基于宽波段吸收光谱测温方法的影响因素数值研究.docx

在光学测量领域，基于宽波段吸收光谱的测温方法是一种重要的温度诊断技术，尤其在燃烧流场的分析中，准确测定温度对于理解和优化燃烧过程至关重要。该方法利用物质在不同温度下对特定波段光的吸收特性，通过测量光的吸收程度来推算温度。然而，实际应用中，这种测温方法会受到多种因素的影响，导致反演温度的精度下降。 本文主要探讨了两个关键影响因素：光谱噪声和光谱参数误差。光谱噪声通常来源于探测器本身的噪声、光源稳定性以及光学系统的不稳定性等，它会干扰光强度的精确测量，从而影响温度的反演。数值模拟结果显示，随着噪声幅值的增加，温度的标准差显著增大。例如，当噪声幅值达到±0.1时，1700K时的温度标准差可达46.58K。为了保证反演温度的精度在10K以内，需要将光谱噪声控制在±0.02的范围内。 另一方面，光谱参数误差主要涉及吸收线的强度、位置和形状等。这些参数的准确性直接影响到吸收模型的构建，进而影响温度计算。在实验中，分别对强吸收线和弱吸收线的光谱参数引入1%和10%至50%的误差。结果表明，线强误差对温度反演精度的影响尤为显著，因此应尽量保持线强标定误差在1%以内，以减小温度反演的误差。例如，在1300K时，1%线强误差和40%其他参数误差的组合会导致7.77K的温度最大标准差。 当光谱噪声和光谱参数误差同时存在时，它们对温度测量精度的综合影响更加显著。尽管如此，通过提高信号噪声比（SNR）可以在一定程度上抵消噪声的影响。在实际测量中，获取高质量的吸收信号是确保温度测量精度的关键。 降低光谱噪声和提高光谱参数的准确性是提高宽波段吸收光谱测温方法精度的关键。这不仅涉及到硬件设备的优化，如选择低噪声探测器和稳定光源，还涉及到软件算法的改进，比如开发更精确的吸收模型和误差校正策略。在燃烧研究和工程应用中，理解并有效控制这些影响因素，有助于提升温度测量的可靠性，进一步推动燃烧技术的发展，提高燃烧效率，减少环境污染。