(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
懸濁成分を含む被測定溶媒に光ビームを照射し、被測定溶媒を透過する光を分光する手段により分光し、この分光スペクトルから吸光度を演算し、該吸光度を用いて被測定溶媒中の含有成分を定量する方法において、
全有機態炭素、全窒素、アンモニア態窒素、全リンの４種類の水質因子を含み、その各々濃度が既知である複数の被測定溶媒の分光スペクトルを１９０〜４００ｎｍにより測定し、波長対波長における吸光度の相関係数を列記した２波長相関マトリックスを作成し、前記２波長相関マトリックスから相対的に高い相関のある波長が同一のグループであって、前記グループが相互には相対的に低い相関を示す独立した関係を有する波長グループ分けをし、そこから互いに独立な関係にある８個の波長を抽出し、前記８個の波長の吸光度ＥW1〜ＥW8 を演算し、前記４種類の水質因子の濃度を目的変数、吸光度を説明変数としてあらかじめ重回帰分析により作成した前記４種類の水質因子の各検量線に前記吸光度ＥW1〜ＥW8を代入し演算して、前記４種類の水質因子のうち１種以上４種までの水質因子濃度を、複合的かつ簡便に算出することを特徴とする下水中の複数成分定量方法。
【請求項２】
前記被測定溶媒の前記透過光の分光スペクトルから前記吸光度を算出するために用いる、前記光ビームの前記８個の波長は、それぞれ１９０ｎｍ、１９４ｎｍ、２００ｎｍ、２１１ｎｍ、２２４ｎｍ、２３２ｎｍ、２７１ｎｍ、３５３ｎｍであることを特徴とする請求項１に記載の下水中の複数成分定量方法。
【請求項３】
前記全有機態炭素は以下の（１）式により、前記全窒素は以下の（２）式により、前記アンモニア態窒素は以下の（３）式により、前記全リンは以下の（４）式により求めることを特徴とする請求項２に記載の下水中の複数成分定量方法。
【数１】
0003780646.tif 000009
【請求項４】
懸濁成分を含む被測定溶媒に光ビームを照射し、被測定溶媒を透過する光を分光する手段により分光し、この分光スペクトルから吸光度を演算し、該吸光度を用いて被測定溶媒中の含有成分を定量する装置において、
被測定溶媒を収容する光学セル、被測定溶媒に光を照射する光源、被測定溶媒を透過する光を分光する分光器、全有機態炭素、全窒素、アンモニア態窒素、全リンの４種類の水質因子を含み、その各々濃度が既知である複数の被測定溶媒により得られた分光スペクトルまたは光強度から、波長対波長における吸光度の相関係数を列記した２波長相関マトリックスを作成して、前記２波長相関マトリックスから相対的に高い相関のある波長が同一のグループであって、前記グループが相互には相対的に低い相関を示す独立した関係を有する波長グループ分けをして、そこから互いに独立な関係にある８個の波長を抽出して、前記８個の波長の吸光度ＥW1〜ＥW8を演算する第１の演算部、水質因子濃度を目的変数、吸光度を説明変数とした全有機態炭素、全窒素、アンモニア態窒素、全リンそれぞれの検量線を格納して前記４つの水質因子濃度を演算する第２の演算部、および出力、表示、記憶装置を備えることを特徴とする下水中の複数成分定量装置。
【請求項５】
前記８個の波長は、それぞれ１９０ｎｍ、１９４ｎｍ、２００ｎｍ、２１１ｎｍ、２２４ｎｍ、２３２ｎｍ、２７１ｎｍ、３５３ｎｍであることを特徴とする請求項４に記載の下水中の複数成分定量装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、下水処理において水質汚濁指標となる有機物量、窒素、リンなどの定量分析方法とその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
下水中の全有機態炭素、全窒素、アンモニア態窒素、全リンなどの水質因子は、下水の性質を示す数値量として利用されているが、これらの水質因子の定量分析は、従来、下水試験方法（日本下水道協会発行）に則って行われており、それぞれの水質因子によって特有の測定法が用いられている。また、いずれの測定法でも、予め標準物質測定による検量線の作成、および、規定された試薬の添加や加熱、懸濁成分除去等の前処理を必要としている。
【０００３】
この全有機態炭素、全窒素、アンモニア態窒素、全リンの４水質因子の一般的な測定方法の概略を以下に述べる。
（１）全有機態炭素（ＴＯＣ）：
まず、前処理として、サンプリング水中の懸濁成分を超音波破砕器により均一分散させる。
【０００４】
次に、この前処理をした少量の試料水を、キャリアーガスの酸素と共に高温９５０°Ｃの全炭素測定用酸化触媒充填管（ＴＣ炉）に送り込み、有機物質中の炭素及び無機物中の炭素を二酸化炭素ガスとした後に、除湿・除塵処理し、前記の二酸化炭素ガス濃度を非分散型赤外線ガス分析計で測定して、ＴＣ検量線より全炭素量（ＴＣ）を求める。
【０００５】
さらに、もう一つ経路には、試料の有機物が分解されない温度（１５０°Ｃ）に保った無機性炭素測定用酸化触媒充填管（ＩＣ炉）に試料を送り込み、生成ガスを除湿・除塵処理し、前記操作により分解生成した二酸化炭素ガスを測定し、ＩＣ検量線により無機性炭素量（ＩＣ）を求める。最後に、全炭素量（ＴＣ）から無機性炭素量（ＩＣ）を差し引いて全有機態炭素量を算出する。
【０００６】
なお、試料測定前に、上記と同様な操作により、予めＴＣ・ＩＣ標準液を測定し、前記のＴＣ・ＩＣの検量線を作成し、測定値の算定に用いる。
全有機態炭素については、ＴＯＣ分析装置を用いた測定フローの一例を、下水試験方法より抜粋して第１７図に示す。
（２）全窒素（Ｔ−Ｎ）：
試料水にデバルダ合金を加え、水酸化ナトリウムでアルカリ性とした後蒸留して、試料水中のアンモニア性窒素、亜硝酸性窒素、硝酸性窒素及び有機態窒素（アルカリ性で還元分解されるもの）の合計量に相当するアンモニアを留出させる。  次に残液中の有機態窒素をケルダール窒素法によって加熱分解した後に、再びアルカリ性で蒸留し、留出したアンモニアを、前述のアンモニアと合わせて、イオン電極法によって測定して、全窒素を定量する。
（３）アンモニア態窒素（ＮＨ4 −Ｎ）：
試料水をアルカリ性として、加熱蒸留した時に留出するアンモニアを硫酸に吸収させ、この留出液をｐＨ１１〜１３として、アンモニウムイオンをアンモニアに変えて、このアンモニアをイオン電極（アンモニア電極）を用いて測定し、アンモニア態窒素を定量する。
（４）全リン（Ｔ−Ｐ）：
試料水に硝酸と硫酸を加えて乾固近くまで加熱蒸発して分解を行い、生成したリン酸イオン態リンを、モリブテン青吸光光度法に基づき吸光度測定することで、試料水中の全リンを定量する。
【０００７】
このように、前記の４種の水質因子についての従来の測定法は、化学分析の手法を中心とした処理と測定法が用いられている。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
近年、下水放流水の水質保全や処理水の再利用の観点から、水質汚濁因子である有機物量、窒素、リンなどを指標とした下水の高度処理化が必要となってきており、前記の水質汚濁因子の濃度を、迅速かつ簡便に測定する方法が望まれている。
【０００９】
しかし、前述のように従来の分析方法は、水質因子毎に測定法が異なる上、前処理が必要であり、測定結果を得るのに長時間を必要とする。また、機器分析の発達によりＴＯＣ分析装置なども存在するが、測定原理は前記の方法と同様であるため、測定項目毎に異なる分析装置が必要で、購入価格とランニングコストが高くなる。
【００１０】
以上の問題をまとめると次の通りである。
（１）測定する水質因子別に測定原理が異なり、複合的な測定が不可能である。
（２）測定に際して、前処理等を含め多くの操作と長時間が必要である。
本発明は、これらの問題点を解決するためになされたものであり、その目的は、下水中の水質汚濁因子である全有機態炭素、全窒素、アンモニア態窒素、全リンの濃度を、前処理なしで簡便で、かつ、複合的に定量可能な下水中の複数成分定量方法と装置を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記の課題を解決するため、本発明では、異なる物質を同一原理によって測定するために、水質因子によって光の波長吸収特性が異なるという原理を利用する。すなわち、懸濁成分を含む被測定溶媒に光を照射し、被測定溶媒を透過、散乱する光を分光し、この分光スペクトルから複数の波長の吸光度を演算し、得られた複数の吸光度を用いて、被測定溶媒中の複数の含有成分を定量することとする。
【００１２】
ここで、得られた複数の吸光度から被測定溶媒中の複数の含有成分の濃度を算出する方法は、全有機態炭素、全窒素、アンモニア態窒素、全リンの４種類の水質因子を含み、その各々濃度が既知である複数の被測定溶媒に対する１９０〜４００ｎｍによる透過光の分光スペクトルから、波長対波長における吸光度の相関係数を列記した２波長相関マトリックスを作成し、２波長相関マトリックスから相対的に高い相関のある波長が同一のグループであって、そのグループが相互には相対的に低い相関を示す独立した関係を有する波長グループ分けをし、そこから互いに独立な関係にある８個の波長λ1〜λ8を抽出し、８個の波長の吸光度を重回帰分析によって混合成分の定量分析をするものである。吸光度を算出する８個の波長は、それぞれ１９０ｎｍ、１９４ｎｍ、２００ｎｍ、２１１ｎｍ、２２４ｎｍ、２３２ｎｍ、２７１ｎｍ、３５３ｎｍを選択することが好ましい。この方法では、まず水質因子濃度を目的変数、吸光度を説明変数として、あらかじめ重回帰分析により全有機態炭素を（１）式、全窒素を（２）式、アンモニア態窒素を（３）式、全リンを（４）式として各検量線を作成しておき、この各検量線に８個の吸光度を代入して算出する。この方法は、分光スペクトルから得られる８個の波長の吸光度を説明変数として、重回帰分析を行なうために、前記スペクトルに含まれる情報を集約し、かつ、その他の多くの変動要因の干渉を排除して、目的とする水質因子濃度と分光スペクトルデータとを関連づけて混合成分の定量分析ができる。
【数１】
0003780646.tif 000002
【００１４】
上記の処理法は、被測定溶媒の前処理を必要とせず、簡便かつ複合的に全有機態炭素、全窒素、アンモニア態窒素、全リンの４つの水質因子濃度を定量できる。また、前記の重回帰分析手法には、市販の多変量解析ソフトとパソコンを駆使すれば、４つの水質因子の濃度を瞬時に得ることができる。
【００１５】
上記の方法では、吸光度が正確に測定できるという前提であるが、被測定溶媒に多分の懸濁成分が混在する場合には、一つの光強度検出器の測定値を用いての吸光度の演算結果には測定誤差が大きくなる。そこで、透過光強度を測定する第１の光検出器、散乱光強度を測定する一つ以上の第２の光検出器を備えて測定した各々の光強度を、被測定溶媒の単位体積当たりの吸収断面積（吸収係数）と、被測定溶媒の単位体積当たりの散乱断面積（散乱係数）に変換した値を用いて行なう。これら変換方法は輸送方程式の解法による光強度を計算した変換テーブルを格納した演算部を備えた装置により行なうことができ、信頼性のある吸光度を得ることができる。すなわち、被測定溶媒に懸濁成分が混在する場合に適用でき、被測定溶媒の透過および散乱の光強度からの吸光度を、輸送方程式を利用して求めた吸収係数と散乱係数とから、変換テーブルによって混合成分の定量分析をすることができる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の方法を実施例に基づき説明する。
〔実施例１〕図１は、本発明の方法が適用される装置の要部構成を示す模式図であり、以後に示す図２ 、図３でも共通部分は同一符号で表わしている。
【００１７】
この図において、光源１からの光２をレンズ１２により収束し、光学セル３内に保持された下水の被測定溶媒４に照射して、その透過光５を分光器６ａで分光し、得られた分光スペクトルから複数の波長λ1〜λ8の吸光度ＥW1〜ＥW8を演算部７で演算する。算出した吸光度ＥW1〜ＥW8は、演算部８に送られるが、演算部８には、あらかじめ水質因子濃度を目的変数、吸光度を説明変数とした全有機態炭素、全窒素、アンモニア態窒素、全リンのそれぞれの検量線を格納してある。この演算部８では、格納されている各検量線に吸光度ＥW1〜ＥW8を代入して前述の４つの水質因子濃度を演算し、その演算結果は、出力部９、表示部１０、および記憶装置１１に送られる。
【００１８】
ここで、実際に前記の４つの水質因子の検量線を作成し、図１の装置により定量分析を行なった一例を記す。具体的な手順と結果は、次の通りである。はじめに、検量線の作成は、先の４つの水質因子を含んだ各々濃度既知の複数サンプルにおいて紫外域である波長λが１９０〜４００ｎｍの範囲の分光スペクトルを測定し、図４に示すような、それぞれの波長対波長における吸光度の相関係数として列記した波長間相関マトリクスを作成する。さらに、この波長間相関マトリクスを参照して、下水の成分を説明する上で、独立関係にある波長のグループ分けを実施し、水質指標として意味のある波長を絞り込む。図４の例では、波長（λ190 ，λ191 ）、（λ192 ，λ193 ）の組が、それぞれ高い相関を示し、かつ二組間の相関が低いことを示しており、λ190 とλ191 或いはλ192 とλ193 は同一グループと見なすことができ、かつ二組間は下水成分を説明する上で独立した関係にあることになる。そこで、実際の下水の１２サンプルの吸光度データを基に波長間相関マトリクスを作成し、互いに独立な関係にある８個の波長λ1 〜λ8 ＝１９０、１９４、２００、２１１、２２４、２３２、２７１、３５３ｎｍを抽出した。次に、新たに実際の下水の３０サンプルを対象に、サンプルの波長λ1 〜λ8 の吸光度を説明変数、下水試験方法での４つの水質因子定量値を目的変数として重回帰分析を行って、最適化した重回帰式を得た。この重回帰式、つまり検量線は（１）〜（４）式で表される。
【００１９】
【数１】
0003780646.tif 000003
【００２０】
このようにして作成した検量線（１）〜（４）式を図１の装置の演算部８に格納して、更に、新たに実下水３０サンプルの定量分析を行い、従来の下水試験方法による定量値と比較して相関関係を示したものが図５〜図８である。これらの結果より、いずれの相関係数も０ ．９ 以上となった。この結果からも、複数の吸光度を重回帰分析により解析する本発明が、従来法とも合致して十分な精度を持つ定量方法であることがわかる。また、ここで実施した重回帰分析には、コンピュータ上で多変量解析が行なえる市販のソフトを用いることもできる。以上は、下水の複数成分の定量分析を、サンプルの複数波長の吸光度と重回帰分析により作成した重回帰式（検量線）を組み合わせて実現する点に最大の特徴がある方法と装置について説明した。
〔参考例〕次に、本発明の方法に関連する装置の要部構成を示す模式図を図２に示す。
【００２１】
この図において、光源１からの光２をレンズ１２により収束し、光学セル３内に保持された下水の被測定溶媒４に照射して、その透過光５を分光器６ａで分光し、得られた分光スペクトルから複数の波長λ1〜λ8  の吸光度ＥW1〜ＥW8を演算部７で演算する。この吸光度ＥW1 〜ＥW8は、演算部１３に送られるが、演算部１３には、あらかじめバックプロパゲーション法により学習させ重み係数を決定させた入力層、中間層、出力層からなるニューラルネットワークが格納してある。この演算部１３では、複数の吸光度ＥW1 〜ＥW8を各々０〜１に正規化し、８個の正規化済み吸光度ＥW1 ’〜ＥW8’をニューラルネットワークの入力層に入力して得られる出力結果に対し各々所定の演算を行なって、全有機態炭素、全窒素、アンモニア態窒素、全リンの濃度を算出する。この最終演算結果は、出力部９、表示部１０、記憶装置１１に送られる。
【００２２】
ここで、演算部１３に格納されるニューラルネットワークの構成を図９に示し、構築手順の一例を具体的に述べる。図９の構成は、入力部１４と変換部ニューラルネット１５、出力部１６、および変換部ニューラルネット１５の学習のための学習部１７から成っている。また、入力部１４には、先の実施例で述べた方法と同様にして決定した８個の波長λ1 〜λ8 ＝１９０、１９４、２００、２１１、２２４、２３２、２７１、３５３ｎｍの吸光度結果を、次の（５）式に従って０〜１の実数信号（ＥW8’）に変換し、変換部ニューラルネット１５に入力する。
【００２３】
【数２】
0003780646.tif 000004
【００２４】
変換部ニューラルネット１５では、入力された信号を全有機態炭素、全窒素、アンモニア態窒素、全リンの水質因子毎の濃度信号（０〜１）に変換し、出力部１６へ出力する。ここで、変換部ニューラルネット１５は、図１０に示した３層のバックプロパゲーション法ニューラルネットをもって構成されており、入力層８個のユニット、中間層は５個のユニット、出力層は下水の前記水質因子４個（Ａ〜Ｄ）のユニットである。そして、出力部１６は、変換部ニューラルネット１５からの信号Ａ〜Ｄをそれぞれ次の（６）〜（９）式により各々真の濃度を演算出力する。これらの式は、後述するパターン学習における、各水質因子濃度の教師信号０〜１変換の逆演算式である。
【００２５】
【数３】
0003780646.tif 000005
【００２６】
また、バックプロパゲーション法では、認識しようとする入力パターンについて学習し、ニューラルネットを構築（ニューラルネットの重み係数を決定）する。そこで、前述の４水質因子を含有する実下水サンプル１２種を対象に、図９のニューラルネットワークの入力部１４に、前記８波長の吸光度を学習用として入力し、また、１２組みの出力を各々下水試験方法で定量した各水質因子濃度を０〜１信号として教師パターンを与えて、学習部１７により初期学習させた。このとき、ほぼ１０００回の学習で収束し、最大誤差は０．０５以下であった。また、ここで用いたニューラルネットワークは、４個のコプロセッサを用いたリング結合並列アーキテクチャを有するエミュレータであり、バックプロパゲーション法をソフトウェアによって実現している。
【００２７】
このようにして構築したニューラルネットワークを、図２の装置の演算部１３ に格納して、図２の装置により実際の下水のサンプル５０個を測定して、水質因子毎に従来法と比較した結果が図１１〜図１４である。これらの図から、いずれも相関係数０ ．９以上の良好な相関があることがわかる。これは、構築したニューラルネットワーク解析法の有効性を示す結果であり、第一の方法同様に十分な精度の定量方法と言える。以上、下水の複数成分の定量分析を、下水サンプルの分光スペクトルとバックプロパゲーション法ニューラルネットワークを組み合わせて実現する方法と装置について述べた。
〔実施例２〕上記の図１の装置では、吸光度を正確に測定できることが前提となるが、被測定溶媒に多分の懸濁成分が混在する場合には、上記の図１の装置の光学系において、光強度の検出に測定誤差を含む可能性がある。そこで、混在する懸濁成分に影響を受けることなく、吸光度を測定する方法を以下に述べる。はじめに、媒体の散乱係数と吸収係数が与えられ、媒体の形状と光源が与えられると、透過、散乱した出力光量は、参考文献に記載の下記の（１０）式の輸送方程式を解くことにより得られる。 （参考文献： M.S.Patterson,The Propagation of Optical Radiation inTissue I.Models of Radiation Transport and their Application.Lasers inMedical Science 1991,6:155- 168 ）。
【００２８】
【数４】
0003780646.tif 000006
【００２９】
ここで、          μa ：懸濁成分を有する被測定溶剤の光吸収係数、
μs ：懸濁成分を有する被測定溶剤の光散乱係数、
Ｌ（ｒ, Ω) ：位置ｒにおける単位面積、単位時間、単位立体角ｄΩ当たりの方向Ωに向かう光のエネルギー
ｄμs （ｒ, Ω’→Ω) ：位置ｒにおけるΩ’からΩに向かう光の散乱確率
ｓ（ｒ, Ω) ：光源
である。
【００３０】
この方程式は、一般にモンテカルロ法を用いて解くことができる。そこで、図３に示す要部構成を示す模式図の装置を適用することもできる。また、吸光度から被測定溶媒中の含有成分を求める過程は前記の図１の装置と同様なので、図示は省略している。図３において、光源１からの光２をレンズ１２により収束し、光学セル３内に保持された下水の被測定溶媒４に照射して、その透過光５の強度を第１の光検出器６ｂで測定し、一方、散乱光１８の強度を第２の光検出器６ｃで測定する。測定されたこの透過光強度と散乱光強度のデータは演算部１９に送られるが、演算部１９には、実際にモンテカルロ法を用いて（１０）式の輸送方程式を解いた、表１、表２に示す変換テーブルが格納してある。
【００３１】
【表１】
0003780646.tif 000007
【００３２】
【表２】
0003780646.tif 000008
【００３３】
ここで、表１は、縦方向に記入した散乱係数μs と、横方向に記入した吸収係数μa のそれぞれの係数に対応する透過光強度を表しており、表２は同様にして散乱光強度を表すものである。
ここで、モンテカルロ法は、測定系に光（フォトン）を入射して光の散乱、吸収を確率的に計算する方法であり、入射フォトン１つ１つについて、その軌跡を乱数と測定系の光学定数値を用いてシミュレートするものである。よって、光の散乱、吸収は確率的な現象であるため、乱数を利用することによって完全な物理現象が再現できる。
【００３４】
以上のようにして演算部１９に送られた透過光強度と散乱光強度のデータは、この表１、表２の変換テーブルを検索することにより、吸収係数つまり吸光度を精度よく求めることができる。
最後に、変換テーブルの具体的な検索の仕方を記述する。図１５、図１６は、変換テーブルの模式図であり、それぞれ、透過光強度、散乱光強度が表わされている。ここで、図３の装置にて得られた透過光強度が０．５、散乱光強度が０．０５であったとする。図１５において透過光強度０．５の位置するところ、および、図１６において散乱光強度が０．０５の位置するところを確認する。この例では、透過光強度０．５の群は、右上がりの対角線上に位置しており、また、散乱光強度が０．０５の群は、右下がりの対角線上に位置することがわかる（いずれも灰色塗布部）。そこで、着目するのは、両テーブルを対比したとき、先に確認した位置関係の重なり合う部分であり、この重なる位置に対応した吸収係数が求めたい吸光度である。よって、この例では、検出した透過、散乱光強度の２群の位置を対比すると、図の対角線の交差点で重なり合い、このときの吸収係数、すなわち吸光度が０．００３が求まる。
【００３５】
以上、本発明の方法を実施例に基づいて説明した。いずれも、全ての処理に要する時間は、分光器の能力にも依るが、概ね数分程度であり、定常的な水質分析はもちろんのこと、連続サンプリング装置や光学的な汚れ対策を付加すれば自動分析装置や下水の高度処理（制御）用装置に十分に適用できる。
また、上記の説明には、下水の水質因子として、全有機態炭素、全窒素、アンモニア態窒素、全リンの４種類について説明したが、本発明の測定原理から判るように、溶媒は水に限定されるものではなく、また含有成分についても、この４種類に限定されるものではなく、吸光度の異なる成分であれば、波長の選定により広くこの測定法と測定装置が適用できることは明白である。
【００３６】
【発明の効果】
以上述べたように、従来は水質因子毎に測定法が異なると共に、多くの前処理操作が必要かつ複雑であり、測定結果を得るのに多くの手間を要していた。本発明によれば、実施例に述べたように、下水サンプルの８個の波長の吸光度を測定し、これらを８個の波長の吸光度の線形結合から成分濃度を求める重回帰分析（線形モデル解析）の手法を用いたことにより、下水水質維持指標となり得る有機物、窒素、リンを、濁質除去等の前処理をすることなく、かつ複合的に定量できるようになった。また、サンプルに多くの懸濁成分が存在する場合でも、輸送方程式を解いて求めた変換テーブルの作成と透過光強度および散乱光強度の測定から、より正確な吸光度を得ることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の方法が適用される装置の要部構成を示す模式図
【図２】本発明に関連する参考例の方法が適用される装置の要部構成を示す模式図
【図３】：本発明の方法で混在する懸濁成分の影響の除外が適用される装置の要部構成を示す模式図
【図４】：吸光度の２波長相関マトリクスを説明する模式図
【図５】：本発明の方法を用いたＴＯＣ 解析値と従来法分析結果の比較図
【図６】：本発明の方法を用いたＴ−Ｎ 解析値と従来法分析結果の比較図
【図７】：本発明の方法を用いたＮＨ4−Ｎ解析値と従来法分析結果の比較図
【図８】：本発明の方法を用いたＴ−Ｐ解析値と従来法分析結果の比較図
【図９】：参考例としての方法で用いたニューラルネットワークの模式図
【図１０】：参考例としての方法で用いた変換部ニューラルネットの基本構造図
【図１１】：参考例としての方法を用いたＴＯＣ解析値と従来法分析結果の比較図
【図１２】：参考例としての方法を用いたＴ−Ｎ解析値と従来法分析結果の比較図
【図１３】：参考例としての方法を用いたＮＨ4−Ｎ解析値と従来法分析結果の比較図
【図１４】：参考例としての方法を用いたＴ−Ｐ解析値と従来法分析結果の比較図
【図１５】：吸収係数と散乱係数から透過光強度を求める変換テーブルの模式図
【図１６】：吸収係数と散乱係数から散乱光強度を求める変換テーブルの模式図
【図１７】：従来のＴＯＣ 分析法一例のフロー図
【符号の説明】
１： 光源
２： 光
３： 光学セル
４： 被測定溶媒
５： 透過光
６ａ： 分光器
６ｂ： 光検出器
６ｃ： 光検出器
７： 演算部
８： 演算部
９： 出力部
10： 表示部
11： 記憶装置
12： レンズ
13： 演算部
14： 入力部
15： 変換部ニューラルネット
16： 出力部
17： 学習部
18： 散乱光
19： 演算部
【図１】
0003780646.tif 000010
【図２】
0003780646.tif 000011
【図３】
0003780646.tif 000012
【図４】
0003780646.tif 000013
【図５】
0003780646.tif 000014
【図６】
0003780646.tif 000015
【図７】
0003780646.tif 000016
【図８】
0003780646.tif 000017
【図９】
0003780646.tif 000018
【図１０】
0003780646.tif 000019
【図１１】
0003780646.tif 000020
【図１２】
0003780646.tif 000021
【図１３】
0003780646.tif 000022
【図１４】
0003780646.tif 000023
【図１５】
0003780646.tif 000024
【図１６】
0003780646.tif 000025
【図１７】
0003780646.tif 000026