基于DOAS的低浓度SO_2在线监测技术研究

传统的差分吸收光谱(DOAS)算法对于短光程、低浓度的气体测量存在较大的误差。为了提高测量精度,将基于差分吸收光谱技术的浓度反演算法应用于烟气SO_2的在线监测中。在DOAS算法的基础上,设计了基于最小二乘法的SO_2浓度计算方法,同时为了节约测量成本,使用短光程和低精度光谱仪进行测量,对低浓度SO_2气体进行了光谱测量和浓度反演实验。实验结果表明,在低浓度0~10-6的量程内,测量值的绝对误差在2/106左右,相对误差在5%以内,测量结果较稳定。该算法在短光程下对低浓度的SO_2气体具有较高的测量精度,可以准确、快速地实现SO_2气体的在线测量。     

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＜0.048 1时,SO2浓度测量精度较高,测量下限可低于28.6 mg·m-3,零点漂移低于2.9 mg·m-3传统DOAS算法在0.048 1＜OD'm＜0.927 2时,SO2浓度测量精度较高;两种算法对OD'm＞0.927 2时的SO2浓度测量都存在较大的误差,必须进行线性度校正.     

对差分光学吸收光谱法的监测数据进行实时预测研究

差分光学吸收光谱法（DOAS）已经成为测量大气中微量气体浓度广泛应用的方法.通过对大气差分吸收光谱的分析可以得到它们的浓度.但在恶劣气候条件下，DOAS系统不能获得连续的实时监测数据，因此不能满足我国环境监测条例对环境监测子站的要求.文中提出了一种利用逐步回归分析的方法，对DOAS系统的监测数据进行实时预测.通过大量的对比实验表明，利用该方法得到的预测结果与实际测量结果一致，目前该技术已经被应用于DOAS监测仪器中. 关键词： 差分光学吸收光谱法（DOAS） 逐步回归分析 预测     

差分吸收光谱法监测NO2浓度技术研究

差分吸收光谱(DOAS)是利用气体分子对光谱具有特殊吸收这一特性来测量气体浓度的一种测量技术.本文介绍了DOAS法的基本测量原理,分析了DOAS的数据处理方法,并用DOAS法进行了不同情况时NO2气体浓度测量的实验研究.     

发光二极管在差分吸收光谱系统中的应用研究

研究了新型发光二极管(LEDs)作为主动差分吸收光谱技术(DOAS)光源的可行性及其应用.分析了LEDs发光特性、谱的形状、光谱范围和谱的稳定性.结果表明LEDs作为主动DOAS光源是可行的,只是当温度不恒定时,LEDs光谱中的法布里-珀罗标准具效应将影响DOAS精确反演,若把其结构提取参与拟合可以很好地去除其影响.并成功地利用LEDs-DOAS系统监测了大气NO₂的浓度,与基于高压氙弧灯为光源DOAS系统测量结果的相关性达到0.99以上.当光程为0.7km时,检测限为1.1×10< 关键词： 发光二极管(LEDs) 差分吸收光谱技术(DOAS) 可行性     

差分吸收光谱反演方法在环境监测系统中的研究

差分吸收光谱(DOAS)技术在大气/烟气污染物排放环境监测中有广泛的应用。文章首先对这种方法进行了介绍和分析,通过公式推导出被测量气体的差分吸收光谱和参考差分吸收截面光谱所包含的面积具有线性关系,并由此给出了一种新的气体浓度计算方法,即直接用差分吸收面积拟合法代替最小二乘方法,从而避免了光谱不同分辨率、光谱漂移、拉伸或压缩等因素对测量结果造成的误差,同时这种方法具有计算量小和处理速度快等特点。最后,在自行研制的烟气DOAS测量系统上测量了四种浓度的SO₂标准气体,实验结果验证了该方法在实验室条件下的有效性。     

降低DOAS系统探测限的新型反演算法研究

差分吸收光谱法(DOAS)是一种高灵敏测量大气痕量气体成分含量的有效的光学遥感方法,该方法基于最小二乘拟合模型,利用获得的痕量气体的差分吸收光学密度与标准的吸收截面进行拟合,反演待测气体的浓度.建立了基于径向基(RBF)神经网络的痕量气体浓度反演的新模型,对网络的隐层参数采用改进最近邻聚类学习算法训练,对输出层权值的训练采用梯度下降算法,使得网络收敛快,能更好地实时、在线反演测量光谱.并针对DOAS技术的特点,把拟合残差输入网络集中训练,使得RBF网络在反演真实痕量气体吸收时,效果更佳.实验结果表明该新型反演方法提高了DOAS系统的反演精度,降低了DOAS系统的探测限.     

利用差分吸收光谱法测量亚硝酸和反演气溶胶参数

利用差分光学吸收光谱仪(DOAS)进行亚硝酸(HONO)气体的测量并同时在固定的波长范围内(3 07—380 nm)反演气溶胶参数包括气溶胶的平均直径、总个数和总比表面积等. 实验结果表 明利用自测的NO₂标准吸收截面可以更加准确地拟合HONO的浓度，同时在较短的 波长范围内能准确反演气溶胶参数. 关键词： 差分光学吸收光谱(DOAS) 亚硝酸 气溶胶参数     

颗粒物Mie散射对差分吸收光谱技术的影响

差分吸收光谱法(DOAS)应用于固定污染源烟气排放在线监测时,由于烟气中烟尘颗粒物含量较高,烟尘颗粒物Mie散射引起的消光对准确反演气体浓度应有一定影响,通过对1～10μm烟尘颗粒物Mie散射对DOAS影响的数值模拟和实验研究得出,烟尘颗粒物的散射光强与颗粒粒径分布、颗粒数密度有关,随着颗粒粒径和颗粒数密度增加,气体的差分吸收度随之而增加,差分吸收度曲线的频率特性发生变化,传统DOAS算法中的应用多项式滤波已无法消除颗粒物Mie散射对气体差分吸收度的影响,气体浓度的反演结果远远偏离真实值.     

煤质硫含量紫外差分吸收测量方法研究

快速准确地测定煤质硫含量,可为企业、环境监督部门提供重要的技术依据。国内外已有多种煤质硫含量分析仪器,但或多或少存在令操作人员不满意的地方。提出一种基于紫外(UV)差分吸收光谱(DOAS)的煤质硫含量测量方法。针对分子数分数测量范围宽、光程短等问题,在传统算法的基础上,提出基于有限脉冲响应(FIR)滤波和四阶多项式非线性补偿的改进DOAS算法。搭建了实验测量系统,对5种标准煤样进行了实验研究。结果表明,测量系统的下限为0.014%,能够去除烟尘和背景气体的影响,降低系统的维护量,单次测量时间在4min左右,测量系统的重复性满足国家标准的要求。     

基于重心算法的结构光投影技术研究及应用

本文提出了一高精度查找非相干结构光中心位置的重心算法.根据此算法,对台阶投影法和狭缝投影法两种非相干结构光的投影技术进行了探讨,并对两种投影方法的精度进行了检测与分析.经检测证明了台阶投影法具有精度高和适合于非对称、不规则旋转体的形状测量等优点,特点是它解决了传统的结构光法中难以测量的大梯度面形的测量问题.本文利用重心算法和台阶投影法,对面形不规则的柴油机活塞头及流道进行了全三维形貌测量,给出了测量的结果,证明了该重心算法和投影方法的可靠性.     

基于参数自适应控制的混沌同步

讨论了驱动系统和响应系统都是相同混沌映射但其中参数不同时的同步问题.采用参数自适应控制算法,当混沌映射为logistic映射时,得到两系统同步得一个充分条件,而为一般混沌映射时,得到两系统同步的一个必要条件.还讨论了存在相同噪音时的同步问题. 关键词：     

平面图的四色算法

本文为平面图的着色提供了一个四色算法。     

一种非结构化同位网格算法

本文介绍了任意网格系统中的SIMPLE算法的推导过程，并将此算法应用于二维非结构化网格（三角形网格）之中，网格由DELAUNAY三角化方法生成．对顶盖驱动空腔流的计算表明该算法是令人满意的．     

一种快速分类的神经元网络算法

深入分析了BP(Back-Propagation)算法的缺陷,在BP算法的基础上,提出逐层训练多层网络的快速算法,主要精神是:a)逐层地训练多层网络而不是一起训练;b)对隐单元层给以具体指导;c)根据具体问题给予合适的权重分配规则即合适的"能量函数";d)保持BP算法的优点。对一些问题的训练速度与BP算法比较有几个数量级的提高。这一算法还可对多层网络的运行机制作一些研究.     

基于红外测温的试件内部缺陷的识别算法研究

内部缺陷形状位置的识别是传热逆问题的重要研究课题.本文对带有内部缺陷的试件建立了二维传热模型,通过有限元法求解了在一定加热条件下试件表面的温度分布;并通过共轭梯度法,提出了根据表面所测温度分布识别试件内部缺陷形状、位置的计算方法.数值实验证明了算法的有效性.     

基于遗传算法的蒸发冷凝式电量热器优化

本文针对热工综合实验装置中的一重要设备蒸发冷凝式电量热器,以成本最低为目标函数,采用遗传算法对其进行了优化设计,要求在满足换热能力等性能约束和结构约束条件下体积最小,所用材料最省,从而降低其制造费用。为此类换热器的优化设计提供了技术途径。     

INFRARED SMALL TARGET DETECTION ALGORITHM BASED ON SELF-ADAPTIVE BACKGROUND FORECAST

A background forecast filter is presented to detect a small target under an infrared (IR) nature scene. By calculating the correlation of image pixels, the background around the small target could be forecasted. Subtracting the forecast background from original scene, the small targets would become outstanding. Experimental results show that the algorithm proposed has better performance with respect to probability of detection and less computation complexity.     

基于直接寻址的相关函数快速求解

本文结合硬件资源,提出一种新的相关函数快速算法一直接寻址型相关函数算法,从而大大加快了相关计量与识别的处理时间。     

基于函数映射的快速傅里叶变换算法

给出了一种新的快速傅里叶变换算法.算法利用了傅里叶变换因子C_N^kn、S_N^kn的对称特性,将函数序列x(n)个数压缩至四分之一.对其压缩后的函数序列,按其相邻函数值之差映射为函数p(n),同时对傅里叶变换因子C_N^kn、S_N^kn按累进求和映射为A_N^kn、B_N^kn.不同于FFT算法要求N为2的整数次幂,该算法中N可为任何偶数.对诸如方波、三角波、锯齿波及可分解为阶梯波的光学图象、特别是二值光学图象,能极大地减少计算量,某些情形低于FFT算法的计算量.