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煤矿瓦斯的激光光谱检测技术研究
煤矿瓦斯的激光光谱检测技术研究

煤矿瓦斯的激光光谱检测技术研究PDF电子书下载

工业技术

  • 电子书积分:10 积分如何计算积分?
  • 作 者:周孟然著
  • 出 版 社:合肥:合肥工业大学出版社
  • 出版年份:2012
  • ISBN:9787565006968
  • 页数:229 页
图书介绍:本书针对煤矿瓦斯事故的频发及传统瓦斯监测系统的不足,提出了采用基于激光光谱技术的煤矿瓦斯检测,对其光谱域白光干涉解调机理进行研究,通过构建双波长光纤甲烷传感系统,实现了传感信息分辨率高、测量范围宽及不受光源波 动、扰动等影响的光谱域解调技术。实验结果表明,本技术测量结果精确,是一种能够应用于井下恶劣环境中测量瓦斯气体浓度的方法。该研究可实现全光纤测量,井下只有光纤信号,无电信号,抗干扰能力强,适宜于易燃、易爆等环境。
《煤矿瓦斯的激光光谱检测技术研究》目录

第1章 绪论 1

1.1煤矿安全生产的重要性 1

1.2煤矿瓦斯监测技术的现状 2

1.2.1国外瓦斯监测的现状 3

1.2.2国内瓦斯监测的现状 3

1.3光谱监测煤矿瓦斯的重要意义 5

第2章 光谱学理论 7

2.1光的发射和吸收 8

2.1.1光传播的电磁理论 9

2.1.2分子吸收与受激、自发发射 12

2.1.3气体分子的吸收电磁理论 15

2.1.4分子吸收线性与非线性的区别 17

2.2原子光谱 20

2.2.1原子吸收光谱分析方法的发展 20

2.2.2原子的受迫振荡现象 22

2.2.3原子对光谱的吸收与色散现象 23

2.3光谱线的线形和宽度 26

2.3.1自然线宽 27

2.3.2多普勒展宽 29

2.3.3压力展宽 30

2.3.4谱线宽度扩展的均匀性 31

2.3.5饱和展宽与渡越时间展宽 31

2.3.6复合线形 34

第3章 瓦斯的吸收特性 35

3.1分子的一般性质 35

3.1.1分子结构的对称性 36

3.1.2分子点群 38

3.2多原子型分子振动和转动光谱 41

3.2.1多原子分子的核运动 41

3.2.2多原子分子振动 42

3.2.3多原子分子转动的类别 44

3.2.4多原子分子的振转谱 45

3.3甲烷气体对吸收谱线的选择 46

3.3.1气体分子运动及其光谱 46

3.3.2基频、泛频及相应组合频率的光谱 47

3.3.3气体分子吸收线型数学分析 48

3.3.4气体分子运动时吸收谱线强度 52

3.3.5甲烷的特征吸收谱线 54

第4章 光谱学检测仪器 57

4.1近红外光谱 57

4.2近红外光谱分析仪器的基本概述 60

4.3近红外光谱仪器性能指标 60

4.4近红外光谱仪器的基本结构及其含义 63

4.5近红外光谱仪器的类型 65

4.6近红外光谱的分析技术 66

4.7常用的光谱类仪器 70

4.7.1分光计 70

4.7.2波长计 73

第5章 光谱吸收型气体传感技术 75

5.1气体浓度检测的光谱技术 75

5.2光谱遥感测量原理 76

5.3差分吸收检测技术 77

5.4差分吸收激光雷达(DIAL)技术 81

5.5傅里叶变换红外光谱(FTIR)技术 82

5.6激光诱导荧光(LIF)技术 85

第6章 煤矿瓦斯气体光谱数据处理 88

6.1光谱数据预处理 88

6.1.1光谱数据的平滑 88

6.1.2基线校正 93

6.1.3求导 93

6.1.4归一化处理 93

6.1.5傅立叶变换 94

6.2光谱的数据处理 96

6.2.1主成分分析法(PCR) 96

6.2.2偏最小二乘法 97

6.2.3人工神经网络法(ANN) 99

6.3甲烷(CH4)气体光谱的数据处理方法 101

第7章 可调谐二极管激光吸收光谱检测系统在瓦斯研究中的应用 104

7.1可调谐二极管激光光谱吸收原理 104

7.1.1直接吸收光谱 104

7.1.2调制光谱技术 105

7.1.3吸收线选择 105

7.1.4灵敏度与检测限 106

7.1.5噪声压缩与检测灵敏度的提高 106

7.2可调谐二极管激光吸收光谱实验装置 107

7.2.1实验装置 107

7.2.2实验仪器的选择和确定 109

7.3实验系统组成和软件控制流程 117

7.3.1实验系统构建 117

7.3.2控制软件使用及扫描过程 118

7.3.3扫描采样 120

7.4实验结果分析 124

第8章 神经网络在瓦斯浓度检测中的应用 126

8.1神经网络的基本概念 126

8.1.1神经元生物剖析 126

8.1.2神经元及其信息传递的阀值特性 128

8.1.3用数学模型表示神经元 130

8.2神经网络的基本原理 132

8.2.1神经网络的概念 133

8.2.2人工神经网络中的几个特性 135

8.2.3神经网络的学习方法 136

8.2.4神经网络实际应用问题 137

8.3基于神经网络的瓦斯浓度预测方法 138

8.3.1 BP算法 138

8.3.2时间序列基本理论 143

8.3.3瓦斯浓度预警系统面临的主要问题 144

8.3.4应用神经网络对瓦斯浓度进行预测的分析 145

8.3.5 BP神经网络模型参数的设计 148

8.3.6神经网络预测的仿真实验 149

8.4 BP神经网络的FPGA实现 158

8.4.1神经网络的硬件实现与模块的划分 158

8.4.2瓦斯预警BP算法模块的实现 160

8.4.3控制模块设计 170

8.4.4实验结果分析 171

第9章 双波长光纤传感网络在煤矿瓦斯监测系统中的构成 172

9.1双波长测量及波长选取技术的原理 172

9.1.1双波长测量技术 172

9.1.2波长的选取技术 174

9.2双波长光纤气体传感系统设计 181

9.2.1光纤传感系统框图 181

9.2.2激光器 183

9.2.3单色器 187

9.2.4斩光器 187

9.2.5吸收池 188

9.2.6接收装置 190

9.3系统软件设计 193

9.3.1软件使用方法 193

9.3.2参数设置 197

9.4实验结果分析 203

9.4.1系统性能测试 203

9.4.2对比测试 218

9.4.3稳定性测试 220

第10章 结论与展望 224

10.1结论 224

10.2展望 225

参考文献 226

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