JPH10197509A - Data management device for analyzer - Google Patents

Data management device for analyzer

Info

Publication number
JPH10197509A
JPH10197509A JP8358649A JP35864996A JPH10197509A JP H10197509 A JPH10197509 A JP H10197509A JP 8358649 A JP8358649 A JP 8358649A JP 35864996 A JP35864996 A JP 35864996A JP H10197509 A JPH10197509 A JP H10197509A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
analysis
data
search
schedule
sample
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP8358649A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP3733672B2 (en
Inventor
Tatsuki Nishimoto
竜樹 西本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shimadzu Corp
Original Assignee
Shimadzu Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shimadzu Corp filed Critical Shimadzu Corp
Priority to JP35864996A priority Critical patent/JP3733672B2/en
Publication of JPH10197509A publication Critical patent/JPH10197509A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP3733672B2 publication Critical patent/JP3733672B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To enhance the easiness in the searching operation for the data acquired through analysis. SOLUTION: A user issues an instruction about throttling of the analytical data in the sequence of schedule, analysis (specimen injection), and channel (S10). If a search is instructed, the stored region for the desired analytical data is found using the search condition items (schedule name, date of analysis, specimen name, etc.) acquired in the throttling process (S11, S129, and the applicable file is read and displayed (S13). In the case the user wants to make retrieval through direct input of retrieval condition items such as specimen name, etc., in the middle of throttling, he/she has only to make an appropriate addition to the retrieval condition items acquired automatically.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、試料を測定するこ
とにより採取したデータを解析処理して結果を得る分析
装置において、種々のデータを保管し、必要に応じてデ
ータ検索を行なうためのデータ管理装置に関する。この
データ管理装置は、例えば液体クロマトグラフ装置、ガ
スクロマトグラフ装置等、広範囲に利用することができ
る。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an analyzer for analyzing data collected by measuring a sample to obtain a result, and for storing various data and performing data retrieval as needed. Regarding the management device. This data management device can be used in a wide range such as a liquid chromatograph device and a gas chromatograph device.

【0002】[0002]

【従来の技術】図6は、液体クロマトグラフ(LC)分
析装置の一例を示す概略構成図である。LC分析装置
は、目的試料の分析を行なう分析部10と分析部10で
取得したデータを解析処理することにより定量又は定性
等の解析結果を得るデータ処理部20とから成ってい
る。分析部10に含まれる制御部15は、ユーザーによ
り入力設定された分析条件に従って分析部10の各部を
適宜制御する。送液部11はカラム13に所定流量にて
溶離液を供給し、オートインジェクタ12はこの溶離液
中に一定量の液体試料を注入する。注入された液体試料
は溶離液の流れに乗ってカラム13に送り込まれ、カラ
ム13を通過する際に成分に応じて時間的に分離されて
カラム13出口から溶出する。溶出液は分光光度計、電
気伝導度検出器等の各種の検出器14により検出され、
検出信号がデータ処理部20へ送られる。
2. Description of the Related Art FIG. 6 is a schematic diagram showing an example of a liquid chromatograph (LC) analyzer. The LC analyzer comprises an analyzer 10 for analyzing a target sample and a data processor 20 for analyzing data obtained by the analyzer 10 to obtain an analysis result such as quantitative or qualitative analysis. The control unit 15 included in the analysis unit 10 appropriately controls each unit of the analysis unit 10 according to the analysis conditions input and set by the user. The liquid sending section 11 supplies an eluent to the column 13 at a predetermined flow rate, and the auto injector 12 injects a certain amount of liquid sample into the eluate. The injected liquid sample is sent to the column 13 along with the flow of the eluent, and when passing through the column 13, is temporally separated according to the components and elutes from the outlet of the column 13. The eluate is detected by various detectors 14 such as a spectrophotometer and an electric conductivity detector,
The detection signal is sent to the data processing unit 20.

【0003】データ処理部20の中心はパーソナルコン
ピュータ(パソコン)21であって、このパソコン21
に所定のデータ処理プログラムが組み込まれ実行される
ことにより後述のデータ処理が行なわれる。検出器14
で検出された信号はデジタルデータに変換されてパソコ
ン21を介してハードディスク等の外部メモリ22に蓄
積される。その後に、パソコン21では、所定のデータ
処理条件に基づき、蓄積されているデータからクロマト
グラムが作成され、ピーク検出、各ピークの同定或いは
定量等のデータ処理が実行される。そして、その解析結
果がディスプレイ23に表示される。なお、図6の例で
は、同一の溶出液に対して同時に測定を行なうように2
台の同一又は相違する種類の検出器14を並列に備える
構成となっている。
[0003] The central part of the data processing section 20 is a personal computer (PC) 21.
The data processing described later is performed by incorporating and executing a predetermined data processing program in the program. Detector 14
Are converted into digital data and stored in an external memory 22 such as a hard disk via the personal computer 21. Thereafter, the personal computer 21 creates a chromatogram from the stored data based on predetermined data processing conditions, and executes data processing such as peak detection, identification or quantification of each peak. Then, the analysis result is displayed on the display 23. In the example of FIG. 6, two measurements are performed so that the same eluate is measured simultaneously.
Detectors 14 of the same or different types are provided in parallel.

【0004】上記装置で複数の試料の自動分析を行なう
ときには次のようにする。ユーザーはキーボードやマウ
ス等から成る入力部24にて所定操作を行ない、サンプ
ルスケジュールと呼ばれるスケジュール表をディスプレ
イ23に表示させる。このサンプルスケジュール画面上
で、標準試料を含む複数の試料の番号や分析条件(例え
ば、試料の注入量)等を入力し分析の開始を指示する
と、制御部15はサンプルスケジュールに従って各部を
制御し、複数試料の一連の分析を自動的に行なう。同一
又は他のユーザーが他の一連の分析を行なうときには、
再びサンプルスケジュール画面を表示させ、スケジュー
ル表に適当な入力設定を行なう。
[0004] The following procedure is used when performing automatic analysis of a plurality of samples using the above apparatus. The user performs a predetermined operation using the input unit 24 including a keyboard and a mouse, and displays a schedule table called a sample schedule on the display 23. On this sample schedule screen, when the number of a plurality of samples including the standard sample, the analysis conditions (for example, the injection amount of the sample), and the like are input and the start of analysis is instructed, the control unit 15 controls each unit according to the sample schedule. Perform a series of analyzes of multiple samples automatically. When the same or another user performs another series of analysis,
The sample schedule screen is displayed again, and appropriate input settings are made in the schedule table.

【0005】ところで、上記LC分析装置による解析で
は、過去にクロマトグラフ分析を行なって取得したデー
タ(以下「分析データ」という)を用いデータ処理条件
を変更して再解析処理を行なったり、過去の結果の信頼
性を確認すべく標準試料や未知試料の分析過程を調べる
ために分析条件やデータ処理条件を調べたりすることが
頻繁に行なわれる。従って、分析データは一旦データ処
理が行なわれた後も外部メモリ22に保管され続け、ま
た同一のデータに対してデータ処理条件を変更して解析
処理された結果のデータ(以下「処理後データ」とい
う)も破棄せずに外部メモリ22に保管しておくことが
多い。このため、外部メモリ22に記憶しているデータ
量は厖大なものとなり、分析データの再解析処理を行な
いたい場合には、厖大なデータの中から所望のデータを
検索しなければならない。
By the way, in the analysis by the above-mentioned LC analyzer, reanalysis processing is performed by changing data processing conditions using data obtained by performing chromatographic analysis in the past (hereinafter referred to as “analysis data”), In order to check the reliability of the results, analysis conditions and data processing conditions are often checked to check the analysis process of a standard sample or an unknown sample. Therefore, the analysis data is kept stored in the external memory 22 even after the data processing is performed once, and the data obtained by performing the analysis processing on the same data by changing the data processing conditions (hereinafter referred to as “post-processing data”) Is often stored in the external memory 22 without being discarded. For this reason, the amount of data stored in the external memory 22 becomes enormous, and when performing re-analysis processing of the analysis data, it is necessary to search for desired data from the enormous data.

【0006】このようなデータの検索に関し、従来のL
C分析装置では、所望のデータの絞り込みを行なうのに
2種類の方法が使用されている。その第1は属性による
検索である。すなわち、検索対象の分析データは、或る
特定のスケジュールに属する複数の分析(試料の注入)
の中の或る特定の分析に属しており、更にその特定の分
析の中の或る特定のチャンネル(ここでは、相違する検
出器をチャンネルと呼ぶ)に属している。従って、ユー
ザーが所定の操作を行なって、スケジュール→分析→チ
ャンネルという順序で所望の分析データを見つけ出して
検索を指示すると、最終的にそのデータファイルが記憶
されている外部メモリ22内の記憶位置から所望の分析
データが読み出されてきてディスプレイ23に表示され
る。
[0006] Regarding such data retrieval, the conventional L
In the C analyzer, two types of methods are used to narrow down desired data. The first is a search by attribute. That is, the analysis data to be searched includes a plurality of analysis (sample injection) belonging to a specific schedule.
, And further belongs to a particular channel (here the different detectors are called channels) in that particular analysis. Therefore, when the user performs a predetermined operation to find desired analysis data in the order of schedule → analysis → channel and instructs a search, finally, the data file is stored from the storage location in the external memory 22 where the data file is stored. The desired analysis data is read out and displayed on the display 23.

【0007】このような検索を行なうためには、例えば
スケジュール、分析等毎にそれぞれ相違するスケジュー
ルや分析に関するユニークな識別子(ID)が利用され
る。スケジュールと分析、分析とチャンネルという上下
層の対応関係が識別子の組又はその結合関係を示すテー
ブルにより管理されている。そして、最終的には、分析
データの識別子とそのデータファイルの格納位置を記し
てあるテーブルを参照して、外部メモリ22の格納位置
からデータファイルを読み出すという処理を実行し検索
を行なっている。
[0007] In order to perform such a search, unique identifiers (IDs) relating to schedules and analyzes, which are different for each schedule, analysis, etc., are used. The correspondence between the upper and lower layers of the schedule and the analysis and the analysis and the channel is managed by a set of identifiers or a table showing the connection between them. Finally, the data file is read from the storage location in the external memory 22 with reference to the table in which the identifier of the analysis data and the storage location of the data file are described, and the search is performed.

【0008】第2の検索方法は、検索条件項目を用いる
ものである。検索条件項目とは、スケジュール名、試料
名、分析日時、分析者名、チャンネル番号(又は検出器
名)等の分析データを特定し得る個別の項目であって、
ユーザーが1つ以上の検索条件項目に関し所望の条件を
入力設定し検索を指示すると、その条件に適合する分析
データが1つ以上検索される。この検索方法では、検索
条件項目を細かく設定しないと不所望の分析データも同
時に検索されてしまうという不便さはあるが、例えば、
いずれのスケジュールに属するのかに拘らず、或る特定
の試料名に関するデータを全て検索したい等の場合には
非常に有用である。
The second search method uses a search condition item. The search condition items are individual items that can specify analysis data such as schedule name, sample name, analysis date and time, analyst name, channel number (or detector name),
When the user inputs and sets a desired condition with respect to one or more search condition items and instructs a search, one or more pieces of analysis data matching the condition are searched. This search method has the inconvenience that undesired analysis data will be searched at the same time unless the search condition items are set in detail.
This is very useful when it is desired to retrieve all data relating to a specific sample name regardless of which schedule it belongs to.

【0009】[0009]

【発明が解決しようとする課題】このように2つのデー
タ検索方法にはそれぞれ特長があり、ユーザーが所望の
データ検索を行なう際にはいずれか適当な方法を選択す
るようになっている。しかしながら、データ量が厖大に
なると、いずれかの方法でもうまく検索できないことが
ある。すなわち、属性による検索は上述のように自動的
に付加される識別子を用いており、これは検索条件項目
とは何等の関係も有していないので、例えば属性を利用
して或る特定のスケジュールに属する分析データを絞り
込んだ後に、更にその中で個別の検索条件項目で絞り込
みを行なうことはできないという不便さが存在する。
As described above, each of the two data retrieval methods has its own features. When a user performs a desired data retrieval, the user selects any appropriate method. However, when the data amount becomes enormous, it may not be possible to search well by any of the methods. That is, the search by the attribute uses the identifier automatically added as described above, which has no relationship with the search condition item. Therefore, for example, a specific schedule using the attribute is used. After narrowing down the analysis data belonging to, there is an inconvenience that it is not possible to further narrow down the individual search condition items therein.

【0010】本発明は上記課題を解決するために成され
たものであり、その目的とするところは、データ検索の
操作が容易になり効率的な分析作業が行なえる分析装置
のデータ管理装置を提供することにある。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to provide a data management device for an analysis device which can easily perform a data search operation and can perform an efficient analysis operation. To provide.

【0011】[0011]

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に成された本発明は、所定のスケジュールに従って複数
の試料の分析を実行する分析部にて採取した分析データ
及び該分析データを解析処理して得た結果を管理するデ
ータ管理装置であって、 a)分析データ又は解析処理の結果から成るデータファイ
ルを格納しておく記憶領域を有する記憶手段と、 b)階層的に構成された複数のテーブル内から所望のもの
を選択することにより目的とする分析の絞り込みを行な
うための入力手段と、 c)該入力手段にて選択された分析に関して複数の検索条
件項目を取得する条件抽出手段と、 d)該条件抽出手段により取得された検索条件項目の各条
件を満たす分析データを前記記憶手段から検索する検索
手段と、 を備えることを特徴としている。
SUMMARY OF THE INVENTION In order to solve the above-mentioned problems, the present invention has been made to solve the above-mentioned problems. A data management device for managing the results obtained by: a) storage means having a storage area for storing data files composed of analysis data or results of analysis processing; b) a plurality of hierarchically configured Input means for narrowing down the target analysis by selecting a desired one from the table of c), and c) condition extracting means for acquiring a plurality of search condition items for the analysis selected by the input means. D) search means for searching the storage means for analysis data satisfying each condition of the search condition item obtained by the condition extraction means.

【0012】[0012]

【発明の実施の形態】本発明に係るデータ管理装置で
は、例えば、複数のスケジュールを列記したスケジュー
ルテーブル、スケジュールテーブル内の任意のスケジュ
ールにおける複数の試料分析を列記した分析テーブル、
及び、分析テーブル内の任意の分析における検出器の相
違する複数の分析データを列記した分析データテーブル
というように階層的にテーブルが構成されており、ユー
ザーは入力手段により、特定のスケジュール、特定の分
析というように順次選択を行なうことにより目的とする
分析の絞り込みを行なう。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS In a data management apparatus according to the present invention, for example, a schedule table listing a plurality of schedules, an analysis table listing a plurality of sample analyzes in an arbitrary schedule in the schedule table,
And, a table is hierarchically configured such as an analysis data table listing a plurality of analysis data different from each other in a given analysis in the analysis table, and a user can input a specific schedule, a specific schedule by an input unit. The target analysis is narrowed down by sequentially selecting the analysis as in the analysis.

【0013】従来のデータ管理装置では、このような絞
り込みに対して選択されたスケジュール、分析等の識別
子を順次辿り、最終的に目的とする分析データのデータ
ファイルの記憶位置の情報まで行き着く。これに対し、
本発明のデータ管理装置では、条件抽出手段が、選択さ
れたスケジュール、分析又は分析データに関してスケジ
ュール名、分析日時、試料名等、種々の検索条件項目を
取得する。そして、検索手段はこの複数の検索条件項目
を受け取り、この条件を満たすような分析データを検索
してそのデータファイルの記憶位置を探し出し、記憶手
段の中のその記憶位置からデータファイルを読み出して
出力する。
In the conventional data management device, identifiers such as schedules and analyzes selected for such narrowing down are sequentially traced, and finally the information of the storage location of the data file of the target analysis data is reached. In contrast,
In the data management device of the present invention, the condition extracting means acquires various search condition items such as a schedule name, an analysis date and time, and a sample name for the selected schedule, analysis or analysis data. The search means receives the plurality of search condition items, searches for analysis data satisfying the conditions, finds a storage location of the data file, reads out the data file from the storage location in the storage means, and outputs the data file. I do.

【0014】[0014]

【実施例】本発明に係るデータ管理装置を備える分析装
置の一実施例であるLC分析装置を図を参照して説明す
る。本実施例によるLC分析装置の構成は図6に示した
ものと同一であるが、データ処理部20においてデータ
検索を行なう際の処理内容が異なる。この相違は、デー
タ処理部20を構成するパソコン21の処理プログラム
を変更することで対応することができる。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An LC analyzer which is an embodiment of an analyzer having a data management device according to the present invention will be described with reference to the drawings. The configuration of the LC analyzer according to the present embodiment is the same as that shown in FIG. 6, but the processing content when performing data search in the data processing unit 20 is different. This difference can be dealt with by changing the processing program of the personal computer 21 constituting the data processing unit 20.

【0015】まず、この分析装置における分析作業の手
順を図1のフローチャートに沿って説明する。分析の準
備として、ユーザーは分析条件と処理条件とを入力設定
する(ステップS1)。すなわち、ユーザーが入力部2
4で所定の操作を行なうと、分析部10の各部の分析条
件設定のための対話画面がディスプレイ23に表示され
る。ユーザーは、この画面上で送液部11等に必要な分
析条件を1項目ずつ入力する。また、処理条件に関して
も、成分、分析時間、濃度等の必要な項目を入力する。
そして、入力が終了したならば、適当なファイル名を決
めて保存を指示する。パソコン21は、この指示を受け
て、入力された分析条件及び処理条件を一つの設定ファ
イル(メソドファイル)として外部メモリ22の所定領
域に格納する(ステップS2)。
First, the procedure of the analysis operation in this analyzer will be described with reference to the flowchart of FIG. As preparation for analysis, the user inputs and sets analysis conditions and processing conditions (step S1). That is, the user enters the input unit 2
When a predetermined operation is performed in step 4, an interactive screen for setting analysis conditions of each unit of the analysis unit 10 is displayed on the display 23. The user inputs necessary analysis conditions for the liquid sending unit 11 and the like one item at a time on this screen. Also, regarding processing conditions, necessary items such as components, analysis time, and concentration are input.
Then, when the input is completed, an appropriate file name is determined and a save instruction is given. Upon receiving the instruction, the personal computer 21 stores the input analysis conditions and processing conditions as a single setting file (method file) in a predetermined area of the external memory 22 (step S2).

【0016】次に、上記のように作成した複数のメソド
ファイルと試料との対応関係を規定するためにテンプレ
ートと呼ばれる対応表を作成する(ステップS3)。す
なわち、ユーザーが入力部24にて所定の操作を行なう
とテンプレート作成用の対話画面がディスプレイ23に
表示されるので、試料名(又は試料番号)を入力し、そ
のサンプルを分析する際に使用するメソドファイルを選
択する。パソコン21は、この操作を受けて、試料の管
理テーブル、メソッドファイルの管理テーブル、及び、
試料とメソドファイルとの対応関係を記述している結合
管理テーブルを作成し、これを外部メモリ22の所定領
域に記憶する(ステップS4)。
Next, a correspondence table called a template is created to define the correspondence between the plurality of method files created as described above and the sample (step S3). That is, when the user performs a predetermined operation on the input unit 24, an interactive screen for creating a template is displayed on the display 23, so that a sample name (or sample number) is input and used for analyzing the sample. Select a method file. In response to this operation, the personal computer 21 receives the sample management table, the method file management table, and
A binding management table describing the correspondence between the sample and the method file is created and stored in a predetermined area of the external memory 22 (step S4).

【0017】各テーブルの詳細な説明は省略するが、結
合管理テーブルは試料管理テーブルに記述されている各
試料に対応するメソドファイルを示しており、メソドフ
ァイル管理テーブル中にはそのメソドファイル本体が記
憶されている外部メモリ22の領域を示すポインタが記
述されている。従って、試料管理テーブルから順に辿る
と、所望の試料の分析に用いるメソドファイルのポイン
タに到達する。
Although a detailed description of each table is omitted, the binding management table shows a method file corresponding to each sample described in the sample management table, and the method file main body is included in the method file management table. A pointer indicating the stored area of the external memory 22 is described. Therefore, by sequentially tracing from the sample management table, the pointer reaches a method file pointer used for analyzing a desired sample.

【0018】次に、ユーザーは複数の試料の分析順序を
決めるためのスケジュールを作成する(ステップS
5)。すなわち、ユーザーが入力部24にて所定の操作
を行なうとスケジュール作成用の対話画面がディスプレ
イ23に表示されるので、分析対象の試料名を直接入力
するか或いは予め登録している試料名の一覧表の中から
所望のものを選択することにより分析順序を設定する。
スケジュールが設定されると、パソコン21は、上述の
試料及びメソド管理テーブル並びに結合管理テーブルを
参照して、各試料に対応したメソドファイルを検索す
る。
Next, the user creates a schedule for determining the analysis order of a plurality of samples (step S).
5). That is, when the user performs a predetermined operation on the input unit 24, an interactive screen for creating a schedule is displayed on the display 23, so that the name of the sample to be analyzed is directly input or a list of sample names registered in advance is displayed. The analysis order is set by selecting a desired one from the table.
When the schedule is set, the personal computer 21 refers to the above-mentioned sample and method management table and connection management table to search for a method file corresponding to each sample.

【0019】そして、分析開始の前にそのメソドファイ
ルを外部メモリ22から読み出し、メソドファイルに含
まれている分析条件に基づき制御部15に対して指示信
号を送出する。制御部15はこれに応じて送液部11
等、各部の動作をそれぞれ制御しLC分析を実行する
(ステップS6)。LC分析により検出器14で得られ
た検出信号はA/D変換されてパソコン21へ送られ、
各分析毎に1つの分析データファイルとして外部メモリ
22に蓄積される(ステップS7)。その後、パソコン
21では、このデータからクロマトグラムが作成され、
このクロマトグラムに対しメソドファイル中の処理条件
に基づいて波形処理、演算処理が施され、定性又は定量
解析が行なわれる(ステップS8)。このようにして処
理された結果は、各分析毎に1つの処理後データファイ
ルとして外部メモリ22に保管される(ステップS
9)。
Before starting the analysis, the method file is read from the external memory 22, and an instruction signal is sent to the control unit 15 based on the analysis conditions included in the method file. The controller 15 responds accordingly to the
For example, the operation of each unit is controlled to perform the LC analysis (step S6). The detection signal obtained by the detector 14 by the LC analysis is A / D converted and sent to the personal computer 21.
One analysis data file is stored in the external memory 22 for each analysis (step S7). After that, the personal computer 21 creates a chromatogram from this data,
Waveform processing and arithmetic processing are performed on the chromatogram based on the processing conditions in the method file, and qualitative or quantitative analysis is performed (step S8). The result processed in this way is stored in the external memory 22 as one processed data file for each analysis (step S
9).

【0020】例えば、分析データのデータファイルは次
のようにして管理される。図2は、この分析装置におけ
る分析データのデータファイルを管理するためのデータ
ベース構造の概念図の一例である。このデータベース
は、以下の4つのテーブルから成る。 (1) スケジュールの管理テーブル(@管理/スケジュー
ル)30 (2) スケジュールの各行(分析又は試料注入)の管理テ
ーブル(@管理/行)31 (3) 分析データファイルの管理テーブル(@管理/分析
データ)32 (4) スケジュール及びスケジュールの行から成る連結キ
ーと分析データファイルとの対応関係を記述している結
合管理テーブル(@関係/行−分析)33
For example, a data file of analysis data is managed as follows. FIG. 2 is an example of a conceptual diagram of a database structure for managing a data file of analysis data in the analyzer. This database consists of the following four tables. (1) Schedule management table (@ management / schedule) 30 (2) Schedule management table (@ management / line) 31 for each row (analysis or sample injection) (3) Analysis data file management table (@ management / analysis) (Data) 32 (4) Combination management table ({relation / line-analysis) 33 describing the correspondence between a schedule and a concatenated key consisting of schedule lines and analysis data files

【0021】三つの管理テーブル30〜32はそれぞれ
単独で完結しており、結合管理テーブル33は上位と下
位の管理テーブルを関連付ける機能を有する。すなわ
ち、スケジュールの各行で設定されている試料に対応し
た分析データファイルを示すのが結合管理テーブル33
であり、その対応付けはユニークな識別子により成され
ている。
Each of the three management tables 30 to 32 is completed independently, and the combined management table 33 has a function of associating the upper and lower management tables. That is, the binding management table 33 indicates the analysis data file corresponding to the sample set in each line of the schedule.
And the association is made by a unique identifier.

【0022】次に、上述のようにして外部メモリ22に
蓄積された分析データファイルを用いて再解析処理を行
なう等の場合におけるデータ検索について説明する。本
実施例のLC分析装置においても、属性によりデータを
絞り込む方法と、複数の検索条件項目を入力設定するこ
とによりその条件に適合するデータを検索する方法の2
つを利用することができる。
Next, a description will be given of a data search in the case of performing a re-analysis process using the analysis data file stored in the external memory 22 as described above. Also in the LC analyzer of this embodiment, there are two methods: a method of narrowing down data by attributes, and a method of searching for data that meets the conditions by inputting and setting a plurality of search condition items.
One can be used.

【0023】〔属性による検索〕図3は、本実施例にお
ける属性を用いた検索方法の手順を示すフローチャート
である。また、図4は、この検索時にディスプレイ23
に表示されるデータ検索のためのテーブルの一例を概略
的に示す模式図である。図4(a)はスケジュールテー
ブルであって、1行が1つのサンプルスケジュールに対
応し、過去に実行されたスケジュール名、実行日時、実
行者等が列記されている。図4(b)は各サンプルスケ
ジュール毎に作成される分析テーブルであって、1行が
一つの試料の分析に対応し、その試料名、分析日時、分
析者等が列記されている。図4(c)は一つの試料の分
析毎に作成されるデータテーブルであって、1行が一つ
の検出器による検出に対応しており、異なるチャンネル
番号が付されている。
[Search by Attribute] FIG. 3 is a flowchart showing the procedure of a search method using attributes in this embodiment. FIG. 4 shows the display 23 during this search.
FIG. 4 is a schematic diagram schematically showing an example of a table for data search displayed in FIG. FIG. 4A is a schedule table in which one line corresponds to one sample schedule, and the schedule name, execution date and time, executor, and the like executed in the past are listed. FIG. 4B is an analysis table created for each sample schedule. One line corresponds to the analysis of one sample, and the sample name, analysis date and time, analyst, and the like are listed. FIG. 4C shows a data table created for each analysis of one sample. One row corresponds to detection by one detector, and different channel numbers are assigned.

【0024】ユーザーが入力部24により適当な操作を
行なうとディスプレイ23の画面には図4(a)のよう
なスケジュールテーブルが表示される。ユーザーは所望
のスケジュールの行にカーソルを移動し、マウスをダブ
ルクリック操作する。すると、この操作を受けて図4
(b)のような分析テーブルがディスプレイ23の画面
に表示される。次にユーザーは所望の分析の行にカーソ
ルを移動し、マウスをダブルクリック操作する。する
と、この操作を受けて図4(c)のようなデータテーブ
ルがディスプレイ23の画面に表示される。ユーザーは
所望の分析データの行にカーソルを移動し、マウスをダ
ブルクリック操作する。このようにして、ユーザーは対
象となる分析の選択を行なう(ステップS10)。
When the user performs an appropriate operation using the input unit 24, a schedule table as shown in FIG. The user moves the cursor to the desired schedule line and double-clicks the mouse. Then, in response to this operation, FIG.
An analysis table as shown in (b) is displayed on the screen of the display 23. Next, the user moves the cursor to the desired analysis line and double-clicks the mouse. Then, in response to this operation, a data table as shown in FIG. 4C is displayed on the screen of the display 23. The user moves the cursor to a desired analysis data line and double-clicks the mouse. Thus, the user selects a target analysis (step S10).

【0025】従来の属性による検索では、上記のような
操作が行なわれると、ダブルクリックにより選択された
対象(例えば分析)の識別子が検出され、図2に示した
管理テーブル30〜32及び結合管理テーブル33を参
照してデータファイルの格納位置が検索される。しかし
ながら、本実施例では、パソコン21は、上記各テーブ
ルでのダブルクリックの操作を受けて、各テーブルでの
検索条件項目を取得する処理を実行する(ステップS1
1)。すなわち、スケジュール名、そのスケジュールの
実行日時、試料名等の各テーブルの記述されている項目
に関し、選択されたスケジュール、分析、チャンネル毎
にその条件が取得される。そして、ユーザーが検索動作
を指示すると、パソコン21はその複数の検索条件項目
に適合する分析データを検索する(ステップS12)。
このときの検索動作は次の検索条件項目による検索と同
一である。
In the conventional search based on attributes, when the above operation is performed, the identifier of the target (for example, analysis) selected by double-clicking is detected, and the management tables 30 to 32 shown in FIG. The storage location of the data file is searched with reference to the table 33. However, in the present embodiment, the personal computer 21 executes a process of acquiring a search condition item in each table in response to a double-click operation in each table (step S1).
1). That is, with respect to items described in each table such as the schedule name, the execution date and time of the schedule, and the sample name, the conditions are acquired for each of the selected schedule, analysis, and channel. When the user instructs a search operation, the personal computer 21 searches for analysis data matching the plurality of search condition items (step S12).
The search operation at this time is the same as the search by the next search condition item.

【0026】〔検索条件項目による検索〕図5は、検索
条件項目を用いた検索方法の手順を示すフローチャート
である。ユーザーは所定操作を行なうことにより検索条
件項目を入力設定するための画面をディスプレイ23に
表示し、適当な条件、例えばスケジュール名、試料名等
を入力部24より入力する(ステップS20)。パソコ
ン21は、この設定された検索条件項目に適合する分析
データファイルを検索する(ステップS21)。検索条
件項目から所望の分析データファイルの記憶領域を示す
ポインタを探索するためには、検索条件項目毎にフィル
タリングにより適合するデータファイルを選び出す検索
プログラムを用いるとよい。そして、ポインタが見つか
ったならば、外部メモリ22のそのポインタの領域を読
み出すことにより所望のデータファイルを得て、これを
ディスプレイ23に表示する(ステップS22)。
[Search by Search Condition Items] FIG. 5 is a flowchart showing the procedure of a search method using search condition items. The user performs a predetermined operation to display a screen for inputting and setting search condition items on the display 23, and inputs appropriate conditions, such as a schedule name and a sample name, from the input unit 24 (step S20). The personal computer 21 searches for an analysis data file that matches the set search condition item (step S21). In order to search a pointer indicating a storage area of a desired analysis data file from the search condition items, it is preferable to use a search program for selecting a data file suitable for each search condition item by filtering. Then, when the pointer is found, a desired data file is obtained by reading the area of the pointer in the external memory 22, and this is displayed on the display 23 (step S22).

【0027】以上のように、本実施例のデータ処理部2
0では、検索のためのユーザーの操作方法は従来の属性
による検索方法と変わらないが、内部でのデータ検索は
従来のように識別子を用いず、検索条件項目を用いて行
なっている。従って、例えば、ユーザーの操作により図
4(b)のような分析テーブルにまで絞り込みを行なっ
た後に、更に例えば試料名等の検索条件項目を用いて絞
り込みを行ないたい場合には、既に取得されているスケ
ジュール名等の検索条件項目に新たな検索条件項目を追
加すればよいだけなので、操作上は属性での絞り込みと
検索条件項目での絞り込みが関連をもって連続して行な
えることになる。
As described above, the data processing unit 2 of this embodiment
In the case of 0, the user's operation method for searching is not different from the conventional searching method using attributes, but internal data searching is performed using a search condition item without using an identifier unlike the conventional method. Therefore, for example, when the user narrows down to the analysis table as shown in FIG. 4B by the operation of the user and wants to further narrow down using the search condition items such as the sample name, for example, it is already obtained. It is only necessary to add a new search condition item to a search condition item such as a schedule name that is present, so that in operation, narrowing down by attribute and narrowing down by search condition item can be continuously performed in relation.

【0028】なお、上記実施例は一例であって、本発明
の趣旨に沿った範囲で適宜変形や修正を行なえることは
明らかである。
It should be noted that the above embodiment is merely an example, and it is apparent that modifications and modifications can be made as appropriate within the spirit of the present invention.

【0029】[0029]

【発明の効果】以上のように、本発明に係る分析装置の
データ管理装置によれば、従来の属性による検索と検索
条件項目による検索という2つの相違する検索方法の垣
根が取り払われ、蓄積されているデータ量が厖大であっ
ても所望のデータの絞り込みの操作が容易になる。この
ため、分析作業の効率が向上する。
As described above, according to the data management device of the analyzer according to the present invention, the two different search methods, that is, the conventional search using the attribute and the search using the search condition items, are removed and accumulated. Even if the data amount is enormous, the operation of narrowing down the desired data becomes easy. Therefore, the efficiency of the analysis work is improved.

【0030】更に、このデータ管理装置によれば、操作
上は属性と検索条件項目という異なる方法による検索と
なっているが実際のデータファイルを検索する処理は検
索条件項目を参照しているだけであるので、従来の識別
子を辿って検索を行なう検索プログラムが不要となり、
プログラム量が少なくて済み、プログラムの作成の手間
も軽減される。
Further, according to this data management device, the operation is performed by a different method of an attribute and a search condition item. However, the process of searching for an actual data file merely refers to the search condition item. There is no need for a conventional search program that searches by following identifiers.
The amount of programs is small, and the effort of creating programs is also reduced.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】 本発明に係るデータ管理装置を備える分析装
置の一実施例における分析作業の手順を示すフローチャ
ート。
FIG. 1 is a flowchart showing a procedure of an analysis operation in an embodiment of an analyzer provided with a data management device according to the present invention.

【図2】 本実施例での分析データのデータベース構造
の概念図。
FIG. 2 is a conceptual diagram of a database structure of analysis data in the embodiment.

【図3】 本実施例における属性によるデータ検索処理
の手順を示すフローチャート。
FIG. 3 is a flowchart illustrating a procedure of a data search process based on an attribute according to the embodiment.

【図4】 本実施例における属性によるデータ検索操作
時に表示されるテーブルの一例を示す模式図。
FIG. 4 is a schematic diagram illustrating an example of a table displayed at the time of a data search operation based on attributes according to the embodiment.

【図5】 本実施例における検索条件項目によるデータ
検索処理の手順を示すフローチャート。
FIG. 5 is an exemplary flowchart illustrating the procedure of a data search process using a search condition item in the embodiment.

【図6】 液体クロマトグラフ分析装置の概略構成図。FIG. 6 is a schematic configuration diagram of a liquid chromatograph analyzer.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

10…分析部 20…データ処理部 21…パソコン 22…外部メモリ 23…ディスプレイ 24…入力部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Analysis part 20 ... Data processing part 21 ... Personal computer 22 ... External memory 23 ... Display 24 ... Input part

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 所定のスケジュールに従って複数の試料
の分析を実行する分析部にて採取した分析データ及び該
分析データを解析処理して得た結果を管理するデータ管
理装置であって、 a)分析データ又は解析処理の結果から成るデータファイ
ルを格納しておく記憶領域を有する記憶手段と、 b)階層的に構成された複数のテーブル内から所望のもの
を選択することにより目的とする分析の絞り込みを行な
うための入力手段と、 c)該入力手段にて選択された分析に関して複数の検索条
件項目を取得する条件抽出手段と、 d)該条件抽出手段により取得された検索条件項目の各条
件を満たす分析データを前記記憶手段から検索する検索
手段と、 を備えることを特徴とするデータ管理装置。
1. A data management device for managing analysis data collected by an analysis unit that executes analysis of a plurality of samples according to a predetermined schedule and a result obtained by performing an analysis process on the analysis data. A storage means having a storage area for storing a data file composed of data or the result of analysis processing; andb) narrowing down a target analysis by selecting a desired one from a plurality of hierarchically structured tables. C) condition extracting means for obtaining a plurality of search condition items for the analysis selected by the input means, and d) each condition of the search condition items obtained by the condition extracting means. And a search unit for searching the storage unit for the analysis data to be satisfied.
JP35864996A 1996-12-27 1996-12-27 Data management device for analyzer Expired - Fee Related JP3733672B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP35864996A JP3733672B2 (en) 1996-12-27 1996-12-27 Data management device for analyzer

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP35864996A JP3733672B2 (en) 1996-12-27 1996-12-27 Data management device for analyzer

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH10197509A true JPH10197509A (en) 1998-07-31
JP3733672B2 JP3733672B2 (en) 2006-01-11

Family

ID=18460410

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP35864996A Expired - Fee Related JP3733672B2 (en) 1996-12-27 1996-12-27 Data management device for analyzer

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP3733672B2 (en)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009019995A (en) * 2007-07-12 2009-01-29 Hitachi High-Technologies Corp Analysis data processor and file preserving method
EP2042875A2 (en) 2007-09-27 2009-04-01 Sysmex Corporation Sample processing apparatus and data processing apparatus
WO2015189928A1 (en) * 2014-06-11 2015-12-17 株式会社島津製作所 Analytical instrument control method, analytical instrument control device, and analytical instrument control program
JP2016133486A (en) * 2015-01-22 2016-07-25 東ソー株式会社 Chromatographic data processing system and method for searching chromatogram
WO2016202256A1 (en) * 2015-06-18 2016-12-22 常州三泰科技有限公司 Chromatograph and method for reusing chromatographic columns

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01187451A (en) * 1988-01-22 1989-07-26 Shimadzu Corp Data processor for chromatograph
JPH0877184A (en) * 1994-07-06 1996-03-22 Omron Corp Device and method for retrieving data base, direct mail issuance supporting system with data base retrieving device, device and method for evaluating customer, and direct mail issuance supporting system with customer evaluating device

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH01187451A (en) * 1988-01-22 1989-07-26 Shimadzu Corp Data processor for chromatograph
JPH0877184A (en) * 1994-07-06 1996-03-22 Omron Corp Device and method for retrieving data base, direct mail issuance supporting system with data base retrieving device, device and method for evaluating customer, and direct mail issuance supporting system with customer evaluating device

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009019995A (en) * 2007-07-12 2009-01-29 Hitachi High-Technologies Corp Analysis data processor and file preserving method
EP2042875A2 (en) 2007-09-27 2009-04-01 Sysmex Corporation Sample processing apparatus and data processing apparatus
WO2015189928A1 (en) * 2014-06-11 2015-12-17 株式会社島津製作所 Analytical instrument control method, analytical instrument control device, and analytical instrument control program
JP2016133486A (en) * 2015-01-22 2016-07-25 東ソー株式会社 Chromatographic data processing system and method for searching chromatogram
WO2016202256A1 (en) * 2015-06-18 2016-12-22 常州三泰科技有限公司 Chromatograph and method for reusing chromatographic columns

Also Published As

Publication number Publication date
JP3733672B2 (en) 2006-01-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11036777B2 (en) Analysis information management system
CN103389345A (en) Data-processing system for chromatographic mass spectrometry
CN103376301A (en) Chromatography coupled quadrupole mass spectrometer
CN105745534A (en) Multi-component quantitative analysis method using chromatography
JP5272822B2 (en) Data processing device for metabolite analysis
JP4046061B2 (en) Chromatographic analyzer
JP3424547B2 (en) Liquid chromatograph
US20200240966A1 (en) Fraction collector control device and preparative liquid chromatograph
JP3733672B2 (en) Data management device for analyzer
CN110068639A (en) Chromatography data system and processing method
JP5315025B2 (en) Spectral analysis and display
JP4062155B2 (en) Chromatographic data processor
EP3413262A1 (en) Analysis information management system
JPH1019864A (en) Management and controller for analytical system
JP2020056595A (en) Chromatograph and determination device of chromatograph analysis method
JP2014202718A (en) Chromatograph data processing apparatus, method using the same, liquid chromatograph apparatus, and program
JP2005321200A (en) Data control device for instrumental analysis
JP2004053283A (en) Chromatograph data processor
JPH1082775A (en) Data processor for analyzer
JP2004028864A (en) Data processing apparatus for analyzer
US8843437B2 (en) Measurement data management with combined file database and relational database
JP5206544B2 (en) Chromatographic data processor
JP6515548B2 (en) Chromatographic data processing system and method for searching chromatograms
JPH08129001A (en) Chromatograph mass spectrometer using sim method
JPH11326304A (en) Data processing device for chromatograph

Legal Events

Date Code Title Description
A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20040729

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20040810

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20040921

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20050927

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20051010

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees