JP2016151504A - ガス検知装置及びガス検知方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ガス検知装置及びガス検知方法において、省電力化すること。【解決手段】半導体ガスセンサ１４のヒータ１４１と検知電極１４２との間の抵抗値を測定し、ヒータへ１４１の通電を制御し、クリーニング時に測定した抵抗値の変化から半導体ガスセンサ１４の汚染の程度を検知し、汚染の程度と前回のクリーニングの完了時刻からの経過時間とに基づいて算出したクリーニングの予定時刻にクリーニングを行い、予定時刻のクリーニング後の測定時刻に測定した抵抗値からガス濃度を算出するように構成する。【選択図】図１

Description

本発明は、ガス検知装置及びガス検知方法に関する。

大気環境を把握する目的で、大気中に含まれる窒素酸化物、硫黄酸化物、硫化水素などのガスを定量することが行われている。このようなガスの定量は、例えば大型の大気観測局を設置して常時大気を測定する場合に限らず、例えば下水暗渠などの空間内の環境を測定する場合にも行われる。後者のような空間内でガスを測定する際には、電源の確保が難しい場合、一次電池または二次電池と何ららかのエナジーハーベスティング（Energy Harvesting）法との組み合わせが用いられる。しかし、いずれの電池を用いる場合も、供給可能な電力が制限される。測定に要する電力を削減するためには、測定を常時ではなく間歇的に行うことが望ましく、測定自体にも電力消費を削減できる方法を用いることが望ましい。

ガスの測定には、例えば金属酸化物半導体センサなどの半導体ガスセンサを使用することができる。金属酸化物半導体センサは、二酸化スズなどの結晶表面に測定対象物質や酸素が吸着すると、酸化還元反応が起きるために金属酸化物半導体の電気抵抗が変化することを利用してガスを検知する。金属酸化物半導体センサでは、検知対象とするガスの種類に応じた最適検知温度が存在し、ガス検知を行うガス濃度測定時には金属酸化物半導体センサを最適検知温度に加熱して使用する。このような金属酸化物半導体センサを用いたガス検知装置においても、省電力化を図ることが望ましい。

ガスを間歇的に測定する場合、測定を休止している間に金属酸化物半導体センサの温度が最適検知温度から低下してしまうため、金属酸化物半導体センサの表面に様々な物質（即ち、汚染物質）が吸着することにより当該表面が汚染され、測定精度を低下させる原因となる。一般的に、測定の直前までは、定期的に金属酸化物半導体センサを高温に加熱して吸着物質を除去する、所謂クリーニングを行うことで測定精度を維持する。

しかし、クリーニングでは、金属酸化物半導体センサを上記最適検知温度より高温のクリーニング温度まで加熱するため、クリーニングにより多くの電力を消費してしまう。電池で金属酸化物半導体センサを駆動する場合のように、電力消費をできるだけ削減することが望ましい場合には、クリーニングを実施する時間を短縮するか、或いは、クリーニングの頻度を下げれば良いが、いずれの場合もクリーニングが不十分となり、測定精度が低下してしまうので、ガス検知装置の省電力化は難しい。

実開平３−１１６４８９号公報 特開２００３−２７０１８５号公報 特開２００３−２３２７６０号公報

従来、ガス濃度測定時及びクリーニング時に加熱される半導体ガスセンサを備えたガス検知装置の省電力化を図ることは難しい。

そこで、１つの側面では、省電力化が可能なガス検知装置及びガス検知方法を提供することを目的とする。

１つの案によれば、ヒータ及び検知電極を有する半導体ガスセンサと、前記ヒータと前記検知電極との間の抵抗値を測定する抵抗測定手段と、前記ヒータへの通電を制御し、クリーニング時に前記抵抗測定手段が測定した前記抵抗値の変化から前記半導体ガスセンサの汚染の程度を検知し、前記汚染の程度と前回のクリーニングの完了時刻からの経過時間とに基づいて算出したクリーニングの予定時刻にクリーニングを行い、前記予定時刻の前記クリーニング後の測定時刻に前記抵抗測定手段が測定した前記抵抗値からガス濃度を算出する制御手段とを備えたことを特徴とする、ガス検知装置が提供される。

一態様によれば、ガス検知装置の省電力化が可能となる。

一実施例におけるガス検知装置の構成の一例を示すブロック図である。 ヒータへの通電開始からの経過時間とセンサ抵抗値との関係の一例を示す図である。 汚染速度が高い場合の測定シーケンスの一例を説明する図である。 汚染速度が中程度の場合の測定シーケンスの一例を説明する図である。 汚染速度が低い場合の測定シーケンスの一例を説明する図である。 一実施例におけるガス検知方法の一例を説明するフローチャートである。

開示のガス検知装置及びガス検知方法では、半導体ガスセンサのヒータと検知電極との間の抵抗値を測定し、ヒータへの通電を制御し、クリーニング時に測定した抵抗値の変化から半導体ガスセンサの汚染の程度を検知し、汚染の程度と前回のクリーニングの完了時刻からの経過時間とに基づいて算出したクリーニングの予定時刻にクリーニングを行い、予定時刻のクリーニング後の測定時刻に測定した抵抗値からガス濃度を算出する。

以下に、開示のガス検知装置及びガス検知方法の各実施例を図面と共に説明する。

図１は、一実施例におけるガス検知装置の構成の一例を示すブロック図である。ガス検知装置１は、図１に示す如く接続されたマイクロコンピュータ（以下、「マイコン」とも言う）１１、アナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ：Analog-to-Digital Converter）１２、制御回路１３、及び金属酸化物半導体センサ１４を有する。マイコン１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１０及びメモリ１１１を有する。ＣＰＵ１１０は、ガス検知装置１全体を制御するプロセッサの一例である。メモリ１１１は、ＣＰＵ１１０の演算結果、演算で用いるパラメータなどの各種データを格納する記憶手段の一例である。メモリ１１１は、ＣＰＵ１１０が実行するプログラムを格納しても良い。金属酸化物半導体センサ１４は、ヒータ１４１及び検知電極１４２を含む周知の構成を有し、ヒータ１４１と検知電極１４２との間の抵抗値に基づきガス濃度を検知する半導体ガスセンサの一例である。金属酸化物半導体センサ１４が用いる金属酸化物は、特に限定されない。

制御回路１３は、ＣＰＵ１１０からの信号に基づいて金属酸化物半導体センサ１４のヒータ１４１に供給する電流を制御する。ＡＤＣ１２は、金属酸化物半導体センサ１４のヒータ１４１と検知電極１４２との間の抵抗値を測定してＣＰＵ１１０に供給する抵抗測定手段（または、抵抗測定部）の一例である。ＡＤＣ１２の入力及び金属酸化物半導体１４の検知電極１４２は、電源電圧＋Ｖを供給する電池（図示せず）などの電源に接続されている。

金属酸化物半導体センサ１４では、検知対象とするガスの種類に応じた最適検知温度が存在し、ガス検知を行うガス濃度測定時には金属酸化物半導体センサ１４を最適検知温度、または、最適検知温度を含む検知温度範囲内の検知温度に加熱して使用する。一方、金属酸化物半導体センサ１４のクリーニング時には、金属酸化物半導体センサ１４をガス検知を行う検知温度より高いクリーニング温度まで加熱することで、金属酸化物半導体センサ１４の表面に吸着した汚染物質を熱により脱着する。このため、後述するように、ＣＰＵ１１０の制御下で制御回路１３がヒータ１４１に供給する電流は、ガス濃度測定時とクリーニング時とで異なり、クリーニングに適した電流は、ガス濃度測定に適した電流より大きい。

本実施例では、金属酸化物半導体センサ１４のクリーニングを行う際に、金属酸化物半導体センサ１４の抵抗値が安定化するまでの時間（即ち、抵抗値が安定化するのに要する時間）を測定することで、金属酸化物半導体センサ１４の抵抗値の変化から金属酸化物半導体センサ１４の汚染の程度を検知することができる。また、金属酸化物半導体センサ１４の汚染の程度及び前回のクリーニングの完了時刻からの経過時間から、金属酸化物半導体センサ１４の汚染速度を求め、この汚染速度に基づいて次回のクリーニングの開始時刻（または、開始時期）を決定する。

この例では、マイコン１１は、金属酸化物半導体センサ１４によるガス検知に基づきガス濃度を測定する濃度測定手段の一例である。また、マイコン１１及び制御回路１３は、金属酸化物半導体センサ１４のヒータ１４１への通電（即ち、電流供給）を制御する制御手段（または、制御部）の一例である。

図２は、ヒータ１４１への通電開始からの経過時間と金属酸化物半導体センサ１４の抵抗値（以下、「センサ抵抗値」とも言う）との関係の一例を示す図である。図２は、金属酸化物半導体センサ１４のクリーニングを行う際の、金属酸化物半導体センサ１４の電気抵抗値を、ヒータ１４１への電流供給による通電時間に対してプロットしたものである。図２中、縦軸は電気抵抗値を任意単位で示し、横軸はヒータ１４１への通電開始（即ち、クリーニングの開始時刻）からの経過時間を任意単位で示す。

図２に示す曲線ａ，ｂ，ｃは、夫々クリーニング前の金属酸化物半導体センサ１４の汚染の程度が最も少ない場合、汚染の程度が次に少ない場合、及び汚染の程度が最も多い場合のヒータ１４１への通電開始からの経過時間とセンサ抵抗値との関係を示す。曲線ａ，ｂ，ｃが示すいずれの関係においても、ヒータ１４１への通電開始によるヒータ１４１の加熱開始から時間の経過と共に、汚染物質が金属酸化物半導体センサ１４の表面から脱着し、汚染物質の減少に応じてセンサ抵抗値が増加する。なお、この例では、汚染物質の減少に応じてセンサ抵抗値が増加するが、金属酸化物半導体センサ１４の表面に吸着した汚染物質の種類によっては、汚染物質の減少に応じてセンサ抵抗値が減少するので、一般的には、センサ抵抗値は汚染物質の減少に応じて変化する。汚染物質の除去が完了すると、金属酸化物半導体センサ１４のセンサ抵抗値は一定となるので、センサ抵抗値が一定となったことを検知すればクリーニングが完了したと判断できる。

図２の曲線ａ，ｂ，ｃが示すいずれの関係においても、時間を充分にかければ金属酸化物半導体センサ１４のクリーニングは完了してセンサ抵抗値は一定となる。しかし、図２からもわかるように、金属酸化物半導体センサ１４の汚染の程度が多い程、汚染物質の脱着に時間を要する。そこで、本実施例では、ヒータ１４１の加熱開始からセンサ抵抗値が一定となるまでの時間を測定し、測定された時間を金属酸化物半導体センサ１４が受けた汚染の程度の指標に用いる。即ち、図２中、曲線ａ，ｂ，ｃが示す関係の場合にヒータ１４１の加熱開始からセンサ抵抗値が安定化するまでの時間ｔ_ａ，ｔ_ｂ，ｔ_ｃは、ｔ_ｃ＞ｔ_ｂ＞ｔ_ａなる関係を満たすことから、金属酸化物半導体センサ１４の汚染の程度も曲線ｃ＞ｂ＞ａの順番で多いと判断できる。

一定時間間隔で金属酸化物半導体センサ１４のセンサ抵抗値を測定し、センサ抵抗値の時間変化率がある一定値以下（例えば、±５％以下）になった時点で、クリーニングが完了したと判断してクリーニングの完了時刻を検知しても良い。

金属酸化物半導体センサ１４の前回のクリーニングの完了時刻からの経過時間と、金属酸化物半導体センサ１４の汚染の程度がわかれば、単位時間当たりの汚染量、即ち、汚染速度を知ることができる。金属酸化物半導体センサ１４の汚染は、金属酸化物半導体センサ１４の周囲の環境から汚染物質が金属酸化物半導体センサ１４に吸着することによって生じるため、汚染速度は周囲の環境によって異なる。本実施例では、ある時点でのクリーニング後の金属酸化物半導体センサ１４の汚染の程度と、前回のクリーニングの完了時刻からの経過時間とに基づいて算出される汚染速度が、次回のクリーニングを行う際にも続くと仮定して次回のクリーニングの開始時刻（または、開始時期）を算出する。

つまり、金属酸化物半導体センサ１４の汚染速度が低い場合は、省電力化のために金属酸化物半導体センサ１４のクリーニングの間隔を長くし、汚染速度が高い場合は、クリーニングの間隔を短くする。勿論、周囲の環境は、時間と共に変化するので、周囲の環境の変化に応じて金属酸化物半導体センサ１４のクリーニングの間隔も変動する。このような関係に基づいて測定を行った場合のガス濃度の測定シーケンスの概略を、図３乃至図５に模式的に示す。図３乃至図５に示す例では、各クリーニングを一定時間で行い、ガス濃度測定を一定の時間間隔で行う。

図３は、汚染速度が高い（「汚染"高"」）場合の測定シーケンスの一例を説明する図である。図３中、（ａ）はクリーニングの間隔を示し、（ｂ）はガス濃度測定の間隔ｔ_ｉｎｔを示し、横軸は時間を任意単位で示す。例えば図２の曲線ｃが示す関係が成り立つような、汚染速度が高く、ヒータ１４１の加熱開始からセンサ抵抗値が安定化するまでの時間がｔ_ｃである測定シーケンスの場合、全ての回のガス濃度測定に先立って、クリーニングが行われる。

図４は、汚染速度が中程度（「汚染"中"」）の場合の測定シーケンスの一例を説明する図である。図４中、（ａ）はクリーニングの間隔を示し、（ｂ）はガス濃度測定の間隔ｔ_ｉｎｔを示し、横軸は時間を任意単位で示す。例えば図２の曲線ｂが示す関係が成り立つような、汚染速度が中程度であり、ヒータ１４１の加熱開始からセンサ抵抗値が安定化するまでの時間がｔ_ｂである測定シーケンスの場合、ガス濃度測定を２回行う毎にクリーニングを１回行い、図３の場合と比べるとクリーニングの回数を減らすことで、クリーニングによる消費電力を削減できる。

図５は、汚染速度が低い（「汚染"低"」）場合の測定シーケンスの一例を説明する図である。図５中、（ａ）はクリーニングの間隔を示し、（ｂ）はガス濃度測定の間隔ｔ_ｉｎｔを示し、横軸は時間を任意単位で示す。例えば図２の曲線ａが示す関係が成り立つような、汚染速度が低く、ヒータ１４１の加熱開始からセンサ抵抗値が安定化するまでの時間がｔ_ａである測定シーケンスの場合、ガス濃度測定を４回行う毎にクリーニングを１回行い、図４の場合と比べるとクリーニングの回数をさらに減らすことで、クリーニングによる消費電力をさらに削減できる。

図４及び図５の場合、マイコン１１は、クリーニングに適した電流をヒータ１４１に供給するクリーニングの２つの連続した予定時刻の間に、複数の測定時刻でガス濃度測定に適した電流をヒータ１４１に供給するように制御回路１３を制御している。

なお、実際の周囲の環境では、金属酸化物半導体センサ１４の汚染速度は一定ではない。そこで、図３乃至図５に示す測定シーケンスを、金属酸化物半導体センサ１４の汚染速度に応じて随時切り替えてガス濃度測定を行えば良い。

図６は、一実施例におけるガス検知方法の一例を説明するフローチャートである。図６に示す処理は、例えば図１で示すマイコン１１のＣＰＵ１１０がメモリ１１１に格納されたプログラムを実行することで実行できる。

図６において、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１において、ガス濃度測定を行う測定時刻であるか否かを判定し、判定結果がＹＥＳになると、処理はステップＳ２へ進む。パラメータの一例であるガス濃度測定を行う測定時刻は、例えばメモリ１１１に格納されている。ＣＰＵ１１０は、ステップＳ２において、設定されたクリーニングの予定時刻を過ぎているか否かを判定し、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ３へ進み、判定結果がＹＥＳであると処理は後述するステップＳ１１へ進む。演算結果の一例であるクリーニングの予定時刻は、例えばメモリ１１１に格納されている。

ＣＰＵ１１０は、ステップＳ３において、制御回路１３を介してガス濃度測定に適した電流を供給してヒータ１４１への通電を開始する。パラメータ（または、第１の電流）の一例であるガス濃度測定に適した電流は、金属酸化物半導体センサ１４を検知対象とするガスの種類に応じた最適検知温度、または、最適検知温度を含む検知温度範囲内の検知温度に加熱するための電流であり、例えばメモリ１１１に格納されている。ＣＰＵ１１０は、ステップＳ４において、金属酸化物半導体センサ１４のセンサ抵抗値が安定化するまでの時間待つ。後述する演算結果の一例である、金属酸化物半導体センサ１４のセンサ抵抗値が安定化するまでの時間は、例えばメモリ１１１に格納されている。ＣＰＵ１１０は、ステップＳ５において、金属酸化物半導体センサ１４のセンサ抵抗値を、検知電極１４２及びＡＤＣ１２を介して測定する。ＣＰＵ１１０は、ステップＳ６において、測定した金属酸化物半導体センサ１４のセンサ抵抗値からガス濃度を算出して出力する。演算結果の一例である、算出されたガス濃度は、例えばメモリ１１１に格納される。また、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ７において、制御回路１３を介してヒータ１４１へのガス濃度測定に適した電流の供給を停止し、処理はステップＳ１へ戻る。

一方、ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１１において、タイマをリセットしてタイマによる時間測定を開始する。タイマは、例えばＣＰＵ１１０の内部タイマであっても良い。タイマは、金属酸化物半導体センサ１４のクリーニングからの経過時間を測定する。ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１２において、制御回路１３を介してクリーニングに適した、ガス濃度測定に適した電流より大きな電流を供給してヒータ１４１への通電を開始する。パラメータ（または、第２の電流）の一例である、クリーニングに適した電流は、金属酸化物半導体センサ１４を最適クリーニング温度、または、最適クリーニング温度を含むクリーニング温度範囲内のクリーニング温度に加熱するための電流であり、例えばメモリ１１１に格納されている。ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１３において、金属酸化物半導体センサ１４のセンサ抵抗値を、検知電極１４２及びＡＤＣ１２を介して測定する。ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１４において、一定時間待つ。パラメータの一例である一定時間は、例えばメモリ１１１に格納されている。

ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１５において、今回のクリーニングで初めての抵抗値測定であるか否かを判定し、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ１３へ戻り、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ１６へ進む。ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１６において、金属酸化物半導体センサ１４のセンサ抵抗値の時間変化率が一定値以下（例えば、±５％以下）以下であるか否かを判定し、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ１３へ戻り、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ１７へ進む。パラメータの一例である一定値は、例えばメモリ１１１に格納されている。ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１７において、金属酸化物半導体センサ１４が安定化するまでの時間を示すタイマの測定値（即ち、タイマ値）を読み取り、例えばメモリ１１１に格納する。このように、金属酸化物半導体センサ１４のセンサ抵抗値が安定化するまでの時間（即ち、センサ抵抗値が安定化するのに要する時間）をタイマにより測定することで、センサ抵抗値の変化から金属酸化物半導体センサ１４の汚染の程度を検知することができる。ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１８において、金属酸化物半導体センサ１４の汚染の程度を表すタイマ値と、前回のクリーニングの完了時刻からの経過時間に基づいて汚染速度を算出する。ＣＰＵ１１０は、ステップＳ１８において、汚染速度に基づいて、次回のクリーニングの予定時刻を算出してメモリ１１１に保存し、処理はステップＳ３へ戻る。

これにより、金属酸化物半導体センサの汚染速度に応じてクリーニング頻度を最適化することで、金属酸化物半導体センサの汚染によるガス検知精度の低下を抑え、且つ、クリーニングによる消費電力を減らすことができる。

上記実施例によれば、ガス濃度測定時に金属酸化物半導体センサへの通電を間歇的に行うことで、周囲の環境のガス濃度測定に要する電力を小さくして電源の負担を減らせるため、ガス濃度測定の自由度が高まる。また、金属酸化物半導体センサのクリーニング頻度を上記の如く最適化することで、クリーニングによる消費電力を減らすことができる。さらに、ガス濃度測定の測定精度を維持しつつ、クリーニング頻度を最小限に抑えることができる。

従って、開示のガス検知装置及びガス検知方法によれば、測定時及びクリーニング時に加熱される半導体ガスセンサを備えたガス検知装置の省電力化を図ることができる。

以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
ヒータ及び検知電極を有する半導体ガスセンサと、
前記ヒータと前記検知電極との間の抵抗値を測定する抵抗測定手段と、
前記ヒータへの通電を制御し、クリーニング時に前記抵抗測定手段が測定した前記抵抗値の変化から前記半導体ガスセンサの汚染の程度を検知し、前記汚染の程度と前回のクリーニングの完了時刻からの経過時間とに基づいて算出したクリーニングの予定時刻にクリーニングを行い、前記予定時刻の前記クリーニング後の測定時刻に前記抵抗測定手段が測定した前記抵抗値からガス濃度を算出する制御手段と
を備えたことを特徴とする、ガス検知装置。
（付記２）
前記制御手段は、前記クリーニング時に前記抵抗測定手段が測定した前記抵抗値が安定化するまでの時間を測定して前記汚染の程度を検知することを特徴とする、付記１記載のガス検知装置。
（付記３）
前記制御手段は、前記抵抗値が安定化するまでの前記時間と前記経過時間とに基づいて前記半導体ガスセンサの汚染速度を算出し、前記汚染速度から前記クリーニングの前記予定時刻を算出することを特徴とする、付記２記載のガス検知装置。
（付記４）
前記制御手段は、前記測定時刻に第１の電流を前記ヒータに供給し、前記クリーニングの前記予定時刻に前記第１の電流より大きな第２の電流を前記ヒータに供給することを特徴とする、付記１乃至３のいずれか１項記載のガス検知装置。
（付記５）
前記制御手段は、前記第２の電流を前記ヒータに供給する前記クリーニングの２つの連続した予定時刻の間に、複数の測定時刻で前記第１の電流を前記ヒータに供給することを特徴とする、付記４記載のガス検知装置。
（付記６）
前記抵抗測定手段は、一定時間間隔で前記半導体ガスセンサの前記抵抗値を測定し、
前記制御手段は、前記抵抗値の時間変化率がある一定値以下になった時点で、前記クリーニングが完了時刻を検知することを特徴とする、付記１乃至５のいずれか１項記載のガス検知装置。
（付記７）
前記抵抗測定手段は、前記前記検知電極と電源とに接続された入力を有するアナログ／デジタル変換器を有することを特徴とする、付記１乃至６のいずれか１項記載のガス検知装置。
（付記８）
前記半導体ガスセンサは、金属酸化物半導体センサであることを特徴とする、付記１乃至７のいずれか１項記載のガス検知装置。
（付記９）
半導体ガスセンサのヒータと検知電極との間の抵抗値を測定し、
マイクロコンピュータが、前記ヒータへの通電を制御し、クリーニング時に測定した前記抵抗値の変化から前記半導体ガスセンサの汚染の程度を検知し、前記汚染の程度と前回のクリーニングの完了時刻からの経過時間とに基づいて算出したクリーニングの予定時刻にクリーニングを行い、前記予定時刻の前記クリーニング後の測定時刻に測定された前記抵抗値からガス濃度を算出する
ことを特徴とする、ガス検知方法。
（付記１０）
前記マイクロコンピュータが、前記クリーニング時に測定した前記抵抗値が安定化するまでの時間を測定して前記汚染の程度を検知することを特徴とする、付記９記載のガス検知方法。
（付記１１）
前記マイクロコンピュータが、前記抵抗値が安定化するまでの前記時間と前記経過時間とに基づいて前記半導体ガスセンサの汚染速度を算出し、前記汚染速度から前記クリーニングの前記予定時刻を算出することを特徴とする、付記１０記載のガス検知方法。
（付記１２）
前記マイクロコンピュータが、前記測定時刻に第１の電流を前記ヒータに供給し、前記クリーニングの前記予定時刻に前記第１の電流より大きな第２の電流を前記ヒータに供給するように制御回路を制御することを特徴とする、付記９乃至１１のいずれか１項記載のガス検知方法。
（付記１３）
前記マイクロコンピュータが、前記第２の電流を前記ヒータに供給する前記クリーニングの２つの連続した予定時刻の間に、複数の測定時刻で前記第１の電流を前記ヒータに供給するように制御回路を制御することを特徴とする、付記１２記載のガス検知方法。
（付記１４）
一定時間間隔で前記半導体ガスセンサの前記抵抗値を測定し、
前記マイクロコンピュータが、前記抵抗値の時間変化率がある一定値以下になった時点で、前記クリーニングが完了時刻を検知することを特徴とする、付記９乃至１３のいずれか１項記載のガス検知方法。
（付記１５）
前記前記検知電極と電源とに接続された入力を有するアナログ／デジタル変換器が、前記抵抗値を測定することを特徴とする、付記９乃至１４のいずれか１項記載のガス検知方法。
（付記１６）
前記半導体ガスセンサは、金属酸化物半導体センサであることを特徴とする、付記９乃至１５のいずれか１項記載のガス検知方法。

以上、開示のガス検知装置及びガス検知方法を実施例により説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能であることは言うまでもない。

１ ガス検知装置
１１ マイコン
１２ ＡＤＣ
１３ 制御回路
１４ 金属酸化物半導体センサ
１１０ ＣＰＵ
１１１ メモリ
１４１ ヒータ
１４２ 検知電極

Claims (5)

1. ヒータ及び検知電極を有する半導体ガスセンサと、
   前記ヒータと前記検知電極との間の抵抗値を測定する抵抗測定手段と、
   前記ヒータへの通電を制御し、クリーニング時に前記抵抗測定手段が測定した前記抵抗値の変化から前記半導体ガスセンサの汚染の程度を検知し、前記汚染の程度と前回のクリーニングの完了時刻からの経過時間とに基づいて算出したクリーニングの予定時刻にクリーニングを行い、前記予定時刻の前記クリーニング後の測定時刻に前記抵抗測定手段が測定した前記抵抗値からガス濃度を算出する制御手段と
   を備えたことを特徴とする、ガス検知装置。
2. 前記制御手段は、前記クリーニング時に前記抵抗測定手段が測定した前記抵抗値が安定化するまでの時間を測定して前記汚染の程度を検知することを特徴とする、請求項１記載のガス検知装置。
3. 前記制御手段は、前記抵抗値が安定化するまでの前記時間と前記経過時間とに基づいて前記半導体ガスセンサの汚染速度を算出し、前記汚染速度から前記クリーニングの前記予定時刻を算出することを特徴とする、請求項２記載のガス検知装置。
4. 前記制御手段は、前記測定時刻に第１の電流を前記ヒータに供給し、前記クリーニングの前記予定時刻に前記第１の電流より大きな第２の電流を前記ヒータに供給することを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか１項記載のガス検知装置。
5. 半導体ガスセンサのヒータと検知電極との間の抵抗値を測定し、
   マイクロコンピュータが、前記ヒータへの通電を制御し、クリーニング時に測定した前記抵抗値の変化から前記半導体ガスセンサの汚染の程度を検知し、前記汚染の程度と前回のクリーニングの完了時刻からの経過時間とに基づいて算出したクリーニングの予定時刻にクリーニングを行い、前記予定時刻の前記クリーニング後の測定時刻に測定された前記抵抗値からガス濃度を算出する
   ことを特徴とする、ガス検知方法。

Images