(57)【要約】【課題】各計測点での高精度な計測を可能としつつ、小型化や消費電力の低減を実現する。【解決手段】計測端末１は、計測対象を計測するとともに、計測対象の計測値を変動させる環境情報を計測する。推定装置２の計測モデル１０は、内部パラメータで規定され、計測対象の真の計測値の情報を含む数式でモデル化された計測対象のモデルである。計測モデル１０は、計測端末１から受信した環境情報の計測値を境界条件として入力したときの計測対象の予想計測値を出力する。推定装置２の比較解析部１１は、計測端末１から受信した計測対象の計測値と、計測モデル１０から出力される計測対象の計測値との差が許容範囲内となるように、内部パラメータを調整し、差が許容範囲内となったときに計測モデル１０によって規定される計測対象の真の計測値を、計測対象の計測値として決定する。【選択図】図１
2013167623.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
計測対象を計測するとともに、前記計測対象の計測値を変動させる環境情報を計測し、前記計測対象の計測値と前記環境情報の計測値とを外部に送信する計測端末と、
前記計測対象及び前記環境情報の因果関係を示す数理モデルである計測モデルを有し、前記計測端末から送信される前記各計測値に基づいて前記計測モデルを解析することにより、前記計測対象の推定計測値を算出する推定装置と、
を備える遠隔計測システム。
【請求項２】
前記計測モデルは、
内部パラメータで規定され、前記計測対象の推定計測値の情報を含む数式でモデル化された前記計測端末の計測モデルであって、前記計測端末から出力された前記環境情報の計測値を境界条件として入力したときの前記計測対象の予想計測値を出力し、
前記推定装置は、
前記計測端末から受信した前記計測対象の計測値と、前記計測モデルから出力される前記計測対象の予想計測値との差が許容範囲内となるように、前記内部パラメータを調整し、前記差が許容範囲内となったときに前記計測モデルによって規定される前記計測対象の推定計測値を、前記計測対象の計測値として決定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の遠隔計測システム。
【請求項３】
前記計測モデルは、
状態量の時間変動のスケールがそれぞれ異なり、かつ、それぞれがカルマンフィルタの観測方程式に組み込まれた複数の数理モデルに分けられ、
前記推定装置は、
前記計測端末から送信される前記各計測値に基づいて、前記各数理モデルを観測方程式に組み込んだカルマンフィルタを用いた状態量の推定演算を、推定した状態量を他の前記数理モデルに反映しながら、時間変動のスケールが短い数理モデルから順番に行うことにより、前記計測対象の推定計測値を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の遠隔計測システム。
【請求項４】
前記計測端末は、
外部から入力される制御信号に従って前記環境情報が示す環境を調整可能な調整部を備え、
前記推定装置は、
所定のタイミングで、前記環境を調整するための制御信号を前記計測端末に出力する、
ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の遠隔計測システム。
【請求項５】
前記計測端末は、
試料水と混合する試薬の濃度を前記計測対象として計測し、混合される際に試料水と試薬に加えられる圧力を前記環境情報として計測する、
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遠隔計測システム。
【請求項６】
前記計測端末は、
複数の異なる計測点にそれぞれ設けられ、
前記推定装置は、
前記計測端末毎に、前記計測モデルが設けられている、
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遠隔計測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、遠隔計測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
遠隔にて、対象試料の動態（物理量）や化学成分を計測するシステムとして、リモートセンシングやオンラインモニタなどが提案されている（例えば、特許文献１参照）。このようなシステムでは、例えば、湖沼、海洋、水道上水、下水などの水質や、大気などのガス成分などを、多数の計測点でセンサを用いて計測し、その計測値を有線、無線などの通信手段を用いて遠隔にある収集装置が収集する形態がとられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−１２１６２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のようなシステムでは、各計測点において環境変動によらない高精度な計測が可能であることが要求される。計測を高精度なものとするためには、各計測点に、高精度なセンサと、センサの検出値を安定化させるための制御系とを有する分析計を設置する必要がある。このような分析計は、構造が複雑であるため、装置が大型になるうえ、消費電力も大きくなる。
【０００５】
この発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、各計測点での高精度な計測を可能としつつ、小型化や消費電力の低減を実現することができる遠隔計測システ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】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明に係る遠隔計測システムは、
計測対象を計測するとともに、前記計測対象の計測値を変動させる環境情報を計測し、前記計測対象の計測値と前記環境情報の計測値とを外部に送信する計測端末と、
前記計測対象及び前記環境情報の因果関係を示す数理モデルである計測モデルを有し、前記計測端末から送信される前記各計測値に基づいて前記計測モデルを解析することにより、前記計測対象の推定計測値を算出する推定装置と、
を備える。
【０００７】
この場合、前記計測モデルは、
内部パラメータで規定され、前記計測対象の推定計測値の情報を含む数式でモデル化された前記計測端末の計測モデルであって、前記計測端末から出力された前記環境情報の計測値を境界条件として入力したときの前記計測対象の予想計測値を出力し、
前記推定装置は、
前記計測端末から受信した前記計測対象の計測値と、前記計測モデルから出力される前記計測対象の予想計測値との差が許容範囲内となるように、前記内部パラメータを調整し、前記差が許容範囲内となったときに前記計測モデルによって規定される前記計測対象の推定計測値を、前記計測対象の計測値として決定する、
こととしてもよい。
【０００８】
また、前記計測モデルは、
状態量の時間変動のスケールがそれぞれ異なり、かつ、それぞれがカルマンフィルタの観測方程式に組み込まれた複数の数理モデルに分けられ、
前記推定装置は、
前記計測端末から送信される前記各計測値に基づいて、前記各数理モデルを観測方程式に組み込んだカルマンフィルタを用いた状態量の推定演算を、推定した状態量を他の前記数理モデルに反映しながら、時間変動のスケールが短い数理モデルから順番に行うことにより、前記計測対象の推定計測値を算出する、
こととしてもよい。
【０００９】
また、前記計測端末は、
外部から入力される制御信号に従って前記環境情報が示す環境を調整可能な調整部を備え、
前記推定装置は、
所定のタイミングで、前記環境を調整するための制御信号を前記計測端末に出力する、
こととしてもよい。
【００１０】
また、前記計測端末は、
試料水と混合する試薬の濃度を前記計測対象として計測し、混合される際に試料水と試薬に加えられる圧力を前記環境情報として計測する、
こととしてもよい。
【００１１】
また、前記計測端末は、
複数の異なる計測点にそれぞれ設けられ、
前記推定装置は、
前記計測端末毎に、前記計測モデルが設けられている、
こととしてもよい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、計測対象及び環境情報の因果関係を示す数式でモデル化された計測端末の計測モデルが設けられている。この計測モデルにより、計測対象の計測値を制御系などで安定化させなくても、環境変動に左右されない計測対象の推定計測値を得ることができる。このため、各計測点での高精度な計測を可能としつつ、制御系を不要として、小型化や消費電力の低減を実現することができる。
【００１３】
より具体的には、例えば、この計測モデルは、計測端末から出力された環境情報の計測値を境界条件として入力したときの計測対象の予想計測値を出力する。
【００１４】
推定装置は、計測端末から受信した計測対象の計測値と、計測モデルから出力される計測対象の予想計測値との差が許容範囲内となるように、内部パラメータを調整する。そして、推定装置は、差が許容範囲内となったときに計測モデルによって規定される計測対象の推定計測値を、計測対象の計測値として決定する。
【００１５】
この計測モデルを用いれば、環境変動などによりばらつく計測対象の計測値を制御系などで安定化させなくても、環境変動に左右されない計測対象の推定計測値を得ることができる。このため、各計測点での高精度な計測を可能としつつ、制御系を不要として、小型化や消費電力の低減を実現することができる。
【００１６】
一方、例えば、この計測モデルを、状態量の時間変動のスケールがそれぞれ異なる数理モデルを分けることにより、カルマンフィルタを適用して、計測対象の推定計測値を算出することができるようになる。この結果、計測対象の推定計測値への収束時間を早くすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施の形態１に係る遠隔計測システムの概略的な構成を示すブロック図である。
【図２】図１の推定装置の処理を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態２に係る遠隔計測システムの計測端末の概略的な構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施の形態２に係る遠隔計測システムの推定装置の概略的な構成を示すブロック図である。
【図５】図５（Ａ）乃至図５（Ｄ）は、本発明の実施の形態３に係る計測端末を構成する各部品の構造を示す斜視図である。
【図６】本発明の実施の形態３に係る計測端末の構造を示す斜視図である。
【図７】本発明の実施の形態４に係る遠隔計測システムの構成を示す模式図である。
【図８】計測モデルの一例である流体システムのブロック図である。
【図９】図８の流体システムのポンプ部の送液シーケンスを示すグラフである。
【図１０】図８の流体システムのフローセルでの濃度変化を示すグラフである。
【図１１】マイクロ流路の構造を模式的に示す図（その１）である。
【図１２】図１１のマイクロ流路を流動微小素片に分割した様子を示す図である。
【図１３】図１２の流動微小素片のサブシステムを示す図である。
【図１４】図１３のサブシステムの入出力を連接した様子を示す図である。
【図１５】マイクロ流路全体のモデルを示す図である。
【図１６】マイクロ流路の構造を模式的に示す図（その２）である。
【図１７】図１６のマイクロ流路を流動微小素片に分割した様子を示す図である。
【図１８】本発明の実施の形態５に係る遠隔計測システムの概略的な構成を示すブロック図である。
【図１９】順解析と逆解析の関係を表す模式図である。
【図２０】化学反応システムの構成を示す模式図である。
【図２１】化学反応システムの計測モデルを示す図である。
【図２２】濃度推定処理のフローチャートである。
【図２３】図２３（Ａ）は、圧力変化の観測値データの一例を示すグラフである。図２３（Ｂ）は、反応物の吸光度信号、試薬消費信号の観測値データの一例を示すグラフである。
【図２４】図２４（Ａ）は、推定したフローパターンを示すグラフである。図２４（Ｂ）は、最初に仮想的に与えたフローパターンを示すグラフである。図２４（Ｃ）は、濃度推定の逐次計算の結果を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１９】
実施の形態１．
まず、本発明の実施の形態１について説明する。
【００２０】
図１には、本実施の形態１に係る遠隔計測システム１００の概略的な構成が示されている。図１に示すように、遠隔計測システム１００は、計測端末１と、推定装置２とを備える。
【００２１】
計測端末１は、計測点に設置されている。計測端末１は、所定の計測対象を計測する端末である。計測端末１には、計測対象を計測するセンサが設けられている。計測端末１は、このセンサの計測値を出力境界Ｓｎ（ｔ）として出力する。ここで、ｎは自然数であり、計測回数を示す。
【００２２】
また、計測端末１は、計測対象に影響を与える環境（計測対象の計測値を変動させる環境）も計測するセンサを備えている。計測端末１は、このセンサの計測値を入力境界Ｐn（ｔ）（ｎ＝１、２、…）として出力する。
【００２３】
計測端末１は、推定装置２から出力された制御信号に従って計測を行う。計測端末１は、出力境界Ｓn（ｔ）と、入力境界Ｐn（ｔ）とを計測する度に、推定装置２に送信する。
【００２４】
推定装置２は、計測端末１とは離隔して設置されている。推定装置２は、ＣＰＵやメモリを有するコンピュータである。ＣＰＵがメモリに格納されたプログラムを実行することにより、推定装置２の機能が実現される。推定装置２は、計測端末１と有線又は無線で通信可能となっている。
【００２５】
推定装置２は、計測端末１から送信された出力境界Ｓn（ｔ）と、入力境界Ｐn（ｔ）とを受信する。推定装置２は、受信した出力境界Ｓn（ｔ）と、入力境界Ｐn（ｔ）とに基づいて、計測対象の推定計測値Ｃを算出し、その推定計測値Ｃを計測対象の計測値として決定し、出力する。
【００２６】
より具体的には、推定装置２は、計測モデル１０と、比較解析部１１と、信号生成部１２とを備える。
【００２７】
計測モデル１０は、計測端末１を数式でモデル化したものである。より具体的には、推定装置２のメモリには、計測端末１をモデル化したプログラムが格納されている。このプログラムには、計測端末１から受信した入力境界Ｐn（ｔ）を境界条件として入力したときに、計測対象の予想計測値Ｓnk+1（ｔ）を出力とする数式が記述されている。
【００２８】
この数式は、以下の式で規定される。
【数１】
2013167623.tif 000003
ここで、Ｓnk+1（ｔ）は、計測モデル１０から出力される予想計測値である。ｋは自然数である。また、ａik+1（ｉ＝１、２、…）は、計測モデル１０の内部パラメータである。ｉは、自然数であり、その値が内部パラメータの種類を示す。
【００２９】
上記式（１）は、Ｐn（ｔ）を入力とし、ａik+1、Ｃを内部変数とし、Ｓnk+1（ｔ）を出力とする数式である。上記式（１）としては、計測対象をモデル化する任意の式を採用することができる。Ｓnk+1（ｔ）がＳn（ｔ）に近づけば近づくほど、この数式は、計測対象を正確にモデル化していることになる。
【００３０】
ＣＰＵは、入力境界Ｐn（ｔ）を入力し、このプログラムを実行することにより、すなわちこの数式を用いた演算を行うことにより、予想計測値Ｓnk+1（ｔ）を算出して比較解析部１１に出力する。
【００３１】
上記式（１）に示すように、この数式には、内部パラメータが規定され、計測対象の推定計測値Ｃの情報が含まれている。内部パラメータａik+1は比較解析部１１によって設定される。また、現時点で推定される推定計測値Ｃの補正情報は、比較解析部１１によって設定され、数式の演算には、この補正情報で補正された推定計測値Ｃが用いられる。
【００３２】
計測モデル１０は、予測計測値Ｓnk+1（ｔ）と、この時点で推定される推定計測値Ｃとを、比較解析部１１に出力する。
【００３３】
比較解析部１１は、計測端末１から受信した出力境界Ｓn（ｔ）と、計測モデル１０から出力される推定計測値Ｓnk+1（ｔ）とを比較する。比較解析部１１は、出力境界Ｓn（ｔ）と、推定計測値Ｓnk+1（ｔ）との差が小さくなるように、計測モデル１０の内部パラメータａi k+1を調整し、推定計測値Ｃを補正して、その補正情報を計測モデル１０に出力する。
【００３４】
また、比較解析部１１は、計測端末１から受信された出力境界Ｓn（ｔ）と、計測モデル１０から出力される推定計測値Ｓnk+1（ｔ）との差の絶対値が許容範囲ε内である場合に、そのときのａi k+1を内部パラメータとして決定し、そのときの推定計測値Ｃを、計測対象の計測値として決定する。このとき、推定装置２は、推定計測値Ｃを出力する。
【００３５】
また、比較解析部１１は、所定のタイミングで、信号生成部１２に制御情報を出力する。
【００３６】
信号生成部１２は、比較解析部１１から出力される制御情報に従って、計測端末１に制御信号を出力している。計測端末１は、制御信号を入力すると、上記計測を行い、推定装置２に計測値等を送信する。
【００３７】
次に、本実施の形態に係る遠隔計測システム１００の動作について説明する。
【００３８】
図２には、遠隔計測システム１００の推定装置２の処理が示されている。図２に示すように、まず、推定装置２（比較解析部１１）は、制御情報を信号生成部１２に出力し、推定装置２（信号生成部１２）は、その制御情報に従って、制御信号を計測端末１に出力する（ステップＳ１）。これを受けて、計測端末１は、計測対象及び計測対象の計測に影響を与える環境の計測を行い、入力境界Ｐn（ｔ）及び出力境界Ｓn（ｔ）を出力する。
【００３９】
続いて、推定装置２（計測モデル１０及び比較解析部１１）は、計測端末１から出力される入力境界Ｐn（ｔ）及び出力境界Ｓn（ｔ）を取得する（ステップＳ２）。
【００４０】
続いて、比較解析部１１は、計測モデル１０に対して内部パラメータａik+1及び推定計測値Ｃの補正情報を設定する（ステップＳ３）。例えば、次式で表されるように、現在の内部パラメータａikに補正量Δａiを加算することにより、内部パラメータａik+1を算出して、計測モデル１０に設定する。また、例えば、出力境界Ｓｎ（ｔ）と、推定計測値Ｓnk+1（ｔ）との偏差に基づいて、推定計測値Ｃの補正情報を算出し、その補正情報を計測モデル１０に出力する。
【数２】
2013167623.tif 000004
【００４１】
計測モデル１０は、更新された内部パラメータａik+1に従って、入力境界Ｐn（ｔ）及び推定計測値Ｃの補正情報を入力として、上記式（１）を計算して、予想推定値Ｓnk+1（ｔ）を出力する。比較解析部１１は、このモデル出力Ｓnk+1（ｔ）を取得する（ステップＳ４）。
【００４２】
続いて、比較解析部１１は、計測モデル１０から出力される予想推定値Ｓnk+1（ｔ）と計測端末１から出力された出力境界Ｓn（ｔ）との差の絶対値が許容範囲ε内であるか否かを判定する（ステップＳ５）。それらの差の絶対値が許容範囲ε内でない場合（ステップＳ５；Ｎｏ）、推定装置２は、ｎを１だけインクリメントする（ステップＳ６）。ステップＳ６実行後、推定装置２は、ステップＳ１に戻る。
【００４３】
以降、ステップＳ５において、計測モデル１０から出力される予想推定値Ｓnk+1（ｔ）と計測端末１から出力された出力境界Ｓn（ｔ）との差の絶対値が許容範囲ε内であると判定されるまで、ステップＳ１→Ｓ２→Ｓ３→Ｓ４→Ｓ５→Ｓ６が繰り返される。
【００４４】
計測モデル１０から出力される予想推定値Ｓnk+1（ｔ）と計測端末１から出力された出力境界Ｓｎ（ｔ）との差の絶対値が許容範囲ε内であると判定されると（ステップＳ５；Ｙｅｓ）、比較解析部１１は、このときのａik+1を内部パラメータの値として決定し、このときのＣを推定計測値として決定する（ステップＳ７）。ステップＳ７後、推定装置２は、処理を終了する。
【００４５】
以上詳細に説明したように、本実施の形態によれば、計測対象の推定計測値の情報を含む数式でモデル化された計測端末１の計測モデル１０が設けられている。この計測モデル１０は、計測端末１から出力された環境の計測値を境界条件として入力したときの計測対象の予想計測値Ｓnk+1（ｔ）を出力する。
【００４６】
また、比較解析部１１は、計測端末１から受信した計測対象の計測値と、計測モデル１０から出力される計測対象の予想計測値Ｓnk+1（ｔ）との差が許容範囲内となるように、内部パラメータａik+1を調整する。そして、比較解析部１１は、それらの差が許容範囲ε内となったときに計測モデル１０によって規定される計測対象の推定計測値Ｃを、計測対象の計測値として決定する。
【００４７】
この計測モデル１０を用いれば、環境の変動などによりばらつく計測対象の計測値を高精度な制御系などや高価なポンプを用いて安定化させなくても、計測対象の真の値に近い推定値を得ることができる。このため、各計測点での高精度な計測を可能としつつ、計測点に設置される計測端末１の小型化や消費電力の低減を実現することができる。また、システムの低コスト化を図ることもできる。
【００４８】
なお、計測端末１は、外部から入力される制御信号に従って環境情報が示す環境を調整可能な調整部を備えるようにしてもよい。例えば、入力境界Ｐn（ｔ）となる環境（すなわち計測対象の計測値に影響を与える環境）が温度である場合には、計測端末１は、調整部として、ヒータを備えるようにしてもよい。この場合、推定装置２の信号生成部１２は、環境を調整するための制御信号を計測端末１に出力する。このようにすれば、様々な環境、すなわち入力境界Ｐn（ｔ）の下で、出力境界Ｓn（ｔ）を求めることができるので、局所解に陥ることなく、推定計測値Ｃを求めることができる。この結果、推定計測値Ｃの推定精度をさらに向上させることができる。
【００４９】
実施の形態２．
次に、本発明の実施の形態２について説明する。
【００５０】
本実施の形態に係る遠隔計測システム１００は、試料水に試薬を混合したときの濃度を計測するシステムである。本実施の形態に係る遠隔計測システム１００の構成は、上記実施の形態に係る遠隔計測システム１００の構成と同じである。
【００５１】
図３には、本実施の形態に係る計測端末１の概略的な構成が示されている。図３に示すように、計測端末１には、水道配管２０を流れる水道水が、採水配管２１によって引き込まれている。
【００５２】
計測端末１は、試料水流れ制御部３０と、試料水前処理部３１と、圧力センサ３２と、試薬流れ制御部３３と、試薬容器３４と、圧力センサ３５と、混合反応部３６と、検出部３７と、廃液保管部３８と、信号処理部３９と、通信部４０とを備える。
【００５３】
試料水流れ制御部３０は、採水配管２１から供給される水道水の流量をバルブ等により調節して試料水の流れを制御する。試料水前処理部３１は、試料水に対する異物の除去等の前処理を行う。圧力センサ３２は、試料水に印加される圧力を検出して出力する。
【００５４】
試薬流れ制御部３３は、採水配管２１から配管２２を介して供給される水道水の圧力を調節して試薬の流れを制御する。試薬容器３４は、試薬を貯留する。圧力センサ３５は、試薬に印加される圧力を検出して出力する。
【００５５】
混合反応部３６は、試料水前処理部３１から出力された試料水と試薬容器３４から出力された試薬とを混合させる。検出部３７は、混合反応部３６で混合された溶液における試薬の濃度を検出する。廃液保管部３８は、濃度の検出に用いられた溶液（廃液）を保管する。
【００５６】
信号処理部３９は、検出部３７で検出された試薬の濃度の検出値、圧力センサ３２、３５によって検出された圧力の検出値を送信用の信号に変換する。通信部４０は、変換された信号を無線で送信する。
【００５７】
図４には、本実施の形態に係る推定装置２の概略的な構成が示されている。図４に示すように、推定装置２は、上述の計測モデル１０と、比較解析部１１と、信号生成部１２とに加え、通信部１３を備えている。
【００５８】
通信部１３は、計測端末１の通信部４０（図３参照）とデータの送受信を行う。より具体的には、通信部１３は、入力境界Ｐn（ｔ）としての圧力の計測値と、出力境界Ｓn（ｔ）としての試薬の濃度の計測値とを受信する。また、通信部１３は、信号生成部１２から出力される制御信号を、計測端末１へ送信する。
【００５９】
計測モデル１０は、図３の計測端末１をモデル化したものである。この計測モデル１０では、水道水の送圧の変化によって変化する採水配管２１等の配管の長さや径の変化等が数式によってモデル化されている。計測モデル１０には、通信部１３で受信された入力境界Ｐn（ｔ）が入力される。
【００６０】
比較解析部１１には、出力境界Ｓn（ｔ）が入力されている。比較解析部１１は、出力境界Ｓn（ｔ）と、予測計測値Ｓnk+1（ｔ）とが同じになるように、計測モデル１０の内部パラメータの値ａik+1を変更するとともに、現在の推定計測値Ｃの補正情報を計測モデル１０に出力する。
【００６１】
信号生成部１２は、比較解析部１１から出力された制御情報に従って、制御信号を通信部１３を介して計測端末１に出力する。計測端末１は、この制御信号に従って、試料水流れ制御部３０，試薬流れ制御部３３によって入力境界Ｐn（ｔ）の条件を変更しつつ、入力境界Ｐn（ｔ）と出力境界Ｓn（ｔ）とを計測する。
【００６２】
本実施の形態に係る遠隔計測システム１００は、試料水に試薬を混合したときの濃度を計測する。試料水と試薬との混合は、水道水の水圧によって行われる。このため、混合される際の試料水や試薬の圧力は一定ではなく、計測される試薬の濃度は、その圧力の影響を受けて変化する。このため、本実施の形態では、計測端末１は、計測対象である試薬の濃度を計測するとともに、濃度に影響を与える試薬の流れを制御する水道水の圧力と、試料水の流れを制御する水道水の圧力も計測する。
【００６３】
本実施の形態では、計測端末１と離隔して設置された推定装置２が、試薬の真の濃度（推定計測値）を推定する。推定装置２には、計測端末１の計測モデル１０が設けられ、その計測モデル１０に、試薬の圧力と試料水の圧力とを入力境界Ｐn（ｔ）として入力することにより、上記実施の形態１と同様に、試薬の濃度の推定計測値が推定される。
【００６４】
本実施の形態に係る遠隔計測システム１００によれば、高精度な制御系や高価なポンプなどにより、試薬と試料水の圧力を安定化させてから試薬の濃度の値を計測することなく、それらの圧力の影響を受けない濃度を推定することができる。このため、計測対象の計測を高精度なものとしつつ、計測端末１の小型化や消費電力の低減を実現することができる。また、計測端末１の低コスト化も実現することができる。
【００６５】
なお、本実施の形態では、計測対象を試薬の濃度とし、計測対象を変動させる環境を試薬と試料水の圧力としたが、本発明はこれには限られない。例えば、試薬等の温度、検出部３７（図３参照）における湿度等を、計測対象の計測値を変動させる環境として計測するようにしてもよい。また、検出部３７が光学的に計測対象を計測するものであれば、検出部３７の光学系の光軸のずれ量を計測対象の計測値を変動させる環境として検出するようにしてもよい。
【００６６】
実施の形態３．
次に、本発明の実施の形態３について説明する。
【００６７】
本実施の形態では、計測端末１の構成は上記各実施の形態のものと同じであるが、計測端末１の機械的な構造が具体化されている。
【００６８】
図５（Ａ）乃至図５（Ｄ）には、本実施の形態に係る計測端末１を構成する各部品の構造が示されている。
【００６９】
図５（Ａ）には、接続流路モジュール５０の構造が示されている。図５（Ａ）に示すように、接続流路モジュール５０には、試薬又は試料水が流れる接続流路が形成されている。この接続流路は、縦方向に延びており、マトリクス状に配設されている。すなわち、接続流路モジュール５０では、汎用性が高くなるようにその構造が標準化されている。接続流路モジュール５０の接続流路の一部には、必要に応じて横方向に流路を連結する２つのマイクロ流体要素５１が取り付けられている。
【００７０】
図５（Ｂ）には、流動制御モジュール５２の構造が示されている。流動制御モジュール５２には、複数の流動制御用バルブ５３がマトリクス状に配設されている。すなわち、流動制御モジュール５２では、汎用性が高くなるようにその構造が標準化されている。流動制御用バルブ５３は、流路を流れる試薬や試料水等の供給量を調節可能なバルブである。
【００７１】
図５（Ｃ）には、接続流路モジュール５４の構造が示されている。図５（Ｃ）に示すように、接続流路モジュール５４には、試薬又は試料水が流れる接続流路が形成されている。この接続流路は、縦方向に延びており、マトリクス状に配設されている。すなわち、接続流路モジュール５４では、汎用性が高くなるようにその構造が標準化されている。接続流路モジュール５４の接続流路の一部には、必要に応じて横方向に流路を連結する２つのマイクロ流体要素５５が取り付けられている。
【００７２】
図５（Ｄ）には、ポンプモジュール５６の構造が示されている。図５（Ｄ）に示すように、ポンプモジュール５６には、シリンジ駆動アクチュエータ５７と、プレフィルド試薬シリンジ５８とが複数配置されている。ポンプモジュール５６は、複数のシリンジ駆動アクチュエータ５７と、プレフィルド試薬シリンジ５８とがマトリクス状に配設されている。すなわち、ポンプモジュール５６は、汎用性が高くなるようにその構造が標準化されている。
【００７３】
図６には、本実施の形態に係る計測端末１の機械的な構造が示されている。図６に示すように、計測端末１は、上から、接続流路モジュール５０と、流動制御モジュール５２と、接続流路モジュール５４と、ポンプモジュール５６とが積層されることにより形成されている。水道水は、計測端末１の下部に配設された採水配管２１から採取される。また、計測端末１の上部には、試料水流れ制御部３０や推定装置２と通信を行う通信部４０（図３参照）として機能する電気回路基板が設けられている。
【００７４】
接続流路モジュール５０と、流動制御モジュール５２と、接続流路モジュール５４と、ポンプモジュール５６との流路は互いに連結されている。これにより、上記実施の形態２に係る計測端末１の構成要素である試料水流れ制御部３０、試料水前処理部３１、試薬流れ制御部３３、試薬容器３４、混合反応部３６、検出部３７及び廃液保管部３８が、モジュール化された接続流路モジュール５０と、流動制御モジュール５２と、接続流路モジュール５４と、ポンプモジュール５６とによって構築される。
【００７５】
このように、本実施の形態によれば、計測端末１は、汎用性が高くなるように標準化（モジュール化）された接続流路モジュール５０と、流動制御モジュール５２と、接続流路モジュール５４と、ポンプモジュール５６とによって組み立てられている。このため、本実施の形態に係る計測端末１の配管等の構造は、水道水による送圧の試薬や試料水の圧力等の試薬の濃度に影響を与える環境（例えば、水道水の送圧）が最適化された構造とはなっていない。
【００７６】
しかしながら、本実施の形態では、推定装置２が、計測端末１で計測された濃度の計測値や圧力の計測値に基づいて、水道水の送圧の影響を考慮した試薬の濃度の推定値を算出する。したがって、計測端末１の構造を、水道水の送圧による変動が極力小さい最適化されたものとしなくても、計測対象の真の値に近い推定値を得ることができる。これにより、各計測点での高精度な計測を可能としつつ、小型化や消費電力の低減を実現することができる。また、部品のモジュール化により、装置の低コスト化を実現することが可能となる。
【００７７】
実施の形態４．
次に、この発明の実施の形態４について説明する。
【００７８】
図７には、本実施の形態に係る遠隔計測システム１００の概略的な構成が示されている。図７に示すように、本実施の形態に係る遠隔計測システム１００は、浄水場６１から需要家６２に供給される上水道６３内の水に含まれる化学成分を計測するためのシステムである。このような化学成分には、例えば、リン、窒素、有機リン、有機窒素又はアンモニアなどがある。
【００７９】
図７に示すように、遠隔計測システム１００は、複数の計測端末１を備えている。複数の計測端末１は、上水道における異なる水道管における水道水に含まれる化学成分を計測可能に設置されている。各計測端末１の計測値は、ワイヤレス回線及び通信ネットワーク６０を介して、推定装置２に送信される。逆に、推定装置２は、ワイヤレス回線及び通信ネットワーク６０を介して、各計測端末１に制御信号を送信する。推定装置２には、計測端末１毎に対応する計測モデル１０と比較解析部１１とが設けられており、各計測端末１で計測される化学成分の推定計測値Ｃを推定可能である。
【００８０】
このように、本実施の形態に係る遠隔計測システム１００を用いれば、複数の異なる計測点で、計測端末１によって計測対象を計測し、その計測値を収集することができる。これにより、上水道、すなわち水循環系の連続的な水質の変化を高精度に予測することが可能となる。
【００８１】
また、本実施の形態に係る遠隔計測システム１００を用いれば、環境の影響を受けやすい水に含まれる化学成分の高精度な計測が可能になる。
【００８２】
本実施の形態に係る遠隔計測システム１００は、水道水に含まれる化学成分を計測したが、本発明は、大気中に含まれる化学成分の計測にも用いることができる。上述のように、本発明では、計測対象には特に制限はない。また、計測対象の計測値に影響を与える環境にも制限はない。
【００８３】
（計測モデルの具体例）
ここで、計測モデル１０の詳細について説明する。
【００８４】
図８には、計測モデル１０の一例である流体システムのブロック図が示されている。この流体システムが計測端末に相当する。この流体システムは、試薬を試料に混合し、発色反応生成物を生成するためのものである。図８に示すように、この流体システムは、ポンプシーケンサ９０、洗浄液用ポンプ９１、試料用ポンプ９２、試薬用ポンプ９３、マイクロ流路９４、マイクロミキサ９５、反応用流路９６、フローセル９７を構成要素としている。マイクロ流路９４は、流体の流れが流路と平行で、近似的に１次元で物性値の変化を表すことができるほど微細であり、流路内の流体の圧力によって流路の断面積が動的に拡大・縮小するものとなっている。
【００８５】
ここで、試薬、試料、洗浄液を図９に示すシーケンス（流量パターン）に従った圧力によって導入した場合について考える。図８に示すモデルに示すように、この流体システムは、このようなシーケンスを入力とすれば、例えば、図１０に示すようなフローセル９７での各液の濃度変化を出力境界Ｓn（ｔ）として出力することができる。
【００８６】
ここでは、フローセル９７から出力される各液の濃度が出力境界Ｓn（ｔ）に対応し、試料の濃度の推定計測値がＣに対応する。また、図９に示すような洗浄液用ポンプ９１、試料用ポンプ９２、試薬用ポンプ９３から出力される流量パターンを発生させる圧力値が入力境界Ｐn（ｔ）に対応する。
【００８７】
図１１には、マイクロ流路９４の一部が示されている。図１１に示すように、マイクロ流路９４の長さはＬであり、内径はｄである。内径ｄは十分に小さく、長さＬは、内径ｄに対して十分に長くなっている。また、管路の厚さをｅとする。
【００８８】
ここで、マイクロ流路９４の長手方向に延びる軸をｘ軸とする。また、ｘ＝０、ｘ＝Ｌをそれぞれマイクロ流路９４の端点とする。流体は、ｘ＝０でマイクロ流路９４内に流入し、マイクロ流路内を＋ｘ方向に流れ、ｘ＝Ｌから流出する。ここで、マイクロ流路９４内を流れる流体の流速をｕ（ｘ，ｔ）とし、その流体に生じる圧力をｐ（ｘ，ｔ）とする。図１１に示すように、流体は、＋ｘ方向に流れるので、ｕ（ｘ，ｔ）は、＋ｘ方向をその方向として示しており、ｐ（ｘ，ｔ）は、−ｘ方向をその方向として示している。
【００８９】
上述のように、マイクロ流路９４の内径ｄが十分に小さく、長さＬが十分に長ければ、マイクロ流路９４内の流体の流れは、以下の式で示す１次元の流体方程式（オイラーの運動方程式、連続の式）で記述することができる。
【数３】
2013167623.tif 000005
ここで、上記式（２）の右辺の第２項は、粘性項であり、ここでは管路抵抗を示す。νは、動粘性係数であり、流体の粘性係数を比重で割ったものである。
【００９０】
また、上記式（３）の右辺におけるａは次式で示される値である。
【数４】
2013167623.tif 000006
ここで、上記式（４）において、Ｋは、マイクロ流路９４を流れる流体の縦弾性係数である。また、ｃは流路両端の固定パラメータである。また、Ｅは、マイクロ流路９４を構成する配管のヤング率である。αには、上記式（５）に示す値が代入される。また、上記式（５）において、α0は、気泡のボイド率であり、ｐ0は、管内の代表圧力である。このαにより、内部に生じる気泡の影響をモデルに反映させることができる（日本機械学会編「機械工学便覧基礎編α4  流体工学」、第10章  非定常流れ、pp109〜111、丸善(2006) 参照）
【００９１】
このモデルでは、マイクロ流路９４を、微小素片（流動微小素片）に分割する。図１２には、マイクロ流路９４を流動微小素片５に分割した様子が模式的に示されている。図１２に示すように、マイクロ流路９４は、長さΔｘの流動微小素片５に分割されている。流動微小素片５を質点系とするため、長さΔｘは、その間で、流体の流速や圧力の変化が無視できる程度の長さとする必要がある。一般に、流体の変化は緩やかであるから、長さΔｘは、ある程度まで長くすることができる。
【００９２】
ここで、ｘ位置ｘk、ｘk+1の間に位置する流動微小素片５に着目する。位置ｘkでの流速、圧力は、ｕ（ｘk，ｔ）、ｐ（ｘk，ｔ）であり、位置ｘk+1での流速、圧力は、ｕ（ｘk+1,ｔ）、ｐ（ｘk+1，ｔ）である。この場合、ｕ（ｘk+1,ｔ）、ｐ（ｘk，ｔ）は、それぞれ以下の式で表される。
【数５】
2013167623.tif 000007
上記式（６）、式（７）は、上記式（２）、式（３）を各流動微小素片５に対応づけ、マイクロ流路９４の流路方向に差分化していったものである。
【００９３】
上記式（６）、式（７）から明らかなように、ｕ（ｘk+1，ｔ）と、ｐ（ｘk，ｔ）は、ｕ（ｘk，ｔ）と、ｐ（ｘk+1，ｔ）が決まれば求めることができる。このことから、流動微小素片５は、図１３に示すようなサブシステム６にブロック化することができる。
【００９４】
さらに、モデル化された各流動微小素片５のサブシステム６のうち、隣接する流動微小素片５のサブシステム６の入出力を連接することにより、流体の物性値を入出力とするマイクロ流路９４全体のモデルを生成することができる。図１４には、各流動微小素片５のサブシステム６の入出力が連接された様子が示されている。これにより、マイクロ流路９４全体を現すモデルを構築することができる。なお、図１４において、ｍａｘは、マイクロ流路９４の分割数である。
【００９５】
図１５には、サブシステム６を連接して構築されたマイクロ流路９４を１つのブロックにまとめたものが示されている。このシステムでは、ｘ＝０におけるｕ（ｘ，ｔ）（すなわち図１５に示すｕ（ｘ0，ｔ））と、ｘ＝Ｌにおけるｐ（ｘ，ｔ）（すなわち図１４に示すｐ（ｘmax，ｔ））とを入力とすれば、ｘ＝Ｌにおけるｕ（ｘ，ｔ）（すなわち図１４に示すｕ（ｘmax，ｔ））、ｘ＝０におけるｐ（ｘ，ｔ）（すなわち図１４に示すｐ（ｘ0，ｔ））が出力される。
【００９６】
ここまで、１次元の流体方程式を用いてマイクロ流路９４をモデル化したが、計測対象は、試料の濃度であるため、さらに、マイクロ流路９４内の熱・物質の拡散を記述する１次元の拡散方程式を用いて、マイクロ流路９４をモデル化する。
【００９７】
図１６には、本実施形態に係るモデル化方法のモデル化の対象となるマイクロ流路９４が示されている。図１６に示すマイクロ流路９４は、図８に示すものと同じである。ここで、マイクロ流路９４内を流れる流体に含まれる所定の物質の濃度をＣ（ｘ，ｔ）とする。
【００９８】
この場合、マイクロ流路９４における１次元の拡散方程式は、以下のように記述することができる。
【数６】
2013167623.tif 000008
ここで、Ｄeffは、みかけ上の拡散係数であり、マイクロ流路９４が円管の場合、次式で示される。
【数７】
2013167623.tif 000009
ここで、Ｄは拡散係数であり、Ｕは断面平均流速である。
【００９９】
マイクロ流路９４を、流動微小素片５に分割した場合、ｘ位置ｘk、ｘk+1の間に位置する流動微小素片５における位置ｘk+1での濃度Ｃ（ｘk+1，ｔ）は、以下の式で表される。
【数８】
2013167623.tif 000010
【０１００】
上記式（１１）から明らかなように、Ｃ（ｘk+1，ｔ）は、Ｃ（ｘk，ｔ）、Ｃ（ｘk-1，ｔ）と、ｕ（ｘk，ｔ）が決まれば求めることができる。このことから、流動微小素片５についても、Ｃ（ｘk，ｔ）、Ｃ（ｘk-1，ｔ）と、ｕ（ｘk，ｔ）を入力とし、Ｃ（ｘk+1，ｔ）を出力とするサブシステム６にブロック化することができる。
【０１０１】
そして、このサブシステム６の入出力を連接することにより、マイクロ流路９４のモデルを生成することができる。さらに、マイクロ流路９４のモデルの入出力をポンプシーケンサ９０、洗浄液用ポンプ９１、試料用ポンプ９２、試薬用ポンプ９３、マイクロミキサ９５、反応用流路９６、フローセル９７のモデルの入出力と連結することにより、図８に示す流体システムのモデルが生成される。推定装置２は、このモデルを計測モデル１０として用いて、上述のようにして、推定計測値Ｃを算出する。なお、内部パラメータａiは、上記式（２）、（３）、（４）、（５）、（８）、（９）、（１０）に含まれる各種変数であり、例えばマイクロ流路９４の圧力により変動する径や内部の空気含有量などが含まれる。
【０１０２】
実施の形態５．
次に、この発明の実施の形態５について説明する。
【０１０３】
図１８には、本実施の形態に係る遠隔計測システムの構成が示されている。図１８に示すように、本実施の形態に係る遠隔計測システム１００の構成は、推定装置２の構成が異なるほかは、上記各実施の形態に係る遠隔計測システム１００の構成と同じである。
【０１０４】
推定装置２では、計測モデル１０を有する点は、上記各実施の形態に係る推定装置２と同じであるが、計測対象の計測値の推定方法が異なる。また、図１８では、入力境界Ｐn（ｔ）、出力境界Ｓn（ｔ）が、計測データとして１つにまとめられている。
【０１０５】
上記各実施の形態では、環境変動などの影響を受ける計測対象の計測値を制御系などで環境を安定させなくても、正確に推定できる遠隔計測システム１００について説明した。これらは、計測端末の小型化、省エネ化、低コスト化等に有効であるが、計測対象のデータ点数が膨大になると、内部パラメータの調整に時間がかかり、リアルタイムでの運用が困難になる場合も考えられる。
【０１０６】
そこで、本実施の形態では、計測モデル１０の動作状態を推定するカルマンフィルタを用いて過去の時系列データから現在の状態量（計測対象の真の計測値）を推定する。カルマンフィルタは、時々刻々得られる観測値からシステムの状態量を逐次的に推定していくアルゴリズムである。カルマンフィルタを用いれば、短時間で、計測対象の推定値を得ることが可能になる。
【０１０７】
図１９には、順解析と逆解析の関係を表す模式図が示されている。図１９に示すように、初期条件、負荷、構成物等の特性を入力とし、その応答を出力とする数理モデルについて考える。数理モデルは、線形なものであってもよいし、非線形なものであってもよい。数理モデルの入力は、状態量ベクトルでまとめることができる。この状態量ベクトルｘtに混入する雑音をシステム雑音ｗtとする。また、数理モデルの出力（応答）は、観測ベクトルｙtとしてまとめることができる。観測ベクトルｙtに混入する雑音を観測雑音を観測雑音ｖtとする。
【０１０８】
観測方程式が非線形であり、数理モデルをｈt（ｘt）とし、状態方程式が線形である場合には、観測方程式、状態方程式は、それぞれ次式で表される。
【数９】
2013167623.tif 000011
数理モデルに入力を行ってその応答を求めることを順解析とすると、カルマンフィルタは、得られた観測ベクトルから、状態量ベクトルを逆解析により推定するものである。この場合、カルマンフィルタは、次式のように表される。
【数１０】
2013167623.tif 000012
上記式（１４）、すなわちｘt（上に＾付き）は、濾波推定値であり、式（１５）、すなわちｘt（上に−付き）は、一段予測推定値である。式（１４）、式（１５）をフィルタ方程式ともいう。
【０１０９】
ここで、拡張カルマンゲインＫtは、次式で表される。
【数１１】
2013167623.tif 000013
また、濾波推定誤差共分散行列Ｐt（上に＾付き）は、次式で表される。
【数１２】
2013167623.tif 000014
さらに、予測誤差共分散行列Ｐt-1（上に−付き）は、次式で表される。
【数１３】
2013167623.tif 000015
上述の式において、Ｈtは、観測ヤコビアンであり、Ｒtは、観測雑音の共分散行列であり、Ｑtは、システム雑音の共分散行列であり、それぞれ次式のように表される。
【数１４】
2013167623.tif 000016
なお、上記式（１４）乃至式（２１）については、例えば、以下の文献にその詳細が記載されている。
［文献］：片山徹著、「非線形カルマンフィルタ」、82頁-88頁、朝倉書店（2011）
【０１１０】
本実施の形態では、試薬と試料とを混合させる化学反応システムにおいて、試料・試薬の濃度を推定する場合について考える。この化学反応システムは、連続流れ式分析装置の一形態であるＦＩＡ（Flow Injection Analysis）システムである。
【０１１１】
図２０には、このような化学反応システムの構成を示す模式図が示されている。図２０に示すように、この化学反応システムでは、まず、ポンプにより試料が反応器の中に導入され、同時に別のポンプが動作して、所定量の試薬を反応器中の試料に添加する。下流では、試料中の該当成分と試薬が反応して発色が始まる。成分の濃度に応じて、発色度合いが変化する。この発色は、出口近くのフローセルにて吸光度信号として記録される。
【０１１２】
本実施の形態では、センサで容易に検出できる内部流路内の試料と試薬の圧力変動（ｐs、ｐr）と、各種吸光度信号、すなわち試料と試薬の反応物信号Ｉs、及び反応せずに残った試薬を示す試薬消費信号Ｉrをセンサで検出する値とした。また、推定する状態量としては、システムに導入されるその試料・試薬のフローパターン（流速変化）（ｕs、ｕr）と、それぞれの濃度（Ｃs、Ｃr）とする。試薬の濃度Ｃrは変動しないはずであるが、劣化による濃度変化も推定・補正対象とした。
【０１１３】
化学分析システム内では、流動変動は、上流から下流まで瞬時に伝播するのに対して、濃度変動に関しては、試料が導入されてから検出部に到り吸光度の変化として観測されるまで、比較的長い時間を要するため、その経過時間を逐次推定の時間間隔とする必要がある。
【０１１４】
そこで、本実施の形態では、図２１に示すような計測モデル１０が用いられる。図２１に示すように、計測モデル１０（水質モニタミラーモデル）は、時間スケールが異なる流動系の数理モデル１０Ａと、拡散反応系の数理モデル１０Ｂとに分けられている。
【０１１５】
数理モデル１０Ａは、次式で示される試料・試薬の流入量を状態量ベクトルとする。
【数１５】
2013167623.tif 000017
ここで、ｕs（ｔ）は、試料流入速度であり、ｕr（ｔ）は、試薬流入速度である。
【０１１６】
また、数理モデル１０Ａは、次式で示される試料・試薬の圧力変化を、観測量ベクトルとする。
【数１６】
2013167623.tif 000018
ここで、ｐs（ｔ）は、試料流入口の圧力であり、ｐr（ｔ）は、試薬流入口の圧力である。
【０１１７】
試料流入速度ｕs（ｔ）、試薬流入速度ｕｒ（ｔ）はともに独立なので、式（１５）は、次式のようになる。
【数１７】
2013167623.tif 000019
【０１１８】
また、数理モデル１０Ａは、次式で表される。
【数１８】
2013167623.tif 000020
試料・試薬流入口圧力は、試料・試薬流入速度相互の影響を受けるので、観測ヤコビアンＨtは、次式のようになる。
【数１９】
2013167623.tif 000021
システム雑音の各要素は互いに独立であり、正規分布に従う白色ノイズであるので、次式のようになる。
【数２０】
2013167623.tif 000022
【０１１９】
一方、数理モデル１０Ｂは、次式で示されるベクトルを状態量ベクトルとする。
【数２１】
2013167623.tif 000023
ここで、Ｃs（ｔ）は、試料濃度であり、Ｃr（ｔ）は、試薬濃度である。
【０１２０】
また、数理モデル１０Ｂは、次式で示される反応物信号Ｉsの積分値の二乗値、試薬消費信号Ｉrの積分値の二乗値を観測量ベクトルとする。積分値及びその二乗値としたのは収束性を上げるためであり、ある時刻での反応物信号値を用いてもかまわないし、積分値の絶対値を用いてもかまわない。
【数２２】
2013167623.tif 000024
すなわち、数理モデル１０Ｂでは、観測方程式は次式のようになる。
【数２３】
2013167623.tif 000025
試料濃度、試薬濃度はともに独立なので、次式のようになる。
【数２４】
2013167623.tif 000026
また、数理モデル１０Ｂは、次式で表される。
【数２５】
2013167623.tif 000027
【０１２１】
反応物・試薬消費信号の変化は、試料・試薬濃度相互の影響を受けるので、観測ヤコビアンＨτは、次式のようになる。
【数２６】
2013167623.tif 000028
システム雑音の各要素は互いに独立であり、正規分布に従う白色ノイズであるので、次式のようになる。
【数２７】
2013167623.tif 000029
本実施の形態では、上述の数理モデル１０Ａ、１０Ｂを含むカルマンフィルタを用いて、濃度推定を行う。
【０１２２】
図２２には、濃度推定処理のフローチャートが示されている。図２２に示すように、まず、第１ステップの数理モデル１０Ａを用いた流速の推定から開始される。
【０１２３】
まず、推定装置２は、初期値を次式のように設定する（ステップＳ１）。
【数２８】
2013167623.tif 000030
【０１２４】
続いて、推定装置２は、すでに求められているｘtの推定値（最初はｘ0）を用いて、次式で示される感度行列Ｈtと、解析値とを算出する（ステップＳ２、Ｓ３）。
【数２９】
2013167623.tif 000031
【０１２５】
次に、推定装置２は、上記式（１６）を用いて、カルマンゲインを算出する（ステップＳ４）。
【０１２６】
続いて、推定装置２は、上記式（１７）を用いて、濾波推定誤差共分散行列を算出し、観測更新を行う（ステップＳ５）。
【０１２７】
続いて、推定装置２は、上記式（１８）を用いて、予測誤差共分散行列を算出し、時間更新を行う（ステップＳ６）。
【０１２８】
続いて、推定装置２は、上記式（１６）を用いて、再びカルマンゲインを算出する（ステップＳ４）。
【０１２９】
続いて、推定装置２は、観測値ベクトルｙtを取得し、上記式（１４）を用いて、フィルタ方程式を演算し、状態量ベクトルの観測更新を行う（ステップＳ７）。
【０１３０】
続いて、推定装置２は、上記式（１５）を用いて、フィルタ方程式を演算し、状態量ベクトルの時間更新を行う（ステップＳ８）。これにより、時刻ｔ＋１の状態量ベクトル（流入量）の推定値が算出される。
【０１３１】
続いて、推定装置２は、観測を終了するか否か（最終観測であるか否か）を判定する。終了しない場合には、再びステップＳ２〜ステップＳ９を繰り返す。
【０１３２】
一方、第２ステップでは、推定装置２は、初期値を次式のように設定する（ステップＳ１１）。
【数３０】
2013167623.tif 000032
【０１３３】
続いて、次式を用いて、推定装置２は、感度行列と、解析値とを算出する（ステップＳ１２、Ｓ１３）。
【数３１】
2013167623.tif 000033
【０１３４】
次に、推定装置２は、上記式（１６）を用いて、カルマンゲインを算出する（ステップＳ１４）。
【０１３５】
続いて、推定装置２は、上記式（１７）を用いて、濾波推定誤差共分散行列を算出し、観測更新を行う（ステップＳ１５）。
【０１３６】
続いて、推定装置２は、上記式（１８）を用いて、予測誤差共分散行列を算出し、時間更新を行う（ステップＳ１６）。
【０１３７】
続いて、推定装置２は、上記式（１６）を用いて、再びカルマンゲインを計算する（ステップＳ１４）。
【０１３８】
続いて、推定装置２は、観測値ベクトルを取得し、ξに関する上記式（１４）に相当する式を用いて、フィルタ方程式を演算し、状態量ベクトルの観測更新を行う（ステップＳ１７）。
【０１３９】
続いて、推定装置２は、ξに関する上記式（１５）に相当する式を用いて、フィルタ方程式を演算し、状態量ベクトルの時間更新を行う（ステップＳ１８）。これにより、時刻τ＋１の状態量ベクトル（濃度）の推定値が算出される。
【０１４０】
続いて、推定装置２は、推定結果が収束したか否かを判定する（ステップＳ１９）。例えば濃度変化が許容範囲に収まれば、収束したと判定することができる。終了しない場合（ステップＳ１９；Ｎｏ）、推定装置２は、再びステップＳ１２〜ステップＳ１９を繰り返す。
【０１４１】
すなわち、本実施の形態では、計測モデル１０は、状態量の時間変動のスケールがそれぞれ異なり、かつ、それぞれがカルマンフィルタの観測方程式に組み込まれた複数の数理モデル１０Ａ、１０Ｂに分けられている。推定装置２は、計測端末１から送信される各計測値に基づいて、各数理モデル１０Ａ、１０Ｂを観測方程式に組み込んだカルマンフィルタを用いた状態量の推定演算を、推定した状態量を他の数理モデルに反映しながら、時間変動のスケールが短い数理モデル１０Ａから順番に行うことにより、計測対象の推定計測値を算出する。
【０１４２】
この計測モデル１０に対し、双子実験を試みた。すなわち試料・試薬に流速パターンを仮想的に与えることで、圧力変化の観測値データ（ｐs、ｐr）を得た。また、試料・試薬の濃度をいくつか変更して、反応物の吸光度信号、試薬消費信号（Ｉs（ｔ）、Ｉr（ｔ））を人工的に生成した。図２３（Ａ）には、圧力変化の観測値データの一例が示され、図２３（Ｂ）には、反応物の吸光度信号、試薬消費信号の観測値データの一例が示されている。
【０１４３】
上述のように、第１ステップとして、この圧力変化（ｐs、ｐr）に基づいて、数理モデル１０Ａを用いて、試料・試薬のフローパターン（ｕs、ｕr）を推定した。次に、第２ステップとして、得られたフローパターンを数理モデル１０Ｂに反映させながら、試料、試薬の濃度の推定を行った。図２４（Ａ）乃至図２４（Ｃ）には、これらの推定結果が示されている。図２４（Ａ）には推定したフローパターンが示され、図２４（Ｂ）には、最初に仮想的に与えたフローパターンが示されている。図２４（Ａ）と図２４（Ｂ）とを比較するとわかるように、推定したフローパターンには、推定した部分的にノイズがあるが、ほぼ元のパターンをトレースしていることがわかる。
【０１４４】
また、図２４（Ｃ）には、濃度推定の逐次計算の結果が示されている。設定濃度値に対し、推定値は、１〜２％程度の誤差範囲に収まった。試薬の劣化も併せて推定できている。全体的に高値になっているが、これは演算プログラムにおけるノイズ処理の影響である。
【０１４５】
このように、連続流れ式分析装置の数理モデル１０Ａ、１０Ｂで仮想的に生成した観測値を用いて試料・試薬のフローパターン及び濃度の推定を試行したところ、良好な結果が得られた。
【０１４６】
なお、カルマンフィルタで推定可能な物理量は、試料・試薬の濃度には限られない。例えば、試料・試薬に含まれる残留気泡量、流路閉塞圧力損失などを推定することも可能である。また、観測値も、上述のものに限られず、他の部分の圧力変化、温度、湿度などを用いてもよい。
【０１４７】
なお、モデルは、上述のようにして生成されるものには限られない。例えば、入力境界Ｐn（ｔ）に対する出力境界Ｓn（ｔ）の応答を実測し、その実測された応答に基づいて生成されたモデルを用いるようにしてもよい。
【０１４８】
なお、上記実施の形態において、実行されるプログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＭＯ（Magneto-Optical Disc）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをインストールすることにより、上述のスレッドを実行するシステムを構成することとしてもよい。
【０１４９】
また、プログラムをインターネット等の通信ネットワーク上の所定のサーバ装置が有するディスク装置等に格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、ダウンロード等するようにしてもよい。
【０１５０】
また、上述の機能を、ＯＳ（Operating System）が分担して実現する場合又はＯＳとアプリケーションとの協働により実現する場合等には、ＯＳ以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、ダウンロード等してもよい。
【０１５１】
この発明は、この発明の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、この発明を説明するためのものであり、この発明の範囲を限定するものではない。すなわち、この発明の範囲は、実施の形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、この発明の範囲内とみなされる。
【産業上の利用可能性】
【０１５２】
本発明は、例えば、湖沼、海洋、水道上水、下水等の水質モニタリングに好適である。この他、外部環境に影響を受ける計測を行う各種計測、例えば化学成分の計測などにも好適である。大気などのガス成分の計測にも有用である。
【符号の説明】
【０１５３】
１    計測端末
２    推定装置
５    流動微小素片
６    サブシステム
１０    計測モデル
１０Ａ、１０Ｂ    数理モデル
１１    比較解析部
１２    信号生成部
１３    通信部
２０    水道配管
２１    採水配管
２２    配管
３０    試料水流れ制御部
３１    試料水前処理部
３２    圧力センサ
３３    試薬流れ制御部
３４    試薬容器
３５    圧力センサ
３６    混合反応部
３７    検出部
３８    廃液保管部
３９    信号処理部
４０    通信部
５０    接続流路モジュール
５１    マイクロ流体要素
５２    流動制御モジュール
５３    流動制御用バルブ
５４    接続流路モジュール
５５    マイクロ流体要素
５６    ポンプモジュール
５７    シリンジ駆動アクチュエータ
５８    プレフィルド試薬シリンジ
６０    通信ネットワーク
６１    浄水場
６２    需要家
６３    上水道
９０    ポンプシーケンサ
９１    洗浄液用ポンプ
９２    試料用ポンプ
９３    試薬用ポンプ
９４    マイクロ流路
９５    マイクロミキサ
９６    反応用流路
９７    フローセル
１００    遠隔計測システム
【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７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図５】
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【図６】
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【図２３】
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【図２４】
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