ParticleTensorAI®のコンセプト
液滴や粒子が整形された光場を通過すると、光学検出器は時間依存の散乱信号のストリームを記録します。ParticleTensorAI®は、このストリームの選択した区間を保持し、AIベースの評価のためにテンソルとして表現します。
解析では、各液滴イベントをあらかじめ分離することなく、記録区間全体のパターンを考慮します。信号の形状、強度、時間構造、検出器チャンネル間の関係が、モデルに情報を提供します。Particle Tensorは測定された光学信号を表すものであり、スプレーのカメラ画像ではありません。
信号シーケンスから材料・プロセス情報へ
測定構成と検証済みモデルに応じて、ParticleTensorAI®は、懸濁粒子の平均径、質量濃度、材料に関連する光学特性などの特性を推定または分類することができます。また、材料組成やスプレー条件の変化を調べるためにも使用できます。
中心となるコンセプトは、信号シーケンスの全体構造から情報を得ることです。得られる出力は、光学構成、参照データ、そして用途向けに開発されたモデルによって異なります。
AIベースのテンソル評価
ParticleTensorAI®は、AIベースの評価のみで動作します。モデル開発の際には、記録されたテンソルを参照測定値や定義された材料・プロセス条件と対応づけます。検証により、想定される用途においてモデルがどの程度確実に特性を推定し、条件を判別できるかを確認します。
テンソル表現は、記録された情報を解析用に整理します。その有用性は、測定タスクに関連する信号特徴が保持されていること、そして適切な評価モデルを用いることにかかっています。
ParticleTensorAI®、SprayQuantAI®、SprayConeAI®の比較
3つのプラットフォームは、スプレー特性評価の異なるレベルに対応しています。すなわち、バッファリングされた光散乱シーケンス、個々の液滴のシグネチャー、そしてスプレーの画像です。
| プラットフォーム | 評価対象データ | 解析コンセプト | 主な対象 |
|---|---|---|---|
| ParticleTensorAI® | テンソルとして表現された、バッファリングされた光散乱シーケンス | 記録区間全体のパターンのAIベース解析 | 用途に応じた粒子・材料・プロセスの特性評価 |
| SprayQuantAI® | 個々の液滴の光散乱シグネチャー | 液滴ごとの従来型またはAIベースの評価 | 個々のイベントから導出される液滴特性とスプレー統計 |
| SprayConeAI® | スプレーコーンとスプレーパターンの画像 | 画像ベースの解析 | スプレーコーンの形状と空間的なスプレーパターン |
SprayQuantAI®は、個別に検出された各液滴の光散乱シグネチャーを処理します。ParticleTensorAI®は、バッファリングされた信号シーケンス内のパターンを評価します。SprayConeAI®は、画像を用いて目に見えるスプレー形状を解析します。
参考文献
[1] W. Schaefer, “KI-gestütztes Verfahren zur Analyse eines Ensembles dynamischer Teilchen oder einer Teilchenwolke durch Auswertung eines aus einem kontinuierlichen Datenstrom von Lichtstreusignalen generierten Bildes,” ドイツ特許出願 DE 10 2025 120 569.8、2025年5月27日出願。
[2] W. Schaefer, T. Jakobs, and P. Stegmann, “AI-assisted monitoring of coal particles within droplets in a coal monoethylene glycol slurry spray,” in Proc. 41st Int. Symp. on Combustion (ISOC), Kyoto, Japan, Jul. 26–31, 2026, Combustion Institute, doi: 10.5445/IR/1000196272. [Online]. Available: https://publikationen.bibliothek.kit.edu/1000196272.
[3] W. Schäfer, T. Jakobs, and P. Stegmann, “KI-gestützte, Tensor basierte Charakterisierung von Tropfen und Partikeln aus kontinuierlichen Lichtstreusignalen,” in Jahrestreffen der DECHEMA/VDI-Fachgruppen Kristallisation und Trocknungstechnik 2026, Frankfurt am Main, Germany, Mar. 4–6, 2026. https://dechema.de/JTR_KRI_TRO_2026.html