彭吳迪，劉禮喜，陳志莉，唐 瑾，陳 林，胡天佑，王皓文

基于統(tǒng)計窄譜帶模型的油料火焰輻射光譜模擬

彭吳迪，劉禮喜，陳志莉，唐 瑾，陳 林，胡天佑，王皓文

（桂林理工大學(xué) 環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，廣西 桂林 541006）

近年來油料火災(zāi)污染事故頻發(fā)危害性極大，通過分析光譜特性來提取火災(zāi)信息已成為研究油料火災(zāi)事故的重要途徑。目前國內(nèi)外學(xué)者已建立了多種氣體輻射和炭黑輻射的模型對燃料燃燒進(jìn)行研究，但少有對火焰光譜進(jìn)行建模深入分析燃燒污染產(chǎn)物光譜特征信息。本文搭建了油料火焰光譜測試平臺，測量了單一尺度下酒精、92號汽油、95號汽油和0號柴油的火焰光譜，以及多尺度下0號柴油的火焰光譜。實驗結(jié)果表明3種油料的火焰光譜相似，隨著尺度的增大輻射亮度呈非線性增大?；诮y(tǒng)計窄譜帶法（statistical narrow band，SNB）構(gòu)建了油料火焰光譜輻射模型，通過實驗數(shù)據(jù)驗證曲線擬合度達(dá)0.895。利用該光譜輻射模型計算出油料火焰大尺度下的平均輻射亮度與平均透過率、不同煙氣濃度下的平均透過率，能為遙感探測火災(zāi)污染及反演污染物濃度提供幫助。

紅外光譜；油料火焰；窄譜帶；煙氣輻射；數(shù)值模擬

0 引言

據(jù)統(tǒng)計，國內(nèi)外每年的大型石油化工儲罐火災(zāi)事故有15～20起左右[1]，油料火災(zāi)危害巨大。為了對油料火災(zāi)危害進(jìn)行監(jiān)測分析，大量學(xué)者通過實驗測試了油料火焰的輻射光譜。劉洪濤[2]等人測試了10cm燃燒尺度的不同種類油料的火焰光譜并通過小波分解進(jìn)行了分析。油料主要是由多種烷烴、環(huán)烷烴、芳香烴組成的混合物，其燃燒火焰輻射特征也是多種石油烴燃燒特性的綜合表征。Wakatsuki K.和Fuss S P[3]用4cm－1分辨率從296K到900K測量甲烷、乙烷、丙烷的紅外光譜。結(jié)果表明甲烷、乙烷、丙烷單位C-H鍵的總吸收率相近。Raj P K[4-5]對大尺度下的液化天然氣（Liquefied Natural Gas，LNG）池火焰光譜特性進(jìn)行了研究分析，結(jié)果表明H2O及CO2的發(fā)射強度較強，在整條譜線中存在多個吸收與發(fā)射波段。通過火焰光譜與油料之間的關(guān)系，Maoult Y L等[6]在近紅外波段范圍內(nèi)（750～1100nm）對火焰光譜進(jìn)行了研究分析，通過分析火焰的脈動等特征，建立了基于近紅外光譜分析的火焰識別方法。徐建楠[7]等人對汽油初期火焰進(jìn)行了研究，分析火焰中具有特征譜峰的分子的生成機理，為油料火災(zāi)爆炸的早期識別提供了技術(shù)手段。油料燃燒會產(chǎn)生炭黑，大量學(xué)者對炭黑輻射[8-9]進(jìn)行了研究，油料火災(zāi)中的火焰輻射本質(zhì)上是火災(zāi)區(qū)域內(nèi)高溫氣體和煙塵發(fā)出的輻射。目前國內(nèi)外學(xué)者已建立了多種氣體輻射和炭黑輻射的模型，Grosshandler W L[10]采用窄譜帶模型構(gòu)建了窄譜帶吸收系數(shù)數(shù)據(jù)庫RadCal，Rothman L S[11]編輯的HITRAN和HITEMP數(shù)據(jù)庫目前也用于計算光譜吸收系數(shù)。Malkmus W[12]根據(jù)線強分布對窄譜帶模型進(jìn)行了改進(jìn)。部分學(xué)者將模型與實驗相結(jié)合，楚化強[13]等對CO2，CO等氣體輻射進(jìn)行了研究，基于窄譜帶數(shù)據(jù)庫計算了氣體的吸收系數(shù)。Hamins A等[14]對油料中的庚烷、甲苯、甲醇進(jìn)行池火燃燒實驗，對燃燒速率、平均熱釋放速率進(jìn)行了模擬。雖然國內(nèi)外建立了多種氣體輻射模型與炭黑模型并得到了很好的驗證，但這些模型建立的初衷和適用的領(lǐng)域均是火災(zāi)輻射傳熱計算，而非火焰光譜的準(zhǔn)確建模。其重心放在了火焰熱輻射對火災(zāi)蔓延和燃燒速率的預(yù)測上，對火焰輻射的預(yù)測也僅停留在總輻射熱流上，少有通過構(gòu)建火焰光譜模型來研究分析燃燒污染產(chǎn)物的光譜特征等信息。本文針對92、95號汽油和0號柴油進(jìn)行了火焰光譜測試實驗，基于統(tǒng)計窄譜帶法（Statistical Narrow Band，SNB）和輻射傳輸理論建立油料火焰光譜模型并用實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗證，對小尺度油料火災(zāi)透過率進(jìn)行計算，外推到1～10m大尺度油料火災(zāi)。利用該模型能模擬出燃燒不同尺度、不同波段火焰光譜，計算不同尺度下油料池火的透過率和輻射亮度，來定量研究光譜特征信息，為地面油料火災(zāi)溫度、污染物反演提供幫助。地面油料光譜特征的定量研究是遙感探測與定量反演的基礎(chǔ)，可為后續(xù)遙感探測火災(zāi)溫度與燃燒產(chǎn)生的污染物定量反演研究奠定基礎(chǔ)。

1 油料紅外波段火焰光譜輻射實驗

本實驗采用小型池火的方式進(jìn)行研究，選取92號汽油、95號汽油和0號柴油為火焰光譜測試的研究對象，所用油料購置于臨近的加油站，購買了一批內(nèi)徑為6cm、10cm、14cm、18cm和22cm，高位3cm的油盤，保證每次加入的油量到3cm的高度，研究油料在不同尺度下的火焰光譜。實驗平臺由傅里葉紅外光譜儀、鐵架臺、燃燒器、抽煙裝置、CO2濃度檢測器（Smart Sensor AS8904）、CO濃度檢測（Smart Sensor AS8900）、熱電偶（UNI-T UT320D）和臺式電腦組成如圖1所示。

圖1 油料火焰光譜測試平臺

由于油料火焰中燃燒產(chǎn)物的發(fā)射光譜主要在中紅外波段范圍內(nèi)，使用鉑金埃爾默公司生產(chǎn)的傅里葉紅外光譜儀（PerkinElmer Fourier spectrometer），測試了油料池火的紅外光譜，其光譜儀的測試波段范圍為350～8300cm－1，儀器的視場角為10°，分辨率為4cm－1，采用黑體源對光譜儀進(jìn)行了定標(biāo)。

實驗時可以通過伸縮架調(diào)整傅里葉紅外光譜儀的高度，使儀器與油盤位于同一高度上。點火后開啟儀器進(jìn)行能量值狀態(tài)監(jiān)控，左右擺動儀器，當(dāng)能量值達(dá)到最大值后且能量波動較小時固定儀器的位置。在火焰穩(wěn)定后，使用連續(xù)掃描模式采集光譜，掃描次數(shù)為8次，對8次掃描的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理取平均值。在火焰上方放置CO2、CO的濃度檢測器，火焰燃燒時長在1min30s左右，在1min火焰燃燒較穩(wěn)定，對油料燃燒產(chǎn)生的組分濃度進(jìn)行監(jiān)測，記錄產(chǎn)生的氣體濃度如表1所示，用熱電偶對油料火焰的外焰、內(nèi)焰和焰心的溫度進(jìn)行測量取平均值。為了更準(zhǔn)確地測試火焰光譜，實驗均在晚間進(jìn)行，氣壓為標(biāo)準(zhǔn)大氣壓1kPa，室內(nèi)溫度約為24℃。實驗時光譜采用波數(shù)單位來描述，為了后續(xù)分析，在計算完成后，再將波數(shù)單位轉(zhuǎn)換成波長。

表1 92號汽油，95號汽油，0號柴油，酒精燃燒60s時的組分體積分?jǐn)?shù)與溫度

2 結(jié)果與討論

2.1 油料火焰光譜實測值

通過FTIR（傅里葉紅外光譜儀）測試了在6cm圓盤尺度下的酒精與柴油的火焰光譜如圖2，并對其進(jìn)行輻射定標(biāo)處理。

圖2 柴油與酒精的火焰光譜對比

柴油與酒精相比，在2～4mm波段柴油的火焰光譜輻射值整體高于酒精，在4.2mm的特征峰處柴油的火焰光譜與酒精的火焰光譜相近。其原因是油料火焰會產(chǎn)生大量的炭黑，其火焰光譜來自炭黑輻射和高溫氣體分子輻射，油料火焰產(chǎn)物為CO2與H2O，在此波段存在多個發(fā)射峰與吸收峰，大氣中的水汽及CO2在2.66mm附近存在吸收峰。炭黑的光譜輻射強于在2～4mm處的高溫氣體分子輻射導(dǎo)致柴油火焰光譜高于酒精。因此，對于油料的火焰光譜模擬，不能等同于非發(fā)煙烴類燃料的火焰光譜，需要考慮煙氣中炭黑顆粒輻射特性的影響。

通過傅里葉紅外光譜儀測得同一尺度下92號汽油、95號汽油和0號柴油3種油料的火焰光譜如圖3所示。實驗中所選用的各油品主要由碳?xì)浠衔锝M成，在開放空間條件下，火焰燃燒過程中主要產(chǎn)物為H2O、CO2、CO及煙塵顆粒。3種油料的火焰光譜在2.5～4mm波段存在細(xì)微差別，其原因可能是由于3種油料所含烷烴成分不同，95號汽油著火快且燃燒劇烈，在相同時間內(nèi)燃燒產(chǎn)生的煙氣濃度不同造成的。不同油料在烷烴組成及含量上存在差異，燃燒產(chǎn)物均為CO2和H2O。3種油料燃燒時的火焰光譜近似相同，說明火焰光譜與燃燒產(chǎn)物的成分、濃度以及燃燒的溫度相關(guān)，火焰的光譜曲線可以用來研究燃燒產(chǎn)物的成分及濃度等信息。

圖3 6cm尺度下柴油、92號汽油、95號汽油火焰光譜對比

采用0號柴油進(jìn)行實驗，測試了6cm、10cm、14cm、18cm和22cm五個尺度下柴油燃燒的火焰光譜，如圖4，由于10cm尺度下實驗時油盤碎裂，未得到10cm燃燒尺度下的實驗數(shù)據(jù)。在2.5～4mm波段隨著燃燒尺度的增大光譜輻射亮度成非線性增大，在5mm之后不同尺度下光譜強度趨于一致。從火焰光譜的輻射亮度變化可以看出，由于燃燒尺度變大，火焰變得不穩(wěn)定，達(dá)到22cm尺度后火焰光譜在4.3mm處出現(xiàn)了吸收峰，其原因可能是卷入周圍空氣中的水蒸汽和CO2對火焰光譜存在很強的吸收作用導(dǎo)致出現(xiàn)吸收峰。隨著燃燒尺度的增加，火焰輻射亮度會逐漸增大兩者之間的關(guān)系近似于指數(shù)。這是由于在實驗過程中，隨著燃燒尺度的增加，火焰的燃燒越發(fā)劇烈，火焰形態(tài)也會隨著變化，火焰的寬度和高度也會隨之增加，使得火焰在FTIR光譜儀視域內(nèi)所占比例隨之增大，尺度與輻射亮度之間存在一定關(guān)系。通過統(tǒng)計窄譜帶模型模擬油料的火焰光譜，有望計算出實際大型火場條件下的輻射亮度等信息，用來反演火災(zāi)的溫度。

圖4 6cm、14cm、18cm和22cm四種尺度下柴油火焰光譜對比

2.2 柴油火焰光譜輻射計算模型

目前用于燃燒產(chǎn)物氣體光譜輻射特性計算的方法分為3大類：①逐線法；②窄譜帶模型法；③基于WSGGM（Weighted Sum of Grey Gases Model）概念的全局模型。由于大多數(shù)燃燒氣體的發(fā)射光譜和吸收光譜為非線性結(jié)構(gòu)，致使燃燒氣體的輻射換熱變得極其復(fù)雜。例如，不同版本HITRAN的CO2和H2O的吸收光譜在每個光譜上包含105～106條譜線。盡管近20年來對非灰氣體輻射特性的處理進(jìn)行了大量的研究，但在精度和效率上仍然很難達(dá)到良好的計算性能。目前，計算輻射特性最精確的模型是逐線法（line by line, LBL）[15]，但這需要大量的計算。例如，在100～10000cm－1的光譜范圍內(nèi)，如果間隔為0.02cm－1，則輻射傳輸方程（radiative transfer equation, RTE）必須求解4.95×105次。因此，LBL通常用于解決低維問題或基準(zhǔn)解決方案，以檢查其模型的準(zhǔn)確性。統(tǒng)計窄帶模型，包括標(biāo)準(zhǔn)SNB（statistical narrow band）、指數(shù)SNB和指數(shù)尾倒數(shù)線強分布，其中指數(shù)尾倒數(shù)線強分布被認(rèn)為是最成功的頻帶模型[12]。在一些復(fù)雜且計算量大的情況下，SNB模型可以作為LBL的替代物來進(jìn)行基準(zhǔn)測試。因此本文基于RADCAL程序采用統(tǒng)計窄譜帶方法建立油料燃燒的火焰光譜模型。RADCAL能計算的溫度范圍為270～2500K、波數(shù)變化在0～10000cm－1，采用統(tǒng)計窄譜帶方法對油料火焰輻射光譜進(jìn)行模擬。根據(jù)譜線強度分布不同，統(tǒng)計窄譜帶模型分為等線強度分布（Uniform）[16]、指數(shù)線強度分布（Goody）[17]和指數(shù)尾倒數(shù)線強分布（Malkmus）[12]。為了得到吸收系數(shù)和發(fā)射率的光譜平均值或窄譜帶值，采用統(tǒng)計窄譜帶模型計算某一中心波數(shù)為的譜帶平均透過率。對于等溫、均勻分布條件下的輻射氣體在摩爾分?jǐn)?shù)和總壓強的條件下，SNB模型提供窄譜帶下平均透過率為：

黑體曲線的輻射亮度：

煙氣與燃燒組分混合的發(fā)射率為：

式中：＝5.6697×10－8(W/(m2×k4))，其中為氣體自身的吸收率。

煙氣與燃燒組分的吸收系數(shù)：

對于發(fā)射、吸收、無散射介質(zhì)，其輻射傳遞方程為：

式(5)中：為氣體分子光譜輻射強度，左邊表示每d微元的火焰發(fā)射的光譜輻射強度，右邊第一項為分子自身的吸收，第二項為分子自身的發(fā)射，考慮火焰燃燒時的發(fā)射與火焰燃燒產(chǎn)生的氣體自吸收得到火焰光譜的輻射亮度。

由于光譜儀距油盤0.5m距離較近，通過MODTRAN軟件模擬了25℃室溫條件下，0.5m大氣傳輸距離的大氣透過率，在2～11mm中紅外波段的整體透過率在0.95以上。因此建模時只考慮了火焰本身的發(fā)射光譜，不考慮火焰與光譜儀之間大氣吸收的影響。

3 比較與驗證

3.1 柴油燃燒火焰光譜輻射值對比

圖5(a)采用SNB模型對6cm尺度下2.5～10mm波段下的柴油燃燒的火焰光譜進(jìn)行了模擬，由HITRAN（高分辨率氣體分子光譜數(shù)據(jù)庫）可知，2.7mm處存在H2O和CO2的發(fā)射峰，4.3mm處為CO2的發(fā)射峰。在2.7mm處SNB的預(yù)測值高于實驗測量值，4.3mm處SNB計算值略小于實驗測量值，5mm之后SNB模型計算值與實際測量值相近。在整個波段下SNB模型的計算值與實測數(shù)據(jù)重合度很高。SNB模型模擬的在柴油燃燒光譜2.5～4mm波段的光譜輻射值偏高，對2.5～4mm波段進(jìn)行了進(jìn)一步分析。圖5(b)通過SNB模型模擬了6cm、14cm和22cm三種尺度下在2.5～4mm波段下的火焰光譜，在2.5～4mm波段隨著燃燒尺度的增大，火焰光譜輻射值增長較大，在2.7mm處6cm的尺度下實驗光譜輻射值為0.197W×cm－2×mm－1×sr－1，模擬值為0.222W×cm－2×mm－1×sr－1；14cm尺度下實測值為0.386W×cm－2×mm－1×sr－1，模擬值為0.454W×cm－2×mm－1×sr－1；22cm尺度下實測值為0.796W×cm－2×mm－1×sr－1，模擬值為0.921W×cm－2×mm－1×sr－1。誤差分別為12.6%、17.8%、15.7%。隨著尺度的變化，與實驗測量結(jié)果相比，SNB模型計算結(jié)果重合度較高。因此可以通過SNB模型來模擬大尺度油料火災(zāi)燃燒下的火焰光譜。

光譜模型計算時的分辨率為25cm－1，而實驗儀器的分辨率為4cm－1，模型的分辨率低于儀器?？梢钥闯?，高分辨率的實測值與低分辨率的模型之間存在誤差，一些精細(xì)的特征在低分辨率數(shù)據(jù)中并不明顯。模型在精度上未達(dá)到儀器的精度，但對于光譜特征峰處的強度和波峰位置計算相一致，可以通過該模型研究火焰光譜的宏觀特征。由于遙感技術(shù)中所用的光譜傳感器普遍精度不高，發(fā)射的高光譜衛(wèi)星較少，因此借助于高分辨率光譜數(shù)據(jù)得出的結(jié)論不太適用目前的遙感領(lǐng)域。通過研究火焰光譜的宏觀特征更能適應(yīng)目前衛(wèi)星的遙感探測。

表2為在6cm燃燒尺度下選取了2.5mm、2.7mm、4.3mm、5.5mm、6.3mm五個CO2、H2O的特征峰處的輻射亮度值進(jìn)行了比對，在5個特征峰處的準(zhǔn)確度分別為0.81、0.88、0.98、0.79、0.86，對產(chǎn)物特征峰處光譜輻射值擬合的準(zhǔn)確度較高。

圖5 柴油火焰光譜實測值與SNB模擬值對比

表2 LBL, SNB和實驗數(shù)據(jù)在2.5mm, 2.7mm, 4.3mm, 5.5mm，6.3mm特征峰處輻射亮度比較

基于HITRAN數(shù)據(jù)庫的逐線法公認(rèn)是最準(zhǔn)確的氣體輻射模型。圖6(a)通過SNB窄譜帶模型構(gòu)建了柴油燃燒的火焰輻射光譜，并與逐線法計算結(jié)果進(jìn)行對比，在2.7mm、4.3mm的CO2特征峰處窄譜帶與逐線法計算結(jié)果一致，整個波段模擬值相近，驗證了窄譜帶模型的準(zhǔn)確性。圖6(b)將6cm柴油燃燒火焰光譜、SNB計算模型和逐線法計算模型三者相對比，2.5～10.5mm波段三者光譜輻射值相近，統(tǒng)計窄譜帶的模擬值符合實驗測得的光譜輻射亮度。

圖6 實驗數(shù)據(jù)、逐線法模擬值、SNB模擬值對比

基于實驗數(shù)據(jù)、窄譜帶法和逐線法計算值，在2.5～10mm選取了等間距的100個點進(jìn)行回歸評價指標(biāo)計算。結(jié)果如表3所示，逐線法的擬合度達(dá)到了0.9486；RMSE（root mean square error）的差值為0.0113；絕對誤差MAE（mean absolute error)達(dá)到了0.00769，統(tǒng)計窄譜法擬合度（2）達(dá)到了0.8950；RMSE的差值為0.0162；MAE為0.0109，統(tǒng)計窄譜帶與逐線法的擬合度（2）為0.776，統(tǒng)計窄譜帶與逐線法接近，統(tǒng)計窄譜帶法的精確度稍遜于逐線法，但其擬合精度也很高且計算速度快，更適用于實際火焰燃燒研究。

表3 SNB, LBL擬合評價指標(biāo)分析

3.2 尺度、溫度、煙氣濃度對火焰燃燒平均透過率影響

對于實際火災(zāi)遙感監(jiān)測的衛(wèi)星影像上，拍攝的衛(wèi)星圖像中火場范圍近似一個火點，對于燃燒時火焰整體輻射亮度、整體透過率的計算很有必要。通過SNB模型計算了不同尺度、不同溫度下的透過率。由圖7(a)可知，同一溫度下，隨著燃燒尺度的增大，燃燒組分的透過率呈非線性下降，800K時從6cm到22cm，透過率從86%下降到了62.2%。同一尺度下，隨著燃燒溫度上升透過率下降，22cm燃燒尺度下從800K到1300K透過率從62.2%下降到了58.4%，尺度越大時，隨溫度上升透過率下降越快。圖7(b)為在同一尺度下比較煙氣濃度與溫度對透過率的影響圖。同一燃燒溫度下，隨著煙氣濃度的變大，燃燒產(chǎn)物透過率逐漸下降；空氣中煙氣濃度在10－7時，火焰整體透過率達(dá)到了71.2%；煙氣濃度達(dá)到10－5，透過率陡降到19.2%；當(dāng)空氣中煙氣濃度達(dá)到10－4時，火焰燃燒產(chǎn)物的透過率為0.29%，趨近于0。在實際發(fā)生油料火災(zāi)時，檢測空氣中的煙氣濃度達(dá)到10－4時，可以近似看作煙氣遮蔽了火焰，燃燒產(chǎn)生的輻射全部來自煙氣中的炭黑輻射。

圖8(a)為采用統(tǒng)計窄譜帶模型模擬的6cm、10cm、14cm、18cm和22cm五個尺度下的油料燃燒的輻射亮度。由圖可知，22cm燃燒尺度下隨著溫度的升高，由800K到1300K光譜輻射亮度從0.3129W×cm－2×mm－1×sr－1增長到2.622W×cm－2×mm－1×sr－1，成指數(shù)形式增大；同一溫度下隨著尺度的變大，火焰光譜輻射亮度增大，增長幅度逐漸減小。圖8(b)為1m以上較大尺度火焰計算值，由5m增到10m過程中輻射亮度增長很?。划?dāng)火災(zāi)燃燒尺度越大時，輻射亮度趨于飽和，與黑體輻射曲線相比可以用來識別燃燒溫度。

圖7 SNB模擬不同燃燒尺度、不同煙氣濃度下火焰平均透過率

圖8 SNB模擬不同尺度下火焰光譜輻射亮度

4 結(jié)論

基于統(tǒng)計窄譜帶法和氣體輻射方程建立了柴油火焰光譜輻射模型，利用實驗數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了驗證與分析，通過實驗測量了同一尺度下酒精、汽油和柴油的火焰光譜并進(jìn)行比較。油料燃燒會產(chǎn)生黑煙，火焰光譜來自碳黑輻射與氣體分子輻射。測量了不同尺度下柴油的火焰光譜，隨著尺度的增長，柴油火焰光譜輻射值成指數(shù)增長。采用柴油、92號汽油和95號汽油等實驗數(shù)據(jù)對統(tǒng)計窄譜帶模型進(jìn)行了驗證，在2.7mm、4.3mm波段H2O、CO2的特征峰處模擬準(zhǔn)確度為88%和98%，與實測結(jié)果相比，曲線擬合度達(dá)0.8950。將統(tǒng)計窄譜帶法與逐線法相對比，擬合度達(dá)0.7760，表明統(tǒng)計窄譜帶模型可靠且精確度較高，對火焰的特征峰和整體強度的計算較為準(zhǔn)確。通過窄譜帶模型計算出6cm、10cm、14cm、18cm和22cm五個尺度下的油料火焰的平均透過率。隨著燃燒尺度的變大，火焰透過率逐漸下降。計算了5個尺度下火焰光譜輻射亮度，尺度越大則輻射亮度值變大，尺度達(dá)到10m以上時增長趨近飽和。在遙感監(jiān)測油料火災(zāi)時，對遙感影像中火點的輻射亮度、煙氣透過率計算，可為反演火災(zāi)溫度與污染物濃度提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

構(gòu)建模型模擬儀器測量的輻射光譜，在實際火災(zāi)中通過設(shè)定不同濃度下火焰的光譜值與儀器實測值進(jìn)行對比，用于反演火災(zāi)中污染物組分濃度。模型上仍存在不足，由于采用統(tǒng)計窄譜帶法構(gòu)建火焰光譜輻射模型，其光譜分辨率為25cm－1，而光譜儀可以調(diào)節(jié)測量得光譜分辨率最小可達(dá)4cm－1，在研究高光譜數(shù)據(jù)時，統(tǒng)計窄譜帶法在精度上存在缺陷，仍需要改進(jìn)。在實驗中，光譜儀與火焰間隔距離較近未考慮大氣吸收帶來得影響，在實際遙感監(jiān)測火災(zāi)的過程中當(dāng)衛(wèi)星傳感器與地面火災(zāi)之間長距離時大氣吸收的影響需要進(jìn)一步的研究。

[1] 周鋒, 阮楨. 石油化工儲罐火災(zāi)事故統(tǒng)計與分析[C]//2016中國消防協(xié)會科學(xué)技術(shù)年會論文集, 2016: 30-32.

ZHOU Feng, RUAN Zhen. Statistics and analysis of fire accidents in petrochemical storage tanks[C]//2016, 2016: 30-32.

[2] 劉洪濤, 陳志莉, 劉強, 等. 基于小波分解的油料火焰光譜特性分析研究[J]. 光學(xué)學(xué)報, 2016, 36(1): 320-326.

LIU Hongtao, CHEN Zhili, LIU Qiang, et al. Analysis of oil flame spectrum characteristics based on wavelet decomposition[J]., 2016, 36(1): 320-326.

[3] Wakatsuki K, Fuss S P, Hamins A, et al. A technique for extrapolating absorption coefficient measurements to high temperatures[J]., 2005, 30(1): 1565-1573.

[4] RAJ P K. LNG pool fire spectral data and calculation of emission power[J]., 2007, 140(3): 720-729.

[5] RAJ P K. Large hydrocarbon fuel pool fires: Physical characteristics and thermal emission variations with height[J]., 2007, 140(1): 280-292.

[6] Maoult Y L, Sentenac T, Orteu J J, et al. Fire Detection: A New Approach Based on a Low Cost CCD Camera in the Near Infrared[J]., 2007, 85(3): 193-206.

[7] 徐建楠, 蔣新生, 張昌華, 等. 不同工況下汽油蒸氣爆炸著火延遲與機理分析[J]. 化工學(xué)報, 2019, 70(1): 398-407.

XU Jiannan, JIANG Xinshen, ZHANG C H, et al. The ignition delay and mechanism analysis of gasoline vapor explosion under different working conditions[J]., 2019, 70(1): 398-407.

[8] Boudreau S, Levasseur S, Perilla C, et al. Chemical detection with hyperspectral lidar using dual frequency combs[J]., 2013, 21(6): 7411-8.

[9] Klassen M S, Sutula J A, Holton M M, et al. Transmission throughand breakage of single and multi-pane glazing due to radiant exposure: state of research[J]., 2010, 46(4): 821-832.

[10] Grosshandler W L. The effect of soot on pyrometric measurements of coal particle temperature[J]., 1982, 55(1): 59-71.

[11] Rothman L S, Gordon I E, Barber R J, et al. HITEMP, the high-temperature molecular spectroscopic database[J]., 2010, 111(15): 2139-2150.

[12] Malkmus W. Random lorentz band model with exponential-tailed S-1 line intensity distribution function[J]., 1967, 57(3): 323-329.

[13] CHU H Q, LIU F S, ZHOU H, Calculations of gas thermal radiation transfer in one dimensional planar enclosure using LBL and SNB models[J]., 2011, 54(21): 4736-4745.

[14] Hamins A, Anderson D T, Miller J H. Mechanistic studies of toluene destruction in diffusion flames[J]., 1990, 71(4-6): 175-195.

[15] Gordon I E, Rothman L S, Hill C, et al. The HITRAN2016 molecular spectroscopic database[J]., 2017, 130(11): 4-50.

[16] Elsasser W M.[M]. Harvard: Harvard University Press, 1943:43-45.

[17] Goody R M. A statistical model for water vapour absorption[J]., 1952, 78(336): 165-169.

[18] Soufiani A, Taine J. High temperature gas radiative property parameters of statistical narrow band model for H2O, CO2and CO and correlated k model for H2O and CO2[J]., 1997, 40(4): 987–991.

Oil Fire Radiation Calculation Based on a Statistical Narrow-Band Model

PENG Wudi，LIU Lixi，CHEN Zhili，TANG Jin，CHEN Lin，HU Tianyou，WANG Haowen

(College of Environmental Science & Engineering, Guilin University of Technology, Guilin 541006, China)

In recent years, oil fire pollution accidents have occurred frequently and caused significant harm. It has become important to study oil fire accidents by extracting fire information through the analysis of spectral characteristics. Many domestic and foreign scholars have established a variety of gas radiation and carbon black radiation models to study fuel combustion; however, few scholars have directly modeled flame spectra to analyze and extract spectral characteristic information on combustion pollution products. In this study, a test platform for the flame spectra of oil was constructed, and the flame spectra of alcohol, 92 gasoline, 95 gasoline, and 0 diesel were measured at a single scale, as was the flame spectra of 0 diesel at multiple scales. The experimental results demonstrate that the flame spectra of the three oils are similar and the radiance increases nonlinearly with an increase in scale. Based on the statistical narrow-band method, a spectral radiation model for the oil flame was established, and a curve fitting degree of 0.895 was obtained based on experimental data. The spectral radiation model can be used to calculate the average radiance and transmittance of oil flames on a large scale, as well as the average transmittance at different flue gas concentrations, which can be helpful for remote fire pollution detection and pollutant concentration inversion.

infrared radiation spectrum, oil flame, narrow band, soot radiation, numerical simulation

O433

A

1001-8891(2022)03-0217-08

2021-03-08；

2021-04-25.

彭吳迪（1998-），男，碩士研究生，主要從事環(huán)境遙感監(jiān)測方面的研究。E-mail：1981552937@qq.com。

陳志莉（1971-），女，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事環(huán)境遙感監(jiān)測方面的研究。E-mail：zhilichen518@foxmail.com。

國家自然科學(xué)基金（21976043）；桂林理工大學(xué)科研啟動基金（GUTQDJJ20172017075）。