(57)【要約】【課題】液体の一連の反射測定に基づいて、液体中の粒子の粒度分布を示すパラメータが計算される。【解決手段】各反射測定において、信号ビームが液体中で生成され、この信号ビーム内の粒子の反射の振幅のような特性の値が測定される。最大尤度の推定を用いることにより、測定された値の関数としての当該測定された値の確率の式に基づいて、粒子の粒度分布のパラメータが予測される。使用される式は、測定された値での反射がその一部を形成するような反射測定の確率に係る第１の因数を含み、当該式は、前記特性の優位値では反射が生じないような確率に係る、測定された値をマスキングして反射測定の一部を形成するような第２の因数により補正させられる。
2007514937.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
液体中の粒子の粒度分布を示すパラメータを測定する方法であって、
液体中で信号ビームが生成されこの信号ビーム内の粒子上での反射特性の値（Ａ）が測定されるような、反射測定法を連続して行う工程と、
測定された一連の値（Ａ）の合計を考慮したパラメータの最大尤度の推定を行う工程であって、この工程は、測定された値の関数としての当該測定された値の確率の式に基づいており、この式は、測定された値での反射がその一部を形成するような反射測定の確率に係る第１の因数（Ｐ）を含んでおり、当該式は、前記特性の優位値では反射が生じないような確率に係る、測定された値をマスキングして反射測定の一部を形成するような第２の因数（Ｑ）により補正させられるような工程と、
を備えたことを特徴とする方法。
【請求項２】
第１の因数（Ｐ）は、特定の粒径の粒子により、測定された値での反射がその一部を形成するような反射測定が導かれるような確率分布に基づく粒度分布を含むことを特徴とする請求項１記載の方法。
【請求項３】
第２の因数（Ｑ）は、測定された値以外の値での反射が反射測定の一部を形成するような、測定された値以外での値の範囲にわたって積分された確率を含むことを特徴とする請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
第２の因数は、ｅｘｐ（−Ｃ∫ｄＡ∫ｄＤｆＤ（Ｄ）Ｇ（Ａ｜Ｄ））（Ｄは粒径であり、Ｃは粒子の濃度であり、ｆＤ（Ｄ）は粒径Ｄの粒子の密度であり、Ｇ（Ａ｜Ｄ）は、粒径Ｄの粒子が検出可能な反射を行うときに振幅Ａでの反射を検出できるような条件付き確率である）と実質的に一致することを特徴とする請求項３記載の方法。
【請求項５】
最大尤度の推定は、測定された値が各々の値の区間に分類されるような反射測定法の回数を数える工程を含み、この推定は、異なる区間でのカウント数と、測定された値の関数としての確率により予測されたカウント数との間の偏差の合計が最小化されるよう選択されることを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
反射測定法において、反射を引き起こす粒子の異なる種類間で区別が行われ、
最大尤度の推定を行う工程において、各々の種類の粒子による特性の優位値では反射が生じないような確率に係る各々の第２の因数により式が補正され、この第２の因数は、測定された値をマスキングして反射測定の一部を形成するようになることを特徴とする請求項１乃至５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
液体中の粒子の粒度分布を示すパラメータを測定する装置であって、
液体チャンネルと、
液体チャンネル内で超音波ビームを生成する手段と、
液体チャンネル内の粒子上でビームの反射特性を測定する手段と、
測定された一連の値の合計を考慮したパラメータの最大尤度の推定を行うよう構成されたプロセスユニットであって、この推定は、測定された値の関数としての当該測定された値の確率の式に基づいており、この式は、測定された値での反射がその一部を形成するような反射測定の確率に係る第１の因数を含んでおり、当該式は、前記特性の優位値では反射が生じないような確率に係る、測定された値をマスキングして反射測定の一部を形成するような第２の因数により補正させられるようなプロセスユニットと、
を備えたことを特徴とする装置。
【請求項８】
液体中の粒子の粒度分布を示すパラメータを測定するための指示を与えるコンピュータプログラム製品であって、
液体中で信号ビームが生成されこの信号ビーム内の粒子上での反射特性の値（Ａ）が測定されるような、一連の反射測定法に基づいて、
測定された一連の値（Ａ）の合計を考慮したパラメータの最大尤度の推定を行うよう指示が形成され、この推定は、測定された値の関数としての当該測定された値の確率の式に基づいており、この式は、測定された値での反射がその一部を形成するような反射測定の確率に係る第１の因数（Ｐ）を含んでおり、当該式は、前記特性の優位値では反射が生じないような確率に係る、測定された値をマスキングして反射測定の一部を形成するような第２の因数（Ｑ）により補正させられるようになっていることを特徴とするコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、水中の油滴または砂粒のような肉眼で見える粒子による超音波パルスの反射を用い、液体中の粒子の粒度分布に関する情報が決められるような方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
欧州特許出願第０８０１３０５号には、懸濁液の特性を示す装置が記載されている。この装置は、液体中のビーム内で超音波パルスを生成する。液体中の個々の粒子のパルスの反射はエコーとなる。粒子が一定の状態であるならば、反射の振幅は、粒子のサイズと１体１の関係となる。その結果、異なるサイズの粒子における連続的なパルスの反射の測定において、異なる振幅が測定される。
【０００３】
公知の装置は、異なる振幅の反射が発生する時間の数のカウントのヒストグラムを生成する。このヒストグラムは、粒度分布に関する情報、すなわち、粒子のサイズの関数としての粒子の濃度を含んでいる。粒度分布に関する情報を用いることにより、例えば液体中の粒子の全体的な濃度が決定される。
【０００４】
欧州特許出願第０８０１３０５号には、振幅の分布からサイズに関する情報を抽出する技術が記載されている。異なる振幅の反射が発生する確率を算出するために、ある式が用いられる。この式は、粒度分布の確率に関連する。もし反射する粒子がビーム内で常に同じ位置にあるならば、特定の振幅を有する反射の数は、そのような振幅を導くサイズの粒子の割合に比例する。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、粒度分布に関する情報は、振幅全体に関して問題がある。なぜならば、粒子の反射振幅は、粒子のサイズに基づくことに加えて、ビーム内の粒子の位置にも基づいているからである。粒子が反射時にビームの中央から外れれば外れるほど、振幅が小さくなる。特定の振幅についての反射測定の確率のために用いられる式は、振幅の分布にわたって粒子の粒度分布を誤ったものとさせ、このような影響を当該式に与えることとなる。
【０００６】
最大尤度法を用いることにより、粒子の実際の測定数の、関数として表される確率を最大とするような粒度分布のパラメータが予測される。このことにより、誤りが元どおりとなる。具体的には、異なる振幅レンジでの振幅についての測定された反射の数と、予測された数との差の二乗の合計が最小化されるようなパラメータが選択される。このような合計は、測定された反射の組合せの確率の目安となるが、当然のことながら、測定された異なる振幅の確率の積のような、他の確率の目安を用いてもよい。
【０００７】
使用される技術の必要条件は、個々の粒子の反射が区別されることである。もしいくつかの粒子の反射が無差別に測定されたときは、反射の一部分がマスキング（ｍａｓｋｉｎｇ）される。このことにより、大きな粒子の反射は、小さな粒子の反射を見えないものとするが、大きな粒子が小さな粒子と比べてビームの中央からより十分に離れていたときには、小さな粒子の反射もまた大きな粒子の反射にマスキングすることができる。
【０００８】
その結果、このような技術により、濃度が十分に低いときのみにおいて信頼できる結果が得られる。最大限使用可能な濃度は、区別ができないよう粒子が測定される量を最小化することにより、例えば、集束ビーム、およびエコーが受け入れられるような小さな時間窓を用いることにより上昇する。しかしながら、このような技術の適用には制限がある。このため、個々の粒子の分離観察の要件は、この技術の適用を制限してしまう。
【０００９】
本発明の目的は、液体中の粒子の粒度分布の特性を明らかにするための超音波測定の使用を、より高い濃度に適用することができるようにすることである。
【００１０】
本発明は、統計的モデルに関して、失われた粒子の影響についての補正を行うことが可能であり、その結果公知の測定技術をより高い濃度に用いることができるという知見に基づいている。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明は、請求項１による方法を提供する。この方法において、２つの因数に関する反射振幅の測定の確率の式を用いて、粒度分布のパラメータが最大尤度法により推定される。第１の因数は、この値がより大きな値の反射の発生によりマスキングされるか否かという問題とは関係なしに、値Ａの反射が一部を形成するような反射測定の確率Ｐ０（Ａ）を示す。この第１の因数は、基本的に、従来の技術において使用される確率の全体式に対応している。
【００１２】
本発明で使用される式における第２の因数は、測定された値をマスキングして反射測定の一部を形成するような、特性の優位値では反射が生じないような確率を有している。このことにより、パラメータの推定について、マスキングの影響が考慮に入れられる。このようにして、最尤推定は、拡散の影響およびマスキングの影響の両方を考慮に入れることとなる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明におけるこれらの、および他の目的ならびに利点について、図面を参照して説明する。
【００１４】
図１は、液体の特性を明らかにするための装置を示す。この装置は、液体チャンネル１１と、制御ユニット１０と、信号生成器１２と、超音波振動子１４と、検出器１６と、計算ユニット１８とを備えている。制御ユニット１０は、信号生成器１２、検出器１６および計算ユニット１８に接続されている。信号生成器１２は、超音波振動子１４に連結された出力部を有している。検出器１６は、超音波振動子１４に連結された入力部を有している。また、検出器１６は、計算ユニット１８に連結された出力部を有している。超音波振動子１４は、超音波ビームを生成するためにチャンネル１１に連結されている。
【００１５】
動作の際に、粒子が浮遊している液体が、チャンネル１１に流れる。制御ユニット１０は、各々で信号生成器１２がパルスを生成させるような連続的な反射測定法を開始させる。ここで、パルスは振動子１４によりチャンネル１１内で超音波に変換させられるようになっている。振動子１４は、パルスの反射を捕捉し、その結果を信号で検出器１６に送る。検出器１６は、生成されたパルスに関する特定の時間窓で発生したような信号を選択する。液体中における音速度により、時間窓は、粒子により反射を達成することができる領域を規定する。検出器１６は、時間窓における（現在の）反射信号の振幅を測定し、測定された振幅の値を計算ユニット１８に送る。計算ユニット１８は、振幅のヒストグラム情報を収集する。これを受けて、計算ユニットは、複数の振幅レンジを使用して反射測定の数のカウントを積み重ねる。ここで、反射測定法は、各々のレンジにおける反射振幅を生じさせる。多数の反射測定が行われた後、計算ユニット１８は、ヒストグラム情報から粒度分布に関する情報を更に計算する。
【００１６】
図２は、シミュレートされた液体のヒストグラムの実施例を示す。ここで、このヒストグラムにおいて、粒子の濃度は異なっており、一方、各々の事例における粒度分布ｆＤ（Ｄ）は同じである（すなわち、各々の事例におけるＤからＤ＋ｄＤまでのサイズの粒子の割合は、Ｄの各値に対してｆＤ（Ｄ）ｄＤとなる）。反射の数の増加の他に、濃度の増加に伴って振幅分布の形状が変化することがわかる。
【００１７】
図３は、点線において、複数の異なる濃度について、公知の方法に基づいて振幅のヒストグラムから計算することができるような粒度分布の予測を示す。また、実際の分布も図示されている。公知の方法は、振幅分布の形状において濃度の影響を考慮に入れていない。予測された粒度分布は互いに異なり、また、濃度が高い場合において実際の粒度分布から外れてしまうという結果が得られた。
【００１８】
本発明は、粒度分布を推定する公知の方法を改善するようになっており、このため粒子の濃度の影響を補正するようになっている。この改善は、図２に示すヒストグラムの形状の偏差が、反射測定で発生するがカウント時には発生しないような反射振幅をマスキングする（ｍａｓｋｉｎｇ）結果であるという認識に基づいている。このような結果は、同じ反射測定においてより大きな振幅を有する一または複数の反射が発生するために生じる。
【００１９】
これを受けて、ＡとＡ＋ｄＡとの間での極小の間隔における測定された振幅を反射測定が生じさせるような、確率分布Ｐ（Ａ）ｄＡの式が用いられる。この式は以下の通りである。
【００２０】
【数１】
2007514937.tif 000003
【００２１】
ここで、Ｐ０（Ａ）は、マスキングされていない確率分布であり、すなわち、より大きな振幅を有する他の反射によりマスキングされたか否かとは関係のない、現在の反射の確率である。因数Ｑ（Ａ）は、同じ反射測定において、Ａよりも大きい振幅またはＡと同じ振幅の反射を生じさせる粒子がないような確率を示す。
【００２２】
因数Ｐ０（Ａ）は、間隔ＡとＡ＋ｄＡとの間における振幅Ａが実際に測定されるような（すなわち、反射がマスキングされる確率がないような）全体の確率分布Ｐ（Ａ）として従来の方法で使用される確率分布である。この因数Ｐ０（Ａ）は、それ自体が公知の方法により粒度分布ｆＤ（Ｄ）として示すこともできる。この因数の式は、例えば以下の通りである。
【００２３】
【数２】
2007514937.tif 000004
【００２４】
ここで、Ｃは、粒子の濃度（単位体積あたりの平均粒子数）である。Ｇ（Ａ｜Ｄ）は、サイズがＤである粒子が検出可能な反射を生じさせるときに、振幅Ａの反射が検出可能であるという条件付き確率である。条件付き確率Ｇ（Ａ｜Ｄ）は、サイズＤの粒子が、ビームの中央からの距離が異なることにより異なる反射振幅を生じさせるという影響を示す。Ｖｍｅａｓ（Ｄ）は、サイズＤの粒子が検出可能な反射を生じさせるような液体の合計量である。この量は、測定の間に反射が受け入れられる箇所からの時間窓による深さと、生成された反射の振幅がもはやノイズレベルＡｎを越えることのないようビーム強度が減衰することによる横方向長さと、により規定される。
【００２５】
ガウス分布のビームでしばしば発生する事例において、容積Ｖｍｅａｓ（Ｄ）は下記式で示される。
【００２６】
【数３】
2007514937.tif 000005
【００２７】
ここで、△ｚは、反射が受けいれられるような深さの間隔であり、ｋは、ビームの中央からの距離に応じてビーム強度が減衰する割合により決められる標準偏差である。Ａ０（Ｄ）は、粒子がビームの中央に配置されたときに、サイズＤの粒子の反射が生じるような最大振幅である。
【００２８】
ガウス分布のビームにおいて、条件付き確率Ｇ（Ａ｜Ｄ）は下記式で示される。
【００２９】
【数４】
2007514937.tif 000006
【００３０】
この式は、Ａ０（Ｄ）＞Ａ＞Ａｎのときに適用される。振幅が、粒子サイズ（粒径）Ｄで達成することができる最大振幅Ａ０（Ｄ）よりも大きいとき、またはノイズレベルＡｎよりも小さいときには、検出Ｇ（Ａ｜Ｄ）の条件付き検出可能性はゼロとなる。
【００３１】
ちなみに、ガウス分布以外の分布を有するビームにとって、同様に、Ｖｍｅａｓ（Ｄ）およびＧ（Ａ｜Ｄ）として異なる式が使用されることは明らかであろう。
【００３２】
また、新しく導入される因数Ｑ（Ａ）は、濃度Ｃおよび粒度分布ｆＤ（Ｄ）を用いて示すことができる。ここで、因数Ｑ（Ａ）は、振幅Ａよりも大きな、または振幅Ａと同じ振幅を有する他の反射によりマスキングされた反射の影響を示す。この規範は、以下の積分式となる。
【００３３】
【数５】
2007514937.tif 000007
【００３４】
ここで、振幅の積分は、ノイズレベルから振幅Ａまで行われる。この際に、検出可能性が計算される。因数Ｑは、下記式により近似される。
【００３５】
【数６】
2007514937.tif 000008
【００３６】
または、近似において、下記式の因数によるものとなる。
【００３７】
【数７】
2007514937.tif 000009
【００３８】
ここで、ｋの合計は１からｎまでとなり、ｎは、測定可能な反射が起こる容積の内部に物理的に存在する粒子の最大数よりも大きくならないが、測定可能な反射を生じさせるような粒子の平均数よりも十分に大きくなるような整数である。また、ｐ＝ＣＶｍｅａｓ／ｎであり、Ｖｍｅａｓは、最も大きい粒子がノイズレベルを超えてエコーを発生させることができるような容積である。
【００３９】
因数Ｐ０（Ａ）の他の式の一例を以下に示す。
【００４０】
【数８】
2007514937.tif 000010
【００４１】
ここで、Ｃは粒子の濃度（単位体積当たりの平均粒子数）である。Ｖ（Ａ，Ｄ）は、サイズＤの粒子がＡよりも大きな振幅またはＡと同じ振幅を生じさせるような容積である。この容積は、測定の間に反射が受け入れられる箇所からの時間窓による深さと、ビームの中央からの距離によるビーム強度の減衰による横方向長さと、により規定される。
【００４２】
ガウス分布のビームでしばしば発生する事例において、容積Ｖ（Ａ，Ｄ）は下記式で示される。
【００４３】
【数９】
2007514937.tif 000011
【００４４】
ここで、△ｚは、反射が受けいれられるような深さの間隔であり、ｋは、ビームの中央からの距離に応じてビーム強度が減衰する割合を特徴づけるパラメータである。Ａ０（Ｄ）は、粒子がビームの中央に配置されたときに、サイズＤの粒子の反射が生じるような最大振幅である。ちなみに、ガウス分布以外の分布を有するビームにとって、同様に、Ｖ（Ａ，Ｄ）として異なる式が使用されることは明らかであろう。
【００４５】
新しく導入される因数Ｑ（Ａ）は、振幅Ａのエコーの他に、より大きな振幅を発生させるエコーがないような確率を示す。このことは、振幅Ａよりも大きな、または振幅Ａと同じ振幅の他の反射によりマスキングされる反射の影響を示している。この因数Ｑ（Ａ）は、濃度Ｃおよび粒度分布ｆＤ（Ｄ）を用いて示される。この規範は、以下の積分式となる。
【００４６】
【数１０】
2007514937.tif 000012
【００４７】
因数Ｑは、下記式により近似される。
【００４８】
【数１１】
2007514937.tif 000013
【００４９】
より大きな振幅の反射によりマスキングされることのない、振幅Ａの反射の測定の確率分布のための式Ｐ（Ａ）＝Ｐ０（Ａ）Ｑに基づいて、粒度分布ｆＤ（Ｄ）が、多数の測定工程により測定された反射振幅のシステムから予測される。このことは、例えば、一連の波長の間隔ＩＡｉにおける波長の予測された測定数Ｎｐｒｅｄと、実際に測定される数Ｎｍｅａｓとの間の差異の二乗の合計Ｅ（下記式参照）を最小化するような、予測されたｆＤ（Ｄ）を求めることにより行われる。
【００５０】
【数１２】
2007514937.tif 000014
【００５１】
この合計は、事実上、測定された振幅のシステムの確率の目安となる。このため、粒度分布ｆＤ（Ｄ）は、このシステムが最も起こりえるように選択される。当然のことながら、二乗の合計を使用する代わりに、確率の他の目安を用いることにより最大化が行われてもよい。例えば、異なる測定結果Ａｉの確率に係る、下記の積を使用してもよい。
【００５２】
【数１３】
2007514937.tif 000015
【００５３】
この予測では、例えば多様な分布の形態の、粒度分布ｆＤ（Ｄ）のパラメータ化を用いることが好ましい。
【００５４】
【数１４】
2007514937.tif 000016
【００５５】
（ｉ＝１，２，…Ｍ）。この場合、パラメータｃｉ、Ｄｉおよびσｉ２は、用いられる目安によって、反射振幅の測定されたシステムの確率が最大となるよう推定される。このような最大化の方法は一般に知られており、測定された（またはマスキングされていない）反射振幅の確率のために、これらを式Ｐ０（Ａ）Ｑ（Ａ）に適用することにより、パラメータの予測が得られる。
【００５６】
図３は、図２の実施例による反射の数から計算された、異なる粒度分布を更に示す。これらの分布は、実際の分布とともに、図面の精度の範囲内において実質的に同じものとなっている。このため、粒度分布のより良い予測が得られることは明らかであろう。
【００５７】
図４は、濃度が変化したときの粒度分布の予測結果を示す。濃度は、粒子により形成される液体の割合である。水平方向に濃度をプロットし、縦方向に（シミュレートされた）測定結果から計算される濃度をプロットした。実線は、計算された濃度と実際の濃度が同一であることを示す。○印は、新しい方法により計算された濃度を示し、×印は、従来の方法により計算される濃度を示す。この図は、とりわけ高い濃度において、より良い結果が得られることを示している。
【００５８】
本発明は、このような粒度分布を推測する特定の方法に拘束されるわけではないことは明らかであろう。例えば粒度分布のパラメータ化を行う他の態様を用いることができ、例えば、複数の粒径の粒度分布の値（および／または派生物）およびこれらの粒径の間の粒度分布の補間（ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）に基づいてもよいし、また、例えば係数がパラメータを形成するような２つの多項式の商の態様を用いてもよい。また、確率Ｐ（ＩＡ）の数式において異なる態様の近似を用いてもよい。
【００５９】
さらに、例えば、最初に振幅Ａの関数として因数Ｑ（Ａ）の予測を行い（例えば、粒度分布の予測を条件付きで行い、その後に条件付きで予測された分布の因数を計算する）、その後、異なる振幅の反射Ｎｍｅａｓ（Ａ）の測定数を、この因数Ｎｃｏｒｒ（Ａ）＝Ｎｍｅａｓ（Ａ）／Ｑ（Ａ）により補正してもよい。次に、補正された数から、粒度分布が従来の方法により予測される。
【００６０】
本発明は、明確な粒度分布ｆＤ（Ｄ）に関して述べたが、様々な応用においてこの粒度分布を事実上明確に計算する必要はないことが明らかであろう。もし、例えば粒子の密度のような数量のみが必要なときは、下記式から得られることとなる。
【００６１】
【数１５】
2007514937.tif 000017
【００６２】
このような数量、すなわち粒度分布のパラメータは、測定された反射振幅のシステムを最も起こりえるようにするような粒度分布のパラメータの予測を行っている最中に、暗黙のうち計算される。
【００６３】
使用される方法は、振幅の測定に限定されることはなく、より多くの粒子により反射が生じるような反射特性の測定の様々な形態に広げることができる。ここで、優位な粒子による影響が他の粒子の影響をマスキングするようになる。
【００６４】
このような方法は、とりわけ異なる種類の粒子を含む液体に適用することができる。この際に、どの種類の粒子が反射測定を発生させるかについての区別を行うことができるようになっている。この区別は、例えば反射信号それ自体において、例えば、特定のサインの超音波パルスに応じた、受信される超音波反射信号の第１のピークのサインにより視認することができるようになっていてもよい。油滴および砂粒が溶解された水の場合、例えば、砂粒および油滴による反射は、反射のサインにより区別することができる。
【００６５】
振幅がＡとＡ＋ｄＡとの間の範囲にあるときの、タイプｊの粒子の反射の測定のための補正された確率分布Ｐｊ（Ａ）ｄＡは、下記式で示すことができる。
【００６６】
【数１６】
2007514937.tif 000018
【００６７】
ここで、異なる因数Ｑｉ（Ａ）は、各々の異なる種類の粒子ｉにおいて、タイプｉの粒子についてＡよりも大きな振幅が検知されないような確率を示す。この因数Ｑｉ（Ａ）は、各々のタイプの粒子ｉの粒度分布ｆＤｉ（Ｄ）において各々上述の方法により示される。異なるタイプの粒子におけるＰｊ（Ａ）のこれらの式、および含有される粒子のタイプにより区別される反射振幅の測定システムにより、粒度分布ｆＤｉ（Ｄ）のパラメータが上記の方法によって予測される。このため、例えば、異なる振幅のレンジＩＡｍにおけるタイプｍの粒子についての測定された反射の数Ｎｉｍｅａｓと、このレンジにおける測定された反射の予測された数Ｎｉｐｒｅｄとの偏差の二乗の合計を最小化するような粒度分布を予測することができるようになる。
【００６８】
【数１７】
2007514937.tif 000019
【００６９】
図５は、要約すれば、粒度分布を予測する方法を示す。第１のステップ５１においてパルスが生成され、第２のステップ５２において、パルスの後の特定の時間窓においてノイズレベルより大きな反射が戻るか否かが検出される。第３のステップ５３において、複数の間隔ＩＡでの振幅の落下が測定され、メモリにおいて問題となる間隔のカウントが増加する。第４のステップ５４により、特定の数Ｎの反射実験が行われるまで、今までの工程が繰り返される。次に、最初の粒度分布のパラメータが選択されるという第５のステップ５５が実行される。このことにより、式Ｐ（Ａ）＝Ｐ０（Ａ）Ｑ（Ａ）を用いるような第６のステップ５６において、測定された数の予測が計算され、測定された数の差異が決定される。この差異が十分に小さいときは、第７のステップ５７において本方法は終了する。もしそうでない場合は、第８のステップ５８において、差異が期待通りに減少するようパラメータが調整される。そして、第６のステップ５６からの方法が繰り返される。当然のことながら、この方法による予測は、コンピュータにより実行されることが好ましい。
【００７０】
本発明は、上述の方法に限定されることはない。例えば、第６のステップ５６において、差異は明確な計算に必要とされることはなく、代わりにパラメータの補正を選択するために必要とされる情報が計算され、修正値が閾値に満たない場合は、第７のステップ５７で本方法が終了するようになっていてもよい。  
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】液体の特性を明らかにするための装置を示す。
【図２】異なる振幅における多数の反射を示す。
【図３】再構築された粒度分布を示す。
【図４】算出された濃度を示す。
【図５】粒度分布のパラメータを予測する方法のフローチャートを示す。
【図１】
2007514937.tif 000020
【図２】
2007514937.tif 000021
【図３】
2007514937.tif 000022
【図４】
2007514937.tif 000023
【図５】
2007514937.tif 000024
【国際調査報告】
2007514937.tif 000025
2007514937.tif 000026
2007514937.tif 000027