CN108872039A - 一种光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法，包括：S1，特定时间内，基于重量法或微量振荡天平法或β射线法检测烟气中的颗粒物并获得第一颗粒物浓度值；同步地基于光散射法实时检测烟气中的颗粒物并将检测得到的多个颗粒物浓度值的平均值作为第二颗粒物浓度值；S2，连续n个特定时间重复执行S1；S3，对第一颗粒物浓度值集合和第二颗粒物浓度值集合进行融合处理获得光散射法检测值的校准系数；S4，对光散射法检测得到的烟气实时颗粒物浓度值进行校准。解决了光散射法实时检测颗粒物浓度的标定问题，可靠性高，通过融合处理能有效地消除检测系统的系统误差和随机误差对校准系数的影响，提高校准系数的校准精度和自适应性。

Description

一种光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法

技术领域

本发明涉及一种校准方法，特别是涉及一种光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法。

背景技术

在燃煤电厂超低排放系统中，排放烟道是高温高湿环境，并且含有硫化物、氮化物等腐蚀性气体以及颗粒物。目前，颗粒物检测有重量法、微量振荡天平法、β射线法和光散射法等，其中，只有光散射法颗粒物检测技术的实时性最最高，而重量法、振荡天平法，β射线法均需要一定的时间来抽取粉尘，其测量的是单位时间内的颗粒物浓度均值。

根据国家环保标准HJ75-2017要求，在烟气排放连续监测系统(CEMS)中，颗粒物在线自动监测仪须定时标零和校准(如间隔24小时)，采用光散射法进行颗粒物实时监测，需要合适的在线校准方法对光散射法测量结果进行自动标零和自动校准，以提高颗粒物的测量精度。

现有技术中公开号为CN105334147B的中国专利披露了一种基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测方法，该方法在β射线法检测单元抽取烟气期间，β射线法检测单元通过间歇式抽取烟气，并通过流量计定量抽取烟气的体积，采用β射线法测量第一路烟气中颗粒物的平均浓度C1；与此同时，烟气与稀释气在射流泵内以固定的稀释比例混合，之后连续抽取进入光散射法检测装置，采用光散射法测量第二路烟气中颗粒物的稀释浓度，再乘以稀释比得到实时浓度C2；控制单元以β射线法作为光散射法的参比方法，以第一路烟气中颗粒物的平均浓度C1作为参比值，对第二路烟气中颗粒物的实时浓度C2进行参比校准，从而计算出经过校准的烟气中颗粒物的实时浓度C。该专利利用第一路烟气中颗粒物的平均浓度C1对第二路烟气中颗粒物的实时浓度C2进行参比校准，会在实时浓度C种引入以第一路烟气β射线法检测通道的系统误差和随机误差，同时对第二路烟气光散射法检测通道的系统误差无法修正，因此，校准精度有限。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法。

为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法，包括：

S1，以特定时间T为间隔时间，基于重量法或微量振荡天平法或β射线法检测烟气中的颗粒物并获得第一颗粒物浓度值；同步地基于光散射法实时检测烟气中的颗粒物并将检测得到的多个颗粒物浓度值的平均值作为第二颗粒物浓度值；

S2，连续n个特定时间重复执行S1，获得第一颗粒物浓度值集合和第二颗粒物浓度值集合；所述n为大于等于1的正整数；

S3，对第一颗粒物浓度值集合和第二颗粒物浓度值集合进行融合处理，基于融合处理结果获得光散射检测值的校准系数；

S4，基于校准系数对基于光散射法检测得到的烟气的实时颗粒物浓度值进行校准，获得校准后的光散射检测值。

上述技术方案的有益效果为：利用连续n个特定时间内的第一颗粒物浓度值集合和第二颗粒物浓度值集合的融合处理结果来获取光散射法检测值的校准系数，解决了CEMS中自动校准的问题，解决了通过重量法或微量振荡天平法或β射线法等检测的颗粒物浓度的时间均值对光散射法检测得到实时颗粒物浓度值的标定问题，保证了系统的可靠性和自适应性。

在本发明的一种优选实施方式中，所述S3中对第一颗粒物浓度值集合和第二颗粒物浓度值集合进行融合处理的步骤包括：

S31，所述第一颗粒物浓度值集合记为B＝[B₁,....,B_i,...,B_n],第二颗粒物浓度值集合记为A＝[A₁,...,A_i,...,A_n]；其中，i为正整数，且1≤i≤n；

S32，计算DA_j＝A_i-A_i-1，DB_j＝B_i-B_i-1；其中，j＝i-1，且1≤j≤n-1；其中，所述DA_j表示第i个第二颗粒物浓度值A_i与第i-1个第二颗粒物浓度值A_i-1的差值；所述DB_j表示第i个第一颗粒物浓度值B_i与第i-1个第一颗粒物浓度值B_i-1的差值；

S33，计算DB_j与DA_j的比值，获得对比系数D_j，所述

上述技术方案的有益效果为：融合处理中将第一颗粒物浓度值的差值集合和第二颗粒物浓度值的差值集合通过比值处理进行融合，能有效地去除重量法或微量振荡天平法或β射线法等检测装置的系统误差和随机误差，以及光散射发检测装置的系统误差和随机误差对校准系数的影响，提高了校准系数的校准精度和自适应性。

在本发明的一种优选实施方式中，在所述S3中，基于融合处理结果利用最小均方算法迫零算法或最陡下降算法之一获得校准系数。

上述技术方案的有益效果为：上述算法均为自适应算法，使校准系数具有自适应性。其中，最小均方算法的复杂程度低、在信号为平稳信号的环境中收敛性好、其期望值无偏地收敛到维纳解和利用有限精度实现算法时的平稳性等特性，使最小均方算法算法成为自适应算法中稳定性最好、应用最广的算法。

在本发明的一种优选实施方式中，校准系数包括修正系数和修正偏移值，校准后的光散射检测值A_修为:

A_修＝D*A'-K；

其中，D为修正系数；K为修正偏移值；A'为基于光散射法检测得到的烟气的实时颗粒物浓度值。

上述技术方案的有益效果为：通过构建线性方程进行校准，能够补偿光散射检测值与重量法或微量振荡天平法或β射线法等检测值之间的偏差增益和本底偏差，提高校准的精度。

在本发明的一种优选实施方式中，获取修正系数的步骤为：

基于最小均方算法求取对比系数集合[D₁,...,D_j,...,D_n-1]的最小均方值D，并将最小均方值D作为修正系数，所述最小均方值D为：

其中，KD为趋势系数，且F_j为斜率方向系数，若D_j≥0，则F_j＝1，若D_j＜0，则F_j＝-1；F_d为趋势方向系数；若KD≥0，则F_d＝1，若KD＜0，则F_d＝-1。

上述技术方案的有益效果为：公开了获取修正系数的方法，该方法运算量少。

在本发明的一种优选实施方式中，获取修正偏移值的步骤为：

S34，基于最小均方算法计算其中，K₁为修正后趋势系数；F_i为修正后斜率方向系数，若DA_i≥B_i，则F_i＝1，若DA_i＜B_i，则F_i＝-1；

S35，从步骤S34中的公式中，推导出修正偏移值K为：

其中，F_k为修正后趋势方向系数，若K₁≥0，则F_k＝1，若K₁＜0，则F_k＝-1。

上述技术方案的有益效果为：公开了获取修正偏移值的方法，该方法运算量少。

在本发明的一种优选实施方式中，所述n为6或12。

上述技术方案的有益效果为：由现场经验得出，振荡天平法、称重法、β射线法均需要一定时间抽取空气，在滤膜上形成一定增量才能完成颗粒物检测，在电厂排放等环境中，在5-10分钟左右产生一个测量数据。且一般校准过程在1小时内完成，故将n设置为6或者12与实际应用相符。

附图说明

图1是本发明一具体实施方式的流程示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

本发明披露了一种光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法，在一种优选实施方式中，其流程图如图1所示，包括：

S1，以特定时间T为间隔时间(以特定时间T为周期)，基于重量法或微量振荡天平法或β射线法检测烟气中的颗粒物并获得第一颗粒物浓度值；同步地基于光散射法实时检测烟气中的颗粒物并将检测得到的多个颗粒物浓度值的平均值作为第二颗粒物浓度值；

S2，连续n个特定时间重复执行S1，获得第一颗粒物浓度值集合和第二颗粒物浓度值集合；所述n为大于等于1的正整数；

S3，对第一颗粒物浓度值集合和第二颗粒物浓度值集合进行融合处理，基于融合处理结果获得光散射检测值的校准系数；

S4，基于校准系数对基于光散射法检测得到的烟气的实时颗粒物浓度值进行校准，获得校准后的光散射检测值。

在本实施方式中，在利用光散射实时监测颗粒物浓度时，可以间隔一定时间使用本自适应校准方法对其进行校准，如可间隔24小时校准一次，将校准得到的校准系数用于修正后续光散射法的检测的实时颗粒物浓度值，提高光散射的测量精度。

在本实施方式中，特定时间T优选当不限于大于5分钟，如为10分钟。n可为6或12。

在本实施方式中，重量法或微量振荡天平法或β射线法检测装置的采样口与光散射法检测装置的采样口靠近并列设置，或者两个采样口采集的样本为同一采集通路的分流输出，以保证两个检测装置检测的样本相同。

在本发明的一种优选实施方式中，S3中对第一颗粒物浓度值集合和第二颗粒物浓度值集合进行融合处理的步骤包括：

S31，第一颗粒物浓度值集合记为B＝[B₁,....,B_i,...,B_n],第二颗粒物浓度值集合记为A＝[A₁,...,A_i,...,A_n]；其中，i为正整数，且1≤i≤n；

S32，计算DA_j＝A_i-A_i-1，DB_j＝B_i-B_i-1；其中，j＝i-1，且1≤j≤n-1；其中，DA_j表示第i个第二颗粒物浓度值A_i与第i-1个第二颗粒物浓度值A_i-1的差值；DB_j表示第i个第一颗粒物浓度值B_i与第i-1个第一颗粒物浓度值B_i-1的差值；

S33，计算DB_j与DA_j的比值，获得对比系数D_j，

在本实施方式中，B_i表示第i个特定时间T内基于重量法或微量振荡天平法或β射线法检测得到的颗粒物浓度值，等效于特定时间T内的颗粒物浓度均值；A_i表示第i个特定时间T内基于光散射法实时检测烟气中的颗粒物得到的多个颗粒物浓度值的平均值。

在本发明的一种优选实施方式中，在S3中，基于融合处理结果利用最小均方算法获得校准系数。

在本实施方式中，除了还可以采用迫零算法、最陡下降算法、RLS算法或盲均衡算法等自适应算法计算获得校准系数。

在本发明的一种优选实施方式中，校准系数包括修正系数和修正偏移值，校准后的光散射检测值A_修为:

A_修＝D*A'-K；

其中，D为修正系数；K为修正偏移值；A'为基于光散射法检测得到的烟气的实时颗粒物浓度值。

在本发明的一种优选实施方式中，获取修正系数的步骤为：

基于最小均方算法求取对比系数集合[D₁,...,D_j,...,D_n-1]的最小均方值D，并将最小均方值D作为修正系数，最小均方值D的求取过程为：

根据最小均方算法得到方程：

其中，KD为趋势系数，F_j为斜率方向系数；若D_j≥0，则F_j＝1，若D_j＜0，则F_j＝-1；

其中，且若D_j≥0，则F_j＝1，若D_j＜0，则F_j＝-1；F_d为趋势方向系数；若KD≥0，则F_d＝1，若KD＜0，则F_d＝-1。

将最小均方值D代入基于光散射法检测得到的烟气的实时颗粒物浓度值A'中，可以得到修正系数校准值A'D＝D*A'，即系数D与A'中每个元素相乘。

在本发明的一种优选实施方式中，获取修正偏移值的步骤为：

S34，基于最小均方算法计算其中，F_i为修正后斜率方向系数，若DA_i≥B_i，则F_i＝1，若DA_i＜B_i，则F_i＝-1；

S35，从步骤S34中的公式中，推导出修正偏移值K为：

其中，K₁为修正后趋势系数；F_k为修正后趋势方向系数，若K₁≥0，则F_k＝1，若K₁＜0，则F_k＝-1。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (7)

1.一种光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法，其特征在于，包括：

S1，以特定时间T为间隔时间，基于重量法或微量振荡天平法或β射线法检测烟气中的颗粒物并获得第一颗粒物浓度值；同步地基于光散射法实时检测烟气中的颗粒物并将检测得到的多个颗粒物浓度值的平均值作为第二颗粒物浓度值；

S2，连续n个特定时间重复执行S1，获得第一颗粒物浓度值集合和第二颗粒物浓度值集合；所述n为大于等于1的正整数；

S3，对第一颗粒物浓度值集合和第二颗粒物浓度值集合进行融合处理，基于融合处理结果获得光散射检测值的校准系数；

S4，基于校准系数对基于光散射法检测得到的烟气的实时颗粒物浓度值进行校准，获得校准后的光散射检测值。

2.如权利要求1所述的光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法，其特征在于，所述S3中对第一颗粒物浓度值集合和第二颗粒物浓度值集合进行融合处理的步骤包括：

S31，所述第一颗粒物浓度值集合记为B＝[B₁,....,B_i,...,B_n],第二颗粒物浓度值集合记为A＝[A₁,...,A_i,...,A_n]；其中，i为正整数，且1≤i≤n；

S32，计算DA_j＝A_i-A_i-1，DB_j＝B_i-B_i-1；其中，j＝i-1，且1≤j≤n-1；其中，所述DA_j表示第i个第二颗粒物浓度值A_i与第i-1个第二颗粒物浓度值A_i-1的差值；所述DB_j表示第i个第一颗粒物浓度值B_i与第i-1个第一颗粒物浓度值B_i-1的差值；

S33，计算DB_j与DA_j的比值，获得对比系数D_j，所述

3.如权利要求1或2所述的光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法，其特征在于，在所述S3中，基于融合处理结果利用最小均方算法或迫零算法或最陡下降算法之一获得校准系数。

4.如权利要求3所述的光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法，其特征在于，校准系数包括修正系数和修正偏移值，校准后的光散射检测值A_修为:

A_修＝D*A'-K；

其中，D为修正系数；K为修正偏移值；A'为基于光散射法检测得到的烟气的实时颗粒物浓度值。

5.如权利要求4所述的光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法，其特征在于，获取修正系数的步骤为：

基于最小均方算法求取对比系数集合[D₁,...,D_j,...,D_n-1]的最小均方值D，并将最小均方值D作为修正系数，所述最小均方值D为：

其中，KD为趋势系数，且F_j为斜率方向系数，若D_j≥0，则F_j＝1，若D_j＜0，则F_j＝-1；F_d为趋势方向系数；若KD≥0，则F_d＝1，若KD＜0，则F_d＝-1。

6.如权利要求4或5所述的光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法，其特征在于，获取修正偏移值的步骤为：

S34，基于最小均方算法计算其中，K₁为修正后趋势系数；F_i为修正后斜率方向系数，若DA_i≥B_i，则F_i＝1，若DA_i＜B_i，则F_i＝-1；

S35，从步骤S34中的公式中，推导出修正偏移值K为：

其中，F_k为修正后趋势方向系数，若K₁≥0，则F_k＝1，若K₁＜0，则F_k＝-1。

7.如权利要求1所述的光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法，其特征在于，所述n为6或12。