1 成都信息工程大学计算机学院, 四川 成都 610225
2 燕山大学电气工程学院, 河北 秦皇岛 066000
3 燕山大学信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066000
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的厚度值, 进而实现溢油量的估算。 通过实例对等效模型产生的误差进行了具体分析, 验证等效模型估算方法的适用性和有效性: 即油包水乳化液的含油率和厚度均在一定范围时, 实际溢油厚度与等效油膜厚度具有较小误差。 该等效处理方法可为海面乳化溢油量的估算提供一种新的办法, 具有重要的指导意义和一定的创新价值。
油包水 激光诱导荧光 等效模型 乳化溢油油水比 溢油量 Water in oil Laser induced fluorescence Equivalent model Oil/water ratio of emulsion spillage Oil spill
1 燕山大学电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
2 燕山大学信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066004
3 石家庄学院机电学院, 河北 石家庄 050035
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。
半潜油 种类鉴别 Submersible oil TSFS TSFS 2D-LDA 2D-LDA 2D-PCA 2D-PCA Oil identification
1 燕山大学信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066099
2 燕山大学电气工程学院, 河北 秦皇岛 066099
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。
水包油乳化液 溢油量 等效评估算法 激光诱导荧光 Oil-in-water emulsion Oil spill volume Equivalent evaluation algorithm Laser-induced fluorescence 光谱学与光谱分析
2022, 42(12): 3665
1 燕山大学信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066004
2 燕山大学电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
3 河北环境工程学院信息工程系, 河北 秦皇岛 066000
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(LIF)是目前有效的海面溢油探测技术之一。 LIF探测系统可分为收发共轴和非共轴形式。 有关收发共轴LIF系统对海面乳化溢油探测的研究较少, 利用Mie散射理论计算得到溢油乳化液的吸收系数、 散射系数等光学参数, 建立蒙特卡罗光子传输模型对乳化溢油进行双向反射再辐射分布函数(bidirectional reflectance and reradiation distribution function, BRRDF)的仿真研究。 分析浓度、 厚度、 油种多参数下乳化溢油的fBRRDFcos2θ与发射接收角度的关系, 进而得到基于收发共轴LIF系统海面乳化溢油探测的适宜条件。 结果表明, fBRRDFcos2θ与发射接收方位角无关, 但受发射接收天顶角的影响较大, 各参数下乳化溢油的fBRRDFcos2θ其变化规律具有一定差异性。 重质油包水和低浓度水包油的fBRRDFcos2θ对天顶角的变化更敏感, 轻质油包水和高浓度水包油的fBRRDFcos2θ对较小角度(0°~45°)不敏感, 之后迅速下降。 因此基于收发共轴LIF系统对海面乳化溢油进行探测时, 发射接收天顶角在0°~45°范围内为宜, 其中在0°处系统可接收到最大光功率。 另外, 为验证仿真正确性, 利用实验室LIF系统对乳化溢油进行收发共轴式测量荧光光谱, 发现此与仿真结果具有一致性趋势。
激光诱导荧光 乳化溢油 收发共轴 双向反射再辐射分布函数 Laser induced fluorescence Emulsified oil spill Coaxial transceiver Bidirectional reflectance and reradiation distribution function 
1 燕山大学信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066000
2 燕山大学电气工程学院, 河北 秦皇岛 066000
3 河北环境工程学院信息工程系, 河北 秦皇岛 066000
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。
激光诱导荧光 荧光光谱 海面溢油 油膜厚度 梯度下降法 Laser induced fluorescence Fluorescence spectrum Oil spill on the sea surface Oil film thickness Gradient descent 
1 燕山大学信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066004
2 燕山大学电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
3 河北环境工程学院信息工程系, 河北 秦皇岛 066000
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fBRRDFcosθrcosθi(荧光出射角θr, 激光入射角θi)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, fBRRDFcosθrcosθi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; fBRRDFcosθrcosθi值随θi的增大开始变化比较缓慢, 当θi>65°时迅速减小, 并随θr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; fBRRDFcosθrcosθi值随乳化液厚度的升高先上升后变得平稳, 说明fBRRDFcosθrcosθi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。
激光诱导荧光 油包水乳化液 双向反射再辐射分布函数 蒙特卡罗 Laser induced fluorescence Water-in-oil emulsion Bidirectional reflectance and reradiation distribution function Monte Carlo 光谱学与光谱分析
2021, 41(12): 3797
油类污染日渐频繁, 给人类健康及生态环境造成了严重的威胁。 因此, 研究有效的油类识别方法对保护生态环境具有重要意义。 三维荧光光谱技术是识别油类最有效的分析手段之一, 利用二阶校正方法对三维荧光光谱数据进行解析, 然后利用模式识别对二阶校正方法解析结果中的浓度得分矩阵进行分类, 可以实现对未知样本的定性识别。 然而, 此类方法在对未知样本进行分类识别的过程中, 只应用了浓度得分矩阵, 其本质上只是利用样本所含化学成分的相对含量差异对未知样本进行了分类。 并没有利用具有定性意义的载荷矩阵, 即没有从样本所含化学成分本身实现对样本的定性。 基于此, 将重构的三维荧光光谱和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)相结合, 提出了一种针对油类样本的辨识方法。 首先, 利用四种油类(汽油、 柴油、 航空煤油和润滑油)在不同的背景环境下(纯净水、 自来水、 河水及海水配制的十二烷基硫酸钠溶剂)配制了80个油类样本; 然后, 利用FS920荧光光谱仪采集样本的三维荧光光谱数据, 并对该数据进行去散射及标准化预处理; 其次, 利用Leverage值识别并删除其中的异常光谱, 并利用平行因子分析算法(PARAFAC)对剩余的光谱进行重构; 最后, 通过PLS-DA建立重构三维荧光光谱的分类模型; 并将重构与未重构的三维荧光光谱分别建立的分类模型进行了对比。 分析结果表明, 三维荧光光谱经过重构后, 可以将四种油类的正确分类率分别从原来的100%, 50%, 60%和20%提高到100%, 100%, 100%和100%, 表明重构的三维荧光光谱具有更加明显的类内特征。 重构三维荧光光谱所建立的分类模型的灵敏度(SENS)、 特异性(SPEC)及F分数分别为100%, 100%和100%, 表明所建立的模型具有稳健及可靠的分析结果。 该研究中, 重构三维荧光光谱利用了PARAFAC解析结果中的浓度得分矩阵及载荷矩阵, 所建立的PLS-DA分类模型不仅从化学成分相对含量的差异而且从化学成分本身对样本进行了定性识别, 所得结果更加具有说服力。 该研究为油类识别提供了一种可靠的方法。
重构三维荧光光谱 油类识别 Reconstructed 3D fluorescence spectrum PARAFAC PLS-DA Oil identification PARAFAC PLS-DA 光谱学与光谱分析
2020, 40(12): 3789
1 燕山大学信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066004
2 燕山大学电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
3 河北环境工程学院, 河北 秦皇岛 066000
乳化溢油是溢油进入海域之后与海水相互作用产生的一种溢油污染形态。而这种形态在开展激光诱导荧光(LIF)探测时表现出不同于其他形态的特性。因此,从荧光光谱的角度出发,以柴油和煤油为实验对象,开展轻质油乳化物荧光特性变化规律的实验研究。结果表明:轻质油的乳化会经历不同阶段,随着油水比分布的不断变化,将对激光照射发射荧光光谱产生不同的影响。不同阶段的光谱曲线对比分析可知:当激发波长为405 nm,发射波长为420~500 nm时,乳化过程存在荧光峰数目增多、峰值有增有减、谱峰的比值改变、荧光峰位偏移等一系列光谱变化特征。这些变化的特征构成轻质油乳化的荧光特性变化规律。该规律可为实际乳化溢油的LIF探测识别和状态评估提供一定依据。由于轻质油组分的差异,相同荧光特性变化趋势下的变化程度会有不同,想要实现乳化溢油的精准监测,后续还需结合具体油种考虑。
光谱学 激光诱导荧光 荧光光谱 油水比 油包水 水包油 中国激光
2020, 47(10): 1011003
1 燕山大学信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066004
2 燕山大学电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
3 河北环境工程学院信息工程系, 河北 秦皇岛 066000
激光诱导荧光(LIF)是一种有效的海面溢油遥感探测技术,双向反射辐射再分布函数(BRRDF)可以描述介质表面入射激光与出射荧光的量值关系,为LIF技术探测海面溢油污染提供理论指导。基于蒙特卡罗方法建立了海面溢油水包油乳化液的光子传输模型,利用米散射理论计算水包油乳化液的固有光学参数,分析其在不同乳化时间、荧光波长、探测接收角度下的BRRDF与光子出射、入射天顶角余弦的乘积XBRRDFcos θr cos θi。仿真结果表明,随着水包油乳化液乳化时间的增加, 整体呈上升趋势,且在荧光量子产率较大的荧光波长处较大。收发共轴LIF系统的接收光功率受探测接收角度、水包油乳化液的厚度和浓度的影响,当探测接收角度小于50°时,系统的接收光功率较大。
激光诱导荧光 水包油乳化液 双向反射辐射再分布函数 蒙特卡罗方法 光学学报
2020, 40(17): 1701001
1 燕山大学电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
2 Department of Telecommunications and Information Processing, Ghent University, B-9000 Ghent, Belgium
3 燕山大学信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066004
4 北京化工大学信息科学与技术学院, 北京 100029
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。
溢油检测 三维荧光光谱 数字图像识别 Fisher判别 逐步回归 Oil spill Three-dimensional fluorescence spectra Digital image recognition Fisher discriminant Stepwise regression 光谱学与光谱分析
2019, 39(11): 3407
