基于TDLAS技术的温度场和浓度场“CT”模型重建方法研究

Combustion is the most common, typical and direct energy conversion method. The temperature and gas concentration distributions put important roles in combustion scientific research and optimization control for combustion efficiency, which can characterize the combustion position, and evaluate the combustion regime and the released heat quantity. According to the temperature and concentration distributions, the air-to-fuel ratio can be controlled effectively to realize the objectives of energy concervation, fuel saving and reducting the emission of plant gases.The main focus of the proposed research is the study of the TDLAS-based sensor technology for the new application method in the combustion parameters diagnosis. In this direction the main research involves several parts as follow. Firstly, the measurements of combustion temperature and gas congcentration are researched using the multiple Oxygen absorption lines at 760nm. Nextly, the elimination of environment impact and the optimization of modulation parameters for the high temperature gases will be attented. In addition, the temperature compensation algorithm will be onstruct in concentration monitoring process to achieve more sensitive combustion optimization. At the same time, the discretization strategy of equations combined with the mathematical algorithms, the physical boundary constraints conditions and image processing algorithms will be used to realize the two-dimensional tomographic temperature and concentration distributions. Finally, we also pay close attention to "CT" maps model reconstruction based a 4*4 grid installation of the laser paths in the combustion zone on the theoretical and experimental aeras. All of this lay the ground work for in situ monitoring the combustion parameters(two-dimensional tomographic temperature and concentration distributions) based on TDLAS technology, and extremely optimizing control system, increasing the combustion efficiency and effectively reducing the total emissions pollution gases, eg: CO, NOx and so on. The study may offer a new paradigm and an interdisciplinary field in the understanding of combustion diagnosis.

燃烧是最常见、最典型、最直接的能量转化方式，温度场和气体浓度场的分布对表征燃烧发生的位置，评价燃烧状态、效率和热释放量具有非常重要的价值，成为燃烧科学研究领域中及其关注的研究对象。实时监测两者分布情况可以在线了解燃烧状态参数，达到控制燃料配比，节能、提效、减排的目的。本项目针对基于TDLAS技术在燃烧参数诊断中的应用进行研究。主要内容包括利用760nm附近的多条氧气谱线测量燃烧温度和气体浓度，探索有效消除测量环境影响的方法，优化高温气体探测中波长调制参数，建立燃烧过程气体浓度测量的温度补偿算法。同时结合数学算法、物理边界条件和图像处理技术建立离散化方程，实现4*4网格状二维温度场、浓度场分布的测量和"CT"影像模型重建的理论和实验方法研究。为发展基于TDLAS技术的燃烧参数（二维层析温度场、浓度场分布）在线监测，优化控制系统，提高燃烧效率，有效减少CO、NOx等污染气体的排放总量奠定基础。

燃烧是最常见、最典型、最直接的能量转化方式，利用炉内温度场和气体浓度场的分布可以直接获得炉膛辐射能信号和火焰中心高度等参数，对表征燃烧发生的位置，评价燃烧状态和热释放量具有非常重要的价值，以达到控制燃料配比，节能、提效、减排的目的，成为燃烧科学研究领域中及其关注的研究对象。本项目针对TDLAS 技术在燃烧诊断中的应用进行研究，主要包括：（1）高温气体探测的参数优化研究；（2）二维层析温度场、浓度场分布和“CT”影像模型重建算法的研究；（3）4×4网格状结构的场分布和模型重建实验研究。已经完成目标任务概括如下：（1）利用760nm附近的氧气谱线以锯齿信号和正弦信号的频率和幅值变化为依据，讨论了调制参数变化时对信号峰峰值、对称性、展宽和完整性等的影响和变化趋势，从实验和Simulink模拟上给出了该DFB激光器调制参数优化选择依据。（2）利用MAX1978芯片的温度自动控制方案，建立温控TEC数学模型，对控制热惯性进行测试对PID电路进行参数整定，设计实现控温精度0.03度的稳定控制，激光器电流驱动已经在项目开始前完成。（3）为了修正温度变化对浓度结果的影响，采用经验公式和理论公式两种方法对300K-900K温度变化下的浓度测量修正。同时，以不同的方法讨论了多气体同时在线监测的实现途径。（4）在燃烧温度测量过程中，对温度反演公式进行详细的分析和推导，建立了温度场分布反演LM算法。并利用氧气双吸收谱线分析了300K-900K温度变化情况，提出了一种简便的标定方法有效的改善了过程的复杂性及测量精度。（5）实验室中搭建了燃烧场内四条平行路径温度和水气浓度检测系统，选取1395.51nm和1395.69nm两条水气谱线，提出了有效吸收长度的路径积分方法使中心燃烧区域温度测量精度由30%提高到5%以内。并控制空气流量测量三种不同燃烧状态下燃烧区域的温度与水气浓度变化，结果表明：三种燃烧状态的中心燃烧区域温度差在100K左右，水气浓度与温度变化情况一致。（6）按照二维场分布测量要求搭建试验系统和划分网格，经过设定边界条件、代数迭代重建算法等处理后，实现了单炉头/双炉头/四炉头情况下连续的温度场和浓度场分布的“CT”图像重建。该项目的研究成果为发展基于TDLAS技术的燃烧参数分布的在线监测，优化控制系统，提高燃烧效率，有效减少CO、NOx等污染气体的排放奠定了基础。（具体内容见正文