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固定污染源的烟气排放是大气污染的主要来源，监管并控制固定污染源的烟气排放浓度对于改善大气质量具有重要意义，其基本手段是对污染源的烟气排放进行在线监测。本文基于紫外差分吸收光谱技术(Differential OpticalAbsorption Spectroscopy, DOAS)，进行了烟气在线监测系统的应用研究。论文分析了DOAS技术测量烟气浓度的原理，在此基础上，搭建了基于DOAS技术的烟气在线监测系统，通过优化设计后，系统波长分辨率可达到0.101nm，可同时满足SO2、NO等多种气体光谱测量的要求。针对测量中DOAS系统的非线性影响问题，论文在研究系统非线性来源的基础上，提出针对不同气体浓度预测的补偿方法。采用Savitzky-Golay数字平滑滤波技术拟合得到表征气体吸收的快变化光谱，然后利用最小二乘法拟合计算基准吸收截面下的浓度，最后代入拟合公式计算得到补偿后的污染物浓度。采用SO2和NO两种气体对补偿方法进行验证，结果表明补偿后测量误差在1.55%以内，达到在线监测要求。论文研究了气体吸收截面随温度的变化规律，结果表明，不同波长下，气体吸收截面随温度变化呈非线性关系。在定量分析的基础上，采用非线性补偿方法对气体吸收光谱进行温度修正，基于温度修正后的光谱进行浓度反演计算，以提高烟气浓度的测量精度。SO2和NO两种气体的验证实验结果表明，温度修正后气体浓度的测量误差明显减小。温度修正前后，SO2、NO的测量误差由10%以上减小到5%以下。