Разработка модели и алгоритма процесса распознавания веществ в атмосфере по единичному измерению фурье-спектрорадиометра

В настоящее время существует ряд актуальных научных и технологических приложений, где необходимо проводить дистанционный беспробоотборный газоанализ: экологический мониторинг состояния атмосферыконтроль за вредными выбросами промышленных предприятий, утечками на газопроводахобнаружение токсичных и ядовитых веществобнаружение веществ в условиях повышенных температур и давлений, в быстро меняющихся условиях. По этим причинам необходима разработка методик и аппаратуры дистанционного контроля состава атмосферы, позволяющих работать в режиме реального времени в сочетании с высокой мобильностью. На сегодняшний день лидирующее положение занимают оптические методики контроля состава атмосферы, основанные на t регистрации и последующем анализе электромагнитного излучения самого объекта. Спектральные методы анализа основаны на регистрации характерных спектров веществ и их дальнейшей обработке, при которой ключевую роль играет распознавание веществ по их селективным линиям.

Перспективным направлением среди оптических методов контроля за составом атмосферы являются фурье-спектрорадиометрические системы [1J, которые получили наибольшее распространение в качестве систем пассивного типа, т. е. регистрирующих собственное тепловое излучение и не требующих (в отличие, например, от лидарных комплексов [2]) применения мощного источника подсветки, что значительно снижает энергопотребление, вес, габаритные размеры и 'стоимость фурье-спектрорадиометрических комплексов. Для наибольшей эффективности работы в пассивном режиме фурье-спекрорадиометрические комплексы работают в спектральном диапазоне 7−14 мкм, на который приходится максимум собственного теплового излучения, а также окно прозрачности атмосферы [3].

Ключевым звеном фурье-спектрорадиометрических систем является система сбора и обработки информации, основой которой служит программный комплекс обработки и интерпретации экспериментальной информации. Для идентификации веществ в открытой атмосфере по энергетическим спектрам трассы наблюдения может применяться математическое моделирование прохождения излучения в атмосфере на основе уравнения переноса излучения в среде [4] с использованием спектральных банков данных типа HITRAN [5] и GEISHA [6], содержащих наиболее полные спектры и идентификации колебательно-вращательных переходов молекул, составляющих основу стандартной атмосферы. Проведение подобных процедур требует, во-первых, наличия априорной мётеорологической информации [7,8 ], во-вторых, достаточно высокой квалификации исследователя и, в-третьих, отнимает значительное время, что делает невозможным работу в натурных условиях в режиме реального времени. Подобные методики, как правило, используются совместно со спектрометрами высокого разрешения в аналитических целях, не предусматривающих работу в масштабе реального времени. В этих случаях для математического моделирования п рохождения излучения в атмосфере применяются модели полинейного счета (line-by-line, codes), например, зарубежные модели ranaLBLRTM [9], FACSODE [10], отечественная модель FLISS [11] и др. Описанные математические модели реализованы в специализированных комплексах программ и применяются научными коллективами по всему миру [12, 13, 14].

Для дистанционного мониторинга веществ наиболее актуально проводить газоанализ в реальном масштабе времени, т. е. за время, не превышающее времени квазистационарности атмосферы, которое составляет порядка 1 с. В этом случае говорят об экспресс-анализе и для подобных целей применяют фурье-спектрорадиометры (ФСР) среднего спектрального разрешения (единицы см" 1). Для проведения экспресс-анализа созданы алгоритмы и комплексы программ, позволяющие интерпретировать экспериментальные данные в режиме реального времени. В подобных случаях применяют упрощенные линейные модели переноса излучения в среде и на основе двух энергетических спектров (фоновый спектр трассы наблюдения без исследуемого вещества BQ (v) и энергетический спектр трассы наблюдения с присутствием вещества на линии обзора i?(v)) рассчитывают нормированный коэффициент пропускания облака целевых веществ, который является основой для проведения спектрального анализа: где Р (у, Т) — спектр излучения абсолютно черного тела при некоторой эффективной температуре Т, t (v) — коэффициент пропускания исследуемой.

11 газовой смеси, D (v) — оптическая толщина газовой смеси. Отечественными [1] и зарубежными [15, 16] научными коллективами показано, что в данном случае обратная задача спектрального анализа сводится к линейной обратной задаче [17]: где Dt (vj) — матрица референтных спектров искомых веществ, полученных в лабораторных условиях для известных концентраций С (°- С- - искомые концентрацииD (v) — оптическая плотность, полученная при обработке экспериментальных энергетических спектров B (v) и BQ (v).

В указанной постановке задача относится к классу некорректных обратных задач [18], поскольку содержит погрешности измерений как в матрице системы, так и в экспериментальном спектре D{Vj). Для решения задачи применяют корреляционный анализ [19], который позволяет путем определения статистических связей между экспериментальным и референтным спектром идентифицировать вещество. Для получения количественной информации о концентрациях компонент смеси применяется V метод поиска квазирешения, предложенный В. К. Ивановым [20, 17] и заключающийся в минимизации функционала невязки экспериментального и референтного спектра на заданном множестве.

— с-°(у) B (v)-P (v, T) В0(у)-Р (у, Т)' ь.

Однако в ряде случаев, когда необходимо проводить экспересс-анализ веществ в открытой атмосфере, но нет принципиальной возможности зарегистрировать фоновый спектр B0(v) [21] (начальное загрязнение трассы наблюдения, сопровождение облака целевых веществ и т. п.), требуется разработать методику интерпретации экспериментальной информации по единичному измерению ФСР B (v).

Для решения задачи проведения беспробоотборного газоанализа на основе единичного энергетического спектра авторы [22] используют непосредственный расчет атмосферной трассы с применением моделей полинейного счета. Другим подходом является пересчет энергетического спектра в яркостную температуру [15, 23]. Данный метод позволяет линеаризовать задачу и провести качественный анализ корреляционными методами, однако не позволяет проводить количественный анализ. Наконец, беспробоотборный газоанализ по единичному энергетическому спектру в ряде случаев проводят на основе анализа отдельных колебательно-вращательных линий и полос1 в спектрах [8], что позволяет проводить избирательный анализ конкретных веществ по их селективным линиям, а также восстанавливать температуру газовой составляющей по ее радиационным данным. Однако, данный метод специально адаптируется под каждое конкретное вещество, а, значит, обладает очень слабой универсальностью и масштабируемостью.

Таким образом, анализ отечественных и зарубежных литературных источников показал, что в настоящее время для проведения беспробоотборного анализа в масштабе реального времени наиболее разработанным является метод, требующий предварительной регистрации фонового спектра. Для тех случаев, когда зарегистрировать фоновый спектр невозможно, но необходимо провести экспресс-анализ, не разработано методик и численных алгоритмов, которые бы позволили проводить качественный и количественный анализ широкого круга веществ в открытой атмосфере в масштабе реального времени.

Актуальность темы

обусловлена необходимостью разработки модели и алгоритмов процесса распознавания веществ в открытой атмосфере в тех случаях, когда нет возможности зарегистрировать фоновый спектр трассы наблюдения, но необходима работа в режиме реального времени. В этих ситуациях хорошо зарекомендовавший себя метод экспресс-анализа экспериментальных данных, предусматривающий предварительную регистрацию фонового спектра, можно дополнить предлагаемой в диссертационной работе моделью. Это значительно расширит область применения фурье-спектрорадиометрических систем для дистанционного газоанализа веществ в открытой атмосфере в режиме реального времени. Корректное сочетание двух подходов позволит разработать наиболее универсальную систему интерпретации экспериментальной информации, получаемой с ИК ФСР среднего спектрального разрешения.

Цель работы — разработка модели и алгоритмов процесса идентификации веществ в открытой атмосфере и определения их интегральных концентраций по единичному измерению фурье-спектрорадиометра.

Задачи исследования:

1. Разработка математической модели процесса прохождения ИК излучения в атмосфере, не требующей сторонней метеорологической информации и предназначенной для моделирования атмосферных спектров за существенно ограниченное время.

2. Разработка модели и алгоритмов процесса идентификации веществ в открытой атмосфере и восстановления их интегральных концентраций, которые не требуют предварительной регистрации фонового спектра трассы наблюдения.

3. Разработка программного комплекса на основе предложенных моделей и алгоритмов.

4. Апробация разработанных алгоритмов и программного комплекса в сериях вычислительных, лабораторных и натурных экспериментов.

5. Сравнительный анализ результатов распознавания, полученных с помощью разработанных в диссертационной работе алгоритмов и программного комплекса, с результатами, полученными на основе альтернативных подходов к распознаванию веществ в атмосфере.

Методы исследования:

Для разработки моделей и алгоритмов процесса распознавания веществ предполагается применение современных численных методов к решению обратных задач спектроскопии: методы линеаризации обратных задач, методы корреляционного анализа, регуляризации, поиска квазирешений. Кроме того, в диссертации применяются методы цифровой фильтрации сигналов, методы компьютерного моделирования и «визуализации. Для решения задачи спектрального анализа используются банки данных, содержащие спектроскопическую информацию в инфракрасной области спектра для широкого круга веществ.

Достоверность и обоснованность полученных результатов обеспечена апробацией алгоритмов и программного комплекса в сериях вычислительных экспериментовсопоставлением результатов обработки данных лабораторных экспериментов с результатами, полученными с помощью альтернативных моделей распознавания веществ, а также с результатами, полученными на контрольно-измерительной аппаратуреапробацией разработанных алгоритмов и программного комплекса в натурных экспериментах.

Научная новизна:

1. Предложена математическая модель процесса переноса ИК излучения в атмосфере, позволяющая рассчитывать спектры отрытых атмосферных трасс. Математическая модель реализована в алгоритмах и комплексе программ, предназначенном для работы в режиме реального времени и не требующем метеорологической информации о трассе наблюдения.

2. Разработана новая модель процесса распознавания веществ, которая позволяет на основе единичного экспериментального энергетического спектра трассы наблюдения идентифицировать вещества в открытой атмосфере и определять их интегральные концентрации. Применение разработанных моделей и алгоритмов не предусматривает предварительной регистрации фонового спектра трассы наблюдения.

3. Разработанная модель и алгоритмы процесса распознавания веществ апробированы в серии вычислительных экспериментов. Показано, что ошибка восстановления концентраций веществ и ее среднеквадратическое значение линейно зависят от уровня шума в экспериментальном энергетическом спектреминимальный рабочий температурный контраст составляет величину порядка 1°, а относительная ошибка восстановления концентраций веществ для рабочего уровня шума составляет величину порядка 30%.

4. В серии лабораторных испытаний показано, что для условий начальной загрязненности трассы наблюдения или условий медленного изменения концентраций веществ предложенная модель процесса распознавания веществ позволяет как значительно эффективнее и надежнее идентифицировать вещества, так и с меньшей погрешностью восстанавливать их концентрации, относительно метода экспресс-анализа, требующего предварительную регистрацию фоновых спектров.

Практическая значимость. Разработанные алгоритмы реализованы в программном комплексе, предназначенном для качественного и количественного анализа веществ в отрытой атмосфере на основе экспериментальной информации, получаемой с ИК ФСР среднего спектрального разрешения. !Для работы программного комплекса не требуется предварительной регистрации фонового спектра трассы наблюдения, а также метеорологической информации о трассе наблюдения. Разработанные алгоритмы и программный комплекс предназначены для работы в режиме реального времени.

Разработанные алгоритмы и программный комплекс расширяют области применения методик экспресс-анализа веществ, предусматривающих предварительную регистрацию фоновых спектров, что делает ИК ФСР системы универсальными средствами беспробоотборного газоанализа пассивного типа.

Разработанные алгоритмы и программный комплекс совместно с ИК ФСР среднего спектрального разрешения предназначены для проведения в пассивном режиме беспробоотборного мониторинга утечек на газопроводах, выбросов на промышленных предприятиях, появления отравляющих веществ в ходе террористических актов либо военных действий и других задач. Разработанные алгоритмы и программный комплекс можно применять в условиях начальной загрязненности трассы наблюдения, а также для длительного сопровождения облака целевых веществ.

Работоспособность и применимость разработанных алгоритмов и программного комплекса продемонстрирована в сериях лабораторных и натурных экспериментов.

На защиту выносятся следующие положения:

1. Математическая модель процесса переноса ИК излучения в атмосфере, не требующая априорной метеорологической информации о трассе наблюдения и реализованная в алгоритмах и комплексе программ, работающем в режиме реального времени.

2. Модель и алгоритмы процесса идентификации и восстановления концентраций веществ в открытой атмосфере, не требующие предварительной регистрации фонового спектра трассы наблюдения.

3. Программный комплекс, реализующий разработанные алгоритмы и предназначенный для интерпретации в режиме реального времени экспериментальной информации, регистрируемой на ИК ФСР среднего спектрального разрешения.

4. Результаты апробации разработанных алгоритмов в вычислительных экспериментах, результаты исследования влияние шумов во входных данных на ошибки решения обратной задачи, а также границы применимости предложенной модели процесса распознавания по концентрациям целевых веществ и температурному контрасту трассы наблюдения.

5. Результаты апробации алгоритмов и программного комплекса в сериях лабораторных и натурных экспериментов, а также сравнительный анализ результатов работы предлагаемых алгоритмов процесса распознавания веществ с результатами работы альтернативных алгоритмов, позволяющий оценить применимость, эффективность и надежность работы предлагаемой модели и алгоритмов для решения задачи распознавания веществ.

Апробация работы. Результаты диссертации докладывались на научно-методических конференциях аспирантов и молодых исследователей «Актуальные проблемы фундаментальных наук» (Москва, 2008 — 2010) — Bauman annual post graduate conference (Moscow, 2008) — конкурсе-конференции научных работ в области физики студентов и аспирантов (Москва, 2009) — V Всероссийской конференции «Необратимые процессы в природе и технике» (Москва, 2009) — Всероссийских научных конференциях студентов-физиков и молодых ученых (Кемерово, 2009; Волгоград, 2010) — III Международной конференции «Акустооптические и радиолокационные методы измерений и обработки информации» (Суздаль, 2009) — конкурсе-конференции молодых физиков (Москва, 2010) (лауреат 1-ой степени в секции «Прикладная физика»).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 13 работах, в том числе в 2-х статьях из Перечня рецензируемых ведущих научных журналов и изданий [3, 5] и 11 тезисах докладов и трудах конференций [1, 2, 4, 6 — 13].

Личный вклад соискателя. Соискателем разработана математическая модель прохождения ИК излучения в атмосфере, которая была реализована в вычислительных алгоритмах. Алгоритмы позволяют моделировать спектры пропускания открытых атмосферных трасс, для чего используется созданная соискателем атмосферная база экспериментальных спектров открытых атмосферных трасс и ряда отдельных атмосферных поглотителей. Предложена модель и алгоритмы процесса идентификации веществ и восстановления их концентраций. Разработанные алгоритмы реализованы в программном комплексе и апробированы в сериях вычислительных, лабораторных и натурных экспериментов. При разработке программного комплекса, соискатель преобразовал структуру существующего программного обеспечения ФСР, разработал ряд дополнительных вычислительных модулей и расчетно-аналитических процедур, а также доработал интерфейс управляющей программы. Изменения проведены с целью реализации разработанных в диссертации алгоритмов.

Структура и объем работы. Д иссертация со стоит из введения, 4-х глав, заключения, списка литературы и приложения. Диссертация изложена на 151 странице, содержит 31 иллюстрацию и 7 таблиц. Библиография включает 111 наименований.

Первая глава носит обзорный характер и посвящена современным методикам и системам газоанализа, а также математическим моделям, численным методам и программным комплексам, применяемым для решения задач спектрального анализа. Проанализирована актуальность применения подобных систем, проведен обзор современного состояния разработки систем фурье-спектроскопии, а также показаны основные области их применения. Продемонстрированы ситуации, в которых существующие методики экспресс-анализа неэффективны, а предлагаемые альтернативные подходы не дают желаемого результата. На основании проведенного анализа сформулированы цель и задачи диссертационной работы.

Во второй главе рассмотрена обратная задача атмосферной оптики и ее математическая постановка, для чего от уравнения переноса излучения в среде в общем виде с учетом ряда допущений (среду разбивают на небольшое количество однородных плоских слоев, пренебрегают рассеянием излучения) переходят к линейной обратной задаче. Исследованы свойства полученной линейной системы и показано, что задача является некорректно поставленной. Для решения обратной задачи предварительно проводится математическое моделирования прохождения излучения в атмосфере, что позволяет удалить селективные линии атмосферных поглотителей из экспериментального спектра. Далее проводится корреляционный анализ полученного спектра, позволяющий идентифицировать целевое вещество, и вместо решения исходной многомерной обратной решают одну или несколько одномерных задач, решение которых позволяет восстановить концентрации идентифицированных веществ. Приведены результаты апробации методики решения обратной задачи в сериях вычислительных экспериментов, в результате чего исследовано влияния малых шумов во входных данных на ошибки решения задачи, а также определены границы применимости разработанной методики по концентрациям целевых веществ и по температурному контрасту трассы наблюдения.

Третья глава посвящена описанию работы основных модулей разработанного программного комплекса (ПК), реализующего разработанные алгоритмы. Рассмотрена архитектура ПК, приведены блок-схемы основных алгоритмов вычислений, диаграмма состояний, описаны задачи, решаемые программным комплексом. Программный комплекс реализован в виде двух основных блоков: вычислительного ядра и управляющей программы. Управляющая программа предоставляет интерфейс пользователя и отвечает за взаимодействие с внешней средой, получение экспериментальной информации, начало/завершение расчетно-аналигических процедур, представление результатов распознавания веществ. Вычислительное ядро выполняет все расчетно-аналитические функции, а также взаимодействует с базами данных и состоит из диспетчера расчетов и диспетчера базы данных. В главе представлены форматы отчетов по работе программного комплекса и примеры работы программного комплекса.

В четвертой главе представлены постановка лабораторных и натурных экспериментов, приведено описание лабораторной установки, испытуемого макетного образца фурье-спектрорадиометра и контрольно-измерительной аппаратуры. Приведены сводные результаты обработки экспериментальных данных, сравнение результатов анализа, полученных с помощью разработанной модели с результатами обработки тех же экспериментальных данных, полученных с помощью модели, требующей предварительной регистрации фонового спектра, а также с результатами, полученными на контрольно-измерительной аппаратуре. В результате проведения сравнительного анализа сделаны выводы о применимости разработанной методики, ее преимуществах, а также о необходимых последующих доработках. Проведена обработка результатов натурных экспериментов, в ходе которых были систематизированы основные типы открытых трасс мониторинга и для всех основных типов трасс продемонстрирована работоспособность разработанной методики и программного комплекса.

В приложении, А приведено описание структуры классов программного комплекса, а также описание основных классов, структур и конфигурационных файлов, используемых в программном комплексе.

В приложении В приведено подробное описание результатов лабораторных испытаний разработанной модели процесса распознавания веществ и реализующего программного комплекса. 1.

4.5 Выводы по результатам лабораторных испытаний.

В ходе испытаний доработанного макета ФСР:

1. Проведена проверка возможности автоматического распознавания веществ в статической газовой камере и продемонстрированы: возможность автоматической идентификации веществ на фоне как нагретого, так и охлажденного АЧТвозможность автоматической идентификации веществ как при нарастании, так и убывании концентрацийвозможность и эффективность идентификации веществ при начальном присутствии вещества в газовой камеревероятность обнаружения веществ на доработанном макетом образце ФСР во всех сериях экспериментов составляет 100%.

2. Проведен сравнительный анализ возможности и эффективности обнаружения веществ на доработанном лабораторном макете с использованием как модели «Фон/сигнал» (№ 1), так и модели «Единичный спектр» (№ 2) и продемонстрировано, что: модель № 2 во всех сериях измерений позволяет проводить уверенное обнаружение веществ, тогда как модель № 1 в. двух сериях не смогла идентифицировать вещество, и в двух сериях измерений обнаружение было неуверенным. Невозможность идентификации веществ по модели «Фон/сигнал» объясняется либо тем, что измерения проводились в условиях начального присутствия вещества, а последующее нарастание было недостаточным для уверенного обнаружения, либо тем, что нарастание концентрации было крайне медленным и модель «Фон/сигнал» перезаписывала фоновый спектр на текущийвероятность уверенного обнаружения для модели «единичный спектр» составляет 100%, а для модели «Фон/сигнал» — 74%- модель «Единичный спектр» в 8 сериях из 15 срабатывает раньше, в 5 сериях из 15 обе модели срабатывают одновременно, в 2 сериях из 15 срабатывает только модель «Единичный спектр" — для серий с начальным присутствием вещества в газовой камере модель «Единичный спектр» срабатывает раньше модели «фон/сигнал» и работает на протяжении всей серии измеренийв 4 сериях из 15 модель «Единичный спектр» выдавала ложные срабатывания в начале или в конце серии. Это объясняется тем, что, во-первых, в начале и в конце серии измерений концентрация вещества мала, что означает малость отношения сигнал/шум, а, во-вторых, в модели «единичный спектр» использовались пороги обнаружения по корреляции, полученные для методики «Фон/сигнал» в НИОКР типа «ТОМСК-1» и «Прорыв-1». Для модели «Фон/сигнал» ложных срабатываний не выявлено.

3. Проведен сравнительный анализа результатов восстановления концентраций, рассчитанных с использованием обеих моделей, с результатами, полученными на КИА. В результате продемонстрировано, что:

12 сериях из 15 модель «Единичный спектр» отображает динамику изменения концентрации вещества* в газовой камере. Три серии, в которых модель некорректно воспроизводит динамику измерения концентрациисерии регистрации спектров метанола. В этих сериях экспериментальный спектр значительно искажается на предварительных этапах обработки, использующих спектр озона, селективные линии которого значительно перекрываются с линиями метанола. Модель «Фон/сигнал» отображает динамику изменения концентрации в 7 сериях из 15- во всех случаях кроме серий, в которых регистрировался метанол, модель «Единичный спектр» выдает значительно меньшую систематическую часть ошибки восстановления концентрацийслучайная составляющая относительной ошибки восстановления концентраций почти одинакова для двух моделей и обусловлена шумами в анализируемых спектрахдля обеих моделей наибольшая относительная ошибка наблюдается при анализе спектров ацетона. Это можно объяснить тем, что селективные линии ацетона лежат на краю области регистрации спектров, где функция г I.

J, пропускания оптического тракта ФСР наименьшая, а шумы в нормированным спектре наибольшие.

4.6 Натурные испытания доработанного макетного образца фурьеспектрорадиометра.

Целью проведения натурных испытаний является проверка работоспособности разработанной модели процесса распознавания и доработанного макетного образца ФСР в условиях, приближенных к полевым.

Натурные испытания проводились на базе МГТУ им. Н. Э. Баумана в разное время года и суток, с тем, чтобы испытать работоспособность доработанного макета в различных метеоусловиях. Испытания проводились на трассах как с малым, так и с большим углом возвышения.

В качестве опорных источников излучения были выбраны следующие подстилающие поверхности (1111):

— ясное безоблачное небо при углах возвышения от + 3° до + 80°;

— сплошная облачность;

— поверхности различных топографических объектов (ТО) (стены домов, строений, дороги, площадки и т. п.).

Вышеперечисленные 1111 характеризуют основные типы 1111, встречающихся в реальных условиях. Остальные возможные варианты 1111 (переменная облачность, неполное перекрытие ТО области обзора ФСР), описываются на базе вышеперечисленных типов и определяются вкладом каждой из них в суммарное излучение трассы наблюдения.

Периодически для всех типов 1111 и метеоусловий осуществлялась I проверка работоспособности доработанного лабораторного макета на тестовых имитаторах (пленки лавсана, фторопласта и полистирола). После того, как на всех имитаторах наблюдалось надежное обнаружение переходили к экспериментированию с парами летучими веществами.

По результатам анализа экспериментальных данных, а также основываясь на данных [1, 100] можно утверждать, что излучение открытой атмосферной трассы, для которой область обзора ФСР полностью закрыто (сильная облачность, туман или дождь), а также излучение ТО носят практически непрерывный характер, без отчетливых полос, характерных для спектров молекулярных систем (см рис. 4.10). Таким образом, спектры излучения 111 1 вышеперечисленных типов близки к спектрам излучения АЧТ. В подобных случаях, пересчитав спектр излучения в яркостную температуру ТЬг, можно оценить реальную температуру 1111.

Bfv)10″ s. Bi/cH.

570 640 710 780 850 920 990 1060 1130 1200 1270 1340 1410.

V, см" 1.

Рис. 4.10 Абсолютные спектры свечения стены здания (кривая 1) — облачного неба (кривая 2) — расчетный спектр АЧТ для Т= +17° С (кривая 3, жирная линия) — спектр свечения чистого безоблачного неба (кривая 4).

Наиболее неблагоприятные условиях для идентификации веществ — это сильный туман, дым, сильный дождь. В этих случаях температурный контраст трассы наблюдения имеет наименьшее значение, и поэтому влияние шумов наибольшее (мало отношение сигнал/шум в нормированном спектре).

В подобных случаях идентификация возможна либо при больших концентрациях веществ в исследуемом облаке, либо если температура облака веществ существенно отличается от окружающей среды. Для повышения контраста в подобных метеоусловиях (например, сильный туман на рассвете) необходимо таком образом выбирать трассу наблюдения, чтобы частично захватывать открытое небо. В этом случае, несмотря на то, что частично облако веществ не войдет в область обзора ФСР, вклад излучения открытого неба может существенно повысить температурный контраст, а значит и отношение сигнал/шум в исследуемом спектре. Для тех случаев, когда 1111 представляет собой чистое безоблачное небо (либо часть области обзора попадает на чистое небо), сильное влияние начинает оказывать атмосферное излучение и на спектре определяющими становятся селективные линии атмосферных поглотителей (Н20, ССЬ, 03, СН4, N20, NO2).

Как показали результаты экспериментов и анализ литературных данных [100] наиболее эффективные трассы наблюдения, за вещества с удаленной позиции — это трассы, где-либо безоблачное небо выступает в качестве подстилающей поверхности (или хотя бы частично попадает в область обзора ФСР), либо в качестве ГШ выступает нагретая на солнце поверхность ТО. По оценкам [1] яркостной контраст при v= 1060 см" 1 для угла возвышения +90° и температуре приземного слоя воздуха +12° С составляет около Д71″ 40° С, а для зимних условий наблюдения величина яркостного контраста будет еще больше. По мере снижения угла наблюдения яркостной контраст снижается из-за увеличения толщины воздушной массы. Для двух других типов трасс наблюдения по результатам анализа экспериментов и согласно литературным данным [1] яркостной контраст не превышает нескольких градусов. Необходимо отметить, что чем выше яркостной контраст, тем большее отношение сигнал/шум можно добиться, а, значит, тем меньшую концентрацию вещества можно обнаружить и идентифицировать.

Для трех основных типов трасс (безоблачное небо, сплошная облачность, и использование ТО в качестве 1Ш) проведены серии измерений по идентификации и определению концентраций паров веществ. В качестве исследуемых веществ применялись аммиак и этанол, т. е. легколетучие вещества, которые можно распылять на территории университета. Программное обеспечение применялось в реализации, позволяющей одновременно проводить анализ спектров по двум моделям.

Далее приведем пример обнаружения, идентификации и оценки интегральной концентрации аммиака двумя методиками на фоне чистого безоблачного неба. Угол возвышения трассы наблюдения составлял +50°, температура воздуха приземного слоя +20° С. Раствор аммиака испарялся с плоской поверхности, находящейся на расстоянии 1 м от объектива ФСР. На рис. 4.11- 4.14 проиллюстрированы основные этапы обработки одного из экспериментальных энергетических спектров серии натурных экспериментов. Обнаружение и идентификация паров аммиака произведено по обеими моделям практически одновременно и одинаково эффективно. Количественный анализ показал следующие результаты: по модели о «У.

Фон/сигнал" - 91.21 мг/м~, по модели «Единичный спектр» — 122.52 мг/м". Относительная ошибка восстановления концентраций в этом случае составляет 25%. Для всех серий измерений на фоне трех основных типов трасс, для паров двух веществ (аммиак, этанол) обе модели показали высокую эффективность по обнаружению, идентификации и оценке1 интегральных концентраций паров веществ. Модель «Единичный спектр» демонстрировала более раннее срабатывание нежели методика «Фон/сигнал», однако в нескольких случаях когда в качестве 1111 рассматривалось облачное небо и наблюдалась большая влажность воздуха (в этом случае яркостной контраст не превышает 2−3°) при небольших концентрациях паров методика «Единичный спектр» выдавала ложные.

1 Для натурных испытаний имеет смысл говорить не о расчете значений, а об оценке интегральных концентраций, поскольку невозможно узнать точное значение концентрации паров вещества в облаке в данный момент времени срабатывания. Факт наличия ложных срабатываний говорит о целесообразности корректировки порогов обнаружения для данной методики.

Рис. 4.11 Процедура модификации двух функций Планка. Все спектры показаны в относительных единицах с учетом функции пропускания ФСР.

700 800 900 1000 1100 1200, 1300.

V, см.

Рис. 4.12 На основе суммарного спектра пропускания (кривая 1) и атмосферной базы данных рассчитывается спектр пропускания атмосферы без примеси (кривая 2).

700 800 900 1000 1100 1200 1300.

V, CM.

Рис. 4.13 Процедура идентификации вещества. Кривая 1 — спектр примеси, выделенный на предыдущих этапахкривая 2 — референтный спектр аммиака из базы данных, кривая 3 — весовая функция.

V, СМ *1.

Рис. 4.14 Спектры пропускания аммиака, полученные по двух моделям процесса распознавания веществ. Кривая 1 — спектр, полученный согласно модели «Фон/Сигнал», кривая 2 —спектр, полученный согласно модели.

Единичный спектр".

Также проводились натурные измерения по одновременному обнаружению и идентификации паров двух веществ (аммиак и этанолэтанол и изопропанолизопропанол и ацетон). Применение обеих моделей позволило уверенно обнаруживать оба вещества в рамках одной серии измерений.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Диссертация посвящена актуальной теме разработки методики и алгоритма численного решения обратной задачи спектроскопии, которая заключается в определении качественного и количественного состава смеси веществ на основе спектроскопической информации. В качестве источника экспериментальных данных выбран ИК ФСР среднего спектрального разрешения, который позволяет эффективно регистрировать собственное тепловое излучение объектов трассы наблюдения и тем самым проводить беспробоотборный спектральный газоанализ веществ в открытой атмосфере без применения внешнего источника подсветки в реальном масштабе времени (экспресс-анализ). Показано, что для проведения экспресс-анализа широкого круга веществ при обработки данных, получаемых с фурье-спектрорадиометра, наиболее эффективным является метод, при котором первоначально регистрируется фоновое излучение трассы наблюдения, а затем энергетический спектр трассы наблюдения с анализируемым целевым веществом, и дальнейший анализ происходит на основе этих двух спектров. Однако для ряда важных ситуаций (начальная загрязненность трассы наблюдения, длительное сопровождение вещества и др.) невозможно зарегистрировать фоновый спектр, в результате чего необходимо разработать модель процесса распознавания веществ по единичному измерению фурье-спектрорадиометра, что и являлось основной целью диссертации.

В ходе исследования показано, что задача анализа единичного измерения ФСР, после проведение предварительных процедур обработки цифрового сигнала, сводится к линейной обратной задаче, которая является некорректно поставленной. Для решения задачи в такой постановке предлагается проводить промежуточное математическое моделирование прохождения излучения в атмосфере, что позволяет затем исключать селективные линии атмосферных поглотителей из экспериментального спектра. Моделирование проводится методом невязки с включением в функционал невязки штрафных функций. После чего проводится качественное решение поставленной задачи корреляционными методами, что позволяет вместо решения исходной многомерной задачи решать одну или несколько одномерных задач, для которых выполнены условия корректности и решение которых в обычных на практике условиях позволяет восстанавливать интегральные концентрации целевых веществ. Решение одномерных задач проводится методом поиска квазирешений на заданном множестве.

Разработанные алгоритмы реализованы в программном комплексе и апробированы в вычислительных, лабораторных и натурных экспериментах. В качестве тестовых объектов на начальных этапах использовались тестовые имитаторы (пленки лавсана/полистирола и фторопласта), а затем регистрировались пары летучих веществ: аммиака (как типичного вещества с узкополосными спектрами), спиртов этанола, метанола и изопропанола (как веществ с широкополосными спектрами). Лабораторные эксперименты проводились на статической газовой камере для различных температурных контрастов. Натурные испытания проводились для всех основных типов открытых атмосферных трасс. Во всех случаях показана работоспособность методики, эффективность и высокая надежность. Для ряда условий (начальное присутствие вещества, медленное нарастание/убывание концентраций) показана большая эффективность, надежность и перспективность применения разработанной модели процесса распознавания по отношению к уже существующим моделям.

Применение разработанной модели процесса распознавания совместно с существующими моделями позволит расширить области применения ФСР систем в качестве комплексов беспробоотборного газоанализа широкого круга веществ и повысить эффективность и надежность их работы.

Наиболее важные результаты работы:

1. Построена математическая модель прохождения ИК излучения в атмосфере, применение которой не предусматривает знания априорной метеорологической информации о трассе наблюдения.

1 I л (¦

2. Разработаны модель и алгоритмы процесса распознавания веществ в открытой атмосфере на основе единичного измерения ФСР. На основе разработанной модели и алгоритмов решена задача распознавания для широкого круга веществ.

3. Разработан программный комплекс, реализующий предложенные модель и алгоритмы. Программный комплекс позволяет работать как в автономном режиме, так и совместно с ИК ФСР среднего разрешения в масштабе реального времени.

4. Проведена апробация разработанной модели и алгоритмов в сериях вычислительных экспериментов. Показано, что ошибка восстановления концентраций веществ и ее среднеквадратическое значение линейно зависят от уровня шума в экспериментальном энергетическом спектреминимальный рабочий температурный контраст трассы наблюдения составляет величину порядка 1°- относительная ошибка восстановления концентраций веществ для рабочего уровня шума составляет величину порядка 30%.

5. Проведены лабораторные испытания разработанных алгоритмов и программного комплекса на статической газовой камере. Проведен сравнительный анализ результатов распознавания, полученных с применением двух моделей процесса распознавания веществ, а также на контрольно-измерительной аппаратуре. Продемонстрирована работоспособность предлагаемой модели и алгоритма, высокая надежность и целесообразность применения кдля* ряда условий измерений (начальное присутствие вещества на трассе наблюдениямедленное изменение концентраций веществ). Показано, что для подавляющего большинства экспериментов применение разработанной модели позволяет уменьшить ошибку восстановления концентраций веществ.

6. Проведены натурные испытания разработанных алгоритмов и программного комплекса, в результате чего продемонстрирована работоспособность разработанной модели и алгоритмов процесса распознавания веществ в атмосфере для широкого круга веществ и основных типов открытых атмосферных трасс.

В заключение автор хотел бы выразить искреннюю благодарность доктору физико-математических наук, профессору Андрею Николаевичу Морозову за постоянное внимание к работе и помощь. Автор искренне благодарен кандидату физико-математических наук, директору Филиала Института энергетических проблем химической физики РАН Сергею Ивановичу Светличному за помощь в разработке метода математического моделирования прохождения излучения в атмосфере, а также за многочисленные советы по вопросам проведения исследований. Автор хотел бы поблагодарить доктора физико-математических наук, ведущего научного сотрудника научно-исследовательского вычислительного центра им. Н. В. Ломоносова Игоря Викторовича Кочикова за постоянный интерес к работе, за помощь в разработке численных методов решения обратных задач, за многочисленные консультации по ряду математических вопросов, а также за помощь в создании и доработке программного комплекса. Автор искренне благодарен Сергею Егоровичу Табалину за помощь в вопросах обработки и анализа экспериментальных данных и за советы по оформлению работыкандидату физико-математических наук Станиславу Олеговичу Юрченко за проявленный интерес к работе и за ряд конструктивных замечаний. Автор хотел бы отдельно поблагодарить свою супругу Марию Фуфурину за постоянную поддержку, а также за ряд существенных замечаний по вопросам стилистики и оформления текста диссертации.