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专利号: 2021103217369
申请人: 西安理工大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 测量;测试
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.基于物联网的SO2浓度被动遥感监测仪,其特征在于,包括镜筒(1),所述镜筒(1)内由上到下依次设置有入射光阑(2)、菲涅尔透镜(3)、滤光片成像透镜(4)以及CCD探测器(5),还包括360°旋转云台(6),所述镜筒(1)的底部固定在所述360°旋转云台(6)上,所述CCD探测器(5)通过线缆电连接有单片机(7),所述单片机(7)通过无线传输的方式连接有云端服务器(8),所述云端服务器(8)还通过无线传输的方式连接有用户控制端(9)。

2.根据权利要求1所述的基于物联网的SO2浓度被动遥感监测仪,其特征在于,所述单片机(7)还通过线缆连接所述360°旋转云台(6)。

3.根据权利要求2所述的基于物联网的SO2浓度被动遥感监测仪,其特征在于,所述单片机(7)上设置有ESP8266WiFi模块(10),所述ESP8266WiFi模块(10)通过无线传输的方式连接所述云端服务器(8)。

4.基于物联网的SO2浓度被动遥感监测方法,其特征在于,采用权利要求3所述的一种基于物联网的SO2浓度被动遥感监测仪,具体为:用户控制端(9)通过云端服务器(8)向单片机(7)发来命令,ESP8266WiFi模块(10)接收到命令后数据传回至单片机(7)处理,单片机(7)将按照命令旋转360°旋转云台(6)将镜筒(1)对准待检测烟囱,对烟囱及其周围小范围环境进行拍摄获取图像,光线依次通过入射光阑(2)、菲涅尔透镜(3)、滤光片成像透镜(4)成像透镜后进入CCD探测器(5)形成明暗相间的干涉圆环图像,干涉圆环图通过CCD探测器(5)转换成数字信号传回单片机(7),单片机(7)通过ESP8266WiFi模块(10)向云端服务器(8)发送图像数字信号,而后传回用户控制端(9),在用户控制端(9)进行正演、反演处理,获得SO2浓度。

5.根据权利要求4所述的基于物联网的SO2浓度被动遥感监测方法,其特征在于,所述正演具体为:

将基于物联网的SO2浓度被动遥感监测仪的仪器参数以及的SO2的浓度和温度信息代入公式(1)中,对公式(1)中的m和n进行反复赋值,获得多个像素的电子计数值,然后采用多个像素的电子计数值通过MATLAB软件进行图像模拟,模拟CCD成像为正演图像,所述公式(1)具体为:

其中,Nm,n,k以电子计数为单位; 是同一温度下不同谱线的光强值,以光子计数为单位;τtrans为大气透过率;Ff(m,n)是滤光片的透过率;Rm,n为(m,n)像素的响应度;t为CCD的曝光时间; 是无辐射源时周围环境噪声信号,J为谱线数量,λi为SO2气体的i条特定谱线;

的计算方式为:

其中,I(λi)为SO2气体谱线λi的绝对辐射光强,具体计算方式为:I(λi)=B(λi)·kab·Δw·Δs·λi·dz    (3)其中,B(λi)是黑体的辐射强度,kab为吸收系数,Δw是探测视场角度,具体为:以CCD探测器(5)的镜头的中心点为顶点,以光线可通过镜头的最大范围的两条边缘构成的夹角,Δs为被探测气团沿镜筒中轴线方向上的投影面积,dz是被测气体团沿镜筒中心轴线方向上的厚度;

8 4 ‑2

其中,黑体第一辐射常数c1=3.7427×10 W·um ·m ,黑体第二辐射常数c2=‑2 ‑1 8 ‑1

14388um·K,B(λi)的单位为W·m ·um ,光速c=2.99793×10m·s ,普朗克常数h=‑34 ‑2 ‑1

6.6262×10 J·s,玻尔兹曼常数k=1.3806×10 J·K ,T为温度;

kab=σ(v)·N   (5)

2 ‑

其中,σ(v)是SO2的吸收截面积,单位为cm ,N是SO2的分子数密度,单位为:mol.cm

3 ‑1

.atm ;

其中,C是SO2的浓度, 是谱线λi的相对强度,fL(v)洛伦兹线型,fG(v)是高斯线型;

I(λi)re为某一温度下谱线λi的相对辐射强度:I(λi)re=I(λi)a/Ia      (8)I(λi)a是某一温度下谱线λi的辐射强度,Ia是某一温度下i条谱线的辐射强度之和;

τtrans的计算方式为:

其中,l=h/(sinθ)   (10)其中,ksc为散射系数, Eλ,0是烟筒顶部口未传输前SO2气体辐射通量密度,经气层l后变成Eλ,l,l是SO2气体辐射光源从烟筒口到仪器镜头的距离走过的光程,h是烟筒高度,θ是探测时镜筒(1)中轴线与地面的夹角,N是SO2的分子数密度,ml为烟尘的折射率,

其中,Ff(m,n)的计算方式为:其中,λ0是滤光片成像透镜(4)中心波长,DFWAM是滤光片成像透镜(4)的半高宽,ne是滤光片成像透镜(4)的有效折射率,θf是经滤光片成像透镜(4)到CCD探测器(5)的入射角,τf是滤光片成像透镜(4)的峰值透过率;

Rm,n的计算方式为:

其中,A是CCD探测器(5)的入射光瞳的面积,Ω是CCD探测器(5)的单像素立体角,q是CCD探测器(5)的量子效率,τ是整体光学系统的透过率,即就是从入射光阑(2)一直到CCD探测器(5)的整体透过率,CADU是CCD探测器的(5)数模转换因子;

然后根据上述公式(1)每个SO2浓度和一个对应的温度均通过对公式(1)中的m和n进行反复赋值,获得多个像素的电子计数值,然后采用多个像素的电子计数值进行图像模拟,模拟CCD成像为正演图像,从而获得不同温度、不同浓度下的多个正演图像。

6.根据权利要求5所述的基于物联网的SO2浓度被动遥感监测方法,其特征在于,所述温度每隔1K进行一次正演模拟,所述浓度每隔0.2%进行一次正演模拟,初始温度以及初始浓度根据被测烟囱的冷却温度和非工作时段的最低浓度进行设置,温度、浓度上限则根据企业烟气排放能达到的最大值设定。

7.根据权利要求5所述的基于物联网的SO2浓度被动遥感监测方法,其特征在于,所述反演具体为:

步骤1,将CCD探测器(5)拍摄的传至用户控制端(9)的干涉图像进行除暗去噪声、确定圆环中心、求圆环平均强度处理后,得到反演图片;

步骤2,通过MATLAB软件读取整幅反演图片上像素点对应的电子计数值;

步骤3,利用最小二乘法将实拍图像,即就是反演图片和正演图像上各干涉圆环上的像素点对应的电子计数求方差总和,通过将反演图片与不同正演图像对比拟合,方差之和最小时,认为拍摄图的数据与正演图数据吻合,则此时模拟该幅正演图时对应的浓度、温度信息即为此时烟囱口出来的待测数据SO2浓度和温度信息。