"被測定液のpH測定感度が時間と共に変化するガラス電極型pHセンサの測定値を入力するpH変換演算手段に対して、所定の時間間隔または随時に実行される基準pHの校正液による校正作業で取得される校正感度データを渡して前記pH測定感度を補正させるpH測定装置において、経過時間、前記pH変換演算手段のpH測定値、前記測定液の温度測定値、前記ガラス電極型pHセンサのインピーダンス測定値を学習データとすると共に、前記校正作業で取得される校正感度データのバックデータを教師データとして入力する感度係数推論手段を備え、前記感度係数推論手段は、前記の校正感度データの取得から次回の校正感度データの取得までの間における校正感度を予測し、前記pH変換演算手段に校正感度データとして渡すことを特徴とするpH測定装置。前記感度係数推論手段は、オフライン状態において前記経過時間、前記pH変換演算手段のpH測定値、前記測定液の温度測定値、前記ガラス電極型pHセンサのインピーダンス測定値を学習データとすると共に、前記校正作業で取得される校正感度データのバックデータを教師データとして入力し、推論のアルゴリズムを学習することを特徴とする請求項1に記載のpH測定装置。前記感度係数推論手段は、オンライン状態において前記経過時間、前記pH変換演算手段のpH測定値、前記測定液の温度測定値、前記ガラス電極型pHセンサのインピーダンス測定値を学習データとすると共に、前記校正作業で取得される校正感度データのバックデータを教師データとして入力し、推論のアルゴリズムを学習することを特徴とする請求項1または2に記載のpH測定装置。前記感度係数推論手段は、ニューラルネットワークにより構成されることを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載のpH測定装置。従来構成のpH測定装置では、離散的な校正データの補間機能として、蓄積された校正データから近似式を用いて校正データを予測している。この手法では、pHセンサとしてガラス電極型pHセンサを用いた場合、その劣化要因であるインピーダンス変化、測定溶液の温度変化などが考慮されていないために、実際の感度変化曲線と感度予測曲線間の偏差を縮小することに限界がある。即ち、蓄積データによる近似となるため、校正作業自体をなくすことは難しい。本発明の目的は、従来の感度変化の前方予測機能の偏差をより小さくし、校正回数の大幅な削減、または校正レスを可能とするpH測定装置を実現することにある。このような課題を達成するために、本発明は次の通りの構成になっている。1被測定液のpH測定感度が時間と共に変化するガラス電極型pHセンサの測定値を入力するpH変換演算手段に対して、所定の時間間隔または随時に実行される基準pHの校正液による校正作業で取得される校正感度データを渡して前記pH測定感度を補正させるpH測定装置において、経過時間、前記pH変換演算手段のpH測定値、前記測定液の温度測定値、前記ガラス電極型pHセンサのインピーダンス測定値を学習データとすると共に、前記校正作業で取得される校正感度データのバックデータを教師データとして入力する感度係数推論手段を備え、前記感度係数推論手段は、前記の校正感度データの取得から次回の校正感度データの取得までの間における校正感度を予測し、前記pH変換演算手段に校正感度データとして渡すことを特徴とするpH測定装置。2前記感度係数推論手段は、オフライン状態において前記経過時間、前記pH変換演算手段のpH測定値、前記測定液の温度測定値、前記ガラス電極型pHセンサのインピーダンス測定値を学習データとすると共に、前記校正作業で取得される校正感度データのバックデータを教師データとして入力し、推論のアルゴリズムを学習することを特徴とする1に記載のpH測定装置。3前記感度係数推論手段は、オンライン状態において前記経過時間、前記pH変換演算手段のpH測定値、前記測定液の温度測定値、前記ガラス電極型pHセンサのインピーダンス測定値を学習データとすると共に、前記校正作業で取得される校正感度データのバックデータを教師データとして入力し、推論のアルゴリズムを学習することを特徴とする1または2に記載のpH測定装置。4前記感度係数推論手段は、ニューラルネットワークにより構成されることを特徴とする1乃至3のいずれかに記載のpH測定装置。本発明によれば、次のような効果を期待することができる。1pHセンサの劣化要因を学習データとし、校正実績データを教師データとする、ニューラルネットワークなどで実現可能な感度係数推論手段により感度変化の前方予測を行うことで、実際の感度変化との偏差をより小さくすることができる。2また、バックデータの精度が確保できる場合、設置された環境、アプリケーションを覚えるために数回の校正を行えば、その後は校正レスで感度予測していくことが可能である。以下本発明を、図面を用いて詳細に説明する。図1は、本発明を適用したpH測定装置の一実施例を示す機能ブロック図である。図6で説明した従来構成と同一要素には同一符号を付して説明を省略する。図6に示した従来構成の測定装置10に追加される本発明の特徴部は、pH変換演算手段13の感度補正手段13aに渡す感度係数a′′tを前方予測するための感度係数推論手段100を設けた構成にある。感度係数推論手段100としては周知のニューラルネットワークを採用することが可能であるが、これに限定されるものではなく、多数のプロセス値から直接計測が困難なプロセス性状を予測する、実用化されている周知の多変数モデル予測制御パッケージなどの採用が可能である。以下、ニューラルネットワークを用いた実施例を説明する。ニューラルネットワークによる感度係数推論手段100は、経過時間t、pH変換演算手段の出力pH値,測定液12の温度測定値T、pHセンサ11のガラス電極インピーダンス測定値Zなどのパラメータを劣化要因の学習データとして入力すると共に、校正履歴保存手段25から得られる感度データのバックデータa ́tを教師データとして入力し、予測される感度係数a′′tを出力し、感度補正手段13aに渡す。ガラス電極インピーダンス測定値Zは、インピーダンス検出手段14により定周期処理で測定される。温度測定値Tは。測定液12に接する温度センサ15を用いた温度検出手段16で測定される。図2は、ニューラルネットワークによる学習動作を説明する模式図である。ニューラルネットワークによる感度係数推論手段100は、学習データのパラメータとして経過時間t、pH変換演算手段の出力pH値,測定液12の温度測定値T、pHセンサ11のガラス電極インピーダンス測定値Zを入力すると共に、感度データのバックデータa ́tを教師データとして入力し、推論のアルゴリズムを最適化するための学習をする。ニューラルネットワークの学習方法としては、開発時にオフライン状態において入力パラメータである経過時間、pH測定値、温度測定値、インピーダンス測定値等に対する感度変化のバックデータを測定し、その感度変化のバックデータを教師データとして学習する。このバックデータはなるべく多くのデータで学習されることが望ましい。また、オンラインで稼働中もユーザが校正する度にその校正データにより学習させ、そのアプリケーションに特化した環境にも対応できるようにする。図3は、ニューラルネットワークによる稼動中での予測動作を説明する模式図である。ニューラルネットワークによる感度係数推論手段100への入力データとしては、オフラインでの学習データと同じ経過時間t、pH変換演算手段の出力pH値,測定液12の温度測定値T、pHセンサ11のガラス電極インピーダンス測定値Zをオンラインで入力すると共に、感度データのバックデータa ́tをオンラインの教師データとして入力し、出力データとして予測感度係数a′′tをオンラインで算出し、感度補正手段13aに渡す。図4は、ガラス電極pHセンサのインピーダンス測定回路図である。ガラス電極pHセンサの等価回路は、液アースとガラス電極間に接続された、起電力VgとインピーダンスZの直列回路で表記できる。pH測定の直流の起電力に影響しないようにCPUからの指令で100Hzの方形波信号Vを液アース側に印加し、電極側では、測定したいインピーダンスZと固定抵抗Rの分圧Vinをサンプルホールドした電圧VoをAD変換してCPUに入力する。図5は、本発明によるpH測定装置の感度変化曲線を示す特性図である。図7に示した従来構成の予測による感度変化曲線F3と、本発明の予測による感度変化曲線F3 ́との対比で明らかなように、時刻t4における感度偏差Δa ́はより小さくなり、予測の精度が向上している。本発明の手法によれば、実際の感度変化曲線F1に対し、予測感度変化曲線F3 ́を高精度で近似させることが可能となる。これにより、校正の頻度を従来構成に比較して少なくすることができ、所定期間の学習を実行した後に校正レスの運転に移行することも可能となる。"