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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2025-06-25
(45)【発行日】2025-07-03
(54)【発明の名称】臭気拡散のシミュレーション方法
(51)【国際特許分類】
G01M 9/06 20060101AFI20250626BHJP
【ＦＩ】
G01M9/06
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2021139447
(22)【出願日】2021-08-27
(65)【公開番号】P2023033014
(43)【公開日】2023-03-09
【審査請求日】2024-06-11
(73)【特許権者】
【識別番号】000000918
【氏名又は名称】花王株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110002170
【氏名又は名称】弁理士法人翔和国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】矢吹 雅之
(72)【発明者】
【氏名】田添 由起
(72)【発明者】
【氏名】山本 泰広
【審査官】川野 汐音
(56)【参考文献】
【文献】特開平１１－０９４６９２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－１７５３１７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００１－０９１４１６（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０１６／０２３９９５４（ＵＳ，Ａ１）
【文献】韓国公開特許第１０－２０１７－００２０６１３（ＫＲ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｍ ９／００－１０／００
Ｇ０１Ｎ ３３／００
Ｇ０１Ｎ ３３／４８－３３／９８
Ｇ０１Ｐ １３／００－１３／０４
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
放出装置を用いて臭気成分の拡散をシミュレーションする、臭気拡散のシミュレーション方法であって、前記放出装置は、粒子を含有する混合気体を収容する収容部及び放出部を備え、該放出部は、前記混合気体を放出する放出口及び該放出口と前記収容部とを連通する流路を備えており、
下記Ａ）～Ｃ）工程を具備し、
Ａ）前記放出装置から空間に放出された前記混合気体中の前記粒子の画像を経時的に取得する工程
Ｂ）個々の前記画像について、１画素以上からなる単位区分ごとに、該単位区分に含まれる画素パラメータを前記臭気成分の想定濃度に換算する工程
Ｃ）前記想定濃度を用いて、前記単位区分ごとの前記想定濃度が色情報として反映されたシミュレーション画像を作成する工程
前記想定濃度の換算に、呼気中に含まれる前記臭気成分の濃度を用いる、シミュレーション方法。
【請求項2】
放出装置を用いて臭気成分の拡散をシミュレーションする、臭気拡散のシミュレーション方法であって、前記放出装置は、粒子を含有する混合気体を収容する収容部及び放出部を備え、該放出部は、前記混合気体を放出する放出口及び該放出口と前記収容部とを連通する流路を備えており、
下記Ａ）、Ｂ）、Ｄ）及びＥ）工程を具備し、
Ａ）前記放出装置から空間に放出された前記混合気体中の前記粒子の画像を経時的に取得する工程
Ｂ）個々の前記画像について、１画素以上からなる単位区分ごとに、該単位区分に含まれる画素パラメータを前記臭気成分の想定濃度に換算する工程
Ｄ）前記単位区分ごとの前記想定濃度を前記臭気成分の嗅覚強度に換算する工程
Ｅ）前記嗅覚強度を用いて、前記単位区分ごとの前記嗅覚強度が色情報として反映されたシミュレーション画像を作成する工程
前記想定濃度の換算に、呼気中に含まれる前記臭気成分の濃度を用いる、シミュレーション方法。
【請求項3】
前記嗅覚強度の尺度がLabeled Magnitude Scale（LMS）、Visual analog scale (VAS)、Magnitude estimate (ME)、及びCategory-ratio scale (CR)からなる群から選ばれる何れか１種である、請求項２に記載のシミュレーション方法。
【請求項4】
前記画素パラメータが、輝度、明度、彩度、及びＲＧＢ値からなる群から選ばれる何れか１種である、請求項１～３の何れか１項に記載のシミュレーション方法。
【請求項5】
前記粒子が液滴である、請求項１～４の何れか１項に記載のシミュレーション方法。
【請求項6】
前記液滴が、グリコール類及び水を含有する液体又はオイルを含有する液体を微粒子化させて得られたものである、請求項５に記載のシミュレーション方法。
【請求項7】
前記グリコール類が、プロピレングリコール、トリプロピレングリコール、及び1,3-ブチレングリコールからなる群から選ばれる少なくとも１種以上である、請求項６に記載のシミュレーション方法。
【請求項8】
前記放出装置における前記放出部は、流路と放出口を備えており、前記流路の少なくとも一部が人体の咽頭腔及び口腔を模して形成されており、前記放出口が人体の口唇を模して形成されている、請求項１～７の何れか１項に記載のシミュレーション方法。
【請求項9】
前記収容部が、前記混合気体を収容する収容袋と、該収容袋を収容する収容本体と、該収容本体の内部の圧力を変動させる圧力変動部とを備えており、前記圧力変動部は、ポンプにより該収容本体の内部の圧力を上昇させることで、前記収容袋を収縮させて、該収容袋から前記混合気体を前記放出部に送る、請求項１～８の何れか１項に記載のシミュレーション方法。
【請求項10】
前記臭気成分が、インドール、スカトール、イソ吉草酸、酪酸、硫化水素、メチルメルカプタン、ジメチルスルフィド、アリルメルカプタン、ジアリルジスルフィド、アリルメチルスルフィド、アリルメチルジスルフィド、アセトアルデヒド、イソプレン、フルフリルチオール、メントール、カルボン、及びリモネンからなる群から選ばれる少なくとも１種以上である、請求項１～９の何れか１項に記載のシミュレーション方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、放出装置を用いて臭気成分の拡散をシミュレーションする、臭気拡散のシミュレーション方法に関する。
【背景技術】
【0002】
空間における気体の拡散動態を把握する技術として、気体の流れを可視化する技術が知られている。例えば、特許文献１には、プロジェクタが投影した模様を背景とし、該模様に応じて光を遮断するパターンを制御しながら、シュリーレン法を利用して撮影を行うことで、ヒトの呼気を可視化する撮影方法が開示されている。
また、特許文献２には、呼吸活動のモニタリング及び分析を目的として、被験者から放出された呼気の二酸化炭素を可視化する方法が開示されている。斯かる方法では、赤外線サーマルイメージング装置、赤外線イメージング装置及び可視光イメージング装置によって取得された画像を用いて、二酸化炭素（ＣＯ２）分布を経時的に視覚化し、該分布に基づき呼気の流れの三次元モデルを作成する。
また、特許文献２には、呼吸活動のモニタリング及び分析を目的として、被験者から放出された呼気の二酸化炭素を可視化する方法が開示されている。斯かる方法では、赤外線サーマルイメージング装置、赤外線イメージング装置及び可視光イメージング装置によって取得された画像を用いて、二酸化炭素（ＣＯ２）分布を経時的に視覚化し、該分布に基づき呼気の流れの三次元モデルを作成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特許第６７９６３０６号公報
【文献】米国特許出願公開第２０２０／０１３８２９２号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
生活の質を向上させる観点から、室内の臭気の拡散動態について関心が高まっている。室内の臭気の種類はペット由来のにおい（臭気）や芳香剤のにおい等、多岐にわたるが、近年の密閉性の高い居住環境ではヒトの口臭も室内の臭気の原因となり得る。口臭は、主に会話をする際に感じられる臭気であり、不快な印象を与えることが多い臭気である。例えば、ニンニクを含む料理や、アルコール飲料、コーヒーに由来する臭気がヒトの口から発せられた場合、周囲の人に心理的な悪影響を与えることがある。そのため、自身の口臭の有無や、他人に口臭が知覚されているか否かについて不安に感じることもあり、口臭が人の印象や行動に与える影響は小さくない。
口腔衛生の観点から、食品又は飲料由来の臭気成分等、口臭の原因となる臭気成分については詳細な分析がなされている。その一方で、ヒトの口腔から発せられた臭気成分がどのように拡散しているかの拡散動態に関する知見は不十分である。口臭等の臭気を呈する臭気成分の拡散動態を正確に把握することは、室内等の空間における臭気制御の技術開発の観点からも重要であり、詳細な検討が望まれている。
口腔衛生の観点から、食品又は飲料由来の臭気成分等、口臭の原因となる臭気成分については詳細な分析がなされている。その一方で、ヒトの口腔から発せられた臭気成分がどのように拡散しているかの拡散動態に関する知見は不十分である。口臭等の臭気を呈する臭気成分の拡散動態を正確に把握することは、室内等の空間における臭気制御の技術開発の観点からも重要であり、詳細な検討が望まれている。
【0005】
一般に、呼気中には気体の容積比で％レベルからpptレベルまでの極めて広い濃度範囲で多種多様な揮発性物質が含まれている。臭気成分はにおい（臭気）を呈する揮発性物質であり、該臭気成分が空間に放出されると、濃度分布（密度分布）が様々に変化しながら拡散していく。この拡散時の濃度分布の動態は、臭気成分の種類によって異なっている。しかも臭気成分はごく微量であってもにおいを知覚できる。そのため、特許文献１及び２の技術では、ごく微量の臭気成分を拡散させたときの該成分の検出やその拡散動態を把握することは困難である。また特許文献１の技術は、凹面鏡など特殊な器具を用いるので計測領域も限られる上、セッティングや調整等に膨大な時間と熟練した技術が必要であり、再現性良く拡散モデルを作成することが困難である。特許文献２の技術も計測可能な濃度範囲が狭く、口臭等のにおいが知覚できる範囲（空間）における臭気成分の拡散状態を把握できるものではない。
【0006】
本発明は、空間における臭気成分の拡散動態を高精度に把握できる、臭気拡散のシミュレーション方法を提供することに関する。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本発明は、放出装置を用いて臭気成分の拡散をシミュレーションする、臭気拡散のシミュレーション方法に関する。
前記放出装置は、粒子を含有する混合気体を収容する収容部及び放出部を備え、該放出部は、前記混合気体を放出する放出口及び該放出口と前記収容部とを連通する流路を備えていることが好ましい。
前記シミュレーション方法は、下記Ａ）～Ｃ）工程を具備することが好ましい。
Ａ）前記放出装置から空間に放出された前記混合気体中の前記粒子の画像を経時的に取得する工程
Ｂ）個々の前記画像について、１画素以上からなる単位区分ごとに、該単位区分に含まれる画素パラメータを前記臭気成分の想定濃度に換算する工程
Ｃ）前記想定濃度を用いて、前記単位区分ごとの前記想定濃度が色情報として反映されたシミュレーション画像を作成する工程
前記放出装置は、粒子を含有する混合気体を収容する収容部及び放出部を備え、該放出部は、前記混合気体を放出する放出口及び該放出口と前記収容部とを連通する流路を備えていることが好ましい。
前記シミュレーション方法は、下記Ａ）～Ｃ）工程を具備することが好ましい。
Ａ）前記放出装置から空間に放出された前記混合気体中の前記粒子の画像を経時的に取得する工程
Ｂ）個々の前記画像について、１画素以上からなる単位区分ごとに、該単位区分に含まれる画素パラメータを前記臭気成分の想定濃度に換算する工程
Ｃ）前記想定濃度を用いて、前記単位区分ごとの前記想定濃度が色情報として反映されたシミュレーション画像を作成する工程
【0008】
また本発明は、放出装置を用いて臭気成分の拡散をシミュレーションする、臭気拡散のシミュレーション方法に関する。
前記放出装置は、粒子を含有する混合気体を収容する収容部及び放出部を備え、該放出部は、前記混合気体を放出する放出口及び該放出口と前記収容部とを連通する流路を備えていることが好ましい。
下記Ａ）、Ｂ）、Ｄ）及びＥ）工程を具備することが好ましい。
Ａ）前記放出装置から空間に放出された前記混合気体中の前記粒子の画像を経時的に取得する工程
Ｂ）個々の前記画像について、１画素以上からなる単位区分ごとに、該単位区分に含まれる画素パラメータを前記臭気成分の想定濃度に換算する工程
Ｄ）前記単位区分ごとの前記想定濃度を前記臭気成分の嗅覚強度に換算する工程
Ｅ）前記嗅覚強度を用いて、前記単位区分ごとの前記嗅覚強度が色情報として反映されたシミュレーション画像を作成する工程
前記放出装置は、粒子を含有する混合気体を収容する収容部及び放出部を備え、該放出部は、前記混合気体を放出する放出口及び該放出口と前記収容部とを連通する流路を備えていることが好ましい。
下記Ａ）、Ｂ）、Ｄ）及びＥ）工程を具備することが好ましい。
Ａ）前記放出装置から空間に放出された前記混合気体中の前記粒子の画像を経時的に取得する工程
Ｂ）個々の前記画像について、１画素以上からなる単位区分ごとに、該単位区分に含まれる画素パラメータを前記臭気成分の想定濃度に換算する工程
Ｄ）前記単位区分ごとの前記想定濃度を前記臭気成分の嗅覚強度に換算する工程
Ｅ）前記嗅覚強度を用いて、前記単位区分ごとの前記嗅覚強度が色情報として反映されたシミュレーション画像を作成する工程
【発明の効果】
【0009】
本発明の臭気拡散のシミュレーション方法によれば、空間における臭気成分の拡散動態を高精度に把握できる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下本発明を、その好ましい実施形態に基づき図面を参照しながら説明する。
本実施形態の臭気拡散のシミュレーション方法（以下、単に「シミュレーション方法」ともいう。）は、空間を拡散する臭気成分の濃度動態をシミュレーションする「濃度シミュレーション方法」と、空間を拡散する臭気成分のにおいの感覚強度の分布動態をシミュレーションする「嗅覚強度シミュレーション方法」とを含む。これら濃度シミュレーション方法及び嗅覚強度シミュレーション方法それぞれは、放出装置１０を用いて臭気成分の拡散をシミュレーションする。
放出装置１０は、粒子を含有する混合気体３を収容する収容部１１（図７参照）と、該混合気体３を放出する放出部２０とを備えている。放出部２０は、混合気体３を放出する放出口２１及び該放出口２１と収容部１１とを連通する流路２５を備えている。放出装置１０の構造については後で詳述する。
本実施形態の臭気拡散のシミュレーション方法（以下、単に「シミュレーション方法」ともいう。）は、空間を拡散する臭気成分の濃度動態をシミュレーションする「濃度シミュレーション方法」と、空間を拡散する臭気成分のにおいの感覚強度の分布動態をシミュレーションする「嗅覚強度シミュレーション方法」とを含む。これら濃度シミュレーション方法及び嗅覚強度シミュレーション方法それぞれは、放出装置１０を用いて臭気成分の拡散をシミュレーションする。
放出装置１０は、粒子を含有する混合気体３を収容する収容部１１（図７参照）と、該混合気体３を放出する放出部２０とを備えている。放出部２０は、混合気体３を放出する放出口２１及び該放出口２１と収容部１１とを連通する流路２５を備えている。放出装置１０の構造については後で詳述する。
【0012】
本実施形態の濃度シミュレーション方法を説明する。本実施形態の濃度シミュレーション方法は、下記Ａ）～Ｃ）工程を具備する（図１参照）。また、本実施形態の濃度シミュレーション方法は、Ａ）工程、Ｂ）工程、及びＣ）工程の順に行う。
Ａ）工程：放出装置１０から空間に放出された混合気体３中の粒子の画像４を経時的に取得する工程
Ｂ）工程：前記Ａ）工程で取得した個々の画像４について、１画素以上からなる単位区分ｒごとに、該単位区分ｒに含まれる画素パラメータを臭気成分の想定濃度に換算する工程
Ｃ）工程：想定濃度を用いて、単位区分ｒごとの想定濃度が色情報として反映された第１シミュレーション画像６を作成する工程
Ａ）工程：放出装置１０から空間に放出された混合気体３中の粒子の画像４を経時的に取得する工程
Ｂ）工程：前記Ａ）工程で取得した個々の画像４について、１画素以上からなる単位区分ｒごとに、該単位区分ｒに含まれる画素パラメータを臭気成分の想定濃度に換算する工程
Ｃ）工程：想定濃度を用いて、単位区分ｒごとの想定濃度が色情報として反映された第１シミュレーション画像６を作成する工程
【0013】
Ａ）工程では、放出装置１０が有する放出部２０から混合気体３を放出し、該混合気体３の粒子の画像４を取得する。Ａ）工程で取得される画像４を、以下「原画像４」ともいう。
本実施形態のＡ）工程は、暗所に放出した混合気体３を照明で照らしながら原画像４を撮像することが好ましい。具体的には、光が遮断された暗室に、放出装置１０、照明、及び撮像装置３１を設置し、暗室内に放出され且つ拡散する混合気体３の粒子の画像４を撮像する。これにより、混合気体３を鮮明に撮像でき、シミュレーション画像をより高精度に作成できる。
照明には、ＬＥＤライトやレーザーライト等の公知の照明を用いることができる。暗室としては、専用の部屋を用いてもよく、黒色の遮光カーテン等により光を部分的に遮断した部屋や、遮光性テント等の遮光性の仕切りにより区画された空間であってもよい。
原画像４の取得は、撮像装置３１により行う。原画像４は、カラー画像でもよくモノクロ画像でもよい。
本実施形態のＡ）工程は、暗所に放出した混合気体３を照明で照らしながら原画像４を撮像することが好ましい。具体的には、光が遮断された暗室に、放出装置１０、照明、及び撮像装置３１を設置し、暗室内に放出され且つ拡散する混合気体３の粒子の画像４を撮像する。これにより、混合気体３を鮮明に撮像でき、シミュレーション画像をより高精度に作成できる。
照明には、ＬＥＤライトやレーザーライト等の公知の照明を用いることができる。暗室としては、専用の部屋を用いてもよく、黒色の遮光カーテン等により光を部分的に遮断した部屋や、遮光性テント等の遮光性の仕切りにより区画された空間であってもよい。
原画像４の取得は、撮像装置３１により行う。原画像４は、カラー画像でもよくモノクロ画像でもよい。
【0014】
原画像４の撮像環境は、空調を稼働させないようにする等して気流の影響を生じさせない環境としてもよく、生活環境や労働環境を想定して空調による気流を発生させた環境としてもよい。また、夏や冬等の季節を想定して温度や湿度を調整した環境としてもよい。
臭気成分の拡散性の特徴をより容易に把握する観点から、原画像４の撮像環境は、気流の影響を生じさせない環境であることが好ましい。
臭気成分の拡散性の特徴をより容易に把握する観点から、原画像４の撮像環境は、気流の影響を生じさせない環境であることが好ましい。
【0015】
混合気体３は粒子を含む気体であり、空気に該粒子を含ませることにより得られる。混合気体３に含まれる粒子は、可視光を散乱するものを好ましく用いることができる。斯かる粒子としては、例えば液滴、粉体等が挙げられる。液滴および粉体の粒径は０．１μｍ以上１００μｍ以下であることが好ましい。
空間における拡散性の観点から、混合気体３に含まれる粒子は、液滴であることが好ましい。液滴は、液体を微粒子化させて得られたものである。液滴の生成に用いられる液体としては、水、グリコール類、オイル等を含有した液体が挙げられる。オイルとしては、オリーブオイル等の植物油、セバシン酸エステルなどの油、リモネンなどの香料（アロマオイル）の他、灯油、軽油、流動パラフィン等が挙げられる。
また、混合気体３として、ドライアイス、タバコ、線香等の各種の煙を用いることもできる。
粉体としては、金属パウダー、炭酸水酸化マグネシウム、酸化シリカ、酸化チタンなどが挙げられる。
空間における拡散性の観点から、混合気体３に含まれる粒子は、液滴であることが好ましい。液滴は、液体を微粒子化させて得られたものである。液滴の生成に用いられる液体としては、水、グリコール類、オイル等を含有した液体が挙げられる。オイルとしては、オリーブオイル等の植物油、セバシン酸エステルなどの油、リモネンなどの香料（アロマオイル）の他、灯油、軽油、流動パラフィン等が挙げられる。
また、混合気体３として、ドライアイス、タバコ、線香等の各種の煙を用いることもできる。
粉体としては、金属パウダー、炭酸水酸化マグネシウム、酸化シリカ、酸化チタンなどが挙げられる。
【0016】
ミスト状の混合気体３をより安定して放出させる観点から、液滴は、グリコール類及び水を含有する液体を微粒子化させて得られたものであることが好ましい。
液滴の生成に用いられるグリコール類としては、プロピレングリコール、トリプロピレングリコール、及び１，３－ブチレングリコール等が挙げられる。これら成分のうち１種を単独で用いてもよく、２種以上を組み合わせて用いてもよい。液滴は、例えば液滴の原料となる液体や固体を加熱によって揮散させる方法や、超音波振動によって霧化させる方法によって生成することができる。斯かる生成に、フォグマシン又はスモークマシン等の公知の装置を用いることができる。
液滴の生成に用いられるグリコール類としては、プロピレングリコール、トリプロピレングリコール、及び１，３－ブチレングリコール等が挙げられる。これら成分のうち１種を単独で用いてもよく、２種以上を組み合わせて用いてもよい。液滴は、例えば液滴の原料となる液体や固体を加熱によって揮散させる方法や、超音波振動によって霧化させる方法によって生成することができる。斯かる生成に、フォグマシン又はスモークマシン等の公知の装置を用いることができる。
【0017】
本実施形態のＡ）工程では、液滴と、空気等の気体とを混合させて混合気体３を得る。当該混合気体３は液滴による可視光の散乱によって、半透明又は不透明の白色のミストとなる。
液滴を含む混合気体３は、白色以外の他の色に着色されていてもよい。斯かる混合気体３は、液滴の原料に着色料を加え、これを加熱や超音波振動によって揮散又は霧化させることにより、有色にすることができる。着色料は、水溶性色素又は難水溶性色素を特に制限なく用いることができる。着色料としては、例えば、赤色２号（ＣＩ Ａｃｉｄ Ｒｅｄ ２７）等が挙げられる。混合気体３が着色されている場合、原画像４の取得は、暗所でなくてもよい。
液滴を含む混合気体３は、白色以外の他の色に着色されていてもよい。斯かる混合気体３は、液滴の原料に着色料を加え、これを加熱や超音波振動によって揮散又は霧化させることにより、有色にすることができる。着色料は、水溶性色素又は難水溶性色素を特に制限なく用いることができる。着色料としては、例えば、赤色２号（ＣＩ Ａｃｉｄ Ｒｅｄ ２７）等が挙げられる。混合気体３が着色されている場合、原画像４の取得は、暗所でなくてもよい。
【0018】
Ａ）工程では、混合気体３の粒子の画像４を経時的に取得する。すなわち、原画像４を複数枚取得する。原画像４は、混合気体３の放出開始から好ましくは１５～２００ミリ秒間隔、より好ましくは３０～１００ミリ秒間隔で取得する。これにより、混合気体３における粒子の拡散動態をより高精度に把握できる。
Ａ）工程では、経時的に原画像４を撮像してもよく、混合気体３（粒子）が放出されて拡散される様子の動画を取得し、該動画から経時的に原画像４を取得してもよい。
Ａ）工程では、経時的に原画像４を撮像してもよく、混合気体３（粒子）が放出されて拡散される様子の動画を取得し、該動画から経時的に原画像４を取得してもよい。
【0019】
本実施形態のＢ）工程は、原画像４を単位区分ｒごとに分割するＢ１）工程、該単位区分ｒごとに画素パラメータを算出するＢ２）工程、及び単位区分ｒの画素パラメータを臭気成分の想定濃度に換算するＢ３）工程を含む。また、本実施形態のＢ）工程は、Ｂ１）工程、Ｂ２）工程、及びＢ３）工程の順に行う。
【0020】
Ｂ１）工程では、Ａ）工程で取得された個々の原画像４を単位区分ｒごとに分割する。
Ｂ１）工程で設定される単位区分ｒは、原画像４における１画素以上からなる連続した領域である。単位区分ｒは、その形状や該単位区分ｒを構成する画素数を任意に設定できる。
例えば、図２（ａ）に示す原画像４について、図２（ｂ）に示すように８個の単位区分ｒに分割してもよく、図２（ｃ）に示すように３２個の単位区分ｒに分割してもよい。また、単位区分ｒは、図２（ｂ）及び（ｃ）に示すように正方形であってもよく、ひし形、長方形、三角形、五角形以上の多角形等であってもよい。
原画像４に設定される単位区分ｒは、１画素からなる領域であってもよい。すなわち、原画像４を構成する各画素が単位区分ｒとして設定されてもよい。この場合、原画像４を単位区分ｒごとに分割するＢ１）工程を行わずに、Ｂ２）工程を行う。
Ｂ１）工程で設定される単位区分ｒは、原画像４における１画素以上からなる連続した領域である。単位区分ｒは、その形状や該単位区分ｒを構成する画素数を任意に設定できる。
例えば、図２（ａ）に示す原画像４について、図２（ｂ）に示すように８個の単位区分ｒに分割してもよく、図２（ｃ）に示すように３２個の単位区分ｒに分割してもよい。また、単位区分ｒは、図２（ｂ）及び（ｃ）に示すように正方形であってもよく、ひし形、長方形、三角形、五角形以上の多角形等であってもよい。
原画像４に設定される単位区分ｒは、１画素からなる領域であってもよい。すなわち、原画像４を構成する各画素が単位区分ｒとして設定されてもよい。この場合、原画像４を単位区分ｒごとに分割するＢ１）工程を行わずに、Ｂ２）工程を行う。
【0021】
混合気体３に含まれる粒子の拡散動態をより詳細に捉える観点から、Ｂ１）工程で設定される単位区分ｒは、好ましくは１画素以上１０，０００画素以下、より好ましくは４画素以上１，６００画素以下からなる。
上記と同様の観点から、Ｂ１）工程では、原画像４を好ましくは１００個以上、より好ましくは２００個以上の単位区分ｒに分割する。
上記と同様の観点から、Ｂ１）工程では、原画像４を好ましくは１００個以上、より好ましくは２００個以上の単位区分ｒに分割する。
【0022】
図３に、本実施形態のＡ）工程で取得された原画像４と、該原画像４に基づき作成した画素パラメータ画像５と、該画素パラメータに基づき作成された第１シミュレーション画像６を示す。画素パラメータ画像５は、後述するＢ２）工程で算出した画素パラメータを単位区分ｒごとに反映させた画像である。なお、Ｂ２）工程で算出した画素パラメータから画素パラメータ画像５を作成しなくとも、第１シミュレーション画像６は得られるが、説明容易の観点から、図３に画素パラメータ画像５を示す。
【0023】
Ｂ２）工程では、原画像４における各単位区分ｒの画素パラメータを算出する。画素パラメータは、単位区分ｒにおける輝度、明度、彩度、ＲＧＢ値等の色情報の変数である。ＲＧＢ値はフルカラーを表現するための光の三原色の各成分（赤、青、緑）の値である。画素パラメータとして採用される色情報の変数は、１種を単独で又は２種以上を組み合わせて採用してもよい。原画像４がモノクロ画像である場合は、画素パラメータとして輝度を採用でき、原画像４がカラー画像である場合は、画素パラメータとして明度、彩度、ＲＧＢ値の何れかを採用できる。
本実施形態のＢ２）工程は、画素パラメータとして輝度を採用している。これにより、単位区分ｒにおける混合気体３（粒子）をより高精度に捉えることができる。
本実施形態のＢ２）工程は、画素パラメータとして輝度を採用している。これにより、単位区分ｒにおける混合気体３（粒子）をより高精度に捉えることができる。
【0024】
Ｂ２）工程では、全原画像４における各単位区分ｒの画素パラメータを算出する。本実施形態においては、単位区分ｒを構成する画素の画素パラメータの平均値を、該単位区分ｒの画素パラメータとして算出する。単位区分ｒが１画素からなる領域である場合は、該１画素の画素パラメータを、単位区分ｒの画素パラメータとする。各単位区分ｒの画素パラメータは、２５６階調（８ビット）～６５，５３６階調（１６ビット）で表現される。
【0025】
本実施形態のＢ２）工程では単位区分ｒを構成する各画素の輝度からその平均値を算出し、これを該単位区分ｒの輝度（画素パラメータ）とする。この単位区分ｒの輝度は、本実施形態では８ビットで処理されるので、白黒の濃度（輝度）が２５６階調（０～２５５階調）で表現される。このＢ２）工程で算出された画素パラメータを反映した画像が、図３に示す画素パラメータ画像５である。斯かる画素パラメータ画像５では、各単位区分ｒの輝度が２５６階調の白黒の濃度で表現されている。
【0026】
Ｂ１）工程及びＢ２）工程、又はＢ２）工程は、画像解析ソフトウェアを用いて実施してもよい。斯かるソフトウェアとして、株式会社ライブラリー製のGray-val（Ver.3.71）を用いることができる。
【0027】
Ｂ３）工程では、単位区分ｒごとに、画素パラメータを臭気成分の想定濃度に換算する。より詳細には、シミュレーションの目的成分となる臭気成分を設定し、該臭気成分の換算基準濃度に基づき、各単位区分ｒの画素パラメータを該臭気成分の想定濃度に換算する。「想定濃度」は、空間中に放出される又は拡散される臭気成分の濃度として想定し得る濃度であり、換算基準濃度に基づき算出される。本実施形態の換算基準濃度は、後述するように研究論文や発表等で報告された数値（濃度）に基づく臭気成分の濃度である。
【0028】
本実施形態のＢ３）工程では、呼気中に含まれる臭気成分をシミュレーションの目的成分に設定する。例えば、後述する実施例２では、口臭に影響を与える硫化水素やメチルメルカプタンを、前記目的成分に設定している。口臭に影響を与える臭気成分としては、硫化水素やメチルメルカプタンの他、インドール、スカトール、イソ吉草酸、酪酸、ジメチルスルフィド、アセトアルデヒド、イソプレン、アリルメルカプタン、ジアリルジスルフィド、アリルメチルスルフィド、アリルメチルジスルフィド、フルフリルチオール、メントール、カルボン、リモネン等が挙げられる。アリルメルカプタン、ジアリルジスルフィド、アリルメチルスルフィド、及びアリルメチルジスルフィドは、ニンニクやネギ類を摂取した後の口臭に影響を与える臭気成分である。フルフリルチオールはコーヒーの香りのキー成分であり、コーヒーを摂取した後の口臭に影響を与える臭気成分である。メントール及びカルボンは清涼菓子のキー成分であり、リモネンはマウスウォッシュ等の口腔ケア製品に用いられる香料である。上述した臭気成分のうち１種又は２種以上を、シミュレーションの目的成分とすることができる。
本実施形態においては、シミュレーションの目的成分として呼気中に含まれる臭気成分ｉ及び臭気成分ｉｉを設定する（図３参照）。
本実施形態においては、シミュレーションの目的成分として呼気中に含まれる臭気成分ｉ及び臭気成分ｉｉを設定する（図３参照）。
【0029】
目的成分となる臭気成分を設定したら、次にその臭気成分の換算基準濃度を設定する。本実施形態では、呼気中に含まれる臭気成分の換算基準濃度を設定する。この換算基準濃度には、口臭に関連する研究論文や発表に基づく濃度を採用できる。例えば、後述する実施例１では、酒類由来の口臭の原因として知られるアセトアルデヒドの呼気中の濃度を、換算基準濃度として設定している。斯かる濃度は、清酒を摂取して２時間後の被験者の呼気を捕集管に吸着させ、該捕集管にトラップされたアセトアルデヒドの濃度をＧＣ－Ｏ／ＭＳ分析により測定した値であり、実際に呼気中に含まれ得る濃度と推定できる。これにより、口臭に影響を与える臭気成分（アセトアルデヒド）の呼気中の濃度をシミュレーションに反映することができる。
【0030】
臭気成分の換算基準濃度の設定後、該換算基準濃度に基づき、各単位区分ｒの画素パラメータを想定濃度に換算する。斯かる換算は、先ず、Ｂ２）工程で算出した全原画像４における単位区分ｒの画素パラメータのうち最大値となる単位区分ｒ（以下、「基準区分ｒ１」ともいう。）を特定する。次いで、この基準区分ｒ１における臭気成分の濃度を、換算基準濃度と同じ値に設定する。換言すると、全原画像４ｋの単位区分ｒにおける臭気成分の最大濃度を換算基準濃度に設定して、単位区分ｒにおけるシミュレーションの濃度スケールを研究論文や発表に基づく濃度（数値）に調整する。次いで、下記式（１）により各単位区分ｒにおける臭気成分の想定濃度を算出する。
Ｒ＝〔Ｇｘ／Ｇmax×１００（％）〕×Ｊ・・・（１）
Ｒ：単位区分ｒにおける臭気成分の想定濃度
Ｇｘ：単位区分ｒにおける画素パラメータの階調
Ｇmax:基準区分ｒ１における画素パラメータの階調
Ｊ:換算基準濃度
Ｒ＝〔Ｇｘ／Ｇmax×１００（％）〕×Ｊ・・・（１）
Ｒ：単位区分ｒにおける臭気成分の想定濃度
Ｇｘ：単位区分ｒにおける画素パラメータの階調
Ｇmax:基準区分ｒ１における画素パラメータの階調
Ｊ:換算基準濃度
【0031】
例えば、図３に示す画素パラメータ画像５において、符号ｒ１で示す単位区分に比して、符号ｒ２で示す単位区分は、画素パラメータ（輝度）の階調が低い。この画素パラメータ画像５において符号ｒ１で示す区分を基準区分ｒ１とした場合、同図に示す符号ｒ２で示す単位区分の臭気成分の濃度は、基準区分ｒ１の臭気成分の濃度よりも低くなる。具体的には基準区分ｒ１の階調が２５０であるのに対し、単位区分ｒ２の階調は１７５であるので、前述の式（１）を用いると、単位区分ｒ２における臭気成分の濃度は、想定濃度の最大値である換算基準濃度Ｊの７０％〔２５０／１７５×１００（％）〕となる。
このようにして、Ｂ３）工程では、全原画像４における全単位区分ｒの臭気成分の想定濃度を算出する。
このようにして、Ｂ３）工程では、全原画像４における全単位区分ｒの臭気成分の想定濃度を算出する。
【0032】
本実施形態においては、前述したように臭気成分ｉ及び臭気成分ｉｉを目的成分に設定する。これら臭気成分ｉ，ｉｉは、呼気中の濃度が異なっており、臭気成分ｉが臭気成分ｉｉよりも呼気中に高濃度に含まれていることが報告されている（臭気成分ｉ＞臭気成分ｉｉ）。そのためＢ３）工程で設定される換算基準濃度は、臭気成分ｉが臭気成分ｉｉよりも高い値となっている。この場合、臭気成分ｉと臭気成分ｉｉとでは、濃度スケールが異なるので、後述するＣ）工程で異なる第１シミュレーション画像６が得られる。
【0033】
Ｃ）工程では、Ｂ３）工程で得られた各単位区分ｒにおける臭気成分の想定濃度を色情報に換算し、該色情報が反映された第１シミュレーション画像６を作成する。具体的には、Ｂ３）工程で換算した想定濃度に基づき色相、明度、彩度等の色情報を異ならせて、各単位区分ｒを配色することにより、第１シミュレーション画像６を作成する。各単位区分ｒの配色は適宜設定することができる。例えば、各単位区分ｒの配色の色が複数の色（例えば１６色）に設定されている場合は、想定濃度が高いほど暖色系の色に、想定濃度が低いほど寒色系の色になるように設定することができる。あるいは、配色の色が２色（例えば白黒）に設定されている場合は、想定濃度が低いほど一方の色（例えば黒）が濃くなるように、想定濃度が高いほど他方の色（例えば白）が濃くなるように設定することができる。
また、想定濃度を色情報として反映する際、設定する色は、嗅覚強度に対応付けることが好ましい。例えば、殆どにおいを知覚できない濃度の場合は黒に設定し、においを所定の強度で知覚できる濃度の場合は白に設定し、これらの間を段階的に変化させた色（白黒の濃淡）に設定することができる。
また、想定濃度を色情報として反映する際、設定する色は、嗅覚強度に対応付けることが好ましい。例えば、殆どにおいを知覚できない濃度の場合は黒に設定し、においを所定の強度で知覚できる濃度の場合は白に設定し、これらの間を段階的に変化させた色（白黒の濃淡）に設定することができる。
【0034】
Ｃ）工程における想定濃度から色情報への変換には、Ｃ＋＋やＰｙｔｈｏｎ等のプログラム言語で記述された画像処理プログラムを用いることができる。例えば、各単位区分ｒにおける臭気成分の想定濃度を纏めた表計算形式のデータセットに対し、画像処理プログラムを実行することによって、各単位区分ｒの色情報を算出する。斯かるプログラムは、後述するＥ）工程の色情報の変換にも用いることができる。
【0035】
本実施形態のＣ）工程では、呼気中の濃度が異なる２種類の臭気成分ｉ，ｉｉの第１シミュレーション画像６を作成する。図３に示すこれら臭気成分ｉ，ｉｉの第１シミュレーション画像６では、各単位区分ｒの配色をグレースケールの濃淡で示しており、想定濃度が低いほど黒が濃くなるように設定している。前述したように臭気成分ｉは臭気成分ｉｉよりも換算基準濃度が高いので、臭気成分ｉの第１シミュレーション画像６が臭気成分ｉｉのそれよりも明るい（白い）配色分布が多い画像となっている。
このように、同じ原画像４を用いても、目的成分と該目的成分の換算基準濃度に応じて、異なる濃度分布のシミュレーション画像が得られる。
このように、同じ原画像４を用いても、目的成分と該目的成分の換算基準濃度に応じて、異なる濃度分布のシミュレーション画像が得られる。
【0036】
Ｃ）工程では、単位区分ｒの想定濃度に基づき、全原画像４それぞれについて第１シミュレーション画像６を作成する。得られた第１シミュレーション画像６を経時的に表示したシミュレーション動画を作成することで、臭気成分の濃度分布の変化を動的に把握できる。すなわち、臭気成分の拡散動態を把握できる。
第１シミュレーション画像６で示される臭気成分の濃度分布は、研究論文や発表等の報告値（換算基準濃度）に基づいて濃度スケールが調整された分布であるので、該シミュレーション画像６には現実的な濃度分布が反映されている。これにより、検出限界を下回るようなごく微量の臭気成分を検出せずとも、拡散状態の該臭気成分の濃度分布を可視化（イメージング）することができる。斯かる点は、特に広い範囲（空間）で微量の臭気成分を拡散させた場合の濃度分布を把握するのに有用である。また、第１シミュレーション画像６を用いたシミュレーション動画によって、ごく微量の臭気成分の拡散動態をシミュレーションすることができる。このように、本実施形態の濃度シミュレーション方法を用いることで、空間における臭気成分の拡散動態を高精度に把握することができる。
第１シミュレーション画像６で示される臭気成分の濃度分布は、研究論文や発表等の報告値（換算基準濃度）に基づいて濃度スケールが調整された分布であるので、該シミュレーション画像６には現実的な濃度分布が反映されている。これにより、検出限界を下回るようなごく微量の臭気成分を検出せずとも、拡散状態の該臭気成分の濃度分布を可視化（イメージング）することができる。斯かる点は、特に広い範囲（空間）で微量の臭気成分を拡散させた場合の濃度分布を把握するのに有用である。また、第１シミュレーション画像６を用いたシミュレーション動画によって、ごく微量の臭気成分の拡散動態をシミュレーションすることができる。このように、本実施形態の濃度シミュレーション方法を用いることで、空間における臭気成分の拡散動態を高精度に把握することができる。
【0037】
本実施形態の濃度シミュレーション方法では、呼気中に含まれる臭気成分ｉ，ｉｉを目的成分としてシミュレーションを行ったが、目的成分は、シミュレーションの目的に応じて適宜設定できる。すなわち、口臭に影響を与える臭気成分以外に、においの原因となる臭気成分を目的成分として設定してもよい。また、目的成分の換算基準濃度も適宜設定できる。
例えば、たばこのにおいの原因となる臭気成分、エアコンの内部に発生したカビ由来の臭気成分、アロマディフューザーから放出される臭気成分（香気成分）等を目的成分として設定し、該目的成分が空間内に放出され得る濃度や拡散し得る濃度を、換算基準濃度として設定してもよい。換算基準濃度としては、目的成分となる臭気成分に関連する研究分野の研究論文や発表等の報告に基づく数値（濃度）を採用できる。
例えば、たばこのにおいの原因となる臭気成分、エアコンの内部に発生したカビ由来の臭気成分、アロマディフューザーから放出される臭気成分（香気成分）等を目的成分として設定し、該目的成分が空間内に放出され得る濃度や拡散し得る濃度を、換算基準濃度として設定してもよい。換算基準濃度としては、目的成分となる臭気成分に関連する研究分野の研究論文や発表等の報告に基づく数値（濃度）を採用できる。
【0038】
次に、本実施形態の嗅覚強度シミュレーション方法を説明する。以下の嗅覚強度シミュレーション方法の説明では、前述した濃度シミュレーション方法と同様の構成についての説明を省略する。特に説明しない構成は、前述した濃度シミュレーション方法についての説明が適宜適用される。
【0039】
本実施形態の嗅覚強度シミュレーション方法は、図１に示すように、前記Ｃ）工程に代えて下記Ｄ）及びＥ）工程を具備する。すなわち、嗅覚強度シミュレーション方法は、前記のＡ）工程及びＢ）工程とともに、下記Ｄ）工程及びＥ）工程を具備する。また、本実施形態の嗅覚強度シミュレーション方法は、Ａ）工程、Ｂ）工程、Ｄ）工程及びＥ）工程の順に行う。
Ｄ）工程：単位区分ｒごとの想定濃度を臭気成分の嗅覚強度に換算する工程
Ｅ）工程：嗅覚強度を用いて、単位区分ｒごとの嗅覚強度が色情報として反映された第２シミュレーション画像７を作成する工程
Ｄ）工程：単位区分ｒごとの想定濃度を臭気成分の嗅覚強度に換算する工程
Ｅ）工程：嗅覚強度を用いて、単位区分ｒごとの嗅覚強度が色情報として反映された第２シミュレーション画像７を作成する工程
【0040】
図４に、本実施形態のＡ）工程で取得された原画像４と、該原画像４に基づき作成した画素パラメータ画像５と、各単位区分ｒの画素パラメータに基づき作成された第２シミュレーション画像７を示す。なお、本実施形態のシミュレーション方法も、画素パラメータ画像５を作成しなくとも、第２シミュレーション画像７は得られる。説明容易の観点から、図４に画素パラメータ画像５を示す。
本実施形態の嗅覚強度シミュレーション方法は、前述した濃度シミュレーション方法と同様の方法でＡ）工程及びＢ）工程を行う。当該嗅覚強度シミュレーション方法の説明は、Ｂ）工程後、すなわちＢ３）工程後のＤ）工程及びＥ）工程について詳述する。
本実施形態の嗅覚強度シミュレーション方法は、前述した濃度シミュレーション方法と同様の方法でＡ）工程及びＢ）工程を行う。当該嗅覚強度シミュレーション方法の説明は、Ｂ）工程後、すなわちＢ３）工程後のＤ）工程及びＥ）工程について詳述する。
【0041】
本実施形態のＤ）工程は、Ｂ３）工程で得られた各単位区分ｒにおける臭気成分の想定濃度を、該臭気成分の嗅覚強度に換算する。Ｄ）工程では、全原画像４における全単位区分ｒそれぞれについて、該単位区分ｒの想定濃度に基づき臭気成分の嗅覚強度を算出する。「嗅覚強度」は、ある気相濃度（濃度）の臭気成分に対する、ヒトの嗅覚による感覚量に基づくにおい（香り）の強度である。
【0042】
本実施形態のＤ）工程では、目的成分となる臭気成分の気相濃度－嗅覚強度の曲線モデルに基づき、想定濃度から嗅覚強度を換算することができる。
気相濃度－嗅覚強度の曲線モデルは、例えば以下の方法により作成できる。先ず、異なる気相濃度の臭気成分のサンプルを用意し、該サンプルのにおいをパネラーによって官能評価することにより得られる。斯かる官能評価は、例えばフッ素樹脂製袋内で臭気成分を所定の気相濃度に揮発させ、これを識別用希釈混合装置（例えば、株式会社島津製作所製「ＦＤＬ－１」）に接続し、該装置から出される濃度ごとの嗅覚強度をパネラーが官能評価することにより行われる。臭気成分の気相濃度について、例えば３Ｌポリエチレン製におい袋（アズワン社製）に１種の臭気成分を０．５ｍＬ加え、さらに無臭の空気で充満させて１２時間静置した該におい袋内の気相を回収し、無臭の空気で希釈させることによって、臭気成分を様々な気相濃度に調整することができる。
気相濃度－嗅覚強度の曲線モデルは、例えば以下の方法により作成できる。先ず、異なる気相濃度の臭気成分のサンプルを用意し、該サンプルのにおいをパネラーによって官能評価することにより得られる。斯かる官能評価は、例えばフッ素樹脂製袋内で臭気成分を所定の気相濃度に揮発させ、これを識別用希釈混合装置（例えば、株式会社島津製作所製「ＦＤＬ－１」）に接続し、該装置から出される濃度ごとの嗅覚強度をパネラーが官能評価することにより行われる。臭気成分の気相濃度について、例えば３Ｌポリエチレン製におい袋（アズワン社製）に１種の臭気成分を０．５ｍＬ加え、さらに無臭の空気で充満させて１２時間静置した該におい袋内の気相を回収し、無臭の空気で希釈させることによって、臭気成分を様々な気相濃度に調整することができる。
【0043】
本実施形態のＤ）工程では、嗅覚強度の尺度にLabeled Magnitude Scale（LMS）を用いる。LMSは、B. G. Greenら（Chem. Senses., 1993, 18(6), 683-702）によって言語標識と対数尺度を組み合わせて開発された感覚強度尺度であり、味覚、嗅覚、触覚等の感覚強度の定量化に利用されている。LMSは、０～１００の評価尺度に心理的強度を表す言語ラベル（Barely Detectable: 1.4、Weak: 6.1、Moderate: 17.2、Strong: 35.4、Very Strong: 53.3、Strongest Imaginable: 100）が対数的な間隔で標識されたものである。
【0044】
本実施形態における気相濃度－嗅覚強度の曲線モデルは、下記式（２）により表される。下記式（２）の嗅覚強度は、LMSの評価スコアである。
【0045】
【数1】
【0046】
式（２）における係数ｐ、ｑ、及びｒは、臭気成分ごとに決定される変数であって、気相濃度－嗅覚強度の曲線モデルにおける予測値が、パネラーの評価によって得られた嗅覚強度の平均値に近似するように、該予測値と該平均値との間の残差の二乗和を最小にする最小二乗法によって決定される。最小二乗法には、例えばMicrosoft社のExcel 2010(ver14.0)のアドインプログラムであるソルバーを用いることができる。
【0047】
本実施形態のＤ）工程では、前記式（２）により求めた臭気成分の気相濃度－嗅覚強度の曲線モデルに基づき、各単位区分ｒの想定濃度における嗅覚強度を求め、これを該単位区分ｒの嗅覚強度にする。このようにして想定濃度から嗅覚強度を換算することができる。斯かる換算を、全原画像４における全単位区分ｒについて行う。
【0048】
Ｄ）工程では、嗅覚強度の尺度として、LMS、Visual analog scale (VAS)、Magnitude estimate (ME)、及びCategory-ratio scale (CR)等の公知のものを用いることができる。何れの尺度であっても、Ｄ）工程では、該尺度を適用した気相濃度－嗅覚強度の曲線モデルに基づき、想定濃度から嗅覚強度への換算を行う。
においの感覚強度の評価をより高精度にする観点から、嗅覚強度の尺度としてはLMSを用いることが好ましい。
においの感覚強度の評価をより高精度にする観点から、嗅覚強度の尺度としてはLMSを用いることが好ましい。
【0049】
本実施形態では、図４に示すように、前述した臭気成分ｉ及び臭気成分ｉｉをシミュレーションの目的成分に設定する。これら臭気成分ｉ，ｉｉは、前述したように臭気成分ｉが臭気成分ｉｉよりも呼気中に高濃度に含まれている他、臭気成分ｉｉが臭気成分ｉよりもにおいが知覚され易いことが報告されている。すなわち、臭気成分ｉｉは、臭気成分ｉと同じ気相濃度でも、該臭気成分ｉよりも強くにおいが感じられる。そのためＤ）工程において用いられる臭気成分ｉの気相濃度－嗅覚強度の曲線モデルと、臭気成分ｉｉの気相濃度－嗅覚強度の曲線モデルとは異なっている。換言すると、臭気成分ｉと臭気成分ｉｉとでは、においの感覚強度のスケールが異なるので、後述するＥ）工程で異なる第２シミュレーション画像７が得られる。
【0050】
Ｅ）工程では、Ｄ）工程で得られた各単位区分ｒにおける臭気成分の嗅覚強度を色情報に換算し、該色情報が反映された第２シミュレーション画像７を作成する。具体的には、Ｄ）工程で換算した嗅覚強度に基づき色相、明度、彩度等の色情報を異ならせて、各単位区分ｒを配色することにより、第２シミュレーション画像７を作成する。各単位区分ｒの配色は、嗅覚強度の程度に応じて、前述したＣ）工程と同様に適宜設定することができる。
【0051】
本実施形態のＥ）工程では、においの感覚強度が異なる２種類の臭気成分ｉ，ｉｉの第２シミュレーション画像７を作成する。図４に示すこれら臭気成分ｉ，ｉｉの第２シミュレーション画像７では、各単位区分ｒの配色をグレースケールの濃淡で示しており、嗅覚強度が低いほど黒が濃くなるように設定している。前述したように臭気成分ｉｉは臭気成分ｉよりもにおいの感覚強度が高いので、臭気成分ｉｉの第２シミュレーション画像７が臭気成分ｉのそれよりも明るい（白い）配色分布が多い画像となっている。
このように、同じ原画像４を用いても、目的成分と該目的成分のにおいの感覚強度に応じて、異なるシミュレーション画像が得られる。
このように、同じ原画像４を用いても、目的成分と該目的成分のにおいの感覚強度に応じて、異なるシミュレーション画像が得られる。
【0052】
Ｅ）工程では、単位区分ｒの嗅覚強度に基づき、全原画像４それぞれについて第２シミュレーション画像７を作成する。得られた第２シミュレーション画像７を経時的に表示したシミュレーション動画を作成することで、臭気成分についてにおいの感覚強度の分布変化を動的に把握できる。すなわち、臭気成分の拡散に伴うにおいの感覚強度（以下、単に「感覚強度」という）の動態を把握できる。
第２シミュレーション画像７で示される臭気成分の感覚強度の分布は、研究論文や発表等の報告値（換算基準濃度）に基づくものであるので、該シミュレーション画像７には現実的な濃度分布とそれに対応する感覚強度とが反映されている。これにより、拡散に伴う臭気成分のにおいの強度の分布を可視化（イメージング）することができる。また、第２シミュレーション画像７を用いたシミュレーション動画によって、臭気成分の拡散に伴うにおいの感覚強度分布の動態をシミュレーションすることができる。このように、本実施形態の嗅覚強度シミュレーション方法では、感覚強度と関連付けた形で臭気成分の拡散動態をシミュレーションできる。
第２シミュレーション画像７で示される臭気成分の感覚強度の分布は、研究論文や発表等の報告値（換算基準濃度）に基づくものであるので、該シミュレーション画像７には現実的な濃度分布とそれに対応する感覚強度とが反映されている。これにより、拡散に伴う臭気成分のにおいの強度の分布を可視化（イメージング）することができる。また、第２シミュレーション画像７を用いたシミュレーション動画によって、臭気成分の拡散に伴うにおいの感覚強度分布の動態をシミュレーションすることができる。このように、本実施形態の嗅覚強度シミュレーション方法では、感覚強度と関連付けた形で臭気成分の拡散動態をシミュレーションできる。
【0053】
Ｃ）工程又はＥ）工程で得られたシミュレーション画像６，７を用いてシミュレーション動画を作成する際には、画像解析ソフトウェアを用いて実施してもよい。斯かるソフトウェアとして、株式会社ライブラリー製のCosmos32（Ver.6.52）を用いることができる。
【0054】
次に本実施形態の濃度シミュレーション方法及び嗅覚強度シミュレーション方法の双方に用いられる放出装置１０について、図５～図７を参照しながら説明する。
図５及び図６には、本実施形態の放出装置１０が具備する放出部２０が示されている。本実施形態の放出部２０は、流路２５と放出口２１を備えており、該流路２５と放出口２１を介して混合気体３を空間に放出する。
図５及び図６には、本実施形態の放出装置１０が具備する放出部２０が示されている。本実施形態の放出部２０は、流路２５と放出口２１を備えており、該流路２５と放出口２１を介して混合気体３を空間に放出する。
【0055】
本実施形態の放出部が備える放出口２１は、図５及び図６に示すように、人体の口唇を模して形成されている。
本実施形態の放出部２０が備える流路２５は、放出口２１と連続する第１流路２６、及び放出部２０の導入口２２と連続する第２流路２７を有している。放出部２０の導入口２２は、収容部１１から導入される混合気体３を、該放出部２０に導入する開口である。当該導入口２２には、放出部２０と収容部１１とを接続する管２８が挿入されている。
本実施形態の放出部２０における流路２５は、少なくともその一部が人体の咽頭腔及び口腔を模して形成されている。具体的には、第１流路２６が口腔を模して形成されており、第２流路２７が咽頭腔を模して形成されている。
このように本実施形態の放出部２０は、呼気が放出される際の流路の構造に、ヒトの解剖学的な構造を採用することで、ヒトの呼気に近い条件で混合気体３を放出部２０から放出することができる。
本実施形態の放出部２０が備える流路２５は、放出口２１と連続する第１流路２６、及び放出部２０の導入口２２と連続する第２流路２７を有している。放出部２０の導入口２２は、収容部１１から導入される混合気体３を、該放出部２０に導入する開口である。当該導入口２２には、放出部２０と収容部１１とを接続する管２８が挿入されている。
本実施形態の放出部２０における流路２５は、少なくともその一部が人体の咽頭腔及び口腔を模して形成されている。具体的には、第１流路２６が口腔を模して形成されており、第２流路２７が咽頭腔を模して形成されている。
このように本実施形態の放出部２０は、呼気が放出される際の流路の構造に、ヒトの解剖学的な構造を採用することで、ヒトの呼気に近い条件で混合気体３を放出部２０から放出することができる。
【0056】
本実施形態の放出部２０は、３Ｄプリンタ等を利用して作製することができる。例えばヒトの頭部のＭＲＩデータから起こした３Ｄデータ（三次元座標情報）を３Ｄプリンタに入力し、該頭部の内部（口腔及び咽頭腔）まで再現した立体造形物を作製する。
このような放出部２０が備える流路２５には、呼気が流通する鼻腔、口腔、咽頭腔、咽頭を含む調音・発声器官を模した部分を形成してもよい。また当該流路２５に、肺及び気管を含む呼吸器官を模した部分を形成してもよい。流路２５において調音・発話器官や呼吸器官を模した部分は、ヒトが発話する際の内部構造を再現してもよい。
会話中の口臭拡散の再現性を向上させる観点から、放出部２０における流路２５は、発話時の調音・発話器官又は呼吸器官の三次元構造を模して形成されたものであることが好ましい。例えば、鼻腔、口腔、咽頭腔、咽喉、気管、肺等に加えて、舌、歯列、鼻等、特に発声に関わる人体の内部の器官の三次元構造を模して形成されていることが好ましい。通常、発話時は鼻咽腔が閉じているので、放出部２０の流路２５の一部として形成される鼻咽腔は閉鎖状態とすることができる。
上記と同様の観点から、本実施形態の放出口２１は、発話時を模した口唇の形状を模したものであることが好ましい。
このような放出部２０が備える流路２５には、呼気が流通する鼻腔、口腔、咽頭腔、咽頭を含む調音・発声器官を模した部分を形成してもよい。また当該流路２５に、肺及び気管を含む呼吸器官を模した部分を形成してもよい。流路２５において調音・発話器官や呼吸器官を模した部分は、ヒトが発話する際の内部構造を再現してもよい。
会話中の口臭拡散の再現性を向上させる観点から、放出部２０における流路２５は、発話時の調音・発話器官又は呼吸器官の三次元構造を模して形成されたものであることが好ましい。例えば、鼻腔、口腔、咽頭腔、咽喉、気管、肺等に加えて、舌、歯列、鼻等、特に発声に関わる人体の内部の器官の三次元構造を模して形成されていることが好ましい。通常、発話時は鼻咽腔が閉じているので、放出部２０の流路２５の一部として形成される鼻咽腔は閉鎖状態とすることができる。
上記と同様の観点から、本実施形態の放出口２１は、発話時を模した口唇の形状を模したものであることが好ましい。
【0057】
放出装置１０は、前述したように混合気体３を収容する収容部１１を備えている。本実施形態の収容部１１は、図７に示すように、管２８を介して放出部２０と接続されており、該管２８を通じて混合気体３を放出部２０に導入可能に構成されている。具体的には、収容部１１は、混合気体３を収容する収容袋１３と、該収容袋１３を収容する収容本体１２と、該収容本体１２の内部の圧力を変動させる圧力変動部１４とを備えている。
圧力変動部１４は、ポンプ１７と、流量コントローラー１５とを備えており、配管を介してポンプ１７により外部から取り込んだ空気を収容本体１２の内部に導入可能に構成されている。このポンプ１７からの空気の導入によって、収容本体１２の内部の圧力を上昇させることで、収容袋１３を収縮させて、該収容袋１３から混合気体３を放出部２０に送る。
本実施形態におけるポンプ１７は、例えばダイヤフラムポンプ等の公知のものを用いることができる。
圧力変動部１４は、ポンプ１７と、流量コントローラー１５とを備えており、配管を介してポンプ１７により外部から取り込んだ空気を収容本体１２の内部に導入可能に構成されている。このポンプ１７からの空気の導入によって、収容本体１２の内部の圧力を上昇させることで、収容袋１３を収縮させて、該収容袋１３から混合気体３を放出部２０に送る。
本実施形態におけるポンプ１７は、例えばダイヤフラムポンプ等の公知のものを用いることができる。
【0058】
ヒトの身体は、横隔膜の拳上と内助間筋肋骨部の収縮等により肺の体積が収縮することで肺内の空気を排出する。本実施形態の収容部１１は、収容袋１３、収容本体１２、及びポンプ１７を備えることで、ヒトの肺や胸腔、横隔膜を模倣した構成となっている。例えば収容袋１３が肺を、収容本体１２が胸腔に対応している。収容本体１２は、合成樹脂製の容器により構成されていてもよい。また、放出部２０と収容部１１とを接続する管２８は、気管を模したシリコンチューブで構成されてもよい。
また、圧力変動部１４により収容本体１２に導入される空気の量と導入回数（サイクル）は、収容袋１３から放出部２０へ送られる混合気体３の量がヒトの呼気量と同じになるように調整されている。具体的には、流量コントローラー１５により、収容本体１２に導入される空気の量と導入回数（サイクル）が制御されている。これにより、ヒトの呼気を再現している。圧力変動部１４による空気の導入量や導入回数は、ヒトの年齢や性別等の呼気に合わせて調整されてもよい。
また、圧力変動部１４により収容本体１２に導入される空気の量と導入回数（サイクル）は、収容袋１３から放出部２０へ送られる混合気体３の量がヒトの呼気量と同じになるように調整されている。具体的には、流量コントローラー１５により、収容本体１２に導入される空気の量と導入回数（サイクル）が制御されている。これにより、ヒトの呼気を再現している。圧力変動部１４による空気の導入量や導入回数は、ヒトの年齢や性別等の呼気に合わせて調整されてもよい。
【0059】
次に、図１に示すシミュレーション方法を実行するシミュレーション装置３０を、図面を参照しながら説明する。本実施形態のシミュレーション装置３０は、上述したシミュレーション方法に好適に用いられる。図８に、本実施形態のシミュレーション装置のブロック図を示す。
【0060】
本実施形態のシミュレーション装置３０は、撮像装置３１及び本体処理部３２を備えている（図８参照）。撮像装置３１と本体処理部３２とは互いに通信可能に接続される。
撮像装置３１としては、デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラ等を用いることができる。撮像装置３１の撮像素子（イメージセンサー）は、ＣＣＤであってもよく、Ｃ－ＭＯＳであってもよい。
撮像装置３１としては、デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラ等を用いることができる。撮像装置３１の撮像素子（イメージセンサー）は、ＣＣＤであってもよく、Ｃ－ＭＯＳであってもよい。
【0061】
本体処理部３２には、公知の汎用コンピュータを用いることができる。汎用コンピュータは、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等を含んで構成される。本体処理部３２が行う処理は、ＣＰＵがＲＯＭやディスクなどに格納されたプログラムをＲＡＭに展開して実行することにより実現される。前記処理は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）により実現されてもよく、ＡＳＩＣとＦＰＧＡの組み合わせにより実現されてもよい。
【0062】
また、本体処理部３２には、専用のソフトウェアやハードウェア、オンプレミス型のサーバー構成等といったＯＳ（Operating System）等を設けずに、クラウドサーバーによるＳａａＳ（Software as a Service）、Ｐａａｓ（Platform as a Service）、ＩａａＳ（Infrastructure as a Service）を用いることができる。斯かる構成により、本体処理部３２により作成したシミュレーション画像６，７やそれを基に作成されたシミュレーション動画を、汎用のウェブブラウザを介してユーザーに提供することができる。例えば、ユーザーが所有するスマートフォン等の別体の情報端末Ｐ１，Ｐ２を該ユーザーが操作し、該情報端末Ｐ１，Ｐ２とシミュレーション装置３０との間で行われる情報の授受を、前記ウェブブラウザを介して行ってもよい。
【0063】
本体処理部３２は、通信部３３、記憶部３４、及びシミュレーション処理部３５を備えている（図８参照）。本実施形態の本体処理部３２は、ネットワークＮを介して、ユーザーが所有する情報端末Ｐ１，Ｐ２と通信可能に接続されている。
通信部３３は、アクセス情報を受信し、当該情報を記憶部３４に保存する。アクセス情報は、撮像装置３１やユーザーが所有する情報端末Ｐ１，Ｐ２それぞれからのアクセスに用いられた情報であり、原画像４のデータの取得、シミュレーション画像６，７及びシミュレーション動画を作成するための諸条件（目的成分やその換算基準濃度）のデータの取得、更新等の演算処理及び加工処理といった各処理に要する情報を含む。例えば、個々のユーザーが入力するシミュレーションの諸条件に関する情報（例えば目的成分）や、当該情報を作成するためにユーザー等が行った端末操作の情報、その他ユーザー等が入力した個人情報等の入力情報等が含まれる。
また、通信部３３は、ユーザーの端末操作に応じて、本体処理部３２が生成又は演算した各情報（シミュレーション画像６，７）を該ユーザーが所有する情報端末Ｐ１，Ｐ２に送信する。
通信部３３は、アクセス情報を受信し、当該情報を記憶部３４に保存する。アクセス情報は、撮像装置３１やユーザーが所有する情報端末Ｐ１，Ｐ２それぞれからのアクセスに用いられた情報であり、原画像４のデータの取得、シミュレーション画像６，７及びシミュレーション動画を作成するための諸条件（目的成分やその換算基準濃度）のデータの取得、更新等の演算処理及び加工処理といった各処理に要する情報を含む。例えば、個々のユーザーが入力するシミュレーションの諸条件に関する情報（例えば目的成分）や、当該情報を作成するためにユーザー等が行った端末操作の情報、その他ユーザー等が入力した個人情報等の入力情報等が含まれる。
また、通信部３３は、ユーザーの端末操作に応じて、本体処理部３２が生成又は演算した各情報（シミュレーション画像６，７）を該ユーザーが所有する情報端末Ｐ１，Ｐ２に送信する。
【0064】
記憶部３４は、撮像装置３１によって取得された原画像４のデータや、通信部３３及びシミュレーション処理部３５それぞれの制御によって、該シミュレーション処理部３５が演算及び加工処理する際に必要な各種プログラム、データ、パラメータ等を記憶する。記憶部３４は、前述したアクセス情報の他、通信部３３を介して情報端末Ｐ１，Ｐ２に送信された出力情報等を記憶する。
【0065】
本実施形態のシミュレーション装置３０は、予め取得した原画像４のデータを記憶部３４に記憶させており、ユーザーが入力したシミュレーション条件に応じて、該条件に適合する原画像４のデータを読み込む。そのため、後述する図９に示すフロー図では、原画像４を取得するＡ）工程に対応する工程を実行しない。
記憶部３４は、原画像４のデータを記憶する際、原画像４とその取得時間（タイムスタンプ）とを関連付けて、複数の原画像４を経時的な序列順に対応させて記憶する。原画像４を動画から取得する場合は、該動画及び該動画の再生開始からの経過時間に関連付けて、原画像４を記憶する。動画から原画像４を取得するための処理は、後述する画像変換部３６（シミュレーション処理部３５）が実行し、取得された原画像４を記憶部３４に保存する。
記憶部３４は、原画像４のデータを記憶する際、原画像４とその取得時間（タイムスタンプ）とを関連付けて、複数の原画像４を経時的な序列順に対応させて記憶する。原画像４を動画から取得する場合は、該動画及び該動画の再生開始からの経過時間に関連付けて、原画像４を記憶する。動画から原画像４を取得するための処理は、後述する画像変換部３６（シミュレーション処理部３５）が実行し、取得された原画像４を記憶部３４に保存する。
【0066】
また、記憶部３４は、各種臭気成分を、その換算基準濃度、気相濃度－嗅覚強度の曲線モデル、及びにおいの質に関連付けて記憶することができる。
斯かる記憶部３４には、データベースシステムやファイルシステムが用いられてもよい。記憶部３４は、ＲＯＭ及びＲＡＭで構成される主記憶装置、不揮発性メモリ等で構成される補助記憶装置、ＨＤＤ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等各種の記録媒体によって構成される。
斯かる記憶部３４には、データベースシステムやファイルシステムが用いられてもよい。記憶部３４は、ＲＯＭ及びＲＡＭで構成される主記憶装置、不揮発性メモリ等で構成される補助記憶装置、ＨＤＤ、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等各種の記録媒体によって構成される。
【0067】
シミュレーション処理部３５は、画像変換部３６、想定濃度換算部３７、嗅覚強度換算部３８、及びシミュレーション画像作成部３９を備えている（図８参照）。
画像変換部３６は、ユーザーが設定したシミュレーション条件のデータを記憶部３４から読み込み、該条件に基づきシミュレーションに用いる原画像４を特定して、該原画像４を、単位区分ｒごとに分割する処理を行う。単位区分ｒの形状や該単位区分ｒに含まれる画素数は、本シミュレーション装置３０のユーザーにより予め設定される。また、シミュレーションに用いる原画像４も、該ユーザーが予め設定した条件により選択される。例えばユーザーは、シミュレーションの目的に応じて、年齢や性別等に合わせた呼気量分の混合気体３を放出する動画の原画像４を選択し、これをシミュレーションに用いる原画像４として設定することができる。
画像変換部３６は、ユーザーが設定したシミュレーション条件のデータを記憶部３４から読み込み、該条件に基づきシミュレーションに用いる原画像４を特定して、該原画像４を、単位区分ｒごとに分割する処理を行う。単位区分ｒの形状や該単位区分ｒに含まれる画素数は、本シミュレーション装置３０のユーザーにより予め設定される。また、シミュレーションに用いる原画像４も、該ユーザーが予め設定した条件により選択される。例えばユーザーは、シミュレーションの目的に応じて、年齢や性別等に合わせた呼気量分の混合気体３を放出する動画の原画像４を選択し、これをシミュレーションに用いる原画像４として設定することができる。
【0068】
原画像４に設定された各単位区分ｒは、該原画像４における該単位区分の領域情報、該単位区分ｒにおける画素パラメータの情報とともに記憶部３４に記憶される。例えば、下記表１に示すように、原画像４ごとに設定された単位区分ｒと、該単位区分ｒの領域情報及び画素パラメータ（輝度）の情報とが関連付けられて記憶される。
【0069】
想定濃度換算部３７は、ユーザーが設定した臭気成分（目的成分）を記憶部３４から読み込み、該臭気成分の換算基準濃度Ｊに基づき、全原画像４における各単位区分ｒの画素パラメータを想定濃度に換算する処理を行う。また想定濃度換算部３７は、換算した想定濃度を下記表１のように、単位区分ｒに関連付けて記憶部３４に記憶させる。
【0070】
嗅覚強度換算部３８は、臭気成分とその気相濃度－嗅覚強度の曲線モデルのデータを記憶部３４から読み込み、全原画像４における各単位区分ｒの想定濃度を嗅覚強度に換算する処理を行う。また嗅覚強度換算部３８は、換算した嗅覚強度を下記表１のように、単位区分ｒに関連付けて記憶部３４に記憶させる。
下記表１は、本実施形態における画像変換部３６、想定濃度換算部３７、嗅覚強度換算部３８及び後述するシミュレーション画像作成部３９それぞれが導出した処理結果のデータセットの例である。
下記表１は、本実施形態における画像変換部３６、想定濃度換算部３７、嗅覚強度換算部３８及び後述するシミュレーション画像作成部３９それぞれが導出した処理結果のデータセットの例である。
【0071】
【表1】
【0072】
シミュレーション画像作成部３９は、前記データセットの各単位区分ｒにおける想定濃度を読み込み、該想定濃度を色情報に変換して、第１シミュレーション画像６を作成する。シミュレーション画像作成部３９は、想定濃度から変換した色情報（表１の「色情報１」）を表１に示すデータセットに記録し、これと対応する単位区分ｒに関連付けて記憶部３４に記憶させる。また、第１シミュレーション画像６を、基になった原画像４の経時的な序列順又は動画の再生開始からの経過時間と、シミュレーション条件とに関連付けて記憶部３４に記憶させる。さらにシミュレーション画像作成部３９は、第１シミュレーション画像６を時系列順に並べて構成された濃度シミュレーション動画を作成し、そのシミュレーション条件に関連付けて記憶部３４に記憶させる。
【0073】
またシミュレーション画像作成部３９は、前記データセットの各単位区分ｒにおける嗅覚強度を読み込み、該嗅覚強度を色情報に変換して、第２シミュレーション画像７を作成する。シミュレーション画像作成部３９は、嗅覚強度から変換した色情報（表１の「色情報２」）を表１に示すデータセットに記録し、これと対応する単位区分ｒに関連付けて記憶部３４に記憶させる。また、第２シミュレーション画像７を、基になった原画像４の経時的な序列順又は動画の再生開始からの経過時間に関連付けて記憶部３４に記憶させる。さらにシミュレーション画像作成部３９は、第２シミュレーション画像７を時系列順に並べて構成された嗅覚強度シミュレーション動画を作成し、そのシミュレーション条件に関連付けて記憶部３４に記憶させる。
【0074】
シミュレーション画像作成部３９は、前記データセットの各単位区分ｒにおける画素パラメータ（輝度）を読み込み、該画素パラメータを反映した画素パラメータ画像５を作成してもよい。この場合、シミュレーション画像作成部３９は、画素パラメータ画像５を、これと対応する原画像４に関連付けて記憶部３４に記憶させる。画素パラメータ画像５は、各単位区分ｒの画素パラメータを色情報に変換して作成することができる。
【0075】
次に、本実施形態のシミュレーション装置３０を用いたシミュレーション方法を説明する。図９には、当該シミュレーション方法の流れを示すフロー図が示されている。
【0076】
本実施形態のシミュレーション方法において、先ず、ユーザーが端末操作によりシミュレーションの目的成分となる臭気成分を入力する（ステップＳ１）。さらに、ユーザーが端末操作によりシミュレーション条件を入力する（ステップＳ２）。ステップＳ１及びＳ２では、情報端末Ｐ１，Ｐ２から送信された臭気成分及びシミュレーション条件に関する情報をシミュレーション装置３０が受信する。ステップＳ１及びＳ２における情報の入力は、情報端末Ｐ１，Ｐ２のＯＳが備える文字入力機能を利用してもよいし、音声入力を利用してもよい。
【0077】
ステップＳ２で入力されるシミュレーション条件は、混合気体３の放出条件等のシミュレーションに用いられる原画像４を選択するための条件や、単位区分ｒを構成する画素数等の単位区分ｒの設定条件である。続くステップＳ３では、斯かるシミュレーション条件に応じて、シミュレーション処理部３５（画像変換部３６）が、シミュレーションに用いる原画像４を選択する。例えばシミュレーション条件として性別及び年齢等を入力すると、これに対応した呼気量分の混合気体３を放出する動画の原画像４を選択する。
【0078】
続くステップＳ４では、シミュレーション方法を選択する。具体的には、ユーザーの端末操作に応じて、濃度シミュレーション方法又は嗅覚強度シミュレーション方法を選択する。
【0079】
ステップＳ４で濃度シミュレーション方法を選択した場合、ステップＳ５に進む。ステップＳ５では、シミュレーションに用いられる全原画像４について、単位区分ｒごとの画素パラメータを想定濃度に換算する。斯かるステップＳ５において、画像変換部３６及び想定濃度換算部３７が、前述したＢ）工程を実行する。
続くステップＳ６では、ステップＳ５で換算した単位区分ごとの想定濃度を色情報に換算する。そして、ステップＳ７において、ステップＳ６で換算した単位区分ｒごとの色情報を該単位区分ｒに反映させて、第１シミュレーション画像６を作成する。斯かるステップＳ６及びステップＳ７において、シミュレーション画像作成部３９が、前述したＣ）工程を実行する。
ステップＳ７において、シミュレーションに用いる全原画像４について第１シミュレーション画像６を作成した後、ステップＳ１２に進む。
続くステップＳ６では、ステップＳ５で換算した単位区分ごとの想定濃度を色情報に換算する。そして、ステップＳ７において、ステップＳ６で換算した単位区分ｒごとの色情報を該単位区分ｒに反映させて、第１シミュレーション画像６を作成する。斯かるステップＳ６及びステップＳ７において、シミュレーション画像作成部３９が、前述したＣ）工程を実行する。
ステップＳ７において、シミュレーションに用いる全原画像４について第１シミュレーション画像６を作成した後、ステップＳ１２に進む。
【0080】
ステップＳ４で嗅覚強度シミュレーション方法を選択した場合、ステップＳ８に進む。ステップＳ８では、シミュレーションに用いられる全原画像４について、単位区分ｒごとの画素パラメータを想定濃度に換算する。斯かるステップＳ８において、画像変換部３６及び想定濃度換算部３７が、前述したＢ）工程を実行する。
続くステップＳ９では、ステップＳ８で換算した単位区分ごとの想定濃度を嗅覚強度に換算する。斯かるステップＳ９において、嗅覚強度換算部３８が、前述したＤ）工程を実行する。続くステップＳ１０では、ステップＳ９で換算した単位区分ｒごとの嗅覚強度を色情報に換算する。そして、ステップＳ１１において、ステップＳ１０で換算した単位区分ｒごとの色情報を該単位区分ｒに反映させて、第２シミュレーション画像７を作成する。斯かるステップＳ１０及びステップＳ１１において、シミュレーション画像作成部３９が、前述したＥ）工程を実行する。
ステップＳ１１において、シミュレーションに用いる全原画像４について第２シミュレーション画像７を作成した後、ステップＳ１２に進む。
続くステップＳ９では、ステップＳ８で換算した単位区分ごとの想定濃度を嗅覚強度に換算する。斯かるステップＳ９において、嗅覚強度換算部３８が、前述したＤ）工程を実行する。続くステップＳ１０では、ステップＳ９で換算した単位区分ｒごとの嗅覚強度を色情報に換算する。そして、ステップＳ１１において、ステップＳ１０で換算した単位区分ｒごとの色情報を該単位区分ｒに反映させて、第２シミュレーション画像７を作成する。斯かるステップＳ１０及びステップＳ１１において、シミュレーション画像作成部３９が、前述したＥ）工程を実行する。
ステップＳ１１において、シミュレーションに用いる全原画像４について第２シミュレーション画像７を作成した後、ステップＳ１２に進む。
【0081】
ステップＳ１２では、ステップＳ７又はステップＳ１１で作成したシミュレーション画像６，７を時系列順に並べてシミュレーション動画を作成する。続くステップＳ１３では、ステップＳ７又はステップＳ１１で得られたシミュレーション画像又はステップＳ１２で得られたシミュレーション動画のデータを、ユーザーが所有する情報端末Ｐ１，Ｐ２に送信して、図９に示す処理を終了する。
【0082】
上述した実施形態のシミュレーション装置３０やこれを用いたシミュレーション方法は、ネットワークＮを介して、例えば口臭外来を有する医療機関等に利用されてもよい。この場合、医師等のユーザーが、医療機関に設置された情報端末を操作して、上述した実施形態のシミュレーション装置３０やこれを用いたシミュレーション方法を利用する。
【0083】
以上、本発明をその好ましい実施形態に基づき説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されない。
上述した実施形態の放出装置１０は、放出部２０における流路２５が、ヒトの口腔及び咽頭腔を模して形成された部分を有していたが、該流路２５の形状や構成はシミュレーション目的に応じて適宜変更してもよい。例えば、犬や猫等、前記流路２５がヒト以外の動物の口腔及び咽頭腔を模して形成された部分を有していてもよく、放出口が該動物の口唇を模して形成されていてもよい。この場合、ヒト以外の動物の呼気を再現することができる。
また、放出部２０を市販のエアコンやアロマディフューザー等の気体や気流を発生させる装置の構造と同様の構造にしてもよい。この場合、当該装置が放出する臭気成分を含んだ空気の拡散動態を再現することができる。
また、放出装置１０における放出部２０の構造を、放出口２１を備えた管に置換する等して、簡素な構造にしてもよい。
上述した実施形態のシミュレーション方法は、１種類の臭気成分の濃度分布又は感覚強度分布を反映した第１シミュレーション画像６又は第２シミュレーション画像７を作成するものであったが、２種類以上の臭気成分の濃度分布又は感覚強度分布をシミュレーション画像に反映してもよい。この場合、臭気成分の濃度分布又は感覚強度分布を反映した色情報を、臭気成分ごとに異ならせてイメージングさせてもよい。
上述した実施形態の放出装置１０は、放出部２０における流路２５が、ヒトの口腔及び咽頭腔を模して形成された部分を有していたが、該流路２５の形状や構成はシミュレーション目的に応じて適宜変更してもよい。例えば、犬や猫等、前記流路２５がヒト以外の動物の口腔及び咽頭腔を模して形成された部分を有していてもよく、放出口が該動物の口唇を模して形成されていてもよい。この場合、ヒト以外の動物の呼気を再現することができる。
また、放出部２０を市販のエアコンやアロマディフューザー等の気体や気流を発生させる装置の構造と同様の構造にしてもよい。この場合、当該装置が放出する臭気成分を含んだ空気の拡散動態を再現することができる。
また、放出装置１０における放出部２０の構造を、放出口２１を備えた管に置換する等して、簡素な構造にしてもよい。
上述した実施形態のシミュレーション方法は、１種類の臭気成分の濃度分布又は感覚強度分布を反映した第１シミュレーション画像６又は第２シミュレーション画像７を作成するものであったが、２種類以上の臭気成分の濃度分布又は感覚強度分布をシミュレーション画像に反映してもよい。この場合、臭気成分の濃度分布又は感覚強度分布を反映した色情報を、臭気成分ごとに異ならせてイメージングさせてもよい。
【実施例】
【0084】
以下、本発明を実施例によりさらに具体的に説明するが、本発明は斯かる実施例に限定されるものではない。
【0085】
〔原画像の取得〕
図７に示す放出装置１０を用いて、混合気体３を放出部２０から放出し、該混合気体３が拡散していく様子を撮影した。動画の撮影は暗室で行い、多数のＬＥＤを搭載した広角照射が可能なライトを放出部２０の後方に設置し、前方に向かって光を照射することで、放出部２０から放出される混合気体３に光を照射した状態で、混合気体３を拡散させた。
放出装置１０が備える放出部２０は、前述したように、人体の口腔を模して形成された第１流路２６と、人体の咽頭腔を模して形成された第２流路２７とを有し、且つ放出口２１が人体の口唇を模して形成されたものを用いた。斯かる放出部２０は、３０代成人男性の母音/a/発話時の声道、鼻腔および歯列部、口唇等が表されたＭＲＩ画像を基にした３Ｄプリンタの立体造形物からなる。ＭＲＩ画像は、コロナ社「音声生成の計算モデルと可視化」（鏑木 時彦 編著）のサポートページにて公開されているものを用いた。通常、発話時は鼻腔と咽頭腔の間は遮断されるため、放出部２０における鼻咽腔に対応する部分は閉鎖状態とした。
放出部２０と収容部１１とを接続する管２８には、内径１５ｍｍのシリコンチューブを用いた。
収容部１１が備える収容本体１２には、１６Ｌ容積のプラスチック容器を用いた。この収容本体１２に、１２Ｌの混合気体３を内包する収容袋１３を収容した。
圧力変動部１４が備えるポンプ１７（ダイヤフラムポンプ）によって、収容本体１２に空気を間欠的に導入した。具体的には、６秒間に亘って１０００ｍＬの空気を導入し、その後６秒間空気の導入を停止するサイクルを繰り返すように制御した。斯かる制御は流量コントローラー１５を用いて行った。このようにして、収容部１１から放出部２０へ混合気体３を送り、放出部２０の放出口２１から混合気体３を放出させた。
混合気体３は、ポリエチレングリコールと水とを含む液体を用いて、フォグマシン（Antari社 Z-800II）により発生させた液滴を粒子として含むものを用いた。
図７に示す放出装置１０を用いて、混合気体３を放出部２０から放出し、該混合気体３が拡散していく様子を撮影した。動画の撮影は暗室で行い、多数のＬＥＤを搭載した広角照射が可能なライトを放出部２０の後方に設置し、前方に向かって光を照射することで、放出部２０から放出される混合気体３に光を照射した状態で、混合気体３を拡散させた。
放出装置１０が備える放出部２０は、前述したように、人体の口腔を模して形成された第１流路２６と、人体の咽頭腔を模して形成された第２流路２７とを有し、且つ放出口２１が人体の口唇を模して形成されたものを用いた。斯かる放出部２０は、３０代成人男性の母音/a/発話時の声道、鼻腔および歯列部、口唇等が表されたＭＲＩ画像を基にした３Ｄプリンタの立体造形物からなる。ＭＲＩ画像は、コロナ社「音声生成の計算モデルと可視化」（鏑木 時彦 編著）のサポートページにて公開されているものを用いた。通常、発話時は鼻腔と咽頭腔の間は遮断されるため、放出部２０における鼻咽腔に対応する部分は閉鎖状態とした。
放出部２０と収容部１１とを接続する管２８には、内径１５ｍｍのシリコンチューブを用いた。
収容部１１が備える収容本体１２には、１６Ｌ容積のプラスチック容器を用いた。この収容本体１２に、１２Ｌの混合気体３を内包する収容袋１３を収容した。
圧力変動部１４が備えるポンプ１７（ダイヤフラムポンプ）によって、収容本体１２に空気を間欠的に導入した。具体的には、６秒間に亘って１０００ｍＬの空気を導入し、その後６秒間空気の導入を停止するサイクルを繰り返すように制御した。斯かる制御は流量コントローラー１５を用いて行った。このようにして、収容部１１から放出部２０へ混合気体３を送り、放出部２０の放出口２１から混合気体３を放出させた。
混合気体３は、ポリエチレングリコールと水とを含む液体を用いて、フォグマシン（Antari社 Z-800II）により発生させた液滴を粒子として含むものを用いた。
【0086】
臭気成分が会話相手の鼻に到達するまで拡散動態をシミュレーションするため、会話相手となる観察対象者Ｓを、前記の放出部２０から前方１ｍに離間した位置に配し、その状態で放出装置１０から混合気体３を放出した。混合気体３は、放出部２０と観察対象者Ｓとの間の空間を拡散していき、当該観察対象者Ｓまで達した。その後、観察対象者Ｓの体温による上昇気流に乗って混合気体３が上昇し、該観察対象者Ｓの鼻に到達することが目視で観察された。また、斯かる混合気体３の拡散の様子をデジタルビデオカメラで撮影した。
【0087】
〔実施例１〕
上記混合気体３の拡散の様子を撮影した動画データについて、再生開始から２秒のフレーム画像を抽出し、これを混合気体３の「放出直後」の原画像４とした〔図１０(ａ)参照〕。これに加え、再生開始から８秒のフレーム画像を抽出し、これを観察対象者Ｓの位置まで到達した「到達時」の混合気体３の原画像４とした〔図１０(ａ)参照〕。
上記混合気体３の拡散の様子を撮影した動画データについて、再生開始から２秒のフレーム画像を抽出し、これを混合気体３の「放出直後」の原画像４とした〔図１０(ａ)参照〕。これに加え、再生開始から８秒のフレーム画像を抽出し、これを観察対象者Ｓの位置まで到達した「到達時」の混合気体３の原画像４とした〔図１０(ａ)参照〕。
【0088】
図１０（ａ）に示す原画像４それぞれについて、上述した濃度シミュレーション方法及び嗅覚強度シミュレーション方法を行った。
目的成分となる臭気成分として、アセトアルデヒドを設定した。アセトアルデヒドは、飲酒由来の口臭の原因成分として知られている。単位区分ｒは、４００画素からなる正方形の領域とした。また、図１０（ａ）に示す原画像において最高輝度を示した単位区分を、基準区分ｒ１として設定した。
アセトアルデヒドの換算基準濃度は、「飲酒後呼気の不快臭に関与する成分」（著：根来 宏明、におい・かおり環境学会誌 ４６巻５号 平成２７年）に記載の呼気中アセトアルデヒドの濃度（７００ｎｇ／Ｌ）とした。
次いで、図１０（ａ）に示す原画像４それぞれについて、各単位区分ｒの輝度を想定濃度に換算した。斯かる換算に前記式（１）を用いた。そして、単位区分ｒの想定濃度を色情報に換算し、該色情報を反映した第１シミュレーション画像６を作成した〔図１０(ｂ)参照〕。
また、各単位区分ｒにおける想定濃度を嗅覚強度に換算した。嗅覚強度の尺度は前述したＬＭＳを用い、アセトアルデヒドの気相濃度－嗅覚強度の曲線モデルに基づいて、単位区分ｒの想定濃度を嗅覚強度に換算した。そして、単位区分ｒの嗅覚強度を色情報に換算し、該色情報を反映した第２シミュレーション画像７を作成した〔図１０(ｃ)参照〕。
得られた第１及び第２シミュレーション画像を、放出部と観察対象者Ｓとを撮像した画像に重ね合わせて示す〔図１０（ｂ）及び（ｃ）参照〕。第１シミュレーション画像には、想定濃度と色情報の関係を表す強度指標（想定濃度の最大値：１８６４ｎｇ／Ｌ）を併せて示す〔図１０(ｂ)参照〕。第２シミュレーション画像には、嗅覚強度と色情報の関係を表す強度指標（ＬＭＳの最大値：１７．２）を併せて示す〔図１０(ｃ)参照〕。本実施例の第１シミュレーション画像及び第２シミュレーション画像は、想定濃度又は嗅覚強度が低いほど黒が濃くなるよう、想定濃度が高いほど白が濃くなるよう、白黒の濃淡で配色されるように設定して作成した。
目的成分となる臭気成分として、アセトアルデヒドを設定した。アセトアルデヒドは、飲酒由来の口臭の原因成分として知られている。単位区分ｒは、４００画素からなる正方形の領域とした。また、図１０（ａ）に示す原画像において最高輝度を示した単位区分を、基準区分ｒ１として設定した。
アセトアルデヒドの換算基準濃度は、「飲酒後呼気の不快臭に関与する成分」（著：根来 宏明、におい・かおり環境学会誌 ４６巻５号 平成２７年）に記載の呼気中アセトアルデヒドの濃度（７００ｎｇ／Ｌ）とした。
次いで、図１０（ａ）に示す原画像４それぞれについて、各単位区分ｒの輝度を想定濃度に換算した。斯かる換算に前記式（１）を用いた。そして、単位区分ｒの想定濃度を色情報に換算し、該色情報を反映した第１シミュレーション画像６を作成した〔図１０(ｂ)参照〕。
また、各単位区分ｒにおける想定濃度を嗅覚強度に換算した。嗅覚強度の尺度は前述したＬＭＳを用い、アセトアルデヒドの気相濃度－嗅覚強度の曲線モデルに基づいて、単位区分ｒの想定濃度を嗅覚強度に換算した。そして、単位区分ｒの嗅覚強度を色情報に換算し、該色情報を反映した第２シミュレーション画像７を作成した〔図１０(ｃ)参照〕。
得られた第１及び第２シミュレーション画像を、放出部と観察対象者Ｓとを撮像した画像に重ね合わせて示す〔図１０（ｂ）及び（ｃ）参照〕。第１シミュレーション画像には、想定濃度と色情報の関係を表す強度指標（想定濃度の最大値：１８６４ｎｇ／Ｌ）を併せて示す〔図１０(ｂ)参照〕。第２シミュレーション画像には、嗅覚強度と色情報の関係を表す強度指標（ＬＭＳの最大値：１７．２）を併せて示す〔図１０(ｃ)参照〕。本実施例の第１シミュレーション画像及び第２シミュレーション画像は、想定濃度又は嗅覚強度が低いほど黒が濃くなるよう、想定濃度が高いほど白が濃くなるよう、白黒の濃淡で配色されるように設定して作成した。
【0089】
〔実施例２〕
実施例１で用いた動画データについて、再生開始２秒後から５秒後までの映像から１秒間隔でフレーム画像を抽出し、これを原画像４とした。すなわち、再生開始から２秒、３秒、４秒及び５秒の時点のフレーム画像を原画像４として取得した。
これら原画像４それぞれについて、上述した嗅覚強度シミュレーション方法を行った。
目的成分となる臭気成分として、硫化水素及びメチルメルカプタンをそれぞれ設定した。再生開始から２秒、３秒、４秒及び５秒の時点の原画像において最高輝度を示した単位区分を、基準区分ｒ１として設定した。
硫化水素の換算基準濃度は、Tangerman A., Winkel E.G. Intra- and extra-oral halitosis: Finding of a new form of extra-oral blood-borne halitosis caused by dimethyl sulphide. J. Clin. Periodontol. 2007;34:748-755.の文献において、口臭が認められた被験者の呼気に含まれる硫化水素の濃度の平均値（２９．４ｎｇ／Ｌ）とした。
同様に、メチルメルカプタンの換算基準濃度は、前記文献において、口臭が認められた被験者の呼気に含まれるメチルメルカプタンの濃度の平均値（２３．２ｎｇ／Ｌ）とした。
次いで、再生開始から２秒、３秒、４秒及び５秒の時点の原画像４それぞれについて、各単位区分ｒの輝度を想定濃度に換算した。斯かる換算に前記式（１）を用いた。そして、単位区分ｒの想定濃度を色情報に換算し、該色情報を反映した第１シミュレーション画像６を作成した。
また、各単位区分ｒにおける想定濃度を嗅覚強度に換算した。嗅覚強度の尺度は前述したＬＭＳを用い、硫化水素又はメチルメルカプタンの気相濃度－嗅覚強度の曲線モデルに基づいて、単位区分ｒの想定濃度を嗅覚強度に換算した。そして、単位区分ｒの嗅覚強度を色情報に換算し、該色情報を反映した第２シミュレーション画像７を作成した。本実施例の第１シミュレーション画像を図１１に、また第２シミュレーション画像を図１２に示す。本実施例の第１シミュレーション画像及び第２シミュレーション画像は、想定濃度又は嗅覚強度が低いほど黒が濃くなるよう、想定濃度が高いほど白が濃くなるよう、白黒の濃淡で配色されるように設定して作成した。図１１では、硫化水素及びメチルメルカプタンの各第１シミュレーション画像について、想定濃度と色情報の関係を表す強度指標（想定濃度の最大値：５０ｎｇ／Ｌ）のスケールを同じにして示している。また、図１２では、硫化水素及びメチルメルカプタンの各第２シミュレーション画像について、嗅覚強度と色情報の関係を表す強度指標（嗅覚強度の最大値：１７．２）のスケールを同じにして示している。
実施例１で用いた動画データについて、再生開始２秒後から５秒後までの映像から１秒間隔でフレーム画像を抽出し、これを原画像４とした。すなわち、再生開始から２秒、３秒、４秒及び５秒の時点のフレーム画像を原画像４として取得した。
これら原画像４それぞれについて、上述した嗅覚強度シミュレーション方法を行った。
目的成分となる臭気成分として、硫化水素及びメチルメルカプタンをそれぞれ設定した。再生開始から２秒、３秒、４秒及び５秒の時点の原画像において最高輝度を示した単位区分を、基準区分ｒ１として設定した。
硫化水素の換算基準濃度は、Tangerman A., Winkel E.G. Intra- and extra-oral halitosis: Finding of a new form of extra-oral blood-borne halitosis caused by dimethyl sulphide. J. Clin. Periodontol. 2007;34:748-755.の文献において、口臭が認められた被験者の呼気に含まれる硫化水素の濃度の平均値（２９．４ｎｇ／Ｌ）とした。
同様に、メチルメルカプタンの換算基準濃度は、前記文献において、口臭が認められた被験者の呼気に含まれるメチルメルカプタンの濃度の平均値（２３．２ｎｇ／Ｌ）とした。
次いで、再生開始から２秒、３秒、４秒及び５秒の時点の原画像４それぞれについて、各単位区分ｒの輝度を想定濃度に換算した。斯かる換算に前記式（１）を用いた。そして、単位区分ｒの想定濃度を色情報に換算し、該色情報を反映した第１シミュレーション画像６を作成した。
また、各単位区分ｒにおける想定濃度を嗅覚強度に換算した。嗅覚強度の尺度は前述したＬＭＳを用い、硫化水素又はメチルメルカプタンの気相濃度－嗅覚強度の曲線モデルに基づいて、単位区分ｒの想定濃度を嗅覚強度に換算した。そして、単位区分ｒの嗅覚強度を色情報に換算し、該色情報を反映した第２シミュレーション画像７を作成した。本実施例の第１シミュレーション画像を図１１に、また第２シミュレーション画像を図１２に示す。本実施例の第１シミュレーション画像及び第２シミュレーション画像は、想定濃度又は嗅覚強度が低いほど黒が濃くなるよう、想定濃度が高いほど白が濃くなるよう、白黒の濃淡で配色されるように設定して作成した。図１１では、硫化水素及びメチルメルカプタンの各第１シミュレーション画像について、想定濃度と色情報の関係を表す強度指標（想定濃度の最大値：５０ｎｇ／Ｌ）のスケールを同じにして示している。また、図１２では、硫化水素及びメチルメルカプタンの各第２シミュレーション画像について、嗅覚強度と色情報の関係を表す強度指標（嗅覚強度の最大値：１７．２）のスケールを同じにして示している。
【0090】
図１０（ｂ）に示す第１シミュレーション画像より、放出直後及び到達時における拡散したアセトアルデヒドの濃度分布を、実際に想定し得る濃度で把握することができる。また、図１０（ｃ）に示す第２シミュレーション画像より、拡散状態のアセトアルデヒドのにおいの感覚強度の分布も把握することができる。図１０（ｃ）に示す第２シミュレーション画像によれば、観察対象者Ｓの鼻に、アセトアルデヒドが知覚可能な状態で到達することがシミュレートされている。
また、図１１及び図１２に示すシミュレーション画像より、異なる臭気成分についての拡散状態における濃度分布や、においの感覚強度の分布を把握することができる。例えば、硫化水素及びメチルメルカプタンの第１シミュレーション画像では、濃度分布に大きな差が見られないが（図１１参照）、第２シミュレーション画像では、硫化水素のにおいの感覚強度が低い分布で示される一方、メチルメルカプタンのにおいの感覚強度は高い分布で示されている。斯かる結果から、硫化水素よりもメチルメルカプタンの方が、呼気の拡散動態において口臭に大きく寄与していることを視覚的に把握することができる。
このように、本発明のシミュレーション方法は、空間における臭気成分の拡散動態を高精度に把握できることが示された。
また、図１１及び図１２に示すシミュレーション画像より、異なる臭気成分についての拡散状態における濃度分布や、においの感覚強度の分布を把握することができる。例えば、硫化水素及びメチルメルカプタンの第１シミュレーション画像では、濃度分布に大きな差が見られないが（図１１参照）、第２シミュレーション画像では、硫化水素のにおいの感覚強度が低い分布で示される一方、メチルメルカプタンのにおいの感覚強度は高い分布で示されている。斯かる結果から、硫化水素よりもメチルメルカプタンの方が、呼気の拡散動態において口臭に大きく寄与していることを視覚的に把握することができる。
このように、本発明のシミュレーション方法は、空間における臭気成分の拡散動態を高精度に把握できることが示された。
【符号の説明】
【0091】
３ 混合気体
４ 原画像
５ 画素パラメータ画像
６ 第１シミュレーション画像
７ 第２シミュレーション画像
１０ 放出装置
１１ 収容部
１２ 収容本体
１３ 収容袋
１４ 圧力変動部
１５ 流量コントローラー
１７ ポンプ
２０ 放出部
２１ 放出口
２２ 導入口
２５ 流路
２６ 第１流路
２７ 第２流路
２８ 管
３０ シミュレーション装置
３１ 撮像装置
３２ 本体処理部
３３ 通信部
３４ 記憶部
３５ シミュレーション処理部
３６ 画像変換部
３７ 想定濃度換算部
３８ 嗅覚強度換算部
３９ シミュレーション画像作成部
Ｐ１，Ｐ２ 情報端末
ｒ 単位区分
ｒ１ 基準区分
４ 原画像
５ 画素パラメータ画像
６ 第１シミュレーション画像
７ 第２シミュレーション画像
１０ 放出装置
１１ 収容部
１２ 収容本体
１３ 収容袋
１４ 圧力変動部
１５ 流量コントローラー
１７ ポンプ
２０ 放出部
２１ 放出口
２２ 導入口
２５ 流路
２６ 第１流路
２７ 第２流路
２８ 管
３０ シミュレーション装置
３１ 撮像装置
３２ 本体処理部
３３ 通信部
３４ 記憶部
３５ シミュレーション処理部
３６ 画像変換部
３７ 想定濃度換算部
３８ 嗅覚強度換算部
３９ シミュレーション画像作成部
Ｐ１，Ｐ２ 情報端末
ｒ 単位区分
ｒ１ 基準区分
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
