强制通风温度传感器辐射误差修正与网站设计

史雪雪 刘清惓 浦玮 王定奥

摘  要： 为降低太阳辐射误差，提高测温精准度，设计一款用于地面气象观测的强制通风温度传感器防辐射罩。以太阳辐射强度、风速、下垫面反射率作为影响参数，利用计算流体动力学（CFD）方法计算出不同环境因素下的辐射误差。借助BP神经网络算法拟合仿真结果，得到辐射误差值修正方程。分析训练输出与样本输出，两者的绝对误差仅在[-0.002 5，0.002 5]，可见BP神经网络的预测精度达到理想范围。最后设计一个基于B/S结构的查询网站，用户可通过该网站付费下载修正前后的历史温度数据以及历史温度曲线。

关键词： 温度传感器; 仿真结果拟合; BP神经网络; 辐射误差修正; 输出分析; 网站设计

中图分类号： TN711?34                         文献标识码： A                          文章编号： 1004?373X（2019）19?0149?05

Abstract： In order to reduce the solar radiation error and improve the temperature measurement accuracy， a radiation shield of the forced ventilation temperature sensor for ground meteorological observation is designed in this paper. The solar radiation intensity， wind speed and underlying surface reflectivity are taken as the influencing parameters to calculate the radiation error at different environmental factors by means of the computational fluid dynamics （CFD） method. The BP neural network algorithm is used to fit the simulation results， and then obtain the correction equation of the radiation error value. The training output and the sample output are analyzed， and the absolute error between the two is only [-0.002 5， 0.002 5]. It can be seen that the prediction accuracy of the BP neural network reaches the ideal range. A query website based on B/S structure is designed， by which users can pay to the website to download the historical temperature data and historical temperature curves before and after the correction.

Keywords： temperature sensor; simulation result fitting; BP neural network; radiation error correction; output analysis; website design

0  引  言

長久以来，政府间气候变化专门委员会以美国国家气候资料中心全球历史气候网数据集（GHCN）、英国东英吉利大学气候研究中心（CRU）与美国国家航空大气管理局空间研究所（CISS）这3个机构数据集作为历次评估报告的关键科学依据，研究了近100年全世界陆地地面温度的变化趋势，数据表明气温以0.1 ℃ /10a的规律变化[1]。为使大气温度观测系统能提高到与之相应的精度，用于大气温度观测的温度传感器的辐射误差应该控制在0.01 ℃以内，但温度传感器在进行大气温度观测时，吸收部分太阳辐射，致使传感器观测气温大于实际的大气温度，辐射误差可达0.8 ℃甚至更高，降低了测温精度，阻碍了气候变化研究水平的提高。因此，要利用防辐射设备，如百叶箱等来减弱太阳辐射给温度传感器带来的影响。根据不同的空气交换形式，防辐射设备分为自然与强制通风型[2]，两者间存在明显的数据差异，例如，USCRN（U.S.ClimateReference Network）与MMTS（Maximum and Minimum Temperature System）相比，夜间的差异在0.2～0.4 ℃间，白天的差异则多达[2]1.0 ℃。强制通风型防辐射罩气温观测系统能够有效降低辐射误差，但当前我国陆地气象站普遍采用传统的百叶箱或自然通风型防辐射罩，致使测量所得大气温度和真实大气温度间有明显误差。

本文设计一款强制通风温度传感器防辐射罩，借助计算流体动力学（CFD）方法获得强制通风温度传感器在不同的太阳辐射强度、风速和下垫面反射率下的辐射误差，并基于一种BP神经网络算法对辐射误差结果进行数据拟合和修正，得到修正后的温度值。设计一款基于B/S结构的温度查询软件，用户可查询具体城市或站点修正前后的历史温度数据，便于气候变化研究。

1  强制通风温度传感器的计算流体力学分析

1.1  强制通风温度传感器防辐射罩结构设计

本文设计的强制通风防辐射罩如图1所示，包含铂电阻探头、L型可旋转防辐射罩、直流可调速风扇和电机旋转控制模块。电机用于控制L型可旋转防辐射罩进风口能实时对准风向，保持气流入口和气流方向平行，最大程度地减弱辐射罩给铂电阻探头带来的热污染。对该防辐射罩上下两端进行双层结构设计，旨在降低其导热性，阻隔外壁的热辐射。辐射管底端安装直流可调速风扇，增加了管内空气的流动性，提高了测温精度。本文采用不锈钢管设计加工L型可旋转防辐射罩，辐射管表面反射率为90%。

1.2  网格划分

本文使用ANSYS Meshing对计算流体物理模型进行网格划分，采用非结构化四面体网格划分技术[3]，生成的四面体网格如图2所示。经检验，网格最小雅克比矩阵和最大雅克比矩阵行列式的比值为0.3，满足FLUENT求解要求[4]。

4  结  语

本文通过计算流体动力学（CFD）方法对该模型辐射误差进行数值分析，得到修正后的历史温度数据。基于Java编程语言以及HTML5，CSS3，JavaScript设计开发了一款历史温度数据查询的网站，得出以下结论：

1） 太阳辐射误差与太阳辐射强度、下垫面反射率呈单调递增关系，与气流速度呈单调递减关系。

2） 通过BP神经网络算法对仿真结果进行拟合，绝对误差控制在±0.002 5，说明修正值与仿真分析值吻合较好。

3） 基于Java的B/S结构设计出历史温度查询软件，该网站可实现站点信息查询、历史数据查询、下载数据存储等功能。

本文提出的太阳辐射误差修正方程具有较好的修正效果，但还未考虑太阳方位角、辐射管表面反射率和海拔高度等因素的影响，在后续研究中会进一步完善CFD模型，使其更加接近真实环境。本文提出的温度查询软件仅适用于查询修正前后的历史温度数据，后续研究中会进一步提高软件实用性，使该网站可用于查询实时的修正前后的温度数据。

参考文献

[1] 任国玉，任玉玉，李庆祥，等.全球陆地表面气温变化研究现状、问题和展望[J].地球科学进展，2014，29（8）：934?946.

REN Guoyu， REN Yuyu， LI Qingxiang， et al. Research status， problems and prospects of global surface temperature change [J]. Advances in earth science， 2014， 29（8）： 934?946.

[2] 严家德，王成刚，金莲姬.百叶箱和通风防辐射罩气温观测系统的数据对比与订正[J].气候与环境研究，2015，20（5）：533?543.

YAN Jiade， WANG Chenggang， JIN Lianji. Data comparison and correction of temperature observation system for louver case and ventilation radiation cover [J]. Climate and environmental research， 2015， 20（5）： 533?543.

[3] 胡坤，李振北.ANSYS ICEM CFD工程实例详解[M].北京：人民邮电出版社，2014.

HU Kun， LI Zhenbei. ANSYS ICEM CFD engineering examples [M]. Beijing： People′s Posts and Telecommunications Press， 2014.

[4] 张凯.Fluent技术基础与应用实例[M].北京：清华大学出版社，2010.

ZHANG Kai. Fluent technology foundation and application examples [M]. Beijing： Tsinghua University Press， 2010.

[5] 蒋良孝，李超群.基于BP神经网络的函数逼近方法及其Matlab实现[J].微型机与应用，2004（1）：52?53.

JIANG Liangxiao， LI Chaoqun. Function approximation method based on BP neural network and its implementation in Matlab [J]. Microcomputer & application， 2004， 21（1）： 52?53.

[6] 罗成汉.基于Matlab神经网络工具箱的BP网络实现[J].计算机仿真，2004，21（5）：109?111.

LUO Chenghan. Realization of BP network based on Matlab neural network toolbox [J]. Computer simulation， 2004， 21（5）： 109?111.

[7] 张宇，王映辉，张翔南.基于Spring的MVC框架设计与实现[J].计算机工程，2010（4）：59?62.

ZHANG Yu， WANG Yinghui， ZHANG Xiangnan. Design and implementation of MVC framework based on spring [J]. Compu?ter engineering， 2010（4）： 59?62.

[8] 邓琨，吕志峰.Java语言程序设计教程[M].北京：清华大学出版社，2010.

DENG Kun， L? Zhifeng. Java language programming course [M]. Beijing： Tsinghua University Press， 2010.

[9] 罗世鑫.浅析SQL Server2008数据库维持高可靠性的措施[J]. 消费电子，2013（12）：63.

LUO Shixin. Analyzing the measures to maintain high reliabi?lity of  SQL Server2008 database [J]. Consumer electronics， 2013（12）： 63.

[10] 周萍，赵娜，李慕.Bootstrap框架在响应式Web设计中的应用[J].软件導刊，2017（6）：135?137.

ZHOU Ping， ZHAO Na， LI Mu.Application of Bootstrap Framework in Responsive Web Design [J]. Software guide， 2017（6）： 135?137.

[11] 张绍兰，邢国波，杨义先.对MD5的改进及其安全性分析[J].计算机应用，2009（4）：947?949.

ZHANG Shaolan， XING Guobo， YANG Yixian. Improve?ment of MD5 and its security analysis [J]. Journal of computer applications， 2009（4）： 947?949.

[12] 宋佳慧，刘远刚，林琳，等.基于ECharts的动态统计图表绘制技术研究[J].电脑知识与技术，2017（12）：202?204.

SONG Jiahui， LIU Yuangang， LIN Lin， et al. Research on dynamic statistical chart drawing technology based on ECharts [J]. Computer knowledge and technology， 2017（12）： 202?204.

[13] 李俊杰.Maven在企业Java软件产品中的应用[J].电脑知识与技术，2011（3）：1562?1565.

LI Junjie. Application of Maven in enterprise Java software products [J]. Computer knowledge and technology，2011（3）： 1562?1565.