CN104316480B - 一种含砷金精矿焙烧炉内氧气浓度的激光原位检测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种含砷金精矿焙烧炉内氧气浓度的激光原位检测系统，该系统主要包括半导体激光器、用于驱动半导体激光器的温度与电流控制器、用于产生驱动信号的信号发生器、用于接收和转换激光束的光学探头、用于采集焙烧炉内温度及压力传感器、用于接收采集光电、温度和压力信号的数据采集模块以及用于计算检测氧气浓度的上位机，该系统通过背景辐射滤除、基线校正、吸光度Voigt线型拟合、修正计算氧气光谱线强、氧气浓度计算和反演等步骤克服燃烧环境下的背景辐射干扰，实现了焙烧炉内的氧气浓度的实时精确检测。

Description

一种含砷金精矿焙烧炉内氧气浓度的激光原位检测系统

技术领域

本发明涉及借助于测定材料的化学或物理性质来测试材料，具体涉及利用激光光谱检测气体浓度。

背景技术

含砷金精矿石在高温焙烧冶炼时，如果焙烧炉内含氧不足，含砷金精矿石中的砷以三氧化二砷的气态形式挥发，而含氧不足，含砷金精矿石中的砷则以五氧化二砷的固态形式存在，五氧化二砷与烧渣中的三氧化二铁，氧化铅等生成难挥发的砷酸盐，会造成黄金的二次包裹，降低黄金的产出量。因此需要在焙烧冶炼时严格检测炉内的氧气浓度。

现有氧气浓度的检测系统主要有：采用抽取式测量装置的检测系统、采用氧化锆探测器的检测系统以及激光吸收光谱原位检测系统。采用抽取式测量装置的检测系统在检测时，抽取的样品容易受吸附、其他物质污染或人为等因素影响，检测精度不高，且不能实时反映焙烧时氧气浓度的变化；采用氧化锆探测器的检测系统的探测器寿命短，而且容易受灰尘、温度等因素影响，检测精度不高，也不能实时反映焙烧时氧气浓度的变化。

激光吸收光谱原位检测系统是一种高级的检测技术，它采用半导体激光器发射调制激光通过待测气体，根据激光强度与待测气体浓度的关系分析计算待测气体浓度，该系统相比于采用抽取式测量装置的检测系统和采用氧化锆探测器的检测系统，具有检测精度更高，响应速度更快的优点。但是现有的激光吸收光谱原位检测系统发射的调制激光束分为连续波或脉冲波两种，在处理燃烧环境下背景辐射的影响较为复杂，容易造成检测误差；另外，由于高温条件下氧气吸收谱线为Voigt线型，而这种线型是高斯线型和洛仑兹线型的卷积形式，只能采用数值计算方法得到其近似解，而现有计算方法采用高斯-埃尔米特积分来进行吸光度Voigt线型拟合，其计算方法如下：

由于，高温条件下氧气吸收谱线为Voigt线型，如下式(1)所示：

$\mathrm{\φ}\left(n\right)=\frac{2}{{\mathrm{\γ}}_G}\sqrt{\frac{ln2}{\mathrm{\π}}}\frac{Y}{\mathrm{\π}}V(X,Y)---\left(1\right)$

式(1)中，V(X,Y)为Voigt函数，满足(2)式：

$\begin{array}{c}V(X,Y)=\frac{Y}{\mathrm{\π}}{\∫}_{-\mathrm{\∞}}^{+\mathrm{\∞}}\frac{\exp (-z^2)}{Y^2+(X-z)}dz\\ X=\frac{2\sqrt{ln2}(n-n_0)}{{\mathrm{\γ}}_G}\\ Y=\sqrt{\ln 2}\frac{{\mathrm{\γ}}_L}{{\mathrm{\γ}}_G}\end{array}---\left(2\right)$

式(2)中，γ_L和γ_G分别为洛仑兹线型谱线的半高全宽和高斯线型谱线的半高全宽；

由于根据高斯积分法可得下式(3)：

${\∫}_{-\mathrm{\∞}}^{+\mathrm{\∞}}W\left(x\right)f\left(x\right)dx=\underset{j=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{w}_{j}f\left(x_j\right)---\left(3\right)$

式(3)中，w_j、x_j分别为N点高斯积分法所得的权值和采样序列位置，当满足关系式：W(x)＝exp(-x²)时，可采用高斯-埃尔米特积分近似计算式(1)，得到N点高斯积分法的权值其中y_j为N点埃尔米特的解，参数H_N满足递推公式(4)：

$\begin{array}{c}{H}_j^{\′}=\sqrt{2j}{H}_{j-1}\\ H-1=0\\ H0=\frac{1}{{\mathrm{\π}}^{1/4}}\\ H_{j+1}=y_j\sqrt{\frac{2}{j+1}}{H}_j=\sqrt{\frac{2}{j+1}}{H}_{j-1}\end{array}---\left(4\right)$

因此，依据上述式(1)～(4)构造成以吸光度初值A₀、采样序列位置n，采样序列中心位置n₀、洛仑兹线型谱线的半高全宽γ_L和高斯线型谱线的半高全宽γ_G为参数的Voigt线型拟合函数模型进行吸光度Voigt线型拟合，模型如下式(5)所示：

$y\left(n\right)=y_0+\mathrm{\φ}\left(v\right)=y_0+A_0\frac{2ln2}{{\mathrm{\π}}^{3/2}}\frac{{\mathrm{\γ}}_L}{{\mathrm{\γ}}_G^2}\underset{j=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{w}_{j}f\left(x_j\right)---\left(5\right)$

式(5)中，

然后，采用高斯-埃尔米特积分来获得近似值，再通过迭代计算完成吸光度Voigt线型拟合。由于要保证检测精度，整个高斯-埃尔米特积分计算过程需要很大的计算量，不适用于含砷金精矿的在线实时处理。因此，需要提供一种激光原位检测系统来实现含砷金精矿焙烧炉内氧气浓度的实时精确检测。

发明内容

鉴于现有技术之不足，本发明提供了一种含砷金精矿焙烧炉内氧气浓度的激光原位检测系统，该系统能够克服燃烧环境下的背景辐射干扰，实现焙烧炉内的氧气浓度的实时精确检测。

本发明解决上述问题的技术方案如下：

一种含砷金精矿焙烧炉内氧气浓度的激光原位检测系统，该系统主要包括半导体激光器、用于驱动半导体激光器的温度与电流控制器、用于产生驱动信号的信号发生器、用于接收和转换激光束的光学探头、用于采集焙烧炉内温度的传感器及压力的传感器、用于接收采集光电、温度和压力信号的数据采集模块以及用于计算检测氧气浓度的上位机，其特征在于，该系统检测含砷金精矿焙烧炉内氧气浓度的检测方法主要由以下步骤组成：

1)背景辐射滤除：由信号发生器产生阶跃扫描信号送至温度与电流控制器，驱动半导体激光器交替工作于关断状态和扫描状态，并通过数据采集模块记录半导体激光器关断状态下光学探头得到的光谱信号序列B(n₁)和半导体激光器扫描时光学探头得到的光谱信号序列X(n₂)，以半导体激光器关断状态下光学探头得到的光谱信号序列B(n₁)的平均值为背景辐射光谱，并用光谱信号序列X(n₂)减去背景辐射光谱，从而得到待测的光谱信号序列D(n₂)；

2)基线校正：按下式I)对待测的光谱信号序列D(n₂)做基线校正，得到校正后的光谱信号d(n₂)：

$d\left(n_2\right)=\frac{D\left(n_2\right)}{T\left(n_2\right)}---I)$

式I)中T(n₂)为基线校正函数；

3)吸光度Voigt线型拟合：根据Voigt线型构造一如下式II)所示的校正后的光谱信号d(n₂)的Voigt线型拟合函数模型y(n)：

$y\left(n\right)=y_0+\mathrm{\φ}\left(n\right)=y_0+\frac{{\mathrm{\γ}}_L}{{\mathrm{\γ}}_G}{\mathrm{\α}}_L\sqrt{\mathrm{\π}ln2}V(X,Y)---II)$

式II)中，y₀为光谱信号直流分量，α_L为洛仑兹线型幅度，γ_L和γ_G分别为洛仑兹线型谱线的半高全宽和高斯线型谱线的半高全宽，V(X,Y)为Voigt函数，该函数满足下式III)：

$V(X,Y)=\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}\frac{C_i(Y-A_i)+D_i(X-B_i)}{{(Y-A_i)}^2+{(X-B_i)}^2}---III)$

式III)中，变量其中，n为采样序列位置，n₀为采样序列中心位置；式III)中，A_i、B_i、C_i、D_i为常数，取值如下表所示：

i	Ai	Bi	Ci	Di
					1	-1.2150	1.2359	-0.3085	0.0210
2	-1.3509	0.3786	0.5906	-1.1858
					3	-1.2150	-1.2359	-0.3085	-0.0210
4	-1.3509	-0.3786	0.5906	1.1858

采用迭代算法计算Voigt线型拟合函数模型y(n)，得到光谱信号d(n₂)的积分吸光度A_λ；

4)修正计算氧气光谱线强：根据焙烧炉内温度传感器采集的绝对温度值T，按下式IV)计算当前温度下的氧气光谱线强S(T)：

$S\left(T\right)=S\left(T_0\right)\frac{Q\left(T_0\right)}{Q\left(T\right)}\left(\frac{T_0}{T}\right)\exp (-\frac{{\mathrm{hcE}}^{\′\′}}{k_b}(\frac{1}{T}-\frac{1}{T_0}\left)\right)\frac{(1-\exp (\frac{{\mathrm{hcn}}_0}{k_{b}T}\left)\right)}{(1-\exp (\frac{{\mathrm{hcn}}_0}{k_b{T}_0}\left)\right)}---IV)$

式IV)中，T₀为参考温度，S(T₀)为参考温度下的氧气光谱线强，h为普朗克常数，c为光速，E″为氧气分子低态能级，Q(T)为氧气分子总的内分配函数，Q(T₀)为参考温度下的氧气分子总的内分配函数，Q(T)和Q(T₀)均满足式V)：

$\begin{array}{c}Q\left(T\right)=a+bT+{\mathrm{cT}}^2+{\mathrm{dT}}^3\\ Q\left(T_0\right)=a+{\mathrm{bT}}_0+{{\mathrm{cT}}_0}^2+{{\mathrm{dT}}_0}^3\end{array}---V)$

式V)中，a，b，c，d均为常数取值如下表所示：

温度范围(K)	a	b	c	d
					296≤T≤500	0.35923	0.73534	-0.64870E-4	0.13073E-6
500＜T≤1500	0.36539E2	0.57015	0.16332E-3	0.45568E-7

5)氧气浓度反演计算：根据上位机预存的吸收线强标准参数，按下式VII)计算反演后的氧气浓度x：

$x=\frac{A_{\mathrm{\λ}}}{A_0}\frac{S_0\left(T_0\right)P_0{L}_0}{S\left(T\right)PL}{C}_0---VII)$

式VII)中，S₀(T₀)为上位机预存的在参考温度T₀时氧气标准品池的吸收线强标准参数，C₀为氧气标准品池的浓度值，L₀为氧气标准品池的光路长度，P₀为氧气标准品池的压强，A₀为氧气标准品池的积分吸光度，P为数据采集模块从焙烧炉内的压力传感器获得的当前温度下的炉内压强，L为检测系统实际光路长度。

为消除检测仪器及粉尘消光涨落对检测的影响，步骤2)所述的基线校正函数T(n₂)为下式VIII)所示的多项式函数：

$T\left(n_2\right)=b_0+b_1{n}_2+b_2{n}_2^2---VIII)$

式VIII)中，b₀，b₁，b₂为基线拟合系数，n₂为半导体激光器扫描时的光谱信号序列位置。

为更加精确有效的进行非线性拟合，步骤3)所述的迭代算法为Levenberg-Marquardt算法，且，y₀初值选取光谱信号d(n₂)的最小值或0，α_L初值选取光谱信号d(n₂)的峰值，γ_L初值选取光谱信号d(n₂)曲线的半高全宽值的0.85倍，γ_G初值选取光谱信号d(n₂)曲线的半高全宽值的0.85倍，采样序列中心位置n₀的初值选取α_L初值对应的采样序列位置。

为降低焙烧炉外光路低温氧气的干扰，该系统采用的半导体激光器的中心波长为768nm。

同时，为保证该系统的易用性，该系统在检测计算时采用的参考温度为300K。

相较于现有技术，本发明的优点效果在于：

a)由于信号发生器产生阶跃扫描信号来控制驱动半导体激光器，使得半导体激光器交替工作于关断状态和扫描状态，使得上位机在激光器关断时采集的光谱信号为背景辐射，通过均值化扣除，使得在系统扫描时几乎可以完全避免背景辐射对检测结果的影响，同时降低了检测算法的复杂度；

b)由于高温条件下氧气吸收谱线为Voigt线型，而这种线型是高斯线型和洛仑兹线型的卷积形式，由于现有技术采用高斯-埃尔米特积分来获得近似值，再通过迭代计算完成吸光度Voigt线型拟合，而计算过程中的权值w_j依赖的参数H_N，因此整个计算过程需要很大的计算量，而本发明引入全新的Voigt线型拟合函数模型y(n)，在几乎不损失检测精度的同时，大大降低了迭代计算时的迭代次数，减少拟合计算耗时；

c)由于采用的半导体激光器的中心波长为768nm，利用其在高温条件下氧气光谱线强远大于低温线强的特性，有效降低了炉外光路低温氧气的干扰。

附图说明

图1为本发明所述的一种含砷金精矿焙烧炉内氧气浓度的激光原位检测系统结构示意图。

图2为本发明所述的一种含砷金精矿焙烧炉内氧气浓度的激光原位检测系统的检测方法流程图。

图3为阶跃扫描信号波形图。

图4为基线校正曲线图。

图5为使用高斯-埃尔米特积分得到的Voigt线型拟合吸光度曲线图。

图6为使用本发明提供的拟合函数模型y(n)得到的Voigt线型拟合吸光度曲线图。

具体实施方式

例1

以下以含砷金精矿焙烧炉在绝对温度在296K至～1500K范围为例，详述本发明的所提供的氧气浓度激光原位检测系统。

参见图1，该系统主要包括半导体激光器1、用于驱动半导体激光器的温度与电流控制器2、用于产生驱动信号的信号发生器3、用于接收和转换激光束的光学探头、用于采集焙烧炉内温度及压力传感器30、用于接收采集光电、温度和压力信号的数据采集模块8以及用于计算检测氧气浓度的上位机7，其中，

半导体激光器1为中心波长为768nm的光纤耦合近红外分布式半导体激光器，其输出激光束通过光纤9经接口4输出至光学探头的光纤耦合器12，温度与电流控制器2由温度控制器和电流控制器组成，用于接收驱动信号同步驱动半导体激光器1，信号发生器3用于产生阶跃扫描信号。

数据采集模块用于将光电信号、温度和压力信号传输至上位机7。

所述光学探头为悬臂式原位安装光学探头，包括有：密封罩13、光电探测器27、光纤耦合准直透镜26、聚焦柱面镜15、法兰盘18、光阑19、水冷套20、角反射镜22、第一石英密封窗片33、悬臂31、第二石英密封窗片29；密封罩13上安装有光纤耦合器12、进气快插接口14、出气快插接口25、第一信号电缆接口24、第二信号电缆接口23；悬臂梁上装有吹扫气入口16、冷却水入口17、冷却水出口28、吹扫气孔21、检测窗32、法兰盘18。光纤准直透镜26的输入端与光纤耦合器12相连，光电探测器27的输出端通过第一信号电缆接口24经线缆10连接至数据采集模块8，温度及压力传感器30设置与检测窗32附近，通过第二信号电缆接口23经线缆11连接至数据采集模块8，聚焦柱面镜15中间设有孔，光纤耦合准直透镜26、聚焦柱面镜15、光电探测器27安装在光学调整架上，由密封罩13密封。

焙烧炉内由于燃烧火焰造成背景辐射强烈，通过光阑19调节视场大小，减少燃烧火焰造成的背景辐射干扰。悬臂为双层中空圆柱结构，第一石英密封窗片33和第二石英密封窗片29之间构成检测光路，检测窗32设于悬臂中部，焙烧炉内气体经过检测窗32进入检测光路，第一石英密封窗片33和第二石英密封窗片29呈倾角设计，避免镜面反射光形成干涉；吹扫气入口16与吹扫气孔21构成吹扫气路，在第一石英密封窗片33和第二石英密封窗片29外侧形成横向气流风帘，防止灰尘积落污染石英密封窗表面降低激光的透过率；角反射镜22安装在悬臂31末端的内表面，悬臂式原位安装光学探头使用时插入焙烧炉，通过法兰盘18与焙烧炉外壁连接，悬臂31安装有水冷套20，冷却水从冷却水入口17流入，经水冷套20由冷却水出口28流出，对悬臂31进行水冷降温，防止焙烧炉内火焰高温造成光学探头损伤。温度及压力传感器30用于气体温度和压力测量，提供光谱修正的实时温度参数。悬臂式原位安装光学探头的前部由密封罩13密封，构成独立于检测光路的密封环境，对焙烧炉内的氧气进行测量时，通过进气快插接口14充入氮气并保持密封，防止外部环境氧气进入密封罩13，影响测量精度。

参见图2，采用本发明所提供系统检测含砷金精矿焙烧炉内氧气浓度方法如下：

1)背景辐射滤除：由信号发生器3产生如图3所示的阶跃扫描信号至温度与电流控制器2，使得半导体激光器1在一个周期T0内，T1时工作于关断状态，T2时工作于扫描状态，并通过数据采集模块8记录半导体激光器1关断状态下光电探测器27输出得到的光谱信号序列B(n₁)和半导体激光器1扫描时光电探测器27得到的光谱信号序列X(n₂)，以半导体激光器1关断状态下光电探测器27得到的光谱信号序列B(n₁)的平均值为背景辐射光谱，并从光谱信号序列X(n₂)中扣除，从而得到待测的光谱信号序列D(n₂)，具体方法如下式所示：

D(n₂)＝X(n₂)-Avg(B(n₁))

上式中，Avg(B(n₁))为半导体激光器1关断状态下光电探测器27得到的光谱信号序列B(n₁)的平均值；

2)基线校正：按下式I)对待测的光谱信号序列D(n₂)做基线校正，得到校正后的光谱信号d(n₂)：

$d\left(n_2\right)=\frac{D\left(n_2\right)}{T\left(n_2\right)}---I)$

式I)中T(n₂)为基线校正函数，为消除检测仪器及粉尘消光涨落对检测的影响，所述的基线校正函数T(n₂)采用多项式函数，如下式VIII)所示：

$T\left(n_2\right)=b_0+b_1{n}_2+b_2{n}_2^2---VIII)$

式VIII)中，b₀，b₁，b₂为基线拟合系数，n₂为半导体激光器扫描时的光谱信号序列位置，基线校正得到的曲线图如图4所示；

3)吸光度Voigt线型拟合：根据Voigt线型构造一校正后的光谱信号d(n₂)的Voigt线型拟合函数模型y(n)如II)式所示，

$y\left(n\right)=y_0+\mathrm{\φ}\left(n\right)=y_0+\frac{{\mathrm{\γ}}_L}{{\mathrm{\γ}}_G}{\mathrm{\α}}_L\sqrt{\mathrm{\π}ln2}V(X,Y)---II)$

式II)中，y₀为光谱信号直流分量，α_L为洛仑兹线型幅度，γ_L和γ_G分别为洛仑兹线型谱线的半高全宽和高斯线型谱线的半高全宽，V(X,Y)为Voigt函数，满足III)式，

$V(X,Y)=\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}\frac{C_i(Y-A_i)+D_i(X-B_i)}{{(Y-A_i)}^2+{(X-B_i)}^2}---III)$

式III)中，变量其中，n为采样序列位置，n₀为采样序列中心位置；式III)中，A_i、B_i、C_i、D_i为常数，取值如下表所示：

i	Ai	Bi	Ci	Di
					1	-1.2150	1.2359	-0.3085	0.0210
2	-1.3509	0.3786	0.5906	-1.1858
					3	-1.2150	-1.2359	-0.3085	-0.0210
4	-1.3509	-0.3786	0.5906	1.1858

采用Levenberg-Marquardt算法迭代计算以光谱信号直流分量y₀、洛仑兹线型幅度α_L、洛仑兹线型谱线的半高全宽γ_L、高斯线型谱线的半高全宽γ_G和采样序列中心位置n₀为参数的Voigt线型拟合函数模型y(n)，上述参数的初值选取方法如下：y₀初值选取光谱信号d(n₂)的最小值或0、α_L初值选取光谱信号d(n₂)的峰值、n₀初值选取α_L初值对应的序列值、γ_L初值选取光谱信号d(n₂)曲线的半高全宽值的0.85倍、γ_G初值选取光谱信号d(n₂)曲线的半高全宽值的0.85倍，经计算得到光谱信号d(n₂)的积分吸光度A_λ；

4)修正计算氧气光谱线强：根据温度及压力传感器30采集焙烧炉内的绝对温度值T，按下式IV)修正计算当前温度下的氧气光谱线强S(T)：

$S\left(T\right)=S\left(T_0\right)\frac{Q\left(T_0\right)}{Q\left(T\right)}\left(\frac{T_0}{T}\right)\exp (-\frac{{\mathrm{hcE}}^{\′\′}}{k_b}(\frac{1}{T}-\frac{1}{T_0}\left)\right)\frac{(1-\exp (\frac{{\mathrm{hcn}}_0}{k_{b}T}\left)\right)}{(1-\exp (\frac{{\mathrm{hcn}}_0}{k_b{T}_0}\left)\right)}---IV)$

式IV)中，T₀为参考温度，取值为常温下的绝对温度值300K，S(T₀)为参考温度下的氧气光谱线强，h为普朗克常数，c为光速，E″为氧气分子低态能级，Q(T)为氧气分子总的内分配函数，Q(T₀)为参考温度下的氧气分子总的内分配函数，

Q(T)和Q(T₀)均满足式V)：

$\begin{array}{c}Q\left(T\right)=a+bT+{\mathrm{cT}}^2+{\mathrm{dT}}^3\\ Q\left(T_0\right)=a+{\mathrm{bT}}_0+{{\mathrm{cT}}_0}^2+{{\mathrm{dT}}_0}^3\end{array}---V)$

式V)中，a，b，c，d均为常数取值如下表所示：

温度范围(K)	a	b	c	d
					296≤T≤500	0.35923	0.73534	-0.64870E-4	0.13073E-6
500＜T≤1500	0.36539E2	0.57015	0.16332E-3	0.45568E-7

5)氧气浓度反演计算：根据上位机7预存的吸收线强标准参数，按下式VII)计算反演后的氧气浓度x：

$x=\frac{A_{\mathrm{\λ}}}{A_0}\frac{S_0\left(T_0\right)P_0{L}_0}{S\left(T\right)PL}{C}_0---VII)$

式VII)中，S₀(T₀)为上位机7预存的在参考温度T₀为300K时的氧气标准品池的吸收线强标准参数，C₀为氧气标准品池的浓度值，L₀为氧气标准品池的光路长度，P₀为氧气标准品池的压强，A₀为氧气标准品池的积分吸光度，P为数据采集模块8从温度及压力传感器30获得的当前温度下的炉内压强，L为检测系统实际光路长度。

例2

为了验证本发明所述方法的效果，本例分别采用现有技术依据高斯-埃尔米特积分构造的拟合函数模型与本发明提供的拟合函数模型对使用例1所述系统中在温度1000℃，氧气浓度10％条件下获得砷金精矿焙烧炉内氧气浓度数据进行吸光度Voigt线型拟合，并采用Levenberg-Marquardt算法进行迭代计算，其中，采用现有技术依据高斯-埃尔米特积分构造的拟合函数模型进行Levenberg-Marquardt迭代计算时，吸光度初值A₀选取吸光度的积分值。

所得数据参见下表：

对照上表、图5及图6可知，使用现有技术模型进行迭代计算时的迭代次数高达64次，耗时31.447s，而本发明提供的拟合函数模型在进行迭代计算时，迭代次数仅为11次，耗时3.669s，仅为现有技术的11％，，而精度损失方面，对于吸光度峰值，采用本发明提供的拟合函数模型得到拟合峰值与实验数据峰值的比值为0.9823，而现有技术为0.9877，仅相差0.55％，本发明提供的拟合函数模型得到拟合残差为1.85％，而现有技术为1.55％，均在±2％以内，精度损失不大。，因此采用本发明提供的方法拟合函数模型在几乎不损失检测精度的同时，大大降低了迭代计算时的迭代次数，减少拟合计算耗时，实现焙烧炉内的氧气浓度的实时精确检测。

Claims (5)

1.一种含砷金精矿焙烧炉内氧气浓度的激光原位检测系统，该系统主要包括半导体激光器、用于驱动半导体激光器的温度与电流控制器、用于产生驱动信号的信号发生器、用于接收和转换激光束的光学探头、用于采集焙烧炉内温度的传感器及压力的传感器、用于接收采集光电、温度和压力信号的数据采集模块以及用于计算检测氧气浓度的上位机，其特征在于，该系统检测含砷金精矿焙烧炉内氧气浓度的检测方法主要由以下步骤组成：

1)背景辐射滤除：由信号发生器产生阶跃扫描信号送至温度与电流控制器，驱动半导体激光器交替工作于关断状态和扫描状态，并通过数据采集模块记录半导体激光器关断状态下光学探头得到的光谱信号序列B(n₁)和半导体激光器扫描时光学探头得到的光谱信号序列X(n₂)，以半导体激光器关断状态下光学探头得到的光谱信号序列B(n₁)的平均值为背景辐射光谱，并用光谱信号序列X(n₂)减去背景辐射光谱，从而得到待测的光谱信号序列D(n₂)；

2)基线校正：按下式I)对待测的光谱信号序列D(n₂)做基线校正，得到校正后的光谱信号d(n₂)：

$d\left(n_2\right)=\frac{D\left(n_2\right)}{T\left(n_2\right)}---I)$

式I)中T(n₂)为基线校正函数；

3)吸光度Voigt线型拟合：根据Voigt线型构造一如下式II)所示的校正后的光谱信号d(n₂)的Voigt线型拟合函数模型y(n)：

$y\left(n\right)=y_0+\mathrm{\φ}\left(n\right)=y_0+\frac{{\mathrm{\γ}}_L}{{\mathrm{\γ}}_G}{\mathrm{\α}}_L\sqrt{\mathrm{\π}ln2}V(X,Y)---II)$

式II)中，y₀为光谱信号直流分量，α_L为洛仑兹线型幅度，γ_L和γ_G分别为洛仑兹线型谱线的半高全宽和高斯线型谱线的半高全宽，V(X,Y)为Voigt函数，该函数满足下式III)：

$V(X,Y)=\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}\frac{C_i(Y-A_i)+D_i(X-B_i)}{{(Y-A_i)}^2+{(X-B_i)}^2}---III)$

式III)中，变量其中，n为采样序列位置，n₀为采样序列中心位置；式III)中，A_i、B_i、C_i、D_i为常数，取值如下表所示：

采用迭代算法计算Voigt线型拟合函数模型y(n)，得到光谱信号d(n₂)的积分吸光度A_λ；

4)修正计算氧气光谱线强：根据焙烧炉内温度传感器采集的绝对温度值T，按下式IV)计算当前温度下的氧气光谱线强S(T)：

$S\left(T\right)=S\left(T_0\right)\frac{Q\left(T_0\right)}{Q\left(T\right)}\left(\frac{T_0}{T}\right)\exp (-\frac{{\mathrm{hcE}}^{\′\′}}{k_b}(\frac{1}{T}-\frac{1}{T_0}\left)\right)\frac{(1-\exp (\frac{{\mathrm{hcn}}_0}{k_{b}T}\left)\right)}{(1-\exp (\frac{{\mathrm{hcn}}_0}{k_b{T}_0}\left)\right)}---IV)$

式IV)中，T₀为参考温度，S(T₀)为参考温度下的氧气光谱线强，h为普朗克常数，c为光速，E″为氧气分子低态能级，Q(T)为氧气分子总的内分配函数，Q(T₀)为参考温度下的氧气分子总的内分配函数，Q(T)和Q(T₀)均满足式V)：

$\begin{array}{c}Q\left(T\right)=a+bT+{\mathrm{cT}}^2+{\mathrm{dT}}^3\\ Q\left(T_0\right)=a+{\mathrm{bT}}_0+{{\mathrm{cT}}_0}^2+{{\mathrm{dT}}_0}^3\end{array}---V)$

式V)中，a，b，c，d均为常数取值如下表所示：

5)氧气浓度反演计算：根据上位机预存的吸收线强标准参数，按下式VII)计算反演后的氧气浓度x：

$x=\frac{A_{\mathrm{\λ}}}{A_0}\frac{S_0\left(T_0\right)P_0{L}_0}{S\left(T\right)PL}{C}_0---VII)$

式VII)中，S₀(T₀)为上位机预存的在参考温度T₀时氧气标准品池的吸收线强标准参数，C₀为氧气标准品池的浓度值，L₀为氧气标准品池的光路长度，P₀为氧气标准品池的压强，A₀为氧气标准品池的积分吸光度，P为数据采集模块从焙烧炉内的压力传感器获得的当前温度下的炉内压强，L为检测系统实际光路长度。

2.如权利要求1所述的一种含砷金精矿焙烧炉内氧气浓度的激光原位检测系统，其特征在于，所述的基线校正函数T(n₂)为下式VIII)所示的多项式函数：

$T\left(n_2\right)=b_0+b_1{n}_2+b_2{n}_2^2---VIII)$

式VIII)中，b₀，b₁，b₂为基线拟合系数，n₂为半导体激光器扫描时的光谱信号序列位置。

3.如权利要求1或2所述的一种含砷金精矿焙烧炉内氧气浓度的激光原位检测系统，其特征在于，所述的迭代算法为Levenberg-Marquardt算法，且，y₀初值选取光谱信号d(n₂)的最小值或0，α_L初值选取光谱信号d(n₂)的峰值，γ_L初值选取光谱信号d(n₂)曲线的半高全宽值的0.85倍，γ_G初值选取光谱信号d(n₂)曲线的半高全宽值的0.85倍，采样序列中心位置n₀的初值选取α_L初值对应的采样序列位置。

4.如权利要求1或2所述的一种含砷金精矿焙烧炉内氧气浓度的激光原位检测系统，其特征在于，所述半导体激光器的中心波长为768nm。

5.如权利要求1所述的一种含砷金精矿焙烧炉内氧气浓度的激光原位检测系统，其特征在于，步骤4)所述的参考温度T₀为300K。