JP2023064913A - 植物プランクトン分別システム - Google Patents

Abstract

【課題】障害を引き起こす植物プランクトンを、人手をかけずに簡便かつ迅速にリアルタイムで分別することができる技術を提供する。【解決手段】植物プランクトン分別システムでは、発光装置により照射されるレーザーを対象微粒子にあててその粒子による散乱光の強度と自家蛍光の強度を測定し、散乱光の強度と自家蛍光の強度をパラメータとしてプロットすると、プロットされた領域により生物（植物プランクトン）の種類の分類ができる。そして、個々の粒子の散乱光の強度と自家蛍光の強度を測定することで、生物と非生物の区別だけでなく、各生物の種別と発生量を求めることができる。植物プランクトン分別システムでは、染色等の操作は行わず、またサンプルを採取する工程も必要もなく、浄水の処理工程にそのまま組み込むことができるため、人手を介することなく迅速に水質管理を行うことができる。【選択図】図３

Description

本発明は、植物プランクトン分別システムに関する。

近年の急激な気候変動によって、浄水場の原水である湖沼やダム湖、河川等に植物プランクトンが大量発生し、浄水場において生物障害（異臭味障害、凝集沈殿処理障害、ろ過閉塞障害、ろ過漏出障害等）が発生し、浄水処理に各種の不具合を引き起こしている。

現状、浄水場において、それらの障害を引き起こす植物プランクトン発生の検知は、定期的な顕微鏡観察によって行われているが、多大な手間と熟練した観察技術を要する。また、電化製品の進歩及び節水意識の向上に基づく近年の水道収入減少等を背景として、浄水場を運営するスタッフの削減に伴い、植物プランクトンの発生を観測する生物職スタッフも減少し、自治体によっては、生物障害が発生しても知見・観察技術を持った職員がおらず、対応に苦慮する例も存在する。

さらには、発生した生物障害の原因を特定できないまま、障害を抑え込むために、盲目的に過剰な薬剤使用を行い、障害を抑え込むといった事態も発生している。このように、生物障害を防ぐための浄水処理工程の運転制御は、長年培った経験や技術に頼る部分が大きい。

このような状況の中、今後は更なる水道収入の減少が予測されるため、浄水事業のコスト削減・高効率化（人員削減やスタッフの業務負担軽減、浄水処理に用いる薬剤等の効率的な使用等）が求められる一方、気候変動を背景とした生物障害の発生は全国で増加の一途をたどると考えられている。

そして、このような問題に関連する技術として、特許文献１や特許文献２等の技術が知られている。

特開２０１７－１０６８３１号公報 特開２００７－２３２３８２号公報

浄水場で適切な量の薬剤投与等の処理が行われないと生物障害等の原因となるが、使用する薬剤や処理の方法は対象となる生物の種類や生物と生物以外の粒子の量によって異なっている。一般的に、浄水場では、定期的に担当者が顕微鏡を用いて種別を行っており、リアルタイムに処理が行われているわけではない。

先行技術である特許文献１の技術は、藻類全体の量を求める方法であり、生物の種類分けを行うことはできないため、薬剤の種類を適切に決めるためには生物種の判定が別途必要となる。

また、特許文献２の技術は、染色を行って生物の種類分けを行うものであり、染色を行うためサンプルを抜き出し染色を行う工程が必要であり、浄水処理される水をリアルタイムに監視することはできない。そして、これまでリアルタイムに水（浄水）の監視を行うシステムは存在しなかった。

そこで本発明は、障害を引き起こす植物プランクトンを、人手をかけずに簡便かつ迅速にリアルタイムで分別することができる技術の提供を課題とする。

本発明は、上記の課題を解決するため以下の解決手段を採用する。なお、以下の解決手段はあくまで例示であり、本発明はこれに限定されるものではない。

解決手段１：本解決手段の植物プランクトン分別システムは、液体に向けて光を照射する発光手段と、前記発光手段により照射された光により植物プランクトンが発する散乱光及び自家蛍光を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された前記散乱光及び前記自家蛍光に基づいて前記散乱光の強度及び前記自家蛍光の強度を検出し、前記散乱光の強度及び前記自家蛍光の強度に基づいて、前記植物プランクトンの種類を分別するための分別情報を生成する制御手段と、を備える植物プランクトン分別システムである。

本件発明者等は、鋭意研究を進めた結果、植物プランクトンが発する散乱光の強度及び自家蛍光の強度により植物プランクトンの種類を分別することができることを見出し、本システムを完成させている。

本解決手段によれば、散乱光の強度及び自家蛍光の強度に基づいて、植物プランクトンの種類を分別するための分別情報を生成するため、染色を行う必要はなく、分別情報を確認するだけの簡単な作業によって植物プランクトンの種類を把握することができ、結果として、障害を引き起こす植物プランクトンを、人手をかけずに簡便かつ迅速にリアルタイムで分別することができる。

解決手段２：本解決手段の植物プランクトン分別システムは、上述したいずれかの解決手段において、前記制御手段は、前記分別情報として、前記散乱光の強度及び前記自家蛍光の強度をパラメータとしてプロットした散布図を生成することを特徴とする植物プランクトン分別システムである。

本解決手段によれば、分別情報として、散乱光の強度及び自家蛍光の強度をパラメータとしてプロットした散布図を生成するため、一目みて分かりやすい分別情報とすることができ、分別作業の負担を軽減させることができる。散乱光の強度及び自家蛍光の強度といった２つのパラメータを利用して散布図にプロットを行い、散布図の領域によって植物プランクトンの分別を可能とする技術的思想は、従来には存在しない発想である。

解決手段３：本解決手段の植物プランクトン分別システムは、上述したいずれかの解決手段において、前記制御手段は、前記分別情報として、前記散布図の特定の範囲に含まれるプロットの数を示す計数値を生成することを特徴とする植物プランクトン分別システムである。

本解決手段によれば、制御手段は、分別情報として、散布図の特定の範囲に含まれるプロットの数を示す計数値を生成するため、特定の範囲に対応する植物プランクトンがどの程度存在するのかを具体的な数値により把握することができる。

解決手段４：本解決手段の植物プランクトン分別システムは、上述したいずれかの解決手段において、前記制御手段は、予め定められた規定値及び前記計数値に基づいて、前記特定の範囲に対応する特定の植物プランクトンが前記規定値以上存在しているか否かを判定することを特徴とする植物プランクトン分別システムである。

本解決手段によれば、制御手段は、規定値及び計数値に基づいて、特定の植物プランクトンの存在を判定するため、植物プランクトンの分別作業を自動化することができ、分別作業の負担を軽減させることができる。

解決手段５：本解決手段の植物プランクトン分別システムは、上述したいずれかの解決手段において、前記発光手段は、分別対象（例えば、植物プランクトン）が含まれる水（例えば、浄水場の沈殿処理水の水、原水、ろ過水等）に向けて光を照射することを特徴とする植物プランクトン分別システムである。

本解決手段によれば、発光手段は、分別対象が含まれる水に向けて光を照射するため、植物プランクトンの検出が行いやすくなる。また、浄水場に対して本システムを導入することにより、浄水場のラインに組み込んだインライン測定を行うことができ、リアルタイムで植物プランクトンを検出することができる。

解決手段６：本解決手段の植物プランクトン分別システムは、上述したいずれかの解決手段において、前記発光手段は、紫外線又は可視光（例えば、紫外線領域から青色の可視光領域（例えば、３３０～４６０ｎｍ）の光）を照射することを特徴とする植物プランクトン分別システムである。

本解決手段によれば、発光手段は、紫外線又は可視光を照射するため、自家蛍光の強度を検出しやすくすることができる。

解決手段７：本解決手段の植物プランクトン分別システムは、上述したいずれかの解決手段において、前記制御手段により生成された前記分別情報を表示する表示手段を備えることを特徴とする植物プランクトン分別システムである。

本解決手段によれば、分別情報を表示する表示手段を備えるため、分別情報をその場で迅速に確認することができる。

本発明によれば、障害を引き起こす植物プランクトンを、人手をかけずに簡便かつ迅速にリアルタイムで分別することができる。

実施形態の植物プランクトン分別システム５００を示す概略構成図である。 各植物プランクトンの分布例を示す図である。 ウログレナを検出した際の散布図である。 ミクロキスティスを検出した際の散布図を示す図である。 クロロフィルａの吸収・自家蛍光波長を示す図である。 自家蛍光受光装置９０及び散乱光受光装置１１０からの出力信号を示す模式図である。 データ解析処理の手順例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。
図１は、実施形態の植物プランクトン分別システム５００を示す概略構成図である。
植物プランクトン分別システム５００は、浄水場に設置するシステムであり、光検出システム１及び制御システム２を備えている。
光検出システム１は、液体（例えば浄水場の水）に向けて光を照射し、植物プランクトンが発する散乱光及び自家蛍光を検出する。制御システム２は、光検出システム１から出力された出力信号に基づいて散乱光の強度及び自家蛍光の強度を検出し、散乱光の強度及び自家蛍光の強度に基づいて植物プランクトンの種類を分別するための分別情報を生成する。そして、これらのシステムにより、水中に含まれる植物プランクトンの分別が可能となる。

〔光検出システム〕
光検出システム１は、発光装置１０、照射光学レンズ系２０、流動装置３０、第１集光光学レンズ系４０、遮光装置５０、散乱光選択光学装置６０、遮光壁６５、自家蛍光選択光学装置７０、第２集光光学レンズ系８０、自家蛍光受光装置９０、第３集光光学レンズ系１００、及び、散乱光受光装置１１０を備えている。以下、各構成要素について具体的に説明する。

〔発光装置（発光手段）〕
発光装置１０は、半導体レーザーダイオード（半導体ＬＥＤ素子等）を備えている。発光装置１０は、液体（一又は複数種類の植物プランクトンが含まれる水）に向けて光（照射光）を照射する。発光装置１０が発振するレーザー光の波長は、生物粒子の細胞内に存在する自家蛍光を発することができる物質（以下、自家蛍光物質とする）に対応して決定される。照射光は、紫外線又は可視光であることが好ましい。

自家蛍光物質は、照射される光のエネルギーを吸収して励起状態に励起しやすい励起波長を有している。その励起波長はその物質によって異なっており、さらに、励起状態から基底状態に戻る際に放出する自家蛍光の波長も自家蛍光物質によって異なっている。本実施形態の発光装置１０は、半導体レーザーダイオードによって励起光を照射する。

〔照射光学レンズ系〕
照射光学レンズ系２０は、複数種類の光学レンズを備えている。複数種類の光学レンズは、例えば、コリメーターレンズ、両凸レンズ、シリンドリカルレンズ等であり、発光装置１０から発振されたレーザー光を平行光線に調整し、植物プランクトン３５を含んだ水３３に対してレーザー光を照射する。

〔流動装置〕
流動装置３０（フローセル）は、合成石英やサファイア等で作成された中空の四角柱の筒部３２を備えており、植物プランクトン３５を含んだ水３３が図中の上から下に流動する構造を有している。発光装置１０から発振されたレーザー光３１は、筒部３２の水が流動する中空領域に照射されて検出領域が形成される。

この検出領域において、レーザー光３１が流動装置３０内を流動する植物プランクトン３５と相互作用を起こす。そして、植物プランクトン３５とレーザー光３１とが相互作用することにより、植物プランクトン３５からは、散乱光及び自家蛍光が放出される。

散乱光の強度、すなわち、散乱光の光量は植物プランクトン３５の大きさに依存し、大きいほど光量も多くなる。また、自家蛍光の強度は、植物プランクトン３５の細胞内のリボフラビン又はクロロフィルaの量に依存する。また、散乱光の光量及び自家蛍光の強度は、レーザー光３１の光量（強度）にも依存し、レーザー出力を高めて、流動装置３０に多くのレーザー光３１を照射すれば、植物プランクトン３５からの散乱光や自家蛍光も増加する。

流動装置３０には、分別対象が含まれる水（例えば、浄水場の沈殿ろ過後の水（ろ過池や浄水池の水）、浄水場の沈殿処理水の水、原水、ろ過水等）を流動させてインライン測定を行うことが好ましい。この場合、発光装置１０は、分別対象が含まれる水に向けて光を照射する。なお、浄水場は、上流から順番に、取水塔、沈砂池、着水井、薬品混和池、フロック形成池、沈殿池、ろ過池、浄水池、配水池等が配置されている。流動装置３０には、ろ過池や浄水池の水を流動させるだけでなく、浄水場の任意の場所の水を流動させてインライン測定を行うこともできる。

〔遮光装置〕
遮光装置５０は、レーザートラップを備えている。遮光装置５０は、流動装置３０内で相互作用を起こさずに通過したレーザー光３１を遮光する。レーザー光３１を遮光することで、流動装置３０を通過したレーザー光３１が様々な場所で反射等を起こして、植物プランクトン３５による散乱光や自家蛍光の検出のノイズとなることを抑制する。

〔第１集光光学レンズ系〕
第１集光光学レンズ系４０は、複数の光学レンズを備えている。第１集光光学レンズ系４０は、レーザー光３１の進行方向（光軸）に対して約９０度の角度の位置に設置される。第１集光光学レンズ系４０により、流動装置３０内における植物プランクトン３５からの散乱光及び自家蛍光が集光される。なお、これら植物プランクトン３５からの散乱光及び自家蛍光をなるべく多く集光するために、レンズ口径は大きい方が好ましい。第１集光光学レンズ系４０が配置される位置は、植物プランクトン３５からの散乱光や自家蛍光を検出する受光装置が備えられる位置（距離）に対応して決定される。

〔散乱光選択光学装置〕
散乱光選択光学装置６０は、ダイクロイックミラーを備えている。散乱光選択光学装置６０は、植物プランクトン３５からの散乱光を反射させる。植物プランクトン３５からの散乱光は、次に第３集光光学レンズ系１００に集光され、散乱光受光装置１１０に結像される。

一方、流動装置３０内を流動する植物プランクトン３５から放出される自家蛍光については、散乱光選択光学装置６０に反射されることなくほぼ全てが散乱光選択光学装置６０を透過する。そして、植物プランクトン３５からの自家蛍光は、次に自家蛍光選択光学装置７０へ進む。

〔自家蛍光選択光学装置〕
自家蛍光選択光学装置７０は、光学フィルターを備えている。光学フィルターは、所定の波長よりも長い波長の光を透過させるロングパスフィルタを備えている。

〔第２集光光学レンズ系〕
第２集光光学レンズ系８０は、複数の光学レンズを備えている。第２集光光学レンズ系８０は、自家蛍光選択光学装置７０のロングパスフィルタを透過してきた光の進行方向（光軸）上に設置される。第２集光光学レンズ系８０により、自家蛍光選択光学装置７０のロングパスフィルタを透過してきた自家蛍光が集光され、自家蛍光受光装置９０の入射面に結像される。

〔自家蛍光受光装置（検出手段、自家蛍光検出部）〕
自家蛍光受光装置９０は、発光装置１０により照射された光により植物プランクトンが発する自家蛍光を検出する。自家蛍光受光装置９０は、半導体受光素子（フォトダイオード：Ｐｈｏｔｏ Ｄｉｏｄｅ（ＰＤ））又はフォトダイオードよりも感度のよい光電子増倍管（フォトマルチプライヤーチューブ：Ｐｈｏｔｏ Ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ Ｔｕｂｅ（ＰＭＴ））を備えている。これらフォトダイオードやフォトマルチプライヤーチューブは受光した光を電気的要素（電流又は電圧）に変換し、受光した光量に応じた電気的要素を出力する。なお、受光した光の光量によって出力する電気的要素の大きさが変化し、受光した光の光量が多ければ多いほど、電気的要素の大きさが大きくなる。なお、自家蛍光受光装置９０から出力される出力信号は、次に制御システム２に入力される。

〔遮光壁〕
遮光壁６５は、散乱光選択光学装置６０の透過側から自家蛍光受光装置９０までの光路を囲う筒状の構造物である。遮光壁６５により、散乱光選択光学装置６０を透過してきた自家蛍光以外の光が自家蛍光受光装置９０に入射することを防ぐことができる。特に図示していないが、散乱光選択光学装置６０の反射側から散乱光受光装置１１０までの光路等にも同様に遮光壁を設けてもよい。

〔第３集光光学レンズ系〕
第３集光光学レンズ系１００は、複数の光学レンズを備えている。第３集光光学レンズ系１００は、散乱光選択光学装置６０によって反射された光の進行方向（光軸）上に設置される。

〔散乱光受光装置（検出手段、散乱光検出部）〕
散乱光受光装置１１０は、発光装置１０により照射された光により植物プランクトンが発する散乱光を検出する。散乱光受光装置１１０は、フォトダイオード又はフォトマルチプライヤーチューブを備えている。ここで、散乱光受光装置１１０に入射する光は、散乱光選択光学装置６０により反射された光であって、具体的には、流動装置３０内を流動する植物プランクトン３５により散乱された散乱光である。これら植物プランクトン３５による散乱光は、植物プランクトン３５から放出される自家蛍光よりも光量が多いため、フォトマルチプライヤーチューブではなく安価なフォトダイオードでも十分に検出することができる。本実施形態においては、フォトダイオードが備えられ、散乱光選択光学装置６０により反射された植物プランクトン３５による散乱光を受光する。フォトダイオードが受光した光は、その光量に応じた電気信号に変換され、その電気信号がフォトダイオードから出力される。散乱光受光装置１１０のフォトダイオードからの出力信号は、次に制御システム２に入力される。

〔制御システム（制御装置、制御回路、制御手段）〕
制御システム２は、検出信号処理部２００、データ処理部３００及び報知部４００を備えている。

検出信号処理部２００は、光検出システム１からの出力信号、すなわち、自家蛍光受光装置９０からの出力信号と散乱光受光装置１１０からの出力信号とをそれぞれ受信し、受信した信号を増幅し、アナログ信号からデジタル信号にＡＤ変換する処理等を実行する。

データ処理部３００は、検出信号処理部２００でＡＤ変換処理された自家蛍光信号及び散乱光信号を受信して保存し、保存した自家蛍光信号及び散乱光信号に基づいて分類情報（散布図、計数値等）を生成し、生成した分類情報を出力する処理を実行する。

報知部４００は、データ処理部３００により生成された分類情報等を表示する処理を実行する。以下、各構成要素及びその処理について具体的に説明する。

〔検出信号処理部〕
検出信号処理部２００は、自家蛍光用出力信号処理装置２１０及び散乱光用出力信号処理装置２２０を備えている。また、自家蛍光用出力信号処理装置２１０は、第１増幅器２１２及び第１アナログ／デジタル変換器２１４を備えている。さらに、散乱光用出力信号処理装置２２０は、第２増幅器２２２及び第２アナログ／デジタル変換器２２４を備えている。

自家蛍光用出力信号処理装置２１０は、自家蛍光受光装置９０からの出力信号を受信すると、第１増幅器２１２が自家蛍光受光装置９０から出力された出力信号を増幅する。そして、第１アナログ／デジタル変換器２１４が第１増幅器２１２により増幅されたアナログ信号をデジタル信号に変換する。

同様に、散乱光用出力信号処理装置２２０は、散乱光受光装置１１０からの出力信号を受信すると、第２増幅器２２２が散乱光受光装置１１０から出力された出力信号を増幅する。そして、第２アナログ／デジタル変換器２２４が第２増幅器２２２により増幅されたアナログ信号をデジタル信号に変換する。

その後、デジタル信号に変換された信号は自家蛍光用出力信号処理装置２１０及び散乱光用出力信号処理装置２２０から出力され、出力された信号は、データ処理部３００に入力される。

〔データ処理部〕
データ処理部３００は、データ収集装置３１０、データ解析装置３２０及び結果出力装置３３０を備えている。また、データ収集装置３１０は、データを記憶するメモリ（ＲＡＭ、ＨＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等）を備えている。

データ処理部３００は、自家蛍光用出力信号処理装置２１０及び散乱光用出力信号処理装置２２０から出力される信号を受信する。受信された信号は、そのままデータ処理部３００のメモリに記憶される。メモリへの信号の記憶が終了すると、つぎに、信号を用いて分類情報の生成処理が実行される。

〔データ解析装置〕
データ解析装置３２０は、データ処理部３００のメモリに記憶されたデータ（デジタル信号）に基づいて分類情報を生成する計算回路（例えば、ＣＰＵ）及び計算回路の計算処理内容（プログラム）等を予め記憶（保存）したメモリ（ＲＯＭ）を備えている。

〔結果出力装置〕
結果出力装置３３０は、データ解析装置３２０により生成された分類情報を報知部４００に送信する装置である。

〔報知部（表示手段）〕
報知部４００は、表示装置４１０（液晶表示器）を備えている。表示装置４１０は、データ解析装置３２０により生成された分類情報等を表示画面に表示する。

図２は、各植物プランクトンの分布例を示す図である。本図において縦軸は自家蛍光強度（ｍＶ）を示しており、横軸は散乱光強度（ｍＶ）を示している。
藻類の一種であるウログレナ、フォルミディウム、ミクロキスティスの三種が存在する領域は、分画範囲Ａ～Ｃに分かれる。

ウログレナは、異臭味障害の原因となる植物プランクトンである。
ウログレナは、図中の左上の分画範囲Ａに分布される。分画範囲Ａは、散乱光強度が５０～１２５ｍＶであり、自家蛍光強度が４００～２０００ｍＶの範囲である。

フォルミディウムは、異臭味障害の原因となる植物プランクトンである。
フォルミディウムは、図中の左下の分画範囲Ｂに分布される。分画範囲Ｂは、散乱光強度が５０～１２５ｍＶであり、自家蛍光強度が１００～３９９ｍＶの範囲である。

ミクロキスティスは、ろ過漏出障害の原因となる植物プランクトンである。
ミクロキスティスは、図中の右下の分画範囲Ｃに分布される。分画範囲Ｃは、散乱光強度が６００～１７８０ｍＶであり、自家蛍光強度が５０～５２０ｍＶの範囲である。
なお、これらの分画範囲の数値は、検査条件や検査の積み重ねによって適宜変更することができる。また、分画範囲の個数は、検査環境によって任意に増減させることができる。

図３は、ウログレナを検出した際の散布図（２次元マップ、グラフ）を示す図である。図４は、ミクロキスティスを検出した際の散布図を示す図である。図３及び図４において、縦軸は自家蛍光強度（ｍＶ）を示しており、横軸は散乱光強度（ｍＶ）を示している。図３及び図４は、浄水場の処理水中に検出されたウログレナ及びミクロキスティスの散布図の測定例を示している。

散乱光強度は、粒子の大きさを示している。散乱光強度の値が大きくなれば粒子が大きいことを示しており、散乱光強度の値が小さくなれば粒子が小さいことを示している。一方、自家蛍光強度は、蛍光の強さを示している。自家蛍光強度の値が大きくなれば蛍光が強いことを示しており、自家蛍光強度の値が小さくなれば蛍光が弱いことを示している。

散布図内のプロット（ドット）は、一つ一つが計数された粒子一つ一つを示している。図３及び図４の散布図は、本システムで１分間測定を行った結果である。流速１０ｍＬ／ｍｉｎで試料を流しながら測定を行っているので、１０ｍＬ中の計数された粒子を表している。散布図においては、粒子の大きさが１．０μｍ未満の粒子については、植物プランクトンである可能性が低いため、プロットしないようにしている。なお、植物プランクトンの大きさは、一般的に２．０～２０．０μｍ程度である。

図３に示すように、ウログレナを検出した場合、分画範囲Ａに多くのプロットが表示される。なお、フォルミディウムに対応する分画範囲Ｂ（図２参照）や、ミクロキスティスに対応する分画範囲Ｃ（図２参照）にも、プロットが表示されているため、ある程度はフォルミディウムやミクロキスティスも存在していると判断することができる。そして、図３の散布図からは、三種の植物プランクトンの中で、ウログレナが最も多く発生しているという判断を行うことができる。

図４に示すように、ミクロキスティスを検出した場合、分画範囲Ｃに多くのプロットが表示される。なお、ウログレナに対応する分画範囲Ａ（図２参照）や、フォルミディウムに対応する分画範囲Ｂ（図２参照）にも、プロットの表示があるため、ある程度はウログレナやフォルミディウムも存在していると判断することができる。そして、図４の散布図からは、三種の植物プランクトンの中で、ミクロキスティスが最も多く発生しているという判断を行うことができる。

特に図示していないが、フォルミディウムを検出した場合、分画範囲Ｂ（図２参照）に多くのプロットが表示される。
なお、散布図において、分画範囲Ａ～Ｃのいずれにも該当しない左下の領域でプロットが多く表示されているが、これらは分別対象以外の植物プランクトン又はその他の粒子である。

図５は、クロロフィルａの吸収・自家蛍光波長を示す図である。
クロロフィルａは、植物プランクトンの光合成において吸収した光によってエネルギーを励起する。図５（Ａ）に示すように、クロロフィルａは、４３０ｎｍの波長をピークとした波長で光を吸収する。また、図５（Ｂ）に示すように、クロロフィルａは、６８０ｎｍの波長をピークとした波長分布で自家蛍光を放出する。このため、波長４０５ｎｍの光源を利用することにより、効率良く自家蛍光を放出させることができる。

図６は、自家蛍光受光装置９０及び散乱光受光装置１１０からの出力信号を示す模式図である。本図において縦軸はパルスの高さ（電圧）を示しており、横軸は時間の経過を示している。
データ解析装置３２０は、例えば、自家蛍光信号の値が自家蛍光判定のしきい値を超えており、散乱光信号の値（粒子の大きさ）が１．０μｍ以上であることを示している場合、植物プランクトンであると判定することができる。
また、データ解析装置３２０は、自家蛍光信号の値が自家蛍光判定のしきい値を超えておらず、散乱光信号の値（粒子の大きさ）が１．０μｍ以上であることを示している場合、その他の粒子であると判定することができる。

自家蛍光判定のしきい値は、任意に設定可能であるが、例えば、０～５０ｍＶの値に設定することができる。また、その他の粒子については、散布図にプロットしないようにしているが、散布図にプロットするようにしてもよい。

図７は、データ解析処理の手順例を示すフローチャートである。本処理は、データ解析装置３２０が実行する。また、本処理は、データ解析装置３２０が実行するプログラム上の所定のメインループから呼び出される処理である。本処理は、本システムを用いて植物プランクトンの測定を行っている間は、繰り返し実行される処理である。

ステップＳ１００：データ解析装置３２０は、信号受信処理を実行する。具体的には、データ解析装置３２０は、検出信号処理部２００でＡＤ変換処理された自家蛍光信号及び散乱光信号を受信する。

ステップＳ１０２：データ解析装置３２０は、散布図生成処理を実行する。データ解析装置３２０は、散乱光受光装置１１０により検出された散乱光、及び、自家蛍光受光装置９０により検出された自家蛍光に基づいて散乱光の強度及び自家蛍光の強度を検出し、散乱光の強度及び自家蛍光の強度に基づいて、植物プランクトンの種類を分別するための分別情報を生成する処理を実行する（制御手段）。具体的には、データ解析装置３２０は、分別情報として、散乱光の強度及び自家蛍光の強度をパラメータとしてプロットした散布図を生成する処理を実行する（制御手段）。この場合、図６に示す判定手法に基づいて散布図にプロットを形成することが好ましい。

散布図を生成する場合、粒子を一つ検出する度にプロットを一つ追加してもよく、一定個数の粒子を検出する度に一定個数のプロットを追加してもよく、一定時間が経過する度に一定時間内に検出した粒子のプロットを追加するようにしてもよい。

ステップＳ１０４：データ解析装置３２０は、計数値生成処理を実行する。データ解析装置３２０は、分別情報として、散布図の特定の範囲に含まれるプロットの数を示す計数値を生成する処理を実行する（制御手段）。具体的には、データ解析装置３２０は、分画範囲Ａのプロット数をカウントして第１計数値に記憶し、分画範囲Ｂのプロット数をカウントして第２計数値に記憶し、分画範囲Ｃのプロット数をカウントして第３計数値に記憶する。

ステップＳ１０６：データ解析装置３２０は、判定処理を実行する。データ解析装置３２０は、予め定められた規定値（第１規定値、第２規定値、第３規定値）及び計数値（第１計数値、第２計数値、第３計数値）に基づいて、特定の範囲に対応する特定の植物プランクトン（ウログレナ、フォルミディウム、ミクロキスティス）が規定値以上存在している否かを判定する処理を実行する（制御手段）。

具体的には、データ解析装置３２０は、分画範囲Ａのプロット数（第１計数値）が予め定められた第１規定値以上であるか否かを判定する処理を実行する。分画範囲Ａのプロット数が予め定められた第１規定値以上であると判定した場合、データ解析装置３２０は、第１警告フラグをオンに設定する処理を実行し、分画範囲Ａのプロット数が予め定められた第１規定値未満であると判定した場合、データ解析装置３２０は、第１警告フラグをオフに設定する処理を実行する。

また、データ解析装置３２０は、分画範囲Ｂのプロット数（第２計数値）が予め定められた第２規定値以上であるか否かを判定する処理を実行する。分画範囲Ｂのプロット数が予め定められた第２規定値以上であると判定した場合、データ解析装置３２０は、第２警告フラグをオンに設定する処理を実行し、分画範囲Ｂのプロット数が予め定められた第２規定値未満であると判定した場合、データ解析装置３２０は、第２警告フラグをオフに設定する処理を実行する。

さらに、データ解析装置３２０は、分画範囲Ｃのプロット数（第３計数値）が予め定められた第３規定値以上であるか否かを判定する処理を実行する。分画範囲Ｃのプロット数が予め定められた第３規定値以上であると判定した場合、データ解析装置３２０は、第３警告フラグをオンに設定する処理を実行し、分画範囲Ｃのプロット数が予め定められた第３規定値未満であると判定した場合、データ解析装置３２０は、第３警告フラグをオフに設定する処理を実行する。

そして、結果出力装置３３０（図１参照）は、データ解析装置３２０により生成された各種情報（分類情報としての散布図や、分類情報としての計数値の情報、各警告フラグの情報）を報知部４００に送信し、表示装置４１０は、受信した各種情報を表示画面に表示する。

これにより、表示装置４１０は、分類情報としての散布図や計数値（第１計数値、第２計数値、第３計数値）を表示することができる。この際、表示装置４１０は、散布図に重ねて分画範囲Ａ、分画範囲Ｂ、分画範囲Ｃの四角形の枠を表示してもよい。

また、表示装置４１０は、第１警告フラグ、第２警告フラグ、第３警告フラグのいずれかのフラグがオンに設定されていることに応じて、所定の警告を表示することができる。例えば、第１警告フラグがオンである場合には「ウログレナに注意」という文字情報を表示し、第２警告フラグがオンである場合には「フォルミディウムに注意」という文字情報を表示し、第３警告フラグがオンである場合には「ミクロキスティスに注意」という文字情報を表示することができる。

〔本システムのまとめ〕
植物プランクトン分別システム５００は、微粒子測定用の散乱光受光装置１１０と、植物プランクトンが発する自家蛍光を検出する自家蛍光受光装置９０とを備えている。植物プランクトン分別システム５００では、発光装置１０により照射されるレーザーを対象微粒子にあててその粒子による散乱光の強度と自家蛍光の強度を測定し、散乱光の強度と自家蛍光の強度をパラメータとしてプロットすると、プロットされた領域により生物（植物プランクトン）の種類の分類ができる。

そして、図３及び図４に示すように、個々の粒子の散乱光の強度と自家蛍光の強度を測定することで、生物と非生物の区別だけでなく、各生物の種別と発生量を求めることができる。植物プランクトン分別システム５００では、染色等の操作は行わず、またサンプルを採取する工程も必要もなく、浄水の処理工程にそのまま組み込むことができるため、人手を介することなく迅速に水質管理を行うことができる。

〔本システムの概要〕
植物プランクトン分別システム５００は、図１に示す構成を備えている。発光装置１０の光源には、植物プランクトンが持つ自家蛍光色素であるクロロフィルａ（葉緑素）を励起するための波長４０５ｎｍ（紫色）の半導体レーザーを使用している。レーザー光は、試料を流す流動装置３０（フローセル）に照射される。流動装置３０内を流れる試料中の粒子がレーザー光を通過すると、粒子は照射光波長と同波長の散乱光を発する。発光装置１０のレーザー光の波長は、３３０～４６０ｎｍ程度であることが好ましい。

レーザー光を通過した粒子が植物プランクトンである場合、クロロフィルａによるレーザー光の吸収が発生し、散乱光と同時に赤色の自家蛍光を発する（図５）。そして、これらの光を散乱光受光装置１１０及び自家蛍光受光装置９０でそれぞれを受光して電気信号に変換し、散乱光の強度及び自家蛍光の強度に応じたパルス信号が出力される（図６）。そして、レーザー光を通過した粒子一つ一つについて、散乱光及び自家蛍光のパルス信号の大きさ（強度）に基づき、散布図（２次元マップ）上にプロットする（図３及び図４）。この散布図上のプロットは、植物プランクトンの種類によって異なる分布を示す（図２）。そして、各種植物プランクトンに対応する散布図上の分画範囲Ａ～Ｃ内のプロットの数を計数することにより、植物プランクトンの種類を大まかに分別（弁別）し計数することができる。

以上説明したように、本実施形態によれば、以下の効果を奏する。
（１）本実施形態によれば、染色等の人手を介した前処理を行うこともなく、障害を引き起こす生物の発生を自動かつインラインで迅速に検知（スクリーニング）できるため、生物観察の専門的な知識や技術がなくても、障害生物の発生等を検知することができる。その結果、生物を処理するための適切な薬剤の投与等の検討が容易になる。また、本システムによれば、インラインによる２４時間監視も可能となる。さらに、本システムによれば、測定と薬剤投与の連携を図ることで薬剤投与の自動化にも寄与することができる。

（２）本実施形態によれば、代表的な各障害原因植物プランクトンを分別検知することができるため、生物障害を迅速に把握するための、人手のかからない簡便な検知ツールを提供することができる。

（３）本実施形態によれば、分別情報として、散乱光の強度及び自家蛍光の強度をパラメータとしてプロットした散布図を生成するため、一目みて分かりやすい分別情報とすることができ、分別作業の負担を軽減させることができる。

（４）本実施形態によれば、データ解析装置３２０は、分別情報として、散布図の特定の範囲に含まれるプロットの数を示す計数値を生成するため、特定の範囲に対応する植物プランクトンがどの程度存在するのかを具体的な数値により把握することができる。

（５）本実施形態によれば、データ解析装置３２０は、規定値及び計数値に基づいて、特定の植物プランクトンの存在を判定するため、植物プランクトンの分別作業を自動化することができ、分別作業の負担を軽減させることができる。

（６）本実施形態によれば、発光装置１０は、紫色の光（照射光）を照射するため、自家蛍光の強度を検出しやすくすることができる。

（７）本実施形態によれば、分別情報を表示する表示装置４１０を備えるため、分別情報をその場で迅速に確認することができる。

〔変形形態〕
本発明は、上述した実施形態に制約されることなく、種々に変形して実施することができる。
（１）植物プランクトンを励起するレーザー光の波長は、植物プランクトンが持つその他の自家蛍光色素（フィコシアニン、フィコエリスリン等）を励起できる波長でもよい。レーザー光は、例えば青色（波長４３０～５００μｍ）や緑色（波長５００～５７０μｍ）、黄色（波長５７０～６２０μｍ）等であってもよい。

（２）自家蛍光受光装置９０で検出する自家蛍光波長は、クロロフィルａ以外の植物プランクトンが持つ自家蛍光色素（例えばフィコシアニンやフィコエリスリン等）のものでもよい。レーザー光は、例えば緑色（波長５００～５７０μｍ）、黄色（波長５７０～６２０μｍ）等であってもよい。

（３）レーザー光を通過した粒子一つ一つを、散乱光及び自家蛍光パルス信号の大きさに基づいて、散布図（２次元マップ）上にプロットする例で説明したが、散布図を表示せずに直接、散乱光及び自家蛍光パルス信号の大きさに基づいて、特定の範囲内（分画範囲内）の計数値を出力してもよい。すなわち、分別情報としては、散布図のみを生成してもよく、計数値のみを生成してもよく、散布図及び計数値を生成してもよい。

（４）検出する自家蛍光波長については、複数の自家蛍光波長を検出してもよく、その場合は３次元の散布図（散乱光強度、第一の自家蛍光強度、第二の自家蛍光強度）を用いて植物プランクトンの属や種等を分別するようにしてもよい。例えば、第一の自家蛍光強度は、クロロフィルａに基づく自家蛍光により検出し、第二の自家蛍光強度は、フィコシアニンに基づく自家蛍光により検出することができる。この場合、発光装置１０は１つ設置し、散乱光受光装置１１０及び自家蛍光受光装置９０は自家蛍光の種類に合わせて複数設置することができる。

（５）散布図内の粒子一つ一つに対応するプロットの分布について、ＡＩ（人工知能：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）等の機械学習を用いて、植物プランクトンの属や種の違いによる特異的な特徴を導き出すようにしてもよい。例えば、各プロットに縦軸及び横軸の座標情報を持たせて記憶し、その座標情報がいずれの分画領域に属しているかの情報を記憶させることができる。

（６）その他水質指標（栄養塩濃度（窒素、リン等）、水温、日照時間、ｐＨ、アルカリ度、残留塩素濃度等）を、植物プランクトンの属や種の判定の参考情報として用いてもよい。例えば、ウログレナを例にして説明すると、ウログレナが発生しにくい水温の場合には、ウログレナを検出してもウログレナであると分別しない（散布図にプロットしない）ようにするすることができる。これにより植物プランクトンの分別の精度を向上させることができる。

（７）データ解析装置３２０により生成された分別情報は、本システムに備えられた表示装置４１０に表示する例で説明したが、本システムに接続可能な情報処理端末にデータとして送信して表示させるようにしてもよく、表示することなく紙等に出力してもよい。
（８）図７のステップＳ１０２、ステップＳ１０４、ステップＳ１０６の処理は、全ての処理を本システムに組み込む必要はなく、少なくとも１つのステップに関する処理を組み込むようにしてもよい。
（９）植物プランクトン分別システム５００は、浄水場に設置する例で説明したが、その他の場所（下水処理場、飲料水製造施設等）に設置してもよい。植物プランクトン分別システム５００が検査対象とする液体は、培養液であってもよい。

１ 光検出システム
２ 制御システム
１０ 発光装置
２０ 照射光学レンズ系
３０ 流動装置
３１ レーザー光
３２ 筒部
３３ 水
３５ 植物プランクトン
４０ 第１集光光学レンズ系
５０ 遮光装置
６０ 散乱光選択光学装置
６５ 遮光壁
７０ 自家蛍光選択光学装置
８０ 第２集光光学レンズ系
９０ 自家蛍光受光装置
１００ 第３集光光学レンズ系
１１０ 散乱光受光装置
２００ 検出信号処理部
２１０ 自家蛍光用出力信号処理装置
２２０ 散乱光用出力信号処理装置
３００ データ処理部
３１０ データ収集装置
３２０ データ解析装置
３３０ 結果出力装置
４００ 報知部
４１０ 表示装置
５００ 植物プランクトン分別システム
Ａ ウログレナの分画範囲
Ｂ フォルミディウムの分画範囲
Ｃ ミクロキスティスの分画範囲

Claims (7)

1. 液体に向けて光を照射する発光手段と、
   前記発光手段により照射された光により植物プランクトンが発する散乱光及び自家蛍光を検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出された前記散乱光及び前記自家蛍光に基づいて前記散乱光の強度及び前記自家蛍光の強度を検出し、前記散乱光の強度及び前記自家蛍光の強度に基づいて、前記植物プランクトンの種類を分別するための分別情報を生成する制御手段と、
   を備える植物プランクトン分別システム。
2. 請求項１に記載の植物プランクトン分別システムにおいて、
   前記制御手段は、前記分別情報として、前記散乱光の強度及び前記自家蛍光の強度をパラメータとしてプロットした散布図を生成することを特徴とする植物プランクトン分別システム。
3. 請求項２に記載の植物プランクトン分別システムにおいて、
   前記制御手段は、前記分別情報として、前記散布図の特定の範囲に含まれるプロットの数を示す計数値を生成することを特徴とする植物プランクトン分別システム。
4. 請求項３に記載の植物プランクトン分別システムにおいて、
   前記制御手段は、予め定められた規定値及び前記計数値に基づいて、前記特定の範囲に対応する特定の植物プランクトンが前記規定値以上存在しているか否かを判定することを特徴とする植物プランクトン分別システム。
5. 請求項１から４のいずれかに記載の植物プランクトン分別システムにおいて、
   前記発光手段は、分別対象が含まれる水に向けて光を照射することを特徴とする植物プランクトン分別システム。
6. 請求項１から５のいずれかに記載の植物プランクトン分別システムにおいて、
   前記発光手段は、紫外線又は可視光を照射することを特徴とする植物プランクトン分別システム。
7. 請求項１から６のいずれかに記載の植物プランクトン分別システムにおいて、
   前記制御手段により生成された前記分別情報を表示する表示手段を備えることを特徴とする植物プランクトン分別システム。

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