[发明专利]一种基于差分吸收光谱仪的差分优化方法

权利要求书

1.一种基于差分吸收光谱仪的差分优化算法，其特征在于，包括：

S1.通过差分吸收光谱仪获取吸收光谱的波长和光强信息，由光谱中的吸收光强推算出气体的浓度值，使用比尔朗伯定律，根据气体消光作用过滤掉光谱中的慢变化部分；

S2.通过数字滤波分离吸收光谱中快变化与慢变化部分；

S3.去除掉慢变化部分以及瑞利散射和米散射消光系数，得到仅表示气体分子吸收的差分光学密度；

S4.利用福格特函数对各种气体对应特征波长段的吸收谱线进行展宽；

S5.经过数据处理获取到有效吸收截面后，将有效吸收截面作为参考谱，将差分光学密度与参考谱进行最小二乘法拟合；

S6.反演出气体浓度后，基于遗传算法加入灾变周期自适应交叉操作进行优化；

S7.反演获取当前测量环境中的最终气体浓度值。

2.根据权利要求1所述的一种基于差分吸收光谱仪的差分优化算法，其特征在于，S1包括：

光谱中快变化与慢变化部分与透射光强的关系如下式：

；

式中，为某一波长处紫外光的透射光强，为某一波长处紫外光的入射光强，n为气体种类的数量，表示宽带结构光谱，即光谱中的慢变化部分，为差分吸收截面，即光谱中的快变化部分，表示第i种在传输光路s处的物质浓度，和分别为瑞利散射和米散射消光系数。

3.根据权利要求1所述的一种基于差分吸收光谱仪的差分优化算法，其特征在于，S2包括：

高通滤波采用六阶多项式拟合波段内的吸收光谱：

；

式中，为拟合后的光强，为系数，为波长。

4.根据权利要求1所述的一种基于差分吸收光谱仪的差分优化算法，其特征在于，S2包括：

低通滤波采用萨维茨基-戈莱平滑去噪：

；

式中，为平滑后的数据，为平滑系数，为平滑前数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于差分吸收光谱仪的差分优化算法，其特征在于，S3包括：

。

6.根据权利要求1所述的一种基于差分吸收光谱仪的差分优化算法，其特征在于，S4包括：

福格特函数为：

；

其中表示多普勒展宽半宽，表示气体在波束处的吸收线强，根据温度对吸收截面的影响，F的温度相关性表示为：

；

表示参考温度时的吸收线强，为实际温度，为参考温度，为分子低能态能量，为普朗克常量，为光速，为玻尔兹曼常量，t表示可变常数；

x和y为中间系数：

，；

表示每条吸收线的中心波束，表示压力展宽半宽。

7.根据权利要求6所述的一种基于差分吸收光谱仪的差分优化算法，其特征在于，S4包括：

多普勒展宽半宽和压力展宽半宽的温度和压力相关性分别表示为：

，；

式中，为无量纲量，对称分子时取1，非对称分子取1.5；表示实际大气压，表示参考展宽值，表示参考大气压，M表示气体分子质量；

根据实际情况中的温度和大气压，对比参考温度和大气压，计算获得当前的高分辨率水汽吸收截面，再将获得的参考截面与光谱仪仪器函数曲线进行卷积，得到每种气体的当前有效吸收截面。

8.根据权利要求1所述的一种基于差分吸收光谱仪的差分优化算法，其特征在于，S5包括：

设表示第种气体反演浓度，根据的计算式，有：

，；

将的多项式改写为矩阵形式：

；

式中，表示第i行第m列对应的分量，第i行对应的分量，由此得到第种气体的差分光学密度和有效吸收截面，进而反演出气体的浓度。