CN113899716A - 气体检测装置和方法 - Google Patents

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Abstract

一种识别诸如甲烷之类的第一气体在样本内的存在的方法，所述第一气体例如包含天然气。提供检测器，所述检测器具有响应于第一波长的传感器、响应于第二波长的传感器和用于收集参考读数的传感器。分析气体样本，以获得与所述第一波长相对应的第一吸收读数、与所述第二波长相对应的第二吸收读数、以及参考读数。使用所述第一吸收读数和所述参考读数来计算第一吸收数字，并使用所述第二吸收读数和所述参考读数来计算第二吸收数字。将线性化器函数应用于所述第一和第二吸收数字中的每一个，以计算第一和第二浓度数字。校准针对每一个波长的传感器，以用于检测所述第一气体，使得当仅所述第一气体存在于样本中时，在每一个波长处收集的数据给出相同读数。然后计算所述第一浓度数字与所述第二浓度数字的比率，并使用所述比率以识别是否仅所述第一气体存在于所述样本中。

Description

气体检测装置和方法
本申请为分案申请，其母案的发明名称为“气体检测装置和方法”，申请日为2016年7月27日，申请号为2016800440687。
本发明涉及气体检测装置，并且更具体地涉及用于在不同类型的气体之间进行区分的装置。
本领域中已知用于检测气体在环境内的存在且还用于辨别气体混合物的成分的装置和方法。许多这种过程和设备是基于实验室的，但在许多应用中，与收集气体样本并将其发送到实验室以用于分析相关联的延迟是不期望或不可接受的。例如，涉及天然气的分发的煤气公用事业必须对来自气体供给线的气体泄漏的任何报告迅速行动。大多数气体分发管道工作是地下的，并且因此，存在与挖掘管道工程相关联的显著成本，管道工程可以处于道路等下方。然而，可能有下述情况：已报告的气体事实上不从管线泄漏而是从某其他源泄漏。天然气是诸如甲烷、乙烷、丙烷、丁烷等之类的烃的混合物。然而，基本检测器还将对诸如垃圾填埋气体之类的气体的其他源作出响应，该气体主要是甲烷。然后为了避免不必要的挖掘，存在针对用于在挖之前在不同类型的气体之间进行区分的系统的需要。
如上面已经提及的那样，基于实验室的设备是本领域中已知的，其可以分析气体样本并在不同气体类型之间进行区分/识别成分。然而，收集样本并进行发送以用于实验室分析将引起显著延迟，且取决于泄漏的严重性，可能不是选择。
一种已知的解决方案是在便携式气体检测仪器中提供微型气相色谱仪。该仪器收集气体的样本，并在若干分钟的时段内提供气体的组成成分的指示。
本领域中已知的另一方案已经是使用基于激光器的检测器。尽管这些非常有效地工作，但它们过度昂贵。
US-A-4958076公开了一种选择性气体检测装置，其可以用于确定气体样本中烃类气体的浓度和类型。它通过使用至少两个红外辐射吸收通道来这样做，每一个红外辐射吸收通道对不同的波长（特别地，3.2微米和3.4微米）作出响应。红外吸收通道通过测量由气体样本在特定波长处吸收的红外辐射的量来工作。来自每一个通道的数据将独立地给出其被调谐到的特定烃的浓度的指示，但其也对其他烃敏感。在US’076中，来自每一个通道的吸收数据用于计算针对每一个通道的吸收度数字，并且，然后使用针对两个通道的吸收度数字之比以推断所存在的烃的类型。为了最小化被调谐到相同波长的不同传感器的输出中的方差的影响，US’076进一步提出取成对通道的输出的比率的对数，这是由于这将减小任何这种方差的影响。这在使用US’076中教导的类型的模拟系统时是可接受的方案，但关于现在更普遍利用的更准确的数字系统而言更不可接受。
相应地，存在针对下述改进气体检测系统的需要：其能够提供与样本中存在的气体的识别有关的更准确信息以及与该气体的浓度有关的信息二者。本发明的进一步目的是提供这样的系统，其减小成分的变化对测量读数的影响。更进一步的需要是：这种系统应当可在便携式装置中实现，以便使得能够在所怀疑的气体泄漏的现场处实施快速分析。
根据本发明的第一方面，提供了一种识别第一气体在样本内的存在的方法，包括下述步骤：提供检测器，所述检测器具有响应于第一波长的传感器、响应于第二波长的传感器和用于收集参考读数的传感器；分析气体样本，以获得与所述第一波长相对应的第一吸收读数、与所述第二波长相对应的第二吸收读数、以及参考读数；使用所述第一吸收读数和所述参考读数来计算第一吸收数字，并使用所述第二吸收读数和所述参考读数来计算第二吸收数字；将线性化器函数应用于所述第一和第二吸收数字中的每一个，以计算第一和第二浓度数字；校准针对每一个波长的传感器，以用于检测所述第一气体，使得当仅所述第一气体存在于样本中时，在每一个波长处收集的数据给出相同读数；计算所述第一浓度数字与所述第二浓度数字的比率，并使用所述比率以识别是否仅所述第一气体存在于所述样本中。
本发明的第一方面的方法与现有技术的不同之处在于：校准针对每一个波长的传感器以用于检测第一气体，使得如果仅第一气体存在于样本中，则这些传感器给出相同读数。此外，在本发明的方法中，首先使用线性化器函数来处理针对每一个波长的读数以计算浓度读数，然后使用两个浓度读数以计算比率。这与现有技术形成对比，在现有技术中，针对每一个通道的吸收数字均是使用对数函数来处理的，以产生吸收度数字，然后，吸收度数字彼此相除以产生两个吸收度数字的比率的数字。
根据本发明的第一方面的方法从而具有下述优势：通过将线性化器函数应用于读数且然后计算浓度的比率，所获得的比率数字不易受诸如由于制造容差所致的传感器中的过滤器中的方差之类的传感器变化影响。由此，可以作出更可靠的识别。
本发明在甲烷与诸如丙烷和丁烷之类的更高烃之间进行区分时特别有用，且对于将甲烷与天然气加以区分而言特别有用。优选地，然后，第一波长是3.3微米加或减0.1微米，并且第二波长是3.4微米加或减0.1微米。然后，实施校准以用于检测甲烷，使得当分析包含甲烷但不包含其他烃的样本时，在每一个波长处获得相同读数。在该情况下，根据本发明而计算的比率数字将是1，使得比率1的计算指示甲烷处于样本中。
天然气包括烃的范围，该范围包括甲烷以及许多其他烃。由于它们的不同的操作波长，当包含天然气的样本由传感器分析时，来自两个传感器的读数将不同，并且两个读数之间的差值将随天然气的增大的浓度而增大。相应地，大于1的比率的计算指示除甲烷外的气体存在于样本中。利用甲烷校准传感器的方式意味着：其将指示如果所采样的气体是比如天然气或者任何更高烃，则气体不是甲烷。
优选地，分离地在每一个波长处的读数上实施补偿，以便消除由于环境参数的变化所致的误差。特别地，可以实施温度补偿和压力补偿中的至少一个，其中优选地，在两个阶段（零点漂移校正和量程漂移校正）中实施温度补偿。
当利用均被校准以用于检测相同第一气体（优选地，甲烷）的在本发明中使用的类型的传感器时，当所测量的样本实际上是第二气体（优选地，天然气）或任何其他烃时，相对于第一气体的增加的吸收意味着给出的读数将高于实际浓度。在其中存在容积水平的天然气的情况下，由线性化器指示的浓度可以高于实际浓度数百个百分比。
相应地，存在下述需要：补偿增加的吸收，以便使得能够从取自传感器的读数获得样本中气体的实际浓度的更准确值。
优选地，使用两个传感器，针对每一个波长一个传感器。然而，在本发明的范围内还可以利用单个传感器，该单个传感器可在不同模式中（诸如与可变或可改变过滤器一起）操作以允许它在不同波长处同时或在不同时间处取得读数，重要特征是：可以从与两个不同波长相对应的相同样本收集数据。
该传感器或每一个传感器可以是红外辐射吸收传感器，特别地，与可适用于所需波长的（一个或多个）合适的光谱过滤器和检测器一起的宽带IR源（诸如例如闪烁白炽灯泡）。然而，取而代之，传感器可以使发射器并入，该发射器在所需波长处发射光，从而避免结合过滤器使用源的需要。特别地，可以利用在第一和第二波长处发射光的LED，或者可能地，可在与第一和第二波长相对应的两个模式中操作的LED。
根据本发明的另一方面，提供了一种测量样本中第一气体的浓度的方法，包括下述步骤：提供检测器，所述检测器具有响应于第一波长的传感器、响应于第二波长的传感器和用于取得参考读数的传感器；将线性化器函数应用于第一和第二吸收数字中的每一个，以计算第一和第二浓度数字；校准针对每一个波长的传感器，以用于检测所述第一气体，使得当仅所述第一气体存在于样本中时，每一个波长处的数据给出相同读数；分析气体样本以获得所述第一波长处的第一吸收读数、所述第二波长处的第二吸收读数、以及参考读数；使用所述第一波长处的读数、所述第二波长处的读数、以及所述参考读数来计算第一浓度数字（c1）和第二浓度数字（c2）；以及使用等式ccor = c1 – X·(c2 – c1)来计算指示所述样本中所述第一气体和所述第二气体中所述的一个的实际浓度的经校正的浓度数字（ccor），其中X = A·(c1 / c2)B，其中对于取决于在所述样本中寻找的气体而选择的特定对过滤器波长，A和B是常量。
根据本发明的第二方面的方法具有下述优势：提供针对产生于由于在所述样本中寻找的不同气体所致的两个波长处的差分读数的浓度读数中的误差的校正。
优选地，所述第一气体是甲烷，并且其浓度是在包含天然气或另一更高烃的样本中测量的，在该情况下，A = 2.5577并且B = 1.869。然而，对于第一和第二波长的不同值，A和B的值将不同（如果例如与其他气体相关联地使用该方法，则这些可以不同）。在该情况下，A和B的值可以是如下阐述的那样凭经验计算的。
尽管该校正被发现为产生比未利用该校正方法的现有技术方案显著更准确的值，但已经发现，当仅存在甲烷时，校正算法确实将噪声引入到测量结果。优选地，因此，如果所存在的气体是甲烷，则不使用该算法，并且取而代之，仅第一传感器的输出用于计算浓度读数。
在特别优选实施例中，仅在第一传感器与第二传感器的读数之比（c1 / c2）高于第一阈值的情况下使用该等式，在（c1 / c2）低于第二阈值的情况下使用仅第一传感器的输出，并且在（c1 / c2）处于第一和第二阈值之间的情况下使用过渡算法。
特别地，第一阈值是1，并且第二阈值是0.9。在该情况下，所利用的校正等式是：ccor = M2·(c1 – X·(c2 – c1)) + M1·c1，其中M1 = (z – 0.9)/(1 – 0.9)并且M2 = (1– z)/(1 – 0.9)，其中当（c1 / c2）< 0.9时，z = 0.9；当（c1 / c2）> 1时，z = 1；以及当0.9≤（c1 / c2）≤ 1时，z =（c1 / c2）。
这具有下述优势：通过当来自传感器的基本读数指示浓度处于有噪范围内时不使用由校正算法引入的噪声（即，通过当仅存在甲烷时不使用该算法）来移除该噪声的影响。
在本发明的第二方面的方法的进一步发展中，已经发现，可以通过将校正因子引入到取决于从第一传感器D1取得的浓度的测量值的等式中来改进经校正的浓度值的准确度。
相应地，本发明进一步提供了一种测量样本中第一气体的浓度的方法，包括下述步骤：提供检测器，所述检测器具有响应于第一波长的传感器、响应于第二波长的传感器和用于取得参考读数的传感器；将线性化器函数应用于第一和第二吸收数字中的每一个，以计算第一和第二浓度数字；校准针对每一个波长的传感器，以用于检测所述第一气体，使得当仅所述第一气体存在于样本中时，每一个波长处的数据给出相同读数；分析气体样本以获得所述第一波长处的第一吸收读数、所述第二波长处的第二吸收读数、以及参考读数；使用所述第一波长处的读数、所述第二波长处的读数、以及所述参考读数来计算第一浓度数字（c1）和第二浓度数字（c2）；以及使用等式ccor = c1 – X·(c2 – c1)来计算指示所述样本中所述第一气体的实际浓度的经校正的浓度数字（ccor），其中X = D·A·(c1 / c2)B，其中对于取决于在所述样本中寻找的气体而选择的特定对过滤器波长，A和B是常量，并且D是取决于所述样本中所述第一气体的浓度的校正因子。
优选地，从使用检测器取得的校准读数外插D的值，以测量至少处于两个已知浓度的已知成分的第一气体混合物和至少处于两个已知浓度的与第一气体混合物的成分不同的已知成分的第二气体混合物的浓度，校准读数优选地是使用第一和第二气体混合物中的每一个的相同浓度值来取得的，并且特别地，读数是以100%每一种气体混合物以及以在氮气方面50%每一种气体混合物取得的。
优选地，使用利用等式
Figure DEST_PATH_IMAGE001
从已知成分的样本取得的读数来计算D的校准值，其中C1和C2是针对该样本取得的传感器读数，并且Ccor是已知样本中气体的实际浓度。优选地，然后使用校准值之间的线性外插来从D的校准值外插针对未知成分的样本的D的值，以针对样本外插到针对C1的测量值的D的值。
在特别优选实施例中，使用下述等式来针对未知成分的特定样本计算D：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE003
以及
Figure DEST_PATH_IMAGE004
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE005
；R@100%NG1 = 以已知成分的第一气体混合物NG1的至少一个已知浓度测量的校准确定比率，R@100%NG2 = 以已知成分的第二气体混合物NG2的至少一个已知浓度测量的校准确定比率，并且DNG1是在针对第一气体混合物的D的校准值之间外插的线性等式，并且DNG2是在针对第二气体混合物的D的校准值之间外插的线性等式。
还可以利用根据本发明的该第三方面的方法，其中上面和下面结合本发明的第二方面阐述优选选项。
在本发明的特别优选实施例中，结合根据本发明的第一方面的识别方法而利用本发明的第二或第三方面的校正算法。
再一次，尽管在优选实施例中针对每一个波长使用单独的传感器，但还可以使用被配置成收集三个不同波长处的数据（包括参考读数）的单个传感器。
本发明进一步提供了一种选择性气体检测装置，包括：响应于第一波长的传感器、响应于第二波长的传感器和用于收集参考读数的传感器；以及处理部件，所述处理部件被编程成：使用针对所述第一波长的读数和所述参考读数来计算第一吸收数字且使用针对所述第二波长的读数和所述参考读数来计算第二吸收数字；通过将线性化器函数应用于第一和第二吸收读数中的每一个来计算第一和第二浓度数字；针对每一个波长的传感器被校准以用于检测所述第一气体，使得当仅所述第一气体存在于样本中时，针对每一个波长的读数相同；计算所述第一浓度数字与所述第二浓度数字的比率；以及基于所计算的比率来识别存在于所述样本中的气体。
本发明更进一步提供了一种选择性气体检测装置，包括：响应于第一波长的传感器、响应于第二波长的传感器和用于收集参考读数的传感器；针对每一个波长的传感器被校准以用于检测第一气体，使得当仅所述第一气体存在于样本中时，针对每一个波长的读数相同；以及处理部件，所述处理部件被编程成应用根据本发明的第二方面的方法。
优选地，针对所述第一波长、所述第二波长和所述参考读数中的每一个使用单独的传感器。
对于本发明的上述方面中的每一个，该传感器或每一个传感器可以是红外辐射吸收，特别地，与可适用于所需波长的（一个或多个）合适的光谱过滤器和检测器一起使用的宽带IR源（诸如例如闪烁白炽灯泡）。然而，取而代之，传感器可以使发射器并入，该发射器在所需波长处发射光，从而避免结合过滤器使用源的需要。特别地，可以利用在第一、第二和参考波长处发射光的LED，或者可能地，可在与第一、第二和参考波长相对应的三个模式中操作的单个LED。
为了可以很好地理解本发明，现在将描述本发明的作为示例而给出的一些实施例，对附图进行了参照，在附图中：
图1是示出了关于甲烷和天然气的根据本发明优选实施例的传感器的指示算法的示例的曲线图；
图2是示出了甲烷和烃传感器的样本批次的线性化器误差的分布的曲线图；
图3是示出了针对不同传感器批次的气体确定比率的变化的曲线图；
图4是示出了根据本发明的校正对甲烷和烃传感器数据二者的影响的曲线图；
图5是示出了应用本发明的线性化器校正算法对气体确定比率的影响的曲线图；
图6是示出了针对不同气体使本发明的方法并入的甲烷和烃传感器线性化器输出的曲线图；
图7是示出了使用本发明的校正算法而对天然气的线性化器响应的曲线图；
图8是示出了针对不同气体的算法校正因子的变化的曲线图；
图9是示出了算法校正因子关于鉴别比率的变化的曲线图；
图10是示出了甲烷传感器中的测量误差相比于根据本发明的用于甲烷的烃校正算法所造成的误差的曲线图；
图11是示出了经修改的校正因子关于鉴别比率的变化的曲线图；
图12是示出了针对利用本发明方法的检测器的、确定比率关于不同气体的浓度的变化的曲线图；
图13是示出了相对于甲烷传感器的输出与在已知但不同的成分和浓度的多个样本上取得的另一烃传感器的输出的比率而绘制的甲烷传感器的校准读数的曲线图；以及
图14是示出了相对于根据图13中所示的校准数据计算的校正因子的值而绘制的甲烷传感器的输出的曲线图。
甲烷的NDIR光谱检测是广泛使用的技术，其中传感器可从各种供应商得到。然而，不存在已被成功地用于识别天然气的这种类型的传感器。这种传感器可以被规定成测量IR光谱的不同部分，以便产生其中目标气体是甲烷的传感器或者其中目标气体是更高烃（丙烷、丁烷等）的传感器。然而不论目标气体如何，它们仍将在不同程度上对所有烃作出响应。
现在描述的本发明优选实施例基于具有甲烷传感器和烃传感器的检测器的提供。尽管本发明的详细描述涉及甲烷和烃，但将理解，这仅用于说明目的并且本发明一般适用于气体且不必然仅限于甲烷的检测。
相应地，作为本发明的一部分而利用的检测器有效地具有两个烃传感器。它们二者均对烃作出响应，但在不同程度上。如果二者均是针对甲烷而校准的并且甲烷是仅有的所存在的气体，则二者将产生相同结果。然而，如果存在甲烷以及另一种烃（例如，如将针对天然气的情况那样，乙烷），则这两个传感器将产生不同结果。本发明中实现甲烷与天然气之间的鉴别的是在存在天然气的情况下信号的这种不平衡。
本发明中利用的传感器是非色散IR传感器，其使用红外光谱术的基本原理以测量气体的浓度。简言之，气体吸收具体波长（光谱指纹）处的光。所吸收的光的量将取决于目标气体的浓度，浓度越高，则吸收越大。
该过程可以由比尔朗伯特（Beer-Lambert）等式建模，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
其中I0 = 空气中的光强度；α= 吸收系数；c = 气体浓度；以及l = 光学路径长度。
因为非色散系统查看许多数目的吸收线路而不是仅查看气体的单个线路（如激光光谱术中那样），所以乘积“αl”不是恒定的，而是取决于c。
本发明优选实施例中使用的传感器由三个热电检测器和红外源构成。这三个检测器均具有用于检测中IR光谱的不同部分的光谱过滤器。
在本发明中，这三个过滤器的规范如下：
过滤器1（甲烷）： 3.33μm +/- 0.1μm
过滤器2（更高烃）： 3.40μm +/- 0.1μm
过滤器3（参考）： 3.95μm +/- 0.1μm
每一个过滤器的带宽是纳米量级的或者数百纳米，诸如例如：对于过滤器1，160nm；对于过滤器2，120nm；以及对于过滤器3，90nm。然而，这些带宽值不是排他的，且将取决于所使用的传感器的规范而变化。
红外源以4Hz闪烁。这在检测器电路的输出处生成4Hz正弦波形，其振幅被测量以提供到达检测器的光的量的指示（等式1中的“l”）。
借以识别天然气的方法如下：
首先，计算每一个通道中的吸收（使用参考检测器作为空气中的信号强度的度量）。
Figure DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Im = 归一化甲烷通道强度；
Ihc = 归一化烃通道强度；
Ir = 归一化参考通道强度。
然后使用线性化器等式以计算在每一个通道中测量的浓度。
c = c(abs) （4）
其中c(abs) = 线性化器函数。
存在针对每一个通道的单独线性化器。
然后计算两个所计算的浓度之比，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
如果R = 1，则气体是甲烷。
由于针对甲烷和其他烃的光谱过滤器位置和相对吸收强度，烃通道将在存在天然气（或除甲烷外的任何烃）的情况下比甲烷通道看到更大的吸收。对于天然气，这意味着C2>C1。因此，如果R>1，则可以推断，气体不仅是甲烷。
气体确定比率（等式5）在理论上相当直接。然而，因为取两个数之比，所以如果如针对低气体浓度的情况中那样，这些数小，则已经发现，噪声能够在计算中扮演重要作用。还已经发现，计及线性度中的误差是期望的。因此，在优选实施例中，界限要被设置成减小不正确确定的可能性。
优选界限是：
如果C1<Y，则气体被削弱；（信号太低而不能作出可靠判决）
如果C1>Y并且R<1.025，则气体是甲烷；
如果C1>Y并且1.025<R<1.05，则气体是未定的；（这是缓冲，以考虑线性度中的噪声和传感器到传感器变化）
如果C1>Y并且R>1.05，则气体是天然气；
其中Y是恒定的，其被选择以提供取决于特定校准值等的可接受结果。Y的值越低，则系统的灵敏度越大但其更加越易受噪声影响。优选地，Y小于或等于1.5，且更特别地等于1.0，尤其是对于以甲烷的1%浓度进行的校准。在图1中示出了指示算法工作的示例。
应用环境补偿以补偿具有诸如温度和压力之类的环境条件的传感器输出的改变是公知的。
对于本发明优选实施例，必须针对每一个吸收通道分离地完成传感器的温度补偿。其还需要在两个阶段中完成。
1. 零点漂移校正；
2. 量程漂移校正。
应当针对大量传感器（大约100个传感器）而比较数据，以便检验在线性化器被应用之后传感器彼此有多类似/不同。
尽管图2中所示的线性度中的小误差不是其自身中针对气体浓度的计算而涉及的误差，但它们可能在如图3中所示的那样计算气体确定比率时带来显著误差。
图3示出了：对于优选实施例的100个示例的批次，所测量的数据点中的许多个位于1.025<R<1.05的未定区中。当气体实际上是甲烷时，还存在少数误差，其中R>1.05，这将给出天然气的指示。
为了改进图3中的场景，已经创建一种方法，借以以1%和5%甲烷以及100%甲烷校准传感器。
线性化数据的校正的等式是：
0-5%甲烷：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
5-100%甲烷：
Figure DEST_PATH_IMAGE010
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE011
Figure DEST_PATH_IMAGE012
c1%和c5%是在校正前针对1%和5%甲烷的线性化器输出。该校正算法的结果在图4和图5中示出。
对于示例的特定传感器，在校正之前产生主要“未定”判决。在校正后，实现气体鉴别比率的计算中的显著改进，并且可以跨全范围进行校正。该三点校准仅需要是初始校准处的一次性事件，且充当一种表征每一个个体传感器的方式。应当仅需要以100%甲烷完成后续校准。
因为针对甲烷而校准根据本发明优选实施例的方法的仪器中使用的线性化器，所以如果仪器测量天然气或者任何其他烃，则相对于甲烷的增大的吸收意味着其将读取为高。在天然气的体积水平的情况下，由线性化器指示的浓度可以高于所存在的实际浓度数百个百分比。这一点的示例在图6中示出。
为了纠正这一点，本发明的方法的优选实施例使用等式19（也参见图7），以组合两个通道，以便估计正在测量的气体的实际浓度。
Figure DEST_PATH_IMAGE013
从图6中所示的数据，用于计算针对每一种气体的校正因子“X”，如图8中所示。
Figure DEST_PATH_IMAGE014
图8示出了每一种气体类型具有其自身针对校正因子“X”的分布图。当相对于鉴别比率而绘制“X”时，显得存在与这两个值相关的趋势，如图9中所图示。
因此，可以使用下述等式来计算校正因子“X”：
Figure DEST_PATH_IMAGE015
。
尽管该校正因子针对天然气而作用得合理地好，但其针对丙烷和丁烷而作用得没那么好。然而，如果仪器意图用于丙烷或丁烷测量，则其将被照此校准。该方法确保了仪器将给出切合实际的读数，而不论正在检测的气体如何。天然气鉴别传感器仅意图给出对气体是否是甲烷的“是/否”判决。其不意图针对所有气体总是完全准确的测量工具。
在有适当的烃校正算法的情况下，其可能在记录甲烷时将噪声引入到测量结果。图10示出了：尽管在单个甲烷通道上存在非常小的噪声，但烃校正算法显得放大任何测量误差。
为了抵消该影响，仅在检测到天然气的情况下才应用校正算法。如果气体是甲烷，则仅甲烷通道输出应当被用作所显示的测量结果。为了在使用单个通道与切换到全部两个测量通道的组合之间实现平滑过渡，使用切换界限的集合。
为了实现这一点，将等式19修改为：
Figure DEST_PATH_IMAGE016
。
M1和M2的计算的界限和条件如下：
（以Microsoft Excel(RTM)句法编写“if”声明）
Figure DEST_PATH_IMAGE017
。
等式22有效地意味着：如果正在测量的气体是甲烷，则：
c = c1。
如果正在测量的气体是天然气，则：
c = c1 – X·(c2 – c1)。
因此，关于噪声被添加到甲烷测量结果的问题消失。
为了简化实现烃校正算法而不是计算“X”所需的软件，可以使用查找表以复制等式21。这可以被再进一步采取，并且可以基于下述等式来针对等式22创建查找表：
Figure DEST_PATH_IMAGE018
。
这产生了图11中所示的数据。
因此，等式22可以被替换为：
Figure DEST_PATH_IMAGE019
。
本发明的方法和关联的检测器使得能够测量可检测气体（即，甲烷）的浓度以及将甲烷与天然气（和其他烃）加以鉴别。检测器容纳至少三个个体热电检测器，每一个热电检测器附着有不同的光谱过滤器。第一检测器用于主要检测甲烷，第二检测器用于检测更高烃，并且第三检测器被用作参考。
优选过滤器规范是：
过滤器1（甲烷）： 3.33μm +/- 0.1μm
过滤器2（更高烃）： 3.40μm +/- 0.1μm
过滤器3（参考）： 3.95μm +/- 0.1μm
每一个过滤器的带宽是纳米量级的或数百纳米，诸如例如：对于过滤器1，160nm；对于过滤器2，120nm；以及对于过滤器3，90nm。然而，这些带宽值不是排他的，且将取决于所使用的传感器的规范而变化。
甲烷检测器和参考检测器的组合以及烃检测器和参考检测器的组合分别服务于创建甲烷通道和烃通道。通过针对每一个通道创建甲烷线性化器以及监视由这两个通道测量的浓度的比率，我们可以设置界限以使得能够识别正在监视的气体类型。
Figure DEST_PATH_IMAGE020
优选界限是：
如果C1<Y，则气体被削弱；（水平太低而不能作出可靠判决）
如果C1>Y并且R<1.025，则气体是甲烷；
如果C1>Y并且1.025<R<1.05，则气体是未定的；（这是缓冲，以考虑线性度中的噪声和传感器到传感器变化）
如果C1>Y并且R>1.05，则气体是天然气；
其中Y是恒定的，其被选择以提供取决于特定校准值等的可接受结果。优选地，Y小于或等于1.5，且更特别地等于1.0，尤其是对于以甲烷的1%浓度进行的校准。
现在参照图12，这示出了：对于使本发明的传感器布置并入的检测器，气体确定比率（R）如何针对不同气体混合物而变化。这暗示了：如果R大于或等于2，则其很可能是丙烷/丁烷（这两者是无法分辨的），又称作存在LPG。然而，仅基于该信息，不遵循如果R小于2则气体是天然气，这是因为：对于高浓度的气体，数据示出了针对LPG的比率下降至低于2。相应地，本发明可以用于通过应用不同的算法来检测LPG的存在，根据该算法，如果R≥2，则气体是LPG，并且如果R<2并且浓度被确定为小于所定义的数字（根据图12，小于20%且更特别地小于10%以虑及检测器之间的传感器读数的变化），则气体不是LPG。
通过实现三点校准来最小化由于传感器到传感器变化所致的关于线性度的问题。优选地以100%、5%和1%甲烷校准传感器。以1%和5%甲烷进行的校准仅需要对于每一个传感器而言一次性。
如果正在检测的气体是天然气，则本发明的方法还提供了气体浓度的估计指示。如果检测到天然气，则针对甲烷的线性化器将给出高读数。该方法确保了在存在天然气或更高烃的情况下仪器不产生不现实的读数。
尽管已经发现上面关于
Figure DEST_PATH_IMAGE021
（其中对于取决于在样本中寻找的气体而选择的特定对过滤器波长，A和B是常量）对等式19的使用在许多应用中产生满意的结果，但使用该等式导出的经校正的浓度的准确度被发现为关于一些传感器而降低。根据本发明的进一步发展，然后，已经发现：可以通过使用可变乘数D修改X的值来进一步改进浓度读数的准确度，该可变乘数D的值取决于正在测量的气体的成分。
特别地，已经发现：如上面阐述的那样计算的常量A的值对于与给定气体一起使用的给定传感器而言必然恒定，但可以取决于正在采样的气体的特定成分而变化。在本发明的进一步实施例中，因此，取决于从两个传感器取得的实际浓度读数，如果常量A被新变量D修改，则因而可以获得经改进的值，使得等式19中的X变成：
Figure DEST_PATH_IMAGE022
。
在改进一定范围的天然气成分和浓度内的准确度的该可替换实施例中，首先通过取得两种天然气混合物NG1和NG2的浓度读数来校准检测器。这些可以是任何两种混合物，但为了得到跨该范围的更好准确度，优选的是：它们表示可能在实践中由检测器分析的成分的极限。为此，已经发现如果成分如下则作用得好：
·NG1是主要由甲烷组成的混合物，具有期望在使用中发现的更高烃的最小添加。在该示例中，使用98%甲烷和2%乙烷的混合物，但其他成分是可能的，只要实际成分是已知的即可。
·NG2是类似的，但具有期望在使用中发现的最大额外更高烃。在该示例中，使用90%甲烷和10%乙烷的混合物，但是再一次，其他成分是可能的，只要实际成分是已知的即可。
还将认识到，如果需要的话，例如如果需要更高准确度，则可以使用多于两个已知成分。
在检测器上针对每一种气体混合物取得测量结果，优选地，至少两个测量结果——一个是以气体与另一气体（例如氮气）的50%混合取得，并且一个是以100%天然气混合物（NG1或NG2）取得，每一个测量结果给出针对每一个传感器的读数（c1和c2）。
氮气被优选作为该另一气体，这是由于其降低了爆炸的风险，但还可以使用其他气体，诸如空气。
此外，在不脱离本发明的范围的情况下，可以针对每一种气体混合物取得多于两个测量结果，每一个测量结果是以与另一气体的不同混合物成分取得的。两个测量结果是优选的，这是由于这被发现为在不使校准过程太艰难和耗时的情况下给出良好的准确度水平。然而，如果更高准确度是必要条件，则可以取得测量结果的多于两个集合。
图13示出了由示例产生的示例数据的图示性曲线图，其中相对于两个传感器输出读数之比（c2/c1）而绘制甲烷传感器输出读数（c1）。x轴是%甲烷等效物，因此当以50%和100%甲烷加以测试时，比率是1。当以NG1的两个浓度中的任一个加以测试时，比率更高，并且以NG2加以测试时，比率还要更高；如%甲烷等效物读数那样。
该分析给出了四个数据集合，两个针对NG1（一个针对50%浓度并且一个针对100%浓度）并且两个针对NG2（以50%和100%浓度）。每一个数据集合包括C1的值、C2的值和实际浓度Ccor的值，其是已知的，这是因为NG1和NG2的成分是已知的。
将等式19和28进行组合并且针对D重新布置，那么给出D为：
Figure DEST_PATH_IMAGE023
。
A和B的值从上面描述的第一实施例已知，并且由这四个数据集合获得的C1、C2和Ccor的值可以用于生成D的四个值，两个针对NG1并且两个针对NG2。这些可以在曲线图上如图14中所示的那样绘制，其中系数D在y轴上并且甲烷传感器输出值（C1）在X轴上。
针对特定成分的C1和D2之间的关系的直线近似已经被发现为良好的近似，并且因此，如图14中显示的数据用于生成针对NG1和NG2中的每一个的D（DNG1和DNG2）和C1之间的线性等式。
然后在既不是NG1又不是NG2的浓度的两个线性近似之间进一步外插数据。如果所测量的比率低于针对NG1的比率，则在针对NG1的线与针对甲烷的线之间内插值（校正因子=1）。如果所测量的比率处于NG1与NG2之间，则在针对NG1的线与针对NG2的线之间内插值。如果比率还要更高，则使用针对NG2的线。
在仪器中使用下面的等式来计算应当针对正在分析的特定成分而应用的实际校正因子D：
Figure DEST_PATH_IMAGE024
。
等式30使来自未知气体混合物的测量值与图13和14中所示的已知值相关。校正因子NG1cor和NG2cor确定所测量的确定比率相对于100% NG1和NG2处的已知确定比率值的位置，且使用下式而计算：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
其中确定比率
Figure DEST_PATH_IMAGE026
，并且R@100%NG1 = 100% NG1处的确定比率，R@100%NG2 = 100%NG2处的确定比率。
DNG1和DNG2是图14中所示的等式。
因此，每一个检测器是使用该过程来校准的，并且，利用R@100%NG1、R@100%NG2以及在校准过程期间针对该检测器导出的特性等式DNG1和DNG2的值来对处理器进行编程。然后在等式30中使用针对正在分析的样本而获得的C1和C2的值以生成D的值，进而在等式28和等式19中使用D的值以生成针对样本的实际浓度的校正值。
示例1
作为示例，使用上面的曲线图，如果甲烷读数是100并且比率是1.1（曲线图1），则针对NG1的比率近似为1.2，因此使用甲烷线（y1）与NG1线（DNG1 = -0.0003729x +1.1014806）之间中途的线。这给出了近似1.025的校正因子。在图14上以虚线示出该计算。
示例2
如果甲烷传感器给出了读数80并且比率是1.3（即，校正因子位于NG1与NG2之间），则根据图13，针对100% NG1的比率是1.2并且针对100% NG2的比率是1.45。因此，使用针对NG1的校正因子(1.45-1.3)/(1.45-1.2)和针对NG2的校正因子(1.3-1.2)/(1.45-1.2)。这给出了针对NG1的0.6×校正因子和针对NG2的0.4×校正因子的数字。
然后在针对NG1和NG2的等式中使用来自甲烷传感器的读数，即：
DNG1：-0.0003729×80+1.1014806= 1.072；
DNG2：-0.0003773×80+1.2146882= 1.185。
然后，该示例中的最终校正因子（D）由0.6×1.072+0.4×1.185 = 1.1172给出。该数字可以从曲线图2确认。
当然，将理解的是，尽管已经组合地描述了方法的各种部分和特征，但可以至少部分彼此孤立地实现由方法的不同部分提供的优势，并且整个方法的描述在任何方面都不意在将本申请的教导仅限于彼此组合地使用不同方面。等同地，尽管已经主要结合甲烷和天然气的检测而描述了方法，但其他气体组合也是可能的。

Claims (13)

1.一种识别第一气体在样本内的存在的方法，包括下述步骤：提供检测器，所述检测器具有响应于第一波长的传感器、响应于第二波长的传感器和用于收集参考读数的传感器；分析气体样本，以获得与所述第一波长相对应的第一吸收读数、与所述第二波长相对应的第二吸收读数、以及参考读数；使用所述第一吸收读数和所述参考读数来计算第一吸收数字，并使用所述第二吸收读数和所述参考读数来计算第二吸收数字；将线性化器函数应用于所述第一和第二吸收数字中的每一个，以计算第一和第二浓度数字；校准针对每一个波长的传感器，以用于检测所述第一气体，使得当仅所述第一气体存在于样本中时，在每一个波长处收集的数据给出相同读数；计算所述第一浓度数字与所述第二浓度数字的比率，并使用所述比率以识别是否仅所述第一气体存在于所述样本中。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一气体是甲烷，并且所述样本包括更高烃。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述更高烃是与甲烷混合的丙烷和丁烷。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中所述第一波长是3.3微米加或减0.1微米，并且所述第二波长是3.4微米加或减0.1微米。
5.根据权利要求4所述的方法，其中校准传感器的步骤包括：校准传感器以用于检测甲烷，使得当分析包含甲烷但不包含其他烃的样本时，在每一个波长处获得相同读数。
6.根据权利要求1至3或5中任一项所述的方法，其中分离地在每一个波长处的读数上实施补偿，以便消除由于环境参数的变化所致的误差。
7.根据权利要求6所述的方法，其中实施温度补偿和压力补偿中的至少一个。
8.根据权利要求7所述的方法，其中在两个阶段中实施温度补偿，所述两个阶段是零点漂移校正和量程漂移校正。
9.根据权利要求1至3、5、7或8中任一项所述的方法，其中响应于所述第一波长的传感器是第一传感器，并且响应于所述第二波长的传感器是与所述第一传感器不同的第二传感器。
10.根据权利要求1至3、5、7或8中任一项所述的方法，其中使用可在不同模式中操作的单个传感器，以分析所述气体样本，以便获得与所述第一和第二波长二者相对应的吸收读数。
11.根据权利要求1至3、5、7或8中任一项所述的方法，其中所述传感器或每一个传感器是红外辐射吸收传感器。
12.一种选择性气体检测装置，包括：响应于第一波长的传感器、响应于第二波长的传感器和用于收集参考读数的传感器；以及处理部件，所述处理部件被编程成：使用针对所述第一波长的读数和所述参考读数来计算第一吸收数字且使用针对所述第二波长的读数和所述参考读数来计算第二吸收数字；通过将线性化器函数应用于第一和第二吸收读数中的每一个来计算第一和第二浓度数字；针对每一个波长的传感器被校准以用于检测第一气体，使得当仅所述第一气体存在于样本中时，针对每一个波长的读数相同；计算所述第一浓度数字与所述第二浓度数字的比率；以及基于所计算的比率来识别存在于所述样本中的气体。
13.根据权利要求12所述的选择性气体检测装置，其中针对所述第一波长、所述第二波长和所述参考读数中的每一个使用单独的传感器。
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