(57)【要約】  試料（１１０）中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するためのシステム（１００）が提供される。システムは、粒子流（１３０）を試料（１１０）に向けるためのソース装置（１２０）と、散乱角（θ）の関数として試料（１１０）から散乱された粒子の分布を測定するための検出器装置（１４０）と、散乱された粒子の測定された分布及び散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて分析データを生成するための処理装置（１７０）とを有する。各散乱粒子に関連する散乱角は、粒子流の到達方向と散乱粒子の軌跡（１６０）との間の角度である。システムは、異なる同位体、異なる化学物質、及び異なる異性体に関連する散乱の異なる方向特性を利用する。
2020521116.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するためのシステムであって、前記システムは、粒子流を前記試料に向けるためのソース装置を有し、前記システムはさらに：
‐  少なくとも散乱角の関数として前記試料から散乱された粒子の分布を測定するための検出器装置であって、それぞれの前記散乱された粒子に関連する前記散乱角は、前記粒子流の到達方向と、検討中の前記散乱された粒子の軌跡との間の角度である、検出器装置と、
‐  前記散乱された粒子の前記の測定された分布、及び、前記散乱された粒子の前記分布に対する前記１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、前記分析データを生成するための処理装置と、
を有する、
システム。
【請求項２】
前記処理装置は：
‐  前記粒子流が前記所定成分のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレートするためのモデルを維持し、
‐  前記モデルを用いて散乱プロセスをシミュレートし、前記散乱された粒子のシミュレートされた分布と前記散乱された粒子の前記測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、前記所定成分の前記シミュレーションモデル組成を変化させ、
‐  前記分析データを前記所定の基準を満たす前記シミュレーションモデル組成に設定する、
ように構成される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記処理装置は、前記所定の基準を満たす前記シミュレーションモデル組成を探索するために：敵対的生成ディープニューラルネットワーク、非負値行列因子分解、遺伝的アルゴリズムのうちの１つを使用するように構成される、
請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記ソース装置は：中性子流、アルファ粒子流、ベータ粒子流、陽子流のうちの少なくとも１つを前記試料に向けるように構成される、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項５】
前記ソース装置は：ガンマ光子、Ｘ線光子のうちの少なくとも１つを前記試料に向けるようにさらに構成される、
請求項１乃至４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項６】
前記検出器装置は、前記散乱された粒子のエネルギを検出するように構成され、前記処理装置は、前記分析データを生成する際に、前記散乱された粒子の前記の測定されたエネルギ、及び前記散乱された粒子の前記エネルギに対する前記１つ又は複数の所定成分の影響を示す情報を使用するように構成される、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項７】
前記ソース装置は、中性子流を前記試料に向けるように構成され、前記検出器装置は、前記散乱角の関数として前記試料から散乱された中性子の分布を測定するように構成され、前記処理装置は、前記散乱された中性子の前記の測定された分布及び前記散乱角の前記関数としての前記散乱された中性子の前記分布に対する１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す前記基準情報に基づいて前記分析データを生成するように構成される、
請求項１乃至６のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項８】
前記処理装置は：ｉ）前記シミュレーションモデル試料における前記所定の同位体の相対存在量を表す前記シミュレーションモデル組成と、ｉｉ）前記所定の同位体の原子量と、ｉｉｉ）前記シミュレーションモデル試料の物質量とに基づいて、前記シミュレーションモデル試料に対応する質量推定値を計算し、前記シミュレーションモデル組成を変化させるときに制約として前記試料の質量と前記計算される質量推定値との間の差を使用するように構成される、
請求項２を引用する請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記検出器装置は、前記試料から到達するガンマ光子を検出するように構成され、前記処理装置は、前記分析データを生成するときに、前記ガンマ光子の検出結果及び前記ガンマ光子と前記散乱された中性子との一致を示す一致データを使用するように構成される、
請求項７又は８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記検出器装置は、アルファ粒子を検出するように構成され、前記処理装置は、前記分析データを生成するときに、前記アルファ粒子の検出結果及び前記アルファ粒子の入射に対する前記１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す情報を使用するように構成される、
請求項７乃至９のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１１】
前記検出器装置は、ベータ粒子を検出するように構成され、前記処理装置は、前記分析データを生成するときに、前記ベータ粒子の検出結果及び前記ベータ粒子の入射に対する前記１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す情報を使用するように構成される、
請求項７乃至１０のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１２】
前記処理装置は、前記散乱された粒子の前記測定された分布及び前記散乱角の前記関数としての前記散乱された粒子の前記分布に対する１つ又は複数の所定の化学物質又は化合物の影響を示す前記基準情報に基づいて、前記分析データを生成するように構成される、
請求項１乃至１１のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１３】
前記検出器装置は、前記散乱角の前記関数として及び方位角の関数として前記散乱された粒子の前記分布を測定するように構成され、それぞれの前記散乱された粒子に関連する前記方位角は、前記粒子流の前記到達方向に垂直な幾何学的平面上の検討中の前記散乱された粒子の軌跡の投影と前記幾何学的平面上の所定の基準方向との間の角度である、
請求項１乃至１２のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１４】
前記処理装置は、前記散乱された粒子の前記測定された分布、並びに前記散乱角及び前記方位角の前記関数としての前記散乱された粒子の前記分布に対する１つ又は複数の所定の異性体の影響を示す前記基準情報に基づいて、前記分析データを生成するように構成される、
請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成する方法であって、前記方法は、粒子流を前記試料に向けるステップを含み、前記方法はさらに：
‐  少なくとも散乱角の関数として前記試料から散乱された粒子の分布を測定するステップであって、それぞれの前記散乱された粒子に関連付けられる前記散乱角は、前記粒子流の到達方向と検討中の前記散乱された粒子の軌跡との間の角度である、ステップと、
‐  前記散乱された粒子の前記の測定された分布、及び、前記散乱された粒子の前記分布に対する前記１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、前記分析データを生成するステップと、
を含む、
方法。
【請求項１６】
前記分析データを生成するステップは：
−  前記粒子流が前記所定成分のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレートするためのモデルを維持するステップと、
‐  前記モデルを用いて前記散乱プロセスをシミュレートし、前記散乱された粒子のシミュレートされた分布と前記散乱された粒子の前記測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、前記所定成分の前記シミュレーションモデル組成を変化させるステップと、
‐  前記分析データを、前記所定の基準を満たす前記シミュレーションモデル組成に設定するステップと、
を含む、
請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記方法は、前記所定の基準が満たされる前記シミュレーションモデル組成を探索するために、敵対的生成ディープニューラルネットワーク、非負値行列因子分解、遺伝的アルゴリズムのうちの１つを使用するステップを含む、
請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記方法は、中性子流、アルファ粒子流、ベータ粒子流、陽子流のうちの少なくとも１つを前記試料に向けるステップを含む、
請求項１５乃至１７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１９】
前記方法は、ガンマ光子、Ｘ線光子のうちの少なくとも１つを前記試料に向けるステップを含む、
請求項１５乃至１８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２０】
前記方法は、前記散乱された粒子のエネルギを検出するステップを含み、前記分析データを生成するステップは、前記散乱された粒子の前記測定されたエネルギ、及び前記散乱された粒子の前記エネルギに対する前記１つ又は複数の所定成分の影響を示す情報を使用するステップを含む、
請求項１５乃至１９のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２１】
前記粒子流は中性子流を含み、前記試料から散乱された中性子の分布は前記散乱角の関数として測定され、前記分析データは、前記散乱された中性子の前記測定された分布及び前記散乱角の前記関数としての前記散乱された中性子の前記分布に対する１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す前記基準情報に基づいて生成される、
請求項１５乃至２０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２２】
前記方法は、ｉ）前記シミュレーションモデル試料における前記所定の同位体の相対存在量を表す前記シミュレーションモデル組成と、ｉｉ）前記所定の同位体の原子量と、ｉｉｉ）前記シミュレーションモデル試料の物質量とに基づいて、前記シミュレーションモデル試料に対応する質量推定値を計算するステップと、前記シミュレーションモデル組成を変化させるときに制約として前記試料の質量と前記計算される質量推定値との間の差を使用するステップと、を含む、
請求項１６を引用する請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記方法は、前記試料から到達するガンマ光子を検出するステップを含み、前記分析データを生成するステップは、前記ガンマ光子の検出結果と、前記試料から到達する前記ガンマ光子及び前記散乱された中性子の一致を示す一致データとを使用するステップを含む、
請求項２１又は２２に記載の方法。
【請求項２４】
前記方法は、アルファ粒子を検出するステップを含み、前記分析データを生成するステップは、前記アルファ粒子の検出結果と、前記アルファ粒子の入射に対する前記１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す情報とを使用するステップを含む、
請求項２１乃至２３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２５】
前記方法は、ベータ粒子を検出するステップを含み、前記分析データを生成するステップは、前記ベータ粒子の検出結果と、前記ベータ粒子の入射に対する前記１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す情報とを使用するステップを含む、
請求項２１乃至２４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２６】
前記分析データは、前記散乱された粒子の前記測定された分布、及び、前記散乱角の前記関数としての前記散乱された粒子の前記分布に対する１つ又は複数の所定の化学物質又は化合物の影響を示す前記基準情報に基づく、
請求項１５乃至２５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２７】
前記散乱された粒子の前記分布は、前記散乱角の前記関数として及び方位角の関数として測定され、それぞれの前記散乱された粒子に関連する前記方位角は、前記粒子流の前記到達方向に垂直な幾何学的平面上の検討中の前記散乱された粒子の軌跡の投影と前記幾何学的平面上の所定の基準方向との間の角度である、
請求項１５乃至２６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項２８】
前記分析データは、前記散乱された粒子の前記測定された分布、並びに、前記散乱角及び前記方位角の前記関数としての前記散乱された粒子の前記分布に対する１つ又は複数の所定の異性体の影響を示す前記基準情報に基づいて生成される、
請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、粒子流を前記試料に向けるようソース装置を制御するプログラム可能な処理装置を制御するためのコンピュータ実行可能命令を含み、前記コンピュータプログラムは：
‐  少なくとも散乱角の関数として前記試料から散乱された粒子の分布を測定するように検出器装置を制御し、
‐  前記散乱された粒子の前記の測定された分布、及び、前記散乱された粒子の前記分布に対する前記１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、前記分析データを作成する、
ように前記プログラム可能な処理装置を制御するためのコンピュータ実行可能命令を含む、
コンピュータプログラム。
【請求項３０】
前記コンピュータプログラムは：
‐  前記粒子流が前記所定成分のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレートするためのモデルを維持し、
‐  前記モデルを用いて前記散乱プロセスをシミュレートし、前記散乱された粒子のシミュレートされた分布と前記散乱された粒子の前記測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、前記所定成分の前記シミュレーションモデル組成を変化させ、
‐  前記分析データを所定の条件を満たす前記シミュレーションモデル組成に設定する、
ように、前記プログラム可能な処理装置を制御するためのコンピュータ実行可能命令を含む、
請求項２９に記載のコンピュータプログラム。
【請求項３１】
請求項２９又は３０に記載のコンピュータプログラムでコード化された不揮発性コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して、組成分析に関する。より詳細には、本開示は、試料中の１つ又は複数の所定成分、例えば、同位体、化学物質、及び／又は異性体の存在を示す分析データを生成するためのシステム及び方法に関する。さらに、本開示は、試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するためのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
伝統的に、材料の組成分析は、材料の試料が１つ又は複数の所定成分を含有するか否かを検出するために、また、場合により存在することが検出された成分のそれらの量を検出するために行われる。例えば、分析されることになる材料は、例えば一酸化炭素及び硫化水素などの有害なガス成分の存在を決定するために分析される空気などの気体試料であることができる。例えば、Ｘ線回折及び電子回折を含む種々の技術が、そのような分析を行うために使用される。Ｘ線は主に原子の電子と電磁気的相互作用を起こし、高Ｚ材料を効果的に調べる（probe）。低Ｚ材料の場合、入射中性子が材料同定能力を大幅に向上させるために使用されることができる。電気的に中性な粒子として、中性子は原子核と直接相互作用し、元素の異なる同位体変量を調べる。Ｘ線及び中性子の材料との相互作用は、材料組成を調べるための相補的な方法を表す。
【０００３】
従来、中性子相互作用に基づく分析システムは、中性子の流れを分析される試料に向けるための、中性子発生器などの中性子源を有する。試料の原子核と相互作用する中性子が、検出され、試料が検討中の同位体などの１つ又は複数の所定成分を含むかどうかを決定するために分析される。しかし、中性子相互作用に基づく分析システムの精度及び中性子以外の粒子との相互作用に基づく分析システムの精度を向上させる必要がある。さらに、粒子流に基づく分析技術の適合性を、異なる化学物質及び／又は化学物質の異なる異性体変量が検出される場合にまで拡張する必要がある。
【発明の概要】
【０００４】
以下は、種々の発明の実施形態のいくつかの態様の基本的な理解を提供するために、簡略化された要約を示す。要約は、本発明の広範な概観ではない。本発明の不可欠な要素又は重要な要素を特定することも、本発明の範囲を線引きすることも意図しない。以下の要約は、本発明の実施形態を例示するより詳細な説明の前に、本発明のいくつかの概念を簡略化した形で提示するに過ぎない。
【０００５】
本文書では、接頭語として使用される場合、「幾何学的」という用語は、必ずしも物理的な物体の一部ではない幾何学的概念を意味する。幾何学的概念は、例えば、幾何学的点、直線又は湾曲幾何学的線、幾何学的平面、非平面幾何学的表面、幾何学的空間、又はゼロ、１、２、又は３次元である任意の他の幾何学的実体であり得る。
【０００６】
本発明によれば、試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための新しいシステムが提供される。各所定成分は、例えば、元素の同位体変種、例えば、１２Ｃ、１３Ｃ、１４Ｃ、化学物質又は化合物、例えば、グルコースＣ６Ｈ１２Ｏ６、エタノールＣ２Ｈ５ＯＨ、メタンＣＨ４、又は化学化合物の異性体変種であり得る。
【０００７】
本発明によるシステムは：
‐  粒子流、例えば中性子流を分析されることになる試料に向けるためのソース装置と、
‐  少なくとも散乱角の関数として試料から散乱された粒子の分布を測定するための検出器装置であって、それぞれの散乱された粒子に関連する散乱角は、粒子流の到達方向と、検討中の散乱された粒子の軌跡との間の角度である、検出器装置と、
‐  散乱された粒子の測定された分布、及び、散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、上記分析データを生成するための処理装置と、
を有する。
【０００８】
上述のシステムは、異なる同位体、異なる化学物質及び化合物、並びに異なる異性体に関連付けられる散乱の異なる方向特性を利用する。散乱された粒子の上述の分布は、どれくらいの粒子が異なる散乱方向に散乱されているか、すなわち、どのように散乱された粒子が異なる散乱角度間で分布するかを示す。
【０００９】
本発明の有利且つ非限定的な実施形態によるシステムにおいて、処理装置は：
‐  粒子流が所定成分のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレートするためのモデルを維持し、
‐  モデルを用いて散乱プロセスをシミュレートし、散乱された粒子のシミュレートされた分布と散乱された粒子の測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、所定成分のシミュレーションモデル組成を変化させ、
‐  分析データを所定の基準を満たすシミュレーションモデル組成に設定する、
ように構成される。
【００１０】
本発明によれば、試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための新しい方法も提供される。本発明による方法は：
‐  粒子流を試料に向けるステップと、
‐  少なくとも散乱角の関数として試料から散乱された粒子の分布を測定するステップと、
‐  散乱された粒子の測定された分布、及び、散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、分析データを生成するステップと、
を含む。
【００１１】
本発明の有利且つ非限定的な実施形態による方法では、分析データを生成するステップは：
‐  粒子流が所定成分のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレートするためのモデルを維持するステップと、
‐  モデルを用いて散乱プロセスをシミュレートし、散乱された粒子のシミュレートされた分布と散乱された粒子の測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、所定成分のシミュレーションモデルの組成を変化させるステップと、
‐  分析データを所定の条件を満たすシミュレーションモデル組成に設定するステップと、
を含む。
【００１２】
本発明によれば、試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための新しいコンピュータプログラムも提供される。本発明によるコンピュータプログラムは、プログラム可能な処理装置を：
‐  粒子流を試料に向けるようにソース装置を制御し、
‐  少なくとも散乱角の関数として試料から散乱された粒子の分布を測定するように検出器装置を制御し、
‐  散乱された粒子の測定された分布、及び、散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、分析データを作成する、
ように制御するためのコンピュータ実行可能命令を含む。
【００１３】
本発明の有利且つ非限定的な実施形態によるコンピュータプログラムは：
‐  粒子流が所定成分のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレートするためのモデルを維持し、
‐  モデルを用いて散乱プロセスをシミュレートし、散乱された粒子のシミュレートされた分布と散乱された粒子の測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、所定成分のシミュレーションモデル組成を変化させ、
‐  分析データを所定の条件を満たすシミュレーションモデル組成に設定する、
ように、プログラム可能な処理を制御するためのコンピュータ実行可能命令を含む。
【００１４】
本発明によれば、新しいコンピュータプログラム製品も提供される。コンピュータプログラム製品は、本発明によるコンピュータプログラムでコード化された不揮発性コンピュータ可読媒体、例えばコンパクトディスク“ＣＤ”を含む。
【００１５】
本発明の様々な例示的及び非限定的な実施形態が、添付の従属請求項に記載されている。
【００１６】
本発明の種々の例示的及び非限定的な実施形態は、構成及び動作方法の両方に関して、その追加の目的及び利点と共に、添付の図面と共に読まれる場合に特定の例示的及び非限定的実施形態の以下の説明から最もよく理解されるであろう。
【００１７】
この文書では動詞「有する、含む」と動詞「含む」は、引用されていない特徴の存在を排除したり、必要としたりしないオープンな制限として使用される。従属クレームに記載される特徴は、別段の明示の記載がない限り、相互に自由に組み合わせることができる。さらに、１つの（“ａ”又は“ａｎ”）、すなわち、単数形の使用は、本文書において複数を除外しないことが理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
例示的且つ非限定的な実施形態及びそれらの利点は、例の意味で、添付の図面を参照して、以下により詳細に説明される。
【００１９】
【図１】試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための、例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムを示す
【図２】試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための、別の例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムを示す。
【図３】試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための、例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムを示す。
【図４】試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための、例示的且つ非限定的な実施形態による方法の高レベルのフローチャートである。
【図５】例示的及び非限定的な実施形態による方法における散乱された粒子の測定された散乱角分布に基づく分析データの生成を示すフローチャートである。
【００２０】
添付の図面において、下線の付いた参照番号は、下線の付いた番号がその上に位置しているアイテムを表すために使用される。下線のない参照番号は、下線のない番号とそのアイテムを結ぶ線によって識別されるアイテムに関するものである。参照番号が下線ではなく、関連する矢印を伴う場合、下線のない参照番号は、矢印が向いている全体的なアイテムを識別するために使用される。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下の説明に示されている特定の例は、添付の請求項の範囲及び/又は適用可能性を限定するものと解釈されるべきではない。明細書において提供される全ての例のリスト及びグループは、特に明記しない限り、網羅的ではない。
【００２２】
図１は、試料１１０内の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための、例示的且つ非限定的な実施形態によるシステム１００を示す。試料１１０は、分析されることになる材料を含む。材料は、固体、液体、気体、ボーズ‐アインシュタイン凝縮等のような物質の状態であり得る。多くの場合、試料は、例えば、試料を入れるように構成されたパイプ又は容器であり得る機械的支持要素内に配置される。このような場合、試料は、液体又は気体であってもよい。ガス状試料は、例えば、天然ガス、空気、呼気、坑内爆発性ガス（firedamp）、鉱物ガス、及び／又はバイオガスを含み得る。液体試料は、例えば、油、血液、又は液体燃料を含み得る。機械的支持要素は、図１には示されていない。
【００２３】
システム１００は、粒子流１３０を試料１１０の方へ向けるためのソース装置１２０を有する。ソース装置１２０は、例えば、中性子源（中性子ソース）を有し得る。また、ソース装置は、中性子流の代わりに又は中性子流に加えて、陽子流、電子流、ガンマ光子、及び／又はＸ線光子を生成するための手段を有することも可能である。例示的な場合において、中性子源は、中に含まれる放射性物質の自発核分裂によって中性子流を生成するように動作可能である。この例示の場合、中性子線源は、放射性物質を収容するための容器を有することができ、容器は、中性子流を所望の方向に向けるための開口部を有する。有利には、中性子源によって放出される中性子流は、所定のエネルギ分布を有する中性子を含む。中性子源は、実質的に毎秒所定数の中性子を生成するように動作可能であり得る。中性子源は、例えば、カリフォルニウム‐２５２、２５２Ｃｆを含み得る。カリフォルニウム‐２５２を含む中性子源は、例えば毎秒１０７〜１０９個の中性子を放出するように動作可能であり得る。他の例示的な場合において、中性子源は、例えば、アメリシウム‐ベリリウムＡｍＢｅ、アメリシウム‐リチウムＡｍＬｉ、プルトニウム‐ベリリウムＰｕＢｅなどのような他の適切な放射性物質を含み得る。
【００２４】
粒子流１３０の粒子が試料１１０と相互作用する場合、粒子は、散乱するか又は試料によって吸収され得る。粒子が中性子である場合、粒子は試料の原子核と相互作用し、中性子は散乱するか又は原子核に吸収され得る。システム１００は、少なくとも散乱角の関数として、試料１１０から散乱された粒子の分布を測定するための検出器装置１４０を有する。各散乱された粒子に関連する散乱角は、粒子流１３０の到達方向と、検討中の散乱された粒子の軌跡との間の角度である。図１に示される例示的な状況において、粒子流１３０は、座標系１９９のｚ軸と平行である。散乱された粒子の１つの軌跡は、参照番号１６０で示され、この散乱された粒子の散乱角は、θ１で示される。別の散乱された粒子の軌跡は、参照番号１６１で示され、この散乱された粒子の散乱角は、θ２で示される。散乱された粒子の測定された分布は、どれくらいの粒子が異なる散乱方向に散乱されたか、すなわち、どのように散乱された粒子が異なる散乱角度間で分布するかを示す。例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、検出器装置１４０は、散乱された粒子、例えば中性子を、それらの検出の期間（time-period）と関連付けるように動作可能である。例えば、検出器装置１４０は、例えば、１０ナノ秒、１マイクロ秒、１秒などのような所与の期間内の散乱角度の関数として、散乱された中性子の数を測定するように動作可能であり得る。
【００２５】
図１に示す例では、検出器装置１４０は、複数のセンサを有する。図１では、センサのうちの２つが、参照番号１５０及び１５１で示されている。複数のセンサは、種々の散乱角度で、散乱された粒子、例えば中性子の検出を可能にする。様々な角度での散乱された粒子の検出は、複数の検出器装置を必要とせずに良好な角度分解能を提供する。さらに、検出器装置１４０の上述の構成は、システム１００に関連する複雑性、サイズ、及びコスト要件を低減する。図１に示す例示の場合では、検出器装置１４０は、円筒表面の一部を構成するように構成されているので、検出器装置１４０は、どれくらいの粒子、例えば中性子が異なる散乱方向に散乱されるか、すなわち、どのように散乱された粒子が円筒表面の軸に垂直な幾何学的平面内で測定される異なる散乱角度の間で分布するかを検出することができる。図１に示される例示的な状況では、散乱角は、座標系１９９のｙｚ平面において測定される。検出器装置１４０は、例えば、分析されることになる試料材料を移送するパイプを取り囲むように配置することができる。パイプの材料及び肉厚は、粒子流の十分な部分がパイプを貫通してそこに含まれる試料に到達することができ、試料から散乱される粒子の十分な部分もパイプを貫通することができるように選択される。
【００２６】
本明細書において、用語「センサ」は、所与の立体角要素ｄΩ＝ｄθｓｉｎθｄφ内の中性子及び／又は他の粒子、及び／又は光子を検出するために使用され得る測定素子を指すことができ、ここでθは散乱角であり、及び／又は、φは方位角（azimuthal  angle）である。上述のセンサは、時には、ピクセル化されたセンサ（pixelated  sensor）又は測定素子と呼ばれる。ピクセル化されたセンサは、センサの物理的領域が制限されて所与の立体角要素内の中性子の検出を可能にするセンサである。ピクセル化されたセンサの面積が大きい場合、小さい立体角測定は、センサを調査中の試料からさらに離れるように配置することによって達成することができる。一方、ピクセル化されたセンサの面積が小さい場合、ピクセル化されたセンサは、小さい立体角要素内の中性子を測定するために、試料に近接するように配置され得る。
【００２７】
検出器装置１４０のセンサは、例えば、個々のセンサが検出器装置上で２°の角度だけ互いに分離されるように、検出器装置上で所定の向きに配置される。この例示的な場合、検出器装置１４０は、入射粒子流の方向に関して２°の角度分解能で散乱された粒子を検出するように動作可能である。オプションで、検出器装置の角度分解能は２度未満であることもできる。しかし、検出器装置は、角度分離を、また、場合によって、互いのセンサのサイズも変化させることによって、異なる角度分解能を有するように構成することができることに留意されたい。例えば、検出器の角度分解能は、０．１度から２０度の範囲である。角度分解能は、例えば、０．１度、０．５度、１度、１．５度、２度、２．５度、３度、３．５度、５度、６度、７．５度、９度、１０度、１１度、１３度、１４．５度、１５度、１６度、又は１７度から０．５度、１度、１．５度、２度、２．５度、３度、３．５度、５度、６度、７．５度、９度、１０度、１１度、１３度、１４．５度、１５度、１６度、１７度、１９度、又は２０度までであり得る。
【００２８】
検出器装置１４０の各センサは、例えば、１つ又は複数のシンチレーション材料の粒子の１つ又は複数のクラスタを含み得る。１つ又は複数のシンチレーション材料は、散乱された粒子、例えば中性子のエネルギの吸収に応答して、光子を放出する、すなわち、シンチレーションを生成するように動作可能である。オプションで、１つ又は複数のシンチレーション材料の粒子のクラスタは、少なくとも部分的に光学的に透明な材料で作られた要素上に配置される。一例では、要素はプラスチックシートを含む。この例示的な場合では、検出器装置は、シンチレーション材料の粒子のクラスタのサイズ及び形状、並びにプラスチックシートのサイズ及び形状に依存して、任意の形状を有し得る。プラスチックシート、ひいては検出器装置は、例えば、図１に示すような部分的な円筒、部分的な球体、又は平面の形態で配置することができる。検出器装置１４０は、中性子、ガンマ光子、Ｘ線光子、陽子、ベータ粒子、及び／又はアルファ粒子を検出するように構成することができる。例えば、センサは、中性子、ガンマ光子、Ｘ線光子、陽子、ベータ粒子、及び／又はアルファ粒子に反応するシンチレーション材料を含み得る。センサは、中性子、陽子、ガンマ光子、Ｘ線光子、ベータ粒子、及び／又はアルファ粒子などの、異なる励起に特徴的な異なる波長を有するシンチレーション光子を放射するように動作可能であり得る。検出器装置は、電気出力信号を生成するために、シンチレーション材料によって放射されるシンチレーション光子を検出するための１つ又は複数の光子検出器をさらに有し得る。この例示的な場合では、各センサは、１つ又は複数のシンチレーション材料と、１つ又は複数のシンチレーション材料によって放射されたシンチレーション光子を検出するための光子検出器との組み合わせであり得る。また、シンチレーション光子を例えばカメラで記録することも可能である。カメラは、複数のセンサから、例えば可視光及び／又は赤外光の範囲の照明（illumination）を同時に検出するように構成することができる。
【００２９】
システム１００は、散乱された粒子の測定された散乱角分布、並びに、１つ又は複数の所定成分、例えば、同位体及び／又は化学物質及び／又は化合物の散乱角分布に対する影響を示す基準情報に基づいて分析データを生成するための処理装置１７０を有する。例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、ソース装置１２０は、中性子流を試料１１０の方へ向けるように構成され、検出器装置１４０は、散乱角の関数として、試料から散乱された中性子の分布を測定するように構成され、処理装置１７０は、散乱された中性子の測定された分布及び散乱角の関数として、１つ又は複数の所定の同位体の散乱された中性子の分布に対する影響を示す基準情報に基づいて、分析データを生成するように構成される。基準データは、既知の同位体組成を有する基準試料を用いて実施した測定に基づくことができる。
【００３０】
例示的な場合において、炭素試料の同位体組成を調べた。炭素試料はγ１％１２Ｃ、γ２％１３Ｃ、γ３％１４Ｃを含むと仮定した。したがって、未知の相対存在量（relative  abundances）γ１、γ２、及びγ３を決定するタスクがある。基準情報は散乱角θの関数として散乱された中性子の３つの基準分布Ｒ１２（θ）、Ｒ１３（θ）、Ｒ１４（θ）を記述するものとする。基準分布Ｒ１２（θ）は、試料の１００％が１２Ｃの場合、基準分布Ｒ１３（θ）は、試料の１００％が１３Ｃの場合、基準分布Ｒ１４（θ）は、試料の１００％が１４Ｃの場合である。分析中の炭素試料について測定した分布はＳ（θ）と仮定する。Ｒ１２（θ）、Ｒ１３（θ）、Ｒ１４（θ）、及びＳ（θ）の単位は、例えば、測定期間内のラジアン当たりの散乱された中性子の数ｎ、ｄｎ／ｄθであり得る。タスクは、未知の相対存在量γ１、γ２、及びγ３の値を以下のように定義することである：
【数１】
2020521116.tif 000003
ここで、ｃは、γ１+γ２+γ３の和が１００となることができるようにするための調整可能な定数である。相対存在量γ１、γ２、及びγ３は、θの適切な範囲に渡る積分
【数２】
2020521116.tif 000004
が最小化されるように、例えば、最小二乗法「ＬＳＭ」を用いて決定することができる。
その後、γ１、γ２、及びγ３の相対的な存在量は、γ１+γ２+γ３＝１００となるようにスケーリングされる（scaled）ことができる。スケーリングされた相対存在量γ１、γ２、及びγ３は、分析された炭素試料中の所定の同位体１２Ｃ、１３Ｃ、及び１４Ｃの存在及び相対量を示す分析データを構成する。θのいくつかのサブレンジが他のものより重要な場合には、積分されるθの上記の関数は、θの重要なサブレンジにより多くの重みを与える重み関数ｗ（θ）を与えることができる。
【００３１】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、ソース装置１２０は、ガンマ光子を試料１１０に向けるように構成され、検出器装置１４０は、試料１１０から到達するガンマ光子を検出するように構成され、処理装置１７０は、分析データを生成する際に、ガンマ光子の検出結果及びガンマ光子と散乱された中性子との一致を示す一致データ（coincidence  data）を使用するように構成される。試料１１０の原子との電磁的相互作用を受けるガンマ光子は、原子核と直接相互作用する入射中性子に関して試料１１０の補完特性（complementary  characteristics）を提供する。さらに、ガンマ光子は、散乱された中性子に基づく測定値に関連する誤差及び／又は誤った測定値を最小化するために利用され得る。上述の一致データは、センサ装置１４０上の散乱された中性子及びガンマ光子の両方の検出を示す。このような一致データは、中性子源に由来しないガンマ光子、すなわち周囲のガンマ光子に関連する測定値などの誤った測定値の最小化を可能にする。オプションで、ガンマ光子と散乱された中性子との間の時間遅延を測定することができる。この例示的な場合において、時間遅延は、検出されたガンマ光子と散乱された中性子との関連付け（association）を可能にする。別の例では、試料１１０の原子の核は、中性子を捕獲して励起状態に到達し、その後、基底状態に戻る際にガンマ光子及び／又はアルファ粒子及び／又はベータ粒子などを放出するように動作可能である。例示的及び非限定的な実施形態によるシステムでは、検出器装置１４０は、アルファ及び／又はベータ粒子を検出するように構成され、処理装置１７０は、分析データを生成する際に、アルファ及び／又はベータ粒子の検出結果、並びにアルファ及び／又はベータ粒子の入射に対する１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す情報を使用するように構成される。
【００３２】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、ソース装置によって放出される粒子流は、所定のエネルギ分布を有する粒子を含む。例えば、中性子流の場合、各入射中性子のエネルギは、１０−１２ＭｅＶから１０−６ＭｅＶであることができる。検出器装置１４０は、散乱された中性子のエネルギを検出するように構成されることができ、処理装置１７０は、分析データを生成する際に、ｉ）散乱された中性子の測定されたエネルギ、及びｉｉ）散乱された中性子のエネルギに対する１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す情報を使用するように構成されることができる。散乱された中性子のエネルギは、分析データの精度及び信頼性を改善するための情報を提供するために利用することができる。
【００３３】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムは、分析される試料に向かう少なくとも２つの中性子流を生成するための少なくとも２つの中性子源を有する。この例示的な場合、異なる中性子流は、異なる初期軌道を有する、すなわち、試料に異なる方向から到達する。複数の中性子源は、例えば、システムの検出感度を高めるために使用されることができる。
【００３４】
図２は、試料２１０中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための、例示的且つ非限定的な実施形態によるシステム２００を示す。システム２００は、粒子流２３０を試料２１０に向けるためのソース装置２２０を含む。ソース装置２２０は、例えば、中性子源を含み得る。システム２００は、試料２１０から散乱された粒子を検出するための検出器装置２４０を有する。この例示的な場合では、検出器装置２４０は、その内面上に複数のセンサを有する部分的な球体の形態を有する。図２では、センサは提示されていない。複数のセンサは、散乱角の関数として、及び方位角の関数としても、散乱された粒子の分布の測定を可能にする。図２では、１つの散乱された粒子の軌跡は参照番号２６０で示され、この粒子の散乱角はθ１で示される。各散乱された粒子に関連する方位角は、粒子流の到達方向に垂直な幾何学的平面上の散乱された粒子の軌跡の投影と幾何学的平面上の所定の基準方向との間の角度である。図２の例示的な状況では、上述の幾何学的平面は、図２に示されるデカルトｘｙｚ座標系のｘｙ平面であり、基準方向は、デカルトｘｙｚ座標系のｘ軸である。図２では、軌跡２６０の投影は参照番号261で示され、考慮中の散乱された粒子の方位角は、φ1で示されている。
【００３５】
システム２００は、試料２１０中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するように構成された処理装置２７０を有する。この例示的な場合では、各所定成分は、元素の同位体変種、例えば１２Ｃ、１３Ｃ、又は１４Ｃ、例えばグルコースＣ６Ｈ１２Ｏ６、エタノールＣ２Ｈ５ＯＨ、メタンＣＨ４などの化学物質及び／又は化合物、又は化合物の異性体変種であり得る。処理装置２７０は、散乱された粒子の測定された分布、及び散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、分析データを生成するように構成される。
【００３６】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、処理装置２７０は、ｉ）散乱された粒子の測定された分布、及びｉｉ）散乱角θの関数としての散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す基準情報に基づいて、分析データを生成するように構成される。別の例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、処理装置２７０は、ｉ）測定された分布及びｉｉ）散乱角θの関数としての分布に対する１つ又は複数の所定の化学物質及び／又は化合物の影響を示す基準情報に基づいて、分析データを生成するように構成される。例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、処理装置２７０は、ｉ）測定された分布、ｉｉ）散乱角θ及び方位角φの関数としての分布に対する１つ又は複数の所定の異性体の影響を示す基準情報に基づいて、分析データを生成するように構成されている。
【００３７】
例示的な場合では、試料の化学組成が調査される。試料は、γ１％メタノールＣＨ３ＯＨ、γ２％エタノールＣ２Ｈ５ＯＨ、及びγ３％グルコースＣ６Ｈ１２Ｏ６を含むと仮定する。したがって、未知のパーセンテージγ１、γ2、及びγ３を決定するタスクが存在する。基準情報が、散乱角θの関数として、散乱された中性子の３つの基準分布Ｒｍ（θ）、Ｒｅ（θ）、Ｒｇ（θ）を記述すると仮定した。基準分布Ｒｍ（θ）は、試料がメタノールＣＨ３ＯＨである第１の基準状態に対応し、基準分布Ｒｅ（θ）は、試料がエタノールＣ２Ｈ５ＯＨである第２の基準状態に対応し、基準分布Ｒｇ（θ）は、試料がグルコースＣ６Ｈ１２Ｏ６である第３の基準状態に対応する。分析されることになる試料に関して測定される分布はＳ（θ）と仮定する。Ｒｍ（θ）、Ｒｅ（θ）、Ｒｇ（θ）、及びＳ（θ）の単位は、例えば、測定時間内のラジアン当たりの散乱された中性子の数ｎ、ｄｎ／ｄθであり得る。タスクは、
【数３】
2020521116.tif 000005
のように、γ１、γ２、及びγ３のパーセンテージの値を定義することである。パーセンテージγ１、γ２、及びγ３は、θの適切な範囲にわたる積分：
【数４】
2020521116.tif 000006
が、最小化されるように、例えば最小二乗法「ＬＳＭ」を用いて決定することができる。パーセンテージγ１、γ２、γ３は、分析された試料中のメタノールＣＨ３ＯＨ、エタノールＣ２Ｈ５ＯＨ、グルコースＣ６Ｈ１２Ｏ６の存在及び相対量を示す分析データを構成する。θのいくつかのサブレンジが他のものより重要な場合には、積分されるθの上記の関数は、θの重要なサブレンジにより多くの重みを与える重み関数ｗ（θ）を備えることができる。
【００３８】
上述のシステムに、散乱された粒子の測定された散乱角分布又は散乱角度及び方位角分布と比較される適切な基準情報を提供することにより、システムは、以下の１つ又は複数の存在を分析することを可能にすることができる：
１）  ホルモン：例えば、コルチゾール、テストステロン、トリヨードサイロニン、チロキシン、ヒト絨毛性ゴナドトロピン、カルシトシン、17α-ヒドロキシプロゲステロン、糖蛋白ポリペプチドホルモン、ルトロピン、エストラジオール、プロゲステロン、アンドロステンジオン、グリコプロテインホルモン、ソマトトロピン、コルチコトロピン、プロラクチン、パラチリン、アルドステロン、
２）  ステロイド：例えば、デヒドロエピアンドロステロン硫酸、
３）  クレアチニン、ニコチン、コチニン、尿素窒素、ビリルビン、トロポニン、カルシジオール、アンモニア、リン酸塩、リン、抗原などの化合物、
４）  タンパク質：例えば、ｃ反応性タンパク質、ヘモグロビンタンパク質、γ‐セミノタンパク質、αフェトプロテイン、フェリチン、アルブミン、グロブリン、ミオグロビン、ソマトメジンＣ、ハプトブロビン、
５）  リポタンパク質：例えば、低密度リポタンパク質ＬＤＬ、高密度リポタンパク質ＨＤＬ、超高密度リポタンパク質ｖＨＤＬ、
６）  例えばトリグリセリドなどの脂質、
７）  例えばトランスフェリンなどの糖タンパク質、
８）  例えばＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｋなどのビタミン、
９）  例えばエタノール、メタノールなどのアルコール、
１０）  例えばグルコースなどの炭水化物、
１１）  例えばビタミンＤなどのセコステロイド、
１２）  例えばアスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ、アラニンアミノトランスフェラーゼ、セウロプラスミン、トランスアミナーゼ、ホスファターゼ、クレアチンキナーゼ、前立腺酸ホスファターゼなどの酵素、
１３）  例えばカルシウム、塩化物、ナトリウム、カリウム、鉄、銅、亜鉛、マグネシウム、鉛などのイオン及び微量金属、
１４）  例えば酸素、二酸化炭素、一酸化炭素などのガス、
１５）  例えば重炭酸塩、葉酸などの酸、
１６）  種々の細菌などの単細胞生物、
１７）  水素、ホウ素、リチウムなどの軽元素、及び、カドミウム、ガドリニウムなどの高熱中性子捕獲断面積を持つ重元素、
１８）  陰イオン界面活性剤、例えばデオキシコール酸などのアルキルベンゼンスルホン酸塩、
１９）  例えばジステアリルジメチルアンモニウムクロリド「ＤＨＴＤＭＡＣ」などのカチオン性界面活性剤、
２０）  例えばＴｗｅｅｎ、Ｔｒｉｔｏｎ、Ｂｒｉｊシリーズなどの非イオン性界面活性剤、
２１）  例えば、３‐［（３‐コラミドプロピル）ジメチルアンモニオ]‐１‐プロパンスルホネート「ＣＨＡＰＳ」のような界面活性剤などの双性イオン界面活性剤、
２２）  可塑剤及び分散剤、
２３）  硫酸カルシウム二水和物、
２４）  例えばケイ酸ナトリウムＮａ２ＳｉＯ３などの脱凝集に用いられる物質、
２５）  例えばビス（２-クロロエチル）エチルアミンなどの窒素及び硫黄マスタード、
２６）  例えばエチルジクロロアルシンなどのヒ素、
２７）  例えばホスゲンオキシムなどの蕁麻疹剤、
２８）  例えばアルシン及び塩素などの代謝及び窒息毒、
２９）  例えばサリン、ノビコック剤、ｖシリーズ剤、サキシトキシンなどの神経剤、
３０）  例えば炭疽菌などの兵器化された細菌、及び非軍事／非兵器化された場合にも同様にこれらの細菌、
３１）  例えば、エボラウイルスなどの兵器化されたウイルス病原体及び非軍事／非兵器化された場合にも同様にこれらのウイルス病原体、並びに
３２）  化学的に純粋な化合物、又は例えばトリニトロトルエン、トリアセトントリペルオキシド、及び硝酸アンモニウム／重油「ＡＮＦＯ」などの燃料と酸化剤の混合物中の爆発物。
【００３９】
上記リストは非限定的な例のみを含み、リストは網羅的ではないことが強調される。
【００４０】
例示的な場合では、化合物の試料中の異性体の組成が調べられる。試料は、化合物のγ１％の第１の異性体の及び化合物のγ２％の第２の異性体を含有すると仮定する。したがって、パーセンテージγ１及びγ２を決定するタスクが存在する。基準情報は、散乱角θと方位角φの関数として散乱された中性子の２つの基準分布ＲＲ（θ，φ）とＲＬ（θ，φ）を記述すると仮定した。基準分布ＲＲ（θ，φ）は、試料が化合物の第１の異性体を表す第１の基準状態に対応し、基準分布ＲＬ（θ，φ）は、試料が化合物の第２の異性体を表す第２の基準状態に対応する。試料２１０について測定された分布は、Ｓ（θ，φ）であると仮定される。タスクは、
【数５】
2020521116.tif 000007
のように、パーセンテージγ１及びγ２の値を定義することである。パーセンテージγ１及びγ２は、θの適切な範囲にわたる積分：
【数６】
2020521116.tif 000008
が、最小化されるように、例えば、最小二乗法「ＬＳＭ」を用いて決定することができる。パーセンテージγ１及びγ２は、分析された化合物の試料中の第１及び第２の異性体の存在及び相対量を示す分析データを構成する。二次元θ，φ‐空間のいくつかの部分領域が他のものより重要な場合、積分されるθ及びφの上記の関数は、重要な部分領域により多くの重みを与える重み関数ｗ（θ，φ）を備えることができる。
【００４１】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、ソース装置によって放出される粒子流は、所定のエネルギ分布を有する粒子を含む。検出器装置２４０は、散乱された粒子のエネルギを検出するように構成することができ、処理装置２７０は、分析データを生成する際に、ｉ）散乱された粒子の測定されたエネルギ、及びｉｉ）散乱された粒子のエネルギに対する、１つ又は複数の所定の同位体、化学物質及び／又は化合物、及び／又は異性体の影響を示す情報を使用するように構成することができる。散乱された粒子のエネルギは、分析データの精度及び信頼性を改善するための情報を提供するために使用することができる。
【００４２】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、処理装置２７０は、粒子流が所定成分、例えば、同位体、化学物質及び／又は化合物、及び／又は異性体のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレーションするモデルを維持するように構成される。このモデルは、例えば、異なる同位体を有する物質を通る粒子の通過のシミュレーションのためのツールキットであるＧｅａｎｔ４に基づくことができる。Ｇｅａｎｔ４モデルは、検出器装置の幾何学的形状、シミュレーションモデル試料の幾何学的形状、及びシミュレーションモデル試料と検出器装置との間の中間空間の幾何学的形状の記述を含む。さらに、このモデルは、入射粒子流の記述、検出器装置の同位体含有量の記述、及び中間空間の同位体含有量の記述を含む。各シミュレーションにおけるシミュレーションモデル試料の同位体含有量Ｘは、異なる同位体Ｉ１、Ｉ２、．．．ＩＮの重ね合わせ：
【数７】
2020521116.tif 000009
として表すことができ、ここで、γｉはシミュレーションモデル試料中の同位体ｉの相対存在量（relative  abundance）であり、ｉ＝１、２、．．．、Ｎである。この例示的な場合では、相対存在量の集合γ１、γ２、．．．、γＮは、所定の同位体Ｉ１、Ｉ２、．．．ＩＮに関連するシミュレーションモデル組成を表す。
【００４３】
入射粒子対異なる同位体の微分断面積ｄ２σ／ｄΩｄＥは、別々の測定に基づく外部パラメータ化（external  parametrizations）としてモデル内で実装できる。
【００４４】
処理装置２７０は、散乱プロセスをモデルでシミュレートし、散乱された粒子のシミュレートされた分布と散乱された粒子の測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、所定成分のシミュレーションモデル組成、すなわち、相対存在量γ１、γ２、...γＮを変化させるように構成される。所定の基準は、例えば、散乱角θ及び方位角φの適切な範囲にわたる以下の誤差二乗積分が、所定の限界未満、すなわち、
【数８】
2020521116.tif 000010
になることであることができ、ここで、Ｍ（θ，φ）は、散乱された粒子のシミュレートされた分布、Ｓ（θ，φ）は散乱された粒子の測定された分布である。
【００４５】
処理装置２７０は、分析データをシミュレーションモデル組成、すなわち、上述の所定の基準を満たす相対存在量γ１、γ２、．．．、γＮのセットに設定するように構成される。相対存在量γ１、γ２、．．．、γＮ、すなわち、シミュレーションモデル組成を反復することは、例えば、訓練されたディープコンピューティング「ＤＣ」ツール、例えば、敵対的生成ディープニューラルネットワーク「ＧＡＤＮ」、非負値行列因子分解ＮＭＦ又はＮＮＮＭＦ、又は適切な遺伝的アルゴリズム「ＧＡ」などの多変量解析ツールを使用して行うことができる。反復の出発点は、例えば、検討中の同位体の天然の相対存在量である。
【００４６】
同位体組成を分析する代わりに又はそれに加えて、上記の種類のモデルベースのアプローチは、試料の化学組成及び／又は異性体組成を分析する際に使用することができる。例えば、Ｇｅａｎｔ４モデルのメタデータは、微分断面積、材料内の粒子輸送、モル質量、アボガドロ数、並びに化学物質及び化合物の化学的及び／又は異性体分析に使用可能な他の多くのパラメータを含む。
【００４７】
例示的且つ非限定的な実施形態のシステムでは、処理装置２７０は、ｉ）検討中の同位体の相対存在量γ１、γ２、．．．、γＮを表すシミュレーションモデル組成、ｉｉ）これらの同位体の原子量、及びｉｉｉ）シミュレーションモデル試料の物質量に基づいて、シミュレーションモデル試料に対応する質量推定値を計算するように構成される。処理装置２７０は、シミュレーションモデル組成の反復の間にシミュレーションモデル組成を変化させるときに制約として、試料２１０の質量と計算された質量推定値との間の差を使用するように構成される。
【００４８】
システム１００の処理装置１７０は、上述のモデルベースのアプローチを用いて分析データを生成するように構成することもできる。この例示的な場合では、測定された分布及びシミュレートされた分布は、１つの角度変数、すなわち散乱角θのみの関数である。
【００４９】
図３は、試料中の１つ又は複数の所定成分、例えば同位体の存在を示す分析データを生成するための、例示的且つ非限定的な実施形態によるシステム３００の斜視図を示す。システム３００は、そこを通って流れる気体又は液体試料を含むパイプ３８０を有する。さらに、システム３００は、各々がセンサを有する平面要素を有する検出器装置３４０を有する。図３において、３つのセンサは、参照番号３４１、３４２、及び３４３で示されている。このシステムは、中性子流３３０をパイプ３８０に向けるためのソース装置を有する。ソース装置は図３には示されていない。図３に示すように、センサは、中性子流３３０に対して異なる角度で配置されており、それによって様々な角度で散乱される中性子の分布を検出することができる。システム３００は、散乱された中性子の測定された分布、及び散乱された中性子の分布に対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、分析データを生成するための処理装置をさらに有する。処理装置は、図３には示されていない。
【００５０】
図１に示す処理装置１７０の実装、及び図２に示す処理装置２７０の実装は、１つ又は複数のアナログ回路、１つ又は複数のデジタル処理回路、又はそれらの組み合わせに基づくことができる。各デジタル処理回路は、適切なソフトウェアを備えたプログラマブルプロセッサ回路、例えば特定用途向け集積回路「ＡＳＩＣ」などの専用ハードウェアプロセッサ、又は例えばフィールドプログラマブルゲートアレイ「ＦＰＧＡ」などの設定可能なハードウェアプロセッサであることができる。さらに、処理装置１７０及び処理装置２７０は、それらのそれぞれが例えばランダムアクセスメモリ「ＲＡＭ」回路であることができる１つ又は複数のメモリ回路を有し得る。
【００５１】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムは、ウェアラブルデバイス内に配置される。一例では、ウェアラブルデバイスは、グルコースメーター、すなわちグルコメーターである。別の例では、ウェアラブルデバイスは、例えば、スマートウオッチ又はブレスレットなどの装置を用いて、人の手首に結合されるように構成される。例えば、ウェアラブルデバイスは、人の血液の組成、すなわち、血液が含む同位体及び／又は原子及び／又は分子及び／又は異性体を決定するために使用される。一例において、人の血液の組成の決定は、血液中のグルコースＣ６Ｈ１２Ｏ６の測定を含み得る。人の血液中の大量のブドウ糖などのグルコースの測定は、糖尿病に関連付けられ得る。このような血液中のグルコースの量の測定は、糖尿病に関連する高血糖症及び／又は低血糖症などの状態の非侵襲的測定を可能にし得る。別の例では、ウェアラブルデバイスは平面状に構成される。このような場合、ウェアラブルデバイスは、人の身体、例えば人の皮膚上に配置され得る。ウェアラブルデバイスは、一時的にヒト又は動物と接触して又はその近傍に配置される測定装置であると広く理解することができる。
【００５２】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムは、携帯型装置（portable  device）に配置される。一例では、携帯型装置は、試料を貯蔵するパイプと、中性子流を試料に向けるように配置された中性子源と、パイプの周囲に配置された検出器装置とを有する。一例では、携帯型装置は、例えば、人の息（breath）の組成を分析するために使用することができる。一例では、息の分析は、揮発性有機化合物「ＶＯＣ」の存在の検出を含む。揮発性有機化合物の存在のそのような検出は、喘息、肺癌、糖尿病、フルクトース吸収不良、すなわち、食事性フルクトース不耐性、ヘリコバクターピロリ感染などのような疾患及び／又は障害の診断を可能にし得る。この例示的な場合では、測定された散乱角分布又は測定された散乱角分布及び方位角分布と比較される基準情報は、上記の疾患及び／又は障害を有さない人々のような健康な人々の息の組成と関連付けられ得る。
【００５３】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、ソース装置、例えば中性子源は、第１のモバイル装置（mobile  device）に配置され、検出装置は、第２のモバイル装置に配置される。一例では、第１のモバイル装置及び第２のモバイル装置は、無人航空機「ＵＡＶ」である。この例示的な場合では、第１のモバイル装置のソース装置からの粒子流は、試料から散乱され、散乱された粒子は、第２のモバイル装置の検出器装置によって検出される。一例では、モバイル装置におけるソース装置及び検出器装置のこのような配置は、例えば、核排除区域などの、人の安全を脅かす可能性のある場所におけるような、土壌の組成の決定を可能にする。
【００５４】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、ソース装置、例えば中性子源、及び検出器装置は、単一のモバイル装置内に配置される。一例では、モバイル装置は、内燃機関車両を含む。この例示的な場合では、ソース装置及び検出器装置は、内燃機関車両の燃料タンク内の可燃性燃料の組成を分析するために使用され得る。例えば、可燃性燃料が天然ガスを含む場合、低メタン数の天然ガスは内燃機関のノッキングをもたらすことがよく知られている。さらに、内燃機関のノッキングは、機関（engine）の作動寿命の短縮をもたらす。この例示的な場合では、可燃性燃料の組成を決定は、機関のこのような作動寿命の短縮を回避することを可能にする。例えば、低メタン数を有する可燃性燃料の決定に際して、例えば高いメタン数を有する可燃性燃料などの添加剤が燃料タンクに加えられることができる。
【００５５】
図４は、試料中の１つ又は複数の所定成分、例えば、同位体、化学物質及び／又は化合物、及び／又は異性体の存在を示す分析データを生成するための例示的且つ非限定的な実施形態による方法の高レベルのフローチャートである。本方法は：
‐  動作４０１：分析されることになる試料に粒子流を向けること、
‐  動作４０２：少なくとも散乱角θの関数として、試料から散乱された粒子の分布を測定することであって、各散乱された粒子に関連する散乱角は、粒子流の到達方向と、検討中の散乱された粒子の軌跡との間の角度であり、
‐  動作４０３：散乱された粒子の測定された分布、及び散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、分析データを生成すること、
を含む。
【００５６】
図５は、例示的且つ非限定的な実施形態による方法において分析データを生成するための上記動作４０３を示すフローチャートである。この例示的な場合では、分析データを生成することは、以下の動作を含む：
‐  動作５０１：粒子流が所定成分のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレートするためのモデルを維持すること、
‐  動作５０２：モデルを用いて散乱プロセスをシミュレートし、散乱された粒子のシミュレートされた分布と散乱された粒子の測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、所定成分のシミュレーションモデル組成を変化させること、
‐  動作５０３：分析データを、所定の基準を満たすシミュレーションモデル組成に設定すること。
【００５７】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法は、所定の基準が満たされるシミュレーションモデル組成を探索するために以下のもののうちの１つを使用することを含む：敵対的生成ディープニューラルネットワーク、非負値行列因子分解、又は遺伝的アルゴリズム。
【００５８】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法は、ｉ）シミュレーションモデル試料中の同位体の相対存在量を表すシミュレーションモデル組成、ｉｉ）これらの同位体の原子量、及びｉｉｉ）シミュレーションモデル試料の物質量、に基づいてシミュレーションモデル試料に対応する質量推定値を計算するステップを含む。反復過程においてシミュレーションモデル組成を変化させる場合の制約として、試料の質量と計算された質量推定値との間の差が使用される。
【００５９】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法は、中性子流、アルファ粒子流、ベータ粒子流、及び／又は陽子流を試料に向けることを含む。
【００６０】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法は、ガンマ光子及び／又はＸ線光子を試料に向けることを含む。
【００６１】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法は、散乱された粒子のエネルギを検出することを含む。この例示的な場合では、分析データを生成すること、動作４０３は、散乱された粒子の測定されたエネルギ、及び散乱された粒子のエネルギに対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す情報を使用することを含む。
【００６２】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法では、粒子流は中性子流を含み、試料から散乱された中性子の分布は散乱角の関数として測定され、分析データは、散乱角の関数として散乱された中性子の分布に対する１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す基準情報及び散乱された中性子の測定された分布に基づいて生成される。
【００６３】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法は、試料から到達するガンマ光子を検出することを含む。この例示的な場合では、分析データを生成すること、動作４０３は、ガンマ光子の検出結果、及び試料から到達するガンマ光子と散乱された中性子との一致を示す一致データを使用することを含む。
【００６４】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法は、アルファ粒子及び／又はベータ粒子を検出することを含む。この例示的な場合では、分析データを生成すること、動作４０３は、アルファ及び／又はベータ粒子の検出結果と、アルファ及び／又はベータ粒子の入射に対する１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す情報とを使用することを含む。
【００６５】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法では、散乱された粒子の測定された分布及び散乱角の関数としての散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定の化学物質及び／又は化合物の影響を示す基準情報に基づいて、分析データが生成される。
【００６６】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法では、散乱された粒子の分布は、散乱角θの関数として及び方位角φの関数として測定され、ここで、各散乱された粒子に関連する方位角は、粒子流の到達方向に垂直な幾何学的平面上の検討中の散乱された粒子の軌跡の投影と幾何学的平面上の所定の基準方向との間の角度である。
【００６７】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法では、散乱された粒子の測定された分布、並びに散乱角及び方位角の関数としての散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定の異性体の影響を示す基準情報に基づいて、分析データが生成される。
【００６８】
例示的且つ非限定的な実施形態によるコンピュータプログラムは、上述の例示的且つ非限定的な実施形態のいずれかによる方法に関連する動作を実行するようにプログラマブル処理装置を制御するためのコンピュータ実行可能命令を含む。
【００６９】
例示的且つ非限定的な実施形態によるコンピュータプログラムは、試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するためのソフトウェアモジュールを含む。ソフトウェアモジュールは：
‐  粒子流を試料に向けるようにソース装置を制御し、
‐  少なくとも散乱角の関数として試料から散乱された粒子の分布を測定するように検出器装置を制御し、
‐  散乱された粒子の測定された分布及び散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて分析データを作成する、
ように、プログラマブル処理装置を制御するコンピュータ実行可能命令を含む。
【００７０】
例示的且つ非限定的な実施形態によるコンピュータプログラムでは、ソフトウェアモジュールは：
‐  粒子流が所定成分のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレートするためのモデルを維持し、
‐  モデルを用いて散乱プロセスをシミュレートし、散乱された粒子のシミュレートされた分布と散乱された粒子の測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、所定成分のシミュレーションモデルの組成を変化させ、
‐  分析データを所定の条件を満たすシミュレーションモデル組成に設定する、
ように、プログラム可能な処理装置を制御するためのコンピュータ実行可能命令を含む。
【００７１】
ソフトウェアモジュールは、例えば、プログラマブル処理装置に適したプログラミングツールで実装されたサブルーチン又は関数であることができる。
【００７２】
例示的且つ非限定的な実施形態によるコンピュータプログラム製品は、例示的実施形態によるコンピュータプログラムで符号化されたコンピュータ可読媒体、例えばコンパクトディスク「ＣＤ」を含む。
【００７３】
例示的且つ非限定的な実施形態による信号は、例示的な実施形態によるコンピュータプログラムを定義する情報を担持するように符号化される。
【００７４】
上述の説明において提供される特定の例は、添付の請求項の範囲及び／又は適用可能性を限定するものと解釈されるべきではない。上記の説明で提供された例のリスト及びグループは、別段の明示の記載がない限り、網羅的ではない。
【図１】
2020521116.tif 000011
【図２】
2020521116.tif 000012
【図３】
2020521116.tif 000013
【図４】
2020521116.tif 000014
【図５】
2020521116.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】令和1年11月6日(2019.11.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するためのシステムであって、前記システムは：
‐  粒子流を前記試料に向けるためのソース装置と、
‐  少なくとも散乱角の関数として前記試料から散乱された粒子の分布を測定するための検出器装置であって、それぞれの前記散乱された粒子に関連する前記散乱角は、前記粒子流の到達方向と、検討中の前記散乱された粒子の軌跡との間の角度である、検出器装置と、
‐  前記散乱された粒子の前記の測定された分布、及び、前記散乱された粒子の前記分布に対する前記１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、前記分析データを生成するための処理装置と、
を有し、
前記処理装置は：
‐  前記粒子流が前記所定成分のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレートするためのモデルを維持し、
‐  前記モデルを用いて散乱プロセスをシミュレートし、前記散乱された粒子のシミュレートされた分布と前記散乱された粒子の前記測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、前記所定成分の前記シミュレーションモデル組成を変化させ、
‐  前記分析データを前記所定の基準を満たす前記シミュレーションモデル組成に設定する、
ように構成される、
システム。
【請求項２】
前記処理装置は、前記所定の基準を満たす前記シミュレーションモデル組成を探索するために：敵対的生成ディープニューラルネットワーク、非負値行列因子分解、遺伝的アルゴリズムのうちの１つを使用するように構成される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ソース装置は：中性子流、アルファ粒子流、ベータ粒子流、陽子流のうちの少なくとも１つを前記試料に向けるように構成される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記ソース装置は：ガンマ光子、Ｘ線光子のうちの少なくとも１つを前記試料に向けるようにさらに構成される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記検出器装置は、前記散乱された粒子のエネルギを検出するように構成され、前記処理装置は、前記分析データを生成する際に、前記散乱された粒子の前記の測定されたエネルギ、及び前記散乱された粒子の前記エネルギに対する前記１つ又は複数の所定成分の影響を示す情報を使用するように構成される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記ソース装置は、中性子流を前記試料に向けるように構成され、前記検出器装置は、前記散乱角の関数として前記試料から散乱された中性子の分布を測定するように構成され、前記処理装置は、前記散乱された中性子の前記の測定された分布及び前記散乱角の前記関数としての前記散乱された中性子の前記分布に対する１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す前記基準情報に基づいて前記分析データを生成するように構成される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記処理装置は：ｉ）前記シミュレーションモデル試料における前記所定の同位体の相対存在量を表す前記シミュレーションモデル組成と、ｉｉ）前記所定の同位体の原子量と、ｉｉｉ）前記シミュレーションンモデル試料の物質量とに基づいて、前記シミュレーションモデル試料に対応する質量推定値を計算し、前記シミュレーショモデル組成を変化させるときに制約として前記試料の質量と前記計算される質量推定値との間の差を使用するように構成される、
請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
前記検出器装置は、前記試料から到達するガンマ光子を検出するように構成され、前記処理装置は、前記分析データを生成するときに、前記ガンマ光子の検出結果及び前記ガンマ光子と前記散乱された中性子との一致を示す一致データを使用するように構成される、
請求項６に記載のシステム。
【請求項９】
前記検出器装置は、アルファ粒子を検出するように構成され、前記処理装置は、前記分析データを生成するときに、前記アルファ粒子の検出結果及び前記アルファ粒子の入射に対する前記１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す情報を使用するように構成される、
請求項６に記載のシステム。
【請求項１０】
前記検出器装置は、ベータ粒子を検出するように構成され、前記処理装置は、前記分析データを生成するときに、前記ベータ粒子の検出結果及び前記ベータ粒子の入射に対する前記１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す情報を使用するように構成される、
請求項６に記載のシステム。
【請求項１１】
前記処理装置は、前記散乱された粒子の前記測定された分布及び前記散乱角の前記関数としての前記散乱された粒子の前記分布に対する１つ又は複数の所定の化学物質又は化合物の影響を示す前記基準情報に基づいて、前記分析データを生成するように構成される、
請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記検出器装置は、前記散乱角の前記関数として及び方位角の関数として前記散乱された粒子の前記分布を測定するように構成され、それぞれの前記散乱された粒子に関連する前記方位角は、前記粒子流の前記到達方向に垂直な幾何学的平面上の検討中の前記散乱された粒子の軌跡の投影と前記幾何学的平面上の所定の基準方向との間の角度である、
請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記処理装置は、前記散乱された粒子の前記測定された分布、並びに前記散乱角及び前記方位角の前記関数としての前記散乱された粒子の前記分布に対する１つ又は複数の所定の異性体の影響を示す前記基準情報に基づいて、前記分析データを生成するように構成される、
請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成する方法であって、前記方法は：
‐  粒子流を前記試料に向けるステップと、
‐  少なくとも散乱角の関数として前記試料から散乱された粒子の分布を測定するステップであって、それぞれの前記散乱された粒子に関連付けられる前記散乱角は、前記粒子流の到達方向と検討中の前記散乱された粒子の軌跡との間の角度である、ステップと、
‐  前記散乱された粒子の前記の測定された分布、及び、前記散乱された粒子の前記分布に対する前記１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、前記分析データを生成するステップと、
を含み、
前記分析データを生成するステップは：
−  前記粒子流が前記所定成分のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレートするためのモデルを維持するステップと、
‐  前記モデルを用いて前記散乱プロセスをシミュレートし、前記散乱された粒子のシミュレートされた分布と前記散乱された粒子の前記測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、前記所定成分の前記シミュレーションモデル組成を変化させるステップと、
‐  前記分析データを、前記所定の基準を満たす前記シミュレーションモデル組成に設定するステップと、
を含む、
方法。
【請求項１５】
前記方法は、前記所定の基準が満たされる前記シミュレーションモデル組成を探索するために、敵対的生成ディープニューラルネットワーク、非負値行列因子分解、遺伝的アルゴリズムのうちの１つを使用するステップを含む、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記方法は、中性子流、アルファ粒子流、ベータ粒子流、陽子流のうちの少なくとも１つを前記試料に向けるステップを含む、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
前記方法は、ガンマ光子、Ｘ線光子のうちの少なくとも１つを前記試料に向けるステップを含む、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
前記方法は、前記散乱された粒子のエネルギを検出するステップを含み、前記分析データを生成するステップは、前記散乱された粒子の前記測定されたエネルギ、及び前記散乱された粒子の前記エネルギに対する前記１つ又は複数の所定成分の影響を示す情報を使用するステップを含む、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１９】
前記粒子流は中性子流を含み、前記試料から散乱された中性子の分布は前記散乱角の関数として測定され、前記分析データは、前記散乱された中性子の前記測定された分布及び前記散乱角の前記関数としての前記散乱された中性子の前記分布に対する１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す前記基準情報に基づいて生成される、
請求項１４に記載の方法。
【請求項２０】
前記方法は、ｉ）前記シミュレーションモデル試料における前記所定の同位体の相対存在量を表す前記シミュレーションモデル組成と、ｉｉ）前記所定の同位体の原子量と、ｉｉｉ）前記シミュレーションモデル試料の物質量とに基づいて、前記シミュレーションモデル試料に対応する質量推定値を計算するステップと、前記シミュレーションモデル組成を変化させるときに制約として前記試料の質量と前記計算される質量推定値との間の差を使用するステップと、を含む、
請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記方法は、前記試料から到達するガンマ光子を検出するステップを含み、前記分析データを生成するステップは、前記ガンマ光子の検出結果と、前記試料から到達する前記ガンマ光子及び前記散乱された中性子の一致を示す一致データとを使用するステップを含む、
請求項１９に記載の方法。
【請求項２２】
前記方法は、アルファ粒子を検出するステップを含み、前記分析データを生成するステップは、前記アルファ粒子の検出結果と、前記アルファ粒子の入射に対する前記１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す情報とを使用するステップを含む、
請求項１９に記載の方法。
【請求項２３】
前記方法は、ベータ粒子を検出するステップを含み、前記分析データを生成するステップは、前記ベータ粒子の検出結果と、前記ベータ粒子の入射に対する前記１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す情報とを使用するステップを含む、
請求項１９に記載の方法。
【請求項２４】
前記分析データは、前記散乱された粒子の前記測定された分布、及び、前記散乱角の前記関数としての前記散乱された粒子の前記分布に対する１つ又は複数の所定の化学物質又は化合物の影響を示す前記基準情報に基づく、
請求項１４に記載の方法。
【請求項２５】
前記散乱された粒子の前記分布は、前記散乱角の前記関数として及び方位角の関数として測定され、それぞれの前記散乱された粒子に関連する前記方位角は、前記粒子流の前記到達方向に垂直な幾何学的平面上の検討中の前記散乱された粒子の軌跡の投影と前記幾何学的平面上の所定の基準方向との間の角度である、
請求項１４に記載の方法。
【請求項２６】
前記分析データは、前記散乱された粒子の前記測定された分布、並びに、前記散乱角及び前記方位角の前記関数としての前記散乱された粒子の前記分布に対する１つ又は複数の所定の異性体の影響を示す前記基準情報に基づいて生成される、
請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、請求項１４に記載の方法を実行するプログラム可能な処理装置を制御するためのコンピュータ実行可能命令を含む、
コンピュータプログラム。
【請求項２８】
請求項２７に記載のコンピュータプログラムでコード化された不揮発性コンピュータ可読媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して、組成分析に関する。より詳細には、本開示は、試料中の１つ又は複数の所定成分、例えば、同位体、化学物質、及び／又は異性体の存在を示す分析データを生成するためのシステム及び方法に関する。さらに、本開示は、試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するためのコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
伝統的に、材料の組成分析は、材料の試料が１つ又は複数の所定成分を含有するか否かを検出するために、また、場合により存在することが検出された成分のそれらの量を検出するために行われる。例えば、分析されることになる材料は、例えば一酸化炭素及び硫化水素などの有害なガス成分の存在を決定するために分析される空気などの気体試料であることができる。例えば、Ｘ線回折及び電子回折を含む種々の技術が、そのような分析を行うために使用される。Ｘ線は主に原子の電子と電磁気的相互作用を起こし、高Ｚ材料を効果的に調べる（probe）。低Ｚ材料の場合、入射中性子が材料同定能力を大幅に向上させるために使用されることができる。電気的に中性な粒子として、中性子は原子核と直接相互作用し、元素の異なる同位体変量を調べる。Ｘ線及び中性子の材料との相互作用は、材料組成を調べるための相補的な方法を表す。
【０００３】
従来、中性子相互作用に基づく分析システムは、中性子の流れを分析される試料に向けるための、中性子発生器などの中性子源を有する。試料の原子核と相互作用する中性子が、検出され、試料が検討中の同位体などの１つ又は複数の所定成分を含むかどうかを決定するために分析される。しかし、中性子相互作用に基づく分析システムの精度及び中性子以外の粒子との相互作用に基づく分析システムの精度を向上させる必要がある。さらに、粒子流に基づく分析技術の適合性を、異なる化学物質及び／又は化学物質の異なる異性体変量が検出される場合にまで拡張する必要がある。
【発明の概要】
【０００４】
以下は、種々の発明の実施形態のいくつかの態様の基本的な理解を提供するために、簡略化された要約を示す。要約は、本発明の広範な概観ではない。本発明の不可欠な要素又は重要な要素を特定することも、本発明の範囲を線引きすることも意図しない。以下の要約は、本発明の実施形態を例示するより詳細な説明の前に、本発明のいくつかの概念を簡略化した形で提示するに過ぎない。
【０００５】
本文書では、接頭語として使用される場合、「幾何学的」という用語は、必ずしも物理的な物体の一部ではない幾何学的概念を意味する。幾何学的概念は、例えば、幾何学的点、直線又は湾曲幾何学的線、幾何学的平面、非平面幾何学的表面、幾何学的空間、又はゼロ、１、２、又は３次元である任意の他の幾何学的実体であり得る。
【０００６】
本発明によれば、試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための新しいシステムが提供される。各所定成分は、例えば、元素の同位体変種、例えば、１２Ｃ、１３Ｃ、１４Ｃ、化学物質又は化合物、例えば、グルコースＣ６Ｈ１２Ｏ６、エタノールＣ２Ｈ５ＯＨ、メタンＣＨ４、又は化学化合物の異性体変種であり得る。
【０００７】
本発明によるシステムは：
‐  粒子流、例えば中性子流を分析されることになる試料に向けるためのソース装置と、
‐  少なくとも散乱角の関数として試料から散乱された粒子の分布を測定するための検出器装置であって、それぞれの散乱された粒子に関連する散乱角は、粒子流の到達方向と、検討中の散乱された粒子の軌跡との間の角度である、検出器装置と、
‐  散乱された粒子の測定された分布、及び、散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、上記分析データを生成するための処理装置と、
を有する。
【０００８】
上述の分析データを生成するために、処理装置は：
‐  粒子流が所定成分のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレートするためのモデルを維持し、
‐  モデルを用いて散乱プロセスをシミュレートし、散乱された粒子のシミュレートされた分布と散乱された粒子の測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、所定成分のシミュレーションモデル組成を変化させ、
‐  分析データを所定の基準を満たすシミュレーションモデル組成に設定する、
ように構成される。
【０００９】
上述のシステムは、異なる同位体、異なる化学物質及び化合物、並びに異なる異性体に関連付けられる散乱の異なる方向特性を利用する。散乱された粒子の上述の分布は、どれくらいの粒子が異なる散乱方向に散乱されているか、すなわち、どのように散乱された粒子が異なる散乱角度間で分布するかを示す。
【００１０】
本発明によれば、試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための新しい方法も提供される。本発明による方法は：
‐  粒子流を試料に向けるステップと、
‐  少なくとも散乱角の関数として試料から散乱された粒子の分布を測定するステップと、
‐  散乱された粒子の測定された分布、及び、散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、分析データを生成するステップと、
を含む。
【００１１】
分析データを生成するステップは：
‐  粒子流が所定成分のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレートするためのモデルを維持するステップと、
‐  モデルを用いて散乱プロセスをシミュレートし、散乱された粒子のシミュレートされた分布と散乱された粒子の測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、所定成分のシミュレーションモデルの組成を変化させるステップと、
‐  分析データを所定の条件を満たすシミュレーションモデル組成に設定するステップと、
を含む。
【００１２】
本発明によれば、試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための新しいコンピュータプログラムも提供される。本発明によるコンピュータプログラムは、プログラム可能な処理装置を：
‐  粒子流を試料に向けるようにソース装置を制御し、
‐  少なくとも散乱角の関数として試料から散乱された粒子の分布を測定するように検出器装置を制御し、
‐  散乱された粒子の測定された分布、及び、散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、分析データを作成する、
ように制御するためのコンピュータ実行可能命令を含む。
【００１３】
上述の分析データを生成するために、コンピュータプログラムは：
‐  粒子流が所定成分のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレートするためのモデルを維持し、
‐  モデルを用いて散乱プロセスをシミュレートし、散乱された粒子のシミュレートされた分布と散乱された粒子の測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、所定成分のシミュレーションモデル組成を変化させ、
‐  分析データを所定の条件を満たすシミュレーションモデル組成に設定する、
ように、プログラム可能な処理を制御するためのコンピュータ実行可能命令を含む。
【００１４】
本発明によれば、新しいコンピュータプログラム製品も提供される。コンピュータプログラム製品は、本発明によるコンピュータプログラムでコード化された不揮発性コンピュータ可読媒体、例えばコンパクトディスク“ＣＤ”を含む。
【００１５】
本発明の様々な例示的及び非限定的な実施形態が、添付の従属請求項に記載されている。
【００１６】
本発明の種々の例示的及び非限定的な実施形態は、構成及び動作方法の両方に関して、その追加の目的及び利点と共に、添付の図面と共に読まれる場合に特定の例示的及び非限定的実施形態の以下の説明から最もよく理解されるであろう。
【００１７】
この文書では動詞「有する、含む」と動詞「含む」は、引用されていない特徴の存在を排除したり、必要としたりしないオープンな制限として使用される。従属クレームに記載される特徴は、別段の明示の記載がない限り、相互に自由に組み合わせることができる。さらに、１つの（“ａ”又は“ａｎ”）、すなわち、単数形の使用は、本文書において複数を除外しないことが理解されるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
例示的且つ非限定的な実施形態及びそれらの利点は、例の意味で、添付の図面を参照して、以下により詳細に説明される。
【００１９】
【図１】試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための、例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムを示す
【図２】試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための、別の例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムを示す。
【図３】試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための、例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムを示す。
【図４】試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための、例示的且つ非限定的な実施形態による方法の高レベルのフローチャートである。
【図５】例示的及び非限定的な実施形態による方法における散乱された粒子の測定された散乱角分布に基づく分析データの生成を示すフローチャートである。
【００２０】
添付の図面において、下線の付いた参照番号は、下線の付いた番号がその上に位置しているアイテムを表すために使用される。下線のない参照番号は、下線のない番号とそのアイテムを結ぶ線によって識別されるアイテムに関するものである。参照番号が下線ではなく、関連する矢印を伴う場合、下線のない参照番号は、矢印が向いている全体的なアイテムを識別するために使用される。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下の説明に示されている特定の例は、添付の請求項の範囲及び/又は適用可能性を限定するものと解釈されるべきではない。明細書において提供される全ての例のリスト及びグループは、特に明記しない限り、網羅的ではない。
【００２２】
図１は、試料１１０内の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための、例示的且つ非限定的な実施形態によるシステム１００を示す。試料１１０は、分析されることになる材料を含む。材料は、固体、液体、気体、ボーズ‐アインシュタイン凝縮等のような物質の状態であり得る。多くの場合、試料は、例えば、試料を入れるように構成されたパイプ又は容器であり得る機械的支持要素内に配置される。このような場合、試料は、液体又は気体であってもよい。ガス状試料は、例えば、天然ガス、空気、呼気、坑内爆発性ガス（firedamp）、鉱物ガス、及び／又はバイオガスを含み得る。液体試料は、例えば、油、血液、又は液体燃料を含み得る。機械的支持要素は、図１には示されていない。
【００２３】
システム１００は、粒子流１３０を試料１１０の方へ向けるためのソース装置１２０を有する。ソース装置１２０は、例えば、中性子源（中性子ソース）を有し得る。また、ソース装置は、中性子流の代わりに又は中性子流に加えて、陽子流、電子流、ガンマ光子、及び／又はＸ線光子を生成するための手段を有することも可能である。例示的な場合において、中性子源は、中に含まれる放射性物質の自発核分裂によって中性子流を生成するように動作可能である。この例示の場合、中性子線源は、放射性物質を収容するための容器を有することができ、容器は、中性子流を所望の方向に向けるための開口部を有する。有利には、中性子源によって放出される中性子流は、所定のエネルギ分布を有する中性子を含む。中性子源は、実質的に毎秒所定数の中性子を生成するように動作可能であり得る。中性子源は、例えば、カリフォルニウム‐２５２、２５２Ｃｆを含み得る。カリフォルニウム‐２５２を含む中性子源は、例えば毎秒１０７〜１０９個の中性子を放出するように動作可能であり得る。他の例示的な場合において、中性子源は、例えば、アメリシウム‐ベリリウムＡｍＢｅ、アメリシウム‐リチウムＡｍＬｉ、プルトニウム‐ベリリウムＰｕＢｅなどのような他の適切な放射性物質を含み得る。
【００２４】
粒子流１３０の粒子が試料１１０と相互作用する場合、粒子は、散乱するか又は試料によって吸収され得る。粒子が中性子である場合、粒子は試料の原子核と相互作用し、中性子は散乱するか又は原子核に吸収され得る。システム１００は、少なくとも散乱角の関数として、試料１１０から散乱された粒子の分布を測定するための検出器装置１４０を有する。各散乱された粒子に関連する散乱角は、粒子流１３０の到達方向と、検討中の散乱された粒子の軌跡との間の角度である。図１に示される例示的な状況において、粒子流１３０は、座標系１９９のｚ軸と平行である。散乱された粒子の１つの軌跡は、参照番号１６０で示され、この散乱された粒子の散乱角は、θ１で示される。別の散乱された粒子の軌跡は、参照番号１６１で示され、この散乱された粒子の散乱角は、θ２で示される。散乱された粒子の測定された分布は、どれくらいの粒子が異なる散乱方向に散乱されたか、すなわち、どのように散乱された粒子が異なる散乱角度間で分布するかを示す。例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、検出器装置１４０は、散乱された粒子、例えば中性子を、それらの検出の期間（time-period）と関連付けるように動作可能である。例えば、検出器装置１４０は、例えば、１０ナノ秒、１マイクロ秒、１秒などのような所与の期間内の散乱角度の関数として、散乱された中性子の数を測定するように動作可能であり得る。
【００２５】
図１に示す例では、検出器装置１４０は、複数のセンサを有する。図１では、センサのうちの２つが、参照番号１５０及び１５１で示されている。複数のセンサは、種々の散乱角度で、散乱された粒子、例えば中性子の検出を可能にする。様々な角度での散乱された粒子の検出は、複数の検出器装置を必要とせずに良好な角度分解能を提供する。さらに、検出器装置１４０の上述の構成は、システム１００に関連する複雑性、サイズ、及びコスト要件を低減する。図１に示す例示の場合では、検出器装置１４０は、円筒表面の一部を構成するように構成されているので、検出器装置１４０は、どれくらいの粒子、例えば中性子が異なる散乱方向に散乱されるか、すなわち、どのように散乱された粒子が円筒表面の軸に垂直な幾何学的平面内で測定される異なる散乱角度の間で分布するかを検出することができる。図１に示される例示的な状況では、散乱角は、座標系１９９のｙｚ平面において測定される。検出器装置１４０は、例えば、分析されることになる試料材料を移送するパイプを取り囲むように配置することができる。パイプの材料及び肉厚は、粒子流の十分な部分がパイプを貫通してそこに含まれる試料に到達することができ、試料から散乱される粒子の十分な部分もパイプを貫通することができるように選択される。
【００２６】
本明細書において、用語「センサ」は、所与の立体角要素ｄΩ＝ｄθｓｉｎθｄφ内の中性子及び／又は他の粒子、及び／又は光子を検出するために使用され得る測定素子を指すことができ、ここでθは散乱角であり、及び／又は、φは方位角（azimuthal  angle）である。上述のセンサは、時には、ピクセル化されたセンサ（pixelated  sensor）又は測定素子と呼ばれる。ピクセル化されたセンサは、センサの物理的領域が制限されて所与の立体角要素内の中性子の検出を可能にするセンサである。ピクセル化されたセンサの面積が大きい場合、小さい立体角測定は、センサを調査中の試料からさらに離れるように配置することによって達成することができる。一方、ピクセル化されたセンサの面積が小さい場合、ピクセル化されたセンサは、小さい立体角要素内の中性子を測定するために、試料に近接するように配置され得る。
【００２７】
検出器装置１４０のセンサは、例えば、個々のセンサが検出器装置上で２°の角度だけ互いに分離されるように、検出器装置上で所定の向きに配置される。この例示的な場合、検出器装置１４０は、入射粒子流の方向に関して２°の角度分解能で散乱された粒子を検出するように動作可能である。オプションで、検出器装置の角度分解能は２度未満であることもできる。しかし、検出器装置は、角度分離を、また、場合によって、互いのセンサのサイズも変化させることによって、異なる角度分解能を有するように構成することができることに留意されたい。例えば、検出器の角度分解能は、０．１度から２０度の範囲である。角度分解能は、例えば、０．１度、０．５度、１度、１．５度、２度、２．５度、３度、３．５度、５度、６度、７．５度、９度、１０度、１１度、１３度、１４．５度、１５度、１６度、又は１７度から０．５度、１度、１．５度、２度、２．５度、３度、３．５度、５度、６度、７．５度、９度、１０度、１１度、１３度、１４．５度、１５度、１６度、１７度、１９度、又は２０度までであり得る。
【００２８】
検出器装置１４０の各センサは、例えば、１つ又は複数のシンチレーション材料の粒子の１つ又は複数のクラスタを含み得る。１つ又は複数のシンチレーション材料は、散乱された粒子、例えば中性子のエネルギの吸収に応答して、光子を放出する、すなわち、シンチレーションを生成するように動作可能である。オプションで、１つ又は複数のシンチレーション材料の粒子のクラスタは、少なくとも部分的に光学的に透明な材料で作られた要素上に配置される。一例では、要素はプラスチックシートを含む。この例示的な場合では、検出器装置は、シンチレーション材料の粒子のクラスタのサイズ及び形状、並びにプラスチックシートのサイズ及び形状に依存して、任意の形状を有し得る。プラスチックシート、ひいては検出器装置は、例えば、図１に示すような部分的な円筒、部分的な球体、又は平面の形態で配置することができる。検出器装置１４０は、中性子、ガンマ光子、Ｘ線光子、陽子、ベータ粒子、及び／又はアルファ粒子を検出するように構成することができる。例えば、センサは、中性子、ガンマ光子、Ｘ線光子、陽子、ベータ粒子、及び／又はアルファ粒子に反応するシンチレーション材料を含み得る。センサは、中性子、陽子、ガンマ光子、Ｘ線光子、ベータ粒子、及び／又はアルファ粒子などの、異なる励起に特徴的な異なる波長を有するシンチレーション光子を放射するように動作可能であり得る。検出器装置は、電気出力信号を生成するために、シンチレーション材料によって放射されるシンチレーション光子を検出するための１つ又は複数の光子検出器をさらに有し得る。この例示的な場合では、各センサは、１つ又は複数のシンチレーション材料と、１つ又は複数のシンチレーション材料によって放射されたシンチレーション光子を検出するための光子検出器との組み合わせであり得る。また、シンチレーション光子を例えばカメラで記録することも可能である。カメラは、複数のセンサから、例えば可視光及び／又は赤外光の範囲の照明（illumination）を同時に検出するように構成することができる。
【００２９】
システム１００は、散乱された粒子の測定された散乱角分布、並びに、１つ又は複数の所定成分、例えば、同位体及び／又は化学物質及び／又は化合物の散乱角分布に対する影響を示す基準情報に基づいて分析データを生成するための処理装置１７０を有する。例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、ソース装置１２０は、中性子流を試料１１０の方へ向けるように構成され、検出器装置１４０は、散乱角の関数として、試料から散乱された中性子の分布を測定するように構成され、処理装置１７０は、散乱された中性子の測定された分布及び散乱角の関数として、１つ又は複数の所定の同位体の散乱された中性子の分布に対する影響を示す基準情報に基づいて、分析データを生成するように構成される。基準データは、既知の同位体組成を有する基準試料を用いて実施した測定に基づくことができる。
【００３０】
例示的な場合において、炭素試料の同位体組成を調べた。炭素試料はγ１％１２Ｃ、γ２％１３Ｃ、γ３％１４Ｃを含むと仮定した。したがって、未知の相対存在量（relative  abundances）γ１、γ２、及びγ３を決定するタスクがある。基準情報は散乱角θの関数として散乱された中性子の３つの基準分布Ｒ１２（θ）、Ｒ１３（θ）、Ｒ１４（θ）を記述するものとする。基準分布Ｒ１２（θ）は、試料の１００％が１２Ｃの場合、基準分布Ｒ１３（θ）は、試料の１００％が１３Ｃの場合、基準分布Ｒ１４（θ）は、試料の１００％が１４Ｃの場合である。分析中の炭素試料について測定した分布はＳ（θ）と仮定する。Ｒ１２（θ）、Ｒ１３（θ）、Ｒ１４（θ）、及びＳ（θ）の単位は、例えば、測定期間内のラジアン当たりの散乱された中性子の数ｎ、ｄｎ／ｄθであり得る。タスクは、未知の相対存在量γ１、γ２、及びγ３の値を以下のように定義することである：
【数１】
2020521116.tif 000016
ここで、ｃは、γ１+γ２+γ３の和が１００となることができるようにするための調整可能な定数である。相対存在量γ１、γ２、及びγ３は、θの適切な範囲に渡る積分
【数２】
2020521116.tif 000017
が最小化されるように、例えば、最小二乗法「ＬＳＭ」を用いて決定することができる。
その後、γ１、γ２、及びγ３の相対的な存在量は、γ１+γ２+γ３=100となるようにスケールすることができる。スケーリングされた相対存在量γ１、γ２、及びγ３は、分析された炭素試料中の所定の同位体１２Ｃ、１３Ｃ、及び１４Ｃの存在及び相対量を示す分析データを構成する。θのいくつかのサブレンジが他のものより重要な場合には、積分されるθの上記の関数は、θの重要なサブレンジにより多くの重みを与える重み関数ｗ（θ）を与えることができる。
【００３１】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、ソース装置１２０は、ガンマ光子を試料１１０に向けるように構成され、検出器装置１４０は、試料１１０から到達するガンマ光子を検出するように構成され、処理装置１７０は、分析データを生成する際に、ガンマ光子の検出結果及びガンマ光子と散乱された中性子との一致を示す一致データ（coincidence  data）を使用するように構成される。試料１１０の原子との電磁的相互作用を受けるガンマ光子は、原子核と直接相互作用する入射中性子に関して試料１１０の補完特性（complementary  characteristics）を提供する。さらに、ガンマ光子は、散乱された中性子に基づく測定値に関連する誤差及び／又は誤った測定値を最小化するために利用され得る。上述の一致データは、センサ装置１４０上の散乱された中性子及びガンマ光子の両方の検出を示す。このような一致データは、中性子源に由来しないガンマ光子、すなわち周囲のガンマ光子に関連する測定値などの誤った測定値の最小化を可能にする。オプションで、ガンマ光子と散乱された中性子との間の時間遅延を測定することができる。この例示的な場合において、時間遅延は、検出されたガンマ光子と散乱された中性子との関連付け（association）を可能にする。別の例では、試料１１０の原子の核は、中性子を捕獲して励起状態に到達し、その後、基底状態に戻る際にガンマ光子及び／又はアルファ粒子及び／又はベータ粒子などを放出するように動作可能である。例示的及び非限定的な実施形態によるシステムでは、検出器装置１４０は、アルファ及び／又はベータ粒子を検出するように構成され、処理装置１７０は、分析データを生成する際に、アルファ及び／又はベータ粒子の検出結果、並びにアルファ及び／又はベータ粒子の入射に対する１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す情報を使用するように構成される。
【００３２】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、ソース装置によって放出される粒子流は、所定のエネルギ分布を有する粒子を含む。例えば、中性子流の場合、各入射中性子のエネルギは、１０−１２ＭｅＶから１０−６ＭｅＶであることができる。検出器装置１４０は、散乱された中性子のエネルギを検出するように構成されることができ、処理装置１７０は、分析データを生成する際に、ｉ）散乱された中性子の測定されたエネルギ、及びｉｉ）散乱された中性子のエネルギに対する１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す情報を使用するように構成されることができる。散乱された中性子のエネルギは、分析データの精度及び信頼性を改善するための情報を提供するために利用することができる。
【００３３】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムは、分析される試料に向かう少なくとも２つの中性子流を生成するための少なくとも２つの中性子源を有する。この例示的な場合、異なる中性子流は、異なる初期軌道を有する、すなわち、試料に異なる方向から到達する。複数の中性子源は、例えば、システムの検出感度を高めるために使用されることができる。
【００３４】
図２は、試料２１０中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するための、例示的且つ非限定的な実施形態によるシステム２００を示す。システム２００は、粒子流２３０を試料２１０に向けるためのソース装置２２０を含む。ソース装置２２０は、例えば、中性子源を含み得る。システム２００は、試料２１０から散乱された粒子を検出するための検出器装置２４０を有する。この例示的な場合では、検出器装置２４０は、その内面上に複数のセンサを有する部分的な球体の形態を有する。図２では、センサは提示されていない。複数のセンサは、散乱角の関数として、及び方位角の関数としても、散乱された粒子の分布の測定を可能にする。図２では、１つの散乱された粒子の軌跡は参照番号２６０で示され、この粒子の散乱角はθ１で示される。各散乱された粒子に関連する方位角は、粒子流の到達方向に垂直な幾何学的平面上の散乱された粒子の軌跡の投影と幾何学的平面上の所定の基準方向との間の角度である。図２の例示的な状況では、上述の幾何学的平面は、図２に示されるデカルトｘｙｚ座標系のｘｙ平面であり、基準方向は、デカルトｘｙｚ座標系のｘ軸である。図２では、軌跡２６０の投影は参照番号261で示され、考慮中の散乱された粒子の方位角は、φ1で示されている。
【００３５】
システム２００は、試料２１０中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するように構成された処理装置２７０を有する。この例示的な場合では、各所定成分は、元素の同位体変種、例えば１２Ｃ、１３Ｃ、又は１４Ｃ、例えばグルコースＣ６Ｈ１２Ｏ６、エタノールＣ２Ｈ５ＯＨ、メタンＣＨ４などの化学物質及び／又は化合物、又は化合物の異性体変種であり得る。処理装置２７０は、散乱された粒子の測定された分布、及び散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、分析データを生成するように構成される。
【００３６】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、処理装置２７０は、ｉ）散乱された粒子の測定された分布、及びｉｉ）散乱角θの関数としての散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す基準情報に基づいて、分析データを生成するように構成される。別の例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、処理装置２７０は、ｉ）測定された分布及びｉｉ）散乱角θの関数としての分布に対する１つ又は複数の所定の化学物質及び／又は化合物の影響を示す基準情報に基づいて、分析データを生成するように構成される。例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、処理装置２７０は、ｉ）測定された分布、ｉｉ）散乱角θ及び方位角φの関数としての分布に対する１つ又は複数の所定の異性体の影響を示す基準情報に基づいて、分析データを生成するように構成されている。
【００３７】
例示的な場合では、試料の化学組成が調査される。試料は、γ１％メタノールＣＨ３ＯＨ、γ２％エタノールＣ２Ｈ５ＯＨ、及びγ３％グルコースＣ６Ｈ１２Ｏ６を含むと仮定する。したがって、未知のパーセンテージγ１、γ2、及びγ３を決定するタスクが存在する。基準情報が、散乱角θの関数として、散乱された中性子の３つの基準分布Ｒｍ（θ）、Ｒｅ（θ）、Ｒｇ（θ）を記述すると仮定した。基準分布Ｒｍ（θ）は、試料がメタノールＣＨ３ＯＨである第１の基準状態に対応し、基準分布Ｒｅ（θ）は、試料がエタノールＣ２Ｈ５ＯＨである第２の基準状態に対応し、基準分布Ｒｇ（θ）は、試料がグルコースＣ６Ｈ１２Ｏ６である第３の基準状態に対応する。分析されることになる試料に関して測定される分布はＳ（θ）と仮定する。Ｒｍ（θ）、Ｒｅ（θ）、Ｒｇ（θ）、及びＳ（θ）の単位は、例えば、測定時間内のラジアン当たりの散乱された中性子の数ｎ、ｄｎ／ｄθであり得る。タスクは、
【数３】
2020521116.tif 000018
のように、γ１、γ２、及びγ３のパーセンテージの値を定義することである。パーセンテージγ１、γ２、及びγ３は、θの適切な範囲にわたる積分：
【数４】
2020521116.tif 000019
が、最小化されるように、例えば最小二乗法「LSM」を用いて決定することができる。パーセンテージγ１、γ２、γ３は、分析された試料中のメタノールＣＨ３ＯＨ、エタノールＣ２Ｈ５ＯＨ、グルコースＣ６Ｈ１２Ｏ６の存在及び相対量を示す分析データを構成する。θのいくつかのサブレンジが他のものより重要な場合には、積分されるθの上記の関数は、θの重要なサブレンジにより多くの重みを与える重み関数ｗ（θ）を備えることができる。
【００３８】
上述のシステムに、散乱された粒子の測定された散乱角分布又は散乱角度及び方位角分布と比較される適切な基準情報を提供することにより、システムは、以下の１つ又は複数の存在を分析することを可能にすることができる：
１）  ホルモン：例えば、コルチゾール、テストステロン、トリヨードサイロニン、チロキシン、ヒト絨毛性ゴナドトロピン、カルシトシン、17α-ヒドロキシプロゲステロン、糖蛋白ポリペプチドホルモン、ルトロピン、エストラジオール、プロゲステロン、アンドロステンジオン、グリコプロテインホルモン、ソマトトロピン、コルチコトロピン、プロラクチン、パラチリン、アルドステロン、
２）  ステロイド：例えば、デヒドロエピアンドロステロン硫酸、
３）  クレアチニン、ニコチン、コチニン、尿素窒素、ビリルビン、トロポニン、カルシジオール、アンモニア、リン酸塩、リン、抗原などの化合物、
４）  タンパク質：例えば、ｃ反応性タンパク質、ヘモグロビンタンパク質、γ‐セミノタンパク質、αフェトプロテイン、フェリチン、アルブミン、グロブリン、ミオグロビン、ソマトメジンＣ、ハプトブロビン、
５）  リポタンパク質：例えば、低密度リポタンパク質ＬＤＬ、高密度リポタンパク質ＨＤＬ、超高密度リポタンパク質ｖＨＤＬ、
６）  例えばトリグリセリドなどの脂質、
７）  例えばトランスフェリンなどの糖タンパク質、
８）  例えばＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｋなどのビタミン、
９）  例えばエタノール、メタノールなどのアルコール、
１０）  例えばグルコースなどの炭水化物、
１１）  例えばビタミンＤなどのセコステロイド、
１２）  例えばアスパラギン酸アミノトランスフェラーゼ、アラニンアミノトランスフェラーゼ、セウロプラスミン、トランスアミナーゼ、ホスファターゼ、クレアチンキナーゼ、前立腺酸ホスファターゼなどの酵素、
１３）  例えばカルシウム、塩化物、ナトリウム、カリウム、鉄、銅、亜鉛、マグネシウム、鉛などのイオン及び微量金属、
１４）  例えば酸素、二酸化炭素、一酸化炭素などのガス、
１５）  例えば重炭酸塩、葉酸などの酸、
１６）  種々の細菌などの単細胞生物、
１７）  水素、ホウ素、リチウムなどの軽元素、及び、カドミウム、ガドリニウムなどの高熱中性子捕獲断面積を持つ重元素、
１８）  陰イオン界面活性剤、例えばデオキシコール酸などのアルキルベンゼンスルホン酸塩、
１９）  例えばジステアリルジメチルアンモニウムクロリド「ＤＨＴＤＭＡＣ」などのカチオン性界面活性剤、
２０）  例えばＴｗｅｅｎ、Ｔｒｉｔｏｎ、Ｂｒｉｊシリーズなどの非イオン性界面活性剤、
２１）  例えば、３‐［（３‐コラミドプロピル）ジメチルアンモニオ]‐１‐プロパンスルホネート「ＣＨＡＰＳ」のような界面活性剤などの双性イオン界面活性剤、
２２）  可塑剤及び分散剤、
２３）  硫酸カルシウム二水和物、
２４）  例えばケイ酸ナトリウムＮａ２ＳｉＯ３などの脱凝集に用いられる物質、
２５）  例えばビス（２-クロロエチル）エチルアミンなどの窒素及び硫黄マスタード、
２６）  例えばエチルジクロロアルシンなどのヒ素、
２７）  例えばホスゲンオキシムなどの蕁麻疹剤、
２８）  例えばアルシン及び塩素などの代謝及び窒息毒、
２９）  例えばサリン、ノビコック剤、ｖシリーズ剤、サキシトキシンなどの神経剤、
３０）  例えば炭疽菌などの兵器化された細菌、及び非軍事／非兵器化された場合にも同様にこれらの細菌、
３１）  例えば、エボラウイルスなどの兵器化されたウイルス病原体及び非軍事／非兵器化された場合にも同様にこれらのウイルス病原体、並びに
３２）  化学的に純粋な化合物、又は例えばトリニトロトルエン、トリアセトントリペルオキシド、及び硝酸アンモニウム／重油「ＡＮＦＯ」などの燃料と酸化剤の混合物中の爆発物。
【００３９】
上記リストは非限定的な例のみを含み、リストは網羅的ではないことが強調される。
【００４０】
例示的な場合では、化合物の試料中の異性体の組成が調べられる。試料は、化合物のγ１％の第１の異性体の及び化合物のγ２％の第２の異性体を含有すると仮定する。したがって、パーセンテージγ１及びγ２を決定するタスクが存在する。基準情報は、散乱角θと方位角φの関数として散乱された中性子の２つの基準分布ＲＲ（θ，φ）とＲＬ（θ，φ）を記述すると仮定した。基準分布ＲＲ（θ，φ）は、試料が化合物の第１の異性体を表す第１の基準状態に対応し、基準分布ＲＬ（θ，φ）は、試料が化合物の第２の異性体を表す第２の基準状態に対応する。試料２１０について測定された分布は、Ｓ（θ，φ）であると仮定される。タスクは、
【数５】
2020521116.tif 000020
のように、パーセンテージγ１及びγ２の値を定義することである。パーセンテージγ１及びγ２は、θの適切な範囲にわたる積分：
【数６】
2020521116.tif 000021
が、最小化されるように、例えば、最小二乗法「ＬＳＭ」を用いて決定することができる。パーセンテージγ１及びγ２は、分析された化合物の試料中の第１及び第２の異性体の存在及び相対量を示す分析データを構成する。二次元θ，φ‐空間のいくつかの部分領域が他のものより重要な場合、積分されるθ及びφの上記の関数は、重要な部分領域により多くの重みを与える重み関数ｗ（θ，φ）を備えることができる。
【００４１】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、ソース装置によって放出される粒子流は、所定のエネルギ分布を有する粒子を含む。検出器装置２４０は、散乱された粒子のエネルギを検出するように構成することができ、処理装置２７０は、分析データを生成する際に、ｉ）散乱された粒子の測定されたエネルギ、及びｉｉ）散乱された粒子のエネルギに対する、１つ又は複数の所定の同位体、化学物質及び／又は化合物、及び／又は異性体の影響を示す情報を使用するように構成することができる。散乱された粒子のエネルギは、分析データの精度及び信頼性を改善するための情報を提供するために使用することができる。
【００４２】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、処理装置２７０は、粒子流が所定成分、例えば、同位体、化学物質及び／又は化合物、及び／又は異性体のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレーションするモデルを維持するように構成される。このモデルは、例えば、異なる同位体を有する物質を通る粒子の通過のシミュレーションのためのツールキットであるＧｅａｎｔ４に基づくことができる。Ｇｅａｎｔ４モデルは、検出器装置の幾何学的形状、シミュレーションモデル試料の幾何学的形状、及びシミュレーションモデル試料と検出器装置との間の中間空間の幾何学的形状の記述を含む。さらに、このモデルは、入射粒子流の記述、検出器装置の同位体含有量の記述、及び中間空間の同位体含有量の記述を含む。各シミュレーションにおけるシミュレーションモデル試料の同位体含有量Ｘは、異なる同位体Ｉ１、Ｉ２、．．．ＩＮの重ね合わせ：
【数７】
2020521116.tif 000022
として表すことができ、ここで、γｉはシミュレーションモデル試料中の同位体ｉの相対存在量（relative  abundance）であり、ｉ＝１、２、．．．、Ｎである。この例示的な場合では、相対存在量の集合γ１、γ２、．．．、γＮは、所定の同位体Ｉ１、Ｉ２、．．．ＩＮに関連するシミュレーションモデル組成を表す。
【００４３】
入射粒子対異なる同位体の微分断面積ｄ２σ／ｄΩｄＥは、別々の測定に基づく外部パラメータ化（external  parametrizations）としてモデル内で実装できる。
【００４４】
処理装置２７０は、散乱プロセスをモデルでシミュレートし、散乱された粒子のシミュレートされた分布と散乱された粒子の測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、所定成分のシミュレーションモデル組成、すなわち、相対存在量γ１、γ２、...γＮを変化させるように構成される。所定の基準は、例えば、散乱角θ及び方位角φの適切な範囲にわたる以下の誤差二乗積分が、所定の限界未満、すなわち、
【数８】
2020521116.tif 000023
になることであることができ、ここで、Ｍ（θ，φ）は、散乱された粒子のシミュレートされた分布、Ｓ（θ，φ）は散乱された粒子の測定された分布である。
【００４５】
処理装置２７０は、分析データをシミュレーションモデル組成、すなわち、上述の所定の基準を満たす相対存在量γ１、γ２、．．．、γＮのセットに設定するように構成される。相対存在量γ１、γ２、．．．、γＮ、すなわち、シミュレーションモデル組成を反復することは、例えば、訓練されたディープコンピューティング「ＤＣ」ツール、例えば、敵対的生成ディープニューラルネットワーク「ＧＡＤＮ」、非負値行列因子分解ＮＭＦ又はＮＮＮＭＦ、又は適切な遺伝的アルゴリズム「ＧＡ」などの多変量解析ツールを使用して行うことができる。反復の出発点は、例えば、検討中の同位体の天然の相対存在量である。
【００４６】
同位体組成を分析する代わりに又はそれに加えて、上記の種類のモデルベースのアプローチは、試料の化学組成及び／又は異性体組成を分析する際に使用することができる。例えば、Ｇｅａｎｔ４モデルのメタデータは、微分断面積、材料内の粒子輸送、モル質量、アボガドロ数、並びに化学物質及び化合物の化学的及び／又は異性体分析に使用可能な他の多くのパラメータを含む。
【００４７】
例示的且つ非限定的な実施形態のシステムでは、処理装置２７０は、ｉ）検討中の同位体の相対存在量γ１、γ２、．．．、γＮを表すシミュレーションモデル組成、ｉｉ）これらの同位体の原子量、及びｉｉｉ）シミュレーションモデル試料の物質量に基づいて、シミュレーションモデル試料に対応する質量推定値を計算するように構成される。処理装置２７０は、シミュレーションモデル組成の反復の間にシミュレーションモデル組成を変化させるときに制約として、試料２１０の質量と計算された質量推定値との間の差を使用するように構成される。
【００４８】
システム１００の処理装置１７０は、上述のモデルベースのアプローチを用いて分析データを生成するように構成することもできる。この例示的な場合では、測定された分布及びシミュレートされた分布は、１つの角度変数、すなわち散乱角θのみの関数である。
【００４９】
図３は、試料中の１つ又は複数の所定成分、例えば同位体の存在を示す分析データを生成するための、例示的且つ非限定的な実施形態によるシステム３００の斜視図を示す。システム３００は、そこを通って流れる気体又は液体試料を含むパイプ３８０を有する。さらに、システム３００は、各々がセンサを有する平面要素を有する検出器装置３４０を有する。図３において、３つのセンサは、参照番号３４１、３４２、及び３４３で示されている。このシステムは、中性子流３３０をパイプ３８０に向けるためのソース装置を有する。ソース装置は図３には示されていない。図３に示すように、センサは、中性子流３３０に対して異なる角度で配置されており、それによって様々な角度で散乱される中性子の分布を検出することができる。システム３００は、散乱された中性子の測定された分布、及び散乱された中性子の分布に対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、分析データを生成するための処理装置をさらに有する。処理装置は、図３には示されていない。
【００５０】
図１に示す処理装置１７０の実装、及び図２に示す処理装置２７０の実装は、１つ又は複数のアナログ回路、１つ又は複数のデジタル処理回路、又はそれらの組み合わせに基づくことができる。各デジタル処理回路は、適切なソフトウェアを備えたプログラマブルプロセッサ回路、例えば特定用途向け集積回路「ＡＳＩＣ」などの専用ハードウェアプロセッサ、又は例えばフィールドプログラマブルゲートアレイ「ＦＰＧＡ」などの設定可能なハードウェアプロセッサであることができる。さらに、処理装置１７０及び処理装置２７０は、それらのそれぞれが例えばランダムアクセスメモリ「ＲＡＭ」回路であることができる１つ又は複数のメモリ回路を有し得る。
【００５１】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムは、ウェアラブルデバイス内に配置される。一例では、ウェアラブルデバイスは、グルコースメーター、すなわちグルコメーターである。別の例では、ウェアラブルデバイスは、例えば、スマートウオッチ又はブレスレットなどの装置を用いて、人の手首に結合されるように構成される。例えば、ウェアラブルデバイスは、人の血液の組成、すなわち、血液が含む同位体及び／又は原子及び／又は分子及び／又は異性体を決定するために使用される。一例において、人の血液の組成の決定は、血液中のグルコースＣ６Ｈ１２Ｏ６の測定を含み得る。人の血液中の大量のブドウ糖などのグルコースの測定は、糖尿病に関連付けられ得る。このような血液中のグルコースの量の測定は、糖尿病に関連する高血糖症及び／又は低血糖症などの状態の非侵襲的測定を可能にし得る。別の例では、ウェアラブルデバイスは平面状に構成される。このような場合、ウェアラブルデバイスは、人の身体、例えば人の皮膚上に配置され得る。ウェアラブルデバイスは、一時的にヒト又は動物と接触して又はその近傍に配置される測定装置であると広く理解することができる。
【００５２】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムは、携帯型装置（portable  device）に配置される。一例では、携帯型装置は、試料を貯蔵するパイプと、中性子流を試料に向けるように配置された中性子源と、パイプの周囲に配置された検出器装置とを有する。一例では、携帯型装置は、例えば、人の息（breath）の組成を分析するために使用することができる。一例では、息の分析は、揮発性有機化合物「ＶＯＣ」の存在の検出を含む。揮発性有機化合物の存在のそのような検出は、喘息、肺癌、糖尿病、フルクトース吸収不良、すなわち、食事性フルクトース不耐性、ヘリコバクターピロリ感染などのような疾患及び／又は障害の診断を可能にし得る。この例示的な場合では、測定された散乱角分布又は測定された散乱角分布及び方位角分布と比較される基準情報は、上記の疾患及び／又は障害を有さない人々のような健康な人々の息の組成と関連付けられ得る。
【００５３】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、ソース装置、例えば中性子源は、第１のモバイル装置（mobile  device）に配置され、検出装置は、第２のモバイル装置に配置される。一例では、第１のモバイル装置及び第２のモバイル装置は、無人航空機「ＵＡＶ」である。この例示的な場合では、第１のモバイル装置のソース装置からの粒子流は、試料から散乱され、散乱された粒子は、第２のモバイル装置の検出器装置によって検出される。一例では、モバイル装置におけるソース装置及び検出器装置のこのような配置は、例えば、核排除区域などの、人の安全を脅かす可能性のある場所におけるような、土壌の組成の決定を可能にする。
【００５４】
例示的且つ非限定的な実施形態によるシステムでは、ソース装置、例えば中性子源、及び検出器装置は、単一のモバイル装置内に配置される。一例では、モバイル装置は、内燃機関車両を含む。この例示的な場合では、ソース装置及び検出器装置は、内燃機関車両の燃料タンク内の可燃性燃料の組成を分析するために使用され得る。例えば、可燃性燃料が天然ガスを含む場合、低メタン数の天然ガスは内燃機関のノッキングをもたらすことがよく知られている。さらに、内燃機関のノッキングは、機関（engine）の作動寿命の短縮をもたらす。この例示的な場合では、可燃性燃料の組成を決定は、機関のこのような作動寿命の短縮を回避することを可能にする。例えば、低メタン数を有する可燃性燃料の決定に際して、例えば高いメタン数を有する可燃性燃料などの添加剤が燃料タンクに加えられることができる。
【００５５】
図４は、試料中の１つ又は複数の所定成分、例えば、同位体、化学物質及び／又は化合物、及び／又は異性体の存在を示す分析データを生成するための例示的且つ非限定的な実施形態による方法の高レベルのフローチャートである。本方法は：
‐  動作４０１：分析されることになる試料に粒子流を向けること、
‐  動作４０２：少なくとも散乱角θの関数として、試料から散乱された粒子の分布を測定することであって、各散乱された粒子に関連する散乱角は、粒子流の到達方向と、検討中の散乱された粒子の軌跡との間の角度であり、
‐  動作４０３：散乱された粒子の測定された分布、及び散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて、分析データを生成すること、
を含む。
【００５６】
図５は、例示的且つ非限定的な実施形態による方法において分析データを生成するための上記動作４０３を示すフローチャートである。この例示的な場合では、分析データを生成することは、以下の動作を含む：
‐  動作５０１：粒子流が所定成分のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレートするためのモデルを維持すること、
‐  動作５０２：モデルを用いて散乱プロセスをシミュレートし、散乱された粒子のシミュレートされた分布と散乱された粒子の測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、所定成分のシミュレーションモデル組成を変化させること、
‐  動作５０３：分析データを、所定の基準を満たすシミュレーションモデル組成に設定すること。
【００５７】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法は、所定の基準が満たされるシミュレーションモデル組成を探索するために以下のもののうちの１つを使用することを含む：敵対的生成ディープニューラルネットワーク、非負値行列因子分解、又は遺伝的アルゴリズム。
【００５８】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法は、ｉ）シミュレーションモデル試料中の同位体の相対存在量を表すシミュレーションモデル組成、ｉｉ）これらの同位体の原子量、及びｉｉｉ）シミュレーションモデル試料の物質量、に基づいてシミュレーションモデル試料に対応する質量推定値を計算するステップを含む。反復過程においてシミュレーションモデル組成を変化させる場合の制約として、試料の質量と計算された質量推定値との間の差が使用される。
【００５９】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法は、中性子流、アルファ粒子流、ベータ粒子流、及び／又は陽子流を試料に向けることを含む。
【００６０】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法は、ガンマ光子及び／又はＸ線光子を試料に向けることを含む。
【００６１】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法は、散乱された粒子のエネルギを検出することを含む。この例示的な場合では、分析データを生成すること、動作４０３は、散乱された粒子の測定されたエネルギ、及び散乱された粒子のエネルギに対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す情報を使用することを含む。
【００６２】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法では、粒子流は中性子流を含み、試料から散乱された中性子の分布は散乱角の関数として測定され、分析データは、散乱角の関数として散乱された中性子の分布に対する１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す基準情報及び散乱された中性子の測定された分布に基づいて生成される。
【００６３】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法は、試料から到達するガンマ光子を検出することを含む。この例示的な場合では、分析データを生成すること、動作４０３は、ガンマ光子の検出結果、及び試料から到達するガンマ光子と散乱された中性子との一致を示す一致データを使用することを含む。
【００６４】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法は、アルファ粒子及び／又はベータ粒子を検出することを含む。この例示的な場合では、分析データを生成すること、動作４０３は、アルファ及び／又はベータ粒子の検出結果と、アルファ及び／又はベータ粒子の入射に対する１つ又は複数の所定の同位体の影響を示す情報とを使用することを含む。
【００６５】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法では、散乱された粒子の測定された分布及び散乱角の関数としての散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定の化学物質及び／又は化合物の影響を示す基準情報に基づいて、分析データが生成される。
【００６６】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法では、散乱された粒子の分布は、散乱角θの関数として及び方位角φの関数として測定され、ここで、各散乱された粒子に関連する方位角は、粒子流の到達方向に垂直な幾何学的平面上の検討中の散乱された粒子の軌跡の投影と幾何学的平面上の所定の基準方向との間の角度である。
【００６７】
例示的且つ非限定的な実施形態による方法では、散乱された粒子の測定された分布、並びに散乱角及び方位角の関数としての散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定の異性体の影響を示す基準情報に基づいて、分析データが生成される。
【００６８】
例示的且つ非限定的な実施形態によるコンピュータプログラムは、上述の例示的且つ非限定的な実施形態のいずれかによる方法に関連する動作を実行するようにプログラマブル処理装置を制御するためのコンピュータ実行可能命令を含む。
【００６９】
例示的且つ非限定的な実施形態によるコンピュータプログラムは、試料中の１つ又は複数の所定成分の存在を示す分析データを生成するためのソフトウェアモジュールを含む。ソフトウェアモジュールは：
‐  粒子流を試料に向けるようにソース装置を制御し、
‐  少なくとも散乱角の関数として試料から散乱された粒子の分布を測定するように検出器装置を制御し、
‐  散乱された粒子の測定された分布及び散乱された粒子の分布に対する１つ又は複数の所定成分の影響を示す基準情報に基づいて分析データを作成する、
ように、プログラマブル処理装置を制御するコンピュータ実行可能命令を含む。
【００７０】
例示的且つ非限定的な実施形態によるコンピュータプログラムでは、ソフトウェアモジュールは：
‐  粒子流が所定成分のシミュレーションモデル組成を有するシミュレーションモデル試料に向けられる散乱プロセスを計算機シミュレートするためのモデルを維持し、
‐  モデルを用いて散乱プロセスをシミュレートし、散乱された粒子のシミュレートされた分布と散乱された粒子の測定された分布との間の差が所定の基準を満たすまで、所定成分のシミュレーションモデルの組成を変化させ、
‐  分析データを所定の条件を満たすシミュレーションモデル組成に設定する、
ように、プログラム可能な処理装置を制御するためのコンピュータ実行可能命令を含む。
【００７１】
ソフトウェアモジュールは、例えば、プログラマブル処理装置に適したプログラミングツールで実装されたサブルーチン又は関数であることができる。
【００７２】
例示的且つ非限定的な実施形態によるコンピュータプログラム製品は、例示的実施形態によるコンピュータプログラムで符号化されたコンピュータ可読媒体、例えばコンパクトディスク「ＣＤ」を含む。
【００７３】
例示的且つ非限定的な実施形態による信号は、例示的な実施形態によるコンピュータプログラムを定義する情報を担持するように符号化される。
【００７４】
上述の説明において提供される特定の例は、添付の請求項の範囲及び／又は適用可能性を限定するものと解釈されるべきではない。上記の説明で提供された例のリスト及びグループは、別段の明示の記載がない限り、網羅的ではない。
【国際調査報告】
2020521116.tif 000024
2020521116.tif 000025
2020521116.tif 000026