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火電廠硫化氫控制技術(shù)研究

閱讀:2316      發(fā)布時間:2016-7-14
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1 概述 
  每年春季,我國北方大部分地區(qū)都會受到不同程度的沙塵天氣的影響,,一方面,,沙塵引起的能見度降低與大顆粒沙塵的沉降嚴(yán)重影響了運輸業(yè),、農(nóng)業(yè)等行業(yè)的正常發(fā)展,,對于國民經(jīng)濟造成極大的直接和間接的損失;另一方面,,懸浮在空氣中粒徑小于100μm的總懸浮顆粒物會對人們的健康帶來不利的影響,。 
  國內(nèi)對沙塵天氣的檢測當(dāng)前以遙感為主、地面站點檢測為輔,。比較而言,,使用衛(wèi)星傳感器獲取的遙感影像具有檢測范圍廣且時效性強的特點,以搭載MODIS的Aqua和Terra衛(wèi)星為例,,它們可以以1~2天為周期獲取數(shù)據(jù),,這樣便可以及時發(fā)現(xiàn)沙塵源地并將其規(guī)模和運動方向標(biāo)記出來,達(dá)到動態(tài),、省時省力檢測大范圍沙塵天氣的目的,。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,衛(wèi)星傳感器更加廣泛地應(yīng)用于環(huán)境管理與污染檢測等方向,。 
  2 數(shù)據(jù)源 
  2.1 MODIS數(shù)據(jù) 
  MODIS是Terra與Aqua上搭載的十分重要的地球觀測傳感器,,兩顆衛(wèi)星上的MODIS傳感器可以每1~2天對地球觀測一次,同時獲取36個波段(0.4~14.3μm)的數(shù)據(jù),,包括16個熱紅外波段以及20個可見光與近紅外波段,,這些數(shù)據(jù)常用于反演水汽含量、地表溫度,、氣溶膠參數(shù)等,,可以幫助研究人員理解陸地、海洋以及低層大氣的動態(tài)變化進程,,并有助于構(gòu)建可以預(yù)測變化的地球系統(tǒng)模型,。 
  2.2 臭氧檢測儀(OMI)的數(shù)據(jù) 
  2.2.1 Aura/OMI傳感器。Aura衛(wèi)星亦隸屬于EOS系統(tǒng),,該衛(wèi)星被設(shè)計用于獲取臭氧,、氣溶膠和大氣中關(guān)鍵氣體的定量信息,因此,,Aura搭載了四個相關(guān)的傳感器,,分別是高分辨動力發(fā)聲器,、微波分叉發(fā)聲器、臭氧層觀測儀和對流層放射光譜儀,。其中,,OMI可以對264~504nm范圍的波段進行觀測,其光譜分辨率在0.42~0.63nm,,利用OMI獲取的數(shù)據(jù)可以對大氣中的NO2,、SO2、BrO,、HCHO以及氣溶膠進行量測,,同時使用OMI還可以區(qū)分不同的氣溶膠類型,如沙塵和硫化物,。 
  2.2.2 紫外波段氣溶膠指數(shù)(UVAI),。大氣氣溶膠可以通過吸收作用對紫外輻射產(chǎn)生影響,研究表明,,沙塵的增加使達(dá)到地面的紫外輻射量減少,,而這個過程又可以對對流層中臭氧光化學(xué)反應(yīng)產(chǎn)生影響,因此可以使用臭氧觀測儀收集的數(shù)據(jù)衍生出反映氣溶膠變化的紫外波段氣溶膠指數(shù),,可以認(rèn)為UVAI提供了氣溶膠對紫外波段吸收作用的量化指標(biāo),。Torres等人的研究表明紫外觀測對氣溶膠具有高度的敏感性,并能有效降低地表反射率對觀測的影響,。在實際應(yīng)用中,,常常用于對煤煙或沙塵的檢測。 
  在獲取UVAI時,,將通過氣溶膠觀測到的光譜輻射率記為I360,,而將無氣溶膠時觀測到的光譜輻射率記為I331,分別計算二者實測值與理論值的比值,,并計算差值,。使用等式可以表示為: 
  3 算法原理與算法描述 
  3.1 沙塵檢測算法原理以及亮度溫度的計算 
  3.1.1 亮度溫度差值/比值算法。本文進行亮度溫度差值和比值運算時選擇MODIS 29,、31和32波段,,這三個波段分別處于8~9μm和10~12μm光譜區(qū)間,這樣選擇的原因在于氣溶膠顆粒在這一光譜區(qū)間內(nèi)其光譜特征會隨著波長的改變而產(chǎn)生較大的波動,,通過對不同的影像進行對比便可以有效識別不同的氣溶膠類型,。不僅如此,大氣對該光譜區(qū)間的干擾往往是小的,,這樣得到的影像便可以反映氣溶膠的實際情況,。因此,基于單一波段影像數(shù)據(jù),,科學(xué)家成功實現(xiàn)了對大氣中火山灰的觀測,。而且隨著高光譜數(shù)據(jù)的應(yīng)用,,研究人員利用窄波段光譜數(shù)據(jù)實現(xiàn)了對沙塵等氣溶膠更高精度的觀測。然而單一波段的影像不僅會受到地面輻射的干擾,,同時氣體與氣溶膠還對輻射具有不可忽略的吸收作用,。可以利用傳感器接收到的紅外波段的輻射亮度值公式對上述內(nèi)容進行描述: 
  式中:Bλ為普朗克方程,;Ta表示大氣中氣溶膠層的溫度,;Ts表示地表溫度;δλ為氣溶膠光學(xué)厚度,。 
  從等式中可以看出,,即使當(dāng)氣溶膠層足夠厚,使地面輻射的干擾可以忽略不計,,即 ,,所接收到的輻射亮度依然受到氣體與氣溶膠本身的影響,,而正如前文所述,,在8~9μm和10~12μm內(nèi),氣體對輻射的干擾會達(dá)到小,,在這種情況下,,就只需要考慮氣溶膠本身的吸收作用。 
  3.1.2 Dust*-parameter(D*)算法,。Dust*-parameter(D*)算法是基于上文論述的BTD11-12和BTD8.6-11兩種差值算法得到的,,其表達(dá)式為: 
  式中:C和E分別為BTD11-12、BTD8.6-11的溫度位移,,本文取值分別為0.09與15.0,。 
  通過前文所述,可以得知BTD11-12與BTD8.6-11均可以對以石英為主要成分的沙塵進行有效觀測,,除此以外,,BTD8.6-11還對硅質(zhì)礦物非常敏感,因為硅質(zhì)礦物擁有較寬的殘余輻射帶,,相較于11μm,,可以吸收更多在8.6μm處的輻射,造成BTD8.6-11的值為負(fù)值,;而云層與此相反,,因為云層會更多地吸收11μm處的輻射,這樣BTD8.6-11值即為正值,?;诖耍绻硥m中含有硅質(zhì)礦物,,D*算法就可以有效進行識別,,同時取自然指數(shù)可以對沙塵信號進行放大,。 
  3.1.3 MODIS亮度溫度計算方法。本文使用普朗克函數(shù)對亮度溫度進行求解,,在進行計算之前,,需要將MODIS影像的像元值轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的熱輻射強度值,衛(wèi)星接收到的熱輻射強度轉(zhuǎn)換方法如下:sr-1·μm-1,;NDi為第i波段影像的像元值,;DRi與DRSi則是對應(yīng)波段的輻射常量。 
  接下來,,利用普朗克函數(shù)對各波段亮度溫度計算,,亮度溫度Ti計算公式為: 
  式中:λi是對應(yīng)波段的有效波長,在本文中使用的是29,、31和32波段的有效波長分別為8.6μm,、11μm和12μm。C1和C2均為光譜常量,,它們的值分別是C1=119104356W·m-2·sr-1·μm4,、C2=1.4387685×104μm·K。在計算時為簡便直觀可以將C2/λi與C1/λi5看作一個整體,。 
  實際上,,亮度溫度是描述一般地物的“等效”溫度參數(shù)即在一定的波段范圍內(nèi),這一參數(shù)指的是當(dāng)一般地物與黑體具有相等的輻射亮度時,,黑體所具有的溫度,。它表示地物的輻射量與具有多大溫度的黑體的輻射相當(dāng),由于一般地物的比輻射率ε均小于1,,故地物的亮度溫度往往小于它對應(yīng)的實際溫度,。從影像中可以看到計算得到的亮度溫度的取值在220K和300K之間,比同季節(jié)正常的地表溫度低一些,,根據(jù)上述結(jié)論,,這個計算結(jié)果是合理的。 
  3.2 云層的處理 
  3.2.1 決定系數(shù)(R2)去云,。通過計算BT7.3與BT11間的決定系數(shù)來確定高緯度云層的地理位置從而將其去除,,當(dāng)決定系數(shù)趨近于1,說明觀測區(qū)域是云層的可能性極大,;當(dāng)這個數(shù)值遠(yuǎn)離1,,則該區(qū)域應(yīng)為無云區(qū)域。這個方法的關(guān)鍵在于尋找一個合適的閾值來界定云層與非云層區(qū)域,,如果閾值選擇偏小,,可能會將有用的信息劃為云層而遭到掩蓋;如果偏大,則有部分高緯度云層會有所遺漏,。在本實驗中,,首先選取同一地區(qū)有云與無云時刻的兩幅影像,并按上述方法計算其28,、31波段的亮度溫度與決定系數(shù),,根據(jù)決定系數(shù)影像上像元值的直方圖分布決定該閾值的取值。 
  3.2.2 BT11去云,。31波段被設(shè)計用于獲取云層或地表溫度,,而云層的溫度往往低于后者。因此從11μm波段的亮度溫度影像上便可以對云層覆蓋區(qū)域進行判別,。本文首先統(tǒng)計出BT11影像上的大值Tmax,,為了排除噪聲對統(tǒng)計結(jié)果的影響,選擇大的五個像元值并計算其平均數(shù)作為Tmax,,同時根據(jù)相關(guān)文獻,,可以獲知云層在11μm處的大亮度溫度約為273K,而對應(yīng)的地表溫度為288.2K,,其比值為0.95,,因此本文將溫度大值的0.95倍作為云層的閾值溫度,即T云=0.95×Tmax,。那么,,BT11影像上像元值大于T云且小于Tmax的區(qū)域可作為無云區(qū)域;同樣的,,當(dāng)像元值小于T云,則相應(yīng)區(qū)域可判定為有云區(qū)域,。 
  4 結(jié)語 
  本文主要依據(jù)紅外波段對沙塵粒徑,、光學(xué)折射系數(shù)等屬性的敏感性展開沙塵檢測算法的研究,在構(gòu)建算法時,,主要考慮了云層對沙塵數(shù)據(jù)的掩蓋以及地面輻射,、大氣吸收散射作用等因素對沙塵信息的干擾。 
  云層不僅會對沙塵數(shù)據(jù)掩蓋,,同時細(xì)小的卷云有可能會與提取的沙塵信息混淆造成精度下降,,因此本文通過雙重云層掩膜算法對云層去除,介紹了亮度溫度差值算法(BTD),、亮度溫度比值算法(RBT)和Dust*算法的沙塵檢測算法,,考慮到云層的影響,又介紹了決定系數(shù)(R2)去云和BT11去云方法,,終獲得沙塵檢測結(jié)果,。本文提到的檢測方法可以實現(xiàn)一定精度的沙塵檢測,但是隨著沙塵越來越嚴(yán)重,對沙塵的檢測及產(chǎn)生原因的研究還需要更加深入,。 

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