Loading [MathJax]/jax/output/HTML-CSS/jax.js

搜索

x

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于波长调制-直接吸收光谱方法的CO分子1567 nm处谱线参数高精度标定

王振 杜艳君 丁艳军 彭志敏

王振, 杜艳君, 丁艳军, 彭志敏. 基于波长调制-直接吸收光谱方法的CO分子1567 nm处谱线参数高精度标定. 物理学报, 2020, 69(6): 064204. doi: 10.7498/aps.69.20191865
引用本文: 王振, 杜艳君, 丁艳军, 彭志敏. 基于波长调制-直接吸收光谱方法的CO分子1567 nm处谱线参数高精度标定. 物理学报, 2020, 69(6): 064204. doi: 10.7498/aps.69.20191865
Wang Zhen, Du Yan-Jun, Ding Yan-Jun, Peng Zhi-Min. High precision calibration of spectral parameters of CO at 1567 nm based on wavelength modulation-direct absorption spectroscopy. Acta Phys. Sin., 2020, 69(6): 064204. doi: 10.7498/aps.69.20191865
Citation: Wang Zhen, Du Yan-Jun, Ding Yan-Jun, Peng Zhi-Min. High precision calibration of spectral parameters of CO at 1567 nm based on wavelength modulation-direct absorption spectroscopy. Acta Phys. Sin., 2020, 69(6): 064204. doi: 10.7498/aps.69.20191865

基于波长调制-直接吸收光谱方法的CO分子1567 nm处谱线参数高精度标定

王振, 杜艳君, 丁艳军, 彭志敏

High precision calibration of spectral parameters of CO at 1567 nm based on wavelength modulation-direct absorption spectroscopy

Wang Zhen, Du Yan-Jun, Ding Yan-Jun, Peng Zhi-Min
Article Text (iFLYTEK Translation)
PDF
HTML
导出引用
  • 直接吸收光谱(DAS)可直接测量分子吸收率函数, 并通过拟合吸收率函数确定待测气体参数. 波长调制-直接吸收光谱(WM-DAS)在DAS基础上, 结合了波长调制光谱(WMS)中谐波分析思想, 利用傅里叶变换复现吸收率函数, 可有效提高吸收率函数的测量精度. 本文利用WM-DAS方法结合长光程气体吸收池, 在室温低压条件下, 对CO分子1567 nm处R5—R11近红外弱吸收谱线吸收率函数进行了精确复现, 其拟合残差标准差低至3 × 10–5, 随后根据测得的吸收率函数对谱线的碰撞展宽、Dicke收敛以及速度依赖的碰撞展宽系数等光谱参数进行了高精度标定, 并将其与高灵敏度的连续波腔衰荡光谱(CW-CRDS)测量结果进行了比较, 实验结果表明该方法与CW-CRDS测量结果具有高度一致性, 更具有系统简单、测量速度快、对环境要求低等优点.
    Direct absorption spectrum (DAS) can be used to measure the molecular absorptivity function and determine the spectral parameters of the gas by fitting the measured absorptivity function. Wavelength modulation-direct absorption spectroscopy (WM-DAS) is based on DAS and combines with the idea of harmonic analysis in wavelength modulation spectrum (WMS). The measurement accuracy of absorptivity function can be effectively improved by using Fourier transform. In this paper, the absorptivity function of CO R5–R11 near infrared weak absorption line at 1567 nm is accurately reproduced by using the WM-DAS method combined with long optical path gas absorption cell at room temperature and low pressure. The standard deviation of the fitting residual reaches 3 × 10–5, and then the spectral parameters such as collision broadening, Dicke narrowing and speed-dependent collision broadening coefficients are measured in high precision. These parameters are compared with the results from the high sensitivity continuous wave cavity ring down spectroscopy (CW-CRDS). The experimental results show that the signal-to-noise ratio of the absorptivity function measured by CW-CRDS is about 2.5 times that of the long-path WM-DAS, and the measured spectral parameters are highly consistent. The relative errors of the collision broadening coefficients obtained by using the Voigt profiles of the two methods are less than 1%. At the same time, the detection limit of CO at 1567 nm based on the WM-DAS method is about 80 ppb, and the corresponding absorption coefficient is 2 × 10–10 cm–1, which is slightly higher than that from the CW-CRDS method. However, the WM-DAS method has the advantages of fast measurement speed, simple system and low cost, and is expected to provide a new method of measuring the weak absorption lines.
      通信作者: 彭志敏, apspect@tsinghua.edu.cn
    • 基金项目: 国家级-国家重点研发项目(2016YFC0201104)
      Corresponding author: Peng Zhi-Min, apspect@tsinghua.edu.cn

    气体分子吸收谱线的物理常数(如碰撞展宽系数[1], 线强度[2]等)是测量气体浓度、温度等不可或缺的参数, 它可通过拟合测得的分子吸收率函数得到, 因此, 吸收率函数的测量精度决定了谱线物理常数的标定精度. 目前, 常用的气体分子吸收率函数测量方法主要有傅里叶变换红外吸收光谱[3,4]和可调谐激光二极管吸收光谱(TDLAS)[5-7], 其中TDLAS采用窄带激光扫描分子吸收谱线, 具有波长选择性强、测量速度快、灵敏度高等优点. TDLAS中常用的直接吸收光谱(DAS)[8-11]可直接测量吸收率函数, 通过拟合吸收率函数确定待测气体参数或谱线光谱常数, 其物理概念清晰、操作简单, 在强吸收谱线光谱常数标定和气体参数测量中得到广泛应用.

    尽管DAS在气体参数测量和谱线参数标定等方面具有操作简单、物理概念清晰等优点, 但诸如“振动噪声”、“暗噪声”、“光噪声”和“比例噪声”等限制了DAS测量精度的进一步提高[12,13], 难以用于弱吸收条件(如气体浓度低、谱线强度弱等)气体参数或谱线光谱常数的高精度测量. 为此, 科研工作者常采用延长有效吸收光程的方法以提高气体分子对激光的吸收作用[14-19], 进而提高吸收率函数的测量信噪比. 基于几何光学的Herriott[14-17]和White[18,19]等多次反射池通过增加激光反射次数延长吸收光程, 如反射100次即可将10 cm长吸收池的有效吸收光程提高到10 m左右, 在痕量气体监测、弱吸收谱线参数标定等领域得到广泛应用. 与此同时, 为进一步提高吸收率函数的测量精度, 科研工作者进行了诸多研究, 如采用稳定光强的方法以减小光强波动对吸收率函数测量的影响[20], 或采用基于物理光学的腔增强吸收光谱[21-23]或连续波腔衰荡光谱(CW-CRDS)[24-26]将有效吸收光程提高到数km以上, 但该类方法对环境要求高, 系统操作复杂.

    与上述延长吸收光程、稳定光强等研究方法不同, Du等[27]将波长调制光谱(WMS)谐波分析思想引入到DAS中, 通过傅里叶变换中特征频谱复现分子吸收率函数, 即波长调制-直接吸收光谱法(WM-DAS). 该方法融合了DAS (免标定、可测量吸收率函数)和WMS (高信噪比、抗干扰能力强)的优点, 将吸收率函数测量信噪比提高了约1个量级, 其拟合残差标准差低至约1 × 10–5量级[28,29]. 该方法可高精度标定分子谱线的光谱常数, 如碰撞展宽系数、温度指数、线强度等, 即使在弱吸收条件下仍能测得吸收率函数的精细结构, 可实现高精度的Rautian[30]和Galatry[31]线型函数中的Dicke收敛系数、Speed-dependent Voigt[32]线型函数中的速度依赖的碰撞展宽系数等参数的精确测量.

    考虑到WM-DAS的优点, 本文利用高信噪比的WM-DAS方法结合长光程Herriott池, 在室温低压条件下, 对CO分子1567 nm处R5—R11近红外弱吸收谱线(约2 × 10–23 cm–1/(mol·cm–2))的吸收率函数进行了高精度复现, 同时根据测得的吸收率函数标定了谱线碰撞展宽、Dicke收敛和速度依赖的碰撞展宽等系数, 并将测量的吸收率函数、标定的光谱参数及其不确定度与高灵敏度的CW-CRDS测量结果进行了比较.

    实验系统如图1所示, 虚线方框内为WM-DAS[27-29]系统, 其他部分与CW-CRDS[24-26]系统共用. 两系统的气体池通过聚四氟管线联通, 待测气体经过干燥和过滤后进入气体池中, 两气体池内的气体压力、温度、浓度均相同. 两系统共用一个中心波长1567 nm的分布反馈半导体激光器(电流、温度调谐范围分别为18—100 mA, 10—40 ℃, 功率约7 mW), 激光束通过光隔离器以减少对激光器的光反馈. 输出激光分为两束, 一束通过声光调制器进入衰荡腔, 另一束进入Herriott池[14-17], 并通过程序控制激光控制器的外调制开关, 以实现WM-DAS和CW-CRDS分时测量. 激光绝对波长和相对波长分别采用波长计(Bristol 671A)和干涉仪(Thorlabs, 自由光谱区30 GHz)进行标定. Herriott池由一对间隔约1 m、曲率半径2 m的镀银反射镜(反射率约98%)组成, 总光程约为120 m. 激光光束在Herriott池内经过多次反射后由入射孔出射, 经探测器接收并通过高速采集卡采集.

    图 1 WM-DAS与CW-CRDS的系统原理图(LC, 激光电流和温度控制器; FI, 光纤隔离器; AOM, 声光调制器; APD, 雪崩光电二极管; PD, 光电二极管; DDG, 数字延迟发生器; PZT, 压电换能器; WM, 波长计)\r\nFig. 1. System schematic diagram of WM-DAS and CW-CRDS. LC, laser current and temperature controller; FI, fiber isolator; AOM, acousto-optic modulator; APD, avalanche photodiode; PD, photodiode; DDG, digital delay generator; PZT, piezoelectric transducer; WM, wavelength meter.
    图 1  WM-DAS与CW-CRDS的系统原理图(LC, 激光电流和温度控制器; FI, 光纤隔离器; AOM, 声光调制器; APD, 雪崩光电二极管; PD, 光电二极管; DDG, 数字延迟发生器; PZT, 压电换能器; WM, 波长计)
    Fig. 1.  System schematic diagram of WM-DAS and CW-CRDS. LC, laser current and temperature controller; FI, fiber isolator; AOM, acousto-optic modulator; APD, avalanche photodiode; PD, photodiode; DDG, digital delay generator; PZT, piezoelectric transducer; WM, wavelength meter.

    衰荡腔(腔长约0.5 m)由一对高反射率(反射率高于99.99%)镜片组成. 通过PZT扫描腔长, 使腔长扫描范围大于一个自由光谱区, 以确保任意波长的激光均可耦合进腔内. 腔另一端的出射光由光电探测器接收, 当探测器达到预设触发电平时, 由数字延迟发生器发送脉冲信号, 使声光调制器失去能量, 从而关闭进入腔内的激光以形成单指数衰减信号. 采用高速数据采集卡同时采集脉冲信号和单指数衰减信号, 并利用计算机对实验数据实时处理, 快速拟合[24]得到衰荡时间. 采用步进式扫描激光电流来改变激光波长, 从而得到随波长改变的衰荡时间τ(v), 采集多个扫描周期并平均以提高信噪比. 随后, 通过公式1/(cτ(ν))=κ(ν)+κ0将衰荡时间τ(v)转换为吸收系数κ(v), 其中c为光速, κ0表示镜面反射率、散射、吸收等导致的损耗[24-26], 再对1/((v))拟合即可得到谱线参数.

    WM-DAS考虑了激光输出光强和波长的非线性, 建立了激光波长与光强之间的关系[27]. 在WM-DAS方法中, 定义x = cos(ωt + η), 其中t为扫描时间, ω为正弦调制信号的角频率, η为基倍频初始相位角, 激光光强I和激光波长v可表示为

    I(x)=k=0Akcos[k(arccosx±η)]±k=0Bksin[k(arccosx±η)], (1)
    v(x)=ν0+a1x+a2[(2x21)cosφ2±2xsinφ21x2], (2)

    式中, v0为激光中心波长, a1a2为调制深度, AkBkk次特征频率的傅里叶系数的实部和虚部. 根据(1)和(2)式可重构出光强I与波长v的关系, 其中‘-’和‘+’分别代表光强上升沿和下降沿. 根据Beer-Lambert定律可得到吸收率函数如下[27-29]:

    α(v)=ln(It(ν)I0(ν))=PS(T)XLφ(v), (3)

    式中, It(v)和I0(v)分别为重构的透射光强和入射光强. P (atm)为气体压力(1 atm = 1.01325 × 105 Pa), S (cm–2·atm–1)为谱线强度, T(K)为气体温度, X为气体摩尔分数, L (cm)为光程, φ(v) (cm)为线型函数, 可以用Voigt[27-30], Rautian[31], Galatry[32], Speed-dependent Voigt[33,34]等线型来描述.

    其中Voigt线型(VP)可以表示为[27-30]

    φV(x,y)=ARe[W(x,y)], (4)
    W(x,y)=iπ+exp(t2)x+iytdt, (5)

    式中W(x, y)为误差函数[33], A=ln2/π/γD, y=ln2γcγD,x=ln2νν0γD. 这里, γc=γsp1+γ0p2, 其中γs是待测气体分子的自身碰撞展宽系数, γ0是背景气体分子对待测气体分子的碰撞展宽系数, p1是待测气体分压, p2是背景气分压; γD是多普勒半宽, γD=3.581×107ν0T/M, 其中M是相对分子质量, T为气体温度. 当背景气体的分子质量大于待测气体分子质量时, φ(v)可采用Rautian线型(RP)描述[31]:

    φR(x,y,z)=ARe[W(x,y+z)1πzW(x,y+z)], (6)

    式中z=ln2β0p2γD,β=β0p2. 这里, β0(cm–1·atm–1)代表碰撞导致的收窄系数(Dicke收敛系数). 当背景气体的分子质量小于待测气体分子质量时, φ(v)可采用Galatry线型(GP)描述[32]:

    φG(x,y,z)=ARe[+0exp(ixtytzt1+ezt2z2)dt]. (7)

    与GP和RP相比, Speed-dependent Voigt线型(SDVP)[33,34]的精度更高, 其表达式为

    φSDV(z,z+)=ARe[w(iz)w(iz+)], (8)

    式中w(z)和z±表达式如下:

    w(z)=iπet2ztdt, (9)
    z±=±δ+12η+iχ12η, (10)
    η=(θ+χ)2+χ2+θ+δ, (11)

    其中, θ=γcγ21.5,χ=νν0γ2,δ=14ln2(γDγ2)2. γ2代表速度依赖的碰撞展宽, 若γ2趋近于0, 则SDVP可简化为VP. 测量光谱的信噪比(SNR)定义为αmax/σSD, 即吸收率函数峰值αmax与其拟合残差(Res)标准差(SD) σSD的比值.

    实验中采用WM-DAS对CO分子1567 nm附近的R5—R11谱线进行了测量. Herriott池有效光程120 m, 气体温度、压力和CO浓度分别为288 K, 18 kPa和0.1% (背景气N2). 激光扫描频率、扫描范围分别为1 kHz, 0.4 cm–1, 单次实验共采集100个正弦波周期(用时0.1 s), 同时采集相应的干涉仪信号(•)进行激光波长标定, 如图2所示, 其中蓝色曲线为透射光强信号, 红色曲线为波长标定结果. 蕴含气体吸收率函数信息的透射光强信号傅里叶系数为AkBk, 将AkBk及通过干涉仪标定的激光波长系数a1, a2η等参数代入(1)—(3)式中即可复现吸收率函数.

    图 2 测量的100个正弦波周期的激光光强及激光相对波长标定结果(FSR为自由光谱范围), 以及蕴含气体吸收率函数信息的透射光强傅里叶变换(FFT)系数\r\nFig. 2. Measured transmitted intensities of 100 periods of sinusoidal waves and fitted frequency (FSR, free spectral range), and fast Fourier transform (FFT) coefficients Ak and Bk of transmitted light intensity.
    图 2  测量的100个正弦波周期的激光光强及激光相对波长标定结果(FSR为自由光谱范围), 以及蕴含气体吸收率函数信息的透射光强傅里叶变换(FFT)系数
    Fig. 2.  Measured transmitted intensities of 100 periods of sinusoidal waves and fitted frequency (FSR, free spectral range), and fast Fourier transform (FFT) coefficients Ak and Bk of transmitted light intensity.

    图3(a)展示了WM-DAS方法对R10谱线的测量结果, 为便于与CW-CRDS比较, 将WM-DAS所测吸收率(α)转换为吸收系数(κ). CW-CRDS方法采用步进式扫描激光波长, 间隔约0.002 cm–1, 扫描范围约0.4 cm–1, 共扫描100次, 用时约20 min. 图3(b)展示了CW-CRDS测量结果, 由于测量的吸收系数仅与衰荡时间相关而与光强无关[24-26], 残差波动小, 测量数据更加平滑, 可以清晰看出VP拟合残差中“w”形的精细结构, 其原因在于VP未考虑Dicke收敛效应[31,32], 观察到该精细结构也说明了CW-CRDS具有很高的灵敏度. 与此相比, WM-DAS通过提取周期性正弦信号的整数倍特征频谱来复现气体吸收光谱, 可有效减小或消除振动、电磁等多种噪声干扰[12,13], VP拟合残差中也可清晰地观察到“w”形的精细结构, 这验证了本文WM-DAS测量结果与CW-CRDS相一致. 与VP不同, RP考虑了Dicke收敛效应, 拟合时可以消除“w”形残差. 从RP拟合结果可知, WM-DAS和CW-CRDS两种方法测得的吸收率函数拟合残差标准差相差约2.5倍, 相应的SNR(1σ)相差约2.5倍, 但WM-DAS的测量时间(0.1 s)远小于CW-CRDS (20 min), 在大量的谱线参数标定以及工业现场的气体快速监测中更有优势.

    图 3 测量的CO光谱及其最佳Voigt和Rautian线型拟合结果(XCO, c, τ和σSD分别为CO浓度、光速、衰荡时间和残差的标准差) (a) WM-DAS; (b) CW-CRDS\r\nFig. 3. Measured absorption function of CO and the best fits of Voigt and Rautian profile (XCO, c, τ, and σSD represent the CO concentration, light velocity, ring down time and standard deviation of the residual, respectively): (a) WM-DAS; (b) CW-CRDS.
    图 3  测量的CO光谱及其最佳Voigt和Rautian线型拟合结果(XCO, c, τσSD分别为CO浓度、光速、衰荡时间和残差的标准差) (a) WM-DAS; (b) CW-CRDS
    Fig. 3.  Measured absorption function of CO and the best fits of Voigt and Rautian profile (XCO, c, τ, and σSD represent the CO concentration, light velocity, ring down time and standard deviation of the residual, respectively): (a) WM-DAS; (b) CW-CRDS.

    为了进一步验证WM-DAS的测量精度, 利用该方法对不同压力下CO分子R5—R11谱线的光谱参数进行了测量, 并与CW-CRDS测量结果进行对比, 其中, 碰撞展宽(γc)及速度依赖的碰撞展宽(γ2)选用SDVP[33,34]的拟合结果, Dicke收敛(β)选用RP[31,32]的拟合结果. 气体温度为288 K, 温度波动小于0.3 K, CO浓度为0.5% (背景气为N2), 压力范围1—25 kPa. 图4(a)图4(b)给出了不同压力下, 两种方法对CO分子R10谱线的γcγ2β测量结果, 测量数据的拟合线性度分别达到0.9998 (γc)和0.98 (γ2β), 这说明两方法测量数据有较好的一致性. 在上述参数中, βγ2数值远小于碰撞展宽γc, 对光谱信噪比有较高的要求, 因而其测量误差略大于γc. 事实上, 虽然WM-DAS的SNR低于CW-CRDS的SNR, 但是WM-DAS测量速度更快测量点更多, 每个测量点仅需1 s (信号采集和数据处理), 测量过程受环境温度、气压波动影响更小, 因而βγ2的线性拟合结果与CW-CRDS相一致.

    图 4 不同压力下测得的光谱参数(WM-DAS为红色, CW-CRDS为黑色) (a) γc (圆); (b) β (正方形), γ2 (三角)\r\nFig. 4. Measured spectral parameters for various pressures (WM-DAS (red), CW-CRDS (black)): (a) γc (dot); (b) β (square), γ2 (triangle).
    图 4  不同压力下测得的光谱参数(WM-DAS为红色, CW-CRDS为黑色) (a) γc (圆); (b) β (正方形), γ2 (三角)
    Fig. 4.  Measured spectral parameters for various pressures (WM-DAS (red), CW-CRDS (black)): (a) γc (dot); (b) β (square), γ2 (triangle).

    表1列出了WM-DAS和CW-CRDS两种方法采用四种线型(VP, GP, RP, SDVP)拟合得到的碰撞展宽系数γ0(T0), Dicke收敛系数β0(T0)和速度依赖的碰撞展宽系数γ2(T0). 测量不确定度主要来源于气体温度(< 0.2 K)、压力(< 30 Pa)、浓度(< 50 ppm)以及吸收率函数拟合误差, 经计算得到γ0(T0)总的不确定度范围约为0—1% (CW-CRDS)和0—1.5% (WM-DAS). 其中, 两种方法采用VP拟合的γ0(T0)的相对误差均不超过1%, 采用精度更高的RP/GP/SDVP拟合的γ0(T0)的相对误差仅略大于1%, 主要是由Dicke收敛系数及速度依赖的碰撞展宽系数的拟合不确定引起的. 由于β0(T0)和γ2(T0)值比γ0(T0)小, 对光谱信噪比要求更高, 因此CW-CRDS测得的β0(T0)和γ2(T0)的不确定度范围为5%—15%, 与文献[35]的测量结果0.7%—14%相接近. 相比之下, WM-DAS通过提取特征频率复原吸收率函数, 并通过快速测量大量的数据点来降低不确定度, β0(T0)和γ2(T0)不确定度范围达到10%—20%.

    表 1  WM-DAS和CW-CRDS测量的光谱参数及其不确定度
    Table 1.  Measured spectroscopic parameters and uncertainties.
    v0/cm–1TransitionE′′/cm–1ϕγ0(T0)/10–2 cm–1·atm–1β0(T0)/10–2 cm–1·atm–1γ2(T0)/10–2 cm–1·atm–1
    CRDSWMHTCRDSWMCRDSWM
    6371.299R557.670VP6.26b6.23b6.29a
    GP6.43b6.48b2.84c2.90d
    RP6.47b6.50b2.57c2.67d
    SDVP6.50b6.55b0.87c0.77d
    6374.406R680.735VP6.10b6.08b6.12a
    GP6.20b6.30b2.65c2.71d
    RP6.25b6.30b2.38c2.46d
    SDVP6.26b6.36b0.69c0.73d
    6377.407R7107.642VP5.97b5.94b5.99a
    GP6.07b6.12b2.22c2.48d
    RP6.10b6.17b2.06c2.36d
    SDVP6.25b6.24b0.71c0.71d
    6380.301R8138.390VP5.89b5.88b5.89a
    GP6.04b6.02b2.20c2.27d
    RP6.06b6.09b2.14c2.14d
    SDVP6.11b6.15b0.70c0.64d
    6383.090R9172.978VP5.80b5.78b5.80a
    GP5.91b6.03b2.08c2.11d
    RP5.94b6.03b1.89c1.85d
    SDVP5.97b6.09b0.61c0.63d
    6385.771R10211.404VP5.72b5.68b5.73a
    GP5.91b5.89b2.27c2.29d
    RP5.92b5.91b1.98c1.86d
    SDVP5.98b5.96b0.62c0.65d
    6388.347R11253.667VP5.62b5.58b5.67a
    GP5.91b5.80b 2.62c2.21d
    RP5.93b5.82b2.15c2.00d
    SDVP5.95b5.89b0.77c0.67d
    注: WM代表WM-DAS, HT表示HITRAN[36];a表示相同温度(T0 = 288 K)下HITRAN的数据, 空气为背景气;b不确定度 0—1%;c不确定度 5%—15%;d不确定度 10%—20%.
    下载: 导出CSV 
    | 显示表格

    为了进一步评价WM-DAS和CW-CRDS两种方法的测量下限, 在相同条件下, 分别对WM-DAS和CW-CRDS进行了Allan方差[37]分析, 实验结果如图5所示. 其中CW-CRDS采用固定中心波长的测量方式, 积分时间约25 s时(固定波长下的衰荡时间采集速度约为0.01 s, 25 s相当于平均2500次), 基于CW-CRDS的CO检测限可到30 ppb (1 ppb=1 μg/L), 这与文献[38]检测限相一致, 这验证了本文CW-CRDS测量结果的可靠性. 与此相比, 积分时间约100 s时, 基于WM-DAS的CO检测限可到80 ppb, 略高于CW-CRDS, 对应的吸收系数约2 × 10–10 cm–1.

    图 5 两种方法测量的Allan方差\r\nFig. 5. Allan variance measured by the two methods.
    图 5  两种方法测量的Allan方差
    Fig. 5.  Allan variance measured by the two methods.

    本文利用免标定、高信噪比的WM-DAS方法结合长光程Herriott池, 在低压常温条件下, 对CO分子1567 nm附近7条近红外弱吸收谱线(R5—R11)的吸收率函数进行了测量, 光谱拟合残差标准差低至3 × 10–5. 随后, 采用不同的线型函数对测得的吸收率函数进行拟合得到了谱线光谱参数及其测量不确定度, 并将其与高灵敏度的CW-CRDS测量结果进行比较. 实验结果表明: CW-CRDS方法测得的吸收率函数信噪比约为长光程WM-DAS方法的2.5倍, 两种方法测得的谱线物理参数具有高度一致性, 其中VP线型拟合的碰撞展宽系数的相对误差小于1 %. 与此同时, 基于WM-DAS方法的CO的检测限达到80 ppb, 对应的吸收系数低至2 × 10–10 cm–1, 略高于CW-CRDS方法, 但其测量速度更快, 并且具有系统简单、成本低、可长期稳定运行的优点, 预期可为弱吸收谱线的测量提供新的测量方法.

    [1]

    Devi V M, Benner D C, Smith M A H, Mantz A W, Sung K, Brown L R, Predoi-Cross A 2012 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 113 1013Google Scholar

    [2]

    Campargue A, Karlovets E V, Kassi S 2015 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 154 113Google Scholar

    [3]

    Brandstetter M, Genner A, Schwarzer C, Mujagic E, Strasser G, Lendl B 2014 Opt. Express 22 2656Google Scholar

    [4]

    Meek A S, Poisson A, Guelachvili G, Hansch W T, Picqué N 2014 Appl. Phys. B 114 573Google Scholar

    [5]

    Adámek P, Olejníček J, Čada M, Kment Š, Hubička Z 2013 Opt. Lett. 38 2428Google Scholar

    [6]

    Goldenstein C S, Spearrin R M, Jeffries J B, Hanson R K 2017 Prog. Energy Combust. Sci. 60 132Google Scholar

    [7]

    Witzel O, Klein A, Meffert C, Schulz C, Kaiser S A, Ebert V 2015 Proc. Combust. Inst. 35 3653Google Scholar

    [8]

    Peng Z M, Du Y J, Ding Y J 2020 Sensors 20 616Google Scholar

    [9]

    McManus J B, Zahniser M S, Nelson D D, Shorter J H, Herndon S C, Jervis D, Agnese M, McGovern R, Yacovitch T I, Roscioli J R 2015 Appl. Phys. B 119 203Google Scholar

    [10]

    He D, Peng Z M, Ding Y J 2019 Combust. Flame 207 222Google Scholar

    [11]

    Pogány A, Klein A, Ebert V 2015 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 165 108Google Scholar

    [12]

    Witzel O, Klein A, Meffert C, Wagner S, Kaiser S, Schulz C, Ebert V 2013 Opt. Express 21 19951Google Scholar

    [13]

    Hanson R K 2011 Proc. Combust. Inst. 33 1Google Scholar

    [14]

    Engel G S, Moyer E J 2007 Opt. Lett. 32 704Google Scholar

    [15]

    Dahlen D, Wilcox R, Leemans W 2017 Appl. Opt. 52 267Google Scholar

    [16]

    Tarsitano C G, Webster C R 2007 Appl. Opt. 46 6923Google Scholar

    [17]

    McManus J B, Zahniser M S, Nelson D D, Shorter J H, Herndon S, Wood E 2010 Opt. Eng. 49 111124Google Scholar

    [18]

    Regalia L, Oudot C, Thomas X, Von der Heyden P, Decatoire D 2010 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 111 826Google Scholar

    [19]

    Nahar N K, Rojas R G 2009 Appl. Opt. 48 3921Google Scholar

    [20]

    Zhao G, Tan W, Jia M Y, Hou J J, Ma W G, Dong L, Zhang L, Feng X X, Wu X C, Yin W B, Xiao L T, Axner O, Jia S T 2016 Sensors 16 1544Google Scholar

    [21]

    Zhao W, Gao X, Chen W, Zhang W, Huang T, Wu T, Cha H 2007 Appl. Phys. B 86 353Google Scholar

    [22]

    Zheng K Y, Zheng C T, He Q X, Yao D, Hu L, Zhang Y, Wang Y D, Tittel F K 2018 Opt. Express 26 26205Google Scholar

    [23]

    李志彬, 马洪亮, 曹政松, 孙明国, 黄印博, 朱文越, 刘强 2016 物理学报 65 053301Google Scholar

    Li Z B, Ma H L, Cao Z S, Sun M G, Huang Y B, Zhu W Y, Liu Q 2016 Acta Phys. Sin. 65 053301Google Scholar

    [24]

    Mazurenka M, Wada R, Shillings A J L, Butler T J A, Beames J M, Orr-Ewing A J 2005 Appl. Phys. B 81 135Google Scholar

    [25]

    Morville J, Romanini D, Kachanov A A, Chenevier M 2004 Appl. Phys. B 78 465Google Scholar

    [26]

    Long D A, Fleisher A J, Liu Q, Hodges J T 2016 Opt. Lett. 41 1612Google Scholar

    [27]

    Du Y J, Peng Z M, Ding Y J 2018 Opt. Express 26 9263Google Scholar

    [28]

    Li J D, Du Y J, Peng Z M, Ding Y J 2019 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 224 197Google Scholar

    [29]

    Peng Z M, Du Y J, Ding Y J 2020 Sensors 20 681Google Scholar

    [30]

    Du Y J, Peng Z M, Ding Y J 2020 Opt. Express 28 3482Google Scholar

    [31]

    Kassi S, Karlovets E V, Tashkun S A, Perevalov V I, Campargue A 2017 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 187 414Google Scholar

    [32]

    Goldenstein C S, Hanson R K 2015 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 152 127Google Scholar

    [33]

    Schreier F 2017 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 187 44Google Scholar

    [34]

    Du Y J, Peng Z M, Ding Y J 2018 Opt. Express 26 29550Google Scholar

    [35]

    Kowzan G, Stec K, Zaborowski M, Wójtewicz S, Cygan A, Lisak D, Masłowski P, Trawiński R S 2017 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 191 46Google Scholar

    [36]

    Gordon I E, Rothman L S, Hill C, et al. 2017 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 203 3Google Scholar

    [37]

    Allan D W 1966 Proc. IEEE 54 221Google Scholar

    [38]

    Mondelain D, Sala T, Kassi S, Romanini D, Marangoni M, Campargue A 2015 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 154 35Google Scholar

    期刊类型引用(7)

    1. 李绍民,孙利群. 基于改进波长调制光谱技术的高吸收度甲烷气体测量. 物理学报. 2023(01): 55-62 . 百度学术
    2. 姚顺春,郭松杰,杨言,黎珈彤,卢志民. 基于可调谐二极管激光吸收光谱技术的烟气氨逃逸检测研究及应用(特邀). 光子学报. 2023(03): 11-24 . 百度学术
    3. 田思迪,王振,杜艳君,丁艳军,彭志敏. 基于波长调制-直接吸收光谱的CO分子2.3μm处谱线参数高精度测量. 光谱学与光谱分析. 2023(07): 2246-2251 . 百度学术
    4. 蔡李靖,蔡伟伟,施展,超星,曹汛. 燃烧诊断中的光学信号采集方法. 信号处理. 2023(12): 2091-2114 . 百度学术
    5. 王振,杜艳君,丁艳军,李政,彭志敏. 波长调制-直接吸收光谱(WM-DAS)在线监测大气CO浓度. 物理学报. 2022(04): 115-123 . 百度学术
    6. 彭志敏,贺拴玲,周佩丽,杜艳君,王振,丁艳军,吴玉新,吕俊复. 基于TDLAS的煤粉锅炉水冷壁近壁面CO/H_2S同步在线监测. 热力发电. 2022(10): 145-152 . 百度学术
    7. 潘云,李颐,颜昌翔. TDLAS一氧化碳浓度检测系统误差分配. 光学精密工程. 2021(07): 1539-1548 . 百度学术

    其他类型引用(1)

  • 图 1  WM-DAS与CW-CRDS的系统原理图(LC, 激光电流和温度控制器; FI, 光纤隔离器; AOM, 声光调制器; APD, 雪崩光电二极管; PD, 光电二极管; DDG, 数字延迟发生器; PZT, 压电换能器; WM, 波长计)

    Fig. 1.  System schematic diagram of WM-DAS and CW-CRDS. LC, laser current and temperature controller; FI, fiber isolator; AOM, acousto-optic modulator; APD, avalanche photodiode; PD, photodiode; DDG, digital delay generator; PZT, piezoelectric transducer; WM, wavelength meter.

    图 2  测量的100个正弦波周期的激光光强及激光相对波长标定结果(FSR为自由光谱范围), 以及蕴含气体吸收率函数信息的透射光强傅里叶变换(FFT)系数

    Fig. 2.  Measured transmitted intensities of 100 periods of sinusoidal waves and fitted frequency (FSR, free spectral range), and fast Fourier transform (FFT) coefficients Ak and Bk of transmitted light intensity.

    图 3  测量的CO光谱及其最佳Voigt和Rautian线型拟合结果(XCO, c, τσSD分别为CO浓度、光速、衰荡时间和残差的标准差) (a) WM-DAS; (b) CW-CRDS

    Fig. 3.  Measured absorption function of CO and the best fits of Voigt and Rautian profile (XCO, c, τ, and σSD represent the CO concentration, light velocity, ring down time and standard deviation of the residual, respectively): (a) WM-DAS; (b) CW-CRDS.

    图 4  不同压力下测得的光谱参数(WM-DAS为红色, CW-CRDS为黑色) (a) γc (圆); (b) β (正方形), γ2 (三角)

    Fig. 4.  Measured spectral parameters for various pressures (WM-DAS (red), CW-CRDS (black)): (a) γc (dot); (b) β (square), γ2 (triangle).

    图 5  两种方法测量的Allan方差

    Fig. 5.  Allan variance measured by the two methods.

    表 1  WM-DAS和CW-CRDS测量的光谱参数及其不确定度

    Table 1.  Measured spectroscopic parameters and uncertainties.

    v0/cm–1TransitionE′′/cm–1ϕγ0(T0)/10–2 cm–1·atm–1β0(T0)/10–2 cm–1·atm–1γ2(T0)/10–2 cm–1·atm–1
    CRDSWMHTCRDSWMCRDSWM
    6371.299R557.670VP6.26b6.23b6.29a
    GP6.43b6.48b2.84c2.90d
    RP6.47b6.50b2.57c2.67d
    SDVP6.50b6.55b0.87c0.77d
    6374.406R680.735VP6.10b6.08b6.12a
    GP6.20b6.30b2.65c2.71d
    RP6.25b6.30b2.38c2.46d
    SDVP6.26b6.36b0.69c0.73d
    6377.407R7107.642VP5.97b5.94b5.99a
    GP6.07b6.12b2.22c2.48d
    RP6.10b6.17b2.06c2.36d
    SDVP6.25b6.24b0.71c0.71d
    6380.301R8138.390VP5.89b5.88b5.89a
    GP6.04b6.02b2.20c2.27d
    RP6.06b6.09b2.14c2.14d
    SDVP6.11b6.15b0.70c0.64d
    6383.090R9172.978VP5.80b5.78b5.80a
    GP5.91b6.03b2.08c2.11d
    RP5.94b6.03b1.89c1.85d
    SDVP5.97b6.09b0.61c0.63d
    6385.771R10211.404VP5.72b5.68b5.73a
    GP5.91b5.89b2.27c2.29d
    RP5.92b5.91b1.98c1.86d
    SDVP5.98b5.96b0.62c0.65d
    6388.347R11253.667VP5.62b5.58b5.67a
    GP5.91b5.80b 2.62c2.21d
    RP5.93b5.82b2.15c2.00d
    SDVP5.95b5.89b0.77c0.67d
    注: WM代表WM-DAS, HT表示HITRAN[36];a表示相同温度(T0 = 288 K)下HITRAN的数据, 空气为背景气;b不确定度 0—1%;c不确定度 5%—15%;d不确定度 10%—20%.
    下载: 导出CSV
  • [1]

    Devi V M, Benner D C, Smith M A H, Mantz A W, Sung K, Brown L R, Predoi-Cross A 2012 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 113 1013Google Scholar

    [2]

    Campargue A, Karlovets E V, Kassi S 2015 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 154 113Google Scholar

    [3]

    Brandstetter M, Genner A, Schwarzer C, Mujagic E, Strasser G, Lendl B 2014 Opt. Express 22 2656Google Scholar

    [4]

    Meek A S, Poisson A, Guelachvili G, Hansch W T, Picqué N 2014 Appl. Phys. B 114 573Google Scholar

    [5]

    Adámek P, Olejníček J, Čada M, Kment Š, Hubička Z 2013 Opt. Lett. 38 2428Google Scholar

    [6]

    Goldenstein C S, Spearrin R M, Jeffries J B, Hanson R K 2017 Prog. Energy Combust. Sci. 60 132Google Scholar

    [7]

    Witzel O, Klein A, Meffert C, Schulz C, Kaiser S A, Ebert V 2015 Proc. Combust. Inst. 35 3653Google Scholar

    [8]

    Peng Z M, Du Y J, Ding Y J 2020 Sensors 20 616Google Scholar

    [9]

    McManus J B, Zahniser M S, Nelson D D, Shorter J H, Herndon S C, Jervis D, Agnese M, McGovern R, Yacovitch T I, Roscioli J R 2015 Appl. Phys. B 119 203Google Scholar

    [10]

    He D, Peng Z M, Ding Y J 2019 Combust. Flame 207 222Google Scholar

    [11]

    Pogány A, Klein A, Ebert V 2015 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 165 108Google Scholar

    [12]

    Witzel O, Klein A, Meffert C, Wagner S, Kaiser S, Schulz C, Ebert V 2013 Opt. Express 21 19951Google Scholar

    [13]

    Hanson R K 2011 Proc. Combust. Inst. 33 1Google Scholar

    [14]

    Engel G S, Moyer E J 2007 Opt. Lett. 32 704Google Scholar

    [15]

    Dahlen D, Wilcox R, Leemans W 2017 Appl. Opt. 52 267Google Scholar

    [16]

    Tarsitano C G, Webster C R 2007 Appl. Opt. 46 6923Google Scholar

    [17]

    McManus J B, Zahniser M S, Nelson D D, Shorter J H, Herndon S, Wood E 2010 Opt. Eng. 49 111124Google Scholar

    [18]

    Regalia L, Oudot C, Thomas X, Von der Heyden P, Decatoire D 2010 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 111 826Google Scholar

    [19]

    Nahar N K, Rojas R G 2009 Appl. Opt. 48 3921Google Scholar

    [20]

    Zhao G, Tan W, Jia M Y, Hou J J, Ma W G, Dong L, Zhang L, Feng X X, Wu X C, Yin W B, Xiao L T, Axner O, Jia S T 2016 Sensors 16 1544Google Scholar

    [21]

    Zhao W, Gao X, Chen W, Zhang W, Huang T, Wu T, Cha H 2007 Appl. Phys. B 86 353Google Scholar

    [22]

    Zheng K Y, Zheng C T, He Q X, Yao D, Hu L, Zhang Y, Wang Y D, Tittel F K 2018 Opt. Express 26 26205Google Scholar

    [23]

    李志彬, 马洪亮, 曹政松, 孙明国, 黄印博, 朱文越, 刘强 2016 物理学报 65 053301Google Scholar

    Li Z B, Ma H L, Cao Z S, Sun M G, Huang Y B, Zhu W Y, Liu Q 2016 Acta Phys. Sin. 65 053301Google Scholar

    [24]

    Mazurenka M, Wada R, Shillings A J L, Butler T J A, Beames J M, Orr-Ewing A J 2005 Appl. Phys. B 81 135Google Scholar

    [25]

    Morville J, Romanini D, Kachanov A A, Chenevier M 2004 Appl. Phys. B 78 465Google Scholar

    [26]

    Long D A, Fleisher A J, Liu Q, Hodges J T 2016 Opt. Lett. 41 1612Google Scholar

    [27]

    Du Y J, Peng Z M, Ding Y J 2018 Opt. Express 26 9263Google Scholar

    [28]

    Li J D, Du Y J, Peng Z M, Ding Y J 2019 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 224 197Google Scholar

    [29]

    Peng Z M, Du Y J, Ding Y J 2020 Sensors 20 681Google Scholar

    [30]

    Du Y J, Peng Z M, Ding Y J 2020 Opt. Express 28 3482Google Scholar

    [31]

    Kassi S, Karlovets E V, Tashkun S A, Perevalov V I, Campargue A 2017 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 187 414Google Scholar

    [32]

    Goldenstein C S, Hanson R K 2015 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 152 127Google Scholar

    [33]

    Schreier F 2017 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 187 44Google Scholar

    [34]

    Du Y J, Peng Z M, Ding Y J 2018 Opt. Express 26 29550Google Scholar

    [35]

    Kowzan G, Stec K, Zaborowski M, Wójtewicz S, Cygan A, Lisak D, Masłowski P, Trawiński R S 2017 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 191 46Google Scholar

    [36]

    Gordon I E, Rothman L S, Hill C, et al. 2017 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 203 3Google Scholar

    [37]

    Allan D W 1966 Proc. IEEE 54 221Google Scholar

    [38]

    Mondelain D, Sala T, Kassi S, Romanini D, Marangoni M, Campargue A 2015 J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer 154 35Google Scholar

  • [1] 黄知秋, 李启正, 张猛, 彭志敏, 杨乾锁, 杜艳君. 扫描波长调制光谱高精度复现分子吸收率函数方法. 物理学报, 2025, 74(6): 064210. doi: 10.7498/aps.74.20241468
    [2] 李绍民, 孙利群. 基于改进波长调制光谱技术的高吸收度甲烷气体测量. 物理学报, 2023, 72(1): 010701. doi: 10.7498/aps.72.20221725
    [3] 熊枫, 彭志敏, 王振, 丁艳军, 吕俊复, 杜艳君. CO2/CO干扰下基于腔衰荡吸收光谱的痕量H2S浓度测量. 物理学报, 2023, 72(4): 043302. doi: 10.7498/aps.72.20221851
    [4] 田思迪, 杜艳君, 李济东, 丁艳军, 彭志敏, 吕俊复, 潘超, 冯小雅. H2S分子6320—6350 cm–1波段谱线参数高精度测量. 物理学报, 2023, 72(2): 024205. doi: 10.7498/aps.72.20221855
    [5] 黄知秋, 张猛, 彭志敏, 王振, 杨乾锁. 注入光有限相干性对衰荡腔测试方法的影响及求解衰荡时间的强度积分法. 物理学报, 2023, 72(18): 184205. doi: 10.7498/aps.72.20230448
    [6] 李绍民, 孙利群. 基于改进波长调制光谱技术的高吸收度甲烷气体测量. 物理学报, 2022, 0(0): 0-0. doi: 10.7498/aps.71.20221725
    [7] 刘建鑫, 赵刚, 周月婷, 周晓彬, 马维光. 高反射腔镜双折射效应对腔增强光谱技术的影响. 物理学报, 2022, 71(8): 084202. doi: 10.7498/aps.71.20212090
    [8] 王振, 杜艳君, 丁艳军, 吕俊复, 彭志敏. 基于CRDS和WM-DAS的宽量程免标定H2S体积分数的测量. 物理学报, 2022, 71(18): 184205. doi: 10.7498/aps.71.20220742
    [9] 王振, 杜艳君, 丁艳军, 李政, 彭志敏. 波长调制-直接吸收光谱(WM-DAS)在线监测大气CO浓度. 物理学报, 2022, 71(4): 044205. doi: 10.7498/aps.71.20211772
    [10] 王振, 杜艳君, 丁艳军, 李政, 彭志敏. 波长调制-直接吸收光谱(WM-DAS)在线监测大气CO浓度. 物理学报, 2021, (): . doi: 10.7498/aps.70.20211772
    [11] 王振, 杜艳君, 丁艳军, 彭志敏. 波长调制-直接吸收方法在线监测大气中CH4和CO2浓度. 物理学报, 2020, 69(6): 064205. doi: 10.7498/aps.69.20191569
    [12] 王金舵, 余锦, 貊泽强, 何建国, 代守军, 孟晶晶, 王晓东, 刘洋. 连续波腔衰荡光谱技术中模式筛选的数值方法. 物理学报, 2019, 68(24): 244201. doi: 10.7498/aps.68.20190844
    [13] 王振, 杜艳君, 丁艳军, 彭志敏. 基于傅里叶变换的波长扫描腔衰荡光谱. 物理学报, 2019, 68(20): 204204. doi: 10.7498/aps.68.20191062
    [14] 李宁, 吕晓静, 翁春生. 基于光强与吸收率非线性同步拟合的吸收光谱测量方法. 物理学报, 2018, 67(5): 057801. doi: 10.7498/aps.67.20171905
    [15] 赵静, 余辉龙, 刘伟伟, 郭婧. 砷化镓光电阴极光谱响应与吸收率关系分析. 物理学报, 2017, 66(22): 227801. doi: 10.7498/aps.66.227801
    [16] 贾梦源, 赵刚, 侯佳佳, 谭巍, 邱晓东, 马维光, 张雷, 董磊, 尹王保, 肖连团, 贾锁堂. 双重频率锁定的腔衰荡吸收光谱技术及信号处理. 物理学报, 2016, 65(12): 128701. doi: 10.7498/aps.65.128701
    [17] 董美丽, 赵卫雄, 程跃, 胡长进, 顾学军, 张为俊. 宽带腔增强吸收光谱技术应用于痕量气体探测及气溶胶消光系数测量. 物理学报, 2012, 61(6): 060702. doi: 10.7498/aps.61.060702
    [18] 王晓波, 马维光, 王晶晶, 肖连团, 贾锁堂. 单光子波长调制吸收光谱用于1.5 m激光器的波长锁定. 物理学报, 2012, 61(10): 104205. doi: 10.7498/aps.61.104205
    [19] 李宁, 翁春生. 非标定波长调制吸收光谱气体测量研究. 物理学报, 2011, 60(7): 070701. doi: 10.7498/aps.60.070701
    [20] 曹 琳, 王春梅, 陈扬骎, 杨晓华. 光外差腔衰荡光谱理论研究. 物理学报, 2006, 55(12): 6354-6359. doi: 10.7498/aps.55.6354
  • 期刊类型引用(7)

    1. 李绍民,孙利群. 基于改进波长调制光谱技术的高吸收度甲烷气体测量. 物理学报. 2023(01): 55-62 . 百度学术
    2. 姚顺春,郭松杰,杨言,黎珈彤,卢志民. 基于可调谐二极管激光吸收光谱技术的烟气氨逃逸检测研究及应用(特邀). 光子学报. 2023(03): 11-24 . 百度学术
    3. 田思迪,王振,杜艳君,丁艳军,彭志敏. 基于波长调制-直接吸收光谱的CO分子2.3μm处谱线参数高精度测量. 光谱学与光谱分析. 2023(07): 2246-2251 . 百度学术
    4. 蔡李靖,蔡伟伟,施展,超星,曹汛. 燃烧诊断中的光学信号采集方法. 信号处理. 2023(12): 2091-2114 . 百度学术
    5. 王振,杜艳君,丁艳军,李政,彭志敏. 波长调制-直接吸收光谱(WM-DAS)在线监测大气CO浓度. 物理学报. 2022(04): 115-123 . 百度学术
    6. 彭志敏,贺拴玲,周佩丽,杜艳君,王振,丁艳军,吴玉新,吕俊复. 基于TDLAS的煤粉锅炉水冷壁近壁面CO/H_2S同步在线监测. 热力发电. 2022(10): 145-152 . 百度学术
    7. 潘云,李颐,颜昌翔. TDLAS一氧化碳浓度检测系统误差分配. 光学精密工程. 2021(07): 1539-1548 . 百度学术

    其他类型引用(1)

计量
  • 文章访问数:  11745
  • PDF下载量:  156
  • 被引次数: 8
出版历程
  • 收稿日期:  2019-12-09
  • 修回日期:  2019-12-19
  • 刊出日期:  2020-03-20

/

返回文章
返回