CN104297116A - 探测嵌入水汽云中的火山灰的系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明名称为探测嵌入水汽云中的火山灰的系统和方法。用于及早探测航空器已经飞入嵌入水汽云中的具有对航空器有危险的火山灰浓度的火山灰羽状流的机上系统和方法。探测方法一般包括测量喷气式发动机废气的红外发射特征,并当在光谱峰值波长处或其附近红外发射的强度超过阈值时产生探测信号的步骤。
Description
本申请为分案申请,原申请的申请日是2012年10月11日、申请号是201210384344.8、发明名称为“探测嵌入水汽云中的火山灰的系统和方法”
技术领域
本公开一般地涉及当航空器遭遇火山灰羽状流(plume)时用于感测的系统和方法,并更具体地涉及在飞机上探测嵌入水汽云中的火山灰羽状流的系统和方法。
背景技术
如本文所使用,术语“火山羽状流”或“火山灰羽状流”意思是火山灰云,术语“火山气体”意思是活火山释放的气体,以及术语“烟流(gas plume)”意思是火山气体的羽状流。处于火山灰羽状流所占据的体积之外的分散的火山气体不被包括作为本文使用的后一术语“火山灰羽状流”的一部分。
火山灰可对飞行中的喷气式航空器产生危害,威胁人和家畜的健康,损坏电子装置和机械,并干扰发电和长途通信。火山灰包括火山喷发到空气中的岩石和天然玻璃的参差不齐的微小颗粒。风可携带灰烬数千英里,比其他火山危害影响更大得多的区域。
火山羽状流对航空器造成两个问题:(a)由于灰烬引起的发动机故障;和(b)由于灰烬和腐蚀性气体,航空器损坏和/或乘务人员和乘客受伤。火山灰颗粒是极端磨损性的。它们是参差不齐的岩石和玻璃颗粒,其可造成对喷气式发动机的内部作业的快速磨损。更重要的是,喷气式发动机一些部件中的高温可使经过发动机的灰烬熔化。灰烬接着再固化在发动机较冷的部件上,形成阻碍气流的层,干扰运动部件,并最终造成发动机故障。因此,期望航空器能够在遭遇灰烬之前探测到火山灰或在其后尽可能快地探测到火山灰以避免延长暴露于灰烬。
在航空器飞行期间探测和避免火山羽状流的各种已知的解决方案具有某些缺点。首先,对于被良好监测的火山,地面上的传感器或人可迅速观察到喷发并将其报告给飞行安全当局比如FAA。在这些情况下,对飞行人员发出通知。但是,世界各地许多偏远的火山仍未良好地安装仪器并可喷发而没有立即探测到。即使在探测之后,向飞行人员发布通知的机制延迟了处理和分发,在这期间未被警告的航空器可能遭遇羽状流。
第二,少数的卫星基于二氧化硫谱、热红外发射、可见的灰烬云或这些的组合能够从轨道探测火山羽状流。当卫星探测到火山羽状流时,对飞行人员发出通知。但是,卫星观测是不连续的。卫星途径之间发生的喷发可能持续6至12小时未探测到,这段时间大于航空器遭遇羽状流的足够时间。对于小的喷发或在多云条件期间无探测的周期可能更长。即使在探测之后,向飞行人员发布通知的机制延迟了处理和分发,在这期间未被警告的航空器可能遭遇羽状流。
第三,在白天晴朗天气时,飞行员可视觉上观察到明显的火山羽状流并避开它。视觉观察可用肉眼或用利用自然光、红外发射、经激光雷达测量的光学反向散射或利用标准航空器光源的光学反向散射的照相机完成。空气中的灰烬颗粒被暴露并能够反射光或发射红外辐射。但是,火山羽状流通常在夜间遇到和/或被嵌入其他云,比如包含水滴或冰晶的气象学的云中,使得视觉探测方法无效。在该说明书中,为了简洁水滴和冰晶在本文统称为“水凝结物”或“凝结物”,并且术语“凝结物颗粒”指包含灰烬颗粒的水滴或冰晶。气象学的云不仅仅围绕火山羽状流,而是,因为单个的灰烬颗粒作为凝结物颗粒的成核位置,单个的灰烬颗粒嵌入凝结物颗粒中。因此,灰烬颗粒是不可见的并对云的电磁签名几乎不起作用。
探测火山羽状流的红外发射的典型应用使用用于天然大气的传感器。例如,题目为“Detection system for Use in an an Aircraft”的美国专利号5,654,700提出一种系统,其将通过监测穿过灰烬云的红外辐射,探测航空器前方的火山灰云。但是,嵌入凝结物颗粒中的灰烬颗粒的光学和红外签名被掩饰并对这类红外传感器保持隐藏。
如果火山灰未被探测到,则对航空器乘务人员而言航空器已经飞行穿过含有火山灰的水汽云的第一征兆是发动机失灵。当发动机开始停止运转时通常的飞行员反应是增加功率。但是当火山灰存在时,这可能使得情况更糟糕。如果灰烬被怀疑是发动机失灵的原因,则飞行员可使发动机减速,打开发动机和机翼防冰设备并降低高度至以尽可能快地下降至低于灰烬云。该动作通常有助于恢复发动机功能。但是,因为航空器可能已经飞行穿过大量的灰烬,所以航空器部件可能已经遭受高代价的损坏,该破坏可能需要发动机零件的保养、维修或替换。因此,避免经过灰烬的任何飞行时间量有助于减少灰烬的任何潜在的破坏影响,和因此有助于节省维修时间和费用。
需要一种系统,其将探测嵌入云中的火山羽状流和嵌入淀物颗粒中的灰烬颗粒,并警告航空器避开这种火山羽状流,或快速改变航线以逃离这种火山羽状流。
发明简述
一般通过提供在航空器机上安装的用于探测喷气式发动机废气中的火山灰的探测系统以及当探测到从喷气式发动机发出的火山灰时警告飞行员,实现前述目的,以及其他显而易见的目的。即使当火山灰颗粒嵌入水汽云中时,这种系统提供火山灰颗粒的可靠探测。
该机上系统包括一个或多个红外传感器,其位于航空器上沿着喷气式发动机废气面向下游,并配置为区分喷气式发动机废气的灰烬发射与正常红外发射。传感器的视野包括经过喷气式发动机的路径已经被加热的大气。发动机的热使凝结物颗粒蒸发,暴露嵌入的灰烬颗粒以通过红外传感器探测。
传感器配置为测量来自喷气式发动机废气的热红外发射,并探测其中的异常升高。当热红外发射的异常升高超过用户指定的或预定的阈值时,测系统接着产生探测信号。
根据本公开的一方面,提供探测嵌入水汽云中的火山灰的方法,其包括下列步骤:
测量喷气式发动机废气的红外发射;和
当在光谱峰值波长处或其附近的红外发射强度超过阈值时产生探测信号。
有利地,阈值如下确定:
确定在飞行期间光谱峰值波长处红外发射的最大可能的强度,其中在喷气式发动机废气中基本上不存在火山灰;和
将所述最大可能的强度乘以增量以确定所述阈值。
有利地,阈值如下确定:
确定在飞行期间光谱峰值波长处红外发射的正常强度,其中在喷气废气中基本上不存在火山灰;
识别在喷气式发动机废气中存在的烟尘的正常浓度;
识别火山灰的第一有害浓度;
通过将所述正常浓度加至所述第一有害浓度计算总的有害颗粒浓度;
通过用所述总的有害颗粒浓度除以所述正常浓度计算第一浓度比;和
将所述正常强度乘以所述第一浓度比以确定所述阈值。
有利地,阈值如下确定:
确定在飞行期间光谱峰值波长处红外发射的正常强度,其中在喷气废气中基本上不存在火山灰;
识别在喷气式发动机废气中存在的烟尘的正常浓度;
识别火山灰的第一有害浓度;
通过将所述正常浓度加至所述第一有害浓度计算总的有害颗粒浓度;
通过用所述总的有害颗粒浓度除以所述正常浓度计算第一浓度比;和
将所述正常强度乘以所述第一浓度比以确定最大强度阈值;和
将所述阈值设置为所述正常强度和所述最大强度阈值之间的值。
有利地,当产生探测信号时进一步通知飞行员。
有利地,存在多个阈值;和
基于在光谱峰值波长处或其附近红外发射超过哪个阈值产生不同的探测信号。
有利地,当产生所述探测信号时进一步自动使发动机减速。
有利地,当产生所述探测信号时进一步通知中心处理站水汽云中存在火山灰。
有利地,测量红外发射特征包括持续监测在确定的光谱峰值波长处或其附近发射的光的强度。
有利地,进一步提供红外传感器;
使所述传感器与航空器在可观测喷气式发动机发射的位置处连接;和
使所述红外传感器定向,从而基本上没有航空器的固体部件被传感器可观测。
根据本公开进一步的方面,提供用于探测嵌入水汽云中的火山灰的系统,其包括:
定位并定向以观察喷气式发动机废气的红外传感器;和
红外(IR)处理器,其从所述红外传感器接收原始数据并确定什么时候存在高于阈值水平的火山灰量。
有利地,所述红外传感器安装在航空器上。
优选地,所述航空器具有从机翼向下延伸的喷气式发动机,所述红外传感器安装在所述机翼的底部上,并且所述红外传感器以相对于航空器的长度约10°和约45°之间的角度向后指。
有利地,所述IR处理器被编程以当在光谱峰值波长处或其附近红外发射的强度超过阈值时产生探测信号。
优选地,所述IR处理器被编程以通过如下确定所述阈值:
确定在飞行期间光谱峰值波长处红外发射的最大可能的强度,其中在喷气废气中基本上不存在火山灰;和
将所述最大可能的强度乘以增量以确定所述阈值。
优选地,所述IR处理器被编程以通过如下确定所述阈值:
确定在飞行期间光谱峰值波长处红外发射的正常强度,其中在喷气废气中基本上不存在火山灰;
识别在喷气式发动机废气中存在的烟尘的正常浓度;
识别火山灰的第一有害浓度;
通过将所述正常浓度加至所述第一有害浓度计算总的有害颗粒浓度;
通过用所述总的有害颗粒浓度除以所述正常浓度计算第一浓度比;和
将所述正常强度乘以所述第一浓度比以确定所述阈值。
优选地,所述IR处理器被编程以通过如下确定所述阈值:
确定在飞行期间光谱峰值波长处红外发射的正常强度,其中在喷气废气中基本上不存在火山灰;
识别在喷气式发动机废气中存在的烟尘的正常浓度;
识别火山灰的第一有害浓度;
通过将所述正常浓度加至所述第一有害浓度计算总的有害颗粒浓度;
通过用所述总的有害颗粒浓度除以所述正常浓度计算第一浓度比;和
将所述正常强度乘以所述第一浓度比以确定最大强度阈值;和
将所述阈值设置为所述正常强度和所述最大强度阈值之间的值。
优选地,IR处理器进一步包括:
与所述红外传感器连接的视野光阑。
有利地,所述IR处理器与航空器控制系统连接。
优选地,所述航空器控制系统无线连接至中心处理站;并且
当在水汽云中探测到火山灰时,所述航空器控制系统发送信号至所述中心处理站。
下面公开和要求保护本发明的其他方面。
附图简述
图1是显示朝着包含嵌入的火山灰颗粒的水汽云飞行的航空器的图(未按比例)。
图2是显示包含嵌入凝结物颗粒中的火山灰颗粒的水汽云内部近景的图。
图3是显示用于探测火山灰颗粒的系统的图,所述系统安装在已飞行穿过包含嵌入的火山灰颗粒的水汽云并留下包含加热的和暴露的火山灰颗粒的喷气废气尾迹的航空器上。
图4是用于探测嵌入水汽云中的火山灰颗粒的系统的方框图。
图5描述用于探测嵌入水汽云中的火山灰颗粒的方法的步骤。
图6是显示通过如本文描述的定位并定向的红外传感器探测的估计的红外发射的图。
图7A-7D描述另外的喷气式发动机构造和适合那些喷气式发动机构造的用于探测灰烬的传感器的示例性布置和定向。
下文将参考附图,其中在不同附图中类似的要素具有相同的参考数字。
发明详述
本公开提供用于及早探测嵌入云中的火山灰的系统和方法。在图1中,航空器100描述为朝着具有火山灰104的水汽云102飞行。在图2中,显示水汽云102的近景,其中火山灰颗粒202嵌入水滴204中。尽管下面描述的为嵌入水滴204中,但是火山灰颗粒202也可嵌入冰晶中。
在航空器100已经飞行经过至少部分包含火山灰颗粒202的水汽云102之后,使用本文提供的公开内容完成水汽云中的火山灰的探测,如在图3中所显示。
当航空器通过包含火山灰的水汽云时,包含水汽和火山灰颗粒202的进入空气302进入发动机318。一些灰烬颗粒直接通过,并被航空器的喷气式发动机加热。这具有两个影响。首先,由于喷气式发动机燃烧的高温,具有嵌入的灰烬颗粒的液滴中的水蒸汽汽化,去除液滴中的灰烬颗粒并暴露灰烬颗粒(或如果嵌入冰晶,冰被类似融化并汽化,暴露火山灰颗粒)。第二,灰烬颗粒被加热。这些加热的灰烬颗粒的热特征允许被配置为在电磁波谱的红外波段中搜索特定电磁辐射发射的红外(本文也称为“IR”)传感器进行探测。如本文所使用,术语“红外发射”和“红外辐射”具有相同的意思,并且指的是电磁波谱的红外波段中的电磁辐射。喷气废气316包含加热的灰烬颗粒、加热的烟尘颗粒和加热的气体。烟尘颗粒是烃燃烧的副产物并由复杂的烃分子组成。喷气废气316中的烟尘颗粒被加热至与灰烬颗粒类似的温度。
具有红外传感器的对准喷气式发动机废气的系统可因此用于探测灰烬的存在。这种系统结合图3中的飞机进行描述并描绘为图4中的方框图。在图4中显示多个红外传感器。这些表示可布置在航空器不同位置上以观测来自不同喷气式发动机的废气的传感器。如果系统304探测到指示火山灰颗粒的红外辐射,则通知信号发送至包括硬件和软件的航空器中心控制系统326,本文也称为“计算机”,其可接着通知飞行员航空器已经飞行穿过包含火山灰的水汽云。飞行员可接着采取任何必要的正确措施,这些措施可包括使发动机减速并改变航空器的航线以避开火山灰。因为系统304允许在发动机故障之前探测到灰烬,避免飞行穿过灰烬经过长的时间间隔,从而防止灰烬对航空器部件的另外的损坏。
系统包括与航空器100上的如此位置连接的红外传感器312,从所述位置可通过传感器312光学地监测喷气式发动机318的废气316。传感器312可以是标准红外传感器,其能够承受飞行期间航空器机身外表面上存在的条件——即大风、振动和低温,并应当能够精确识别红外强度和波长。在图3中所描述的实施方式中,喷气式发动机318从机翼320向下延伸,以便位于机翼320的下部322的红外传感器312可被指引,从而其观测废气316,而不被航空器100的其他部分阻挡。应当认识到存在许多航空器喷气式发动机构造,并且传感器在机翼底部上的布置简单地为可用在图3中描述的航空器喷气式发动机构造中的示例性构造。
红外传感器312与火山灰红外签名处理组件324(本文也称为“IR处理器”)连接。IR处理器324从IR传感器312接收原始数据并分析该数据,以确定在喷气式发动机废气316中是否存在火山灰。IR处理器324可与航空器中心控制系统/计算机326连接。IR处理器324可以是任何能够分析IR传感器312提供的原始数据并根据原始数据合理区分火山灰存在的组件。这种组件的例子包括与包含用于分析来自传感器的原始数据以便确定存在火山灰的指令的数字存储器连接的数字处理器,或构建以进行必要计算的模拟电路。IR处理器324可以是单机的、分开的物理组件或可以是进入将以其他方式存在的航空器组件中的被编程的指令组。
通过使用显示器328,计算机326可警告飞行员存在灰烬,并且飞行员可采取适当的行动。任选地,当探测到灰烬时,计算机326可使用危险避免系统330自动采取行动。例如,如果探测到严重水平的灰烬,系统可自动使发动机减速并降低海拔,或可在提示飞行员之后这样做。任选地,通过使用通信系统332,计算机326可转播(传递,relay)火山灰存在的信息至其他航空器或至地面的计算机。
优选地,定向红外传感器312以使产生自加热的火山灰颗粒的IR签名的可区分性最大化。所有物体发射光谱峰值波长与其温度成反比的黑体辐射。这包括大气气体、航空器组件、悬浮在空气中的固体颗粒,比如灰烬和烟尘,以及其他物体。对于由波长对强度的图组成的数据的“光谱峰值”是强度的局部最大值。“光谱峰值波长”是出现局部最大值的波长。在给定温度下理想黑体的理想黑体辐射曲线具有单个光谱峰值,该光谱峰值具有单个光谱峰值波长。在地球上存在的温度范围内,所有的物体在电磁辐射光谱的红外波段中发射明显的黑体辐射。因此,对准喷气废气的IR传感器将探测从物体而不是仅仅加热的灰烬颗粒发射的IR辐射。但是,可以许多方式将从灰烬颗粒发射的IR与其他正常探测的IR辐射区分开。
优选地,应当确保IR传感器312指向远离任何固体航空器部件,尤其是靠近发动机318的航空器100的加热的部件和发动机318本身。这是因为固体航空器100部件比如发动机318发射大量的与热灰烬类似波长的IR辐射。如果IR传感器312被定向以便其接收来自固体航空器部件的IR辐射,则来自固体航空器部件的信号可“淹没”来自灰烬的信号,并且将难以或不可能与来自灰烬的IR信号区分。
因此,优选地,红外传感器312应当指向以仅仅观测来自喷气式发动机318的废气316,以便IR传感器312仅仅探测来自下列的IR发射:a)从喷气式发动机离开的加热的废气;b)离开发动机的任何加热的烟尘颗粒;c)离开发动机的任何加热的火山灰颗粒;和d)未加热的背景气氛。根据这一观测,不包括固体航空器部件。IR传感器312可具有限制传感器IR视觉范围的特征。例如,外围罩可用于阻挡来自限定的视觉范围之外的位置的电磁辐射。这可有助于屏蔽来自固体航空器组件的发射。
对于在图3中描绘的航空器100,红外传感器312以相对于航空器100的长度的角α在大体上对应10°至45°的方向向下指,并面向航空器100的尾部。这使得传感器312避免观测航空器100的固体部件,同时也使得传感器312观测保持来自喷气式发动机318的足够热的废气316。如果传感器312过于向下指,具有收集来自固体航空器部件的发射的风险,而如果传感器过于向后指(例如,相对于前至后的轴小于约10°向下),则其将不能充分观测到加热的航空器废气316。如果观测到的废气316是未充分加热的,则来自灰烬颗粒的IR信号的信噪比可能太低,在该情况下来自火山灰颗粒的任何发射与噪声可能是不可区分的。根据IR传感器312在机翼上的位置,IR传感器可能必须对准左边或右边,以便面向喷气式发动机废气316。当传感器在机翼上定位时,应当记住传感器应当定位以避免观测固体航空器部件。
IR传感器312指向远离任何固体航空器部件,来自灰烬的IR信号可与航空器附近显著量的黑体辐射的其他发射体发射的IR区分开。
未加热的周围大气334发射与加热的喷气废气316——包括加热的气体、火山灰和烟尘——的部件发射的不同的辐射模式。包括从喷气式发动机318离开的灰烬颗粒的喷气废气316的温度通常为约900K至1100K。因为所有的物体发射光谱峰值波长与其温度成反比的黑体辐射,所以灰烬颗粒的温度产生IR模式,该IR模式具有与更冷得多的周围大气不同的光谱峰值。
未加热的、周围的大气气体334具有随着航空器100的海拔而变化的温度。例如,在高于海平面30,000英尺处,平均温度为约-47.83°F或228.8K。在35,000英尺处,温度为约-65.61°F或218.9222K。在该温度气体的光谱峰值为约12.7微米。该温度比发动机318附近的喷气废气316的温度低很多。因为在给定温度下任何物体的黑体辐射的强度对于显著低于该温度黑体辐射模式的光谱峰值波长的波长迅速下降,所以冷的大气气体334的黑体辐射对加热的喷气废气316在光谱峰值波长处的发射的贡献几乎为零。来自加热的喷气废气316的发射可因此容易地通过简单地检查废气发射316在光谱峰值波长处或其附近的红外辐射的强度并忽略冷的大气在光谱峰值波长附近的发射与周围的大气区分开。应当认识到IR发射不需要在废气发射316的精确光谱峰值波长处检查。可检查加热的废气的精确光谱峰值波长周围或附近的IR波长范围或“光谱窗口”,其具有类似的结果。
来自发动机316的所有废气组分被加热至约相同的温度。这包括废气气体,以及烟尘颗粒和存在的任何火山灰颗粒。因为固体颗粒是比气体更强得多的IR发射体,加热的废气316在光谱峰值波长处的IR发射将主要为来自烟尘颗粒和存在的任何火山灰颗粒的发射。为了确定在这些发射中是否有任何火山灰,在光谱峰值波长处的IR发射强度一直被监测以确定是否有对应于另外的固体颗粒——即火山灰颗粒——的异常升高。在该光谱峰值波长处或其附近的IR辐射的足够升高将总是指示以火山灰颗粒形式的另外固体颗粒的存在。在平流层的巡航海拔处,火山灰事实上是以足够浓度存在的造成这种IR辐射升高的仅有的固体颗粒形式。沙尘暴或来自火的烟通常都无法高达巡航海拔。值得注意的例外是来自大的核爆炸的烟和沙尘或来自对流层中沙尘暴的沙尘。这种烟和沙尘也可造成IR辐射的异常升高并且被系统探测为火山灰。但是,因为这种颗粒也应当被航空器避开,所以系统的探测是有益的。
图5呈现了一种方法,其用于确定在对应于加热的火山灰的光谱峰值波长处是否有强度的异常升高。
在步骤500,确定在目前飞行条件下喷气式发动机废气的光谱峰值波长。这可通过确定喷气废气316在被检查位置的温度并应用维恩位移定律以计算给定温度的光谱峰值波长(λmax)进行。维恩位移定律允许计算理想黑体在给定温度的光谱峰值波长(λmax)。其表述为λmax=b/T,其中T是理想黑体温度,并且b是维恩位移常数,等于2.8977685×10-3m·K。使用该定律,喷气废气在1000K的黑体辐射的波长光谱峰值可计算为2.8977685×10-3m·K/1000K=2.8977685×10-6m=约3微米。将期望监测在该波长处的发射以探测火山灰的存在。但是,因为大气中的水分子具有从约2.3至3.2微米的强吸收峰,所以可能难以在该范围内得到来自火山灰的好的IR发射测量值。因此,选择该水分子吸收峰范围之外的波长范围以获得来自火山灰的强信号。出于该目的,3.2和3.4微米之间的范围是监测的合适范围。
在步骤502,测定废气在光谱峰值波长处或其附近红外发射的“正常的”或“稳定状态”强度水平。该“稳定状态”强度水平主要由从发动机离开的烟尘造成。因此等于烟尘发射的红外辐射的强度。离开发动机的烟尘量以及因此“稳定状态”强度水平可根据目前的飞行条件而改变。但是,在恒定的或缓慢改变的飞行条件下,与“稳定的”辐射强度水平相反的强度的突然升高可指示超过预料的烟尘量的另外的IR发射体的存在。可指示喷气废气中非期望的火山灰水平的这种升高的速度可以是基于使用者——比如飞行员或技术人员——希望系统成为如何灵敏,使用者可选择的参数。一些这类使用者可能更偏好警报,而其他的将容忍较少的假警报,并将仅仅希望获得关于非常严重遭遇的警报。IR强度增加的异常时间周期的示例性值是对于相对小的升高(例如,20%升高)为1分钟和对于大的升高(例如,100%升高)为10分钟。根据废气316中灰烬的量,以火山灰形式的另外发射体的存在将造成在光谱峰值波长处发射的辐射强度按一定的系数(“异常”系数)增加。
在步骤504,监测在该光谱峰值波长处的强度增加高于对应于非期望的火山灰量的强度水平阈值。可以以许多方式测定强度阈值。
第一种方式中,阈值取决于包括不期望浓度的火山灰的颗粒(比如灰烬和烟尘)的升高浓度与仅仅包括正常水平烟尘的固体颗粒的正常浓度的比例。因为悬浮在空气中的固体颗粒发射的黑体辐射与固体颗粒的浓度成比例,所以强度阈值可如下计算为相对于在光谱峰值波长处IR稳定状态强度水平的百分数增加。在下面的计算中,Ca等于喷气废气中灰烬的非期望的浓度,Cs等于喷气式发动机废气中烟尘的正常浓度,Cp等于Ca+Cs,其等于包括非期望量的灰烬的总颗粒浓度,In等于在光谱峰值波长处“正常的”或“稳定状态”强度水平,并且It等于在光谱峰值波长处的强度水平阈值,其指示喷气式发动机废气中火山灰的非期望的量。下列计算开始于假设在光谱峰值波长处辐射的强度水平与固体颗粒浓度的任何增加成正比例增加。因此,颗粒增加的浓度与颗粒正常浓度的比等于增加的强度水平与正常的强度水平的比。
(Ca+Cs)/Cs=It/In
It=In(Ca+Cs)/Cs
It=Cp/CsxIn
换句话说,阈值强度水平可定义为在光谱峰值波长处具有非期望量的灰烬的总颗粒浓度与“正常的”颗粒浓度的比乘以红外的正常强度水平。如果探测到该阈值强度水平,则在发动机废气中具有非期望量的火山灰。
如果需要,可存在对应不同火山灰浓度——例如Ca1、Ca2等——的数个阈值强度水平——例如It1、It2。在每个浓度可给予飞行员不同的警报。例如,第一浓度可指示在飞行之后需要加强维修程序的灰烬水平的存在,而第二更高浓度可指示飞行之后需要修理或更换部件。
确定阈值强度水平的另一种方法是通过确定对于给定飞行条件合理可能的最高烟尘浓度,确定在相应光谱峰值波长处红外发射的相应的强度水平(“最大强度水平”),并确定高于合理置信一定存在的非期望浓度火山灰的增量。增量可表示为百分数。例如,可选择15%的增量从而阈值强度水平等于最大强度水平乘以115%。也可选择一个增量,以便其小于使用非期望的颗粒浓度与正常的颗粒浓度的比计算的阈值强度水平,如上所阐释的。因此,如果非期望的颗粒与正常的颗粒比为2比1(因此,100%增加),增量可选择为50%,其小于100%。
图6描绘通过红外传感器对数个不同灰烬浓度:无灰烬602、一些灰烬604和危险水平的灰烬606,探测的黑体辐射的估计。显示每条曲线的光谱峰值608、610、612。每个水平的灰烬具有宽的光谱曲线。显示窗口614,其对应于波长为约3.2至3.4微米的范围。为测定强度水平,系统可使在该窗口614中测量的强度水平平均。窗口614中的示例性平均强度水平在图6中描述为水平线。“一些灰烬”曲线604的平均强度水平是线616,并且对于“危险灰烬”曲线606,平均强度水平是线618。在图6中显示的3条曲线的实例值显示为无灰烬的0.58任意单位,一些灰烬的0.68任意单位和危险水平灰烬的1.48任意单位。
现将提供实例计算以阐明上述概念。通常接受烟尘以0.04g每千克燃烧的燃料的比率从喷气式发动机发射。这转换成烟尘的浓度等于在喷嘴处约3.3×10-4g/m3。换句话说,对于这些数值,喷气式发动机废气中烟尘的标准浓度为约3.3×10-4g/m3。测量在光谱窗口中该烟尘的IR辐射的正常强度水平。该正常的强度水平可标记为100%强度水平并对应于图6中“无灰烬”曲线602。
测定非期望浓度的灰烬。在这些实例计算中,提供来自欧洲飞行指南的危险火山灰浓度的数值。在欧洲,航空器必须进行加强维修程序的灰烬浓度的阈值为2×10-4g/m3并且航空器不应飞行的灰烬浓度的阈值为2×10-3g/m3。考虑在发动机中加热的空气热膨胀,这些值转换成对于加强维修程序的喷气式发动机废气中的5×10-5g/m3和对于不能飞行的阈值的喷气式发动机废气中的5×10-4g/m3。
加强维修程序的总的非期望浓度颗粒(烟尘加灰烬)等于3.3×10-4g/m3+5×10-5g/m3=3.8×10-4g/m3。总的非期望颗粒与正常的颗粒的比是3.8比3.3,其等于115%。因此第一阈值可设为正常的IR发射(在图6中显示为第一阈值线616)的115%或可设为100%和115%之间的值。光谱窗口中符合该阈值的IR发射的观察指示需要加强维修程序的灰烬浓度,其通常包括更频繁检查涡轮桨片和喷气式发动机内部的热表面。
不能飞行阈值的颗粒(烟尘加灰烬)的总的非期望的浓度等于3.3×10-4g/m3+5×10-4g/m3=8.3×10-4g/m3。总的非期望颗粒与正常的颗粒的比为8.3比3.3,其等于250%。因此第二阈值可设为正常的IR发射(在图6中描述为第二阈值线618)的250%或可设为100%和250%之间的值。光谱窗口614中符合该阈值的IR发射的观察指示灰烬的浓度,该浓度指示航空器不应在该区域中飞行。
图7A-7D描绘数种其他航空器发动机构造和对应的示例性传感器位置。在这些图的每一个中,依照上述的原则选择传感器定向——即,传感器应当定向以便传感器观测靠近发动机出口的喷气式发动机废气,其因此保持明显的加热,但从而传感器不探测来自固体航空器部件的IR辐射。
图7A-7B描绘双发动机航空器700,其中每个发动机封装在机身中。废气704在航空器的尾部离开发动机。红外传感器702可放置在航空器上的任何位置,在该位置可观察到废气而固体航空器主体不包括在观测中。该构造中传感器的一个位置是在航空器的尾部。在该位置,传感器可以以相对于航空器的长度约10°–45°向下指,并且可以稍微小于约10°的角向左或向右指。在这种定向中,来自发动机的废气是可观测的并且固体航空器组件不包括在观测中。
图7C-7D描绘双喷气式构造航空器720,其中两个发动机附着在机翼的后端的机身并延伸至航空器720的侧面。在这种构造中,红外传感器722的合适位置也可在航空器的尾端。在该位置,传感器可以以相对于航空器的长度约10°–45°向下指,并且可以以相对于航空器的宽度90°直向下指。
尽管迄今公开的实施方式涉及在单个飞机上进行的测量,但进一步的实施方式使用在多个航空器上进行的测量,测量数据被转播至地面的中心处理站。中心处理站包括计算机,其将来自所有航空器的测量值与进行该测量的位置和时间、气象学的数据以及关于可能的火山点的信息结合一起,以更好地估计灰烬羽状流的位置和其他特征。
具体地,中心处理站可包含数据整合系统,其接收来自多个航空器的红外发射测量值并将其组合以形成羽状流特征的估计,并任选地构建羽状流的三维模型。在该情况下,多个航空器的每一个经网络发送各自组的红外发射测量值(和相关的元数据,比如航空器的时间和位置)至数据整合中心。更具体而言,每个航空器包括用于与网络无线通信的发送器和天线。所有的测量值被并入数据整合系统并用于探测火山羽状流的存在和评估羽状流的特征。任选地,数据整合系统也构建羽状流的三维模型。当来自多个航空器的测量的气体浓度指示存在火山羽状流时,数据整合系统向人控制器发出警报,例如,通过控制器警报显示器显示的可见警报。具体的整合算法或方法可变化。
有数种已知的硬件/软件系统,其结合来自多个可移动传感器的现象的观测以产生比任何单个传感器本身可作出的更好的估计。
例如,来自许多气球和航空器的气象学的测量值经无线电链路和地面网络传输至工作站。工作站运行称为4DVAR的软件程序,其使用可变的成本最低的方法整合来自在各种时间和地点的多个传感器的数据。(4DVAR方法的技术概述可见出版物“Data assimilation concepts andmethods”,F.Boutier和P.Courtier,1999年3月,Meteorological TrainingCourse Lecture Series,版权ECMWF 2002,在http://www.ecmwf.int/newsevents/training/rcourse_notes/DATA_ASSIMILATION/ASSIM_CONCEPTS/Assim_concepts11.html可获得,其内容通过引用以其整体并入本文)。其输出是比来自单个传感器的分析产生的更精确的大气模型。
另一例子是军用雷达。来自多个地面和空中雷达的军用雷达观测经各种网络传输至工作站。工作站运行贝叶斯软件模型,其结合来自各种雷达测量值的证据以精确追踪敌方航空器。
数据整合领域技术人员熟知这些方法。与普通气象学情况相比,其中结合许多不同类型的数据,传输和结合来自不同航空器的红外发射测量值(单一种类的数据)的方法不需要本领域技术人员的过分试验。
按照本公开在多个航空器上安装和监测与网络通信的IR传感器提高了在火山羽状流损坏任何航空器之前探测到和描述其的机会。来自探测到羽状流的第一航空器的警报信号可转播至该区域的所有航空器,甚至没有灰烬羽状流探测系统的那些。
总之,与探测火山灰存在的现有方案相比,本文公开的实施方式提供独特的优点,这是因为不存在探测嵌入水汽云中的灰烬颗粒的方法。
此外,本文公开的实施方式提供对飞机飞行员的直接警告,而不是依靠向飞行人员发出通知的过程。
虽然已经公开了数个示例性实施方式,但本领域技术人员应当理解在不背离本公开范围的情况下,可进行各种改变并且等价物可被替换为其要素。另外,在不背离其真正范围的情况下,可进行许多修改以使本公开的教导适合具体的环境。因此期望本公开不限于实施本公开的教导而公开的具体实施方式。
Claims (13)
1.探测嵌入水汽云中的火山灰的方法,其包括下列步骤:
测量喷气式发动机废气的红外发射;和
当在光谱峰值波长处或其附近红外发射的强度超过阈值时产生探测信号,
其中阈值如下确定:
确定在飞行期间所述光谱峰值波长处红外发射的正常强度,其中在喷气废气中基本上不存在火山灰;
识别在所述喷气式发动机废气中存在的烟尘的正常浓度;
识别火山灰的第一有害浓度;
通过将所述正常浓度加至所述第一有害浓度计算总的有害颗粒浓度;
通过用所述总的有害颗粒浓度除以所述正常浓度计算第一浓度比;和
将所述正常的强度乘以所述第一浓度比以确定最大强度阈值;和
将所述阈值设置为所述正常的强度和所述最大强度阈值之间的值。
2.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
当产生所述探测信号时通知飞行员。
3.根据权利要求1所述的方法,其中:
存在多个阈值;和
基于在所述光谱峰值波长处或其附近所述红外发射超过哪个阈值产生不同的探测信号。
4.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
当产生所述探测信号时使所述发动机自动减速。
5.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
当产生所述探测信号时通知中心处理站水汽云中存在火山灰。
6.根据权利要求1所述的方法,其中:
测量红外发射特征包括持续监测在确定的光谱峰值波长处或其附近发射的光的强度。
7.根据权利要求1所述的方法,进一步包括:
提供红外传感器;
使所述传感器与航空器在可观测喷气式发动机发射的位置处连接;和
定向所述红外传感器以便基本上没有航空器的固体部件被传感器可观测。
8.探测嵌入水汽云中的火山灰的系统,其包括:
定位并定向以观测喷气式发动机废气的红外传感器;和
红外(IR)处理器,其接收来自所述红外传感器的原始数据并确定什么时候存在高于阈值水平的火山灰量,
其中所述IR处理器被编程以当在光谱峰值波长处或其附近的红外发射的强度超过阈值时产生探测信号,并且
其中所述IR处理器被编程以如下确定所述阈值:
确定在飞行期间所述光谱峰值波长处红外发射的正常的强度,其中在喷气废气中基本上不存在火山灰;
识别在所述喷气式发动机废气中存在的烟尘的正常浓度;
识别火山灰的第一有害浓度;
通过将所述正常浓度加至所述第一有害浓度计算总的有害颗粒浓度;
通过用所述总的有害颗粒浓度除以所述正常浓度计算第一浓度比;和
将所述正常的强度乘以所述第一浓度比以确定最大强度阈值;和
将所述阈值设置为所述正常的强度和所述最大强度阈值之间的值。
9.根据权利要求8所述的系统,其中所述红外传感器安装在航空器上。
10.根据权利要求9所述的系统,其中所述航空器具有从机翼向下延伸的喷气式发动机,所述红外传感器安装在所述机翼的底部,并且所述红外传感器以相对于所述航空器的长度约10°和约45°之间的角度向后指。
11.根据权利要求8所述的系统,进一步包括:
与所述红外传感器连接的视野光阑。
12.根据权利要求8所述的系统,其中:
所述IR处理器与航空器控制系统连接。
13.根据权利要求12所述的系统,其中:
所述航空器控制系统无线连接至中心处理站;并且
当在水汽云中探测到火山灰时,所述航空器控制系统发送信号至所述中心处理站。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107430196A (zh) * | 2015-03-10 | 2017-12-01 | 西门子公司 | 用于位置确定的方法和设备 |
Families Citing this family (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8666570B1 (en) * | 2010-11-19 | 2014-03-04 | The Boeing Company | Volcanic ash detection by optical backscatter using standard aircraft lights |
US9557308B2 (en) * | 2012-08-21 | 2017-01-31 | University Of Alaska Fairbanks | Rapid response volcanic ash detector |
US8917385B1 (en) * | 2012-10-02 | 2014-12-23 | Excelis Inc. | Automatic identification of volcanic ash plumes using measured spectral radiance over a plurality of field of views |
US9448304B2 (en) * | 2013-03-15 | 2016-09-20 | Src, Inc. | Ground moving target indicator (GMTI) radar that converts radar tracks to directed graphs (DG), and creates weighted DGs aligned with superimposed with digital maps |
US9736433B2 (en) | 2013-05-17 | 2017-08-15 | The Boeing Company | Systems and methods for detection of clear air turbulence |
US9503696B2 (en) | 2013-11-15 | 2016-11-22 | The Boeing Company | Visual detection of volcanic plumes |
GB2524773A (en) * | 2014-04-02 | 2015-10-07 | Rolls Royce Plc | Engine vapour trail mitigation system |
US10336465B2 (en) * | 2016-01-08 | 2019-07-02 | The Regents Of The University Of Michigan | Ice crystals and volcanic ash detection system |
US10179655B2 (en) * | 2017-04-28 | 2019-01-15 | Honeywell International Inc. | System for detecting the presence of emission vapors for aircraft using a composite visual image |
US20190236922A1 (en) * | 2018-01-30 | 2019-08-01 | The Boeing Company | Optical Cabin and Cargo Smoke Detection Using Multiple Spectrum Light |
CN108595867B (zh) * | 2018-05-03 | 2022-03-08 | 北京环境特性研究所 | 一种伴随流影响下低空喷焰红外辐射特性预估方法及装置 |
US11066950B2 (en) * | 2019-06-12 | 2021-07-20 | Pratt & Whitney Canada Corp. | System and method for diagnosing a condition of an engine from volcanic ash found in lubricating fluid |
CN111483604B (zh) * | 2020-04-17 | 2023-05-05 | 桂林理工大学 | 一种基于无人机的静态爆破危岩治理装置及方法 |
US11708769B2 (en) * | 2021-12-21 | 2023-07-25 | Rolls-Royce Plc | Exhaust content |
US20230251651A1 (en) * | 2022-02-10 | 2023-08-10 | General Electric Company | Systems and methods for providing information regarding particulate matter within an aircraft engine |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4363967A (en) * | 1980-10-07 | 1982-12-14 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | Method and apparatus for far infrared detection |
DE3129305C2 (zh) * | 1981-07-24 | 1989-01-19 | Mtu Muenchen Gmbh | |
AU7665791A (en) * | 1990-04-09 | 1991-10-30 | Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation | A detection system for use in an aircraft |
JPH08193950A (ja) * | 1995-01-14 | 1996-07-30 | Horiba Ltd | 連続パーティキュレート測定装置 |
CN1265191A (zh) * | 1997-08-25 | 2000-08-30 | 环境技术科学工场有限公司 | 汽车排气分析设备 |
CN1424495A (zh) * | 2001-12-12 | 2003-06-18 | 本田技研工业株式会社 | 用于内燃机的故障判定系统和方法以及发动机控制单元 |
EP1342978A2 (de) * | 2002-03-09 | 2003-09-10 | DORNIER GmbH | Fluggerät zur Flugzieldarstellung |
US7061607B2 (en) * | 2003-05-02 | 2006-06-13 | United Technologies Corporation | Engine spectrometer probe and method of use |
CN101331391A (zh) * | 2005-12-16 | 2008-12-24 | 丰田自动车株式会社 | 废气分析方法和废气分析装置 |
CN101346619A (zh) * | 2005-12-28 | 2009-01-14 | 丰田自动车株式会社 | 废气分析器及废气分析方法 |
AU2011100797A4 (en) * | 2010-04-29 | 2011-08-04 | Nicarnica Aviation As | System and method for detecting adverse atmospheric conditions ahead of an aircraft |
Family Cites Families (31)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4481417A (en) * | 1982-09-22 | 1984-11-06 | The Boeing Company | Infrared energy detection device |
US4845647A (en) * | 1985-01-24 | 1989-07-04 | Accufiber, Inc. | Method and apparatus for determining temperature in a blackbody radiation sensing system |
US4965573A (en) * | 1988-10-03 | 1990-10-23 | Delco Electronics Corporation | Forward looking windshear detection system |
WO1991015739A1 (en) | 1990-04-09 | 1991-10-17 | Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation | A detection system for use in an aircraft |
US5612676A (en) * | 1991-08-14 | 1997-03-18 | Meggitt Avionics, Inc. | Dual channel multi-spectrum infrared optical fire and explosion detection system |
US5241315A (en) | 1992-08-13 | 1993-08-31 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Micro pulse laser radar |
US5797682A (en) * | 1993-02-10 | 1998-08-25 | Envirotest Systems Corp. | Device and method for measuring temperture of vehicle exhaust |
US5475223A (en) * | 1994-04-25 | 1995-12-12 | Ford Motor Company | System for monitoring exhaust gas composition |
US5999652A (en) * | 1995-05-25 | 1999-12-07 | Lockheed Martin Corporation | Plume or combustion detection by time sequence differentiation of images over a selected time interval |
US5767519A (en) | 1996-03-01 | 1998-06-16 | The Aerospace Corporation | Ambient-normalized differential absorption lidar system and method |
US6404494B1 (en) | 1998-12-22 | 2002-06-11 | University Of Washington | Measurement of the lidar ratio for atmospheric aerosols using a 180 degree-backscatter nephelometer |
US6490530B1 (en) | 2000-05-23 | 2002-12-03 | Wyatt Technology Corporation | Aerosol hazard characterization and early warning network |
US7034935B1 (en) | 2003-03-24 | 2006-04-25 | Mpb Technologies Inc. | High performance miniature spectrometer |
ITTO20030982A1 (it) * | 2003-12-05 | 2005-06-06 | Fiat Ricerche | Sistema di controllo delle emissioni nocive nei gas di scarico di un motore a combustione interna di autoveicolo, mediante spettrometria ir a bordo veicolo. |
US7557734B2 (en) | 2004-04-05 | 2009-07-07 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | Airborne visibility indicator system and method |
US7075082B2 (en) | 2004-06-22 | 2006-07-11 | Wilmington Infrared Technology, Inc. | Compact infrared spectrometer, and methods and systems for manufacture and assembly of components used in same |
US7598901B2 (en) | 2004-12-03 | 2009-10-06 | The Boeing Company | System for measuring turbulence remotely |
US7743641B2 (en) | 2005-09-02 | 2010-06-29 | Abb Inc. | Compact field-mountable gas chromatograph with a display screen |
US7365674B2 (en) | 2005-09-26 | 2008-04-29 | The Boeing Company | Airborne weather profiler network |
US7734411B2 (en) | 2006-03-03 | 2010-06-08 | Honeywell International Inc. | Predicted path selection system and method for hazard coding in selectively constrained aircraft control systems |
US7735352B2 (en) | 2006-05-16 | 2010-06-15 | Alliant Techsystems Inc. | Multi-dimensional portable gas chromatograph system |
US7656526B1 (en) | 2006-07-21 | 2010-02-02 | University Corporation For Atmospheric Research | Lidar system for remote determination of calibrated, absolute aerosol backscatter coefficients |
US7383131B1 (en) | 2006-09-27 | 2008-06-03 | Rockwell Collins, Inc. | Airborne volcanic ash cloud and eruption detection system and method |
US7861968B2 (en) | 2006-10-26 | 2011-01-04 | The Boeing Company | Air inlet and method for a highspeed mobile platform |
US7592955B2 (en) | 2006-10-31 | 2009-09-22 | The Boeing Company | Airborne turbulence location system and methods |
US7689328B2 (en) | 2006-12-21 | 2010-03-30 | Boeing Company | Determining suitable areas for off-airport landings |
US7755515B2 (en) | 2007-01-03 | 2010-07-13 | Riley Hagan | Apparatus and method for preventing night blindness and/or vertigo among pilots caused by the reflection of an aircraft's anti-collision warning lights from clouds or other light reflecting conditions into the cockpit |
US7566881B2 (en) | 2007-07-25 | 2009-07-28 | Parviz Parvin | DIAL-Phoswich hybrid system for remote sensing of radioactive plumes in order to evaluate external dose rate |
US7728759B2 (en) | 2008-01-25 | 2010-06-01 | The Boeing Company | System and method for using iridium satellite signals for meteorological measurements |
WO2009135115A1 (en) | 2008-05-01 | 2009-11-05 | The Govt. Of The U.S.A. As Represented By The Secretary Of The Navy Naval Research Laboratory | Microfabricated gas chromatograph |
EP2564215A1 (en) * | 2010-04-29 | 2013-03-06 | Norsk Institutt For Luftforskning | System and method for detecting adverse atmospheric conditions ahead of an aircraft |
-
2011
- 2011-10-11 US US13/270,286 patent/US8461531B2/en active Active
-
2012
- 2012-08-14 CA CA2786097A patent/CA2786097C/en active Active
- 2012-10-05 EP EP12187364.0A patent/EP2581729B1/en active Active
- 2012-10-11 CN CN201410545753.0A patent/CN104297116B/zh active Active
- 2012-10-11 CN CN201210384344.8A patent/CN103048326B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4363967A (en) * | 1980-10-07 | 1982-12-14 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army | Method and apparatus for far infrared detection |
DE3129305C2 (zh) * | 1981-07-24 | 1989-01-19 | Mtu Muenchen Gmbh | |
AU7665791A (en) * | 1990-04-09 | 1991-10-30 | Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation | A detection system for use in an aircraft |
JPH08193950A (ja) * | 1995-01-14 | 1996-07-30 | Horiba Ltd | 連続パーティキュレート測定装置 |
CN1265191A (zh) * | 1997-08-25 | 2000-08-30 | 环境技术科学工场有限公司 | 汽车排气分析设备 |
CN1424495A (zh) * | 2001-12-12 | 2003-06-18 | 本田技研工业株式会社 | 用于内燃机的故障判定系统和方法以及发动机控制单元 |
EP1342978A2 (de) * | 2002-03-09 | 2003-09-10 | DORNIER GmbH | Fluggerät zur Flugzieldarstellung |
US7061607B2 (en) * | 2003-05-02 | 2006-06-13 | United Technologies Corporation | Engine spectrometer probe and method of use |
CN101331391A (zh) * | 2005-12-16 | 2008-12-24 | 丰田自动车株式会社 | 废气分析方法和废气分析装置 |
CN101346619A (zh) * | 2005-12-28 | 2009-01-14 | 丰田自动车株式会社 | 废气分析器及废气分析方法 |
AU2011100797A4 (en) * | 2010-04-29 | 2011-08-04 | Nicarnica Aviation As | System and method for detecting adverse atmospheric conditions ahead of an aircraft |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
LIEVEN CLARISSE ET.AL: "A correlation method for volcanic ash detection using hyperspectral infrared measurements", 《GEOPHYSICAL RESEARCH LETTERS》 * |
MOIRA HILTON ET.AL: "Detection of soot particles in gas turbine engine combustion gases using non intrusive FTIR spectmscopy", 《PROCEEDINGS OF SPIE》 * |
P.HASCHBERGER ET.AL: "Spectrometric infiight measurement of aircraft exhaust emissions" First results of the June 1995 campaign", 《JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH》 * |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107430196A (zh) * | 2015-03-10 | 2017-12-01 | 西门子公司 | 用于位置确定的方法和设备 |
CN107430196B (zh) * | 2015-03-10 | 2020-11-06 | 西门子交通有限公司 | 用于位置确定的方法和设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP2581729A1 (en) | 2013-04-17 |
CN104297116B (zh) | 2016-09-28 |
US20130087708A1 (en) | 2013-04-11 |
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