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干涉光谱结合偏最小二乘法反演热液CH4的研究
其他题名Retrieval of Hydrothermal CH4 Based on Interference Spectroscopy and PLS Methods
刘青松1,2; 胡炳樑1; 唐远河3; 于涛1; 王雪霁1,2; 刘永征1; 杨鹏1; 王浩轩3
作者部门光谱成像技术研究室
2019-08
发表期刊光谱学与光谱分析
ISSN1000-0593
卷号39期号:8页码:2415-2420
产权排序1
摘要

热液释放的高温甲烷气体经扩散作用先后进入海洋和大气,并对地球物理、化学和生物方面产生深刻影响。由于海洋溶解甲烷数据的缺乏,导致人们对深海热液释放甲烷的活动机制和环境效应还缺乏足够的认识。我们前期提出一种光学被动成像干涉系统OPIIS用于热液甲烷浓度、温度和压强的实时探测和长期观测。为了从OPIIS的干涉光谱中精确、稳定、快速的获取热液甲烷信息,采用将干涉光谱与偏最小二乘法相结合的方法处理OPIIS数据。首先分别建立三个甲烷浓度、温度和压强的单因变量预测模型,再利用干涉条纹与辐射光谱的关系,间接建立干涉光谱与甲烷浓度、温度和压强的PLS预测模型,提高了预测模型在实际应用中的抗干扰能力和稳定性。基于洛仑兹线型建立了不同于大气环境的深海气体辐射模型,并利用HITRAN2016分子光谱数据库的光谱参数,建立了深海甲烷在任意浓度、任意温度和任意压强下的辐射光谱数据库。挑选热液其他气体对甲烷探测干扰较小的甲烷泛频带1.64~1.66μm内的六条谱线建立甲烷辐射光谱与浓度、温度和压强的偏最小二乘回归模型。另外,分析了训练集取样个数、取样间隔和主成分个数对提高预测模型综合性能的作用。利用不同训练集样本数,不同训练集取样间隔和不同的主成分数,分别建立96个浓度、温度和压强预测模型,并分别利用25组预测集样本对预测模型进行交叉验证。不同模型预测均方根误差和决定系数的对比表明,训练集取样个数、取样间隔和主成分个数等单一因素的改变并不能同时提高预测模型的预测精度、稳定性、适用范围和运算量等综合性能。经过平衡选取各项指标确定的最优回归模型的参数为:浓度、温度和压强的适用范围分别为5~375 mmol·L-1, 580~678 K, 10~34.5 MPa,浓度、温度和压强的训练集取样个数分别为50组, 25组, 25组,采样间隔分别为5 mmol·L-1, 2 K, 0.5 MPa,浓度、温度和压强预测模型的主成分数分别为2, 2, 5。浓度、温度和压强预测模型的预测均方根误差分别为3.082×10-6, 0.977 0, 5.052×10-3,决定系数分别为0.999 9, 0.998 9, 0.999 9。浓度、温度和压强的预测误差分别为±1.21×10-7,±3.63×10-3,±9.49×10-4,对应的预测精度分别为±45.4 nmol·L-1,±2.5 K,±3.3×10-2 MPa。结果表明,干涉光谱结合偏最小二乘法的反演算法可以精确、稳定、快速的获取热液甲烷气体的浓度、温度和压强信息。

关键词热液甲烷 偏最小二乘法 成像干涉 反演
DOI10.3964/j.issn.1000-0593(2019)08-2415-06
收录类别SCI ; EI
语种中文
WOS记录号WOS:000483420700016
EI入藏号20194107528606
引用统计
被引频次:1[WOS]   [WOS记录]     [WOS相关记录]
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/31843
专题光谱成像技术研究室
通讯作者胡炳樑
作者单位1.中国科学院西安光学精密机械研究所光谱成像技术重点实验室
2.中国科学院大学
3.西安理工大学理学院
4.青岛海洋科学与技术国家实验室海洋观测与探测联合实验室
第一作者单位中国科学院西安光学精密机械研究所
通讯作者单位中国科学院西安光学精密机械研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
刘青松,胡炳樑,唐远河,等. 干涉光谱结合偏最小二乘法反演热液CH4的研究[J]. 光谱学与光谱分析,2019,39(8):2415-2420.
APA 刘青松.,胡炳樑.,唐远河.,于涛.,王雪霁.,...&王浩轩.(2019).干涉光谱结合偏最小二乘法反演热液CH4的研究.光谱学与光谱分析,39(8),2415-2420.
MLA 刘青松,et al."干涉光谱结合偏最小二乘法反演热液CH4的研究".光谱学与光谱分析 39.8(2019):2415-2420.
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