JP2015172494A - Environment load molecule source evaluation method, environment load molecule source evaluation system, and computer program - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To correctly identify an environment load molecule source at an environment load molecule occurring at an environment load molecule detection part and affecting an environment load molecule as quickly as possible.SOLUTION: An environment load molecule generation source evaluation method is configured to: solve a simulation calculation model expression of a numeral fluid dynamics by letting concentration and environment condition of each molecule included in gas occurring in each environment load molecule generation source measured by a vacuum ultraviolet-single photon ionization-mass analysis method as a boundary condition to thereby derive a distribution of the concentration of each molecule in an analysis area on the basis of various boundary conditions; store the concentration of each molecule at each position obtained as a result of the derivation, and the concentration of each molecule and environment condition at each environment load molecule generation source when the result thereof is obtained as a simulation result; measure the concentration of each molecule at an environment load molecule detection part by the vacuum ultraviolet-single photon ionization-mass analysis method; and extract the concentration of each molecule measured at the environment load molecule detection part and the concentration of each molecule at each environment load molecule generation source corresponding to the environment condition from the simulation result.

Description

本発明は、環境負荷分子発生源評価方法、環境負荷分子発生源評価システム、及びコンピュータプログラムに関し、特に、環境負荷分子が検出される箇所における気体分子の測定結果から当該環境負荷分子に影響を与えている環境負荷分子発生源を特定するための指標を導出するために用いて好適なものである。   The present invention relates to an environmental load molecule generation source evaluation method, an environmental load molecule generation source evaluation system, and a computer program, and particularly affects the environmental load molecule from the measurement result of gas molecules at a location where the environmental load molecule is detected. It is suitable for use in deriving an index for identifying the environmental load molecule generation source.

工場の煙突等から発生するガスによって住宅地等において環境負荷分子が発生することがある。このような場合、住宅地等の環境負荷分子の発生箇所において、GC/MS(Gas Chromatography/Mass Spectrometry)分析装置によって、大気中の分子の濃度を測定することが考えられる。以下の説明では、環境負荷分子の中には、NOxやSOx、ベンゼンなどに加え、様々な分子が相補的に混合されることにより発生する臭気も含まれる。以下では、環境負荷分子の中でも特に臭気を中心に記載する。なお、「工場の煙突等の臭気の発生源」を必要に応じて「臭気発生源」と称し、「臭気が検出される箇所」を必要に応じて「臭気検出箇所」と称する。
しかしながら、GC/MS分析装置では、10分程度の測定時間を要する。臭気は、風向や風量等により時々刻々と変化する。したがって、GC/MS分析装置を臭気の測定に適用することは困難である。
Environmentally damaging molecules may be generated in residential areas by gas generated from factory chimneys. In such a case, it is conceivable to measure the concentration of molecules in the atmosphere by a GC / MS (Gas Chromatography / Mass Spectrometry) analyzer at a location where environmental load molecules are generated such as in a residential area. In the following description, environmental impact molecules include NOx, SOx, benzene, and the like, as well as odors generated when various molecules are mixed in a complementary manner. In the following, odors are described mainly among the environmental load molecules. The “odor generation source such as a factory chimney” is referred to as “odor generation source” as necessary, and the “location where odor is detected” is referred to as “odor detection location” as necessary.
However, the GC / MS analyzer requires a measurement time of about 10 minutes. Odor changes from moment to moment depending on the wind direction, air volume, and the like. Therefore, it is difficult to apply the GC / MS analyzer to odor measurement.

そこで、環境負荷分子の中でも特に臭気を測定する技術として特許文献1、2、及び非特許文献1に記載の技術がある。
特許文献1では、まず、4個の匂いセンサにより形成される4次元空間(匂い空間)に、基準匂いベクトルS1を作成する。また、測定試料により、匂い空間に、測定匂いベクトルSXを作成する。そして、基準匂いベクトルS1と測定匂いベクトルSXとのなす角度θに基づいて、基準試料のコークス臭と測定試料の臭気との類似度αを算出する。さらに、基準匂いベクトルS1に対する測定匂いベクトルSXの正射影をとり、正射影の長さLに基づいて、測定試料の臭気に含まれるコークス臭の強度Tを算出する。
Therefore, among the environmental load molecules, there are techniques described in Patent Documents 1 and 2 and Non-Patent Document 1 as techniques for measuring odor particularly.
In Patent Document 1, first, a reference odor vector S1 is created in a four-dimensional space (odor space) formed by four odor sensors. In addition, a measurement odor vector SX is created in the odor space from the measurement sample. Based on the angle θ between the reference odor vector S1 and the measurement odor vector SX, the similarity α between the coke odor of the reference sample and the odor of the measurement sample is calculated. Further, the orthographic projection of the measured odor vector SX with respect to the reference odor vector S1 is taken, and the intensity T of the coke odor contained in the odor of the measurement sample is calculated based on the length L of the orthographic projection.

特許文献2では、まず、M個の測定サンプル毎にN個の匂いセンサで測定したN個の出力値を基礎としてM組のサンプルデータ列を演算し、各サンプルデータ列に匂いグループを関連付ける。また、測定対象を測定したN個の出力値を基礎として測定データ列を演算する。そして、M組のサンプルデータ列のうち測定データ列と良い相関を持つ1組のサンプルデータ列に関連付けられた匂いグループを特定する。
また、非特許文献1には、臭気発生源と建屋の位置関係により生じるダウンウォッシュを生じる場合はダウンウォッシュを考慮した拡散モデルにより各分子の濃度を導出することが開示されている。
In Patent Document 2, first, M sets of sample data strings are calculated based on N output values measured by N odor sensors for each of M measurement samples, and an odor group is associated with each sample data string. Further, the measurement data string is calculated based on N output values obtained by measuring the measurement object. Then, an odor group associated with one set of sample data strings having a good correlation with the measurement data string among the M sets of sample data strings is specified.
Non-Patent Document 1 discloses that when downwash occurs due to the positional relationship between an odor generation source and a building, the concentration of each molecule is derived by a diffusion model considering downwash.

特開2009−156769号公報JP 2009-156769 A 特開2007−218704号公報JP 2007-218704 A 特開2011−252893号公報JP 2011-252893 A

社団法人産業環境管理協会ホームページ、「経済産業省−低煙源工場拡散モデル(Ministry of Economy , Trade and Industry Low rise Industrial Source dispersion Model) METI−LISモデル ver.3.02 取扱説明書」、平成24年3月30日Industrial Environment Management Association website, "Ministry of Economy, Trade and Industry Low Rise Industrial Source Dispersion Model METI-LIS Model ver.3.02 Instruction Manual", March 2012 30th of month 永田好男、武内教文著、「三点比較式臭袋法による臭気物質の閾値測定結果」、第29回大気汚染学会講演要旨集、p.528、1988年Yoshio Nagata, Norifumi Takeuchi, “Threshold Measurement Results of Odorous Substances Using the Three-Point Comparison Odor Bag Method”, Proceedings of the 29th Annual Meeting of the Air Pollution Society, p. 528, 1988 辰市祐久等著、「自動車排ガス中の炭化水素成分の臭気閾値測定」、第28回大気汚染学会講演要旨集、p.448、1987年Yasuhisa Sakai, et al., “Odor threshold measurement of hydrocarbon components in automobile exhaust gas”, 28th Annual Meeting of the Air Pollution Society, p. 448, 1987

ところで、通常は、前述した臭気発生源の候補は複数あるので、臭気検出箇所で臭気が検出された場合、どの臭気発生源が臭気検出箇所で検出された臭気に影響を与えているのかを特定し、臭気の発生を抑制するための対策を講じる必要がある。
しかしながら、特許文献1、2に記載の技術では、ガスセンサーによる測定の結果を指標として匂いを特定する。したがって、特許文献1、2に記載の技術では、臭気の原因となる分子を特定することができず、その結果、臭気検出箇所で発生した臭気に影響を与えている臭気発生源を特定することができない。また、非特許文献1では、臭気の原因となる分子を特定することはできるものの、拡散方程式により各分子の濃度を導出しているに過ぎないので、風の影響を正確に考慮することが困難である。
By the way, there are usually several candidates for the odor generation source described above, so if an odor is detected at the odor detection location, identify which odor generation source affects the odor detected at the odor detection location. However, it is necessary to take measures to suppress the generation of odors.
However, in the techniques described in Patent Documents 1 and 2, the odor is specified using the measurement result of the gas sensor as an index. Therefore, the technologies described in Patent Documents 1 and 2 cannot identify the odor-causing molecule, and as a result, identify the odor source that affects the odor generated at the odor detection location. I can't. In Non-Patent Document 1, although the odor-causing molecule can be identified, the concentration of each molecule is only derived from the diffusion equation, so it is difficult to accurately consider the influence of the wind. It is.

本発明は、以上の問題点に鑑みてなされたものであり、環境負荷分子検出箇所で検出した環境負荷分子に影響を与えている環境負荷分子発生源を可及的に正確に特定することを目的とするが、その中でも特に臭気検出箇所で検出した臭気に影響を与えている臭気発生源を可及的に正確に特定することを目的とする。以下では、環境負荷分子の中でも特に臭気に関して記載するが、本発明は臭気に限らず環境負荷分子全般に適用可能な技術である。   The present invention has been made in view of the above problems, and it is possible to identify the environmental load molecule generation source that has an influence on the environmental load molecule detected at the environmental load molecule detection site as accurately as possible. Although it aims, it aims at pinpointing the odor generation source which has an influence on the odor detected especially in the odor detection location as much as possible. In the following description, odors are particularly described among the environmental load molecules, but the present invention is not limited to odors and is a technology applicable to all environmental load molecules.

本発明の環境負荷分子発生源評価方法は、環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標を導出する環境負荷分子発生源評価方法であって、真空紫外レーザー光を照射することにより、ガスに含まれる複数の分子を1つの光子で一括してイオン化し、各分子の質量スペクトルを測定することを、複数の環境負荷分子発生源のそれぞれで行う第1の環境負荷分子測定工程と、前記第1の環境負荷分子測定工程により測定された各分子の質量及びスペクトル強度に基づいて、前記複数の環境負荷分子発生源における各分子の濃度を導出する第1の分子濃度導出工程と、前記第1の分子濃度導出工程により導出された、前記複数の環境負荷分子発生源における各分子の濃度と環境条件とを境界条件として数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を解くことにより、所定の3次元領域である解析領域における各分子の濃度の分布である分子濃度分布を導出することを、前記境界条件を異ならせて行う第1の分子濃度分布導出工程と、前記第1の分子濃度分布導出工程により導出された前記分子濃度分布により得られる前記解析領域の中の各位置での各分子の濃度と、前記分子濃度分布が導出されたときの前記複数の環境負荷分子発生源における各分子の濃度と、前記分子濃度分布が導出されたときの環境条件の少なくとも一部と、を、シミュレーションの結果として記憶媒体に記憶する記憶工程と、真空紫外レーザー光を照射することにより、ガスに含まれる複数の分子を1つの光子で一括してイオン化し、各分子の質量を測定することを、前記環境負荷分子検出箇所で行う第2の環境負荷分子測定工程と、前記第2の環境負荷分子測定工程により測定された各分子の質量に基づいて、前記環境負荷分子検出箇所における各分子の濃度を導出する第2の分子濃度導出工程と、前記第2の分子濃度導出工程により導出された、前記環境負荷分子検出箇所における各分子の濃度と、前記環境負荷分子検出箇所と、前記環境負荷分子検出箇所で環境負荷分子が検出されたときの環境条件と見なせる環境条件と、に対応する前記複数の環境負荷分子発生源での各分子の濃度を、前記シミュレーションの結果から抽出する抽出工程と、前記抽出工程により抽出された前記複数の環境負荷分子発生源での各分子の濃度に基づいて、前記環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標を導出する指標導出工程と、前記導出工程により導出された前記指標を出力する出力工程と、を有することを特徴とする。   The environmental load molecule generation source evaluation method of the present invention is an environmental load molecule generation source evaluation method for deriving an index for identifying an environmental load molecule generation source that affects an environmental load molecule detected at an environmental load molecule detection location. By irradiating a vacuum ultraviolet laser beam, a plurality of molecules contained in the gas are ionized at once with a single photon, and the mass spectrum of each molecule is measured. Based on the first environmental load molecule measurement step and the mass and spectrum intensity of each molecule measured in the first environmental load molecule measurement step, the concentration of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation sources A first molecular concentration deriving step for deriving the concentration, and a concentration and an environmental condition of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation sources derived by the first molecular concentration deriving step. Deriving molecular concentration distribution, which is the distribution of the concentration of each molecule in the analysis region, which is a predetermined three-dimensional region, by solving the simulation calculation model formula of computational fluid dynamics as the boundary condition, with different boundary conditions A first molecular concentration distribution deriving step to be performed; a concentration of each molecule at each position in the analysis region obtained by the molecular concentration distribution derived by the first molecular concentration distribution deriving step; and the molecular concentration The concentration of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation sources when the distribution is derived and at least a part of the environmental conditions when the molecular concentration distribution is derived are stored in a storage medium as a simulation result. Irradiating vacuum ultraviolet laser light and ionizing a plurality of molecules contained in the gas with a single photon. The environmental load molecule detection point is determined based on the second environmental load molecule measurement step performed at the environmental load molecule detection point and the mass of each molecule measured in the second environmental load molecule measurement step. A second molecular concentration deriving step for deriving the concentration of each molecule in the method, a concentration of each molecule at the environmental load molecule detection site derived by the second molecule concentration deriving step, and the environmental load molecule detection site; Extraction of the concentration of each molecule at the plurality of environmental load molecule generation sources corresponding to the environmental condition that can be regarded as an environmental condition when the environmental load molecule is detected at the detection site of the environmental load molecule from the result of the simulation And the environmental load detected at the environmental load molecule detection location based on the concentration of each molecule at the plurality of environmental load molecule generation sources extracted by the extraction step. An index deriving step for deriving an index for specifying an environmental load molecule generation source that affects the molecule, and an output step for outputting the index derived by the deriving step.

本発明の環境負荷分子発生源評価システムは、ガスに含まれる分子の質量を測定する測定装置と、環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標を導出する解析装置と、を有する環境負荷分子発生源評価システムであって、前記測定装置は、真空紫外レーザー光を照射することにより、ガスに含まれる複数の分子を1つの光子で一括してイオン化し、各分子の質量スペクトルを測定することを、複数の環境負荷分子発生源のそれぞれと、前記環境負荷分子検出箇所とで行い、前記解析装置は、前記測定装置で測定された各分子の質量及びスペクトル強度に基づいて得られた各分子の濃度であって、前記複数の環境負荷分子発生源における各分子の濃度と、環境条件と、を境界条件として数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を解くことにより、所定の3次元領域である解析領域における各分子の濃度の分布である分子濃度分布を導出することを、前記境界条件を異ならせて行う第1の分子濃度分布導出手段と、前記第1の分子濃度分布導出手段により導出された前記分子濃度分布により得られる前記解析領域の中の各位置での各分子の濃度と、前記分子濃度分布が導出されたときの前記複数の環境負荷分子発生源における各分子の濃度と、前記分子濃度分布が導出されたときの環境条件の少なくとも一部と、を、シミュレーションの結果として記憶媒体に記憶する記憶手段と、前記測定装置で測定された各分子の質量に基づいて得られた各分子の濃度であって、前記環境負荷分子検出箇所における各分子の濃度と、前記環境負荷分子検出箇所と、前記環境負荷分子検出箇所で環境負荷分子が検出されたときの環境条件と見なせる環境条件と、に対応する前記複数の環境負荷分子発生源での各分子の濃度を、前記シミュレーションの結果から抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された前記複数の環境負荷分子発生源での各分子の濃度に基づいて、前記環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標を導出する指標導出手段と、前記指標導出手段により導出された前記指標を出力する出力手段と、を有することを特徴とする。   The environmental load molecule generation source evaluation system of the present invention specifies a measurement device that measures the mass of molecules contained in a gas and an environmental load molecule generation source that affects the environmental load molecules detected at the environmental load molecule detection location. An environmental load molecule generation source evaluation system having an analysis device for deriving an index for the measurement, wherein the measurement device irradiates a vacuum ultraviolet laser beam so that a plurality of molecules contained in the gas are converted into one photon. Ionization at once and measuring the mass spectrum of each molecule was performed at each of a plurality of environmental load molecule generation sources and the environmental load molecule detection location, and the analysis device was measured by the measurement device The concentration of each molecule obtained based on the mass and spectral intensity of each molecule, wherein the concentration of each molecule in the plurality of environmental load source and the environmental condition are defined as boundary conditions. Then, by deriving a simulation calculation model formula of numerical fluid dynamics, deriving a molecular concentration distribution that is a concentration distribution of each molecule in an analysis region that is a predetermined three-dimensional region is performed with different boundary conditions. A concentration of each molecule at each position in the analysis region obtained from the molecular concentration distribution derived by the first molecular concentration distribution deriving means and the molecular concentration distribution derived from the first molecular concentration distribution deriving means; A storage for storing in the storage medium as a simulation result, the concentration of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation sources when derived and at least a part of the environmental conditions when the molecular concentration distribution is derived Means, the concentration of each molecule obtained based on the mass of each molecule measured by the measuring device, and the concentration of each molecule at the environmental load molecule detection site The concentration of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation sources corresponding to the environmental load molecule detection location and the environmental condition that can be regarded as the environmental condition when the environmental load molecule is detected at the environmental load molecule detection location. Extraction means for extracting from the result of the simulation, and environmental load molecules detected at the environmental load molecule detection location based on the concentration of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation sources extracted by the extraction means And an index deriving unit for deriving an index for identifying an environmental load molecule generation source that affects the source, and an output unit for outputting the index derived by the index deriving unit.

本発明のコンピュータプログラムは、環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標を導出することをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、真空紫外レーザー光を照射することにより、ガスに含まれる複数の分子を1つの光子で一括してイオン化し、各分子の質量スペクトルを測定する測定装置で測定された各分子の質量及びスペクトル強度に基づいて導出された各分子の濃度であって、前記複数の環境負荷分子発生源における各分子の濃度と、環境条件と、を境界条件として数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を解くことにより、所定の3次元領域である解析領域における各分子の濃度の分布である分子濃度分布を導出することを、前記境界条件を異ならせて行う第1の分子濃度分布導出工程と、前記第1の分子濃度分布導出工程により導出された前記分子濃度分布により得られる前記解析領域の中の各位置での各分子の濃度と、前記分子濃度分布が導出されたときの前記複数の環境負荷分子発生源における各分子の濃度と、前記分子濃度分布が導出されたときの環境条件の少なくとも一部と、を、シミュレーションの結果として記憶媒体に記憶する記憶工程と、前記測定装置で測定された各分子の質量に基づいて導出された各分子の濃度であって、前記環境負荷分子検出箇所における各分子の濃度と、前記環境負荷分子検出箇所と、前記環境負荷分子検出箇所で環境負荷分子が検出されたときの環境条件と見なせる環境条件と、に対応する前記複数の環境負荷分子発生源での各分子の濃度を、前記シミュレーションの結果から抽出する抽出工程と、前記抽出工程により抽出された前記複数の環境負荷分子発生源での各分子の濃度に基づいて、前記環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標を導出する指標導出工程と、前記指標導出工程により導出された前記指標を出力する出力工程と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。   A computer program of the present invention is a computer program for causing a computer to derive an index for identifying an environmental load molecule generation source that affects an environmental load molecule detected at an environmental load molecule detection location. The mass and spectral intensity of each molecule measured with a measuring device that ionizes a plurality of molecules contained in the gas with a single photon by irradiating vacuum ultraviolet laser light and measures the mass spectrum of each molecule. The concentration of each molecule derived based on the above, the concentration of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation source, and the environmental condition, by solving the simulation calculation model formula of numerical fluid dynamics as boundary conditions, Deriving a molecular concentration distribution that is a concentration distribution of each molecule in an analysis region that is a predetermined three-dimensional region, A first molecular concentration distribution deriving step performed with different boundary conditions, and each molecule at each position in the analysis region obtained by the molecular concentration distribution derived by the first molecular concentration distribution deriving step. A concentration, a concentration of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation sources when the molecular concentration distribution is derived, and at least a part of an environmental condition when the molecular concentration distribution is derived; As a result, the storage step of storing in the storage medium, the concentration of each molecule derived based on the mass of each molecule measured by the measurement device, the concentration of each molecule at the environmental load molecule detection location, The environmental load molecule detection location and the environmental conditions that can be regarded as the environmental conditions when the environmental load molecule is detected at the environmental load molecule detection location, Based on the extraction step of extracting the concentration of the molecule from the result of the simulation and the concentration of each molecule at the plurality of environmental load molecule generation sources extracted by the extraction step, the concentration of the molecule is detected at the environmental load molecule detection location. Causing a computer to execute an index deriving step for deriving an index for identifying a source of an environmental load molecule that affects the environmental load molecule, and an output step for outputting the index derived by the index deriving step. It is characterized by.

本発明によれば、真空紫外1光子イオン化質量分析法により、複数の環境負荷分子発生源と環境負荷分子検出箇所のそれぞれにおける各分子の質量を測定し、当該各分子の質量から各分子の濃度を導出する。複数の臭気発生源における各分子の濃度と環境条件とを境界条件として数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を解いた結果から、複数の環境負荷分子発生源の各分子の濃度、各位置での各分子の濃度、及び環境条件を相互に関連付けて記憶する。環境負荷分子検出箇所における各分子の濃度に対応する複数の環境負荷分子発生源の各分子の濃度を抽出し、当該環境負荷分子発生源の各分子の濃度に基づいて、環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標を導出する。したがって、環境負荷分子検出箇所で検出した環境負荷分子に影響を与えている環境負荷分子発生源を可及的に正確に特定することができる。   According to the present invention, the mass of each molecule in each of a plurality of environmental load molecule generation sources and environmental load molecule detection locations is measured by vacuum ultraviolet one-photon ionization mass spectrometry, and the concentration of each molecule is determined from the mass of each molecule. Is derived. From the results of solving the computational model equations of numerical fluid dynamics simulation using the concentration and environmental conditions of each molecule in multiple odor generating sources as boundary conditions, the concentration of each molecule in multiple environmental load molecular generating sources and each position at each position The concentration of molecules and environmental conditions are stored in association with each other. Extract the concentration of each molecule from a plurality of environmental load molecule generation sources corresponding to the concentration of each molecule at the environmental load molecule detection location, and based on the concentration of each molecule from the environmental load molecule generation source, An index for identifying a source of an environmental load molecule that affects the detected environmental load molecule is derived. Therefore, it is possible to identify the environmental load molecule generation source that affects the environmental load molecule detected at the environmental load molecule detection location as accurately as possible.

臭気発生源評価方法(臭気発生源評価システム)の概要を概念的に示す図である。It is a figure which shows notionally the outline | summary of the odor generation source evaluation method (odor generation source evaluation system). 車載型臭気測定システムの全体の概略構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the schematic structure of the whole vehicle-mounted odor measuring system. 臭気測定装置の概略構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of schematic structure of an odor measuring apparatus. 真空紫外光発生部の概略構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of schematic structure of a vacuum ultraviolet light generation part. イオン化部と飛行時間型質量分析部の概略構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of schematic structure of an ionization part and a time-of-flight mass spectrometry part. ガス導入部の概略構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of schematic structure of a gas introduction part. 臭気発生源解析装置の機能的な構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a functional structure of an odor generation source analyzer. 質量スペクトルの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a mass spectrum. 分子濃度分布の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of molecular concentration distribution. シミュレーションの結果に基づいて値が与えられるデータベースのデータ項目の一例を表形式で示す図である。It is a figure which shows an example of the data item of the database in which a value is given based on the result of simulation in a table format. 各分子の嗅覚感度係数の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the olfactory sensitivity coefficient of each molecule | numerator. シミュレーションの結果を記憶する際の臭気発生源解析装置の動作の一例を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining an example of operation | movement of the odor generation source analyzer at the time of memorize | storing the result of simulation. 臭気検出箇所における臭気に最も影響を与える臭気発生源を特定する際の臭気発生源解析装置の動作の第1の例を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the 1st example of operation | movement of the odor generation source analyzer at the time of specifying the odor generation source which most affects the odor in an odor detection location. 臭気検出箇所における臭気に最も影響を与える臭気発生源を特定する際の臭気発生源解析装置の動作の第2の例を説明するフローチャートである。It is a flowchart explaining the 2nd example of operation | movement of the odor generation source analyzer at the time of specifying the odor generation source which most affects the odor in an odor detection location. NO分子およびベンゼン分子の拡散をシミュレーションした結果を示す図である。It is a figure which shows the result of having simulated the diffusion of NO molecule and benzene molecule.

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。
[第1の実施形態]
まず、第1の実施形態について説明する。
図1は、本実施形態における臭気発生源評価方法(臭気発生源評価システム)の概要を概念的に示す図である。
図1において、A工場100aの煙突からは分子種b、cを含む煙(ガス)が発生し、B工場100bの煙突からは分子種a、c、eを含む煙(ガス)が発生し、C工場100cからは分子種a、b、cを含む煙(ガス)が発生し、D工場100dの煙突からは分子種b、cを含む煙(ガス)が発生しているものとする。また、臭気検出箇所110で臭気が発生しているものとする。ここで、各工場100a〜100dから臭気検出箇所110へのガスの流れや、それぞれのガスの流れの量は不明であるので、本実施形態では、以下のようにしてこれらを導出する。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[First Embodiment]
First, the first embodiment will be described.
FIG. 1 is a diagram conceptually showing an outline of an odor generation source evaluation method (odor generation source evaluation system) in the present embodiment.
In FIG. 1, smoke (gas) containing molecular species b and c is generated from the chimney of the factory A 100a, and smoke (gas) containing molecular species a, c and e is generated from the chimney of the factory B 100b. It is assumed that smoke (gas) including molecular species a, b, and c is generated from the C factory 100c, and smoke (gas) including molecular species b and c is generated from the chimney of the D factory 100d. Further, it is assumed that odor is generated at the odor detection location 110. Here, since the flow of gas from each factory 100a to 100d to the odor detection location 110 and the amount of flow of each gas are unknown, in the present embodiment, these are derived as follows.

まず、これらの臭気発生源となるA工場100a〜D工場100d(の煙突)における各分子の濃度を測定する。そして、この測定した結果を基に、数値流体力学のシミュレーションを行って、臭気検出箇所110を含む3次元領域(3次元の座標領域)である解析領域120における各分子の濃度分布を導出することを、種々の条件で行っておき、そのときの環境条件(気象条件)と共に記憶しておく。尚、この時点では、臭気検出箇所110で臭気が発生していることは不明である。
その後、臭気検出箇所110で臭気が発生していることが判明すると、臭気検出箇所110における各分子の濃度を測定する。そして、この測定した結果と、そのときの環境条件(気象条件)に対応する各工場100a〜100d(の煙突)における各分子の濃度を、前述したシミュレーションの結果から抽出し、抽出した結果を基とに、臭気検出箇所110で検出される臭気に影響を与える工場を特定するための指標を導出する。
以下、このような本実施形態における臭気発生源評価方法(臭気発生源評価システム)について詳細に説明する。尚、図1に示す臭気発生源と臭気検出箇所は一例であり、本実施形態の臭気発生源と臭気検出位置は図1に示すようなものに限定されない。
First, the density | concentration of each molecule | numerator in A factory 100a-D factory 100d (chimney) used as these odor generating sources is measured. Then, based on the measurement result, a numerical fluid dynamics simulation is performed to derive the concentration distribution of each molecule in the analysis region 120 that is a three-dimensional region (three-dimensional coordinate region) including the odor detection part 110. Are stored under various conditions and stored together with the environmental conditions (meteorological conditions) at that time. At this time, it is unknown that odor is generated at the odor detection location 110.
Thereafter, when it is found that an odor is generated at the odor detection location 110, the concentration of each molecule at the odor detection location 110 is measured. Then, the concentration of each molecule in each factory 100a to 100d (the chimney) corresponding to the measurement result and the environmental condition (meteorological condition) at that time is extracted from the simulation result described above, and the extracted result is used as the basis. In addition, an index for identifying a factory that affects the odor detected at the odor detection location 110 is derived.
Hereinafter, the odor generation source evaluation method (odor generation source evaluation system) in this embodiment will be described in detail. The odor generation source and the odor detection location shown in FIG. 1 are examples, and the odor generation source and the odor detection position of the present embodiment are not limited to those shown in FIG.

本実施形態では、臭気検出箇所で発生した臭気に影響を与えている臭気発生源をその場で特定することができるように、車載型臭気測定システムを採用する。
図2は、車載型臭気測定システムの全体の概略構成の一例を模式的に示す図である。本実施形態では、車載型臭気測定システムは、ワンボックスカー10内に取り付けられる。図2(a)は、ワンボックスカー10内を、その上方から見た図であり、図2(b)は、ワンボックスカー10内を、その側方から見た図である。
図2に示すように、車載型臭気測定システムは、バッテリーボックス20と、臭気測定装置30と、臭気発生源解析装置40と、電源コード51〜53と、ガス導入部60と、電源コネクター70と、を有する。
In the present embodiment, an in-vehicle odor measurement system is adopted so that an odor generation source affecting the odor generated at the odor detection location can be identified on the spot.
FIG. 2 is a diagram schematically illustrating an example of the overall schematic configuration of the in-vehicle odor measurement system. In the present embodiment, the vehicle-mounted odor measurement system is installed in the one box car 10. 2A is a view of the inside of the one box car 10 as viewed from above, and FIG. 2B is a view of the inside of the one box car 10 as viewed from the side.
As shown in FIG. 2, the in-vehicle odor measurement system includes a battery box 20, an odor measurement device 30, an odor generation source analysis device 40, a power cord 51 to 53, a gas introduction unit 60, and a power connector 70. Have.

<バッテリーボックス20>
バッテリーボックス20は、臭気測定装置30及び臭気発生源解析装置40等に電力を供給するためのものである。本実施形態のバッテリーボックス20は、バッテリーと、インバーターと、バッテリーチャージャーと、ブレーカー等を備える。
バッテリーから出力される直流電力は、インバーターによって交流電力に変換される。当該交流電力は、電源コード51を介して、臭気測定装置30や臭気発生源解析装置40等に出力される。
<Battery box 20>
The battery box 20 is for supplying electric power to the odor measuring device 30, the odor source analysis device 40, and the like. The battery box 20 of the present embodiment includes a battery, an inverter, a battery charger, a breaker, and the like.
The DC power output from the battery is converted into AC power by the inverter. The AC power is output to the odor measuring device 30 and the odor generation source analyzing device 40 through the power cord 51.

<臭気測定装置30>
本実施形態の臭気測定装置30は、イオン化ポテンシャルが10.5eVの真空紫外レーザー光を用いた真空紫外1光子イオン化質量分析装置である。臭気測定装置30の各構成要素は、ワンボックスカー10の内部に取り付けられた同一のフレームに固定される。
図3は、臭気測定装置30の概略構成の一例を模式的に示す図である。
図3では、臭気測定装置30に含まれる、レーザー発生部31と、ミラー32と、真空紫外光発生部33と、飛行時間型質量分析部34と、を示す。
<Odor measuring device 30>
The odor measuring apparatus 30 of this embodiment is a vacuum ultraviolet one-photon ionization mass spectrometer using a vacuum ultraviolet laser beam having an ionization potential of 10.5 eV. Each component of the odor measuring device 30 is fixed to the same frame attached inside the one box car 10.
FIG. 3 is a diagram schematically illustrating an example of a schematic configuration of the odor measuring device 30.
In FIG. 3, a laser generation unit 31, a mirror 32, a vacuum ultraviolet light generation unit 33, and a time-of-flight mass analysis unit 34 included in the odor measurement device 30 are shown.

図4は、真空紫外光発生部33の概略構成の一例を模式的に示す図(断面図)である。
図4において、真空紫外光発生部33は、合成石英レンズ33aと、MgF2製レンズ33bと、真空チャンバー33cと、Xeガス導入管33dと、を有する。
真空紫外光発生部33では、Xeガス36を適切な圧力で封入したガスセルに、レーザー発生部31で発生(発振)した紫外光(紫外レーザー光)35(Nd:YAGレーザーの3倍波(355nm))を、ミラー32を介して導入し、紫外光35を、その焦点で再度3倍波に変換して、118nmの波長の真空紫外光(真空紫外レーザー光)37を発生(発振)させる。レーザーの繰り返し数は多いほど良いが、この繰り返し数は、真空紫外光の発生の元となる紫外光レーザーの繰り返し数に依存する。尚、真空紫外光発生部33から発生する真空紫外光の波長は、118nmに限定されない。例えば、100nm〜150nmの範囲を真空紫外光の波長として使用できる。
FIG. 4 is a diagram (cross-sectional view) schematically illustrating an example of a schematic configuration of the vacuum ultraviolet light generation unit 33.
In FIG. 4, the vacuum ultraviolet light generator 33 includes a synthetic quartz lens 33a, a MgF 2 lens 33b, a vacuum chamber 33c, and a Xe gas introduction pipe 33d.
In the vacuum ultraviolet light generation unit 33, an ultraviolet light (ultraviolet laser light) 35 generated by the laser generation unit 31 (oscillation) in a gas cell in which the Xe gas 36 is sealed at an appropriate pressure (the third harmonic of the Nd: YAG laser (355 nm). )) Is introduced through the mirror 32, and the ultraviolet light 35 is again converted into a third harmonic wave at the focal point to generate (oscillate) vacuum ultraviolet light (vacuum ultraviolet laser light) 37 having a wavelength of 118 nm. The larger the number of laser repetitions, the better. However, this number of repetitions depends on the number of repetitions of the ultraviolet laser that is the source of the generation of vacuum ultraviolet light. Note that the wavelength of the vacuum ultraviolet light generated from the vacuum ultraviolet light generator 33 is not limited to 118 nm. For example, the range of 100 nm to 150 nm can be used as the wavelength of vacuum ultraviolet light.

ここで、Nd:YAGレーザーの3倍波である紫外光35が直接イオン化部に入射すると、測定分子が分解する可能性が高い。その対策としては、紫外光35と真空紫外光37との屈折率の違いを利用し、集光レンズであるMgF2製レンズ33bの角度と位置とを調整することにより、紫外光35を分離して真空紫外光37のみがイオン化部へ入射する様に、光学系を設計することが有効である。
光子エネルギーεと紫外レーザー光の波長λとの関係は、以下の(1)式で表される。
ε=hc/λ ・・・(1)
但し、hはプランク定数、cは光速度である。
したがって、あるターゲット分子のイオン化ポテンシャルをIPとすると、光子エネルギーεは以下の(2)式及び(3)式を満たすように設定される。
IP<ε ・・・(2)
IP<hc/λ ・・・(3)
これらの条件を満たすとき、目的とするターゲット分子を1つの光子で一括してイオン化することが可能となる。つまり、真空紫外レーザーの光子エネルギーより低いイオン化ポテンシャルを有する分子は、全て一括して検出することが可能となる。前述したように本実施形態では、真空紫外レーザー光のイオン化ポテンシャルが10.5eVであるので、窒素、酸素、アルゴン等、臭気には関係なく大気中に一定割合で存在する分子はイオン化されない。したがって、分子の存在量が多くても臭気に寄与しない分子は検出されない。
Here, when the ultraviolet light 35, which is the third harmonic of the Nd: YAG laser, is directly incident on the ionization portion, the measurement molecule is highly likely to be decomposed. As a countermeasure, the ultraviolet light 35 is separated by adjusting the angle and position of the MgF 2 lens 33b, which is a condenser lens, using the difference in refractive index between the ultraviolet light 35 and the vacuum ultraviolet light 37. Thus, it is effective to design the optical system so that only the vacuum ultraviolet light 37 is incident on the ionization portion.
The relationship between the photon energy ε and the wavelength λ of the ultraviolet laser light is expressed by the following equation (1).
ε = hc / λ (1)
However, h is Planck's constant and c is the speed of light.
Therefore, when the ionization potential of a certain target molecule is IP, the photon energy ε is set so as to satisfy the following expressions (2) and (3).
IP <ε (2)
IP <hc / λ (3)
When these conditions are satisfied, it becomes possible to ionize target target molecules all at once with one photon. That is, all molecules having an ionization potential lower than the photon energy of the vacuum ultraviolet laser can be detected all at once. As described above, in this embodiment, since the ionization potential of the vacuum ultraviolet laser beam is 10.5 eV, molecules such as nitrogen, oxygen, argon, etc. that are present in the atmosphere at a constant rate are not ionized regardless of odor. Therefore, molecules that do not contribute to odor even if the amount of molecules present is large are not detected.

図5は、イオン化部38と飛行時間型質量分析部34の概略構成の一例を模式的に示す図である。
イオン化部38と飛行時間型質量分析部34は、例えば、ロータリーポンプと二つのターボ分子ポンプ(ファイファーバキューム社製)とを用いて、大気圧から真空状態にされる。
図6は、ガス導入部60の概略構成の一例を模式的に示す図(断面図)である。
ガス導入部60のガス吸引口は、例えば、ワンボックスカー10の右後方側面に設置される。ガス導入部60は、ガス吸引口から流入されたガスをイオン化部38に導入するポンプを有する。このポンプとして排気速度が70L/s程度の小型ポンプを用いた場合でも、外気を乱れなくそのままの状態でイオン化部38に導入して測定するため、ガス導入部60は、粉塵用フィルターを有する。採取した測定対象ガスのうち、7μm以上の粉塵を粉塵用フィルターで除去し、粉塵用フィルターを通った測定対象ガスを、測定対象ガスの噴き出し口60a(極小ピンホール)から、真空槽であるイオン化部38に連続的に導入する。
FIG. 5 is a diagram schematically illustrating an example of a schematic configuration of the ionization unit 38 and the time-of-flight mass analysis unit 34.
The ionization unit 38 and the time-of-flight mass analysis unit 34 are changed from atmospheric pressure to a vacuum state using, for example, a rotary pump and two turbo molecular pumps (manufactured by Pfeiffer Vacuum).
FIG. 6 is a diagram (cross-sectional view) schematically illustrating an example of a schematic configuration of the gas introduction unit 60.
The gas suction port of the gas introduction part 60 is installed in the right rear side surface of the one box car 10, for example. The gas introduction unit 60 includes a pump that introduces the gas flowing in from the gas suction port into the ionization unit 38. Even when a small pump with an exhaust speed of about 70 L / s is used as this pump, the gas introduction unit 60 has a dust filter in order to introduce and measure the outside air as it is without being disturbed. From the collected gas to be measured, dust of 7 μm or more is removed with a dust filter, and the gas to be measured that has passed through the dust filter is ionized as a vacuum chamber from the gas outlet 60a (minimal pinhole). Introduced continuously into section 38.

図6に示すガス導入部60は、電極自体が噴き出し口を兼ねたものであり、イオン化した分子を曲げずに噴き出し口と同軸で飛行時間型質量分析部34に導入する直噴型のガス導入部である。
図6に示すように、直噴型は、出鼻電極60b(の測定対象ガスの噴き出し口60a)と、イオン引き込み電極60c(のイオンの引き込み口60d)とが相互に対向するように直線上に配置される。このため、イオン化効率と、イオンの飛行時間型質量分析部34への導入効率とを高くすることができる。
The gas introduction unit 60 shown in FIG. 6 is an electrode that also serves as an ejection port. A direct injection type gas introduction unit that introduces ionized molecules into the time-of-flight mass analysis unit 34 coaxially with the ejection port without bending. Part.
As shown in FIG. 6, in the direct injection type, the nose electrode 60b (the measurement object gas injection port 60a) and the ion drawing electrode 60c (the ion drawing port 60d) are arranged in a straight line so as to face each other. Be placed. For this reason, ionization efficiency and efficiency of introducing ions into the time-of-flight mass spectrometer 34 can be increased.

出鼻電極60bの測定対象ガスの噴き出し口60aからイオン化部38に導入された測定対象ガスGは、真空紫外光37が照射されることによりイオン化点Pで光イオン化され、イオンIとなる。イオンIは、出鼻電極60bとイオン引き込み電極60cとの間の電位差により、イオン引き込み電極60cのイオンの引き込み口60dを通って飛行時間型質量分析部34へ加速しながら進入する。   The measurement target gas G introduced into the ionization unit 38 from the measurement target gas ejection port 60a of the nose electrode 60b is photoionized at the ionization point P by being irradiated with the vacuum ultraviolet light 37, and becomes the ion I. The ions I enter the time-of-flight mass analyzer 34 while accelerating through the ion inlet 60d of the ion pulling electrode 60c due to the potential difference between the nasal electrode 60b and the ion pulling electrode 60c.

図5の説明に戻り、飛行時間型質量分析部34は、MCP(マルチチャンネルプレート)検出部34aと、リフレクトロン34bとを有する。
リフレクトロン34bにより、イオンI(イオン化された分子)は折り返されてMCP検出部34aで検出され、イオンIの信号は電流量として出力される。イオン化した測定対象ガスをパルス的に加速し、MCP検出部34aで検出するまでの時間差を検出することで質量スペクトル(質量数)を得る。つまり、イオンIが受ける電荷量が一定条件下であれば質量電荷比が大きいものほど飛行時間が遅くなることを利用し、質量スペクトルを得る。
Returning to the description of FIG. 5, the time-of-flight mass analyzer 34 includes an MCP (multi-channel plate) detector 34 a and a reflectron 34 b.
The ion I (ionized molecule) is turned back by the reflectron 34b and detected by the MCP detector 34a, and the signal of the ion I is output as a current amount. A mass spectrum (mass number) is obtained by accelerating the ionized measurement target gas in a pulse manner and detecting a time difference until detection by the MCP detection unit 34a. In other words, if the amount of charge received by the ions I is constant, a mass spectrum is obtained by utilizing the fact that the larger the mass-to-charge ratio, the slower the flight time.

本実施形態では、複数の臭気発生源のそれぞれにおいて、前述したイオンIの信号の測定を個別に行う。
例えば、臭気発生源が煙突である場合には、ワンボックスカー10を当該煙突の近くまで移動させる。そして、ガス導入部60のガス吸引口側の先端を煙突の内部に配置して、当該煙突の内部から取り込まれるガスに含まれる分子のうち、臭気に影響を与える分子のイオンIの信号を前述したようにして測定する。この場合、例えば、ガス導入部60のガス吸引口側の先端に、内部にガスを導入する耐熱性プローブを配置し、当該耐熱性プローブを煙突の内部に挿入する。
In the present embodiment, the above-described measurement of the ion I signal is individually performed in each of the plurality of odor generating sources.
For example, when the odor source is a chimney, the one box car 10 is moved to the vicinity of the chimney. Then, the tip of the gas inlet 60 on the gas suction port side is arranged inside the chimney, and the signal of the ion I of the molecule that affects the odor among the molecules contained in the gas taken in from the chimney is described above. Measure as you did. In this case, for example, a heat-resistant probe that introduces gas into the inside is disposed at the tip of the gas inlet 60 on the gas suction port side, and the heat-resistant probe is inserted into the chimney.

また、臭気検出箇所においても、前述したイオンIの信号の測定を行う。前述したように臭気検出箇所は、臭気発生源から発生するガスにより臭気が検出される箇所である。住宅地等が臭気検出箇所になる。この場合、ワンボックスカー10を臭気検出箇所まで移動させる。そして、ガス導入部60のガス吸引口側の先端を大気に向け、大気から取り込まれるガスに含まれる分子のうち、臭気に影響を与える分子のイオンIの信号を測定する。   Further, the above-described signal of the ion I is also measured at the odor detection location. As described above, the odor detection location is a location where odor is detected by the gas generated from the odor generation source. Residential areas become odor detection points. In this case, the one box car 10 is moved to the odor detection location. Then, the tip of the gas inlet 60 side of the gas introduction part 60 is directed to the atmosphere, and the signal of the ion I of the molecule that affects the odor among the molecules contained in the gas taken in from the atmosphere is measured.

<臭気発生源解析装置40>
本実施形態の臭気発生源解析装置40は、プリアンプと、ピコメータと、市販のノート型パーソナルコンピューター(ノートPC)とを用いて構成される。臭気発生源解析装置40の各構成要素も、臭気測定装置30と同様に、ワンボックスカー10の内部に取り付けられた同一のフレームに固定される。
MCP検出部34aで検出されたイオンIの信号は、プリアンプ(例えばortec社製VT120)により増幅され、ピコメータを介して、ノートPCに入力される。図7は、臭気発生源解析装置40の機能的な構成の一例を示す図である。図7に示す各ブロックが有する機能は、例えば、ノートPCにインストールされている専用プログラムを実行することにより実現される。以下に、臭気発生源解析装置40が有する機能の一例を説明する。
<Odor source analysis device 40>
The odor source analysis apparatus 40 of the present embodiment is configured using a preamplifier, a picometer, and a commercially available notebook personal computer (notebook PC). Each component of the odor generation source analyzing device 40 is also fixed to the same frame attached to the inside of the one box car 10, similarly to the odor measuring device 30.
The ion I signal detected by the MCP detector 34a is amplified by a preamplifier (for example, VT120 manufactured by ortec) and input to a notebook PC via a picometer. FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a functional configuration of the odor generation source analyzer 40. The functions of each block shown in FIG. 7 are realized by executing a dedicated program installed in a notebook PC, for example. Below, an example of the function which the odor generation source analyzer 40 has is demonstrated.

(ガス質量情報取得部41)
ガス質量情報取得部41は、MCP検出部34aで連続的に検出されたイオンIの信号を取得する。本実施形態では、ガス質量情報取得部41は、MCP検出部34aで連続的に検出されたイオンIの信号を1秒毎に取得する。
本実施形態では、ガス質量情報取得部41は、複数の臭気発生源のそれぞれにおいてMCP検出部34aで連続的に検出されたイオンIの信号を個別に取得する。また、ガス質量情報取得部41は、臭気検出箇所においてMCP検出部34aで連続的に検出されたイオンIの信号も取得する。
(Gas mass information acquisition unit 41)
The gas mass information acquisition unit 41 acquires signals of ions I continuously detected by the MCP detection unit 34a. In this embodiment, the gas mass information acquisition part 41 acquires the signal of the ion I continuously detected by the MCP detection part 34a every second.
In this embodiment, the gas mass information acquisition part 41 acquires separately the signal of the ion I continuously detected by the MCP detection part 34a in each of several odor generating sources. Moreover, the gas mass information acquisition part 41 also acquires the signal of the ion I continuously detected by the MCP detection part 34a in the odor detection location.

(質量スペクトル作成部42)
質量スペクトル作成部42は、ガス質量情報取得部41により取得されたイオンIの信号に基づいて質量スペクトルを作成する。本実施形態では、イオンIの信号が1秒毎に得られるので、1秒毎の質量スペクトルが得られる。
図8は、質量スペクトルの一例を示す図である。図8において、横軸は質量数(m/z)であり、縦軸はイオンIの信号量(arb.unit)である。図8に示す例では、質量数が79、92、103、106であるところにピーク801、802、803、804が存在する。これらのピーク801、802、803、804は、それぞれベンゼン、トルエン、スチレン、キシレンに対応する。
本実施形態では、質量スペクトル作成部42は、複数の臭気発生源のそれぞれにおいてガス質量情報取得部41で取得されたイオンIの信号に基づく質量スペクトルを個別に作成する。また、質量スペクトル作成部42は、臭気検出箇所においてガス質量情報取得部41で取得されたイオンIの信号に基づく質量スペクトルも作成する。
(Mass spectrum creation part 42)
The mass spectrum creation unit 42 creates a mass spectrum based on the ion I signal acquired by the gas mass information acquisition unit 41. In this embodiment, since the signal of the ion I is obtained every second, a mass spectrum every second can be obtained.
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a mass spectrum. In FIG. 8, the horizontal axis is the mass number (m / z), and the vertical axis is the signal amount (arb.unit) of the ion I. In the example shown in FIG. 8, peaks 801, 802, 803, and 804 exist where the mass numbers are 79, 92, 103, and 106. These peaks 801, 802, 803, and 804 correspond to benzene, toluene, styrene, and xylene, respectively.
In the present embodiment, the mass spectrum creation unit 42 individually creates a mass spectrum based on the ion I signal acquired by the gas mass information acquisition unit 41 in each of the plurality of odor generating sources. The mass spectrum creation unit 42 also creates a mass spectrum based on the ion I signal acquired by the gas mass information acquisition unit 41 at the odor detection location.

(分子濃度導出部43)
分子濃度導出部43は、質量スペクトル作成部42で作成された質量スペクトル(各分子の質量及びスペクトル強度)に基づいて、各分子の濃度(ppm)を導出する。
本実施形態では、測定対象の全ての分子の濃度が既知であるガスを臭気測定装置30に導入し、前述したようにして質量スペクトルを作成し、当該質量スペクトルにおける信号量と濃度との関係を表す検量線を各分子について予め作成し、記憶しておく。そして、分子濃度導出部43は、質量スペクトル作成部42で作成された質量スペクトルから各分子に対応するピークを示す信号量を抽出し、抽出した信号量と、当該分子に対する検量線とに基づき、当該分子の濃度を導出する。図8に示す例では、ベンゼンの濃度として8ppmが、トルエンの濃度として2ppmが、スチレンの濃度として0.4ppmが、キシレンの濃度として0.5ppmがそれぞれ得られた。
(Molecular concentration deriving unit 43)
The molecular concentration deriving unit 43 derives the concentration (ppm) of each molecule based on the mass spectrum (mass and spectral intensity of each molecule) created by the mass spectrum creating unit 42.
In the present embodiment, a gas having a known concentration of all molecules to be measured is introduced into the odor measuring device 30, a mass spectrum is created as described above, and the relationship between the signal amount and the concentration in the mass spectrum is determined. A calibration curve is created and stored in advance for each molecule. Then, the molecular concentration deriving unit 43 extracts a signal amount indicating a peak corresponding to each molecule from the mass spectrum created by the mass spectrum creating unit 42, and based on the extracted signal amount and a calibration curve for the molecule, The concentration of the molecule is derived. In the example shown in FIG. 8, the concentration of benzene was 8 ppm, the concentration of toluene was 2 ppm, the concentration of styrene was 0.4 ppm, and the concentration of xylene was 0.5 ppm.

前述したように本実施形態では、分子濃度導出部43は、質量スペクトルが1秒毎に得られるので、1秒毎に各分子の濃度が得られる。分子濃度導出部43は、各分子の濃度の所定の期間(本実施形態では10分)の平均値も導出する。また、分子濃度導出部43は、各分子の濃度の所定の期間(本実施形態では1分)毎の最大値と最小値とも導出する。以下の説明では、「分子の濃度の所定の期間の平均値」を必要に応じて「分子の濃度の平均値」と称し、「分子の濃度の所定の期間毎の最大値・最小値」を必要に応じて「分子の濃度の最大値・最小値」と称する。
本実施形態では、分子濃度導出部43は、質量スペクトル作成部42で作成された質量スペクトルから、複数の臭気発生源のそれぞれにおいて各分子の濃度の瞬時値(1秒毎の値)・平均値・最大値・最小値を導出する。同様に、分子濃度導出部43は、質量スペクトル作成部42で作成された質量スペクトルから、臭気検出箇所において各分子の濃度の瞬時値・平均値・最大値・最小値を導出する。
As described above, in the present embodiment, the molecular concentration deriving unit 43 obtains the mass spectrum every second, so that the concentration of each molecule is obtained every second. The molecular concentration deriving unit 43 also derives an average value of the concentration of each molecule for a predetermined period (10 minutes in this embodiment). The molecular concentration deriving unit 43 also derives the maximum value and the minimum value for each predetermined period (in this embodiment, 1 minute) of the concentration of each molecule. In the following description, “average value of molecular concentration over a predetermined period” is referred to as “average value of molecular concentration” as necessary, and “maximum value / minimum value of molecular concentration per predetermined period” This is referred to as “maximum value / minimum value of molecular concentration” as necessary.
In the present embodiment, the molecular concentration deriving unit 43 calculates the instantaneous value (value per second) / average value of the concentration of each molecule in each of a plurality of odor generating sources from the mass spectrum created by the mass spectrum creating unit 42.・ Deriving maximum and minimum values. Similarly, the molecular concentration deriving unit 43 derives the instantaneous value / average value / maximum value / minimum value of the concentration of each molecule at the odor detection location from the mass spectrum created by the mass spectrum creating unit 42.

(第1の分子濃度分布導出部44)
第1の分子濃度分布導出部44は、数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を解くことにより、所定の3次元領域における各分子の濃度の分布(各位置における各分子の濃度)を導出する。以下の説明では、「各分子の濃度の分布」を必要に応じて「分子濃度分布」と称し、「所定の3次元領域」を「解析領域」と称する。尚、前述した複数の臭気発生源と臭気検出箇所とが全て含まれるように、解析領域が設定されるようにすることは勿論である。
(First molecular concentration distribution deriving unit 44)
The first molecular concentration distribution deriving unit 44 derives the distribution of the concentration of each molecule in each predetermined three-dimensional region (the concentration of each molecule at each position) by solving the simulation calculation model formula of numerical fluid dynamics. In the following description, “concentration distribution of each molecule” is referred to as “molecular concentration distribution” as necessary, and “predetermined three-dimensional region” is referred to as “analysis region”. Of course, the analysis region is set so that the plurality of odor generation sources and odor detection locations described above are all included.

本実施形態では、第1の分子濃度分布導出部44は、有限体積法(SIMPLE法)により、分子濃度分布を導出する。以下に、数値流体力学のシミュレーション計算モデル式の一例を示す。
まず、各セルにおける気体の質量保存式として以下の(1)式及び(2)式を用いる。
In the present embodiment, the first molecular concentration distribution deriving unit 44 derives a molecular concentration distribution by a finite volume method (SIMPLE method). An example of a simulation calculation model formula of numerical fluid dynamics is shown below.
First, the following formulas (1) and (2) are used as mass conservation formulas for gas in each cell.

ここで、ρは密度、tは時間、vは流速ベクトルである。また、popは圧力、Rは気体定数、MWは分子量、Tは温度である。
次に、各セルにおける気体の運動量保存式として以下の(3)式及び(4)式を用いる。
Here, ρ is density, t is time, and v is a flow velocity vector. Also, p op is pressure, R is gas constant, M W is molecular weight, and T is temperature.
Next, the following equations (3) and (4) are used as gas momentum conservation equations in each cell.

ここで、pSは静圧であり、τeff(二重上線)は応力テンソルであり、ρ0は平均密度であり、gは重力加速度ベクトルである。また、μeffは粘性係数であり、Iは単位テンソルであり、kは乱流エネルギーである。
次に、各セルにおける気体のエネルギー方程式として以下の(5)式〜(9)式を用いる。
Here, p S is a static pressure, τ eff (double upper line) is a stress tensor, ρ 0 is an average density, and g is a gravitational acceleration vector. Μ eff is a viscosity coefficient, I is a unit tensor, and k is turbulent energy.
Next, the following equations (5) to (9) are used as gas energy equations in each cell.

ここで、hはエンタルピーであり、keffは有効熱伝導度であり、Jjは分子jの拡散流速である。Yjは分子jの質量分率であり、hjは分子jのエンタルピーである。kは熱伝導度であり、cpは定圧比熱であり、μtは乱流粘性係数であり、Prtは乱流プラントル数である。cp(上線)は平均低圧比熱である。cp,jは分子jの定圧比熱である。
次に、各セルにおける分子の濃度保存式として以下の(10)式〜(12)式を用いる。
Here, h is the enthalpy, k eff is the effective thermal conductivity, and J j is the diffusion velocity of the molecule j. Y j is the mass fraction of molecule j and h j is the enthalpy of molecule j. k is the thermal conductivity, c p is the constant pressure specific heat, μ t is the turbulent viscosity coefficient, and Pr t is the turbulent Prandtl number. c p (upper line) is the average low pressure specific heat. c p, j is the constant pressure specific heat of the molecule j.
Next, the following formulas (10) to (12) are used as molecular concentration conservation formulas in each cell.

ここで、Dj,mは混合気体中の分子jの拡散係数であり(mは混合を意味する)、Sctは乱数シュミット数である。Dtは乱流拡散係数である。
次に、各セルにおける乱流モデル(標準k−εモデル)として以下の(13)式及び(14)式を用いる。
Here, D j, m is the diffusion coefficient of the molecule j in the mixed gas (m means mixed), Sc t is the number of random Schmidt. D t is a turbulent diffusion coefficient.
Next, the following formulas (13) and (14) are used as a turbulent flow model (standard k-ε model) in each cell.

ここで、εは乱流エネルギーの散逸率であり、σkは、kの乱流プラントル数であり、Gkは、平均流速の勾配による乱流エネルギーの生成を表す。σεは、εの乱流プラントル数であり、G1ε、G2ε、C1ε、C3εは定数である。 Here, ε is the turbulent energy dissipation rate, σ k is the turbulent Prandtl number of k , and G k represents the generation of turbulent energy due to the gradient of the average flow velocity. σε is the turbulent Prandtl number of ε, and G 1 ε, G 2 ε, C 1 ε, and C 3 ε are constants.

第1の分子濃度分布導出部44は、有限体積法(SIMPLE法)により、(1)式〜(14)式を解くことにより、分子jの質量分率Yj(すなわち分子jの濃度)の各位置での定常解を分子濃度分布として導出する。
(1)式〜(14)式を解くに際し、第1の分子濃度分布導出部44は、解析領域に含まれる大気との境界をなす領域であって、風の流れに影響を与える領域の大気との境界面(煙突、建物、土手、木、海、川、道路等の表面)と、解析領域の境界面と、の任意の位置に対し、気体の種類・濃度・流出量・温度・密度と、大気の風速・風向・温度の情報を、境界条件として与える。このとき、大気の風速・風向の初期値は一定とし、それにより変化する風向・風速を利用した。ここで、臭気発生源の位置における各分子の濃度の境界条件としては、分子濃度導出部43で導出された臭気発生源における各分子の濃度が与えられる。その他の境界条件としては、測定値等が適宜与えられる。また、(1)式〜(14)式における既知のパラメータ(気体定数R等)も適宜与えられる。尚、解析領域は3次元の領域であるので、境界条件が設定される領域も3次元の領域となる。図9は、数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を解くことにより得られた解析領域(工場)におけるナフタレンの分子濃度分布の一例を模式的に示す図である。図9において、領域901にナフタレンが存在する(表記の都合上、見づらくなっているが、領域901における濃淡により濃度が異なることを表している)。尚、本発明者らは、図9に示す解析領域の分子濃度分布から得られる臭気検出箇所902におけるナフタレンの濃度と、真空紫外1光子イオン化質量分析法により測定された質量スペクトルから得られる当該臭気検出箇所902におけるナフタレンの濃度と、が共に100ppb程度になり、両者がよく一致したことを確認している。
The first molecular concentration distribution deriving unit 44 solves the equations (1) to (14) by the finite volume method (SIMPLE method) to obtain the mass fraction Y j of the molecule j (that is, the concentration of the molecule j). The steady solution at each position is derived as a molecular concentration distribution.
When solving the equations (1) to (14), the first molecular concentration distribution deriving unit 44 is a region that forms a boundary with the atmosphere included in the analysis region and affects the wind flow. Gas type, concentration, outflow, temperature, density at any position between the boundary surface (surface of chimney, building, bank, tree, sea, river, road, etc.) and the boundary surface of the analysis area And information on the wind speed, direction, and temperature of the atmosphere as boundary conditions. At this time, the initial values of the wind speed and direction of the atmosphere were fixed, and the wind direction and wind speed that changed thereby were used. Here, as the boundary condition of the concentration of each molecule at the position of the odor generating source, the concentration of each molecule in the odor generating source derived by the molecular concentration deriving unit 43 is given. As other boundary conditions, measured values and the like are appropriately given. In addition, known parameters (gas constant R and the like) in equations (1) to (14) are also given as appropriate. Since the analysis region is a three-dimensional region, the region where the boundary condition is set is also a three-dimensional region. FIG. 9 is a diagram schematically showing an example of the molecular concentration distribution of naphthalene in the analysis region (factory) obtained by solving the simulation calculation model formula of numerical fluid dynamics. In FIG. 9, naphthalene is present in a region 901 (it is difficult to see for the sake of notation, but the density varies depending on the density in the region 901). In addition, the present inventors have said odor obtained from the concentration of naphthalene at the odor detection location 902 obtained from the molecular concentration distribution in the analysis region shown in FIG. 9 and the mass spectrum measured by vacuum ultraviolet one-photon ionization mass spectrometry. Both of the naphthalene concentrations at the detection location 902 were about 100 ppb, and it was confirmed that the two coincided well.

本実施形態では、第1の分子濃度分布導出部44は、分子濃度導出部43により導出された、複数の臭気発生源のそれぞれの位置における各分子の濃度の瞬時値・平均値・最大値・最小値のそれぞれを個別に境界条件として与えて、前述した数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を解いて、各分子の分子濃度分布を導出する。また、種々の境界条件を与えることにより、種々の条件での各分子の分子濃度分布が導出される。複数の臭気発生源で観測されたデータから導出された各分子の濃度の瞬時値・平均値・最大値・最小値を基に、各分子の可能性のある濃度範囲内に一定の刻み幅で取った濃度を境界条件として与えた。また、風速・風向・温度の気象条件(環境条件)についても、可能性のある範囲内に一定の刻み幅で取った値を境界条件として与えた。このように、可能性のあるあらゆる条件下でそれぞれシミュレーションを行い解析領域内における各分子の分子濃度分布を導出した。その際、臭気発生源から発生の各分子の濃度は、状況によって変更する可能性はあるが、同一の発生源においては各分子の濃度の相対比率は変更せず、その分子濃度の相対比率を保ちながら各分子の濃度を変化させることを境界条件としてもよい。   In the present embodiment, the first molecular concentration distribution deriving unit 44 derives the instantaneous value / average value / maximum value / concentration value of each molecule at each position of the plurality of odor generating sources derived by the molecular concentration deriving unit 43. Each of the minimum values is individually given as a boundary condition, and the above-described numerical simulation model of computational fluid dynamics is solved to derive the molecular concentration distribution of each molecule. Further, by providing various boundary conditions, the molecular concentration distribution of each molecule under various conditions is derived. Based on the instantaneous value, average value, maximum value, and minimum value of the concentration of each molecule derived from data observed at multiple odor sources, with a constant step size within the possible concentration range of each molecule. The concentration taken was given as a boundary condition. For the weather conditions (environmental conditions) of wind speed, wind direction, and temperature, the values taken at a constant step size within the possible range were given as boundary conditions. In this way, the simulation was performed under all possible conditions to derive the molecular concentration distribution of each molecule in the analysis region. At that time, the concentration of each molecule generated from the odor source may change depending on the situation, but in the same source, the relative ratio of the concentration of each molecule is not changed. Changing the concentration of each molecule while maintaining it may be a boundary condition.

(データ記憶部45)
データ記憶部45は、第1の分子濃度分布導出部44により導出された各分子の分子濃度分布と、当該分子濃度分布が導出された際の境界条件とに基づくシミュレーションの結果をデータベースとして記憶する。
図10は、シミュレーションの結果に基づいて値が与えられるデータベース(データ記憶部45により記憶されるデータベース)のデータ項目の一例を表形式で示す図である。
本実施形態では、解析領域内の位置(臭気検出箇所の候補となる位置)と、その位置における各分子の濃度(分子濃度)と、当該濃度が導出された際に境界条件として設定された各臭気発生源の濃度(発生源濃度)と、所定の大気観測位置(領域)における大気の風向・風速・温度と、が相互に関連付けられた情報が、シミュレーションの結果としてデータ記憶部45により記憶される。尚、図10では、臭気発生源が「a」、「b」、「c」、「d」の4つであり、分子が「A」、「B」、「C」、「D」、「E」の5つである場合を例に挙げて示す。また、前記大気観測位置(領域)は、例えば、解析領域の側面の境界の所定の位置(領域)である。ただし、前記大気観測位置(領域)は、これに限定されず、例えば、解析領域内の任意の位置(臭気検出箇所の候補となる位置)でよい。
(Data storage unit 45)
The data storage unit 45 stores, as a database, a simulation result based on the molecular concentration distribution of each molecule derived by the first molecular concentration distribution deriving unit 44 and the boundary condition when the molecular concentration distribution is derived. .
FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a data item of a database (a database stored by the data storage unit 45) to which a value is given based on a simulation result in a table format.
In this embodiment, the position in the analysis region (position that is a candidate for the odor detection location), the concentration of each molecule at that position (molecular concentration), and each boundary condition set when the concentration is derived Information in which the concentration of the odor source (source concentration) and the wind direction, wind speed, and temperature of the atmosphere at a predetermined atmospheric observation position (area) are correlated with each other is stored as a simulation result by the data storage unit 45. The In FIG. 10, there are four odor generation sources “a”, “b”, “c”, “d”, and molecules “A”, “B”, “C”, “D”, “D”. The case where there are five of “E” is shown as an example. Further, the atmospheric observation position (region) is, for example, a predetermined position (region) at the boundary of the side surface of the analysis region. However, the atmospheric observation position (region) is not limited to this, and may be, for example, an arbitrary position in the analysis region (a position that is a candidate for an odor detection location).

本実施形態では、シミュレーションの結果の情報として、第1の分子濃度分布導出部44により得られた値そのものを記憶するのではなく、当該値を分類する。具体的に、図10に示すデータ項目のうち「風向」については16方位の何れかが設定される。その他のデータ項目(「風速」、「温度」、「発生源濃度」、「位置」、及び「分子濃度」)についても予め設定された複数の範囲の何れかが設定される。「位置」については、同じ臭気が発生すると見なせるある一定の領域を同じ位置として予め定めておき、当該領域の何れかを特定する情報が設定される。また、「風向」、「風速」、「温度」、「発生源濃度」、「位置」、及び「分子濃度」のそれぞれには代表値が設定される。本実施形態では、以降の計算に際しては、当該代表値が使用される。   In the present embodiment, the value obtained by the first molecular concentration distribution deriving unit 44 is not stored as information on the simulation result, but the value is classified. Specifically, of the data items shown in FIG. 10, any one of 16 directions is set for “wind direction”. For other data items (“wind speed”, “temperature”, “source concentration”, “position”, and “molecular concentration”), any one of a plurality of preset ranges is set. As for “position”, a certain area where the same odor is considered to be generated is determined in advance as the same position, and information for specifying any of the areas is set. Also, representative values are set for each of “wind direction”, “wind speed”, “temperature”, “source concentration”, “position”, and “molecular concentration”. In the present embodiment, the representative value is used in subsequent calculations.

また、前述したように本実施形態では、複数の臭気発生源のそれぞれの位置における各分子の濃度の瞬時値・平均値・最大値・最小値が境界条件として与えられる。したがって、図10に示す「発生源濃度」以外の「風向」、「風速」、「温度」、「位置」、「分子濃度」が同じであっても、「発生源濃度」として異なる情報が設定されることがある。
前述したように、第1の分子濃度分布導出部44により種々の条件での各分子の分子濃度分布が導出されるので、データ記憶部45により種々のシミュレーションの結果が記憶される。「風向」、「風速」、「温度」、「発生源濃度」、「位置」、及び「分子濃度」として設定され得る情報の全ての組み合わせがデータ記憶部45により記憶されるようにするのが最も好ましい。
Further, as described above, in this embodiment, the instantaneous value, average value, maximum value, and minimum value of the concentration of each molecule at each position of a plurality of odor generating sources are given as boundary conditions. Therefore, even if “wind direction”, “wind speed”, “temperature”, “position”, and “molecular concentration” other than “source concentration” shown in FIG. 10 are the same, different information is set as “source concentration”. May be.
As described above, since the first molecular concentration distribution deriving unit 44 derives the molecular concentration distribution of each molecule under various conditions, the data storage unit 45 stores various simulation results. All combinations of information that can be set as “wind direction”, “wind speed”, “temperature”, “source concentration”, “position”, and “molecular concentration” are stored in the data storage unit 45. Most preferred.

(データ抽出部46)
データ抽出部46は、データ記憶部45により、シミュレーションの結果が記憶され、且つ、分子濃度導出部43により、臭気検出箇所において各分子の濃度が導出されると動作を開始する。尚、以下の説明では、説明の便宜のため、「分子の濃度の瞬時値・平均値・最大値・最小値」を必要に応じて「分子の濃度」と略称する。
(Data extraction unit 46)
The data extraction unit 46 starts operation when the data storage unit 45 stores the simulation result and the molecular concentration deriving unit 43 derives the concentration of each molecule at the odor detection location. In the following description, for convenience of description, “instantaneous value / average value / maximum value / minimum value of molecule concentration” is abbreviated as “molecule concentration” as necessary.

データ抽出部46は、前述した大気観測位置(領域)における大気の風向・風速・温度の情報を取得する。これらの情報として、例えば、臭気測定装置30により臭気検出箇所における測定が行われた時刻に近い時刻において、大気観測位置(領域)で測定された結果を採用することができる。そして、データ抽出部46は、例えば、分子濃度導出部43で導出された臭気検出箇所における各分子の濃度と、大気観測位置(領域)における大気の風向・風速・温度の情報とに対応する各臭気発生源での各分子の濃度(発生源濃度)をデータ記憶部45により記憶されたシミュレーションの結果から抽出する(図10を参照)。
尚、各臭気発生源における各分子の濃度(発生源濃度)には、瞬時値・平均値・最大値・最小値が含まれるが、データ抽出部46は、瞬時値・平均値・最大値・最小値のうち、ユーザにより指定されたもののレコードを抽出するものとする。
The data extraction unit 46 acquires information on the wind direction, wind speed, and temperature of the atmosphere at the above-described atmospheric observation position (region). As such information, for example, a result measured at the atmospheric observation position (region) at a time close to the time when the measurement at the odor detection location is performed by the odor measurement device 30 can be adopted. The data extraction unit 46, for example, corresponds to the concentration of each molecule at the odor detection location derived by the molecular concentration deriving unit 43 and the information on the wind direction, wind speed, and temperature of the atmosphere at the atmospheric observation position (region). The concentration (generation source concentration) of each molecule in the odor generation source is extracted from the simulation result stored in the data storage unit 45 (see FIG. 10).
The concentration of each molecule in each odor source (source concentration) includes an instantaneous value / average value / maximum value / minimum value, but the data extraction unit 46 determines the instantaneous value / average value / maximum value / Of the minimum values, the record of the one specified by the user is extracted.

(臭気発生源選択部47)
臭気発生源選択部47は、複数の臭気発生源のうちの1つを除く臭気発生源の組み合わせの全てを順番に1つずつ選択する。図10に示す例では、臭気検出箇所における臭気に影響を与える可能性がある臭気発生源が4つである場合を示しているので、臭気発生源選択部47は、未選択の組み合わせである3つの臭気発生源を順番に選択することになる。
(第2の分子濃度分布導出部48)
第2の分子濃度分布導出部48は、データ抽出部46により抽出された各臭気発生源における各分子の濃度(発生源濃度)に対応するシミュレーションの結果が得られたときの条件のうち、臭気発生源選択部47により選択されなかった1つの臭気発生源についての境界条件を除く条件に基づいて、各分子の分子濃度分布を導出し、導出した各分子濃度分布に基づいて、臭気検出箇所における各分子の濃度を導出する。すなわち、第2の分子濃度分布導出部48は、臭気発生源選択部47により選択されなかった1つの臭気発生源からはガスが排出されないものとし、それ以外の条件は、データ抽出部46により抽出された各臭気発生源における各分子の濃度(発生源濃度)に対応するシミュレーションの結果が得られたときと同一の条件を用いて、各分子の分子濃度分布を導出する。分子濃度分布を導出する方法は、第1の分子濃度分布導出部44によるものと同じであるので、ここでは、その詳細な説明を省略する。
(Odor source selection unit 47)
The odor generation source selection unit 47 selects all the combinations of odor generation sources except one of the plurality of odor generation sources one by one in order. Since the example shown in FIG. 10 shows the case where there are four odor generation sources that may affect the odor at the odor detection location, the odor generation source selection unit 47 is an unselected combination 3 One odor source is selected in turn.
(Second molecular concentration distribution deriving unit 48)
The second molecular concentration distribution deriving unit 48 is an odor among the conditions when a simulation result corresponding to the concentration of each molecule (generation source concentration) in each odor generation source extracted by the data extraction unit 46 is obtained. A molecular concentration distribution of each molecule is derived based on conditions excluding boundary conditions for one odor generation source not selected by the generation source selection unit 47, and the odor detection location is determined based on the derived molecular concentration distribution. Deriving the concentration of each molecule. That is, the second molecular concentration distribution deriving unit 48 assumes that no gas is discharged from one odor generation source that has not been selected by the odor generation source selection unit 47, and other conditions are extracted by the data extraction unit 46. The molecular concentration distribution of each molecule is derived using the same conditions as those obtained when the simulation result corresponding to the concentration (source concentration) of each molecule in each of the generated odor generation sources is obtained. Since the method for deriving the molecular concentration distribution is the same as that by the first molecular concentration distribution deriving unit 44, detailed description thereof is omitted here.

(臭気発生源特定部49)
臭気発生源特定部49は、データ抽出部46により抽出された各臭気発生源での各分子の濃度(発生源濃度)に対応づけられてデータ記憶部45により記憶されている(臭気検出箇所での)各分子の濃度(分子濃度)に基づいて、臭気検出箇所での臭気濃度を導出する。臭気濃度は、以下の(15)式により表される。
(Odor source identifying unit 49)
The odor generation source specifying unit 49 is stored in the data storage unit 45 in association with the concentration (generation source concentration) of each molecule in each odor generation source extracted by the data extraction unit 46 (at the odor detection location). ) Based on the concentration of each molecule (molecular concentration), the odor concentration at the odor detection location is derived. The odor concentration is expressed by the following equation (15).

ここで、Yjは、臭気検出箇所での分子jの濃度である。Kjは、分子jの嗅覚感度係数である。図11は、各分子の嗅覚感度係数の一例を示す図である。
図11において、嗅覚感度係数は、各分子の臭気に与える影響の度合いを数値化したものである。嗅覚閾値は、人間が臭気として感知する濃度の最小値を表す(非特許文献2、3を参照)。例えば、ベンゼンが2.7ppmになると人間が臭気として感知する。このベンゼンの嗅覚閾値を基準としたときの各分子の嗅覚閾値が嗅覚感度係数になる。例えば、トルエンの嗅覚感度係数は、2.7÷0.33=8.18≒8となる。このように、臭気濃度は、臭気検出箇所での各分子の濃度Yjと、各分子の嗅覚感度係数Kjとを同一の分子毎に掛け合わせた値の総和で表される。
Here, Y j is the concentration of molecule j at the odor detection location. K j is the olfactory sensitivity coefficient of molecule j. FIG. 11 is a diagram illustrating an example of the olfactory sensitivity coefficient of each molecule.
In FIG. 11, the olfactory sensitivity coefficient is obtained by quantifying the degree of influence of each molecule on the odor. The olfactory threshold represents the minimum value of the concentration that humans perceive as odor (see Non-Patent Documents 2 and 3). For example, when benzene reaches 2.7 ppm, humans perceive it as an odor. The olfactory threshold of each molecule when the olfactory threshold of benzene is used as a reference is the olfactory sensitivity coefficient. For example, the olfactory sensitivity coefficient of toluene is 2.7 ÷ 0.33 = 8.18≈8. Thus, the odor concentration is represented by the sum of values obtained by multiplying the concentration Y j of each molecule at the odor detection location and the olfactory sensitivity coefficient K j of each molecule for each identical molecule.

また、臭気発生源特定部49は、第2の分子濃度分布導出部48により導出された臭気検出箇所における各分子の濃度に基づいて、(15)式により、臭気検出箇所での臭気感度を導出する。
以下の説明では、「データ抽出部46により抽出された各臭気発生源における各分子の濃度(発生源濃度)に対応する臭気検出箇所での各分子の濃度に基づいて導出された、臭気検出箇所での臭気濃度」を必要に応じて「全発生源による臭気濃度」と称する。一方、「第2の分子濃度分布導出部48により導出された臭気検出箇所における各分子の濃度に基づいて導出された、臭気検出箇所での臭気濃度」を必要に応じて「特定発生源を除く発生源による臭気濃度」と称する。
Further, the odor generation source specifying unit 49 derives the odor sensitivity at the odor detection location by the formula (15) based on the concentration of each molecule at the odor detection location derived by the second molecular concentration distribution deriving unit 48. To do.
In the following explanation, “the odor detection location derived based on the concentration of each molecule at the odor detection location corresponding to the concentration (generation source concentration) of each molecule in each odor generation source extracted by the data extraction unit 46. The “odor concentration at the bottom” is referred to as “odor concentration by all sources” as necessary. On the other hand, “the odor concentration at the odor detection location derived based on the concentration of each molecule at the odor detection location derived by the second molecular concentration distribution deriving unit 48” is set to “exclude specific sources” as necessary. This is referred to as “odor concentration by source”.

前述したように、臭気発生源選択部47により、複数の臭気発生源のうちの1つを除く臭気発生源の組み合わせの全てが順番に1つずつ選択され、この組み合わせのそれぞれについて、第2の分子濃度分布導出部48により、臭気検出箇所における各分子の濃度が導出される。したがって、特定発生源を除く発生源による臭気濃度は、臭気発生源選択部47により選択された組み合わせの数だけ導出される。一方、全発生源による臭気濃度は1つだけ導出される。   As described above, the odor generation source selection unit 47 selects all the combinations of odor generation sources excluding one of the plurality of odor generation sources one by one in order, and for each of these combinations, the second The molecular concentration distribution deriving unit 48 derives the concentration of each molecule at the odor detection location. Therefore, the odor concentration by the source excluding the specific source is derived by the number of combinations selected by the odor source selection unit 47. On the other hand, only one odor concentration from all sources is derived.

臭気発生源特定部49は、全発生源による臭気濃度から、特定発生源を除く発生源による臭気濃度を減算した値である臭気濃度差分値を、特定発生源を除く発生源による臭気濃度のそれぞれについて個別に導出する。次に、臭気発生源特定部49は、導出した臭気濃度差分値のうち最大の臭気濃度差分値が得られたときに臭気発生源選択部47により選択されなかった臭気発生源を、臭気検出箇所における臭気に最も影響を与えるガスを発生している臭気発生源として特定する。   The odor source identifying unit 49 determines the odor concentration difference value, which is a value obtained by subtracting the odor concentration by the source excluding the specific source from the odor concentration by all the sources, and the odor concentration by the source excluding the specific source. Are derived individually. Next, the odor generation source specifying unit 49 selects an odor generation source that is not selected by the odor generation source selection unit 47 when the maximum odor concentration difference value is obtained from the derived odor concentration difference values. It is specified as an odor source that generates gas that most affects the odor.

(出力部50)
出力部50は、臭気発生源特定部49で特定された臭気発生源の情報を含む情報を出力する。例えば、出力部50は、臭気発生源特定部49で特定された臭気発生源の情報を含む情報を表示装置に表示したり、臭気発生源解析装置40内の記憶媒体や臭気発生源解析装置40に接続された可搬型の記憶媒体に記憶したりすることにより、臭気発生源特定部49で特定された臭気発生源の情報を含む情報を出力する。
(Output unit 50)
The output unit 50 outputs information including information on the odor generating source specified by the odor generating source specifying unit 49. For example, the output unit 50 displays information including information on the odor generation source specified by the odor generation source specifying unit 49 on the display device, or the storage medium in the odor generation source analysis device 40 or the odor generation source analysis device 40. The information including the information on the odor generating source specified by the odor generating source specifying unit 49 is output by storing the information in a portable storage medium connected to the odor generating device.

出力部50は、臭気発生源特定部49で特定された臭気発生源の情報に加えて、臭気発生源選択部47で選択された臭気発生源における各分子の濃度や、第2の分子濃度分布導出部48により導出された分子濃度分布を特定する情報を出力してもよい。また、出力部50は、第2の分子濃度分布導出部48により導出された分子濃度分布を特定する情報に加えて又は代えて、第2の分子濃度分布導出部48により導出された臭気検出箇所における各分子の濃度を出力してもよい。また、出力部50は、臭気発生源特定部49により導出された全発生源による臭気濃度及び特定発生源を除く発生源による臭気濃度の少なくとも何れか一方を出力してもよい。さらに、出力部50は、臭気発生源解析装置40で導出されたこの他の情報を出力してもよい。   In addition to the odor generation source information specified by the odor generation source specifying unit 49, the output unit 50 includes the concentration of each molecule in the odor generation source selected by the odor generation source selection unit 47 and the second molecular concentration distribution. Information specifying the molecular concentration distribution derived by the deriving unit 48 may be output. The output unit 50 also detects the odor detection location derived by the second molecular concentration distribution deriving unit 48 in addition to or instead of the information specifying the molecular concentration distribution derived by the second molecular concentration distribution deriving unit 48. The concentration of each molecule in may be output. Further, the output unit 50 may output at least one of the odor concentration by all the generation sources derived by the odor generation source specifying unit 49 and the odor concentration by the generation sources excluding the specific generation source. Furthermore, the output unit 50 may output other information derived by the odor generation source analyzer 40.

<フローチャート>
次に、図12のフローチャートを参照しながら、シミュレーションの結果を記憶する際の臭気発生源解析装置40の動作の一例を説明する。
まず、ステップS1201において、ガス質量情報取得部41は、臭気発生源を測定箇所としてMCP検出部34aで連続的に検出されたイオンIの信号(ガス質量情報)を取得する。
次に、ステップS1202において、質量スペクトル作成部42は、ステップS1201で取得されたイオンIの信号に基づいて、臭気発生源で発生するガスの質量スペクトルを作成する(図8を参照)。
<Flowchart>
Next, an example of the operation of the odor source analysis apparatus 40 when storing the simulation result will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, in step S1201, the gas mass information acquisition unit 41 acquires a signal (gas mass information) of ions I continuously detected by the MCP detection unit 34a using the odor generation source as a measurement location.
Next, in step S1202, the mass spectrum creation unit 42 creates a mass spectrum of the gas generated in the odor generating source based on the ion I signal acquired in step S1201 (see FIG. 8).

次に、ステップS1203において、分子濃度導出部43は、ステップS1202で作成された質量スペクトルと予め記憶された検量線とに基づいて、臭気発生源で発生するガスの各分子の濃度を導出する。
次に、ステップS1204において、第1の分子濃度分布導出部44は、予め設定されている全ての臭気発生源についてステップS1201〜S1203の処理を行ったか否かを判定する。この判定の結果、全ての臭気発生源についてステップS1201〜S1203の処理を行っていない場合には、ステップS1201に戻り、全ての臭気発生源について処理を行うまで、ステップS1201〜S1204の処理を繰り返し行う。
Next, in step S1203, the molecular concentration deriving unit 43 derives the concentration of each molecule of gas generated in the odor generating source based on the mass spectrum created in step S1202 and the calibration curve stored in advance.
Next, in step S1204, the first molecular concentration distribution deriving unit 44 determines whether or not the processing in steps S1201 to S1203 has been performed for all the preset odor generation sources. As a result of the determination, if the processes of steps S1201 to S1203 are not performed for all the odor generation sources, the process returns to step S1201 and the processes of steps S1201 to S1204 are repeated until the processes are performed for all the odor generation sources. .

そして、全ての臭気発生源についてステップS1201〜S1203の処理が行われると、ステップS1205に進む。
ステップS1205に進むと、第1の分子濃度分布導出部44は、ステップS1203で導出された「臭気発生源から発生するガスの各分子の濃度」を含む予め定められた複数の境界条件(の組)のうち未設定の境界条件(の組)を1つ設定する。
次に、ステップS1206において、第1の分子濃度分布導出部44は、ステップS1205で設定された境界条件に基づいて、(1)式〜(14)式に示す数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を、有限体積法(SIMPLE法)により解くことにより、分子濃度分布を導出する(図9を参照)。
And if the process of step S1201-S1203 is performed about all the odor generation sources, it will progress to step S1205.
In step S1205, the first molecular concentration distribution deriving unit 44 sets a plurality of predetermined boundary conditions including the “concentration of each molecule of gas generated from the odor generating source” derived in step S1203. ), One unset boundary condition (set) is set.
Next, in step S1206, the first molecular concentration distribution deriving unit 44 calculates the numerical calculation model equations of numerical fluid dynamics shown in equations (1) to (14) based on the boundary conditions set in step S1205. The molecular concentration distribution is derived by solving by the finite volume method (SIMPLE method) (see FIG. 9).

次に、ステップS1207において、データ記憶部45は、ステップS1206により導出された分子濃度分布と、当該分子濃度分布が導出された際の境界条件とに基づくシミュレーションの結果を記憶する(図10を参照)。
次に、ステップS1208において、第1の分子濃度分布導出部44は、予め定められた全ての境界条件(の組)について、ステップS1205〜S1207の処理を行ったか否かを判定する。この判定の結果、予め定められた全ての境界条件(の組)について、ステップS1205〜S1207の処理を行っていない場合には、ステップS1205に戻り、全ての境界条件(の組)について処理を行うまで、ステップS1205〜S1207の処理を繰り返し行う。
そして、予め定められた全ての境界条件(の組)について、ステップS1205〜S1207の処理が行われると、図12のフローチャートによる処理を終了する。
Next, in step S1207, the data storage unit 45 stores a simulation result based on the molecular concentration distribution derived in step S1206 and the boundary condition when the molecular concentration distribution is derived (see FIG. 10). ).
Next, in step S1208, the first molecular concentration distribution deriving unit 44 determines whether or not the processing in steps S1205 to S1207 has been performed for all predetermined boundary conditions (sets). As a result of this determination, if the processing in steps S1205 to S1207 has not been performed for all predetermined boundary conditions (sets), the process returns to step S1205, and processing is performed for all boundary conditions (sets). Until then, the processing of steps S1205 to S1207 is repeated.
Then, when the processes of steps S1205 to S1207 are performed for all (boundary) boundary conditions (sets), the process of the flowchart of FIG.

次に、図13のフローチャートを参照しながら、臭気検出箇所における臭気に最も影響を与えるガスを発生している臭気発生源を特定する際の臭気発生源解析装置40の動作の一例を説明する。
まず、ステップS1301において、ガス質量情報取得部41は、臭気検出箇所を測定箇所としてMCP検出部34aで連続的に検出されたイオンIの信号(ガス質量情報)を取得する。
次に、ステップS1302において、質量スペクトル作成部42は、ステップS1301で取得されたイオンIの信号に基づいて、臭気検出箇所におけるガスの質量スペクトルを作成する(図8を参照)。
Next, an example of the operation of the odor generation source analysis device 40 when specifying the odor generation source generating the gas that most affects the odor at the odor detection location will be described with reference to the flowchart of FIG.
First, in step S1301, the gas mass information acquisition unit 41 acquires signals (gas mass information) of ions I continuously detected by the MCP detection unit 34a using the odor detection location as a measurement location.
Next, in step S1302, the mass spectrum creation unit 42 creates a mass spectrum of the gas at the odor detection location based on the ion I signal acquired in step S1301 (see FIG. 8).

次に、ステップS1303において、分子濃度導出部43は、ステップS1302で作成された質量スペクトルと予め記憶された検量線とに基づいて、臭気検出箇所における各分子の濃度を導出する。
次に、ステップS1304において、データ抽出部46は、ステップS1303で導出された臭気検出箇所における各分子の濃度と、大気観測位置(領域)における大気の風向・風速・温度の情報とに対応する各臭気発生源での各分子の濃度(発生源濃度)をシミュレーションの結果から抽出する(図10を参照)。尚、本実施形態では、各臭気発生源での各分子の濃度(発生源濃度)には、瞬時値・平均値・最大値・最小値が含まれるが、データ抽出部46は、これらのうちユーザにより指定されたものを1つだけ選択する。
Next, in step S1303, the molecular concentration deriving unit 43 derives the concentration of each molecule at the odor detection location based on the mass spectrum created in step S1302 and the calibration curve stored in advance.
Next, in step S1304, the data extraction unit 46 corresponds to the concentration of each molecule in the odor detection location derived in step S1303 and the information on the wind direction, wind speed, and temperature of the atmosphere at the atmospheric observation position (region). The concentration (generation source concentration) of each molecule in the odor generation source is extracted from the simulation result (see FIG. 10). In the present embodiment, the concentration (generation source concentration) of each molecule at each odor generation source includes an instantaneous value, an average value, a maximum value, and a minimum value. Only one specified by the user is selected.

次に、ステップS1305において、臭気発生源特定部49は、ステップS1304で抽出された各臭気発生源での各分子の濃度(発生源濃度)に対応づけられてシミュレーション結果として記憶されている臭気検出箇所での各分子の濃度に基づいて(15)式の計算を行い、臭気検出箇所での臭気濃度(全発生源による臭気濃度)を導出する。
次に、ステップS1306において、臭気発生源選択部47は、複数の臭気発生源のうちの1つを除く臭気発生源の組み合わせのうち、未選択の組み合わせを選択する。
Next, in step S1305, the odor source identifying unit 49 detects the odor stored as a simulation result in association with the concentration (source concentration) of each molecule in each odor source extracted in step S1304. Based on the concentration of each molecule at the location, the calculation of the equation (15) is performed to derive the odor concentration at the location where the odor is detected (odor concentration due to all sources).
Next, in step S1306, the odor generation source selection unit 47 selects an unselected combination from the combinations of odor generation sources excluding one of the plurality of odor generation sources.

次に、ステップS1307において、第2の分子濃度分布導出部48は、ステップS1304で抽出された各臭気発生源での各分子の濃度(発生源濃度)に対応するシミュレーションの結果が得られたときの条件のうち、ステップS1306で選択されなかった1つの臭気発生源についての境界条件を除く条件に基づいて、各分子の分子濃度分布を導出し、導出した各分子濃度分布に基づいて、臭気検出箇所での各分子の濃度を導出する。
次に、ステップS1308において、臭気発生源特定部49は、ステップS1307で導出された臭気検出箇所での各分子の濃度に基づいて(15)式の計算を行い、臭気検出箇所での臭気濃度(特定発生源を除く発生源による臭気濃度)を導出する。
Next, in step S1307, when the second molecular concentration distribution deriving unit 48 obtains a simulation result corresponding to the concentration (generation source concentration) of each molecule in each odor generation source extracted in step S1304. Among these conditions, the molecular concentration distribution of each molecule is derived based on the conditions excluding the boundary condition for one odor generation source not selected in step S1306, and the odor detection is performed based on the derived molecular concentration distribution. The concentration of each molecule at the location is derived.
Next, in step S1308, the odor generation source specifying unit 49 calculates the equation (15) based on the concentration of each molecule in the odor detection location derived in step S1307, and the odor concentration ( Derivation of odor concentration by sources excluding specific sources).

次に、ステップS1309に進み、臭気発生源選択部47は、複数の臭気発生源のうちの1つを除く臭気発生源の組み合わせの全てを選択したか否かを判定する。この判定の結果、複数の臭気発生源のうちの1つを除く臭気発生源の組み合わせの全てを選択していない場合には、ステップS1306に戻る。そして、複数の臭気発生源のうちの1つを除く臭気発生源の組み合わせの全てを選択するまでステップS1306〜S1309の処理を繰り返し行う。   Next, proceeding to step S1309, the odor generation source selection unit 47 determines whether or not all of the combinations of odor generation sources other than one of the plurality of odor generation sources have been selected. As a result of the determination, if not all the combinations of odor generation sources except for one of the plurality of odor generation sources have been selected, the process returns to step S1306. And the process of step S1306-S1309 is repeatedly performed until it selects all the combinations of the odor generation source except one of several odor generation sources.

そして、複数の臭気発生源のうちの1つを除く臭気発生源の組み合わせの全てを選択すると、ステップS1310に進む。ステップS1310に進むと、臭気発生源特定部49は、全発生源による臭気濃度から、特定発生源を除く発生源による臭気濃度を減算した値である臭気濃度差分値を、ステップS1308で導出された特定発生源を除く発生源による臭気濃度のそれぞれについて個別に導出し、当該臭気濃度差分値から、臭気検出箇所における臭気に最も影響を与えるガスを発生している臭気発生源を特定する。
次に、ステップS1311において、出力部50は、ステップS1310で特定された臭気発生源の情報を含む情報を出力する。そして、図13のフローチャートによる処理を終了する。
When all the combinations of odor generation sources excluding one of the plurality of odor generation sources are selected, the process proceeds to step S1310. In step S1310, the odor generation source specifying unit 49 derives the odor concentration difference value, which is a value obtained by subtracting the odor concentration of the generation sources excluding the specific generation source from the odor concentration of all the generation sources in step S1308. Each odor concentration by the source excluding the specific source is derived individually, and the odor source that generates the gas that most affects the odor at the odor detection location is specified from the odor concentration difference value.
Next, in step S1311, the output unit 50 outputs information including information on the odor generation source specified in step S1310. And the process by the flowchart of FIG. 13 is complete | finished.

<まとめ>
以上のように本実施形態では、イオン化ポテンシャルが10.5eVの真空紫外レーザー光を用いた真空紫外1光子イオン化質量分析法により、各臭気発生源で発生するガスに含まれる各分子の濃度を測定する。測定した各臭気発生源で発生するガスに含まれる各分子の濃度と環境条件を境界条件として数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を解くことにより、所定の3次元領域である解析領域における各分子の濃度の分布を導出することを種々の境界条件により行う。その結果として得られる各位置での各分子の濃度と、その結果が得られたときの各臭気発生源での各分子の濃度及び環境条件と、をシミュレーションの結果として記憶する。その後、イオン化ポテンシャルが10.5eVの真空紫外レーザー光を用いた真空紫外1光子イオン化質量分析法により、臭気検出箇所での各分子の濃度を測定し、測定した臭気検出箇所での各分子の濃度と、環境条件とに対応する各臭気発生源での各分子の濃度を、シミュレーションの結果から抽出する。抽出した各臭気発生源での各分子の濃度に基づいて、全発生源による臭気濃度と特定発生源を除く発生源による臭気濃度とを導出し、これらに基づいて、臭気検出箇所で発生している臭気に最も影響を与えている臭気発生源の情報を導出して出力する。
<Summary>
As described above, in this embodiment, the concentration of each molecule contained in the gas generated at each odor source is measured by vacuum ultraviolet one-photon ionization mass spectrometry using a vacuum ultraviolet laser beam having an ionization potential of 10.5 eV. To do. By solving the simulation calculation model of computational fluid dynamics using the concentration of each molecule contained in the gas generated from each odor source and the environmental conditions as boundary conditions, the analysis of each molecule in the analysis area, which is a predetermined three-dimensional area, is performed. Deriving the concentration distribution is performed under various boundary conditions. The concentration of each molecule at each position obtained as a result, the concentration of each molecule at each odor generation source when the result is obtained, and the environmental condition are stored as simulation results. Thereafter, the concentration of each molecule at the odor detection location is measured by vacuum ultraviolet one-photon ionization mass spectrometry using a vacuum ultraviolet laser beam having an ionization potential of 10.5 eV, and the concentration of each molecule at the measured odor detection location is measured. And the concentration of each molecule at each odor source corresponding to the environmental condition is extracted from the simulation result. Based on the concentration of each molecule at each extracted odor source, the odor concentration by all sources and the odor concentration by sources excluding specific sources are derived, and based on these, Derives and outputs information on the odor source that has the most influence on the odor that is present.

したがって、まず、イオン化ポテンシャルが10.5eVの真空紫外レーザー光を用いた真空紫外1光子イオン化質量分析法により、各臭気発生源で発生するガスに含まれる各分子の濃度を測定するので、窒素、酸素、アルゴン等、臭気には関係なく大気中に一定割合で存在する分子はイオン化されない。したがって、分子の存在量が多くても臭気に寄与しない分子は検出されない。
また、数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を解くことにより、所定の3次元領域である解析領域における各分子の濃度の分布を導出するので、建物等により風が受ける影響を可及的に正確に反映して、解析領域における各分子の濃度を導出することができる。
また、臭気濃度に基づいて、臭気検出箇所で発生している臭気に影響を与える臭気発生源を特定するので、分子の存在量だけでなく、臭気への影響の度合いも考慮して、臭気検出箇所で発生している臭気に影響を与える臭気発生源を特定することができる。
Therefore, first, the concentration of each molecule contained in the gas generated in each odor source is measured by vacuum ultraviolet one-photon ionization mass spectrometry using a vacuum ultraviolet laser beam having an ionization potential of 10.5 eV. Molecules that exist at a constant rate in the atmosphere, such as oxygen and argon, are not ionized regardless of odor. Therefore, molecules that do not contribute to odor even if the amount of molecules present is large are not detected.
In addition, by solving the computational calculation model of computational fluid dynamics, the distribution of the concentration of each molecule in the analysis area, which is a predetermined three-dimensional area, is derived. Reflecting this, the concentration of each molecule in the analysis region can be derived.
In addition, because the odor source that affects the odor generated at the odor detection location is identified based on the odor concentration, odor detection is performed by considering not only the amount of molecules but also the degree of influence on the odor. It is possible to identify the odor source that affects the odor generated at the location.

<変形例>
本実施形態では、臭気検出箇所における臭気に最も影響を与えるガスを発生している臭気発生源を特定する処理の中で、全発生源による臭気濃度と、特定発生源を除く発生源による臭気濃度とを導出した(ステップS1305、ステップS1306〜S1309を参照)。しかしながら、必ずしも、臭気検出箇所における臭気に最も影響を与えるガスを発生している臭気発生源を特定する処理の中でこれらを導出する必要はない。すなわち、シミュレーションの結果の全て(図10のレコードの全て)について、全発生源による臭気濃度と、特定発生源を除く発生源による臭気濃度と、を導出しておき、記憶しておいてもよい。このようにした場合には、データの記憶量が増加するが、処理時間の短縮を図れる。
<Modification>
In the present embodiment, in the process of identifying the odor generation source generating the gas that most affects the odor at the odor detection location, the odor concentration by all the generation sources and the odor concentration by the generation source excluding the specific generation source (See steps S1305 and S1306 to S1309). However, it is not always necessary to derive these in the process of identifying the odor generation source generating the gas that most affects the odor at the odor detection location. That is, for all of the simulation results (all of the records in FIG. 10), the odor concentration by all the sources and the odor concentration by the sources other than the specific source may be derived and stored. . In this case, the data storage amount increases, but the processing time can be shortened.

また、本実施形態では、臭気検出箇所で発生している臭気に影響を与える臭気発生源を特定するための指標として、臭気検出箇所で発生している臭気に最も影響を与えている臭気発生源を導出した。しかしながら、臭気検出箇所で発生している臭気に影響を与える臭気発生源を特定するための指標は、このようなものに限定されない。例えば、全発生源による臭気濃度から、特定発生源を除く発生源による臭気濃度を減算した値である臭気濃度差分値の大きさに応じて、複数の臭気発生源に対し、臭気検出箇所で発生した臭気に大きな影響を与えているものから順に順位を付し、当該順位の情報を、臭気検出箇所で発生している臭気に影響を与える臭気発生源を特定するための指標としてもよい。   Further, in this embodiment, as an index for identifying the odor generation source that affects the odor generated at the odor detection location, the odor generation source that most affects the odor generated at the odor detection location. Was derived. However, the index for identifying the odor generation source that affects the odor generated at the odor detection location is not limited to this. For example, it occurs at odor detection locations for multiple odor sources according to the odor concentration difference value, which is the value obtained by subtracting the odor concentrations from the sources excluding specific sources from the odor concentrations from all sources. A rank may be given in order from the one that has a great influence on the odor, and the information on the rank may be used as an index for identifying the odor generation source that affects the odor generated at the odor detection location.

また、本実施形態では、数値流体力学のシミュレーション計算モデル式の定常解を導出した。しかしながら、非定常解を導出してもよい。このようにした場合には、境界条件を時間の経過とともに変化させることになる。また、このようにした場合には、第1の分子濃度分布導出部44により、臭気検出箇所における各分子の濃度の瞬時値・平均値・最大値・最小値を導出することができる。
また、本実施形態のように、ノートPCもワンボックスカー10に載せるようにすれば、臭気検出箇所で発生している臭気に影響を与える臭気発生源を特定するための指標を、当該臭気検出箇所で導出することができる。しかしながら、必ずしも、ノートPCをワンボックスカー10に載せる必要はない。
また、本実施形態では、各分子の濃度を臭気発生源解析装置40(分子濃度導出部43)で導出するようにしたが、必ずしもこのようにする必要はない。例えば、臭気測定装置30に各分子の濃度を導出する機能を設け、臭気測定装置30で導出した各分子の濃度を臭気発生源解析装置40に入力させるようにしてもよい。
以上、環境負荷分子測定方法及び環境負荷分子測定システムの一例として、第1の実施形態における臭気測定方法及び臭気測定システムについて述べた。臭気は分子によるものである。臭気を発する分子に拘わらず、一般の分子についても、第1の実施形態を適用することができる。測定分子が環境負荷分子である場合にも、本発明の第1の実施形態を適用することができる。
Further, in the present embodiment, a steady solution of a computational calculation model formula of numerical fluid dynamics is derived. However, an unsteady solution may be derived. In this case, the boundary condition is changed with the passage of time. In such a case, the first molecular concentration distribution deriving unit 44 can derive the instantaneous value, average value, maximum value, and minimum value of the concentration of each molecule at the odor detection location.
If the notebook PC is also placed on the one-box car 10 as in the present embodiment, an indicator for identifying the odor generation source that affects the odor generated at the odor detection location is used as the odor detection. Can be derived at points. However, it is not always necessary to place the notebook PC on the one-box car 10.
In the present embodiment, the concentration of each molecule is derived by the odor generation source analyzer 40 (molecular concentration deriving unit 43), but it is not always necessary to do so. For example, the odor measuring device 30 may be provided with a function for deriving the concentration of each molecule, and the concentration of each molecule derived by the odor measuring device 30 may be input to the odor generation source analyzing device 40.
The odor measurement method and odor measurement system according to the first embodiment have been described above as an example of the environmental load molecule measurement method and the environmental load molecule measurement system. Odor is due to molecules. The first embodiment can be applied to general molecules regardless of molecules that emit odor. The first embodiment of the present invention can also be applied when the measurement molecule is an environmental load molecule.

[第2の実施形態]
次に、本発明の第2の実施形態について説明する。
第1の実施形態では、全発生源による臭気濃度から、特定発生源を除く発生源による臭気濃度を減算した値である臭気濃度差分値が最も大きくなったときに選択されなかった臭気発生源を、臭気検出箇所で発生している臭気に最も影響を与えている臭気発生源として導出した。これに対し、本実施形態では、複数の臭気発生源から、1つの臭気発生源を選択し、当該複数の臭気発生源のうち、選択した臭気発生源のみからガスが排出されるものとして各分子の分子濃度分布を導出して臭気濃度を導出する。そして、導出した臭気濃度のうち、最も大きな臭気濃度が得られたときに選択した臭気発生源を、臭気検出箇所で発生している臭気に最も影響を与えている臭気発生源として導出する。このように、本実施形態と第1の実施形態とは、臭気検出箇所で発生している臭気に最も影響を与えている臭気発生源を特定する際の処理の一部が主として異なる。したがって、本実施形態の説明において、第1の実施形態と同一の部分については、図1〜図13に付した符号と同一の符号を付す等して詳細な説明を省略する。
[Second Embodiment]
Next, a second embodiment of the present invention will be described.
In the first embodiment, the odor generation source that is not selected when the odor concentration difference value, which is a value obtained by subtracting the odor concentration by the generation source excluding the specific generation source from the odor concentration by all the generation sources, is the largest. It was derived as the odor source that has the most influence on the odor generated at the odor detection location. On the other hand, in this embodiment, one odor generation source is selected from a plurality of odor generation sources, and each molecule is assumed to have gas discharged from only the selected odor generation source among the plurality of odor generation sources. The molecular concentration distribution is derived to derive the odor concentration. Then, the odor generation source selected when the highest odor concentration is obtained among the derived odor concentrations is derived as the odor generation source that most affects the odor generated at the odor detection location. As described above, the present embodiment and the first embodiment are mainly different in part of the processing when specifying the odor generation source that most affects the odor generated at the odor detection location. Therefore, in the description of the present embodiment, the same parts as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals as those in FIGS.

図14は、臭気検出箇所における臭気に最も影響を与えるガスを発生している臭気発生源を特定する際の臭気発生源解析装置40の動作の一例を説明するフローチャートである。本実施形態では、臭気発生源解析装置40は、図13のフローチャートの代わりに図14のフローチャートによる処理を実行する。
ステップS1401〜S1404は、図13のステップS1301〜S1304と同じである。
すなわち、ステップS1401において、ガス質量情報取得部41は、臭気検出箇所におけるイオンIの信号(ガス質量情報)を取得し、ステップS1402において、質量スペクトル作成部42は、臭気検出箇所におけるガスの質量スペクトルを作成し、ステップS1403において、分子濃度導出部43は、臭気検出箇所における各分子の濃度を導出する。そして、ステップS1404において、データ抽出部46は、各臭気発生源での各分子の濃度(発生源濃度)をシミュレーションの結果から抽出する。
FIG. 14 is a flowchart for explaining an example of the operation of the odor generation source analyzer 40 when the odor generation source generating the gas that most affects the odor at the odor detection location is specified. In the present embodiment, the odor source analysis apparatus 40 executes the process according to the flowchart of FIG. 14 instead of the flowchart of FIG.
Steps S1401 to S1404 are the same as steps S1301 to S1304 in FIG.
That is, in step S1401, the gas mass information acquisition unit 41 acquires the ion I signal (gas mass information) at the odor detection location, and in step S1402, the mass spectrum creation unit 42 determines the gas mass spectrum at the odor detection location. In step S1403, the molecular concentration deriving unit 43 derives the concentration of each molecule at the odor detection location. In step S1404, the data extraction unit 46 extracts the concentration (generation source concentration) of each molecule at each odor generation source from the simulation result.

そして、ステップS1405において、臭気発生源選択部47は、複数の臭気発生源のうちから未選択の臭気発生源を1つ選択する。
次に、ステップS1406において、第2の分子濃度分布導出部48は、ステップS1404で抽出された各臭気発生源での各分子の濃度(発生源濃度)に対応するシミュレーションの結果が得られたときの条件のうち、ステップS1405で選択されなかった臭気発生源についての境界条件を除く条件に基づいて、各分子の分子濃度分布を導出し、導出した各分子濃度分布に基づいて、臭気検出箇所での各分子の濃度を導出する。
In step S1405, the odor generation source selection unit 47 selects one unselected odor generation source from the plurality of odor generation sources.
Next, in step S1406, the second molecular concentration distribution deriving unit 48 obtains a simulation result corresponding to the concentration (generation source concentration) of each molecule in each odor generation source extracted in step S1404. Among these conditions, the molecular concentration distribution of each molecule is derived based on the conditions excluding the boundary condition for the odor source not selected in step S1405, and the odor detection location is determined based on the derived molecular concentration distribution. The concentration of each molecule is derived.

次に、ステップS1407において、臭気発生源特定部49は、ステップS1406で導出された臭気検出箇所での各分子の濃度に基づいて(15)式の計算を行い、臭気検出箇所での臭気濃度を導出する。以下の説明では、この臭気濃度を必要に応じて「特定発生源による臭気濃度」と称する。
次に、ステップS1408において、臭気発生源選択部47は、複数の臭気発生源の全てを選択したか否かを判定する。この判定の結果、複数の臭気発生源の全てを選択していない場合には、ステップS1405に戻る。そして、複数の臭気発生源の全てを選択するまでステップS1405〜S1408の処理を繰り返し行う。
Next, in step S1407, the odor generation source specifying unit 49 calculates the equation (15) based on the concentration of each molecule at the odor detection location derived in step S1406, and calculates the odor concentration at the odor detection location. To derive. In the following description, this odor concentration is referred to as “odor concentration by a specific source” as necessary.
Next, in step S1408, the odor generation source selection unit 47 determines whether or not all of the plurality of odor generation sources have been selected. As a result of the determination, if all of the plurality of odor generating sources are not selected, the process returns to step S1405. And the process of step S1405-S1408 is repeated until all the some odor generating sources are selected.

そして、複数の臭気発生源の全てを選択すると、ステップS1409に進む。ステップS1409に進むと、ステップS1407で導出された特定発生源による臭気濃度のうち、最も大きな特定発生源による臭気濃度が得られたときにステップS1405で選択された臭気発生源を、臭気検出箇所における臭気に最も影響を与えるガスを発生している臭気発生源として特定する。
次に、ステップS1410において、出力部50は、ステップS1409で特定された臭気発生源の情報を含む情報を出力する。そして、図14のフローチャートによる処理を終了する。
以上のようにしても第1の実施形態で説明したのと同一の効果を奏する。
When all of the plurality of odor generating sources are selected, the process proceeds to step S1409. In step S1409, the odor generation source selected in step S1405 when the odor concentration by the largest specific generation source among the odor concentrations by the specific generation source derived in step S1407 is obtained is determined at the odor detection location. Identified as the source of odor generating gas that most affects odor.
Next, in step S1410, the output unit 50 outputs information including information on the odor generation source specified in step S1409. And the process by the flowchart of FIG. 14 is complete | finished.
Even if it does as mentioned above, there exists the same effect as what was demonstrated in 1st Embodiment.

<変形例>
本実施形態でも第1の実施形態と同様に、臭気検出箇所で発生している臭気に影響を与える臭気発生源を特定するための指標として、臭気検出箇所で発生している臭気に最も影響を与えている臭気発生源を導出した。しかしながら、本実施形態においても、複数の臭気発生源に対し、臭気検出箇所で発生した臭気に大きな影響を与えているものから順に順位を付し、当該順位の情報を、臭気検出箇所で発生している臭気に影響を与える臭気発生源を特定するための指標としてもよい。この場合、特定発生源による臭気濃度が大きいものから順に順位づけが行われる。また、各臭気発生源が臭気検出箇所で発生している臭気に寄与している割合を、臭気検出箇所で発生している臭気に影響を与える臭気発生源を特定するための指標として導出することができる。例えば、特定発生源による臭気濃度を全発生源による臭気濃度で割った値を、臭気発生源が臭気検出箇所で発生している臭気に寄与している割合として導出することができる。
この他、本実施形態においても、第1の実施形態で説明した種々の変形例を採用することができる。
以上、環境負荷分子測定方法及び環境負荷分子測定システムの一例として、第2の実施形態における臭気測定方法及び臭気測定システムについて述べた。臭気は分子によるものである。臭気を発する分子に拘わらず、一般の分子についても、第2の実施形態を適用することができる。測定分子が環境負荷分子である場合にも、本発明の第2の実施形態を適用することができる。
<Modification>
As in the first embodiment, this embodiment has the most influence on the odor generated at the odor detection location as an index for identifying the odor generation source that affects the odor generated at the odor detection location. The source of odor generation is derived. However, even in this embodiment, a plurality of odor generation sources are ranked in order from the one that has a great influence on the odor generated at the odor detection location, and information on the ranking is generated at the odor detection location. It is good also as a parameter | index for pinpointing the odor generation source which affects the odor which it has. In this case, the ranking is performed in descending order of the odor concentration by the specific generation source. In addition, the ratio of each odor source that contributes to the odor generated at the odor detection location shall be derived as an index for identifying the odor generation source that affects the odor generated at the odor detection location. Can do. For example, a value obtained by dividing the odor concentration by the specific generation source by the odor concentration by all the generation sources can be derived as the ratio of the odor generation source contributing to the odor generated at the odor detection location.
In addition, also in the present embodiment, various modifications described in the first embodiment can be employed.
The odor measurement method and odor measurement system according to the second embodiment have been described above as an example of the environmental load molecule measurement method and the environmental load molecule measurement system. Odor is due to molecules. The second embodiment can be applied to general molecules regardless of molecules that emit odor. The second embodiment of the present invention can also be applied when the measurement molecule is an environmental load molecule.

[請求項との関係]
<請求項1、7、13>
第1の環境負荷分子測定工程は、例えば、臭気測定装置30が各臭気発生源におけるイオンIの信号を検出することにより実現される。
第1の分子濃度導出工程は、例えば、分子濃度導出部43が、図12のステップS1203の処理を実行することにより実現される。
第1の分子濃度分布導出工程(手段)は、例えば、第1の分子濃度分布導出部44が、図12のステップS1205、S1206の処理を実行することにより実現される。また、環境条件の少なくとも一部は、例えば、所定の大気観測位置(領域)における大気の風向・風速・温度に対応する。
記憶工程(手段)は、例えば、データ記憶部45が、図12のステップS1207の処理を実行することにより実現される。
第2の環境負荷分子測定工程は、例えば、臭気測定装置30が臭気検出箇所におけるイオンIの信号を検出することにより実現される。
第2の分子濃度導出工程は、例えば、分子濃度導出部43が、図13のステップS1303の処理又は図14のステップS1403の処理を実行することにより実現される。
抽出工程(手段)は、例えば、データ抽出部46が、図13のステップS1304の処理又は図14のステップS1404の処理を実行することにより実現される。
指標導出工程(手段)は、例えば、第2の分子濃度分布導出部48が、図13のステップS1307の処理又は図14のステップS1407の処理を実行し、臭気発生源特定部49が、図13のステップS1305、S1306、S1308〜S1310又は図14のステップS1405、S1407〜S1409の処理の処理を実行することにより実現される。
出力工程(手段)は、例えば、出力部50が、図13のステップS1311の処理又は図14のステップS1410の処理を実行することにより実現される。
臭気発生源評価システムは、例えば、車載型臭気測定システムにより実現される。
<請求項2、8>
第2の分子濃度分布導出工程(手段)は、例えば、第2の分子濃度分布導出部48が、図13のステップS1307の処理を実行することにより実現される。
第1の臭気濃度導出工程(手段)は、例えば、臭気発生源特定部49が、図13のステップS1305の処理を実行することにより実現される。
第2の臭気濃度導出工程(手段)は、例えば、臭気発生源特定部49が、図13のステップS1308の処理を実行することにより実現される。
臭気濃度差分導出工程(手段)は、例えば、臭気発生源特定部49が、図13のステップS1310の処理を実行することにより実現される。
<請求項3、9>
第2の分子濃度分布導出工程(手段)は、例えば、第2の分子濃度分布導出部48が、図14のステップS1406の処理を実行することにより実現される。
第1の臭気濃度導出工程(手段)は、例えば、臭気発生源特定部49が、図14のステップS1407の処理を実行することにより実現される。
<請求項6、12>
環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に寄与する度合いを示す情報は、例えば、臭気検出箇所で発生した臭気に大きな影響を与えているものから順に複数の臭気発生源に対して付された順位の情報により実現される。また、環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に寄与する度合いを示す情報は、例えば、臭気発生源が臭気検出箇所で発生している臭気に寄与している割合を示す情報によっても実現される。
[Relationship with Claims]
<Claims 1, 7, 13>
The first environmental load molecule measuring step is realized, for example, when the odor measuring device 30 detects a signal of ions I in each odor generating source.
The first molecular concentration deriving step is realized, for example, when the molecular concentration deriving unit 43 executes the process of step S1203 in FIG.
The first molecular concentration distribution deriving step (means) is realized, for example, when the first molecular concentration distribution deriving unit 44 executes the processing of steps S1205 and S1206 in FIG. At least a part of the environmental conditions corresponds to, for example, the wind direction, wind speed, and temperature of the atmosphere at a predetermined atmosphere observation position (region).
The storage step (means) is realized, for example, by the data storage unit 45 executing the process of step S1207 in FIG.
The second environmental load molecule measurement step is realized, for example, when the odor measuring device 30 detects the ion I signal at the odor detection location.
The second molecular concentration deriving step is realized, for example, when the molecular concentration deriving unit 43 executes the process of step S1303 in FIG. 13 or the process of step S1403 in FIG.
The extraction process (means) is realized, for example, by the data extraction unit 46 executing the process of step S1304 in FIG. 13 or the process of step S1404 in FIG.
In the index deriving step (means), for example, the second molecular concentration distribution deriving unit 48 executes the process of step S1307 in FIG. 13 or the process of step S1407 in FIG. 14, and the odor source identifying unit 49 in FIG. This is realized by executing the processing of steps S1305, S1306, S1308 to S1310 of FIG. 14 or steps S1405 and S1407 to S1409 of FIG.
The output process (means) is realized, for example, when the output unit 50 executes the process in step S1311 in FIG. 13 or the process in step S1410 in FIG.
The odor generation source evaluation system is realized by, for example, an in-vehicle odor measurement system.
<Claims 2 and 8>
The second molecular concentration distribution deriving step (means) is realized, for example, when the second molecular concentration distribution deriving unit 48 executes the process of step S1307 in FIG.
The first odor concentration deriving step (means) is realized, for example, when the odor generation source specifying unit 49 executes the process of step S1305 in FIG.
The second odor concentration deriving step (means) is realized, for example, when the odor generation source specifying unit 49 executes the process of step S1308 in FIG.
The odor concentration difference deriving step (means) is realized, for example, when the odor generation source specifying unit 49 executes the process of step S1310 of FIG.
<Claims 3 and 9>
The second molecular concentration distribution deriving step (means) is realized, for example, when the second molecular concentration distribution deriving unit 48 executes the process of step S1406 in FIG.
The first odor concentration deriving step (means) is realized, for example, when the odor generation source specifying unit 49 executes the process of step S1407 in FIG.
<Claims 6 and 12>
Information indicating the degree of contribution to the environmental load molecule detected at the environmental load molecule detection location is attached to a plurality of odor generation sources in order, for example, from the one having a great influence on the odor generated at the odor detection location. It is realized by the information of the ranking. In addition, the information indicating the degree of contribution to the environmental load molecule detected at the environmental load molecule detection location is also realized by, for example, information indicating the ratio of the odor generation source contributing to the odor generated at the odor detection location. Is done.

尚、以上説明した本発明の実施形態は、コンピュータがプログラムを実行することによって実現することができる。また、前記プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体及び前記プログラム等のコンピュータプログラムプロダクトも本発明の実施形態として適用することができる。記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−ROM、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROM等を用いることができる。
また、以上説明した本発明の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
The embodiment of the present invention described above can be realized by a computer executing a program. Further, a computer-readable recording medium in which the program is recorded and a computer program product such as the program can also be applied as an embodiment of the present invention. As the recording medium, for example, a flexible disk, a hard disk, an optical disk, a magneto-optical disk, a CD-ROM, a magnetic tape, a nonvolatile memory card, a ROM, or the like can be used.
In addition, the embodiments of the present invention described above are merely examples of implementation in carrying out the present invention, and the technical scope of the present invention should not be construed as being limited thereto. Is. That is, the present invention can be implemented in various forms without departing from the technical idea or the main features thereof.

次に、本発明の実施例を説明する。
NOxやベンゼンは、第1の実施形態で説明した臭気測定方法及び臭気測定システムの変形例を採用することができる分子である。
環境負荷の高いNOxの中でも特にNO分子及び環境基本法により年平均3μg/m3以下にすることが求められているベンゼンは、本発明を適用できる有力な分子である。通常、総量でしか評価されないNOxは、本発明を適用することで分子毎に評価することが出来る。また、各実施形態における臭気測定システムは、感度が高く、1μg/m3以下の濃度のベンゼンを10秒平均で測定することができる。そのため、第1の実施形態における臭気測定システムを利用することにより、かかる臭気測定システムをNO及びベンゼンの大気環境負荷モニタリングとして適用することも可能である。その一例を示す。
Next, examples of the present invention will be described.
NOx and benzene are molecules that can employ a modification of the odor measurement method and odor measurement system described in the first embodiment.
Among NOx having a high environmental load, NO molecules and benzene, which is required to have an annual average of 3 μg / m 3 or less by the basic environmental method, are effective molecules to which the present invention can be applied. Normally, NOx that is evaluated only by the total amount can be evaluated for each molecule by applying the present invention. Moreover, the odor measuring system in each embodiment has high sensitivity, and can measure benzene having a concentration of 1 μg / m 3 or less with an average of 10 seconds. Therefore, by using the odor measurement system in the first embodiment, it is possible to apply the odor measurement system as atmospheric environmental load monitoring of NO and benzene. An example is shown.

ここでは、図15の丸印(○)で示される箇所にある工場の煙突A及び星印(☆)で示される箇所にある工場の煙突BをNO及びベンゼン、トルエンの排出源とし、NO及びベンゼンの拡散をシミュレーションした。煙突Aからは模擬的にNO分子を1ppm〜100ppm、ベンゼン分子を100ppb〜10ppm、トルエン分子を100ppb〜10ppmの範囲で制御して排出するものとした。煙突AからのNO、ベンゼン、トルエンの排出比率は1:2.5:3とした。一方煙突Bからは模擬的にNO分子を1ppm〜100ppm、ベンゼン分子を100ppb〜10ppm、トルエン分子を100ppb〜10ppmの範囲で制御して排出するものとした。煙突BからのNO、ベンゼン、トルエンの排出比率は4:1:1とした。なお、煙突A,Bからの排出ガス量は変動がほとんどなく、煙突Aからの排出ガス量は1500m3/min、煙突Bからの排出ガス量は2300m3/minであった。 Here, the factory chimney A and the factory chimney B at the location indicated by a star (☆) at the location indicated by a circle (◯) in FIG. 15 are used as NO, benzene, and toluene emission sources, and NO and The diffusion of benzene was simulated. From the chimney A, NO molecules were controlled and discharged in a range of 1 ppm to 100 ppm, benzene molecules from 100 ppb to 10 ppm, and toluene molecules from 100 ppb to 10 ppm. The discharge ratio of NO, benzene, and toluene from the chimney A was 1: 2.5: 3. On the other hand, from the chimney B, NO molecules are controlled to be discharged in a range of 1 ppm to 100 ppm, benzene molecules are controlled in a range of 100 ppb to 10 ppm, and toluene molecules are controlled in a range of 100 ppb to 10 ppm. The discharge ratio of NO, benzene, and toluene from the chimney B was 4: 1: 1. The amount of exhaust gas from the chimneys A and B hardly changed, the amount of exhaust gas from the chimney A was 1500 m 3 / min, and the amount of exhaust gas from the chimney B was 2300 m 3 / min.

図15は、実際の工場の配置の条件と気象条件に合わせて、煙突Aの高さは13m、煙突Bの高さは20m、風向は北の風、風速は3m/sとし、高さ2mの位置におけるNO分子の拡散を示すシミュレーションの結果を示す図である。同様のシミュレーションはベンゼンとトルエンでも実施し、濃度の違いのみで同様の結果が得られた。
一方、図15の四角印(□)の箇所に位置する実際の現場の高さ2mでNO分子及びベンゼン、トルエンを測定した。測定時の風向は北の風、風速は3m/sであり、NO分子の測定結果は4ppb、ベンゼン分子の測定結果は5.5ppb、トルエン分子の測定結果は6.5ppbであった。
FIG. 15 shows that the height of the chimney A is 13 m, the height of the chimney B is 20 m, the wind direction is north wind, the wind speed is 3 m / s, and the height is 2 m according to the actual factory layout conditions and weather conditions. It is a figure which shows the result of the simulation which shows the spreading | diffusion of NO molecule | numerator in the position. Similar simulations were performed with benzene and toluene, and similar results were obtained with only the difference in concentration.
On the other hand, NO molecules, benzene, and toluene were measured at an actual site height of 2 m located at the square mark (□) in FIG. The wind direction at the time of measurement was north wind, the wind speed was 3 m / s, the measurement result of NO molecules was 4 ppb, the measurement result of benzene molecules was 5.5 ppb, and the measurement result of toluene molecules was 6.5 ppb.

シミュレーションにおいて四角印(□)の位置にNO分子が4ppb、ベンゼン分子が5.5ppb、トルエン分子が6.5ppbの割合で分布するのは、煙突A(○)と煙突B(☆)の排出影響度は5:1の割合であるケースであることがわかった。またこの結果から、シミュレーションにより発生濃度を計算すると、煙突Aからの各分子の排出濃度は、NOが1ppm、ベンゼンが2.5ppm、トルエンが3ppmであった。一方、煙突Bからの各分子の排出濃度は、NOが8ppm、ベンゼンが2ppm、トルエンが2ppmであった。   In the simulation, NO molecules are 4ppb, benzene molecules are 5.5ppb, and toluene molecules are 6.5ppb at the square marks (□). The emission effects of chimney A (○) and chimney B (☆) The degree was found to be a 5: 1 ratio case. Moreover, when the generation | occurrence | production density | concentration was calculated from this result by simulation, the emission density | concentration of each molecule | numerator from the chimney A was NO 1ppm, benzene 2.5ppm, and toluene 3ppm. On the other hand, the discharge concentration of each molecule from the chimney B was 8 ppm for NO, 2 ppm for benzene, and 2 ppm for toluene.

実際に、操業時の煙突A,Bからの各分子の排出濃度は、シミュレーション値と一致しており、実測とシミュレーションを組み合わせる本システムによりNO、ベンゼン、トルエンの発生源からの量を予測し、それが妥当であることを明らかとした。ただし、ここに記載の例は一例であり、この例に縛られるものではない。   Actually, the emission concentration of each molecule from the chimneys A and B at the time of operation is consistent with the simulation value, and the amount from the source of NO, benzene, and toluene is predicted by this system that combines actual measurement and simulation. It was clarified that it was appropriate. However, the example described here is an example, and is not limited to this example.

10 ワンボックスカー
20 バッテリーボックス
30 臭気測定装置
40 臭気発生源解析装置
41 ガス質量情報取得部
42 質量スペクトル作成部
43 分子濃度導出部
44 第1の分子濃度分布導出部
45 データ記憶部
46 データ抽出部
47 臭気発生源選択部
48 第2の分子濃度分布導出部
49 臭気発生源特定部
50 出力部
51〜53 電源コード
60 ガス導入部
70 電源コネクター
100a〜100d 臭気発生源
110 臭気検出箇所
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 One box car 20 Battery box 30 Odor measurement apparatus 40 Odor generation | occurrence | production source analysis apparatus 41 Gas mass information acquisition part 42 Mass spectrum preparation part 43 Molecular concentration derivation part 44 First molecular concentration distribution derivation part 45 Data storage part 46 Data extraction part 47 Odor generating source selection unit 48 Second molecular concentration distribution deriving unit 49 Odor generating source specifying unit 50 Output unit 51 to 53 Power cord 60 Gas introducing unit 70 Power connector 100a to 100d Odor generating source 110 Odor detection point

Claims (17)

環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標を導出する環境負荷分子発生源評価方法であって、
真空紫外レーザー光を照射することにより、ガスに含まれる複数の分子を1つの光子で一括してイオン化し、各分子の質量スペクトルを測定することを、複数の環境負荷分子発生源のそれぞれで行う第1の環境負荷分子測定工程と、
前記第1の環境負荷分子測定工程により測定された各分子の質量及びスペクトル強度に基づいて、前記複数の環境負荷分子発生源における各分子の濃度を導出する第1の分子濃度導出工程と、
前記第1の分子濃度導出工程により導出された、前記複数の環境負荷分子発生源における各分子の濃度と環境条件とを境界条件として数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を解くことにより、所定の3次元領域である解析領域における各分子の濃度の分布である分子濃度分布を導出することを、前記境界条件を異ならせて行う第1の分子濃度分布導出工程と、
前記第1の分子濃度分布導出工程により導出された前記分子濃度分布により得られる前記解析領域の中の各位置での各分子の濃度と、前記分子濃度分布が導出されたときの前記複数の環境負荷分子発生源における各分子の濃度と、前記分子濃度分布が導出されたときの環境条件の少なくとも一部と、を、シミュレーションの結果として記憶媒体に記憶する記憶工程と、
真空紫外レーザー光を照射することにより、ガスに含まれる複数の分子を1つの光子で一括してイオン化し、各分子の質量を測定することを、前記環境負荷分子検出箇所で行う第2の環境負荷分子測定工程と、
前記第2の環境負荷分子測定工程により測定された各分子の質量に基づいて、前記環境負荷分子検出箇所における各分子の濃度を導出する第2の分子濃度導出工程と、
前記第2の分子濃度導出工程により導出された、前記環境負荷分子検出箇所における各分子の濃度と、前記環境負荷分子検出箇所と、前記環境負荷分子検出箇所で環境負荷分子が検出されたときの環境条件と見なせる環境条件と、に対応する前記複数の環境負荷分子発生源での各分子の濃度を、前記シミュレーションの結果から抽出する抽出工程と、
前記抽出工程により抽出された前記複数の環境負荷分子発生源での各分子の濃度に基づいて、前記環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標を導出する指標導出工程と、
前記導出工程により導出された前記指標を出力する出力工程と、
を有することを特徴とする環境負荷分子発生源評価方法。
An environmental load molecule generation source evaluation method for deriving an index for identifying an environmental load molecule generation source that affects an environmental load molecule detected at an environmental load molecule detection location,
By irradiating with vacuum ultraviolet laser light, a plurality of molecules contained in the gas are ionized at once with one photon, and the mass spectrum of each molecule is measured at each of the plurality of environmental load molecule generation sources. A first environmental impact molecule measurement step;
A first molecular concentration derivation step for deriving the concentration of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation sources based on the mass and spectral intensity of each molecule measured in the first environmental load molecule measurement step;
By solving the simulation calculation model formula of numerical fluid dynamics using the concentration and environmental conditions of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation sources derived by the first molecular concentration deriving step as boundary conditions, a predetermined 3 A first molecular concentration distribution deriving step in which deriving a molecular concentration distribution that is a concentration distribution of each molecule in an analysis region that is a dimension region is performed with different boundary conditions;
The concentration of each molecule at each position in the analysis region obtained by the molecular concentration distribution derived by the first molecular concentration distribution deriving step, and the plurality of environments when the molecular concentration distribution is derived A storage step of storing the concentration of each molecule in the load molecule generation source and at least a part of the environmental conditions when the molecular concentration distribution is derived in a storage medium as a result of simulation;
A second environment in which a plurality of molecules contained in a gas are ionized at once with one photon by irradiation with vacuum ultraviolet laser light, and the mass of each molecule is measured at the environmental load molecule detection site. Loading molecule measurement process;
A second molecular concentration derivation step for deriving the concentration of each molecule at the environmental load molecule detection site based on the mass of each molecule measured in the second environmental load molecule measurement step;
Derived by the second molecular concentration derivation step, the concentration of each molecule at the environmental load molecule detection location, the environmental load molecule detection location, and the environmental load molecule detected at the environmental load molecule detection location An extraction process for extracting the concentration of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation sources corresponding to the environmental condition that can be regarded as an environmental condition from the result of the simulation;
Based on the concentration of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation sources extracted in the extraction step, an environmental load molecule generation source that affects the environmental load molecules detected at the environmental load molecule detection location is identified. An index deriving step for deriving an index for
An output step of outputting the index derived by the derivation step;
A method for evaluating an environmental load molecule generation source, comprising:
前記第1の分子濃度分布導出工程は、
前記環境負荷分子発生源における各分子の濃度の相対比が、前記第1の分子濃度導出工程において得られた前記環境負荷分子発生源における各分子の濃度の相対比と等しく一定であるとして、前記境界条件を異ならせて、前記分子濃度分布を導出することを特徴とする請求項1に記載の環境負荷分子発生源評価方法。
The first molecular concentration distribution deriving step includes:
The relative ratio of the concentration of each molecule in the environmental load molecule generation source is assumed to be equal to the relative ratio of the concentration of each molecule in the environmental load molecule generation source obtained in the first molecular concentration derivation step. The environmental load molecule generation source evaluation method according to claim 1, wherein the molecular concentration distribution is derived with different boundary conditions.
前記環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標は、臭気検出箇所で検出される臭気に影響を与える臭気発生源を特定するための指標であることを特徴とする請求項1又は2に記載の環境負荷分子発生源評価方法。   The indicator for specifying the environmental load molecule generation source that affects the environmental load molecule detected at the environmental load molecule detection location is for specifying the odor generation source that affects the odor detected at the odor detection location. 3. The environmental load molecule generation source evaluation method according to claim 1 or 2, which is an index. 前記指標導出工程は、
前記抽出工程により抽出された複数の前記臭気発生源での各分子の濃度に対応して前記シミュレーションの結果として記憶されている環境条件と、前記抽出工程により抽出された前記複数の臭気発生源での各分子の濃度のうちの1つの臭気発生源を除く臭気発生源での各分子の濃度と、を境界条件として数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を解くことにより、前記解析領域における各分子の濃度の分布である分子濃度分布を導出することを、前記複数の臭気発生源の1つを除く臭気発生源の組み合わせを順次選択して行う第2の分子濃度分布導出工程と、
前記第2の分子濃度分布導出工程により導出された前記分子濃度分布から得られる前記臭気検出箇所での各分子の濃度と、各分子の臭気に与える影響の度合いを数値化した嗅覚感度係数とを同一の分子毎に掛け合わせた値の総和である臭気濃度を、前記複数の臭気発生源の1つを除く臭気発生源の組み合わせのそれぞれについて個別に導出する第1の臭気濃度導出工程と、
前記抽出工程により抽出された前記複数の臭気発生源での各分子の濃度に対応して前記シミュレーションの結果として記憶されている前記臭気検出箇所での各分子の全ての濃度と、各分子の臭気に与える影響の度合いを数値化した嗅覚感度係数とを同一の分子毎に掛け合わせた値の総和である臭気濃度を導出する第2の臭気濃度導出工程と、
前記第2の臭気濃度導出工程により導出された臭気濃度と、前記第1の臭気濃度導出工程により導出された臭気濃度との差分を、前記複数の臭気発生源の1つを除く臭気発生源の組み合わせのそれぞれについて個別に導出する臭気濃度差分導出工程と、を更に有し、
前記臭気濃度差分導出工程により導出された差分に基づいて、前記臭気検出箇所で検出される臭気に影響を与える臭気発生源を特定するための指標を導出することを特徴とする請求項3に記載の環境負荷分子発生源評価方法。
The index derivation step includes
The environmental conditions stored as a result of the simulation corresponding to the concentration of each molecule in the plurality of odor generation sources extracted in the extraction step, and the plurality of odor generation sources extracted in the extraction step By solving the simulation calculation model of numerical fluid dynamics using the concentration of each molecule at the odor generation source excluding one odor generation source among the concentration of each molecule of A second molecular concentration distribution deriving step for deriving a molecular concentration distribution which is a concentration distribution by sequentially selecting a combination of odor generating sources excluding one of the plurality of odor generating sources;
A concentration of each molecule at the odor detection location obtained from the molecular concentration distribution derived by the second molecular concentration distribution deriving step, and an olfactory sensitivity coefficient obtained by quantifying the degree of influence on the odor of each molecule. A first odor concentration derivation step for individually deriving an odor concentration, which is a sum of values multiplied for each same molecule, for each combination of odor generation sources excluding one of the plurality of odor generation sources;
The concentration of each molecule at the odor detection location stored as a result of the simulation corresponding to the concentration of each molecule at the plurality of odor generation sources extracted by the extraction step, and the odor of each molecule A second odor concentration deriving step for deriving an odor concentration that is a sum of values obtained by multiplying the olfactory sensitivity coefficient obtained by quantifying the degree of the influence on the same molecule for each molecule;
The difference between the odor concentration derived by the second odor concentration derivation step and the odor concentration derived by the first odor concentration derivation step is calculated as an odor generation source excluding one of the plurality of odor generation sources. An odor concentration difference deriving step for individually deriving each of the combinations;
The index for identifying the odor generation source that affects the odor detected at the odor detection location is derived based on the difference derived by the odor concentration difference deriving step. Of environmental impact molecule generation source evaluation method.
前記指標導出工程は、
前記抽出工程により抽出された複数の前記臭気発生源での各分子の濃度に対応して前記シミュレーションの結果として記憶されている環境条件と、前記抽出工程により抽出された、前記複数の臭気発生源での各分子の濃度のうちの1つの臭気発生源での各分子の濃度と、を境界条件として数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を解くことにより、前記解析領域における各分子の濃度の分布である分子濃度分布を導出することを、前記複数の臭気発生源の1つを順次選択して行う第2の分子濃度分布導出工程と、
前記第2の分子濃度分布導出工程により導出された前記分子濃度分布から得られる前記臭気検出箇所での各分子の濃度と、各分子の臭気に与える影響の度合いを数値化した嗅覚感度係数とを同一の分子毎に掛け合わせた値の総和である臭気濃度を、前記複数の臭気発生源のそれぞれについて個別に導出する第1の臭気濃度導出工程と、を有し、
前記第1の臭気濃度導出工程により導出された臭気濃度に基づいて、前記臭気検出箇所で検出される臭気に影響を与える臭気発生源を特定するための指標を導出することを特徴とする請求項3に記載の環境負荷分子発生源評価方法。
The index derivation step includes
The environmental conditions stored as a result of the simulation corresponding to the concentration of each molecule in the plurality of odor generation sources extracted in the extraction step, and the plurality of odor generation sources extracted in the extraction step By solving the simulation calculation model expression of numerical fluid dynamics using the concentration of each molecule at one odor generation source of the concentration of each molecule in the boundary condition as a boundary condition, the distribution of the concentration of each molecule in the analysis region A second molecular concentration distribution deriving step of deriving a molecular concentration distribution by sequentially selecting one of the plurality of odor generating sources;
A concentration of each molecule at the odor detection location obtained from the molecular concentration distribution derived by the second molecular concentration distribution deriving step, and an olfactory sensitivity coefficient obtained by quantifying the degree of influence on the odor of each molecule. A first odor concentration derivation step for individually deriving an odor concentration that is a sum of values multiplied for each same molecule for each of the plurality of odor generation sources,
An index for deriving an odor generation source that affects an odor detected at the odor detection location is derived based on the odor concentration derived in the first odor concentration deriving step. 4. The method for evaluating an environmental load molecule generation source according to 3.
前記第1の分子濃度導出工程と前記第2の分子濃度導出工程は、
各分子の濃度の所定の時間における平均値と、各分子の濃度の所定の時間における最大値及び最小値と、の少なくとも何れか1つを導出することを特徴とする請求項1〜5の何れか1項に記載の環境負荷分子発生源評価方法。
The first molecular concentration derivation step and the second molecular concentration derivation step include:
6. The method according to claim 1, wherein at least one of an average value of the concentration of each molecule at a predetermined time and a maximum value and a minimum value of the concentration of each molecule at a predetermined time are derived. The environmental load generation source evaluation method according to claim 1.
前記真空紫外レーザー光のイオン化ポテンシャルは、10.5eVであることを特徴とする請求項1〜6の何れか1項に記載の環境負荷分子発生源評価方法。   The environmental load molecule generation source evaluation method according to any one of claims 1 to 6, wherein the ionization potential of the vacuum ultraviolet laser light is 10.5 eV. 前記環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標は、前記複数の環境負荷分子発生源のうち、前記環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に最も影響を与える環境負荷分子発生源を示す情報と、前記複数の環境負荷分子発生源のそれぞれの、前記環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に寄与する度合いを示す情報と、のうち少なくとも何れか一方を含むことを特徴とする請求項1〜7の何れか1項に記載の環境負荷分子発生源評価方法。   An index for identifying an environmental load molecule generation source that affects the environmental load molecule detected at the environmental load molecule detection location is detected at the environmental load molecule detection location among the plurality of environmental load molecule generation sources. Information indicating the environmental load molecule generation source that most influences the environmental load molecule and the degree of contribution of each of the plurality of environmental load molecule generation sources to the environmental load molecule detected at the environmental load molecule detection location The environmental load molecule generation source evaluation method according to any one of claims 1 to 7, comprising at least one of information and information. ガスに含まれる分子の質量を測定する測定装置と、
環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標を導出する解析装置と、
を有する環境負荷分子発生源評価システムであって、
前記測定装置は、
真空紫外レーザー光を照射することにより、ガスに含まれる複数の分子を1つの光子で一括してイオン化し、各分子の質量スペクトルを測定することを、複数の環境負荷分子発生源のそれぞれと、前記環境負荷分子検出箇所とで行い、
前記解析装置は、
前記測定装置で測定された各分子の質量及びスペクトル強度に基づいて得られた各分子の濃度であって、前記複数の環境負荷分子発生源における各分子の濃度と、環境条件と、を境界条件として数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を解くことにより、所定の3次元領域である解析領域における各分子の濃度の分布である分子濃度分布を導出することを、前記境界条件を異ならせて行う第1の分子濃度分布導出手段と、
前記第1の分子濃度分布導出手段により導出された前記分子濃度分布により得られる前記解析領域の中の各位置での各分子の濃度と、前記分子濃度分布が導出されたときの前記複数の環境負荷分子発生源における各分子の濃度と、前記分子濃度分布が導出されたときの環境条件の少なくとも一部と、を、シミュレーションの結果として記憶媒体に記憶する記憶手段と、
前記測定装置で測定された各分子の質量に基づいて得られた各分子の濃度であって、前記環境負荷分子検出箇所における各分子の濃度と、前記環境負荷分子検出箇所と、前記環境負荷分子検出箇所で環境負荷分子が検出されたときの環境条件と見なせる環境条件と、に対応する前記複数の環境負荷分子発生源での各分子の濃度を、前記シミュレーションの結果から抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記複数の環境負荷分子発生源での各分子の濃度に基づいて、前記環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標を導出する指標導出手段と、
前記指標導出手段により導出された前記指標を出力する出力手段と、
を有することを特徴とする環境負荷分子発生源評価システム。
A measuring device for measuring the mass of molecules contained in the gas;
An analysis device for deriving an index for identifying a source of an environmental load molecule that affects the environmental load molecule detected at the environmental load molecule detection point;
An environmental impact molecular source evaluation system comprising:
The measuring device is
By irradiating vacuum ultraviolet laser light, ionizing a plurality of molecules contained in a gas at once with one photon and measuring the mass spectrum of each molecule, Performing with the environmental load molecule detection point,
The analysis device includes:
The concentration of each molecule obtained based on the mass and spectral intensity of each molecule measured by the measuring device, wherein the concentration of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation sources and the environmental condition are boundary conditions. As described above, the molecular concentration distribution that is the distribution of the concentration of each molecule in the analysis region that is the predetermined three-dimensional region is derived by solving the simulation calculation model expression of the numerical fluid dynamics as follows. 1 molecular concentration distribution deriving means;
The concentration of each molecule at each position in the analysis region obtained by the molecular concentration distribution derived by the first molecular concentration distribution deriving means, and the plurality of environments when the molecular concentration distribution is derived Storage means for storing the concentration of each molecule in the load molecule generation source and at least a part of the environmental conditions when the molecular concentration distribution is derived in a storage medium as a result of simulation;
The concentration of each molecule obtained based on the mass of each molecule measured by the measuring device, the concentration of each molecule at the environmental load molecule detection site, the environmental load molecule detection site, and the environmental load molecule An environmental condition that can be regarded as an environmental condition when an environmental load molecule is detected at a detection location; and an extraction means for extracting the concentration of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation sources corresponding to the environmental condition from the simulation result;
Based on the concentration of each molecule at the plurality of environmental load molecule generation sources extracted by the extraction means, the environmental load molecule generation source that affects the environmental load molecules detected at the environmental load molecule detection location is specified. Index deriving means for deriving an index for
Output means for outputting the index derived by the index deriving means;
An environmental load molecule generation source evaluation system characterized by comprising:
前記第1の分子濃度分布導出手段は、
前記環境負荷分子発生源における各分子の濃度の相対比が、前記測定装置において得られた前記環境負荷分子発生源における各分子の濃度の相対比と等しく一定であるとして、前記境界条件を異ならせて、前記分子濃度分布を導出することを特徴とする請求項9に記載の環境負荷分子発生源評価システム。
The first molecular concentration distribution deriving means includes:
The boundary condition is varied assuming that the relative ratio of the concentration of each molecule in the environmental load molecule generation source is equal to and constant with the relative ratio of the concentration of each molecule in the environmental load molecule generation source obtained in the measurement apparatus. The molecular load distribution evaluation system according to claim 9, wherein the molecular concentration distribution is derived.
前記環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標は、臭気検出箇所で検出される臭気に影響を与える臭気発生源を特定するための指標であることを特徴とする請求項9又は10に記載の環境負荷分子発生源評価システム。   The indicator for specifying the environmental load molecule generation source that affects the environmental load molecule detected at the environmental load molecule detection location is for specifying the odor generation source that affects the odor detected at the odor detection location. The environmental load molecule generation source evaluation system according to claim 9 or 10, wherein the system is an index. 前記指標導出手段は、
前記抽出手段により抽出された複数の前記臭気発生源での各分子の濃度に対応して前記シミュレーションの結果として記憶されている環境条件と、前記抽出手段により抽出された前記複数の臭気発生源での各分子の濃度のうちの1つの臭気発生源を除く臭気発生源での各分子の濃度と、を境界条件として数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を解くことにより、前記解析領域における各分子の濃度の分布である分子濃度分布を導出することを、前記複数の臭気発生源の1つを除く臭気発生源の組み合わせを順次選択して行う第2の分子濃度分布導出手段と、
前記第2の分子濃度分布導出手段により導出された前記分子濃度分布から得られる前記臭気検出箇所での各分子の濃度と、各分子の臭気に与える影響の度合いを数値化した嗅覚感度係数とを同一の分子毎に掛け合わせた値の総和である臭気濃度を、前記複数の臭気発生源の1つを除く臭気発生源の組み合わせのそれぞれについて個別に導出する第1の臭気濃度導出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記複数の臭気発生源での各分子の濃度に対応して前記シミュレーションの結果として記憶されている前記臭気検出箇所での各分子の全ての濃度と、各分子の臭気に与える影響の度合いを数値化した嗅覚感度係数とを同一の分子毎に掛け合わせた値の総和である臭気濃度を導出する第2の臭気濃度導出手段と、
前記第2の臭気濃度導出手段により導出された臭気濃度と、前記第1の臭気濃度導出手段により導出された臭気濃度との差分を、前記複数の臭気発生源の1つを除く臭気発生源の組み合わせのそれぞれについて個別に導出する臭気濃度差分導出手段と、を更に有し、
前記臭気濃度差分導出手段により導出された差分に基づいて、前記臭気検出箇所で検出される臭気に影響を与える臭気発生源を特定するための指標を導出することを特徴とする請求項11に記載の環境負荷分子発生源評価システム。
The index derivation means includes
The environmental conditions stored as a result of the simulation corresponding to the concentration of each molecule in the plurality of odor generation sources extracted by the extraction means, and the plurality of odor generation sources extracted by the extraction means By solving the simulation calculation model of numerical fluid dynamics using the concentration of each molecule at the odor generation source excluding one odor generation source among the concentration of each molecule of Second molecular concentration distribution deriving means for deriving a molecular concentration distribution which is a concentration distribution by sequentially selecting a combination of odor generating sources excluding one of the plurality of odor generating sources;
A concentration of each molecule at the odor detection location obtained from the molecular concentration distribution derived by the second molecular concentration distribution deriving means, and an olfactory sensitivity coefficient obtained by quantifying the degree of influence of each molecule on the odor First odor concentration deriving means for individually deriving an odor concentration that is a sum of values multiplied for each same molecule for each combination of odor generation sources excluding one of the plurality of odor generation sources;
The concentration of each molecule at the odor detection location stored as a result of the simulation corresponding to the concentration of each molecule at the plurality of odor generating sources extracted by the extraction means, and the odor of each molecule Second odor concentration deriving means for deriving an odor concentration that is a sum of values obtained by multiplying the olfactory sensitivity coefficient obtained by quantifying the degree of the influence on the same molecule for each same molecule;
The difference between the odor concentration derived by the second odor concentration deriving means and the odor concentration derived by the first odor concentration deriving means is calculated as an odor generation source excluding one of the plurality of odor generation sources. Odor concentration difference deriving means for individually deriving each combination, and
12. An index for identifying an odor generation source that affects an odor detected at the odor detection location is derived based on the difference derived by the odor concentration difference deriving unit. Environmental impact molecular source evaluation system.
前記指標導出手段は、
前記抽出手段により抽出された複数の前記臭気発生源での各分子の濃度に対応して前記シミュレーションの結果として記憶されている環境条件と、前記抽出手段により抽出された、前記複数の臭気発生源での各分子の濃度のうちの1つの臭気発生源での各分子の濃度と、を境界条件として数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を解くことにより、前記解析領域における各分子の濃度の分布である分子濃度分布を導出することを、前記複数の臭気発生源の1つを順次選択して行う第2の分子濃度分布導出手段と、
前記第2の分子濃度分布導出手段により導出された前記分子濃度分布から得られる前記臭気検出箇所での各分子の濃度と、各分子の臭気に与える影響の度合いを数値化した嗅覚感度係数とを同一の分子毎に掛け合わせた値の総和である臭気濃度を、前記複数の臭気発生源のそれぞれについて個別に導出する第1の臭気濃度導出手段と、を有し、
前記第1の臭気濃度導出手段により導出された臭気濃度に基づいて、前記臭気検出箇所で検出される臭気に影響を与える臭気発生源を特定するための指標を導出することを特徴とする請求項11に記載の環境負荷分子発生源評価システム。
The index derivation means includes
The environmental conditions stored as a result of the simulation corresponding to the concentration of each molecule in the plurality of odor generating sources extracted by the extracting means, and the plurality of odor generating sources extracted by the extracting means By solving the simulation calculation model expression of numerical fluid dynamics using the concentration of each molecule at one odor generation source of the concentration of each molecule in the boundary condition as a boundary condition, the distribution of the concentration of each molecule in the analysis region Second molecular concentration distribution deriving means for deriving a molecular concentration distribution by sequentially selecting one of the plurality of odor generating sources;
A concentration of each molecule at the odor detection location obtained from the molecular concentration distribution derived by the second molecular concentration distribution deriving means, and an olfactory sensitivity coefficient obtained by quantifying the degree of influence of each molecule on the odor First odor concentration deriving means for individually deriving an odor concentration that is a sum of values multiplied for each same molecule for each of the plurality of odor generating sources,
An index for identifying an odor generation source that affects an odor detected at the odor detection location is derived based on the odor concentration derived by the first odor concentration deriving means. The environmental load molecule generation source evaluation system according to 11.
前記測定装置で測定された各分子の質量に基づいて、前記複数の環境負荷分子発生源における各分子の濃度を導出する第1の分子濃度導出手段と、
前記測定装置で測定された各分子の質量に基づいて、前記環境負荷分子検出箇所における各分子の濃度を導出する第2の分子濃度導出手段と、を有し、
前記第1の分子濃度導出手段と前記第2の分子濃度導出手段は、
各分子の濃度の所定の時間における平均値と、各分子の濃度の所定の時間における最大値及び最小値と、の少なくとも何れか1つを導出することを特徴とする請求項9〜13の何れか1項に記載の環境負荷分子発生源評価システム。
First molecular concentration deriving means for deriving the concentration of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation sources based on the mass of each molecule measured by the measuring device;
Second molecular concentration deriving means for deriving the concentration of each molecule at the environmental load molecule detection site based on the mass of each molecule measured by the measuring device;
The first molecular concentration deriving means and the second molecular concentration deriving means are:
14. The method according to claim 9, wherein at least one of an average value of the concentration of each molecule at a predetermined time and a maximum value and a minimum value at a predetermined time of the concentration of each molecule are derived. The environmental load molecule generation source evaluation system according to claim 1.
前記真空紫外レーザー光のイオン化ポテンシャルは、10.5eVであることを特徴とする請求項9〜14の何れか1項に記載の環境負荷分子発生源評価システム。   The environmental load molecule generation source evaluation system according to any one of claims 9 to 14, wherein an ionization potential of the vacuum ultraviolet laser light is 10.5 eV. 前記環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標は、前記複数の環境負荷分子発生源のうち、前記環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に最も影響を与える環境負荷分子発生源を示す情報と、前記複数の環境負荷分子発生源のそれぞれの、前記環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に寄与する度合いを示す情報と、のうち少なくとも何れか一方を含むことを特徴とする請求項9〜15の何れか1項に記載の環境負荷分子発生源評価システム。   An index for identifying an environmental load molecule generation source that affects the environmental load molecule detected at the environmental load molecule detection location is detected at the environmental load molecule detection location among the plurality of environmental load molecule generation sources. Information indicating the environmental load molecule generation source that most influences the environmental load molecule and the degree of contribution of each of the plurality of environmental load molecule generation sources to the environmental load molecule detected at the environmental load molecule detection location The environmental load molecule generation source evaluation system according to any one of claims 9 to 15, comprising at least one of information and information. 環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標を導出することをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
真空紫外レーザー光を照射することにより、ガスに含まれる複数の分子を1つの光子で一括してイオン化し、各分子の質量スペクトルを測定する測定装置で測定された各分子の質量及びスペクトル強度に基づいて導出された各分子の濃度であって、前記複数の環境負荷分子発生源における各分子の濃度と、環境条件と、を境界条件として数値流体力学のシミュレーション計算モデル式を解くことにより、所定の3次元領域である解析領域における各分子の濃度の分布である分子濃度分布を導出することを、前記境界条件を異ならせて行う第1の分子濃度分布導出工程と、
前記第1の分子濃度分布導出工程により導出された前記分子濃度分布により得られる前記解析領域の中の各位置での各分子の濃度と、前記分子濃度分布が導出されたときの前記複数の環境負荷分子発生源における各分子の濃度と、前記分子濃度分布が導出されたときの環境条件の少なくとも一部と、を、シミュレーションの結果として記憶媒体に記憶する記憶工程と、
前記測定装置で測定された各分子の質量に基づいて導出された各分子の濃度であって、前記環境負荷分子検出箇所における各分子の濃度と、前記環境負荷分子検出箇所と、前記環境負荷分子検出箇所で環境負荷分子が検出されたときの環境条件と見なせる環境条件と、に対応する前記複数の環境負荷分子発生源での各分子の濃度を、前記シミュレーションの結果から抽出する抽出工程と、
前記抽出工程により抽出された前記複数の環境負荷分子発生源での各分子の濃度に基づいて、前記環境負荷分子検出箇所で検出される環境負荷分子に影響を与える環境負荷分子発生源を特定するための指標を導出する指標導出工程と、
前記指標導出工程により導出された前記指標を出力する出力工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
A computer program for causing a computer to derive an index for identifying an environmental load molecule generation source that affects an environmental load molecule detected at an environmental load molecule detection location,
By irradiating vacuum ultraviolet laser light, a plurality of molecules contained in the gas are ionized at once with a single photon, and the mass and spectrum intensity of each molecule measured by a measuring device that measures the mass spectrum of each molecule A concentration of each molecule derived on the basis of each of the plurality of environmental load molecule generation sources and the environmental condition as a boundary condition. Deriving a molecular concentration distribution that is a distribution of the concentration of each molecule in an analysis region that is a three-dimensional region of
The concentration of each molecule at each position in the analysis region obtained by the molecular concentration distribution derived by the first molecular concentration distribution deriving step, and the plurality of environments when the molecular concentration distribution is derived A storage step of storing the concentration of each molecule in the load molecule generation source and at least a part of the environmental conditions when the molecular concentration distribution is derived in a storage medium as a result of simulation;
The concentration of each molecule derived based on the mass of each molecule measured by the measuring device, the concentration of each molecule at the environmental load molecule detection site, the environmental load molecule detection site, and the environmental load molecule An extraction process for extracting the concentration of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation sources corresponding to the environmental condition that can be regarded as an environmental condition when an environmental load molecule is detected at a detection location;
Based on the concentration of each molecule in the plurality of environmental load molecule generation sources extracted in the extraction step, an environmental load molecule generation source that affects the environmental load molecules detected at the environmental load molecule detection location is identified. An index deriving step for deriving an index for
An output step of outputting the indicator derived by the indicator derivation step;
A computer program for causing a computer to execute.
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