(57)【要約】    【課題】  弱い信号成分を効率的に取り出せる粉塵濃度計測方法を提供する。    【解決手段】  粉塵を含む気体に対してマイクロ波を照射し、粉塵からの反射波と照射したマイクロ波との間でドップラー効果を生じさせ、その差周波数信号の振幅の大きさから粉塵の濃度を検出するにあたり、差周波数信号をフーリエ変換して周波数スペクトルを求め、得られた周波数スペクトルの中からノイズに起因する周波数成分の影響の少ない特定の周波数帯の周波数スペクトルのみを抽出し、その成分の大きさから粉塵濃度を求めるようにする。【選択図】  図１
2006010514.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
粉塵を含む気体に対してマイクロ波を照射し、粉塵からの反射波と照射したマイクロ波との間でドップラー効果を生じさせ、その差周波数信号の振幅の大きさから粉塵の濃度を検出するにあたり、
差周波数信号をフーリエ変換して周波数スペクトルを求め、得られた周波数スペクトルの中からノイズに起因する周波数成分の影響の少ない特定の周波数帯の周波数スペクトルのみを抽出し、その成分の大きさから粉塵濃度を求めるようにしたことを特徴とする粉塵濃度計測方法。
【請求項２】
粉塵を含む気体に対してマイクロ波を照射し、粉塵からの反射波と照射したマイクロ波との間でドップラー効果を生じさせ、その差周波数信号の振幅の大きさから粉塵の濃度を検出するにあたり、
差周波数信号からノイズに起因する周波数成分を除去した後、フーリエ変換して周波数スペクトルを求め、得られた周波数スペクトルの振幅の大きさから粉塵濃度を求めるようにしたことを特徴とする粉塵濃度計測方法。
【請求項３】
粉塵を含む気体に対してマイクロ波を照射し、粉塵からの反射波と照射したマイクロ波との間でドップラー効果を生じさせ、その差周波数信号の振幅の大きさから粉塵の濃度を検出するにあたり、
差周波数信号をフーリエ変換して周波数スペクトルを求め、得られた周波数スペクトルの振幅の大きさから粉塵濃度を求める一方、
上記得られた周波数スペクトルがもっとも大きくなるように上記照射するマイクロ波の周波数を変化させるようにしたことを特徴とする粉塵濃度計測方法。
【請求項４】
粉塵を含む気体に対してマイクロ波を照射し、粉塵からの反射波と照射したマイクロ波との間でドップラー効果を生じさせ、その差周波数信号の振幅の大きさから粉塵の濃度を検出するにあたり、
粉塵を含む気体が接触する構造部分の振動を検出し、得られた振動の信号をフーリエ変換して振動スペクトルを求める一方、
上記差周波数信号をフーリエ変換して周波数スペクトルを求め、上記振動スペクトルを基準として上記得られた周波数スペクトルの振幅の大きさから粉塵濃度を求めるようにしたことを特徴とする粉塵濃度計測方法。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかに記載の方法を組み合わせて粉塵濃度を求めるようにしたことを特徴とする粉塵濃度計測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は粉塵濃度計測方法に関し、例えば素材産業等で発塵のあるプロセスや集塵機を備える製造業において気体中の粉塵濃度を監視する必要性のある場所で利用され、あるいは粉体を気体によって輸送する場合に配管中の固気２相流の中の固体（粉体）量を測定する場合にも利用される方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、製鉄所や鋳物工場等では製造プロセスにおいて多量の粉塵が発生することから、多くのプロセス中に集塵機が設置されている。この集塵機では気体は通過させやすいが固体である粉塵は通しにくい繊維状のバグ（濾布）を並列状に多数置き、それらを通じて気体中の粉塵を取り除くようにしたバグフィルターが広く用いられ、かかるバグフィルターではより細かい粉塵を取り除くことができるとともに高い集塵効率が得られるという利点がある。また、バグに粉塵が堆積すると、順次逆方向からの高圧空気によってバグを洗浄しあるいは他の方法により粉塵をふるい落とし、再利用される。
【０００３】
しかし、繊維状のバグは粉塵との衝突に起因する衝撃や気体の温度変動に起因するストレス、それ以外にもバグの寿命によってバグに穴があくことがある。バグに穴があくと、集塵機の出側から粉塵濃度の高いガスが出て行く。一つの集塵機には多くのバグが設けられているので、一つバグだけの破損であればよほど大きな破損でない限り即座に問題になることは少ないが、それでも環境管理上の問題につながる。このため集塵機の出側の排出ガスを監視することができれば被害を最小限に食い止めることができる。
【０００４】
現在、集塵機の出側の排気ダクトに光学的センサーを取り付ける方法が提案されている。これは投光器と受光器をガスの流れに対して直角方向に対向させて光を横断させ、粉塵による光の透過量の大小を測定して粉塵濃度と関連付けるもので、半導体産業などに多く採用されている。
【０００５】
しかし、上述の光学的手法は半導体産業のように気体中の粉塵濃度が極めて低い場合は問題なく使用できるものの、高い粉塵濃度の気体では投光器や受光器の窓に即座に粉塵が付着し、誤動作が起きてしまい、窓の清掃が不可欠となるが、清掃を怠ると検出器としての信頼性がなくなってしまう。窓の清掃にエアーパージやワイパーといった手段も採用できるが、窓のガラスに傷がついても正常に作動しないため有効な対策がない。
【０００６】
また、光学的手法では可視光線か近赤外線といった波長が０．５マイクロメートルから０．９マイクロメートルのものを利用するが、これは粉塵の粒径に近いためミー散乱を共鳴的に生じる点では有効ではあるが、粉塵濃度が高くなると出力が飽和してしまい、濃度に対する感度が鈍ってくる。照射する光の波長を大きくしていくと理論的には高濃度に対する感度が改善される。しかし、赤外線領域で指向性が鋭くかつ出力を制御しやすいデバイスは現在のところなく、窓に付着した粉塵による反射は可視光線に比べてさほど改善されない。
【０００７】
他方、閉じ込められた空間ではなく、煙突や建屋などから発生する粉塵に対しては遠方から測定する必要があるので、受光器の設置が難しく、上述の光透過式のものは使いにくい。そこで、煙突の上部付近で太陽光の散乱によって得られる２次元の画像を解析する方法が提案されているが、画像解析による手法には背景が雲であったり、雨、さらには夜の場合等には限界があり、四六時中、確実に監視するといった狙いは達成できない。
【０００８】
また、赤外線よりもっと波長を長くしたマイクロ波領域になると、波長は数ミリから数センチメートルとなり、ミクロン単位の粒径の粉塵に対してミー散乱が生じやすい領域からずれていくが、逆に粉塵の濃度が１００ｍｇ／ｍ3程度の高濃度でも濃度と検出出力は比例関係を保つ。これを利用した集塵機の破損検知装置が提案されている（特許文献１）。これは３０ＧＨｚ以上のマイクロ波を照射して粉塵との間で生じるドップラーシフト量を周波数スペクトルに変換し、そのピーク値または面積から粉塵濃度を求めて集塵機の異常を検出するというものである。
【特許文献１】特開平０７−１８１１４６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、現実の集塵機ではブロワー等から配管を伝わってくる機械的振動が大きく、時には配管が共振して検出したい信号、即ち粉塵とのドップラー効果で生じる差周波数よりはるかに大きなノイズが加わってしまい、計測の信頼性が低いという問題があった。
【００１０】
本発明はかかる問題点に鑑み、配管からの振動等に起因するノイズ成分を除去し、弱い信号成分を効率的に取り出して例えば集塵機の異常を初期段階で見つけることができるようにした粉塵濃度計測方法を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係る粉塵濃度計測方法は、粉塵を含む気体に対してマイクロ波を照射し、粉塵からの反射波と照射したマイクロ波との間でドップラー効果を生じさせ、その差周波数信号の振幅の大きさから粉塵の濃度を検出するにあたり、差周波数信号をフーリエ変換して周波数スペクトルを求め、得られた周波数スペクトルの中からノイズに起因する周波数成分の影響の少ない特定の周波数帯の周波数スペクトルのみを抽出し、その成分の大きさから粉塵濃度を求めるようにしたことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明に係る粉塵濃度計測方法は、粉塵を含む気体に対してマイクロ波を照射し、粉塵からの反射波と照射したマイクロ波との間でドップラー効果を生じさせ、その差周波数信号の振幅の大きさから粉塵の濃度を検出するにあたり、差周波数信号からノイズに起因する周波数成分を除去した後、フーリエ変換して周波数スペクトルを求め、得られた周波数スペクトルの振幅の大きさから粉塵濃度を求めるようにしたことを特徴とする。
【００１３】
さらに、本発明に係る粉塵濃度計測方法は、粉塵を含む気体に対してマイクロ波を照射し、粉塵からの反射波と照射したマイクロ波との間でドップラー効果を生じさせ、その差周波数信号の振幅の大きさから粉塵の濃度を検出するにあたり、差周波数信号をフーリエ変換して周波数スペクトルを求め、得られた周波数スペクトルの振幅の大きさから粉塵濃度を求める一方、上記得られた周波数スペクトルがもっとも大きくなるように上記照射するマイクロ波の周波数を変化させるようにしたことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明に係る粉塵濃度計測方法は、粉塵を含む気体に対してマイクロ波を照射し、粉塵からの反射波と照射したマイクロ波との間でドップラー効果を生じさせ、その差周波数信号の振幅の大きさから粉塵の濃度を検出するにあたり、粉塵を含む気体が接触する構造部分の振動を検出し、得られた振動の信号をフーリエ変換して振動スペクトルを求める一方、上記差周波数信号をフーリエ変換して周波数スペクトルを求め、上記振動スペクトルを基準として上記得られた周波数スペクトルの振幅の大きさから粉塵濃度を求めるようにしたことを特徴とする。
【００１５】
今、粉塵との間でドップラー効果によって生じる差周波数信号、例えば図７の(a)に示される差周波数信号をｆd-dとし、図７の(b)にその各周波数成分に分解した周波数スペクトルを示す。また、図８の(a)に現実の集塵機においてブロワー等から配管等に伝わってくる機械的振動の信号をｆd-nとし、図８の(b)にその各周波数成分に分解した周波数スペクトルを示す。
【００１６】
現実の集塵機においてブロワー等から配管等に伝わってくる機械的振動の信号は大きく、時には配管が共振して検出したい信号ｆd-dよりもはるかに大きな振動成分ｆd-nが加わってしまうので（図７の(b)のピーク１及び図８の(b)のピーク２、参照）、得られる信号は図９の(a)に示されるような合成波形の信号になってしまう。ここで、図９の(a)に合成波形を、図９の(b)はその周波数スペクトルを示す。これらの信号を周波数スペクトルに変換しても（図９の(b)参照）、振動（ノイズ成分）が大きいと、得られた信号では本来検出したい信号成分ｆd-dは振動成分ｆd-nに埋もれてしまう（図９の(b)のピーク３、４参照）。
【００１７】
振動等のノイズ成分ｆd-nは図８に示されるように特定の周波数成分の鋭く大きなピークを有する周波数スペクトルとなるが、粉塵による周波数信号ｆd-dの周波数スペクトルは広い周波数成分を有し、しかもノイズ成分より一般的に弱く小さなピークを有する周波数スペクトルとなる。これは粉塵を構成する一つ一つの粒子の流速が正規分布のように幅広く分布しており、それぞれの粒子からのドップラー周波数が合成されているからと考えられる。
【００１８】
それゆえ、図９に示されるような合成波形から本来得たい信号成分ｆd-dを分離することは難しい。振動（ノイズ）の影響を小さくするため、ゴムなどの防振材を用いる方法もあるが、ゴムを含めた共振が生じてしまうため、抜本的な解決策とはならないことが分かった。
【００１９】
前述のように、ノイズ成分ｆd-nは一般的に特定の周波数成分が大きいという特徴を有する。そこで、配管からの振動等に起因するノイズ成分を除去し、弱い信号成分を効率的に取り出す方法として、
１）その特定の周波数帯以外のスペクトル領域で異常の有無を判定する
２）その特定の周波数成分を抑制するか、求める周波数成分ｆd-dをスペクトル中で分離しやすくする
３）その特定の周波数成分の存在を認め、それから求める周波数成分ｆd-dを変化分の大きさに着目する
の３つの方法が考えられる。
【００２０】
具体的には、１）の方法では検出した信号ｆdを周波数スペクトルに変換する前に、ノイズ成分ｆd-nと想定される周波数成分をフィルターにより除去してその後に周波数スペクトルに変換し、得られた周波数スペクトルの面積（振幅の大きさ）から粉塵濃度を求めるか、あるいは周波数スペクトルに変換した後、ノイズ成分と考えられる周波数成分ｆd-nを除いた残りの周波数スペクトルの面積（振幅の大きさ）から粉塵濃度を求めることで達成できる。
【００２１】
２）の方法では、配管の振動等によって生じるノイズ成分についても、照射するマイクロ波との間でドップラー効果が生じるので、照射するマイクロ波の周波数を変えれば、粉塵との間で生じるドップラー周波数とずれてくる。結果的に粉塵との間で生じる周波数成分だけを分離しやすくなり、周波数スペクトル変換前であれ、変換後であれ、簡単なフィルタリングで目的とする粉塵との間で生じる周波数成分ｆd-dのみを安定にかつ確実に検出することができる。
【００２２】
３）の方法では粉塵の量が少ないという集塵機の定常状態での周波数スペクトルを基準スペクトルｆd-0とし、観測時は得られた周波数スペクトルｆdと基準スペクトルｆd-0との差を求め、その差スペクトルF=∫（ｆd−ｆd-0）ｄｆから集塵機の異常、すなわち粉塵量の増加を検出すると言う方法である。
【００２３】
本発明に係る粉塵濃度計測方法を実現する上で、上述の１）〜３）の方法を適宜組み合わせるようにしてもよい。
【００２４】
従来の粉塵濃度計測方法は配管の振動等に起因するノイズ成分の大きい場合に適用できなかったが、本発明に係る粉塵濃度計測方法はノイズ成分の大きい場合にもマイクロ波によるダスト濃度の監視が確実かつ安定にできるようになる。そのため、本来、マイクロ波方式の利点である観測窓の汚れに強く、高濃度域でも濃度変化を確実に捉える濃度計を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明を図面に示す具体例に基づいて詳細に説明する。図１は本発明に係る粉塵濃度計測方法の好ましい実施形態を模式的に示す。図において、マイクロ波発振器１０はガンダイオード等で構成され、マイクロ波発振器１０の出力は導波管１１及びサーキュレータ１２を経てアンテナ、例えばホーンアンテナ１３から空間に放射されるようになっている。マイクロ波発振器１０には周波数が２４ＧＨｚ帯と６０ＧＨｚ帯を用いた。ダストに対する感度は６０ＧＨｚ帯の方が格段によいが、コストに制約がある場合は２４ＧＨｚ帯でも使用できる。また、発信出力は１〜４ｍＷとした。アンテナ１３はホーンアンテナでゲインは２０ｄＢ以上あれば充分である。
【００２６】
第１導波管１１からの第２導波管１１Ａとサーキュレータ１２からの第３導波管１１Ｂはミキサー１４に接続され、照射したマイクロ波と気体中の粉塵で反射してきたマイクロ波との間のドップラー効果による差周波数（ドップラーシフト量）がミキサー１４によって求められるようになっている。
【００２７】
求められたドップラーシフト量は増幅器１５で増幅され、高速フーリエ変換回路（ＦＦＴ回路）１６で各周波数毎の周波数スペクトルに変換されるようになっている。得られた周波数スペクトルの信号はフィルター１７に入力され、特定周波数域のノイズ成分がカットされるようになっている。なお、カットされるノイズ成分は外部から設定できるようにするのがよい。
【００２８】
ノイズ成分をカットされた周波数スペクトルの信号は積分回路１８に入力され、ノイズ成分のカットされた周波数スペクトルの面積が積分によって演算され、その面積から粉塵の濃度が求められ、粉塵濃度が閾値ｄを越えた時に警報器２０から警報が発せられるようになっている。閾値ｄは外部から設定できるようにするのがよい。なお、ＦＦＴ回路１６，フィルター１７及び積分回路１８はハード回路として示されているが、実際にはマイクロコンピュータにおけるプログラムによって演算処理することができる。
【００２９】
次に、本例の粉塵濃度計測方法を従来の粉塵濃度計測方法と比較しつつ説明する。図１１は従来の粉塵濃度計測方法を模式的に示し、図１２はノイズ成分の少ない理想的な状態での波形を示す。ＤＣ電源を与えられたマイクロ波発振器１０内のガンダイオードでマイクロ波ａが作られ、このマイクロ波ａは第１の導波管１１を通じ、さらにサーキュレータ１２を通ってアンテナ１３に導かれ、アンテナ１４から空間に放射される。放射されたマイクロ波はダスト（粉塵）を含む気体２１に衝突し、気体２１中のダスト粒子で散乱され、その一部はアンテナ１３に帰ってくる。この反射波ｂは送信されたマイクロ波ａと周波数が異なり、送信されたマイクロ波の一部ｃとミキサー１４で混合され、ｆd＝２ｖ／λの周波数を持つドップラー周波数（差周波数）の信号が発生される。ここで、ｖはダスト粒子の速度、λはマイクロ波の波長である。このドップラー周波数の信号は微小なので、増幅器１５で増幅され、ＦＦＴ１６で高速フーリエ変換という手法で周波数スペクトルに変換される。
【００３０】
ノイズ成分の少ない場合、図１１の(a)に示されるように、ダスト濃度が低い状況Ａと高い状況Ｂとで波形に明瞭に差異がある。このような信号では周波数スペクトルに変換した後においても、図１１の(b)に示されるように状況Ａと状況Ｂとで明瞭に差異がある。その為、周波数スペクトルの信号を広い周波数範囲にわたって積分した場合にも図１１の(c)に示されるように状況Ａと状況Ｂとで大きさに差がある。このときに図１１の(d)に示されるように閾値ｄを適当に設定すれば、その閾値ｄを超えたときに図１１の(e)に示されるように、警報出力を得ることができる。
【００３１】
しかし、以上の説明は理想的な場合であって、既に述べたように、実際には大きなノイズ成分を含んでいることが多いので、図１２に示されるように、ダスト濃度の信号が大きなノイズ成分の中に埋もれてしまい、状況Ａと状況Ｂの識別が困難である。図１２の(a)ないし(d)は実際の信号入力の例を示す。このような場合、周波数スペクトルに変換しても図１２の(b)に示されるように状況Ａと状況Ｂとの間に殆ど差異が認められない。この為、その積分出力も図１２の(c)に示されるようにダスト濃度に関係なく変動するので、その結果に基づいて出る警報出力も図１２の(d)に示されるようにダスト濃度の高低に関係なく出てしまう。これでは集塵器の異常監視という本来の目的にそぐわない。
【００３２】
これに対し、本例の粉塵濃度計測方法ではドップラー周波数ｆdを得るまでは図１０の従来例と同様である。本例粉塵濃度計測方法では周波数スペクトルに変換した後、ノイズ成分の特定周波数付近の周波数帯域（１つでもよく、複数でもよい）の信号をフィルター１７でカットし、残りの周波数成分の信号を利用する。後は図１０の手法と同じである。      
【００３３】
但し、フィルター１７はＦＦＴ回路１６の前に入れる方が効果ははるかに大きい。ＦＦＴという演算処理を行う場合、最初からノイズ成分をカットし又は小さくして演算する方が求めたい信号成分ｆd-dをより拡大して検出できるからである。いずれにしても本例の方法はフィルタリングを行うことにより、ダスト濃度を確実かつ安定して検出できる。
【００３４】
後は状況Ａと状況Ｂとが図２の(c)に示されるように周波数スペクトル上で明瞭に区別でき、従ってその積分の結果についても図２の(d)に示されるように明瞭に区別できる。なお、従来は全ての周波数領域において積分していたが、本例では特定の周波数域のみについて行う。また、実際の処理はその前にフィルタリングしているので、全周波数領域について積分しても結果は同じである。
【００３５】
さらにこのような状況で図２の(d)に示されるように閾値ｄを設定すれば、図２の(e) に示されるようにダスト濃度の高い状況Ｂのときだけ警報出力を出すことができ、システムの信頼性を高めることができる。
【００３６】
図３は第２の実施形態を示し、図において図１と同一符号は同一又は相当部分を示す。本例の粉塵濃度計測方法は基本的には図１０の方法と同じであるが、以下の点で異なっている。即ち、本例の方法ではマイクロ波発振器１０の発振周波数を外部から変更できるようにしている点に特徴の１つがある。配管の振動等によるノイズ成分はマイクロ波の周波数を変えてもその大きさに変わりはないが、周波数スペクトル上ではそのピークの位置が変動する。しかし、ダストによるドップラー周波数成分ｆd-dはピークの位置だけではなく、周波数スペクトルの形状も若干ではあるが変化する。これはダストの粒子径とマイクロ波の波長との関係を考えれば当然である。
【００３７】
例えば、ある周波数のマイクロ波では図４の(b)に示されるように状況Ａと状況Ｂの間の差は小さいが、異なる周波数のマイクロ波では図４の(c)に示されるように状況Ａと状況Ｂの間の差は大きくなることがある。このように差の増大する周波数を選んでマイクロ波発振器１０側の制御電圧を設定すればダスト濃度に対して最適なシステムを得ることができる。後は図４の(d)に示されるように状況Ａと状況Ｂとの間の差が明瞭となり、図４の(e)に示されるように、確実かつ、安定した警報出力が得られる。
【００３８】
図５は第３の実施形態を示し、図において図１と同一符号は同一又は相当部分を示す。本例の粉塵濃度計測方法は基本的には図１０の方法と同じであるが、以下の点で異なっている。即ち、本例ではダスト濃度が低いと分かっている時（定常状態）Ａの周波数スペクトルを切換えスイッチ２２でメモリー２３に記憶させ、以後ダスト濃度の監視を行う時Ｂに、逐次得られる周波数スペクトルから基準状態Ａの周波数スペクトルを減算器２４で減算し、その信号、即ち基準状態Ａからの変化分を積分して積分値を得る。その出力に適宜、閾値ｄを設定すれば、確実かつ安定した警報出力を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明に係る粉塵濃度計測方法の好ましい実施形態を模式的に示す図である。
【図２】上記実施形態を説明するための図である。
【図３】第２の実施形態を模式的に示す図である。
【図４】上記実施形態を説明するための図である。
【図５】第３の実施形態を模式的に示す図である。
【図６】上記実施形態を説明するための図である。
【図７】課題を解決するための手段を説明するための図である。
【図８】課題を解決するための手段を説明するための図である。
【図９】課題を解決するための手段を説明するための図である。
【図１０】従来の粉塵濃度計測方法を模式的に示す図である。
【図１１】従来の粉塵濃度計測方法を説明するための図である。
【図１２】従来の粉塵濃度計測方法を説明するための図である。
【符号の説明】
【００４０】
１０      マイクロ波発振器        １２      サーキュレータ
１３      アンテナ                １４      ミキサー
１６      ＦＦＴ回路（高速フーリエ変換回路）
１７      フィルター              １８      積分回路
１９      比較回路                ２０      警報器
２１      ダストを含む気体        ２３      メモリー
【図１】
2006010514.tif 000003
【図２】
2006010514.tif 000004
【図３】
2006010514.tif 000005
【図４】
2006010514.tif 000006
【図５】
2006010514.tif 000007
【図６】
2006010514.tif 000008
【図７】
2006010514.tif 000009
【図８】
2006010514.tif 000010
【図９】
2006010514.tif 000011
【図１０】
2006010514.tif 000012
【図１１】
2006010514.tif 000013
【図１２】
2006010514.tif 000014