CN116183500A - 一种大气污染物检测系统和检测方法 - Google Patents

Abstract

本申请涉及气体检测技术领域，公开了一种大气污染物检测系统和检测方法，大气污染物检测系统包括：采样头、气体污染检测模块、自适应光程调节模块和工控机；采样头用于采集待测气体；气体污染检测模块与采样头连接，气体污染检测模块包括光源、气体吸收池和光谱仪，光谱仪用于检测光源发出的原始光强经气体吸收池中的待测气体吸收和背景成分散射后的透射光强；自适应光程调节模块用于根据透射光强和原始光强调节气体吸收池的光程；工控机用于根据光程计算得到待测气体的污染物浓度。本申请通过自适应光程调节模块调节气体污染检测模块中的光程，实现宽量程的气体检测能力，进而提高气体污染物检测结果的可靠性和准确性，适用于应急检测。

Description

一种大气污染物检测系统和检测方法

技术领域

本申请涉及气体检测技术领域，特别是涉及一种大气污染物检测系统和检测方法。

背景技术

环境突发污染事故频发，针对现有环境应急检测设备大多只能检测单一特征污染物，难以应对复杂多变的不同类型环境突发事故的问题，广谱化、智能化、小型化的环境污染事故现场应急检测装备关键技术，重点研发大气颗粒物应急检测设备，以实现对典型大气污染事故的现场实时动态监测的需要。

紫外差分吸收光谱法(DOAS)是利用气体分子的窄带吸收特性和吸收强度来鉴别气体成分、反演气体浓度。紫外差分吸收光谱分为随波长快变化的窄带吸收截面和随波长慢变化的宽带吸收截面，前者是由被测气体引起的吸收特性，后者是由粉尘、水气等引起的吸收特性。通过分离去除测量光谱中的慢变部分能够扣除背景环境因素对气体浓度分析的影响，从而实现气体浓度的检测。DOAS技术已经被广泛的用于固定污染源烟气和大气环境的监测中。应用于固定污染源烟气检测的为短光程检测仪，主要检测高浓度气体，但对于低浓度气体检测准确度和精度差；应用于大气环境监测的为长光程检测仪，主要检测痕量气体，但对于高浓度气体检测准确度和精度差。对于应急监测中，无法事先判断污染物的浓度，需要既能检测高浓度气体、也能检测低浓度气体，即宽检测量程。

因此，如何实现宽量程的大气污染物应急检测，进而提高气体污染物检测结果的可靠性和准确性是本领域技术人员亟需要解决的问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种大气污染物检测系统和检测方法，用于实现宽量程的大气污染物应急检测，进而提高气体污染物检测结果的可靠性和准确性。

为解决上述技术问题，本申请提供一种大气污染物检测系统，包括：采样头、气体污染检测模块、自适应光程调节模块和工控机；

所述采样头用于采集待测气体；

所述气体污染检测模块与所述采样头连接，所述气体污染检测模块包括光源、气体吸收池和光谱仪，所述光谱仪用于检测所述光源发出的原始光强经所述气体吸收池中的所述待测气体吸收和背景成分散射后的透射光强；

所述自适应光程调节模块用于根据所述透射光强和所述原始光强调节所述气体吸收池的光程；

所述工控机用于根据所述光程计算得到所述待测气体的污染物浓度。

可选的，所述自适应光程调节模块包括第一电机、第二电机、支撑平台、左旋丝母座、右旋丝母座和x轴进给丝母座；

所述自适应光程调节模块设于所述气体吸收池一端的侧壁上；

所述第一电机和所述第二电机均与所述工控机连接；

所述第一电机的两侧分别连接所述左旋丝母座和所述右旋丝母座，所述左旋丝母座和所述右旋丝母座分别与第一反射镜和第二反射镜固定连接，且所述第一反射镜和所述第二反射镜的镜面均朝向所述气体吸收池的另一端，所述第一电机用于调节所述左旋丝母座和所述右旋丝母座的位置，以带动所述第一反射镜和所述第二反射镜在y轴方向移动；

所述x轴进给丝母座分别固定连接所述支撑平台和所述第二电机，所述第二电机用于调节所述x轴进给丝母座的位置，以带动所述第一反射镜和所述第二反射镜在x轴方向移动；

第三反光镜相对所述第一反射镜和所述第二反射镜固定于所述气体吸收池另一端的侧壁上；

其中，所述第一电机在Y轴方向和所述第二电机在X轴方向的调节距离能够保证所述第一反射镜和所述第二反射镜的曲率中心始终在所述第三反光镜上。

可选的，还包括自动校准模块，所述自动校准模块包括零气气瓶、标气气瓶、零气校准阀、标气校准阀、流量控制器；

所述流量控制器与所述气体吸收池连接，所述零气校准阀分别于所述流量控制器和所述零气气瓶连接，所述标气校准阀分别与所述流量控制器和所述标气气瓶连接；

其中，所述标气气瓶中的标气包括预设比例的混合气体。

可选的，还包括除湿管，所述除湿管分别与所述采样头和所述气体吸收池连通，所述除湿管用于去除所述待测气体中的水分。

可选的，所述气体吸收池内设有温度传感器和压强传感器。

本申请还提供一种大气污染物检测方法，应用于所述的大气污染物检测系统，包括：

利用采样头采集待测气体，并将所述待测气体通入气体吸收池；

利用光谱仪检测光源发出的原始光强经所述气体吸收池中的所述待测气体吸收和背景成分散射后的透射光强；

根据所述原始光强和所述透射光强控制自适应光程调节模块调节所述气体吸收池的光程；

根据所述光程计算得到所述待测气体的污染物浓度。

可选的，所述根据所述原始光强和所述透射光强控制自适应光程调节模块调节所述气体吸收池的光程，包括：

根据所述原始光强和所述透射光强计算特定波段的光谱吸收厚度；

根据所述光谱吸收厚度判断当前气体吸收池的光程是否满足要求；

若否，控制自适应光程调节模块调节所述气体吸收池中的反光镜的位置，并重新计算所述特定波段的光谱吸收厚度，直至所述气体吸收池的光程满足要求为止。

可选的，在直至所述气体吸收池的光程满足要求为止之后，还包括：

打开自动校准模块的零气校准阀，以使零气通过流量控制器后进入所述气体吸收池，并利用所述光谱仪测定通入零气后的光谱，得到初始光强；

关闭所述零气校准阀，打开所述自动校准模块的标气校准阀，以使标气通过所述流量控制器进入所述气体吸收池，并利用所述光谱仪测定通入标气后的光谱，得到经过气体吸收后采集的采集光强；

根据所述初始光强、所述采集光强、所述气体吸收池内的温度传感器数据、压强传感器数据和标气浓度值，计算得到校准后光程值；

关闭所述自动校准模块的所述标气校准阀。

可选的，所述根据所述光程计算得到所述待测气体的污染物浓度，包括：

获取所述校准后光程值所对应的温度传感器数据、压强传感器数据和通过光谱差分处理得到的所述待测气体的差分吸收光密度；

将所述校准后光程值、所述温度传感器数据、所述压强传感器数据和所述差分吸收光密度输入预设BP神经网络数学模型，计算得到所述待测气体的污染物浓度。

可选的，在将所述校准后光程值、所述温度传感器数据、所述压强传感器数据和所述差分吸收光密度输入预设BP神经网络数学模型之前，还包括：

采集不同浓度标准气体在设定波段的吸收光谱，并获取所述气体吸收池内的温度传感器检测的温度、压强传感器检测的压强以及所述气体吸收池的校准后光程值；

通过光谱差分处理得到不同浓度标准气体的差分吸收光密度；

建立温度、压强、光程、差分吸收光密度和气体浓度的BP神经网络数学模型；

对所述BP神经网络数学模型进行训练，将所述BP神经网络数学模型检测的污染物浓度值与标准浓度值进行比较，根据误差修改各节点的连接权重，获得所述误差在预设范围内的所述预设BP神经网络数学模型。

本申请所提供的一种大气污染物检测系统，包括：采样头、气体污染检测模块、自适应光程调节模块和工控机；采样头用于采集待测气体；气体污染检测模块与采样头连接，气体污染检测模块包括光源、气体吸收池和光谱仪，光谱仪用于检测光源发出的原始光强经气体吸收池中的待测气体吸收和背景成分散射后的透射光强；自适应光程调节模块用于根据透射光强和原始光强调节气体吸收池的光程；工控机用于根据光程计算得到待测气体的污染物浓度。本申请通过自适应光程调节模块调节气体污染检测模块中的光程，实现宽量程的气体检测能力，进而提高气体污染物检测结果的可靠性和准确性，适用于应急检测。

本申请所提供的一种大气污染物检测方法等有益效果与装置对应，效果如上。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种大气污染物检测系统的结构图；

图2为本申请实施例提供的一种自适应光程调节模块的结构图；

图3为本申请实施例提供的一种包括气体吸收池和自适应光程调节模块的结构图；

图4为本申请实施例提供的一种包括气体吸收池和自动校准模块的结构图；

图5为本申请实施例提供的一种大气污染物检测方法的流程图；

附图标记如下：1为采样头、2为光源、3为气体吸收池、4为光谱仪、5为自适应光程调节模块、6为自动校准模块、7为除湿管、8为气泵、501为第一电机、502为第二电机、503为支撑平台、504为左旋丝母座、505为右旋丝母座、506为x轴进给丝母座、507为第一反射镜、508为第二反射镜、509为第三反射镜、601为流量控制器、602为零气校准阀、603为零气气瓶、604为标气校准阀、605为标气气瓶。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护范围。

本申请的核心是提供一种大气污染物检测系统和检测方法。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步的详细说明。

图1为本申请实施例提供的一种大气污染物检测系统的结构图，如图1所示，一种大气污染物检测系统包括：采样头1、气体污染检测模块、自适应光程调节模块5和工控机；采样头1用于采集待测气体；气体污染检测模块与采样头1连接，气体污染检测模块包括光源2、气体吸收池3和光谱仪4，光谱仪4用于检测光源2发出的原始光强经气体吸收池3中的待测气体吸收和背景成分散射后的透射光强；自适应光程调节模块5用于根据透射光强和原始光强调节气体吸收池3的光程；工控机用于根据光程计算得到待测气体的污染物浓度。

本申请实施例中的气体污染检测模块包括光源2、气体吸收池3和光谱仪4，光源2和光谱仪4分别设于气体吸收池3两侧，光源2发出的原始光强为I₀的光，进入气体吸收池3后，经气体吸收池3中待测气体的吸收、背景成分的散射，光谱仪4测得透射光强I。考虑到，环境温度、压强以及光程的改变都影响气体分子吸收紫外线的性能，对于便携式设备，如果在机械结构上进行补偿，例如，温度控制、气室调压等，都会增加结构的复杂度和仪器的功率能耗，不利于便携式的应用。因此，可以在气体吸收池3内设置温度传感器和压强传感器，以便后续通过采集温度传感器和压强传感器的数据，在数据分析算法中引入温度、压强、光程等因素，消除环境因素变化对测试结果的影响，具体方法将在下文大气污染物检测方法中作详细介绍。

图2为本申请实施例提供的一种自适应光程调节模块的结构图，图3为本申请实施例提供的一种包括气体吸收池和自适应光程调节模块的结构图，如图2和图3所示，自适应光程调节模块5包括第一电机501、第二电机502、支撑平台503、左旋丝母座504、右旋丝母座505和x轴进给丝母座506；自适应光程调节模块设于气体吸收池3一端的侧壁上；第一电机501和第二电机502均与工控机连接；第一电机501的两侧分别连接左旋丝母座504和右旋丝母座505，左旋丝母座504和右旋丝母座505分别与第一反射镜507和第二反射镜508固定连接，且第一反射镜507和第二反射镜508的镜面均朝向气体吸收池3的另一端，第一电机501用于调节左旋丝母座504和右旋丝母座505的位置，以带动第一反射镜507和第二反射镜508在y轴方向移动；x轴进给丝母座506分别固定连接支撑平台503和第二电机502，第二电机502用于调节x轴进给丝母座506的位置，以带动第一反射镜507和第二反射镜508在x轴方向移动；第三反光镜509相对第一反射镜507和第二反射镜508固定于气体吸收池3另一端的侧壁上；其中，第一电机501在Y轴方向和第二电机502在X轴方向的调节距离能够保证第一反射镜507和第二反射镜508的曲率中心始终在第三反光镜509上。如图3所示，第三反射镜509与第一反射镜507和第二反射镜508相对设置于气体吸收池3的两端，第一反射镜507和第二反射镜508对称设置在气体吸收池3的同一端。自适应光程调节模块5用于调节气体污染检测模块中气体吸收池3的光程，具体为通过调节气体吸收池3中反射镜(第一反射镜507和第二反射镜508)的位置，从而改变光线在气体吸收池3的反射次数，进而改变气体吸收池3的光程。

本申请实施例中的工控机包括数据处理单元及传输单元，用于对整个系统进行控制、数据分析、检测结果实时显示和传输，数据处理单元接收来自光谱仪4的含有待测气体信息的光强信号，将此光强信号进行数据处理，得到待测气体的成分和浓度信息。

基于此，还包括自动校准模块6，图4为本申请实施例提供的一种包括气体吸收池和自动校准模块的结构图。如图4所示，自动校准模块6包括零气气瓶603、标气气瓶605、零气校准阀602、标气校准阀604、流量控制器601；流量控制器601与气体吸收池3连接，零气校准阀602分别与流量控制器601和零气气瓶603连接，标气校准阀604分别与流量控制器601和标气气瓶605连接；其中，标气气瓶605中的标气包括预设比例的混合气体。流量控制器601控制自动校准时的气体流量大于仪器测量时的气体流量，多余的气体从采样口溢出，从而保证自动校准时气体吸收池3内完全为零气或者标气。零气为氮气或者空气。标气由一定比例的混气组成，比如SO₂和NO，且该比例根据不同气体在不同波段下的吸收截面设定，该标气的配置可使用一瓶标气即可完成不同光程下的校准。零气校准阀602和标气校准阀604均由工控机中设定程序控制，自动完成校准过程。关于该标气的配置可使用一瓶标气即可完成不同光程下的校准的原因，以及光程的校准过程将在下文中作介绍。

基于此，还包括电池、除湿管7、与气体吸收池3连接的气泵8。除湿管7分别与采样头1和气体吸收池3连通，除湿管7用于去除待测气体中的水分，从而保证检测结果的准确性。

本申请实施例所提供的一种大气污染物检测系统，包括：采样头、气体污染检测模块、自适应光程调节模块和工控机；采样头用于采集待测气体；气体污染检测模块与采样头连接，气体污染检测模块包括光源、气体吸收池和光谱仪，光谱仪用于检测光源发出的原始光强经气体吸收池中的待测气体吸收和背景成分散射后的透射光强；自适应光程调节模块用于根据透射光强和原始光强调节气体吸收池的光程；工控机用于根据光程计算得到待测气体的污染物浓度。本申请通过自适应光程调节模块调节气体污染检测模块中的光程，实现宽量程的气体检测能力，进而提高气体污染物检测结果的可靠性和准确性，适用于应急检测。

图5为本申请实施例提供的一种大气污染物检测方法的流程图，应用于所述的大气污染物检测系统，如图5所示，大气污染物检测方法包括：

S10：利用采样头采集待测气体，并将待测气体通入气体吸收池。

S11：利用光谱仪检测光源发出的原始光强经气体吸收池中的待测气体吸收和背景成分散射后的透射光强。

S12：根据原始光强和透射光强控制自适应光程调节模块调节气体吸收池的光程。

在步骤S12中，具体包括：根据原始光强和透射光强计算特定波段的光谱吸收厚度；根据光谱吸收厚度判断当前气体吸收池的光程是否满足要求；若否，控制自适应光程调节模块调节气体吸收池中的反光镜(第一反光镜和第二反光镜)的位置，并重新计算特定波段的光谱吸收厚度，直至气体吸收池的光程满足要求为止。

分析特定波段的光谱吸收厚度，即

值；

其中，I₀(λ)为光源的原始光强；I(λ)为经过待测气体吸收之后光谱仪采集到的透射光强。

当光谱吸收厚度小于0.46时，光程调节到更小值；当光谱吸收厚度大于1.84时，光程调节到更大值。

在直至气体吸收池的光程满足要求为止之后，还包括：打开自动校准模块的零气校准阀，以使零气通过流量控制器后进入气体吸收池，并利用光谱仪测定通入零气后的光谱，得到初始光强；关闭零气校准阀，打开自动校准模块的标气校准阀，以使标气通过流量控制器进入气体吸收池，并利用光谱仪测定通入标气后的光谱，得到经过气体吸收后采集的采集光强；根据初始光强、采集光强、气体吸收池内的温度传感器数据、压强传感器数据和标气浓度值，计算得到校准后光程值；关闭自动校准模块的标气校准阀。

校准后光程值计算公式如下:

I₀(λ)：光源的初始光强；

I(λ)：经过待测气体吸收之后光谱仪采集到的采集光强；

c：标气中用于校准所使用的气体浓度；

σ(λ)：标气特定波段的吸收截面。

σ(λ)是气体的固有属性，表征的是气体对光的吸收能力的大小，系统内置；I₀(λ)和I(λ)通过光谱仪采集获得，通过测量入射的初始光强、出射的采集光强以及标气浓度值，然后将其带入上述公式即可得出气体吸收池的校准后光程值。

标气由一定比例的混气组成，例如SO₂和NO，具体比例根据不同气体在不同波段下的吸收截面设定，该标气的配置可使用一瓶标气即可完成不同光程下的校准，原因如下。

根据朗伯-比尔定律，特定波长处的吸光度与相应成分浓度成线性关系，朗伯-比尔定律的线性关系有一定的应用范围，当处于线性范围内时，吸光度值最好在0.2～0.8之间，即

的值为0.2～0.8，/>

的值为0.46～1.84。

SO₂在200-230nm波段的吸收截面σ(λ)约为6.5e-18cm²/molecule，SO₂在280-320nm波段的吸收截面σ(λ)约为5.7e-19cm²/molecule，NO在200-230nm波段的吸收截面σ(λ)约为2.4e-18cm²/molecule，根据校准后光程值计算公式，只要标气配置一定浓度的SO₂和NO混合物，自动校准时测定该标气的吸收光谱，即可利用SO₂在200-230nm波段的吸收光谱和吸收截面，计算较大光程，利用NO在200-230nm波段的吸收光谱和吸收截面，计算中等光程，利用SO₂在280-320nm波段的吸收光谱和吸收截面，计算较小光程。

例如：配置浓度分别为20ppm和15ppm的SO₂和NO的标气，自动校准时，可利用SO₂在200-230nm波段的吸收光谱进行1-5m的光程校准，利用NO在200-230nm波段的吸收光谱进行5-15m的光程校准，利用SO₂在280-320nm波段的吸收光谱进行15-60m的光程校准。即可利用一瓶标气，完成多光程的校准，不需要配置多瓶标气。

S13：根据光程计算得到待测气体的污染物浓度。

在步骤S13中，具体包括：获取校准后光程值所对应的温度传感器数据、压强传感器数据和通过光谱差分处理得到的待测气体的差分吸收光密度；将校准后光程值、温度传感器数据、压强传感器数据和差分吸收光密度输入预设BP神经网络数学模型，计算得到待测气体的污染物浓度。

在将校准后光程值、温度传感器数据、压强传感器数据和差分吸收光密度输入预设BP神经网络数学模型之前，还包括：预设BP神经网络数学模型的构建。构建模型的过程具体如下：采集不同浓度标准气体在设定波段的吸收光谱，并获取气体吸收池内的温度传感器检测的温度、压强传感器检测的压强以及气体吸收池的校准后光程值；通过光谱差分处理得到不同浓度标准气体的差分吸收光密度；建立温度、压强、光程、差分吸收光密度和气体浓度的BP神经网络数学模型；对BP神经网络数学模型进行训练，将BP神经网络数学模型检测的污染物浓度值与标准浓度值进行比较，根据误差修改各节点的连接权重，获得误差在预设范围内的预设BP神经网络数学模型。

考虑到环境温度、压强以及光程的改变都影响气体分子吸收紫外线的性能，对于便携式设备，如果在机械结构上进行补偿，例如，温度控制、气室调压等，都会增加结构的复杂度和仪器的功率能耗，不利于便携式的应用。本申请通过建立温度T、压强P、光程L、差分吸收光谱R(λ_m)和气体浓度c的BP神经网络数学模型，计算待测气体的污染物浓度，提高了检测结果的准确度和便携式设备的环境适应能力。

工控机中的数据处理单元包括数学模型的建立和污染物浓度的计算。

数学模型的建立：

(1)采集不同浓度标准气体c_i在设定波段的吸收光谱I_i(λ_m)，其中，i为标气浓度个数，m为吸收光谱波长点数；同时获取来自气体吸收池内温度传感器和压强传感器的数据T_i、P_i，气体吸收池标定的光程L。

(2)通过光谱差分处理得到标准气体c_i的差分吸收光密度R_i(λ_m)。

(3)建立温度T_i、压强P_i、光程L、差分吸收光谱R_i(λ_m)和气体浓度c_i的BP神经网络数学模型。

对以上采集的样本进行BP神经网络模型训练，通过以BP神经网络数学模型进行检测，把检测的污染物浓度值与标准浓度值相比较，根据误差的情况修改各节点的连接权重，使模型不断朝着误差减小的方向变化，最终检测的污染物浓度值与标准浓度值的偏差在检测要求的范围内，而且无限接近，使得神经网络运算法建立的模型更加精确。

BP神经网络数学模型结构分为三层：输入层、隐含层和输出层。输入层为温度T_i、压强P_i、光程L、差分吸收光谱R_i(λ_m)，x＝(T_i，P_i，L，R_λ1，R_λ2.......R_λm-1，R_λm)；输出层为气体浓度c，记为y，输入输出的关系y＝f(x)，W为输入层与隐含层间及隐含层与输出层的连接权重。

训练过程包括正向传播和反向传播两个步骤，正向传播包括训练样本输入网络、初始权重的选择、样本输出的计算；反向传播包括训练误差计算、误差判断、网络改进；若误差在目标范围内则训练结束，建模成功。

污染物浓度的计算：

(1)采集检测气体在设定波段的吸收光谱I(λ_m)，其中，m为吸收光谱波长点数；同时获取来自气体吸收池内温度传感器和压强传感器的数据T_i、P_i，气体吸收池标定的光程L；

(2)通过光谱差分处理得到检测气体的差分吸收光密度R_i(λ_m)；

(3)将采集的(T，P，L，R_λ1，R_λ2.......R_λm-1，R_λm)带入建立的BP神经网络数学模型，计算污染物浓度。

本申请实施例所提供的一种大气污染物检测方法，应用于上述的大气污染物检测系统，包括：利用采样头采集待测气体，并将待测气体通入气体吸收池；利用光谱仪检测光源发出的原始光强经气体吸收池中的待测气体吸收和背景成分散射后的透射光强；根据原始光强和透射光强控制自适应光程调节模块调节气体吸收池的光程；根据光程计算得到待测气体的污染物浓度。本申请通过自适应光程调节模块调节气体污染检测模块中气体吸收池的光程，实现宽量程的气体检测能力，进而提高气体污染物检测结果的可靠性和准确性，适用于应急检测。

并且，气体吸收池光程调节后，利用自动校准模块对光程进行校准，确保光程的准确性，进而保证检测结果的准确性。

自动校准中的标气由一定比例的混气组成，且该比例根据不同气体在不同波段下的吸收截面设定，该标气的配置可仅使用一瓶标气即可完成不同光程下的校准，避免使用多瓶标气，减小检测系统的体积，提高仪器便携性。

通过建立温度、压强、光程、差分吸收光谱和气体浓度的BP神经网络数学模型，计算待测气体的污染物浓度，提高了检测结果的准确度和便携式设备的环境适应能力。

现有应急检测系统，主要为应急检测车，但应急车涉及车辆改造，成本高。由于仪器全部安装在车上，不能单独使用，使用场合只能是车辆可通行的道路。本申请仪器整体通过便携式机箱进行改造设计，整体小巧便携，可安放于任何位置进行使用。

以上对本申请所提供的一种大气污染物检测系统和检测方法进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。

还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种大气污染物检测系统，其特征在于，包括：采样头、气体污染检测模块、自适应光程调节模块和工控机；

所述采样头用于采集待测气体；

所述气体污染检测模块与所述采样头连接，所述气体污染检测模块包括光源、气体吸收池和光谱仪，所述光谱仪用于检测所述光源发出的原始光强经所述气体吸收池中的所述待测气体吸收和背景成分散射后的透射光强；

所述自适应光程调节模块用于根据所述透射光强和所述原始光强调节所述气体吸收池的光程；

所述工控机用于根据所述光程计算得到所述待测气体的污染物浓度。

2.根据权利要求1所述的大气污染物检测系统，其特征在于，所述自适应光程调节模块包括第一电机、第二电机、支撑平台、左旋丝母座、右旋丝母座和x轴进给丝母座；

所述自适应光程调节模块设于所述气体吸收池一端的侧壁上；

所述第一电机和所述第二电机均与所述工控机连接；

所述第一电机的两侧分别连接所述左旋丝母座和所述右旋丝母座，所述左旋丝母座和所述右旋丝母座分别与第一反射镜和第二反射镜固定连接，且所述第一反射镜和所述第二反射镜的镜面均朝向所述气体吸收池的另一端，所述第一电机用于调节所述左旋丝母座和所述右旋丝母座的位置，以带动所述第一反射镜和所述第二反射镜在y轴方向移动；

所述x轴进给丝母座分别固定连接所述支撑平台和所述第二电机，所述第二电机用于调节所述x轴进给丝母座的位置，以带动所述第一反射镜和所述第二反射镜在x轴方向移动；

第三反光镜相对所述第一反射镜和所述第二反射镜固定于所述气体吸收池另一端的侧壁上；

其中，所述第一电机在Y轴方向和所述第二电机在X轴方向的调节距离能够保证所述第一反射镜和所述第二反射镜的曲率中心始终在所述第三反光镜上。

3.根据权利要求1所述的大气污染物检测系统，其特征在于，还包括自动校准模块，所述自动校准模块包括零气气瓶、标气气瓶、零气校准阀、标气校准阀、流量控制器；

所述流量控制器与所述气体吸收池连接，所述零气校准阀分别于所述流量控制器和所述零气气瓶连接，所述标气校准阀分别与所述流量控制器和所述标气气瓶连接；

其中，所述标气气瓶中的标气包括预设比例的混合气体。

4.根据权利要求1所述的大气污染物检测系统，其特征在于，还包括除湿管，所述除湿管分别与所述采样头和所述气体吸收池连通，所述除湿管用于去除所述待测气体中的水分。

5.根据权利要求1所述的大气污染物检测系统，其特征在于，所述气体吸收池内设有温度传感器和压强传感器。

6.一种大气污染物检测方法，其特征在于，应用于权利要求1至5任一项所述的大气污染物检测系统，包括：

利用采样头采集待测气体，并将所述待测气体通入气体吸收池；

利用光谱仪检测光源发出的原始光强经所述气体吸收池中的所述待测气体吸收和背景成分散射后的透射光强；

根据所述原始光强和所述透射光强控制自适应光程调节模块调节所述气体吸收池的光程；

根据所述光程计算得到所述待测气体的污染物浓度。

7.根据权利要求6所述的大气污染物检测方法，其特征在于，所述根据所述原始光强和所述透射光强控制自适应光程调节模块调节所述气体吸收池的光程，包括：

根据所述原始光强和所述透射光强计算特定波段的光谱吸收厚度；

根据所述光谱吸收厚度判断当前气体吸收池的光程是否满足要求；

若否，控制自适应光程调节模块调节所述气体吸收池中的反光镜的位置，并重新计算所述特定波段的光谱吸收厚度，直至所述气体吸收池的光程满足要求为止。

8.根据权利要求7所述的大气污染物检测方法，其特征在于，在直至所述气体吸收池的光程满足要求为止之后，还包括：

打开自动校准模块的零气校准阀，以使零气通过流量控制器后进入所述气体吸收池，并利用所述光谱仪测定通入零气后的光谱，得到初始光强；

关闭所述零气校准阀，打开所述自动校准模块的标气校准阀，以使标气通过所述流量控制器进入所述气体吸收池，并利用所述光谱仪测定通入标气后的光谱，得到经过气体吸收后采集的采集光强；

根据所述初始光强、所述采集光强、所述气体吸收池内的温度传感器数据、压强传感器数据和标气浓度值，计算得到校准后光程值；

关闭所述自动校准模块的所述标气校准阀。

9.根据权利要求8所述的大气污染物检测方法，其特征在于，所述根据所述光程计算得到所述待测气体的污染物浓度，包括：

获取所述校准后光程值所对应的温度传感器数据、压强传感器数据和通过光谱差分处理得到的所述待测气体的差分吸收光密度；

将所述校准后光程值、所述温度传感器数据、所述压强传感器数据和所述差分吸收光密度输入预设BP神经网络数学模型，计算得到所述待测气体的污染物浓度。

10.根据权利要求9所述的大气污染物检测方法，其特征在于，在将所述校准后光程值、所述温度传感器数据、所述压强传感器数据和所述差分吸收光密度输入预设BP神经网络数学模型之前，还包括：

采集不同浓度标准气体在设定波段的吸收光谱，并获取所述气体吸收池内的温度传感器检测的温度、压强传感器检测的压强以及所述气体吸收池的校准后光程值；

通过光谱差分处理得到不同浓度标准气体的差分吸收光密度；

建立温度、压强、光程、差分吸收光密度和气体浓度的BP神经网络数学模型；

对所述BP神经网络数学模型进行训练，将所述BP神经网络数学模型检测的污染物浓度值与标准浓度值进行比较，根据误差修改各节点的连接权重，获得所述误差在预设范围内的所述预设BP神经网络数学模型。

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