラメータ解析方法では、上記のように、測定条件30に応じた測定品質指標41の分布42を取得するステップと、測定品質指標41の分布42を個々のパラメータ31について解析することにより、測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45を取得するステップとを備える。これにより、測定品質指標41の分布42から、パラメータ31を変更した場合に測定品質指標41にどのように影響を与えるかという影響度45を、個々のパラメータ31について取得することができる。そのため、専門知識を有する技術者でなくても、測定品質に強く影響するパラメータ31を把握したり、パラメータ31の値を変更する場合に測定品質に生じる変動を推定したりすることができる。以上の結果、デザインスペース43を構築する際、または構築したデザインスペース43を利用する際に、測定品質とパラメータ31との関係を容易に把握することができる。
また、上記実施形態では、以下のように構成したことによって、更なる効果が得られる。
すなわち、上記実施形態では、試料測定装置100が表示部25をさらに備え、データ処理部20は、パラメータ31の影響度45を、測定品質指標41の分布42とともに表示部25に表示するように構成されている。このように構成すれば、測定品質指標41の分布42と、パラメータ31の影響度45とを、表示部25において相互参照および比較できる。そのため、測定品質指標41の分布42において変更可能なパラメータ31の範囲内で、パラメータ31を変更した場合の測定品質に与える影響を容易に把握することができる。
また、上記実施形態では、データ処理部20は、測定品質指標41の分布42として、パラメータ31に対する測定品質指標41の応答グラフ42bを取得し、パラメータ31の影響度45を応答グラフ42bに重畳させて表示部25に表示するように構成されている。このように構成すれば、応答グラフ42bの中にパラメータ31の影響度45が重ねて表示されるので、測定品質とパラメータ31との関係を視覚的に把握できる。つまり、専門知識を有しないユーザでも、応答グラフ42bにおいてパラメータ31が測定品質に与える影響を一見して容易に把握することができる。
また、上記実施形態では、データ処理部20は、応答グラフ42bにおいて、パラメータ31の影響度45に応じた異なる態様でパラメータ31の影響度45を表示させる。このように構成すれば、応答グラフ42bに表示される表示態様の相違に基づいて、測定品質に与えるパラメータ31の影響の強さをより容易に把握することができる。
また、上記実施形態では、測定品質指標41の分布42は、異なる複数の測定条件30により予め取得された複数の測定データ40に基づいて取得された回帰式であり、データ処理部20は、回帰式をパラメータ31について微分することにより、パラメータ31の影響度45を取得する。上記のように、測定条件30に含まれる個々のパラメータ31は、複合的に相関している可能性があり、個々のパラメータ31の影響を厳密に評価するためには、全てのパラメータ31を1つずつ変化させて測定データ40を取得するなど多大な作業時間および工数が必要になる可能性がある。そこで、上記のように、個々のパラメータ31が互いに独立であると仮定した上で、個々のパラメータ31を微分する構成では、作業時間や工数を要することなく、簡単に、個々のパラメータ31が測定品質に与える影響度45の傾向を把握することができる。
また、上記実施形態では、データ処理部20は、測定すべき異なる複数の測定条件30を定めた実験計画に基づいて複数の測定データ40を取得し、測定データ40の取得に伴い、測定品質指標41の分布42を更新し、更新された測定品質指標41の分布42に基づいて、測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45を更新する。このように構成すれば、取得される測定データ40の点数が増える程、高精度な測定品質指標41の分布42が取得でき、これに応じて測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45も更新できる。このため、デザインスペース43を構築する際の実験計画において、最新のパラメータ31の影響度45を考慮して、次に実測を行う測定条件30を決定できる。つまり、より少ない測定点数で、より信頼性の高いデザインスペース43を構築するための、有用な参考情報が取得できる。
また、上記実施形態では、測定部10は、クロマトグラフを含み、測定品質指標41は、測定データ40であるクロマトグラム40aのピークの分離度Rおよび保持時間rtのうち少なくとも1つを含む。このように構成すれば、特に多くのパラメータ31を測定条件30として含むクロマトグラフによる測定において、測定品質に対する個々のパラメータ31の与える影響度45を容易に把握することができる。そして、取得されたパラメータ31の影響度45に基づいて、所望の分離度Rや保持時間rtを実現するためにコントロールすべきパラメータ31を容易に把握することができる。
また、上記実施形態では、パラメータ31は、温度、溶媒濃度、pH、カラム種のうち複数を含む。このように構成すれば、これらの各種のパラメータ31と測定品質との関係(測定品質指標41に対する各パラメータ31の影響度45)を容易に取得することができる。
(変形例)
なお、今回開示された実施形態は、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。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許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(変形例)が含まれる。
なお、今回開示された実施形態は、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。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許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(変形例)が含まれる。
たとえば、上記実施形態では、測定品質指標41の分布42を個々のパラメータ31について解析することにより、測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45を取得したが、本発明では、さらに、実測された測定データ40に基づいて測定品質指標41に対するパラメータ31の影響の強さが取得されてもよい。
具体的には、図12に示す変形例では、データ処理部20(図1参照)は、測定条件30に含まれるパラメータ31を個別に変更して得られた複数の測定データ40に基づき、個々のパラメータ31の変化による測定品質指標41の変動量81を取得し、パラメータ31と測定品質指標41の変動量81とを対応付けて表示部25に表示するように構成されている。
まず、データ処理部20は、測定条件30に含まれるパラメータ31を個別に変更して得られた複数の測定データ40を取得する。測定データ40は、個々のパラメータ31について複数の異なる設定値で取得される。複数の測定データ40において、設定値を異ならせる1つのパラメータ31に着目し、他のパラメータ31の設定値は固定とする。したがって、データ処理部20は、着目するパラメータ31のみを変化させてその他のパラメータ31を固定させた複数の測定データ40を、測定条件30に含まれる個々のパラメータ31についてそれぞれ取得する。
たとえば図12では、同じ測定条件30(測定条件No.1)について、着目するパラメータ31を可変パラメータとし、他のパラメータ31の設定値を固定した条件で、それぞれのパラメータ31毎に2点の測定データ40を取得する例を示している。つまり、可変パラメータをパラメータAとして、設定値をA1とした測定データ40および設定値をA2として測定データ40がそれぞれ取得される。同様に、パラメータBについて、設定値をB1とした測定データ40および設定値をB2として測定データ40がそれぞれ取得される。パラメータCについても、設定値をC1とした測定データ40および設定値をC2として測定データ40がそれぞれ取得される。なお、図12ではパラメータA、BおよびCの3つを例示しているが、パラメータ31の数は3つに限らず、測定条件30に含まれる設定可能な全てのパラメータ31について網羅的に測定データ40を取得することが好ましい。また、パラメータ31毎の測定点数を2つとしているが、設定値を異ならせた3点以上の測定データ40を取得してもよい。
そして、データ処理部20は、個々のパラメータ31の変化による測定品質指標41の変動量81を取得する。すなわち、図12に示す例では、パラメータAについて、設定値A1における測定品質指標41(分離度R=Z1)と、設定値A2における測定品質指標41(分離度R=Z2)とが、それぞれ取得される。データ処理部20は、分離度Rの差分(Z1-Z2)の大きさを取得することにより、測定品質指標41の変動量81を取得する。データ処理部20は、その他のパラメータB、Cについても、同様に測定品質指標41の変動量81を取得する。1つのパラメータ31について測定データ40が3点以上ある場合、たとえば隣り合う2点間の分離度Rの差分をそれぞれ取得した平均値を変動量81としてもよい。
データ処理部20は、図13に示すように、パラメータ31と測定品質指標41の変動量81とを対応付けて表示部25に表示する。図13では、パラメータA、BおよびCの各々について、それぞれの測定品質指標41の変動量81を棒グラフの形式で表示する例を示している。変動量81の表示形式は、任意であり、たとえば数値情報をそのまま表示してもよい。図13の例では、データ処理部20は、測定品質指標41の変動量81が大きい順に、順序づけして、パラメータ31を並べて表示させている。つまり、データ処理部20は、測定品質指標41の変動量81のランキング形式で、各パラメータ31を表示させている。ランキングは、昇順でも降順でもよい。
この変形例のように構成すれば、各パラメータ31を個別に変更して得られた複数の測定データ40を取得することによって、測定品質指標41の分布42とは別個に、パラメータ31と測定品質との関係を把握可能な情報が取得できる。特に、デザインスペース43を構築する際に、測定条件30に含まれる全てのパラメータ31について、それぞれ複数の(たとえば2点)の測定データ40を簡易的に取得すれば、測定品質指標41に強く影響を与える可能性のあるパラメータ31を容易に絞り込むことが可能である。
〈他の変形例〉
また、上記実施形態では、測定部がクロマトグラフを含む構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、測定部は、クロマトグラフ以外の測定装置であってもよい。たとえば測定部は質量分析装置であってもよい。
また、上記実施形態では、測定部がクロマトグラフを含む構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、測定部は、クロマトグラフ以外の測定装置であってもよい。たとえば測定部は質量分析装置であってもよい。
また、上記実施形態では、測定品質指標41として、分離度Rおよび保持時間rtの少なくとも1つを用いる例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、測定品質指標として、測定データ40におけるピークの数、分離係数などの分離度Rおよび保持時間rt以外の指標を用いてもよいし、それらの複数の指標を組み合わせてもよい。
また、上記実施形態では、パラメータ31が、温度、溶媒濃度、pH、カラム種のうち複数を含む例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、パラメータとして、温度、溶媒濃度、pH、カラム種以外の他のパラメータを用いてもよい。
また、上記実施形態では、パラメータ31の影響度45を、測定品質指標41の分布42とともに表示部25に表示する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、パラメータ31の影響度45を、測定品質指標41の分布42とは別に、単独で表示させてもよい。なお、パラメータ31の影響度45は、必ずしも試料測定装置100の表示部25に表示させなくてもよく、たとえば取得されたパラメータ31の影響度45を他のコンピュータや表示端末に送信してもよし、印刷してもよい。
また、上記実施形態では、パラメータ31の影響度45を応答グラフ42bに重畳させて表示部25に表示する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、パラメータ31の影響度45と応答グラフ42bとを、重畳させずに別々に表示させてもよい。また、応答グラフ42bに代えて、影響度45を応答グラフ42aに重畳させて表示部25に表示させてもよい。
また、上記実施形態では、応答グラフ42bにおいて、パラメータ31の影響度45に応じた異なる態様でパラメータ31の影響度45を表示させる例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、各パラメータ31の影響度45を同一の表示態様で表示させてもよい。
また、上記実施形態では、測定品質指標41の分布42を表す回帰式をパラメータ31について微分することにより、パラメータ31の影響度45を取得する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、パラメータ31の影響度45を微分値以外により取得してもよい。たとえば、測定品質指標41の分布42から、着目するパラメータ31の取り得る範囲における測定品質指標41の最大値と最小値とを求め、測定品質指標41の最大値と最小値との差分をパラメータ31の影響度45として取得してもよい。パラメータ31の影響度45には、そのパラメータ31を変化させた場合の測定品質指標41の変化の大きさを評価可能であれば、どのような値を採用してもよい。
また、上記実施形態では、データ処理部20が、実験計画に基づく測定データ40の取得に伴い、測定品質指標41の分布42を更新し、更新された測定品質指標41の分布42に基づいて、測定品質指標41に対するパラメータ31の影響度45を更新する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、パラメータ31の影響度45を更新しなくてもよい。また、データ処理部20は、パラメータ31の影響度45の暫定値を表示させなくてもよい。つまり、データ処理部20は、デザインスペース43の構築を行う段階ではパラメータ31の影響度45を取得せずに、デザインスペース43(測定品質指標41の分布42)が確定した後で、パラメータ31の影響度45を取得するように構成されてもよい。
また、上記実施形態では、データ処理部20が単一のコンピュータにより構成された例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、データ処理部20が複数のコンピュータの組み合わせによって実現されていてもよい。たとえば、図11に示した測定データ40を取得するステップ92と、測定品質指標41の分布42を取得するステップ93と、影響度45を取得するステップ94とが、それぞれ別個のコンピュータによって実行されてもよい。このとき、データ処理部20は複数台のコンピュータを含んで構成され、各コンピュータ間での相互通信によって上記のステップ92~94の処理が実行されうる。
[態様]
上記した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
上記した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
(項目1)
複数のパラメータを含む測定条件に従って試料の測定を行う測定部と、
前記測定部の出力に基づいて測定データを取得するデータ処理部と、を備え、
前記データ処理部は、
前記測定データに基づいて、前記測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得し、
前記測定品質指標の分布を個々の前記パラメータについて解析することにより、前記測定品質指標に対する前記パラメータの影響の強さを取得するように構成されている、試料測定装置。
(項目2)
表示部をさらに備え、
前記データ処理部は、前記パラメータの影響の強さを、前記測定品質指標の分布とともに前記表示部に表示するように構成されている、項目1に記載の試料測定装置。
(項目3)
前記データ処理部は、
前記測定品質指標の分布として、前記パラメータに対する前記測定品質指標の応答グラフを取得し、
前記パラメータの影響の強さを前記応答グラフに重畳させて前記表示部に表示するように構成されている、項目2に記載の試料測定装置。
(項目4)
前記データ処理部は、前記応答グラフにおいて、前記パラメータの影響の強さに応じた異なる態様で前記パラメータの影響の強さを表示させる、項目3に記載の試料測定装置。
(項目5)
前記測定品質指標の分布は、異なる複数の前記測定条件により予め取得された複数の前記測定データに基づいて取得された回帰式であり、
前記データ処理部は、前記回帰式を前記パラメータについて微分することにより、前記パラメータの影響の強さを取得する、項目1に記載の試料測定装置。
(項目6)
前記データ処理部は、
前記測定条件に含まれる前記パラメータを個別に変更して得られた複数の前記測定データに基づき、個々の前記パラメータの変化による前記測定品質指標の変動量を取得し、
前記パラメータと前記測定品質指標の変動量とを対応付けて前記表示部に表示するように構成されている、項目2に記載の試料測定装置。
(項目7)
前記データ処理部は、
測定すべき異なる複数の前記測定条件を定めた実験計画に基づいて複数の前記測定データを取得し、
前記測定データの取得に伴い、前記測定品質指標の分布を更新し、
更新された前記測定品質指標の分布に基づいて、前記測定品質指標に対する前記パラメータの影響の強さを更新する、項目1に記載の試料測定装置。
(項目8)
前記測定部は、クロマトグラフを含み、
前記測定品質指標は、前記測定データであるクロマトグラムのピークの分離度および保持時間のうち少なくとも1つを含む、項目1に記載の試料測定装置。
(項目9)
前記パラメータは、温度、溶媒濃度、pH、カラム種のうち複数を含む、項目1に記載の試料測定装置。
(項目10)
複数のパラメータを含む測定条件に従って試料を測定して得られた測定データを取得するステップと、
前記測定データに基づいて、前記測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得するステップと、
前記測定品質指標の分布を個々の前記パラメータについて解析することにより、前記測定品質指標に対する前記パラメータの影響の強さを取得するステップと、を備える、測定パラメータ解析方法。
複数のパラメータを含む測定条件に従って試料の測定を行う測定部と、
前記測定部の出力に基づいて測定データを取得するデータ処理部と、を備え、
前記データ処理部は、
前記測定データに基づいて、前記測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得し、
前記測定品質指標の分布を個々の前記パラメータについて解析することにより、前記測定品質指標に対する前記パラメータの影響の強さを取得するように構成されている、試料測定装置。
(項目2)
表示部をさらに備え、
前記データ処理部は、前記パラメータの影響の強さを、前記測定品質指標の分布とともに前記表示部に表示するように構成されている、項目1に記載の試料測定装置。
(項目3)
前記データ処理部は、
前記測定品質指標の分布として、前記パラメータに対する前記測定品質指標の応答グラフを取得し、
前記パラメータの影響の強さを前記応答グラフに重畳させて前記表示部に表示するように構成されている、項目2に記載の試料測定装置。
(項目4)
前記データ処理部は、前記応答グラフにおいて、前記パラメータの影響の強さに応じた異なる態様で前記パラメータの影響の強さを表示させる、項目3に記載の試料測定装置。
(項目5)
前記測定品質指標の分布は、異なる複数の前記測定条件により予め取得された複数の前記測定データに基づいて取得された回帰式であり、
前記データ処理部は、前記回帰式を前記パラメータについて微分することにより、前記パラメータの影響の強さを取得する、項目1に記載の試料測定装置。
(項目6)
前記データ処理部は、
前記測定条件に含まれる前記パラメータを個別に変更して得られた複数の前記測定データに基づき、個々の前記パラメータの変化による前記測定品質指標の変動量を取得し、
前記パラメータと前記測定品質指標の変動量とを対応付けて前記表示部に表示するように構成されている、項目2に記載の試料測定装置。
(項目7)
前記データ処理部は、
測定すべき異なる複数の前記測定条件を定めた実験計画に基づいて複数の前記測定データを取得し、
前記測定データの取得に伴い、前記測定品質指標の分布を更新し、
更新された前記測定品質指標の分布に基づいて、前記測定品質指標に対する前記パラメータの影響の強さを更新する、項目1に記載の試料測定装置。
(項目8)
前記測定部は、クロマトグラフを含み、
前記測定品質指標は、前記測定データであるクロマトグラムのピークの分離度および保持時間のうち少なくとも1つを含む、項目1に記載の試料測定装置。
(項目9)
前記パラメータは、温度、溶媒濃度、pH、カラム種のうち複数を含む、項目1に記載の試料測定装置。
(項目10)
複数のパラメータを含む測定条件に従って試料を測定して得られた測定データを取得するステップと、
前記測定データに基づいて、前記測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得するステップと、
前記測定品質指標の分布を個々の前記パラメータについて解析することにより、前記測定品質指標に対する前記パラメータの影響の強さを取得するステップと、を備える、測定パラメータ解析方法。
10 測定部
20 データ処理部
25 表示部
30 測定条件
31 パラメータ
40 測定データ
40a クロマトグラム
41 測定品質指標
42、421、422 測定品質指標の分布
42a、42b 応答グラフ
45、451、452 影響度(測定品質指標に対するパラメータの影響の強さ)
81 変動量
R 分離度
rt 保持時間
20 データ処理部
25 表示部
30 測定条件
31 パラメータ
40 測定データ
40a クロマトグラム
41 測定品質指標
42、421、422 測定品質指標の分布
42a、42b 応答グラフ
45、451、452 影響度(測定品質指標に対するパラメータの影響の強さ)
81 変動量
R 分離度
rt 保持時間
Claims (10)
- 複数のパラメータを含む測定条件に従って試料の測定を行う測定部と、
前記測定部の出力に基づいて測定データを取得するデータ処理部と、を備え、
前記データ処理部は、
前記測定データに基づいて、前記測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得し、
前記測定品質指標の分布を個々の前記パラメータについて解析することにより、前記測定品質指標に対する前記パラメータの影響の強さを取得するように構成されている、試料測定装置。 - 表示部をさらに備え、
前記データ処理部は、前記パラメータの影響の強さを、前記測定品質指標の分布とともに前記表示部に表示するように構成されている、請求項1に記載の試料測定装置。 - 前記データ処理部は、
前記測定品質指標の分布として、前記パラメータに対する前記測定品質指標の応答グラフを取得し、
前記パラメータの影響の強さを前記応答グラフに重畳させて前記表示部に表示するように構成されている、請求項2に記載の試料測定装置。 - 前記データ処理部は、前記応答グラフにおいて、前記パラメータの影響の強さに応じた異なる態様で前記パラメータの影響の強さを表示させる、請求項3に記載の試料測定装置。
- 前記測定品質指標の分布は、異なる複数の前記測定条件により予め取得された複数の前記測定データに基づいて取得された回帰式であり、
前記データ処理部は、前記回帰式を前記パラメータについて微分することにより、前記パラメータの影響の強さを取得する、請求項1に記載の試料測定装置。 - 前記データ処理部は、
前記測定条件に含まれる前記パラメータを個別に変更して得られた複数の前記測定データに基づき、個々の前記パラメータの変化による前記測定品質指標の変動量を取得し、
前記パラメータと前記測定品質指標の変動量とを対応付けて前記表示部に表示するように構成されている、請求項2に記載の試料測定装置。 - 前記データ処理部は、
測定すべき異なる複数の前記測定条件を定めた実験計画に基づいて複数の前記測定データを取得し、
前記測定データの取得に伴い、前記測定品質指標の分布を更新し、
更新された前記測定品質指標の分布に基づいて、前記測定品質指標に対する前記パラメータの影響の強さを更新する、請求項1に記載の試料測定装置。 - 前記測定部は、クロマトグラフを含み、
前記測定品質指標は、前記測定データであるクロマトグラムのピークの分離度および保持時間のうち少なくとも1つを含む、請求項1に記載の試料測定装置。 - 前記パラメータは、温度、溶媒濃度、pH、カラム種のうち複数を含む、請求項1に記載の試料測定装置。
- 複数のパラメータを含む測定条件に従って試料を測定して得られた測定データを取得するステップと、
前記測定データに基づいて、前記測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得するステップと、
前記測定品質指標の分布を個々の前記パラメータについて解析することにより、前記測定品質指標に対する前記パラメータの影響の強さを取得するステップと、を備える、測定パラメータ解析方法。
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