JP2020063928A - 測定装置、測定システム、測定方法、及び測定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】微粒子捕集フィルタにおける微粒子の堆積を精度良く測定する測定装置、測定システム、測定方法、及び測定プログラムを提供する。【解決手段】測定装置は、第１センサによる検出の結果と、第２センサによる検出の結果とに基づいて、微粒子捕集フィルタにおける粒子状物質の堆積量を算出する。第１センサは、微粒子捕集フィルタに流入する粒子状物質を検出する。第２センサは、微粒子捕集フィルタから流出する粒子状物質を検出する。【選択図】図１

Description

本開示は、測定装置、測定システム、測定方法、及び測定プログラムに関する。

ディーゼルエンジンから排出される排気ガス中の粒子状物質の量を検出するための装置として、例えば、特許文献１に記載のものが知られている。特許文献１に記載の粒子状物質の検出装置は、多孔質性の隔壁で複数のセルに区画されたフィルタと、少なくとも１つのセルを検出用セルとしたときに、このセルを挟むように設けられた一対の電極とを備えている。そして、特許文献１に記載の粒子状物質の検出装置においては、一対の電極間の静電容量に基づいて、フィルタに捕集される排気中の粒子状物質の堆積量を算出する。

特開２０１４−１５９７８３号公報

上述のような微粒子を捕集するフィルタにおいて微粒子の堆積を精度良く測定することが望まれている。

本開示は、微粒子捕集フィルタにおける微粒子の堆積を精度良く測定する測定装置、測定システム、測定方法、及び測定プログラムを提供することに関する。

一実施形態に係る測定装置は、第１センサによる検出の結果と、第２センサによる検出の結果とに基づいて、微粒子捕集フィルタにおける粒子状物質の堆積量を算出する。
前記第１センサは、前記微粒子捕集フィルタに流入する粒子状物質を検出する。
前記第２センサは、前記微粒子捕集フィルタから流出する粒子状物質を検出する。

一実施形態に係る測定システムは、第１センサと、第２センサと、算出部と、を含む。
前記第１センサは、微粒子捕集フィルタに流入する粒子状物質を検出する。
前記第２センサと、前記微粒子捕集フィルタから流出する粒子状物質を検出する。
前記算出部は、前記第１センサによる検出の結果及び前記第２センサによる検出の結果に基づいて、前記微粒子捕集フィルタにおける粒子状物質の堆積量を算出する。

一実施形態に係る測定方法は、
微粒子捕集フィルタに流入する粒子状物質を検出する第１検出ステップと、
前記微粒子捕集フィルタから流出する粒子状物質を検出する第２検出ステップと、
前記第１検出ステップにおける検出の結果及び前記第２検出ステップにおける検出の結果に基づいて、前記微粒子捕集フィルタにおける粒子状物質の堆積量を算出する算出ステップと、
を含む。

一実施形態に係る測定プログラムは、
コンピュータに、
微粒子捕集フィルタに流入する粒子状物質を検出する第１検出ステップと、
前記微粒子捕集フィルタから流出する粒子状物質を検出する第２検出ステップと、
前記第１検出ステップにおける検出の結果及び前記第２検出ステップにおける検出の結果に基づいて、前記微粒子捕集フィルタにおける粒子状物質の堆積量を算出する算出ステップと、
を実行させる。

一実施形態によれば、微粒子捕集フィルタにおける微粒子の堆積を精度良く測定する測定装置、測定システム、測定方法、及び測定プログラムを提供することができる。

一実施形態に係る測定システムの概略構成を示す図である。 一実施形態に係る検出センサの斜視外観図である。 図２のＡ−Ａ線に沿った検出センサの断面図である。 図３の検出センサの断面の部分拡大図である。 図４の断面で粒子状物質が堆積した様子を示す図である。 検出センサの図３とは異なる向きでの断面図である。 一実施形態に係る測定装置の動作を例示するフローチャートである。 一実施形態に係る測定装置の他の動作を例示するフローチャートである。 一実施形態に係る測定装置の他の動作を例示するフローチャートである。 一実施形態に係る測定装置の他の動作を例示するフローチャートである。

一実施形態に係る測定システムは、ディーゼルエンジンの排気ガスなどに含まれる粒子状物質（Particulate Matter）を漉し取る例えばＤＰＦ（Diesel Particulate Filter（ディーゼル捕集フィルタ））のような微粒子捕集フィルタに関する測定を行う。粒子状物質とは、例えばマイクロメートル（μｍ）オーダの大きさの固体又は液体の微粒子としてよい。以下、粒子状物質を、適宜、「ＰＭ」と略記する。また、以下、微粒子捕集フィルタを、適宜、「ＤＰＦ」と略記する。しかしながら、本開示において、ＤＰＦとは、必ずしもディーゼルエンジンの排気ガスに含まれるＰＭを漉し取るフィルタに限定されない。

（測定システム）
図１は、一実施形態に係る測定システム１の概略構成を示す図である。図１に示すように、一実施形態に係る測定システム１は、測定機構３と、測定装置３０と、を備える。また、図１に示すように、測定システム１は、第１センサ１０と、第２センサ２０と、を備えてもよい。

測定装置３０は、例えばＤＰＦ５に関する測定を行う専用の装置として構成されてよい。また、測定装置３０は、例えばＳＣＵ（Sensor Control Unit（センサ制御部））としてもよい。一方、測定システム１が自動車のような車両に搭載される場合、測定装置３０は、車両が備えるＥＣＵ（Electronic Control Unit）としてもよい。また、測定装置３０は、例えば既存のデスクトップＰＣ（Personal Computer）、ノートＰＣ、タブレット端末、又はスマートフォンなどにおいて、所定のアプリケーションソフトウェアを実行させることにより実現してもよい。

図１に示すように、測定システム１において、測定機構３と、測定装置３０とは、有線又は無線で接続される。測定装置３０は、測定機構３と接続されることで、測定機構３に収容されるＤＰＦ５に関する測定を行う。

測定機構３は、図１に示すように、流入口３ａと、フィルタ収容部３ｂと、流出口３ｃと、を備える。流入口３ａとフィルタ収容部３ｂとの間は、測定機構３の内部において連通している。また、フィルタ収容部３ｂと流出口３ｃとの間も、測定機構３の内部において連通している。

流入口３ａは、ＰＭを含むガスを、測定機構３内に流入させる通路である。流入口３ａは、例えばディーゼルエンジンの排気口に接続されてもよい。フィルタ収容部３ｂは、図１に示すように、微粒子捕集フィルタ（ＤＰＦ５）を、測定機構３内に収容する。流入口３ａから測定機構３内に流入したＰＭを含むガスなどは、フィルタ収容部３ｂに収容されたＤＰＦ５を透過する。この時に、当該ガスなどに含まれるＰＭの少なくとも一部は、ＤＰＦ５によって漉し取られる。流出口３ｃは、ＤＰＦ５によって少なくとも一部のＰＭが漉し取られたガスなどを、測定機構３外に流出させる通路である。測定機構３は、図１に示した形状に限定されない。測定機構３は、微粒子捕集フィルタを収容するフィルタ収容部３ｂと、ＰＭを含むガスなど流入させる流入口３ａと、ＰＭが漉し取られたガスなどを流出させる流出口３ｃとを備える種々の形状としてよい。

測定機構３のフィルタ収容部３ｂに収容されるＤＰＦ５は、一実施形態に係る測定システム１において測定されるフィルタである。ＤＰＦ５は、例えば市販のＤＰＦのような微粒子捕集フィルタとしてよい。例えば、ＤＰＦ５は、ディーゼルエンジンの排気ガスなどに含まれるＰＭを漉し取るフィルタとしてよい。一実施形態に係る測定システム１は、ＤＰＦ５に堆積したＰＭの量を良好な精度で測定する。

測定機構３は、リフレッシャ７を備えてもよい。リフレッシャ７は、ＤＰＦ５に堆積したＰＭを除去する。リフレッシャ７は、ＤＰＦ５に堆積したＰＭを除去することができれば、任意の構成としてよい。例えば、リフレッシャ７は、ＤＰＦ５に燃料を噴射してから点火することにより、ＤＰＦ５に堆積したＰＭを燃焼させる機構としてもよい。また、例えば、リフレッシャ７は、電力駆動のヒータを用いてＤＰＦ５を加熱することにより、ＤＰＦ５に堆積したＰＭを燃焼させる機構としてもよい。リフレッシャ７は、後述するリフレッシャ制御部３８による制御に基づいて、ＤＰＦ５に堆積したＰＭを除去してもよい。

第１センサ１０及び第２センサ２０は、ガスに含まれるＰＭ（例えば図５に示すＰＭ１５）を検知するセンサである。第１センサ１０及び第２センサ２０は、例えばディーゼルエンジンから排出されるガス中のＰＭの量を検出するために用いられる。

図１に示すように、第１センサ１０は、流入口３ａから流入されるガスの通路に取り付けられる。より詳細には、第１センサ１０は、測定機構３の内部において、ＰＭを含むガスが流入口３ａに流入してからＤＰＦ５に達するまでの間の位置に設置される。すなわち、ＰＭを含むガスは、流入口３ａに流入してからＤＰＦ５に達するまでの間に、第１センサ１０を通過する。

第２センサ２０は、流出口３ｃから流出するガスの通路に取り付けられる。より詳細には、第２センサ２０は、測定機構３の内部において、ＤＰＦ５を透過したガスが流出口３ｃから流出するまでの間の位置に設置される。すなわち、ＤＰＦ５を透過したガスは、流出口３ｃから流出するまでの間に、第２センサ２０を通過する。

一実施形態において、第１センサ１０及び第２センサ２０は、同一又は類似の構成にしてもよいし、異なる構成にしてもよい。第１センサ１０及び第２センサ２０は、キャパシタ（例えば図３に示す電極１０３）を有する。また、第１センサ１０及び第２センサ２０は、ヒータ及び／又は温度センサなど、他の機能部を有してもよい。

第１センサ１０及び／又は第２センサ２０に備えられるキャパシタは、ＰＭを含むガスと接し、ＰＭの堆積量に応じて静電容量が変化する。第１センサ１０及び／又は第２センサ２０に備えられるヒータは、第１センサ１０及び／又は第２センサ２０内に堆積したＰＭを燃焼除去するためにキャパシタの温度を上昇させる再生（リフレッシュ）動作を実行してもよい。第１センサ１０及び／又は第２センサ２０に備えられる温度センサは、キャパシタの温度を検出してもよい。キャパシタの構成及び再生動作の詳細については後述する。また、後述するように、キャパシタを構成し得る電極１０３（図３参照）は、ヒータとして機能してもよい。第１センサ１０及び第２センサ２０のより具体的な構成については、さらに後述する。

測定装置３０は、図１に示すように、算出部３２と、記憶部３４と、出力部３６と、を備える。また、測定装置３０は、リフレッシャ制御部３８を備えてもよい。

算出部３２は、種々の機能を実行するための制御及び処理能力を提供するために、例えばＣＰＵ(Central Processing Unit)のような、少なくとも１つのプロセッサを含んでよい。算出部３２は、まとめて１つのプロセッサで実現してもよいし、いくつかのプロセッサで実現してもよいし、それぞれ個別のプロセッサで実現してもよい。プロセッサは、例えば汎用のプロセッサ、及び特定の処理に特化した専用のプロセッサを含んでよい。プロセッサは、単一又は複数の集積回路として実現されてよい。集積回路は、ＩＣ（Integrated Circuit）ともいう。算出部３２は、他の構成要素が統合されたＳｏＣ（System-on-a-Chip）等の集積回路であってもよい。プロセッサは、複数の通信可能に接続された集積回路及びディスクリート回路として実現されてよい。プロセッサは、他の種々の既知の技術に基づいて実現されてよい。一実施形態において、算出部３２は、例えばＣＰＵ及び当該ＣＰＵで実行されるプログラムとして構成してよい。算出部３２は、ＳＣＵとして構成し得る測定装置３０の全体の動作を制御してもよい。算出部３２は、算出部３２における処理結果を、記憶部３４に記憶してよい。また、算出部３２は、算出部３２におけるに必要な情報を、記憶部３４から読み出してよい。

算出部３２は、第１センサ１０及び第２センサ２０から検出値を取得して、検出値の記憶及び検出値に基づく各種の演算等を実行し得る。ここで、算出部３２が第１センサ１０及び第２センサ２０から取得する検出値は、キャパシタの電極間の電圧を含む。

記憶部３４は、１つ以上のメモリを含む。メモリは、例えば半導体メモリ、磁気メモリ、及び光メモリ等を含んでよい。記憶部３４に含まれる各メモリは、例えば主記憶装置、補助記憶装置、またはキャッシュメモリとして機能してよい。記憶部３４は、測定装置３０の動作に用いられる任意の情報を記憶する。

記憶部３４は、算出部３２において実行されるプログラム、及び、算出部３２において実行された処理の結果などを記憶してよい。また、記憶部３４は、算出部３２のワークメモリとして機能してもよい。

本実施形態において、記憶部３４は、キャパシタの静電容量と電極間の電圧との対応関係を示す情報を記憶する。また、キャパシタのＰＭの堆積量と静電容量との対応関係を示す情報を記憶する。具体的には、記憶部３４は、キャパシタの静電容量に応じたＰＭの堆積量の情報を記憶する。また、記憶部３４は、ＰＭの堆積量の変化とガスに含まれるＰＭの量との対応関係を示す情報を記憶してもよい。これらの対応関係を示す情報は、測定システム１による測定を行う前に、テスト環境における実測値等に基づいて定められて、記憶部３４に記憶されてよい。テスト環境においては、例えば既知の量のＰＭを含むガスが使用され得る。また、テスト環境においては、第１センサ１０及び第２センサ２０が有する温度センサまたは他の温度検出装置によって、キャパシタの温度を検出してもよい。また、テスト環境においては、例えば汎用の静電容量センサが用いる公知の手法によって静電容量が測定され得る。また、テスト環境において、例えば所定の温度に保ちながら静電容量を測定し、ＰＭの堆積量と関連付けてもよい。このような関連付けにより、キャパシタの静電容量に応じたＰＭの堆積量の情報が生成されてもよい。このとき、ＰＭの堆積量は、後述するフィルタ部１０２（図２参照）にテスト環境で用いられる既知の量のＰＭを含むガスを通した場合に堆積するＰＭの量の実測値等に基づいて求められてよい。また、所定の温度に保ちながらガスに含まれるＰＭの量を変化させることによって、キャパシタのＰＭの堆積量の変化との対応関係を得ることが可能である。

出力部３６は、算出部３２による算出結果を測定装置３０の外部に出力する。出力部３６は、種々の構成とすることができる。例えば、出力部３６は、算出部３２による算出結果を視覚情報として表示する表示部としてもよい。この場合、表示部としては、ＬＥＤのような発光部を含んでもよいし、ＬＣＤのような表示ディスプレイとしたり、有機又は無機ＥＬディスプレイなどとしてもよい。また、出力部３６は、算出部３２による算出結果を聴覚情報として出力してもよい。この場合、出力部３６は、例えばブザー又はスピーカなどのような任意の音声出力部としてよい。

また、出力部３６は、算出部３２による算出結果を測定装置３０の外部に出力するためのインタフェースとしてもよい。この場合、出力部３６は、ＣＡＮ（Controller Area Network）の通信インタフェースを含んでもよい。例えば、測定システム１は、例えば自動車のような車両などに搭載されるディーゼルエンジンの排気口に接続されるＤＰＦに堆積するＰＭの量を測定することができる。したがって、出力部３６は、ＣＡＮ経由で、車両が備えるＥＣＵ（Electronic Control Unit）に対して、算出部３２が算出したＰＭの量を出力してもよい。また、ＥＣＵは、例えばエンジン制御用としてもよく、取得したＰＭの量に基づいて最適な燃料噴射量、噴射時期、点火時期及びアイドル回転数等を制御し得る。ここで、ＥＣＵに出力されるＰＭの量は、詳細にはＰＭの量の時間変化、すなわち第１センサ１０又は第２センサ２０を通過するガスに含まれるＰＭの一定時間における変化量としてよい。ＥＣＵは、例えばガスのＰＭの量が増加していると判定する場合に、燃料噴射量の抑制等のエンジン制御を実行し得る。

リフレッシャ制御部３８は、リフレッシャ７の動作を制御する。リフレッシャ制御部３８は、算出部３２が算出した結果が所定の条件を満たす場合に、リフレッシャ７がＤＰＦ５に堆積したＰＭを除去するように制御する。例えば、算出部３２が算出した結果に基づいて、ＤＰＦ５に堆積したＰＭの量が所定以上であると判定された場合、リフレッシャ制御部３８は、リフレッシャ７を駆動させてＤＰＦ５に堆積したＰＭが除去されるようにしてよい。一実施形態において、リフレッシャ制御部３８は、例えばＣＰＵ及び当該ＣＰＵで実行されるプログラムとして構成してよい。

ここで、図１に示される測定システム１の構成は一例である。測定システム１は図１に示す構成要素の全てを含まなくてよい。また、測定システム１は図１に示す以外の構成要素を適宜備えていてもよい。

（第１センサ及び第２センサの構成）
図２は、第１センサ１０及び第２センサ２０の斜視外観図である。以下、第１センサ１０及び第２センサ２０を代表して、第１センサ１０の構成について説明する。しかしながら、第２センサ２０も、第１センサ１０と同様の構成としてよい。

図２に示すように、第１検出センサ１０は、内部に流路１１１を有する基部１０１と、流路１１１の内部に設けられたフィルタ部１０２とを備える。図２に示す第１検出センサ１０において、基部１０１は、外形が直方体形状であって、内部に２つの流路１１１を有する。それぞれの流路１１１はフィルタ部１０２で複数に区切られており、区切られた空間の１つ１つを分割流路１１２と呼ぶ。分割流路１１２の端部は、部分的に封止部１０４によって封止される。ここで、基部１０１が有する流路１１１の数は限定されるものではない。基部１０１は、内部に１つまたは３つ以上の流路１１１を有してよい。

ここで、図２から図６に示すように、直方体形状である基部１０１の直交する３つの辺にそれぞれ平行なｘ軸、ｙ軸、及びｚ軸を有する直交座標系が設定される。基部１０１の主面（相対的に最も面積の大きい面）はｘｙ平面と平行である。また、分割流路１１２の開口している端部（開口部）を有する面はｚｘ平面と平行である。また、分割流路１１２はｘ軸方向の少なくとも１つの側面をフィルタ部１０２で区切られる。また、分割流路１１２は、ｘ軸方向、ｙ軸方向、及びｚ軸方向のうち、ｙ軸方向に最も長く延びる。

図３は、図２のＡ−Ａ線に沿った第１検出センサ１０の断面図である。つまり、図３は、第１検出センサ１０のｚｘ平面に平行な断面をｙ軸の正方向の向きに見た断面図である。第１検出センサ１０は、キャパシタを形成するための電極１０３を基部１０１に備える。図３に示される他の要素は、図２と同じ符号を付しているため、説明を省略する。ここで、電極１０３は、ｚ軸方向においてフィルタ部１０２を挟むように基部１０１の内部に形成される。また、図３に示される複数の電極１０３は、連続した導体の一部であって、互いに電気的に接続された構成であり得る。

基部１０１はガスの流れる流路１１１を有する。基部１０１は、例えばアルミナ等の絶縁性のセラミックスで形成され得る。流路１１１は、ｘ方向、及びｙ方向に延びるように形成されるが、ｙ軸方向を長手方向とする。流路１１１は、基部１０１のｙ軸方向の端部において少なくとも一部が開口する。基部１０１が複数の流路１１１を有する場合に、複数の流路１１１は基部１０１の厚み方向（ｚ軸方向）に並んで形成される。基部１０１は、一例として、主面の長手方向（ｙ軸方向）の長さを４０ｍｍに、主面の短手方向（ｘ軸方向）の長さを１０ｍｍに、ｚ軸方向の長さを５ｍｍに設定できる。また、フィルタ部１０２で区切られて形成される分割流路１１２のそれぞれは、ｘ軸方向の長さを１．２ｍｍに設定できる。また、分割流路１１２のそれぞれは、ｚ軸方向の長さを１．２ｍｍに設定できる。ここで、流路１１１及び分割流路１１２のｙ軸方向の長さは、基部１０１と同じ４０ｍｍに設定できる。

フィルタ部１０２は、ガス中のＰＭ１５を捕集するための部材である。フィルタ部１０２は、流路１１１の内部に設けられる。フィルタ部１０２は板状であって、基部１０１の長手方向（ｙ軸方向）に沿って設けられる。フィルタ部１０２は、基部１０１の流路１１１を複数の領域に区分して分割流路１１２を形成するように１つ以上設けられる。図２から図６の例では、１つの流路１１１につき６つのフィルタ部１０２が設けられる。６つのフィルタ部１０２は互いに平行に配列される。フィルタ部１０２は、例えば多孔質アルミナ等の多孔質セラミックスで形成され得る。１つの分割流路１１２を流れるガスは、フィルタ部１０２を通過して、ｘ軸方向に隣接する分割流路１１２に移動できる。このとき、フィルタ部１０２は、ガス中に含まれるＰＭ１５の一部を捕集する（堆積させる）ことができる。ここで、流路１１１に設けられるフィルタ部１０２の数は限定されるものではない。例えば５つ以下または７つ以上のフィルタ部１０２が流路１１１に設けられてよい。

ここで、基部１０１及びフィルタ部１０２は一体的に形成（焼成）されることが好ましい。基部１０１及びフィルタ部１０２が一体的に形成されることによって、例えば接合材等を用いて接合した場合と比べて、基部１０１及びフィルタ部１０２の剥がれが生じるおそれを低減できる。さらに、基部１０１及びフィルタ部１０２が同じセラミックスから成ることによって、基部１０１及びフィルタ部１０２の熱膨張率を近づけることができる。熱膨張率に大きな差が生じないことによって、ヒートサイクル下における第１検出センサ１０の長期信頼性が向上する。ここで、「同じセラミックスから成る」とは、完全に成分が一致する場合に限定されない。例えば、基部１０１及びフィルタ部１０２を構成するセラミックスの主成分（８０質量％以上を占める成分）が同じであることも「同じセラミックスから成る」場合に含まれる。

フィルタ部１０２のそれぞれは、一例として、ｘ軸方向の長さを０．３ｍｍに設定できる。また、フィルタ部１０２のそれぞれは、ｚ軸方向の長さを１．２ｍｍに設定できる。また、フィルタ部１０２のそれぞれは、ｙ軸方向の長さを、基部１０１と同じ４０ｍｍに設定できる。

電極１０３はキャパシタを構成する部材である。電極１０３は、ｚ軸方向においてフィルタ部１０２を挟むように対になって基部１０１に設けられる。図３に示すように、電極１０３は、フィルタ部１０２のそれぞれを挟むように対になって設けられてよい。また、別の例として、電極１０３は、複数のフィルタ部１０２を挟むように対になって設けられてよい。また、図３に示すｚ軸方向の位置が同じ複数の電極１０３は、１つの線状の配線パターンの一部としてもよい。

本実施形態において、電極１０３は基部１０１に埋設される。電極１０３が直接にガスに接していないことは、電極１０３のガスによる影響（例えばＰＭの表面への付着等）を低減するため、第１検出センサ１０の検出精度を向上させることができる。ここで、第１検出センサ１０は、電極１０３が基部１０１の内部に設けられて（埋設されて）いない構成であってよい。例えば、第１検出センサ１０の製造をより簡単にするために、電極１０３を基部１０１の外表面に設けることが可能である。

ここで、電極１０３としては、例えば、白金またはタングステン等の金属材料を用いることができる。また、電極１０３を線状の配線パターンにした場合には、例えば、ｘ軸方向の長さを２ｍｍ、ｙ軸方向の長さを３８ｍｍ、ｚ軸方向の長さを３０μｍに設定できる。

また、封止部１０４としては、例えば、フッ素樹脂等の樹脂材料を用いることができる。また、その他の封止部１０４としては、フィルタ部１０２または基部１０１と同じセラミックスを用いることができる。同じセラミックスを用いる場合、フィルタ部１０２または基部１０１と封止部１０４との熱膨張差を小さくできるので、ヒートサイクル下における長期信頼性が向上する。

また、フィルタ部１０２がセラミックスを用いるとともに、基部１０１及び封止部１０４と共に一体的に形成（焼成）されていてよい。これにより、封止部１０４と基部１０１との界面から劣化が生じるおそれを低減できる。また、封止部１０４とフィルタ部１０２との界面から劣化が生じるおそれを低減できる。

図４は、図３の第１検出センサ１０の断面の一部（部分領域１４）を拡大した図である。ここで、部分領域１４に含まれる複数の電極１０３のそれぞれを区別するために、図４において、電極１０３−１、電極１０３−２及び電極１０３−３の符号が用いられる。図４の複数の電極１０３は、ｚ軸の正方向から負方向に向かって順に、電極１０３−１、電極１０３−２、及び電極１０３−３として区別される。また、部分領域１４に含まれる複数のフィルタ部１０２のそれぞれを区別するために、図４において、フィルタ部１０２−１及びフィルタ部１０２−２の符号が用いられる。図４の複数のフィルタ部１０２は、ｚ軸の正方向から負方向に向かって順に、フィルタ部１０２−１及びフィルタ部１０２−２として区別される。図４に示すように、部分領域１４には、２つの最小構成のキャパシタ（以下、「単位キャパシタ」という）が含まれる。すなわち、電極１０３−１及び電極１０３−２によってフィルタ部１０２−１を挟む単位キャパシタと、電極１０３−２及び電極１０３−３によってフィルタ部１０２−２を挟む単位キャパシタと、が含まれる。ここで、上記のように、フィルタ部１０２−１及びフィルタ部１０２−２は、分割流路１１２を形成するように設けられる。すなわち、フィルタ部１０２−１及びフィルタ部１０２−２は、ｘ軸方向において、分割流路１１２と接する。ＰＭ１５を含むガスが分割流路１１２を通る場合に、フィルタ部１０２−１及びフィルタ部１０２−２はＰＭ１５の少なくとも一部を堆積させることができる。

図５は、図４の２つの単位キャパシタにＰＭ１５が堆積した様子を示す図である。フィルタ部１０２−１及びフィルタ部１０２−２にＰＭ１５が堆積すると、２つの単位キャパシタの静電容量が変化する。具体的には、ＰＭ１５の堆積によって、静電容量が大きくなる。測定装置３０の算出部３２は、第１検出センサ１０における静電容量を算出する。算出部３２は、静電容量の初期値との差が閾値を超える場合に、燃焼除去が必要な程度にＰＭ１５が堆積したと判定して、第１検出センサ１０におけるヒータ１２に再生動作を実行させてもよい。このようにして再生動作が実行されると、堆積したＰＭ１５が燃焼除去されて、フィルタ部１０２−１及びフィルタ部１０２−２は、再び図４のような状態に戻る。

図６は、第１検出センサ１０の１つの流路１１１をｘｙ平面と平行に切った断面の一例を示す図である。図６に示すように、分割流路１１２は、ｙ軸方向の２つの端部のうち１つだけが封止部１０４によって封止される。ここで、１つの分割流路１１２において、隣接する分割流路１１２と逆の端部に封止部１０４が設けられる。分割流路１１２の内部を流れるガスがフィルタ部１０２を通過し易くなるので、フィルタ部１０２はＰＭ１５を捕集しやすい。その結果、第１検出センサ１０の検出精度が向上する。ここで、図６の矢印はガスの流れを示す。また、別の例として、全ての分割流路１１２において、２つの端部の両方が開口であってよい。

（粒子状物質検出センサの製造方法）
第１検出センサ１０の製造方法は、例えば以下の工程を含んでよい。まず、複数の第１のセラミックグリーンシート及び複数の第２のセラミックグリーンシートが準備される。第１のセラミックグリーンシートは、後の焼成工程において焼結して基部１０１となる部分である。第２のセラミックグリーンシートは、後の焼成工程において焼結してフィルタ部１０２となる部分である。緻密なセラミックスから成る基部１０１に対して、フィルタ部１０２は多孔質セラミックスから成るものである。そのため、第２のセラミックグリーンシートは、第１のセラミックグリーンシートと比べて、後の焼成工程において焼結した際に気孔が多くなる（気孔率が大きくなる）。具体的には、第２のセラミックグリーンシートは、第１のセラミックグリーンシートより気孔となる成分（例えば有機バインダ成分、造孔材等）が多い。または、第２のセラミックグリーンシートは、焼結性を低下させて気孔を増やすために、第１のセラミックグリーンシートより焼結助剤成分が少ない。

ここで、造孔材は、後の焼成工程において焼失する粒子状の材料であって、気孔径及び気孔率の調整が容易である。造孔材としては、例えば、アクリル樹脂ビーズ（メタクリル酸エステル系共重合物）、カーボン粉末、結晶セルロースが挙げられる。造孔材の粒径は、フィルタ部１０２の気孔径の１倍から１．２倍のものを用いればよい。例えば、気孔径が１μｍ〜６０μｍのフィルタ部１０２を作製する場合に、平均粒径が１μｍ〜７２μｍの造孔材が用いられる。気孔率は、造孔材の粒径と量によって調整することができる。

第１のセラミックグリーンシートの準備において、基部１０１がアルミナ質セラミックスである場合に、まず、スラリーが作製される。第１のセラミックグリーンシート用のスラリーは、アルミナ粉末及び焼結助剤（ＳｉＯ_２，ＭｇＯ，ＣａＯ等の粉末）に、アクリル系樹脂などの有機バインダと、トルエン、アセトン等の有機溶剤または水などの溶媒と、を混合して作製される。スラリーは、ドクターブレード法等の成膜方法によってシート状に形成される。第２のセラミックグリーンシートの準備において、第１のセラミックグリーンシート用のスラリーに造孔材を加えたスラリーが作製される。つまり、第２のセラミックグリーンシートは、第１のセラミックグリーンシートに造孔材を加えたものとなる。

フィルタ部１０２が有する気孔の径を異ならせるために、例えば、第２のセラミックグリーンシート用のスラリーに加える造孔材として平均粒径が異なるものが用いられてよい。つまり、含まれる造孔材の平均粒径が異なる、複数種類の第２のセラミックグリーンシートが作製されてよい。また、フィルタ部１０２の気孔率を異ならせるために、例えば、第２のセラミックグリーンシート用のスラリーに加える造孔材の量は互いに異なっていてよい。つまり、含まれる造孔材の密度が異なる、複数種類の第２のセラミックグリーンシートが作製されてよい。

第１検出センサ１０の製造方法の次の工程として、第１のセラミックグリーンシートに電極層が形成される。電極層は後の焼成工程において焼結して電極１０３となる。電極層の形成は、電極１０３の主成分となる白金またはタングステン等の金属材料を主成分とする金属ペーストを第１のセラミックグリーンシート上に塗布することで行われる。金属ペーストは、金属材料の粉末に樹脂バインダ及び溶媒を加えて混練して作製することができる。金属ペーストは、スクリーン印刷法等によって、電極１０３の配線パターン形状に塗布される。

第１検出センサ１０の製造方法の次の工程として、第２のセラミックグリーンシートに貫通孔が形成される。貫通孔は流路１１１となる部分である。金型を用いた打ち抜き加工またはレーザー加工によって、第２のセラミックグリーンシートに貫通孔を形成することができる。

第１検出センサ１０の製造方法の次の工程として、電極層が形成された第１のセラミックグリーンシートと、貫通孔が形成された第２のセラミックグリーンシートと、を積層した積層体が形成される。例えば、基部１０１は２層の第１のセラミックグリーンシートが積層されて形成され得る。また、フィルタ部１０２は２層の第２のセラミックグリーンシートが積層されて形成され得る。ここで、積層の数は限定されるものではない。基部１０１は、１層または３層以上の第１のセラミックグリーンシートで形成されてよい。フィルタ部１０２は、１層または３層以上の第２のセラミックグリーンシートで形成されてよい。

ここで、基部１０１の積層において、電極層を形成した第１のセラミックグリーンシートの上に、電極層を形成していない第１のセラミックグリーンシートを積層することによって、電極１０３が埋設された基部１０１が形成される。また、基部１０１の上に、第２のセラミックグリーンシートのフィルタ部１０２となる部分のみを積層し、さらに、フィルタ部１０２の周りを囲むように枠状の第１のセラミックグリーンシートを積層することによって、流路１１１が形成される。

第１検出センサ１０の製造方法の次の工程として、積層体が焼成される。基部１０１及びフィルタ部１０２がアルミナ質セラミックスである場合に、焼成温度は１５００℃から１６００℃に設定される。

（測定システムの動作）
次に、ＤＰＦ５に堆積したＰＭの量を測定システム１において測定する動作について説明する。

ＤＰＦ５に堆積したＰＭの量を測定するためには、まず、測定システム１において、堆積したＰＭの量を測定したいＤＰＦ５が、測定機構３のフィルタ収容部３ｂに収容されている必要がある。したがって、測定システム１において測定を開始する前に、ＰＭが堆積する量を測定したいＤＰＦ５を、測定機構３のフィルタ収容部３ｂに収容する。

図１に示すように、測定システム１において測定を開始する前に、第１センサ１０及び第２センサ２０は、測定装置３０の算出部３２に接続されている必要がある。より詳細には、第１センサ１０及び第２センサ２０が備えるキャパシタを構成する電極１０３（図３）と、測定装置３０の算出部３２とが接続される必要がある。これにより、算出部３２は、第１センサ１０及び第２センサ２０のキャパシタがそれぞれ検出する静電容量を取得することができる。また、一実施形態において、ＤＰＦ５のリフレッシュ機能を実現するためには、リフレッシャ７は、測定装置３０のリフレッシャ制御部３８に接続される必要がある。

第１センサ１０及び第２センサ２０は、図１においてＰＭが流れる向きを示す矢印の方向に、ＰＭを含むガスが流れるように配置される。例えば、図６に示す第１センサ１０において、ＰＭを含むガスは、Ｙ軸の負方向に向かって流れる。したがって、一実施形態において、図６に示す第１センサ１０のＹ軸の負方向が、図１においてＰＭが流れる向きを示す矢印とほぼ同じ方向になるように、第１センサ１０及び第２センサ２０を配置する。

以下の説明において、第１センサ１０及び第２センサ２０に堆積するＰＭをリフレッシュする機構は、第１センサ１０及び第２センサ２０のそれぞれに適宜備えられているものとする。第１センサ１０及び第２センサ２０は、それぞれに堆積するＰＭを所定のタイミング又は所定の条件に基づいてリフレッシュすることにより、ＰＭの堆積とキャパシタの静電容量の増大をほぼリニアに対応させることができる。

図７及び図８は、測定システム１による測定の動作を例示するフローチャートである。

一実施形態に係る測定システム１は、要するに、第１センサ１０によってＤＰＦ５に入るＰＭの量を検出し、第２センサ２０によってＤＰＦ５から出るＰＭの量を検出して、両者の差からＤＰＦ５に堆積しているＰＭの量を算出する。以下、このような動作を、図７及び図８を参照して、より詳細に説明する。

図７は、測定システム１において、第１センサ１０及び第２センサ２０を通過するＰＭの重量の時間変化を算出する動作を例示するフローチャートである。以下、第１センサ１０及び第２センサ２０を代表して、第１センサ１０を用いる場合の動作について説明する。しかしながら、第２センサ２０を用いる場合の動作も、第１センサ１０の場合と同様に行ってよい。

図７示す動作は、測定システム１においてＤＰＦ５に堆積したＰＭの量を測定する時点で開始してよい。図７示す動作が開始すると、測定装置３０の算出部３２は、第１センサ１０の電極１０３の静電容量（以下、Ｃ１とも記す）を検出する（ステップＳ１）。このように、一実施形態に係る測定システム１において、第１センサ１０及び第２センサ２０の少なくとも一方は、一対の電極を備え、当該電極間の静電容量を検出してよい。以下の説明において、各機能部によって検出された結果、算出された結果、及び参照された結果などは、適宜、記憶部３４などに記憶してよい。

ステップＳ１において第１センサ１０の電極１０３の静電容量Ｃ１が検出されたら、算出部３２は、静電容量Ｃ１の時間変化（以下、ｄＣ１とも記す）を算出する（ステップＳ２）。このような算出を行うために、静電容量Ｃ１の検出（ステップＳ１）を常時行うことにより、周期的に又は所定のタイミングで、静電容量Ｃ１の時間変化ｄＣ１を算出（ステップＳ２）してよい。ステップＳ２において算出される時間変化ｄＣ１は、測定が行われる時点によって変化し得る値としてよい。

ステップＳ２において時間変化ｄＣ１が算出されたら、時間変化ｄＣ１と、第１センサ１０を通過するＰＭの重量（以下、Ｍ１とも記す）との関係を参照する（ステップＳ３）。ステップＳ３において、時間変化ｄＣ１と、通過するＰＭの重量（以下、「通過ＰＭ重量」とも記す）Ｍ１との関係を参照するために、例えば、このような関係を規定する関係式を、記憶部３４に記憶しておいてよい。時間変化ｄＣ１と、通過ＰＭ重量Ｍ１との関係を規定する関係式とは、時間変化ｄＣ１を変数として変化させた時に、対応する通過ＰＭ重量Ｍ１を算出することができる関係式としてよい。このような関係式は、例えば、時間変化ｄＣ１の増大に伴って、通過ＰＭ重量Ｍ１もリニアに増大するような関数などとしてもよい。

このような関係式は、測定システム１による測定を行う前に、例えばテスト環境における実測値等に基づいて定められてもよい。また、このような関係式が記憶部３４に記憶されていない場合、過去の測定データなどのような所定のデータに基づいて、算出部３２が適宜推定する関係としてもよい。また、このような関係式が記憶部３４に記憶されていない場合、算出部３２は、例えば外部とネットワーク接続することにより、適当な関係式を取得してもよい。

ステップＳ３において時間変化ｄＣ１と通過ＰＭ重量Ｍ１との関係を参照したら、算出部３２は、当該関係に基づいて、第１センサを通過するＰＭの重量の時間変化、すなわち通過ＰＭ重量Ｍ１の時間変化（以下、ｄＭ１とも記す）を算出する（ステップＳ４）。ステップＳ４において算出される通過ＰＭ重量Ｍ１の時間変化ｄＭ１も、測定が行われる時点によって変化し得る値としてよい。以上のようにして、測定装置３０の算出部３２は、第１センサ１０を通過するＰＭの重量の時間変化ｄＭ１を算出することができる。

また、上述のように、算出部３２は、第２センサ２０についても、図７に示す動作を行う。すなわち、ステップＳ１において、第２センサ２０の電極１０３の静電容量（以下、Ｃ２とも記す）を検出する。ステップＳ２において、静電容量Ｃ２の時間変化（以下、ｄＣ２とも記す）を算出する。ステップＳ３において、時間変化ｄＣ２と、第２センサ２０を通過するＰＭの重量（以下、Ｍ２とも記す）との関係を参照する。時間変化ｄＣ２と通過ＰＭ重量Ｍ２との関係も、上述のように適宜定められるものとする。ステップＳ４において、第２センサを通過するＰＭの重量の時間変化（以下、ｄＭ２とも記す）を算出する。以上のようにして、測定装置３０の算出部３２は、第２センサ２０を通過するＰＭの重量の時間変化ｄＭ２を算出することができる。

このように、一実施形態に係る測定装置３０の算出部３２は、第１センサ１０及び第２センサ２０の少なくとも一方が検出する静電容量の時間変化に基づいて、第１センサ１０及び第２センサ２０の少なくとも一方の通過ＰＭ重量の時間変化を算出してよい。

上述した２つの動作、すなわち第１センサ１０の通過ＰＭ重量の時間変化ｄＭ１の算出と、第２センサ２０の通過ＰＭ重量の時間変化ｄＭ２の算出とは、ほぼ同時に開始されるようにしてよい。また、これら２つの動作は、ほぼ同時に開始された後、常時行われるようにしてよい。

図８は、測定システム１において、ＤＰＦ５に堆積するＰＭの総堆積量を算出する動作を例示するフローチャートである。

図８に示す動作が開始すると、測定装置３０の算出部３２は、第１センサ１０の通過ＰＭ重量Ｍ１の時間変化ｄＭ１を取得する（ステップＳ１１）。第１センサ１０の通過ＰＭ重量Ｍ１の時間変化ｄＭ１は、図７に示すステップＳ４において第１センサ１０による検出に基づいて算出した結果である。

ステップＳ１１における処理の次に、算出部３２は、第２センサ２０の通過ＰＭ重量Ｍ２の時間変化ｄＭ２を取得する（ステップＳ１２）。第２センサ２０の通過ＰＭ重量Ｍ２の時間変化ｄＭ２は、図７に示すステップＳ４において第２センサ２０による検出に基づいて算出した結果である。

ステップＳ１１の処理とステップＳ１２の処理とは、逆の順序で行ってもよいし、同時に行ってもよい。

ステップＳ１２における処理の次に、算出部３２は、第１センサ１０の通過ＰＭ重量の時間変化ｄＭ１と、第２センサ２０の通過ＰＭ重量の時間変化ｄＭ２との差を算出する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３において算出される差は、ＤＰＦ５における時間当たりのＰＭ堆積量（以下、ｄＡとも記す）としてよい。すなわち、ステップＳ１３において、算出部３２は、第１センサ１０の通過ＰＭ重量の時間変化ｄＭ１と第２センサ２０の通過ＰＭ重量の時間変化ｄＭ２との差から、ＤＰＦ５における時間当たりのＰＭ堆積量ｄＡを算出する。ステップＳ１３において算出されるＰＭ堆積量ｄＡは、測定が行われる時点によって変化し得る値としてよい。

このように、一実施形態に係る測定装置３０の算出部３２は、第１センサ１０を通過するＰＭの重量の時間変化と、第２センサ２０を通過するＰＭの重量の時間変化との差に基づいて、ＤＰＦ５におけるＰＭの時間当たりの堆積量を算出してよい。

ステップＳ１３における処理の後、算出部３２は、時間当たりのＰＭ積算量を積算する（ステップＳ１４）。ステップＳ１４において積算されるＰＭ堆積量は、ＤＰＦ５におけるＰＭの総堆積量（以下、Ａとも記す）としてよい。以上のようにして、測定装置３０の算出部３２は、その時点のＤＰＦ５におけるＰＭの総堆積量Ａを算出することができる。このように、一実施形態に係る測定装置３０の算出部３２は、ＤＰＦ５におけるＰＭの時間当たりの堆積量を積算することで、ＤＰＦ５におけるＰＭの総堆積量を算出してよい。

以上のようにして、測定装置３０は、算出されたその時点のＰＭの総堆積量Ａを算出することができる。算出部３２は、算出されたＰＭの総堆積量Ａを、例えば視覚情報又は聴覚情報などとして、出力部３６から出力してもよい。測定システム１によれば、その時点のＤＰＦ５におけるＰＭの総堆積量Ａを、測定装置３０のユーザに知らせることができる。

また、算出部３２は、算出されたＰＭの総堆積量Ａの情報を、例えば出力部３６からＥＣＵに出力してもよい。算出されたＰＭの総堆積量Ａの情報に基づいて、ＥＣＵは、最適な燃料噴射量、噴射時期、点火時期及びアイドル回転数等を制御し得る。上述のように、ＥＣＵは、算出されたＰＭの総堆積量Ａの情報に基づいて、例えばガスのＰＭの量が増加していると判定する場合に、燃料噴射量の抑制等のエンジン制御を実行してもよい。

このように、一実施形態に係る測定システム１において、第１センサ１０は、ＤＰＦ５に流入するＰＭを検出する。また、一実施形態に係る測定システム１において、第２センサ２０は、ＤＰＦ５から流出するＰＭを検出する。また、一実施形態に係る測定システム１において、測定装置３０の算出部３２は、第１センサ１０による検出の結果と、第２センサ２０による検出の結果とに基づいて、ＤＰＦ５におけるＰＭの堆積量を算出する。図７及び図８において説明した動作は、ＤＰＦ５におけるＰＭの体積を測定する間は常時繰り返し行うようにしてよい。

一実施形態に係る測定システム１によれば、ＤＰＦ５におけるＰＭの時間当たりの堆積量、及びＤＰＦ５におけるＰＭの総堆積量を良好な精度で測定することができる。したがって、一実施形態に係る測定システム１によれば、ＤＰＦのような微粒子捕集フィルタにおける微粒子の堆積を精度良く測定することができる。

次に、ＤＰＦ５が正常に機能しているか否かを測定システム１において判定する動作について説明する。

ＤＰＦ５は、ＰＭを漉し取るにつれて、徐々にフィルタとしての性能が低下する。また、予期せぬ不具合により、ＤＰＦ５が正常に機能しなくなることもあり得る。したがって、一実施形態に係る測定装置３０は、ＤＰＦ５におけるＰＭの堆積量を測定しつつ、ＤＰＦ５が正常に機能しているか否かを判定してもよい。

図９は、測定システム１においてＤＰＦ５が正常に機能しているか否かの判定の動作を例示するフローチャートである。

図９に示す動作は、図８に示した動作に引き続き行うことができる。すなわち、図９に示す動作は、図８に示した動作が終了した時点で開始してよい。

図９に示す動作が開始すると、算出部３２は、ＤＰＦ５におけるＰＭの総堆積量Ａと、ＤＰＦ５におけるＰＭの透過率（以下、Ｐｒとも記す）との関係を参照する（ステップＳ３１）。ここで、ＤＰＦ５におけるＰＭの総堆積量Ａは、図８のステップＳ１４において算出した結果を用いてよい。また、ＤＰＦ５におけるＰＭの透過率（以下、「ＰＭ透過率」とも記す）Ｐｒとは、その時点においてＤＰＦ５をＰＭが透過する割合を示す数値としてよい。例えば、ＰＭ透過率Ｐｒが５％であるとは、ＤＰＦ５に流入するＰＭの量を１００とした場合に、ＤＰＦ５から流出するＰＭの量が５になることを意味する。

ステップＳ３１において、ＤＰＦ５におけるＰＭの総堆積量Ａと、ＤＰＦ５におけるＰＭの透過率Ｐｒとの関係を参照するために、例えば、このような関係を規定する関係式を、記憶部３４に記憶しておいてよい。ＤＰＦ５におけるＰＭの総堆積量Ａと、ＤＰＦ５におけるＰＭ透過率Ｐｒとの関係を規定する関係式とは、ＰＭの総堆積量Ａを変数として変化させた時に、対応するＰＭ透過率Ｐｒを算出することができる関係式としてよい。このような関係式は、例えば、ＰＭの総堆積量Ａの増大に伴って、ＰＭ透過率Ｐｒも増大するような関数などとしてもよい。例えば、ＤＰＦ５におけるＰＭの総堆積量Ａが増大すると、一般的に、フィルタが目詰まりしてフィルタリング性能は低下する。このため、ＤＰＦ５を透過してしまうＰＭの割合も増大すると想定される。

このような関係式があれば、ＰＭの総堆積量ＡとＤＰＦ５におけるＰＭの透過率Ｐｒとの一方から他方を求めることができる。このように、一実施形態に係る測定装置３０の算出部３２は、ＤＰＦ５におけるＰＭの透過率を、ＤＰＦ５におけるＰＭの堆積量に基づいて算出してもよい。

このような関係式は、測定システム１による測定を行う前に、例えばテスト環境における実測値等に基づいて定められてもよい。また、このような関係式が記憶部３４に記憶されていない場合、過去の測定データなどのような所定のデータに基づいて、算出部３２が適宜推定する関係としてもよい。また、このような関係式が記憶部３４に記憶されていない場合、算出部３２は、例えば外部とネットワーク接続することにより、適当な関係式を取得してもよい。

ステップＳ３１においてＤＰＦ５におけるＰＭの総堆積量ＡとＰＭ透過率Ｐｒとの関係を参照したら、算出部３２は、当該関係に基づいて、ＤＰＦ５を透過すると推定されるＰＭの量（以下、「推定透過ＰＭ量」とも記す）Ｐｅを算出する（ステップＳ３２）。ステップＳ３２において算出される推定透過ＰＭ量Ｐｅは、例えば、各時点のＰＭ透過率Ｐｒの時間積分に基づいて算出することができる。また、ステップＳ３２において算出される推定透過ＰＭ量Ｐｅは、測定が行われる時点によって変化し得る値としてよい。

ステップＳ３２において推定透過ＰＭ量Ｐｅが算出されたら、算出部３２は、推定透過ＰＭ量Ｐｅと、第２センサを通過するＰＭの重量の時間変化ｄＭ２との差を算出する（ステップＳ３３）。ここで、推定透過ＰＭ量Ｐｅは、ステップＳ３２において算出した結果を用いてよい。また、第２センサを通過するＰＭの重量の時間変化ｄＭ２は、図７のステップＳ４において説明したようにして求めてよい。ステップＳ３２において算出した推定透過ＰＭ量Ｐｅは、ＤＰＦ５を透過すると推定されるＰＭの量である。また、第２センサを通過するＰＭの重量の時間変化ｄＭ２は、ＤＰＦ５を透過した後の位置に設置された第２センサによって実際に検出された結果から得られたものである。したがって、推定透過ＰＭ量Ｐｅと、ＰＭの重量の時間変化ｄＭ２との差は、ＤＰＦ５が正常に機能していれば、僅少となる。

このように、一実施形態に係る測定装置３０の算出部３２は、第２センサ２０による検出の結果に基づいて、ＤＰＦ５を透過したＰＭを算出してもよい。また、一実施形態に係る測定装置３０の算出部３２は、ＤＰＦ５におけるＰＭの透過率に基づいて、ＤＰＦ５を透過すると推定されるＰＭを算出してもよい。

ステップＳ３３において前述の差が算出されたら、算出部３２は、当該差が所定の閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３４）。ステップＳ３４において前述の差が所定の閾値以上であるか否かを判定するために、例えば、このような所定の閾値を、予め記憶部３４に記憶しておいてよい。この所定の閾値は、例えばＤＰＦ５が正常に機能していると判断できる値を、許容範囲の誤差を考慮した上で定めてよい。また、この所定の閾値は、例えばＤＰＦ５が正常な性能を担保していると判断できる値を、各種の仕様及び要求などに基づいて定めてもよい。

このような所定の閾値は、測定システム１による測定を行う前に、例えばテスト環境における実測値等に基づいて定められてもよい。また、このような所定の閾値が記憶部３４に記憶されていない場合、過去の測定データなどのような所定のデータに基づいて、算出部３２が適宜設定する値としてもよい。また、このような所定の閾値が記憶部３４に記憶されていない場合、算出部３２は、例えば外部とネットワーク接続することにより、適当な値を取得してもよい。

ステップＳ３４において、前述の差が所定の閾値以上でないならば、算出部３２は、ＤＰＦ５が正常に機能していると判定する（ステップＳ３５）。一方、ステップＳ３４において、前述の差が所定の閾値以上であれば、算出部３２は、ＤＰＦ５が正常に機能していない、すなわちＤＰＦ５は異常であると判定する（ステップＳ３６）。

以上のようにして、測定装置３０は、ＤＰＦ５が正常に機能しているか否かを判定することができる。算出部３２は、判定の結果を、例えば視覚情報又は聴覚情報などとして、出力部３６から出力してもよい。測定システム１によれば、その時点においてＤＰＦ５が正常に機能しているか否かを、測定装置３０のユーザに知らせることができる。

また、算出部３２は、判定の結果の情報を、リフレッシャ制御部３８に通知してもよい。この場合、リフレッシャ制御部３８は、判定の結果の情報に基づいて、リフレッシャ７がＤＰＦ５をリフレッシュするように制御してもよい。例えば、図９のステップＳ３６に示すように、ＤＰＦ５が正常に機能していないと判定された場合、リフレッシャ制御部３８は、ＤＰＦ５をリフレッシュするようにリフレッシャ７を制御してもよい。

また、算出部３２は、判定の結果の情報を、例えば出力部３６からＥＣＵに出力してもよい。判定の結果の情報に基づいて、ＥＣＵは、最適な燃料噴射量、噴射時期、点火時期及びアイドル回転数等を制御し得る。上述のように、ＥＣＵは、判定の結果の情報に基づいて、例えば燃料噴射量の抑制等のエンジン制御を実行してもよい。

このように、一実施形態に係る測定装置３０の算出部３２は、ＤＰＦ５を透過すると推定されるＰＭと、ＤＰＦ５を透過したＰＭとの差に基づいて、ＤＰＦ５が正常に機能しているか否かを判定してもよい。より詳細には、一実施形態に係る測定装置３０の算出部３２は、ＤＰＦ５を透過すると推定されるＰＭの時間変化と、ＤＰＦ５を透過したＰＭの時間変化との差に基づいて、ＤＰＦ５が正常に機能しているか否かを判定してもよい。また、一実施形態に係る測定装置３０の算出部３２は、ＤＰＦ５を透過すると推定されるＰＭと、ＤＰＦ５を透過したＰＭとの差が所定の閾値以上である場合、ＤＰＦ５が正常に機能していないと判定してもよい。

一実施形態に係る測定システム１によれば、ＤＰＦ５が正常に機能しているか否かを判定することができる。したがって、一実施形態に係る測定システム１によれば、上述のようにＤＰＦのような微粒子捕集フィルタにおける微粒子の堆積を測定している際に、ＤＰＦ５が正常に機能しているか否かを判定することができる。

次に、ＤＰＦ５をリフレッシュする動作について説明する。

上述のように、ＤＰＦ５は、ＰＭを漉し取るにつれて、徐々にフィルタとしての性能が低下する。このため、ＤＰＦ５に堆積したＰＭを所定のタイミングで燃焼させるなどして、ＤＰＦ５を再生（リフレッシュ）させることが望ましい。一実施形態に係る測定システム１において、測定装置３０は、所定の条件に基づいて、ＤＰＦ５を再生させるタイミングを判定してもよい。

図１０は、測定システム１においてＤＰＦ５をリフレッシュするタイミングを判定する動作を例示するフローチャートである。

図１０に示す動作は、図９に示した動作に引き続き行うことができる。すなわち、図１０に示す動作は、図９に示した動作が終了した時点で開始してよい。また、図１０に示す動作は、図７から図９までに示した動作とは独立して行ってもよい。

図１０に示す動作が開始すると、算出部３２は、ＤＰＦ５におけるＰＭの総堆積量Ａを参照する（ステップ４１）。ここで、ＤＰＦ５におけるＰＭの総堆積量Ａは、図８のステップＳ１４において算出した結果を用いてよい。また、ＤＰＦ５におけるＰＭの総堆積量Ａは、例えば記憶部３４に記憶された情報を読み出してもよい。

次に、算出部３２は、ＤＰＦ５におけるＰＭ透過率Ｐｒを参照する（ステップ４２）。ここで、ＤＰＦ５におけるＰＭ透過率Ｐｒは、図９のステップＳ３１において参照した結果を用いてよい。また、ＤＰＦ５におけるＰＭ透過率Ｐｒは、例えば記憶部３４に記憶された情報を読み出してもよい。

次に、算出部３２は、推定透過ＰＭ量Ｐｅを参照する（ステップ４３）。ここで、推定透過ＰＭ量Ｐｅは、図９のステップＳ３２において算出した結果を用いてよい。また、推定透過ＰＭ量Ｐｅは、例えば記憶部３４に記憶された情報を読み出してもよい。

次に、算出部３２は、第２センサ２０の通過ＰＭ重量の時間変化ｄＭ２を参照する（ステップ４４）。ここで、第２センサ２０の通過ＰＭ重量の時間変化ｄＭ２は、図７のステップＳ４において算出した結果を用いてよい。また、第２センサ２０の通過ＰＭ重量の時間変化ｄＭ２は、例えば記憶部３４に記憶された情報を読み出してもよい。

ステップＳ４１からステップＳ４４までの処理の順序は任意とすることができる。すなわち、ステップＳ４１からステップＳ４４までの処理は、必ずしもこの順序で行わなくてもよい。また、ステップＳ４１からステップＳ４４までの処理は、一部を省略してもよい。

以上のようにして各値の少なくともいずれかが参照されたら、算出部３２は、これらの各値が、それぞれについて設定された所定の閾値以上であるか否かを判断する（ステップＳ４５）。ステップＳ４５において各値がそれぞれの所定の閾値以上であるか否かを判定するために、例えば、このような所定の閾値を、予め記憶部３４に記憶しておいてよい。この所定の閾値は、例えばＤＰＦ５をリフレッシュすべきと判断できる値を適宜定めてよい。また、この所定の閾値は、例えばＤＰＦ５が正常な性能を担保していると判断できる値を、各種の仕様及び要求などに基づいて定めてもよい。

このような所定の閾値は、測定システム１による測定を行う前に、例えばテスト環境における実測値等に基づいて定められてもよい。また、このような所定の閾値が記憶部３４に記憶されていない場合、過去の測定データなどのような所定のデータに基づいて、算出部３２が適宜設定する値としてもよい。また、このような所定の閾値が記憶部３４に記憶されていない場合、算出部３２は、例えば外部とネットワーク接続することにより、適当な値を取得してもよい。

ステップＳ４５において各値がそれぞれの所定の閾値以上でないと判断された場合、算出部３２は、ＤＰＦ５のリフレッシュはまだ不要と判断し、図１０に示す動作を終了する。一方、ステップＳ４５において各値のいずれかがその所定の閾値以上であると判断された場合、算出部３２は、ＤＰＦ５のリフレッシュを行う（ステップＳ４６）。この場合、算出部３２は、リフレッシャ制御部３８に対して、ＤＰＦ５のリフレッシュを行うように指示してもよい。そして、リフレッシャ制御部３８は、算出部３２からの指示に基づいて、リフレッシャ７がＤＰＦ５をリフレッシュするように制御してもよい。

このように、一実施形態に係る測定装置３０の算出部３２は、ＤＰＦ５からＰＭを除去するタイミングを判定してもよい。この場合、算出部３２は、ＤＰＦ５におけるＰＭの堆積量、ＤＰＦ５におけるＰＭの堆積量から決定されるＤＰＦ５におけるＰＭの透過率、及び第２センサ２０による検出の結果の少なくともいずれかなどに基づいて判定してもよい。

一実施形態に係る測定システム１によれば、ＤＰＦ５をリフレッシュするタイミングを判定することができる。したがって、一実施形態に係る測定システム１によれば、上述のようにＤＰＦのような微粒子捕集フィルタにおける微粒子の堆積を測定している際に、適切なタイミングでＤＰＦ５をリフレッシュすることができる。

本開示を諸図面及び実施例に基づき説明してきたが、当業者であれば本開示に基づき種々の変形又は修正を行うことが容易であることに注意されたい。したがって、これらの変形又は修正は本開示の範囲に含まれることに留意されたい。例えば、各機能部に含まれる機能などは論理的に矛盾しないように再配置可能である。複数の機能部等は、１つに組み合わせられたり、分割されたりしてよい。上述した本開示に係る各実施形態は、それぞれ説明した各実施形態に忠実に実施することに限定されるものではなく、適宜、各特徴を組み合わせたり、一部を省略したりして実施され得る。つまり、本開示の内容は、当業者であれば本開示に基づき種々の変形および修正を行うことができる。したがって、これらの変形および修正は本開示の範囲に含まれる。例えば、各実施形態において、各機能部、各手段、各ステップなどは論理的に矛盾しないように他の実施形態に追加し、若しくは、他の実施形態の各機能部、各手段、各ステップなどと置き換えることが可能である。また、各実施形態において、複数の各機能部、各手段、各ステップなどを１つに組み合わせたり、或いは分割したりすることが可能である。また、上述した本開示の各実施形態は、それぞれ説明した各実施形態に忠実に実施することに限定されるものではなく、適宜、各特徴を組み合わせたり、一部を省略したりして実施することもできる。

上述した実施形態は、測定システム１としての実施のみに限定されるものではない。例えば、上述した実施形態は、測定システム１に含まれる測定装置３０として実施してもよい。また、上述した実施形態は、例えば、測定システム１又は測定装置３０のような構成において行われる測定方法として実施してもよい。よい。また、上述した実施形態は、例えば、測定システム１又は測定装置３０のような構成において実行される測定プログラムとして実施してもよい。

１ 測定システム
３ 測定機構
３ａ 流入口
３ｂ フィルタ収容部
３ｂ 流出口
５ 微粒子捕集フィルタ（ＤＰＦ）
７ リフレッシャ
１０ 第１センサ
２０ 第２センサ
３０ 測定装置
３２ 算出部
３４ 記憶部
３６ 出力部
３８ リフレッシャ制御部
１０１ 基部
１０２、１０２−１、１０２−２ フィルタ部
１０３、１０３−１、１０３−２、１０３−３ 電極
１０４ 封止部
１１１ 流路
１１２ 分割流路

Claims (13)

1. 微粒子捕集フィルタに流入する粒子状物質を検出する第１センサによる検出の結果と、前記微粒子捕集フィルタから流出する粒子状物質を検出する第２センサによる検出の結果とに基づいて、前記微粒子捕集フィルタにおける粒子状物質の堆積量を算出する、測定装置。
2. 前記第２センサによる検出の結果に基づいて、前記微粒子捕集フィルタを透過した粒子状物質を算出し、
   前記微粒子捕集フィルタにおける粒子状物質の透過率に基づいて、前記微粒子捕集フィルタを透過すると推定される粒子状物質を算出し、
   前記微粒子捕集フィルタを透過すると推定される粒子状物質と、前記微粒子捕集フィルタを透過した粒子状物質との差に基づいて、前記微粒子捕集フィルタが正常に機能しているか否かを判定する、請求項１に記載の測定装置。
3. 前記微粒子捕集フィルタを透過すると推定される粒子状物質の時間変化と、前記微粒子捕集フィルタを透過した粒子状物質の時間変化との差に基づいて、前記微粒子捕集フィルタが正常に機能しているか否かを判定する、請求項２に記載の測定装置。
4. 前記微粒子捕集フィルタにおける粒子状物質の透過率は、前記堆積量に基づいて算出される、請求項２又は３に記載の測定装置。
5. 前記微粒子捕集フィルタを透過すると推定される粒子状物質と、前記微粒子捕集フィルタを透過した粒子状物質との差が所定の閾値以上である場合、前記微粒子捕集フィルタが正常に機能していないと判定する、請求項２から４のいずれかに記載の測定装置。
6. 前記堆積量、前記堆積量から決定される前記微粒子捕集フィルタにおける粒子状物質の透過率、及び前記第２センサによる検出の結果の少なくともいずれかに基づいて、前記微粒子捕集フィルタから粒子状物質を除去するタイミングを判定する、請求項１から５のいずれかに記載の測定装置。
7. 前記第１センサ及び前記第２センサの少なくとも一方は、一対の電極を備え、当該電極間の静電容量を検出する、請求項１〜６のいずれかに記載の測定装置。
8. 前記第１センサ及び前記第２センサの少なくとも一方が検出する静電容量の時間変化に基づいて、前記第１センサ及び前記第２センサの少なくとも一方を通過する粒子状物質の重量の時間変化を算出する、請求項７に記載の測定装置。
9. 前記第１センサを通過する粒子状物質の重量の時間変化と、前記第２センサを通過する粒子状物質の重量の時間変化との差に基づいて、前記微粒子捕集フィルタにおける粒子状物質の時間当たりの堆積量を算出する、請求項８に記載の測定装置。
10. 前記微粒子捕集フィルタにおける粒子状物質の時間当たりの堆積量を積算することで、前記微粒子捕集フィルタにおける粒子状物質の総堆積量を算出する、請求項９に記載の測定装置。
11. 微粒子捕集フィルタに流入する粒子状物質を検出する第１センサと、
    前記微粒子捕集フィルタから流出する粒子状物質を検出する第２センサと、
    前記第１センサによる検出の結果及び前記第２センサによる検出の結果に基づいて、前記微粒子捕集フィルタにおける粒子状物質の堆積量を算出する算出部と、
    を含む、測定システム。
12. 微粒子捕集フィルタに流入する粒子状物質を検出する第１検出ステップと、
    前記微粒子捕集フィルタから流出する粒子状物質を検出する第２検出ステップと、
    前記第１検出ステップにおける検出の結果及び前記第２検出ステップにおける検出の結果に基づいて、前記微粒子捕集フィルタにおける粒子状物質の堆積量を算出する算出ステップと、
    を含む、測定方法。
13. コンピュータに、
    微粒子捕集フィルタに流入する粒子状物質を検出する第１検出ステップと、
    前記微粒子捕集フィルタから流出する粒子状物質を検出する第２検出ステップと、
    前記第１検出ステップにおける検出の結果及び前記第２検出ステップにおける検出の結果に基づいて、前記微粒子捕集フィルタにおける粒子状物質の堆積量を算出する算出ステップと、
    を実行させる、測定プログラム。
    

Images