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
海上溢油事故不仅造成极大的石油资源浪费, 而且严重威胁生态环境。 因此, 利用荧光光谱对油膜厚度进行快速无损检测对于有效评估溢油量有重要意义。 基于激光诱导荧光(LIF)技术对海水表面0#柴油、 5#白油油膜的荧光光谱进行检测, 进而实现对油膜厚度的量化分析。 首先使用SG平滑滤波对原始光谱数据进行预处理以减少原始光谱中的背景噪声。 然后采用间隔随机蛙跳算法(IRF)结合变量子集迭代优化法(IVSO)对获取的全光谱数据进行波长选择以剔除冗余变量, 将经过二次筛选出的光谱特征波长作为偏最小二乘回归(PLS)的自变量输入数据建立油膜厚度反演模型。 该方法第一步利用IRF从全光谱数据中筛选出特征波段, 再利用IVSO对特征光谱波段组合进一步筛选出特征波长变量, 从而有效提高优选出的特征波长建立油膜厚度反演模型的预测能力和稳定性。 将IRF-IVSO与全光谱及移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)、 间隔随机蛙跳算法(IRF)、 变量组合集群分析法(VCPA)、 变量子集迭代优化法(IVSO)四种波长优选方法进行对比, 发现IRF-IVSO筛选出0#柴油数据和5#白油数据的特征波长数量分别占全光谱数据的4.48%和19.40%。 将全光谱及上述波长优选方法筛选出的特征波长作为输入建立PLS模型进行分析讨论。 结果表明, 特征波长选择方法结合PLS所建立的不同模型预测能力和效率较全光谱有明显提高。 其中, IRF-IVSO结合PLS所建立的油膜厚度反演模型预测效果最优, 该模型可以实现对厚度分别为0.141 5～2.291 8和0.052～0.980 mm的0#柴油及5#白油油膜的有效反演, 柴油油膜测试集相关系数RP可达到0.961 1, 测试集均方根误差RMSEP为0.137 5, 白油油膜测试集相关系数RP可达到0.971 2, 测试集均方根误差RMSEP为0.079 0。 该研究表明, IRF-IVSO通过结合区间波段筛选和单一变量选择能够有效而稳定地筛选出特征波长变量, 结合PLS建立的油膜厚度反演模型能够实现可靠预测。
激光诱导荧光 油膜厚度 特征波长选择 定量分析 Laser-induced fluorescence Oil film thickness Characteristic wavelength selection Quantitative analysis 光谱学与光谱分析
2023, 43(9): 2811
中国计量大学浙江省流量计量技术研究重点实验室，浙江 杭州 310018
采用激光诱导方法在油膜?水的液?液界面附近生成单个空泡，利用两台高速相机双视角同步记录空泡溃灭过程和油膜上下界面的演化过程，探究无量纲距离γ、油膜厚度D对空泡溃灭特性和油膜形态演化的影响。结果表明，油膜?水界面附近生成的空泡在溃灭过程中会不断远离界面，并且产生背向界面的高速射流，空泡质心位移和回弹半径与各向异性参数ζ呈对数函数关系。在空泡溃灭影响下，油膜下界面受到扰动发生不同程度的形态演化，而油膜上界面则在空泡溃灭结束后产生变形。油膜上界面存在驼峰射流、细射流、阶梯射流三种典型模式，油膜下界面则存在微扰动、倒丘型变形、锥状变形三种典型模式。在驼峰射流模式中，射流无量纲最大高度hm和γ呈幂函数关系。
激光技术 激光诱导 油膜‑水界面 空泡溃灭 界面演化 中国激光
2023, 50(13): 1301005
1 环境光学与技术重点实验室, 中国科学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
3 安徽省环境光学监测技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
为了实现水体表面油膜厚度的快速测量分析, 以266 nm的激光作为探测系统的激发光源, 基于激光诱导水拉曼散射光谱检测技术, 通过获取不同种类不同厚度油膜存在下水拉曼光谱信息, 建立油膜厚度反演模型。采用高斯函数拟合法校正了荧光光谱对拉曼光谱的干扰。 然后根据水拉曼抑制法结合非线性最小二乘优化算法, 建立油膜厚度反演模型。结果表明: 对92#汽油、 0#柴油、 美孚机油20w-40、 壳牌润滑油10w-40、 采埃孚变速箱油AG6和原油油膜能探测到的油膜厚度范围为0.19~379.22 μm。 采用水拉曼光谱-油膜厚度反演模型预测油膜厚度的平均相对误差在8.14%~15.81%之间。 该方法能实现实验室条件下对微米级油膜的测量。
油膜厚度 拉曼光谱 快速检测 Oil film thickness Raman spectroscopy Rapid detection 光谱学与光谱分析
2022, 42(12): 3954
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 电子科技大学航空航天学院, 四川 成都 611731
2 中国空气动力研究与发展中心, 四川 绵阳 621000
基于紫外诱导荧光的油膜厚度测量方法已被广泛应用于风洞油流实验,但在动态风洞实验中,承载荧光油膜的模型的位姿变化将会影响油膜厚度测量的精度。在紫外激发光源一次照明与油膜直接成像场景中,对模型位姿变化带来的成像荧光强度误差进行了理论及实验分析。研究了当被测模型发生平移和倾斜时,模型表面的辐照特性、接收荧光强度及成像接收荧光强度的变化,并利用成像荧光强度误差来表征油膜厚度测量精度。分析结果表明,当模型平移时,油膜厚度测量误差与平移距离有关,平移距离越大,误差越大。当模型小角度(-4°~4°)倾斜时,油膜厚度测量的相对误差小于1%。
测量 紫外诱导荧光 荧光强度 油膜测厚 模型位姿变化 误差分析 光学学报
2021, 41(23): 2312004
油膜厚度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)技术是目前最有效的海面溢油探测技术之一, 基于LIF探测技术的油膜厚度反演算法当下仅有适用于薄油膜(≤10~20 μm)的评估方法, 而对于较厚油膜(>20 μm)的评估目前尚无有效的反演算法。 鉴于此, 提出一种基于LIF技术适用于较厚油膜的反演算法, 该算法采用油膜荧光信号反演油膜厚度, 推导了油膜厚度反演公式, 并给出了基于该反演算法的油膜厚度评估方法。 首先采用最大类间方差算法(Otsu)选取合适的荧光光谱波段, 然后根据选取波段内每个波长的光谱数据反演油膜厚度, 最后采用反演油膜厚度的平均值作为油膜厚度评估结果。 研究了该算法的适用范围, 给出了该算法有效评估范围最大值与测量相对误差的关系, 并结合消光系数给出了在多种测量误差条件下不同消光系数油品有效评估范围的最大值。 通过实验对本文方法进行了验证, 选用原油和白油的混合油(1:50)作为实验油品, 以波长为405 nm的激光作为激发光源, 采集波长范围为420~750 nm, 采集了海水背景荧光和拉曼散射光光谱、 实验油品的荧光特征光谱和多种不同厚度的较厚油膜的荧光光谱。 采用Otsu算法选取420~476 nm波段评估油膜厚度, 在实验油品油膜厚度≤800 μm时, 该算法对油膜厚度的评估具有较高的精度, 平均误差为10.5%; 在油膜厚度>800 μm时, 平均误差为28.8%, 评估误差较大且随油膜厚度的增加快速变大, 该实验结果与利用测量相对误差和消光系数的分析结果一致。 实验结果表明, 该方法可以实现对海面较厚油膜厚度的有效评估, 并可以根据测量相对误差和消光系数判断评估结果的有效性。
激光诱导荧光 荧光光谱 油膜厚度 Laser induced fluorescence Fluorescence spectrum Otsu Oil film thickness Otsu
哈尔滨工业大学 航天学院，黑龙江 哈尔滨 150001
为了给海面溢油污染识别检测提供理论基础，根据菲涅尔反射公式的偏振反射系数，结合偏振双向反射率因子和粗糙海面的概率密度分布函数，建立了完善的pBRDF模型，仿真在不同太阳入射角度、不同探测器观测角度以及不同海面风速风向等条件下海水和油膜的偏振反射分布函数。结果表明：海水和油膜太阳天顶角为53°和56°时P偏振反射率分别为1.0×10?5和2.5×10?5，S偏振反射率随着太阳天顶角的增加而增加；海面风速越大偏振反射率峰值越小；海面风向只改变pBRDF的空间位置；海水和油膜线偏振度空间分布有明显差异。搭建实验平台相机以40°拍摄时，得出海水和油膜的线偏振度分别在0.2~0.4, 0.5~0.7之间，同时表明利用偏振探测获取目标场景的偏振度和偏振角图可提高图像质量。
油膜 偏振反射特性 oil slick pBRDF pBRDF polarization reflection characteristics 红外与激光工程
2020, 49(4): 0426002
1 中国科学院环境光学与技术重点实验室, 中国科学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
3 安徽省环境光学监测技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
海上溢油油膜厚度的定量检测是实现溢油量准确估计的重要依据和手段, 为制定石油污染应急响应提供了基础数据。 本文基于激光诱导荧光(LIF)的方法以柴油(0# diesel)、 机油(Mobil motor oil 20w-40)、 润滑油(Shell Helix 15w-40, Shell Helix 10w-40, Shell Helix 5w-40)为研究对象, 重点分析了油膜厚度-荧光发射强度关系, 检出限以及油膜厚度在不同水体中定量检测的准确性。 结果表明: 0#柴油和美孚机油20w-60的荧光光谱特征与润滑油的光谱特征有明显不同, 柴油的荧光峰位于326 nm其FWHM为60 nm, 美孚机油20w-60则具有三个荧光峰分别位于360 nm/375 nm/390 nm其FWHM为100nm。 三种润滑油(壳牌润滑油15w-40、 壳牌润滑油10w-40、 壳牌润滑油5w-40)的荧光光谱重叠明显, 荧光峰分别位于334, 344和343 nm且FWHM分别为75, 45和50 nm。 5种油膜的荧光强度均随油膜厚度的增加而增加, 校正曲线的相关性分别为0.997 8, 0.997 9, 0.996 4, 0.997 8和0.996 0, 均具有较好的相关性, 5种油膜检出限分别为0.03, 0.02, 0.02, 0.03和0.05 μm, 0#柴油在合成海水A和B中的平均相对误差为5.04%和8.73%, 平均相对标准偏差分别为4.37%和8.36%, 美孚机油20w-40在合成海水A和B中的平均相对误差为7.99%和9.97%, 平均相对标准偏差为4.78%和6.23%。 壳牌润滑油15w-40在合成海水A和B中的平均相对误差为8.54%和13.69%, 相对标准偏差为5.05%和9.08%。 壳牌润滑油10w-40在合成海水A和B中的平均相对误差为6.33%和12.38%, 平均相对标准偏差为2.85%和7.92%。 壳牌润滑油5w-40在合成海水A和B中的平均相对误差为4.28%和11.57%, 平均相对标准偏差为3.56%和7.73%。 可见5种油膜在不同水体中定量检测的平均相对误差均小于14%, 平均相对标准偏差均小于10%, 研究结果可以实现对薄油膜的测量, 为海上油膜厚度的在线监测提供了技术手段。
激光诱导荧光 油膜厚度 在线监测 Laser-induced fluorescence Oil slick thickness Fluorescence spectra Online monitoring 光谱学与光谱分析
2019, 39(11): 3646
1 中国科学院大学, 北京 100049
2 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
3 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
为实现水面溢油目标的偏振遥感, 选择合适的波段和观测角度, 需要油膜的光谱偏振特性数据作支撑。 在实验室采用椭偏测量的方法, 针对不同厚度机油油膜和纯净水作为背景样本, 测量了不同观测角度下从紫外到近红外波段（270~900 nm）的镜面反射光谱偏振参数: 辅助角ψ和相位差Δ, 并对在相同条件下油和水的测量结果作对比。 分析表明除布儒斯特角附近位置外, 不同厚度的油膜与水的起偏特性在各观测角都存在差异。 通过在45°入射角所测的ψ和Δ, 得到水/油样本的光谱折射率和消光系数, 水折射率经过偏移修正后, 与Schiebener水折射率模型的标准差为3×10-5。 根据之前得到的油/水参数, 对油膜在水背景的物理现象作薄油膜理想介质层建模, 用菲涅耳定律仿真自然光的镜面反射, 发现在全观测波段相同入射光条件下油膜的反射光存在明显的偏振度（DOP）或偏振角（AOP）光谱偏振可观测性。 模型与实际测量结果对比发现: 在300~350 nm仿真结果和实际测量相符, 油膜的反射光偏振性质趋近于油样本; 在350~550 nm, 油膜模型仿真结果比实验的干涉效应更明显, 油膜实验数据表明其光谱起偏性质依然与油保持一致; 在大于550 nm直到近红外波段, 实验干涉效应开始显著。 说明油膜比油有更强的散射或吸收特性, 辨识参数得到油膜的消光系数存在不同于油的随波长先变小后变大的性质。 总之, 利用光谱椭偏测量方法, 通过多波段、 多角度测量, 分析液体样本的光谱偏振特性和折射率等性质; 偏振观测的恰当角度与油/水的布儒斯特角有关, 在布鲁斯特角之外的位置观测, 油膜的光谱椭偏角相较水都存在分辨能力; 对小于200 μm的薄油膜近红外波段可重复性较差, 而紫外和可见蓝紫波段相比之下有很好的可重复性和区分性, 更适合于对甚薄油膜表面种类的遥感观测。 该实验涉及的方法可以用于其他油种油膜的偏振光谱测量, 实验数据为偏振遥感工作的波段选择与观测角度提供提供参考。
椭偏测量 紫外-可见-近红外 偏振光谱特性 油膜 Ellipsometry Ultraviolet-visible-near infrared spectrum Spectral polarization characteristic Oil slick 光谱学与光谱分析
2019, 39(6): 1661
1 中国科学院烟台海岸带研究所, 海岸带环境工程技术研究中心, 山东 烟台 264003
2 中国科学院大学, 北京 100049
为了实现水体表面油膜厚度的快速非接触检测, 基于激光拉曼光谱检测技术, 搭建了水体表面油膜厚度拉曼光谱检测系统。 以532 nm激光作为激发光源, 以常见的柴油和汽油为例研究了不同油品的拉曼光谱特性, 研究结果表明, 油膜拉曼光谱响应特性与油品密切相关, 相同油膜厚度情况下不同油品的拉曼光谱曲线有明显的差异, 97#汽油在1 651 cm-1光谱强度要高于90#汽油。 随着油膜厚度的增加, 柴油316和1 451 cm-1光谱强度和汽油1 651 cm-1拉曼位移光谱强度增加, 油拉曼光谱信号变强； 根据油水界面拉曼光谱特征, 设计了油膜厚度计算因子, 实验证明随着油膜厚度增加, 油膜厚度计算因子rfilm呈下降趋势。 可以将油膜厚度计算因子作为水体表面油膜厚度测量的一种依据。
拉曼光谱 油膜厚度 水环境监测 Raman spectra Oil film thickness Water environment monitoring 光谱学与光谱分析
2018, 38(6): 1661
