流体の状態検出方法および状態検出装置
【課題】外部ノイズの存在下でも流体の状態を把握できる流体の状態検出方法および状態検出装置を提供する。
【解決手段】オリフィス１１の下流側に発生したキャビテーションが超音波振動子２１からの超音波を受けると、超音波に応答して非線形振動を繰り返し、超音波の基本周波数のｎ倍（ｎは２以上の整数）の周波数の高周波成分、あるいは１／ｎの周波数の分周波成分を持った音波を発生させる。これらの音波も同様にプロセス流体を伝播し、ハイドロフォン３１に到達する。ハイドロフォン３１に到達した音波は電気信号に変換され、増幅器３２を介してオシロスコープ３３に取り込まれる。パーソナルコンピュータ４はオシロスコープ３３から上記電気信号の波形を取り込み、波形をフーリエ変換して周波数スペクトルに分解する。
【解決手段】オリフィス１１の下流側に発生したキャビテーションが超音波振動子２１からの超音波を受けると、超音波に応答して非線形振動を繰り返し、超音波の基本周波数のｎ倍（ｎは２以上の整数）の周波数の高周波成分、あるいは１／ｎの周波数の分周波成分を持った音波を発生させる。これらの音波も同様にプロセス流体を伝播し、ハイドロフォン３１に到達する。ハイドロフォン３１に到達した音波は電気信号に変換され、増幅器３２を介してオシロスコープ３３に取り込まれる。パーソナルコンピュータ４はオシロスコープ３３から上記電気信号の波形を取り込み、波形をフーリエ変換して周波数スペクトルに分解する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音波を用いて流体の状態を検出する流体の状態検出方法および状態検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントの配管内では、オリフィス下流側の局所的な負圧によって気泡（キャビテーション）が発生する場合がある。キャビテーションは配管の壊食等を促進する要因となり、その発生状況は配管の寿命等に影響する。
【０００３】
従来、キャビテーションを検出する方法として、加速度センサを用いた方法が提案されている（（株）原子力安全システム研究所LOUTNAL VOL.11 P129）。この方法は、配管内の圧力回復によるキャビテーションの崩壊に伴う衝撃波を電気信号に変換するもので、キャビテーション発生時には通常時の約１０倍以上の電圧値が観測されるため、その電圧値に基づいてキャビテーションを検知できる。
【０００４】
また、キャビテーションを検出する別の方法として、マイクロフォンを用いた方法が提案されている（（株）原子力安全システム研究所LOUTNAL VOL.12 P160）。この方法は、上記の衝撃波をマイクロフォンで捉えるとともに、フーリエ変換により衝撃波の周波数スペクトルを求めるものである。キャビテーション発生時には特定の周波数近傍にキャビテーション固有のピークが現れるため、キャビテーションの検知が可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１７０９８１号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】（株）原子力安全システム研究所LOUTNAL VOL.11 P129
【非特許文献２】（株）原子力安全システム研究所LOUTNAL VOL.12 P160
【非特許文献３】ながれ ２４（２００５） ４０５−４１２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
実際のプラントでは、ポンプやタービンなど多数の振動源や音響ノイズ源がある。しかし、従来の方法では外部ノイズが大きい環境下ではキャビテーションの検知が困難で、プラントの稼動中に効果的にキャビテーションを検知できないという問題がある。とくに連続運転しているプラントに対しては適用が難しい。
【０００８】
本発明の目的は、外部ノイズの存在下でも流体の状態を把握できる流体の状態検出方法および状態検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の流体の状態検出方法は、音波を用いて流体の状態を検出する流体の状態検出方法において、流体に所定周波数の音波を与えるステップと、前記流体中を伝播した後の前記音波の波形を取得するステップと、前記波形に含まれる周波数成分を分析するステップと、を備えることを特徴とする。
この流体の状態検出方法によれば、流体に所定周波数の音波を与えるとともに、流体中を伝播した後の上記音波の波形に含まれる周波数成分を分析するので、外部ノイズの存在下でも流体の状態を把握できる。
【００１０】
前記分析するステップでは、前記波形に含まれる前記所定周波数の高周波成分または分周波成分に基づいて分析を行ってもよい。
【００１１】
前記分析するステップでは、前記波形に含まれる前記所定周波数の高周波成分または分周波成分と、他の周波数成分との比率に基づいて分析を行ってもよい。
【００１２】
前記分析するステップでは、前記音波が前記流体に与えられていない状態をリファレンスとして分析を行ってもよい。
【００１３】
前記分析するステップにおける分析対象は前記流体内のキャビテーションであってもよい。
【００１４】
本発明の流体の状態検出装置は、音波を用いて流体の状態を検出する流体の状態検出装置において、流体に所定周波数の音波を与える付与手段と、前記流体中を伝播した後の前記音波の波形を取得する取得手段と、前記波形に含まれる周波数成分を分析する分析手段と、を備えることを特徴とする。
この流体の状態検出装置によれば、流体に所定周波数の音波を与えるとともに、流体中を伝播した後の上記音波の波形に含まれる周波数成分を分析するので、外部ノイズの存在下でも流体の状態を把握できる。
【００１５】
前記付与手段および前記取得手段がオリフィスを保持するフランジに取り付けられていてもよい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の流体の状態検出方法によれば、流体に所定周波数の音波を与えるとともに、流体中を伝播した後の上記音波の波形に含まれる非線形成分を分析するので、外部ノイズの存在下でも流体の状態を把握できる。
【００１７】
本発明の流体の状態検出装置によれば、流体に所定周波数の音波を与えるとともに、流体中を伝播した後の上記音波の波形に含まれる非線形成分を分析するので、外部ノイズの存在下でも流体の状態を把握できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明による流体の状態検出方法の一例を示す図。
【図２】キャビテーション発生時の周波数スペクトルを例示する図。
【図３】超音波のバースト波を発生させる例を示す図であり、（ａ）は超音波のバースト波の波形を、（ｂ）はオシロスコープで得られる波形を、それぞれ示す図。
【図４】外部ノイズとともに基本周波数成分を除去することにより、キャビテーションに起因する周波数成分を抽出する手法を示す図。
【図５】フーリエ変換により得られる周波数スペクトルを示す図であり、（ａ）はキャビテーションのない領域の周波数スペクトルを示す図、（ｂ）はキャビテーションの存在する領域の周波数スペクトルからキャビテーションのない領域の周波数スペクトルを減算して得た周波数スペクトルを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明による流体の状態検出方法の実施形態について説明する。
【００２０】
図１は、本発明による流体の状態検出方法の一例を示す図である。
【００２１】
図１に示すように、プラントの配管５の中間を接続する絞り機構用フランジ１の内部にオリフィスが設けられている。オリフィス１１は、ねじ１２を締結することにより固定される。
【００２２】
絞り機構用フランジ１の外表面には超音波振動子２１が溶接等により取り付けられる。また、２０ｋＨｚ−１００ｋＨｚ域の周波数特性を有するハイドロフォン３１が、溶接あるいはねじ込みにより絞り機構用フランジ１に取り付けられる。
【００２３】
図１に示すように、プロセス流体は図１において右方から左方に向かって流れており、超音波振動子２１およびハイドロフォン３１はオリフィス１１の下流側に設けられる。
【００２４】
超音波振動子２１には増幅器２３を介してファンクションジェネレータ２２が接続されている。また、ハイドロフォン３１の出力信号は増幅器３２を介してオシロスコープ３３に与えられる。オシロスコープ３３により得られた波形はパーソナルコンピュータ４に取り込むことができる。
【００２５】
次に、状態検出の手順について説明する。
【００２６】
まず、ファンクションジェネレータ２２から周波数２０ｋＨｚ−１００ｋＨｚの範囲内における基本周波数の連続波を出力し、増幅器２３を介して超音波振動子２１を駆動する。これにより超音波振動子２１は上記基本周波数の超音波を照射し、オリフィス１１の下流側に超音波が与えられる。このときの超音波の振幅はキャビテーション閾値よりも小さな値とする。例えば、超音波の周波数が１００ｋＨｚであり、プロセス流体が飽和水の場合、キャビテーション閾値である０．２Ｗ／ｃｍ−２よりも低いパワーとなる振幅とする。
【００２７】
この超音波はプロセス流体を伝播し、ハイドロフォン３１に到達する。また、オリフィス１１の下流側に発生したキャビテーションが上記超音波を受けると、超音波に応答して非線形振動を繰り返し、超音波の基本周波数のｎ倍（ｎは２以上の整数）の周波数の高周波成分、あるいは１／ｎの周波数の分周波成分を持った音波を発生させる。これらの音波も同様にプロセス流体を伝播し、ハイドロフォン３１に到達する。
【００２８】
ハイドロフォン３１に到達した音波は電気信号に変換され、増幅器３２を介してオシロスコープ３３に取り込まれる。
【００２９】
パーソナルコンピュータ４はオシロスコープ３３から上記電気信号の波形を取り込み、波形をフーリエ変換して周波数スペクトルに分解する。
【００３０】
図２は得られた周波数スペクトルを例示する図である。
【００３１】
図２に示す周波数スペクトルでは、基本周波数ｆ０の０．５倍の周波数ｆの分周波成分の他、基本周波数ｆ０の２倍、３倍、４倍の周波数ｆの高周波成分にピークが認められる。キャビテーションに起因する周波数スペクトルは、高周波および分周波を強く含んでいるため、これらの周波数成分の強度からキャビテーションの有無および発生量を測定できる。
【００３２】
図２の例では、例えば、基本周波数の高周波および分周波のいずれにも該当しない周波数成分（測定点Ａ）の振幅強度と、基本周波数ｆ０の０．５倍の周波数ｆの分周波成分（測定点Ｂ）の振幅強度との比（測定点Ｂの強度／測定点Ａの強度）に基づいて、キャビテーションの有無および発生量を評価できる。分周波成分に代えて、高周波成分の振幅強度に基づく評価を行ってもよい。なお、測定点Ｂは外部ノイズの影響を極力受けない周波数域を選択することが望ましい。
【００３３】
このように、本実施形態の状態検出方法では、所定の周波数（基本周波数）の超音波を流体に照射してキャビテーション固有の非線形振動を誘発させ、非線形振動に起因する基本周波数の高周波および分周波の強度に基づく分析を行っている。このため、計測時のＳＮ比を大きくとることが可能となり、外部ノイズの影響を大幅に軽減できる。また、超音波の強度を最適化する（キャビテーション閾値に近づける）ことでＳＮ比を最大化することができる。
【００３４】
また、本実施形態の状態検出方法では、超音波振動子２１およびハイドロフォン３１を絞り機構用フランジ１に固定することで、オリフィス１１に対する超音波振動子２１およびハイドロフォン３１の位置を最適な状態に固定化できる。このため、外部ノイズの影響を受けにくく、キャビテーションの発生状況を高精度に検知できる。
【００３５】
図３は連続波に代えて超音波振動子２１から超音波のバースト波を発生させる実施形態を示す図であり、図３（ａ）はファンクションジェネレータのバースト波の波形を、図３（ｂ）はオシロスコープで得られる波形を、それぞれ示している。
【００３６】
図３に示す実施形態では、ファンクションジェネレータ２２より図３（ａ）に示すバースト波を発生させる。バースト波の発生周期は、オシロスコープの波形において、期間Ｐおよび期間Ｑの切り分けが可能な時間に設定される。超音波の周波数（基本周波数）は上述した例と同様である。
【００３７】
この場合、バースト波の発生期間として期間Ｐにおける波形（図３（ｂ））が取り込まれる。期間Ｐにおける波形は上述の実施形態と同様であり、パーソナルコンピュータ４においてフーリエ変換されることで、図２と同一の周波数スペクトルが得られる。この周波数スペクトルには、超音波の基本周波数成分の他、キャビテーションの非線形振動に基づく周波数成分および外部ノイズの成分が含まれる。
【００３８】
一方、本実施形態では、バースト波の停止期間として期間Ｑにおける波形（図３（ｂ））が取り込まれる。期間Ｑにおける波形は外部ノイズを示すものである。この波形をパーソナルコンピュータ４においてフーリエ変換することで、外部ノイズの周波数スペクトルが得られる。
【００３９】
期間Ｐおよび期間Ｑにおける波形を取り込むタイミングは、図１の点線で示すように、ファンクションジェネレータ２２から得られるバースト波の出力タイミングを基準とし、超音波振動子２１からハイドロフォン３１までの超音波の伝播時間を考慮して決定される。ファンクションジェネレータ２２の出力信号波形およびハイドロフォン３１の出力信号波形をオシロスコープ３３で実測しつつ、波形を取り込むタイミングを決定することもできる。
【００４０】
次に、期間Ｐにおける波形から得られた周波数スペクトルから、期間Ｑにおける波形から得られた周波数スペクトルを減算することで、外部ノイズに基づく周波数成分を除去する。
【００４１】
次に、外部ノイズに基づく周波数成分が除去された周波数スペクトルに基づいて、キャビテーションの有無および発生量を分析する。例えば、図２に示したのと同様、基本周波数の高周波および分周波に対応しない周波数成分（測定点Ａ）の振幅強度と、基本周波数ｆ０の０．５倍の周波数ｆの分周波成分（測定点Ｂ）の振幅強度との比（測定点Ｂの強度／測定点Ａの強度）に基づいて、キャビテーションの有無および発生量を評価できる。
【００４２】
本実施形態では、超音波が流体に与えられていない状態（期間Ｑ）をリファレンスとして用い、外部ノイズの影響を取り除いた周波数スペクトルに基づいてキャビテーションの有無および発生量を評価するので、外部ノイズの影響を効果的に排除でき、流体の状態をより正確に分析できる。
【００４３】
図４は、外部ノイズとともに基本周波数成分を除去することにより、キャビテーションに起因する周波数成分を抽出する手法を示す図である。
【００４４】
図４に示す例では、オリフィス１１の上流側に超音波振動子２１Ａおよびハイドロフォン３１Ａを設けている。超音波振動子２１Ａおよびハイドロフォン３１Ａは超音波振動子２１およびハイドロフォン３１と同一装置である。これらは機構用フランジ１に固定されており、超音波振動子２１Ａおよびハイドロフォン３１Ａの位置関係も実質的に超音波振動子２１およびハイドロフォン３１のそれと変わらない。
【００４５】
次に、状態検出の手順について説明する。
【００４６】
まず、ファンクションジェネレータ２２から周波数２０ｋＨｚ−１００ｋＨｚの範囲内における基本周波数の連続波を出力し、超音波振動子２１および超音波振動子２１Ａを同時に駆動する。これにより超音波振動子２１および超音波振動子２１Ａは上記基本周波数の超音波を照射し、オリフィス１１の下流側および上流側にそれぞれ超音波が与えられる。このときの超音波の振幅はキャビテーション閾値よりも小さな値とする。例えば、超音波の周波数が１００ｋＨｚであり、プロセス流体が飽和水の場合、キャビテーション閾値である０．２Ｗ／ｃｍ−２よりも低いパワーとなる振幅とする。
【００４７】
超音波振動子２１からの超音波はプロセス流体を伝播し、ハイドロフォン３１に到達する。また、オリフィス１１の下流側に発生したキャビテーションが上記超音波を受けると、超音波に応答して非線形振動を繰り返し、超音波の基本周波数のｎ倍（ｎは２以上の整数）の周波数の高周波成分、あるいは１／ｎの周波数の分周波成分を持った音波を発生させる。これらの音波も同様にプロセス流体を伝播し、ハイドロフォン３１に到達する。
【００４８】
一方、超音波振動子２１Ａからの超音波はプロセス流体を伝播し、ハイドロフォン３１Ａに到達する。しかし、この領域にはキャビテーションが存在しないため、キャビテーションの非線形振動に基づく高周波成分あるいは分周波成分を持った音波は発生しない。
【００４９】
ハイドロフォン３１に到達した音波およびハイドロフォン３１Ａに到達した音波は、それぞれ電気信号に変換され、オシロスコープ３３に取り込まれる。
【００５０】
パーソナルコンピュータ４はオシロスコープ３３から上記電気信号の波形を取り込み、それぞれの波形をフーリエ変換して周波数スペクトルに分解する。
【００５１】
ハイドロフォン３１に到達した音波に基づく周波数スペクトルは、図２に示したものと同一である。一方、図５（ａ）はハイドロフォン３１Ａに到達した音波に基づく周波数スペクトルを示している。図５（ａ）に示すように、この周波数スペクトルにはキャビテーションの非線形振動に基づく高周波成分および分周波成分が認められない。
【００５２】
次に、ハイドロフォン３１に到達した音波に基づく周波数スペクトルから、ハイドロフォン３１Ａに到達した音波に基づく周波数スペクトルを減算し、周波数スペクトルの差分を算出する。
【００５３】
図５（ｂ）はこのようにして得られた周波数スペクトルを例示する図である。
【００５４】
図５（ｂ）に示すように、周波数スペクトルでは、基本周波数ｆ０の０．５倍の周波数ｆの分周波成分の他、基本周波数ｆ０の２倍、３倍、４倍の周波数ｆの高周波成分にピークが認められる。また、周波数スペクトルの減算操作により基本周波数および外部ノイズの周波数成分が効果的にキャンセルされ、キャビテーションに基づく周波数成分のみが抽出されている。
【００５５】
本実施形態では、差分の周波数スペクトル（図５（ｂ））に現れる分周波成分および高周波成分のレベルに基づいてキャビテーションの発生状況を分析する。図２の場合と同様、分周波成分あるいは高周波成分の強度と、それ以外の周波数成分の強度との比（相対強度）に基づいてキャビテーションの発生状況を評価してもよい。
【００５６】
このように、本実施形態の状態検出方法では、キャビテーションがない領域で取得された周波数スペクトルの減算を行うことで、基本周波数成分および外部ノイズ成分を効果的にキャンセルできるため、より一層高精度な状態検出が可能となる。
【００５７】
また、本実施形態の状態検出方法では、超音波振動子２１、超音波振動子２１Ａ、ハイドロフォン３１およびハイドロフォン３１Ａを絞り機構用フランジ１に固定することで、オリフィス１１に対する超音波振動子およびハイドロフォンの位置を最適な状態に固定化できる。このため、外部ノイズの影響を受けにくく、キャビテーションの発生状況を高精度に検知できる。
【００５８】
以上説明したように、本発明の流体の状態検出方法および状態検出装置によれば、流体に所定周波数の音波を与えるとともに、流体中を伝播した後の上記音波の波形に含まれる非線形成分を分析するので、外部ノイズの存在下でも流体の状態を把握できる。
【００５９】
本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、音波を用いて流体の状態を検出する流体の状態検出方法および状態検出装置に対し、広く適用することができる。
【符号の説明】
【００６０】
１ 絞り機構用フランジ
４ パーソナルコンピュータ（分析手段）
２１ 超音波振動子（付与手段）
３１ ハイドロフォン（取得手段）
１１ オリフィス
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音波を用いて流体の状態を検出する流体の状態検出方法および状態検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
プラントの配管内では、オリフィス下流側の局所的な負圧によって気泡（キャビテーション）が発生する場合がある。キャビテーションは配管の壊食等を促進する要因となり、その発生状況は配管の寿命等に影響する。
【０００３】
従来、キャビテーションを検出する方法として、加速度センサを用いた方法が提案されている（（株）原子力安全システム研究所LOUTNAL VOL.11 P129）。この方法は、配管内の圧力回復によるキャビテーションの崩壊に伴う衝撃波を電気信号に変換するもので、キャビテーション発生時には通常時の約１０倍以上の電圧値が観測されるため、その電圧値に基づいてキャビテーションを検知できる。
【０００４】
また、キャビテーションを検出する別の方法として、マイクロフォンを用いた方法が提案されている（（株）原子力安全システム研究所LOUTNAL VOL.12 P160）。この方法は、上記の衝撃波をマイクロフォンで捉えるとともに、フーリエ変換により衝撃波の周波数スペクトルを求めるものである。キャビテーション発生時には特定の周波数近傍にキャビテーション固有のピークが現れるため、キャビテーションの検知が可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１７０９８１号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】（株）原子力安全システム研究所LOUTNAL VOL.11 P129
【非特許文献２】（株）原子力安全システム研究所LOUTNAL VOL.12 P160
【非特許文献３】ながれ ２４（２００５） ４０５−４１２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
実際のプラントでは、ポンプやタービンなど多数の振動源や音響ノイズ源がある。しかし、従来の方法では外部ノイズが大きい環境下ではキャビテーションの検知が困難で、プラントの稼動中に効果的にキャビテーションを検知できないという問題がある。とくに連続運転しているプラントに対しては適用が難しい。
【０００８】
本発明の目的は、外部ノイズの存在下でも流体の状態を把握できる流体の状態検出方法および状態検出装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の流体の状態検出方法は、音波を用いて流体の状態を検出する流体の状態検出方法において、流体に所定周波数の音波を与えるステップと、前記流体中を伝播した後の前記音波の波形を取得するステップと、前記波形に含まれる周波数成分を分析するステップと、を備えることを特徴とする。
この流体の状態検出方法によれば、流体に所定周波数の音波を与えるとともに、流体中を伝播した後の上記音波の波形に含まれる周波数成分を分析するので、外部ノイズの存在下でも流体の状態を把握できる。
【００１０】
前記分析するステップでは、前記波形に含まれる前記所定周波数の高周波成分または分周波成分に基づいて分析を行ってもよい。
【００１１】
前記分析するステップでは、前記波形に含まれる前記所定周波数の高周波成分または分周波成分と、他の周波数成分との比率に基づいて分析を行ってもよい。
【００１２】
前記分析するステップでは、前記音波が前記流体に与えられていない状態をリファレンスとして分析を行ってもよい。
【００１３】
前記分析するステップにおける分析対象は前記流体内のキャビテーションであってもよい。
【００１４】
本発明の流体の状態検出装置は、音波を用いて流体の状態を検出する流体の状態検出装置において、流体に所定周波数の音波を与える付与手段と、前記流体中を伝播した後の前記音波の波形を取得する取得手段と、前記波形に含まれる周波数成分を分析する分析手段と、を備えることを特徴とする。
この流体の状態検出装置によれば、流体に所定周波数の音波を与えるとともに、流体中を伝播した後の上記音波の波形に含まれる周波数成分を分析するので、外部ノイズの存在下でも流体の状態を把握できる。
【００１５】
前記付与手段および前記取得手段がオリフィスを保持するフランジに取り付けられていてもよい。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の流体の状態検出方法によれば、流体に所定周波数の音波を与えるとともに、流体中を伝播した後の上記音波の波形に含まれる非線形成分を分析するので、外部ノイズの存在下でも流体の状態を把握できる。
【００１７】
本発明の流体の状態検出装置によれば、流体に所定周波数の音波を与えるとともに、流体中を伝播した後の上記音波の波形に含まれる非線形成分を分析するので、外部ノイズの存在下でも流体の状態を把握できる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明による流体の状態検出方法の一例を示す図。
【図２】キャビテーション発生時の周波数スペクトルを例示する図。
【図３】超音波のバースト波を発生させる例を示す図であり、（ａ）は超音波のバースト波の波形を、（ｂ）はオシロスコープで得られる波形を、それぞれ示す図。
【図４】外部ノイズとともに基本周波数成分を除去することにより、キャビテーションに起因する周波数成分を抽出する手法を示す図。
【図５】フーリエ変換により得られる周波数スペクトルを示す図であり、（ａ）はキャビテーションのない領域の周波数スペクトルを示す図、（ｂ）はキャビテーションの存在する領域の周波数スペクトルからキャビテーションのない領域の周波数スペクトルを減算して得た周波数スペクトルを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明による流体の状態検出方法の実施形態について説明する。
【００２０】
図１は、本発明による流体の状態検出方法の一例を示す図である。
【００２１】
図１に示すように、プラントの配管５の中間を接続する絞り機構用フランジ１の内部にオリフィスが設けられている。オリフィス１１は、ねじ１２を締結することにより固定される。
【００２２】
絞り機構用フランジ１の外表面には超音波振動子２１が溶接等により取り付けられる。また、２０ｋＨｚ−１００ｋＨｚ域の周波数特性を有するハイドロフォン３１が、溶接あるいはねじ込みにより絞り機構用フランジ１に取り付けられる。
【００２３】
図１に示すように、プロセス流体は図１において右方から左方に向かって流れており、超音波振動子２１およびハイドロフォン３１はオリフィス１１の下流側に設けられる。
【００２４】
超音波振動子２１には増幅器２３を介してファンクションジェネレータ２２が接続されている。また、ハイドロフォン３１の出力信号は増幅器３２を介してオシロスコープ３３に与えられる。オシロスコープ３３により得られた波形はパーソナルコンピュータ４に取り込むことができる。
【００２５】
次に、状態検出の手順について説明する。
【００２６】
まず、ファンクションジェネレータ２２から周波数２０ｋＨｚ−１００ｋＨｚの範囲内における基本周波数の連続波を出力し、増幅器２３を介して超音波振動子２１を駆動する。これにより超音波振動子２１は上記基本周波数の超音波を照射し、オリフィス１１の下流側に超音波が与えられる。このときの超音波の振幅はキャビテーション閾値よりも小さな値とする。例えば、超音波の周波数が１００ｋＨｚであり、プロセス流体が飽和水の場合、キャビテーション閾値である０．２Ｗ／ｃｍ−２よりも低いパワーとなる振幅とする。
【００２７】
この超音波はプロセス流体を伝播し、ハイドロフォン３１に到達する。また、オリフィス１１の下流側に発生したキャビテーションが上記超音波を受けると、超音波に応答して非線形振動を繰り返し、超音波の基本周波数のｎ倍（ｎは２以上の整数）の周波数の高周波成分、あるいは１／ｎの周波数の分周波成分を持った音波を発生させる。これらの音波も同様にプロセス流体を伝播し、ハイドロフォン３１に到達する。
【００２８】
ハイドロフォン３１に到達した音波は電気信号に変換され、増幅器３２を介してオシロスコープ３３に取り込まれる。
【００２９】
パーソナルコンピュータ４はオシロスコープ３３から上記電気信号の波形を取り込み、波形をフーリエ変換して周波数スペクトルに分解する。
【００３０】
図２は得られた周波数スペクトルを例示する図である。
【００３１】
図２に示す周波数スペクトルでは、基本周波数ｆ０の０．５倍の周波数ｆの分周波成分の他、基本周波数ｆ０の２倍、３倍、４倍の周波数ｆの高周波成分にピークが認められる。キャビテーションに起因する周波数スペクトルは、高周波および分周波を強く含んでいるため、これらの周波数成分の強度からキャビテーションの有無および発生量を測定できる。
【００３２】
図２の例では、例えば、基本周波数の高周波および分周波のいずれにも該当しない周波数成分（測定点Ａ）の振幅強度と、基本周波数ｆ０の０．５倍の周波数ｆの分周波成分（測定点Ｂ）の振幅強度との比（測定点Ｂの強度／測定点Ａの強度）に基づいて、キャビテーションの有無および発生量を評価できる。分周波成分に代えて、高周波成分の振幅強度に基づく評価を行ってもよい。なお、測定点Ｂは外部ノイズの影響を極力受けない周波数域を選択することが望ましい。
【００３３】
このように、本実施形態の状態検出方法では、所定の周波数（基本周波数）の超音波を流体に照射してキャビテーション固有の非線形振動を誘発させ、非線形振動に起因する基本周波数の高周波および分周波の強度に基づく分析を行っている。このため、計測時のＳＮ比を大きくとることが可能となり、外部ノイズの影響を大幅に軽減できる。また、超音波の強度を最適化する（キャビテーション閾値に近づける）ことでＳＮ比を最大化することができる。
【００３４】
また、本実施形態の状態検出方法では、超音波振動子２１およびハイドロフォン３１を絞り機構用フランジ１に固定することで、オリフィス１１に対する超音波振動子２１およびハイドロフォン３１の位置を最適な状態に固定化できる。このため、外部ノイズの影響を受けにくく、キャビテーションの発生状況を高精度に検知できる。
【００３５】
図３は連続波に代えて超音波振動子２１から超音波のバースト波を発生させる実施形態を示す図であり、図３（ａ）はファンクションジェネレータのバースト波の波形を、図３（ｂ）はオシロスコープで得られる波形を、それぞれ示している。
【００３６】
図３に示す実施形態では、ファンクションジェネレータ２２より図３（ａ）に示すバースト波を発生させる。バースト波の発生周期は、オシロスコープの波形において、期間Ｐおよび期間Ｑの切り分けが可能な時間に設定される。超音波の周波数（基本周波数）は上述した例と同様である。
【００３７】
この場合、バースト波の発生期間として期間Ｐにおける波形（図３（ｂ））が取り込まれる。期間Ｐにおける波形は上述の実施形態と同様であり、パーソナルコンピュータ４においてフーリエ変換されることで、図２と同一の周波数スペクトルが得られる。この周波数スペクトルには、超音波の基本周波数成分の他、キャビテーションの非線形振動に基づく周波数成分および外部ノイズの成分が含まれる。
【００３８】
一方、本実施形態では、バースト波の停止期間として期間Ｑにおける波形（図３（ｂ））が取り込まれる。期間Ｑにおける波形は外部ノイズを示すものである。この波形をパーソナルコンピュータ４においてフーリエ変換することで、外部ノイズの周波数スペクトルが得られる。
【００３９】
期間Ｐおよび期間Ｑにおける波形を取り込むタイミングは、図１の点線で示すように、ファンクションジェネレータ２２から得られるバースト波の出力タイミングを基準とし、超音波振動子２１からハイドロフォン３１までの超音波の伝播時間を考慮して決定される。ファンクションジェネレータ２２の出力信号波形およびハイドロフォン３１の出力信号波形をオシロスコープ３３で実測しつつ、波形を取り込むタイミングを決定することもできる。
【００４０】
次に、期間Ｐにおける波形から得られた周波数スペクトルから、期間Ｑにおける波形から得られた周波数スペクトルを減算することで、外部ノイズに基づく周波数成分を除去する。
【００４１】
次に、外部ノイズに基づく周波数成分が除去された周波数スペクトルに基づいて、キャビテーションの有無および発生量を分析する。例えば、図２に示したのと同様、基本周波数の高周波および分周波に対応しない周波数成分（測定点Ａ）の振幅強度と、基本周波数ｆ０の０．５倍の周波数ｆの分周波成分（測定点Ｂ）の振幅強度との比（測定点Ｂの強度／測定点Ａの強度）に基づいて、キャビテーションの有無および発生量を評価できる。
【００４２】
本実施形態では、超音波が流体に与えられていない状態（期間Ｑ）をリファレンスとして用い、外部ノイズの影響を取り除いた周波数スペクトルに基づいてキャビテーションの有無および発生量を評価するので、外部ノイズの影響を効果的に排除でき、流体の状態をより正確に分析できる。
【００４３】
図４は、外部ノイズとともに基本周波数成分を除去することにより、キャビテーションに起因する周波数成分を抽出する手法を示す図である。
【００４４】
図４に示す例では、オリフィス１１の上流側に超音波振動子２１Ａおよびハイドロフォン３１Ａを設けている。超音波振動子２１Ａおよびハイドロフォン３１Ａは超音波振動子２１およびハイドロフォン３１と同一装置である。これらは機構用フランジ１に固定されており、超音波振動子２１Ａおよびハイドロフォン３１Ａの位置関係も実質的に超音波振動子２１およびハイドロフォン３１のそれと変わらない。
【００４５】
次に、状態検出の手順について説明する。
【００４６】
まず、ファンクションジェネレータ２２から周波数２０ｋＨｚ−１００ｋＨｚの範囲内における基本周波数の連続波を出力し、超音波振動子２１および超音波振動子２１Ａを同時に駆動する。これにより超音波振動子２１および超音波振動子２１Ａは上記基本周波数の超音波を照射し、オリフィス１１の下流側および上流側にそれぞれ超音波が与えられる。このときの超音波の振幅はキャビテーション閾値よりも小さな値とする。例えば、超音波の周波数が１００ｋＨｚであり、プロセス流体が飽和水の場合、キャビテーション閾値である０．２Ｗ／ｃｍ−２よりも低いパワーとなる振幅とする。
【００４７】
超音波振動子２１からの超音波はプロセス流体を伝播し、ハイドロフォン３１に到達する。また、オリフィス１１の下流側に発生したキャビテーションが上記超音波を受けると、超音波に応答して非線形振動を繰り返し、超音波の基本周波数のｎ倍（ｎは２以上の整数）の周波数の高周波成分、あるいは１／ｎの周波数の分周波成分を持った音波を発生させる。これらの音波も同様にプロセス流体を伝播し、ハイドロフォン３１に到達する。
【００４８】
一方、超音波振動子２１Ａからの超音波はプロセス流体を伝播し、ハイドロフォン３１Ａに到達する。しかし、この領域にはキャビテーションが存在しないため、キャビテーションの非線形振動に基づく高周波成分あるいは分周波成分を持った音波は発生しない。
【００４９】
ハイドロフォン３１に到達した音波およびハイドロフォン３１Ａに到達した音波は、それぞれ電気信号に変換され、オシロスコープ３３に取り込まれる。
【００５０】
パーソナルコンピュータ４はオシロスコープ３３から上記電気信号の波形を取り込み、それぞれの波形をフーリエ変換して周波数スペクトルに分解する。
【００５１】
ハイドロフォン３１に到達した音波に基づく周波数スペクトルは、図２に示したものと同一である。一方、図５（ａ）はハイドロフォン３１Ａに到達した音波に基づく周波数スペクトルを示している。図５（ａ）に示すように、この周波数スペクトルにはキャビテーションの非線形振動に基づく高周波成分および分周波成分が認められない。
【００５２】
次に、ハイドロフォン３１に到達した音波に基づく周波数スペクトルから、ハイドロフォン３１Ａに到達した音波に基づく周波数スペクトルを減算し、周波数スペクトルの差分を算出する。
【００５３】
図５（ｂ）はこのようにして得られた周波数スペクトルを例示する図である。
【００５４】
図５（ｂ）に示すように、周波数スペクトルでは、基本周波数ｆ０の０．５倍の周波数ｆの分周波成分の他、基本周波数ｆ０の２倍、３倍、４倍の周波数ｆの高周波成分にピークが認められる。また、周波数スペクトルの減算操作により基本周波数および外部ノイズの周波数成分が効果的にキャンセルされ、キャビテーションに基づく周波数成分のみが抽出されている。
【００５５】
本実施形態では、差分の周波数スペクトル（図５（ｂ））に現れる分周波成分および高周波成分のレベルに基づいてキャビテーションの発生状況を分析する。図２の場合と同様、分周波成分あるいは高周波成分の強度と、それ以外の周波数成分の強度との比（相対強度）に基づいてキャビテーションの発生状況を評価してもよい。
【００５６】
このように、本実施形態の状態検出方法では、キャビテーションがない領域で取得された周波数スペクトルの減算を行うことで、基本周波数成分および外部ノイズ成分を効果的にキャンセルできるため、より一層高精度な状態検出が可能となる。
【００５７】
また、本実施形態の状態検出方法では、超音波振動子２１、超音波振動子２１Ａ、ハイドロフォン３１およびハイドロフォン３１Ａを絞り機構用フランジ１に固定することで、オリフィス１１に対する超音波振動子およびハイドロフォンの位置を最適な状態に固定化できる。このため、外部ノイズの影響を受けにくく、キャビテーションの発生状況を高精度に検知できる。
【００５８】
以上説明したように、本発明の流体の状態検出方法および状態検出装置によれば、流体に所定周波数の音波を与えるとともに、流体中を伝播した後の上記音波の波形に含まれる非線形成分を分析するので、外部ノイズの存在下でも流体の状態を把握できる。
【００５９】
本発明の適用範囲は上記実施形態に限定されることはない。本発明は、音波を用いて流体の状態を検出する流体の状態検出方法および状態検出装置に対し、広く適用することができる。
【符号の説明】
【００６０】
１ 絞り機構用フランジ
４ パーソナルコンピュータ（分析手段）
２１ 超音波振動子（付与手段）
３１ ハイドロフォン（取得手段）
１１ オリフィス
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音波を用いて流体の状態を検出する流体の状態検出方法において、
流体に所定周波数の音波を与えるステップと、
前記流体中を伝播した後の前記音波の波形を取得するステップと、
前記波形に含まれる周波数成分を分析するステップと、
を備えることを特徴とする流体の状態検出方法。
【請求項２】
前記分析するステップでは、前記波形に含まれる前記所定周波数の高周波成分または分周波成分に基づいて分析を行うことを特徴とする請求項１に記載の流体の状態検出方法。
【請求項３】
前記分析するステップでは、前記波形に含まれる前記所定周波数の高周波成分または分周波成分と、他の周波数成分との比率に基づいて分析を行うことを特徴とする請求項２に記載の流体の状態検出方法。
【請求項４】
前記分析するステップでは、前記音波が前記流体に与えられていない状態をリファレンスとして分析を行うことを特徴とする請求項２に記載の流体の状態検出方法。
【請求項５】
前記分析するステップにおける分析対象は前記流体内のキャビテーションであることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の流体の状態検出方法。
【請求項６】
音波を用いて流体の状態を検出する流体の状態検出装置において、
流体に所定周波数の音波を与える付与手段と、
前記流体中を伝播した後の前記音波の波形を取得する取得手段と、
前記波形に含まれる周波数成分を分析する分析手段と、
を備えることを特徴とする流体の状態検出装置。
【請求項７】
前記付与手段および前記取得手段がオリフィスを保持するフランジに取り付けられていることを特徴とする請求項６に記載の流体の状態検出装置。
【請求項１】
音波を用いて流体の状態を検出する流体の状態検出方法において、
流体に所定周波数の音波を与えるステップと、
前記流体中を伝播した後の前記音波の波形を取得するステップと、
前記波形に含まれる周波数成分を分析するステップと、
を備えることを特徴とする流体の状態検出方法。
【請求項２】
前記分析するステップでは、前記波形に含まれる前記所定周波数の高周波成分または分周波成分に基づいて分析を行うことを特徴とする請求項１に記載の流体の状態検出方法。
【請求項３】
前記分析するステップでは、前記波形に含まれる前記所定周波数の高周波成分または分周波成分と、他の周波数成分との比率に基づいて分析を行うことを特徴とする請求項２に記載の流体の状態検出方法。
【請求項４】
前記分析するステップでは、前記音波が前記流体に与えられていない状態をリファレンスとして分析を行うことを特徴とする請求項２に記載の流体の状態検出方法。
【請求項５】
前記分析するステップにおける分析対象は前記流体内のキャビテーションであることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の流体の状態検出方法。
【請求項６】
音波を用いて流体の状態を検出する流体の状態検出装置において、
流体に所定周波数の音波を与える付与手段と、
前記流体中を伝播した後の前記音波の波形を取得する取得手段と、
前記波形に含まれる周波数成分を分析する分析手段と、
を備えることを特徴とする流体の状態検出装置。
【請求項７】
前記付与手段および前記取得手段がオリフィスを保持するフランジに取り付けられていることを特徴とする請求項６に記載の流体の状態検出装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【公開番号】特開２０１０−２４９６３７（Ｐ２０１０−２４９６３７Ａ）
【公開日】平成２２年１１月４日（２０１０．１１．４）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−９８８９８（Ｐ２００９−９８８９８）
【出願日】平成２１年４月１５日（２００９．４．１５）
【出願人】（０００００６５０７）横河電機株式会社 (4,443)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年１１月４日（２０１０．１１．４）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年４月１５日（２００９．４．１５）
【出願人】（０００００６５０７）横河電機株式会社 (4,443)
【Ｆターム（参考）】
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