基于荧光光谱的轻质油乳化物油水比估测研究

海面溢油在其风化迁移过程中,会形成不同溢油乳化物,对海洋环境造成极大危害。科学量化溢油乳化物,有助于溢油污染应急处理和灾损评估。已有对溢油乳化物展开的研究由于缺乏系统的实验数据、理化与光学参数,尚不清楚不同类型油水乳化物的精细光谱响应特征与变化规律,无法给出不同类型溢油乳化物光谱与海水表层油水比的数据关系。通过轻质油乳化物的室内实验,采用激光诱导荧光技术手段,从不同类型,不同表层油水比的溢油乳化物荧光光谱响应差异和变化规律入手,以乳化柴油相关数据作建模样本,乳化煤油相关数据作验证样本,开展统计分析,并分别设计了油包水、水包油两种类型下的表层油水比估测模型。数据处理过程中,为了消除LIF系统本身对接收到的荧光信号强度的影响,利用水的拉曼散射信号对乳化液的荧光信号进行归一化处理,将两者的比值作为后续的分析数据。具体数据研究表明：油包水型乳化溢油的荧光峰值对数和表层含水率对数之间可建立非线性回归模型;水包油型乳化溢油的荧光峰值和表层含水率之间也可建立非线性回归模型。非线性拟合相关系数均在0.9以上,即模型具有较高质量,且模型中的实际系数依赖于不同油种,不同的特征荧光峰。由此可见,不同乳化油种的不同特征荧光峰与表层油水比之间虽具有相同的变化趋势,但变化的程度有所不同。在此基础上,采用参数查找表的方式,建立了轻质油乳化物油水比的估测方法,可根据荧光相对强度最后反演得到表层油水比。该方法在一定程度上可对海面轻质油乳化物实现有效量化,为将来海面溢油乳化物更加实时准确的定量分析提供理论基础和依据, 也为海面溢油污染应急处理提供技术参考,因此具有重要研究意义和实用价值。     

收发共轴LIF系统海面乳化溢油探测与仿真研究

海面溢油污染是常见的海洋污染之一,通常以未乳化、乳化等风化状态存在,其中乳化阶段对海洋危害更加显著.因此,快速监测海面溢油信息,准确识别并评估乳化溢油污染对溢油应急处理和生态环境保护具有重要意义.激光诱导荧光(L IF)是目前有效的海面溢油探测技术之一.L IF探测系统可分为收发共轴和非共轴形式.有关收发共轴L IF系...     

一种油包水乳化液溢油量等效估算方法研究

海面上存在的溢油,主要包括未乳化与乳化两种。对海面溢油进行科学的探测评估,有助于溢油污染的回收处理和应急方案的制定。未乳化溢油,主要以油膜形式存在,其厚度成为溢油量的重要评估指标;乳化溢油,主要以油包水或水包油形式存在,其油水比可作为评估依据。激光诱导荧光(LIF)技术被认为是目前有效的海面溢油探测手段之一。基于LIF探测技术的油膜厚度反演已有相关的算法,但关于海面乳化溢油还没有相应的溢油量化方法,而海面乳化溢油会给海洋环境带来更大危害。所以对海面乳化溢油信息的分析和研究成为海洋激光荧光探测的迫切任务。基于此,从LIF系统探测机理出发,提出一种针对油包水型乳化溢油的等效估算模型,并推导出等效估算公式;首先将油包水中连续相的溢油看作具有相同光学性质的油膜,而所有分散相的水滴看成一个整体,将其等效为薄水层,为了将等效模型和实际乳化液存在的外部环境保持一致,在薄水层上面再覆盖一个油面,从而把油包水型乳化溢油的溢油量估算问题转换成等效油膜的厚度计算问题;其次根据光的辐射传输过程,建立系统接收的荧光信息的方程,并整理出油膜厚度的计算公式,即已知油种的前提下,将系统测得的荧光强度值代入就可求得对应...     

海面溢油油包水乳化液多种探测参数的BRRDF仿真研究

海面溢油污染是最常见的污染之一,通常以不同风化状态存在于海面上,如未乳化阶段油膜,乳化阶段水包油、油包水等。因此,快速准确的监测海面溢油信息,识别、分类及定量评估不同阶段的溢油污染,对海洋污染快速治理和生态环境恢复具有重要意义。激光诱导荧光（LIF）是目前最有效的海面遥感探测技术之一。双向反射再辐射分布函数（BRRDF）通过描述目标受激发射的荧光分布来表征目标的荧光性质。目前基于LIF探测技术除对海面溢油未乳化阶段油膜和乳化阶段水包油有所研究外,尚未对乳化阶段中油包水乳化液荧光特性方面开展相关研究。鉴于此,利用米氏散射理论得到油包水乳化液的光学参数,对油包水乳化液建立蒙特卡罗光子传输模型以开展BRRDF研究,探讨与分析油包水乳化液在含油率、入射接收角度、厚度参数下f_BRRDFcosθ_rcosθ_i（荧光出射角θ_r,激光入射角θ_i）的变化,并利用实验测量的荧光光谱数据与仿真进行对比验证。结果表明,f_BRRDFcosθ_rcosθ_i值随乳化液含油率（海水表层乳化液的含油率）的升高呈下降趋势,并与实验采集到的荧光光谱数据具有一致性趋势,为基于LIF技术对海面溢油油包水乳化液含油率的推断提供依据;f_BRRDFcosθ_rcosθ_i值随θ_i的增大开始变化比较缓慢,当θ_i>65°时迅速减小,并随θ_r继续增大而持续减小,与实验采集到的光谱数据趋势相吻合,此趋势说明利用LIF技术对海面油包水乳化液进行探测时,激光入射角度不宜超过65°且垂直海面可接收到最大光信号;f_BRRDFcosθ_rcosθ_i值随乳化液厚度的升高先上升后变得平稳,说明f_BRRDFcosθ_rcosθ_i可评估海面溢油油包水乳化液的最小厚度。该研究内容为基于LIF技术探测海面溢油提供理论和技术支持。     

数字图像识别在混合油类三维荧光光谱分析中的应用

海上溢油已成为全球环境污染的重要问题之一,溢油严重破坏了海洋生态的平衡,并导致人类健康受到危害。因此,研究高效的溢油检测方法对保护海洋生态环境具有重要意义。三维荧光光谱技术因能获得溢油的“指纹”图谱而成为溢油鉴别领域的有效分析手段,其与平行因子分析算法相结合获得了良好的溢油鉴别效果。但平行因子算法在使用过程中需要确定不同石油产品本身所适用的浓度范围,且其对预估计组分数敏感,组分数选择是否准确直接影响最终定性定量结果,这些问题都会对油类检测造成使用上的限制。油类组分极为复杂,其中各组分间不存在统一的线性浓度范围,其相互之间还受到荧光猝灭效应的影响。直接对未经稀释的油类样本进行光谱数据采集,所获得的三维荧光光谱会因样本中组分的种类及其含量不同而存在较大差异,导致对三维荧光光谱数据进行解析的平行因子分析算法不再适用。但组分的种类及含量相近的油样其光谱特征相似度较高,并且随着特定组分及其含量的改变,其光谱形状的变化规律也较为明显。基于此,将三维荧光光谱和数字图像识别相结合,提出一种针对混合油类样本的辨识方法。首先,利用五种矿物油（汽油、柴油、航空煤油、机油和润滑油）配制三类混合油样本,其中每类混合油是用其中两种不同矿物油以不同体积比直接混合配制而成;然后利用FS920荧光光谱仪获取样本的三维荧光光谱数据,并对该数据进行求导及灰度化预处理,进而得到三维荧光导数光谱灰度图;其次提取样本三维荧光导数光谱灰度图的颜色、纹理和形状等数字图像特征;最后,通过Fisher判别分析建立样本的分类模型,采用逐步回归建立混合油样本各组分相对体积的定量模型。分类模型对三类混合油样本的分类及识别效果良好。所建立的定量模型的线性相关性R大于0.99,显著性检验p值小于0.05。研究结果表明,三维荧光光谱的数字图像特征可以被本文所述方法有效提取并用于对油类样本的定性定量分析。该研究为海面溢油检测提供了一种简单、可靠的识别方法。     

融合拉曼散射光和荧光信号反演海面溢油厚度的算法研究

随着海洋溢油问题的日益严重,多种遥感技术被用于海面溢油监测,其中激光诱导荧光(LIF)技术是目前被认为最有效的海面溢油探测技术之一。Hoge等基于LIF技术提出了一种利用拉曼散射光评估薄油膜厚度的积分反演算法并广泛应用于海面溢油探测,针对该算法存在误差较大的问题,提出一种融合拉曼散射光和荧光信号评估海面溢油厚度的反演算法。首先利用拉曼散射光信号反演油膜厚度,然后利用该反演结果计算获取溢油油品的荧光特征光谱,最后利用荧光信号反演油膜厚度。文中推导了利用荧光信号反演油膜厚度的算法,给出了油品荧光特征光谱的逼近算法,并给出了利用荧光信号反演油膜厚度的误差分析。通过实验对该方法进行了验证,选用原油和柴油为实验油品,以波长405 nm的激光作为激发光源,采集波长范围为420～700 nm,采集了海水的背景荧光和拉曼散射光信号、实验油品2,5,10和20 μm等不同厚度油膜的光谱信号。将采集数据分为训练集和测试集,利用训练集数据采用梯度下降法获取油品的荧光特征光谱,利用测试集数据分别采用积分拉曼法和该方法反演油膜厚度。采用积分拉曼法,原油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为12.6%,4.6%,4.4%和2.3%,柴油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为14.0%,7.0%,4.2%和3.6%;采用本文方法,原油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为2.5%,2.2%,1.2%和1.1%,柴油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为3.0%,2.4%,2.7%和1.6%。实验结果表明,2 μm油膜反演结果的误差降低最多,原油和柴油2 μm油膜的反演结果误差分别由12.6%和14.0%降低为2.5%和3.0%,其他厚度油膜反演结果的误差也有较大程度的降低,油膜厚度反演结果的误差均小于3%,采用本文算法可以有效提高油膜厚度反演结果的精度。     

模拟溢油样品激光诱导荧光光谱的偏振特性研究

激光诱导荧光是海洋溢油探测的有效手段之一,但该技术的应用易受自然水体中叶绿素、CDOM等物质荧光信号的干扰。为了寻求排除自然水体荧光干扰的方法,基于532 nm连续激光器搭建了激光诱导偏振荧光实验装置,并针对六种不同密度的模拟溢油样品和自然水体开展了荧光光谱偏振特性研究。实验结果发现,与自然水体的荧光光谱不具有明显的偏振特性不同,所有模拟溢油样品的诱导荧光均具有明显的偏振特性,这一结论说明激光诱导荧光光谱的偏振特性可以作为排除叶绿素、CDOM等物质荧光干扰的依据。实验还发现,溢油样品的荧光偏振性质因样品种类而异。在线偏振光激发下,原油样品荧光偏振度随波长逐渐降低,其中重质原油样品偏振度降低幅度最大,轻质原油样品幅度最小,而柴油样品荧光偏振度没有明显变化;当周期性改变激发光的偏振状态时,所有模拟溢油样品的荧光偏振度随之发生趋势相同的周期性波动,中质样品荧光偏振度波动的幅度低于重质样品,但明显超过轻质样品。这一结果说明,模拟溢油样品诱导荧光偏振度的波长变化特性及对激发光偏振态的响应特性均与样品密度存在一定关联,其偏振特性可以作为辅助油种识别的重要参量。     

基于浓度参量同步荧光光谱的相近油源溢油鉴别

将浓度作为辅助参量引入到同步荧光光谱中,获取溢油样品在10-4~10 g.L-1浓度范围内的浓度同步三维荧光光谱,应用主成分分析法对胜利油田的5个原油样品及93#及90#汽油样品及0#柴油进行模式识别。结果表明,浓度参量的引入可全面的反映溢油样品多环芳烃的组成信息,比较溢油样品溶液稀释到线性范围内所获取的同步荧光光谱,该方法提高了应用主成分分析法对溢油样品的识别率,在很好的区分不同类型的溢油样品的基础上,实现了正确判别相近油源的溢油种类,同时解决了样品配置过程中浓度误差对分类识别的影响难题。     

基于小波变换的油膜光谱特征分析

水上溢油光谱作为高光谱遥感目标识别与分类的参考依据,在溢油识别与厚度区分等方面具有重要的研究意义。通过测量厚度范围为1.0～127 μm间的轻柴油的20组光谱曲线,计算其反射率光谱曲线随厚度变化的特征,并利用db4小波对反射率数据进行处理,突出光谱奇异性及其位置与奇异值随油膜厚度变化的特征。在研究范围内的油膜光谱反射率高于水体,但反射率值与油膜厚度间无固定增减关系。在其厚度小于6 μm时反射率光谱曲线无明显特征,厚度大于6 μm后在388 nm附近存在区别于水体的反射峰特征且随厚度增加特征愈加突出。油膜光谱小波分析后的细节系数在388～393 nm内表现出明显的奇异性,并且奇异位置随厚度增加向短波方向移动、奇异极值增大。研究证实了小波分析在确定油膜光谱特征位置与变化研究中的积极作用,并发现了紫外-可见光短波范围内的光谱特征,为紫外遥感进行溢油识别提供了科学依据。     

一种基于荧光信号的海面厚油膜评估方法

油膜厚度是海面溢油污染评估分析的一个重要指标,激光诱导荧光(LIF)技术是目前最有效的海面溢油探测技术之一,基于LIF探测技术的油膜厚度反演算法当下仅有适用于薄油膜(≤10~20 μm)的评估方法,而对于较厚油膜(>20 μm)的评估目前尚无有效的反演算法。鉴于此,提出一种基于LIF技术适用于较厚油膜的反演算法,该算法采用油膜荧光信号反演油膜厚度,推导了油膜厚度反演公式,并给出了基于该反演算法的油膜厚度评估方法。首先采用最大类间方差算法(Otsu)选取合适的荧光光谱波段,然后根据选取波段内每个波长的光谱数据反演油膜厚度,最后采用反演油膜厚度的平均值作为油膜厚度评估结果。研究了该算法的适用范围,给出了该算法有效评估范围最大值与测量相对误差的关系,并结合消光系数给出了在多种测量误差条件下不同消光系数油品有效评估范围的最大值。通过实验对本文方法进行了验证,选用原油和白油的混合油(1∶50)作为实验油品,以波长为405 nm的激光作为激发光源,采集波长范围为420～750 nm,采集了海水背景荧光和拉曼散射光光谱、实验油品的荧光特征光谱和多种不同厚度的较厚油膜的荧光光谱。采用Otsu算法选取420～476 nm波段评估油膜厚度,在实验油品油膜厚度≤800 μm时,该算法对油膜厚度的评估具有较高的精度,平均误差为10.5%;在油膜厚度>800 μm时,平均误差为28.8%,评估误差较大且随油膜厚度的增加快速变大,该实验结果与利用测量相对误差和消光系数的分析结果一致。实验结果表明,该方法可以实现对海面较厚油膜厚度的有效评估,并可以根据测量相对误差和消光系数判断评估结果的有效性。     

一种海面水包油溢油量等效评估算法的研究

水包油乳化液的溢油量是海面溢油污染评估分析的一个重要指标。激光诱导荧光(LIF)是目前海面溢油遥感探测领域一项最好的技术之一。基于LIF探测技术的海面水包油溢油量的评估目前尚无一套有效且完整的算法。鉴于此,首先设计了一种水包油乳化液溢油量的等效评估模型：将水包油乳化液中分散相油滴假设聚集为漂浮在海面上的成片油膜,如此就将水包油乳化液溢油量的评估问题转化为具有相同荧光效果的等效模型中油膜厚度的估测问题;其次基于LIF探测机理和荧光辐射传输过程,建立了LIF系统接收的荧光信号方程,进而反演求得油膜厚度的计算公式;最后选择具有代表性的重质、轻质两种油品,通过仿真实验验证了等效模型的正确性和将探测的水包油乳化液的荧光信号强度通过等效算法求取了油膜厚度,并对等效误差进行了分析,得出了等效评估算法的适用条件：即当水包油乳化液的实际溢油厚度≤其荧光平稳时的最小溢油厚度时,本文的等效评估算法具有较高精度,其平均误差在8%以内;而当实际溢油厚度＞荧光平稳时的最小溢油厚度时,等效评估误差增大,其平均值超出25%。另外,采用本文算法对重质、轻质水包油乳化液的溢油量进行等效评估时,实际溢油厚度分别不大于2和16 μm时可得到较好估测结果。所以,本文研究内容对基于LIF技术探测的海面水包油乳化液的溢油量评估是一种可行和有借鉴意义的方法。     

基于TSFS结合高阶张量特征提取方法的海水半潜油种类鉴别研究

半潜油是一种隐藏于海面之下并呈现悬浮状态的溢油,其长期毒害并侵蚀着海洋生态环境。然而,针对半潜油污染到目前还未形成有效地监测手段和处理方式,致使其污染的突发性和危害性更甚于海面溢油。因此,研究有效地半潜油鉴别方法对保护海洋生态环境具有重要意义。三维荧光光谱技术中的总同步荧光光谱(TSFS)在油类污染物检测与鉴别中具有不存在瑞利散射干扰以及冗余数据少的优势,但由于TSFS数据本身不具备三线性结构,使得多维校正分析方法在其应用上受到了一定的限制。基于此,开展基于TSFS结合高阶张量特征提取方法的海水半潜油种类鉴别研究。首先,利用有机分散剂和六种不同种类的油品配制了90个半潜油实验样本;然后,利用FS920荧光光谱仪采集实验样本的TSFS数据,并对该数据进行标准化预处理;最后,通过高阶张量特征提取方法二维线性判别分析(2D-LDA)以及二维主成分分析(2D-PCA)分别建立了半潜油样本的鉴别模型;并将所建模型与常规方法多元曲线分辨率交替最小二乘法(MCR-ALS)结合线性判别分析(LDA)以及多维偏最小二乘判别分析(NPLS-DA)进行了对比。分析结果表明,2D-LDA和2D-PCA所建立的半潜油样本鉴别模型具有可靠的性能,鉴别模型的精确率、灵敏度及特异性分别为100%,100%和100%。并且,2D-LDA和2D-PCA能够直接提取TSFS光谱图像矩阵在空间、统计学以及图形学上的精细光谱特征,为区分半潜油样本带来更为精准的鉴别依据。因此,相较于常规的基于展开或分解数据的方法,高阶张量特征提取方法所建立鉴别模型所得到的预测结果更加精确。该研究为半潜油种类鉴别提供了一种参考。     

高光谱图像的海面溢油自动检测方法研究

海面溢油对海洋环境会生成许多有害物质,导致位于食物链底端的浮游生物大量死亡,进而危害整个海洋生态系统。高光谱遥感可以获取溢油和海水的空间分布信息和光谱分布信息,利用高光谱图像进行溢油检测具有更好的检测性能。针对高光谱图像的海面溢油检测过程中需要人工辅助的缺点,提出一种基于自适应匹配滤波的高光谱图像海面溢油自动检测方法。首先,利用场景中溢油的C—H键光谱特性,设计一种溢油参考光谱特征提取模型,获取溢油检测过程中的参考光谱。其次,依据海水、云以及溢油光谱反射特性的差异,选取海水、云和溢油差异最大的波段,分割海水像素,计算溢油检测过程中的背景参数。最后,将目标检测中经典的自适应匹配滤波方法进行适当的改进应用于溢油的检测。将该方法应用于实际墨西哥湾airborne visible infrared imaging spectrometer(AVIRIS)高光谱遥感影像的海面溢油的检测,结果表明该方法具有计算速度快,不需要人工辅助等方面的特点,可用于海面溢油的自动检测。     

油膜覆盖的非线性海面电磁散射多普勒谱特性研究

当海面上方漂浮油膜时,海面的毛细波成分将因油膜的阻尼作用而被破坏.本文采用PM谱,基于Marangoni阻尼效应,建立油膜覆盖的一维Creamer非线性海面模型,并简单分析了油膜的阻尼作用对海面轮廓的影响.在此基础上,利用迭代物理光学方法研究了L波段下该模型的后向散射回波的多普勒谱特性,通过与基于线性模型的海面散射回波多普勒谱对比发现,在大中入射角下,非线性海面散射回波与线性海面多普勒谱的差异不可忽略,说明采用Creamer非线性理论建立海面几何模型的必要性.研究发现,油膜覆盖海面的散射回波的多普勒频移及展宽与干净海面雷达回波的多普勒特性具有明显差异,这表明海面上漂浮的油膜对雷达散射回波的多普勒特性具有显著的影响.数值结果重点分析了入射角、油膜参数以及风速对油膜覆盖海面散射回波多普勒谱展宽和频移的影响规律.