CN107271392A - 一种基于气体差分吸收截面特征测量低浓度so2的方法 - Google Patents
一种基于气体差分吸收截面特征测量低浓度so2的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107271392A CN107271392A CN201710439017.0A CN201710439017A CN107271392A CN 107271392 A CN107271392 A CN 107271392A CN 201710439017 A CN201710439017 A CN 201710439017A CN 107271392 A CN107271392 A CN 107271392A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- mrow
- msup
- absorption cross
- section
- msub
- 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
Links
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 title claims abstract description 70
- 238000005259 measurement Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 32
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 24
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims abstract description 12
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 claims description 51
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 18
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 10
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 claims description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 7
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 6
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 4
- 238000004847 absorption spectroscopy Methods 0.000 claims description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 claims description 2
- 238000001658 differential optical absorption spectrophotometry Methods 0.000 abstract description 5
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 abstract description 3
- RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N sulfur dioxide Inorganic materials O=S=O RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 32
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 7
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N Sulfur Chemical compound [S] NINIDFKCEFEMDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000005864 Sulphur Substances 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000006477 desulfuration reaction Methods 0.000 description 1
- 230000023556 desulfurization Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000002211 ultraviolet spectrum Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/33—Investigating 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
本发明提供了一种基于气体差分吸收截面特征测量低浓度SO2的方法,包括以下步骤:首先,根据SO2紫外吸收特性,初步选择SO2的测量光谱范围;其次,在温度压强不变的情况下,根据DOAS算法,由多组已知SO2浓度算出多组差分吸收截面,并根据差分吸收截面的特征,逐步缩小测量光谱范围;然后,在选择的测量光谱范围内,利用统计学及标准差方法,对光谱采样数据点进行筛选,构建最优采样点数据集,得出最优差分吸收截面数据集;最后,借助最优差分吸收截面数据集,利用DOAS算法反演二氧化硫气体浓度。本发明的方法测量原理简单,测量下限可低至3ppm,能够在短光程条件下,精确测量低浓度气体;且相对误差可以控制在±1.6%以内,满量程误差可控制在±1.2%以内。
Description
技术领域
本发明属于环境气体浓度检测和差分光学技术领域,具体涉及一种基于气体差分吸收截面特征测量低浓度SO2的方法。
背景技术
火电厂是我国电力的主要来源之一,随着燃煤电厂的大力建设,燃煤燃烧处理成为研究的焦点。我国是以煤炭为主要能源的国家,煤炭产量居世界第一位,而高硫煤的储量占煤炭总储量的20%~25%;在全国煤炭的消费中,占总量84%的煤炭被直接燃烧使用,燃烧过程中会排放出大量的二氧化硫SO2,燃煤二氧化硫排放占总二氧化硫排放量的85%以上,造成严重的大气污染。
差分吸收光谱方法(Differential Optical Absorption Spectroscopy,缩写为DOAS)是脱硫的重要技术之一,具有原理和结构简单、响应速度快、精确度高等特点;差分吸收光谱技术的原理是采用某一波长段内的光谱对二氧化硫SO2差分吸收光谱的特征提取,然后通过反演算法反向计算出SO2的浓度;但这种方法采集的数据未经处理,检测精度不高。
目前,对环境中二氧化硫SO2浓度的检测方法大多数是面向高浓度的检测范围,一般在300ppm以上,测量精度较低;少部分研究方法应用于低浓度SO2测量,但仍需在各种限定下实现,比如,需要至少1m以上的长光程,或者应用于10ppm以上浓度测量,或者测量误差高于±4%。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足,本发明的目的是提供一种基于气体差分吸收截面特征测量低浓度SO2的方法,来解决SO2浓度测量过程中存在的需长光程、检测浓度范围高和测量误差过高的问题;具有以下优点,测量浓度下限可低至3ppm,短光程,相对误差可控制在±1.6%以内,满量程误差可控制在±1.2%以内。
为解决上述技术问题,本发明采用了如下的技术方案:
一种基于气体差分吸收截面特征测量低浓度SO2的方法,该方法适用于短光程低浓度SO2的测量,检测气室的短光程最低可达到420cm,检测浓度可低至3ppm,一般认为浓度低于10ppm,即认定为低浓度;本发明所指的低浓度是指30ppm以下的浓度。具体的检测步骤如下:
S1:选定光谱测量范围为294nm-309nm,光谱测量范围的选定步骤如下:
S111:为提高数据精度,粗选测量光谱范围为200nm~400nm,根据SO2紫外吸收特性,初步选择测量光谱范围,初选测量光谱范围包括180nm~235nm、260nm~320nm和340nm~400nm,接下来不断缩小待测光谱范围;
S112:设定温度和压强不变,根据紫外差分吸收光谱技术,由已知的SO2浓度和气体差分光学密度OD'(λ)测量出气体差分吸收截面σ'(λ):
具体计算过程如下:
I(λ)=Io(λ)·exp[-L·σ'(λ)·c]·exp[-L·(σslow(λ)·c+ξR(λ)+ξM(λ))]·A(λ) (2)
其中,I0(λ)为入射光谱,I(λ)为吸收光谱,L为气室长度,c为SO2浓度,ξR(λ)为瑞利散射,ξM(λ)为Mie散射,A(λ)为衰减因子;将气体吸收截面分成快变部分和慢变部分,σslow(λ)为慢变部分,慢变部分由瑞利散射、Mie散射和仪器误差等影响,σ'(λ)为快变部分,σ'(λ)即为气体差分吸收截面;
令I'o(λ)=Io(λ)·exp[-L·(σslow(λ)·c+ξR(λ)+ξM(λ))]·A(λ) (3)
其中,I'0(λ)为慢变光谱部分,由I(λ)经过五阶多项式拟合得到;
根据式(2)和式(3),得到气体差分光学密度OD'(λ):
根据式(4)可以得到:
σ'(λ)=OD'(λ)/L·c
当SO2浓度c已知时,利用最小二乘拟合,得到气体差分吸收截面σ'(λ);
S113:根据上述步骤S111和步骤S112,在粗选测量光谱范围200nm~400nm内,选择其中某一光谱范围,分别计算对应的气体差分吸收截面,粗略分析测量误差,判断对应的光谱范围是否可取并得到最终的光谱测量范围294nm-309nm。判读方法:不断缩小测量光谱范围,根据光谱仪的波长采样率,当在该波长范围内的光谱采样点数小于200时,便确定波长范围。
光谱测量范围选定后,在光谱测量范围内进行光谱数据点采样,利用统计学方法和标准差方法,对每个采样光谱数据点进行精度分析,剔除误差较大的光谱数据点,选择最优的K个光谱数据点,构建最优光谱数据集:[λ1,λ2,λ3,…,λi,…,λK],其中,λi为第i个最优光谱数据点,i=1,2,3,…,K;以最优光谱数据集构建最优气体差分吸收截面数据集和最优气体差分光学密度数据集;
最优气体差分光学密度数据集为:[OD'(λ1),OD'(λ2),OD'(λ3),…,OD'(λi),…,OD'(λK)]T,其中,OD'(λi)为气体差分光学密度,i=1,2,3,…,K;
最优气体差分吸收截面数据集为:[σ'(λ1),σ'(λ2),σ'(λ3),…,σ'(λi),…,σ'(λK)]T,其中,σ'(λi)为第i个最优光谱数据点处的气体差分吸收截面,i=1,2,3,…,K,σ'(λi)通过公式σ'(λi)=OD'(λi)/L·c求得,L为检测气室长度,c为SO2浓度;
步骤S1中的最优光谱数据集及最优差分吸收截面数据集的选取步骤如下:
S121:在测量光谱294nm-309nm范围内,选择该光谱范围内的所有数据点构建原始数据集:[λ1,λ2,λ3,…,λi,…,λn-1,λn],i=1,2,3,…,n;
S122:在温度和压强一定的条件下,得到浓度c1对应的SO2气体差分吸收截面数据集:Mat1=[σ'1(λ1),σ'1(λ2),σ'1(λ3),…,σ'1(λn-1),σ'1(λn)]T,其中,σ'1(λn)是浓度为c1时第n个光谱数据点对应的SO2气体差分吸收截面;
S123:在同等温度和压强下,获取浓度c2,c3,…,cm,并得到不同浓度对应的SO2气体差分吸收截面数据集:Mat2,Mat3,…,Matm;通过差分吸收光谱方法,由m种浓度值得到m个气体差分吸收截面,如下表:
S124:根据步骤S123,利用统计学方法剔除波动较大的光谱数据点,并针对任意光谱数据点λn,获取不同数据集在该光谱数据点上的气体差分吸收截面的值,为σ'1(λn),σ'2(λn),σ'3(λn),…,σ'm(λn),分别计算出这些光谱数据点的平均值和标准差SD(λn);
S125:对每个光谱数据点对应的平均值和标准差进行分析对比,当满足时,将该数据点保留到最优光谱数据集,反之,则不保留,进而得到最优光谱数据集:[λ1,λ2,λ3,…,λi,…,λK],λi为第i个最优光谱数据点,i=1,2,3,…,K。
S2:根据最优气体差分吸收截面数据集、最优气体差分光学密度数据集和检测气室长度,通过公式反向演算出待测气体浓度,公式为:
本发明的有益效果:本发明的方法原理简单,低浓度SO2测量的浓度可低至3ppm,能够在短光程条件下,精确测量低浓度气体;且相对误差可以控制在±1.6%以内,满量程误差可控制在±1.2%以内。
附图说明
图1为本发明基于气体差分吸收截面特征测量低浓度SO2的方法的测量流程图;
图2为本发明实施例中最优光谱数据集的选取流程图;
图3为本发明实施例中Lambert–Beer定律原理图;
图4为本发明实施例中测量光谱在200-400nm区间的差分吸收截面曲线图;
图5为本发明实施例中测量光谱在205-218nm区间的差分吸收截面曲线图;
图6为本发明实施例中测量光谱在294-309nm区间的差分吸收截面曲线图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,因此只是作为示例,而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例:
一种基于气体差分吸收截面特征测量低浓度SO2的方法,参照图1,包括以下步骤:
(1)选定光谱测量范围;为提高数据检测精度,故粗选测量光谱范围为200nm~400nm,根据SO2的紫外光谱吸收带特征,初步选择测量光谱范围,初选测量光谱范围包括180nm~235nm、260nm~320nm和340nm~400nm,接下来不断缩小待测光谱范围;
(2)在温度压强一定的情况下,获得多个已知SO2浓度下的差分吸收截面,参照图1和图3,根据差分吸收光谱技术DOAS,得到吸收光谱I(λ):
I(λ)=Io(λ)·exp[-L·(σ(λ)·c+ξR(λ)+ξM(λ))]·A(λ) (2)
其中,Io(λ)为入射光谱,I(λ)为吸收光谱,σ(λ)为气体吸收截面,L为气室长度,c为SO2浓度,ξR(λ)为瑞利散射,ξM(λ)为Mie散射,A(λ)为衰减因子;
将气体吸收截面σ(λ)分成快变部分和慢变部分,则得到:
σ(λ)=σslow(λ)+σ'(λ)
其中,σslow(λ)为慢变部分,慢变部分由瑞利散射、Mie散射和仪器误差等影响,σ'(λ)为快变部分,即为气体差分吸收截面;
将σ(λ)=σslow(λ)+σ'(λ)带入式(2),得到
I(λ)=Io(λ)·exp[-L·σ'(λ)·c]·exp[-L·(σslow(λ)·c+ξR(λ)+ξM(λ))]·A(λ)
令:
I'o(λ)=Io(λ)·exp[-L·(σslow(λ)·c+ξR(λ)+ξM(λ))]·A(λ) (3)
其中,I'o(λ)为慢变光谱部分,由I(λ)的五阶多项式拟合得到;
根据式(2)和式(3),得到气体差分光学密度OD'(λ):
根据式(4)可以得到:
σ'(λ)=OD'(λ)/L·c
当SO2浓度c已知时,利用最小二乘拟合,得到气体差分吸收截面σ'(λ);
(3)确定待测波长范围;根据上述步骤(1)和步骤(2),在粗选测量光谱范围200nm~400nm内,,选择其中某一光谱范围,分别计算对应的气体差分吸收截面,参照图4~图6,粗略分析测量误差,判断对应的光谱范围是否符合精度要求,若符合,则获取并得到最终的光谱测量范围294nm-309nm,执行下一个步骤(4),若不符合,则继续缩小波长范围,返回执行步骤(2)。判读是否符合方法:不断缩小测量光谱范围,根据光谱仪的波长采样率,当在该波长范围内的光谱采样点数小于200时,便确定波长范围。
(4)在294-309nm测量光谱范围内进行光谱数据点采样,利用统计学方法和标准差方法,对每个采样光谱数据点进行精度分析,剔除误差较大的光谱数据点,选择最优的K个光谱数据点,构建最优光谱数据集:[λ1,λ2,λ3,…,λi,…,λK],其中,λi为第i个最优光谱数据点,i=1,2,3,…,K;以最优光谱数据集构建最优气体差分吸收截面数据集和最优气体差分光学密度数据集;
最优气体差分光学密度数据集为:[OD'(λ1),OD'(λ2),OD'(λ3),…,OD'(λi),…,OD'(λK)]T,其中,OD'(λi)为气体差分光学密度,i=1,2,3,…,K;
最优气体差分吸收截面数据集为:[σ'(λ1),σ'(λ2),σ'(λ3),…,σ'(λi),…,σ'(λK)]T,其中,σ'(λi)为第i个最优光谱数据点处的气体差分吸收截面,i=1,2,3,…,K,σ'(λi)通过公式σ'(λi)=OD'(λi)/L·c求得,L为检测气室长度,c为SO2浓度;
(5)根据最优气体差分吸收截面数据集、最优气体差分光学密度数据集和检测气室长度,通过公式反向演算出待测气体浓度,公式为:
参照图2,最优光谱数据集的选取步骤如下:
S121:在测量光谱294nm-309nm范围内,选择该光谱范围内的所有数据点构建原始数据集:[λ1,λ2,λ3,…,λi,…,λn-1,λn],i=1,2,3,…,n;
S122:在温度和压强一定的条件下,得到浓度c1对应的SO2气体差分吸收截面数据集:Mat1=[σ'1(λ1),σ'1(λ2),σ'1(λ3),…,σ'1(λn-1),σ'1(λn)]T,其中,σ'1(λn)是浓度为c1时第n个光谱数据点对应的SO2气体差分吸收截面;
S123:同理,在同等温度和压强下,获取浓度c2,c3,…,cm,并得到不同浓度对应的SO2气体差分吸收截面数据集:Mat2,Mat3,…,Matm;通过差分吸收光谱方法,由m种浓度值得到m个气体差分吸收截面,如下表:
S124:根据步骤S123,利用统计学方法剔除波动较大的光谱数据点,并针对任意光谱数据点λn,获取不同数据集在该光谱数据点上的气体差分吸收截面的值,为σ'1(λn),σ'2(λn),σ'3(λn),…,σ'm(λn),分别计算出这些光谱数据点的平均值和标准差SD(λn);
S125:对每个光谱数据点对应的平均值和标准差进行分析对比,当满足时,将该数据点保留到最优光谱数据集,反之,则不保留,进而得到最优光谱数据集:[λ1,λ2,λ3,…,λi,…,λK],λi为第i个最优光谱数据点,i=1,2,3,…,K。
实际应用中,气体差分吸收截面σ'(λ)由温度和压强决定;理论情况下,当温度和压强一定时,σ'(λ)仅是波长的函数,不受浓度、仪器等影响;因此同种实验环境下,不同浓度数据推算出来的气体差分吸收截面σ'(λ)曲线图应高度吻合,即表中每行的差分吸收截面数据应相同;实际情况下,因受到光源波动、仪器误差、噪声、杂质气体等影响,在某些波段数据波动较大,在某些波段数据吻合度很高;通过下述试验获得测量光谱范围:
本实施例选取的温度为25℃、压强为101.325Kpa,在确定温度和压强的情况下,在3ppm~30ppm,每隔2ppm,进行一组实验,共得到14组吸收光谱I(λ)数据。
参照图4,在200~400nm范围内,得到吸收光谱I(λ)和气体差分光学密度OD'(λ),通过式(4)得到气体差分吸收截面σ'(λ),得到的14组气体差分吸收截面如图所示;此部分波段中,在210-230nm、240-270nm波段,14组数据的吻合度很低,浓度测量精确度不高;在某些波段,吻合度又很高,可利于浓度反演。
参照图5,在205-218nm范围内,同上述测量方法,测量结果如图;通过分析标准差数据,该图14条曲线重合度较高,但是在峰值处波动仍然较大,不利于浓度测量。
参照图6,在294-309nm范围内,同上述测量方法,测量结果如图;在该波段内,14组数据的吻合度很高,标准差很低;在峰值处,仍会存在部分波动,因此进行数据截取,剔除峰值点,最终保留36个数据点,构成最优光谱数据集。
综上所述,研究结果表明,在3ppm-30ppm范围内,相对误差在±1.6%以内,满量程误差在±1.2%以内,可以达到在短光程条件下精确测量低浓度气体的目的。
最后说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (3)
1.一种基于气体差分吸收截面特征测量低浓度SO2的方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:选定光谱测量范围为294nm-309nm;在光谱测量范围内进行光谱数据点采样,利用统计学方法和标准差方法,选择最优的K个光谱数据点,构建最优光谱数据集:[λ1,λ2,λ3,…,λi,…,λK],其中,λi为第i个最优光谱数据点,i=1,2,3,…,K;以最优光谱数据集构建最优气体差分吸收截面数据集和最优气体差分光学密度数据集;
最优气体差分光学密度数据集为:[OD'(λ1),OD'(λ2),OD'(λ3),…,OD'(λi),…,OD'(λK)]T,其中,OD'(λi)为气体差分光学密度,i=1,2,3,…,K;
最优气体差分吸收截面数据集为:[σ'(λ1),σ'(λ2),σ'(λ3),…,σ'(λi),…,σ'(λK)]T,其中,σ'(λi)为第i个最优光谱数据点处的气体差分吸收截面,i=1,2,3,…,K,σ'(λi)通过公式σ'(λi)=OD'(λi)/L·c求得,L为检测气室长度,c为SO2浓度;
S2:根据最优气体差分吸收截面数据集、最优气体差分光学密度数据集和检测气室长度,通过公式反向演算出待测气体浓度,公式为:
<mrow>
<mi>c</mi>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<msup>
<mi>OD</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>OD</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>OD</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>OD</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>OD</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mi>K</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mi>T</mi>
</msup>
<mrow>
<mi>L</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mn>3</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mn>...</mn>
<mo>,</mo>
<msup>
<mi>&sigma;</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&lambda;</mi>
<mi>K</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mi>T</mi>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mo>-</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>.</mo>
</mrow>
2.根据权利要求1所述的基于气体差分吸收截面特征测量低浓度SO2的方法,其特征在于,光谱测量范围的选定步骤如下:
S111:粗选测量光谱范围为200nm~400nm,根据SO2紫外吸收特性,初步选择测量光谱范围,初选测量光谱范围包括180nm~235nm、260nm~320nm和340nm~400nm;
S112:设定温度和压强不变,根据紫外差分吸收光谱技术,由已知的SO2浓度和气体差分光学密度OD'(λ)测量出气体差分吸收截面σ'(λ):
σ'(λ)=OD'(λ)/L·c
当SO2浓度c已知时,利用最小二乘拟合,得到气体差分吸收截面σ'(λ);
S113:根据上述步骤S111和步骤S112,在粗选测量光谱范围200nm~400nm内,分别计算对应的气体差分吸收截面,判断对应的光谱范围是否可取并得到最终的光谱测量范围294nm-309nm。
3.根据权利要求1所述的基于气体差分吸收截面特征测量低浓度SO2的方法,其特征在于,所述最优光谱数据集及最优差分吸收截面数据集的选取步骤如下:
S121:在测量光谱294nm-309nm范围内,选择该光谱范围内的所有数据点构建原始数据集:[λ1,λ2,λ3,…,λi,…,λn-1,λn],i=1,2,3,…,n;
S122:在温度和压强一定的条件下,得到浓度c1对应的SO2气体差分吸收截面数据集:Mat1=[σ'1(λ1),σ'1(λ2),σ'1(λ3),…,σ'1(λn-1),σ'1(λn)]T,其中,σ'1(λn)是浓度为c1时第n个光谱数据点对应的SO2气体差分吸收截面;
S123:在同等温度和压强下,获取浓度c2,c3,…,cm,并得到不同浓度对应的SO2气体差分吸收截面数据集:Mat2,Mat3,…,Matm;通过差分吸收光谱方法,由m种浓度值得到m个气体差分吸收截面,如下表:
S124:根据步骤S123,利用统计学方法剔除波动较大的光谱数据点,并针对任意光谱数据点λn,获取不同数据集在该光谱数据点上的气体差分吸收截面的值,为σ'1(λn),σ'2(λn),σ'3(λn),…,σ'm(λn),分别计算出这些光谱数据点的平均值和标准差SD(λn);
S125:对每个光谱数据点对应的平均值和标准差进行分析对比,当满足时,将该数据点保留到最优光谱数据集,反之,则不保留,进而得到最优光谱数据集:[λ1,λ2,λ3,…,λi,…,λK],λi为第i个最优光谱数据点,i=1,2,3,…,K。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710439017.0A CN107271392B (zh) | 2017-06-12 | 2017-06-12 | 一种基于气体差分吸收截面特征测量低浓度so2的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710439017.0A CN107271392B (zh) | 2017-06-12 | 2017-06-12 | 一种基于气体差分吸收截面特征测量低浓度so2的方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107271392A true CN107271392A (zh) | 2017-10-20 |
CN107271392B CN107271392B (zh) | 2019-04-26 |
Family
ID=60066649
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710439017.0A Active CN107271392B (zh) | 2017-06-12 | 2017-06-12 | 一种基于气体差分吸收截面特征测量低浓度so2的方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107271392B (zh) |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108872125A (zh) * | 2018-03-16 | 2018-11-23 | 中国计量大学 | 一种基于中外红量子级联激光器长光程差吸收光谱法的痕量so2气体检测装置 |
CN110553988A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-12-10 | 天津大学 | 一种基于叠加态思想的no低浓度信号提取方法 |
CN111912803A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-11-10 | 南开大学 | 一种高炉烟气中微量氮氧化物监测的紫外光谱检测方法及装置 |
CN112697702A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-23 | 西北农林科技大学 | 一种基于密度分布特征的co2范围寻优方法 |
CN112697711A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-04-23 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种移动源废气快照式遥测系统 |
CN113702305A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-26 | 燕山大学 | 基于自适应差分吸收光谱技术的气体浓度线性测量方法 |
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 |
CN114184566A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-03-15 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于紫外吸收光谱法适用于不同温度的硫酸根浓度测量模型及其验证方法 |
CN114509166A (zh) * | 2022-01-27 | 2022-05-17 | 重庆大学 | 一种高瞬态高温等离子体测温系统 |
CN115015136A (zh) * | 2022-04-13 | 2022-09-06 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 一种基于主成分优化的气体浓度检测方法 |
CN115494015A (zh) * | 2022-10-15 | 2022-12-20 | 浙江大学 | 基于拟合的光谱快变化吸收截面进行气体浓度反演的方法 |
CN115523958A (zh) * | 2022-10-15 | 2022-12-27 | 浙江大学 | 基于光谱快慢分离原理的气体温度和浓度同步测量方法 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05223735A (ja) * | 1992-02-08 | 1993-08-31 | Horiba Ltd | 差量ガス分析方法 |
JP2001188039A (ja) * | 1999-12-28 | 2001-07-10 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | 煙道中のso3ガスの濃度算出方法 |
CN1563946A (zh) * | 2004-04-09 | 2005-01-12 | 哈尔滨工业大学 | 二氧化硫气体浓度监测系统及其监测方法 |
CN104568836A (zh) * | 2015-01-26 | 2015-04-29 | 南京国电环保科技有限公司 | 基于多种光谱技术融合的低浓度、多组分气体检测方法 |
CN105572067A (zh) * | 2015-12-14 | 2016-05-11 | 重庆川仪自动化股份有限公司 | 基于光谱分析的烟气浓度测量方法 |
-
2017
- 2017-06-12 CN CN201710439017.0A patent/CN107271392B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05223735A (ja) * | 1992-02-08 | 1993-08-31 | Horiba Ltd | 差量ガス分析方法 |
JP2001188039A (ja) * | 1999-12-28 | 2001-07-10 | Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd | 煙道中のso3ガスの濃度算出方法 |
CN1563946A (zh) * | 2004-04-09 | 2005-01-12 | 哈尔滨工业大学 | 二氧化硫气体浓度监测系统及其监测方法 |
CN104568836A (zh) * | 2015-01-26 | 2015-04-29 | 南京国电环保科技有限公司 | 基于多种光谱技术融合的低浓度、多组分气体检测方法 |
CN105572067A (zh) * | 2015-12-14 | 2016-05-11 | 重庆川仪自动化股份有限公司 | 基于光谱分析的烟气浓度测量方法 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
L. VOGEL ET AL.: "Retrieval interval mapping:a tool to visualize the impact of the spectral retrieval range on differential optical absorption spectroscopy evaluations", 《ATMOS. MEAS. TECH.》 * |
MATTHIAS FICKEL ET AL.: "On the use of different spectral windows in DOAS evaluations: Effects on the estimation of SO2 emission rate and mixing ratios during strong emission of Popocatépetl volcano", 《CHEMICAL GEOLOGY》 * |
谢品华 等: "差分光学吸收光谱(DOAS)技术在烟气SO2监测中的应用", 《光子学报》 * |
Cited By (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108872125A (zh) * | 2018-03-16 | 2018-11-23 | 中国计量大学 | 一种基于中外红量子级联激光器长光程差吸收光谱法的痕量so2气体检测装置 |
CN110553988A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-12-10 | 天津大学 | 一种基于叠加态思想的no低浓度信号提取方法 |
CN110553988B (zh) * | 2019-08-30 | 2021-08-20 | 天津大学 | 一种基于叠加态思想的no低浓度信号提取方法 |
CN111912803B (zh) * | 2019-11-28 | 2022-11-04 | 南开大学 | 一种高炉烟气中微量氮氧化物监测的紫外光谱检测方法及装置 |
CN111912803A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-11-10 | 南开大学 | 一种高炉烟气中微量氮氧化物监测的紫外光谱检测方法及装置 |
CN112697711B (zh) * | 2020-12-14 | 2023-09-19 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种移动源废气快照式遥测系统 |
CN112697711A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-04-23 | 中国科学院合肥物质科学研究院 | 一种移动源废气快照式遥测系统 |
CN112697702B (zh) * | 2020-12-31 | 2023-01-31 | 西北农林科技大学 | 一种基于密度分布特征的co2范围寻优方法 |
CN112697702A (zh) * | 2020-12-31 | 2021-04-23 | 西北农林科技大学 | 一种基于密度分布特征的co2范围寻优方法 |
CN113702305B (zh) * | 2021-08-17 | 2022-07-15 | 燕山大学 | 基于自适应差分吸收光谱技术的气体浓度线性测量方法 |
CN113702305A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-11-26 | 燕山大学 | 基于自适应差分吸收光谱技术的气体浓度线性测量方法 |
CN114184566A (zh) * | 2021-11-15 | 2022-03-15 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于紫外吸收光谱法适用于不同温度的硫酸根浓度测量模型及其验证方法 |
CN114184566B (zh) * | 2021-11-15 | 2023-07-21 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于紫外吸收光谱法适用于不同温度的硫酸根浓度测量模型及其验证方法 |
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 |
CN114509166A (zh) * | 2022-01-27 | 2022-05-17 | 重庆大学 | 一种高瞬态高温等离子体测温系统 |
CN114509166B (zh) * | 2022-01-27 | 2024-02-23 | 重庆大学 | 一种高瞬态高温等离子体测温系统 |
CN115015136A (zh) * | 2022-04-13 | 2022-09-06 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 一种基于主成分优化的气体浓度检测方法 |
CN115015136B (zh) * | 2022-04-13 | 2023-05-12 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 一种基于主成分优化的气体浓度检测方法 |
CN115494015A (zh) * | 2022-10-15 | 2022-12-20 | 浙江大学 | 基于拟合的光谱快变化吸收截面进行气体浓度反演的方法 |
CN115523958A (zh) * | 2022-10-15 | 2022-12-27 | 浙江大学 | 基于光谱快慢分离原理的气体温度和浓度同步测量方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107271392B (zh) | 2019-04-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
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 | |
CN102539377B (zh) | 基于中红外吸收光谱的多组分混合气体定性定量分析方法 | |
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 | |
CN101694460B (zh) | 烟气污染物浓度的自适应差分吸收光谱测量方法及装置 | |
CN101290289B (zh) | 紫外差分烟气浓度测量系统校准方法 | |
CN102183468B (zh) | 多组分气体分析的干扰修正与浓度反演方法 | |
CN101509872B (zh) | 一种基于回归分析的煤质在线检测分析方法 | |
CN110672805A (zh) | 一种基于航空高光谱数据的水库水质参数定量反演方法 | |
CN107490397B (zh) | 高精度自适应滤波fbg光谱快速寻峰方法 | |
CN103175759A (zh) | 基于多种地基遥感技术获取城市气溶胶复折射指数的方法 | |
CN103940767B (zh) | 基于多流形学习的气体浓度反演方法 | |
CN102788764A (zh) | 一种低浓度烟气紫外分析仪及检测方法 | |
CN103175805B (zh) | 一种近红外光谱测定污水中cod和bod5指标的方法 | |
CN102004097A (zh) | 一种基于主导因素结合偏最小二乘法的煤质在线检测方法 | |
CN105319178A (zh) | 机动车尾气co和co2浓度实时检测系统及其控制方法 | |
CN101339150A (zh) | 基于介电谱技术测定汽油辛烷值的方法 | |
CN201532387U (zh) | 一种用于测试烟气中二氧化硫含量的装置 | |
CN116879190A (zh) | 一种基于光谱解析算法的多组分气体浓度检测方法 | |
CN105572067A (zh) | 基于光谱分析的烟气浓度测量方法 | |
CN104198348A (zh) | 基于光电融合的pm2.5浓度检测系统及检测方法 | |
Liu et al. | SO2 Concentration retrieval algorithm using EMD and PCA with application in CEMS based on UV-DOAS | |
CN102967557A (zh) | 基于近红外光谱的生物气溶胶含水量测定及其分类方法 | |
CN106323888B (zh) | 一种超低排放烟气测量方法 | |
CN110823833A (zh) | 一种烟气中co浓度混合取样式在线监测装置及方法 | |
CN108872093A (zh) | 基于被动遥感的o4吸收校正及气溶胶消光廓线反演方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |