(57)【要約】  １又は２以上のセンサノードを含み、該１又は２以上のセンサノードの各々がセンサノードの周囲のノーダルカバレッジエリアにおける１又は２以上の大気汚染物質の存在、濃度、又はその両方を測定することができるガスセンサを含む、検知ネットワークの実施形態が記載される。大気汚染物質の存在、濃度、又はその両方を測定することができるセンサベースは、１又は２以上のセンサノードの各々のノーダルカバレッジエリアに位置付けられ、センサベースが、１又は２以上のセンサノードのガスセンサよりもより高精度、より高感度、又はその両方を備えたガスセンサを含む。１又は２以上のサーバは、センサベース及び１又は２以上のセンサノードに通信可能に結合される。センサベース及び１又は２以上のセンサノードは、これらの測定値をサーバに通信することができ、センサベースの測定値は、１又は２以上のセンサノードの測定値を補正するための基準データとして記サーバによって使用される。【選択図】図１
2019536188.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検知ネットワークであって、
１又は２以上のセンサノードであって、前記１又は２以上のセンサノードの各々が、前記センサノードの周囲のノーダルカバレッジエリアにおける１又は２以上の大気汚染物質の存在、濃度、又はその両方を測定することができるガスセンサを含む、１又は２以上のセンサノードと、
前記１又は２以上のセンサノードの各々の前記ノーダルカバレッジエリアにおける１又は２以上の大気汚染物質の存在、濃度、又はその両方を測定することができるセンサベースであって、前記センサベースが、前記１又は２以上のセンサノードの前記ガスセンサよりもより高精度、より高感度、又はその両方を備えたガスセンサを含む、センサベースと、
前記センサベース及び前記１又は２以上のセンサノードに通信可能に結合された１又は２以上のサーバと、
を備え、
前記センサベース及び前記１又は２以上のセンサノードは、これらの測定値を前記サーバに通信することができ、前記センサベースの測定値は、前記１又は２以上のセンサノードの測定値を補正するための基準データとして前記サーバによって使用される、
ことを特徴とする検知ネットワーク。
【請求項２】
前記センサベースは、前記センサノードの各々の前記ノーダルカバレッジエリアにて又はその周りで空気サンプルを収集する、請求項１に記載の検知ネットワーク。
【請求項３】
前記センサベースは固定され、前記センサノードの各々の前記ノーダルカバレッジエリアから空気サンプルを収集することができる１又は２以上のサンプリング管を有する、請求項２に記載の検知ネットワーク。
【請求項４】
前記センサベースは固定され、前記センサベースの周囲のベースカバレッジエリアにおいて空気サンプルを収集することができ、前記ベースカバレッジエリアは、前記１又は２以上のセンサノードの前記ノーダルカバレッジエリアを包含し、これにより前記センサベースによって収集されたサンプルは、前記１又は２以上のセンサノードの各々の前記ノーダルカバレッジエリアにおける状態を表すとみなすことができる、請求項２に記載の検知ネットワーク。
【請求項５】
前記センサベースが、移動型であり、前記１又は２以上のセンサノードの各々の前記ノーダルカバレッジエリアの内外に移動して、前記ノーダルカバレッジエリアからサンプルを収集することができる、請求項２に記載の検知ネットワーク。
【請求項６】
前記センサベースから受け取った前記測定値を用いて、前記１又は２以上のセンサノードを再較正する、請求項１に記載の検知ネットワーク。
【請求項７】
前記センサベース及び前記１又は２以上のセンサノードは、無線、有線、又はその両方でデータセンタに通信可能に結合することができる、請求項１に記載の検知ネットワーク。
【請求項８】
前記１又は２以上のセンサノードは、無線、有線、又はその両方で前記センサベースに通信可能に結合することができる、請求項７に記載の検知ネットワーク。
【請求項９】
前記１又は２以上のセンサノードは、前記センサベースを介して前記データセンタに通信可能に結合することができる、請求項８に記載の検知ネットワーク。
【請求項１０】
前記センサベースは、特定の固定周波数にて又は特定の時間期間にて前記センサノードの各々の前記ノーダルカバレッジエリアにて又はその周りで空気サンプルを収集する、請求項１に記載の検知ネットワーク。
【請求項１１】
前記センサベースは、前記１又は２以上のセンサノードのドリフト率に応じた周波数又は時間期間にて前記センサノードの各々の前記ノーダルカバレッジエリアにて又はその周りで空気サンプルを収集する、請求項１０に記載の検知ネットワーク。
【請求項１２】
１又は２以上の検知ノードの前記測定値を補正することが、
前記検知ノードの各々について、前記センサノードの各々による特定の汚染物質の測定値と前記センサベースによる特定の汚染物質の測定値との間の差異に基づいて計算されるドリフトを計算し、
前記検知ノードの各々における前記特定の汚染物質について計算された前記ドリフトに基づいて、前記センサノードの各々から前記特定の汚染物質について得られた前記測定値を調整する、
ことを含む、
請求項１に記載の検知ネットワーク。
【請求項１３】
１又は２以上の検知ノードの前記測定値を補正することが、
前記検知ノードの各々について、前記センサノードの各々による汚染物質の全濃度の測定値と前記センサベースによる汚染物質の全濃度の測定値との間の差異に基づいて計算されるドリフトを計算し、
前記検知ノードの各々における前記汚染物質の全濃度について計算された前記ドリフトに基づいて、前記センサノードの各々から前記汚染物質の全濃度について得られた前記測定値を調整する、
ことを含む、
請求項１に記載の検知ネットワーク。
【請求項１４】
１又は２以上の検知ノードの前記測定値を補正することが、
前記検知ノードの各々にて検知された各汚染物質について、前記センサノードの各々による各汚染物質の濃度の測定値と前記センサベースによる各汚染物質の濃度の測定値との間の差異に基づいて計算される別個のドリフトを計算し、
前記各汚染物質について計算された前記ドリフトに基づいて、前記センサノードの各々から前記各汚染物質の濃度について得られた前記測定値を調整する、
ことを含む、請求項１に記載の検知ネットワーク。
【請求項１５】
前記汚染物質の少なくとも１つが、有機又は無機化学物質、大気中粒状物質（ＰＭ）、重金属汚染物質、又は大気中生物的汚染物質である、請求項１に記載の検知ネットワーク。
【請求項１６】
１又は２以上のセンサノードからの測定値を、前記１又は２以上のセンサノードに通信可能に結合された１又は２以上のサーバに送信するステップであって、前記１又は２以上のセンサノードの各々が、前記センサノードの周囲のノーダルカバレッジエリアにおける少なくとも１つの大気中化学物質の存在、濃度、又はその両方を測定することができるガスセンサを含む、送信するステップと、
センサベースからの測定値を、前記１又は２以上のサーバに送信するステップであって、前記センサベースが前記１又は２以上のサーバに通信可能に結合され、前記センサベースが、前記１又は２以上のセンサノードの各々の前記ノーダルカバレッジエリアにおける少なくとも１つの大気中化学物質の存在、濃度、又はその両方を測定することができ、前記センサベースが、前記１又は２以上のセンサノードにおける前記ガスセンサよりもより高精度、より高感度、又はその両方を備えたガスセンサを含む、送信するステップと、
前記センサベースから受け取った前記測定値を用いて前記１又は２以上のセンサノードからの前記測定値を補正するステップと、
を含む、方法。
【請求項１７】
前記センサベースは、前記センサノードの各々の前記ノーダルカバレッジエリアにて又はその周りで空気サンプルを収集する、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記センサベースは固定され、前記センサノードの各々の前記ノーダルカバレッジエリアから空気サンプルを収集することができる１又は２以上のサンプリング管を有する、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記センサベースは固定され、前記センサベースの周囲のベースカバレッジエリアにおいて空気サンプルを収集することができ、前記ベースカバレッジエリアは、前記１又は２以上のセンサノードの前記ノーダルカバレッジエリアを包含し、これにより前記センサベースによって収集されたサンプルは、前記１又は２以上のセンサノードの各々の前記ノーダルカバレッジエリアにおける状態を表すとみなすことができる、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記センサベースが、移動型であり、前記１又は２以上のセンサノードの各々の前記ノーダルカバレッジエリアの内外に移動して、前記ノーダルカバレッジエリアからサンプルを収集することができる、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
前記センサベースから受け取った前記測定値を用いて、前記１又は２以上のセンサノードを再較正する、請求項１６に記載の方法。
【請求項２２】
前記センサベース及び前記１又は２以上のセンサノードは、無線、有線、又はその両方でデータセンタに通信可能に結合することができる、請求項１６に記載の方法。
【請求項２３】
前記１又は２以上のセンサノードは、無線、有線、又はその両方で前記センサベースに通信可能に結合することができる、請求項２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記１又は２以上のセンサノードは、前記センサベースを介して前記データセンタに通信可能に結合することができる、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記センサベースは、特定の固定周波数にて前記センサノードの各々の前記ノーダルカバレッジエリアにて又はその周りで空気サンプルを収集する、請求項１６に記載の方法。
【請求項２６】
前記センサベースは、前記１又は２以上のセンサノードのドリフト率に応じた周波数又は特定の時間期間にて前記センサノードの各々の前記ノーダルカバレッジエリアにて又はその周りで空気サンプルを収集する、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
１又は２以上の検知ノードの前記測定値を補正するステップが、
前記検知ノードの各々について、前記センサノードの各々による特定の汚染物質の測定値と前記センサベースによる特定の汚染物質の測定値との間の差異に基づいて計算されるドリフトを計算し、
前記検知ノードの各々における前記特定の汚染物質について計算された前記ドリフトに基づいて、前記センサノードの各々から前記特定の汚染物質について得られた前記測定値を調整する、
ことを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２８】
１又は２以上の検知ノードの前記測定値を補正するステップが、
前記検知ノードの各々について、前記センサノードの各々による汚染物質の全濃度の測定値と前記センサベースによる汚染物質の全濃度の測定値との間の差異に基づいて計算されるドリフトを計算し、
前記検知ノードの各々における前記汚染物質の全濃度について計算された前記ドリフトに基づいて、前記センサノードの各々から前記汚染物質の全濃度について得られた前記測定値を調整する、
ことを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項２９】
１又は２以上の検知ノードの前記測定値を補正するステップが、
前記検知ノードの各々にて検知された各汚染物質について、前記センサノードの各々による各汚染物質の濃度の測定値と前記センサベースによる各汚染物質の濃度の測定値との間の差異に基づいて計算される別個のドリフトを計算し、
前記各汚染物質について計算された前記ドリフトに基づいて、前記センサノードの各々から前記各汚染物質の濃度について得られた前記測定値を調整する、
ことを含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項３０】
前記汚染物質の少なくとも１つが、有機又は無機化学物質、大気中粒状物質（ＰＭ）、重金属汚染物質、又は大気中生物的汚染物質である、請求項１６に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本出願は、２０１６年１１月１６日に出願された米国特許仮出願第６２／４２３，０３３号に対して、米国特許法第１１９（ｅ）条に基づく優先権を主張し、当該仮出願は、引用により全体が本明細書に組み込まれる。
【０００２】
（技術分野）
開示の実施形態は、全体的に、大気汚染検知及び監視に関し、より詳細には、限定ではないが、大気汚染検知及び監視のためのスマート検知ネットワークに関する。
【背景技術】
【０００３】
近代化に伴って、都市公園及び産業団地内での大気汚染が悪化しており、大気汚染物質（例えば、ＰＭ２．５、ＮＯｘ、ＳＯｘ、Ｏ３、及び揮発性有機化合物（ＶＯＣ）などの化学物質）によって引き起こされる公衆衛生への影響は、益々注目を集め始めている。複合汚染源に起因して、より高密度の空間大気質監視データを取得して、関心のある位置での更新された大気質情報を一般市民に提供することが必要とされる。
【０００４】
環境大気質監視が実施されているが、信頼できる監視データを得るために高価で大型の実験用機器を用いる必要があるので、限られた数の監視ステーションが限定的な場所でのみ配置及び設置することができる。また、監視ステーションは通常、機器の設定（特に、ガスクロマトグラフィー機器の場合）に大きな空間を必要とするので、ほとんどの場合、これらを収容する余地がある郊外地域に設置され、余地が少ない都市部にはステーションはほとんど存在しない。その結果、都市全体の空間的な大気質を監視するネットワークを形成するために小型で低コストのセンサを使用する必要があり、これは普及してきている。
【０００５】
本発明の非限定的且つ非排他的な実施形態について、以下の図面を参照しながら説明され、ここでは指定のない限り、種々の図面にわたって同じ参照符号が同じ要素を示している。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】スマート検知及び監視システムの１つの実施形態のブロック図である。
【図２Ａ】センサノードから受け取った測定値を補正するプロセスの１つの実施形態を示すフローチャートである。
【図２Ｂ】センサノードから受け取った測定値を補正するプロセスの１つの実施形態を示すグラフのペアである。
【図３】スマート検知及び監視システムの別の実施形態のブロック図である。
【図４】スマート検知及び監視システムの別の実施形態のブロック図である。
【図５】スマート検知及び監視システムの別の実施形態のブロック図である。
【図６】スマート検知及び監視システムの別の実施形態のブロック図である。
【図７】スマート検知及び監視システムの別の実施形態のブロック図である。
【図８】スマート検知及び監視システムの別の実施形態のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
大気汚染検知及び監視用スマート検知及び監視システムの装置、システム及び方法の実施形態が記載される。実施形態を理解するために具体的な詳細事項が記載されるが、本発明は、記載された詳細事項のうちの１又は２以上なしで、又は他の方法、構成要素、材料、その他を用いて実施することができることは、当業者には理解されるであろう。場合によっては、周知の構造、材料又は動作は、詳細には図示又は記載されないが、それでも本発明の範囲内に含まれる。
【０００８】
本明細書全体を通じて、「１つの実施形態」又は「一実施形態」という表現は、記載される特徴、構造又は特性が記載された少なくとも１つの実施形態に含めることができることを意味し、そのため、「１つの実施形態における」又は「一実施形態における」の出現は、必ずしも全て同じ実施形態を指すものではない。更に、特定の特徴、構造、又は特性は、１又は２以上の実施形態においてあらゆる好適な手法で組み合わせることができる。
【０００９】
図１は、スマート大気汚染検知及び監視システム１００の１つの実施形態を示す。システム１００は、１又は２以上のセンサベースＢ（すなわち、図示の実施形態ではＢ１及びＢ２）及び１又は２以上のセンサノードＳ（すなわち、図示の実施形態ではＳ１ａからＳ１ｄ及びＳ２ａ〜Ｓ２ｄ）に通信可能に結合されたデータセンタ１０２を含む。図示の実施形態では、２つのセンサベースＢ１〜Ｂ２及び８つのセンサノードＳ１ａ〜Ｓ１ｄ及びＳ２ａ〜Ｓ２ｄを有するが、他の実施形態では、図示したよりも多い又は少ないセンサベース及び図示したよりも多い又は少ないセンサノードを有することができる。
【００１０】
データセンタ１０２は、通信インタフェース、少なくとも１つのマイクロプロセッサ、メモリ及びストレージ（記憶装置）を含む１又は２以上のサーバ、並びに、例えば、タイプ、識別情報、固定型であればその位置又は移動型であれば現在の位置、測定履歴、その他を含むセンサベースＢ及びセンサノードＳに関する情報を登録するための１又は２以上のデータベースを含むことができる追加のストレージスペースなど、様々なハードウェア要素を含む。通信インタフェースは、データセンタ１０２をセンサノードＳ１ａ〜Ｓ１ｄ及びＳ２ａ〜Ｓ２ｄ並びにセンサベースＢ１〜Ｂ２に通信可能に結合する。センサノードＳ１ａ〜Ｓ１ｄ及びＳ２ａ〜Ｓ２ｄ並びにセンサベースＢ１〜Ｂ２は、有線、無線、又は無線と有線の何らかの組み合わせによりデータセンタ１０２と通信することができる。例えば、図示の実施形態において、センサノードＳ１ａ及びＳ１ｂは、ネットワーク１０４を介して無線でデータセンタ１０２と通信し、他方、センサノードＳ１ｃ及びＳ１ｄは、同様にネットワーク１０４を介して有線でデータセンタ１０２と通信する。同様に、センサベースＢ１は、ネットワーク１０４を介して有線でデータセンタ１０２と通信する。センサベースＢ２は、ネットワーク１０４を介して無線でデータセンタ１０２と通信し、他方、センサノードＳ２ａ及びＳ２ｄは、ネットワーク１０４を介して無線でデータセンタ１０２と通信し、センサノードＳ２ｂ及びＳ２ｃは、ネットワーク１０４を介して有線でデータセンタ１０２と通信する。ネットワーク１０４は、インターネットとすることができ、或いは、異なる実施形態において、ローカルエリアネットワークと（ＬＡＮ）、広域エリアネットワーク（ＷＡＮ）、又は他の何らかのタイプのネットワークとすることができる。
【００１１】
センサノードＳ１ａ〜Ｓ１ｄ及びＳ２ａ〜Ｓ２ｄは、センサベースに対応するセットに分けられ、すなわち、図示の実施形態において、センサノードＳ１ａ〜Ｓ１ｄは、センサベースＢ１とグループ化され、センサノードＳ２ａ〜Ｓ２ｄは、センサベースＢ２とグループ化され、これにより各グループにおいて、センサノードとセンサベースとの間で多対一の対応関係が存在する。他の実施形態は、この多対一の対応関係を有する必要はないが、センサノードとセンサベースとの間で一対一の対応関係を有することができる。また、図示の実施形態では、センサベースＢ１〜Ｂ２は各々、４つのセンサノードにグループ化されるが、他の実施形態では、各センサベースは、同じ数のセンサノードとグループ化される必要はない。
【００１２】
各センサノードＳは、対応するカバレッジエリアを有し、該カバレッジエリアは、センサノードによって分析のために集められた大気サンプルが代表的と考えることができるエリアである。各センサベースＢは同様に、対応するカバレッジエリアを有する。図示の実施形態において、センサベースＢ１は、センサノードＳ１ａ〜Ｓ１ｄのカバレッジエリアと重なり合うカバレッジエリアを有し、このためセンサベースＢ１によって分析のために集められた大気サンプルはまた、Ｓ１ａ〜Ｓ１ｄのカバレッジエリアにおける状態を表すとみなすことができる。他方、センサベースＢ２は、センサノードＳ２ａ〜Ｓ２ｄのカバレッジエリアと重なり合わないカバレッジエリアを有する。Ｂ２が移動型である実施形態において、センサベースＢ２は、センサノードＳ２ａ〜Ｓ２ｄのカバレッジエリアの内外に移動することができる。しかしながら、Ｂ２が静止している実施形態において、センサベースＢ２がセンサＳ２ａ〜Ｓ２ｄのカバレッジエリアにおいて空気サンプルを収集できるようにするために、１又は２以上のサンプリング管１０６ａ〜１０６ｄを含むサンプリングマニホルド１０６は、センサベースＢ２に流体結合することができ、各々は、一方端がセンサベースＢ２にあり、他方がセンサノードＳ２ａ〜Ｓ２ｄのカバレッジエリアに延びている。本出願において、「流体的に結合された」とは、流体が２つの位置の間を一方向又は両方向に流れることができるように結合されることを意味する。
【００１３】
システム１００の一部の実施形態において、センサノードＳ及びセンサベースＢは、固定位置を占め、従って、互いに対して固定されている。しかしながら、以下で検討するように、一部の実施形態では、センサベースＢ１及びＢ２のうちの少なくとも１つは移動型とすることができ、これらの実施形態では、センサノードＳに対するセンサベースＢの位置は変わることができ、これにより各センサノードは、特定のセンサベースに恒久的に割り当てられる必要はない。その結果、グループの正確な構成、すなわち、センサベースの番号及び識別情報、並びに対応するセンサノードの番号及び識別情報は、時間の経過とともに変化する可能性がある。一部の実施形態では、移動型センサベースの場合、変化は、特定のグループが識別可能ではない程度の頻度とすることができる。
【００１４】
図示の実施形態において、センサノードＳ１ａ〜Ｓ１ｄ及びＳ２ａ〜Ｓ２ｄは、固定の低コストの現場大気質監視センサであり、これらは、センサベースＢよりもかなり安価で、現場にて様々な位置にて容易に装備されて、現場監視のための高密度検知ネットワークを形成して、限定ではないが、揮発性有機化合物（ＶＯＣ）、ＮＯｘ、ＳＯｘ、Ｏ３のような有機又は無機化学物質；ＰＭ２．５（すなわち、２．５μｍ直径を有する粒状物質）及びＰＭ１０のような大気中粒状物質（ＰＭ）；化合物；重金属汚染物質；大気中生物的汚染物質；その他など、大気汚染物質及び大気中化学物質に関する時間的高密度及び空間的高密度の使用可能な大気質情報を人々に提供することができる。
【００１５】
センサノードからの検知データは、更なるデータ補正又は分析のため１又は２以上のサーバに有線又は無線でアップロードすることができる。別の実施形態において、センサノードＳとセンサベースＢとの間には有線又は無線接続が存在することができ、例えば、図示の実施形態において、センサノードＳ１ｂは、センサベースＢ１と無線通信することができ、センサノードＳ２ｃは、センサベースＢ２と有線で通信することができる。センサノードＳがセンサベースＢと直接通信できる実施形態において、センサノードデータをデータセンタ１０２に直接送信するのではなく、センサノードＳは、センサノードデータをデータセンタ１０２にセンサベースＢを介して間接的に送信することができる。低コストセンサは、リアルタイムの又はより頻繁な現場大気質監視の結果を提供することができる。ノードＳを検知するのに使用される低コストセンサは、感度ドリフトを生じる可能性があり、このことにより、定期的にベースライン／感度ドリフトチェック及び補正が必要となる。
【００１６】
センサベースＢ１〜Ｂ２は、対応するセンサノードＳに対するデータ基準としての役割を果たす。センサベースＢ１〜Ｂ２は、空気サンプルを収集して、個々の化合物検出高い限定性を有して、正確で高品質で一貫した測定結果を提供するアナライザーを含む。
センサベースＢ１〜Ｂ２は、空気サンプルを収集してこれらを分析し、大気汚染物質濃度を提供することができる、高性能の大気質アナライザーを用いて特定の位置及び時間で大気質を測定する。測定された汚染物質は、限定ではないが、揮発性有機化合物（ＶＯＣ）、ＮＯｘ、ＳＯｘ、Ｏ3のような有機又は無機化学物質；ＰＭ２．５（すなわち、２．５μｍ直径を有する粒状物質）及びＰＭ１０のような大気中粒状物質（ＰＭ）；化合物；重金属汚染物質；大気中生物的汚染物質；その他など、を含むことができる。センサベースＢ１〜Ｂ２は、固定型又は移動型とすることができ、移動型である場合、センサベースＢは、ＧＰＳレシーバのような位置センサを含むことができ、これらを用いて、現在位置をデータセンタ１０２に報告することができる。センサベースＢ１〜Ｂ２によって実施された測定のセンサデータは、有線又は無線でデータセンタ１０２の１又は２以上のサーバにアップロードすることができる。センサベースデータは、センサノード結果に対するデータ補正の基準として用いることができる。センサベースはまた、現場でのセンサノードデータ補正、再較正又は交換のため定期的基準データを提供することができる。
【００１７】
図２Ａ〜２Ｂは共に、センサベースＢからの測定値を用いてセンサノードＳからの測定値を補正することができるプロセス２００の１つの実施形態を示している。図２Ａは、システム１００との関連で図２Ｂのグラフトと併せて以下で検討することになるフローチャートである。システム１００において、プロセス２００は、主としてデータセンタ１０２によって実施される。
【００１８】
ブロック２０４において、データセンタ１０２は、通信を行うことができる１又は２以上のセンサノードから測定値を受け取る。ブロック２０６において、プロセスは、現在のセンサベース測定値が当該センサに利用可能であるかどうか、すなわち、受け取ったセンサノード測定値に対して時間及びスペースの両方で近接しているセンサベース測定値が存在するかどうかをチェックする。センサベースＢ及びセンサノードＳが互いに対して固定されていえる１つの実施形態において、センサベース測定値は、本質的に最新のものとなる。しかしながら、センサベースＢがセンサノードＳに対して固定されていない実施形態において、すなわち、例えば、センサベースＢが移動型である実施形態において、センサベースが測定値を受け取ったセンサノードの近傍に最近存在していなかった場合、センサベースの測定値は最新ではない場合がある。１つの実施形態において、センサベースＢは、特定の固定周波数にて各センサノードＳのノードカバレッジエリアにて又はその近傍で空気サンプルを収集し分析することができるが、他の実施形態では、センサベースＢは、特定の時間期間にて空気サンプルを収集し分析することができる。一部の実施形態において、特定の時間期間は、ランダム又は必要に応じた時点を含む。更に他の実施形態において、特定のセンサノードが予想よりもはやくドリフトを開始したが、交換を前にして許容可能に機能しているとデータセンタが決定した場合、センサノードをカバーする対応するセンサベース（例えば、固定型又は移動型）は、当該センサノードの周りで空気サンプル監視周波数を増大して、より正確なデータ補正を提供するよう調整することができる。
【００１９】
ブロック２０６において、利用可能な最新のセンサベースデータが存在しない場合、プロセスは、ブロック２１４に進み、ここでセンサノードデータが報告される。ブロック２１４において、センサノードデータは、そのまま、すなわち、データ内にどのようなドリフトがあっても、報告することができる。或いは、最新のベースセンサデータが存在しない場合、最終データが報告される前に、データサーバは、先進人工知能分析を利用して、同じセンサノードのこれまでの時間進行のドリフト／劣化に基づいて実施可能な補正を予測することができる。
【００２０】
ブロック２０６において、最新のセンサベース測定値が利用可能である場合、プロセスは、ブロック２０８に進み、ここでセンサベースから最新の測定値を受け取り、又はデータベースから最新の測定値を検索し、次いで、ブロック２１０に進んで、受け取った各センサノード測定値についてのドリフトを計算する。１つの実施形態において、図２Ｂに示すように、ドリフトは、特定の空間的位置及び特定の時間又はその近傍でのセンサノードの測定値とセンサベースの測定値との間の差異として定義することができる。図２Ｂの上側のグラフで分かるように、空気検知（図で示されるような濃度の下方垂下の検知）を継続している間、センサノードは、データドリフトを有する。図２Ｂの上側のグラフで分かるように、空気検知（図で示されるような濃度の下方垂下の検知）を継続している間、センサノードは、データドリフトを有する。データ補正なしでは、センサノードから得られる結果は、汚染物濃度の低下を誤って判断することにより、間違った監視結果を提供することになる。しかしながら、センサベースの高性能アナライザー（移動型又は静止型）からの追加の正確なデータがあれば、センサノードのドリフトした結果は、実質的に同じ時間及び実質的に同じ位置（センサベースデータは、各センサノードについて時間的により離散的な監視を提供しない可能性があるが）で測定されたセンサベース結果に基づいて補正される。ドリフトは、総汚染物濃度の測定値、個々の化合物の濃度、又は両方について計算することができる。例えば、５つの異なる汚染物質を検知することができるセンサノードＳにおいて、総汚染物濃度に対して単一のドリフトが存在することができ、各汚染物質について１つのドリフトで５つの別個のドリフトが存在することができ、又は、全ドリフト及び個々のドリフトの両方が存在することができる。
【００２１】
ブロック２１０において各センサノード測定値についてドリフトが計算されると、プロセスは、ブロック２１２に進み、ここでセンサノード測定値を補正する。センサベース結果を用いたセンサノードデータ補正の後、図２Ｂの下側のグラフに示されるように、低コストセンサノードのデータドリフト事象が、より正確に得ることができる。このような方法を用いると、数百又は数千ものセンサノードデータを補正し、信頼性のある検知ネットワーク結果を達成することができる。次いで、プロセスは、ブロック２１４に進み、ここでセンサノード測定値が、更なる分析又は情報のためユーザに出力される。次いで、プロセスは、ブロック２０４に戻り、ここでセンサノードから更なる測定値を受け取ることができる。
【００２２】
ブロック２１０において各センサノードについてのドリフトを計算した後、プロセスは、ブロック２１２に進むことに加えて、ブロック２１６にも進むことができ、ここで、計算したドリフトが、センサノードを交換又は再較正する必要があることを示す何らかの閾値よりも大きいかどうかをチェックする。ブロック２１６において、特定のセンサノードのドリフトが何らかの設定閾値よりも大きい場合、プロセスは、ブロック２１８に進み、ここでセンサノードの交換又は再較正が必要である旨の信号をユーザに送信する。ブロック２１８の後、プロセスは、ブロック２０４に戻り、同じ又は他のセンサノードからの測定値を受け取る。
【００２３】
図３は、大気質監視システム３００におけるセンサベース及びセンサノードの位置付けについての一実施形態を示す。システム３００において、センサノードＳ及びセンサベースＢは、互いに対して空間に固定され、静止しており、また、種々の空間位置にて配備されている。各センサベースＢのカバレッジエリアは、１又は２以上のセンサノードＳを包含しているので、各センサベース及びその対応するセンサノードのカバレッジエリアが重なり合っている。各センサベースは、センサベースのカバレッジエリアにおける対応するセンサノードに基準データを提供することができる。
【００２４】
図４は、大気質監視システム４００におけるセンサベース及びセンサノードの位置付けについての別の実施形態を示す。システム４００において、センサノードＳは、種々の空間位置にて配備される。移動型センサベース４０２は、各センサノードＳに十分に近付ける経路４０４に沿って移動して、各センサノードが設置された位置又はその近傍でサンプルを収集し、収集したサンプルを分析することが可能となる。移動型センサベースＢを用いることで、少数のセンサベースが多数のセンサノードＳをカバーできるようになり、これにより、各センサノードのデータ補正のために空間的に高密度の基準データを得ることができるようになる。
【００２５】
図５は、大気質監視システム５００におけるセンサベース及びセンサノードの位置付けについての別の実施形態を示す。システム５００において、一連の静止したセンサベースＢ及び種々のセンサノードＳが、種々の空間的位置にて配備されている。移動型センサベース５０２は、経路５０４に沿って移動して、これにより、各センサベースＢ及び各センサノードＳが設置された位置又はその近傍でサンプルを収集し、収集したサンプルを分析することを可能とする。このようにすることによって、移動型センサベース５０２は、複数の固定されたセンサベースＢに対する支援体としての機能を果たし、また、各センサノードのデータ補正のために基準データを収集し提供する。一部の極端な場合において、一部のセンサノードＳは、何らかの固定されたセンサベースＢによってカバーされていない位置に設置することができる。移動型センサベースを用いて、センサノードに必要とされるドリフト補正のための基準データを提供することができる。
【００２６】
図６は、大気質監視システム６００におけるセンサベース及びセンサノードの位置付けについての別の実施形態を示す。図６は、都市大気質を監視する検知ネットワークを形成するため、主として建物の外の都市部、街路、及び歩道上に配備された低コストセンサノードＳを示している。移動型センサベース６０２は、例えば、移動型監視のため車両上に設置されたセンサベースとすることができ、センサノードＳの既知の位置の近くの街路を通過して、センサベースＳが対応する近くの検知ノードに移動したときに基準データを収集することができる。
【００２７】
図７は、大気質監視システム７００におけるセンサベース及びセンサノードの位置付けについての別の実施形態を示す。図７は、センサベースＢとして機能を果たす高性能アナライザーを備えた建物７０４の内部に配備された低コストセンサノードＳを示す。マニホルド管又はパイプ７０２が、建物の内部の大気質監視のため、センサベースＢから異なるフロア及び位置にまで延びている。各フロア／位置についてのセンサベースデータを用いて、センサノードデータを補正することができる。
【００２８】
図８は、大気質監視システム８００におけるセンサベース及びセンサノードの位置付けについての別の実施形態を示す。センサノードＳは、都市部の建物の内部及び外部の様々な位置に設置されている（但し、本実施形態は、都市部に限定されない）。固定センサベースＢは、必須ではないが、静止ベースステーションからの関心のある空気に接続されたマニホールドサンプリングの有無にかかわらず、建物の内部又は外部に設置することができる。追加の移動型センサベース８０２を用いて、高性能大気質アナライザーを対応するセンサノードの位置に輸送することができ、これにより、監視のため静止センサベースが到達できない位置に位置付けられたセンサノードをカバーすることができる。
【００２９】
要約に記載されたものを含む、実施形態に関する上記の記載は、網羅的であること、又は本発明を記載の形態に限定することを意図するものではない。本明細書では、本発明の特定の実施形態及びその実施例について例証の目的で説明されているが、当業者には理解されるように、上記の詳細な説明に照らして、様々な均等な修正形態が本発明の範囲内で実施可能である。
【符号の説明】
【００３０】
Ｂ１、Ｂ２  センサベース
Ｓ１ａ〜Ｓ１ｄ、Ｓ２ａ〜Ｓ２ｄ  センサノード
１０２  データセンタ
１０４  ネットワーク
１０６ａ〜１０６ｄ  サンプリング管
【図１】
2019536188.tif 000003
【図２Ａ】
2019536188.tif 000004
【図２Ｂ】
2019536188.tif 000005
【図３】
2019536188.tif 000006
【図４】
2019536188.tif 000007
【図５】
2019536188.tif 000008
【図６】
2019536188.tif 000009
【図７】
2019536188.tif 000010
【図８】
2019536188.tif 000011
【国際調査報告】
2019536188.tif 000012
2019536188.tif 000013
2019536188.tif 000014
2019536188.tif 000015
2019536188.tif 000016