JP2018194314A - Gas analyzer and gas analysis method - Google Patents
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Abstract
【課題】複数のガス種を含む測定対象ガスに対して高い測定精度を得ることができるガス分析装置およびガス分析方法を提供する。【解決手段】ガス分析装置100は、チャンバ10と、前記チャンバ内に設けられ、それぞれ異なる材料構成を有する感ガス材を備える3以上のガスセンサ30a、30b、30cと、成分と濃度が既知の複数のガス種に対して、3以上のガスセンサの各感ガス材の応答から濃度に換算するための情報を、予め記憶する記憶部63と、測定対象ガスに対する、前記3以上のガスセンサの各感ガス材の応答を検出する検出部と、前記記憶部に記憶された情報と前記検出部が検出した応答とを用いて前記複数のガス種の換算濃度を算出し、前記3以上のガスセンサのうちの特定ガスセンサの各換算濃度と他の2以上のガスセンサの対応する各換算濃度との差分のうちバラツキが最も小さいガス種を特定するガス種特定部と、を備える。【選択図】図2A gas analyzer and gas analysis method capable of obtaining high measurement accuracy for a measurement target gas containing a plurality of gas species are provided. A gas analyzer (100) includes a chamber (10), three or more gas sensors (30a, 30b, 30c) provided in the chamber and provided with gas-sensitive materials having different material configurations, and a plurality of gas sensors (10) having known components and concentrations. a storage unit 63 for pre-storing information for converting the responses of the gas-sensitive materials of the three or more gas sensors into concentrations for each of the gas types; a detection unit that detects a response of a material; and a converted concentration of the plurality of gas species is calculated using the information stored in the storage unit and the response detected by the detection unit, and one of the three or more gas sensors. a gas type identifying unit that identifies the gas type with the smallest variation among the differences between the converted concentrations of the specific gas sensor and the corresponding converted concentrations of the other two or more gas sensors. [Selection drawing] Fig. 2
Description
本件は、ガス分析装置およびガス分析方法に関する。 This case relates to a gas analyzer and a gas analysis method.
複数のガス種を含むガスに対して、各ガス種を検出する技術が開示されている(例えば、特許文献1〜3参照)。
Techniques for detecting each gas type with respect to a gas including a plurality of gas types are disclosed (see, for example,
しかしながら、上記技術では、複数のガス種を含む測定対象ガスに対して高い測定精度を得ることは困難である。 However, with the above technique, it is difficult to obtain high measurement accuracy for a measurement target gas including a plurality of gas types.
1つの側面では、本発明は、複数のガス種を含む測定対象ガスに対して高い測定精度を得ることができるガス分析装置およびガス分析方法を提供することを目的とする。 In one aspect, an object of the present invention is to provide a gas analysis apparatus and a gas analysis method capable of obtaining high measurement accuracy for a measurement target gas including a plurality of gas types.
1つの態様では、ガス分析装置は、チャンバと、前記チャンバ内に設けられ、それぞれ異なる材料構成を有する感ガス材を備える3以上のガスセンサと、成分と濃度が既知の複数のガス種に対して、前記3以上のガスセンサの各感ガス材の応答から濃度に換算するための情報を、予め記憶する記憶部と、測定対象ガスに対する、前記3以上のガスセンサの各感ガス材の応答を検出する検出部と、前記記憶部に記憶された情報と前記検出部が検出した応答とを用いて前記複数のガス種の換算濃度を算出し、前記3以上のガスセンサのうちの特定ガスセンサの各換算濃度と他の2以上のガスセンサの対応する各換算濃度との差分のうちバラツキが最も小さいガス種を特定するガス種特定部と、を備える。 In one aspect, the gas analyzer includes a chamber, three or more gas sensors provided in the chamber, each having a gas-sensitive material having a different material structure, and a plurality of gas types whose components and concentrations are known. The storage unit stores in advance information for converting the response of each gas sensitive material of the three or more gas sensors into the concentration, and the response of each gas sensitive material of the three or more gas sensors to the measurement target gas is detected. Using the detection unit, the information stored in the storage unit, and the response detected by the detection unit, the converted concentration of the plurality of gas types is calculated, and each converted concentration of the specific gas sensor among the three or more gas sensors And a gas type specifying unit that specifies a gas type having the smallest variation among the differences between the corresponding converted concentrations of the other two or more gas sensors.
複数のガス種を含む測定対象ガスに対して高い測定精度を得ることができる。 High measurement accuracy can be obtained for a measurement target gas including a plurality of gas types.
まず、ガス分析の概要について説明する。以下の実施形態において測定対象とするガスは、異なる複数のガス種を含み、例えば、ヒトや動物などの体や排泄物から放出される生体ガス(呼気、体臭、尿、屁、便)などである。本実施形態に係るガス分析装置およびガス分析方法は、例えば、生体ガスの各ガス種を特定する、医療・ヘルスケア向けのガス分析装置およびガス分析方法である。 First, an outline of gas analysis will be described. In the following embodiments, the gas to be measured includes a plurality of different gas species, such as biological gas (exhaled breath, body odor, urine, sputum, stool) released from the body or excrement of humans or animals. is there. The gas analysis apparatus and the gas analysis method according to the present embodiment are, for example, a gas analysis apparatus and a gas analysis method for medical / healthcare that specify each gas type of biological gas.
ますます加速していく高齢化社会に際し、国民の医療費の総額は年々増加傾向にある。平成27年度厚生労働省統計によれば、国民の医療費の総額は、平成25年度には40兆円を突破して社会問題となっている。疾病別では高血圧、糖尿病、がん等の生活習慣に起因した疾病の割合が上位を占めている。そのため、生活習慣病の早期発見の必要性が高まっている。このような背景で生体ガスから、体の状態の指標を検査する呼気分析や、それによる診断方法の研究が行われている。 In an aging society, which is accelerating more and more, the total amount of medical expenses for people is increasing year by year. According to statistics from the Ministry of Health, Labor and Welfare in FY2015, the total amount of medical expenses for the public exceeded 40 trillion yen in FY2013 and has become a social problem. By disease, the proportion of diseases caused by lifestyle such as hypertension, diabetes, and cancer occupies the top. Therefore, the need for early detection of lifestyle-related diseases is increasing. Against this background, research has been conducted on breath analysis, which examines an indicator of the state of the body from biological gas, and on diagnostic methods based thereon.
図1で例示するように、ヒトや動物の息には、肺で血液中の化学物質が気化して放出されたごく低濃度のガス種が含まれている。この中には、生体活動や病気と密接に関わっているものがある。例えば、ヒトの息に含まれるアンモニアガスは、肝臓の代謝や、胃がんの危険因子であるピロリ菌感染との相関があるといわれている。またアルデヒド類であるノナナールは肺がんマーカ物質の候補とされている物質である。 As exemplified in FIG. 1, human and animal breaths contain very low-concentration gas species that are released by vaporization of chemical substances in the blood in the lungs. Some of these are closely related to biological activity and disease. For example, ammonia gas contained in human breath is said to have a correlation with liver metabolism and H. pylori infection, which is a risk factor for gastric cancer. Nonanal, which is an aldehyde, is a substance that is a candidate for a lung cancer marker substance.
呼気分析では、これらのガス種を分析することで、息を吹くだけで、体の拘束や採血の苦痛のない手軽な手段で、生活習慣の改善や病気の早期発見のためのスクリーニングに有効な特定物質の検出を目指している。 In breath analysis, these gas species are analyzed, and it is effective for screening for improvement of lifestyle and early detection of disease by a simple means without the restraint of the body and blood collection by just breathing. Aims to detect specific substances.
しかしながら、生体ガスには非常に多種類(一説には200種類以上)の揮発性ガス種が含まれている。生体ガスの多くは、有機分子(炭化水素)などの還元性ガスであり、化学的性質が似ている。このようなガス種を分析する方法には、大きく分けて2種類の方法があった。 However, the biological gas contains a very large number of volatile gas species (200 or more in one theory). Most biological gases are reducing gases such as organic molecules (hydrocarbons) and have similar chemical properties. There are roughly two types of methods for analyzing such gas species.
1つは、ガスクロマトグラフィに代表される大掛かりな分析装置を使用して、特定のガス種を狙った測定を行う方法である。この方法では、ガス種を詳しく分析できるが、専門家の操作を要し、結果が得られるまで数時間以上がかかるうえに、高価かつ大型な装置であった。したがって、この方法では検査の負担が大きいため、研究目的の使用が主体であった。 One is a method of performing measurement targeting a specific gas type using a large-scale analyzer represented by gas chromatography. In this method, the gas species can be analyzed in detail, but an expert operation is required. It takes several hours or more to obtain a result, and the apparatus is expensive and large. Therefore, this method is heavily used for research purposes because of the heavy testing burden.
もう1つは、多数のガスセンサを集積した機器を用いて、ガスによるセンサの応答パターンの違いを解析する方法である。この方法では、分析結果が出るまでの時間が早く、持ち運び可能で、手軽に使用できる。その一方で、センサの感度差が小さく、特定のガス種と他のガス種との区別が難しい。したがって、この方法は、体の状態の指標を検査する呼気分析としては十分とは言えないものであった。 The other is a method of analyzing a difference in sensor response pattern due to gas using a device in which a large number of gas sensors are integrated. In this method, the time until the analysis result is obtained is fast, portable, and easy to use. On the other hand, the difference in sensitivity of the sensors is small, and it is difficult to distinguish a specific gas type from other gas types. Therefore, this method is not sufficient as an expiration analysis for examining an indicator of the body condition.
従来のガスセンサの多くは、酸化スズを材料のベースとしている。ヒータによりガス分子と酸素を熱し、感ガス材への活性酸素の吸着量を半導体材料の抵抗変化として検出することで、各ガス種を特定することができる。主体とする金属の種類の選択、ガス触媒作用を持つ貴金属を含有させること、ヒータの加熱量等で、選択性(ガス種による応答の強さの差)を実現することができる。しかしながら、いずれにしても還元性と酸素とのバランスを測っているのみであり、選択比は大きくなかった。例えば、選択比が10弱であり、固有ベクトルの直交性がほとんど無かった。 Many conventional gas sensors are based on tin oxide. Each gas species can be identified by heating gas molecules and oxygen with a heater and detecting the amount of active oxygen adsorbed on the gas sensitive material as a resistance change of the semiconductor material. Selectivity (difference in response strength depending on the gas type) can be realized by selecting the main metal type, containing a noble metal having a gas catalytic action, the heating amount of the heater, and the like. However, in any case, only the balance between reducibility and oxygen was measured, and the selectivity was not large. For example, the selection ratio was a little less than 10, and there was almost no eigenvector orthogonality.
例えば、特許文献1〜3の技術を用いることが考えられる。しかしながら、統計処理によってガス種の分類はできるが、母集団ごとに主成分方向が動く。したがって、特定ガスの濃度指標を得ることが困難であった。すなわち、再現性が悪く、定量性が無かった。これに対して光学式、振動式などの方式では、原理の違いにより、測定結果の単位系が全く異なりデータ変換が必要であった。このため、定量性のある統計処理が困難であった。また、原理の違いにより、一体的に形成できなかった。
For example, it is conceivable to use the techniques of
そこで、以下の実施形態では、複数のガス種を含む測定対象ガスに対して高い測定精度を得ることができるガス分析装置およびガス分析方法について説明する。 Therefore, in the following embodiments, a gas analyzer and a gas analysis method that can obtain high measurement accuracy for a measurement target gas including a plurality of gas types will be described.
(実施形態)
図2は、ガス分析装置100の全体構成を例示する模式図である。ガス分析装置100が測定対象とするガス(以下、測定対象ガスと称する)は、複数種類のガス種を含む。例えば、測定対象ガスは、還元性ガスおよび塩基性ガスの両方を含む。還元性ガスとは、酸素によって酸化しやすいガスであって、アルコール類、ケトン類等の有機化合物、硫化水素などである。還元性ガスは、特に、生体が炭化水素を分解する過程で生じるものなどである。塩基性ガスとは、塩基性を有するガスであって、特に、生体がタンパク質を分解する過程で生じるアンモニアなどである。本実施形態においては、一例として、測定対象ガスは、塩基性ガスとしてアンモニアを含み、還元性ガスとして水素、アセトン、エタノールなどを含む。
(Embodiment)
FIG. 2 is a schematic view illustrating the entire configuration of the
図2で例示するように、ガス分析装置100は、チャンバ10の外部に、パージガス供給部20を備える。また、ガス分析装置100は、チャンバ10の内部に、第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30b、第3ガスセンサ30c、第4ガスセンサ40、温度湿度センサ50などを備える。また、ガス分析装置100は、チャンバ10の外部に、演算部60を備える。演算部60は、インピーダンス測定回路61、演算回路62、メモリ63、送受信部64などを備える。各回路として、プロセッサなどを用いてもよい。
As illustrated in FIG. 2, the
チャンバ10には、第1インレット11、第2インレット12およびアウトレット13が形成されている。第1インレット11は、パージガスをチャンバ10内に供給するための開口である。第2インレット12は、測定対象ガスをチャンバ10内に供給するための開口である。アウトレット13は、パージガスまたは測定対象ガスをチャンバ10から排出するための開口である。
A
第1インレット11には、パージガス供給部20からの配管が接続されている。第2インレット12には、逆止弁14が設けられている。逆止弁14は、チャンバ10内から第2インレット12を経由するガス流出を抑制するように構成されている。アウトレット13には、逆止弁15が設けられている。逆止弁15は、チャンバ10の外部からアウトレット13を経由するガス流入を抑制するように構成されている。
A pipe from the purge
パージガス供給部20は、フィルタ21および送風ポンプ22を備える。パージガスは、特に限定されるものではないが、エアなどである。送風ポンプ22は、フィルタ21を介してパージガスを吸引し、配管を介してチャンバ10内にパージガスを供給する。フィルタ21は、パージガス中の塵などを除去する。送風ポンプ22によってパージガスをチャンバ10内に供給することで、チャンバ10の内圧が上昇し、逆止弁14の作用により第2インレット12からのガス流入が抑制される。チャンバ10内の内圧が上昇すると逆止弁15が作動しないため、パージガスはアウトレット13から排出される。それにより、チャンバ10内をパージすることができる。
The purge
測定対象ガスの分析を行う場合には、第2インレット12から測定対象ガスが流入する。逆止弁14により、第2インレット12からの測定対象ガスの流出が抑制される。測定対象ガスは、チャンバ10内を流動し、アウトレット13から排出される。
When analyzing the measurement target gas, the measurement target gas flows from the
第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30bおよび第3ガスセンサ30cは、基板31の下面にヒータ32が設けられ、基板31の上面に電極33、感ガス材34および電極35が設けられた構成を有する。図3(a)は、第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30bおよび第3ガスセンサ30cの全体構造を例示する図である。図2で例示した基板31、ヒータ32、電極33、感ガス材34および電極35は、一部に開口を有する筐体36内に配置されている。図3(b)は、基板31の上面図である。図3(c)は、基板31の下面図である。基板31は、アルミナなどの絶縁性材料からなる。ヒータ32は、電気供給によって発熱する材料からなり、NiCr薄膜などである。電極33は、感ガス材34の一端に設けられている。電極35は、感ガス材34の他端に設けられている。電極33,35のそれぞれは、ビアを介して基板31の下面の端子に接続されている。それにより、ヒータ32と感ガス材34とは、並列接続されている。
The
第4ガスセンサ40は、基板41の上面に電極42、感ガス材43および電極44が設けられた構成を有する。電極42は、感ガス材43の一端に設けられている。電極44は、感ガス材43の他端に設けられている。
The
第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30bおよび第3ガスセンサ30cの感ガス材34は、それぞれ異なる材料構成を有している。また、第4ガスセンサ40の感ガス材43は、各感ガス材34と異なる材料構成を有している。それにより、第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30b、第3ガスセンサ30cおよび第4ガスセンサ40は、複数のガス種を含む測定対象ガスに対する感度について、異なる選択比を有している。
The gas
本実施形態においては、一例として、感ガス材34は、還元性ガス濃度に対する感度が大きい材料からなる。感ガス材34は、Sn(スズ)、W(タングステン)、Zn(亜鉛)およびIn(インジウム)の少なくともいずれかの酸化物半導体、またはC(炭素)を主材料とする半導体である。ヒータ32によって筐体36内のガス分子および酸素を熱すると、感ガス材34への活性酸素の吸着量が変化する。活性酸素の吸着量が変化すると、感ガス材34の抵抗が変化する。この抵抗変化を検出することで、測定対象のガス濃度を検出することができる。
In the present embodiment, as an example, the gas
上記酸化物半導体を構成する金属の種類や組成比率を変更することによって、感ガス材34に選択性(ガス種に対する応答の強さの差)を持たせることができる。または、ガス触媒作用を持つ貴金属を感ガス材34に含有させ、もしくは貴金属の種類や組成比率を変更することによって、感ガス材34に選択性を持たせることができる。例えば、貴金属のPd(パラジウム)、Pt(白金)等や、卑金属のAl(アルミニウム)、Pb(鉛)等の添加金属を感ガス材34に含有させることによって、ガス種間の選択比を決定することができる。または、ヒータ32の加熱量を変更することで、感ガス材34に選択性を持たせることができる。なお、アセトン、エタノール等に対して、感度を0.1倍から10倍程度よりも大きくすることが好ましい。
By changing the type and composition ratio of the metal constituting the oxide semiconductor, the gas
なお、VOC(揮発性有機化合物)に対する感度差を設けるために、感ガス材34に有機薄膜を形成してもよい。有機薄膜を形成すると感ガス材34の感度が相対的に低下するため、なるべく有機薄膜を薄く形成するようにすることが望ましい。たとえば感ガス材34の表面に金粒子を塗布し、高分子ガスに晒すことにより単分子層を形成してもよい。例えば、アミン系、チオール系、シラン系等のカップリング材を用いることが好ましい。
An organic thin film may be formed on the gas
第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30bおよび第3ガスセンサ30cにおいて、感ガス材34の抵抗値変化を検出することで、ガス種およびガス濃度を検出することができる。第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30bおよび第3ガスセンサ30cでは、検出対象とするガス種に応じた最適検出温度が存在する。そこで、ガス濃度測定時には、筐体36内を最適検知温度とする。または、筐体36内を、最適検出温度を含む検出温度範囲内の検出温度に、ヒータ32によって加熱して使用する。一方、感ガス材34のクリーニング時には、筐体36内の温度を、ガス検出時の温度よりも高いクリーニング温度まで高くすることで、感ガス材34の表面に吸着した汚染物質を脱離させることができる。
The
一方、本実施形態においては、一例として、感ガス材43は、塩基性ガス濃度に対する感度が大きい材料からなる。銅イオン(Cu+およびCu2+)および銀イオン(Ag+)は、動きやすいイオンとして存在することによって、塩基性ガスとの間に高い親和性を発揮する。そこで、本実施形態においては、感ガス材43は、銅もしくは銀のハロゲン化物または酸化物を主材料とする。一例として、p型半導体である臭化銅(I)(CuBr)を用いることができる。
On the other hand, in the present embodiment, as an example, the gas
銅イオンおよび銀イオンが塩基性ガスに対する高い親和性を有することから、塩基性ガスは、感ガス材43に対して強く吸着する。この場合における感ガス材43の抵抗変化を検出することで、塩基性ガス種および濃度を測定することができる。例えば、銅イオンおよび銀イオンは、アミンの窒素原子との間に配位結合を形成する。それにより、銅イオンおよび銀イオンは、窒素との間に高い親和性を有する。したがって、銅イオンまたは銀イオンを用いることで、アンモニア等の塩基性ガスを測定することができる。なお、1価の銅イオンは、2価の銅イオンよりも窒素に対する高い親和性を有する。そこで、1価の銅イオンのハロゲン化物または酸化物を用いることが好ましい。
Since copper ions and silver ions have a high affinity for the basic gas, the basic gas strongly adsorbs to the gas
第4ガスセンサ40では、ガス分子の吸着を利用するので、ヒータによる加熱は必須ではない。しかしながら、吸着時は低温に、離脱時は高温にすることで、感度や応答性を向上させることができる。
Since the
なお、VOC(揮発性有機化合物)に対する感度差を設けるために、感ガス材43に有機薄膜を形成してもよい。有機薄膜を形成すると感ガス材43の感度が相対的に低下するため、なるべく有機薄膜を薄く形成するようにすることが望ましい。たとえば感ガス材43の表面に金粒子を塗布し、高分子ガスに晒すことにより単分子層を形成してもよい。例えば、アミン系、チオール系、シラン系等のカップリング材を用いることが好ましい。
An organic thin film may be formed on the gas
なお、ヒータ32の熱は、ガスの流れに沿って下流側に伝わるおそれがある。そこで、第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30bおよび第3ガスセンサ30cは、第4ガスセンサ40よりもアウトレット13側に配置されていることが好ましい。このようにすることで、第4ガスセンサ40に対するヒータ32の熱の影響を抑制することができる。
The heat of the
図4は、各ガス種に対するCuBr,SnO2およびWO3の抵抗変化率を例示する図である。縦軸は、抵抗変化率の正規化値である。図中のMOSは、金属酸化物半導体(Metal Oxide Semiconductor)のことである。抵抗変化率は、アンモニア1ppmに対する抵抗変化率を基準として正規化してある。 FIG. 4 is a diagram illustrating the resistance change rate of CuBr, SnO 2 and WO 3 for each gas type. The vertical axis represents the normalized value of the resistance change rate. The MOS in the figure is a metal oxide semiconductor (Metal Oxide Semiconductor). The resistance change rate is normalized based on the resistance change rate with respect to 1 ppm of ammonia.
図4で例示するように、SnO2およびWO3は、複数のガス種に対して大きい抵抗変化率が得られる。したがって、SnO2およびWO3を感ガス材34として備える第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30bおよび第3ガスセンサ30cは、低い選択比を有する。ただし、ガス種に応じて抵抗変化率が相違する。この相違に基づいて、各ガス種の濃度を正確に測定することができる。また、SnO2とWO3とで、各ガス種に対する抵抗変化率が相違する。したがって、SnO2およびWO3の両方を用いることで、各ガス種に対する濃度測定がより正確になる。
As illustrated in FIG. 4, SnO 2 and WO 3 can obtain a large resistance change rate with respect to a plurality of gas types. Therefore, the
次に、CuBrは、他のガス種と比較して塩基性ガス(アンモニア)に対して顕著に大きい抵抗変化率が得られる。一方で、CuBrは、還元性ガスに対してはほとんど抵抗が変化しない。これは、銅もしくは銀のハロゲン化物または酸化物は、還元性ガスに対しては低い親和性を有するからである。したがって、CuBrを感ガス材43として備える第4ガスセンサ40は、高い選択比を有する。CuBrを感ガス材43として備えるガスセンサを用いることで、塩基性ガス濃度を正確に測定することができる。
Next, CuBr provides a remarkably large resistance change rate with respect to the basic gas (ammonia) as compared with other gas types. On the other hand, the resistance of CuBr hardly changes against reducing gas. This is because copper or silver halides or oxides have a low affinity for reducing gases. Accordingly, the
このように、第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30b、第3ガスセンサ30cの各感ガス材34の材料構成を異ならせることで、これらのガスセンサの選択比を異ならせることができる。さらに、第4ガスセンサ40の感ガス材43の材料構成を各感ガス材34の材料構成と異ならせることで、第4ガスセンサ40の選択比を、第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30b、第3ガスセンサ30cの選択比と異ならせることができる。
Thus, the selection ratio of these gas sensors can be varied by making the material configurations of the gas
各感ガス材の材料構成を異ならせることで、第4ガスセンサ40の選択比を、第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30b、第3ガスセンサ30cの選択比よりも大きい値とすることができる。例えば、感ガス材43をCuもしくはAgのハロゲン化物または酸化物を主材料とすることで、第4ガスセンサ40が還元性ガスに対しては低い感度を有し、塩基性ガスに対して特に高い感度を有するようになる。すなわち、第4ガスセンサ40の選択比が大きくなる。感ガス材34をSn,W,ZnおよびInの少なくともいずれかを主材料とする酸化物半導体またはCを主材料とする半導体とすることで、第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30b、第3ガスセンサ30cが還元性ガスに対して高い感度を有する一方で、塩基性ガスに対しても高い感度を有する。それにより、第4ガスセンサ40の選択比が、第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30b、第3ガスセンサ30cの選択比よりも大きくなる。
By making the material configurations of the gas sensitive materials different, the selection ratio of the
再度図2を参照し、第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30b、第3ガスセンサ30cおよび第4ガスセンサ40の各電極は、インピーダンス測定回路61に接続されている。それにより、インピーダンス測定回路61は、各感ガス材の抵抗を測定する。具体的には、インピーダンス測定回路61は、第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30bおよび第3ガスセンサ30cの感ガス材34のインピーダンスを測定し、第4ガスセンサ40の感ガス材43のインピーダンスを測定する。インピーダンス測定回路61は、測定結果を演算回路62に送信する。演算回路62は、測定対象ガスの各ガス種の濃度を算出する。送受信部64は、演算回路62の算出結果を外部機器に送信する。
Referring to FIG. 2 again, the electrodes of the
続いて、図5のフローを参照しつつ、測定対象ガスに含まれるガス種の分析例について説明する。ここでは、一例として、測定対象ガスは、塩基性ガスとしてアンモニアを含み、還元性ガスとして水素、アセトン、エタノールなどの複数の還元性ガスを含むものとする。 Next, an analysis example of the gas species contained in the measurement target gas will be described with reference to the flow of FIG. Here, as an example, the measurement target gas includes ammonia as a basic gas, and includes a plurality of reducing gases such as hydrogen, acetone, and ethanol as a reducing gas.
各ガスセンサは、特定のガス種だけに感度を有するわけではない。すなわち、各ガスセンサの感ガス材の抵抗変化を測定しても、いずれのガス種に対しての抵抗変化であるかは特定しにくい。そこで、本実施形態においては、各ガスセンサの感ガス材のインピーダンスの測定結果に対して統計処理あるいは機械学習を行うことで、各ガス種の濃度に換算する情報を事前にメモリ63に記憶しておく。
Each gas sensor is not sensitive only to a specific gas type. That is, even if the resistance change of the gas sensitive material of each gas sensor is measured, it is difficult to specify which gas type the resistance change is. Therefore, in the present embodiment, by performing statistical processing or machine learning on the measurement result of the impedance of the gas sensitive material of each gas sensor, information converted into the concentration of each gas type is stored in the
まず、成分および濃度が既知のガス種1〜ガス種mのそれぞれに対する第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30b、第3ガスセンサ30cおよび第4ガスセンサ40の応答(インピーダンス)の変化率の学習結果を、行列データとしてメモリ63に記憶させておく(ステップS1)。
First, the learning result of the rate of change of the response (impedance) of the
例えば、図6(a)で例示するような集合を要素データとする。インピーダンス変化の集合の各要素は、複数のガス種のそれぞれに対する、インピーダンスの時間変化率である。例えば、ガス種がチャンバ10に導入されてから規定時間が経過するまでのインピーダンス変化量などである。あるいは、基準のガス種(例えばアンモニア)に対してガス濃度とインピーダンス変化量との相関を調べておいて、当該相関を用いて濃度に換算したものを要素データとしてもよい。
For example, a set as illustrated in FIG. Each element of the set of impedance changes is a time change rate of impedance with respect to each of a plurality of gas types. For example, the impedance change amount from when the gas species is introduced into the
次に、予め、各ガス種がチャンバ10内に導入された場合の補正式のデータベースを作成しておく(ステップS2)。例えば、Δzn0m=f(Cm0)となる関数fを定義する。ただし、Cm0はガス種mにおけるガス濃度(初期値)とする。nは、ガスセンサの番号(1〜4)である。
Next, a database of correction equations when each gas type is introduced into the
次に、演算回路62は、成分や濃度が未知の測定対象ガスxに対する第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30b、第3ガスセンサ30cおよび第4ガスセンサ40の応答の変化率(インピーダンスの時間変化率)を測定する(ステップS3)。図6(b)は、測定結果を例示する図である。図6(b)で例示するように、第1ガスセンサ30aのインピーダンス変化率は、Δz1xである。第2ガスセンサ30bのインピーダンス変化率は、Δz2xである。第3ガスセンサ30cのインピーダンス変化率は、Δz3xである。第4ガスセンサ40のインピーダンス変化率は、Δz4xである。
Next, the
次に、演算回路62は、図6(b)の測定値と、ステップS2で作成した補正式のデータベースとを用いて、測定対象ガスxに含まれる各ガス種がデータベース上の各ガス種であると仮定した場合の濃度換算値を算出する(ステップS4)。逆関数は、Cmx=f−1(Δznx)と表すことができる。図6(c)は、濃度換算値の算出結果である。
Next, the
次に、演算回路62は、第1ガスセンサ30a〜第3ガスセンサ30cのそれぞれの濃度換算値と、第4ガスセンサ40の対応する濃度換算値との差分を算出する(ステップS5)。図6(d)は、差分の算出結果を例示する図である。また、差分は、下記式を用いて算出することができる。
(A11,A12,…,A1m)=(C11,C12,…,C1m)−(C41,C42,…,C4m)
(A21,A22,…,A2m)=(C21,C22,…,C2m)−(C41,C42,…,C4m)
(A31,A32,…,A3m)=(C31,C32,…,C3m)−(C41,C42,…,C4m)
Next, the
(A 11 , A 12 ,..., A 1m ) = (C 11 , C 12 ,..., C 1m ) − (C 41 , C 42 ,..., C 4m )
(A 21, A 22, ... , A 2m) = (
(A 31 , A 32 ,..., A 3m ) = (C 31 , C 32 ,..., C 3m ) − (C 41 , C 42 ,..., C 4m )
演算回路62は、同ガス(同列)要素である(A11,A21,A31)、(A12,A22,A32)、…、(A1m,A2m,A3m)のうち、最もバラツキが小さいガス種kを探す(ステップS6)。このとき、負値を含む要素は除外するか0とすることが好ましい。バラツキは、例えば、(最大値−最小値)/中央値を指標としたり、分散を求めるなどして、最小値を探してもよい。図7の例では、例えば、ガス種2が最もバラツキの小さいガス種として探索されている。
The
次に、演算回路62は、ガス種kを、測定対象ガスに含まれるガス種のうち、アンモニアを除くガス種のうちの主成分として特定し、ガス種kの換算ガス濃度=Axkを算出する。xは、第1ガスセンサ30a〜第3ガスセンサ30cのうち最も感度(Δzn0m)が高いものとすることで、最も精度を確保できる。ただし、第1ガスセンサ30a〜第3ガスセンサ30cの平均値を採用するなどしてもよい。
Next, the
次に、送受信部64は、アンモニア濃度としてC41を出力するとともに、主成分ガス濃度としてAxkを出力する(ステップS7)。以上の処理により、測定対象ガスの分析を終了する。
Then, the transmitting and receiving
本実施形態によれば、第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30bおよび第3ガスセンサ30cの感ガス材34は、それぞれ異なる材料構成を有している。また、第4ガスセンサ40の感ガス材43は、各感ガス材34と異なる材料構成を有している。それにより、第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30b、第3ガスセンサ30cおよび第4ガスセンサ40は、それぞれ異なる選択比を有している。
According to the present embodiment, the gas
次に、測定対象ガスに対する第1ガスセンサ30a〜第3ガスセンサ30cのそれぞれの濃度換算値と、第4ガスセンサ40の対応する濃度換算値との差分を算出することで、第4ガスセンサ40が高い感度を有するガスを除外することができる。次に、当該差分において、最もバラツキが小さいガス種を探索することで、第4ガスセンサ40が高い感度を有するガス種以外の主成分ガス種を推定することができる。それにより、複数のガス種を含む測定対象ガスに対して高い測定精度を得ることができる。このような処理では、計算が単純であるため、消費電力を抑制することができる。それにより、常時モニタリングに適用することができる。また、大がかりな演算装置を用いなくてもよいため、装置の小型化が可能となる。
Next, the
第4ガスセンサ40の選択比を第1ガスセンサ30a〜第3ガスセンサ30cの選択比よりも大きくすることで、第4ガスセンサ40が高い感度を有するガス種の濃度測定精度が向上する。
By making the selection ratio of the
また、第4ガスセンサ40の測定結果において、低い感度を有するガス種に対する誤差が大きくなる。この場合において、測定対象ガスに対する第1ガスセンサ30a〜第3ガスセンサ30cのそれぞれの濃度換算値と、第4ガスセンサ40の対応する濃度換算値との差分において、もっともバラツキが小さいガス種を探索することで、第4ガスセンサ40が高い感度を有するガス種以外の主成分ガス種の推定精度が向上する。
Further, in the measurement result of the
上記分析例では、第4ガスセンサ40は、感ガス材43として、CuもしくはAgのハロゲン化物または酸化物を主材料とするものを用いている。感ガス材43は、塩基性ガスに対して高い感度を有し、還元性ガスに対して低い感度を有している。それにより、塩基性ガス濃度に対する高い測定精度が得られる。上記分析例では、アンモニアの濃度を高精度に測定することができる。
In the above analysis example, the
ところで、ヒトを含む動物の体内では、消化器管内でタンパク質の分解の際に、窒素はアンモニアとして発生する。あるいは、胃腸内に生息する微生物や嫌気性細菌がウレアーゼ酵素を用いて尿素を分解することで、アンモニアを発生させる。これらのアンモニアの一部は血液中に吸収され、残りは排泄物として対外に排出される。消化器官から吸収された栄養分を含む血液は、門脈として肝臓に集められる。 By the way, in the body of an animal including a human, nitrogen is generated as ammonia during protein degradation in the digestive tract. Alternatively, microorganisms and anaerobic bacteria that live in the gastrointestinal tract decompose urea using urease enzyme to generate ammonia. A part of these ammonia is absorbed in the blood, and the rest is excreted as excrement. Blood containing nutrients absorbed from the digestive tract is collected in the liver as a portal vein.
肝臓内では、栄養物質の吸収が行われるとともに、毒素に対しては解毒機能を有する代謝が行われる。アンモニアの場合は後者であり、肝臓内の尿素回路というサイクルで代謝され、尿素に変換される。この尿素は、この後に腎臓でろ過され尿とともに排泄される。また、激しい運動を行い筋肉が疲労した場合に血液中にアンモニアを発生させ、静脈を通して肝臓において同様に尿素回路で代謝され、尿素に変換される。 In the liver, nutrient substances are absorbed and metabolism having a detoxifying function is performed for toxins. In the case of ammonia, it is the latter, which is metabolized in the cycle of urea cycle in the liver and converted to urea. This urea is then filtered through the kidneys and excreted with the urine. In addition, when intense exercise causes muscle fatigue, ammonia is generated in the blood, which is similarly metabolized by the urea circuit in the liver through veins and converted to urea.
このような代謝機能をもって、生体のアンモニア濃度は、一定レベル以下に保たれている。したがって、肝臓の代謝機能に疾患があり、肝機能が低下している場合は、アンモニア濃度は高くなり、低栄養な状態では、アンモニア濃度は低くなる。しかしながら、栄養素・運動を伴うかぎり生物は必ずアンモニアを血中に含有しているともいえる。このアンモニアが肺や皮膚の毛細血管によって気化されるので、生物の呼気や汗には必ず微量のアンモニアを含有することになる。 With such a metabolic function, the biological ammonia concentration is kept below a certain level. Therefore, when there is a disease in the metabolic function of the liver and the liver function is lowered, the ammonia concentration is high, and in the undernutrition state, the ammonia concentration is low. However, it can be said that organisms always contain ammonia in blood as long as they are accompanied by nutrients and exercise. Since this ammonia is vaporized by capillaries in the lungs and skin, the breath and sweat of living things always contain a trace amount of ammonia.
また、炭化水素を分解する過程において、エタノール等のアルコール類が発生する。また、糖類の分解の際には、アセトン等のケトン類が発生する。コレステロールの分解の際には、イソプレン等が発生する。また、ガン等の疾患においては、患部における酸化ストレスにより様々なVOC類が発生して血液を通って肺や皮膚で気化している。 In the process of decomposing hydrocarbons, alcohols such as ethanol are generated. Further, when sugars are decomposed, ketones such as acetone are generated. Isoprene and the like are generated during the breakdown of cholesterol. In diseases such as cancer, various VOCs are generated by oxidative stress in the affected area and are vaporized through the blood and in the lungs and skin.
本実施形態によれば、感ガス材43として、CuもしくはAgのハロゲン化物または酸化物を主材料とするものを用いることで、様々な代謝系ガスの中なら、アンモニアを切り分けることが可能となる。さらに、常時モニタしたいガス(アンモニア)の濃度に加えて、最も濃いガス種と濃度を主成分として推定することができる。アンモニアを除外することで推定精度を向上させることが可能になる。本実施形態を応用してさらにガスセンサを設置することで、検出できるガス種を増やし電子鼻を実現することができる。これらを利用することで、指紋のように、息や汗の成分の特徴を把握するためのガスセンサーアレイによる息紋センサと称する電子鼻が構成可能である。
According to the present embodiment, by using the gas
本実施形態の手軽さにより採血などの苦痛を伴うことなく、息の成分の生活習慣による変動を継続的に調べることが可能になる。また、スマートデバイスやウェアラブルデバイスに息紋センサを搭載して、これらのガスを体温計のような手軽さで分析し続けられる手段とすることができる。また、この技術を生活習慣の改善や病気の早期発見のためのスクリーニング手段として役立てることができる。 Due to the ease of this embodiment, it is possible to continuously check the variation of the breath component due to lifestyle without suffering from pain such as blood collection. In addition, a breath pattern sensor can be mounted on a smart device or a wearable device, and the gas can be used as a means for continuously analyzing these gases like a thermometer. In addition, this technology can be used as a screening tool for improving lifestyle and early detection of diseases.
なお、上記実施形態において、第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30b、第3ガスセンサ30cおよび第4ガスセンサ40が、チャンバ内に設けられ、それぞれ異なる材料によって構成される感ガス材を備える3以上のガスセンサの一例である。第4ガスセンサ40が、前記3以上のガスセンサのうちの特定ガスセンサの一例である。第1ガスセンサ30a、第2ガスセンサ30bおよび第3ガスセンサ30cが、前記特定ガスセンサ以外の他の2以上のガスセンサの一例である。メモリ63が、成分と濃度が既知の複数のガス種に対して、前記3以上のガスセンサの各感ガス材の応答から濃度に換算するための情報を、予め記憶する記憶部の一例である。インピーダンス測定回路61が、測定対象ガスに対する、前記3以上のガスセンサの各感ガス材の応答を検出する検出部の一例である。演算回路62が、前記記憶部に記憶された情報と前記検出部が検出した応答とを用いて前記複数のガス種の換算濃度を算出し、前記3以上のガスセンサのうちの特定ガスセンサの各換算濃度と他の2以上のガスセンサの対応する各換算濃度との差分のうちバラツキが最も小さいガス種を特定するガス種特定部の一例である。
In the above-described embodiment, the
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。 Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to such specific embodiments, and various modifications and changes can be made within the scope of the gist of the present invention described in the claims. It can be changed.
10 チャンバ
11 第1インレット
12 第2インレット
13 アウトレット
14,15 逆止弁
30a 第1ガスセンサ
30b 第2ガスセンサ
30c 第3ガスセンサ
32 ヒータ
34 感ガス材
40 第4ガスセンサ
43 感ガス材
60 演算部
61 インピーダンス測定回路
62 演算回路
63 メモリ
100 ガス分析装置
DESCRIPTION OF
Claims (12)
前記チャンバ内に設けられ、それぞれ異なる材料構成を有する感ガス材を備える3以上のガスセンサと、
成分と濃度が既知の複数のガス種に対して、前記3以上のガスセンサの各感ガス材の応答から濃度に換算するための情報を、予め記憶する記憶部と、
測定対象ガスに対する、前記3以上のガスセンサの各感ガス材の応答を検出する検出部と、
前記記憶部に記憶された情報と前記検出部が検出した応答とを用いて前記複数のガス種の換算濃度を算出し、前記3以上のガスセンサのうちの特定ガスセンサの各換算濃度と他の2以上のガスセンサの対応する各換算濃度との差分のうちバラツキが最も小さいガス種を特定するガス種特定部と、を備えることを特徴とするガス分析装置。 A chamber;
Three or more gas sensors provided in the chamber, each comprising a gas sensitive material having a different material configuration;
A storage unit for storing in advance information for converting the response of each gas sensitive material of the three or more gas sensors into a concentration for a plurality of gas types whose components and concentrations are known;
A detection unit for detecting a response of each gas sensitive material of the three or more gas sensors to the measurement target gas;
Using the information stored in the storage unit and the response detected by the detection unit, the converted concentration of the plurality of gas types is calculated, and the converted concentration of the specific gas sensor among the three or more gas sensors and the other two A gas analyzer comprising: a gas type specifying unit that specifies a gas type having the smallest variation among the differences from the corresponding converted concentrations of the gas sensor.
前記特定ガスセンサは、前記他の2以上のガスセンサよりも、前記チャンバ内のガスの流れ方向における上流側に配置されていることを特徴とする請求項2記載のガス分析装置。 The other two or more gas sensors include a heater for heating the gas sensitive material,
The gas analyzer according to claim 2, wherein the specific gas sensor is arranged upstream of the other two or more gas sensors in the gas flow direction in the chamber.
測定対象ガスに対する、前記3以上のガスセンサの各感ガス材の応答を検出し、
前記記憶部に記憶された情報と検出された前記応答とを用いて前記複数のガス種の換算濃度を算出し、前記3以上のガスセンサのうちの特定ガスセンサの各換算濃度と他の2以上のガスセンサの対応する各換算濃度との差分のうちバラツキが最も小さいガス種を特定する、ことを特徴とするガス分析方法。 Information for converting the response of each gas sensitive material of three or more gas sensors provided in the chamber and having a different material configuration into a concentration for a plurality of gas types having known components and concentrations. , Store in advance in the storage unit,
Detecting the response of each gas sensitive material of the three or more gas sensors to the gas to be measured;
The converted concentration of the plurality of gas types is calculated using the information stored in the storage unit and the detected response, and the converted concentration of the specific gas sensor of the three or more gas sensors and the other two or more A gas analysis method characterized by identifying a gas type having the smallest variation among differences from corresponding conversion concentrations of a gas sensor.
前記特定ガスセンサは、前記他の2以上のガスセンサよりも、前記チャンバ内のガスの流れ方向における上流側に配置されていることを特徴とする請求項8記載のガス分析方法。 The other two or more gas sensors include a heater for heating the gas sensitive material,
The gas analysis method according to claim 8, wherein the specific gas sensor is disposed upstream of the other two or more gas sensors in the gas flow direction in the chamber.
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