[發明專利]基于Voigt峰型擬合算法的拉曼光譜定量檢測SF6特征分解氣體SO2含量的方法

在審

• 申請號: 201710985405.9
• 申請日: 2017-10-20
• 公開（公告）號: CN107843581A
• 公開（公告）日: 2018-03-27
• 發明（設計）人: 龍英凱;王謙;何國軍;唐超;李龍;祝詩平;周茂;陳偉;印華;張凱;李志偉;唐于京
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;國網重慶市電力公司電力科學研究院;西南大學
• 主分類號: G01N21/65
• 分類號: G01N21/65
• 代理公司: 北京海虹嘉誠知識產權代理有限公司11129
• 代理人: 謝殿武

1.一種基于Voigt峰型擬合算法的拉曼光譜定量檢測SF₆特征分解氣體SO₂含量的方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：采集SO₂氣體樣品的拉曼光譜圖，對所述拉曼光譜圖進行預處理；

S2：根據Voigt峰型擬合算法對預處理后的拉曼光譜圖進行擬合，計算得到多組特征峰面積與氣體濃度參量；

S3：采用最小二乘回歸算法，建立得到最優的特征峰面積與SO₂含量之間關系的模型，根據所述模型計算得出SF₆特征分解氣體SO₂的含量。

2.根據權利要求1所述的基于Voigt峰型擬合算法的拉曼光譜定量檢測SF₆特征分解氣體SO₂含量的方法，其特征在于，

所述步驟S2中所述Voigt峰型擬合算法采用的Voigt峰型擬合函數為：

其中：為洛倫茲函數，為高斯函數，y₀為基線坐標，A為拉曼峰面積，x為半寬，x_c為拉曼峰中心位置，w_G和w_L分別為Voigt函數中高斯函數和洛倫茲函數的權重。

3.根據權利要求1所述的基于Voigt峰型擬合算法的拉曼光譜定量檢測SF₆特征分解氣體SO₂含量的方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括：

S31：根據建立拉曼峰面積與氣體濃度之間的線性回歸模型：

y＝β₀+β₁x (2)

其中，y表示組分濃度；x表示譜峰面積，β₀和β₁為回歸系數；

S32：對回歸系數β₀和β₁進行評估，確定β₀和β₁的最小二乘估計量；

S33：根據所述線性回歸模型計算得出SF₆特征分解氣體SO₂的含量。

4.根據權利要求3所述的基于Voigt峰型擬合算法的拉曼光譜定量檢測SF₆特征分解氣體SO₂含量的方法，其特征在于，所述步驟S32具體包括：

S321：設(x_i,y_i)(i＝1,2,…,n)為取得的試驗觀測數據，則x_i和y_i的關系可以表示為

y_i＝β₀+β₁x_i+ε_i,(i＝1,2,…,n) (3)

其中ε_i為殘差，表示每次試驗引入的隨機誤差，且滿足

（4）

S322：對回歸系數β₀和β₁進行評估使得到的估計量和滿足殘差ε_i的平方和最小，即

利用二元函數求極值的方法，令

分別求偏導，并令其等于0，得到

整理式(7)，得到正規方程

求得

將上述結果作為β₀和β₁的最小二乘估計量，即可得到關于組分濃度和譜峰面積的簡單線性回歸方程

5.根據權利要求4所述的基于Voigt峰型擬合算法的拉曼光譜定量檢測SF₆特征分解氣體SO₂含量的方法，其特征在于，所述步驟S32還包括：

S323：對簡單線性回歸方程可以通過擬合優度R²對其擬合效果進行評價，評價公式為：

其中，R²越接近1，說明回歸直線對試驗觀測值的擬合效果越好；R²越接近0，說明回歸直線對試驗觀測值的擬合效果越差。

6.根據權利要求1所述的基于Voigt峰型擬合算法的拉曼光譜定量檢測SF₆特征分解氣體SO₂含量的方法，其特征在于，所述步驟S1具體包括：

S11：使用4L碳鋼瓶存儲SO₂高純氣體和SO₂/Ar混合氣體，氣體樣品池及管路先經Ar氣吹掃2分鐘，碳鋼瓶氣體經減壓閥連接管路到內壁鍍金石英氣體樣品池，維持實驗溫度，靜置樣品池30分鐘使得氣體流動均勻；

S12：拉曼光譜儀通過光纖探頭在樣品池窗口收集反射的拉曼散射光，光譜儀共掃描5次取平均值得到拉曼光譜圖；

S13：對S12得到的拉曼光譜圖進行背景扣除、基線調整、平滑去噪預處理。