Оптимизация алгоритмов и методов работы дифференциальных спектрометров с произвольной спектральной адресацией в задачах анализа газовых смесей

Фадеев, Александр Владимирович

Оптимизация алгоритмов и методов работы дифференциальных спектрометров с произвольной спектральной адресацией в задачах анализа газовых смесей тема автореферата и диссертации по физике, 01.04.01 ВАК РФ

Фадеев, Александр Владимирович АВТОР

кандидата физико-математических наук УЧЕНАЯ СТЕПЕНЬ

Москва МЕСТО ЗАЩИТЫ

2011 ГОД ЗАЩИТЫ

01.04.01 КОД ВАК РФ

Диссертация по физике на тему «Оптимизация алгоритмов и методов работы дифференциальных спектрометров с произвольной спектральной адресацией в задачах анализа газовых смесей»

Автореферат диссертации на тему "Оптимизация алгоритмов и методов работы дифференциальных спектрометров с произвольной спектральной адресацией в задачах анализа газовых смесей"

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК НАУЧНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ЦЕНТР УНИКАЛЬНОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ

4859221

На правах рукописи

Фадеев Александр Владимирович

Оптимизация алгоритмов и методов работы дифференциальных спектрометров с произвольной спектральной адресацией в задачах анализа газовых смесей

Специальность 01.04.01 - «Приборы и методы экспериментальной физики»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

1 О НОЯ 2011

Москва, 2011 г.

4859221

Работа выполнена в Учреждении Российской академии наук Научно-технолошческом центре уникального приборостроения РАН.

Научный руководитель:

доктор физико-математических наук, заведующий лабораторией НТЦ УП РАН Пожар Витольд Эдуардович

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор, начальник отдела НИИ РЛ МГТУ им. Н.Э.Баумана Колючкин Василий Яковлевич

кандидат физико-математических наук, заведующий лабораторией ИБХФ РАН Левин Вадим Моисеевич

Ведущая организация:

Всероссийский научно-исследовательский институт физико-технических и радиотехнических измерений

Защита состоится 30 ноября 2011 года в 15 часов на заседании диссертационного совета Д 002.135.01 в учреждении РАН «Научно-технологический центр уникального приборостроения» по адресу: 117342, г. Москва, ул. Бутлерова, 15.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке учреждения РАН «Научно-технологический центр уникального приборостроения»

Автореферат разослан 28 октября 2011 года.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 002.135.01

_-^-Отливанчик Е. А.

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования

В связи с возрастающим влиянием человеческой деятельности на окружающую среду особую важность приобретает контроль за ее состоянием и в том числе мониторинг уровня загрязнения. Одной из важнейших частей экологического мониторинга окружающей среды является определение содержания загрязняющих веществ в атмосферном воздухе. Для решения этой задачи используются мобильные газоанализаторы, позволяющие оперативно и с высокой точностью определять состав многокомпонентных газовых смесей. В настоящее время для этих целей широко используются оптические газоанализаторы благодаря их быстродействию, большому динамическому диапазону, а также бесконтактному и неразрушающему характеру.

Особенно эффективно газовые загрязнители атмосферы обнаруживаются спектральными оптическими методами анализа. Отличительной особенностью этих методов является высокая чувствительность и избирательность, позволяющая определять концентрацию контролируемого вещества в присутствии большого количества других веществ. Метод дифференциальной оптической абсорбционной спектроскопии [1] (ДОАС) является на сегодняшний день широко распространенным решением для систем мониторинга окружающей среды на воздушных трассах длиной до нескольких километров. Одним из основных достоинств этого метода является возможность одновременного измерения концентрации нескольких компонент газовой смеси в режиме реального времени в естественных условиях. Работа метода ДОАС основана на наличии в спектрах поглощения измеряемых компонент газовой смеси характерных дифференциальных особенностей (узких линий поглощения). Такие особенности наблюдаются в характеристических спектрах поглощения в УФ и видимом участках оптического диапазона многих важных с точки зрения экологического мониторинга загрязнителей атмосферы: диоксида азота, диоксида серы, бензола, толуола и т.д. Определить концентрацию компонентов смеси позволяет модель, описываемая законом Бутера-Ламберта-Бера в сочетании с принципом аддитивности поглощения разными компонентами смеси. Типичной конфигурацией газоанализатора на основе метода ДОАС является трассовая схема с широкополосным источником излучения и монохроматором в приемном канале.

Использование в качестве монохроматора акустооптических (АО) перестраиваемых фильтров открывает новые возможности [2,3]. Наряду с компактностью, высокой чувствительностью, быстродействием, возможностью работы во внелабораторных условиях и рядом других конструктивных и эксплуатационных преимуществ перед классическими спектральными приборами, спектрометры на основе АО фильтров обладают уникальной

характеристикой - возможностью осуществления быстрого произвольного спектрального доступа. Это свойство дает возможность формирования любой выборки спектральных отсчетов благодаря способности спектрометра быстро перестраиваться в любую точку спектрального диапазона безотносительно к текущему положению и за время, равное времени пробега акустической волны через акустооптическую ячейку (~1(У5 е.). Эта особенность открывает большие возможности в случаях, когда исследуются некоторые заранее известные особенности спектров. Выборочный принцип регистрации лежит в основе работы газоанализаторов на основе метода ДОАС, где анализируются относительно небольшие наборы узких характеристических участков спектра поглощения измеряемых веществ. Таким образом, использование спектрометров на основе АО фильтров в газоанализаторах подобного типа является целесообразным и важным для практики, а также несет существенный элемент новизны.

Программируемость выборки спектральных отсчетов, обеспечиваемая использованием АО спектрометров, позволяет радикально изменить алгоритм анализа спектра, сделав его более рациональным. Это в свою очередь позволяет организовать алгоритм регистрации наиболее общего вида и ставит вопрос о нахождении оптимального алгоритма. Подобная задача до сих пор не была решена в такой постановке. Действительно, сканирующие спектрометры позволяют задавать лишь границы диапазона и скорость сканирования. Отчасти похожая задача возникает при создании приборов на основе наборов фильтров, например, спектрозональная съемка Земли, но в этом случае существует серьезное ограничение на число спектральных каналов и, вообще говоря, каналы могут быть различными по характеристикам, а, главное, их состав определяется один раз и фактически не может меняться в дальнейшем. В отличие от этого число и состав спектральных каналов и даже порядок их регистрации могут в АО спектрометре устанавливаться произвольно и меняться в ходе измерений в реальном времени.

Все это диктует необходимость решения указанной задачи всякий раз, когда проводится измерение и, более того, всякий раз, когда появляется новая информация об объекте или меняются условия измерения. Таким образом, задача определения алгоритма работы АО спектрометра и его оптимизация являются актуальной задачей.

Работа газоанализаторов на основе метода ДОАС основана на сравнении измеренных и выделенных спектров поглощения компонент газовой смеси с характеристическими спектрами поглощения веществ, полученными на этапе калибровки прибора. Практика показывает, что в случае наличия в измеряемой смеси большого числа веществ с перекрывающимися спектрами поглощения (несколько десятков линий) нестабильности при калибровке ведут к заметным погрешностям коэффициентов, которые в свою очередь приводят к большой систематической

погрешности измерения. Таким образом, актуальной становится задача снижения погрешности процедуры калибровки, что влечет за собой необходимость оптимизации этой процедуры.

Цели диссертационной работы

Целью работы является оптимизация алгоритма работы газоанализатора на основе перестраиваемых оптических фильтров и оптимизация методики его калибровки.

При этом были поставлены и решались следующие задачи:

• разработка алгоритма выбора оптимального набора характеристических линий измеряемой многокомпонентной газовой смеси для газоанализатора на основе перестраиваемых оптических фильтров;

• разработка соответствующего программного обеспечения (ПО), а также дополнительного ПО для тестирования работы газоанализатора;

• экспериментальное подтверждение работоспособности разработанного алгоритма путем численного моделирования;

• разработка методики калибровки газоанализатора на основе перестраиваемых оптических фильтров с учетом шумов;

• экспериментальное подтверждение работоспособности разработанной методики калибровки;

• разработка структуры базы данных спектральных характеристик веществ и программного обеспечения для работы с ней.

Научная новизна и практическая значимость

• разработан и реализован программно новый алгоритм работы газоанализатора на основе акустооптических перестраиваемых фильтров, который позволяет использовать их свойство осуществлять быстрый произвольный спектральный доступ, благодаря чему уменьшить время процедуры измерения и в ряде случаев уменьшить погрешность измерения;

• разработана и реализована новая оптимизированная методика калибровки газоанализатора на основе акустооптических перестраиваемых фильтров, позволяющая ограничить погрешности процедуры калибровки;

• разработано программное обеспечение для тестирования работы газоанализатора с использованием нового разработанного алгоритма;

• проведены экспериментальные исследования, подтверждающие работоспособность разработанного алгоритма и методики калибровки;

• спроектирована и заполнена база данных спектральных характеристик веществ и разработано программное обеспечение для работы с ней;

• разработанный алгоритм оптимального выбора спектральных каналов применим для любых спектрометров с произвольным спектральным доступом.

Результаты диссертационной работы были применены в разработках, проводимых в Научно-Технологическом Центре Уникального Приборостроения РАН и Всероссийском На} чно-Исследовательском Институте Физико-Технических и Радиотехнических Измерений.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Разработанная процедура оптимизации множества регистрируемых спектральных каналов позволяет сократить время измерения содержания веществ акустооптическим газоанализатором, либо при заданном времени уменьшить до 2,5 раз погрешность результатов измерений измерения в зависимости от величины шума для уровня концентраций от фоновых до технологических выбросов.

2. Разработанная и реализованная программно методика калибровки акустооптического газоанализатора позволяет уменьшить систематическую погрешность измерений в 2-6 раз при одновременном измерении трех и более веществ за счет минимизации погрешности определения коэффициентов поглощения на этапе калибровки.

3. Разработанный комплекс программных средств позволяет осуществлять расчет и определение оптимального множества регистрируемых спектральных каналов в реальном времени: до 1 минуты для случая 5 веществ, - что позволяет корректировать множество каналов непосредственно в процессе регистрации и дает возможность реализовывать адаптивные алгоритмы спектрального анализа.

Апробация работы

Основные результаты работы были апробированы на следующих научных конференциях: ^ 2-я международная конференция «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации (А1Ш1МР-2007)» (Суздаль, 25-27 сентября 2007 г.); ^ 8-я международная конференция «Прикладная оптика» в рамках конгресса «Оптика XXI

век» (Санкт-Петербург, 20-24 октября 2008 г.);

J 11-я международная конференция «Цифровая обработка сигналов и их применение (DSPA-2009)» (Москва, 25-27 марта 2009 г.);

V 10-я международная научно-техническая конференция «Оптические методы исследования потоков (ОМИП-2009)» (Москва, 23-26 июня 2009 г.);

•S 3-я международная конференция «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации (ARMIMP-2009)» (Суздаль, 22-24 сентября 2009 г.);

•S Международная научно-техническая конференция «Информационные технологии и математическое моделирование систем» (Корсика, Франция, 15-25 сентября 2010 г.);

•/ 6-я международная конференция «Фундаментальные проблемы оптики (ФГ10-2010)» (Санкт-Петербург, 18-22 октября 2010 г.);

У 9-я международная конференция «Прикладная оптика» в рамках конгресса «Оптика XXI век» (Санкт-Петербург, 18-22 октября 2010 г.);

S SPJE Conference «Optical Metrology» in conjunction with LASER WORLD OF PHOTONICS - 2011 (Munich, Germany, 23-26 May 2011);

■S 4-я международная конференция «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации (ARMIMP-2011)» (Суздаль, 20-22 сентября 2011 г.),

а также докладывались и обсуждались на научных семинарах НТЦ УП РАН.

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 12 печатных работах, включая тезисы докладов и статьи в научных журналах и трудах конференций. Список публикаций приведен в конце автореферата.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения, в конце работы приведен список использованной литературы. Общий объем работы составляет 125 страниц. Диссертация содержит 67 рисунков, 4 таблицы. Библиография содержит 100 наименований, включая 12 авторских публикаций.

Содержание работы

Во введении изложены цели диссертационной работы, обоснована актуальность темы исследования, научная новизна и практическая значимость проведенных исследований, сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе проведена классификация существующих методов газоанализа по физическим принципам и условиям измерений. Проведен анализ существующих схем газоанализаторов, использующих оптические спектральные методы. Показано, что использование в схеме таких газоанализаторов спектрометров на основе перестраиваемых акустооптических (АО) фильтров дает ряд преимуществ, наиболее важным из которых является используемый при измерениях способ выборочной спектральной регистрации спектра. В качестве числовой характеристики этого фактора введен параметр выигрыша АО спектрометров по сравнению со спектрометрами сканирующего типа. Для параметра выигрыша получена формула, связывающая его с безразмерными физическими характеристиками приборов и измеряемых объектов:

в _ Тизи _ К ГС^ГС +(Лп ах -Лтп )/{<1Я/(1Т)СС тАОС „ АОСтАОС ,г1гАОС пту40С '

'ш Л 'как "КЛ -Ч'пер

где К- общее число измеряемых точек, - время накопления сигнала в одной точке, (Л™,-Лпих)- измеряемый спектральный интервал, (¿Л/с1Т)сс- скорость перестройки сканирующего спектрометра (время перестройки АО спектрометра ~ 10"5 с равно

времени пробега звуковой волны по кристаллу АО фильтра).

Проведены численные оценки этих характеристик. Показано, что выигрыш существует всегда и величина его значительна (10+1000 раз).

Использование уникального свойства перестраиваемых АО фильтров - быстрого произвольного спектрального доступа - обеспечивает программируемое^ выборки спектральных отсчетов при измерении и позволяет организовать алгоритм анализа спектра произвольного вида. Это приводит к необходимости решения задачи выбора алгоритма работы газоанализатора, содержащего элементы с быстрым произвольным спектральным доступом. При этом появляется возможность создания процедур, оптимизированных под решение каждой конкретной измерительной задачи.

Решение задачи оптимизации алгоритма работы рассмотрено на примере разработанного в НТЦ УП РАН газоанализатора ГАОС [4] (рис. 1). ГАОС представляет собой мобильный программно-управляемый спектрометр с трассовой схемой измерения, в котором в качестве монохроматора использован двойной коллинеарный АО фильтр на основе БЮа, допускающий адресацию в 2000 разрешимых положений в области спектра 0,25-0,46 мкм.

Рис. 1. Принципиальная схема ГАОС: 1 - осветитель; 2 - юоветное отделение; 3 -АО фильтр; 4 - ФЭУ; 5 - юстировочный столик фотоголовки; 6 - платформа оптического блока;

7 - газообразный объект; 8—многоэлементный отражатель; 9 - блок питания лампы; 10 — компьютер; II - блок управления.

Принцип работы ГАОС основан на использовании метода дифференциальной оптической абсорбционной спектроскопии (ДОАС). В соответствии с законом Бугера-Ламберта-Бера и принципом суперпозиции регистрируемый спектрометром спектр поглощения смеси представляется в виде линейной комбинации спектров веществ, входящих в ее состав (рис. 2).

1°

о с

024 OiS 0 28 0.30 0.32 0 34 058 0.38

Длина волны, мкм.

Рис. 2. Спектры поглощения веществ.

При измерениях используется лишь ограниченный набор спектральных линий, являющихся характеристическими для измеряемых веществ. Поэтом)' использование свойства быстрого произвольного спектрального доступа в сочетании с методом ДОАС позволяет

сократить время измерения, поскольку оно не тратиться на измерение в неинформативных участках спектра. Однако аппаратная возможность оптимизации за счет применения оптических компонент с возможностью быстрого произвольного спектрального доступа должна быть подкреплена адаптированными для этих целей алгоритмами работы [5].

Показано, что не существует универсального подхода к решению этой проблемы и задачу оптимизации необходимо решать применительно для каждой типовой ситуации.

Рассмотрена математическая постановка задачи нахождения количественного состава многокомпонентной смеси с использованием метода ДОАС. Решение этой задачи сводится к решению системы линейных уравнений, которые в векторно-матричной форме можно представить в виде:

С-Я = В, (2)

где С - матрица, определяемая характеристическими спектрами поглощения веществ (определяется в процессе калибровки), - содержание ¡-ого вещества, Dj - оптическая плотность смеси на длине волны X,.

Показано, что решение системы уравнений (2) может быть неустойчивым, а сама система может оказаться плохо обусловленной. Традиционным подходом для решения таких задач является использование методов регуляризации и в частности широко используемый в методе ДОАС метод наименьших квадратов (МНК), являющийся упрощенной формой детерминированного метода регуляризации. При этом регуляризованное решение определяется выражением:

А?г=(СтС + а-ГГ'-СтВ, (3)

где / - единичная матрица, а а - параметр регуляризации.

При практическом нахождении решения основная сложность заключается в выборе параметра регуляризации а. При использовании метода минимизации невязки вместо правой части уравнения (2) используется расчетный вектор Вт, удовлетворяющий условию:

]р-йт\*3, (4)

где д - квадратный корень дисперсии шума правой части уравнения (2).

Параметр регуляризации а при этом получается из решения уравнения невязки:

(¿[(^(а)),-^]2)"1^. (5)

где К- количество спектральных каналов.

Поскольку измеренное значение О известно с точностью до величины д, обусловленной в большой мере погрешностью измерения и шумами измерительной аппаратуры, решение

системы уравнений может оказаться неустойчивым, а система уравнений (2) плохо обусловлена вследствие подобия столбцов матрицы (что в конечном счете связано с подобием спектров некоторых веществ).

Фактически, учет при вычислениях тех точек спектра, где поглощения нет, не дает никакой информации, а только вносит дополнительные шумы в результат вычислений. Это говорит в пользу радикального сокращения числа измеряемых точек спектра. Поэтому для спектрометра с произвольной спектральной адресацией перед измерением должна быть определена процедура измерения, для чего должна быть решена задача выбора оптимального набора рабочих спектральных точек и оптимального распределения времени измерений.

Предложен алгоритм работы газоанализатора на основе перестраиваемых фильтров, использующий процедуру нахождения оптимизированного набора спектральных каналов. Целями разработанной процедуры является уменьшение полного времени процедуры измерения, а также снижение погрешности измерения для смесей содержащих вещества с близкими спектральными характеристиками. Для этого введен аналитический критерий поиска оптимального набора спектральных каналов, а также разработан алгоритм измерения с его использованием.

В качестве критерия оптимальности набора спектральных каналов был взят критерий, сводящийся к минимизации погрешности определения количественного содержания компонент смеси. В предположении независимости измерений и равномерности распределения спектральной мощности шума задача нахождения оптимального набора спектральных каналов была сведена к минимизации некоторого введённого параметра /•", зависящего от дифференциальных сечений поглощения веществ. Параметр ^ является коэффициентом пропорциональности между случайной составляющей погрешности определения искомого вещества ¿ЛГ и уровнем шумов ¿О, а потому его минимальное значение определяет набор длин волн, оптимальный с точки зрения минимизации погрешности:

где М - количество измеряемых веществ, а К - количество спектральных каналов, а\ -

дисперсия погрешности измерений ({ДО,} = ), г - элементы матрицы 2 = (СтС)'1 Ст.

С использованием введенного критерия был разработан алгоритм вычисления оптимального набора длин волн для смеси из заданного набора веществ.

Ж = {СтСухСтЮ = 2Ю

м к

(б)

Для случая неравномерного распределения спектральной мощности шума ((о,О,) = 0^0^) предложено использование весовых коэффициентов апозволяющих на

основании априорной информации задать уровень дисперсии погрешности измерения для каждого спектрального канала, либо группы спектральных каналов:

к и

^МУ» (7)

Для случая разной степени значимости веществ для решаемой задачи предложено использование весовых коэффициентов »V,, задающих уровень значимости 0<1с,<1:

и к

Р = (8)

Разработанную процедуру оптимизации набора спектральных каналов регистрации можно использовать как в составе алгоритмов реального времени, когда оптимальный набор каналов определяется для каждой конкретной ситуации в оперативном режиме, так и в алгоритмах, использующих базу данных, содержащую оптимальные наборы длин волн, определенные заранее для каждого возможного сочетания газовых компонент.

Исследованы также частные случаи особых условий измерения: случай большого поглощения излучения в исследуемой среде и случай измерения нескольких веществ в условиях ограниченности времени наблюдения. Показаны возможные пути для решения задачи оптимизации с учетом этих особенностей.

Проведено исследование возможности использования существующих подходов к оптимизации алгоритма работы газоанализаторов на основе метода ДОАС, в частности, использования метода анализа независимых компонент (АНК). Показано, что применение метода АНК в работе систем на основе ДОАС возможно и основные перспективы использования этого метода для таких систем связаны с использованием адаптивных алгоритмов и заключаются в получении дополнительной априорной информации о качественном составе смеси.

Показано, что для приборов, работающих в режиме реального времени, возможна разработка адаптивных процедур, обеспечивающих динамическую оптимизацию в соответствии с изменяющимся качественным и количественным составом измеряемой газовой смеси. Предложен вариант такой адаптивной процедуры для газоанализатора, обладающего возможностью быстрого произвольного спектрального доступа.

Проверка (тестирование) работоспособности разработанного алгоритма осуществлялась с использованием характеристических спектров поглощения веществ из базы данных

разработанного в НТЦ УП РАН газоанализатора ГАОС, имеющего в своем составе АО спектрометр и работающего по методу ДОАС.

Для моделирования набора тестов с использованием классической (МНК без применения процедуры оптимизации набора спектральных каналов) и оптимизированной методики была разработана и создана программа вАОЗК, позволяющая моделировать спектры газовых смесей. Для имитации шума рассчитанные спектральные показатели поглощения искажаются путем добавления к ним случайной величины распределенной по нормальному закону с нулевым средним и заданной дисперсией. С помощью программы вАОБК было проведено численное моделирование в соответствии с разработанными тестами, отвечающими критерию полноты тестирования (табл. 1).

Таблица 1. Результаты моделирования.

Состав смеси ско шума, % Диапазон изменения концентрации, мг/м3 Максимальное значение погрешности определения содержания веществ, %

Классич. метод Оптим. метод

Ароматические углеводороды 0 фенол - от 0.001 до 1000, остальные от 0.01 до 10000 0 0

5 2.1 1.1

10 3.4 1.9

Ароматические углеводороды, диоксид азота, диоксид серы, формальдегид 0 фенол -от 0.001 до 1000, остальные ароматические углеводороды - от 0.01 до 10000, диоксид азота, диоксид серы и формальдегид -от 0.1 до 2000 0 0

5 2.9 1.2

10 5.1 2.0

Диоксид азота, диоксид серы, формальдегид 0 от 0.1 до 2000 0 0

5 0.3 0.3

10 0.7 0.7

К моделируемому спектру смеси добавлялся нормально распределенный шум с нулевым средним и относительным среднеквадратическим отклонением равным 5% и 10%. Диапазон тестируемых концентраций охватывал значения от фоновых до уровня технологических выбросов. За погрешность измерения принималось абсолютное значение относительного отклонения измеренного (вычисленного) значения концентрации от истинного (заданного в модели).

В качестве исходного набора характеристических длин волн был взят набор длин волн из существующей базы данных газоанализатора ГАОС. Использование разработанной процедуры оптимизации набора спектральных каналов позволило в ряде случаев сократить число измеряемых спектральных каналов в сравнении с исходным набором, благодаря чему стало возможным сокращение времени измерения содержания веществ.

Полученные в ходе численного моделирования результаты свидетельствуют о целесообразности применения оптимизированной методики в присутствии значительного шума и наличия в анализируемой смеси веществ с близкими спектральными характеристиками. Использование оптимизированной методики делает процедуру количественного анализа газовой смеси более устойчивой, минимизируя составляющую погрешности, связанную с близостью спектральных характеристик отдельных компонент смеси. Уменьшение погрешности в зависимости от величины шума может составлять до 2,5 раз.

Таким образом, показано, что использование процедуры оптимизации набора спектральных каналов имеет смысл как в случае измерения веществ со сходными спектрами, что обеспечивает преимущество в точности, так и для веществ с незначительной спектральной интерференцией, что может позволить оптимизировать время измерений за счет уменьшения числа спектральных каналов.

Во второй главе предложена оптимизированная методика калибровки для газоанализатора на основе перестраиваемых оптических фильтров. Данная методика позволяет уменьшить систематическую погрешность измерений за счет минимизации погрешности определения коэффициентов поглощения на этапе калибровки.

Так же, как и в первой главе, все исследования проводились с использованием газоанализатора ГАОС. Опорные спектры веществ, необходимые для реализации алгоритма работы ГАОС, определяются в процессе калибровки прибора по набору эталонных образцов (аттестованных герметичных кювет с известным содержанием исследуемого газа). Практически эта процедура (рис. За) сводится к последовательному определению весовых коэффициентов Скр=Ср(Ы для каждого вещества р из рабочего набора по всей совокупности характерных длин волн поглощения всего рабочего набора веществ (Як)'.

где ¿1=с1(кк) - фотоотсчет на длине волны Л*, полученный в процессе измерения, -

фотоотсчет, полученный при калибровке в отсутствии поглощающих веществ (фон), Ыре' -содержание р-ого вещества в эталонной кювете (произведение концентрации на длину кюветы).

На точность процедуры калибровки сильное влияние оказывают шумы. Поскольку некоторые коэффициенты с^ результирующей матрицы в принципе имеют близкие значения ввиду частичного подобия спектров некоторых веществ из набора, то даже небольшие значения шума оказываются существенны в сравнении с этим различием и совокупность собственных значений матрицы может быть существенно искажена по этой причине, приводя к большим искажениям вычисляемых с ее помощью величин концентраций. При этом случайные

погрешности процедуры калибровки в результате становятся систематическими погрешностями процедуры вычислений.

К К

к К

к*

(а)

В2

(б)

Вз

I!/

рта

Рис. 3. Классическая (а) и оптимизированная (б) схемы калибровки: 1, 2, ..., N - порядок заполнения; В], В2, ..., Вц - набор измеряемых веществ; КI, К2, ..., Кц - количество спектральных канаюв веществ В], В2, ..., Вц соответственно; Т -блок принятия решения.

Для улучшения методики калибровки предложена оптимизированная схема с использованием поэтапной процедуры, которая подразумевает контроль полученных коэффициентов а,р на каждом этапе калибровки (рис. 36). При этом на каждом этапе идет калибровка по одному веществу Р и заполняются только данные с/,р, относящиеся к ограниченной группе веществ, а именно, к тем, что уже внесены (1<р<Р-1) и к очередному внесенному Р. При этом после каждого шага калибровки проводится проверка (тестирование) «качества» внесенных данных и соответствие ранее полученных значений с^р. Для этого производится ряд контрольных измерений кювет с веществом Р и со всеми ранее внесенными веществами, включая попарные измерения веществ (р, Р). Если результаты этого тестирования не удовлетворяют требованиям по погрешности, то калибровка этого этапа повторяется.

Полученные на основе экспериментальных данных погрешности калибровки, выражающиеся в «чувствительности» результата измерения вещества к наличию других

веществ (рис. 4), свидетельствуют о снижении погрешности при использовании оптимизированной методики калибровки.

—♦— 50гкл. -Я- N0? ¡от

ЭОгОПТ. -■- ЫОгОпт.

СвН6кп. ' * СйНд опт.

-*- С^СНаЬ НП. С,Н.<СНЛопт.

0.01

0.1

0.001

N02

С6Не

СеН4(СН3Ь

Рис. 4. Величины погрешности калибровки, связанные с «чувствительностью» к наличию

других веществ, для двух методик калибровки: «классической» и оптимизированной.

Максимальный эффект от применения оптимизированной методики калибровки был достигнут в отношении влияния параксилола на измерения бензола - общее значение относительной погрешности было уменьшено в 2,2 раза. Во всех случаях результаты, показанные оптимизированной методикой, не уступали по точности результатам, полученным с помощью классической методики. При этом затраты времени на процедуру увеличиваются до 3 раз.

Анализ полученных экспериментальных данных калибровки показал, что для случая одновременного измерения нескольких веществ (от трех до шести) использование оптимизированной методики калибровки позволило уменьшить систематическую погрешность измерения в 2-6 раз для отдельных веществ по сравнению с классической методикой.

Таким образом, оптимизированная методика калибровки позволяет повысить точность процедуры калибровки по сравнению с существующей схемой ценой увеличения времени и трудоемкости процедуры. Но относительное усложнение процедуры калибровки не критично, поскольку процедура калибровки, как правило, выполняется однократно, либо редко.

В третьей главе описывается разработанный набор программных средств для выбора оптимальных линий, тестирования и моделирования работы газоанализатора с произвольной спектральной адресацией, включающий в себя программу, эмулирующую условия и

особенности работы прибора с возможностью задания алгоритмов количественного анализа газовых смесей и сравнения полученных с их помощью результатов, а также базу данных и соответствующее программное обеспечение для централизованного хранения спектральных характеристик веществ и для управления этими данными.

Для исследования разработанных подходов к оптимизации алгоритма измерения газоанализатора с произвольной спектральной адресацией была разработана программа вАС^В (рис. 5).

Рис. 5. Интерфейс пользователя (а) и структурная схема (б) программы САОБН.

вЛОвВ имеет модульную структуру и позволяет проводить тестирование различных алгоритмов в соответствии с выбранным режимом, поддерживающим набор ролей для

моделирования различных ситуаций. GAOSIS позволяет осуществлять расчет и определение оптимального множества регистрируемых спектральных каналов в соответствии с разработанной процедурой оптимизации набора спектральных каналов в реальном времени (до 1 мин. расчета для смеси из 5 веществ), что позволяет корректировать множество каналов непосредственно в процессе регистрации и открывает возможность реализовывать адаптивные алгоритмы спектрального анализа.

Необходимым звеном для работы газоанализатора ГАОС и подобных ему газоанализаторов на основе перестраиваемых оптических фильтров является база данных опорных спектров веществ. Также важной задачей в работе прибора является хранение и обработка полученных в ходе измерений спектральных распределений. Для решения этих задач разработан набор программных средств, включающий базу данных ГАОСБД и программное обеспечение GAOSDB Workshop (рис. 6) для работы с последней.

Рис. 6. Интерфейс пользователя GAOSDB Workshop.

Специфика спектральных данных, получаемых с АО спектрометров, заключается в варьируемости количества и интервалов следования спектральных отсчетов в зависимости от решаемой задачи (например, при работе ГАОС специализированной процедурой из сплошного спектра выделяется набор точек (от единиц до десятков), используемых при измерениях и вычислениях). Таким образом, спектральные данные, полученные с АО спектрометров, представляют собой массив переменной длины. Широкие возможности по структурированию

данных такого типа представляют реляционные СУБД. Специфика использования ГАОСБД предполагает преимущественно однопользовательский режим, либо режим с количеством одновременно работающих клиентов не более 10, и файл-серверную организацию работы при размере файла базы данных не более 2 Гб. Для таких требований выбрана СУБД MS Access 2003 на основе процессора баз данных MS Jet 4.0. Для автоматизации работы с ГАОСБД разработано программное обеспечение GAOSDB Workshop, выполняющее роль клиентского приложения для ГАОСБД. Программное обеспечение написано в среде разработки Borland Builder С++ с использованием компилятора версии 6.0.

В функциональные возможности разработанного программного обеспечения входит: S создание/редактирование спектров

импорт/экспорт спектров из файлов распространенных форматов (*.xml, *.xls, *.adt) S графическое отображение спектров с возможностью масштабирования •S ведение списка пользователей S фильтрация данных по пользователю/дате S ведение журнала событий (log-файла)

Работа с разработанными программными средствами продемонстрирована на примере данных, полученных ГАОС.

В заключении сформулированы основные результаты работы и сформулированы следующие выводы:

1. Разработан оптимизированный алгоритм работы спектрометров с произвольной спектральной адресацией, позволяющий уменьшить время и в ряде случаев повысить точность измерения по сравнению с существующими алгоритмами. Работоспособность методики подтверждена экспериментально.

2. Разработано тестовое программное обеспечение для моделирования работы газоанализатора на основе акустооптических перестраиваемых фильтров. С помощью данного программного обеспечения проведено численное моделирование разработанного оптимизированного алгоритма работы в сравнении с классическим алгоритмом.

3. Исследованы возможности построения адаптивных алгоритмов для работы спектрометров с произвольной спектральной адресацией. Разработан вариант адаптивного алгоритма с использованием статистического метода анализа независимых компонент для работы газоанализатора на основе акустооптических перестраиваемых фильтров.

4. Разработана оптимизированная методика калибровки газоанализатора на основе акустооптических перестраиваемых фильтров, обеспечивающая улучшение

точностных характеристик. Работоспособность методики подтверждена экспериментально.

5. Разработан набор программных средств для централизованного хранения и управления данными о спектральных характеристиках веществ. Данные программные средства могут быть использованы для работы любых приборов, работающих со спектральными данными.

Список литературы

1. Piatt U„ Perner D„ Patz H.W. Simultaneous measurements of atmospheric CH20, 03 and N02 by differential optical absorption. //J. Geophys. Res., 1979. v. 84. p. 6329-6335.

2. Мазур M.M., Пожар В.Э., Шорин B.H. Оптические газоанализаторы на основе акустооптических фильтров. // Законодательная и прикладная метрология, 1995. № 3. с. 3437.

3. Gazarov Ch.V., Pozhar V.E., Zhogun V.N. Acousto-optical spectrometer for air pollution monitoring//Proc. SPIE, 1992. v. 2107. p. 143-146.

4. Pustovoit V.I., Pozhar V.E. Long-path optical spectral AOTF-based gas analyzer. // Proc. SPIE, 2001. v. 4574. p. 174-178.

5. Пожар В.Э., Пустовойт В.И. Об оптимальном алгоритме спектрального химического анализа с помощью акустооптических спектрометров. // Электромагнитные волны и электронные системы, 1997. т. 2. № 4. с. 26-30.

6. Козинцев В.И., Орлов В.М., Белов М.Л. и др. Оптико-электронные системы экологического мониторинга природной среды. - М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. 527 с.

Список публикаций автора по теме диссертации

А1. Пожар В.Э., Фадеев А.В. Особенности использования акустооптических спектрометров в задачах мониторинга атмосферного воздуха. // Труды РНТОРЭС им. А.С. Попова серия «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации», М.: РНТОРЭС им. А.С. Попова, 2007, в. 2, с. 19-21.

А2. Пожар В.Э., Фадеев А.В. Особенности использования акустооптических спектрометров в задачах мониторинга атмосферного воздуха. // Успехи современной радиоэлектроники, 2008, в. 12, с. 53-59.

A3. Пожар В.Э., Фадеев А.В. Оптимизация измерительной процедуры акустооптических спектрометров. // Труды VIII Международной конференции «Прикладная оптика», СПб.: 2008, т. 3, с. 177-179.

А4. Пожар В.Э„ Фадеев А.В. Оптимизированная методика калибровки акустооптического спектрометра-газоанализатора. // Труды РНТОРЭС им. А.С. Попова серия «Цифровая обработка сигналов и ее применение», М.: РНТОРЭС им. А.С. Попова, 2009, в. 1, с. 46-48.

А5. Пожар В.Э., Фадеев A.B. Оптимизация алгоритма работы акустооптичееких спектрометров в задачах мониторинга атмосферного воздуха. // Труды X Международной научно-технической конференции «Оптические методы исследования потоков», М.: Изд-во МЭИ, 2009, с. 342-345.

А6. Пожар В.Э., Фадеев A.B. Некоторые особенности оптимизации алгоритма работы акустооптичееких спектрометров в задачах мониторинга окружающей среды. // Труды РНТОРЭС им. A.C. Попова серия «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации», М.: РНТОРЭС им. A.C. Попова, 2009, в. 3, с. 131-133.

А7. Фадеев A.B., Пожар В.Э. Оптимизация алгоритма работы акустооптичееких спектрометров в задачах количественного химического анализа. // Труды международной научно-технической конференции «Информационные технологии и математическое моделирование систем», М.: ЦИТП РАН, 2010, с. 328-329.

А8. Фадеев A.B., Пожар В.Э. Оптимизация алгоритма измерений для спектрометров с произвольной спектральной адресацией в задаче химического количественного анализа. // Труды VI международной конференции «Фундаментальные проблемы оптики», СПб.: СПбГУ ИТМО, 2010, с. 99-101.

А9. Пожар В.Э., Фадеев A.B. Оптимизация методики калибровки акустооптического спектрометра-газоанализатора. // Труды IX Международной конференции «Прикладная оптика», СПб.: 2010, т. 1, ч. 2, с. 109-112.

А10. Мазур М.М., Шорин В.Н., Пустовойт В.И., Пожар В.Э., Фадеев A.B. Газоаналитический акустооптический спектрометр-газоанализатор ГАОС. // Приборы и техника эксперимента, 2011, в. 2, с. 140-146.

All. FadeyevA.V.,PozharV.E. Optimization of measuring and calibration procedures for gas analyser based on acousto-optical tunable filters. // Optical Measurement Systems for Industrial Inspection VII, P. H. Lehmann, W. Osten, К. Gastinger, Eds. Proc. SPIE, 2011, v. 8082, 808242.

A12. Пожар В.Э., Фадеев A.B. Использование метода анализа независимых компонент в дифференциальной оптической абсорбционной спектроскопии. // Труды РНТОРЭС им. A.C. Попова серия «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации», М.: РНТОРЭС им. A.C. Попова, 2011, в. 4, с. 145-148.

Усл. печ. л. 2 Тираж 100 экз. Заказ 17

отпечатано 27.10.2011 в НТЦ УП РАН 117342, г. Москва, ул. Бутлерова, д. 15

Содержание диссертации автор исследовательской работы: кандидата физико-математических наук, Фадеев, Александр Владимирович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОПТИМИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА РАБОТЫ

ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ СПЕКТРОМЕТРОВ С ПРОИЗВОЛЬНОЙ СПЕКТРАЛЬНОЙ АДРЕСАЦИЕЙ В ЗАДАЧАХ АНАЛИЗА ГАЗОВЫХ СМЕСЕЙ

1.1 Физические основы использования дифференциальных спектрометров с произвольной спектральной адресацией в задачах анализа газовых смесей.

1.1.1 Актуальность проблемы газоанализа.

1.1.2 Классификация методов газоанализа.

1.1.3 Обзор оптических методов газоанализа.

1.1.3.1 Абсорбционные методы газоанализа.

1.1.3.2 Методы рассеяния в задачах газоанализа.

1.1.3.3 Методы люминесценции и эмиссионные методы в задачах газоанализа.

1.1.4 Использование дифференциальных спектрометров с произвольной спектральной адресацией в задачах газоанализа.

1.1.5 Преимущества использования свойства произвольной спектральной адресации.

1.2 Постановка задачи нахождения оптимального набора спектральных каналов в алгоритмах работы дифференциальных спектрометров с произвольной спектральной адресацией.

1.3 Анализ многокомпонентной газовой смеси на основании данных спектральных измерений.

1.4 Анализ вариантов решения обратной задачи количественного анализа газовой смеси.

1.5 Анализ вариантов решения задачи качественного анализа газовой смеси.

1.6 Разработка процедуры нахождения оптимального набора спектральных каналов для дифференцйального спектрометра с произвольной спектральной адресацией.

1.7 Моделирование работы дифференциального спектрометра с произвольной спектральной адресацией с использованием процедуры нахождения оптимального набора спектральных каналов.

1.8 Особые случаи задачи анализа многокомпонентной газовой смеси.

1.9 Выводы.

ГЛАВА 2. ОПТИМИЗАЦИЯ МЕТОДИКИ КАЛИБРОВКИ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ СПЕКТРОМЕТРОВ С ПРОИЗВОЛЬНОЙ СПЕКТРАЛЬНОЙ АДРЕСАЦИЕЙ В ЗАДАЧАХ АНАЛИЗА-ГАЗОВЫХ СМЕСЕЙ

2.1 Введение.

2.2 Разработка оптимизированной методики калибровки газоанализатора с произвольной спектральной адресацией.

2.2.1 Классическая методика калибровки газоанализатора с произвольной спектральной адресацией.

2.2.2 Оптимизированная методика калибровки газоанализатора с произвольной спектральной адресацией.

2.2.3 Анализ структуры погрешности процедуры газоанализатора с произвольной спектральной адресацией.

2.3 Экспериментальное исследование оптимизированной методики калибровки газоанализатора с произвольной спектральной адресацией.

2.4 Оптимизация существующего программного обеспечения для работы с оптимизированной методикой калибровки.

2.5 Выводы.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА НАБОРА ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ ТЕСТИРОВАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ

3.1 Введение.

3.2 Разработка программы для тестирования и моделирования работы газоанализатора с произвольной спектральной адресацией.

3.3 Разработка базы данных для централизованного хранения спектральных данных и программного обеспечения для ее редактирования.

3.4 Выводы.

Введение диссертация по физике, на тему "Оптимизация алгоритмов и методов работы дифференциальных спектрометров с произвольной спектральной адресацией в задачах анализа газовых смесей"

Актуальность темы исследования

Особенно эффективно газовые загрязнители атмосферы обнаруживаются спектральными- оптическими методами; анализа. Отличительной особенностью этих методов является высокая чувствительность и избирательность, позволяющая определять концентрацию контролируемого вещества в присутствии большого количества других веществ. Метод дифференциальной оптической абсорбционной спектроскопии (ДОАС) является на сегодняшний день широко» распространенным решением для систем мониторинга окружающей среды на воздушных трассах длиной до нескольких километров. Одним из основных достоинств этого метода является возможность одновременного измерения концентрации нескольких компонент газовой смеси в режиме реального времени в естественных условиях. Работа метода ДОАС основана на наличии в спектрах поглощения измеряемых компонент газовой смеси характерных дифференциальных особенностей (узких линий поглощения). Такие особенности наблюдаются в характеристических спектрах поглощения в УФ и видимом участках оптического диапазона многих важных с точки зрения экологического мониторинга загрязнителей атмосферы: диоксида азота, диоксида серы, бензола, толуола и т.д. Определить концентрацию компонентов смеси позволяет модель, описываемая законом Бугера-Ламберта-Бера в сочетании с принципом аддитивности поглощения разными компонентами смеси. Типичной конфигурацией газоанализатора на основе метода ДОАС является трассовая схема с широкополосным источником излучения и монохроматором в приемном канале.

Использование в качестве монохроматора акустооптических (АО) перестраиваемых фильтров открывает новые возможности. Наряду с компактностью, высокой чувствительностью, быстродействием, возможностью работы во внелабораторных условиях и рядом других конструктивных и эксплуатационных преимуществ перед классическими спектральными приборами, спектрометры на основе АО фильтров обладают уникальной характеристикой - возможностью осуществления быстрого произвольного спектрального доступа. Это свойство дает возможность формирования любой выборки спектральных отсчетов благодаря способности спектрометра быстро перестраиваться в любую точку спектрального диапазона безотносительно к текущему положению и за время, равное времени пробега акустической волны через акустооптическую ячейку (~10"5 е.). Эта особенность открывает большие возможности в случаях, когда исследуются некоторые заранее известные особенности спектров. Выборочный принцип регистрации лежит в основе работы газоанализаторов на основе метода ДОАС, где анализируются относительно небольшие наборы узких характеристических участков спектра поглощения измеряемых веществ. Таким образом, использование спектрометров на основе АО фильтров в газоанализаторах подобного типа является целесообразным и важным для практики, а также несет существенный элемент новизны.

Программируемость выборки спектральных отсчетов, обеспечиваемая использованием АО спектрометров, позволяет радикально изменить алгоритм анализа спектра, сделав его более рациональным. Это в свою очередь позволяет организовать алгоритм регистрации наиболее общего вида и ставит вопрос о нахождении оптимального алгоритма. Подобная задача до сих пор не была решена в такой постановке. Действительно, сканирующие спектрометры позволяют задавать лишь границы диапазона и скорость сканирования. Отчасти похожая задача возникает при создании приборов на основе наборов фильтров; например, спектрозональная съемка Земли, но в этом случае существует серьезное ограничение на число спектральных каналов» и, вообще говоря, каналы могут быть различными по характеристикам, а, главное, их состав определяется один раз и фактически не может меняться в дальнейшем. В отличие от этого число и состав спектральных каналов и даже порядок их регистрации могут в АО спектрометре устанавливаться произвольно и меняться в ходе измерений в реальном времени.

Работа газоанализаторов на основе метода ДО АС основана на сравнении измеренных и выделенных спектров поглощения компонент газовой смеси с характеристическими спектрами поглощения веществ, полученными на этапе калибровки прибора. Практика показывает, что в случае наличия в измеряемой смеси большого числа веществ с перекрывающимися, спектрами поглощения (несколько десятков линий) нестабильности при калибровке ведут к заметным погрешностям коэффициентов, которые в свою очередь приводят к большой систематической погрешности измерения. Таким образом, актуальной становится задача снижения погрешности процедуры калибровки, что влечет за собой необходимость оптимизации этой процедуры.

Цели диссертационной работы

При этом были поставлены и решались следующие задачи:

• экспериментальное подтверждение работоспособности разработанной методики калибровки;

Научная новизна и практическая значимость

• разработан и реализован программно новый алгоритм работы газоанализатора на основе акустооптических перестраиваемых фильтров,, который позволяет использовать их свойство осуществлять быстрый произвольный спектральный доступ, благодаря чему уменьшить время? процедуры измерения и в ряде случаев уменьшить погрешность измерения;

• • разработана и реализована: новая оптимизированная методика калибровки газоанализатора на основе акустооптических перестраиваемых фильтров, позволяющая ограничить погрешности процедуры калибровки;.

• разработано программное; обеспечение для: тестирования; работы газоанализатора с использованием нового разработанного алгоритма;

• проведены, экспериментальные исследования' подтверждающие работоспособность разработанного алгоритма и методики калибровки;

• спроектирована и заполнена база данных спектральных;характеристик:веществ и разработано программное обеспечение для работы с ней;

• разработанный алгоритм, оптимального; выбора: спектральных каналов применим для тобых спектрометров с произвольным спектральным доступом.

Результаты диссертационной? работы были применены, в, разработках, проводимых в Научно-Технологическом Центре Уникального - Приборостроения^ РАН и Всероссийском Научно-Исследовательском Институте Физико-Технических- и Радиотехнических Измерений.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Разработанная процедура оптимизации множества регистрируемых спектральных каналов, позволяет сократить время измерения содержания веществ акустооптическим газоанализатором; либо при заданном времени уменьшить до 2,5 раз погрешность, результатов измерений в зависимости от величины шума для уровня- концентраций: от фоновых до технологических выбросов.

2. Разработанная и реализованная программно методика калибровки акустооптического газоанализатора позволяет уменьшить систематическую погрешность измерений в 2-^-6 раз при одновременном измерении трех и более веществ за счет минимизации погрешности определения коэффициентов поглощения на этапе калибровки.

Апробация работы

Основные результаты работы были апробированы на следующих научных конференциях: 2-я международная конференция «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации (А11М1МР-2007)» (Суздаль, 25-27 сентября 2007 г., 8-я международная конференция «Прикладная оптика» в рамках конгресса «Оптика XXI век» (Санкт-Петербург, 20-24 октября 2008 г.), 11-я международная конференция «Цифровая обработка сигналов и их применение (ВБРА-2009)» (Москва, 25-27 марта 2009 г.),

10-я международная научно-техническая конференция «Оптические методы исследования потоков (ОМИП-2009)» (Москва, 23-26 июня 2009 г.), 3-я международная конференция «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации (АКМ1МР-2009)» (Суздаль, 22-24 сентября 2009 г.),

Международная научно-техническая конференция «Информационные технологии и математическое моделирование систем» (Корсика, Франция, 1525 сентября 2010 г.),

V 6-я международная конференция «Фундаментальные проблемы оптики (ФПО-2010)» (Санкт-Петербург, 18-22 октября 2010 г.), 9-я международная конференция «Прикладная оптика» в рамках конгресса «Оптика XXI век» (Санкт-Петербург, 18-22 октября 2010 г.),

S SPIE Conference «Optical Metrology» in conjunction with LASER WORLD OF

PHOTONICS - 2011 (Munich, Germany, 23-26 May 2011), S 4-я международная конференция «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации (ARMIMP-2011)» (Суздаль, 20-22 сентября 2011 г.), а также докладывались и обсуждались на научных семинарах НТЦ УП РАН. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 12 печатных работах, включая тезисы докладов и статьи в научных журналах и трудах конференций. Список публикаций приведен в конце автореферата.

Заключение диссертации по теме "Приборы и методы экспериментальной физики"

3.4. Выводы

Разработан и создан набор программных средств для автоматизированного моделирования и тестирования работы газоанализатора с произвольным спектральным доступом. В состав набора входит программа, эмулирующая условия и особенности работы прибора с возможностью задания набора алгоритмов количественного анализа многокомпонентных газовых смесей и сравнения полученных с их помощью результатов. Программа имеет модульную структуру и режимы работы в соответствии с набором ролей для моделирования различных ситуаций. Для централизованного хранения и управления данными, используемыми в процессе моделирования, разработана и создана база данных и клиентское программное обеспечение для работы с ней.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

4. Разработана оптимизированная методика калибровки газоанализатора на основе акустооптических перестраиваемых фильтров, обеспечивающая улучшение точностных характеристик. Работоспособность методики подтверждена экспериментально.

Список источников диссертации и автореферата по физике, кандидата физико-математических наук, Фадеев, Александр Владимирович, Москва

1. Хргиан А.Х. Физика атмосферы. М.: Изд-во МГУ, 1986. 328 с.

2. Кароль И.Л., Розанов В.В., Тимофеев Ю.М. Газовые примеси в атмосфере. JL: Гидрометеоиздат, 1983.192 с.

3. Мак-Картни Э. Оптика атмосферы. М.-: Мир, 1979. 421 с.

4. Оводков М.В. Методы дистанционного зондирования загрязнения атмосферы и их коммуникационные возможности // Естеств. и техн. науки, 2005. № 5. С. 116-117.

5. Бочкова О.П., Шрейдер Е.Я. Спектральный анализ газовых смесей. М.: Физматгиз, 1963. 320 с.

6. Dobson G.M.B., Harrison D.N. Measurements of the amount of ozone in the earth's atmosphere and its relation to other geophysical conditions. // Proc. R. Soc. London, 1926. V. 110. P. 660-693.

7. Пешкова B.M., Громова М.И. Методы абсорбционной спектроскопии в аналитической химии. М.: Высшая школа, 1976. 280 с.

8. Казицина Н.А., Куплетская Н.Б. Применение УФ, ИК, ЯМР спектроскопии в органической химии. М.: Высшая школа, 1979. 264 с.

9. Brown D.W., Floyd A.J., Sainsbury М. Organic spectroscopy. New York: J. Wiley and Sons Ltd., 1988. 250 p.

10. Козинцев В.И., Орлов B.M., Белов M.JI. и др. Оптико-электронные системы экологического мониторинга природной среды. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2002. 527 с.

11. Горелик О.Д., Эцин И.Ш. Контроль молекулярных микрокомпонентов атмосферы методами лазерной спектроскопии // Журн. аналит. химии, 1984. Т. 39. В.11. С. 1925-1944.

12. Жаров В.П., Летохов B.C. Лазерная оптико-акустическая спектроскопия. М.: Наука, 1984. 320 с.

13. Антипов А.Б., Капитанов В.А., Пономарев Ю.Н., Сапожников В.А. Оптико-акустический метод в лазерной спектроскопии молекулярных газов. Новосибирск: Наука, 1984. 128 с.

14. Пономарев Ю.Н. Лазерная оптико-акустическая спектроскопия атмосферы // Оптика атмосферы и океана, 1995. Т. 8. № 1-2. С. 224-241.

15. Angelmahr M., Miklos A., Hess P. Photoaeoustic spectroscopy of formaldehyde with tunable laser radiation at the parts per billion level. // Appl. Phys., 2006. V. 85. P. 285288.

16. Meyer P.L., Sigrist M.W. Atmospheric pollution monitoring using C02-laser photoacoustic spectroscopy and other techniques // Rev. Sei. Instrum., 1990. Y. 61, № 7. P. 1779-1806.

17. Cassidy D.T., Reid J. Atmospheric pressure monitoring of trace gases using tunable diode lasers. // Appl. Opt., 1982. V. 21. P. 1185-1190.

18. Cooper D.E., Martinelli R.U. Near-infrared diode lasers monitor molecular species. // Laser Focus World, 1992: V. 38. P. 133-146.

19. Bomse D.S. Diode Lasers: Finding Trace Gases in the Lab and the Plant. // Photonics Spectra, 1995. V. 29. P. 88-94.

20. Russwurm G.M., Childers J.W. Open-path Fourier transform'infrared spectroscopy. In: Handbook of Vibrational Spectroscopy. Chichester, UK: Wiley, 2002. V. 2. P: 1750-1773.

21. Piatt U., Perner D., Patz H.W. Simultaneous measurements of atmospheric CH2O, O3 and N02 by differential optical absorption. // J'. Geophys. Res., 1979. V. 84. P. 6329-6335.

22. Evangelisti F., Baroncelli A., Bonasoni P., Giovanelli G. and Ravegnani F. Differential optical absorption spectrometer for measurement of tropospheric pollutants. // Appl. Opt., 1995. V. 34. P. 2737-2744.

23. Edner H., Sunesson Л., Svanberg S., Uneus L., Wallin S. Differential optical absorption spectroscopy system used for atmospheric mercury monitoring. // Appl. Opt., 1986. V. 25. P. 403-409.

24. Хинкли Э.Д.Лазерный контроль атмосферы. М;: Мир, 1979. 416 с.

25. Вайнфорднер Дж. Спектроскопические методы определения следов элементов. -М.: Мир, 1979! 496 с.

26. Edner Н., Ragnarson-P., Spannare S., Svanberg S. Differential optical absorption spectroscopy (DOAS) system for;urban atmospheric pollution monitoring. // Appl; Opt.,1993. V. 32. P. 327.

27. OPSIS AB : AR500-Series Opto-analyzer User's Hardware Manual'. OP SIS, AB, Lund, Sweden, 1991.

28. Gazarov Ch.V., Pozhar V.E., Zhogun V.N. Acousto-optical spectrometer for air pollution monitoring://Proc.,SPIE, 1992: V. 2107. P. 143-146.

29. Pozhar V.E., Pustovoit У.1: Main features of image transmission through acousto-optical filter: // Photonics and'optoelectronics, 1997.; V. 4. N: 2. P. 67-77.

30. Электромагнитные волны и электронные системы, 1997. Т. 2. № 4. С. 26-30.

31. Денисов A.M. Введение в теорию обратных задач. М.: МГУ, 1994. 206 с.119

32. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1979. 288 с.

33. Morozov V.A. Regularization Methods for Ill-Posed Problems. CRC Press, Boca Raton, 1993.

34. Press W.H., Flannery B.P., Teukolsky S.A. and Vettering W.T. Numerical recipes in C. -Cambridge University, Cambridge, England, 1986.

35. Bevington P.R. Data reduction and error analysis for the physical sciences. — McGraw-Hill, New York, 1969.

36. Albritton D.L., Schmeltekopf A.L. and Zare R.N. An introduction to the least-squares fitting of spectroscopic data. in Molecular Spectroscopy: Modern Research, Academic, Orlando, Florida, 1976.

37. Sternberg S.C., Stillo H.S., Schwenderman P.H. Spectrofotometric analysis of multicomponent systems using the least squares method in matrix form. // Anal. Chem., 1960. V. 39. N. 1. P. 84-90.

38. Devore J.L. Probability and statistics for engineering and the sciences. Monterey, Calif.: Brooks / Cole Publishing Co., 1987.

39. Hausmann M., Brandenburger U., Brauers T. and Dorn H.P. Simple Monte Carlo methods to estimate the spectra evaluation error in differential-optical-absorption spectroscopy. // Appl. Opt., 1999. V. 38. P. 462-475.

40. Stutz J., Piatt U. Numerical analysis and estimation of the statistical error of differential optical absorption spectroscopy measurements with least-squares methods. // Appl. Opt., 1996. V. 35. P. 6041-6053.

41. Pierson A. and Goldstein J. Stray light in spectrometers: causes and cures. // Laser Optron, Sept. 1989. P. 67-74.

42. Pfeilsticker K. and Piatt U. Airborne measurements during the Arctic stratospheric experiment: observation of 03 and N02. // Geophys. Res. Lett., 1994. V. 21. P. 13751378.

43. Levenberg K. A method for the solution of certain non-linear problems in least squares. // Quart. Appl. Math., 1944. V. 2. P. 164-168.

44. Marquardt D.W. An algorithm for least squares estimation of non-linear parameters. // Soc. Indust. Appl. Math., 1963. V. 11. P. 431-441.

45. Rothman L.S., Barbe A., Benner D.C. et al. The HITRAN molecular spectroscopic database: edition of 2000 including updates through 2001. // Journal of Quantitative Spectroscopy & Radiative Transfer, 2003. V. 82. N. 1. P. 4-44.55.