JP7438051B2 - Photoacoustic sensor, photoacoustic sensor calibration method, and air conditioning system - Google Patents
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Description
本発明は、気体(ガス)の成分を検出する光音響センサ、光音響センサの校正方法、及び空調システムに関するものである。 The present invention relates to a photoacoustic sensor that detects gas components, a photoacoustic sensor calibration method, and an air conditioning system.
一般的に事務所や商業施設、或いは工場等においては、住環境である室内空気の温度や湿度の制御が行われている。しかしながら、最近では温度や湿度の制御だけではなく、有害なガスや嫌な匂いの除去、更には芳香等の付加といった、空気品質を制御する要求が高まっている。 Generally, in offices, commercial facilities, factories, etc., the temperature and humidity of indoor air, which is the living environment, is controlled. However, recently there has been an increasing demand for controlling air quality, not only by controlling temperature and humidity, but also by removing harmful gases and unpleasant odors, and even adding fragrances.
この空気品質を制御するには、ガス濃度や匂い濃度の適切な制御が必要であり、目的に応じたガス成分や匂い成分を検知するガスセンサが必要である。ガス成分や匂い成分を検出するセンサとして、光音響効果を用いた光音響センサが提案されている。 In order to control this air quality, appropriate control of gas concentration and odor concentration is required, and a gas sensor that detects gas components and odor components depending on the purpose is required. Photoacoustic sensors using photoacoustic effects have been proposed as sensors for detecting gas components and odor components.
光音響効果は、ガスを構成する特定成分の分子に対して、特定の波長の光を断続的(パルス状)に照射すると、光を吸収した分子が熱膨張、及び収縮を行うことで音響波(音波)が発生する現象である。光音響センサは、小型で低濃度ガスを高感度に検出が可能なため、建築物の空調システムでの適用が進められている。尚、光音響センサは空調システムだけでなく、他の分野でも適用できるが、以下では空調システムの適用例を説明する。 The photoacoustic effect occurs when the molecules of a specific component of a gas are intermittently (pulsed) irradiated with light of a specific wavelength, and the molecules that absorb the light thermally expand and contract, producing acoustic waves. This is a phenomenon in which (sound waves) are generated. Photoacoustic sensors are being used in building air conditioning systems because they are small and can detect low concentration gases with high sensitivity. Note that the photoacoustic sensor can be applied not only to air conditioning systems but also to other fields, and below, an application example of air conditioning systems will be explained.
光音響センサは、セルと呼ばれる閉鎖された空間を形成する筐体に測定ガスを封入し、光をパルス状に照射して音響波を発生させ、この音響波のピーク周波数(強度が最大となる周波数)からガス成分を特定するようにしている。尚、空調システムに用いる光音響センサでは、セルの外側の空気(室内空気)をセル内に循環させるために、少なくとも1個以上の接続孔をセルに形成している。 A photoacoustic sensor encloses a measurement gas in a housing that forms a closed space called a cell, and irradiates it with pulsed light to generate an acoustic wave. The gas components are identified from the frequency). In a photoacoustic sensor used in an air conditioning system, at least one connection hole is formed in the cell in order to circulate air outside the cell (indoor air) into the cell.
しかしながら、光音響効果で発生する音響波のピーク周波数は、測定ガスの温度に依存する傾向にあるため、室内の空気温度が変化すると、ガス成分の種類の推定に誤りが生じる恐れがあり、このため温度依存性を補償することが求められている。 However, the peak frequency of the acoustic waves generated by the photoacoustic effect tends to depend on the temperature of the measured gas, so if the indoor air temperature changes, there is a risk of errors in estimating the type of gas component. Therefore, it is required to compensate for temperature dependence.
このような要請に応える技術として、例えば、特表2001-507798号公報(特許文献1)においては、ガス成分の種類と濃度が既知のガスを用いることで、未知のガスの濃度演算の補正を行うことが示されている。 As a technique to meet such demands, for example, in Japanese Patent Publication No. 2001-507798 (Patent Document 1), by using a gas whose type and concentration of gas components are known, correction of the concentration calculation of an unknown gas is made. has been shown to do so.
ところで、特許文献1では、種類と濃度が既知のガスを用いることで、未知のガスの濃度計算の補正を行うようにしているが、既知のガスを準備できないと、ガスの種類の推定やガス成分の濃度が測定できないといった課題や、経年劣化で既知のガスが漏洩した場合に、ガスの種類の推定やガス成分の濃度の演算の精度が低下するといった課題を有している。このため、特許文献1のような光音響センサでは、既知のガスのメンテナンスが必要であり、例えば、空調システムに採用するのは得策ではない。
By the way, in
本発明の目的は、既知のガス等を使用することなく、少なくともガス成分の種類の推定を温度に依存することなく正確に行うことができる新規な光音響センサ、光音響センサの校正方法、及び空調システムを提供することにある。 The object of the present invention is to provide a novel photoacoustic sensor, a method for calibrating a photoacoustic sensor, and a method for calibrating a photoacoustic sensor, which can accurately estimate at least the type of gas component without using known gases or the like and without depending on temperature. Our goal is to provide air conditioning systems.
本発明は、内部空間を形成し測定されるガスを貯留するセンサセルと、センサセル内のガスに光を照射する光源と、光源を断続的に発光させる光源駆動手段と、センサセル内の特定ガスの音響波を検出するマイクロフォンと、マイクロフォンで検出された音響波を信号処理する信号処理手段と、少なくとも、光源駆動手段に駆動信号を与える光源駆動機能と、信号処理手段からの信号に基づいて特定ガスの種類を推定するガス推定機能を実行する制御手段を備え、制御手段のガス推定機能は、音響波の周波数とガスの温度情報を用いて特定ガスの平均分子量を求め、求められた平均分子量から特定ガスの種類を推定する、ことを特徴としている。 The present invention provides a sensor cell that forms an internal space and stores a gas to be measured, a light source that irradiates light to the gas in the sensor cell, a light source drive means that causes the light source to emit light intermittently, and an acoustic sensor for a specific gas in the sensor cell. a microphone for detecting waves; a signal processing means for signal-processing the acoustic waves detected by the microphone; at least a light source driving function for supplying a driving signal to the light source driving means; The gas estimation function of the control means calculates the average molecular weight of a specific gas using the frequency of the acoustic wave and the temperature information of the gas, and identifies the gas from the calculated average molecular weight. It is characterized by estimating the type of gas.
本発明の構成によれば、既知のガス等を使用することなく、ガス成分の種類の推定を温度に依存しないで正確に行うことができる。尚、上記した以外の課題、構成および効果は、以下の発明を実施するための形態の説明により明らかにされる。 According to the configuration of the present invention, it is possible to accurately estimate the type of gas component without relying on temperature, without using known gases or the like. Note that problems, configurations, and effects other than those described above will be made clear by the following description of the mode for carrying out the invention.
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。実施形態は、本発明を説明するための例示であって、説明の明確化のため、適宜、省略、及び簡略化がなされている。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. The embodiments are examples for explaining the present invention, and are omitted and simplified as appropriate for clarity of explanation. The present invention can also be implemented in various other forms.
先ず、図1、及び図2を参照して本発明の第1の実施形態について説明する。ここで、図1は、本発明が適用される空調システムを示し、図2は、図1に示す空調システムで実行される第1の実施形態になるガス成分の推定方法を説明するフローチャートを示している。 First, a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 1 and 2. Here, FIG. 1 shows an air conditioning system to which the present invention is applied, and FIG. 2 shows a flowchart illustrating a gas component estimation method according to the first embodiment, which is executed in the air conditioning system shown in FIG. ing.
図1に示す空調システムにおいて、空調機(空調手段)10は、センサ群11からのセンサ情報を受信し、この受信信号に基づいて空調動作を実行する機能を備えている。センサ群11は、居住空間の温度を検出する温度センサ(温度検出手段)、居住空間のCO2濃度を検出するCO2センサ、及び居住空間を漂う粉塵を検出する粉塵センサ等の環境センサや、居住者の心拍数を検出する心拍センサ、居住者の体温を検出するサーモパイル等の人感センサから構成されている。
In the air conditioning system shown in FIG. 1, an air conditioner (air conditioning means) 10 has a function of receiving sensor information from a
また、空調機10は、サーバ等から構成される中央管理装置(中央管理手段)12と無線、或いは有線で接続されており、空調機10から稼動情報、センサ情報等を中央管理装置12に送信している。更に、中央管理装置12は、空調機10の操作信号や制御信号を空調機10に送信している。
Furthermore, the
そして、空調機10には、本実施形態の特徴である光音響センサ13が無線、或いは有線で接続されている。光音響センサ13は、事務所や商業施設、或いは工場等の任意の場所に設置することができる。更には、図面に示していないが、空調機10自体に設けることも可能である。
A
光音響センサ13は少なくとも、内部空間を形成し測定されるガス(ここでは空気)を貯留するセンサセル14と、このセンサセル14内のガス(空気)に光を照射する光源A15~光源N17と、センサセル14内の空気の音響波を検出するマイクロフォン18と、センサセル14内の内部空間と外部空間を接続する少なくとの2つの接続孔19とを備えている。2つの接続孔19は、上述したようにセンサセル14内に空気を循環させるために設けられている。
The
光源A15~光源N17の光は、センサセル14に形成した光入射部から内部空間に向けて照射される。光源A15~光源N17は種々の光源を利用でき、例えば、半導体レーザ、ガスレーザ、LED等の光源を利用できる。製造コスト等を考慮して本実施形態ではLEDを使用している。これらの光源A15~光源N17は、断続的(パルス状)に発光して、センサセル14内に貯留された空気に光エネルギを与える構成とされている。これによって、センサセル14内の測定すべき特定ガス成分が熱膨張、収縮を繰り返して音響波を発生する。
The light from the light sources A15 to N17 is irradiated toward the internal space from a light incident portion formed in the
光源A15~光源N17から照射される光の波長は、測定すべき特定ガス成分によって決められており、本実施形態ではN個のガス成分を検出するように、N個の光源A15~光源N17が備えられている。本実施形態ではLEDを用いているので、所定の波長を透過させる光フィルタを使用して、所望の波長を得るようにしている。 The wavelength of the light emitted from the light sources A15 to N17 is determined by the specific gas component to be measured, and in this embodiment, the N light sources A15 to N17 are used to detect N gas components. It is equipped. Since this embodiment uses LEDs, a desired wavelength is obtained by using an optical filter that transmits a predetermined wavelength.
光源A15~光源N17は、断続的に発光してセンサセル14内に貯留された空気に光エネルギを与えることから、駆動回路(光源駆動手段)A20~駆動回路(光源駆動手段)N22によってパルス的に発光を制御されている。また、駆動回路A20~駆動回路N22は、マイクロフォン18によって検出される音響波の強度が最大になるピーク周波数を求める(探索する)ために、周波数を所定の範囲で変更(スイープ)するように制御される。
Since the light source A15 to light source N17 emit light intermittently to give light energy to the air stored in the
このため、駆動回路A20~駆動回路N22は、制御回路部(制御手段)23によって決められた周波数で駆動される。制御回路部23は、マイクロコンピュータ、入出力回路等から構成されており、マイクロコンピュータに内蔵されたROMに記憶された制御ソフトウェアによって所定の機能を実行するものである。
Therefore, the drive circuits A20 to N22 are driven at a frequency determined by the control circuit section (control means) 23. The
例えば、少なくとも、上述した駆動回路A20~駆動回路N22の周波数を変更する機能(光源駆動機能)、及び音響波からガス成分の種類や濃度を求める機能(ガス推定機能)等を実行する。音響波からガス成分の種類や濃度を求める方法については後述する。 For example, at least the function of changing the frequencies of the drive circuits A20 to N22 described above (light source drive function), the function of determining the type and concentration of gas components from acoustic waves (gas estimation function), etc. are executed. A method for determining the type and concentration of gas components from acoustic waves will be described later.
尚、以下では駆動回路A20と光源A15について説明するが、これ以外の駆動回路B21~駆動回路N22と光源B16~光源N17についても同様の動作を行うものである。 Note that although the drive circuit A20 and light source A15 will be described below, the other drive circuits B21 to N22 and light sources B16 to N17 perform similar operations.
マイクロフォン18で検出される、光源A15の断続的な発光によって発生した音響波は、検出回路部24で電気信号に変換され、更に信号処理部(信号処理手段)25でノイズを除去されると共に、増幅されて制御回路部23に送信される。制御回路部23では、音響波の強度が最大になるピーク周波数から、このピーク周波数を生じさせる駆動回路A20の駆動周波数を求める。
The acoustic waves generated by the intermittent light emission of the light source A15, which are detected by the
つまり、光源A15の発光周波数と音響波の周波数はほぼ一致するので、より正確な周波数を求めるために駆動回路A20の駆動周波数を求めている。この駆動周波数は制御回路部23が自ら発生しているので、この駆動周波数を求めれば良い。この音響波の強度が最大となるピーク周波数、及び強度は、メモリ(記憶手段)26に一時的に記憶される。メモリ26は、書き換え可能なメモリであり、電池バックアップされたRAM、フラッシュROM、マイクロコンピュータのRAM等のメモリを使用することができる。
In other words, since the emission frequency of the light source A15 and the frequency of the acoustic wave almost match, the driving frequency of the driving circuit A20 is determined in order to obtain a more accurate frequency. Since this driving frequency is generated by the
更に、光音響センサ13は、空調機10と無線、或いは有線で接続された通信部(通信手段)27を有しており、センサ群11の温度センサで検出された外気(ガス)の温度情報が、空調機10を介して光音響センサ13に取り込まれている。取り込まれた温度情報はメモリ26に一時的に格納される。
Furthermore, the
尚、空調機10には、自身の制御のために温度センサを備えているものが多く、この空調機10の温度センサを使用して温度情報を検出することもできる。また、温度情報は、光音響セセンサ13の測定開始時、または所定周期毎に空調機10、或いはセンサ群11から取得されている。
Note that many of the
一方、制御回路部23で求められたガス成分とその濃度は、通信部27から空調機10に送られ、更には中央管理装置12に送られる。中央管理装置12は送られてきたガス成分とその濃度に対応して、空調機10、及び匂い吸着装置、集塵装置、オゾン脱臭装置、芳香付加装置等の空気品質調整装置(空気品質調整手段)28を制御する。尚、空調機10に、空気品質調整装置28の機能を持たせることもできる。
On the other hand, the gas components and their concentrations determined by the
そして、制御回路部23においては、メモリ26に記憶された駆動回路A20の駆動周波数、及び空気の温度情報から、測定すべき特定ガス成分の平均分子量を求め、求められた平均分子量から特定ガス成分の種類を推定する演算を実行する。具体的には、マイクロコンピュータで、以下に示す演算を実行して平均分子量を求めている。
Then, in the
センサセル14の音響波の共鳴周波数(fr)は以下の(1)式で表すことができる。気体中においては、音速は一般的に比熱比、平均分子量、温度に依存する。ここで、「c」を音速、「κ」をセンサセル14に貯留されているガスの比熱比、「R」をセンサセル14に貯留されているガスのガス定数、「T」をセンサセル14に貯留されているガスのガス温度、「M」をセンサセル14に貯留されている特定ガスの平均分子量と定義すると、共鳴周波数(fr)と比例関係にある音速(c)は
fr∝c=(κRT/M)1/2……(1)
と表される。
The resonance frequency (fr) of the acoustic wave of the
It is expressed as
例えばセンサセル14が、検出セル(光源側)、及びこれにダクトを介して接続された共鳴セル(マイクロフォン側)の組み合わせから構成されている場合、「fr∝c」は、
fr=cd/4π・((π(V1+V2)/LV1V2))1/2 ……(2)
で表される。ここで、「d」は ダクト径、「L」はダクト長、「V1」は 検出セル体積、「V2」は共鳴セル体積である。
For example, when the
fr=cd/4π・((π(V1+V2)/LV1V2)) 1/2 ...(2)
It is expressed as Here, "d" is the duct diameter, "L" is the duct length, "V1" is the detection cell volume, and "V2" is the resonance cell volume.
尚、右辺の音速(c)以外は、係数として取り扱うことができ、これはセンサセル14の構成に基づいて予め求めておくことができる。
Note that the values other than the sound velocity (c) on the right side can be treated as coefficients, which can be determined in advance based on the configuration of the
したがって、共鳴周波数(fr)から(2)式を用いて音速(c)を算出することができる。更に、平均分子量(M)を求めるために(1)式を「所定の演算式」(M=κRT/c2)に変形し、これに音速(c)と温度(T)を代入して平均分子量(M)を求めることができる。 Therefore, the speed of sound (c) can be calculated from the resonance frequency (fr) using equation (2). Furthermore, in order to obtain the average molecular weight (M), equation (1) is transformed into a "predetermined calculation equation" (M = κRT/c 2 ), and the sound velocity (c) and temperature (T) are substituted into this to calculate the average molecular weight (M). Molecular weight (M) can be determined.
尚、(2)式はセンサセル14として、検出セルと共鳴セルを組み合わせた場合を示したものであるが、センサセル14が検出セルだけの場合や、共鳴セルが2個の場合等もある。この場合は(2)式の係数部分をこれに合わせて修正すればよく、要は共鳴周波数(fr)から音速(c)が求まれば良いものである。
Note that formula (2) shows the case where the
このように、本実施形態ではメモリ26に記憶されている、共鳴周波数に対応する光源の駆動周波数(fr)と空気の温度情報(T)とから平均分子量(M)を求めるようにしている。つまり、上述した(1)式を、平均分子量(M)が求められる「所定の演算式」に変形し、この所定の演算式から駆動周波数(fr)と空気の温度情報(T)を用いて、温度依存性が補償された平均分子量(M)を求めることができる。
In this manner, in this embodiment, the average molecular weight (M) is determined from the driving frequency (fr) of the light source corresponding to the resonance frequency and the temperature information (T) of the air, which are stored in the
そして、求められた平均分子量(M)からガス成分の種類が推定される。推定方法は、例えば、図2に示すように、ガス成分A~Nとこれに対応する平均分子量A~Nをテーブル化しておき、求められた平均分子量(M)から対応するガス成分を検索することで、平均分子量(M)からガス成分の種類を推定することができる。 Then, the type of gas component is estimated from the obtained average molecular weight (M). For example, as shown in FIG. 2, the estimation method is to create a table of gas components A to N and their corresponding average molecular weights A to N, and then search for the corresponding gas component from the obtained average molecular weight (M). Thus, the type of gas component can be estimated from the average molecular weight (M).
以上のような構成によって、ガス成分の種類の推定を温度に依存しないで正確に行うことができる。尚、本実施形態ではガス成分の濃度は推定していない。ガス成分の濃度を推定する方法は、以下の実施例2で説明する。 With the above configuration, it is possible to accurately estimate the type of gas component without depending on temperature. Note that in this embodiment, the concentration of gas components is not estimated. A method for estimating the concentration of gas components will be explained in Example 2 below.
次に、制御回路部23のマイクロコンピュータで実行される具体的な制御フローを図3に基づき説明する。図3に示す制御フローは、時間的な割込みによって起動されるものであり、例えば、コンペアマッチタイマによる割り込み発生で実行される。ここで、ステップS11以降が、制御回路部23のマイクロコンピュータで実行される制御ステップである。
Next, a specific control flow executed by the microcomputer of the
≪ステップS10≫
ステップS10においては、空調機10、またはセンサ群11の温度センサによって温度情報を検出する。この温度センサによる温度情報は室内を循環している空気の平均空気温度を表している。平均空気温度を求めるのは、一時的な温度の変化を検出しないようにして、平均分子量(M)の演算に誤差が生じないようにするためである。温度情報が得られるとステップS11に移行する。
<<Step S10>>
In step S10, temperature information is detected by the
≪ステップS11≫
ステップS11においては、ステップS10で得られた温度情報が、光音響センサ13の通信部27を経由して取り込まれ、この受信した温度情報はメモリ26の所定領域に保存される。記憶された温度情報は、少なくとも後述するガス成分が求められるまで保持されている。温度情報が記憶されるとステップS12に移行する。
<<Step S11>>
In step S11, the temperature information obtained in step S10 is taken in via the
≪ステップS12≫
ステップS12においては、光源A15~光源N17を駆動する駆動回路A20~駆動回路N22の動作が完了したかどうかが判断される。つまり、駆動回路A20~駆動回路N22の動作は順番に実行され、これに対応して音響波の検出が行われるので、駆動回路A20~駆動回路N22の動作が完了したことは音響波の検出が完了し、ガス成分の推定が完了したことを意味している。
<<Step S12>>
In step S12, it is determined whether the operations of the drive circuits A20 to N22 that drive the light sources A15 to N17 have been completed. In other words, the operations of the drive circuits A20 to N22 are executed in order, and the detection of acoustic waves is performed accordingly, so the completion of the operations of the drive circuits A20 to N22 means that the detection of acoustic waves is This means that the estimation of gas components has been completed.
したがって、すべての駆動回路A20~駆動回路N22の動作が完了したと判断されると「エンド」に抜けてこの制御フローの処理を終了する。 Therefore, when it is determined that the operations of all drive circuits A20 to N22 have been completed, the process exits to "END" and ends the processing of this control flow.
一方、すべての駆動回路A20~駆動回路N22の動作が完了していないと判断されると、ステップS13に移行して、ガス成分の推定処理を継続する。尚、以下に説明する推定処理は、駆動回路A20を駆動した時の処理である。これ以外の駆動回路B21~駆動回路N22を駆動した時のガス成分の推定処理は、駆動回路Aと実質的に同じ推定処理であるので、説明を省略する。 On the other hand, if it is determined that the operations of all drive circuits A20 to N22 have not been completed, the process moves to step S13 and the gas component estimation process is continued. Note that the estimation process described below is a process when the drive circuit A20 is driven. The gas component estimation process when driving the drive circuits B21 to N22 other than this is substantially the same estimation process as the drive circuit A, so a description thereof will be omitted.
≪ステップS13≫
ステップS13においては、一定の速度で駆動回路A20の駆動周波数を変化させて(スイープさせて)、マイクロフォン18によって音響波を測定する。この動作を繰り返しながら、音響波の出力強度が最大となるピーク周波数を探索する。このピーク周波数が、測定するガス成分が最も反応する周波数となる。
<<Step S13>>
In step S13, the driving frequency of the driving circuit A20 is changed (swept) at a constant speed, and the acoustic waves are measured by the
尚、駆動回路A20の駆動周波数と音響波のピーク周波数は、実質的に対応しているので、この時の駆動回路A20の駆動周波数をピーク周波数として決定する。ピーク周波数が求まるとステップS14に移行する。 Note that since the driving frequency of the driving circuit A20 and the peak frequency of the acoustic wave substantially correspond to each other, the driving frequency of the driving circuit A20 at this time is determined as the peak frequency. Once the peak frequency is determined, the process moves to step S14.
≪ステップS14≫
ステップS14においては、ステップS13で探索したピーク周波数は、メモリ26の所定領域に保存される。記憶されたピーク周波数は、少なくとも後述するガス成分が求められるまで保持されている。ピーク周波数が記憶されるとステップS15に移行する。
<<Step S14>>
In step S14, the peak frequency searched in step S13 is stored in a predetermined area of the
≪ステップS15≫
ステップS15においては、メモリ26に記憶された温度情報とピーク周波数を用いて平均分子量(M)を演算する。具体的には、上述した(1)式を、平均分子量(M)が求められる「所定の演算式」に変形し、この所定の演算式にピーク周波数と温度情報を用いることで、温度依存性が補償された平均分子量(M)を求めることができる。平均分子量(M)が求められるとステップS16に移行する。
<<Step S15>>
In step S15, the average molecular weight (M) is calculated using the temperature information and peak frequency stored in the
≪ステップS16≫
ステップS16においては、ステップS15で求められた平均分子量(M)からガス成分の種類を推定する。この推定は、上述したように、ガス成分A~Nとこれに対応する平均分子量A~Nをテーブル化しておき、求められた平均分子量(M)から対応するガス成分をテーブルルックアップすることで、平均分子量(M)からガス成分の種類を推定することができる。尚、テーブルルックアップによる手法とは別に、機械学習を用いてガス成分の種類を推定することもできる。
<<Step S16>>
In step S16, the type of gas component is estimated from the average molecular weight (M) determined in step S15. As mentioned above, this estimation can be done by creating a table of gas components A to N and their corresponding average molecular weights A to N, and then looking up the corresponding gas component from the obtained average molecular weight (M). , the type of gas component can be estimated from the average molecular weight (M). In addition to the table lookup method, machine learning can also be used to estimate the type of gas component.
そして、ガス成分の推定が完了したと判断されると「エンド」に抜けてこの制御フローの処理を終了する。一方、これ以外の駆動回路B21~駆動回路N22の動作によるガス成分の推定は、上述したステップS13~S16を実行することによって行うことができる。 Then, when it is determined that the estimation of gas components has been completed, the flow exits to "END" and the processing of this control flow is terminated. On the other hand, estimation of gas components by other operations of the drive circuit B21 to N22 can be performed by executing steps S13 to S16 described above.
以上述べたような校正方法を実行することで、ガス成分の種類の推定を温度に依存することなく正確に行うことができるようになる。 By performing the above-described calibration method, it becomes possible to accurately estimate the type of gas component without depending on temperature.
次に、本発明の第2の実施形態を図4に基づき説明する。本実施形態では、ピーク周波数の強度からガス成分の濃度を求めている点で、第1の実施形態と異なっている。尚、図3に示す制御ステップと同じ制御ステップの説明は省略する。ここで、本実施形態の空調システムは図1に示すシステムと基本的に同じである。 Next, a second embodiment of the present invention will be described based on FIG. 4. This embodiment differs from the first embodiment in that the concentration of the gas component is determined from the intensity of the peak frequency. Note that explanations of control steps that are the same as those shown in FIG. 3 will be omitted. Here, the air conditioning system of this embodiment is basically the same as the system shown in FIG.
図4に示す制御フローも、時間的な割込みによって起動されるものであり、例えば、コンペアマッチタイマによる割り込み発生で実行される。ここで、ステップS11以降が、制御回路部23のマイクロコンピュータで実行される制御ステップである。
The control flow shown in FIG. 4 is also activated by a temporal interrupt, and is executed, for example, by the generation of an interrupt by a compare match timer. Here, steps after step S11 are control steps executed by the microcomputer of the
≪ステップS10≫ ~ ≪ステップS13≫
ステップS10~ステップS13の制御ステップは、図3に示す制御ステップと同じであるので説明は省略する。そして、ステップS13まで実行するとステップS14Aに移行する。
≪Step S10≫ ~ ≪Step S13≫
The control steps from step S10 to step S13 are the same as the control steps shown in FIG. 3, so a description thereof will be omitted. Then, after executing up to step S13, the process moves to step S14A.
≪ステップS14A≫
ステップS14Aにおいては、ステップS13で探索したピーク周波数と、この時の音響波の強度が、メモリ26の所定領域に保存される。記憶されたピーク周波数、及び強度は、少なくとも後述するガス成分が求められるまで保持されている。ピーク周波数が記憶されるとステップS15に移行する。
<<Step S14A>>
In step S14A, the peak frequency searched in step S13 and the intensity of the acoustic wave at this time are stored in a predetermined area of the
≪ステップS15≫ ~ ≪ステップS16≫
ステップS15~ステップS16の制御ステップは、図3に示す制御ステップと同じであるので説明は省略する。そして、ステップS15~ステップS16を実行するとステップS17に移行する。
≪Step S15≫ ~ ≪Step S16≫
The control steps from step S15 to step S16 are the same as the control steps shown in FIG. 3, so a description thereof will be omitted. After steps S15 and S16 are executed, the process moves to step S17.
≪ステップS17≫
ステップS17においては、ステップS14Aで求められた音響波の強度からガス成分の濃度を推定する。この濃度の推定は、音響波の強度とこれに対応する濃度をテーブル化しておき、求められた強度から対応するガス成分の濃度をテーブルルックアップすることで、音響波の強度からガス成分の濃度を推定することができる。
<<Step S17>>
In step S17, the concentration of the gas component is estimated from the intensity of the acoustic wave determined in step S14A. This concentration can be estimated by making a table of the acoustic wave intensity and its corresponding concentration, and then looking up the concentration of the corresponding gas component from the determined intensity. can be estimated.
例えば、図5は音響波の強度とガス成分の濃度の関係を示しており、音響波の強度に基づいて、ガス成分の濃度が求められることが理解できる。したがって、この図5に示す関係をテーブル化しておけばよい。また、別の方法として、音響波の強度自体をガス成分の濃度と見做すようにしても良い。 For example, FIG. 5 shows the relationship between the intensity of the acoustic wave and the concentration of the gas component, and it can be understood that the concentration of the gas component is determined based on the intensity of the acoustic wave. Therefore, the relationships shown in FIG. 5 may be made into a table. Alternatively, the intensity of the acoustic wave itself may be regarded as the concentration of the gas component.
そして、ガス成分の種類の推定、及び濃度の推定が完了したと判断されると「エンド」に抜けてこの制御フローの処理を終了する。一方、これ以外の駆動回路B21~駆動回路N22の動作によるガス成分の種類の推定、及び濃度の推定は、上述したステップS13~S17を実行することによって行うことができる。 Then, when it is determined that the estimation of the type of gas component and the estimation of the concentration have been completed, the flow exits to "END" and the processing of this control flow ends. On the other hand, the estimation of the type of gas component and the estimation of the concentration by the operation of the drive circuit B21 to N22 other than this can be performed by executing steps S13 to S17 described above.
以上述べたような校正方法を実行することで、ガス成分の種類の推定を温度に依存することなく正確に行うことができ、更にはピーク周波数の強度からガス成分の濃度も推定できるようになる。 By performing the calibration method described above, it is possible to accurately estimate the type of gas component without depending on temperature, and it is also possible to estimate the concentration of the gas component from the intensity of the peak frequency. .
次に、本発明の第3の実施形態を図6に基づき説明する。本実施形態では、空調機10で室内の空気温度を一定した後にガス成分の推定を行う点で、第1の実施形態及び第2の実施形態と異なっている。尚、第1の実施形態及び第2の実施形態の制御ステップと同じ制御ステップの説明は省略する。ここで、本実施形態の空調システムは図1に示すシステムと基本的に同じである。
Next, a third embodiment of the present invention will be described based on FIG. 6. This embodiment differs from the first and second embodiments in that the gas components are estimated after the indoor air temperature is stabilized by the
図6に示す制御フローも、時間的な割込みによって起動されるものであり、例えば、コンペアマッチタイマによる割り込み発生で実行される。ここで、ステップS11以降が、制御回路部23のマイクロコンピュータで実行される制御ステップである。
The control flow shown in FIG. 6 is also activated by a temporal interrupt, and is executed, for example, by the occurrence of an interrupt by a compare match timer. Here, steps after step S11 are control steps executed by the microcomputer of the
≪ステップS20≫
ステップS20においては、中央管理装置12から所望の設定温度情報を空調機10に送信する。空調機10においては、この設定温度情報に基づいて動作を開始し、室内空気を設定温度に近づくように動作を継続する。空調機10が動作を継続している間にステップS21に移行する。
≪Step S20≫
In step S20, desired temperature setting information is transmitted from the
≪ステップS21≫
ステップS21においては、空調機10が動作を継続している間に、空調機10の温度センサによって室温が設定温度に達したと判断されると、空調機10は、自身に設定されている設定温度情報を、空気の温度情報として光音響センサ13に送信する。設定温度情報の送信が完了するとステップS11に移行する。
<<Step S21>>
In step S21, when it is determined by the temperature sensor of the
≪ステップS1≫ ~ ≪ステップS16≫
ステップS11~ステップS16の制御ステップは、図3に示す制御ステップと同じであるので説明は省略する。
≪Step S1≫ ~ ≪Step S16≫
The control steps from step S11 to step S16 are the same as the control steps shown in FIG. 3, so a description thereof will be omitted.
そして、ガス成分の種類の推定が完了したと判断されると「エンド」に抜けてこの制御フローの処理を終了する。一方、これ以外の駆動回路B21~駆動回路N22の動作によるガス成分の種類の推定は、上述したステップS13~S16を実行することによって行うことができる。 Then, when it is determined that the estimation of the type of gas component is completed, the flow exits to "END" and the processing of this control flow is terminated. On the other hand, the types of gas components can be estimated by the operations of the drive circuits B21 to N22 other than this by executing steps S13 to S16 described above.
以上述べたような校正方法を実行することで、ガス成分の種類の推定を温度に依存することなく正確に行うことができるようになる。また、空調機が室内の空気温度を設定温度に制御する機能を用いることで、センサ群の構成を簡略化することが可能となる。尚、第2の実施形態のように、ピーク周波数の強度からガス成分の濃度を推定する構成とすることもできる。 By performing the above-described calibration method, it becomes possible to accurately estimate the type of gas component without depending on temperature. Furthermore, by using the function of the air conditioner to control the indoor air temperature to a set temperature, it is possible to simplify the configuration of the sensor group. Note that, as in the second embodiment, it is also possible to adopt a configuration in which the concentration of the gas component is estimated from the intensity of the peak frequency.
次に、本発明の第4の実施形態を図7、及び図8に基づき説明する。本実施形態では、光音響センサ13に温度測定機能部29を搭載している点で、第1の実施形態~第3の実施形態と異なっている。尚、第1の実施形態~第3の実施形態の構成要素と同じ構成要素、及び第1の実施形態~第3の実施形態に示す制御ステップと同じ制御ステップの説明は省略する。
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described based on FIGS. 7 and 8. This embodiment differs from the first to third embodiments in that the
図7において、光音響センサ13は温度測定機能部29を備えており、この温度測定機能部29は制御回路部23に温度情報を送信している。温度測定機能部29は光音響センサ13の回路基板に設けた温度センサ(測温抵抗体やサーミスタ)、サーモパイル等の測温素子を用いることができる。回路基板には、駆動回路20~22検出回路部24、信号処理回路25、制御回路部23等が実装されている。
In FIG. 7 , the
次に、制御回路部23のマイクロコンピュータで実行される具体的な制御フローを図8に基づき説明する。尚、本実施形態の空調システムは、温度情報が光音響センサ13で検出される点を除いて、図1に示すシステムと基本的に同じである。
Next, a specific control flow executed by the microcomputer of the
図8に示す制御フローも、時間的な割込みによって起動されるものであり、例えば、コンペアマッチタイマによる割り込み発生で実行される。ここで、ステップS22以降が、制御回路部23のマイクロコンピュータで実行される制御ステップである。
The control flow shown in FIG. 8 is also activated by a temporal interrupt, and is executed, for example, by the generation of an interrupt by a compare match timer. Here, steps after step S22 are control steps executed by the microcomputer of the
≪ステップS22≫
ステップS22においては、光音響センサ13の回路基板に設けた測温素子を用いた温度測定機能部29で温度を検出し、検出された温度情報をメモリ26の所定領域に保存する。記憶された温度情報は、少なくとも後述するガス成分が求められるまで保持されている。温度情報が記憶されるとステップS12に移行する。
<<Step S22>>
In step S22, the temperature
≪ステップS12≫ ~ ≪ステップS16≫
ステップS12~ステップS16の制御ステップは、図3に示す制御ステップと同じであるので説明は省略する。
≪Step S12≫ ~ ≪Step S16≫
The control steps from step S12 to step S16 are the same as the control steps shown in FIG. 3, so a description thereof will be omitted.
そして、ガス成分の種類の推定が完了したと判断されると「エンド」に抜けてこの制御フローの処理を終了する。一方、これ以外の駆動回路B21~駆動回路N22の動作によるガス成分の種類の推定は、上述したステップS12~S16を実行することによって行うことができる。 Then, when it is determined that the estimation of the type of gas component is completed, the flow exits to "END" and the processing of this control flow is terminated. On the other hand, the types of gas components can be estimated by the operations of the drive circuits B21 to N22 other than this by executing steps S12 to S16 described above.
以上述べたような校正方法を実行することで、ガス成分の種類の推定を温度に依存することなく正確に行うことができるようになる。また、空調機10の側から温度情報が得られない状態においても、光音響センサ13だけでガス成分の種類の推定を行うことができる。尚、第2の実施形態のように、ピーク周波数の強度からガス成分の濃度を推定する構成とすることもできる。
By performing the above-described calibration method, it becomes possible to accurately estimate the type of gas component without depending on temperature. Further, even in a state where temperature information cannot be obtained from the
次に、本発明の第5の実施形態を図9、及び図10に基づき説明する。本実施形態では、既知ガスを測定する光源Q30を搭載している点で、第1の実施形態~第4の実施形態と異なっている。尚、第1の実施形態~第4の実施形態の構成要素と同じ構成要素、及び第1の実施形態~第4の実施形態に示す制御ステップと同じ制御ステップの説明は省略する。 Next, a fifth embodiment of the present invention will be described based on FIGS. 9 and 10. This embodiment differs from the first to fourth embodiments in that it is equipped with a light source Q30 for measuring a known gas. Note that descriptions of the same components as those in the first embodiment to the fourth embodiment and the same control steps as those shown in the first embodiment to the fourth embodiment will be omitted.
図9において、光音響センサ13は既知のガス成分を検出するための駆動回路Q30と光源Q31を備えている。このように既知のガス成分を検出する光源Q31を備えることによって温度情報を検出する温度センサを省略することができる。つまり、既知のガスなので平均分子量(M)がわかっており、音響波のピーク周波数(=駆動周波数)が検出できれば、(1)式における温度(T)を演算で求めることができる。
In FIG. 9, the
次に、制御回路部23のマイクロコンピュータで実行される具体的な制御フローを図10に基づき説明する。尚、本実施形態の空調システムは、温度情報が演算で求められる点を除いて、図1に示すシステムと基本的に同じである。
Next, a specific control flow executed by the microcomputer of the
図10に示す制御フローも、時間的な割込みによって起動されるものであり、例えば、コンペアマッチタイマによる割り込み発生で実行される。ここで、ステップS23以降が、制御回路部23のマイクロコンピュータで実行される制御ステップである。
The control flow shown in FIG. 10 is also activated by a temporal interrupt, and is executed, for example, by the occurrence of an interrupt by a compare match timer. Here, steps after step S23 are control steps executed by the microcomputer of the
≪ステップS23≫
ステップS23においては、一定の速度で駆動回路Q30の駆動周波数を変化させて(スイープさせて)、マイクロフォン18によって音響波を測定する。駆動回路Q30の駆動を継続しながら、ステップS24に移行する。
<<Step S23>>
In step S23, the driving frequency of the driving circuit Q30 is changed (swept) at a constant speed, and the acoustic waves are measured by the
≪ステップS24≫
ステップS24においては、駆動回路Q30の駆動周波数のスイープを繰り返しながら、音響波の出力強度が最大となるピーク周波数を探索する。このピーク周波数が、既知ガスのガス成分が最も反応する周波数となる。ピーク周波数が検出されると、(1)式を利用して温度を演算する。
<<Step S24>>
In step S24, the peak frequency at which the output intensity of the acoustic wave is maximized is searched for while repeating the sweep of the drive frequency of the drive circuit Q30. This peak frequency becomes the frequency at which the gas component of the known gas reacts most. When the peak frequency is detected, the temperature is calculated using equation (1).
この演算は、既知のガスの平均分子量(M)と、ピーク周波数から求められた音速(c)とから温度(T)を演算するものである。上述したように音速(c)は(2)式から求められるので、上述した(1)式を温度(T)が求められる「所定の演算式」(T=c2M/κR)に変形し、この所定の演算式に音速(c)と平均分子量(M)を代入することで、温度(T)を求めることができる。 This calculation calculates the temperature (T) from the known average molecular weight (M) of the gas and the sound velocity (c) determined from the peak frequency. As mentioned above, the speed of sound (c) can be found from equation (2), so transform equation (1) above into a "predetermined calculation equation" (T=c 2 M/κR) that allows temperature (T) to be found. By substituting the sound velocity (c) and the average molecular weight (M) into this predetermined arithmetic expression, the temperature (T) can be determined.
つまり、上述した(1)式を、温度(T)が求められる「所定の演算式」に変形し、この所定の演算式から光源の駆動周波数(fr)と平均分子量(M)を用いて温度(T)を求めることができる。温度(T)が求められると、この温度情報はメモリ26の所定領域に保存される。記憶された温度情報は、少なくとも後述するガス成分が求められるまで保持されている。温度情報が記憶されるとステップS12に移行する。
In other words, the above-mentioned equation (1) is transformed into a "predetermined arithmetic expression" for calculating the temperature (T), and from this predetermined arithmetic expression, the driving frequency (fr) of the light source and the average molecular weight (M) are used to calculate the temperature. (T) can be found. Once the temperature (T) is determined, this temperature information is stored in a predetermined area of the
≪ステップS12≫ ~ ≪ステップS16≫
ステップS12~ステップS16の制御ステップは、図3に示す制御ステップと同じであるので説明は省略する。
≪Step S12≫ ~ ≪Step S16≫
The control steps from step S12 to step S16 are the same as the control steps shown in FIG. 3, so a description thereof will be omitted.
そして、ガス成分の種類の推定が完了したと判断されると「エンド」に抜けてこの制御フローの処理を終了する。一方、これ以外の駆動回路B21~駆動回路N22の動作によるガス成分の種類の推定は、上述したステップS12~S16を実行することによって行うことができる。 Then, when it is determined that the estimation of the type of gas component is completed, the flow exits to "END" and the processing of this control flow is terminated. On the other hand, the types of gas components can be estimated by the operations of the drive circuits B21 to N22 other than this by executing steps S12 to S16 described above.
以上述べたような校正方法を実行することで、ガス成分の種類の推定を温度に依存することなく正確に行うことができるようになる。また、温度センサを用いることなく光音響センサだけでガス成分の種類の推定が可能となる。尚、第2の実施形態のように、ピーク周波数の強度からガス成分の濃度を推定する構成とすることもできる。 By performing the above-described calibration method, it becomes possible to accurately estimate the type of gas component without depending on temperature. Furthermore, it is possible to estimate the type of gas component using only the photoacoustic sensor without using a temperature sensor. Note that, as in the second embodiment, it is also possible to adopt a configuration in which the concentration of the gas component is estimated from the intensity of the peak frequency.
次に、本発明の第6の実施形態を図11に基づき説明する。本実施形態では、一対の同じ波長の光源を設け、夫々の光源に接続した駆動回路の平均電流値を電流測定回路でモニタして光源の劣化を判定して警報を発する点で、第1の実施形態~第5の実施形態と異なっている。尚、第1の実施形態~第5の実施形態の構成要素と同じ構成要素の説明は省略する。ここで、光源の劣化とは駆動回路を含む光源の劣化である。 Next, a sixth embodiment of the present invention will be described based on FIG. 11. In this embodiment, a pair of light sources with the same wavelength is provided, and a current measuring circuit monitors the average current value of the drive circuit connected to each light source to determine deterioration of the light source and issue an alarm. This embodiment is different from the fifth embodiment. Note that explanations of the same constituent elements as those of the first to fifth embodiments will be omitted. Here, the deterioration of the light source is the deterioration of the light source including the drive circuit.
図11において、一対の同じ波長の光源A15、及び光源A´15´と、これを駆動する駆動回路A20、及び駆動回路A´20´が備えられている。そして、これらの間には電流測定回路A32、及び電流測定回路A´32´が介装されている。したがって、電流測定回路A32、及び電流測定回路A´32´は、光源A15、及び光源A´15´に流れる平均電流値を計測している。 In FIG. 11, a pair of light sources A15 and A'15' having the same wavelength, and a drive circuit A20 and a drive circuit A'20' that drive the light sources are provided. A current measurement circuit A32 and a current measurement circuit A'32' are interposed between these. Therefore, the current measurement circuit A32 and the current measurement circuit A'32' measure the average current value flowing through the light source A15 and the light source A'15'.
同様に、光源B16、駆動回路B21、光源N17、駆動回路22も、対となる光源と駆動回路が設けられ、更にこれらに対応して電流測定回路も設けられている。図11には、光源N´17´と、これを駆動する駆動回路N22´、及び電流測定回路N´33´が示されている。
Similarly, the light source B16, the drive circuit B21, the light source N17, and the
そして、光音響センサ13を起動する時に、制御回路部23のマイクロコンピュータによって、夫々の電流測定回路A32、電流測定回路A´32´が測定した平均電流値が比較され、その差分がメモリ26に格納される。
When the
マイクロコンピュータは、メモリ26に記憶された差分が、所定の予め定めた差分閾値(例えば、正常な場合の平均電流値の差分)より大きい場合、駆動回路を含む光源が劣化していると判断し、警報を出力する。警報は通信部27を介して空調機10や中央管理装置12に送信されて、光音響センサ13の劣化を報知することができる。更には、光音響センサ13に設けた点滅ランプ34によって、警報を出力することもできる。
If the difference stored in the
このように、マイクロコンピュータには、一対の電流測定回路で測定された夫々の平均電流値の差分が、所定の予め定めた差分閾値(正常な場合の平均電流値の差分)と乖離していた場合には、警報を発生する警報発生機能が備えられている。 In this way, the microcomputer has a problem in which the difference between the respective average current values measured by a pair of current measurement circuits deviates from a predetermined difference threshold (the difference between the average current values in a normal case). In some cases, an alarm generation function is provided to generate an alarm.
尚、駆動回路を含む光源が劣化していることを検出するには、上述した方法以外にも種々の方法が考えられる。例えば、一対の駆動回路の平均電流値の間に、20%以上の差異がある場合は、駆動回路を含む光源が劣化しているとして警報を出すこともできる。更には、劣化している光源による音響波の強度については、平均電流値の差分に対応して強度を補正することもできる。 In addition to the above-mentioned method, various methods can be used to detect the deterioration of the light source including the drive circuit. For example, if there is a difference of 20% or more between the average current values of a pair of drive circuits, a warning may be issued because the light source including the drive circuits has deteriorated. Furthermore, the intensity of the acoustic wave caused by the degraded light source can be corrected in accordance with the difference in average current value.
以上述べたような校正方法を実行することで、ガス成分の種類の推定を温度に依存することなく正確に行うことができるようになる。また、光音響センサ13の光源の劣化を報知することができる。更には、第2の実施形態のように、ピーク周波数の強度からガス成分の濃度を推定する構成とする場合において、光源の劣化を検出して音響波の強度を補正することができるので、ガス成分の濃度の推定精度を向上することができる。
By performing the above-described calibration method, it becomes possible to accurately estimate the type of gas component without depending on temperature. Further, deterioration of the light source of the
次に、本発明の第7の実施形態を図12に基づき説明する。本実施形態では、センサセルに一対のマイクロフォン18、18´を設け、夫々のマイクロフォン18、18´の出力をモニタしてマイクロフォンの劣化を判定して警報を発する点で、第1の実施形態~第6の実施形態と異なっている。尚、第1の実施形態~第6の実施形態の構成要素と同じ構成要素の説明は省略する。
Next, a seventh embodiment of the present invention will be described based on FIG. 12. This embodiment is different from the first to third embodiments in that a pair of
図12において、センサセル14には一対の同じマイクロフォン18、18´が設けられ、夫々のマイクロフォン18、18´の出力は、検出回路部24、信号処理部25を介して制御回路部23に入力されている。制御回路部23のマイクロコンピュータは、入力されたマイクロフォン18、18´の出力を比較して、マイクロフォン18、18´の劣化状態を判断する機能を備えている。
In FIG. 12, the
そして、光音響センサ13を起動する時に、制御回路部23のマイクロコンピュータによって、夫々のマイクロフォン18、18´が測定した周辺環境音の強度が比較され、その差分がメモリ26に格納される。
Then, when the
マイクロコンピュータは、メモリ26に記憶された差分が、所定の予め定めた差分閾値(例えば、正常な場合の強度の差分)より大きい場合、マイクロフォン18、18´が劣化していると判断し、警報を出力する。警報は通信部27を介して空調機10や中央管理装置12に送信されて、光音響センサ13の劣化を報知することができる。更には、光音響センサ13に設けた点滅ランプ34によって、警報を出力することもできる。
If the difference stored in the
このように、マイクロコンピュータには、一対のマイクロフォンで測定された夫々の音響波の強度の差分が、所定の予め定めた差分閾値(例えば、正常な場合の強度の差分)と乖離していた場合には、警報を発生する警報発生機能が備えられている。 In this way, if the difference in the intensity of each acoustic wave measured by a pair of microphones deviates from a predetermined difference threshold (for example, the difference in intensity in a normal case), the microcomputer can is equipped with an alarm generation function that generates an alarm.
尚、マイクロフォンが劣化していることを検出するには、上述した方法以外にも種々の方法が考えられる。例えば、一対のマイクロフォンの出力である強度の間に、20%以上の差異がある場合は、マイクロフォンが劣化しているとして警報を出すこともできる。更には、劣化しているマイクロフォンによる音響波の強度については、強度の差分に対応して、検出された強度を補正することもできる。 In addition to the above-mentioned method, various methods can be used to detect that the microphone has deteriorated. For example, if there is a difference of 20% or more between the intensities of the outputs of a pair of microphones, a warning may be issued indicating that the microphones have deteriorated. Furthermore, regarding the intensity of the acoustic waves generated by the degraded microphone, the detected intensity can be corrected in accordance with the difference in intensity.
以上述べたような校正方法を実行することで、ガス成分の種類の推定を温度に依存することなく正確に行うことができるようになる。また、光音響センサ13のマイクロフォンの劣化を報知することができる。更には、第2の実施形態のように、ピーク周波数の強度からガス成分の濃度を推定する構成とする場合において、マイクロフォンの劣化を検出して音響波の強度を補正することができるので、ガス成分の濃度の推定精度を向上することができる。
By performing the above-described calibration method, it becomes possible to accurately estimate the type of gas component without depending on temperature. Further, deterioration of the microphone of the
尚、本発明は上記したいくつかの実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記の実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。各実施例の構成について、他の構成の追加、削除、置換をすることも可能である。 Note that the present invention is not limited to the several embodiments described above, and includes various modifications. The above-mentioned embodiments have been described in detail to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and the present invention is not necessarily limited to having all the configurations described. Furthermore, it is possible to replace a part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment, and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment. It is also possible to add, delete, or replace other configurations with respect to the configuration of each embodiment.
10…空調機、11…センサ群、12…中央管理装置、13…光音響センサ、14…センサセル、15…光源A、16…光源B、17…光源N、18…マイクロフォン、19…接続孔、20…駆動回路A、21…駆動回路B、22…駆動回路BN、23…制御回路部、24…検出回路部、25…信号処理部、26…メモリ、27…通信部、28…空気品質調整装置。 10...Air conditioner, 11...Sensor group, 12...Central management device, 13...Photoacoustic sensor, 14...Sensor cell, 15...Light source A, 16...Light source B, 17...Light source N, 18...Microphone, 19...Connection hole, 20... Drive circuit A, 21... Drive circuit B, 22... Drive circuit BN, 23... Control circuit section, 24... Detection circuit section, 25... Signal processing section, 26... Memory, 27... Communication section, 28... Air quality adjustment Device.
Claims (10)
前記制御手段の前記ガス推定機能は、前記音響波の周波数と前記ガスの温度情報を用いて前記特定ガスの平均分子量を求め、求められた前記平均分子量から前記特定ガスの種類を推定するものであって、
前記制御手段の前記ガス推定機能においては、
fr∝c=(κRT/M)1/2 (ここで、「fr」を前記音響波の周波数、「c」を周波数frと比例関係にある音速、「κ」を前記ガスの比熱比、「R」を前記ガスのガス定数、「T」を前記ガスのガス温度、「M」を前記特定ガスの前記平均分子量とする)
で定義された演算式から前記平均分子量が求められる演算式に変形した演算式で、前記音響波の周波数と前記温度情報を用いて前記平均分子量を求めると共に、
前記制御手段の前記ガス推定機能においては、
前記平均分子量と前記特定ガスの種類の関係が記憶されたテーブルから、求められた前記平均分子量に対応する前記特定ガスの種類を推定する
ことを特徴とする光音響センサ。 a sensor cell that forms an internal space and stores a gas to be measured; a light source that irradiates light to the gas in the sensor cell; a light source drive unit that causes the light source to emit light intermittently; a microphone that detects waves, a signal processing means that processes the acoustic waves detected by the microphone, at least a light source driving function that provides a driving signal to the light source driving means, and a signal processing means based on the signal from the signal processing means. comprising a control means for executing a gas estimation function for estimating the type of the specific gas,
The gas estimation function of the control means determines the average molecular weight of the specific gas using the frequency of the acoustic wave and the temperature information of the gas, and estimates the type of the specific gas from the determined average molecular weight. There it is,
In the gas estimation function of the control means,
fr∝c=(κRT/M) 1/2 (here, "fr" is the frequency of the acoustic wave, "c" is the sound velocity which is proportional to the frequency fr, "κ" is the specific heat ratio of the gas, "R" is the gas constant of the gas, "T" is the gas temperature of the gas, and "M" is the average molecular weight of the specific gas)
Calculating the average molecular weight using the frequency of the acoustic wave and the temperature information using an arithmetic expression that is modified from the arithmetic expression defined in
In the gas estimation function of the control means,
A photoacoustic sensor characterized in that the type of the specific gas corresponding to the determined average molecular weight is estimated from a table in which a relationship between the average molecular weight and the type of the specific gas is stored.
前記制御手段の前記光源駆動機能においては、In the light source driving function of the control means,
前記光源駆動手段の駆動周波数を変化させて前記光源を断続的に発光させ、changing the driving frequency of the light source driving means to cause the light source to emit light intermittently;
前記制御手段の前記ガス推定機能においては、In the gas estimation function of the control means,
前記マイクロフォンによって検出された前記音響波の出力強度が最大となるピーク周波数を探索し、前記平均分子量を求めるための前記音響波の周波数として前記ピーク周波数を使用するSearching for a peak frequency at which the output intensity of the acoustic wave detected by the microphone is maximum, and using the peak frequency as the frequency of the acoustic wave for determining the average molecular weight.
ことを特徴とする光音響センサ。A photoacoustic sensor characterized by:
前記制御手段の前記ガス推定機能においては、In the gas estimation function of the control means,
前記音響波の前記ピーク周波数の強度から前記特定ガスのガス濃度を推定するEstimating the gas concentration of the specific gas from the intensity of the peak frequency of the acoustic wave.
ことを特徴とする光音響センサ。A photoacoustic sensor characterized by:
前記ガスの前記温度情報は、外部に設けられた温度検出手段から通信手段を介して取得されているか、または、前記光源駆動手段、前記信号処理手段、及び前記制御手段が実装されている回路基板に設けられた測温素子から取得されているThe temperature information of the gas is obtained from an external temperature detection means via a communication means, or a circuit board on which the light source driving means, the signal processing means, and the control means are mounted. The temperature is obtained from the temperature measuring element installed in
ことを特徴とする光音響センサ。A photoacoustic sensor characterized by:
前記ガスの前記温度情報は、通信手段を介して外部から送られてくる設定温度情報に基づいているThe temperature information of the gas is based on set temperature information sent from the outside via a communication means.
ことを特徴とする光音響センサ。A photoacoustic sensor characterized by:
前記制御手段の前記ガス推定機能は、前記音響波の周波数と前記ガスの温度情報を用いて前記特定ガスの平均分子量を求め、求められた平均分子量から前記特定ガスの種類を推定するものであって、The gas estimation function of the control means determines the average molecular weight of the specific gas using the frequency of the acoustic wave and the temperature information of the gas, and estimates the type of the specific gas from the determined average molecular weight. hand,
前記光源は既知の前記ガスのガス成分を検出するための既知ガス光源を備え、また、前記光源駆動手段は前記既知ガス光源を駆動する既知ガス光源駆動手段を備え、The light source includes a known gas light source for detecting a gas component of the known gas, and the light source driving means includes a known gas light source driving means for driving the known gas light source,
前記ガスの前記温度情報は、前記制御手段の前記ガス推定機能によって前記音響波の周波数と既知の前記ガスの前記平均分子量を用いて求められた前記温度情報であるThe temperature information of the gas is the temperature information obtained by the gas estimation function of the control means using the frequency of the acoustic wave and the known average molecular weight of the gas.
ことを特徴とする光音響センサ。A photoacoustic sensor characterized by:
前記制御手段の前記ガス推定機能においては、In the gas estimation function of the control means,
fr∝c=(κRT/M)fr∝c=(κRT/M) 1/21/2 (ここで、「fr」を前記音響波の周波数、「c」を周波数frと比例関係にある音速、「κ」を前記ガスの比熱比、「R」を前記ガスのガス定数、「T」を前記ガスのガス温度、「M」を前記ガスの平均分子量とする) (Here, "fr" is the frequency of the acoustic wave, "c" is the sound speed proportional to the frequency fr, "κ" is the specific heat ratio of the gas, "R" is the gas constant of the gas, "T" is the gas temperature of the gas, and "M" is the average molecular weight of the gas)
で定義された演算式から前記温度情報が求められる演算式に変形した演算式で、前記音響波の周波数と前記平均分子量を用いて前記温度情報を求めるCalculate the temperature information using the frequency of the acoustic wave and the average molecular weight using an arithmetic expression that is modified from the arithmetic expression defined in .
ことを特徴とする光音響センサ。A photoacoustic sensor characterized by:
前記制御手段の前記ガス推定機能は、前記音響波の周波数と前記ガスの温度情報を用いて前記特定ガスの平均分子量を求め、求められた平均分子量から前記特定ガスの種類を推定するものであって、The gas estimation function of the control means determines the average molecular weight of the specific gas using the frequency of the acoustic wave and the temperature information of the gas, and estimates the type of the specific gas from the determined average molecular weight. hand,
前記光源、及び前記光源駆動手段は、一対の同じ前記光源、及び同じ前記光源駆動手段を有する共に、一対の前記光源、及び前記光源駆動手段の間には、一対の電流測定手段が備えられており、The light source and the light source driving means have a pair of the same light source and the same light source driving means, and a pair of current measuring means is provided between the pair of the light sources and the light source driving means. Ori,
前記制御手段には、一対の前記電流測定手段で測定された夫々の平均電流値の差分が、The control means is configured to calculate the difference between the respective average current values measured by the pair of current measurement means.
所定の予め定めた差分閾値と乖離していた場合には、警報を発生する警報発生機能が備えられている、It is equipped with an alarm generation function that generates an alarm if the difference deviates from a predetermined difference threshold.
或いは、前記マイクロフォンは、一対の同じ前記マイクロフォンが備えられており、Alternatively, the microphone is provided with a pair of the same microphones,
前記制御手段には、一対の前記マイクロフォンで測定された夫々の前記音響波の強度の差分が、所定の予め定めた差分閾値と乖離していた場合には、警報を発生する警報発生機能が備えられているThe control means includes an alarm generation function that generates an alarm when a difference in the intensity of the acoustic waves measured by the pair of microphones deviates from a predetermined difference threshold. being given
ことを特徴とする光音響センサ。A photoacoustic sensor characterized by:
前記制御手段の前記ガス推定機能においては、
前記音響波の周波数と前記ガスの温度情報に基づいて前記特定ガスの平均分子量を求めるステップと、
求められた前記平均分子量から前記特定ガスの種類を推定するステップを実行し、
更に、前記制御手段の前記ガス推定機能においては、
fr∝c=(κRT/M)1/2 (ここで、「fr」を前記音響波の周波数、「c」を周波数frと比例関係にある音速、「κ」を前記ガスの比熱比、「R」を前記ガスのガス定数、「T」を前記ガスのガス温度、「M」を前記特定ガスの前記平均分子量とする)
で定義された演算式から前記平均分子量が求められる演算式に変形した演算式で、前記音響波の周波数と前記温度情報を用いて前記平均分子量を求めるステップを実行し、
前記制御手段の前記光源駆動機能においては、
前記光源駆動手段の駆動周波数を変化させて前記光源を断続的に発光させるステップを実行し、
前記制御手段の前記ガス推定機能においては、
前記マイクロフォンによって検出された前記音響波の出力強度が最大となるピーク周波数を探索し、前記平均分子量を求める前記音響波の周波数として前記ピーク周波数を使用するステップを実行し、
前記制御手段の前記ガス推定機能においては、
前記音響波の前記ピーク周波数の強度から前記特定ガスのガス濃度を推定するステップを実行する
ことを特徴とする光音響センサの校正方法。 a sensor cell that forms an internal space and stores a gas to be measured; a light source that irradiates light to the gas in the sensor cell; a light source drive unit that causes the light source to emit light intermittently; a microphone that detects waves, a signal processing means that processes the acoustic waves detected by the microphone, at least a light source driving function that provides a driving signal to the light source driving means, and a signal processing means based on the signal from the signal processing means. A method for calibrating a photoacoustic sensor, comprising a control means for executing a gas estimation function of estimating the type of the specific gas, the method comprising:
In the gas estimation function of the control means,
determining an average molecular weight of the specific gas based on the frequency of the acoustic wave and the temperature information of the gas;
performing a step of estimating the type of the specific gas from the determined average molecular weight;
Furthermore, in the gas estimation function of the control means,
fr∝c=(κRT/M) 1/2 (here, "fr" is the frequency of the acoustic wave, "c" is the sound velocity which is proportional to the frequency fr, "κ" is the specific heat ratio of the gas, "R" is the gas constant of the gas, "T" is the gas temperature of the gas, and "M" is the average molecular weight of the specific gas)
calculating the average molecular weight using the frequency of the acoustic wave and the temperature information using a calculation formula that is modified from the calculation formula defined in
In the light source driving function of the control means,
changing the driving frequency of the light source driving means to cause the light source to emit light intermittently;
In the gas estimation function of the control means,
searching for a peak frequency at which the output intensity of the acoustic wave detected by the microphone is maximum, and using the peak frequency as the frequency of the acoustic wave for determining the average molecular weight;
In the gas estimation function of the control means,
A method for calibrating a photoacoustic sensor, comprising: estimating a gas concentration of the specific gas from the intensity of the peak frequency of the acoustic wave.
前記光音響センサは、請求項1~請求項8のいずれか1項に記載された前記光音響センサであるThe photoacoustic sensor is the photoacoustic sensor according to any one of claims 1 to 8.
ことを特徴とする空調システム。An air conditioning system characterized by:
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