Author Affiliations
Abstract
1 Key Laboratory of Advanced Transducers and Intelligent Control System of Ministry of Education, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, 030024, China
2 College of Physics and Optoelectronics, Institute of Optoelectronic Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan, 030024, China
In Raman distributed temperature system, the key factor for performance improvement is noise suppression, which seriously affects the sensing distance and temperature accuracy. Therefore, we propose and experimentally demonstrate dynamic noise difference algorithm and wavelet transform modulus maximum (WTMM) to de-noising Raman anti-Stokes signal. Experimental results show that the sensing distance can increase from 3 km to 11.5 km and the temperature accuracy increases to 1.58 ℃ at the sensing distance of 10.4km.
Optical fiber sensors Raman scattering noise suppression wavelet transform modulus maximum Photonic Sensors
2018, 8(2): 103
1 北京市环境保护监测中心, 北京 100048
2 大气颗粒物监测技术北京市重点实验室,北京 100048
3 中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
机动车作为大气PM2.5的重要污染源,其运行产生的氨气(NH3)能与大气中的酸性气体相结合,形成二次污染物。为掌握北京市交通环境中NH3的排放情况, 探索影响交通环境NH3浓度的因素及关系,利用DOAS仪器对交通环境(北航东门天桥下)和城市环境(北京市环境保护监测中心楼顶)NH3的浓度进行 持续7个月的观测。结果显示污染物的排放量总体呈现夏季低、春秋季高的特点,交通环境中NH3的日平均浓度水平(25.19 μg /m3)高于 城市环境(15.90 μg /m3)。全天浓度变化趋势稳定,均有明显的高峰低谷变化,表明交通污染源对大气NH3的贡献较为稳定。从相关性分析 可以看出, NH3与PM2.5、NO2、NOx、CO相关性较高,与NO相关性较弱。分析得出3级以上的风有利于NH3浓度的快速扩散和降低。 对学院路全年各类型机动车排放量和逐小时的排放量进行计算,得到NH3排放量主要来自小型客车(汽油)和出租车(汽油)(占97.9%)。
氨 交通环境 相关性分析 differential optical absorption spectroscope DOAS ammonia traffic environment correlative analysis 大气与环境光学学报
2018, 13(3): 193
1 新型传感器与智能控制教育部重点实验室， 山西 太原 030024
2 太原理工大学物理与光电工程学院光电工程研究所， 山西 太原 030024
为提高分布式光纤拉曼测温系统的测量速度和测量准确度，提出了一种自补偿光纤损耗及光纤色散的温度解调方法，并进行了实验验证。该方法对斯托克斯与反斯托克斯后向散射信号进行了损耗修正，避免了测温前对整条传感光纤进行定标处理的过程，减小了系统的运行时间；采用色散补偿平移算法对斯托克斯后向散射信号的位置进行修正，获得了与反斯托克斯后向散射信号相同位置处的斯托克斯后向散射信号的强度，降低了光纤色散对温度解调的影响，提高了系统的测温准确度。实验结果表明，当光纤传感距离为5.8 km时，温度波动由9.01 ℃下降到0.57 ℃，测温准确度由5.50 ℃优化至0.87 ℃。
光通信 分布式光纤传感 拉曼测温 光纤色散补偿 光纤损耗
