(57)【要約】流量に作用する伝達関数と、少なくとも一つのセンサ特性と、少なくとも一つの流体特性とを有するセンサモデルに係るセンサのキャリブレーション中に、センサの特性関数の少なくとも一つの表現をテスト流体から取得し、特性関数の少なくも一つの表現を採用して、センサの流量を、任意の流体で動作しているセンサを介して判定する方法。
2006521563.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサの特性情報を生成する方法であって、
センサのセンサ導管を流れるテスト流体の流量を、複数のセンサ出力値の各々について測定する動作と、
各流量を、複数のセンサ出力値の各々に関連付けて記録する動作と、
少なくとも一つのセンサ特性及びテスト流体の第１の特性に基づいて、各流量を、対応するオペランド値に変換する動作と、
テスト流体の第２の特性に基づいて、複数のセンサ出力値の各々を、複数の特性値におけるそれぞれの特性値に写像する動作と、
各オペランド値をそれぞれの特性値と対応付ける少なくとも一つの表現を記憶する動作とを含む、方法。
【請求項２】
各流量を変換する動作が、センサのセンサ導管の断面積及びセンサの特性長さに少なくとも部分的に基づいて、各流量を、対応するオペランド値に変換する動作を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
各流量を変換する動作が、センサを流れる流れに関連付けられたレイノルズ数に少なくとも部分的に基づいて、各流量を、対応するオペランド値に変換する動作を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
各流量を変換する動作が、テスト流体に関連付けられたプラントル数に少なくとも部分的に基づいて、各流量を、対応するオペランド値に変換する動作を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
各流量を変換する動作が、センサを流れる流れに関連付けられたレイノルズ数とテスト流体に関連付けられたプラントル数との積に少なくとも部分的に基づいて、各流量を、対応するオペランド値に変換する動作を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
各流量を変換する動作が、少なくとも一つの流体依存倍率に基づいて、各流量を、対応するオペランド値に変換する動作を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
複数のセンサ出力値の各々を写像する動作が、少なくともテスト流体の熱伝導率に基づいて、複数のセンサ出力値の各々を、複数の特性値におけるそれぞれの特性値に写像する動作を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
複数のセンサ出力値の各々を写像する動作が、少なくとも一つの流体依存倍率に基づいて、複数のセンサ出力値の各々を、複数の特性値におけるそれぞれの特性値に写像する動作を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
各流量を変換する動作及び複数のセンサ出力値の各々を写像する動作が、以下の関係：
【数１】
2006521563.tif 000021
（式中、ρはテスト流体の密度、Ｑは体積流体流量、Ｌはセンサ導管の特性長さ、Ａはセンサ導管の断面積、ｃpはテスト流体の比熱、κはテスト流体の熱伝導率、ｆ及びｇは、それぞれ、第１及び第２の流体依存定数である）に従って行われる、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
少なくとも一つの表現を記憶する動作が、複数の特性値を、参照テーブルにおけるそれぞれのオペランド値に関連付けて記憶する動作を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
センサの少なくとも一つの特性に少なくとも部分的に基づいて、流量をオペランド値に変換するよう構成された写像を記憶する動作をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
以下の関係：
【数２】
2006521563.tif 000022
（式中、Φはオペランド値、ρはテスト流体の密度、Ｑは体積流体流量、Ｌはセンサ導管の特性長さ、Ａはセンサ導管の断面積、ｃpはテスト流体の比熱、κはテスト流体の熱伝導率、ｇは流体依存定数である）に従って、流量をオペランド値に変換するよう構成された第２の写像を記憶する動作をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
以下の関係：
【数３】
2006521563.tif 000023
（式中、ｃは特性値、Ｓはテスト流体から得られたセンサ出力値、κはテスト流体の熱伝導率、ｆはテスト流体に関連付けられた流体依存定数である）に従って、センサ出力値を特性値に変換するよう構成された第１の写像を記憶する動作をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
各流量を複数のセンサ出力値のそれぞれの一つに関連付けて記録する動作が、関連付けを少なくも一つの補間関数で表現する動作を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
補間関数が、スプライン、三角関数及び代数関数の少なくとも一つである、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
複数の特性値に基づいてセンサの特性関数を作成する動作をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
センサ導管を流れるプロセス流体の流量に関連付けられたプロセスセンサ出力値を測定する動作と、
プロセス流体の第１の特性に基づいて、プロセスセンサ出力値を第１のプロセス特性値に写像する動作と、
特性関数に第１のプロセス特性値で索引を付けることにより、流量成分と、少なくとも一つのセンサ特性に関連する成分と、少なくとも一つの流体特性成分とを含む第１のプロセスオペランド値を取得する動作と、
センサの少なくとも一つの特性及びプロセス流体の第２の特性を用いて第１のプロセスオペランド値の流量成分を決定して、センサ導管を流れるプロセス流体の流量を表示する動作とをさらに含む、請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
流量成分を決定する動作が、センサ流れと関連付けられたレイノルズ数及びプロセス流
体のプラントル数の少なくとも一方を用いて、流量成分を第１のプロセスオペランド値から分離する動作を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
流量成分を決定する動作が、プロセス流体に関連付けられた定数を用いて、第１のプロセスオペランド値から流量成分を決定する動作を含む、請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
プロセスセンサ出力値を写像する動作が、プロセス流体の熱伝導率に基づいて、プロセスセンサ出力値を第１のプロセス特性値に写像する動作を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
センサの流路が第２の導管及びバイパスを含み、センサがキャリブレーション測定値を含み、キャリブレーション測定値がテスト流体についてのテストセンサ応答曲線及びテスト流体についてのテスト総応答曲線を含み、テスト総応答曲線がセンサ導管及びバイパスを流れるテスト流体から得られたキャリブレーション測定値を反映する、請求項１７に記載の方法。
【請求項２２】
特性関数に従って、テストセンサ応答曲線を、プロセス流体のプロセスセンサ応答曲線に写像する動作をさらに含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
テストセンサ応答曲線を写像する動作が、特性関数に基づいて、プロセス特性値毎に、関連付けられたプロセスオペランドを決定する動作を含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
テストセンサ応答曲線を写像する動作が、少なくとも一つのセンサ特性及び第２のプロセス流体特性に基づいて、プロセス流量を、関連付けられたオペランド値の各々から決定する動作を含む、請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
プロセス流量及びテストセンサ出力値が、プロセスセンサ応答曲線を形成する、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
テスト総応答曲線をテストセンサ応答曲線で除算して、バイパス流れ曲線を与えることをさらに含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
バイパス流れ曲線にプロセスセンサ応答曲線を乗算して、プロセス総流量応答曲線を与える動作をさらに含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
プロセス総応答曲線の値を実質的に直線に写像するよう構成された線形化曲線を与える動作をさらに含む、請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
特性関数の表現及び少なくとも一つのプロセッサで実行するためのプログラムでコード化されたコンピュータ読取可能媒体であって、プログラムが、少なくとも一つのプロセッサで実行されると、センサの特性情報を生成する請求項１〜２８のいずれかに記載の方法を実施する、コンピュータ読取可能媒体。
【請求項３０】
センサをバイパスに接続する動作をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３１】
センサ導管及びバイパスを流れる流量を含む総流量値を、複数のセンサ出力値の各々について測定し、且つ、各総流量値を複数のセンサ出力値のそれぞれの一つに対応付けて記録して、テスト流体についての総流量応答曲線を形成する動作をさらに含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
流体を搬送するよう適応された導管と、
導管に接続され、導管を流れる任意の流体の流量を示すセンサ出力信号を生成するよう構成された回路と、
フローセンサの特性関数の少なくとも一つの表現を含む情報を記憶する少なくとも一つの記憶媒体とを備える、フローセンサ。
【請求項３３】
少なくとも一つの表現が、導管を流れるテスト流体の複数の流量の各々を、テスト流体の複数の流量に対するセンサの応答から得られたそれぞれのセンサ出力値に関連付ける、請求項３２に記載のフローセンサ。
【請求項３４】
回路が、導管の断面積、導管の特性長さ、テスト流体の熱伝導率及びテスト流体の比熱の少なくとも一つに基づいて、各流量をオペランド値に変換するよう構成される、請求項３３に記載のフローセンサ。
【請求項３５】
少なくとも一つの記憶媒体の情報にアクセスするよう構成された少なくとも一つのプロセッサをさらに備える、請求項３４に記載のフローセンサ。
【請求項３６】
プロセッサが、センサ出力信号を受信し、且つ、特性関数に基づいて、センサ出力信号を流れ信号に変換するよう構成される、請求項３４に記載のフローセンサ。
【請求項３７】
少なくとの１つの記憶媒体がコンピュータ読取可能媒体を含み、コンピュータ読取可能媒体が情報を電子的に記憶し、且つ、少なくとも一つのプログラムでコード化されるよう適応され、少なくとも一つのプロセッサが少なくとも一つのプログラムを実行するよう構成される、請求項３３に記載のフローセンサ。
【請求項３８】
少なくとも一つのプログラムが、少なくとも一つのセンサ特性と、テスト流体の少なくとも一つの流体特性とに基づいて、複数の流量を複数のオペランド値に変換するための命令を含む、請求項３７に記載のフローセンサ。
【請求項３９】
オペランド値が、センサを流れる流れに関連付けられたレイノルズ数と、テスト流体に関連付けられたプラントル数との少なくとも一方を含む、請求項３８に記載のフローセンサ。
【請求項４０】
オペランド値が流体依存倍率を含む、請求項３９に記載のフローセンサ。
【請求項４１】
少なくとも一つのプログラムが、任意の流体の少なくとも一つの特性に基づいて、導管を流れる任意の流体の流れから得られたセンサ出力値を特性値に変換するための命令を含む、請求項３３に記載のフローセンサ。
【請求項４２】
特性値が、少なくとも任意の流体の熱伝導率に基づく、請求項４１に記載のフローセンサ。
【請求項４３】
特性値が、任意の流体に関連付けられた流体依存倍率に基づく、請求項４２に記載のフローセンサ。
【請求項４４】
少なくとも一つのプログラムが、フローセンサの特性関数の少なくとも一つの表現に従って、センサ出力信号を流れ信号に変換する命令を含む、請求項３７に記載のフローセンサ。
【請求項４５】
少なくも一つのプログラムが、特性関数の少なくとも一つの表現に記憶されている値を
特性値に従って補完して、関連付けられているオペランド値を得るための命令を含む、請求項４１に記載のフローセンサ。
【請求項４６】
少なくとも一つのプログラムが、少なくとも一つのセンサ特性及び任意の流体の少なくとも一つの流体特性を用いて、流量を、関連付けられたオペランドから決定するよう構成された命令を含む、請求項４５に記載のフローセンサ。
【請求項４７】
少なくとも一つのプログラムは、以下の関係：
【数４】
2006521563.tif 000024
（式中、ρは任意の流体の密度、Ｑは体積流体流量、Ｌは導管の特性長さ、Ａは導管の断面積、ｃpは任意の流体の比熱、κは任意の流体の熱伝導率、ｆ及びｇは任意の流体に関連付けられた第１及び第２の流体依存定数である）に従って、センサ出力信号を流れ信号に変換する命令を含む、請求項４４に記載のフローセンサ。
【請求項４８】
導管及びバイパスを含む流路をさらに備える、請求項３７に記載のフローセンサ。
【請求項４９】
少なくとも一つの記憶媒体がキャリブレーション測定値でコード化され、キャリブレーション測定値がテスト流体でセンサのキャリブレーションを行っている間に取得され、テスト流体がテスト流体のテストセンサ応答曲線及びテスト流体のテスト総流応答曲線を含む、請求項４８に記載のフローセンサ。
【請求項５０】
少なくとも一つのプログラムが、総流応答曲線からバイパス流れ曲線を生成するよう構成された命令を含む、請求項４９に記載のフローセンサ。
【請求項５１】
少なくとも一つのプログラムが、センサの特性関数の少なくとも一つの表現に基づいて、テストセンサ応答曲線を、プロセスセンサ応答曲線に写像するよう構成された命令を含む、請求項５０に記載のフローセンサ。
【請求項５２】
少なくとも一つのプログラムが、少なくとも一つの第１のテスト流体特性に基づいてテストセンサ応答曲線の各センサ出力値をテスト特性値に写像するよう構成され、さらに、少なくとも一つのセンサ特性、及びセンサの特性関数の第１の表現のための少なくとも一つの第２のテスト流体特性に基づいてテストセンサ応答曲線の流量の各々をオペランド値に写像するよう構成された命令を含む、請求項５１に記載のフローセンサ。
【請求項５３】
少なくとも一つのプログラムが、少なくとも一つの第１のプロセス流体特性に基づいてテストセンサ応答曲線の各センサ出力値をプロセス特性値に写像するように構成され、且つ、特性関数の第１の表現にプロセス特性値を用いて索引を付けて関連付けられたオペランド値を得るようさらに構成された命令を含む、請求項５２に記載のフローセンサ。
【請求項５４】
少なくとも一つのプログラムが、少なくとも一つのセンサ特性及び少なくとも一つの第２のプロセス流体特性に基づいて、プロセス流量を、取得された関連するオペランド値の各々から決定するように構成された命令を含む、請求項５３に記載のフローセンサ。
【請求項５５】
テストセンサ応答曲線のプロセス流量及びセンサ出力値が、プロセスセンサ応答曲線を形成する、請求項５４に記載のフローセンサ。
【請求項５６】
少なくとも一つのプログラムが、プロセスセンサ応答曲線及びバイパス曲線を組み合わせてプロセス流体のためのプロセス総流応答曲線を形成する命令を含む、請求項５５に記載のフローセンサ。
【請求項５７】
少なくとも一つのプログラムが、プロセス総流応答曲線を実質的に真っ直ぐな線に写像するプロセス総流応答曲線から線形化曲線を生成するよう構成された命令を含む、請求項５６に記載のフローセンサ。
【請求項５８】
少なくとも一つの記憶媒体が、テスト流体でフローセンサのキャリブレーションを行っている間に得られたフローセンサの特性関数の表現を記憶するためのデータ構造を備え、該データ構造が
各々が第１のフィールド及び第２のフィールドを有する複数のエントリを備え、
第１のフィールドが、テスト流体の少なくとも一つの第１の特性に基づいて、フローセンサのセンサ出力値から算出された特性値を識別し、第２のフィールドが、センサ出力値、センサの少なくとも一つの特性、及びテスト流体の少なくとも一つの第２の特性に対応する流量から算出されたオペランド値を識別する、請求項３２に記載のフローセンサ。
【請求項５９】
第２のフィールドが、フローセンサを流れる流れに関連付けられたレイノルズ数及びテスト流体のプラントル数の少なくとも一方から算出されたオペランド値を含む、請求項５８のデータ構造。
【請求項６０】
第１のフィールド及び第２のフィールドの少なくとも一方が、テスト流体に関連付けられた倍率値から算出されたオペランド値を含む、請求項５９のデータ構造。
【請求項６１】
第１のフィールドが、少なくともテスト流体の熱伝導性から算出された特性値を含む、請求項５８のデータ構造。
【請求項６２】
コンピュータ読取可能媒体に記憶されている情報が、テスト流体を用いてフローセンサのキャリブレーションを行っている間に得られたフローセンサの特性関数の少なくとも一つの表現をコード化したものを含む、請求項３７に記載のフローセンサ。
【請求項６３】
コード化したものが複数の対になった値を含み、複数の対になった値の各々の第１の値がセンサ導管を流れるテスト流体の流量を表し、複数の対になった値の各々の第２の値が対応する流量においてテスト流体の流れから得られたセンサ出力値を表す、請求項６２に記載のフローセンサ。
【請求項６４】
コード化したものが、任意の流体の少なくとも一つの特性に基づいて任意の流体の流れから得られたセンサ出力値を特性値に変換するよう構成された第１の写像と、少なくとも一つのセンサ特性及びテスト流体の少なくとも一つの特性に基づいてそれぞれの流量をオペランド値に変換するよう構成された第２の写像とを含む、請求項６３に記載のフローセンサ。
【請求項６５】
コード化したものが、それぞれのオペランド値に関連付けられて記憶された複数の特性値と、少なくとも一つの第１のテスト流体特性に基づいてセンサを流れるテスト流体の流れから得られたセンサ出力値から算出した複数の特性値の各々と、少なくとも一つのセンサ特性及び少なくとも一つの第２のテスト流体特性に基づいてセンサを流れるテスト流体の流れから算出された各オペランド値とを含む、請求項６２に記載のフローセンサ。
【請求項６６】
請求項３２〜６５のいずれかに記載のフローセンサと、
フローセンサに接続され、流れ信号に少なくとも部分的に基づいて駆動信号を出力するよう適応されたコントローラと、
駆動信号をコントローラから受信するよう適応されたバルブアクチュエータと、
流路に接続され、バルブの制御部分の変位に依存して流路を通る流れを許容するよう適応されたバルブとを備える、マスフローコントローラ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マスフローセンサの分野に関し、より詳細には、センサの流路を通る任意の流体の実流量を広範な流量範囲にわたって正確に示す流量信号を提供する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
マスフローセンサは、幅広いアプリケーションでガス又は他の流体の質量流量を測定するのに使用されている。マスフローセンサが使用されることがある一つのアプリケーションは、マスフローコントローラである。従来のマスフローコントローラでは、主流路を流れる流体の質量流量がマスフローセンサの一部を構成する通常はより細い導管に分流された一部流体の質量流量に基づいて規制又は制御される。主流路及びセンサの導管の両方において層流を仮定すると、主流路を流れる流体の質量流量は、センサの導管を流れる流体の質量流量に基づいて測定する（及び規制又は制御する）ことができる。
【０００３】
一般にフローセンサとは、流体の質量流量を示す出力を提供することにより流体流に応答するあらゆる装置又は装置の組合せのことをいう。サーマルマスフローセンサとは、流体の流れから生じる熱対流、熱伝導及び／又は熱流束に基づいて流路における流体の流量と共に変動する出力を提供するフローセンサのことをいう。「流体」という用語は、本明細書では、流れることができるあらゆる状態のあらゆる種類の物質のことをいう。当然、流体という用語が、液体、気体、及び流れることができる物質又は材料のあらゆる組合せを含むスラリーに当てはまる。
【０００４】
ある従来のサーマルマスフローセンサを図１に示す。サーマルマスフローセンサ１０は導管１２を含み、導管１２は、上流側抵抗コイル１４及び下流側抵抗コイル１６を有し、上流側抵抗コイル１４及び下流側抵抗コイル１６は、導管が長さＩに関連付けられた特性長さを有するように、所定の間隔を開けて導管１２に巻かれている。上流側コイル及び下流側コイルは、センサの電子回路１８に接続されている。通常、コイル１４及び１６は、コイルの抵抗が温度の関数となっている種類のものである。流体が全く導管１２を流れていない場合、センサは平衡状態にある。例えば、コイル１４及び１６がそれぞれホイートストンブリッジ構造の一辺を構成し、上流側コイル１４及び下流側コイル１６が同じ温度になるように電子回路１８を駆動させることで平衡状態を得るようにすることがある。両方のコイルが同一温度になっていれば、それらの抵抗は等しく、各抵抗での電圧降下も又等しい（つまり、Ｖ１はＶ２と等しい）。電子回路１８は、電圧Ｖ１及びＶ２の間の差を検出して、その差を、センサ出力信号又は単にセンサ出力と呼ぶ電圧信号２０として出力するように構成できる。
【０００５】
流体が導管を流れるに従い、流体は、熱を上流側コイル１４から下流側コイル１６へ熱対流の特性にしたがって伝達する。この結果、下流側コイル１６の温度は、上流側コイル１４の温度よりも高くなり、これにより、それぞれの抵抗が変化し、センサの電子回路１８の平衡がくずれる。電圧降下Ｖ１はもはや電圧降下Ｖ２と等しくなくなり、センサの電子回路１８は電圧降下の差を検出してその差をセンサ出力信号２０として出力する。対流による熱伝達の量、そしてそれ故にセンサの出力は、流体の質量流量に比例する。
【０００６】
当然のことながら、センサの出力は電圧信号である必要はなく、種々の他の信号のいずれでもよく、フローセンサの構造に依存する。例えば、センサの出力は図１に示すように電圧信号であってもよく、電気信号、デジタル信号若しくはアナログ信号、又は、センサの導管を流れる流体流を示すことができるあらゆる他の信号であってもよい。
【０００７】
例えば、半導体製造プロセスのような多くのアプリケーションでは、特定のフローセンサがいろいろと異なる流体及び／又は流体の組合せとともに動作することが必要なことがある。実際には、このようなセンサを提供することは難しい仕事である。例えば、従来のサーマルマスフローセンサのセンサ出力は、流路中の流体の質量流量と、ある程度流体の種類に依存することがある。つまり、流路中の流体の熱的及び／又は物理的な特性がセンサの出力電圧が流量と共にどのように変化するかに影響するのである。
【０００８】
図２は、８つの異なる種類の流体についてのセンサ応答曲線を示している。センサ応答曲線とは、一般に、流量の関数としての、又は流量に関するセンサ出力に基づいて任意の表示をいう。図２において、横軸は、流路を流れるそれぞれの流体の実際の流体流量を表している。縦軸は、流体流量から生じる正規化したセンサ出力電圧を表している。正規化したセンサ出力電圧は、センサ出力電圧を、流体が流路をその最大流量で流れているときに生じるセンサ出力で割ったものであり、流体が流路をその最大流量で流れることフルスケールフローという。すなわち、縦軸は、フルスケールセンサ出力電圧の割合を表している。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
理想的には、各センサ応答曲線は流量の線形関数になる。しかしながら、実際には、センサ応答曲線の曲率がある程度変化すること、及び、その曲率自体が流体に左右される流量の関数であることが分かる。従来、センサ応答曲線が流体の間でどのように変化するかはあまりよく分かっていなかった。この予測不能性のために、種々の流体について適切な流量範囲にわたって満足に反応するフローセンサを開発することが難しかったのである。より詳しく言えば、任意の流体について適切な流量範囲で満足に動作するフローセンサを提供することは難しいのである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の種々の局面は、流量、少なくとも一つのセンサ特性及び少なくとも一つの流体特性に作用する伝達関数を用いてセンサをモデル化したときの流体センサ出力曲線及びセンサの特性曲線の相関関係についての本出願人の検証及び理解から得られたものである。該相関関係は、テスト流体及びセンサのモデル化を用いてキャリブレーションを行う間に得られる応答情報を利用することによって、任意の流体の流量の正確な判定を容易にする。
【００１１】
一実施形態によれば、センサの特性情報を生成する方法は、センサのセンサ導管を流れるテスト流体の流量を複数のセンサ出力値の各々について測定する動作と、各流量を複数のセンサ出力値の各々に関連付けて記録する動作と、少なくとも一つのセンサ特性及びテスト流体の第１の特性に基づいて各流量を対応するオペランド値に変換する動作と、テスト流体の第２の特性に基づいて複数のセンサ出力値の各々を複数の特性値におけるそれぞれの特性値に写像する動作と、各オペランド値をそれぞれの特性値と対応付ける少なくとも一つの表現を記憶する動作とを含む。
【００１２】
他の実施形態によれば、フローセンサは、流体を搬送するよう適応された導管と、導管に接続され、導管を流れる任意の流体の流量を示すセンサ出力信号を生成するように構成された回路と、フローセンサの特性関数の少なくとも一つの表現を含む情報を記憶する少なくとも一つの記憶媒体とを備える。
【００１３】
本発明の一局面によれば、テスト流体を用いてセンサの特性情報を生成する方法が提供される。該方法は、複数のセンサ出力値の各々についてセンサのセンサ導管を流れるテス
ト流体の流量を測定する動作と、少なくとも一つのセンサ特性及びテスト流体の少なくとも一つの第１の特性に基づいて各流量をオペランド値に変換する動作と、テスト流体の少なくとも一つの第２の特性に基づいて複数のセンサ出力の各々を特性値に写像する動作と、各オペランドをそれぞれの特性値に関連付ける少なくとも一つの表現を記憶する動作とを含む。
【００１４】
一実施形態によれば、各流量を変換する動作及び複数のセンサ出力値の各々を写像する動作は、以下の関係に従って行われる。
【００１５】
【数１】
2006521563.tif 000003
【００１６】
式中、ρはテスト流体の密度、Ｑは体積流体流量、Ｌはセンサ導管の特性長さ、Ａはセンサ導管の断面積、ｃpはテスト流体の比熱、κはテスト流体の熱伝導率、ｆ及びｇは、それぞれ、第１及び第２の流体依存定数である。
【００１７】
本発明の他の局面によれば、任意の流体での動作のためにテスト流体を用いてセンサの応答情報を生成する方法が提供される。該方法は、複数のセンサ出力値の各々についてセンサのセンサ導管を流れるテスト流体の流量を測定する動作と、各流量を複数のセンサ出力値のそれぞれの一つに関連付けて記録する動作と、任意の流体の少なくとも一つの特性に基づいてセンサ導管を流れる任意の流体の流れから得られたセンサ出力値を特性値に変換するよう構成された第１の写像を記憶する動作と、少なくとも一つのセンサ特性及びテスト流体の少なくとも一つの特性に基づいて流量をオペランド値に変換するよう構成された第２の写像を記憶する動作を含む。
【００１８】
一実施形態において、第２の写像を記憶する動作は、以下の関係：
【００１９】
【数２】
2006521563.tif 000004
【００２０】
（式中、Φはオペランド値、ρはテスト流体の密度、Ｑは体積流体流量、Ｌはセンサ導管の特性長さ、Ａはセンサ導管の断面積、ｃpはテスト流体の比熱、κはテスト流体の熱伝導率、ｇは流体依存定数である）に従って、流量をオペランド値に変換するよう構成された第２の写像を記憶する動作を含む。また、第１の写像を記憶する動作は、以下の関係：
【００２１】
【数３】
2006521563.tif 000005
【００２２】
（式中、ｃは特性値、Ｓはセンサ出力値、κは任意の流体の熱伝導率、ｆは流体依存定数である）に従って、センサ出力値を特性値に変換するよう構成された第１の写像を記憶する動作を含む。
【００２３】
本発明のさらなる局面によれば、テスト流体を用いたキャリブレーション中に得られたセンサの特性関数の少なくとも一つの表現を含むフローセンサを用いてセンサ導管を流れるプロセス流体の流量を予測する方法が提供される。該方法は、導管を流れるプロセス流体の流量に関連付けられたセンサ出力を与える動作と、プロセス流体の少なくとも一つの第１の特性に基づいてセンサ出力値を特性値に写像する動作と、特性値を用いて特性関数の少なくとも一つの表現に索引を付けることにより、流量成分、少なくとも一つのセンサ特性成分、及び少なくとも一つの流量特性成分を含むオペランド値を取得する動作と、センサの少なくとも一つの特性及びプロセス流体の少なくとも一つの第２の特性を用いてオペランド値の流量成分を決定して、センサ導管を流れるプロセス流体の流量の示度を提供する動作とを含む。
【００２４】
本発明の他の局面によれば、センサを流れる任意の流体の流量を、センサを流れる任意の流体の流れから得られたセンサ出力値から予測するのに使用できるセンサモデルが提供される。このモデルは、流量、少なくとも一つのセンサ特性及び任意の流体の少なくとも一つの第１の特性を含むオペランドと、オペランドの値を処理すると、任意の流体の少なくとも一つの第２の特性でセンサ出力値に関連付けられたセンサ特性曲線を生成する伝達関数とを含む。
【００２５】
本発明の他の局面によれば、コンピュータ読取可能媒体が特性関数の表現及び少なくとも一つのプロセッサで実行するためのプログラムでコード化さている。プログラムは、少なくとも一つのプロセッサで実行されると、プロセス流体の流れから得られたセンサ出力信号を流れ信号に変換する方法を実施する。この方法は、フローセンサからセンサ出力信号に関連付けられたセンサ出力値を入力として受信する動作と、プロセス流体の少なくとも一つの第１の特性に基づいてセンサ出力値を特性値に変換する動作と、少なくとも一つのセンサ特性及び特性値と関連付けられている少なくとも一つの流体特性を含むオペランド値を特性関数の表現から取得する動作と、少なくとも一つのセンサ特性値及び少なくとも一つのプロセス流体特性値を用いて、プロセス流体の流量値をオペランド値から決定する動作とを含む。
【００２６】
本発明の他の局面は、テスト流体によるフローセンサのキャリブレーション中に得られたフローセンサの特性関数の表現を記憶するためのデータ構造に向けられている。このデータ構造は、各々が第１のフィールド及び第２のフィールドを有する複数のエントリを備え、第１のフィールドが、テスト流体の少なくとも一つの第１の特性に基づいてフローセンサのセンサ出力値から算出された特性値を識別し、第２のフィールドが、センサ出力値、センサの少なくとも一つの特性、及びテスト流体の少なくとも一つの特性に対応する流量から算出されたオペランド値を識別する。
【００２７】
本発明による他の実施形態は、テスト流体を用いたフローセンサのキャリブレーション中に得られたフローセンサの特性関数の少なくとも一つの表現をコード化したものを含む情報を電子的に記憶するよう適応されたコンピュータ読取可能媒体を含む。
【００２８】
本発明による他の実施形態はフローセンサを含み、該フローセンサは、流体を搬送するよう適応された導管と、導管に接続され、その導管を流れる流れの流量を示すセンサ出力信号を生成するよう構成された回路と、フローセンサの特性関数の少なくとも一つの表現を含む情報を記憶する少なくとも一つの記録媒体とを備える。
【００２９】
本発明の他の局面によれば、マスフローコントローラが提供される。このマスフローコントローラは、流路の流体流を検出し、その流路における質量流量を示すセンサ出力信号を出力するよう適応されたフローセンサと、フローセンサの特性関数の少なくとも一つの
表現でコード化された記憶媒体と、フローセンサに接続されてセンサ出力信号を受信するプロセッサとを備え、プロセッサは特性関数に基づいてセンサ出力信号を流れ信号に変換するよう構成されている。マスフローコントローラは、フローメータに接続され、流れ信号に少なくとも部分的に基づいて駆動信号を出力するよう適応されたコントローラと、駆動信号をコントローラから受信するよう適応されたバルブアクチュエータと、流路に接続されたバルブとを備える。バルブは、バルブの制御部分の変位に依存して流路を通る流れを許容するよう適応されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
異なる流体で使うときのセンサの挙動における違いから生じ得る問題に対処するための方法を提案した。この違いは、流量とセンサ出力との間の非線形な関係にある程度影響されることがある。例えば、フローセンサの使用を特定流体のセンサ応答曲線における線形範囲に限れば、センサの非線形性に関連した問題は軽減される。図２に示すように、特定流体のセンサ応答曲線は、ほぼ線形である部分を有することがある。この限られた範囲の流量のみに注目すれば、センサの出力値は、ほぼ線形であり、したがって予測可能である関係を流体流と有すると仮定できる。
【００３１】
しかしながら、多くのセンサ応答曲線において使用したい範囲の相当部分は、それぞれの線形範囲の外にあり、直線で十分に近似することができない。このため、流量を特定流体の一定のセンサ応答曲線における線形範囲に限定すると、フローセンサの有用性を非常に狭い範囲のアプリケーションと流量に厳しく制限することになりうる。例えば、図２に示したガスＳＦ６の線形範囲は３ｓｃｃｍ未満である。この範囲以外では、センサの挙動を直接予測することはできず、もっと広い範囲の流量を必要とするアプリケーションにセンサが使えなくなることがある。
【００３２】
この開示では、用語「曲線」は、概して、関数、分布又は関係のあらゆる表示をいうものとする。例えば、曲線は、２変数の間の関係を表す一群の点対（例えば、センサ流れとセンサ出力の間の関係を表す一群の点対）であってもよい。曲線は、関数の数学的、幾何学的、又は他の表現であってもよい。例えば、曲線は、代数関数（例えば多項式）、三角関数（例えば正接曲線）、区分的近似（例えば区分的線形又は区分的円錐近似）、基本関数の級数和（スプライン又はフーリエ係数）、その他として表してもよい。
【００３３】
図２に示すように、センサ応答曲線の線形範囲は流体に依存することもある。つまり、センサ応答曲線の線形部分を適切に近似する直線の長さと傾きは、流体により変ることがある。したがって、各流体の線形範囲は、その流体をフローセンサで、種々の（例えば別の流量測定器で測定された）既知の流量でのキャリブレーションを行っている間にテストし、かつ、センサ出力を測定することにより、一般に経験的に確定する。用語「キャリブレーション」は、概して、センサに関する情報、より詳しくは、センサ応答情報を得るためにフローセンサに対して行う種々のテスト及び測定をいう。キャリブレーション中に得られた情報は、例えば、使用中のセンサの挙動を近似するのに用いることができる。通常、センサのキャリブレーションは、（例えば工業アプリケーションで）センサを実際に利用する前、及び／又は顧客に提供する前に行う。
【００３４】
線形範囲を種々のテスト流体について、例えば図２に示した８つのテスト流体について測定するということは、多くの労力及び時間のかかる手続きとなりうる。その上、線形範囲は、センサを使用しようとする一群の流体の各々について具体的に算出しなければならないことがある。一般に、この種のキャリブレーションの特注は、センサのキャリブレーション処理に余分な費用を上乗せする。さらにことを複雑にしているのは、多くの工業上のアプリケーションではフローセンサを反応性、毒性及び／又は腐食性のあるプロセス流体で使用するということである。このような流体は、フローセンサのキャリブレーション
中に取り扱ったり、テストしたりするのに適当でないことがある。さらに、最終的にセンサが実際に測定する流体は、予め知ることができないのである。
【００３５】
キャリブレーション時に特定のプロセス流体が分かっていない、又は、取り扱いが危険及び／又は装置にとって有害であるのいずれかのために、特定のプロセス流体を用いてキャリブレーションを行えないということ補うために、フローセンサをキャリブレーション中に多数の代理流体でテストすることができる。代理流体は、より腐食性がなく及び／又はより一般的に入手可能であって、キャリブレーション中にセンサの挙動に関する情報を得るのに利用できる公知の特性を有する流体であってもよい。この情報は、後で、少なくともいくらかは似た特性を有することが分かっているプロセス流体で動作しているセンサの応答を近似するのに使用できる。代理流体の一部の例には、図２に示した流体が含まれるが、これに限定はされない。
【００３６】
当然のことながら、本明細書において、用語「プロセス流体」は、概して、種々のアプリケーションのいずれかで実際にセンサを使用している又はセンサを使用することが意図されているあらゆる流体のことをいう。とりわけ、プロセス流体とは、フローセンサのエンドユーザが監視することがある流体のことをいう。用語「テスト流体」は、概して、センサのキャリブレーション中、通常は、実際にセンサを使用するための準備におけるキャリブレーションの間に使用するあらゆる流体をいう。さらに、当然のことながら、テスト流体とプロセス流体が異なるものではないことがある、つまり、キャリブレーション中に使用するテスト流体を実際にプロセス流体として使用することもある。本記載において、これらの用語は、流体がキャリブレーション中に使用されている（つまり「テスト」流体である）か、実地で使用するためのもの（「プロセス」流体）であるかを一般的に記述するために用いられているのであり、必ずしも流体の種類を記述するために用いられているのではない。このため、代理流体は、少なくともテスト流体である。
【００３７】
ある実施形態によれば、キャリブレーションの間、多数のテスト流体及び／又は代理流体を用いてセンサのテストを行ってもよい。特に、キャリブレーションプロセスで使用する各代理流体について、代理流体をフローセンサに接続されている流路に既知の流量で流入させてもよく、そして、センサ出力を記録してもよい。これにより、各代理流体に対応するセンサ応答曲線が得られる。図２に示したセンサ応答曲線の例は、このようにして、フローセンサの一実施形態を使用して得たものである。従来、代理センサ応答曲線は、プロセス流体のセンサ応答曲線を１つ以上の代理センサ応答曲線に変換係数で関連付けることができると仮定することにより、プロセス流体の流れから得たセンサ出力から流量を近似するのに利用されてきた。従来の変換係数は、多くの場合、プロセス流体のモル比熱と、最も似ている代理流体のモル比熱との比に基づいたものとなっている。
【００３８】
図３は、従来、プロセス流体にセンサを使用している間の流量を近似するのに、キャリブレーション中に得られた代理センサ応答曲線をどのように利用しうるかを示している。センサ３１０のキャリブレーション３０５の間、複数の代理流体ＳＦ１−ＳＦＮの各々をセンサ３１０に既知の流量Ｆの所定のセットで流入さることができる。センサ３１０は、流量に応答して、それぞれ、代理センサ応答曲線ＳＳ１−ＳＳＮを出力する。次に、代理センサ応答曲線は既知の流量Ｆと関連付けて記録することができる。
【００３９】
センサ３１０の動作３１５の間は、センサ３１０がプロセス流体ＰＦ１−ＰＦＮのどれに対しても動作することが望ましいであろう。プロセス流体ＰＦ１−ＰＦＮのいずれか１つをセンサ３１０に未知の流量ＵＦで流入させると、センサは、それぞれ、対応するプロセスセンサ応答曲線ＰＳ１−ＰＳＮで応答する。プロセスセンサ応答曲線の値が代理センサ応答曲線の一つの値に、プロセス流体のモル比熱と、代理流体のモル比熱との比で関連付けられることが仮定されている。この関係は、模式図的に写像３２５として示されてい
る。このように、プロセス流体の流体流から得られたセンサの出力値を代理センサ応答曲線の関連付けられた値に対して写像することができ、セットＦにおける既知の流量から関連付けられた及び／又は補完された流量をプロセス流体における未知の流量の近似として使用できる。
【００４０】
しかしながら、モル比熱に基づいた関係は、プロセス流体の線形範囲内でのみ有効であり得る。つまり、プロセスセンサ出力値と、記録されている代理センサ応答曲線の値との間の正確なマッピングは、プロセス流体の線形範囲にのみあり得るのである。したがって、プロセス流体の流量の正確な近似は、上記の方法では、センサの出力値がプロセス流体のセンサ応答曲線における線形範囲に入った場合にだけ達成することができる。先に論じたように、このことは、センサを応用可能性を厳しく制限するものである。
【００４１】
さらに、当然のことながら、正確な近似を得るために、プロセス流体の線形範囲においてさえ、十分に似ている代理流体をセンサのキャリブレーション中にテストすることが必要である。結果として、センサが任意のプロセス流体で適切に動作することを保証することが困難であるのみならず、センサの精度が適切な代理流体の入手可能性に左右されて変わるのである。さらに、一般に複数のプロセス流体で動作するセンサのキャリブレーションを行うには、多数の代理流体について応答情報（例えばセンサ応答曲線）を測定し、記録するのに多くの時間がかかる労力が必要となることがある。
【００４２】
本出願人には、従来の変換方法の欠点は、経験的な情報がセンサの挙動を適切に表すのに不十分であることから来ていることが分かった。従来の変換係数は、主に実験からもたらされたもので、物理的な裏付けが全くないことがあった。特に、本出願人は、流量の関数としてのセンサ応答情報に基づいた変換係数は、任意流体に対するセンサの応答の一般的な記述として不完全であることを突き止めた。
【００４３】
したがって、本出願人は、センサの挙動を表しうる一般センサモデルを、任意流体に対するセンサの応答を表しうるセンサ及び流体の特性に基づいて開発した。本発明の種々の局面は、本出願人が特定かつ理解した、センサの伝達関数を、１以上のセンサ特性及び１以上の流体特性、並びに流量で機能すると特徴付けて、センサの応答を表す一本の特性曲線を生成できるということから導かれる。このため、キャリブレーション中にセンサから得られた応答情報をセンサモデルに従って利用して、任意の流体の流量をその流体のセンサ応答曲線における線形範囲の内外の両方で容易に正確に予測することができる。
【００４４】
以下に続くのは、本発明による方法及び装置に関連する種々の概念及び実施形態のより詳細な説明である。当然のことながら、本発明がいずれか特定の実施方法に限定されないことから、本発明の種々の局面を、上述したように、かつさらに以下に略述するように、多くの方法のいずれかで実施できる。具体的な実施例は、説明目的のためだけに本明細書に提供されたものである。
【００４５】
特に、本発明による種々の方法は、種々のフローセンサと組み合わせて利用することができ、この種々のフローセンサには、図１との関係で説明したフローセンサ及び／又は米国特許出願第０９／７８３、４３９号、米国特許出願第６０／３９７、１３９号及び米国特許出願第６０／４３６、２０７号に記載の種々のフローセンサが含まれる。米国特許出願第０９／７８３、４３９号、米国特許出願第６０／３９７、１３９号及び米国特許出願第６０／４３６、２０７号の全文は、参照することにより本明細書に含まれるものとする。本発明は、フローセンサのいかなる特定の手段又は装置に限定されるものではない。
【００４６】
図４は、本発明によるセンサモデルの一実施形態を示している。センサモデル４００は特性関数Ｗを含んでおり、この特性関数Ｗは、Φの値を処理しているときに特性曲線Ｃを
与える。Φオペランドは、流量、少なくとも一つのセンサ特性、及び少なくとも一つの流体特性の種々の適当な関数のいずれであってもよい。センサモデルを拡張して、センサモデルの伝達関数４０５がΦオペランドの値を処理するようにすることにより、センサモデル４００がセンサ特性及び流体特性を導入し、これにより、センサの挙動がこのモデルで正確に表される。センサモデルは、任意のプロセス流体で動作した結果から得られたセンサの出力値から流量を正確に求めるのに利用することができる。
【００４７】
流量、少なくとも一つのセンサ特性、及び少なくとも一つの流体特性を含むオペランドを処理するセンサモデルの伝達関数であって、センサのセンサ出力値に少なくとも一つの流体特性で関連付けることができる特性曲線を生成する伝達関数を「特性関数」という。
【００４８】
図５は、センサ５１０と、本発明によるセンサモデルの一実施形態との関係を示している。種々の流体のどれか、例えば流体ｆ１、ｆ２、ｆ３及び／又はｆｎをセンサ５１０に種々の流量Ｆで流入させると、センサ５１０は、各流体に対してそれぞれ、例えばＳ１、Ｓ２、Ｓ３及びＳｎという異なるセンサ応答出力曲線を生成する。センサモデル５００によれば、センサ応答曲線の各々は、特性曲線Ｃに変換５２５で関連付けられている。変換５２５は、種々のセンサ応答曲線を特性曲線Ｃに、少なくともそれぞれのセンサ応答曲線に関連付けられた流体の特性に基づいて関連付ける関数又は変換式のいずれであってもよい。流体特性５０５には、熱伝導率、粘性、比熱、密度、温度、これらのあらゆる組合せ又は関係、その他が含まれてもよいが、これに限定はされない。
【００４９】
例えば、変換５２５は、センサ応答曲線Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３及びＳｎのそれぞれを特性曲線Ｃに写像することであってもよい。つまり、特定流体の特定流量から得られたセンサ出力値をセンサモデル５００による変換５２５を適用することにより特性曲線に沿った値に写像することであってもよい。
【００５０】
センサモデル５００のΦオペランドは、流量、一つ以上のセンサ特性、及び一つ以上の流体特性に関する種々の関数のどれであってもよい。センサ特性５１２は、流れに影響を与えうる、センサ導管の物理的な寸法、センサの電子回路における検出素子の構造、センサの他の種々の物理的特性、センサ特性の組合せ、及び／又はそれらの関係が含まれていてもよい。モデル５００のΦオペランドは、流量並びにセンサ及び流体の特性に基づいたものなので、伝達関数Ｗは、センサ５１０の特性関数を表す。
【００５１】
さらに、センサモデル５００によれば、センサを特定の流量で流れる流体は、変換５１５を適用することで算出できる関連値Φを有する。例えば、流体ｆ１、ｆ２、ｆ３及びｆｎその他の流量Ｆのそれぞれに付いてのΦの関連値は、センサ５１０の特性５１２及びそれぞれの流体の特性５０５から算出できる。
【００５２】
当然のことながら、Ｗに関する情報が入手可能であり、特性関数Ｗが対称の領域で単調増加又は単調減少していることを条件に、特性曲線Ｃに沿った値を逆特性関数Ｗ-1によってΦの関連値に写像することができる。つまり、曲線Ｃに沿った値ｃiが既知であれば、Φの対応する値を算出できるのである。このように、本モデルは、変換５２５がセンサ応答曲線を同一の特性曲線Ｃに写像すること及びΦの値が流量の関数であることを確立するので、センサを流れる任意の流体で生成されたセンサ出力値を流量を逆算するのに利用でき、この計算からは、特性関数Ｗの表現が得られることを条件として、センサモデルによるｃiの特性値が得られる。
【００５３】
用語「表現」は、概して、特性関数の数値的、分析的、数学的及び／又はアルゴリズムによる記述又は近似をいう。典型的な表現には、参照テーブル（ＬＵＴ）、スプラインのような近似関数、三角関数又は代数関数、級数展開、その他が含まれるが、これに限定は
されない。さらに、表現には、データ並びにデータをどのように取り扱うかに関する演算群及び又は命令群が含まれる。例えば、表現は、センサ応答情報が記憶されている参照テーブル（例えば、流量値に関連付けられたセンサ出力値）及びセンサ応答情報を特性情報に変換するようになっている１以上の写像処理（例えばΦオペランドに関連付けられた特性値）を含んでいてもよい。
【００５４】
図６は、本発明による方法の一実施形態を示しており、この実施形態は、センサモデルの特性関数の表現を一つのテスト流体でセンサのキャリブレーションを行っている間に得ることを含んでいる。キャリブレーション６００の間に得られた情報は、次に、センサを任意の流体で使用している間の流量の近似を容易にするのに利用することができる。キャリブレーション中は、流体をセンサの導管に調整可能かつ測定可能な流量で入流させるようになっている種々のキャリブレーション装置にセンサを接続してもよい。
【００５５】
ステップ６１０では、既知の温度特性及び物性を有するテスト流体が、多数の希望センサ出力値でセンサに入れられる。例えば、テスト流体の流量によりセンサが所望のセンサ出力値で応答するように作業者がキャリブレーション装置を調整することであってもよい。一実施形態では、センサ出力値を正規化する。これは、例えば、センサ出力値を導管を流れる公称最大流時のセンサ出力値で割ることにより、センサ出力値が最大流量に対する割合を表すようにする。
【００５６】
例えば、センサが０．１というセンサ出力値（例えば、公称最大流の１０％を示す）で応答するようにキャリブレーション装置を調整してもよい。次にセンサ導管を流れる実流量を例えばキャリブレーション装置の容積置換基準流量計を用いて測定する。センサ出力値及び関連付けられた実流量は、次に記録してもよい。テスト流体の流量は、センサが第２の希望センサ出力値、例えば０．２のセンサ出力値（例えば、公称最大流量の２０％を示す）で応答するまで再び調整してもよい。実流量は再度測定され、値の一対が記録される。このような作業は、適切なセンサ応答情報がテスト流体について得られたと確認されるまで繰り返すことができる。
【００５７】
ステップ６２０では、ステップ６１０で記録されたセンサ出力値が、利用されているセンサモデルで表されるセンサ応答曲線と特性曲線との関係に従って、特性値に写像で移される。用語「特性値」は、概して、流体の流れに応答して生成されたセンサ出力値から、その流体の少なくとも一つの特性を用いて算出された値をいう。特性値は、センサモデルの特性曲線に実質的に沿って位置するとみなされている。例えば、ステップ６１０で記録されたセンサ出力値は、センサ出力値にテスト流体の特性、例えばテスト流体の熱伝達率をかけることで特性値に写像することができる。
【００５８】
ステップ６３０では、ステップ６１０で記録された実流量が、センサ及びテスト流体の特性に基づいて、利用されているセンサモデルに従って、Φオペランドの値に写像される。ステップ６４０では、ステップ６３０で記録された実流量から算出されたΦオペランドの値と、ステップ６２０で実流量に対応するセンサ出力値の予め定められたセットから算出された特性値とが互いに関連付けられて、例えばＬＵＴに記憶される。
【００５９】
したがって、キャリブレーションの間、テスト流体の特性値がΦの関数として記録される、つまり、センサの特性関数を表す表現が得られる。この特性情報は、任意のプロセス流体の実流量をそのプロセス流体で動作しているセンサから得られたセンサ出力値から正確に定めるのに用いることができる。用語「特性情報」は、概して、センサの特性関数を表す情報をいい、より詳しくは、特性関数の表現をいう。例えば、特性情報には、参照テーブルのような種々のデータ構造、スプラインのような近似関数、パラメトリック曲線、三角法又は代数近似、その他が含まれ得るが、これに限定はされない。
【００６０】
当然のことながら、テスト流体流量及びテスト流体センサ出力値を、キャリブレーション中に、それぞれ特性値及びオペランド値に写像する必要はない。例えば、ステップ６１０で得られた値は、参照テーブル又は他の適当なデータ構造にセンサ応答情報として記憶することができる。センサ応答情報は、その後、特性情報に、任意の流体にセンサを使用している間に変換できる。つまり、適切な写像が記憶されている又は他の方法で動作中のセンサが利用できるようになっていることを条件として、ステップ６２０及び６３０をキャリブレーション中の代わりにセンサの動作中に行うことができる。センサ応答情報を記憶し、そのセンサ応答情報をセンサモデルに従って動作中に特性情報に変換することにより、センサのキャリブレーションを再度行う必要なく、センサを種々のセンサモデルで使用することを容易にできる。
【００６１】
図７は、任意のプロセス流体の未知の流量をセンサが供給するセンサ出力値から直接特定するためのセンサ特性情報の一利用方法を示している。ステップ７１０では、プロセス流体をセンサに未知の流量で流入させる。例えば、フローセンサは、工業的な制御のアプリケーションであってセンサを流れる流体の流れの情報をフィードバックループで使用して正確な流量をプロセスチャンバーに送るものにおいて流れを測定するのに利用することができる。センサは、例えば、図１との関連で説明した熱対流の原理に従って、流量を示すセンサ出力値を生成することにより未知の流量に応答することができる。
【００６２】
ステップ７２０では、センサ出力値をセンサの特性曲線に実質的に沿っている特性値に、センサモデルで表された写像に従って、例えば図６のステップ６２０で説明したように、写像する。当然のことながら、通常、キャリブレーション中にセンサに関する特性情報を得るために使用したのと同じセンサモデルをフローセンサの使用中に流量を予測するのに利用する。
【００６３】
ステップ７３０では、最終的に、特性値に関連付けられている流量を得るために、特性値が特性情報を参照するのに使われる。例えば、図６に説明した方法で得られたＬＵＴに、関連するΦオペランドを得るために、特性値で索引を付けることができる。センサモデルが、種々の流体のセンサ出力値から算出された特性値が同一の特性曲線上にあるということを確立しており、この特性曲線の表現がテスト流体でセンサのキャリブレーションを行う間に記録されていることから、ステップ７２０で算出した特性値は、特性関数の表現から得ることができる、関連付けられたΦオペランドを有する。
【００６４】
特性情報又は特性関数の表現に特性値で索引を付けるとは、概して、センサモデルに従って、つまり、特性関数の表現に合うように、特性値に関連付けられたオペランド値を定めるのに特性値を用いることをいう。当然のことながら、索引を付けることには、参照テーブルにおける関連付けられたオペランド値を特定するのに、特性情報を表す近似関数及び／又は補完関数のパラメータとして特性値を使用すること、関連するオペランド値を特定するように構成した関数の入力変数として特性値を利用すること、特性値を用いてセンサの特性関数の表現から関連付けられたオペランド値を得るように設計された種々の他の方法のどれもが含まれ得る。
【００６５】
ステップ７４０では、関連するΦオペランドが、ステップ７１０で得たセンサ出力値を生成したセンサを流れるプロセス流体の未知の流量を特定するのに使われる。特に、Φオペランドが流量並びにセンサ特性及びプロセス流体特性の関数であることから、センサの構造に関連付けられた既知の値及び既知のプロセス流体特性を利用することにより流量をΦオペランドから分離して、センサを流れるプロセス流体の実流量を正確に特定することができる。
【００６６】
図６に関連して前述したように、一部の実施形態では、センサ応答情報が、キャリブレーション中に、センサ応答情報を特性情報に変換する演算と共に、記録される。したがって、センサ応答情報に記憶した流量及び対応するセンサ出力値は、センサの作動中に、オペランド値及び特性値にそれぞれ写像することができる。例えば、図６に関連して説明したステップ６２０及び６３０は、図７に関連して説明したようにセンサの動作の一部であってもよい。
【００６７】
本出願人は、流量並びにセンサ特性及び流体特性を処理する、つまり、Φオペランドを処理する伝達関数を有するセンサモデルにおいて、種々の流体のセンサ出力曲線をセンサの特性曲線に、流体の熱伝導率によって関連付けることができることを確認した。例えば、Φオペランドは、例えばセンサの物理的な寸法及び／又はセンサの構造を考慮することにより、特定のセンサの特性流れに対応するレイノルズ数に関連付けることができる。レイノルズ数は、動的な類似性及び／又は流動特性を説明するために運動量、熱、及び質量の移動を記述するのによく使用される。レイノルズ数は種々の形式を取り得るが、例えば、レイノルズ数は以下のように表すことができる。
【００６８】
【数４】
2006521563.tif 000006
【００６９】
ただし、ρは流体の密度、Ｑは体積流量、μは流体の粘性、Ｌはセンサの特性長さ、そしてＡはセンサの導管の断面積である。特性長さＬは、流れを検出するためにセンサの導管に接続した検出素子の間の距離に関連づけることができ、例えば図１に図示した長さｌに関連付けることができる。したがって、Φオペランドには流量成分とセンサ特性成分が含まれる。
【００７０】
一部の実施形態では、Φが、流路を流れる特定の流体のプラントル数に依存し得る。流体のプラントル数は、一般に熱伝達を表すのに使用することができ、特に熱対流を表すのに使用することができる。流体のプラントル数は以下のように表すことができる：
【００７１】
【数５】
2006521563.tif 000007
【００７２】
ただし、μは流体の粘性、ｃpは流体の比熱、κは流体の熱伝導率である。ある実施形態では、Φオペランドに流量成分、センサ特性成分、及び流体特性成分が含まれる。例えば、Φオペランドは、センサの特性関数が種々の流体のセンサ出力曲線に流体の熱伝導率で関連付けられるように、センサに対応付けられたレイノルズ数及び流体に関連付けられプラントル数という観点から表すことができる。
【００７３】
ある実施形態によれば、Φオペランドには、センサを流れる流体の流れに関連付けられたレイノルズ数と、導管を流れる流体のプラントル数とが含まれ、例えば、Φ＝ＲｅＰｒの関係になっている。当然のことながら、このような式は、センサの物理的な特性並びに流体の温度特性及び／又は物理的な特性を考慮したものである。なお、上記の式は、Φオ
ペランドが無次元数である点で興味深い。
【００７４】
例えば、式Φ＝ＲｅＰｒは、以下の単位を有する：
【００７５】
【数６】
2006521563.tif 000008
【００７６】
単位を一致させ、１時間＝６０分（つまり６０分／１時間＝１）及び１フィート＝３０．４８センチメートル（つまり１フィート／３０．４８センチメートル＝１）という事実を用いると、式３に示した関係の物理単位が以下のように互いに打ち消し合う。
【００７７】
【数７】
2006521563.tif 000009
【００７８】
この結果、式が無次元の関係になる、
【００７９】
【数８】
2006521563.tif 000010
【００８０】
当然のことながら、流量をΦオペランドから直接算出できるように、すなわち、必要なセンサ特性及び流体特性を入手できるという条件で流量成分をΦオペランドから分けることができるように、Ｑを式５から分離することができる。
【００８１】
図８は、本発明によるセンサモデルの一実施形態を示している。センサモデル８００において、Φオペランドは、倍率を変更した、特定のセンサのレイノルズ数と特定の流体のプラントル数との積である。倍率ｇは、例えば、種々の流体でのセンサの動作に関して経験的に得られたデータから確立された流体に依存する値であってもよい。流体依存倍率とは、概して、経験的又は解析的に導き出されたスカラー値であって、特定の流体の特性値と、センサの特性曲線との間をよりよく一致させるものをいう。
【００８２】
当然のことながら、倍率は必ずしも必要ではない、つまり、倍率ｇが１であるとみなしてもよい。センサモデル８００の伝達関数８０５は、オペランドΦの値を処理する特性関数Ｗであってセンサ出力値に対応付けられた特性曲線を生成するものを表している。特に、センサモデル８００によれば、種々の流体のセンサ応答曲線は、センサの同じ特性曲線に、それぞれの熱伝導率及び流体に依存した倍率ｆで関連付けられる。流体依存倍率ｇと同様に、ｆは、１の値を取ると仮定することで省略することができる。
【００８３】
図９は、図２の８つの流体のセンサ応答曲線を特性値に写像して、図８に示したセンサ
モデル８００によるΦオペランドの関数として、倍率ｆ及びｇを用いずに（例えば、単位倍率を仮定して）プロットしたものを示している。特に、図２の流体についての各センサ出力曲線は、それぞれの熱伝導率で除算して、センサに関連付けられたレイノルズ数と流体に関連付けられたプラントル数との積の関数としてプロットされている。当然のことながら、示した流体の例は、実質的に異なる温度特性、物性を有する幅広い流体をカバーしている。それにもかかわらず、種々のセンサ応答曲線の特性値は、センサモデル８００で予測したように、センサの一本の特性曲線に実質的にまとまる。
【００８４】
図１０は、同じセンサ応答曲線を、特性値に、図８に示した特性関数Ｗに従って、流体依存倍率ｆ及びｇを用いて写像したものを示している。ｆ及びｇの値は以下の表１に列挙した。流体依存倍率ｆ及びｇを使用することで、写像されたセンサ応答曲線がセンサの特性曲線にさらに合うようになる。このように、センサモデル８００は、センサの挙動の堅固な記述であって、適切な温度特性及び／又は物性が入手できるあらゆる流体の流量を特定するの利用することができる記述を提供する。
【００８５】
【表１】
2006521563.tif 000011
【００８６】
当然のことながら、特性曲線は、センサモデルが作り上げたものである。センサ出力値がどれだけ正確にこの曲線に写像されるかは、モデルがセンサの挙動をどれだけよく表しているかにかかっている。図１０に示したように、例示した種々の流体のセンサ出力値は、それぞれの流体の線形範囲よりかなり外れていても基本の特性曲線に合う。このように、流体に対するセンサの応答は、流体の線形範囲だけでなく、広範囲の流量にわたって正確に決めることができる。
【００８７】
さらに、各センサ応答曲線が実質的に同じ曲線に写像されるので、基本の特性曲線を表すのにたった一つのテスト流体からの応答情報で足り得る。したがって、特性情報は、キャリブレーション中かセンサの使用中にたった一つのテスト流体から算出することができ、任意の流体でのセンサの応答を幅広い範囲の流量にわたって決めるのに利用できる。
【００８８】
図１１は、一つのテスト流体でフローセンサのキャリブレーションを行ってセンサモデル８００に従ってセンサに関する特性情報を得る方法の本発明による一実施形態を説明している。特性情報は、その後の任意の流体でのセンサの使用を、センサの挙動の予測モデルを与えることで容易にする。例えば、以下に説明する方法は、複数のプロセス流体であって、その一つ以上がキャリブレーション時に入手できない又は未知であるものを制御するように構成されたＭＦＣで使用するフローセンサのキャリブレーション中に利用できる。さらに、このＭＦＣは、このＭＦＣを使用するつもりのプロセス流体における線形範囲の実質的に外側にある流量を必要とするアプリケーションで利用することができる。
【００８９】
ステップ１１００では、既知の熱伝導率及びモル比熱を有するテスト流体１１０１を既知の断面積及び特性長さを有するセンサの導管に流入させる。図１に示すように、センサの導管の特性長さは、２つのコイル１４及び１６とその間の隙間で形成される長さｌに関連付けることができる。上述した既知の特性は、例えば、流体特性のデータベース１１０５及びセンサ特性のデータベース１１０７に記憶することができる。
【００９０】
以下により詳しく論ずるように、センサ及び流体の特性情報並びにキャリブレーション中に得られた情報は、センサに入っているメモリのようなコンピュータ読取可能媒体、ＭＦＣのようなセンサを使っているコンポーネント、センサ及び／又はＭＦＣに接続されている１以上のコンピュータ、又は情報を入手可能にできるいずれかに記憶することができる。
【００９１】
表２は、８つの典型的な流体の値であって、例えばデータベース１１０５及び１１０７に記憶することができるものを示している。
【００９２】
【表２】
2006521563.tif 000012
【００９３】
テスト流体は、センサがセンサ出力値１１０３の予め定められたセットＳで応答するように、多数の流量で導管に流入させることができる。例えば、センサをキャリブレーション装置であってセンサに流体を流量を調整可能に流入させるようになっており、セットＳの各センサ出力値に対応する流量の測定値を正確に提供することができるものに接続することができる。
【００９４】
最初に、テスト流体１１０１の流量をセンサが例えば値Ｓiで応答するまで調整することができる。Ｓiは、種々の正規化計算のいずれかの後に０．１に等しい値になり、公称最大流の１０％を示すことであってもよい。導管を流れるテスト流体１１０１の実流量Ｆiは、次にキャリブレーション装置で測定され、記録される。
【００９５】
下記の表３は、テスト流体として窒素（Ｎ２）を使用してセンサの典型的なキャリブレーションを行っている間に得られたデータを示している。第１の列は、希望センサ出力値のセットＳを列挙している。第２の列は、対応する流量の値であって窒素をセンサに入流させて、第１の列に示した希望センサ出力値のそれぞれが生成されるようにした結果キャリブレーション装置で測定されたものを列挙している。
【００９６】
【表３】
2006521563.tif 000013
【００９７】
ステップ１１１０では、センサ出力値Ｓiが、センサモデル８００に従ってセンサの特性曲線に実質的に沿っている特性値に写像される。センサ出力値が、テスト流体の熱伝導率κtで割られ、テスト流体の倍率ｆtで拡大・縮小して特性値ｃiを生成する。
【００９８】
ステップ１１２０では、ステップ１１００で測定した流量Ｆiをセンサ特性及び流体特性と組み合わせて使用してセンサ出力値Ｓiに関連付けられたΦの値を算出する。特に、流量Ｆiに、流体密度ρ及びセンサ特性長さＬの積をかけ、テスト流体の流体粘性μ及びセンサ導管の断面積Ａの積で除算して、式１で表したような、センサを流れる流れに関連付けられるレイノルズ数を形成する。算出したレイノルズ数は、次に、式２に示したようにテスト流体のプラントル数を乗算して、テスト流体の倍率ｇtで拡大縮小してΦiを生成することができる。
【００９９】
ステップ１１３０では、ｃi及びΦiの算出値を、例えば参照テーブル１１３５のエントリとして関連付けて記憶する。参照テーブルは、メモリ、例えば、センサ特性と流体特性及び／又はテスト流体のセンサ応答情報でコード化されている記憶媒体に記憶することが
できる。上記のステップは、セットＳの希望センサ出力値のそれぞれに対して繰り返して、参照テーブル１１３５に表にした、関連付けられた値Φi及びｃiがセンサの特性関数の表現を形成するようにすることができる。当然のことながら、一つのテスト流体で得られた特性情報がモデルに従ってセンサの挙動を表すのに十分であり、さらに別のテスト流体によるキャリブレーションが必要でないことがある。
【０１００】
表４は、Ｎ２をテスト流体として使用したセンサのキャリブレーション中に算出された典型的な参照テーブルを示している。最初の２つの列は、表３に示したのと同じ値を列挙している。第３列は、列１の希望センサ出力値の各々の値であって、図８に説明したセンサモデルの特性関数に従って特性値に写像したものを列挙している。第４列は、列２に示した対応する流量の各々の値であって、センサの流れのレイノルズ数及び窒素のプラントル数に基づいて、Φの関連付けられた値に写像したものを列挙している。情報を第１及び第２の列に記憶する必要はないことがある。これは、最後の２つの列がセンサの特性関数の記述であって、以下のより詳細に説明するように、任意流体で動作しているセンサに流れる流量の特定を容易にするのに用いることができるものを与えるからである。
【０１０１】
あるいは、最後の２つの列を記憶する必要がないことがある。なぜならば、最初の２つの列の応答情報をセンサモデルに従って特性情報いつでも変換できるからである。したがって、ＬＵＴは、応答情報と、流量情報からΦオペランドへの写像及びセンサ出力値から特性値への写像を行う命令とを含むことがある。応答情報は、このように、実際にセンサの作動中に特性情報に写像することができる。
【０１０２】
【表４】
2006521563.tif 000014
【０１０３】
図１２は、センサのキャリブレーション中に得られたセンサの特性関数の表現を利用して任意の流体の流量を決定する本発明による一方法を示している。例えば、キャリブレーション中にたった一つのテスト流体を使って図１１に関連して説明したように得られた参照テーブルを任意のプロセス流体１２０１の流量を決めるのに使用することができる。
【０１０４】
プロセス流体１２０１は、センサを流れるプロセス流体１２０１の流れを示すセンサ出力信号、例えば、電圧信号Ｖiで応答するセンサ１２０３に入流させることができる。センサ１２０３は、例えば、半導体装置の製造中におけるプロセスチャンバーへのプロセス流体の流入を制御するＭＦＣに接続されていてもよい。
【０１０５】
ステップ１２００では、センサ出力信号Ｖiの前処理を行ってセンサ出力信号Ｖiを所望の形式にすることができる。例えば、センサ出力信号Ｖiをデジタル信号に変換及び／又は正規化して、信号がセンサを流れる最大流に対する割合を示して前処理された信号Ｓiを与えるようにすることができる。
【０１０６】
ステップ１２１０では、前処理したセンサ出力信号Ｓiを特性値Ｃiに利用しているセンサモデルに従って変換する。当然のことながら、テスト流体のセンサ出力値をキャリブレーション中に特性値に写像するために利用したセンサモデルは、プロセス流体のセンサ出力流体を特性値に写像するためにも利用すべきである。
【０１０７】
あるいは、上述したように、キャリブレーションは、テスト流体からの応答情報のみを記録することを含むことであってもよい。このような状況下では、希望センサモデルによる流量からΦ値へ及びセンサ出力値から特性値への同じ写像を記録したテスト応答情報を特性情報へ写像すること、及びセンサ出力値Ｓiを特性値へセンサの動作中に写像することの両方に利用することができる。
【０１０８】
例えば、Ｓiに流体依存倍率ｆpを乗算して、そしてプロセス流体の熱伝導率κpで除算して、図１１の関連で説明したキャリブレーションのステップ１１１０に類似の特性値Ｃiを与えてもよい。プロセス流体の流れから得られたセンサ出力値は、このようにして、センサモデルの特性曲線に実質的に沿った値に写像される。
【０１０９】
センサモデルは、センサ出力値が同じ特性曲線に写像されることを確立するので、値Ｃiは、キャリブレーション中に得られた特性関数の表現、例えば参照テーブル１２３５（例えば、図１１の関連で説明したように得られた参照テーブル）によって表された曲線に沿ったいずれかに載ることが期待される。したがって、ステップ１２２０における参照テーブル１２３５に索引を付けて対応するオペランドΦを得ることにより、曲線Ｃiがどこに来るかを特定することができる。
【０１１０】
参照テーブルの離散的な性質のために、算出された特性値Ｃiは、ＬＵＴに記憶された値の間になる傾向がある。したがって、与えられた特性値に直接対応するオペランドΦiがないこともある。しかしながら、オペランドΦiは、ＬＵＴに記憶されている最も近い二つの値の間を対応する値Φiが得られるように補間する、例えば、区分的線形近似を行うことにより近似することができる。
【０１１１】
ステップ１２３０では、センサを流れるプロセス流体の実際の流れを予想する流量を得られた値Φiから算出する。前述したように、値Φiは、Φにおける特定の値の流量成分をΦiから分離できるように、流量並びに既知のセンサ特性１２０７及び流体特性１２０５の関数である。例えば、値Φiには、熱伝導率及びプロセス流体の比熱の比、及び流路Ａの断面積及びセンサ導管の特性長さＬの倍率をかけた比をかけることができる。この処理は、マスフローレートの成分を得られたΦオペランドの値から分離して、流量Ｆiを、センサを流れる実流量の正確な測定として与える。
【０１１２】
当然のことながら、センサが作用しているプロセス流体に拘わらず、同じ参照テーブルを使用することができる。つまり、例えばキャリブレーションから得られた、又は使用中に任意の一つのテスト流体の応答情報から得られたセンサの特性情報のたった一つの表現
が、あらゆる任意のプロセス流体について流量を正確に定めることができるように、センサの挙動を表すのに十分であり得る。さらに、本発明によるセンサモデルは、センサの挙動を幅広い範囲の流量にわたっても表す。このために、任意流体の流量を流体の線形範囲のかなり外側で正確に予測することができる。したがって、このセンサは、幅広い範囲のアプリケーションに効果的に利用できる。
【０１１３】
表５〜１０は、本発明による方法を用いた実際の実験データを従来技術と比較して例示している。特に、表５、７及び９は、表３及び４に示したように窒素でセンサのキャリブレーションを行っている間にまとめた参照テーブルを使って、アルゴン（Ａｒ）、ＣＦ４およびＳＦ６で使用した結果得られた流量の測定を示している。
【０１１４】
表５では、Ｎ２でキャリブレーションを行ったセンサをプロセス流体のアルゴンで使用している。第１の列は、多数のセンサ出力値であって、未知の流量でセンサを流れるアルゴンの流れに応答してセンサが出力したものを列挙している。第２の列は、アルゴンの熱伝導率及びアルゴンについては経験的に０．９８と決められている倍率ｆに基づいて特性値に写像されたセンサ出力値を示している。第３列は、表４に示したようなＬＵＴ表から得られたΦの対応する値を示している。第４列は、得られたΦの値から算出して特定された流量を示している。第５列は、例えば容積置換流量計によって測定された実流量を列挙したものである。６番目の最後の列は、前述した方法を用いて得られた百分率誤差を示す。表７及び９は、それぞれプロセス流体ＣＦ４及びＳＦ６について同じように配列されている。
【０１１５】
比較のために、表６は、従来の換算係数を用いて決められた流量を示している。第１の列は、表５の列１に示したようにセンサ出力値を列挙している。第２の列は、窒素でキャリブレーションを行っている間に測定された流量を列挙している（つまり、表３及び４の列２である）。第３列は、従来の変換係数を用いて算出された予測流量を列挙している。アルゴンに対して使用した変換係数は１．４２８である。第４列は、実際に測定された流量、そして第５列は、従来の変換方法を用いて得られた百分率誤差を示している。表８及び１０は、同じように配列されていて、それぞれプロセス流体ＣＦ４及びＳＦ６を用いた従来通りの動作からの結果を列挙している。
【０１１６】
【表５】
2006521563.tif 000015
【０１１７】
【表６】
2006521563.tif 000016
【０１１８】
【表７】
2006521563.tif 000017
【０１１９】
【表８】
2006521563.tif 000018
【０１２０】
【表９】
2006521563.tif 000019
【０１２１】
【表１０】
2006521563.tif 000020
【０１２２】
このように、本発明による方法は、幅広い範囲の流量にわたって正確に流量を予測する。これに対して、従来の変換方法では、流動値の限られた範囲だけで結果が正確になる。特に、表６、８及び１０に示すように、流量誤差は、特定流体のセンサ応答曲線における線形範囲の外側で要求を満たさないほど大きくなる。
【０１２３】
本発明の種々の側面を汎用目的のセンサであって、任意のプロセス流体で幅広い流量にわたり正確に動作できるものを提供するのに使用できることが本出願人に分かった。図１３は、本発明によるセンサの一実施形態を示している。センサ１３１０は、導管１３２０、センサ電子回路１３３０、アナログデジタル（Ａ／Ｄ）コンバータ１３３５及びコンピュータ１３４０を含み、コンピュータ１３４０はプロセッサ１３４５及び記憶媒体１３４７を有している。センサ電子回路は、導管１３２０に接続されていて、導管を流れる流体流を示すセンサ出力信号１３３３を出力することで導管内の流れに応答する。センサ電子回路１３３０は、流体流に応答するどのような回路又は回路の組合せであってもよく、例えば、図１の関係で説明したサーマルマスフローセンサであってもよい。当然のことながら、本発明の種々の局面は、先に本明細書の一部に含めた出願に記載されているもののようなさまざまなセンサに利用することができ、どのような特定のセンサ構造にも限定はされない。
【０１２４】
センサ出力信号１３３３は、例えば、電圧レベル又は電流レベルのような電気的なアナログ信号であってもよい。Ａ／Ｄコンバータ１３３５は、センサ出力信号１３３３を受信してデジタル信号１３３６に変換し、このデジタル信号１３３６はコンピュータ１３４０のプロセッサ１３４５に入力される。プロセッサ１３４５は、数値演算及び／又は論理演算ができるどのような装置又は装置の組合せであってもよい。プロセッサ１３４５は、デジタル信号１３３６を前処理して、例えば、信号が導管１３２０を流れる最大流に対する割合を表すように信号を正規化することであってもよい。
【０１２５】
プロセッサ１３４５は多数の方法で実施することができ、その方法には、本明細書で説明した種々の機能のどれか一つを行うように設計及び／又は構成された専用ハードウェア（例えば、種々の回路、プログラム可能なロジックアレー、その他）を用いてること、及び／又は一つ以上のコンピュータ又はプロセッサ（例えばマイクロプロセッサ）であって、本明細書に記載した種々の機能のどれか一つ以上を行うようにマイクロコード、例えばソフトウェアを使ってプログラムされたものを用いることが含まれる。
【０１２６】
プロセッサ１３４５は、記憶媒体１３４７に接続することができる。記憶媒体１３４７は、種々のセンサ情報及び流体情報であって、任意の数のプロセス流体でセンサを動作させるのを容易にするものを記憶できる。例えば、記憶媒体１３４７は、センサで正確に流れを測定しようとする種々の流体の物性及び／又は熱特性、流体の流体依存特性、センサの物性及び／又は設計パラメータ、その他でコード化してもよい。記憶媒体１３４７は、種々の記憶装置及びコンピュータ読取可能媒体のいずれでもよく、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ、ＤＶＤ、光学ディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気テープ等のような種々の方法で実施できるが、これには限定されない。
【０１２７】
図１３に示した実施形態では、記憶媒体１３４７が、センサ１３１０の特性関数の表現１３６０を記憶する。さらに、記憶媒体１３４７は、熱伝導率、粘性、及び比熱を含む種々の流体の特性１３６２、及びプロセス流体のセットの各々の流体依存特性１３６４を記憶している。記憶媒体１３４７は、センサ特性１３６６をも記憶し、このセンサ特性には導管１３２０の断面積及び特性長さが含まれる。
【０１２８】
プロセッサ１３４５は、記憶媒体１３４７に記憶されているデータに基づいてデジタル信号１３３６を流れ信号１３５５に変換してもよい。特に、プロセッサ１３４５は、デジタル信号１３３６を流れ信号１３５５に、特性関数１３６０の表現並びにセンサの特性及びセンサを使用しようとするプロセス流体の特性に従って、変換してもよい。例えば、記憶媒体１３４７は一つ以上のプログラム（例えばプログラム１３７０）の形式の命令でコード化されていてもよく、この一つ以上のプログラムは、プロセッサ１３４５で実行された場合、本発明による一つ以上の変換方法、例えば図７及び図１１の関連で説明した方法を行う。
【０１２９】
特に、プログラム１３７０は、プロセッサ１３４５で実行した場合にデジタル信号１３３６を導管を流れるプロセス流体の熱伝導率の比及びプロセス流体の倍率を乗算して信号１３４６を与える命令を含んでいてもよい。プログラム１３７０は、信号を使用して記憶媒体１３４７に記憶された特性関数Ｗの表現１３６０に索引付けをして、プログラム１３７０の命令に従ってΦの関連付けられた値を得るようにプログラムされた命令をさらに含んでもよい。プログラム１３７０に含まれる他の命令は、プロセッサ１３４５で実行された場合に、Φの得られた値にセンサ特性及びプロセス流体の特性に乗算して流れ信号１３５５を与える。流れ信号１３５５は次に他の装置、素子及び／又は制御回路にセンサの導管を流れる実際の流体流の正確な示度として入力できる。
【０１３０】
当然のことながら、コンピュータ１３４０は、センサ１３１０に例えば埋込式マイクロコントローラとして常駐していてもよい。あるいは、コンピュータ１３４０は、センサ１３１０と連動して動作する装置の一部であってもよい。例えば、コンピュータ１３４０は、マスフローコントローラ又はマスフローメーターであってセンサ１３１０を構成部品として含んでいるものの一部であってもよく、又はセンサ１３２０の近く又は遠隔に配置された独立したコントローラの一部であってもよい。簡単に上述したように、マスフローコントローラは、多くの場合にプロセッサ及びメモリ含む、又は、例えば汎用コンピュータであってプロセッサ及びメモリを有し、本発明の実施に使用でき、かつ、流体の流れを制御するのに利用できるものに接続されていてもよい。
【０１３１】
従来のマスフローコントローラは、一般に４つの主要な部分を含んでいる。すなわち、フローメータ、コントロールバルブ、バルブアクチュエータ、及びコントローラである。フローメータは、流路における流体の質量流量を計測し、その流量を示す信号を出力する。フローメータは、マスフローセンサ及びバイパスを含んでいてもよい。マスフローセンサは、バイパスに流体が流れるように接続されているセンサの導管における質量流量を測定する。センサの導管における流体の質量流量は、バイパスを流れる流体の質量流量にほ
ぼ比例しており、その２つの和がマスフローコントローラが調整する流路を流れる総流量である。しかし、当然のことながら、一部のマスフローコントローラはバイパスを利用しなくてもよく、流体の全てがセンサの導管を流れることができるようにしている。
【０１３２】
多くのマスフローコントローラでは、サーマルマスフローセンサが使用されており、このサーマルマスフローセンサは一対の抵抗を含んでおり、この一対の抵抗は、センサの導管の回りに間隔をおいて離れた位置に巻かれており、各抵抗の抵抗値は、図１との関連で説明したのと同様に温度と共にで変化する。コントロールバルブを主流体流路の中に配置することができ（通常、バイパス及びマスフローセンサの下流である）、制御して（例えば開閉して）主流体流路を流れ、マスフローコントローラで提供される流体の質量流量を変えることができる。バルブは、通常バルブアクチュエータで制御される。バルブアクチュエータの例には、ソレノイドアクチュエータ、ピエゾアクチュエータ、ステッパーアクチュエータ、その他がある。一部のマスフローコントローラは、バルブ又はバルブアクチュエータを含まず、むしろ汎用マスフローメーターとして機能することがある。
【０１３３】
制御用電子回路は、マスフローコントローラで与えることが希望されている流体の質量流量を示す設定点、及びマスフローセンサからの流れ信号であってセンサの導管を流れる流体の実際の質量流量を示すものに基づいてコントロールバルブの位置を制御する。比例制御、積分制御、比例積分（ＰＩ）制御、微分制御、比例微分（ＰＤ）制御、積分微分（ＩＤ）制御、及び比例積分微分（ＰＩＤ）制御のような伝統的なフィードバック制御がマスフローコントローラにおける流体の流れを制御するのに使用される。上記のフィードバック制御方法のそれぞれにおいて、制御信号（例えばコントロールバルブ駆動信号）が誤差信号に基づいて生成され、この誤差信号は、流体の希望する質量流量を示す設定点信号と、フィードバック信号であってマスフローセンサで検出された実際の質量流量に関連するものとの間の差に基づいたものである。マスフローコントローラの一例は、米国特許出願第１０／１３１、６０３号に記載されている。米国特許出願第１０／１３１、６０３号の全文は、参照することにより本明細書に含めるものとする。
【０１３４】
図１４は、本発明の一実施形態によるマスフローコントローラの模式的なブロック図を示している。図１４に示したマスフローコントローラは、フローメータ１４１０、コントローラ１４５０、バルブアクチュエータ１４６０、及びバルブ１４７０を含んでいる。フローメータ１４１０は、流路１４０３に接続されている。フローメータ１４１０は、流路（例えばセンサ導管１４２０）又は流路の一部における流体の流量を検出して、検出した流量を示す流れ信号ＦＳ２を出力する。流れ信号ＦＳ２は、ゲイン・リード‐ラグ（ＧＬＬ）コントローラ１４５０の第１の入力部に入力される。
【０１３５】
コントローラ１４５０は、設定点信号ＳＩ２を受信するための第２の入力部をも含んでいる。設定点とは、マスフローコントローラ１４００で与えようとする希望流体流を目安をいう。希望の流体流の目安を与えることができる種々の信号のどれもが設定点信号として適当であると考えられる。設定点という用語は、特定の信号に言及することなく、希望の流体流を表す値を示す。
【０１３６】
部分的に流れ信号ＦＳ２及び設定点信号ＳＩ２に基づいて、ＧＬＬコントローラ１４５０は駆動信号ＤＳをバルブ１４７０を制御するバルブアクチュエータ１４６０に供給する。バルブ１４７０はフローメータ１４１０の下流に配置してもよいが、本発明はこのような実施に限定されない。なぜならば、バルブは、その代わりにフローメータの上流におくこともできるからである。バルブにより所定の質量流量が可能になり、この所定の質量流量は、少なくともある程度は、バルブの制御される部分の変位に依存する。バルブの制御される部分は、例えば流路の断面全体に配置された可動プランジャーであってもよい。バルブは、流体が流れることができる断面の開口部の面積を増減することにより流路におけ
る流量を制御する。通常、バルブの制御される部分を希望量だけ機械的に変位させることにより質量流量を制御する。変位という用語は、概して、質量流量が少なくともある程度は依存する、バルブの変動するものを表すのに用いられている。
【０１３７】
バルブの変位は、多くの場合、ソレノイドアクチュエータ、圧電素子アクチュエータ、ステッパーアクチュエータ、その他のようなバルブアクチュエータで制御される。図１４では、バルブアクチュエータ１４６０がソレノイド型のアクチュエータであってもよいが、本発明はそのようには限定されない。なぜならば、他の種類のバルブアクチュエータを使用できるからである。バルブアクチュエータ１４６０は、駆動信号ＤＳをコントローラから受信し、信号ＤＳをバルブの制御される部分の機械的変位に変換する。
【０１３８】
コントローラ１４５０は、流れ信号ＦＳ２で示される実際の流体流と、ＳＩ２で示される希望の流れとの間の誤差を減らすように、バルブ１４７０を変位させる。換言すれば、コントローラ１４５０は、フローメータ１４１０が行った測定に基づいて、実流と希望の流れとを一致させようと試みる。したがって、マスフローコントローラが動作する精度は、流れ信号ＦＳ２がどれだけ正確に流路１４０３を流れる実流を近似するかにかかっている。
【０１３９】
前述したように、従来のフローセンサの精度は、流路を流れる流体の種類、希望流量、及びセンサに流入させるプロセス流体と入手可能な代理流体の類似性に依存することがある。さらに、流路を流れる流れが特定のプロセス流体に対するセンサ応答曲線の線形範囲外にある場合、流れ信号の精度は、所定のアプリケーションに使用できないほどに、及び／又は流れ信号を利用しているプロセスに逆に影響を与えるほどに悪くなることがある。例えば、流れ信号の精度が半導体製造工程の許容範囲外であれば、マスフローコントローラは、プロセスを制御するのに不十分であり、あるいは、例えば集積回路、コンピュータチップ、その他の製造歩留まりに逆影響を与える。
【０１４０】
このために、本発明による一実施形態では、ＭＦＣ１４００がコンピュータ１４４０を含み、このコンピュータ１４４０はプロセッサ１４４５及びメモリ１４４７を有する。コンピュータ１４４０は、図１３との関係で説明したものと同様であってもよい。特に、メモリ１４４７は、センサの特性関数の表現出コード化されてもよく、また、例えば、センサ特性及び流体特性のデータベースでコード化されていてもよい。したがって、コンピュータ１４４０は、センサ出力信号ＳＯを流れ信号ＦＳ２に特性関数の表現に含まれている情報に基づいて変換するようになっていてもよい。
【０１４１】
例えば、コンピュータ１４４０は、メモリ１４４７に記憶したプログラムをふくんでいて、このプログラムは、プロセッサ１４４５で実行された場合に、本発明による変換方法、例えば、図７及び図１１に関連して説明した方法を実行することで合ってもよい。したがって、正確な流れの表示を任意の流体について、その特定のプロセス流体の線形範囲を実質的に越える幅広い流量範囲にわたって、任意流体の流れから得られたセンサ出力値から、直接得ることができる。
【０１４２】
当然のことながら、コンピュータ１４４０は、コントローラ１４５０とは別個の独立したプロセッサである必要はなく、コントローラ１４５０が実行するプログラムに対応していることであってもよく、又はその逆でもよい。さらに、コンピュータ１４４０及びコントローラ１４５０は、ＭＦＣの他の構成要素と一体である又は近くにある必要はなく、遠隔に配置されていてもよい。
【０１４３】
図１５は、リモートコンピュータ１５８０を有するマスフローコントローラ１５００の模式的なブロック図を示している。ＭＦＣ１５００の部分１５０５は、一般に、ＭＦＣの
流路１５０３に接続された構成要素を含み、例えば、流路１５０３に接続されたフローメータ１５１０、バルブアクチュエータ１５６０、及びバルブ１５７０を含んでいる。フローメータ１５１０は、流路１５０３を流れる流体の流量を示すセンサ出力信号（例えばセンサ出力ＳＯ）を出力するための任意の適切な装置であってもよい。センサ出力ＳＯは、リモートコンピュータ１５８０の第１の入力部に入力してもよい。
【０１４４】
リモートコンピュータ１５８０は、どのようなプロセッサベースの装置又は装置の組合せであってもよく、例えば、インテルPENTIUM（登録商標）タイプのプロセッサ、モトローラＰｏｗｅｒＰＣプロセッサ、サンＵｌｔｒａＳＰＡＲＣプロセッサ、ヒューレットパッカードＰＡ−ＲＩＳＣプロセッサ又はあらゆる他の種類のプロセッサのような種々の汎用コンピュータのどれかであってもよい。
【０１４５】
例えば、リモートコンピュータ１５８０は、プロセッサ１５４５及びメモリ１５４７を含んでいてもよい。メモリ１５４７は、図１３の関連で説明したメモリと同様な情報でコード化されていてもよい。特に、メモリ１５４７は、センサの特性関数の表現１５４９と、例えば、センサ特性及び流体特性のデータベースとを含んでいてもよい。メモリ１５４７は、一つ以上のプログラム１５４８をも含んでいてもよく、このプログラムは、プロセッサ１５４５で実行された場合に、任意のプロセス流体の流量をセンサ出力信号ＳＯから特性関数の表現に含まれている情報に基づいて特定することができる命令を含んでいる。
【０１４６】
さらに、メモリ１５４７は、一つ以上のプログラムであってメモリにコントローラ１５５０として模式的に描かれているものを含んでいてもよく、このプログラムは、プロセッサ１５４５で実行された場合に、駆動信号を、プログラム１５４８で特定された流量に基づいて、かつ、リモートコンピュータ１５８０に第２の入力として入力される設定点信号ＳＩ２に基づいて決定する。特に、コントローラ１５５０は、種々のフィードバック制御方法を適用する命令を含んでいてもよく、フィードバック制御方法は、比例制御、積分制御、ＰＩ制御、微分制御、ＰＤ制御、ＩＤ制御、ＰＩＤ制御、ＧＬＬ制御、その他のようなものであり、プログラム１５４８が与える流量と、設定点信号ＳＩ２との間の差を、駆動信号ＤＳを、バルブ１５７０を制御するバルブアクチュエータ１５６０に入力することで縮小しようと試みるものである。
【０１４７】
フローセンサを利用する多くの装置において、流体を搬送するようにしてある流路は、センサ導管及びバイパスからなる。図１６は、ＭＦＣ１６００の模式的ブロック図を示しており、このＭＦＣ１６００はフローセンサ１６１０を含んでおり、センサ１６１０は、導管１６２０に接続されたセンサ電子回路１６３０（すなわち、流体流に応答する回路）を有し、導管１６２０は、流路１６０３を流れる流体の一部を分流する。その残りであって、多くの場合、流路１６０３を流れる流体の大部分は、バイパス１６４０を流れる。バイパス１６４０は、どのような方法で形成してもよく、例えば、センサ導管に性質が似ている複数の管又は導管を一つにまとめて流体がセンサ導管を迂回できる流路を形成することでもよい。導管１６２０を流れる流体の量は、通例、バイパス１６４０を流れる流体の量に比例する。
【０１４８】
しかし、流路１６０３に流入させることができる流量の全範囲にわたって、導管１６２０の流量と、バイパス１６４０の流量との関係は線形でないことがある。つまり、センサ導管を流れる流体、これをセンサ流れと呼ぶ、及びバイパスを流れる流体の流れ、これをバイパス流れと呼ぶ、の間の比は全ての流体について一定ではないのである。
【０１４９】
流路１６０３における流量は、流量ゼロと、ある総流値との間で変動しうる。多くの場合、センサが出力する一つ以上の信号（例えばセンサ出力ＳＯ）が総流値に対する割合を示すように正規化される。例えば、ＳＯは、総流で正規化して、理想的には、０．０とい
う値が流路を流れる流体がないことを示し、０．３という値が総流の３０％の流れを示し、０．５という値が総流の５０％の流れを示すなどとなるようにしてもよい。しかし、実際には、この線形関係は以下の２つの理由から生じない。（１）ＳＯは、センサ流れに対して線形でないことがある。（２）センサ流れのバイパス流れに対する比は、流量の希望範囲の全体にわたって一定でないことがある。
【０１５０】
従来のフローセンサでは、線形曲線が多くの場合に作られていて、この線形曲線は、センサ出力値（例えばセンサ出力信号ＳＯ）を、流路を流れる総流に対してセンサ出力値よりもかなり線形な関係を有する指示流量値に写像する。用語「指示流量」は、センサ出力信号に基づくあらゆる信号又は流れの指示であって、センサの誤差及び／又は非線形性（つまり、センサ導管及びセンサ電子回路、バイパス又は両方）を補償するように補正及び／又は調整されているものをいう。
【０１５１】
用語「総流」は、一般に、流路を流れる流体の全流量をいう。このため、流路がセンサ導管からなる場合、総流量はセンサ流れに等しい。流路がセンサ導管及びバイパスからなる場合、総流は、センサ流れ及びバイパス流れの和に等しい。
【０１５２】
従来のキャリブレーション手続きの間、一つ以上の代理流体を流路に種々の流量で流入させることができる。センサは、センサ出力信号に応答してもよく、このセンサ出力信号の値は、センサを流れる対応する総流量と共に記録される。記録された値は、特定の代理流体についての総流とセンサ出力との関係を示すであろう。総流とセンサ出力との間の希望した関係が線形でないことがあるため、線形化曲線を生成することがあり、この線形化曲線は、各センサ出力値を、総流とよりいっそうの線形関係を有する指示流量値に写像する。
【０１５３】
しかし、総流とセンサ出力との間の関係は、流体間で変わるものであり、特定の代理流体についての線形化曲線は、任意のプロセス流体に対して有効でないことがある。これを補償するために、従来の方法では、多数の代理流体に対して複数の線形化曲線を生成した。プロセス流体で使用している間、最も似ている代理流体について生成された線形化曲線が使用され、一定の変換係数が適用される。しかし、このような一定の変換係数は、大部分が経験的なものであり、流体の線形範囲の外では非常に不正確である。不正確さに加えて、線形化曲線の生成に使用するために、多数の代理流体についてキャリブレーション測定値を得ることは、時間のかかるプロセスである。
【０１５４】
本出願人は、総流とセンサ出力の関係が複数の影響により流体間で変わるために、従来の変換係数が多少不十分であることが分かった。本出願人が指摘したように、この関係は、センサ流れ及びセンサ出力の間の非線形性と、センサ流れとバイパス流れの間の非線形性を含む要素を有することがある。この２つの要素は、流体間で別々に変動することがあり、多くの場合、従来の変換係数では十分には補償又は補正されない。
【０１５５】
特に、第１の流体から第２の流体に変えることにより、センサ流れ及びセンサ出力の間の関係が、総流及びセンサ流れの間の関係と違う仕方で変化し得る。例えば、それぞれの要素は、異なる流体特性又はセンサの動作条件に影響され得る。このため、大部分が経験的なものである従来の変換係数は、センサに対する種々の要素の影響の個別の変動に対処できず、そのために、多くの場合に不適切である。
【０１５６】
本出願人は、本発明によるセンサモデルを利用することにより、センサ出力及びセンサ流れの間の関係を特徴付け、流体毎に正確に表現することができることが突き止められ、判明した。この関係の正確な記述は、センサ流れ及びセンサ出力の間の非線形性による影響と、センサ流れ及びバイパス流れの間の非線形性による影響との分離を容易にし、任意
のプロセス流体で使用しているときに、それぞれの影響を独立に補正できるようにする。
【０１５７】
したがって、本発明の一局面には、キャリブレーション測定値であって、フローメータの挙動を要素部分に容易に分離して、各要素の挙動を、センサが任意のプロセス流体で使用されているときに対処及び／又は個別に補正できるようにするものをテスト流体で取得することが含まれる。
【０１５８】
図１７は、本発明の一実施形態を示しており、この一実施形態には、テスト流体でセンサのキャリブレーションを行って、センサモデルを利用することにより、センサを任意のプロセス流体で使用しているときに、センサ非線形性及びバイパス非線形性を個別に補正することを容易にするキャリブレーション測定値を得ることが含まれる。
【０１５９】
ステップ１７１０では、例えば窒素であって既知の温度特性／物性を有するテスト流体１７０１がセンサに、センサがバイパスに接続される前に入れられる。つまり、流路はセンサ導管からなる。テスト流体１７０１は、センサ導管に種々の流量で、センサが希望センサ出力値１１０３のセットＳで応答するように、前述したようにキャリブレーション装置を用いて入れられる。希望センサ出力値を生み出す流量が、例えば体積流量計で測定され、センサ流れとセンサ出力との関係が得られるように記録される。このようなセンサ応答情報１７１５は、次に、キャリブレーション測定値１７０５の一部として記憶することができる。
【０１６０】
ステップ１７２０では、センサは、センサの流路がセンサ導管及びバイパスの両方を含むようにバイパスに接続することができる。ステップ１７１０と同様に、テスト流体をセンサ流路に流入させてセットＳにおける種々の希望センサ出力値を出力させることができ、対応する流量は、総流量及びセンサ出力の関係がステップ１７３０で得られるように記録される。この総応答情報１７３５は、キャリブレーション測定値１７０５の一部としてさらに記憶することができる。
【０１６１】
ステップ１７４０では、線形化曲線を生成することができ、この線形化曲線は、テスト流体の流れから得られたセンサ出力値に適応すると、総流に対して実質的に線形な関係を有する指示流値にセンサ出力値を写像する。この線形化曲線１７４５は、キャリブレーション測定値１７０５の一部として記憶することもできる。
【０１６２】
例えば、センサ出力の関数として総流量を示す点群に、点群の区分線形近似を用いて曲線を合わせてもよい。次に、総流量曲線に沿った値を直線に沿った値に、センサ出力と総流との関係がテスト流体に関して線形であるように、写像する線形化曲線を決めることができる。例えば、総流曲線の最小自乗法を、流量ゼロにおけるセンサ出力値と最大流におけるセンサ出力値とをつなぐ線に対して行うことにより、線形化曲線を生成することができる。線形化曲線又は線形化情報を生成する種々の方法を当業者は思いつく。しかし、総流量曲線を実質的に直線に写像するあらゆる方法が本発明の範囲に入ると考えられる。
【０１６３】
前述したようにして得られた種々のキャリブレーション測定値は、例えば、キャリブレーション測定値１６８７として図１６のコンピュータ１６８０のメモリに記憶し、任意のプロセス流体で動作するようにセンサ及びバイパス応答の個別補正を容易にするように後で使用することができる。
【０１６４】
当然のことながら、センサ流れ及びセンサ出力の関係を示す点群は、センサ応答曲線である（例えば、ステップ１７１０で得られ、キャリブレーション測定値１７０５に記憶した点群）。このため、本発明によるセンサモデルとの組合せにより、テスト流体で得られたセンサ応答曲線は、センサに関する特性情報を含む。つまり、特性関数の表現がセンサ
モデルをテスト流体のセンサ応答曲線に適用することにより得ることができる。特性関数の表現は、任意のプロセス流体についてのセンサ応答曲線の計算を容易にすることができる。プロセスセンサ応答曲線を決定することにより、センサの挙動を個別のバイパス挙動について補正することができる。
【０１６５】
再び図１６を参照すると、センサ１６１０は、プロセッサ１６８５及びメモリ１６８６を有するコンピュータ１６８０に接続することができる。メモリ１６８６は、図１７の関連で前述したようにセンサのキャリブレーションの間にテスト流体を使って得られた種々のキャリブレーション測定値１６８７を記憶できる。特に、メモリ１６８６は、テスト流体のセンサ応答曲線、テスト流体の総流応答曲線、及び総流応答曲線に対応する線形化曲線を含むことができる。さらに、メモリ１６８６は少なくとも一つのプログラムを含むことができ、このプログラムには、プロセッサ１６８５で実行された場合に、センサ出力値を特性値に写像し、かつ、対応する流量をセンサの特性関数のオペランド値に写像する命令が入っている。さらに、メモリ１６８６に記憶されている一つ以上のプログラムは、特性関数の表現にアクセスして対応するオペランド値を取得し、流量を取得したオペランド値から前述した種々の実施形態に関連して論じたように算出するように構成された命令を含むことができる。
【０１６６】
図１８は、本発明による一方法を示しており、この方法は、メモリ１６８６に記憶されている一つ以上のプログラムを実行するプロセッサ（例えばプロセッサ１６８５）によって実行して、任意流体で動作しているセンサのバイパスの影響及びセンサの影響を別々にかつ独立に補正することができる。
【０１６７】
センサ（例えばＭＦＣ１６００に導入したセンサ１６１０）をテスト流体と異なるプロセス流体で使用することを希望する場合は、キャリブレーション中に生成した線形化曲線を補正して、異なる流体で使用したときにセンサが示すことがある挙動の相違を補償する必要がある。ステップ１８１０では、センサのキャリブレーションの間に得られたテスト流体の総流応答曲線をこれもセンサのキャリブレーション中に得られたテスト流体のセンサ応答曲線で割ることができる。
【０１６８】
当然のことながら、センサ応答曲線が、テスト流体でのセンサ流れ及びセンサ出力の関係を、また、総流曲線が総流及びセンサ出力の関係を示すので、結果は、センサ流れ及び総流の関係を示し、つまり、バイパス流れ曲線を表すのである。結果として、テスト流体でのセンサの影響とバイパスの影響が分離される、つまり、２つの曲線：１）テストセンサ応答曲線；及び２）テストバイパス流れ曲線、が総流応答曲線から分離される。テストセンサ応答曲線は、センサ補正１８１５で補正することができ、バイパス流れ曲線は、バイパス補正１８５０で補正することができる。
【０１６９】
センサ補正１８１５では、テストセンサ応答曲線をプロセスセンサ応答曲線に、前述した種々の方法により、変換することができる。特に、ステップ１８２０では、テストセンサ応答曲線のセンサ出力値の各々を特性値に、テスト流体の特性の少なくとも一つを使って写像することができる。例えば、センサ出力値にテスト流体の倍率をかけ、そしてテスト流体の熱伝導率で割ることができる。テストセンサ応答曲線の流量値の各々は、オペランド値に、センサ特性の少なくとも一つ及びテスト流体特性の少なくとも一つを用いて写像することができる。例えば、オペランド値は、センサを流れる流れに関連付けられたレイノルズ数と、テスト流体のプラントル数との積を用いて算出することができる。したがって、センサの特性関数の表現を得ることができる。
【０１７０】
ステップ１８３０では、テストセンサ応答曲線のセンサ出力値の各々を特性値に、テスト流体の代わりにプロセス流体の特性値を使用することを除いてステップ１８２０で用い
たのと同じ写像を使用して写像する。例えば、センサ出力値の各々にプロセス流体の倍率をかけ、そしてプロセス流体の熱伝導率で除算してもよい。センサモデルは、プロセス流体の特性を使って写像した特性値は、テスト流体の特性を使って写像した特性値と同じ曲線に沿うということを確立するので、この情報は、プロセス流体の流れに関連付けられたオペランド値を得るのに使用することができる。
【０１７１】
ステップ１８４０では、プロセス流体に従って算出された特性値を、ステップ１８２０で得られた特性関数の表現に、対応するオペランド値を得るために索引を付けることに使用する。得られた各オペランド値の各々に関連付けられた流量は、センサ特性及びプロセス流体特性を用いてステップ１８２０の作業を逆に行うことで算出することができる。したがって、プロセス流体についてのセンサ応答曲線は、センサの特性関数の表現を利用することで得られる。当然のことながら、プロセスセンサ応答曲線は、プロセス流体に付いてのセンサ流れ及びセンサ出力の関係を示す、つまり、センサ応答はバイパス応答に関係なく補正される。
【０１７２】
バイパス補正１８５０では、ステップ１８１０においてテスト総流応答曲線から分離されたものとしてのテストバイパス曲線を補正して、プロセス流体で使用しているときのバイパスの挙動を補正することができる。ある実施形態では、バイパス曲線は、テストバイパス曲線がプロセスバイパス曲線に等しいと考えられるように、流体間で実質的に一定のままであると仮定される。他の実施形態では、バイパス曲線が種々の要因に依存すると仮定することができ、この要因にはバイパス及びセンサの物理的な特性が含まれ、例えば、センサ導管とバイパスとの長さの違い、プロセス流体の一つ以上の物性、例えば粘性、プロセス流体の温度、その他が含まれる。したがって、テストバイパス曲線は、異なる流体で使用しているときにバイパスの挙動がどのように変化するかを説明する種々のモデルのいずれかに従ってプロセスバイパス曲線に補正及び／又は変換することができる。
【０１７３】
ステップ１８６０では、プロセスセンサ応答曲線にプロセスバイパス曲線を乗算してプロセス流体でのセンサのプロセス総流応答曲線を得る。したがって、ステップ１８７０では、プロセス総流応答曲線の値を実質的に真っ直ぐな線に写像するプロセス線形化曲線を算出することができる。このようにして、任意のプロセス流体で動作するフローセンサについての線形化曲線をたった一つのテスト流体を用いたセンサのキャリブレーション中に得られたキャリブレーション測定値から得ることができる。
【０１７４】
本発明のいくつかの実施形態を詳細に説明したが、種々の変更及び改良を当業者は容易に思いつくであろう。このような変更及び改良は、本発明の範囲内であることが意図されている。ここで提供した一部の例は、関数又は構造部材の特定の組合せを伴うが、これらの関数及び部材は、本発明による他の方法で組み合わせて同一又は異なる目的を達成できることは分かるはずである。特に、ある実施形態に関連して論じた動作、構成要素及び特徴は、他の実施形態における同様の役割から除外することを意図しているのではない。したがって、上記の説明は単なる例であり、限定を意図しているものではない。本発明は、以下の特許請求の範囲及びその均等物によって定義されるようにのみ限定される。
【図面の簡単な説明】
【０１７５】
【図１】従来のサーマルマスフローセンサを示す図。
【図２】従来技術の従来型サーマルマスフローセンサを流れる８つの流体の流れから得られたそれぞれのセンサ応答曲線を示す図。
【図３】代理流体センサ応答曲線を、変換係数を用いてプロセス流体のセンサ出力値を補正するのに利用する従来の方法を示す図。
【図４】本発明の一局面によるセンサの挙動を説明するセンサモデルの一実施形態を示す図。
【図５】本発明の他の局面により任意の流体の流量を決定するのにセンサモデルをどのように利用できるかを示す図。
【図６】テスト流体を用いてセンサのキャリブレーションを行っている間に特性情報を取得する本発明の他の局面による方法であって、センサの作動中に任意の流体の流量を決定するのに使用できる方法を示す図。
【図７】本発明による他の局面による方法であって、テスト流体でセンサのキャリブレーションを行っている間に取得された特性情報をセンサの動作中に任意の流体の流量を任意流体の流体流から得られたセンサ出力値から決定するのに利用する方法を示す図。
【図８】本発明のある局面による、センサの挙動を記述するセンサモデルの他の実施形態を示す図。
【図９】単位倍率を用いて図８に示したセンサモデルの実施形態に従って特性値に写像された種々の流体のセンサ応答曲線を示す図。
【図１０】流体依存倍率を用いて図８に示したセンサモデルの実施形態に従って特性値に写像された種々のガスのセンサ特性曲線を示す図。
【図１１】テスト流体でのセンサのキャリブレーションを行っている間に取得された特性情報を利用する他の方法であって、本発明の他の局面に従ってセンサの作動中に任意の流体の流量を決定するのに使用できる方法を示す図。
【図１２】本発明の他の局面による、テスト流体でセンサのキャリブレーションを行っている間に得られた特性情報をセンサの動作中に任意流体の流量を利用して任意流体の流量から得られたセンサ出力値から決定する他の方法を示す図。
【図１３】本発明の種々の局面を導入しているフローセンサの一実施形態を示す図。
【図１４】本発明の種々の局面に従って動作するフローセンサを含むマスフローコントローラの一実施形態を示す図。
【図１５】フローセンサを含むマスフローセンサの他の実施形態であって、コントローラ及びセンサ出力を処理する種々の方法が、マスフローコントローラのセンサの近く又は遠隔におかれた別個のコンピュータで実施されているものを示す図。
【図１６】センサ導管及びバイパスを有するフローセンサを含むマスフローコントローラの他の実施形態であって、任意流体についての線形化曲線を本発明によるセンサモデルを利用することによりセンサ流れ及びバイパス流れを個別に補正することにより決定することができるものを示す図。
【図１７】テスト流体のキャリブレーション測定値を得る一方法であって、本発明の他の局面に従って任意流体についての線形化曲線の決定を容易にする方法を示す図。
【図１８】テスト流体のキャリブレーション測定値及び本発明の他の局面によるセンサモデルに基づいてセンサ流れの非線形性及びバイパス非線形性を個別に補正することにより線形化曲線を決定する方法を示す図。
【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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【国際調査報告】
2006521563.tif 000043
2006521563.tif 000044
2006521563.tif 000045