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卒業論文要旨

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Academic year: 2021

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卒業論文要旨

近赤外レーザーメタン検知器を用いたオープンパス観測システムとデータ解析手法の開発 1140284 山﨑奈摘 Development of open-path monitoring system using near-infrared laser methane detector and data analysis methods 1140284 Natsumi Yamasaki 背景・目的

メタンは二酸化炭素に次いで影響の大きな温室効果ガスであり、近年増加傾向にある。メタンの発 生量・発生源の把握を効率的に行うためには、オープンパスのリアルタイム観測が適しているが、そ のような要件を満たすメタン測定機器は高価であり、普及することが困難である。そこで、本研究に おいて、ガス漏れ検知用として開発された比較的安価な近赤外レーザーメタン検知器(東京ガスエン ジニアリング製、SA3C05A)を用いて、100~200m 程度の光路長のオープンパス観測によって、バ ックグラウンドレベル(~2ppm)からのメタンの変動を高精度で測定するシステム及びそのためのデ ータ解析手法を開発した。

観測システム及び性能評価のための実験

反射体として有効径 2.5cm のリトロリフレクターを用いた、オープンパス観測システムを構成した。

レーザーメタン検知器の最小目盛が1ppm・m であるため、有効数字3桁を確保する観点から片道光

路長を 100m 以上(100m、200m)とした。コヒーレント(可干渉)なレーザー光を用いた際のオー

(2)

異常値

観測データ

図1 異常値除去によるデータ補正

(左:除去前の観測データ、右:除去後の観測データ)

プンパス測定で問題になる光路雑音(スペックル、エタロンフリンジ)を軽減するために、反射体の 裏に振動モーターを取り付け、反射体を振動モーターによって振動させ、干渉・回折の影響を平均化 し、光路雑音を軽減させるようにした。性能評価のための実験においては、0.33 秒のサンプリング時 間の測定を約 20 分間行った。

データ解析手法のシステム化

(1)データの取り込みと解析用ファイルの作成、 (2)異常値除去(図 1)、 (3)観測データのトレン ド成分、周期成分、ランダム成分への分解(図 2)、 (4)グラフ作成の全てを自動化するために、R 言 語を用いたプログラムによる解析システムを開発した。

結果・考察

典型的な観測データ(メタン

濃度の時間変化)を図2の一番

上に示した。振動モーターによ

って反射体を振動させた場合に

は、振動を与えなかった場合に

比べて標準偏差が約 0.3%程度

減少することを確認したため、

(3)

図2 観測データの各成分への分解

(上より観測データ、トレンド成分、

周期成分、ランダム成分)

通常、反射体を振動させて観測することとした。観測 データには、トレンド、周期的な成分、ランダム成分 が現れるため、これらの成分を分解し、それぞれの大 きさ、その変動の特性から、メタン濃度の変動による ものか、雑音あるいは装置に起因する変動かを検討す る必要がある。図2の上から2段目にはトレンド成分、

3 段目には周期成分、最下段にはランダム成分を示し た。トレンド成分はメタンの濃度変動の可能性が高い が、装置に起因するドリフトである可能性を否定する ことはできないため、更に確認する必要がある。メタ ン濃度に明瞭な周期成分があるとは考えにくいため、

装置に起因する変動と考えられるが、その大きさは表

1 に示す通り、片道光路長 100m で 0.21%、 200m で 0.17%と小さい。ランダム成分は 0.3~0.4%であ

ったが、変動要因は雑音、あるいは乱流によるメタン濃度変動によると考えられるので、更に検討が

必要である。全体の標準偏差にはトレンド成分の寄与が最も大きいので、現時点では、周期成分とラ

ンダム成分を誤差と見なすことが妥当と考えている。すなわち、100m、200m のいずれの片道光路長

でも 2~2.5ppm のメタン濃度において、誤差は 0.3~0.4%になり比較的高精度での観測が可能である

(4)

と判断できる。

まとめ

観測システムについては、有効 数字 3 桁を確保するために、片道 光路長を 100m 以上とした。また、

反射体に振動を与えることによっ て光路雑音を抑制できることを確 認したため、反射体を振動させて 観測を行うこととした。データ解 析については、R 言語によるプログラムによってデータ解析を自動化・システム化し、解析時間 を短縮すると共に、解析過程を追跡しやすくした。典型的な観測データについて解析したところ、

わずかではあるが周期成分が見られたため、スペクトル解析を行い周期成分を除去すると共に、

トレンド成分及びランダム成分を抽出した。トレンド成分はメタン濃度の変化によって生ずると 考え、周期成分、ランダム成分をノイズと見なして評価したところ、その大きさは 0.3~0.4%とな り、有効数字 3 桁の観測が行われていることを確認することができた。

表1 片道光路長100m、200mの各標準偏差

片道光路長 100m 200m 平均濃度(ppm) 2.56ppm 2.19ppm 全体の標準偏差 (%) 0.54% 0.65%

周期成分の標準偏差 (%) 0.21% 0.17%

ランダム成分の標準偏差 (%) 0.36% 0.3%

(5)

図 2  観測データの各成分への分解  (上より観測データ、トレンド成分、  周期成分、ランダム成分) 通常、反射体を振動させて観測することとした。観測データには、トレンド、周期的な成分、ランダム成分が現れるため、これらの成分を分解し、それぞれの大きさ、その変動の特性から、メタン濃度の変動によるものか、雑音あるいは装置に起因する変動かを検討する必要がある。図2の上から2段目にはトレンド成分、3段目には周期成分、最下段にはランダム成分を示した。トレンド成分はメタンの濃度変動の可能性が高いが、装置に起因するドリ

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