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SprayQuantAI®の測定原理 – 従来型

SprayQuantAI®は、従来型のTSTOF（Time-Shift-Time-of-Flight）測定原理[1][2]と非コヒーレント光散乱を用いて、スプレーや流れの中の個々の液滴を測定します。検出された各液滴の時間分解光学信号から、液滴径、液滴速度、液滴レートを求めることができます。

従来型の解析的アプローチは少数の数学演算しか必要としないため、リアルタイムのスプレーモニタリングや、コンパクトな測定用電子機器への直接実装に特に適しています。

SprayQuantAI®測定原理の技術的背景

SprayQuantAI®は、非コヒーレント光散乱とTSTOF測定原理を用いて、スプレーや流れの中の液滴を特性評価します。測定プローブの基本構成は、1本のレーザーラインと高速光学検出器から成ります。

検出された液滴ごとに、測定プローブは時間分解された光散乱シグネチャを記録します。この信号の特徴的なパラメータから液滴径と速度を算出します。さらに、所定の評価インターバル内で検出された液滴イベントの数から液滴レートが得られます。

より高度なSprayQuantAI®構成では、AIベースの信号処理を用いて光散乱信号の追加的な特徴を評価できます。これにより、信号の形状や構造から、液滴や粒子の特性に関する追加情報や、用途と校正によっては材料組成に関する情報も得られます[3][4]。

光散乱信号から液滴径と速度へ

液滴がレーザーラインを通過すると、入射光の一部が光学検出器の方向へ散乱されます。検出器は時間依存の光散乱信号S(t)を記録します。この信号は、2つの特徴的な信号パラメータを持つガウス関数で近似できます。

信号振幅と時間幅は、合わせて光学信号の強度と、照明された測定領域内での液滴の滞在時間を表します

液滴がレーザーラインを通過する間に検出される散乱光の量は、測定された光散乱信号の時間積分で表すことができます。

∫−∞∞S(t)dt∝Aσ∝d2\int_{-\infty}^{\infty} S(t)\,\mathrm{d}t \propto A\sigma \propto d^2

簡略化したモデルでは、積分された光学信号は液滴の断面積にほぼ比例します。断面積はd²に比例するため、液滴径は信号振幅と信号の時間幅の積から導出できます。

d=CdAσd = C_d\sqrt{A\sigma}

ここで、Cdは液滴径の校正定数であり、校正プロセスにおいて参照測定により実験的に決定されます。

液滴速度は、検出された光散乱信号の時間幅と関係しています。速い液滴はレーザーラインを短時間で通過するため、幅の狭い光学信号を生じます。遅い液滴は照明された測定領域に長くとどまるため、幅の広い信号を生じます。

v=Cvσv = \frac{C_v}{\sigma}

定数Cvは速度の校正係数であり、製造および校正プロセスにおいて決定されます。

したがって、検出された各液滴イベントには物理量の組（d, v）を割り当てることができます。径の決定には信号振幅と信号幅を併せて評価し、速度は主に信号の時間幅から決定します。

SprayQuantAI®は、液滴径と速度に加えて液滴レートも求めることができます。液滴レートは、選択した評価インターバル内で検出された個々の液滴イベントの数から算出されます。

そのため、この測定では局所的な液滴濃度の変化と、平均液滴径や平均速度の変化とを区別できます。この機能は、スプレーの空間プロファイルの解析や、動的な微粒化プロセスのモニタリングに特に有用です。

リアルタイムのスプレーモニタリング

ここで示した測定は、単一の光散乱信号の特徴的なパラメータを、液滴径や液滴速度などの物理量に変換する方法を示しています。必要な計算は計算量が少ないため、測定用電子機器に直接実装できます。そのため、液滴の物理量を一般的に約100msの時間分解能で提供できます。

これにより、SprayQuantAI®は微粒化プロセスの変化をリアルタイムで検出し、液滴径、速度、液滴レートの測定を既存のスプレーモニタリングシステムやプロセス制御システムに統合する用途に適しています。

参考文献

[1] W. Schaefer, L. Li, P. Stegmann, and M. Terada, “TSTOF測定法に関する技術報告書：第一部 ─ 技術的基礎、歴史的発展、および他のレーザー測定法との比較,” J. Coat. Technol. Res., vol. 61, no. 3, Art. no. 100, 2026. [Online]. Available: https://jcot.or.jp/download/61-03-2.pdf

[2] W. Schaefer, L. Li, P. Stegmann, and M. Terada, “Technical report on the TSTOF measurement method: Technical basics, historical development, and comparison with other laser-based measurement methods,” Photonics, vol. 13, no. 1, Art. no. 56, 2026, doi: 10.3390/photonics13010056.

[3] W. Schaefer and L. Li, “Particle characterization by analyzing light scattering signals with a machine learning approach,” Appl. Opt., vol. 63, no. 29, pp. 7701–7711, Oct. 2024, doi: 10.1364/AO.531346.

[4] A. M. A. Doan, W. Schaefer, V. Chernoray, W. Schaefer, and V. Chernoray, “Analysis of the light scattering of a colloid droplet on a Gaussian beam to determine the suspension concentration,” in Proc. ILASS-Europe, Lund, Sweden, 2025.