JP2001021513A - ガス検出方法とその装置 - Google Patents
ガス検出方法とその装置Info
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- JP2001021513A JP2001021513A JP11190303A JP19030399A JP2001021513A JP 2001021513 A JP2001021513 A JP 2001021513A JP 11190303 A JP11190303 A JP 11190303A JP 19030399 A JP19030399 A JP 19030399A JP 2001021513 A JP2001021513 A JP 2001021513A
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Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【課題】 ガス検出の信頼性を向上するガスの検出方法
及びその装置を提供する。 【解決手段】 複数個の金属酸化物半導体ガスセンサを
被検出ガス中で温度変化させて、温度波形を得る。温度
や共存ガス、使用日数等の環境条件を変えて温度波形を
得、複数の環境での温度波形を重回帰分析して重回帰係
数を定め記憶する。 【効果】 定量時の信頼性を向上できる。
及びその装置を提供する。 【解決手段】 複数個の金属酸化物半導体ガスセンサを
被検出ガス中で温度変化させて、温度波形を得る。温度
や共存ガス、使用日数等の環境条件を変えて温度波形を
得、複数の環境での温度波形を重回帰分析して重回帰係
数を定め記憶する。 【効果】 定量時の信頼性を向上できる。
Description
【０００１】
【発明の利用分野】この発明は、ガスの定性や定量のた
めの統計処理に関する。
めの統計処理に関する。
【０００２】
【従来技術】吉川らは、金属酸化物半導体ガスセンサに
正弦波等のヒータ電圧を加え、これに対するガスセンサ
の信号波形を解析して、ガス種やガス濃度を求めること
を提案している（特許第２８６７，４７４号）。この方
法では、正弦波状のヒータ電圧はガスセンサへの刺激と
考えることができ、これに対するガスセンサの信号波形
は元の正弦波と同じ周波数の成分のみでなく、２倍波や
３倍波等の高調波成分を含んでいる。このためこの技術
は、ヒータ電圧の変化として刺激を加えたことに対す
る、非線形な応答を検出しているということができる。
吉川らは、前記のようなガスセンサの信号波形をフーリ
エ変換し、得られたスペクトルの特徴からガス種とガス
濃度を決定することを示している。
正弦波等のヒータ電圧を加え、これに対するガスセンサ
の信号波形を解析して、ガス種やガス濃度を求めること
を提案している（特許第２８６７，４７４号）。この方
法では、正弦波状のヒータ電圧はガスセンサへの刺激と
考えることができ、これに対するガスセンサの信号波形
は元の正弦波と同じ周波数の成分のみでなく、２倍波や
３倍波等の高調波成分を含んでいる。このためこの技術
は、ヒータ電圧の変化として刺激を加えたことに対す
る、非線形な応答を検出しているということができる。
吉川らは、前記のようなガスセンサの信号波形をフーリ
エ変換し、得られたスペクトルの特徴からガス種とガス
濃度を決定することを示している。
【０００３】ガス検出のための情報量を増すための他の
手法として、複数個のガス検知部を含むセンサアレイを
用いることが周知である。センサアレイには、目的ガス
へ反応する有機物薄膜を複数種設けたものや、複数個の
ＳＡＷセンサ（水晶振動子ガスセンサ）を集積化したも
のなどがある。
手法として、複数個のガス検知部を含むセンサアレイを
用いることが周知である。センサアレイには、目的ガス
へ反応する有機物薄膜を複数種設けたものや、複数個の
ＳＡＷセンサ（水晶振動子ガスセンサ）を集積化したも
のなどがある。
【０００４】これとは別に出願人は、ガスセンサから得
られる複数個のデータ項目に対して、各項目への係数を
記憶し、積和演算によりガス濃度を求めることを提案し
た（特開平９−５２７２）。なおこの明細書では、デー
タの個々の単位をデータ項目と呼び、検出データや校正
データは複数のデータ項目を含み、それからガス種の同
定やガス濃度の定量などのを行うためのものである。
られる複数個のデータ項目に対して、各項目への係数を
記憶し、積和演算によりガス濃度を求めることを提案し
た（特開平９−５２７２）。なおこの明細書では、デー
タの個々の単位をデータ項目と呼び、検出データや校正
データは複数のデータ項目を含み、それからガス種の同
定やガス濃度の定量などのを行うためのものである。
【０００５】
【発明の課題】この発明の基本的課題は、ガスの検出の
信頼性を向上させることにある（請求項１〜５）。
信頼性を向上させることにある（請求項１〜５）。
【０００６】
【発明の構成】この発明のガス検出方法では、ガスセン
サから複数のデータ項目を含む校正データを、既知の雰
囲気中で環境を変えて複数回求め、複数回求めた校正デ
ータを統計的に分析して、各データ項目への係数を求
め、前記校正データに対応する検出データを被測定ガス
中で求めて、前記の係数で処理しガスを検出する。好ま
しくはガスセンサを複数個用いる。なおこの明細書で
は、センサアレイは１個のセンサであるものとする。デ
ータの統計的処理は、重回帰分析等の定量のための処理
や、判別分析、主成分分析等の定性のための処理とす
る。既知の雰囲気とは必ずしもガス濃度既知の雰囲気を
意味せず、例えば食品の匂いの分析で有れば、既知の試
料を用いて既知の温度等で作成すれば既知の雰囲気とな
リ、検出対象ガスに関する条件が既知で有れば良い。環
境を変えるとは、周囲の温度や湿度、共存ガスの有無、
使用開始後の日数の経過、様々な保存条件での保存の有
無、等の条件を変えるとの意味である。
サから複数のデータ項目を含む校正データを、既知の雰
囲気中で環境を変えて複数回求め、複数回求めた校正デ
ータを統計的に分析して、各データ項目への係数を求
め、前記校正データに対応する検出データを被測定ガス
中で求めて、前記の係数で処理しガスを検出する。好ま
しくはガスセンサを複数個用いる。なおこの明細書で
は、センサアレイは１個のセンサであるものとする。デ
ータの統計的処理は、重回帰分析等の定量のための処理
や、判別分析、主成分分析等の定性のための処理とす
る。既知の雰囲気とは必ずしもガス濃度既知の雰囲気を
意味せず、例えば食品の匂いの分析で有れば、既知の試
料を用いて既知の温度等で作成すれば既知の雰囲気とな
リ、検出対象ガスに関する条件が既知で有れば良い。環
境を変えるとは、周囲の温度や湿度、共存ガスの有無、
使用開始後の日数の経過、様々な保存条件での保存の有
無、等の条件を変えるとの意味である。
【０００７】好ましくは、前記校正データを、各々複数
個のガスセンサを用いて求めるとともに、校正データの
測定に用いなかったガスセンサから検出データを得て、
前記係数で処理しガスを検出する。
個のガスセンサを用いて求めるとともに、校正データの
測定に用いなかったガスセンサから検出データを得て、
前記係数で処理しガスを検出する。
【０００８】また好ましくは、ガスセンサが金属酸化物
半導体ガスセンサで、該ガスセンサを温度変化させて、
前記複数のデータ項目を含む校正データを得る。特に好
ましくは、複数個の金属酸化物半導体ガスセンサを複数
個用いて、既知の雰囲気中で温度変化させて複数のデー
タ項目を含む校正データを得ることを、環境を変えて複
数回行い、前記複数回求めた校正データから、ガス濃度
を求めるための重回帰係数を求め、校正データの測定に
用いなかったガスセンサから得られた検出データを、前
記重回帰係数で処理してガス濃度を求める。
半導体ガスセンサで、該ガスセンサを温度変化させて、
前記複数のデータ項目を含む校正データを得る。特に好
ましくは、複数個の金属酸化物半導体ガスセンサを複数
個用いて、既知の雰囲気中で温度変化させて複数のデー
タ項目を含む校正データを得ることを、環境を変えて複
数回行い、前記複数回求めた校正データから、ガス濃度
を求めるための重回帰係数を求め、校正データの測定に
用いなかったガスセンサから得られた検出データを、前
記重回帰係数で処理してガス濃度を求める。
【０００９】またこの発明は、ガスセンサから複数のデ
ータ項目を含む校正データを、既知の雰囲気中で環境を
変えて複数回求めて、統計的に分析して得た各データ項
目への係数、を記憶するための手段と、被検出雰囲気中
で実測した検出データ中の各データ項目と、記憶した係
数との積和演算によりガスを検出するための手段とを設
けた、ガス検出装置にある。
ータ項目を含む校正データを、既知の雰囲気中で環境を
変えて複数回求めて、統計的に分析して得た各データ項
目への係数、を記憶するための手段と、被検出雰囲気中
で実測した検出データ中の各データ項目と、記憶した係
数との積和演算によりガスを検出するための手段とを設
けた、ガス検出装置にある。
【００１０】
【発明の作用と効果】この発明では、校正データを主成
分分析や判別分析、あるいは重回帰分析等により処理し
て係数を求め、実測した検出データにこれらの係数を積
和演算などで当てはめ、定性あるいは定量を行う。ここ
で複数の環境で校正データを求めるので、環境の変化に
頑健性のある係数が得られ信頼性が向上する。
分分析や判別分析、あるいは重回帰分析等により処理し
て係数を求め、実測した検出データにこれらの係数を積
和演算などで当てはめ、定性あるいは定量を行う。ここ
で複数の環境で校正データを求めるので、環境の変化に
頑健性のある係数が得られ信頼性が向上する。
【００１１】係数の信頼性を増すため、複数個のガスセ
ンサを用いて校正データを得ることが好ましい。このこ
とは、１つのガスセンサに対して、他のガスセンサのデ
ータを当てはめることを意味する。すると校正データを
測定していないガスセンサに対しても、前記の係数を当
てはめても良いことになる。例えば同じ製造ロット内の
ガスセンサ、あるいはロットが接近したガスセンサ等に
対して、それらを代表するように複数個のガスセンサを
選び、これらに対して校正データを得て、これから得た
係数を当てはめる。この結果、ガスセンサの全数に対し
て校正データを得る必要が無くなる。
ンサを用いて校正データを得ることが好ましい。このこ
とは、１つのガスセンサに対して、他のガスセンサのデ
ータを当てはめることを意味する。すると校正データを
測定していないガスセンサに対しても、前記の係数を当
てはめても良いことになる。例えば同じ製造ロット内の
ガスセンサ、あるいはロットが接近したガスセンサ等に
対して、それらを代表するように複数個のガスセンサを
選び、これらに対して校正データを得て、これから得た
係数を当てはめる。この結果、ガスセンサの全数に対し
て校正データを得る必要が無くなる。
【００１２】ガスセンサを金属酸化物半導体とすると、
例えばその温度変化に対して波形を求めれば、複数のデ
ータ項目を含むデータが容易に得られる。そして例えば
重回帰分析で定量すればよい。
例えばその温度変化に対して波形を求めれば、複数のデ
ータ項目を含むデータが容易に得られる。そして例えば
重回帰分析で定量すればよい。
【００１３】
【実施例】図１〜図４に実施例を示す。図１に検出のア
ウトラインを示すと、例えば複数個のガスセンサを用
い、既知濃度の対象ガス中でのセンサデータを得る。セ
ンサに金属酸化物半導体ガスセンサを用いれば、１個の
センサでも複数のデータ項目への校正データが得られる
ので、好ましくは金属酸化物半導体ガスセンサを複数個
用いる。ＳＡＷセンサ等の場合、ＳＡＷのセンサアレイ
等を１個のセンサと見なして、複数個のセンサアレイを
用いる。これらのセンサへの校正データを、周囲温度、
周囲の湿度、共存ガスの有無や濃度、使用開始からの経
過日数、保存条件、過酷環境テストの経験、等の環境を
変えて、検出対象ガスの濃度に関する条件が既知なよう
にして複数回測定し、校正データ１〜ｎとする。
ウトラインを示すと、例えば複数個のガスセンサを用
い、既知濃度の対象ガス中でのセンサデータを得る。セ
ンサに金属酸化物半導体ガスセンサを用いれば、１個の
センサでも複数のデータ項目への校正データが得られる
ので、好ましくは金属酸化物半導体ガスセンサを複数個
用いる。ＳＡＷセンサ等の場合、ＳＡＷのセンサアレイ
等を１個のセンサと見なして、複数個のセンサアレイを
用いる。これらのセンサへの校正データを、周囲温度、
周囲の湿度、共存ガスの有無や濃度、使用開始からの経
過日数、保存条件、過酷環境テストの経験、等の環境を
変えて、検出対象ガスの濃度に関する条件が既知なよう
にして複数回測定し、校正データ１〜ｎとする。
【００１４】得られた校正データ１〜ｎを判別分析や主
成分分析等の定性用の分析で処理し、定性用の各データ
項目への係数を求める。同様に、重回帰分析等の定量用
の分析で校正データ１〜ｎを処理し、重回帰係数を求め
る。重回帰係数を求めるには、環境毎に、検出対象ガス
の濃度を変えて校正データを求める。
成分分析等の定性用の分析で処理し、定性用の各データ
項目への係数を求める。同様に、重回帰分析等の定量用
の分析で校正データ１〜ｎを処理し、重回帰係数を求め
る。重回帰係数を求めるには、環境毎に、検出対象ガス
の濃度を変えて校正データを求める。
【００１５】得られた判別係数や重回帰係数は、校正デ
ータの測定に用いていないガスセンサにも適用できる。
例えば１０個のセンサで校正データを測定した場合、個
々のセンサへの判別係数や重回帰係数の適用では、他の
センサから求めた部分が９０％の寄与を占める。１００
個のセンサで校正データを求めた場合、個々のセンサの
寄与は１％である。複数のセンサを用いて校正データを
得る目的は、個々のセンサによらない、センサグループ
全体の特徴を抽出することである。そこで校正データを
測定したセンサ群と用いるセンサとの間に、ロットが同
じ等の関連性が有れば、別のセンサ群で得られた判別係
数や重回帰係数を適用しても良い。
ータの測定に用いていないガスセンサにも適用できる。
例えば１０個のセンサで校正データを測定した場合、個
々のセンサへの判別係数や重回帰係数の適用では、他の
センサから求めた部分が９０％の寄与を占める。１００
個のセンサで校正データを求めた場合、個々のセンサの
寄与は１％である。複数のセンサを用いて校正データを
得る目的は、個々のセンサによらない、センサグループ
全体の特徴を抽出することである。そこで校正データを
測定したセンサ群と用いるセンサとの間に、ロットが同
じ等の関連性が有れば、別のセンサ群で得られた判別係
数や重回帰係数を適用しても良い。
【００１６】判別係数や重回帰係数の適用では、実測し
たセンサデータの各項目に、その項目への係数を乗算し
て積算すればよい。なおガスセンサは１個でも良いが、
校正データを多数回測定することが必要である。また判
別分析等の定性と、重回帰分析等の定量は、いずれかを
行えばよい。センサデータはそのままで用いても良く、
フーリエ変換等で変換した後に用いても良い。
たセンサデータの各項目に、その項目への係数を乗算し
て積算すればよい。なおガスセンサは１個でも良いが、
校正データを多数回測定することが必要である。また判
別分析等の定性と、重回帰分析等の定量は、いずれかを
行えばよい。センサデータはそのままで用いても良く、
フーリエ変換等で変換した後に用いても良い。
【００１７】図２に、実施例のガス検出装置を示す。こ
こではガスセンサ２に金属酸化物半導体ガスセンサを用
い、温度を周期的に変化させた際のセンサ抵抗の波形を
求める。この波形を以下では温度波形と呼ぶ。温度波形
をＦＦＴ４（高速フーリエ変換部）でフーリエ変換し、
判別分析部６で定性した後に、重回帰分析部８で定量
し、表示部１０でガス種と濃度を表示する。判別分析部
６や重回帰分析部８は、図１に示すようにして求めた判
別係数や重回帰係数を記憶し、積和演算を濃度やガス種
未知の検出データに対して行う。これらの係数は、例え
ばガス検出装置の製造ロット単位やガスセンサの製造ロ
ット単位で定め、校正データを測定していないセンサに
も適用する。
こではガスセンサ２に金属酸化物半導体ガスセンサを用
い、温度を周期的に変化させた際のセンサ抵抗の波形を
求める。この波形を以下では温度波形と呼ぶ。温度波形
をＦＦＴ４（高速フーリエ変換部）でフーリエ変換し、
判別分析部６で定性した後に、重回帰分析部８で定量
し、表示部１０でガス種と濃度を表示する。判別分析部
６や重回帰分析部８は、図１に示すようにして求めた判
別係数や重回帰係数を記憶し、積和演算を濃度やガス種
未知の検出データに対して行う。これらの係数は、例え
ばガス検出装置の製造ロット単位やガスセンサの製造ロ
ット単位で定め、校正データを測定していないセンサに
も適用する。
【００１８】試験例 ＳｎＯ２系の金属酸化物半導体ガスセンサ（商品名ＴＧ
Ｓ２６２０、２６２０は出願人の商品名）９個を用い、
常時は定格使用条件のヒータ電圧５Ｖ一定で駆動し、測
定時は４０秒周期で最低２Ｖ、最大５.５Ｖの正弦波状
のヒータ電圧を加え、温度波形を測定した。ガス濃度を
重回帰分析のため複数に変化させて１０，３０，１００
ppm等とし、エタノール、メタノール、アンモニア、エ
チレン、ジエチルエーテル、ベンゼン、アセトン等のガ
スへの温度波形を、校正データとして求めた。校正デー
タは、センサの使用開始から１週間後（常温常湿中）、
その後相対湿度を６０％付近に保って周囲温度を１０
℃、２０℃、３０℃に変化させた場合（Ｔ.Ｄ.試験）、
の２回測定した。
Ｓ２６２０、２６２０は出願人の商品名）９個を用い、
常時は定格使用条件のヒータ電圧５Ｖ一定で駆動し、測
定時は４０秒周期で最低２Ｖ、最大５.５Ｖの正弦波状
のヒータ電圧を加え、温度波形を測定した。ガス濃度を
重回帰分析のため複数に変化させて１０，３０，１００
ppm等とし、エタノール、メタノール、アンモニア、エ
チレン、ジエチルエーテル、ベンゼン、アセトン等のガ
スへの温度波形を、校正データとして求めた。校正デー
タは、センサの使用開始から１週間後（常温常湿中）、
その後相対湿度を６０％付近に保って周囲温度を１０
℃、２０℃、３０℃に変化させた場合（Ｔ.Ｄ.試験）、
の２回測定した。
【００１９】その後約１ヶ月センサを加熱せずに放置し
た後に、５Ｖ定格通電で加熱を再開し、約１週間後に常
温常湿で同様の検出データを測定した。そしてＴ.Ｄ.試
験を無視した校正データから求めた重回帰係数で定量し
た際の、ガス濃度を図３右側のb)の列に示す。１回目の
試験とＴ.Ｄ.試験の双方の校正データを用いて得た重回
帰係数での定量結果を、図３左側のa)の列に示す。図３
は９個のセンサでの定量結果の分布を示す。また表１〜
３に、重回帰係数を示す。
た後に、５Ｖ定格通電で加熱を再開し、約１週間後に常
温常湿で同様の検出データを測定した。そしてＴ.Ｄ.試
験を無視した校正データから求めた重回帰係数で定量し
た際の、ガス濃度を図３右側のb)の列に示す。１回目の
試験とＴ.Ｄ.試験の双方の校正データを用いて得た重回
帰係数での定量結果を、図３左側のa)の列に示す。図３
は９個のセンサでの定量結果の分布を示す。また表１〜
３に、重回帰係数を示す。
【００２０】エタノール、メタノール、アンモニア共
に、Ｔ.Ｄ.試験のデータを校正データに加えた方が定量
の精度が高く、特にアンモニアでこの差が著しい。この
ようにＴ.Ｄ.試験の結果を校正データに加えることによ
り、センサ特性の経時的変動に対して、頑健性が増して
いる。なお実数０等の記号は、フーリエ変換成分の実数
の０次への係数を、虚数１等の記号はフーリエ変換の虚
数１次成分等への係数を示す。表の先頭行の定数項は、
濃度への換算用の定数部分である。
に、Ｔ.Ｄ.試験のデータを校正データに加えた方が定量
の精度が高く、特にアンモニアでこの差が著しい。この
ようにＴ.Ｄ.試験の結果を校正データに加えることによ
り、センサ特性の経時的変動に対して、頑健性が増して
いる。なお実数０等の記号は、フーリエ変換成分の実数
の０次への係数を、虚数１等の記号はフーリエ変換の虚
数１次成分等への係数を示す。表の先頭行の定数項は、
濃度への換算用の定数部分である。
【００２１】
【表１】 表１.エタノールの重回帰係数 回帰係数 Ｔ.Ｄ.有 回帰係数 Ｔ.Ｄ.無 定数 ４.２５２８６ 定数 ４.７５１１３ 実数３ ０.００８８２ 実数０ −０.０００２９ 虚数５ −０.００６６４ 実数３ ０.０１５７２ 実数０ −０.０００２９ 虚数３ −０.００８５３ 虚数１ ０.００３０３ 実数５ ０.０１０７５ 実数１ −０.００２２４ 虚数２ ０.００５８２ 実数４ −０.００８９３
【００２２】
【表２】 表２.メタノールの重回帰係数 回帰係数 Ｔ.Ｄ.有 回帰係数 Ｔ.Ｄ.無 定数 ２.４４７７９ 定数 ６.６８１４６ 実数０ −０.０００２８ 実数１ −０.００２４２ 実数１ −０.００３８９ 実数０ −０.０００４２ 虚数１ ０.００４２９ 虚数１ ０.００３１７ 虚数２ ０.００８２０ 実数５ ０.０１７３５ 実数３ ０.００８２８ 実数２ ０.００７５６ 虚数３ −０.００８１３ 実数６ ０.００７７８
【００２３】
【表３】 表３.アンモニアの重回帰係数 回帰係数 Ｔ.Ｄ.有 回帰係数 Ｔ.Ｄ.無 定数 １６.９３７９７ 定数 ５.０６２００ 虚数２ −０.００７２０ 虚数２ −０.００６９５ 虚数３ ０.０３０７６ 虚数４ −０.０４２８６ 実数３ −０.０３４２７ 虚数１ ０.０１５６３ 虚数６ −０.０３５８８ 実数１ −０.００６３７ 実数１ −０.０１２６１ 虚数１ ０.０１９０１ 実数０ −０.０００４４ 実数５ −０.０３２９７ 実数６ ０.０３４７８ 虚数５ ０.０２７４５
【００２４】エタノールのように２つの手法での定量結
果が近いものでも、Ｔ.Ｄ.無しでの重回帰係数の虚数第
３成分や実数第５成分が、Ｔ.Ｄ.を考慮した重回帰係数
では消えており、代わって実数第１成分や虚数第１成分
などが登場している。また一般にＴ.Ｄ.を考慮した場合
と考慮しない場合とで、重回帰係数が大きく変化してい
る。
果が近いものでも、Ｔ.Ｄ.無しでの重回帰係数の虚数第
３成分や実数第５成分が、Ｔ.Ｄ.を考慮した重回帰係数
では消えており、代わって実数第１成分や虚数第１成分
などが登場している。また一般にＴ.Ｄ.を考慮した場合
と考慮しない場合とで、重回帰係数が大きく変化してい
る。
【００２５】図３のデータの測定後、各センサをヒータ
電圧５Ｖの定格で４ヶ月使用し、各１０，３０，１００
ppmのエタノール（図４），メタノール（図５）及びア
ンモニア（図６）に対する温度波形を求め、定量を行っ
た。図４〜図６の（ｂ）はＴ.Ｄ.試験のデータを校正に
加味しなかった結果を示し、（ａ）はＴ.Ｄ.試験の結果
を校正データに加味した際の結果を示す。図４〜図６か
ら、Ｔ.Ｄ.試験の結果を加味した際の方が、定量精度が
著しく高いことが明らかである。
電圧５Ｖの定格で４ヶ月使用し、各１０，３０，１００
ppmのエタノール（図４），メタノール（図５）及びア
ンモニア（図６）に対する温度波形を求め、定量を行っ
た。図４〜図６の（ｂ）はＴ.Ｄ.試験のデータを校正に
加味しなかった結果を示し、（ａ）はＴ.Ｄ.試験の結果
を校正データに加味した際の結果を示す。図４〜図６か
ら、Ｔ.Ｄ.試験の結果を加味した際の方が、定量精度が
著しく高いことが明らかである。
【００２６】なお実施例では環境を変えた試験として、
Ｔ.Ｄ.試験を行うことを示したが、これ以外に１ヶ月程
度通電や放置あるいは高温，高湿等の環境で使用した後
の特性を加味して、重回帰係数や判別係数を定めても良
い。また既知の雰囲気とは、実施例では検出対象ガスの
濃度が既知である場合を示したが、これ以外に検出対象
ガスの濃度が不明でも、検出対象ガスの濃度を管理した
条件で、その濃度を変化させたものであればよい。
Ｔ.Ｄ.試験を行うことを示したが、これ以外に１ヶ月程
度通電や放置あるいは高温，高湿等の環境で使用した後
の特性を加味して、重回帰係数や判別係数を定めても良
い。また既知の雰囲気とは、実施例では検出対象ガスの
濃度が既知である場合を示したが、これ以外に検出対象
ガスの濃度が不明でも、検出対象ガスの濃度を管理した
条件で、その濃度を変化させたものであればよい。
【図１】 実施例での重回帰分析を示す図
【図２】 実施例のガス検出装置のブロック図
【図３】 エタノール，メタノール，アンモニア（各１
０，３０，１００ppm）に対する単純な重回帰分析
（ｂ）と、温度変化を考慮した重回帰分析（ａ）とによ
る定量結果を示す特性図
０，３０，１００ppm）に対する単純な重回帰分析
（ｂ）と、温度変化を考慮した重回帰分析（ａ）とによ
る定量結果を示す特性図
【図４】 ５ヶ月経過後の、エタノールに対する単純な
重回帰分析（ｂ）と温度変化を考慮した重回帰分析
（ａ）とによる定量結果を示す特性図。
重回帰分析（ｂ）と温度変化を考慮した重回帰分析
（ａ）とによる定量結果を示す特性図。
【図５】 ５ヶ月経過後の、メタノールに対する単純な
重回帰分析（ｂ）と温度変化を考慮した重回帰分析
（ａ）とによる定量結果を示す特性図。
重回帰分析（ｂ）と温度変化を考慮した重回帰分析
（ａ）とによる定量結果を示す特性図。
【図６】 ５ヶ月経過後の、アンモニアに対する単純な
重回帰分析（ｂ）と温度変化を考慮した重回帰分析
（ａ）とによる定量結果を示す特性図。
重回帰分析（ｂ）と温度変化を考慮した重回帰分析
（ａ）とによる定量結果を示す特性図。
２ ガスセンサ ４ ＦＦＴ ６ 判別分析部 ８ 重回帰分析部 １０ 表示部
Claims (5)
- 【請求項１】 ガスセンサから複数のデータ項目を含む
校正データを、既知の雰囲気中で環境を変えて複数回求
め、 複数回求めた校正データを統計的に分析して、各データ
項目への係数を求め、 前記校正データに対応する検出データを被測定ガス中で
求めて、前記の係数で処理しガスを検出するガス検出方
法。 - 【請求項２】 前記校正データを、各々複数個のガスセ
ンサを用いて求めるとともに、 校正データの測定に用いなかったガスセンサから検出デ
ータを得て、前記係数で処理しガスを検出することを特
徴とする、請求項１のガス検出方法。 - 【請求項３】 ガスセンサが金属酸化物半導体ガスセン
サで、該ガスセンサを温度変化させて、前記複数のデー
タ項目を含む校正データを得ることを特徴とする、請求
項１のガス検出方法。 - 【請求項４】 複数個の金属酸化物半導体ガスセンサを
複数個用いて、既知の雰囲気中で温度変化させて複数の
データ項目を含む校正データを得ることを、環境を変え
て複数回行い、 前記複数回求めた校正データから、ガス濃度を求めるた
めの重回帰係数を求め、 校正データの測定に用いなかったガスセンサから得られ
た検出データを、前記重回帰係数で処理してガス濃度を
求めることを特徴とする、請求項１のガス検出方法。 - 【請求項５】 ガスセンサから複数のデータ項目を含む
校正データを、既知の雰囲気中で環境を変えて複数回求
めて、統計的に分析して得た各データ項目への係数、を
記憶するための手段と、 被検出雰囲気中で実測した検出データ中の各データ項目
と、記憶した係数との積和演算によりガスを検出するた
めの手段とを設けた、ガス検出装置。
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|---|---|---|---|
| JP19030399A JP4248087B2 (ja) | 1999-07-05 | 1999-07-05 | ガス検出方法 |
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|---|---|---|---|
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
1999
- 1999-07-05 JP JP19030399A patent/JP4248087B2/ja not_active Expired - Fee Related
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