光谱分析、光谱测量

差分吸收光谱技术(DOAS)中采用线性最小二乘拟合方法,用痕量气体标准差分吸收截面对测量得到的差分吸收光谱进行拟合,得出大气中痕量气体的浓度。计算结果的准确性不仅取决于光谱的测量精度,而且受标准差分吸收截面以及仪器函数和温度等诸多因素的影响。详细地分析了计算误差的产生原因,提出了用高浓度样品池得到标准吸收截面的方法,针对光谱固有结构,以及温     

过采样∑-ΔA/D技术在差分吸收光谱系统中的应用

差分光学吸收光谱法(DOAS)已经成为测量大气中微量气体成分含量常用的方法,该方法基于最小二乘原理,利用测量的大气光谱的差分吸收光学密度与标准的吸收截面进行拟合,确定待测气体的浓度。其测量精度不仅取决于光谱测量精度、仪器本身的噪声以及测量波段内其他气体的干扰等因素,还与痕量气体前期采集和处理有关。文章简介了差分吸收光谱法测量原理和仪器结构,提出过采样∑-ΔA/D技术,过采样技术与∑-Δ调制器的噪声整形技术结合,可对量化噪声进行双重抑制,从而提高待测波段内的信噪比,实验结果表明提高了DOAS系统的测量精度。     

差分吸收光谱法测量大气痕量气体浓度误差分析及改善方法

差分吸收光谱技术(DOAS)中采用线性最小二乘拟合方法,用痕量气体标准差分吸收截面对测量得到的差分吸收光谱进行拟合,得出大气中痕量气体的浓度.计算结果的准确性不仅取决于光谱的测量精度,而且受标准差分吸收截面以及仪器函数和温度等诸多因素的影响.详细地分析了计算误差的产生原因,提出了用高浓度样品池得到标准吸收截面的方法,针对光谱固有结构,以及温度对标准吸收截面的影响,改进了浓度反演算法.大量的实验表明,综合运用上述方法,即便对低浓度的样气,相对测量误差也能降低到10%以下.     

过采样∑-△A/D技术在差分吸收光谱系统中的应用

差分光学吸收光谱法(DOAS)已经成为测量大气中微量气体成分含量常用的方法,该方法基于最小二乘原理,利用测量的大气光谱的差分吸收光学密度与标准的吸收截面进行拟合,确定待测气体的浓度.其测量精度不仅取决于光谱测量精度、仪器本身的噪声以及测量波段内其他气体的干扰等因素,还与痕量气体前期采集和处理有关.文章简介了差分吸收光谱法测量原理和仪器结构,提出过采样∑-△A/D技术,过采样技术与∑-△调制器的噪声整形技术结合,可对量化噪声进行双重抑制,从而提高待测波段内的信噪比,实验结果表明提高了DOAS系统的测量精度.     

长程差分吸收光谱技术气体浓度反演误差的定量估计

长程差分吸收光谱法(LP-DOAS)是基于最小二乘原理来反演大气痕量气体浓度的。LP-DOAS能对痕量气体进行高灵敏的测量,但是还没有统计的方法定量确定LP-DOAS反演误差。痕量气体的吸收通常很弱,外来影响因素决定了检测限和测量精度,其被误当做真正的吸收,增加了没有统计特性的噪声到残差中,导致最小二乘拟合误差(err(LSQ))有一个明显的误估计。研究采用蒙特卡罗方法,通过残差的循环移位定量确定差分吸收光谱法反演气体浓度的误差。实验结果表明,蒙特卡罗方法可以定量估计差分吸收光谱法反演误差,误估计因子为1.13,而err(LSQ)为3.12。     

二次傅里叶变换去噪在差分吸收光谱技术中的应用研究

实际烟气测量中,容易受烟气内多种组分和尘以及介质不均匀、瑞利散射、米散射等因素的影响,应用傅里叶变换寻求信号的频率特性,去除噪声等干扰。提出一种新的差分吸收光谱法,将获取的差分吸收光谱进行两次傅里叶变换,一次傅里叶变换去除噪声干扰的影响;二次傅里叶变换利用对应的特征频率幅值与浓度的关系,建立浓度反演方程,由气体差分吸收光谱经两次傅里叶变换后的特征幅值直接求出气体浓度。新的差分吸收光谱法完全摆脱了扣除暗电流的差分吸收光谱技术分析过程,减少了差分吸收光谱分析和气体浓度反演过程,有利于提高浓度反演精度。     

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。     

差分吸收光谱法同时测量SO_2,NO_2及颗粒物浓度的模拟

雾霾天气已经影响到了人们的日常生活,对雾霾成分进行测量非常重要,雾霾的主要构成成分为SO_2和NO_2及颗粒物。目前对气体及颗粒物浓度进行同时测量的研究还很少,用差分吸收光谱法(DOAS)对同时测量气体及颗粒污染物浓度进行了探索性研究。通过对多组不同配比的SO_2,NO_2及颗粒物组成成分的吸收光谱进行了模拟,由DOAS方法反演了各组分的浓度。模拟单一组分时,气体浓度从100变化至1 000ppm,SO_2浓度反演误差不大于0.17%,NO_2误差不大于0.64%,颗粒尺寸从100变化至500nm,浓度反演误差不大于2.08%。模拟气体多组分时,SO_2浓度与NO_2浓度比在1∶10到5∶1的范围内时,误差均较小,SO_2误差不超过8%,NO_2误差不超过5%,然SO_2与NO_2浓度之比大于10,NO_2的反演误差高于10%。模拟同时测量SO_2,NO_2及颗粒物浓度时,气体浓度的反演误差均在10%以内,而颗粒物浓度的反演误差对系统的信噪比依赖较大,当信噪比在40dB以上时,误差在10%以内,而信噪比低于30dB时,误差高于20%。通过上述研究结果表明,差分吸收光谱法能很好地同时测量多种气体及颗粒物浓度,用来测量分析雾霾成分。然测量环境气体吸收差异过大时,强吸收气体对弱吸收气体影响很大,信噪比较低时,颗粒浓度反演的误差也大为增加,需要更好的滤波及去噪方法。     

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。     

目标差分吸收光谱技术测量大气NO2平均浓度的方法研究

介绍了一种测量近地面大气NO₂平均浓度的新方法——目标差分吸收光谱方法,即target DOAS(target difference absorption spectrum technology)。该方法基于被动差分吸收光谱技术,测量墙体、山体等目标的太阳反射光谱,通过差分吸收光谱算法反演得到目标与仪器之间NO₂浓度沿路径的积分值SCD(slant column density),同时仪器到目标之间的距离已知,并通过选取特定的参考光谱扣除目标到大气顶层的痕量气体吸收,最终计算出仪器和目标之间的大气NO₂平均浓度。利用建立的目标DOAS系统在合肥开展了观测实验,成功获取了观测地大气NO₂浓度。观测结果与主动长光程差分吸收光谱仪观测数据进行对比,二者呈现较好的一致性,验证了该方法的可行性。     

基于小波变换的差分吸收光谱数据处理方法

差分光学吸收光谱法(DOAS)已经成为测量大气中微量气体成分含量常用的方法,该方法是通过窄带分子的特征吸收波段来区分微量气体种类;并基于最小二乘原理,利用测量的大气光谱的差分吸收截面与标准的吸收截面进行拟合,确定待测气体的浓度。但在实际测量中由于系统噪声叠加在吸收光谱上,会影响测量精度。差分吸收光谱系统中惯用的方法采用多项式平滑滤波去除噪声,提出利用软阈值小波变换去噪,并对实验结果进行比较,发现软阈值小波去噪,可以提高差分吸收光谱系统的测量精度,降低差分吸收光谱系统的检测限。     

基于稳健回归M估计的差分吸收光谱反演方法(英文)

基于最小二乘回归,差分吸收光谱技术(DOAS)可以获得痕量气体的大气浓度.鉴于在复杂大气环境下,测量结果可能出现异常值以及误差的非正态分布,导致最小二乘回归估计偏差较大.针对这一情况,本文研究了利用稳健回归M估计来反演DOAS测量光谱数据的方法,讨论了估计过程和效果,并对正常谱和异常谱进行两者回归方法比较.研究结果表明基于稳健回归M估计方法收到了良好的效果,提高了回归可靠性.     

基于差分吸收光谱法的大气痕量气体在线检测技术

差分光学吸收光谱学技术（Differential Optical Absorption Spectroscopy,DOAS）是近年来发展起来的一种实时检测大气中痕量气体浓度的有效方法,它采用线性最小二乘拟合方法,用痕量气体标准差分吸收截面对测量得到的差分吸收光谱进行拟合,得出大气中痕量气体的浓度。通过介绍DOAS方法的测量原理,在线监测系统的构成,气体浓度的反演方法,测量结果及讨论等内容,说明它在空气质量监测方面的优越性。     

利用人工神经网络方法提高差分光学吸收光谱系统测量精度研究

差分光学吸收光谱法已经变成了测量大气中微量气体浓度常用的方法。微量气体的浓度通过对大气吸收光谱的分析得到。但在实际应用中，由于受到硬件条件的限制，使得每次分析的光谱带宽有限，造成分析的误差较大，结果不够稳定。这里提出了一种利用多层自适应线性（Madaline）人工神经网络对光谱进行扩展的方法，并对试验结果进行了比较，收到了良好的效果。     

差分吸收光谱方法反演大气环境单环芳香烃有机物

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,如SO₂,NO₂,O₃等。由于大气环境中的芳香烃有机物含量较低,并且其在紫外的特征吸收光谱与O₂和O₃分子的吸收谱相互重叠,交叉干扰,使得对芳香烃有机物的测量比较困难。文章利用自制的差分吸收光谱系统,采用与实际测量光程接近、经过插值的氧气分子吸收柱密度作为氧气分子吸收的参考光谱,通过最小二乘拟合去除其干扰,另外采用不同温度下的O₃吸收截面作为参考光谱修正O₃的温度效应,测量了大气环境中的苯、甲苯、二甲苯和苯酚,表明差分吸收光谱方法能满足大气环境中单环芳香烃的测量。     

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     

获取大气颗粒物消光系数的差分吸收光谱法研究

针对雾霾天气日益增多,大气污染气体向颗粒物的转化在加快,研究了一种大范围对其监测的差分吸收光谱方法。差分吸收光谱法可以实时、在线、准确同时获取颗粒物光学特性和大气痕量气体浓度。论文首先分析了双光路差分吸收光学遥感系统获取颗粒物绝对光强的原理,然后研究了基于单光路测量大气吸收谱,在干净天气状况下测量参考光谱,利用能见度数据,在550 nm波段处实现系统校准,计算校准参数,从而获得大气绝对吸收光强,然后解析出大气总的消光系数。再从总的大气消光系数中,去除瑞利散射以及大气痕量气体吸收对消光系数影响后,精确解析出颗粒物消光系数。同时基于差分思想获取大气痕量气体的浓度。最后把该方法应用于外场实验,获取大气颗粒物在350～700 nm波段范围内消光系数和大气中NO₂的浓度。研究结果表明颗粒物消光系数的随着波长的增加而减少,符合Angstrom公式。该研究为分析大气气相/粒子非均相化学反应提供有力的技术支持。     

被动差分吸收光谱法测量气体浓度时Ring效应的影响及修正研究

基于散射光、利用痕量气体指纹吸收特性反演气体浓度的方法称为被动差分吸收光谱法(passive DDAS).因其具体结构简单,易于平台搭载等优点近年来获得了长足发展.被动DOAS中利用太阳散射光作为光源解析大气污染气体柱浓度时,会受到太阳弗朗和费光谱的"填充线"即Ring效应的强烈影响,尤其是对浓度很低的痕量气体,致使不易获取其浓度、影响其测量精度.文章以反演大气中NO2气体为例,介绍了稳定天气条件下Ring效应造成的影响、分析了Ring效应影响与太阳天顶角的关系,提出了根据不同太阳天顶角选取不同Ring光谱参与拟合的修正方法,并且利用该处理方法反演了在3天稳定天气条件下不同仰角下的斜柱浓度.实验证明该修正方法的可行性.