基于TDLAS的农产品运输冷藏车内CO2检测技术研究

摘要

我国是农产品大国，近年来，我国主要农产品产量均获得增长。但是，随着农产品产量的不断增加，再加上农产品采后会继续进行呼吸作用而产生CO2等气体，不少农产品出现了污染、变质、腐烂、浪费等情况。造成这种现象的重要原因之一是农产品冷链流通不畅，而农产品冷链物流滞后成为影响农产品流通的关键因素，冷藏车作为冷链物流过程中贮藏、运输、配送的重要环节，其所具备的密封性、制冷性、便捷性、隔热性等特点，在果蔬、禽蛋、肉类、水产等易腐易烂农产品物流过程中发挥着不可代替的优势。
　　TDLAS(Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy，中文名称为可调谐半导体激光吸收光谱技术)技术是近年来新发展起来的一种光谱检测技术，由于它的高灵敏度、高精度、响应快速以及适用于恶劣环境中等优点，被广泛应用于气体检测领域。本文在气体检测领域的基础上，提出基于TDLAS的冷藏车车厢内CO2气体检测技术，并对TDLAS气体检测原理进行了论述，讨论了二次谐波和气体浓度的关系，并对CO2气体的吸收谱线进行了选择。
　　对TDLAS系统进行整体设计，介绍了TDLAS系统的各组成部分，并对各器件进行了选型，搭建了基于TDLAS的车厢内CO2气体检测系统。
　　在搭建系统的基础上，调节各器件的参数，使其达到最优情况，并以100％浓度的CO2气体为例，讨论了TDLAS系统噪声及预处理过程。然后分别采集了1％～10％浓度的气体，对其进行数据预处理并反演其浓度。
　　由于车厢中的气体浓度是不稳定的，CO2浓度过高或过低均会对车厢内的农产品造成伤害，因此，本文最后使用灰色径向基预测模型对冷藏车车厢内的CO2气体进行预测，并使用统计过程控制理论对预测模型进行报警，以控制车厢内的气体在一个稳定的浓度状态，延长农产品的保鲜时间。

目录

声明

摘要

1 前言

1．1 研究背景

1．2 CO2气体检测相关技术

1．3 TDLAS技术

1．3．1 TDLAS技术的主要特点及原理

1．3．2 TDLAS技术的国内外研究现状

1．4 研究内容及意义

2 TDLAS气体浓度检测基本理论

2．1 吸收光谱学理论

2．1．1 吸收光谱的来源

2．1．2 谱线强度

2．1．3 吸收线型

2．1．4 朗伯-比尔定律

2．2 直接吸收光谱技术

2．3 波长调制技术

2．3．1 波长调制方法

2．3．2 谐波检测技术

2．4 CO2气体分子吸收谱线的选择

3 TDLAS试验系统搭建

3．1 系统整体设计

3．2 TDLAS系统组成

3．2．1 光路部分

3．2．2 气路部分

3．2．3 电路部分

3．3 LabVIEW软件

4 基于TDLAS的CO2数据采集与处理

4．1 数据采集

4．2 数据处理

4．2．1 系统噪声

4．2．2 数据预处理

4．2．3 浓度反演

4．3 实验结果与讨论

5 冷藏车厢内CO2气体浓度的预警

5．1 冷藏车厢内CO2气体浓度预测模型

5．1．1 灰色预测模型

5．1．2 径向基神经网络

5．1．3 灰色径向基神经网络预测模型

5．2 冷藏车厢内CO2气体浓度报警模型

5．3 实验及结果

6 结论

7 展望

参考文献

9 论文发表情况

致谢