[发明专利]一种基于差分吸收光谱仪的差分优化方法

说明书

本发明公开一种基于差分吸收光谱仪的差分优化算法，属于电数据处理技术领域，用于进行光数据的差分优化，包括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对光谱中对波长依赖性低的慢变化部分，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；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，将差分光学密度与参考谱进行最小二乘法拟合，反演获取当前测量环境中的最终气体浓度值。本发明通过改良优化传统的差分吸收算法，对求解多种气体浓度值提升了精度，同时可以适应多种复杂的环境。

技术领域

本发明公开一种基于差分吸收光谱仪的差分优化算法，属于电数据处理技术领域。

背景技术

一般的仪器只能检测单一的气体浓度，不能同时检测多种气体浓度，如何实时检测各种污染气体并根据当地空气质量标准进行报警是当前环境下的研究重点。差分吸收光谱技术，弥补传统仪器的不足，可以同时检测多种气体的浓度；差分吸收光谱技术以太阳散射光或人工引入探测光作为光源，获取散射光的波长和光强，在获取到光源信息后，通过差分吸收算法对多种气体浓度信息进行反演，从而获取多种气体实时的浓度值。差分吸收光谱仪具有平台易搭建、反演气体浓度种类多、可多平台观测等优点。对于传统的差分吸收技术，标准吸收截面的获取一般是由光谱数据库中紫外可见波段高分辨率标准吸收截面提供，该种吸收截面数据是由高分辨率光谱仪在常温下的气体吸收截面，实际情况中，想要获取多种不同的气体浓度，这些气体在不同温度下的吸收截面有所差异，这会导致数据误差的增大。另外在低浓度的测量环境下，由于光程、浓度和杂质等许多环境条件的影响，吸收光谱中包含待测气体浓度的信息量少，差分吸收算法求解的气体浓度值会产生较大的误差，这种误差甚至会在10%以上。针对以上差分吸收算法的缺陷，对传统算法进行优化改进，使其能够满足多条件、高精度的要求，在更复杂的条件下也可以更精确的求得多种待测气体的浓度。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于差分吸收光谱仪的差分优化算法，以解决现有技术中，差分吸收技术数据误差大的问题。

一种基于差分吸收光谱仪的差分优化算法，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.反演出气体浓度后进行判断，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。

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。

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。

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。

S3包括：