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基于单一量子级联激光器的大气多组分气体(CO、N2O、H2O)同时测量方法.docx
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基于单一量子级联激光器的大气多组分气体(CO、N2O、H2O)同时测量方法.docx
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摘要
近红外波段的气体吸收强度低,不利于痕量气体的测量。利用分子在中红外波段的基频吸收
特性,使用单个新型室温连续输出量子级联激光器(CW-QCL)结合波长调制光谱技术(WMS)
和长程光学吸收池,建立了一套高灵敏度和高精度的大气多组分温室气体同时检测的激光光
谱系统。该系统的输出波数范围为 2202.8~2205.6 cm
-1
,覆盖了 CO、N
2
O 和 H
2
O 的中心
吸收谱线。实验测试结果表明:在 1 s 的时间分辨率下,CO、N
2
O 和 H
2
O 的测量精度分别为
1.83×10
-8
,1.86×10
-9
,1.19×10
-4
;当满足最佳积分时间(100 s)时,系统的最低检测限可以达到
1.8×10
-9
(CO),0.16×10
-9
(N
2
O),1.5×10
-5
(H
2
O)。通过长时间测量和分析可知,所提系统部件
简单,使用方便,满足大气多组分气体长时间测量要求,可广泛应用于大气化学和温室气体等
领域的高灵敏检测研究。
Abstract
The low absorption intensity of gas in the near infrared band is not conducive to the
measurement of trace gas. A high-sensitivity and high-precision laser spectroscopy
system for the simultaneous detection of atmospheric multi-component greenhouse gas
was established based on the fundamental frequency absorption properties of molecules
in the mid-infrared band, which uses a single novel room-temperature continuous-wave
quantum cascaded laser (CW-QCL) combined with wavelength modulation spectroscopy
(WMS) and a long-path optical-absorption cell. The output wavenumber of the system
ranges from 2202.8 cm
-1
to 2205.6 cm
-1
, covering the central absorption spectra of CO,
N
2
O, and H
2
O. The results show that the measurement precisions of 1.83×10
-8
, 1.86×10
-
9
, and 1.19×10
-4
for CO, N
2
O, and H
2
O, respectively, at 1 s time resolution. The minimum
detection limits of the system can be further improved to 1.8×10
-9
for CO, 0.16×10
-9
for
N
2
O, and 1.5×10
-5
for H
2
O by increasing optimal integration time to 100 s. The long-time
measurement and analysis show that this system is simple in components, easy to use,
and suitable for long time measurement of atmospheric multi-component gas. It can be
widely used in the fields of atmospheric chemistry and greenhouse gas for highly
sensitive detection research.
1 引言
全球进入工业化时代后,煤、石油和天然气的大量使用带来了日益严峻的环境和大气污染问
题。自 20 世纪 50 年代以来,过多的碳排放不仅使得平均气温升高,还引发北极湖泊融化,使
得甲烷排放量增加
[1]
。一氧化碳(CO)、一氧化二氮(N
2
O)和水(H
2
O)是地球大气中普遍存在
的三种气体组分,定量地研究大气中多组分气体的含量,有利于研究及预测其未来变化趋势
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