基于超窄带光谱成像技术的准东煤燃烧过程中钠释放原位定量测量研究

针对碱金属释放导致的热表面结渣、腐蚀等问题，浙江大学团队开发了基于自发辐射的超窄带光谱成像(Ultra-Narrowband Spectral Imaging)技术，结合宽带紫外吸收光谱(Broadband Ultraviolet Absorption Spectroscopy)优化校准模型，实现了1500-1800K温度范围内钠释放的原位定量测量，信噪比(SNR)显著提升，释放率测定结果与激光诱导击穿光谱(LIBS)具有可比性，为工业燃烧监控提供新方法。

　　

在能源利用领域，准东煤等含碱固体燃料燃烧时释放的钠、钾等气态碱金属，会引发换热面结渣、积灰和腐蚀，严重威胁设备安全运行。传统火焰发射光谱(FES)虽成本低廉，但易受CO₂*荧光辐射等宽带信号干扰，且缺乏空间分辨率。为此，浙江大学团队在《Fuel》发表研究，创新性地将超窄带光谱成像技术与宽带紫外吸收光谱联用，实现了燃烧过程中碱金属释放的原位定量可视化监测。

研究采用多喷口燃烧系统，通过氮气载流精确控制钠溶液浓度（0-30 ppm），结合窄带滤光片（0.1 nm带宽）抑制火焰背景辐射。关键技术包括：1）建立氧含量1%-10%、温度1500-1800K下的自发发射强度校准模型；2）开发基于紫外吸收光谱的定量校准优化方法；3）对比分析温度与氧含量对碱金属辐射的影响机制；4）应用于准东煤燃烧过程钠释放动态监测。

校准结果显示，钠自发发射强度在1500-1800K范围内与温度呈正相关，但氧含量仅当低于1%时影响显著（3%-10%区间基本稳定）。应用验证表明，整个燃烧过程中钠释放率达52%，与团队前期激光诱导击穿光谱(LIBS)数据吻合。

该研究突破传统FES技术瓶颈，通过超窄带光谱成像显著提升信噪比，首次实现碱金属释放的二维定量分布测量。所建立的温度-氧含量双参数校准模型，为工业锅炉碱金属在线监测提供新范式。研究获得国家重点研发计划（2023YFB4102800）和国家自然科学基金（52125605）支持，相关技术已拓展至12 MW垃圾焚烧炉和350 MW燃煤电站的实际应用，对促进含碱燃料清洁高效利用具有重要工程价值。