CN110392824A - 用于气体安全和排放物监测的扫描ir传感器 - Google Patents
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- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
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Abstract
用于对天然气及其它烃和温室气体的泄漏进行快速检测、定位、成像和定量的设备和方法。扫描传感器、扫描模式和数据处理算法使得能够监测位点以对烃泄漏的量和速率进行快速检测、定位、成像和定量。多光谱短波红外检测器通过差分吸收光谱法感测来自自然日光或人工照明源的非热红外辐射。使多光谱传感器进行扫描以包封所关注区域,检测泄漏的存在和位置,且对所述泄漏周围的区域进行栅格扫描以创建所述泄漏的图像。关于差分光谱光学深度的所得吸收图像经彩色映射以呈现跨越场景的气体吸收程度。利用包含已知线上压力和/或表面风速测量值的因素对此光学深度图像的分析实现泄漏速率的估计,即,气体的排放物质量通量的估计。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求2017年3月16日提交的第62/472,463号美国临时专利申请和2017年11月16日提交的第62/587,304号美国临时专利申请的优先权。
背景技术
本发明由传感器和算法组成,其用以在自然日光或人工照明下使用短波红外辐射检测器与多个光谱滤波器组合来扫描含有天然气的位点和相关基础设施,且对烃气泄漏进行自动检测、定位、成像和定量。所叙述的特定实施例解决甲烷气体泄漏的检测和定量。定量包含甲烷和其它所关注气体的总体积、总质量和排放物/泄漏速率。本发明适于气体安全(快速检测)和排放物监测应用两者。所描述的若干实施例支持固定安装位点监测、可重定位工作位点监测和手持便携式位点检查的应用。这些和类似实施例更一般地适用于烃气、液体、乳化液、固体和微粒、有毒气体,以及关键温室气体。
天然气泄漏产生安全和环境危害,且沿着从井到街道的整个气体供应链(所谓上游、中流和下游段)发生。甲烷,天然气主要成分,在空气中可燃,并且还是强力的温室气体。在天然气中发现的其它烃,以及从气体和油中分离出的液体发出的蒸汽包含乙烷、丙烷、丁烷、戊烷、己烷、辛烷和更重的烃,其形成会产生危害健康的烟雾的挥发性有机化合物。因此,存在迫切的原因来检测甲烷气体和其它烃气的泄漏,以便可以修复这种泄漏。然而,为了修复这种泄漏,还有必要定位泄漏,并且为了优先化修复,期望依据泄漏速率或排放通量来对泄漏进行定量。还需要估计气体排放通量以评定温室气体的环境影响。此外,期望一种构件来监视或检查广泛区域是否存在这种泄漏,且以安全和实用的相隔距离快速实行这一任务,同时维持精确定点泄漏位置和估计泄漏速率的能力。还期望在存在天然产生的环境气体和蒸汽,例如水蒸气的情况下执行有效泄漏监测,并且无关于泄漏气体与背景环境之间的相对温度如何。如果要广泛地采用和利用这种解决方案,那么还需要节约成本的解决方案。
根据其覆盖范围,气体检测器可分类为点传感器、线传感器或区域传感器。点传感器,通常被称作嗅探器,吸取空气的局部样本,且通过多种分析方法检测可燃或有毒气体的存在。它们可以固定在适当位置以用于连续监测,或为手持便携式以进行检查,但它们需要现场直接采样且提供非常受限的覆盖度。它们可以提供浓度测量值,但不能提供泄漏速率估计值。其它仪器可用于对已知泄漏进行局部采样(与图像相反)以便提供泄漏速率的估计值,但它们同样仅提供局部覆盖度且需要直接从泄漏组件采集气体。
光学线传感器,也被称作开放路径气体检测器,采用光学构件检测沿专用光发射器(例如,激光器、可调激光器或窄聚焦宽带源)与专用光检测器(或多个光检测器)之间的线路定位的气体。这种检测器利用所关注的气体的分子组份的选定波长特征对光(通常为在红外光谱的不同部分的光)的吸收。这些传感器检测沿光发射器与光检测器之间(或如果光学路径折叠,组合的发射器/检测器组合件与远程反射器之间)的线路中任何位置存在的气体,但它们无法确定气体在沿路径的哪里,也不能确定它来自哪里,并且具有仅限于发射器与检测器之间的窄开放路径的受限覆盖度。通过利用多个光波长,这种传感器可能沿开放路径测量气体的柱密度,但无法测量或估计浓度或者泄漏速率。开放路径传感器可以安装在适当位置、为手持便携式,或可搭乘地面载具和空中载具移动。为了从相隔距离实现区域覆盖,应认识到,成像传感器提供优于点和线传感器的许多优势,因为它们可以检测气体存在,且可能定位泄漏源。
已提出、开发、专利化,并且可商购几种气体成像技术。它们全部基于所关注的分子的波长特征下的红外光吸收。一般来说,对于甲烷和烃,大部分成像器以选定的中波红外和长波红外光谱波段操作。主要的可商购气体成像传感器仅以中波红外光谱的单一窄波段操作,并且不提供定量数据,仅有待由操作人员解译的图片。其它成像传感器利用长波红外中的多个光谱波段(所谓“分子指纹区”)检测和鉴别不同烃气,且对图像的每个像素处的气体柱密度进行定量。这种系统被证实为昂贵并且具有显著缺点。这些中波和长波红外传感器依赖于来自背景的热发射光,以照射将以由成像传感器检测到的选定波长吸收的气体。这需要背景和气体在温度上至少相差几摄氏度,否则气体吸收(或发射)的光将不能提供使得这些热传感器的操作人员能够可靠地检测的足够信号对比度。举例来说,在归因于地下管道泄漏的表面天然气排放,或来自填埋场的甲烷排放的情况下,气体过滤到土壤中且在其从地面出现时与土壤达到热平衡。因此,气体与地面之间存在极少或不存在热对比度,并且因此不能被热红外传感器可靠地检测。中波和长波气体成像传感器的另一个主要缺点是它们在存在水蒸气(高湿度,蒸汽)、雾和小雨的情况下性能差。这是因为在中波和长波红外光谱区域中,水的光谱与甲烷的关键光谱特征重叠。因此,水蒸气将掩盖甲烷泄漏的存在,且相反地,水蒸气将触发甲烷的假警报。因为水蒸气和甲烷密度都低于空气,所以它们都因浮力上升,且在经光谱滤波的中波或长波红外图像中外观类似。此外,所有中波红外和一些长波红外气体成像传感器需要低温冷却,其昂贵且不可靠。期望仅利用热电冷却以减小气体成像传感器中的暗电流。最后,没有可用气体成像传感器能够提供估计来自孔的泄漏速率或来自表面的排放通量的能力。一些可提供每个像素处的气体柱密度,并且使用成像的气体喷流、羽流或云的空间信息,可以随后估计局部或平均气体浓度。
为了克服上文引用的用于气体检测的基于热红外的成像传感器的缺点,可以在光谱的短波红外部分中利用差分吸收气体成像。使用Landsat和SCIAMACHY等卫星承载传感器的大气科学家已利用了这一点。其允许基于自然日光的分子吸收对大气中的甲烷、其它烃、二氧化碳和其它气体的检测,而不与中间的水蒸气相混淆。这种基于空间的成像技术提供温室气体和其它空气污染物的柱密度的宏观尺度映射。
本发明的目的是提供传感器和方法,其允许利用结合湍流气体喷流和漂浮羽流的流体动力学的短波红外基于多光谱扫描的成像,实现快速气体泄漏检测和定位、成像,以及泄漏速率或排放质量通量的定量。描述且已开发本发明的多个实施例,其可更一般化地适用于天然气和其它烃气、液体、乳化液、固体和微粒,以及例如甲烷和二氧化碳等温室气体的排放监测。
发明内容
本发明描述用于对天然气和其它烃气及温室气体的泄漏进行检测、定位、成像和定量的设备和方法,其应用于安全性和排放物监测两者。其扩展了2016年5月18日由MultiSensor Scientific公司的Waxman等人提交的美国临时专利申请62/338,255,“烃泄漏成像和定量传感器(Hydrocarbon Leak Imaging and Quantification Sensor)”中描述的设备和方法。
本发明描述能够监测扩展区域的位点以便对烃泄漏的量和速率进行快速检测、定位、成像和定量的扫描传感器、扫描模式和数据处理算法。少量多光谱短波红外检测器用于从自然日光或人工照明源感测非热红外辐射。更具体地,描述传感器系统的若干实施例,其相对于与甲烷、乙烷、丙烷、丁烷、二氧化碳和氨相关联的分子光谱特征同时避免水汽的强吸收特征而并入有在近似1.0到2.6微米范围内敏感的短波红外检测器,结合被选择为产生至少处于1.9到2.5微米范围内的多个光谱波段的近似五个光谱滤波器。通过使用直接透过气体传输到传感器,或随位于背景与传感器之间的气体从背景表面反射的自然日光或人造照明的吸收光谱实现检测。
可使用被设计成快速检测泄漏的各种扫描模式使多光谱传感器跨越场景或延伸位点进行扫描,接着定位所述泄漏,使其成像且在体积(或气体质量)和泄漏速率两个方面进行定量。可对来自地面上方的经加压管线、阀和器皿的泄漏以及从表面浮现出来的地下泄漏进行检测、成像和定量。系统可适于改变照明条件(亮度和光谱)以及改变背景材料反射性。可使用涉及计算机控制的精度平移倾斜单元的机械构件或使用谐振镜面、电机驱动镜面和微机械加工镜面阵列的组合实现扫描。
实时处理多光谱SWIR成像以得到关于中间烃气(例如甲烷,天然气的主要成分)的差分光谱光学深度或等效地列密度的吸收图像。可在气体混合物的情况下同时使其它烃类气体和温室气体成像,如通常的情况。使用多光谱和超光谱图像处理中通常采用的现有模式学习和辨识技术实现个别成分气体的辨识。
所得吸收图像被彩色映射,以呈现跨越场景的气体吸收程度,并且被叠加在提供情形的光学对齐彩色可见图像上。在气体从加压管、凸缘、阀或器皿的孔或裂缝中泄漏的情况下,流出气体形成在吸收图像中可见的湍流喷流或羽流,泄漏可根据其定位。如果驱动泄漏的内压力近似已知,那么本发明方法从存在于这一吸收图像的数据估计有效孔的直径以及泄漏甲烷(或其它气体)的质量通量。
在例如归因于城市气体基础设施等地下气体泄漏情况下,气体过滤到地下土壤中且从地面出现,通常从断开的表面斑片中出现。这些表面排放物扩散到紧接于地面的薄层中,且(在天然气情况下)归因于浮力上升,但被地平面风迅速吹散。本发明方法通过合并吸收图像与近地平面测得的风速和方向,估计气体质量和来自表面斑片的质量通量两者。针对常风和阵风的情况导出估计公式。本发明还解决依据广域表面排放物的质量通量估计,例如具有大填埋场或露天矿和尾矿池(例如加拿大油砂区中所发现)的情况。当排放在延伸的表面上发生时,表面上建立分层甲烷气氛,其中漂浮竖直甲烷通量由表面排放通量均衡。通过从表面上方的已知高度/海拔感测吸收图像,建立表面甲烷排放物的估计值。
已构建泄漏成像和定量传感器的实时功能原型,且控制传感器的图形用户接口已实施于触摸屏平板显示器上。在图中示出实例图像和数据。类似扫描成像原型当前正在开发。
本发明相对于以光谱的中波或长波红外部分操作的热红外气体成像传感器具有若干关键优势。这包含对相对于背景不具有温差的泄漏气体进行检测和定量的能力,这是因为本发明利用自然日光或合适色温的灯提供的短波红外光,并且不依赖于气体与背景或具有变化的温度的背景之间的热对比度。适用于本发明的检测器并不需要低温冷却,其替代地使用相比于例如斯特林(Stirling)引擎或液氮等低温冷却器更可靠且更便宜的热电冷却。本发明也可以检测在存在湿气、蒸汽和雾的情况下的气体泄漏,这是因为SWIR中检测到的烃特征不与水蒸气吸收显著的光谱区重叠,这是在红外光谱的其它部分中操作的气体成像器的主要缺点。扫描成像器的实施例通过允许使用少量离散光电二极管或小光电二极管阵列来提供有成本效益的设计。此方法折衷了视频速率成像以实现有成本效益的但较慢的图像扫描,这对于许多应用是符合要求的。最后,快速扫描装置的使用实现气体泄漏的位点范围监测,且响应时间对于安全应用来说足够快(近似10秒响应时间)。可实施许多灵活的扫描模式,且以自动方式快速切换。本发明记载对泄漏进行检测、定位和成像的扫描模式的若干实例。这些实例意图为说明性的但非详尽的。但概念和优点应是清楚的。这使本发明能够可用于气体安全、泄漏检测和修复,以及气体排放物监测应用。
本发明和其各个实施例将适用于从沿整个气体供应链的组件,从井端到压缩机到传输管线到闸门站和地下分布网络的天然气泄漏的检测、定位、成像和定量。本发明还示出为可用于检测陆地、沙漠、海水和海冰上的液体油溢出。本发明的其它实施例对于检测海上油乳化液和沙滩上的焦油珠粒被证明是有用的。本文中所描述的本发明的实施例适于以经安装和可重定位固定位点监测传感器、可重定位工作位点安全性传感器和手持便携式泄漏检查传感器的形式封装,其全部利用扫描配置中的少量SWIR检测器和光谱滤波器。
附图说明
当结合附图阅读时,所描述的实施例的方面在以下描述中更显而易见。
图1A示出针对气体甲烷、乙烷、丙烷、丁烷、二氧化碳、氨和水汽的1.9-2.6微米短波红外范围中的吸收光谱;
图1B示出针对与图1A中相同的气体的正规化5波段光谱,其中理想光谱波段具有100纳米带宽,以及2000、2100、2250、2350和2450纳米的波长处的波段中心;
图2A示出具有定位于光检测器阵列上方的5波段光谱滤波器嵌合体的离散光检测器的5元件阵列;
图2B示出光检测器的小9×9元件阵列的使用,其中3×3检测器的子阵列形成宏像素,每一宏像素被不同光谱滤波器覆盖,其中所述滤波器以3×3光谱滤波器嵌合体布置;
图3是用于泄漏检测、定位、成像和定量的扫描传感器系统的系统框图;
图4示出本发明监测气体井场,其中传感器和照明器安装在桅杆顶上的平移倾斜单元上;
图5A绘示具有位于位点的一个拐角处的传感器S的尺寸LxL(示例L=10米)的正方形位点的平面图;
图5B绘示LxL正方形位点的侧视图,其中传感器S安装在位于位点的一个拐角处的高度3/4L的桅杆顶上;
图6示出由相对于传感器S的极坐标光栅扫描模式覆盖的正方形位点的平面图;
图7示出具有相对于传感器S的边界扫描模式的正方形位点的平面图;
图8示出具有叠加在图7的边界扫描模式上的定位扫描模式的正方形位点的平面图;
图9示出具有跨越内部已定位泄漏的经移位扇区的局部极光栅扫描的正方形位点的平面图;
图10A示出从加压到1300psig的测试分流管的1mm孔穴离开的甲烷气体喷流的实时吸收图像;
图10B示出跨越图10A的甲烷气体喷流的差分光学深度的三个曲线,对应于沿标记为a、b和c的线路采样的像素值;
图11A示出沿图10A的甲烷喷流的轴线的所估计喷流宽度的曲线图,以及对于这些数据点的最小二乘线性回归;
图11B示出沿图10A的甲烷喷流轴线跨越喷流宽度的积分差分光学深度曲线图,以及数据点的最小二乘线性回归;
图11C示出积分差分光学深度与沿图10A的甲烷喷流的轴线估计的喷流宽度(即,平均差分光学深度)的比率曲线图,以及这些数据点的最小二乘线性回归;
图12示出跨越在60psig压力下退出窄缝隙(即,理想化“裂痕”)的甲烷喷流的宽度的积分差分光学深度的曲线图;
图13A示出针对一组实验,相对于泄漏孔洞的直径的平均差分光学深度的截距值与驱动来自1mm和0.75mm的孔穴的甲烷喷流的内部压力(以巴计)的曲线图,且将所述数据与平滑幂律曲线比较;
图13B示出针对包含各种尺寸的圆形和缝隙孔穴的一组扩展实验,测得的甲烷质量通量(以克/分钟/单位面积孔洞计)与驱动甲烷喷流的内部压力(以psig计)的曲线图,以及针对所述数据的最小二乘线性拟合;
图14A示出在风力下938psig的退出压力下退出0.38mm圆形孔穴的100%甲烷的现场测试的实例气体吸收图像;
图14B针对在0-10英里/小时之间测得的风力下在达1000psig的各种退出压力下以圆孔孔穴进行的一组实验,将甲烷质量流出的基于图像的估计值与甲烷质量流入的仪表化测量值进行比较;
图15A示出波士顿区域中住宅街道的实例气体吸收图像;
图15B示出来自一块场地的表面下方4英尺处的小管道的天然气泄漏的实例吸收图像;
图16A示出地表斑片在速度V的地平面风下在其不规则边界内以平均速率Qm克/秒发射甲烷(或天然气)的平面图;以及
图16B示出安装在广域表面排放物位点内的地面上的桅杆顶上的传感器S的侧视图。
具体实施方式
作为本发明的基础的数学方法是基于第62/338,255号美国临时专利申请中描述的那些数学方法描述和构建的。以下描述内容可将甲烷称为所关注气体,但许多配方适用于其它纯气体和气体混合物,除非假定(和标注)正浮力的情况。所述配方可指代五个光谱波段的使用,然而,这仅借助于实例且不意图为限制性的,其为短波红外内的一般多光谱配方。实际上,许多传感器设计和扫描概念同等地适用于红外光谱的其它部分,包含有时用于通过热辐射的吸收(或排放物)检测气体泄漏的中波和长波红外区。
气体吸收成像原理
本发明通过1.9到2.6微米范围内的差分吸收成像光谱检测气体泄漏,采用短波红外(SWIR)区中的烃光谱特征,其主要在2.0到2.5微米波长范围内。对于地面温度的物体,这些波长通常不与中波红外(MWIR)和长波红外(LWIR)的热排放区中的波长相关联。约2.0微米的明显热排放需要物体处于约1200℃温度。替代地,本发明依赖于如自然日光和近1200℃色温的灯等照明源。因此,本发明可通过使用外部照明而非热发射光,检测与其背景处于相同温度的烃。
来自日光或宽带人造照明的SWIR辐射,直接或从背景物体反射,透过周围大气,穿过从例如泄漏的源发出的气体喷流或羽流,继续朝向传感器,在传感器中它被滤波为多个光谱波段,且在对SWIR光子敏感的光检测器阵列上被检测到。大气和气体都吸收一些处于包括这些介质的材料的波长特征的光。在天然气的情况下主要吸收体为甲烷,而对于大气,主要吸收体为水蒸气和可能包含甲烷以及二氧化碳的其它环境气体。入射光还被大气中的微粒和气体泄漏自身分散到传输路径之外。被气体吸收的光随后在所有方向上被重新发射,从而导致在沿光源朝向传感器的方向中传输的光特征波长下光的缩减。
当使甲烷和其它烃成像时,通常利用它们在MWIR和LWIR中的强光谱特征,因为那些光谱区中的吸收大于SWIR中的吸收。然而,考虑中间大气的水蒸气吸收效果是重要的。在大部分应用中,气体喷流、羽流或云的物理范围相比于光将透过其光路传播到传感器的大气长度较小。因此,取决于空气湿度或光学视野中存在的雾或蒸汽,在水蒸气波长特征下可能发生明显的吸收。因此,考虑在表征甲烷的波长下甲烷对比水蒸气的相对吸收是重要的。尽管相比于MWIR和LWIR,甲烷在SWIR中的吸收截面相对较弱,但是其在SWIR中对比水蒸气具有显著更高的吸收比率。因此,对于在存在湿度或雾或蒸汽的情况下使气体成像,SWIR区对比MWIR和LWIR光谱区具有特定优点。对于许多应用,这是优点,尽管在SWIR中吸收截面更低。
图1A示出针对气体甲烷、乙烷、丙烷、丁烷、二氧化碳,氨以及水蒸气,SWIR的1.8到2.6微米范围的吸收光谱的曲线。从图2A可看出,烃具有从2.2到2.5微米的宽泛特征复合物,在2.2到2.4微米的范围内有许多重叠。因为其2.4到2.5微米范围的减小的吸收,甲烷可以从其它烃中分离。同样显而易见的,这些气体在SWIR中具有处于2.0微米以下和2.5微米以上的强水蒸气特征之间的光谱特征。在本领域中众所周知,类似吸收特征存在于液体粗油、油-水乳化液、沥青和焦油的SWIR中。
图1B中描绘相同气体的正规化5波段光谱。此处,理想的光谱波段具有100纳米的带宽,以及2000、2100、2250、2350和2450纳米的波长处的波段中心。
通过构建用于甲烷成像、检测和定量的多光谱视频成像器和扫描成像器的功能性原型,已经把此处描述的发明简化为实践。原型双波段视频传感器以每秒20帧成像,且在触摸屏用户显示器上显示叠加在场景的彩色可见图像上的气体吸收图像。原型系统是手持便携式的,并且经由无线和有线接口介接到外部网络。原型6波段扫描传感器通过组合光栅扫描与超分辨率图像处理,在可编程和可变视场上产生气体图像。在多种扫描模式当中切换的灵活性允许这一传感器以节约成本的方式支持气体安全应用和排放物监测应用。这一扫描成像器适于桅杆安装,以俯视大面积设施,使用可编程平移倾斜单元进行扫描。替代实施例使用扫描镜或扫描镜与旋转光学元件的组合代替平移倾斜单元,以允许手持便携式气体成像和定量相机的紧凑封装。
成像传感器实施例
有若干不同半导体材料可用于制造对近似1.8到2.6微米的SWIR光谱敏感的基本光检测器,其中有可通过热电冷却适当地降低的暗电流。这些包含通常生长在磷化铟(indium phosphide;InP)晶格失配基板上的所谓扩展响应砷化铟镓(扩展InGaAs),以及最近开发的II型量子阱,其由生长在InP晶格匹配基板上的交替InGaAs层和砷化镓反酰胺层(GaAsSb)制成。这两种材料具有不同光谱响应特征,但都可用于检测包括天然气,且详言之,甲烷以及VOC的烃。归因于其晶格结构,它们还具有不同制造良率。因此,扩展InGaAs光检测器仅可用作离散光检测器,以及一维阵列,不能用作二维阵列,然而已成功地构造和II型InGaAs/GaAsSb光检测器且将其演示为二维阵列。碲镉汞(Mercury cadmium telluride;MCT)是常用红外检测器材料,其也可以用于扩展SWIR中的成像;然而,其高暗电流需要例如斯特林引擎进行低温冷却,以实现有用的信噪比。
本文描述和说明的全部多光谱SWIR检测器配置可利用扫描和聚焦光学件,以便创建二维光谱图像,从所述二维光谱图像可以创建气体检测成像器。正如所属领域的一般技术人员所知,所有所公开的检测器实施例适用于手持型系统中的封装,且还可被配置成在例如地面载具、机载旋翼机和固定翼平台、船、旋转桅杆安装系统、平移轨安装系统和轨道卫星等移动平台上操作。
图2A示出具有定位于光检测器阵列上方的5波段光谱滤波器嵌合体的离散光检测器的5元件阵列;五个离散光检测器PD1、PD2、PD3、PD4和PD5布置于三行堆叠中。每一光检测器具有相应的模拟读出电路,以及专用或任选地共享的模/数转换器。每一光检测器分别覆盖有单独光谱滤波器岛F-A、F-B、F-C、F-D和F-E。在实践中,五个离散光检测器待安装在共同热电冷却器上且围封在具有透明窗口的气密密封式封装中。光谱滤波器可定位于窗口外部且与在窗口下方或位于窗口内部的光检测器对准,或充当窗口本身。利用适当的透镜,此配置形成相当于单个多光谱SWIR像素,或者小型多光谱检测器阵列。这种配置可以清楚地扩展到更多或更少的离散光检测器,各自具有其自身的光谱滤波器。
图2B示出小光电二极管像素的9×9元件整体阵列的使用,其中3×3像素的子阵列形成宏像素,每一宏像素被不同光谱滤波器覆盖,且其中滤波器以3×3光谱滤波器嵌合体布置。虽然示出了3×3像素子阵列,但嵌合体的每一滤波器岛覆叠小像素的二维矩形子阵列。读出整个检测器阵列之后,对应于相同滤波器岛的像素的每个子阵列就可以组合为宏像素。这种配置折衷了降低的空间分辨率,以增加极小光检测器的二维阵列中的信号。二维2.5um-SWIR型-例如64x 64像素的各种数目像素的II InGaAs/GaAsSb成像阵列可适于在所示出的实施例中使用。
气体成像传感器系统
图3是用于泄漏检测、定位、成像和定量的扫描传感器系统的系统框图。图3内描绘的元件为:
SWIR 具有读出电子器件的SWIR光检测器阵列;
SFM 位于SWIR检测器阵列上方的光谱滤波器矩阵;
L 定位于SFM的前方的用于SWIR光检测器阵列的透镜;
RGB 具有透镜的彩色可见微相机;
LRF 激光测距仪(IR附近);
LP 激光指示器(可见“红点”);
PTU 用于在两个维度中跨越位点的扫描传感器的平移倾斜单元;
Lum 用以扩增日光照明的SWIR宽带照明器;
C1 用于对SWIR信号采样的具有A/D转换器的微控制器;
C2 用于控制PTU运动和照明器亮度的微控制器;
P1 微处理器#1(实时SWIR信号处理器);
P2 微处理器#2(所有其它传感器&GUI请求/显示器);
GPS 全球定位系统接收器;
IMU 惯性测量单元(6自由度);
Mag 磁力计指南针;
Wx 天气传感器(T、P、RH、风速和方向);
GUI 触摸屏平板计算机上的图形用户接口;
E/C 以太网/云;以及
PC 经由云远程运行系统的个人计算机。
图2A或2B的离散光检测器和光谱滤波器嵌合体(spectral filter mosaic;SFM)通过散焦镜头(L)形成单一多光谱像素,并且通过将其安装在微控制器(C2)控制的高精度平移倾斜单元(pan-tilt unit;PTU)顶上,沿两个方向跨越场景扫描这一传感器。或者,离散光检测器和光谱滤波器嵌合体可视为多光谱检测器阵列,其中透镜(L)将场景聚焦到阵列上。接着在场景上方扫描阵列,且每一光谱检测器形成光谱图像,所述光谱图像接着必须几何学上扭曲以便使所有光谱图像对齐到共同参考系(例如,阵列的中心处)。替代的扫描机制可用于替代高精度平移倾斜单元,其可包含以机械方式定位的镜面(例如,电流计驱动镜面、谐振扫描镜面、电致动微镜面、旋转台定位镜面、这些机制的组合,以及这些机制与平移倾斜单元的组合)。由跨越所要且可能可变的视场的光栅扫描,产生二维图像。为了相比于直接以其自身的窄视野扫描这一传感器而获取的图像,产生更高分辨率图像,采用空间过采样结合超分辨率图像处理是有用的,其在文献中广泛地论述。举例来说,通过一对扫描镜或一对旋转棱镜,也可以以紧凑配置实现二维扫描。也可以使用与成像传感器的物理移动(例如,在垂直于扫描镜运动的方向上平移或旋转)组合的单一扫描镜实现二维成像,例如通过在移动平台上安装传感器(例如,卡车安装、机载、轨安装、沿轨道)或在桅杆安装配置中旋转传感器。
图3的成像传感器系统还可包含一或多个可见光彩色(RGB)或黑白相机、激光测距仪(laser range finder;LRF)以测量从传感器到检测到的泄漏的距离、全球定位系统(global positioning system;GPS)传感器以确定传感器位置(且间接确定泄漏位置)、惯性测量单元(inertial measurement unit;IMU)以感测包含重力方向的线性和旋转加速度、磁传感器(magnetic sensor;Mag)以充当指南针来感测地球磁场,和/或气象传感器(weather sensor;Wx)以中继包含风速和风向的当地大气条件,其全部连同一或多个处理器(P1、P2)封装。每一(或选定集合的)SWIR样本的测得范围可用于使用SWIR、RGB和LRF传感器的已知间隔校正SWIR样本和其在可见RGB图像中的对应位置之间的视差偏移。
如图3中所示出,一个处理器(P1)与多光谱SWIR相机相关联,且负责SWIR多光谱数据的实时或近实时处理以产生气体吸收图像。单独处理器(P2)具有路径以用于接受可见相机(RGB)图像,以及触发另一低带宽传感器(LRF、GPS、IMU、Mag)。这一处理器(P2)还以无线(或有线)方式与外部气象传感器(Wx)以及实施于触摸屏平板电脑上的图形用户接口(graphical user interface;GUI)通信。继而,平板电脑提供对以太网或数据云(Ethernetor data cloud;E/C)的无线接入,其继而可被远程个人计算机(personal computer;PC)存取。这一布置允许一或多个气体成像传感器系统的远程(PC)存取和控制。最后,人造照明器(Lum)受微控制器(C2)控制,且在不存在足够的日光的情况下或对于室内位置被并入以允许气体成像。用于扫描SWIR照明器的设计概念在第62/587,304号美国临时专利申请中描述。替代性实施方案是可能的,例如(但不限于)以下配置:
显示器或控制器或整个用户接口物理地附接到成像装置;
显示器或控制器或整个用户接口物理地远离成像装置;
用户接口以成像装置上或与其分离的物理旋钮、按钮、滑块、拨号盘、选择器或类似者实施;
用户接口使用显示器以旋钮、按钮、滑块、拨号盘或类似者的数字化表示实施,其中这一显示器可以物理地附接到成像装置或通过有线或无线方式连接;
上文所描述的物理和数字化用户接口的组合;
处理器P1和P2组合为单一处理器,或其功能跨越多个处理器分布;
低带宽传感器中的一些或全部被集成于(a)成像装置、(b)单独单元或(c)显示单元中;以及
单组低带宽传感器中的一些或全部被连接到一个或若干处理器,其提供供多个成像传感器系统使用的数据。
在图3的成像传感器系统恰当地校准的情况下,安装在紧挨着所关注位点定位的桅杆顶上(例如在图4中示出),传感器可在位点的边界周围扫描(在一个实施例中,在一侧上近似15米的大小)以便创建包围和覆盖位点以及位于位点上的任何设备的光学护层。如果存在气体泄漏,则气体将迁移(归因于浮力、风力和扩散)以便跨越光学护层的某一部分。这将产生指示气体的特定物质和量的多个光谱波段内照明的选择性吸收。因此,快速边界扫描用于检测泄漏的存在。一旦如此检测到,则自动触发扫描模式的改变。光学护层内更加聚焦的扫描模式实现泄漏在位点上的定位。在将泄漏定位到预定范围内后,扫描传感器自动切换到泄漏周围区域的光栅扫描模式。通过在扫描的同时对传感器数据进行空间上过采样,使用超分辩率处理技术构造渐进分辨率图像。这产生泄漏周围的增加分辨率图像序列,借此图像像素的分辨率超出检测器本身的采样分辨率。超分辩率图像处理方法在公开文献中有充分记载。
在图4中示出的一个实施例中,传感器和照明器安装在桅杆顶上的平移倾斜单元上,例如邻近于气体井场且使所述井场在由传感器监测的相应光学护层内。随着传感器扫描位点的闭合边界,其形成包封位点的光学护层。
在图5A中,示出具有LxL的尺寸的正方形位点的平面图,例如图4的气体井场。在示例性非限制性实施例中,L等于10米。传感器S位于位点的一个拐角处。随着传感器在方位上跨越位点围绕竖直旋转轴线以角度平移,传感器的视线跟踪地平面上的极弧。随着传感器围绕水平旋转轴在高程上倾斜,传感器视线跟踪地平面上的径向线。
相对于图5B,呈现LxL位点的侧视图。传感器S安装在安置于LxL位点的一个拐角中的高度3/4L的桅杆顶上。相对于水平面的倾角示出为从传感器到地平面上的各个位置的射线,包含在位点的相对拐角中,相对于从传感器延伸的水平平面成28°。示出其它示例性射线,包含在地平面中距桅杆距离L处且与水平面成37°处与地平面相交的射线,以及在地平面中距桅杆距离.07L处且与水平面成85°处与地平面相交的射线。
在图6中,平面图中呈现被相对于传感器S的极坐标光栅扫描模式覆盖的正方形位点。此光栅扫描模式提供位点上的完全覆盖度,且适于监测跨越所示出位点的气体排放物。此极扫描提供多光谱图像,所述多光谱图像可经超解析为高分辨率图像以用于来自位点内任何地方的排放物的检测和定量。
具有相对于传感器S执行的边界扫描模式的正方形位点在图7中示出。可快速执行边界扫描以检测位点内某处气体泄漏的存在。此扫描模式适于气体安全应用。
在图8中,示出具有叠加在图7的边界扫描模式上的定位扫描模式的正方形位点的平面图。此扫描模式将位点划分为扇区,每一扇区具有其自身的所得光学护层。这实现泄漏基于测得的风向到扇区中的一个内的定位。此扇区进一步划分为子扇区,如所示出,将泄漏定位到例如扇区的一个象限。接着可围绕此经识别象限限定经移位扇区。举例来说,在图9中,示出具有跨越内部已定位泄漏的经移位扇区的局部极光栅扫描的正方形位点的平面图。扇区图像的角范围在所示出的实例中为近似30x20度,或500x400毫弧度。
传感器实施例的操作
图10A示出以1300psig(磅/平方英寸-psi“表压”,即,相对于近似14.5psi的外部大气压)离开1mm直径圆形孔穴的甲烷气体喷流的实时吸收图像。根据右侧示出的像素水平差分光学深度标度,对吸收图像着色。这一像素水平差分光学深度沿对应于每个像素的光源与光检测器之间的每个光锥与甲烷分子的数目成正比;这就是所谓的气体像素柱密度。喷流的湍流结构在喷流图像顶部附近显而易见。从吸收图像可以清楚,喷流直径沿喷流轴线线性地增长,其符合湍流喷流的理论自相似解。在这一图像中,背景差分光学深度的噪声水平确定喷流边界,并且因此限制可见直径。
图10B示出喷流吸收图像的截面曲线。曲线图标绘差分光学深度与跨越对应于图10A中标记为a、b、c的水平线的512个像素行的像素数的关系。从这些标绘图中显而易见,这些吸收曲线的直径沿喷流轴线增加,且湍流贯穿喷流产生吸收方面的波动。这些标绘图的一般形状完全符合透过圆形喷流截面的路径长度以及高斯形状的径向浓度曲线。在这一平滑理论曲线上叠加归因于湍流的浓度波动。
如果成像视线垂直于喷流轴线,那么每个曲线上的最大吸收应出现在喷流轴线上,因为这是透过喷流的路径长度最大且气体浓度最大的位置。基于湍流圆形喷流的自相似解,轴线上的气体浓度将随喷流膨胀而沿喷流线性地减小,而直径沿轴线线性地增加,并且因此轴向气体浓度与直径的乘积将保持为恒定,表明沿喷流轴线的柱密度将保持为恒定。然而,归因于湍流波动,这些曲线随时间改变,并且因此各像素值波动。为了处理这些湍流波动,推荐使用跨越喷流的量的空间平均值,且随后计算喷流片段的总体吸收,因为其归因于那一片段中的气体总质量,且对遍及片段的质量精确分布不敏感。沿穿过喷流的连续截面的每行像素对应于恒定厚度片段,且由于喷流直径随轴向距离线性地改变,从而片段体积随轴向距离的平方增加。但因为气体浓度在自相似圆形喷流中随轴向距离线性地稀释,所以预期恒定厚度片段中的气体质量随沿着喷流的轴向距离线性地增加。即,喷流片段前面的气体相比于喷流片段后面的气体流动得较慢,导致质量在恒定厚度的片段之间积聚。并且,因为片段中气体的质量沿喷流轴线线性地增加,所以归因于那一质量,吸收也将如此增加。因此,跨越喷流图像每个截面的积分差分光学深度将沿喷流线性地增加。类似地,吸收图像中的喷流宽度将沿喷流线性地增加,其中通过背景图像中的噪声确定喷流边界。整合跨越喷流截面的吸收可以抚平湍流波动对喷流中气体浓度的影响。
图11A和11B分别沿图10A中的喷流图像轴向距离(近似为图像行号)标绘自动提取的喷流宽度和对应积分差分光学深度(积分dOD)。显而易见,两个量遵循明确的线性倾向,并且因此最小二乘回归线拟合于每个量。形成积分差分光学深度与喷流宽度的比率产生沿喷流每个轴向位置处的平均差分光学深度(平均dOD)值。在图11C中标绘这一比率,最小二乘回归线拟合到这一比率(从远离孔穴开始,以排除紧接在孔外部的复杂声波区)。从图11C显而易见,回归线的斜率极小,且回归线的截距则对应于外推回到气体在压力下从其泄漏的有效孔穴的平均差分光学深度。
图12标绘沿从1cm长的窄(50微米)缝隙孔穴发出的天然气喷流的轴线的积分差分光学深度(积分dOD),意图模拟处于60psig的加压线路的裂缝(而非孔)。如从图12中的最小二乘回归拟合显而易见,按照与上述相同的推理,但对于平面湍流喷流(而不是圆形湍流喷流),发现积分dOD应随沿轴线距离的平方根缩放。并且,因为跨越平面喷流的积分dOD独立于缝隙相对于传感器视线的定向,所以可以使用这一平方根对线性的特征区别从裂缝或孔发出的气体泄漏。
跨越一系列压力和孔穴大小的吸收和质量流
已进行实验对在一系列压力(50-1400psig)下从圆形孔穴(0.75mm和1.0mm直径)离开的甲烷气体的释放进行成像。从图像自动提取气体喷流边界,并且计算沿喷流轴线的平均差分光学深度(平均dOD)。将最小二乘回归线拟合到这一数据确定这一回归线的截距,其指示有效孔穴处的甲烷的吸收程度。
图13A标绘对于1mm和0.75mm的圆形孔穴,这一平均dOD截距(由孔穴直径缩放)针对内部压力P(以巴为单位,其中1巴=14.5psi,海平面大气压)的值。数据点与压力的幂律特征相符合,对此在曲线上示出缩放常数和指数值。这是预料之中的,因为有效出口孔处的甲烷气体的吸收(从喷流线性边界回推)将与有效孔穴直径与局部气体密度的乘积成比例,而通过使用甲烷热容比的绝热状态等式,气体密度与压力的幂律成比例。进一步实验将确定这种特定幂律关系跨越一系列孔穴直径和(近似圆形)形状的一般效用。
图13B标绘对于使用不同大小的圆形和缝隙孔穴的许多实验,测得的每孔穴面积甲烷质量流(克/秒计,除以孔穴面积)与内部压力的关系。明显地,它们遵循预期的线性关系,具有由数据确定的斜率。流出孔穴的质量流同孔穴的面积与管道中甲烷气体密度(其与管道中压力成比例)的乘积成比例。因此,虽然平均dOD截距曲线与圆形孔穴有效直径成线性比例(如图13A暗示),但质量流与圆形孔穴有效直径的平方成比例(如图13B暗示)。因此,这些关系综合起来用于直接从来自在已知内部压力下从孔穴泄漏的气体喷流观察到的吸收图像,估计孔穴大小和气体质量流。因此,即使泄漏孔自身在图像中不可见,也可以直接从气体喷流吸收图像估计泄漏孔的大小。并且这直接导致泄漏速率或质量流估计值。类似关系适用于从窄裂缝泄漏的平面气体喷流。
图14A示出在风力下在938psig的退出压力下退出0.38mm圆形孔穴的100%甲烷的实例气体吸收图像。在变化的侧风下,在自然日光下在室外进行实验。仪表化质量流测量为70克/分钟的甲烷。使用本发明方法依据图像直接估计的质量流为74克/分钟。
图14B绘制使用图14A中的设置获得的数据。确切地说,图14B针对在0-10英里/小时之间测得的风力下在各种退出压力下利用圆孔孔穴进行的一组实验,将图像估计的甲烷质量流与仪表化测量值进行比较。质量流估计值示出为与进行达150克/分钟的仪表化“地面实况”测量值较好地一致。呈现0-3mph、3-6mph和>6mph的风力的数据。这验证了对于加压线路中的孔,用于从吸收图像估计气体泄漏速率的方法。
在图15A中示出气体成像的实例,其中天然气从马萨诸塞州波士顿的城市气体基础设施地下管道泄漏。归因于地下管线中的泄漏的排放物被检测到且叠加在背景可见图像上。如所说明的所有检测使用火焰电离气体传感器确认以对每一表面排放区域上方的空气进行采样。到气体过滤到土壤中时,其与地面自身温度大致相同。例如当前公开的传感器系统可使来自表面的气体排放物如所示出在日光中或者使用来自上方的反射离开地面的人工照明(可能与日光混合)成像,所述人工照明随着其通过气体两次而被吸收。图15A示出地面排放物的零散性质,其中气体从检修孔、风暴格栅、道路沥青和混凝土人行道裂缝,以及沿道路沥青与泥土和草相遇的那一侧出现。所有这些表面排放物可以归因于街道末端附近坡道底部处管道中的单一泄漏。表面泄漏斑片的空间分布可对于限定地下管道中的实际泄漏位置有用。
图15B示出来自一块场地的表面下方4英尺处的小管道的天然气泄漏的实例吸收图像。该管道由蒙特利尔市政燃气管网加压到60psig馈送。最大表面排放的位置从气体吸收的彩色叠加可见,且使用气体嗅探器确认。
在图16A中示出地表斑片在不规则边界内以平均速率Qm克/秒发射甲烷(或天然气)的平面图。沿所示出方向的速度V的地平面风确定尺寸Lp的限界矩形沿着风向以及尺寸Wp的限界矩形跨越风向的定向。在常风下,从地面向上的排放通量与跨越顺风边界流动的甲烷的通量平衡。
图16B示出安装在广域表面排放物位点内的地面上的桅杆顶上的传感器S的侧视图。从地面离开的甲烷通量Θm(每单位面积)建立地面上方的分层甲烷气氛,其中此排放通量与浮力驱动的向上甲烷流量平衡。
随后,使用甲烷或天然气作为特定实例,描述气体泄漏的吸收成像和定量的数学公式。
定义SWIR光谱波段
经由多个滤波器收集光谱数据,每一滤波器的带宽近似100nm且透射率大于5%,横跨近似1950-2500纳米(即,1.95-2.50微米)的波长区。此数据提供表征甲烷、乙烷、丙烷、丁烷、二氧化碳、氨和可能其它所关注气体的光谱特征的覆盖度,但仍避免强水汽吸收特征,如图1A中所示出。数据组织成多个光谱波段,例如如图1B中所示出的五个波段。由SWIR传感器在其指向对应于正由扫描SWIR传感器监测的地面上的位置或位点上的对象的空间中的方向时实时收集数据本身。依据空间模式,所述数据对应于包含所规定视场上的光栅扫描图像的若干可能扫描模式中的一个。
选择多个光谱波段中的一个以仅包含所关注气体的弱特征或不包含所关注气体的特征,且被称作“参考波段”,如图1B中在2100nm附近居中的100nm宽带所例示。将此光谱波段滤波器称为具有透射率Fref(λ)和积分透射率Fref的参考滤波器。
其它光谱波段滤波器简称为光谱滤波器B(其中B为波段号),各自具有透射率FB(λ)和积分透射率FB。
将针对与其对应的光谱滤波器FB相关联的积分透射率校正每一光谱波段处收集的数据,以形成波段B中的强度IB。接着相对于Iref测量每一波段的强度,参考波段处收集的数据通过参考滤波器Fref的透射率校正。所得透射率校正数据是形成定义为下式的光谱模式PB(向量)的光谱波段比率集合:
PB≡波段比率集合{IB/Iref} (等式1)
每一所关注气体表征为其自身的波段比率光谱模式,且将在测得的数据中通过光谱模式辨识方法检测,所述光谱模式辨识方法在气体混合物的情况下包含光谱模式离析。可示出,与图1B中示出的气体相关联的5要素光谱模式实现所关注气体的分离,包含表征来自地理上不同位置和来自经处理分布气体的天然气的混合物。来自分布气体的纯甲烷的分离是最具有挑战性的,因为分布气体通常为95%甲烷。可示出,甚至其可分离达平均10%的噪声级。光谱波段的选择可定制为对所要气体和混合物集合进行成分分类且不会混淆,或将许多气体(例如,重烃)分组在一起以辨识为群组内的气体。
使传感器适于周围环境
将如周围环境中测得的包含参考波段的每一光谱波段B中的光学深度表示为和
其为吸收率和穿过环境的路径长度r的乘积。产生于辐射传送的波段强度为:
此处,SB为照明源函数(组合日光和人工照明两者),QB为检测器的量子效率,FB为滤波器的积分透射率,且RB为背景材料(其可以是校准面板或天然周围材料)的反射率,所有都对应于光谱波段B且针对参考波段是类似的。
形成光谱波段比率的模式PB,且注意光谱照明源函数比率SB/Sref独立于路径长度r且仅为波长的函数。
限定跨信道增益GB、环境光谱差分吸收系数和传感器到反射器面板的路径长度LR。接着,形成等式2a和等式2b的比率以获得:
其中等式3a的对应于等式3b的GB,且等式3a的对应于等式3b的
在两个距离处的每一光谱波段B中测量从校准反射器面板(其实例为特氟龙)弹离的SWIR照明,计算光斑或图像平均强度,且形成其比率的对数以对未知数GB和求解(或使用两个以上距离且经由最小二乘对未知数求解)。
如等式3B中限定的每一增益GB并入有滤波器波段透射率、检测器量子效率和校准面板的波段反射率的比率。将每一增益GB重新缩放(利用场景中背景反射体)场景中波段反射率的比率。和场景中背景材料(水泥、沥青、污物、草等)的光谱样本用于确定每一反射材料的经重新缩放的增益GB。期望(但不是必要的)传感器自动辨识包括正检查或监测的位点的背景材料。
检测气体泄漏并使其成像
传感器系统在范围DJ(例如,喷流宽度)的可能气体泄漏方向上进行采样或成像,且测量/感测到背景(反射器面板或场景中材料任一个充当反射器)中的反射表面的范围LR。
假设是从传感器到LR处的反射器且回到传感器的周围环境中组合的可能气体喷流的波段B光学深度。因此波段(包含参考波段)中的强度为:
形成光谱波段强度的每一比率,用所述表达式替换跨信道增益(针对背景表面反射器重新缩放),限定气体的差分光谱吸收系数且将各项重新排列:
限定气体泄漏(例如稀释的天然气)相对于周围大气环境的过多差分光谱吸收率:
因此从测得的光谱强度和校准参数获得归因于气体泄漏的差分光谱光学深度图像:
在相比于气体泄漏本身在范围2r上的可忽略的大气吸收的情况下,右侧第二项可忽略,从而得到:
1/2因子来自归因于范围r处入射光从背景的反射的穿过气体的双倍路径长度。在单遍透射(例如,日光穿过气体)的情况下,放弃此因子。
针对经加压泄漏估计喷流质量、孔穴尺寸和甲烷质量通量
使用检测到的喷流(或羽流或云)的差分光谱光学深度图像,计算沿着其轴线z跨越曲线的平均δODB,且沿着轴线求和以获得气体的总光谱光学深度。
将δODB与柱密度相关以获得甲烷分子(或其它检测到的物质)的总数,乘以甲烷(或其它检测到的物质)分子的质量以获得喷流(或羽流或云)中气体的总质量。
使用沿着检测到的喷流的轴线感测到的差分光谱光学深度,导出平均δODB线性拟合截距,且将此与先前论述(请参见图11C、12和13A)的以下幂律等式组合,
对等式10a求解以获得(圆)孔直径DO,且使用来自图13A中的实验数据的缩放因子和指数(将压力从psig重新按比例调整到巴)且得到,
此结果使我们能够通过利用图13B的孔穴流数据拟合等式估计来自孔洞的质量流率(g/分钟),
此质量流估计值对于1.8巴(~27psi)以上的P有效,因此流楔(即,临界)在孔穴处,在局部胜诉下存在外流。
以上量的单位是:
差分光谱光学深度δODB是无量纲的
圆孔直径DO以mm计
压力(内部或线上)P以psig计
质量通量Qm以克/分钟计
等效于等式10b和11的关系如果以除此处使用的单位以外的单位表达,则可在这些量之间编写。存在在世界上不同国家和地区惯用的许多物理单位系统。
在常风下来自地表斑片排放物的甲烷质量通量
如图16A所示,地表斑片按照定义是隔离的,由环境清新空气环绕,风力的方向和速度V是平稳的。气体从地面(或槽)出射,扩散到上方的空气中,且归因于浮力上升(甲烷)或下降/逗留(对于较重的碳氢化合物)。风力随着气体持续分散和升高而顺风使气体对流。
通过光谱成像估计与表面斑片相关联的甲烷质量,其提供整个斑片上的甲烷的差分光谱光学深度。因此,可对整个斑片上的像素求和(类似于针对气体喷流的等式8),且将结果转换为斑片上的甲烷总质量(类似于等式9)。
测量近地面/表面水平的风向和风度V,且假设其表示出射表面斑片处的风。还测量从传感器到表面斑片的范围,使得斑片的图像中的像素角尺寸可转换为线性尺寸。
归因于浮力的甲烷的竖直通量与归因于轻风跨越斑片时的水平质量通量相比是可忽略的。常风V(cm/秒)跨越斑片吹拂甲烷且离开,其从地面扩散到斑片上方的空气中。因此,建立平衡,其中表面排放物质量通量Qm由跨越斑片的顺风边界的风吹质量均衡。这使我们能够估计甲烷的表面排放物质量通量。
表面斑片上方的浅甲烷扩散层具有特征厚度D和浓度c,其引起每一像素处测得的差分光学深度δODB。选择所要水平下光学深度的阈值以划定斑片的边界。如图16A中所示出,在该斑片周围构建边界矩形,使得矩形的一个轴线与风向对准。使用到斑片的测得的范围,将此边界矩形的像素尺寸转换为线性尺寸L x W(cm)。跨越斑片的顺风边界的体积通量(cm3/秒)等效于跨越限界矩形侧面W的体积通量DWV。依据扩散层中的甲烷浓度、标准温度和压力(STP)下的甲烷质量密度与跨越顺风边界的体积通量的乘积获得甲烷质量通量Qm(克/秒);
依据差分光谱光学深度δODB的表达式获得常风下来自地表斑片的甲烷质量通量的估计值:
在阵风下来自地表斑片排放物的甲烷质量通量
如图16A所示,此假设每一地表斑片(或槽排放口)是隔离的,由环境清新气氛环绕,处于阵风下,而等式12b中的结果假设常风。从地面(或排放口)出射的甲烷扩散到上方的空气中,且归因于浮力而上升。较重的碳氢化合物将归因于负(或中性)浮力而降落(或逗留)。然而,当阵风发生时,风快速吹拂整层甲烷(或更重的气体)远离表面斑片。
在阵风下,斑片上方的甲烷层在通过扩散离开表面(在常风速度V下)而自身累积与被突然的阵风快速破坏之间交替。这允许随时间推移观察到甲烷层堆积。因此,斑片上方甲烷质量的增加归因于表面排放物质量通量Qm,减去如等式12B中归因于常风V所运送的质量通量:
由于下式,通过使随时间变化的斑片上差分光学深度成像,直接观测甲烷聚积是可能的
Ap是阵风之前观察到的斑片(或排放口)面积,D是斑片上方甲烷层的变动厚度,且c是在直到下一个阵风为止,随着扩散层增长,甲烷的增加的浓度。
等化表达式等式13a和等式13b,我们通过观测随着甲烷层在常风条件下重新建立的随时间变化的差分光学深度,从阵风下的地表斑片(或排放口)获得甲烷质量通量Qm(克/时间)的估计值;
来自广域表面排放物的甲烷质量通量
图16B示出监测广域表面排放物的几何形状,其中传感器自身定位于所关注区域内或紧挨着所关注区域。实例包含填埋场、土地上的露天矿井,和表面为水的尾矿池。甲烷从表面处或以下的材料释放,且跨越宽表面区域发射。在此情境下,浮力在竖直质量运送中的效应胜过水平风力的效应。
尽管表面排放物可能不是均匀的,但水平风力仅用以混合稀释的甲烷层以便随着其上升到表面上方而水平地变得较均匀。水平风力并不产生甲烷的净源或储集器(区域的遥远顺风边界处除外)。甲烷形成竖直分层的气氛,被空气稀释,归因于正浮力而上升,且可能与空气流形成竖直对流。强对流流量减弱竖直分层,从而导致广域表面上接近均匀的浓度。
建立表面排放通量(克/时间/单位面积)维持竖直甲烷空中气氛的平衡。传感器可测量传感器和表面(对于SWIR反射表面,比如地面,但非水面)之间的差分光谱光学深度。或者,传感器可通过在日光(或照明器)透射穿过甲烷气氛的情况下水平地或朝上感测来测量传感器和发射区域的边界之间的光学深度。照明器还可在光朝向传感器透射穿过甲烷气氛的情况下位于平台上与传感器相隔一定距离。举例来说,可通过在露天矿坑上或尾矿池上跟踪日光来实现大面积甲烷空中气氛的此类型探测,以便估计竖直甲烷通量,如加拿大油砂中所关注的。
考虑如图16B所示的感测几何形状,其中传感器处于出射表面上方高度H处,朝下成角度φ倾斜。穿过分层甲烷层到表面的路径长度为H/cos(φ)。传感器可安装在桅杆上或眺望台上,或在表面上方飞行朝下感测。需要穿过甲烷气氛的光学路径光学上不厚(光学深度小于近似3),使得传感器接收来自从表面反发射来的光的足够的信号。
每单位表面积的甲烷质量的竖直通量Θm对于表面上方的高度z为恒定的,因为甲烷质量是在其稳态上升时保存的:
其中c(z)为甲烷浓度曲线且vz(z)为上升甲烷的竖直速度曲线。
竖直速度曲线主要归因于甲烷气体使其周围更重的空气移位时的浮力,其中空气处于流体静力平衡且向下在表面上施加压力。随着甲烷气体上升,其速度在重力g下根据下式增加,
其中Δρ是甲烷相对于其周围环境的减小的密度。如果我们忽略与甲烷上升穿过已经减小的密度(归因于与空气混合的低浓度甲烷的存在)的气氛相关联的二级效应,则我们可将环境密度视为近似表面附近的清新空气本身的密度,且将其视为恒定的。当甲烷气氛假定处于稳态时,随时间整合等式15a以获得跟随气态元素上升的速度和位置,且对作为高度的函数的竖直速度场求解。
将等式15d替换到等式14中以获得每区域竖直质量通量:
因为竖直质量通量对于高度必须是恒定的,所以等式16a暗示表面上方的甲烷浓度曲线必须根据下式相对于高度相反地变化
其中Co和zo对应于刚好在表面扩散层上方高度zo处的浓度,其中浮力相对于扩散占优势。等式16b的甲烷曲线仅由浮力引发,其在其中高度z趋向于零(即,随着z接近0不存在奇点)的浅扩散层内不适用。
将等式16b替换到等式16a中以获得每单位面积竖直质量通量,
使差分光谱光学深度δODB与沿着从传感器到表面的光学路径的浓度曲线的积分相关。传感器可校准到从表面反发射去的主导日光,或其可利用安装在传感器附近的SWIR照明器(且使光学路径长度加倍)。考虑归因于传感器倾斜角的穿过甲烷气氛的倾斜范围,且注意到zo<<H,我们得到
等式17b表明光学深度的φ相依性为1/cos(φ),因此可跨越倾斜角测量值求平均且反转以获得,
其中尖括号暗示跨越随倾斜度而变的传感器数据求平均,以提供在高度H处在传感器正下方(φ=0)的差分光谱光学深度的估计值表示为
使等式17c与等式16c组合产生公式来依据传感器数据估计针对广域表面排放物的每单位面积竖直甲烷质量通量。采用以下量单位Θm(克/秒/cm2)、σ(cm2)、H(米)和mCH4(克),获得归因于广域表面排放物的每单位面积竖直质量通量:
结论、衍生物和范围
上文所描述的实施例由用于对甲烷和其它烃气进行快速检测、定位和成像的多光谱SWIR传感器和方法,以及估计泄漏速率或质量通量的方法构成。已描述传感器系统的多个实施例以允许对气体泄漏进行成像,并且已公开多个方法以用于估计来自加压线路的孔、来自归因于地下气体管道泄漏的表面斑片排放物,以及来自广域表面排放物的甲烷质量通量。贯穿各种条件的实例图像和泄漏速率估计值说明传感器和方法的可行性。
总结本发明对比现存替代性气体成像技术的优势,我们注意使用自然日光对气体泄漏进行成像和定量,而不需要气体与背景之间的任何热对比度的能力、在水蒸气和雾存在的情况下对甲烷进行成像和定量的能力,以及对泄漏速率和表面排放通量进行定量以便评定泄漏强度、优先化修复,和在长时间内监测排放物的能力。这些能力在气体安全、气体泄漏检查和温室气体排放监测中有所应用。
虽然以上描述包含很多专一性,但是这不应被理解为对范围的限制,而是其若干实施例的范例。许多其它变化是可能的。举例来说,除上文引用和详细论述的那些以外,通过在SWIR中选择合适的光谱滤波器,本发明可用于对其它气体、液体、乳化液、粉末和固体进行检测和定量。因此,可选择多个光谱滤波器以检测氨气,其具有可燃性和有毒性。同样,可以对肥料,以及土壤湿度和一般植物健康进行检测和定量,由此其它实施例可以良好地适合于农业评定。另外其它实施例可被建构为良好适合于对自制爆炸物制造中使用的硝酸铵和其变体的检测。此外,对于气体泄漏速率定量而开发的方法可用于以除SWIR波段以外的其它光谱波段检测气体和其它物质。因此,不应由所说明的实施例,而是由所附权利要求书和法定等效物确定范围。
以上描述已针对特定实施例。然而,可对所描述的实施例作出其它变化和修改,同时达成其优点中的一些或全部。所属领域的一般技术人员应进一步了解,可在不脱离本文中所公开的概念的情况下对上文所描述的系统和方法作出修改。因此,本发明不应视为受所公开的实施例限制。此外,可使用所描述的实施例的各种特征,而不对应地使用其它特征。因此,本描述应仅视为说明各种原理,而非限制本发明。
可由所属领域的技术人员鉴于上文所含的教示作出本文描述和示出的零件和步骤的细节、材料和布置方面的许多改变。相应地,应理解,所附权利要求书不应限于本文中所公开的实施例,且可包含除特定描述的实践以外的实践,且应依据法律所允许广义地进行解释。
Claims (25)
1.一种用于检测环境内的烃化合物的成像装置,其包括:
a.多个离散光检测器,每一光检测器响应于1.0到2.6微米的波长范围内的光,每一光检测器具有用于提供相应输出的相应电子读出电路;
b.多个光谱滤波器,每一光谱滤波器大体上覆盖相应光检测器,且对于由所关注烃化合物的光谱特征横跨的波长的光是透射的;
c.光学元件,其用于聚集至少在由所述多个光谱滤波器横跨的波长范围内的入射照明,且将所述照明经由所述多个光谱滤波器聚焦且到达所述相应离散光检测器上;
d.扫描致动器,其用于致使从二维扫描模式接收所述入射照明;
e.至少一个信号积分和转换电路,其与所述读出电路通信以选择性地对读出电路输出进行积分、放大和数字化;
f.至少一个扫描控制电路,其与所述扫描致动器通信以控制所述扫描致动器及所述至少一个信号积分和转换电路,以便通过所述至少一个信号积分和转换电路针对与所述扫描模式协调的多个光谱波段中的每一个从经积分、放大和数字化的读出电路输出产生二维数据要素序列;以及
g.处理器,其与所述至少一个信号积分和控制电路通信,以用于
i.接收所产生的数据要素以及表示所述光检测器和反射校准目标之间的距离的值,所述反射校准目标用于通过确定校准参数而相对于与所关注烃化合物的光谱特征相关联的数据要素校准每一光谱波段的所述数据要素,所述校准参数包括
1.每一光谱波段的暗电平偏移,
2.光谱波段之间的所关注数据要素的相对增益,和
3.表征跨越多个光谱波段的局部气氛的每一光谱波段的相对吸收系数,以及
ii.使用所述所产生的数据要素和所述校准参数使跨越光谱波段的所述相对增益适于所述环境内的背景材料的光谱反射率,且确定光谱波段之间的差分光学深度以用于评估烃沿着所述扫描模式的吸收率。
2.根据权利要求1所述的成像装置,其中所关注烃化合物的所述光谱特征为至少十纳米。
3.根据权利要求1所述的成像装置,其中每一光谱滤波器的透射波长不与其它滤波器的透射波长重叠。
4.根据权利要求1所述的成像装置,其中所述扫描致动器选自由以下组成的群组:谐振镜面、检流计驱动镜面、旋转多刻面镜面、电致动微镜面阵列、电控旋转台和双轴线平移倾斜单元,以至少在两个垂直方向中进行扫描。
5.根据权利要求1所述的成像装置,其中所述至少一个扫描控制电路与所述扫描致动器通信以致使从选自由以下组成的群组的二维扫描模式接收所述入射照明:开放扫描路径、闭合扫描路径和光栅扫描路径。
6.根据权利要求1所述的成像装置,其进一步包括用于相对于所述多个离散光检测器物理上维持所述多个光谱滤波器的框架,借此光在撞击所述相应离散光检测器之前通过每一光谱滤波器。
7.根据权利要求1所述的成像装置,其中所述光学元件包括透镜、曲面镜和衍射表面中的至少一个。
8.根据权利要求1所述的成像装置,其中所述处理器进一步用于定量经校准数据要素以导出所述环境内的一定量的烃化合物的总体积、总质量和质量通量中的至少一个。
9.一种用于对待利用成像装置监测的物理区域内的一或多种烃气排放物进行检测、定位和成像的方法,所述成像装置具有响应于1.0到2.6微米波长范围内的光的多光谱传感器、二维扫描致动器和数据处理器,所述方法包括:
a.使用所述扫描致动器跟踪所述区域的边界周围所述成像装置的视线的闭合光学扫描路径,以用于形成围绕所述区域的包封光学护层,其中顶点处于气体排放物可由于扩散、压力、浮力和环境风力条件中的至少一个而横穿的所述多光谱传感器处,且用于在由所述多光谱传感器检测沿着所述闭合光学扫描路径的一或多种烃气的光谱吸收特征后检测所述区域内的气体排放物的存在;
b.使用所述扫描致动器跨越所述区域边界内的位置跟踪所述成像装置的所述视线的包含线和弧的开放光学扫描路径,以用于响应于检测沿着所述闭合光学路径的一或多种烃气的光谱吸收特征定位所述区域边界内的气体排放物,借此跟踪开放光学扫描路径再分所述包封光学护层以定位所述区域的一或多个再分区内的所述气体排放物;以及
c.响应于定位所述区域的一或多个再分区内的气体排放物,使用所述扫描致动器跨越所述区域的至少一个再分区跟踪所述成像装置的所述视线的光栅光学扫描路径,以用于利用所述多光谱传感器产生所述气体排放物的二维多光谱图像。
10.根据权利要求9所述的方法,其中响应于所述1.0到2.6微米波长范围内的光的所述多光谱传感器包括多个光检测器的阵列,每一光检测器具有相应滤波器,每一滤波器对于由所关注烃化合物的光谱特征横跨的波长的光是透射的。
11.根据权利要求10所述的方法,其中所关注烃特征的所述光谱特征为至少十纳米。
12.根据权利要求10所述的方法,其中每一滤波器的透射波长不与其它滤波器的透射波长重叠。
13.根据权利要求10所述的方法,其中每一滤波器对于1.8到2.6微米波长范围内的大体上100nm的相应波段中的光是透射的。
14.根据权利要求10所述的方法,其中多个光检测器的所述阵列包括五个光检测器。
15.根据权利要求9所述的方法,其中通过所述二维扫描致动器使所述多光谱传感器相对于所述物理区域进行扫描来执行跟踪闭合光学扫描路径、开放光学扫描路径和光栅光学扫描路径的步骤,所述二维扫描致动器由谐振镜面、检流计驱动镜面、旋转多刻面镜面、电致动微镜面阵列、电控旋转台和双轴线平移倾斜单元中的至少一个构成,所述二维扫描致动器用于至少在两个垂直方向中进行扫描。
16.根据权利要求9所述的方法,其中跟踪光栅光学扫描路径以产生二维多光谱图像的步骤进一步包括对被所述光栅光学扫描路径覆盖的所述区域内的所述气体排放物进行定量。
17.根据权利要求16所述的方法,其中跟踪光栅光学扫描路径以对被所述光栅光学扫描路径覆盖的所述区域内的所述气体排放物进行定量的步骤进一步包括导出被所述光栅光学扫描路径覆盖的所述区域内的所述气体排放物的总体积、总质量和质量通量中的至少一个。
18.根据权利要求16所述的方法,其中跟踪光栅光学扫描路径以对被所述光栅光学扫描路径覆盖的所述区域内的所述气体排放物进行定量的步骤进一步包括表征所述气体排放物起源于的孔隙的尺寸和形状中的至少一个。
19.一种用于表征来自孔隙或表面的所关注烃的烃气排放物的质量流的方法,所述所关注烃在从所述孔隙或表面发射之前处于大体上已知或测得压力下,所述方法包括:
a.使用多光谱成像传感器获得所述气体排放物的差分吸收图像,所述多光谱成像传感器包括
i.多个离散光检测器,每一光检测器响应于1.0到2.6微米的波长范围内的光,每一光检测器具有用于提供相应输出的相应电子读出电路,
ii.多个光谱滤波器,每一光谱滤波器大体上覆盖相应光检测器,且对于由所关注烃化合物的光谱特征横跨的波长的光是透射的,
iii.光学元件,其用于将至少在1.0到2.6微米波长范围内的入射照明经由所述多个光谱滤波器中的每一个聚集和聚焦且到达所述相应离散光检测器上,以供所述离散光检测器感测经滤波的入射照明;
iv.扫描致动器,其用于致使在二维扫描模式中接收所述入射照明,
v.至少一个信号积分和转换电路,其与所述读出电路通信以选择性地对所述读出电路输出进行积分、放大和数字化,
vi.至少一个扫描控制电路,其与所述扫描致动器通信以控制所述扫描致动器及所述至少一个信号积分和转换电路,以便通过所述至少一个信号积分和转换电路针对与所述扫描模式协调的多个光谱波段中的每一个从经积分、放大和数字化的读出电路输出产生二维数据要素序列,以及
vii.处理器,其与所述至少一个信号积分和转换电路通信,以用于
1.接收所产生的数据要素以及表示所述光检测器和反射校准目标之间的距离的值,所述反射校准目标用于通过确定校准参数而相对于与所关注烃化合物的光谱特征相关联的数据要素校准每一光谱波段的所述数据要素,所述校准参数包括
a.每一光谱波段的暗电平偏移,
b.光谱波段之间的所关注数据要素的相对增益,和
c.表征跨越多个光谱波段的局部气氛的每一光谱波段的相对吸收系数,以及
2.使用所述所产生的数据要素和所述校准参数使跨越光谱波段的所述相对增益适于所述环境内的背景材料的光谱反射率,且确定光谱波段之间的差分光学深度以用于评估烃沿着所述扫描模式的吸收率;以及
b.基于以下中的至少一个估计发射烃气的大体上圆形孔隙的直径或所述所关注烃的质量流率
i.沿着气体喷流外推到所述气体喷流的顶点的平均差分光学深度和相对于发射所述烃气的所述孔隙的所述直径或面积的所述大体上已知或测得压力之间的关系,
ii.从所推断直径或面积的所述孔隙发射的所述烃气的所述大体上已知或测得压力和所述质量流之间的关系,
iii.在具有测得的速度和方向的大体上常风下,所述差分光学深度和从有限范围的表面发射的所述烃气的每单位面积的所述质量流之间的关系,
iv.在阵风之后具有测得的速度和方向的大体上常风下,所述差分光学深度、所述差分光学深度的变化率和从有限范围的所述表面发射的所述烃气的每单位面积质量流之间的关系,以及
v.发射所述烃气的广域表面上方高度H处导出的所述差分光学深度和在浮力的影响下从所述表面下方发射的所述烃气的每单位面积所述质量流之间的关系。
20.根据权利要求19所述的方法,其中所述所关注烃的所述光谱特征为至少十纳米。
21.根据权利要求19所述的方法,其中每一光谱滤波器的透射波长不与其它滤波器的透射波长重叠。
22.根据权利要求19所述的方法,其中所述扫描致动器选自由以下组成的群组:谐振镜面、检流计驱动镜面、旋转多刻面镜面、电致动微镜面阵列、电控旋转台和双轴线平移倾斜单元,以至少在两个垂直方向中进行扫描。
23.根据权利要求19所述的方法,其中所述至少一个扫描控制电路与所述扫描致动器通信以致使从选自由以下组成的群组的二维扫描模式接收所述入射照明:开放扫描路径、闭合扫描路径和光栅扫描路径。
24.根据权利要求19所述的方法,其进一步包括用于相对于所述多个离散光检测器物理上维持所述多个光谱滤波器的框架,借此光在撞击所述相应离散光检测器之前通过每一光谱滤波器。
25.根据权利要求19所述的方法,其中所述光学元件包括透镜、曲面镜和衍射表面中的至少一个。
Applications Claiming Priority (5)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201762472463P | 2017-03-16 | 2017-03-16 | |
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PCT/US2018/022943 WO2018170438A1 (en) | 2017-03-16 | 2018-03-16 | Scanning ir sensor for gas safety and emissions monitoring |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110392824A true CN110392824A (zh) | 2019-10-29 |
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---|---|---|---|
CN201880017410.3A Active CN110392824B (zh) | 2017-03-16 | 2018-03-16 | 用于气体安全和排放物监测的扫描ir传感器 |
Country Status (5)
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---|---|
US (2) | US10190976B2 (zh) |
EP (1) | EP3596308B1 (zh) |
CN (1) | CN110392824B (zh) |
CA (1) | CA3053821A1 (zh) |
WO (1) | WO2018170438A1 (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111551676A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-08-18 | 浙江新寰科环保科技股份有限公司 | 一种温室气体排放的监测方法 |
CN113109758A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-07-13 | 哈尔滨工程大学 | 冲击噪声环境下的量子瞭望非圆测向方法 |
CN113780135A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-12-10 | 中国科学技术大学先进技术研究院 | 跨场景的VOCs气体泄漏检测方法、系统及存储介质 |
Families Citing this family (43)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3425364B1 (en) * | 2016-03-03 | 2020-09-23 | Konica Minolta, Inc. | Gas leak position estimation device, gas leak position estimation method, and gas leak position estimation program |
US10197470B2 (en) | 2016-05-18 | 2019-02-05 | MultiSensor Scientific, Inc. | Hydrocarbon leak imaging and quantification sensor |
CN110392824B (zh) | 2017-03-16 | 2022-02-22 | 多传感器科学公司 | 用于气体安全和排放物监测的扫描ir传感器 |
US10739255B1 (en) * | 2017-03-31 | 2020-08-11 | Advanced Micro Instruments, Inc. | Trace moisture analyzer instrument, gas sampling and analyzing system, and method of detecting trace moisture levels in a gas |
US10371627B2 (en) | 2017-11-16 | 2019-08-06 | MultiSensor Scientific, Inc. | Systems and methods for multispectral imaging and gas detection using a scanning illuminator and optical sensor |
US10684216B2 (en) * | 2018-03-30 | 2020-06-16 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Multi-spectral gas quantification and differentiation method for optical gas imaging camera |
WO2019213280A1 (en) * | 2018-05-03 | 2019-11-07 | Quantum IR Technologies, LLC | Infrared imaging systems and methods for gas leak detection |
US11108995B2 (en) * | 2018-09-11 | 2021-08-31 | Draeger Medical Systems, Inc. | System and method for gas detection |
CN109344520B (zh) * | 2018-10-16 | 2022-12-06 | 中国科学院西北生态环境资源研究院 | 一种多分层土壤介质遥感深度模型的建立方法 |
US10634558B1 (en) | 2018-11-13 | 2020-04-28 | Anna Ailene Scott | Air quality monitoring system and enhanced spectrophotometric chemical sensor |
US11493439B2 (en) * | 2018-12-19 | 2022-11-08 | QinetiQ Inc. | Optical sensing calibration system and method |
US10697947B1 (en) | 2019-01-23 | 2020-06-30 | Project Canary, Inc. | Apparatus and methods for reducing fugitive gas emissions at oil facilities |
US10976245B2 (en) | 2019-01-25 | 2021-04-13 | MultiSensor Scientific, Inc. | Systems and methods for leak monitoring via measurement of optical absorption using tailored reflector installments |
US11854366B1 (en) * | 2019-02-15 | 2023-12-26 | United States Environmental Protection Agency | Leak monitoring systems and methods of utilizing same |
US11513003B2 (en) | 2019-08-07 | 2022-11-29 | Apple Inc. | Electronic devices with beam-steered infrared light sensing |
US11105784B2 (en) * | 2019-10-04 | 2021-08-31 | Sensors Unlimited, Inc. | System and method of sensing for petroleum, oil, and gas leaks using optical detection |
US11386530B2 (en) * | 2020-02-26 | 2022-07-12 | Flir Systems Ab | Digital filter for turbulence reduction and gas detection in thermal images |
CN111272698A (zh) * | 2020-03-25 | 2020-06-12 | 浙江浙能天然气运行有限公司 | 一种天然气泄漏监测系统及监测方法 |
US11150167B1 (en) | 2020-04-03 | 2021-10-19 | Project Canary, Pbc | Air sampling actuator and associated method |
FR3109633B1 (fr) * | 2020-04-23 | 2023-12-29 | Ifp Energies Now | Systeme et procede pour la surveillance de fuites de gaz au moyen d'une mesure optique |
CN113720788A (zh) * | 2020-05-25 | 2021-11-30 | 中国石油化工股份有限公司 | 炼化生产泄漏监测方法、装置、系统及红外成像装置 |
CN111929268B (zh) * | 2020-08-15 | 2023-06-23 | 新疆新业能源化工有限责任公司 | 一种反应釜气体泄露监测装置及定位方法 |
WO2022056152A1 (en) | 2020-09-10 | 2022-03-17 | Project Canary, Pbc | Air quality monitoring system and method |
WO2022070227A1 (ja) * | 2020-09-29 | 2022-04-07 | 日本電気株式会社 | 設備診断システム、設備診断方法、及び、設備診断プログラムが格納された記録媒体 |
EP4229864A1 (en) * | 2020-10-14 | 2023-08-23 | Baker Hughes Oilfield Operations, LLC | Intelligent mobile oilfield analytics platform |
CN112347919B (zh) * | 2020-11-06 | 2023-07-25 | 中国矿业大学(北京) | 一种地下天然气微泄漏点的遥感探测方法 |
KR102575032B1 (ko) * | 2020-12-02 | 2023-09-07 | 한국전자통신연구원 | 가스 탐지 지능 학습 시스템 및 그의 동작 방법 |
WO2022126137A1 (en) * | 2020-12-12 | 2022-06-16 | Blue Sky Measurements, Inc. | Methane monitoring and detection apparatus and methods |
US20230051111A1 (en) * | 2021-08-11 | 2023-02-16 | Lunar Outpost Inc. | Robotic Source Detection Device And Method |
US20230194376A1 (en) * | 2021-12-16 | 2023-06-22 | Honeywell International Inc. | Systems, methods, and computer program products for fugitive emission determinations |
CN114323290B (zh) * | 2021-12-28 | 2023-11-03 | 中国水利水电科学研究院 | 混凝土拌合楼骨料温度和出机口混凝土温度信息采集方法 |
US12006647B2 (en) | 2022-02-23 | 2024-06-11 | MultiSensor Scientific, Inc. | High stiffness relocatable tower |
WO2023163904A1 (en) | 2022-02-23 | 2023-08-31 | MultiSensor Scientific, Inc. | Relocatable and ballast-agnostic tower base |
DE102022105056A1 (de) | 2022-03-03 | 2023-09-07 | Grandperspective GmbH | Mobiler Gassensor und Verfahren zur Detektion und Abbildung von Gasemissionen |
WO2023177801A1 (en) * | 2022-03-16 | 2023-09-21 | Longpath Technologies, Inc. | Long path optical spectroscopy for identifying atmospheric emissions using retroreflectors |
US11802860B1 (en) | 2022-03-25 | 2023-10-31 | Project Canary, Pbc | Emissions detection system and methods |
WO2023215192A1 (en) * | 2022-05-02 | 2023-11-09 | Schlumberger Technology Corporation | Pole-mounted devices and systems for iot-enabled monitoring of methane emissions of one or more industrial facilities |
WO2024077300A2 (en) * | 2022-10-07 | 2024-04-11 | Semiconductor Components Industries, Llc | A combined short-wavelength infrared and visible light sensor |
US11861753B1 (en) | 2023-02-01 | 2024-01-02 | Project Canary, Pbc | Air quality monitors minimization system and methods |
US11887203B1 (en) | 2023-02-01 | 2024-01-30 | Project Canary, Pbc | Air quality monitors minimization system and methods |
US11727519B1 (en) | 2023-02-01 | 2023-08-15 | Project Canary, Pbc | Air quality monitors minimization system and methods |
US11790312B1 (en) | 2023-03-23 | 2023-10-17 | Project Canary, Pbc | Supply-chain characteristic-vectors merchandising system and methods |
CN117491313B (zh) * | 2023-11-13 | 2024-05-28 | 南京市锅炉压力容器检验研究院 | 一种基于tdlas的场区甲烷泄漏空间智能识别方法 |
Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3662171A (en) * | 1970-09-21 | 1972-05-09 | Textron Inc | Methane gas detection system using infrared |
JPH05264446A (ja) * | 1992-03-18 | 1993-10-12 | Anritsu Corp | ガス検出装置 |
US7075653B1 (en) * | 2005-04-29 | 2006-07-11 | Heath Consultants Incorporated | Method and apparatus for laser-based remote methane leak detection |
US20060203248A1 (en) * | 2005-03-11 | 2006-09-14 | Reichardt Thomas A | Natural gas leak mapper |
CN1888865A (zh) * | 2006-07-19 | 2007-01-03 | 中国科学院安徽光学精密机械研究所 | 开放式天然气泄漏多路监测方法和光路结构 |
CN101529219A (zh) * | 2006-09-15 | 2009-09-09 | 纳幕尔杜邦公司 | 检测氟烯烃组合物泄漏的方法及其所用的传感器 |
CN101680833A (zh) * | 2007-05-24 | 2010-03-24 | 佐勒技术公司 | 用于高空间分辨率温度和物质浓度测量的面元划分和层析成像 |
US20100231722A1 (en) * | 2009-03-16 | 2010-09-16 | Southwest Research Institute | Compact handheld detector for greenhouse gasses |
CN103503135A (zh) * | 2011-03-25 | 2014-01-08 | 埃克森美孚上游研究公司 | 用于气体羽状流检测的差分红外线成像仪 |
US20140160479A1 (en) * | 2009-06-29 | 2014-06-12 | Hager Environmental And Atmospheric Technologies, Llc | Method and device for remote sensing of amount of ingredients and temperature of gases |
CN104122039A (zh) * | 2013-04-25 | 2014-10-29 | 北京格宝应用技术有限公司 | 烯烃气体泄漏的监控系统及方法 |
CN104697718A (zh) * | 2013-12-10 | 2015-06-10 | 山东长运光电科技有限公司 | 丙烷泄漏检测红外成像仪 |
US20150316473A1 (en) * | 2014-05-01 | 2015-11-05 | Rebellion Photonics, Inc. | Mobile gas and chemical imaging camera |
CN105181137A (zh) * | 2015-08-21 | 2015-12-23 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 用于地基对月观测的宽波段高光谱分辨率成像系统 |
CN205049297U (zh) * | 2015-09-23 | 2016-02-24 | 李海军 | 漏水源红外分析检测仪 |
CN205562132U (zh) * | 2016-01-29 | 2016-09-07 | 国家电网公司 | 变电站gis设备sf6泄漏检测系统 |
CN106124130A (zh) * | 2016-08-17 | 2016-11-16 | 山西中科华仪科技有限公司 | 一种用于天然气泄漏的自动检测装置及方法 |
Family Cites Families (34)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4490613A (en) | 1982-01-29 | 1984-12-25 | Brame Durward B | Infrared hydrocarbon remote sensor |
US4543481A (en) * | 1983-12-08 | 1985-09-24 | Moniteq Ltd. | Leak detection in pipelines |
US4864127A (en) | 1986-07-31 | 1989-09-05 | Brame Durward B | Earth surface hydrocarbon gas cloud detection by use of landsat data |
US5103675A (en) * | 1989-12-20 | 1992-04-14 | Komninos Nikolaos I | Signal detector and method for detecting signals having selected frequency characteristics |
IL98729A (en) | 1991-07-04 | 1996-08-04 | Spectronix Ltd | Method and apparatus for detecting hydrocarbon vapours in a monitored area |
ATE149682T1 (de) | 1991-12-04 | 1997-03-15 | Bertin & Cie | Verfahren und vorrichtung zur optischen ferndetektion eines sich in einem beobachteten raumgebiet befindenden gases |
US5656813A (en) | 1995-04-04 | 1997-08-12 | Gmd Systems, Inc. | Apparatus for imaging gas |
AU2001294807A1 (en) | 2000-09-28 | 2002-04-08 | Sandia Corporation | Pulsed laser linescanner for a backscatter absorption gas imaging system |
US6680778B2 (en) | 2001-11-08 | 2004-01-20 | Michele Hinnrichs | Gas leak detector |
JP2007515621A (ja) | 2003-06-11 | 2007-06-14 | フリー ブラザーズ エルエルシィ | 赤外線カメラ・システムを用いて検査を実施する及び化学物質漏出を検出するためのシステム及び方法 |
US20060202122A1 (en) | 2005-03-14 | 2006-09-14 | Gunn Scott E | Detecting gas in fluids |
WO2007043899A1 (en) | 2005-10-14 | 2007-04-19 | Applied Research Associates Nz Limited | A method of monitoring a surface feature and apparatus therefor |
FR2914064B1 (fr) | 2007-03-22 | 2009-06-05 | Bertin Technologies Soc Par Ac | Dispositif de detection optique de gaz a distance |
US7649174B2 (en) | 2008-02-11 | 2010-01-19 | Flir Systems, Inc. | Thermography camera configured for gas leak detection |
US20120062697A1 (en) | 2010-06-09 | 2012-03-15 | Chemimage Corporation | Hyperspectral imaging sensor for tracking moving targets |
US20120062740A1 (en) | 2010-06-09 | 2012-03-15 | Chemlmage Corporation | Hyperspectral imaging sensor for tracking moving targets |
DE102010032723B3 (de) | 2010-07-26 | 2011-11-24 | Faro Technologies, Inc. | Vorrichtung zum optischen Abtasten und Vermessen einer Umgebung |
US8743358B2 (en) | 2011-11-10 | 2014-06-03 | Chemimage Corporation | System and method for safer detection of unknown materials using dual polarized hyperspectral imaging and Raman spectroscopy |
WO2013173541A1 (en) | 2012-05-18 | 2013-11-21 | Rebellion Photonics, Inc. | Divided-aperture infra-red spectral imaging system for chemical detection |
RU2616653C2 (ru) | 2012-06-05 | 2017-04-18 | Хайпермед Имэджинг, Инк. | Способы и устройство для соосного формирования изображения с множеством длин волн |
US20130327942A1 (en) | 2012-06-06 | 2013-12-12 | Raytheon Company | Compact spectrometer for remote hydrocarbon detection |
US9225915B2 (en) | 2012-07-06 | 2015-12-29 | Providence Photonics, Llc | Calibration and quantification method for gas imaging camera |
US9052290B2 (en) | 2012-10-15 | 2015-06-09 | Chemimage Corporation | SWIR targeted agile raman system for detection of unknown materials using dual polarization |
US20140268104A1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Chemlmage Corporation | System and method for safer detection of unknown materials using dual polarized hyperspectral imaging and raman spectroscopy |
US10267729B2 (en) * | 2014-05-09 | 2019-04-23 | Kairos Aerospace Inc. | Systems and methods for detecting gas leaks |
CA2954625C (en) * | 2014-06-18 | 2022-12-13 | Innopix, Inc. | Spectral imaging system for remote and noninvasive detection of target substances using spectral filter arrays and image capture arrays |
US9581543B2 (en) | 2014-11-10 | 2017-02-28 | Ci Systems (Israel) Ltd. | Infrared detection and imaging device with no moving parts |
CA3241702A1 (en) * | 2015-05-29 | 2016-12-08 | Rebellion Photonics, Inc. | Hydrogen sulfide imaging system |
US10001427B2 (en) * | 2016-02-15 | 2018-06-19 | Kane Usa, Inc. | Leak detector |
US10317311B2 (en) * | 2016-03-31 | 2019-06-11 | Konica Minolta Laboratory U.S.A., Inc. | Laser scanning leak detection and visualization apparatus |
US10197470B2 (en) | 2016-05-18 | 2019-02-05 | MultiSensor Scientific, Inc. | Hydrocarbon leak imaging and quantification sensor |
CN110392824B (zh) * | 2017-03-16 | 2022-02-22 | 多传感器科学公司 | 用于气体安全和排放物监测的扫描ir传感器 |
US10031040B1 (en) | 2017-03-28 | 2018-07-24 | Palo Alto Research Center Incorporated | Method and system for analyzing gas leak based on machine learning |
US10371627B2 (en) | 2017-11-16 | 2019-08-06 | MultiSensor Scientific, Inc. | Systems and methods for multispectral imaging and gas detection using a scanning illuminator and optical sensor |
-
2018
- 2018-03-16 CN CN201880017410.3A patent/CN110392824B/zh active Active
- 2018-03-16 WO PCT/US2018/022943 patent/WO2018170438A1/en unknown
- 2018-03-16 CA CA3053821A patent/CA3053821A1/en active Pending
- 2018-03-16 US US15/923,794 patent/US10190976B2/en active Active
- 2018-03-16 EP EP18766693.8A patent/EP3596308B1/en active Active
- 2018-11-07 US US16/183,045 patent/US10436710B2/en active Active
Patent Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3662171A (en) * | 1970-09-21 | 1972-05-09 | Textron Inc | Methane gas detection system using infrared |
JPH05264446A (ja) * | 1992-03-18 | 1993-10-12 | Anritsu Corp | ガス検出装置 |
US20060203248A1 (en) * | 2005-03-11 | 2006-09-14 | Reichardt Thomas A | Natural gas leak mapper |
US7075653B1 (en) * | 2005-04-29 | 2006-07-11 | Heath Consultants Incorporated | Method and apparatus for laser-based remote methane leak detection |
CN1888865A (zh) * | 2006-07-19 | 2007-01-03 | 中国科学院安徽光学精密机械研究所 | 开放式天然气泄漏多路监测方法和光路结构 |
CN101529219A (zh) * | 2006-09-15 | 2009-09-09 | 纳幕尔杜邦公司 | 检测氟烯烃组合物泄漏的方法及其所用的传感器 |
CN101680833A (zh) * | 2007-05-24 | 2010-03-24 | 佐勒技术公司 | 用于高空间分辨率温度和物质浓度测量的面元划分和层析成像 |
US20100231722A1 (en) * | 2009-03-16 | 2010-09-16 | Southwest Research Institute | Compact handheld detector for greenhouse gasses |
US20140160479A1 (en) * | 2009-06-29 | 2014-06-12 | Hager Environmental And Atmospheric Technologies, Llc | Method and device for remote sensing of amount of ingredients and temperature of gases |
CN103503135A (zh) * | 2011-03-25 | 2014-01-08 | 埃克森美孚上游研究公司 | 用于气体羽状流检测的差分红外线成像仪 |
CN104122039A (zh) * | 2013-04-25 | 2014-10-29 | 北京格宝应用技术有限公司 | 烯烃气体泄漏的监控系统及方法 |
CN104697718A (zh) * | 2013-12-10 | 2015-06-10 | 山东长运光电科技有限公司 | 丙烷泄漏检测红外成像仪 |
US20150316473A1 (en) * | 2014-05-01 | 2015-11-05 | Rebellion Photonics, Inc. | Mobile gas and chemical imaging camera |
CN105181137A (zh) * | 2015-08-21 | 2015-12-23 | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 | 用于地基对月观测的宽波段高光谱分辨率成像系统 |
CN205049297U (zh) * | 2015-09-23 | 2016-02-24 | 李海军 | 漏水源红外分析检测仪 |
CN205562132U (zh) * | 2016-01-29 | 2016-09-07 | 国家电网公司 | 变电站gis设备sf6泄漏检测系统 |
CN106124130A (zh) * | 2016-08-17 | 2016-11-16 | 山西中科华仪科技有限公司 | 一种用于天然气泄漏的自动检测装置及方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
李静 等: "基于多特征波长光谱分析的天然气泄漏遥测系统", 《光谱学与光谱分析》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111551676A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-08-18 | 浙江新寰科环保科技股份有限公司 | 一种温室气体排放的监测方法 |
CN113109758A (zh) * | 2021-04-01 | 2021-07-13 | 哈尔滨工程大学 | 冲击噪声环境下的量子瞭望非圆测向方法 |
CN113109758B (zh) * | 2021-04-01 | 2022-12-13 | 哈尔滨工程大学 | 冲击噪声环境下的量子瞭望非圆测向方法 |
CN113780135A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-12-10 | 中国科学技术大学先进技术研究院 | 跨场景的VOCs气体泄漏检测方法、系统及存储介质 |
CN113780135B (zh) * | 2021-08-31 | 2023-08-04 | 中国科学技术大学先进技术研究院 | 跨场景的VOCs气体泄漏检测方法、系统及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20190137390A1 (en) | 2019-05-09 |
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CN110392824B (zh) | 2022-02-22 |
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Leifer et al. | In situ sensing of methane emissions from natural marine hydrocarbon seeps: A potential remote sensing technology | |
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Stoll | Principles of radiometry |
Legal Events
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