基于波长调制光谱和小波去噪的激光甲烷遥测系统 
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1 引言
甲烷是瓦斯的主要成分,属于煤矿开采中常见的危险气体,其与空气混合后遇火能引起爆炸的体积分数范围是4.9%~16%,对人员的生命安全和煤矿生产安全造成了极大威胁。此外,甲烷也是天然气的主要成分,是清洁能源的重要组成部分。随着天然气的推广和普及,其运输管道可能会在一定情况下发生泄漏。因此,做好天然气泄漏的检测工作是十分必要的。常见的气体检测方法有电化学法、催化燃烧法、固体电解质法、红外光谱吸收法等。其中,红外光谱吸收法的基本理论依据是朗伯比尔定律,该方法利用特定气体分子的特征光谱进行检测,分辨率高,而且对不同气体分子的选择性也较好。考虑到煤矿或天然气管道的气体泄漏区域属于危险环境,检测人员不方便近距离直接接触,因此,将红外吸收光谱气体传感技术与激光遥测技术相结合,研制出效率高、抗噪能力强、灵敏度高的遥测仪,并使其满足安全性、可靠性、实时性的生产需求是十分必要的[1-3]。
国内外研究光谱气体遥测技术已有20多年的历史,主要检测方法包括:差分光学吸收光谱(DOAS)、差分吸收激光雷达技术(DIAL)、傅里叶变换红外光谱(FTIR)、可调谐二极管吸收光谱(TDLAS)。美国学者Wainner等[4]于2002年研制成功了基于调频(FM)光谱的手持式遥测仪,在30 m的距离下,其最低检测下限为12×10-6 m。Frish等[5]于2005年研制了一款基于差分吸收的甲烷泄漏遥测仪。国内学者储建华[6]早在1992年就提出了一种由近红外石英光纤网络组成的光学甲烷遥测系统,实现了对低浓度甲烷的遥测。乔治华盛顿大学的Bailey等[7]于2017年研制了一款低功率、开放路径的近红外TDLAS传感器,并对大气中的二氧化碳进行了测量,实验光程可达40 m。
在众多的气体检测技术中,TDLAS技术以其精度高、响应速度快等优势而被广泛使用。日本学者研制的基于TDLAS的小型便携式甲烷气体遥测仪,只要接收到光强为10 μW的散射信号即可进行测量[8]。中国科学院的何莹等[9]基于TDLAS技术研制了针对大气中二氧化碳的遥测系统,该系统具有稳定性高、调校简单等优点,但需对采集信号进行多次累加处理,测量时间长,缺乏实时性,且未对大气环境噪声进行处理。目前,国内外相关公司已经研制了基于此技术的气体遥测仪,例如:汉威科技集团股份公司研制了燃气巡检设备,其遥测距离可达100 m以上,当检测距离小于5 m时,灵敏度为5×10-6 m;聚光科技公司研制了遥测距离为30 m的检测仪,其响应时间为0.1 s。传统的基于波长调制光谱技术的气体检测系统,大多利用封闭的多通池作为气室,通过激光的多次反射来增大光程;而遥测系统大多采用开放光路,但外部环境的干扰因素较多,会影响系统的检测性能。为了进一步提高甲烷遥测系统的抗噪能力,本文在波长调制光谱(WMS)技术的基础上,利用小波去噪(WD)技术对气体吸收传感信号进行去噪,提高了信噪比,从而提升了遥测系统的性能。
2 遥测系统设计
2.1 系统原理
TDLAS技术的原理是通过线性扫描和调制激光器的工作电流来改变发射波长,扫描待测气体的吸收峰,进而通过探测器的输出光信号来检测气体浓度。首先,选择待测气体的某个特征吸收波长作为激光器的中心工作波长,当激光器发射波长和气体吸收峰对应时,探测器接收到的光功率降低,输出电压减小;使用光电探测器和锁相放大电路提取二次谐波信号的幅值,计算气体浓度。TDLAS技术的优势在于:通过温度和驱动电流改变激光器的出光波长,气体选择特性好,灵敏度高;可实现实时、动态、多组分同时测量。以上特性与优势使得TDLAS检测系统符合气体遥测的实际应用需求[10-13]。TDLAS技术主要分为直接吸收光谱(DAS)技术与WMS技术。DAS系统结构简单,在理论上可消除光源噪声,但无法去除系统的固有噪声,从而影响检测下限。WMS技术利用可调谐激光器的波长可调谐特性来降低低频噪声、提高测量灵敏度和降低检测下限,其工作原理为:采用低频电流扫描激光器,从而扫过气体吸收线,得到吸收信号;然后加入高频正弦调制信号,调制激光器的发光波长。在周期性的调制信号下,使用锁相放大器提取谐波信号。谐波信号的幅值与光强、气体浓度等参数相关,由此可以计算被测气体浓度;在气体吸收波长处,二次谐波信号幅值与气体浓度呈线性关系,所以通常使用二次谐波幅值来表征气体的浓度[14-16]。
2.2 系统构成
DFB激光器的中心波长为1.654 μm,工作温度为19.1 ℃,电流调谐系数为-0.0708 cm-1·mA-1,扫描频率为10 Hz,调制频率为5 kHz;M1、M2的直径为2.54 cm,表面镀金膜;菲涅耳透镜的材质为PMMA,直径为20 cm,焦距为20 cm,厚度为2 mm,纹距为0.5 mm。
图 1. 基于WMS与WD的激光甲烷遥测系统结构图
Fig. 1. Schematic of the laser methane remote sensor system based on WMS and WD
本实验中锁相放大器的功能是通过LabVIEW软件和数据采集卡(DAQ)共同实现的。LabVIEW和数据采集卡发出调制频率为5 kHz的正弦波与扫描频率为10 Hz的三角波驱动激光器。在温度控制器与驱动器的控制下,激光器发出激光信号,激光从准直光纤输出;光阑将准直红光的光斑整形为圆形,合束器将输出的激光与准直红光合为一束;经合束器射出的激光经平面镜反射两次后,射向待测气团及反射背景;激光到达反射背景表面后形成回波光线,回波光线在菲涅耳透镜的会聚作用下被聚焦于光电探测器上;探测器输出信号到DAQ,DAQ将数据输入到具有锁相放大功能的LabVIEW软件中进行处理。将小波去噪算法嵌入到LabVIEW软件程序中,以实现去噪。
菲涅耳透镜具有强大的聚光能力,可以提高光信号的强度[17-18];使用表面粗糙的铝块作为反射背景;利用氮气作为载气,使用配气系统配制甲烷气体样品,并将其充入气袋中,以模拟不同浓度的泄漏气团。在气袋两端分别插入气管并密封。实验中为保证数据稳定可靠,需要保持气团厚度不变。将充气后的气袋固定在铝块上,测得其厚度为0.025 m。将铝块与气袋放置在距离透镜中心4 m处。
2.3 小波去噪方法及其仿真
2.3.1 小波去噪
小波去噪的主要过程为小波分解与信号重构。小波去噪的原理是:将含噪的待测信号同时映射到频域和时域,由于信号和噪声的小波系数在不同尺度上具有不同的性质,因此对含噪信号的小波系数进行分解后再重构,最大限度地保留真实信号的系数,从而达到去噪的目的。在时域和频域上,小波去噪方法都有良好的分辨率,因此在信号处理等领域被广泛应用。
小波去噪方法有三种:模极大值方法、空间选择性噪声过滤技术以及小波阈值去噪方法。其中,小波阈值去噪法的计算量小,适用于低信噪比信号的处理,所以本文采用该方法。常用的阈值估计方法有heursure(启发式阈值)、minimaxi(极值阈值)、sqtwolog(固定阈值)、rigrsure(无偏似然估计)四种。常用的小波基函数有haar、db、coif、sym、bior等。
小波阈值法的具体步骤如下:利用小波基函数对信号进行n层分解,并合理选择小波分解层次n;然后对小波分解系数进行阈值化处理。选择阈值函数的方式有两种:软阈值或硬阈值[19]。软阈值方法的表达式为
硬阈值表达式为
式中:
2.3.2 抗噪能力仿真分析
选择db3小波函数作为小波基,采用小波阈值去噪方法对含噪信号进行3级分层处理,选择heursure阈值估计方法、软阈值、全局阈值sln处理方式进行噪声调整,以达到最佳的去噪效果。
仿真过程如下:首先利用MATLAB合成甲烷体积分数为100×10-6的模拟吸收信号,在模拟吸收信号中叠加信噪比为20 dB的高斯噪声。利用上述小波参数进行仿真,分别计算理想信号、含噪信号、去噪信号的二次谐波信号,并提取二次谐波信号的幅值。
图 2. MATLAB模拟得到的体积分数为100×10-6的甲烷气体的吸收信号和二次谐波信号。(a)理想吸收信号;(b)理想二次谐波信号;(c)含噪吸收信号;(d)含噪二次谐波信号;(e)去噪吸收信号;(f)去噪二次谐波信号
Fig. 2. Absorption signal and second harmonic signal simulated by MATLAB for methane sample with concentration of 100×10-6. (a) Ideal absorption signal; (b) ideal second harmonic signal; (c) polluted absorption signal; (d) polluted second harmonic signal; (e) denoised absorption signal; (f) denoised second harmonic signal
将一个周期内的二次谐波信号的最大值与基线噪声标准差的比值表示为二次谐波信噪比。当叠加20 dB的高斯噪声时,可得含噪二次谐波的最大幅值为31.934 mV,基线噪声标准差为2.683 mV,即信噪比为11.90;使用小波去噪算法后的二次谐波最大幅值为25.330 mV,基线噪声标准差为1.357 mV,即信噪比为18.67。仿真结果表明,经过小波滤波后的波形平滑度有所提高,信噪比也有所增加,证明了小波去噪算法的可行性。
2.3.3 基于经验模态分解法的小波去噪方法
本文进一步结合经验模态分解法(EMD)与小波去噪方法进行去噪,观察去噪效果。EMD的原理是将复杂多尺度的原始信号分解为各阶固有模态函数(IMF)和残余分量,再分层次滤波。与小波变换不同的是,EMD的带宽、中心频率、分解层数来自信号本身,不需人为设置,具有自适应性和后验性[21]。原始含噪信号x(t)可表示为各阶IMF分量Ci(t)与残余分量rn之和,即
各阶IMF分量Ci(t)代表信号的高频和低频成分。原始含噪信号经EMD分解后,不同尺度的波动也随即被分解,产生一系列组成简单且平稳的IMF,再利用小波去噪算法对IMF及残余分量rn进行二次滤波,就可得到更好的降噪效果。
本文的仿真步骤如下:首先,利用MATLAB合成体积分数为100×10-6的甲烷气体的模拟吸收信号,然后在该信号中叠加信噪比为20 dB的高斯噪声,将其作为原始含噪信号x(t);根据(3)式,对x(t)进行EMD分解,得到8层IMF及残余分量;采用小波去噪算法对各阶Ci(t)和rn进行滤波,得到信号WDCi(t)和WDr;通过互相关运算,分别计算x(t)与各阶WDCi(t)和WDr的互相关系数Ri和Rr;最后,重构得到二次谐波信号f(t)。f(t)的表达式为
图 3. 采用基于EMD的小波去噪方法得到的甲烷气体的吸收信号和二次谐波信号。(a)吸收信号;(b)二次谐波信号
Fig. 3. Absorption signal of CH4 and the second harmonic signal denoised by the EMD-based WD. (a) Absorption signal; (b) the second harmonic signal
3 气体遥测实验
3.1 功能验证实验
本文使用积分浓度作为气体浓度的单位,它表示待测气团浓度与待测气团厚度的乘积。实验中使用的气袋厚度为0.025 m,当待测气体的体积分数为8000×10-6时,积分浓度即为200×10-6 m。利用配气系统向气袋中充入体积分数为8000×10-6的甲烷,提取二次谐波信号。分别使用不加小波去噪算法与加入小波去噪算法的正交锁相放大器程序提取二次谐波,比较输出的数据。实验结果如
实验结果表明,采用小波去噪算法后,二次谐波信号幅值有所下降,与仿真结果相符。在加入滤波算法前,二次谐波的最大幅值为0.88892 mV,基线噪声标准差为0.00764 mV,二次谐波信噪比为116.4;加入滤波算法后,二次谐波的最大幅值为0.67755 mV,基线噪声标准差为0.003768 mV,二次谐波信噪比为179.8,信噪比约为未加滤波算法的1.54倍。这说明小波去噪算法可以提高二次谐波信号的信噪比,从而改善气体检测的效果。
图 4. 甲烷气体积分浓度为200×10-6 m时,利用正交锁相放大器程序提取的二次谐波信号。(a)不采用小波去噪算法提取的二次谐波信号;(b)采用小波去噪算法提取的二次谐波信号
Fig. 4. Under a concentration level of 200×10-6 m, the extracted second harmonic signal using the lock-in amplifier program. (a) Extracted second harmonic without WD; (b) extracted second harmonic with WD
3.2 系统的标定实验
利用配气系统,配制(0~8000)×10-6的CH4气体,步进为2000×10-6;对应的甲烷气体的积分浓度为(0~200)×10-6 m,步进为50×10-6 m。分别使用无小波去噪算法与加入小波去噪算法的正交锁相放大器提取二次谐波信号及其幅值。在通入不同浓度的气体后,使用两种方法分别对每种浓度的样品进行检测,实验结果分别如
图 5. 利用正交锁相放大器程序提取的二次谐波信号的幅值随标定时间的变化曲线(甲烷气体的积分浓度为(0~200)×10-6 m,步进为50×10-6 m)。(a)无小波去噪算法的标定结果;(b)加入小波去噪算法的标定结果
Fig. 5. Relation curve of amplitude of the second harmonic signal are extracted by using an orthogonal lock-in amplifier program(the integral concentration levels of methane is (0--200)×10-6 m with an increase of 50×10-6 m for each sample). (a) Calibration result without WD; (b) the calibration result with WD
根据
拟合优度为0.990。
拟合优度为0.996。
图 6. 实验标定结果和拟合曲线。(a)无小波去噪算法;(b)加入小波去噪算法
Fig. 6. Experimental calibration results and fitting curve. (a) Without WD; (b) with WD
从标定结果可以看出,二次谐波信号幅值与甲烷积分浓度呈线性关系。加入小波去噪算法的检测系统比没有加入小波去噪算法的检测系统具有更高的拟合优度。
3.3 Allan方差与检测下限
利用配气系统向气袋中充入氮气(积分浓度为0),利用加入小波去噪算法及未加入小波去噪算法的锁相放大器程序分别开展实验,以测试系统的稳定性。针对每种情况,连续测量1000 s,提取出二次谐波信号的幅值,再根据标定实验得到的公式换算为气体浓度,计算出Allan方差(AD),结果如
图 7. 在氮气环境下,通过实验测得的系统的Allan标准差曲线。(a)不采用小波去噪算法;(b)采用小波去噪算法
Fig. 7. In nitrogen atmosphere, the measured Allan deviation curves. (a) Without WD; (b) with WD
根据Allan方差的比较结果可知,在同一积分时间跨度上,是否加入小波去噪算法对Allan方差的变化趋势没有影响。当积分时间为1 s时,没有加入小波去噪算法的系统的1σ检测下限为3.4×10-6 m,采用小波去噪算法后,系统的1σ检测下限为1.7×10-6 m,检测下限为原来的1/2。这表明,小波去噪算法可以提高系统的抗噪能力,从而降低系统的检测下限。
3.4 动态响应
向两个气袋中分别充入体积分数分别为3000×10-6与5000×10-6的甲烷气体;将3000×10-6气袋中的甲烷挤压到光路中,待系统输出稳定后,再将5000×10-6气袋中的甲烷气体释放到光路中,以此模拟甲烷气体泄漏的动态情况。使用加入小波去噪算法的正交锁相放大器观察测得的浓度变化,结果如
图 8. 加入小波去噪算法后,甲烷遥测系统的动态响应测试结果
Fig. 8. Experimental results of dynamic response of the remote sensor system with WD
由实验结果可知,积分浓度的峰值分别为70.42×10-6 m与121.78×10-6 m,换算为气体的体积分数为2816.8×10-6与4871.2×10-6,与实际配气的体积分数(3000×10-6和5000×10-6)接近。造成偏差的主要原因是在开放的环境中,气体的扩散速度较快。实验结果表明,该系统具有快速响应浓度变化的能力。
4 结论
本文设计并实现了一种基于TDLAS技术和小波去噪算法的甲烷遥测系统。在理论方面,利用小波去噪算法对谐波信号进行去噪处理,使用MATLAB验证了将此算法应用到遥测系统的可行性,并分析了基于EMD的小波去噪方法的效果。在实验方面,给出了遥测系统的设计方案,选择标准浓度的甲烷气体作为待测气体,针对是否加入小波去噪算法进行拟合优度、检测下限、信噪比等方面的对比实验与动态响应实验。结果显示,加入小波去噪算法后,遥测系统的拟合优度从0.990提高到0.996,检测下限降低为原来的1/2,信噪比为原来的1.54倍。这些结果证实了本文设计的遥测系统的可行性以及小波去噪算法的噪声抑制能力,为改善现有甲烷遥测系统的性能提供了参考。
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