烟气中SO2和NOX多组分气体分析算法优化设计

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由于人类对工业高度发达所带来的负面影响没有做到正确评估和有效预防,导致国际社会的环境污染面临很严峻的形势。而我国的能源消耗长久以来都是以燃煤为主,国内燃煤电厂释放的SO2、NOX、固体颗粒物等污染物危害着周围公众的健康。为了保证执行燃煤电厂超低排放标准的效果,对污染气体排放的在线监测就成为必需的技术基础。在此背景下,本论文将探索和改进用于SO2和NOX多组分气体检测的差分吸收光谱技术,搭建实验测试平台,研究DOAS技术测量烟气污染物浓度的理论依据、关键技术以及实现方法。本文完成的主要工作如下:开展了低浓度SO2气体的测量算法研究,选用291~312nm波段,提出了一种DOAS和快速傅里叶变换相融合的SO2测量新方法。通过分析仪器系统的噪声来源,采取了光谱仪温度控制、暗噪声扣除、小波域去噪等解决措施。为了减少频谱泄漏,使用汉宁窗后经快速傅里叶变换来提取光学密度的宽带分量。测试结果分析表明:当浓度范围为3~31ppm时,SO2浓度测量的相对误差在大多情况下低于1%,此方法具有较高的精度和线性度。研究了NOX的浓度测量算法。结合NO、NO2的性质以及二者之间的相互转化,根据气体吸收特征,分别研究了两种气体的光谱分析方法。NO采用多项式拟合获取其差分光学密度和差分吸收截面,实验数据表明通过该方法NO反演浓度相对误差小于5%。分析NO2选用了小波分解的方法提取NO2吸收光谱的慢变化部分,浓度反演相对误差小于2%。开展了SO2、NOX混合气体定量分析的方法研究。基于经典最小二乘法测量双组分气体的浓度时发现,对于在选定吸收波段NO与SO2存在严重的混叠干扰,测量结果与实际设定值偏差较大,于是提出一种分解关联光谱的优化算法,利用SO2在200~230nm和290~310nm波段的浓度关联性分离出NO吸收光谱,浓度测量准确性得到显著提升,可将NO相对误差控制在10%以下,NO2、SO2相对误差小于5%。
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