项目名称: 发光二极管LED非相干宽带腔增强吸收光谱技术对大气HONO的定量方法研究

项目编号: No.61275151

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 无线电电子学、电信技术

项目作者: 秦敏

作者单位: 中国科学院合肥物质科学研究院

项目金额: 75万元

中文摘要: HONO作为OH自由基的重要前体物以及对O3和光化学烟雾形成的促进作用而引起广泛关注;关于其来源问题,特别是白天HONO的来源及光化学污染中对HOx基团的贡献以及在整个VOC/NOy/O3大气化学中的角色还存在诸多不确定,各不同大气环境下的数据仍然相当缺乏。 针对我国一次排放污染物和气溶胶浓度高、成分复杂的大气污染特征,结合国际上普遍关注的大气HONO收支的前沿问题,开展发光二极管非相干宽带腔增强吸收光谱(LED-IBBCEAS)技术对大气HONO的定量方法研究,通过研究系统参数对测量灵敏度的影响,确定光谱测量最佳的性能参数,建立应用于IBBCEAS技术的多组分痕量气体浓度反演算法模型,实现对大气HONO及NO2等痕量成分的实时在线高灵敏探测,通过与已有的差分吸收光谱(DOAS)技术进行比对、验证,开展我国不同大气环境下HONO浓度分布特征研究,探究不同大气环境下HONO的来源途径。

中文关键词: 发光二极管(LED);非相干宽带腔增强吸收光谱(IBBCEAS);大气;HONO;收支

英文摘要: As a significant photochemical precursor of OH radical, interest in atmospheric HONO arises from the fact that it plays an important role in enhancing the formation of ozone and photochemical smog. However, the exact mechanisms leading to HONO formation are still not completely understood at present, especially not for its daytime source. Such uncertainties are critical in estimating the contribution of HONO to the HOx budget and therefore to the whole VOC/NOy/O3 chemistry involved in photochemical pollution. There is still a considerable lack of information on typical HONO distribution in both urban and rural environments. With high primary pollutants and aerosol concentrations, the photochemical system in China can be expected to be sometimes quite different from the one observed in developed countries. To evaluate the atmospheric HONO budget under the prevaliling air quality conditions in China, an incoherent broadband cavity enhanced absorption spectroscopy (IBBCEAS) system based on LED light source will be established for atmospheric HONO quantification. To ensure the system optimal performance with high sensitivity for spectroscopic identification, the effects of the system parameters on HONO measurement will be investigated. In order to caculate the concentrations of trace gases, a multi-component con

英文关键词: Light emitting diode(LED);IBBCEAS;Atmosphere;HONO;Budget

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

Nature论文: DeepMind用AI引导直觉解决数学猜想难题
专知会员服务
29+阅读 · 2021年12月2日
【NeurIPS2021】多模态虚拟点三维检测
专知会员服务
18+阅读 · 2021年11月16日
专知会员服务
22+阅读 · 2021年9月23日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年9月7日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年8月16日
专知会员服务
83+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年4月9日
专知会员服务
23+阅读 · 2021年3月18日
基于深度学习的多标签生成研究进展
专知会员服务
140+阅读 · 2020年4月25日
MIT科学家制造了量子龙卷风
机器之心
0+阅读 · 2022年1月14日
【NeurIPS2021】多模态虚拟点三维检测
专知
0+阅读 · 2021年11月16日
人工神经网络在材料科学中的研究进展
专知
0+阅读 · 2021年5月7日
红外弱小目标处理研究获进展
中科院之声
17+阅读 · 2017年11月19日
SAR成像原理及图像鉴赏
无人机
20+阅读 · 2017年8月14日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
Arxiv
10+阅读 · 2018年3月23日
小贴士
相关VIP内容
Nature论文: DeepMind用AI引导直觉解决数学猜想难题
专知会员服务
29+阅读 · 2021年12月2日
【NeurIPS2021】多模态虚拟点三维检测
专知会员服务
18+阅读 · 2021年11月16日
专知会员服务
22+阅读 · 2021年9月23日
专知会员服务
39+阅读 · 2021年9月7日
专知会员服务
27+阅读 · 2021年8月16日
专知会员服务
83+阅读 · 2021年8月8日
专知会员服务
44+阅读 · 2021年4月9日
专知会员服务
23+阅读 · 2021年3月18日
基于深度学习的多标签生成研究进展
专知会员服务
140+阅读 · 2020年4月25日
相关资讯
MIT科学家制造了量子龙卷风
机器之心
0+阅读 · 2022年1月14日
【NeurIPS2021】多模态虚拟点三维检测
专知
0+阅读 · 2021年11月16日
人工神经网络在材料科学中的研究进展
专知
0+阅读 · 2021年5月7日
红外弱小目标处理研究获进展
中科院之声
17+阅读 · 2017年11月19日
SAR成像原理及图像鉴赏
无人机
20+阅读 · 2017年8月14日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员