(57)【要約】  本発明は、１つまたは複数の標的分子の１つまたは複数の源の位置を検出するための装置と方法とを含み、この装置は、分子検出器と、分子検出器および全地球測位システムに接続されるプロセッサとを備え、このプロセッサは、１つまたは複数の標的分子の存在を計算し、１つまたは複数の標的分子のための動的な逆気体積層モデルを決定するコンピュータコードを実行し、動的な逆気体積層モデルに基づいて、１つまたは複数の標的分子の源または排出の可能性のある場所を三角測量する。決定された逆気体積層モデルは、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたるガウス分散を有し得る。
2019504993.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
環境の１つまたは複数のサンプルに基づいて１つまたは複数の標的分子の存在を表す情報を生成するように適合される分子検出器と、
１つまたは複数の位置を表す位置情報を生成するように構成される測位システムであって、前記１つまたは複数の位置の各々が、前記環境の前記１つまたは複数のサンプルのうちのあるサンプルが取得された位置に対応する測位システムと、
前記分子検出器および前記測位システムに通信可能に結合されるプロセッサとを備え、前記プロセッサが、
１つまたは複数の標的分子の存在を表す前記情報と前記位置情報とを受信し、
１つまたは複数の分子の存在を表す前記情報および前記位置情報に基づいて、前記１つまたは複数の標的分子のための逆気体積層モデルを決定し、
前記逆気体積層モデルに基づいて、前記１つまたは複数の標的分子の源または排出の位置を予測する、システム。
【請求項２】
前記逆気体積層モデルが、前記１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり前記１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記分子検出器が重分子検出器である、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記分子検出器が、ラマン分光計、赤外線（ＩＲ）分光計、化学センサ、または質量分析計のうちの少なくとも１つを備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記プロセッサがさらに、風速データ、風向データ、温度データ、気圧データ、またはこれらの組合せを備える環境データを取得し、前記源または排出の前記予測される位置が前記環境データに基づいて決定される、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記分子検出器が車両と統合され、前記車両が、ハイブリッド車両、水素車両、または全電気式車両である、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記プロセッサがさらに、インフラストラクチャデータを取得し、水道、電気、建物、下水道、風、もしくはこれらの組合せを含むインフラストラクチャの欠如または存在に基づいて、前記源または排出の前記予測される位置を前記インフラストラクチャデータに基づいて削除または改良する、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
サンプリングされる量を増やすように構成される１つまたは複数のサンプリングポンプをさらに備え、前記１つまたは複数のサンプリングポンプが、前記分子検出器のスループットを上げることによって前記サンプリングされる量を増やす、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記分子検出器が、多環芳香族炭化水素の排出（ＰＡＨ）、ベンゼン、アルキルベンゼン、クロロベンゼン、またはトリクロロベンゼン、イソプロピルベンゼン、エチルベンゼン、シクロヘキサノン、キシレン、ｐ−シメン、石油およびガスの探査または抽出により産生される炭化水素、メタン、エタン、プロパン、ブタン、ペンタン、ヘキサン、トルエン、トリクロロエテン、クロロホルム、テトラクロロエタン、１，１，１−トリクロロエタン、１，１，２，２−テトラクロロエタン、キシレン、四塩化炭素、１，１−ジクロロエタン、ならびに１，２−ジクロロエタンを備える化学物質と関連付けられる、１つまたは複数のタイプの分子のための固有の検出器を備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
１つまたは複数の分子の源を検出するための方法であって、
分子検出器からプロセッサによって、環境の１つまたは複数のサンプルおよび１つまたは複数の位置を表す位置情報に基づいて、１つまたは複数の標的分子の存在を表す情報を受信することと、ここで、前記１つまたは複数の位置の各々が、前記環境の前記１つまたは複数のサンプルのうちのあるサンプルが取得された位置に対応するものであり、
前記プロセッサによって、１つまたは複数の分子の存在を表す前記情報および前記位置情報に基づいて、前記１つまたは複数の位置の少なくともある部分にわたる前記１つまたは複数の標的分子のための動的な逆気体積層モデルを決定することと、
前記動的な逆気体積層モデルに基づいて、前記１つまたは複数の標的分子の源の位置を予測することとを備える、方法。
【請求項１１】
前記逆気体積層モデルが、前記１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり前記１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記１つまたは複数の標的分子が、秘密の製造所、環境への脅威、危険物の流出、化学兵器の展開、またはこれらの組合せによって産生される化学物質と関連付けられる分子に対応する、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記分子検出器が重分子検出器である、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
前記分子検出器が、ラマン分光計、赤外線（ＩＲ）分光計、化学センサ、または質量分析計のうちの少なくとも１つを備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
風速データ、風向データ、温度データ、気圧データ、またはこれらの組合せを備える環境データを受信することをさらに備え、前記源の前記位置が、前記プロセッサによって前記環境データに基づいて決定される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１６】
前記分子検出器が車両と統合され、前記車両が、ハイブリッド車両、水素車両、または全電気式車両である、請求項１０に記載の方法。
【請求項１７】
インフラストラクチャデータを受信し、水道、電気、建物、下水道、風、もしくはこれらの組合せを含むインフラストラクチャの欠如または存在に基づいて、前記源の前記予測される位置を削除または改良することをさらに備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項１８】
前記分子検出器へのスループットを上げる１つまたは複数のサンプリングポンプを使用してサンプル量を増やすことをさらに備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項１９】
前記分子検出器が、多環芳香族炭化水素の排出（ＰＡＨ）、ベンゼン、アルキルベンゼン、クロロベンゼン、またはトリクロロベンゼン、イソプロピルベンゼン、エチルベンゼン、シクロヘキサノン、キシレン、ｐ−シメン、石油およびガスの探査または抽出により産生される炭化水素、メタン、エタン、プロパン、ブタン、ペンタン、ヘキサン、トルエン、トリクロロエテン、クロロホルム、テトラクロロエタン、１，１，１−トリクロロエタン、１，１，２，２−テトラクロロエタン、キシレン、四塩化炭素、１，１−ジクロロエタン、１，２−ジクロロエタン、またはこれらの組合せに対応する１つまたは複数のタイプの分子の存在を検出するための固有の検出器を備える、請求項１０に記載の方法。
【請求項２０】
１つまたは複数のプロセッサによって実行されると、前記１つまたは複数のプロセッサに、秘密の製造所、環境への脅威、危険物の流出、化学兵器の展開、またはこれらの組合せの位置の予測のための動作を実行させる命令を記憶した、非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記動作が、
分子検出器によって、環境の１つまたは複数のサンプルに基づいて１つまたは複数の標的分子の存在を表す情報を生成することと、
前記１つまたは複数のプロセッサによって、環境の１つまたは複数のサンプルに基づいて１つまたは複数の標的分子の存在を表す前記情報を受信することと、
１つまたは複数の位置を表す位置情報を受信することと、ここで、前記１つまたは複数の位置の各々が、前記環境の前記１つまたは複数のサンプルのうちのあるサンプルが取得された位置に対応するものであり、
前記環境に存在する前記１つまたは複数の標的分子を表す前記情報および前記位置情報に基づいて、前記１つまたは複数の標的分子のための逆気体積層モデルを決定することと、
前記逆気体積層モデルに基づいて、前記１つまたは複数の標的分子の源または排出の位置を予測することとを備える、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２１】
前記分子検出器が、ラマン分光計、赤外線（ＩＲ）分光計、化学センサ、または質量分析計のうちの少なくとも１つを備える、請求項２０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
前記逆気体積層モデルが、前記１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり前記１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有する、請求項２０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
前記源または前記排出の位置が、前記１つまたは複数の標的分子に関する前記ガウス分散の、他の周辺サンプルに対する統計的に有意な変化を特定することによって、前記逆気体積層モデルに基づいて予測される、請求項２２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
風速データ、風向データ、温度データ、気圧データ、またはこれらの組合せを備える環境データを取得することをさらに備え、前記源の位置が前記環境データに基づいて決定される、請求項２０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
前記分子検出器が車両に搭載または統合され、前記車両が、ハイブリッド車両、水素車両、または全電気式車両を備える、請求項２０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２６】
前記動作がさらに、インフラストラクチャデータを取得し、水道、電気、建物、下水道、風、もしくはこれらの組合せを含むインフラストラクチャの欠如または存在に基づいて、前記源の前記予測される位置を前記インフラストラクチャデータに基づいて削除または改良することを備える、請求項２０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２７】
前記分子検出器が、多環芳香族炭化水素の排出（ＰＡＨ）、ベンゼン、アルキルベンゼン、クロロベンゼン、またはトリクロロベンゼン、イソプロピルベンゼン、エチルベンゼン、シクロヘキサノン、キシレン、ｐ−シメン、石油およびガスの探査または抽出により産生される炭化水素、メタン、エタン、プロパン、ブタン、ペンタン、ヘキサン、トルエン、トリクロロエテン、クロロホルム、テトラクロロエタン、１，１，１−トリクロロエタン、１，１，２，２−テトラクロロエタン、キシレン、四塩化炭素、１，１−ジクロロエタン、１，２−ジクロロエタン、またはこれらの組合せに対応する１つまたは複数のタイプの分子の存在を検出するための固有の検出器を備える、請求項２０に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２８】
前記１つまたは複数の位置の各々において検出される１つまたは複数の標的分子の前記存在と関連付けられる前記情報が、前記１つまたは複数のプロセッサに通信可能に結合された入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェースを介して前記分子検出器から受信される、請求項２０に記載の命令を記憶した非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２９】
前記１つまたは複数の位置の各々において検出される１つまたは複数の標的分子の前記存在と関連付けられる前記情報が、ネットワークを介して前記分子検出器から受信される、請求項２０に記載の命令を記憶した非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項３０】
前記位置情報が測位システムから受信される、請求項２０に記載の命令を記憶した非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項３１】
前記位置情報および前記環境に存在する前記１つまたは複数の標的分子を表す前記情報がタイムスタンプを含み、前記タイムスタンプが、前記環境内の特定の位置を、前記特定の位置において前記環境に存在する前記１つまたは複数の標的分子を表す情報と相関付ける、請求項２０に記載の命令を記憶した非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項３２】
前記位置情報が測位システムから受信される、請求項２１に記載の命令を記憶した非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項３３】
前記測位システムが、全地球測位システム、遠隔通信ベースの測位システム、ローカル測位システム、またはこれらの組合せを備える、請求項３２に記載の命令を記憶した非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項３４】
１つまたは複数の標的分子の源または排出を位置特定するためのシステムであって、
環境の１つまたは複数のサンプルに基づいて１つまたは複数の標的分子の存在を表す情報を生成するように適合される１つまたは複数の分子検出器と、
１つまたは複数の位置を表す位置情報を生成するように構成される測位システムであって、前記１つまたは複数の位置の各々が、前記環境の前記１つまたは複数のサンプルのうちのあるサンプルが取得された位置に対応する測位システムと、
少なくとも１つのプロセッサ、及び前記少なくとも１つのプロセッサに結合されたメモリを備える電子デバイスとを備え、前記電子デバイスが、
１つまたは複数の標的分子の存在を表す前記情報と前記位置情報とを受信し、
１つまたは複数の分子の存在を表す前記情報および前記位置情報に基づいて、前記１つまたは複数の標的分子のための逆気体積層モデルを決定し、
前記逆気体積層モデルに基づいて、前記１つまたは複数の標的分子の源または排出の位置を予測するように構成される、システム。
【請求項３５】
前記逆気体積層モデルが、前記１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり前記１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有する、請求項３４に記載のシステム。
【請求項３６】
前記１つまたは複数の分子検出器が、ネットワークを介して前記電子デバイスに通信可能に結合される、請求項３４に記載のシステム。
【請求項３７】
前記電子デバイスがさらに入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェースを備え、前記１つまたは複数の分子検出器が、前記Ｉ／Ｏインターフェースを介して前記電子デバイスに通信可能に結合される、請求項３４に記載のシステム。
【請求項３８】
前記１つまたは複数の標的分子が、秘密の製造所、環境への脅威、危険物の流出、環境汚染物質、排出される化学物質、化学兵器の展開、またはこれらの組合せによって産生される１つまたは複数の化学物質と関連付けられる、請求項３４に記載のシステム。
【請求項３９】
前記１つまたは複数の分子検出器が少なくとも１つの重分子検出器を備える、請求項３４に記載のシステム。
【請求項４０】
前記１つまたは複数の分子検出器が、ラマン分光計、赤外線（ＩＲ）分光計、化学センサ、質量分析計、またはこれらの組合せを備える、請求項３４に記載のシステム。
【請求項４１】
前記１つまたは複数の分子検出器のうちの少なくとも１つが移動式プラットフォームに設置される、請求項３４に記載のシステム。
【請求項４２】
前記移動式プラットフォームが車両を備える、請求項４１に記載のシステム。
【請求項４３】
前記車両が、ハイブリッド車両、水素車両、または全電気式車両である、請求項４２に記載のシステム。
【請求項４４】
前記１つまたは複数の分子検出器のうちの少なくとも１つが既知の位置に展開される、請求項３４に記載のシステム。
【請求項４５】
前記既知の位置が、都市、イベント会場、またはこれらの組合せの中の位置を備える、請求項４４に記載のシステム。
【請求項４６】
異なる既知の位置において展開される複数の分子検出器をさらに備える、請求項３４に記載のシステム。
【請求項４７】
前記異なる既知の位置が、都市またはイベント会場の中の位置を備える、請求項４６に記載のシステム。
【請求項４８】
前記複数の分子検出器のうちの少なくとも２つが異なる高度に展開される、請求項４６に記載のシステム。
【請求項４９】
前記分子検出器が、多環芳香族炭化水素の排出（ＰＡＨ）、ベンゼン、アルキルベンゼン、クロロベンゼン、またはトリクロロベンゼン、イソプロピルベンゼン、エチルベンゼン、シクロヘキサノン、キシレン、ｐ−シメン、石油およびガスの探査または抽出により産生される炭化水素、メタン、エタン、プロパン、ブタン、ペンタン、ヘキサン、トルエン、トリクロロエテン、クロロホルム、テトラクロロエタン、１，１，１−トリクロロエタン、１，１，２，２−テトラクロロエタン、キシレン、四塩化炭素、１，１−ジクロロエタン、１，２−ジクロロエタン、またはこれらの組合せに対応する１つまたは複数のタイプの分子の前記存在を検出するための固有の検出器を備える、請求項３５に記載のシステム。
【請求項５０】
前記測位システムが、全地球測位システム、遠隔通信ベースの測位システム、ローカル測位システム、またはこれらの組合せを備える、請求項３４に記載のシステム。
【請求項５１】
前記電子デバイスに通信可能に結合される少なくとも１つの環境センサをさらに備え、少なくとも１つの環境センサが、前記１つまたは複数のサンプリングされる位置と関連付けられる環境データを生成するように構成され、前記電子デバイスがさらに、
前記少なくとも１つの環境センサから、前記環境データを受信し、
前記環境データに基づいて、前記１つまたは複数の標的分子の前記源の前記位置を予測するように構成される、請求項３４に記載のシステム。
【請求項５２】
前記環境データが、風速と、風向と、周辺温度と、気圧とを備える、請求項５１に記載のシステム。
【請求項５３】
前記電子デバイスがさらに、
前記１つまたは複数のサンプリングされる位置と関連付けられるインフラストラクチャデータを受信し、
前記源のエリアを削除または改良することによって、前記インフラストラクチャデータに基づいて前記１つまたは複数の標的分子の前記源の前記位置を予測するように構成される、請求項３４に記載のシステム。
【請求項５４】
前記インフラストラクチャデータが、前記１つまたは複数のサンプリングされる位置に近接して位置する、水道のインフラストラクチャ、電気のインフラストラクチャ、建物、下水道のインフラストラクチャ、またはこれらの組合せを特定する情報を備える、請求項５３に記載のシステム。
【請求項５５】
前記１つまたは複数の分子検出器によって試験されるサンプルの量を増やすように構成される１つまたは複数のポンプをさらに備える、請求項３４に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
[0001]本出願は、２０１５年１０月１９日に出願された米国仮特許出願第６２／２４３，５３０号の利益を主張し、２０１６年４月２６日に出願された米国仮特許出願第６２／３２７，６９０号の利益を主張し、これらの仮特許出願の内容は全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
[0002]本発明は、全般に化学物質検出の分野に関し、より詳細には、排出流から脅威および源の点を位置特定するための可搬型化学物質検出デバイスのための動的な逆気体積層モデルに関する。
連邦政府資金による研究の陳述
[0003]なし。
【背景技術】
【０００３】
[0004]本発明の範囲を限定することなく、発明の背景が化学剤の検出に関連して説明される。
【０００４】
[0005]２００９年にＣｏｏｋｓ他により出願された米国特許出願第２００９００１１９５３号は、質量選択されたイオンの分子ソフトランディングを通じて触媒活性を有するように表面の調製を行うために質量分析法を使用する、方法と装置とを開示する。質量分析法は、ある特定の幾何学的な配置にある原子の組合せを生成するために使用され、イオンのソフトランディングが、この分子実体または実体の組合せを選択し、この実体または組合せをそのまま表面へと穏やかに堆積する。
【０００５】
[0006]２００６年にＭｃｌｅａｎ他に発行された米国特許第７，０８１，６１７号は、ペプチドおよび蛋白質を含むイオン性の生体分子または無機性のクラスタイオンまたはナノ粒子を、イオン移動度により気相分離するための、および、空間的に位置指定可能な方式で表面上にそれらをそのまま堆積するための、方法とデバイスとを開示する。蛋白質が堆積される表面は、生物学的に関連のある材料のマイクロアレイを構築する目的で、または、高度に規則正しい蛋白質の結晶の成長を促進するために、変更され得る。
【０００６】
[0007]２００７年にＳｃｈｍｕｃｋｅｒ他に発行された米国特許第７，２０２，４７２号は、質量分析法による分析のための、詳細には、ナノ粒子を使用したマトリックス支援レーザー脱離／イオン化飛行時間型質量分析（ＭＡＬＤＩ−ＴＯＦ  ＭＳ）のための、改善された方法に関する。Ｓｃｈｍｕｃｋｅｒの特許では、検体がナノ粒子の懸濁液に追加され、次いで結合した検体を含む懸濁液が、直接ＭＡＬＤＩサンプルキャリアに堆積され、質量分析法により調査され、この方法に適したナノ粒子に追加された。
【発明の概要】
【０００７】
[0008]一実施形態では、本発明は、可搬型分子検出器と、可搬型分子検出器および全地球測位システムに接続されたプロセッサとを備える、装置を含む。プロセッサは、１つまたは複数の標的分子の存在を計算し、１つまたは複数の標的分子のための動的な逆気体積層モデルに基づいて１つまたは複数の標的分子の源または流出の可能性のある場所を決定するために動的な逆気体積層モデルを決定するコンピュータコードを実行する。ある態様では、動的な逆気体積層モデルは、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有し得る。一態様では、可搬型分子検出器は、秘密の製造所、環境への脅威、危険物の流出、化学兵器の展開、または他の化学的な脅威もしくは危険により産生される化学物質を検出するように構成され得る。別の態様では、可搬型分子検出器は、可搬型重分子検出器であり得る。別の態様では、可搬型分子検出器は、ラマン分光計、赤外線（ＩＲ）分光計、化学センサ、または質量分析計のうちの少なくとも１つから選択され得る。別の態様では、プロセッサはさらに、環境データ（たとえば、風速、風向、温度、気圧、他の環境データ、またはこれらの組合せ）を取得し、環境データに基づいて源の位置を決定および／または修正する。別の態様では、可搬型分子検出器は、車両に搭載され、または車両と統合され得る。ある特定の態様では、車両はハイブリッド車両または全電気式車両であり得る。別の態様では、プロセッサはさらに、水道、電気、建物、下水道、風、またはこれらの組合せを含む、インフラストラクチャの欠如または存在に基づいて、源の可能性のある位置のエリアを削除または改良する、インフラストラクチャデータを取得する。別の態様では、試験されるサンプルの量は、可搬型分子検出器への気液スループットを向上させるサンプリングポンプの使用により増やされ得る。別の態様では、可搬型分子検出器は、１つまたは複数のタイプの分子のための固有の検出器を備える。
【０００８】
[0009]別の実施形態では、本発明は、可搬型分子検出器をプロセッサおよび全地球測位システムに通信可能に結合することと、ここにおいて、プロセッサは、１つまたは複数の標的分子の存在を示す情報を受信し、１つまたは複数の標的分子のための動的な逆気体積層モデルを決定するコンピュータコードを実行し、動的な逆気体積層モデルに基づいて１つまたは複数の標的分子の源の可能性のある場所を三角測量する、検出されるべき分子を有することが疑われるサンプルに可搬型分子検出器を接触させることと、ここにおいて、プロセッサは、分子の検出のレベルおよび地球上の場所に関連する可搬型分子検出器の相対的な場所に基づいて分子の源の概略的な位置を決定する、を備える、分子を検出する方法を含む。ある態様では、動的な逆気体積層モデルは、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有し得る。別の態様では、方法はさらに、秘密の製造所、環境への脅威、危険物の流出、化学兵器の展開、または他の化学的な脅威もしくは危険により産生される化学物質を検出するために可搬型分子検出器を選択するステップを備える。別の態様では、可搬型分子検出器は、可搬型重分子検出器であり得る。別の態様では、方法はさらに、ラマン分光計、赤外線（ＩＲ）分光計、化学センサ、または質量分析計のうちの少なくとも１つから可搬型分子検出器を選択するステップを備える。別の態様では、方法はさらに、環境データ（たとえば、風速、風向、温度、気圧、他の環境データ、またはこれらの組合せ）を取得し、環境データに基づいて源の位置を決定および／または修正するステップを備える。別の態様では、方法はさらに、可搬型分子検出器を車両の中に、または車両に接触して搭載するステップを備える。ある態様では、車両はハイブリッド車両または全電気式車両であり得る。別の態様では、方法はさらに、水道、電気、建物、下水道、風、またはこれらの組合せを含む、インフラストラクチャの欠如または存在に基づいて、源の可能性のある位置のエリアを削除または改良する、インフラストラクチャデータを取得するステップを備える。別の態様では、試験されるサンプルの量は、可搬型分子検出器への気液スループットを向上させるサンプリングポンプを使用することにより増やされ得る。別の態様では、方法はさらに、可搬型分子検出器に接続される１つまたは複数の固有の検出器を選択するステップを備え、それらの１つまたは複数の検出器の各々が、１つまたは複数のタイプの分子を検出するために選択される。
【０００９】
[0010]本発明のさらに別の実施形態は、秘密の製造所、環境への脅威、危険物の流出、化学兵器の展開、または他の化学的な脅威もしくは危険を検出する方法を含み、この方法は、秘密の製造所、環境への脅威、危険物の流出、化学兵器の展開、または他の化学的な脅威もしくは危険において使用されていることが疑われる１つまたは複数の検出可能な物質のサンプルを、装置を用いて２回以上測定することを備え、この装置は、可搬型分子検出器と、可搬型分子検出器および全地球測位システムに接続されたプロセッサとを備える。このプロセッサは、１つまたは複数の標的分子の存在を示す情報を受信し、１つまたは複数の標的分子のための動的な逆気体積層モデルを決定するコンピュータコードを実行し、動的な逆気体積層モデルに基づいて１つまたは複数の標的分子の源の可能性のある場所を三角測量するように構成され得る。ある態様では、動的な逆気体積層モデルは、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有し得る。プロセッサはさらに、他の環境サンプルと比較して統計的に有意である１つまたは複数の標的分子のための動的な逆気体積層モデルに基づいて、秘密の製造所、環境への脅威、危険物の流出、または化学兵器の展開の可能性のある位置を決定することができ、標的分子の統計的に有意な変化は、秘密の製造所、環境への脅威、危険物の流出、または化学兵器の展開の存在と可能性のある位置とを示す。別の態様では、方法はさらに、ラマン分光計、赤外線（ＩＲ）分光計、化学センサ、または質量分析計のうちの少なくとも１つから可搬型分子検出器を選択するステップを備える。別の態様では、方法はさらに、環境データ（たとえば、風速、風向、温度、気圧、他の環境データ、またはこれらの組合せ）を取得するステップを備え、環境データに基づいて源の位置を決定および／または修正する。別の態様では、方法はさらに、可搬型分子検出器を、車両、ハイブリッド車両、または全電気式車両の中に、またはそれらに接触して搭載するステップを備える。別の態様では、方法はさらに、水道、電気、建物、下水道、風、またはこれらの組合せを含む、インフラストラクチャの欠如または存在に基づいて、源の可能性のある位置のエリアを削除または改良する、インフラストラクチャデータを取得するステップを備える。
【００１０】
[0011]本発明の特徴および利点のより完全な理解のために、ここで添付の図面とともに本発明の詳細な説明への参照が行われる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】[0012]本発明の実施形態と従来の気体積層モデリング技法との差を示すブロック図。
【図２】[0013]本開示の実施形態による、１つまたは複数の標的分子の源を位置特定するための装置のある実施形態を示すブロック図。
【図３】[0014]ベンゼン、キシレン、およびｐ−シメンのガウス分散モデルを示す図。
【図４】[0015]図３に示されるベンゼン、キシレン、ｐ−シメンのガウス分散モデルを通じた検出経路を示す図。
【図５】[0016]図３に示されるシミュレーションされたデータセットからの通常の分布の複数の検出を示すグラフ。
【図６】[0017]実施形態による、各々の源の位置を決定するための２つの異なるルートを介した２つの源からの複数の化合物の検出を示す図。
【図７】[0018]実施形態による、Ｅａｇｌｅ  Ｆｏｒｄ  Ｓｈａｌｅ地域から得られた検出データセットを示す図。
【図８】[0019]図３に示されるような、ピリジン、シクロヘキサノン、およびイソプロピルベンゼンの排出と、その後の風下での検出とを示す図。
【図９】[0020]本開示の実施形態による、１つまたは複数の標的分子の源を位置特定するためのデバイスのモジュール式システムを示すブロック図。
【図１０】[0021]本開示の実施形態による、１つまたは複数の標的分子の源を位置特定するためのクラウドベースシステムを示すブロック図。
【図１１】[0022]本開示の実施形態による、１つまたは複数の標的分子の源を位置特定するための別のシステムを示すブロック図。
【図１２】[0023]本発明のある実施形態による、排出流から脅威と源の点とを位置特定するための方法の流れ図。
【図１３】[0024]本発明のある特定の実施形態の詳細なプロセスフローを示すフローチャート。
【図１４】[0025]本発明とともに使用するための２つの分散モデルを比較する図。
【図１５】[0026]本発明のある特定の実施形態のプロセスフローの例を示す図。
【図１６】[0027]３次元で化学物質の源を検出しその源をモデル化するための化学物質の排出を示す図。
【図１７】[0028]化学物質プルームの様々な領域のサンプリング経路と予想される検出とを示す図。
【図１８】[0029]本発明とともに使用するためのメンブレンインレット質量分析法（ＭＩＭＳ）の例を示す図。
【図１９】[0030]フェニルプロパノン（Ｐ２Ｐ）の産生の反応機構を示す図。
【図２０】[0031]フロントシートがあった場所に搭載される質量分析計の取り付けを使用した移動式システム（挿入物：動作中に使用するために設計され設置された吸入インレット、ユニットはラック搭載可能なケースの中に置かれる）の一例を示す図。
【図２１Ａ】[0032]ジベンジルケトン（ＤＢＫ）の産生の反応機構を示す図。
【図２１Ｂ】[0033]ＢＤＫのための基準の質量分析データを示す図。
【図２１Ｃ】[0034]モック製造の間のＢＤＫの移動に起因するデータ取得されたデータを示す図。
【図２２】[0035]車両の動作の間に取得された代表的なスキャンを示すグラフ。
【図２３Ａ】[0036]産生物Ｐ２Ｐの質量スペクトルを示す図。
【図２３Ｂ】[0037]前駆体フェニル酢酸の質量スペクトルを示す図。
【図２４Ａ】[0038]Ｐ２ＰのＥおよびＺ酢酸エノールの産生の反応機構を示す図。
【図２４Ｂ】[0039]酢酸Ｐ２Ｐの検出のプロットを示す図。
【図２５Ａ】[0040]フェニルアセチルカルビノールの合成の反応機構を示す図。
【図２５Ｂ】[0041]化学物質の痕跡の検出を示す図。
【図２６】[0042]副産物である酢酸ベンジルについて取得されたデータを示す図。
【図２７】[0043]異なる位置における検体についてのプルームデータとグラフとを示す図。
【図２８】[0044]車両の移動の方向および検体の検出の例を示すリアルタイムマップに重畳されるプルームマップを示す図。
【図２９】[0045]排出の濃度が複数回スキャンされたＦｌｅｘＳｔｒｅａｍ濃度決定から取得される代表的なデータ例と取得される平均検出強度とを示す図。
【図３０Ａ】[0046]大気汚染物質であるベンゼン（７８ｍ／ｚ）、トルエン（９１．９２ｍ／ｚ）、およびエチルベンゼン（１０６ｍ／ｚ）およびキシレン（１０６ｍ／ｚ）の質量スペクトルを示す図。
【図３０Ｂ】[0047]ＰＡＨの構成要素であるナフタレン（１２８ｍ／ｚ）、アセナフチレン（１５２ｍ／ｚ）、アセナフテン（１５４ｍ／ｚ）、およびフルオレン（１６６ｍ／ｚ）の質量スペクトルを示す図。
【図３１】[0048]デントン市全体にわたるトルエンの濃度を反映するＧＰＳタギングされたスペクトルを示す図。
【図３２】[0049]ダラスの都市環境におけるＭＳ分析からのベンゼンマッピングデータを示す図。
【図３３】[0050]ＡＬＯＨＡ分散モデルと重畳されたベンゼンマッピングデータを示す図。
【図３４】[0051]車両の質量分析計を介した標的分子の収集の図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
[0052]本開示の実施形態は、１つまたは複数の標的分子の源の位置を検出するための、装置と、非一時的コンピュータ可読媒体と、方法とを提供する。本開示の実施形態に従って決定される気体積層モデルは逆気体積層モデルであると考えられることがあり、それは、１つまたは複数の分子の源から始まり、次いで１つまたは複数の分子がどこで周辺環境へと分散されるかを予測する、従来の気体積層モデルとは異なり、本開示の実施形態に従って決定される気体積層モデルは、サンプリングされた環境における１つまたは複数の分子の存在の検出により導出され、次いで１つまたは複数の検出された分子の源の位置を予測するために使用されるからである。したがって、本開示の実施形態に従って決定される気体積層モデルは、それらが源の特性に基づいて生成され次いで分子がどこで周辺環境へと分散されるかを決定するために使用されるのではなく、環境中の１つまたは複数の分子の検出から生成され１つまたは複数の分子の源を特定するために使用されるので、逆気体積層モデルであると考えられ得る。さらに、実施形態に従って決定される逆気体積層モデルは動的であり得る。たとえば、環境のサンプリングが実行されるにつれて、１つまたは複数の分子の源がどこで位置特定されるかを予測するために使用され得る、データ点（たとえば、分子濃度、測位情報、環境データ、インフラストラクチャデータ、またはこれらの組合せ）が収集され得る。追加のデータ点が収集／決定されるにつれて、源の位置はより正確な位置予測を容易にするために洗練または改良され得る。収集されるデータ点に基づいて１つまたは複数の分子の源を特定する能力は、従来の気体積層モデリング技法（たとえば、源の特性に基づいて構築される気体積層モデル）を使用すると可能ではない、気体積層モデリングの分野における動的な新しい能力を提供する。したがって、実施形態に従って決定される逆気体積層モデルは、動的な逆気体積層モデルであると考えられ得る。
【００１３】
[0053]以下でより詳細に説明されるように、実施形態に従って構成される化学物質検出デバイスは、排出流から脅威と源の点とを位置特定するために利用され得る動的な逆気体積層モデルを作成するように動作可能である。従来の気体積層分散モデリング技術は、源の高度、流れが源から放出されている速さなどの、既知の源の特性に基づいて、流れ（たとえば、大気汚染物質または毒物の流れ）の風下での環境濃度と分散とを推定する。これらの従来の分散モデルはその実装形態に関して様々であり得るが、各々が、排出率、源の位置、源の高度などの源の特性を入力として必要とする。以下の実施形態の動的な逆気体積層モデリング技法は、分布する環境において動的に検出される分子分布を使用して、従来の気体積層分散モデルにおいてかつては必要とされた入力であったものを導出するように動作する。すなわち、従来の気体積層分散モデリング技法は、大気への流れの分散と関連付けられる源入力データをとり、次いでその流れが移動する程度を決定するが、本開示の実施形態は、対象の分子の源の位置を予測および／または推定するために、対象の分子の検出を利用する新しいモデル化技法を利用する。未知の排出源の特性の影響が、従来の気体積層技法を使用した源の検出を妨げることに留意されたい。
【００１４】
[0054]たとえば、図１を参照すると、本開示の実施形態と従来の気体積層モデリング技法との差を示すブロック図が示されている。図１では、複数階の建物１００が示されている。複数階の建物１００のあるテナントが、複数階の建物１００において違法薬物または爆発装置の製造などの秘密の活動を行っていた場合、建物から漏れ得る空気へと分子の流れが分散することがあり、その後で、分子が周辺環境へと分散する。テナントがどこに位置するかに応じて、分子の流れは異なる距離まで分散し得る。たとえば、テナントが複数階の建物１００の１階に位置する場合、分子の流れ１１０が形成することがあり、テナントが複数階の建物１００の上の階に位置する場合、分子の流れ１２０が形成することがある。分子の流れ１２０は分子の流れ１１０よりも高い高度において複数階の建物１００から放出されるので、分子の流れ１２０は、分子の流れ１１０よりも長い距離、周辺環境へと分散し得る。しかしながら、分子の流れ１１０と１２０の両方が、周辺環境への相対的な分散について特定の点において類似する濃度を示し得る。
【００１５】
[0055]たとえば、分子の流れ１１０および１２０の各々の点「Ｘ」において、特定の分子の濃度はほぼ等しいことがある。従来の気体積層モデリング技法を使用すると、分子の流れ１１０および１２０のモデルは、分子の流れ１１０および１２０の各々の原因の点に基づいて決定され得る。しかしながら、対象の１種類または複数の種類の分子の濃度（たとえば、図１の「Ｘ」）は、従来の気体積層モデリング技法においては、複数階の建物１００の１階から来るものとして（たとえば、対象の分子が分子の流れ１１０に対応する）または複数階の建物１００のより上の階から来るものとして（たとえば、対象の分子が分子の流れ１２０に対応する）分子の流れの源を特定するために使用され得ない。対照的に、本開示の実施形態は、以下でより詳細に説明されるように、環境中の分子の濃度をサンプリングし、分子の原因または源の可能性のある点を決定するために、新しい気体積層モデリング技法を利用する（たとえば、図１の分子の濃度「Ｘ」などの環境中で検出される対象の分子の濃度に基づいて、本開示の実施形態は対象の分子が複数階の建物１００の１階から来る分子の流れ１１０に対応するか複数階の建物１００のより上の階から来る分子の流れ１２０に対応するかを決定することが可能である）。言い換えると、本発明の実施形態は、現在利用可能な気体積層モデリング技法が実行することが可能ではない能力である、環境中に分布する分子の流れについての情報からの原因の点の特定を可能にする、新規の堅牢な気体積層モデリング技法を提供する。本開示の実施形態の追加の態様は、図２〜図３４を参照して以下でより詳細に説明される。
【００１６】
[0056]本発明の様々な実施形態の作成と使用に関する態様が以下で詳細に論じられるが、本発明は、多種多様な特定の文脈において具現化され得る、多数の適用可能な進歩性のある概念を提供することを理解されたい。本明細書で論じられる特定の実施形態は、本発明を作成し使用するための具体的な方法を例示するものにすぎず、本発明の範囲を定めるものではない。
【００１７】
[0057]本発明の理解を助けるために、いくつかの用語が以下で定義される。ここで定義される用語は、本発明に関連する領域の当業者により一般に理解されるような意味を有する。「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」などの用語は、単一のエンティティのみを指すことは意図されておらず、具体的な例がその例示のために使用され得る一般的な分類を含む。本明細書の用語は、本発明の具体的な実施形態を記述するために使用されるが、それらの使用は、特許請求の範囲において概説されるものを除き、本発明の範囲を定めない。
【００１８】
[0058]現場では、化学物質の排出流は無数の例のもとで形成される。これらのいくつかは、秘密の製造所、環境への脅威、危険物の流出、化学兵器の展開である。これらは、検出の時点では源が未知である排出流の具体的な例である。これらのタイプの活動は、検出されないままになり、または、悪臭もしくは化学的な活動の報告により検出される程度である。しかしながら、今では、可搬型質量分析計が、上記の列挙において特定される活動の間に産生される化学物質の流れの多くを検出することが可能であり、複数のタイプの化学物質の排出流を探すように訓練されることが可能である。これを現在の全地球測位システム（ＧＰＳ）機能と組み合わせたもの、およびリアルタイムでアクセスされ得るｓｙｓｔｅｍ  ａｄｖｉｓｏｒ  ｍｏｄｅｌ（ＳＡＭ）気象データが、本開示の実施形態に従って構成される化学物質検出器（ここでは質量分析計）が排出をピンポイントで特定しマッピングすることを可能にでき、これにより、排出の源が特定されることを可能にする。
【００１９】
[0059]本開示の実施形態による化学物質検出器は、大気、土壌、水、さらには宇宙への適用例において具現化されることがあり、秘密の製造所（たとえば、薬物、兵器、偽造、爆発物など）、危険物の排出（たとえば、石油およびガス、化学物質の流出、工場火災など）、毒物の流れ（たとえば、化学兵器、高レベルの毒性）、および自然の化学物質の流れ（たとえば、火山、漏出など）の検出を可能にし得る。
【００２０】
[0060]本開示の実施形態による化学物質検出器は、移動中に化学的性質を決定することができる。化学物質が検出されると、排出流の源の可能性のある点を位置特定するために利用され得る分散モデルを決定するために、動的な逆気体積層モデルが使用され得る。ある実施形態では、このモデルは、排出流の源の可能性のある点を狭めるために、または洗練するために、環境データ（たとえば、風速、風向、温度、気圧など）、またはインフラストラクチャデータ（たとえば、水道、電気、下水道、ガス、建物など）、または両方を統合することにより、修正され得る。追加のまたは代替の実施形態では、排出流の源の可能性のある点を狭めるために、または洗練するために、環境データ（たとえば、風速、風向、温度、気圧など）、またはインフラストラクチャデータ（たとえば、水道、電気、下水道、ガス、建物など）、または両方を統合することは、動的な逆気体積層モデルの初期決定の間に実行され得る。化学物質検出器が化学的性質を検知すると、化学物質検出器において実行されるソフトウェアが、操作者に源の方向について指示し得る。そして、新しい化学的性質（より重い構成要素または分子のより高い濃度）が検出されることが可能であり、これは、源の点をさらに狭め、地域、局所環境に対する潜在的な脅威を特定し、または違法な化学的活動を特定するために使用され得る。
【００２１】
[0061]実施形態に従って構成される化学物質検出器は、ラマン分光計、赤外線（ＩＲ）分光計、化学センサ、質量分析計、対象の分子を検出するように動作可能な別のタイプのセンサ、またはこれらの組合せなどの、様々な化学センサを利用し得る。実施形態に従って構成される化学物質検出器はまた、広範囲の化学的情報と脅威の評価とをカバーすることができ、排出流の源の点を位置特定するための本明細書で説明される動作を実行するために、大気のデバイス、土壌のデバイス、水のデバイス、および潜航できるデバイスとともに利用され得る。
【００２２】
[0062]本開示の実施形態に従って構成される化学物質検出器の使用法は、可搬型の化学物質検出器の操作者、自動化（たとえば、ソフトウェアは車両を駆動するように構成され得る）、および遠隔の使用に適用され得る。これは、大気、土壌、水、さらには宇宙への展開において利用され得る。実施形態による化学物質検出器は、百分率または一兆分率の濃度などの、非常に大きなダイナミックレンジの濃度を検出することができる。
【００２３】
[0063]図２を参照すると、本開示の実施形態に従って１つまたは複数の標的分子の源を位置特定するための例示的な装置のブロック図が、動的な逆気体積層モデリングデバイス２００として示されている。図２に示されるように、逆気体積層モデリングデバイス２００は、１つまたは複数のプロセッサ２１０と、１つまたは複数のセンサ２２０と、測位システム２３０と、メモリ２４０とを含み得る。メモリ２４０は１つまたは複数のデータベース２４２を含み得る。加えて、メモリ２４０は、１つまたは複数のプロセッサ２１０により実行されると、１つまたは複数のプロセッサ２１０に、以下で詳細に説明されるように、本開示の実施形態に従って１つまたは複数の標的分子の源を位置特定するための動作を実行させる、命令２４４を記憶し得る。ある実施形態では、逆気体積層モデリングデバイス２００はポータブルデバイスであり得る。たとえば、逆気体積層モデリングデバイス２００は、移動式の分子検出プラットフォームに統合され、それに設置され、または別様にその一部として利用され得る。ある実施形態では、移動式の分子検出プラットフォームは、ハイブリッド車両、水素車両、または全電気式車両などの車両を備え得る。追加のまたは代替の実施形態では、移動式の分子検出プラットフォームは、飛行機、ドローン、無人航空機、ヘリコプター、または別の形式の航空機を備え得る。さらに別の追加のまたは代替の実施形態では、移動式の分子検出プラットフォームは、ボート、潜水艦、ホバークラフト、または別の形式の船舶を備え得る。さらに別の追加のまたは代替の実施形態では、移動式の分子検出プラットフォームは、バックパックサイズのシステム、ロボットなどの、他の構成で展開され得る。図２に示される逆気体積層モデリングデバイス２００の特定の構成要素は、限定ではなく例示を目的に提供され、逆気体積層モデリングデバイス２００は図２に示されない他の構成要素を含み得ることに留意されたい。たとえば、逆気体積層モデリングデバイス２００は、電源、ディスプレイデバイス、１つまたは複数の入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスおよび／もしくはインターフェース（たとえば、キーボード、マウスまたは他のポインティングデバイスなど）、１つまたは複数の通信インターフェース（たとえば、ワイヤレス通信インターフェース、有線通信インターフェースなど）、または他の構成要素を含み得る。
【００２４】
[0064]１つまたは複数の分子検出器２２０は、環境の１つまたは複数のサンプルに基づいて１つまたは複数の標的分子の存在を表す情報を生成するように適合され得る。たとえば、逆気体積層モデリングデバイス２００は、ある環境（たとえば、建物の周囲のエリア、近隣、道路、都市などの、ある地理的なエリア）にわたって縦断することがあり、逆気体積層モデリングデバイス２００がそのエリアを縦断するにつれて、１つまたは複数の分子検出器２２０が、環境の様相（たとえば、環境内の地面、環境内の空気、環境内の水など）を定期的または継続的にサンプリングし得る。ある実施形態では、１つまたは複数の分子検出器２２０が環境をサンプリングするにつれて、環境の１つまたは複数のサンプルに基づいて１つまたは複数の標的分子の存在を表す情報が生成され、データベース２４２に記憶され得る。追加のまたは代替の実施形態では、環境の１つまたは複数のサンプルに基づいて１つまたは複数の標的分子の存在を表す情報は、１つまたは複数の分子検出器２２０により生成され、データのストリームとして１つまたは複数のプロセッサ２１０に提供され得る。さらに別の追加のまたは代替の実施形態では、環境の１つまたは複数のサンプルに基づいて１つまたは複数の標的分子の存在を表す情報は、１つまたは複数の分子検出器２２０により生成され、データベース２４２にその情報を記憶することと同時にデータのストリームとして１つまたは複数のプロセッサ２１０に提供され得る。ある実施形態では、１つまたは複数の標的分子は、秘密の製造所、環境への脅威、危険物の流出、環境汚染物質、排出される化学物質、化学兵器の展開、またはこれらの組合せにより産生される、またはそれらにおいて実行される産生プロセスの副産物として産生される、１つまたは複数の化学物質と関連付けられ得る。ある実施形態では、１つまたは複数の分子検出器２２０は、少なくとも１つの重分子検出器を備え得る。追加のまたは代替の実施形態では、１つまたは複数の分子検出器２２０は、１つまたは複数のラマン分光計、赤外線（ＩＲ）分光計、化学センサ、質量分析計、またはこれらの組合せを備え得る。ある実施形態では、１つまたは複数の分子検出器２２０は、多環芳香族炭化水素の排出（ＰＡＨ）、ベンゼン、アルキルベンゼン、クロロベンゼン、またはトリクロロベンゼン、イソプロピルベンゼン、エチルベンゼン、シクロヘキサノン、キシレン、ｐ−シメン、石油およびガスの探査または抽出により産生される炭化水素、メタン、エタン、プロパン、ブタン、ペンタン、ヘキサン、トルエン、トリクロロエテン、クロロホルム、テトラクロロエタン、１，１，１−トリクロロエタン、１，１，２，２−テトラクロロエタン、キシレン、四塩化炭素、１，１−ジクロロエタン、または１，２−ジクロロエタンを備える化合物と関連付けられる１つまたは複数のタイプの分子のための、固有の検出器を備え得る。いくつかの実施形態では、１つまたは複数のタイプの分子のための検出器は、逆気体積層モデリングデバイス２００が検出するように構成される特定の分子に応じて提供されてもよいことと、上で列挙された分子は限定のためではなく例示のために与えられたこととに、留意されたい。たとえば、逆気体積層モデリングデバイス２００は、芳香族と非芳香族の両方の分子、炭化水素などを検出するように構成され得る。ある実施形態では、逆気体積層モデリングデバイス２００は、１つまたは複数の分子検出器２２０により試験されるサンプルの量を増やすように構成される１つまたは複数のポンプ（図２には示されない）を備え得る。
【００２５】
[0065]環境がサンプリングされるにつれて、測位システム２３０は、１つまたは複数の位置を表す位置情報を定期的に生成することができ、ここで１つまたは複数の位置の各々は、環境の１つまたは複数のサンプルのうちのあるサンプルが取得された位置に対応する。ある実施形態では、測位システム２３０が位置情報を生成するにつれて、位置情報はデータベース２４２に記憶され得る。追加のまたは代替の実施形態では、位置情報は、測位システム２３０によって生成され、位置データのストリームとして１つまたは複数のプロセッサ２１０に提供され得る。さらに別の追加のまたは代替の実施形態では、位置情報は、測位システム２３０によって生成され、データベース２４２に情報を記憶することと同時に位置データのストリームとして１つまたは複数のプロセッサ２１０に提供され得る。ある実施形態では、測位システム２３０は全地球測位システム（ＧＰＳ）を備え得る。追加のまたは代替の実施形態では、測位システム２３０は、それぞれのサンプルの場所を決定するためにセルラー通信システム（たとえば、セルラー基地局、アクセスポイント、または他のワイヤレス通信技術）を使用する測位システムなどの、遠隔通信ベースの測位システムを備え得る。さらに別の追加のまたは代替の実施形態では、測位システム２３０はローカル測位システムを備え得る。たとえば、環境のスキャニングまたはサンプリングがＧＰＳまたは遠隔通信ベースの測位技術を利用することが可能ではないとき（たとえば、ＧＰＳと遠隔通信ベースの技術とを使用して測位情報を取得するために必要な信号が確実に取得され得ない、建物の内部または地下でサンプリングが実行されるので）、ローカル座標系が使用されることがあり、このローカル座標系が続いて、「実世界の」座標にマッピングされ得る。これは、ローカル座標系の中の少なくとも１つの点が「実世界の」座標において知られている位置に対応するようにローカル座標系を構成し、その少なくとも１つの点がローカル座標系と「実世界の」座標の両方において知られている位置を有することに基づいて、ローカル座標系において得られる座標を「実世界の」座標にマッピングすることにより、行われ得る。ローカル座標系が使用されるとき、逆気体積層モデリングデバイスは、サンプリングの間の逆気体積層モデリングデバイス２００の線形加速度および回転加速度ならびに／または速度を測定するために逆気体積層モデリングデバイス２００によって利用され得る、１つまたは複数の加速度計および／またはジャイロスコープを備え得る。ある実施形態では、測位システム２３０は、これらの様々なシステムおよび／または本開示を簡潔にするために本明細書では説明されない他の測位システムの組合せを備え得る。
【００２６】
[0066]ある実施形態では、位置情報、および環境の１つまたは複数のサンプルに基づいて１つまたは複数の標的分子の存在を表す情報は、時間記録され得る。たとえば、環境のサンプルが取得され、環境のサンプルに基づいて１つまたは複数の標的分子の存在を表す情報が生成されるとき、存在情報が時間記録されてよく、環境のサンプルが発生した位置に対応する位置情報も生成され時間記録されてよい。そのような実施形態では、１つまたは複数の標的分子の源を特定するためのサンプルの処理は、（たとえば、データベースに記憶されている情報を使用して）より後の時間に実行され得る。これは、逆気体積層モデリングデバイス２００が、より低いコストで構築されることを可能にし得る（たとえば、デバイスが動作の間に必要とする電力および計算リソースがより少ないので）。
【００２７】
[0067]ある実施形態では、１つまたは複数のプロセッサ２１０は、サンプリングを開始して制御し得る。たとえば、命令２４４は、逆気体積層モデリングデバイス２１０の動作を制御するため、たとえば、１つまたは複数の分子検出器２２０によるサンプリングを開始するために、および測位システム２３０から位置情報を取得するために、１つまたは複数のプロセッサ２１０によって実行され得るアプリケーションを提供し得る。１つまたは複数のプロセッサ２１０は、環境の１つまたは複数のサンプルおよび位置情報に基づいて、１つまたは複数の標的分子の存在を表す情報を受信し、１つまたは複数の分子の存在を表す情報および位置情報に基づいて、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたる１つまたは複数の標的分子の動的な逆気体積層モデルを決定するように構成され得る。ある実施形態では、動的な逆気体積層モデルは、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有し得る。ある実施形態では、この情報は、１つまたは複数の分子検出器２２０および測位システム２３０から直接受信され得る。追加のまたは代替の実施形態では、この情報は、データベース２４２から情報を取り出すことによって受信され得る。以下で説明される、式１〜１７に関する、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり１つまたは複数の標的分子のガウス分散を伴う動的な逆気体積層モデルを決定した後で、図２の１つまたは複数のプロセッサ２１０は、この動的な逆気体積層モデルに基づいて、１つまたは複数の標的分子の源の位置を予測し得る。
【００２８】
[0068]ある実施形態では、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり１つまたは複数の標的分子についてガウス分散を伴う動的な逆気体積層モデルは、検知された化学物質の存在および／または濃度に基づいてガウス分散の式を解くことにより生成され得る。ある実施形態では、ガウス分散の式は、連続的な点源プルームに対する一般化されたガウス分散式であってよく、次のように与えられ得る。
【００２９】
【数１】
2019504993.tif 000003
【００３０】
ただし、Ｃ＝風下
ｘメートル、
中心線からｙメートル、
地上からｚrメートルに位置する任意の位置における、排出の濃度（ｇ／ｍ3）
Ｑ＝源の排出率（ｇ／秒）
ｕ＝水平方向の風速（ｍ／秒）
Ｈe＝地上からのプルーム中心線の高さ（ｍ）
σz＝排出の分布の垂直方向の標準偏差（ｍ）
σy＝排出の水平方向の標準偏差（ｍ）
[0069]地上ベースの化学物質検出システムが展開される実施形態では、分析は風下の地表レベルでの濃度の検出に集中することができ、ｚr＝０であり、地表レベルの中心線および横風の濃度は、式１から
【００３１】
【数２】
2019504993.tif 000004
【００３２】
へと簡略化され得る。
【００３３】
[0070]最初の分析は最高の濃度において開始してよく、その検出された点からの偏差はガウス形状を仮定する。したがって、最大の地表レベルの濃度は、ｚr＝０およびｙ＝０において検出され得る。したがって、式１は地表レベルの中心線の濃度へと簡略化され得る。
【００３４】
【数３】
2019504993.tif 000005
【００３５】
[0071]加えて、実施形態は主に、地表レベルまたはほぼ地表レベルの放出を対象とすることがあり、ｚr＝０、ｙ＝０、およびＨｅ＝０であり、地表レベルのプルームからの地表レベルの中心線の濃度は
【００３６】
【数４】
2019504993.tif 000006
【００３７】
であり得る。
【００３８】
[0072]式１および条件的な簡略化された形式が、検出されたプルームから所与の位置を逆算するために使用され得る。ある程度の不確実性が予想され得るが、これらの推論された式の適用を洗練させることは、点源の決定のための領域を点源から閾値の距離内に限定するように働くことができる。
【００３９】
[0073]ガウス関数は
【００４０】
【数５】
2019504993.tif 000007
【００４１】
として表され得る。これにより、曲線はｘ＝μに中心があり、Ａはピークの高さであり、σはピーク曲線の両側での標準偏差の幅である。式５のガウス関数の自然対数をとると、以下が得られる。
【００４２】
【数６】
2019504993.tif 000008
【００４３】
式６は以下のように展開される。
【００４４】
【数７】
2019504993.tif 000009
【００４５】
式７は式８に示される二次の形式をとる。
【００４６】
【数８】
2019504993.tif 000010
【００４７】
[0074]ガウスパラメータＡ、μ、およびσは、ａ、ｂ、ｃから計算され得る。移動式の質量分析計からの放物線状のデータセットのカーブフィッティングは、最小二乗の趣旨で行われ得る。一連の二次係数を求めると、式８からのガウス誤差関数は
【００４８】
【数９】
2019504993.tif 000011
【００４９】
により与えられ得る。
【００５０】
[0075]ａ、ｂ、およびｃに関してδ2の合計を微分すると線形の方程式が生じ、一方でその線形の方程式を０に設定すると以下が得られる。
【００５１】
【数１０】
2019504993.tif 000012
【００５２】
ここで、Ｎは収集されたデータ点の数（たとえば、サンプリングされる位置の数）であり、Σは
【００５３】
【数１１】
2019504993.tif 000013
【００５４】
である。この線形の方程式を解くとａ、ｂ、およびｃが得られ、これらは次いで、以下を介してガウスパラメータＡ、μ、およびσを推論するために使用され得る。
【００５５】
【数１２】
2019504993.tif 000014
【００５６】
【数１３】
2019504993.tif 000015
【００５７】
【数１４】
2019504993.tif 000016
【００５８】
[0076]式４の一元化は、式１３からのデータセットから得られるような所与のガウスピークの高さＡを式１４の濃度Ｃに関連付けることによって行われ得る。得られるサンプリングの経路はガウス形状をもたらし、これにより、点μは、サンプリング経路に垂直な線が点源と検出点との間の空気分散の線状の経路を与えるような点となる。式３または４のいずれかへの最終的な適用において、σの値はガウスフィットに垂直な最終的な距離を計算するために使用される。式１４
【００５９】
【数１５】
2019504993.tif 000017
【００６０】
は、水平方向または垂直方向の濃度の標準偏差を使用して風上方向の距離を求め、式３におけるメートル単位のＨｅの値、風下方向の距離の自然対数、よって式１４を解くためのキロメートル単位の目標値を求める場合、Ｉ、Ｊ、およびＫは、所与の大気の安定性に対する経験的な定数である。最終的に、偏差の程度σは、点源の距離および点源の位置に関連付け可能である。式１４をｘについて解くと、源の位置の風上方向の距離は以下のように得られる。
【００６１】
【数１６】
2019504993.tif 000018
【００６２】
ここで、Ｉ、Ｊ、およびＫは大気の条件から得られ、σyは式１２における近似を介して解かれる。
【００６３】
[0077]連続的な点源の排出は、様々な仮定に依存し、効果的な近似には理想的な設定を必要とする。そのような制約は、（１）排出が連続的であること、（２）化学反応または排出の吸収がないこと、（３）風向および風速が一定であること、および／または（４）分散がガウス的な性質であることを含む。これらの制約は大気において頻繁に観測され、モデルの適用は定型的に行われ得る。地表レベルの検出および排出について、検出点からそのような排出点までの風上方向の距離ｘは、説明された式の一元化を介して近似されることが可能であるので、式４および式１５は
【００６４】
【数１７】
2019504993.tif 000019
【００６５】
において一元化される。式１５は、式２および３にも、よって、より高い放出高度と横風の変動とを含む、大気への化学物質の放出をさらに近似する項にも、適用され得る。式１６は、可搬型の装置から得られる既知の濃度または強度が風上方向の距離を近似するために使用され得るように、空気分散のガウス分散を逆に解く。そのように解くことは、化学物質検出のガウス分散から風上方向の距離を近似する能力を表す。
【００６６】
[0078]排出の位置の概略的な決定は、多くの異なる状況に適用され得る。変則的なプルームを追跡し位置を決定することが、環境規制当局にとって有用であり得る。法的な取り締まりの適用例には、違法な物質の稼働中の秘密の製造による排出を追跡することがある。災害への対応では、影響を受ける地域を直接評価し、毒物の流出または危険な化学物質の放出の位置を確認し、さらなる分散の予測を提供することが可能である。実施形態に従って構成される移動式の質量分析計は、定型的なマッピングおよび大気質の測定から緊急の応答へと迅速に展開され得る、複数の使用法がある完結した検知ユニットとして機能し得る。上で説明された図２および以下でより詳細に説明される図９〜図１１は、本開示による移動式の質量分析計の実施形態の様々な異なる構成を提供し、スタンドアロンユニット（たとえば、図２）と、モジュール式システム（たとえば、図９）と、クラウドベースのシステム（たとえば、図１０）とを含む。加えて、実施形態はさらに、図１１を参照して以下でより詳細に説明されるように、排出流の点源を検出するように構成される固定されたシステムを備え得る。
【００６７】
[0079]横断する風、分子の質量、および対象の化学物質の沸点の影響を調査することは、現実世界の状況においてモデルがどのように動作するかを示すものを与える。たとえば、図３は、既知の排出源を起点とする、Ａｒｅａｌ  Ｌｏｃａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｈａｚａｒｄｏｕｓ  Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ（ＡＬＯＨＡ）ソフトウェアにおいてモデル化された、ベンゼン、キシレン、およびｐ−シメンの仮想的な放出の従来の気体積層モデルを示す。ＡＬＯＨＡは、危険な気体がどのように風下に移動するかをモデル化するために、大気分布の式を利用する。図３は、ベンゼンおよびアルキルベンゼン類の化学物質の質量の増大という、対象の化学物質の分散を示す点源モデリングの例を示し、大きな建物と変則的な風景は無視する。モデル化される条件は、７０°Ｆにおいて、５ｍｐｈの北風、湿度５０％、安定した大気状態である。プロットされる各領域は、１ｇ／分の速さの既知の発生点における排出源から１００ｐｐｂの濃度となるようにモデル化される。これらの化学物質の分散は、固有の化学物質の特性による、識別可能な地域的な風下への分散を有する。
【００６８】
[0080]図３に示されるＡＬＯＨＡモデルの排出源を評価するための、本開示の実施形態により構成される質量分析計などの、本発明の可搬型の化学物質検出器を使用して、図４に示されるように、対象の分子の存在を検出するために、ある経路がたどられ得る。得られたデータは通常の分布を有するであろうことに留意することができる。図４では、大気中の対象の化学物質の濃度の上昇および低下が示されている。曲線のピークは、対象の化学物質が位置特定されるであろう場所より風上の、たどられた検出経路に垂直な線上の点である。より高い標準偏差は、より多く分布する化学化合物を示すものであり得る。複数のそのような通常の分布は、混合した対象の化学物質について存在する。関連する空間情報が取得され、記憶され、および／または検出された化学物質の位置と相関付けられるように、各スキャンは位置データ（たとえば、ＧＰＳデータまたは別の形式の位置データ）を用いてタグ付けされ得る。
【００６９】
[0081]大半のデータセットは複数の化学化合物を含むので、検出された化学化合物の分布は、異なるピークの高さと標準偏差とを含む、異なる特性を含み得る。図５は、理想化された設定における複数の化学物質およびそれらの検出のプロットを示す。移動式のシステムが所与の領域を横断するにつれて、検出は最も分布する化学化合物で開始することがあり、後続の検出はより分散していない化合物であることがある。スキャン回数（たとえば、サンプルが得られる位置の数）および測位情報（たとえば、ＧＰＳ情報など）に基づく、ピークの複数の整列は、風上方向への放出をさらに示すものをもたらし得る。
【００７０】
[0082]移動式の質量分析システムを考えると、イオン化による固有の断片化が類似する結果を生み出す。所与の前駆体質量を有する化学物質が導入されるにつれて、イオン化を介して産生される産生物の断片が産生物イオンの質量と揃うが、前駆体イオンの断片化の程度に応じて強度は異なる。前駆体イオンおよびそれらの関連する産生物イオンは、質量分析計における識別の方法として機能する。断片化操作は所与のスキャンでは行われないことがあるが、ピーク高さおよび標準偏差が揃っている通常の分布は互いに対する関連付けを有し、最も大きい質量は前駆体イオンである。これは、多数の断片および前駆体イオンが検出されるので有用であることがあり、スペクトルはデコンボリューションされ、類似する通常の分布における関連付けにより分離される。
【００７１】
[0083]操作者は常に放出の風下の線に垂直に横断できるとは限らないので、移動の方向および風が吹いてくる方向は、源を限局するのに非常に重要になる。そのようなデータセットは、分布は普通であり得るが、標準偏差＋σおよび−σ、すなわちピークの両側が等しくないことがあるので、歪んでいることがある。それでも、源に向かう方向を持つ線が、通常の分布のピークを観測し、風が発生している基本的な方向に向かう風上のルートをとることによって、決定され得る。
【００７２】
[0084]分子質量の増大および追加の官能基は、複数の要因の中でもとりわけ沸点に影響し、化学物質の分散および放出における顕著な差をもたらす。たとえば、炭化水素鎖では、質量の増大は沸点の上昇に対応する。化合物の検出と、それらの検出された化学物質の性質との相関を計算に入れるために、考慮がなされ得る。揮発性の化学物質は風により運ばれ、大気の条件に影響され得るが、化合物の化学的性質により速さは異なり得る。早く検出される化合物は、より低い沸点とより高い蒸気圧とを含む化学的性質を有し得る。
【００７３】
[0085]メンブレンインレット質量分析（ＭＩＭＳ）が実施形態による移動式の検出の間に使用されるとき、システムは、異なる化合物の透過率を考慮し得る。透過率は、所与のシステムに対する既知の化合物について決定され得るが、未知の化合物および現場での検出では、化学的性質が可能性のある化学的構成要素を狭めると考えられ得る。設置されるメンブレンのタイプは、ある化学的性質に対しては選択的であり得るので、検出される化学物質の構造的特性を限定する。質量に関して検出の時機を計ることは、図３のように、より質量の小さい化合物が最初に揮発してより広く分散すると仮定することにより成し遂げられ得る。さらに、努力により、様々な対象の化学物質に対するポリジメチルシロキサン（ＰＤＭＳ）ＭＩＭＳ応答時間が定量化された。メンブレン応答時間は、メンブレンの厚さおよび拡散係数により決定され得る。薄いメンブレンは、ＶＯＣＳに対して秒単位のタイムスケールの検出速度を提供し得る。表１は、２５μｍの厚さのＰＤＭＳに対する関連するメンブレン応答時間の一例を示し、質量および沸点に相関する。
【００７４】
【表１】
2019504993.tif 000020
【００７５】
[0086]そのような分析の分析上の問題の１つは、複数の源からの排出のある環境をサンプリングすることである。図６は、２つの継続的な点源を有する領域を横断するための２つの可能なルートを示す。２つの示されるルートであるルート１およびルート２は、２つのプルームを各々通って横断する。同心円の輪は異なる化合物が排出されていることを表し、すべてが検出の対象である。西から東に移動するルート１は、まず源Ｂから最も分散する化合物を検出する。源Ａからの対象の分散する化学物質に到達すると、最初の検出は最も分散した外側の円であり、２番目に分散した中間の円が後に続く。操作者が源に近づくにつれて複数の化合物を連続して検出することは、逆モデル化のために２つのガウス曲線を提供する手法を確かなものする。ルート２は、北から南に横断する、類似するシナリオを示す。これは最初に源Ａからの最も分散する化学物質を検出し、そしてこの化学物質は消散する。その後、源Ｂが排出する化学物質が検出され、最も分散するものが最初に検出され、次いで最も分散しないもの（たとえば、源Ｂを囲む中心の内側の円）が検出される。ルート１は、対象の３つの化学物質を検出し、決定のために３つのガウス曲線を試験する。
【００７６】
[0087]別の試験シナリオでは、実施形態による移動式の質量分析計システムは、テキサス中央部のＥａｇｌｅ  Ｆｏｒｄ  Ｓｈａｌｅに展開された。１０００マイルを超える道路がマッピングされた。図７は、地方の道路にわたって得られたデータ点を示す。プロットされた各点は、検出されたトルエンの濃度（９１ｍ／ｚ）を表し、この強調されたエリアは約４分の３マイルをカバーする。連続的なスキャンについて得られた濃度のプロットは、二次関数である式１７にフィッティングされた。
【００７７】
【数１８】
2019504993.tif 000021
【００７８】
[0088]ガウスパラメータは式１１〜１３を使用して求められ、その結果、μ＝−０．０４２２３５、σ＝０．０１９、およびＡ＝１．３２５５３となった。サンプリングの日は、ＢｅｙｃｈｏｋおよびＴｕｒｎｅｒによるＳｔａｂｉｌｉｔｙ  Ｃｌａｓｓ  Ｄに該当する。概略的な源の距離が式１６から計算され得る。図７では、星７００が、道路上の検出点から約４２２４．０１６フィート西に計算された点源をマークする。ガウスピーク分布の風下での検出は、大気への分散の検出の最も重要な部分のままである。ガウス分散の特定に集中し、得られたカーブのピークを計算する、図２の逆気体積層モデリングデバイス２００などの可搬型の移動式ユニットは、風上の位置への見通しを提供し得る。
【００７９】
[0089]たとえば、図８は、３つの化学物質が排出され続いて風下で検出されるような環境における、実施形態によるサンプリングの結果を示す。約１００ｍＬのトレーサ化学物質が排出され、続いて検出された。ピリジン（７９ｍ／ｚ）がサンプリング領域において最もまき散らされた。中心線の、または中心線に近い質量スペクトルは、イソプロピルベンゼン（１２０ｍ／ｚ）および関連するエチルベンゼン断片（１０５ｍ／ｚ）の存在を示したが、中心線検出のさらなる確認にはシクロヘキサノン（９８ｍ／ｚ）が含まれていた。検出経路に沿った分散の程度は、その短い距離（１０７ｆｔ）により小さい。最も強いピークが最も分散し最も揮発する対象の化学物質を確認するので、得られたデータセットを最高の濃度で示すために相対的な強度スペクトルが使用された。中心から離れたより強い強度は、対象の化学物質の揮発性と、大気へと分散される能力とを示すものであり得る。操作者が中心に近づくにつれて増大するピークは、風下への分散と、通常の分布の場所の中心決定とを確認するのに役立つ。
【００８０】
[0090]Ｉ、Ｊ、およびＫに対する表中の大気安定性定数（上の式１５および１６を参照されたい）は、１０ｋｍまでの距離に対して決定された。そのような風下方向の距離および検出可能な対象の化学物質の限定的な枯渇は、このモデルの有用性に最小限の影響しかないと考えられ得る。１０ｋｍを超える距離における対象の化学物質の分散は、検出の閾値を現在下回る濃度をもたらすが、サンプルの濃度、またはより高感度の検出器が、より長い距離を可能にする。
【００８１】
[0091]メンブレン応答および質量分析計の真空への化学物質の拡散は、検出の時間に影響し得る。拡散が発生している間に車両がまだ動いているので、検出されるガウス分散は移動の方向にシフトされ得る。移動の速さに留意し、所与のメンブレン組成に対して透過可能であるある種の化学物質の平均の拡散を作り出すと、実施形態に従って検出の位置が逆算され得る。より低速で動作すると、検出までに移動する距離の長さが減る。一連の位置またはサンプリング点は、環境のサンプリングの間に取得され時間記録されてよく、観測されるスペクトルは、移動の速さおよびメンブレン応答時間によりよく対応する空間的な場所に起因し得る。
【００８２】
[0092]経験的な値は式１４を使用して解かれ得る。これらの値は、ガウシアンから標準的な分布を近似するとき、最大４％の誤差を含むものと評価されている。値は全般に、平均すると、水平方向の標準偏差について約１％の誤差であり、垂直方向の偏差について約２％の誤差である。この大きさの所与の値からの離別は重大であると考えられるはずであるが、ここでは、４％広いガウシアンが、数学的な計算に対する影響が最小であることがわかっている。大気の値を異なるように抽出する人物により、より大きな変動が予想され得る。
【００８３】
[0093]ある実施形態では、図２の逆気体積層モデリングデバイス２００は、１つまたは複数の環境センサ（図２には示されない）を含み得る。１つまたは複数の環境センサは、風速データ、風向データ、周辺温度データ、気圧データ、他のタイプの環境データ、またはこれらの組合せを備える環境データを生成するように適合され得る。追加のまたは代替の実施形態では、逆気体積層モデリングデバイス２００は、逆気体積層モデリングデバイス２００をネットワークに通信可能に結合するように構成される通信インターフェースを含むことがあり、環境データは、通信リンク（たとえば、有線またはワイヤレス通信リンク）を介して、サードパーティの気象サービスなどの、サードパーティの源から受信され得る。環境データは、１つまたは複数の標的分子の源の位置を予測するために、１つまたは複数のプロセッサによって使用され得る。たとえば、風速および風向のデータは、式１〜１７に関して上で説明されたように、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有する逆気体積層モデルを決定するために利用され得る。
【００８４】
[0094]ある実施形態では、データベース２４２は、１つまたは複数のサンプリングされる位置と関連付けられるインフラストラクチャデータを記憶し得る。インフラストラクチャデータは、１つまたは複数のサンプリングされる位置に近接して位置する、水道のインフラストラクチャ、電気のインフラストラクチャ、建物、下水道のインフラストラクチャ、他のタイプのインフラストラクチャ（たとえば、天然ガスおよび／または石油パイプラインなど）、またはこれらの組合せを特定する情報を備え得る。インフラストラクチャデータは、上で説明されたように、源のエリアを削除または改良することによって、インフラストラクチャデータに基づいて１つまたは複数の標的分子の源の位置を予測するために、１つまたは複数のプロセッサ２１０によって利用され得る。
【００８５】
[0095]上で説明されたように、逆気体積層モデリングデバイス２００は、分子または排出の点源が特定されることを可能にすることなどの、分子の分散を分析するための新しい技法を提供する。実施形態は、２次元で源を予測する（たとえば、源を含むと予測される境界付きのエリアを決定する）ように、または３次元で源を予測する（たとえば、源を含むと予測される境界付きのエリアならびに源の高度に関する予測を決定する）ように適合され得ることに留意されたい。これは、多数の複数階の建物が近接していることなどがある、都市環境においてかなりの利益をもたらし得る。
【００８６】
[0096]図９を参照すると、本開示の実施形態に従って１つまたは複数の標的分子の源を位置特定するためのデバイスの例示的なモジュール式システムを示すブロック図が、モジュール式システム９００として示されている。図９に示されるように、例示的なモジュール式システム９００は、逆気体積層モデリングデバイス９１０と、それに通信可能に結合された様々なモジュールとを含み得る。逆気体積層モデリングデバイス９１０は、１つまたは複数のプロセッサ９２０と、１つまたは複数の通信インターフェース９３０と、Ｉ／Ｏインターフェース９４０と、メモリ９５０とを含み得る。メモリ９５０は、１つまたは複数のデータベース９５２と命令９５４とを記憶し得る。命令９５４は、本開示の実施形態に従って１つまたは複数の標的分子の源を位置特定するために、１つまたは複数のプロセッサ９２０によって実行され得る。加えて、図９に示されるように、モジュール式システム９００は、１つまたは複数の分子検出器９６０と、逆気体積層モデリングデバイス９１０に通信可能に結合された測位システム９７０とを含む。ある実施形態では、１つまたは複数の分子検出器９６０および測位システム９７０は、１つまたは複数の通信インターフェース９３０を介して（たとえば、有線またはワイヤレス通信ネットワークを介して）、および／またはＩ／Ｏインターフェース９４０（たとえば、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ（ＵＳＢ）インターフェース、シリアルインターフェース、メモリカードインターフェースなど）のうちの１つまたは複数を介して、逆気体積層モデリングデバイス９１０に通信可能に結合され得る。
【００８７】
[0097]別々のデバイスとして示されているが、いくつかの実施形態では、１つまたは複数の分子検出器９６０および測位システム９７０は、１つまたは複数の位置において環境をサンプリングし、次いで収集されたデータ（たとえば、環境中の１つまたは複数のサンプル位置において検出される１つまたは複数の分子の存在を表す情報および１つまたは複数のサンプル位置の各々に対応する位置データ）を提供するように構成される単一のデータ収集デバイスへと統合され得る。たとえば、１つまたは複数の分子検出器９６０および測位システム９７０は、車両または他の移動式プラットフォーム（たとえば、図２を参照して上で説明された移動式プラットフォーム）内に統合されることがあり、環境内の１つまたは複数の位置におけるサンプルを取得するために環境を横断することができる。サンプルが収集されるにつれて、環境中の１つまたは複数のサンプル位置において検出された１つまたは複数の分子を表す情報が、１つまたは複数の分子検出器９６０によって生成されることがあり、１つまたは複数のサンプリングされる位置の各々に対応する位置データが、測位システム９７０によって生成されることがある。続いて、収集デバイスは、収集された情報を逆気体積層モデリングデバイス９１０にアップロードするために、逆気体積層モデリングデバイス９１０に通信可能に結合され得る。ある実施形態では、収集された情報はデータベース９５２に記憶され得る。ある実施形態では、収集された情報は、図２を参照して上で説明されたように時間記録されることがあり、このことは、１つまたは複数のプロセッサ９２０が、１つまたは複数のサンプル位置において検出された１つまたは複数の分子の存在を表す情報に含まれるサンプルの各々を、１つまたは複数のサンプリングされる位置の各々のための対応する位置データと相関付けることを可能にし得る。
【００８８】
[0098]ある実施形態では、１つまたは複数の分子検出器９６０は、図２の１つまたは複数の分子検出器２２０と実質的に同様であり得る。たとえば、１つまたは複数の分子検出器９６０によって検出可能な１つまたは複数の標的分子は、秘密の製造所、環境への脅威、危険物の流出、環境汚染物質、排出される化学物質、化学兵器の展開、もしくはこれらの組合せにより産生される、またはこれらにおいて実行される産生プロセスの副産物として産生される、１つまたは複数の化学物質と関連付けられ得る。ある実施形態では、１つまたは複数の分子検出器９６０は、少なくとも１つの重分子検出器を備え得る。追加のまたは代替の実施形態では、１つまたは複数の分子検出器９６０は、１つまたは複数のラマン分光計、赤外線（ＩＲ）分光計、化学センサ、質量分析計、またはこれらの組合せを備え得る。ある実施形態では、１つまたは複数の分子検出器９６０は、多環芳香族炭化水素の排出（ＰＡＨ）、ベンゼン、アルキルベンゼン、クロロベンゼン、またはトリクロロベンゼン、イソプロピルベンゼン、エチルベンゼン、シクロヘキサノン、キシレン、ｐ−シメン、石油およびガスの探査または抽出により産生される炭化水素、メタン、エタン、プロパン、ブタン、ペンタン、ヘキサン、トルエン、トリクロロエテン、クロロホルム、テトラクロロエタン、１，１，１−トリクロロエタン、１，１，２，２−テトラクロロエタン、キシレン、四塩化炭素、１，１−ジクロロエタン、または１，２−ジクロロエタンを備える化学物質と関連付けられる１つまたは複数のタイプの分子のための、固有の検出器を備え得る。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の他のタイプの分子のための検出器は、システム９００が検出するように構成される特定の分子に応じて提供されてもよいことと、上で列挙された分子は限定のためではなく例示のために与えられることとに、留意されたい。たとえば、システム９００は、芳香族と非芳香族の両方の分子と、他の対象の炭化水素分子と検出するように構成され得る。ある実施形態では、システム９００は、１つまたは複数の分子検出器９６０により試験されるサンプルの量を増やすように構成される１つまたは複数のポンプ（図９には示されない）を備え得る。
【００８９】
[0099]ある実施形態では、測位システム９７０は全地球測位システム（ＧＰＳ）を備え得る。追加のまたは代替の実施形態では、測位システム９７０は、それぞれのサンプルの場所を決定するためにセルラー通信システム（たとえば、セルラー基地局、アクセスポイント、または他のワイヤレス通信技術）を使用する測位システムなどの、遠隔通信ベースの測位システムを備え得る。さらに別の追加のまたは代替の実施形態では、測位システム９７０はローカル測位システムを備え得る。たとえば、環境のスキャニングまたはサンプリングがＧＰＳまたは遠隔通信ベースの測位技術を利用することが可能ではないとき（たとえば、ＧＰＳと遠隔通信ベースの技術とを使用して測位情報を取得するために必要な信号が確実に取得され得ない、建物の内部または地下でサンプリングが実行されるので）、ローカル座標系が使用されることがあり、このローカル座標系が続いて、「実世界の」座標にマッピングされ得る。これは、ローカル座標系の中の少なくとも１つの点が「実世界の」座標において知られている位置に対応するようにローカル座標系を構成し、その少なくとも１つの点がローカル座標系と「実世界の」座標の両方において知られている位置を有することに基づいて、ローカル座標系において得られる座標を「実世界の」座標にマッピングすることにより、行われ得る。ローカル座標系が使用されるとき、測位システム９７０は、サンプリングの間の測位システム９７０（または収集デバイス）の線形加速度および回転加速度ならびに／または速度を測定するために利用され得る、１つまたは複数の加速度計および／またはジャイロスコープを備え得る。ある実施形態では、測位システム９７０は、これらの様々なシステムおよび／または本開示を簡潔にするために本明細書では説明されない他の測位システムの組合せを備え得る。
【００９０】
[00100]ある実施形態では、１つまたは複数のプロセッサ９２０はサンプリングを開始し制御し得る。たとえば、命令９５４は、１つまたは複数の分子検出器９６０によるサンプリングを開始して制御し、測位システム９７０から位置情報を取得するように、１つまたは複数のプロセッサ９２０によって実行され得るアプリケーションを提供し得る。たとえば、サンプリングが実行されるべきであるとき、１つまたは複数の分子検出器９６０および測位システム９７０は、システム９００を形成するように逆気体積層モデリングデバイス９１０に結合されることがあり、システム９００は、環境をサンプリングし、サンプルが取得される位置と関連付けられる位置情報を取得し、本明細書で説明される技法を使用して１つまたは複数の標的分子の源を決定するための動作を実行するように、動作可能であり得る。追加のまたは代替の実施形態では、１つまたは複数の分子検出器９６０および測位システム９７０は、逆気体積層モデリングデバイス９１０とは別個に制御され得る（たとえば、１つまたは複数の分子検出器９６０および測位システム９７０は、サンプリングの間、逆気体積層モデリングデバイス９１０とは独立に動作し得る）。１つまたは複数のプロセッサ９２０は、環境の１つまたは複数のサンプルおよび位置情報に基づいて１つまたは複数の標的分子の存在を表す情報を受信し、１つまたは複数の分子の存在を表す情報および位置情報に基づいて、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたる１つまたは複数の標的分子のための動的な逆気体積層モデルを決定するように構成され得る。ある実施形態では、動的な逆気体積層モデルは、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有し得る。ある実施形態では、この情報は、１つまたは複数の分子検出器９６０および測位システム９７０から直接受信され得る。たとえば、１つまたは複数の分子検出器９６０は、環境の１つまたは複数のサンプルに基づいて１つまたは複数の標的分子の存在を表す情報を送信し、または別様に提供することができ、測位システム９７０は、逆気体積層モデリングデバイス９１０に通信可能に結合されると、位置情報を逆気体積層モデリングデバイス９１０の１つまたは複数のプロセッサ９２０またはデータベース９５２に提供することができ、ここで、通信可能な結合は、１つまたは複数の分子検出器９６０によるサンプリングおよび測位システム９７０による場所の決定の後に行われ得る。情報がデータベース９５２に提供されるとき、情報は、１つまたは複数の標的分子のための動的な逆気体積層モデルの生成を要求する入力に応答して、１つまたは複数のプロセッサ９２０によって取り出され得る。ある実施形態では、１つまたは複数の標的分子のための動的な逆気体積層モデルは、式１〜１７に関して上で説明されたような１つまたは複数のプロセッサ９２０によって生成されることがあり、ディスプレイデバイスなどのＩ／Ｏデバイス９４０のうちの１つに出力され、またはそこで提示され得る。１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有する動的な逆気体積層モデルを計算した後で、１つまたは複数のプロセッサ９��０は、動的な逆気体積層モデルに基づいて１つまたは複数の標的分子の源の位置を予測することができ、この位置が逆気体積層モデリングデバイス９１０のユーザに表示され得る。
【００９１】
[00101]ある実施形態では、モジュール式システム９００は、１つまたは複数の環境センサ（図９に示されない）を含み得る。１つまたは複数の環境センサは、風速データ、風向データ、周辺温度データ、気圧データ、他のタイプの環境データ、またはこれらの組合せを備える環境データを生成するように適合され得る。追加のまたは代替の実施形態では、逆気体積層モデリングデバイス９１０は、通信リンク（たとえば、有線またはワイヤレス通信リンク）を介して、サードパーティの気象サービスなどのサードパーティの源から受信し得る（または取り出し得る）。環境データは、少なくとも一部、環境データが必要とされる具体的な位置と時間とを示し得る場所データに基づいて、取り出され得る。環境データは、１つまたは複数の標的分子の源の位置を予測するために１つまたは複数のプロセッサ９２０によって使用され得る。たとえば、風速および風向のデータが、図１〜図１７に関して上で説明されたように、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有する逆気体積層モデルを計算するために利用され得る。
【００９２】
[00102]ある実施形態では、データベース９５２は、１つまたは複数のサンプリングされる位置と関連付けられるインフラストラクチャデータを記憶し得る。インフラストラクチャデータは、１つまたは複数のサンプリングされる位置に近接して位置する、水道のインフラストラクチャ、電気のインフラストラクチャ、建物、下水道のインフラストラクチャ、他のタイプのインフラストラクチャ（たとえば、天然ガスおよび／または石油パイプラインなど）、またはこれらの組合せを特定する情報を備え得る。インフラストラクチャデータは、上で説明されたように、源のエリアを削除または改良することによって、インフラストラクチャデータに基づいて１つまたは複数の標的分子の源の位置を予測するために、１つまたは複数のプロセッサ９２０によって利用され得る。いくつかの実施形態では、データベース９５２は逆気体積層モデリングデバイス９１０の外部に記憶され得ることに留意されたい。たとえば、ネットワーク接続ストレージ（ＮＡＳ）デバイス、データベースサーバ、または他の形式のネットワークアドレス指定可能なストレージが、データベース９５２を提供するためにモジュール式システム９００において利用され得る。
【００９３】
[00103]上で説明されたように、モジュール式システム９００は、分子または排出の点源が特定されることを可能にすることなどの、分子の分散を分析するための新しい技法を提供する。実施形態は、２次元で源を予測する（たとえば、源を含むと予測される境界付きのエリアを決定する）ように、または３次元で源を予測する（たとえば、源を含むと予測される境界付きのエリアならびに源の高度に関する予測を決定する）ように適合され得ることに留意されたい。これは、多数の複数階の建物が近接していることなどがある、都市環境においてかなりの利益をもたらし得る。さらに、システム９００をモジュール式システムとして提供することによって、モジュール式システム９００は、展開に関してより高い柔軟性をもたらし得る。たとえば、収集デバイス（たとえば、ドローン、ロボットなど）は、１つまたは複数の分子検出器および測位システムを装備し、そしてサンプリングの目的でエリアまたは環境に展開され得る。環境がサンプリングされると、またはサンプリングの間、サンプリングと関連付けられるデータ（たとえば、１つまたは複数の標的分子の観測された濃度および位置情報）が逆気体積層モデリングデバイス９１０に提供されてよく、１つまたは複数の分子の源が特定され得る。さらに、モジュール式システムの展開において、収集デバイス（たとえば、サンプリングを実行するために使用されるデバイス）は、より小さくて安いことがある（たとえば、逆気体積層モデルを計算するための処理リソースおよびハードウェアが別個のデバイスで提供されるので）。これは、収集デバイスへの損傷がサンプリングの間に発生し得るような展開においては有利であることがあり、データの喪失を防ぎ得る（たとえば、収集された情報がネットワークを介してサンプリングの間に逆気体積層モデリングデバイスにストリーミングされ得るので）。さらに、図９のモジュール式システム９００などのモジュール式システムの実施形態において、１つまたは複数の分子検出器は相互に交換可能であることがあり、異なる目的のための分子検出器の迅速な展開を可能にする。たとえば、１つまたは複数の分子検出器９６０の各々は１つまたは複数の標的分子の特定のセットを検出するように構成され得る。異なる分子または分子のセットを検出するように各々構成される、異なる分子検出器は、サンプリングシステムのセットアップ全体の再構成（たとえば、インレットメンブレンの変更など）を必要とすることなく、環境をサンプリングするために展開され得る。他の実施形態では、モジュール式システムは、１つまたは複数の検出器９６０の１つまたは複数の態様を変更すること、たとえばインレットメンブレンなどを変更することなどによって、新しい標的分子を検出するように再構成され得るが、そのような処理は、より「プラグアンドプレイ」タイプの展開において展開され得る、異なる検出器モジュールを別々に利用する実施形態と比較して、環境のサンプリングに遅延をもたらすことがある。
【００９４】
[00104]図１０を参照すると、本開示の実施形態による１つまたは複数の標的分子の源を位置特定するための例示的なクラウドベースのシステムのブロック図が、クラウドベースのシステム１０００として示されている。図１０に示されるように、クラウドベースのシステム１０００は、逆気体積層モデリングデバイス１０１０と、１つまたは複数のネットワーク１０８０を介してそれに通信可能に結合される様々なモジュールとを含み得る。一実施形態では、逆気体積層モデリングデバイス１０１０は、１つまたは複数のプロセッサ１０２０と、１つまたは複数の通信インターフェース１０３０と、Ｉ／Ｏインターフェース１０４０と、メモリ１０５０とを含み得る。メモリ１０５０はさらに、１つまたは複数のデータベース１０５２と命令１０５４とを含み得る。命令１０５４は、図２および図９、ならびに式１〜１７を参照して上で説明されたように、本開示の実施形態に従って１つまたは複数の標的分子の源を位置特定するために１つまたは複数のプロセッサ１０２０によって実行され得る。クラウドベースのシステム１０００はまた、１つまたは複数の分子検出器１０６０と測位システム１０７０とを備え得る。図１０に示されるように、クラウドベースのシステム１０００では、１つまたは複数の分子検出器１０６０および測位システム１０７０は、１つまたは複数のネットワーク１０８０を介して逆気体積層モデリングデバイス１０１０に通信可能に結合され得る。
【００９５】
[00105]別個のデバイスとして示されているが、いくつかの実施形態では、１つまたは複数の分子検出器１０６０および測位システム１０７０は、１つまたは複数の位置において環境をサンプリングし、次いで収集されたデータ（たとえば、環境中の１つまたは複数のサンプル位置において検出される１つまたは複数の分子の存在を表す情報および１つまたは複数のサンプル位置の各々に対応する位置データ）を提供するように構成される単一のデータ収集デバイスへと統合され得る。たとえば、１つまたは複数の分子検出器１０６０および測位システム１０７０は、車両または他の移動式プラットフォーム（たとえば、図２を参照して上で説明された移動式プラットフォーム）内に統合されることがあり、環境内の１つまたは複数の位置におけるサンプルを取得するために環境を横断することができる。サンプルが収集されるにつれて、環境中の１つまたは複数のサンプル位置において検出された１つまたは複数の分子を表す情報が、１つまたは複数の分子検出器１０６０によって生成されることがあり、１つまたは複数のサンプル位置の各々に対応する位置データが、測位システム１０７０によって生成されることがある。続いて、収集デバイスは、収集された情報を逆気体積層モデリングデバイス１０１０にアップロードするために、逆気体積層モデリングデバイス１０１０に通信可能に結合され得る。ある実施形態では、収集された情報はデータベース１０５２に記憶され得る。ある実施形態では、収集された情報は、図２を参照して上で説明されたように時間記録されることがあり、このことは、１つまたは複数のプロセッサ１０２０が、１つまたは複数のサンプル位置において検出された１つまたは複数の分子の存在を表す情報に含まれるサンプルの各々を、１つまたは複数のサンプル位置の各々のための対応する位置データと相関付けることを可能にし得る。
【００９６】
[00106]ある実施形態では、１つまたは複数の分子検出器１０６０は、図２の１つまたは複数の分子検出器２２０と実質的に同様であり得る。たとえば、１つまたは複数の分子検出器１０６０によって検出可能な１つまたは複数の標的分子は、秘密の製造所、環境への脅威、危険物の流出、環境汚染物質、排出される化学物質、化学兵器の展開、もしくはこれらの組合せにより産生される、またはこれらにおいて実行される産生プロセスの副産物として産生される、１つまたは複数の化学物質と関連付けられ得る。ある実施形態では、１つまたは複数の分子検出器１０６０は、少なくとも１つの重分子検出器を備え得る。追加のまたは代替の実施形態では、１つまたは複数の分子検出器１０６０は、１つまたは複数のラマン分光計、赤外線（ＩＲ）分光計、化学センサ、質量分析計、またはこれらの組合せを備え得る。ある実施形態では、１つまたは複数の分子検出器１０６０は、多環芳香族炭化水素の排出（ＰＡＨ）、ベンゼン、アルキルベンゼン、クロロベンゼン、またはトリクロロベンゼン、イソプロピルベンゼン、エチルベンゼン、シクロヘキサノン、キシレン、ｐ−シメン、石油およびガスの探査または抽出により産生される炭化水素、メタン、エタン、プロパン、ブタン、ペンタン、ヘキサン、トルエン、トリクロロエテン、クロロホルム、テトラクロロエタン、１，１，１−トリクロロエタン、１，１，２，２−テトラクロロエタン、キシレン、四塩化炭素、１，１−ジクロロエタン、または１，２−ジクロロエタンを備える化学物質と関連付けられる１つまたは複数のタイプの分子のための、固有の検出器を備え得る。いくつかの実施形態では、１つまたは複数の他のタイプの分子のための検出器は、システム１０００が検出するように構成される特定の分子に応じて提供されてもよいことと、上で列挙された分子は限定のためではなく例示のために与えられることとに、留意されたい。たとえば、システム１０００は、芳香族と非芳香族の両方の分子と、他のタイプの炭化水素分子と検出するように構成され得る。ある実施形態では、システム１０００は、１つまたは複数の分子検出器により試験されるサンプルの量を増やすように構成される１つまたは複数のポンプ（図１０には示されない）を備え得る。
【００９７】
[00107]ある実施形態では、測位システム１０７０は全地球測位システム（ＧＰＳ）を備え得る。追加のまたは代替の実施形態では、測位システム１０７０は、それぞれのサンプルの場所を決定するためにセルラー通信システム（たとえば、セルラー基地局、アクセスポイント、または他のワイヤレス通信技術）を使用する測位システムなどの、遠隔通信ベースの測位システムを備え得る。さらに別の追加のまたは代替の実施形態では、測位システム１０７０はローカル測位システムを備え得る。たとえば、環境のスキャニングまたはサンプリングがＧＰＳまたは遠隔通信ベースの測位技術を利用することが可能ではないとき（たとえば、ＧＰＳと遠隔通信ベースの技術とを使用して測位情報を取得するために必要な信号が確実に取得され得ない、建物の内部または地下でサンプリングが実行されるので）、ローカル座標系が使用されることがあり、このローカル座標系が続いて、「実世界の」座標にマッピングされ得る。これは、ローカル座標系の中の少なくとも１つの点が「実世界の」座標において知られている位置に対応するようにローカル座標系を構成し、その少なくとも１つの点がローカル座標系と「実世界の」座標の両方において知られている位置を有することに基づいて、ローカル座標系において得られる座標を「実世界の」座標にマッピングすることにより、行われ得る。ローカル座標系が使用されるとき、測位システム１０７０は、サンプリングの間の測位システム１０７０（または収集デバイス）の線形加速度および回転加速度ならびに／または速度を測定するために利用され得る、１つまたは複数の加速度計および／またはジャイロスコープを備え得る。ある実施形態では、測位システム１０７０は、これらの様々なシステムおよび／または本開示を簡潔にするために本明細書では説明されない他の測位システムの組合せを備え得る。
【００９８】
[00108]ある実施形態では、１つまたは複数のプロセッサ１０２０はサンプリングを開始し制御し得る。たとえば、命令１０５４は、１つまたは複数の分子検出器１０６０によるサンプリングを開始して制御し、測位システム１０７０から位置情報を取得するように、１つまたは複数のプロセッサ１０２０によって実行され得るアプリケーションを提供し得る。たとえば、サンプリングが実行されるべきであるとき、１つまたは複数のプロセッサ１０２０は、環境のサンプリングを開始するように１つまたは複数のプロセッサに命令する入力を受け取ることがあり、逆気体積層モデリングデバイスは、１つまたは複数のネットワーク１０８０を介し、１つまたは複数の分子検出器１０６０および測位システム１０７０へ、これらのデバイスに１つまたは複数の位置における環境をサンプリングしてサンプルが取得される位置と関連付けられる位置情報を取得するように命令する信号を送信し得る。追加のまたは代替の実施形態では、１つまたは複数の分子検出器１０６０および測位システム１０７０は、逆気体積層モデリングデバイス１０１０とは別個に制御されることがあり（たとえば、１つまたは複数の分子検出器１０６０および測位システム１０７０は、サンプリングの間、逆気体積層モデリングデバイス１０１０とは独立に動作することがある）、続いて、環境の１つまたは複数のサンプルおよび位置情報に基づいて、１つまたは複数の標的分子の存在を表す情報を、１つまたは複数のプロセッサ１０２０および／またはデータベース１０５２に送信することがある。１つまたは複数のプロセッサ１０２０は、環境の１つまたは複数のサンプルおよび位置情報に基づいて１つまたは複数の標的分子の存在を表す情報を受信し、１つまたは複数の分子の存在を表す情報および位置情報に基づいて、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたる１つまたは複数の標的分子のための動的な逆気体積層モデルを計算するように構成され得る。ある実施形態では、動的な逆気体積層モデルは、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有し得る。この情報がデータベース１０５２に提供されるとき、それは、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたる１つまたは複数の標的分子のための動的な逆気体積層モデルの生成を要求する入力に応答して、１つまたは複数のプロセッサ１０２０によって取り出され得る。ある実施形態では、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたる１つまたは複数の標的分子のための動的な逆気体積層モデルは、式１〜１７に関して上で説明されたように１つまたは複数のプロセッサ１０２０によって生成されることがあり、ディスプレイデバイスなどのＩ／Ｏデバイス１０４０のうちの１つに出力され、またはそこで提示され得る。１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有する動的な逆気体積層モデルを計算した後で、１つまたは複数のプロセッサ１０２０は、動的な逆気体積層モデルに基づいて１つまたは複数の標的分子の源の位置を予測することができ、この位置が逆気体積層モデリングデバイス１０１０のユーザに表示され得る。
【００９９】
[00109]ある実施形態では、クラウドベースのシステム１０００は、１つまたは複数の環境センサ（図１０に示されない）を含み得る。１つまたは複数の環境センサは、風速データ、風向データ、周辺温度データ、気圧データ、他のタイプの環境データ、またはこれらの組合せを備える環境データを生成するように適合され得る。追加のまたは代替の実施形態では、逆気体積層モデリングデバイス１０１０は、通信リンク（たとえば、有線またはワイヤレス通信リンク）を介して、サードパーティの気象サービスなどのサードパーティの源から受信し得る（または取り出し得る）。環境データは、少なくとも一部、環境データが必要とされる具体的な位置と時間とを示し得る場所データに基づいて、取り出され得る。環境データは、１つまたは複数の標的分子の源の位置を予測するために１つまたは複数のプロセッサ１０２０によって使用され得る。たとえば、風速および風向のデータが、図１〜図１７に関して上で説明されたように、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有する逆気体積層モデルを計算するために利用され得る。
【０１００】
[00110]ある実施形態では、データベース１０５２は、１つまたは複数のサンプリングされる位置と関連付けられるインフラストラクチャデータを記憶し得る。インフラストラクチャデータは、１つまたは複数のサンプリングされる位置に近接して位置する、水道のインフラストラクチャ、電気のインフラストラクチャ、建物、下水道のインフラストラクチャ、他のタイプのインフラストラクチャ（たとえば、天然ガスおよび／または石油パイプラインなど）、またはこれらの組合せを特定する情報を備え得る。インフラストラクチャデータは、上で説明されたように、源のエリアを削除または改良することによって、インフラストラクチャデータに基づいて１つまたは複数の標的分子の源の位置を予測するために、１つまたは複数のプロセッサ１０２０によって利用され得る。いくつかの実施形態では、データベース１０５２は逆気体積層モデリングデバイス１０１０の外部に記憶され得ることに留意されたい。たとえば、ＮＡＳデバイス、データベースサーバ、または他の形式のネットワークアドレス指定可能なストレージが、データベース１０５２を提供するためにクラウドベースのシステム１０００において利用され得る。
【０１０１】
[00111]上で説明されたように、クラウドベースのシステム１０００は、分子または排出の点源が特定されることを可能にすることなどの、分子の分散を分析するための新しい技法を提供する。実施形態は、２次元で源を予測する（たとえば、源を含むと予測される境界付きのエリアを決定する）ように、または３次元で源を予測する（たとえば、源を含むと予測される境界付きのエリアならびに源の高度に関する予測を決定する）ように適合され得ることに留意されたい。これは、多数の複数階の建物が近接していることなどがある、都市環境においてかなりの利益をもたらし得る。さらに、システム１０００をクラウドベースのシステムとして提供することによって、クラウドベースのシステム１０００は、展開に関してより高い柔軟性をもたらし得る。たとえば、収集デバイス（たとえば、ドローン、ロボットなど）は、１つまたは複数の分子検出器および測位システムを装備し、そしてサンプリングの目的でエリアまたは環境に展開され得る。環境がサンプリングされると、またはサンプリングの間、サンプリングと関連付けられるデータが逆気体積層モデリングデバイス１０１０に提供されてよく、１つまたは複数の分子の源が特定され得る。さらに、クラウドベースのシステムの展開において、収集デバイス（たとえば、サンプリングを実行するために使用されるデバイス）は、より小さくて安いことがある（たとえば、逆気体積層モデルを計算するための処理リソースおよびハードウェアが別個のデバイスで提供されるので）。これは、収集デバイスへの損傷がサンプリングの間に発生し得るような展開においては有利であることがあり、データの喪失を防ぎ得る（たとえば、収集された情報がネットワークを介してサンプリングの間に逆気体積層モデリングデバイスにストリーミングされ得るので）。クラウドベースのシステム１０００は、図２および図９ならびに式１〜１７に関して上で説明された動作のフローと実質的に同様の方式で、１つまたは複数の標的分子の源の位置を決定または予測するように動作することができ、それらのプロセスおよびフローはここでは繰り返されない。クラウドベースのシステム１０００は、その展開の構成により、それらの実施形態を上回るいくつかの利点をもたらし得る。たとえば、クラウドベースのシステムでは、計算およびデータ記憶のリソースは、ネットワークベースの展開の構成に存在する。したがって、クラウドベースのシステム１０００は、ある特定の展開に必要とされる適切なレベルの計算およびデータ記憶のリソースを提供するように容易にスケーリングされ得る。さらに、クラウドベースのシステムは、システムへのより多くのアクセスを提供することができ、より高いデータ冗長性および／または復元性を提供することができる。さらに、クラウドベースのシステム１０００のいくつかの展開では、１つまたは複数の構成要素は削除され得ることに留意されたい。たとえば、図１１を参照して以下でより詳細に説明されるように、クラウドベースの逆気体積層モデリングデバイスを利用するいくつかのシステム展開構成では、測位システム１０７０は除去され得る（たとえば、１つまたは複数の分子検出器１０６０が環境のサンプリングの間に既知の位置��置かれるとき）。
【０１０２】
[00112]図１１を参照すると、本開示の実施形態による１つまたは複数の標的分子の源を位置特定するための別の例示的なクラウドベースのシステムのブロック図が、クラウドベースのシステム１１００として示されている。図１１に示されるように、クラウドベースのシステム１１００は、逆気体積層モデリングデバイス１１１０と１つまたは複数の分子検出器１１３０とを含み得る。クラウドベースのシステム１１００は、図１０を参照して上で説明されたクラウドベースのシステム１０００と実質的に同じ方式で動作し得るが、図１１のクラウドベースのシステム１１００では、１つまたは複数の分子検出器１１３０が既知の位置に展開されており、測位システムが省略されることを可能にする。たとえば、図１１では、１つまたは複数の分子検出器が、建物１１２０の１つまたは複数の角などの、都市の部分１１０２の中の様々な位置に配置されている。図１１に示されるクラウドベースのシステム１１００は、限定ではなく例示の目的で、１つ１つの建物１１２０の各角に位置する分子検出器１１３０を示しており、本開示の実施形態は、特定の建物に配置された分子検出器の特定の数または構成に限定されるべきではないことに留意されたい。たとえば、いくつかの実施形態では、分子検出器１１３０は、１つおきの建物に置かれてよく、または、本開示の実施形態に従って１つまたは複数の標的分子の存在について環境（たとえば、都市の部分１１０２）をサンプリングすることが可能な分子検出器の格子を提供するのに適した何らかの他の配置であってよい。
【０１０３】
[00113]上で簡単に説明されたように、分子検出器１１３０の各々は、環境内の既知の位置に配置され得る。ある実施形態では、分子検出器１１３０は、環境の中に恒久的に設置され得る（たとえば、分子検出器１１３０が環境の継続的な監視のために使用されるべきである場合）。追加のまたは代替の実施形態では、分子検出器は、環境のサンプリングを容易にするために既知の位置に一時的に配置されることがあり、サンプリングが完了すると移動または除去されることがある。恒久的に設置される分子検出器は、精錬所、化学物質および石油生産施設、都市などの、環境の定期的で迅速な試験が有益であり得る実施形態において、特に有用であり得ることに留意されたい。さらに、一時的に展開される分子検出器は、コンサート会場、祭り会場、または継続的なサンプリングが必要とされない他の環境などの、他のタイプの環境により適していることがある。
【０１０４】
[00114]分子検出器の各々は既知の位置（たとえば、各分子検出器が設置される時点で測位システムを使用して最初に決定され得る位置）に展開され得るので、測位システムは、クラウドベースのシステム１１００の動作の間は環境をサンプリングするために必要とされない。むしろ、分子検出器の既知の位置がデータベース（たとえば、逆気体積層モデリングデバイス１１１０がアクセス可能なデータベース）に記憶されることがあり、逆気体積層モデリングデバイス１１１０は、環境１１０２の中の１つまたは複数の標的分子を表す情報を、１つまたは複数の標的分子の源の計算の間の分子検出器１１３０の特定の既知の位置と相関付けるように動作可能であり得る。分子検出器１１３０の各々は、（たとえば、通信インターフェース、１つまたは複数のＩ／Ｏインターフェース、１つまたは複数のネットワークを介して）逆気体積層モデリングデバイス１１１０などに通信可能に結合され得る。ある実施形態では、分子検出器１１３０のうちの少なくとも２つは、異なる高度に展開され得る。このことは、サンプリングされた環境内に存在する１つまたは複数の標的分子のより詳細な見通しを提供する方式で環境のサンプリングを可能にすることがあり、１つまたは複数の標的分子の源のより正確な計算を容易にすることがある。分子検出器１１３０は建物の角に配置されるものとして示されているが、本開示の実施形態はそのような展開に限定されるべきではないことに留意されたい。むしろ、既知の位置は、限定はされないが、街灯および信号、下水道および地下鉄システム、またはサンプリングされるべき環境内に存在する他のインフラストラクチャを含む、サンプリングされるべき環境内の任意の位置であり得る。サンプリングされる環境の中に存在する１つまたは複数の標的分子を表す情報を取得すると、逆気体積層モデリングデバイス１１１０は、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたる１つまたは複数の標的分子のための動的な逆気体積層モデルを計算し得る。ある実施形態では、動的な逆気体積層モデルは、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有し得る。ある実施形態では、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたる１つまたは複数の標的分子のための動的な逆気体積層モデルは、式１〜１７に関して上で説明されたように、逆気体積層モデリングデバイス１１１０の１つまたは複数のプロセッサによって生成されることがあり、逆気体積層モデリングデバイス１１１０に通信可能に結合されたディスプレイデバイスなどのＩ／Ｏデバイスに出力され、またはそこで提示されることがある。１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有する動的な逆気体積層モデルを計算した後で、逆気体積層モデリングデバイス１１１０は、動的な逆気体積層モデルに基づいて１つまたは複数の標的分子の源の位置を予測することができ、この位置が逆気体積層モデリングデバイス１１１０のユーザに表示され得る。
【０１０５】
[00115]さらに、クラウドベースのシステム１１００のいくつかの実施形態では、既知の位置において展開される分子検出器と移動式プラットフォームを介して提供される分子検出器の組合せが、サンプリングの間に利用され得る。たとえば、分子検出器１１３０は、環境の中でまばらに展開されることがあり、環境の特定の部分の中で特定の標的分子の存在を検出すると、移動式プラットフォーム（たとえば、図２の逆気体積層モデリングデバイス２００または図９のモジュール式システム９００）が、１つまたは複数の標的分子が検出された環境の特定の部分の徹底的なサンプリングを実行するために利用され得る。そのような実施形態は、１つまたは複数の標的分子の存在の迅速な通知を実現することができ、１つまたは複数の標的分子が存在する位置がより迅速にサンプリングされることを可能にでき、これは（たとえば、潜在的な脅威または危険を迅速に発見することによって）安全性を高め得る。
【０１０６】
[00116]さらに、分子検出器１１３０を展開することに加えて、いくつかの実施形態では、クラウドベースのシステム１１００は、上で説明されたように、１つまたは複数の標的分子の源の位置を予測または修正するために逆気体積層モデリングデバイス１１１０によって使用され得る環境データを提供するための、１つまたは複数の環境センサ（図１１には示されない）を含み得る。追加のまたは代替の実施形態では、クラウドベースのシステム１１００は、動的な逆気体積層モデルの最初の決定の間に、排出流の源の可能性のある点を狭めるために、または洗練するために、環境データ（たとえば、風速、風向、温度、気圧など）、またはインフラストラクチャデータ（たとえば、水道、電気、下水道、ガス、建物など）、または両方を統合することができる。追加のまたは代替の実施形態では、逆気体モデリングデバイス１１１０は、既知の位置およびサンプルが取得された時間に基づいて、外部の源またはサービスから環境データを取り出すことができる。ある実施形態では、クラウドベースのシステム１１００はさらに、上で説明されたように、１つまたは複数の標的分子の源の位置を予測し、決定し、または修正するために、インフラストラクチャ情報を利用することができる。
【０１０７】
[00117]図１２を参照すると、本開示の実施形態による、排出流から脅威と源の点とを位置特定するための方法の流れ図が方法１２００として示されている。ある実施形態では、方法１２００は、図２および図９〜図１１ならびに式１〜１７に関して上で説明された動作の流れに対応することがあり、方法１２００のステップは、本開示の実施形態に従って、排出流から脅威と源の点とを位置特定するための動作を実行するために１つまたは複数のプロセッサによって実行可能な命令として記憶されることがある。１２１０において、方法１２００は、１つまたは複数のサンプリングされる位置の各々において検出される１つまたは複数の標的分子の存在と関連付けられる情報と、１つまたは複数のサンプリングされる位置を表す位置情報とを受信することを含む。ある実施形態では、１つまたは複数のサンプリングされる位置の各々において検出される１つまたは複数の標的分子の存在と関連付けられる情報は、分子検出器（たとえば、図２の１つまたは複数の分子検出器２２０、図９の１つまたは複数の分子検出器９６０、図１０の１つまたは複数の分子検出器１０６０、または図１１の１つまたは複数の分子検出器１１３０）から少なくとも１つのプロセッサによって受信されることがあり、位置情報は測位システム（たとえば、図２の測位システム２３０、図９の測位システム９７０、図１０の測位システム１０７０、または図１１を用いて説明されるような既知の場所情報）から受信されることがある。ある実施形態では、１つまたは複数の分子検出器および測位システムは、図２の動的な逆気体積層モデリングデバイス２００などのスタンドアロンデバイス内に収容され得る。追加のまたは代替の実施形態では、１つまたは複数の分子検出器および測位システムは、図９のモジュールシステム９００、図１０のクラウドベースのシステム１０００、または図１１のシステム１１００などの、システムの一部として提供され得る。図１２に示されるように、方法１２００はまた、１２１２において、位置情報と関連付けられる環境情報を受信することを、および／または、１２１４において、位置情報と関連付けられるインフラストラクチャ情報を受信することを含み得る。環境情報は、風速データ、風向データ、温度データ、気圧データ、他のタイプの環境データ、またはこれらの組合せを備えることがあり、１つまたは複数のサンプルが取得された環境に対応することがある。インフラストラクチャ情報は、１つまたは複数のサンプルが取得された環境に近接する、またはそこから閾値の距離内にある、水道、電気、建物、下水道、風、石油およびガスのパイプライン、他のタイプのインフラストラクチャ、またはこれらの組合せなどの、インフラストラクチャを特定し得る。１２２０において、方法１２００は、受信された情報に基づいて、動的な逆気体積層モデルを決定することを含む。ある実施形態では、動的な逆気体積層モデルは、１つまたは複数のサンプリングされる位置にわたり１つまたは複数の標的分子のガウス分散を有し得る。ある実施形態では、動的な逆気体積層モデルは、少なくとも１つのプロセッサ（たとえば、図２の１つまたは複数のプロセッサ２１０、図９の１つまたは複数のプロセッサ９２��、図１０の１つまたは複数のプロセッサ１０２０、または図１１の逆気体積層モデリングデバイス１１０の１つまたは複数）によって決定され得る。ある実施形態では、動的な逆気体積層モデルの決定は、上で説明されたように、式１〜１７に従って生成され得る。図１２に示されるように、動的な逆気体積層モデルを決定することはまた、１２２２において、１２１２において受信された環境情報に基づいて動的な逆気体積層モデルを決定すること、および／または、１２２４において、１２１４において受信されたインフラストラクチャ情報に基づいて動的な逆気体積層モデルを決定することを含み得る。１２３０において、方法１２００は、環境のサンプリングの間に検出される対象の１つまたは複数の分子の源の位置を予測することを含む。ある実施形態では、源の予測される位置は、１つまたは複数のサンプルが取得された環境の地図などの、地理的な地図に重畳され得る。追加のまたは代替の実施形態では、サンプリングされる環境の外側のエリアへの１つまたは複数の標的分子の分布を予測することを含み得る（たとえば、１つまたは複数の標的分子が分布し得るエリア全体の小さい部分にわたって、環境がサンプリングされ得る）、周囲のエリアへの１つまたは複数の標的分子の分布の程度を予測することなどのために、地理的な地図に重畳されるべき従来の気体積層モデルをモデル化するために、源の予測される位置がさらに利用され得る。これは、１つまたは複数の標的分子の分布を予測し、次いで検証することなどのために、サンプルをそこから取得すべき追加のエリアを特定するのに有用であり得る。
【０１０８】
[00118]図１３は、本発明のプロセスフロー１０を示すフローチャートである。プロセスフロー１０は、図１２に示される流れ図の拡大図である。対象の化学物質１２がシステムに導入される。最初に、分離方法が利用される、化学的な前処理１４が行われる。ある実施形態では、分離方法は、検体を水性または大気の置換成分などの基質から単離し得る。そのような方法は、限定はされないが、ガスクロマトグラフィー（ＧＣ）、固相マイクロ抽出（ＳＰＭＥ）、またはメンブレン透過である。基質分離が行われると、検体は単離および検知１６へと進む。識別の機構は、限定はされないが、電気化学センサ、光電子センサ、ケミレジスタ、赤外線分光（ＩＲ）、紫外可視光線分光（ＵＶ−Ｖｉｓ）、および質量分析（ＭＳ）を含む。識別が行われるにつれて、場所のデータ１８が測位システムにより取得される。ある実施形態では、測位システムは、全地球測位システム（ＧＰＳ）、遠隔通信ベースのローカル測位システム（たとえば、セルラー通信システムを使用した三角測量）、または別のタイプの測位システム（たとえば、検知が行われる位置に対して局所的であり実世界の位置に対応する座標にマッピングされ得る座標系を利用する測位システム）を含み得る。風速および風向、湿度、気圧、他の環境データ、またはこれらの組合せを含む環境データ２０は、オンボードセンサから、および／または地表の大気監視地点から取得され得る。後処理２２は、化学的な識別情報と、場所情報と、環境データとを結びつけることができ、これにより、この情報が所与の地点または位置に帰するものとする。このプロセスは、所与のサンプリングエリアにわたって定期的に（たとえば、秒、分、フィート、ヤード、または何らかの他の測定単位の数「Ｘ」ごとに）、または継続的に繰り返され得る。プルーム源の位置の検出がそれから決定され得る、気体積層モデルが導出され得る。ある実施形態では、データのセットは、視覚化のための１つまたは複数の地理的情報プログラム２４への入力のためにフォーマットされ得る。
【０１０９】
[00119]図１４は、本発明とともに使用する２つの分散モデルを比較する図である。パフ分散モデリングは、プルームを定義するために非安定状態の源とラグランジアン場とを使用する。これらの「パフ」は、モデルを通じて追跡される区画である。区画は、風、地形、および他の環境的な影響などの、軌跡に影響する分散パラメータに左右される。モデリングは、所与の区画の認識された濃度が周辺の条件と調和しているときに終了する。
【０１１０】
[00120]ガウスモデルは、対象の化学物質が普通の確率分布すなわちガウス分散として散らばることを仮定する。これらの分布は、風下への分布および分散の広がりという、２次元において発生する。風下への分散は、対象の所与の化学物質が源から離れて移動する距離を生み出し、表面堆積の大部分が重力により発生するときに最高の濃度が局在する。広がりは、卓越風および一般的な拡散の非線形の特性により発生する。本発明の実施形態は、対象の化学物質がガウス分散として散らばる状況により適していることがある。
【０１１１】
[00121]図１５は、車両プラットフォームを備える実施形態において本発明を利用するためのプロセスフロー３０の別のより詳細な例である。対称の化学物質は、２つのインレット３２ａ、３２ｂのうちの１つを介して車両プラットフォームへと導入され得る。ある実施形態では、上位のインレットは地面から閾値の距離（たとえば、道路の表面から約４フィート）上に位置していることがあり、地面のインレット３２ｂは地面から第２の閾値の距離（たとえば、道路の表面から約８インチ）に位置していることがある。ある実施形態では、バルブ機構３４が、どの流れが有効であるかを指示するために設けられ得る。ある実施形態では、主サンプリング管の中のダイアフラムポンプ３６ａ、３６ｂが、車両プラットフォームの速さとは無関係にサンプリング吸入率を一定にするのを容易にするために設けられ得る。追加のまたは代替の実施形態では、流れの速さが車両プラットフォームの速さに依存する、可変のサンプリング吸入が利用され得る。化学センサダイアフラムポンプ３６ａは、化学的な分析３８のために、吸入空気の小さな断片をサンプリングし得る。過剰な吸入空気４０は、車両プラットフォームの排気口４２に向けられ得る。分析の間、収集されたスペクトル４４（たとえば、吸入空気のサンプルに存在する検出または特定された分子のスペクトル）が、検出されたスペクトルを座標系内の特定の位置へと限局するために、場所データ４６および大気データ４８と結合される。この結合において利用される場所データは、測位システム（たとえば、ＧＰＳシステム、遠隔通信システムなど）によって提供され得る。大気データは、オンボード気象センサから取得され、または地表の大気測定地点から得られ得る。このペアのデータは次いで、１つまたは複数の地理的情報プログラムにおけるマッピング５０のためにフォーマットされる。点は、色、サイズ、または形状を介して、化学センサからの所与の値に起因するものとされる。点のグループを関連付けることで、気体積層モデリングに有用な、局所的なデータ点の所与のセットの視覚化が可能になる。マッピングプログラムのために作成されるファイルは、ディスプレイデバイス（図３に示されない）、または遠隔のシステムおよびデバイス（たとえば、ネットワークを介した遠隔コンピューティングデバイス）などの、ローカルデバイスへ配布され得る。
【０１１２】
[00122]図１６は、３次元で化学物質の源を検出するためのシステムの実施形態を示す。化学物質の排出源は、様々な汚染物質を継続的に排出する。これが発生するにつれて、プルームが源の場所から形成し得る。その場所の性質に応じて、排出される化学物質は、重さに基づいて断片へと分類され得る。より軽い断片は一般に、周辺の空気より軽いと考えられる。中間の断片および重い断片は一般に、空気より重いと考えられる。中間の断片とより重い断片を区別することは、分散をモデル化することにより行われることがあり、重力項の影響を大きく受け、したがって風下への移動が限られている断片は、重いと考えられる。さらに、より重い断片は、それより次に軽い断片よりも低い高度に分散する。動力付きの車両は、排出をサンプリングするために、重い標的のための地上のインレットおよびより軽い断片のための上位のインレットという、２つのインレットを使用する。ある実施形態では、さらに軽い断片がサンプリングされ、および／または観測され得るように、化学センサを有する無人航空機（ＵＡＶ）または有人空輸機が利用され得る。ＵＡＶは、図１５に示される車両の展開に関して上で説明されたフローと同様の方式で、これらの断片をサンプリングする。
【０１１３】
[00123]図１７は、化学プルームの様々な領域のサンプリング経路と予想される検出とを示す。サンプリングは、プルーム濃度の様々な領域が横断される所与の経路に沿って行われる。サンプルが導入され、続いて化学センサを介して特定され、検出は拡散遅延とともに発生する。検体との接触の厳密な地点が、メンブレン拡散時間と車両装置の速さとを考慮して、実時間で逆算される。このプロセスが、サンプル領域を通り抜けるまで定期的または継続的に繰り返され得る。このデータは次いで、ガウス分散として認識されることがあり、最初に低濃度の領域に入り、より高いピーク濃度に進み、最後に徐々に低くなる濃度が観測される。場所および環境のデータと組み合わされた化学センサからの、得られた濃度のガウス分散が、式１〜１７に関して上で説明されたように、源の場所を数学的に逆算するために使用され得る。
【０１１４】
[00124]図１８は、本発明とともに使用するための、メンブレンインレット質量分析（ＭＩＭＳ）６０の例を示す。メンブレンインレット質量分析（ＭＩＭＳ）６０は、準透過性のメンブレンを介して検体を質量分析計へと導入する。メンブレンは、透過性であり、疎水性であり、通常はポリマーベースである。この方法の利点は、最小限のサンプルの準備で、またはサンプルの準備なしで、様々な検体６２ａがリアルタイムで導入され得るということである。検体６２ｂは、拡散を介して大気サンプリング領域６４からメンブレン６６を通って横断する。拡散により制御される透過は、検体６２ｃを真空分析空間６８に導入する。限定はされないが、管型フローオーバー、管型フロースルー、および平面シートを含む、メンブレン６６の導入の異なる構成が存在する。後続の質量分析は真空領域で行われ得る。
【０１１５】
[00125]例１．秘密のメタンフェタミン製造所の空間分析を介した潜伏所検出のための、車両に搭載された可搬型質量分析システム。
【０１１６】
[00126]全世界でのアンフェタミン型興奮薬（ＡＴＳ）の製造は過去１０年にわたり上昇しており、全世界でのメタンフェタミンの押収量は過去５年で１５８％上昇し、２０１３年には８８トンに達した。２０１４年には、米国だけでもＤＥＡによりほぼ３トンのメタンフェタミンが押収された。法的な取り締まりの努力をさらに複雑にすることに、メタンフェタミンの製造は、郊外、トレーラーパーク、集合住宅、ホテル、および移動式の製造所を含む、無数の位置で可能である。したがって、探索のエリアは、特定のインフラストラクチャに基づいて最小限にされ得ない。現在、法的な取り締まりには、訓練された犬、潜入捜査、および網羅的な物流の支援を含む、そのような秘密の活動を位置特定するための広範囲の方法を必要としている。
【０１１７】
[00127]本明細書で提示されるのは、実施形態に従って、大気の空間分析技法を利用することによってメタンフェタミン製造の前駆体および合成副産物の特性の検出のために構成される、車両ベースの移動式質量分析計の実施形態であり、これは、強力な移動式システムを提供することにより、現在の法的な取り締まりの技法と努力を強化するのを助け得る。秘密のメタンフェタミン製造から作られる大気への排出を検出する能力は、法的な取り締まりの有用な道具となり得る。メンブレンインレット質量分析計が、動いている間に大気をサンプリングする車両に搭載され得る。ある実施形態では、車両は全電気駆動が可能なハイブリッド車両であり得る。全電気駆動車両を利用することで、ガス燃焼機関を備える車両において存在し得る排気および他の副産物による吸入サンプルの汚染を防ぐことができる。緯度および経度を収集される各スペクトルに帰すると、秘密の製造からの固有の化学的なフィンガープリントがマッピングされる。この位置ベースの質量分析データは、対象のエリアへの局所化をもたらす。メタンフェタミン前駆体の合成が実行され、そのような反応による不純物が観測された。擬似の工場が用意され、不純物が加熱を介して大気へと導入された。移動式プラットフォームを使用した、産生物および不純物の検出は、以下でより詳細に説明されるように、メタンフェタミンの製造を位置特定し局所化することについての有効性を示した。
【０１１８】
[00128]違法薬物の押収はしばしば、違法なＡＴＳの存在を確証または否認する、法医学の分析を受ける。予定されていた化学物質の存在の確証以外の、これらのサンプルに存在する不純物を描写するための努力は、合成ルートを化学的に識別するものをもたらす。無数のルート（ロイカート、還元的アミノ化など）がＡＴＳを合成するために使用されており、各方法は製造のルートの特定を助け得る固有の前駆体と不純物とを有する。一般的なエフェドリンベースの方法も、３つの研究されている異なるルートを用いて分析されている。法医学が捕らえられたサンプルから合成のルートをそれを元に決定することが可能である、さらなる分析方法が、１−フェニル−２−プロパノン（またはＰ２Ｐ）を含むＡＴＳ合成における前駆体化学物質の合成に適用されている。生物システム、最も一般的にはパン酵母が、メタンフェタミンの前駆体である１−フェニルアセチルカルビノールを生み出すために使用されている。酵母を使用することの起源は、エフェドリンまたは擬似エフェドリンの入手可能性が限られていることにあり、文献の進歩に対する秘密の化学者の高い意識を示している。不純物の濃度の比と同位体の分布とを考慮する、計量化学的な手順が開発された。製造および前駆体合成の方法はよく研究されており、最終的に、最後の産物からこれらの個々のルートおよび試薬にさかのぼる能力をもたらしている。
【０１１９】
[00129]環境的には、これらの製造方法は、地表および大気において検出可能であるが規制されていないことが多い、トレース化学物質を排出することが多い。器具がオンサイトの試験のために使用され得る環境を模擬するために、様々なシナリオが構築されている。マイアミの港を通じた貨物コンテナでのコカインの輸入は、薬物の識別を行うイオン移動度分光法（ＩＭＳ）およびガスクロマトグラフィー質量分析（ＧＣ／ＭＳ）などの分析方法を用いた、大量の蒸気サンプリングのための試験の場所をもたらしている。変動する温度と濃度パラメータとを使用した違法薬物のＩＭＳも、税関の場所において行われている。このことは、ナノグラムの濃度でのアンフェタミンおよびリゼルグ酸ジエチルアミド（ＬＳＤ）に対する適切な分析条件の決定をもたらした。他の研究は、ＩＭＳを介した密輸品の界面化学的性質を分析している。
【０１２０】
[00130]追加の技法の発展には、現場展開可能なセンサと器具が含まれる。米国麻薬取締局（ＤＥＡ）は、法医学の対象の薬物の検出の成果を整理している。ロイカート合成法からのピリジンなどの溶媒も、検出可能な物質として注目されており、それらの検出のために、ＩＭＳと光電離とを用いた後継の高速な方法が開発されている。現場展開可能なシステムが、秘密の製造所において使用されており、その場での法医学的な処理に利用されている。違法薬物、さらには爆発性の化学物質の存在を検出するために、生体センサおよび免疫センサが開発されている。特にＩＭＳ２９−３２および他の検出技術を対象とするさらなる概要が、多く文書化されている。
【０１２１】
[00131]最終的に、秘密の製造は、合成のエリア内に永続する環境的な痕跡があること、および生産の様々な段階の間の継続的な排出という、直接的な証拠の２つの手段をもたらす。環境への影響を定量化するための努力は、秘密の製造所の跡地利用において使用する健康および安全についての方針の作成をもたらした。これらの戦略は特に、汚染されたインフラストラクチャの改良に適用される。土壌サンプルの分析は、秘密の製造所自体の外側に製造の影響が存在することを示し、これはしばしば、化学物質の不適切な廃棄の結果である。違法薬物の製造プロセスに関わる化学反応のリアルタイムのサンプリングおよび監視のために、薬物の蒸気を捕らえる際の固相マイクロ抽出（ＳＰＭＥ）の利用を含む、進行中の方法が開発されている。ＳＰＭＥファイバーが、分解および反応の産生物の観測に有効であることが判明している。２つの秘密の方法を介したメタンフェタミンの合成が、可搬型の質量分析計を用いてリアルタイムでアンビエントイオン化法により監視された。これらの結果から、産生される排出物による反応全体にわたり、隠れた合成が特定可能であったことが明らかになった。
【０１２２】
[00132]ＡＴＳの秘密の製造は通常、避けられない副産物を伴うので、反応はしばしば多数の化学的な痕跡を残す。以下の作業は、全電気駆動可能なハイブリッド車両に搭載された質量分析計を使用した、秘密の製造所の検出の方法の開発を一覧にする。このシステムは、メンブレンインレットを通じて継続的にサンプリングしサンプルを通過させる、カスタムの大気吸入口を使用する。メンブレンインレット質量分析（ＭＩＭＳ）は、図１８を参照して上で説明されたように、システムの真空を維持しながら、検体が分析のために通過することを可能にする、準透過性のメンブレンを使用する。得られたマススペクトルは次いで、位置へとＧＰＳタギングされる。擬似的な隠れたメタンフェタミン合成が実行され、前駆体および副産物の存在のために後で検出された排出物を産生した。次いで、車両がエリアをマッピングし、空間的な分析が実行され得るようにデータがプロットされた。最終的に、システムは、進行中のメタンフェタミン製造と見なされる大気の構成要素を検出した。
【０１２３】
[00133]ＡＴＳの合成において一般に発見される前駆体と不純物とを分析するために、フェニル酢酸（＞９９％、シグマアルドリッチ、ミズーリ州セントルイス）が、無水酢酸（ＡＲ、マリンクロット、ケンタッキー州パリス）およびピリジン（９９＋％、アクロスオーガニクス、米国ニュージャージー州）の使用により、デーキンウェスト反応を介して、１−フェニルプロパン−２−オン（Ｐ２Ｐ）に変換された。デーキンウェスト反応は元々、αアミノ酸をそれぞれのαアセチルアミノ−アルキルメチルケトンに変換するために開発されたが、一部の非アミノ酸にも機能する。図１９に示されるこの反応機構は、無水酢酸の存在下で、フェニル酢酸をその無水物へと転換することを伴う。このフェニル酢酸の無水物は、ピリジンの存在下でプロトンを失う。それは次いで、別の無水酢酸によりアシル化され、続いて脱アシル化されてβケト酸を産生し、最終的に脱炭酸されて最終的なケトン産生物を産生する。
【０１２４】
[00134]反応が完了した後で、反応混合物が次いで、さらなる改変または添加なしで、反応容器内での分析を受けた。秘密の合成についての情報が公に入手可能になるのを防ぐために、ここでは、合成手順の一般的な詳細のみが与えられる。次いで、すべての最後の産生物が、標的の前駆体および予想される副産物の存在を確認するために、ＧＣ／ＭＳ（Ｆｏｃｕｓ  ＧＣ／Ｐｏｌａｒｉｓ  Ｑ）を用いて分類された。
【０１２５】
[00135]フェニル酢酸が、ピリジンおよび無水酢酸と混合され、ある時間の期間無水条件の下で還流された。ピリジン、Ｐ２Ｐ、および無水酢酸はすべて可燃性の液体であるので、反応プロセスの間はあらゆる点火源から離され、適切な可燃性液体のキャビネットに保管されなければならない。無水酢酸は、水とも激しく反応し得るので、水の源に曝されないように保管および取り扱いを行わなければならない。
【０１２６】
[00136]メタンフェタミン合成が行われた、または行われている環境を模擬するために、法医学の学生のために使用されるＣｒｉｍｅ  Ｓｃｅｎｅ  Ｃｉｔｙと呼ばれる移動式のホームトレーラーパークが、現場として選ばれた。その現場では、複数の使われていない移動式住宅が互いに近接しており、「コック」が現れ得る一般的な環境を模擬する。この位置は容易に接近可能であり、現場に直接隣り合うすべての方向において移動式の器具を用いて測定値が取られ得る。移動式住宅内で、浴室の中に反応混合物がかき混ぜ棒とともにホットプレート上に置かれ、メタンフェタミン反応と矛盾しない温度に加熱された。浴室の窓および通気口は、排出物が出ていくことを可能にするために開放された。あらゆる排出蒸気の吸入または肌への接触を介した事故的な曝露を防ぐために、移動式住宅内および現場に直接隣接する場所に、常に個人用保護具（ＰＰＥ）が用意された。
【０１２７】
[00137]図２０を簡単に参照すると、本発明の実施形態による例示的な化学検出ユニット２１０が示される。質量分析計２０１２は、Ｔｒａｎｓｐｅｃｔｏｒ  ＭＰＨ（インフィコン、ニューヨーク州シラキュース）残留ガス分析器（ＲＧＡ）である。ユニット２０１０は耐久性のあるラック搭載可能ケース２０１４に格納される。メンブレンインレット２０１６の前端は、管型メンブレン（Ｈｅｌｉｘｍａｒｋ、カリフォルニア州カーピンテリア）のためのマウンティングを提供するフィードスルーとともに、２．７５インチのコンフラットブランクフランジ上で設計された。ユニット２０１０は、フォードＦｕｓｉｏｎ  Ｅｎｅｒｇｉ（商標）においてフロントシートが存在していた場所に搭載された。Ｆｕｓｉｏｎはハイブリッド駆動を提供し、これは従来のガソリンエンジンの機能を無効にする能力をもたらし、これはエリアをマッピングする間のあらゆる燃焼による干渉を除去した。ダイアフラムポンプが継続的に大気を吸い込むインレットとなる、インハウスで作られたクォーターガラス置換物２０１８を通じて、システムへと大気が導入される。大気サンプリング管から、より小さいダイアフラムサンプリングポンプ２０２０が、管型メンブレンを通過する少量の空気をサンプリングする。電源２０２６および線形クワドラポール２０２４に接続されたコントローラ２０２２も示され、線形クワドラポール２０２４は真空システムに接続される。
【０１２８】
[00138]システムは、Ｐｙｔｈｏｎスクリプトと、ＧＰＳ機能を有するＡｒｄｕｉｎｏベースのマイクロコントローラとの組合せを使用して、質量を繰り返しスキャンし、関連する緯度および経度を用いて各スキャンをタグ付けする。所与の質量に対する得られた強度をプロットするために、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｅａｒｔｈを使用してデータの後処理が実行された。ある実施形態では、ユーザフレンドリーなフォーマットでサンプルデータを提示するために、ある位置と強度をある特定のサンプルの属性とするように、色付きの円が使用され得る。これらの質量は、合成の所与の副産物と関連付けられ、実験が開始する前に得られた基準データとさらに比較され得る。強度の顕著な増大は、実験装置からの大気への前駆体および合成副産物の転移に起因する。最後に、排出プルームの拡散の理論的な手段を提供し、動的な逆気体積層モデルにより生成される排出源の予測を確証するために、米国海洋大気庁（ＮＯＡＡ）および環境保護局（ＥＰＡ）のＡｒｅａｌ  Ｌｏｃａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｈａｚａｒｄｏｕｓ  Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ（ＡＬＯＨＡ）ソフトウェアが、ローカルの気象データとともに使用される。
【０１２９】
[00139]ＡＴＳ前駆体の産生の間、副反応が不可避であり、使用される製造の合成ルートを示すものをもたらすことが多い。これらの反応機構の多くが文献において知られているが、正確なルートは依然として議論されることがある。デーキンウェスト反応では、最も一般的に見られる不純物である、１，３−ジフェニルプロパン−２−オンまたはジベンジルケトン（ＤＢＫ）は、反応において過剰な無水酢酸が存在しないことに起因する。これにより、図２１Ａに示されるように、混合された無水物が、無水酢酸ではなく別の混合された無水分子によりアシル化されるようになり、暗色のケトン不純物を産生する。ＤＢＫ不純物は、１１８ｍ／ｚの断片を使用して追跡された。図２１Ｂは、シミュレーションが行われる数時間前に大気内でＤＢＫが検出不可能であったことを示す基準データを示し、これはすべての得られた質量に対して当てはまる。前駆体または副産物と関連付けられる所与の質量に対して、偽陽性として間違われ得るような検出可能な大気の構成要素はなかった。図２１Ｃは、基準と比較したレベルの上昇を示す。
【０１３０】
[00140]メンブレンインレット技法を利用する、多くの可搬型システムが開発されている。これらのシステムは、質量分析のために検体をメンブレンに選択的に透過させることを可能にする、同じ原理を使用する。多くの異なる材料が、メンブレンに使用する潜在的な材料として研究されてきた。ポリジメチルシロキサン（ＰＤＭＳ）は、芳香族化合物に対して優れた結果を示している材料である。図２０に示される車両システムの中の質量分析計およびメンブレンインレットは、ベンゼン、トルエン、エチルベンゼン、およびキシレン（一般にはＢＴＥＸとして知られている）および多環芳香族炭化水素（ＰＡＨ）の分析のために他の箇所で使用されている。シミュレーションの間、スキャンが繰り返し収集され、図２２は検出されたスペクトルを表す棒グラフである。ピークは製造プロセスにおける元の質量構成要素の溶解または断片化の結果であり、それらの不純物が描写されている。アルカンの存在は、メンブレンの選択が芳香族を含む化学的性質に対して選択的であることによる、断片化の後導入の結果である。図２３Ａおよび図２３Ｂは、得られたＰ２Ｐおよび反応していない過剰の前駆体フェニル酢酸の質量スペクトルを示す。これらの得られた産生物が、以下で説明される他の不純物に加えて、試行において使用された。
【０１３１】
[00141]別の一般的な不純物は、Ｐ２Ｐ形成の塩基触媒されたエノール互変異性体に起因する。エノール互変異性体は、図２４Ａおよび図２４Ｂにおいて見られるように、塩基の添加によって動力学的により好ましくなり、無水酢酸と凝縮してＰ２ＰのＥ−およびＺ−エノールアセテートを形成する。図２４Ｂは、よりばらつきのある濃度を示すプロットである。周期的な高い強度および低い強度は、風によるものであり得る。さらに、車両の操作者は周期的に各エリアを重複して周っており、化学物質が分散されるにつれて、低濃度の測定値は以前はより高い濃度が存在したエリアのものであることがあり、高濃度の測定値は以前はより低い濃度が存在したエリアのものであることがある。
【０１３２】
[00142]フェニルアセチルカルビノールがここで提案される同様の反応により産生されるが、図２５Ａおよび図２５Ｂに示されるように、エノール互変異性体が代わりに、二重結合にわたって逆マルコフニコフ方式で水和を受ける。この添加は、ベンジルアニオン中間体に対して可能な共鳴の増強および弱い塩基としてのピリジンの存在により説明され得る。
【０１３３】
[00143]試験において、ＡＬＯＨＡソフトウェアスイートをＧｏｏｇｌｅ  Ｅａｒｔｈプロットに組み込むことで、標的の化学物質の拡散の流れの理論的な計算結果が重畳される。図２６は、酢酸ベンジルの１０８ｍ／ｚ断片のプロットである。酢酸ベンジルは、ＡＴＳ合成の構成要素となる不純物であることが示されている。図２７は、異なる位置における検体のプルームデータとグラフとを示す。図２８は、車両の移動の方向と検体の検出との例を示す、リアルタイムマップに重畳されたプルームマップを示す。ＡＬＯＨＡは、複数の気象条件において移動の距離を近似するために、物質の沸点および分子量などの化学的特性を使用する。追加の入力は、化学物質の毒性を考慮するものである。曝露の制限により領域が定義されることを可能にすること。プルームは、源の位置から計算され、偏流がどのように風下へのドリフトを引き起こすかを示す。源の位置の南にある大きな構造物が、その構造物の壁に沿って化学物質が東へと押し出されることを可能にした。実験データと理論的なプルーム予測の組合せは、さらなる評価の試行のための多くの機会を提供する。稼働中のＡＴＳ合成の位置が与えられると、検出可能な構成要素がどこにあるかを予測するためにソフトウェアが使用され得る。ＡＬＯＨＡ分散モデルによって予測される質量データが実験後に適用され、それはサンプリングを介して収集された実験的な質量データとよく一致する。このことは、収集された化学データが、式１〜１７に関して上で説明されたように動的な逆気体積層モデルを計算するための信頼性のある入力を提供できるということを確証する。
【０１３４】
[00144]ＡＴＳ合成からの化学的なマーカーの検出は、同じ方式で製造される他の違法薬物の検出を可能にする。本発明は、それらの合成ルートを検出するためにも適用され得る。データの統計的な分析は、さらなる局所化を実現する。高度に移動式のプラットフォームは、迅速な展開を可能にする。リアルタイムの監視は、所与の位置に対して操作者の注意を能動的に向けることができ、標的の製造に照準を合わせることができる。システムは、公の場所で使用するのに十分にディスクリートであり、たとえば捜査令状を取得するのを助け得る、権利を侵害しないサンプルを法的な取り締まりにおいて得ることを可能にし得る。
【０１３５】
[00145]例２−空間的な定量化および汚染物質のマッピングのためのハイブリッド車両に搭載される可搬型システム。
【０１３６】
[00146]空間的なマッピングおよび定量化のために車両ベースの質量分析計または化学検知デバイスを使用することは、局所的な大気中の化学物質を特定する際に、地域にとって有用であり得る。有害な汚染物質を排出する可能性のある既知の産業的活動に隣接するエリアの車両によるマッピングは、リアルタイムのデータを提供する。規制の道具として、このような配備は、環境上の協定に適合しているものとして活動の場所を認定することができる。さらに、このような配備は、都市環境をマッピングするのに有効である。質量分析計が搭載された、全電気式の駆動が可能な車両の使用は、内燃による分析結果のあらゆる汚染を除去する。このことは、排気ガスに対する懸念なしで限られた領域におけるマッピングを可能にし得る。メンブレンインレット質量分析（ＭＩＭＳ）法は、デバイスへの検体の選択的な透過を可能にする、準透過性の材料を使用する。サンプリング、ＧＰＳによる位置特定、および他の大気データは、オープンソースのマイクロコントローラの使用を含む様々な技法を通じて行われ得る。研究の間に得られた重要な点および予備的なデータが以下で説明され、このタイプの展開可能なＭＩＭＳシステムの能力を示す。
【０１３７】
[00147]質量分析は、対象の気相イオンの質量電荷比を検出する分析技法である。これらのシステムはいつも研究室ベースの分析に限られていたが、小型で持ち運び可能な質量分析計システムのかなりの発展がこれまでにあった。メンブレンインレット質量分析（ＭＩＭＳ）技法は、可搬性に役立つ。その結果、ＭＩＭＳは、かなりの発展を見ているサンプル導入の一般的な方法になりつつある。ＭＩＭＳは、最小限のサンプル調製と、継続的なサンプリングと、複雑な検体導入技法の排除とを可能にする。サンプリングは、質量分析計の真空への選択的な検体の通過を可能にする、準透過性のメンブレンを使用して行われ得る。ＭＩＭＳおよび他の可搬型システムは、今後の専用システムの開発に対する機会の増大とともに、環境分析において極めて重要な選択となりつつある。これらのシステムは、ある場所の大気における汚染物質に関するリアルタイムの結果を提供するための主流の道具となることが期待される。
【０１３８】
[00148]可搬型の器具は、研究室式の器具を小型化し、耐久性を持たせたことから発生した。その場での分析のための早期の技法には、小型化された磁場型質量分析計およびガスクロマトグラフィー質量分析器具の使用があった。技術革新の努力は、Ｄｉｒｅｃｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ｉｎ  Ｒｅａｌ  Ｔｉｍｅ（ＤＡＲＴ）およびＤｅｓｏｒｐｔｉｏｎ  Ｅｌｅｃｔｒｏｓｐｒａｙ  Ｉｏｎｉｚａｔｉｏｎ（ＤＥＳＩ）技法などの、大気圧イオン化法を利用した。産業プロセスからの排出物質と、車両の排気に起因する化学物質の濃度と、化学兵器薬剤とを監視するために、展開可能なシステムを用いて行われる測定が開発された。可搬性を上げてより小型にするための最近の試みは、バックパックおよび手持ち型のシステムをもたらした。
【０１３９】
[00149]可搬型質量分析計システムを開発する際の重点は今、データが定量的であるだけではなく空間的に関連する相関を追加で有するような、非従来型の状況においてこれらのシステムを試験するための能力を含んでいる。これまでに、展開可能なシステムを用いた揮発性有機化合物（ＶＯＣ）の濃度の時間的変化の視覚化を可能にする空間的なマッピングが、北スペイン全体で行われている。海洋環境における水質のマッピングおよび化学物質プルームの検出は、専用システムにより行われている。今では、火山の分析のために所与の飛行経路に沿って決定されたスペクトルデータとともに、無人の航空プラットフォーム上の質量分析計が使用されている。これらの革新的な方法は、それぞれの場所に対する優れた空間的に分解されたデータを提供する。
【０１４０】
[00150]当然、車両による展開が、空間的な分析のための最も一般的なプラットフォームである。最初の移動可能な質量分析計の１つは、高速な環境分析のためのバンであった。専用の運転可能な実験室を実現するための追加の努力は、コールタール浄化のための監視ユニットをもたらした。他の移送可能な実験室は、排出源の特性を提供するトレース気体の局所的な分析を実現する。言及されたすべての進歩は、もはや静的な車両プラットフォームに対して意図されたものではない、耐久性があり高度に可搬型の質量分析計ベースのシステムへと結実している。これらのシステムの適用形態は、ベンゼン、トルエン、エチルベンゼン、およびキシレン（一般にＢＴＥＸと呼ばれる）、多環芳香族炭化水素（ＰＡＨ）、およびアルキルベンゼンを重点に置いた、揮発性有機化合物（ＶＯＣ）を分析することを中心とする。これらの化学物質は、毒性と発がん性があることが知られている。最近の努力は、対象の様々なＶＯＣと他の化学物質とをマッピングする移動式システムにおいて、街路レベルのデータを提供している。しかしながら、これらのシステムは、移動の方法が内燃である車両に搭載されており、多くのＶＯＣの発生源が石油の燃焼によるものであることを研究が示している。
【０１４１】
[00151]（たとえば、従来の燃焼機関の使用による）誤差の影響を受けるこれらのシステムとは対照的に、本開示の実施形態は、全電気式の駆動が可能である車両に設置され、それによって、燃焼機関システムにより産生される副産物により引き起こされる誤差／干渉をなくしまたはかなり減らす、ＰＡＨおよびＢＴＥＸの検出のためのＭＩＭＳ技法を組み込む車両ベースのシステムを利用し得る。したがって、移動ユニットからの排気の干渉のあらゆる可能性が排除され得る。フォードＦｕｓｉｏｎ  Ｅｎｅｒｇｉ（商標）は、電気駆動および内燃による動力の生成が可能な市販のハイブリッド車両である。このことは、バッテリーのみの車両では一般に到達不可能な距離にわたる移動を可能にする。試験の場所に到着すると、干渉を生み出し得る排気ガスを防ぐために、内燃機関は直ちに無効にされ得る。このプラットフォームはまた、システムが工業団地または採掘現場などの格子に従ってマッピングするような、近隣の空間的なマッピングを可能にするので、地域全体に存在する特定のＶＯＣの濃度を提供する。水圧破砕および石油に関する活動の現場試験では、テキサス中部のＢａｒｎｅｔｔシェール地域およびＥａｇｌｅ  Ｆｏｒｄシェールプレイにおける深井戸注入の現場の近くの大気をサンプリングした。都市環境の試験では、テキサス州ダラスをマッピングし、進行中の建設および交通量の多いエリアと関連付けることが可能な結果を生み出した。質量分析計自体は、車載の１１０Ｖ電源により電力供給されてよく、有効なサンプリングの間、約２５マイルの距離のバッテリーのみの運転と分析時間とを提供する。
【０１４２】
[00152]たとえば、可搬型システム自体は、ラック搭載可能なケースの中に構築されてよく、図２０に示されるように、Ｔｒａｎｓｐｅｃｔｏｒ  ＭＰＨ残留ガス分析器（ＲＧＡ）を格納してよい。質量分析の方法は、線形クワドラポールおよびファラデーカップ／電子増倍管検出器を用いて行われ得る。メンブレンインレットは、２．７５インチのＣＦ真空ブランクフランジ上で構築され得る。フィードスルーの各セットは、内径が０．０１２から１インチのメンブレンを収容するように設計される。本明細書で説明される実験的な分析に利用されたメンブレンは、０．０２０インチのダウコーニングＳｉｌａｓｔｉｃ（６０−０１１−０２、Ｈｅｌｉｘｍａｒｋ、カリフォルニア州カーピンテリア）であった。ファイファー（アスラー、ドイツ）ＳｐｌｉｔＦｌｏｗ  ８０ターボ分子ポンプを有するファイファーＭＶＰ０２０−３ＤＣダイアフラムポンプにより、真空が維持され得る。
【０１４３】
[00153]大気サンプリングのためのインレットは、乗用車のフロントドアの固定された「クォーターガラス」を通じて提供され得る。元のガラスは除去され、インハウスのカスタムメイドのインレットスクープが、挿入物２０１８として図２０に示されるように、既存のマウンティングの中へ設置された。ダイアフラムポンプ（ＵＮ８４．３ＡＮＤＣ、ＫＮＦ、ニュージャージー州トレントン）が、サンプリングされた大気の一定の流れをもたらすために使用され得る。さらに、小さいダイアフラムポンプ（Ｗ３１１−１１、Ｐａｒｋｅｒ  Ｈａｎｎｉｆｉｎ、オハイオ州メイフィールドハイツ）が、主サンプル管から質量分析計のインレットへの吸引をもたらすために使用され得る。
【０１４４】
[00154]フォードＦｕｓｉｏｎ  Ｅｎｅｒｇｉ（登録商標）は市販の車両であり、フロントシートを除去することにより器具および装置の搭載のために改造された。シートのための既存のマウンティングを使用して、システムはインハウスで構築された８０−２０ハードウェア上に搭載された。さらなる改造は、振動を分離することを中心とした。ある実施形態では、器具の操作者は車両のリアサイドシートに座ることができ、分析のための設けられた作業空間を利用することができる。ある実施形態では、システムの全体が、車の電気モーターのために使用されるバッテリーから電力供給され得る。
【０１４５】
[00155]データ取得は、サンプリング動作を実行するようにシステムを制御するように構成されるプログラムを実行する、ラップトップまたは他のコンピューティングデバイスを介して管理され得る。プログラムは、Ｐｙｔｈｏｎなどの適切なプログラミング言語で書かれることがあり、スクリプティングは、サンプリングの間のシステムの動作を制御するためにも使用され得る。たとえば、スクリプトは、データの繰り返されるスキャニングと時間記録とを実行するように、質量分析計からの質量スキャンを管理することができる。位置データおよび環境データなどの他の関連するデータを捉えるために器具が設けられることがあり、この器具はコンピューティングデバイスに通信可能に結合され得る。たとえば、主要なマイクロコントローラ（たとえば、Ａｒｄｕｉｎｏ  Ｍｅｇａ  ２５６０（ストランビーノ、イタリア））が、温度、湿度、および気圧に関する予備的なデータを検出するように構成されるデバイス（たとえば、ＳｐａｒｋＦｕｎ  Ｗｅａｔｈｅｒ  Ｓｈｉｅｌｄ（ＳｐａｒｋＦｕｎ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ、コロラド州ニオット））に取り付けられることがあり、測位データはＧＰＳ受信機（たとえば、ＳｐａｒｋＦｕｎ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  ＧＰ−１１５７１）により提供され得る。質量スペクトルおよび上記のデータは、ＧＰＳ位置を対象の質量と結びつけるために、タイムスタンプを介して組み合わされ得る。
【０１４６】
[00156]検体についての可変の濃度のシミュレーションは、ＫＩＮ−ＴＥＫ（テキサス州オースティン）ＦｌｅｘＳｔｒｅａｍ  Ｇａｓ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  Ｇｅｎｅｒａｔｏｒを使用して行われた。この器具は、トレース濃度混合物の排出を制御するために使用される。濃度レベルは温度に関連するので、ＦｌｅｘＳｔｒｅａｍをある温度に設定すると、図２９の制御された既知の濃度をもたらした。次いで、測定された強度が濃度レベル（たとえば、十億分率）へと変換され得る。さらに、メンブレンを通過する検体の透過性に関する観測が行われてよく、検体がどれだけ早く質量分析計および検出器に到達するかを記述する。メンブレンインレットに様々な濃度を曝露することによって、標準的な曲線が作成され得る。これは、濃度に対する検出器の強度の線形の関係を生み、定量的な結果を可能にする。
【０１４７】
[00157]データ取得後の処理は、サンプリングされたエリアにわたり対象の分子の分散を視覚的に示す気体積層モデルとして観測されたサンプルを提示するために、サンプルデータと場所データ、ならびの環境データを組み合わせるように動作する。ある実施形態では、サードパーティのソフトウェアが、サンプルが取得された地理的エリアの地図に重畳される動的な逆気体積層モデルを提示するために利用され得る。たとえば、Ｇｏｏｇｌｅ  Ｅａｒｔｈ、および米国海洋大気庁（ＮＯＡＡ）と環境保護局（ＥＰＡ）のＡｒｅａｌ  Ｌｏｃａｔｉｏｎｓ  ｏｆ  Ｈａｚａｒｄｏｕｓ  Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ（ＡＬＯＨＡ）ソフトウェアなどのサードパーティのプログラムが、ユーザフレンドリーなフォーマットでモデルを提示するために使用され得る。得られる緯度および経度は、検体の濃度データをどこにプロットするかを特定するために使用される。各スキャンは色分けされた円（または別のシンボル）を介してＧｏｏｇｌｅ  Ｅａｒｔｈにおいて表現されてよく、特定の色分けされたシンボルを濃度の値または範囲と相関付ける凡例が提供されて、これにより、ユーザがサンプリングされたエリア全体の濃度分布を見ることを可能にし得る。いくつかの実施形態では、色分けは使用されないことがあり、様々な観測された濃度を表記するために他の技法が利用され得ることに留意されたい。ある実施形態では、得られた値はさらに、点源の位置を予測するために処理されヒートマッピングされ得る。ある実施形態では、ＡＬＯＨＡソフトウェアまたは類似するツールが、予測される点源の位置からのものを含む、毒性のある化学物質からのプルームをモデル化する際に利用され得る。予測される毒性の色分けされたゾーンが計算され、サンプルが取得された地理的エリアの地図において示され得る。このことは、理論的および実験的に得られたデータが重畳されることを可能にする。
【０１４８】
[00158]揮発性有機化合物（ＶＯＣ）の検出が、本システムの主な目的である。対象の検体の透過性を確かめるために、各データランの前に、様々な研究室で準備された大気が使用される。図３０Ａ〜図３０Ｂは、検出されることが予想された化合物を表す２つのそのようなサンプリングの得られたスペクトルを示す。これらのテストランは、十億分率の量を用いて実行された。予想される結果が確かめられると、ユニットは対象の領域に展開され得る。
【０１４９】
[00159]研究は、約５マイルのテキサス州デントンの道路および州間高速道路に沿って行われた。質量の各スキャンは、完遂するのに約２秒かかった。図３１は、移動式の分析から得られたトルエンの濃度を示し、これがＧｏｏｇｌｅ  Ｅａｒｔｈにプロットされた。北側の車移動は、建設が進行中のエリアを通り、ノーステキサス大学のキャンパスのアートビルディング（ａｒｔ  ｂｕｉｌｄｉｎｇ）の近くであった。アートビルディングは、建物の近くでスプレー定着剤が使用されることが多いので、重要な対象である。これは、検出されたトルエンのレベルがより高いことを説明し得る。より開かれていないエリア（たとえば、近隣および落葉樹の多い領域）で行われた分析では、検出された濃度がより高かった。州間高速道路の分析は、恐らくは大気の恒常的な循環により、最も低い検出のレベルをもたらした。
【０１５０】
[00160]都市での検出は、都市環境におけるＢＴＥＸ、ＰＡＨ、および他のＶＯＣの混合物を観測した。図３２はベンゼンの濃度を示す。低い濃度を示す、線３２１０により示されるエリアが注目に値する。これらのエリアは、小さい個人的な交通手段のあるエリア内に位置し、公共交通の中心的なハブ地域である。したがって、内燃からの排出がより少ないことで、存在する化学物質の量がより少ない。建設が進行中であるとともに車両交通の量が多い、南側の対象のエリアでは、より高い濃度が特定される。
【０１５１】
[00161]このシステムの１つの意図される適用形態は、深井戸および水圧破砕についての情報を提供することである。これらは２つの顕著なローカル活動であり、全国的な環境問題の対象である。規制上の問題は常に発展し、現場の試験は必須の高価なプロセスであるが、本明細書で説明されるような実施形態のシステムは、これらの操業の近くのエリアをマッピングするように動作可能であることが実証されている。これらの掘削の操業において、近隣試験のために直接立ち入ることは制限されているが、約１００フィートの範囲内の近隣エリアは可能であり、しばしば、これらのエリアは住宅地または他の人口の多いエリアにある。この現場は、１ｐｐｍという米国職業安全衛生局（ＯＳＨＡ）の許容曝露限界（ＰＥＬ）を下回るレベルを示した。大気的な要因が、排出がどのように移動するかに影響する。風は西から東に吹いており、これは図のプロットされたデータから最も顕著である。実験的に得られたデータをＡＬＯＨＡソフトウェアと組み合わせることで、点源の位置から理論的なプルームの重畳が可能になった。このソフトウェアは、大気に入る排出の質量の尺度を必要とする。このプロットは、毎分１グラムという任意の値を使用し、これは、ＡＬＯＨＡソフトウェアと連携したこの移動式プラットフォームの能力を示すことを可能にした。残念ながら、直接の測定結果を得るために立ち入ることは許可されず、そのような現場の操業者からのデータはしばしば入手可能とされない。湿度、温度、および偏流などの、分析の時のための正確な気象データが、計算に使用された。図３３は、Ｂａｒｎｅｔｔ  Ｓｈａｌｅの深井戸注入現場に近接した近隣地域におけるベンゼンの空間データを示す。
【０１５２】
[00162]このプラットフォームは、規制の支援および規約への適合の決定として特に有用である。現在、サイトでの試験を実行するには、進行中の掘削が中断されなければならない。これは、約１００，０００ドルの操業停止コストを招く。加えて、石油汲み上げの再開時に、ウェルサイトは通常、以前の出力に達しない。これは試験の残念な副作用であり、所与の現場の出力と収益性とを維持することと相容れない。本開示の実施形態を使用した、近くを車で通過する試験は、操業停止の必要なく所与の現場の適格性判断を可能にする。空気質が確かめられ、有害な化学物質の定量化が得られる。このことは、規制基準に対する適合を確かめるためにウェルサイトの収益性を能動的に下げるという、企業の意思決定プロセスをなくす。
【０１５３】
[00163]この搭載されたシステムには、いくつかの適用可能な使用法がある。排出を産生する大きな産業活動がある道路と地域とをマッピングすることは、プルームの追跡および量などの結論がその中で得られ得る優れたデータセットを生み出す。そのような観測を繰り返し実行することは、一日のある時間帯に、または産業プロセスの組合せのうちのある産業プロセスが実行される間に、源がより活動的であるかどうかを決定することなどの、時間的な関連付けを生み出す。さらに、システムにより得られたデータをＧｏｏｇｌｅ  Ｅａｒｔｈなどのサードパーティの地図ソフトウェアと統合できることで、大半のユーザが親しんでいるソフトウェア環境において未熟な操作者がデータを観測することが可能になる。さらなる目標には、さらなる掘削操業の安全性を提供する際の助けとしてこの移動式システムを使用するために石油会社と、および規制当局と協業することがある。このシステムは、操業を続けながら迅速な空間分析と定量化とを実現するようにできており、サイト全体の操業停止の必要をなくす。最後に、サンプリングの間に電気のみでの駆動能力を持つハイブリッド車両は、従来の内燃機関が搭載されたシステムから生じる干渉を除去する。
【０１５４】
[00164]環境へと放出される化学物質の検出は、日常的に行われる。定量的な結果および空間的に関連するデータセットは、優れたマッピングデータ（図３４）を生み出す。この技術の拡張は、局所的な植物相および動物相からの代謝物を検知するであろう。ＢＴＥＸ、ＰＡＨ、および他のＶＯＣの摂取は、バクテリアと真菌類との間で共通の経路により代謝され、これはＫｒｅｂｓサイクルにおいて使用される前駆体をもたらす。落葉性の有機体は類似の経路を有する。現在、これらの既知の化学構成要素、特にカテコールの検出は、環境における汚染物質の存在と、それらの進行中の代謝とを確証する。細胞による処理に起因する標的の化学物質の定量化は、所与の領域内での汚染の程度を決定する。
【０１５５】
[00165]例３−汚染物質および他の対象の化学物質の排出の源を位置特定するための逆大気分散計算のための方法。
【０１５６】
[00166]空気質を監視するための革新的な方法は、癌の発症の増加を含む、大気汚染物質を常に変化させる公衆健康および環境の問題の最前線にある。大気汚染の監視のための現在の方法は、大気質の長期的な変化を観測する分析デバイスを含む。しばしば、分析結果は、大気汚染物質の広がりが大きいまたは小さい所与の地域を評価するために使用される。分析モデルはしばしば、点源からの汚染物質のプルームを近似して追跡し、それらの風下での濃度を推定するために使用される。分散のモデル化および分析的な検出の対象の化学物質は、限定はされないが、特殊な石油掘削からの多環芳香族炭化水素の排出（ＰＡＨ）または秘密の薬物製造からの排出を含む。大気分散モデリングを、本発明の現場可搬型の質量分析データセットと統合することで、ユーザは汚染物質の源の位置を決定することが可能になり得る。
【０１５７】
[00167]可搬型の器具は、大気監視の分野において段階的に拡大してきた。さらなる自動化、小さいフットプリント、および低い電力要件は、これらのシステムの遠隔への展開を考慮するものである。リアルタイムの高速な分析を生み出すためのこれらのシステムの能力は、継続的な大気監視の要件に最も合う。大気環境からの有機化合物の検出のために設計された分析システムは、ガスクロマトグラフィー質量分析（ＧＣ−ＭＳ）、高圧液体クロマトグラフィー質量分析（ＨＰＬＣ）、赤外線分光（ＩＲ）、および紫外可視光線分光（ＵＶ−Ｖｉｓ）を含む。これらの方法からの結果はしばしば、揮発性有機化合物（ＶＯＣ）と、ベンゼン、トルエン、エチルベンゼン、およびキシレン（ＢＴＥＸ）を含む特定のアルキルベンゼンのサブセットとを標的とする。
【０１５８】
[00168]大気および水の汚染物質をサンプリングするための最小源のサンプル抽出および調製技法に関する具体的な方法が開発されている。固相マイクロ抽出（ＳＰＭＥ）法は、ＧＣ−ＭＳなどにより、大気媒体および標的ＶＯＣの後続の分析から対象の化学物質を抽出する。水のサンプリングは、シングルドロップマイクロ抽出（ＳＤＭＥ）、液相マイクロ抽出（ＬＰＭＥ）、または直接水溶液注入（ＤＡＩ：direct aqueous injection）により行われる。分散蒸気抽出（ＤＶＥ：dispersive vapor extraction）が、混合した気体サンプルから揮発性化合物を抽出するために使用される。これらの方法は良好な分析結果を生み出すが、所与の領域に対して得られるサンプルの数に空間的に制限され、小さいエリアの点源の結果を生み出す。
【０１５９】
[00169]質量分析は、環境監視の分野で進化的な発展を見てきた。可搬型質量分析システムの発展のための設計の必要性が説明されてきた。現場での使用のために器具の耐久性を高め改良するための努力は、強力な共同開発によるものである。現場可搬型のＧＣ−ＭＳシステムが、その場の標的の化学兵器薬剤および他の国土安全保障関係の適用例のために開発されてきた。水中および水のサンプリングシステムは、不溶性のＶＯＣを含む目標とする適用例のために開発されてきた。可搬型システムは、環境汚染物質の分析のための目標とする発展を見てきた。これらのシステムは、所与の適用形態およびサンプリング領域に対する、高品質の質量分析データを生み出す。
【０１６０】
[00170]時間的および空間的に関連する測定がより主流になってきている。分析器具が可搬性および遠隔での動作のために洗練され続けるにつれて、これらのデータセットは所与のエリアにおける汚染物質の概観を提供する。たとえば、複数の月にわたるヒマラヤ地域におけるトレース気体の濃度の変化は、モンスーンおよび進行中の森林火災が原因とされた濃度の変化を観測した。ＵＡＶの配備を含む、火山の分析のための専用のユニットが使用されてきた。車両ユニットは、各々が専用の使用目的を有する、空間的および時間的に関連するデータセットを提供してきた。オンラインの継続的なサンプリング能力が能動的な領域マッピングを可能にするので、メンブレンインレット質量分析（ＭＩＭＳ）は特にそのような測定に有用である。
【０１６１】
[00171]移動式システムからの時間的および空間的に関連するデータセットは、受動的な拡散サンプリング技法と後続の実験室での分析とを含む、実験データを提供する。得られたデータセットに地理情報システム（ＧＩＳ）を適用することで、ヒートマッピングと他のプロット方法とが可能になる。これは、プルームが移動する際の大気分散の観測と濃度の変化とを含む。リアルタイムの測定結果は、大気分散モデリングへと直ちに入力されてよく、これにより、器具により得られたデータセットがモデリング理論に適用され得る。
【０１６２】
[00172]大気分散モデリングは、様々な気象条件を考慮しながら、対象の化学物質の拡散を近似する。これらのモデルは、点源の位置からの分散を近似する。大気分散モデリングの技法およびモデルは様々であるが、かなり重要なものの１つが、ガウス分散に基づくものである。これらのモデルは、所与の風景および高度にわたる分散を近似し、結果は計算された終点に対する「分率」濃度である。しばしば、これらのデータセットは輪郭プロットとして表示され、所与の領域にわたる分散の複数の計算結果を要約する。
【０１６３】
[00173]大気分散モデルは様々な適用例を見てきた。これには、水銀のレベルを標的とする日本における石炭発電所の排気分散モデルが含まれる。これらのモデルは、背景の濃度と発電所が寄与する濃度とを含む、水銀の推定される地域的な大気分布を評価した。火山灰の分散が近似され、大気分散モデルが化学構成要素だけではなく粒子状物質にも適用されることを例証した。そのようなモデルは、大気汚染物質の長距離の移動も測定する。さらに、モデルは、都市の風景を含む様々な地域的な特質と、様々な大気条件とを考慮する。
【０１６４】
[00174]モデルは、近似を検出された化学的な濃度に対して確認するために、多数の広範な実験の対象とされた。大気分散パラメータを決定するための作業では、ガウスモデルの標準偏差を良好な一致とともに推定するために、実験データを使用する。煙積層プルームを評価して理論的モデルを改善するために、風洞が使用された。野火からの煙のプルームが、地上ベースのＬｉＤＡＲを使用して評価され追跡された。加えて、環境保護局が、飼育場からの排出を追跡するためのツールと、産業上の適用形態とを開発した。
【０１６５】
[00175]本開示の実施形態は、排出が発生している概略的なエリアを決定するために使用され得る、風下へのガウス分散を表す分析データを生み出すために、移動式質量分析技法を使用し得る。ここで提示されるガウス分散を用いた動的な逆気体積層モデルは、汚染物質および他の対象の化学物質の排出の源を位置特定するために逆大気分散計算を使用する方法である。
【０１６６】
[00176]本開示の実施形態による化学的検出システムがハイブリッド電動車両に搭載される実施形態では、システムは、２つの位置のうちの１つ、すなわち、車のクォーターガラスがあった場所のインレット、または元はフォグランプの位置であった改造された吸入口のいずれかを通じて、空気を吸入し得る。システムは、メンブレンインレットを通じて反復的な分析のためのサンプルを提供する、空気の定常的な流れを有し得る。各質量スキャンは、上で説明されたように、データ視覚化のために使用され得る位置データ（たとえば、ＧＰＳシステムから得られる緯度および経度）を用いてタグ付けされる。ある実施形態では、検出された化学物質および対応する位置データと関連付けられる情報を使用して、モデルが開発され得る。追加のまたは代替の実施形態では、移動式ユニットにおいて使用されるモデルに類似したバックパックに収容可能なユニットが、小規模な試験（たとえば、図８に示されるような小規模な試験）のために使用され得る。実施形態では、システムは、ＡＬＯＨＡおよびＧｏｏｇｌｅ  Ｅａｒｔｈソフトウェアパッケージなどのサードパーティのソフトウェアを介してユーザへ提示するデータを統合するように構成されることがあり、または、カスタム／オンボードソフトウェアがシステムの一部として提供され、ユーザへ提示する画像データを生成するために使用されることがある。
【０１６７】
[00177]分散モデルは、評価の目的で、および仮想的な分散するプルームを視覚化するために、環境保護局のＡＬＯＨＡソフトウェアスイートを使用した。大気分散のモデリングは、放出と放出源から風下への濃度とを近似するために、ガウス分散を使用する。
【０１６８】
[00178]したがって、本明細書で教示されるデバイス、分析ツール、方法、およびモデルは、独立にまたは一緒に、開発される移動式の質量分析計システムを用いて、対象の化学物質を標的とする大気分散と他の気象現象とを統合する。移動式の質量分析計および他の化学センサが開発されるにつれて、逆大気モデルをデータセットに適用することは、排出を生み出す汚染および活動の源がどのように振る舞ったかを決定するための追加の道をもたらす。さらに、リアルタイムのデータ点が所与の分析に対して取得され、大気条件と相関付けられ得るので、本明細書で示される例およびモデルの洗練が可能である。大気モデリングのために空気サンプリングの筒とトレーサ気体とを使用するのではなく、実際の汚染源がモデル化され得る。所与の領域に対するより多くのデータ点がガウス分散を洗練させるので、環境における分析自体が迅速なサンプリングに役立つ。本発明を使用すると、様々な地形、気象条件、および排出特性における化学物質の分散が、点源の位置を決定することを可能にする。
【０１６９】
[00179]本明細書で論じられるあらゆる実施形態は、本発明のあらゆる方法、キット、試薬、または構成物に関して実装され得ること、およびその逆も成り立つことが企図される。さらに、本発明の構成物は、本発明の方法を達成するために使用され得る。
【０１７０】
[00180]本明細書で説明される具体的な実施形態は、本発明の限定ではなく例示として示されていることが理解されるだろう。本発明の主要な特徴は、本発明の範囲から逸脱することなく様々な実施形態において利用され得る。本明細書で説明される具体的な手順の多数の均等物を、定型的な実験だけを使用して、当業者は認識し、または確認することが可能であろう。そのような均等物は、本発明の範囲内にあるものと見なされ、特許請求の範囲によってカバーされる。
【０１７１】
[00181]本明細書において言及されるすべての刊行物および特許出願は、本発明が関連する分野の当業者のレベルを示すものである。すべての刊行物および特許出願は、各々の個々の刊行物または特許出願が参考として組み込まれるように具体的におよび個々に示されるかのように、全体が参考として同じ程度本明細書に組み込まれる。
【０１７２】
[00182]特許請求の範囲および／または明細書において「備える」という用語とともに使用されるとき、「ａ」または「ａｎ」という語の使用は、「１つの」を意味することがあるが、「１つまたは複数の」、「少なくとも１つの」、および「１つまたは１つより多くの」という意味とも調和する。特許請求の範囲における「または」という用語の使用は、二者択一のみを指すように明示的に示されない限り、または選択肢が相互に排他的でない限り、「および／または」を意味するために使用されるが、本開示は、二者択一のみと「および／または」とを指す定義を支持する。本出願全体で、「についての」という用語は、内在するデバイスの誤差の変動、値を決定するために利用される方法、または複数の研究対象の間で存在する変動を含む値を示すために使用される。
【０１７３】
[00183]本明細書および特許請求の範囲において使用される場合、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」（ならびに、「ｃｏｍｐｒｉｓｅ」および「ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ」などのｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇの任意の形式）、「有する（ｈａｖｉｎｇ）」（ならびに、「ｈａｖｅ」および「ｈａｓ」などのｈａｖｉｎｇの任意の形式）、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」（ならびに、「ｉｎｃｌｕｄｅｓ」および「ｉｎｃｌｕｄｅ」などのｉｎｃｌｕｄｉｎｇの任意の形式）、または「含む（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」（ならびに、「ｃｏｎｔａｉｎｓ」および「ｃｏｎｔａｉｎ」などのｃｏｎｔａｉｎｉｎｇの任意の形式）は、包含的または無制限であり、追加の記載されない要素または方法ステップを排除しない。本明細書で提供される構成物および方法のいずれの実施形態においても、「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」は「から基本的に成る（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ  ｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙ  ｏｆ）」または「から成る（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ  ｏｆ）」で置換され得る。本明細書で使用される場合、「から基本的に成る」という語句は、規定された完全体またはステップ、ならびに特許請求される発明の特徴または機能に実質的に影響しないものを必要とする。本明細書で使用される場合、「成る（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ）」という用語は、記載された完全体（たとえば、特徴、要素、特性、性質、方法／プロセスステップ、または限定）、または完全体のグループ（（複数の）特徴、要素、特性、性質、方法／プロセスステップ、または制限）の存在のみを示すために使用される。
【０１７４】
[00184]本明細書で使用される「またはこれらの組合せ（ｏｒ  ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｓ  ｔｈｅｒｅｏｆ）」という用語は、その用語に先行する列挙された項目のすべての置換および組合せを指す。たとえば、「Ａ、Ｂ、Ｃ、またはこれらの組合せ」は、Ａ、Ｂ、Ｃ、ＡＢ、ＡＣ、ＢＣ、またはＡＢＣのうちの少なくとも１つを含むことが意図され、特定の文脈において順番が重要である場合、ＢＡ、ＣＡ、ＣＢ、ＣＢＡ、ＢＣＡ、ＡＣＢ、ＢＡＣ、またはＣＡＢも含むことが意図される。この例を続けると、ＢＢ、ＡＡＡ、ＡＢ、ＢＢＣ、ＡＡＡＢＣＣＣＣ、ＣＢＢＡＡＡ、ＣＡＢＡＢＢなどの、１つまたは複数の項目または用語の繰り返しを含む組合せが明示的に含まれる。通常、別段文脈から明らかでない限り、あらゆる組合せにおいて項目または用語の数に制限がないことを、当業者は理解するであろう。
【０１７５】
[00185]本明細書で使用される場合、限定はされないが、「約」、「実質的な」、または「実質的に」などの近似の用語は、そのように修飾されるときに必ずしも絶対的または完全であると理解されない条件であるが、その条件を存在するものとして明示するのを当業者が承認するのに十分近いと見なされるような、条件を指す。説明がどの程度変動し得るかは、どれだけ大きな変化が起こされ得るかに依存し、修飾されない特徴の必要とされる特性と能力とを依然として有するものとして、修飾された特徴を当業者に依然として認識させる。一般に、しかし先行の議論を条件として、「約」などの近似の語により修飾される本明細書の数値は、少なくとも±１、２、３、４、５、６、７、１０、１２、または１５％だけ、述べられた値から変動し得る。
【０１７６】
[00186]本明細書で開示され特許請求される構成物および／または方法のすべてが、本開示に照らして不適当な実験なしで作成され実行され得る。本発明の構成物および方法は、好ましい実施形態に関して説明されたが、本発明の概念、趣旨、および範囲から逸脱することなく、本明細書で説明された方法のステップまたはステップのシーケンスにおいて、構成物および／または方法に変形が加えられ得ることが、当業者には明らかであろう。当業者に明らかなすべてのそのような類似する置換および変形が、添付の特許請求の範囲により定義されるような本発明の趣旨、範囲、および概念の範囲内にあるものと見なされる。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１Ａ】
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【図２１Ｂ】
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【図２１Ｃ】
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【図２２】
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【図２３Ａ】
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【図２３Ｂ】
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【図２４Ａ】
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【図２４Ｂ】
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【図２５Ａ】
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【図２５Ｂ】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０Ａ】
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【図３０Ｂ】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【国際調査報告】
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