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污染氣體掃描成像紅外被動遙測技術研究

文檔作者：焦洋，徐亮’，高闖光，馮明春，金嶺，童晶晶，李勝文檔來源：中國科學院環境光學與技術重點實驗室，中國科學院安徽光學精密機械研究		點擊數：	更新時間： 2025年05月09日
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第3 2卷，第7期光譜學與光譜分析、，ol。32，No．7，ppl754—1757
2 0 I 2年7月Spectroscopy and Spcetral Analysis July，2012
污染氣體掃描成像紅外被動遙測技術研究
焦洋，徐亮’，高闖光，馮明春，金嶺，童晶晶，李勝
中國科學院環境光學與技術重點實驗室，中國科學院安徽光學精密機械研究所，安徽臺肥230031
摘要傅基葉變換紅外光譜技術可實現大氣中污染氣體的遠程被動遙測。而污染氣團的位置和分布．對
于有害氣體泄囂情況下泄露位置勘查和污染擴散態勢的評估來說是至關重要的。據此設計了一套紅外被動
成像遙測系統，系統由傅里葉變換光譜儀，數據采集處理軟件、掃描系統、可見光成像系統和計算機組成。
以六氟化硫為示蹤氣體，開展-r遙測驗證實驗。通過非線性最小二乘算法結合輻射傳輸計算反演獲得了目
標氣體的柱濃度t并用偽彩色圖娃示其分布情況。最后以可見光圈像疊加偽彩色柱濃度分布圖的形式顯示
結果。實驗分析表明，該系統具有高探測靈敏度，并以可視化和定量的方式顯示污染的空間分布情況。
關鍵詞FTIRI被動遙測；偽彩色；濃度分布圖
中國分類號：0657．3 文獻標識碼：A DOI：10．3964／j．issn．1000—0593(2012}07—1754—04
引言
突發住污染事故的危害日趨增大，例如化工廠爆炸污
染、自然災害、恐怖事件和戰爭均可能使得有毒有害污染物
向大氣排放。而傳統的現場采樣檢測方式無法滿足事故處置
部門對污染現場的快速定性和定最的遠程遙測的需求。傅里
葉變換紅外光譜具有非接觸、高晌應速度、高靈敏度和高分
辨率的特征，并且可應用于大氣污染物被動遙測f“，因此
FTlR被動遙測裝置配合二維掃描系統、數據采集處理軟件．
首先可實現對污染氣團不同部位的定性定量分析，進而將濃
度反演結果與位霞分布參數結合，期顰最終獲褥以偽彩色圖
像的方式實時直觀顯示的污染分布圖。
1輻射模型
對大氣中污染物的被動遙測是基于對大氣中各種分子的
紅外吸收和輻射特性的分析。分析模型可將大氣假設為多勻
質層，如圖l所示，每一勻質層對紅外探測器貢獻的光譜輻
射亮度為自身光譜輻射亮度與前一層的光譜輻射亮度之和．
考慮到勻質層中目標物質、干擾物、大氣的透過率及散射-
總的光譜輻射亮度町表示為
Lj=(1一矗n rc)Bi+“n“L}l+店(1)
式中：矗，如和矗分別為I層目標蒸汽、干擾物、大氣的透
過率，B為等效于I層溫度的黑體輻射亮度，厶一，為前一層
的輻射亮度，肛為I層中所有物質的散射貢獻。
———— __，一__‘一
spectrograph[ 一1 f 厶1
-_，～
。’_●-‘
隱1 The muitiplayer nwdel 0f passive rmnote
№2 Three hy柙model of passive remote
Tb
麗對予水平或低仰角測量。可采用簡化的三層模型，如
圖2。第三層為背景層，第二層為目標氣體層，第一層為大
氣層，光譜儀測得的輻射量包含了這三層的輻射特征。第
一、二層在物理和化學特質}二都看做勻質層。該模型中光譜
儀接收孔徑范圍內接收到的輻射亮度如式(2)
LI=(1一亂)Bl+rl L(1一r2)Bz+nL3] (2)
式中a為第i層的透過率，B為具有第i層溫度的黑體所發
出的輻射亮度，L3為第三層發射列第二層L七的輻射亮度。在
收藕日期：2012一Ol一19．修訂日期：2012-04·18
基金項目：國家自然科學基金項目(40905011，41105022)和中國科學院知識創新工程霍要方向項目(Y022091131)資助
作者簡介：焦洋，1977年生，合肥電子工程學院講師，現就讀于中科院安徽光機所博士研究生e-mail：yiiao@aiafllL ac．∞
*通訊聯系人e-mail；xuliangC魚aio(ra．配cn
萬方數據
第7期光譜學與光譜分析1755
～般氣候條件下．地基近距離紅外被動遙測過程中可近似認
為大氣層的透過率為l，上式簡化為L】=(1一r2)B2斗硯L，
則目標氣體透過率可由式(3)表示
nn=iLI項--B2 (3) 2蕊06’
由上式可知，要獲得透過率光譜，除r可直接測得的L1還
需要獲取背景輻射亮度L：I和等效于日標氣體層溫度的黑體
輻射亮度Bz。在假定熱平衡的條件下，L和＆可分別由測
量同條件下的背景輻射亮度和室溫下的黑體輻射亮度獲
得f2t?。對被動式FTIR測量而言．只有當測量到的目標氣體
輻射的等效輻射溫度丁2(。)與背景光譜等效輻射溫度T3(v)
之差大于儀器的光譜噪聲等效溫差(NEAT)時，才能定性定
量的遙測大氣中的待測污染物，即必須滿足J T2(v)一T3(v)】
>NEAT，等效輻射溫度由普朗克公式給出
T(y)=——,L』+12Lhc—Zt?＼ (4)in( L ，
式中，h為普朗克常數，C為光速，k為波爾茲曼常數。
獲得透過率光譜后，可用非線性最小二乘法進行定性定
量分析。非線性最小二乘法進行光譜擬合的最大特點是不需
要假定濃度和測量的吸收之間滿足線性關系。它通過HIT—
RAN數據庫中標準的吸收線參數、測量區域的光程、溫度和
壓強等計算擬合校準譜?大氣透過率光譜。在實測中把測量
到的透過率光譜與計算的光潛進行迭代運算，通過輸入初始
濃度的不斷修定．以達到計算光譜與實測光譜的最佳擬合，
進而得到待測氣體的濃度。
2實驗部分
2．1實驗系統
實驗系統如圖3所示，掃描成像式紅外被動遙測系統由
紅外傅蟹葉變換光譜儀，K塞格倫式望遠鏡，CCD攝像頭，
掃描系統和數據采集處理系統及計算機構成。系統凝視視場
由卡式望遠鏡確定，塑遠鏡fJ徑230 ITtnl視場角為8 mrad；
紅外傅咀葉變換光譜儀采集參數設蹬為光譜分辨率J cin，
采集波段設蹬為4 000～500 cm～，探測器為液氮制冷型
MCT探測器，視場指向由CCD攝像頭確定，攝像頭采用l／
3英寸CCI)感光面，15倍光學變焦；掃描系統由旋轉臺和俯
晦3 Scm,蛾．蛐啦胂姆h remate smang infrm-ed s捧tem
1：Cassegraintelescope)2：CCD camera：3：Fouriertransforminfra
red spectrometer；4：Scan．system
仰臺構成，旋轉臺角分辨率為2．7×10一rad，旋轉范圍
360。，俯仰臺角分辨率為3．2X i0～rad，俯仰范圍±15。，旋
轉和俯仰角度的分辨率遠高于系統的視場角，可以滿足密集
掃描的需求；數據采集處理系統軟件使用labview編寫，軟
件控制掃描機構運轉．并連接光譜儀和攝像頭實時采集光譜
數據和可見光視場圖像，進行分析計算最終反演出視場范圍
內的目標氣體濃度。
如圖4所示探測背景為285 m遠處的環境背景，目標氣
體為壓力容器中釋放的六氟化硫氣體(SF6)，使用三腳架將
出氣VA加高至3．5 m。環境溫度11．5℃，風向從左至右。掃
描區域為黑框所示范圍，掃描點數為9×4共36個，均勻分
布。
Fig．4 Location of SF,release point sigl弛d by black drele and
the measurement a嗽signed by black pane
2．2結果與數據分析處理
實驗在36個掃描點共獲得36條譜線，如圖5所示，背
景光譜數據點用方形空心框表示．釋放氣體后某點測得的光
譜數據點用圓形空心框表示，由于背景在陽光直射下溫度較
高，使得被動遙測的關鍵條件I R(v)一T3(v)|>NEAT得
以滿足，所以在六氟化硫的特征區域可見非常明顯的吸收
帶。
1 000 980 960 940 920 900
Wavenumber／cm。1
Fig．5 The signa)and background spectra of SF,
通過測量室溫下的黑體輻射亮度獲得等效于目標氣體層
m度的黑體輻射亮度后。可利用式(3)獲得六氟化硫氣體透
過率光譜，據此通過非線性最小二乘法反演濃度，反演波段
選取為900 l 000 cm。圖6為某點經公式計算獲得的透
過率譜、反演后獲得的擬合譜及殘差譜，如圖所見殘差值較
萬方數據
光譜學’j光譜分析
小，擬合結果jj測鞋光潛吻臺良好。表l為9乘4共36個測
量點根據測量結果反演后獲得的濃度數據列表，單位為lo。
n”I·mnl‘1
900 920 940 960 980 l 000
Wavenumbcr／cm’’
Fig．6 7l'he measured．fitted and residual spectra of SR
Table l The data sheet of concentration after retrievaI
units 10“m01．mo
根據反演獲得的濃度分布圈采用labview編寫軟件生
成。圖7所示為-±Y)b被動掃描獲得的濃度分布偽彩色圖與背
景圖像的融合同。圖中藍色為低濃度．紅色為高濃度．色度
表見圖上側?從該融合圖町以非常清晰直觀的獲知日標氣體
濃度分布態勢．為自圖片左側陽右下側擴散，符合a10試現場
風向條件．及六氟化硫氣體密度大于空氣向I：方擴散較少所
致的特征。壓力容器右側可『見較高濃度分布．分析原因為日
標氣體在JK力容器釋放LJ濃度較高，．由此町見該系統應用于
氣態污染物分布態勢遙測方面有良好的直觀性。
在實驗數據處理過程中發現，目標氣體層溫度的沒定即
B2的設定對汁算結果影響較大．圖8中顯示r將口標氣體
層溫度沒定為5和15(兩種情況1i反演并繪制出的濃度分
市偽彩色圈，由圖中可見在設定溫度與實際溫度JJ．j℃相
筇32卷
Fig．7 Fusion image of false color image of concentratitm dis—
tribution and background image．the color scale value
rdngtfl from 0．Ill to 126．59
Fig．8 False color．玎llage of concentration distribution
at different temperatures of target cloud
《a)：5 C；(【})：I二(
差越大時．反演出的濃度分布+與實際分布差距越大．表現為
更加趨f一致化。從式(3)巾可知，島有放大背景淆與樣品
譜差距的作用．境偏離實際值越多，背景譜與樣品譜的篾距
就越小．也符合如圖8中硅示的數據分析結果。F一一步的工
作將結臺紅外輻射傳輸的特點，對大氣氣體層溫度的獲取方
法進行深入的研究。
3結論
掃描式被動F1’IR遙測系統不但司’用于大氣污染物氣團
的定性定鍍分析，而目．叮用于氣分布擴散態勢分析，在突發性
氣態污染事件快速應塒力^面有廣泛的應有需求。該系統在氣
體種類探測、濃度反演算法研究、掃描精度、可視化結果顯示
方面有進一步的發展和應用空間。
References
C1]GAO Min—guang。LIU Wen-qing，ZHANG Tian shu(高刨光，劉文清，張天舒)．Speetmscopy and Spectral Analysis(光譜學與光譜分析)，
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雌
嘶
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旺
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眈
萬方數據
第7期光譜學與光譜分析1757
Investigation on Remote Measurement of Air Pollution by a Method of
Infrared Passive Scanning Imaging
JIAO Yang，XU Liang+，GAO Min-guang，FENG Ming。chtm·JIN Ling·TONG Jing-／ing·LI Sheng
Key Lab of Environment Optics&amp;amp;Technology，Anhui Institute of Optics and Fine Mechanics，Chinese Academy of Sciences，
Hefei 230031，Chi越
Abstract Passive remote sensing by Fourier-trarmfom iTIfrared(FnR)spectrometry allows detection of air pollution．However
。for the】ocalization of a】eak and a complete assessment of the situation in the case of the release of a hazardous eloud，infor·
marion aboat the position and the distribution of acloud is essential Therefore，all anaging passive remote sensing system corn—
prising an interferometer．a data acquisition and processing software·scan system。a video system，and a personal computer has
been developed．T1le remote sensing of SF6 was done．The eohmn densities of all directiom in which a target compound has been
identified may be retrieved by a nonlinear least squares fitting algorithm and algorithm of radiation transfer，and a false color image
is displayed．刃}e results were visualized by a video image，overlaid by false color concentration distribution image．碼e sys—
tem has a high selectivity，and allows visualization and quantification of pollutant clouds．
Keywords FTIR；Passive remote sensing；False color；Concentration distribution inlage
*Corresponding author
(Received Jam 19，2012；accepted Apr．18·2012)
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