CN106442368A - 基于emd的二氧化硫紫外差分吸收光谱降噪重构方法 - Google Patents

基于emd的二氧化硫紫外差分吸收光谱降噪重构方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106442368A
CN106442368A CN201610599317.0A CN201610599317A CN106442368A CN 106442368 A CN106442368 A CN 106442368A CN 201610599317 A CN201610599317 A CN 201610599317A CN 106442368 A CN106442368 A CN 106442368A
Authority
CN
China
Prior art keywords
imf
absorption spectrum
difference absorption
emd
difference
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201610599317.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106442368B (zh
Inventor
刘斌
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tianjin Yunwei Testing Technology Co., Ltd
Original Assignee
Tianjin University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Tianjin University of Technology filed Critical Tianjin University of Technology
Priority to CN201610599317.0A priority Critical patent/CN106442368B/zh
Publication of CN106442368A publication Critical patent/CN106442368A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106442368B publication Critical patent/CN106442368B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/33Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using ultraviolet light

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于EMD的二氧化硫紫外差分吸收光谱降噪重构方法,其步骤为:分别对二氧化硫紫外波段的标准吸收截面和实时采集光谱进行处理,提取差分吸收截面STdacs和差分吸收光谱SAda;对STdacs和SAda进行标准化,获得S’Tdacs和S’Ada;对S’Tdacs和SAda进行7维EMD分解,获得对应的本征模函数,对应差分吸收截面的7个本征模函数IMF记为IMF(j)dacs,对应差分吸收光谱的7个本征模函数IMF记为IMF(j)da,其中j=1,2,3……7;计算每个对应的IMF(j)dacs和IMF(j)da的相关系数R(j),为R(j)设定一个合适的TR,筛选R(j)>TR的IMF(j)da,利用筛选到的IMF(j)da和Ra进行差分吸收光谱重构。本发明对实际采集光谱进行了重构,而为此本发明还进行了有针对性的标准化处理。

Description

基于EMD的二氧化硫紫外差分吸收光谱降噪重构方法
技术领域
本发明属于气体浓度检测领域,涉及差分光学吸收光谱,尤其是一种基于EMD的二氧化硫紫外差分吸收光谱降噪重构方法。
背景技术
随着我国火电厂等工业中的脱硫建设大力进行,“十二五”期间我国SO2的排放总量降低了6%。在“十三五”期间我国SO2的排放总量继续巩固SO2减排的态势,计划实现10%~15%的减排目标,实现火电厂等工业中SO2的超低排放。这对基于紫外差分吸收光谱技术的SO2浓度的检测提出了检测精度进一步提高和检测下限进一步降低的要求,其本质是需要更高信噪比的低浓度SO2紫外差分吸收光谱处理方法。
二氧化硫(SO2)和氮氧化物(NOx)是大气污染的主要成分,其中固定污染源的燃烧排放是主要来源之一。烟气连续监测系统(Continuous Emission Monitoring System,简称为CEMS)是环保监测的重要系统,其对污染源排放的烟气进行连续、实时地监测,其功能包含实时测量各个污染源排放烟气中的SO2,NOx的排放量。差分吸收光谱技术(DOAS)以原理和结构简单、响应速度快、精度高等优点,被作为烟气连续监测系统(CEMS)采用的重要方法得到广泛应用。目前,这种应用主要在280~320nm的紫外波长段对SO2的紫外差分吸收光谱信号进行特征提取,并通过一定的反演算法完成实时SO2浓度的反演计算,但在数据采集后因缺乏较为统一的标准化处理,以及缺少相应的差分后重构计算,在精度上还存在一定欠缺。
经检索,发现两篇与本专利内容相关的文献,其中,《量子电学学报》2001年第S1期提供了一篇《差分光学吸收光谱(DOAS)技术在烟气监测中的应用研究》,该文将差分光学吸收光谱(Differential Optical Absorption Spectroscoy;DOAS)技术中的浓度反演方法运用到烟气中NO、NO2、NH3和SO2的监测.利用它们在200~250nm附近具有不同强度吸收的特性,测量烟气的吸收光谱,用DOAS方法反演出NO、NO2、NH3和SO2分子的浓度,这种方法消除了烟气中烟尘、水汽和其它成分的影响,使在线实时测量成为可能,在实验室内对不同气体分子浓度样气进行了测量和浓度反演,经过现场对比测量证明这种方法是正确的.
2006年陈晓虎的一篇硕士论文提供了一篇《燃烧排放烟气监测的差分吸收光谱技术理论分析与实验研究》,该文是针对目前对燃烧排放烟气浓度测量方法多为离线分析,且测量的稳定性、准确性较差的现状,提出采用差分吸收光谱技术(DOAS)测量烟气浓度的方法,实现烟气浓度的在线测量。首先从吸收截面的测量入手,对烟气中主要的污染气体SO2、NO、NO2、NH3的吸收特性进行详细研究,发现这些气体在局部区域具有准周期吸收特征,这为引入新的测量方法提供了契机;其次,对决定DOAS测量精度的被测气体吸收截面的诸多问题进行了深入研究,重点研究了压力、温度对被测气体吸收截面的影响,并针对被测气体的特征提出了相应的修正措施;再次,在实际测量中,要求所使用的光谱仪必须与以吸收截面为基础的参考光谱相匹配,为了满足匹配这一条件,文中将图像复原技术引入到光谱复原,使用维纳滤波和小波消噪实现了光谱的复原,将复原后的光谱与所使用光谱仪的仪器函数卷积,即可实现;最后,在对DOAS测量原理详细分析的基础上,对传统的最小二乘—差分吸收光谱法进行了详细的阐述。
经对比,本案的技术方案较上述两篇文献,其特点是在数据采集标准化处理以及针对实际测量数据的后期重构方面。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术不足,提供一种针对SO2紫外差分吸收光谱进行数据匹配滤波处理,自适应地完成实测差分吸收光谱特征的基于EMD的二氧化硫紫外差分吸收光谱降噪重构方法。
本发明采用的技术方案是:
一种基于EMD的二氧化硫紫外差分吸收光谱降噪重构方法,其步骤为:
⑴分别对二氧化硫紫外波段的标准吸收截面和实时采集光谱进行处理,提取差分吸收截面STdacs和差分吸收光谱SAda
⑵对STdacs和SAda进行标准化,获得S’Tdacs和S’Ada
⑶对S’Tdacs和SAda进行7维EMD分解,获得对应的本征模函数,对应差分吸收截面的7个本征模函数IMF记为IMF(j)dacs,对应差分吸收光谱的7个本征模函数IMF记为IMF(j)da,其中j=1,2,3……7;
⑷利用式1计算每个对应的IMF(j)dacs和IMF(j)da的相关系数R(j),为R(j)设定一个合适的TR,筛选R(j)>TR的IMF(j)da
⑸计算S’Tdacs和S’Ada的相关系数,记为Ra;
⑹利用筛选到的IMF(j)da和Ra进行差分吸收光谱重构,获得最终输出的SRda,重构计算
如式2
SRda=Ra·ΣjIMF(j)da (ifR(j)>TR) 式2。
而且,所述标准吸收截面是利用SO2在295~305nm波长段内的差分吸收截面。
而且,所述实时采集光谱是利用SO2在295~305nm波长段内的差分吸收光谱,然后通过计算机对光谱仪采集到的吸收光谱进行预处理后,得到SO2的紫外差分吸收光谱。
本发明的积极效果和优点是:
本发明对实际采集光谱进行了重构,而为此本发明还进行了有针对性的标准化处理,结合EMD分解,经过本发明方法的处理后,重构的紫外差分吸收光谱的信噪比有明显提升,在低浓度区间不同浓度SO2的差分吸收光谱特征区分度得以增强,是测量精度能进一步提升。
附图说明
图1是本发明的SO2紫外差分吸收光谱特征提取方法流程图;
图2是本发明中实时采集光谱的九个不同浓度的SO2紫外差分吸收光谱图;
图3a是本发明中的标准差分吸收界面的EMD分解图;
图3b是浓度为0.00mg/m3的SO2差分吸收光谱的EMD分解图;
图3c是浓度为57.43mg/m3的SO2差分吸收光谱的EMD分解图;
图3d是浓度为85.14mg/m3的SO2差分吸收光谱的EMD分解图;
图3e是浓度为113.71mg/m3的SO2差分吸收光谱的EMD分解图;
图3f是浓度为127.43mg/m3的SO2差分吸收光谱的EMD分解图;
图3g是浓度为171.71mg/m3的SO2差分吸收光谱的EMD分解图;
图3h是浓度为286.29mg/m3的SO2差分吸收光谱的EMD分解图;
图3i是浓度为434.57mg/m3的SO2差分吸收光谱的EMD分解图;
图3j是浓度为573.43mg/m3的SO2差分吸收光谱的EMD分解图;
图4是本发明重构后的SO2紫外差分吸收光谱图。
具体实施方式
下面通过附图结合具体实施例对本发明作进一步详述,以下实施例只是描述性的,不是限定性的,不能以此限定本发明的保护范围。
一种基于EMD的二氧化硫紫外差分吸收光谱降噪重构方法,见图1,其步骤为:
⑴分别对标准吸收截面和实时采集光谱进行处理,提取差分吸收截面STdacs和差分吸收光谱SAda,标准吸收截面与实时采集光谱君是利用SO2在295~305nm波长段内分别采集的差分吸收截面和差分吸收光谱,通过计算机对光谱仪采集到的吸收光谱进行预处理后,得到的九个不同浓度的SO2紫外差分吸收光谱,光谱图见图2;
⑵对STdacs和SAda进行标准化,获得S’Tdacs和S’Ada
⑶对S’Tdacs和SAda进行7维EMD分解,获得对应的IMFs,对应差分吸收截面的7个IMF记为IMF(j)dacs,对应差分吸收光谱的7个IMF记为IMF(j)da,其中j=1,2,3……7,其中,差分吸收截面的EMD分解图和九个不同浓度的SO2紫外差分吸收光谱的EMD分解图见图3a~图3j;
⑷利用式1计算每个对应的IMF(j)dacs和IMF(j)da的相关系数R(j),为R(j)设定一个合适的TR,筛选R(j)>TR的IMF(j)da
⑸计算S’Tdacs和S’Ada的相关系数,记为Ra;
⑹利用筛选到的IMF(j)da和Ra进行差分吸收光谱重构,获得最终输出的SRda,重构计算
如式2
SRda=Ra·ΣjIMF(j)da (ifR(j)>TR) 式2。
利用标准差来对比评估重构前的原始紫外差分吸收光谱信号和利用发明方法获得的重构紫外差分吸收光谱信号的特征效果。以此验证发明方法对低浓度紫外差分吸收光谱信号信噪比的提高作用,其结果如下表1所示。
表1原始与重构紫外差分吸收光谱特征的标准差对比表
如图4和表1所示,可以看出,经过本发明方法的处理后,重构的紫外差分吸收光谱的信噪比有明显提升,在低浓度区间不同浓度SO2的差分吸收光谱特征区分度得以增强。特别是0.00mg/m3对应的光谱数据,利用发明方法重构的紫外差分光谱的标准差是原始光谱信号标准差的0.5%。
尽管为说明目的公开了本发明的实施例和附图,但是本领域的技术人员可以理解:在不脱离本发明及所附权利要求的精神和范围内,各种替换、变化和修改都是可能的,因此,本发明的范围不局限于实施例和附图所公开的内容。

Claims (3)

1.一种基于EMD的二氧化硫紫外差分吸收光谱降噪重构方法,其特征在于:其步骤为:
⑴分别对二氧化硫气体的紫外波段标准吸收截面和实时采集的紫外波段吸收光谱进行处理,获得差分吸收截面STdacs和差分吸收光谱SAda
⑵对STdacs和SAda进行标准化,获得S’Tdacs和S’Ada
⑶对S’Tdacs和SAda进行7维EMD分解,获得对应的7个本征模函数,对应差分吸收截面的7个本征模函数IMF记为IMF(j)dacs,对应差分吸收光谱的7个本征模函数IMF记为IMF(j)da,其中j=1,2,3……7;
⑷利用式1计算每个对应的IMF(j)dacs和IMF(j)da的相关系数R(j),为R(j)设定一个合适的TR,筛选R(j)>TR的IMF(j)da
⑸计算S’Tdacs和S’Ada的相关系数,记为Ra;
⑹利用筛选到的IMF(j)da和Ra进行差分吸收光谱重构,获得最终输出的SRda,重构计算如式2
SRda=Ra·∑jIMF(j)da (if R(j)>TR) 式2。
2.根据权利要求1所述的基于EMD的二氧化硫紫外差分吸收光谱降噪重构方法,其特征在于:所述标准吸收截面是利用SO2在295~305nm波长段内的差分吸收截面。
3.根据权利要求1所述的基于EMD的二氧化硫紫外差分吸收光谱降噪重构方法,其特征在于:所述实时采集光谱是利用SO2在295~305nm波长段内的差分吸收光谱,然后通过计算机对光谱仪采集到的吸收光谱进行预处理后,得到SO2的差分吸收光谱。
CN201610599317.0A 2016-07-22 2016-07-22 基于emd的二氧化硫紫外差分吸收光谱降噪重构方法 Active CN106442368B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610599317.0A CN106442368B (zh) 2016-07-22 2016-07-22 基于emd的二氧化硫紫外差分吸收光谱降噪重构方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610599317.0A CN106442368B (zh) 2016-07-22 2016-07-22 基于emd的二氧化硫紫外差分吸收光谱降噪重构方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106442368A true CN106442368A (zh) 2017-02-22
CN106442368B CN106442368B (zh) 2019-07-30

Family

ID=58184688

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610599317.0A Active CN106442368B (zh) 2016-07-22 2016-07-22 基于emd的二氧化硫紫外差分吸收光谱降噪重构方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106442368B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114166773A (zh) * 2021-12-08 2022-03-11 中煤科工集团重庆研究院有限公司 一种基于粒子群优化-支持向量机的NOx测量方法
CN116818739A (zh) * 2023-08-29 2023-09-29 天津博霆光电技术有限公司 一种基于光学的吲哚菁绿检测方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1986001295A1 (en) * 1984-08-10 1986-02-27 Boliden Aktiebolag Gas correlation lidar
WO2003016899A2 (en) * 2001-08-16 2003-02-27 Spx Corporation Method and system for detection of hydrocarbon species in a gas
CN101694460A (zh) * 2009-10-16 2010-04-14 东南大学 烟气污染物浓度的自适应差分吸收光谱测量方法及装置
CN104748961A (zh) * 2015-03-30 2015-07-01 中国矿业大学 基于svd分解降噪和相关性eemd熵特征的齿轮故障诊断方法
CN105547465A (zh) * 2015-12-08 2016-05-04 华北电力大学(保定) 一种变压器振动信号绕组状态特征提取方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1986001295A1 (en) * 1984-08-10 1986-02-27 Boliden Aktiebolag Gas correlation lidar
WO2003016899A2 (en) * 2001-08-16 2003-02-27 Spx Corporation Method and system for detection of hydrocarbon species in a gas
CN101694460A (zh) * 2009-10-16 2010-04-14 东南大学 烟气污染物浓度的自适应差分吸收光谱测量方法及装置
CN104748961A (zh) * 2015-03-30 2015-07-01 中国矿业大学 基于svd分解降噪和相关性eemd熵特征的齿轮故障诊断方法
CN105547465A (zh) * 2015-12-08 2016-05-04 华北电力大学(保定) 一种变压器振动信号绕组状态特征提取方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
郑朝晖 等: "差分光学吸收光谱(DOAS)技术在烟气监测中的应用研究", 《量子电子学报》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114166773A (zh) * 2021-12-08 2022-03-11 中煤科工集团重庆研究院有限公司 一种基于粒子群优化-支持向量机的NOx测量方法
CN116818739A (zh) * 2023-08-29 2023-09-29 天津博霆光电技术有限公司 一种基于光学的吲哚菁绿检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN106442368B (zh) 2019-07-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104568836B (zh) 基于多种光谱技术融合的低浓度、多组分气体检测方法
Jardine et al. Shedding light on sporopollenin chemistry, with reference to UV reconstructions
CN101105446A (zh) 差分吸收光谱空气质量检测系统
CN102435567A (zh) 基于差分吸收光谱的气体组分浓度反演算测定方法
CN108802000A (zh) 一种基于拉曼全谱分析的无损快速胆维丁含量定量方法
CN102507489B (zh) 检测样气中有害气体浓度的装置及方法
CN107271392A (zh) 一种基于气体差分吸收截面特征测量低浓度so2的方法
CN103940767B (zh) 基于多流形学习的气体浓度反演方法
CN107831157B (zh) 基于除谱的拉曼光谱荧光背景扣除方法
CN106442368A (zh) 基于emd的二氧化硫紫外差分吸收光谱降噪重构方法
CN111948166A (zh) 一种烟气中多种气体污染物同时快速定量分析的方法
Zhang et al. Broadband UV spectroscopy system used for monitoring of SO2 and NO emissions from thermal power plants
CN102230891A (zh) 一种紫外光学多组分气体分析仪的数据处理系统
CN107643261A (zh) 一种长光程怀特池doas法测量污染气体浓度的监测仪
CN115728259A (zh) 一种多组分气体分析方法
CN107478593A (zh) 一种低浓度no和so2混合气体的浓度检测方法
CN112666104A (zh) 一种基于doas的气体浓度反演方法
CN104990883A (zh) 一种利用光谱仪检测气体浓度的装置
Hettinger et al. Laser-induced breakdown spectroscopy for ambient air particulate monitoring: correlation of total and speciated aerosol particle counts
CN105572067A (zh) 基于光谱分析的烟气浓度测量方法
CN112964659A (zh) 一种基于紫外光谱法的多污染物水质监测方法
CN103163100B (zh) 一种气态元素汞检测方法
CN108896519A (zh) 双光谱烟气汞分析装置及相应的方法
Pan et al. Identification of five similar cinnamomum wood species using portable near-infrared spectroscopy
CN112396064A (zh) 一种烟气分析处理方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20200601

Address after: 300000 No. 1, jianfuyuan, faxinghua 11th Branch Road, economic and Technological Development Zone, Xiqing District, Tianjin

Patentee after: Tianjin Yunwei Testing Technology Co., Ltd

Address before: 300384 Tianjin city Xiqing District West Binshui Road No. 391

Patentee before: TIANJIN University OF TECHNOLOGY

TR01 Transfer of patent right