机载成像差分吸收光谱技术测量区域NO2二维分布研究

本文主要介绍了一种快速测量区域大气痕量气体二维分布的方法——机载成像差分吸收光谱(differential optical absorption spectroscopy, DOAS)技术. 该技术基于成像光谱仪, 利用DOAS算法, 对痕量气体大范围分布快速扫描成像, 可实现污染源扩散趋势的可视化观测, 应用于污染源定位、污染源排放率监测、污染物传输演化等研究. 文中详细介绍了研制的机载成像DOAS系统, 并利用该系统开展飞行实验, 快速获取了飞行轨迹上空的NO₂浓度分布. 实验中针对重点关注区域进行扫描测量, 成功获取了高分辨率的NO₂二维分布图, 分析了污染扩散趋势, 并结合风场数据, 估算污染点源的NO₂排放率为1570 kg/h.     

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.     

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。     

多轴差分吸收光谱技术测量近地面NO2体积混合比浓度方法研究

多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)通过测量不同角度的太阳散射光, 获取痕量气体的柱浓度信息, 广泛应用于整层NO₂柱浓度的监测. 由于缺少有效观测距离的信息, MAX-DOAS无法获取近地面NO₂的体积混合比浓度. 本文分析了消光系数和有效观测距离的关系, 提出了利用能见度信息获取有效观测距离, 进而将MAX-DOAS测量的水平方向NO₂斜柱浓度转换为体积混合比浓度的方法. 并在合肥开展了相应的观测实验, 成功实现了基于MAX-DOAS的NO₂体积混合比浓度测量. 通过与主动式长程差分吸收光谱仪测量的NO₂浓度进行对比, 结果呈现出较好的一致性, 说明了方法的可行性.研究为MAX-DOAS监测近地面NO₂体积混合比浓度提供了一种简单有效的方法, 拓展了MAX-DOAS的应用领域. 关键词： 多轴差分吸收光谱技术 大气消光系数 能见度 2体积混合比浓度')" href="#">NO₂体积混合比浓度     

基于紫外吸收光谱技术的混合气体SO2和H2S浓度的实时监测

采用紫外波段吸收光谱检测技术,实现了SO₂和H₂S混合气体各组分浓度的实时监测。在实验中选用氘灯为测试光源,MAYA2000Pro光谱仪用于采集数据。基于光谱的峰谷特性,选择吸收光谱上波长非常接近的两个来推导SO₂气体的浓度公式,该方法可以忽略其他气体散射和吸收的影响。H₂S气体的吸收光谱可以通过减去混合气体中相应的SO₂气体吸收光谱获得。在常温常压下,H₂S气体的浓度可以从H₂S气体的吸收光谱的吸收峰获得。混合气体的测量精度约为1×10^-6(1 ppm)。基于上述方法,实现了混合气体SO₂和H₂S浓度的实时监测。     

基于线性调频Z变换的差分吸收光谱数据处理方法研究

差分吸收光谱法(differential optical absorption spectroscopy,DOAS)是一种常用的污染气体监测方法,对所监测的光谱数据去噪可以提高反演精度。可采用傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)滤波法滤除光谱数据中的噪声,但该算法本身会引入误差。提出一种线性调频Z变换法(chirp Z transform,CZT),通过对傅里叶变换之后的频谱进行局部细化,能够在保留傅里叶变换滤波法去噪效果的基础上,对算法的误差进行补偿,从而进一步提高反演精度。实验配置了SO₂及NO₂进行浓度反演,结果表明,直接采用相除法反演浓度时误差较大且很不稳定,线性调频Z变换法能够获得比傅里叶变换滤波法更高的反演精度。模拟了SO₂和NO₂混合气体实验,频谱分析结果表明FFT算法无法解决特征吸收结构被扭曲、削弱等问题,CZT算法能完成特定频段频谱的精细化重构。     

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     

多轴差分吸收光谱技术测量NO2对流层垂直分布及垂直柱浓度

研究了多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)的对流层NO₂垂直廓线及垂直柱浓度反演方法. 该方法采用了先反演气溶胶廓线, 然后在此基础上反演痕量气体垂直分布的两步反演方法. 其中痕量气体廓线反演时采用了非线性最优估算法, 使反演更少地依赖于先验信息, 更有利于自动获取痕量气体廓线. 首先研究了应用非线性最优估算法的痕量气体垂直廓线反演算法中权重函数、 先验廓线及其协方差矩阵的计算方法, 设计了适合于痕量气体垂直分布变化剧烈地区的迭代方案. 通过计算机仿真, 研究了算法重建盒子型和抬高型NO₂廓线的效果, 研究表明两种典型分布下算法都可以较好地重建2 km以下的NO₂分布, 在近地面的反演精度达到0.6%. 然后在低气溶胶、高气溶胶和抬高型气溶胶三种典型条件下, 研究了算法重建同一NO₂廓线的效果, 研究表明不同气溶胶条件下反演算法都可以得到相似的结果. 分析了错误的气溶胶状态对于NO₂廓线反演的影响以及反演算法的误差来源. 在合肥地区开展连续观测实验, 并将观测的NO₂垂直柱浓度与卫星对比, 相关性系数达到了0.85. 将MAX-DOAS反演的近地面NO₂ 浓度与长程DOAS 结果对比, 相关性系数达到0.76. 此外简化的MAX-DOAS痕量气体垂直柱浓度反演方法中常采用固定典型的气溶胶状态, 将两步法结果与简化方法结果进行对比, 两者的最大相对偏差为112%. 因此准确获取气溶胶状态, 尤其是气溶胶光学厚度, 对准确反演对流层NO₂垂直柱浓度十分必要. 关键词： 多轴差分吸收光谱 2垂直廓线')" href="#">对流层NO₂垂直廓线 2垂直柱浓度')" href="#">对流层NO₂垂直柱浓度 最优估算法     

超光谱成像差分吸收光谱技术研究

基于散射光的被动差分吸收(DOAS)技术利用气体的特性吸收谱线可实现对不同大气污染气体的定量测量,介绍了一种基于成像光谱仪的光学遥感系统,该系统运用被动DOAS原理实现了对大气污染气体的二维成像测量,并报道了该系统对实验室样品池一维测量与城市道路上方NO₂组分的成像测量实验. 基于成像光谱仪的被动DOAS系统利用太阳散射光可获取垂直方向一维的光谱信息,结合扫描装置,便可实现对污染气体的二维成像解析. 关键词： 被动差分吸收光谱 成像光谱仪 污染气体 二维成像     

宽带腔增强吸收光谱法测量大气NO2定标方法研究

非相干宽带腔增强吸收光谱法定量探测大气痕量气体浓度需要准确定标。以定量探测大气NO₂为目的,建立了基于蓝色发光二极管光源的非相干宽带腔增强吸收光谱测量系统,研究了(1)仅使用浓度已知的NO₂吸收光谱、(2)同时使用浓度已知的NO₂和纯氧气中氧气二聚体O₂-O₂吸收光谱、(3)利用纯氮气和纯氦气的瑞利散射消光差异等三种方法,分别获取非相干宽带腔增强吸收光谱在430～490 nm波段的镜片反射率定标曲线。三种方法得到的镜片反射率最大值对应波长均约为460 nm,但这些最大值存在一定差异,分别为0.999 25,0.999 33和0.999 37。利用NO₂样气吸收测量对比了三种定标方法,发现方法(1)与另外两种方法的测量结果不一致性分别约为14%和19%,而后两种方法所测结果的不一致性仅为4%。测量结果表明,NO₂标准气体浓度的不准确性以及壁损耗等因素恶化了方法(1)的定标精度,应尽量避免使用该定标方法。通过对实际大气中NO₂和O₂-O₂在440～485 nm波段内的同时测量,进一步验证了非相干宽带腔增强吸收光谱法的高灵敏度以及所用标定方法的有效性。     

基于车载被动DOAS系统的化工园区甲醛柱浓度精确反演研究

甲醛（HCHO）是大气中含量最为丰富的羰基化合物,是非甲烷可挥发性有机化合物（NMVOCs）的最重要的中间产物之一,广泛参与大气中的光化学反应,同时也是气溶胶的重要前体物,在大气化学中承担了非常重要的作用。石油化工行业的VOCs类排放是城市大气中HCHO的重要来源,而目前化工园区中的HCHO等NMVOCs类污染物主要通过点式设备获取近地面浓度,缺乏立体监测数据。差分光学吸收光谱（DOAS）技术已成功应用于SO₂和NO₂等污染气体监测,甲醛由于其光学吸收强度相对较弱,反演波段内其他气体交叉干扰强,实际的监测应用相对较少。选取某石化企业,运用被动DOAS方法实现了甲醛柱浓度的精确反演。研究通过建立甲醛吸收截面与其他参与拟合气体吸收截面的二维相关性矩阵,选取甲醛吸收截面同其他气体吸收截面相关性最小的波段,即实现其他气体对甲醛的DOAS反演交叉干扰最小的波段的获取。同时选取外场实际采集的光谱,选择不同起始波段和截止波段做迭代DOAS反演,通过拟合残差来评估甲醛在不同波段的实际反演效果。在截面间交叉干扰小,拟合残差低的波段范围内,选择尽量宽的波段作为最佳的拟合波段,实现甲醛的精确DOAS反演。由甲醛同其他气体吸收截面的二维相关性矩阵结果,甲醛与NO₂,SO₂和O₃和O₄间在大部分波段内相关性均在0.5以下,交叉干扰小;甲醛同BrO在起始波长318～320 nm,截止波长340～346 nm以及起始波长330～334 nm,截止波长354～360 nm两个波段范围内截面间相关性小于0.5,适合作为HCHO的反演波段。通过选择不同起始波段和截止波段做甲醛的迭代DOAS反演,结合拟合截面相关性分析结果综合考虑,最终采用332.4～358.1 nm作为HCHO的反演波段,拟合残差在10-4量级。利用车载被动DOAS系统,通过建立吸收截面间二维相关性矩阵并通过实测光谱的迭代反演,获取了适用于该套系统的HCHO最佳拟合波段,拟合残差降低至10-4量级,在实现甲醛精确反演的基础上,结合系统GPS信息,获取了某化工企业甲醛柱浓度的空间分布,整个外场观测期间,HCHO的反演误差低于6%。结果表明,车载被动DOAS系统在快速获取化工园区甲醛空间分布信息上可以发挥重要作用,为城市大气中甲醛的立体监测提供了一种有效测量手段。     

LED光源DOAS方法的夜间NO2气体浓度遥测研究

针对现有利用自然光源的被动DOAS测量方法无法实现夜间对NO₂等痕量气体进行垂直分布探测的问题,提出构建一种基于窄带光源蓝光LED技术的DOAS测量NO₂的方法,搭建了仪器系统,成功地实现了夜间对NO₂气体浓度的测量。该系统主要分为灯源发射系统和望远镜接收系统两部分,采用主波长为450nm的LED作为光源,通过望远镜采集发光束的散射光,利用光纤耦合将望远镜接收到的散射光导入光谱仪中,结合DOAS原理运用计算机进行处理。DOAS的理论基础是朗伯-比尔（Lambert-Beer）定律,据此原理可将数据处理过程概述如下：首先采集相对干净光谱作为背景参考谱,用实际测量大气谱除以参考谱,利用数字高通滤波去除慢变化部分,然后取对数,即可获得光学厚度;其次将仪器函数与NO₂的高分辨率截面卷积,得到与所用仪器相匹配的低分辨率吸收截面;最后将差分吸收截面与处理后的差分光学厚度相结合,运用最小二乘法拟合并结合光程L即可获得NO₂浓度值。同时可通过调节灯源光速发射角度及望远镜接收角度,测出不同位置处NO₂浓度值,进而给出NO₂气体浓度的立体分布信息。在算法确定的情况下,LED灯谱质量对仪器系统的可靠性显得尤为重要。由于LED光谱受温度及驱动电流影响较大,为了保证LED处于最佳工作状态,开展了LED光谱温度及驱动电流敏感性实验。测试结果表明,要确保采集到的光谱稳定且具有较高质量,LED工作温度应低于20 ℃,驱动电流需控制在1.5 A以内,且两者波动范围较小。实验中,LED实际工作温度为10~15 ℃,驱动电流为1.4 A,控制精度±1 mA,能够满足实验要求。为了提高LED阵列密度、获得更加集中的发光束,LED底座基板采用正六边形结构,每块正六边形基板上7只LED串联,各个基板之间并联。经计算较采用矩形结构,其空间利用率提高了8%。各基板工作电流1.4 A,最大电压23.8 V,易于扩展,维护方便。为了验证方案可行性及系统的可靠性,进行了实验室测试及外场实验。实验室采用NO₂样气浓度为1 642.86 mg·m-3, 不确定度5%。系统测量结果为1 607.54 mg·m-3, 与标定值误差为2.15%,在标定的不确定度范围以内,经计算系统检测线为0.014 3 mg·m-3(6.942 ppb),因此可认为测量结果准确。将外场实验测量结果与同时段国控站点给出的NO₂数据进行了对比,对应时间段结果偏差均在10%以内,两组数据线性拟合一致性较好,相关系数达0.967,表明该系统所测NO₂结果较准确。研究结果表明,在确保LED光源稳定的基础上,采用基于窄带光源蓝光LED的DOAS方法能够实现夜间对NO₂气体垂直分布情况测量。为大气痕量气体垂直分布测量、特别是在夜间条件下对痕量气体立体分布测量提供了一种新的思路。     

车载多轴差分吸收光谱探测对流层NO2分布研究

对流层NO₂垂直柱浓度在水平分布上具有较大不均匀性, 研究对流层NO₂分布特征对于研究污染的形成具有重要作用. 本文在国内首次采用车载多轴差分吸收光谱技术探测对流层NO₂的水平分布, 着重研究了基于车载移动平台上的多轴差分吸收光谱技术反演对流层NO₂垂直柱浓度的方法. 采用低阶多项式拟合扣除夫琅禾费参考谱和平流层对对流层NO₂的贡献, 反演得到移动平台上对流层NO₂垂直柱浓度. 结合大气辐射传输模型, 通过设置不同气溶胶光学厚度及层高、NO₂层高、方位角等对反演误差进行分析, 得出对流层NO₂垂直柱浓度的总误差小于25%. 在合肥开展观测实验, 获取观测时间段内合肥市对流层NO₂垂直柱浓度的水平分布特征. 并将观测结果与OMI卫星过顶数据比对, 在洁净和车载观测点较多的像元内, 两者结果符合较好; 在污染区域, 两者结果有一定差别. 研究显示, 采用车载多轴差分吸收光谱技术能较好的探测区域对流层NO₂的分布特征, 这对模型验证、卫星校验及研究输送过程具有重要意义.     

CS2燃烧火焰光谱辐射模型的构建与特征污染产物浓度反演研究

CS₂在当今化工等领域占据了重要地位,而CS₂火灾污染事故危害性极大。通过研究CS₂燃烧火焰光谱辐射以探究其火灾污染特性极为必要。搭建了CS₂燃烧火焰光谱测试平台,采用黑体辐射源对VSR仪器进行了标定,通过多用途傅里叶变换(VSR)红外光谱辐射仪测试了5,10和20 cm三种燃烧尺度下CS₂燃烧的火焰光谱,并通过热电偶测试了整个燃烧时间段内不同燃烧时刻下的火焰温度,以及在火焰上方安装了烟气分析仪对火焰中的燃烧产物浓度进行监测。测量了CS₂整个燃烧时间段内火焰温度,以及不同燃烧时间、不同燃烧尺度下的火焰光谱、燃烧产物组分信息。测试结果表明,CS₂火焰中主要含有高温SO₂,CO₂,CO气体和空气中卷入的H₂O分子,并获取了特征污染产物SO₂的浓度。由于现有光谱仪测量分辨率有限,室内实验测量的火焰尺度有限,为了能实现火灾在线监测需要建立一个火焰光谱辐射模型来反演CS₂火灾时的污染物浓度相关信息。基于HITRAN数据库可知在2.7 μm附近为高温水蒸气的发射峰,4.2 μm附近特征峰为高温CO₂气体的发射峰,4.7 μm附近有CO微弱的发射峰,在7.4 μm附近特征峰为高温SO₂气体的发射峰,并获得了CS₂燃烧时产生的SO₂,CO₂,CO和H₂O气体在火焰燃烧相同温度下的吸收系数,通过计算得到了CS₂燃烧时产生的SO₂,CO₂,CO和H₂O混合气体的透过率与发射率,并结合气体辐射传输方程、气体吸收系数等方程,创建了CS₂燃烧的火焰光谱辐射模型。利用该光谱辐射模型反演了不同燃烧时间下特征污染产物SO₂的浓度,并与实验测得的数据进行了对比分析。结果表明,该模型精度高,可用于燃烧产物浓度的定量化反演,SO₂分子含量在燃烧时间20,40,60和80 s时的反演精度分别是89.5%,82.5%,85.6%和86.5%。为遥感反演CS₂型大尺度火灾中燃烧产物的浓度奠定基础。     

星载大气痕量气体差分吸收光谱仪狭缝函数研究

星载大气痕量气体差分吸收光谱仪是一种新型光学遥感仪器,具有分辨率高(0.3～0.5 nm)、宽光谱范围(240～710 nm)、大视场角(114°视场对应地面2 600 km)的特点,载荷采用推扫方式,可实现1日全球覆盖监测。载荷通过探测地球大气或地表反射、散射的紫外/可见光,利用差分吸收光谱技术来获取全球大气痕量气体(NO₂, SO₂, O₃等)分布和变化。定标是遥感数据定量应用的前提,同时为获取载荷光谱特性,需要在地面完成载荷的光谱定标。根据大气痕量气体差分吸收光谱仪视场角度大、谱段范围宽、空间和光谱分辨率高等特点,搭建了一套基于二维转台的光谱定标系统,此系统能够完成全视场光谱定标。光谱定标采用标准谱线法,光谱定标光源使用汞灯。光谱响应函数是描述光谱仪光谱响应特性的重要参数,根据光谱响应函数可以获取载荷的光谱分辨率,同时也是基于DOAS反演的关键输入参数,光谱响应函数的精度直接影响大气痕量气体的反演结果。根据载荷实际测试的光谱响应数据,选取了Gauss,Lorentz和Voigt三种函数作为待选的光谱响应函数。为对三种函数模型进行筛选,进行了两种筛选对比测试,首先分别用Gauss函数、Lorentz函数、Voigt函数对载荷的单色光响应数据进行拟合,以三种函数的拟合残差平方和作为评判标准,拟合结果表明Gauss函数作为狭缝函数拟合的残差平方和最小为0.01,Lorentz和Voigt函数作为狭缝函数拟合的残差平方和分别为0.033和0.021。从载荷单色光响应数据函数拟合的结果分析,Gauss函数可以作为载荷的光谱响应函数模型。为了进一步验证这一结论,进行了DOAS反演NO₂样气的实验,考察三种函数模型对反演的影响。在实验室开展了NO₂样气测试,大气散射光通过30*40cm的石英窗口入射到载荷狭缝,将NO₂样品池放置在载荷狭缝和石英窗口中间,获取的数据为NO₂样气吸收谱,随后充入N₂气体获取反演的参考谱,实验在晴朗天气下进行,并能够在较短时间内完成,可以减少外界天气条件对反演结果的影响。实验中NO₂样气浓度为8.481 2×1016 molec·cm-2,在利用DOAS进行反演时,设置仪器狭缝函数分别为Gauss,Lorentz和Voigt函数,分析三组不同的函数模型对应的NO₂浓度结果,根据反演结果的相对偏差对函数模型进行评价。实验结果表明Gauss函数作为狭缝函数反演结果的相对偏差最小为5.6%,Lorentz和Voigt函数作为狭缝函数的反演相对偏差分别为28%和15.1%。由光谱响应数据的拟合结果及样气反演结果表明,Gauss函数可以作为载荷的光谱响应函数模型。     

深紫外波段苯的差分光学吸收光谱DOAS定量方法研究

取代基通过取代苯环上的H原子形成不同苯系物（苯、甲苯、二甲苯等）,其共有结构苯环上的不固定π键电子受到激发,使得苯系物在紫外波段240～280 nm具有明显的特征吸收结构,鉴于此大气中的苯及相关的苯系物可以通过差分光学吸收光谱（DOAS）方法来进行定量,但采用该波段测量需要考虑以下问题：首先是氧气（O₂）的吸收干扰问题,苯(C₆H₆)在该波段的吸收截面与O₂在243～287 nm Herzzberg带相互重叠,且O₂的特征光谱结构随O₂的浓度不同而变化, 导致O₂的吸收光学密度与O₂的浓度不成线性关系。其次,苯系物结构上的相似性使其在紫外波段的特征吸收结构差别较小并且相互重叠,从而对C₆H₆的拟合产生干扰。此外,除了O₂和苯系物以外,还有臭氧（O₃）、二氧化硫（SO₂）等干扰。C₆H₆在195～208 nm的深紫外波段具有较大的吸收截面（2.417×10-17 cm2·molecule-1）,为240～260 nm处截面大小（2.6×10-18 cm2·molecule-1）的9倍左右,针对C₆H₆在深紫外195～208 nm波段的吸收特征,开展便携式DOAS定量方法研究,采用该波段进行C₆H₆的光谱定量分析并应用到实际的外场观测。通过建立C₆H₆与干扰气体SO₂,氨(NH₃),二硫化碳(CS₂)和一氧化氮(NO)的差分吸收截面的二维相关性矩阵,获取C₆H₆光谱定量的最优反演波段。通过开展实验室条件下C₆H₆,SO₂和NH₃不同浓度配比的混气实验对195～208 nm波段反演C₆H₆的效果进行评估。实验结果显示,采用195～208 nm波段进行光谱反演的探测限为17.6 μg·m-3,光谱反演浓度与理论浓度的相对测量误差均小于5%且RSD（相对标准偏差）小于3%,同时与240～260 nm波段反演结果进行对比,相对误差小于5%。在外场实际情况下,利用便携式DOAS系统获取190~300 nm的大气测量光谱,通过DOAS方法解析并结合GPS信息,获得了某化工园区C₆H₆的污染浓度分布,实验结果表明采用195～208 nm深紫外波段同样能适用于对C₆H₆的光谱定量,与240～260 nm波段反演结果进行对比,二者的相关性达到了0.98且相对误差小于10%。     

基于标准样品回归算法和腔增强光谱的NO2检测方法

腔增强吸收光谱技术作为一种高灵敏的痕量气体测量技术,其吸收光谱的浓度反演是极其关键的环节.为消除因吸收截面和仪器响应函数的不确定性引入的测量误差,本文提出了一种基于标准样品吸收光谱的浓度回归算法,该方法在浓度反演过程上进行优化,采用标准气体样品吸收光谱直接拟合未知浓度气体吸收光谱.采用中心波长在440 nm处的蓝色发光二极管(LED)作为光源,建立了一套非相干光腔增强吸收光谱技术(IBBCEAS)系统,实测腔镜反射率为99.915%,利用NO₂气体的实测吸收光谱对该算法的有效性进行了验证.与常规吸收截面回归算法比较,结果表明本文提出的标准样品回归算法具有显著的优越性,测量精度提升约4倍.利用改进的算法结合标准样品配制的多个NO₂气体对实验系统性能进行了深入评估,测量结果与理论值具有很好的一致性.Allan方差分析显示在积分时间为360 s的情况下,NO₂检测限可达到5.3 ppb(1 ppb=10^–9).     

Interaction of copper and NO2: Effect of joint presence of SO2, relative humidity and temperature

This paper reports laboratory tests involving the dry deposition on copper surfaces of NO₂, alone and in combination with SO₂, at different concentrations (200 and 800 μg m⁻³), temperatures (15, 25 and 35 °C) and relative humidities (50%, 70% and 90%). Gravimetric results and characterisation of the corrosion products by optical microscopy, scanning electron microscopy (SEM/EDX), grazing incidence X-ray diffraction (GIXD) and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) show that the corrosive effect of NO₂ acting alone depends greatly on the RH. At 90% RH copper behaves in the same way as in unpolluted atmospheres, while at lower RH localised attack is detected. Analysis reveals the presence of basic copper nitrate (gerhardtite, Cu₂(OH)₃NO₃). However, in SO₂-polluted atmospheres no differential behaviour with RH or temperature is observed. In these atmospheres copper corrosion is similar to that obtained in unpolluted or in NO₂-polluted atmospheres at high RH, although GIXD detects basic copper sulphate (posnjakite, Cu₄(OH)₆SO₄·2H₂O). In the case of mixed atmospheres (SO₂+NO₂) a significant accelerating effect is observed when [NO₂]>[SO₂]. Otherwise an inhibitive effect is detected. At high RH in the presence of SO₂, NO₂ favours SO₂ oxidation and finally sulphuric acid formation, which attacks the cuprite layer. S-containing compounds, especially basic copper sulphate, are easily detected by GIXD and XPS in the outermost corrosion product layer. However, at low RH, NO₂ reacts preferentially with adsorbed water to produce nitrous and nitric acids that attack the cuprite layer. In this case, an outer corrosion product layer containing copper nitrite (soluble) and basic copper nitrate is formed over an intermediate layer that contains significant amounts of basic copper sulphate from the previous interaction of sulphuric acid and cuprite.     

迭代最小二乘法气体光谱自动水汽差减算法

傅里叶红外光谱法具有测量速度快、信噪比高、检测范围广等优势,在针对污染源废气排放的快速检测及长时间在线监测中具有巨大的发展潜力。水汽是红外光谱污染气体检测中的主要干扰物,影响NO_X,SO₂等重要污染物的检测,差减水汽背景谱消除光谱中水汽干扰可提高这些污染物的检测精度,具有重要意义。气体光谱中水汽吸收峰由于受到水分子团簇、仪器线型函数等影响,通过数值方法对其计算的误差较大;为此,水汽背景谱一般需采用同一台光谱仪实测获得。主要有两种方法： 第一种是通过反复调节水汽/氮气混合气中的水汽浓度,使水汽背景谱中的水汽吸收峰与污染气体光谱中水汽吸收峰相同,此方法耗时较长,且受环境条件制约很难在现场检测中使用;第二种方法是预先测量不同浓度的水汽光谱,在检测污染气体时选取两幅与污染气体光谱中水汽吸收峰最为接近且将其夹在中间的水汽光谱作为参考谱,使用这两幅参考谱线性拟合与污染气体光谱中水汽吸收峰相同的水汽背景谱,此方法可获得高度近似的水汽背景谱,但当前缺乏相关自动算法妨碍了其在快速自动消除水汽干扰方面的应用。为此,提出一种选取水汽参考谱及拟合水汽背景谱的自动算法,用于自动差减消除水汽干扰。在参考谱选取中,使用污染气体光谱依次减去浓度由低至高的水汽光谱,依据差减后光谱中水汽吸收峰所在波数的吸光度正负性来选取参考谱。在水汽背景谱计算中,基于迭代最小二乘法逐步剔除光谱中受污染物吸收峰干扰的波数,采用剩余波数上的数据拟合水汽背景谱,使其与污染气体光谱中水汽吸收峰相一致。使用水汽背景谱对污染气体光谱进行差减即可消除污染气体光谱中的水汽干扰。对含有NO₂的污染气体光谱进行了差减消除水汽干扰实验,结果表明所提出的自动算法可快速准确消除水汽干扰;NO₂在消除水汽干扰后可由其位于1 629 cm-1的强吸收峰检测,相比消除水汽干扰前使用不受水汽干扰的位于2 917 cm-1的弱吸收峰检测,其检出限得到了大幅提高。