基于DOAS的機動車NO排放檢測優(yōu)化設(shè)計

尚明輝，何致遠，王子輝

(浙江科技學(xué)院 a.機械與汽車工程學(xué)院; b.自動化與電氣工程學(xué)院，杭州 310023)

基于DOAS的機動車NO排放檢測優(yōu)化設(shè)計

尚明輝a，何致遠b，王子輝b

(浙江科技學(xué)院 a.機械與汽車工程學(xué)院; b.自動化與電氣工程學(xué)院，杭州 310023)

基于紫外差分吸收光譜(differential optical absorption spectroscopy，DOAS)技術(shù)，引入最小二乘法實現(xiàn)對機動車排氣煙羽中的NO氣體檢測。利用DOAS測量原理和差分光路，在自制試驗平臺上注入給定標準體積分數(shù)的NO氣體，通過對光譜數(shù)據(jù)采集及理論優(yōu)化設(shè)計，確定目標函數(shù)，獲取NO差分吸收度隨體積分數(shù)變化規(guī)律及反演計算理論方法，為消除非線性干擾，利用多項式擬合方法實現(xiàn)NO氣體體積分數(shù)測量結(jié)果的非線性補償。試驗與分析計算結(jié)果表明，所提出的方法對NO氣體體積分數(shù)測量達到了優(yōu)化的效果，提升了檢測的準確性和穩(wěn)定性，因此具有實際應(yīng)用價值。

紫外差分吸收光譜；一氧化氮檢測；機動車尾氣檢測；檢測理論與試驗

隨著科技的進步與人民生活水平的不斷提升，機動車的社會保有量急劇上升。燃油機動車在為人類生活提供巨大便利的同時，也帶來了大氣污染問題，其排放的氮氧化合物(NOx)、大氣顆粒物(particulate matter，PM)、碳氫化合物(HC)和碳氧化合物(COx)占了大氣污染的60%～90%[1]。各類燃油機動車尾氣排放已成為城市大氣環(huán)境的主要污染源，對人與環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展帶來嚴重危害。一氧化氮(NO)是燃油機動車尾氣的主要成分，也是大氣主要污染物之一。氮氧化合物排放至大氣后，成為導(dǎo)致光化學(xué)煙霧和酸雨的主要誘因。燃油機動車行駛時，由于實時負荷及路況的不同，其NO排放情況不盡相同，因而實施對燃油機動車NO排放的實時檢測并對超標車輛采取相應(yīng)措施，對保護大氣環(huán)境具有重大意義[2]。

目前，針對NOx及SO2的體積分數(shù)檢測方法主要包括：化學(xué)發(fā)光測量技術(shù)[3]、差分吸收激光雷達技術(shù)[4]、紫外差分吸收光譜(differential optical absorption spectroscopy，DOAS)技術(shù)[5]等。李鋒等[6]采用化學(xué)發(fā)光法測量微量的NO氣體并開展了分析試驗研究，發(fā)現(xiàn)親水改性分子篩能有效消除雜質(zhì)氣體且不會對NO的檢測產(chǎn)生影響。劉秋武等[7]采用差分吸收激光雷達技術(shù)測量NO2體積分數(shù)，試驗表明試驗地點大氣中的NO2體積分數(shù)在垂直高度為0.4～3 km的范圍內(nèi)，發(fā)生垂直體積分數(shù)在(0～25)×10-3mL/m3、水平體積分數(shù)在(0～30)×10-3mL/m3范圍內(nèi)的波動分布現(xiàn)象。董威等[8]采用基于DOAS技術(shù)的車載測量系統(tǒng)于某鋼鐵企業(yè)進行分裝置繞行觀測，成功地對該鋼鐵企業(yè)廠區(qū)內(nèi)的NOx和SO2進行氣體體積分數(shù)有效檢測。在上述幾種NOx體積分數(shù)檢測方法中，差分吸收激光雷達技術(shù)的檢測精度較高，但其成本高，適用于大氣檢測等應(yīng)用場合；化學(xué)發(fā)光法檢測精度較好，對試驗轉(zhuǎn)換條件要求較高，易受其他氣體成分的干擾；DOAS技術(shù)由于其測量精度高、抗擾動能力強、非接觸測量等優(yōu)點[9]，在機動車尾氣遙感檢測領(lǐng)域中得以廣泛應(yīng)用。需要指出的是，對動態(tài)行駛中的燃油機動車尾氣NO體積分數(shù)檢測，由于其干擾源較強，會造成光譜吸收曲線畸變[10]，因此，對測試數(shù)據(jù)須采取濾波技術(shù)以提高檢測的準確性。本研究基于DOAS技術(shù)，提出一種運用最小二乘法的NO氣體體積分數(shù)反演方法，并利用高次多項式擬合對測量結(jié)果實施修正。

1 DOAS方法檢測原理

1.1 測量原理

采用DOAS方法檢測NO氣體體積分數(shù)的原理如圖1所示。紫外光源發(fā)出強度為I0的紫外光，穿透機動車尾氣的排氣煙羽后，由于尾氣排氣煙羽對紫外光的吸收作用，在接收端探測器中測得的光強度為I。

圖1 基于DOAS的機動車尾氣排氣煙羽測量示意Fig.1 Measurement sketch of the exhaust plume of vehicle emissions based on DOAS principle

I0和I之間的關(guān)系可由Lambert-Beer定律[11]描述為：

(1)

式(1)中：λ為波長，nm；I0(λ)為光源發(fā)射的入射光強，cd；I(λ)為穿過被測尾氣排氣煙羽后由探測器接收的透射光強，cd；σi(λ)為所測第i種氣體分子的吸收截面，cm2/mol；ci為被測氣體體積分數(shù)，mL/m3；L為光通道的光程長度，m。

實際測量中，由于尾氣煙羽中存在水蒸氣、其他氣體成分、煙塵顆粒等對光波的吸收與散射，以及光學(xué)系統(tǒng)的透過率等的影響，還存在煙氣本身的Rayleigh散射效應(yīng)[12]、Mie散射[13]等干擾，一般無法直接運用Lambert-Beer定律實現(xiàn)體積分數(shù)的實時反演推求。運用DOAS技術(shù)將光吸收截面分成隨波長快速變化的窄帶吸收截面和緩慢變化的寬帶吸收截面兩部分，并將各種散射過程及水蒸氣吸收等干擾歸結(jié)至寬帶部分，而將待測氣體分子的吸收特性歸結(jié)于光強度譜中的窄帶部分。通過濾波技術(shù)，濾除其寬帶部分，獲得差分吸收光譜，根據(jù)測得的差分吸收截面σi(λ)和光程L，通過數(shù)值計算，在忽略溫度計壓力影響的前提下，包含其他氣體和煙塵等干擾的接收光強與待測氣體體積分數(shù)數(shù)學(xué)關(guān)系[14]表達為：

(2)

(3)

式(3)中：D′為在實際測量干擾工況下被測氣體的光吸收度。

為提高被測混合氣體體積分數(shù)的反演精度，可在氘燈光源光波波長范圍內(nèi)，改變紫外光波波長，當選取的波長個數(shù)m≥n時，可獲聯(lián)立方程組[16]：

(4)

圖2 DOAS檢測光路示意Fig.2 Sketch of detection light path based on DOAS principle

1.2 DOAS檢測光路原理

DOAS檢測光路如圖2所示，包括收發(fā)一體的望遠鏡、角反射鏡陣列、光纖和光譜儀等。光源采用紫外氘燈，它發(fā)出的光束被分為兩條光路信息：一路攜帶被測氣體吸收后的信息即信號信息；另一路攜帶未經(jīng)被測氣體吸收的信息即參考信息。

氘燈光源發(fā)出的紫外光經(jīng)準直透鏡平行光路調(diào)整后，射向角反射鏡陣列，經(jīng)其反射聚集于光纖入射端截面，導(dǎo)入光譜儀內(nèi)狹縫，通過光柵分光后入射至光譜儀CCD探測器，實現(xiàn)光電信號轉(zhuǎn)換。

DOAS檢測光路的設(shè)計能夠有效消除由于紫外氘燈光源不穩(wěn)定、光電檢測器件的零點漂移、溫度漂移和光纖擾動所引起的測量擾動因素，提高檢測系統(tǒng)的靈敏度和穩(wěn)定性，有利于增強測量平臺的檢測穩(wěn)定性,以及提高氣體體積分數(shù)反演的精度。

2 光譜吸收試驗測量與氣體體積分數(shù)計算優(yōu)化

2.1 試驗裝置

試驗裝置如圖3所示，裝置由氘燈光源、準直透鏡、氣體樣品池、聚焦透鏡、光譜儀、上位機等組成。氘燈光源可在紫外190～370 nm波段發(fā)射連續(xù)平滑的光譜，采用高分辨率光纖光譜儀，光學(xué)分辨率可達0.03 nm，運用石英光纖實現(xiàn)信號傳輸。氘燈發(fā)射的光束經(jīng)準直透鏡進入長度為0.3 m的試驗氣室，出射光經(jīng)會聚透鏡聚焦，由光纖傳輸至光譜儀進行數(shù)據(jù)采集。

供氣裝置由氣瓶、氣體分割器、氣體混合室、流量計和壓力表等組成。標準體積分數(shù)的NO氣體和高純度的N2氣體由高精度流量計控制，按一定比例注入氣體混合室進行充分預(yù)混，再通入試驗氣室內(nèi)進行測量，試驗后排入廢氣處理裝置收集。

圖3 光譜吸收試驗系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成Fig.3 Structural composition of spectrum absorption experimental system

2.2 光譜數(shù)據(jù)優(yōu)化處理

(5)

利用最小二乘法反演被測氣體體積分數(shù)，尋找由式(5)所描述的測量波段內(nèi)氣體的差分吸收截面的最佳組合。根據(jù)式(5)，在整個反演波段找出最佳體積分數(shù)cj，使方差E最小，從而得出被測氣體NO的體積分數(shù)[17]：

(6)

2.3 差分吸收度與體積分數(shù)變化規(guī)律

圖4 NO氣體差分吸收度與體積分數(shù)變化關(guān)系Fig.4 Variation relationship between the differential absorbance of NO and its volume fraction

配制體積分數(shù)為440 mL/m3的標準NO氣體開展試驗研究。采用氣體分割器將NO氣體按比例從44 mL/m3到396 mL/m3體積分數(shù)進行分割，獲取9組標準氣體的差分吸收度；為降低重復(fù)性誤差，對每組吸收系數(shù)多次測量，取平均值。以上數(shù)據(jù)處理過程均采用同樣的方法。在200～230 nm波長范圍內(nèi)，繪出所測得的標準NO氣體的10%、標準NO氣體的40%和標準NO氣體的70%體積分數(shù)的NO差分吸收度，如圖4所示。

由圖4可以看出，NO氣體在紫外光200～230 nm波段范圍內(nèi)具有明顯的吸收峰。隨著NO氣體體積分數(shù)的提高，差分吸收度值也相應(yīng)提高。當NO氣體體積分數(shù)較大時，差分吸收度值較高，對應(yīng)的體積分數(shù)反演值更準確；當NO氣體體積分數(shù)較低時，差分吸收度值較小，多呈現(xiàn)無規(guī)律的小幅度波動，各波長處的光譜信號受噪聲的影響較大，信噪比較低，較難準確反演被測氣體的體積分數(shù)。

2.4 差分吸收截面的獲取

利用試驗裝置，通入配置體積分數(shù)為350 mL/m3的標準NO氣體，并控制氣體壓強為一個大氣壓，記錄試驗數(shù)據(jù)并代入式(3)。將光譜中的慢變部分分離后，得到NO氣體差分吸收截面，如圖5所示。

圖5 NO氣體差分吸收截面圖Fig.5 NO absorption cross section

通過試驗觀測發(fā)現(xiàn)，NO氣體在紫外波長為200～230 nm波段中有較好的吸收截面，在該波段范圍內(nèi)有3個明顯的吸收峰具備較好的吸收特性，這便于提高NO氣體體積分數(shù)反演計算精度。

2.5 測量結(jié)果分析

將試驗中所獲得的NO差分吸收度和差分吸收光譜進行最小二乘擬合，進行4次試驗計算并取平均值，得到NO的計算體積分數(shù)值xNO與真實體積分數(shù)值yNO作對比，如表1所示。

表1 試驗獲取的NO反演計算體積分數(shù)值和真實體積分數(shù)值的對比Table 1 Comparison of NO volume fraction between the value gained by the experimental inversion calculation and the true value mL·m-3

圖6 NO氣體體積分數(shù)的非線性多項式擬合關(guān)系曲線Fig.6 Relation curve of NO volume fraction by nonlinear polynomial fitting

由表1可看出，反演精度隨著氣體體積分數(shù)的提高，其誤差呈增大趨勢。采用多項式擬合的方法，對反演結(jié)果的非線性干擾實施修正。在選擇不同階次進行擬合時，當判定系數(shù)R2達到0.981 9時，具有較好的擬合效果；選擇更高的擬合階次時，相關(guān)系數(shù)R2及擬合精度并無明顯提高，式(7)給出了根據(jù)試驗結(jié)果剔除非線性干擾后的NO 3次擬合模型的多項式表達式，其擬合曲線如圖6所示。

0.9771xNO+1.29。

(7)

針對式(5)～(7)所給出的最小二乘擬合法及非線性補償模型進行試驗驗證，試驗測量NO氣體，結(jié)果如表2所示。

表2 非線性補償前后的NO氣體體積分數(shù)值對比Table 2 Comparison among the NO volume fraction values before and after nonlinear compensation

由表2可知，NO修正前測量誤差較大，修正后測量誤差有所減小。試驗所采用最小二乘擬合的方法及非線性補償模型對于NO氣體體積分數(shù)檢測算法有較大的優(yōu)化作用。NO體積分數(shù)檢測精度尚有進一步提升空間，主要可考慮的因素如下：

1)氣體的溫度壓力。溫度和壓力的變化會導(dǎo)致檢測過程中氣體吸收截面發(fā)生改變，因而針對溫度和壓力作自變量，研究對氣體吸收截面的影響規(guī)律會進一步優(yōu)化氣體體積分數(shù)反演精度和穩(wěn)定性。

2)光譜儀的分辨力。光譜儀的分辨力越強，能夠檢測到的波段范圍也越廣，同時分辨力過大會導(dǎo)致檢測到的能量降低，信號的強度和信噪比變差。

此外，應(yīng)用DOAS技術(shù)時，由于短光程低體積分數(shù)氣體的差分吸收度較低，光譜信號受噪聲干擾較大，信噪比較低，因而在較低體積分數(shù)下的檢測試驗研究還有待進一步開展。

3 結(jié) 論

通過對DOAS的測量原理和差分光路的研究，采用自制測量系統(tǒng)實現(xiàn)對光譜數(shù)據(jù)的采集。通過對NO排放體積分數(shù)檢測算法的優(yōu)化，采用最小二乘法對氣體體積分數(shù)進行反演并進行多項式補償優(yōu)化。試驗結(jié)果表明，在高體積分數(shù)區(qū)間，檢測系統(tǒng)修正補償方法可獲得更高的反演精度，其反演誤差可以控制在4%以內(nèi)，測量系統(tǒng)的精確度和穩(wěn)定性有較大改善，具有實際應(yīng)用價值。此外，考慮到在較低氣體體積分數(shù)下氣體的吸光度較小，吸收譜線信噪比較低，依據(jù)本試驗NO體積分數(shù)檢測的反演推求理論方法，可對低體積分數(shù)區(qū)間的算法進一步優(yōu)化。

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StudyontheoptimaldesignofvehicleNOemissiondetectionbasedonDOAS

SHANG Minghuia, HE Zhiyuanb, WANG Zihuib

(a. School of Mechanical and Automotive Engineering; b. School of Automation and Electrical Engineering, Zhejiang University of Science and Technology, Hangzhou 310023, Zhejiang, China)

The detection of nitric oxide (NO) volume fraction is realized for the exhaust plume of vehicle emissions by means of differential optical absorption spectroscopy (DOAS) technology and the least-squares method. The spectral data of given standard NO volume fraction were collected with the help of DOAS measuring principle and self-made experimental device of differential optical path. Furthermore, on the basis of sampling for spectroscopic data and the optimization theory, the change rules of differential absorbance with NO volume fraction and the method of inversion calculation theory were obtained, and the objective function was ascertained. In order to eliminate measurement interference, the method of polynomial fitting was employed to achieve non-linear compensation for measurement results of the NO volume fraction. The experimental and analytical results show that the method proposed has practical application value for optimizing the NO volume fraction measurement, and improving detection accuracy and stability.

differential optical absorption spectroscopy (DOAS); nitric oxide (NO) volume fraction gauging; vehicle exhaust gas detection; detection theory and experiments

X831;TK411.5

A

1671-8798(2017)06-0464-06

10.3969/j.issn.1671-8798.2017.06.011

2017-09-05

浙江科技學(xué)院學(xué)科交叉預(yù)研專項項目(2012JC02Z)

何致遠(1961— )，男，浙江省杭州人，教授，碩士，主要從事電氣自動化研究。E-mail:hezhiyuan@zust.edu.cn。