Оптимизация алгоритмов и методов работы дифференциальных спектрометров с произвольной спектральной адресацией в задачах анализа газовых смесей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 01.04.01, кандидат физико-математических наук Фадеев, Александр Владимирович

• Фадеев, Александр Владимирович
• кандидат физико-математических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат физико-математических наук Фадеев, Александр Владимирович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОПТИМИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА РАБОТЫ

ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ СПЕКТРОМЕТРОВ С ПРОИЗВОЛЬНОЙ СПЕКТРАЛЬНОЙ АДРЕСАЦИЕЙ В ЗАДАЧАХ АНАЛИЗА ГАЗОВЫХ СМЕСЕЙ

1.1 Физические основы использования дифференциальных спектрометров с произвольной спектральной адресацией в задачах анализа газовых смесей.

1.1.1 Актуальность проблемы газоанализа.

1.1.2 Классификация методов газоанализа.

1.1.3 Обзор оптических методов газоанализа.

1.1.3.1 Абсорбционные методы газоанализа.

1.1.3.2 Методы рассеяния в задачах газоанализа.

1.1.3.3 Методы люминесценции и эмиссионные методы в задачах газоанализа.

1.1.4 Использование дифференциальных спектрометров с произвольной спектральной адресацией в задачах газоанализа.

1.1.5 Преимущества использования свойства произвольной спектральной адресации.

1.2 Постановка задачи нахождения оптимального набора спектральных каналов в алгоритмах работы дифференциальных спектрометров с произвольной спектральной адресацией.

1.3 Анализ многокомпонентной газовой смеси на основании данных спектральных измерений.

1.4 Анализ вариантов решения обратной задачи количественного анализа газовой смеси.

1.5 Анализ вариантов решения задачи качественного анализа газовой смеси.

1.6 Разработка процедуры нахождения оптимального набора спектральных каналов для дифференцйального спектрометра с произвольной спектральной адресацией.

1.7 Моделирование работы дифференциального спектрометра с произвольной спектральной адресацией с использованием процедуры нахождения оптимального набора спектральных каналов.

1.8 Особые случаи задачи анализа многокомпонентной газовой смеси.

1.9 Выводы.

ГЛАВА 2. ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДИКИ КАЛИБРОВКИ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ СПЕКТРОМЕТРОВ С ПРОИЗВОЛЬНОЙ СПЕКТРАЛЬНОЙ АДРЕСАЦИЕЙ В ЗАДАЧАХ АНАЛИЗА-ГАЗОВЫХ СМЕСЕЙ

2.1 Введение.

2.2 Разработка оптимизированной методики калибровки газоанализатора с произвольной спектральной адресацией.

2.2.1 Классическая методика калибровки газоанализатора с произвольной спектральной адресацией.

2.2.2 Оптимизированная методика калибровки газоанализатора с произвольной спектральной адресацией.

2.2.3 Анализ структуры погрешности процедуры газоанализатора с произвольной спектральной адресацией.

2.3 Экспериментальное исследование оптимизированной методики калибровки газоанализатора с произвольной спектральной адресацией.

2.4 Оптимизация существующего программного обеспечения для работы с оптимизированной методикой калибровки.

2.5 Выводы.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА НАБОРА ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ТЕСТИРОВАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ

3.1 Введение.

3.2 Разработка программы для тестирования и моделирования работы газоанализатора с произвольной спектральной адресацией.

3.3 Разработка базы данных для централизованного хранения спектральных данных и программного обеспечения для ее редактирования.

3.4 Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация алгоритмов и методов работы дифференциальных спектрометров с произвольной спектральной адресацией в задачах анализа газовых смесей»

Актуальность темы исследования

В связи с возрастающим влиянием человеческой деятельности на окружающую среду особую важность приобретает контроль за ее состоянием и в том числе мониторинг уровня загрязнения. Одной из важнейших частей экологического мониторинга окружающей среды является определение содержания загрязняющих веществ в атмосферном воздухе. Для решения этой задачи используются мобильные газоанализаторы, позволяющие оперативно и с высокой точностью определять состав многокомпонентных газовых смесей. В настоящее время для этих целей широко используются оптические газоанализаторы благодаря их быстродействию, большому динамическому диапазону, а также бесконтактному и неразрушающему характеру.

Особенно эффективно газовые загрязнители атмосферы обнаруживаются спектральными- оптическими методами; анализа. Отличительной особенностью этих методов является высокая чувствительность и избирательность, позволяющая определять концентрацию контролируемого вещества в присутствии большого количества других веществ. Метод дифференциальной оптической абсорбционной спектроскопии (ДОАС) является на сегодняшний день широко» распространенным решением для систем мониторинга окружающей среды на воздушных трассах длиной до нескольких километров. Одним из основных достоинств этого метода является возможность одновременного измерения концентрации нескольких компонент газовой смеси в режиме реального времени в естественных условиях. Работа метода ДОАС основана на наличии в спектрах поглощения измеряемых компонент газовой смеси характерных дифференциальных особенностей (узких линий поглощения). Такие особенности наблюдаются в характеристических спектрах поглощения в УФ и видимом участках оптического диапазона многих важных с точки зрения экологического мониторинга загрязнителей атмосферы: диоксида азота, диоксида серы, бензола, толуола и т.д. Определить концентрацию компонентов смеси позволяет модель, описываемая законом Бугера-Ламберта-Бера в сочетании с принципом аддитивности поглощения разными компонентами смеси. Типичной конфигурацией газоанализатора на основе метода ДОАС является трассовая схема с широкополосным источником излучения и монохроматором в приемном канале.

Использование в качестве монохроматора акустооптических (АО) перестраиваемых фильтров открывает новые возможности. Наряду с компактностью, высокой чувствительностью, быстродействием, возможностью работы во внелабораторных условиях и рядом других конструктивных и эксплуатационных преимуществ перед классическими спектральными приборами, спектрометры на основе АО фильтров обладают уникальной характеристикой - возможностью осуществления быстрого произвольного спектрального доступа. Это свойство дает возможность формирования любой выборки спектральных отсчетов благодаря способности спектрометра быстро перестраиваться в любую точку спектрального диапазона безотносительно к текущему положению и за время, равное времени пробега акустической волны через акустооптическую ячейку (~10"5 е.). Эта особенность открывает большие возможности в случаях, когда исследуются некоторые заранее известные особенности спектров. Выборочный принцип регистрации лежит в основе работы газоанализаторов на основе метода ДОАС, где анализируются относительно небольшие наборы узких характеристических участков спектра поглощения измеряемых веществ. Таким образом, использование спектрометров на основе АО фильтров в газоанализаторах подобного типа является целесообразным и важным для практики, а также несет существенный элемент новизны.

Программируемость выборки спектральных отсчетов, обеспечиваемая использованием АО спектрометров, позволяет радикально изменить алгоритм анализа спектра, сделав его более рациональным. Это в свою очередь позволяет организовать алгоритм регистрации наиболее общего вида и ставит вопрос о нахождении оптимального алгоритма. Подобная задача до сих пор не была решена в такой постановке. Действительно, сканирующие спектрометры позволяют задавать лишь границы диапазона и скорость сканирования. Отчасти похожая задача возникает при создании приборов на основе наборов фильтров; например, спектрозональная съемка Земли, но в этом случае существует серьезное ограничение на число спектральных каналов» и, вообще говоря, каналы могут быть различными по характеристикам, а, главное, их состав определяется один раз и фактически не может меняться в дальнейшем. В отличие от этого число и состав спектральных каналов и даже порядок их регистрации могут в АО спектрометре устанавливаться произвольно и меняться в ходе измерений в реальном времени.

Все это диктует необходимость решения указанной задачи всякий раз, когда проводится измерение и, более того, всякий раз, когда появляется новая информация об объекте или меняются условия измерения. Таким образом, задача определения алгоритма работы АО спектрометра и его оптимизация являются актуальной задачей.

Работа газоанализаторов на основе метода ДО АС основана на сравнении измеренных и выделенных спектров поглощения компонент газовой смеси с характеристическими спектрами поглощения веществ, полученными на этапе калибровки прибора. Практика показывает, что в случае наличия в измеряемой смеси большого числа веществ с перекрывающимися, спектрами поглощения (несколько десятков линий) нестабильности при калибровке ведут к заметным погрешностям коэффициентов, которые в свою очередь приводят к большой систематической погрешности измерения. Таким образом, актуальной становится задача снижения погрешности процедуры калибровки, что влечет за собой необходимость оптимизации этой процедуры.

Цели диссертационной работы

Целью работы является оптимизация алгоритма работы газоанализатора на основе перестраиваемых оптических фильтров и оптимизация методики его калибровки.

При этом были поставлены и решались следующие задачи:

• разработка алгоритма выбора оптимального набора характеристических линий измеряемой многокомпонентной газовой смеси для газоанализатора на основе перестраиваемых оптических фильтров;

• разработка соответствующего программного обеспечения (ПО), а также дополнительного ПО для тестирования работы газоанализатора;

• экспериментальное подтверждение работоспособности разработанного алгоритма путем численного моделирования;

• разработка методики калибровки газоанализатора на основе перестраиваемых оптических фильтров с учетом шумов;

• экспериментальное подтверждение работоспособности разработанной методики калибровки;

• разработка структуры базы данных спектральных характеристик веществ и программного обеспечения для работы с ней.

Научная новизна и практическая значимость

• разработан и реализован программно новый алгоритм работы газоанализатора на основе акустооптических перестраиваемых фильтров,, который позволяет использовать их свойство осуществлять быстрый произвольный спектральный доступ, благодаря чему уменьшить время? процедуры измерения и в ряде случаев уменьшить погрешность измерения;

• • разработана и реализована: новая оптимизированная методика калибровки газоанализатора на основе акустооптических перестраиваемых фильтров, позволяющая ограничить погрешности процедуры калибровки;.

• разработано программное; обеспечение для: тестирования; работы газоанализатора с использованием нового разработанного алгоритма;

• проведены, экспериментальные исследования' подтверждающие работоспособность разработанного алгоритма и методики калибровки;

• спроектирована и заполнена база данных спектральных;характеристик:веществ и разработано программное обеспечение для работы с ней;

• разработанный алгоритм, оптимального; выбора: спектральных каналов применим для тобых спектрометров с произвольным спектральным доступом.

Результаты диссертационной? работы были применены, в, разработках, проводимых в Научно-Технологическом Центре Уникального - Приборостроения^ РАН и Всероссийском Научно-Исследовательском Институте Физико-Технических- и Радиотехнических Измерений.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Разработанная процедура оптимизации множества регистрируемых спектральных каналов, позволяет сократить время измерения содержания веществ акустооптическим газоанализатором; либо при заданном времени уменьшить до 2,5 раз погрешность, результатов измерений в зависимости от величины шума для уровня- концентраций: от фоновых до технологических выбросов.

2. Разработанная и реализованная программно методика калибровки акустооптического газоанализатора позволяет уменьшить систематическую погрешность измерений в 2-^-6 раз при одновременном измерении трех и более веществ за счет минимизации погрешности определения коэффициентов поглощения на этапе калибровки.

3. Разработанный комплекс программных средств позволяет осуществлять расчет и определение оптимального множества регистрируемых спектральных каналов в реальном времени: до 1 минуты для случая 5 веществ, - что позволяет корректировать множество каналов непосредственно в процессе регистрации и дает возможность реализовывать адаптивные алгоритмы спектрального анализа.

Апробация работы

Основные результаты работы были апробированы на следующих научных конференциях: 2-я международная конференция «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации (А11М1МР-2007)» (Суздаль, 25-27 сентября 2007 г., 8-я международная конференция «Прикладная оптика» в рамках конгресса «Оптика XXI век» (Санкт-Петербург, 20-24 октября 2008 г.), 11-я международная конференция «Цифровая обработка сигналов и их применение (ВБРА-2009)» (Москва, 25-27 марта 2009 г.),

10-я международная научно-техническая конференция «Оптические методы исследования потоков (ОМИП-2009)» (Москва, 23-26 июня 2009 г.), 3-я международная конференция «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации (АКМ1МР-2009)» (Суздаль, 22-24 сентября 2009 г.),

Международная научно-техническая конференция «Информационные технологии и математическое моделирование систем» (Корсика, Франция, 1525 сентября 2010 г.),

V 6-я международная конференция «Фундаментальные проблемы оптики (ФПО-2010)» (Санкт-Петербург, 18-22 октября 2010 г.), 9-я международная конференция «Прикладная оптика» в рамках конгресса «Оптика XXI век» (Санкт-Петербург, 18-22 октября 2010 г.),

S SPIE Conference «Optical Metrology» in conjunction with LASER WORLD OF

PHOTONICS - 2011 (Munich, Germany, 23-26 May 2011), S 4-я международная конференция «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации (ARMIMP-2011)» (Суздаль, 20-22 сентября 2011 г.), а также докладывались и обсуждались на научных семинарах НТЦ УП РАН. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 12 печатных работах, включая тезисы докладов и статьи в научных журналах и трудах конференций. Список публикаций приведен в конце автореферата.

Заключение диссертации по теме «Приборы и методы экспериментальной физики», Фадеев, Александр Владимирович

3.4. Выводы

Разработан и создан набор программных средств для автоматизированного моделирования и тестирования работы газоанализатора с произвольным спектральным доступом. В состав набора входит программа, эмулирующая условия и особенности работы прибора с возможностью задания набора алгоритмов количественного анализа многокомпонентных газовых смесей и сравнения полученных с их помощью результатов. Программа имеет модульную структуру и режимы работы в соответствии с набором ролей для моделирования различных ситуаций. Для централизованного хранения и управления данными, используемыми в процессе моделирования, разработана и создана база данных и клиентское программное обеспечение для работы с ней.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработан оптимизированный алгоритм работы спектрометров с произвольной спектральной адресацией, позволяющий уменьшить время и в ряде случаев повысить точность измерения по сравнению с существующими алгоритмами. Работоспособность методики подтверждена экспериментально.

2. Разработано тестовое программное обеспечение для моделирования работы газоанализатора на основе акустооптических перестраиваемых фильтров. С помощью данного программного обеспечения проведено численное моделирование разработанного оптимизированного алгоритма работы в сравнении с классическим алгоритмом.

3. Исследованы возможности построения адаптивных алгоритмов для работы спектрометров с произвольной спектральной адресацией. Разработан вариант адаптивного алгоритма с использованием статистического метода анализа независимых компонент для работы газоанализатора на основе акустооптических перестраиваемых фильтров.

4. Разработана оптимизированная методика калибровки газоанализатора на основе акустооптических перестраиваемых фильтров, обеспечивающая улучшение точностных характеристик. Работоспособность методики подтверждена экспериментально.

5. Разработан набор программных средств для централизованного хранения и управления данными о спектральных характеристиках веществ. Данные программные средства могут быть использованы для работы любых приборов, работающих со спектральными данными.

Список литературы диссертационного исследования кандидат физико-математических наук Фадеев, Александр Владимирович, 2011 год

1. Хргиан А.Х. Физика атмосферы. М.: Изд-во МГУ, 1986. 328 с.

2. Кароль И.Л., Розанов В.В., Тимофеев Ю.М. Газовые примеси в атмосфере. JL: Гидрометеоиздат, 1983.192 с.

3. Мак-Картни Э. Оптика атмосферы. М.-: Мир, 1979. 421 с.

4. Оводков М.В. Методы дистанционного зондирования загрязнения атмосферы и их коммуникационные возможности // Естеств. и техн. науки, 2005. № 5. С. 116-117.

5. Бочкова О.П., Шрейдер Е.Я. Спектральный анализ газовых смесей. М.: Физматгиз, 1963. 320 с.

6. Dobson G.M.B., Harrison D.N. Measurements of the amount of ozone in the earth's atmosphere and its relation to other geophysical conditions. // Proc. R. Soc. London, 1926. V. 110. P. 660-693.

7. Пешкова B.M., Громова М.И. Методы абсорбционной спектроскопии в аналитической химии. М.: Высшая школа, 1976. 280 с.

8. Казицина Н.А., Куплетская Н.Б. Применение УФ, ИК, ЯМР спектроскопии в органической химии. М.: Высшая школа, 1979. 264 с.

9. Brown D.W., Floyd A.J., Sainsbury М. Organic spectroscopy. New York: J. Wiley and Sons Ltd., 1988. 250 p.

10. Козинцев В.И., Орлов B.M., Белов M.JI. и др. Оптико-электронные системы экологического мониторинга природной среды. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. 527 с.

11. Горелик О.Д., Эцин И.Ш. Контроль молекулярных микрокомпонентов атмосферы методами лазерной спектроскопии // Журн. аналит. химии, 1984. Т. 39. В.11. С. 1925-1944.

12. Жаров В.П., Летохов B.C. Лазерная оптико-акустическая спектроскопия. М.: Наука, 1984. 320 с.

13. Антипов А.Б., Капитанов В.А., Пономарев Ю.Н., Сапожников В.А. Оптико-акустический метод в лазерной спектроскопии молекулярных газов. Новосибирск: Наука, 1984. 128 с.

14. Пономарев Ю.Н. Лазерная оптико-акустическая спектроскопия атмосферы // Оптика атмосферы и океана, 1995. Т. 8. № 1-2. С. 224-241.

15. Angelmahr M., Miklos A., Hess P. Photoaeoustic spectroscopy of formaldehyde with tunable laser radiation at the parts per billion level. // Appl. Phys., 2006. V. 85. P. 285288.

16. Meyer P.L., Sigrist M.W. Atmospheric pollution monitoring using C02-laser photoacoustic spectroscopy and other techniques // Rev. Sei. Instrum., 1990. Y. 61, № 7. P. 1779-1806.

17. Cassidy D.T., Reid J. Atmospheric pressure monitoring of trace gases using tunable diode lasers. // Appl. Opt., 1982. V. 21. P. 1185-1190.

18. Cooper D.E., Martinelli R.U. Near-infrared diode lasers monitor molecular species. // Laser Focus World, 1992: V. 38. P. 133-146.

19. Bomse D.S. Diode Lasers: Finding Trace Gases in the Lab and the Plant. // Photonics Spectra, 1995. V. 29. P. 88-94.

20. Russwurm G.M., Childers J.W. Open-path Fourier transform'infrared spectroscopy. In: Handbook of Vibrational Spectroscopy. Chichester, UK: Wiley, 2002. V. 2. P: 1750-1773.

21. Piatt U., Perner D., Patz H.W. Simultaneous measurements of atmospheric CH2O, O3 and N02 by differential optical absorption. // J'. Geophys. Res., 1979. V. 84. P. 6329-6335.

22. Evangelisti F., Baroncelli A., Bonasoni P., Giovanelli G. and Ravegnani F. Differential optical absorption spectrometer for measurement of tropospheric pollutants. // Appl. Opt., 1995. V. 34. P. 2737-2744.

23. Edner H., Sunesson Л., Svanberg S., Uneus L., Wallin S. Differential optical absorption spectroscopy system used for atmospheric mercury monitoring. // Appl. Opt., 1986. V. 25. P. 403-409.

24. Хинкли Э.Д.Лазерный контроль атмосферы. М;: Мир, 1979. 416 с.

25. Вайнфорднер Дж. Спектроскопические методы определения следов элементов. -М.: Мир, 1979! 496 с.

26. Edner Н., Ragnarson-P., Spannare S., Svanberg S. Differential optical absorption spectroscopy (DOAS) system for;urban atmospheric pollution monitoring. // Appl; Opt.,1993. V. 32. P. 327.

27. OPSIS AB : AR500-Series Opto-analyzer User's Hardware Manual'. OP SIS, AB, Lund, Sweden, 1991.

28. Gazarov Ch.V., Pozhar V.E., Zhogun V.N. Acousto-optical spectrometer for air pollution monitoring://Proc.,SPIE, 1992: V. 2107. P. 143-146.

29. Pozhar V.E., Pustovoit У.1: Main features of image transmission through acousto-optical filter: // Photonics and'optoelectronics, 1997.; V. 4. N: 2. P. 67-77.

30. Электромагнитные волны и электронные системы, 1997. Т. 2. № 4. С. 26-30.

31. Денисов A.M. Введение в теорию обратных задач. М.: МГУ, 1994. 206 с.119

32. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979. 288 с.

33. Morozov V.A. Regularization Methods for Ill-Posed Problems. CRC Press, Boca Raton, 1993.

34. Press W.H., Flannery B.P., Teukolsky S.A. and Vettering W.T. Numerical recipes in C. -Cambridge University, Cambridge, England, 1986.

35. Bevington P.R. Data reduction and error analysis for the physical sciences. — McGraw-Hill, New York, 1969.

36. Albritton D.L., Schmeltekopf A.L. and Zare R.N. An introduction to the least-squares fitting of spectroscopic data. in Molecular Spectroscopy: Modern Research, Academic, Orlando, Florida, 1976.

37. Sternberg S.C., Stillo H.S., Schwenderman P.H. Spectrofotometric analysis of multicomponent systems using the least squares method in matrix form. // Anal. Chem., 1960. V. 39. N. 1. P. 84-90.

38. Devore J.L. Probability and statistics for engineering and the sciences. Monterey, Calif.: Brooks / Cole Publishing Co., 1987.

39. Hausmann M., Brandenburger U., Brauers T. and Dorn H.P. Simple Monte Carlo methods to estimate the spectra evaluation error in differential-optical-absorption spectroscopy. // Appl. Opt., 1999. V. 38. P. 462-475.

40. Stutz J., Piatt U. Numerical analysis and estimation of the statistical error of differential optical absorption spectroscopy measurements with least-squares methods. // Appl. Opt., 1996. V. 35. P. 6041-6053.

41. Pierson A. and Goldstein J. Stray light in spectrometers: causes and cures. // Laser Optron, Sept. 1989. P. 67-74.

42. Pfeilsticker K. and Piatt U. Airborne measurements during the Arctic stratospheric experiment: observation of 03 and N02. // Geophys. Res. Lett., 1994. V. 21. P. 13751378.

43. Levenberg K. A method for the solution of certain non-linear problems in least squares. // Quart. Appl. Math., 1944. V. 2. P. 164-168.

44. Marquardt D.W. An algorithm for least squares estimation of non-linear parameters. // Soc. Indust. Appl. Math., 1963. V. 11. P. 431-441.

45. Rothman L.S., Barbe A., Benner D.C. et al. The HITRAN molecular spectroscopic database: edition of 2000 including updates through 2001. // Journal of Quantitative Spectroscopy & Radiative Transfer, 2003. V. 82. N. 1. P. 4-44.55.