JP7198078B2 - 分析装置、分析方法、及びプログラム - Google Patents

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Description

本発明は、測定対象から発生する蛍光Ｘ線に基づいて、当該測定対象に含まれる元素に関する情報を取得する分析装置、分析方法、及び、当該分析方法をコンピュータに実行させるプログラムに関する。
従来、測定対象から発生する蛍光Ｘ線に基づいて、当該測定対象に含まれる元素を分析する方法が知られている。
例えば、大気中に含まれる浮遊粒子状物質（例えば、ＰＭ２．５）を捕集フィルタに捕集し、当該捕集された浮遊粒子状物質から発生する蛍光Ｘ線に基づいて浮遊粒子状物質に含まれる元素を分析する装置が知られている（例えば、特許文献１）。
この装置は、所定の時間毎に浮遊粒子状物質を捕集して連続的な分析を実行できる。
特開２０１５－２１９１９７号公報
蛍光Ｘ線を用いた測定対象の元素分析においては、測定対象が発生した蛍光Ｘ線を測定対象自身が吸収する現象（自己吸収）の影響により、元素分析を正確に実行できないことがある。例えば、浮遊粒子状物質のような主成分が炭素化合物である測定対象の場合、当該炭素化合物の自己吸収により、測定対象に含まれる炭素以外の元素の分析が正確に実行できないことがある。
なお、上記の炭素化合物としては、例えば、ブラックカーボン、有機炭素、ブラウンカーボンなど、主成分の元素は炭素であるが化学的構造や性質が異なる種々の物質がある。例えば、野焼きなど物質の燃焼により生じた浮遊粒子状物質は、有機炭素を主成分とする。
また、測定対象に含まれる炭素化合物を正確に定量することは難しく、炭素化合物による自己吸収の影響を正確に把握することは困難であった。その結果、Ｘ線検出器にて検出された蛍光Ｘ線を正確に補正して、測定対象に含まれる元素を精度よく分析することができなかった。
本発明の課題は、測定対象から発生する蛍光Ｘ線に基づく元素分析において、測定対象に含まれる炭素化合物の量に関する情報を正確に算出するとともに、当該炭素化合物の量に関する情報に基づいて、蛍光Ｘ線に関する情報を正確に補正することにある。
以下に、課題を解決するための手段として複数の態様を説明する。これら態様は、必要に応じて任意に組み合せることができる。
本発明の一見地に係る分析装置は、測定対象から発生する蛍光Ｘ線に基づいて、当該測定対象に含まれる元素に関する情報を取得する装置である。測定装置は、Ｘ線測定装置と、光学特性測定装置と、演算部と、を備える。
Ｘ線測定装置は、蛍光Ｘ線を測定する。光学特性測定装置は、測定対象に含まれる炭素化合物の光学的特性を取得する。
演算部は、炭素化合物の光学的特性に基づいて、測定対象に含まれる炭素化合物の量に関する情報を算出する。また、演算部は、炭素化合物の量に関する情報に基づいて、Ｘ線測定装置により測定された蛍光Ｘ線に関する情報を補正する。
これにより、測定対象に含まれる炭素化合物の量に関する情報を、当該炭素化合物の光学的特性に基づいて正確に算出しつつ、光学的特性を用いて算出された炭素化合物の量に関する情報に基づいて、炭素化合物による自己吸収の影響を受けた蛍光Ｘ線に関する情報を正確に補正できる。
光学特性測定装置は、測定対象の光学的特性を測定するセンサーを有してもよい。これにより、測定対象に含まれる炭素化合物の光学的特性を測定できる。
上記センサーは、測定対象の画像データを取得する画像取得センサーであってもよい。これにより、測定対象の広い範囲の光学的特性を画像データとして取得できる。
光学特性測定装置は、画像取得センサーと測定対象との間に配置される光フィルタを有してもよい。これにより、特定波長領域における炭素化合物の光学的特性を取得できる。
光学特性測定装置は、測定対象に光を照射する光源を有してもよい。これにより、より明瞭な炭素化合物の光学的特性を取得できる。
光源は白色光源であってもよい。これにより、広い波長領域における炭素化合物の光学的特性を明瞭に取得できる。
演算部は、可視光領域における炭素化合物の光学的特性に基づいて、測定対象に含まれるブラックカーボンの含有量を算出してもよい。これにより、測定対象に含まれるブラックカーボンの含有量に基づいて、測定対象から発生する蛍光Ｘ線に関する情報を補正できる。
演算部は、可視光領域における炭素化合物の光学的特性に基づいて、測定対象に含まれる有機炭素の含有量を算出してもよい。これにより、有機炭素の含有量の割合が多い場合に、可視光領域の光学的特性に基づいて、有機炭素の含有量を算出できる。
演算部は、赤外領域における炭素化合物の光学的特性に基づいて、測定対象に含まれる有機炭素の含有量を算出してもよい。これにより、測定対象に含まれる有機炭素の含有量に基づいて、測定対象から発生する蛍光Ｘ線に関する情報を補正できる。
演算部は、赤外領域における炭素化合物の光学的特性に基づいて、測定対象に含まれるブラックカーボンの含有量を算出してもよい。これにより、ブラックカーボンの含有量の割合が多い場合に、赤外光領域の光学的特性に基づいて、ブラックカーボンの含有量を算出できる。
上記の分析装置は、測定対象を捕集する捕集フィルタをさらに備えてもよい。これにより、捕集フィルタに捕集した状態で測定対象に含まれる元素分析を実行できる。
本発明の他の見地に係る分析方法は、測定対象から発生する蛍光Ｘ線に基づいて、当該測定対象に含まれる元素に関する情報を取得する方法である。分析方法は、以下のステップを含む。
◎蛍光Ｘ線を検出するステップ。
◎測定対象に含まれる炭素化合物の蛍光Ｘ線以外の光学的特性を取得するステップ。
◎炭素化合物の光学的特性に基づいて、測定対象に含まれる炭素化合物の量に関する情報を算出するステップ。
◎炭素化合物の量に関する情報に基づいて、蛍光Ｘ線に関する情報を補正するステップ。
これにより、測定対象に含まれる炭素化合物の量に関する情報を当該炭素化合物の光学的特性に基づいて正確に算出しつつ、光学的特性を用いて算出された炭素化合物の量に関する情報に基づいて、正確に蛍光Ｘ線に関する情報を補正できる。
本発明のさらに他の見地に係るプログラムは、上記の分析方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
測定対象から発生する蛍光Ｘ線に基づいて、当該測定対象に含まれる元素に関する情報を取得する場合において、測定対象に含まれる炭素化合物の量に関する情報を当該炭素化合物の光学的特性に基づいて正確に算出しつつ、光学的特性を用いて算出された炭素化合物の量に関する情報に基づいて、正確に蛍光Ｘ線に関する情報を補正できる。
分析装置の構成を示す図。 複数の光源の配置の一例を示す図。 演算部の構成を示す図。 捕集フィルタに捕集された粒子状物質の画像データの一例を示す図。 第１画像データの輝度の積算値と粒子状物質の捕集量との関係を示す図。 輝度ヒストグラムと炭素化合物の含有量との関係の一例を示す図。 分析装置の全体動作を示すフローチャート。 粒子状物質の分析動作を示すフローチャート。
１．第１実施形態
（１）分析装置の構成
（１－１）概要
以下、図１を用いて、第１実施形態に係る分析装置１００の構成を説明する。図１は、分析装置の構成を示す図である。第１実施形態に係る分析装置１００は、大気中に浮遊する粒子状物質（例えば、ＰＭ２．５などの微小粒子）を捕集し、当該粒子状物質に含まれる元素を分析する装置である。すなわち、本実施形態の分析装置１００は、粒子状物質ＦＰを主な測定対象とする。
そのため、分析装置１００は、例えば、危険な粒子状物質の発生源又はその近傍に配置され、当該発生源などから発生する粒子状物質を分析する。例えば、交通量が多い道路（幹線道路、高速道路など）沿い又はその近傍、粒子状物質を発生する可能性がある工場地帯又はその近傍に配置される。
第１実施形態に係る分析装置１００は、大気中に浮遊する粒子状物質を捕集するための捕集フィルタ１と、捕集フィルタ１に捕集した粒子状物質から発生する蛍光Ｘ線を測定するＸ線測定装置２と、捕集フィルタ１に捕集した粒子状物質に含まれる炭素化合物の光学的特性を取得する光学特性測定装置３と、演算部４と、を備える。
（１－２）捕集フィルタ
捕集フィルタ１は、例えば、補強層と、補強層上に積層して形成された捕集層とを有する、白色のテープ状部材である。補強層は、例えば、高分子材料（ポリエチレンなど）の不織布にて形成される。捕集層は、粒子状物質ＦＰ（粒径：２．５μｍ以下）を捕集可能な孔を有する。捕集層は、例えば、フッ素樹脂系材料にて形成される。捕集フィルタ１のうち、粒子状物質ＦＰが捕集された箇所を「捕集領域」と呼ぶ。その他、１層のガラスフィルタ、１層のフッ素樹脂系材料のフィルタなどを、捕集フィルタ１として使用できる。
捕集フィルタ１は、送り出しリール１ａから送り出し、巻き取りリール１ｂにより巻き取ることで、長さ方向（図１の太矢印にて示す方向）に移動できる。
図１に示すように、分析装置１００には、捕集フィルタ１の長さ方向であって、捕集フィルタ１の移動の上流側の第１位置Ｐ１に対応する位置に、捕集部５が設けられている。捕集部５は、吸引ポンプ５１と、吸引口５３と、排出口５５と、を有する。
吸引ポンプ５１は、吸引口５３に吸引力を発生させる。吸引力を発生した吸引口５３は、排出口５５から捕集フィルタ１の第１位置Ｐ１に向けて大気Ａを排出させ、大気Ａに含まれる粒子状物質ＦＰを捕集領域に捕集させる。
（１－３）Ｘ線測定装置
Ｘ線測定装置２は、第１位置Ｐ１よりも捕集フィルタ１の移動の下流側の第３位置Ｐ３に設けられる。Ｘ線測定装置２は、第３位置Ｐ３に存在する粒子状物質ＦＰにＸ線を照射することにより、当該粒子状物質ＦＰから発生した蛍光Ｘ線を測定する装置である。
具体的には、Ｘ線測定装置２は、Ｘ線源２１と、検出器２３とを有する。Ｘ線源２１は、捕集フィルタ１の第３位置Ｐ３に捕集された粒子状物質ＦＰにＸ線を照射する。Ｘ線源２１は、例えば、パラジウムなどの金属に電子線を照射してＸ線を発生させる装置である。
検出器２３は、Ｘ線源２１によりＸ線を照射された粒子状物質ＦＰから発生する蛍光Ｘ線を検出する。検出器２３にて検出した蛍光Ｘ線は、粒子状物質ＦＰの元素分析のために用いられる。検出器２３は、例えば、シリコン半導体検出器やシリコンドリフト検出器などのＸ線を測定するための装置である。
（１－４）光学特性測定装置
光学特性測定装置３は、捕集フィルタ１の長さ方向において、第１位置Ｐ１と第３位置Ｐ３との間の第２位置Ｐ２に設けられる。光学特性測定装置３は、粒子状物質ＦＰに含まれる炭素化合物の光学的特性を取得する装置である。光学特性測定装置３にて取得する「光学的特性」とは、Ｘ線以外の、すなわちＸ線の波長領域を含まない、紫外～赤外の波長領域の光やγ線領域についての特性をいう。Ｘ線の波長領域としては、例えば１０ｐｍから１０ｎｍの領域をいい、紫外～赤外の波長領域としては例えば１０ｎｍから１ｍ、γ線の波長領域としては、例えば１ｐｍから１０ｐｍの波長領域を含む１０ｐｍ以下の波長をいう。
本実施形態において、光学特性測定装置３は、画像取得センサー３１と、光フィルタ３３と、光源３５と、を有する。
画像取得センサー３１は、受光面が捕集フィルタ１の粒子状物質ＦＰが捕集される側の表面と対向するよう、捕集フィルタ１の長さ方向の第２位置Ｐ２に設けられる。画像取得センサー３１は、例えば、捕集フィルタ１の第２位置Ｐ２に捕集された粒子状物質ＦＰの二次元の画像データを取得する二次元センサーである。
このような画像取得センサー３１は、例えば、電荷結合素子（ＣＣＤ）が二次元アレイ状に配置されたＣＣＤイメージセンサー、受光素子がアレイ状に配置されたＣＭＯＳイメージセンサーである。
また、画像取得センサー３１は、広角レンズなどの光学部材を備え、広い視野領域ＶＡ（図１）の画像データを取得できる。
光フィルタ３３は、高さ方向において、画像取得センサー３１の受光面と捕集フィルタ１との間に設けられ、捕集フィルタ１（第２位置Ｐ２の粒子状物質ＦＰ）からの光のうち特定波長領域に含まれる光のみを通過し、画像取得センサー３１に受光させる。
本実施形態において、光フィルタ３３は、可視光フィルタ３３ａと、赤外光フィルタ３３ｂと、を有する。なお、可視光フィルタ３３ａと赤外光フィルタ３３ｂは、手動又は自動にて切り換えて、画像取得センサー３１の受光面と捕集フィルタ１との間に配置できる。
可視光フィルタ３３ａは、可視光領域の光を通過させるフィルタである。可視光フィルタ３３ａが画像取得センサー３１の受光面と捕集フィルタ１との間に配置されたとき、画像取得センサー３１は、捕集フィルタ１（粒子状物質ＦＰ）の可視光領域の画像データ（可視光画像データ）を取得できる。
後述するように、可視光画像データは、第２位置Ｐ２における捕集フィルタ１の「黒さ」の度合いを表す。従って、可視光画像データの「黒さ」の度合いに基づいて、第２位置Ｐ２の捕集フィルタ１に捕集された粒子状物質ＦＰに含まれるブラックカーボン（黒色の炭素化合物）の含有量を算出できる。
有機炭素（後述）も可視光領域において光学的特性を有するが、一般的にその強度は弱い。従って、粒子状物質ＦＰにブラックカーボンが含まれる場合、ブラックカーボンの影響により、可視光領域における有機炭素の光学的特性は可視光画像データにおいて認識しにくい。
その一方で、粒子状物質ＦＰにブラックカーボンがほとんど含まれず有機炭素の含有量の割合が高い場合、可視光領域におけるブラックカーボンの影響は小さくなり、可視光領域における有機炭素の光学的特性が可視光画像データにおいて認識できるようになる。
よって、粒子状物質ＦＰにブラックカーボンがほとんど含まれないと考えられる場合には、可視光画像データに基づいて、有機炭素の含有量を算出できる。
赤外光フィルタ３３ｂは、赤外領域の光を通過させるフィルタである。赤外光フィルタ３３ｂが画像取得センサー３１の受光面と捕集フィルタ１との間に配置されたとき、画像取得センサー３１は、捕集フィルタ１（粒子状物質ＦＰ）の赤外領域の画像データ（赤外画像データ）を取得できる。
赤外画像データは、捕集フィルタ１の第２位置Ｐ２から発生する赤外光の強度を表す。また、炭素化合物のうち有機炭素（炭素を主成分とする分子）は、それが有する官能基により、特定の波長（領域）の赤外光を吸収する。従って、赤外画像データに表された赤外光の強度に基づいて、捕集フィルタ１の第２位置Ｐ２に捕集された粒子状物質ＦＰに含まれる有機炭素の含有量を算出できる。
有機炭素としては、例えば、ブラウンカーボン、芳香族炭化水素、不飽和炭化水素などがある。有機炭素の種類毎に、特定の光学的特性を有する。
なお、どの波長領域の赤外光の強度を赤外画像データとして取得するかは、粒子状物質ＦＰの発生源などに基づいて、どのような有機炭素が粒子状物質ＦＰに含まれうるかにより決定できる。
ブラックカーボンも赤外領域において光学的特性を有するが、一般的にその強度は弱い。従って、粒子状物質ＦＰに有機炭素が多く含まれる場合、有機炭素の影響により、赤外領域におけるブラックカーボンの光学的特性は赤外画像データにおいて認識しにくい。
その一方で、粒子状物質ＦＰに有機炭素がほとんど含まれずブラックカーボンの含有量の割合が高い場合、赤外領域における有機炭素の影響は小さくなり、赤外領域におけるブラックカーボンの光学的特性が赤外画像データにおいて認識できるようになる。
よって、粒子状物質ＦＰに有機炭素がほとんど含まれないと考えられる場合には、赤外画像データに基づいて、ブラックカーボンの含有量を算出できる。
光源３５は、画像取得センサー３１の視野領域ＶＡを均一に照射できるよう、複数配置される。具体的には、図２に示すように、複数の光源３５は、基板上において、その長軸が捕集フィルタ１の長さ方向と平行となる楕円上に所定の間隔を有して配置される。図２は、複数の光源の配置の一例を示す図である。
光源３５のこのような配置により、捕集フィルタ１の長さ方向の広い範囲に均一に光を照射できる。複数の光源３５が配置される楕円の長軸及び／又は短軸の大きさは、視野領域ＶＡの縦横の長さの比率などに応じて適宜決定できる。また、複数の光源３５は、視野領域ＶＡの形状等に応じて、楕円以外の任意の形状の周上に配置することもできる。
光源３５を設けることにより、捕集フィルタ１の第２位置Ｐ２のより明瞭な画像データを取得できる。
本実施形態において、光源３５は、例えば、表面実装型の白色ＬＥＤである。光源３５として白色光源を用いることで、広い波長範囲を含む光を捕集フィルタ１の第２位置Ｐ２に照射できる。その結果、広い波長領域における炭素化合物の光学的特性を表す明確な画像データを取得できる。
図１及び図２に示すように、光源３５が取り付けられた基板には、複数の光源３５が配置された楕円よりも小さい開口が設けられている。画像取得センサー３１は、受光面が当該開口から突出するように設けられている。
図１に示すように、光学特性測定装置３は、板状部材３７を有してもよい。板状部材３７は、画像取得センサー３１により捕集フィルタ１の画像データを取得する際に、捕集フィルタ１の視野領域ＶＡの画像取得センサー３１と対向する表面とは反対側に配置される。
なお、板状部材３７の厚みは、光を過度に通過させるものでなければ、例えば、厚板状又は薄膜状など、任意の厚みとできる。
捕集フィルタ１（粒子状物質ＦＰ）の画像データを取得する際に板状部材３７を配置することにより、捕集フィルタ１（粒子状物質ＦＰ）の画像データをより明瞭にすることができる。
他の実施形態として、黒色の無反射シートなどの高い光吸収率（例えば、９９．９９％の吸収率）を有する部材を、板状部材３７として用いることもできる。このような高い光吸収率を有する部材を板状部材３７として用いることにより、例えば、光源３５から発生する光が他の部材にて反射することで生じる反射光を完全に防ぐことができる。
（１－５）演算部
演算部４は、図３に示すように、ＣＰＵ４１と、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの記憶装置４３と、ディスプレイ４５（例えば、液晶ディスプレイなど）と、分析装置１００の各部との間のデータ及び信号の入出力、信号変換などを行う各種インターフェース４７（例えば、Ｉ／Ｏポート、通信インターフェースなど）と、を有するコンピュータシステムである。図３は、演算部の構成を示す図である。
演算部４は、分析装置１００の各部の制御、及び、分析装置１００の各部で取得したデータ（蛍光Ｘ線のデータ、光学特性測定装置３にて取得したデータ（上記の画像データ）など）を用いた演算を行う。
具体的には、演算部４は、光学特性測定装置３を制御して、捕集フィルタ１の第２位置Ｐ２に捕集されている粒子状物質ＦＰの光学的特性を表すデータ（本実施形態では、画像データ（可視光画像データ、赤外画像データ））を取得し、当該データから、粒子状物質ＦＰに含まれる炭素化合物の量に関する情報を算出する。
本実施形態では、演算部４は、粒子状物質ＦＰに含まれる炭素化合物の含有量を、炭素化合物の量に関する情報として算出する。
また、演算部４は、Ｘ線測定装置２を制御して、捕集フィルタ１の第３位置Ｐ３に捕集されている粒子状物質ＦＰから発生した蛍光Ｘ線を、蛍光Ｘ線のエネルギーと各エネルギーにおける蛍光Ｘ線の強度とが関連付けられた蛍光Ｘ線スペクトルとして取得する。
本実施形態において、演算部４は、上記画像データから算出した炭素化合物の量に関する情報に基づいて、第３位置Ｐ３に存在する粒子状物質ＦＰに含まれる炭素化合物による蛍光Ｘ線の自己吸収の度合いを算出し、この自己吸収の度合いに基づいて、取得した蛍光Ｘ線スペクトルに関する情報を補正する。本実施形態では、演算部４は、取得した蛍光Ｘ線スペクトルに関する情報として、取得した蛍光Ｘ線スペクトルの強度を補正する。
その後、演算部４は、強度を補正した蛍光Ｘ線スペクトルにおいて、強度のピークが存在するエネルギー値に基づいて、粒子状物質ＦＰに含まれる元素の定量を行う。
なお、上記の制御及び演算は、演算部４の記憶装置４３に記憶され、演算部４のＣＰＵ４１が実行するプログラムにより実現されてもよい。また、上記の制御及び演算の一部を、演算部４のハードウェアにより実現することもできる。
（１－６）捕集量測定部
図１に示すように、分析装置１００は、捕集量測定部６を備えていてもよい。捕集量測定部６は、捕集フィルタ１の第１位置Ｐ１に捕集された粒子状物質ＦＰの捕集量を測定する。
具体的には、捕集量測定部６は、β線源６１と、β線検出器６３とを有する。β線源６１は、排出口５３内部に設けられ、第１位置Ｐ１に向けてβ線を照射する。β線検出器６３は、吸引口５５内部においてβ線源６１に対向するよう設けられ、捕集領域を透過したβ線の強度を測定する。
第１位置Ｐ１に捕集された粒子状物質ＦＰの捕集量は、β線検出器６３にて測定されたβ線の強度に基づいて、粒子状物質ＦＰの質量濃度として算出できる。
（２）画像データを用いた炭素化合物の含有量の算出原理
（２－１）輝度の積算値に基づく算出方法
以下、捕集フィルタ１に捕集された粒子状物質ＦＰを撮影した画像データに基づいて、粒子状物質ＦＰに含まれる炭素化合物（ブラックカーボン、有機炭素）の含有量を算出する原理について説明する。
例えば、画像取得センサー３１の前に可視光フィルタ３３ａを配置して、可視光領域における画像データ（可視光画像データ）を画像取得センサー３１にて取得した場合、図４の（１）～（３）に示すような二次元の画像データが取得される。図４は、捕集フィルタに捕集された粒子状物質の画像データの一例を示す図である。
図４の（１）～（３）に示す画像データは、粒子状物質ＦＰの捕集フィルタ１への捕集量を変化させて得られたものである。図４の（１）は、粒子状物質ＦＰが全く又は殆ど捕集されていない場合の画像データであり、図４の（３）は、粒子状物質ＦＰの捕集量が多い場合の画像データであり、図４の（２）は、粒子状物質ＦＰの捕集量が上記（１）と（３）の場合の中間である場合の画像データである。
このように、画像取得センサー３１にて取得される画像データにおいては、粒子状物質ＦＰの捕集量が多くなるに従って、その中心部分の「輝度」が減少する。
また、画像データには、粒子状物質ＦＰの捕集量により輝度が変化する部分（第１画像データＩＭ１と呼ぶ）に加えて、粒子状物質ＦＰの捕集量により輝度がほとんど変化しない部分（第２画像データＩＭ２と呼ぶ）が含まれる。
捕集量により輝度が殆ど変化しない第２画像データＩＭ２は、捕集フィルタ１の粒子状物質ＦＰが捕集されていない部分に対応する。
このように、画像取得センサー３１にて取得する画像データに、第１画像データＩＭ１と第２画像データＩＭ２とを含めておくことで、捕集フィルタ１における粒子状物質ＦＰが捕集された部分と捕集されていない部分とを、容易に特定できる。
また、図４に示す画像データに含まれる画素のうち、第１画像データＩＭ１に含まれる画素の輝度値を積算し、当該積算値と粒子状物質ＦＰの捕集量との関係をグラフ化すると、図５に示すようになる。図５は、第１画像データの輝度の積算値と粒子状物質の捕集量との関係を示す図である。
なお、図５に示す第１画像データＩＭ１の輝度の積算値と粒子状物質の捕集量との関係は、輝度の積算値と粒子状物質ＦＰの捕集量とを関連付けて、第１検量線ＳＣ１（図３）として予め取得され、記憶装置４３に記憶される。
具体的には、第１画像データＩＭ１に含まれる画素の輝度の積算値は、粒子状物質ＦＰの捕集量が増加するに従って減少する。この輝度の積算値の減少は、主に、粒子状物質ＦＰに含まれる黒色のブラックカーボンに起因している。
従って、画像データを取得後に、第１画像データＩＭ１に含まれる画素の輝度を積算し、第１検量線ＳＣ１と算出した輝度の積算値とを対応付けることで、捕集フィルタ１に捕集された粒子状物質ＦＰに含まれるブラックカーボンの含有量を算出できる。
なお、画像取得センサー３１の前に赤外光フィルタ３３ｂを配置して、赤外領域における画像データ（赤外画像データ）を画像取得センサー３１にて取得した場合にも、図４に示すのと同様に、粒子状物質ＦＰの捕集量の増加に従って、赤外画像データに含まれる第１画像データＩＭ１の輝度が減少する。
赤外画像データは、捕集フィルタ１の表面から反射した赤外光が画像取得センサー３１により受光されることにより取得される画像データである。従って、粒子状物質ＦＰの捕集量の増加に従って、赤外画像データに含まれる第１画像データＩＭ１の輝度が減少することは、粒子状物質ＦＰにより赤外光が吸収されることを意味している。
上記のように、粒子状物質ＦＰによる赤外光の吸収は、主に、粒子状物質ＦＰに含まれる有機炭素に起因しているので、上記可視光画像データの場合と同様にして、赤外画像データに含まれる第１画像データＩＭ１の輝度の積算値と、赤外画像データに含まれる第１画像データＩＭ１の輝度の積算値と有機炭素の含有量との関係（第２検量線ＳＣ２と呼ぶ）と、を用いて、粒子状物質ＦＰに含まれる有機炭素の含有量を算出できる。
なお、第２検量線ＳＣ２（図３）は、第１検量線ＳＣ１と同様に、予め取得されて記憶装置４３に記憶されている。
（２－２）輝度差に基づく算出方法
上記にて説明した輝度の積算値に基づいて炭素化合物の含有量を算出する方法以外にも、第１画像データＩＭ１と第２画像データＩＭ２との輝度差に基づいて炭素化合物の含有量を算出することもできる。以下、その方法について説明する。
例えば、図４の（１）～（３）に示す画像データのそれぞれについて、画像データ内でとりうる輝度と、画像データに含まれる特定の輝度を有する画素の数と、を関連付けると、図６の（１）～（３）に示すようなヒストグラム（輝度ヒストグラムと呼ぶ）が得られる。図６は、輝度ヒストグラムと炭素化合物の含有量との関係の一例を示す図である。
すなわち、図６の（１）は、粒子状物質ＦＰが全く又は殆ど捕集されていない場合の輝度ヒストグラムである。図６の（３）は、粒子状物質ＦＰの捕集量が多い場合の輝度ヒストグラムである。図６の（２）は、粒子状物質ＦＰの捕集量が中程度である場合の輝度ヒストグラムである。
図６に示す輝度ヒストグラムには、（ｉ）（図６の（１）の輝度ヒストグラム以外では）第１ピークＰＥ１と第２ピークＰＥ２との２つのピークが見られる、及び、（ｉｉ）第１ピークＰＥ１のピーク位置（第１輝度Ｂｒ１と呼ぶ）と第２ピークＰＥ２のピーク位置（第２輝度Ｂｒ２と呼ぶ）との差分、すなわち輝度差ΔＢＲは、粒子状物質ＦＰの捕集量が多くなるに従い増加する、との特徴がある。
上記の第１輝度Ｂｒ１は第２輝度Ｂｒ２よりも小さい。このことから、第１ピークＰＥ１は第１画像データＩＭ１（粒子状物質ＦＰの捕集領域）に含まれる画素の輝度分布に対応し、第２ピークＰＥ２は第２画像データＩＭ２（捕集フィルタ１）に含まれる画素の輝度分布に対応する。
なお、第２ピークＰＥ２は第２画像データＩＭ２の輝度分布に対応するので、輝度ヒストグラムにおいて第２輝度Ｂｒ２は殆ど変化しない。その一方、粒子状物質ＦＰの捕集量が多くなるに従い、第１輝度Ｂｒ１は低輝度の方向にシフトする。従って、輝度差ΔＢＲは、主に、第１輝度Ｂｒ１が粒子状物質ＦＰの捕集量に従ってシフトすることより生じる。
また、図４の（１）に示す画像データに対応する輝度ヒストグラム（図６の（１））において（実質的に）１つのピーク（第２ピークＰＥ２）しか存在しないのは、粒子状物質ＦＰが全く又は殆ど捕集されていない場合には、第１画像データＩＭ１に含まれる画素の輝度分布と、第２画像データＩＭ２に含まれる画素の輝度分布と、の間に全く又は殆ど差がないことを理由とする。
このように、画像取得センサー３１にて取得した画像データから図６に示すような輝度ヒストグラムを生成し、輝度ヒストグラムに含まれる２つのピークの差分から輝度差ΔＢＲを算出することで、当該輝度差ΔＢＲに基づいて、粒子状物質ＦＰに含まれる炭素化合物の含有量を算出することもできる。
輝度ヒストグラムを用いて含有量を算出する場合には、記憶装置４３に記憶される第１検量線ＳＣ１及び第２検量線ＳＣ２は、輝度ヒストグラムにおける輝度差ΔＢＲと炭素化合物の含有量との関係を示したデータとなる。
上記の輝度差ΔＢＲに基づく含有量の算出方法は、例えば、画像データにおける第１画像データＩＭ１と第２画像データＩＭ２との割合が変化しうる場合に特に有効である。
なぜなら、画像データにおいて第１画像データＩＭ１と第２画像データＩＭ２との割合が変化しても、輝度ヒストグラムにおいて第１ピークＰＥ１と第２ピークＰＥ２が現れる輝度（第１輝度Ｂｒ１、第２輝度Ｂｒ２）は変化せず、その結果、輝度差ΔＢＲが、第１画像データＩＭ１と第２画像データＩＭ２との割合によって変化しないからである。
第１画像データＩＭ１と第２画像データＩＭ２との割合が変化しうる場合は、例えば、画像データに粒子状物質ＦＰの捕集領域の全体が含まれるよう画像取得センサー３１を位置合わせすることが困難であるか、及び／又は、捕集フィルタ１の移動量を精度よくコントロールする（捕集領域を第２位置Ｐ２に正確に移動させる）ことが困難な場合に発生しうる。
（３）分析動作
以下、図７及び図８を用いて、粒子状物質ＦＰを分析する際の分析装置１００の動作を説明する。図７は、分析装置の全体動作を示すフローチャートである。図８は、粒子状物質の分析動作を示すフローチャートである。
分析装置１００の分析動作は、ステップＳ１において、捕集部５が、捕集フィルタ１の第１位置Ｐ１に大気Ａ中の粒子状物質ＦＰを捕集することから始まる。捕集部５は、あらかじめ決められた所定の時間（例えば、１時間）だけ粒子状物質ＦＰを捕集フィルタ１に捕集する。
その後、ステップＳ２において、捕集フィルタ１を移動させて、第１位置Ｐ１の粒子状物質ＦＰを、第２位置に移動させる。
捕集フィルタ１に捕集した粒子状物質ＦＰを第２位置Ｐ２に移動後、光学特性測定装置３により、第２位置Ｐ２に移動してきた捕集フィルタ１上の粒子状物質ＦＰの光学的特性を表すデータを取得する。本実施形態では、粒子状物質ＦＰの画像データを取得する。
具体的には、まず、ステップＳ３において、可視光領域のデータを取得する。より具体的には、光源３５により捕集フィルタ１の第２位置の周囲に光を照射し、画像取得センサー３１と捕集フィルタ１との間に可視光フィルタ３３ａを配置する。その後、画像取得センサー３１により可視光画像データを取得する。
次に、ステップＳ４において、赤外領域のデータを取得する。具体的には、上記の可視光フィルタ３３ａを赤外光フィルタ３３ｂに交換する。その後、画像取得センサー３１により赤外画像データを取得する。
このように、本実施形態においては、粒子状物質ＦＰの光学的特性を表すデータとして、可視光領域のデータ（可視光画像データ）と、赤外領域のデータ（赤外画像データ）と、を個別に取得する。なぜなら、後述するように、Ｘ線の吸収係数はブラックカーボンと有機炭素とで異なっており、各炭素化合物よる自己吸収の影響を個別に算出する必要があるからである。
光学的特性を表すデータ（画像データ）を取得後、ステップＳ５において、捕集フィルタ１を移動させて、第２位置Ｐ２の粒子状物質ＦＰを、第３位置Ｐ３に移動させる。その後、ステップＳ６において、粒子状物質ＦＰの元素分析を実行する。
本実施形態において、粒子状物質ＦＰの元素分析は、図８に示すフローチャートに従って、Ｘ線測定装置２にて取得した蛍光Ｘ線スペクトルを粒子状物質ＦＰに含まれる炭素化合物の量に関する情報に基づいて補正し、補正後の蛍光Ｘ線スペクトルを用いて実行される。
まず、ステップＳ６１において、粒子状物質ＦＰから発生する蛍光Ｘ線スペクトルを取得する。具体的には、Ｘ線源２１により粒子状物質ＦＰにＸ線を照射することで蛍光Ｘ線を発生させ、その蛍光Ｘ線を検出器２３にて検出する。演算部４は、検出器２３にて検出した蛍光Ｘ線について、蛍光Ｘ線のエネルギー値と強度とを関連付けて、蛍光Ｘ線スペクトルを生成する。
その後、演算部４は、取得した蛍光Ｘ線スペクトルに関する情報を、粒子状物質ＦＰに含まれる炭素化合物の量に関する情報に基づいて補正する。本実施形態では、取得した蛍光Ｘ線スペクトルの強度を、粒子状物質ＦＰに含まれる炭素化合物の含有量に基づいて補正する。具体的には、以下のステップを実行する。
まず、ステップＳ６２において、炭素化合物の量に関する情報を算出する。
具体的には、演算部４は、ステップＳ３にて取得した可視光領域のデータを用いて、粒子状物質ＦＰに含まれるブラックカーボンの含有量を算出する。本実施形態においては、可視光画像データの輝度の積算値、又は、可視光画像データの輝度差に基づいて、粒子状物質ＦＰに含まれるブラックカーボンの含有量を算出する。
後述するように、蛍光Ｘ線の吸収は、捕集フィルタ１上に堆積した粒子状物質ＦＰ（炭素化合物）の厚みにより決定される。従って、演算部４は、可視光画像データの輝度の積算値、又は、可視光画像データの輝度差ΔＢＲに基づいて、捕集フィルタ１上のブラックカーボンの厚さを算出する。
可視光画像データの第１画像データＩＭ１と第２画像データＩＭ２の輝度差ΔＢＲは、直接的には捕集フィルタ１上のブラックカーボンの厚みにより生じる。従って、演算部４は、可視光画像データに基づいて、捕集フィルタ１上の粒子状物質ＦＰの厚さを直接的に算出できる。
その後、ブラックカーボンの厚み（体積）と密度とを乗算して、ブラックカーボンの含有量を算出できる。
また、演算部４は、ステップＳ４にて取得した赤外領域のデータを用いて、粒子状物質ＦＰに含まれる有機炭素の含有量を算出する。本実施形態においては、赤外画像データの輝度の積算値、又は、赤外画像データの輝度差ΔＢＲに基づいて、上記と同様にして、粒子状物質ＦＰに含まれる有機炭素の含有量を算出する。
なお、演算部４は、粒子状物質ＦＰに含まれるブラックカーボンの重量、及び、有機炭素の重量を算出してもよい。この場合、以下に説明する式において、吸収係数μ１（ブラックカーボンの吸収係数）、μ２（有機炭素の吸収係数）は、質量吸収係数となる。
吸収係数は、例えば、ブラックカーボン、有機炭素（ブラウンカーボン、芳香族炭化水素、不飽和炭化水素など）の各標準試料とグレーチャートとを用いて予め算出しておく。
上記のように、有機炭素には、ブラウンカーボン、芳香族炭化水素、不飽和炭化水素などがあり、互いに異なる光学的特性を有する。従って、有機炭素の吸収係数μ２は、有機炭素の吸収係数有機炭素として含まれると考えられる化合物の各吸収係数μ２１、μ２２、μ２３、・・・としてもよい。
次に、ステップＳ６３において、演算部４は、演算部４は、ステップＳ６２にて算出した炭素化合物の量に関する情報に基づいて、蛍光Ｘ線に関する情報を補正する。
具体的には、演算部４は、ステップＳ６１にて取得した蛍光Ｘ線スペクトルの強度を、以下のＸ線の吸収を表す式を用いて補正する。以下の式において、Ｉは蛍光Ｘ線の実測された強度であり、Ｉ０は自己吸収による影響がない場合の蛍光Ｘ線の強度である。ｑ１はブラックカーボンの含有量、ｑ２は有機炭素の含有量である。μ１はブラックカーボンの吸収係数、μ２は有機炭素の吸収係数である。
Ｉ＝Ｉ０＊ｅｘｐ｛－（μ１＊ｑ１＋μ２＊ｑ２）｝
このように、Ｘ線の吸収係数は、ブラックカーボンと有機炭素とで異なっているので、ブラックカーボンの含有量（ｑ１）と有機炭素の含有量（ｑ２）を個別に算出することで、粒子状物質ＦＰにおける蛍光Ｘ線の自己吸収量をより正確に算出できる。
演算部４は、上記の吸収を表す式を、自己吸収による影響がない場合の蛍光Ｘ線の強度Ｉ０について解いてＩ０＝Ｉ＊ｅｘｐ（μ１＊ｑ１＋μ２＊ｑ２）との式を導出し、この式の「Ｉ」にステップＳ６１にて取得した蛍光Ｘ線スペクトルの強度を代入し、「ｑ１」にステップＳ６２にて算出したブラックカーボンの含有量を代入し、「ｑ２」にステップＳ６３にて算出した有機炭素の含有量を代入することで、補正された蛍光Ｘ線スペクトルの強度Ｉ０を算出する。
なお、吸収係数μ１、μ２の値は、Ｘ線のエネルギー値により異なっているので、演算部４は、上記の蛍光Ｘ線スペクトルの強度の補正を、蛍光Ｘ線スペクトルに含まれる各エネルギー値の強度に対して実行する。その後、演算部４は、蛍光Ｘ線のエネルギー値と補正後の強度とを関連付けて、補正後の蛍光Ｘ線スペクトルを生成する。
吸収係数μ１、μ２の値とＸ線のエネルギー値との関係は、互いに関連付けられて記憶装置４３に記憶されている。
蛍光Ｘ線スペクトルの補正後、演算部４は、補正後の蛍光Ｘ線スペクトルを用いて、粒子状物質ＦＰに含まれる元素の分析（定量）を実行する。具体的には、演算部４は、補正後の蛍光Ｘ線スペクトルに含まれるピーク位置から、粒子状物質ＦＰに含まれる元素を特定する。また、当該ピーク位置における蛍光Ｘ線の強度から、対応する元素の含有量（濃度）を算出する。
粒子状物質ＦＰの分析を終了後、分析動作を継続する場合（ステップＳ７において「Ｎｏ」）、上記のステップＳ１～Ｓ６が再度実行される。これにより、本実施形態の分析装置１００は、連続的に粒子状物質ＦＰの分析を実行できる。
その一方、分析動作を停止する場合（ステップＳ７において「Ｙｅｓ」）、分析動作は終了する。
（４）まとめ
このように、本実施形態の分析装置１００では、粒子状物質ＦＰのような炭素化合物を主成分とする測定対象の分析を行う場合において、Ｘ線測定装置２にて取得した蛍光Ｘ線の強度を、当該炭素化合物の含有量に基づいて補正をしている。これにより、粒子状物質ＦＰに含まれる元素分析をより精度よく実行できる。
炭素化合物による自己吸収は、特に、測定対象に含まれる軽元素（例えば、カルシウム（Ｃａ）、アルミニウム（Ａｌ）、シリコン（Ｓｉ）、カリウム（Ｋ）など）の分析結果に大きく影響する。なぜなら、炭素化合物によるＸ線の吸収は低エネルギー側で大きくなり、かつ、軽元素は比較的低エネルギー側に蛍光Ｘ線のピーク位置が存在するからである。
従って、実測された蛍光Ｘ線の強度を、測定対象に含まれる炭素化合物の含有量に基づいて補正することで特に軽元素の分析を精度よく実行でき、その結果、これら軽元素の正確な分析結果に基づいて、測定対象の由来も正確に知ることができる。
また、可視光画像データ、赤外画像データのような粒子状物質ＦＰに含まれる炭素化合物の光学的特性を表すデータを用いることで、当該炭素化合物の光学的特性に基づいて、粒子状物質ＦＰに含まれる炭素化合物の含有量をより精度よく算出できる。
２．他の実施形態
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。特に、本明細書に書かれた複数の実施形態及び変形例は必要に応じて任意に組み合せ可能である。
（Ａ）上記の図７及び８のフローチャートを用いて説明した分析動作において、各処理の順番、及び／又は、各処理の内容は、適宜変更できる。
（Ｂ）光学特性測定装置３として、例えば、赤外線センサーなどの赤外領域の炭素化合物の光学的特性を測定できるセンサー、及び／又は、可視光センサーなどの可視光領域の炭素化合物の光学的特性を測定できるセンサーを用いてもよい。赤外線センサーと可視光センサーとを組み合わせて光学特性測定装置３として用いてもよいし、赤外センサー又は可視光センサーのいずれかのみを光学特性測定装置３として用いてもよい。
赤外線センサーとしては、例えば、サーモパイルセンサー、フローセンサーなど、赤外吸収又は反射を測定できるセンサーを用いることができる。
また、可視光センサーとしては、例えば、フォトダイオードなどの可視光吸収又は反射を測定できるセンサーをもちいル事ができる。
（Ｃ）光源３５は、白色光源に限られず、出力する光の波長域が異なる複数の光源にて構成されてもよい。例えば、可視光画像データを取得する場合には白色光源を用い、赤外画像データを取得する場合には赤外光源（例えば、赤外ランプ）を用いてもよい。
また、特定波長の光を出力するレーザ発振器、ＬＥＤなどを光源３５として用いることもできる。
（Ｄ）光学特性測定装置３を、グレーティング（回折格子）と、アレイセンサーにて構成してもよい。この場合、グレーティングは、粒子状物質ＦＰからの光を波長毎に分離する。アレイセンサーは、複数の光センサーがアレイ（直線）状に配列されたセンサーであり、グレーティングで分離された各波長の光の強度を測定する。
（Ｅ）上記の測定対象の光学的特性に基づく蛍光Ｘ線の強度の補正は、主成分が黒色又は赤外領域に特徴的な特性を有する炭素化合物以外の測定対象についても適用できる。
例えば、トナー、粉末食品など、黒色及び白色以外の色を有する測定対象に含まれる不純物元素を分析する場合にも適用できる。この場合には、光フィルタ３３として、測定対象が反射／吸収する色の光を通過させるフィルタを用いる。
（Ｆ）画像取得センサー３１は、ＣＣＤセンサー以外にも、捕集フィルタ１上の粒子状物質ＦＰからの反射光の強度を測定するセンサーであってもよい。
（Ｇ）光フィルタ３３は、特定の波長域に光を遮断するものであってもよい。例えば、赤外領域をカットする光フィルタ３３を配置することで、粒子状物質ＦＰからの可視光領域の光を検出し、光フィルタ３３を外して可視光領域の光と赤外領域の光を検出するようにしてもよい。
（Ｈ）光学特性測定装置３は、粒子状物質ＦＰからの光をスペクトルとして取得してもよい。当該スペクトルに含まれるピーク位置から、ブラックカーボンが含まれているか、有機炭素が含まれているかを判断し、ピーク強度からこれら炭素化合物の含有量を算出してもよい。
（Ｉ）光フィルタ３３は、様々な波長領域の光を通過させる複数の光フィルタにより構成されていてもよい。この場合には、どのフィルタを配置したときに粒子状物質ＦＰからの光が検出されたかにより、どの炭素化合物が含まれているかと、当該炭素化合物の含有量とを特定できる。
（Ｊ）捕集量測定部６は、β線源６１とβ線検出器６３との組み合わせに限られず、例えば、ＬＥＤ又はレーザ発振器と光散乱検出器との組み合わせにより構成されてもよい。すなわち、捕集量測定部６は、捕集フィルタ１に捕集された粒子状物質ＦＰによる光の散乱を用いて、粒子状物質ＦＰの質量濃度を測定してもよい。
（Ｋ）蛍光Ｘ線スペクトルの強度以外にも、例えば、蛍光Ｘ線スペクトルを用いて得られた定性結果、及び／又は、定量結果についても、蛍光Ｘ線に関する情報として、炭素化合物の量に関する情報に基づいて補正することができる。
（Ｌ）光学特性測定装置３にて測定された光学的特性に基づいて、例えば、捕集フィルタ１に堆積した炭素化合物の厚み（に相当する値）、Ｘ線の透過率／反射率など、を炭素化合物の量に関する情報として算出することもできる。
本発明は、測定対象から発生する蛍光Ｘ線に基づいて、当該測定対象に含まれる元素に関する情報を取得する分析装置に広く適用できる。
１００ 分析装置
１ 捕集フィルタ
１ａ 送り出しリール
１ｂ 巻き取りリール
２ Ｘ線測定装置
２１ Ｘ線源
２３ 検出器
３ 光学特性測定装置
３１ 画像取得センサー
３３ 光フィルタ
３３ａ 可視光フィルタ
３３ｂ 赤外光フィルタ
３５ 光源
３７ 板状部材
４ 演算部
４１ ＣＰＵ
４３ 記憶装置
４５ ディスプレイ
４７ インターフェース
５ 捕集部
５１ 吸引ポンプ
５３ 吸引口
５５ 排出口
６ 捕集量測定部
６１ β線源
６３ β線検出器
Ａ 大気
Ｂｒ１ 第１輝度
Ｂｒ２ 第２輝度
ＦＰ 粒子状物質
ＩＭ１ 第１画像データ
ＩＭ２ 第２画像データ
Ｐ１ 第１位置
Ｐ２ 第２位置
Ｐ３ 第３位置
ＰＥ１ 第１ピーク
ＰＥ２ 第２ピーク
ＳＣ１ 第１検量線
ＳＣ２ 第２検量線
ＶＡ 視野領域
ΔＢＲ 輝度差

Claims (12)

  1. 測定対象から発生する蛍光Ｘ線に基づいて、前記測定対象に含まれる元素に関する情報を取得する装置であって、
    前記蛍光Ｘ線を測定するＸ線測定装置と、
    前記測定対象に光を照射する光源を有し、前記光源から前記測定対象に照射された光を用いて、前記測定対象に含まれる炭素化合物のＸ線の波長領域を含まない波長領域における光学的特性を取得する光学特性測定装置と、
    前記炭素化合物の光学的特性に基づいて前記測定対象に含まれる前記炭素化合物の量に関する情報を算出し、算出した前記炭素化合物の量に関する情報と、前記Ｘ線測定装置により測定された前記蛍光Ｘ線の強度と、に基づいて、前記炭素化合物による自己吸収の影響を補正した蛍光Ｘ線の強度を算出する演算部と、
    を備える分析装置。
  2. 前記光学特性測定装置は、前記測定対象の光学的特性を測定するセンサーを有する、請求項１に記載の分析装置。
  3. 前記センサーは、前記測定対象の画像データを取得する画像取得センサーである、請求項２に記載の分析装置。
  4. 前記光学特性測定装置は、前記センサーと前記測定対象との間に配置される光フィルタを有する、請求項３に記載の分析装置。
  5. 前記光源は白色光源である、請求項１に記載の分析装置。
  6. 前記演算部は、可視光領域における前記炭素化合物の光学的特性に基づいて、前記測定対象に含まれるブラックカーボンの含有量を算出する、請求項１～５のいずれかに記載の分析装置。
  7. 前記演算部は、可視光領域における前記炭素化合物の光学的特性に基づいて、前記測定対象に含まれる有機炭素の含有量を算出する、請求項１～６のいずれかに記載の分析装置。
  8. 前記演算部は、赤外領域における前記炭素化合物の光学的特性に基づいて、前記測定対象に含まれる有機炭素の含有量を算出する、請求項１～７のいずれかに記載の分析装置。
  9. 前記演算部は、赤外領域における前記炭素化合物の光学的特性に基づいて、前記測定対象に含まれるブラックカーボンの含有量を算出する、請求項１～８のいずれかに記載の分析装置。
  10. 前記測定対象を捕集する捕集フィルタをさらに備える、請求項１～９のいずれかに記載の分析装置。
  11. 測定対象から発生する蛍光Ｘ線に基づいて、前記測定対象に含まれる元素に関する情報を取得する方法であって、
    前記蛍光Ｘ線を検出するステップと、
    光源により前記測定対象に光を照射するステップと、
    前記光源から前記測定対象に照射された光を用いて、前記測定対象に含まれる炭素化合物のＸ線の波長領域を含まない波長領域における光学的特性を取得するステップと、
    前記炭素化合物の光学的特性に基づいて、前記測定対象に含まれる前記炭素化合物の量に関する情報を算出するステップと、
    前記炭素化合物の量に関する情報と前記蛍光Ｘ線の強度とに基づいて、前記炭素化合物による自己吸収の影響を補正した蛍光Ｘ線の強度を算出するステップと、
    を含む分析方法。
  12. 測定対象から発生する蛍光Ｘ線に基づいて、前記測定対象に含まれる元素に関する情報を取得する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記方法は、
    前記蛍光Ｘ線を検出するステップと、
    光源により前記測定対象に光を照射するステップと、
    前記光源から前記測定対象に照射された光を用いて、前記測定対象に含まれる炭素化合物のＸ線の波長領域を含まない波長領域における光学的特性を取得するステップと、
    前記炭素化合物の光学的特性に基づいて、前記測定対象に含まれる前記炭素化合物の量に関する情報を算出するステップと、
    前記炭素化合物の量に関する情報と前記蛍光Ｘ線の強度とに基づいて、前記炭素化合物による自己吸収の影響を補正した蛍光Ｘ線の強度を算出するステップと、
    を含むプログラム。
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