基于多流形學(xué)習(xí)的氣體濃度反演方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于多流形學(xué)習(xí)的氣體濃度反演方法,1)采集光源發(fā)出的光通過不同已知濃度氣體時的光譜數(shù)據(jù);2)將采集的吸收光譜數(shù)據(jù)減去暗光譜并進行歸一化處理;3)利用NPE算法對不同濃度的預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分別進行特征提??;4)將得到的特征數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,并送入SVR分類器進行訓(xùn)練,構(gòu)建反演模型;5)測試樣本光譜數(shù)據(jù)采集;6)將測試樣本光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理后再進行特征提取,并將得到的特征數(shù)據(jù)送入構(gòu)建好的反演模型中,反演得到待測氣體濃度。本發(fā)明可以提高氣體濃度反演精度,改善濃度反演算法的重復(fù)性和可移植性,尤其能夠提高短光程條件下低濃度氣體的反演精度,滿足在線檢測的精度要求。
【專利說明】基于多流形學(xué)習(xí)的氣體濃度反演方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及氣體濃度檢測方法,具體指一種基于多流形學(xué)習(xí)的氣體濃度反演方法,屬于煙氣分析處理領(lǐng)域,適用于因濃度低、光程短,通氣時間不夠,光譜吸收不充分等導(dǎo)致的信噪比低,即傳統(tǒng)方法問題較大情況下的氣體濃度反演。
【背景技術(shù)】
[0002]傳統(tǒng)的差分光學(xué)吸收光譜(DifferentialOpticalAbsorptionSpectroscopy,D0AS)技術(shù)最早是由德國Heidelberg大學(xué)環(huán)境物理研究所的UlrichPlatt教授提出,主要是利用吸收分子在紫外到可見波段的特征吸收來研究大氣層(平流層,對流層)的痕量氣體成分(CH2O、O3、NO2、SO2、NH3等),通過長光程吸收可以測量到濃度很低的氣體成分。污染源發(fā)出的不同污染氣體顯示了不同的吸收特征,從而可以在獲得的光譜中根據(jù)不同的吸收特征反演得到各種氣體的濃度。
[0003]典型的DOAS系統(tǒng)包含一個光源發(fā)射器(氘燈或氙燈),發(fā)出經(jīng)過準直的光束,一個接收系統(tǒng),收集被衰減的光束,一個光譜儀,一個單通道掃描或多通道掃描光探測系統(tǒng)和一臺用于硬件控制、數(shù)據(jù)采集和處理的計算機(見圖1)。光源發(fā)出的光經(jīng)發(fā)射器準直,通過被監(jiān)測的煙氣,被光程另一端的接收器接收,接收器接收到的光通過光纖送入分析儀器,分析儀器包括高品質(zhì)的光譜儀、計算機以及聯(lián)合控制系統(tǒng)。光譜儀利用光柵將接收到的光分成窄帶光譜,帶有狹縫 的掃描裝置對窄帶光譜進行快速掃描。掃描后的光譜進入探測器,被轉(zhuǎn)換為模擬信號,經(jīng)A/ D轉(zhuǎn)換送入計算機進行處理。大量的掃描結(jié)果就形成了相應(yīng)波段的光譜圖。DOAS就是根據(jù)光譜圖中包含的被監(jiān)測光程中污染氣體的吸收特性求解它們各自的濃度。
[0004]實際應(yīng)用中,當(dāng)從光源發(fā)出的光經(jīng)過煙氣時,存在使光發(fā)生衰減的幾種因素。通常,Rayleigh散射(主要由于O2和N2)和Mie散射(由于煙塵、氣溶膠粒子)對于總衰減的貢獻大于分子吸收。一個原始的、開放煙氣的吸收光譜不僅包含了分子吸收也包含了其它的消光過程,這些都阻礙了應(yīng)用Lambert-Beer定律測量煙氣中污染物的濃度。圖2展示了這一過程。
[0005]然而,數(shù)學(xué)上的處理可以將包含在煙氣吸收光譜中由于分子吸收引起的光譜變化分離出來,基于光程上由Rayleigh散射和Mie散射等引起的光學(xué)密度的變化是隨著波長的變化緩慢變化,由分子吸收特性引起的光學(xué)厚度的變化是隨著波長的變化快速變化。為此將散射引起的光譜變化稱為“寬帶”光譜(低頻部分),將分子吸收引起的光譜變化稱為“窄帶”光譜(高頻部分)。數(shù)學(xué)上使用一個高通濾波器將隨波長快速變化的“窄帶”光譜分離出來,被分離出來的分子吸收光譜(差分光學(xué)厚度)用實驗室測量的參考光譜進行擬合,能夠計算出存在于被測煙氣中的光吸收物質(zhì)的濃度。這就是差分吸收光譜法的基本思想。
[0006]因此,DOAS系統(tǒng)中的光衰減過程可以由擴展的Lambert-Beer定律描述:
[0007]
【權(quán)利要求】
1.基于多流形學(xué)習(xí)的氣體濃度反演方法,其特征在于:步驟如下, 1)訓(xùn)練樣本光譜數(shù)據(jù)采集:通過光譜儀分別采集光源發(fā)出的光通過不同已知濃度的氣體時的光譜數(shù)據(jù),得到每種濃度氣體對應(yīng)的吸收光譜數(shù)據(jù);每種濃度氣體的吸收光譜數(shù)據(jù)進行同樣次數(shù)的多次采集,使每種濃度氣體對應(yīng)著一組包含著其濃度特征信息的高維數(shù)據(jù); 2)光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理:將采集的吸收光譜數(shù)據(jù)減去其中包含的暗光譜,并對相減后所得數(shù)據(jù)進行歸一化處理; 3)特征提取:利用鄰域保持嵌入NPE算法對不同濃度的預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分別進行特征提取,提取主成分; 4)模型構(gòu)建:將第3)步得到的不同濃度氣體對應(yīng)的特征數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)送入支持向量回歸SVR分類器進行訓(xùn)練,再基于對應(yīng)的氣體濃度構(gòu)建反演模型; 5)測試樣本光譜數(shù)據(jù)采集:通過光譜儀多次采集光源發(fā)出的光通過待測濃度氣體時的吸收光譜數(shù)據(jù),得到待測濃度氣體對應(yīng)著的一組包含著其濃度特征信息的高維數(shù)據(jù); 6)將測試樣本光譜數(shù)據(jù)按步驟2)進行預(yù)處理后再按步驟3)進行特征提取,并將得到的特征數(shù)據(jù)作為測試樣本數(shù)據(jù)送入步驟4)構(gòu)建好的反演模型中,反演得到待測氣體濃度。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多流形學(xué)習(xí)的氣體濃度反演方法,其特征在于: 第3)步特征提取的具體步驟為, .3.1)確定高維數(shù)據(jù)中任一數(shù)據(jù)點Xi的k個近鄰點; .3.2)計算局部重構(gòu)權(quán)值W 在高維數(shù)據(jù)空間中,每個數(shù)據(jù)點Xi可由它的k個近鄰點近似的線性表示,使數(shù)據(jù)點Xi的重構(gòu)誤差最小來求局部重構(gòu)權(quán)值Wi ,其目標(biāo)函數(shù)為:
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于多流形學(xué)習(xí)的氣體濃度反演方法,其特征在于:第3.1)步確定數(shù)據(jù)點Xi的k個近鄰點的方法為:計算Xi與其余數(shù)據(jù)點間的歐氏距離,把距離最小的k個數(shù)據(jù)點作為近 鄰點。
【文檔編號】G01N21/31GK103940767SQ201410190563
【公開日】2014年7月23日 申請日期:2014年5月7日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月7日
【發(fā)明者】馮海亮, 王海玲, 黃鴻, 謝吉海, 王應(yīng)健 申請人:重慶大學(xué)