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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. 相似文献
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颗粒物Mie散射对差分吸收光谱技术的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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