1 华南理工大学电力学院, 广东 广州 510640
2 广东省能源高效低污染转化与工程技术研究中心, 广东 广州 510640
3 佛山华谱测智能科技有限公司, 广东 佛山 528313
煤电是我国的主力电源, 也是碳排放的主要来源, 实现煤质快速检测有利于提升煤电机组的安全、低碳和经济运行水平, 促进电厂智能化发展。激光诱导击穿光谱 (LIBS) 技术是一项新兴的快速测量技术, 具有无需复杂样品预处理、多指标同步分析、适用于在线测量等优点, 在煤质快速检测领域具有良好的应用前景。对本团队近年来在 LIBS 煤质检测领域的基础研究和应用开发成果进行了总结和展望, 重点概括了 LIBS 检测煤质中遇到的主要问题及解决方案, 展示了 LIBS 技术在煤质快速检测领域的应用潜力。
激光技术 煤质快速分析 激光诱导击穿光谱 基础研究 应用开发 laser technique rapid analysis of coal property laser-induced breakdown spectroscopy basic research application development
1 广州珠江电力有限公司, 广东 广州 511457
2 华南理工大学电力学院, 广东 广州 510640
3 广东省能源高效清洁利用重点实验室, 广东 广州 510640
4 广东省能源高效低污染转化与工程技术研究中心, 广东 广州 510640
为了实现低浓度 NO 的高灵敏检测, 选用中心波长位于 5.18 μm 的量子级联激光器 (QCL) 和光程为 25 cm 的单光程气体池, 设计并搭建了 NO 的可调谐二极管激光吸收光谱 (TDLAS) 检测系统。为降低系统噪声的影响, 以提高 NO 的检测灵敏度, 并降低检测下限, 研究了对波长调制光谱 (WMS) 的二次谐波 (2f) 信号进行滤波降噪的经验模态分解 (EMD) 算法, 识别并去除被检测信号中隐藏的高频噪声和光学条纹, 并与其他几种常用的滤波方法对 2f 信号的降噪效果进行了比较。在此基础上开展了NO连续监测实验, 采用 Allan 方差分析比较了EMD滤波降噪前后系统的稳定性和检测下限。研究结果表明: EMD 降噪后检测系统的响应线性度达到 0.999; 体积浓度为 30×10-6 的 NO 检测浓度波动范围由 29.424×10-6～33.184×10-6 缩小至 29.585×10-6～31.273×10-6, 相对误差范围由 0.17%m10.61% 降低至 0～4.24%; 在 1.5 s 的平均时间内, 系统检测下限由 653×10-9 降至 442×10-9 ; 在最佳平均时间下, 系统检测下限由 272.7×10-9 降至 185.5×10-9 , 证明了此方法可以有效提高检测系统的 NO 检测准确度、灵敏度, 进一步降低了检测下限。
光谱学 滤波降噪 经验模态分解 低浓度 NO Allan 方差 spectroscopy filtering and noise reduction empirical mode decomposition low NO concentration Allan variance
1 华南理工大学电力学院，广东 广州 510640
2 广东省能源高效清洁利用重点实验室，广东 广州 510640
3 广东省能源高效低污染转化与工程技术研究中心，广东 广州 510640
可调谐二极管激光吸收光谱技术由于选择性强、 灵敏度高、 精确度高、 非侵入式测量等优点, 被广泛应用于大气环境监测、 燃烧流场诊断、 工业过程控制、 人体呼吸探测等领域。 直接吸收技术和波长调制技术是可调谐二极管激光吸收光谱技术两种不同的测量手段, 其中直接吸收技术测量系统结构简单、 信号处理相对容易、 成本较低、 避免提前标定, 在测量气体为常量组分时广泛使用。 直接吸收技术测量气体浓度时, 首先需要从光谱吸收信号中得到一条表示未吸收的基线信号, 这一过程被称为基线拟合。 基线拟合不准确会给测量结果带来较大误差, 这也是直接吸收技术难以达到低探测限的原因之一。 针对上述问题, 基于梯度下降法, 将基线、 气体浓度、 吸收线型等作为未知量, 通过建立激光吸收光谱信号的数学模型, 对透射信号直接拟合, 最终得到气体的浓度信息。 这种方法同步拟合了线型和基线, 相比传统的积分面积法, 增强了拟合的整体一致性。 在近红外激光吸收光谱气体浓度检测系统上, 利用中心波长在1 580 nm处的分布反馈式激光器, 通过该方法对实际浓度为10%, 12%, 14%, 16%, 18%和20%的CO2进行了测量, 并将测量结果与积分面积法测量结果进行对比。 研究结果显示, 六种浓度下直接拟合法的曲线拟合方差均小于1×10-4, 测量浓度的最小相对误差仅为0.90%, 最大相对误差为4.40%, 此时迭代时间在4 s以内, 计算检测限为0.39%; 直接拟合法和积分面积法得到的浓度平均相对误差分别为2.63%和5.74%, 直接拟合法优于积分面积法。 实验研究验证了基于梯度下降法直接拟合光谱吸收信号的气体浓度测量方法的可行性与准确性, 为直接吸收技术提供了一个新的思路。
可调谐二极管激光吸收光谱 直接吸收 梯度下降法 光谱吸收信号拟合 Tunable diode laser absorption spectroscopy Direct absorption Gradient descent method Spectral absorption signal fitting 光谱学与光谱分析
2021, 41(10): 3256
可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)由于具有高灵敏度、 高分辨率、 非侵入及实时检测等特点, 被广泛应用于燃烧诊断、 痕量气体监测、 工业过程控制等领域中。 波长调制光谱(WMS)的二次谐波(2f)检测是最常用的TDLAS气体传感方法之一。 激光器作为TDLAS-WMS在线检测系统中最核心的部件之一, 在长期运行过程中会由于其工作温度等因素变化, 引起输出激光波长漂移和2f背景信号基线变化, 从而导致气体浓度反演的精确度和TDLAS-WMS在线检测系统的稳定性降低。 针对上述问题, 根据NO气体分子在中红外波段5.176~5.189 μm的基频吸收特性, 选择峰值发射波长位于5.184 μm的分布反馈式连续波量子级联激光器(DFB-CW QCL), 分析了输出激光中心波长对应的峰值采样点位置随采样时间变化的漂移规律和2f吸收及其背景信号的漂移特性。 基于上述分析, 提出了以2f信号平均峰峰值替代2f信号峰值建立气体浓度反演模型以修正2f背景信号基线漂移, 并结合以信噪比最优为2f背景信号波长漂移修正原则的2f背景信号漂移综合修正方法, 以消除TDLAS-WMS在线检测系统长期连续检测过程中2f背景信号漂移对气体浓度反演结果的不利影响。 研究结果表明, 2f信号平均峰峰值随配置的NO样气浓度的增加而增大, 这两者呈现较好的线性关系, 其拟合曲线的线性拟合度R2达到了0.999 9。 在使用体积浓度为20×10-6 NO气体样品开展的连续60 min监测实验中, 波长漂移修正后, 反演浓度的标准偏差由波长漂移修正前的0.19×10-6下降到了0.07×10-6, 反演浓度的最大相对误差由波长漂移修正前的6.30%下降到了3.85%, 相对误差均方值由波长漂移修正前的24.39%下降到了9.99%。 结果显示, 该2f背景信号漂移综合修正方法可以有效地抑制2f背景信号漂移对气体浓度反演结果的影响, 显著提高了TDLAS-WMS在线检测系统连续监测的灵敏度、 精确度和稳定性。
激光吸收光谱 背景信号漂移 中红外谐波检测 NO浓度 Laser absorption spectroscopy Background signal drift Mid-infrared Harmonic Detection NO concentration
1 华南理工大学电力学院，广东 广州 510640
2 广东省能源高效低污染转化与工程技术研究中心，广东 广州 510640
3 广东红海湾发电有限公司，广东 汕尾 516626
可调谐半导体激光吸收光谱（TDLAS）技术利用了半导体激光器可调谐和窄线宽的特性，具有高选择性和高灵敏度，可以在气体成分复杂、高温等恶劣环境下准确测量CO2。基于TDLAS的扫描波长直接吸收（SDAS）技术是常用的气体浓度反演方法，针对该方法反演气体浓度时采用的吸光度积分法需要准确获得频域信息，从而导致系统结构复杂的问题，本文提出了基于直接吸收峰峰值标定的气体浓度反演方法。首先利用HITRAN2016光谱数据库建立CO2数值仿真模型，并参考电厂尾部烟道内高温和高浓度的CO2环境，分析了吸收峰峰值随浓度（10%~20%）和温度（298~338 K）的理论变化规律，然后将理论规律作为建立实际吸收峰峰值浓度标定模型和温度修正曲线的参考依据。通过搭建基于TDLAS的CO2检测实验系统，验证了所提方法应用于浓度测量的可行性。研究结果显示，采用峰值标定法反演得到的CO2浓度的相对误差均方值为1.08%，验证了利用吸收峰峰值标定的气体浓度反演方法在高浓度CO2准确测量方面的可行性。
光谱学 可调谐半导体激光吸收光谱 直接吸收 吸收峰峰值 浓度反演 温度修正 激光与光电子学进展
2021, 58(3): 0330002
1 广东省特种设备检测研究院顺德检测院, 广东 佛山 528300
2 华南理工大学 电力学院, 广东 广州 510640
3 广东省能源高效清洁利用重点实验室, 广东 广州 510640
4 广东省能源高效低污染转化工程技术研究中心, 广东 广州 510640
据统计, 2015年我国消耗了39.65亿吨煤炭, 而其中发电及热力供应占据了煤炭消耗总量的46.38%。发电及热力供应行业排放的CO2占据了我国温室气体排放量的很大比例, 因此对于燃煤电厂CO2气体排放的实时监测是非常重要的。利用测量精度高、响应迅速、非接触测量的可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)技术对CO2浓度检测。选用了中心波长在1 580 nm的分布式反馈激光器作为光源, 参考电厂尾部烟气CO2浓度配置实验气体, 分别使用直接吸收和波长调制方法对CO2浓度进行反演。对比研究结果表明, 直接吸收和波长调制法重复测量的相对标准偏差分别为0.94%和0.22%, 最大相对误差分别为2.64%和1.65%, 检测限分别为0.013 6%和0.001 4%。波长调制法比直接吸收法在测量性能指标上更具优势, 但由于波长调制法在现场应用时受定标方式的影响很大, 且谐波线宽会受到压力、温度等参数变化的干扰, 而直接吸收法无需标定, 且测量精度足以满足电厂CO2在线监测的需求。因此在电厂锅炉烟气等高浓度CO2的测量中, 直接吸收法是更好的选择。
CO2监测 直接吸收 波长调制 TDLAS TDLAS CO2 monitoring direct absorption wavelength modulation 红外与激光工程
2018, 47(7): 0717002
1 华南理工大学电力学院, 广东 广州 510640
2 广东省能源高效清洁利用重点实验室, 广东 广州 510640
3 广东省特种设备检测研究院顺德检测院, 广东 佛山 528300
可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术测量CO2浓度时, 由于测量氛围温度变化的影响引起气体吸收谱线的线强和线型发生变化, 最终导致浓度测量存在较大误差。 为了克服温度变化对浓度测量的影响, 选用中心波长在1 580 nm的DFB激光器, 基于直接吸收法, 模拟电厂尾部烟道内的高浓度二氧化碳气体环境, 研究了在常温(298 K)和变温(298~338 K、 间隔10 K)不同温度工况下CO2浓度的测量。 结果显示, 常温浓度测量的最大相对误差为-5.26%, 最小相对误差为1.25%, 相对误差均方值为3.39%, 验证了TDLAS测量系统在常温下有着良好的测量精度和稳定性, 但其在变温测量时浓度测量结果误差较大, 其最大相对误差已经超过25%。 为了修正温度变化对浓度测量结果的影响, 适应工业测量的需要, 在变温测量基础上利用最小二乘法拟合出测量系统在不同温度下的浓度与气体吸收的修正关系式。 经过修正后, CO2浓度测量的相对误差降到5%以下, 相对误差均方值降到3.5%以下。 修正结果表明, 所提出的修正方法可以有效抑制温度变化对浓度测量结果的影响, 显著提高了测量系统在变温环境下的测量精度和稳定性, 为TDLAS系统测量CO2浓度的现场应用提供了理论支持和技术保障。
可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS) CO2浓度 温度修正 最小二乘法 直接吸收法 Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy (TDLAS CO2 concentration Temperature correction Least square method Direct absorption method 光谱学与光谱分析
2018, 38(7): 2048
1 华南理工大学 电力学院，广东 广州 510640
2 广东省能源高效清洁利用重点实验室，广东 广州 510640
3 广东省特种设备检测研究院 顺德检测院，广东 佛山 528300
本文基于可调谐半导体激光吸收谱线(TDLAS)技术的直接吸收测量，选用中心工作波长为1 580 nm的DFB激光器，在室温及大气常压条件下检测了模拟烟气中的CO2浓度; 采用去峰拟合法和纯N2线拟合法获得基线后反算出了CO2的浓度，并将反算结果进行了对比。结果表明: 采用纯N2线拟合法反算出的浓度的最大相对误差为2.64%，均方值为1.69%; 采用去拟合法反算出的浓度的最大相对误差为9.81%，均方值为7.81%。以纯N2吸收谱线作基线的纯N2线拟合方法反算出的浓度的准确度较高，可以为CO2浓度测量的基线选择提供参考。
可调谐半导体激光吸收谱线技术 直接吸收 CO2测量 光谱分析 tunable diode laser absorption spectroscopy (TDLAS direct absorption CO2 measurement spectral analysis
1 广东省特种设备检测研究院顺德检测院, 广东 佛山 528300
2 华南理工大学电力学院, 广东 广州 510640
3 广东省能源高效清洁利用重点实验室, 广东 广州 510640
作为煤质评价的重要指标之一, 热值的快速、 准确测量对电厂燃煤锅炉的优化燃烧和经济运行至关重要。 采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合BP神经网络定量分析模型和聚类分析, 以35个煤粉样品作为研究对象进行热值的定量分析。 基体效应对LIBS光谱数据的显著影响, 针对基于某类煤粉样品所建立的定标曲线不能直接用于不同煤种的定量分析, 采用K-means聚类方法根据热值、 灰分、 挥发分把样品分为三类对训练集和预测集样品进行优化选择。 通过谱线强度和热值变量相关性分析, 同时考虑特征谱线的物理意义, 最终提取12条元素谱线的峰值强度作为输入参数, 建立BP神经网络模型对燃煤热值进行预测。 定标结果表明, 建立的神经网络模型具有良好的定量分析能力, 定标曲线拟合度R2为0.996, 热值预测值的相对误差低于3.42%, 多次重复测量的相对标准偏差在4.23%以内。 对聚类分析中3类样品具有不同的预测能力, 采用峰值强度作为输入参数时, 能够在一定程度上减弱试验参数波动和基体效应造成的影响。 定量分析结果的重复性和准确性可以通过对不同类别的煤种分别建立BP神经网络模型来进一步改善。 LIBS技术结合BP神经网络可以对煤粉热值进行定量分析, 在现场在线/快速检测领域具有很好的应用价值和潜力。
激光诱导击穿光谱 BP神经网络 聚类分析 热值 定量分析 Slaser-induced breakdown spectroscopy BP neural network Cluster analysis Calorific value Quantitative analysis 光谱学与光谱分析
2017, 37(8): 2575
