被动差分吸收光谱法测量区域内污染气体排放通量的方法研究

研究了一种基于被动差分吸收光谱技术(differential optical absorption spectroscopy,DOAS)测量区域(如工业区,城市)内SO2等大气污染气体排放通量的光学遥测方法。采用安装在汽车上的被动DOAS系统围绕区域进行扫描测量,通过被动DOAS光谱处理方法对系统采集的天顶太阳散射光谱进行处理获取污染气体柱密度,再结合测量时段的气象(风场)信息获得该区域内污染气体对外的净排放通量。文章着重描述了获得污染气体柱密度的差分吸收光谱方法以及区域内污染气体净排放通量的计算方法,并构建了车载被动DOAS系统对北京市五环路以内区域的SO2和NO2排放进行外场测量,测得了该区域内SO2和NO2净排放通量分别为1.13×104和9.3×103kg.h-1。实验结果表明这种基于被动DOAS的光学遥测方法能够用于区域内污染气体排放通量的快速测量。

算法融合的差分吸收光谱法烟气SO_2浓度在线监测研究

过去几十年中差分吸收光谱技术(differential optical absorption spectroscopy,DOAS)在大气污染物监测方面取得了成功应用。文章提出了根据差分吸光度最大值(OD′m)设定阈值的思想,将传统DOAS算法与基于卡尔曼滤波的DOAS算法相结合,利用两种算法在相同信噪比下具有不同反演精度的特点,在保证测量精度的前提下提高了DOAS系统的检测极限,较好地解决了短光程下低浓度气体的测量精度问题。在常温常压和流动状态下,对烟气中的SO2浓度测量进行了理论和实验研究。研究结果表明,改进的DOAS算法在OD′m<0.0481时,SO2浓度测量精度较高,测量下限可低于28.6mg·m-3,零点漂移低于2.9mg·m-3;传统DOAS算法在0.0481<OD′m<0.9272时,SO2浓度测量精度较高;两种算法对OD′m>0.9272时的SO2浓度测量都存在较大的误差,必须进行线性度校正。

基于差分吸收光谱技术的大气痕量气体重建算法

针对在一些不能获取大量投影数据或者投影分布不均匀的实际情况下,重建大气痕量气体的二维空间分布问题,采用代数迭代重建算法(ART)和同步迭代重建算法(SIRT)2种重建算法对其进行重建。通过数值模拟的方式对2种重建算法的重建效果进行了比较研究,并建立了多轴差分吸收光谱层析系统,进行了外场试验。通过计算机模拟和外场实验研究,从成像效果中可以看出,2种迭代算法均能在数据不完善的情况下,精确地重建出大气痕量气体的二维空间分布;在不同的模型及评价指标下,通过对2种重建算法的重建误差的比较,可以发现SIRT算法的重建误差要小于ART算法的重建误差,尤其在测量数据波动比较大、受干扰的情况下。

短光程下差分吸收光谱法测量低浓度污染气体的反演算法

传统差分吸收光谱(differential optical absorption spectroscopy,DOAS)技术对长光程或高浓度烟气污染物可以实现准确、快速和在线测量,但是对于短光程、低浓度污染气体测量却存在较大的浓度反演误差。该文提出了一种新的光谱数据处理方法,并对信噪比较低的实测光谱数据进行了浓度反演。研究结果表明:气体浓度在0～150mg/m3范围内,新算法的反演精度明显优于传统算法,反演误差都在10%以内;在150～4000mg/m3范围内与传统算法相当;超过4000mg/m3后新算法的反演误差较大。新算法具有良好的抗烟尘干扰能力,其零点误差较传统算法减小了95%以上。与传统DOAS算法相结合可以获得较宽的动态测量范围。

利用被动差分吸收光谱技术反演南极中山站地区夏季臭氧柱浓度

采用被动差分吸收光谱技术(differential optical absorption spectroscopy,DOAS)对南极中山站地区(69°22′24″S,76°22′14″E)的臭氧柱含量进行了72天(2008年12月10日—2009年2月19日)观测,通过被动差分吸收光谱处理方法对系统采集的天顶太阳散射光谱进行处理。在反演过程中,考虑了O3,OClO,NO2,O4和BrO的吸收以及大气Ring效应对测量光谱的贡献,获得该区域臭氧柱含量逐日变化趋势。结果表明,观测期间中山站地区没有出现明显的臭氧空洞,但在短时间尺度臭氧含量有较大幅度变化,尤其在12月中旬和2月上旬。与中山站地区Brewer臭氧光谱仪和星载OMI观测资料进行比较分析得出,被动DOAS与Brewer臭氧光谱仪观测数据的相关系数为0.863与星载OMI观测数据的相关系数为0.840,均表现了很好的相关性,说明在南极地区采用被动DOAS在线观测O3柱含量的方法是可靠的。

低光学厚度下差分吸收光谱技术反演算法研究

差分吸收光谱法(differential optical absorption spectroscopy,DOAS)对大气痕量气体浓度可以实现准确、快速和在线测量。在短光程、低烟气浓度的条件下,该文提出了基于有限冲击响应(finite impulse response,FIR)滤波和蚁群算法的改进DOAS算法,以改善SO2低光学厚度造成的信噪比较低这一情况。算法首先采用FIR滤波算法对光谱进行预处理;之后利用蚁群算法来进行全局寻优求解。通过实验加以验证,在常温常压流动状态条件下,对13.2mg/m3的SO2标准状态气体进行浓度反演。研究结果表明,改进的DOAS算法能较好地消除噪声的影响,提高测量精度,测量误差在10%以内,较传统反演算法有很大提高。

基于遗传算法的差分吸收光谱反演算法及实验研究

传统差分吸收光谱法(DOAS)对大气痕量气体浓度可以实现准确、快速和在线测量,它对短光程、低浓度气体存在较大的测量误差.本文在传统DOAS算法的基础上,设计了基于遗传算法的DOAS算法,并对信噪比较低的实测光谱数据进行了浓度反演.研究结果表明,该算法在短光程下对低浓度气体具有较高的测量精度,与传统DOAS方法相结合可以获得较宽的动态测量范围.

差分吸收光谱技术在线监测烟气浓度的反演算法

传统差分吸收光谱技术对长光程或高浓度烟气污染物可以实现准确、快速和在线测量,但是对固定污染源排放的低浓度污染气体或双组份污染气体同时测量却存在较大的浓度反演误差。文中采用遗传算法对各种浓度污染气体的实测光谱数据进行了浓度反演计算。研究结果表明：在气体浓度低于250 mg/m3范围内,遗传算法的反演精度明显优于传统算法,反演误差都在10%以内;在250~5 000 mg/m3范围内,与传统算法相当;超过5 g/m3后,遗传算法的反演误差较大。在同一波段范围内,同时反演双组份气体浓度时,遗传算法具有较高的反演精度。同时,遗传算法的零点误差远小于传统算法。

被动多轴差分吸收光谱技术监测O_4斜柱浓度误差修正方法研究

O_4斜柱浓度的准确获取,对气溶胶廓线反演具有重要意义。介绍了基于被动多轴差分吸收光谱仪(MAX-DOAS)监测O_4斜柱浓度的误差修正方法,用于准确获取O_4斜柱浓度。通过对比30°仰角O_4斜柱浓度MAX-DOAS测量结果和大气辐射传输模型模拟结果,获得修正系数,利用修正系数修正各个角度的斜柱浓度值,消除O_4吸收截面不准确造成的反演结果误差,提高了O_4斜柱浓度精度。研究方法应用于合肥地区O_4斜柱浓度的准确监测,为下一步气溶胶廓线精确反演提供了数据支持。

基于被动差分吸收光谱技术对大气污染物的监测研究

被动差分吸收光谱技术是一种新兴发展的大气光学探测技术,可用于区域大气污染监测和大气成分垂直探测。基于被动差分吸收光谱分析技术,利用重庆大气超级站MAX-DOAS监测仪,于2011年5至8月对重庆主城区大气中的SO2、NO2垂直柱浓度进行了监测分析,研究得出:NO2垂直柱浓度变化趋势与当地API指数基本一致;NO2、SO2垂直柱浓度有明显日变化特征;MAX-DOAS监测结果与OMI卫星数据对比的相关系数为0.759。

被动差分吸收光谱法测量烟羽速度的方法研究

差分吸收光谱技术(differential optical absorption spectroscopy,DOAS)是利用气体分子在紫外-可见光谱范围的特征吸收来测量其浓度含量。被动DOAS以天顶太阳散射光为光源通过对污染源排放烟羽进行扫描测量能获取污染气体(如SO2,NO2)柱浓度的连续分部,再结合风场信息后可以估算出污染源污染气体的排放总量。在实际测量中由于无法准确获取烟羽速度这一重要参数使得排放总量的计算变得比较困难,并且这也成为估算总量中的主要误差来源。文章研究了被动DOAS测量污染源排放烟羽速度的原理和方法,两套系统以固定夹角在烟羽下方获取烟羽通过一定距离的时间差从而得到烟羽运动速度。通过两套被动DOAS系统对某电厂排放烟羽进行测量得到了两个时刻的烟羽速度3.6和5.4m.s-1,并与单经纬仪测风法获取当时烟羽高度上的风速结果进行对比表明,这种基于被动DOAS光学遥测方法能够满足烟羽速度的测量。

差分吸收光谱检测H2S气体的反演算法

传统差分吸收光谱法(DOAS)对于H2S气体浓度检测原理简单,检测精准,反应速度较快,但在低浓度、光程较短的环境中会产生较大的误差。本文在传统的差分吸收算法的基础上,采用遗传算法对低浓度H2S气体进行反演,但遗传算法容易发生过早收敛,从而陷入局部最优,因此设计了灾变优化后的遗传算法对H2S气体浓度进行反演。结果表明,该方法对低浓度H2S气体有较高的测量精确度,与传统的差分吸收光谱法结合可得到更宽的检测范围。

差分吸收光谱法在线测量烟气浓度实验研究

本文将大气痕量气体浓度监测的DOAS技术应用于烟气浓度测量,在此基础上提出了基于DOAS思想的烟气浓度反演算法。采用将粉尘和气体分离的方法,首次在DOAS法测量气体浓度实验中加入了粉尘颗粒,对此方法的理论依据进行了简单的推导。实验测量了常温常压下SO2和NO2气体吸收截面,并对处于流动状态烟气中的SO2和NO2气体浓度进行了反演。研究结果表明,该算法能够在短光程(0.5m)下以较快的速度(<2s)和较高的准确度同时检测出烟气中多种气体浓度。

差分吸收光谱系统监测污染物浓度实时预测模型

差分吸收光谱(DOAS)法是一种有效的监测大气污染气体浓度的光学遥感方法,不仅有好的时间分辨率,而且测量灵敏度也很高。但是由于遥测系统处于复杂的大气环境中,各种干扰因素以及恶劣的气候条件,都会对系统产生影响。针对现有实时、在线监测差分吸收光谱系统中存在的不足,作者提出了一种基于改进Elman网络的实时预测模型。利用逐步回归筛选预测因子,不仅降低了预测网络的复杂程度,而且增强了系统的预测实时性。利用带自适应学习率的动态BP算法对改进的Elman网络进行训练,使预测系统能更好地辨识要预测的差分吸收光谱系统,该模型能较准确地对DOAS系统监测污染物数据进行实时跟踪监控,一定程度上弥补了遥测系统的不足。

多轴差分吸收光谱断层扫描重建烟羽空间分布

为了实现烟羽二维空间分布的精确重建,建立了被动多轴差分吸收光谱断层扫描系统,实现了多台被动多轴差分吸收光谱系统对废气烟羽空间分布的测量。首先,介绍了多轴差分吸收光谱系统及其反演气体浓度的机理。接着,使用代数迭代算法对不同的重建模型,采用不同的扫描光路进行了重建模拟,并设计了重建程序。然后,对数值模拟仿真结果进行了分析比较。最后,搭建了多轴差分吸收光扫描系统平台,进行了外场试验。数值模拟的结果显示:MAX-DOAS层析技术能精确的重建出烟羽模型的二维空间分布,四光源光路的重建误差约是双光源光路重建误差的三分之一,四光源重建时间约是双光源重建时间的四分之一,且双峰模型的重建误差大于单峰模型的重建误差。外场试验的结果显示:重建图像的积分数据与多轴差分吸收光谱测得的投影数据是一致的,说明重建出的烟羽空间分布符合实际情况。研究表明,数值模拟的结果与外场试验的结果具有一致性。

基于被动差分吸收光谱技术对重庆市大气污染物区域输送的探测研究

在重庆市大气污染区域输送通道上设置龙市站、超级站、南坪站三个观测站点,利用基于被动DOAS技术的MAX-DOAS地基多轴差分吸收光谱仪对SO2和NO2垂直柱浓度进行连续探测,实时获取两种大气污染物的时空分布和区域性输送过程,并将MAX-DOAS探测结果与当地API数据进行了对比分析。探测结果显示,龙市站、超级站、南坪站NO2垂直柱浓度均值分别为5.90×1015、18.96×1015、17.82×1015molec./cm2,超级站最高,龙市站最低;SO2垂直柱浓度均值分别为16.46×1015、18.35×1015、55.56×1015molec./cm2,南坪站最高,龙市站最低;分析研究表明,NO2受本地交通排放源影响为主,SO2则受周边工业污染源排放的影响较大。

差分吸收光谱法(DOAS)测量污染气体浓度的实验研究

利用差分吸收光谱法(DOAS)对SO2气体进行了实验研究,对光谱数据的处理方法、反演波段、反演波长间隔以及240 nm以下的紫外光对SO2的光解作用进行了分析。实验结果表明:遗传算法对短光程低浓度气体的浓度反演具有较高精度;不同浓度的SO2气体其最小误差所对应的反演波段是不同的,通过寻优可以大幅度提高浓度反演精度和DOAS方法的测量上限。而反演波长间隔大于15 nm后,浓度反演误差基本不变。

长光程差分吸收光谱法测量大气SO_2浓度研究

差分吸收光谱技术测量空气中痕量气体浓度时,结果准确性受标准差分吸收截面和仪器函数影响。为此,提出采用多种浓度样气计算差分吸收截面的方法,将测得的差分吸收截面应用于实验室SO2样气的测量,得到SO2气体浓度相对误差为1.67%;现场测量大气中SO2气体浓度最大值为66.73ppb,最小值为12.49ppb,日平均浓度为28.2ppb,符合当地实际。实验表明,该方法能够准确测量大气中SO2气体浓度。

可消除颗粒物Mie散射对差分吸收光谱法影响的光谱数据处理方法

针对高尘环境下的烟气浓度测量,提出了采用小波滤波结合遗传算法反演气体浓度的光谱数据处理方法,并对信号噪声比较低的实测光谱数据进行了浓度反演.结果表明:在各种烟尘浓度下,利用该算法都能大幅度减少烟尘颗粒物Mie散射对差分吸收光谱(DOAS)法的影响,气体浓度反演结果接近于真实值,表明该算法具有较高的浓度反演精度和良好的抗粉尘干扰能力,且具有很小的零点误差.

基于高温还原及差分吸收光谱监测烟气汞的实验研究

高温还原法在不需要催化剂的条件下可将烟气排放中的二价汞转化为零价汞,便于进行烟气总汞的监测。运用差分吸收光谱法(DOAS)反演出烟气汞浓度,与没有加高温装置的测量结果作对比,验证高温设备的适用性,并配比不同浓度的零价汞和二价汞进行混合实验。在传统的DOAS算法基础上,研究遗传算法、傅里叶变换滤波及积分面积法对烟气汞浓度的影响。实验结果表明:传统算法具有偶然性,整体误差大;傅里叶变换反演出的浓度误差较大;积分面积法较遗传算法误差偏低,整体波动也小,反演出的偏差最小为0.55%,适合用于反演低浓度排放的烟气汞测量。