[发明专利]一种基于DOAS的气体浓度反演方法

权利要求书

1.一种基于DOAS的气体浓度反演方法，其特征在于，包括如下过程：

采集无光情况下的暗噪声光谱；采集多组原始光谱和被测气体的多组透射光谱，对所采集的多组原始光谱和被测气体的多组透射光谱分别求平均值；

利用原始光谱平均值和暗噪声光谱计算得到目标原始光谱，利用透射光谱平均值和暗噪声光谱计算得到目标透射光谱；

通过目标原始光谱和目标透射光谱计算得到吸收光谱；

利用吸收光谱拟合得到吸收光谱拟合曲线，利用吸收光谱拟合曲线计算得宽带吸收截面；

通过吸收光谱和宽带吸收截面，计算差分吸收截面，得到差分吸收光谱；

根据差分吸收光谱计算得到被测气体对应的光学参量；

通过被测气体对应的光学参量拟合得到被测气体的体浓度曲线。

2.根据权利要求1所述的一种基于DOAS的气体浓度反演方法，其特征在于，利用原始光谱平均值和暗噪声光谱计算得到目标原始光谱的过程包括：

用原始光谱平均值减去暗噪声光谱，得到目标原始光谱数据；

在目标原始光谱数据中截取出被测气体特征吸收峰所对应的光谱数据区域；

对截取的被测气体特征吸收峰所对应的光谱数据区域通过平滑算法进行处理，得到目标原始光谱。

3.根据权利要求1所述的一种基于DOAS的气体浓度反演方法，其特征在于，利用透射光谱平均值和暗噪声光谱计算得到目标透射光谱的过程包括：

用透射光谱平均值减去暗噪声光谱，得到目标透射光谱数据；

在目标透射光谱数据中截取出被测气体特征吸收峰所对应的光谱数据区域；

对截取的被测气体特征吸收峰所对应的光谱数据区域通过平滑算法进行处理，得到目标透射光谱。

4.根据权利要求2或3所述的一种基于DOAS的气体浓度反演方法，其特征在于，所述平滑算法包括五点三次平滑算法或小波平滑算法。

5.根据权利要求1所述的一种基于DOAS的气体浓度反演方法，其特征在于，吸收光谱如下：

吸收光谱＝ln(目标原始光谱/目标透射光谱)。

6.根据权利要求1所述的一种基于DOAS的气体浓度反演方法，其特征在于，通过分段多项式拟合或傅里叶数据拟合的方法，以吸收光谱波长为横轴、吸收光谱光强为纵轴得到吸收光谱拟合曲线。

7.根据权利要求1所述的一种基于DOAS的气体浓度反演方法，其特征在于，差分吸收截面的计算过程如下：

差分吸收截面＝吸收光谱-宽带吸收截面。

8.根据权利要求1所述的一种基于DOAS的气体浓度反演方法，其特征在于，所述被测气体包括二氧化硫和一氧化氮，根据差分吸收光谱计算得到被测气体对应的光学参量时：

对二氧化硫差分特征吸收峰对应的吸收截面各个波长处的值分别取绝对值，然后将得到的所有绝对值相加，计算得到二氧化硫对应的光学参量；

对一氧化氮差分特征吸收峰对应的差分吸收截面各个波长处的值相加，计算得到一氧化氮气体对应的光学参量。

9.根据权利要求1所述的一种基于DOAS的气体浓度反演方法，其特征在于，利用最小二乘法，以被测气体对应的光学参量为横轴、被测气体浓度为纵轴，拟合得到被测气体浓度曲线。