CC BY
13
Машиностроение к компьютерные технологии
Сетевое научное издание
http://www.technomagelpub.ru
Ссылка на статью:
// Машиностроение и компьютерные технологии. 2017. № 08. С. 1-11.
Представлена в редакцию: 08.07.2017
© НП «НЭИКОН»
УДК 504.06
Экспериментальное исследование лазерного флуоресцентного метода обнаружения стрессовых состояний растительности, вызванных нефтяными загрязнениями
Федотов Ю.В.1, Кравцов Д.А.1, Черпакова А.А.1, Белов М.Л.1*, Городничев В.А.1
1МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва, Россия
Ь&Доу@Ьт.БШли
Приведены результаты экспериментальных исследований для безопасной для зрения длины волны возбуждения флуоресценции 355 нм спектров лазерно-индуцированной флуоресценции растений в нормальном и стрессовых состояниях, вызванных нефтяными загрязнениями. Показано, что анализ регистрируемых спектров лазерно-индуцированной флуоресценции позволяет обнаружить стрессовые состояния растительности, вызванные нефтяным загрязнением. Идентифицирующим фактором, характеризующим изменение формы спектра лазерно-индуцированной флуоресценции для стрессового состояния растительности, может быть отношение интенсивностей флуоресценции в спектральных диапазонах 680...690 нм и 730...740 нм.
Ключевые слова: лазерный метод, флуоресценция, нефтяные загрязнения, растения
Введение
На сегодняшний день актуальной задачей является оперативный контроль атмосферы, водных акваторий и природных образований (см., например [1]).
Среди методов оперативного контроля природной среды одними из наиболее перспективных являются методы лазерного дистанционного зондирования. Они обеспечивают высокую угловую разрешающую способность и работу в любое время суток в широком диапазоне атмосферных условий (см., например [2,3]).
Создание мощных лазеров позволило использовать для лазерного дистанционного зондирования методы флуоресцентного анализа (см., например [3-6]).
Одной из перспективных областей использования флуоресцентного анализа в дистанционном зондировании является контроль нефтяных загрязнений на водной и земной поверхности (см., например, [3-14]).
В подавляющем большинстве работ лазерный флуоресцентный контроль нефтяных загрязнений на водной или земной поверхности проводится по анализу формы спектра флуоресценции или величины флуоресцентного сигнала от нефтяного загрязнения в выбранных спектральных интервалах регистрации. Однако, о нефтяном загрязнении земной поверхности (например, из-за утечек нефтепровода, особенно, если речь идет о небольших утечках нефтепродуктов) можно судить и по косвенным признакам, например, по состоянию растительного покрова.
Статья посвящена разработке лазерного флуоресцентного метода обнаружения стрессовых состояний растительности, вызванных нефтяными загрязнениями.
Постановка задачи
Задача лазерного флуоресцентного контроля нефтяных загрязнений на земной поверхности гораздо сложнее задачи лазерного флуоресцентного контроля нефтяных загрязнений на водной поверхности. При контроле утечек нефтепровода приемник флуоресцентного лидара будет регистрировать (наряду с флуоресцентным сигналом от нефтяного пятна рядом с нефтепроводом на земной поверхности) также флуоресцентные сигналы от природных образований на трассе прохождения нефтепровода. Такими природными образованиями, прежде всего, являются различные виды растительности.
Из-за большого числа мешающих факторов результаты лазерного флуоресцентного контроля нефтяных загрязнений (особенно, если речь идет о небольших утечках) могут не обладать большой надежностью (приводить к значительному количеству ложных тревог).
Однако, растительность на трассе прохождения нефтепровода может быть не только мешающим фактором, но и маркером нефтяных загрязнений. Загрязнения, в том числе и нефтяные загрязнения, приводят к нарушению нормального развития растений и вызывают стрессовые состояния растений. Такие стрессовые состояния можно обнаружить лазерными флуоресцентными методами.
Работ посвященных этому вопросу - очень мало (см., например, [15] и другие работы этих авторов). На рисунке 1 [15] показаны спектры флуоресценции кедра (длина волны возбуждения флуоресценции 532 нм). Стресс был вызван внесением в почву нефтепродуктов; кривая 1 - контрольный образец кедра; кривая 2 - образец кедра в стрессовом состоянии, вызванном внесением в почву нефтепродуктов.
Из рисунка видно, что спектр флуоресценции растения в стрессовом состоянии, вызванном внесением в почву нефтепродуктов, сильно отличается от спектра флуоресценции растения в нормальном состоянии. Таким образом, анализ спектра флуоресценции позволяет обнаружить стрессовое состояние растительности, вызванное нефтяным загрязнением.
Однако, эксперименты авторы (см., например, [15] и другие работы этих авторов) проводили для длины волны возбуждения флуоресценции 532 нм потенциально опасной для зрения.
Рис.1. Спектр флуоресценции кедра при внесении в почву нефтепродуктов для длины волны возбуждении
флуоресценции 532 нм
Использование лазеров всегда связано с опасностью для органов зрения человека [16]. Спектральная область длин волн лазерного излучения, оказывающего наиболее вредное воздействия на сетчатку глаза, составляет от 380 до 1400 нм. Лазерное излучение с длинами волн менее 380 нм или более 1400 нм воздействует на передние среды глаза и является менее опасным [16].
Для задач лазерного флуоресцентного анализа состояния растительности лазерное излучение с длинами волн более 1400 нм не подходит и единственным вариантом является использование спектральной области менее 380 нм.
В этой спектральной области наибольший интерес для разработки бортовой аппаратуры лазерного дистанционного зондирования представляет третья гармоника лазера на иттрий алюминиевом гранате, активированном ионами неодима, с длиной волны излучения 355 нм.
Статья посвящена экспериментальным исследованиям лазерного флуоресцентного метода обнаружения стрессовых состояний растительности, вызванных нефтяными загрязнениями, для безопасной для зрения длины волны возбуждения флуоресценции 355 нм.
2. Эксперимент
Наиболее важным информационным признаком флуоресценции является форма спектров флуоресцентного излучения. Для исследования спектров лазерно-индуцированной флуоресценции растений была создана лабораторная установка, структурная схема которой представлена на рис. 2.
В лабораторной установке в качестве источника возбуждения флуоресценции использована третья гармоника YAG:Nd лазера с безопасной для зрения длиной волны 355 нм. Система регистрации лазерно-индуцированного излучения флуоресценции построена на основе полихроматора и высокочувствительного матричного детектора с усилителем яркости.
Рис.2. Структурная схема лабораторной установки.
На установке были проведены измерения спектров лазерно-индуцированной флуоресценции растений в диапазоне 380 - 780 нм. Диаметр приемного объектива - 15 мм. Основные параметры лазерного источника приведены в таблице 1.
Таблица 1 Основные параметры лазера
Энергия импульса лазера, мДж 2,1
Длительность импульса, нс <7
Длина волны, нм 335
Частота повторения, Гц до 500
Модовый состав ТЕМ00
Расходимость луча, мрад < 3
Диаметр луча, мм 0.8
Стабильность энергии в импульсе, СКО, % < 1
Для управления лабораторной установкой было разработано специализированное программное обеспечение в среде программирования LabView.
3. Анализ полученных экспериментальных данных
На рисунках 3 - 5 показаны примеры экспериментальных данных, полученных на лабораторной установке. Здесь приведены спектры лазерно-индуцированной флуоресценции горчицы в нормальном состоянии и при воздействии на нее нефтяных загрязнений. Для посадки использовался универсальный почво-грунт.
На рисунке 3 приведен спектр лазерно-индуцированной флуоресценции контрольного образца растения (в нормальном состоянии), а на рисунках 4 и 5 - спектр лазерно-индуцированной флуоресценции образца растения после воздействия на него нефтяного загрязнения (образцы растения орошались из распылителя бензином АИ 95). На рисунке 4 показан спектр флуоресценции через 1 час после нефтяного загрязнения, а на рисунке 5 -через 20 часов после нефтяного загрязнения.
Рис.3. Спектр флуоресценции контрольного образца растения
Рис.4. Спектр флуоресценции через 1 час после нефтяного загрязнения
0,5 0,4 0,3 0Л ОД О
375 425 475 525 575 625 675 725 775
Рис.5. Спектр флуоресценции через 20 часов после нефтяного загрязнения
Пик на длине волны излучения 532 нм на спектрах флуоресценции соответствует второй гармонике излучения лазера на иттрий-алюминиевом гранате (которую не удалось полностью подавить в лабораторной установке).
Из рисунков видно, что во всех случаях спектры лазерно-индуцированной флуоресценции растительности имеют максимумы с центральными длинами волн 680...690 нм и 730.. .740 нм.
Для контрольного образца растения в нормальном состоянии (рисунок 3) величина интенсивности излучения флуоресценции в максимуме 680.690 нм меньше, чем величина интенсивности излучения флуоресценции в максимуме 730.740 нм. Однако, для растений в стрессовом состоянии, вызванном нефтяным загрязнением, (рисунки 4,5) величина интенсивности излучения флуоресценции в максимуме 680.690 нм больше, чем величина интенсивности излучения флуоресценции в максимуме 730.740 нм.
Таким образом, анализ регистрируемых спектров лазерно-индуцированной флуоресценции для безопасной для зрения длины волны возбуждения 335 нм позволяет обнаружить стрессовые состояния растительности, вызванные нефтяным загрязнением. Идентифицирующим фактором, характеризующим изменение формы спектра лазерно-индуцированной флуоресценции для стрессового состояния растительности, может быть отношение интенсивностей флуоресценции в спектральных диапазонах 680.690 нм и 730.740 нм.
Заключение
Проведены экспериментальные исследования для безопасной для зрения длины волны возбуждения флуоресценции 355 нм спектров лазерно-индуцированной флуоресценции растений в нормальном состоянии и в стрессовом состоянии, вызванном нефтяными загрязнениями. Показано, что анализ регистрируемых спектров лазерно-индуцированной флуоресценции позволяет обнаружить стрессовые состояния растительности, вызванные
нефтяным загрязнением. Идентифицирующим фактором, характеризующим изменение формы спектра лазерно-индуцированной флуоресценции для стрессового состояния растительности, может быть отношение интенсивностей флуоресценции в спектральных диапазонах 680.. .690 нм и 730.. .740 нм.
Список литературы
1. Обзор состояния и загрязнения окружающей среды в Российской Федерации за 2016 год. М.:РОСГИДРОМЕТ. 2017. 194 с.
2. Козинцев В.И., Орлов В.М., Белов М.Л., Городничев В.А., Стрелков Б.В. Оптико-электронные системы экологического мониторинга природной среды. М.: Изд-во МГТУ, 2002. 528 с.
3. Measures R.M. Laser remote sensing. Fundamentals and applications. Krieger Publishing Company. Malabar. Florida. 1992. 510 р.
4. Матросова О.А. Методы контроля нефтяных загрязнений земной поверхности, основанные на явлении лазерно-индуцированной флуоресценции. М. 2013. Диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук. 178 с.
5. Polombi L., Lognoli D., Raimondi V. Fluorescence LIDAR remote sensing of oils: merging spectral and time-decay measurements // Proceedings of SPIE. 2013. Vol. 8887, P. 88870F-1 - 88870F-8.
6. Pashayev A., Tagiyev B., Allahverdiyev K., Musayev A., Sadikhov I. LIDAR for remote sensing of contaminations on water and earth surface taking place during oil-gas production // Proceedings of SPIE. 2015. Vol. 9810, P. 981018-1 - P. 981018-7.
7. Utkin A.B., Lavrov A., Vilar R. Evaluation of oil spills by laser induced fluorescence spectra // Proceedings of SPIE. 2011. Vol. 7994, P. 799415-1 - 799415-10.
8. Федотов Ю.В., Матросова О.А., Белов М.Л., Городничев В.А. Метод обнаружения нефтяных загрязнений на земной поверхности, основанный на регистрации флуоресцентного излучения в трех узких спектральных диапазонах // Оптика атмосферы и океана. 2013. Т.26, N3. С.208-212.
9. Jha M.N., Levy J., Gao Y. I. Advanced in remote sensing for oil spill disaster management: state-of-the-art sensors technology for oil spill surveillance // Sensirs. 2008. No. 8,
P. 236 - 255.
10. Naseer M.H., Ayad Z.M., Fareed F.R., Shahad I.Y. Determination of Absorption and Fluorescence Spectrum of Iraqi Crude Oil // American Journal of Physics and Applications. 2016. N4(3). P. 78-83. DOI: 10.11648/j.ajpa.20160403.12.
11. Karpicz R., Dementjev A., Kuprionis Z., Pakalnis S., Westphal R., Reuter R., Gulbinas V. Laser fluorosensor for oil spot detection // Lithuanian Journal of Physics. 2005. Vol. 45, No 3. P.213 - 218.
12. Karpicz R., Dementjev A., Kuprionis Z., Pakalnis S., Westphal R., Reuter R., Gulbinas V. Oil spill fluorosensing lidar for inclined onshore or shipboard operation // Applied Optics. Vol. 45, Issue 25, pp. 6620-6625 (2006) »https://doi.org/10.1364/AO.45.006620
13. Bugden J.B.C., Yeung C.W., Kepkay P.E., Lee K. Application of ultraviolet fluorometry and excitation-emission matrix spectroscopy (EEMS) to fingerprint oil and chemically dispersed oil in seawater // Marine Pollution Bulletin. 2008. N 56. P. 677-685. D0I:10.1016/j.marpolbul.2007.12.022.
14. Rostampour V., Lynch M. J. Quantitative techniques to discriminate petroleum oils using LED-induced fluorescence // WIT Transactions on Ecology and the Environment. 2006. Vol 95. P. 255-262.
15. Fluorescence lidar method for remote monitoring of effects on vegetation / G. Matvienko [et al.] // Proc. of SPIE. 2006. Vol. 6367. Р. 63670F-1 - 63670F-8.
16. Лазерная безопасность. Общие требования безопасности при разработке и эксплуатации лазерных изделий. ГОСТ 31581-2012. М.: Стандартинформ, 2013
Mechanical Engineering & Computer Science
Mechanical Engineering and Computer Science, 2017, no. 08, pp. 1-11.
Received: 08.07.2017
Electronic journal
http://www.technomagelpub.ru © NP "NEICON"
An Experimentally Studied Laser Fluorescence Method for Sensing Stress Situations of Oil-polluted Plants
Yu.V. Fedotov1, D.A. Kravtsov1, 'Wiovigbmstuju
A.A. Cherpakova1, M.L. Belov1*, V.A. Gorodnichev1
:Bauman Moscow State Technical University, Moscow, Russia
Keywords: laser method, fluorescence, oil pollution, vegetation
Nowadays, one of the promising applications for the laser fluorescent analysis in remote sensing is to monitor oil pollution both on the water surface and on the earth one.
A task to provide laser fluorescence remote sensing of oil pollution on the earth surface is much more difficult than that of to do the same on the water surface. The monitoring oil pollution laser fluorescence results can have no large reliability (lead to the great number of false alarms) because of the great number of disrupters (for example, plant fluorescence).
However, plants available in the pipeline corridor may be not only disrupter, but also an oil pollution mark. Oil pollutions lead to developmental disorder of plants and induce their stress. The laser fluorescence methods can detect such stress situations.
The paper concentrates on the experimental studies of laser fluorescence remote sensing method to detect the plant oil pollution stress situations for the eye-safe fluorescence excitation wavelength of 355 nm.
A laboratory setup was designed to study spectra of laser-induced fluorescence of plants. In the laboratory setup the third harmonic of the Nd-YAG laser at the eye-safe wavelength of 355 nm was used as a fluorescence-exciting source. The laser-induced fluorescence spectra of plants were measured within 380 - 780 nm spectrum range.
The experimental study results of laser-induced fluorescence spectra of plants in normal and stress situations caused by oil pollution are given for the eye-safe fluorescence- exciting wavelength of
The paper shows that the analysis of recorded laser-induced fluorescence spectra allows us to detect stress situations caused by oil pollution. An identifiable factor to characterise a profile deformation of the laser-induced fluorescence spectrum for stress situations may be a fluorescence intensity ratio in the spectral ranges of 680.. .690 nm and 730.. .740 nm.
References
1. Obzor sostoyaniya i zagryazneniya okrughaushey sredy v Roosiyskoy Federatsii za 2016 god [Overview of the state and environment pollution in Russian Federation over 2015 year]. Moscow, ROSGIDROMET Publ., 2017. 194 p. (in Russian).
2. Kozintsev V.I., Orlov V.M., Belov M.L., Gorodnichev V.A., Strelkov B.V. Optiko-electronnye sistemi ekologicheskogo monitoring prirodnoy sredy [Optoelectronic systems of environment ecologic monitoring]. Moscow, MSU Publ., 2002. 528 p. (in Russian).
3. Measures R.M. Laser remote sensing. Fundamentals and applications. Krieger Publishing Company. Malabar. Florida. 1992. 510 p.
4. Matrosova O.A. Metody kontrolya neftyanykh zagryazneniy zemnoy poverkhnosti osnjvannye na yavlenii lazerno-indutsirovannoy fluorestsensii [Monitoring methods of earth surface oil pollutions based on laser-induced fluorescence]. Moscow, MSU Publ., 2013. Dissertation in support of candidature for a technical degree. 178 p. (in Russian).
5. Polombi L., Lognoli D., Raimondi V. Fluorescence LIDAR remote sensing of oils: merging spectral and time-decay measurements // Proceedings of SPIE. 2013. Vol. 8887, P. 88870F-1 - 88870F-8.
6. Pashayev A., Tagiyev B., Allahverdiyev K., Musayev A., Sadikhov I. LIDAR for remote sensing of contaminations on water and earth surface taking place during oil-gas production // Proceedings of SPIE. 2015. Vol. 9810, P. 981018-1 - P. 981018-7.
7. Utkin A.B., Lavrov A., Vilar R. Evaluation of oil spills by laser induced fluorescence spectra // Proceedings of SPIE. 2011. Vol. 7994, P. 799415-1 - 799415-10.
8. Fedotov Yu.V., Matrosova O.A., Belov M.L., Gorodnichev V.A. Method of detection of oil pollution on the earth's surface based on fluorescence radiation recording within three narrow spectral bands. // Optika Atmosfery i Okeana. 2013. V. 26. No. 03. P. 208-212 [in Russian].
9. Jha M.N., Levy J., Gao Y. I. Advanced in remote sensing for oil spill disaster management: state-of-the-art sensors technology for oil spill surveillance // Sensirs. 2008. No. 8, P. 236 -255.
10. Naseer M.H., Ayad Z.M., Fareed F.R., Shahad I.Y. Determination of Absorption and Fluorescence Spectrum of Iraqi Crude Oil // American Journal of Physics and Applications. 2016. N4(3). P. 78-83. DOI: 10.11648/j.ajpa.20160403.12.
11. Karpicz R., Dementjev A., Kuprionis Z., Pakalnis S., Westphal R., Reuter R., Gulbinas V. Laser fluorosensor for oil spot detection // Lithuanian Journal of Physics. 2005. Vol. 45, No 3. P.213 - 218.
12. Karpicz R., Dementjev A., Kuprionis Z., Pakalnis S., Westphal R., Reuter R., Gulbinas V. Oil spill fluorosensing lidar for inclined onshore or shipboard operation // Applied Optics. Vol. 45, Issue 25, pp. 6620-6625 (2006) »https://doi.org/10.1364/AO.45.006620
13. Bugden J.B.C., Yeung C.W., Kepkay P.E., Lee K. Application of ultraviolet fluorometry and excitation-emission matrix spectroscopy (EEMS) to fingerprint oil and chemically dispersed oil in seawater // Marine Pollution Bulletin. 2008. N 56. P. 677-685. D01:10.1016/j.marpolbul.2007.12.022.
14. Rostampour V., Lynch M. J. Quantitative techniques to discriminate petroleum oils using LED-induced fluorescence // WIT Transactions on Ecology and the Environment. 2006. Vol 95. P. 255-262.
15. Fluorescence lidar method for remote monitoring of effects on vegetation / G. Matvienko [et al.] // Proc. of SPIE. 2006. Vol. 6367. P. 63670F-1 - 63670F-8.
16. Lazernaya bezopasnjst. Obshie trebovaniya pri razrabotke b ekspluatatsii lazernykh izdelii. GOST 31581-2012 [Laser safety. General safety requirements during development and operation of laser devices. All-Union State Standard 31581-2012]. Moscow, Standartinform Publ., 2013. (in Russian).
