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CN110168347A - 测定装置以及测定方法 - Google Patents

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CN110168347A CN201780082945.4A CN201780082945A CN110168347A CN 110168347 A CN110168347 A CN 110168347A CN 201780082945 A CN201780082945 A CN 201780082945A CN 110168347 A CN110168347 A CN 110168347A
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Abstract

本发明是测定装置的发明，以测定装置的小型化或者降低成本为课题，其特征在于，该测定装置具备测定气体中的粒子的数量浓度的数量浓度测定器(20)、测定上述气体的湿度的湿度测定器(24)、以及测定上述气体中的特定气体的浓度的气体浓度测定器(22)，并基于测定出的数量浓度、测定出的湿度以及测定出的特定气体的浓度、和预先求出的数量浓度、湿度和特定气体的浓度与上述气体中的粒子的质量浓度的相关性，来计算上述气体中的粒子的质量浓度。

Description

测定装置以及测定方法
技术领域
本发明涉及测定装置以及测定方法，例如涉及测定粒子的浓度的测定装置以及测定方法。
背景技术
近年来，积极地进行PM2.5等空气中的粒子状物质的浓度测定。气体中的粒子的浓度的单位使用每单位体积的气体所包含的粒子的质量(例如mg/m3或μg/m3)。将该粒子浓度称为质量浓度。例如作为PM2.5的质量浓度的标准的测定方法，具有将气体中的粒子收集到过滤器，来测定质量的方法。另外，作为能够自动测定的质量浓度的测定方法具有β射线吸收法。一般来说，通过过滤器法、β射线吸收法获得的浓度是质量浓度，目前PM2.5浓度用质量浓度来显示。进一步，作为廉价且简便的方法，具有通过对气体中的粒子照射光而获得的散射光，来测定每单位体积的气体中的粒子数(例如个/m2)的光散射检测法。已知有通过简便的方法来测定数量浓度，并使用粒子的质量与湿度的相关式，基于数量浓度以及湿度来计算质量浓度(例如专利文献1)。
专利文献1:日本特开2015－224962号公报
能够通过使用粒子的质量与湿度的相关式，使用廉价且简便的光散射检测法来测定粒子的数量浓度，并将数量浓度转换为质量浓度。然而，将数量浓度转换为质量浓度的转换系数根据粒子的成分而不同。粒子的成分在时间上或者空间上变化。因此，若使用固定的转换系数将数量浓度转换为质量浓度，则质量浓度的精度降低。因此，在空间上或者时间上以某个频率来计算将数量浓度转换为质量浓度的转换系数。例如计算粒子的质量与湿度的相关性的测定装置是大型的且高价。
发明内容
本测定装置以及测定方法的目的在于小型化或者降低成本。
一种测定装置，其特征在于，具备：数量浓度测定器，测定气体中的粒子的数量浓度；湿度测定器，测定上述气体的湿度；以及气体浓度测定器，测定上述气体中的特定气体的浓度，基于测定出的数量浓度、测定出的湿度以及测定出的特定气体的浓度、和预先求出的数量浓度、湿度以及特定气体的浓度与上述气体中的粒子的质量浓度的相关性，来计算上述气体中的粒子的质量浓度。
一种测定方法，其特征在于，包含：测定气体中的粒子的数量浓度的步骤；测定上述气体的湿度的步骤；以及测定上述气体中的特定气体的浓度的步骤，基于测定出的数量浓度、测定出的湿度以及测定出的特定气体的浓度、和预先求出的数量浓度、湿度以及特定气体的浓度与上述气体中的粒子的质量浓度的相关性，来计算上述气体中的粒子的质量浓度的步骤。
根据本测定装置以及测定方法，能够小型化或者降低成本。
附图说明
图1是表示转换系数Cn/Cm相对于吸湿性较低的粒子以及较高的粒子中的相对湿度的图。
图2是表示转换系数Cn/Cm相对于某种气体浓度中的相对湿度的图。
图3是表示转换系数Cn/Cm相对于某一温度下的相对湿度的图。
图4是表示气体浓度以及转换系数Cn/Cm的时间依赖性的图。
图5是实施例1的测定装置的框图。
图6是表示实施例1的测定方法的流程图。
图7(a)至图7(c)是表示在实施例1中存储于存储部的转换函数的图。
图8是实施例2的测定装置的框图。
图9是表示实施例2的测定方法的流程图。
图10是表示实施例3的测定方法的流程图。
图11是表示实施例1～3中的系统的图。
图12(a)是计算机的框图，图12(b)是表示由计算机内的处理器进行的处理的流程图。
图13是表示信息处理终端的画面的例子的图(其1)。
图14是表示信息处理终端的画面的例子的图(其2)。
图15是表示信息处理终端的画面的例子的图(其3)。
具体实施方式
PM2.5等粒子的一部分是二次粒子。二次粒子是通过作为前体物的气体进行化学反应而生成的粒子。另外，根据粒子的成分，存在吸湿性较大的粒子和较小的粒子。作为吸湿性较高的成分，例如是硫酸铵(NH4)2SO4、硝酸铵NH4NO3、氯化钠NaCl、硫酸钠Na2SO4、或者硝酸钠NaNO3。吸湿性较低的成分例如为元素碳、非水溶性有机物或者土壤成分。其中作为二次粒子的成分，例如为硫酸铵、硝酸铵、硫酸钠、或者硝酸钠。元素碳有作为二次粒子来生成的情况，也有如粉尘等那样不是二次粒子的情况。氯化钠是主要来源于海水的成分。
硫酸铵的前体物气体例如为硫化氢H2S、氨气NH3、二氧化硫SO2、或者臭氧O3。硝酸铵的前体物气体例如为一氧化氮NO、氨气NH3、二氧化氮NO2、或臭氧O3。硫酸钠的前体物气体例如为硫化氢H2S、二氧化硫SO2、或臭氧O3。硝酸钠的前体物气体例如为一氧化氮气NO、二氧化氮NO2、或臭氧O3。元素碳的前体物气体例如为CO、或VOCs(Volatile Organic Compounds：挥发性有机化合物)。从前体物气体朝向二次粒子的化学反应很复杂。
图1是表示转换系数Cn/Cm相对于吸湿性较低的粒子以及较高的粒子中的相对湿度的图。Cn/Cm是数量浓度Cn与质量浓度Cm之比，是相对湿度h的函数f(h)。若求出函数f(h)，则使用测定出的数量浓度Cn，Cn/f(h)为质量浓度Cm。如图1所示，对于吸湿性较小的粒子而言，如fa(h)那样即使相对湿度h改变，Cn/Cm也几乎不变。对于吸湿性较大的粒子而言，如fb(h)那样若相对湿度h增大则Cn/Cm增大。例如，fa(h)是粒子的成分为元素碳时的转换函数，fb(h)是粒子的成分为硝酸铵时的转换函数。
例如，考虑粒子的成分主要为粉尘等元素碳和二次粒子的硝酸铵的情况。在该情况下，根据元素碳粒子与硝酸铵粒子之比，转换函数介于fa(h)与fb(h)之间。若元素碳粒子较多则转换函数接近fa(h)，若硝酸铵粒子较多则转换函数接近fb(h)。
以粉尘等元素碳为主要成分的粒子浓度几乎不受特定气体浓度影响。以硝酸铵为主要成分的粒子的生成机理很复杂。例如，要考虑由NO2和NH3生成NH4NO3的反应、由NO和O3生成NO2的反应、与这些反应相反被分解的反应等。例如若考虑到在NH4NO3的生成中主要是NO2限速，则认为硝酸铵粒子的浓度取决于NO2浓度。因此，预先求出NO2浓度与转换函数f(h)的关系。
图2是表示转换系数Cn/Cm相对于某一气体浓度(NO2浓度)中的相对湿度的图。如图2所示，若已知NO2浓度，则求出转换函数fc(h)。由此，能够将数量浓度转换为质量浓度。化学反应取决于温度、紫外线量以及气压。例如若它们很大则反应容易进行。例如若考虑到温度对硝酸铵粒子的生成影响最大，则认为图2的转换函数fc(h)根据温度而变化。因此，预先求出温度与转换函数fc(h)的关系。
图3是表示转换系数Cn/Cm相对于某一温度下的相对湿度的图。如图3所示，例如若在温度较高时进入硝酸铵粒子的生成的反应，则在温度较高时代替转换函数fc(h)使用fc″(h)。在温度较低时代替fc(h)使用fc′(h)。由此，能够更高精度地将数量浓度转换为质量浓度。
图4是表示气体浓度以及转换系数Cn/Cm的时间依赖性的图。生成二次粒子花费时间。因此，如图4所示，存在气体浓度达到峰值的时刻t1与转换系数Cn/Cm达到峰值的时刻t2有时间差的情况。在这样的情况下，用于计算转换函数f(h)的气体浓度使用时间差t2－t1前的值。由此，能够高精度地测定质量浓度。
基于以上，对实施例进行说明。
实施例1
图5是实施例1的测定装置的框图。如图5所示，测定装置100具备计算部10、存储部12、数量浓度测定器20、气体浓度测定器22以及湿度测定器24。计算部10例如是处理器或者计算机，通过程序进行质量浓度的计算。计算部10也可以是专用电路。存储部12例如是闪存或者硬盘单元等非易失性存储器，存储有相对于气体浓度的f(h)的关系。数量浓度测定器20例如是光散射检测方式的数量浓度测定器，测定气体中的PM2.5等粒子的数量浓度。气体浓度测定器22例如是气体传感器，测定气体中的特定气体的浓度。也可以设置一个气体浓度测定器22，测定1种气体的浓度。也可以设置多个气体浓度测定器22测定多个气体的浓度。例如，设置测定H2S、NO、NH3、NO2、SO2、O3、CO以及VOCs的至少一种气体的浓度的气体传感器即可。湿度测定器24例如测定气体中的相对湿度。
图6是表示实施例1的测定方法的流程图。如图6所示，数量浓度测定器20测定气体中的粒子的数量浓度(步骤S10)。气体浓度测定器22测定包含粒子的气体中的特定气体的浓度(步骤S12)。湿度测定器24测定包含粒子的气体中的相对湿度(步骤S14)。计算部10基于测定出的数量浓度、气体浓度以及湿度来计算气体中的粒子的质量浓度(步骤S18)。计算部10输出所计算出的质量浓度。计算部10判定是否结束质量浓度的测定(步骤S20)。在为“是”时结束，在为“否”时返回步骤S10。步骤S10～S14的顺序能够任意地设定。另外，进行步骤S10～S18的时间间隔能够任意地设定。可以几乎同时测定数量浓度、气体浓度以及湿度，但也可以在不同的时间测定。
对步骤S18进行详细说明。图7(a)～图7(c)是表示在实施例1中存储于存储部的转换函数的图。如图7(a)所示，在存储部12，存储有以湿度h以及气体浓度c为变量的转换系数Cn/Cm亦即转换函数f(h，c)。计算部10从存储部12获取转换函数f(h，c)。计算部10将在步骤S12中测定出的气体浓度c和在步骤S14中测定出的湿度h代入转换函数f(h，c)，来计算转换系数Cn/Cm。基于在步骤S10中测定出的数量浓度Cn和转换系数Cn/Cm来计算质量浓度Cm。
如图7(b)所示，在存储部12，与气体浓度c1、c2、c3…对应地存储有转换函数fa(h)、fb(h)、fc(h)…。计算部10从存储部12获取与测定出的气体浓度ci对应的转换函数fi(h)。计算部10将测定出的湿度h代入转换函数fi(h)，来计算转换系数Cn/Cm。基于测定出的数量浓度Cn和转换系数Cn/Cm来计算质量浓度Cm。
如图7(c)所示，在存储部12，存储有表示与气体浓度c1、c2、c3…以及湿度h1、h2、h3…对应的转换系数Cn/Cm11、Cn/Cm12、Cn/Cm13、…的表。计算部10从存储部12获取与测定出的气体浓度ci以及湿度hj对应的转换系数Cn/Cmij。计算部10基于测定出的数量浓度Cn和转换系数Cn/Cmij来计算质量浓度Cm。
在根据多个气体的气体浓度ca、cb、cc…计算质量浓度的情况下，在图7(a)中，存储部12存储有针对湿度h、浓度ca、cb、cc…的转换函数f(h，ca，cb，cc…)。在图7(b)的情况下，存储部12存储有与浓度ca、cb、cc…对应的转换函数f(h)。计算部10从存储部12获取与浓度ca、cb、cc…对应的转换函数f(h)。在图7(c)的情况下，存储部12将与湿度h、浓度ca、cb、cc…对应的Cn/Cm作为表来存储。计算部10从存储部12获取与湿度h、浓度ca、cb、cc…对应的Cn/Cm。
根据实施例1，计算部10基于测定出的数量浓度、湿度以及特定气体的浓度、预先求出的数量浓度、湿度以及特定气体的浓度与气体中的质量浓度的相关性，计算气体中的粒子的质量浓度。由此，如使用图2说明的那样，能够高精度地计算转换系数Cn/Cm。因此，能够高精度地计算质量浓度。另外，测定特定气体的浓度的气体传感器小型并且廉价。由此，即使不使用如测定粒子的质量与湿度的相关等的大型且高价的测定装置，也能够将数量浓度高精度地转换为质量浓度。因此，能够提供一种小型并且廉价的测定装置。
作为生成二次粒子的前体物气体，具有H2S、NO、NH3、NO2、SO2、O3、CO以及VOCs。因此，将测定气体浓度的特定气体设为H2S、NO、NH3、NO2、SO2、O3、CO以及VOCs的至少一种气体。由此，能够高精度地测定质量浓度。
数量浓度测定器20使用光散射检测法测定数量浓度。由此，能够廉价地测定数量浓度。
如图7(a)和图7(b)所示，存储部12存储气体中的质量浓度相对于数量浓度、湿度以及特定气体的浓度的函数。计算部10基于测定出的数量浓度、湿度以及特定气体的浓度、以及所存储的函数，来计算气体中的粒子的质量浓度。由此，能够计算质量浓度。
如图7(c)所示，存储部12存储记载有与数量浓度、湿度以及特定气体的浓度对应的气体中的质量浓度的表。计算部10基于测定出的数量浓度、湿度以及特定气体的浓度、以及表，来计算气体中的粒子的质量浓度。由此，能够计算质量浓度。
实施例2
图8是实施例2的测定装置的框图。如图8所示，测定装置102具备环境测定器26。环境测定器26测定作为对气体照射的紫外线量、气体的温度以及气体的气压的至少一个的环境信息。在环境测定器26测定紫外线量的情况下，环境测定器26是紫外线量计。在环境测定器26测定温度的情况下，环境测定器26是温度计。在环境测定器26测定气压的情况下，环境测定器26是气压计。其它结构与实施例1相同，而省略说明。
图9是表示实施例2的测定方法的流程图。如图9所示，在步骤S14与S18之间，环境测定器26测定环境信息(步骤S16)。环境测定器26测定紫外线量、温度以及气压的至少一个。步骤S10～S16的顺序能够任意地设定。数量浓度、气体浓度、湿度以及环境信息可以几乎同时测定，但也可以在不同的时间测定。其它流程与实施例1相同，而省略说明。
根据实施例2，作为用于计算质量浓度的相关性，计算部10使用测定出的数量浓度、湿度、特定气体的浓度以及环境信息、预先求出的数量浓度、湿度、特定气体的浓度以及环境信息与气体中的质量浓度的相关性。前体物的气体的反应给紫外线量、温度以及气压的至少一个带来影响。因此，如在图3中说明的那样，通过利用环境信息对转换系数进行修正，能够高精度地计算质量浓度。
在实施例2中，与图7(a)以及图7(b)相同，存储部12存储气体中的质量浓度相对于数量浓度、湿度、特定气体的浓度以及环境信息的函数。计算部10也可以基于测定出的数量浓度、湿度、特定气体的浓度以及环境信息、以及所存储的函数，来计算气体中的粒子的质量浓度。由此，能够计算质量浓度。
另外，与图7(c)相同，存储部12存储记载有与数量浓度、湿度、特定气体的浓度以及环境信息对应的气体中的质量浓度的表。计算部10也可以基于测定出的数量浓度、湿度、特定气体的浓度以及环境信息、以及表，来计算气体中的粒子的质量浓度。由此，能够计算质量浓度。
实施例3
图10是表示实施例3的测定方法的流程图。如图10所示，在步骤S12之后，存储部12将测定出的气体浓度与测定的时刻建立关联地存储(步骤S13)。在步骤S16之后，存储部12将测定出的环境信息与测定出的时刻建立关联来存储(步骤S15)。在步骤S18之前，计算部10获取与比测定数量浓度的时刻提前一定期间的时刻对应的气体浓度和/或环境信息(步骤S17)。计算部10基于从存储部12获取的一定期间前的气体浓度和/或环境信息、测定出的数量浓度以及湿度，来计算质量浓度(步骤S18)。其它结构与实施例2相同，而省略说明。
根据实施例3，作为特定气体的浓度，计算部10使用在比测定出所测定的数量浓度以及湿度的时刻提前预先求出的期间测定出的特定气体的浓度来计算质量浓度。由此，如图4所示，在气体浓度与转换系数Cn/Cm具有时间差的情况下，也能够高精度地计算质量浓度。
另外，作为环境信息，计算部10也可以使用在比测定出所测定的数量浓度以及湿度的时刻提前预先求出的期间测定出的环境信息来计算质量浓度。由此，气体浓度和环境信息的预先求出的期间可以相同也可以不同。在计算部10使用多个气体的气体浓度的情况下，多个气体浓度的预先求出的期间可以相同也可以不同。在计算部10使用多个环境信息的情况下，多个环境信息的预先求出的期间可以相同也可以不同。
图11是表示实施例1～3中的系统的图。如图11所示，计算机32、多个测定站30、多个测定站31以及终端38与网络34连接。网络34包含有线和/或无线网络。各测定站30具备数量浓度测定器20、质量浓度测定器21、气体浓度测定器22、湿度测定器24以及环境测定器26。质量浓度测定器21例如是使用β射线吸收法的测定器，对测定站30中的气体内的粒子的质量浓度进行测定。其它测定器的功能与实施例1～3相同。测定站31不具备质量浓度测定器21，例如是实施例1～3的测定装置100或者102。终端38是使用系统的用户所使用的计算机或者移动终端等信息处理终端。
图12(a)是计算机的框图，图12(b)是表示计算机内的处理器所进行的处理的流程图。如图12(a)所示，计算机32具备CPU(Central Processing Unit：中央处理器)40、输入输出装置41、存储装置42、接口43以及内部总线44。输入输出装置41例如是液晶面板等显示装置和/或例如键盘、鼠标以及触摸面板等输入装置。存储装置42是挥发性存储器和/或非易失性存储器，存储程序、处理中或者处理后的数据。接口43经由网络34与测定站30、31以及终端38进行数据的输出输入。内部总线44连接计算机32内的各装置。
如图12(b)所示，CPU40等的处理器从各测定站30获取几乎同时测定出的质量浓度、数量浓度、气体浓度、湿度以及环境信息等测定值(步骤S22)。例如，CPU40每隔一定间隔(例如1小时)获取各测定值。CPU40将几乎相同时刻测定出的质量浓度、数量浓度、气体浓度、湿度以及环境信息设为1组，并存储至存储装置42。CPU40判定是否为了计算相关性而收集了充分的个数的数据(步骤S24)。在为“否”时返回到步骤S22。在为“是”时，CPU40进行收集到的质量浓度、数量浓度、湿度、气体浓度以及环境信息的统计处理，并计算与气体浓度和/或环境信息对应的转换函数f(h)(步骤S26)。例如，如图2和图3那样，计算针对某个气体浓度和/或某个环境信息的fc(h)、fc′(h)或者fc″(h)。CPU40使计算出的f(h)存储至存储装置42。CPU40判定是否结束(步骤S28)。例如，在停止浓度测定的情况下等判定为“是”。在为“是”时结束。在为“否”时返回到步骤S22。综上所述，能够计算针对气体浓度和/或环境信息的转换函数f(h)。
为了反映粒子的成分的差异，优选使用在各种场所(例如，海滨区域、山村、工厂地带)设置的测定站30的测定值。在使用多个气体浓度和/或多个环境信息来计算转换函数f(h)的情况下，CPU40也可以使用多变量分析或者机器学习等方法。
在实施例1～3中，计算部10以及存储部12也可以是计算机32的各个CPU40以及存储装置42。在该情况下，CPU40从各测定站31获取测定出的数量浓度、测定出的湿度、测定出的特定气体的浓度以及测定出的环境信息。CPU40基于从测定站31获取的数量浓度、湿度、气体的浓度以及环境信息、与存储装置42中存储的预先求出的数量浓度、湿度、特定气体的浓度及环境信息和气体中的质量浓度的相关性，来计算气体中的粒子的质量浓度。计算部10以及存储部12除了计算机32以外也可以包含于与网络34连接的计算机。
计算机32也可以作为数据收集用服务器和/或数据分发用服务器来发挥功能。测定站31向计算机32发送PM2.5的浓度的间隔能够任意地设定。若测定装置100以及102使用光散射方式，则例如也能够以1秒间隔发送PM2.5的浓度。像这样，能够实时地收集PM2.5浓度。
用户使用终端38的web浏览器来访问计算机32。计算机32能够从所保存的PM2.5浓度的数据根据终端38的请求，提供PM2.5浓度的测定值。作为PM2.5浓度，能够提供实时的测定值、过去的PM2.5浓度的测定值、或者PM2.5浓度的预料值。
图13～图15是表示信息处理终端的画面的例子的图。如图13所示，若访问计算机32，则在终端38的画面50作为PM2.5浓度信息提供页显示日本地图51。在画面50记载有“请通过点击选择都道府县”。点击日本地图51内的都道府县。例如点击东京都52。
如图14所示，在终端38的画面50显示东京都的地图53。地图53与10时时刻的PM2.5浓度对应地颜色划分为区域54a～54c。例如在区域54a中PM2.5浓度较低，在区域54c中PM2.5浓度较高。也可以在地图53的下面设置更为详细的地图的层次。在画面内显示有显示为“查看预测”的图标55a。点击图标55a。
如图15所示，地图53与12时时刻的PM2.5浓度对应地颜色划分为区域54a～54d。区域54d是PM2.5浓度超过基准值的范围。可知在12时在一部分地域PM2.5浓度超过基准值的可能性较高。区域54d的用户能够进行暂不外出等措施。在画面内显示有显示为“返回”的图标55b。若点击图标55b则返回到图14。计算机32也能够对PM2.5浓度超过基准值的地域的用户的终端38分发警报。
根据实施例1～3，能够通过小型且廉价的测定装置100以及102获得粒子的质量浓度。由此，设置多个具有测定装置100或者102的测定站31变得容易。使用互联网将测定站31连接于计算机32。由此，用户能够使用终端38，实时了解所希望的地域的PM2.5浓度。由于能够将测定装置100以及102的测定间隔例如缩短为1秒，所以能够详细地了解大气中的PM2.5的动向。由此，能够进行PM2.5浓度的预测。在图13～图15中，作为粒子的质量浓度以PM2.5浓度为例进行了说明，但也能够为PM2.5浓度以外的大气中的粒子的质量浓度。
以上，对本发明的实施例进行了详细说明，但本发明并不限于这样的特定的实施例，能够在权利要求书所记载的本发明的主旨的范围内，进行各种变形/变更。
此外，关于以上的说明进一步公开以下的附记。
(附记1)一种测定装置，其特征在于，具备：数量浓度测定器，测定气体中的粒子的数量浓度；湿度测定器，测定上述气体的湿度；以及气体浓度测定器，测定上述气体中的特定气体的浓度，基于测定出的数量浓度、测定出的湿度以及测定出的特定气体的浓度、预先求出的数量浓度、湿度以及特定气体的浓度与上述气体中的粒子的质量浓度的相关性，来计算上述气体中的粒子的质量浓度。
(附记2)根据附记1所记载的测定装置，其特征在于，上述特定气体为H2S、NO、NH3、NO2、SO2、O3、CO以及VOCs的至少一种气体。
(附记3)根据附记1或2所记载的测定装置，其特征在于，具备环境测定器，测定对上述气体照射的紫外线量、上述气体的温度以及上述气体的气压的至少一个环境信息，上述相关性是上述测定出的数量浓度、上述测定出的湿度、上述测定出的上述特定气体的浓度以及测定出的环境信息、预先求出的数量浓度、湿度、特定气体的浓度以及环境信息与上述气体中的粒子的质量浓度的相关性。
(附记4)根据附记1～3中任一项所记载的测定装置，其特征在于，上述测定出的特定气体的浓度是在比测定出上述测定出的数量浓度以及上述测定出的湿度的时刻提前预先求出的期间测定出的特定气体的浓度。
(附记5)根据附记1～4中任一项所记载的测定装置，其特征在于，具备计算部，基于上述测定出的数量浓度、上述测定出的湿度及上述测定出的特定气体的浓度、和上述相关性，来计算上述气体中的粒子的质量浓度。
(附记6)一种测定方法，其特征在于，包含：测定气体中的粒子的数量浓度的步骤；测定上述气体的湿度的步骤；以及测定上述气体中的特定气体的浓度的步骤，基于测定出的数量浓度、测定出的湿度以及测定出的特定气体的浓度、预先求出的数量浓度、湿度以及特定气体的浓度与上述气体中的粒子的质量浓度的相关性，来计算上述气体中的粒子的质量浓度的步骤。
(附记7)根据附记1～5中任一项所记载的测定装置，其特征在于，上述数量浓度测定器使用光散射检测法来测定上述数量浓度。
(附记8)根据附记5所记载的测定装置，其特征在于，具备存储部，存储相对于上述数量浓度、上述湿度以及上述特定气体的浓度的上述气体中的粒子的质量浓度的函数，上述计算部基于测定出的数量浓度、测定出的湿度及测定出的特定气体的浓度、以及上述函数，来计算上述气体中的粒子的质量浓度。
(附记9)根据附记5所记载的测定装置，其特征在于，具备存储部，存储记载有与上述数量浓度、上述湿度以及上述特定气体的浓度对应的上述气体中的粒子的质量浓度的表，上述计算部基于测定出的数量浓度、测定出的湿度及测定出的特定气体的浓度、以及上述表，来计算上述气体中的粒子的质量浓度。
附图标记说明
10…计算部；12…存储部；20…数量浓度测定器；22…气体浓度测定器；24…湿度测定器；26…环境测定器。

Claims (9)

1.一种测定装置，其特征在于，具备：
数量浓度测定器，测定气体中的粒子的数量浓度；
湿度测定器，测定上述气体的湿度；以及
气体浓度测定器，测定上述气体中的特定气体的浓度，
基于测定出的数量浓度、测定出的湿度以及测定出的特定气体的浓度、和预先求出的数量浓度、湿度以及特定气体的浓度与上述气体中的粒子的质量浓度的相关性，来计算上述气体中的粒子的质量浓度。
2.根据权利要求1所述的测定装置，其特征在于，
上述特定气体为H2S、NO、NH3、NO2、SO2、O3、CO以及VOCs的至少一种气体。
3.根据权利要求1或2所述的测定装置，其特征在于，
具备环境测定器，测定对上述气体照射的紫外线量、上述气体的温度以及上述气体的气压的至少一个环境信息，
上述相关性是上述测定出的数量浓度、上述测定出的湿度、上述测定出的上述特定气体的浓度以及测定出的环境信息、和预先求出的数量浓度、湿度、特定气体的浓度以及环境信息与上述气体中的粒子的质量浓度的相关性。
4.根据权利要求1～3中任一项所述的测定装置，其特征在于，
上述测定出的特定气体的浓度是在比测定出上述测定出的数量浓度以及上述测定出的湿度的时刻提前预先求出的期间测定出的特定气体的浓度。
5.根据权利要求1～4中任一项所述的测定装置，其特征在于，
具备计算部，基于上述测定出的数量浓度、上述测定出的湿度以及上述测定出的特定气体的浓度、和上述相关性，来计算上述气体中的粒子的质量浓度。
6.一种测定方法，其特征在于，包含：
测定气体中的粒子的数量浓度的步骤；
测定上述气体的湿度的步骤；
测定上述气体中的特定气体的浓度的步骤；以及
基于测定出的数量浓度、测定出的湿度以及测定出的特定气体的浓度、和预先求出的数量浓度、湿度以及特定气体的浓度与上述气体中的粒子的质量浓度的相关性，来计算上述气体中的粒子的质量浓度的步骤。
7.根据权利要求1～5中任一项所述的测定装置，其特征在于，
上述数量浓度测定器使用光散射检测法来测定上述数量浓度。
8.根据权利要求5所述的测定装置，其特征在于，
具备存储部，其存储相对于上述数量浓度、上述湿度以及上述特定气体的浓度的上述气体中的粒子的质量浓度的函数，
上述计算部基于测定出的数量浓度、测定出的湿度以及测定出的特定气体的浓度、和上述函数，来计算上述气体中的粒子的质量浓度。
9.根据权利要求5所述的测定装置，其特征在于，
具备存储部，存储记载有与上述数量浓度、上述湿度以及上述特定气体的浓度对应的上述气体中的粒子的质量浓度的表，
上述计算部基于测定出的数量浓度、测定出的湿度以及测定出的特定气体的浓度、和上述表，来计算上述气体中的粒子的质量浓度。
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