烟气排放紫外差分吸收光谱实时监测方法的研究

烟气排放紫外差分吸收光谱实时监测方法的研究

论文摘要

大气污染是环境保护所面对的首要问题。作为大气污染气体的主要来源之一的固定污染源的烟气排放就成为监测和控制的重点。本文介绍了紫外差分吸收光谱法测量气体污染物浓度的基本原理和方法。并针对现场光谱测量中的准确性和测量精度的问题,在吸收光谱的特征提取、测量误差的拟合修正以及现场光谱的统计分析这三个方面进行了详细研究。主要内容包括:1.对形成紫外差分吸收光谱的电子光谱微观特性进行了研究。给出了经过实际光程中的散射和仪器响应特性等因素修正后的光吸收定律表达式。推导了理论模型中的背景光和吸收光谱与参考光和测量光谱之间的关系;2.在特征提取方面,在不同分辨率下采用能量因子筛选的方法进行加性噪声的去除,根据光谱间的时间相关性对吸收特征进行增强。并使用非线性多项式拟合的方法来减小实际测量条件和系统所产生的乘性噪声。现场数据证明,该方法显著提高了现场正常条件下的光谱信噪比,对现场监测数据的准确度提高有重要意义;3.在误差修正方面,采用光谱调理、吸收截面计算和不同吸收波段加权的三步修正法,包括光谱曲线的平移和拉伸;可用于现场和符合测量系统光谱响应的吸收截面计算方法;针对具有不同吸收波段的气体污染物,使用了高阶多项式波段加权的浓度拟合算法。这种方法将现场数据偏差降低到3%以下;4.为了近似地估计出现场光谱中氨法脱硫前后的主要成分比例及变化情况,分析了氨法脱硫的原理及生成的干扰物质。采用聚类和因子分析两种方法对现场氨法脱硫前后和实验室条件下的光谱进行对比研究。根据统计分析结论,使用分段拟合的方法对氨法脱硫的光谱进行计算,有效的提高了脱硫后数据的测量精度;5.研制了二氧化硫和氮氧化物的测量探头,并编制了气体光谱数据处理和分析软件。选择两个现场进行现场比对及实地运行试验。现场数据表明,监测系统能够适应现场的工业环境,实现稳定工作。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景和意义
  • 1.1.1 大气污染现状
  • 1.1.2 烟道中的主要污染物
  • 1.1.3 烟气排放连续监测系统
  • 1.2 气体组分浓度监测技术
  • 1.2.1 现代化学测量技术
  • 1.2.1.1 基本原理
  • 1.2.1.2 检测方法
  • 1.2.2 光谱测量技术
  • 1.2.2.1 基本原理
  • 1.2.2.2 检测方法
  • 1.2.3 现有气体监测方法的比较
  • 1.3 紫外差分吸收光谱数据处理方法
  • 1.3.1 DOAS的实现形式
  • 1.3.2 DOAS的数据处理算法
  • 1.4 课题的研究内容
  • 第二章 紫外差分吸收光谱法测量原理及系统
  • 2.1 吸收光谱基础
  • 2.1.1 分子吸收光谱形成原理
  • 2.1.2 二氧化硫的分子光谱特征
  • 2.2 光谱吸收数学模型
  • 2.2.1 光谱吸收基本理论
  • 2.2.2 实际光吸收模型
  • 2.3 紫外差分吸收光谱法
  • 2.3.1 紫外差分吸收光谱法基本原理
  • 2.3.2 紫外差分吸收光谱数学模型
  • 2.3.3 紫外差分吸收光谱数据处理步骤
  • 2.4 实验系统组成
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 紫外差分吸收光谱的特征提取
  • 3.1 光谱特征信息提取技术
  • 3.1.1 光谱噪声分类
  • 3.1.2 特征提取技术的发展
  • 3.1.3 加性噪声去除及特征信息增强方法基本原理
  • 3.1.3.1 基于能量因子的加性噪声去除
  • 3.1.3.2 基于时间相关性的高频信息加权
  • 3.1.3.3 处理步骤
  • 3.1.4 乘性噪声的最小二乘拟合
  • 3.1.5 算法性能评价标准
  • 3.1.5.1 经典的小波去噪性能评价标准
  • 3.1.5.2 改进的信噪比评价标准
  • 3.2 数据处理及分析
  • 3.2.1 实验室数据分析
  • 3.2.2 现场数据分析
  • 3.3 本章小结
  • 第四章 DOAS的测量误差分析
  • 4.1 误差修正方法
  • 4.1.1 光谱曲线的调理
  • 4.1.2 吸收截面的获取
  • 4.1.3 波段加权
  • 4.2 试验及数据分析
  • 4.2.1 实验室数据分析
  • 4.2.2 现场数据分析
  • 4.3 本章小结
  • 第五章 DOAS光谱数据的多变量分析
  • 5.1 DOAS光谱的多变量分析的意义
  • 5.1.1 多变量分析简介
  • 5.1.2 现场与实验室的光谱差异
  • 5.1.2.1 实验室光谱
  • 5.1.2.2 现场光谱
  • 5.1.3 主要脱硫工艺比较
  • 5.2 光谱的聚类分析
  • 5.2.1 聚类分析的原理
  • 5.2.2 数据分析
  • 5.2.2.1 实验室条件的光谱与差分吸收度
  • 5.2.2.2 现场条件的光谱与差分吸收度
  • 5.3 光谱的维度缩减
  • 5.3.1 因子分析的原理
  • 5.3.2 数据分析
  • 5.3.2.1 实验室条件的光谱与差分吸收度
  • 5.3.2.2 现场条件的光谱与差分吸收度
  • 5.4 分波段拟合脱硫数据
  • 5.4.1 两波段数据主成分分析
  • 5.4.2 多项式拟合
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 烟气现场连续监测系统的研制及应用
  • 6.1 系统硬件组成
  • 6.2 系统软件设计
  • 6.3 现场应用及数据分析
  • 6.3.1 设备安装
  • 6.3.2 数据分析
  • 6.4 本章小结
  • 第七章 总结与展望
  • 7.1 全文总结
  • 7.2 工作展望
  • 参考文献
  • 发表论文和科研情况说明
  • 致谢
  • 相关论文文献

    • [1].基于紫外差分吸收光谱的高温便携式气体分析仪的设计[J]. 计测技术 2020(04)
    • [2].多轴差分吸收光谱断层扫描重建烟羽空间分布[J]. 光谱学与光谱分析 2015(08)
    • [3].基于多轴差分吸收光谱技术测量青岛市大气水汽垂直柱浓度及垂直分布[J]. 物理学报 2020(20)
    • [4].成像差分吸收光谱系统设计及应用[J]. 大气与环境光学学报 2014(05)
    • [5].差分吸收光谱技术在大气监测领域中的应用[J]. 科技信息 2012(23)
    • [6].宽带差分吸收光谱与区域毒气探测技术的研究[J]. 化学分析计量 2011(05)
    • [7].傅里叶变换在差分吸收光谱技术气体浓度计算中的应用[J]. 光谱学与光谱分析 2008(12)
    • [8].运用傅里叶变换对差分吸收光谱的解析[J]. 光谱学与光谱分析 2008(05)
    • [9].基于差分吸收光谱法的烷烃气体检测系统的研制[J]. 中南民族大学学报(自然科学版) 2012(01)
    • [10].基于差分吸收光谱法的在线连续污染物监测系统[J]. 机电工程 2012(04)
    • [11].差分吸收光谱技术测量氯气的数据处理方法研究[J]. 光谱学与光谱分析 2012(07)
    • [12].差分吸收光谱系统监测污染物浓度实时预测模型[J]. 光谱学与光谱分析 2009(11)
    • [13].差分吸收光谱技术及在大气监测领域中的应用[J]. 环境与发展 2020(03)
    • [14].基于DOAS的氨排放在线监测技术研究[J]. 电子测试 2015(15)
    • [15].“利用差分吸收光谱技术实时监测大气污染的研究”项目取得较大进展[J]. 化学分析计量 2015(05)
    • [16].基于差分吸收光谱法的大气质量在线连续监测系统[J]. 光学仪器 2016(03)
    • [17].差分吸收光谱反演方法在环境监测系统中的应用[J]. 中国高新技术企业 2015(12)
    • [18].基于紫外差分吸收光谱法同时监测烟气汞和二氧化硫浓度的实验研究[J]. 中国电机工程学报 2013(35)
    • [19].基于长光程差分吸收光谱原理的污染物监测系统在化工区的应用[J]. 环境工程学报 2020(11)
    • [20].基于被动差分吸收光谱技术对大气污染物的监测研究[J]. 激光杂志 2013(04)
    • [21].差分吸收光谱法在环境空气监测中的应用[J]. 激光杂志 2012(06)
    • [22].利用被动差分吸收光谱技术反演南极中山站地区夏季臭氧柱浓度[J]. 光谱学与光谱分析 2011(02)
    • [23].差分吸收光谱法多组分浓度反演试验研究[J]. 电力科技与环保 2011(05)
    • [24].差分吸收光谱技术在线监测烟气浓度的反演算法[J]. 仪表技术与传感器 2010(10)
    • [25].基于遗传算法的差分吸收光谱反演算法及实验研究[J]. 工程热物理学报 2008(03)
    • [26].二次傅里叶变换去噪在差分吸收光谱技术中的应用研究[J]. 光学技术 2018(03)
    • [27].一种检测溶液中高浓度物种的边带差分吸收光谱方法[J]. 化学分析计量 2018(03)
    • [28].差分吸收光谱反演方法在环境监测系统中的分析[J]. 环境与生活 2014(14)
    • [29].开放光路差分吸收光谱技术测量城市大气氨的研究[J]. 光谱学与光谱分析 2012(02)
    • [30].基于深度信念网络和极限学习机的SO_2浓度检测[J]. 大气与环境光学学报 2020(03)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  ;  

    烟气排放紫外差分吸收光谱实时监测方法的研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢