1 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
工业园区中边界污染气体的浓度不仅受工业园区无组织污染源的排放影响, 也受园区道路机动车尾气的扩散影响。 利用AG-FTIR-DA3000型开放光程傅里叶变换红外光谱（Open-FTIR）测量系统, 对厂区边界污染气体进行实时在线测量, 确定污染气体厂界实测浓度。 同时, 针对机动车尾气扩散影响厂区边界污染气体浓度的问题, 通过AG-FTIR-DX4000型便携式傅里叶变换红外光谱（FTIR）测量系统, 确定不同排放标准下机动车尾气污染源浓度。 利用便携式FTIR测量结果、 风速风向、 大气稳定度、 车流量等变量因素建立参考坐标, 给出了高斯扩散的数理模型。 并结合Open-FTIR, 对Open-FTIR的测量路径进行积分计算并构建点线源扩散模型, 从而建立各种排放标准的烟团线源扩散表。 将Open-FTIR实测浓度与构建的点线源扩散模型模拟浓度相结合, 分析工业园区边界污染气体的来源。 结果表明: 厂区边界污染气体主要包括一氧化碳、 甲烷、 乙烯、 乙醛、 丙烯、 甲醇、 丙醛、 异丁烯、 甲醛、 二氧化硫, 其中一氧化碳、 甲烷、 乙烯浓度受机动车尾气的扩散影响。 早晚高峰期时, 机动车尾气的扩散对边界污染气体浓度影响较大; 非高峰期, 在1:00时与4:00—6:00时浓度骤升, 出现高浓度点, 不符合机动车尾气模型排放规则, 主要受园区排放影响。 其最高浓度与集中浓度分别为: 5.50与4.00 mg·m-3; 1.85与1.60 mg·m-3; 78.00与40.00 μg·m-3。 对比扩散表, 符合尾气扩散浓度分布结果。 其他测量结果组分的最高值和平均值依次为: 1.65与1.40 mg·m-3; 2.60与1.27 mg·m-3; 43.53与11.40 mg·m-3; 310.23与839.05 μg·m-3; 76.32与38.96 μg·m-3; 47.70与25.20 μg·m-3; 1.33与1.16 mg·m-3。 该研究不仅实现了工业园区边界多组分污染气体的实时在线测量, 同时结合外场环境及便携式FTIR测量结果实现了边界污染气体浓度的混合测定。 为今后对工业园区边界污染气体的来源判断提供了一种分析思路。
厂区边界 机动车尾气 扩散模型 Factory boundary VOCs VOCs FTIR FTIR Motor vehicle exhaust Diffusion model 光谱学与光谱分析
2022, 42(12): 3762
1 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
3 中国石油集团安全环保技术研究院有限公司石油石化污染物控制与处理国家重点实验室, 北京 102206
随着页岩气的开发, 传统的手持式甲烷测量仪无法继续应对复杂的开采工况。 针对页岩气开发过程中温室气体甲烷的浓度及排放速率难以实时在线监测的问题, 利用自主设计并搭建的开放光程傅里叶变换红外光谱(FTIR)测量系统, 对页岩气开采过程中各种工况下返排液进行实时在线测量。 其中FTIR分辨率为1 cm-1, 光程为50 m, 红外光源通过返排液正上方被光谱仪接收。 对测量所得的红外光谱进行多次平均, 提高光谱质量并进行反演计算。 从HITRAN数据库中提取甲烷特征吸收截面, 考虑环境与仪器等影响, 对测量温度进行修正, 选取合适的吸收波段, 与水汽的吸收截面进行吸收峰叠加, 合成标准光谱。 使用最小二乘法对实测光谱与标准光谱进行拟合, 从而反演出甲烷浓度。 并根据返排液排放速率, 结合光路通过返排池的距离及红外光谱反演浓度, 对页岩气开采过程中甲烷排放速率进行计算。 结果表明: 不同开采工况下, 光谱反演浓度呈明显起伏变化。 更换三项分离器时, 甲烷浓度有明显上升; 在点燃火炬时, 甲烷浓度持续低值; 其红外光谱反演浓度符合页岩气开采过程中甲烷排放情况。 改变测量光谱平均次数, 对返排液甲烷进行单位小时和连续80小时测量并分析。 在单位小时内, 甲烷浓度在100~800 μmol·mol-1范围内呈现明显起伏变化; 甲烷的排放速率在50~300 m3·h-1内波动。 对返排液进行80小时连续测量, 甲烷浓度最大值为936.4 μmol·mol-1, 其最大排放速率达到535.1 m3·h-1; 最低值为36.82 μmol·mol-1最小排放速率为18.63 m3·h-1。 反演数据结果说明: 在页岩气开发过程中, 其返排液为一个无组织甲烷排放源, 且排放速率在短时间内变化十分明显。 红外光谱反演浓度和传统手持式甲烷测量仪测量结果具有较好一致性, 相关系数为0.743 6。 相对于传统手持式甲烷测量仪器, 红外光谱反演法具有响应速度更快, 非接触远距离, 实时在线测量等优势。
页岩气 甲烷 红外反演 浓度 排放速率 Shale gas CH4 Spectral inversion Concentration Emission rate 光谱学与光谱分析
2021, 41(12): 3717
1 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
开发了一种基于太阳跟踪方法用于测量大气污染气体成分的傅里叶变换红外 (FTIR) 光谱系统, 该系统由太阳跟踪器、光路传输部分、光谱仪组成。设计了一种正交反射镜系统用于收集太阳光, 利用小孔成像原理实现太阳跟踪, 保证跟踪光路与测量光路同轴。推导了跟踪旋转时位置探测器 (PSD) 上光斑轨迹的理论计算公式, 用于指导 PSD 算法。该系统的工作波段为 600 ～ 5000 cm－1, 分辨率为 0.5 cm－1。利用光学软件 Zemax 分析了用于汇聚干涉光束的抛物镜焦距对干涉条纹的影响, 确定抛物镜焦距值为 52.5 mm, 满足系统指标的入射光的最大倾斜角为 0.118°, 给出了 PSD 的测量精度和系统跟踪精度的技术指标。并利用搭建的实验平台进行了初步户外实验, 验证了系统的合理性。
光谱学 太阳光谱 太阳跟踪 光学设计 傅里叶变换 光斑轨迹 spectroscopy solar spectrum sun tracking optical design Fourier transform spot trajectory
1 中国科学院合肥物质科学研究院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
针对红外掩日通量法准直系统中光路聚焦点位置对光谱质量及气体质量浓度反演精度的影响,建立了参考坐标,推导了干涉腔内的光路,并提出了一种红外光谱修正算法。利用ZEMAX软件仿真分析了干涉腔内光路的离轴情况,结果表明,聚焦点位置的变化会导致碲镉汞探测器上光斑的大小、位置及强度发生变化。外场实验结果表明,光束离轴角的变化会引起光束干涉强度及信噪比的变化。静态测量情况下,传统算法和本算法的SF6波数平均漂移量分别为0.2602 cm -1和0.1146 cm -1;动态测量情况下,传统算法和本算法的SF6波数平均漂移量分别为0.2355 cm -1和0.0860 cm -1,且本算法反演的待测气体质量浓度精度更高。
几何光学 掩日通量法 波数漂移 波数校正 红外光谱反演 光学学报
2021, 41(10): 1008001
1 中国科学技术大学环境科学与光电技术学院, 安徽 合肥 230026
2 中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)在水泥生料成分的在线分析上具有巨大的潜力。 但因现场环境复杂, 空气湿度不稳定, 会对生料样品中Fe2O3, SiO2, CaO和Al2O3四种关键成分的在线FTIR定量分析形成一定干扰。 使用生料在线FTIR分析仪对不同湿度条件下的水泥生料样品进行了近红外光谱采集, 分析了不同湿度对近红外光谱定量分析的影响, 并提出一种消除背景水分吸收的方法。 具体研究内容为: (1) 通过对两种不同湿度条件下的各50个样品的光谱分析得到: 高湿度的样品光谱与低湿度的样品光谱比较, 形状类似, 但吸光度整体降低, 基线倾斜。 表明背景水分影响了样品的近红外光谱。 (2) 分别建立高湿度、 低湿度条件下的样品的定量分析模型, 预测另一湿度条件下的预测集中8个样品的四种成分含量。 得到: ①高湿度模型预测样品中4种成分含量与标准值之间的相关系数(r)为83.74%～92.74%, 均方根误差(RMSE)为0.12～0.83; ②低湿度模型预测的r为67.32%～82.41%, RMSE为0.12～0.84。 表明背景水分影响了水泥生料成分的FTIR定量分析。 (3) 为了消除背景水分造成的影响, 从实测光谱中消除背景水分的特征吸收后, 分别建立了高湿度、 低湿度条件下的样品的FTIR定量分析模型, 并对预测集样品的四种成分含量进行预测。 得到: ①高湿度条件下, 消除背景水分后的模型较未消除前的模型预测的准确度提高, 预测的r为90.73%～97.76%, RMSE为0.12～0.82; ②低湿度条件下, 消除背景水分后的模型较未消除前的模型预测的准确度提高, 预测的r为94.07%～98.69%, RMSE为0.12～0.82; ③高湿度、 低湿度条件下, 消除背景水分后的2个模型预测的r均达到90%以上。 表明了该方法可有效消除背景水分对水泥生料成分定量分析模型预测的影响, 为实现基于FTIR的水泥生料成分的在线分析提供了理论基础和技术支持。
傅里叶变换红外光谱技术 水泥生料 成分分析 消除背景水分 Fourier transform infrared spectroscopy Cement sample Composition determination Elimination of background moisture 光谱学与光谱分析
2020, 40(4): 1051
