汪嘉林,熊偉,李大成,吳軍

(中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院安徽光學(xué)精密機(jī)械研究所,中國(guó)科學(xué)院通用光學(xué)定標(biāo)與表征重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,安徽 合肥 230031)

0 引言

隨著社會(huì)的發(fā)展,環(huán)境保護(hù)以及空氣污染面臨巨大的挑戰(zhàn),尤其是當(dāng)化學(xué)工廠存在污染氣體泄露時(shí),對(duì)污染氣體的快速實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)非常重要。傅里葉變換紅外遙感技術(shù)在突發(fā)氣體泄漏的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)方面有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì),可以有效保障人身安全并減小財(cái)產(chǎn)損失[1]。

早期采用的多是主動(dòng)紅外遙測(cè)技術(shù),也就是點(diǎn)接觸式采樣探測(cè)方法。主動(dòng)紅外探測(cè)技術(shù)有很多局限性,需要在現(xiàn)場(chǎng)提前探測(cè)背景層的亮溫光譜數(shù)據(jù),這在處理突發(fā)氣體泄漏時(shí)不夠及時(shí),無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)氣體的泄露情況。相對(duì)于主動(dòng)紅外探測(cè)技術(shù),被動(dòng)紅外探測(cè)技術(shù)不需要在背景層處提供主動(dòng)紅外光源,光譜儀可以直接接收紅外輻射信號(hào)[2]。這種方式的優(yōu)點(diǎn)是可以隨時(shí)移動(dòng)探測(cè)設(shè)備位置,并且探測(cè)距離可以隨意改變,在處理突發(fā)的氣體泄露、機(jī)動(dòng)車(chē)輛排放的尾氣監(jiān)測(cè)、化工廠的有害氣體泄漏檢測(cè)等方面具有廣泛的應(yīng)用前景[3]。

現(xiàn)有的算法是基于主成分分析的算法,在大氣干擾較小時(shí)取得不錯(cuò)的結(jié)果,并且已經(jīng)應(yīng)用于現(xiàn)有產(chǎn)品。但是在水汽、臭氧以及二氧化碳具有很大的干擾時(shí),對(duì)于目標(biāo)氣體的識(shí)別偶爾會(huì)出現(xiàn)誤報(bào)或者不報(bào)的現(xiàn)象,因此如何扣除大氣水分、臭氧和二氧化碳等氣體的干擾就顯得很有現(xiàn)實(shí)意義。本文基于經(jīng)典的三層探測(cè)模型,利用改進(jìn)的動(dòng)量梯度下降法對(duì)實(shí)測(cè)的亮溫光譜進(jìn)行快速的光譜擬合。該方法不需要預(yù)先測(cè)得背景光譜,能直接從實(shí)測(cè)光譜中扣除掉大氣主要常量氣體和天空等背景的干擾,在提取污染氣體成分以及濃度的同時(shí),能實(shí)時(shí)得到大氣中主要?dú)怏w的濃度程長(zhǎng)積,從而克服了低空背景下弱信號(hào)的污染氣體識(shí)別一直無(wú)法得到準(zhǔn)確預(yù)警的難題。

1 實(shí)驗(yàn)方案與裝置

1.1 被動(dòng)遙感模型

紅外光譜儀對(duì)氣體進(jìn)行探測(cè)時(shí),實(shí)測(cè)的光譜信號(hào)包含了光譜儀視場(chǎng)中的背景信號(hào)以及傳輸路線上的大氣信號(hào)。將污染氣體探測(cè)模型簡(jiǎn)化為圖1中的三層模型[4-6],下面對(duì)三層模型做簡(jiǎn)要的介紹[7]。

圖1 污染云團(tuán)被動(dòng)遙感模型示意圖Fig.1 Passive infrared remote sensing of pollutant gases

為了簡(jiǎn)單起見(jiàn),假設(shè)各層之間大氣濃度均勻分布。在三層模型中,儀器探測(cè)到的光譜輻射亮度L1為

式中τi(i=1,2)為第i層透過(guò)率,Bi(i=1,2)為第i層探測(cè)溫度下對(duì)應(yīng)的黑體輻射亮度,L3為低空背景的輻射亮度。

假設(shè)沒(méi)有污染氣體云團(tuán)時(shí),進(jìn)入光譜儀的輻射亮度理論上應(yīng)該為

式(1)與式(2)的差值ΔL就認(rèn)為是污染氣體云團(tuán)的光譜特征:

實(shí)際環(huán)境背景下,小目標(biāo)云團(tuán)與近鄰大氣的熱交換很快,因此第一層與第二層之間的溫度默認(rèn)是相等的,即B1=B2。那么式(3)就變?yōu)?/p>

如果已經(jīng)測(cè)得L0,那么就可以得到目標(biāo)云團(tuán)的差譜信息,根據(jù)差譜信息就可以識(shí)別出氣體種類(lèi)。實(shí)際上被動(dòng)遙感模型并不直接測(cè)量L0,根據(jù)L0的實(shí)際物理意義以及三層模型可以模擬出L0的值。低空背景下大氣的溫度可以通過(guò)很多方法快速得到,如果已知差譜信息,根據(jù)式(4)就可以計(jì)算出目標(biāo)氣體的透過(guò)率τ2,那么目標(biāo)云團(tuán)的吸光度A為

根據(jù)目標(biāo)云團(tuán)的吸光度可以對(duì)目標(biāo)氣體進(jìn)行定量分析。但是被動(dòng)紅外探測(cè)技術(shù)無(wú)法預(yù)先知道目標(biāo)云團(tuán)的背景光譜L0,因此本研究給出了一種全新的算法,不依賴(lài)于預(yù)先測(cè)量的背景光譜信息,而且有別于其他的被動(dòng)紅外探測(cè)算法。

1.2 算法

現(xiàn)有的算法是基于亮溫光譜的紅外背景壓縮算法,原理是認(rèn)為背景輻射在亮溫光譜上是緩變的基線,建立光譜參考矩陣K,并利用MODTRAN軟件模擬大氣干擾物特征,根據(jù)實(shí)際測(cè)量參數(shù)進(jìn)行匹配計(jì)算得到污染氣體的光譜特征,具體的算法流程在文獻(xiàn)[7],下面只展示兩種算法的結(jié)果對(duì)比。

弱信號(hào)亮溫光譜是指大氣中六種主要吸收氣體對(duì)于亮溫光譜的影響很大,從亮溫光譜無(wú)法直接看出目標(biāo)氣體的吸收特征。圖2給出弱信號(hào)光譜圖和非弱信號(hào)光譜圖的實(shí)際對(duì)比圖,圖2(a)是二氯甲烷的實(shí)測(cè)圖譜,在波數(shù)位于[700,800]區(qū)間可以明顯看出二氯甲烷的吸收峰。圖2(b)是氨氣的實(shí)測(cè)圖譜,在波數(shù)位于[1000,1100]區(qū)間的峰是臭氧的吸收峰,但看不見(jiàn)明顯的氨氣吸收峰。

圖2 儀器測(cè)量的光譜。(a)非弱信號(hào)亮溫光譜;(b)弱信號(hào)亮溫光譜Fig.2 Spectrum measured by instrument.(a)Non-weak signal brightness temperature spectrum;(b)brightness temperature spectrum of weak signal

雖然不能探知無(wú)污染氣體時(shí)的輻射亮溫曲線L0,但是無(wú)污染氣體時(shí)的模型是已知的,可以利用動(dòng)量梯度下降法來(lái)擬合L0,再根據(jù)普朗克公式轉(zhuǎn)化為輻射亮溫t,將實(shí)測(cè)亮溫與t做差得到目標(biāo)氣體的特征。本算法所有的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)都是傅里葉遙測(cè)光譜儀實(shí)測(cè)的氨氣泄露數(shù)據(jù)。根據(jù)輻射傳輸軟件MODTRAN計(jì)算得到低平面大氣1 km的大氣主要?dú)怏w的透過(guò)率以及氨氣吸收特征峰,如圖3所示。

圖3 氨氣的吸收峰(a)和1 km氣體的透過(guò)率(b)Fig.3 Ammonia absorption peak(a)and transmittance of 1 km gas(b)

式中c2=1.4388;ν=[ν1,ν2,···,νN],是儀器測(cè)量的波數(shù);τ=exp,l是探測(cè)距離,ki(i=1,2,···,6)分別為六種主要干擾氣體水汽、臭氧、二氧化碳、二氧化硫、一氧化二氮和甲烷的濃度程長(zhǎng)積值;T1為環(huán)境溫度值;T3為背景溫度值。改進(jìn)的動(dòng)量梯度下降法迭代公式為

式中參數(shù)δ是動(dòng)量因子,取值為0.5;m是速度,初始速度取[0,1]之間的任意數(shù)字;μ是學(xué)習(xí)率,取值為0.05。

具體的算法如圖4所示,具體流程如下:

圖4 算法流程圖Fig.4 Flow chart of algorithm

1)對(duì)實(shí)測(cè)光譜進(jìn)行基線擬合得到背景溫度的大致曲線T3。

2)根據(jù)背景溫度與實(shí)測(cè)光譜在干擾氣體的主要吸收峰附近的殘差R給定六種大氣參數(shù)的初始迭代值。

3)用動(dòng)量梯度下降法迭代指定的次數(shù)得到一系列參數(shù)值ki(i=1,2,···,6)以及輻射亮溫仿真值t。

4)根據(jù)主要的大氣氣體吸收波段分別計(jì)算殘差R,在最小殘差處固定參數(shù)。

5)重新調(diào)整背景溫度使得代價(jià)函數(shù)最小,獲取允許誤差范圍內(nèi)的實(shí)際參數(shù)值ki(i=1,2,···,6)。

6)根據(jù)參數(shù)值計(jì)算得到無(wú)污染氣體時(shí)的輻射亮溫值t,其相當(dāng)于主動(dòng)式測(cè)量時(shí)的背景輻射亮溫。

7)將實(shí)際測(cè)量的光譜E與t做差,得到污染氣體的吸收特征,將吸收特征與儀器內(nèi)部已經(jīng)預(yù)存好的各種污染氣體的吸收特征進(jìn)行相關(guān)系數(shù)的匹配計(jì)算,從而識(shí)別出污染氣體的種類(lèi)。

整個(gè)算法中殘差R具體的表達(dá)式為

式中O、H分別是臭氧和水汽的主要吸收波段對(duì)應(yīng)的實(shí)測(cè)光譜的下標(biāo)值。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論

利用修改版的動(dòng)量梯度下降法得到的結(jié)果如圖5所示。圖5(a)中藍(lán)色實(shí)線是儀器實(shí)測(cè)的光譜,紅色實(shí)線是基于動(dòng)量梯度下降法擬合的亮溫光譜。由圖可知,亮溫光譜除了局部波段稍有瑕疵,絕大部分波段擬合值都在誤差允許范圍內(nèi)。而圖5(b)是根據(jù)弱信號(hào)污染氣體識(shí)別算法將實(shí)測(cè)光譜與仿真光譜做差值提取出來(lái)的氨氣特征光譜,圖5(c)是基于背景壓縮算法提取出來(lái)的氨氣特征光譜,結(jié)果表明本文算法提取的氨氣特征比背景壓縮算法更好。進(jìn)一步針對(duì)現(xiàn)有儀器存在的少數(shù)未預(yù)警數(shù)據(jù)進(jìn)行兩種算法的結(jié)果比對(duì)。將729條數(shù)據(jù)的報(bào)警閾值畫(huà)成黑白圖,如圖6所示,其中白色點(diǎn)代表的是正確預(yù)警的光譜信號(hào),白點(diǎn)越多,說(shuō)明算法越好。圖6顯示梯度下降法明顯好于背景壓縮法。由圖5(b)可知,氨氣的特征光譜已經(jīng)很好地提取出來(lái),對(duì)提取出來(lái)的氨氣特征與數(shù)據(jù)庫(kù)光譜特征進(jìn)行匹配識(shí)別可以很準(zhǔn)確地識(shí)別出大氣污染氣體的成分是氨氣。由圖5(b)可以看出反演光譜與實(shí)際光譜的差值是3K,也就是式(4)中的ΔL。已知氨氣的吸收截面系數(shù)α以及算法計(jì)算得到的污染氣體透過(guò)率τ2,根據(jù)式(5)可以計(jì)算出氨氣的濃度程長(zhǎng)積值CL是16.1625 cm-2。

圖5 擬合和實(shí)測(cè)光譜(a)、弱信號(hào)污染氣體識(shí)別算法提取的氨氣吸收峰(b)以及背景壓縮算法提取的氨氣吸收峰(c)Fig.5 Fitting spectra and measured spectra(a),ammonia absorption peak extracted by weak signal pollution gas recognition algorithm(b)and ammonia absorption peak extracted by background compression algorithm(c)

圖6 兩種算法的對(duì)比。(a)壓縮背景法;(b)動(dòng)態(tài)梯度下降法Fig.6 Comparison of the two algorithms.(a)Background compression algorithm;(b)momentum gradient descent algorithm

對(duì)實(shí)測(cè)的亮溫光譜進(jìn)行解析得到大氣中六種主要?dú)怏w單獨(dú)的亮溫光譜曲線以及混合氣體的擬合光譜曲線,如圖7所示,其中1000～1100 cm-1波段吸收峰主要是臭氧的作用,每一種氣體單獨(dú)的亮溫光譜都顯示在圖中。圖7中亮溫光譜的主要干擾成分是水汽、臭氧以及二氧化碳,其他三種氣體的干擾微乎其微。根據(jù)圖7的光譜圖可進(jìn)一步計(jì)算六種氣體對(duì)應(yīng)的透過(guò)率曲線,如圖8(a)所示,圖8(b)是總大氣透過(guò)率曲線圖。

圖7 依據(jù)模型計(jì)算得到的單一氣體的亮溫光譜以及混合氣體的擬合亮溫光譜Fig.7 The brightness temperature spectra of single gas and the fitting brightness temperature spectra of mixed gas calculated by the model

圖8 反演的透過(guò)率。(a)六種主要?dú)怏w反演的透過(guò)率;(b)反演的總的透過(guò)率Fig.8 Inversion transmittance.(a)Retrieved transmittance of six main gases;(b)total inversion transmittance

根據(jù)輻射傳輸軟件計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)1 km的數(shù)據(jù),以及六種氣體的吸收截面系數(shù)αi(i=1,2,···,6)和公式ki=lnτi/αi,i=1,2,···,6,計(jì)算每種氣體實(shí)時(shí)的濃度程長(zhǎng)積值ki(i=1,2,···,6),結(jié)果如表1所示。

表1 擬合得到的大氣主要?dú)怏w成分的參數(shù)值Table 1 Parameter values of the main gas components of the atmosphere obtained by fitting

3 結(jié)論

相比于傳統(tǒng)的主動(dòng)和被動(dòng)紅外探測(cè)技術(shù),此文的算法在提取出弱信號(hào)氣體的亮溫光譜同時(shí),給出了大氣中主要六種氣體的濃度程長(zhǎng)積以及環(huán)境溫度值。各個(gè)氣體的吸收截面系數(shù)是已知的,如果知道了探測(cè)氣體的距離,可以進(jìn)一步得到低空背景下環(huán)境中的氣體成分濃度,可以借此來(lái)監(jiān)測(cè)大氣中氣體成分的實(shí)時(shí)變化值。該算法不僅在監(jiān)測(cè)污染氣體泄露方面發(fā)揮重要的作用,而且在監(jiān)測(cè)碳排放以及大氣中水蒸汽濃度方面也有廣泛的應(yīng)用前景。