1 国网陕西省电力公司电力科学研究院, 陕西 西安 710100
2 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室, 陕西 西安 710049
针对变压器油中溶解气体傅里叶红外光谱在线分析应用中, 气室与光谱仪之间气隙中气体的带来的干扰, 以及基线漂移与畸变问题, 提出一种基于双气室切换分时扫描的新型气体吸收光谱补偿方法。 在传统单气室测量的基础上, 增加一个与测量气室的结构、 尺寸等参数基本相同的背景气室, 背景气室充满氮气, 而测量气室通入待测样气, 通过工控机实现双气室的切换控制。 但是, 采用常规的吸光度计算公式处理的光谱在波数1 100~1 200 cm-1范围存在不明吸收峰, 且存在严重的基线漂移现象, 说明该计算方法已不适用于双气室切换。 因此, 为了消除双气室间参数无法一致的不利影响, 特别是窗片的滤光特性的差异, 提出了一种适用于双气室的新型气体吸收吸光度光谱计算方法; 实验发现漂移量由近0.3降为0.005左右, 证明其可以消除不明吸收峰和基线漂移。 最后, 于陕西某变电站的变压器中, 取得油样, 经脱气处理后, 获得相应的气体样本, 分别采用常规单气室扫描方法(组别1), 提出的双气室补偿方法(组别2), 以及气相色谱法(组别3)进行实验。 结果表明, 组别1的甲烷的浓度分析结果总是大于组别2。 同时, 组别1的二氧化碳浓度总是大于组别2的二氧化碳浓度, 而造成这样分析结果的明显差异极可能是由于光谱仪与气室间气隙中空气的影响; 且从总体上看, 相比于组别1, 组别2的分析结果更接近于气相色谱法的分析结果。 综上所述, 所提出的基于双气室切换分时扫描的新型气体吸收光谱补偿方法可以有效的解决光谱基线漂移与畸变问题, 获得较为理想的光谱, 在气体分析上可以消除气室与光谱仪的间隙干扰气的影响, 获得更为准确地分析结果。
傅里叶红外光谱 光谱基线漂移与畸变 变压器油中溶解气体 在线分析 干扰 Fourier infrared spectroscopy Spectral baseline drift and distortion Dissolved gas analysis in oil On-line analysis Interference 光谱学与光谱分析
2021, 41(11): 3438
1 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室, 陕西 西安 710049
2 中煤科工集团重庆设计研究院（集团）有限公司, 重庆 400042
烷烃类气体的傅里叶变换红外光谱在中红外区域吸收峰重叠严重, 为此, 提出了一种基于变量影响值与集群分析相结合（IVPA）的波长选择方法对甲烷、 乙烷、 丙烷、 异丁烷、 正丁烷五种烷烃类气体红外光谱进行变量选择。 该方法以迭代的方式逐步实现对变量的筛选, 在每次迭代过程中, 将变量划分为样本空间与变量空间。 在样本空间中计算变量的影响值, 根据变量影响值采用加权自举采样技术将变量划分为精英变量与普通变量; 同时在变量空间中, 统计每个变量在最优模型中出现的频率; 最后利用指数衰减函数剔除普通变量中频率较低的变量, 记录每次迭代过程中获取的均方根误差（RMSE）值。 选择最小RMSE所对应的子集作为最终选择的变量。 利用实测烷烃类光谱数据集来检验该方法的性能, 并将该方法与近年来提出的稳定性竞争自适应重加权采样法（SCARS）、 变量子集迭代优化（IVSO）变量选择方法所测结果进行了对比。 以异丁烷分析结果为例, SCARS, IVSO与IVPA对其它四种气体的最小交叉灵敏度分别为0.67%, 0.56%和0.11%; 最大交叉灵敏度分别为1.69%, 1.49%和1.02%; 对异丁烷预测的相对误差分别为1.94%, 1.65%和0.51%; 上述3种方法选择的特征变量个数分别为52, 17和13。 结果表明, 提出的IVPA方法选择的变量最少, 仅为原始光谱数据的0.36%, 对其他四种气体的交叉灵敏度最低, 对异丁烷的预测最准确。 该方法可以应用在吸收重叠的光谱中, 能够提高分析模型的预测精度与运行效率。
变量选择 变量影响值 加权自举采样 傅里叶变换红外光谱 偏最小二乘 Variableselection Impact value of variable Weighted bootstrap sampling Fourier transform infrared spectrum Partial least squares 光谱学与光谱分析
2021, 41(6): 1795
西安交通大学电气工程学院电力设备电气绝缘国家重点实验室, 陕西 西安 710049
β-苯乙胺(PEA)是一种重要的有机合成中间体, 在PEA生产过程中, 最终的生成物中常常为含有氯化钠(NaCl)、 氢氧化钠(NaOH)和PEA三者的混合物。 因此, 对NaCl, NaOH, PEA和混合物种类进行鉴别, 有利于PEA的合成以及定性检测, 需建立紫外光谱快速鉴别NaCl, NaOH, PEA和混合物种类的方法。 利用紫外光谱法分别测量了NaCl, NaOH, PEA和混合物在190~400 nm范围的吸收光谱。 首先, 采用偏最小二乘法(PLS)提取紫外光谱的主成分信息, 用少数的主成分信息取代原始变量, 减少模型的复杂度。 用PLS提取NaCl, NaOH和PEA在前三个主成分空间中得分向量值的分布。 可知NaCl, NaOH和PEA前三个主成分累计贡献率分别是96.64%, 99.44%和99.95%。 因此, NaCl、 NaOH和PEA的前三个主成分基本包含了大部分的光谱信息。 其次, 用获得的三个主成分作为输入变量, 采用线性判别分析(LDA), Sigmoid SVM, RBF-SVM, RBF-ANN, BP-ANN和人工蜂群(ABC)优化神经网络(ABC-BP-ANN)等模式识别方法对NaCl, NaOH和PEA种类进行判别, 获得总的敏感性分别为95.6%, 95.6%, 95.9%, 95.8%, 96.9%和99.6%。 由于NaCl和NaOH特征吸收峰很相似, 主成分得分向量会出现重叠现象, 导致NaCl和NaOH的种类鉴别出现误判。 通过对比六种分类方法, 可知ABC-BP-ANN效果最优, BP-ANN次之, RBF-SVM和RBF-ANN结果相似, 但比BP-ANN稍差, LDA和Sigmoid-SVM效果最差。 最后, 配制7种不同摩尔分数的混合物(混合物摩尔分数是指PEA物质的量占混合物总物质的量百分比), 浓度范围为0%mol·L-1~60%mol·L-1, 然后采用RBF-SVM, BP-ANN和ABC-BP-ANN三种方法对混合物种类进行判别。 从敏感性和特异性结果可以得知, ABC-BP-ANN分类效果最好, BP-ANN次之, RBF-SVM分类效果最差, 由混合物得到的结果与单组分的结果相一致。 结果表明, 紫外光谱结合ABC-BP-ANN模式识别方法可以成功区分NaCl, NaOH, PEA和混合物的种类。 该方法可作为一种简便、 快速、 可靠的方法用于NaCl, NaOH, PEA和混合物的种类判别, 并为PEA的合成和质量控制提供理论依据和技术支撑。
β-苯乙胺 紫外光谱 人工蜂群优化神经网络 敏感性 混合物光谱判别 β-phenylethylamine UV spectroscopy Artificial Bee Colony combined with BP-ANN Sensitivity Species identification of the mixture
Author Affiliations
Abstract
Science and Technology on Solid-State Laser Key Laboratory, Institute of North Optical and Electronics, Beijing 100015, China
In this paper, we present a diode-pump continuous wave laser amplifier chain where master the oscillator power amplifier (MOPA) architecture is used. The laser amplifier chain consists of two Yb:YAG surface-doped slab laser modules and the 1030nm fiber laser is used as seed. We theoretically calculate the conditions for obtaining high output laser power and systematically analyze the advantages of surface-doped slab. The maximum output power is 6.1 kW and the optical to optical conversion efficiency is 27% when the pump power is 22 kW at room temperature. The beam quality (β) is 2.8 times diffraction limit. These results demonstrate that the surface-doped slab structure has the potential to obtain high output laser power.
光电子快报（英文版）
2020, 16(1): 21
1 西安科技大学, 陕西 西安 710054
2 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室, 陕西 西安 710049
3 中国计量科学研究院, 北京 100013
对傅里叶变换中红外光谱数据的平滑预处理中, 通常采用Savitzky-Golay滤波器的方法进行光谱数据的平滑预处理, 然而Savitzky-Golay滤波器的多项式拟合阶次和窗宽等参数的合理选则始终是一个难题, 并无统一的选择依据, 通常在一定数值范围内, 采用多组数据进行遍历尝试, 最终选择一组相对较优的数据作为Savitzky-Golay滤波器的多项式拟合阶次和窗宽参数。 文中探索了Savitzky-Golay滤波器的多项式拟合阶次和窗宽等参数的优化选取这一问题, 并对其主要频率指标参数与多项式拟合阶次和窗宽等参数进行了定性定量分析, 得出了截至频率、 阻带起始点频率、 第一旁瓣峰值频率及第一旁瓣峰值幅度与窗宽和阶次之间具体的计算方程表达式。 随后, 根据采集的中红外气体组分的光谱数据特征, 依据上述计算方程式, 优化计算选取多项式拟合阶次和窗宽分别为8和11时, 其Savitzky-Golay滤波器的中红外气体组分的光谱数据平滑效果最优。 最后通过实际采集的0.1%, 0.2%, 0.5%, 1%, 2%, 5%浓度的CH4光谱数据进行平滑预处理, 在次吸收峰区域, 原始光谱的折算吸光率相对最大误差和最小误差分别为17.230 5%和0.243 0%, 平滑处理后的光谱的折算吸光率相对最大误差和最小误差分别为0.088 0%和0.020 6%。 可见经过Savitzky-Golay滤波器进行所探索的光谱数据预处理之后其相对误差基本稳定, 并且相对较低, 为后期光谱数据的准确定性和定量分析奠定了基础。
Savitzky-Golay滤波器 光谱数据预处理 折算吸光率 傅里叶变换红外光谱 Savitzky-Golay filter Spectra pretreatment Converted absorbance Fourier transform infrared spectroscopy 光谱学与光谱分析
2016, 36(5): 1340
1 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室, 陕西 西安 710049
2 西安科技大学, 陕西 西安 710054
3 中国计量科学研究院, 北京 100013
在利用傅里叶变换红外光谱进行混合气体定量分析中, 针对烃类尤其是同分异构体等构成的混合气体其谱图特征相似、 吸收峰严重交叠, 不易进行特征吸收成分的判别和特征变量选择的问题, 为增强谱峰分辨力, 采用广义二维相关光谱和傅里叶变化红外光谱对烃类混合气体分析中同分异构体进行辨别, 以异丁烷和正丁烷的红外光谱及受浓度扰动组成的光谱组为例进行二维相关红外光谱分析。 通过观察全波段和主吸收峰波段单组分气体的傅里叶变换红外光谱, 可知其谱图相似, 吸收峰严重交叠, 如果混合在一起, 将基本无法辨别何种分子结构及成分。 通过广义二维相关光谱的变换, 其二维相关光谱的同步谱和异步谱可以清晰地辨别出异丁烷和正丁烷的特征吸收峰及其各自强度, 实验结果可知, 异丁烷在2 893, 2 954和2 977 cm-1, 正丁烷在2 895和2 965 cm-1具有强的吸收特征谱线。 分析结果初步验证了二维红外相关光谱在多组分混合气体傅里叶变换红外光谱定量分析中谱分辨率增强方面的应用。
二维相关光谱 傅里叶变换红外光谱 谱分辨率增强 同分子异构体 多组分混合气体定量分析 Two-dimensional correlation spectroscopy Fourier transform infrared spectroscopy Spectral resolution enhancement Alkane isomers Multi-component gas quantitative analysis 光谱学与光谱分析
2014, 34(10): 2623
1 西安科技大学, 陕西 西安 710054
2 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室, 陕西 西安 710049
3 中国计量科学研究院, 北京 100013
在烷烃类多组分混合气体, 尤其轻烷烃类气体傅里叶变换红外光谱定量分析中, 其中在红外光谱区域吸收峰严重交叉重叠, 不易建立定量分析模型。 为此, 采用Tikhonov正则化算法对甲烷、 乙烷、 丙烷、 异丁烷、 正丁烷、 异戊烷和正戊烷等七种轻烷烃类混合气体傅里叶变换红外光谱进行特征波长的选择, 以便建立定量分析模型。 选择六种各气体浓度组成混合烷烃气体, 采用Tikhonov正则化算法, 通过对比分析混合气体在中红外全波段、 主吸收峰和次吸收峰波段特征波长的选择和TR参数的优化, 选择出七种气体成分的傅里叶变换红外光谱的特征波长。 利用选择的特征波长和Tikhonov正则化参数对实测甲烷光谱数据进行检验分析, 与其他气体成分的交叉灵敏度最大为11.153 7%, 最小为1.239 7%, 预测均方根误差为0.004 8, 有效增强了Tikhonov正则化算法在轻烷烃类混合气体定量分析中的实用性, 初步验证了利用Tikhonov正则化进行烷烃类混合气体傅里叶变换红外光谱特征波长选择的可行性。
特征波长选择 Tikhonov正则化 傅里叶变换红外光谱 气体定量分析 Characteristic wavelength selection Tikhonov regularization Fourier transform infrared spectroscopy Quantitative gas analysis 光谱学与光谱分析
2014, 34(7): 1836
1 西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室, 陕西 西安710049
2 西安科技大学, 陕西 西安710054
3 中国计量科学研究院, 北京100013
针对色谱进行变压器溶解气体在线监测需要载气、 定期标定、 安全性低等缺陷, 试图建立一种傅里叶变换红外光谱法的油溶解气体在线分析系统。 考虑特征气体量小、 成分多、 检测限及安全要求高, 根据特征气体的吸收光谱特征与分析要求, 利用分段比基线校正、 改进TR正则化特征变量提取算法, 建立稀疏偏最小二乘的定量分析模型。 以CH4, C2H6, C3H6和CO2等特征气体为例, 给出了分析的测试结果。 结果表明, 在光谱波数分辨率为1 cm-1, 光程为10 cm情况下, 可以满足变压器绝缘油溶解气体分析要求。
傅里叶变换红外光谱 油溶解气体 定量分析 稀疏偏最小二乘 在线监测 Fourier transform infrared spectroscopy Dissolved gas analysis Quantitative analysis Sparse partial least squares On-line monitoring 光谱学与光谱分析
2013, 33(9): 2407
西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室, 陕西 西安710049
针对气体光谱分析应用中傅里叶变换红外光谱仪长时间连续工作时易出现光谱基线漂移、 畸变问题, 对红外光源温度波动及漂移、 动镜倾斜、 分束器性能变化以及检测器横向偏移对光谱基线的影响进行了仿真研究, 结果表明光谱基线的漂移近似线性。 基于此, 本文提出分段比光谱基线漂移修正法SBCPD校正光谱基线。 通过比较基线校正前后仿真光谱峰高变化、 偏最小二乘(PLS)定量分析模型预测不确定度、 油气探井气测录井在线基线校正性能, 发现SBCPD性能优越, 要优于传统的多项式拟合法及airPLS法。 经检验, 该方法性能稳定, 计算量小, 便于工程应用。
傅里叶变换红外光谱 基线漂移 基线校正 分段比 Fourier transform infrared spectra Baseline drift Baseline correction Piecewise dividing
