如何消除CO2对LARK-1 CO的交叉干扰
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第77期
我们在线监测CO的时候，通常都有高浓度的CO2共存。CO和CO2都是燃煤、燃油、燃气的燃烧产物。CO2对红外CO传感器的读数是有正向的交叉干扰的，这是由CO2的红外吸收光谱所决定的。
图1 CO的中红外吸收光谱
上图是CO的红外吸收光谱，第一个最大的红外吸收波长在4.66um左右。
图2 CO2的中红外吸收光谱
上图是CO2的红外吸收光谱，其最大的红外吸收波长在4.26um左右。但是，CO2在4.66um左右的波长上也有少量的吸收，所以当高浓度的CO2存在的时候，对红外CO传感器的读数就有正向的交叉干扰了。但是反过来，CO在4.26um附近几乎没有吸收，所以也就不会去干扰CO2的读数。这就为CO的交叉干扰补偿提供了理论上可能性。
2. LARK-1 CO 对混合气的响应
我们随机选用了7只诺联芯出品的LARK-1 CO 10%VOL的传感器，标定之后，通入100种CO和CO2的混合气，经过数值的平均，得到如下表格：
表1 LARK-1 CO对混合气的响应读数值
根据此表，我们可以通过观察和计算，得到如下的一些比较明显的结论：
- 当CO浓度为零的时候，CO2浓度上升，LARK-1 CO的读数也会上升。但是上升的幅度会逐渐地变小。例如，CO2浓度从0上升到5000ppm的时候，CO读数增加了(58-0)= 58ppm；CO2浓度从150000ppm上升到200000ppm的时候，LARK-1CO的读数也只增加了(459 - 395) = 64ppm。
图3 LARK-1 CO 对CO2的交叉响应曲线
图4 当CO和不同浓度配比时的LARK-1 CO 响应曲线
- 当CO2浓度一定的时候，CO浓度越大，LARK-1 CO所产生的正误差也会逐渐变小。例如，当CO2浓度为50000ppm的时候，CO浓度从0增加到10000ppm，产生的读数误差增加量为[(10936-10000) – 211] = 725ppm；CO浓度从40000ppm增加到50000ppm的时候，LARK-1 CO的读数误差增加为[(52340 – 50000) – (41894-40000)] = 446ppm。
- 当CO2浓度一定时，LARK-1 CO的读数和CO的实际浓度是呈线性的。例如，CO2的浓度为100000ppm时，请看下面的一条曲线：
图5 当CO2浓度一定时LARK-1 CO的响应曲线
从图5我们可以看出，当CO2浓度固定时，CO的读数是完全呈线性的，R^2值达到了0.99996。但是该直线的斜率并不是1，而是比1稍大一点的1.05。
3. 交叉干扰补偿方法
我们只需将表1作为“标准查找表”，测出表1中4个角的蓝色背景部分的实际值，即可通过加、减、乘、除，四则运算计算更新“标准查找表”，获得带有本LARK-1 CO个性的“个性查找表”。
举例说明：如我们经过配气得到4种气体，分别为100%vol N2，20%vol CO2，80000ppm CO，80000ppm CO + 20%vol CO2的混合气。将这4种气体依次通入LARK-1 CO传感器，得到的4次读数如下：
尽可能使CO2气体为0时，CO传感器读数准确，也就是零点标定的过程。需将数据进行二次校准，得到下表：
3.1 计算A值和B值
现在所得到的数值与表1中蓝色背景色处数据在混合气体中CO2浓度为20%vol时不同。计算此时所得数值与蓝色背景色部分数值对应的倍数关系，倍数保留4位有效数字。
A = 531/459 = 1.157
B = 87772/87117 = 1.008
3.2 更新查找表中的首列和末列
将“标准查找表”中CO为0ppm那一列数据都乘以倍数A，CO为80000 ppm那一列所有数据都乘以倍数B，得到下表数值：
3.3 更新“个性查找表”
前文提过当混合气体中CO2浓度不变时，LARK-1 CO传感器读数与CO气体浓度真值呈纯线性关系。由此，可以将CO气体在0ppm~ 80000ppm之间的数据补全，得到下表：
表2 经过校准之后的“个性查找表”
3.4 查表计算读数
根据LARK-1 CO2与LARK-1 CO测混合气体的读数，代入表中进行线性查表计算。
使用本方法所逆推出的CO气体浓度，理论上与真值的最大误差在850ppm左右。最大误差发生在CO浓度为8%vol，CO2浓度为20%vol的时候。也就是说，CO和CO2浓度越大，误差就会越大，但可以控制在1.0%rel左右。
4. 结语
LARK-1 CO对CO2是有交叉响应的，该响应是由CO2的红外吸收光谱和CO的红外吸收光谱有少量的重叠造成的。经过详细的实验，我们找到了LARK-1 CO传感器对CO + CO2混合气体的响应规律。在此基础上，我们又提出一个消除交叉干扰的补偿算法。采用该补偿算法，CO的最终读数误差可以控制在1.0%rel左右。
如果您还希望知道更加详细的CO读数计算过程，欢迎您添加本人的微信或电话，我们可以详细讨论，说不定能够想出更加好的交叉干扰补偿算法。
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