JP5990661B2 - バイオガス中のシロキサンを測定するための方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、概して吸収分光計に関する。より詳細には、たとえばバイオ燃料又はバイオガス中のシロキサン化合物の濃度の監視及び測定に関する。この技術は、すべてのシロキサン化合物の総濃度、又はバイオ燃料又はバイオガスなどの中のすべてのケイ素含有化合物の総濃度のうちの少なくとも一方を求めることにも関する。

分光法は、電磁放射と（たとえば、気体、固体、液体のうちの１つ又は複数を含む）試料との間の相互作用を調べる方法である。放射が特定の試料とどのように相互作用するかは試料の特性（たとえば、分子組成）に依存する。一般に、放射が試料を通過するとき、放射の特定の波長は試料内の分子によって吸収される。吸収される放射の特定の波長は特定の試料内の各分子に固有の波長である。したがって、放射のどの波長が吸収されるかを特定することによって、試料中に存在する特定の分子を識別することが可能になる。

赤外線分光法は、たとえば、試料（たとえば、気体、固体、液体、又はそれらの組合せ）に赤外線電磁エネルギーを与えることによって分子の種類及び試料内の個々の分子の濃度を求める、分光法の特定の分野である。一般に、赤外線エネルギーは約０．７μｍ（周波数１４０００ｃｍ^−１）から約１０００μｍ（周波数１０ｃｍ^−１）の間のエネルギーの波長を有する電磁エネルギーとして特徴付けられる。赤外線エネルギーは試料を通って進み、エネルギーは試料内の分子と相互作用する。試料を通過するエネルギーは検出器（たとえば、電磁検出器）によって検出される。検出された信号は次いで、たとえば、試料の分子組成及び試料内の特定の分子の濃度を求めるために使用される。

１つの特定の種類の赤外線分光計はフーリエ変換赤外線（ＦＴＩＲ）分光計である。このような赤外線分光計は、たとえば、大気質監視、爆発物・生物兵器検出、半導体加工、及び薬品製造などの様々な産業において使用される。ＦＴＩＲ分光計の様々な用途では、ユーザが試料中にどの分子が存在するかを識別し、かつ様々な分子の濃度を求めることを可能にすべく、それぞれに異なる感度が必要になる。用途によっては、試料中の個々の分子の濃度を約１０億分の１（ｐｐｂ）の精度で特定することが必要になる。産業用途では感度をますます高めていく必要があるので、既存の分光システムを最適化し新しい分光構成要素を利用することによって、システムが試料中の分子の濃度をより細かく分解していくことを繰り返しかつ確実に行うことが可能になる。

ＦＴＩＲ分光計は、たとえば、気体中の化合物の濃度を監視するために使用されてもよい。バイオ燃料（たとえば、バイオガス）は、タービン発電機を含む様々な機器を駆動するために使用される。バイオガスは燃焼して機器を駆動する。バイオガス（たとえば、動物の排泄物、廃水、又は埋立地からのガス）は、シロキサン化合物を含む様々な化合物を含むことがある。バイオガス中のシロキサン化合物はまた燃焼して酸化物（たとえば、ＳｉＯ_２（たとえば、シリカ又は砂））を生成する。ＳｉＯ_２はタービンブレードに付着するとともに、タービン軸受にも付着し、したがって、タービンの性能を低下させ、又は場合によってはタービンを故障させる。バイオガス中のシロキサンのレベルが高くなるにつれてこの付着工程は加速する。バイオガス生成業者は通常、活性炭フィルタを使用してシロキサンを捕捉するが、フィルタが消耗するとシロキサンレベルが上昇する。

バイオガス中のシロキサン化合物の濃度を監視するための従来の方法は、バイオガスから取り出された試料を分析することによってオフラインで行われる。たとえば、従来の技法は、ＧＣ／ＭＳ（すなわち、ガスクロマトグラフィ／質量分光法）技術を使用してシロ
キサンをバックグラウンドのガスから分離して測定することを含んでなる。試料ガスを分析するには、試料を分析のためにグラブ・サンプリングしてＧＣ／ＭＳシステム上に流す。通常、ガス流から現地試料が取り出され、ステンレススチール製のキャニスタ又はＴｅｄｌａｒ（商標）試料バッグに導入されるかあるいはメタノール溶媒インピンジャを使用して収集される。次いで、この試料を分析実験室に移送して分析する。分析結果が分かるまでに通常数日かかる。

試料は、試料成分が凝縮し、したがって、試料の真の組成を評価することが困難になる傾向がある。そのように取り出される試料は、内容物を１回分析するだけの時間しかもたず、したがって、試料中の真の組成を表さないことがある。試料のＧＣ／ＭＳ分析は、試料中のシロキサン化合物を分析するのに数時間かかる場合もあり、オペレータが介入できるようにするまでの時間がかかり過ぎることがある。シロキサンレベルが上昇した場合、使用可能な手段を実施する機会をすでに逃がしていることがある。バイオガス中のシロキサン及び／又はケイ素含有物の濃度を監視し測定する能力を向上させると、タービンの寿命を延ばすことが可能になる。さらに、シロキサン及び／又はケイ素含有物を監視し迅速に検出し定量化することができれば、使用可能な手段／介入を施すためのより長い時間を確保することができる。

分光法を使用して、たとえば、バイオガス中の微量のシロキサン及びその他のケイ素含有化合物の検出、特定、及び／又は定量化（たとえば、約５０億分の１（ｐｐｂ）の精度で試料バイオガス中の個々のシロキサン化合物の濃度を特定する）を行ってもよい。バイオガス中の微量の環状シロキサン（たとえば、Ｄ３−シロキサン、Ｄ４−シロキサン、Ｄ５−シロキサン、Ｄ６−シロキサン）、線状シロキサン（たとえば、Ｌ２−シロキサン、Ｌ３−シロキサン、Ｌ４−シロキサン、Ｌ５−シロキサン）、及びトリメチルシラノール（ＴＭＳ）を検出し定量化してもよい。シロキサン又はケイ素の濃度は概して、たとえば埋立地、動物の排泄場所、又は廃水のたまり場など、現地で（in-situ）リアルタイムに
測定され得る（たとえば、現地で試料を取得しその試料をかなり時間が経過してから実験室で分析する必要なしに試料バイオガスの内容物を処理し分析する）。インライン連続モニタは、シロキサン及び／又は総ケイ素レベルの上昇をリアルタイムに検知し、オペレータに通知するか又は工程を自動的に停止し、タービンを不必要にＳｉＯ_２に曝すのを防止することができる。

試料中の他の物質と比較して実質的により高い赤外線吸収率を有する物質（たとえば、化合物）（たとえば、干渉性吸収体）を含む試料は、ＦＴＩＲが赤外線エネルギーを試料に加えることに依存するのでＦＴＩＲ分光法では問題が生じることがある。試料中の干渉性吸収体は、実質的により低い赤外線吸収率を有する、試料中で検出される他の物質の濃度が試料において有効に検出され測定されるのを妨げる。バイオガスは、たとえばシロキサン及びその他のケイ素含有化合物、炭化水素化合物（たとえば、メタン又はエタン）、水、又は二酸化炭素などの分子を含むことがある。バイオガス中の炭化水素化合物は、シロキサン化合物（たとえば、Ｄ４シロキサンの場合、波長が約７．８ミクロンのときに吸収率が約０．００１）と比較して特定の波長で比較的高い赤外線吸収率（たとえば、波長がメタンの場合、約７．８ミクロンのときに吸収率が約０．０５５）を有することがある。したがって、炭化水素は干渉性吸収体であり得る。シロキサン化合物は、波長が約８ミクロンから約１２ミクロンの範囲で比較的高い赤外線吸収率を有することがある（たとえば、Ｄ４シロキサンの場合、約８．２ミクロンのときに吸収率が約０．０７５で約１１ミクロンのときに吸収率が０．１２５）。したがって、試料バイオガス中のシロキサン化合物の濃度は、炭化水素化合物又は他の干渉性吸収体が存在する場合でも、対象となる波長
範囲（たとえば、約８ミクロンから約１２ミクロン）においてスペクトル測定値を得ることによって測定されてもよい。対象となる波長範囲としては、バイオガスの主要成分（たとえば、Ｈ_２Ｏ、ＣＯ_２、ＣＨ_４）の吸光度が高くない波長範囲が選択されてもよい。シロキサン及びＴＭＳ化合物は、対象となる波長範囲において他の炭化水素と重複する吸光度を有することがある。多変量分析方法を使用してシロキサン化合物とその他の炭化水素との寄与を区別するとともに、厳密にシロキサン化合物及び／又はケイ素含有化合物による寄与を評価してもよい。

１態様では、バイオガス中に存在する１つ又は複数のケイ素含有化合物を監視するための方法であって、非吸光性ガスを試料セルに供給することを含む方法が提供される。非吸光性ガスは対象となる指定された波長範囲において赤外線を実質的に吸収しない。この方法は、試料セルから第１のスペクトル測定値を得ることと、試料セルにバイオガスを供給することとを含む。この方法は、試料セルから第２のスペクトル測定値を得ることと、第１のスペクトル測定値と第２のスペクトル測定値の比に基づいて第１の吸収スペクトルを生成することとをさらに含む。この方法は、少なくとも、既知の濃度を有する既知のケイ素含有化合物のより大きい集合から選択される１つ又は複数のケイ素含有化合物の部分集合の各ケイ素含有化合物に関する個々の吸収スペクトルに基づいて少なくとも１つのサロゲート吸収スペクトルを生成することを含む。バイオガス中の１つ又は複数のケイ素含有化合物の総濃度は、第１の吸収スペクトル及び少なくとも１つのサロゲート吸収スペクトルに基づいて算出されてもよい。

別の態様では、非一時的情報担体又は機械可読記憶デバイス上で有形に具現化されかつバイオガス検出システム用のデジタル信号プロセッサ上で動作可能であるコンピュータ可読製品が提供される。コンピュータ可読製品はデジタル信号プロセッサに試料セル内の非吸光性ガスの第１のスペクトル測定値を受け取らせるように動作可能である命令を含む。非吸光性ガスは、対象となる指定された波長範囲において実質的に赤外線を吸収しない。さらに、コンピュータ可読製品はデジタル信号プロセッサに試料セル内のバイオガスからなる試料ガスの第２のスペクトル測定値を受け取らせるように動作可能な命令を含む。コンピュータ可読製品は、デジタル信号プロセッサに第１のスペクトル測定値と第２のスペクトル測定値との比に基づいて第１の吸収スペクトルを生成させ、少なくとも、既知の濃度を有する既知のケイ素含有化合物のより大きい集合から選択される１つ又は複数のケイ素含有化合物の部分集合の各ケイ素含有化合物に関する個々の吸収スペクトルに基づいてサロゲート吸収スペクトルの集合を生成させるように動作可能な命令をさらに含む。コンピュータ可読製品は、デジタル信号プロセッサに第１の吸収スペクトル及びサロゲート吸収スペクトルの集合を使用してバイオガス中の１つ又は複数のケイ素含有化合物の総濃度を算出する多重回帰分析を実行させるように動作可能な命令をさらに含む。

他の例では、上記の態様はいずれも以下の特徴のうちの１つ又は複数を含んでもよい。いくつかの実施形態では、総濃度に相関係数が適用される。相関係数は総濃度をある係数だけスケーリングする。いくつかの実施形態では、バイオガス中の１つ又は複数のケイ素含有化合物は少なくとも１つのシロキサンを含む。既知のケイ素含有化合物のより大きい集合も少なくとも１つのシロキサンを含んでもよい。１つ又は複数のケイ素含有化合物の部分集合も少なくとも１つのシロキサンを含んでもよい。いくつかの実施形態では、総濃度は、バイオガス中のシロキサン化合物の総濃度、バイオガス中の他のケイ素含有化合物の総濃度、又はバイオガス中のすべてのケイ素含有化合物の総濃度のうちの１つからなる。

いくつかの実施形態では、１つ又は複数のケイ素含有化合物の部分集合は、既知のケイ素含有化合物とバイオガス中に存在する１つ又は複数のケイ素含有化合物とのスペクトル整合に基づいて選択される。いくつかの実施形態では、１つ又は複数のケイ素含有化合物
の部分集合のうちの少なくとも１つのケイ素含有化合物がバイオガス中に存在する。いくつかの実施形態では、１つ又は複数のケイ素含有化合物の部分集合のうちの少なくとも１つのケイ素含有化合物はバイオガスには存在しない。

いくつかの実施形態では、既知のケイ素含有化合物のより大きい集合は、Ｄ３−シロキサン、Ｄ４−シロキサン、Ｄ５−シロキサン、Ｄ６−シロキサン、Ｌ２−シロキサン、Ｌ３−シロキサン、Ｌ４−シロキサン、及びＬ５−シロキサンからなる。１つ又は複数のケイ素含有化合物の部分集合は、既知のケイ素含有化合物のより大きい集合から選択される３つ乃至５つのケイ素含有化合物からなり得る。

いくつかの実施形態では、バイオガスは埋立地ガスからなる。この場合、１つ又は複数のケイ素含有化合物の部分集合は、ａ）Ｌ２−シロキサン、Ｌ３−シロキサン、及びＤ４−シロキサン、ｂ）Ｌ２−シロキサン、Ｄ３−シロキサン、及びＤ４−シロキサン、又はｃ）Ｌ２−シロキサン、Ｄ３−シロキサン、及びＤ５シロキサンのうちの１つからなり得る。

いくつかの実施形態では、バイオガスは消化バイオガスからなる。この場合、１つ又は複数のケイ素含有化合物の部分集合は、ａ）Ｄ３−シロキサン、Ｄ５−シロキサン、及びＬ３−シロキサン、ｂ）Ｄ４−シロキサン、Ｄ５−シロキサン、及びＬ３−シロキサン、又はｃ）Ｄ３−シロキサン、Ｄ５−シロキサン、及びＬ２シロキサンのうちの１つからなる。

いくつかの実施形態では、サロゲート吸収スペクトルは、既知の濃度を有する既知の炭化水素化合物のより大きい集合から選択される１つ又は複数の炭化水素化合物の部分集合の各炭化水素化合物に関する個々の吸収スペクトルをさらに含む。既知の炭化水素化合物のより大きい集合は、エタン、プロパン、及びブタンからなり得る。サロゲート吸収スペクトルは、少なくとも、１つ又は複数のケイ素含有化合物の部分集合の各ケイ素含有化合物に関する個々の吸収スペクトル及び１つ又は複数の炭化水素化合物の部分集合の各炭化水素化合物に関する個々の吸収スペクトルに基づくモデルであってもよい。

いくつかの実施形態では、バイオガス中の１つ又は複数のケイ素含有化合物の総濃度を算出することは、プロセッサを使用して、第１の吸収スペクトル及びサロゲート吸収スペクトルを使用して多重回帰分析を行うことを含む。多重回帰分析は、クラシカル最小二乗（ＣＬＳ）、部分最小二乗（ＰＬＳ）、逆最小二乗（ＩＬＳ）、又は主成分分析（ＰＣＡ）を使用して行われてもよい。総濃度の値は、サロゲート吸収スペクトルが第１の吸収スペクトルと実質的に同様になるように求められてもよい。いくつかの実施形態では、バイオガス中の１つ又は複数のケイ素含有化合物の総濃度はリアルタイムに現地で算出されてもよい。

いくつかの実施形態では、第２のスペクトル測定値は約１０秒〜約２０秒の取得期間にわたって得られてもよい。
いくつかの実施形態では、バイオガスは動物の排泄物、廃水、又は埋立地から得られる。

別の態様では、バイオガス中の１つ又は複数のケイ素含有化合物を監視するためのシステムが提供される。システムは、第１の放射ビームの光源と、光源から第１の放射ビームを受け取り、干渉信号からなる第２の放射ビームを形成する干渉計と、干渉計と光学的に連絡する試料セルとを含む。システムは、対象となる指定された波長範囲において赤外線を実質的に吸収しない非吸光性ガスの第１の流れ、及び試料セルを通過するバイオガスの第２の流れを確立する流れ機構をさらに含む。システムは、試料セルと光学的に連絡する
冷却検出器を含む。冷却検出器は、試料セル内の非吸光性ガス中を伝搬する第１の干渉信号及び試料セル内の試料ガス中を伝搬する第２の干渉信号を受け取るようになっている。システムは、冷却検出器と電気的に接続するプロセッサをさらに含む。プロセッサは、１）第１の干渉信号と第２の干渉信号との比に基づく第１の吸収スペクトルと、２）少なくとも、既知の濃度を有する既知のケイ素含有化合物のより大きい集合から選択される１つ又は複数のケイ素含有化合物の部分集合の各ケイ素含有化合物に関する個々の吸収スペクトルとに基づくサロゲート吸収スペクトルの集合に基づいてバイオガス中の１つ又は複数のケイ素含有化合物の総濃度を算出するように構成されている。システムは、光源、干渉計、試料セル、冷却検出器、及びプロセッサが配設されたハウジングをさらに含む。

いくつかの実施形態では、システムの試料セルは、試料セルの第１の端部に凹状反射性視野鏡表面を含む。試料セルは、試料セルの第２の端部に視野鏡表面と対向関係に位置する実質的に球状の凹状反射性対物鏡表面をさらに含んでもよい。対物鏡表面は、視野鏡表面及び対物鏡表面の各々での複数の反射を介して試料セル内を伝搬する第２の放射ビームのスループットを最大にするように少なくとも１つの平面における各焦点の一致度を高める円筒状構成要素を有する。

いくつかの実施形態では、サロゲート吸収スペクトルの集合は、少なくとも、１つ又は複数のケイ素含有化合物の部分集合の各ケイ素含有化合物に関する個々の吸収スペクトル及び既知の濃度を有する既知の炭化水素化合物のより大きい集合から選択される１つ又は複数の炭化水素化合物の部分集合の各炭化水素化合物に関する個々の吸収スペクトルに基づくモデルである。

本発明の他の態様及び利点は、すべてが本発明の原則を一例としてのみ示す以下の図面、詳細な説明、及び特許請求の範囲から明らかになろう。
上述の本発明の利点は、さらなる利点とともに、以下の説明を添付の図面に関連して参照することによってよりよく理解することができる。図面において、同じ参照符号は全般的に、様々な図全体にわたって同じ部品を指す。図面は必ずしも縮尺通りであるとは限らず、全般的に本発明の原則を示すことが重視される。

本発明によるガス試料中の微量ガスの監視及び／又は検出を行うための例示的な検出システムのブロック図。 本発明による例示的な光学構成の概略図。 本発明による試料セルに試料を導入するための例示的な流れシステムのブロック図。 本発明による、光路長／ＮＥＡと試料セルの光学表面間のパス回数を対比したグラフ。 本発明による、微量ガスを例示的な検出システムに入力する際の微量ガスの濃度と時間を対比したグラフ。 本発明による一連の測定値のタイムラインを示す図。 本発明による、ガス試料中の微量ガスの監視及び／又は検出を行うための例示的な検出装置の平面図。 本発明による、ガス試料中の微量ガスの監視及び／又は検出を行うための例示的な検出装置のいくつかの構成要素の平面図。 本発明の例示的な実施形態による、バイオガス中のシロキサン化合物を監視するための方法を示すフローチャート。 本発明の例示的な実施形態による、行列Ｘ（スペクトル測定値）及び行列Ｙ（濃度データ）によって表されるスペクトル情報のＮＩＰＡＬＳ分解を表す図。 本発明の例示的な実施形態による、バイオガス中のケイ素含有化合物を監視するのに使用される個々の吸収スペクトルを示す図。 バイオガス試料中のケイ素含有化合物を監視するための別の例示的な方法を示すフローチャート。 合成埋立地ガス試料に関する経時的な総シロキサン濃度の結果を示す図。 消化ガス試料の経時的な総シロキサン濃度の結果を示す図。

図１は、ガス試料中の微量ガスの監視及び／又は検出を行うための例示的な装置１０のブロック図を示す。装置１０は、サリン、タブン、ソマン、サルファマスタード、及びＶＸ神経ガスなどの微量物質を検出するのに使用されてもよい。装置１０は、たとえば、バイオガス中のシロキサンのレベルを検出するのに使用されてもよい。いくつかの実施形態では、固体又は液体の物質の蒸気を検出してもよい。装置１０は、吸収分光計及び／又はフーリエ変換赤外線（ＦＴＩＲ）分光計であってもよい。例示的な実施形態では、装置１０は、光源１４と、干渉計１８と、試料セル２２と、ガス試料２６の供給源と、検出器３０と、プロセッサ３４と、ディスプレイ３８と、ハウジング４２とを含む。様々な実施形態では、装置１０を使用して微量のガスを擬陽性又は擬陰性がもしあっても、擬陽性又は擬陰性をほとんど使用せずに短時間で検出してもよい。

様々な実施形態では、光源１４は放射ビーム（たとえば、赤外線放射ビーム）を生成してもよい。光源１４は、レーザ又はインコヒーレントな光源であってもよい。１実施形態では、光源はグローバー、すなわち、約１０００℃に加熱されて黒体放射を生成する不活性固体である。グローバーは、炭化ケイ素から形成されてもよく、電力を加えられてもよい。システムのスペクトル範囲は約６００ｃｍ^−１から約５０００ｃｍ^−１の間であってもよい。システムの分解能は２ｃｍ^−１及び約４ｃｍ^−１であってもよい。１実施形態では、検出システムは微量ガスの検出時に微量ガスのより高い分解能のスペクトルを記録してもよい。より高い分解能のスペクトルは微量ガスを特定する助けになることができる。

様々な実施形態では、放射の光源１４と干渉計１８は単一の機器を構成してもよい。いくつかの実施形態では、干渉計１８は当技術分野で広く知られているマイケルソン干渉計である。１実施形態では、干渉計１８はエムケイエスインストルメンツインコーポレイティッド社（ＭＫＳ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ， Ｉｎｃ．）［米国マサチューセッツ州ウィルミントン（Ｗｉｌｍｉｎｇｔｏｎ）所在］から市販されているＢＲＩＫ干渉計である。ＢＲＩＫ干渉計は、入射放射を分割し合成するコンバイナと、放射を変調するための可動コーナーキューブと、中央バーストを特定するのに使用される白色光源と、コーナーキューブの速度を監視するための垂直共振器面発光レーザ（ＶＣＳＥＬ）とを含んでもよい。ＢＲＩＫ干渉計は、傾斜及び側方運動エラーの影響を受けず、また熱的変動の影響を受けず、したがって、干渉計の丈夫さを高めることができる。

１実施形態では、干渉計１８は、放射光源、固定鏡、可動鏡、光学モジュール、及び検出器モジュール（たとえば、検出器３０）を含むモジュールであってもよい。干渉計モジュールは、その光源によって生成されかつ試料（たとえば、試料セル２２内に含まれる試料２６）を透過するすべての光学周波数を測定することができる。放射は、光学モジュール（たとえば、ビームスプリッタ）に向けられ、光学モジュールは放射を２条のビーム、すなわち、第１の信号と第２の信号に分割することができる。可動鏡は、電磁エネルギーからなる最初は実質的に同一の２条のビーム間の可変光路長差を形成する。可動鏡は通常、一定の速度で移動又は走行させられる。第１の信号が第２の信号とは異なる距離を伝搬した（この実施形態では、可動鏡が移動することに起因する）後、光学モジュールによって第１の信号と第２の信号を再結合し、２条のビームが干渉することによって変調された強度を有する放射測定信号を生成することができる。この干渉信号は、試料を通過し、検出器によって測定される。様々な試料（たとえば、固体、液体、又は気体）が存在すると
、検出器によって検出されるような放射の強度を変調することができる。したがって、検出器の出力は、固定鏡と可動鏡の相対位置によって確立される光路差ならびに試料によって生成される電磁信号の変調に応じて可変時間依存信号になる。この出力信号はインターフェログラムとして表すことができる。

インターフェログラムは、受け取られるエネルギー強度と可動鏡の位置を対比したプロットとして表すことができる。当業者は、インターフェログラムを時間の関数である信号と呼ぶ。インターフェログラムは、可動鏡の変位によって生成される可変光路差の関数である。通常、望ましくは可動鏡の位置を一定の速度で移動させるので、当業者はインターフェログラムを「時間ドメイン」信号と呼ぶ。インターフェログラムは、光源によって放出されかつ試料を通過するエネルギーのすべての波長の和として理解されてもよい。コンピュータ又はプロセッサは、フーリエ変換（ＦＴ）の数学的方法を使用して、インターフェログラムを試料を通して吸収されるか又は試料を透過する光を特徴付けるスペクトルに変換することができる。個々の種類の分子はエネルギーの特定の波長を吸収するので、インターフェログラム及び対応するスペクトルに基づいて試料に存在する分子を判定することが可能である。同様に、試料によって吸収されるか又は試料を透過するエネルギーの大きさを使用して試料中の分子の濃度を求めてもよい。

様々な実施形態では、干渉計を使用せずに干渉信号が形成される。吸収分光計を使用して光学信号が記録され、微量化学種に関する情報が、試料採取領域を透過した信号から導出される。たとえば、吸収スペクトル又は差分スペクトルを使用してよい。

様々な実施形態では、試料セル２２は屈曲光路及び／又は多重パス吸収セルであってもよい。試料セル２２は、光学構成要素のシステムを囲むアルミニウム製ハウジングを含んでよい。いくつかの実施形態では、試料セル２２は、米国特許第５４４０１４３号に記載され、開示が本願明細書に援用する屈曲経路光学分析ガスセルである。

様々な実施形態では、ガス２６の試料の供給源は大気であってもよい。試料セル２２又はガス試料採取システムは、周囲の空気を収集して試料セル２２の試料採取領域に導入してもよい。ガスの試料は、試料セル２２の入口４６及び出口５０を含む流れシステムを使用して所定の流量で試料セル２２に導入されてもよい。

様々な実施形態では、検出器３０は赤外線検出器であってもよい。いくつかの実施形態では、検出器３０は冷却検出器である。たとえば、検出器３０は低温冷却検出器（たとえば、テルル化カドミウム水銀（ＭＣＴ）検出器）、Ｓｔｉｒｌｉｎｇ（商標）冷却検出器、又はペルティエ冷却検出器であってもよい。１実施形態では、検出器は重水素硫酸トリグリシン（ＤＴＧＳ）検出器である。１実施形態では、検出器は、微量ガスを検出するのに必要な感度をもたらすことができる１６μｍの切欠きを有する０．５ｍｍ Ｓｔｉｒｌｉｎｇ冷却ＭＣＴ検出器である。スターリング冷却ＭＣＴ検出器の相対応答性（すなわち、波長の関数としての応答性の比）は対象となる主波長領域（たとえば、８．３μｍ〜１２．５μｍ）全体にわたって少なくとも８０％である。さらに、Ｓｔｉｒｌｉｎｇ冷却ＭＣＴ検出器のＤ^＊値は少なくとも３ｘ１０^１０ｃｍＨｚ^１／２Ｗ^−１であってもよい。Ｄ^＊は、検出器等価ノイズパワーにアクティブ要素面積の二乗を掛けた値の逆数として定義されてもよい。

プロセッサ３４は、検出器３０から信号を受け取り、微量ガスのスペクトル・フィンガープリントによって微量ガスを特定するか、又は試料内の特定の物質の相対濃度又は絶対濃度を示してもよい。プロセッサ３４は、たとえば、パーソナルコンピュータ上で動作する信号処理ハードウェア及び定量化分析ソフトウェアであってもよい。プロセッサ３４は処理ユニット及び／又はメモリを含んでもよい。プロセッサ３４は、試料内の複数のガス
の濃度を算出しつつスペクトルを連続的に取得して処理してもよい。プロセッサ３４は、微量ガスの特定、微量ガスのスペクトル、及び／又は微量ガスの濃度などの情報をディスプレイ３８に送ってもよい。プロセッサ３４は、スペクトル濃度時刻歴をグラフ及び表フォーマットで保存するとともに測定されたスペクトル及びスペクトル残差を保存してもよく、これらは表示されてもよい。プロセッサ３４は、様々な他のデータを後で再処理又は再検討できるように収集し保存してもよい。ディスプレイ３８は、陰極線管ディスプレイ、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、フラットスクリーンディスプレイ、又は当技術分野で周知の他の適切なディスプレイであってもよい。

様々な実施形態では、ハウジング４２は、携帯性、頑丈さ、及び軽量のうちの１つ又は複数を有する検出システムを実現するように構成されてもよい。ハウジング４２は、ハンドルを含んでよく、かつ／又はプルカートもしくはハンドトラックなどの搬送機構に容易に固定することができる。ハウジング４２は、搬送されかつ／又は落下した場合に光学系がずれるか又は構成要素が破壊されるのを妨げるほど頑丈であってもよい。様々な実施形態では、装置１０は、重量が４０ポンド（１８．１４ｋｇ）程度であってもよい。１実施形態では、装置１０は完全内蔵型である（たとえば、試料を収集し、スペクトルを記録し、スペクトルを処理し、試料に関する情報を表示するのに必要なハウジング４２内のすべての構成要素を含む）。

図２は、装置１０に使用できる光学構成の例示的な実施形態を示す。光源１４（たとえば、グローバー）からの放射は第１の鏡５２によって（たとえば、臭化カリウム・ビームスプリッタを含む）干渉計１８に向けられる。放射ビームは放物面鏡５４（ＰＭ）によって第１の折畳みミラー５８に向けられ、試料セル２２内に向けられる。放射ビームは、試料セルから出射し、第２の折畳みミラー６２によって楕円鏡６６（ＥＭ）に向けられ、楕円鏡６６は放射ビームを検出器３０に向ける。

代表的な１実施形態では、放物面鏡５４は有効焦点距離が約１０５．０ｍｍであり、みかけの焦点距離が約８９．６２ｍｍであり、約７４．２ｍｍの偏心値を有してもよい。放物面鏡５４の直径は約３０．０ｍｍであってもよく、反射角は約４５°であってもよい。

１実施形態では、楕円鏡６６は、長半径が約１１２．５であり、短半径が約５６．０９であり、楕円の傾斜角が約７．１１°であり得る。楕円鏡６６の直径は約３０．０ｍｍであってもよく、反射角（主光線）は約７５°であってもよい。

様々な実施形態では、第１の折畳み鏡５８は直径が約２５ｍｍであり、第２の折畳み鏡６２は直径が約３０ｍｍである。
鏡及び光学系は金のコーティング、銀のコーティング、又はアルミニウムのコーティングを含んでもよい。１実施形態では、楕円鏡及び放物面鏡は金でコーティングされ、平坦な折畳み鏡は銀でコーティングされる。

様々な実施形態では、試料セルは対物鏡表面７４と視野鏡表面７８とを含んでもよい。対物鏡表面７４は実質的に球形で凹状であってもよい。視野鏡表面７８は、凹状であってもよく、対物鏡表面７４と向かい合う関係に位置してもよい。対物鏡表面７４は、表面７４と表面７８の間を伝搬する放射ビームのスループットを最大にするように少なくとも１つの平面における各焦点の一致度を高める少なくとも１つの円筒状構成要素を含んでもよい。１実施形態では、対物鏡表面７４は、実質的に球状の複数の凹状反射性対物鏡表面を含み得、各表面は、放射ビームのスループットを最大にするように少なくとも１つの平面における焦点の一致度を高める円筒状構成要素を含んでもよい。対物鏡表面の湾曲の中心は視野鏡表面７８の後方に位置してよい。少なくとも１つの平面における焦点の一致度を高めることによって、歪み、非点収差、球面収差、及びコマをよりうまく制御することが
でき、より高いスループットを実現することができる。円筒状構成要素を追加すると、１つの平面における有効曲率半径を小さくすることができ、したがって、反射表面に入射した光が直交面における焦点によりうまく接近することが可能になる。１実施形態では、対物鏡表面７４に円筒状構成要素が重畳され、２つの直交面において様々な曲率半径が形成される。対物鏡表面７４はトロイダル形に近づく輪郭を有してもよい。

試料セル２２の総光路長は約５ｍから約１５ｍの間であってよい。ただし、用途に応じてこれよりも長い光路長及びこれよりも短い光路長を使用してもよい。詳細な１実施形態では、試料セル２２は、対物鏡表面７４と視野鏡表面７８との間の総パス数が約４８回であることによる約１０．１８ｍの総光路長を有する。試料セル２２の光学系は０．５ｍｍの検出器及び１ステラジアンの集光角が得られるように最適化されてもよい。検出器光学系倍率比は約８：１であってもよい。対物鏡表面７４及び視野鏡表面７８は、約８００ｃｍ^−１〜１２００ｃｍ^−１の間で公称反射率が約９８．５％である金のコーティングを有してもよい。試料セルの内部体積は約０．２Ｌから約０．８Ｌの間であってもよい。ただし、用途に応じてこれよりも多い体積及びこれよりも少ない体積を使用してもよい。詳細な１実施形態では、体積は約０．４５Ｌである。

１実施形態では、放射ビームを試料セル２２に入射し試料セル２２を通過するように向けて試料セル２２の入射スリット上の放射ビームに集束させ、かつ／又は放射ビームを検出器の方へ向けるのに使用される鏡及び光学系は、試料セルの光学的特性に整合するように最適化されてもよく、それによって、放射のスループットを最大にして検出システムの感度を高めることができる。

たとえば、１実施形態では、適切に位置合わせされた光学構成は、効率が約８８．８％であり得る。本明細書では、効率は、放出角度範囲内の放出された光線の総数に対する画像に入射する光線の数の比であってもよい。１実施形態では、折畳み鏡５８，６２ならびに検出器３０の位置は調整可能であってもよく、したがって、干渉計１８と放物面鏡５４と試料セル２２と検出器３０との間の様々な機械的公差誤差を補償することが可能になる。１実施形態では、以下の公称（設計）光学距離を使用してスループットを最適化してもよい。
・検出器から楕円鏡までの距離（Ｘ１）が約２１．３９ｍｍ。
・楕円鏡から折畳み鏡までの距離（Ｘ２）が約１３２．８６ｍｍ。
・折畳み鏡から試料セル（視野鏡の表面）までの距離（Ｘ３）が約７０．００ｍｍ
・試料セル光路長が約１０１８１．９３ｍｍ。
・試料セルから折畳み鏡までの距離（Ｘ４）が約７０ｍｍ。
・折畳み鏡から放物面鏡までの距離（Ｘ５）が約３５ｍｍ。

図３は、試料セル２２に試料を導入するための例示的な流れシステム８２の例示的な実施形態を示す。流れシステム８２は、ガス配管１１０に連結された、フィルタ８６と、流量センサ９０と、任意の加熱要素９０と、ガスセル２２と、圧力センサ９８と、弁１０２と、ポンプ１０６とを含む。矢印は流れの方向を示す。流れシステム８２の構成要素のうちの１つ又は複数には、除染温度に耐え、ＣＷＡ及びＴＩＣの腐食性に抵抗し、シロキサンを凝縮させるのを回避するために、たとえば、Ｔｅｆｌｏｎ（商標）、ステンレススチール、及びＫａｌｒｅｔｚ（商標）などの濡れ性部分を含めてもよい。

フィルタ８６はモットコーポレーション（Ｍｏｔｔ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）［コネティカット州ファーミントン（Ｆａｒｍｉｎｇｔｏｎ）］から市販されているインライン２μｍステンレススチール・フィルタであってもよい。流量センサ９０は、ステンレススチール濡れ性部品を含む質量流量センサ、たとえば、マクミランカンパニー（ＭｃＭｉｌｌａｎ Ｃｏｍｐａｎｙ）［テキサス州ジョージタウン（Ｇｅｏｒｇｅｔｏｗｎ）］から
市販されている流量センサであってもよい。加熱要素９４はワットローエレクトリックマニュファクチャリングカンパニー（Ｗａｔｌｏｗ Ｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ）［モンタナ州セントルイス（Ｓｔ．Ｌｏｕｉｓ）］から市販されているラインヒータであってもよい。圧力センサ９８は、エムケイエスインストルメンツ（ＭＫＳ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ）［マサチューセッツ州ウィルミントン（Ｗｉｌｍｉｎｇｔｏｎ）］から市販されているＢａｒａｔｒｏｎ（商標）圧力センサであってもよい。弁１０２は、ステンレススチールであってもよく、Ｔｅｆｌｏｎ（商標）製Ｏリングを含んでよく、たとえ、スウェージロック（Ｓｗａｇｅｌｏｋ）社［オハイオ州ソロン（Ｓｏｌｏｎ）］から市販されている弁であってもよい。ガス配管１１０はスウェージロック（Ｓｗａｇｅｌｏｋ）社から市販されている直径が３／８”（９．５ｍｍ）の配管であってもよい。

ポンプ１０６は、加熱されたヘッドを有する「マイクロ」ダイアフラムポンプであってもよい。エアディメンジョンズインコーポレイティッド社（Ａｉｒ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ，Ｉｎｃ．）［フロリダ州ディアフィールドビーチ（Ｄｅｅｒｆｉｅｌｄ Ｂｅａｃｈ）］から市販されているＤｉａ−Ｖａｃ（商標）Ｂ１６１ポンプを使用してよい。１実施形態では、ハーグレイブステクノロジーコーポレーション（Ｈａｒｇｒａｖｅｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ）［ノースカロライナ州ムーアスヴィル（Ｍｏｏｒｅｓｖｉｌｌｅ）］から市販されている小形ダイアフラムポンプを使用してもよい。例示的な実施形態では、ポンプ１０６は、試料セル２２に空気を引き込むように試料セル２２の下流側に位置してもよい。いくつかの実施形態では、加熱されたヘッドを有さないポンプを使用してもよい。いくつかの実施形態では、ガス試料を加圧しない場合、ポンプは必要とされない。そのような状況では、ガス試料の上部圧力は試料をガスセル内を推進させるようになっている。その結果、システム内のあらゆる漏れを分析器に押し込むのではなく、分析器から引き離し、分析器の内部構成要素を汚染する可能性を最低限に抑えることができる。さらに、ポンプのエラストマに対する意図されない化学反応の不要な生成物が試料セル２２に進入するのを防止することができる。

様々な実施形態では、流れシステム８２を通過する流量は２Ｌ／分から１０Ｌ／分の間であってもよい。ただし、用途に応じてこれよりも多い流量及びこれよりも少ない流量を使用してもよい。１実施形態では、流量は３Ｌ／分から６Ｌ／分の間である。試料の圧力は約１気圧であってよい。ただし、用途に応じてこれよりも高い圧力及びこれよりも低い圧力を維持してもよい。いくつかの実施形態では、試料セルを最高４気圧などの高圧で動作させてもよい。試料セルの動作温度は約１０℃から約４０℃の間であってもよい。ただし、用途に応じてこれよりも高い温度及びこれよりも低い温度を維持してもよい。１実施形態では、検出システムは試料を約４０℃から約１８０℃の間に加熱するための加熱要素を含んでもよい。１実施形態では、装置の汚染を除去するために温度を約１５０℃まで上昇させもよい。

様々な実施形態では、試料セル光路長は約５ｍから約１２ｍの間であってもよい。視野鏡表面と対物鏡表面との間の間隔は、ガス試料採取流量によって制限されることがある。１実施形態では、間隔が１６ｃｍでパス回数が３２である５．１１ｍの試料セルは内部体積が約０．２Ｌであってもよい。別の実施形態では、パス回数が同じである場合、パス回数が３２で間隔が２０．３ｃｍであるときは体積が約０．４Ｌになり得る。さらに別の実施形態では、間隔が２５．４ｃｍである場合、体積は約０．６Ｌになり得る。適切な量の「新鮮な」周囲ガスを少なくとも１０秒おきに供給することができる流量を求めてもよい。ただし、これよりも少ない試料採取率を実現してもよい。様々な実施形態では、最適なガス交換率を実現するように流量（たとえば、２Ｌ／分から１０Ｌ／分の間）を最適化してもよい。たとえば、１実施形態では、ガス交換率は検出時間間隔が２０秒の場合少なくとも８０％である。１実施形態では、ガス交換率は検出時間間隔が１０秒の場合約８０％
から約９５％の間である。

光路長／ＮＥＡ比は、検出システムの感度を定量化するための測定基準として使用されてもよい。光路長は、メートル単位で測定された試料セルの総ビーム光路長であり、ＮＥＡは、吸光度単位（ＡＵ）で測定されたノイズ等価吸光度である。感度が検出システムの偶然誤差（ランダムノイズとも呼ばれる。検出器及び電子機器のノイズ）によって制限されるのであれば、検出限界は光路長／ＮＥＡ比に反比例し得る。たとえば、この比が２倍になった場合、ｐｐｂ又はｍｇ／ｃｍ^３単位の特定の試料の検出限界が２分の１になる。したがって、これは感度性能の適切な定量化計量である。この計量では、たとえばガス加圧及び冷却トラッピングなどの高度な試料採取技術による感度向上を考慮しない。

検出器ノイズ及びデジタル化ノイズなどのシステムノイズの制限を考慮して、光路長／ＮＥＡ比を様々なシステム構成について最適化することができる。最適化できるパラメータには流量、試料セル体積、光路長、試料セルにおけるパス回数、光学構成、鏡反射率、鏡反射材料、及び使用する検出器が含まれる。たとえば、最適な検出器は、サイズ、コスト、及び耐用年数の制約内で最高のＤ^＊値及び速度（より短い応答時間）を有する検出器である。

検出器ノイズが制限された分光計の場合、光路長／ＮＥＡ比の感度はＤ^＊値に比例する。検出器帯域幅は最高スキャン速度を決定することができ、最高スキャン速度は許容測定期間内に実行できる最大データ平均化数を決定する。検出器又は電子機器ノイズが制限されたシステムでは、感度は一般に、平均化スキャン数、又はたとえば、これらのスキャンを実行する時間の平方根に従って高くなる。１実施形態において、スターリング冷却検出器では、光路長／ＮＥＡ感度比が少なくとも１．５ｘ１０^５ｍ／ＡＵになり得る。ＤＴＧＳ検出器は、低コストでありかつ保守不要寿命が長いので安価な代替手段になり得る。ただし、ＤＴＧＳ検出器はＤ^＊値がより小さくかつより低速である可能性がある。

光路長／ＮＥＡ値は、視野鏡表面と対物鏡表面との間の距離及びこれらの表面間のパスの数を最適化することによって求めてもよい。図４は、様々な表面間隔、たとえば、６．３インチ（１６．０ｃｍ）、８インチ（２０．３ｃｍ）、及び１０インチ（２５．４ｃｍ）についての鏡反射の関数としての光路長／ＮＥＡのグラフを示す。図４に示すように、最大光路長／ＮＥＡ値はパス回数が約９２であるときに生じる。しかし、パス回数が９２であるとき、鏡表面における反射損失によって光の２５％のみが透過する。詳細な１実施形態では、試料セルは透過率が約５０％から約６０％の間である。鏡反射率が９８．５％である場合、６０％の透過率は、図４に垂直線で表されている約３２回のパスに相当する。５０％の透過率は約４８回のパスに相当する。表１は、試料中の微量ガスを検出するための試料採取システムを実現するためのパラメータの例示的な組合せを示す。

表１ 試料中の微量ガス検出システムの試料採取を実現するパラメータの例示的な組合せ

光路長／ＮＥＡ比はｍｇ／ｍ^３又は濃度の１０億分の１（ｐｐｂ）単位の検出限界に変換されてもよい。そのような変換に使用される方法は、予想ピーク吸光度と予想ＮＥＡ値の比較である。装置１０を使用してシロキサン、サリン、タブン、ソマン、サルファマスタード、及びＶＸ神経ガスなどの微量の物質を約５００ｐｐよりも低い濃度で検出することができる。様々な実施形態において、濃度は約１０ｐｐｂから約５００ｐｐｂの間であってもよい。ただし、システム及び用途に応じてこれよりも高い濃度及びこれよりも低い濃度を検出してもよい。いくつかの実施形態では、濃度は種に応じて５ｐｐｂから約５０ｐｐｂの間であってもよい。たとえば、装置１０は微量のサリンを約８．６ｐｐｂから約３０ｐｐｂの間の濃度で検出することができ、微量のタブンを約１２．９ｐｐｂから約３９ｐｐｂの間の濃度で検出することができ、微量のソマンを約７．３ｐｐｂから約２２．８ｐｐｂの間の濃度で検出することができ、微量のサルファマスタードを約３６．７ｐｐｂから約３７０．６ｐｐｂの間の濃度で検出することができ、微量のＶＸ神経ガスを約１２．９ｐｐｂから約４３．９ｐｐｂの間の濃度で検出することができる。

ガス交換率、すなわち、試料セルに供給される新鮮なガスの蓄積量の測定値を光路長／ＮＥＡ比と組み合わせて、「Ｚ秒間に検出されたＸｍｇ／ｍ^３（又はｐｐｂ）のガスＹ」として明示された検出システム応答時間を得ることができる。検出システム応答時間は測定時間と計算時間（たとえば、約５秒）とを含む。表２は、サリン、タブン、ソマン、サルファマスタード、及びＶＸ神経ガスなどの様々な物質についての例示的な検出システム応答時間を示す。

表２ 本発明の検出システムを使用して測定された微量ガスについての例示的な検出システム応答時間（すべての応答時間は秒単位である）

図５は、微量ガスの濃度対ステップ・プロフィール入力を使用する時間のグラフである（たとえば、微量ガスは測定サイクルの開始時に試料セルに進入する）。測定期間「Ａ」は、データが収集されかつ／又はインターフェログラムが記録される時間である。計算期間「Ｂ」は、インターフェログラムがスペクトルに変換され、スペクトル分析が行われてアラームレベル及び／又は濃度値を求めるのを可能にするデータが生成されるときである。

図６は、一連の測定値のタイムラインを示す。物質１が試料セルに進入し、測定期間１中に検出される。計算期間１の間にインターフェログラムが分析される。測定期間１の間に物質２が試料セルに進入する。物質２は、十分に濃度が高い場合、測定期間１の残りの部分の間に検出され得る。物質２は、検出不能である場合、その後の測定期間、たとえば、測定期間２の間に検出され、その後の計算期間、たとえば、計算期間２の間にインターフェログラムが分析される。

１実施形態では、各読取り値を一定の所定の間隔で時間的に分離することができる。様々な実施形態では、この間隔は、約１秒から約１分の間であってよい。ただし、用途に応じてこれよりも短い間隔又はこれよりも長い間隔を使用してもよい。いくつかの実施形態では、間隔は約５秒、約１０秒、又は約２０秒である。したがって、応答時間は、この間隔ならびに物質が検出システムによっていつ検出可能になるかによって決まる。

様々な実施形態では、検出システムは、微量ガスの検出、脅威レベル、時刻、物質の影響を受ける恐れがある部屋又は建物内の人の数、特定の測定用途又はシナリオ、又はそれらの組合せなどの外部因子に基づく１つ又は複数のパラメータを採用してよい。たとえば、高脅威条件では、より短い間隔を使用して検出時間を最短にし、微量物質の検出可能性を最高にしてもよい。低脅威状況では、検出システムの寿命を維持し、誤アラーム（誤陽性又は誤陰性）の可能性を低減させることのできるより長い間隔を使用してもよい。

さらに、特定の物質についてのしきい値レベルを超える個々の測定値によって、より短い時間で追加の測定を行うことができるように検出システムが間隔を短くするのをトリガすることができる。様々な実施形態では、第１のスペクトルを第１の分解能又は感度で記録してもよい。汚染物質が検出された場合、それぞれより高い分解能又は感度で第２のスペクトルを記録してもよい。さらに、検出器は、より高い温度で動作し、それによって検出器の感度を低下させる待機モードを有してもよい。外部因子によってトリガされたときには、検出器の温度を低下させて検出器の感度を向上させることができる。

様々な実施形態では、検出システムは外部因子又は知覚される脅威に基づいてスキャンの回数を変更することができる。たとえば、スキャンの回数を増やして検出システムの感度を向上させてもよい。１実施形態では、検出システムはこれらの追加のスキャンを記録
しつつより高い分解能で動作することができる。１実施形態では、各スキャンにおいて平均の個数又は個々のスキャンの回数を増やしてもよい。

様々な実施形態では、検出システムは、スペクトルの低周波数領域（たとえば、１３００ｃｍ^−１よりも低い）をデジタル化するにすぎず、したがって、より高速にスキャンすることができる。電子フィルタ又は検出器の応答関数を使用してより高い周波数領域（たとえば、１３００ｃｍ^−１よりも大きい）を除去してもよく、それによってエイリアシングを予防するか又は最低限に抑えることができる。

いくつかの実施形態では、検出システムはスペクトルの一部において微量ガスの存在を検出することができる。スペクトルの第２の部分を分析して微量ガスの存在を確認しかつ／又は微量ガスの濃度レベルを求めてもよい。

１実施形態では、検出システムを小形の自給多重ガス分析器としてパッケージングすることができる。たとえば、検出システムは大気質を記録し、図表化し、分析し、報告するための診断ツールであってもよい。図７及び図８は、大気質、たとえば、微量ガスの周囲空気を監視するための例示的な検出システムを示す。図７を参照すると分かるように、検出システムは、ハウジング４２’と、第１のディスプレイ３８’と、第２のディスプレイ３８”と、ガス入口４６’と、ガス出口５０’と、外部デバイスに連結されるポート１１８とを含む。

ハウジング４２’は、頂部パネル１２２と、側部パネル１２６と、底部パネル１３０（図８に示す）とを含む三次元矩形ボックスであってもよい。頂部パネル１２２は、ヒンジによって側部パネル１２６から取外し可能であり、したがって、ハウジング４２’は使用時に開放されてもよい。頂部パネル１２２の外部表面は、外部表面に取り付けられるか又は外部表面に埋め込まれた第１のディスプレイ３８’及び第２のディスプレイ３８”を含んでもよい。第１のディスプレイ３８’は、たとえば、タッチスクリーン・ディスプレイを有する液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）であってもよい。第１のディスプレイ３８’は、検出システムを動作させるためのコマンドを受け取ってもよく、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）を表示してもよい。第２のディスプレイ３８”は、たとえば、脅威レベル、アラームステータス、及び／又は検出システム状態ステータスを示すように点灯される一連のＬＥＤを含む発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイであってもよい。たとえば、第２のディスプレイ３８”は、アラームステータスを示す第１の一連の緑色ＬＥＤ、黄色ＬＥＤ、及び赤色ＬＥＤ、ならびにセンサ状態ステータスを示す第２の一連の緑色ＬＥＤ、黄色ＬＥＤ、及び赤色ＬＥＤを含んでもよい。様々な実施形態では、ハウジング４２’は周囲空気を取り込むための穴を画定してよい。この穴を使用してガスの試料を流れシステムに導入し試料セルにおける検出を可能にすることができる。

図８は、頂部パネル１２２がヒンジによって開放されたときの頂部パネル１２２及び底部パネル１３０の内部図を示す。底部パネルは、光学構成要素を収納するための光学系ボックス１３４を含む内部本体を含む。光学系ボックス１３４は、アルミニウムシェル（たとえば、６０６１−Ｔ６）から形成されてもよい。１実施形態では、光学系ボックス１３４は気密のボックスである。図８に示すように、光学系ボックス１３４は光源１４’と、干渉計１８’と、試料セル２２’と、検出器３０’と、放物面鏡５４’と、第１の折畳み鏡５８’と、第２の折畳み鏡６２’と、楕円鏡６６’と、対物鏡表面７４’と、視野鏡表面７８’とを含む。光学系ボックス１３４は、ガス流量を調整するための弁１３８と、圧力センサ９８’と、ポンプ１０６’と、ガス配管１１０と、連結を行うための取付け具１４２とを含む流れシステムを含んでもよい。様々な構成要素及びファン１５０用の電源１４６を底部パネル１３０に取り付けてもよい。検出システムは静止空気中で動作させることができ、ファン１５０はシステムの内部温度を維持することができる。底部パネル１３
０は、頂部パネル１２２とインターフェースをとるコネクタ１５４も含む。

図８に示すように、頂部パネル１２２には電子構成要素が取り付けられてもよい。たとえば、頂部パネル１２２はデータ取得モジュール１５８と、鏡運動制御モジュール１６２と、単一ボードコンピュータ１６６と、配電モジュール１７０と、ハードライブ１７２とを含んでもよい。データ取得モジュール１５８は前置増幅器と、アナログ・デジタル変換器と、データ取得ボードとを含んでもよい。前置増幅器は、検出器３０’から受け取られたアナログ信号を増幅してもよい。アナログ信号は、アナログ・デジタル変換器を使用してデジタル信号に変換されてもよい。データ取得ボードはネットバーナー社（Ｎｅｔｂｕｒｎｅｒ）［カリフォルニア州サンディエゴ（Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ）］から市販されているＮｅｔｂｕｒｎｅｒプロセッサボードであってもよい。単一ボードコンピュータ１６６は、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）を実行し、ユーザにＧＵＩを提示する容易に入手可能なＰＣマザーボードであってもよい。

配電モジュール１７０は、システム内の他のモジュールへの電力を処理し分配してもよく、検出システムの機能を監視するのに使用される状態センサ及びステータスセンサを実現してもよい。たとえば、配電モジュール１７０は、ＡＣ電力をシステム電源１４６及びファン１５０に分配してもよく、温度コントローラ１７４、たとえば、ドワイヤーインストルメンツインコーポレイティッド社（Ｄｗｙｅｒ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ，Ｉｎｃ．）［インディアナ州ミシガンシティ（Ｍｉｃｈｉｇａｎ Ｃｉｔｙ）］から市販されているＬｏｖｅ Ｃｏｎｔｒｏｌｓ（商標）を制御してもよい。配電モジュール１７０はまた、試料セル圧力、エアフィルタにおける差圧、試料セル温度、及び検出器温度を監視し、出力をＡ／Ｄ変換し、結果を単一ボードコンピュータ１６６に送り返す。配電モジュール１７０は、単一ボードコンピュータ１６６からのコマンドの下でＳｔｉｒｌｉｎｇ冷却検出器の冷却器を制御してもよい。頂部パネル１２２は試料セル温度送信機を含んでもよい。

データ処理は、頂部パネル１２２に取り付けられ、データのリアルタイム分析を可能にし得るモジュールを使用して行うことができる。スペクトルライブラリは約３００個から約４００個の間のガスのスペクトル・フィンガープリントを含んでもよい。しかしながら、スペクトルを記録する場合、より多くのガスを追加してもよい。データ処理は、ＭＡＴＬＡＢ又はＣ＋＋などの標準的なコンピュータ・プログラミング言語によって行うことができる。記録されたスペクトルをＭＡＴＬＡＢに転送してスペクトル後処理を行い、ガス濃度、スペクトル残差、及び／又は誤アラームレートを算出してもよい。様々な実施形態では、検出システムの動作時に誤アラームが生じる回数は１年間で約６回未満である。誤アラームは、ノイズ、異常スペクトル作用、分析コード、モデルエラー、スペクトルライブラリのエラー、又は未知の干渉物質によって生じることがある。

コンピュータ・ソフトウェアは、グラフィカル遠隔制御機能を有するＪａｖａ（登録商標）ベースのプラットフォーム上で動作してもよい。コンピュータ・ソフトウェアは、ユーザログイン、ウェブベースのＧＵＩ、アラーム・トリガリング、及び／又は検出システムから遠くに配置されてもよいクライアント・コンピュータへのＥｔｈｅｒｎｅｔ（商標）インターフェースを含む標準的なサービスを組み込んでもよい。コンピュータ・ソフトウェアは、遠隔健康管理診断を実行してもよい。さらに、ポート１１８を使用して、データ処理及びデータ分析を実行することのできるスタンドアロン・コンピュータにシステムを接続してもよい。

ハウジング４２’は、５０Ｇの衝撃に耐えるように設計される。１実施形態では、ハウジング４２’は長さが約４０６ｍｍであり、幅が約５５９ｍｍであってもよい。検出システムの質量は約２０ｋｇであってもよい。ハウジング４２’は壁、可動カート、又は手押
し車に取付け可能であってもよく、手動で又は機械的引上げ装置を使用して運ぶためのハンドル（図示せず）を含んでもよい。１実施形態では、ハウジングを建物の空調システムの一部として取り付けてもよい。検出器が汚染物質の存在を検知すると、その汚染物質を考慮した救済措置を講じることができる。たとえば、アラームが鳴って建物を排気してもよく、又は空調システム内の空気流を増大させて汚染物質を公共区域から吹き飛ばすか又は微量ガスを許容レベルまで希釈してもよい。

様々な実施形態では、検出システムは、汚染が生じた場合に高温で動作させてシステムの汚染を除去してもよい。システムは、試料セル及び流れシステムを約１５０℃から約２００℃の間まで加熱することができ、一方、電子機器及び光学構成要素を含む残りの構成要素が約７０℃よりも低い温度に維持されるように構成されてもよい。たとえば、約１５０°まで加熱された構成要素は、周囲の構成要素から絶縁され、電子機器の損傷及び光学構成要素の再調整又は損傷を防止することができる。試料セル及び流れシステムが高温で動作すると、汚染物質の脱着を迅速化することができる。１実施形態では、システムの汚染が除去されている間検出システムを動作させてもよく、したがって、汚染除去の進行を監視することができる。１実施形態では、検出システムは汚染除去の間窒素ガス又は周囲空気によってパージされる。ガスは水分（たとえば、相対湿度が約３０％以上）を含んでもよい。様々な実施形態では、システムは、約２時間未満で汚染を除去することができ、使用可能な状態に戻す準備を整えることができる。

１実施形態では、検出システムにおける汚染物質の濃度を求めてもよく、汚染物質の濃度が汚染値を超える場合、少なくとも試料領域を汚染除去温度まで加熱して汚染物質を除去してもよい。汚染物質の濃度は、試料領域を加熱する間監視されてもよく、汚染物質の濃度が汚染除去値に達したときに加熱を低減又は終了させてもよい。汚染値は、検出システムの実行を抑制する物質の濃度であってもよい。汚染除去値は、汚染物質の影響を受けずに検出システムを動作させることのできる物質の濃度であってもよい。

様々な実施形態では、検出システムの試料セルを高圧で動作させてもよい。光路長／ＮＥＡ比は変化しないが、同じ光路長を有する試料セル内に存在できる微量ガス試料の量が増えるにつれて検出システムの感度を向上させることができる。これによって、基準線に対してより大きい吸光信号を生成することができる。試料セルの体積をそのままに維持しつつ流量を増やすことによって、圧力を高めてもよい。

視野鏡表面及び対物鏡表面は、圧力を高めるときに視野鏡表面及び対物鏡表面の位置が実質的に変化しないように固定的に取り付けられてもよい。たとえば、視野鏡表面及び対物鏡表面は、これらの表面を保持するロッド上に取り付けられてもよい。さらに、試料セルは実質的に気密であってもよい。試料セル内の対物鏡表面及び視野鏡表面は試料ガス中に露出させてもよく、それによって、視野鏡表面及び対物鏡表面の各々の裏面に陽圧を加えて高圧での変形を防止することができる。様々な実施形態では、この圧力は１気圧から約１０気圧の間であってもよい。１実施形態では、この圧力は４気圧である。

いくつかの実施形態では、２つの異なる圧力での信号を測定してもよく、これらの信号の比を求めてもよい。この信号の比によって基準線ノイズの除去、感度の向上、及び／又は基準線信号に対する微量ガスの吸収プロフィールの振幅の増大が可能になる。

試料セルにおいて第１の圧力で周囲空気の試料中を伝搬する放射ビームの第１の信号を測定する。試料セルを周囲空気によって第２の圧力まで加圧する。周囲空気の試料中を伝搬する放射ビームの第２の信号を試料セルにおいて第２の圧力で測定する。第１の信号と第２の信号を組み合わせて微量ガスの存在を示す信号を求めてもよい。たとえば、これらの信号を組み合わせて微量ガスに関する吸収プロフィールを生成してもよい。１実施形態
では、放射ビームは干渉信号を含んでもよい。微量ガスの吸収プロフィールを干渉信号から求めてもよい。１実施形態では、第１の圧力は約１気圧であり、第２の圧力は約１気圧から１０気圧の間である。詳細な１実施形態では、第１の圧力は約１気圧であり、第２の圧力は約４気圧である。

様々な実施形態では、圧力を高めたときに試料セルの光学的位置合わせは実質的に変化しないままであるので、第１の信号は第２の信号の基準線信号として使用される。いくつかの実施形態では、基準線信号は、第１の信号と第２の信号の両方の基準線信号として測定され使用される。

様々な実施形態では、流れシステムは、ガス状試料をその飽和温度よりも低い温度に冷却することによって、対象となるガス状試料を捕捉するためのコールドフィンガを含んでもよい。多くの揮発性物質は−７５℃以下で凝縮する。１実施形態では、試料セルのガス出口に低温コールドトラップが確立される。指定された期間又は収集期間の後で、１種又は数種の捕捉されたガスを加熱することによって急速に気化させるか又は試料セル内に「フラッシュバックさせ」てもよく、スペクトル測定を行ってもよい。この技術では、試料セルを大気圧に維持しつつ目標ガスの量を約１桁又は２桁増加させることができる。１実施形態では、連続的な流量測定はある間隔、たとえば、約１０秒おきに行われ、一方、フラッシングはそれよりも長い時間間隔で生じる。

様々な実施形態では、検出システムは長波長パスフィルタを含んでもよい。Ａ／Ｄ変換器によるノイズは検出器によるノイズと同程度であってもよい。長波長パスフィルタを組み込むと、より高い波数領域を遮断することができ、インターフェログラム・センターバースト値を小さくすることによりデジタイザ・ダイナミックレンジ要件を低減させることによって感度を向上させることができる。光学フィルタを有さない検出器のダイナミックレンジは約６００ｃｍ^−１から約５０００ｃｍ^−１の間であってもよい。対象となる有毒物質の多くは１５００ｃｍ^−１よりも小さい値で検出可能であるので、長波長パスフィルタを使用して感度を得ることによって、１５００ｃｍ^−１よりも高いスペクトルを無くすことができる。たとえば、カットオフ周波数が約１６６７ｃｍ^−１である容易に入手可能な標準的な長波長パスフィルタでは、光路長／ＮＥＡ比の利得は約２０％〜約３０％であってもよい。さらに、長波長パスフィルタを使用すると、検出器をより高い利得、たとえば、特定の検出器によって実現可能な最高の利得で動作できるようにすることによって、検出システムの信号対雑音比を向上させることができる。様々な実施形態では、ＭＣＴ検出器又はＤＴＧＳ検出器などの低感度検出器を使用してより高い周波数領域におけるスペクトルを記録してもよい。

バイオ燃料を使用してタービン発電機のエンジンを駆動してもよい。バイオガスには一般に、たとえば、１００分の１レベルのＣＯ_２及びＨ_２Ｏを含む炭化水素（たとえば、ＣＨ_４）などの種が含まれる。バイオガスにはシラン含有炭化水素及びシロキサン化合物が含まれる。消化装置によって生成されたバイオガスには環状シロキサン（たとえば、Ｄ３−シロキサン〜Ｄ６−シロキサン）が存在することがある。埋立地から得られるバイオガスには線状シロキサン（たとえば、「直鎖」Ｌ２−シロキサン〜Ｌ６−シロキサン）、環状シロキサン、及び／又はトリメチルシラノール（ＴＭＳ）を含めてもよい。バイオガス中のＴＭＳ及びシロキサン化合物の濃度は、１００万分の１（ｐｐｍ）レベルから１０億分の１（ｐｐｂ）レベルまでの範囲であってもよい。ＴＭＳとシロキサン化合物は、タービン内で酸化されたときに一緒にＳｉＯ_２粒子を生成し、過度の磨耗及び割れを推進する。したがって、バイオ燃料処理システムがバイオ燃料をＴＭＳ及びシロキサンに関して連続的に監視することによって、ＴＭＳ及びシロキサン化合物を早期に検出し測定するのを可能にし得る。システムはスタンドアロン・プロセッサ（たとえば、図１のプロセッサ３４）を使用してＴＭＳ及びシロキサンの濃度を定量化してもよい（たとえば、バイオ燃料
中のシロキサン不純物のレベルをｐｐｍレベルからｐｐｂレベルまでの範囲で検出するスタンドアロンＦＴＩＲ）。

図９は、バイオガス中のケイ素含有化合物（たとえば、シロキサン）を監視するための例示的な方法を示すフローチャートを示す。この方法は、試料セル（たとえば、図１及び図３の試料セル２２）に非吸光性ガス（たとえば、窒素又はヘリウム）を供給するステップを含む（ステップ２０５）。非吸光性ガスは対象となる指定された波長範囲において赤外線放射を実質的に吸収しないガスである。この方法は、試料セルから第１のスペクトル測定値を得る（たとえば、バックグラウンド機器応答）ステップも含む（ステップ２１０）。試料セルにバイオガスを供給する（ステップ２１５）。バイオガスは（たとえば、ＴＭＳ、Ｌ２−シロキサン、Ｌ３−シロキサン、Ｌ４−シロキサン、Ｌ５−シロキサン、Ｄ３−シロキサン、Ｄ４−シロキサン、Ｄ５−シロキサン、又はＤ６−シロキサンからなる群から選択される）少なくとも１つのケイ素含有化合物を含む。この方法は、試料セルから第２のスペクトル測定値を得ることも含む（ステップ２２０）。非吸光性ガスからの第１のスペクトル測定値と第２のスペクトル測定値（たとえば、試料セルに供給されるバイオガスからなる試料ガスから得られる測定値）の比に基づいて第１の吸収スペクトルが生成される（ステップ２２５）。少なくとも、バイオガス中の少なくとも１つのケイ素含有化合物の既知の濃度に関する第１の個別の吸収スペクトルに基づいて第２の吸収スペクトルが生成される（ステップ２３０）。バイオガス中の少なくとも１つのケイ素含有化合物（たとえば、シロキサン又はＴＭＳ）の濃度は、第１の吸収スペクトル及び第２の吸収スペクトルを使用することによって算出される（ステップ２３５）。たとえば、ＣＬＳ及び／又は直接的なスペクトル比較を行うその他の方法を使用すると、あり得る干渉物質／ガスのすべてがまずスペクトル（たとえば、第１の吸収スペクトル）から除去された後で少なくとも１つのケイ素含有化合物の濃度を算出することができる。代替として、干渉物質／ガスは除去されず、スペクトルフィッティング・ルーチンにおいて使用される。

非吸光性ガスとバイオガスの両方を試料セルに供給してもよく（ステップ２０５及びステップ２１５）、それによってスペクトル測定値を得ることができる（ステップ２１０及びステップ２２０）。バイオガスはたとえば、動物の排泄物、廃水、又は埋立地から得てもよい。一般に、データ取得期間（スペクトル測定値を得るための期間）が長いほど検出限界が低くなる（たとえば、より低い濃度の種を検出することができる）。データ取得期間が長いほど厳密な測定が可能になる（たとえば、信号対雑音比が高くなる）。たとえば、ノイズがランダムである場合（ホワイトノイズ）、信号対雑音比は取得期間の平方根に応じて高くなる。第２のスペクトル測定値（たとえば、ステップ２２０）は約１０秒から約９０秒の取得期間にわたって得てもよい。いくつかの実施形態では、試料セルからの第２のスペクトル測定値は、約８ミクロンから約１２ミクロンまでの波長範囲において得られる。第２のスペクトル測定値を得るステップは、試料セルから赤外線信号を取得すること（たとえば、バイオガスからなるガスの試料を得ること）を含んでもよい。

少なくとも１つのケイ素含有化合物の濃度は、リアルタイムに（たとえば、数秒又は数分で得られたＴＭＳ又はシロキサン化合物の濃度を定量化した結果）現地で（たとえば、インラインで又はバイオガスの供給源と流体連通するデバイスにおいて、かつ試料ガスを収集するための容器又は吸収媒体の必要なしに）算出されてもよい（たとえば、ステップ２３５）。試料セル及びプロセッサ（たとえば、図１のプロセッサ３４）をバイオガスの供給源と流体連通させてもよく、試料を得て（たとえば、既存のＧＣ／ＭＳ方法などによって）分析のために現地から搬送する必要なしに供給源の所で／供給源の実質的に近くで分析を行ってもよい。試料を得て分析する（たとえば、シロキサンの濃度、ＴＭＳの濃度、及び／又は試料中のすべてのケイ素含有化合物の濃度を算出する）時間は、バイオガス混合物中のレベルでケイ素含有化合物を正確に定量化するのに必要な最終的な信号対雑音比に応じて数秒から数分のスケールであってもよい。たとえば、信号対雑音比が特定の濃
度を厳密に測定するのに十分ではない場合、取得時間を延ばしてノイズをさらに低減させる（たとえば、信号対雑音比を高くする）ことができる。いくつかの実施形態では、少なくとも１つのケイ素含有化合物の濃度がしきい値に達したときにタービン発電機を停止させる。

いくつかの実施形態では、プロセッサ（たとえば、図１のプロセッサ３４）を使用してバイオガス中の少なくとも１つのケイ素含有化合物の濃度を算出してもよい（ステップ２３５）。分光法（たとえば、ＦＴＩＲ分光法）と数学（たとえば、多重回帰分析）と組み合わせたケモメトリックスによって、バイオガス中のケイ素含有化合物に関する明確な定量情報を生成してもよい。たとえば、プロセッサを使用して、第１の吸収スペクトル及び第２の吸収スペクトルを用いて多重回帰分析を行ってバイオガス中の少なくとも１つのケイ素含有化合物の濃度を算出する。多重回帰分析は、クラシカル最小二乗（ＣＬＳ）、部分最小二乗（ＰＬＳ）、逆最小二乗（ＩＬＳ）、主成分分析（ＰＣＡ）、及び／又はその他のケモメトリック・アルゴリズムを使用して行われてもよい。

（たとえば、ステップ２３０で得られる）第２の吸収スペクトルは、少なくとも、第１の個別の吸収スペクトル、及び１つ又は複数の追加のシロキサン化合物（たとえば、Ｌ２−シロキサン、Ｌ３−シロキサン、Ｌ４−シロキサン、Ｌ５−シロキサン、Ｄ３−シロキサン、Ｄ４−シロキサン、Ｄ５−シロキサン、又はＤ６−シロキサン）、トリメチルシラノール（ＴＭＳ）などのケイ素含有アルコール、たとえば、芳香族化合物及び塩素化炭化水素を含む炭化水素化合物、水、又は二酸化炭素に関するに関する個々の吸収スペクトルに基づいて生成されてもよい。第２の吸収スペクトルは、シロキサン化合物、ＴＭＳ、炭化水素化合物、水、又は二酸化炭素の既知の濃度に基づくモデル（たとえば、バイオガス中の物質の個々の吸収スペクトルを表すモデル）であってもよい。いくつかの実施形態では、第２の吸収スペクトルは、少なくとも、（たとえば、シロキサン化合物に関する）第１の個別の吸収スペクトル及び／又は１つもしくは複数の追加のシロキサン化合物、ＴＭＳ、炭化水素化合物（たとえば、メタンもしくはエタン）、水、もしくは二酸化炭素に関する個々の吸収スペクトルに基づくモデルである。

いくつかの実施形態では、第２の吸収スペクトルが第１の吸収スペクトルと実質的に同様になるように（たとえば、モデル吸収スペクトルを測定吸収スペクトルに数学的に当てはめる）少なくとも１つのシロキサン化合物の濃度の値を求める（たとえば、ステップ２３５）。一例として、少なくとも１つのシロキサン化合物の濃度を表す少なくとも１つの変数を与え、第２の吸収スペクトルが第１の吸収スペクトルと実質的に同様になるように（たとえば、第２の吸収スペクトルを第１の吸収スペクトルに数学的に当てはめる）少なくとも１つの変数の値（たとえば、濃度の値）を求めることによって、少なくとも１つのシロキサン化合物の濃度を算出してもよい。

たとえば、一変量分析技術と多変量分析技術の両方に基づく様々な異なる種類の定量分析を使用してスペクトル測定値を実際の化学的組成に直接リンクしてもよい。一変量方法は、スペクトル曲線の下方のスペクトルピーク高さ又は領域をバイオガス中の種の既知の化学量に関する同じ特性と相関させることを含む。いくつかの実施形態では、これをたとえば、最小二乗回帰を使用してバイオガス中の様々な種の実際の濃度を予測する定量モデルを開発することによって行ってもよい。代替実施形態において使用できる別の一変量方法は、明示的な線形加法モデル（たとえば、以下の数式１において説明するベールの法則）に基づくＫ行列又はクラシカル最小二乗（ＣＬＳ）である。ＣＬＳは、スペクトル領域内のすべての化学成分に関する回帰においてスペクトルのより大きい部分（又はスペクトル全体）を使用する。

ＣＬＳには、たとえば未知の濃度によってモデル精度が低下するので、適切な予測モデ
ルを開発できるようにするには、スペクトル的にアクティブであるすべての成分の濃度が既知であり、較正モデルに含まれる必要があるという制限がある。このこと及び一変量モデルを使用する際に生じることがある他の問題を回避するには、通常、多変量技術の方が有用である。ある多変量方法では、多重線形回帰（ＭＬＲ）（Ｐ行列又は逆最小二乗（ＩＬＳ）とも呼ばれる）を使用して対象となる化学成分の濃度のみを用いてモデルを作成する（たとえば、エイチ．マーク（Ｈ．Ｍａｒｋ）Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ、５８、２８１４、１９８６参照）。この技術では、既知の濃度のみを使用して不要な効果なしにモデルを作成することができるが、このモデルは、各成分を記述するのに使用できる波長の数が制限される。

（フレデリックスら（Ｆｒｅｄｅｒｉｃｋｓ ｅｔ ａｌ．）Ａｐｐｌｉｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ、３９：３０３、１９８５に記載されているように）（ＣＬＳモデルの能力と同様に）スペクトルの大きい領域を使用して対象となる組成を表す能力を（ＭＬＲモデルの能力と同様に）対象となる組成のみに対処する能力を組み合わせる他の多変量技術を代替実施形態において使用してもよい。１実施形態では、主成分回帰（ＰＣＲ）が（フレデリックスら（Ｆｒｅｄｅｒｉｃｋｓ ｅｔ ａｌ．）Ａｐｐｌｉｅｄ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ、３９：３０３、１９８５に記載されているように）使用される。この方法は、主成分分析（ＰＣＡ）を使用してスペクトル分解を行い、その後、ＰＣＡスコア行列に対する既知の濃度値の回帰を実施することに基づく。具体的には、ＰＣＲを用いる場合、まずＰＣＡをスコア行列Ｔ及びローディング行列ＰをもたらすＸ行列によって構成する。次のステップでは、Ｙデータによる多重線形回帰において第１のスコアベクトルのうちのいくつかのスコアベクトルを使用する。ＰＣＡの最初のいくつかの構成要素がＹに対するＸの情報の大部分を実際に要約する構成要素である場合、ＰＣＲは立体データに対する部分最小二乗（ＰＬＳ）とほぼ同様に良好に働く。このことについて以下に説明する。

別の実施形態では、ＰＬＳを使用してスペクトルデータに基づいて病変組成の実際の濃度値を得ることができる（たとえば、ダブリュー．リンドバーグ、ジェイ．パーソン、及びエス．ウォルド（Ｗ．Ｌｉｎｄｂｅｒｇ、Ｊ．Ｐｅｒｓｓｏｎ、及びＳ．Ｗｏｌｄ）Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ、５５：６４３、１９８３年；ピー ゲラディ及びビー コワルスキー（Ｐ Ｇｅｌａｄｉ ａｎｄ Ｂ Ｋｏｗａｌｓｋｉ）Ａｎａｌｔｉｃａｌ Ｃｈｅｍｉｃａ Ａｃｔａ、３５：１、１９８６年；ならびにハーランド及びトーマス（Ｈａａｌａｎｄ ａｎｄ Ｔｈｏｍａｓ）Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ、６０：１１９３，１２０２、１９８８年を参照されたい）。ＰＬＳはＰＣＲに類似しているが、ＰＬＳを用いる場合、スペクトル情報と濃度情報の両方がこの方法の開始時に分解され、得られたスコア行列が２つのグループ間で交換される。これによって、濃度情報と相関されたスペクトル情報にモデル内でより重い重みが与えられ、したがって、ＰＣＲよりも正確なモデルが得られる。ＰＬＳアルゴリズムの核となるものは、非線形反復部分最小二乗（ＮＩＰＡＬＳ）（たとえば、ウォルド（Ｗｏｌｄ）Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ ｉｎ Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ、ジェイ ガニ（Ｊ Ｇａｎｉ）（編）（Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ、Ｌｏｎｄｏｎ、ｐｐ５２０−５４０、１９７５）又は単純部分最小二乗（ＳＩＭＰＬＳ）（ヨング（Ｊｏｎｇ）Ｃｈｅｍｏｎ．Ｉｎｔｅｌｌ．Ｌａｂ．Ｓｙｓｔ．、１８：２５１、１９９３）アルゴリズムを介して実施されるスペクトル分解ステップである。

ＰＣＡ分析、ＰＣＲ分析、ＭＬＲ分析、及びＰＬＳ分析のさらなる詳細は、本明細書に援用する「Ｍｕｌｔｉ− ａｎｄ Ｍｅｇａｖａｒｉａｔｅ Ｄａｔａ Ａｎａｌｙｓｉｓ，Ｐａｒｔ Ｉ、Ｂａｓｉｃ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ」エリクソンら（Ｅｒｉｋｓｓｏｎ ｅｔ ａｌ．）、Ｕｍｅｔｒｉｃｓ Ａｃａｄｅｍｙ、２００６年１月及び「Ｍｕｌｔｉ− ａｎｄ Ｍｅｇａｖａｒｉａｔｅ Ｄａｔ
ａ Ａｎａｌｙｓｉｓ、Ｐａｒｔ ＩＩ，Ａｄｖａｎｃｅｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｅｘｔｅｎｓｉｏｎｓ」エリクソンら（Ｅｒｉｋｓｓｏｎ ｅｔ ａｌ．）、Ｕｍｅｔｒｉｃｓ Ａｃａｄｅｍｙ、２００６年３月に記載されている。

上述のように、様々なケモメトリック・アルゴリズム（たとえば、ＰＣＡ、ＰＣＲ、ＭＬＲ、ＰＬＳ）を使用してバイオガス中の１つ又は複数のケイ素含有化合物の濃度を算出してもよい。ケモメトリック・アルゴリズム方法は、全体的な吸収率（たとえば、バイオガスから得られたスペクトル測定値に基づく測定スペクトル）を各組成種（たとえば、シロキサン、ＴＭＳ、メタン）の吸収率に当てはめ、各組成種の計算濃度を求めるのに利用される。ベールの法則は次式の通りである。

が波数

における種ｉの吸光度であり、

はその波数における種の吸収率であり、ｂは光路長であり、ｃ_ｉは種の濃度である。したがって、既知の濃度での種の吸光度を測定することによって、既知の濃度及び所与の波長（たとえば、波数）に関する種の吸収率を求めることが可能である。ある波長範囲についての既知の濃度での種の吸光度を測定することによって吸収スペクトルを生成することができる。

試料中に複数の種（たとえば、分子）がある場合、数式１は、試料（たとえば、試料セル内の試料ガス）の測定吸光度が試料中のすべての種の吸光度の和であることを反映するように修正されてもよい。一例として、バイオガスが１つ又は複数のケイ素含有化合物、芳香族化合物及び塩素化炭化水素を含む炭化水素化合物、水、及び二酸化炭素を含む場合、バイオガス試料の測定吸光度はバイオガス中の種のすべての吸光度の和（たとえば、ケイ素含有化合物、炭化水素化合物、水、及び二酸化炭素）である。したがって、定量分析を使用してバイオガス中の様々なケイ素含有化合物の実際の濃度を予測してもよい。

ケモメトリック・アルゴリズムを使用して試料中の種の濃度を求めてもよい。たとえば、ケモメトリック・アルゴリズムを数式１及び／又はその他の数式に使用して、（たとえば、すべての干渉成分が除去された後にモデルスペクトルを数学的に測定スペクトルに当てはめることによって）モデルスペクトル（たとえば、第２の吸収スペクトル）が測定ス
ペクトル（たとえば、第１の吸収スペクトル）と実質的に同様になるような濃度の値を求めてもよい。

１実施形態では、ＰＬＳを使用してシロキサン（及び／又はバイオガス中の他の化合物）の濃度を算出する。図１０は、スペクトル測定値を含む行列Ｘ及び濃度情報を含む行列Ｙによって表されるスペクトル情報の非線形反復部分最小二乗（ＮＩＰＡＬＳ）分解を表す図である。ＰＬＳモデルのＰＬＳ成分は、ＮＩＰＡＬＳアルゴリズム（又は他の同様の分解アルゴリズム）を使用して従来通り算出される。ＰＬＳでは、２つのデータ行列Ｘ及びＹを線形多変量モデルによって互いに関係付ける。手短に言えば、線形モデルは従属変数又は応答変数ｙ又は１組の応答変数Ｙと１組の予測変数Ｘとの関係を指定する。たとえば、応答変数ｙは濃度であり、予測変数Ｘはスペクトル測定値１００２ａ〜１００２ｎである。Ｙにおける数１．０及び０．４５は、対応するスペクトルにおけるガス成分の計算濃度である。ＮＩＰＡＬＳアルゴリズムには、行列−ベクトル乗算（たとえば、Ｘ’ｙ）からなる多数の変形例がある。Ｓ及びＵはそれぞれ、スペクトル情報及び成分情報から得られるスコア行列である。Ｓにおける数０．３９及び−０．３７は、最初の１組のスペクトルの線形組合せを表す基本ベクトルのスカラー（スコア）修正子である。これらの数は、Ｓ及びＵを満たす数の第１の行の例にすぎない。この例では、観測された１組のスペクトル全体が２つの基底ベクトルに分解され、したがって、２つの数がある。ＰＣｘ表現における対応する行にこれらの数を掛けた場合、最初のスペクトルが再生される（たとえば、最小ノイズ）。他の実施形態では、１組の観測されたスペクトルを任意の数の基底ベクトルに分解してもよい。ＰＣｘ及びＰＣｙは、それぞれスペクトル情報及び成分情報に関して得られる主成分（又は潜在変数／固有ベクトル）である。ＰＣｘは潜在変数１００４ａ〜１００４ｆを含む。図中の他の符号は、スペクトルの数（ｎ）、スペクトルあたりのデータポイントの数（ｐ）、成分の数（ｍ）、及び最後の潜在変数／固有ベクトルの数（ｆ）の符号である。

スペクトルデータ及び濃度／組成データの第１の分解によってＸ行列及びＹ行列の各々の潜在変数及びスコアを生成し、スペクトル情報（Ｓ）のスコア行列を濃度情報（Ｕ）を含むスコア行列と交換する。ＰＣｘ及びＰＣｙから得られた潜在変数をそれぞれＸ行列及びＹ行列から引く。次いで、これらの新たに減算された行列を使用して、データを表すのに十分な潜在変数がＰＣｘ及びＰＣｙから求められるまでラウンドごとに次の潜在変数及びスコアを算出する。各分解ラウンドの前に、新しいスコア行列を交換し、ＰＣｘ及びＰＣｙから得られた新しい潜在変数を小さくされたＸ行列及びＹ行列から削除する。

スコア行列を交換するとスペクトル情報が濃度情報に相関付けられるので、ＰＬＳ分解から求められた潜在変数（又は基底ベクトル）の最終的な数（ｆ）は、交換されるスコア行列によって濃度情報と高度に相関付けられる。有利なことに、スコア行列を交換すると、互いに自然に相関付けられた行列の両方の組に基底ベクトルが残る。ＰＣｘ行列及びＰＣｙ行列は、モデルを作成するのに使用される組成に対して高度に相関付けられたスペクトルの変形例を含む。第２の１組の行列、Ｓ及びＵは、各スペクトルに存在する潜在変数変形例の各々の量を表す実際のスコアを含む。ＰＬＳモデルではＳ行列値が使用される。

１実施形態では、ＰＬＳ方法を使用してバイオガス中のシロキサン化合物の実際の成分を予測する。たとえば、ＰＬＳアルゴリズムを使用してバイオガスの化学的含有量を直接予測するか、又はたとえば、存在する化合物（たとえば、ケイ素含有化合物、芳香族化合物及び塩素化炭化水素を含む炭化水素化合物、水、又は二酸化炭素）の百分率の形で予測してもよい。

別の実施形態では、ＣＬＳを使用してモデルスペクトル及び測定スペクトルに基づいてシロキサン（及び／又はその他の化合物）の濃度を算出する。いくつかの実施形態では、
試料は混合物中に２つの成分及び／又は種（ｓ_１及びｓ_２）を含む。バイオガスは２つよりも多くの成分／種を含んでもよい（たとえば、バイオガスは様々な種のケイ素含有化合物、炭化水素化合物などを含んでもよい）。ただし、説明を明確にするために、以下の例では、２つの成分を仮定する。

試料が２つの種を含む場合、種は少なくとも２つの波数が異なるはずである。１実施形態では、各波長における吸光度の関係に基づきＣＬＳを使用して、２つの波数の吸光度をモデル化することができる。たとえば、第１の波長の吸光度は、第１の波長における第１の種ｓ_１の吸収率、第１の波長における第２の種ｓ_２の吸光度、光路長（たとえば、上記に図２〜図４に関して説明したような試料セル２２の光路長）、第１の種ｓ_１の濃度、第２の種ｓ_２の濃度、及び第１の波長の回帰分析によって得られる残差の関係に基づく。同様に、たとえば、第２の波長の吸光度は、第２の波長における第１の種ｓ_１の吸収率、第２の波長における第２の種ｓ_２の吸光度、光路長、第１の種ｓ_１及び第２の種ｓ_２の濃度、ならびに第２の波長の回帰分析によって得られる残差の関係に基づく。

光路長が一定である場合、各波長の吸光度を求めるときに光路長は考慮されない。その代わり、第１の波長の吸光度は、第１の波長における第１の種ｓ_１の吸収係数と、第１の波長における第２の種ｓ_２の吸収係数と、第１の種ｓ_１と第２の種ｓ_２の濃度と、第１の波長の回帰分析によって得られる残差との関係に基づく。同様に、第２の波長の吸光度は、第２の波長における第１の種ｓ_１の吸収係数と、第２の波長における第２の種ｓ_２の吸収係数と、第１の種ｓ_１及び第２の種ｓ_２の濃度と、第２の波長の回帰分析によって得られる残差との関係に基づく。

上述の関係を使用すると、既知の濃度における試料の吸光度を測定することによってある波長について吸収係数を求めることができる。次いで、このような吸収係数を使用して試料中の種ｓ_１及びｓ_２の未知の濃度を測定する／求めることができる。たとえば、２つの波長において試料の吸光度（たとえば、測定スペクトル）を測定し、それぞれの波数の吸光度の値を得てもよい。吸光係数は既知であるので、吸光度値と一緒に使用して種の濃度を算出してもよい。

上述のように、バイオガスは２つよりも多くの成分／種を含んでもよい。そのような場合、吸光度、吸収係数、及び濃度の値は以下の行列を使用してモデル化されてもよい。

上式において、「Ａ行列」はスペクトル吸光度の行列であり、「Ｋ行列」は吸光係数を表す行列であり、「Ｃ行列」は濃度を表す行列である。試料（スペクトル）の数は「ｎ」によって表され、較正に使用される波長の数は「ｐ」によって表され、種／成分の数は「ｍ」によって表される。数式６は簡略化され試料中の種の濃度を算出するのに使用されてもよい。

Ｃ＝Ａ・Ｋ^−１ 数式３
上式において、Ｋ^−１はＫ行列の逆数である。数式２のＫ行列は、個々の種の濃度が既知である試料の吸光度を測定し、以下の数式を使用することによって解かれてもよい。

Ｋ＝Ａ・Ｃ^−１ 数式４
個々の種（たとえば、たとえばバイオガス中に存在するシロキサン化合物、炭化水素化合物、水、又は二酸化炭素）の濃度が既知である場合、「Ｃ行列」は既知である。「Ａ行列」は、たとえば、図１の検出システム（たとえば、ＦＴＩＲ分光計）を使用して得られるスペクトル測定値に基づいて作成されてもよい。したがって、Ａ行列及び既知の濃度によるＣ行列の逆数を使用した場合、数式４を使用してＫ行列が求められる。

Ｋ行列を数式４から算出した後、数式３を使用して試料中の濃度を算出する。（たとえば、既知の濃度を有する試料を使用して数式４から算出された）Ｋ行列の逆数を使用して、個々の種の濃度が未知である試料中の種（たとえば、バイオガス中のシロキサン）の濃度を算出する。検出システム（たとえば、図１のシステム）を使用して試料（たとえば、試料バイオガス）のスペクトル測定値を得てもよい。試料中の個々の種の吸光度のまとめたものを表すＡ行列は、スペクトル測定値に基づいて生成される。Ｋ行列の逆数及びＡ行列を数式３において使用して試料中の個々の種の濃度を算出する。

図１１は、９２０ｐｐｂのＤ４−シロキサン、４００ｐｐｂのＤ５−シロキサン、６５％のメタン、３５％の二酸化炭素、１４００ｐｐｍのエタン、３４０ｐｐｍのプロパン、及び６５ｐｐｍのブタンを含む廃水消化ガス化合物のＣＬＳ（すなわち、クラシカル最小二乗）分析結果のグラフである。グラフは、吸光度の値（ｙ軸）を波長（すなわち、波数）（ｘ軸）の関数として示す。曲線３００は測定スペクトルを表し、曲線３０５はメタンの個別の吸収スペクトルであり、曲線３１０は二酸化炭素の個別の吸収スペクトルであり、曲線３１５はエタンの個別の吸収スペクトルであり、曲線３１９はプロパンの個別の吸収スペクトルであり、曲線３２０はブタンの個別の吸収スペクトルであり、曲線３２５はＤ４−シロキサンの個別の吸収スペクトルであり、曲線３３０はＤ５−シロキサンの個別の吸収スペクトルである。残差値が比較的小さいため、モデル吸収スペクトルが測定スペクトル３００と重なり合うので、組成スペクトル３０５、３１０、３１５、３２０、３２５、及び３３０の和を表すモデル吸収スペクトルは、図を明確にするために示されていない。

図１１に示すスペクトルなどのデータを使用してシロキサン化合物（たとえば、Ｄ４−シロキサン及びＤ５−シロキサン）の濃度を算出してもよい。測定／観測スペクトル３００を使用して数式７及び数式１０のＡ行列の値を追加してもよい。既知の濃度についての個々の種の個々の吸収スペクトル３０５、３１０、３１５、３２０、３２５、及び３３０を使用して数式７及び数式１０のＫ行列及び／又はＰ行列の値を追加してもよい。したがって、測定Ａ行列ならびに計算Ｋ行列及び／又はＰ行列を使用して測定スペクトル中の個々の種の既知の濃度の値を求める。

別の実施形態では、ＩＬＳを使用して試料中の種の濃度を算出してもよい。ＣＬＳでは、吸光度は従属変数である。ＩＬＳでは、濃度が従属変数になる。たとえば、第１の種ｓ_１の濃度は、（２つの波長数における第１の種ｓ１の吸収率の関数である）線形逆係数と、第１の波長及び第２の波長における吸光度と、第１の種ｓ_１の回帰分析から得られる残差との関係に基づく。これは、試料中にいくつかの種があるときには以下の行列に簡略化される。

Ｃ＝Ｐ・Ａ＋Ｅ_Ｃ 数式５
数式５において、Ｃは濃度の行列であり、Ｐは線形逆係数であり、Ａは吸光度の行列であり、Ｅは残差の行列である。ＣＬＳの場合と同様に、試料の既知の濃度を使用してＰ行列を求めてもよい。このシナリオでは、（たとえば、残差が零に十分に近くなったことを示すしきい値を設定することによって）残差が零に十分に近くなるまでＩＬＳモデルを再
計算することができ、かつ数式５を次式のように修正できるので、残差を零と仮定してもよい。

Ｐ＝Ｃ・Ａ^−１ 数式６
個々の種の既知の濃度を使用すると、Ｃ行列の値が得られる。Ａ行列は、（たとえば、ＦＴＩＲ分光計などの図１の検出システムを使用して）既知の濃度を有する試料から得られたスペクトル測定値に基づいて作成される。したがって、Ｐ行列は、試料中の種の既知の濃度から測定されたスペクトルに基づいて数式６を使用して算出されてもよい。

次いで、Ｐ行列を数式５に使用して試料中の種の未知の濃度について解いてもよい。具体的には、ＦＴＩＲシステムなどの（たとえば、図１の）検出システムを使用して、個々の種の未知の濃度を有する試料からスペクトル測定値を得てもよい。スペクトル測定値を使用してＡ行列中の吸光度の値を追加してもよい。Ｐ行列は、既知の濃度に基づいて数式６を使用して算出され、Ｐ行列を数式５において使用してＣ行列を算出し、それによって試料中の個々の種の濃度の値を得てもよい。

上述のような例示的な技術のいずれかを組み込んだ上記の図１のシステムなどのシステムを使用して、バイオガス中のケイ素含有化合物（たとえば、シロキサン）を定量化し監視してもよい。このシステムは、たとえば、第１の放射ビームの光源（たとえば、図１の光源１４）と、干渉計（たとえば、図１の干渉計１８）と、試料セル（たとえば、図１のセル２２）と、流れ機構（たとえば、図３の流れシステム８２）と、冷却検出器（たとえば、図１の検出器３０）と、プロセッサ（たとえば、図１のプロセッサ３４）と、光源、干渉計、試料セル、冷却検出器、及びプロセッサが配設されたハウジング（たとえば、図１のハウジング４２）とを含んでもよい。干渉計は、光源から第１の放射ビームを受け取り、干渉信号（たとえば、干渉計信号）からなる第２の放射ビーム（たとえば、試料セル内で合計で約４８回反射され、約１０．１８メートルの有効光路長を生成する第２のビーム）を形成する。試料セルは干渉計と光学的に連絡する。流れ機構は、非吸光性ガス（たとえば、対象となる指定された波長範囲において赤外線を実質的に吸収しないガス）の流れ及び試料セル内のバイオガス（たとえば、試料セルに導入された加圧された（たとえば、３ｐｓｉｇ〜５ｐｓｉｇ）試料（たとえば、４００ｍＬのバイオガス）、バイオガスの対流時間は約５秒程度）の第２の流れを確立する。検出器（たとえば、冷却検出器）は、試料セルと光学的に連絡し、試料セル内の非吸光性ガス中を伝搬する第１の干渉信号及び試料セル内の試料ガス中を伝搬する第２の干渉信号を受け取り、試料ガスはバイオガスからなる。プロセッサは、検出器（たとえば、低温（たとえば、Ｓｔｉｒｌｉｎｇ（商標）エンジン）冷却ＭＣＴ（テルル化カドミウム水銀）検出器）と電気的に接続し、バイオガス中の少なくとも１つのシロキサン化合物の濃度を算出する。プロセッサは、ケモメトリック技術（たとえば、ＣＬＳ技術及びＩＬＳ技術など）を使用して第１の吸収スペクトル及び第２の吸収スペクトルに基づいてバイオガス中の少なくとも１つのシロキサン化合物の濃度を算出する。第１の吸収スペクトルは、検出器から得られる第１の干渉信号と第２の干渉信号の比に基づく。第２の吸収スペクトルは、少なくとも、少なくとも１つのシロキサン化合物の既知の濃度に関する個別の吸収スペクトルに基づく。

いくつかの実施形態では、試料セル（たとえば、上記に図２に関して説明した光学構成を有する図１のセル２２）は、試料セルの第１の端部における凹状反射性視野鏡表面（たとえば、図２の視野鏡表面７８）と、視野鏡表面と対向関係にある試料セルの第２の端部における実質的に球形の凹状反射性対物鏡表面（たとえば、図２の対物鏡表面７４）とを含み、対物鏡表面は、視野鏡表面及び対物鏡表面の各々での複数の反射を介して試料セル内を伝搬する第２の放射ビームのスループットを最大にするように少なくとも１つの平面内の焦点の一致度を高める円筒形構成要素を有する。

１実施形態において、コンピュータ可読製品は、情報担体又は機械可読記憶デバイス上で有形に具現化され、バイオガス検出システム（たとえば、図１のシステム）のデジタル信号プロセッサ（たとえば、図１のプロセッサ３４）上で動作可能である。コンピュータ可読製品は、デジタル信号プロセッサに試料採取セル（たとえば、図１のセル２２）内の非吸光性ガスから得た（たとえば、図１の検出器３０からの）第１のスペクトル測定値を受け取らせるように動作可能な命令を含み、非吸光性ガスは、対象となる指定された波長範囲において赤外線を実質的に吸収しない。コンピュータ製品は、デジタル信号プロセッサに、試料採取セル内のバイオガスからなる試料ガスから得た第２のスペクトル測定値を受け取らせ、第１のスペクトル測定値と第２のスペクトル測定値の比に基づいて第１の吸収スペクトル（たとえば、測定吸収スペクトル）を生成させてもよい。少なくとも、少なくとも１つのシロキサン化合物の既知の濃度に関する第１の個別の吸収スペクトルに基づいて第２の吸収スペクトル（たとえば、モデル吸収スペクトル）を生成／形成してもよい。コンピュータ製品は、プロセッサに上述のケモメトリック技法を使用して１つ又は複数のシロキサン化合物の濃度を算出させてもよい（たとえば、多重回帰分析を実行し、第２の吸収スペクトルを第１の吸収スペクトルに数学的に当てはめてバイオガス中の少なくとも１つのシロキサン化合物の濃度を算出する）。

上述のように、試料セル内のバイオガスのスペクトル測定値に基づく吸収スペクトル及びバイオガス中の個々の成分／種に関する個々のスペクトル（たとえば、たとえばシロキサン及びケイ素含有化合物、炭化水素化合物、水、又は二酸化炭素などのバイオガス中の種の個々のスペクトル）を使用して試料中の個々の種の濃度を算出してよい。図１１に示すスペクトルなどの吸収スペクトルを使用して、（たとえば、使用される１つ又は複数の分析方法に応じた濃度範囲及び／又は様々なスペクトル混合物に基づく）個々の吸収スペクトルをまとめたものを表す較正された吸収スペクトル（たとえば、上記に図９に関して説明した第２の吸収スペクトル）に基づくモデルを生成してもよい。具体的には、未知のバイオガスのスペクトル測定値に基づく吸収スペクトルを使用して上述のようなＡ行列を生成し、たとえば、数式７及び数式１１を使用してシロキサンの濃度を算出してもよい。種の既知の濃度による測定値に基づいて得られた個々のスペクトルを使用して個々の種を表すモデルスペクトルを生成してもよい。既知の濃度に関する個々のスペクトルを使用して、上記に数式８及び数式１２において説明したようなＰ行列又はＫ行列を算出してもよい。このモデルは、たとえば、たとえば数式７及び数式１１を使用してシロキサンの濃度を算出するのに使用できる（たとえば、種の既知の濃度を使用することによって求められる）Ｐ行列又はＫ行列を含んでもよい。図１１は、本発明の例示的な実施形態による、バイオガス中のシロキサン化合物の濃度を定量化するのに使用できるデータのスペクトルを示す。試料中の各吸収種は、固有の吸収対周波数分布（すなわち、吸収スペクトル）を有する。ケモメトリック・アルゴリズム（たとえば、多重回帰分析）を使用すると、各成分を特徴付け定量化することができ、したがって、干渉性吸収体（たとえば、メタン又はエタンなどの炭化水素化合物）が存在する場合でもシロキサン化合物の個々の種を検出することができる。

一般に、上記に図９に関して説明したバイオガス中のケイ素含有化合物を監視するための方法は、既知の濃度を有するすべての既知のケイ素含有化合物及び炭化水素化合物の個々の吸収スペクトルに基づいて第２の吸収スペクトルを生成することを含む（ステップ２３０）。したがって、第２の吸収スペクトルは、すべての考えられる環状シロキサン化合物及び線状シロキサン化合物ならびに所与の試料中に存在させることのできる（たとえば、種分化手法）ＴＭＳなどの他のケイ素含有化合物を表す。この種分化手法を使用して、たとえば、上記に数式２〜数式４に関して説明したＣＬＳ（クラシカル最小二乗）分析又は上記に数式５及び数式６に関して説明したＩＬＳ（すなわち、逆最小二乗）分析を用いることによって試料中のケイ素含有化合物の各種（たとえば、シロキサン及び／又はＴＭＳ）の濃度を算出してよい（ステップ２３５）。

種分化手法を使用することの１つの欠点は、試料中の低レベル濃度（たとえば、０．０２ｐｐｍ−ｖ未満）のケイ素含有化合物を検出できないことである。たとえば、モデル化時に第１の吸収スペクトルにおいてすべての既知のシロキサン化合物を使用するが、少なくとも１つのシロキサンが実際の試料に存在しないか又は他の成分に類似している場合、相互相関作用によって、特に低濃度における試料中のシロキサンの様々な種の正確な測定が妨げられる可能性がある。種分化手法の別の欠点は、分析時の任意の時間に存在させることのできるすべての未知のケイ素含有化合物を第２の吸収スペクトルの一部として含める必要があることである。この結果生じる相互相関作用は、シロキサン、ＴＭＳ、及びその他のケイ素含有化合物の濃度に寄与する各種の分析全体にノイズを注入させ、それによって、低ｐｐｂレベルにおいて化学的検出を行う能力を低下させる可能性がある。

これらの欠点を考慮して、バイオガス試料（埋立地ガス又は消化ガス）中のケイ素含有化合物を検出／監視するための別の方法を提供する。この方法では、試料中に存在する各ケイ素含有化合物の濃度を算出する代わりに、１つ又は複数の総濃度値を算出する。総濃度値は、たとえば、試料中のシロキサンの総濃度の単一の値、試料中の他のケイ素含有種の総濃度の単一の値、及び／又はすべてのケイ素含有種の総濃度の単一の値を含んでもよい。単一の値は、種分化手法とは異なり、対象となるバイオガスに一般に存在するケイ素含有化合物及び／又は炭化水素化合物のすべてを使用するのではなく、これらの既知の化合物の部分集合に対応する１つ又は複数の吸収スペクトルに基づいて求められてもよい。具体的には、この方法では、すべてのケイ素含有化合物及び／又は炭化水素化合物の既知の濃度を使用して、たとえば、種分化方法に使用されるようなＣＬＳに基づいてバイオガス試料を当てはめるのではなく、既知のケイ素含有化合物及び／又は炭化水素化合物の選択された部分集合のみを使用してフィッティング分析を行う。

図１２は、バイオガス試料中のケイ素含有化合物を監視するための他の例示的な方法を示すフローチャート３００を示す。この方法は、試料セル（たとえば、図１及び図３の試料セル２２）に非吸光性ガス（たとえば、窒素又はヘリウム）を供給するステップを含む（ステップ３０５）。非吸光性ガスは、対象となる指定された波長範囲において赤外線を実質的に吸収しないガスである。この方法は、試料セルから第１のスペクトル測定値を取り出す（たとえば、バックグラウンド機器応答）ステップ（ステップ３１０）も含む。試料セルにバイオガスを供給する（ステップ３１５）。バイオガスは、濃度が未知である（たとえば、Ｌ２−シロキサン、Ｌ３−シロキサン、Ｌ４−シロキサン、Ｌ５−シロキサン、Ｄ３−シロキサン、Ｄ４−シロキサン、Ｄ５−シロキサン、又はＤ６−シロキサンからなる群から得られる）少なくとも１つのシロキサン化合物などの少なくとも１つのケイ素含有化合物を含む。この方法は、試料セルから第２のスペクトル測定値を得ることも含む（ステップ３２０）。第１の吸収スペクトルは、非吸光性ガスから得られる第１のスペクトル測定値と第２のスペクトル測定値（たとえば、試料セルに供給されるバイオガスからなる試料ガスから得られる測定値）との比に基づいて生成される（ステップ３２５）。いくつかの実施形態では、図１２のフローチャート３００のステップ３０５，３１０，３１５，３２０，３２５はそれぞれ、図９のフローチャート２００のステップ２０５，２１０，２１５，２２０，２２５と実質的に同じである。

引き続き図１２を参照すると、吸収スペクトルのサロゲート集合を判定する（ステップ３３０）。サロゲート集合中の各吸収スペクトルは既知のケイ素含有化合物の個別の吸収スペクトルに基づくが、上記に図９に関して説明した種分化手法とは異なり、すべての既知のケイ素含有化合物がこのサロゲートに含まれこの方法で使用されるとは限らない。ここでは、吸収スペクトルのサロゲート集合を生成するためのサロゲート手法を使用する。サロゲート手法では、モデル化段階で使用すべき既知のケイ素含有化合物（たとえば、シロキサン化合物）の部分集合のみを選択することを含む。この部分集合は、たとえば、Ｄ
３−シロキサン、Ｄ４−シロキサン、Ｄ５−シロキサン、Ｄ６−シロキサン、Ｌ２−シロキサン、Ｌ３−シロキサン、Ｌ４−シロキサン、Ｌ５−シロキサン、及びトリメチルシラノール（ＴＭＳ）を含むより大きい集合から選択されてもよい。既知のケイ素含有化合物のより大きいグループから選択されるケイ素含有化合物の部分集合に関する吸収スペクトルを以下、サロゲート集合と呼ぶ。いくつかの実施形態では、すべての既知のケイ素含有化合物から３つから５つのシロキサン化合物のみをサロゲート集合に含めるシロキサン化合物として選択する。サロゲート集合に含まれるシロキサン化合物は１つだけであってもよい。いくつかの実施形態では、サロゲート集合は、たとえば、メタン、エタン、ブタン、プロパンを含む既知の炭化水素化合物のより大きい集合のうちの部分集合からなる。別の例では、既知の炭化水素のより大きい集合はメタン、トルエン、エタノール、及びメタノールを含んでもよい。いくつかの実施形態では、サロゲート集合は既知のシロキサン化合物及び／又は炭化水素化合物の部分集合からなる。いくつかの実施形態では、サロゲート集合は、既知のシロキサン化合物、既知の炭化水素化合物、及び／又はＴＭＳの部分集合からなる。一般に、モデルにおいて使用される吸収スペクトルのサロゲート集合は、既知のケイ素含有化合物（シロキサン及びＴＭＳを含む）及び／又は炭化水素化合物の部分集合の各化合物の個別の吸収スペクトルに基づく。

サロゲート集合に含めるケイ素含有化合物及び／又は炭化水素化合物としてどのケイ素含有化合物及び／又は炭化水素化合物を選択するかは試料の種類に依存し得る。たとえば、埋立地バイオガスの場合、サロゲート集合は、ａ）Ｌ２−シロキサン、Ｌ３−シロキサン、及びＤ４−シロキサン、ｂ）Ｌ２−シロキサン、Ｄ３−シロキサン、及びＤ４−シロキサン、又はｃ）Ｌ２−シロキサン、Ｄ３−シロキサン、及びＤ５−シロキサンを含んでもよい。いくつかの実施形態では、埋立地の埋立年数に応じて、サロゲート集合にＴＭＳも追加する。消化バイオガスの場合、サロゲート集合には、ａ）Ｄ３−シロキサン、Ｄ５−シロキサン、及びＬ３−シロキサン、ｂ）Ｄ４−シロキサン、Ｄ５−シロキサン、及びＬ３−シロキサン、又はｃ）Ｄ３−シロキサン、Ｄ５−シロキサン、及びＬ２−シロキサンを含んでもよい。

シロキサン化合物と同様に、サロゲート集合中の１つ又は複数の炭化水素化合物をバイオガス試料の種類に基づいて選択してもよい。たとえば、選択される炭化水素化合物は、どの炭化水素化合物がバイオガス中に存在する可能性が高いかに応じて決まり得る。埋立地バイオガスの場合、サロゲート集合中の炭化水素化合物には、限定はしないが、炭化水素化合物の約１０ｐｐｍから最大で約１％レベル（場合によってはそれよりも高いレベル）のエタノール、メタノール、トルエン、及び／もしくはｆｒｅｏｎ（商標）、最大で９５％のメタン、ならびに／又は約５％から最大で約５０％のＣＯ_２を含めてもよい。消化ガスの場合、サロゲート集合中の炭化水素化合物には、限定はしないが、炭化水素化合物の約１００ｐｐｍから最大で約１％レベル（場合によってはそれよりも高いレベル）のエタン、プロパン、及び／もしくはブタン、ならびに／又は約１０％から最大で約５０％のＣＯ_２を含めてもよい。

特定の試料のサロゲート集合に含めるケイ素含有化合物及び／又は炭化水素化合物としてどのケイ素含有化合物及び／又は炭化水素化合物を選択するかは、実験によって、たとえば、選択されるサロゲート化合物のスペクトルピークがバイオガス試料中の化合物のスペクトルピークのうちの１つ又は複数と一致するかどうかに基づいて判定されてもよい。たとえば、化合物のサロゲート集合はＧＣ／ＭＳを使用してガス成分を検査することによって求められてもよい。バイオガス試料がすでに加圧されている場合、ポンプは不要になる。１実施形態では、ＦＴＩＲ分光計は、スキャンレート１０秒〜２０秒、スキャン回数平均値３６回〜７２回で動作する。これによって検出限界を非常に低くすることができる。バイオガス試料は、加熱されずにＦＴＩＲ分光計のガスセルに入力されてもよい。ガスセルはたとえば４０℃で加熱されてもよい。スペクトルは３５℃から４０℃で測定されて
もよい。試料におけるスペクトルは、検出限界をより低くするように約１０．１８ｍのガスセル光路長を使用して約４ｃｍ^−１の分解能で収集されてもよい。ＦＴＩＲ分光計上にメタンを流してもよく、バイオガスにおける観測メタンスペクトルを４０％から最高で１００％に及ぶ各システムの較正に使用してもよい。これによって良好なスペクトル減算結果を得ることができる。たとえば、高いメタンレベルが存在する場合でも、シロキサン濃度及び／又は総ケイ素濃度の検出限界を低くして非常に少ない残差及び小さいスペクトル細部を推定することができる。

いくつかの実施形態では、サロゲート集合に含められるケイ素含有化合物又は炭化水素化合物として選択されるケイ素含有化合物又は炭化水素化合物はバイオガス試料に存在する可能性が高いが、このことは必要とされない。すなわち、サロゲート集合内のケイ素含有化合物又は炭化水素化合物が試料に存在する必要はない。いくつかの実施形態では、サロゲート集合のライブラリが維持され、各サロゲート集合を特定の種類のバイオガス試料に使用してもよい。たとえば、Ｌ２−シロキサン、Ｄ３−シロキサン、及びＤ４−シロキサンを含むサロゲート集合を使用して、バイオガスをいつ／どこで収集するかにかかわらず任意の埋立地バイオガスをモデル化してもよい。

第１の吸収スペクトルを求め（ステップ３２５）、吸収スペクトルのサロゲート集合を求め（ステップ３３０）、第１の吸収スペクトル及び吸収スペクトルのサロゲート集合を使用することによってバイオガスのすべてのシロキサン化合物の総濃度を算出する（ステップ３３５）。すべてのケイ素含有化合物の総濃度を算出してもよい。ＣＬＳ、ＰＬＳ、ＩＬＳ、ＰＣＡ、及び／又は直接的なスペクトル比較を行うその他の方法を使用すると、干渉物質／ガスがモデル化方法を介して除去された後で（たとえば、メタン、ＣＯ２、特定の干渉性炭化水素などを除去する）試料中のすべてのシロキサン種及び／又はケイ素含有種の総濃度を表す単一の数を求めることができる。総濃度は、吸収スペクトルのサロゲート集合が第１の吸収スペクトルと比較され、フィッティング・ルーチンから求められたスペクトル特徴の差が最小限度に抑えられるように求められてもよい。いくつかの実施形態では、基準線値又はオフセット値の少なくとも一方がフィッティング・ルーチンにおけるフィッティング・パラメータとしても使用される。一例として、上記に数式２〜数式４を参照して説明したＣＬＳ分析において、サロゲート集合において使用される化合物の数がより少ないことを考慮して、サロゲート手法では、種分化手法と比較してＡ行列、Ｋ行列、及びＣ行列の寸法を小さくする。いくつかの実施形態では、バイオガス試料中のシロキサンの総濃度を算出するために、Ｃ行列内の各サロゲートシロキサンの得られるそれぞれの濃度値のすべてを合計して総シロキサン値を生成する。この総シロキサン値はｐｐｍ又はｍｇ／ｍ３として表してもよい。いくつかの実施形態では、バイオガス試料中のケイ素含有化合物の総濃度を表す総ケイ素値を算出してもよい。この値は、まずサロゲートがケイ素分子を含む場合に各サロゲート濃度をその特定の成分に存在するケイ素の量だけ補正することによって求められてもよい。次いで、Ｃ行列内のＴＭＳサロゲート、他のケイ素含有サロゲート、及びシロキサンサロゲートの各濃度を合計して総ケイ素値を生成する。いくつかの実施形態では、濃度をケイ素含有成分として個別に合計し、総ケイ素値を生成し、シロキサン含有成分として総シロキサン値を生成してもよい。一般に、当業者は、上記に種分化手法を参照して説明した分析技法（たとえば、ＣＬＳ、ＰＬＳ、ＩＬＳ、又はＰＣＡ）に基づくサロゲート手法を使用して試料中のシロキサン化合物の総濃度及び／又はケイ素含有化合物の総濃度をどのように算出したらよいかを容易に判定することができる。

方法３００は、値を特定の係数によってスケーリングすることなど、ステップ３３５において求められた総シロキサン値及び／又は総ケイ素値に補正係数を適用する任意のステップ（ステップ３４０）を含んでもよい。補正係数は、分析されるバイオガスの種類、サロゲート集合において使用されるシロキサン化合物、サロゲート集合において使用される
炭化水素化合物、又はそれらの任意の組合せに基づいて決定されてもよい。たとえば、補正係数は、既知の濃度のシロキサン化合物を含むバイオガスを同じバイオガスについてステップ３３５において求められたシロキサン濃度と有すると比較することによって算出されてもよい。比較に基づいて、補正係数が必要であるかどうかを判定し、必要である場合、補正係数がどのようであるべきかを判定してもよい。いくつかの実施形態では、埋立地ガスなどのある種のバイオガスについて補正係数が求められた後、同じ補正係数を他の埋立地ガスの分析に使用してもよい。いくつかの実施形態では、様々なサロゲート集合にそれぞれに異なる補正係数が使用される。いくつかの実施形態では、補正係数は、たとえば、現地試験の結果としてバイオガス試料ごとに修正を施される。

希釈試験によって、サロゲート手法は種分化手法と比較してうまく働くことが分かっている。しかし、サロゲート手法に関連する多数の利点がある。１つの利点は、サロゲート手法では、方法を変更又は修正する必要なしに様々な埋立地において現地工程監視が可能になることである。別の利点は、試料が（たとえば、試料を可搬容器内に捕捉するか又はガス流をアルコール溶液中にインピンジさせることによって）処理されることがなく、したがって、試料が処理される場合と比べて、試料中のシロキサン化合物をより正確に定量化することが可能になる。サロゲート手法のもう１つの利点は、バイオガス流から試料を得るうえでキャニスタ及び／又は試料バッグが必要とされないことである。たとえば、シロキサンを吸収しない試料配管を介してバイオガス流と直接接続してもよい。バイオガスは試料配管を介して直接ＦＴＩＲ分析器に移送されてもよい。

さらに、サロゲート手法は、総シロキサン値を６００ｐｐｂから６０ｐｐｂに低下させるなど、図９の種分化手法と比較してバイオガス中のシロキサン化合物及び／又はケイ素含有化合物の全体的な検出限界を少なくとも１０倍だけ低下させることができる。いくつかの実施形態では、たとえば、ＦＴＩＲ分析を使用して１桁の検出限界を実現することができる。当業者には、ＦＴＩＲ分析がＦｅｌｌｇｅｔｔ及びＪａｃｑｕｉｎｏｔの利得（たとえば、スペクトルスループット及び感度が自然に向上する）を含むことが明らかである。そのようなＦｅｌｌｇｅｔｔ及びＪａｃｑｕｉｎｏｔの利得と、低温冷却された高感度検出器を使用することが相まって、質の高い検出を行うことができる。

いくつかの実施形態では、サロゲート手法を使用して、ろ過システムの後で生成される埋立地ガス又は消化ガスに存在するシロキサンレベル及び／又は総ケイ素レベルを監視してもよい。ガス流を使用して、タービン、ボイラ、自動車、及び／又は家庭電化製品を駆動してもよく、これらの機器はすべて、シロキサン含有量及び／又はケイ素含有量の監視及び調節を行わなかった場合に損傷する恐れがある。シロキサンレベル及び／又はケイ素レベルは、ガスが圧縮天然ガス配管用の国内輸送パイプラインに進入できるようになる前に分析することが必要になることがある。いくつかの実施形態では、サロゲート手法は、どちらもマサチューセッツ州アンドーバー（Ａｎｄｏｖｅｒ）のエムケイエスインストルメンツインコーポレイティッド社（ＭＫＳ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ，Ｉｎｃ．）から市販されているＡＩＲＧＡＲＤ（商標）システム又はＭｕｌｔｉＧａｓ２０３０（商標）ファミリ上に実装されてもよい。

図１３は、ブレンディングにも使用されたメタン以外のＬ２−シロキサン、Ｌ３−シロキサン、Ｌ４−シロキサン、Ｄ３−シロキサン、Ｄ４−シロキサン、Ｄ４−シロキサン、及びＤ５−シロキサンからなる５４０ｐｐｂの混合物を含むシミュレートされた埋立地ガス試料についての経時的なｐｐｍ単位の総シロキサン濃度の結果を示す。シロキサン濃度は、図９に示すような種分化方法、又は図１２に示すような、補正係数を用いることも用いないこともあるサロゲート手法に関連して、ＣＬＳ分析手法を使用して求められてもよい。マサチューセッツ州アンドーバー（Ａｎｄｏｖｅｒ）のエムケイエスインストルメンツインコーポレイティッド社（ＭＫＳ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ，Ｉｎｃ．）から市販さ
れているＭＫＳ ＭＧ２０３０（商標）ＦＴＩＲ分光計を使用して測定値を得てもよい。分光計は、４０℃に加熱される５．１１ｍのガスセルを有し、２０秒のデータが１００秒まで平均化される。図１３は、第２の吸収スペクトルの集合が既知のシロキサン化合物及び／又は炭化水素化合物のすべてを含む、種分化手法を使用して求められた総シロキサングラフ１３１０、２）吸収スペクトルのサロゲート集合が既知のシロキサン化合物及び／又は炭化水素化合物の部分集合のみを含む、補正係数を使用しないサロゲート手法を使用して求められた総シロキサングラフ１３２０と、３）グラフ１３２０と同じサロゲート手法を使用して求められたが、補正係数が適用された総シロキサングラフ１３３０を示す。この合成バイオガス試料では、予想される総シロキサンピーク量は３．２４ｐｐｍ−ｖになるはずである（すなわち、合成ガス試料中の６つのシロキサンについて５４０ｐｐｂの６倍）。シロキサングラフ１３１０は、種分化手法によって生成され、３．１１ｐｐｍ−ｖにおいて非希釈シリンダ値の最大濃度を有する。この場合、予想量（３．２４ｐｐｍ−ｖ）を約４％逸脱するが、これは許容誤差範囲内である。図示のように、補正係数を使用するサロゲート手法によって生成された総シロキサングラフ１３３０は、種分化によって得られたシロキサングラフ１３１０と同程度に正確である。この特定の例では、サロゲート方法は、総シロキサン濃度を５０ｐｐｂ−ｖを中心として分割することから開始してもよい。

図１４は、１００％メタンを使用して希釈された消化ガス試料の経時的な総シロキサン濃度の結果を示す。消化ガス試料は、約６０％のメタンならびにいくらかのエタン及びプロパンと４０％の炭素中に、合計で２００ｐｐｂ−ｖ未満でありＤ４−シロキサンとＤ５−シロキサンの近似比が７５％対２５％であるシロキサン化合物を含む。シロキサン濃度はＣＬＳ分析手法を使用して求められてもよい。測定値は、マサチューセッツ州アンドーバー（Ａｎｄｏｖｅｒ）のエムケイエスインストルメンツインコーポレイティッド社（ＭＫＳ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ，Ｉｎｃ．）から市販されているＭＫＳ ＡＩＲＧＡＲＤ（商標）システムを使用して得られてもよい。このシステムは、４０℃に加熱される１０．１８ｍのガスセルを有し、２０秒のデータが１００秒まで平均化される。図１４は、非希釈消化ガスにメタンを付加する際にＣＯ２濃度及びその変化に追従し、消化試料中の非希釈シロキサン合計に基づく総シロキサン値の仮定される変化をプロットすることに基づく希釈係数を使用することによって生成された総シロキサングラフ１４１０、２）吸収スペクトルの第２の集合がすべての主シロキサン化合物（３つの環状シロキサン成分及び３つの線状シロキサン成分）及び炭化水素化合物の第１の部分集合を含む、種分化手法を使用して求められた総シロキサングラフ１４２０、３）吸収スペクトルの第２の集合がすべての主シロキサン化合物（３つの環状シロキサン成分及び３つの線状シロキサン成分）及び炭化水素化合物の第２の部分集合を含む、種分化手法を使用して求められた総シロキサングラフ１４３０、４）吸収スペクトルのサロゲート集合がシロキサン化合物の第１の部分集合及びグラフ１４２０において使用される炭化水素化合物の第１の部分集合を含む、サロゲート手法を使用して求められた総シロキサングラフ１４４０、ならびに５）吸収スペクトルのサロゲート集合がシロキサン化合物のサロゲート集合及びグラフ１４３０において使用される炭化水素化合物の第２の部分集合を含む、サロゲート手法を使用して求められた総シロキサングラフ１４５０を示す。図１４に示すように、グラフ１４４０，１４５０は、各々がサロゲート手法を使用して求められ、基準グラフ１４１０に対する経時的なシロキサン濃度の変化を追跡する。しかし、グラフ１４２０，１４３０は、各々が種分化手法を使用して求められ、基準グラフ１４１０に対する消化ガス中の経時的なシロキサン濃度の変化を追跡する。グラフ１４２０，１４３０はまた、サロゲート炭化水素としてどの炭化水素を選択するかによって、グラフ１４４０，１４５０によって表される２つのサロゲート方法のいずれよりも大きな影響を受ける。したがって、図１４は、特にシロキサン濃度が低ｐｐｂ−ｖで変化するときにシロキサン化合物のサロゲート集合（すなわち、部分集合）を使用して総シロキサン濃度を求めると有利であることを示す。

上述のシステム及び方法はデジタル電子回路、コンピュータ・ハードウェア、ファームウェア、及び／又はソフトウェアに実装されてもよい。実装はコンピュータ・プログラム製品として行われてもよい（すなわち、コンピュータ・プログラムは情報担体において有形に具現化される）。実装はたとえば、機械可読記憶デバイスで行われ、かつ／又はデータ処理装置によって実行されるかもしくはデータ処理装置の動作を制御する伝搬信号で行われてもよい。実装はたとえば、プログラム可能なプロセッサ、コンピュータ、及び／又は複数のコンピュータであってもよい。

コンピュータ・プログラムは、コンパイラ型言語及び／又はインタープリタ型言語を含む任意の形態のプログラミング言語で書かれてよく、かつスタンドアロンプログラムあるいはサブルーチン、要素、及び／又はコンピューティング環境において使用するのに適したその他のユニットとして導入することを含む任意の形態で展開されてもよい。コンピュータ・プログラムは、１つの現場において１つのコンピュータ又は複数のコンピュータ上で実行されるように展開されてもよい。

方法ステップは、入力データに作用し出力を生成することによって本発明の機能を実現するようにコンピュータ・プログラムを実行する１つ又は複数のプログラマブル・プロセッサによって実施されてもよい。方法ステップを専用論理回路によって実施してもよく、装置を専用論理回路として実装してもよい。回路はたとえば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）及び／又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）であってもよい。モジュール、サブルーチン、及びソフトウェア・エージェントは、機能を実現するコンピュータ・プログラム、プロセッサ、専用回路、ソフトウェア、及び／又はハードウェアの部分を参照してもよい。

コンピュータ・プログラムを実行するのに適したプロセッサは、一例として、汎用マイクロプロセッサと専用マイクロプロセッサの両方と、任意の種類のデジタルコンピュータの１つ又は複数のプロセッサとを含む。一般に、プロセッサは読取り専用メモリ又はランダムアクセスメモリ又はその両方から命令及びデータを受け取る。コンピュータの基本的な要素は、命令を実行するためのプロセッサ、ならびに命令及びデータを記憶するための１つ又は複数のメモリデバイスである。一般に、コンピュータは、データを記憶するための１つ又は複数の大容量記憶デバイス（たとえば、磁気ディスク、磁気光学ディスク、又は光学ディスク）を含んでもよく、１つ又は複数の大容量記憶デバイスからデータを受け取りかつ／又は大容量記憶デバイスにデータを転送するように動作可能に結合されてもよい。

ユーザとの対話を可能にするために、上述の技法がディスプレイ・デバイスを有するコンピュータ上で実施されてもよい。ディスプレイ・デバイスはたとえば、陰極線管（ＣＲＴ）及び／又は液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）モニタであってもよい。ユーザとの対話はたとえば、ユーザに対する情報の表示と、ユーザがコンピュータに入力を行う（たとえば、ユーザインターフェース要素と対話する）のを可能にするキーボード及びポインティング・デバイス（たとえば、マウス又はトラックボール）であってもよい。他の種類のデバイスを使用してユーザとの対話を実現してもよい。他のデバイスはたとえば、任意の形の感覚フィードバック（たとえば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）としてユーザに与えられるフィードバックであってもよい。ユーザからの入力はたとえば、音響入力、発話入力、及び／又は触覚入力を含む任意の形で受け取られてもよい。

上述の技術は、バックエンド構成要素を含む分散コンピューティング・システムにおいて実施されてもよい。バックエンド構成要素はたとえば、データサーバ、ミドルウェア構成要素、及び／又はアプリケーションサーバであってもよい。上述の技法はフロントエン
ド構成要素を含む分散コンピューティング・システムにおいて実施されてもよい。フロントエンド構成要素はたとえば、グラフィカル・ユーザインターフェース、ユーザが例示的な実装形態と対話するのを可能にするウェブブラウザ、及び／又は送信デバイス用のその他のグラフィカル・ユーザインターフェースを有するクライアント・コンピュータであってもよい。システムの各構成要素同士はデジタルデータ通信の任意の形態又は媒体（たとえば、通信ネットワーク）によって相互接続されてもよい。通信ネットワークの例にはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、有線ネットワーク、及び／又はワイヤレスネットワークが含まれる。

システムはクライアントとサーバとを含んでもよい。クライアントとサーバは一般に互いに離れており、通常通信ネットワークを介して相互作用する。クライアントとサーバの関係は、それぞれのコンピュータ上で実行され、互いにクライアント−サーバ関係を有するコンピュータ・プログラムによって生じる。

本発明について特にその好ましい実施形態を参照して図示し説明したが、当業者には、添付の特許請求の範囲に包含される発明の範囲から逸脱せずに実施形態の形態及び詳細に様々な変更を施せることが理解されよう。

Claims (10)

1. バイオガス中の１つ又は複数のケイ素含有化合物を監視するためのシステムにおいて、
   第１の放射ビームの光源と、
   前記光源から前記第１の放射ビームを受け取り、干渉信号からなる第２の放射ビームを形成する干渉計と、
   前記干渉計と光学的に連絡する試料セルと、
   前記試料セルと光学的に連絡する検出器であって、
   前記試料セル内の非吸光性ガスであって、対象となる指定された波長範囲において赤外線を実質的に吸収しない前記非吸光性ガス中を伝搬する第１の干渉信号、及び
   前記試料セル内の、前記バイオガスからなる前記試料ガス中を伝搬する第２の干渉信号を受け取る検出器と、
   前記検出器と電気的に接続し、前記バイオガス中の前記１つ又は複数のケイ素含有化合物の総濃度を計算するためのプロセッサであって、前記計算は、
   前記第１の干渉信号と前記第２の干渉信号との比に基づく第１の吸収スペクトル、及び少なくとも、既知の濃度を有する既知のケイ素含有化合物のより大きい集合から選択される１つ又は複数のケイ素含有化合物の部分集合の各ケイ素含有化合物に関する個々の吸収スペクトルに基づくサロゲート吸収スペクトルの集合に基づいて計算するプロセッサとを備える、システム。
2. 前記バイオガス中の前記１つ又は複数のケイ素含有化合物は少なくとも１つのシロキサンからなる、請求項１に記載のシステム。
3. 前記試料セルは、
   前記試料セルの第１の端部における凹状反射性視野鏡表面と、
   前記試料セルの第２の端部に前記視野鏡表面と対向関係に位置する実質的に球状の凹状反射性対物鏡表面とさらに備え、前記対物鏡表面が、前記視野鏡表面及び前記対物鏡表面の各々での複数の反射を介して前記試料セル内を伝搬する前記第２の放射ビームのスループットを最大にするように少なくとも１つの平面における各焦点の一致度を高める円筒状構成要素を有する、請求項１に記載のシステム。
4. サロゲート吸収スペクトルの前記集合は、少なくとも、１つ又は複数のケイ素含有化合物の前記部分集合の各ケイ素含有化合物に関する前記個々の吸収スペクトル及び既知の濃度を有する既知の炭化水素化合物のより大きい集合から選択される１つ又は複数の炭化水素化合物の部分集合の各炭化水素化合物に関する個々の吸収スペクトルに基づくモデルである、請求項１に記載のシステム。
5. 前記総濃度は、前記バイオガス中のシロキサン化合物の総濃度、前記バイオガス中の他のケイ素含有化合物の総濃度、又は前記バイオガス中のすべてのケイ素含有化合物の総濃度のうちの１つからなる、請求項１に記載のシステム。
6. 前記プロセッサは、前記総濃度をある係数だけスケーリングする補正係数を前記総濃度に適用する、請求項１に記載のシステム。
7. 前記サロゲート吸収スペクトルの集合は、既知の濃度を有する既知の炭化水素化合物のより大きい集合から選択される１つ又は複数の炭化水素化合物の部分集合の各炭化水素化合物に関する個々の吸収スペクトルをさらに含んでなる、請求項１に記載のシステム。
8. 前記サロゲート吸収スペクトルの集合は、少なくとも、１つ又は複数のケイ素含有化合物の前記部分集合の各ケイ素含有化合物に関する前記個々の吸収スペクトル及び１つ又は
   複数の炭化水素化合物の前記部分集合の各炭化水素化合物に関する前記個々の吸収スペクトルに基づくモデルである、請求項１に記載のシステム。
9. 前記プロセッサは、前記第１の吸収スペクトル及び前記少なくとも１つのサロゲート吸収スペクトルを使用して多重回帰分析を行う、請求項１に記載のシステム。
10. 前記プロセッサは、前記第１の吸収スペクトル、前記少なくとも１つのサロゲート吸収スペクトル、及び基準線値又はオフセット値の少なくとも一方に基づいてクラシカル最小二乗（ＣＬＳ）フィッティング・ルーチンを使用して前記バイオガス中の前記１つ又は複数のケイ素含有化合物のスペクトル特徴を表すことによって前記総濃度を計算する、請求項１に記載のシステム。