1 引言

线性菲涅耳式(LFR)系统是聚光太阳能热发电系统中的一种,在供暖、制冷及发电中具有广泛的应用前景^[1]。在LFR太阳能热发电系统中,接收器表面聚焦光斑能流密度的测量是一项非常重要的工作,能流密度不仅是评价聚光系统性能的主要参数,也是优化跟踪控制系统和镜场的重要指标^[2]。Riffelmann等^[3-4]开发了2种能检测抛物面槽式聚光器能流的方法:采用抛物槽式热通量扫描仪(PARASCAN),它是一种能快速直接探测聚光器表面能流的测试仪器;采用相机标定法,该方法可以快速简单地获得集热管表面的光斑轨迹图像,同时还可以检测安装位置错误引起的光学误差。刘颖等^[5-8]通过有限元分析并利用蒙特卡罗光线追迹法(MCRTM)计算了碟式聚光器的能流密度分布,开发了一套基于CCD工业相机间接测量碟式聚光器能流分布的检测系统。戴贵龙等^[9]采用基于红外测温的红外反射测量法测量了碟式集热器的能流密度。Ho等^[10-12]利用摄影能流(PHLUX)法测量了塔式聚光系统的光斑能流分布。赵金龙等^[13]考虑余弦损失等影响因素,利用蒙特卡罗光线追迹法建立模型,具体计算了线性菲涅耳聚光系统集热管表面的光斑能流分布。

目前,关于线性菲涅耳系统的吸热管表面辐射能流密度的测量还没有一套具体的测量系统。本文基于PHLUX法和图像处理的思想,提出了一种可应用于线性菲涅耳热发电系统二次聚光器开口平面处集热管表面聚焦光斑能流密度检测的新方法。传统的间接法测量成本高、误差也大,而线性菲涅耳系统中聚光器吸热管表面的能流分布对集热管和镜场性能有着重大意义,高效精确测量能流分布对线性菲涅耳系统来说极为重要。所提方法采用两块朗伯靶。一块是固定的水冷朗伯靶,中心有一个圆孔用来安装热流传感器;另一块是可移动朗伯靶,用于拍摄没有传感器的光斑图像。这种设计可以直接获得传感器区域的灰度值,能够对吸热管表面能流分布进行精准测量,使测量误差更小,为线性菲涅耳系统聚光设备的优化设计与评价提供了依据。

2 检测系统

检测系统装置如图1所示,主要由CCD相机、固定水冷朗伯靶(中间开孔装有一个热流传感器)、滑轨式移动朗伯靶、中性密度滤光片及计算机(PC)等部分组成。固定水冷朗伯靶安装在聚光器下表面,滑轨式移动朗伯靶可线性滑动。CCD工业相机的有效像素为300万,为了调节CCD曝光量防止饱和溢出及CCD像元在强光条件下的线性输出,测量时在CCD相机透镜前安装一块中性密度滤光片和衰减片。

图 1. LFR系统集热管表面光斑能流分布测量装置

Fig. 1. Light spot energy flow distribution measurement device on collector tube surface of LFR system

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3 能流密度检测方法简介

3.1 系统方案

太阳光经一次反射镜反射后聚焦在滑轨式移动反射靶面上,利用CCD相机拍摄靶面上的光斑图像。由于相机响应和光斑亮度具有线性关系,而光斑亮度和反射到朗伯靶上的光斑能流是呈正比的,因此只要知道相机像素灰度值与能流密度的比例因子k,就可由光斑灰度图像得到朗伯靶上的能流分布,从而得出集热管表面的能流。设定好CCD相机的参数(焦距、光圈等),再根据当时太阳的辐照度(DNI)和太阳灰度,标定相机像素灰度值与能流密度的比例因子k,从而由光斑图像得到光斑的能流密度。为了进行测量,首先用CCD相机拍摄水冷朗伯靶中心热流传感器的照片,通过图像处理获得相机中传感器对应的像素位置,每隔一段时间后记录水冷朗伯靶中心传感器的读数;然后将滑轨式可移动朗伯靶移动到水冷朗伯靶的中心,以遮挡热流传感器,同时用CCD像机拍摄移动朗伯靶上的光斑图像;拍摄完成后,将可移动的朗伯靶尽快移动到系统边缘。

3.2 测量原理

图2为基本测量原理图,其中r为接收靶到相机的距离,ε为像元i相对于相机入瞳的张角。太阳光经镜场中一次反射镜反射后聚焦在朗伯靶上,用CCD相机拍摄靶面上的光斑图像,其中A_R是相机光圈的面积。对于CCD相机像素面上的任意一个像元i,假设该像元与接收靶上的小面积元A_R,i(单位为m²)对应,小面积元A_R,i从镜场反射镜上接收到的辐照度为E_R,i(单位为W/m²)。因此只要将像元i记录的像素灰度值P_CCD,i变换成接收靶上小面积元A_R,i所处位置从镜场接收到的辐照度E_R,i,就可以得到接收靶上的能流。

图 2. 基本测量原理图

Fig. 2. Schematic of basic measurement principle

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由于接收靶表面具有漫反射属性,而且相机响应和光斑亮度呈线性关系,因此各个方向的靶面亮度与反射到朗伯靶表面的能流密度是呈比例的。假设对应的CCD相机中热流传感器的像素数是N,则比例因子k可以表示为

k=ΦdetectorPdetector=Edetector∑i=1NAR,i∑i=1NPdetector,i,(1)

式中:Φ_detector为热流传感器接收到的总能流;P_detector为热流传感器的像素灰度值;E_detector为热流传感器的读数。因此任意像元i对应的辐照度E_R,i为

ER,i=kPCCD,iAR,i=PCCD,iAR,i×Edetector∑i=1NAR,i∑i=1NPdetector,i。(2)

在应用透视校正和透镜畸变校正之后,接收器区域A_R,i上任意像元i在CCD像素平面上是相等的,可推导出

∑i=1NAR,i=NAR,i。(3)

结合(2)、(3)式,可以得出

ER,i=PCCD,i∑i=1NPdetector,i/N×Edetector,(4)

式中: ∑i=1NPdetector,i/N为热流传感器得到的光斑图像上的平均像素值。(4)式只是像元i的灰度值函数。如果接收器上的辐照度相对较低,那么由于环境光反射,朗伯靶上能接收到大量的不可忽略的辐照度。因此,为了保证测量的准确性,应使用同一部CCD相机拍摄朗伯靶上没有辐照能流(仅有环境光)的目标图像,并且在计算过程中必须排除该部分的影响。基于这个额外的考虑,(4)式可改写为

ER,i=PCCD,i-PCCD_ambient,i∑i=1N(Pdetector,i-PCCD_ambient,i)/NEdetectorAR,i,(5)

式中:P_{CCD_ambient,i}为仅有环境光时朗伯靶表面在任意像元i处的像素灰度值。对所有小像元区域通量求和得出朗伯靶上总的能流,表达式为

ΦM=∑j=1MPCCD,i-PCCD_ambient,i∑i=1N(Pdetector,i-PCCD_ambient,i)/NEdetectorAR,i,(6)

式中:M为朗伯靶上光斑图像的像素总数。

图 3. 实验装置图

Fig. 3. Diagram of experimental device

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4 光斑能流密度分布检测

4.1 实验装置

实验装置如图3所示,测试光斑由多块平面小定日镜(焦距为15 m,尺寸为30 cm×30 cm)聚焦而成。由于紫铜具有优异的导热性能,因此利用紫铜板制作了一块2 mm厚的朗伯靶,尺寸为30 cm×30 cm。在紫铜板的外表面涂有硫酸钡膜,形成朗伯表面,如图4所示。

图 4. 朗伯靶表面

Fig. 4. Surface of Lambertian target

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在测试之前,首先对朗伯靶表面的反射特性和CCD相机镜头进行严格标定,使得在整个系统的测量过程中靶面均匀性保持一致。通过对朗伯靶表面各个位置区域的光斑亮度进行多次标定测量,保证CCD相机在远场测量时所拍摄到的靶面各个区域位置的光斑亮度是均匀分布的。同时也为了保证光斑灰度值的线性响应,测量了单个定日镜和多个定日镜分别作业时的光斑灰度值,确定了测量时灰度值的线性响应。标定测试如图5所示,测试标定结果如表1所示。

图 5. 标定测试图

Fig. 5. Calibration test chart

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在不同的时间段(不同的季节、每天不同的时间段),光的响应强度是不同的。为了使CCD像元信号强度在任意时间段保持线性响应,测量时在CCD镜头前再放置一块衰减片(减光片)以保证在不同时间段强光下的CCD像元信号响应在光谱响应特性范围内是线性的,从而不会影响到测量的结果。在实验中,一块普通透镜的透光率为92%,随后在透镜上加入衰减片,透光率从加入1块衰减片的17%变到2块衰减片的6%。测试的衰减片透光率如图6所示,可以看出,衰减片光学性质稳定,呈线性变化,能够很好地保证CCD像元信号的线性响应。

图 6. 衰减片透光率测试图

Fig. 6. Transmissivity test chart of attenuation sheet

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4.2 光斑灰度图的提取

通过集热管表面光斑实验,获取拍摄的集热管表面光斑图像,拍摄完成后(滤光片衰减比为1000)将CCD相机拍到的光斑图像以点阵图形式保存在计算机中。利用Matlab中图像选取函数读入朗伯靶表面拍摄到的光斑图像,得到的聚焦光斑图如图7所示。然后调用灰度函数就可以得到聚焦能流光斑灰度图,如图8所示。

图 7. 光斑图像

Fig. 7. Spot image

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图 8. 光斑图像灰度图

Fig. 8. Gray image of spot image

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为了能够更直观地观测靶面光斑图像的灰度分布信息,在Matlab中调用灰度直方分布图函数得到靶面上的光斑灰度分布直方图,如图9所示。可以看出,灰度级越靠近0的区域,其中像素点个数越多,这说明在中心灰度级低的区域分布着大量的能流。

图 9. 聚焦光斑图像灰度分布直方图

Fig. 9. Histogram of gray distribution of focus spot image

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4.3 光斑灰度图二值化处理

在图像预处理过程中,阈值化处理是图像特征提取的一个必要过程。按照灰度级对像素集进行划分,从划分的像素集中得到每个子集,从而形成一个与目标物体相对应的区域,各个区域内部具有相一致的属性,而相邻区域不具有这种一致属性。在靶面聚焦光斑灰度图的基础上,分割阈值取20,在Matlab中调用阈值分割函数对聚焦光斑灰度图进行阈值分割^[14]。阈值为20时的分割图如图10所示。

图 10. 阈值为20的分割图

Fig. 10. Split graph with a threshold of 20

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4.4 聚焦光斑能流密度分布提取

在靶面聚焦光斑灰度图和阈值分割图的基础上,调用Matlab中的网格采样点函数,然后再根据CCD相机像素灰度值与聚焦光斑能流密度的比例因子k计算出聚焦光斑像素灰度值所对应的能流密度E。最后再利用三维曲面绘制函数绘制出集热管表面聚焦光斑能流密度分布图,如图11所示。图12为光斑能流密度在朗伯靶上的投影,图13为光斑能流密度在x方向上的投影,可以看出,光斑中心能流密度较为集中,能流较高,而边缘部分相对较低。

图 11. 聚焦光斑能流密度分布图

Fig. 11. Energy flow density distribution map of focus spot

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图 12. 光斑能流密度在靶面上的投影分布图

Fig. 12. Projection distribution map of energy flow density of spot on target surface

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图 13. x方向上的聚焦光斑能流密度分布图

Fig. 13. Energy flow density distribution map of focus spot along x-direction

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5 结果对比分析

为了验证所提方法的准确性,采用蒙特卡罗光线追迹法对LFR系统集热管的能流密度分布进行模拟。蒙特卡罗光线追迹法通过计算每条光线的入射轨迹和落点,仿真模拟出聚光器集热管表面上的光斑能流分布。在Matlab中利用蒙特卡罗光线追迹法仿真LFR聚光特性的流程方法主要参考文献[ 5]。LFR系统光斑能流密度分布曲线近似高斯分布,中间高、边缘低,能流分布曲线的实验结果和模拟结果基本吻合。

为了进一步验证实验的准确性,采用多通道热流传感器(Hukseflux-SBG01,北京时阳电子科技有限公司)对朗伯靶面上的光斑能流峰值进行直接测量。在实验中,当CCD相机拍摄完接收靶上的光斑图像后,马上用热流传感器对靶面上的能流进行测量,以确保同一时刻下的误差源(CCD暗电流、太阳直射辐照度、余弦夹角等)尽可能小。通过对实验进行多次重复性测量,求得光斑平均能流峰值为10672 W/m²,所提方法所测得的光斑能流密度为10523 W/m²。经过对比验证可发现,所提LFR系统聚焦光斑能流分布的测试方法具有较高的测量精度,可广泛用于其他聚光系统。

6 结论

基于PHLUX法和图像处理的思想,提出了一种间接检测线性菲涅耳聚光系统光斑能流分布的检测方法。详细介绍了测量方法的原理和聚焦光斑灰度图像能流密度分布提取的整个过程,并对所提方法的检测结果进行了验证分析。结果表明,所提方法测得的峰值能流密度与利用直接法的热流传感器所测得的结果的相对误差小于2.4%。所提方法操作简单、测量误差相对较小,既可以用于大聚光比的太阳能热发电系统,也可用于小聚光比(如线性菲涅耳)太阳能热发电系统中,在未来具有良好的发展前景。