(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ガスセンサに周期的な刺激を与えて応答波形を取り出し、この応答波形からガスを定性し、検出対象ガスを定量する方法において、
ガスの定性では、検出対象ガスと他の少なくとも１種類のガスとの応答波形への相対的な寄与に応じて、検出対象ガス及び検出対象ガスがリッチなグループと、他のガス及び他のガスがリッチなグループの少なくとも２つのグループへ識別するように定性し、
検出対象ガスの定量では、前記少なくとも２つのグループ中の、少なくとも検出対象ガス及び検出対象ガスがリッチなグループに対して、該グループで学習した濃度関数を用いて、検出対象ガスを定量する、ことを特徴とするガス検出方法。
【請求項２】
前記少なくとも２つの各グループに対して、前記濃度関数を別個に定めて、検出対象ガスを定量することを特徴とする、請求項１のガス検出方法。
【請求項３】
ガスセンサがヒータを備えた金属酸化物半導体ガスセンサで、周期的刺激がガスセンサの加熱温度を周期的に変化させることであり、前記応答波形をフーリエ係数にフーリエ変換して、前記定性にはフーリエ係数を入力として前記グループを出力する判別関数を用い、前記濃度関数はフーリエ係数を入力として検出対象ガス濃度を出力するようにしたことを特徴とする、請求項１または２のガス検出方法。
【請求項４】
検出対象ガス、他のガス、検出対象ガスと他のガスとの混合ガスで検出対象ガスがリッチなガス、及び検出対象ガスと他のガスとの混合ガスで他のガスがリッチなガスに対して、予め応答波形を測定して、検出対象ガス及び検出対象ガスがリッチなグループと、他のガス及び他のガスがリッチなグループとに識別するための判別関数を求めて記憶し、
検出対象ガス及び検出対象ガスがリッチなグループに対する検出対象ガスの濃度関数と、他のガス及び他のガスがリッチなグループに対する検出対象ガスの濃度関数とを求めて記憶することを特徴とする、請求項３のガス検出方法。
【請求項５】
ヒータを備えた金属酸化物半導体ガスセンサと、
前記ガスセンサのヒータに三角関数的に変化する電力を加えることにより、ガスセンサに周期的刺激を与えるための手段と、
該周期的刺激に対するガスセンサの応答波形をサンプリングし、フーリエ変換によりフーリエ係数に変換するための手段と、
検出対象ガス及び混合ガスで検出対象ガスがリッチなグループと、他のガス及び混合ガスで他のガスがリッチなグループの少なくとも２つのグループとに、検出したガスを識別するための判別関数を記憶し、前記フーリエ係数と前記判別関数とを用いて、前記少なくとも２つのグループに検出したガスを識別するための手段と、
検出対象ガス及び混合ガスで検出対象ガスがリッチなグループでの検出対象ガスの濃度関数と、他のガス及び混合ガスで他のガスがリッチなグループでの検出対象ガスの濃度関数とを記憶して、前記少なくとも２つの各グループでの検出対象ガスを定量するための手段、とを設けたガス検出装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の利用分野】
この発明は、ガスセンサへの周期的刺激を用いたガスの検出に関する。
【０００２】
【従来技術】
発明者らは、ガスセンサの非線形性を利用して、ガスを定性・定量する事を検討してきた。たとえばガスセンサの温度を周期的に変化させ、これに対するガスセンサ信号の応答波形をフーリエ変換し、得られたフーリエ係数をニューラルネットワークで処理して、ガス種を定性する事に成功した。そしてガス種を決定すると、たとえば重回帰分析によりガス濃度を決定した（”トランスデューサー９９”，１９６４〜１９６７頁）。このような定性や定量は、混合ガスを考慮せず、各ガスが単独で存在するものとして行った。発明者は今回、混合ガス中の一方のガスを定量しうるガス検出システムとガス検出方法とを検討した。
【０００３】
【発明の課題】
この発明の基本的課題は、混合ガス中の検出対象ガスを定量することにある（請求項１〜５）。
この発明での追加の課題は、検出精度を向上させることにある。
請求項２の発明での追加の課題は、他のガスの濃度が検出対象ガス濃度よりも高い場合にも、検出対象ガスを定量できるようにすることにある。
請求項３，４，５の発明での追加の課題は、混合ガス中での検出対象ガスを定量するための具体的な構成を提供することにある。
【０００４】
【発明の構成】
この発明のガス検出方法は、ガスセンサに周期的な刺激を与えて応答波形を取り出し、この応答波形からガスを定性し、検出対象ガスを定量する方法において、
ガスの定性では、検出対象ガスと他の少なくとも１種類のガスとの応答波形への相対的な寄与に応じて、検出対象ガス及び検出対象ガスがリッチなグループと、他のガス及び他のガスがリッチなグループの少なくとも２つのグループへ識別するように定性し、
検出対象ガスの定量では、前記少なくとも２つのグループ中の、少なくとも検出対象ガス及び検出対象ガスがリッチなグループに対して、該グループで学習した濃度関数を用いて、検出対象ガスを定量する、ことを特徴とする。
【０００５】
また好ましくは、前記少なくとも２つの各グループに対して、前記濃度関数を別個に定めて、検出対象ガスを定量する。
【０００６】
特に好ましくは、ガスセンサがヒータを備えた金属酸化物半導体ガスセンサで、周期的刺激がガスセンサの加熱温度を周期的に変化させることであり、前記応答波形をフーリエ係数にフーリエ変換して、前記定性にはフーリエ係数を入力として前記グループを出力する判別関数を用い、前記濃度関数はフーリエ係数を入力として検出対象ガス濃度を出力するようにする。
【０００７】
最も好ましくは、検出対象ガス、他のガス、検出対象ガスと他のガスとの混合ガスで検出対象ガスがリッチなガス、及び検出対象ガスと他のガスとの混合ガスで他のガスがリッチなガスに対して、予め応答波形を測定して、検出対象ガス及び検出対象ガスがリッチなグループと、他のガス及び他のガスがリッチなグループとに識別するための判別関数を求めて記憶し、
検出対象ガス及び検出対象ガスがリッチなグループに対する検出対象ガスの濃度関数と、他のガス及び他のガスがリッチなグループに対する検出対象ガスの濃度関数とを求めて記憶する。
【０００８】
この発明のガス検出装置は、ヒータを備えた金属酸化物半導体ガスセンサと、
前記ガスセンサのヒータに三角関数的に変化する電力を加えることにより、ガスセンサに周期的刺激を与えるための手段と、
該周期的刺激に対するガスセンサの応答波形をサンプリングし、フーリエ変換によりフーリエ係数に変換するための手段と、
検出対象ガス及び混合ガスで検出対象ガスがリッチなグループと、他のガス及び混合ガスで他のガスがリッチなグループの少なくとも２つのグループとに、検出したガスを識別するための判別関数を記憶し、前記フーリエ係数と前記判別関数とを用いて、前記少なくとも２つのグループに検出したガスを識別するための手段と、
検出対象ガス及び混合ガスで検出対象ガスがリッチなグループでの検出対象ガスの濃度関数と、他のガス及び混合ガスで他のガスがリッチなグループでの検出対象ガスの濃度関数とを記憶して、前記少なくとも２つの各グループでの検出対象ガスを定量するための手段、とを設けたものである。
【００１０】
【発明の作用】
発明者は、混合ガス中でガスセンサに周期的刺激を加えた際の応答波形から、検出対象ガスを定量することを検討した。最初に応答波形から検出対象ガスの濃度のみに依存するような信号を抽出しようと試みたが、このことは一部の例外（図６）を除き、一般的には不可能であった（図５，図７参照）。その原因は、応答波形の各要素が検出対象ガスと他のガスの双方に依存し、一方のみに依存するような濃度関数を求めることが困難であり、仮にこのような濃度関数を設けても、それは濃度関数の生成に用いたデータを説明できるだけで、安定性や信頼性に欠けるためであった。
【００１１】
発明者はこのような状況の中で、ガスセンサの応答波形を検出対象ガスを主とするものや他のガスを主とするものなどの複数のグループに分け、検出対象ガスの濃度関数をグループ別に定めることを検討した。そしてこのようにすれば、混合ガス中の検出対象ガスを定量できた。もちろん検出対象ガスが単独の場合も定量でき、グループ分けは、たとえば検出対象ガス、他のガス及び混合ガスの３種類、あるいは検出対象ガス、他のガス、混合ガスで検出対象ガスがリッチ、及び混合ガスで他のガスがリッチ、の４種類などとしても良い。そして実際には、検出対象ガス及び混合ガスで検出対象ガスがリッチと、他のガス及び混合ガスで他のガスがリッチの２種類とすると、定量精度を高めることができた。これは、濃度関数を定めるための母集団を大きくし、かつ母集団に他のガスの影響を打ち消すための因子を加えることができるためであった。
【００１２】
濃度関数は、検出対象ガスの寄与が相対的に大きい（以下、検出対象ガスがリッチ）グループにのみ設けて、他のガスの寄与が相対的に大きい（以下、他のガスがリッチ）なグループでは検出不能としても良い。しかし発明者は、他のガスがリッチなグループに対しても、検出対象ガスがリッチなグループとは別に濃度関数を設けると、検出対象ガスを定量できることを見出した。
【００１３】
この発明のガスの検出では、たとえばガスセンサにはヒータを備えた金属酸化物半導体ガスセンサを用い、ヒータ電力を三角関数状などに周期的に変化させて周期的刺激とし、応答波形をたとえばフーリエ変換して処理しやすくする。グループへの識別や定量には、ニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズム等を用いても良いが、グループ分けを行ってグループ内で定量すると、センサ信号の処理は線形な処理に近づき、判別分析などでグループ分けして、重回帰分析などで定めた濃度関数でも定量できた。
【００１４】
【発明の効果】
この発明のガス検出方法やガス検出装置では、混合ガス中でも検出対象ガスを定量できる（請求項１〜５）。
この発明では、検出対象ガスへの定量精度を向上できる。
請求項２の発明では、他のガスの方が濃度が高いときでも、検出対象ガスを定量できる。
請求項３，４，５の発明では、混合ガス中の検出対象ガスを定量するための具体的な構成を提供できる。
【００１５】
【実施例】
図１に、ガス検出装置の基本的構成を示す。図において２はガスセンサで、ヒータ付きの金属酸化物半導体ガスセンサや、ヒータを備えたＺｒＯ2やＮＡＳＩＣＯＮ等の固体電解質ガスセンサ、あるいは接触燃焼式ガスセンサや、水晶振動子ガスセンサ等を用いる。ガスセンサ２の種類は任意で、ガスセンサ２は１個のガスセンサでも、ガスセンサのアレイでも良い。
【００１６】
４は駆動部で、ガスセンサ２に周期的な刺激を与える。周期的な刺激は実施例では周期的な温度変化とするが、これ以外に、ガスセンサ２への送風量を周期的に変化させることや、ガスセンサ２に接触させる雰囲気を既知の標準雰囲気と測定しようとする雰囲気との間で周期的に切り換えること等がある。６は波形解析部で、周期的刺激に同期したガスセンサ２の応答波形を、フーリエ変換や、離散コサイン変換、あるいはウオルシュ関数等の直交関数系により変換し、ガスの定性や定量を容易にする。
【００１７】
８は識別部で、たとえばニューラルネットワークや、遺伝的アルゴリズム、あるいは判別解析等を用いたものとし、測定した雰囲気を複数のグループへと識別する。複数のグループとして、検出対象ガスのみ及び検出対象ガスを主として他のガスを含むもの(検出対象ガスリッチ)と、他のガスのみ及び他のガスを主として検出対象ガスを含むもの(他のガスリッチ)の２種類に識別する。なおニューラルネットワークにより、周期的刺激に対するガスセンサの応答波形を解析すること自体は公知であり、ニューラルネットワークを用いる場合、新規な点は、検出対象ガスが存在するか他のガスが存在するかの２種類に識別するのではなく、これらの混合ガスを考慮して複数のグループへ識別する点である。
【００１８】
遺伝的アルゴリズムを用いる場合、たとえば波形解析部６からのフーリエ係数の組み合わせを遺伝子とし、遺伝子を組み合わせてガスを複数のグループへ識別し、識別の精度(正解率)で遺伝子の組み合わせの優劣を評価する。そして評価の高い遺伝子の組み合わせの間で、遺伝子の組み替えを繰り返して行い、評価の高い遺伝子の組み合わせを識別に用いる。
【００１９】
１０は定量部で、たとえば重回帰分析により求めた濃度軸（濃度軸）を用いて検出対象ガス濃度を定量し、あるいはニューラルネットワークや遺伝的アルゴリズムにより定量を行う。ニューラルネットワークによる定量の場合、０〜１のネットワークの出力値を非線形変換してガス濃度とする。遺伝的アルゴリズムでは、フーリエ係数を遺伝子の組み合わせに代入した値により、ガスを定量する。
【００２０】
検出対象ガスの定量は、識別部８でグループ分けしたグループ毎に、あるいはこれらのグループを合体させて設けたより上位のグループ毎に行う。実施例では検出対象ガスＡのみまたは検出対象ガスＡがリッチなグループに対するガスＡの濃度軸と、他のガスＢのみまたは他のガスＢがリッチなグループに対するガスＡの濃度軸とを記憶し、２つのグループによって別々に定量を行う。いずれのグループの濃度軸を用いるかは、識別部８での識別結果により定める。１１は、ガスＡのみあるいはガスＡがリッチなグループに対する濃度軸を記憶した記憶部で、１２はガスＢのみあるいはガスＢがリッチなグループに対する濃度軸を記憶した記憶部である。
【００２１】
図２以降に、より具体的な実施例を示す。ここではガスセンサ２として、ヒータ２１により金属酸化物半導体２２を加熱するようにしたものを用い、実験では平板状のアルミナ基板の裏面にヒータ２１を設けて、基板２の反対面に設けたＳｎＯ2膜を加熱するようにしたものを用いた。２３は負荷抵抗で、金属酸化物半導体２２と負荷抵抗２３との直列辺に検出電圧ＶDDを加え、ヒータ２１にはサイン波電源２４によりサイン波的に変化するヒータ電圧を加えて、ガスセンサ２の温度を周期的に変化させる。実施例では、ヒータ２１に上限が５Ｖ，下限が１.５Ｖで周期が４０秒のサイン波電圧を加えた。しかしサイン波に代えてランプ波等を加えても良く、ヒータ電圧を変化させる代わりにヒータ電力を変化させても同じである。
【００２２】
２６はＦＦＴ(高速フーリエ変換部)であり、波形解析部６の例である。実施例ではＦＦＴ２６で、金属酸化物半導体２２の抵抗値Ｒsの対数に比例した信号をフーリエ変換した。２８は判別分析部で、判別関数記憶部３０には、検出対象ガスのみ、検出対象ガスと他のガスとの混合ガスで検出対象ガスがリッチ、検出対象ガスと他のガスとの混合ガスで他のガスがリッチ、他のガスのみの４種類に識別するための判別関数のセットを記憶してある。用いた判別関数はフーリエ変換により得られたフーリエ係数に対して線形な判別関数で、２個あるいは３個等の判別関数を組み合わせて、判別関数の値により４つのグループに識別するようにした。
【００２３】
またこれ以外に、空気中もしくはガスセンサ２が感応しないガスのみを含んでいる場合を除外するための判別関数と、前記の他のガスとは別の干渉ガスが多量に存在し、検出不能である場合を除外するための判別関数を、補助的に記憶させた。たとえばエタノールとアセトンとの混合ガスからエタノールのみを定量して飲酒運転等の検査を行う、あるいは逆に、この条件でアセトンのみを定量して肝臓病等の補助的検査を行う場合に、ベンゼンやＣＯ等が多量に存在すると検出の障害になる。そこでこのような干渉ガスが多量に存在する場合を判別して、検出不能とすることにした。
【００２４】
３２は重回帰分析部で、前記のグループ分けに従って濃度軸を複数記憶し、検出対象ガスを定量する。３４は濃度軸記憶部で、ここではガスＡのみまたはガスＡがリッチの２つのグループを統合して１つのグループとしたグループに対して、ガスＡを定量するための濃度軸とガスＢを定量するための濃度軸とを記憶する。同様にガスＢのみまたはガスＢがリッチの２つのグループを統合して１つのグループとし、このグループに対するガスＢとガスＡとの２つの濃度軸を記憶する。そして重回帰分析部３２では、判別分析部２８で求めたグループに対して、濃度軸を濃度軸記憶部３４から呼び出し、フーリエ係数を濃度軸に代入してガス濃度を求め、定量信号を出力する。
【００２５】
図３に、エタノールとアセトンとの混合ガスに対して、エタノール及びアセトンを定量する場合を例に、判別分析部以降の処理を示す。このような分析は、肝臓病等により生じる呼気中のアセトンを、飲酒等によるエタノールと区別して定量し、肝臓病の予備的な検査を行う場合に有効である。またエタノールとアセトンとの混合ガス中のエタノールの定量は、飲酒運転等の検査の場合に、肝臓疾患のあるドライバーに対して不利にならないように検査を行うために有効である。図３ではエタノール／アセトンの混合ガスを問題にしたが、このようなアルゴリズムはＣＯ／エタノールや、軽油／ベンゼンあるいはガソリン／メタノール等の他の場合にも、同様に適用できる。
【００２６】
最初にフーリエ係数を判別関数で処理して、空気中か否かをチェックする。このための判別関数には、空気中ではフーリエ係数のＲ0成分が大きく、応答波形がヒータ電圧と位相が揃い、高調波成分が少ないので、Ｒ1成分が大きいことを利用すればよい。そして空気中である場合には、濃度ゼロを表示すればよい。
【００２７】
次に多量のＣＯが存在する、あるいは多量のベンゼンが存在する等の、エタノールやアセトンの定量が不可能な場合、別の判別関数によりこのことを検出する。そして干渉ガスが多量に存在することを検出した場合、測定不能等を表示する。またエタノールもしくはアセトンあるいはこれらの混合ガスが存在することを検出した場合、判別分析によりこれらをたとえばエタノールのみ、エタノールリッチでアセトンが少量混在、アセトンリッチでエタノールが少量混在、アセトンのみの４グループ等に区別する。なおエタノール濃度とアセトン濃度がほぼ等しい場合は、便宜的にエタノールリッチでアセトン混在のグループに区別した。これらのグループ分けをより細かくし、エタノールとアセトンとがほぼ同濃度ずつ存在する等のグループを追加しても良い
【００２８】
判別分析により分類したグループを合併し、たとえばエタノールのみとエタノールリッチのグループを１つのグループにまとめ、このグループに対する重回帰分析で得た濃度軸を用いて、エタノール濃度とアセトン濃度を求める。また同様にアセトンのみとアセトンリッチのグループを統合し、重回帰分析により求めた濃度軸を用いて、エタノール濃度とアセトン濃度とを求める。ここでグループを統合するのは、母集団の規模を大きくして、重回帰分析の信頼性を増すことの他に、検出対象ガスに他のガスが少量加わった場合を同じグループとすることにより、検出対象ガスの干渉に対する信頼性を増す効果がある。
【００２９】
図４に、実施例で用いたガスセンサの応答波形を示す。(a)はセンサ温度の変化を示し、前記のように１周期４０秒で金属酸化物半導体の温度は３５０℃と１００℃の間をサイン波状に変化し、(b)の空気中では直流成分Ｒ0が大きく、抵抗値の変化とセンサ温度との間の位相のずれが小さいため、Ｒ1成分の割合が大きい。
【００３０】
(c)のＣＯ１００ppm中ではＲ0成分も小さくなり、抵抗値のボトムは１５秒付近に生じて、センサの温度波形に対する位相のずれが生じる。また波形は複雑になり、高調波成分の寄与が増す。(d)のエタノール１００ppmでは、２５秒付近に抵抗値の小さなピークが生じ、波形はさらに複雑になっている。(e)のＣＯ１００ppmとエタノール１００ppmの混合ガスでは、ＣＯ１００ppm中とエタノール１００ppm中との中間的な波形が得られるが、この波形はＣＯ１００ppm中の波形とエタノール１００ppm中の波形の重ね合わせのみで説明できるものではない。
【００３１】
発明者は最初に、他のガスとは独立して検出対象ガスのみを定量できる濃度軸を探索した。このことを、エタノール／アセトンの混合ガスやＣＯ／エタノールの混合ガス等に対して行った。２０個のガスセンサを図４の駆動条件で駆動し、エタノール濃度が０ppm,１０ppm,３０ppm,１００ppmの４通りと、アセトン濃度が０ppm,１０ppm,３０ppm,１００ppmの４通りの、合計１６通りに対して、応答波形を求めた。これらの全体を１つのグループとして、即ちグループ分けを行わずに、アセトンに対する濃度軸を重回帰分析で求めた。次いで１０日後に、同じ１６通りの組み合わせに対してエタノール／アセトン系での応答波形を求め、前記の濃度軸で処理してガス濃度を求めた。なお以下では、処理の都合上ガス濃度０ppmは１ppmとして出力され、１０〜１００ppm程度のガスの定量を目的としているので、３ppm以下のガス濃度は検出下限以下と考えてよい。
【００３２】
図５に、濃度軸を定めるためのデータを測定した後、１０日後のデータでアセトンを定量した際の結果を示す。横軸は真のアセトン濃度で、縦軸は２０個のガスセンサでの出力濃度の分布である。アセトン１０ppm,３０ppm,１００ppmとも、出力濃度の分布が広く、アセトン３０ppmでは１００ppmのエタノールを含む場合等に出力が分裂して、アセトン２〜３ppm程度の出力も生じている。このことは、強引にアセトンに対する濃度軸を定めても、１０日間程度経過すると、再現性が失われてしまうことを示している。
【００３３】
同様に２０個のガスセンサを用い、ＣＯ０ppm,１０ppm,３０ppm,１００ppmと、エタノール０ppm,１０ppm,３０ppm,１００ppmの合計１６通りの組み合わせに対し、エタノールの濃度軸を定め、１０日後に同じ１６組の組み合わせに対してセンサの波形を測定し、１０日前のデータで定めた濃度軸で定量した。図６にＣＯ／エタノールの混合ガスに対する、エタノールの定量結果を示す。エタノールの場合、１６通りの組み合わせに対して１つの濃度軸を用いても、ほぼ定量に成功している。ＣＯ／エタノール混合ガス中でのエタノールの定量は例外的なもので、混合ガス中の一方のガスを単一の濃度軸で定量できる例は他には見つからなかった。
【００３４】
図７は、図６と同時に行った測定によりＣＯに対する濃度軸を定め、１０日後の再測定でのＣＯの定量結果を示している。ＣＯ濃度１０ppmの場合、出力値の分布は１ppm程度から４００ppm程度に及び、３０ppmの場合でも出力濃度の分布は３ppm程度から１００ppm弱に及び、１００ppmの場合、出力濃度は５０ppm程度から１０００ppm程度に及び、定量は完全に失敗している。
【００３５】
図５,図７で定量に失敗した原因は、他のガスの影響を受けずに検出対象ガスの濃度のみに依存するフーリエ成分を発見できなかったことにある。そこで図５や図７の場合の様に、多数のフーリエ成分を組み合わせて、校正時のデータに対して検出対象ガスを定量できる濃度軸を求めても、１０日程度経過すると再現性が失われるのである。発明者はこのため、判別分析によりグループ分けすることを検討した。
【００３６】
図８には前記の組み合わせに対するエタノールとアセトンへの判別を示し、図９には前記の組み合わせに対するＣＯとエタノールとの判別を示す。図８では、アセトンのみからなる雰囲気をグループ１とし、エタノールのみをグループ２とし、エタノールリッチでアセトン含有をグループ３とし、アセトンリッチでエタノール含有をグループ４としてある。なおエタノール濃度とアセトン濃度が同じ場合、グループ３に含有させた。図示した２つの判別関数の他に図示しない第３の判別関数を用い、３次元空間内で４つのグループを１００％識別することに成功した。なおグループ分けの手法はこれ以外にも多数有り、これに限るものではない。参考までに、図８で用いた３つの判別関数の構成を示す。これらの関数は、フーリエ係数Ｒ0,Ｒ1,...,Ｉ1,Ｉ2,...に線形な一次関数で、係数は以下の通りである。
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【００３７】
図９に、ＣＯとエタノールに対する識別を示す。グループ１はエタノールのみの場合を示し、グループ２はＣＯのみを示し、グループ３はエタノールリッチでＣＯ共存を示し、グループ４はＣＯリッチでエタノール共存を示している。なおＣＯ濃度とエタノール濃度が同程度の場合、エタノールリッチに分類した。図９ではグループ３とグループ４の間等で識別が不十分であるが、実際には図示した関数１と関数２の他に図示しない関数３を用い、３次元空間内で４つのグループを１００％識別する事に成功した。図９で用いた３つの判別関数での係数を以下に示す。
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【００３８】
図１０〜図１３に、図８の判別分析によりグループ分けした後の、エタノールとアセトンの定量を示す。図１０,図１１に、図３のフローチャートに従い、アセトンのみとアセトンリッチを統合してグループ１とし、エタノールのみとエタノールリッチとを統合してグループ２とし、２つのグループに分類して定量した際の結果を示す。なおここで、例えばアセトン濃度を定量する場合、アセトンのみまたはアセトンリッチの場合に対して第１の濃度軸を用い、エタノールリッチの場合に対して第２の濃度軸を用い、１つのガスに対して２つの濃度軸を用いるようにする。
【００３９】
図１０,図１１は、判別分析や重回帰分析を行うための校正データを測定した後、１か月経過した後のデータで定量を行った際の結果を示している。アセトン,エタノール共にほぼ定量に成功している。そして図１０，１１は２０個のガスセンサに対する出力の分布範囲を示し、かつアセトン１０〜１００ppmに対して、エタノール０〜１００ppmの条件での出力であり、ほぼ正確に定量が行えることがわかる。
【００４０】
図１２,図１３に、グループの統合を行わず、図３の４つのグループのそれぞれに対して、各ガス４本の濃度軸を設けて定量した際の結果を示す。図１３のエタノールの定量では、定量結果に図１１の場合と大差はない。しがしながら図１２のアセトンに対する定量では、１０ppmのアセトンに対する定量濃度が、１０ppm付近と２０ppm付近とに分裂し、またアセトン１００ppmに対する定量結果の範囲が広がっている。しかしながら図１２は、グループ分けを行わなかった図５に比べて、充分に精度のある結果を示している。エタノールのように、４グループに分類したまま、そのまま正確に定量できるガスもあれば、アセトンのように、分類したグループを統合してより小数のグループにした方が精度の得られるガスもあった。アセトンのみとアセトンリッチを１グループに統合した場合の重回帰関数の係数と、アセトンのみの場合の重回帰関数の係数と、アセトンリッチのみの場合の重回帰関数の係数を表１に示す。これらはいずれもアセトン定量用の係数である。
【００４１】
【表１】
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【００４２】
図１４,図１５は、ＣＯ／エタノールの混合ガスに対して、判別分析や重回帰分析のためのデータを同様にして測定して判別関数や濃度軸を定め、１か月経過後に再測定して定量した際の結果を示す。なおガス濃度は、ＣＯ,エタノール共、０ppm,１０ppm,３０ppm,１００ppmの４通りで、これらの組み合わせでは１６通りである。用いたセンサの個数は２０個で、図１４,図１５には、他のガスの濃度を０〜１００ppmの範囲で変化させた際の、２０個のガスセンサの出力濃度の分布を示す。ＣＯに対してもエタノールに対しても、他のガスの共存下で定量に成功している。
【００４３】
実施例では、判別分析と重回帰分析の組み合わせのように、比較的簡単な検出システムを用いて、混合ガス中のガスを定量できる。また定量しようとするガスよりも他のガスの濃度が高い場合も、定量することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例のガス検出装置のブロック図
【図２】図１の実施例を具体化したガス検出装置のブロック図
【図３】図２の実施例での検出対象ガスの定性・定量アルゴリズムを示すフローチャート
【図４】実施例で用いたガスセンサ信号の波形図で、(a)はセンサ温度を、(b)は空気中でのセンサ信号の波形を、(c)はＣＯ１００ppm中でのセンサ信号の波形を、(d)はエタノール１００ppm中でのセンサ信号の波形を、(e)はＣＯ１００ppmとエタノール１００ppmとの混合ガス中でのセンサ信号の波形を示す。
【図５】（アセトン０，１０，３０，１００ppm）×（エタノール０，１０，３０，１００ppm）の１６種類の組み合わせに対して、エタノール濃度を考慮せずに重回帰分析によりアセトンの濃度軸を求めて、１０日後に上記の１６種類の組み合わせに対してセンサ信号の波形を再測定して、アセトン濃度を求めた際の結果を示す特性図
【図６】（エタノール０，１０，３０，１００ppm）×（ＣＯ  ０，１０，３０，１００ppm）の１６種類の組み合わせに対して、ＣＯ濃度を考慮せずに単一の濃度軸でエタノールを定量するようにして、１０日後にエタノール濃度を再測定した際の結果を示す特性図
【図７】図６の測定と同時に、エタノール濃度を考慮せずにＣＯへの濃度軸を求めて、１０日後のデータによりＣＯを定量した際の結果を示す特性図
【図８】エタノールとアセトンの２種類のガスに対して、アセトンのみ、エタノールのみ、エタノールリッチでアセトン共存、アセトンリッチでエタノール共存の４グループに判別分析した際の結果を示す特性図
【図９】エタノールとＣＯの２種類のガスに対して、エタノールのみ、ＣＯのみ、エタノールリッチでＣＯ共存、ＣＯリッチでエタノール共存の４グループに判別分析した際の結果を示す特性図
【図１０】１ヶ月後のデータに対して図８の判別関数を用い、アセトンのみまたはアセトンリッチに対するアセトン濃度軸と、エタノールのみまたはエタノールリッチに対するアセトン濃度軸とを用いて、アセトン濃度を定量した際の結果を示す特性図
【図１１】１ヶ月後のデータに対して図８の判別関数を用い、エタノールのみまたはエタノールリッチに対するエタノール濃度軸と、アセトンのみまたはアセトンリッチに対するエタノール濃度軸とを用いて、エタノール濃度を定量した際の結果を示す特性図
【図１２】１ヶ月後のデータに対して図８の判別関数を用い、アセトンのみ、アセトンリッチ、エタノールリッチの３つのアセトン濃度軸を用いて、アセトン濃度を定量した際の結果を示す特性図
【図１３】１ヶ月後のデータに対して図８の判別関数を用い、エタノールのみ、エタノールリッチ、アセトンリッチの３つのエタノール濃度軸を用いて、エタノール濃度を定量した際の結果を示す特性図
【図１４】１ヶ月後のデータに対して図９の判別関数を用い、ＣＯまたはＣＯリッチと、エタノールリッチのＣＯに対する２つのＣＯ濃度軸を用いて、ＣＯ濃度を定量した際の結果を示す特性図
【図１５】１ヶ月後のデータに対して図９の判別関数を用い、エタノールまたはエタノールリッチと、ＣＯリッチに対する２つのエタノール濃度軸を用いて、エタノールを定量した際の結果を示す特性図
【符号の説明】
２    ガスセンサ
４    駆動部
６    波形解析部
８    識別部
１０  定量部
２１  ヒータ
２２  金属酸化物半導体
２３  負荷抵抗
２４  サイン波電源
２６  ＦＦＴ
２８  判別分析部
３０  判別関数記憶部
３２  重回帰分析部
３４  濃度軸記憶部
【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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