JPH0666718A - 多数の水処理性能インジケータの同時監視 - Google Patents
多数の水処理性能インジケータの同時監視Info
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- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Investigating Or Analyzing Non-Biological Materials By The Use Of Chemical Means (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By The Use Of Chemical Reactions (AREA)
- Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
- Preventing Corrosion Or Incrustation Of Metals (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 多数の水処理性能インジケータの同時監視。
【構成】 ２００から８００ｎｍの波長範囲で水系シス
テムのスペクトルを分析し、そしてこのスペクトルにケ
モメトリックス演算規則を適用することで、性能インジ
ケータの濃度を同時に測定することを含む、水系システ
ム中の多数の性能インジケータの濃度を同時に測定する
方法。
テムのスペクトルを分析し、そしてこのスペクトルにケ
モメトリックス演算規則を適用することで、性能インジ
ケータの濃度を同時に測定することを含む、水系システ
ム中の多数の性能インジケータの濃度を同時に測定する
方法。
Description
【０００１】
【発明の分野】本発明は、水系システム中の性能インジ
ケータ（performance indicator）の濃度を分析する方
法を意図したものであり、より詳細には、このシステム
の中の生成物活性成分を最適に調節することを可能にす
る、水系システム中の多数の性能インジケータを直接か
つ連続的に同時分析する方法に関する。
ケータ（performance indicator）の濃度を分析する方
法を意図したものであり、より詳細には、このシステム
の中の生成物活性成分を最適に調節することを可能にす
る、水系システム中の多数の性能インジケータを直接か
つ連続的に同時分析する方法に関する。
【０００２】
【発明の背景】産業、地方自治、または公益事業システ
ムにおける水処理化学プログラムを運転しそして制御す
るには、典型的に、プロセスシステムの保護を維持する
に重要な物理的および化学的両方の性能インジケータを
監視することが必要である。典型的に監視される物理的
および化学的性能インジケータには、ｐＨ、特定アニオ
ン類およびカチオン類、無機および有機スケール抑制
剤、腐食抑制剤、分散剤、および合成ポリマー類などが
含まれる。最小レベルの処理化学品、そして時には経済
的理由で最大レベルの処理化学品を、このシステムの中
に維持することは、如何なる処理プログラムでも成功の
鍵である。
ムにおける水処理化学プログラムを運転しそして制御す
るには、典型的に、プロセスシステムの保護を維持する
に重要な物理的および化学的両方の性能インジケータを
監視することが必要である。典型的に監視される物理的
および化学的性能インジケータには、ｐＨ、特定アニオ
ン類およびカチオン類、無機および有機スケール抑制
剤、腐食抑制剤、分散剤、および合成ポリマー類などが
含まれる。最小レベルの処理化学品、そして時には経済
的理由で最大レベルの処理化学品を、このシステムの中
に維持することは、如何なる処理プログラムでも成功の
鍵である。
【０００３】例えば、冷却水、ボイラー水および排水シ
ステムの制御分析は、典型的には未だ、つかみサンプル
に依存している。次に、時間的、経済的および人的ミス
が生じる可能性に関して明らかな欠点を有する通常のマ
ニュアル技術で、上記サンプルが分析されている。実
際、大部分の産業水処理工程に関する分析は、現実に、
動的ではなく履歴的である。
ステムの制御分析は、典型的には未だ、つかみサンプル
に依存している。次に、時間的、経済的および人的ミス
が生じる可能性に関して明らかな欠点を有する通常のマ
ニュアル技術で、上記サンプルが分析されている。実
際、大部分の産業水処理工程に関する分析は、現実に、
動的ではなく履歴的である。
【０００４】数多くの産業工程は一定の監視を必要とし
ており、特に処理水システムが制御されている。これ
は、その後に続くマニュアルの制御調整を用いるか、或
は化学的フィードポンプの計量を行うことが可能なコン
ピューター制御装置にセンサーが直接連結している動的
制御調整が備わっている連続自動分析装置を用いた、迅
速な繰り返し分析を必要としている。最近の技術は、シ
ステムの要求（水の流れ）を決定するミクロプロセサー
で駆動している計量装置の使用を伴うものである。別の
技術は、全生成物フィードに比例した量でこのシステム
に添加する不活性成分を測定することを伴うものであ
る。上記方法のいずれも、活性を示す処理成分の直接的
な分析を与えるものでなく、そしてこれらの方法の両方
共、これらの活性を示す処理成分の濃度が一定割合でこ
のシステムの中に存在していると仮定しているが、これ
はしばしばそうではない。従って、両方の方法共、抑制
剤などの正確なレベルを保証するための追加的な活性処
理成分分析を必要としている。最近、多成分システム中
の重金属汚染物質を定量的に分析する目的で、紫外、可
視光および近赤外検出装置が用いられている。紫外、可
視光および近赤外吸収もしくは発光スペクトルを用いた
化学分析は、紫外および可視範囲全体に渡る数多くの特
定波長の相対的な吸収もしくは発光特徴に依存してい
る。このスペクトルの紫外、可視光および近赤外（UV-v
is-NIR)領域における吸収もしくは発光は、紫外−可視
光源に接触したときの結合構造および原子の価電子の中
で起こる、エネルギーレベル変化の結果である。
ており、特に処理水システムが制御されている。これ
は、その後に続くマニュアルの制御調整を用いるか、或
は化学的フィードポンプの計量を行うことが可能なコン
ピューター制御装置にセンサーが直接連結している動的
制御調整が備わっている連続自動分析装置を用いた、迅
速な繰り返し分析を必要としている。最近の技術は、シ
ステムの要求（水の流れ）を決定するミクロプロセサー
で駆動している計量装置の使用を伴うものである。別の
技術は、全生成物フィードに比例した量でこのシステム
に添加する不活性成分を測定することを伴うものであ
る。上記方法のいずれも、活性を示す処理成分の直接的
な分析を与えるものでなく、そしてこれらの方法の両方
共、これらの活性を示す処理成分の濃度が一定割合でこ
のシステムの中に存在していると仮定しているが、これ
はしばしばそうではない。従って、両方の方法共、抑制
剤などの正確なレベルを保証するための追加的な活性処
理成分分析を必要としている。最近、多成分システム中
の重金属汚染物質を定量的に分析する目的で、紫外、可
視光および近赤外検出装置が用いられている。紫外、可
視光および近赤外吸収もしくは発光スペクトルを用いた
化学分析は、紫外および可視範囲全体に渡る数多くの特
定波長の相対的な吸収もしくは発光特徴に依存してい
る。このスペクトルの紫外、可視光および近赤外（UV-v
is-NIR)領域における吸収もしくは発光は、紫外−可視
光源に接触したときの結合構造および原子の価電子の中
で起こる、エネルギーレベル変化の結果である。
【０００５】吸収または発光スペクトルの重要な特徴
は、定性および定量特徴を限定する目的で用いられ得る
符号定数（signature）を生じる、その位置と強度であ
る。これらのデータは、波長範囲に渡って多数の同様な
間隔を有する波長間隔で検出した吸収もしくは発光強度
の関数である。光の吸収は、溶液が吸収する入射光とこ
の溶液の分子濃度との間の関係を限定しているベール・
ランバート法則（Beer-Lambert Law）に支配されてい
る。簡潔化した形態では、このベール・ランバート法則
は、
は、定性および定量特徴を限定する目的で用いられ得る
符号定数（signature）を生じる、その位置と強度であ
る。これらのデータは、波長範囲に渡って多数の同様な
間隔を有する波長間隔で検出した吸収もしくは発光強度
の関数である。光の吸収は、溶液が吸収する入射光とこ
の溶液の分子濃度との間の関係を限定しているベール・
ランバート法則（Beer-Lambert Law）に支配されてい
る。簡潔化した形態では、このベール・ランバート法則
は、
【０００６】
【化１】Ａ＝ａｂｃ 〔ここで、 Ａ＝吸収された光の全量、 ａ＝この媒体の吸光率を限定している吸収係数、 ｂ＝吸収光路の長さ、 ｃ＝この溶液の濃度〕 の如く記述され得る。
【０００７】吸収はまた、下記の如く、吸収する物質が
光線の中に存在していない時の光の強度と比較した、吸
収する物質を通って透過する光の強度の間の比較として
記述され得る：
光線の中に存在していない時の光の強度と比較した、吸
収する物質を通って透過する光の強度の間の比較として
記述され得る：
【０００８】
【化２】Ｔ＝（Ｉ／Ｉ0）および Ａ＝ｌｏｇ（１／Ｔ）または Ａ＝−ｌｏｇ（Ｉ0／Ｉ）＝ａｂｃ 〔ここで、 Ｔ＝透過率 Ａ＝吸収率 Ｉ＝透過光の強度 Ｉ0＝入射光の強度〕。
【０００９】この幅広い範囲の波長に渡って、この溶液
で観察される吸収もしくは発光のパターンを基にした解
を、定性的および定量的に分析することが可能である。
この観察した吸収もしくは発光は、この溶液内の吸収も
しくは発光成分の全ての関数であるため、多成分システ
ムまたは高い度合の背景干渉を有するシステムは、分析
の問題を大きく複雑にしている。
で観察される吸収もしくは発光のパターンを基にした解
を、定性的および定量的に分析することが可能である。
この観察した吸収もしくは発光は、この溶液内の吸収も
しくは発光成分の全ての関数であるため、多成分システ
ムまたは高い度合の背景干渉を有するシステムは、分析
の問題を大きく複雑にしている。
【００１０】紫外−可視吸収もしくは発光の分光法は、
下記のような最近の開発のいくつかにより、水処理分野
で用いることが可能な技術になってきた。
下記のような最近の開発のいくつかにより、水処理分野
で用いることが可能な技術になってきた。
【００１１】繊維光学は、分析装置と分析すべき物質と
の間に実質的な距離を置くことを可能にしている。この
遠隔分析装置の中に、光源、検出器および電子構成要素
を入れることが可能である。繊維光学のケーブルは、そ
の光源光をオプトロード（optrode）に運び、ここでこ
の光がサンプルの中を透過した後、集められ、そして片
方のケーブルを通って検出器に戻る。プロセスタンクま
たはフロー流れの中にオプトロードを浸漬し、そして次
に、この分析を行った後取り出すか、或は連続監視する
目的で、同じ地点にこれを永久的に位置させてもよい。
これらは２種類のインサイチュー分析法である。二者択
一的に、このオプトロードが入っているフロー−スルー
（flow-through）セルにサンプルラインを連結してもよ
い。これがオンライン分析法である。
の間に実質的な距離を置くことを可能にしている。この
遠隔分析装置の中に、光源、検出器および電子構成要素
を入れることが可能である。繊維光学のケーブルは、そ
の光源光をオプトロード（optrode）に運び、ここでこ
の光がサンプルの中を透過した後、集められ、そして片
方のケーブルを通って検出器に戻る。プロセスタンクま
たはフロー流れの中にオプトロードを浸漬し、そして次
に、この分析を行った後取り出すか、或は連続監視する
目的で、同じ地点にこれを永久的に位置させてもよい。
これらは２種類のインサイチュー分析法である。二者択
一的に、このオプトロードが入っているフロー−スルー
（flow-through）セルにサンプルラインを連結してもよ
い。これがオンライン分析法である。
【００１２】アレイ（array）検出器は、離散的間隔で
幅広い波長範囲を同時検出することを可能にしている。
これにより、この光源の波長か或は検出前の波長を変え
ることによって間隔を作り出す必要性がなくなる。その
代わりに、幅広い光源を用いて充分に検出することが可
能になる。この分析法に関係した吸収もしくは発光特徴
を含んでいる波長に関して評価を行うことができる。こ
の測定には全体範囲からの情報が含まれてはいるが、こ
の分析に貢献する情報を含んでいない波長および範囲を
無視することが可能である。
幅広い波長範囲を同時検出することを可能にしている。
これにより、この光源の波長か或は検出前の波長を変え
ることによって間隔を作り出す必要性がなくなる。その
代わりに、幅広い光源を用いて充分に検出することが可
能になる。この分析法に関係した吸収もしくは発光特徴
を含んでいる波長に関して評価を行うことができる。こ
の測定には全体範囲からの情報が含まれてはいるが、こ
の分析に貢献する情報を含んでいない波長および範囲を
無視することが可能である。
【００１３】ケモメトリックス（Chemometrics）は、オ
ンライン分析を可能にする技術における最も意味深い進
展であろう。この技術は、S. D. Brown著「ケモメトリ
ックス」（Chemometrics）、Anal. Chem. 62、 84R-101R
(1990）（これはここではその全体が参照に入れられ
る）の中に充分に説明されている。
ンライン分析を可能にする技術における最も意味深い進
展であろう。この技術は、S. D. Brown著「ケモメトリ
ックス」（Chemometrics）、Anal. Chem. 62、 84R-101R
(1990）（これはここではその全体が参照に入れられ
る）の中に充分に説明されている。
【００１４】ケモメトリックスは、化学分析に対する統
計学的およびパターン認識技術の応用である。試薬無し
（reagentless）ＵＶ−ｖｉｓ−ＮＩＲ分光法における
化学的濃度の定量的見積もりは、演算規則を基としてお
り、これのパラメーターは、学習セット（leaning se
t）と呼ばれているキャリブレーションシーケンス（cal
ibration sequence）で決定される。学習セットは、こ
の演算規則のパラメーターを決定するために用いられる
多数の公知サンプルから成っている。必要とされるサン
プルの数は、このマトリックスの複雑さ、および存在し
ている分光学的干渉の数に依存している。これはまた、
この演算規則で用いる従属変数の数に依存している。お
おざっぱに言って、サンプルの数は、用いる従属変数の
数の少なくとも１０倍であるべきである。公知および未
知の干渉が存在している場合、多数サンプルキャリブレ
ーションのゴールは、干渉の影響を最小限にすることで
ある。これらの学習セットの解は、この分析装置を用い
て測定したオンラインの解で経験する干渉およびそれら
の変動性を表している必要がある。
計学的およびパターン認識技術の応用である。試薬無し
（reagentless）ＵＶ−ｖｉｓ−ＮＩＲ分光法における
化学的濃度の定量的見積もりは、演算規則を基としてお
り、これのパラメーターは、学習セット（leaning se
t）と呼ばれているキャリブレーションシーケンス（cal
ibration sequence）で決定される。学習セットは、こ
の演算規則のパラメーターを決定するために用いられる
多数の公知サンプルから成っている。必要とされるサン
プルの数は、このマトリックスの複雑さ、および存在し
ている分光学的干渉の数に依存している。これはまた、
この演算規則で用いる従属変数の数に依存している。お
おざっぱに言って、サンプルの数は、用いる従属変数の
数の少なくとも１０倍であるべきである。公知および未
知の干渉が存在している場合、多数サンプルキャリブレ
ーションのゴールは、干渉の影響を最小限にすることで
ある。これらの学習セットの解は、この分析装置を用い
て測定したオンラインの解で経験する干渉およびそれら
の変動性を表している必要がある。
【００１５】複雑な化学マトリックスの中の多数の構成
要素に関する情報を検出するセンサーは、特定の化学構
成要素に関する情報を抽出するためには、非常に有能な
分析演算規則（ケモメトリック技術）に頼る必要があ
る。このようなケモメトリック技術では、進んだ形態の
集合分析を行い、そして統計学および数学モデルにおけ
る情報として用いられる未知体から特徴を引き出す目的
で、校正した標準およびデータベースと未知体とを比較
する。
要素に関する情報を検出するセンサーは、特定の化学構
成要素に関する情報を抽出するためには、非常に有能な
分析演算規則（ケモメトリック技術）に頼る必要があ
る。このようなケモメトリック技術では、進んだ形態の
集合分析を行い、そして統計学および数学モデルにおけ
る情報として用いられる未知体から特徴を引き出す目的
で、校正した標準およびデータベースと未知体とを比較
する。
【００１６】最近、数多くの異なる金属と共に他の化学
構成要素（これら全ての濃度は独立して変化し得る）が
存在している可能性のある水系媒体、例えば排水または
汚染された地下水に関する金属分析で、ケモメトリック
技術が有効であることが見いだされた。個々の構成要素
から近いものをグループ分けしたスペクトルの重ね合わ
せにより、個々の要素の組み合わせであるその溶液に関
するスペクトル符号定数がもたらされる。分析システム
は、興味の持たれている分析体（analyte）の同定に関
する特定の有意な特徴を自動的に検出することができな
くてはならないばかりでなく、これはまた、これらの特
徴を迅速に分析して、これらの分析体の定性的同定およ
びそれらの濃度の定量的測定に到達することができなく
てはならないと共に、種々の背景の中に存在し得る数多
くの干渉体（interferant）を含んでいる可能性のある
化学マトリックスの中でそれを行うことができなくては
ならない。
構成要素（これら全ての濃度は独立して変化し得る）が
存在している可能性のある水系媒体、例えば排水または
汚染された地下水に関する金属分析で、ケモメトリック
技術が有効であることが見いだされた。個々の構成要素
から近いものをグループ分けしたスペクトルの重ね合わ
せにより、個々の要素の組み合わせであるその溶液に関
するスペクトル符号定数がもたらされる。分析システム
は、興味の持たれている分析体（analyte）の同定に関
する特定の有意な特徴を自動的に検出することができな
くてはならないばかりでなく、これはまた、これらの特
徴を迅速に分析して、これらの分析体の定性的同定およ
びそれらの濃度の定量的測定に到達することができなく
てはならないと共に、種々の背景の中に存在し得る数多
くの干渉体（interferant）を含んでいる可能性のある
化学マトリックスの中でそれを行うことができなくては
ならない。
【００１７】Schlager他著「繊維光学紫外吸収分光法を
用いた毒性金属イオンのオンサイトおよびオンライン分
光監視」（On-site and On-line Spectroscopic Monito
ringof Toxic Metal using Fiber Optic Ultraviolet A
bsorption Spectroscopy）（1991）には、水中の重金属
を分析するためのケモメトリックスの適用が開示されて
いる。Schlager他著「次世代のスマートな分析装置に関
するケモメトリック技術を用いた環境監視」（Environm
ental Monitoring using Chemometric Techniques with
the Coming Generation of Smart Analyzers）（199
1）には、環境監視の分野に対するケモメトリックスの
適用が開示されている。ここではそれらの全体が参照に
入れられる上記文献は、水系システムにおける性能イン
ジケータの同時多重分析を開示していない。
用いた毒性金属イオンのオンサイトおよびオンライン分
光監視」（On-site and On-line Spectroscopic Monito
ringof Toxic Metal using Fiber Optic Ultraviolet A
bsorption Spectroscopy）（1991）には、水中の重金属
を分析するためのケモメトリックスの適用が開示されて
いる。Schlager他著「次世代のスマートな分析装置に関
するケモメトリック技術を用いた環境監視」（Environm
ental Monitoring using Chemometric Techniques with
the Coming Generation of Smart Analyzers）（199
1）には、環境監視の分野に対するケモメトリックスの
適用が開示されている。ここではそれらの全体が参照に
入れられる上記文献は、水系システムにおける性能イン
ジケータの同時多重分析を開示していない。
【００１８】
【発明の要約】本発明の目的は、水系システム中の多数
の性能インジケータを同時分析する方法を提供するもの
である。
の性能インジケータを同時分析する方法を提供するもの
である。
【００１９】本発明の別の目的は、水系システム中の多
数の性能インジケータを実時間で同時分析する方法を提
供するものである。
数の性能インジケータを実時間で同時分析する方法を提
供するものである。
【００２０】本発明の別の目的は、水系システム中の多
数の性能インジケータを、誘導剤の使用無しに同時分析
する方法を提供するものである。
数の性能インジケータを、誘導剤の使用無しに同時分析
する方法を提供するものである。
【００２１】本発明の特徴は、個々の性能インジケータ
をクロマトグラフィー分離するか或は背景干渉を分離す
る必要なく、多数の性能インジケータを水系システム中
で同時分析することが可能なことである。
をクロマトグラフィー分離するか或は背景干渉を分離す
る必要なく、多数の性能インジケータを水系システム中
で同時分析することが可能なことである。
【００２２】本発明の別の目的は、有効な水処理プログ
ラムを維持する方法を提供するものであり、ここでは、
多数の性能インジケータを直接もしくは連続的に監視す
ることで、変化を検出すると共に制御インプットを与
え、この水システム中の性能インジケータの全てか或は
いくつかに関する最適用量レベルを保証する。
ラムを維持する方法を提供するものであり、ここでは、
多数の性能インジケータを直接もしくは連続的に監視す
ることで、変化を検出すると共に制御インプットを与
え、この水システム中の性能インジケータの全てか或は
いくつかに関する最適用量レベルを保証する。
【００２３】本発明に従い、２００から８００ｎｍの波
長範囲で水系システムの紫外、可視および／または近赤
外スペクトルを分析し、そしてこのスペクトルにケモメ
トリックス演算規則を適用することで、性能インジケー
タの濃度を同時測定することを含む、水系システム中の
多数の性能インジケータの濃度を同時に測定する方法を
提供する。
長範囲で水系システムの紫外、可視および／または近赤
外スペクトルを分析し、そしてこのスペクトルにケモメ
トリックス演算規則を適用することで、性能インジケー
タの濃度を同時測定することを含む、水系システム中の
多数の性能インジケータの濃度を同時に測定する方法を
提供する。
【００２４】本発明に従いまた、２００から８００ｎｍ
の波長範囲で水系システムの紫外、可視および／または
近赤外スペクトルを分析し、そしてこのスペクトルにケ
モメトリックス演算規則を適用することで、性能インジ
ケータおよび不活性トレーサー（inert tracer）の濃度
を同時測定することを含む、水系システム中の多数の性
能インジケータおよび１種以上の不活性トレーサーの濃
度を同時に測定する方法を提供する。
の波長範囲で水系システムの紫外、可視および／または
近赤外スペクトルを分析し、そしてこのスペクトルにケ
モメトリックス演算規則を適用することで、性能インジ
ケータおよび不活性トレーサー（inert tracer）の濃度
を同時測定することを含む、水系システム中の多数の性
能インジケータおよび１種以上の不活性トレーサーの濃
度を同時に測定する方法を提供する。
【００２５】
【詳細な記述】本発明は、コスト高であり時間を消費す
る分離もしくは誘導化（derivitization）技術を用いる
必要なく、背景マトリックス干渉の存在下、水系システ
ム中の性能インジケータの濃度を同時分析する方法を意
図したものであり、これは、以前のマスバランスもしく
は不活性トレーサー技術を用いたのでは今まで不可能で
あったユニークな制御能力を提供するものである。ここ
で用いる言葉「性能インジケータ」は、活性を示す処理
成分、即ちスケール抑制剤、腐食抑制剤、潤滑剤、金属
処理流体（metal working fluid）、ｐＨ調節剤、分散
剤、消泡剤、セクエストラント（sequestrant）、殺生
物剤、脱粘着剤（detackifier）、沈澱剤、並びに紫
外、可視および／または近赤外スペクトルで検出可能な
吸収もしくは発光特徴を有する同等物を表している。こ
れらは一般に、このシステムを保護し、保守管理を軽減
し、効率を上昇し、そして／または環境影響を低下させ
る目的で、水系システムに添加される処理化学品の種類
である。しかしながら、本発明に従い、活性を示す処理
成分に比例した量でしばしば水系システムに添加されて
おり、そしてその活性成分それ自身と同じかそれ以上の
容易さで監視されるところの、不活性トレーサーを監視
および定量することも可能である。更に、天然に存在し
ている背景を干渉する種、例えば溶解している金属また
は他の汚染物質、並びに漏れまたは工程から派生する汚
染物質を含む、この水系システム中の他の種も本発明に
従って監視され得る。これらの性能インジケータは、２
００から２５００ｎｍの範囲、好適には２３０−８００
ｎｍの範囲、最も好適には２３０から３４６の範囲で、
吸収および／または発光特徴を有するべきである。
る分離もしくは誘導化（derivitization）技術を用いる
必要なく、背景マトリックス干渉の存在下、水系システ
ム中の性能インジケータの濃度を同時分析する方法を意
図したものであり、これは、以前のマスバランスもしく
は不活性トレーサー技術を用いたのでは今まで不可能で
あったユニークな制御能力を提供するものである。ここ
で用いる言葉「性能インジケータ」は、活性を示す処理
成分、即ちスケール抑制剤、腐食抑制剤、潤滑剤、金属
処理流体（metal working fluid）、ｐＨ調節剤、分散
剤、消泡剤、セクエストラント（sequestrant）、殺生
物剤、脱粘着剤（detackifier）、沈澱剤、並びに紫
外、可視および／または近赤外スペクトルで検出可能な
吸収もしくは発光特徴を有する同等物を表している。こ
れらは一般に、このシステムを保護し、保守管理を軽減
し、効率を上昇し、そして／または環境影響を低下させ
る目的で、水系システムに添加される処理化学品の種類
である。しかしながら、本発明に従い、活性を示す処理
成分に比例した量でしばしば水系システムに添加されて
おり、そしてその活性成分それ自身と同じかそれ以上の
容易さで監視されるところの、不活性トレーサーを監視
および定量することも可能である。更に、天然に存在し
ている背景を干渉する種、例えば溶解している金属また
は他の汚染物質、並びに漏れまたは工程から派生する汚
染物質を含む、この水系システム中の他の種も本発明に
従って監視され得る。これらの性能インジケータは、２
００から２５００ｎｍの範囲、好適には２３０−８００
ｎｍの範囲、最も好適には２３０から３４６の範囲で、
吸収および／または発光特徴を有するべきである。
【００２６】ここで用いる言葉「水系システム」は、水
が主要成分である純粋に水系のシステムばかりでなく、
水が５０％未満の量で存在しているシステム、例えば水
中油もしくは油中水エマルジョンなどを表している。こ
れらには、泥水、潤滑油、凍結防止調合物などが含まれ
る。
が主要成分である純粋に水系のシステムばかりでなく、
水が５０％未満の量で存在しているシステム、例えば水
中油もしくは油中水エマルジョンなどを表している。こ
れらには、泥水、潤滑油、凍結防止調合物などが含まれ
る。
【００２７】従って、紫外−可視−ＮＩＲ分光計を用い
て、水系システム中の多数の性能インジケータおよび／
または１種以上の不活性トレーサーに関する吸収もしく
は発光スペクトルを直接および連続的に検出することが
可能であることをここに見い出した。この分光計を、オ
フラインサンプルを監視するために用いるか、或は好適
な具体例において、これをインサイチューもしくはオン
ラインの繊維光学プローブと一緒に取り付ける。一般
に、本発明の方法は、水系システムからサンプルを取り
出して、２００から８００ｎｍの範囲のスペクトルを分
析することを伴う。フローセルを通すことなどで連続的
にこの水系を監視するか、或は個別のサンプルを取り出
した後、これに種々のフローインジェクション技術を受
けさせてもよい。
て、水系システム中の多数の性能インジケータおよび／
または１種以上の不活性トレーサーに関する吸収もしく
は発光スペクトルを直接および連続的に検出することが
可能であることをここに見い出した。この分光計を、オ
フラインサンプルを監視するために用いるか、或は好適
な具体例において、これをインサイチューもしくはオン
ラインの繊維光学プローブと一緒に取り付ける。一般
に、本発明の方法は、水系システムからサンプルを取り
出して、２００から８００ｎｍの範囲のスペクトルを分
析することを伴う。フローセルを通すことなどで連続的
にこの水系を監視するか、或は個別のサンプルを取り出
した後、これに種々のフローインジェクション技術を受
けさせてもよい。
【００２８】好適な具体例において、この検出器は、２
００から８００ｎｍの波長範囲を有するオンラインのＵ
Ｖ−ｖｉｓ−ＮＩＲダイオードアレイ分光計である。一
般に、これに限定されるものではないが、分子の蛍光、
原子の発光などを含む特別な性能インジケータに関する
吸収もしくは発光最大値に相当している特定波長に個々
の要素が位置させられている、固定波長検出器を用いる
ことも可能である。電荷結合素子（ＣＣＤ）分析装置も
ここでの使用で好適である。
００から８００ｎｍの波長範囲を有するオンラインのＵ
Ｖ−ｖｉｓ−ＮＩＲダイオードアレイ分光計である。一
般に、これに限定されるものではないが、分子の蛍光、
原子の発光などを含む特別な性能インジケータに関する
吸収もしくは発光最大値に相当している特定波長に個々
の要素が位置させられている、固定波長検出器を用いる
ことも可能である。電荷結合素子（ＣＣＤ）分析装置も
ここでの使用で好適である。
【００２９】この検出器が少なくとも１０ｎｍ、好適に
は２ｎｍ、最も好適には１ｎｍの分解能を有するのが好
適である。オンラインのスペクトル分析には、フロース
ルーの光学チャンバ（オプトロード）が必要である。こ
のようなシステムでは、キセノンフラッシュランプから
の光を、石英繊維光学ケーブルを通してそのオプトロー
ドに伝達させる。この光を溶液に透過させた後、光を分
光計に伝達する２番目の繊維光学ケーブルの中に、この
光を集める。この分光計の中で、この光がアナログ電圧
に変換され、これが次に、オンボード（on board）コン
ピューターで読み取られ、ここでは、前に記憶させた脱
イオン水スキャンのスペクトルをこのサンプルのスペク
トルから差し引くことで、「真の」スペクトルが生じ
る。
は２ｎｍ、最も好適には１ｎｍの分解能を有するのが好
適である。オンラインのスペクトル分析には、フロース
ルーの光学チャンバ（オプトロード）が必要である。こ
のようなシステムでは、キセノンフラッシュランプから
の光を、石英繊維光学ケーブルを通してそのオプトロー
ドに伝達させる。この光を溶液に透過させた後、光を分
光計に伝達する２番目の繊維光学ケーブルの中に、この
光を集める。この分光計の中で、この光がアナログ電圧
に変換され、これが次に、オンボード（on board）コン
ピューターで読み取られ、ここでは、前に記憶させた脱
イオン水スキャンのスペクトルをこのサンプルのスペク
トルから差し引くことで、「真の」スペクトルが生じ
る。
【００３０】次に、ケモメトリック演算規則を用い、定
性および定量的寄与に特異的な全体の吸収もしくは発光
スペクトルに関する特徴を、これらの特定性能インジケ
ータから抽出して分析する。水系システム中の性能イン
ジケータの分析および制御では、下記の４つの基本的段
階を伴っている。
性および定量的寄与に特異的な全体の吸収もしくは発光
スペクトルに関する特徴を、これらの特定性能インジケ
ータから抽出して分析する。水系システム中の性能イン
ジケータの分析および制御では、下記の４つの基本的段
階を伴っている。
【００３１】Ａ． 定量 性能インジケータに関する吸収もしくは発光スペクトル
の定量を用いて学習セットを発展させる。この過程は、
一般に、監視すべき水系システムの代表的な背景マトリ
ックスの中の濃度が分かっている性能インジケータのサ
ンプルいくつかを検査し、そして好適には、監視すべき
システムから採取した実際のサンプルを検査することを
伴っている。この検出したスペクトル情報に数値の標識
を付け、これらが、この性能インジケータの公知濃度を
該スペクトルに割り当てる。
の定量を用いて学習セットを発展させる。この過程は、
一般に、監視すべき水系システムの代表的な背景マトリ
ックスの中の濃度が分かっている性能インジケータのサ
ンプルいくつかを検査し、そして好適には、監視すべき
システムから採取した実際のサンプルを検査することを
伴っている。この検出したスペクトル情報に数値の標識
を付け、これらが、この性能インジケータの公知濃度を
該スペクトルに割り当てる。
【００３２】Ｂ． 処理 生のデータを処理し、ノイズを減少させると共に、この
ケモメトリック技術が有するところの、公知スペクトル
を未知スペクトルに比較する能力か、或は多成分（mult
icomponent）解を有するスペクトルに関する特異的特徴
に作用して個々の性能インジケータの分析を可能にする
能力、を最適にする。しばしば、多成分（multi-compon
ent）溶液の分析を補助するか、或はノイズまたはドリ
フトを調整する目的でスペクトルの処理を行う。典型的
な技術には、この吸収もしくは発光スペクトルの第一お
よび第二導関数の使用、並びにフーリエまたはWalsh変
換の使用が含まれる。２つの元のスペクトルが非常に類
似しているが同じでない場合、これらの変換スペクトル
を検査することで、それらの差が確認される可能性があ
る。逆に、この差がノイズもしくはドリフトの存在によ
る場合、変換スペクトルを比較することで、生のデータ
では明らかでない類似性が確認され得る。
ケモメトリック技術が有するところの、公知スペクトル
を未知スペクトルに比較する能力か、或は多成分（mult
icomponent）解を有するスペクトルに関する特異的特徴
に作用して個々の性能インジケータの分析を可能にする
能力、を最適にする。しばしば、多成分（multi-compon
ent）溶液の分析を補助するか、或はノイズまたはドリ
フトを調整する目的でスペクトルの処理を行う。典型的
な技術には、この吸収もしくは発光スペクトルの第一お
よび第二導関数の使用、並びにフーリエまたはWalsh変
換の使用が含まれる。２つの元のスペクトルが非常に類
似しているが同じでない場合、これらの変換スペクトル
を検査することで、それらの差が確認される可能性があ
る。逆に、この差がノイズもしくはドリフトの存在によ
る場合、変換スペクトルを比較することで、生のデータ
では明らかでない類似性が確認され得る。
【００３３】Ｃ． 分析 吸収もしくは発光データを分析することによって、個々
の性能インジケータを同定し、そしてこれを用いて、水
溶液中のそれらの濃度の見積もり値を計算する。異なる
濃度レベルにある、溶媒中の数多くの性能インジケータ
のサンプルに関する学習セットを発展させた後、ケモメ
トリック技術を用いて、キャリブレーションを発展させ
ることで、未知溶液に関する分析を行うことができる。
下記の如き利用できるいくつかのケモメトリック技術が
存在している。
の性能インジケータを同定し、そしてこれを用いて、水
溶液中のそれらの濃度の見積もり値を計算する。異なる
濃度レベルにある、溶媒中の数多くの性能インジケータ
のサンプルに関する学習セットを発展させた後、ケモメ
トリック技術を用いて、キャリブレーションを発展させ
ることで、未知溶液に関する分析を行うことができる。
下記の如き利用できるいくつかのケモメトリック技術が
存在している。
【００３４】１． 主成分分析（principal component
analysis）は、１組の相関（correlated）変数をより小
さい圧縮した１組の非相関（uncorrelated）変数に変換
する強力な変換技術である。
analysis）は、１組の相関（correlated）変数をより小
さい圧縮した１組の非相関（uncorrelated）変数に変換
する強力な変換技術である。
【００３５】この変換の目的は、元の配置よりも少ない
数の軸上での情報の位置合わせをもたらすような方法
で、座標系を回転させることである。これによって、高
度に互いに関連している変数を単一エンティティーとし
て処理することが可能になることにより、これらの変数
の圧縮がもたらされる。主成分分析の後、小さい１組の
非相関変数は、元の１組の変数の中に存在していたが次
の分析モデルで用いるのがずっと容易な、情報の大部分
を表している。
数の軸上での情報の位置合わせをもたらすような方法
で、座標系を回転させることである。これによって、高
度に互いに関連している変数を単一エンティティーとし
て処理することが可能になることにより、これらの変数
の圧縮がもたらされる。主成分分析の後、小さい１組の
非相関変数は、元の１組の変数の中に存在していたが次
の分析モデルで用いるのがずっと容易な、情報の大部分
を表している。
【００３６】典型的には、２から４個の主成分が、これ
らの変数が示す分散の８５％から９８％の原因となって
いる。特別な性能インジケータに関係している主成分
が、化学濃度の正確な見積もり値のためのパラメーター
である。
らの変数が示す分散の８５％から９８％の原因となって
いる。特別な性能インジケータに関係している主成分
が、化学濃度の正確な見積もり値のためのパラメーター
である。
【００３７】主成分分析が、本発明で用いるに好適なケ
モメトリック演算規則である。本発明の最も好適な具体
例では、回転主成分分析（rotated principal componen
t analysis）を用いる。ある場合には、その縮小した１
組の非相関変数が、興味の持たれている性能インジケー
タと強力に関連しているとは限らない。これは、他の分
析体またはマトリックス効果の存在が原因であり得る。
モメトリック演算規則である。本発明の最も好適な具体
例では、回転主成分分析（rotated principal componen
t analysis）を用いる。ある場合には、その縮小した１
組の非相関変数が、興味の持たれている性能インジケー
タと強力に関連しているとは限らない。これは、他の分
析体またはマトリックス効果の存在が原因であり得る。
【００３８】２． 回帰分析、これは典型的には、各々
の性能インジケータを特徴づける目的で多数の波長が用
いられていると共に通常多数の性能インジケータを監視
するため、多重線形回帰である。この回帰は、この性能
インジケータのための符号定数における有意な変数で表
されている、性能インジケータの公知濃度値を限定した
後、この情報を用いると共に、最小平方技術（least sq
uares techniques）を用いて、この情報に最も適合した
平面を限定することにより、この平面の各々の境界を限
定する。未知体に関する変数の測定値を、この平面に適
合させることで、予測値を認識し、そしてこれを性能イ
ンジケータの未知濃度に割り当てる。この技術は、一般
に、背景マトリックス干渉が有意量で存在していない比
較的「クリーンな」システムに限定される。
の性能インジケータを特徴づける目的で多数の波長が用
いられていると共に通常多数の性能インジケータを監視
するため、多重線形回帰である。この回帰は、この性能
インジケータのための符号定数における有意な変数で表
されている、性能インジケータの公知濃度値を限定した
後、この情報を用いると共に、最小平方技術（least sq
uares techniques）を用いて、この情報に最も適合した
平面を限定することにより、この平面の各々の境界を限
定する。未知体に関する変数の測定値を、この平面に適
合させることで、予測値を認識し、そしてこれを性能イ
ンジケータの未知濃度に割り当てる。この技術は、一般
に、背景マトリックス干渉が有意量で存在していない比
較的「クリーンな」システムに限定される。
【００３９】３． 判別分析（discriminant analysi
s）、ここでは、キャリブレーションセットからの有意
な波長の吸収もしくは発光変数を用いて、性能インジケ
ータの公知濃度に関する情報を集合群に編成し、その結
果として、線形判断境界（lineardecision boundarie
s）を限定することでこれらの集合を分離することがで
きる。未知の濃度を有する性能インジケータを、有意変
数の検出を基とした最も近い群に突き合わせることが可
能である。典型的には、突き合わせた群が有する特徴ま
たは平均値を未知ものに割り当てる。これは定性スクリ
ーニングにとって非常に有効な技術であり、ここでは、
このサンプルを、これらのサンプルと集合との間の、測
定した比較を基にして限定したカテゴリー（許容／懐疑
／不当）に種類分けする。しかしながら、この技術で、
満足できる有意な結果を得るためには、非常に大きなデ
ータベースが必要である。
s）、ここでは、キャリブレーションセットからの有意
な波長の吸収もしくは発光変数を用いて、性能インジケ
ータの公知濃度に関する情報を集合群に編成し、その結
果として、線形判断境界（lineardecision boundarie
s）を限定することでこれらの集合を分離することがで
きる。未知の濃度を有する性能インジケータを、有意変
数の検出を基とした最も近い群に突き合わせることが可
能である。典型的には、突き合わせた群が有する特徴ま
たは平均値を未知ものに割り当てる。これは定性スクリ
ーニングにとって非常に有効な技術であり、ここでは、
このサンプルを、これらのサンプルと集合との間の、測
定した比較を基にして限定したカテゴリー（許容／懐疑
／不当）に種類分けする。しかしながら、この技術で、
満足できる有意な結果を得るためには、非常に大きなデ
ータベースが必要である。
【００４０】Ｄ． 比較 濃度測定で得られる計算結果を、予め限定したセットポ
イントと比較することにより、水系システム中の全ての
性能インジケータに対する最適用量レベルが保証され、
そしてこれらの結果が、予め限定したセットポイントの
外側に在る場合、それに従ってこの用量を変えることが
できる。
イントと比較することにより、水系システム中の全ての
性能インジケータに対する最適用量レベルが保証され、
そしてこれらの結果が、予め限定したセットポイントの
外側に在る場合、それに従ってこの用量を変えることが
できる。
【００４１】本発明の好適な具体例において、第一およ
び第二導関数オプションを用いた主成分回帰アプローチ
を基とするマルチサンプルキャリブレーション（multi
sanple calibration）を用いる。この主成分の段階的回
帰で、測定（ｒ2）値の最高係数を基とした、各々の性
能インジケータのための最も正確な方法の選択を見積も
り、そして／または化学レフリー技術との一致を見積も
る。
び第二導関数オプションを用いた主成分回帰アプローチ
を基とするマルチサンプルキャリブレーション（multi
sanple calibration）を用いる。この主成分の段階的回
帰で、測定（ｒ2）値の最高係数を基とした、各々の性
能インジケータのための最も正確な方法の選択を見積も
り、そして／または化学レフリー技術との一致を見積も
る。
【００４２】上記キャリブレーションシーケンスから得
られる測定係数がまだ低い場合、更に一層のキャリブレ
ーション段階を行ってもよい。これは、回転主成分の概
念を伴うものである。上記回転により、特別な性能イン
ジケータに関する関連した情報の全ての濃度を見積もっ
て、単一の回転主成分に入れる。我々は、回転主成分を
用いることで、より通常のケモメトリック技術を用いた
のでは通常定性不可能な弱いＵＶ−ｖｉｓ−ＮＩＲ種を
本発明で検出することが可能になる、ことを見い出し
た。
られる測定係数がまだ低い場合、更に一層のキャリブレ
ーション段階を行ってもよい。これは、回転主成分の概
念を伴うものである。上記回転により、特別な性能イン
ジケータに関する関連した情報の全ての濃度を見積もっ
て、単一の回転主成分に入れる。我々は、回転主成分を
用いることで、より通常のケモメトリック技術を用いた
のでは通常定性不可能な弱いＵＶ−ｖｉｓ−ＮＩＲ種を
本発明で検出することが可能になる、ことを見い出し
た。
【００４３】正確なレベルの保護がこの水系システムに
与えられていることを保証するためには、多数の性能イ
ンジケータを同時に測定することが必要である。多くの
場合、１種の化学処理成分が有する機能は、他の処理成
分が存在しているか否かによって影響を受け得る。例え
ば、冷却水の場合、腐食抑制剤がなくなると、この系の
腐食率の上昇がもたらされ得る。腐食の結果として放出
される金属性イオンは、スケール制御化学品の有効性に
対して有意な影響を与える可能性があり、そして実際、
それらをこのシステムから析出させ得る。その結果とし
て、１つの性能インジケータ成分がなくなると、間接的
に、時間的には正確でないが他の性能インジケータの損
失をもたらす。更に、このスケール抑制剤のみを測定し
た場合の理論的なアプローチは、沈澱による損失を補充
する目的でスケール抑制剤の仕込み速度を上昇させるこ
とである。このような行動は、この沈澱が継続する場合
問題と成り得る。これはスケールの体積を増大させ、そ
してこのシステムの回復をもたらさない可能性がある。
しかしながら、腐食抑制剤とスケール抑制剤の両方を同
時に測定することが可能な場合、腐食抑制剤のレベルを
調整して許容レベルに戻した後、スケール抑制剤の濃度
を調整することが可能になる。このシステムの中の性能
インジケータ各々のレベルを同時に監視することでの
み、これを検出することを可能にし、そしてこの問題を
解決するための適当な行動を取ることを可能にする。ロ
ジック制御されているフィードシステムに本発明の監視
装置を連結させることで、この工程全体を自動化するこ
とにより、腐食抑制剤とスケール抑制剤の最適レベルを
常に維持することが可能になる。
与えられていることを保証するためには、多数の性能イ
ンジケータを同時に測定することが必要である。多くの
場合、１種の化学処理成分が有する機能は、他の処理成
分が存在しているか否かによって影響を受け得る。例え
ば、冷却水の場合、腐食抑制剤がなくなると、この系の
腐食率の上昇がもたらされ得る。腐食の結果として放出
される金属性イオンは、スケール制御化学品の有効性に
対して有意な影響を与える可能性があり、そして実際、
それらをこのシステムから析出させ得る。その結果とし
て、１つの性能インジケータ成分がなくなると、間接的
に、時間的には正確でないが他の性能インジケータの損
失をもたらす。更に、このスケール抑制剤のみを測定し
た場合の理論的なアプローチは、沈澱による損失を補充
する目的でスケール抑制剤の仕込み速度を上昇させるこ
とである。このような行動は、この沈澱が継続する場合
問題と成り得る。これはスケールの体積を増大させ、そ
してこのシステムの回復をもたらさない可能性がある。
しかしながら、腐食抑制剤とスケール抑制剤の両方を同
時に測定することが可能な場合、腐食抑制剤のレベルを
調整して許容レベルに戻した後、スケール抑制剤の濃度
を調整することが可能になる。このシステムの中の性能
インジケータ各々のレベルを同時に監視することでの
み、これを検出することを可能にし、そしてこの問題を
解決するための適当な行動を取ることを可能にする。ロ
ジック制御されているフィードシステムに本発明の監視
装置を連結させることで、この工程全体を自動化するこ
とにより、腐食抑制剤とスケール抑制剤の最適レベルを
常に維持することが可能になる。
【００４４】本発明の方法が有する他の固有長所は、処
理予備または残存処理の測定を行うことが可能なことで
ある。処理工程では、大部分の性能インジケータがある
程度消費される。生成物の中の不活性トレーサーと活性
成分とを測定することにより、このような充分に確立さ
れた処理パラメーターを連続測定することが可能にな
る。現在の連続方法のいずれを用いても、このような技
術を達成することは不可能である。例えば、このシステ
ムでは、少なくとも最小レベルの処理を維持するのが有
利である。燐酸塩／ポリマーのプログラムでは、汚泥の
条件付け過程でポリマーが消費され得る。ポリマーを監
視すると、化学品の仕込み量が不足していることを示唆
しているところの、給水の硬度が混乱している状態で、
要求量が上昇していることが示されるのみである。不活
性なトレーサー成分を監視すると、正確な生成物のフィ
ードレベルが示される。両方の測定値を組み合わせ、そ
して充分なコンピューター制御ロジックに連結させるこ
とにより、処理予備または残存ポリマーが決定される。
更に、給水の混乱状態が検出されたことの鍵となる工程
パラメーターが何であるかを同定し、その結果として、
硬度に対する軟化剤のオーバーラン状態にあるときの補
正行動を取ることを可能にする。この補正行動は、該軟
化剤の再生である。更に、活性成分の消費を同定するこ
とも可能であり、そして何が鍵となる制御概念であるか
を定量することが可能である。
理予備または残存処理の測定を行うことが可能なことで
ある。処理工程では、大部分の性能インジケータがある
程度消費される。生成物の中の不活性トレーサーと活性
成分とを測定することにより、このような充分に確立さ
れた処理パラメーターを連続測定することが可能にな
る。現在の連続方法のいずれを用いても、このような技
術を達成することは不可能である。例えば、このシステ
ムでは、少なくとも最小レベルの処理を維持するのが有
利である。燐酸塩／ポリマーのプログラムでは、汚泥の
条件付け過程でポリマーが消費され得る。ポリマーを監
視すると、化学品の仕込み量が不足していることを示唆
しているところの、給水の硬度が混乱している状態で、
要求量が上昇していることが示されるのみである。不活
性なトレーサー成分を監視すると、正確な生成物のフィ
ードレベルが示される。両方の測定値を組み合わせ、そ
して充分なコンピューター制御ロジックに連結させるこ
とにより、処理予備または残存ポリマーが決定される。
更に、給水の混乱状態が検出されたことの鍵となる工程
パラメーターが何であるかを同定し、その結果として、
硬度に対する軟化剤のオーバーラン状態にあるときの補
正行動を取ることを可能にする。この補正行動は、該軟
化剤の再生である。更に、活性成分の消費を同定するこ
とも可能であり、そして何が鍵となる制御概念であるか
を定量することが可能である。
【００４５】本発明の方法を他の標準的な監視技術と組
み合わせて同様に用いることにより、水系システムにお
ける処理プログラムの増強された総合的制御を行うこと
が可能である。このような監視技術には、これに限定さ
れるものではないが、ｐＨ、伝導率、塩素、選択イオ
ン、堆積物、全硬度、比色、汚れ、酸化／還元プロー
ブ、濁度、屈折率、質量バランスを測定するためのモニ
ターまたはセンサー、およびクロマトグラフィー技術な
ど、並びにそれらの組み合わせが含まれる。
み合わせて同様に用いることにより、水系システムにお
ける処理プログラムの増強された総合的制御を行うこと
が可能である。このような監視技術には、これに限定さ
れるものではないが、ｐＨ、伝導率、塩素、選択イオ
ン、堆積物、全硬度、比色、汚れ、酸化／還元プロー
ブ、濁度、屈折率、質量バランスを測定するためのモニ
ターまたはセンサー、およびクロマトグラフィー技術な
ど、並びにそれらの組み合わせが含まれる。
【００４６】前に示した詳細な説明を用い、本分野の通
常の技術者は更に一層の努力無しに本発明を最大度合ま
で利用することが可能であると考えられる。以下に示す
実施例は、本発明の原理に従って本発明を説明する目的
で与えるものであり、添付請求の範囲に示すものを除
き、如何なる方法でも本発明を制限するものと解釈すべ
きではない。全ての部およびパーセントは、特に明記さ
れていない限り重量である。
常の技術者は更に一層の努力無しに本発明を最大度合ま
で利用することが可能であると考えられる。以下に示す
実施例は、本発明の原理に従って本発明を説明する目的
で与えるものであり、添付請求の範囲に示すものを除
き、如何なる方法でも本発明を制限するものと解釈すべ
きではない。全ての部およびパーセントは、特に明記さ
れていない限り重量である。
【００４７】
【実施例】示す実施例の全てにおいて、下記の運転パラ
メーター、キャリブレーション方法および化学技術を用
いた。
メーター、キャリブレーション方法および化学技術を用
いた。
【００４８】運転パラメーター：オンライン分析装置 波長２００−８００ｎｍ 分解能１−２ｎｍ 内部運転温度４０℃ 溶液通過長０．８ｃｍケモメトリック技術 学習セットサイズ（１０−７０）サンプル キャリブレーションのための波長範囲（範囲２３０−３
４６ｎｍ内の３０波長）吸収の主成分回帰を基とするキ
ャリブレーション、第一導関数または第二導関数。
４６ｎｍ内の３０波長）吸収の主成分回帰を基とするキ
ャリブレーション、第一導関数または第二導関数。
【００４９】吸収スペクトルに関する回転主成分を基と
するキャリブレーション、第一導関数または第二導関
数。
するキャリブレーション、第一導関数または第二導関
数。
【００５０】化学レフリー（referee）技術 全ての分析溶液は体積標準に従って調製した。用いたレ
フリー技術には、イオンクロマトグラフィー（モリブデ
ン酸塩）およびＨＰＬＣ（トリルトリアゾール）および
標準屋外試験技術が含まれ、そして実施例では、「実
際」として表す。実施例で表す水は、水処理状況の範囲
に関する水化学の断面を表している（０−５０ｐｐｍの
カルシウム硬度、ボイラー水および冷却水）（５０−１
０００ｐｐｍのカルシウム硬度、冷却水、処理水、排出
水）。
フリー技術には、イオンクロマトグラフィー（モリブデ
ン酸塩）およびＨＰＬＣ（トリルトリアゾール）および
標準屋外試験技術が含まれ、そして実施例では、「実
際」として表す。実施例で表す水は、水処理状況の範囲
に関する水化学の断面を表している（０−５０ｐｐｍの
カルシウム硬度、ボイラー水および冷却水）（５０−１
０００ｐｐｍのカルシウム硬度、冷却水、処理水、排出
水）。
【００５１】表１は、冷却水システムで用いた異なる種
類の性能インジケータを示している。
類の性能インジケータを示している。
【００５２】
【表１】 表１ 典型的な冷却水の性能インジケータ 鉄を含む金属 非鉄金属 腐食抑制剤 腐食抑制剤 スケール抑制剤 殺微生物剤 クロム酸塩 ＴＴ ＳＳＳポリマー状 殺生物剤Ａ モリブデン酸塩 ＭＢＴ ＳＳＳ／ＭＡポリマー状 殺生物剤Ｂ 亜硝酸塩 ＢＴ ＨＥＤＰＡ 塩素 燐酸塩 臭素 安息香酸塩 ＤＰＳ−４８ （亜鉛錯体）、（ランタン錯体） Tiron （亜鉛錯体）、（ランタン錯体）省略形 殺生物剤Ａ：５−クロロ−２ メチル−４ イソチアゾリ
ン−３−オン（８．６％）／２ メチル−４−イソチア
ゾリン−３−オン（２．６％） 殺生物剤Ｂ：（テトラヒドロ−３，５−ジメチル−２Ｈ
−１，３，５−チアジアジン−２−チオン） ＤＰＳ−４８：Ｎ，Ｎ−ジ（２ーヒドロキシ−５−スル
ホン酸ベンジル）グリシン、ナトリウム塩 Tiron：カテコールジスルホン酸 ＴＴ：トリルトリアゾール ＭＢＴ：２−メルカプトベンゾチアゾール ＢＴ：ベンゾトリアゾール ＳＳＳ：スチレンスルホン酸ナトリウム ＭＡ：無水マレイン酸 ＨＥＤＰＡ：ヒドロキシエチリデン１，１−ジホスホン
酸 表２は、産業冷却水における、３つの性能インジケータ
の同時測定を示している。これらのインジケータは、穏
やかな鋼腐食抑制剤（モリブデン酸塩）、銅腐食抑制剤
（トリルトリアゾール）および有機殺生物剤（テトラヒ
ドロ−３，５−ジメチル−２Ｈ−１，３，５−チアジア
ジン−２−チオン）を表している。興味の持たれている
各々の分析体に対して回転主成分を選択した。選択した
水は、炭酸カルシウムとして５０−８００ｐｐｍの範囲
の硬度を有していた。
ン−３−オン（８．６％）／２ メチル−４−イソチア
ゾリン−３−オン（２．６％） 殺生物剤Ｂ：（テトラヒドロ−３，５−ジメチル−２Ｈ
−１，３，５−チアジアジン−２−チオン） ＤＰＳ−４８：Ｎ，Ｎ−ジ（２ーヒドロキシ−５−スル
ホン酸ベンジル）グリシン、ナトリウム塩 Tiron：カテコールジスルホン酸 ＴＴ：トリルトリアゾール ＭＢＴ：２−メルカプトベンゾチアゾール ＢＴ：ベンゾトリアゾール ＳＳＳ：スチレンスルホン酸ナトリウム ＭＡ：無水マレイン酸 ＨＥＤＰＡ：ヒドロキシエチリデン１，１−ジホスホン
酸 表２は、産業冷却水における、３つの性能インジケータ
の同時測定を示している。これらのインジケータは、穏
やかな鋼腐食抑制剤（モリブデン酸塩）、銅腐食抑制剤
（トリルトリアゾール）および有機殺生物剤（テトラヒ
ドロ−３，５−ジメチル−２Ｈ−１，３，５−チアジア
ジン−２−チオン）を表している。興味の持たれている
各々の分析体に対して回転主成分を選択した。選択した
水は、炭酸カルシウムとして５０−８００ｐｐｍの範囲
の硬度を有していた。
【００５３】
【表２】 表２ 冷却水における３つの性能インジケータの同時測定 サンプル Ｍｏ6+としての トリルトリアゾール 殺生物剤Ｂ 番 号 モリブデン酸塩 （ｐｐｍ） （ｐｐｍ） （ｐｐｍ） 実際 観察 実際 観察 実際 観察 １ 3.78 4.20 14.4 13.06 97 115.0 ２ 4.5 4.74 2.0 3.30 100 91.1 ３ 1.64 1.46 10.0 11.80 91 96.8 ４ 0.84 1.04 5.20 5.80 101 89.2 ５ 4.4 4.69 2.50 2.50 119 120.8 ６ 1.33 1.26 0.86 1.29 71 76.8 ７ 1.71 1.34 0.95 0.82 71 61.7 ８ 4.98 5.47 7.93 8.15 91 88.3 相対的平均誤差（％） 11.8％ 21％ 8.5％ 表３は、水マトリックス中の２成分の同時測定を示すも
のである。本発明の方法を用いて、鉄を含む金属腐食抑
制剤（モリブデン酸塩）とポリマー状スケール抑制剤
（ＳＳＳ／ＭＡＡ）コポリマーの個々の濃度を同時に測
定した。２０個のサンプルの学習セットに関して吸収の
回転主成分を選択した。この水のカルシウム硬度はゼロ
であった。
のである。本発明の方法を用いて、鉄を含む金属腐食抑
制剤（モリブデン酸塩）とポリマー状スケール抑制剤
（ＳＳＳ／ＭＡＡ）コポリマーの個々の濃度を同時に測
定した。２０個のサンプルの学習セットに関して吸収の
回転主成分を選択した。この水のカルシウム硬度はゼロ
であった。
【００５４】
【表３】 表３ 水マトリックスにおける２つの性能インジケータの同時測定 サンプル Ｍｏ6+としての ＳＳＳ／ＭＡＡ(２５：７５) 番 号 モリブデン酸塩 （ｐｐｍ） （ｐｐｍ） 実際 観察 実際 観察 １ 1.0 1.01 3.50 3.56 ２ 2.50 2.51 2.0 2.02 ３ 4.0 4.04 5.0 4.97 ４ 3.3 3.36 1.2 1.26 ５ 5.0 5.09 4.5 4.51 ６ 1.8 1.81 6.0 5.96 ７ 5.8 5.88 2.9 2.86 ８ 0.5 0.51 2.5 2.45 ９ 4.5 4.56 0.7 0.73 １０ 2.9 2.90 4.0 4.01 相対的平均誤差（％） 1.0％ 1.7％ 表４は、弱いＵＶ−ｖｉｓ−ＮＩＲ吸収体である（亜鉛
（Ｎ，Ｎ−ジ（２−ヒドロキシ−５−スルホン酸ベンジ
ル）グリシン）錯体に関して、簡単な主成分を用いるこ
とに対する、回転主成分を用いることの利点の例を示す
ものである。
（Ｎ，Ｎ−ジ（２−ヒドロキシ−５−スルホン酸ベンジ
ル）グリシン）錯体に関して、簡単な主成分を用いるこ
とに対する、回転主成分を用いることの利点の例を示す
ものである。
【００５５】
【表４】 表４ 冷却水における弱いＵＶ−ｖｉｓ−ＮＩＲ性能インジケータに関する、 主成分の使用と回転主成分の使用との比較。（亜鉛（Ｎ，Ｎ−ジ（ヒド ロキシ−５−スルホン酸ベンジル）グリシン）錯体 １０個のサンプルから成る学習セット ＡＥＰ＝推算の平均誤差（ｐｐｍ） サンプル番号 主成分 回転主成分 ＡＥＰ ＡＥＰ １ ２.２１ ０.０７８ ２ ２.４２ ０.０８６ ３ ２.６２ ０.２２６ ４ ３.１６ ０.３６６ ５ ２.２９ ０.０４６ ６ ２.２６ ０.３２２ ７ ２.３０ ０.６６４ ８ ２.４７ ０.２６０ 表５は、有意量の強力なＵＶ吸収剤である硝酸塩が存在
しているときの、亜硝酸イオンのオンライン測定を説明
するものである。この実施例は、亜硝酸ナトリウムおよ
び全亜硝酸塩／硝酸塩をＮａＮＯ2として同時測定する
ことを示している。これらの測定では、全亜硝酸塩／硝
酸塩から該亜硝酸塩を差し引くことによって、硝酸塩の
値が得られる。このような用途では、高濃度の硝酸塩を
含んでいる水の中でさえも、亜硝酸塩の推算誤差は１０
％未満である。
しているときの、亜硝酸イオンのオンライン測定を説明
するものである。この実施例は、亜硝酸ナトリウムおよ
び全亜硝酸塩／硝酸塩をＮａＮＯ2として同時測定する
ことを示している。これらの測定では、全亜硝酸塩／硝
酸塩から該亜硝酸塩を差し引くことによって、硝酸塩の
値が得られる。このような用途では、高濃度の硝酸塩を
含んでいる水の中でさえも、亜硝酸塩の推算誤差は１０
％未満である。
【００５６】
【表５】 表５ 同時オンライン様式における亜硝酸塩と硝酸塩の測定 サン 分析値（ｐｐｍ） 測定値（ｐｐｍ） プル NaNO2 NaNO3 NO2/NO3 NaNO2 ％誤差 NO2/NO3 ％誤差番号 (NaNO2として) (NaNO2として) １ 0 0 0 -7.8 誤差 -38.0 誤差 ２ 150 0 150 146.8 2.1 84.4 43.7 ３ 300 0 300 303.7 1.2 247.1 17.6 ４ 450 0 450 418.9 6.9 362.4 19.5 ５ 600 0 600 579.0 3.5 527.0 12.2 ６ 300 100 381.2 312.0 4.0 323.2 15.2 ７ 300 200 462.4 303.4 1.1 415.1 10.2 ８ 300 300 543.5 326.5 8.8 518.7 4.6 ９ 150 300 393.5 150.6 0.4 356.6 9.4 １０ 450 300 693.6 437.8 2.7 630.4 9.1 表６は、ボイラー水の中に種々のレベルの燐酸塩、即ち
共通のアニオンが存在している時の、ボイラー水のスケ
ール制御性能インジケータの測定を示すものである。こ
れらのサンプルを測定するに先立って室温に冷却した。
このポリマーに関する推算誤差は、分析レフリー方法の
５％以内である。
共通のアニオンが存在している時の、ボイラー水のスケ
ール制御性能インジケータの測定を示すものである。こ
れらのサンプルを測定するに先立って室温に冷却した。
このポリマーに関する推算誤差は、分析レフリー方法の
５％以内である。
【００５７】
【表６】 表６ ｐＨ１１.０の燐酸塩アニオン存在下２５℃ボイラー水における ＳＳＳ／ＭＡコポリマーの測定 分析値 測定値 サンプル 燐酸塩 ＳＳＳ／ＭＡ ＳＳＳ／ＭＡ 番 号 （ｐｐｍ） （ｐｐｍ） （ｐｐｍ） １ １８ ３２.０ ３１.４ ２ ２６ １２ １１.８ ３ ３２ ２５ ２４.７ ４ ４２ ９.０ ９.０ ５ ５０ ４６ ４６.４ ６ ５８ ２９ ２８.３ ７ ６４ １６ １５.９ ８ ７２ ４２ ４１.６ ９ ８４ ２１ ２１.１ １０ ９２ ３６ ３５.８
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ジヨン・リチヤードソン アメリカ合衆国イリノイ州60067パラタイ ン・サウスブロツクウエイストリート49 (72)発明者 ゲイリイ・ジー・エングストローム アメリカ合衆国ウイスコンシン州53140ケ ノシヤ・フイフスアベニユー7402 (72)発明者 ジヨン・アーサー・ケリイ アメリカ合衆国イリノイ州60014クリスタ ルレイク・アベイドライブ1005 (72)発明者 ラリイ・エム・カイ アメリカ合衆国イリノイ州60195ホフマン エステイツ・クリムソンドライブ4165 (72)発明者 マーク・デイ・ブリツクハウス アメリカ合衆国メリーランド州21009アビ ンドン・トツズバリイコート2933 (72)発明者 スコツト・ジエイ・カール アメリカ合衆国ウイスコンシン州53068オ コノモウオク・ノースソーヤーロード4468 (72)発明者 ケネス・ジエイ・シユラジヤー アメリカ合衆国ウイスコンシン州53122エ ルムグローブ・エルムウツドロード12825
Claims (22)
- 【請求項１】 ２００から２５００ｎｍの波長範囲で水
系システムのスペクトルを分析し、そしてこのスペクト
ルにケモメトリックス演算規則を適用することで、性能
インジケータの濃度を同時に測定することを含む、水系
システム中の多数の性能インジケータの濃度を同時に測
定する方法。 - 【請求項２】 該ケモメトリックス演算規則の結果を、
個々の性能インジケータに関して予め定めた範囲と比較
し、そしてこれらの結果がその予め定めた範囲の外に在
る場合、この範囲外に在る性能インジケータの用量を変
化させる、請求項１記載の方法。 - 【請求項３】 該水系システムが、冷却水システム、ボ
イラー水システム、脱塩装置、排水処理施設、或はパル
プもしくは紙の処理装置である、請求項１記載の方法。 - 【請求項４】 吸収または発光で該スペクトルを分析す
る請求項１記載の方法。 - 【請求項５】 ２００ｎｍから２５００ｎｍの波長範囲
のＵＶ−ｖｉｓ−ＮＩＲダイオードアレイ分光光度計を
用いて該スペクトルを分析する請求項１記載の方法。 - 【請求項６】 該ケモメトリックス演算規則が、吸収も
しくは発光スペクトルの主成分分析を基とするものであ
る、請求項１記載の方法。 - 【請求項７】 該主成分分析が、該吸収もしくは発光ス
ペクトルの第一導関数を基とするものである、請求項６
の方法。 - 【請求項８】 該主成分分析が、該吸収もしくは発光ス
ペクトルの第二導関数を基とするものである、請求項６
の方法。 - 【請求項９】 該ケモメトリックス演算規則が、吸収も
しくは発光スペクトルの回転主成分分析を基とするもの
である、請求項１記載の方法。 - 【請求項１０】 該性能インジケータが、処理成分、即
ちスケール抑制剤、腐食抑制剤、潤滑剤、金属処理流
体、ｐＨ調節剤、分散剤、消泡剤、セクエストラント、
殺生物剤、脱粘着剤、沈澱剤から成る群から選択され
る、請求項１記載の方法。 - 【請求項１１】 該水系システムのスペクトルを、オフ
ラインのサンプルからか、或はインサイチューまたはイ
ンラインで分析する請求項１記載の方法。 - 【請求項１２】 ２００から２５００ｎｍの波長範囲で
水系システムのスペクトルを分析し、そしてこのスペク
トルにケモメトリックス演算規則を適用することで、性
能インジケータおよび不活性トレーサーの濃度を測定す
ることを含む、水系システム中の多数の性能インジケー
タと１種以上の不活性トレーサーの濃度を同時に測定す
る方法。 - 【請求項１３】 該ケモメトリックス演算規則の結果
を、個々の性能インジケータに関して予め定めた範囲と
比較し、そしてこれらの結果がその予め定めた範囲の外
に在る場合、この範囲外に在る性能インジケータの用量
を変化させる、請求項１２記載の方法。 - 【請求項１４】 該水系システムが、冷却水システム、
ボイラー水システム、脱塩装置、排水処理施設、或はパ
ルプもしくは紙の処理装置である、請求項１２記載の方
法。 - 【請求項１５】 吸収または発光で該スペクトルを分析
する請求項１２記載の方法。 - 【請求項１６】 ２００ｎｍから８００ｎｍの波長範囲
のＵＶ−ｖｉｓ−ＮＩＲダイオードアレイ分光光度計を
用いて該スペクトルを分析する請求項１２記載の方法。 - 【請求項１７】 該ケモメトリックス演算規則が、吸収
もしくは発光スペクトルの主成分分析を基とするもので
ある、請求項１２記載の方法。 - 【請求項１８】 該主成分分析が、該吸収もしくは発光
スペクトルの第一導関数を基とするものである、請求項
１７の方法。 - 【請求項１９】 該主成分分析が、該吸収もしくは発光
スペクトルの第二導関数を基とするものである、請求項
１７の方法。 - 【請求項２０】 該ケモメトリックス演算規則が、吸収
もしくは発光スペクトルの回転主成分分析を基とするも
のである、請求項１２記載の方法。 - 【請求項２１】 該性能インジケータが、処理成分、即
ちスケール抑制剤、腐食抑制剤、潤滑剤、金属処理流
体、ｐＨ調節剤、分散剤、消泡剤、セクエストラント、
殺生物剤、脱粘着剤、沈澱剤から成る群から選択され
る、請求項１２記載の方法。 - 【請求項２２】 該水系システムのスペクトルを、オフ
ラインのサンプルからか、或はインサイチューまたはイ
ンラインで分析する請求項１２記載の方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US845889 | 1992-03-04 | ||
| US07/845,889 US5242602A (en) | 1992-03-04 | 1992-03-04 | Spectrophotometric monitoring of multiple water treatment performance indicators using chemometrics |
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|---|---|
| JPH0666718A true JPH0666718A (ja) | 1994-03-11 |
Family
ID=25296335
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5065916A Pending JPH0666718A (ja) | 1992-03-04 | 1993-03-03 | 多数の水処理性能インジケータの同時監視 |
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| JP (1) | JPH0666718A (ja) |
| KR (1) | KR930020163A (ja) |
| CN (1) | CN1046031C (ja) |
| AU (1) | AU669687B2 (ja) |
| BR (1) | BR9300730A (ja) |
| CA (1) | CA2090820C (ja) |
| FI (1) | FI930940A (ja) |
| MY (1) | MY131304A (ja) |
| NZ (1) | NZ245904A (ja) |
| PH (1) | PH29905A (ja) |
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| TR (1) | TR27811A (ja) |
| TW (1) | TW237517B (ja) |
| ZA (1) | ZA931218B (ja) |
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