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发布时间:2020-07-18 08:45:10

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作者:陈志莉 等 著

出版社:化学工业出版社

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航天遥感监测油料火灾污染环境行为的理论与方法

航天遥感监测油料火灾污染环境行为的理论与方法试读:

前言

我国拥有油库数量众多且规模日益扩大,油库发生火灾爆炸事故的概率高、危害极大。现有油库火灾污染监测手段主要以地面现场监测为主,总体技术水平滞后,难以满足需要。航天遥感是快速、实时、动态、省时省力监测大范围油库火灾污染的最佳途径。国内外鲜有学者开展突发油库火灾污染航天遥感监测研究,缺乏航天遥感监测油库火灾污染的理论与方法。

本书阐述的内容是作者近年来承担的国家自然科学基金面上项目“航天遥感监测油库火灾污染环境行为的理论与方法研究”和国家863计划课题(军口)中部分关键研究成果的积累,同时得到了“中央支持地方高校市政工程重点学科、自治区优质本科专业给排水科学与工程项目经费资助”。现将部分研究成果进行系统整理后分享给读者。

本书共分9章,第1章综述了航天遥感监测各类火灾事故的国内外研究现状并分析了油料火灾污染特征。第2章阐述了油料燃烧火焰特征光谱分析,提出了油料池火焰识别指数OPFDI。第3章为基于天-空-地一体化平台的油池火遥感监测实验研究。第4章对多起油库火灾事故的Landsat 8影像进行了分析,提出了油料火灾火点及烟气遥感监测识别方法。第5章提出了采用Landsat 8 OLI影像第7波段构建油库火灾温度反演模型。第6章提出了一种基于小波与分水岭变换的遥感图像分割方法,可准确快速地提取油库目标,为后续模拟预测油库火灾污染提供几何建模依据。第7章为基于航天遥感信息的油库火灾大气污染预测与评估研究,并开发了相应的软件分析模块。第8章对地表溢油污染的航天遥感探测识别进行了初步探索研究,以实现及时发现油料泄漏事故从而减少发生火灾爆炸二次事故的风险。第9章对已有研究成果进行了总结。

本书各章分工如下:第1章由陈志莉、唐瑾、刘洪涛和刘强撰写;第2章由刘洪涛和刘强撰写;第3章由杨毅、陈志莉、刘强和唐瑾撰写;第4、第5章由刘洪涛、胡谭高和陈志莉撰写;第6章由胡谭高撰写;第7章由刘强和陈志莉撰写;第8章由尹文琦、刘强和宁甲练撰写;全书由陈志莉、刘强、杨毅和宁甲练统稿。

本书的相关研究得到了周志鑫院士、孟新研究员、万志龙研究员、李为民教授、程承旗教授、李秉秋研究员、张学庆研究员、杨震研究员等专家的无私指点与帮助,在此表示衷心的感谢。本书的出版得到了桂林理工大学出版基金的资助,另感谢桂林理工大学环境科学与工程学院在本书出版过程中给予的支持与帮助。

由于作者水平所限,书中不妥之处在所难免,恳请各位专家与读者批评指正。著者2019年1月第1章 绪论1.1 研究背景

油库是国家石油储存和供应的基地。我国拥有油库数量众多且规模日益扩大,一旦发生油库火灾爆炸事故则危害巨大。而现有的油库火灾污染监测理论与方法严重滞后,不能满足突发油库火灾污染应急监测与快速响应的需要。本研究利用航天遥感等先进技术监测油库火灾污染,是远距离快速发现与大尺度动态监测油库火灾污染的最佳途径,对提高我国突发油库火灾污染应急监测与快速响应能力、维护人民生命财产安全、大幅减少国家经济损失、维护国防安全及保护生态环境均具有极其重要的意义。

油库发生火灾爆炸事故的风险、危害极大。据统计,油库发生事故的概率非常高,油库火灾爆炸是最为常见的事故,火灾爆炸事故占油库事故总数的42.4%以上,我国每年因各类油库火灾、事故带来的损失达数亿元。另外油库作为重大危险源,也易成为恐怖袭击和未来战争打击的重点目标。2005年,国内外连续发生了多起油库和罐区重大火灾事故,造成了重大经济损失,给社会带来了恶劣影响。2005年12月11日,英国伦敦的邦斯菲尔德油库发生了油气泄漏导致的剧烈火灾爆炸事故,大火持续了60h,油库20余座油罐损毁,燃烧产生了大量浓烟,造成了严重的大气污染,浓烟长度最大时达到了320km。2013年11月22日,青岛东黄输油管道发生火灾爆炸事故,共导致62人死亡,136人受伤,直接经济损失约为7.5亿元人民币。2015年6月10日,乌克兰基辅州一油库发生爆炸,火灾造成至少4人丧生,12人受伤。

油库火灾污染航天遥感监测研究是应急监测与快速响应的迫切需要。油库火灾通常会形成大范围火场及污染,只有大范围、多位点、快速监测污染状况才有实用价值。现有油库火灾监测技术主要是传统的地面现场监测方法,仅能获取近地面小区域空间的污染信息,监测范围局限性很大,监测设备安全隐患大,监测成本高,总体技术水平滞后,不能满足突发油库火灾污染应急监测与快速响应的需要。而航天遥感能够进行大面积、全天时、全天候的环境监测,能够提供常规环境监测手段难以获得的跨省界、跨国界乃至全球性的环境遥感数据,不但可以快速、实时、动态、省时省力地监测大范围的油库火灾污染,还可以实时、快速跟踪突发油库火灾污染的发展状况,能够提供综合系统性、瞬时或同步性的污染区域信息,是突发油库火灾污染应急监测的最佳途径。目前,除本课题组前期研究外,国内外鲜有学者针对突发油库火灾污染开展航天遥感监测研究,也鲜有相关遥感监测影像资料。同时,由于油库火灾爆炸事故通常伴随火焰传播、产生强烈热辐射及各类复杂污染物质并易发生“多米诺效应”等复杂化学反应,形成更为复杂的污染物质,如何利用航天遥感技术监测油库火灾污染的环境行为是一大技术难题,因此,开展油库火灾污染航天遥感监测研究是油库火灾污染应急监测与快速响应的迫切需要。

综上所述,为了满足突发油库火灾污染应急监测与快速响应的需要,必须对航天遥感技术监测油库火灾污染环境行为的理论与方法进行系统深入的研究,提出一套系统的、具有可操作性的理论和方法去支持突发油库火灾污染的宏观、快速、连续和动态的监测。1.2 国内外研究现状

目前针对油料火灾的航天遥感监测研究较少,但针对其他形式的火灾,如森林火灾、草原火灾、煤田火灾等,国内外学者已开展了广泛的航天遥感监测研究,使用的卫星包括Terra、Landsat、SPOT、[1~7]Quick Bird及IKONOS等。1.2.1 基于AVHRR数据的火灾监测研究

航天遥感技术应用于火灾监测始于20世纪70年代末80年代初,通过遥感手段分析火灾污染信息效率高,具有其他监测手段无法比拟的优势。国内外针对森林火灾面积开展了系列遥感监测研究,以遥感图像的目视解译法及数据统计法为主。遥感图像法是利用火灾前后图像差异对森林火灾面积进行估算,该方法早期研究基于NOAA/[8,AVHRR数据,AVHRR具有空间分辨率低、时间分辨率高的特点9]。1987年我国多处森林火灾在NOAA气象卫星的影像上被发现,研究人员对火灾进行了实时监测,先后分析了多景遥感影像,及时掌握了林火蔓延动态等重要信息,为消防指挥人员的决策提供了依据。1999年我国已有3个监测中心,包括30个省共157个林火卫星监测[10][11]网,可直接调用监测影像对林火信息进行研究。易浩若基于NOAA卫星的AVHRR数据,通过灰度修正像元等四种方法并结合地理信息系统计算森林过火面积,精度可达90%。国外研究人员早期基[12,于AVHRR数据分析了废气燃烧、秸秆焚烧及植被燃烧等信息13]。1.2.2 基于MODIS数据的火灾监测研究

AVHRR数据主要集中使用于遥感探测火灾研究的早期阶段,随着科技的不断发展,卫星遥感技术不断成熟,越来越多先进的卫星传感器被用于火灾监测的研究中。近年来Terra卫星上的MODIS数据被[14~16]广泛用于火灾监测研究中。根据维恩位移定律,物体的温度升高,其对应的发射光谱峰值波长向短波方向移动。燃烧火焰的温度通常可以达到几百甚至上千开尔文,火焰发射光谱的峰值波长应该[17]比常温地物发射光谱的峰值波长短。Kaufman等提出了固定阈值法提取火点像元。该方法基于MODIS中红外通道(中心波长为4μm)及热红外通道(中心波长为11μm)对高温火点及背景地物的不同响应,通过设定阈值来提取火点像元,该算法的主要判别式为:T≥320K  (1.1)4T≥250K  (1.2)11T-T≥10K  (1.3)411T>T+δT  (1.4)44b4bT-T>δT+δT  (1.5)41141b41b

式中,T、T分别表示MODIS中心波长为4μm通道及11μm通道411的亮温;T表示波长为4μm通道的常温背景像元的亮温均值;T4b41b表示4μm通道及11μm通道的像元亮温差均值;δT表示4μm通道背景4b像元亮温标准差;δT表示4μm通道及11μm通道的像元亮温差的标41b[18]准差。满足上式中的像元可视为火点像元。段卫虎等通过该算法,成功的识别了位于我国西南地区的林火。[19]

李建等以MODIS为数据源,通过Kaufman提出的亮温阈值法对林火的探测识别进行了研究,并以空间分辨率更高的HJ-1BIRS数据进行精度对比验证。结果表明,亮温阈值法识别林火的效率和精度较高,但算法中的阈值设定对识别精度的影响较大,且识别结果受研究区、气候、气象、植被类型及遥感传感器类型影响较大,高温裸地等地物对识别精度也有一定的影响,在该算法的基础上引入燃料掩膜法可有效去除高温噪声像元引起的误判,但受植被种类及季节变化影响较大,且燃料掩膜需要火灾发生前的影像数据进行NDVI最大值[20]合成,时效性不及亮温阈值法。覃先林等基于MODIS数据,对比分析了亮温阈值法与亮温-植被指数法识别森林火点像元的精度,结果表明亮温-植被指数法的精度更高,总体识别精度可达80%。

森林火灾发生前绿叶在红外波段有较强的吸收,在近红外波段有较强的反射,在遥感影像上植被信息可用归一化植被指数(NDVI)来识别。森林发生火灾后,树叶遭到毁伤,其叶片的光谱特性发生显[21][22]著变化。张春桂基于MODIS数据,通过分析波段2的反射率在火灾前后的变化识别过火面积,通过灾前、灾后NDVI的变化来识别毁林面积,并与野外调查的结果进行精度验证,结果表明精度较高。针对MODIS数据空间分辨率较低、高温火点存在混合像元的问题,研究人员提出了亚像元火点温度及发射强度的反演方法。[23]Peterson等分析了背景像元辐射强度与包含火点像元高温辐射间的差异,提出了火点像元的发射强度计算模型,基于Dozier提出的[24]亚像元火点像元温度反演方法反演了火灾温度。崔学明等使用MODIS数据,基于Dozier提出的亚像元火点计算模型,求解高温火点温度和面积,并对比相同卫星上空间分辨率更高的ASTER数据,结果表明该方法计算火点面积较为理想。为克服MODIS数据空间分辨[25]率较低的问题,黄诚等对MODIS的林火监测数据进行了像元分解处理,结果表明该方法对克服MODIS空间分辨率低的缺点有一定的帮助。MODIS火灾识别算法受地域及气候等因素的影响,焦琳琳[26]等基于MODIS火灾数据产品(MOD14)对我国境内的野火分布进行了研究,分析了影响野火空间分布识别精度的因素。Justice等[27]验证了MODIS火灾数据产品(MOD14)对火点提取的有效性,以非洲发生的火灾影像为数据源,并将提取结果与ASTER影像提取结果进行了对比分析。MODIS用于探测火点的两个通道的空间分辨率均为1km,对于低温、面积较小的闷烧火点提取有一定的限制。[28]Louis Giglioa等对Kaufman的火点探测识别算法进行了改进,可有效识别尺度更小、温度更低的火点,并降低了错误判别的概率。[29]Liming等研究指出,太阳辐射会降低4μm通道火点与周边地物之间的辐射亮度差异,为了降低太阳辐射对该通道探测火点精度的影响,提出了一种新的火点识别算法。

研究人员基于MODIS数据,还对其他形式的火灾开展了系列研[30]究。齐少群等使用MODIS数据对哈尔滨地区的秸秆焚烧区域进[31]行了提取分析。Wang等针对温度更低、尺度更小的火灾探测提[32]出了改进的火点识别算法。Blackett针对印度尼西亚火山活动,对比了可见-红外成像仪VIIRS及MODIS对高温火山的探测结果,结果表明基于VIIRS数据的探测结果更优,两种传感器对火山探测的差异主要由空间分辨率的差异决定。1.2.3 基于Landsat卫星数据的火灾监测分析

由于MODIS数据空间分辨率较低,对类似于森林火灾、草原火灾及煤田火灾这类大尺度火灾的监测效果较好,但对于尺度较小的火灾往往具有局限性。研究人员基于其他卫星数据,开展了火灾监测研究。目前研究较多的是Landsat系列卫星数据。Landsat系列卫星由美国NASA发射,共发射了8颗卫星(第6颗卫星发射失败),目前仍在运行的卫星为Landsat 7及Landsat 8。Landsat 7卫星共包括8个通道,包括6个可见-近红外通道,1个热红外通道及1个全色影像通道。6个可见-近红外通道影像数据空间分辨率为30m,热红外通道影像数据空间分辨率为60m,全色影像数据空间分辨率为15m。相比MODIS数据,Landsat系列卫星数据的空间分辨率有很大的提高,更适用于监[33]测火灾。国内外研究人员基于Landsat系列卫星数据监测森林火[34~36][37,38][39]灾、煤田火灾及火山活动等并开展了广泛研[40,41]究,获得了较好的火烈度评估效果。野火在世界范围内广泛存在,Landsat影像数据可有效区分燃烧与未燃烧区域,对火灾预[42]警也有较好的评估效果。王新民等基于Landsat TM数据对大兴安岭特大森林火灾进行了研究,通过遥感影像计算了过火面积,计算[43]精度较高,为消防指挥提供了重要信息。吴立叶等基于Landsat TM两景影像数据分析了江西省武宁县的林火迹地。马建行等[44]基于Landsat 8数据,研究了不同燃烧指数对秸秆焚烧区域的提[45]取效果,可有效区分焚烧区与未焚烧区。李军基于Landsat TM影像数据提取了大同煤层自燃灾害区,提取精度可达80%。李如仁等[46]根据Landsat 8影像数据对乌达矿区的煤火变化趋势进行了研[47]究,提取了煤田区的温度变化信息。谭柳霞等利用Landsat 5 TM数据分析了归一化植被指数、归一化火烧指数、差分归一化植被指数和差分归一化火烧指数对林火烈度评估适应性,结果表明归一化火烧指数提取未燃烧及轻度燃烧火灾的精度较高,差分归一化火烧指[48]数提取中度及重度火灾精度较高。Pereira等基于Landsat 5 TM影像研究了火点像元的检测,结果表明通道4(0.76~0.9μm)是识别火点的有效通道,火点像元在该通道的DN值变化最剧烈。利用第5通道(1.55~1.75μm)也可以检测火点,但容易与水体发生混淆,需通[49]过第4通道的数据进行辅助检验。Salvador等研究表明可用Landsat MSS影像数据识别火灾区域,可通过分析火灾发生前后遥感影像的变化了解火灾发生区域植被的恢复情况,分析火灾受损最严重[50]的区域及火灾发生的原因。Koutsias等基于Landsat 5 TM影像,分析研究了两种回归模型对林火烧迹地的提取效果,两种模型分别基于TM 4、TM 7、TM 1及TM 4、TM 7、TM 2波段数据,结果表明所用[51]的两种模型的提取精度分别为97.37%、97.30%。Maingi对美国东部的阔叶橡树林火点进行了探测研究,结果表明ETM+3、ETM+4及ETM+7三个波段的信息可有效区分火点与非火点,使用非标准主成分分析模型可有效识别火点。归一化燃烧比的差值对森林过火面积的提取效果较好,但大气条件的变化对提取的精度有一定的影响[52]。

研究人员根据研究目标的光谱特性,通过波段间的非线性组合构建了系列地物识别指数,例如归一化植被指数、归一化水体指数等。森林火灾及草原火灾扩散面积较大,火灾破坏了健康植被的叶片,导致近红外波段反射率降低。火灾燃烧了大部分枝叶,导致树的阴影减少,在遥感影像上表现为短波红外反射率增高,可利用火灾前后影像的近红外及短波红外反射率的变化提取过火面积。针对灾后植被恢复的情况,研究人员提出了归一化燃烧率[NBR,NBR=(-)/([53]+)]提取过火面积,及分别表示第5波段及第7波段反射率。1.3 油料火灾污染特征分析

基于模拟油库火灾外场实验数据,以及对油料燃烧产物及污染特征进行系统分析研究得出:火焰光谱、烟气、溢油反射光谱及局部高温特性可作为油料火灾航天遥感监测识别的特征污染。主要结论如下。

①油料火灾燃烧产生的主要污染物包括炭黑、CO、NO、NO、x烃类化合物、SO等,且在油料火灾不同阶段,主要产物的浓度均不2相同。芳香族类物质及HS等均未检出或浓度极低,因此,把芳香族2类物质作为油料火灾特征污染物之一而进行航天遥感监测的难度较大。

②油料燃烧的发烟速率较大,燃烧产生的大量炭黑使得烟气特征明显不同于其他可燃物。烟气可作为油料火灾航天遥感监测识别的污染特征之一。

③油料燃烧火焰的发射光谱特征取决于其燃烧产物的光谱吸收与发射,在可见光-红外波段范围内的辐射特征明显不同于其他几种燃料火焰光谱。油料火焰光谱可作为油料火灾污染航天遥感监测识别的特征之一。

④油库突发火灾污染事故易造成油料的泄漏,引起水上或地面溢油事故。水上及地面溢油的发射光谱特性可作为油料火灾污染航天遥感识别的特征之一,为油料火灾航天遥感识别提供依据。

⑤实验测得油料火灾燃烧区域中心温度可达1400K以上,明显高于木柴、煤炭、纸张等常规可燃物。局部高温也可作为油料火灾污染航天遥感识别的特征之一。第2章 油料燃烧火焰特征光谱分析及提取方法研究2.1 紫外-近红外波段范围内油料池火焰光谱特性研究2.1.1 实验方法

采用SSGP-GXJL100动态瞬时光谱辐射计,对各种油品燃烧火焰的可见光和近红外光谱进行测试分析。试验所用光谱辐射计测量范围为354~845nm,光谱分辨率为1nm。测试所用油盘为直径10cm、高3cm的铁盘。点火设备为加加林(JAJALIN)电子点火器。⋕⋕⋕

分别测试92汽油、95汽油、0柴油及航空煤油的火焰光谱,⋕⋕⋕92汽油、95汽油、0柴油购于某加油站,航空煤油购于某机场。由于实际油料火灾可能发生不同种类油品的储罐爆炸燃烧,为分析混⋕⋕合油品光谱特征,将92汽油与95汽油分别按1∶1、2∶1的比例混合,⋕⋕92汽油与0柴油分别按1∶3、3∶1的比例混合。为保证实验的可重复性,每次实验用油量为60mL。

测试在晚间进行,气压为标准大气压,温度为26℃±2℃。将待测油料倒入油盘后点燃,将油盘围上挡风板,减少风的脉动对实验结果的影响,如图2.1所示。点燃被测油料并调节透镜高度,使火焰燃烧成像可汇聚在SSGP-GXJL100瞬时光谱辐射计的入射狭缝处。通过SSGP-GXJL100瞬时光谱辐射计的数据记录分析火焰的实时光谱分布情况,采集光谱分布图并记录数据。测试过程如图2.2所示。图2.1 油料燃烧平台图2.2 油料火焰光谱特性测试试验2.1.2 油料池火焰光谱特性分析

SSGP-GXJL100动态瞬时光谱辐射计测得的数据为火焰辐射亮度⋕经过光电转换后的电压信号。实验测得的一组0柴油池火燃烧火焰原始光谱信号结果如图2.3所示。从图中可以看出,在700~800nm范围内电压信号较强,在750nm附近存在一个电压信号最大值。油池火燃烧从点燃至熄灭一般需经过三段发展历程:起火发展阶段、稳定燃烧阶段及衰减熄灭阶段,油池火燃烧三个阶段的燃烧强度可用质量损失速率表征,如图2.4所示。其中在起火发展阶段燃料与氧气发生剧烈氧化反应,并伴随着发光发热的现象,在该阶段火焰温度急剧上升,质量损失速率不断增加,对应图2.4中的阶段Ⅰ;到了稳定燃烧阶段池火温度在最高值附近上下波动,该阶段火焰温度平均值较为稳定,质量损失速率达到最大值,如图2.4中的阶段Ⅱ;随着燃烧过程的进行,燃料逐渐消耗殆尽,燃烧随即进入衰减熄灭阶段,温度急剧下降直至燃烧停止,质量损失速率在该阶段不断减小,对应图2.4中的阶⋕段Ⅲ。0柴油在图2.3中用虚线勾选出来的谱线,电压信号幅值在同组实验中较低,即在火焰的起火发展及衰减熄灭阶段测得的光谱信号,该阶段火焰向外辐射能量减少,电压信号强度低,符合油池火燃烧发展机理。研究表明火焰温度对火焰光谱的亮度具有一定影响。⋕图2.3 0柴油池火燃烧火焰原始光谱信号图2.4 油池火燃烧质量损失速率曲线

光谱辐射仪测试得到的原始数据为电压信号,由于光谱仪在不同波段处的响应是不同的,为获得火焰辐射亮度信号,必须对原始电压信号进行校正,光谱信号系数校准曲线如图2.5所示。图2.5 光谱信号系数校准曲线

将电压信号校正成辐射亮度信号方法为:R=CV  (2.1)λλλ

式中,R表示波长λ处火焰光谱辐射亮度;C表示波长λ处的校λλ正系数;V表示波长λ处电压信号。λ

火焰燃烧过程中温度波动变化及自身的脉动特性,使火焰辐射具有不同的强度。当物体的温度一定时,物体对外发射通量密度可通过普朗克方程及物体的发射率计算:  (2.2)-34

式中,h表示普朗克常数,h=6.63×10J·S;c表示光速,c=3×8-2310m/s;k表示玻尔兹曼常数,k=1.38×10J/K;ε为物体的辐射发射率,是一个无量纲数值,大小在0~1之间,物体发射率与物体自身性质及波长有关;T表示温度。式中,B(λ,T)表示普朗克方程,用于描述绝对黑体辐射通量密度,黑体是一个理想化的特殊物体,黑体对外界能量只吸收不反射。本研究中将火焰视为朗伯体,不考虑火焰辐射在不同方向上的差异,测试得到的火焰光谱辐射亮度为:  (2.3)

物质在外界能量的激发作用下可产生特征谱线,本研究目标是各油品燃烧的火焰,同时也是激发燃烧产物的能量源。实验过程中对各油品稳定燃烧阶段的火焰光谱进行了多次测量,火焰光谱的辐射亮度随波长的变化规律如图2.6所示。由于油料燃烧过程中火焰脉动的影响,同一种油品的火焰光谱多次测量数据之间存在一定波动,本质上并没有不同。各油品及混合油品池火焰光谱辐射亮度随波长变化规律相似,在354~700nm波段范围内光谱强度较低,在700nm后各组光谱曲线呈指数函数形式增加。油池火燃烧是高温油蒸气与空气之间发生的剧烈的氧化反应过程,空气不断被卷吸进火焰内部,因此火焰在燃烧过程中存在较大的脉动频率,对外辐射能也在平均值附近波动。当池火焰从稳定燃烧阶段向衰减熄灭阶段过渡时,其发射光谱的强度逐渐降低。各组油料池火焰在紫外-可见光波段范围内(354~780nm)特征发射波段的发射峰强度不明显。油池火主要的燃烧产物包括HO、CO、CO及烟尘颗粒等,各油品池火焰的光谱特征如图222.6中放大区域显示,在810nm处存在微弱的发射峰,是燃烧产物HO的特征峰。2图2.6 各油品及混合油品池火焰光谱的辐射亮度随波长的变化规律

不同物质由不同的分子及原子构成,因此其光谱具有区别于其他物质光谱的特征。实验所选用的几种油品均提炼于原油。柴油主要由直链烷烃、支链烷烃及芳香烃等烃类组成,其中芳香烃占30%~35%。柴油的黏度较大,与汽油相比,柴油的长链C—H的比例更高,但芳香烃含量低于汽油。航空煤油成分复杂,包含上千种化合物,其中有机化合物包括碳原子数目不同的链烃、环烷烃等烃类,结构复杂的芳香族化合物,各成分随油品产地的不同而变化。航空煤油不易蒸发,燃烧热稳定性好,热值较高,适用于涡轮发动机及冲压发动机,由于其使用环境的限制,其中总的芳烃及烯烃含量要低于一定的限值,例如美国的JP-4航空煤油。汽油除了包含烷烃及环烷烃等烃类物质外,⋕⋕还包括含有硫、钒等杂原子的化合物,92与95汽油的区别主要在于辛烷值的不同。汽油与航空煤油相比更易挥发,燃烧发展速度更快。综上分析,实验中所选用的各油品主要由烃类化合物组成,在开放空间条件下,火焰燃烧过程中将产生多种自由基参与反应,燃烧的主要产物为HO、CO、CO及烟尘颗粒等,无明显差别,因此各油品及22混合油品池火焰光谱特征相似。2.1.3 油料池火焰光谱强度研究分析

油池火在燃烧过程中不断向外辐射热量,对各油品及混合油品的池火焰光谱辐射亮度进行计算,可掌握小尺度油池火燃烧辐射能的变化规律。油池火焰辐射亮度及平均辐射亮度计算方法如式(2.4)、式(2.5)所示。油池火焰光谱波段平均光谱强度可反映测试波段范围内油池火焰光谱强度变化特征,计算方法如式(2.6)所示。  (2.4)  (2.5)  (2.6)

式中,Δλ表示测试波长范围,nm,354~845nm;R表示波长λλ处火焰发射光谱强度;N表示每组实验测试次数。

实验过程中光谱仪距离火焰较近,忽略光谱仪探测与火焰之间大气对火焰辐射能吸收及散射的影响,燃烧过程中火焰自身的脉动特性及测试环境中风速的变化可影响火焰光谱的强度,在一定程度上也容易造成火焰辐射能量的波动变化。各油品及混合油品池火焰光谱强度计算结果如表2.1所列。实验测得的各油品及混合油品池火焰光谱辐射亮度计算结果如图2.7所示,各组油品及混合油品池火焰光谱强度变化与油料池火焰各燃烧阶段规律相符。在燃烧发展阶段,火焰的燃烧强度逐渐加剧,温度不断升高,对外辐射强度逐渐增强,火焰光谱强度也呈逐渐上升的趋势;在燃烧稳定阶段,火焰的温度最高,燃烧强度最大,火焰温度在最大值附近上下波动,根据斯特藩玻尔兹曼定律,火焰的辐射强度与火焰温度四次方成正比,即火焰的辐射能在火焰稳定燃烧阶段在最大辐射亮度上下波动,因此计算得到的火焰光谱强度也在最大值上下波动;在衰减熄灭阶段,随着液态燃料逐渐燃烧殆尽,火焰的对外辐射强度逐渐降低,火焰光谱强度也呈逐渐降低的趋势。2表2.1 油料池火焰光谱强度计算结果  单位: W/(m·sr)图2.7 油料池火焰光谱辐射亮度计算结果2.1.4 其他燃料火焰光谱特性分析

遥感探测识别的基础是研究目标的光谱特征。为深入分析油池火焰光谱特征,探索了在紫外线、可见光及近红外波段范围内油池火焰与其他燃料火焰光谱的差异,并对其他燃料火焰光谱特征进行简要分析。[54]

许凌飞对炉口火焰光谱进行了分析测试研究,结果表明炉口火焰光谱存在特征元素的发射波段。火焰光谱可看作由特征元素离散谱线及连续谱线组成,连续谱线认为是灰体发出的连续谱段。蔡小

[55]舒等对煤粉火焰光谱进行了测试分析,表明煤粉火焰光谱为连续光谱,与灰体辐射类似,煤粉燃烧产生的大量焦炭粒子、飞灰及煤炭颗粒等固体物质在高温环境下产生连续的发射光谱。研究表明,燃料燃烧产生的烟尘颗粒物具有较大的辐射强度,在火焰的辐射中起主导作用。

本研究测试分析得到的各种油品及混合油品池火焰光谱同样可看[54]作由特征元素的离散谱线及连续谱线组成,与许凌飞对炉口火焰光谱分析研究的结论相符。油料池火焰离散的特征谱线包括在紫外线及可见光波段内自由基的发射谱线,以及波长在近红外810nm附近HO产生的特征发射峰;连续谱线主要特征表现为油料不完全燃烧产2生的炭黑颗粒的连续辐射,与煤粉火焰光谱类似,表现为灰体辐射特征。[55]

蔡小舒等对多种可燃物火焰光谱进行了分析测试研究,研究结果如图2.8所示。从图2.8中可以看出,柴油、丁烷及蜡烛在940nm处存在HO特征吸收峰,在其他波段处无特征发射或吸收峰,2谱线连续平滑;木条、纸张、煤、木炭在760nm处存在特征发射峰。对比图2.8中其他燃料的火焰光谱,本研究测得的油料池火焰光谱存在微弱差异,表现在810nm附近HO的发射峰,但HO的发射强度较22弱。而油料池火焰在整个波段范围内的谱线同样较连续平滑,与图2.8中其他可燃物的火焰光谱特征相似。图2.8 其他燃料火焰光谱

通过研究多种油料池火焰光谱特征,并与其他燃料火焰光谱特征进行对比,结果表明,油料池火焰光谱在紫外线及可见光波段范围内强度很低,燃烧过程中产生的特征元素,例如自由基及分子等的发射强度不明显,火焰燃烧产物的离散光谱主要特征是810nm附近HO的2特征发射峰,但烃类燃料燃烧都可产生HO,难以通过该特征对油料2池火焰光谱和其他燃料火焰光谱进行有效区分。但油料池火焰光谱在700nm后的强度逐渐增大,不完全燃烧产生的炭黑颗粒的连续光谱强度较强,因此可基于该波段范围内的光谱信息对高温火焰进行探测识别。2.2 近红外-中红外波段范围内油料火焰光谱特性研究2.2.1 实验仪器与材料

采用美国赛墨飞世尔科技(Thermo Fisher Scientific)公司的Nicolet 6700傅里叶红外光谱仪,该光谱仪的主要技术参数如表2.2所列,实物如图2.9所示。表2.2 Nicolet 6700傅里叶红外光谱仪主要技术参数图2.9 Nicolet 6700傅里叶红外光谱仪

Nicolet 6700傅里叶红外光谱仪测得的火焰光谱信号以波数-1W(cm)表示,而遥感影像的光谱信息是以波长表示的,为了便于分析,将实验测得的光谱数据换算成以波长(μm)表示,换算公式为:  (2.7)

实验选用的油品除柴油、汽油外,增加了车用润滑油。为了提取红外波段范围内的油料池火焰红外光谱特征,测试了其他常见燃料火焰光谱并进行了对比分析。分别选用酒精(乙醇含量99%)、纸张、木柴及蜂窝煤。其中酒精(乙醇含量99%)、纸张(A4)及蜂窝煤均购于市场,木柴选用杨树的枯树枝。实验过程中保证每次实验油盘内的油量相同,每次用油50mL;酒精燃烧火焰光谱测试实验每次使用酒精60mL;木柴每次使用数条,保证每次实验质量差在±0.1kg范围内;纸张火焰光谱测试实验每次使用20页纸。

实验在室外开放空间进行。航天遥感获取影像资料的过程是在目标的上方进行拍摄的,为模拟航天遥感获取影像资料,构建了全火焰红外测试系统。在各种燃料的火焰上方搭建光学系统,获取整个火焰的光谱信息。在可升降三脚支架上安装反射镜,反射镜为圆形(直径为15cm),如图2.10所示。调节反射镜高度和角度,使地面火焰发射光能被反射镜反射到光谱仪探头处。调节好的反射镜距地面1.5m、距光谱仪1.3m,与地面呈45°放置,搭建的光学系统实验平台如图2.11所示。实验过程中室外温度为(19±2)℃,气压为1个标准大气压,风力较微弱。每次实验前先测定环境背景噪声,消除背景噪声对测试结果的干扰。由于实验条件有限,测得的火焰光谱信号强度为相对强度,未经过黑体定标处理,但实验结果不影响火焰光谱特征波段的提取分析。图2.10 实验使用的三脚架图2.11 实验平台布局2.2.2 各油品及混合油品池火焰光谱特性分析

油料燃烧过程一般包括燃烧发展、稳定燃烧及衰减熄灭三个阶段。油料池火燃烧属于有焰燃烧,且燃烧过程中液态油不断被气化,与空气中的氧气发生反应,释放大量的热量,氧气不断被卷吸至火焰内部;另外环境中风对火焰的稳定性也有一定的影响,因此火焰的温度是在温度平均值上下波动的。各组油池火燃烧实验均在开放空间条件下进⋕行,环境条件较为统一。以0柴油池火焰光谱为例,分析火焰的光谱特征。⋕

0柴油池火焰光谱测试结果如图2.12所示,分别为InSb及MCT传感器的测试结果,InSb传感器光谱测试范围为1~5.4μm,从图中可以看出,在1.2μm附近存在发射峰,为高温HO的特征发射峰;在21.7μm附近存在发射峰,为油料不完全燃烧产生的高温炭黑颗粒的发射峰。油料首先在火焰的高温作用下被气化成油蒸气,油蒸气与空气中的氧气发生化学反应,伴随着发光和放热;当油蒸气与氧气的化学反应在缺氧状态下进行时,则产生大量的烟气颗粒,温度及氧气的浓度对炭黑颗粒形成的影响较大。⋕图2.12 0柴油池火焰光谱测试结果

在1.75~2.0μm波段范围,大气中的HO及CO对火焰发射光谱22有较强的吸收,1.87μm是HO的特征吸收波段。在2.0~2.6μm波段范2围内不存在HO及CO的特征发射峰,光谱产生的辐射强度主要是高22温炭黑颗粒产生的,在该波段范围内,火焰发射光谱的大气透过率为[56]1,即大气在该波段范围内对发射光谱不存在吸收,但在2.0~2.6μm波段范围内出现了吸收现象,是油池表面未燃烧的油蒸气吸收产生。在2.6~4.2μm波段范围内,大气中的HO对火焰光谱发射强度2存在吸收,2.66μm是HO特征吸收波段。在2.5~3.0μm波段范围内存2在4个HO的发射峰,是火焰燃烧产生的高温HO特征峰,油料燃烧22产生的高温HO在该波段范围内的发射强度被大气中冷的HO部分吸22收。在3.4μm附近存在发射峰,是参与油料燃烧反应的油蒸气中的烃类化合物的C—H伸缩振动峰。4.2~4.5μm波段范围内存在较强的CO吸收带,在4.2μm及4.5μm附近存在CO发射峰,其中在4.5μm附22近的CO发射峰强度在整个测试波长范围内最高,是识别高温火焰的2重要波段。

MCT传感器的测试范围为2.5~14μm,从图中可以看出,在5μm⋕后,0柴油池火焰光谱在6.3μm附近存在一个微弱的HO的发射峰,2⋕在6.3μm后0柴油池火焰光谱不存在明显的发射峰与吸收谷,且光谱的强度较低。⋕⋕

对92汽油、95汽油、航空煤油及润滑油的池火焰光谱进行了测试分析,并对数据进行了归一化处理,结果如图2.13所示。从图中⋕⋕⋕可以看出,92汽油、95汽油、航空煤油、润滑油池火焰光谱与0柴油池火焰光谱特征相似:在1.2μm附近存在HO强发射峰。在2.0~22.6μm波段范围内光谱辐射亮度主要是炭黑颗粒发射产生的,在2.2μm附近的吸收峰是油池表面油蒸气吸收产生的。在2.5~3.0μm波段范围内存在4个高温HO发射峰。在3.4μm附近存在发射峰,是参与2油料燃烧反应的油蒸气中的烃类化合物的C—H伸缩振动峰。在4.2μm及4.5μm附近存在CO发射峰。2图2.13 其他油品池火焰光谱测试分析结果

油料火焰燃烧过程中温度的变化对辐射强度产生了一定的影响,且同种油料不同的燃烧阶段其火焰光谱发射强度不同。研究表明,温度对HO的特征峰有影响,例如在电站锅炉内封闭高温条件下,燃烧2产生的HO在940nm波长处呈现发射峰,而在开放空间条件下,火焰2温度比锅炉内火焰温度低,相同波长处HO的辐射光谱呈吸收峰。本2研究中各油品池火焰光谱测试结果未出现火焰温度改变特征峰的吸收或发射特性。原因在于本实验是在相同的室外开放空间条件下进行的,环境条件较为稳定,同时本研究构建的全火焰光谱测试系统可以测得整个火焰的光谱信息。燃烧过程中温度的变化对特征波段的带宽有影响,温度越高带宽越宽,但温度的变化不影响特征波段的提取分析。

实验中测试的几种油品池火焰光谱特征相似,经分析主要有以下几点原因。

①不同油品间的品质差异主要由加工、生产工艺决定。各油品均⋕提炼于原油,各油品组成成分存在差异。0柴油中饱和烷烃含量约为89.6%,芳香烃含量约为8%,剩下成分主要包括醇、烯及酸等。⋕航空煤油中环烷烃含量约为92.1%,芳香烃含量约占7.9%。92汽油⋕与95汽油主要差异体现在辛烷值含量的不同。

②各油品的池火焰光谱特征分析表明,在特征波段的发射峰主要由燃烧产物CO、HO及炭黑颗粒产生,吸收峰或吸收带由空气中的22CO、HO及油料表面的油蒸气产生,高温燃烧产物的发射与空气、22油蒸气的吸收共同构成了油料池火焰红外波段的光谱特征。⋕⋕

实验中针对实际可能发生的混合油品燃烧,对92汽油和0柴油按不同的比例进行了混合,测定了混合油品火焰的光谱特征,如图2.14所示。从图中可以看出,混合油品火焰光谱特征与每种油品火焰光谱特征相似,特征波段均为燃烧产物CO、HO及炭黑颗粒产生的22特征发射峰。图2.14 混合油品火焰光谱特征2.2.3 油料池火焰不同燃烧区域光谱特性分析

油料池火焰分为三个区域,分别为连续区、间歇区及烟气区,如图2.15所示。连续区主要包括汽化的液态燃料及燃烧产物等,为“富燃料区”,该区域温度较高;间歇区主要由燃烧产物组成,如CO、2HO及烟尘颗粒等;烟气区则主要包括燃烧产生的气体及烟尘颗粒等。2对火焰不同燃烧区域的光谱特征进行测试研究,可深入了解油料池火焰的发射光谱特征。图2.15 油料池火焰不同燃烧区域示意图

将光谱仪置于火焰的侧方,距离火焰1m。调节火焰与光谱仪之⋕⋕间的相对高度,分别测试92汽油、95汽油池火焰连续区、间歇区、烟气区的火焰光谱。润滑油属于重质油,池火焰高度相对较小,因此只对润滑油池火焰的根部(连续区)及顶部(烟气区)的光谱进行了分析测试研究。实验测试平台如图2.16所示。图2.16 火焰不同燃烧区域测试平台

由于火焰脉动等因素影响,火焰不同区域光谱信号包含较大噪⋕声。图2.17所示是92汽油池火焰烟气区光谱,从图中可以看出,信号受火焰脉动的影响较大,光谱曲线存在较大的噪声。

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