Performanța senzorilor laser în monitorizarea mediului este afectată de mai mulți factori care afectează direct acuratețea și fiabilitatea datelor. Următoarele analize se desfășoară din dimensiuni precum condițiile de mediu, principiile tehnice, hardware-ul echipamentului și prelucrarea datelor:

Efectele condițiilor fizice ale mediului

1. Interferențe în mediul atmosferic

Particule și aerozoli: în scenariile de ceață, praf ridicat și altele, particulele din atmosferă, cum ar fi PM2.5 și PM10, pot împrăștia laserul, ducând la diminuarea semnalului (de exemplu, radarul laser scurtează distanța de detectare în ceață cu mai mult de 50%) și chiar generează un ecou fals, astfel încât datele de monitorizare să devieze de la valorile reale (de exemplu, eroarea de detectare a concentrației PM2.5 poate ajunge la ±15%).

Vapor de apă și ceață de nor: în medii cu umiditate ridicată, moleculele de vapor de apă absorb și răspândesc laserul (în special banda infraroșie), de exemplu, în radarul cu lungime de undă de 1,315 μm, absorbția vaporului de apă poate duce la o scădere a intensității semnalului cu 30%, afectând precizia măsurării parametrilor precum temperatura atmosferică, viteza vântului și altele.

Fluctuațiile temperaturii și presiunii

Efectele temperaturii:

Lungimea de undă a laserului variază în funcție de temperatura (de exemplu, deplasarea lungimii de undă la roșu de aproximativ 0,3 nm pentru fiecare creștere a temperaturii laserului semiconductor de 1 ° C) și, dacă nu este calibrată, poate duce la erori de detectare a compoziției gazului (de exemplu, deviația de măsurare a CO2 ± 2 ppm).

Refrigerarea termică a componentelor optice (cum ar fi lentile, prizmele) poate duce la deplasarea căii optice, care afectează precizia laser-ului, de exemplu, în scenariile cu fluctuații de temperatură de ± 5 ° C, eroarea de măsurare a distanței laser poate ajunge la ± 1 mm.

Schimbarea presiunii atmosferice va schimba densitatea moleculară a gazelor, influențând intensitatea spectrului de absorbție laser, de exemplu, la o altitudine de peste 1000 de metri, scăderea presiunii duce la o valoare scăzută a detecției O3 de aproximativ 5% ~ 8%.

Vibraţii mecanice şi interferenţe electromagnetice

Interferențe de vibrație: în mașinile, navele și alte scene în mișcare, vibrația poate provoca deplasarea poziției relative a emitătorului laser și a receptorului, de exemplu, vibrația în monitorizarea geologică poate crește eroarea de măsurare a distanței laser de la ±1 mm la ±5 mm; jitterea optică poate duce, de asemenea, la efectul de dispersie a spoturilor luminoase, care afectează stabilitatea semnalului.

Interferențe electromagnetice: radiațiile electromagnetice puternice din mediul industrial (cum ar fi cablurile de înaltă tensiune, dispozitivele radar) pot interfera cu sistemul de circuite al senzorului laser, ducând la o creștere a zgomotului detectorului (cum ar fi creșterea curentului întunecat al detectorului APD cu 10%) și reducerea raportului semnal-zgomot.

Principiile tehnice și limitele echipamentului

1. Selecția lungimii de undă și suprapunerea spectrului

Senzorul laser se bazează pe lungimea de undă absorbtivă/difuzată a caracteristicilor substanței țintă și introduce interferențe încrucișate dacă lungimea de undă se suprapune cu spectrul altor substanțe. De exemplu, atunci când se detectează NO₂, laserele cu lungimi de undă aproape de 450 nm pot fi absorbite simultan de O₂, ceea ce duce la o concentrație ridicată de NO₂ de ±10%.

Atunci când sursa de lumină are o lățime de bandă insuficientă, rezoluția spectrală este scăzută și este dificil de distins între molecule similare (cum ar fi SO₂ și H₂S) și trebuie rezolvate prin comutare cu lungimi de undă multiple sau spectrometru de înaltă rezoluție (rezoluție de până la 0,01 nm).

Detectarea distanței și a rezoluției spațiale

În cazul monitorizării la distanțe lungi, cum ar fi detectarea stratului de frontieră atmosferică, energia laser scade în funcție de distanța pătrată (în conformitate cu legea lui Lambert), ceea ce duce la o scădere a raportului semnal-zgomot la distanțe lungi, cum ar fi o creștere a erorii de măsurare a vitezei vântului de la ±0,1 m/s la ±0,5 m/s la o distanță de 10 km.

Pentru a îmbunătăți precizia la distanțe lungi, este necesară o putere mai mare a laserului, dar rezoluția spațială este comprimată (de exemplu, rezoluția distanței scade de la 10 m la 50 m), ceea ce face greu să se captureze modificări locale subtile (de exemplu, difuzia surselor de poluare pe o scară mică).

Defecte de prelucrare și calibrare a datelor

1. Ciclul de calibrare și deviația standard

Calibrarea în timp util poate duce la deplasarea senzorului, de exemplu, dacă senzorul de gaz laser nu este calibrat în mod regulat cu un gaz standard, iar erorile de măsurare se pot acumula la ±15% după 3 luni.

Diferențele dintre obiectul standard și mediul de monitorizare real (de exemplu, puritatea insuficientă a gazului standard și umiditatea incompatibilă) pot introduce erori de sistem, cum ar fi calibrarea senzorilor într-un mediu umed cu un gas standard uscat, iar valoarea de detectare a CO poate fi mai mică cu ±8%.

Adaptabilitatea insuficientă a modelelor algoritmice

Algoritmii de filtrare tradiționali, cum ar fi filtrul Kalman, au dificultăți în corectarea mutațiilor semnalelor în timp real în condiții meteorologice extreme, cum ar fi furtunile de nisip puternice, ceea ce duce la un salt de date (cum ar fi o scădere instantanee a concentrației de PM10 de 200%).

Modelele de învățare a mașinii pot fi greșite în cazul în care datele de instruire sunt insuficiente (de exemplu, lipsa unui eșantion de scenarii de poluare cu concentrații ridicate), de exemplu, în cazul în care fluxurile de gaze de epuizare industriale sunt greșite ca praf natural, cu o eroare de ±30%.

Direcţia de dezvoltare a tehnologiei anti-interferenţe

Nivelul hardware:

Dezvoltarea de senzori laser cu fibre optice rezistente vibrațiilor, cum ar fi sistemele distribuite de monitorizare a tensiunilor cu fibre optice, reduc impactul vibrațiilor cu peste 90%.

Utilizarea surselor de lumină cuantice (cum ar fi laserele monofotonice) pentru a crește raportul semnal-zgomot și pentru a menține o precizie de detectare de ±5% în mediul de dispersie puternică.

Nivelul algoritmului:

Introducerea reducerii zgomotului în timp real a învățării profunde (cum ar fi rețeaua CNN-LSTM) îmbunătățește precizia de detectare a PM2.5 cu 15%-20% în nebun.

Construiți modele de corecție dinamică a parametrilor de mediu, cum ar fi calibrarea automată a coeficienților de absorbție laser pe baza datelor despre umiditate și presiune în timp real.

Nivelul sistemului:

Implementați rețele redundante cu mai mulți senzori, cum ar fi radarul laser + senzorii electrochimici, pentru a reduce erorile unui singur senzor prin verificarea încrucișată a convergenței de date.