WO2017169444A1 - 溶液分析システム - Google Patents

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WO2017169444A1
WO2017169444A1 PCT/JP2017/007529 JP2017007529W WO2017169444A1 WO 2017169444 A1 WO2017169444 A1 WO 2017169444A1 JP 2017007529 W JP2017007529 W JP 2017007529W WO 2017169444 A1 WO2017169444 A1 WO 2017169444A1
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WO
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constant
frequency
measurement
electrical impedance
concentration
Prior art date
Application number
PCT/JP2017/007529
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English (en)
French (fr)
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翔太郎 古原
憲二 満留
紙谷　喜則
早紀 郷原
友幸 篠宮
Original Assignee
三井造船環境エンジニアリング株式会社
国立大学法人 鹿児島大学
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N27/00—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means
    • G01N27/02—Investigating or analysing materials by the use of electric, electrochemical, or magnetic means by investigating impedance

Definitions

  • the present invention relates to a solution analysis system, and more particularly, to a solution analysis system that can be easily and quickly implemented, can be continuously monitored, and can individually analyze a plurality of types of ion concentrations.
  • the component concentration of the solution is measured by various methods.
  • the measurement of ion concentration is routinely performed in the agricultural field including plant culture nutrient solutions and the industrial field where plating and cleaning waste liquids are managed.
  • Patent Document 1 the molybdenum blue method, which is also adopted in JIS industrial standards, has been used.
  • ion concentration by electric conductivity has been possible only for ions in a solution of a single compound.
  • One example is the measurement of salt concentration of sodium chloride.
  • various ion concentrations cannot be measured individually.
  • an object of the present invention is to provide a solution analysis system that can be carried out simply and quickly, can be continuously monitored, and can individually analyze a plurality of types of ion concentrations.
  • An electrical impedance measuring device and a control unit connected to the electrical impedance measuring device, In the detection unit of the electrical impedance measurement device, frequency-resistance characteristic data is detected by an electrical impedance method for a known solution whose concentration of the specific ion species is known, and the control is performed via the input / output unit of the electrical impedance measurement device.
  • the control unit performs multivariate analysis on the input frequency-resistance characteristic data to determine a plurality of constants corresponding to frequency measurement points, Next, a characteristic constant specific to a specific ion species is selected from the plurality of determined constants, Next, the selected constant and the frequency corresponding to the constant are stored in the storage unit as constant-frequency correspondence information, Based on the frequency in the constant-frequency correspondence information, the detection unit of the electrical impedance measurement device detects the measurement data by performing resistance measurement using an electrical impedance method for an unknown solution whose concentration of the specific ion species is unknown.
  • the control unit calculates a concentration of a specific ion species in the unknown solution based on the input measurement data and the constant of the constant-frequency correspondence information.
  • the measured wavelength-absorbance spectrum data is detected and input to the control unit via the input / output units of the electrical impedance measurement device and the near-infrared spectroscopy measurement device,
  • the controller performs multivariate analysis on the input frequency-resistance characteristic data and the wavelength-absorbance spectrum data, and determines a plurality of constants corresponding to frequency and wavelength measurement points, Next, a characteristic constant specific to a specific ion species is selected from the plurality of determined constants, Then, the selected constant and the frequency corresponding to the constant are stored in a storage unit as constant-frequency correspondence information, and the selected constant and the wavelength corresponding to the constant are stored in a storage unit, respectively.
  • the concentration of the specific ion species is determined in each detection unit of the electrical impedance measurement device and the near-infrared spectroscopy measurement device.
  • resistance measurement by the electrical impedance method and absorbance measurement by the near infrared spectroscopy are performed to detect the measurement data, and each input / output of the electrical impedance measurement device and the near infrared spectroscopy measurement device
  • the control unit calculates a concentration of a specific ion species in the unknown solution based on the input measurement data and the constant of the constant-frequency correspondence information and the constant-wavelength correspondence information.
  • control unit preferentially selects a constant corresponding to a measurement point having a large absolute value of a regression coefficient when selecting a characteristic constant specific to the specific ion species.
  • Analysis system. 4 The control unit may determine the number or percentage of the constants to be selected according to a predetermined analysis accuracy when selecting the characteristic constants specific to the specific ion species.
  • the first aspect of the present invention is a solution analysis system using the electrical impedance method
  • the second aspect is a solution analysis system using both the electrical impedance method and near infrared spectroscopy.
  • FIG. 1 is a functional block diagram which shows an example of the solution analysis system which concerns on a 1st aspect.
  • the solution analysis system includes an electrical impedance measuring device 1 and a control unit 3 connected to the electrical impedance measuring device 1.
  • the electrical impedance measurement device 1 is a device that performs electrical impedance measurement, and is configured to measure resistance (also referred to as impedance) while changing the frequency of the alternating voltage applied to the solution.
  • the electrical impedance measuring device 1 includes a detection unit 11 and an input / output unit 12.
  • the detection unit 11 detects the measured data, and the input / output unit 12 inputs and outputs data between the electrical impedance measuring device 1 and the control unit 3.
  • the control unit 3 includes a measurement point determination unit 31, a constant determination unit 32, a constant selection unit 33, a concentration calculation unit 34, an input / output unit 35, and a storage unit 36.
  • the measurement point determination unit 31 determines a measurement point related to measurement by the electrical impedance measurement device 1, for example, a measurement frequency in electrical impedance measurement.
  • the constant determination unit 32 determines a plurality of constants constituting a calibration model for calculating the concentration of the specific ion species in the unknown solution.
  • the constant selection unit 33 selects some or all of the determined constants.
  • the concentration calculation unit 34 calculates the concentration of the specific ion species in the unknown solution.
  • the input / output unit 35 inputs and outputs data between the control unit 3 and the electrical impedance measuring device 1.
  • the storage unit 36 stores data such as constants.
  • the solution analysis system includes registration processing and concentration analysis processing. Hereinafter, each process will be described.
  • a known solution with a known concentration of nitrogen-containing ions is prepared.
  • the concentration of nitrogen-containing ions is determined from the blending amount of the nitrogen compound and is known.
  • concentration of nitrogen-containing ion is determined by another methods, such as ion chromatography, and it is made known.
  • the electrical impedance measuring device 1 measures the known solution by an electrical impedance method.
  • resistance also referred to as impedance
  • S10 frequency-resistance characteristic data
  • the acquired frequency-resistance characteristic data includes a plurality of (point L) frequencies f 1 to f L , a plurality of resistances X 1 to X L measured at each of the plurality of frequencies f 1 to f L , and measurement Data including the concentration of nitrogen-containing ions in the known solution subjected to the above.
  • L is set to, for example, 10 or more and 1000 or less.
  • f 1 to f L are respectively assigned to predetermined frequencies within this range.
  • the measurement frequency range and assignment are set by the measurement point determination unit 31 of the control unit 3.
  • a plurality of known solutions having different concentrations of specific ion species are prepared, and the above-described measurement is performed on the plurality of known solutions to obtain a plurality of frequency-resistance characteristic data.
  • those containing other ionic species can also be used as the known solution.
  • the frequency-resistance characteristic data may be data obtained by subjecting the measured data to a process such as a secondary differentiation process or a smoothing process.
  • the acquired frequency-resistance characteristic data is input to the control unit 3.
  • the control unit 3 performs multivariate analysis on the acquired frequency-resistance characteristic data, and determines a plurality of constants corresponding to each frequency measurement point (S11).
  • the constant is a constant constituting a calibration model for calculating the concentration of a specific ion species in an unknown solution.
  • a calibration model for calculating the concentration of nitrogen-containing ions as the specific ion species can be expressed, for example, by the following equation.
  • Y N is the concentration of nitrogen-containing ions in the unknown solution
  • X 1 to X L are resistances measured at frequencies f 1 to f L
  • a N1 to A NL are frequencies f 1 to f It is a constant corresponding to each of L.
  • Multivariate analysis can be performed by the constant determination unit 32 of the control unit 3.
  • Software for performing multivariate analysis can be obtained as a commercial product.
  • a plurality of constants corresponding to the frequency measurement points can be determined.
  • the plurality of determined constants can be stored in the storage unit 36 as a preliminary data table associated with the corresponding measurement point.
  • FIG. 3 shows an example of the preliminary data table.
  • a plurality of determined constants A N1 , A N2 , A N3 ... Are measured points (frequencies) f 1 , f 2 , f 3. • is associated with
  • control unit 3 selects a characteristic constant specific to the specific ion species among the determined constants (S12).
  • the constant selection unit 33 of the control unit 3 converts the regression coefficients corresponding to the measurement points (frequencies) f 1 , f 2 , f 3 ... Of the preliminary data table into absolute values (S20). .
  • FIG. 5 to 7 are plots showing the relationship between the measurement point and the value of the regression coefficient.
  • FIG. 5 shows the case of nitrogen-containing ions
  • FIG. 6 shows the case of phosphorus ions
  • FIG. 7 shows the case of potassium ions.
  • the value of the regression coefficient varies in the positive and negative directions depending on the measurement point. Moreover, the state of the variation differs for each ion species, and a characteristic peculiar to the ion species is found.
  • a constant corresponding to a measurement point (frequency) where the regression coefficient shows a large value in the positive and negative directions can be selected as a characteristic constant unique to the specific ion species. Therefore, the absolute value of each regression coefficient is obtained, and a constant corresponding to a measurement point having a large absolute value of the regression coefficient is preferentially selected as a characteristic constant.
  • the regression coefficient converted to an absolute value is stored in the storage unit 36 as a constant selection data table associated with the corresponding measurement point.
  • FIG. 8 shows an example of a constant selection data table.
  • It is associated with points (frequency) f 1 , f 2 , f 3 .
  • a ′ N1 , A ′ N2 , A ′ N3 ... Are regression coefficients corresponding to the frequencies f 1 , f 2 , f 3 , respectively, and
  • ... are regression coefficients converted into absolute values.
  • the control unit 3 sorts, for example, the constant selection data table in descending order of the absolute value of the regression coefficient, and preferentially selects the constant corresponding to the measurement point having the large absolute value of the regression coefficient (S21). For example, when 60% of the total number L of constants is selected, constants corresponding to 0.6 ⁇ L measurement points are selected in descending order of the absolute value of the regression coefficient.
  • control unit 3 stores an analysis data table including “constant-frequency correspondence information” including the selected constant and the frequency corresponding to the constant in the storage unit 36 (S13).
  • FIG. 9 shows an example of the analysis data table.
  • the selected constants A N2 , A N3 , A N7 ... are associated with the corresponding measurement points (frequencies) f 2 , f 3 , f 7 , respectively. ing.
  • the calibration model reconstructed based on the analysis data table can be expressed by the following equation.
  • Y N A N2 X 2 + A N3 X 3 + A N7 X 7 ...
  • the number of terms consisting of the product of the constant A and the measured value X in the above formula is reduced from L to 0.6 ⁇ L.
  • the concentration Y N may be carried out measurements at 0.6 ⁇ L number of measurement points.
  • a constant corresponding to a measurement point having an absolute value of a regression coefficient equal to or larger than an arbitrary threshold value can be selected.
  • an arbitrary threshold value for example, a value obtained by multiplying an average value or maximum value of absolute values of the regression coefficients by an arbitrary value n can be set.
  • the threshold (or any value n) can be set according to the number or percentage of constants to be selected.
  • the total number L of constants before selection can be narrowed down to, for example, 10% to 90%.
  • the number of constants after selection can be set to, for example, 5 or more and 500 or less.
  • the constant selection unit 33 preferably determines the number or percentage of constants to be selected according to a predetermined analysis accuracy. It is also preferred to store a plurality of analytical data tables with different numbers or percentages of selected constants. As an example, it is preferable to store a measurement accuracy priority analysis data table in which the number or percentage of selected constants is relatively large, and a quickness priority analysis data table in which the number of selected constants or percentage is relatively small. .
  • the analysis data table may include a table in which all the constants in the preliminary data table are selected.
  • control unit 3 reads an analysis data table including constant-frequency correspondence information stored in the storage unit 36 (S30).
  • control unit 3 can be configured to select an analysis data table used for measurement from these. It is preferable to configure the analysis data table so that it can be selected according to the desired analysis accuracy.
  • the electrical impedance measurement apparatus 1 obtains measurement data by performing resistance measurement by an electrical impedance method at a measurement point of a frequency corresponding to a selected constant for an unknown solution in which the concentration of a specific ion species is unknown, 3 is input (S31).
  • the measurement point determination unit 31 of the control unit 3 performs measurement at the measurement point of the frequency corresponding to the selected constant, and performs measurement in the electrical impedance measurement device 1 so as to omit measurement at other measurement points. Can be controlled.
  • the concentration calculation unit 34 of the control unit 3 calculates the concentration of nitrogen-containing ions in the unknown solution based on the input measurement data of the unknown solution and the selected constant (S32).
  • the control unit 3 can display the calculated concentration of nitrogen-containing ions on an image display device (not shown) (S33).
  • the specific ion species to be analyzed is a nitrogen-containing ion
  • the present invention is not limited to this.
  • Other various ionic species can be analyzed in the same manner as nitrogen-containing ions.
  • a calibration model for calculating the concentration of phosphorus-containing ions as the specific ion species can be represented by the following equation, for example.
  • Y P is the concentration of free phosphorus ions unknown solution
  • X 1 ⁇ X L is the measured resistance in the respective frequency f 1 ⁇ f L
  • a P1 ⁇ A PL frequency f 1 ⁇ f L Is a constant corresponding to each of.
  • constant calibration model it can be substituted on the detected quantity model the measured data X 1 ⁇ X L measured for an unknown solution, to calculate the concentration Y P-containing phosphorus unknown solution.
  • a calibration model for calculating the concentration of potassium ions as the specific ion species can be expressed, for example, by the following equation.
  • Y K is the concentration of potassium ions in the unknown solution
  • X 1 to X L are resistances measured at frequencies f 1 to f L
  • a K1 to A KL are frequencies f 1 to f L. Is a constant corresponding to each of.
  • a calibration model similar to that in the case of nitrogen-containing ions can be configured, and the calibration model can be reconfigured by selecting constants as in the case of nitrogen-containing ions.
  • the concentration of the nitrogen-containing ions is calculated by substituting the measured data X 1 ⁇ X L measured for an unknown solution in the calibration model for the nitrogen-containing ion.
  • the concentration of phosphorus ions is calculated, and when substituted into a calibration model for potassium ions, the concentration of potassium ions is calculated.
  • a plurality of ion species in the unknown solution can be analyzed by the calibration model corresponding to each of the plurality of ion species. That is, according to the present invention, not only a solution containing a single ionic species but also a solution containing a plurality of ionic species can be analyzed. At this time, since the same measurement data can be used together for the analysis of each ion species, the analysis can be performed quickly.
  • the number of measurement points and the range of the measurement range may be different for each ion species.
  • the solution can be analyzed more accurately after thinning out the constants.
  • control unit 3 includes a data processing unit (not shown) when performing the concentration estimation processing.
  • the data processing unit specifies a characteristic value of a characteristic waveform that will be described later.
  • Concentration estimation processing includes registration processing and estimated concentration analysis processing. Hereinafter, each of the registration process and the concentration analysis process will be described.
  • the electrical impedance measuring apparatus 1 acquires frequency-resistance characteristics by the electrical impedance method for a known solution containing nitrogen-containing ions at concentrations Y 1 to Y N that differ in stages (S41).
  • a known solution having a known concentration of nitrogen-containing ions is prepared in advance.
  • the concentration of nitrogen-containing ions can be determined from the compounding amount of the nitrogen compound and can be made known. Or when using the known solution sampled from arbitrary collection sources, the density
  • Such a known solution is measured by the electrical impedance method using the electrical impedance measuring device 1.
  • the resistance also referred to as impedance
  • the frequency-resistance characteristic is acquired.
  • the acquired frequency-resistance characteristics include a plurality of (point L) frequencies f 1 to f L , a plurality of resistors X 1 to X L measured at each of the plurality of frequencies f 1 to f L , and measurement It contains data consisting of the concentration of specific ionic species in the known solution provided.
  • L is preferably set to 10 or more and 1000 or less.
  • f 1 to f L are respectively assigned to predetermined frequencies within this range.
  • the frequency-resistance characteristics are acquired for each of a plurality of known solutions having different concentrations.
  • FIG. 12 shows an example of a plurality of acquired frequency-resistance characteristics. Here, a total of four frequency-resistance characteristics obtained for known solutions having concentrations Y 1 to Y 4 are shown.
  • the densities Y 1 to Y 4 are in a relationship of Y 1 ⁇ Y 2 ⁇ Y 3 ⁇ Y 4 , respectively. Then, as shown in FIG. 12, it can be seen that characteristic characteristic waveforms having density dependency appear in the densities Y 1 to Y 3 which are relatively low density.
  • a characteristic characteristic waveform having a concentration dependency appears between frequencies of about 300 to 400 Hz.
  • at other frequencies about 300 Hz or less, about 400 Hz or more
  • concentration dependency is not recognized.
  • such a characteristic waveform having concentration dependence is referred to as a characteristic waveform derived from a specific ion species.
  • the control unit 3 acquires characteristic values P 1 to P N of the characteristic waveform derived from the specific ion species appearing in the frequency-resistance characteristics of the known solutions having the input concentrations Y 1 to Y N (S11).
  • the data processing unit performs the characteristic values P 1 to P of the specific characteristic waveforms at these concentrations Y 1 to Y 3 . 3 is specified.
  • the peak value of the characteristic characteristic waveform is used as the characteristic value.
  • the characteristic value increases as the concentration of ionic species decreases. Therefore, when the densities Y 1 to Y 4 are in the relationship of Y 1 ⁇ Y 2 ⁇ Y 3 ⁇ Y 4 , the characteristic values P 1 to P 4 are in the relationship of P 1 > P 2 > P 3 > P 4 .
  • the data processing unit generates a data table in which the specified characteristic values P 1 to P 4 are associated with the densities Y 1 to Y 4 corresponding to the characteristic values.
  • FIG. 13 is a diagram conceptually illustrating an example of a data table.
  • characteristic value P 1 and density Y 1 , characteristic value P 2 and density Y 2 , characteristic value P 3 and density Y 3 are associated with each other.
  • the generated data table is stored in the storage unit 36 (S42).
  • the electrical impedance measurement apparatus 1 dilutes an unknown solution whose nitrogen-containing ion concentration is unknown, acquires frequency-resistance characteristics by the electrical impedance method, and inputs the frequency-resistance characteristics to the control unit 3 (S50).
  • Water is used for dilution, and pure water is particularly preferable.
  • the method for diluting the unknown solution is not particularly limited. For example, it is possible to prepare a plurality of unknown solutions that are diluted stepwise by separating a plurality of unknown solutions. In this case, electrical impedance measurement can be performed for a plurality of unknown solutions. Or you may make it perform an electrical impedance measurement in the process of diluting one unknown solution in steps.
  • Control unit 3 the frequency of the input unknown solution - Get characteristic value P D of said intrinsic characteristic waveforms in dilution rate D of intrinsic properties waveform described above into a resistance characteristic appears (P51).
  • FIG. 15 shows an example of frequency-resistance characteristics of an unknown solution having a dilution ratio D.
  • the data processing unit identifies the characteristic values P D of said intrinsic characteristic waveforms in an unknown solution of such dilution D.
  • the control unit 3 selects the concentrations Y n ⁇ 1 and Y n (where Y n ⁇ ) among the characteristic values P 1 to P 4 corresponding to the concentrations Y 1 to Y 4 of the known solution in the data table stored in advance. 1 ⁇ a characteristic value P n-1 and P n corresponding to Y n and), the relationship P n ⁇ P D ⁇ P n-1 between the characteristic value P D of the unknown solution dilution ratio D If true, the concentration Y of the specific ion species in the undiluted unknown solution is calculated as Y n ⁇ 1 ⁇ D ⁇ Y ⁇ Y n ⁇ D (S52).
  • Concentration calculation unit 34 first sets the n characteristic values P n of the first known solution to be compared with the characteristic value P D of the unknown solution in 1 (S60). Thus, the subject to be compared to the first and the characteristic value P D of the unknown solution will characteristic value P 1.
  • the characteristic values P 1 to P 4 have a relationship of P 1 > P 2 > P 3 > P 4 . That is, as a characteristic value of the first known solution to be compared with the characteristic value P D of the unknown solution, the characteristic value P 1 indicating the largest value is selected.
  • the concentration calculation unit 34 determines whether or not P 1 > P D holds in the characteristic values P D and P 1 (S61).
  • the concentration calculator 34 calls the Y 2 and Y 1 to P 2 and P 1 from the corresponding previously stored data table in the storage unit 36 (S63).
  • Y 1 ⁇ D and Y 2 ⁇ D are calculated (S64). Accordingly, Y 1 ⁇ D ⁇ Y ⁇ Y 2 ⁇ D corresponding to P 2 ⁇ P D ⁇ P 1 can be calculated.
  • the concentration Y of the specific ion species in the undiluted unknown solution is in the range of Y 1 ⁇ D ⁇ Y ⁇ Y 2 ⁇ D.
  • Y n and Y n ⁇ 1 corresponding to P n and P n ⁇ 1 are called from the data table stored in advance in the storage unit 36 (S63). Then, Y n ⁇ 1 ⁇ D and Y n ⁇ D are calculated based on the called Y n and Y n ⁇ 1 and the dilution rate D (S64).
  • the concentration Y of the specific ion species in the undiluted unknown solution is in the range of Y n ⁇ 1 ⁇ D ⁇ Y ⁇ Y n ⁇ D.
  • the concentration Y n-1 of nitrogen-containing ions in the known solution is 8 ⁇ 10 ⁇ 5 mol / l
  • the concentration Y n is 9 ⁇ 10 ⁇ 5 mol / l
  • the dilution rate D of the unknown solution is 30 times.
  • the concentration calculation unit 34 can calculate the concentration Y of the nitrogen-containing ions in the unknown solution as Y ⁇ Y 1 ⁇ D.
  • the concentration calculation unit 34 includes the content value in the unknown solution.
  • the concentration Y of nitrogen ions can be calculated as Y 4 ⁇ D ⁇ Y.
  • an intrinsic characteristic waveform corresponding to nitrogen-containing ions does not appear even when the unknown solution is diluted, it can be calculated that the unknown solution does not contain nitrogen-containing ions.
  • the concentration analysis system can return to the (1-1) registration process of this process and start the process.
  • the concentration range calculated in the concentration estimation processing can be used in the processing of S21. That is, constant selection can be performed based on the concentration range. For example, when preferentially selecting from the larger absolute value of the constant, if the number to be selected is not pre-processed, and if it is 60%, the accuracy can be improved by using a constant of about 20%. Concentration analysis can be performed while keeping. That is, by performing this pre-processing, it is possible to maintain the accuracy of the concentration to be analyzed while reducing the amount of calculation used for the concentration analysis processing, and it is possible to perform a more accurate concentration analysis.
  • the solution analysis system according to the second aspect is a solution analysis method using both the electrical impedance method and the near infrared spectroscopy.
  • the solution analysis system basically has the same configuration as the first aspect except that the measurement point in the first aspect includes a wavelength in the near-infrared spectroscopy in addition to the frequency in the electrical impedance method. Unless otherwise specified, the description of the first aspect can be incorporated.
  • FIG. 17 is a functional block diagram showing an example of the solution analysis system according to the second aspect.
  • the solution analysis system includes an electrical impedance measurement device 1, a near infrared spectroscopy measurement device 2, and a control unit 3.
  • the near-infrared spectrometer 2 is a device that performs measurement by near-infrared spectroscopy, and is configured to measure absorbance while changing the wavelength of light applied to the solution.
  • the near-infrared spectrometer 2 includes a detection unit 21 and an input / output unit 22.
  • the detection unit 21 detects the measured data
  • the input / output unit 22 inputs and outputs data between the near-infrared spectrometer 2 and the control unit 3.
  • the measurement point determination unit 31 of the control unit 3 determines the measurement points related to the measurement by the electrical impedance measurement device 1 and the near infrared spectroscopy measurement device 2.
  • the measurement point determination unit 31 determines the measurement frequency in the electrical impedance measurement and the measurement wavelength in the near infrared spectroscopy measurement.
  • the input / output unit 35 inputs / outputs data between the control unit 3 and the electrical impedance measurement device 1 and between the control unit 3 and the near-infrared spectroscopy measurement device 2.
  • the electrical impedance measuring apparatus 1 measures a known solution having a known phosphorus-containing ion concentration by the electrical impedance method, and acquires frequency-resistance characteristic data (S10).
  • the near-infrared spectrometer 2 measures the known solution by near-infrared spectroscopy.
  • the absorbance is measured while changing the wavelength of light applied to the unknown solution, and wavelength-absorbance spectrum data is obtained.
  • the acquired wavelength-absorbance spectrum data includes a plurality (M points) of wavelengths ⁇ L + 1 to ⁇ L + M, and a plurality of absorbances X L + 1 to X L + M measured at each of the plurality of wavelengths ⁇ L + 1 to ⁇ L + M.
  • M is set to 10 or more and 1000 or less.
  • the measurement is performed by changing the wavelength within the range of visible light-near infrared light, preferably within the range of 300 nm to 1200 nm.
  • each of ⁇ L + 1 to ⁇ L + M is assigned to a predetermined wavelength within this range.
  • the measurement wavelength range and assignment are set by the measurement point determination unit 31 of the control unit 3.
  • the frequency-resistance characteristic data and the wavelength-absorbance spectrum data may be data obtained by subjecting the measured data to a process such as a secondary differentiation process or a smoothing process.
  • the acquired frequency-resistance characteristic data and wavelength-absorbance spectrum data are input to the control unit 3.
  • the controller 3 performs multivariate analysis on the acquired frequency-resistance characteristic data and the wavelength-absorbance spectrum data, and determines a plurality of constants corresponding to each measurement point of frequency and wavelength (S11).
  • the calibration model according to the second aspect can be expressed by the following equation, for example.
  • Y P is the concentration of free phosphorus ions unknown solution
  • the alpha P frequency - a term corresponding to the resistance characteristic data
  • beta P wavelength - a term corresponding to the absorbance spectrum data.
  • ⁇ P is the same as the component constituting the calibration model of the first aspect, and can be expressed as the following equation.
  • X 1 to X L are resistances measured at frequencies f 1 to f L , respectively, and A P1 to A PL are constants corresponding to the frequencies f 1 to f L , respectively.
  • ⁇ P can be expressed as the following formula.
  • ⁇ P A PL + 1 X L + 1 + A PL + 2 X L + 2 + A PL + 3 X L + 3 +... + A PL + M X L + M
  • X L + 1 to X L + M are absorbances measured at wavelengths ⁇ L + 1 to ⁇ L + M
  • a PL + 1 to A PL + M are constants corresponding to the wavelengths ⁇ L + 1 to ⁇ L + M , respectively.
  • FIG. 18 shows an example of the preliminary data table.
  • the determined constants A P1 , A P2 , A P3 ... A PL + 1 , A PL + 2 , A PL + 3.
  • Wavelength f 1 , f 2 , f 3 ... ⁇ L + 1 , ⁇ L + 2 , ⁇ L + 3 .
  • control unit selects a characteristic constant specific to the specific ion species among the determined constants (S12).
  • FIG. 19 is a plot showing the relationship between each measurement point of frequency and wavelength and the value of the regression coefficient.
  • frequencies and wavelengths that are different physical quantities are arranged on one axis (same axis), and the value of the regression coefficient is evaluated.
  • regression coefficient showing a large value in the positive and negative directions (regression coefficient having a large absolute value), and constants corresponding to measurement points of these regression coefficients are specific to the ion species. Can be preferentially selected as a characteristic constant.
  • FIG. 20 shows an example of a constant selection data table.
  • ... are associated with corresponding measurement points (frequency and wavelength) f 1 , f 2 , f 3 ... ⁇ L + 1 , ⁇ L + 2 , ⁇ L + 3. It has been.
  • FIG. 21 shows an example of an analysis data table composed of constants selected based on the constant selection data table.
  • the selected constants A P1 , A P3 , A P5 ... A PL + 2 , A PL + 4 , A PL + 7.
  • the analysis data table is stored in the storage unit 36 (S13).
  • the total number L + M of constants before selection can be narrowed down to, for example, 10% to 90% by selecting constants.
  • the number of constants after selection can be set to, for example, 5 or more and 500 or less.
  • the selection of the constant in the second mode can be performed by selecting a constant from one set of a constant corresponding to the measurement point related to the frequency and a constant corresponding to the measurement point related to the wavelength.
  • selecting a constant from a set of constants corresponding to measurement points related to the frequency selecting a constant from a set of constants corresponding to the measurement points related to the wavelength, and then individually The selected constants may be combined to be the selected constant.
  • control unit 3 reads an analysis data table including constant-frequency correspondence information and constant-wavelength correspondence information stored in the storage unit 36 (S30).
  • the electrical impedance measurement apparatus 1 uses an electrical impedance method at each measurement point of the frequency and wavelength corresponding to the selected constant in the read analysis data table for an unknown solution in which the concentration of the specific ion species is unknown. Measurement of resistance by NIR and absorbance measurement by near infrared spectroscopy are performed to obtain measurement data and input it to the control unit 3 (S31)
  • the measurement point determination unit 31 of the control unit 3 performs the measurement at the measurement point of the frequency corresponding to the selected constant, and omits the measurement at the other measurement points and the electrical impedance measurement device 1 and the near red.
  • the measurement in the outer spectroscopic measurement device 2 can be controlled.
  • the concentration calculation unit 34 of the control unit 3 calculates the concentration of phosphorus-containing ions in the unknown solution based on the input measurement data of the unknown solution and the selected constant in the read analysis data table ( S32).
  • the control unit 3 can display the calculated phosphorus-containing ion concentration on an image display device (not shown) (S33).
  • the frequency-resistance characteristics acquired for the known solution and the unknown solution may have been subjected to standard normalization processing (also referred to as SNV (Standard Normal Variate) processing) that subtracts the frequency-resistance characteristics of pure water.
  • standard normalization processing also referred to as SNV (Standard Normal Variate) processing
  • the specific ion species to be analyzed is not particularly limited, but nitrogen-containing ions (nitrate ions; NO 3 ⁇ , nitrite ions; NO 2 ⁇ , ammonium ions; NH 4 + ), phosphorus-containing ions (phosphates)
  • nitrogen-containing ions nitrate ions; NO 3 ⁇ , nitrite ions; NO 2 ⁇ , ammonium ions; NH 4 +
  • phosphorus-containing ions phosphates
  • Preferable examples include ions; PO 4 3 ⁇ ) and potassium ions (K + ).
  • the unknown solution to be analyzed is not particularly limited, but is preferably organic waste, for example.
  • organic waste a methane fermentation digestive liquid etc. can be mentioned preferably, for example.
  • control unit has shown the case where the concentration of the specific ion species is displayed on the image display device.
  • concentration of the specific ion species is displayed on the image display device.
  • present invention is not limited to this.
  • the control unit can be configured to control operations of other devices connected to the control unit based on the concentration of the specific ion species.
  • the unit of concentration in the analysis is not particularly limited. For example, mol / l (number of moles / volume), mg / kg (weight / weight), mg / l (weight / volume), etc. ), Any unit combining physical quantities such as volume (volume) can be used. That is, the constant may be determined according to the unit to be used.

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Abstract

本発明は、簡易且つ迅速に実施でき、連続的なモニタリングが可能で、複数種のイオン濃度を個別に分析できる溶液分析システムの提供を課題とし、本課題は、特定イオン種の濃度が既知である既知溶液について、電気インピーダンス法により検知した周波数－抵抗特性データをインピーダンス測定装置1で多変量解析して、周波数の測定点に対応する複数の定数を決定し、決定された複数の定数のうち、特定イオン種固有の特徴的な定数と、定数に対応する周波数とを定数－周波数対応情報とし、電気インピーダンス測定装置1において、特定イオン種の濃度が未知である未知溶液について、電気インピーダンス法による抵抗測定を行って測定データを、前記決定された特定イオン種固有の特徴的な定数－周波数対応情報とに基づき、未知溶液における特定イオン種の濃度を算出することを特徴とする溶液分析システムによって解決される。

Description

溶液分析システム
　本発明は、溶液分析システムに関し、より詳しくは、簡易且つ迅速に実施でき、連続的なモニタリングが可能であり、且つ複数種のイオン濃度を個別に分析できる溶液分析システムに関する。
　昨今、様々な分野で溶液の成分含有量を把握する需要があり、種々の方法によって溶液の成分濃度の測定が行われている。
　特に、イオン濃度の測定は、植物栽培養液等を初めとする農業分野や、メッキ、洗浄廃液等を管理する工業分野でも日常的に行われている。
　例えば、農業分野では、メタン発酵消化液等のような有機系廃棄物を液肥等として使用する場合には、この廃液中のイオン種やイオン濃度を分析することが望まれ、リン酸イオン濃度を分析する方法として、ＪＩＳ工業規格にも採用されているモリブデンブルー法が用いられてきた（特許文献１）。
特開２００４－２７６０２１号公報
　モリブデンブルー法のような化学分析は、試薬の添加等が必要なため工程が複雑であり、結果を得るまでに長時間を要するため、連続的なモニタリングは困難である。
　また、イオンクロマトグラフィーを用いたカラムから流出させてイオン種を個別に分離してから、電気伝導度によりイオン濃度を測定する方法もあるが、固形物（有機物）等の影響を避けるためにフィルターによる除去、分解の前準備が必要であり、簡易且つ迅速に測定ができない問題点があった。
　さらに、電気伝導度によるイオン濃度の測定は、従来、単独の化合物による溶液内のイオンについてのみ可能であった。食塩の塩分濃度測定などがその一例であるが、複数の化合物が存在している場合には、各種のイオン濃度を個別に測定することができていないのが現状である。
　そこで、本発明の課題は、簡易且つ迅速に実施でき、連続的なモニタリングが可能であり、且つ複数種のイオン濃度を個別に分析できる溶液分析システムを提供することにある。
　また本発明の他の課題は、以下の記載によって明らかとなる。
　上記課題は、以下の各発明によって解決される。
１．
　電気インピーダンス測定装置と、該電気インピーダンス測定装置に接続された制御部とを備え、
　前記電気インピーダンス測定装置の検知部において、特定イオン種の濃度が既知である
既知溶液について、電気インピーダンス法により周波数－抵抗特性データを検知し、前記電気インピーダンス測定装置の入出力部を介して前記制御部に入力し、
　前記制御部は、入力された前記周波数－抵抗特性データを多変量解析して、周波数の測定点に対応する複数の定数を決定し、
　次いで、決定された前記複数の定数のうち、特定イオン種固有の特徴的な定数を選択し、
　次いで、選択した前記定数と前記定数に対応する前記周波数とを定数－周波数対応情報として記憶部に記憶し、
　前記定数－周波数対応情報のうちの前記周波数に基づき、前記電気インピーダンス測定装置の検知部において、特定イオン種の濃度が未知である未知溶液について、電気インピーダンス法による抵抗測定を行って測定データを検知し、前記電気インピーダンス測定装置の入出力部を介して前記制御部に入力し、
　前記制御部は、入力された前記測定データと前記定数－周波数対応情報のうちの前記定数とに基づき、前記未知溶液における特定イオン種の濃度を算出することを特徴とする溶液分析システム。
２．
　電気インピーダンス測定装置と、近赤外分光測定装置と、該電気インピーダンス測定装置及び該近赤外分光測定装置に接続された制御部とを備え、
　前記電気インピーダンス測定装置及び前記近赤外分光測定装置のそれぞれの検知部において、特定イオン種の濃度が既知である既知溶液について、電気インピーダンス法により周波数－抵抗特性データと、近赤外分光法により測定された波長－吸光度スペクトルデータとを検知し、前記電気インピーダンス測定装置及び前記近赤外分光測定装置のそれぞれの入出力部を介して前記制御部に入力し、
　前記制御部は、入力された前記周波数－抵抗特性データ及び前記波長－吸光度スペクトルデータを多変量解析して、周波数及び波長の測定点に対応する複数の定数を決定し、
　次いで、決定された前記複数の定数のうち、特定イオン種固有の特徴的な定数を選択し、
　次いで、選択した前記定数と前記定数に対応する前記周波数とを定数－周波数対応情報、及び選択した前記定数と前記定数に対応する前記波長とを定数－波長対応情報としてそれぞれ記憶部に記憶し、
　前記定数－周波数対応情報及び前記定数－波長対応情報のうちの前記周波数及び前記波長に基づき、前記電気インピーダンス測定装置及び前記近赤外分光測定装置のそれぞれの検知部において、特定イオン種の濃度が未知である未知溶液について、電気インピーダンス法による抵抗測定及び近赤外分光法による吸光度測定を行ってそれぞれ測定データを検知し、前記電気インピーダンス測定装置及び前記近赤外分光測定装置のそれぞれの入出力部を介して前記制御部に入力し、
　前記制御部は、入力された前記測定データと前記定数－周波数対応情報及び前記定数－波長対応情報のうちの前記定数とに基づき、前記未知溶液における特定イオン種の濃度を算出することを特徴とする溶液分析システム。
３．
　前記制御部は、前記特定イオン種固有の特徴的な定数の選択に際して、回帰係数の絶対値が大きい測定点に対応する定数を優先的に選択することを特徴とする前記１又は２記載の溶液分析システム。
４．
　前記制御部は、前記特定イオン種固有の特徴的な定数の選択に際して、所定の分析精度に応じて選択する前記定数の個数又はパーセンテージを決定することを特徴とする前記１～３の何れかに記載の溶液分析システム。
　本発明によれば、簡易且つ迅速に実施でき、連続的なモニタリングが可能であり、且つ
複数種のイオン濃度を個別に分析できる溶液分析システムを提供することができる。
第１態様に係る溶液分析システムの一例を示す機能ブロック図 登録処理の例を示す図 予備データテーブルの一例を示す図 定数選択処理の例を示す図 測定点と回帰係数の値の関係を示すプロット（含窒素イオン） 測定点と回帰係数の値の関係を示すプロット（含リンイオン） 測定点と回帰係数の値の関係を示すプロット（カリウムイオン） 定数選択用データテーブルの一例を示す図 分析用データテーブルの一例を示す図 濃度分析処理の例を示す図 溶液分析システムの登録処理の一例を示すフロー図 濃度の異なる既知溶液の周波数－抵抗特性の一例を示す図 データテーブルの一例を示す図 溶液分析システムの濃度分析処理の一例を示すフロー図 希釈された未知溶液の周波数－抵抗特性の一例を示す図 濃度範囲算出処理の一例を示すフロー図 第２態様に係る溶液分析システムの一例を示す機能ブロック図 予備データテーブルの一例を示す図 測定点と回帰係数の値の関係を示すプロット（含リンイオン） 定数選択用データテーブルの一例を示す図 分析用データテーブルの一例を示す図
　以下に、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明する。
　本発明の第１態様は電気インピーダンス法を用いた溶液分析システムであり、第２態様は電気インピーダンス法と近赤外分光法を併用した溶液分析システムである。以下に、まず第１態様について説明し、次いで第２態様について説明する。
１．第１態様
　図１は、第１態様に係る溶液分析システムの一例を示す機能ブロック図である。
　図１に示すように、溶液分析システムは、電気インピーダンス測定装置１と、該電気インピーダンス測定装置１に接続された制御部３により構成されている。
　電気インピーダンス測定装置１は、電気インピーダンス測定を行う装置であり、溶液に印加する交流電圧の周波数を変化させながら抵抗（インピーダンスともいう）を測定するように構成されている。
　電気インピーダンス測定装置１は、検知部１１と入出力部１２とを備えている。検知部１１は測定されたデータを検知し、入出力部１２は電気インピーダンス測定装置１と制御部３との間でデータの入出力を行う。
　制御部３は、測定点決定部３１、定数決定部３２、定数選択部３３、濃度算出部３４、入出力部３５及び記憶部３６を備えている。
　測定点決定部３１は、電気インピーダンス測定装置１による測定に係る測定点、例えば、電気インピーダンス測定における測定周波数を決定する。定数決定部３２は、未知溶液における特定イオン種の濃度を算出するための検量モデルを構成する複数の定数を決定する。定数選択部３３は、決定された複数の定数から一部又は全部の定数を選択する。濃度算出部３４は、未知溶液における特定イオン種の濃度を算出する。入出力部３５は、制御部３と電気インピーダンス測定装置１との間で、データの入出力を行う。記憶部３６は、定数等のデータを記憶する。
　溶液分析システムは、登録処理及び濃度分析処理を含む。以下、各処理について説明する。
（１－１）登録処理
　以下に、登録処理の例を図２に基づいて説明する。
　なお、以下の説明では、一例として、分析対象である特定イオン種が含窒素イオンである場合について主に説明する。
　まず、含窒素イオンの濃度が既知である既知溶液を用意する。既知溶液を新規に調製する場合は、窒素化合物の配合量から含窒素イオンの濃度を決定し、既知とする。あるいは、任意の採取源からサンプリングされた既知溶液を用いる場合は、イオンクロマトグラフィー等の別法によって含窒素イオンの濃度を決定し、既知とする。
　電気インピーダンス測定装置１は、かかる既知溶液について、電気インピーダンス法により測定を行う。ここでは、未知溶液に印加する交流電圧の周波数を変化させながら抵抗（インピーダンスともいう）を測定し、周波数－抵抗特性データを取得する（Ｓ１０）。
　取得される周波数－抵抗特性データは、複数（Ｌ点）の周波数ｆ１～ｆＬと、これら複数の周波数ｆ１～ｆＬのそれぞれにおいて測定された複数の抵抗Ｘ１～ＸＬと、測定に供した既知溶液における含窒素イオンの濃度とからなるデータを含んでいる。Ｌは例えば１０以上１０００以下に設定される。
　例えば、周波数を１００Ｈｚ～２０００Ｈｚの範囲内で変化させて測定することが好ましく、このとき、ｆ１～ｆＬは各々この範囲内の所定の周波数に割り当てられる。測定周波数の範囲及び割り当ての設定は、制御部３の測定点決定部３１により行う。
　既知溶液として特定イオン種の濃度を互いに異ならせたものを複数用意し、これら複数の既知溶液について上述した測定を行い、周波数－抵抗特性データを複数取得する。また、既知溶液として、含窒素イオンの他に、他のイオン種を含むものを用いることもできる。
　周波数－抵抗特性データは、それぞれ、測定されたデータに２次微分処理やスムージング処理等の処理を施して得られたデータであってもよい。
　取得された周波数－抵抗特性データは、制御部３に入力される。
　制御部３は、取得した周波数－抵抗特性データを多変量解析して、周波数の各測定点に対応する複数の定数を決定する（Ｓ１１）。
　定数というのは、未知溶液における特定イオン種の濃度を算出するための検量モデルを構成する定数である。
　特定イオン種として含窒素イオンの濃度を算出するための検量モデルは、例えば下記式のように表すことができる。
　ＹＮ＝ＡＮ１Ｘ１＋ＡＮ２Ｘ２＋ＡＮ３Ｘ３＋・・・＋ＡＮＬＸＬ
　ここで、ＹＮは未知溶液の含窒素イオンの濃度であり、Ｘ１～ＸＬは周波数ｆ１～ｆＬのそれぞれにおいて測定された抵抗であり、ＡＮ１～ＡＮＬは周波数ｆ１～ｆＬのそれぞれに対応する定数である。
　これら定数の決定は、既知溶液について取得された周波数－抵抗特性データを多変量解析して決定することができる。
　多変量解析は、制御部３の定数決定部３２により行うことができる。多変量解析を実行するソフトウェアは、市販品として入手することができる。
　このようにして、周波数の測定点に対応する複数の定数を決定することができる。決定された複数の定数は、対応する測定点と関連付けられた予備データテーブルとして記憶部３６に保存することができる。
　図３は予備データテーブルの一例を示している。図３に示されるように、予備データテーブルにおいて、決定された複数の定数ＡＮ１、ＡＮ２、ＡＮ３・・・は、それぞれに対応する測定点（周波数）ｆ１、ｆ２、ｆ３・・・と関連付けられている。
　次いで、制御部３は、決定された複数の定数のうち、特定イオン種固有の特徴的な定数を選択する（Ｓ１２）。
　以下に、定数の選択を実行するための定数選択処理の例について、図４に基づいて詳しく説明する。
　まず、制御部３の定数選択部３３は、上述した予備データテーブルの各測定点（周波数）ｆ１、ｆ２、ｆ３・・・に対応する複数の回帰係数を絶対値化する（Ｓ２０）。
　回帰係数を用いるのは、定数を選択する際に、特定イオン種固有の特徴的な定数を選択するためである。これについて、図５～図７を参照して説明する。
　図５～図７は、それぞれ測定点と回帰係数の値の関係を示すプロットであり、図５は含窒素イオンの場合、図６は含リンイオンの場合、図７はカリウムイオンの場合である。
　各プロットからわかるように、回帰係数の値は測定点によって正負方向に変動している。また、その変動の様子は、イオン種ごとに異なっており、イオン種固有の特徴が見出される。
　ここで、回帰係数が正負方向に大きい値を示す測定点（周波数）に対応する定数を、特定イオン種固有の特徴的な定数として選択することができる。そのため、各回帰係数の絶対値を求め、回帰係数の絶対値の大きい測定点に対応する定数を特徴的な定数として優先的に選択する。
　絶対値化された回帰係数は、対応する測定点と関連付けられた定数選択用データテーブルとして記憶部３６に保存する。
　図８は定数選択用データテーブルの一例を示している。図８に示されるように、定数選択用データテーブルにおいて、絶対値化された複数の回帰係数｜Ａ’Ｎ１｜、｜Ａ’Ｎ２｜、｜Ａ’Ｎ３｜・・・は、それぞれ対応する測定点（周波数）ｆ１、ｆ２、ｆ３と関連付けられている。ここで、Ａ’Ｎ１、Ａ’Ｎ２、Ａ’Ｎ３・・・は、それぞれ周波数ｆ１、ｆ２、ｆ３・・・に対応する回帰係数であり、｜Ａ’Ｎ１｜、｜Ａ’Ｎ２｜、｜Ａ’Ｎ３｜・・・は絶対値化された回帰係数である。
　制御部３は、例えば定数選択用データテーブルを回帰係数の絶対値の大きい順にソートし、回帰係数の絶対値の大きい測定点に対応する定数から優先的に選択する（Ｓ２１）。例えば、定数の総数Ｌの６０％を選択する場合は、回帰係数の絶対値が大きい方から０．６×Ｌ個の測定点に対応する定数を選択する。
　これにより、定数選択処理が終了したことになる。
　次いで、制御部３は、選択した定数と該定数に対応する周波数とからなる「定数－周波数対応情報」を含む分析用データテーブルを記憶部３６に記憶する（Ｓ１３）。
　これにより、登録処理が終了したことになる。
　図９は分析用データテーブルの一例を示している。図９に示されるように、分析用データテーブルにおいて、選択された定数ＡＮ２、ＡＮ３、ＡＮ７・・・は、それぞれ対応する測定点（周波数）ｆ２、ｆ３、ｆ７と関連付けられている。
　分析用データテーブルに基づいて再構成された検量モデルは、下記式で表すことができる。
　ＹＮ＝ＡＮ２Ｘ２＋ＡＮ３Ｘ３＋ＡＮ７Ｘ７・・・
　定数の総数Ｌの６０％を選択した場合、上記式における定数Ａと測定値Ｘの積からなる項の数はＬ個から０．６×Ｌ個に減少する。この場合、濃度ＹＮを求めるためには、０．６×Ｌ個の測定点で測定を行えばよい。
　これにより、定数選択前の予備データテーブルに基づく検量モデルを用いる際に必要であったＬ個の測定点を６０％に減じることができ、分析を迅速化できる。
　定数選択処理の他の例として、例えば、回帰係数の絶対値が任意の閾値以上の測定点に対応する定数を選択することもできる。任意の閾値としては、例えば、各回帰係数の絶対値の平均値あるいは最大値などに任意の値ｎを掛けた値等を設定できる。閾値（あるいは任意の値ｎ）は、選択したい定数の個数又はパーセンテージに合わせて設定できる。
　定数選択によって、選択前の定数の総数Ｌを例えば１０％～９０％に絞り込むことができる。また、選択後の定数の個数は、例えば５以上５００以下にすることができる。
　定数選択部３３は、所定の分析精度に応じて選択する定数の個数又はパーセンテージを決定することが好ましい。選択された定数の個数又はパーセンテージの異なる複数の分析用データテーブルを保存することも好ましいことである。一例として、選択する定数の個数又はパーセンテージが比較的大きい測定精度優先の分析用データテーブルと、選択する定数の個数又はパーセンテージが比較的小さい迅速性優先の分析用データテーブルとを保存することが好ましい。また、分析用データテーブルとして、予備データテーブルにおける定数の全てを選択したものが含まれてもよい。
（１－２）濃度分析処理
　次に、濃度分析処理の例について図１０に基づいて説明する。
　まず、制御部３は、記憶部３６に保存された、定数－周波数対応情報を含む分析用データテーブルを読み込む（Ｓ３０）。
　複数の分析用データテーブルが保存されている場合、制御部３は、これらの中から測定に用いる分析用データテーブルを選択可能に構成することができる。分析用データテーブルを所望する分析精度に応じて選択可能に構成することは好ましいことである。
　電気インピーダンス測定装置１は、特定イオン種の濃度が未知である未知溶液について、選択された定数に対応する周波数の測定点で、電気インピーダンス法による抵抗測定を行って測定データを取得して制御部３に入力する（Ｓ３１）
　このとき、制御部３の測定点決定部３１は、選択された定数に対応する周波数の測定点において測定を行い、他の測定点における測定を省略するように、電気インピーダンス測定装置１における測定を制御することができる。
　制御部３の濃度算出部３４は、入力された未知溶液の測定データと、選択された定数とに基づいて、未知溶液における含窒素イオンの濃度を算出する（Ｓ３２）。
　制御部３は、算出された含窒素イオンの濃度を図示しない画像表示装置に表示することができる（Ｓ３３）。
　これにより、濃度分析処理が終了したことになる。
　かかる溶液分析システムによれば、試薬の添加等が不要となるため簡易且つ迅速に実施でき、短時間で結果が得られるため連続的なモニタリングを好適に実現できる効果が得られる。
　以上の説明では、分析対象である特定イオン種が含窒素イオンである場合について主に説明したが、これに限定されるものではない。他の種々のイオン種についても含窒素イオンと同様に分析することができる。
　例えば、特定イオン種として含リンイオンの濃度を算出するための検量モデルは、例えば下記式のように表すことができる。
　ＹＰ＝ＡＰ１Ｘ１＋ＡＰ２Ｘ２＋ＡＰ３Ｘ３＋・・・＋ＡＰＬＸＬ
　ここで、ＹＰは未知溶液の含リンイオンの濃度であり、Ｘ１～ＸＬは周波数ｆ１～ｆＬのそれぞれにおいて測定された抵抗であり、ＡＰ１～ＡＰＬは周波数ｆ１～ｆＬのそれぞれに対応する定数である。
　検量モデルの定数が決定されれば、未知溶液について測定された測定データＸ１～ＸＬを該検量モデルに代入して、未知溶液の含リンイオンの濃度ＹＰを算出することができる。
　また、特定イオン種としてカリウムイオンの濃度を算出するための検量モデルは、例えば下記式のように表すことができる。
　ＹＫ＝ＡＫ１Ｘ１＋ＡＫ２Ｘ２＋ＡＫ３Ｘ３＋・・・＋ＡＫＬＸＬ
　ここで、ＹＫは未知溶液のカリウムイオンの濃度であり、Ｘ１～ＸＬは周波数ｆ１～ｆＬのそれぞれにおいて測定された抵抗であり、ＡＫ１～ＡＫＬは周波数ｆ１～ｆＬのそれぞれに対応する定数である。
　即ち、他のイオン種の場合も、含窒素イオンの場合と同様の検量モデルを構成することができ、含窒素イオンの場合と同様に定数選択を行って検量モデルを再構成できる。
　図５～図７に示したように、イオン種によって検量モデルを構成する各定数の値が異なるため、イオン種ごとの濃度を決定することが可能になる。即ち、未知溶液について測定された測定データＸ１～ＸＬを含窒素イオン用の検量モデルに代入すれば含窒素イオンの濃度が算出される。同じ測定データＸ１～ＸＬを、含リンイオン用の検量モデルに代入すれば含リンイオンの濃度が算出され、カリウムイオン用の検量モデルに代入すればカリウムイオンの濃度が算出される。
　従って、複数のイオン種のそれぞれに対応する検量モデルによって、未知溶液における複数のイオン種を分析することができる。即ち、本発明によれば、単一のイオン種を含む溶液だけでなく、複数のイオン種を含む溶液についても分析を行うことができる。このとき、同じ測定データを各イオン種の分析に併用できるため、分析を迅速に行うことができる。
　測定点の個数や、測定域（周波数域）の範囲は、イオン種ごとに異なってもよい。
　複数のイオン種を分析する場合を想定すると、上述した定数選択において、複数のイオン種に対応する各検量モデルについて、同じ測定点に対応する定数を削除する（選択しない）ことが好ましい。これにより、複数のイオン種を分析する場合においても、当該測定点における測定を省略でき、分析の迅速化を好適に達成できる。
　本態様において、溶液分析システムを用いる前処理として、濃度推定処理を行うことで、定数を間引きした上でより正確に溶液の分析を行うことができる。
　前処理としての濃度推定処理を説明する。
　制御部３は、濃度推定処理を行うにあたり、図示しないデータ処理部を備えていることが好ましい。データ処理部は、後述する固有特性波形の特性値を特定する。
　濃度推定処理は、登録処理と推定濃度分析処理を含む。以下、登録処理と濃度分析処理の各々について説明する。
（１－３）登録処理
　以下に、登録処理の例を図１１に基づいて説明する。
　なお、以下の説明では、一例として、分析対象である特定イオン種が含窒素イオンである場合について主に説明する。
　まず、電気インピーダンス測定装置１は、段階的に異なる濃度Ｙ１～ＹＮで含窒素イオンを含有する既知溶液について電気インピーダンス法により周波数－抵抗特性を取得する（Ｓ４１）。
　ここでは、予め含窒素イオンの濃度が既知である既知溶液を用意する。既知溶液を新規に調製する場合は、窒素化合物の配合量から含窒素イオンの濃度を決定し、既知とすることができる。あるいは、任意の採取源からサンプリングされた既知溶液を用いる場合は、イオンクロマトグラフィー等の別法によって含窒素イオンの濃度を決定し、既知とすることができる。
　かかる既知溶液について、電気インピーダンス測定装置１を用いて、電気インピーダンス法により測定を行う。ここでは、未知溶液に印加する交流電圧の周波数を変化させながら抵抗（インピーダンスともいう）を測定し、周波数－抵抗特性を取得する。
　取得される周波数－抵抗特性は、複数（Ｌ点）の周波数ｆ１～ｆＬと、これら複数の周波数ｆ１～ｆＬのそれぞれにおいて測定された複数の抵抗Ｘ１～ＸＬと、測定に供した既知溶液における特定イオン種の濃度とからなるデータを含んでいる。Ｌは１０以上１０００以下に設定されることが好ましい。
　例えば、周波数を１００Ｈｚ～２０００Ｈｚの範囲内で変化させて測定することが好ましく、このとき、ｆ１～ｆＬは各々この範囲内の所定の周波数に割り当てられる。
　周波数－抵抗特性は、濃度の異なる複数の既知溶液のそれぞれについて取得される。
　図１２に、取得された複数の周波数－抵抗特性の一例を示す。ここでは、濃度Ｙ１～Ｙ４の既知溶液について取得された計４つの周波数－抵抗特性を示している。
　濃度Ｙ１～Ｙ４は、それぞれＹ１＜Ｙ２＜Ｙ３＜Ｙ４の関係にある。そして、図１２に示すように、比較的低濃度である濃度Ｙ１～Ｙ３において濃度依存性のある特徴的な特性波形が現れていることがわかる。図１２の例では、周波数３００～４００Ｈｚ程度の間で、濃度依存性のある特徴的な特性波形が現れている。一方、その他周波数（約３００Ｈｚ以下、約４００Ｈｚ以上）においては、濃度が異なっても波形が同じかほぼ同じであり、濃度依存性は認められない。本明細書では、かかる濃度依存性のある特徴的な波形について、特定イオン種に由来する固有特性波形という。
　かかる周波数－抵抗特性は、制御部３に入力される。
　制御部３は、入力された濃度Ｙ１～ＹＮの既知溶液の周波数－抵抗特性に出現する特定イオン種に由来する固有特性波形の特性値Ｐ１～ＰＮを取得する（Ｓ１１）。
　図１２の例では、固有特性波形が出現しているのは濃度Ｙ１～Ｙ３であるから、データ処理部は、これら濃度Ｙ１～Ｙ３における該固有特性波形の特性値Ｐ１～Ｐ３を特定する。ここでは、特性値として、該固有特性波形のピーク値を用いている。また、固有特性波形が出現していない濃度Ｙ４については、特性値Ｐ４＝０と特定する。
　特性値はイオン種が低濃度であるほど大きくなる。従って、濃度Ｙ１～Ｙ４がＹ１＜Ｙ２＜Ｙ３＜Ｙ４の関係にあるとき、特性値Ｐ１～Ｐ４はＰ１＞Ｐ２＞Ｐ３＞Ｐ４の関係にある。
　データ処理部は、特定された特性値Ｐ１～Ｐ４を、該特性値に対応する濃度Ｙ１～Ｙ４と関連付けたデータテーブルを生成する。
　図１３はデータテーブルの一例を概念的に示す図である。
　図１３に示すように、データテーブルにおいて、特性値Ｐ１と濃度Ｙ１、特性値Ｐ２と濃度Ｙ２、特性値Ｐ３と濃度Ｙ３が、それぞれ関連付けられている。
　生成したデータテーブルは、記憶部３６に保存される（Ｓ４２）。
　これにより、登録処理が終了したことになる。
（１－４）推定濃度分析処理
　次に、推定濃度分析処理の例について図１４に基づいて説明する。
　まず、電気インピーダンス測定装置１は、含窒素イオンの濃度が未知である未知溶液を希釈して電気インピーダンス法により周波数－抵抗特性を取得し、制御部３に入力する（Ｓ５０）。
　希釈には水が用いられ、特に純水が好ましい。未知溶液の希釈方法は格別限定されない。例えば、未知溶液を複数に分取して、段階的に希釈された複数の未知溶液を調製することができる。この場合、複数の未知溶液について電気インピーダンス測定を行うことができる。あるいは、１つの未知溶液を段階的に希釈する過程で電気インピーダンス測定を行うようにしてもよい。
　制御部３は、入力された未知溶液の周波数－抵抗特性に上述した固有特性波形が出現する希釈率Ｄにおける該固有特性波形の特性値ＰＤを取得する（Ｐ５１）。
　図１５に、希釈率Ｄの未知溶液の周波数－抵抗特性の一例を示す。
　図１５に示すように、希釈率Ｄの未知溶液の周波数－抵抗特性に、既知溶液において出現したものと同様の含窒素イオンに由来する固有特性波形が現れていることがわかる。
　データ処理部は、かかる希釈率Ｄの未知溶液における該固有特性波形の特性値ＰＤを特定する。
　次いで、制御部３は、予め保存したデータテーブルにおける既知溶液の濃度Ｙ１～Ｙ４に対応する特性値Ｐ１～Ｐ４のうち、濃度Ｙｎ－１及びＹｎ（ここで、Ｙｎ－１＜Ｙｎとする）に対応する特性値Ｐｎ－１及びＰｎと、希釈率Ｄの前記未知溶液の特性値ＰＤとの間にＰｎ≦ＰＤ＜Ｐｎ－１の関係が成り立つ場合に、希釈されていない前記未知溶液における前記特定イオン種の濃度ＹをＹｎ－１×Ｄ＜Ｙ≦Ｙｎ×Ｄの範囲であると算出する（Ｓ５２）。
　この推定濃度算出処理の例について、図１６に基づいて説明する。
　濃度算出部３４は、まず、未知溶液の特性値ＰＤと対比される最初の既知溶液の特性値Ｐｎのｎを１に設定する（Ｓ６０）。これにより、未知溶液の特性値ＰＤと最初に対比される対象は、特性値Ｐ１になる。
　上述したように、特性値Ｐ１～Ｐ４はＰ１＞Ｐ２＞Ｐ３＞Ｐ４の関係にある。即ち、未知溶液の特性値ＰＤと対比される最初の既知溶液の特性値として、一番大きい値を示す特性値Ｐ１が選択される。
　次いで、濃度算出部３４は、これら特性値ＰＤ、Ｐ１に、Ｐ１＞ＰＤが成り立つか判断する（Ｓ６１）。
　Ｐ１＞ＰＤが成り立つと判断する場合（Ｓ６１のＹＥＳ）、濃度算出部３４は、ｎをカウントアップ（ｎ＝ｎ＋１）する（Ｓ６２）。これにより、ｎ＝２になる。そして、濃度算出部３４は、特性値ＰＤ、Ｐ２に、Ｐ２＞ＰＤが成り立つか判断する（Ｓ６１）。
　このようにして、未知溶液のＰＤに対して、ｎをカウントアップしながら既知溶液の特性値をＰ１、Ｐ２・・・の順に対比する。
　例えば、濃度算出部３４は、Ｐ２＞ＰＤが成り立たないと判断した場合（Ｓ６１のＮＯ）、Ｐ２≦ＰＤ＜Ｐ１の関係が成り立つことになる。
　そして、濃度算出部３４は、記憶部３６に予め保存したデータテーブルからＰ２及びＰ１対応するＹ２及びＹ１を呼び出す（Ｓ６３）。
　そして、Ｙ１×Ｄ及びＹ２×Ｄを算出する（Ｓ６４）。これにより、Ｐ２≦ＰＤ＜Ｐ１と対応するＹ１×Ｄ＜Ｙ≦Ｙ２×Ｄを算出できる。
　この結果、希釈されていない前記未知溶液における前記特定イオン種の濃度Ｙは、Ｙ１×Ｄ＜Ｙ≦Ｙ２×Ｄの範囲にあることがわかる。
　即ち、Ｐｎ≦ＰＤ＜Ｐｎ－１の関係が成り立つと、記憶部３６に予め保存したデータテーブルからＰｎ及びＰｎ－１に対応するＹｎ及びＹｎ－１を呼び出し（Ｓ６３）、呼び出されたＹｎ及びＹｎ－１と、希釈率Ｄとに基づきＹｎ－１×Ｄ及びＹｎ×Ｄを算出する（Ｓ６４）。
　つまり、Ｓ６４により、希釈されていない前記未知溶液における前記特定イオン種の濃度Ｙが、Ｙｎ－１×Ｄ＜Ｙ≦Ｙｎ×Ｄの範囲であることがわかる。
　例えば、既知溶液の含窒素イオンの濃度Ｙｎ－１が８×１０－５ｍｏｌ／ｌ、濃度Ｙｎが９×１０－５ｍｏｌ／ｌであり、未知溶液の希釈率Ｄが３０倍であったと仮定した場合、希釈されていない未知溶液における含窒素イオンの濃度Ｙ（ｍｏｌ／ｌ）は、２．４×１０－３ｍｏｌ／ｌ＜Ｙ≦２．７×１０－３ｍｏｌ／ｌの範囲であると算出される。
　なお、未知溶液の特性値ＰＤと最初の特性値Ｐ１（一番大きい値を有する）とで、Ｐ１＞ＰＤの関係が成り立たないと判断した場合、両者はＰ１≦ＰＤの関係にあることから、濃度算出部３４は、未知溶液における含窒素イオンの濃度Ｙを、Ｙ≦Ｙ１×Ｄであると算出することができる。
　また、未知溶液の特性値ＰＤと一番小さい値を有する既知溶液の特性値Ｐ４とに、Ｐ４＞ＰＤの関係が成り立つと判断した場合、濃度算出部３４は、未知溶液における含窒素イオンの濃度Ｙを、Ｙ４×Ｄ＜Ｙであると算出することができる。
　また、未知溶液を希釈しても含窒素イオンに対応する固有特性波形が現れない場合、未知溶液は含窒素イオンを含まないと算出することができる。
　以上のようにして、濃度推定処理が終わったら、濃度分析システムは、本処理の（１－１）登録処理に戻り、処理を開始することができる。
　そして、本処理の（１－２）濃度分析処理において、Ｓ２１の処理の際に、濃度推定処理において算出された濃度範囲を用いることができる。すなわち、濃度範囲に基づき定数選択を行うようにすることができる。
　例えば、定数の絶対値の大きいほうから優先的に選択する際に、選択される個数が、前処理を行わない場合は、６０％だとしたら、２０％程度の定数を用いることにより、精度を保ちつつ、濃度分析を行うことができる。
　つまり、この前処理を行うことで、濃度分析処理に用いる算出量を減じつつ、分析される濃度の精度を保つことができ、より高精度の濃度分析を行うことができる。
２．第２態様
　次に、第２態様に係る溶液分析システムについて説明する。
　第２態様に係る溶液分析システムは、電気インピーダンス法と近赤外分光法を併用した溶液分析法である。
　第２態様に係る溶液分析システムは、第１態様における測定点として、電気インピーダンス法における周波数に加えて、近赤外分光法における波長を含むこと以外は、基本的に第１態様と同様の構成であり、特に断りのない限り第１態様についてした説明を援用することができる。
　図１７は、第２態様に係る溶液分析システムの一例を示す機能ブロック図である。
　図１７に示すように、溶液分析システムは、電気インピーダンス測定装置１、近赤外分光測定装置２、及び、制御部３により構成されている。
　近赤外分光測定装置２は、近赤外分光法により測定を行う装置であり、溶液に照射する光の波長を変化させながら吸光度を測定するように構成されている。
　近赤外分光測定装置２は、検知部２１と入出力部２２とを備えている。検知部２１は測定されたデータを検知し、入出力部２２は近赤外分光測定装置２と制御部３との間でデータの入出力を行う。
　第２態様において、制御部３の測定点決定部３１は、電気インピーダンス測定装置１及び近赤外分光測定装置２による測定に係る測定点を決定する。測定点決定部３１は、電気インピーダンス測定における測定周波数、及び、近赤外分光測定における測定波長を決定
する。
　第２態様において、入出力部３５は、制御部３と電気インピーダンス測定装置１との間、及び、制御部３と近赤外分光測定装置２との間で、データの入出力を行う。
　以下に、第２態様の溶液分析システムにおける登録処理及び濃度分析処理について説明する。
　なお、以下の説明では、一例として、分析対象である特定イオン種が含リンイオンである場合について主に説明する。
（２－１）登録処理
　再び図２を参照して、第２態様の登録処理の例を説明する。
　まず、電気インピーダンス測定装置１は、図２に示すフローに従い、含リンイオンの濃度が既知である既知溶液について、電気インピーダンス法により測定を行い、周波数－抵抗特性データを取得する（Ｓ１０）。
　一方で、近赤外分光測定装置２は、かかる既知溶液について、近赤外分光法により測定を行う。ここでは、未知溶液に照射する光の波長を変化させながら吸光度を測定し、波長－吸光度スペクトルデータを取得する。
　取得される波長－吸光度スペクトルデータは、複数（Ｍ点）の波長λＬ＋１～λＬ＋Ｍと、これら複数の波長λＬ＋１～λＬ＋Ｍのそれぞれにおいて測定された複数の吸光度ＸＬ＋１～ＸＬ＋Ｍと、測定に供した既知溶液における特定イオン種の濃度とからなるデータを含んでいる。Ｍは例えば１０以上１０００以下に設定される。
　例えば、波長を可視光－近赤外光の範囲内、好ましくは３００ｎｍ～１２００ｎｍの範囲内で変化させて測定する。このとき、λＬ＋１～λＬ＋Ｍは各々この範囲内の所定の波長に割り当てられる。測定波長の範囲及び割り当ての設定は、制御部３の測定点決定部３１により行う。
　既知溶液として特定イオン種の濃度を互いに異ならせたものを複数用意し、これら複数の既知溶液について上述した測定を行い、周波数－抵抗特性データ及び波長－吸光度スペクトルデータを複数取得することができる。また、既知溶液として、含リンイオンの他に、他のイオン種を含むものを用いることもできる。
　周波数－抵抗特性データ及び波長－吸光度スペクトルデータは、それぞれ、測定されたデータに２次微分処理やスムージング処理等の処理を施して得られたデータであってもよい。
　取得された周波数－抵抗特性データ及び波長－吸光度スペクトルデータは、制御部３に入力される。
　制御部３は、取得した前記周波数－抵抗特性データ及び前記波長－吸光度スペクトルデータを多変量解析して、周波数及び波長の各測定点に対応する複数の定数を決定する（Ｓ１１）。
　第２態様にかかる検量モデルは、例えば下記式のように表すことができる。
　ＹＰ＝αＰ＋βＰ
　ここで、ＹＰは未知溶液の含リンイオンの濃度であり、αＰは周波数－抵抗特性データに対応する項であり、βＰは波長－吸光度スペクトルデータに対応する項である。
　αＰは、第１態様の検量モデルを構成する成分と同様であり、下記式のように表すことができる。
　αＰ＝ＡＰ１Ｘ１＋ＡＰ２Ｘ２＋ＡＰ３Ｘ３＋・・・＋ＡＰＬＸＬ
　ここで、Ｘ１～ＸＬは周波数ｆ１～ｆＬのそれぞれにおいて測定された抵抗であり、ＡＰ１～ＡＰＬは周波数ｆ１～ｆＬのそれぞれに対応する定数である。
　一方、βＰは下記式のように表すことができる。
　βＰ＝ＡＰＬ＋１ＸＬ＋１＋ＡＰＬ＋２ＸＬ＋２＋ＡＰＬ＋３ＸＬ＋３＋・・・＋ＡＰＬ＋ＭＸＬ＋Ｍ
　ここで、ＸＬ＋１～ＸＬ＋Ｍは波長λＬ＋１～λＬ＋Ｍのそれぞれにおいて測定された吸光度であり、ＡＰＬ＋１～ＡＰＬ＋Ｍは波長λＬ＋１～λＬ＋Ｍのそれぞれに対応する定数である。
　これら定数の決定は、既知溶液について取得された周波数－抵抗特性データ及び波長－吸光度スペクトルデータを多変量解析して決定することができる。
　このようにして、周波数及び波長の各測定点に対応する複数の定数を決定する。決定された複数の定数は、対応する測定点と関連付けられた予備データテーブルとして記憶部３６に保存する。
　図１８は予備データテーブルの一例を示している。図１８に示されるように、データテーブルにおいて、決定された複数の定数ＡＰ１、ＡＰ２、ＡＰ３・・・ＡＰＬ＋１、ＡＰＬ＋２、ＡＰＬ＋３・・・は、それぞれ対応する測定点（周波数及び波長）ｆ１、ｆ２、ｆ３・・・λＬ＋１、λＬ＋２、λＬ＋３・・・と関連付けられている。
　次いで、制御部は、決定された複数の定数のうち、特定イオン種固有の特徴的な定数を選択する（Ｓ１２）。
　図１９は、周波数と波長の各測定点と回帰係数の値の関係を示すプロットである。このように、第２態様では、特定イオン種固有の特徴的な定数を選択するために、異なる物理量である周波数及び波長を一軸（同じ軸）上に並べて回帰係数の値を評価する。
　図１９に示すように、第２態様においても、正負方向に大きい値を示す回帰係数（絶対値の大きい回帰係数）が存在しており、これら回帰係数の測定点に対応する定数をイオン種固有の特徴的な定数として優先的に選択することができる。
　図２０は、定数選択用データテーブルの一例を示している。図２０に示されるように、定数選択用データテーブルにおいて、絶対値化された複数の回帰係数｜Ａ’Ｐ１｜、｜Ａ’Ｐ２｜、｜Ａ’Ｐ３｜・・・｜Ａ’ＰＬ＋１｜、｜Ａ’ＰＬ＋２｜、｜Ａ’ＰＬ＋３｜・・・は、それぞれ対応する測定点（周波数及び波長）ｆ１、ｆ２、ｆ３・・・λＬ＋１、λＬ＋２、λＬ＋３・・・と関連付けられている。
　図２１は、定数選択用データテーブルに基づいて選択された定数により構成される分析用データテーブルの一例を示している。図２１に示されるように、分析用データテーブルにおいて、選択された定数ＡＰ１、ＡＰ３、ＡＰ５・・・ＡＰＬ＋２、ＡＰＬ＋４、ＡＰＬ＋７・・・は、それぞれ対応する測定点（周波数及び波長）ｆ１、ｆ３、ｆ５・・・λＬ＋２、λＬ＋４、λＬ＋７・・・と関連付けられている。即ち、分析用データテーブルは、定数－周波数対応情報と、定数－波長対応情報とを含んでいる。
　かかる分析用データテーブルは、記憶部３６に保存される（Ｓ１３）。
　これにより、登録処理が終了したことになる。
　第２態様において、定数選択によって、選択前の定数の総数Ｌ＋Ｍを例えば１０％～９０％に絞り込むことができる。また、選択後の定数の個数は、例えば５以上５００以下にすることができる。
　第２態様における定数の選択は、周波数に係る測定点に対応する定数と、波長に係る測定点に対応する定数とからなる１つの集合の中から、定数を選択することができる。あるいは、他の態様として、周波数に係る測定点に対応する定数からなる集合の中から定数を選択し、波長に係る測定点に対応する定数の集合の中から定数を選択した後、これら個別に選択された定数を合わせて、選択された定数としてもよい。
（２－２）濃度分析処理
　再び図１０を参照して、第２態様の濃度分析処理の例を説明する。
　まず、制御部３は、記憶部３６に保存された、定数－周波数対応情報及び定数－波長対応情報を含む分析用データテーブルを読み込む（Ｓ３０）。
　電気インピーダンス測定装置１は、特定イオン種の濃度が未知である未知溶液について、読み込まれた分析用データテーブルのうちの、選択された定数に対応する周波数及び波長の各測定点で、電気インピーダンス法による抵抗測定及び近赤外分光法による吸光度測定を行って測定データを取得して制御部３に入力する（Ｓ３１）
　このとき、制御部３の測定点決定部３１は、選択された定数に対応する周波数の測定点において測定を行い、他の測定点における測定を省略するように、電気インピーダンス測定装置１及び近赤外分光測定装置２における測定を制御することができる。
　制御部３の濃度算出部３４は、入力された未知溶液の測定データと、読み込まれた分析用データテーブルのうちの選択された定数とに基づいて、未知溶液における含リンイオンの濃度を算出する（Ｓ３２）。
　制御部３は、算出された含リンイオンの濃度を図示しない画像表示装置に表示することができる（Ｓ３３）。
　これにより、濃度分析処理が終了したことになる。
　既知溶液及び未知溶液について取得される周波数－抵抗特性は、純水の周波数－抵抗特性を差し引く標準正規化処理（ＳＮＶ（Ｓｔａｎｄａｒｄ　Ｎｏｒｍａｌ　Ｖａｒｉａｔｅ）処理ともいう）が施されたものであってもよい。
　以上に説明した本発明の溶液分析システムによれば、試薬の添加等が必要なく、簡易且つ迅速に分析でき、連続的なモニタリングが可能であり、且つ複数種のイオン濃度を個別に分析できる効果が得られる。
　本発明において、分析の対象となる特定イオン種は格別限定されないが、含窒素イオン（硝酸イオン；ＮＯ３ －、亜硝酸イオン；ＮＯ２ －、アンモニウムイオン；ＮＨ４ ＋）、含リンイオン（リン酸イオン；ＰＯ４ ３－）、カリウムイオン（Ｋ＋）等を好ましく挙げることができる。
　また、分析の対象となる未知溶液は格別限定されないが、例えば有機系廃棄物等であることが好ましい。有機系廃棄物としては、例えばメタン発酵消化液等を好ましく挙げることができる。
　以上の説明では、制御部が、特定イオン種の濃度を画像表示装置に表示する場合について示したが、これに限定されるものではない。制御部は、特定イオン種の濃度に基づいて、該制御部に接続された他の機器の動作を制御するように構成することができる。
　分析における濃度の単位は格別限定されず、例えばｍｏｌ／ｌ（モル数／容積）、ｍｇ／ｋｇ（重量／重量）、ｍｇ／ｌ（重量／容積）等のように、モル数、重量（質量）、容積（体積）等の物理量を組み合わせた任意の単位を用いることができる。即ち、用いる単位に合わせて定数を決定すればよい。
　１：電気インピーダンス測定装置
　２：近赤外分光測定装置
　３：制御部

Claims (4)

  1. 　電気インピーダンス測定装置と、該電気インピーダンス測定装置に接続された制御部とを備え、
    　前記電気インピーダンス測定装置の検知部において、特定イオン種の濃度が既知である既知溶液について、電気インピーダンス法により周波数－抵抗特性データを検知し、前記電気インピーダンス測定装置の入出力部を介して前記制御部に入力し、
    　前記制御部は、入力された前記周波数－抵抗特性データを多変量解析して、周波数の測定点に対応する複数の定数を決定し、
    　次いで、決定された前記複数の定数のうち、特定イオン種固有の特徴的な定数を選択し、
    　次いで、選択した前記定数と前記定数に対応する前記周波数とを定数－周波数対応情報として記憶部に記憶し、
    　前記定数－周波数対応情報のうちの前記周波数に基づき、前記電気インピーダンス測定装置の検知部において、特定イオン種の濃度が未知である未知溶液について、電気インピーダンス法による抵抗測定を行って測定データを検知し、前記電気インピーダンス測定装置の入出力部を介して前記制御部に入力し、
    　前記制御部は、入力された前記測定データと前記定数－周波数対応情報のうちの前記定数とに基づき、前記未知溶液における特定イオン種の濃度を算出することを特徴とする溶液分析システム。
  2. 　電気インピーダンス測定装置と、近赤外分光測定装置と、該電気インピーダンス測定装置及び該近赤外分光測定装置に接続された制御部とを備え、
    　前記電気インピーダンス測定装置及び前記近赤外分光測定装置のそれぞれの検知部において、特定イオン種の濃度が既知である既知溶液について、電気インピーダンス法により周波数－抵抗特性データと、近赤外分光法により測定された波長－吸光度スペクトルデータとを検知し、前記電気インピーダンス測定装置及び前記近赤外分光測定装置のそれぞれの入出力部を介して前記制御部に入力し、
    　前記制御部は、入力された前記周波数－抵抗特性データ及び前記波長－吸光度スペクトルデータを多変量解析して、周波数及び波長の測定点に対応する複数の定数を決定し、
    　次いで、決定された前記複数の定数のうち、特定イオン種固有の特徴的な定数を選択し、
    　次いで、選択した前記定数と前記定数に対応する前記周波数とを定数－周波数対応情報、及び選択した前記定数と前記定数に対応する前記波長とを定数－波長対応情報としてそれぞれ記憶部に記憶し、
    　前記定数－周波数対応情報及び前記定数－波長対応情報のうちの前記周波数及び前記波長に基づき、前記電気インピーダンス測定装置及び前記近赤外分光測定装置のそれぞれの検知部において、特定イオン種の濃度が未知である未知溶液について、電気インピーダンス法による抵抗測定及び近赤外分光法による吸光度測定を行ってそれぞれ測定データを検知し、前記電気インピーダンス測定装置及び前記近赤外分光測定装置のそれぞれの入出力部を介して前記制御部に入力し、
    　前記制御部は、入力された前記測定データと前記定数－周波数対応情報及び前記定数－波長対応情報のうちの前記定数とに基づき、前記未知溶液における特定イオン種の濃度を算出することを特徴とする溶液分析システム。
  3. 　前記制御部は、前記特定イオン種固有の特徴的な定数の選択に際して、回帰係数の絶対値が大きい測定点に対応する定数を優先的に選択することを特徴とする請求項１又は２記載の溶液分析システム。
  4. 　前記制御部は、前記特定イオン種固有の特徴的な定数の選択に際して、所定の分析精度
    に応じて選択する前記定数の個数又はパーセンテージを決定することを特徴とする請求項１～３の何れかに記載の溶液分析システム。
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