一种烟气中多种气体污染物同时快速定量分析的方法技术

本发明专利技术涉及一种烟气中多种气体污染物同时快速定量分析的方法，所述方法具体包括以下步骤：S1：数据预处理：获取待测气体在紫外波段下的吸收光谱，根据目标气体的特征吸收光谱进行波段截取，对截取的光谱作差分处理，再作傅里叶变换；S2：建模和预测：若截取的特征波段为目标气体纯特征光谱波段(即除了目标气体外其它气体在该波段的吸收或数据预处理后的吸收可以忽略)，则选择一元校正回归模型建模或预测；否则，选择多元校正回归模型建模或预测。本申请提出的一种烟气中多种气体污染物同时快速定量分析的方法，能有效解决多种气体之间的交叉干扰、光谱重叠问题，实现烟气中不同气体污染物浓度的同时、快速、准确检测。

【技术实现步骤摘要】
一种烟气中多种气体污染物同时快速定量分析的方法
本专利技术涉及气体浓度检测
，特别是涉及烟气中多种气体污染物同时快速定量分析的方法。
技术介绍
伴随着我国国民经济的快速发展，同时也出现了一些大气污染的现象。大气污染威胁着人们的生命健康安全，对生活环境造成了很大破坏。大气的污染物的来源主要是人为污染造成的，人们在经济生产活动和生活中会产生大气污染物，比如在工业生产过程(如火电厂、钢铁厂等的生产行为)中的废气(比如二氧化碳、二氧化硫、氮氧化合物等)；再如人们乘坐的交通工具排放的尾气、生活中焚烧垃圾等产生的有毒有害气体污染物等。大气污染物对人体和环境会产生长期的不良影响，因此，对其的监控和治理刻不容缓。近年来，随着国家生态文明建设的不断进步，人们的环保意识也逐渐加强，更加注重经济的可持续发展和生活质量。国家在产业结构优化升级的过程中也出台了一些相关的环境保护的标准，如《HJ75-2017固定污染源烟气(SO2、NOX、颗粒物)排放连续监测技术规范》《HJ76-2017固定污染源烟气(SO2、NOX、颗粒物)排放连续监测系统技术要求及检测方法》、《HJ1045-2019固定污染源烟气(二氧化硫和氮氧化物)便携式紫外吸收法测量仪器技术要求及检测方法》、《HJ1131-2020固定污染源废气二氧化硫的测定便携式紫外吸收法》、《HJ1132-2020固定污染源废气氮氧化物的测定便携式紫外吸收法》等。污染物气体的检测被广泛应用，但由于其气体成分的多样性，如何解决各气体成分之间的交叉干扰便成为一个问题。申请号为CN201410578821，专利名称为氨气和二氧化硫气体浓度的检测装置和检测方法的专利申请中公开了：包括两个气室即氮气参比气室和氨气参比气室，在测试SO2的样本光谱时，光线会经过氨气参比气室，即最终的光谱中包含NH3的饱和吸收光谱(换言之，得到的是SO2和饱和NH3吸收后光谱的叠加光谱)。这样处理之后，无论SO2测试气体中NH3的含量有多少都不会影响到加和NH3饱和吸收光谱后的测试光谱，从而消除了NH3对SO2的干扰问题。因此，对于SO2气体的测试可以通过经过差分和傅里叶变换后特征峰峰值与浓度值进行最小二乘回归(一元线性回归，用于回归的x和y均为矢量数据类型)实现浓度反演，浓度反演是取特征峰峰值(峰顶点的强度值)与浓度数据进行最小二乘回归，之后再利用该回归模型对浓度进行反演。该过程只取了一个波长点下的数据进行回归，绝大部分的波长点的数据被遗弃，被遗弃的波长点的数据中同样包含了与被测气体浓度值数据有关的有用信息。本申请旨在在不增加特殊结构部件和不采用特殊的实验设计的条件下，通过引入多元校正建模技术来解决多种气体浓度同时检测中的交叉干扰问题。
技术实现思路
为了克服现有技术的上述不足，本专利技术提出了一种烟气中多种气体污染物同时快速定量分析的方法，解决现有在多气体交叉干扰时无法实现对各气体浓度同时、快速、准确检测的技术问题。本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种烟气中多种气体污染物同时快速定量分析的方法，具体包括以下步骤：S1：数据预处理：获取待测气体在紫外波段下的吸收光谱，根据目标气体的特征吸收光谱进行波段截取，对截取的光谱作差分处理，再作傅里叶变换；S2：建模和预测：若截取的特征波段中仅目标气体在此波段有较强特征吸收峰出现，则选择一元校正回归模型建模或预测；否则，选择多元校正回归模型建模或预测。进一步的，S1中差分处理、傅里叶变换的过程包括：对截取的光谱进行差分处理，分析计算得到差分吸收光谱及差分吸收系数；将得到的差分吸收光谱进行数值滤波，利用差分吸收系数的周期性，取其中部分系数进行，最终得到气体浓度与光谱的傅里叶特征值的对应关系。进一步的，S2中当截取的特征波段中除目标气体外还有其它气体也有特征吸收峰出现，采用多元校正回归模型，将多个波长处的响应强度数据矩阵与浓度建模或预测。进一步的，所采用的建模模型为偏最小二乘模型，最终的预测模型为：Y＝<Beta，(X-Xmeancal)＞+Ymeancal，其中X表示经过预处理之后的光谱响应数据，Y表示气体浓度矢量数据，Beta为回归系数，Xmeancal、Ymeancal表示数据标准化参数，<Beta,(X-Xmeancal)>表示两个矢量的内积。进一步的，S1中的目标气体为NO、NO2、SO2；S2中建模预测NO、NO2、SO2浓度与各自实际浓度均满足线性关系，拟合度在0.999以上。利用对多种气体污染物同时快速定量的紫外吸收光谱法的设备。差分吸收光谱的原理是利用待测气体吸收光谱中存在特征吸收峰的位置与其波长相近却无光谱吸收(或光谱吸收小)的位置的光谱吸收差异，推算出待测气体浓度，能有效消除瑞利散射和米氏散射带来的影响，提高测量的精度，且在不受被测对象化学行为干扰的情况下来测量到它们的绝对浓度，通过分析几种气体同一波段的重叠吸收光谱，来同时测定几种气体的浓度；傅里叶变换滤波是一个数值滤波的过程，实质是把信号波形分解成许多正弦波的叠加，这样可从时域转化到频域来分析，此时频域能量可能会集中在少数几个频率上，通过处理之后不但可以有效减少噪音影响，而且能够有效抑制其它与被测气体有不同频域特性干扰气体的影响；多元校正的目的是为了建立物质浓度或其它化学和物理的性质量与分析仪器响应之间的关联，本申请采用偏最小二乘处理浓度与光谱响应之间的线性问题。与现有技术相比，本专利技术的有益效果在于：本专利技术提出的一种烟气中多种气体污染物同时快速定量分析的方法，在不用额外增加特殊结构部件和特殊实验设计的前提下，通过特征波段截取、差分、傅里叶变换之后，进行浓度与光谱响应矩阵的多元校正回归建模，解决气体之间的交叉干扰，实现对各成分气体浓度的同时、快速、准确测量。附图说明图1为本专利技术实施例所述的一种烟气中多种气体污染物同时快速定量分析的方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例所述各目标气体、干扰气体的紫外吸收原始光谱图；图3为本专利技术实施例所述目标气体NO的浓度预测值与实际值线性拟合关系图；图4为本专利技术实施例所述目标气体NO2的浓度预测值与实际值线性拟合关系图；图5为本专利技术实施例所述目标气体SO2的浓度预测值与实际值线性拟合关系图。具体实施方式展示一下实例来具体说明本专利技术的某些实施例，且不应解释为限制本专利技术的范围。对本专利技术公开的内容可以同时从材料、方法和反应条件进行改进，所有这些改进，均应落入本专利技术的的精神和范围之内。如图1所示，一种烟气中多种气体污染物同时快速定量分析的方法，具体包括以下步骤：S1：数据预处理：获取待测气体在紫外波段下的吸收光谱，根据目标气体的特征吸收光谱进行波段截取，对截取的光谱进行差分处理，分析计算得到差分吸收光谱及差分吸收系数；将得到的差分吸收光谱进行数值滤波，利用差分吸收系数的周期性，取其中部分系数进行，最终得到气体浓度与光谱的傅里叶特征值的对应关系；S2：建模和预测：若本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种烟气中多种气体污染物同时快速定量分析的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：/nS1：数据预处理：获取待测气体在紫外波段下的吸收光谱，根据目标气体的特征吸收光谱进行波段截取，对截取的光谱作差分处理，再作傅里叶变换；/nS2：建模和预测：若截取的特征波段中仅目标气体在此波段有较强特征吸收峰出现，则选择一元校正回归模型建模或预测；否则，选择多元校正回归模型建模或预测。/n

【技术特征摘要】
1.一种烟气中多种气体污染物同时快速定量分析的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1：数据预处理：获取待测气体在紫外波段下的吸收光谱，根据目标气体的特征吸收光谱进行波段截取，对截取的光谱作差分处理，再作傅里叶变换；
S2：建模和预测：若截取的特征波段中仅目标气体在此波段有较强特征吸收峰出现，则选择一元校正回归模型建模或预测；否则，选择多元校正回归模型建模或预测。


2.根据权利要求1所述的一种烟气中多种气体污染物同时快速定量分析的方法，其特征在于，S1中差分处理、傅里叶变换的过程包括：对截取的光谱进行差分处理，分析计算得到差分吸收光谱及差分吸收系数；将得到的差分吸收光谱进行数值滤波，利用差分吸收系数的周期性，取其中部分系数进行，最终得到气体浓度与光谱的傅里叶特征值的对应关系。


3.根据权利要求1所述的一种烟气中多种气体污染物同时快速定量分析的方法，其特征在于，S...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏志义，张俊龙，李旭，张雄，巴换粉，熊轶，鲁夏晨，周诗雨，曹旭，程首武，蔡志斌，梁明川，
申请(专利权)人：武汉敢为科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42