(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
光パルスを出射するレーザ光源と、
複数の測定ポイントを通るように配置され、前記光パルスを入力される光ファイバと、
前記光ファイバから出力される後方散乱光を検出して、前記複数の測定ポイントにおける温度を測定して測定温度データを取得する測定装置を備え、
前記測定装置は、前記光ファイバの注目位置を基準とした範囲内で時系列の差分温度データが空間的または時間的な相関を有するか否かに応じて、前記測定温度データの時間方向の平均化の度合を変えて補正した補正温度データを算出することを特徴とする、温度測定システム。
【請求項２】
前記範囲は、ピーク温度が飽和する前記光ファイバの最小の長さを示す最小加熱長以上であり、且つ、前記最小加熱長を加熱した際の応答範囲に相当する前記測定温度データのサイドローブ幅以下の距離であることを特徴とする、請求項１記載の温度測定システム。
【請求項３】
前記時間方向の平均化の度合を変える処理は、前記範囲内で前記時系列の差分温度データが前記空間的または時間的な相関を有する場合に温度変化であると判断して第１の重み付けを行い、前記空間的または時間的な相関を有さない場合にノイズであると判断して前記第１の重み付けとは異なる第２の重み付けを行う、請求項１または２記載の温度測定システム。
【請求項４】
前記第１の重み付けは、今回取得した測定温度データと前回取得した測定温度データとの差分温度データが温度変化であると判断し、前記今回取得した測定温度データ、前記今回取得した測定温度データを重み付けしたデータ、或いは、前記前回取得した測定温度データから予測した予測温度データと前記今回取得した測定温度データとを重み付けしたデータのいずれかを含む補正温度データを算出し、
前記第２の重み付けは、前記今回取得した測定温度データと前記前回取得した測定温度データとの前記差分温度データがノイズであると判断し、前記前回取得した測定温度データを重み付けしたデータを含む補正温度データを算出することを特徴とする、請求項３記載の温度測定システム。
【請求項５】
前記測定装置は、前記測定温度データから前記範囲内の温度分布を算出し、前記温度分布中の変化が前記温度変化或いは前記ノイズであるかの判別に用いるパラメータに、前記差分温度データの集合和、前記差分温度データの平均値、前記差分温度データの符号の集合和、前記差分温度データの分散の歪度から選択された集合データを用いることを特徴とする、請求項３または４記載の温度測定システム。
【請求項６】
レーザ光源が出射する光パルスを、複数の測定ポイントを通るように配置された光ファイバに入力し、
前記光ファイバから出力される後方散乱光を検出して、前記複数の測定ポイントにおける温度を測定装置で測定して測定温度データを取得し、
前記光ファイバの注目位置を基準とした範囲内で時系列の差分温度データが空間的または時間的な相関を有するか否かに応じて、前記測定温度データの時間方向の平均化の度合を変えて補正した補正温度データを前記測定装置で算出することを特徴とする、温度測定方法。
【請求項７】
コンピュータに、温度測定処理を実行させるプログラムであって、
複数の測定ポイントを通るように配置され、光パルスを入力される光ファイバから出力される後方散乱光を検出して、前記複数の測定ポイントにおける温度を測定して測定温度データを取得し、
前記光ファイバの注目位置を基準とした範囲内で時系列の差分温度データが空間的または時間的な相関を有するか否かに応じて、前記測定温度データの時間方向の平均化の度合を変えて補正した補正温度データを算出する
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、温度測定システム、温度測定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
計算機室、インターネットデータセンタ（ＩＤＣ：Internet Data Center）などでは、サーバなどの電子機器の高密度化に伴い電子機器の発熱量が増大する傾向にあり、電子機器を適切に冷却することが望まれる。
【０００３】
電子機器を冷却する方法には、例えば過度の熱だまりの発生を防止するために室内の気流を制御する方法や、空調により室内を冷却する方法などがある。これらの冷却方法により室内の冷却状態を安定に制御するためには、室内の温度を複数の測定ポイントで測定することが望ましい。室内の３次元的な温度分布が把握できれば、この温度分布を用いて空調などを制御して、室内の冷却状態を安定に制御することができる。
【０００４】
上記の如き温度分布を測定する方法の一例として、温度センサに光ファイバを用いる方法がある。一般的に、光ファイバを用いた温度測定方法の場合、データセンタ内のサーバなどのように、比較的狭い範囲の温度分布を高精度で測定することは、比較的広い範囲の温度分布を高精度で測定することと比べると難しい。
【０００５】
光ファイバを用いた多点温度測定システムは、所定の波長の光パルスを光ファイバ内に伝搬させ、光パルスの伝搬に伴って生じる後方散乱光（即ち、ラマン（Raman）散乱光）の経時的変化から、光パルスの伝搬方向に沿った温度分布を求める。光ファイバを用いた温度測定方法において、距離分解能は光パルス幅に依存する。また、信号対雑音比（ＳＮＲ：Signal-to-Noise Ratio）は、パルス面積と、後方散乱光の経時的変化から温度分布を算出するための各測定ポイントにおける温度データの積算時間とに基づき決定される。このため、距離分解能を高くし、且つ、ＳＮＲを高くするためには、光パルスの尖塔値が高いことが望ましい。しかし、非線形媒質である光ファイバに、閾値（即ち、ラマン閾値）を超えるような高いレーザパワーの光パルスが入射されると、所謂誘導ラマン散乱(ＳＲＳ：Stimulated Raman Scattering）が発生してしまうので、レーザパワーは閾値以下に抑えることが望ましい。
【０００６】
光パルスを出射する光源の一例であるレーザ光源には、一般的には固体レーザと半導体レーザの２種類のいずれかが用いられている。固体レーザは、波長精度及び光パルスの尖塔値が高くノイズが発生しにくいため、高精度な測定に適しているが、比較的高価である。一方、半導体レーザは、固体レーザと比較すると安価であるが、波長精度及び光パルスの尖塔値が低くノイズが発生しやすいため、特に遠方での波長分散が増大することからＳＮＲが悪くなる傾向がある。このため、光源に安価な半導体レーザを用いた場合、ノイズを低減することが望ましい。なお、ゴレイコード（Golay Code）を応用し、光パルスをシングルパルスではなくマルチパルスにすることで、ＳＮＲを改善する方法が知られているが、光パルスをマルチパルスにしても、例えばビッグデータ解析などで要求される温度精度を満たせない場合もある。
【０００７】
ノイズを低減してＳＮＲをさらに改善するために、温度データの積算時間（または、積算回数）を増やすことが考えられる。ノイズは、一定温度領域における標準偏差により表すことができ、積算時間の−１／２乗に比例する。しかし、各測定ポイントにおける温度データの積算時間を増やすと、各測定ポイントの測定温度を決めるまでの温度測定の時間間隔が長くなってしまう。そこで、温度測定の時間間隔を変えないでノイズを低減するために、異なる時刻の温度データの差分の大きさから温度変化とノイズとを判別して、積算回数を測定ポイント毎に変える方法が提案されている（例えば、特許文献１）。しかし、特にノイズの大きさが温度変化の大きさと同程度以上の場合には、温度変化とノイズとを判別することは難しい。また、温度変化とノイズとを判別できないと、ノイズを低減することは難しい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開平２−２０１１３３号公報
【特許文献２】特開平７−２４３９２０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来の光ファイバを用いた温度測定において、温度変化とノイズとを判別することは難しいため、ノイズを低減することは難しい。
【００１０】
そこで、１つの側面では、光ファイバを用いた温度測定において、ノイズを低減できる温度測定システム、温度測定方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
１つの案によれば、光パルスを出射するレーザ光源と、複数の測定ポイントを通るように配置され、前記光パルスを入力される光ファイバと、前記光ファイバから出力される後方散乱光を検出して、前記複数の測定ポイントにおける温度を測定して測定温度データを取得する測定装置を備え、前記測定装置は、前記光ファイバの注目位置を基準とした範囲内で時系列の差分温度データが空間的または時間的な相関を有するか否かに応じて、前記測定温度データの時間方向の平均化の度合を変えて補正した補正温度データを算出する温度測定システムが提供される。
【発明の効果】
【００１２】
一態様によれば、光ファイバを用いた温度測定において、ノイズを低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】一実施例における温度測定システムの一例を示すブロック図である。
【図２】測定装置が算出する測定対象の温度分布の一例を示す図である。
【図３】差分温度データの２次元相関マップの一例を説明する図である。
【図４】光ファイバの位置に対する温度特性の一例を示す図である。
【図５】最小加熱長及び応答の一例を示す図である。
【図６】温度と光ファイバの位置との関係の一例を示す図である。
【図７】差分温度データと光ファイバの位置との関係の一例を示す図である。
【図８】差分温度データの集合和と光ファイバの位置との関係の一例を示す図である。
【図９】一実施例における温度測定処理の第１の例を説明するフローチャートである。
【図１０】ノイズ低減処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１１】ノイズ低減処理の一例を説明する図である。
【図１２】一実施例における温度測定処理の第２の例を説明するフローチャートである。
【図１３】一実施例における温度測定処理の第３の例を説明するフローチャートである。
【図１４】標準偏差と積算時間との関係の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
開示の温度測定システム、温度測定方法及びプログラムでは、レーザ光源が出射する光パルスを、複数の測定ポイントを通るように配置された光ファイバに入力し、測定装置が、光ファイバから出力される後方散乱光を検出して複数の測定ポイントにおける温度を測定して測定温度データを取得する。測定装置は、光ファイバの注目位置を基準とした範囲内で時系列の差分温度データが空間的または時間的な相関を有するか否かに応じて、取得した測定温度データの時間方向の平均化の度合を変えて補正した補正温度データを算出する。
【００１５】
以下に、開示の温度測定システム、温度測定方法及びプログラムの各実施例を図面と共に説明する。
【実施例】
【００１６】
図１は、一実施例における温度測定システムの一例を示すブロック図である。図１に示す温度測定システム１は、レーザ光源１１、レンズ１２、ビームスプリッタ１３、光学スイッチ１４、波長分離部１５、フォトダイオード１６、及び測定装置１７を有する。光学スイッチ１４は、光ファイバ２１に接続されている。光ファイバ２１は、測定対象（図示せず）の一例である、データセンタ内のサーバなどの測定対象の、複数の測定ポイント（即ち、温度を測定する箇所）を通るように配置されたループ形状を有し、ループ形状の両端が光学スイッチ１４に接続している。なお、測定対象は、データセンタ内のサーバなどに限定されるものではない。図１において、フォトダイオード１６と測定装置１７との間の経路は電気的な配線経路であるが、その他の経路は光学的な経路である。
【００１７】
レーザ光源１１は、例えば固体レーザ、半導体レーザなどで形成可能である。レーザ光源１１から出射された光パルスは、レンズ１２と、光分離手段の一例であるビームスプリッタ１３とを介して、切り替え手段の一例である光学スイッチ１４に供給される。光学スイッチ１４は、周知の方法で、例えば一定間隔で光ファイバ２１の両端を交互に切り替えることで、光ファイバ２１の一端から出射された光パルスの後方散乱光を光ファイバ２１の他端から受光する第１のモードと、光ファイバ２１の他端から出射された光パルスの後方散乱光を光ファイバ２１の一端から受光する第２のモードとを、交互に繰り返す。
【００１８】
光学スイッチ１４が受光した後方散乱光は、ビームスプリッタ１３により波長分離部１５の方へ偏向される。波長分離部１５は、周知の方法で、後方散乱光を測定に用いるラマン散乱光、ブルリアン散乱光などの波長成分に分離する。波長分離部１５が後方散乱光を分離する波長成分は、検出するべき温度に応じて設定すれば良い。波長分離部１５は、例えばビームスプリッタ、光学フィルタ、及び集光レンズなどの組み合わせにより形成可能である。光検出部の一例であるフォトダイオード１６は、波長分離部１５により分離された、測定に用いる波長成分を検出し、検出波長成分を測定装置１７に出力する。測定に用いる波長成分には、ラマン散乱光、ブリルアン（Brillouin）散乱光、レイリー（Rayleigh）散乱光などが含まれる。
【００１９】
フォトダイオード１６に入力される後方散乱光のパルス幅は、光ファイバ２１の長さに依存するので、レーザ光源１１から出射される光パルスの間隔は、各光パルスによる後方散乱光が重ならないように設定される。
【００２０】
測定装置１７は、例えばプロセッサの一例であるＣＰＵ（Central Processing Unit）１７１、ＣＰＵ１７１が実行するプログラムやデータを格納する記憶手段の一例であるメモリ１７２、及び測定結果を出力する出力手段の一例である表示部１７３を有する。ＣＰＵ１７１は、メモリ１７２に格納されたプログラムを実行することで、フォトダイオード１６からの検出波長成分に基づいて温度を算出して測定温度データを取得する温度測定処理を行う。メモリ１７２は、半導体記憶装置、各種記録媒体などの、プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体により形成可能である。ＣＰＵ１７１から出力された測定温度データは、例えば表示部１７３に表示される。表示部１７３に表示される測定温度データは、測定対象の温度分布、各測定ポイントにおける温度などに加え、温度に応じた警告などを含んでも良い。
【００２１】
測定装置１７では、ノイズの大きさが温度変化の大きさと同程度以上の場合でも、温度変化とノイズとを判別できることが望ましい。そこで、本実施例における温度測定処理では、光ファイバ２１の測定ポイントとなる注目位置を基準（または、中心）とした所定範囲内で閾値以上の差分温度データを集め、時系列の差分温度データが空間的または時間的な相関を有するか否かに応じて、測定温度データの時間方向の平均化の度合（即ち、重み付け）を変えることで補正温度データを求め、温度分布を補正した補正温度分布を算出する。温度分布を補正する際、温度分布中の変化がノイズであるか、或いは、温度変化であるかの判別に用いるパラメータは、差分温度データの集合和、差分温度データの平均値、差分温度データの符号の集合和、差分温度データの分散の歪度（または、差分集合歪度）などの、集合データを用いることでノイズの影響を低減できるパラメータであれば、特に限定されない。
【００２２】
図２は、測定装置１７が算出する測定対象の温度分布の一例を示す。図２中、縦軸は温度Ｔを任意単位で示し、横軸は光ファイバ２１の光パルスを入力される一端（または他端）からの距離（または、位置）ｘを任意単位で示し、奥行き方向の軸は時間（または、時刻）ｔを任意単位で示す。また、Ｈｒは加熱範囲を示す。
【００２３】
図３は、差分温度データの２次元相関マップの一例を説明する図である。図３において、（ａ）中の丸印で囲まれた領域を、拡大して（ｂ）に示し、（ｃ）に所定範囲の差分温度データの集合を求めた結果を示す。図３（ａ），（ｃ）中、縦軸は距離を任意単位で示し、横軸は時間を任意単位で示す。図３（ａ）では、差分温度データが−１２〜１２までの範囲の任意単位で示され、図３（ｃ）では、差分温度データの集合和が−４０〜４０までの範囲の任意単位で示されている。
【００２４】
先ず、時系列差分温度データΔＴ＝Ｔ（ｔｋ）−Ｔ（ｔｋ−１）に基づき、図３（ａ）に示す差分温度データΔＴの２次元相関表ΔＴ（ｔ，ｘ）を作成する。図３（ｂ）は、２次元相関表ΔＴ（ｔ，ｘ）の丸印で囲まれた領域中、注目位置を基準とした所定範囲内の差分温度データの集合を、一部拡大して示す。図３（ｃ）は、上記の所定範囲の差分温度データΔＴの集合和ΣΔＴ（ｔ，ｘ）を求めた結果を示し、破線で囲まれた矩形領域内では、差分温度データの集合和ΣΔＴ（ｔ，ｘ）が他の領域に比べて大きいことがわかる。従って、図３（ａ）の差分温度データΔＴにより表される温度変化に比べ、図３（ｃ）の方が差分温度データΔＴの集合和ΣΔＴ（ｔ，ｘ）の大きさにより表される温度変化の方が明瞭化していることがわかる。
【００２５】
このように、光ファイバ２１の注目位置を基準（または、中心）として、この注目位置の両側の区間を含む所定範囲内の測定温度データの差分に相当する差分温度データの空間的な２次元相関、或いは、この所定範囲内の現在の測定温度データ及び現在から所定の時間内の過去の測定温度データとの差分に相当する差分温度データの時間的な２次元相関を用いて、ノイズであるか温度変化であるかを判断し、判断結果に応じて取得された光ファイバ２１の注目位置の温度の値を補正する。なお、現在位置ｘ、現在時刻ｔにおける測定温度データｙ（ｘ，ｔ）の時間的な相関は、Ａｔ＝ｙ（ｘ，ｔ）−ｙ（ｘ，ｔ−１）、Ｂｔ＝ｙ（ｘ，ｔ−１）−ｙ（ｘ，ｔ−２）で表され、空間的な相関は、Ａｓ＝ｙ（ｘ，ｔ）−ｙ（ｘ，ｔ−１）、Ｂｓ＝ｙ（ｘ−１，ｔ）−ｙ（ｘ−１，ｔ−１）、Ｃｓ＝ｙ（ｘ＋１，ｔ）−ｙ（ｘ＋１，ｔ−１）で表される。
【００２６】
従って、時間的な相関については、差分温度データＡｔ，Ｂｔが連続して同じ符号（例えば、正）であると、これらの差分温度データＡｔ，Ｂｔが温度変化を表していると判断できる。つまり、差分温度データＡｔ，Ｂｔの符号ｓｉｇｎ（Ａｔ）＝ｓｉｇｎ（Ｂｔ）であると、測定温度データｙ（ｘ，ｔ）が温度変化を表していると判断できるので、例えば現在時刻ｔにおける測定温度データｙ（ｘ，ｔ）をそのまま補正温度データとして利用したり、測定温度データｙ（ｘ，ｔ）を重み付けしたデータを補正温度データとして利用したり、時刻ｔ−１における測定温度データｙ（ｘ，ｔ−１）から予測した現在時刻ｔの測定温度データと測定温度データｙ（ｘ，ｔ）とを重み付けしたデータを補正温度データとして利用することができる。一方、差分温度データＡｔ，Ｂｔの符号ｓｉｇｎ（Ａｔ）≠ｓｉｇｎ（Ｂｔ）であると、測定温度データｙ（ｘ，ｔ）がノイズを表していると判断できるので、例えば時刻ｔ−１における測定温度データｙ（ｘ，ｔ−１）に重み付けしたデータを補正温度データとして利用することができる。
【００２７】
空間的な相関については、差分温度データＡｓ，Ｂｓ，Ｃｓが連続して同じ符号（例えば、正）であると、これらの差分温度データＡｓ，Ｂｓ，Ｃｓが温度変化を表していると判断できる。つまり、差分温度データＡｓ，Ｂｓ，Ｃｓの符号ｓｉｇｎ（Ａｓ）＝ｓｉｇｎ（Ｂｓ）＝ｓｉｇｎ（Ｃｓ）であると、測定温度データｙ（ｘ，ｔ）が温度変化を表していると判断できるので、例えば現在位置ｘにおける測定温度データｙ（ｘ，ｔ）をそのまま補正温度データとして利用したり、測定温度データｙ（ｘ，ｔ）を重み付けしたデータを補正温度データとして利用したり、位置ｘ−１における測定温度データｙ（ｘ−１，ｔ）から予測した現在位置ｘの測定温度データと測定温度データｙ（ｘ，ｔ）とを重み付けしたデータを補正温度データとして利用することができる。一方、ｓｉｇｎ（Ａｓ）＝ｓｉｇｎ（Ｂｓ）＝ｓｉｇｎ（Ｃｓ）ではないと、測定温度データｙ（ｘ，ｔ）がノイズを表していると判断できるので、例えば時刻ｘ−１における測定温度データｙ（ｘ−１，ｔ）に重み付けしたデータを補正温度データとして利用したり、時刻ｔ−１における測定温度データｙ（ｘ，ｔ−１）に重み付けしたデータを補正温度データとして利用することができる。
【００２８】
上記の如く、時系列の差分温度データが空間的または時間的な相関を有するか否かに応じて、測定温度データの時間方向の平均化の度合（即ち、重み付け）を変えることで、測定温度データを補正することができる。温度分布は、このように補正された補正温度データに基づいて算出できる。また、補正温度データに対し、例えば光の減衰を考慮した、周知の測定温度データの重み付け平均（または、荷重移動平均）などの処理を施すことで、補正した温度分布を算出するようにしても良い。
【００２９】
本実施例では、上記の所定範囲は、例えば光ファイバ２１の応答特性指標である最小加熱長Ｌｈ以上であり、且つ、最小加熱長Ｌｈを加熱した際の応答範囲に相当する、測定温度データのサイドローブ幅以下の距離であるが、上記の所定範囲は、最小加熱長Ｌｈ未満であっても良い。最小加熱長Ｌｈとは、正確な温度測定のできる光ファイバ２１の最小の加熱長さ、即ち、ピーク温度（または、温度の最大値）が飽和する光ファイバ２１の最小の長さである。最小加熱長Ｌｈは、光ファイバ２１へ入射される光パルス、光ファイバ２１の伝達関数、光ファイバ２１の熱伝導率または熱容量、測定対象が有する熱源の予想熱量などに基づいて決まる。図４は、光ファイバの位置に対する温度特性の一例を示す図であり、図５は、最小加熱長及び応答の一例を示す図である。
【００３０】
図４は、光ファイバ２１をある温度の液体の一例であるお湯に浸す長さを０．５ｍ〜１０．５ｍへと変えていったときの実際に測定装置１７により測定される測定温度分布の一例を示す。図４中、縦軸は温度、横軸は光ファイバ２１の光パルスを入力される一端（または他端）からの距離に相当する位置、Ｔｗはお湯の温度、Ｔａは空気の温度を示す。この例では、お湯に浸す光ファイバ２１の長さが２ｍ未満までは、測定された温度は実際の温度よりも低い。以下の説明では、ピーク温度が飽和する光ファイバ２１の最小の長さ、即ち、最小加熱長Ｌｈは、図４の例では２ｍである。光ファイバ２１の注目する位置を基準とした最小加熱長Ｌｈを加熱した時の応答範囲、即ち、図５の測定温度のサイドローブ幅Ｗｓｌが、注目する位置と関連性の高い範囲として取りうる最大範囲であると仮定する。図５中、縦軸は温度、横軸は光ファイバ２１の光パルスを入力される一端（または他端）からの距離に相当する位置、破線は実温度、実線は測定温度を示す。
【００３１】
なお、差分温度データの白色ノイズを抑えるために、差分温度データをサンプルする範囲はできるだけ広くすることが望ましい。しかし、差分温度データをサンプルする範囲が広すぎると、幅の狭い温度変化ピークを検出することができなくなる。このため、差分温度データをサンプルする範囲は、想定される最小の温度変化ピークである最小加熱長Ｌｈを加熱した時の応答範囲以下に選定することが望ましい。
【００３２】
差分温度データの具体例を、図６乃至図８と共に説明する。図６は、温度と光ファイバの位置との関係の一例を示す図であり、図７は、差分温度データと光ファイバの位置との関係の一例を示す図である。また、図８は、差分温度データの集合和と光ファイバの位置との関係の一例を示す図である。
【００３３】
図６は、ある連続した時刻ｔ，ｔ＋１の光ファイバ２１の温度測定結果を示す。図６中、縦軸は温度、横軸は光ファイバ２１の光パルスを入力される一端からの距離に相当する位置、破線は時刻ｔに測定された温度、実線は時刻ｔ＋１に測定された温度を示す。この例では、光ファイバ２１の一端から２５ｍ付近の加熱範囲Ｈｒが加熱されており、温度が上昇している。この２つの連続した時刻ｔ，ｔ＋１における温度測定結果から得られた、光ファイバ２１の一端からの位置毎の差分温度データは、ノイズが大きいため、図７のように差分温度データを求めたのでは、ノイズと加熱範囲Ｈｒの近傍に相当する部分の温度変化とを判別することが難しい。図７中、縦軸は差分温度データが示す差分温度、横軸は光ファイバ２１の光パルスを入力される一端からの距離に相当する位置を示す。しかし、本実施例では、最小加熱長Ｌｈの範囲の差分温度データの集合データの一例である集合和を利用するので、図８において加熱範囲Ｈｒの近傍に相当する部分がノイズではなく温度変化であることを判別することができる。図８中、縦軸は差分温度データの集合和の値を任意単位で示し、横軸は光ファイバ２１の光パルスを入力される一端からの距離に相当する位置を示す。
【００３４】
なお、ノイズと温度変化を判別するのに用いるパラメータは、差分温度データの集合和に限定されず、後述するように、差分温度データの平均値、差分温度データの符号の集合和、差分温度データの分散の歪度（または、差分集合歪度）などの、集合データを用いることでノイズの影響を低減できるパラメータであれば特に限定されない。
【００３５】
図９は、一実施例における温度測定処理の第１の例を説明するフローチャートである。図９に示す温度測定処理は、図１に示す測定装置１７のＣＰＵ１７１により実行可能である。図９のステップＳ１において、光ファイバ２１の温度測定処理が開始されると、ＣＰＵ１７１は、フォトダイオード１６からの検出波長成分に基づいて、注目位置（または、測定ポイント）を基準として、例えば最小加熱長Ｌｈ以上、且つ、サイドローブ幅Ｗｓｌ以下の所定範囲内で測定された温度データ（即ち、測定温度データ）Ｔｉを取得し、メモリ１７２に記憶する。ステップＳ２において、ＣＰＵ１７１は、温度測定処理の開始時に０にリセットされる測定回数Ｎが１より大きいか否かを判定し、判定結果がＮＯであると、Ｎを１だけインクリメントして処理は光ファイバ２１の次の温度測定処理へ進む。一方、ステップＳ２の判定結果がＹＥＳであると、ステップＳ３において、ＣＰＵ１７１は今回（または、現在）測定した温度データＴｉと前回（または、過去に）測定した温度データＴｉ−１との差分である、差分温度データΔＴｉ＝Ｔｉ−Ｔｉ−１を生成し、メモリ１７２に記憶する。差分温度データΔＴｉは、注目位置を含む所定範囲内の空間的に異なる位置での時系列の測定温度データの差分に相当するか、或いは、この所定範囲内の時間的に異なる位置での時系列の測定温度データの差分に相当する。ステップＳ３の後、処理はステップＳ４Ａの補正処理へ進む。
【００３６】
ステップＳ４Ａの補正処理は、以下に説明するステップＳ４１Ａ，Ｓ４２，Ｓ４３の処理を含む。ステップＳ４１Ａにおいて、ＣＰＵ１７１は、差分温度データΔＴｉの和集合
【００３７】
【数１】
0006428350.tif 000002
が閾値ＳＡ１より大きいか否かを判定する。ステップＳ４１Ａの判定結果がＮＯであると、ステップＳ４２において、ＣＰＵ１７１は、今回測定した温度データＴｉと前回測定した温度データＴｉ−１との差分温度データΔＴｉがノイズであると判断し、例えば過去の測定温度データを重み付けしたデータを補正温度データとして算出する。一方、ステップＳ４１Ａの判定結果がＹＥＳであると、ステップＳ４３において、ＣＰＵ１７１は、今回測定した温度データＴｉと前回測定した温度データＴｉ−１との差分温度データΔＴｉが温度変化であると判断し、例えば温度データＴｉをそのまま（重み付けを１として）補正温度データとして算出したり、温度データＴｉを重み付けしたデータを補正温度データとして算出したり、過去に取得した温度データＴｉ−１から予測した温度データと今回取得した温度データＴｉとを重み付けしたデータを補正温度データとして算出したりする。ステップＳ４３及びステップＳ４２で行う重み付けは、夫々第１及び第２の重み付けの一例であり、特に限定されないが、ステップＳ４３で行う重み付けと、ステップＳ４２で行う重み付けは、互いに異なる。
【００３８】
ステップＳ４２またはステップＳ４３の後、処理はステップＳ５へ進む。ステップＳ５において、ＣＰＵ１７１は、ステップＳ４２またはステップＳ４３が算出した補正温度データを出力し、Ｎを１だけインクリメントして処理は光ファイバ２１の次の温度測定処理へ進む。ＣＰＵ１７１は、このように補正された補正温度データに基づいて温度分布を算出できる。また、ＣＰＵ１７１は、補正温度データに対し、例えば光の減衰を考慮した、周知の測定温度データの重み付け平均（または、荷重移動平均）などの処理を施すことで、補正温度分布を算出するようにしても良い。図９の温度測定処理は、終了条件に応じて終了させれば良い。
【００３９】
ところで、ステップＳ４３においてＣＰＵ１７１が今回測定した温度データＴｉが温度変化であると判断した場合、温度変化と判断した位置にも実際にはノイズが含まれている。そこで、例えば予測温度データを用いたノイズ低減処理を行うようにしても良い。
【００４０】
図１０は、時刻ｔ＝ｋにおけるノイズ低減処理の一例を説明するフローチャートである。図１０に示すノイズ低減処理は、図９のステップＳ４３の処理に含まれ、図１に示す測定装置１７のＣＰＵ１７１により実行可能である。ステップＳ４３１において、ＣＰＵ１７１は、温度変化と判断された範囲の過去ｎ回（ｔ＝ｋ−ｎ〜ｋ−１）の測定温度データ群（位置ｘ、時刻ｔ、温度Ｔ）を取得する。図１１は、ノイズ低減処理の一例を説明する図であり、（ａ）は過去ｎ回の測定温度データ群の一例を示す。図１１中、黒色に近いハーフトーンで表されているデータ程、温度が高い。ステップＳ４３２において、ＣＰＵ１７１は、取得した測定温度データ群を用いて、例えば重回帰分析または２次元フーリエ変換により図１１（ｂ）に示す如き近似曲面（または、近似曲線）を表し温度の増減傾向を示す数式を求め、時刻ｔ＝ｋの測定温度データの予測である、予測温度データを生成する。
【００４１】
ステップＳ４３３において、ＣＰＵ１７１は、このように生成した予測温度データと実測温度データ（即ち、測定された測定温度データ）との差が、許容誤差（例えば、標準偏差３σの１．５倍など）に比べて大きいか否かを判定し、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ４３４へ進み、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ４３５へ進む。予測温度データと実測温度データとの差が許容誤差よりも大きい場合、ステップＳ４３４において、ＣＰＵ１７１は、実測温度データ重視の重み付け、即ち、実測温度データの重み付けの度合を予測温度データの重み付けの度合より大きく設定した重み付けを行い、処理は図９のステップＳ４３へ戻る。一方、予測温度データと実測温度データとの差が許容誤差以下の場合、ステップＳ４３５において、ＣＰＵ１７１は、実測温度データと予測温度データとを同程度の割合で平均化し（即ち、重み付けし）、処理は図９のステップＳ４３へ戻る。これにより、温度変化と判断した位置に含まれるノイズを低減することができる。
【００４２】
図１２は、一実施例における温度測定処理の第２の例を説明するフローチャートである。図１２に示す温度測定処理は、図１に示す測定装置１７のＣＰＵ１７１により実行可能である。図１２中、図９と同一ステップには同一符号を付し、その説明は省略する。
【００４３】
ステップＳ４Ｂは、以下に説明するステップＳ４１Ｂ，Ｓ４２，Ｓ４３を含む。ステップＳ４１Ｂにおいて、ＣＰＵ１７１は、差分温度データΔＴｉの符号の集合和
【００４４】
【数２】
0006428350.tif 000003
が閾値ＳＡ２より大きいか否かを判定する。ステップＳ４１Ｂの判定結果がＮＯであると、ステップＳ４２において、ＣＰＵ１７１は、今回取得した温度データＴｉがノイズであると判断し、図９の場合と同様にして補正温度データを算出する。一方、ステップＳ４１Ｂの判定結果がＹＥＳであると、ステップＳ４３において、ＣＰＵ１７１は、今回取得した温度データＴｉが温度変化であると判断し、図９の場合と同様にして補正温度データを算出する。
【００４５】
図１３は、一実施例における温度測定処理の第３の例を説明するフローチャートである。図１３に示す温度測定処理は、図１に示す測定装置１７のＣＰＵ１７１により実行可能である。図１３中、図９と同一ステップには同一符号を付し、その説明は省略する。
【００４６】
ステップＳ４Ｃは、以下に説明するステップＳ４１Ｃ，Ｓ４２，Ｓ４３を含む。ステップＳ４１Ｃにおいて、ＣＰＵ１７１は、差分温度データΔＴｉの集合歪度
【００４７】
【数３】
0006428350.tif 000004
が閾値ＳＡ３より大きいか否かを判定する。ここで、
【００４８】
【数４】
0006428350.tif 000005
であり、σは差分温度データΔＴｉの標準偏差を示す。ステップＳ４１Ｃの判定結果がＮＯであると、ステップＳ４２において、ＣＰＵ１７１は、今回取得した温度データＴｉがノイズであると判断し、図９の場合と同様にして測定温度データを算出する。一方、ステップＳ４１Ｃの判定結果がＹＥＳであると、ステップＳ４３において、ＣＰＵ１７１は、今回取得した温度データＴｉが温度変化であると判断し、図９の場合と同様にして補正温度データを算出する。
【００４９】
図１４は、標準偏差と積算時間との関係の一例を示す図である。図１４中、縦軸は差分温度データの標準偏差σ、横軸は積算時間を秒（ｓ）で示す。図１４において、例えば「◇印」で示すデータは、光ファイバ２１の光パルスを入力される一端からの位置が１３８．１ｍ〜１５０．０ｍの場合を示し、「□印」で示すデータは、光ファイバ２１の光パルスを入力される一端からの位置が４０５６．１ｍ〜４０６８．０ｍの場合を示し、「△印」で示すデータは、光ファイバ２１の光パルスを入力される一端からの位置が４９０５．１ｍ〜４９１７．０ｍの場合を示し、「×印」で示すデータは、光ファイバ２１の光パルスを入力される一端からの位置が６０６１．１ｍ〜６０７３．０ｍの場合を示す。図１４からもわかるように、標準偏差σ（または、ノイズ）は、積算時間の−１／２乗に比例する。
【００５０】
本実施例によれば、図９、図１２及び図１３のステップＳ４１Ａ，Ｓ４１Ｂ，Ｓ４１Ｃにより、上記所定範囲内において温度変化とノイズとを判別するため、例えばノイズの大きさが温度変化の大きさと同程度以上の場合であっても、温度変化とノイズとを判別可能である。また、温度変化とノイズとを判別可能であるため、レーザ光源１１に例えば半導体レーザを用いた場合、積算時間を短く（または、積算回数を少なく）すると標準偏差σが増加する傾向にあるにもかかわらず、ノイズを低減することができる。一方、レーザ光源１１に例えば固体レーザを用いた場合、標準偏差σが小さいので元々ノイズが少なく、積算時間は短く（または、積算回数を少なく）て良いのに加え、上記所定範囲内において温度変化とノイズとを判別することで、ノイズをさらに低減することができる。
【００５１】
上記各実施例によれば、光ファイバを用いた温度測定において、ノイズの大きさが温度変化の大きさと同程度以上の場合であっても、温度変化とノイズとを判別可能であるため、容易にノイズを低減することができる。また、温度分布を測定するのに要する測定時間の短縮と、測定精度の向上を図ることができる。さらに、ノイズを低減できるので、例えば固体レーザと比較すると温度特性が劣るものの固体レーザより安価な半導体レーザをレーザ光源に用いることができ、比較的低コストの温度測定システムを構築することが可能となる。
【００５２】
以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
光パルスを出射するレーザ光源と、
複数の測定ポイントを通るように配置され、前記光パルスを入力される光ファイバと、
前記光ファイバから出力される後方散乱光を検出して、前記複数の測定ポイントにおける温度を測定して測定温度データを取得する測定装置を備え、
前記測定装置は、前記光ファイバの注目位置を基準とした範囲内で時系列の差分温度データが空間的または時間的な相関を有するか否かに応じて、前記測定温度データの時間方向の平均化の度合を変えて補正した補正温度データを算出することを特徴とする、温度測定システム。
（付記２）
前記範囲は、ピーク温度が飽和する前記光ファイバの最小の長さを示す最小加熱長以上であり、且つ、前記最小加熱長を加熱した際の応答範囲に相当する前記測定温度データのサイドローブ幅以下の距離であることを特徴とする、付記１記載の温度測定システム。
（付記３）
前記時間方向の平均化の度合を変える処理は、前記範囲内で前記時系列の差分温度データが前記空間的または時間的な相関を有する場合に温度変化であると判断して第１の重み付けを行い、前記空間的または時間的な相関を有さない場合にノイズであると判断して前記第１の重み付けとは異なる第２の重み付けを行う、付記１または２記載の温度測定システム。
（付記４）
前記第１の重み付けは、今回取得した測定温度データと前回取得した測定温度データとの差分温度データが温度変化であると判断し、前記今回取得した測定温度データ、前記今回取得した測定温度データを重み付けしたデータ、或いは、前記前回取得した測定温度データから予測した予測温度データと前記今回取得した測定温度データとを重み付けしたデータのいずれかを含む補正温度データを算出し、
前記第２の重み付けは、前記今回取得した測定温度データと前記前回取得した測定温度データとの前記差分温度データがノイズであると判断し、前記前回取得した測定温度データを重み付けしたデータを含む補正温度データを算出することを特徴とする、付記３記載の温度測定システム。
（付記５）
前記測定装置は、前記測定温度データから前記範囲内の温度分布を算出し、前記温度分布中の変化が前記温度変化或いは前記ノイズであるかの判別に用いるパラメータに、前記差分温度データの集合和、前記差分温度データの平均値、前記差分温度データの符号の集合和、前記差分温度データの分散の歪度から選択された集合データを用いることを特徴とする、付記３または４記載の温度測定システム。
（付記６）
前記測定装置は、前記パラメータが閾値より大きいと前記温度分布中の変化が前記温度変化であると判別し、前記パラメータが閾値以下であると前記温度分布中の変化が前記ノイズであると判別することを特徴とする、付記５記載の温度測定システム。
（付記７）
前記レーザ光源は、固体レーザまたは半導体レーザであることを特徴とする、付記１乃至６のいずれか１項記載の温度測定システム。
（付記８）
レーザ光源が出射する光パルスを、複数の測定ポイントを通るように配置された光ファイバに入力し、
前記光ファイバから出力される後方散乱光を検出して、前記複数の測定ポイントにおける温度を測定装置で測定して測定温度データを取得し、
前記光ファイバの注目位置を基準とした範囲内で時系列の差分温度データが空間的または時間的な相関を有するか否かに応じて、前記測定温度データの時間方向の平均化の度合を変えて補正した補正温度データを前記測定装置で算出することを特徴とする、温度測定方法。
（付記９）
前記範囲は、ピーク温度が飽和する前記光ファイバの最小の長さを示す最小加熱長以上であり、且つ、前記最小加熱長を加熱した際の応答範囲に相当する前記測定温度データのサイドローブ幅以下の距離であることを特徴とする、付記８記載の温度測定方法。
（付記１０）
前記時間方向の平均化の度合を変える処理は、前記範囲内で前記時系列の差分温度データが前記空間的または時間的な相関を有する場合に温度変化であると判断して第１の重み付けを行い、前記空間的または時間的な相関を有さない場合にノイズであると判断して前記第１の重み付けとは異なる第２の重み付けを行う、付記８または９記載の温度測定方法。
（付記１１）
前記第１の重み付けは、今回取得した測定温度データと前回取得した測定温度データとの差分温度データが温度変化であると判断し、前記今回取得した測定温度データ、前記今回取得した測定温度データを重み付けしたデータ、或いは、前記前回取得した測定温度データから予測した予測温度データと前記今回取得した測定温度データとを重み付けしたデータのいずれかを含む補正温度データを算出し、
前記第２の重み付けは、前記今回取得した測定温度データと前記前回取得した測定温度データとの前記差分温度データがノイズであると判断し、前記前回取得した測定温度データを重み付けしたデータを含む補正温度データを算出することを特徴とする、付記１０記載の温度測定方法。
（付記１２）
前記測定装置において、前記測定温度データから前記範囲内の温度分布を算出し、前記温度分布中の変化が前記温度変化或いは前記ノイズであるかの判別に用いるパラメータに、前記差分温度データの集合和、前記差分温度データの平均値、前記差分温度データの符号の集合和、前記差分温度データの分散の歪度から選択された集合データを用いることを特徴とする、付記８乃至１１のいずれか１項記載の温度測定方法。
（付記１３）
前記測定装置において、前記パラメータが閾値より大きいと前記温度分布中の変化が前記温度変化であると判別し、前記パラメータが閾値以下であると前記温度分布中の変化が前記ノイズであると判別することを特徴とする、付記１２記載の温度測定方法。
（付記１４）
前記レーザ光源を固体レーザまたは半導体レーザで形成することを特徴とする、付記８乃至１３のいずれか１項記載の温度測定方法。
（付記１５）
コンピュータに、温度測定処理を実行させるプログラムであって、
複数の測定ポイントを通るように配置され、光パルスを入力される光ファイバから出力される後方散乱光を検出して、前記複数の測定ポイントにおける温度を測定して測定温度データを取得し、
前記光ファイバの注目位置を基準とした範囲内で時系列の差分温度データが空間的または時間的な相関を有するか否かに応じて、前記測定温度データの時間方向の平均化の度合を変えて補正した補正温度データを算出する
処理を前記コンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。
（付記１６）
前記範囲は、ピーク温度が飽和する前記光ファイバの最小の長さを示す最小加熱長以上であり、且つ、前記最小加熱長を加熱した際の応答範囲に相当する前記測定温度データのサイドローブ幅以下の距離であることを特徴とする、付記１５記載のプログラム。
（付記１７）
前記算出する処理は、前記範囲内で前記時系列の差分温度データが前記空間的または時間的な相関を有する場合に温度変化であると判断して第１の重み付けを行い、前記空間的または時間的な相関を有さない場合にノイズであると判断して前記第１の重み付けとは異なる第２の重み付けを行う、付記１５または１６記載のプログラム。
（付記１８）
前記第１の重み付けは、今回取得した測定温度データと前回取得した測定温度データとの差分温度データが温度変化であると判断し、前記今回取得した測定温度データ、前記今回取得した測定温度データを重み付けしたデータ、或いは、前記前回取得した測定温度データから予測した予測温度データと前記今回取得した測定温度データとを重み付けしたデータのいずれかを含む補正温度データを算出し、
前記第２の重み付けは、前記今回取得した測定温度データと前記前回取得した測定温度データとの前記差分温度データがノイズであると判断し、前記前回取得した測定温度データを重み付けしたデータを含む補正温度データを算出することを特徴とする、付記１７記載のプログラム。
（付記１９）
前記算出する処理は、前記測定温度データから前記範囲内の温度分布を算出し、前記温度分布中の変化が前記温度変化或いは前記ノイズであるかの判別に用いるパラメータに、前記差分温度データの集合和、前記差分温度データの平均値、前記差分温度データの符号の集合和、前記差分温度データの分散の歪度から選択された集合データを用いることを特徴とする、付記１５乃至１８のいずれか１項記載のプログラム。
（付記２０）
前記算出する処理は、前記パラメータが閾値より大きいと前記温度分布中の変化が前記温度変化であると判別し、前記パラメータが閾値以下であると前記温度分布中の変化が前記ノイズであると判別することを特徴とする、付記１９記載のプログラム。
【００５３】
以上、開示の温度測定システム、温度測定方法及びプログラムを実施例により説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００５４】
１      温度測定システム
１１      レーザ光源
１２      レンズ
１３      ビームスプリッタ
１４      光学スイッチ
１５      波長分離部
１６      フォトダイオード
１７      測定装置
２１      光ファイバ
１７１      ＣＰＵ
１７２      メモリ
１７３      表示部
【図１】
0006428350.tif 000006
【図２】
0006428350.tif 000007
【図３】
0006428350.tif 000008
【図４】
0006428350.tif 000009
【図５】
0006428350.tif 000010
【図６】
0006428350.tif 000011
【図７】
0006428350.tif 000012
【図８】
0006428350.tif 000013
【図９】
0006428350.tif 000014
【図１０】
0006428350.tif 000015
【図１１】
0006428350.tif 000016
【図１２】
0006428350.tif 000017
【図１３】
0006428350.tif 000018
【図１４】
0006428350.tif 000019