Picarro 分析仪在巡检与计量领域的应用,助力“双碳”目标实现

人为温室气体持续排放是近百年来引发全球气候变暖的重要驱动力。控制全球变暖的关键在于控制温室气体的排放量。第 21 届联合国气候变化大会一致认为需要进一步努力,将全球平均气温较前工业化时期的上升幅度控制在 2℃ 以内。为实现这一目标,应尽快达到温室气体排放峰值,并在 21 世纪下半叶,通过碳汇来平衡人为的排放。因此,改进对温室气体源和汇的估计,准确地测量温室气体的排放量非常重要。
国际上量化全球范围内的碳排放的方法主要有两种:一种是清单法,另一种是基于浓度测量的通量反演法。清单法通过统计每个排放源消耗的能源,计算出 CO2 的总排放量,其缺点在于:统计资料和排放因子无法快速更新,难以捕捉排放源的动态变化。此外,统计测量的复杂度和各地的政策都会影响测量的准确性。基于浓度测量的通量反演法使用仪器观测温室气体浓度,结合大气扩散模型和气象数据等来综合估算温室气体的排放通量。相对于清单法,该方法获得的排放数据更新频次快,且测量数据相对客观,可以为温室气体的排放及溯源提供更准确的依据。
目前,温室气体浓度的测量方法主要包括原位测量和遥感测量两类。遥感技术则可实现远距离的连续测量,原位测量通过在地基或机载平台部署大量点式传感器等进行监测。在过去的十多年里,光谱技术如光腔衰荡光谱(CRDS)、离轴连续积分腔输出光谱(OA-ICOS)已经商业化,逐渐取代传统的非分散红外(NDIR)和气相色谱-火焰离子化检测(GC-FID)系统。这些新技术在灵敏度、精确度、线性度、时间响应以及测量设置方面具有明显优势。
世界气象组织(WMO)的全球大气观测网(GAW)致力于实现网络兼容性目标(Compatibility Goal),使不同实验室或现场站测量的大陆或全球尺度的大气观测能够进行科学解释。网络兼容性目标是指在理想条件下,两个实验室或实体分析结果的差异允许范围。这个差异不仅包括仪器的精度,还涉及标准、分析方法等多个方面。为实现该兼容性目标,需要从量值溯源和标准化两方面着手。一是要建立国际等效可比的量值溯源/传递技术体系,即统一温室气体监测的“度量衡”;二是要在仪器选择、点位布置、站点数据质量控制等方面加强标准化工作。

方法描述

为了实现温室气体监测数据的准确性和可比性,观测网络需要建立严格的量值传递体系和数据质量控制体系。以 WMO-GAW 为例,其设立世界标校中心(WCC),负责标校各国的监测设备,确保其测量结果的准确性和一致性。WMO 的量值传递体系从国际或国家计量基准开始,通过各级计量标准,逐级传递测量单位的量值。

实验室间比对

Picarro 温室气体分析仪在巡检计量监测中的应用

Picarro 分析仪凭借其优异的精度及稳定性,使其在全球主要温室气体监测网络中得到广泛应用,如 GAW 和 ICOS 网络中的本底监测站点以及城市背景站均采用了 Picarro 分析仪进行温室气体的监测。Picarro 分析仪的长期稳定性及军工级别出厂测试标准,保证了其耐用性,也使其成为少数可以用作 WMO 站点间巡检审核的仪器。
Zellweger et al., (2016)等人通过比较 CRDS “巡检仪器”与传统的 NDIR 和 GC-FID 技术在测量 CO2 和 CH4 方面的性能,对 CRDS 仪器的 CO2 和 CH4 稳定性分析表明,最佳校准频率约为 30 小时,CRDS 得出的 CO2 和 CH4 测量值不需要对采样空气进行干燥处理,即使在热带地区遇到的非常潮湿的条件下,水汽校正似乎也是有效的。证实 CRDS 仪器和其他光谱技术适用于 WMO 全球大气观测网(GAW)站点,且数据有效率更高,这对于 CO2 和 CH4 长期时间序列的延续是很重要的。由于更高的时间数据覆盖率、可重复性和线性,当传统技术(如用于测量 CO2 的 NDIR 分析仪和用于 CH4 测量的 GC-FID 系统)被取代时,CO2 和 CH4 测量的准确性有望得到提高。

标准物质标定
CRDS 分析仪能够在几秒钟或更短的时间内对多组分气体进行监测,灵敏度可以达到 ppb 级别,甚至有些气体可以达到 ppt 级别。这种高精度测量能力使其在多种标准物质标定中提供非常准确的参考数据。
日本国家计量研究所 Aoki et al.,(2022)使用 Picarro G2301 分析仪用来研究 CO2 对气瓶的吸附和 CO2 与空气分馏对标准混合物制备过程中的影响,实验表明:CO2 对于气瓶内部吸附较小;“母-子”分装实验则证明了分馏不仅使制备的标准混合物中的 CO2 摩尔分数减少,而且使源气体中的 CO2 摩尔分数增加,而热扩散是分馏的主要因素。在重量法多步稀释制备标准混合物时,必须考虑分馏引起的 CO2 摩尔分数的变化。

中国科学院大气物理研究所 Renet al.,(2024)为了加深对城市和区域排放的了解,设计并构建了一个低成本无人机协调碳观测网络(LUCCN),该网络使用中等精度(±1 ppm)二氧化碳传感器,通过与 Picarro G2301 分析仪的 CO2 浓度数据进行比较,发现 LUCCN 传感器的最大标准偏差在 1 秒窗口尺寸的受控实验室环境中为 0.782 ppm,在室外环境中为 0.53 ppm。1 小时运行平均窗口大小。作为 LUCCN 地面测量的验证,我们确定并呈现了当地二氧化碳浓度变化与天基中等分辨率成像光谱仪 (MODIS) 捕获的气溶胶污染事件之间的一致趋势。

LUCCN 的内部结构以及在实验室中的观测场图
(图片来源:https://doi.org/10.5194/amt-2024-49)
中央研究院环境变化研究中心 Chang et al.,(2024)为了深入了解东亚大陆外流中空气污染物的影响和时空特征,使用多功能多旋翼无人机探测平台同时观测中国台湾北端 PM2.5、O3、CO2 和气象变量。无人机搭载了 K30 FR 设备来测量空气中的 PM2.5、O3 和 CO2 浓度。在实验过程中,Picarro G2401 被用来校准无人机平台上的 CO2 传感器。K30 FR 设备是一种非分散红外(NDIR)快速响应 CO2 传感器模块。
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