JP6211618B2 - 流体内のエネルギー含量の測定及び汚染物質の検出を行うための方法及びシステム - Google Patents

流体内のエネルギー含量の測定及び汚染物質の検出を行うための方法及びシステム Download PDF

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Description

〔合衆国法典第３５編第１１９条及び特許法施行規則第１．１４条に基づく優先権の記述〕
本国際出願は、Ｊｏｓｅｐｈ Ｐａｕｌ Ｌｉｔｔｌｅ、ＩＩＩ及びＭａｔｔｈｅｗ Ｒ．Ｔｈｏｍａｓの名義で２０１２年９月１７日に出願された「走査光源を利用した近ＩＲ分光法による圧力下天然ガス流内の微量Ｈ２Ｓの検出（Ｔｒａｃｅ Ｈ２Ｓ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ Ｎｅａｒ ＩＲ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ ｉｎ Ｎａｔｕｒａｌ Ｇａｓ Ｓｔｒｅａｍ Ｕｎｄｅｒ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ Ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ ａ Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｌｉｇｈｔ Ｓｏｕｒｃｅ）」という名称の先行する米国仮特許出願第６１／７０２，１５１号に基づく優先権を主張する２０１２年１２月１９日に出願された米国特許出願公開第１３／７２０，５９８号に対する優先権を主張するものであり、これらの各特許出願の開示はその全体が本明細書に完全に記載されているかのように引用によって本明細書に組み入れられる。
本発明は、流体のリアルタイムな原位置モニタリングに関し、特に流体インフラにおける汚染物質の測定に関する。本発明は、特に天然ガス輸送ラインにおける硫化水素の検出に関するが、本発明の態様は、その他の環境においてその他の汚染物質を検出するために使用することもできる。
天然ガスは、主にメタン（ＣＨ4）及びその他の炭化水素に、二酸化炭素（ＣＯ2）、窒素（Ｎ2）、硫化水素（Ｈ2Ｓ）及び水（Ｈ2Ｏ）が加わった混合物である。硫化水素成分は、極めて有毒な刺激性ガスであり、局所環境に放出された場合には、低濃度で眼の刺激、目眩、咳及び頭痛を引き起こし、高濃度では意識不明又は死亡に至る。天然ガス中に硫化水素が存在すると、ヒトの健康に悪影響が及ぶことに加え、ガスの輸送ラインに硫化物応力亀裂及び水素誘起亀裂が生じることもある。このため、ほとんどの天然ガス処理施設は、硫化水素を中和させるように天然ガスを処理し、従って適切な量の化学中和剤を添加できるように、存在する硫化水素の量を正確に測定することが重要である。上記の及びその他の理由から、輸送中にシステム内の硫化水素の量を正確に検出できることが重要である。
天然ガスの組成を測定するには近赤外（ＮＩＲ）分光分析が好ましい方法であるが、この理由は、ガスクロマトグラフィを用いた方法とは異なり、測定を行うために較正ガス、キャリアガス又はフィルタが不要なためである。測定は、代表試料を抽出して変質させる必要なく、流体インフラの動作温度及び動作圧で行われ、これによって試料汚染の可能性、及びプロセスライン内の流体を真に代表するものではない材料を分析してしまうリスクが最小限に抑えられる。また、ガスクロマトグラフィシステムではガス流内の液体凝縮物の存在を測定することはできないが、ＮＩＲ分光計ではこれを検出することができる。
一般に、近赤外分光法は、１３５０〜２５００ナノメートル（ｎｍ）、又は１．３５〜２．５マイクロメートル（μｍ）の波長領域で動作する。ほとんどの炭化水素ガスの最も強い吸収周波数は１６００〜１８００ｎｍに位置するのに対し、硫化水素のＮＩＲ吸収スペクトルは約１５７０〜１６１０ｎｍに位置する。この硫化水素の吸収帯は比較的弱いものであるが、それにもかかわらず、ＮＩＲ分光法が、天然ガスのエネルギー含量を測定して硫化水素の存在度合いを特定するための優れた候補であることを意味する。
残念ながら、圧力下の天然ガス流内の硫化水素の量を原位置で測定することは極めて困難である。硫化水素は非常に弱いＮＩＲ吸収体であり、この結果、信号対雑音比が非常に低い。このことは、天然ガス中には炭化水素の化学種が複数存在し、これらの吸収周波数が、硫化水素の、中でも特にメタン（ＣＨ4）及び一酸化炭素（ＣＯ）の、ただし場合によってはプロパン（Ｃ3Ｈ8）などのより大きなアルカン分子の一部の吸収周波数に干渉することがあるという事実によって複雑になっている。最終的に、吸収線は圧力及び温度の上昇と共に広がるので、非常に狭い範囲のＮＩＲ励起周波数しか生じることができず単一の吸収ピークに焦点を合わせる波長可変ダイオードレーザを用いた硫化水素分析は、特定の最大圧力及びプロセス温度に制限される。
従って、ＮＩＲ分光法を原位置で、動作圧下で、そしてリアルタイムに使用して流体のエネルギー含量と流体内の微量硫化水素の存在の両方を確実に検出するための方法及びシステムが必要とされている。このシステムは、高分解能走査を通じて硫化水素分子の複数の吸収帯を検出するとともに、これらの吸収帯を領域内の他のピークと区別できなければならない。
一実施形態では、２つの別個の走査源が、２つの異なる、ただし重なり合うＮＩＲ範囲を走査する。第１の走査源は、約１５５０ｎｍから最大１８００ｎｍまでを走査し、波長可変ダイオードレーザなどの第２の走査源は、硫化水素の関心波長である約１５６０〜１６１０ｎｍの帯域にわたってはるかに高い分解能で同時に走査する。第２の走査源は、例えば硫化水素の関心波長のみにわたる非常に高い分解能を生じる非常に狭い（例えば０．００５ｎｍ）ステップを提供することができ、実質的により高い電力レベルで走査することができる。
本発明の別の実施形態では、単一の走査源が順に２つの別個の走査を行い、その後にこれらの結果を組み合わせて流れのエネルギー含量と汚染物質の含有量の両方を測定する。この走査源は、エネルギー含量及びその他の汚染物質の含有量（例えば、水又はＣＯ2）を測定するために、まず約１３５０〜１８００ｎｍの範囲を低分解能で走査するように設定することができる。その後、この同じ走査源が、関心のある硫化水素領域を高分解能及び高電力で走査するように高分解能走査モードに設定され、多くの場合、１回の走査毎に１３５０〜１８００ｎｍの領域全体にわたってこの同じ領域にわたる多くの走査を繰り返す。
別の実施形態では、第１の走査源が、約１５５０ｎｍ未満から最大１８００ｎｍまでを低分解能で再び走査する。しかしながら、第２の走査源を使用するのではなく、硫化水素のピークを流体内に存在する他の化学種からの雑音及び寄与と区別するように、ソフトウェアを用いて硫化水素の範囲である１５６０〜１６１０ｎｍの範囲の分解能を高める。
上述した各事例では、一次導関数を計算すること、圧力の正規化を行うこと、及び場合によっては拡張された乗法的散乱補正などの他の処理技術を使用することなどの後処理法を利用して結果を標準化することができる。また、後処理法を用いて、複数の様々な走査によって取得された分光データの組み合わせに基づいて、ガス流内の各関心成分の量を計算し又は別様に求めることもできる。
上記では、以下の発明の詳細な説明をより良く理解できるように、本発明のいくつかの態様をやや大まかに概説した。以下では、本発明の特許請求の範囲の主題を成す本発明のさらなる特徴及び利点について説明する。当業者であれば、本発明の同じ目的を遂行するための他の構造又はプロセスを修正又は設計する基礎として、開示する概念及び特定の実施形態を容易に利用できると理解するはずである。また、当業者であれば、このような同等の構造は、添付の特許請求の範囲に示す本発明の思想及び範囲から逸脱するものではないと理解するはずである。
ここで、本発明及びその利点をより完全に理解できるように、添付図面と併せて以下の説明を参照する。
流体の分光分析を現場で行う分光計のブロック図である。 プロセスフロー図である。 パイプライン内のガスの化学組成を測定するシステムを示す図である。 １３５０〜１８００ｎｍの波長に対する吸収を示す収集した吸収スペクトルの例である。 本発明の一実施形態を用いて収集したスペクトルの１５６０ｎｍ〜１６１０ｎｍの波長に対する吸収をプロットした例を示す図である。
本発明は、とりわけ流体内の汚染物質を検出するための改善された方法及びシステムに関する。以下、現在のところ好ましい実施形態の構成及び使用について詳細に説明する。しかしながら、本発明は、流体内のエネルギー含量の測定及び汚染物質の検出以外の様々な状況において具体化できる多くの適用可能な発明概念を提供するものであると認識されたい。従って、説明する特定の実施形態は、本発明を実施して使用するための特定の方法を例示するものにすぎず、本発明の範囲を限定するものではない。また、以下の用語については、本明細書で使用する場合には関連する意味を有するものとする。
「流体インフラ」は、限定するわけではないが、流体が炭化水素である場合には、ガス源と小売納入地点との間のあらゆるインフラを含む、流体の収集、処理、貯蔵、輸送又は分配に関連して使用されるあらゆるインフラを意味する。
「汚染物質」は、流体内のあらゆる望ましくない又はあまり望ましくない化学物質を意味する。
「流体」は、限定するわけではないが、懸濁液の有無に関わらず天然ガス流を含むあらゆるガス又は液体を意味する。
「高分解能」は、０．０１ナノメートル以上の分解能を用いたＮＩＲ走査を意味する。
「高分解能走査モード」は、狭い波長範囲にわたって高分解能で走査することを意味する。
「低分解能」は、０．５ナノメートル〜５ナノメートルの分解能を用いたＮＩＲ走査を意味する。
「ＮＩＲ」及び「近赤外」は、約１３５０〜２５００ナノメートル、又は１．３５〜２．５マイクロメートルの波長範囲を意味する。
「走査源」は、近赤外スペクトルを走査するための、一般的な白熱電球、石英ハロゲン球、発光ダイオード及び波長可変ダイオードレーザを含む当業で周知のあらゆる光源を意味する。
「ＴＤＬ」は、典型的には分光システムにおいて関心分子の最高吸収に対応する単一の設定波長において極狭ビーム幅で使用される波長可変ダイオードレーザを意味する。
本発明の実施形態は、流体流内における、典型的には流体インフラにおける（炭化水素のスペシエーション及びパーセンテージによって決定されるような）エネルギー量と１種類又はそれ以上の汚染物質の量の両方を測定するための分光計、光学系及び処理モジュールを提供する。場合によっては、これらの汚染物質は弱い吸収体であり、従ってこれらの信号は分光システム内の雑音によって喪失又は低下する。また、場合によっては、汚染物質の吸収信号が、関心化学物質の正確な測定を一見不正確又は不可能にする他の吸収信号で畳み込まれる。本発明の実施形態を使用して、流体のエネルギー含量と、流体内の関心汚染物質の量とを測定することが可能である。
図１に、流体分析器システム１００の代表的な実施形態を示す。当業で周知の分光計１０が、光源１２と、統合された波長及び振幅基準１４と、光検出器１６とを含む。分光計１０は、光ファイバケーブル２２を介して光学セル２０に結合される。試料システム２４は、原位置で又はバイパス構成としてパイプライン２８からガス２６を抽出し、ガスの圧力及び温度を測定し、ガスが走査源１２からの光に曝される光学セル２０を通じてガスを導き、この試料を輸送ライン２８に再導入し、又は大気に排出する。光検出器１６には、光ファイバケーブル２２を介してスペクトルデータが送信される。この検出器アレイは、例えばインジウムガリウム砒素（ＩｎＧａＡｓ）光検出器とすることができる。処理モジュール３２は、様々なモデル及び計算技術を用いて、分光データ、並びに温度及び圧力などのその他の測定された流体特性を処理してガスの化学組成を特定する。また、収集された情報から、炭化水素の露点、比重及び圧縮性などのその他のガス特性を計算することもできる。その後、後で送信及び分析を行えるように結果が記憶され、又はデータ収集位置に直接に送られ、或いはこれらの両方が行われる。
処理モジュール３２は、単一の処理装置とすることも、又は複数の処理装置とすることもできる。なお、処理モジュール３２が、状態機械、アナログ回路、デジタル回路及び／又は論理回路を介して機能の１つ又はそれ以上を実施する場合、これらの状態機械、アナログ回路、デジタル回路及び／又は論理回路を含む回路の内部又は外部に、対応する動作命令を記憶するメモリを組み込むことができる。処理モジュール３２は、図２に示すステップ及び／又は機能の少なくともいくつかに対応する動作命令を実行する。
図２は、例えば流体分析器システム１００を用いて流体内における汚染物質の量及びエネルギー含量を光学的に測定する方法のプロセスフロー図である。ステップ１において、ＮＩＲ分光法システムと、流体輸送システム内の光学セルとを用いて未加工データを収集する。ステップ１Ａにおいて、エネルギー含量を決定する成分の検出を最適化するように設定された波長分解能及び電力などの走査パラメータを用いて、広い波長域にわたってＮＩＲ分光法システムを走査させる。ステップ１Ｂ（この実施形態ではステップ１Ｂがステップ１Ａの後に連続して行われるように示しているが、他の実施形態ではステップ１Ａと同時に行われる）において、硫化水素などの汚染物質の検出を最適化するように設定された波長分解能及び電力などの走査パラメータを用いて、狭い波長域にわたってＮＩＲ分光法システムを走査させる。その後、ステップ１Ａ及びステップ１Ｂから収集されたこの未加工データはステップ２の前処理に送られて、１次導関数の取得、ＥＭＳＣ処理、Ｓａｖｉｔｚｋｙ−Ｇｏｌａｙ平滑化、ボックスカー平滑化、及び／又は圧力及び温度調整などのいくつかのモデル及びアルゴリズムを用いて処理され操作される。その後、この前処理データはステップ３に送られて多変量回帰分析が行われ、次のステップ４において回帰ベクトルの確立が行われる。その後、ステップ５において、この処理データは専用の濃度導出モデルに全て提供され、関心流体流内における汚染物質濃度及びエネルギー含量のための所望の出力値がもたらされる。
一般的に言えば、広い波長域では、汚染の量を測定するのに十分な分解能が存在しない場合があり、狭い波長域では、波長域が狭すぎて流体のエネルギー含量を完全に測定できない可能性がある。従って、多くの実施形態では、これらの２つの測定が独立した測定になっている。しかしながら、広い走査には、汚染の存在を識別する補助とするための「マーカ」を含めることが可能である。いくつかの実施形態では、狭い波長域の走査結果を確認するための診断ツールとして広い波長域の走査を使用することができる。例えば、広い波長走査の結果は、汚染物質が特定の閾値を上回る濃度で（例えば２０ｐｐｍを上回る硫化水素濃度が）存在するかどうかを判定する大まかな方法として使用することができる。
図３に、バイパスループ３３０を用いてパイプライン内のガス３１６の化学組成を測定するために大径パイプ３１４に個々のプローブを導入した天然ガス測定システムにおける上述の方法の適用を示す。この図に示すように、バイパスループ３３０には、試料システム２４、光学セル２０、及び流体分析器システム１００のパイプライン２８が含まれるようになる。このループは、隔離弁３２２及び３２４、光学プローブ３０２及び３０４、温度プローブ３０６、試料ポート３０８、並びに圧力変換器３１０を含むようになる。光学プローブ３０２及び３０４は、分析器１００が取り付けられた輸送パイプ内の汚染物質の量に関する情報を得るために、分光器測定が行われて圧力変換器３１０及び温度変換器３０６の結果と組み合わせられるようにする。
上述の方法を用いて多くの汚染物質を測定することは可能であるが、圧力下にある天然ガス流内の硫化水素の量を原位置で測定することは極めて困難である。まず、上述したように、硫化水素は、ＮＩＲでは非常に弱い吸収体であり、信号対雑音比が非常に低い。この結果、硫化水素の吸収線が提供する信号は非常に弱い。また、これらの硫化水素帯は、メタン、及びプロパンなどのさらに重いアルカンなどの、他のガス成分からの吸収線で畳み込まれるようになることがある。表１に、様々なガスの代表的な赤外吸収線を示す。所与の線を読み取る時には、基本的な線の強度、及びその線が試料内に存在し得る他のガスの吸収線と重なっている可能性があるかどうかを考慮しなければならない点に留意すべきである。
表１
Figure 0006211618
最終的に、吸収線は温度及び圧力の上昇と共に広がるので、波長可変ダイオードレーザを用いた硫化水素分析は、通常は約２バール絶対圧の最大圧力及び３００℃のプロセス温度に制限される。体積比が同じで圧力が異なる硫化水素の絶対信号は、圧力による「広がり」によって異なるようになる。広がりは、圧力が上昇するにつれて分子間の相互作用が増加して衝突周波数が変化することに起因する所与の分子（この場合はＨ2Ｓ）の吸収帯の拡張である。温度も広がり効果を有するが、その大きさは圧力よりもはるかに小さい。試料ガスの組成のばらつきも、成分気体分子間の相互作用に起因して絶対信号を変化させる。従って、絶対信号はガスの状態の関数である。本発明は、一つには、これらの課題を解決するとともに、ＮＩＲ分光法から取得された絶対信号を硫化水素の濃度の直接相関に相関付けながら流体流のエネルギー含量も測定するために使用できる技術を検討する。
本発明の一実施形態では、流体のエネルギー含量と流体内の汚染物質の量の両方についてのリアルタイムな原位置測定を行うために、２つの別個の走査源を使用し、これらをいくつかのデータ処理技術及びデータ処理モデルと組み合わせる。第１の走査源は、関心範囲又はそれよりも低い周波数（すなわち、約１５５０ｎｍ未満）から最大１８００ｎｍまでを低分解能で走査する。波長可変ダイオードレーザなどの第２の走査源は、関心波長が約１５６０〜１６１０ｎｍである硫化水素などの汚染物質の狭い関心波長のみにわたって高分解能で同時に又はほぼ同時に走査する。例えば、この第２の走査源は、硫化水素の関心波長のみにわたる非常に高い分解能を可能にする非常に狭い（例えば０．００５ｎｍ）ステップを提供できるとともに、考えられる最も高い電力レベルで走査することができる。これらの低分解能走査及び高分解能走査の組み合わせから取得された信号を使用して、流体の化学組成と、流体内の硫化水素又はその他の汚染物質の量とを計算する。
上述した実施形態の一例として、図４に、上述したように第１の走査源が広い範囲を低分解能で走査した結果得られる１３５０〜１９７５ｎｍの吸収スペクトルを示す。１６００〜１８００ｎｍの炭化水素範囲はアクティブであるが、１５６０〜１６１０ｎｍの硫化水素の波長範囲には識別可能な情報が存在しないことが明らかである。硫化水素の波長範囲は、第２の走査源を用いてさらに高い分解能（この場合は０．００５ｎｍステップ）で走査することができ、この結果を図５に示す。図５で分かるように、図４の硫化水素範囲における吸収曲線の滑らかな外観は、実際には第１の走査源の低い分解能では検出できない一連の山と谷である。
本発明の別の実施形態では、１つの走査源が２つの別個の走査を行う。この走査源は、最初にエネルギー含量を測定するために低分解能で広い走査（例えば、１３５０〜１８００ｎｍ）を行うように設定され、その後、この同じ走査源が、関心のある硫化水素の波長領域を通じて高分解能で走査を行うように高分解能走査モードで走査する。各走査からの信号は、上述した同じ処理ステップを通じて処理され、或いは第２の走査から、拡張された乗法的散乱補正及び／又はその他の前処理ステップを排除することができる。処理モジュール３２は、これらの複数の走査（高帯域低分解能及び低帯域高分解能）から取得された光学データを組み合わせて、エネルギー含量と汚染物質の量を同時に計算することができる。
当業で周知の波長可変ダイオードレーザ（ＴＤＬ）の中には、非常に狭い波長範囲、従って非常に高い分解能を有するものがある。先行技術では、単一の硫化水素吸収ピークのみに焦点を当てることによってこのＴＤＬを活用しているが、実際のガス流においては、この方法には２つの問題点がある。第１の問題点は、ガス流内に存在し得る他のガス化学種（例えば、メタン）が硫化水素と重なり合う吸収スペクトルを有し、従って狭い範囲のみを検討する場合、メタンを硫化水素と区別できない点である。また、圧力が上昇した場合、硫化水素の吸収ピークが広がり、ＴＤＬの非走査ビームなどの非常に狭い非走査ビームのみを用いて正確な測定を行う能力が損なわれる。本発明の実施形態は、ＮＩＲにおける硫化水素信号の応答範囲を走査し、従ってこれらの障害をいずれも克服する非常に高い分解能の走査源を使用する。
汚染物質（例えば、硫化水素）の領域には、原子の回転構造に起因して複数のピークが存在し、これらの全てが圧力下で広がるため、本発明の実施形態では、第２の走査源が特定のより狭い範囲にわたって走査を行う。この情報を用いて、例えばどのピークが（例えば、メタンからの）望ましくない干渉を受けていないかを判定することができる。これにより、処理モジュールは、異なる動作条件、温度及び圧力を考慮し、線形回帰係数及びその他の変数を含むモデル、並びに汚染物質（例えば、硫化水素）の濃度を示すモデルを作成して利用できるようになる。このことは、制御された条件に依拠し、動作条件下で単一のピークしかモニタできない先行技術とは大きく異なる。
別の実施形態では、第１の走査源が、約１５５０ｎｍ又はそれ以下の周波数から最大１８００ｎｍまでを再び走査する。しかしながら、第２の走査源を使用するのではなく、ソフトウェアを用いて汚染物質の波長範囲を通じた分解能を高める。換言すれば、関心帯域幅を狭めながら分解能を高めることによって信号を処理する。その後、この第２の信号（又はその複数のパス）を広い周波帯の信号と組み合わせて、処理モジュール３２のアルゴリズムを用いて流体流のエネルギー含量及び汚染物質の含有量を測定する。
本発明を使用すれば、炭化水素の分光的特徴を硫化水素又はその他の汚染物質の分光的特徴から分離し、従って炭化水素信号が汚染物質（例えば、硫化水素）信号に重なり合い又は干渉する影響を排除することが可能になる。汚染物質信号に対する炭化水素からの干渉が排除されると、低濃度の汚染物質（例えば、１ｐｐｍほどの低い濃度の硫化水素）を検出することが可能になる。
本発明のいずれかの実施形態では、低分解能走査及び高分解能走査の両方からの吸収スペクトルが、一連の走査毎に試料の温度及び圧力と共にデータベースに記憶される。これらの収集された吸収信号は、記憶されると、後処理法を通じて標準化し、分析することができる。例えば、吸収スペクトルの一次導関数を取ることにより、流体インフラ内の汚染物質の影響を低減することができる。具体的には、吸収自体ではなく吸収の変化を計算することにより、どれほどの分光光が試料に入射したかを知ることはもはや必要でなく、波長変調中にどれほどの透過光がその平均値から変化したかのみが分かればよい。また、吸収の変化は光源の強度に依存しないので、流体を走査する際にデュアルビーム及び第２の検出器を使用する必要はない。
いくつかの実施形態では、処理モジュール３２を介して未加工分光データを変換するプロセスが、その後に一次導関数スペクトルを圧力で（ｐｓｉ単位で）除算して正規化するステップを含むことができる。その後、この正規化された一次導関数スペクトルに１又はそれ以上の較正モデルを適用して、エネルギー含量及び汚染物質の濃度を計算することができる。その後、多変量の経験的モデル化法を用いて様々な較正モデルを作成することができる。これらのモデルは、（ｉ）最適なモデル化法を発見して較正データセット内の潜在的な異常値を検出するための主成分分析（ＰＣＡ）及び部分最小二乗法（ＰＬＳ）回帰、（ｉｉ）較正データ内に試料又はスペクトルの何らかの変量が検出された場合、モデルの構築にこれらの変量が使用されないようにすること、（ｉｉｉ）部分最小二乗法（ＰＬＳ）回帰を使用して、未知のガス試料のスペクトルの吸収度値を乗算した時に関心特性をもたらす一連の回帰係数を生成する予測的較正モデルを較正データから構築すること、（ｉｖ）遺伝的アルゴリズム（ＧＡ）を使用して、スペクトル内の既知の干渉効果に対してＰＬＳモデルをより堅牢にするために予測的モデルにおいて使用するスペクトル応答変数のサブセットを選択すること、及び／又は（ｖ）ＰＣＡを使用して、現場で収集したスペクトルが、モデルを開発するために使用したスペクトルに対して異常であるかどうかを評価するためにオンラインで実行できる「異常値モデル」を生成すること、といった要素のうちの１つ又はそれ以上を使用することができる。
本発明の好ましい実施形態に従って本発明のシステム及び方法を開示したが、当業者であれば、他の実施形態も可能であったと理解するであろう。たとえ上述の説明が特定の実施形態に焦点を当てていたとしても、他の構成も検討されると理解されたい。具体的には、たとえ本明細書において「一実施形態では」、又は「別の実施形態では」という表現が使用されているとしても、これらの表現は、実施形態の可能性について一般的に言及することを意味し、本発明をこれらの特定の実施形態の構成に限定することを意図するものではない。これらの用語は、同じ実施形態について言及することも、又は異なる実施形態について言及することもでき、別途示していない限り集約された実施形態に組み合わせることができる。「ａ」、「ａｎ」及び「ｔｈｅ」という用語は、別途明確に示していない限り「１又はそれ以上の」を意味する。「接続された（ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）」という用語は、別途定めがない限り「通信可能に接続された（ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｖｅｌｙ ｃｏｎｎｅｃｔｅｄ）」を意味する。
本明細書において単一の実施形態について説明している場合、単一の実施形態の代わりに複数の実施形態を使用できることが容易に明らかであろう。同様に、本明細書において複数の実施形態について説明している場合、この１つの装置の代わりに単一の実施形態を使用できることが容易に明らかであろう。
流体内に存在する汚染物質の量を測定するための当業で周知の様々な方法を踏まえると、詳細な実施形態は単なる例示であることを意図されており、本発明の範囲を限定するものとして解釈すべきではない。むしろ、以下の特許請求の範囲の思想及び範囲、並びにその同等物に含めることができる全ての修正を発明として特許請求する。
本明細書における説明は、いずれかの特定の要素、ステップ又は機能が、特許請求の範囲に含めなければならない必須の要素であることを意味しているように読み取るべきではない。特許を受ける主題の範囲は、許容された特許請求の範囲及びその同等物のみによって定められる。明示的に記載していない限り、本明細書において説明した本発明のその他の態様は、特許請求の範囲を限定するものではない。
１０ 分光計
１２ 光源
１４ 基準
１６ 光検出器
２０ 光学セル
２２ 光ファイバケーブル
２４ 試料システム
２６ ガス
２８ パイプライン
３２ 処理モジュール
１００ 流体分析器システム

Claims (27)

  1. 流体内のエネルギー含量及び汚染物質の量を測定する方法であって、
    光学セルを通じて流体インフラ内の流体を輸送するステップと、
    第１の走査源を用いて、近赤外スペクトル内の広い波長範囲にわたって前記流体を走査するステップと、
    第２の走査源を用いて、前記近赤外スペクトル内の狭い波長範囲にわたって前記流体を走査するステップと、
    前記第１の走査源による走査からの分光分析を用いて、前記流体のエネルギー含量を測定するステップと、
    前記第２の走査源による走査からの分光分析を用いて、前記流体内の汚染物質の量を測定するステップと、
    を含み、
    前記第１の走査源は低分解能で走査を行い、前記第２の走査源は高分解能で走査を行う、ことを特徴とする方法。
  2. 前記第１の走査源及び前記第２の走査源は、同時に走査を行う、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 前記第１の走査源及び前記第２の走査源は、順に走査を行う、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  4. 前記流体は天然ガスである、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  5. 前記流体は液化天然ガスである、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  6. 前記広い波長範囲は、約１３５０ｎｍ〜約２５００ｎｍである、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  7. 前記狭い波長範囲は、約１５６０ｎｍ〜約１６１０ｎｍである、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  8. 前記汚染物質は硫化水素である、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  9. 流体内のエネルギー含量及び汚染物質の量を測定する方法であって、
    光学セルを通じて流体インフラ内の流体を輸送するステップと、
    走査源を用いて、近赤外スペクトル内の広い波長範囲にわたって前記流体を走査するステップと、
    前記走査源を用いて、前記近赤外スペクトル内の狭い波長範囲にわたって前記流体をほぼ同時に走査するステップと、
    前記広い波長範囲の前記走査からの分光分析を用いて、前記流体のエネルギー含量を測定するステップと、
    前記狭い波長範囲の前記走査からの分光分析を用いて、前記流体内の汚染物質の量を測定するステップと、
    を含み、
    前記走査源は、前記広い波長範囲を低分解能で走査し、前記狭い波長範囲を高分解能で走査する、ことを特徴とする方法。
  10. 前記流体は天然ガスである、ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
  11. 前記流体は液化天然ガスである、ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
  12. 前記広い波長範囲は、約１２５０ｎｍ〜約２５００ｎｍである、ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
  13. 前記狭い波長範囲は、約１５６０ｎｍ〜約１６１０ｎｍである、ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
  14. 前記汚染物質は硫化水素である、ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
  15. 流体内のエネルギー含量及び汚染物質の量を測定する方法であって、
    光学セルを通じて流体インフラ内の流体を輸送するステップと、
    走査源を用いて、近赤外スペクトル内の広い波長範囲にわたって前記流体を走査するステップと、
    前記広い波長範囲を低分解能で評価して前記流体のエネルギー含量を測定するステップと、
    前記広い波長範囲内の狭い波長範囲を高分解能で評価して前記流体内の汚染物質の量を測定するステップと、
    を含むことを特徴とする方法。
  16. 前記流体は天然ガスである、ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
  17. 前記流体は液化天然ガスである、ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
  18. 前記広い波長範囲は、約１２５０ｎｍ〜約２５００ｎｍである、ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
  19. 前記狭い波長範囲は、約１５６０ｎｍ〜約１６１０ｎｍである、ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
  20. 前記汚染物質は硫化水素である、ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
  21. 流体内のエネルギー含量及び汚染物質の量を測定するためのシステムであって、
    光学セルと、
    流体インフラと、
    を備え、
    前記流体インフラ内の流体は、前記光学セルを通じて輸送され、
    前記システムは、
    前記光学セル内の前記流体を近赤外スペクトル内の広い波長範囲にわたって走査するように構成された第１の走査源と、
    前記光学セル内の前記流体を前記近赤外スペクトル内の狭い波長範囲にわたって走査するように構成された第２の走査源と、
    をさらに備え、
    前記流体のエネルギー含量は、前記第１の走査源からの分光分析を用いて測定され、汚染物質の量は、前記第２の走査源からの分光分析を用いて測定され、
    前記第１の走査源は低分解能で走査を行い、前記第２の走査源は高分解能で走査を行う、ことを特徴とするシステム。
  22. 前記第１の走査源及び前記第２の走査源は、同時に走査を行う、ことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
  23. 前記第１の走査源及び前記第２の走査源は、順に走査を行う、ことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
  24. 前記流体は天然ガスである、ことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
  25. 前記広い波長範囲は、約１３５０ｎｍ〜約２５００ｎｍである、ことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
  26. 前記狭い波長範囲は、約１５６０ｎｍ〜約１６１０ｎｍである、ことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
  27. 前記汚染物質は硫化水素である、ことを特徴とする請求項２１に記載のシステム。
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