RU2440566C1 - Способ дистанционного обнаружения нефтяных загрязнений на поверхности воды - Google Patents

Способ дистанционного обнаружения нефтяных загрязнений на поверхности воды Download PDF

Info

Publication number
RU2440566C1
RU2440566C1 RU2010131043/28A RU2010131043A RU2440566C1 RU 2440566 C1 RU2440566 C1 RU 2440566C1 RU 2010131043/28 A RU2010131043/28 A RU 2010131043/28A RU 2010131043 A RU2010131043 A RU 2010131043A RU 2440566 C1 RU2440566 C1 RU 2440566C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
water
oil
water surface
fluorescence
exc
Prior art date
Application number
RU2010131043/28A
Other languages
English (en)
Inventor
Михаил Леонидович Белов (RU)
Михаил Леонидович Белов
Виктор Александрович Городничев (RU)
Виктор Александрович Городничев
Валентин Иванович Козинцев (RU)
Валентин Иванович Козинцев
Ольга Александровна Матросова (RU)
Ольга Александровна Матросова
Юрий Викторович Федотов (RU)
Юрий Викторович Федотов
Original Assignee
Государственное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования "Московский Государственный Технический Университет Имени Н.Э. Баумана"
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования "Московский Государственный Технический Университет Имени Н.Э. Баумана" filed Critical Государственное Образовательное Учреждение Высшего Профессионального Образования "Московский Государственный Технический Университет Имени Н.Э. Баумана"
Priority to RU2010131043/28A priority Critical patent/RU2440566C1/ru
Priority to PCT/RU2011/000401 priority patent/WO2012015332A1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2440566C1 publication Critical patent/RU2440566C1/ru

Links

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
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N21/6428—Measuring fluorescence of fluorescent products of reactions or of fluorochrome labelled reactive substances, e.g. measuring quenching effects, using measuring "optrodes"
    • G01N21/643—Measuring fluorescence of fluorescent products of reactions or of fluorochrome labelled reactive substances, e.g. measuring quenching effects, using measuring "optrodes" non-biological material
    • 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
    • G01N21/62—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light
    • G01N21/63—Systems in which the material investigated is excited whereby it emits light or causes a change in wavelength of the incident light optically excited
    • G01N21/64—Fluorescence; Phosphorescence
    • G01N21/645—Specially adapted constructive features of fluorimeters
    • G01N21/6456—Spatial resolved fluorescence measurements; Imaging
    • G01N2021/646—Detecting fluorescent inhomogeneities at a position, e.g. for detecting defects
    • 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
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/94—Investigating contamination, e.g. dust

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)

Abstract

Изобретение относится к измерительной технике. Способ включает облучение поверхности воды в ультрафиолетовом диапазоне на длине волны возбуждения λвозб и регистрацию интенсивности флуоресцентного излучения I(λ1) и I(λ2) от исследуемой водной поверхности в двух узких спектральных диапазонах с центрами на длинах волн λ1, λ2. Проводят сравнение измеренной относительной флуоресценции с пороговыми значениями. Конкретные значения порогов зависят от конкретной длины волны возбуждения λвозб и определяются из условия максимальной вероятности правильного обнаружения при приемлемом значении вероятности ложных тревог. 1 ил., 2 табл.

Description

Изобретение относится к измерительной технике и может быть использовано для оперативного обнаружения разливов нефти и нефтепродуктов на морских, озерных и речных акваториях.
Одними из наиболее перспективных классов датчиков для дистанционного оперативного обнаружения разливов нефти и нефтепродуктов являются лазерные флуорометры, работа которых основана на регистрации флуоресцентного излучения от исследуемой водной поверхности [1].
Известны способы обнаружения нефтяных загрязнений на поверхности воды [1-4], заключающиеся в том, что исследуемую водную поверхность облучают на длине волны возбуждения в ультрафиолетовом диапазоне, регистрируют флуоресцентное излучение от исследуемой водной поверхности и о наличии нефтяных загрязнений судят, либо проводя калибровку измеренных сигналов в некоторых спектральных диапазонах по сигналу флуоресценции окружающей чистой воды и потом используя величину калиброванных сигналов для нахождения аномалий в принятом сигнале флуоресценции [1-3], либо по результату корреляции измеренных спектров флуоресцентного излучения со спектрами излучения эталонных образцов [4].
Недостатком этих способов обнаружения нефтяных загрязнений является сложность методики измерения, связанная с необходимостью калибровки измеряемых сигналов по сигналу флуоресценции окружающей воды, или сложность регистрирующей аппаратуры, вызванная необходимостью регистрации спектра флуоресценции в широком спектральном диапазоне для использования корреляционной обработки измеренных спектров флуоресцентного излучения.
Избежать этого недостатка можно тем, что для обнаружения нефтяных загрязнений на поверхности воды облучают исследуемую водную поверхность в ультрафиолетовом диапазоне на длине волны λвозб, регистрируют интенсивность флуоресцентного излучения I(λ1) и I(λ2) от исследуемой водной поверхности в двух узких спектральных диапазонах с центрами на длинах волн λ1, λ2, выбранных из условия максимального различия величины
Figure 00000001
Figure 00000002
для нефтепродуктов) от величины
Figure 00000003
Figure 00000004
для воды),
и о наличии нефтяных загрязнений судят по выполнению соотношения:
Figure 00000005
или
Figure 00000006
где
Figure 00000007
Figure 00000008
- пороговые значения, выбранные в результате предварительных исследований спектров флуоресценции нефтепродуктов (отношения
Figure 00000009
) и спектра флуоресценции воды (отношения
Figure 00000010
) для исследуемой акватории.
Вид пороговых соотношений (1) или (2) и конкретные значения порогов зависят от конкретной длины волны возбуждения λвозб и определяются из условия максимальной вероятности правильного обнаружения (вероятности принятия решения о наличии нефтяных загрязнений, когда они действительно присутствуют на исследуемой акватории) при приемлемом значении вероятности ложных тревог (вероятности принятия решения о наличии нефтяных загрязнений, когда их в действительности нет на исследуемой акватории).
Предлагаемый способ использует достоинства способов [1-3] (использование для измерения всего нескольких спектральных диапазонов) и [4] (возможность использования относительных измерений и заранее снятых спектров эталонных образцов), но не имеет их недостатков. Предлагаемый способ позволяет:
- по сравнению с [1-3] упростить методику измерений: убрать этап измерения интенсивности сигналов флуоресценции заведомо чистой (без нефтяных загрязнений) окружающей воды, ведь автоматически (например, с авиационного носителя) это сделать очень сложно (сложно принять решение, что на акватории нет нефтяных загрязнений), значит надо привлекать для измерений береговые службы или суда на исследуемой акватории;
- по сравнению с [4] упростить регистрирующую аппаратуру: вместо регистрации спектра флуоресценции в широком спектральном диапазоне использовать регистрацию спектра флуоресцентного излучения в двух узких спектральных диапазонах с центрами на длинах волн λ1, λ2, которые выбираются в результате предварительных исследований.
На чертеже схематично изображено устройство, реализующее предлагаемый способ.
Устройство содержит источник ультрафиолетового излучения 1, облучающий водную поверхность на длине волны возбуждения λвозб; фотоприемник 2, регистрирующий флуоресцентное излучение от водной поверхности в двух узких спектральных диапазонах (с центрами на длинах волн λ1, λ2); блок обработки 3, который по данным измерений определяет величину
Figure 00000011
и проводит проверку выполнения соотношений (1) или (2).
Устройство работает следующим образом.
Источник ультрафиолетового излучения 1 (например, лазер с длиной волны возбуждения 266, или 308, или 337 нм - на эти длины волн приходится наибольшее количество известных по общедоступной научно-технической литературе измеренных спектров флуоресценции воды и нефтепродуктов) облучает исследуемую водную поверхность 4 на длине волны возбуждения λвозб (например, источник излучения 1 может находиться на авиационном носителе). Облучение водной поверхности осуществляют вертикально вниз. Фотоприемник 2 регистрирует от исследуемой водной поверхности интенсивность флуоресцентного излучения I(λ1), I(λ2) в двух узких спектральных диапазонах с центрами на длинах волн λ1, λ2. Сигналы с фотоприемника 2 поступают в блок обработки 3, в который заранее введены пороговые значения (вид пороговых соотношений (1) или (2), и конкретные значения порогов
Figure 00000012
или
Figure 00000013
и
Figure 00000014
заранее определены для используемой волны возбуждения λвозб и исследуемой акватории). В блоке обработки по данным измерений определяют величину
Figure 00000015
, проводят проверку выполнения порогового соотношения и определяют наличие или отсутствие нефтяных загрязнений. При облете исследуемой акватории результатом работы блока 3 является массив данных о наличии нефтяных загрязнений (карта нефтяных зазрязнений).
В настоящее время имеются достаточно многочисленные общедоступные экспериментальные данные по спектрам флуоресценции различных нефтепродуктов и чистой воды для разных акваторий (и для разных лазерных длин волн возбуждения) (см., например, [1, 5-7]).
Для обнаружения конкретного вида нефтепродукта на фоне конкретного типа вод естественным требованием к выбору длин волн λ1 и λ2 является максимизация «расстояния» R(λ1, λ2) (в пространстве значений отношения интенсивности сигналов флуоресценции
Figure 00000016
на длинах волн λ1 и λ2) между значением
Figure 00000017
(отношения интенсивности сигналов флуоресценции для этого нефтепродукта) и значением
Figure 00000018
(отношения интенсивности сигнала флуоресценции для воды). В качестве «расстояния» R(λ1, λ2) можно использовать, например, следующее выражение:
Figure 00000019
где
Figure 00000020
Figure 00000021
- значения отношения интенсивности сигналов флуоресценции на длинах волн λ1, λ2 соответственно для нефтепродукта и воды.
Для задачи обнаружения любого нефтепродукта на конкретной акватории естественным требованием к выбору длин волн λ1 и λ2 является максимизация минимального (по всем видам нефтепродуктов для конкретной акватории) из «расстояний»
Figure 00000022
в пространстве значений отношения интенсивности сигналов флуоресценции. Таким образом, в общем случае задача выбора λ1 и λ2 сводится к перебору по длинам волн и поиску максимума функции F(λi, λj) двух переменных:
Figure 00000023
где
Figure 00000024
Figure 00000025
- значения отношения интенсивности сигналов флуоресценции на длинах волн λi и λj соответственно для m-го вида нефтепродукта и конкретной k-й акватории.
Исследование эффективности предлагаемого метода обнаружения нефтяных загрязнений на водной поверхности проводилось методом математического моделирования. Для моделирования использовались длины волн возбуждения 337 нм и 266 нм. Относительное среднеквадратическое значение шума регистрирующей аппаратуры задавалось в диапазоне 2-12%. В качестве исходных данных были использованы общедоступные экспериментально измеренные спектры флуоресценции различных нефтепродуктов и чистой воды для разных акваторий (см., например, 1, 5-7).
Для длины волны возбуждения 337 нм математическое моделирование дает следующие значения λ1 и λ2: λ1=537,5 нм, λ2=395,0 нм. Пороговый алгоритм обнаружения нефтяных загрязнений для длины волны возбуждения 337 нм имеет простой вид:
Figure 00000026
где
Figure 00000027
Для другой длины волны возбуждения - 266 нм выбор λ1 и λ2 математическое моделирование дает: λ1=348,5 нм, λ2=317 нм. Пороговый алгоритм обнаружения нефтяных загрязнений для длины волны возбуждения 266 нм имеет более сложный вид:
Figure 00000028
где
Figure 00000029
Figure 00000030
В Таблицах 1 и 2 приведены результаты математического моделирования обнаружения нефтяных загрязнений на водной поверхности предлагаемым способом. Моделирование проводилось для длин волн возбуждения 337 нм и 266 нм и разной величины относительного среднеквадратического значения шума регистрирующей аппаратуры. В таблицах приведены вероятности правильного обнаружения нефтяных загрязнений и вероятности ложных тревог.
Таблица 1
Вероятности правильного обнаружения нефтяных загрязнений и вероятность ложных тревог для длины волны возбуждения 337 нм
  Относительное среднеквадратическое значение шума измерения, %
3 4 5 6 7 8
Вероятности правильного обнаружения нефтяных загрязнений
Дизельное топливо 1,0000 1,0000 1,0000 0,9996 0,9984 0,9954
Керосин 1,0000 1,0000 1,0000 0,9996 0,9976 0,9914
Нефть 1,0000 1,0000 0,9998 0,9992 0,9951 0.9878
Солярное масло 1,0000 1,0000 1,0000 0,9994 0,9974 0,9945
Вероятности ложных тревог
Вода речная 0,0000 0,0005 0,0001 0,0004 0,0028 0,0068
Таблица 2
Вероятности правильного обнаружения нефтяных загрязнений и вероятность ложных тревог для длины волны возбуждения 266 нм
Вещество Относительное среднеквадратическое значение шума измерения, %
2 4 6 8 10 12
Вероятности правильного обнаружения нефтяных загрязнений
Топливо 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,000
Нефть Шаимская 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 0,9986 0,9946
Нефть Ливийская 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000
Мазут 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 0,9999
Вероятности ложных тревог
Вода 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0007 0,0025
Из Таблиц 1, 2 видно, что предлагаемый способ позволяет обнаруживать нефтяные загрязнения на водной поверхности с вероятностью правильного обнаружения, близкой к единице при очень небольшой вероятности ложных тревог, даже при больших значениях шума измерения.
Таким образом, предлагаемый способ дистанционного обнаружения нефтяных загрязнений на поверхности воды, основанный на регистрации флуоресцентного излучения в двух узких спектральных диапазонах, позволяет достаточно надежно обнаруживать нефтяные загрязнения на водной поверхности.
Источники информации
1. Межерис Р. Лазерное дистанционное зондирование. - М.: Мир. 1987, - 550 с.
2. Patent US 7227139. System and method for optical detection of petroleum and other products in an environment. Date of Patent Jun. 5, 2007. Int. Cl. G01N 21/64.
3. Заявка РСТ WO 93/25891. Oil spill detection system. International Publication Date 23.12.1993. International Patent Classification G01N 21/64.
4. Патент RU 2233438. Способ дистанционного обнаружения и идентификации объектов органического происхождения. Дата действия патента 26.08.2003. МПК G01N 21/64.
5. Таер Абд Дейдан, Пацаева С.В., Фадеев В.В., Южаков В.И. Спектральные особенности флуоресценции нефтепродуктов в пленках и в объеме воды. // Оптика атмосферы и океана. 1994. Т.7. №4. С.455-463.
6. Дистанционный контроль верхнего слоя океана. / В.М.Орлов, И.В.Самохвалов, М.Л.Белов и др. Новосибирск: Наука. Сиб. Отд-ние, 1991, 149 с.
7. Глушков С.М., Фадеев В.В., Филиппова Е.М., Чубаров В.В. Проблемы лазерной флуориметрии органических примесей в природных водах. // Оптика атмосферы и океана. - 1994. - Т.7, №4. - С.464-473.

Claims (1)

  1. Способ дистанционного обнаружения нефтяных загрязнений на поверхности воды, заключающийся в том, что поверхность воды облучают в ультрафиолетовом диапазоне на длине волны λвозб, регистрируют интенсивность флуоресцентного излучения I(λ1) и I(λ2) от исследуемой водной поверхности в двух узких спектральных диапазонах с центрами на длинах волн λ1, λ2, выбранных из условия максимального различия величины
    Figure 00000031
    для всех типов нефтепродуктов от величины
    Figure 00000032
    для исследуемой акватории, а о наличии нефтяных загрязнений судят по выполнению соотношений:
    Figure 00000033

    или
    Figure 00000034

    где
    Figure 00000035
    ,
    Figure 00000036
    и
    Figure 00000037
    - пороговые значения, выбранные в результате предварительных исследований спектров флуоресценции нефтепродуктов - отношения
    Figure 00000031
    и спектра флуоресценции воды - отношения
    Figure 00000032
    для исследуемой акватории, причем вид пороговых соотношений, (1) или (2), и конкретные пороговые значения зависят от длины волны возбуждения λвозб и определяются из условия максимальной вероятности правильного обнаружения при приемлемом малом значении вероятности ложных тревог.
RU2010131043/28A 2010-07-27 2010-07-27 Способ дистанционного обнаружения нефтяных загрязнений на поверхности воды RU2440566C1 (ru)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010131043/28A RU2440566C1 (ru) 2010-07-27 2010-07-27 Способ дистанционного обнаружения нефтяных загрязнений на поверхности воды
PCT/RU2011/000401 WO2012015332A1 (ru) 2010-07-27 2011-06-08 Способ дистанционного обнаружения нефтяных загрязнений на поверхности воды

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2010131043/28A RU2440566C1 (ru) 2010-07-27 2010-07-27 Способ дистанционного обнаружения нефтяных загрязнений на поверхности воды

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2440566C1 true RU2440566C1 (ru) 2012-01-20

Family

ID=45530336

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2010131043/28A RU2440566C1 (ru) 2010-07-27 2010-07-27 Способ дистанционного обнаружения нефтяных загрязнений на поверхности воды

Country Status (2)

Country Link
RU (1) RU2440566C1 (ru)
WO (1) WO2012015332A1 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2529886C1 (ru) * 2013-05-22 2014-10-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина) Способ обнаружения нефтяных пленок на водной поверхности
CN111754139A (zh) * 2020-07-22 2020-10-09 泰州市金海运船用设备有限责任公司 海洋油污警报信号接收联网呼叫系统

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9863887B2 (en) 2012-11-15 2018-01-09 Nemor Technologies Ou Unit and method for optical non-contact oil detection
CN105223177B (zh) * 2015-10-19 2018-03-30 青岛市光电工程技术研究院 一种距离自适应海洋溢油监测设备及方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB8800583D0 (en) * 1988-01-12 1988-03-23 British Petroleum Co Plc Remote sensing system
US7009550B2 (en) * 2003-06-20 2006-03-07 Peter Moeller-Jensen Method and apparatus for monitoring and measuring oil spills
RU2233438C1 (ru) * 2003-08-26 2004-07-27 Брюховецкий Александр Павлович Способ дистанционного обнаружения и идентификации объектов органического происхождения
US7227139B2 (en) * 2003-11-04 2007-06-05 The Regents Of The University Of California System and method for optical detection of petroleum and other products in an environment

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2529886C1 (ru) * 2013-05-22 2014-10-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет "ЛЭТИ" им. В.И. Ульянова (Ленина) Способ обнаружения нефтяных пленок на водной поверхности
CN111754139A (zh) * 2020-07-22 2020-10-09 泰州市金海运船用设备有限责任公司 海洋油污警报信号接收联网呼叫系统
CN111754139B (zh) * 2020-07-22 2024-02-27 泰州市金海运船用设备有限责任公司 海洋油污警报信号接收联网呼叫系统

Also Published As

Publication number Publication date
WO2012015332A1 (ru) 2012-02-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Konde et al. Exploring the potential of photoluminescence spectroscopy in combination with Nile Red staining for microplastic detection
Sikirzhytskaya et al. Forensic identification of blood in the presence of contaminations using Raman microspectroscopy coupled with advanced statistics: effect of sand, dust, and soil
RU2440566C1 (ru) Способ дистанционного обнаружения нефтяных загрязнений на поверхности воды
Drozdowska et al. Spectral properties of natural and oil polluted Baltic seawater—results of measurements and modelling
NZ542230A (en) System for spore detection
Sommer et al. Identifying microplastic litter with Laser Induced Breakdown Spectroscopy: A first approach
RU2616716C2 (ru) Способ оценки уровня загрязнения акваторий по гиперспектральным данным аэрокосмического зондирования
Liu et al. In-situ detection method for microplastics in water by polarized light scattering
Mandemaker et al. Spectro‐Microscopic Techniques for Studying Nanoplastics in the Environment and in Organisms
CN106932373A (zh) 海水总有机碳光学原位传感器
Grzegorczyk et al. Towards a novel class of photoacoustics-based water contamination sensors
Mahmoud et al. Instant identification of hydrocarbon spill types using laser-induced fluorescence and associated hyperspectral imaging
RU2498275C2 (ru) Дистанционный способ классификации нефтяных загрязнений на поверхности воды
Chen et al. Coastal and inland water monitoring using a portable hyperspectral laser fluorometer
RU2233438C1 (ru) Способ дистанционного обнаружения и идентификации объектов органического происхождения
Cheng et al. Coumarin 6 staining method to detect microplastics
RU2695276C1 (ru) Способ дистанционного обнаружения утечек нефтепроводов на земной поверхности
Vasilescu et al. Analysis of seawater pollution using neural networks and channels relationship algorithms
CN208334198U (zh) 海水藻类赤潮及其毒性检测光学原位传感器
Peng et al. Development of laser fluorometer system for CDOM measurements
RU2387977C1 (ru) Неконтактный способ обнаружения нефтяных загрязнений на поверхности воды
RU100269U1 (ru) Устройство дистанционного обнаружения и индентификации объектов органического и биологического происхождения
RU2539784C2 (ru) Способ дистанционного обнаружения нефтяных загрязнений на земной поверхности
Wang et al. Chlorophyll fluorescence extraction from water-leaving radiance of algae-containing water through polarization
Fadeev et al. Raman scattering and fluorescence spectra of water from the sea surface microlayer

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20180728