基于近红外长光程光声光谱的痕量气体探测研究
发布时间：2021-03-21 05:26
随着近年来科技迅速发展,众多领域对高灵敏度气体探测系统的需求越来越强,如能源开采、电力、大气环境监测、工业废气排放以及医疗等领域。光声光谱技术是近年来逐渐发展起来的一种灵敏度高、稳定性好、响应快、检测范围宽的气体探测技术。本文研究了长光程结构与共振光声池结合的光声光谱系统,并获得较好的探测能力。根据光声光谱技术理论,分析了共振式光声池内光声信号的发生过程,通过研究多种因素对光声池特性的影响,设计了一阶纵向共振光声池,搭建了共振式光声光谱系统。为了进一步提升探测能力,提出了两种光程增长的方案,分别为基于角锥镜的双光程结构和基于Herriott反射池技术的长光程结构,并设计了一组Herriott反射镜。此外,基于Labview设计了上位机软件,实现了信号采集、数据处理和数据显示等功能。以氨气为研究对象,利用HITRAN数据库分析了干扰气体对氨气的交叉影响,确定氨气吸收谱线位置在1531.6nm。通过实验研究光声池的关键参数和光源调谐较优参数,确定了系统较优的工作条件。在实验平台上,通过进行氨气浓度梯度测量实验,研究双光程光声光谱系统和长光程光声光谱系统的响应特性。其中,双光程光声光谱系统在...
【文章来源】：郑州轻工业大学河南省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
谐振腔的柱坐标系将波动方程带入柱坐标系，得到：
表 2-1 αmn的部分值m n 0 1 20 0 1.22 2.2331 0.586 1.697 2.7172 0.972 2.135 3.173此时，简正模式和简正角频率可以表示为： cossinsinmnj mqp r m J r zR L （2-182 22 2 mnj r zqv k k vR L （2-19因此简正频率为2 22 2jmnjv qfR L ，q、m、n 分别是纵向、角向径向共振模式的阶数，这三类共振模式分别如图 2-3 所示。
(a) 奇次谐波信号 (b) 偶次谐波信号图 2-4 谐波信号2.4 本章小结本章节根据光声光谱技术的发生原理，分析了影响分子红外吸收强度的主要因素，即光源输出功率和分子吸收光程，从而提出了通过增加光程来提高光声转换功率的方法。其次，根据光声池中光声效应发生过程，分析了其内部声压的产生情况。此外，针对光声光谱系统所提取光声信号中的噪声成分，分析了噪声来源于抑制方式，采用波长调制技术消除光声信号中的相关噪声，采用锁相放大器的互相关检测抑制光声信号中的非相关噪声，并提取光声信号的谐波分量，通过对比分析光声信号各次奇次谐波信号和偶次谐波信号的形状和变化规律，本文采用具备最大的幅度和信噪比的光声二次谐波信号分析系统特性。
【参考文献】：
期刊论文
[1]工业有机废气污染的主要危害及防治策略[J]. 王春艳,王帅,汪海鹏,应航,周赫. 环境与发展. 2018(11)
[2]基于7.6μm量子级联激光的光声光谱探测N2O气体[J]. 周彧,曹渊,朱公栋,刘锟,谈图,王利军,高晓明. 物理学报. 2018(08)
[3]双光程光声光谱甲烷传感器[J]. 杨艳芳,裴凯龙,尹旭坤,武红鹏,李尚志,崔茹悦,马维光,张雷,尹王保,董磊,贾锁堂. 光谱学与光谱分析. 2018(02)
[4]激光光谱技术在呼吸气体分析中的发展与未来[J]. 姜琛昱,孙美秀,李迎新,王储记. 中国激光. 2018(02)
[5]基于共振型高灵敏度光声光谱技术探测痕量乙炔气体浓度[J]. 查申龙,刘锟,朱公栋,谈图,汪磊,王贵师,梅教旭,高晓明. 光谱学与光谱分析. 2017(09)
[6]光声光谱技术在多组分气体浓度探测中的应用[J]. 查申龙,刘锟,谈图,王贵师,高晓明. 光子学报. 2017(06)
[7]基于三光路光声光谱法检测烟气氮氧化物[J]. 龚雨含,粘山坡,王崇皓,龚瑞昆. 仪表技术与传感器. 2014(10)
[8]适用于测量大气气溶胶吸收系数的光声光谱系统的研究[J]. 刘强,牛明生,王贵师,曹振松,刘锟,陈卫东,高晓明. 光谱学与光谱分析. 2013(07)
[9]光声气体检测系统中半导体激光器的波长调制[J]. 郭潇,刘先勇,郭锋,田进,蒙瑰. 西南科技大学学报. 2011(01)
[10]SF6气体分解产物检测技术及应用情况[J]. 陈晓清,彭华东,任明,孙强,董明. 高压电器. 2010(10)
博士论文
[1]变压器故障气体宽带光声光谱技术研究[D]. 查申龙.中国科学技术大学 2017
[2]光声光谱技术测量大气气溶胶吸收特性研究[D]. 刘强.中国科学技术大学 2014
[3]准连续激光波长调制光谱的理论与实验研究[D]. 齐汝宾.天津大学 2012
[4]近红外激光光声光谱多组分气体检测技术及其医学应用[D]. 王建伟.大连理工大学 2012
[5]光声光谱微量气体检测技术及其应用研究[D]. 张望.大连理工大学 2010
[6]基于共振光声光谱的变压器油中溶解气体在线监测原理及方法[D]. 云玉新.重庆大学 2008
硕士论文
[1]微量气体超高灵敏度四极质谱检测分析[D]. 代彦伟.东南大学 2016
[2]波长调制光声检测系统的光声池优化设计[D]. 金秦.大连理工大学 2016
[3]基于TDLAS技术的甲烷浓度实时监测系统的研究与设计[D]. 潘红帅.中国矿业大学 2015
[4]一阶纵向光声池及多组分气体光声光谱检测特性研究[D]. 刘冰洁.重庆大学 2011
本文编号：3092412
【文章来源】：郑州轻工业大学河南省
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
谐振腔的柱坐标系将波动方程带入柱坐标系，得到：
表 2-1 αmn的部分值m n 0 1 20 0 1.22 2.2331 0.586 1.697 2.7172 0.972 2.135 3.173此时，简正模式和简正角频率可以表示为： cossinsinmnj mqp r m J r zR L （2-182 22 2 mnj r zqv k k vR L （2-19因此简正频率为2 22 2jmnjv qfR L ，q、m、n 分别是纵向、角向径向共振模式的阶数，这三类共振模式分别如图 2-3 所示。
(a) 奇次谐波信号 (b) 偶次谐波信号图 2-4 谐波信号2.4 本章小结本章节根据光声光谱技术的发生原理，分析了影响分子红外吸收强度的主要因素，即光源输出功率和分子吸收光程，从而提出了通过增加光程来提高光声转换功率的方法。其次，根据光声池中光声效应发生过程，分析了其内部声压的产生情况。此外，针对光声光谱系统所提取光声信号中的噪声成分，分析了噪声来源于抑制方式，采用波长调制技术消除光声信号中的相关噪声，采用锁相放大器的互相关检测抑制光声信号中的非相关噪声，并提取光声信号的谐波分量，通过对比分析光声信号各次奇次谐波信号和偶次谐波信号的形状和变化规律，本文采用具备最大的幅度和信噪比的光声二次谐波信号分析系统特性。
【参考文献】：
期刊论文
[1]工业有机废气污染的主要危害及防治策略[J]. 王春艳,王帅,汪海鹏,应航,周赫. 环境与发展. 2018(11)
[2]基于7.6μm量子级联激光的光声光谱探测N2O气体[J]. 周彧,曹渊,朱公栋,刘锟,谈图,王利军,高晓明. 物理学报. 2018(08)
[3]双光程光声光谱甲烷传感器[J]. 杨艳芳,裴凯龙,尹旭坤,武红鹏,李尚志,崔茹悦,马维光,张雷,尹王保,董磊,贾锁堂. 光谱学与光谱分析. 2018(02)
[4]激光光谱技术在呼吸气体分析中的发展与未来[J]. 姜琛昱,孙美秀,李迎新,王储记. 中国激光. 2018(02)
[5]基于共振型高灵敏度光声光谱技术探测痕量乙炔气体浓度[J]. 查申龙,刘锟,朱公栋,谈图,汪磊,王贵师,梅教旭,高晓明. 光谱学与光谱分析. 2017(09)
[6]光声光谱技术在多组分气体浓度探测中的应用[J]. 查申龙,刘锟,谈图,王贵师,高晓明. 光子学报. 2017(06)
[7]基于三光路光声光谱法检测烟气氮氧化物[J]. 龚雨含,粘山坡,王崇皓,龚瑞昆. 仪表技术与传感器. 2014(10)
[8]适用于测量大气气溶胶吸收系数的光声光谱系统的研究[J]. 刘强,牛明生,王贵师,曹振松,刘锟,陈卫东,高晓明. 光谱学与光谱分析. 2013(07)
[9]光声气体检测系统中半导体激光器的波长调制[J]. 郭潇,刘先勇,郭锋,田进,蒙瑰. 西南科技大学学报. 2011(01)
[10]SF6气体分解产物检测技术及应用情况[J]. 陈晓清,彭华东,任明,孙强,董明. 高压电器. 2010(10)
博士论文
[1]变压器故障气体宽带光声光谱技术研究[D]. 查申龙.中国科学技术大学 2017
[2]光声光谱技术测量大气气溶胶吸收特性研究[D]. 刘强.中国科学技术大学 2014
[3]准连续激光波长调制光谱的理论与实验研究[D]. 齐汝宾.天津大学 2012
[4]近红外激光光声光谱多组分气体检测技术及其医学应用[D]. 王建伟.大连理工大学 2012
[5]光声光谱微量气体检测技术及其应用研究[D]. 张望.大连理工大学 2010
[6]基于共振光声光谱的变压器油中溶解气体在线监测原理及方法[D]. 云玉新.重庆大学 2008
硕士论文
[1]微量气体超高灵敏度四极质谱检测分析[D]. 代彦伟.东南大学 2016
[2]波长调制光声检测系统的光声池优化设计[D]. 金秦.大连理工大学 2016
[3]基于TDLAS技术的甲烷浓度实时监测系统的研究与设计[D]. 潘红帅.中国矿业大学 2015
[4]一阶纵向光声池及多组分气体光声光谱检测特性研究[D]. 刘冰洁.重庆大学 2011
本文编号：3092412
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/huanjinggongchenglunwen/3092412.html
