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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023041353
(43)【公開日】2023-03-24
(54)【発明の名称】測定方法および測定装置
(51)【国際特許分類】
C12Q 1/06 20060101AFI20230316BHJP
C12M 1/42 20060101ALI20230316BHJP
【ＦＩ】
C12Q1/06
C12M1/42
【審査請求】未請求
【請求項の数】19
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021148684
(22)【出願日】2021-09-13
(71)【出願人】
【識別番号】504190548
【氏名又は名称】国立大学法人埼玉大学
(74)【代理人】
【識別番号】100153947
【弁理士】
【氏名又は名称】家成 隆彦
(72)【発明者】
【氏名】蔭山 健介
【テーマコード（参考）】
4B029
4B063
【Ｆターム（参考）】
4B029AA07
4B029BB01
4B029CC01
4B029FA01
4B029FA15
4B063QA20
4B063QQ02
4B063QS39
4B063QX04
(57)【要約】
【課題】従来技術では知られていない新たなパラメータに基づいて微生物の活動に関する指標を出力する。
【解決手段】測定装置１０００は、微生物の培養液または培地に直接接触するように構成された受感部１０２を有するＡＥセンサ１００と、ＡＥセンサ１００の受感部１０２によって検出されたＡＥ信号に基づいて微生物の活動に関する指標を出力するように構成された信号処理部４００と、を含む。
【選択図】図１
【解決手段】測定装置１０００は、微生物の培養液または培地に直接接触するように構成された受感部１０２を有するＡＥセンサ１００と、ＡＥセンサ１００の受感部１０２によって検出されたＡＥ信号に基づいて微生物の活動に関する指標を出力するように構成された信号処理部４００と、を含む。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ＡＥセンサの受感部が微生物の培養液または培地に直接接触するようにＡＥセンサを設置する設置ステップと、
前記ＡＥセンサの前記受感部によって検出されたＡＥ信号に基づいて微生物の活動に関する指標を出力する信号処理ステップと、
を含む、測定方法。
前記ＡＥセンサの前記受感部によって検出されたＡＥ信号に基づいて微生物の活動に関する指標を出力する信号処理ステップと、
を含む、測定方法。
【請求項2】
前記ＡＥセンサの前記受感部によって検出されたＡＥ信号に基づいて微生物ＡＥが発生したか否かについて判定する判定ステップをさらに含み、
前記信号処理ステップは、前記判定ステップによる判定に基づいて、微生物の活動に関する指標を出力するように構成される、
請求項１に記載の測定方法。
前記信号処理ステップは、前記判定ステップによる判定に基づいて、微生物の活動に関する指標を出力するように構成される、
請求項１に記載の測定方法。
【請求項3】
前記判定ステップは、前記ＡＥセンサの前記受感部によって検出されたＡＥ信号の周波数スペクトルを求め、最もスペクトル成分が強いピーク周波数を求め、前記ピーク周波数が所定の下限周波数を超えている場合に、微生物ＡＥが発生したと判定するように構成される、
請求項２に記載の測定方法。
請求項２に記載の測定方法。
【請求項4】
前記判定ステップは、前記ＡＥ信号のバックグラウンドノイズの周波数スペクトルを求め、前記ＡＥ信号のしきい値を超えた信号波形の周波数スペクトルを求め、各周波数成分について、前記バックグラウンドノイズの周波数スペクトルに対する前記信号波形の周波数スペクトルの比を求め、あらかじめ設定した周波数範囲で前記比が所定の値以上であり、前記周波数範囲外で前記比が所定の値未満である場合に、微生物ＡＥが発生したと判定するように構成される、
請求項２に記載の測定方法。
請求項２に記載の測定方法。
【請求項5】
前記判定ステップは、前記判定に加えてさらに、前記ＡＥ信号の所定のピークしきい値を超えているピークであって、かつ、隣接するピーク間の間隔が所定のピーク間隔上限値より小さいピークの数をカウントし、カウントしたピークの数が所定のピーク下限数以上である場合に、微生物ＡＥが発生したと判定するように構成される、
請求項３または４に記載の測定方法。
請求項３または４に記載の測定方法。
【請求項6】
前記信号処理ステップは、前記微生物の活動に関する指標として微生物ＡＥの発生頻度を出力するように構成される、
請求項１から５のいずれか一項に記載の測定方法。
請求項１から５のいずれか一項に記載の測定方法。
【請求項7】
前記信号処理ステップは、前記微生物の活動に関する指標として微生物ＡＥの発生位置を出力するように構成される、
請求項１から６のいずれか一項に記載の測定方法。
請求項１から６のいずれか一項に記載の測定方法。
【請求項8】
前記設置ステップは、第１のＡＥセンサおよび第２のＡＥセンサを設置するように構成され、
前記信号処理ステップは、前記第１のＡＥセンサによって検出された第１のＡＥ信号と前記第２のＡＥセンサによって検出された第２のＡＥ信号との到達時間差、または、前記第１のＡＥ信号と前記第２のＡＥ信号の信号強度比、に基づいて微生物ＡＥの発生位置を出力するように構成される、
請求項７に記載の測定方法。
前記信号処理ステップは、前記第１のＡＥセンサによって検出された第１のＡＥ信号と前記第２のＡＥセンサによって検出された第２のＡＥ信号との到達時間差、または、前記第１のＡＥ信号と前記第２のＡＥ信号の信号強度比、に基づいて微生物ＡＥの発生位置を出力するように構成される、
請求項７に記載の測定方法。
【請求項9】
前記信号処理ステップは、前記微生物の活動に関する指標として微生物ＡＥのピーク周波数分布を出力するように構成される、
請求項１から８のいずれか一項に記載の測定方法。
請求項１から８のいずれか一項に記載の測定方法。
【請求項10】
前記信号処理ステップによって求められた微生物の活動に関する指標に基づいて、微生物の培養環境を調節する調節ステップをさらに含む、
請求項１から９のいずれか一項に記載の測定方法。
請求項１から９のいずれか一項に記載の測定方法。
【請求項11】
微生物の培養液または培地に直接接触するように構成された受感部を有するＡＥセンサと、
前記ＡＥセンサの前記受感部によって検出されたＡＥ信号に基づいて前記微生物の活動に関する指標を出力するように構成された信号処理部と、
を含む、測定装置。
前記ＡＥセンサの前記受感部によって検出されたＡＥ信号に基づいて前記微生物の活動に関する指標を出力するように構成された信号処理部と、
を含む、測定装置。
【請求項12】
前記信号処理部は、前記ＡＥセンサの前記受感部によって検出されたＡＥ信号に基づいて微生物ＡＥが発生したか否かについて判定し、微生物ＡＥが発生したか否かの判定に基づいて、微生物の活動に関する指標を出力するように構成される、
請求項１１に記載の測定装置。
請求項１１に記載の測定装置。
【請求項13】
前記信号処理部は、前記ＡＥセンサの前記受感部によって検出されたＡＥ信号の周波数スペクトルを求め、最もスペクトル成分が強いピーク周波数を求め、前記ピーク周波数が所定の下限周波数を超えている場合に、微生物ＡＥが発生したと判定するように構成される、
請求項１２に記載の測定装置。
請求項１２に記載の測定装置。
【請求項14】
前記信号処理部は、前記ＡＥ信号のバックグラウンドノイズの周波数スペクトルを求め、前記ＡＥ信号のしきい値を超えた信号波形の周波数スペクトルを求め、各周波数成分について、前記バックグラウンドノイズの周波数スペクトルに対する前記信号波形の周波数スペクトルの比を求め、あらかじめ設定した周波数範囲で前記比が所定の値以上であり、前記周波数範囲外で前記比が所定の値未満である場合に、微生物ＡＥが発生したと判定するように構成される、
請求項１２に記載の測定装置。
請求項１２に記載の測定装置。
【請求項15】
前記信号処理部は、前記判定に加えてさらに、前記ＡＥ信号の所定のピークしきい値を超えているピークであって、かつ、隣接するピーク間の間隔が所定のピーク間隔上限値より小さいピークの数をカウントし、カウントしたピークの数が所定のピーク下限数以上である場合に、微生物ＡＥが発生したと判定するように構成される、
請求項１３または１４に記載の測定装置。
請求項１３または１４に記載の測定装置。
【請求項16】
前記信号処理部は、前記微生物の活動に関する指標として微生物ＡＥの発生頻度を出力するように構成される、
請求項１１から１５のいずれか一項に記載の測定装置。
請求項１１から１５のいずれか一項に記載の測定装置。
【請求項17】
前記信号処理部は、前記微生物の活動に関する指標として微生物ＡＥの発生位置を出力するように構成される、
請求項１１から１６のいずれか一項に記載の測定装置。
請求項１１から１６のいずれか一項に記載の測定装置。
【請求項18】
前記ＡＥセンサは、第１のＡＥセンサおよび第２のＡＥセンサを含み、
前記信号処理部は、前記第１のＡＥセンサによって検出された第１のＡＥ信号と前記第２のＡＥセンサによって検出された第２のＡＥ信号との到達時間差、または、前記第１のＡＥ信号と前記第２のＡＥ信号の信号強度比、に基づいてＡＥの発生位置を出力するように構成される、
請求項１７に記載の測定装置。
前記信号処理部は、前記第１のＡＥセンサによって検出された第１のＡＥ信号と前記第２のＡＥセンサによって検出された第２のＡＥ信号との到達時間差、または、前記第１のＡＥ信号と前記第２のＡＥ信号の信号強度比、に基づいてＡＥの発生位置を出力するように構成される、
請求項１７に記載の測定装置。
【請求項19】
前記信号処理部は、前記微生物の活動に関する指標として微生物ＡＥのピーク周波数分布を出力するように構成される、
請求項１１から１８のいずれか一項に記載の測定装置。
請求項１１から１８のいずれか一項に記載の測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、測定方法および測定装置に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、藻、原生生物、酵母などの菌類を含む微生物の活動（呼吸、光合成、発酵などの化学反応）に関する指標として、様々なパラメータを測定することが知られている。
【0003】
例えば、酒類の製造過程においては、酵母の発酵度合いともろみの温度との間に相関関係があることから、もろみの温度を測定することによって酵母の活動量を把握していた。また、ラン藻の培養においては、ラン藻が光合成を行えば酸素が発生するので、培養液中の溶存酸素濃度を測定することも知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２００９－２１９４１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
従来技術によれば、微生物の活動状況を把握することが可能であるが、より多角的に微生物の活動状態を把握したいというニーズがある。すなわち、従来技術では知られていない新たなパラメータに基づいて微生物の活動に関する指標を出力することが求められている。
【0006】
そこで本願発明の一実施形態は、従来技術では知られていない新たなパラメータに基づいて微生物の活動に関する指標を出力することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本願発明の一実施形態の測定方法は、ＡＥセンサの受感部が微生物の培養液または培地に直接接触するようにＡＥセンサを設置する設置ステップと、前記ＡＥセンサの前記受感部によって検出されたＡＥ信号に基づいて微生物の活動に関する指標を出力する信号処理ステップと、を含む。
【0008】
また、本願発明の一実施形態の測定方法は、前記ＡＥセンサの前記受感部によって検出されたＡＥ信号に基づいて微生物ＡＥが発生したか否かについて判定する判定ステップをさらに含み、前記信号処理ステップは、前記判定ステップによる判定に基づいて、微生物の活動に関する指標を出力するように構成される。
【0009】
また、本願発明の一実施形態の測定方法において、前記判定ステップは、前記ＡＥセンサの前記受感部によって検出されたＡＥ信号の周波数スペクトルを求め、最もスペクトル成分が強いピーク周波数を求め、前記ピーク周波数が所定の下限周波数を超えている場合に、微生物ＡＥが発生したと判定するように構成される。
【0010】
また、本願発明の一実施形態の測定方法において、前記判定ステップは、前記ＡＥ信号のバックグラウンドノイズの周波数スペクトルを求め、前記ＡＥ信号のしきい値を超えた信号波形の周波数スペクトルを求め、各周波数成分について、前記バックグラウンドノイズの周波数スペクトルに対する前記信号波形の周波数スペクトルの比を求め、あらかじめ設定した周波数範囲で前記比が所定の値以上であり、前記周波数範囲外で前記比が所定の値未満である場合に、微生物ＡＥが発生したと判定するように構成される。
【0011】
また、本願発明の一実施形態の測定方法において、前記判定ステップは、前記判定に加えてさらに、前記ＡＥ信号の所定のピークしきい値を超えているピークであって、かつ、隣接するピーク間の間隔が所定のピーク間隔上限値より小さいピークの数をカウントし、カウントしたピークの数が所定のピーク下限数以上である場合に、微生物ＡＥが発生したと判定するように構成される。
【0012】
また、本願発明の一実施形態の測定方法において、前記信号処理ステップは、前記微生物の活動に関する指標として微生物ＡＥの発生頻度を出力するように構成される。
【0013】
また、本願発明の一実施形態の測定方法において、前記信号処理ステップは、前記微生物の活動に関する指標として微生物ＡＥの発生位置を出力するように構成される。
【0014】
また、本願発明の一実施形態の測定方法において、前記設置ステップは、第１のＡＥセンサおよび第２のＡＥセンサを設置するように構成され、前記信号処理ステップは、前記第１のＡＥセンサによって検出された第１のＡＥ信号と前記第２のＡＥセンサによって検出された第２のＡＥ信号との到達時間差、または、前記第１のＡＥ信号と前記第２のＡＥ信号の信号強度比、に基づいて微生物ＡＥの発生位置を出力するように構成される。
【0015】
また、本願発明の一実施形態の測定方法において、前記信号処理ステップは、前記微生物の活動に関する指標として微生物ＡＥのピーク周波数分布を出力するように構成される。
【0016】
また、本願発明の一実施形態の測定方法は、前記信号処理ステップによって求められた微生物の活動に関する指標に基づいて、微生物の培養環境を調節する調節ステップをさらに含む。
【0017】
本願発明の一実施形態の測定装置は、微生物の培養液または培地に直接接触するように構成された受感部を有するＡＥセンサと、前記ＡＥセンサの前記受感部によって検出されたＡＥ信号に基づいて前記微生物の活動に関する指標を出力するように構成された信号処理部と、を含む。
【0018】
また、本願発明の一実施形態の測定装置において、前記信号処理部は、前記ＡＥセンサの前記受感部によって検出されたＡＥ信号に基づいて微生物ＡＥが発生したか否かについて判定し、微生物ＡＥが発生したか否かの判定に基づいて、微生物の活動に関する指標を出力するように構成される。
【0019】
また、本願発明の一実施形態の測定装置において、前記信号処理部は、前記ＡＥセンサの前記受感部によって検出されたＡＥ信号の周波数スペクトルを求め、最もスペクトル成分が強いピーク周波数を求め、前記ピーク周波数が所定の下限周波数を超えている場合に、微生物ＡＥが発生したと判定するように構成される。
【0020】
また、本願発明の一実施形態の測定装置において、前記信号処理部は、前記ＡＥ信号のバックグラウンドノイズの周波数スペクトルを求め、前記ＡＥ信号のしきい値を超えた信号波形の周波数スペクトルを求め、各周波数成分について、前記バックグラウンドノイズの周波数スペクトルに対する前記信号波形の周波数スペクトルの比を求め、あらかじめ設定した周波数範囲で前記比が所定の値以上であり、前記周波数範囲外で前記比が所定の値未満である場合に、微生物ＡＥが発生したと判定するように構成される。
【0021】
また、本願発明の一実施形態の測定装置において、前記信号処理部は、前記判定に加えてさらに、前記ＡＥ信号の所定のピークしきい値を超えているピークであって、かつ、隣接するピーク間の間隔が所定のピーク間隔上限値より小さいピークの数をカウントし、カウントしたピークの数が所定のピーク下限数以上である場合に、微生物ＡＥが発生したと判定するように構成される。
【0022】
また、本願発明の一実施形態の測定装置において、前記信号処理部は、前記微生物の活動に関する指標として微生物ＡＥの発生頻度を出力するように構成される。
【0023】
また、本願発明の一実施形態の測定装置において、前記信号処理部は、前記微生物の活動に関する指標として微生物ＡＥの発生位置を出力するように構成される。
【0024】
また、本願発明の一実施形態の測定装置において、前記ＡＥセンサは、第１のＡＥセンサおよび第２のＡＥセンサを含み、前記信号処理部は、前記第１のＡＥセンサによって検出された第１のＡＥ信号と前記第２のＡＥセンサによって検出された第２のＡＥ信号との到達時間差、または、前記第１のＡＥ信号と前記第２のＡＥ信号の信号強度比、に基づいてＡＥの発生位置を出力するように構成される。
【0025】
また、本願発明の一実施形態の測定装置において、前記信号処理部は、前記微生物の活動に関する指標として微生物ＡＥのピーク周波数分布を出力するように構成される。
【発明の効果】
【0026】
本願発明の一実施形態によれば、従来技術では知られていない新たなパラメータに基づいて微生物の活動に関する指標を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【0027】
【発明を実施するための形態】
【0028】
以下、図面を参照して、本実施形態の測定方法および測定装置について説明する。図１は、本実施形態の測定装置の全体構成を模式的に示す図である。本実施形態の測定装置１０００は、微生物の活動に伴って発生する弾性波（アコースティック・エミッション、ＡＥ）を測定するように構成されている。すなわち、藻、原生生物、酵母などの菌類を含む微生物に対して、その活動（呼吸、光合成、発酵などの化学反応）によりガスが発生し、発泡などのガスの急速な拡散が生じる。微生物の活動に由来して発生するＡＥ（以下、「微生物ＡＥ」または単に「ＡＥ」という）は、培地が液体の場合、液中での気泡の核生成、複数の気泡の合体、付着していた固相からの気泡の脱離、液面での気泡の消滅に伴い発生する弾性波を指す。また、培地が固体（培地と培養液の混合物など）の場合、培地内部で気体が閉じ込められたガス溜まりを気泡と同等と考え、微生物ＡＥは、ガス溜まりの発生、合体、外部へのガス抜けによるガス溜まりの消滅に伴い発生する弾性波を指す。
【0029】
測定装置１０００は、微生物ＡＥを受感するように構成された受感部１０２を有するＡＥセンサ１００を備える。図２Ａは、培養液に対するＡＥセンサの設置状況を模式的に示す図である。図２Ａに示すように、ＡＥセンサ１００は、受感部１０２が微生物の培養液６０２に直接接触するように構成されている。例えば、酵母やラン藻のように液中で培養する場合、培養タンク６００の内部にＡＥセンサ１００を設置する。ＡＥセンサ１００は培養タンク６００の壁面や底面に取り付けてもいいし、液中に吊るしたり、液面に浮かしたりしてもよい。いずれの場合もＡＥセンサ１００の受感部１０２が培養液６０２と直接接していることで、微弱で高周波のＡＥであっても検出可能になる。
【0030】
図２Ｂは、培地に対するＡＥセンサの設置状況を模式的に示す図である。図２Ｂに示すように、ＡＥセンサ１００は、受感部１０２が微生物の培地６０４に直接接触するように構成されている。例えば、菌床のように固体の培地６０４で培養する場合、ＡＥセンサ１００をバンドなどで培地６０４の表面に取り付けるか、培地６０４に孔を開けて内部にＡＥセンサ１００を差し込む。いずれの場合もＡＥセンサ１００の受感部１０２が培地６０４と直接接していることで微弱で高周波のＡＥを検出可能にする。
【0031】
ＡＥセンサ１００は、例えば、圧電素子、マイクロフォン（ＭＥＭＳを含む）、エレクトレット素子などを使用することができる。以下、ＡＥセンサの種類を説明する。図３Ａは、圧電型のＡＥセンサの構造を模式的に示す図である。ＡＥセンサ１００は、一般的にＡＥセンサとして用いられる圧電型（１００ｋＨｚ以上の超音波ＡＥの検出に優れる）を用いることができる。具体的には、図３Ａに示すように、ＡＥセンサ１００は、圧電セラミックス１１０または圧電高分子１１０を２枚の電極１１２で挟み、一方の電極１１２に整合層１１４を取り付けて構成することができる。圧電型のＡＥセンサ１００は、培養液または培地より音響インピーダンスが著しく高いため、シリコーン樹脂などの整合層１１４を介して受感部１０２を培養液または培地と接触させるように構成される。
【0032】
図３Ｂは、コンデンサ型のＡＥセンサの構造を模式的に示す図である。ＡＥセンサ１００は、マイクロフォンとして用いられるコンデンサ型を使用することができる。具体的には、ＡＥセンサ１００は、対向する２枚の電極１２２と、一方の電極１２２（ダイヤフラム）に取り付けられた保護層１２４と、を備えて構成される。コンデンサ型のＡＥセンサ１００は、耐圧性が低いのでダイヤフラムが過度にたわんで破損しないように保護層１２４を介して受感部１０２を培養液または培地と接触させるように構成される。
【0033】
図３Ｃは、ボイスコイル型のＡＥセンサの構造を模式的に示す図である。ＡＥセンサ１００は、マイクロフォンとして用いられるボイスコイル型を使用することができる。具体的には、ＡＥセンサ１００は、ボイスコイル、磁石、およびダイヤフラムを含むモジュール１３０と、モジュール１３０に取り付けられた保護層１３４と、を備えて構成される。ボイスコイル型のＡＥセンサ１００は、耐圧性が低いのでダイヤフラムが過度にたわんで破損しないように保護層１３４を介して受感部１０２を培養液または培地と接触させるように構成される。
【0034】
図３Ｄは、ＥＣＭ型のＡＥセンサの構造を模式的に示す図である。ＡＥセンサ１００は、マイクロフォンとして用いられるＥＣＭ（エレクトレット・コンデンサ・マイクロフォン）型を使用することができる。具体的には、ＡＥセンサ１００は、エレクトレット１４０を２枚の電極１４２で挟み、一方の電極（ダイヤフラム）１４２に保護層１４４を取り付けて構成することができる。ＥＣＭ型のＡＥセンサ１００は、耐圧性が低いのでダイヤフラムが過度にたわんで破損しないように保護層１４４を介して受感部１０２を培養液または培地と接触させるように構成される。
【0035】
図３Ｅは、ＥＣＳ型のＡＥセンサの構造を模式的に示す図である。ＡＥセンサ１００は、エレクトレット１５０間にスペーサ１５６を設け、エレクトレット１５０を２枚の電極１５２で挟み、一方の電極（ダイヤフラム）１５２に保護層１５４を取り付けて構成することができる。ＥＣＳ（エレクトレット・コンデンサ・センサ）型のＡＥセンサ１００は、耐圧性に優れるので培養液に素子を直接接触させることも可能だが、傷などの損傷による破損を防ぐためにシリコーン樹脂などの保護層１５４を介して受感部１０２を培養液または培地と接触させるように構成される。保護層１５４が薄い方が感度は向上するが、耐久性は低下する。保護層１５４は整合層としての機能も有している。ＥＣＳはスペーサ１５６によって形成された微視的な空気ギャップ（マイクロギャップ、エレクトレット１５０と電極１５２の間の空間）の変形により機械的振動を電気信号に変換するため、その音響インピーダンスは圧電センサより著しく低く、マイクロフォンより高い。ＥＣＳを培養液中に設置する場合、液体の音響インピーダンスの方がＥＣＳより高いため、保護層１５４をシリコーン樹脂などの液体の音響インピーダンスと同等か低い材質とすることで整合層の役割も付与できる。また、この場合、保護層の厚さは１０ｍｍ程度まであっても検出感度に影響はほとんどない（厚すぎると保護層中でのＡＥの減衰が無視できなくなる）。ＥＣＳを培地表面や培地中に設置する場合、音響インピーダンスが高い培地であれば培養液と同じように考えることができる（例えば、原木椎茸であれば培地は木材のため音響インピーダンスは著しく高い）。一方、培地が空気を多く含むような低音響インピーダンスの場合（例えば、菌床椎茸の培地はおがくずを押し固めた多孔質体なので音響インピーダンスは低い）、ＥＣＳの保護層は整合層として有効ではないため、可能な限り薄い方がよい。この場合、耐久性を考慮すると厚さは０．０１～１ｍｍが望ましい。ＥＣＳ型のＡＥセンサ１００は、０．１－２００ｋＨｚなど広帯域でのＡＥ測定が可能なため、全てのＡＥ判定方法を適用可能である。なお、ＥＣＳ型のＡＥセンサについては、特許第５３０５３０４号および特許第６２１４０５４号の開示を、全体として本明細書に参照により組み込むことができる。
【0036】
以上のように、エレクレットセンサ、圧電センサ、マイクロフォンをＡＥセンサ１００として培養液中や培地表面または内部に設置することで、上記微生物ＡＥを検出する。ＡＥセンサ１００の受感部１０２を培養液や培地と直接接触させることで高周波成分を含む微弱な微生物ＡＥの検出が可能となる。
【0037】
図１の説明に戻ると、測定装置１０００は、ＡＥセンサ１００から出力された信号を増幅するためのプリアンプ２００と、プリアンプ２００から出力されたアナログ信号をデジタル信号に変換するためのＡ／Ｄコンバータ３００と、を備える。すなわち、ＡＥセンサ１００から出力された信号は、プリアンプ２００（アナログの増幅回路（周波数フィルタを含む））を通した後、Ａ／Ｄコンバータ３００によってＡ／Ｄ変換される。Ａ／Ｄ変換により信号データは、サンプリング時間ｔｓで離散化されたデジタルデータとなる。サンプリング時間ｔｓは、１００ｎｓ～１０ｍｓであるが、広帯域周波数を測定するとともに騒音などの外乱の影響を避けるために１００ｎｓ～１０μｓが望ましい。なお、ＡＥセンサ１００から出力された信号に対する処理については、特開２０１８－５４５０２号の開示を、全体として本明細書に参照により組み込むことができる。
【0038】
測定装置１０００は、ＡＥセンサ１００の受感部１０２によって検出された信号（具体的には本実施形態ではＡ／Ｄコンバータ３００から出力された信号）に基づいて、微生物ＡＥが発生したか否かについて判定し、その判定に基づいて微生物の活動に関する指標を出力するように構成された信号処理部４００を備える。信号処理部４００は、ＣＰＵ（中央処理装置）などの演算装置とメモリなどを含むコンピュータの一部として実装することができる。また、測定装置１０００は、信号処理部４００に接続されたマウス、キーボード、ディスプレイなどの入出力インターフェース５００を備える。以下、微生物ＡＥが発生したか否かについて信号処理部４００によって行われるＡＥ判定方法について説明する。
【0039】
第１のＡＥ判定方法
（１）信号処理部４００は、Ａ／Ｄコンバータ３００から出力されたデジタルデータが、あらかじめ設定されたしきい値Ｖｔｈを超えた場合、Ｔｗの記録長だけデジタルデータを取り込んで、信号波形を得る。
（２）信号処理部４００は、必要に応じて信号波形の周波数フィルタリングを行う。
（３）信号処理部４００は、ＡＥ信号強度として、信号波形の両振幅Ｖｐｐを算出し、ノイズレベルＶｎｚを用いて以下の式によりＳ／Ｎ比Ｒｓｎを算出する。Ｒｓｎ＝Ｖｐｐ／Ｖｎｚ
（１）信号処理部４００は、Ａ／Ｄコンバータ３００から出力されたデジタルデータが、あらかじめ設定されたしきい値Ｖｔｈを超えた場合、Ｔｗの記録長だけデジタルデータを取り込んで、信号波形を得る。
（２）信号処理部４００は、必要に応じて信号波形の周波数フィルタリングを行う。
（３）信号処理部４００は、ＡＥ信号強度として、信号波形の両振幅Ｖｐｐを算出し、ノイズレベルＶｎｚを用いて以下の式によりＳ／Ｎ比Ｒｓｎを算出する。Ｒｓｎ＝Ｖｐｐ／Ｖｎｚ
【0040】
なお、Ｖｎｚは固定値でもよいし、１ｍｉｎ－１ｈｏｕｒの間隔で測定したバックグラウンドノイズレベルでもいいし、信号波形のしきい値を超える直前の信号レベルでもよい。ＡＥセンサ１００が１個だけの場合、信号処理部４００は、Ｓ／Ｎ比Ｒｓｎが所定の値を超えればＡＥと判定する。また、ＡＥセンサ１００が複数の場合、信号処理部４００は、Ｓ／Ｎ比Ｒｓｎの最大値であるセンサ以外のＳ／Ｎ比Ｒｓｎが全て所定のノイズレベルを超えていないことをＡＥ判定の条件に加えることで判定精度を向上できる。第１のＡＥ判定方法については、特開２０１５－８７２１４号および特開２０１８－５４５０２号の開示を、全体として本明細書に参照により組み込むことができる。
【0041】
図４は、周波数フィルタリングによるＳ／Ｎ比の向上について説明するための図である。図４のグラフの縦軸は信号波形の信号強度を示しており、横軸は時間経過を示している。図４の上段は、周波数フィルタリングを行わなかった場合の信号強度を時間経過とともに示している。この場合、上記の式によりＳ／Ｎ比Ｒｓｎが求められ、Ｒｓｎは８．８ｄＢであった。一方、図４の下段は、５０ｋＨｚのハイパスフィルタリングを行った場合の信号強度を時間経過とともに示している。この場合、Ｒｓｎは１１ｄＢとなり、Ｓ／Ｎ比が向上した。以上のように、信号処理部４００は、所定の下限周波数より低い周波数成分を除去することによって、低周波ノイズに埋もれているＡＥ信号を検出することができる。
【0042】
第２のＡＥ判定方法
（１）信号処理部４００は、第１のＡＥ判定方法と同様の方法で信号波形を得る。
（２）信号処理部４００は、第１のＡＥ判定方法と同様の方法でＳ／Ｎ比Ｒｓｎを算出する。
（３）信号処理部４００は、ＡＥセンサ１００の受感部１０２によって検出されたＡＥ信号の周波数スペクトルを求め、最もスペクトル成分が強いピーク周波数を求め、ピーク周波数が所定の下限周波数を超えている場合に、ＡＥが発生したと判定することができる。すなわち、信号処理部４００は、Ｓ／Ｎ比Ｒｓｎが所定の値を超えた場合、フーリエ変換、ウェーブレット変換などを用いて信号波形の周波数スペクトルを求め、最もスペクトル成分が強い周波数（ピーク周波数）ｆｐを求める。信号処理部４００は、ｆｐが所定の下限周波数を超えていればＡＥと判定する。
（４）信号処理部４００は、Ｓ／Ｎ比Ｒｓｎが所定の値を超えていない場合、ハイパスフィルタリングを行う（所定の下限周波数より低い周波数成分を除去する）。
（５）信号処理部４００は、得られた信号波形について第１のＡＥ判定方法と同様の方法でＡＥ判定を行う（ＡＥ信号が低周波ノイズに埋もれている場合を想定）。
（１）信号処理部４００は、第１のＡＥ判定方法と同様の方法で信号波形を得る。
（２）信号処理部４００は、第１のＡＥ判定方法と同様の方法でＳ／Ｎ比Ｒｓｎを算出する。
（３）信号処理部４００は、ＡＥセンサ１００の受感部１０２によって検出されたＡＥ信号の周波数スペクトルを求め、最もスペクトル成分が強いピーク周波数を求め、ピーク周波数が所定の下限周波数を超えている場合に、ＡＥが発生したと判定することができる。すなわち、信号処理部４００は、Ｓ／Ｎ比Ｒｓｎが所定の値を超えた場合、フーリエ変換、ウェーブレット変換などを用いて信号波形の周波数スペクトルを求め、最もスペクトル成分が強い周波数（ピーク周波数）ｆｐを求める。信号処理部４００は、ｆｐが所定の下限周波数を超えていればＡＥと判定する。
（４）信号処理部４００は、Ｓ／Ｎ比Ｒｓｎが所定の値を超えていない場合、ハイパスフィルタリングを行う（所定の下限周波数より低い周波数成分を除去する）。
（５）信号処理部４００は、得られた信号波形について第１のＡＥ判定方法と同様の方法でＡＥ判定を行う（ＡＥ信号が低周波ノイズに埋もれている場合を想定）。
【0043】
信号処理部４００は、以下の項目に鑑み、例えば上記のＥＣＳ型のＡＥセンサ１００を使用することによって広帯域の周波数０．１ｋＨｚ～１０００ｋＨｚ(１０～１００ｋＨｚが望ましい)で微生物ＡＥを測定することができる。
（１）培養液でのＡＥ測定の場合、泡の大きさの分布が分かる（泡のサイズが小さいとＡＥの周波数は高い。気泡核生成と消滅→成長した泡の界面からの脱離→泡同士の合体の順に事象のサイズが大きくなり周波数が低下する。したがって、周波数分布から現在の発泡状態が分かる。
（２）１０ｋＨｚ以上の高周波成分が支配的な微生物ＡＥの場合、ノイズとの分離が容易になる。信号波形の周波数スペクトルから高周波成分が強く低周波成分が弱い信号波形をＡＥと判定することで、突発的なノイズをＡＥと誤判定することを防ぐ。
（１）培養液でのＡＥ測定の場合、泡の大きさの分布が分かる（泡のサイズが小さいとＡＥの周波数は高い。気泡核生成と消滅→成長した泡の界面からの脱離→泡同士の合体の順に事象のサイズが大きくなり周波数が低下する。したがって、周波数分布から現在の発泡状態が分かる。
（２）１０ｋＨｚ以上の高周波成分が支配的な微生物ＡＥの場合、ノイズとの分離が容易になる。信号波形の周波数スペクトルから高周波成分が強く低周波成分が弱い信号波形をＡＥと判定することで、突発的なノイズをＡＥと誤判定することを防ぐ。
【0044】
図５Ａおよび図５Ｂは、第２のＡＥ判定方法の一例を示す図である。図５Ａおよび図５Ｂの上段のグラフの縦軸は信号波形の信号強度を示しており、横軸は時間経過を示している。図５Ａおよび図５Ｂの下段のグラフは、信号波形をウェーブレット変換した結果であり、縦軸は周波数を示しており、横軸は時間経過を示している。また、図５Ａおよび図５Ｂの左側はフィルタリングを行わなかった場合のグラフを示しており、右側は５０ｋＨｚのハイパスフィルタリングを行った場合のグラフを示している。
【0045】
図５Ａの例では、フィルタリングを行った場合、行わなかった場合の両方において、ピーク周波数ｆｐ（７０ｋＨｚ付近）が下限周波数ｆｌ（２０ｋＨｚ）よりも高いのでＡＥが発生したと判定される。これに対して、図５Ｂの例は、ＡＥが発生したのではなく電磁ノイズが発生したときの信号波形を示している。この場合、例えば圧電素子のように低周波数領域の信号を検出し難いセンサを用いると、図５Ｂの右側に示すように、下限周波数ｆｌ（２０ｋＨｚ）よりも高いピーク周波数のみが検出される結果、ＡＥが発生したと誤判定されるおそれがある。一方、ＥＣＳ型のＡＥセンサ１００のように０．１－２００ｋＨｚなど広帯域の信号を検出可能なセンサを使用することによって、下限周波数ｆｌ（２０ｋＨｚ）よりも低いピーク周波数を検出することができるので、ＡＥ誤検出を防止することができる。
【0046】
第３のＡＥ判定方法
（１）信号処理部４００は、あらかじめノイズの周波数スペクトル成分を設定する。または、信号処理部４００は、１ｍｉｎ～１ｄａｙごとに定期的にバックグラウンドノイズを測定し、その周波数スペクトルを求めてノイズ成分として扱う。
（２）信号処理部４００は、第１のＡＥ判定方法と同様の方法で信号波形を得て、周波数スペクトルを求める。
（３）信号処理部４００は、各周波数成分について、ノイズの周波数成分に対する信号波形の周波数成分の比ｒｆを求める。
（４）信号処理部４００は、あらかじめ設定した周波数範囲でｒｆが所定の値を超えていて、範囲外の周波数でのｒｆが所定の値を超えていなければＡＥと判定する。
（１）信号処理部４００は、あらかじめノイズの周波数スペクトル成分を設定する。または、信号処理部４００は、１ｍｉｎ～１ｄａｙごとに定期的にバックグラウンドノイズを測定し、その周波数スペクトルを求めてノイズ成分として扱う。
（２）信号処理部４００は、第１のＡＥ判定方法と同様の方法で信号波形を得て、周波数スペクトルを求める。
（３）信号処理部４００は、各周波数成分について、ノイズの周波数成分に対する信号波形の周波数成分の比ｒｆを求める。
（４）信号処理部４００は、あらかじめ設定した周波数範囲でｒｆが所定の値を超えていて、範囲外の周波数でのｒｆが所定の値を超えていなければＡＥと判定する。
【0047】
第３のＡＥ判定方法の一例について説明する。図６Ａおよび図６Ｂは、第３のＡＥ判定方法の一例を示す図である。図６Ａの上段のグラフは、図５Ａの０．０～１．０ｍｓをバックグラウンドノイズとして、１．８～２．８ｍｓをＡＥとしてそれぞれのスペクトル強度を示したものであり、図６Ａの下段のグラフは、上段のグラフに対するＳＮ比ｒｆを示している（発酵温浴での測定）。図６Ｂの上段のグラフは、図５Ｂの０．０～１．０ｍｓをバックグラウンドノイズとして、１．８～２．８ｍｓをＡＥとしてそれぞれのスペクトル強度を示したものであり、図６Ｂの下段のグラフは、上段のグラフに対するＳＮ比ｒｆを示している（発酵温浴での測定）。
【0048】
図６Ａの下段のグラフにおいてｒｆは、下限周波数（２０ｋＨｚ）以上の周波数範囲で所定の値以上であり、下限周波数（２０ｋＨｚ）未満の周波数範囲では２以下で所定の値未満であるので、信号処理部４００は、図５Ａの信号波形について微生物ＡＥが発生したと判定することができる。一方、図６Ｂの下段においてｒｆは、下限周波数（２０ｋＨｚ）以上の周波数範囲で所定の値以上であるが、下限周波数（２０ｋＨｚ）未満の周波数範囲に１００を超えるピークがあり所定の値未満ではないので、信号処理部４００は、図５Ｂの信号波形について微生物ＡＥではないと判定することができる。このように、信号処理部４００は、スペクトル強度を算出すれば、周波数フィルタリングを行うことなくＡＥを判定可能である。
【0049】
追加のＡＥ判定方法（ピークカウント）
上記の第１から第３のいずれのＡＥ判定方法も、さらにピークカウントでの判定を加えることができる。信号処理部４００は、下記の方法で信号波形のピーク数を調べる。
（１）所定のピークしきい値を超えているピーク
（２）隣接する上記ピークとの間隔が所定のピーク間隔上限値より小さいこと
信号処理部４００は、上記を満たすピーク群のピーク数が所定のピーク下限数以上であればＡＥと判定する。これの判定により、突発的な電磁ノイズを除去できる。
上記の第１から第３のいずれのＡＥ判定方法も、さらにピークカウントでの判定を加えることができる。信号処理部４００は、下記の方法で信号波形のピーク数を調べる。
（１）所定のピークしきい値を超えているピーク
（２）隣接する上記ピークとの間隔が所定のピーク間隔上限値より小さいこと
信号処理部４００は、上記を満たすピーク群のピーク数が所定のピーク下限数以上であればＡＥと判定する。これの判定により、突発的な電磁ノイズを除去できる。
【0050】
追加のＡＥ判定方法の一例について説明する。図７は、追加のＡＥ判定方法の一例を示す図である。図７の上段のグラフおよび下段のグラフの縦軸は信号波形の信号強度を示しており、横軸は時間経過を示している。信号処理部４００は、上記の第１から第３のいずれのＡＥ判定方法で微生物ＡＥが発生したと判定され、さらに、以下の条件を満たした場合に、微生物ＡＥが発生したと判定することができる。信号処理部４００は、図７のいずれの信号波形についても、ピークしきい値をバックグラウンドノイズの２倍とし、ピーク間隔上限値を５０ｍｓ、ピーク下限数を２として判定を行う。
【0051】
図７の上段のグラフでは、信号処理部４００は、所定のピークしきい値を超えるピーク（図中三角印）が９個あり、かつ、隣接するピーク間の間隔がいずれもピーク間隔上限値より小さいことから、９個のピーク数をカウントする。信号処理部４００は、カウントしたピーク数（９個）がピーク下限数（２個）以上であるので、図７の上段の波形について微生物ＡＥが発生したと判定することができる。一方、図７の下段のグラフでは、信号処理部４００は、ピークしきい値を超えるピーク（図中三角印）が２個あるが、隣接するこれらのピーク間隔はピーク間隔上限値を超えてしまっていることから、ピーク数はカウントされない。信号処理部４００は、カウントしたピーク数（０個）がピーク下限数（２個）未満であるので、図７の下段の波形をノイズと判定することができる。
【0052】
次に、微生物の活動に関する指標の出力について説明する。信号処理部４００は、以下の項目に鑑み、ＡＥ発生頻度、ＡＥ波形の振幅とピーク数、ＡＥ波形の周波数スペクトル、ＡＥの到達時間を微生物の活動量の指標とすることができる。
（１）ＡＥ発生頻度が高いと微生物の活動量（呼吸や光合成によるガス生成）が多い。
（２）ＡＥの周波数が高いほど、微生物の活動により直接関連する（溶存ガスの核生成と消滅のようなサイズの小さな事象に起因するＡＥは周波数が高くなる）
（３）ＡＥの到達時間差でＡＥの発生位置情報（活動場所）が得られる。または、振幅とピーク数から信号強度比を算出すれば、おおまかなＡＥの発生位置情報（活動場所）が得られる。
（１）ＡＥ発生頻度が高いと微生物の活動量（呼吸や光合成によるガス生成）が多い。
（２）ＡＥの周波数が高いほど、微生物の活動により直接関連する（溶存ガスの核生成と消滅のようなサイズの小さな事象に起因するＡＥは周波数が高くなる）
（３）ＡＥの到達時間差でＡＥの発生位置情報（活動場所）が得られる。または、振幅とピーク数から信号強度比を算出すれば、おおまかなＡＥの発生位置情報（活動場所）が得られる。
【0053】
＜第１実施例＞
第１実施例として、日本酒の醸造施設において木桶のもろみのＡＥ測定を行った。図８Ａおよび図８Ｂは、第１実施例における日本酒のもろみのＡＥ測定を模式的に示す図である。図８Ａは１１月の仕込み時期のＡＥ測定を示しており、図８Ｂは１月の仕込み時期のＡＥ測定を示している。１１月の仕込み時期においてはＡＥセンサ１００を木桶７０２に収容されたもろみ７００に吊るし、１月の仕込み時期においてＡＥセンサ１００をステンレス管７０４に挿入してもろみ７００に差し込んだ。この時、温度センサ７０６も同様に設置した。本実施例では、厚さ０．１ｍｍのシリコーン樹脂の保護層１５４を取り付けたＥＣＳ型のＡＥセンサ１００を用いた。１ｍｉｎごとにバックグラウンドノイズを測定してその４倍をしきい値としてＡＥ測定を行った（サンプリング周波：５００ｋＨｚ、信号波形長：１ｋｗｏｒｄｓ）
第１実施例として、日本酒の醸造施設において木桶のもろみのＡＥ測定を行った。図８Ａおよび図８Ｂは、第１実施例における日本酒のもろみのＡＥ測定を模式的に示す図である。図８Ａは１１月の仕込み時期のＡＥ測定を示しており、図８Ｂは１月の仕込み時期のＡＥ測定を示している。１１月の仕込み時期においてはＡＥセンサ１００を木桶７０２に収容されたもろみ７００に吊るし、１月の仕込み時期においてＡＥセンサ１００をステンレス管７０４に挿入してもろみ７００に差し込んだ。この時、温度センサ７０６も同様に設置した。本実施例では、厚さ０．１ｍｍのシリコーン樹脂の保護層１５４を取り付けたＥＣＳ型のＡＥセンサ１００を用いた。１ｍｉｎごとにバックグラウンドノイズを測定してその４倍をしきい値としてＡＥ測定を行った（サンプリング周波：５００ｋＨｚ、信号波形長：１ｋｗｏｒｄｓ）
【0054】
図９Ａおよび図９Ｂは、日本酒のもろみのＡＥ測定の結果を示す図である。図９Ａは１１月に仕込んだ日本酒のもろみのＡＥ測定の結果を示しており、図９Ｂは１月に仕込んだ日本酒のもろみのＡＥ測定の結果を示している。図９Ａおよび図９Ｂの左側のグラフは、縦軸が１時間当たりのＡＥの検出数（発生数）を示しており、横軸が時間経過を示している。図９Ａおよび図９Ｂの右側のグラフは、縦軸が温度を示しており、横軸が時間経過を示している。
【0055】
図９Ａおよび図９Ｂに示すように、信号処理部４００は、微生物の活動に関する指標としてＡＥの発生頻度を出力することができる。また、図９Ａに示すように、１１月に仕込んだ場合、もろみの温度は急速に３０℃近くまで増加し、その後ゆるやかに減少した。一方、ＡＥ発生頻度（１時間ごとのＡＥ検出数）は、仕込み後１週間までは大きく変動し、その後大きく減少した。図９Ｂに示すように、１月に仕込んだ場合、もろみの温度は２２℃までゆるやかに上昇したのち、減少に転じた。一方、ＡＥ発生数は測定期間中大きく変動したが、特に仕込み後１２日後までが変動が大きかった。
【0056】
仕込み時期によりＡＥの発生挙動は大きく異なったが、測定終了後のアルコール濃度はそれぞれ１９．６％および１９．５％であり、ほぼ同じ値となった。このようにＡＥ測定により温度やアルコール濃度からは把握できない酵母の動きを可視化することができる。また、アルコール濃度は同じでも仕込み時期により出来上がった日本酒の味わいは大きく異なる。すなわち、ＡＥの発生挙動をモニタリングすることで仕込み時期による日本酒の特長の違いを予測できるようになる。
【0057】
＜第２実施例＞
第２実施例として、ラン藻を１００×１００×１００ｍｍのアクリルの培養槽で培養し、ＡＥ測定を行った。図１０は、第２実施例におけるラン藻のＡＥ測定を示す図である。ラン藻は荒川で採取し、シリンジフィルタで微細なラン藻のみ抽出したのち、1ヵ月培養してからＡＥ測定を行った。本実施例では、厚さ０．１ｍｍのシリコーン樹脂の保護層１５４を取り付けたＥＣＳ型のＡＥセンサ１００を用いた。本実施例では、２つのＡＥセンサ１００（第１のＡＥセンサ１００－１と第２のＡＥセンサ１００－２）のそれぞれの受感部１０２が培養槽８０２の中心に向くように、２つのＡＥセンサ１００を培養槽８０２の内壁面に取り付け、センサ間距離は深さ方向で５０ｍｍとした（中心間距離）。培養槽８０２の内部に培養液８００およびラン藻を収容し、埼玉大学内のビニールハウス内に培養槽８０２を置き、１ｍｉｎごとにバックグラウンドノイズを測定してその４倍をしきい値としてＡＥ測定を行った（サンプリング周波：５００ｋＨｚ、信号波形長：１０ｋｗｏｒｄｓ）。このとき同時に照度測定も行った。５日間の測定のうち、ｄａｙ０、３、４は晴天であった。
第２実施例として、ラン藻を１００×１００×１００ｍｍのアクリルの培養槽で培養し、ＡＥ測定を行った。図１０は、第２実施例におけるラン藻のＡＥ測定を示す図である。ラン藻は荒川で採取し、シリンジフィルタで微細なラン藻のみ抽出したのち、1ヵ月培養してからＡＥ測定を行った。本実施例では、厚さ０．１ｍｍのシリコーン樹脂の保護層１５４を取り付けたＥＣＳ型のＡＥセンサ１００を用いた。本実施例では、２つのＡＥセンサ１００（第１のＡＥセンサ１００－１と第２のＡＥセンサ１００－２）のそれぞれの受感部１０２が培養槽８０２の中心に向くように、２つのＡＥセンサ１００を培養槽８０２の内壁面に取り付け、センサ間距離は深さ方向で５０ｍｍとした（中心間距離）。培養槽８０２の内部に培養液８００およびラン藻を収容し、埼玉大学内のビニールハウス内に培養槽８０２を置き、１ｍｉｎごとにバックグラウンドノイズを測定してその４倍をしきい値としてＡＥ測定を行った（サンプリング周波：５００ｋＨｚ、信号波形長：１０ｋｗｏｒｄｓ）。このとき同時に照度測定も行った。５日間の測定のうち、ｄａｙ０、３、４は晴天であった。
【0058】
本実施例では、信号処理部４００は下記の方法でＡＥ判定を行った。
（１）方法Ａ：第１のＡＥ判定方法を用いた。信号処理部４００は、周波数フィルタリングは用いず、Ｓ／Ｎ比Ｒｓｎが４を超えた場合ＡＥと判定した。
（２）方法Ｂ：第２のＡＥ判定方法を用いた。信号処理部４００は、６０ｋＨｚを所定の下限周波数とし、Ｓ／Ｎ比Ｒｓｎが４を超えた場合ＡＥと判定した。
いずれの方法も、ピークカウントによるＡＥ判定を追加した（ピークしきい値：Ｓ／Ｎ比で６ｄＢ、ピーク間隔上限値：１０ｍｓ）
（１）方法Ａ：第１のＡＥ判定方法を用いた。信号処理部４００は、周波数フィルタリングは用いず、Ｓ／Ｎ比Ｒｓｎが４を超えた場合ＡＥと判定した。
（２）方法Ｂ：第２のＡＥ判定方法を用いた。信号処理部４００は、６０ｋＨｚを所定の下限周波数とし、Ｓ／Ｎ比Ｒｓｎが４を超えた場合ＡＥと判定した。
いずれの方法も、ピークカウントによるＡＥ判定を追加した（ピークしきい値：Ｓ／Ｎ比で６ｄＢ、ピーク間隔上限値：１０ｍｓ）
【0059】
図１１は、ラン藻のＡＥ測定の結果を示す図である。図１１の上段のグラフは上記の方法ＡによるＡＥ測定の結果であり、縦軸は１時間当たりのＡＥの検出数（発生数）を示しており、横軸は時間経過を示している。図１１の中段のグラフは上記の方法ＢによるＡＥ測定の結果であり、縦軸は１時間当たりのＡＥの検出数（発生数）を示しており、横軸は時間経過を示している。図１１の下段のグラフは縦軸が照度を示しており、横軸が時間経過を示している。
【0060】
図１１の上段のグラフによれば、いずれも晴天時にＡＥ発生数が増加しており、ラン藻が活発に活動したためと考えられる。しかし、図１１の中段のグラフによれば、方法Ｂでは方法Ａよりｄａｙ０、３でのＡＥ数が大きく低下している。これは、方法Ａで検出されたＡＥには低周波成分を強く含むＡＥが多く含まれているためである。ラン藻が光合成を行えば酸素が発生し、それに伴い溶存酸素の核生成と消滅の頻度が増す。そのため高周波成分が強いＡＥの挙動がラン藻の光合成活性と強く関連すると考えられる。つまり、方法ＢのＡＥ発生挙動の方がラン藻の光合成活動をより正確に表していると考えられ、照度測定では得られないラン藻の光合成活動の情報をＡＥ測定により得ることができる。
【0061】
また、信号処理部４００は、微生物の活動に関する指標としてＡＥの発生位置を出力することができる。図１２は、ラン藻のＡＥ発生位置分布と照度との比較を示す図である。図１２の上段のグラフは縦軸が照度を示しており、横軸が時間経過を示している。図１２の中段のグラフはラン藻のＡＥ発生位置分布であり、縦軸はラン藻のＡＥ発生深さ位置を示しており、横軸は時間経過を示している。図１２の下段のグラフはＡＥ測定の結果であり、縦軸は１時間当たりのＡＥの検出数（発生数）を示しており、横軸は時間経過を示している。
【0062】
信号処理部４００は、第１のＡＥセンサ１００－１によって検出された第１のＡＥ信号と第２のＡＥセンサ１００－２によって検出された第２のＡＥ信号の信号強度比に基づいてＡＥの発生位置を出力することができる。すなわち、信号処理部４００は、方法Ｂにおいて、信号波形の強さからＡＥ発生位置を推定した。図１０に示すように上部と下部に設置した第１のＡＥセンサ１００－１と第２のＡＥセンサ１００－２をそれぞれＣＨ１、ＣＨ２として、それぞれの信号波形の両振幅Ｖｐｐ１、Ｖｐｐ２を用いて以下の式から信号比Ｒ１２を求めた。Ｒ１２＝Ｖｐｐ２／（Ｖｐｐ１＋Ｖｐｐ２）
【0063】
そして、信号処理部４００は、培養槽８０２の深さ方向の位置をｚとして、Ｒ１２に５０ｍｍを掛けた値を深さ方向のＡＥ発生位置とした。推定されたＡＥ発生位置分布は図１２の中段のグラフに示すように、深さ方向のＡＥ発生位置が一定ではなく、日により大きく変動しているが、晴天の日は浅い深さでのＡＥが多いことが分かる。これは、ラン藻が活発に光合成を行うとＣＯ２が不足するためと思われる。その場合、培養液の液面近くの方が外部からのＣＯ２の拡散が早いため、ラン藻は浅い位置で活発に活動する傾向を示すと考えられる。このように、ＡＥ発生位置分布を推定することでラン藻がどの位置で活発に光合成を行っているかを把握することができるため、培養槽８０２の攪拌を効率的に行うことができる。
【0064】
また、信号処理部４００は、信号処理部４００は、第１のＡＥセンサ１００－１によって検出された第１のＡＥ信号と第２のＡＥセンサ１００－２によって検出された第２のＡＥ信号との到達時間差に基づいてＡＥの発生位置を出力することもできる。図１３は、ラン藻のＡＥ発生位置推定について説明するための図である。図１３の上段のグラフにおいて、縦軸は第１のＡＥセンサ１００－１（ＣＨ１）によって検出された第１のＡＥ信号と第２のＡＥセンサ１００－２（ＣＨ２）によって検出された第２のＡＥ信号の信号強度を示しており、横軸は時間経過を示している。図１３の下段のグラフは、図１３の上段のグラフの一部を拡大したものである。
【0065】
信号処理部４００は、複数のＡＥセンサのＡＥの到達時間差からもＡＥ発生位置を推定することができる。図１３に示すように、２つＡＥセンサＣｈ１、Ｃｈ２でのＡＥの到達時間は、しきい値をこえた最初のピークの時間として、Ｃｈ２に対するＣｈ１の到達時間の差を到達時間差Δｔとする。その場合、図１３に示すＡＥ発生位置ｚは以下の式で表される。ｚ＝ｖ・Δｔ／２＋ｈ／２
【0066】
ここで、ｈはＣｈ１とＣｈ２のセンサの中心間距離、ｖは培養液中での音速を示す。例えば、ｈ＝５０ｍｍ、培養液の音速が１５００ｍ/ｓでΔｔが８μｓの場合、ｚは３１ｍｍとなり、ＡＥ発生位置はＣｈ１のＡＥセンサ１００－１からＣｈ２方向へ３１ｍｍの位置となる。２つのセンサの場合、１次元の位置推定しかできないが、センサの数を増やせば、精度が向上するだけでなく３次元の位置推定も可能となる。到達時間差でＡＥ発生位置を推定する場合、時間分解能が精度に大きく影響する。そのため、ＡＥ測定のサンプリング周波数は高い方がよく、１００ｋＨｚ－１０ＭＨｚが望ましい。
【0067】
＜第３実施例＞
第３実施例として椎茸の菌床でのＡＥ測定を行った。図１４は、第３実施例における椎茸の菌床のＡＥ測定を模式的に示す図である。図１４に示すように、菌床（培地）でのＡＥ測定を行う場合、菌床９００に受感部１０２が直接接触するように、ＡＥセンサ１００をゴムバンド９０２で菌床９００に取り付けた。本実施例では、厚さ０．１ｍｍのシリコーン樹脂の保護層１５４を取り付けたＥＣＳ型のＡＥセンサ１００を用いた。そして、埼玉大学内のビニールハウス内に培養槽を置き、１ｍｉｎごとにバックグラウンドノイズを測定してその２倍をしきい値としてＡＥ測定を行った（サンプリング周波：９６ｋＨｚ、信号波形長：１０ｋｗｏｒｄｓ）。
第３実施例として椎茸の菌床でのＡＥ測定を行った。図１４は、第３実施例における椎茸の菌床のＡＥ測定を模式的に示す図である。図１４に示すように、菌床（培地）でのＡＥ測定を行う場合、菌床９００に受感部１０２が直接接触するように、ＡＥセンサ１００をゴムバンド９０２で菌床９００に取り付けた。本実施例では、厚さ０．１ｍｍのシリコーン樹脂の保護層１５４を取り付けたＥＣＳ型のＡＥセンサ１００を用いた。そして、埼玉大学内のビニールハウス内に培養槽を置き、１ｍｉｎごとにバックグラウンドノイズを測定してその２倍をしきい値としてＡＥ測定を行った（サンプリング周波：９６ｋＨｚ、信号波形長：１０ｋｗｏｒｄｓ）。
【0068】
本実施例では、完熟菌床を２つ用意し、１つ（菌床Ａ）はそのままＡＥ測定を行ったところ、測定開始後２日後以降、多数の子実体の形成が認められた。もう１つ（菌床Ｂ）は、オートクレーブ処理を行うことで減菌してＡＥ測定を行ったところ、子実体の形成は認められなかった。本実施例では、信号処理部４００は、第１のＡＥ判定方法を用いて５００Ｈｚのハイパスフィルタリングを行い、ＡＥを判定した。
【0069】
図１５Ａは、椎茸の菌床ＡのＡＥ測定の結果を示す図である。図１５Ｂは、椎茸の菌床ＢのＡＥ測定の結果を示す図である。図１５Ａおよび図１５Ｂの上段のグラフは、縦軸が１時間当たりのＡＥの検出数（発生数）を示しており、横軸が時間経過を示している。図１５Ａおよび図１５Ｂの下段のグラフは、縦軸がＡＥのピーク周波数を示しており、横軸が時間経過を示している。図１５Ａおよび図１５Ｂの下段のグラフのように、信号処理部４００は、微生物の活動に関する指標として微生物ＡＥのピーク周波数分布を出力することができる。
【0070】
図１５Ｂに示すように、子実体を形成しなかった菌床ＢではほとんどＡＥは検出されなかったが、図１５Ａに示すように菌床Ａは、多数のＡＥが検出された。検出されたＡＥの大半は１－５ｋＨｚに周波数ピークを有しており、菌糸の成長と子実体の形成にともない内部に溜まっていたガスが突発的に拡散してＡＥが生じたものと思われる。椎茸の子実体形成は、打撃や電撃のような外的刺激により促進されることが知られている。外的刺激を与える前後でＡＥ測定を行えば、菌の活動が活発になったかどうかを知ることができ、効率的に子実体を形成させることができる。微生物ＡＥのピーク周波数分布を出力することにより、微生物の活動を把握し易くなる。
【0071】
＜第４実施例＞
木屑（おがくず、おが粉を含む）をヌカと混ぜ合わせて、菌により発酵させることで肥料にしたり、その熱を温浴に利用したりすることが行われているが、このような場合も、微生物ＡＥを測定することで発酵の活性度を可視化できる。第４実施例として、おが粉と米糠と水の混合物のＡＥ測定を行った。図１６は、第４実施例におけるおが粉と米糠と水の混合物のＡＥ測定を模式的に示す図である。
木屑（おがくず、おが粉を含む）をヌカと混ぜ合わせて、菌により発酵させることで肥料にしたり、その熱を温浴に利用したりすることが行われているが、このような場合も、微生物ＡＥを測定することで発酵の活性度を可視化できる。第４実施例として、おが粉と米糠と水の混合物のＡＥ測定を行った。図１６は、第４実施例におけるおが粉と米糠と水の混合物のＡＥ測定を模式的に示す図である。
【0072】
図１６のように、おが粉と米糠と水の混合物を浴槽９１０に入れると発酵による熱で温浴が可能となるが、この浴槽９１０中の微生物ＡＥ測定を行った。具体的には、ステンレス管９１２に、ＥＣＳ型の第１のＡＥセンサ１００－１、第２のＡＥセンサ１００－２と、第１の温度センサ７０６－１、第２の温度センサ７０６－２とを取り付けて浴槽９１０内に設置した。ＡＥセンサ１００－１（Ｃｈ１）、１００－２（Ｃｈ２）から出力された信号をプリアンプ２００で増幅後、ＰＣＭレコーダーで１２時間録音を行った（サンプリング周波数４８ｋＨｚ）。そして、録音データから下限周波数を２ｋＨｚとして第３のＡＥ判定方法でＡＥを検出した。
【0073】
図１７は、おが粉と米糠と水の混合物のＡＥ測定の結果を示す図である。図１７の上段のグラフの縦軸は１時間あたりの平均温度を示しており、横軸は時間経過を示している。１５の上段のグラフのＴ１は第１の温度センサ７０６－１によって計測された温度であり、Ｔ２は第２の温度センサ７０６－２によって計測された温度である。図１７の下段のグラフの縦軸は１時間当たりのＡＥの検出数（発生数）を示しており、横軸は時間経過を示している。図１７の下段のグラフのＣｈ１は第１のＡＥセンサ１００－１によるＡＥの検出数であり、Ｃｈ２は第２のＡＥセンサ１００－２によるＡＥの検出数である。
【0074】
浴槽内を一度よく攪拌してから測定を開始したため、測定開始時には浴槽９１０は低温で、発酵が進むにつれて浴槽内の温度は上昇していく。一方、ＡＥ数はピークを有しており、第１のＡＥセンサ１００－１では測定開始５時間後に、第２のＡＥセンサ１００－２では７時間後に最大のＡＥ数を示した。この結果から、温度上昇に伴い水分が抜けて発酵が進まなくなったため、５－７時間後に発酵の活性度が最大であったことが分かる。すなわち、微生物ＡＥを測定することで、温度測定では知りえない発酵の活性度をリアルタイムに把握できる。
【0075】
なお、この実施例での微生物ＡＥは、複数の事象から発生していると考えられる。図１８は、おが粉と米糠と水の混合物のＡＥのピーク周波数分布を示す図である。図１８の上段のグラフは第１のＡＥセンサ１００－１によって検出されたＡＥのピーク周波数分布を示しており、図１８の下段のグラフは第２のＡＥセンサ１００－２によって検出されたＡＥのピーク周波数分布を示している。図１８の上下段のグラフの縦軸はＡＥのピーク周波数を示しており、横軸は時間経過を示している。
【0076】
図１８に示すように、信号処理部４００は、微生物の活動に関する指標として微生物ＡＥのピーク周波数分布を出力することができる。これにより、図１８に示すように、２－１６ｋＨｚと広範囲の周波数でＡＥが発生していることがわかる。ＡＥの発生源は水分の蒸発（高周波）、水蒸気やＣＯ２ガスの突発的な拡散（低周波）、木屑中のセルロースの分解による木屑の破壊（高周波）、破壊された木屑の落下（低周波）などが考えられ、それらの事象により発生するＡＥのピーク周波数が大きく異なる。しかし、いずれも発酵に伴い生じる事象であり菌の活動を反映している。微生物の活動に関する指標として微生物ＡＥのピーク周波数分布を出力することにより、微生物の活動状態を把握し易くなる。
【0077】
この実施例の場合、測定環境は７０℃に達しており、このような高温環境下で簡便に菌の活動をリアルタイムに測定できる点で、本実施形態の測定方法および測定装置は有用である。以上、上記の第１から第４実施例によれば、従来技術では知られていない新たなパラメータである微生物ＡＥに基づいて微生物の活動に関する指標を出力することができるので、より多角的に微生物の活動状態を把握することができる。また、上記の第１から第４実施例によれば、微生物ＡＥに基づいて微生物の活動に関する指標を出力するので、従来技術で用いられていたパラメータでは得られない微生物の活動状態を把握することができる。例えば、従来技術で用いられていた温度測定は、微生物の活動に起因する発熱が生じてから培養液および培地内部へ熱が拡散することで温度変化を検出できる。そのため、微生物が活発に活動している場所を特定することはできず、応答性も低いため活発に活動している時間を知ることは困難である（図１７の結果からも明らか）。また、従来技術で用いられてきた溶存酸素測定は、微生物の光合成や呼吸による溶存酸素濃度の変化を測定するため、多点測定を行えば微生物が活発に活動している場所を特定できる可能性がある。しかし、測定に使用するセンサが高価なため多点測定するのは現実的ではない。また、光合成によって溶存酸素が飽和した場合、溶存酸素濃度は変化しなくなるので微生物の活動を知ることはできなくなる。これに対して本実施形態は、ＥＣＳやマイクロフォンであれば低コストで多点測定が可能であるため、微生物が活発に活動している場所を特定することが可能である。また、ＡＥ発生頻度はガスの気泡核生成頻度と関連し、微生物の活動によりガスの溶存濃度が変化すると気泡核生成頻度も変わるため、ＡＥ発生頻度で時間応答性に優れた微生物の活動状態の測定が可能となる。さらに、溶存ガスが飽和濃度に達しても、微生物が放出したガスの量だけ気泡が発生してＡＥが生じるため、ＡＥ発生頻度で微生物の活動を知ることができる。
【0078】
＜生産管理＞
信号処理部４００によって微生物の活動に関する指標が出力されたら、これらのパラメータを用いて微生物の培養環境を調節して生産管理を行うことができる（培養液または培地の温度、水分率、電気伝導度、ＰＨ、培地周辺の温湿度、光量、ＣＯ２またはＣＯ２濃度など）。ここでは、第１実施例を用いた生産管理の例を説明する。もろみを醸造する際、定期的にもろみを攪拌することで酵母を活性化させる作業が行われるが、実施するタイミングは経験的に判断されている。図１９は、微生物ＡＥ測定を用いた第１の生産管理例を示す図である。図１９のグラフは、攪拌を実施したときのＡＥ測定結果であり、縦軸が１時間当たりのＡＥの検出数（発生数）を示しており、横軸が時間経過を示している。
信号処理部４００によって微生物の活動に関する指標が出力されたら、これらのパラメータを用いて微生物の培養環境を調節して生産管理を行うことができる（培養液または培地の温度、水分率、電気伝導度、ＰＨ、培地周辺の温湿度、光量、ＣＯ２またはＣＯ２濃度など）。ここでは、第１実施例を用いた生産管理の例を説明する。もろみを醸造する際、定期的にもろみを攪拌することで酵母を活性化させる作業が行われるが、実施するタイミングは経験的に判断されている。図１９は、微生物ＡＥ測定を用いた第１の生産管理例を示す図である。図１９のグラフは、攪拌を実施したときのＡＥ測定結果であり、縦軸が１時間当たりのＡＥの検出数（発生数）を示しており、横軸が時間経過を示している。
【0079】
図１９に示す矢印Ａ、Ｂ、Ｃのタイミングでもろみの攪拌を行った結果、攪拌後ＡＥが増加しており酵母が活性化していることが分かる。また、ＡＥ発生頻度が大きく低下した際に攪拌した方が、効果が高いことも分かる。
【0080】
すなわち、ＡＥ発生頻度が一定レベルを下回った時にもろみの攪拌を行うことで効率的に酵母を活性化させることができる。ステンレスタンクでの醸造では温度管理を行うが、温度管理についても同様にＡＥ発生頻度が一定レベルを下回った時に温度を上げて、一定レベルを上回ったときに温度を下げることで酵母の活性を制御できる。
【0081】
次に、他の微生物の生産管理の例を説明する。本例では、イースト菌を混合した溶液を１００×１００×１００ｍｍのアクリルの培養槽に入れて、ＡＥ測定を行った。まず、蒸留水４００ｍＬにドライイーストを０．２５ｍａｓｓ％混合して、ＥＣＳ型のＡＥセンサ１００を設置した培養槽に注いでＡＥ測定を開始した。３０分後、濃度１０ｍａｓｓ％の砂糖水をさらに添加した。さらに、測定開始時は空調により気温を２２℃に維持していたが、４５０分後に空調を切ることで気温を２７℃まで上昇させた。
【0082】
図２０は、微生物ＡＥ測定を用いた第２の生産管理例を示す図である。図２０のグラフは、縦軸が１分当たりのＡＥの検出数（発生数）を示しており、横軸が時間経過を示している。図２０に示すように、ＡＥ測定開始３０分までは、ほとんどＡＥは検出されず、イースト菌が活動していないことが分かる。そして、砂糖水を添加すると（図２０の矢印ａ）、ＡＥ数が増加してイースト菌の活動が始まったことが分かる。さらに、気温を上昇させはじめると（図２０の矢印ｂ）、ＡＥ数が著しく急増してイースト菌の活動が促進されたことが分かる。
【0083】
このように、ＡＥ発生頻度が一定の範囲内になるように、糖や温度を調節すれば、イースト菌の活性を一定のレベルで維持することができる。例えば、パン生地の発酵においてＡＥセンサをパン生地に取り付けてイースト菌の活性が高くなりすぎないように維持すれば、過発酵によるパンの品質低下を容易に防ぐことが可能となる。
【0084】
次に、本実施形態の測定方法について説明する。図２１は、本実施形態の測定方法のフローチャートである。図２１に示すように、本実施形態の測定方法は、まず、ＡＥセンサ１００の受感部１０２が微生物の培養液または培地に直接接触するようにＡＥセンサを設置する（設置ステップ１０２）。設置ステップ１０２は、１つのＡＥセンサ１００を設置してもよいし、複数のＡＥセンサ（例えば第１のＡＥセンサ１００－１と第２のＡＥセンサ１００－２）を設置することもできる。
【0085】
続いて、測定方法は、ＡＥセンサ１００の受感部１０２によって検出されたＡＥ信号に基づいて、微生物ＡＥが発生したか否かについて判定する（判定ステップ１０４）。判定ステップ１０４は、具体的には、上記の第１～第３のＡＥ判定方法、および追加の判定方法を用いて、微生物ＡＥが発生したか否かを判定する。
【0086】
続いて、測定方法は、判定ステップ１０４による判定に基づいて、微生物の活動に関する指標を出力する（信号処理ステップ１０６）。信号処理ステップ１０６は、具体的には、微生物の活動に関する指標として、上記の第１～第４実施例で示したように、微生物ＡＥの発生頻度、微生物ＡＥの発生位置、微生物ＡＥのピーク周波数分布などを出力することができる。例えば微生物ＡＥの発生位置を出力する場合、信号処理ステップ１０６は、上記で説明したように、第１のＡＥセンサ１００－１によって検出された第１のＡＥ信号と第２のＡＥセンサ１００－２によって検出された第２のＡＥ信号との到達時間差、または、第１のＡＥ信号と第２のＡＥ信号の信号強度比、に基づいてＡＥの発生位置を出力することができる。信号処理ステップ１０６は、入出力インターフェース５００を介して微生物の活動に関する指標をユーザに提示することができる。
【0087】
続いて、測定方法は、信号処理ステップ１０６によって求められた微生物の活動に関する指標に基づいて、微生物の培養環境を調節する（調節ステップ１０８）。調節ステップ１０８は、具体的には、上記の第１および第２の生産管理例のように、微生物の活動が所望の状態になるように、培養液または培地の温度、水分率、電気伝導度、ＰＨ、培地周辺の温湿度、光量、ＣＯ２またはＣＯ２濃度などを調整することができる。
【0088】
以上、本発明の測定装置１０００および測定方法について説明したが、以下、想定される本発明の用途を説明する。
想定される用途（本手法で培養制御可能な製品）
（１）醸造酒の製造
（ａ）酵母の発酵状態の可視化（発酵によるガスの放出や気泡核生成・消滅に伴うＡＥの検出）
（ｂ）発酵させる原料や酵母の種類による発酵の違いを定量化
（ｃ）発酵の活動量の制御（温度、水分、原料や酵母の添加など）による品質と生産効率の向上
（ｄ）醸造時の管理の最小化による省エネルギー化・省力化（酵母の活動を監視することで必要最小限の管理が可能）
想定される用途（本手法で培養制御可能な製品）
（１）醸造酒の製造
（ａ）酵母の発酵状態の可視化（発酵によるガスの放出や気泡核生成・消滅に伴うＡＥの検出）
（ｂ）発酵させる原料や酵母の種類による発酵の違いを定量化
（ｃ）発酵の活動量の制御（温度、水分、原料や酵母の添加など）による品質と生産効率の向上
（ｄ）醸造時の管理の最小化による省エネルギー化・省力化（酵母の活動を監視することで必要最小限の管理が可能）
【0089】
（２）醸造酒以外の発酵食品
（ａ）酵母の発酵状態の可視化（発酵によるガスの放出や気泡核生成・消滅に伴うＡＥの検出）
（ｂ）ヨーグルト、キムチ、納豆、食酢（乳酸菌、納豆菌、酢酸菌などの細菌）、酒、パン、しょうゆ、みそ、チーズ、お茶（酵母、カビ）
（ｃ）生地や酵母の種類による発酵の違いを定量化
（ｄ）発酵に適切な環境の把握（過発酵の防止）
（ｅ）ロットごとに最適な発酵状態で焼成（品質向上）
（ａ）酵母の発酵状態の可視化（発酵によるガスの放出や気泡核生成・消滅に伴うＡＥの検出）
（ｂ）ヨーグルト、キムチ、納豆、食酢（乳酸菌、納豆菌、酢酸菌などの細菌）、酒、パン、しょうゆ、みそ、チーズ、お茶（酵母、カビ）
（ｃ）生地や酵母の種類による発酵の違いを定量化
（ｄ）発酵に適切な環境の把握（過発酵の防止）
（ｅ）ロットごとに最適な発酵状態で焼成（品質向上）
【0090】
（３）バイオ燃料を含むバイオマス製造関連ラン藻やミドリムシの培養
（ａ）ラン藻やミドリムシの培養
（ｂ）バイオエタノール、バイオガス、たい肥の製造
（ｃ）簡便な藻類や原生生物の光合成活性の測定（溶存酸素の核生成・消滅に伴うＡＥの検出）
（ｄ）藻類や原生生物の種類による光合成の違いを定量化
（ｅ）光合成活動の制御（温度、光量、攪拌、CO2濃度）による品質と生産効率の向上
（ｆ）培養時の管理の最小化による省エネルギー化・省力化（光合成活性を監視することで必要最小限の管理が可能）
（ａ）ラン藻やミドリムシの培養
（ｂ）バイオエタノール、バイオガス、たい肥の製造
（ｃ）簡便な藻類や原生生物の光合成活性の測定（溶存酸素の核生成・消滅に伴うＡＥの検出）
（ｄ）藻類や原生生物の種類による光合成の違いを定量化
（ｅ）光合成活動の制御（温度、光量、攪拌、CO2濃度）による品質と生産効率の向上
（ｆ）培養時の管理の最小化による省エネルギー化・省力化（光合成活性を監視することで必要最小限の管理が可能）
【0091】
（４）椎茸などキノコの栽培（菌床栽培と原木栽培）
（ａ）菌類の活動状態の測定（菌糸成長や子実体形成時のガス放出に伴うＡＥの検出）
（ｂ）椎茸菌や培地の種類による活動状態の違いを定量化
（ｃ）椎茸菌活動状態の制御（温度、光量、水分、力学的・電気的刺激）による品質と生産効率の向上
（ｄ）栽培時の管理の最小化による省エネルギー化・省力化（外的刺激による子実体形成の促進効果を可視化）
（ａ）菌類の活動状態の測定（菌糸成長や子実体形成時のガス放出に伴うＡＥの検出）
（ｂ）椎茸菌や培地の種類による活動状態の違いを定量化
（ｃ）椎茸菌活動状態の制御（温度、光量、水分、力学的・電気的刺激）による品質と生産効率の向上
（ｄ）栽培時の管理の最小化による省エネルギー化・省力化（外的刺激による子実体形成の促進効果を可視化）
【0092】
（５）発酵浴、発酵エキスなど美容分野での発酵を利用した製品
【符号の説明】
【0093】
１００ ＡＥセンサ
１００－１ 第１のＡＥセンサ
１００－２ 第２のＡＥセンサ
１０２ 受感部
１０２ 設置ステップ
１０４ 判定ステップ
１０６ 信号処理ステップ
１０８ 調節ステップ
４００ 信号処理部
１０００ 測定装置
ｆｌ 下限周波数
ｆｐ ピーク周波数
ｚ ＡＥ発生位置
Δｔ 到達時間差
１００－１ 第１のＡＥセンサ
１００－２ 第２のＡＥセンサ
１０２ 受感部
１０２ 設置ステップ
１０４ 判定ステップ
１０６ 信号処理ステップ
１０８ 調節ステップ
４００ 信号処理部
１０００ 測定装置
ｆｌ 下限周波数
ｆｐ ピーク周波数
ｚ ＡＥ発生位置
Δｔ 到達時間差
【図1】
【図2A】
【図2B】
【図3A】
【図3B】
【図3C】
【図3D】
【図3E】
【図4】
【図5A】
【図5B】
【図6A】
【図6B】
【図7】
【図8A】
【図8B】
【図9A】
【図9B】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15A】
【図15B】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
