激光吸收光谱技术：“穿透式”测量燃烧场

　　激光吸收光谱技术：“穿透式”测量燃烧场

　　高性能的航发燃烧室是先进航空发动机诞生过程中不可绕过的一关。而燃烧室的设计和优化，离不开对复杂燃烧场的燃烧反应规律进行深入探究，其关键在于获得精确可靠的燃烧场温度、组分浓度等参数测量数据。 为了有效还原被测燃烧参数的真实状态，通常选择不干扰燃烧场的非接触式测量技术。

　　激光吸收光谱（LAS）技术具有非侵入式测量、高气体选择性、多参数检测、环境适应性强及适合工业化应用等特点，测量结果几乎不受燃烧产物和微小颗粒的影响，测量精度高、响应迅速，被广泛应用于燃烧监测与诊断领域。 LAS技术使用单个激光光路，可以对燃烧场进行“穿透式”的测量，而因为燃烧场的温度、组分浓度等典型参数的分布，更能反映燃烧场的真实燃烧状态。将LAS技术与计算机层析成像(CT)技术相结合，可实现燃烧参数分布的成像测量，为燃烧基础研究、燃烧过程控制和燃烧室结构设计等提供指导。

　　LAS技术的原理与发展

　　LAS技术的理论基础是比尔-朗伯特定律(Beer-Lambert)，即当一束单色光穿过被测目标气体时，部分光强会被目标气体所吸收，而剩余的光强信号即表征了目标气体的吸收光谱(图2)。通过计算吸收光谱可以得到气体的温度及浓度等信息，实现燃烧参数的测量。

　　图 2 激光吸收光谱的测量原理图

　　一般情况下，使用单条激光光路布置的LAS技术可以测得燃烧参数沿激光路径的均值。目前，国内外很多研究人员使用该方案成功测量了不同感兴趣对象。

　　斯坦福大学的Hanson等测量了加热装置管式炉的温度;斯坦福大学的R. M. Spearrin等实现了超燃冲压发动机燃烧室内温度测量;中科院安光所的刘文清等实现大气痕量CO浓度测量;浙江大学的岑可法等利用单路LAS测量了平焰燃烧炉火焰的烟灰体积分数、温度和H2O浓度;中科院力学所的林鑫等测量了发动机点火、燃烧和关机全过程时，出口的温度及H2O浓度。

　　使用单条激光布置的LAS技术，难以对激光路径上的参数分布情况进行更加精细的测量。为克服单路LAS技术只能获得流场参数平均信息的不足，研究人员将LAS技术与CT技术结合，在同一测量平面内，增加不同角度的光路，以获得流场内参数空间分布，其测量原理如图 3所示。通过获取多个角度多条激光路径上的光谱数据，利用成像算法对待测区域进行重建，实现复杂燃烧场参数二维分布的可视化测量。

　　图 3 利用多路LAS的层析成像测量原理

　　1、 LAS成像系统研制

　　为获得更高精度的重建结果，光学测量模块光线分布的设计就显得尤为关键，一般情况下需尽可能设计多条光线穿过流场区域。

　　但是，在实际的燃烧流场测量中，由于实验空间有限，无法安装大量的测量设备，通常采用移动旋转或光线固定模式来弥补一次投影光线数目的不足，如图 4(a)所示，但这种测量方法时间分辨率较低。采用图 4(b)所示的固定光路成像传感器，可以实现对非定常流场的瞬时测量。

　　图 4 (a)扫描旋转结光路结构;(b)固定光路结构

　　相应地，为了有效获取多个激光光路的数据，成像系统通常具有数十路同步采集通道，以同时采集传感器探测的光强信号。由于数十路同步采集通道对应的数据量很大，可采用不同的方案来搭建适合不同应用场景的多路数据采集系统。

　　北航徐立军等研制了可短时高速采集高帧率原始信号的系统，需将大容量内存芯片集成到数据采集卡上，来缓存多路高速ADC采集的数据[图5(a)]。爱丁堡大学研制了能够长期监测但帧率较低的系统[图5(b)]。

　　图 5 (a)可变帧率采集系统;(b)在线实时数据处理系统

　　2、LAS层析成像算法发展

　　当数据采集系统接收到数据后，在计算机上利用成像算法获得燃烧参数分布图像，以满足可视化测量的要求。层析成像算法是获得高精度高空间分辨参数二维分布的关键，根据吸收光谱与层析成像之间是否具有线性关系，可以分为线性重建方法和非线性重建方法。线性重建算法又可以分为以Radon变换为理论基础的解析重建算法和以解线性方程组为主要思想的迭代重建算法。

　　解析类重建算法，具有重建速度快和重建精度高的优势，当激光光谱数据量足够且投影角度完备时，解析类重建算法可得到高精度分布图像。 比如，美国德克萨斯大学Villarreal等利用Abel逆变换实现了常压下平焰燃烧炉火焰中的轴对称温度和CO2浓度分布重建。北京航空航天大学刘畅等利用柱透镜形成扇形激光束，对轴对称温度和气体浓度分布进行重建，之后又通过光路设计将一维层析成像的分辨率提高了一倍。

　　迭代类重建算法，其基本思想是将待重建的图像离散化，并根据数学模型建立一组未知向量的线性方程组，结合测量数据求解线性方程组，其数学模型如图 6所示。

　　与解析类重建算法相比，迭代类重建算法在数学建模过程中将真实的成像几何结构和成像物理效应考虑进来，更适合解决实际成像问题，得到的重建图像精度更高。

　　图 6 LAS层析成像的数学模型和坐标系

　　中科院安光所阚瑞峰等提出了两步-ART迭代重建算法，并应用于火焰温度和水蒸气浓度分布精确重建中。北航采用修正Landweber算法重建了平焰燃烧炉火焰温度和水蒸气浓度分布;又充分利用火焰温度连续分布的特性，提出了Zernike稀疏拟合成像方法，应用于本生灯声波激励火焰参数测量。爱丁堡大学Liu等针对传统双线法，提出了一种相对熵图像重建方法。

　　当测量环境较为复杂、布置的光路数目较少，但每一条光路上的光谱信息丰富时，可以采用非线性重建方法，数学模型如图 7所示。近年来，随着宽带光源和相关波长复用技术发展，非线性重建算法也得到了快速发展，在复杂测量环境中具有不可替代的优势。

　　比如，Ma等设计了多角度扇形束传感器，并将其应用于弗吉尼亚大学的超音速燃烧设施以及美国宇航局直连超音速燃烧测试段;上海交通大学蔡伟伟等利用模拟退火算法对构建的非线性模型进行化求解，之后又提出了一种基于卷积神经网络的重建方法，利用大量测量数据建立高效的神经网络，有效降低了计算成本。

　　图 7 非线性成像方法的数学模型

　　由上得知，LAS技术在实验室火焰测量中取得了不少成果。同时，研究学者也将LAS技术用于现场燃烧场的参数监测中，推动了LAS技术在工业现场的应用。

　　比如，美国空军研究实验室和澳大利亚防御科学技术委员会合作发起的HIFiRE 工程，为验证LAS传感器在飞行过程中的测量性能提供了机会;美国弗吉尼亚理工大学的Ma等测量了通用电子J85航空发动机出口处气体的温度和浓度分布;南京理工大学的吕晓静等采用多谱线吸收光谱技术对脉冲爆轰发动机的燃气管外流场温度分布进行了测量;北航徐立军等则利用LAS层析成像系统对高温标准风洞出口温度和浓度的分布进行了监测。

　　总结与展望

　　自诞生以来，LAS技术经过数十年世界各国研究人员的不懈努力，在光谱获取方法、数据采集系统和图像重建算法等关键技术方面均获得了长足进步，在实验室和工业现场均取得重要进展。

　　目前，在我国先进航空发动机研制仍需加快推进的现状下，LAS技术仍需深入研究，以适应航空发动机燃烧室狭窄、高温、高压、高湍动等苛刻的测量环境，为燃烧机理的构建及先进燃烧室的设计提供可靠的数据支撑。

　　这是一条前途光明、困难不断的研究道路!相信随着我国广大研究人员的努力，难题一定会被攻克，研制先进航空发动机的目标也一定会在努力中实现!

　　参考文献： 中国光学期刊网

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