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基于激光吸收光谱的主要人为氨排放源在线检测技术与应用研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-23页
    1.1 研究背景第11-16页
        1.1.1 氨气的产生及危害第11-12页
        1.1.2 氨气的来源及分类第12-16页
    1.2 研究现状第16-20页
        1.2.1 工业点源氨排放监测方法第16-18页
        1.2.2 农业源氨排放测定方法第18-19页
        1.2.3 机动车尾气氨排放监测方法第19-20页
    1.3 氨测量的关键技术问题第20-21页
    1.4 研究内容和方法第21-23页
第2章 红外激光吸收光谱原理第23-33页
    2.1 分子光谱与红外吸收光谱原理第23-27页
        2.1.1 吸收光谱的来源第23-24页
        2.1.2 线强第24页
        2.1.3 吸收线型第24-27页
    2.2 测量原理和方法第27-32页
        2.2.1 直接吸收光谱测量第27-30页
        2.2.2 平衡差分探测技术第30-31页
        2.2.3 波长调制光谱技术第31-32页
    2.3 本章小结第32-33页
第3章 高温氨气特征光谱及线强参量研究第33-61页
    3.1 NH_3的近红外光谱第33-40页
        3.1.1 NH_3的结构第33-36页
        3.1.2 NH_3近红外光谱第36-37页
        3.1.3 NH_3的配分函数第37-39页
        3.1.4 特征吸收谱线的选择第39-40页
    3.2 高温实验平台的搭建第40-49页
        3.2.1 系统中主要光电器件第41-44页
        3.2.2 激光波长扫描信号第44-45页
        3.2.3 标准具的实现第45-47页
        3.2.4 高温功能实现第47-49页
    3.3 氨气光谱线强的测量与分析第49-60页
        3.3.1 氨气线强的理论计算第49页
        3.3.2 线强测量方法及实验条件第49-51页
        3.3.3 常温线强的测量第51-55页
        3.3.4 高温线强的测量第55-60页
    3.4 本章小结第60-61页
第4章 基于温度修正高温氨排放激光检测方法及应用研究第61-85页
    4.1 高精度浓度反演算法设计及实验第61-67页
        4.1.1 浓度反演算法设计第61-64页
        4.1.2 浓度反演结果及分析第64-67页
    4.2 高温氨气在线监测系统软件设计第67-72页
        4.2.1 自检性软件功能设计第67-70页
        4.2.2 系统性能分析第70-72页
    4.3 高温氨逃逸排放特征监测及分析第72-76页
        4.3.1 氨逃逸在线监测仪设计第72-74页
        4.3.2 氨逃逸排放特征监测及分析第74-76页
    4.4 尾气移动源氨排放在线检测技术研究第76-84页
        4.4.1 车载尾气氨排放在线检测系统设计第76-81页
        4.4.2 初步实验及影响因素分析第81-84页
    4.5 本章小结第84-85页
第5章 农牧面源区域型氨排放高效监测方法及应用研究第85-109页
    5.1 结合bLS模型的通量监测原理第85-86页
    5.2 氨排放通量高效监测方法研究第86-99页
        5.2.1 OP-TDLAS静态性能分析第86-91页
        5.2.2 氨气区域型监测方式优化第91-96页
        5.2.3 通量模型的有效性和数据质量控制第96-99页
    5.3 典型农田面源氨排放监测及特征分析第99-105页
        5.3.1 秸秆还田氨浓度长期监测实验第99-103页
        5.3.2 农田施肥氨挥发通量监测第103-105页
    5.4 典型畜禽养殖氨排放监测及特征分析第105-107页
        5.4.1 典型城镇养殖场氨挥发浓度监测第105-106页
        5.4.2 奶牛场氨挥发通量监测第106-107页
    5.5 本章小结第107-109页
第6章 结论和展望第109-111页
参考文献第111-119页
致谢第119-121页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果第121-122页

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