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吉林大學:研究用于農業早期火災識別的ppb級SO2/NO2雙氣體傳感器系統的開發和現場部署

傳感器專家網 ? 來源:柔性傳感及器件 ? 作者:柔性傳感及器件 ? 2024-12-05 09:22 ? 次閱讀

背景介紹

大氣中二氧化硫(SO2)和二氧化氮(NO2)的來源多種多樣,化石燃料的燃燒是主要來源,自然火災和農業秸稈的燃燒是重要的排放途徑。作為典型的酸性氣體,它們是氣溶膠系統的組成部分,改變了大氣邊界層的熱結構,加劇了氣候變化,導致當地溫度和降水發生變化。此外,它們還會破壞自然生態系統,并導致人類呼吸系統和心血管疾病。近年來,由于全球變暖,農田和森林中的極端火災和野火日益頻繁,對碳中和和固碳戰略構成了嚴重威脅。在許多地區,農業生產中仍然保留著焚燒水稻、小麥、玉米和大豆等作物收割后留下的秸稈的傳統做法。這種做法既有助于為下一個種植周期清理土地,也有助于補充土壤肥力。在牧區,牧民使用控制燃燒來清除茂密或死亡的植被。然而,這些做法可能會引發連鎖反應,導致大火吞噬整個農業區或附近的森林。當農業火災被發現時,它們往往已經失控,特別是在廣大的平原作物種植區和草原牧區。為了保護大氣環境和消除火災隱患,許多國家和地區都頒布了禁止露天焚燒秸稈的立法。

及時發現和消除農業生產區的早期火災已成為迫切關注的關鍵問題。森林和農業區的傳統火災探測方法,包括人工巡邏、熱紅外成像和衛星遙感,往往受到低分辨率、高成本和易受天氣條件影響的阻礙。因此,部署分布式傳感器網絡,如使用煙霧報警器、火焰探測器、圖像識別和溫度傳感器,已成為主流方法。然而,這些方法主要針對明顯的燃燒特征,如顆粒、火焰和熱羽流,通常表現在燃燒的中后期,這使得它們難以應用于早期火災的檢測。針對早期火災標記的痕量氣體傳感已成為首選,從而推動了高性能光學傳感器的發展。這些傳感器的主要燃燒排放物是一氧化碳(CO)和二氧化碳(CO2)。鑒于大氣中自然含有這些氣體物種,針對單個氣體的傳感器系統容易出現誤報和漏檢。Solórzano等人開發了一種氣體傳感器陣列,并將其部署在室內,發現該陣列容易受到干擾,時間漂移特性降低了檢測性能。Wang等人開發了一種用于早期火災報警的多氣體光聲傳感器,其響應時間長,環境噪聲靈敏度低,不適合室外部署。Li等人開發了一種早期火災CO/CO2檢測系統,有效地識別了早期火災的階段。盡管如此,這些傳感器的實際功效可能會受到環境中高濃度CO/CO2的影響,并且不能很好地應用于農業場地。因此,我們開發了一種針對作物殘渣燃燒的痕量NO2和SO2傳感器,該傳感器可以更靈敏地檢測十億分之一體積(ppb)背景下的濃度變化,有助于分析燃燒的作物類型,并通過NO2和SO2的定量分析促進精確的火源定位。

本文亮點

1. 本工作展示了一種非相干寬帶腔增強吸收光譜(IBBCEAS)傳感系統,該系統利用366 nm紫外發光二極管,專為實時、高精度監測SO2和NO2而設計,用于早期火災探測驗證。

2. 光學諧振腔被構建在一個60毫米的籠式系統機械結構內,實現了近2公里的最大光程,長度約為460毫米。

3. 提出了一種基于改進的粒子群優化支持向量機(IPSO-SVM)算法的光譜分析和濃度反演模型。通過區分SO2/NO2的吸收光譜特征,實現了卓越的預測精度。實驗結果表明,在優化的平均時間下,SO2和NO2的檢測限分別為77.5 ppbv和0.037 ppbv。

圖文解析

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圖1. (a) 使用紫外LED進行SO2/NO2雙氣體傳感的非相干寬帶腔增強吸收光譜裝置的示意圖。(b) 腔體機械設計輪廓和光場分布。TA-KM,三軸平移臺;FA-KM,五軸運動支架;FL:調焦透鏡;FP-C:法布里-珀羅腔;BPF:帶通濾波器;MMF:多模光纖;OSA:光譜分析儀;PC:個人電腦;HR:高反射率鏡子。

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圖2. (a) UV-LED的歸一化發射光譜。(b) 定制帶通濾波器的透射光譜。(c) 帶/不帶濾波器的歸一化透射光譜。淺藍色區域是濾光器的高透射區域。FWHM:半峰全寬;CWL:中心波長。

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圖3. 鏡面反射率的校準和光路的估計。(a) 使用測量的吸光度計算鏡面反射率。插圖顯示了當腔體填充N2和250 ppbv NO2時的腔體透射光譜。(b) 在標準溫度和壓力下,為空腔和填充有N2和100 ppbv NO2的腔計算的有效光學范圍長度。插圖顯示了相同波長范圍內的瑞利散射吸收截面。(c) 使用自行測量的反射率曲線校正的測量吸光度和標準吸光度。頂部:100 ppmv SO2的測量和擬合結果。底部:100 ppbv NO2的測量和擬合結果。

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圖4. SO2/NO2的濃度校準。(a) 在100至300 ppmv的濃度范圍內測量SO2的吸光度。(b) 在100至300 ppmv的濃度范圍內測量NO2的吸光度。插圖顯示了六個選定吸收峰的平均值與濃度之間的線性關系。藍色背景代表鏡子高反射率區域、濾光片帶通區域和UV-LED發射光譜的主要重疊區域。

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圖5. 吸收系數適用于具有標準化吸收截面數據的SO2和NO2。(a,b)濃度校準時SO2和NO2的平均吸收系數及其擬合結果。(c,d)SO2和NO2吸收系數的三次多項式和殘差。(e,f)參考SO2和NO2的高分辨率吸收截面和卷積后吸收結果。兩次卷積都使用了半峰寬為0.43 nm的儀器功能。

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圖6. NO2/SO2雙氣體混合物的濃度值反轉。(a,b)NO2/SO2濃度和使用LSM算法獲得的擬合殘差。(c,d)NO2/SO2濃度和使用PSO-SVM算法獲得的擬合殘差。(e,f)NO2/SO2濃度和使用IPSO-SVM算法獲得的擬合殘差。

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圖7. 反演濃度和艾倫偏差。(a) 從充滿純N2的細胞中測量的吸光度得出的倒置濃度。頂部和底部面板分別顯示SO2和NO2。(b) SO2檢測精度。(c) NO2檢測精度。

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圖8. 傳感器系統架構的配置和組件說明。

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圖9. (a) 分布圖:現場部署的氣體傳感器和相鄰的地面空氣質量監測站。插圖展示了一張衛星圖像,描繪了傳感器部署區域的精確位置。(b)大氣NO2濃度變化:現場部署的傳感器測量和地面監測站數據之間的比較分析。

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圖10. 農作物秸稈焚燒試驗現場檢測結果。(a) 氣體預處理裝置的配置。(b) 秸稈燃燒和煙氣提取裝置。插圖提供了加熱板的放大視圖。(c–e)分別在枯草、麥秸和玉米葉燃燒過程中NO2/SO2的時間濃度變化。實驗過程分為三個主要階段:加熱、冷卻和通風。插圖是濃度快速上升時的放大視圖。

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圖11. 農作物秸稈焚燒實驗流動調查結果。(a) 車輛部署傳感器的照片。(b,c)移動調查軌跡和點火點分布圖。(b)和(c)中的軌跡顏色分別表示NO2和SO2的濃度。(d)移動調查過程中NO2/SO2的濃度變化。

審核編輯 黃宇

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