(57)【要約】【課題】高純度または超高純度液体、特に水の導電率を、電極を用いて測定する方法を提案すること。【解決手段】本発明は、高純度または超高純度液体、特に水の導電率を、電極を用いて測定する方法に関する。この方法は、抵抗器Ｒと、抵抗器Ｒと並列のコンデンサＣｐと、直列コンデンサＣｓとを備える等価電気回路図の形で液体をモデル化することによって、導電率を決定することにあることを特徴とする。本発明はまた、本方法を実施するための装置、およびこのような装置を組み込んだ浄化システムに関する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
高純度または超高純度液体、特に水の導電率を、電極を用いて測定する方法であって、抵抗器Ｒと、抵抗器Ｒと並列のコンデンサＣｐと、直列コンデンサＣｓとを備える等価電気回路図の形で液体をモデル化することによって、導電率を決定することにあることを特徴とする、方法。
【請求項２】
一連の基準励起信号を異なる周波数で印加するステップと、
所与の周波数で得られた離散測定値を統合することによって、出力信号のスペクトルを再構築するステップと、
再構築した経験的信号を理論モデルと比較するステップと、
理論モデルと得られた経験信号との差を最小化して、そこから三つ組Ｒ、Ｃｐ、Ｃｓを抽出するステップとを含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
出力信号の再構築したスペクトルに、時間的補間を施して中間周波数における信号の分解能を増大させること、および／または実験的にアクセスできない周波数を考慮に入れるために周波数の補外を施すことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
再構築した経験的時間信号のフーリエ変換した関数と理論モデルのフーリエ変換との間、または再構築した経験的時間信号と理論モデルのフーリエ変換の逆フーリエ変換との間の比較を行うことを特徴とする、請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
最小化ステップが、好ましくはパウエル法または線形計画法を伴うシンプレックス法の形で微分ノルム多次元非線形最小化を使用することを特徴とする、請求項２から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
抽出した三つ組Ｒ、Ｃｐ、Ｃｓが測定の擾乱状態に対応するかどうかを、またもし対応するのであれば擾乱の性質をさらに決定することを特徴とする、請求項２から５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
決定するステップが、帰属確率計算を使用することを特徴とする、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
擾乱が、異物、特に粒子、非混和性汚染物質または気泡の存在に対応することを特徴とする、請求項６または７に記載の方法。
【請求項９】
励起信号が、パルス、好ましくは方形波パルスの形で印加されることを特徴とする、請求項２から８のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
励起信号の周波数の範囲が、５０Ｈｚから５ｋＨｚまたは１００ｋＨｚから２０ＭＨｚであることを特徴とする、請求項２から９のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１１】
導電率が、微小電極を用いて測定されることを特徴とする、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
高純度または超高純度液体、特に水の導電率を、電極を用いて測定するための装置であって、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法を実行するための制御手段を備えることを特徴とする、装置。
【請求項１３】
制御手段がマイクロコントローラ（１８）を含むことを特徴とする、請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
マイクロコントローラ（１８）が、パルス発生器（２２）または基準信号発生器によって励起される導電率測定セルに接続されていることを特徴とする、請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
各導電率測定セルに、微小電極２３、２４が備えられていることを特徴とする、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
水の導電率を測定するための請求項１２から１５のいずれか一項に記載の装置を備える浄水システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、高純度液体または超高純度液体、特に水の導電率を測定する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
液体の導電率を測定することは、超純水の使用を必要とする多くの産業分野において、特に化学工業、薬品工業、医薬産業およびエレクトロニクス産業において重要である。
【０００３】
水溶液の導電率は、電極を形成する少なくとも２つの導電材料部品で一般に構成される導電率測定セルを横切るその溶液の抵抗を測定することによって測定される。
【０００４】
導電率測定セルは、測定された抵抗を溶液の導電率と比例関係で関連付けるそのセル定数によって画定される。セル定数は、セルの測定値の精度を決定する。したがって、超高純度液体の導電率を測定するためには、定数が小さいセルを使用することが必要である。
【０００５】
導電率測定は、セルの幾何学的形状、すなわち電極の全面積（ｓ）およびそれら電極間の距離（Ｌ）の影響を受ける。これら２つのパラメータにより、セル定数ｋ＝Ｌ／ｓが確立される。
【０００６】
導電率は、物質を通る電子の流れの尺度である。導電率は、イオン濃度、イオンの電荷（価数）およびそれらイオンの移動度に正比例する。それらイオンの移動度は温度の関数であり、その結果測定された導電率も温度に依存する。
【０００７】
理論上の純水においては、存在するたった２種類のイオンが、水のＨ＋イオンおよびＯＨ−イオンへの解離に由来する。
【０００８】
２５℃では、イオン性汚染物質を含まない水の試料の理論導電率は、０．０５５μＳ／ｃｍである、すなわち、その抵抗率（抵抗率は導電率の逆数である）は１８．２ＭΩ・ｃｍである。試料の抵抗率は、試料の測定した抵抗Ｒとセル定数ｋとを比例関係で関連付ける方程式ρ＝Ｒ／ｋから決定される。１ＭΩ・ｃｍを超える抵抗率の値では、水が高純度または超高純度であると見なされる。
【０００９】
水の導電率測定の価値ある１つの用途は、水の導電率または抵抗率センサを備える任意の浄化システムに対してである。
【００１０】
導電率を測定する場合、溶液に浸された電極の端子に電位差を印加することが必要である。電気パルスの形の電位差は、電極の面積に関連する電流を誘導する。電極の面積が大きくなればなるほど、セル定数がより小さくなり、測定する電流もそれに応じてより正確になる。電位差を印加することにより、電気回路全体に抵抗および静電容量現象も生じる。特に、セルの幾何学的形状と直結する静電容量が、電極−溶液界面に現れる。小さいセル定数を有する小さいセルは、高い静電容量を誘導する。
【００１１】
水に浸された導電率測定セルは従来から、システムの抵抗および静電容量効果を表す等価電気回路によってモデル化される。
【００１２】
従来の手法では、電極に特有の静電容量および抵抗効果を無視または補償する。したがって、電極間の水のモデルは純抵抗となるか、またはモデルの単純化後は直列静電容量が割り当てられる。
【００１３】
たとえば、従来技術においては、セルの静電容量効果が、定期的な較正によって、またこの現象を低減するよう十分に大きい面積を有する電極を用いることによって補償される。この問題を解決するための１つの方法は、公知の抵抗率の溶液に導電率測定セルを定期的に浸し、セル定数を再計算して電極の状態を考慮することである。
【００１４】
さらに、単純化モデルを使用することが可能であるためには、また分極の危険性を低減するためには、採取した水の質に応じて正確に選択された周波数で電気信号を使用することが必要である。
【００１５】
液体の抵抗率を決定するための様々な従来技術の方法がある。後述する方法は、抵抗器と直列であるコンデンサで構成されている等価電気回路によってモデル化された水に基づいている。
【００１６】
国際公開第８８／０１７４０号パンフレットに記載されている中央サンプリング法は、導電率測定セルを周期的に励起することにある。セルの出力信号は、セルに固有の静電容量効果が異なる２つの異なる期間にわたって分析される。第１の間隔の間に得られた信号は、これら２つの時間間隔間の信号差に基づき静電容量効果について補正される。この中央サンプリング法および短いワイヤにより、解方程式からワイヤおよび電極の静電容量効果が排除される。
【００１７】
米国特許出願公開第２００７／００２４２８７号明細書に記載されている、高純度または超高純度液体の抵抗率を決定するための第２の方法では、導電率測定セルを通過する交流を測定する。その後、異なる周波数における信号間のインピーダンス差から、液体の抵抗率が計算される。正確に確立された周波数における交流を、導電率測定セルの端子に流す。この電流が測定され、異なる周波数における信号でこの操作が繰り返される。測定された値はセルのインピーダンスに比例し、異なる周波数で得られたインピーダンス間の差を使用して、試料の直列静電容量および抵抗効果を計算することができる。その後、所与の周波数について、静電容量効果の補償を含めて、試験される液体の抵抗率を数学的に決定することが可能である。
【００１８】
前記方法には制限がある。まず、それらの方法は電極の寸法およびセル定数を制限する。次に、分極を制限するために、関与している液体の限られた範囲の導電率値に応じて、特定の周波数で導電率測定セルを使用しなければならない。最後に、セル電極の老化（不動態、腐食等）により、制御することができない電極−溶液界面において静電容量の変更が生じてしまう。
【００１９】
小さい試料の導電率は、たとえば仏国特許出願第０６５５２７６号明細書に記載されているように、微小電極が備わっている導電率測定セルを用いて測定することができる。これは、電極の小ささのため、またセンサの高レベルの性能、すなわち、小さいセル定数が維持されるためである。にもかかわらず、微小電極を用いることにより、それら微小電極の小ささのおかげで、大きな静電容量効果が生じることがあり、この静電容量効果はもはや無視することができないことがわかっている。その場合、水中のセルのモデルを修正することが必要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２０】
【特許文献１】国際公開第８８／０１７４０号パンフレット
【特許文献２】米国特許出願公開第２００７／００２４２８７号明細書
【特許文献３】仏国特許出願第０６５５２７６号明細書
【特許文献４】米国特許第６２３２７８６号明細書
【特許文献５】米国特許出願公開第２００３／０１７３９７６号明細書
【特許文献６】国際公開第２００６／０３６９２９号パンフレット
【特許文献７】欧州特許公開第０６７２４４８号明細書
【非特許文献】
【００２１】
【非特許文献１】Ｌｉｕ  Ｊ  Ｇら、“Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ  ｔｏ  ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ”、１９９７年９月９日、ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ  ａｎｄ  ｓｉｇｎａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，１９９７．ＩＣＩＣＳ．，ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  １９９７  ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ  １９９７年９月９−１２日、Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋ、ＮＹ、ＵＳＡ、ＩＥＥＥ、ＵＳ、１２５７−１２６１ページ、ＸＰ０１０２６４１１９、ＩＳＢＮ：９７８−０−７８０３−３６７６−６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
前記のように、水に浸された導電率測定セルの理論モデルは、システムの構成部品の挙動を特徴付ける、直列または並列の多数の抵抗器およびコンデンサで構成される等価電気回路図によって表される。微小電極を用いる場合の静電容量現象の発生を、モデルにおいて考慮に入れなければならない。単純化モデルの単一抵抗器と直列にコンデンサを加えることでは、試験中のセルの電気的挙動を表すにはもはや十分でないことがすぐに明らかとなる。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
したがって、本発明では、抵抗器とコンデンサとの並列接続の組合せと直列にコンデンサを等価電気回路図中に含む、水に浸された導電率測定セル向けの新たなモデルを使用する。この新たなモデルの微小電極についての利点は考慮すべきである。にもかかわらずこの新たなモデルは、微小電極を使用する場合にのみ適用されるのではなく、同心電極に対して、また質がより低い溶液についての測定に対して同等に適用可能であることに留意することが重要である。
【００２４】
本発明のおかげで、純度の高い水の電気モデルにおける直列および並列静電容量の効果を考慮に入れて、導電率を正確に測定することが一般的に可能である。本発明ではまた、試料中に存在する異物も検出する。
【００２５】
より正確には、本発明は、高純度または超高純度液体、特に水の導電率を、電極を用いて測定する方法を提案する。この方法は、抵抗器Ｒと、前記抵抗器Ｒと並列のコンデンサＣｐと、直列コンデンサＣｓとを備える等価電気回路図の形で液体をモデル化することによって、導電率を決定することにあることを特徴とする。
【００２６】
好ましい特徴によれば、適切な場合には以下を組み合わせる：
−  この方法が、一連の基準励起信号を異なる周波数で印加するステップと、所与の周波数で得られた離散測定値を統合することによって、出力信号のスペクトルを再構築するステップと、再構築した経験的信号を理論モデルと比較するステップと、理論モデルと得られた経験信号との差を最小化して、そこから三つ組Ｒ、Ｃｐ、Ｃｓを抽出するステップとを含む。
−  出力信号の再構築したスペクトルに、時間的補間を施して中間周波数における信号の分解能を増大させること、および／または実験的にアクセスできない周波数を考慮に入れるために周波数の補外を施す。
−  再構築した経験的時間信号のフーリエ変換した関数と理論モデルのフーリエ変換との間、または再構築した経験的時間信号と理論モデルのフーリエ変換の逆フーリエ変換との間の比較を行う。
−  最小化ステップが、好ましくはパウエル法または線形計画法を伴うシンプレックス法の形で微分ノルム多次元非線形最小化を使用する。
−  抽出した三つ組Ｒ、Ｃｐ、Ｃｓが測定の擾乱状態に対応するかどうかを、またもし対応するのであれば擾乱の性質を、さらに決定する。
−  決定するステップが、帰属確率計算を使用する。
−  擾乱が、異物、特に粒子、非混和性汚染物質または気泡の存在に対応する。
−  励起信号が、パルス、好ましくは方形波パルスの形で印加される。
−  励起信号の周波数の範囲が、５０Ｈｚから５ｋＨｚまたは１００ｋＨｚから２０ＭＨｚである。
−  導電率が、微小電極によって測定される。
【００２７】
本発明はまた、高純度または超高純度液体、特に水の導電率を測定するための装置に関する。この装置は、上で確立した方法を実行するための制御手段を含むことを特徴とする。
【００２８】
この装置の好ましい特徴によれば、適切な場合には以下を組み合わせる：
−  制御手段がマイクロコントローラを含む。
−  マイクロコントローラが、パルス発生器または基準信号発生器によって励起される導電率測定セルに接続されている。
−  各導電率測定セルに、微小電極が備わっている。
【００２９】
本発明は最終的には、前記導電率測定装置を備える浄水システムに関する。
【００３０】
本発明の他の利点は、図面を参照して述べる以下の説明を読むと明らかとなる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】高純度液体用の本発明の等価電気回路モデルを示す図である。
【図２】採取した水の導電率およびパラメータを決定するための本発明の方法の全体図である。
【図３】水の電気的特性を測定するための本発明のシステムの一実施形態の電子回路図である。
【図４】本発明のマイクロコントローラの一実施形態のアルゴリズムを示す図である。
【図５】アルゴリズムの信号処理フェーズをより詳細に示す図である。
【図６】試験試料のパラメータを決定するアルゴリズムのフェーズをより詳細に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下の説明は非限定的な例として述べられていることを理解されたい。
【００３３】
水などの高純度または超高純度液体の導電率を測定するためには、セル−溶液界面および液体の電気的特性を具体化する等価電気回路図を用いてその液体をモデル化することが必要である。
【００３４】
電極と周囲の電子システムとの間の接続線の電気的効果も考慮に入れられ、コンデンサによってモデル化される。
【００３５】
１オーム程度であるこのモデルの抵抗は、高純度または超高純度液体の抵抗率と比較して無視することができる。
【００３６】
その後このモデルを修正することができ、図１に示す等価回路１０によって、本発明に従って液体をモデル化する。この等価回路１０は、並列接続したコンデンサ１２と抵抗器１３との組合せと直列にコンデンサ１１を備える。
【００３７】
試験試料の導電率は、全般図１４（図２）に従う方法によって決定される。この方法は、特にフーリエまたはラプラス空間における液体の特性に基づき、試験液体の特性を様々な所定のモデルと比較することによって異常な状態を検出する。
【００３８】
より正確に言うと、全般図１４は、マイクロコントローラ１８によって実行されるアルゴリズムによって制御される電子励起システム１６からの電気パルスによって励起される導電率および温度測定セル部１５を示している。
【００３９】
温度測定電子機器は従来型であり（たとえば、ホイートストーンブリッジ）、本明細書では詳細には説明しない。しかしながら、それら温度測定電子機器により、液体の測定したパラメータが温度と関連付けられ、したがってそれらパラメータへの温度の影響が考慮に入れられることに留意されたい。
【００４０】
導電率測定セル１５に印加される励起により、その２つの電極間に電流が誘導される。溶液を通るその通路によって妨害される、励起に対する応答は、電子測定システム１７によってマイクロコントローラ１８を経由する。
【００４１】
受信信号はその後、マイクロコントローラ１８のアルゴリズムによって処理および解釈され、マイクロコントローラ１８は試験溶液の抵抗および静電容量パラメータ１９を出力する。マイクロコントローラ１８のアルゴリズムは、たとえば固体粒子または気泡によって問題となっている試料が汚染された場合に警報２０を発する。
【００４２】
図３における回路２１によって示されるように、本発明の一実施形態の電子励起および測定部は、パルス発生器２２または基準信号（方形波、正弦波、鋸波等）発生器を備える。この発生器は電圧源であっても電流源であってもよいが、ここでは以下の２つの特性を有するように設計される：
−  水の解離および自動プロトン分解を回避するために、電極間ピーク−ピーク電圧が決して１．２３Ｖを超えないこと。
−  信号の平均電圧がゼロであること。
【００４３】
電流源によって確立されるパルスを使用することができるが、電圧源による励起が電子回路における使用および制御にとってより実用的である。任意のタイプのパルス、方形波、正弦波、鋸波等を使用することができる。ここではこの信号が有限帯域幅を有し、もちろん前記条件を満たす。実際には、正弦波信号を使用することが好ましい。というのは、このような信号が電子回路ではより処理しやすいからである。
【００４４】
パルス発生器２２は、その２つの電極２３および２４（ここでは微小電極）が図３に示してある導電率測定セルに給電する。これらの電極２３および２４を発生器２２のスイッチ３１および３２によって制御して同じ基準信号で両電極を励起し、それにより非対称の危険性がなくなる。
【００４５】
セルからの信号は、演算増幅器２６によって増幅および処理され、抵抗器２７および２８が信号利得を正確に設定する。基準信号ＶＲＥＦが、演算増幅器２６の入力に印加される。抵抗器２７および２８は、利得抵抗器セレクタ３３によって選択される。演算増幅器２６からの電圧信号Ｖｓは、アナログ−デジタル変換器２９によってアナログ信号からデジタル信号に変換され、この信号がその後マイクロコントローラ１８を経由する。
【００４６】
ここでは（図４参照）、システムのパラメータ（抵抗、直列静電容量および並列静電容量から推定される導電率）を決定するためのマイクロコントローラ１８のアルゴリズム３０がまず、デジタル信号の質を改善してその分析を容易にするための前処理フェーズ３１を含む。
【００４７】
その後信号をベクトル抽出フェーズ３２中に分析して、システムのパラメータを決定する。これらパラメータはデータベースを経由して、学習フェーズ３３中に試験される状態と関連付けられる。抽出フェーズ３２からのパラメータはその後、検出フェーズ３５中にあらかじめ記録された状態３４と比較される。
【００４８】
特定されたパラメータが汚染された試料に由来するのか汚染されていない試料に由来するのかに応じて、警報および後処理フェーズ３６は、試料の質に関して警報２０を発し、かつ／またはそのパラメータ１９（図２参照）を、図示されていないディスプレイ装置に伝達する。
【００４９】
実際には、一連の基準励起信号が、電極の端子に印加される。各信号は、５０Ｈｚから５ｋＨｚの所与の周波数に対応する。図５を参照すると、前処理フェーズ３１中に、所与の周波数に対応するアナログ−デジタル変換器２９からのデジタル化信号が、ここでは中央値フィルタ３７によってフィルタにかけられて、異常測定点が取り除かれる。その後、このデジタル化信号にローパスフィルタリング３８を施して、高い周波数を取り除く。この一連のデジタル信号すべてを統合することによって、時間の関数としての電圧の曲線の形で所与の周波数について出力信号のスペクトルを再構築する。最後に、時間的補間および補外３９を信号に施して、中間周波数における分解能を増大させ、また実験的にアクセスできない周波数範囲を一掃する。２０個の離散測定値から、たとえば、周波数の関数としての電圧の２００個の値のスペクトルを構築することができ、１００Ｈｚから５ｋＨｚの範囲が一掃される。信号を処理するこの方法により、高周波数でも低周波数でもより多くのデータが生成され、周波数スペクトル全体を高分解能で一掃するために必要な測定時間の損失が回避される。測定した信号は、この段階においては、優れた分解能および優れた信号対雑音比を有する前処理済み時間信号であり、分析する準備ができている。
【００５０】
ここでは（図６参照）、システムのパラメータ（抵抗Ｒ、直列静電容量Ｃｓおよび並列静電容量Ｃｐから推定される導電率）が、抽出フェーズ３２を適用して解の三つ組（Ｒ、Ｃｓ、Ｃｐ）を抽出するアルゴリズム４０を用いて決定される。前処理フェーズ３１からの前処理済み（特に補間済み）時間信号は、２つの方法によって処理することができる。
【００５１】
前処理済み時間信号を処理する第１の方法は（図６の左側の部分を参照のこと）、フーリエまたはラプラス空間におけるその変換関数を得るための変換４１で始まる。このようにして得られた高速フーリエ変換関数（ＦＦＴ）を、出力信号の理論パラメータに対応する液体のモデル４２のＦＦＴと比較する。方形波信号による励起の場合には、出力信号のモデルは、以下の方程式によって与えられる。式中、Ｔはパルスの継続時間である：
Ｈ（ｊω）＝（１−ｅ−ｊωＴ）１／ｊωｃｓ＋Ｒ／（１＋ｊωＲＣｐ）
【００５２】
実験的に得られたフーリエ変換関数と理論モデルから得られたフーリエ変換関数との比較は、経験的ベクトルとモデルベクトルとの間の微分ノルムを確立するフェーズ４３中に行われる。実験結果と理論結果との差が、このフェーズ中に決定される。解ベクトル（Ｒ、Ｃｓ、Ｃｐ）を決定するアルゴリズムのこの段階で、これら２つの伝達関数間の相違は、モデルと調整を行っている信号との間の微分ノルムの多次元非線形最小化のフェーズ４４中に最適化される。この最適化のおかげで、理論モデルの３つのパラメータの値を変更すると、差異がゼロに向かう傾向にある。最適化は、たとえば、一次導関数の算出（傾斜法）を用いる種類の数理最適化法を用いて、好ましくはパウエル法または線形計画法を伴うシンプレックス法を用いて行われる。最適化の後、システムのパラメータを完全に決定することができ（取得した実際のデータに対応する実験曲線と最も合致するモデル化曲線が決定された）、したがってアルゴリズムが解ベクトル（Ｒ、Ｃｓ、Ｃｐ）へのアクセスをもたらす。
【００５３】
試料の導電率は、上で確立した方程式Ｃ＝Ｒ／ｋを用いてこのベクトルから導かれる。
【００５４】
前処理済み時間信号を処理するための第２の方法（図６の右側部分を参照のこと）では、液体のモデル４２のＦＦＴがフェーズ４５中に反転される。液体のモデルはその後、前処理済み時間信号と同次の時間信号となる。これら２つの信号を、微分ノルムを確立するフェーズ４３および最適化フェーズ４４に基づき、ベクトル（Ｒ、Ｃｓ、Ｃｐ）を決定する第１の方法の場合と同様にして比較する。
【００５５】
したがって、これらのパラメータは既知である。にもかかわらず、本発明では、学習フェーズ３３中に、データベース中の測定温度に関連している３つのパラメータのベクトルを保存する（図４参照）。したがって、基礎アルゴリズムは、好ましくはあらかじめ記録された状態のライブラリを備え、そのライブラリの使用を通して、試験から得られた結果によりそのデータベースを充実させることができる。
【００５６】
多くの状態を保存することにより、通常の条件下で、またパラメータＲ、ＣｐおよびＣｓのうちの１つ以上に対して重大な擾乱がある、たとえば、液体浄化システムに由来する気泡または樹脂ビーズが存在する条件下で、ベクトル（Ｒ、Ｃｐ、Ｃｓ）の獲得が可能となる。その後、このようにして得られたパラメータに基づき、後述の検出フェーズ３５において使用される、ＲをＣｐおよびＣｓに関連付ける多項式関数を確立する。
【００５７】
このようにして試料のパラメータが決定されると、抽出フェーズ３２に続いて、それらパラメータが検出フェーズ３５中にデータベースに保存された状態と比較される。標準的な数学的方法（標準的な偏差計算、ガウス誤差分散）を用いて、決定されたベクトル（Ｒ、Ｃｐ、Ｃｓ）の、通常の条件に対応する、または擾乱条件に対応する、状態群に帰属する確率をその後算出する。
【００５８】
静電容量および抵抗の挙動は、汚染のタイプに密接に関連している。一例は、気泡の検出である。微小電極の小ささは、抵抗測定、したがって溶液の導電率の値を偽装する気泡の存在を検出することが可能であることを意味する。したがって、泡の存在下においては、液体の抵抗率が空気の抵抗率の影響を受ける。静電容量の値が発散することにも留意されたい。この特定の状態においては、直列静電容量の値が汚染物質を含まない溶液に対して減少する傾向にある一方、並列静電容量の値は上昇する傾向にあることにもさらに留意されたい。樹脂ビーズの存在下においては、これら静電容量の値が非常に著しく、気泡が存在する場合よりも大きく変化するが、抵抗の値は実質的には同じままである。これらのパラメータの具体的な変動は、注目に値するほど十分に大きく、汚染物質を含まない試料との混同の危険性は、検出フェーズ３５に従う比較によって取り除かれる。
【００５９】
システムのパラメータが所与の条件に帰属することが決定され、それらパラメータの値が決定されると、警報および後処理フェーズ３６が、これらのパラメータの値へのアクセスおよび／または、たとえばディスプレイ装置についての導電率の値へのアクセスをもたらし、試料が汚染されているかどうか、またもし汚染されているのであれば汚染物質のタイプおよびどのように問題を解決するのかを決定する。たとえば、アルゴリズムはパージコマンドを誘発して、より良い条件下で試験を再開することができる。
【００６０】
本発明のこの非限定的な実施例の価値ある用途は、高純度または超高純度水溶液の導電率を、特に浄水システムにおいて測定することである。
【００６１】
他の多数の変形例が状況に応じて実行可能であり、本発明は、説明し示したこの実施例に限定されない。
【００６２】
マイクロコントローラは、汎用プロセッサまたは専用のデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）に置き換えることができることを特に留意されたい。より一般的には、少なくとも論理演算装置を備える任意の電子部品が適切である。
【００６３】
気泡または樹脂ビーズを検出する典型的な用途以外の用途においては、励起信号の周波数の範囲が異なることがあり、特に、より生命科学（血球計算、バクテリアの同定等）志向の用途においては１００ｋＨｚから２０ＭＨｚとなることがある。
【符号の説明】
【００６４】
１０  等価回路
１１、１２  コンデンサ
１３、２７、２８  抵抗器
１４  全般図
１５  導電率および温度測定セル部
１６  電子励起システム
１７  電子測定システム
１８  マイクロコントローラ
１９  抵抗および静電容量パラメータ
２０  警報
２１  回路
２２  パルス発生器
２３、２４  電極
２６  演算増幅器
２９  アナログ−デジタル変換器
３０  アルゴリズム
３１  前処理フェーズ
３２  ベクトル抽出フェーズ
３３  利得抵抗器セレクタ
３４  あらかじめ記録された状態
３５  検出フェーズ
３６  警報および後処理フェーズ
３７  中央値フィルタ
３８  ローパスフィルタリング
３９  時間的補間および補外
４０  アルゴリズム
４１  変換
４２  液体のモデル
４３  微分ノルムを確立するフェーズ
４４  最適化フェーズ
４５  フェーズ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【外国語明細書】
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