RU2649094C1 - Способ определения возможности применения спектрорадиометра для экологического мониторинга атмосферы - Google Patents
Способ определения возможности применения спектрорадиометра для экологического мониторинга атмосферы Download PDFInfo
- Publication number
- RU2649094C1 RU2649094C1 RU2016140303A RU2016140303A RU2649094C1 RU 2649094 C1 RU2649094 C1 RU 2649094C1 RU 2016140303 A RU2016140303 A RU 2016140303A RU 2016140303 A RU2016140303 A RU 2016140303A RU 2649094 C1 RU2649094 C1 RU 2649094C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- spectroradiometer
- aerosol
- test object
- contrast
- cloud
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 title claims abstract description 6
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 6
- 239000000443 aerosol Substances 0.000 claims abstract description 45
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims abstract description 17
- 239000003440 toxic substance Substances 0.000 claims abstract description 15
- 231100000481 chemical toxicant Toxicity 0.000 claims abstract description 12
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims abstract description 11
- 239000012535 impurity Substances 0.000 claims abstract description 9
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 claims 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 19
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 16
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 11
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 7
- 238000000149 argon plasma sintering Methods 0.000 description 6
- 230000005670 electromagnetic radiation Effects 0.000 description 5
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 5
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000004880 explosion Methods 0.000 description 2
- 230000000873 masking effect Effects 0.000 description 2
- 231100000614 poison Toxicity 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 2
- 241000196324 Embryophyta Species 0.000 description 1
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 1
- 241000282485 Vulpes vulpes Species 0.000 description 1
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000011109 contamination Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 230000004907 flux Effects 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 239000003517 fume Substances 0.000 description 1
- 231100001261 hazardous Toxicity 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001902 propagating effect Effects 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 239000000779 smoke Substances 0.000 description 1
- 231100000331 toxic Toxicity 0.000 description 1
- 231100000167 toxic agent Toxicity 0.000 description 1
- 230000002588 toxic effect Effects 0.000 description 1
- 239000002341 toxic gas Substances 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000000844 transformation Methods 0.000 description 1
- 230000003313 weakening effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
- G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
- G08B21/12—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to undesired emission of substances, e.g. pollution alarms
- G08B21/14—Toxic gas alarms
-
- 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
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3504—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing gases, e.g. multi-gas analysis
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B29/00—Checking or monitoring of signalling or alarm systems; Prevention or correction of operating errors, e.g. preventing unauthorised operation
- G08B29/12—Checking intermittently signalling or alarm systems
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Toxicology (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области экологического контроля и касается способа определения возможности применения спектрорадиометра для экологического мониторинга атмосферы. При осуществлении способа выбирают трассу зондирования, на одном конце которой находится видеоаппаратура регистрации изображений и спектрорадиометр. На другом конце трассы находится расположенный на фоне неба тестовый объект черного цвета. Периодически убеждаются, что его контраст на фоне неба близок к 1. Внеочередную фиксацию изображения осуществляют после аварийного выброса, когда облако выброса попадает в поле зрения видеоаппаратуры и спектрорадиометра. Решают задачу распространения света в газо-аэрозольной среде и задачу идентификации газовой примеси на основе регистрации инфракрасного спектра. Определяют критическую величину контраста в видимом диапазоне тестового объекта, при которой невозможно распознавание инфракрасного спектра газообразного вещества, сравнивают величину контраста тестового объекта при прохождении газо-аэрозольного облака и критическую величину контраста и делают вывод о возможности срабатывания спектрорадиометра при наличии в воздухе токсичного химиката. Технический результат заключается в повышении достоверности получаемых результатов. 1 ил., 1 табл.
Description
Изобретение относится к области экологического мониторинга обстановки после аварийного выброса в атмосферу токсичного химиката.
Авария на предприятии химической промышленности может обусловить выброс токсичного химиката. При соответствующих условиях образуется зараженное облако, которое может переместиться на значительное расстояние, вызывая поражения людей, попадающих на траекторию его движения.
В настоящее время оперативное определение появления заражения воздуха и отслеживание его перемещения возможно с помощью спектрорадиометров, работающих в инфракрасном диапазоне длин волн [1]. В случае аварий применение таких приборов для мониторинга выбросов токсичных веществ может обеспечить принятие неотложных мер по защите персонала и населения.
На практике аварийные выбросы сопровождаются, как правило, взрывами. При взрывах происходит бризантное дробление окружающих объектов. Таким образом, даже если токсичный химикат в условиях свободной атмосферы является газообразным веществом, в результате аварии с высокой вероятностью сформируется газо-аэрозольное облако.
Однако аэрозоль является одним из мешающих факторов распознавания наличия в воздухе примеси токсичного химиката. В работе [2] проведен анализ маскирующей роли аэрозольной компоненты облака при распознавании газообразной токсичной примеси с помощью инфракрасного спектрорадиометра. Показано, что отсутствие срабатывания спектрбрадиометра, нацеленного на облако выброса еще не означает, что в воздухе отсутствуют токсичные химикаты, опасные для человека. Для окончательного вывода необходимо решить задачу оценки концентрации в облаке мешающего аэрозоля, а затем определить возможность срабатывания спектрорадиометра.
В настоящее время определение концентрации в воздухе аэрозоля возможно несколькими способами. Наиболее простой и распространенный способ заключается в использовании ловушек, использующих методы фильтрации, импакции и аспирации [3, 4]. Однако такой подход не является целесообразным вследствие его низкой оперативности. Действительно, значения концентрации могут быть получены только после прохождения облака, съема ловушек и обработки полученных данных.
Оценка параметров аэрозольной компоненты облака может быть осуществлена практически в режиме реального времени с помощью лидарной системы. Использование многочастотного зондирования позволяет оценить микрофизические характеристики аэрозоля и вычислить его концентрацию [5, 6]. Однако, несмотря на привлекательность такого способа, он обладает определенными недостатками. В первую очередь это относится к тому, что в настоящее время серийно не выпускают подобных устройств, а разработка единичного образца потребует значительных затрат. Кроме того, затруднительно обеспечить непрерывную работу лидара в течение длительного времени, так как это потребует достаточно частого обслуживания, предполагающего наличие специального высококвалифицированного персонала.
В работе [3] указывается, что существовали попытки создания способов оценки концентрации аэрозоля в дыме, выходящем из трубы, с помощью фотоэлектрического фотометра. Такой подход может быть использован как прототип предлагаемого технического решения.
Пылевая компонента газо-аэрозольного облака оказывает маскирующее воздействие при регистрации спектров поглощения газовой компоненты за счет рассеяния и поглощения излучения в инфракрасной области спектра. Однако следует отметить, что рассеяние и поглощение излучения будет происходить и в видимой области спектра. Это обстоятельство можно использовать для оценки концентрации аэрозоля в облаке выброса.
Реализация этой возможности заключается в оценке концентрации аэрозоля на основе сравнения значений контраста фрагментов изображения некоторого объекта до аварии и изображения, полученного в момент, когда облако выброса расположено между фиксируемым объектов и регистрирующей аппаратурой.
В качестве регистрирующей аппаратуры можно использовать серийно выпускаемый образец цифровой фото- или видеокамеры. Подключение регистрирующей аппаратуры к компьютеру позволит периодически получать и обрабатывать изображение тестового объекта. Газо-аэрозольное облако, попадая в поле зрения видеокамеры, будет снижать контраст рассматриваемого изображения, что можно определить на основе сравнения с предыдущим полученным изображением. Расположение аппаратуры и тестового объекта показано на схеме, приведенной на фигуре 1, где 1 - тестовый видеообъект, 2 - аварийный объект, 3 - газо-аэрозольное облако, содержащее токсичный химикат, 4 - видеокамера, 5 - спектрорадиометр.
Если после этого решить обратную задачу распространения света в рассеивающей среде, то будет получено значение концентрации аэрозоля в облаке, что позволит сделать заключение о возможности срабатывания спектрорадиометра при наличии токсичного вещества в виде газовой составляющей облака выброса.
Предлагаемый способ лишен недостатков, которыми обладают другие способы. Получение и обработка цифровых изображений в настоящее время может осуществляться практически в режиме реального времени, что обеспечивает необходимую оперативность при организации защиты людей после аварийного выброса токсичных веществ. Требуемая для практической реализации аппаратура является широко распространенной и имеет сравнительно невысокую стоимость.
Определенные трудности вызывает решение обратной задачи по распространению излучения в рассеивающей среде. Однако вполне можно подобрать методы решения, не требующие больших вычислительных ресурсов и дающие достаточно высокую точность результата [7].
Если яркость объекта обозначить через Воб, а яркость фона через Вфн, то контраст между ними выразится формулой [3]:
В более общем случае, когда соотношение яркостей отдельных частей изображения может быть произвольным, выражение для определения контраста имеет вид:
Наличие аэрозоля между объектом и наблюдателем приводит к ослаблению световых лучей, идущих от предмета и фона, и к рассеянию аэрозолем света, поступающего со всех других направлений. Яркость предмета Воб(Н), измеренную сквозь аэрозоль, можно оценить с помощью соотношения:
где σ - сечение рассеяния излучения одной частицей;
n - число частиц в единице объема;
Н - толщина слоя аэрозоля.
Яркость фона в этом случае равна:
Внешний свет, рассеянный аэрозолем, создает свечение, яркость которого G накладывается на яркость объекта и фона. В этих условиях контраст равен [3]:
или
В рамках рассматриваемой задачи можно считать, что светорассеивающие частицы равномерно заполняют все пространство и число частиц в единице объема достаточно велико. В этом случае интенсивности являются (приближенно) непрерывными функциями толщины светорассеивающего слоя, и можно применять методы дифференциального исчисления.
Определим параметры, описывающий такой слой. Для этого вначале введем коэффициенты, показывающие, во сколько реальное сечение рассеяния частицы отличается от ее геометрического сечения:
где 
- интегральное сечение рассеяния частицей электромагнитного излучения в диапазоне углов от 0 до π/2, м2;
d - диаметр частицы, м.
В общем случае частицы будут не только рассеивать падающее излучения, но также и поглощать его. Отличие сечения поглощения энергии электромагнитного излучения от площади поперечного сечения частицы будет равно:
где Q( a ) - интегральное сечение поглощения частицей электромагнитного излучения, м2.
Интегральные сечения Q(s) (0, π/2), Q(s)(π/2, π) и Q( a ) должны рассчитываться на основе положений теории Ми [8, 9].
Знание факторов Kν, Kn и Kр позволяет определить интегральные коэффициенты рассеяния излучения вперед t, его отражения r и поглощения μ:
где CN - счетная концентрация аэрозольных частиц, м-3.
Коэффициенты r, t и μ характеризуют отражение и рассеяние вперед падающего излучения слоем единичной толщины. Из представленных выше выражений следует, что r, t и μ зависят от разности показателей преломления диспергированного вещества и окружающей среды, величины рассеивающих частичек и показателя поглощения диспергированного вещества.
Счетную концентрацию легко определить на основе знания массовой концентрации монодисперсного аэрозоля:
где С - массовая концентрация аэрозоля в воздухе, кг/м3;
ρ - плотность вещества аэрозоля, кг/м3.
Следовательно, конечные выражения для коэффициентов r, t и μ будут иметь вид:
Очевидно, что суммарное ослабление прямого излучения будет определяться суммой всех коэффициентов α=t+r+μ. При этом α представляет собой nσ из соотношений (3) и (4).
Далее рассмотрим процесс переноса излучения согласно работе [10].
Электромагнитное излучение в рассеивающем слое можно разложить на два потока: один распространяется по направлению падающего излучения, другой - навстречу ему. Первый поток состоит из нерассеянного света и света, испытавшего одно, два или более рассеяний; второй создается только рассеянным светом. Представим рассеянное излучение в виде суммы потоков однократно и более раз рассеянного света. Обозначим световые потоки k-й кратности, рассеянные по направлению и навстречу падающему излучению, соответственно через 
и 
, где k=1, 2, …
Рассмотрим прохождение света через бесконечно тонкий слой dz, находящийся на глубине z. Если интенсивность света на глубине z равна , то при прохождении через слой dz часть его рассеется, часть поглотится, а некоторая часть пройдет без всякого рассеяния. Предположим, что рассеяние вперед и назад (отражение), а также поглощение слоем dz можно считать пропорциональным толщине dz. Тогда доля света, отраженного слоем dz, равна I(1)rdz, рассеянного вперед - I(1)rdz, поглощенного - I(1)μdz, а прошедшего без всякого рассеяния - I(1)[(r+t+μ)].
Изменение интенсивности прямого света в слое dz, обусловленное рассеянием и поглощением, имеет вид:
где α=r+1+μ.
Интенсивность однократно рассеянного вперед света уменьшается в результате рассеяния и поглощения и увеличивается за счет рассеяния прямого света в слое dz:
Изменение интенсивности рассеянного света k-й кратности происходит по тем же причинам, что и однократного, но дополнительно пополняется в результате отражения рассеянного света (k-1)-й кратности, распространяющегося вверх:
Подобным образом получим систему уравнений для света, рассеянного вверх, навстречу падающему излучению:
Граничные условия заключаются в следующих положениях:
- падающее излучение на передней границе рассеивающего слоя имеет начальную интенсивность I0:
- рассеянное вперед произвольное количество раз излучение на передней границе рассеивающего слоя полностью отсутствует:
- рассеянное назад произвольное количество раз излучение на задней границе рассеивающего слоя полностью отсутствует:
где Н - толщина всего светорассеивающего слоя.
Последовательное решение приведенных уравнений необходимо вести вплоть до учета N-кратного рассеяния света, пока не будет выполнено условие:
Будем считать, что в качестве фонового объекта используется квадрат черного цвета. Поскольку яркость такого объекта равна 0, то выражение (7) принимает вид:
Принимая, что цветопередача видеоаппаратуры близка к идеальной выражение (26) можно переписать следующим образом:
Приведем пример использования предлагаемого способа.
В таблице приведены результаты расчетов величины контраста при различных концентрациях аэрозоля. Плотность вещества аэрозоля принималась равной 1 г/см3. Ширина факела выброса принималась равной 50 м. Также при проведении расчетов предполагалось, что коэффициент преломления равен 1,33. Факторы эффективности рассеяния и поглощения электромагнитной энергии имеют значения: Kν=2,1; Kn=0,1 и Kр=0.
Данные таблицы можно аппроксимировать следующей аналитической зависимостью:
Преобразование приведенного выражение относительно Сaэ дает следующий результат:
В работе [2] предложена оценочная формула для определения минимальной концентрации газообразного токсичного химиката, позволяющей распознать наличие опасности при заданном значении концентрации аэрозоля в облаке:
где СТХ - минимальная интегральная концентрация газообразного соединения, мг/м2;
mμ - молярная масса газообразного соединения, r;
σc(λp) - сечение поглощения на резонансной частоте λp для одной молекулы, см2;
NA - число Авогадро;
С а э - интегральная концентрация аэрозоля на трассе наблюдения, г/м2;
d - медианное значение диаметра аэрозольных частиц, мкм;
ρ - плотность вещества аэрозоля, г/см3;
η - отношение сигнал/шум для спектрорадиометра;
K - фактор эффективности рассеяния излучения аэрозольной частицей.
Из формулы (30) следует, что возрастание концентрации аэрозоля С а э требует наличия более высокой концентрации газообразной примеси СТХ. При этом максимальное значение концентрации аэрозоля С а э, при котором может быть обнаружено наличие газовой примеси определяется из уравнения, получаемого из (30):
Решение имеет вид:
При концентрации аэрозоля, близкой к критической 
, требуется, чтобы концентрация газообразного токсичного химиката составляла:
Формула (30) получена при условии, что отношение интенсивности излучения на резонансной частоте и интенсивность фонового излучения отличаются в 2 раза. Если интенсивности будут отличаться в большее количество раз, то критическая концентрация аэрозоля будет больше. Следовательно, формула (30) позволяет оценить снизу максимальную концентрацию, при которой существует вероятность, что спектрорадиометр не обнаружит в воздухе токсичный химикат.
Подставляя выражение (32) в (29) и проводя тождественные преобразования, получаем формулу для определения критического значения контраста изображения черного квадрата:
Если значение контраста, полученное в ходе конкретных измерений, будет меньше критической величины Lкр, то спектрорадиометр однозначно невозможно применять, даже если в облаке выброса в высокой концентрации содержится газообразный токсичный химикат.
Таким образом, с учетом изложенных положений предлагается способ определения возможности применения спектрорадиометра для экологического мониторинга атмосферы, заключающийся в определении концентрации мешающего аэрозоля и сравнении имеющегося значения с критической концентрацией аэрозоля, при которой невозможно обнаружение и идентификация газообразных примесей, отличающийся тем, что предварительно выбирают трассу зондирования, на одном конце которой находится видеоаппаратура регистрации изображений и спектрорадиометр, а на другом конце - тестовый объект; тестовый объект выбирают черного цвета и располагают на фоне открытого неба; выбор трассы осуществляют в предположении, что облако аварийного выброса попадет в поле зрения видеоаппаратуры и спектрорадиометра, расположенных вблизи друг от друга; в видимом диапазоне длин волн осуществляют периодическую фиксацию изображения тестового объекта и убеждаются, что его контраст на фоне неба близок к 1; внеочередная фиксация изображения осуществляется после аварийного выброса, когда облако выброса попадает в поле зрения видеоаппаратуры и спектрорадиометра; решают задачу распространения света в газо-аэрозольной среде и задачу идентификации газовой примеси на основе регистрации инфракрасного спектра и определяют критическую величину контраста в видимом диапазоне тестового объекта, при которой невозможно распознавание инфракрасного спектра газообразного вещества; сравнивают величину контраста тестового объекта при прохождении газоаэрозольного облака и критическую величину контраста и делают вывод о возможности срабатывания спектрорадиометра при наличии в воздухе токсичного химиката.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Морозов А.Н., Светличный С.И. Основы фурье-спектрорадиометрии [Текст]. - 2-е изд., испр. и доп. - М: Наука, 2014. - 456 с.
2. Садовников Р.Н., Бойко А.Ю., Шлыгин П.Е. Оценка влияния особенностей состава газо-аэрозольного облака на спектр фонового излучения открытой атмосферы // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. «Естественные науки» [Текст]. - 2013. - №4. - С. 69-78.
3. Грин X., Лейн В. Аэрозоли - пыли, дымы и туманы. Пер. с англ. Н.А. Фукса [Текст]. - Ленинград: Изд. «Химия», 1972. - 428 с.
4. Толчинский А.Д., Сигаев В.И., Варфоломеев А.Н. Современные тенденции развития технических средств пробоотбора и анализа биоаэрозолей // Экологические системы и приборы [Текст]. - 2008. - №11. - С. 30-48.
5. Зуев В.Е., Зуев В.В. Современные проблемы атмосферной оптики. Т. 8. Дистанционное оптическое зондирование атмосферы. - Санкт-Петербург: Гидрометеоиздат, 1992. - 232 с.
6. Боровлев А.Э., Кунгурцев С.А. Лидарный аппаратно-программный комплекс как элемент геоинформационной системы г. Белгорода // Экологические приборы и системы. - 2008. - №11. - С. 56-59.
7. Метод Монте-Карло в атмосферой оптике. Под общ. Ред. Г.И. Марчука [Текст]. - Новосибирск: «Наука», 1976. - 284 с.
8. Борн М., Вольф Э. Основы оптики [Текст] / Пер. с англ. - М.: Наука, 1973. - 720 с.
9. Ван де Хюлст Г. Рассеяние света малыми частицами [Текст] / Пер. с англ. - М.: Изд-во иностр.лит., 1961. - 315 с.
10. Чекалинская Ю.И. О кратности рассеяния света [Текст] // Известия АН СССР. - 1957. - Т. XXI. - №П. - С. 1494-1499.
Claims (1)
- Способ определения возможности применения спектрорадиометра для экологического мониторинга атмосферы, заключающийся в определении концентрации мешающего аэрозоля и сравнении имеющегося значения с критической концентрацией аэрозоля, при которой невозможно обнаружение и идентификация газообразных примесей, отличающийся тем, что предварительно выбирают трассу зондирования, на одном конце которой находится видеоаппаратура регистрации изображений и спектрорадиометр, а на другом конце - тестовый объект; тестовый объект выбирают черного цвета и располагают на фоне открытого неба; выбор трассы осуществляют в предположении, что облако аварийного выброса попадет в поле зрения видеоаппаратуры и спектрорадиометра, расположенных вблизи друг от друга; в видимом диапазоне длин волн осуществляют периодическую фиксацию изображения тестового объекта и убеждаются, что его контраст на фоне неба близок к 1; внеочередная фиксация изображения осуществляется после аварийного выброса, когда облако выброса попадает в поле зрения видеоаппаратуры и спектрорадиометра; решают задачу распространения света в газо-аэрозольной среде и задачу идентификации газовой примеси на основе регистрации инфракрасного спектра и определяют критическую величину контраста в видимом диапазоне тестового объекта, при которой невозможно распознавание инфракрасного спектра газообразного вещества; сравнивают величину контраста тестового объекта при прохождении газо-аэрозольного облака и критическую величину контраста и делают вывод о возможности срабатывания спектрорадиометра при наличии в воздухе токсичного химиката.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016140303A RU2649094C1 (ru) | 2016-10-12 | 2016-10-12 | Способ определения возможности применения спектрорадиометра для экологического мониторинга атмосферы |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2016140303A RU2649094C1 (ru) | 2016-10-12 | 2016-10-12 | Способ определения возможности применения спектрорадиометра для экологического мониторинга атмосферы |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2649094C1 true RU2649094C1 (ru) | 2018-03-29 |
Family
ID=61867180
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2016140303A RU2649094C1 (ru) | 2016-10-12 | 2016-10-12 | Способ определения возможности применения спектрорадиометра для экологического мониторинга атмосферы |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2649094C1 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114324206A (zh) * | 2021-12-18 | 2022-04-12 | 复旦大学 | 基于被动多轴差分吸收光谱技术的天空条件分类方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5656813A (en) * | 1995-04-04 | 1997-08-12 | Gmd Systems, Inc. | Apparatus for imaging gas |
| RU114532U1 (ru) * | 2012-01-11 | 2012-03-27 | Федеральное бюджетное учреждение "33 Центральный научно-исследовательский испытательный институт Министерства обороны Российской Федерации" | Спектрорадиометрическая установка дистанционного контроля загазованности рабочей зоны химически опасных объектов сильнодействующими ядовитыми веществами |
| US20130250124A1 (en) * | 2003-06-11 | 2013-09-26 | Leak Surveys, Inc. | Chemical Leak Inspection System |
| RU144573U1 (ru) * | 2013-12-10 | 2014-08-27 | Федеральное государственное казенное учреждение "33 Центральный научно-исследовательский испытательный институт" Минобороны России | Спектрорадиометрическая установка беспробоотборного контроля зараженности окрашенных лакокрасочными покрытиями поверхностей различных объектов и автотракторной техники стойкими токсичными химическими веществами |
-
2016
- 2016-10-12 RU RU2016140303A patent/RU2649094C1/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5656813A (en) * | 1995-04-04 | 1997-08-12 | Gmd Systems, Inc. | Apparatus for imaging gas |
| US20130250124A1 (en) * | 2003-06-11 | 2013-09-26 | Leak Surveys, Inc. | Chemical Leak Inspection System |
| RU114532U1 (ru) * | 2012-01-11 | 2012-03-27 | Федеральное бюджетное учреждение "33 Центральный научно-исследовательский испытательный институт Министерства обороны Российской Федерации" | Спектрорадиометрическая установка дистанционного контроля загазованности рабочей зоны химически опасных объектов сильнодействующими ядовитыми веществами |
| RU144573U1 (ru) * | 2013-12-10 | 2014-08-27 | Федеральное государственное казенное учреждение "33 Центральный научно-исследовательский испытательный институт" Минобороны России | Спектрорадиометрическая установка беспробоотборного контроля зараженности окрашенных лакокрасочными покрытиями поверхностей различных объектов и автотракторной техники стойкими токсичными химическими веществами |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114324206A (zh) * | 2021-12-18 | 2022-04-12 | 复旦大学 | 基于被动多轴差分吸收光谱技术的天空条件分类方法 |
| CN114324206B (zh) * | 2021-12-18 | 2024-01-16 | 复旦大学 | 基于被动多轴差分吸收光谱技术的天空条件分类方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Lenoble et al. | Aerosol remote sensing | |
| Pal et al. | Elastic-backscatter-lidar-based characterization of the convective boundary layer and investigation of related statistics | |
| Popovicheva et al. | Black carbon sources constrained by observations in the Russian high Arctic | |
| Cozic et al. | Black carbon enrichment in atmospheric ice particle residuals observed in lower tropospheric mixed phase clouds | |
| Doran et al. | The T1-T2 study: evolution of aerosol properties downwind of Mexico City | |
| Fiebig et al. | Optical closure for an aerosol column: Method, accuracy, and inferable properties applied to a biomass‐burning aerosol and its radiative forcing | |
| Collis | Lidar | |
| Blanco‐Alegre et al. | Below‐cloud scavenging of fine and coarse aerosol particles by rain: The role of raindrop size | |
| US20110317161A1 (en) | Standoff determination of the size and concentration of low concentration aerosols | |
| Anil Kumar et al. | Investigation of aerosol indirect effects on monsoon clouds using ground-based measurements over a high-altitude site in Western Ghats | |
| Chen et al. | Study on morphological analysis of suspended particles using single angle polarization scattering measurements | |
| Motos et al. | Droplet activation behaviour of atmospheric black carbon particles in fog as a function of their size and mixing state | |
| Schulien et al. | Shifts in phytoplankton community structure across an anticyclonic eddy revealed from high spectral resolution lidar scattering measurements | |
| Geisinger et al. | Development and application of a backscatter lidar forward operator for quantitative validation of aerosol dispersion models and future data assimilation | |
| Gilerson et al. | Retrieval of chlorophyll fluorescence from reflectance spectra through polarization discrimination: modeling and experiments | |
| Yus-Díez et al. | Aircraft vertical profiles during summertime regional and Saharan dust scenarios over the north-western Mediterranean basin: aerosol optical and physical properties | |
| RU2649094C1 (ru) | Способ определения возможности применения спектрорадиометра для экологического мониторинга атмосферы | |
| Veselovskii et al. | Fluorescence lidar observations of wildfire smoke inside cirrus: a contribution to smoke–cirrus interaction research | |
| Juntong et al. | The research of long-optical-path visible laser polarization characteristics in smoke environment | |
| Valente de Almeida et al. | Forest Fire Finder–DOAS application to long-range forest fire detection | |
| Mansour et al. | Phytoplankton impact on marine cloud microphysical properties over the Northeast Atlantic Ocean | |
| Nicolae et al. | Laser remote sensing of tropospheric aerosol | |
| KR102480137B1 (ko) | 라이다를 이용한 미세먼지 판독 방법 | |
| Rahm et al. | Laser attenuation in falling snow correlated with measurements of snow particle size distribution | |
| Utkin et al. | Laser rangefinder architecture as a cost-effective platform for lidar fire surveillance |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20181013 |