KR20050116394A

KR20050116394A - 유동 센서 신호 변환

Info

Publication number: KR20050116394A
Application number: KR1020057018084A
Authority: KR
Inventors: 치언 왕; 존 엠. 룰; 윌리엄 에스. 발렌타인
Original assignee: 셀레리티 인크.
Priority date: 2003-03-26
Filing date: 2004-03-25
Publication date: 2005-12-12
Also published as: CN1795369A; TW200424818A; US7272512B2; TWI241469B; WO2004088256A2; WO2004088256A3; US20040204885A1; US7043374B2; EP1608938A2; US7720617B2; US20050126306A1; US20080000283A1; JP2006521563A

Abstract

본 발명은 유동율, 적어도 하나의 센서 성질 및 적어도 하나의 유체 성질에 따라 작동하는 전달 함수를 가지는 센서 모델에 따라 센서의 교정 동안에 시험 유체로부터 센서의 특성 함수 중 적어도 하나의 대표를 획득하고, 임의의 유체가 작동하는 동안 센서를 통과하는 유동율을 판단하기 위해 특성 함수의 적어도 하나를 채용하는 방법에 관한 것이다.

Description

유동 센서 신호 변환 {FLOW SENSOR SIGNAL CONVERSION}

본 발명은 질량 유동 센서 분야에 관한 것으로, 특히 넓은 범위의 유동율에 걸쳐 센서의 유동 경로를 통해 임의의 유체의 실제 유동을 정확히 나타내는 유동 신호를 제공하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

질량 유동 센서는 가스 또는 다른 유체의 질량 유동율을 측정하기 위해 매우 다양한 적용에서 사용된다. 질량 유동 센서가 사용되는 한가지 경우는 질량 유동 제어기이다. 종래의 질량 유동 제어기에서, 주 유동 경로에서 유동하는 유체의 질량 유동율은 질량 유동 센서의 일부를 형성하는 일반적으로 더 작은 도관으로 분기되는 유체 부분의 질량 유동율에 기초하여 조절 또는 제어된다. 주 유동 경로 및 센서의 도관에서 층류를 가정하면, 주 유동 경로에서 유동하는 유체의 질량 유동율은 센서의 도관을 통해 유동하는 유체의 질량 유동율에 기초하여 판단된다(그리고, 조절 또는 제어된다).

일반적으로, 유동 센서는 유체 유동율을 표시하는 출력을 제공함으로써 유동율에 반응하는 임의의 장치 또는 장치들의 조합을 말한다. 열 질량 유동 센서는 유체의 유동에 의한 열 전달, 거동 및/또는 흐름에 기초하여 유동 경로 내의 유체의 유동율에 따라 변하는 출력을 제공하는 유동 센서를 말한다. 여기서 용어 "유체"는 유동할 수 있는 임의의 상태의 임의의 형태의 물질을 나타낸다. 용어 "유체"는 유동할 수 있는 물질 또는 물체의 임의의 조합을 포함하는 액체, 기체 및 슬러리에 적용됨을 알아야 한다.

하나의 종래의 열 질량 유동 센서가 도1에 도시된다. 열 질량 유동 센서(10)는, 도관이 길이(1)와 관련된 대용 길이를 갖도록 소정의 공간으로 이격되어 도관(12) 주위로 권취된 상류 저항 코일(14)과 하류 저항 코일(16)을 갖는 도관(12)을 포함한다. 상류 및 하류 코일은 센서 전자 회로(18)에 연결된다. 일반적으로, 코일(14, 16)은 다양할 수 있고, 코일의 저항은 온도의 함수이다. 유체가 도관(12)을 통해 유동하지 않을 때는, 센서는 균형 상태에 있다. 예를 들어, 코일(14, 16)이 각각의 휘스톤 브리지 형상의 하나의 다리를 포함할 수 있어서, 전자 회로(18)가 상류 코일(14)과 하류 코일(16)을 동일한 온도로 구동시켜 균형 상태가 얻어질 수 있다. 두 개의 코일이 동일한 온도일 때, 이들 저항은 동일하고 각각의 저항에서의 전압 강하 또한 동일하다(즉, V1은 V2와 같다). 전자 회로(18)는 전압 V1과 V2 사이의 차이를 검출하여, 그 차이를 센서 출력 신호 또는 간단히 센서 출력으로 불리는 전압 신호(20)로 출력하도록 구성될 수 있다.

유체가 유체 도관을 통해 유동할 때, 유체는 열 전달 대용에 따라 상류 코일(14)에서 하류 코일(16)로 열을 전달한다. 그 결과, 하류 코일(16)의 온도는 상류 코일보다 크게 되어, 각각의 저항을 변화시키고 센서 전자 회로(18)의 균형을 깨뜨린다. 전압 강하 V2는 전압 강하 V1과 더 이상 동일하지 않게 되고, 센서 전자 회로(18)는 전압 강하의 차이를 검출하여 그 차이를 센서 출력 신호(20)로서 출력한다. 대류에 의해 전달된 열량과 이에 따른 센서 출력은 유체의 질량 유동율에 비례한다.

센서 출력은 전압 신호일 필요는 없으며, 유동 센서의 구성에 따라 임의의 다양한 다른 신호일 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 센서 출력은 도1에 도시된 바와 같은 전압 신호, 전류 신호, 디지털 또는 아날로그 신호, 또는 센서의 도관을 통한 유동율을 나타낼 수 있는 임의의 다른 신호일 수 있다.

많은 적용, 예를 들어 반도체 제작 공정은 특정 유동 센서가 다양한 다른 유체 및/또는 유체들의 조합에서 작동할 것을 필요로 할 수 있다. 실제로, 이러한 유동 센서를 제공하는 것은 어려운 일이다. 예를 들어, 종래의 열 질량 유동 센서의 센서 출력은 유동 경로에서 유체의 질량 유동율 및 부분적으로 유체 형태에 의존할 수 있다. 즉, 유동 경로에서 유체의 열적 및/또는 물리적 대용은 센서 출력 전압이 유동율에 따라 변화되는 것에 영향을 줄 수 있다.

도2는 8가지 다른 유체 형태에 대한 센서 반응 곡선을 도시한다. 센서 반응 곡선은 대체로 유동율의 함수 또는 유동율과 관련된 센서 출력에 기초한 임의의 대표를 말한다. 도2에서, 수평축은 유동 경로를 통한 각 유체의 실제 유체 유동율을 나타낸다. 수직축은 유체 유동율에 따른 표준화된 센서 출력 전압을 나타낸다. 표준화된 센서 출력 전압은, 센서 출력 전압을 유체가 전 스케일(full scale) 유동으로 불리는 유동 경로를 통해 최대 유동율로 유동할 때의 센서 출력 전압으로 나눈 것이다. 즉, 수직 축은 전 스케일 센서 출력 전압의 일부를 나타낸다.

이상적으로는, 각각의 센서 반응 곡선은 유동율의 선형 함수이다. 그러나, 실제로 센서 반응 곡선이 곡률의 정도가 변화되고, 곡률이 유체에 의존하는 유동율의 함수일 수 있음을 알 수 있다. 종래에, 센서 반응 곡선이 유체에서 유체로 어떻게 변화되는 가를 잘 알 수 없었다. 이러한 예측 불가능성은 유동율의 적절한 범위에 걸쳐 유체의 범위에 대해 만족하게 반응하는 유동 센서를 개발하는 것을 어렵게 한다. 특히, 유동율의 적절한 범위에 걸쳐 임의의 유체와 만족하게 작동하는 유동 센서를 제공하는 것이 어렵다.

도1은 종래의 열 질량 유동 센서를 도시한다.

도2는 종래 기술의 열 질량 유동 센서를 통한 8가지 유체의 유동에 의한 대표적인 센서 반응 곡선을 도시한다.

도3은 변환 인자를 사용하여 처리 유체의 센서 출력 값을 보정하기 위해 대용 유체 센서 반응 곡선을 사용한 종래의 방법을 도시한다.

도4는 본 발명의 일 태양에 따른 센서 거동을 나타내는 센서 모델의 일 실시예를 도시한다.

도5는 본 발명의 다른 태양에 따른 센서 모델이 임의의 유체의 유동율을 판단하기 위해 어떻게 사용될 수 있는 지를 도시한다.

도6은 본 발명의 다른 태양에 따른 센서의 작동 중에, 임의의 유체의 유동율을 판단하기 위해 사용될 수 있는 시험 유체에 의해 센서의 보정 중에 대용 정보를 얻는 방법을 도시한다.

도7은 본 발명의 다른 태양에 따른 임의의 유체의 유동율에 의한 센서 출력 값으로부터 센서의 작동 중에 임의의 유체의 유동율을 판단하기 위해 시험 유체 상의 센서의 보정 중에 얻어진 대용 정보를 사용하는 방법을 도시한다.

도8은 본 발명의 일 태양에 따른 센서 거동을 나타내는 센서 모델의 다른 실시예를 도시한다.

도9는 단일 스케일 인자를 사용하여 도8에 도시된 센서 모델의 실시예에 따른 특성 값으로 도시된 여러 유체의 센서 반응 곡선을 도시한다.

도10은 유체 의존 스케일 인자를 사용하여 도8에 도시된 센서 모델의 실시예에 따른 특성 값으로 도시된 여러 유체의 센서 반응 곡선을 도시한다.

도11은 본 발명의 다른 태양에 따른 센서의 작동 중에 임의의 유체의 유동율을 판단하기 위해 사용될 수 있는 시험 유체에 의해 센서의 보정 중에 특성 정보를 얻는 다른 방법을 도시한다.

도12는 본 발명의 다른 태양에 따른 임의의 유체의 유동율에 의한 센서 출력 값으로부터 센서의 작동 중에 임의의 유체의 유동율을 판단하기 위해 시험 유체 상의 센서의 보정 중에 얻어진 특성 정보를 사용하는 방법을 도시한다.

도13은 본 발명의 다양한 태양을 포함하는 유동 센서의 일 실시예를 도시한다.

도14는 본 발명의 다양한 태양에 따라 작동하는 유동 센서를 포함하는 질량 유동 제어기의 일 실시예를 도시한다.

도15는 제어기 및 센서 출력 신호를 처리하는 다양한 방법이 질량 유동 제어기에 근접하거나 이로부터 떨어져 위치되는 별도의 컴퓨터에서 수행되는, 유동 센서를 포함하는 질량 유동 제어기의 다른 실시예를 도시하고 있다.

도16은 임의의 유체를 위한 선형화 곡선은 본 발명에 따른 센서 모델을 채택하여 센서 유동과 바이패스 유동을 각각 보정함으로써 판단될 수 있는, 센서 도관 및 바이패스를 갖는 유동 센서를 포함하는 질량 유동 제어기의 다른 실시예를 도시하고 있다.

도17은 본 발명의 다른 태양에 따른 임의의 유체를 위한 선형화 곡선을 판단하는 것을 용이하게 하는 시험 유체의 보정량을 얻기 위한 한가지 방법을 도시한다.

도18은 본 발명의 다른 태양에 따른 센서 모델과 시험 유체의 보정량에 기초하여 센서 유동 비선형성과 바이패스 비선형성을 각각 보정하기 위한 선형화 곡선을 판단하는 방법을 도시한다.

본 발명의 여러 태양은, 센서가 적어도 하나의 센서 성질 및 적어도 하나의 유체 성질에서 유동율에 영향을 끼치는 전달 함수에 의해 설계될 때, 유동 센서 출력 곡선과 센서의 특성 곡선 사이의 상관관계의 이해 및 본 출원인의 확인에 의한 것이다. 상관관계는 시험 유체 및 센서 모델의 보정 중에 얻어진 반응 정보를 채택하여 임의의 유체의 유동율을 정확히 판단하는 것을 용이하게 한다.

일 태양에 따르면, 센서의 특성 정보를 생성하는 방법은, 복수의 센서 출력 값들 중 각각에 대해 센서의 센서 도관을 통과하는 시험 유체의 유동율을 측정하는 단계와, 복수의 센서 출력 값들 중 각각의 하나와 관련하여 각 유동율을 레코딩하는 단계와, 각 유동율을 시험 유체의 제1 성질 및 적어도 하나의 센서 성질에 기초한 대응 피연산수 값으로 변환하는 단계와, 복수의 센서 출력 값들 중 각각을 시험 유체의 제2 성질에 기초한 복수의 특성 값들 중 각각의 특성 값으로 맵핑하는 단계와, 각 피연산수 값을 각각의 특성 값과 결합시키는 적어도 하나의 대표로 저장하는 단계를 포함한다.

다른 실시예에 따르면, 유동 센서는 유체를 이송하도록 구성된 도관과, 도관에 결합되고 도관을 통과하는 임의의 유체의 유동율을 나타내는 센서 출력 신호를 생성하도록 구성되는 회로와, 유동 센서의 특성 함수의 적어도 하나의 대표를 포함하는 정보를 저장하는 적어도 하나의 저장 매체를 포함한다.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 시험 유체에 의해 센서의 특성 정보를 생성하는 방법이 제공된다. 상기 방법은, 복수의 센서 출력 값들 중 각각에 대해 센서의 센서 도관을 통과하는 시험 유체의 유동율을 측정하는 단계와, 각각의 유동율을 시험 유체의 적어도 하나의 제1 성질 및 적어도 하나의 센서 성질에 기초한 대응 피연산수 값으로 변환하는 단계와, 복수의 센서 출력 값들 중 각각을 시험 유체의 적어도 하나의 제2 성질에 기초한 특성 값으로 맵핑하는 단계와, 각 피연산수 값을 각각의 특성 값과 결합시키는 적어도 하나의 대표로 저장하는 단계를 포함한다.

일 실시예에 따르면, 각 유동율을 변환하는 단계 및 복수의 센서 출력 값들 중 각각을 맵핑하는 단계는 이하의 관계식에 따라 수행되며,

여기서, ρ는 시험 유체의 밀도이고, 는 체적 유체 유동율이고, L은 센서 도관의 특성 길이이고, A는 센서 도관의 단면적이고, C_p는 시험 유체의 비열이고, κ는 시험 유체의 열전도율이며, f 및 g는 유체 의존 상수들이다.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 임의의 유체와 작동하는 시험 유체에 의해 센서의 반응 정보를 생성하기 위한 방법이 제공된다. 상기 방법은, 복수의 센서 출력 값들 중 각각에 대해 센서의 센서 도관을 통과하는 시험 유체의 유동율을 측정하는 단계와, 복수의 센서 출력 값들 중 각각의 하나와 관련하여 각 유동율을 레코딩하는 단계와, 센서 도관을 통과하는 임의의 유체의 유동에 의한 센서 출력 값을 임의의 유체의 적어도 하나의 성질에 기초한 특성 값으로 변환하도록 구성되는 제1 맵핑을 저장하는 단계와, 적어도 하나의 센서 성질과 적어도 하나의 시험 유체의 성질에 기초한 피연산수 값으로 유동율을 변환하도록 구성되는 제2 맵핑을 저장하는 단계를 포함한다.

일 실시예에서, 유동율을 이하의 관계식에 따라 피연산수 값으로 변환하도록 구성되는 제2 맵핑을 저장하는 단계를 더 포함하며,

여기서, Φ는 피연산수 값이고, ρ는 시험 유체의 밀도이고, 는 체적 유체 유동율이고, L은 센서 도관의 특성 길이이고, A는 센서 도관의 단면적이고, C_p는 시험 유체의 비열이고, κ는 시험 유체의 열전도율이며, g는 유체 의존 상수이다. 센서 출력 값을 이하의 관계식에 따라 특성 값으로 변환하도록 구성되는 제1 맵핑을 저장하는 단계를 더 포함하며,

여기서, c는 특성 값이고, S는 센서 출력 값이고, κ는 임의의 유체의 열전도율이고, f는 유체 의존 상수이다.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 시험 유체로 계측 중 얻어지는 센서의 특성 함수의 적어도 하나의 대표를 포함하는 유동 센서를 갖는 센서 도관을 통한 프로세스 유체의 유동량을 예측하는 방법이 제공된다. 상기 방법은 도관을 통한 프로세스 유체의 유동율에 관한 센서 출력을 제공하고, 프로세스 유체의 적어도 제1 성질에 기초한 특성 값에 대해 센서 출력 값을 맵핑하고, 특성 값으로 특성 함수의 적어도 하나의 대표를 인덱싱하여 적어도 하나의 유체 성질, 적어도 하나의 센서 성질 성분 및 유동율 성분을 포함하는 피연산자 값을 얻고, 센서 도관을 통과하는 프로세스 유체의 유동율의 지시를 제공하도록 프로세스 유체의 적어도 하나의 제2 성질과 센서의 적어도 하나의 성질을 사용하여 피연산자 값의 유동율 성분을 판단하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 센서를 통과하는 임의의 유체의 유동으로부터 기인한 센서 출력 값으로부터 센서를 통과하는 임의의 유체의 유동율을 예측하는데 사용될 수 있는 제2 모델이 제공된다. 모델은 유동율, 적어도 하나의 센서 성질과 임의의 유체의 적어도 하나의 제1 유체 성질, 및 피연산자의 값에서 작동할 때 임의의 유체의 적어도 하나의 제2 유체 성질에 의해 센서 출력 값에 관한 센서 특성 곡선을 생성하는 전달 함수를 포함한다.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 컴퓨터 판독 가능 매체가 특성 함수의 대와 적어도 하나의 프로세서상에서의 실행을 위한 프로그램으로 인코딩된다. 상기 프로그램은 적어도 하나의 프로세서상에서 실행될 때 프로세스 유체의 유동으로부터 기인한 센서 출력 신호를 유동 신호로 전환하는 방법을 수행한다. 상기 방법은 유동 센서로부터의 센서 출력 신호에 관한 센서 출력 값을 입력으로 수신하고, 프로세스 유체의 적어도 하나의 제1 성질에 기초한 특성 값으로 센서 출력 값을 전환하고, 특성 함수의 대표로부터 특성 값과 연관된 적어도 하나의 센서 성질과 적어도 하나의 유체 성질을 포함하는 피연산자 값을 얻으며, 적어도 하나의 센서 성질 값과 적어도 하나의 프로세스 유체 성질 값을 사용하여 피연산자 값으로부터 프로세스 유체의 유동율 값을 판단하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 태양은 시험 유체 상의 유동 센서의 계측 중 얻어지는 유동 센서의 특성 함수의 대표를 저장하는 데이터 구조에 관한 것이다. 데이터 구조는 각각이 제1 필드와 제2 필드를 갖는 복수의 엔트리를 포함하며, 제1 필드는 시험 유체의 적어도 하나의 성질을 기초로 유동 센서의 센서 출력 값으로부터 계산된 특성 값을 식별하고, 제2 필드는 센서 출력 값에 상응하는 유동율로부터 계산된 피연산자 값, 센서의 적어도 하나의 성질 및 시험 유체의 적어도 하나의 성질을 식별한다.

본 발명에 따른 다른 실시예는 시험 유체로 유동 센서를 계측 중 얻어지는 유동 센서의 특성 함수의 적어도 하나의 대표의 인코딩을 포함하는 정보를 전자적으로 저장하도록 구성된 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다.

본 발명에 따른 다른 실시예는 유체를 반송하도록 구성된 도관과, 도관에 결합되며 도관을 통과하는 유체의 유동율을 지시하는 센서 출력 신호를 생성하도록 구성된 회로와, 유동 센서의 특성 함수의 적어도 하나의 대표를 포함하는 정보를 저장하는 적어도 하나의 저장 매체를 포함한다.

본 발명의 다른 태양에 따르면, 질량 유동 제어기가 제공된다. 질량 유동 제어기는 유동 경로에서 유체 유동을 감지하고 유동 경로 내의 질량 유동율을 지시하는 센서 출력 신호를 제공하도록 구성된 유동 센서와, 유동 센서의 특성 함수의 적어도 하나의 대표로 인코딩된 저장 매체와, 센서 출력 신호를 수신하도록 유동 센서에 결합된 프로세서를 포함하며, 사기 프로세서는 특성 함수를 기초로 센서 출력 신호를 유동 신호로 전환하도록 구성된다. 질량 유동 제어기는 유동 미터에 결합되어 유동 신호 상의 적어도 일부를 기초하는 구동 신호를 제공하도록 구성된 제어기와, 제어기로부터 구동 신호를 수신하도록 구성된 밸브 액츄에이터와, 유동 경로에 결합된 밸브를 더 포함한다. 밸브는 밸브의 제어부의 변위에 따라 유체가 유동 경로 통과할 수 있도록 구성된다.

다른 유체로 작동될 때 센서의 동작의 진동으로부터 초래될 수 있는 어려움을 처리하기 위한 방법들이 제안되었다. 진동은 유동율과 센서 출력 사이의 비선형 관계에 의해 부분적으로 영향을 받는다. 예컨대, 특정 유체에 대한 센서 반응 곡선의 선형 범위에 대한 유동 센서의 제한 작동은 센서의 비선형성과 관련된 문제들을 완화할 수 있다. 도2에 도시된 바와 같이, 특정 유체에 대한 센서 반응 곡선은 대략적으로 선형인 부분을 가질 수 있다. 단지 제한된 범위 내의 유동율만을 고려하면, 센서 출력 값은 대략적으로 선형을 갖는 것으로 가정될 수 있으며, 따라서, 유체 유동과의 관계를 예측할 수 있다.

하지만, 많은 선형 반응 곡선의 바람직한 사용 범위의 대부분은 각각의 선형 범위 외부에 놓이며 직선에 의해 충분히 근사 될 수 없다. 이와 같이, 유동율을 특정 유체의 주어진 센서 반응 곡선의 선형 범위로 제한하는 것은 유동 센서의 유용성을 매우 좁은 적용 범위와 유동율로 크게 제한할 수 있다. 예컨대, 도2에 도시된 가스(SF6)에 대한 신형 범위는 3sccm 미만이다. 이 범위 외측에서는, 센서의 작동이 직접적으로 예측되지 않으며 유동율의 더 넓은 범위를 요구하는 용도에 대해서 센서를 사용할 수 없게 할 수 있다.

이러한 개시를 목적으로, 용어 "곡선"은 일반적으로 임의의 함수의 대표, 분배 또는 관계를 나타낸다. 예컨대, 곡선은 두 개의 변수 사이의 관계를 나타내는 포인트 쌍의 세트(예컨대, 센서 유동과 센서 출력 사이의 관계를 설명하는 포인트 쌍들의 세트)일 수 있다. 곡선은 함수의 수리적, 기하학적이거나 또는 다른 대표일 수도 있다. 예컨대, 곡선은 대수 함수(예컨대 다항식), 삼각 함수(예컨대, 탄젠트 곡선), 부분 근사(piecewise approximation)(예컨대, 부분 선형 또는 원추 근사), 기초 함수들의 일련의 합(예컨대, 스플라인 또는 푸리에 계수)등으로 표현될 수 있다.

도2에 도시된 바와 같이, 센서 반응 곡선의 선형 범위는 유체에 따라 판단될 수도 있는데 이는 센서 반응 곡선의 선형 부분을 충분히 근사한 선의 길이와 기울기 모두가 유체로부터 유체까지 변화될 수 있다는 것이다. 따라서, 각 유체의 선형 범위는 (예컨대, 다른 유동 측정 기구에 의해 측정된) 다양한 공지 유동율에서 측정되는 동안 유동 센서로 유체를 시험하고 센서 출력을 측정하여 통상 실험적으로 설정된다. 용어 "측정"은 센서에 대한 정보를 얻도록 유동 센서 상에 이루어진 다양한 실험과 측정을 통상적으로 의미하며, 더욱 상세하게는 센서 반응 정보를 의미한다. 계측 중 얻어진 정보는 예컨대, 작동 중 센서의 동작을 근사하는데 사용될 수 있다. 통상, 센서 계측은 센서가 필드(예컨대, 산업적 용도)에서 사용되기 전 및/또는 소비자에게 제공되기 전에 수행된다.

다양한 시험 유체, 예컨대 도2에 도시된 바와 같이 여덟 개의 시험 유체에 대한 선형 범위를 측정하는 것은 노동 집약적이고 시간을 많이 소비하는 절차이다. 또한, 선형 범위는 센서가 작동하도록 의도된 유체의 세트 각각에 대해 상세하게 계산돼야 할 수도 있다. 일반적으로, 이러한 유형의 맞춤형 계측은 센서 계측 공정에 추가적인 지출을 부가한다. 문제를 복잡하게 하기 위해, 많은 산업적 용도에서 반응성이고 유독하며 부식성인 성질을 갖는 프로세스 유체로 유동 센서를 작동한다. 이들 유체는 유동 센서의 계측 중 처리되고 실험되기에 적합하지 않을 수 있다. 또한, 센서가 필드에서 최종적으로 측정하는 유체는 공지되지 않을 수 있다.

특정 프로세스 유체로 계측하는 무력함을 보상하기 위해, 특정 프로세스 유체가 계측 시 알려지지 않았거나, 또는 다루기 위험하거나 장비에 해롭기 때문에, 유동 센서는 계측 중 다수의 대용 유체로 실험될 수 있다. 대용 유체는 센서 동작에 대한 정보를 얻기 위해 계측 중 사용될 수 있는 덜 부식적 유체 및/또는 통상적으로 구입 가능한 공지된 특성을 갖는 유체일 수 있다. 이 정보는 적어도 약간은 유사한 성질을 갖는 것으로 알려진 프로세스 유체 상에서 작동하는 센서의 반응을 근사하는데 후속하여 사용될 수 있다. 대용 유체의 몇 예들은 도2에 도시된 이러한 유체들을 포함하지만 이에 제한되지는 않는다.

상술을 목적으로 용어 "프로세스 유체"는 통상 센서가 작동하거나 또는 센서가 임의의 다양한 용도로 필드에서 작동하도록 의도된 임의의 유체를 나타낸다는 것이 이해될 것이다. 특히, 프로세스 유체는 유동 센서의 최종 사용자에 의해 모니터링될 수 있는 유체를 나타낸다. 용어 "시험 유체"는 필드에서의 센서의 작동을 대비하여 통상적으로 센서의 계측 중 사용되는 임의의 유체를 나타낸다. 시험 유체 및 프로세스 유체가 다르지 않을 수도 있다는 것 즉, 계측 중 사용된 특정 시험 유체도 프로세스 유체와 같이 필드 내에서 사용될 수 있다는 것이 이해되어야만 한다. 이러한 설명을 목적으로, 상기 용어들은 유체가 계측 중 사용되는지(즉, 시험 유체 인지)와, 또는 필드 내에서 작동을 위해 사용되었는지("프로세스" 유체)를 통상적으로 설명하며, 유체 유형을 설명하는데 반드시 필요한 것은 아니다.

일 실시예에 따르면, 계측 중, 센서는 다수의 시험 및/또는 대용 유체로 실험될 수 있다. 특히, 계측 공정에 사용된 각각의 대용 유체에 있어서, 대용 유체는 유동 센서와 결합된 유동 경로로 공지된 유동율로 주입될 수 있으며, 센서 출력이 기록될 수 있다. 이것이 각 대용 유체에 상응하는 센서 반응 곡선이 된다. 도2에 도시된 예시적 센서 반응 곡선은 유동 센서의 일 실시예를 사용하는 방식으로 얻어진다. 종래에는 대용 센서 반응 곡선들은 프로세스 유체의 센서 반응 곡선이 전환 인자에 의해 하나 이상의 대용 센서 반응 곡선과 관련될 수 있다는 가정에 의해 프로세스 유체의 유동에 기인한 센서 출력으로부터의 유동율을 근사하는데 사용되었다. 종래의 전환 인자들은 종종 프로세스 유체의 몰 비열과 가장 유사한 대용 유체의 몰 비열 사이의 비율에 기초한다.

도3은 종래에 계측 중 얻어진 대용 센서 반응 곡선이 프로세스 유체 상의 센서의 작동 중 유동율을 근사하는데 사용되는 방법을 도시한다. 센서(310)의 계측(305) 중, 복수의 대용 유체(SF1-SFN)들 각각은 소정 세트의 공지된 유동율(F)로 센서(310)에 주입될 수 있다. 센서(310)는 각각 대용 센서 반응 곡선(SS1-SSN)을 제공하여 유동율에 반응한다. 그 후, 대용 센서 반응 곡선은 공지된 유동율(F)과 관련하여 기록될 수 있다.

센서(310)의 작동(315) 중, 센서(310)는 임의의 프로세스 유체(PF1-PFN) 상에서 작동하는 것이 바람직할 수 있다. 프로세스 유체(PF1-PFN) 중 임의의 하나가 공지되지 않은 유동율(UF)로 센서(310)에 주입될 때, 센서는 각각 상응하는 프로세스 센서 반응 곡선(PS1-PSN)으로 반응한다. 프로세스 센서 반응 곡선의 값은 프로세스 유체의 몰 비열과 대용 유체의 몰 비열의 비율에 의해 대용 센서 반응 곡선들 중 하나의 값들에 비례한다는 것이 가정된다. 이 관계는 맵핑(325)과 같이 개략적으로 도시되었다. 이와 같이, 프로세스 유체의 유동율로부터 기인한 센서 출력 값들은 대용 반응 곡선의 값들과 관련되도록 맵핑될 수 있으며, 세트(F) 내의 공지된 유동율로부터 관련 및/또는 삽입된 유동율은 프로세스 유체의 공지되지 않은 유동율의 근사로 사용될 수 있다.

하지만, 몰 비열에 기초한 관계는 프로세스 유체의 선형 범위 내에서만 유효할 수 있다. 즉, 프로세스 센서 출력 값들과 프로세스 유체의 선형 범위 내의 기록된 대용 센서 반응 곡선상의 값들 사이에서만 정확한 맵핑이 존재할 수 있다. 따라서, 프로세스 유체 유동율의 정확한 근사는 센서 출력 값이 프로세스 유체의 센서 반응 곡선의 선형 범위 내에 있을 때 상술된 방법에 의해서만 달성될 수 있다. 상술된 바와 같이, 이것은 센서의 적용성에 대한 상당한 제한이다.

또한, 프로세스 유체의 선형 범위에서도 정확한 근사를 얻기 위해, 충분히 유사한 대용 유체가 센서의 계측 중 실험될 것이 요구된다는 것이 이해되어야 한다. 그 결과, 센서가 임의의 프로세스 유체에서 적절하게 작동할 것인지를 보장하는 것이 어려울 뿐만 아니라, 센서의 정확도가 적절한 대용 유체의 유효성에 따라 변하게 될 것이다. 또한, 다중 프로세스 유체 상에서 통상 작동하는 센서를 계측하는 것은 다수의 대용 유체에 대한 반응 정보(예컨대, 센서 반응 곡선)를 측정하고 기록하는데 시간이 많이 소요되는 노력을 요구한다.

본 출원인은 종래 전환 기술에서의 부족은 센서의 동작을 충분하게 설명하는 경험적 정보의 불충분에서 비롯된다는 것이 이해하였다. 종래 변환 인자들은 경험에 의해 대부분 발생하였으며 임의의 물리적 지지를 갖지 않을 수 있다. 특히, 본 출원인은 유동율의 함수와 같은 센서 반응 정보에 기초한 전환 인자들이 임의의 유체의 센서의 반응의 통상적인 설명을 불완전하게 하는 것을 인지하였다.

따라서, 본 출원인은 임의 유체에 대한 센서의 반응을 설명할 수 있는 센서와 유체의 성질을 기초로 센서의 작동을 설명하는 일반적인 센서 모델을 개발하였다. 본 발명의 다양한 태양은 센서의 전달 함수가 센서의 반응을 설명하는 단일의 특성 곡선을 생성하도록 센서의 하나 이상의 성질 및 유동율 외의 하나 이상의 유체의 성질에 대해 작동되는 것으로 특징 수 있다는 본 출원인의 확인과 이해에서 비롯되었다. 이와 같이, 계측 중 센서로부터 얻어진 반응 정보는 유체의 센서 반응 곡선의 선형 범위 내와 선형 범위 밖 모두에서 임의의 유체의 유동율의 정확한 예측을 용이하게 하도록 센서 모델에 따라 사용될 수 있다.

후속하여, 본 발명에 따른 방법 및 장치와 관련된 다양한 개념과 그 실시예에 대해 보다 상세히 설명된다. 전술한 바와 같고 후속하여 개괄적으로 설명되는 본 발명의 다양한 태양은 본 발명이 임의의 특정 구현 방법에 한정되지 않기 때문에 수많은 방법 중 하나로 구현될 수 있다. 특정한 구현예가 여기서 설명적인 목적으로만 제공된다.

특히, 본 발명에 따른 다양한 방법은 도1과 관련하여 설명된 유동 센서 및/또는 본 명세서에서 전체적으로 참조되어 합체된 미국 가특허 출원 제09/783,439호, 미국 가특허 출원 제60/397,139호, 및 미국 가특허 출원 제60/436,207호에서 기술된 다양한 유동 센서를 포함하는 다양한 유동 센서와 함께 채용될 수 있다. 본 발명은 임의의 특정 구현예 또는 배치예의 유동 센서에 한정되지 않는다.

도4는 본 발명에 따른 센서 모델의 일 실시예를 도시한다. 센서 모델(400)은 Φ 값으로 작동할 때 특성 곡선(C)을 제공하는 특성 함수(W)를 포함한다. Φ 피연산수는 유동율, 적어도 하나의 센서 성질, 적어도 하나의 유체 성질의 다양한 적합한 함수 중 하나일 수 있다. 전달 함수(405)가 피연산수 값으로 작동하도록 적어도 하나의 센서 모델을 확장함으로써, 센서 모델(400)은 센서 및 유체 성질과 합체됨으로써, 센서의 거동은 모델에 의해 정확히 기술될 수 있다. 센서 모델은 임의의 프로세스 유체에서의 작동으로부터 기인하는 센서 출력값으로부터 유동율을 정확히 판단하기 위해 채용될 수 있다.

적어도 하나의 유체 성질에 의해 센서의 센서 출력 값에 관련될 수 있는 특성 곡선을 양산하는 적어도 하나의 유체 특성과, 적어도 하나의 센서 특성과, 유동율을 포함하는 피연산수에서 작동하는 센서 모델의 전달 함수는 "특성 함수"로 지칭된다.

도5는 본 발명에 따른 센서 모델의 일 실시예와 센서(510) 사이의 관계를 설명한다. 예컨대 유체 f1, f2, f3 및/또는 fn과 같은 다양한 유체들 중 하나는 다양한 유동율(F)로 센서(510)에 도입되면, 센서(510)는 각각의 유체에 대해 예컨대 S1, S2, S3 및 Sn과 같은 상이한 센서 반응 출력 곡선을 양산할 수 있다. 센서 모델(500)에 따르면, 각각의 센서 반응 곡선은 변환(525)에 의해 특성 곡선(C)과 관련된다. 변환(525)은 개별 센서 반응 곡선과 관련된 적어도 하나의 유체 성질에 기초하여 다양한 센서 반응 곡선을 특성 곡선(C)에 관련시키는 임의의 함수 또는 변형일 수 있다. 유체 성질(505)은 열전도율, 점성, 비열, 비중, 온도, 이들의 조합 또는 관련성 등을 포함하지만 그에 한정되지 않는다.

예컨대, 변환(525)은 각각의 센서 반응 곡선 S1, S2, S3 및 Sn 을 특성 곡선(C)에 맵핑한다. 즉, 특정 유체의 특정 유동율로부터 기인하는 센서 출력값은 센서 모델(500)에 따른 변환(525)을 적용하여 특성 곡선에 따른 값으로 맵핑될 수 있다.

센서 모델(500)의 Φ 피연산수는 다양한 유동율 함수, 일 이상의 센서 성질, 일 이상의 유체 성질 중 하나일 수 있다. 센서 성질(512)은 유동에 영향을 줄 수 있는 센서 도관의 물리적 크기, 센서 전극의 감지 요소의 형상, 센서의 다른 물리적 성질, 센서 성질의 조합 및/또는 그들의 관련성을 포함할 수 있다. 모델(500)의 Φ 피연산수가 유체의 유동율 및 센서의 성질에 기초하기 때문에, 변환 함수(W)는 센서(510)의 특성 함수를 기술한다.

또한, 센서 모델(500)에 따르면, 특정 유동율에서의 센서를 통한 유체 유동은 변환(515)을 적용하여 계산될 수 있는 관련 값 Φ를 가진다. 예컨대, 유체 f1, f2, f3 및 fn의 각각의 유동율(F)에 대한 관련 값 Φ은 센서(510)의 성질(512)과 각각의 유체의 성질(505)로부터 계산될 수 있다.

W에 대한 정보가 가용하다면, 특성 곡선(C)에 대한 값은 함수의 역수(W^-1)에 따라 맵핑될 수 있고 특성 함수(W)는 관심 영역에서 단조 증가하거나 단조 감소한다는 것을 알아야 한다. 즉, 곡선(C)에 대한 값(ci)이 알려져 있다면, Φ의 대응 값은 계산될 수 있다. 이와 같이, 상기 모델은 변환(525)이 동일한 특성 곡선(C)에 대한 센서 반응 곡선을 맵핑하고 Φ 값이 유동율의 함수인 것으로 확증하기 때문에, 대표 특성 함수(W)가 가용하다면, 센서를 통해 유동하는 임의의 유체에 의해 양산된 센서 출력 값은 센서 모델에 따른 특성 값(ci)으로 결과되는 유동율을 검산하는 데 사용될 수 있다.

"대표"라는 용어는 특성 함수의 임의의 산술적, 분석적, 수학적 및/또는 알고리즘적 기술 또는 근사를 말한다. 예시적 대표는 돌출부, 삼각 또는 대수 함수, 연속 확장 등과 같은 근사 함수인 검색표(LUT; look-up table)를 포함하지만, 거기에 한정되지는 않는다. 또한, 대표는 데이터 및 그 데이터를 어떻게 다룰 것인가에 대한 일련의 작동 및/또는 지시를 포함한다. 예컨대, 대표는 검색표 저장 센서 반응 정보(예컨대, 유동율 값과 관련된 센서 출력값) 및 센서 반응 정보를 특성 정보로 전환하도록 구성된 일 이상의 맵핑 작동(예컨대, Φ 피연산수와 관련된 특성값)을 포함할 수 있다.

도6은 단일 시험 유체 상에서 센서 보정 도중에 센서 모델의 특성 함수의 대표 획득을 포함하는 본 발명에 따른 방법의 일 실시예이다. 보정(600) 중에 획득된 정보는 임의의 유체 상에서 센서 작동 중에 유동율의 근사를 용이하게 하는 데 사용될 수 있다. 보정 중에, 조절 가능하고 측정 가능한 유동율로 유체를 센서 도관으로 도입하도록 구성된 다양한 보정 장치에 연결될 수 있다.

단계(610)에서, 알려진 열 및/또는 물리적 성질을 가지는 시험 유체는 복수의 원하는 센서 출력 값에서 센서로 도입될 수 있다. 예컨대, 운전자는 보정 장치를 조절하여서, 시험 유체의 유동율이 원하는 센서 출력 값과 반응하도록 할 수 있다. 일 실시예에서, 센서 출력 값이 예컨대 센서 출력 값들을 도관을 통한 공칭 전 스케일 유동으로 나눔으로써 정규화되어서, 그것들이 전 스케일 유동의 일부를 대표한다.

예컨대, 보정 장치는 센서가 (예컨대, 공칭 전 스케일 유동의 10%를 나타내는) 0.1의 센서 출력 값과 반응하도록 조절된다. 그 다음, 센서의 도관을 통한 실제 유동율이 보정 장치의 체적-치환 기준 유동계에 의해 측정된다. 그 다음, 센서 출력 값 및 그와 관련된 실제 유동율이 기록된다. 시험 유체의 유동율이 다시 센서가 제2의 센서 출력 값, 예컨대 (예컨대, 공칭 전 스케일 유동의 20%를 나타내는) 0.2의 센서 출력 값과 반응하도록 조절된다. 실제 유동율이 다시 측정되고 한 쌍의 값이 기록된다. 이러한 작동은 시험 유체에 대한 적절한 센서 반응 정보가 획득될 때까지 반복될 수 있다.

단계(620)에서, 단계(610)에서 기록된 센서 출력 값은 센서 반응 곡선과 사용된 센서 모델에 의해 기술된 특성 곡선의 관계에 따라 특성 값으로 맵핑된다. "특성 값"이라는 용어는 통상적으로 유체의 적어도 하나의 성질을 이용하여 유체의 유동에 반응하여 양산된 센서 출력 값으로부터 계산된 값을 지칭한다. 예컨대, 단계(610)에서 기록된 센서 출력 값은 센서 출력 값을 시험 유체의 성질, 예컨대, 시험 유체의 열 전도율을 곱하여 특성 값으로 맵핑될 수 있다.

단계(630)에서, 단계(610)에서 기록된 실제 유동율은 센서의 성질과 사용된 센서 모델에 따른 시험 유체에 기초하여 Φ 피연산수 값으로 맵핑된다. 단계(640)에서, 단계(630)에서 기록된 실제 유동율로부터 계산된 Φ 피연산수 값과 실제 유동율에 대응하는 소정의 센서 출력 값 세트로부터 단계(620)에서 계산된 특성 값이 예컨대 LUT에서 서로 관련되어 저장된다.

따라서, 시험 유체의 특성 값은 보정 도중에 Φ 의 함수로서 저장되는데, 다시 말해, 센서의 특성 함수를 기술하는 대표가 획득된다. 이러한 특성 정보는 프로세스 유체와 함께 작동하는 센서로부터 획득된 센서 출력 값으로부터 임의의 프로세스 유체의 실제 유동율을 정확히 판단하는 데 사용될 수 있다. "특성 정보"라는 용어는 센서의 특성 함수를 기술하는 정보, 보다 구체적으로, 특성 함수의 대표를 지칭한다. 예컨대, 특성 정보는 스플라인, 매개 변수 곡선, 삼각 또는 대수 근사 값과 같은 함수를 근사하는 검색표와 같은 임의의 다양한 데이터 구조를 포함할 수 있지만, 거기에 한정되지는 않는다.

시험 유체의 유동율과 시험 유체 센서 출력 값은 보정 도중에 특성 값 및 피연산수 값으로 각각 맵핑될 필요가 없다는 것을 알아야 한다. 예컨대, 단계(610)에서 획득된 값은 검색표 또는 센서 반응 정보와 같은 다른 적당한 데이터 구조에 저장될 수 있다. 이어서, 센서 반응 정보는 임의의 유체 상에서의 센서 작동 중에 특성 정보로 전환될 수 있다. 즉, 단계(620, 630)는 적절한 맵핑이 저장되어 있거나 또는 작동 중에 센서에 대해 가용하다면 보정 중이 아닌 센서의 작동 중에 수행될 수도 있다. 센서 반응 정보를 저장하는 것과 상기 정보를 작동 중에 센서 모델에 따라 특성 정보로 전환하는 것은 센서가 재보정되는 것을 요하지 않고서 다양한 센서 모델을 가지는 센서의 작동을 용이하게 한다.

도7은 임의의 프로세스 유체의 미지의 유동율을 센서에 의해 제공된 센서 출력값으로부터 직접 판단하기 위해 센서 특정 정보를 사용하는 방법을 설명한다. 단계(710)에서, 프로세스 유체는 미지의 유동율로 센서에 도입된다. 예컨대, 유동 센서는 센서를 통한 유체 유동에 대한 지식이 정확한 양의 유체를 프로세스 챔버로 전달하도록 피드백 루프에서 사용되는 산업적 제어 적용예에서 유동을 측정하기 위해 사용될 수 있다. 센서는 예컨대 도1과 관련하여 기술된 바와 같이 열 전달 원칙에 따라, 유동율을 나타내는 센서 출력 값을 양산하여 미지의 유동율에 반응할 수 있다.

단계(720)에서, 센서 출력 값은 예컨대, 도6의 단계(620)에서 기술된 바와 같이, 센서 모델에 의해 기술된 맵핑에 따라 센서의 특성 곡선을 따르는 특성값으로 맵핑된다. 보정 도중에 센서에 대한 특성 정보를 획득하기 위해 사용된 동일한 센서 모델이 유동 센서의 작동 중에 유동율 예상에서 사용된다는 것을 알아야 한다.

단계(730)에서, 특성 값은 궁극적으로 특성 값과 관련된 유동율을 획득하기 위해 특정 정보를 참조하도록 사용된다. 예컨대, 도6에서 기술된 방법에 의해 얻어진 LUT는 관련 Φ 피연산수를 획득하기 위해 특성 값으로 인덱스될 수 있다. 상이한 유체의 센서 출력 값으로부터 계산된 특성 값이, 대표가 시험 유체 상의 센서의 보정 중에 기록된 동일한 특성 곡선상에 놓이기 때문에, 단계(720)에서 계산된 특성 값은 특성 함수의 대표로부터 획득될 수 있는 관련 Φ 피연산수를 가질 수 있다.

특성 정보 또는 특성 값을 가지는 특성 함수의 대표를 인덱스하는 것은 통상적으로 센서 모델을 따르는 즉, 특성 함수의 대표와 일치하는 특성 값과 관련된 피연산수 값을 판단하기 위해 특성 값을 사용하는 것을 지칭한다. 인덱싱은 관련 피연산수를 검색표에서 판단하기 위해 특성 정보를 대표하는 근사 및/또는 보간 함수(interpolating function)에 대한 파라미터로서 특성 값과, 관련 피연산수 값을 판단하도록 구성된 함수에 특성 값을 입력 변수로서 대입하는 것과, 특성 값을 가지는 센서의 특성 함수의 대표로부터 관련 피연산수 값을 얻도록 설계된 임의의 다양한 다른 방법을 사용하는 것을 포함한다는 것을 알아야 한다.

단계(740)에서, 관련 Φ 피연산수는 단계(710)에서 획득된 센서 출력 값을 양산하는 센서를 통해 프로세스 유체의 미지의 유동율을 판단하도록 사용된다. 특히, Φ 피연산수는 센서 및 프로세스 유체의 성질과 유동율의 함수이기 때문에, 유동율은 센서를 통한 프로세스 유체의 실제 유동율을 정확히 판단하기 위해 센서의 형상과 관련된 알려진 값과 알려진 프로세스 유체 성질을 인가하여 Φ 피연산수로부터 분리될 수 있다.

도6과 관련하여 앞서 논의된 바와 같이, 임의의 실시예에서, 센서 반응 정보는 센서 반응 정보를 특성 정보로 전환하는 작동과 함께 보정 중에 기록된다. 따라서, 유동율과 센서 반응 정보에 저장된 대응 센서 출력 값은 센서의 작동 중에 피연산수 값과 특성 값으로 각각 맵핑될 수 있다. 예컨대, 도6과 관련하여 기술된 단계(620, 630)는 도7과 관련하여 기술된 센서 작동의 일부이다.

본 출원인은 다양한 유체의 센서 출력 곡선이 센서의 성질과 유동율에서 작동하는 전달 함수와 Φ 피연산수에서 작동하는 유체를 가지는 센서 모델에서 유체의 열 전도율에 의해 센서의 특성 곡선과 연관될 수 있다는 것을 확인하였다. 예컨대, Φ 피연산수는, 예컨대, 센서 도관의 물리적 크기 및/또는 센서의 형상을 고려하여, 특정 센서의 특성 유동과 관련된 레이놀드수와 연관될 수 있다. 상기 레이놀드수는 역학적 유사성 및/또는 유동 특성을 설명하기 위한 모멘텀, 열, 물질 이동을 기술하는 데 종종 사용된다. 상기 레이놀드수는 다양한 형태로 나타날 수 있는데 즉, 다음과 같이 표현될 수도 있다.

(수학식 1)

여기서, ρ는 유체의 중량, Q는 유체의 체적 유동율, μ는 유체의 점성, L은 센서의 특성 길이, A는 센서 도관의 단면적이다. 특성 길이(L)은 예컨대, 도1에서 길이(l)과 관련된 유동을 탐지하기 위해 센서 도관에 연결된 감지 요소들 사이의 거리와 관련될 수 있다. 따라서, Φ 피연산수는 유동율 성분 및 센서 성질 성분을 포함한다.

몇몇 실시예에서, Φ는 유동 경로를 통해 유동하는 특정 유체의 프란틀수에 의존할 수 있다. 유체의 프란틀수는 일반적으로 열 전달, 특히 열 대류를 설명하는데 사용될 수 있다. 유체의 프란틀수는 아래와 같이 표현될 수 있다.

(수학식 2)

여기서, μ는 유체의 점성, Cp는 유체의 특정 열, 그리고 k는 유체의 열전도율이다. 일실시예에서, Φ 피연산수는 유동율 성분, 센서 성질 성분 및 유체 성질 성분을 포함한다. 예를 들어, Φ 피연산수는 센서와 관련된 레이놀드수 및 유체와 관련된 프란틀수에 대하여 표현할 수 있어서, 센서의 특성 함수는 유체의 열전도율에 의해 다양한 유체의 센서 출력 곡선과 관련된다.

일 실시예에 따르면, Φ 피연산수는 센서를 통과하는 유체 유동과 관련된 레이놀드수 및 도관을 통하여 유동하는, 예를 들어 Φ = RePr.의 관계에 의한 유체의 프란틀수를 포함한다. 이러한 함수가 센서의 물리적 특성 및 유체의 열 및/또는 물리적 특성을 고려하는 것이 바람직하다. 또한, 위의 함수는 Φ 피연산수가 무한할 것을 요구한다.

예를 들어, Φ = RePr.은 이하의 유닛을 갖는다.

(수학식 3)

유닛이 1 시간 = 60분(즉, 60분/1시간 = 1) 및 1 피트 = 30.48 cm(즉, 1피트/30.48 cm =1)이라는 사실을 사용하여 이루어질 때, 수학식3에 도시된 관계에서 물리적 유닛은 이하와 같이 서로 삭제된다.

(수학식 4)

결국, 함수는 무한 관계가 된다.

(수학식 5)

수학식5에서 Q만 남을 수 있어서 유동율은 φ피연산수로부터 직접 계산된다. 즉, 유동율 성분은 필요 센서를 제공하는 φ피연산수로부터 분리될 수 있고, 유체 성질을 이용할 수 있다.

도8은 본 발명에 따른 센서 모델의 일 실시예를 도시한다. 센서 모델(800)에서, φ피연산수는 특정 센서의 레이놀드수 및 특정 유체를 위한 프란틀수의 스케일된 결과물이다. 다양한 유체를 갖는 센서 작동에 의해 얻어진 실험 데이터로부터 이루어진 유체 의존값일 수 있다. 유체 의존 스케일 인자는 일반적으로 특성 유체의 특정값과 센서의 특성 곡선 사이의 정렬을 증가시켜 실험적으로, 또는 분석적으로 얻어진 실수값을 나타낸다.

스케일 인자가 사용될 필요는 없다. 즉, 스케일 인자(g)는 단일체로 고려될 수 있다. 센서 모델(800)의 전달 함수(805)는 센서 출력값에 대한 특성 곡선을 생성하는 Φ의 값에 작용하는 특성 함수(W)로 설명된다. 특히, 센서 모델(800)에 따르면, 다른 유체에 대한 센서 반응 곡선은 각각의 열전도율 및 유체 의존 스케일 인자(f)에 의해 센서의 특성 곡선과 동일한 것과 관련된다. 유체 의존 스케일 인자(g)와 함께 f는 하나의 값을 취한다고 가정하여 제거될 수 있다.

도9는 특정값을 도시하고, 스케일 인자(f, g)를 사용하지 않고 (예를 들어, 단일 스케일 인자로 가정하여) 도8에 도시된 센서 모델(800)에 따른 Φ 피연산수의 함수로 플로팅된 도3의 8개의 유체의 센서 반응 곡선을 도시한다. 특히, 도2에 도시된 유체에 대한 각각의 센서 반응 곡선은 각각의 열전도율로 나누어지고, 센서와 관련된 레이놀드수 및 유체와 관련된 프란틀수의 결과물의 함수로 플로팅된다. 도시된 예시적인 유체는 대체로 상이한 열적 물리 특성을 갖는 넓은 범위의 유체를 포함한다. 그러나, 다양한 센서 반응 곡선의 특정값은 대체로 센서 모델(800)에 의해 예고된 바와 같은 센서의 단일 특성 곡선을 붕괴시킨다.

도10은 유체 의존 스케일 인자(f, g)를 사용하여 도8에 도시된 특성 함수(W)에 따른 특정값을 맵핑하는 동일한 센서 반응 곡선을 도시한다. 그 값은 아래의 표1에 기재한다. 유체 의존 스케일 인자(f, g)를 사용하는 것은 센서의 특성 곡선을 갖는 맵핑된 센서 반응 곡선을 더욱 정렬시킨다. 이와 같이, 센서 모델(800)은 적절한 열 및/또는 물리적 특성이 가용한 임의의 유체에 대한 유동율을 판단하도록 채용될 수 있는 센서 습성의 견고한 명세를 제공한다.

표1

특성 곡선은 센서 모델의 구성체이다. 이러한 곡선을 맵핑하는 센서 출력값이 얼마나 인접한가는 모델이 얼마나 센서의 습성을 잘 설명하는가에 따른다. 도10에 도시된 바와 같이, 다양한 예시적인 유체에 대한 센서 출력값은 웰이 각각의 유체의 선형 범위 밖이라도 언더라인된 특성 곡선과 정렬된다.

또한, 각각의 센서 반응 곡선은 대체로 동일한 곡선에 대해 맵핑될 수 있고, 단일 시험 유체로부터의 반응 정보는 언더라인된 특성 곡선을 표현하기에 충분할 것이다. 따라서, 특성 정보는 유동율의 연장된 범위를 가로지르는 임의의 유체 상의 센서의 반응을 판단하도록 사용될 수 있는 센서의 작동 중이나 계산 중에 단일 시험 유체로부터 계산될 수 있다.

도11은 센서 모델(800)에 따른 센서에 대한 특성 정보를 얻도록 단일 시험 유체 상에 유체 센서를 계산하는 방법인 본 발명에 따른 일 실시예를 도시한다. 특성 정보는 센서의 습성의 예상 모델을 제공함으로써 임의의 유체 상에 센서의 연속적인 작동을 용이하게 한다. 예를 들어, 이하에 설명된 방법은 하나 이상이 계산 시에 가용하지 않거나 알려지지 않은 복수의 처리 유체의 유동을 제어하도록 구성된 MFC에 사용하기 위한 유체 센서의 계산 중에 채용될 수 있다. 또한, MFC는 대체로 작동시키도록 의도된 처리 유체의 선형 범위 이외의 유동율을 요구하는 용도에 채용될 수 있다.

단계 1100에서, 공지된 열전도율을 갖는 시험 유체(1101) 및 몰 특성 열은 공지된 단면적 및 특정 길이를 갖는 센서의 도관으로 안내된다. 도1에 도시된 바와 같이, 센서 도관의 특정 길이는 두 개의 코일(14, 16)에 의해 형성된 길이(1) 및 이들 사이의 간격에 관련될 수 있다. 위에서 설명한 공지된 특성은, 예를 들어 유체 특성의 데이터베이스(1105) 및 센서 특성의 데이터베이스(1107)에 저장될 수 있다.

이하에 상세히 설명되는 바와 같이, 계산 중에 얻어진 정보는 물론 센서 및 유체 특성 정보는 센서에 포함된 센서, MFC와 같은 센서를 사용하는 성분, 센서 및/또는 MFC에 결합된 하나 이상의 컴퓨터 또는 정보가 가용하게 되는 임의의 장소와 같이 임의의 컴퓨터 판독 가능한 매체에 저장될 수 있다.

표2는, 예를 들어 데이터베이스(1105, 1107)에 저장될 수 있는 8개의 예시적인 유체를 도시한다.

표2

시험 유체는 유동율의 개수에서 도관으로 유도될 수 있어서, 센서는 센서 출력값(1103)의 소정의 세트(S)에서 반응한다. 예를 들어, 센서는 적절한 유동율에서 센서로 유체를 유도하도록 구성된 계산 장치에 결합될 수 있고, 그 후에 세트(S) 내의 각각의 센서 출력값에 상응하는 유동율의 측정을 정확하게 제공할 수 있다.

처음에, 시험 유체(1101)의 유동율은 센서가 값(Si)에 반응할 때까지 조절될 수 있다. 예를 들어, Si는 정상적인 전 스케일 유체의 10%를 가리키기 위해 임의의 다양한 평균화 계산 후에 0.1과 동일한 값 상에 취해질 수 있다. 시험 유체(1101)의 도관을 통과하는 실제 유동율(Fi)은 그 후에 계산 방정식에 의해 측정되어 기록된다.

표3은 시험 유체로서 니트로겐(N2)을 사용하는 센서의 예시적인 계산 중에 얻어지는 데이터를 도시한다. 제1 열은 소정의 센서 출력값의 세트(S)를 나열한다. 제2 열은 센서에 니트로겐을 유도하여 계산 장치에 의해 계산된 상응하는 유동율을 나열하여, 제1 열에 도시된 각각의 소정의 센서 출력값이 얻어진다.

표3

단계 1110에서, 센서 출력값(Si)은 대체로 센서 모델(800)에 따른 센서의 특성 곡선을 따르는 특정값을 맵핑한다. 특히, 센서 출력값은 시험 유체(Kt)의 열전도율에 의해 분리되고 특정값(Ci)을 생성하는 시험 유체(ft)의 스케일 인자에 의해 스케일링된다.

단계 1120에서, 단계 1100에서 측정된 유동율(Fi)은 센서 및 센서 출력값(Si)과 관련된 Φ 피연산수의 값을 계산하는 유체 특성의 조합으로 사용된다. 특히, 유동율(Fi)은 유체 밀도(ρ)의 결과물 및 센서 특정 길이(L)로 곱셈되고, 시험 유체의 유체 점성(μ)의 결과물 및 수학식1에 표현된 센서를 통과하는 유체와 관련된 레이놀드수를 형성하기 위한 센서 도관(A)의 단면적으로 나누어진다. 계산된 레이놀드수는 수학식2에 표현되고 Φi를 생성하기 위한 시험 유체의 스케일 인자(gt)에 의해 스케일링된 시험 유체의 프란틀수에 의해 곱셈된다.

단계 1130에서, ci 및 Φ의 계산된 값은 관련부, 예를 들어 검색표(1135)의 입구에 저장된다. 검색표는 메모리, 예를 들어 센서 및 유체 특성에 인코딩된 저장 매체 및/또는 시험 유체의 센서 반응 정보에 저장될 수 있다. 전술된 단계는 세트(S) 내의 각각의 소정의 센서 출력 값으로 반복될 수 있어서, 검색표(1135)에 표로 만들어진 복수의 관련 값인 Φ 및 ci이 센서의 특성 함수의 대표를 형성한다. 단일 시험 유체로부터 얻어진 특성 정보는 모델에 따른 센서의 습성을 설명하기에 충분할 것이어서, 추가 시험 유체 상의 계산이 불필요할 것이다.

표4는 시험 유체로서 N2를 사용한 센서의 계산중에 계산된 예시적인 검색표를 도시한다. 2개의 제1 열은 도3에 도시된 동일한 값을 나열한다. 제3 열은 도8에 도시된 센서 모델의 특성 함수에 따른 특성 값을 맵핑하는 제1 열 내의 각각의 소정의 센서 출력 값을 나열한다. 제4 열은 제2 열에 관련된 레이놀드수 및 니트로겐의 프란틀수에 기초한 Φ의 관련 값을 맵핑하는 제2 열에 도시된 상응하는 각각의 유동율의 값을 나열한다. 완성된 두 개의 열이 이하에 더욱 상세히 설명될 임의의 유체 상에 작동하는 센서를 통과하는 유동율을 판단하기 용이하도록 사용될 수 있는 센서의 특성 함수의 명세를 제공함으로써, 제1 및 제2 열 내의 정보를 저장할 필요가 없다.

다르게는, 완성된 두 개의 열은 두 개의 제1 열 내의 반응 정보가 언제라도 센서 모델에 따른 특성 정보로 변환될 수 있기 때문에 저장할 필요가 없다. 따라서, LUT는 반응 정보 및 Φ피연산수로의 유동율 및 특성값으로의 센서 출력값을 맵핑하도록 수행하는 반응 정보 및 지시를 포함할 수 있다. 반응 정보는 유체 내의 센서의 작동 중에 특성 함수로 맵핑될 수 있다.

표4

도12는 센서 보정 중에 얻어진 센서의 특성 함수의 대표를 채용하여 임의의 유체의 유동율을 판단하는 본 발명을 따른 한가지 방법을 도시한다. 예를 들어, 도11과 관련하여 설명한 바와 같이 단일 시험 유체에 보정을 할 때 얻어진 검색표(look-up table)가 임의의 프로세스 유체(1201)의 유동율을 판단하는데 사용될 수 있다.

프로세스 유체(1201)는 예컨대 센서를 통한 프로세스 유체의 유동을 나타내는 전압 신호(Vi)와 같은 센서 출력 신호에 반응하는 센서(1203)로 유입될 수 있다. 예컨대, 센서(1203)는 반도체 장치의 제조시에 프로세스 챔버 내로의 프로세스 유체 유입을 제어하는 MFC에 연결될 수 있다.

단계(1200)에서, 센서 출력 신호(Vi)는 소정의 포맷이 되도록 예비처리될 수 있다. 예컨대, 센서 출력 신호(Vi)는 신호가 예비처리된 신호(Si)를 제공하기 위해 센서를 통해 전 스케일 유동의 일부를 나타내도록 디지털 신호로 변환되거나 표준화될 수 있다.

단계(1210)에서, 예비처리된 센서 출력 신호(Si)는 채용되는 센서 모델에 따라 특성 값(Ci)으로 변환된다. 특성 값에 대한 보정 시에 시험 유체의 센서 출력 값을 맵핑하기 위해 채용된 센서 모델은 특성 값에 대한 프로세스 유체의 센서 출력 값을 맵핑하는데에도 채용될 수 있다는 것을 알아야 한다.

이와 달리, 전술된 바와 같이, 보정은 시험 유체로부터의 반응 정보만을 기록하는 단계를 포함한다. 이러한 환경에서, 소정의 센서 모델에 따라 유동율에서부터 Φ 값으로 그리고 센서 출력 값에서부터 특성 값으로의 동일한 맵핑은 기록된 시험 반응 정보를 특성 정보로 맵핑하고 센서 작동 중에 센서 출력 값(Si)을 특성 값으로 맵핑하는 것이 모두 채용될 수 있다.

예를 들어, Si은 유체 의존 스케일 인자(fp)에 의해 곱해지며, 도11에 대해서 설명된 보정의 단계(1110)와 유사한 특성 값(Ci)를 제공하기 위해 프로세스 유체의 열전도율(Kp)로 나누어진다. 그러므로, 프로세스 유체의 유동으로 인한 센서 출력값은 대략 센서 모델의 특성 곡선을 따른 값으로 맵핑된다.

센서 모델은 센서 출력 값이 동일한 특성 곡선을 맵핑하는 것을 확립시키기 때문에, 값(Ci)은 예컨대 검색표(1235)(즉, 도11과 관련하여 설명된 검색표)에서 보정 중에 얻어진 특성 함수의 대표에 의해 도시된 곡선 중 어딘가에서 떨어진다. 따라서, 관련 피연산수(Φi)를 얻기 위해 단계(1220)에서 검색표(1235)를 인덱싱하여 곡선(Ci)이 어디서 떨어지는지 판단될 수 있다.

검색표의 이산적인 특징 때문에, 계산된 특성 값(Ci)은 LUT에 저장된 값들 중에서 떨어질 수 있다. 따라서, 주어진 특성 값은 직접 관련된 피연산수(Φi)를 갖지 않을 수 있다. 그러나, 피연산수(Φi)는 대응하는 값(Φi)이 얻어지도록 예컨대 구분적으로 선형 접근(piecewise linear approximation)에 의해 LUT에 저장된 두 개의 근사 값 사이에 삽입하여 가까워질 수 있다.

단계(1230)에서, 센서를 통한 프로세스 유체의 실제 유동을 예측하는 유동율은 얻어진 값(Φi)으로부터 계산된다. 전술된 바와 같이, 값(Φi)은 특정 값(Φ)의 유동율 요소가 Φi로부터 분리될 수 있도록 유동율과 알려진 센서 성질(1207)과 유체 성질(1205)의 함수이다. 예를 들어, 값(Φi)은 열전도율과 프로세스 유체의 비열의 비율과, 센서 도관의 특성 길이(L)와 유동 경로(A)의 단면적의 등급 비율에 의해 곱해질 수 있다. 이러한 작업은 센서를 통한 실제 유동율의 정확한 판단으로서 유동율(Fi)을 제공하는 피연산수(Φ)의 얻어진 값으로부터 질량 유동율 요소를 분리시킨다.

센서가 작동하는 프로세스 유체에 관계없이 동일한 검색표가 사용될 수 있음을 알아야 한다. 즉, 예컨대 하나의 시험 유체의 반응 정보로부터 작동 중에 또는 보정으로부터 얻어진 센서의 특성 함수의 단일 대표는 정확한 유동율이 임의의 프로세스 유체에 대해서 판단될 수 있도록 센서의 작용을 설명하기에 충분할 수 있다. 또한, 본 발명을 따른 센서 모델은 유동율의 확장된 범위의 유동율에 대한 센서의 작용도 설명할 수 있다. 이렇게 임의의 유체의 유동율은 유체의 선형 범위 밖에서도 정확하게 예측될 수 있다. 따라서, 센서는 넓은 범위의 작용에서 효과적으로 채용될 수 있다.

표5-10은 종래의 기술과 비교하여 본 발명을 따른 방법을 이용한 실체 실험 데이터를 나타낸다. 특히, 표5, 표7 및 표9는 표3 및 표4에 도시된 바와 같이 질소로 센서를 보정하는 중에 표로 작성된 검색표를 이용하여 아르곤(Ar), CF4 및 SF6으로 작동하여 얻어진 유동율의 판단을 나타낸다.

표5에서, N2로 보정된 센서는 프로세스 유체 아르곤으로 작동된다. 제1 행은 미정의 유동율로 센서를 통과하는 아르곤의 유동율에 반응하여 센서에 의해 제공된 많은 센서 출력 값을 나열하고 있다. 제2 행은 아르곤의 열전도율과 0.98에서 아르곤에 대해 실험적으로 판단된 스케일 인자(f)를 기초로 특성 값으로 맵핑된 센서 출력 값을 나타낸다. 제3 행은 표4에 도시된 바와 같이 LUT 표로부터 얻어진 대응하는 값(Φ)을 나타낸다. 제4 행은 얻어진 값(Φ)으로부터 계산된 판단된 유동율을 나나낸다. 제5 행은 예컨대 체적 변위 유동율 검출계에 의해 측정된 실제 유동율을 나열한다. 제6 및 마지막 행은 개시된 방법을 이용하여 얻어진 백분율 에러를 나타낸다. 표7 및 표9는 프로세스 유체 CF4 및 SF6 각각에 대해서 동일한 방식으로 배열된다.

대조를 위해, 표6은 종래의 변환 인자를 이용하여 판단된 유동율을 나타낸다. 제1 행은 표5의 한 행에서 도시된 바와 같이 센서 출력값을 나열한다. 제2 행은 질소로 보정 중에 측정된 유동율을 나열한다(즉, 표4 및 표4의 두 개의 행). 제3 행은 종래의 변환 인자를 이용하여 계산된 예측 유동율을 나열한다. 아르곤에 대해서 사용된 변환 인자는 1.428이다. 제4 행은 실제 측정된 유동율을 나열하며, 제5 행은 종래의 변환 기술을 이용하여 얻어진 백분율 에러를 도시한다. 표8 및 표10은 각각 프로세스 유체 CF4 및 SF6로 종래의 작동으로부터 얻어진 리스트를 동일한 방식으로 배열한 것이다.

표5

표6

표7

표8

표9

표10

도시된 바와 같이, 본 발명을 따른 방법은 넓은 범위의 유동율에 대해서 정확한 유동율의 예측을 제공한다. 반대로, 종래의 변환 기술은 제한된 범위의 유동율 내에서만 정확한 결과를 제공한다. 특히, 표6, 표8 및 표10에 도시된 바와 같이 유동율 에러는 특정 유체에 대해서 센서 반응 곡선의 선형 범위 밖에서 불만족스럽게 높아진다.

본 출원인은 본 발명의 다양한 태양이 넓은 범위의 유동율에 대해서 임의의 프로세스 유체에 대해 정밀하게 작동할 수 있는 범용 센서를 제공하는데 사용될 수 있다는 것을 인지하였다. 도13은 본 발명을 따른 센서의 일 실시예를 도시한다. 센서(1310)는 도관(1320), 센서 전자부(1330), 아날로그-디지털(A/D) 컨버터(1335) 및 프로세서(1345)와 저장매체(1347)를 가지는 컴퓨터(1340)를 포함한다. 센서 전자부는 도관(1320)에 연결되며 도관을 통한 유체 유동을 나타내는 센서 출력 신호(1333)를 제공하여 도관 내의 유동에 반응한다. 센서 전자부(1330)는 예컨대 도1과 관련하여 설명된 열 질량 유동 센서와 같이 유체 유동에 반응하는 회로 및 회로의 조합일 수 있다. 본 발명의 다양한 태양은 이전에 합체된 출원에서 설명한 바와 같이 다양한 센서에 채용될 수 있으며 특정 센서 구성에 제한되지 않음을 알아야 한다.

센서 출력 신호(1333)는 예컨대 전압 또는 전류 레벨 등의 전자 아날로그 신호일 수 있다. A/D 컨버터(1335)는 센서 출력 신호(1333)를 수신하고 컴퓨터(1340)의 프로세서(1345)에 제공되는 디지털 신호(1336)로 변환한다. 프로세서(1345)는 산수 및/또는 논리 계산을 할 수 있는 장치 또는 장치의 조합일 수 있다. 프로세서(1345)는 도관(1320)을 통한 전 스케일 유동의 일부로 표현되도록 예컨대 신호를 표준화하기 위한 디지털 신호(1336)를 재처리할 수 있다.

프로세서(1345)는 본원에 개시된 다양한 함수들 중 하나를 수행하도록 구성되거나 설계된 전용 하드웨어(예, 다양한 회로, 프로그램 가능한 어레이 등)를 이용하거나 본원에 개시된 일 이상의 다양한 함수들 중 하나를 수행하기 위해 마이크로 코드(예, 소프트웨어)를 이용하여 프로그램된 일 이상의 컴퓨터 또는 프로세서(예, 마이크로프로세서)를 이용하는 것을 포함하는 다양한 방식으로 구현될 수 있다.

프로세서(1345)는 저장 매체(1347)에 연결될 수 있다. 저장 매체(1347)는 다양한 프로세스 유체로 센서를 용이하게 작동시키는 유체 정보 및 다양한 센서를 저장할 수 있다. 예를 들어, 저장 매체(1347)는 센서가 유동을 정밀하게 측정하도록 되어 있는 다양한 유체의 물리적 및/또는 열적 성질과, 유체의 유체 의존 성질과, 센서의 물리적 성질 및/또는 설계 변수 등으로 인코딩될 수 있다. 저장 매체(1347)는 다양한 저장 장치 및 컴퓨터 판독 가능 매체가 될 수 있으며, RAM, ROM, PROM, EPROM, CD, DVD, 광학 디스크, 플로피 디스크, 자기 테이프 등 다양한 방식으로 구현될 수 있지만 이에 한정되는 것은 아니다.

도13에 도시된 실시예에서, 저장 매체(1347)는 센서(1310)의 특성 함수(W)의 대표(1360)를 저장한다. 또한, 저장 매체(1347)는 각각 열전도율, 점성, 비열 및 일 세트의 프로세스 유체에 대한 유체 의존 성질을 포함하는 다양한 유체(1362)의 성질을 저장한다. 저장 매체(1347)는 도관(1320)의 특성 길이 및 단면적을 포함하는 센서 특성(1366)을 저장할 수 있다.

프로세서(1345)는 저장 매체(1347) 상에 저장된 데이터를 기초로 디지털 신호(1336)를 유동 신호(1355)로 변환할 수 있다. 특히, 프로세서(1345)는 센서의 작동이 필요한 프로세스 유체와 센서의 성질과 특성 함수(1360)의 대표에 따라 디지털 신호(1336)를 유동 신호(1355)로 변환할 수 있다. 예를 들어, 저장 매체(1347)는 프로세서(1345)에 의해 실행될 때 예컨대 도7 및 도11과 관련하여 설명된 방법과 같은 본 발명을 따른 일 이상의 변환 방법을 수행하는 일 이상의 프로그램[예, 프로그램(1370)] 형식의 명령으로 인코딩될 수 있다.

특히, 프로그램(1370)은 프로세서(1345)에 의해 실행될 때 도관을 통해 유동하는 프로세스 유체의 열전도율과 신호(1346)를 제공하기 위한 프로세스 유체에 대한 스케일 인자의 비율을 디지털 신호(1336)에 곱하는 명령을 포함한다. 프로그램(1370)은 프로그램(1370)의 명령을 따라 관련된 값(Φ)을 얻기 위해 저장 매체(1347)에 저장된 특성 함수(W)의 대표(1360)로 인덱싱하기 위해 신호(1346)를 이용하여 프로그램된 명령을 더 포함한다. 프로세서(1345)에 의해 수행될 때 프로그램(1370)에 포함된 추가의 명령들은 얻어진 값(Φ)에 유동 신호(1355)를 제공하기 위한 프로세스 유체와 센서의 성질로 곱할 수 있다. 그런 다음, 유동 신호(1355)는 센서 도관을 통해 유동하는 실제 유체의 정확한 표시로서 다른 장치, 요소 및/또는 제어 회로에 제공될 수 있다.

컴퓨터(1340)는 예컨대 임베디드 마이크로제어기(embedded microcontroller)에서 센서(1310)에 존재할 수 있다. 이와 달리, 컴퓨터(1340)는 센서(1310)와 함께 작동하는 장치의 일부일 수 있다. 예컨대, 컴퓨터(1340)는 요소부로서 센서(1310)를 포함하는 질량 유동 제어기 또는 질량 유동 계측기의 일부이거나, 센서(1320)에 원격 또는 근접으로 위치한 개별의 제어기의 일부일 수 있다. 전술된 바와 같이, 질량 유동 제어기는 프로세서와 메모리를 포함하거나, 본 발명을 구현하기 위해 사용되며 유체의 유동을 제어하기 위해 사용될 수 있는 프로세서 및 메모리를 가지는 범용 컴퓨터에 연결될 수도 있다.

종래의 질량 유동 제어기는 일반적으로 4개의 주요부, 유동 미터, 제어 밸브, 밸브 액츄에이터 및 제어기를 포함한다. 유동 미터는 유동 경로의 유체의 질량 유동율을 측정하여 상기 유동율을 지시하는 신호를 제공한다. 유동 미터는 질량 유동 센서 및 바이패스를 포함할 수 있다. 질량 유동 센서는 바이패스에 유체 결합된 센서 도관의 유체의 질량 유동율을 측정한다. 센서 도관의 유체의 질량 유동율은 바이패스에서 유동하는 유체의 질량 유동율에 대략 비례하고, 상기 양자의 합계가 질량 유동 제어기에 의해 제어되는 유동 경로를 통한 총 유동율이다. 그러나, 몇몇의 질량 유동 제어기는 바이패스를 채용하지 않을 수 있으므로, 모든 유체는 센서 도관을 통해 유동할 수 있다.

많은 질량 유동 제어기에서, 이격된 위치에서 센서 도관 주위로 권취되고 각각 도1과 관련되어 설명된 것과 유사한 온도에 따라 변화되는 저항을 갖는 한 쌍의 레지스터를 포함하는 열 질량 유동 센서가 사용된다. 제어 밸브는 주요 유체 유동 경로(일반적으로 바이패스 및 질량 유동 센서의 하류)에 위치될 수 있으며, 주요 유체 유동 경로를 통해 유동되어 질량 유동 제어기에 의해 제공되는 유체의 질량 유동율을 변화시키도록 제어(즉, 개방 또는 폐쇄)될 수 있다. 일반적으로 밸브는 밸브 액츄에이터에 의해 제어되며, 그 예는 솔레노이드 액츄에이터, 압전 액츄에이터, 스테퍼(stepper) 액츄에이터 등을 포함한다. 어떤 질량 유동 제어기는 밸브 또는 밸브 액츄에이터를 포함하지 않을 수 있고, 오히려 범용 질량 유동 미터로서 기능할 수 있다.

제어 전자부는 질량 유동 제어기에 의해 제공되도록 요구되는 유체의 질량 유동율을 지시하는 설정 포인트, 및 센서 도관에서 유동하는 유체의 실제 질량 유동율을 지시하는 질량 유동 센서로부터의 유동 신호에 기초하여 제어 밸브의 위치를 제어한다. 비례 제어, 일체 제어, 비례-일체(PI) 제어, 유도 제어, 비례-유도(PD) 제어, 일체-유도(ID) 제어, 및 비례-일체-유도 (PID) 제어와 같은 종래의 피드백 제어 방법은 그 후 질량 유동 제어기의 유체의 유동을 제어하도록 사용된다. 상술된 각 피드백 제어 방법에서, 제어 신호(즉, 제어 밸브 구동 신호)는 유체의 원하는 질량 유동율을 지시하는 설정 포인트와 질량 유동 센서에 의해 감지된 실제 질량 유동율과 관련된 피드백 신호 사이의 차이에 기초한 에러 신호에 기초하여 발생된다. 질량 유동 제어기의 일례가 여기에 그 전체로서 참조로 병합된 미국 특허 출원 제10/131,603호에 설명되어 있다.

도14는 본 발명의 일 실시예에 다른 질량 유동 제어기의 개략적 블록도를 도시한다. 도14에 도시된 질량 유동 제어기는 유동 미터(1410), 제어기(1450), 밸브 액츄에이터(1460) 및 밸브(1470)를 포함한다. 유동 미터(1410)는 유동 경로(1403)에 결합된다. 유동 미터(1410)는 유동 경로, 또는 유동 경로의 일부(즉, 센서 도관(1420))의 유체의 유동율을 감지하여, 감지된 유동율을 지시하는 유동 신호(FS2)를 제공한다. 유동 신호(FS2)는 게인 리드-래그(Gain Lead-Lag)(GLL) 제어기(1450)의 제1 입력부로 제공된다.

또한, 제어기(1450)는 설정 포인트 신호(SI2)를 수신하도록 제2 입력부를 포함한다. 설정 포인트는 질량 유동 제어기(1400)에 의해 제공되는 원하는 유체 유동의 지시를 참조한다. 원하는 유체 유동의 지시를 제공할 수 있는 임의의 다양한 신호는 적합한 설정 포인트 신호로 고려된다. 한계(term) 설정 포인트는, 특정 신호를 참조하지 않는다면, 원하는 유체 유동을 나타내는 값을 설명하게 된다.

부분적으로 유동 신호(FS2) 및 설정 포인트 신호(SI2)에 기초하여, GLL 제어기(1450)는 밸브(1470)를 제어하는 밸브 액츄에이터(1460)로 구동 신호(DS)를 제공한다. 밸브(1470)는 유동 미터(1410)의 하류에 위치될 수 있지만, 밸브가 대안으로 유동 미터의 상류에 배치될 수 있으므로, 본 발명은 상기 실시예에 제한되지 않는다. 밸브는 적어도 부분적으로 밸브의 제어된 부분의 변위에 따라 소정의 질량 유동율을 허용한다. 밸브의 베어된 부분은 예를 들면 유동 경로의 횡단면을 따라 배치된 이동 가능한 플런저일 수 있다. 밸브는 유체가 유동되도록 허용되는 횡단면의 개구의 영역을 증가 또는 감소시킴으로써 유동 경로의 유동율을 제어한다. 일반적으로, 질량 유동율은 원하는 양만큼 밸브의 제어된 부분을 기계적으로 변위시킴으로써 제어된다. 한계 변위는 일반적으로 질량 유동율이 적어도 부분적으로 의존하는 밸브의 변수를 설명하도록 사용된다.

밸브의 변위는 종종 솔레노이드 액츄에이터, 압전 액츄에이터, 스테퍼 액츄에이터 등과 같은 밸브 액츄에이터에 의해 제어된다. 도14에서, 밸브 액츄에이터(1460)는 솔레노이드형 액츄에이터일 수 있지만, 본 발명은 이에 제한되지 않으며, 다른 대안적 유형의 밸브 액츄에이터가 사용될 수 있다. 밸브 액츄에이터(1460)는 제어기로부터 구동 신호(DS)를 수신하여 신호(DS)를 밸브의 제어된 부분의 기계적 변위로 변환한다.

제어기(1450)는 유동 신호(FS2)에 의해 지시되는 실제 유체 유동과 SI2에 의해 지시되는 원하는 유동 사이의 에러를 감소시키도록 밸브(1470)를 변위시킨다. 다르게 언급하면, 제어기(1450)는 유동 미터(1410)에 의해 행해진 측정값에 기초하여 실제 유동 및 원하는 유동을 일치시키도록 한다. 따라서, 질량 유동 제어기가 작동하는 정확도는 유동 신호(FS2)가 얼마나 정확하게 유동 경로(1403)를 통한 실제 유동에 근접하는가에 따른다.

상술된 바와 같이, 종래의 유동 센서의 정확도는 유동 경로를 통해 유동하는 유체의 유형, 원하는 유동율 및 센서에 도입되는 프로세스 유체와 이용 가능한 대용 유체 사이의 유사성에 따를 수 있다. 또한, 유동 경로를 통한 유동이 특정 프로세스 유체를 위한 센서 반응 곡선의 선형 범위 밖에 있을 때, 유동 신호의 정확도는 소정의 적용에 대해 사용될 수 없을 정도로 손상되고 그리고/또는 이를 사용하는 프로세스에 역효과를 줄 수도 있다. 예를 들면, 유동 신호의 정확도가 반도체 제작 프로세스의 공차 밖에 존재하면, 질량 유동 제어기는 프로세스를 제어하기에 만족스럽지 않거나 또는 예를 들면 집적 회로, 컴퓨터 칩 등의 생산량에 역효과를 줄 수도 있다.

따라서, 본 발명의 일 실시예에서, MFC(1400)는 프로세서(1445) 및 메모리(1447)를 갖는 컴퓨터(1440)를 포함한다. 컴퓨터(1440)는 도13과 관련하여 설명된 것과 유사할 수도 있다. 특히, 메모리(1447)는 센서의 특성 함수의 대표, 예를 들면 센서의 데이터베이스 및 유체 특성에 의해 인코딩될 수 있다. 따라서, 컴퓨터(1440)는 특성 함수의 대표에 포함된 정보에 기초하여 센서 출력 신호(SO))를 유동 신호(FS2)로 변환하도록 구성될 수 있다.

예를 들면 컴퓨터(1440)는 프로세서(1445)에 의해 실행될 때 본 발명에 따른 변환 방법, 예를 들면 도7 및 도11과 관련되어 설명된 방법을 실행하는 메모리(1447)에 저장된 프로그램을 포함할 수 있다. 따라서, 정확한 유동 지시는 특정 프로세스 유체의 선형 범위를 실질적으로 넘어 유동율의 연장된 범위에 걸쳐 임의의 프로세스 유체에 대해 임의의 유체의 유동으로부터 형성되는 센서 출력 값으로부터 직접 얻어질 수 있다.

컴퓨터(1440)는 제어기(1450)와 다른 별도의 프로세서일 필요가 없다는 것을 이해해야 하지만, 제어기(1450)에 의해 실행되는 프로그램에 상응하거나 또는 그 역일 수 있다. 또한, 컴퓨터(1440) 및 제어기(1450)는 MFC의 다른 부품과 일체형이거나 또는 이에 근접할 필요가 없고 원격 위치될 수 있다.

도15는 원격 컴퓨터(1580)를 갖는 질량 유동 제어기(1500)의 개략적 블록도를 도시한다. MFC(1500)의 부분(1505)은 일반적으로 MFC의 유동 경로(1503)에 결합된 부품, 예를 들면 유동 미터(1510), 밸브 액츄에이터(1560), 및 유동 경로(1503)에 결합된 밸브(1570)를 포함한다. 유동 미터(1510)는 유동 경로(1503)를 통한 유체의 유동율을 지시하는 센서 출력 신호(즉, 센서 출력(SO))를 제공하기 위한 임의의 적합한 장치일 수 있다. 센서 출력(SO)은 원격 컴퓨터(1580)의 제1 입력으로 제공될 수 있다.

원격 컴퓨터(1580)는 장치 또는 장치들의 조합에 기초한 임의의 프로세서, 예를 들면, 인텔 펜티움형 프로세서, 모토롤라 파워PC 프로세서, 선 울트라스팍 프로세서, 휴렛패커드 PA-RISC 프로세서 또는 임의의 다른 유형의 프로세서에 기초한 것과 같은 임의의 다양한 범용 컴퓨터일 수 있다.

예를 들면 원격 컴퓨터(1580)는 프로세서(1545) 및 메모리(1547)를 포함할 수 있다. 메모리(1547)는 도13과 관련하여 설명된 메모리와 유사한 정보에 의해 인코딩될 수 있다. 특히, 메모리(1547)는 센서의 특성 함수의 대표(1549), 예를 들면 센서의 데이터베이스 및 유체 특성을 포함할 수 있다. 메모리(1547)는 또한 프로세서(1545)에서 실행될 때 특성 함수의 대표에 포함된 정보에 기초하여 센서 출력 신호(SO)로부터 임의의 프로세스 유체의 유동율을 판단할 수 있는 지시를 포함하는 하나 이상의 프로그램(1548)을 포함할 수 있다.

또한, 메모리(1547)는 프로세서(1545)에서 실행될 때 프로그램(1548)에 의해 판단된 유동율 및 제2 입력으로서 원격 컴퓨터(1580)에 제공된 설정 포인트 신호(S12)에 기초하여 구동 신호를 판단하는 제어기(1550)로서 메모리에 개략적으로 도시된 하나 이상의 프로그램을 포함할 수 있다. 특히, 제어기(1550)는 밸브(1570)를 제어하는 밸브 액츄에이터(1560)에 구동 신호(DS)를 제공함으로써 프로그램(1548)에 의해 제공된 유동율과 설정 포인트 신호(S12) 사이의 차이를 감소시키도록 하는 비례 제어, 일체 제어, PI 제어, 유도 제어, PD 제어, ID 제어, PID 제어, GLL 제어 등과 같은 다양한 피드백 제어 방법을 적용하는 지시를 포함할 수 있다.

유동 센서를 사용하는 많은 장치에서, 유체를 운반하도록 구성된 유동 경로는 센서 도관 및 바이패스를 포함한다. 도16은 유동 경로(1603)를 통해 유동하는 유체의 몇몇 부분을 전환시키는 도관(1620)에 결합된 센서 전자부(1630)(즉, 유체 유동에 반응하는 회로)을 갖는 유동 센서(1610)를 포함하는 MFC(1600)의 개략적 블록도를 도시한다. 유동 경로(1603)를 통해 유동하는 유체의 나머지 및 종종 상기 유체의 대부분은 바이패스(1640)를 통해 유동한다. 바이패스(1640)는 예를 들면 유체가 센서 도관을 바이패스하게 할 수 있는 경로를 형성하도록 함께 패키지된 센서 도관에 본질적으로 유사한 복수의 튜브 또는 도관으로부터 임의의 방식으로 형성될 수 있다. 도관(1620)을 통해 유동하는 유체의 양은 일반적으로 바이패스(1640)에서 유동하는 유체의 양에 비례한다.

그러나, 유동 경로(1603)에 도입될 수 있는 유동율의 범위에 걸쳐, 도관(1620)의 유동율과 바이패스(1640)의 유동율 사이의 관계는 선형이 아닐 수 있다. 즉, 센서 유동으로 언급되는 센서 도관을 통해 유동하는 유체와 바이패스 유동으로 언급되는 바이패스를 통해 유동하는 유체 사이의 비율은 모든 유동율에 대해 일정하지 않다.

유동 경로(1603)의 유동율은 0 유동과 어떤 전 스케일 유동 값 사이에서 변할 수 있다. 종종 센서(즉, 센서 출력(SO)에 의해 제공된 하나 이상의 유동 신호는 이들이 전 스케일 유동 값의 일부를 지시하도록 표준화된다. 예를 들면, 이상적으로는 0.0의 값이 유동 경로를 통해 유동하는 유동이 존재하지 않는 것을 지시하고 .3의 값이 전 스케일 유동의 30%의 유동을 지시하고 .5의 값이 전 스케일 유동의 50%의 유동을 지시하도록 SO는 전 스케일 유동에 의해 표준화된다. 그러나, 실제로 이러한 선형 관계는 이하의 2개의 다른 이유, 1) SO가 센서 유동에 대해 선형이 아닐 수 있다는 이유, 및 2) 바이패스 유동에 대한 센서 유동의 비율이 유동율의 원하는 범위에 걸쳐 일정하지 않을 수 있다는 이유로 이루어지지 않을 수 있다.

종래의 유동 센서에서, 유동 경로를 통한 총 유동에 대해 센서 출력 값보다 실질적으로 더 선형인 관계를 갖는 지시된 유동 값으로 센서 출력 값(즉, 센서 출력 신호(SO))를 나타내는 선형 곡선이 종종 형성된다. 용어 “지시된 유동“은 센서(즉, 센서 도관 및 센서 전자부, 바이패스 또는 양자)의 에러 및/또는 비선형성을 보상하도록 수정 및/또는 조절된 센서 출력 신호에 기초하여 유동에 대한 임의의 신호 또는 지시를 나타낸다.

용어 “총 유동”은 일반적으로 유동 경로를 통한 유체의 총 유동율을 언급한다. 따라서, 유동 경로가 센서 도관으로 이루어지면, 총 유동은 센서 유동에 해당한다. 유동 경로가 센서 도관 및 바이패스를 포함하면, 총 유동은 센서 유동 및 바이패스 유동의 합계에 해당한다.

종래의 보정 프로세스 중, 하나 이상의 대용 유체가 다양한 유동율로 유동 경로에 도입될 수 있다. 센서는 센서 출력 신호에 의해 반응할 수 있으며, 상기 센서 출력 신호의 값은 센서를 통한 관련 총 유동율과 함께 기록된다. 기록된 값은 특정 대용 유체에 대한 총 유동 및 센서 출력 사이의 관계를 지시할 수 있다. 총 유동과 센서 출력 사이의 원하는 관계가 선형이 아닐 수 있으므로, 총 유동과 실질적으로 보다 더 선형인 관계를 갖는 지시된 유동 값으로 각 센서 출력 값을 나타내는 선형 곡선이 형성될 수 있다.

그러나, 총 유동과 센서 출력 사이의 관계는 유체마다 변화되므로, 특정 대용 유체에 대한 선형 곡선이 임의의 프로세스 유체에 대해 유효하지 않을 수도 있다. 보상을 위해, 종래의 방법은 복수의 대용 유체에 대한 다중 선형 곡선을 형성하였다. 프로세스 유체에서의 작동 중, 가장 유사한 대용 유체에 대해 형성된 선형 곡선이 이 때 사용되어 일정한 변환 인자가 적용된다. 그러나, 이러한 일정한 변환 인자는 대개 경험적이며 유체의 선형 범위 밖에서는 매우 부정확하다. 부정확성 외에, 복수의 대용 유체에 대한 선형 곡선을 형성하는데 사용되는 보정 측정값을 얻는 것은 시간을 소모하는 프로세스이다.

본 출원인은 총 유동과 센서 출력 사이의 관계가 다중의 영향에 따라 유체마다 변하기 때문에 종래의 변환 인자는 부분적으로 결함이 있을 수 있다는 것을 인식하였다. 본 출원인이 아는 바와 같이, 이러한 관계는 센서 유동과 센서 출력 사이 및 센서 유동과 바이패스 유동 사이의 비선형성을 포함하는 성분을 포함할 수 있다. 상기 2개의 성분은 유체마다 다르게 변화할 수 있으며, 종종 종래의 변환 인자에 의해 불충분하게 보상 또는 수정된다.

특히, 제1 유체로부터 제2 유체로의 변화로 인해 센서 유동과 센서 출력 사이의 관계는 총 유동과 센서 유동 사이의 관계와 다른 방식으로 변화될 수 있다. 예를 들면, 각 성분은 유체의 상이한 특성 또는 센서의 작동 조건에 의해 영향을 받을 수 있다. 따라서, 대개는 경험적인 종래의 변환 인자는 센서에 대한 상이한 성분 영향의 독립적인 편차를 주지 않으므로, 종종 부적당하다.

본 출원인은 본 발명에 따르는 센서 모델을 사용함으로써 센서 출력과 센서 유동 사이의 관계가 유체들에 대해 특성화될 수 있고 정확하게 기술될 수 있다는 것을 확인하고 알게 되었다. 이런 관계의 정확한 기술은 센서 유동과 센서 출력 및 센서 유동과 바이패스 유동 사이의 비선형성으로 인한 효과를 분리하는 것을 용이하게 하여, 각각이 임의의 프로세스 유체에서 작동될 경우를 위해 독립적으로 수정될 수 있다.

따라서, 센서가 임의의 프로세스 유체에서 작동될 경우, 각 성분의 거동이 프로세스될 수 있고/있거나 독립적으로 보정될 수 있도록, 본 발명의 일 태양은 유동 계측기 거동을 성분 부분들로 분류하는 것을 용이하게 하는 시험 유체로 교정 측정들을 얻는 것을 포함한다.

도17은, 센서를 임의의 프로세스 유체에서 작동시키는 경우 센서 모델을 사용하여 센서 비선형성과 바이패스 비선형성을 따로 보정하는 것을 용이하게 하는 교정 측정들을 얻기 위해, 시험 유체에서 센서를 교정하는 것을 포함하는 본 발명의 일 실시예를 도시한다.

단계(1710)에서, 공지된 열적/물리적 성질을 갖는 시험 유체(1701), 예를 들어 질소는 바이패스에 결합되기 전에 센서로 도입된다. 즉, 유동 경로는 센서 도관으로 구성된다. 센서가 전술한 교정 장치를 사용하는 소정의 센서 출력값(1103)들로 구성된 세트(S)에 반응하도록, 시험 유체(1701)는 다양한 유동율로 센서 도관 쪽으로 도입된다. 센서 유동과 센서 출력 사이의 관계가 얻어지도록, 소정의 센서 출력 값으로 상승한 유동율은 예를 들어 부피 유동계에 의해 측정되고 기록된다. 그 다음, 이러한 센서 반응 정보(1715)는 교정 측정들(1705)의 일부로써 저장된다.

단계(1720)에서, 센서의 유동 경로가 센서 도관과 바이패스를 모두 포함하도록, 센서는 바이패스에 결합될 수 있다. 단계(1710)와 유사하게, 총 유동과 센서 출력 사이의 관계가 단계(1730)에서 얻어지도록, 시험 유체(1701)가 다양한 소정의 센서 출력 값들을 제공하기 위해 센서 유동 경로에 도입될 수 있고 대응하는 유동율이 기록된다. 이러한 총 반응 정보(1735)가 교정 측정들(1705)의 일부로 더 저장될 수 있다.

단계(1740)에서, 시험 유체의 유동으로부터 얻은 센서 출력 값들에 적용될 때, 센서 출력 값들을 총 유동과 대체로 선형 관계를 갖는 지적된 유동 값으로 맵핑하는 선형 곡선이 생성될 수 있다. 이 선형 곡선(1745)도 교정 측정들(1705)의 일부로 저장될 수 있다.

예를 들어, 곡선은 점들 집합의 구분 선형 근사화(piecewise linear approximation)에 의한 센서 출력의 함수로써 총 유동율을 나타내는 점들 집합에 피팅(fit)될 수 있다. 그 다음, 센서 출력과 총 유동 사이의 관계가 시험 유체에 대해 선형적이도록, 총 유동 곡선을 걸친 값들을 직선에 걸친 값들로 맵핑하는 선형 곡선이 판단될 수 있다. 예를 들어, 선형 곡선은 총 유동 곡선을 제로 유동(zero flow)에서의 센서 출력 값과 전 스케일 유동에서의 센서 출력 값을 연결하는 선으로 리스트 스퀘어 피트(least squares fit)를 수행함으로써 생성될 수 있다. 선형 곡선 또는 선형 정보를 생성하는 다양한 방법들이 당업자들에게 떠오를 것이다. 그러나, 총 유동 곡선을 대체로 선에 맵핑하는 임의의 방법은 본 발명의 범위 내에 있는 것으로 여겨진다.

전술한 바에 따라 얻은 다양한 교정 측정들은, 예를 들어 도16의 컴퓨터(1680)의 메모리 내의 교정 측정들(1687)로 저장될 수 있으며, 후속적으로 센서의 독립 보정과 임의의 프로세스 유체와 함께 작동하는데 있어서의 바이패스 반응을 용이하게 하는데 사용된다.

센서 유동과 센서 출력 사이의 관계를 나타내는 점들의 집합이 센서 반응 곡선(예들 들어, 점들의 집합이 단계(1710)에서 얻어지고 교정 측정들(1705) 내에 저장된다)인 것으로 이해되어야 할 것이다. 이러한 기능에 있어서, 본 발명에 따르는 센서 모델과 관련하여, 시험 유체로 얻은 센서 반응 곡선은 센서에 관한 특성 정보를 포함한다. 즉, 특성 함수의 대표(representation)는 센서 모델을 시험 유체의 센서 반응 곡선에 적용함으로써 얻어질 수 있다. 이러한 특성 함수의 그래프는 임의의 프로세스 유체에 대한 센서 반응 곡선을 계산하는 것을 용이하게 할 수 있다. 프로세스 센서 반응 곡선을 판단함으로써, 센서 거동이 바이패스 거동과는 독립적으로 보정될 수 있다.

다시 도16을 참조하면, 센서(1610)가 프로세서(1685)와 메모리(1686)를 가진 컴퓨터(1680)에 결합될 수 있다. 메모리(1686)는 도17과 연계하여 전술된 바와 같이 센서의 교정 동안 시험 유체를 사용하여 얻어진 다양한 교정 측정들(1687)을 저장할 수 있다. 특히, 메모리(1686)는 시험 유체의 센서 반응 곡선, 시험 유체의 총 유동 반응 곡선 및 총 유동 반응 곡선에 대응하는 선형 곡선을 포함할 수 있다. 게다가, 메모리(1686)는 명령어들을 포함하는 적어도 하나의 프로그램을 포함할 수 있는데, 이 프로그램은 프로세서(1685)에 의해 실행될 때 센서 출력 값들을 특성 값들로 그리고 대응하는 유동율을 센서의 특성 곡선의 피연산수 값(operand value)으로 맵핑한다. 게다가, 메모리(1686) 내에 저장된 하나 이상의 프로그램은 관련 피연산수 값을 얻기 위해 특성 함수의 그래프에 액세스(access)하도록 그리고 전술한 여러 실시예들과 연계하여 설명된 바와 같이 얻은 피연산수 값으로부터 유동율을 계산하도록 된 명령어들을 포함한다.

도18은 임의 유체에서 작동하는 센서의 센서 및 바이패스 효과를 분리하고 독립적으로 보정하도록 메모리(예를 들어, 메모리(1686))에 저장된 하나 이상의 프로그램을 실행하는 프로세서(예를 들어, 프로세서(1685))에 의해 수행되는, 본 발명에 따르는 한 방법을 도시한다.

시험 유체와 다른 프로세스 유체에서 작동하는 센서(예를 들어, MFC(1600) 내에 포함되는 센서(1610))를 작동시키는 것이 요구될 경우, 센서가 다른 유체에서 작동할 때 나타낼 거동 차이를 보상하도록 교정 동안 생성된 선형 곡선이 보정될 필요가 있을 것이다. 단계(1810)에서, 센서의 교정 동안 얻은 시험 유체의 총 유동 반응 곡선이 또한 센서의 교정 동안 얻어진 시험 유체의 센서 반응 곡선으로 나눠진다.

센서 반응 곡선은 센서 유동과 센서 출력 사이의 관계를 나타내며 총 유동 곡선은 시험 유체에서의 센서 출력과 총 유동 사이의 관계를 나타내기 때문에, 결과는 센서 유동과 총 유동 사이의 지수인 것으로, 즉, 결과는 바이패스 유동 곡선을 나타내는 것으로 이해되어야 할 것이다. 결과적으로, 시험 유체에 대한 센서 효과와 바이패스 효과는 분리되고, 즉, 총 유동 반응 곡선으로부터 2개의 곡선으로, 즉, 1) 시험 센서 반응 곡선과 2) 시험 바이패스 유동 곡선으로 분리된다. 시험 센서 반응 곡선은 센서 보정(1815)에서 보정될 것이며 바이패스 유동 곡선은 바이패스 보정(1850)에서 보정될 것이다.

센서 보정(1815)에서, 시험 센서 반응 곡선은 전술한 여러 방법들에 의해 프로세스 센서 반응 곡선으로 변환될 수 있다. 특히, 단계(1820)에서, 시험 센서 반응 곡선의 센서 출력값들은 각각 시험 유체의 적어도 하나의 성질을 사용하는 특성값으로 맵핑될 수 있다. 센서 출력값은 시험 유체의 스케일 인자(scale factor)로 곱해질 수 있고 시험 유체의 열전도율에 의해 나눠질 수 있다. 시험 센서 반응 곡선의 유동율 값들은 각각 센서의 적어도 하나의 성질과 시험 유체의 적어도 하나의 성질을 사용하는 피연산수 값으로 맵핑될 수 있다. 예를 들어, 피연산수 값은 센서를 통과하는 유체와 연관된 레이놀즈 수(Reynold's number)와 시험 유체의 프란틀 수(Prandtl number)의 곱을 사용하여 계산될 수 있다. 따라서, 센서의 특성 함수의 그래프가 얻어질 수 있다.

단계(1830)에서, 시험 유체 대신 프로세스 유체의 성질이 사용된다는 점을 제외하고 단계(1820)와 동일한 맵핑을 사용하여, 시험 센서 반응 곡선의 센서 출력값들은 각각 특성 값으로 맵핑된다. 예를 들어, 센서 출력 값들은 각각 프로세스 유체의 스케일 인자로 곱해질 수 있고, 프로세스 유체의 열전도율 나눠질 수 있다. 프로세스 유체 성질들을 이용하여 맵핑된 특성 값들이 시험 유체 성질들을 이용하여 맵핑된 특성 값과 동일한 곡선을 따라 놓인다는 것을 센서 모델이 확인시켜 주었기 때문에, 이 정보는 프로세스 유체의 유동과 관련된 피연산수 값을 얻는데 사용될 수 있다.

단계(1840)에서, 프로세스 유체에 따라 계산된 특성 값들이 단계(1820)에서 얻은 특성 함수의 그래프를 인덱싱(index)하여 연관된 피연산수 값을 얻는데 사용될 수 있다. 얻어진 각각의 피연산수 값과 관련된 유동율은 센서의 성질과 프로세스 유체를 사용하는 단계(1820)의 작업을 거꾸로 행하여 계산될 수 있다. 따라서, 프로세스 유체 센서 반응 곡선이 센서의 특성 함수의 그래프를 사용함으로써 얻어질 수 있다. 프로세스 센서 반응 곡선은 프로세스 유체 센서 출력과 센서 유동 사이의 관계를 나타내는 것으로, 즉, 센서 반응은 바이패스 반응과는 독립적으로 보정되는 것으로 이해되어야 할 것이다.

바이패스 보정(1850)에서, 단계(1810)에서의 시험 총 반응 유체 곡선으로부터 분리된 시험 바이패스 곡선은 프로세스 유체에서 작동될 때의 바이패스의 거동을 보상도록 보정될 수 있다. 일 실시예에서, 시험 바이패스 곡선이 프로세스 바이패스 곡선과 동일하게 여겨지도록, 바이패스 곡선이 유체들에 대해 대체로 상수로 유지되는 것으로 가정될 수 있다. 다른 실시예에서, 바이패스 곡선은, 바이패스 및 센서의 물리적 성질들, 예를 들어, 센서 도관과 바이패스의 길이차, 점성도 등의 프로세스 유체의 하나 이상의 물리적 성질, 프로세스 유체의 온도 등을 포함하는 여러 인자들에 의존하는 것으로 가정될 수 있다. 따라서, 시험 바이패스 곡선은 바이패스 거동이 상이한 유체에서 작동될 경우 어떻게 변하는지를 나타내는 여러 모델들 중 하나에 따라 프로세스 바이패스 곡선으로 보정되고/보정되거나 변환될 수 있다.

단계(1860)에서, 프로세스 센서 반응 곡선은 프로세스 바이패스 곡선에 의해 곱해져서 프로세스 유체에서의 센서의 프로세스 총 유동 반응 곡선을 얻는다. 따라서, 단계(1870)에서, 프로세스 선형 곡선은 프로세스 총 유동 반응 곡선의 값들을 실질적인 직선으로 맵핑하도록 프로세스 선형 곡선이 계산될 수 있다. 이러한 방식으로, 임의의 프로세스 유체에서 작동하는 유체 센서에 대한 선형 곡선이 단일 시험 유체에서의 센서의 교정 동안 얻은 교정 측정들로부터 얻어질 수 있다.

본 발명의 여러 실시예들이 상세히 설명되었지만, 다양한 변경 및 개선이 당업자에게는 용이하게 떠오를 것이다. 이러한 변경 및 개선은 본 발명의 범위 내에 있는 것으로 의도된 것이다. 본 명세서에서 주어진 일부 예들은 기능들 또는 구조적 요소들의 특정 조합을 포함하지만, 이러한 기능들과 요소들이 동일한 또는 다른 목적들을 이루기 위해 본 발명에 따르는 다른 방법과 병합될 수 있는 것으로 이해되어야 할 것이다. 특히, 일 실시예와 연관되어 기술된 작용들, 요소들, 특성들은 다른 실시예에서의 유사한 역할로부터 배제시키려는 의도가 아니다. 따라서, 전술한 설명은 단지 예일 뿐이며, 제한하려는 의도가 아니다. 본 발명은 이하 청구범위에 의해 정의되는 것 및 이의 등가물에서만 제한된다.

Claims

센서의 특성 정보를 생성하는 방법이며,

복수의 센서 출력 값들 중 각각에 대해 센서의 센서 도관을 통과하는 시험 유체의 유동율을 측정하는 단계와,

복수의 센서 출력 값들 중 각각의 센서 출력 값과 관련하여 각 유동율을 레코딩하는 단계와,

시험 유체의 제1 성질 및 적어도 하나의 센서 성질에 기초한 대응 피연산수 값으로 각 유동율을 변환하는 단계와,

복수의 센서 출력 값들 중 각각을 시험 유체의 제2 성질에 기초한 복수의 특성 값들 중 각각의 특성 값으로 맵핑하는 단계와,

각 피연산수 값과 각각의 특성 값을 관련시키는 적어도 하나의 대표를 저장하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 각 유동율을 변환하는 단계는 센서의 센서 도관의 단면적 및 센서의 특성 길이에 적어도 부분적으로 기초한 대응 피연산수 값으로 각 유동율을 변환하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 각 유동율을 변환하는 단계는 센서를 통과하는 유동과 관련된 레이놀드수에 적어도 부분적으로 기초한 대응 피연산수 값으로 각 유동율을 변환하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 각 유동율을 변환하는 단계는 시험 유체와 관련된 프란틀 수에 적어도 부분적으로 기초한 대응 피연산수 값으로 각 유동율을 변환하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 각 유동율을 변환하는 단계는 센서를 통과하는 유동과 관련된 레이놀드수 및 시험 유체와 관련된 프란틀수의 결과에 적어도 부분적으로 기초한 대응 피연산수 값으로 각 유동율을 변환하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 각 유동율을 변환하는 단계는 적어도 하나의 유체 의존 스케일 인자에 기초한 대응 피연산수 값으로 각 유동율을 변환하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 복수의 센서 출력 값들 중 각각을 맵핑하는 단계는 적어도 시험 유체의 열전도율에 기초한 복수의 특성 값들 중 각각의 특성 값으로 복수의 센서 출력 값들 중 각각을 맵핑하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 복수의 센서 출력 값들 중 각각을 맵핑하는 단계는 적어도 하나의 유체 의존 스케일 인자에 기초한 복수의 특성 값들 중 각각의 특성 값으로 복수의 센서 출력 값들 중 각각을 맵핑하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 각 유동율을 변환하는 단계 및 복수의 센서 출력 값들 중 각각을 맵핑하는 단계는 관계식에 따라 수행되며,

여기서, ρ는 시험 유체의 밀도이고, 는 체적 유체 유동율이고, L은 센서 도관의 특성 길이이고, A는 센서 도관의 단면적이고, C_p는 시험 유체의 비열이고, κ는 시험 유체의 열전도율이며, f 및 g는 각각 제1 및 제2 유체 의존 상수인 방법.
제1항에 있어서, 적어도 하나의 대표를 저장하는 단계는 검색표에서 각각의 피연산수 값과 관련하여 복수의 특성 값들을 저장하는 단계를 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 센서의 적어도 하나의 성질에 적어도 부분적으로 기초한 피연산수 값으로 유동율을 변환하도록 구성되는 맵핑을 저장하는 단계를 더 포함하는 방법.
제1항에 있어서, 유동율을 관계식 에 따라 피연산수 값으로 변환하도록 구성되는 제2 맵핑을 저장하는 단계를 더 포함하며,

여기서, Φ는 피연산수 값이고, ρ는 시험 유체의 밀도이고, 는 체적 유체 유동율이고, L은 센서 도관의 특성 길이이고, A는 센서 도관의 단면적이고, C_p는 시험 유체의 비열이고, κ는 시험 유체의 열전도율이며, g는 유체 의존 상수인 방법.
제1항에 있어서, 센서 출력 값을 관계식 에 따라 특성 값으로 변환하도록 구성되는 제1 맵핑을 저장하는 단계를 더 포함하며,

여기서, c는 특성 값이고, S는 시험 유체의 유동으로부터 기인하는 센서 출력 값이고, κ는 시험 유체의 열전도율이고, f는 시험 유체와 관련된 유체 의존 상수인 방법.
제1항에 있어서, 복수의 센서 출력 값들 중 각각의 하나와 관련하여 각 유동율을 레코딩하는 단계는 적어도 보간 함수에 의한 결합을 나타내는 단계를 포함하는 방법.
제14항에 있어서, 보간 함수는 스플라인, 삼각 함수 및 대수 함수 중 적어도 하나인 방법.
제1항에 있어서, 복수의 특성 값들에 기초한 센서의 특성 함수를 생성하는 단계를 더 포함하는 방법.
제16항에 있어서,

센서 도관을 통과하는 프로세스 유체의 유동율에 관한 프로세스 센서 출력 값을 측정하는 단계와,

프로세스 센서 출력 값을 프로세스 유체의 제1 성질에 기초한 제1 프로세스 특성 값으로 맵핑하는 단계와,

특성 함수를 제1 프로세스 특성 값으로 인덱싱함으로써, 유동율 요소, 적어도 하나의 센서 특성에 관한 요소 및 적어도 하나의 유체 성질 요소를 포함하는 제1 피연산수 값을 획득하는 단계와,

센서 도관을 통과하는 프로세스 유체의 유동율의 표시를 제공하도록 센서의 적어도 하나의 성질 및 프로세스 유체의 제2 성질을 이용하여 제1 프로세스 피연산수 값의 유동율 요소를 판정하는 단계를 더 포함하는 방법.
제17항에 있어서, 유동율 요소를 판정하는 단계는 센서 유동과 관련된 레이놀드수 및 프로세스 유체의 프란틀수 중 적어도 하나를 이용하여 제1 프로세스 피연산수 값으로부터 유동율 요소를 분리하는 단계를 포함하는 방법.
제18항에 있어서, 유동율 요소를 판정하는 단계는 프로세스 유체와 관련된 상수를 이용하여 제1 프로세스 피연산수 값으로부터 유동율 요소를 판정하는 단계를 포함하는 방법.
제17항에 있어서, 프로세스 센서 출력 값을 맵핑하는 단계는 프로세스 센서 출력 값을 프로세스 유체의 열전도율에 기초한 제1 프로세스 특성 값으로 맵핑하는 단계를 포함하는 방법.
제17항에 있어서, 센서의 유동로는 센서 도관 및 바이패스를 포함하며, 상기 센서는 시험 유체에 대한 시험 센서 반응 곡선 및 시험 유체에 대한 시험 총 반응 곡선을 포함하는 교정 측정치를 포함하며, 시험 총 반응 곡선은 센서 도관 및 바이패스 내에서 유동하는 시험 유체로부터 취해진 교정 측정치를 반영하는 방법.
제21항에 있어서, 시험 센서 반응 곡선을 특성 함수에 따라 프로세스 유체의 프로세스 센서 반응 곡선으로 맵핑하는 단계를 더 포함하는 방법.
제24항에 있어서, 시험 센서 반응 곡선을 맵핑하는 단계는 특성 함수에 기초한 관련 프로세스 피연산수 값을 각 프로세스 특성 값에 대해 판정하는 단계를 포함하는 방법.
제23항에 있어서, 시험 센서 반응 곡선을 맵핑하는 단계는 적어도 하나의 센서 성질 및 제2 프로세스 유체 성질에 기초한 관련 피연산수의 값들 중 각각으로부터 프로세스 유동율을 판정하는 단계를 포함하는 방법.
제24항에 있어서, 프로세스 유동율 및 시험 센서 출력 값은 프로세스 센서 반응 곡선을 형성하는 방법.
제25항에 있어서, 바이패스 유동 곡선을 제공하도록 시험 총 반응 곡선을 시험 센서 반응 곡선으로 나누는 단계를 더 포함하는 방법.
제26항에 있어서, 프로세스 총 유동 반응 곡선을 제공하도록 바이패스 유동 곡선에 프로세스 센서 반응 곡선을 곱하는 단계를 더 포함하는 방법.
제27항에 있어서, 프로세스 총 반응 곡선의 값을 실질적으로 직선으로 맵핑하도록 구성되는 선형화 곡선을 제공하는 단계를 더 포함하는 방법.
적어도 하나의 프로세서에 대한 실행을 위한 프로그램 및 특성 함수의 대표로 인코딩된 컴퓨터 판독 가능 매체이며,

적어도 하나의 프로세서에 대해 실행될 때의 프로그램은 제1항 내지 제28항 중 어느 한 항에 따른 센서의 특성 정보를 생성하는 방법을 수행하는 컴퓨터 판독 가능 매체.
제1항에 있어서, 센서를 바이패스에 결합하는 단계를 더 포함하는 방법.
제30항에 있어서, 복수의 센서 출력 값들 중 각각에 대한 센서 도관 및 바이패스를 통과하는 유동율을 포함하는 총 유동율 값을 측정하는 단계와, 시험 유체에 대한 총 유동 반응 곡선을 형성하도록 복수의 센서 출력 값들 중 각각의 하나와 관련하여 각 총 유동율 값을 레코딩하는 단계를 더 포함하는 방법.
유체를 이송하도록 구성된 도관과,

도관에 결합되고, 도관을 통과하는 임의의 유체의 유동율을 나타내는 센서 출력 신호를 생성하도록 구성되는 회로와,

유동 센서의 특성 함수의 적어도 하나의 대표를 포함하는 정보를 저장하는 적어도 하나의 저장 매체를 포함하는 유동 센서.
제32항에 있어서, 적어도 하나의 대표는 도관을 통과하는 시험 유체의 복수의 유동율 각각을 시험 유체의 복수의 유동율에 대한 센서의 반응으로부터 기인하는 각각의 센서 출력 값과 결합시키는 유동 센서.
제33항에 있어서, 도관은 각 유동율을 도관의 단면적, 도관의 특성 길이, 시험 유체의 열전도율 및 시험 유체의 비열 중 적어도 하나에 기초한 피연산수 값으로 변환하도록 구성되는 유동 센서.
제34항에 있어서, 적어도 하나의 저장 매체에 대한 정보에 액서스하도록 구성되는 적어도 하나의 프로세서를 더 포함하는 유동 센서.
제34항에 있어서, 프로세서는 센서 출력 신호를 수용하고, 센서 출력 신호를 특성 함수에 기초한 유동 신호로 변환하도록 구성되는 유동 센서.
제33항에 있어서, 적어도 하나의 저장 매체는 전기적으로 정보를 저장하도록 구성되고 적어도 하나의 프로그램으로 인코딩되는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하고, 적어도 하나의 프로세서는 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성되는 유동 센서.
제37항에 있어서, 적어도 하나의 프로그램은 복수의 유동율을 적어도 하나의 센서 성질과 적어도 하나의 시험 유체의 유체 성질에 기초한 복수의 피연산수 값으로 변환하기 위한 지시를 포함하는 유동 센서.
제38항에 있어서, 피연산수 값은 센서를 통과하는 유동과 관련된 레이놀드수 및 시험 유체와 관련된 프란틀수 중 적어도 하나를 포함하는 유동 센서.
제39항에 있어서, 피연산수 값은 유체 의존 스케일 인자인 유동 센서.
제33항에 있어서, 적어도 하나의 프로그램은 도관을 통과하는 임의의 유체의 유동에 기인하는 센서 출력 값을 임의의 유체 중 적어도 하나의 성질에 기초한 특성 값으로 변환하기 위한 지시를 포함하는 유동 센서.
제41항에 있어서, 상기 특성 값은 임의의 유체의 적어도 열전도율에 기초하는 유동 센서.
제42항에 있어서, 상기 특성 값은 임의의 유체와 관련된 유체 의존 스케일 인자에 기초하는 유동 센서.
제37항에 있어서, 적어도 하나의 프로그램은 센서 출력 신호를 유동 센서의 특성 함수의 적어도 하나의 대표에 따라 유동 신호로 변환하기 위한 지시를 포함하는 유동 센서.
제41항에 있어서, 적어도 하나의 프로그램은 관련 피연산수 값을 얻기 위해 특성 값에 따른 특성 함수의 적어도 하나의 대표에 저장된 값을 보간하기 위한 지시를 포함하는 유동 센서.
제45항에 있어서, 적어도 하나의 프로그램은 적어도 하나의 센서 성질 및 임의의 유체의 적어도 하나의 유체 성질을 사용하는 관련 피연산수 값으로부터 유동율을 판단하도록 구성된 지시를 포함하는 유동 센서.
제44항에 있어서, 적어도 하나의 프로그램은 센서 출력 신호를 관계식

따라 유동 신호로 변환하도록 하는 지시를 포함하며,

여기서, ρ는 임의의 유체의 밀도이고, 는 체적 유체 유동율이고, L은 도관의 특성 길이이고, A는 도관의 단면적이고, C_p는 임의 유체의 비열이고, κ는 임의의 유체의 열전도율이며, f 및 g는 임의 유체와 관련된 제1 및 제2 유체 의존 상수인 유동 센서.
제37항에 있어서, 도관 및 바이패스를 포함하는 유동 경로를 더 포함하는 유동 센서.
제48항에 있어서, 적어도 하나의 저장 매체는 시험 유체의 시험 센서 반응 곡선 및 시험 유체의 시험 총 유동 반응 곡선을 포함하는 시험 유체 상의 센서의 교정 동안 얻어진 교정 측정값으로 인코딩되는 유동 센서.
제49항에 있어서, 적어도 하나의 프로그램은 총 유동 반응 곡선으로부터 바이패스 유동 곡선을 생성하도록 구성된 지시를 포함하는 유동 센서.
제50항에 있어서, 적어도 하나의 프로그램은 시험 센서 반응 곡선을 센서의 특성 함수의 적어도 하나의 대표에 기초한 프로세스 센서 반응 곡선으로 맵핑하도록 구성된 지시를 포함하는 유동 센서.
제51항에 있어서, 적어도 하나의 프로그램은 시험 센서 반응 곡선의 각 센서 출력 값을 적어도 하나의 제1 시험 유체 특성에 기초한 시험 특성 값으로 맵핑하도록 구성되고, 시험 센서 반응 곡선의 유동율 중 각각을 센서의 특성 함수의 제1의 대표에 대해 적어도 하나의 센서 성질 및 적어도 하나의 제2 시험 유체 성질에 기초한 피연산수 값으로 맵핑하도록 구성된 지시를 더 포함하는 유동 센서.
제52항에 있어서, 적어도 하나의 프로그램은 시험 센서 반응 곡선의 각 센서 출력 값을 적어도 하나의 제1 프로세스 유체 성질에 기초한 프로세스 특성 값으로 맵핑하도록 구성되고, 관련 피연산수 값을 얻기 위해 프로세스 특성 값을 가진 특성 함수의 제1 대표를 인덱싱하도록 구성된 지시를 더 포함하는 유동 센서.
제53항에 있어서, 적어도 하나의 프로그램은 적어도 하나의 센서 성질 및 적어도 하나의 제2 프로세스 유체 성질에 기초한, 획득한 관련 각 피연산수 값으로부터 프로세스 유동을 판단하도록 구성된 지시를 포함하는 유동 센서.
제54항에 있어서, 시험 센서 반응 곡선의 센서 출력 값 및 프로세스 유동율은 프로세스 센서 반응 곡선을 형성하는 유동 센서.
제55항에 있어서, 적어도 하나의 프로그램은 프로세스 유체에 대한 프로세스 총 유동 반응을 형성하도록 프로세스 센서 반응 곡선과 바이패스 곡선을 결합하기 위한 지시를 포함하는 유동 센서.
제56항에 있어서, 적어도 하나의 프로그램은 프로세스 총 유동 반응을 사실상 직선으로 맵핑하는 프로세스 총 유동 반응 곡선으로부터 선형화 곡선을 생성하도록 구성된 지시를 포함하는 유동 센서.
제32항에 있어서, 적어도 하나의 저장 매체는 시험 유체 상의 유동 센서의 교정 동안 획득된 유동 센서의 특성 함수의 대표를 저장하기 위한 데이터 구조를 포함하고, 상기 데이터 구조는 제1 필드 및 제2 필드를 각각 갖는 복수의 엔트리를 포함하며,

제1 필드는 시험 유체의 적어도 하나의 제1 성질에 기초한 유동 센서의 센서 출력 값으로부터 계산된 특성 값을 인식하고, 제2 필드는 센서 출력 값, 센서의 적어도 하나의 성질 및 시험 유체의 적어도 하나의 제2 성질에 대응하는 유동율로부터 계산된 피연산수 값을 인식하는 유동 센서.
제58항에 있어서, 제2 필드는 유동 센서를 통과하는 유동과 관련된 레이놀드수 및 시험 유체의 프란틀수 중 적어도 하나로부터 계산된 피연산수 값을 포함하는 데이터 구조.
제59항으로부터, 제1 필드 및 제2 필드 중 적어도 하나는 시험 유체와 관련된 스케일 값으로부터 계산된 피연산수 값을 포함하는 데이터 구조.
제58항에 있어서, 제1 필드는 시험 유체의 적어도 열전도율로부터 계산된 특성 값을 포함하는 데이터 구조.
제37항에 있어서, 컴퓨터 판독 가능 매체 상에 저장된 정보는 시험 유체에 따른 유동 센서의 교정 동안에 획득된 유동 센서의 특성 함수의 적어도 하나의 대표의 인코딩을 포함하는 유동 센서.
제62항에 있어서, 인코딩은 센서 도관을 통과하는 시험 유체의 유동율을 대표하는 복수의 쌍의 값 각각의 제1 값과, 대응 유동율에서 상기 시험 유체의 유동에 기인하는 센서 출력 값을 대표하는 복수의 쌍의 값 각각의 제2 값의, 복수의 쌍의 값들을 포함하는 유동 센서.
제63항에 있어서, 인코딩은 임의의 유체의 유동에 기인하는 센서 출력값을 임의의 유체의 적어도 하나의 특성에 기초한 특성 값으로 변환하도록 구성된 제1 맵핑과, 각각의 유동율을 적어도 하나의 센서 특성 및 상기 시험 유체의 적어도 하나의 특성에 기초한 피연산수 값으로 변환하도록 구성된 제2 맵핑을 포함하는 유동 센서.
제62항에 있어서, 인코딩은 각각의 피연산수 값과 관련하여 저장된 복수의 특성 값을 포함하며, 복수의 특성 값들 중 각각은 적어도 하나의 제1 시험 유체 성질에 기초한 센서를 통과하는 시험 유체의 유동에 기인하는 센서 출력값으로부터 계산되고, 각각의 피연산수 값은 적어도 하나의 센서 성질 및 적어도 하나의 제2 시험 유체 성질에 기초한 센서를 통과하는 시험 유체의 유동으로부터 계산되는 유동 센서.
제32항 내지 제64항 중 어느 한 항에 따른 유동 센서와,

유동 센서에 연결되고 유동 신호에 적어도 부분적으로 기초한 구동 신호를 제공하도록 구성된 제어기와,

제어기로부터 구동 신호를 수용하도록 구성된 밸브 액츄에이터와,

유동 경로와 연결되는 밸브를 포함하고,

밸브는 밸브의 제어된 부분의 변위에 따라 유동이 유동 경로를 통과하도록 구성되는 질량 유동 제어기.