基于激光诱导击穿光谱的煤样典型特性研究北大核心CSCD

为了准确检测煤样的各种元素含量、灰分和发热量等工业指标,提出利用激光诱导击穿光谱技术进行煤样的光谱强度信息采集。激光诱导击穿光谱技术作为一种新型的元素分析技术,通过高能脉冲激光聚集在样品表面,分析等离子体释放出的元素谱线信息,得出样品元素含量和组成。而光谱信息采样的延迟时间是光谱检测中一个非常重要的参数,为了研究延迟时间对煤样激光诱导击穿光谱信号强弱的影响,提出了通过连续背景强度变化和相对标准偏差计算来判定测量煤样的最佳延迟时间。本研究选取山东济南众标科技有限公司的三种标准煤样作为研究对象,实验测试使用Nd∶YAG脉冲激光器,波长为1064nm。对于煤质的检测,采用AvaSpec Dual型光纤光谱仪,光谱探测波长范围为两通道195~467nm和615~973nm。延迟时间为247~252μs对三种标准煤样ZBM100、ZBM101、ZBM104的光谱信息进行特征分析,通过光谱信号强度和连续背景强度随延迟时间变化的关系,判断出247~252μs范围内的最佳延迟时间。随着延迟时间的增加,连续背景强度快速衰减,在250μs时,连续背景强度和光谱信号强度分别衰减到延迟时间为247μs时的30和50。其次通过在不同延迟时间下相对标准偏差的计算,判断出标准煤样样本中Al、Si、Fe三种元素最佳延迟时间为247μs、248μs、249μs所对应的标准偏差达到最小值,得到因选用标准煤样对象不同其相对标准偏差对应元素的最佳延迟时间也会有所差异。研究结果表明,三种标准煤样ZBM100、ZBM101、ZBM104的光谱强度在247~252μs的最佳采样延迟时间为250μs。此实验研究结果,为激光诱导击穿光谱技术探测和分析煤质检测的最佳延迟时间提供了依据。     

基于多CCD同步耦合的动态燃烧场三维辐射测温（特邀）

为满足燃烧场温度参量时空演化特征诊断的需求,提出了基于多CCD同步耦合的动态三维辐射测温方法。在多视线方向测量基础上,通过代数重建技术对燃烧场进行体素分割,根据Plank辐射定律采用标准黑体辐射源对光电信号的映射关系进行标定,利用比色法实现三维温度场表征。进一步在时间序列上控制多CCD相机来同步获取燃烧场不同视线方向的辐射信息,基于R、G通道内的灰度信息,对实验室蜡烛火焰与外场某型号固体火箭发动机试验器尾喷焰的瞬态燃烧场温度参量进行了测试。结果表明,在实验室内,蜡烛火焰温度分布范围为805.4~1280.8 K,使用热电偶进行时空点位验证,平均误差为3.8%,最大误差为4.36%;固体火箭发动机试验器尾喷焰最高温度为2125.7 K,经近红外测温仪验证,测试误差在8%以内。该研究能够在保证时间、空间分辨率的条件下对燃烧场的三维温度参量进行特征诊断,在航天测试领域,对固体火箭发动机的温度参量测量提供了一种有效的方法。     

大气氮氧化物传感技术研究综述

开展大气环境中氮氧化物的监测对保护环境和控制污染源排放强度具有重要意义。氮氧化物监测的准确率在很大程度上受测量原理与方法、传感器物理参数的影响。介绍了6种测量原理与方法的特点和2类典型的电化学传感器,着重分析了传感器的材料、结构、工艺与性能。最后,总结预测了电化学传感器的改进方向。     

1 km以浅多参量混合编帧式数据采集系统设计

km级以浅水下多参量数据同步采集是海洋观测装置的关键技术,全海深海洋剖面仪子设备在越过1 km以浅海域释放的过程中,需要水下多参量信息的实时采集传输并存储.以FP GA为核心时序控制芯片,采用RS232、RS485数字接口实现对温度、盐度、深度、多轴姿态等数据的接收;采用双通道同步模数转换芯片ADS8353,设计实现2...     

基于TDLAS的二氧化碳检测技术综述

精确检测CO_(2)气体浓度、控制CO_(2)气体排放是治理大气温室效应过程中最重要的部分。可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)因具有高灵敏度和高可靠性的特点,广泛应用于在线监测、微量气体检测等方面。分析了TDLAS测量气体浓度的基本原理,重点介绍了直接吸收法和波长调制法并比较了两种方法的优缺点,随后介绍了近几十年来国内外应用TDLAS技术在气体检测方面取得的研究进展。最后总结了基于TDLAS的二氧化碳气体检测技术,并对其未来应用进行了展望。     

基于同步共轴结构的辐射层析测温仪设计

光学辐射测温技术因时空分辨率高、测温范围宽等优势在燃烧场温度时空演化特性表征领域具有重要应用价值。固体火箭发动机燃烧室内可测试空间受限,基于多视线投影的三维温度场重构方法因光线遮挡而失效。针对该问题,在傅里叶光学理论基础上,建立了燃烧断面与像靶平面之间的物像空间映射关系模型,设计加工了光机电一体化的动态辐射层析测温仪,实现了多个像探测器共光轴且能够同步聚焦于不同空间位置的燃烧断面。试验结果表明,通过对某型号开窗燃烧室内固体推进剂药条燃烧辐射采样数据的卷积与反卷积处理,堆栈的燃烧断面在沿着仪器光轴方向上能够相互分离,在光电信号关系标定基础上利用普朗克辐射定律对已分离的燃烧断面温度分布进行测量过程中,测温的相对误差小于8%。该仪器能够在单向投影光路上以层析方式实现对动态三维燃烧温度场的解析。     

基于激光诱导击穿光谱技术的煤灰分特征研究

灰分是衡量煤炭质量优劣的关键指标,是衡量煤矿和选煤厂煤炭产品质量的主要指标之一。针对传统煤灰分含量识别效率低、煤样本质量不高的问题,本文基于粒子群优化算法(PSO)和BP神经网络,提出了基于粒子群神经网络的煤炭灰分预测模型。目的是快速识别出煤炭产品中灰分的含量,为煤炭开采提供技术支撑。研究选取了180个标准煤粉样品,1～140号样本数据用于训练集,141～180号样本数据作为测试集。应用PSO BP模型对煤炭灰分特性进行了研究,仿真结果表明:优化后的6维BP神经网络模型,决定系数R2为088501越接近1,表明建立的PSO BP模型具有较好的预测性能,灰分预测值与灰分真值无限逼近。进而表明所构建的灰分预测模型具有较高的预测精度,提升了模型的泛化能力和预测精度,为后续的LIBS术应用于煤炭检测提供一定的理论依据。