JP2020503496A - 混合物検出方法及び装置 - Google Patents

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Abstract

本発明の実施例は、混合物検出方法及び装置を開示し、物質検出技術に関し、混合物に含まれる物質の含有量比率を検出することができる。該方法は、検出対象混合物について測定スペクトル線を収集して、検出対象混合物における物質の種類を識別するステップと、物質の種類に基づいて、物質ごとに測定スペクトル線の特徴的なピークを選択して、各物質の特徴的なピークの強度比を取得するステップと、物質の種類に基づいて前記相対活性データベースを問い合わせて、各物質に対応した相対活性を取得するステップと、各物質の特徴的なピークの強度比及び相対活性の商に基づいて、混合物に含まれる物質の含有量比率を決定するステップとを含む。本発明の実施例は物質検出に用いられる。【選択図】図１

Description

本発明は、物質検出技術に関し、特に混合物検出方法及び装置に関する。
物質検出時には、現在、機器による分析検出はデータベースに格納されている物質特性の比較、例えば物質のスペクトル特性の比較に基づいており、混合物に基づいてデータベースを構築する場合、例えば混合物データベースが従来の方法に従って構築されると、容量は極めて大きく、１万種類の物質を２種ずつ混ぜると４９９９万５０００通り、３種類ずつ混ぜると１．６７×１０１１種類の可能性があり、各種混合比率をも考慮に入れると、種類がさらに１００倍増えるため、この解決法は実現的に不可能である。したがって、構築されたデータベースは主に単一の物質の分析および識別を満足させることしかできない単一の純物質のデータベースである。そして、該方法は物質の種類を識別することしかできず、混合物中に含まれる物質の比率の検出を達成することはできない。
本発明は、混合物に含まれる物質の含有量比率を検出できる混合物検出方法及び装置を提供する。
第１態様によれば、
前記第１校正物質を溶媒とした検出対象混合物について測定スペクトル線を収集して、前記検出対象混合物に含まれる物質の種類を識別するステップと、
前記物質の種類に基づいて、物質ごとの測定スペクトル線の特徴的なピークを選択して、前記各物質の特徴的なピークの強度比を取得するステップと、
前記物質の種類に基づいて、少なくとも１種の標準サンプル物質の相対活性Ｌ（ただし、Ｌ＝ａ＊ｂ、前記ａは定数であり、前記第１校正物質と前記標準サンプル物質が第１所定比率で混合されるとき、前記ｂは前記標準サンプル物質の測定スペクトル線の所定ピーク値と前記第１校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値との比である。）が含まれている前記相対活性データベースを問い合わせて、前記各物質に対応した相対活性を取得するステップと、
前記各物質の特徴的なピークの強度比及び相対活性の商に基づいて、前記混合物に含まれる物質の含有量比率を決定するステップとを含む混合物検出方法を提供する。
第２態様によれば、
溶媒を第１校正物質とした検出対象混合物について測定スペクトル線を収集して、前記検出対象混合物に含まれる物質の種類を識別する検出ユニットと、
前記検出ユニットにより識別された前記物質の種類に基づいて、物質ごとの測定スペクトル線の特徴的なピークを選択して、前記各物質の特徴的なピークの強度比を取得する処理ユニットと、
前記検出ユニットにより識別された前記物質の種類に基づいて、少なくとも１種の標準サンプル物質の相対活性Ｌ（ただし、Ｌ＝ａ＊ｂ、前記ａは定数であり、前記第１校正物質と前記標準サンプル物質が第１所定比率で混合されるとき、前記ｂは前記標準サンプル物質の測定スペクトル線の所定ピーク値と前記第１校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値との比である。）が含まれる前記相対活性データベースを問い合わせて、前記各物質に対応した相対活性を取得する前記処理ユニットとを備え、
前記処理ユニットはさらに、前記各物質の特徴的なピークの強度比及び相対活性の商に基づいて、前記混合物に含まれる物質の含有量比率を決定する混合物検出装置を提供する。
第３態様によれば、メモリ、インターフェース、プロセッサを備え、メモリ及び通信インターフェースはプロセッサに結合され、前記メモリはコンピュータ実行コードを記憶し、前記プロセッサは前記コンピュータ実行コードを実行して第１態様に記載の混合物検出方法を実行するように制御し、前記インターフェースは前記混合物検出装置と外部装置のデータ伝送を行う混合物検出装置を提供する。
第４態様によれば、１つ又は複数のプログラムを記憶したコンピュータ可読記憶媒体であって、前記１つ又は複数のプログラムは、コンピュータにより実行されると、前記コンピュータに第１態様に記載の混合物検出方法を実行させる命令を含むコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
上記形態では、まず、検出対象混合物について測定スペクトル線を収集して、前記検出対象混合物に含まれる物質の種類を識別し、次に、物質の種類に基づいて、物質ごとに測定スペクトル線の特徴的なピークを選択して、各物質の特徴的なピークの強度比を取得し、物質の種類に基づいて、少なくとも１種の標準サンプル物質の相対活性Ｌ（ただし、Ｌ＝ａ＊ｂ、ａは定数であり、前記第１校正物質と前記標準サンプル物質が第２所定比率で混合されるとき、前記ｂは前記標準サンプル物質の測定スペクトル線の所定ピーク値と前記第１校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値との比である。）が含まれている相対活性データベースを問い合わせて、各物質に対応した相対活性を取得し、各物質の特徴的なピークの強度比及び相対活性の商に基づいて、検出対象混合物に含まれる物質の含有量比率を決定し、それにより、混合物に含まれる物質の含有量比率を検出する。
本発明の実施例の技術案をより明瞭に説明するために、以下、実施例又は従来技術の説明に必要な図面を簡単に説明し、勿論、以下の説明における図面は本発明の実施例の一部に過ぎず、当業者であれば、創造的な努力を必要とせずに、これら図面に基づいて他の図面を想到し得る。
本発明の実施例による混合物検出方法のフローチャートである。 本発明の別の実施例による混合物検出方法のフローチャートである。 本発明のさらなる実施例による混合物検出方法のフローチャートである。 本発明の実施例によるラマンスペクトルの模式図１である。 本発明の実施例によるラマンスペクトルの模式図２である。 本発明の実施例によるラマンスペクトルの模式図３である。 本発明の実施例によるラマンスペクトルの模式図４である。 本発明の実施例による混合物検出装置の構造模式図である。 本発明の別の実施例による混合物検出装置の構造模式図である。 本発明のまた別の実施例による混合物検出装置の構造模式図である。
なお、本発明の実施例では、「例示的」又は「たとえば」などの用語は一例、例示又は説明として用いられることを意味する。本発明の実施例において「例示的」又は「たとえば」にて説明されるいずれかの実施例又は設計案はほかの実施例又は設計案よりも好ましい又は優位性を有するように理解できない。具体的には、「例示的」又は「たとえば」などの用語は、かかる概念を具現化させるために使用される。
なお、本発明の実施例において、「の（英語：ｏｆ）」、「対応（英語：ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ、ｒｅｌｅｖａｎｔ）」及び「応じる（英語：ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ）」は交換可能に使用され得、なお、違いが強調されていない場合、表現される意味は一貫している。
本発明の実施例によって提供される混合物検出装置は、本発明の実施例によって提供される方法を実行することができるソフトウェアクライアントまたはソフトウェアシステムまたはソフトウェアアプリケーションをインストールしたＰＣなどであり、具体的なハードウェア実装環境は汎用コンピュータ形態またはＡＳＩＣ形態でもよく、ＦＰＧＡまたはＴｅｎｓｉｌｉｃａのＸｔｅｎｓａプラットフォームなどのようなプログラム可能な拡張プラットフォームでもよい。基本的な構成要素は、汎用コンピュータアーキテクチャと同様に、プロセッサ、ハードディスク、メモリ、システムバスなどを含む。
上記混合物検出装置によれば、図１に示されるように、本発明の実施例は、下記ステップを含む混合物検出方法を提供する。
１０１、前記第１校正物質を溶媒とした検出対象混合物について測定スペクトル線を収集して、検出対象混合物における物質の種類を識別する。
１０２、物質の種類に基づいて、物質ごとに測定スペクトル線の特徴的なピークを選択して、各物質の特徴的なピークの強度比を取得する。
１０３、物質の種類に基づいて前記相対活性データベースを問い合わせて、各物質に対応した相対活性を取得する。
相対活性データベースは、少なくとも１種の標準サンプル物質の相対活性Ｌを含む。ただし、Ｌ＝ａ＊ｂ（ただし、ａは定数であり、前記第１校正物質と前記標準サンプル物質が第２所定比率で混合されるとき、前記ｂは前記標準サンプル物質の測定スペクトル線の所定ピーク値と前記第１校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値との比である。）。第１校正物質の活性と第２校正物質の活性の差値は所定値より大きく、標準サンプル物質と第１校正物質は等比率で混合される。測定スペクトル線は、ラマンスペクトル、赤外線スペクトル、レーザー誘起ブレークダウンスペクトルＬＩＢＳ、質量分析スペクトル、クロマトグラフ、イオンモビリティスペクトロメトリーのうちのいずれかを少なくとも含む。
１０４、各物質の特徴的なピークの強度比及び相対活性の商に基づいて、検出対象混合物に含まれる物質の含有量比率を決定する。
上記形態において、まず、第１校正物質を溶媒とした検出対象混合物について測定スペクトル線を収集して、前記検出対象混合物に含まれる物質の種類を識別し、次に、物質の種類に基づいて、物質ごとに測定スペクトル線の特徴的なピークを選択して、各物質の特徴的なピークの強度比を取得し、物質の種類に基づいて、少なくとも１種の標準サンプル物質の相対活性Ｌ（ただし、Ｌ＝ａ＊ｂ、ａは定数であり、前記第１校正物質と前記標準サンプル物質が第２所定比率で混合されるとき、前記ｂは前記標準サンプル物質の測定スペクトル線の所定ピーク値と前記第１校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値との比である。）が含まれる相対活性データベースを問い合わせて、各物質に対応した相対活性を取得し、各物質の特徴的なピークの強度比及び相対活性の商に基づいて、検出対象混合物に含まれる物質の含有量比率を決定し、それにより、混合物に含まれる物質の含有量比率の検出が実現される。
ステップ１０１の前に、相対活性データベースを構築する必要があり、その具体的な方式については、図２に示されるように、下記ステップを含む。
２０１、第１校正物質と前記標準サンプル物質が第１所定比率で混合されるとき、標準サンプル物質の測定スペクトル線の所定ピーク値と第１校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値の比ｂを取得する。
２０２、標準サンプル物質の相対活性Ｌを取得する。
２０３、少なくとも１つの標準サンプル物質の相対活性Ｌを相対活性データベースに追加する。
なお、標準サンプル物質が異なると、それを溶解可能な溶媒（第１校正物質）が異なるため、統一して計算するために、相対活性を第２校正物質を参照した相対活性に換算して統一させることができる。一例として、たとえば相対活性データベースにおける一部の物質が水に可溶であり、別の一部の物質がエタノールに可溶である場合、水に可溶な物質についてその相対活性Ｌを直接計算して、定数ａ＝１として設定し、エタノールに可溶な物質については、下記方法を参照して定数ａの値を計算する。
第１校正物質と第２校正物質が第２比率で混合されるとき、第１校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値と第２校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値との比ａを取得する。第１校正物質と第２校正物質が等比率で混合され、一例として、エタノールと水を混合した後、エタノールの測定スペクトル線の所定ピーク値と水の測定スペクトル線の所定ピーク値の比をａとする。以上の方式によれば、相対活性Ｌを統一した参照校正物質（水）に換算することができ、このように、後続の検出対象混合物に含まれる物質の含有量比率の計算に影響を与えない。勿論、以上は、エタノールと水を校正物質として説明したが、ほかの物質を校正物質とする場合、定数ａの計算方式が類似するため、詳細な説明を省略する。
例示的に、エタノールと水を校正物質、ガソリンを標準サンプル物質として、エタノールと水を等比率で混合し、ここでガソリンはエタノールに溶解してエタノールと等比率で混合し、勿論、それは例示的にガソリンを標準サンプル物質とするが、標準サンプル物質は任意のものであってもよく、なお、水に可溶な物質の場合は、水と等比率で混合し、ガソリンに可溶な物質の場合は、ガソリンと等比率で混合する。測定スペクトル線としてラマンスペクトルが使用される場合を例にして、検出対象混合物に含まれる物質をＡ及びＢ、該検出対象混合物の溶媒をエタノールとすると、その検出方法は、図３に示されるように、具体的には、以下のとおりである。
３０１、エタノールと水を等比率で混合して、ラマンスペクトルを収集し、エタノールのラマンスペクトルの所定ピーク値と水のラマンスペクトルの所定ピーク値との比率をａとして計算し、エタノールと水のラマン活性比率をａとして得る。
３０２、ガソリンとエタノールを等比率で混合して、ラマンスペクトルを収集し、ガソリンのラマンスペクトルの所定ピーク値とエタノールのラマンスペクトルの所定ピーク値との比率をｂとして計算し、ガソリンとエタノールのラマン活性比率をｂとして得る。
ステップＳ３０１とＳ３０２のいずれにおいても、ラマンスペクトルが所定の信号対雑音比を満たすときに収集を行う。また、各物質のラマンスペクトルの所定ピーク値はいずれもサンプリングの最強ピーク値であり、且つ物質間に所定ピーク値が重なる場合、重なっていないピーク値を比較する。
例示的に、図４〜図７に示されるラマンスペクトルを説明すると、図４〜図７おいて、縦軸は正規化した強度値、横軸は波数（単位：ｃｍ−１）であり、図４〜図７において、上段の曲線は対象物質（純物質又は混合物）に対するラマンスペクトルの検出曲線、下段は物質（純物質又は混合物）のラマンスペクトルのサンプル曲線であり、上下の２種の曲線の比較に基づいて物質の種類を決定し、具体的には、図４に示されるように、下段はエタノールのラマンスペクトルのサンプル曲線、上段の曲線はある検出物質のラマンスペクトルの検出曲線であり、両者の形状が同じであることから、該物質をエタノールとして決定し、図５に示されるように、ノルマルプロパノールのラマンスペクトルのサンプル曲線に基づいて、被検出物質がノルマルプロパノールであるか否かを決定し、さらに、混合物の場合、本発明の実施例では、図６、７に示される例が示されており、この例では、ノルマルプロパノールとエタノールを６１％：３９％で混合して混合物を形成し、ラマンスペクトルの検出曲線を測定して図６中の上段曲線を得て、混合物のラマンスペクトルのサンプル曲線を図６の下段曲線に示し、図７に示されるように、エタノールについて測定した曲線と混合物のラマンスペクトルのサンプル曲線とを比較して、混合物のラマンスペクトルの検出曲線において８００〜１０００の間の波数のうち、相対強度が最高である２つの波高点の中から、左側の波高点をノルマルプロパノールの波高点、右側の波高点をエタノールの波高点として決定すると、図６中の両波高点のラマンスペクトルの検出曲線での対応ピーク値（強度値）に基づいて、ノルマルプロパノールとエタノールのラマン活性比率を決定できる。
３０３、エタノールのラマン相対活性をＬ＝ａ＊ｂとして計算する。
３０４、少なくとも１つの標準サンプル物質の相対活性Ｌを相対活性データベースに追加する。
このようなステップ３０１〜３０４のように、各物質に対応したラマン相対活性を取得して、相対活性データベースを作成する。
３０５、検出対象混合物についてラマンスペクトルを収集して、対象混合物における物質の種類をＡ及びＢとして識別する。
３０６、Ａ及びＢのラマンスペクトルの特徴的なピークに基づいて、Ａのラマンスペクトルの特徴的なピークの強度比ＣＡ、Ｂのラマンスペクトルの特徴的なピークの強度比ＣＢを取得する。
３０７、相対活性データベースを問い合わせて、Ａのラマン相対活性ＬＡ、Ｂのラマン相対活性ＬＢを取得する。
３０８、検出対象混合物におけるＡ及びＢの含有量比率を、（ＣＡ/ＬＡ）：（ＣＢ/ＬＢ）として計算する。
以上は２種の物質の混合物を例にして説明したが、この方法により複数の混合物を逐次計算することも可能であり、以上の混合物の配合比の分析プロセスは、化学反応過程における反応の進行への非破壊検出、薬物や肥料などの物質合成中の反応の完了度などの共同検出のシナリオに適用できる。
本発明の実施例は、上記方法例に従って混合物検出装置について機能モジュールを分割することができ、例えば、各機能モジュールを機能ごとに分割してもよく、２つ以上の機能を１つの処理モジュールに統合してもよい。上記統合モジュールは、ハードウェアの形態またはソフトウェア機能モジュールの形態で実施することができる。なお、本発明の実施例におけるモジュールの分割は概略的なものであり、論理的な機能の分割に過ぎず、実際に実施されるときに、他の分割方式を有していてもよい。
一例として、図８には上記実施例に係る混合物検出装置の可能な構造模式図が示されており、混合物検出装置は、処理ユニット４１、検出ユニット４２を備える。処理ユニット４１は、混合物検出装置による図１中の過程１０１、１０３、１０４をサポートし、検出ユニット４２は、混合物検出装置による図１中の過程１０１をサポートする。上記方法実施例に係る各ステップのすべての関連内容は対応機能モジュールの機能の説明に利用できるため、ここで詳細な説明を省略する。
別の一例として、図９Ａには上記実施例に係る混合物検出装置の可能な構造模式図が示されている。混合物検出装置は、通信モジュール５１と処理モジュール５２を備える。処理モジュール５２は、混合物検出装置の動作を制御して管理し、たとえば、処理モジュール５２は、混合物検出装置による図１中の過程１０１〜１０４の実行をサポートする。通信モジュール５１は、混合物検出装置とほかの外部装置とのデータ伝送をサポートし、たとえばセンサと通信して、センサによる測定スペクトル線の収集結果を取得する。混合物検出装置はさらに、混合物検出装置のプログラムコードとデータを記憶するためのメモリモジュールを備えてもよい。
処理モジュール５２はプロセッサ又はコントローラであってもよく、たとえば、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）、汎用プロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）又はほかのプログラマブルロジックデバイス、トランジスタロジックデバイス、ハードウェア部品又はそれらの任意の組み合わせであってもよい。本発明の開示内容に関連して説明した様々な例示的な論理ブロック、モジュール、および回路を実装または実行することができる。前記プロセッサは、１つまたは複数のマイクロプロセッサの組み合わせ、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組み合わせなどの計算機能を実現可能な組み合わせでもあり得る。通信モジュール８１は、トランシーバ、トランシーバ回路、通信インターフェースなどとすることができる。記憶モジュールはメモリとすることができる。
例示的に、処理モジュール５２はプロセッサ、通信モジュール５１は通信インターフェース、記憶モジュールはメモリであり、図５Ｂに示すように、プロセッサ６１、通信インターフェース６２、メモリ６３、バス６４を備える混合物検出装置が提案されており、メモリ６３、および通信インターフェース６２は、バス６４を介してプロセッサ６１に結合され、バス６４は、周辺機器相互接続基準（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バスまたは拡張業界標準アーキテクチャ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バスなどであり得る。前記バスは、アドレスバス、データバス、コントロールバスなどに分けることができる。表現を容易にするために、図９Ｂでは１本の太線だけで示されているが、１つのバスまたは１つのタイプのバスしかないことを意味しない。
本発明の実施例はさらに、コンピュータによって実行されるとコンピュータに上記実施例の混合物検出方法を実行させる命令を含む１つまたは複数のプログラムを記憶するコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
本発明の実施例はさらに、コンピュータの内部メモリに直接ロード可能で、ソフトウェアコードを含むコンピュータプログラム製品を提供し、前記コンピュータプログラムは、コンピュータを介してロードして実行されると、上記実施例による混合物検出方法を実現することができる。
本発明の開示内容に関連して説明した方法またはアルゴリズムのステップは、ハードウェア形態で実施することも、プロセッサによってソフトウェア命令を実行することで実施することもできる。ソフトウェア命令は、ランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）、フラッシュメモリ、読み取り専用メモリ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ）、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、読み取り専用の光ディスクメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）又は当技術分野で周知のほかの記憶媒体に格納され得る対応するソフトウェアモジュールから構成され得る。例示的な記憶媒体は、プロセッサが該記憶媒体から情報を読み取り、記憶媒体に情報を書き込むことができるようにプロセッサに結合されている。勿論、記憶媒体はプロセッサの構成部分でもあり得る。プロセッサおよび記憶媒体は、ＡＳＩＣ内に配置することができる。また、該ＡＳＩＣは、コアネットワークインターフェースデバイス内に配置することができる。勿論、プロセッサおよび記憶媒体は、コアネットワークインターフェースデバイス内の個別の構成要素としても存在し得る。
当業者であれば、上述した例の１つ以上において、本発明で説明した機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの任意の組み合わせで実現されてもよいと理解すべきである。ソフトウェアで実現される場合、これら機能は、コンピュータ可読媒体に格納され、またはコンピュータ可読媒体上の１つまたは複数の命令またはコードとして送信する。コンピュータ可読媒体は記憶媒体と通信媒体を備え、通信媒体は、１つの場所から別の場所へコンピュータプログラムを容易に転送できる任意の媒体を含む。記憶媒体は、汎用または特殊用途のコンピュータによってアクセスすることができる任意の利用可能な媒体とすることができる。
以上の実施形態は、本発明の目的、技術案および有利な効果をさらに詳細に説明し、なお、以上の説明は本発明の例示的な実施形態に過ぎず、本発明を限定することを意図するものではない。本発明の技術案に基づいてなされる任意の修正、等価の置換、改良などは本発明の保護範囲に含まれるべきである。
第１態様によれば、
第１校正物質を溶媒とした検出対象混合物について測定スペクトル線を収集して、前記検出対象混合物に含まれる物質の種類を識別するステップと、
前記物質の種類に基づいて、物質ごとの測定スペクトル線の特徴的なピークを選択して、前記各物質の特徴的なピークの強度比を取得するステップと、
前記物質の種類に基づいて、少なくとも１種の標準サンプル物質の相対活性Ｌ（ただし、Ｌ＝ａ＊ｂ、前記ａは定数であり、前記第１校正物質と前記標準サンプル物質が第１所定比率で混合されるとき、前記ｂは前記標準サンプル物質の測定スペクトル線の所定ピーク値と前記第１校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値との比である。）が含まれている相対活性データベースを問い合わせて、前記各物質に対応した相対活性を取得するステップと、
前記各物質の特徴的なピークの強度比及び相対活性の商に基づいて、前記混合物に含まれる物質の含有量比率を決定するステップとを含む混合物検出方法を提供する。
第４態様によれば、１つ又は複数のプログラムを記憶した不揮発性のコンピュータ可読記憶媒体であって、前記１つ又は複数のプログラムは、コンピュータにより実行されると、前記コンピュータに第１態様に記載の混合物検出方法を実行させる命令を含む不揮発性のコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
上記混合物検出装置によれば、図１に示されるように、本発明の実施例は、下記ステップを含む混合物検出方法を提供する。
１０１、第１校正物質を溶媒とした検出対象混合物について測定スペクトル線を収集して、検出対象混合物における物質の種類を識別する。
１０２、物質の種類に基づいて、物質ごとに測定スペクトル線の特徴的なピークを選択して、各物質の特徴的なピークの強度比を取得する。
１０３、物質の種類に基づいて前記相対活性データベースを問い合わせて、各物質に対応した相対活性を取得する。
相対活性データベースは、少なくとも１種の標準サンプル物質の相対活性Ｌを含む。ただし、Ｌ＝ａ＊ｂ（ただし、ａは定数であり、前記第１校正物質と前記標準サンプル物質が第２所定比率で混合されるとき、前記ｂは前記標準サンプル物質の測定スペクトル線の所定ピーク値と前記第１校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値との比である。）。第１校正物質の活性と第２校正物質の活性の差値は所定値より大きく、標準サンプル物質と第１校正物質は等比率で混合される。測定スペクトル線は、ラマンスペクトル、赤外線スペクトル、レーザー誘起ブレークダウンスペクトルＬＩＢＳ、質量分析スペクトル、クロマトグラフ、イオンモビリティスペクトロメトリーのうちのいずれかを少なくとも含む。
１０４、各物質の特徴的なピークの強度比及び相対活性の商に基づいて、検出対象混合物に含まれる物質の含有量比率を決定する。
例示的に、処理モジュール５２はプロセッサ、通信モジュール５１は通信インターフェース、記憶モジュールはメモリであり、図９Ｂに示すように、プロセッサ６１、通信インターフェース６２、メモリ６３、バス６４を備える混合物検出装置が提案されており、メモリ６３、および通信インターフェース６２は、バス６４を介してプロセッサ６１に結合され、バス６４は、周辺機器相互接続基準（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バスまたは拡張業界標準アーキテクチャ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バスなどであり得る。前記バスは、アドレスバス、データバス、コントロールバスなどに分けることができる。表現を容易にするために、図９Ｂでは１本の太線だけで示されているが、１つのバスまたは１つのタイプのバスしかないことを意味しない。
本発明の実施例はさらに、コンピュータによって実行されるとコンピュータに上記実施例の混合物検出方法を実行させる命令を含む１つまたは複数のプログラムを記憶する不揮発性のコンピュータ可読記憶媒体を提供する。

Claims (15)

  1. 混合物検出方法であって、
    前記第１校正物質を溶媒とした検出対象混合物について測定スペクトル線を収集して、前記検出対象混合物に含まれる物質の種類を識別するステップと、
    前記物質の種類に基づいて、物質ごとの測定スペクトル線の特徴的なピークを選択して、前記各物質の特徴的なピークの強度比を取得するステップと、
    前記物質の種類に基づいて、少なくとも１種の標準サンプル物質の相対活性Ｌ（ただし、Ｌ＝ａ＊ｂ、前記ａは定数であり、前記第１校正物質と前記標準サンプル物質が第１所定比率で混合されるとき、前記ｂは前記標準サンプル物質の測定スペクトル線の所定ピーク値と前記第１校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値との比である。）が含まれている前記相対活性データベースを問い合わせて、前記各物質に対応した相対活性を取得するステップと、
    前記各物質の特徴的なピークの強度比及び相対活性の商に基づいて、前記検出対象混合物に含まれる物質の含有量比率を決定するステップとを含む、ことを特徴とする混合物検出方法。
  2. 前記第１校正物質と前記標準サンプル物質が第１所定比率で混合されるとき、前記標準サンプル物質の測定スペクトル線の所定ピーク値と前記第１校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値との比ｂを取得するステップと、
    前記標準サンプル物質の相対活性Ｌを取得するステップと、
    少なくとも１つの標準サンプル物質の相対活性Ｌを前記相対活性データベースに追加するステップとをさらに含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 前記標準サンプル物質の測定スペクトル線の所定ピーク値と前記第１校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値との比ｂを取得する前に、さらに、
    前記第１校正物質と前記第２校正物質が第２所定比率で混合されるとき、前記第１校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値と前記第２校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値との比ａを取得するステップを含む、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
  4. 第１校正物質の活性と第２校正物質の活性の差値が所定値より大きい、ことを特徴とする請求項３に記載の方法。
  5. 前記標準サンプル物質と前記第１校正物質が等比率で混合される、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記測定スペクトル線は、ラマンスペクトル、赤外線スペクトル、レーザー誘起ブレークダウンスペクトルＬＩＢＳ、質量分析スペクトル、クロマトグラフ、イオンモビリティスペクトロメトリーのうちのいずれか１つを少なくとも含む、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
  7. 混合物検出装置であって、
    溶媒を第１校正物質とした検出対象混合物について測定スペクトル線を収集して、前記検出対象混合物に含まれる物質の種類を識別する検出ユニットと、
    前記検出ユニットにより識別された前記物質の種類に基づいて、物質ごとの測定スペクトル線の特徴的なピークを選択して、前記各物質の特徴的なピークの強度比を取得する処理ユニットと、
    前記検出ユニットにより識別された前記物質の種類に基づいて、少なくとも１種の標準サンプル物質の相対活性Ｌ（ただし、Ｌ＝ａ＊ｂ、前記ａは定数であり、前記第１校正物質と前記標準サンプル物質が第１所定比率で混合されるとき、前記ｂは前記標準サンプル物質の測定スペクトル線の所定ピーク値と前記第１校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値との比である。）が含まれる前記相対活性データベースを問い合わせて、前記各物質に対応した相対活性を取得する前記処理ユニットとを備え、
    前記処理ユニットはさらに、前記各物質の特徴的なピークの強度比及び相対活性の商に基づいて、前記検出対象混合物に含まれる物質の含有量比率を決定する、ことを特徴とする混合物検出装置。
  8. 前記処理ユニットはさらに、前記第１校正物質と前記標準サンプル物質が第１所定比率で混合されるとき、前記標準サンプル物質の測定スペクトル線の所定ピーク値と前記第１校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値との比ｂを取得し、前記標準サンプル物質の相対活性Ｌを取得し、少なくとも１つの標準サンプル物質の相対活性Ｌを前記相対活性データベースに追加する、ことを特徴とする請求項７に記載の装置。
  9. 前記処理ユニットは、具体的には、前記第１校正物質と前記第２校正物質が第２所定比率で混合されるとき、前記第１校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値と前記第２校正物質の測定スペクトル線の所定ピーク値との比ａを取得する、ことを特徴とする請求項８に記載の装置。
  10. 第１校正物質の活性と第２校正物質の活性の差値が所定値より大きい、ことを特徴とする請求項９に記載の装置。
  11. 前記標準サンプル物質と前記第１校正物質が等比率で混合される、ことを特徴とする請求項７〜１０のいずれか一項に記載の装置。
  12. 前記測定スペクトル線は、ラマンスペクトル、赤外線スペクトル、ＬＩＢＳ、質量分析スペクトル、クロマトグラフ、イオンモビリティスペクトロメトリーのうちのいずれか１つを少なくとも含む、ことを特徴とする請求項７〜１０のいずれか一項に記載の装置。
  13. 混合物検出装置であって、メモリ、インターフェース、プロセッサを備え、メモリ及び通信インターフェースはプロセッサに結合され、前記メモリはコンピュータ実行コードを記憶し、前記プロセッサは前記コンピュータ実行コードを実行して請求項１〜６のいずれか一項に記載の混合物検出方法を実行するように制御し、前記インターフェースは前記混合物検出装置と外部装置のデータ伝送を行う、ことを特徴とする混合物検出装置。
  14. １つ又は複数のプログラムを記憶したコンピュータ可読記憶媒体であって、前記１つ又は複数のプログラムは、コンピュータにより実行されると、前記コンピュータに請求項１〜６のいずれか一項に記載の混合物検出方法を実行させる命令を含む、ことを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
  15. コンピュータプログラム製品であって、
    コンピュータの内部メモリに直接ロード可能で、ソフトウェアコードを含み、前記コンピュータプログラムはコンピュータを介してロードして実行されると、請求項１〜６のいずれか一項に記載の混合物検出方法を達成できる、ことを特徴とするコンピュータプログラム製品。
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108918426A (zh) * 2018-06-06 2018-11-30 北京云端光科技术有限公司 检测混合物的方法、装置、存储介质及电子设备
CN108845054A (zh) * 2018-07-12 2018-11-20 同方威视技术股份有限公司 物品检测系统及方法、电子设备、存储介质
WO2020024167A1 (zh) * 2018-08-01 2020-02-06 深圳达闼科技控股有限公司 一种物质检测数据库的数据添加方法、装置和检测设备
CN113008872B (zh) * 2019-12-20 2023-03-14 雄贝(上海)科技有限公司 一种基于矿物成分的岩屑岩性激光识别方法
CN112052363B (zh) * 2020-09-02 2024-08-09 安阳工学院 谷物识别方法及系统
CN112798572B (zh) * 2020-12-30 2022-11-22 北京华泰诺安探测技术有限公司 一种拉曼光谱与离子迁移谱联合检测方法和装置
CN116304259B (zh) * 2023-05-24 2023-08-04 药融云数字科技(成都)有限公司 谱图数据的匹配检索方法、系统、电子设备和存储介质
CN117405650B (zh) * 2023-12-14 2024-03-12 奥谱天成（厦门）光电有限公司 不可降解物质的检测方法、介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104897599A (zh) * 2014-03-07 2015-09-09 香港城市大学 用于检测物质的方法和装置
CN105136742A (zh) * 2015-08-21 2015-12-09 董海萍 基于云端光谱数据库的微型光谱仪及光谱检测方法
CN105223184A (zh) * 2015-10-23 2016-01-06 上海卫华科学仪器有限公司 基于拉曼光谱仪的物质定性及其组分定量检测方法
US20170003218A1 (en) * 2014-05-15 2017-01-05 General Electric Company System and method for measuring concentration of a trace gas in a gas mixture
CN106770155A (zh) * 2016-11-22 2017-05-31 武汉轻工大学 一种物质含量分析方法

Family Cites Families (44)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US2527121A (en) * 1948-11-06 1950-10-24 Standard Oil Dev Co Determination of aromatics in hydrocarbon mixtures
US3979589A (en) * 1973-11-29 1976-09-07 Finn Bergishagen Method and system for the infrared analysis of gases
DE3334264A1 (de) * 1982-09-25 1984-04-05 Showa Denko K.K., Tokyo Verfahren und messgeraet zum messen der methan-konzentration in einem gasgemisch
US4684805A (en) * 1985-08-21 1987-08-04 General Motors Corporation Method and apparatus for measuring stable isotopes
US5317156A (en) * 1992-01-29 1994-05-31 Sri International Diagnostic tests using near-infrared laser absorption spectroscopy
JP3459564B2 (ja) * 1998-03-11 2003-10-20 日本酸素株式会社 ガスの分光分析装置および分光分析方法
US7064329B2 (en) * 2001-08-21 2006-06-20 Franalytica, Inc. Amplifier-enhanced optical analysis system and method
WO2003056300A2 (en) * 2001-12-21 2003-07-10 The Government Of The United States Of America As Represented By The Secretary, Department Of Health Systems and methods for automated quantitative analyses of digitized spectra
US20070081162A1 (en) * 2002-01-11 2007-04-12 Ekips Technologies, Inc. Method And Apparatus For Determining Marker Gas Concentration Using An Internal Calibrating Gas
US8213007B2 (en) * 2003-05-27 2012-07-03 Optotrace Technologies, Inc. Spectrally sensing chemical and biological substances
US8081308B2 (en) * 2003-05-27 2011-12-20 Optotrace Technologies, Inc. Detecting chemical and biological impurities by nano-structure based spectral sensing
US20060263256A1 (en) * 2005-05-17 2006-11-23 Nitrex Metal Inc. Apparatus and method for controlling atmospheres in heat treating of metals
EP1931955A4 (en) * 2005-10-04 2014-07-02 Zolo Technologies Inc CALIBRATION OF A GASS SPECTROSCOPY WITH TWO CABLES
JP4760579B2 (ja) * 2006-07-10 2011-08-31 株式会社島津製作所 同一性判定プログラム
US7586094B2 (en) * 2007-01-30 2009-09-08 Spectrasensors, Inc. Background compensation by multiple-peak measurements for absorption spectroscopy-based gas sensing
US7508521B2 (en) * 2007-03-14 2009-03-24 Spectrasensors, Inc. Pressure-invariant trace gas detection
PL2140246T3 (pl) * 2007-04-11 2017-01-31 Spectrasensors, Inc. Wykrywanie reaktywnego gazu przy złożonym tle
WO2008141418A1 (en) * 2007-05-24 2008-11-27 Odotech Experts-Odeurs Methods and apparatuses for detecting odors
WO2009018216A1 (en) * 2007-07-27 2009-02-05 Spectrasensors, Inc. Energy meter for mixed streams of combustible compounds
JP2010107382A (ja) * 2008-10-30 2010-05-13 Horiba Ltd 単層カーボンナノチューブの分散度判定方法及び単層カーボンナノチューブの分散度判定装置
CN101419159B (zh) * 2008-11-24 2011-09-28 杨季冬 谱峰完全重叠的双组分混合物同时测定的光谱分析方法
WO2010120391A2 (en) * 2009-01-09 2010-10-21 San Diego State University Foundation Ultrasensitive detection of isotopes, chemical substances and biological substances using laser wave-mixing detectors
EP2322922B1 (en) * 2009-08-26 2015-02-25 Thermo Fisher Scientific (Bremen) GmbH Method of improving the resolution of compounds eluted from a chromatography device
CN101738387A (zh) * 2009-12-18 2010-06-16 中国铝业股份有限公司 一种铝酸钠溶液拉曼光谱半定量分析方法
US8674306B2 (en) * 2010-11-24 2014-03-18 University of Pittsburgh—of the Commonwealth System of Higher Education Gas sensing system employing raman scattering
JPWO2012120775A1 (ja) * 2011-03-04 2014-07-07 パナソニック株式会社 結晶性評価方法、結晶性評価装置、及びそのコンピュータソフト
EP2720026B1 (en) * 2011-06-07 2023-09-20 Nanophoton Corporation Raman microscope and raman spectrometric method
US8699019B2 (en) * 2011-07-13 2014-04-15 OptoTrace (SuZhou) Technologies, Inc. Assuring food safety using nano-structure based spectral sensing
US8547554B2 (en) * 2011-08-17 2013-10-01 General Electric Company Method and system for detecting moisture in natural gas
US8848173B2 (en) * 2011-11-10 2014-09-30 Cdex, Inc. Chemical and molecular identification and quantification system utilizing enhanced photoemission spectroscopy
EP2610608B1 (en) * 2011-12-27 2016-07-20 HORIBA, Ltd. Gas measurement apparatus and method for setting the width of wavelength modulation in a gas measurement apparatus
US8976358B2 (en) * 2012-03-23 2015-03-10 Spectrasensors, Inc. Collisional broadening compensation using real or near-real time validation in spectroscopic analyzers
JP2014105352A (ja) * 2012-11-27 2014-06-09 Sumitomo Electric Ind Ltd アルミニウムめっき液の分析方法およびアルミニウムめっき製品の製造方法
US10488258B2 (en) * 2012-12-12 2019-11-26 Spectrasensors, Inc. Optical reflectors for spectrometer gas cells
CN103499560B (zh) * 2013-09-29 2015-08-05 浙江大学 一种结合拉曼光谱技术和谱峰比值法的藻种鉴别方法
CN103529013A (zh) * 2013-10-18 2014-01-22 福建师范大学 一种基于dcdr光谱技术的精浆果糖快速检测的方法
CN104280378A (zh) * 2014-09-28 2015-01-14 李伟 一种改性沥青中sbs改性剂含量的检测方法
CN104267018B (zh) * 2014-10-27 2018-01-23 武汉四方光电科技有限公司 一种拉曼气体分析仪中气体浓度信号的处理方法
CN104267019B (zh) * 2014-10-27 2017-03-15 武汉四方光电科技有限公司 一种激光拉曼气体分析仪的标定和检测气体浓度的方法
WO2016127146A1 (en) * 2015-02-06 2016-08-11 Block Engineering, Llc Quantum cascade laser (qcl) based gas sensing system and method
US10088422B2 (en) * 2015-12-28 2018-10-02 Schlumberger Technology Corporation Raman spectroscopy for determination of composition of natural gas
CN105891365B (zh) * 2016-04-21 2018-07-03 南京大学 一种以效应为导向的目标/非目标雄激素干扰物鉴别方法
CN108369184B (zh) * 2017-06-21 2021-05-18 深圳前海达闼云端智能科技有限公司 物质检测方法、装置和检测设备
CN107389656A (zh) * 2017-07-31 2017-11-24 江南大学 拉曼光谱表征反复冻融过程中牛肉脂肪品质变化的方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104897599A (zh) * 2014-03-07 2015-09-09 香港城市大学 用于检测物质的方法和装置
US20170003218A1 (en) * 2014-05-15 2017-01-05 General Electric Company System and method for measuring concentration of a trace gas in a gas mixture
CN105136742A (zh) * 2015-08-21 2015-12-09 董海萍 基于云端光谱数据库的微型光谱仪及光谱检测方法
CN105223184A (zh) * 2015-10-23 2016-01-06 上海卫华科学仪器有限公司 基于拉曼光谱仪的物质定性及其组分定量检测方法
CN106770155A (zh) * 2016-11-22 2017-05-31 武汉轻工大学 一种物质含量分析方法

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