JP2009508108A - オイルおよびガス漏出の検出および定量のための差分吸収ｌｉｄａｒにおける性能精度を改善する方法 - Google Patents

オイルおよびガス漏出の検出および定量のための差分吸収ｌｉｄａｒにおける性能精度を改善する方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2009508108A
JP2009508108A JP2008530065A JP2008530065A JP2009508108A JP 2009508108 A JP2009508108 A JP 2009508108A JP 2008530065 A JP2008530065 A JP 2008530065A JP 2008530065 A JP2008530065 A JP 2008530065A JP 2009508108 A JP2009508108 A JP 2009508108A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
cpl
plume
location
measurement
measurement location
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2008530065A
Other languages
English (en)
Other versions
JP5185119B2 (ja
Inventor
エム． カラヤー，フーシュマンド
Original Assignee
アイティーティー マニュファクチャリング エンタープライジーズ， インコーポレイテッド
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by アイティーティー マニュファクチャリング エンタープライジーズ， インコーポレイテッド filed Critical アイティーティー マニュファクチャリング エンタープライジーズ， インコーポレイテッド
Publication of JP2009508108A publication Critical patent/JP2009508108A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP5185119B2 publication Critical patent/JP5185119B2/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/3504—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing gases, e.g. multi-gas analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/3504—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing gases, e.g. multi-gas analysis
    • G01N2021/3513—Open path with an instrumental source
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/95—Lidar systems specially adapted for specific applications for meteorological use
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)

Abstract

差分吸収ＬＩＤＡＲ（ＤＩＡＬ）システムを用いて測定された測定箇所がプルーム箇所を表すのか非プルーム箇所を表すのかを決定する改善された方法。複数個の測定箇所に対する濃度経路長（ＣＰＬ）が決定される。式 (I) /CPL の平均の非プルームＣＰＬが提供される。各測定箇所に対し、一次の誤差伝搬に基づいて、標準偏差 CPLsd が計算されると共に、Hooshmand 決定規則（ＨＤＲ）が満足されるときに上記測定箇所は非プルーム箇所を表すことが決定される。上記ＨＤＲは、cpl は検査中の測定箇所の対応ＣＰＬであり且つＴはスレッショルド標準偏差レベルであるとして、式 (II) [(cpl-/CPL)/CPLsd]2>(T)2 により与えられる。

Description

本発明は、差分吸収ＬＩＤＡＲ（ＤＩＡＬ）システムを用いて目標分子を含有するプルーム（plume）を特定する精度を改善する方法に関する。特に、この方法に依ればプルームの検出に対する優れた信号対ノイズ比が許容され得る。
ＤＩＡＬシステムにおいて、受信される後方散乱信号は、送出されたレーザ・パルス・エネルギと、光の速度と、レーザ・パルス幅と、望遠鏡面積（視野）と、有効距離（逆二乗則）と、オフライン・ビームおよびオンライン・ビームの重なりおよび視野（すなわち幾何学的形態係数［geometric form factor］）と、受信器光学機器のスペクトル応答と、プルームの透過率と、大気の全体的透過率と、地表被覆物の種類との関数である。
２ライン式のＤＩＡＬシステムのひとつの用途は、流体関連プルームの濃度経路長（concentration path length）（ＣＰＬ）を見積もることである。故にオンライン波長は好適には、それが光路において他のものでなく流体の目標分子によってのみ吸収される如く選択される。オフライン波長は好適には、それが目標分子によっては吸収されず、または、予期される他の一切の分子が光路を許容する如く選択される。更に好適にはオンラインおよびオフライン波長は、幾何学的形態係数の比率、受信器光学機器のスペクトル応答、および、オンラインおよびオフライン波長に対応する表面反射率が略々同一である如く選択される。式１において理解され得る如く、この条件が満足された場合にこれらのパラメータは打ち消され、ＣＰＬの計算が簡素化される。
Figure 2009508108
 式中、λOn/Offは、オンライン（またはオフライン）ピーク波長であり、σ(λOn/Off)は、オンライン(またはオフライン)断面積であり、Ｅ1(λOn/Off)は、送出されたオンライン（またはオフライン）レーザ・パルス・エネルギであり、Ｒは、目標に対するセンサの有効距離／高度／距離であり、Ｅ(λOn/Off,Ｒ)は、受信されたオンライン（またはオフライン）レーザ・パルス・エネルギであり、ξ(ROn/Off)は、オンライン（またはオフライン）ピーク波長に対する幾何学的形態係数であり、ξ(λOn/Off)は、オンライン（またはオフライン）ピーク波長に対する受信器光学機器のスペクトル応答であり、ρ(λOn/Off)は、オンライン（またはオフライン）ピーク波長に対するバックグラウンド表面反射率であり、κ(λOn/Off,ｒ)は、オンライン（またはオフライン）ピーク波長に対する大気減衰係数であり、且つ、Ｃt-bagは、大気中の目標分子濃度である。
多くの場合においてＤＩＡＬシステム性能における支配的要因は、ノイズに対して低い信号、または、低い信号対ノイズ比（ＳＮＲ）であり、システムにおける電気的ノイズではない。この問題は特に、ＳＮＲが変化するときに特に深刻であり得る。斯かる状況において上記ＤＩＡＬ式は、不均一な変動および誤差を考慮すべく補正（バイアス）されねばならない。再調整されたオンラインおよびオフライン信号のこれらの誤差または不均一な変動の主たる原因は、表面被覆物の種類によるスペクトル反射率の変動、および／または、オンラインおよびオフライン・ビームの誤整列（部分的に重なるビーム）である。部分的に重なるビームはまた、再調整されたオンラインおよびオフライン信号における表面スペクトル反射率の変動にも繋がり得る。オンラインおよびオフライン波長は好適には、ＤＩＡＬシステムの動作の間に変動してはならない。故に上記波長は典型的には電子的に、事前選択された波長に固定される。しかし実際問題として、これらの波長は僅かに変動し得ると共に、これらの変動は、断面積におけるスパイク、および、他の不都合で障害的な吸収効果に繋がり得る。更に、ガス漏出に伴うプルーム箇所の確率密度関数の見積もりが実行不能となることもある。
表面被覆物の種類による反射率が低い用途は低帰還のオンラインおよびオフライン信号に帰着し、且つ、表面被覆物の種類による反射率が高い用途は高帰還のオンラインおよびオフライン信号に帰着する。帰還信号がノイズに対して低いならば電気的ノイズが支配的となり且つ低い信号対ノイズ比（ＳＮＲ）および大きな濃度経路長（ＣＰＬ）変動に繋がるが、逆もまた真である。帰還信号がノイズに対して高いならば信号が支配的となり且つ高いＳＮＲおよび低いＣＰＬ分散に繋がる。故に、表面反射率は箇所毎に且つ領域毎に変動することから、帰還信号およびＳＮＲもそうである。
但し実際には、ＤＩＡＬシステムは相応に較正され得る。残念乍ら、地面被覆物の種類に起因する反射率変動の補正は、多くの状況において困難であり得る。もしこれらの地面被覆物の種類による反射率変動が適切に補正されなければ、目標分子のＣＰＬ見積もりの相当の誤差に帰着し、プルームの偽の特定（またはプルームの欠如）に繋がり得る。
本発明は、スペクトル的および空間的な情報を利用することによりＤＩＡＬにおける性能精度を改善する方法を包含する。本発明の改善された方法は、目標分子を含有するプルームの検出の（可能性）確実性を高め得る。たとえば、これらの改善された方法は、パイプラインもしくは貯蔵タンクにおける漏出により生成されたプルーム、流出物および他の異物により引き起こされたプルーム、および、火山により放出されたガスの如き自然に生ずるプルームの特定において有用であり得る。
本発明の好適実施例は、差分吸収ＬＩＤＡＲ（ＤＩＡＬ）システムにおける信号対ノイズ比を改善する方法である。ＤＩＡＬビームは、該ＤＩＡＬビームが複数個の測定箇所を透過される如くスキャンされる。上記ＤＩＡＬビームは、実質的に共直線的に送出されるオンライン・レーザビームおよびオフライン・レーザビームを含む。上記複数個の測定箇所に対応する上記オンライン・レーザビームの複数の送出パルス・エネルギおよび上記オフライン・レーザビームの複数の送出パルス・エネルギが測定され、同様に、上記複数個の測定箇所に対応する上記オンライン・レーザビームの複数の受信パルス・エネルギおよび上記オフライン・レーザビームの複数の受信パルス・エネルギも測定される。ひとつの測定箇所が選択される。上記選択されたひとつの測定箇所の回りの関心領域（ＲＯＩ）内における測定箇所のＲＯＩ部分集合も選択される。上記選択されたひとつの測定箇所に対し、上記選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所に対して送出された上記オンライン・レーザビームのパルス・エネルギに由来する、送出された平均オンライン・パルス・エネルギと、上記選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所に対して送出された上記オフライン・レーザビームのパルス・エネルギに由来する、送出された平均オフライン・パルス・エネルギと、上記選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所から受信した上記オンライン・レーザビームのパルス・エネルギに由来する、受信された平均オンライン・パルス・エネルギと、上記選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所から受信した上記オフライン・レーザビームのパルス・エネルギに由来する、受信された平均オフライン・パルス・エネルギと、を含む所定数の平均値が計算される。上記選択されたひとつの測定箇所に対し、上記送出された平均オンライン・パルス・エネルギと、上記送出された平均オフライン・パルス・エネルギと、上記受信された平均オンライン・パルス・エネルギと、上記受信された平均オフライン・パルス・エネルギとを用いて、上記ＤＩＡＬビームの濃度経路長（ＣＰＬ）が計算される。
本発明の付加的な好適実施例は、差分吸収ＬＩＤＡＲ（ＤＩＡＬ）システムを用いて測定された測定箇所がプルーム箇所を表すのか非プルーム箇所を表すのかを決定する改善された方法である。複数個の測定箇所に対する濃度経路長（ＣＰＬ）が決定される。平均の非プルームＣＰＬすなわち／ＣＰＬ（“／”はバー付表示の代替表現。以下、同様。）が提供される。各測定箇所に対し、一次の誤差伝搬に基づいて、標準偏差ＣＰＬsdが計算される。各測定箇所に対し、cpl は上記測定箇所の対応ＣＰＬであるとして、ＣＰＬ尤度値
Figure 2009508108
 が計算される。各測定箇所に対し、Ｔはスレッショルド標準偏差レベルであるとして、上記ＣＰＬ尤度値がＣＰＬスレッショルド値レベル
Figure 2009508108
 未満であるならば上記測定箇所は非プルーム箇所を表すと決定される。
本発明の別の好適実施例は、差分吸収ＬＩＤＡＲ（ＤＩＡＬ）システムを用いて測定された測定箇所がプルーム箇所を表すのか非プルーム箇所を表すのかを決定する改善された方法である。複数個の測定箇所に対する濃度経路長（ＣＰＬ）が決定される。平均の非プルームＣＰＬすなわち／ＣＰＬが提供される。各測定箇所に対し、一次の誤差伝搬に基づいて、標準偏差ＣＰＬsdが計算されると共に、Hooshmand 決定規則（ＨＤＲ）が満足されるときに、上記測定箇所は非プルーム箇所を表すと決定される。上記ＨＤＲは、cpl は検査されつつある測定箇所の対応ＣＰＬであり且つＴはスレッショルド標準偏差レベルであるとして、
Figure 2009508108
 により与えられる。
本発明の更なる好適実施例は、差分吸収ＬＩＤＡＲ（ＤＩＡＬ）システムを用いて特定された偽のプルーム箇所を発見する改善された方法である。複数個の測定箇所に対する濃度経路長（ＣＰＬ）が決定される。各測定箇所に対し、対応ＣＰＬを用いて、該測定箇所がプルーム箇所を表すのか非プルーム箇所を表すのかが決定される。各プルーム箇所の内のひとつのプルーム箇所の最近傍部分集合の測定箇所から、第ｊ番目の測定箇所が選択される。上記測定箇所の最近傍部分集合は、上記プルーム箇所と、所定個数（Ｋ−１）の最近傍測定箇所とを含む。上記第ｊ番目の測定箇所の回りにおける測定箇所の局所的部分集合のＣＰＬの平均ＣＰＬすなわち／ＣＰＬj が計算される。一次の誤差伝搬に基づいて、上記局所的部分集合における各測定箇所の標準偏差 (ＣＰＬsd)j が計算される。これらの計算は、ｊ＝１〜Ｋに対して実施される。cplj は上記第ｊ番目の測定箇所の対応ＣＰＬであるとして、上記ひとつのプルーム箇所のＣＰＬ同時尤度値
Figure 2009508108
 が計算される。Ｔはスレッショルド標準偏差レベルであるとして、上記ひとつのプルーム箇所の上記ＣＰＬ同時尤度値が該ひとつのプルーム箇所のＣＰＬスレッショルド値レベル
Figure 2009508108
 未満であるならば、上記ひとつのプルーム箇所は偽のプルーム箇所を表すと決定される。上記処理は、各プルーム箇所に対して反復される。
本発明は、添付図面に関して読破されたときに以下の詳細な説明から最適に理解される。一般的な慣行により図面の種々の特徴は縮尺通りではないことが強調される。逆に、明瞭化のために種々の特徴の寸法は任意に拡大または縮小されている。
本発明の好適実施例は、差分吸収ＬＩＤＡＲ（ＤＩＡＬ）レーザ遠隔検知システムにおいて、局所的非プルーム箇所の濃度経路長（ＣＰＬ）のスペクトル確率密度および空間的同時確率密度を利用することで、ガス漏出に伴うプルーム箇所のCPLを最適に検出かつ定量する。局所的非プルーム分布パラメータ（平均および分散）は、適応的に見積もられる。CPL MEAN は、算出された局所的非プルームＣＰＬに基づいて見積もられ、且つ、CPL VARIANCE は帰還ＳＮＲ毎に適応的に見積もられる。
図１に示された如く、本発明の好適実施例は代表的なＤＩＡＬシステムである。この代表的システムは、ＤＩＡＬビームを生成する２つのパルス化レーザ源、すなわちオンライン・パルス化レーザ源１００およびオフライン・パルス化レーザ源１０２を含んでいる。図１の好適実施例において１個のオンライン・パルス化レーザ源および１個のオフライン・パルス化レーザ源を選択したのは図示を簡素化するためであり、限定を意図してはいないことを銘記されたい。以下における代表的ＤＩＡＬシステムの考察は主として図１の好適実施例に重きを置くが、当業者であれば、本発明に依れば代表的ＤＩＡＬシステムには付加的なオフライン・パルス化レーザ源が含まれ得ることを理解し得ることが企図される。
オンライン・パルス化レーザ源１００は、一連のレーザ・パルスを含むオンライン・レーザビームを生成する。オンライン・レーザビームのこれらのパルスは、目標分子の光学的吸収帯内のオンライン・ピーク波長λOnを有する。故に、測定箇所（measurement point）内における目標分子の濃度経路長は、レーザ・パルスが測定箇所を通り伝搬するときにおけるオンライン・レーザビームのパルス・エネルギの結果的減衰量を用いて決定され得る。
オンライン・レーザビームの送出パルス・エネルギＥ1(λOn) は好適には、光学的センサ１１２へと導向される各パルスの小部分から決定され得る。この光学的センサは、オンラインおよびオフライン・レーザビームの送出パルス・エネルギを検出すべく使用され得る光学的センサ１１４も含む光学的センサの配列の一部を形成する。図１に示された如く、光学的センサ１１２により検出されるオンライン・レーザビームの上記小部分はビームスプリッタ１０６を用いて分離され得る。
オフライン・パルス化レーザ源１０２は、オフライン・ピーク波長λOffを有するレーザ・パルスのオフライン・レーザビームを生成する。このオフライン・ピーク波長は、測定箇所を通るオフライン・レーザビームのビーム経路に沿う目標分子の存在または不存在によりオフライン・レーザ・パルスのパルス・エネルギがそれほど影響されないように、目標分子の光学的吸収帯の外側となるべく選択される。
オンライン・レーザビームによるのと同様に、オフライン・レーザビームの送出パルス・エネルギＥ1(λOff) は好適には、光学的センサ１１４に対して導向される各パルスの小部分から決定され得る。図１に示された如くオフライン・レーザビームの上記小部分は、波長λOffを有する実質的に全ての光を反射すると共に波長λOnを有する実質的に全ての光を透過するダイクロイック・ビームスプリッタ１０８を用いて分離され得る。
光学的センサ１１２および１１４の配列は連結されることで、２つのレーザビームの送出パルス・エネルギに比例する信号であって、測定箇所における目標分子のＣＰＬを計算する際に使用される信号をＤＩＡＬデータ・プロセッサ１２８に対して提供する。
ビームスプリッタ１０６およびダイクロイック・ミラー１０８はまた、表面１２０上の一連の測定箇所に対してオンライン・レーザビームおよびオフライン・レーザビームが実質的に共直線的に送出され得る如く、両レーザビームを整列させる送出光学機器としても動作し得る。この様にして、オンライン・レーザビームと、オフライン・レーザビームの各々とは、各測定箇所に対する略々同一のビーム経路をサンプリングし得る。斯かる同様のビーム経路は、各レーザビームが直面する条件の一切の相違であって、たとえばプルーム１１８における目標分子によるオンライン・レーザビームの吸収などの、２つのレーザビームの異なる波長により引き起こされる相違以外の一切の相違を低減するために好適である。同様に、不均一表面１２０の実質的にひとつの測定箇所から上記レーザビームの両方が反射され得る様に、各ビーム経路の類似性が好適である。
図１の好適実施例は、光学的センサ１１２および１１４の配列により監視されるべき各ビームの夫々の部分を分離すべく且つ各レーザビームを実質的に共直線的に整列すべく両方が作用するビームスプリッタ１０６およびダイクロイック・ミラー１０８を以て示されるが、これらの動作を行うために付加的な光学的構成要素が含まれ得ることも企図される。上記代表的ＤＩＡＬシステムから不均一表面１２０まで及び戻りのビーム経路に沿う各ビームの拡開を低減するために、上記２つのレーザビームは実質的に平行化されることも好適であり得ることを銘記されたい。（不図示の）付加的な光学機器および／または機械的段階を含めることでも、表面１２０上の一連の測定箇所に亙るＤＩＡＬビームのスキャンが許容され得る。
多くの実際的応用において不均一表面１２０は、当該地表の全体に亙り配置された例えば低木、樹木、草、舗装などの種々の異なる形態の被覆を有し得る地表の一区画であり得る。図１に示された如く、不均一表面１２０、およびその上の種々の被覆は、粗く見え得る。故に、レーザビームの各々のパルス・エネルギの多くは散乱され得ると共に、各パルスの僅かな部分だけがＤＩＡＬシステムへと戻されて測定され得る。
粗い表面からレーザビームを反射（散乱）することにより引き起こされた低減光信号は、上記代表的ＤＩＡＬシステムの信号対ノイズ比を低減することによりＣＰＬ検出の感度に悪影響を及ぼし得る。更に、地表被覆の変動は、測定位置毎の不均一表面１２０の反射率の差に繋がり得る。
図１の好適実施例は、第２群の光学機器、すなわちダイクロイック・ミラー１０９およびミラー１０７を含むことで、代表的ＤＩＡＬシステムにより受信されたオフライン・レーザビームおよびオンライン・レーザビームの反射部分を、収集し、ピーク波長により分離し、且つ、第２配列の光学的センサ１２２および１２４へと導向する。好適にはダイクロイック・ミラー１０９は、ダイクロイック・ミラー１０８と同様の特性を有し得る。この第２群の受信器光学機器は、上記の一群の送出光学機器に対して上述された（不図示の）付加的な光学素子を含み得ることを銘記されたい。
上記第２配列の光学的センサ１２２および１２４は夫々、オンライン・レーザビームの反射部分の受信パルス・エネルギＥ(λOn,R) およびオフライン・レーザビームの反射部分の受信パルス・エネルギＥ(λOff,R) を検知する。この光学的センサの配列はＤＩＡＬデータ・プロセッサ１２８に対して連結されることで、各レーザビームの送出パルス・エネルギに比例する信号であって目標分子の濃度経路長（ＣＰＬ）の計算において使用される信号を該ＤＩＡＬデータ・プロセッサ１２８に対して提供する。
ＤＩＡＬデータ・プロセッサ１２８は、光学的センサ１１２および１１４から送出されたオンラインおよびオフライン・パルス・エネルギ信号と、多数の異なる測定箇所にて測定されて光学的センサ１２２および１２４から受信されたオンラインおよびオフライン・パルス・エネルギ信号とを使用することで、各測定箇所に伴う一群の平均の送出オンラインおよびオフライン・パルス・エネルギおよび受信オンラインおよびオフライン・パルス・エネルギを決定する。好適には、各測定箇所に関するこれらのパルス・エネルギ値は、ミラー１１２および１２２の既知の反射係数および透過係数、ならびに、光学的センサ１１２、１１４、１２２および１２４の既知の変換係数を用いて較正され得る。
上記ＤＩＡＬデータ・プロセッサは次に、対応する平均パルス・エネルギを用いて各測定箇所に対するＣＰＬを計算し得る。この計算は、式１を用いて実施され得る。
ＤＩＡＬデータ・プロセッサは、専用回路機構、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）、または、プログラムされた汎用コンピュータのひとつ以上を含み得る。これらの可能的要素の各々は、上記ＤＩＡＬデータ・プロセッサの決定、見積もりおよび計算の各機能の少なくともひとつを実施すべく使用され得る。
ＤＩＡＬシステムの典型的な使用法は、パイプラインもしくは貯蔵タンクの漏出もしくは流出物から、または、火山もしくは地熱排出口の如き自然の原因から帰着する目標分子を含むプルームを特定することであり得る。低いＳＮＲに加え、他の要因が、プルーム箇所と非プルーム箇所とを区別するＤＩＡＬシステムの能力に影響することもある。たとえば漏出プルームのＣＰＬ空間分布は、漏出のサイズ、漏出に最も近い領域の粗さ、時間、温度、および、風速の関数であり得る。
測定されたプルームのサイズは、ＤＩＡＬビームのビーム経路に対するプルームの共通部分である。空気中における完全なプルームは火炎燭のように見えると共に、中心のＣＰＬは周囲のプルーム領域よりも高い（空間的にほぼ正規分布される）。プルームのサイズは、漏出の速度に関連する。穏やかな大気において、漏出に対して領域が近いほどＣＰＬは大きく、且つ、測定箇所がプルームの中心に近いほどＣＰＬは大きいが、空気もしくは水の相当な動きがあるなら、プルームは動き回ることから精密照準することが困難であり得る。故に、種々のプルームの空間分布を特性解析することは困難なことが判明し、ＣＰＬ決定における高い精度に対する要望に繋がり得る。
図６は、本発明の代表的方法の概要を例証している。これらの代表的方法は、図１の代表的ＤＩＡＬシステムの如きＤＩＡＬシステムを用いて実施され得る。ステップ６００において、上記ＤＩＡＬシステムは、所定数の測定箇所に亙りスキャンされると共に、ｎ次元信号が記憶される。ステップ６０２においては、このｎ次元信号から、オフラインおよびオンラインのパルス、パワーおよび断面積が見出されて算出される。ステップ６０４にては、ソルト・アンド・ペッパー型ノイズが除去されてＤＩＡＬデータの品質が改善され得る。
ステップ６０６にては上記ＤＩＡＬ信号から２次元空間データが生成され得、その場合に各測定箇所はｎ次元ベクトルにより表される。ステップ６０８にては、各測定箇所の回りにおける円形の関心領域（ＲＯＩ）が選択される。各円形ＲＯＩは好適には、ｍ個の測定箇所を含む。
ステップ６１０にては、各円形ＲＯＩにおける測定箇所に伴うデータの平均値が計算される。これらの平均値は、それらの夫々の円形ＲＯＩに亙り均一であり得るか、または、たとえば各円形ＲＯＩの中心からの各測定箇所の距離により、各ＲＯＩ内の測定箇所が重み付けされ得る。
次にステップ６１２においては、ステップ６１０からの平均化データを用いて各測定箇所に対するＣＰＬが算出される。当業者により理解され得る如く、ステップ６００において記憶された信号を用いてＣＰＬを算出する前に上記ＤＩＡＬシステムが較正されることが好適である。
図２は、所定の測定箇所の回りにおけるＲＯＩの全体に亙り測定済みパルス・エネルギ値を平均することにより該測定箇所におけるＤＩＡＬシステムに対するＣＰＬ計算の精度を改善する本発明に係る代表的方法を相当に詳細に示している。
ステップ２００においては、ＤＩＡＬビームが一連の測定箇所を透過される如く該ＤＩＡＬビームがスキャンされる。図１に関して上述された如く、上記ＤＩＡＬビームは、実質的に共直線的に送出されるオンライン・レーザビームおよびオフライン・レーザビームを含む。上記ＤＩＡＬビームによりスキャンされる測定箇所は、均一または不均一に分布され得る。図３Ａは代表的な均一で線形のスキャン・パターン３００で配置された測定箇所３０２を示し、且つ、図３Ｂは代表的な不均一で線形のスキャン・パターン３１０で配置された測定箇所３０２を示している。これらのスキャン・パターンは例示的にすぎず、限定は意図されない。特に、図３Ａおよび図３Ｂに示された六角形の線形パターンと対照的な矩形の線形パターンが、密接し又は重なり合いさえする測定箇所によるスキャン・パターンとして使用され得る。而して、表面状態に依存し、または、所定のＤＩＡＬ用途に固有の他の状況に依存し、不規則に変化するスキャン・パターンも使用され得ることが企図される。
図３Ｃは、円形スキャン・パターン３２４を示している。この代表的スキャン・パターンにおいて測定箇所３０２は、ＤＩＡＬシステムが飛行経路３２６に沿い移動されるにつれて複数の円形で取り込まれる。この例から理解され得るように、円形スキャン・パターン３２４における各測定箇所はスキャン・パターンの縁部の近傍にて集中されると共に、多くの場合に広範囲に重なり合い得る。
ステップ２０２にては、複数の測定箇所に対応して送出されたオンライン・レーザビームおよびオフライン・レーザビームのパルス・エネルギが測定される。これらの送出されたパルス・エネルギは好適には、平均計算において使用されるべく記憶される。ステップ２０４にては、対応して受信された一群のオンラインおよびオフライン・パルス・エネルギも測定される。これらの測定されたパルス・エネルギに関しては中央値フィルタまたは他の所望のフィルタが使用されることで、データにおけるソルト・ペッパー（スパイク）ノイズが除去されるか、または、上記データが別様に前処理され得る。既知のシステム特性に基づく目盛修正も実施されることで、測定済みデータが好適にスケール調節され得る。
次にステップ２０６にては、平均計算のために一度にひとつの測定箇所が選択され、パルス・エネルギ・データのＳＮＲが好適に改善される。ステップ２０８にては、選択された測定箇所の回りのＲＯＩ内における測定箇所の部分集合が選択される。図３Ａおよび図３Ｂは、３つの測定箇所に対する代表的なＲＯＩを示している。図３Ａにおいては、均一に分布された測定箇所３０２により、選択されて黒色で示された測定箇所３０６の回りにＲＯＩ ３０４が示される。ＲＯＩ ３０４における測定箇所の部分集合は、選択された１個の測定箇所３０６と、明瞭化のために灰色で示された３６個の最近傍箇所３０６とを含んでいる。図３Ｂは、選択された測定箇所３１４および３２０の回りにおける２個のＲＯＩ ３１２および３１８を示しており、その各々は３６個の最近傍箇所３１６および３２２を含んでいる。図３Ｂに示された如く、ＲＯＩ ３１８はＲＯＩ ３１２よりも大きく、且つ、最近傍箇所３２２は、スキャン・パターン３１０のＸ方向における測定箇所３０２の可変的分布の故に、僅かに異なるように配置される。この例においてＲＯＩのサイズは、最近傍箇所の個数が一定のままである如く変更される。代替的に、不均一なスキャン・パターンが使用されるとき、ＲＯＩは一定のままであり得ると共に、代わりに、部分集合に含まれる最近傍箇所の個数が変化することが企図される。
図３Ａおよび図３Ｂの好適実施例においては３６個の最近傍箇所を含むＲＯＩが示されたが、他の個数の最近傍箇所を含むＲＯＩが使用され得ることを銘記されたい。たとえば、密接する測定箇所による代表的な線形スキャン・パターンにおいて、ＤＩＡＬビームのビーム半径の略々５倍の半径を有するＲＯＩは好適に、約２５個の測定箇所、すなわち、選択された１個の箇所および約２４個の最近傍箇所を囲繞し得る。種々のスキャン・パターンにおけるＲＯＩの所望半径は、上記ＤＩＡＬシステムのパラメータから学習されると共に、固定された初期ＲＯＩ円形の箇所の密度に基づいてルックアップ・テーブルに記憶され得るか、または、ＤＩＡＬデータから適応的に決定され得る。
ステップ２１２においては、測定箇所のＲＯＩ部分集合を用いて、種々のパルス・エネルギの平均値が計算される。送出された平均オンライン・パルス・エネルギは、選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所のオンライン・レーザビームの送出パルス・エネルギから計算される。送出された平均オフライン・パルス・エネルギは、選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所のオフライン・レーザビームの送出パルス・エネルギから計算される。受信された平均オンライン・パルス・エネルギは、選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所のオンライン・レーザビームの受信パルス・エネルギから計算される。また、受信された平均オフライン・パルス・エネルギは、選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所のオフライン・レーザビームの受信パルス・エネルギから計算される。これらのパルス・エネルギにおいては、均一で、重み付けされない又は重み付けされた平均化が使用されることで、ＤＩＡＬデータのＳＮＲが改善され得る。この操作は、低域通過フィルタと、信号、画像、または、概略的空間データとの間における畳み込みとしても理解され得る。
均一な平均化とは、関心箇所を囲繞するｎ個の最近傍（ＮＮ）箇所の全てが等しく重み付けされて平均値：
Figure 2009508108
 を算出することであり、式中、ＥiKは、選択された箇所ｉの回りにおけるＲＯＩ部分集合の第Ｋ番目の箇所に対して測定されたパルス・エネルギ値であり、且つ、Ｅi0は、選択された測定箇所の測定済みパルス・エネルギ値である。
重み付けされた平均化とは、フィルタまたはＮＮの重み付けが均一でないことを意味し、たとえば重み付けは、選択された箇所とＮＮ箇所との間の距離に基づき得る。ガウス核は、斯かる代表的な重み付け関数のひとつである。上記ＤＩＡＬシステムにおいて円形スキャナが使用されてパルス・エネルギ・データが収集されるなら、ガウス核の使用は好適であり得る。この状況において測定箇所サンプリングの密度はスキャン領域またはＲＯＩの全体に亙り均一でないこともあり、且つ、ガウス核によれば、平均値に関して更なる影響を有する更に接近したＮＮ箇所が許容される。
所定の測定箇所に対するＲＯＩ部分集合における各測定箇所が一旦決定されたなら、対応するパルス・エネルギが円形ガウス核により畳み込まれることで、重み付き平均値が計算され得る：
Figure 2009508108
 これはσ＝１で始まり、または、ＸおよびＹ次元において異なる縮尺の場合には、
Figure 2009508108
 であり、式中、インデックスｉ0は、選択された測定箇所を表し、且つ、ｉKは、ＲＯＩ部分集合におけるｎ個のＮＮ箇所の内の１個の箇所を表している。故にｉ0箇所の重みは１である。上記畳み込みは、空間的平均化を達成すべく好適には正規化されることを銘記されたい。
たとえば、Ｅon-r iKは、ＲＯＩ部分集合における第Ｋ番目の箇所のオンライン受信エネルギとする。その場合、ｎ個のＮＮ箇所に亙りガウス的に重み付けされた空間的平均は、
Figure 2009508108
 により算出され得る。
ステップ２１４において、選択箇所のこれらの平均パルス・エネルギ値（送出された平均のオンライン・パルス・エネルギ、送出された平均のオフライン・パルス・エネルギ、受信された平均のオンライン・パルス・エネルギ、および、受信された平均のオフライン・パルス・エネルギ）は、選択されたひとつの測定箇所に対するＤＩＡＬビームの濃度経路長（ＣＰＬ）を計算するために用いられる。この計算は、上記ＤＩＡＬ式、すなわち式１を用いて実施され得る。
次の測定箇所が選択され得ると共に、測定箇所の全てに対するＣＰＬが計算されるまでステップ２０８、２１２および２１４が反復され得る。ステップ２０８、２１２および２１４は異なる複数の測定箇所に対して並列に実施され得るが、これらのステップは、図２の代表的方法においては例示目的で、異なる複数の測定箇所に対して順次に実施されるものとして記述されることを銘記されたい。
図６に戻ると、測定箇所のＣＰＬが一旦計算されたなら、次のステップは、該測定箇所がプルーム箇所を表すのか非プルーム箇所を表すのかを決定することである。ＤＩＡＬ信号の低ＳＮＲの克服を助力するために、測定箇所がプルーム箇所を表すのか非プルーム箇所を表すのかを決定すべく確率論的手法が使用され得る。
ステップ６１４においては、一次の誤差伝搬に基づき、各測定箇所におけるＣＰＬ分散が計算され得る。ステップ６１６においては、局所的非プルーム分布を用いて、各測定箇所に対するＣＰＬ尤度（ゆうど）スレッショルド値が計算され得る。この局所的非プルーム分布を決定する方法は、図４に関して以下に記述される。各測定箇所に対するＣＰＬ尤度は、ＲＯＩを用いてステップ６１８においても計算され得る。
次にステップ６２０においては、各測定箇所のＣＰＬ尤度と、対応するＣＰＬ尤度スレッショルド値との比較に基づき、上記測定箇所がプルーム箇所または非プルーム箇所として分類され得る。
図４は、測定箇所がプルーム箇所を表すのか非プルーム箇所を表すのかを、その測定箇所のＣＰＬに基づいて決定する本発明に係る２つの斯かる代表的方法を詳細に示している。
P(ω1)、P(ω2)、p(X｜ω1)、p(Xω2) は夫々、クラス１（バックグラウンド：非プルーム）およびクラス２（目標：プルーム）の事前確率および確率密度関数であるとする。
決定を行うためのベイズの規則は、“p(X｜ω1)P(ω1)＞p(X｜ω2)P(ω2) ならば、Ｘはクラス１に分類され、そうでなければＸはクラス２に分類される”と述べられ得る。
このベイズの規則は以下の如く書き換えられ得る： もしln［p(X｜ω1)P(ω1)］＞ln［p(X｜ω2)P(ω2)］⇒ln［P(ω1)／P(ω2)］＋ln［p(X｜ω1)／p(X｜ω2)］＞０なら、Ｘはクラス１に分類され、そうでなければクラス２に分類される。
この規則は最尤規則（ＭＬＲ）と称される。もし、クラス１および２に対する確率密度関数が正規分布していると仮定されるなら、ＭＬＲは次式として表現され得る：
Figure 2009508108
 式中、パラメータ (/X1,σ1) および (/X2,σ2) は夫々、クラス１および２の平均および標準偏差である。
本発明の好適実施例は、ＤＩＡＬ信号データ群から生成された画像を用いてガス漏出を検出する方法である。図４には、斯かる２つの代表的方法が示される。これらの方法において、ステップ４００にては、複数個の測定箇所のＣＰＬが決定される。この決定は、図２の代表的方法を用いて行われ得るか、または、測定されたパルス・エネルギ・データを用いて行われ得る。
もし、収集された複数のＣＰＬが非プルーム分布およびプルーム分布の両方を含むことが仮定され、更に、ＣＰＬ値が正規分布しており且つこれらの２つの分布の平均および標準偏差が既知であることが仮定されるなら、ＭＬＲは次式として表現され得る：
Figure 2009508108
プルーム（目標）ＣＰＬサンプル箇所を収集かつ特性解析して (CPLplume,CPLsd plume) を見積もることは非常に不経済かつ困難であり得る。しかし、非プルーム（バックグラウンドＣＰＬ）サンプル箇所を収集し、主として局所的平均バックグラウンド CPL(CPLnonplume) を見積もることは比較的に容易であり得る。たとえば、一切のプルームを有さないことが既知である近傍領域における一群の非プルーム・サンプル箇所が測定され得る。代替的に、複数の測定箇所内における明らかな一群の非プルーム箇所が特定され得る。その場合、これらの局所的非プルーム分布は平均され得る。
非プルームに対する平均ＣＰＬは、バックグラウンドにおける目標ガスの濃度と有効距離（高度）との積に関するものである。但し実際問題として、表面被覆物の種類による反射率、低いＳＮＲ、および、他の原因による干渉ノイズにより、バックグラウンド（クラッタ）ＣＰＬは可変的に大きくなり得る。
非プルームが正規分布であると仮定すると、下記の確率または等価的な尤度の使用が好適であり得ることが示唆される：
Figure 2009508108
Figure 2009508108
Figure 2009508108
Figure 2009508108
Figure 2009508108
 および、
Figure 2009508108
故に、たとえば、見積もられた濃度経路長の確率が 0.997 未満であり、または、ＣＰＬ尤度値が−0.0030 未満であるなら、見積もられたＣＰＬは非プルームに由来すると決定することが好適であり得る。
しかし、
Figure 2009508108
Figure 2009508108
 または、
Figure 2009508108
 という状況において cplsigma＝cplsd なら、見積もられた cpl はプルーム分布を表すと決定され得る。
更に、ＳＮＲが低いとき、すなわち帰還信号が小さいときにＣＰＬを見積もる際の誤差は大きく、且つ、ＳＮＲが高いとき、すなわち帰還信号が大きいときに誤差は小さいことから、ＣＰＬの平均は局所的非プルームＣＰＬサンプルに基づいて見積もられ得ると共に、ＣＰＬの標準偏差は各サンプルに対して適応的に見積もられ得る。故に決定規則は、式１３〜１５に基づき、且つ、局所的な平均ＣＰＬおよび標準偏差値の値を用いて生成され得る。
各測定箇所に対する局所的ＣＰＬ平均値の生成に使用されるべく、各測定箇所の回りにおける測定箇所の局所的部分集合が特定される。この局所的部分集合は、図３Ａおよび図３Ｂに関して上述されたＲＯＩ部分集合と同様に選択される。もし測定箇所のＣＰＬを決定するために図２の上記代表的方法が使用されるなら、上記局所的部分集合はこれらの計算において使用されるＲＯＩ部分集合と同一とされ得るが、このことは必須ではない。
ステップ４０２においては、局所的部分集合の各々の平均ＣＰＬが計算される。ステップ４０４においては、一次の誤差伝搬に基づき、局所的部分集合の各々のＣＰＬ標準偏差が計算され得る。これらのＣＰＬ標準偏差を計算する代表的方法は、以下において式２２〜式３３ａを参照して記述される。
これらの局所的部分集合値はステップ４０８において以下の決定規則において尤度値を算出するために使用されることで、局所的非プルーム分布のみに基づいてＤＩＡＬデータ群における各測定箇所をプルーム箇所または非プルーム箇所としてラベル付けし得る。これらの尤度値 CPL LL は、
Figure 2009508108
 を用いて決定され得る。
次に、種々の測定箇所の尤度値は、以下のＣＰＬスレッショルド値レベルと比較され得る：
Figure 2009508108
 式中、Ｔはスレッショルド標準偏差レベルである。
ステップ４１０においては、測定箇所に対するＣＰＬ尤度値がその箇所に対するＣＰＬスレッショルド値レベル未満であれば、測定箇所は非プルーム箇所であると決定される。Hooshmand 決定規則（ＨＤＲ）として知られるこの規則は、
Figure 2009508108
 として表現され得る。
CPL LL および CPL LLthreshold から同一の定数項を減算すると、以下の式に帰着する：
Figure 2009508108
 および、
Figure 2009508108
式１９および式２０における共通の第１項を消去し、残りの項を式１８に代入すると以下の式に帰着し：
Figure 2009508108
 次に、両辺に−２を乗算すると、ＨＤＲの計算的に簡素化された形態である：
Figure 2009508108
 または等価的に、
Figure 2009508108
 が得られ、式中、/CPL は、先行して収集された非プルーム訓練サンプルから見積もられ、または、相当な確かさで非プルームと分類された箇所の移動平均に基づいて適応的に見積もられると共に、(CPLsd) は式３３および式３３ａに基づいて見積もられる。
各測定箇所の完全なＣＰＬ尤度値およびＣＰＬスレッショルド値レベルを最初に計算せずに、ステップ４０６にては、ＨＤＲのこの計算的に簡素化された形態は、測定箇所がプルーム箇所を表すのか非プルーム箇所を表すのかを決定すべく使用され得る。
図６に戻ると、低いＳＮＲによるＤＩＡＬデータに基づき測定箇所をプルーム箇所または非プルーム箇所に分類するときに生じ得る別の問題は、その分類が誤りであり得ることである。しばしば生じ得るのであるが、特に、数個の近傍測定箇所が正しくプルーム箇所として分類されるならば、不正確に非プルーム箇所として分類された測定箇所に対し、その偽の分類はそれほどの問題を引き起こさないこともある。しかし、プルーム箇所として不正確に分類された測定箇所に関し、その偽の分類は相当の問題を引き起こすことがある。これが何故かと言えば、斯かる偽の警報は、パイプラインの作動停止、または、他の予防的もしくは修復的な処置に繋がり得るからである。
上述のＨＤＲの如き確率論的判断基準に基づいて測定箇所が分類される場合、偽の警報に対する可能性が常に存在する。故に、可能的なラベル付けの不正確さ、すなわち偽の警報の回数を減少するために空間的情報を使用することが好適であり得る。
この目標を達成するために、ステップ６２２にては、先に特定された各プルーム箇所の円形ＲＯＩにおいて該プルーム箇所に対する同時尤度が算出され得る。次にステップ６２４にては、先に特定された各プルーム箇所の同時尤度を上記ＣＰＬ尤度スレッショルド値と比較してこの比較に基づき、これらのプルーム箇所が再分類され得る。
図５は、偽の警報の回数を減少する本発明に係る代表的方法を詳細に示している。この代表的方法におけるステップ５００にては、複数個の測定箇所のＣＰＬが決定される。図４の代表的方法におけるのと同様に、この決定は、図２の代表的方法を用いて行われ得るか、または、測定されたパルス・エネルギ・データを用いて行われ得る。ステップ５０２においては、各測定箇所がプルーム箇所を表すのか非プルーム箇所を表すのかに関する予備決定が行われる。上記代表的方法のこの段階において、各測定箇所は接近しすぎてラベル付けできないと決定され得ることを銘記されたい。斯かる箇所は、不確定ラベル付き箇所として特定され得る。各測定箇所の分類は好適には図４の代表的方法の内のひとつの方法を用いて為され得るが、測定箇所がプルーム箇所を表すのか非プルーム箇所を表すのかを決定すべく他の方法も使用され得る。
ステップ５０４にては、プルーム箇所もしくは不確定ラベル付き箇所として特定された各測定箇所の内のひとつの箇所、すなわち第ｉ番目の測定箇所が選択されると共に、該第ｉ番目の測定箇所の回りにおける最近傍部分集合が特定される。上記測定箇所の最近傍部分集合はＫ個の測定箇所を含み、これらの測定箇所は、図２または図４のいずれかの代表的方法が使用されるなら、図２および／または図４の代表的方法において使用された部分集合の一方もしくは両方と同一のＫ個の測定箇所であり得るが、このことは必須ではない。図５の代表的方法は、不確定ラベル付き箇所を分類すべく使用され得、その場合にはステップ５０４において不確定ラベル付き箇所のみが選択され、もしくは、該代表的方法は偽のプルーム箇所を検査すべく使用され得、その場合にはステップ５０４においてプルーム箇所のみが選択され、または、図５の代表的方法は不確定ラベル付き箇所を分類すると共に偽のプルーム箇所を検査すべく使用され得、その場合にはステップ５０４において不確定ラベル付き箇所およびプルーム箇所の両方が選択されることを銘記されたい。
｛cplij，j＝1, 2,…K｝を、第ｉ番目の測定箇所の回りにおける空間的なＮＮの最近傍部分集合のＫ個の測定箇所の夫々のＣＰＬとする。故に、
Figure 2009508108
 である。
もし、上記最近傍部分集合の測定箇所の同時確率関数が独立的に正規分布していると仮定されるなら、上記式２３は、
Figure 2009508108
Figure 2009508108
 または、
Figure 2009508108
 と書き換えられ得る。
同様に、対応するCPLスレッショルド値レベルは次式により計算され得る：
Figure 2009508108
またしても、式２６および式２７における共通の第１項を消去すると、ＨＤＲが得られる：
Figure 2009508108
 または、
Figure 2009508108
 式中、/CPL は、先行して収集された非プルーム訓練サンプルから見積もられ、または、相当な確かさで非プルームと分類された箇所の移動平均に基づいて適応的に見積もられると共に、(CPLsd) は式３３および式３３ａに基づいて見積もられる。
ステップ５０６にては、式２６および式２７を利用するために、ひとつの最近傍箇所、すなわち第ｊ番目の測定箇所が選択される。ステップ５０８にては、第ｊ番目の測定箇所御の回りで相当な確かさで分類された非プルーム測定箇所の局所的部分集合のＣＰＬの移動平均ＣＰＬすなわち／CPLijが適応的に計算され、且つ、ステップ５１０にては、上記最近傍部分集合における各測定箇所のＣＰＬの標準偏差 (CPLsd)j が式３３および式３３ａに基づいて計算される。この測定箇所の局所的部分集合は上記最近傍部分集合と同一サイズであり得るが、このことは必須ではない。たとえば、上記最近傍集合における箇所の幾つかは除去され得る。
次にステップ５１２にては、上記局所的部分集合における測定箇所の全てに対して /CPLij および (CPLsd)j が計算されたか否かが決定される。もしそれらが計算されていなければ、ステップ５０６、５０８、５１０および５１２が反復される。もし計算されていれば、ステップ５１４にては、選択されたプルーム箇所に対するＣＰＬ同時尤度値が式２６を用いて計算され得る。
ステップ５１６にては、選択されたプルーム箇所のＣＰＬ同時尤度値が、上記におけるＨＤＲと同様に、対応するＣＰＬスレッショルド値レベルと比較されて、上記選択された箇所がプルーム箇所であるか非プルーム箇所であるかが決定される。選択された箇所が非プルーム箇所であると決定されたならば、それは非プルーム箇所としてラベル付けされ、且つ、選択された箇所がプルーム箇所であると決定されたならば、それはプルーム箇所としてラベル付けされる。
次にステップ５１８にては、プルームおよび／または不確定とラベル付けされた箇所の全てが検査されたか否かが決定される。もし所望の箇所の全てが検査されているのでなければ、ステップ５０４にては別の箇所が選択されると共に、上記処理が反復される。もし所望の箇所の全てが検査されたなら、ステップ５２０にて、残存する全てのプルーム箇所は真のプルーム箇所と見做されると共に、上記代表的方法は完了する。
図６に戻ると、再分類されたプルーム箇所が一旦決定されたなら、ステップ６２６にて、これらの箇所は近傍プルーム箇所と組み合わされることで近傍プルーム・クラスタを形成し得る。ステップ６２８にては、これらの近傍プルーム・クラスタの各々がラベル付けされ得ることから、種々の近傍プルーム・クラスタがそのラベルにより特定され得る。一切の近傍プルーム箇所を有さないプルーム箇所は疑わしくあり得、且つ、斯かる孤立したプルーム箇所が偽のプルーム箇所でないことを確認するためにこれらの孤立したプルーム箇所を付加的に精査することは好適であり得ることを銘記されたい。
次にステップ６３０にては、関連する空間的データを用いて上記プルームＣＰＬクラスタが表示されることで、各プルームの場所および範囲が視覚的に表され得る。
一次の誤差伝搬に基づき、ＣＰＬ分散は、
Figure 2009508108
 または、等価的に、
Figure 2009508108
 により計算され得る。
［１／SNRt off］2、［１／SNRt off］2 および COVARIANCE TERMS は相対的に非常に小さいので、各箇所におけるＣＰＬ分散は、
Figure 2009508108
 により見積もられ、且つ、ＣＰＬ標準偏差 CPLsd は、
Figure 2009508108
 により見積もられる。
実施に際して CPLsd は以下の誘導に基づき、送出されたオンラインおよびオフライン・レーザ・パルス・エネルギもしくは平均パワー、帰還したオフライン・エネルギもしくは平均パワー、フィルタリングされた平均断面積、および、平均ＣＰＬから見積もられ得る（簡潔さのために以下の各式においては、オフラインおよびオンライン関連の測定値を表すべく下付き文字ｆおよびｏが夫々使用されると共に、送出および受信関連の測定値を表すべく上付き文字ｔおよびｒが夫々使用されることを銘記されたい）：
Figure 2009508108
故に式３１は、
Figure 2009508108
 または、
Figure 2009508108
 と書き換えられ得る。
これは、以下の考察に繋がり得る：
１．ＳＮＲが大きいとき、Er f／Et f、Er o／Et o、または、Er f／Er o*Et f／Et oの分布もしくはそれらのｌｏｇ分布が好適に使用されることで、非プルーム箇所またはプルーム箇所が検出され得る。残念乍ら、実施に際しては可変的なバックグラウンド・クラッタがＳＮＲを相当に減少することから、測定箇所の正確な分類は解決困難な問題となり得る。
２．式３３および式３３ａにおいては、最近傍部分集合においてフィルタリングされた平均σ(λo) が、断面積の局所的改善見積もり値として好適に使用され得る。
３．式３３および式３３ａにおいて、最近傍部分集合における相当に確かな非プルームＣＰＬの平均値は、非プルームＣＰＬ平均値の局所的改善見積もり値として使用され得る。
４．式３３および式３３ａは、表面反射率が低くなるほど、Ｅr fは低くなり且つ CPLsd は高くなることを示唆している。逆もまた真である。（すなわち、表面反射率が高くなるほど、Ｅr fは高くなり且つ CPLsd は低くなる。）
５．ＣＰＬの単位は、断面積の単位の逆であることを銘記されたい。式３３および式３３ａにおいて断面積の単位はｍ2／分子である。故に、ＣＰＬの単位は分子／m2である。但し、この単位は上記の各式において、Ｎaを空気密度として、σ(λo)をσ(λo)Na／106で置き換えることで ppm・m へと変換され得る。
６．理想的には非プルームＣＰＬは〜０であるべきだが、先に言及された如く表面被覆物の種類による反射率の変動の故に、Ｅr fは変動し、この変動は非ゼロの非プルームＣＰＬ値に繋がる。
７．代表的なＤＩＡＬシステムは、選択された既知のバックグラウンド表面反射率値を有する既知の利用可能なプルーム箇所の値に基づき、目標ガス毎に較正され得る。これらの値は、加法的および乗法的な較正係数を見積もるべく使用され得る。但し、加法的な較正係数は、表面被覆物の種類に関連する変数により調節されたＣＰＬバイアスに対する補正を許容しないこともあることを銘記されたい。
８．更に、単一箇所に基づいて導出された式２２および式２２ａの尤度規則および導出された式２８および式２８ａの同時尤度規則の代わりに、見積もられたＣＰＬが非プルーム系分布に由来するのかプルーム系分布に由来するのかを識別すべく、Ｔ−検査またはＡＮＮＯＶＡ検査も使用され得ることを銘記されたい。
９．局所的ＣＰＬサンプル平均はまた、Ｔ−検査またはＡＮＮＯＶＡ検査において使用されることで、最近傍部分集合において見積もられた局所的ＣＰＬサンプル平均が非プルーム系分布に由来するのかプルーム系分布に由来するのかを識別するためにも使用され得る。
上述の如く、式３３および式３３ａにおいて、CPLsd の単位はｍ2／分子である。式３４および式３５は、ppm・m の単位で CPL および CPLsd を計算するために使用され得る。
Figure 2009508108
Figure 2009508108
以下においては、式３５の一次近似が導かれることで、上記決定規則の更に良好な理解が提供される。この近似は、［Ｅt f／Ｅt o］〜１と仮定することで始まる。この制限において、
Figure 2009508108
 である（テイラー級数近似）。
この近似を、2［10-6Ｎaσ(λo)cpl］≫１の場合に対して続けると、
Figure 2009508108
 が得られる。
式３７の近似に基づくと、式３５は式３８へと変形され得る：
Figure 2009508108
単一箇所および最近傍（ＮＮ）箇所に対するこの近似 CPLsd に基づくと、
Figure 2009508108
 または、
Figure 2009508108
 により結合決定規則が与えられ得る。
同様に、ＮＮに基づく決定規則は、
Figure 2009508108
 により与えられ得る。
本発明は、代表的ＤＩＡＬシステムにおいてデータのＳＮＲを改善する代表的方法を包含する。これらの代表的方法によれば、代表的ＤＩＡＬシステムによるプルーム箇所の特定における精度が高められ得る。斯かる手法は、化学物質の漏出および汚染の遠隔探査の如き多数の技術において有用であり得る。本発明は本明細書において特定実施例に関して図示かつ記述されたが、本発明は示された詳細に限定されることを意図していない。寧ろ上記詳細においては、各請求項の均等物の有効範囲および包括範囲内において且つ本発明から逸脱せずに、種々の改変が為され得る。
図１は、本発明に係る代表的な差分吸収ＬＩＤＡＲ（ＤＩＡＬ）システムを例示する概略的ブロック図である。 図２は、濃度経路長を決定する本発明に係る代表的な方法を例示するフローチャートである。 図３Ａは、本発明に係る代表的な線形スキャン・パターンに関して均一に分布された測定箇所に対する関心部分集合の測定箇所の代表的領域を例示する概略図である。 図３Ｂは、本発明に係る別の代表的な線形スキャン・パターンに関して可変的に分布された測定箇所に対する関心部分集合の測定箇所の２つの代表的領域を例示する概略図である。 図３Ｃは、本発明に係る代表的な円形スキャン・パターンに関して可変的に分布された測定箇所を例示する概略図である。 図４は、測定箇所がプルーム箇所を表すのか非プルーム箇所を表すのかを決定する本発明に係る２つの代替的な代表的方法を例示するフローチャートである。 図５は、偽のプルーム箇所を特定する本発明に係る代表的方法を例示するフローチャートである。 図６は、ＤＩＡＬシステムを用いてプルームを特定する本発明に係る代表的方法を例示するフローチャートである。 図７は、ＤＩＡＬシステムを用いてプルームを特定する本発明に係る別の代表的方法を例示するフローチャートである。 図８は、ＤＩＡＬシステムを用いてプルームを特定する本発明に係る更なる代表的方法を例示するフローチャートである。

Claims (31)

  1. 差分吸収ＬＩＤＡＲ（ＤＩＡＬ）システムにおいて信号対ノイズ比を改善する方法であって、
    ａ）実質的に共直線的に送出されたオンライン・レーザビームおよびオフライン・レーザビームを含むＤＩＡＬビームが複数個の測定箇所を透過される如く該ＤＩＡＬビームをスキャンする段階と、
    ｂ）上記複数個の測定箇所に対応する上記オンライン・レーザビームの複数の送出パルス・エネルギおよび上記オフライン・レーザビームの複数の送出パルス・エネルギを測定する段階と、
    ｃ）上記複数個の測定箇所に対応する上記オンライン・レーザビームの複数の受信パルス・エネルギおよび上記オフライン・レーザビームの複数の受信パルス・エネルギを測定する段階と、
    ｄ）ひとつの測定箇所を選択する段階と、
    ｅ）上記選択されたひとつの測定箇所の回りの関心領域（ＲＯＩ）内における測定箇所のＲＯＩ部分集合を選択する段階と、
    ｆ）上記選択されたひとつの測定箇所に対し、
    上記選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所に対して送出された上記オンライン・レーザビームのパルス・エネルギに由来する、送出された平均オンライン・パルス・エネルギと、
    上記選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所に対して送出された上記オフライン・レーザビームのパルス・エネルギに由来する、送出された平均オフライン・パルス・エネルギと、
    上記選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所から受信した上記オンライン・レーザビームのパルス・エネルギに由来する、受信された平均オンライン・パルス・エネルギと、
    上記選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所から受信した上記オフライン・レーザビームのパルス・エネルギに由来する、受信された平均オフライン・パルス・エネルギと、
    を計算する段階と、
    ｇ）上記選択されたひとつの測定箇所に対し、上記送出された平均オンライン・パルス・エネルギと、上記送出された平均オフライン・パルス・エネルギと、上記受信された平均オンライン・パルス・エネルギと、上記受信された平均オフライン・パルス・エネルギとを用いて、上記ＤＩＡＬビームの濃度経路長（ＣＰＬ）を計算する段階と、
    を備えて成る方法。
  2. 前記段階（ａ）は、前記ＤＩＡＬビームが透過される前記複数個の測定箇所が均一に分布される如く上記ＤＩＡＬビームをスキャンする段階を含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記選択されたひとつの測定箇所の回りにおける前記ＲＯＩは、該選択されたひとつの測定箇所上に中心合わせされた円であって所定半径を有する円である、請求項２に記載の方法。
  4. 前記複数個の測定箇所は実質的に密接しており、且つ、
    前記ＲＯＩの前記所定半径は前記ＤＩＡＬビームのビーム半径の略々５倍である、
    請求項３に記載の方法。
  5. 前記段階（ａ）は、前記ＤＩＡＬビームが透過される前記複数個の測定箇所の密度が変化する如く上記ＤＩＡＬビームをスキャンする段階を含む、請求項１に記載の方法。
  6. 前記選択されたひとつの測定箇所の回りにおける前記ＲＯＩは、上記選択されたひとつの測定箇所上に中心合わせされた円であり、且つ、
    上記円の半径は、上記ＲＯＩが所定個数の測定箇所を含む如く選択される、
    請求項５に記載の方法。
  7. 測定箇所の前記所定個数は約２５である、請求項６に記載の方法。
  8. 前記段階（ｆ）は、
    ｆ１）前記送出された平均オンライン・パルス・エネルギを、前記選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所に対して送出された前記オンライン・レーザビームのパルス・エネルギの重み付きなし平均値であるとして計算する段階と、
    ｆ２）前記送出された平均オフライン・パルス・エネルギを、上記選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所に対して送出された前記オフライン・レーザビームのパルス・エネルギの重み付きなし平均値であるとして計算する段階と、
    ｆ３）前記受信された平均オンライン・パルス・エネルギを、上記選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所から受信した上記オンライン・レーザビームのパルス・エネルギの重み付きなし平均値であるとして計算する段階と、
    ｆ４）前記受信された平均オフライン・パルス・エネルギを、上記選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所から受信した上記オフライン・レーザビームのパルス・エネルギの重み付きなし平均値であるとして計算する段階と、
    を含む、請求項１に記載の方法。
  9. 前記段階（ｆ）は、
    ｆ１）前記送出された平均オンライン・パルス・エネルギを、前記選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所に対して送出された前記オンライン・レーザビームのパルス・エネルギの重み付き平均値であるとして計算する段階と、
    ｆ２）前記送出された平均オフライン・パルス・エネルギを、上記選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所に対して送出された前記オフライン・レーザビームのパルス・エネルギの重み付き平均値であるとして計算する段階と、
    ｆ３）前記受信された平均オンライン・パルス・エネルギを、上記選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所から受信した上記オンライン・レーザビームのパルス・エネルギの重み付き平均値であるとして計算する段階と、
    ｆ４）前記受信された平均オフライン・パルス・エネルギを、上記選択されたＲＯＩ部分集合の測定箇所から受信した上記オフライン・レーザビームのパルス・エネルギの重み付き平均値であるとして計算する段階と、
    を含む、請求項１に記載の方法。
  10. 前記段階（ｆ１）、（ｆ２）、（ｆ３）および（ｆ４）の重み付き平均値は円形ガウス核重み付け関数に従い計算される、請求項９に記載の方法。
  11. ｈ）前記測定箇所の全てが段階（ｄ）において選択されるまで段階（ｄ）、（ｅ）、（ｆ）、（ｇ）および（ｈ）を反復する段階を更に備えて成る、請求項１に記載の方法。
  12. ｉ）各測定箇所に対し、段階（ｇ）において計算された対応ＣＰＬを用いて、該測定箇所がプルーム箇所を表すのか非プルーム箇所を表すのかを決定する段階を更に備えて成る、請求項１１に記載の方法。
  13. 前記段階（ｉ）は各測定箇所に対し、
    ｉ１）平均の非プルームＣＰＬすなわち／ＣＰＬを提供する段階と、
    ｉ２）一次の誤差伝搬に基づいて、各測定箇所の標準偏差ＣＰＬsdを計算する段階と、
    ｉ３）ｃｐｌは段階（ｇ）において計算された測定箇所の対応ＣＰＬであるとして、各測定箇所のＣＰＬ尤度値
    Figure 2009508108
     を計算する段階と、
    ｉ４）Ｔはスレッショルド標準偏差レベルであるとして、上記ＣＰＬ尤度値がＣＰＬスレッショルド値レベル
    Figure 2009508108
     未満であるならば、上記測定箇所は非プルーム箇所を表すと決定する段階と、
    を含む、請求項１２に記載の方法。
  14. 前記平均の非プルームＣＰＬは各測定箇所の局所的非プルーム分布に基づく、請求項１３に記載の方法。
  15. 前記平均の非プルームＣＰＬは、訓練のための一群の非プルーム測定箇所に基づく、請求項１３に記載の方法。
  16. 前記段階（ｉ）は各測定箇所に対し、
    ｉ１）平均の非プルームＣＰＬすなわち／ＣＰＬを提供する段階と、
    ｉ２）一次の誤差伝搬に基づいて、各測定箇所の標準偏差ＣＰＬsdを計算する段階と、
    ｉ３）ｃｐｌは段階（ｇ）において計算された測定箇所の対応ＣＰＬであり且つＴはスレッショルド標準偏差レベルであるとして、
    Figure 2009508108
     という Hooshmand 決定規則（ＨＤＲ）が満足されるときに、上記測定箇所は非プルーム箇所を表すと決定する段階と、
    を含む、請求項１２に記載の方法。
  17. 前記平均の非プルームＣＰＬは各測定箇所の局所的非プルーム分布に基づく、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記平均の非プルームＣＰＬは、訓練のための一群の非プルーム測定箇所に基づく、請求項１６に記載の方法。
  19. ｊ）段階（ｉ）において決定された各プルーム箇所に対し、段階（ｇ）において計算されたＣＰＬを用い、該プルーム箇所が偽のプルーム箇所であるか否かを決定する段階、
    を更に備えて成る、請求項１２に記載の方法。
  20. 段階（ｉ）において決定されたプルーム箇所の内の第ｉ番目のプルーム箇所に対し、前記段階（ｊ）は、
    ｊ１）上記第ｉ番目のプルーム箇所の最近傍部分集合の測定箇所であって、上記プルーム箇所と、所定個数（Ｋ−１）の最近傍測定箇所とを含むという最近傍部分集合の測定箇所から、第ｊ番目の測定箇所を選択する段階と、
    ｊ２）上記第ｊ番目の測定箇所の回りにおける測定箇所の局所的部分集合のＣＰＬの平均ＣＰＬすなわち／ＣＰＬij計算する段階と、
    ｊ３）一次の誤差伝搬に基づいて、上記局所的部分集合における各測定箇所の標準偏差（ＣＰＬsd）jを計算する段階と、
    ｊ４）ｊ＝１〜Ｋに対して上記段階（ｊ１）、（ｊ２）および（ｊ３）を反復する段階と、
    ｊ５）ｃｐｌijは段階（ｇ）において計算された第ｊ番目の測定箇所の対応ＣＰＬであるとして、第ｉ番目のプルーム箇所のＣＰＬ尤度値
    Figure 2009508108
     を計算する段階と、
    ｊ６）Ｔはスレッショルド標準偏差レベルであるとして、上記第ｉ番目のプルーム箇所の上記ＣＰＬ尤度値が該第ｉ番目のプルーム箇所のＣＰＬスレッショルド値レベル
    Figure 2009508108
     未満であるならば、上記第ｉ番目のプルーム箇所は偽のプルーム箇所を表すと決定する段階と、
    を含む、請求項１９記載の方法。
  21. 前記測定箇所の最近傍部分集合の前記所定個数は２４である、請求項２０に記載の方法。
  22. 差分吸収ＬＩＤＡＲ（ＤＩＡＬ）システムを用いて測定された測定箇所がプルーム箇所を表すのか非プルーム箇所を表すのかを決定する改善された方法であって、
    ａ）複数個の測定箇所に対する濃度経路長（ＣＰＬ）を決定する段階と、
    ｂ）平均の非プルームＣＰＬすなわち／ＣＰＬを提供する段階と、
    ｃ）各測定箇所に対し、一次の誤差伝搬に基づいて、標準偏差ＣＰＬsdを計算する段階と、
    ｄ）各測定箇所に対し、ｃｐｌは上記測定箇所の対応ＣＰＬであるとして、ＣＰＬ尤度値
    Figure 2009508108
     を計算する段階と、
    ｅ）各測定箇所に対し、Ｔはスレッショルド標準偏差レベルであるとして、上記ＣＰＬ尤度値がＣＰＬスレッショルド値レベル
    Figure 2009508108
     未満であるならば上記測定箇所は非プルーム箇所を表すと決定する段階と、
    を含む方法。
  23. 前記平均の非プルームＣＰＬは各測定箇所の局所的非プルーム分布に基づく、請求項２２に記載の方法。
  24. 前記平均の非プルームＣＰＬは、訓練のための一群の非プルーム測定箇所に基づく、請求項２２記載の方法。
  25. 差分吸収ＬＩＤＡＲ（ＤＩＡＬ）システムを用いて測定された測定箇所がプルーム箇所を表すのか非プルーム箇所を表すのかを決定する改善された方法であって、
    ａ）複数個の測定箇所に対する濃度経路長（ＣＰＬ）を決定する段階と、
    ｂ）平均の非プルームＣＰＬすなわち／ＣＰＬを提供する段階と、
    ｃ）各測定箇所に対し、一次の誤差伝搬に基づいて、標準偏差ＣＰＬsdを計算する段階と、
    ｄ）各測定箇所に対し、ｃｐｌは段階（ｇ）において計算された測定箇所の対応ＣＰＬであり且つＴはスレッショルド標準偏差レベルであるとして、
    Figure 2009508108
     という Hooshmand 決定規則（ＨＤＲ）が満足されるときに、上記測定箇所は非プルーム箇所を表すと決定する段階と、
    を含む方法。
  26. 前記平均の非プルームＣＰＬは各測定箇所の局所的非プルーム分布に基づく、請求項２５に記載の方法。
  27. 前記平均の非プルームＣＰＬは、訓練のための一群の非プルーム測定箇所に基づく、請求項２５記載の方法。
  28. 差分吸収ＬＩＤＡＲ（ＤＩＡＬ）システムを用いて特定された偽のプルーム箇所を発見する改善された方法であって、
    ａ）複数個の測定箇所に対する濃度経路長（ＣＰＬ）を決定する段階と、
    ｂ）各測定箇所に対し、対応ＣＰＬを用いて、該測定箇所がプルーム箇所を表すのか非プルーム箇所を表すのかを決定する段階と、
    ｃ）上記段階（ｂ）において決定された各プルーム箇所の内のひとつのプルーム箇所の最近傍部分集合の測定箇所であって、上記プルーム箇所と、所定個数（Ｋ−１）の最近傍測定箇所とを含むという最近傍部分集合の測定箇所から、第ｊ番目の測定箇所を選択する段階と、
    ｄ）上記第ｊ番目の測定箇所の回りにおける測定箇所の局所的部分集合のＣＰＬの平均ＣＰＬすなわち／ＣＰＬjを計算する段階と、
    ｅ）一次の誤差伝搬に基づいて、上記局所的部分集合における各測定箇所の標準偏差（ＣＰＬsd）jを計算する段階と、
    ｆ）ｊ＝１〜Ｋに対して上記段階（ｃ）、（ｄ）および（ｅ）を反復する段階と、
    ｇ）ｃｐｌjは上記第ｊ番目の測定箇所の対応ＣＰＬであるとして、上記ひとつのプルーム箇所のＣＰＬ同時尤度値
    Figure 2009508108
     を計算する段階と、
    ｈ）Ｔはスレッショルド標準偏差レベルであるとして、上記ひとつのプルーム箇所の上記ＣＰＬ同時尤度値が該ひとつのプルーム箇所のＣＰＬスレッショルド値レベル
    Figure 2009508108
     未満であるならば、上記ひとつのプルーム箇所は偽のプルーム箇所を表すと決定する段階と、
    ｉ）段階（ｂ）において決定された各プルーム箇所に対し、段階（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、（ｆ）、（ｇ）および（ｈ）を反復する段階と、
    を備えて成る方法。
  29. 前記測定箇所の最近傍部分集合の前記所定個数は約２４である、請求項２８に記載の方法。
  30. 差分吸収ＬＩＤＡＲ（ＤＩＡＬ）システムを用いて特定された複数個の測定箇所の不確定ラベル付き箇所を分類する改善された方法であって、
    ａ）上記複数個の測定箇所に対する濃度経路長（ＣＰＬ）を決定する段階と、
    ｂ）各測定箇所に対し、対応ＣＰＬを用いて、該測定箇所がプルーム箇所を表すのか非プルーム箇所を表すのか不確定ラベル付き箇所を表すのかを決定する段階と、
    ｃ）上記段階（ｂ）において決定された複数の不確定ラベル付き箇所の内のひとつの不確定ラベル付き箇所の最近傍部分集合の測定箇所であって、上記不確定ラベル付き箇所と、所定個数（Ｋ−１）の最近傍測定箇所とを含むという最近傍部分集合の測定箇所から、第ｊ番目の測定箇所を選択する段階と、
    ｄ）上記第ｊ番目の測定箇所の回りにおける測定箇所の局所的部分集合のＣＰＬの平均ＣＰＬすなわち／ＣＰＬjを計算する段階と、
    ｅ）一次の誤差伝搬に基づいて、上記局所的部分集合における各測定箇所の標準偏差（ＣＰＬsd）jを計算する段階と、
    ｆ）ｊ＝１〜Ｋに対して上記段階（ｃ）、（ｄ）および（ｅ）を反復する段階と、
    ｇ）ｃｐｌjは上記第ｊ番目の測定箇所の対応ＣＰＬであるとして、上記ひとつの不確定ラベル付き箇所のＣＰＬ同時尤度値
    Figure 2009508108
     を計算する段階と、
    ｈ）Ｔはスレッショルド標準偏差レベルであるとして、上記ひとつの不確定ラベル付き箇所の上記ＣＰＬ同時尤度値が該ひとつの不確定ラベル付き箇所のＣＰＬスレッショルド値レベル
    Figure 2009508108
     以上であるならば、上記ひとつの不確定ラベル付き箇所は非プルーム箇所を表すと決定し、且つ、
    上記ひとつの不確定ラベル付き箇所の上記ＣＰＬ同時尤度値が該ひとつの不確定ラベル付き箇所の上記ＣＰＬスレッショルド値レベル未満であるならば、上記ひとつの不確定ラベル付き箇所はプルーム箇所を表すと決定する段階と、
    ｉ）段階（ｂ）において決定された不確定ラベル付き箇所の各々に対し、段階（ｃ）、（ｄ）、（ｅ）、（ｆ）、（ｇ）および（ｈ）を反復する段階と、
    を備えて成る方法。
  31. 前記測定箇所の最近傍部分集合の前記所定個数は約２４である、請求項３０に記載の方法。
JP2008530065A 2005-09-09 2006-08-17 オイルおよびガス漏出の検出および定量のための差分吸収ｌｉｄａｒにおける性能精度を改善する方法 Expired - Fee Related JP5185119B2 (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/223,241 2005-09-09
US11/223,241 US7260507B2 (en) 2005-09-09 2005-09-09 Method for improving the performance accuracy in differential absorption lidar for oil and gas pipeline leak detection and quantification
PCT/US2006/032106 WO2007032857A1 (en) 2005-09-09 2006-08-17 A method for improving the performance accuracy in differential absorption lidar for oil and gas pipeline leak detection and quantification

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2009508108A true JP2009508108A (ja) 2009-02-26
JP5185119B2 JP5185119B2 (ja) 2013-04-17

Family

ID=37441746

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2008530065A Expired - Fee Related JP5185119B2 (ja) 2005-09-09 2006-08-17 オイルおよびガス漏出の検出および定量のための差分吸収ｌｉｄａｒにおける性能精度を改善する方法

Country Status (6)

Country Link
US (1) US7260507B2 (ja)
EP (1) EP1943541B1 (ja)
JP (1) JP5185119B2 (ja)
CA (1) CA2621461C (ja)
ES (1) ES2391195T3 (ja)
WO (1) WO2007032857A1 (ja)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015532436A (ja) * 2012-10-19 2015-11-09 ピカッロ インコーポレイテッド 水平方向解析を用いた人口集中地域におけるガス漏洩検知及びガス漏洩位置特定の方法
JP2015536452A (ja) * 2012-10-19 2015-12-21 ピカッロ インコーポレイテッド 同位体比測定を用いた人口集中地域におけるガス漏洩検知及びガス漏洩位置特定の方法
CN110234979A (zh) * 2017-01-24 2019-09-13 三菱电机株式会社 激光雷达装置
WO2019239566A1 (ja) 2018-06-14 2019-12-19 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び測距システム

Families Citing this family (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7508520B1 (en) * 2006-09-14 2009-03-24 Itt Manufacturing Enterprises, Inc. System and method for multi-target fluid concentration detection and mapping
US20090245581A1 (en) * 2008-03-31 2009-10-01 Sean Dey Airborne terrain acquisition and processing system with fluid detection
US8121798B2 (en) * 2008-11-24 2012-02-21 Itt Manufacturing Enterprises, Inc. Gas flux determination using airborne DIAL LIDAR and airborne wind measurement
US8010300B1 (en) 2008-11-24 2011-08-30 Itt Manufacturing Enterprises, Inc. Determination of gas flux using airborne dial lidar
WO2010118500A1 (en) * 2009-04-14 2010-10-21 Airdar Inc. Method and system for measuring emission and quantifying emission source
US8345250B1 (en) * 2009-11-02 2013-01-01 Exelis, Inc. System and method for detecting chemical species from a remote sensing platform
US8558993B2 (en) 2010-05-21 2013-10-15 The National Institute of Standards and Technology, as Presented by the Secretary of Commerce Optical frequency comb-based coherent LIDAR
US9739758B2 (en) 2011-10-20 2017-08-22 Picarro, Inc. Methods for gas leak detection and localization in populated areas using isotope ratio measurements
US10113997B2 (en) 2011-10-20 2018-10-30 Picarro, Inc. Methods for gas leak detection and localization in populated areas using two or more tracer measurements
US9500556B2 (en) 2011-10-20 2016-11-22 Picarro, Inc. Methods for gas leak detection and localization in populated areas using multi-point analysis
JP6148836B2 (ja) * 2012-09-12 2017-06-14 東京都下水道サービス株式会社 ガス濃度測定装置
RU2563607C1 (ru) * 2014-06-09 2015-09-20 Открытое акционерное общество "Научно-исследовательский институт "Полюс" им. М.Ф. Стельмаха" Способ измерения высоты и вертикальной скорости ла
US9823231B1 (en) 2014-06-30 2017-11-21 Picarro, Inc. Systems and methods for assembling a collection of peaks characterizing a gas leak source and selecting representative peaks for display
US10877007B2 (en) 2014-07-08 2020-12-29 Picarro, Inc. Gas leak detection and event selection based on spatial concentration variability and other event properties
WO2016024050A1 (fr) * 2014-08-12 2016-02-18 Total Sa Procédé de détection de gisements d'hydrocarbures
US10598562B2 (en) 2014-11-21 2020-03-24 Picarro Inc. Gas detection systems and methods using measurement position uncertainty representations
US10386258B1 (en) 2015-04-30 2019-08-20 Picarro Inc. Systems and methods for detecting changes in emission rates of gas leaks in ensembles
US10458904B2 (en) 2015-09-28 2019-10-29 Ball Aerospace & Technologies Corp. Differential absorption lidar
US10948471B1 (en) 2017-06-01 2021-03-16 Picarro, Inc. Leak detection event aggregation and ranking systems and methods
US10962437B1 (en) 2017-06-27 2021-03-30 Picarro, Inc. Aggregate leak indicator display systems and methods
US10921245B2 (en) 2018-06-08 2021-02-16 Ball Aerospace & Technologies Corp. Method and systems for remote emission detection and rate determination
US11556000B1 (en) 2019-08-22 2023-01-17 Red Creamery Llc Distally-actuated scanning mirror
FR3116126B1 (fr) * 2020-11-06 2022-10-14 Office National Detudes Rech Aerospatiales Systeme lidar pour des mesures d’absorption diffentielle et de distance d’arriere-plan
CN112556726B (zh) * 2020-12-07 2023-04-11 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆位置修正方法、装置、车辆及介质
GB2617370A (en) * 2022-04-06 2023-10-11 Qlm Tech Limited Measurement of gas flow rate

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0830680B2 (ja) * 1990-10-15 1996-03-27 アンリツ株式会社 ガス検出装置
JPH09149241A (ja) * 1995-11-24 1997-06-06 Kokusai Electric Co Ltd 画像拡大方法及び画像拡大装置
JPH10253453A (ja) * 1997-03-10 1998-09-25 Toray Ind Inc 合成繊維の染色異常糸分別方法
WO2002027297A1 (en) * 2000-09-28 2002-04-04 Sandia Corporation Pulsed laser linescanner for a backscatter absorption gas imaging system
JP2005077347A (ja) * 2003-09-03 2005-03-24 Kokusai Kogyo Co Ltd 大気計測用レーザレーダ装置

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4450356A (en) * 1982-06-07 1984-05-22 Sri International Frequency-mixed CO2 laser radar for remote detection of gases in the atmosphere
US6509566B1 (en) * 2000-06-22 2003-01-21 Ophir Corporation Oil and gas exploration system and method for detecting trace amounts of hydrocarbon gases in the atmosphere
SE516843C2 (sv) * 2000-07-12 2002-03-12 Bo Galle Metod för mätning av gasformiga emissioner och/eller flux
US7027924B2 (en) * 2002-10-31 2006-04-11 Itt Manufacturing Enterprises, Inc Detecting natural gas pipeline failures
US20040263852A1 (en) * 2003-06-03 2004-12-30 Lasen, Inc. Aerial leak detector
US6822742B1 (en) * 2003-12-19 2004-11-23 Eastman Kodak Company System and method for remote quantitative detection of fluid leaks from a natural gas or oil pipeline

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0830680B2 (ja) * 1990-10-15 1996-03-27 アンリツ株式会社 ガス検出装置
JPH09149241A (ja) * 1995-11-24 1997-06-06 Kokusai Electric Co Ltd 画像拡大方法及び画像拡大装置
JPH10253453A (ja) * 1997-03-10 1998-09-25 Toray Ind Inc 合成繊維の染色異常糸分別方法
WO2002027297A1 (en) * 2000-09-28 2002-04-04 Sandia Corporation Pulsed laser linescanner for a backscatter absorption gas imaging system
JP2005077347A (ja) * 2003-09-03 2005-03-24 Kokusai Kogyo Co Ltd 大気計測用レーザレーダ装置

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015532436A (ja) * 2012-10-19 2015-11-09 ピカッロ インコーポレイテッド 水平方向解析を用いた人口集中地域におけるガス漏洩検知及びガス漏洩位置特定の方法
JP2015536452A (ja) * 2012-10-19 2015-12-21 ピカッロ インコーポレイテッド 同位体比測定を用いた人口集中地域におけるガス漏洩検知及びガス漏洩位置特定の方法
CN110234979A (zh) * 2017-01-24 2019-09-13 三菱电机株式会社 激光雷达装置
CN110234979B (zh) * 2017-01-24 2022-01-11 三菱电机株式会社 激光雷达装置
WO2019239566A1 (ja) 2018-06-14 2019-12-19 ソニー株式会社 情報処理装置、情報処理方法及び測距システム

Also Published As

Publication number Publication date
CA2621461A1 (en) 2007-03-22
US20070061114A1 (en) 2007-03-15
EP1943541B1 (en) 2012-07-11
CA2621461C (en) 2015-04-21
ES2391195T3 (es) 2012-11-22
US7260507B2 (en) 2007-08-21
JP5185119B2 (ja) 2013-04-17
WO2007032857A1 (en) 2007-03-22
EP1943541A1 (en) 2008-07-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5185119B2 (ja) オイルおよびガス漏出の検出および定量のための差分吸収ｌｉｄａｒにおける性能精度を改善する方法
US20230314266A1 (en) Apparatuses and methods for anomalous gas concentration detection
US7333184B2 (en) Ground surface cover type reflectivity variation correction in a differential absorption LIDAR system
US6542242B1 (en) Mapping air contaminants using path-integrated optical remote sensing with a non-overlapping variable path length beam geometry
EP2223083B1 (en) Sensing using polarization diversity and wavelength dependent backscatter
JP6326419B2 (ja) 水平方向解析を用いた人口集中地域におけるガス漏洩検知及びガス漏洩位置特定の方法
McRae et al. Backscatter absorption gas imaging: a new technique for gas visualization
JPH0650290B2 (ja) 検出される粒子を符合する方法
US20050007448A1 (en) 3-D imaging system
Nakoudi et al. An extended lidar-based cirrus cloud retrieval scheme: first application over an Arctic site
Baetz et al. Mobile robots with active IR-optical sensing for remote gas detection and source localization
Fei et al. Retrieval of the aerosol extinction coefficient from scanning Scheimpflug lidar measurements for atmospheric pollution monitoring
Cho et al. First atmospheric aerosol monitoring results from Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) over Asia
Tan et al. Surface reflectance retrieval from the intensity data of a terrestrial laser scanner
US7502108B2 (en) Assembly and method for identifying coatings lying on the surface of components and for determining their characteristics
Walmsley et al. The accuracy and sensitivity of infrared differential absorption lidar measurements of hydrocarbon emissions from process units
CN116047524A (zh) 一种双偏振天气雷达数据质量实时评估方法及系统
Tao et al. Precise detection of water surface through the analysis of a single green waveform from bathymetry LiDAR
Reichardt et al. Evaluation of active and passive gas imagers for transmission pipeline remote leak detection
Redemann et al. The comparison of MODIS-Aqua (C5) and CALIOP (V2&V3) aerosol optical depth.
CN113376652B (zh) 一种激光成像光谱雷达遥感探测方法及设备
Studinger et al. Estimating differential penetration of green (532 nm) laser light over sea ice with NASA’s Airborne Topographic Mapper: observations and models
EA046482B1 (ru) Способ обнаружения нефтяных пленок на водной поверхности
Searls Assessing Precipitation Delineation Capabilities of Spaceborne Radars
Li et al. Detecting ocean surface winds using TRMM precipitation radar

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20090727

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20120417

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20120629

A711 Notification of change in applicant

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A711

Effective date: 20120815

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20121218

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20130117

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5185119

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20160125

Year of fee payment: 3

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees