基于主被动层析融合的碳烟火焰多参数场重建

2023-06-10高包海齐宏史景文牛志田任亚涛何明键

北京航空航天大学学报 2023年5期

高包海，齐宏，*，史景文，牛志田，任亚涛，何明键

(1.哈尔滨工业大学能源科学与工程学院，哈尔滨 150001；2.哈尔滨工业大学空天热物理工业和信息化部重点实验室，哈尔滨 150001)

燃烧作为将化石燃料能源转换为可利用热能的主要有效途径，广泛存在于各种工程领域，如火力发电、高温冶金、燃气轮机和航空发动机，对其进行深入的理论研究，有助于理解燃烧的本质和规律，为进一步改进燃烧系统和优化设备运行提供参考[1-2]。由于燃烧是一个复杂的物理化学过程，其燃烧产物的温度和组分浓度等状态参量具有时空非均匀特性，直接影响燃烧的能量转换效率及设备的安全性[3-4]。因此，为了提高燃烧效率，降低污染物排放，需要对燃烧过程进行全面深入的研究。燃烧诊断技术能够采集反映燃烧系统工作过程的多种状态信息，是一种有效的监测手段，愈发受到学者们的重视。

火焰温度作为燃烧效率和状态判断的最有效参数，可以为燃烧机理的研究提供有效的参考数据[5]。此外，典型燃料的燃烧产物如CO2、H2O、碳烟颗粒等组分浓度分布，也直接反映了设备燃烧室内的燃烧状态和燃烧效率[6]。目前，现有的火焰温度及组分浓度测量方法主要分为接触式和非接触式。其中，接触式方法是基于各类探针实现测量[7]，具有价格相对低廉、操作简单、安装方便等优点。但探针属于消耗品，长期测量综合成本较高，且侵入式的探针会破坏燃烧火焰本来的流场，影响燃烧状态参数的准确测量。此外，接触式方法难以正常工作于超高温、高压的特殊环境，且仅能实现单点测量，对燃烧状态整场评估提供的参考信息十分有限[8]。随着近些年激光、光电子等技术的迅速发展，极大推动了非接触式测温技术的理论研究和实际应用[9-10]，凭借其非入侵无损测量、高光谱高时空分辨率的优点，逐渐成为新型燃烧诊断测量技术的研究重点。其中，基于光学的测温方法具有高分辨率、谱段宽泛、操作简单、成本低廉、耐受高温、精确可靠等显著优势，在燃烧领域得到较为广泛的应用，如辐射光谱法、吸收光谱法、散射光谱法等[11-14]。

应用于高温火焰燃烧诊断的光学测量方法根据探测信号源的不同又可分为主动式光学层析探测[15]（激光光谱）和被动式光学层析探测[16]（发射光谱）。主动式光学层析探测方法的本质是利用入射激光经过高温火焰时物理特性与火焰内部物性、温度、组分浓度等参数场的耦合作用关系来实现对火焰状态参量的测量诊断。近年来，学者们利用多种激光光谱技术对火焰测量做了大量研究，如Hanson和Falcone[17]采用可调谐半导体激光吸收光谱（tunable diode laser absorption spectroscopy，TDLAS）测量技术，应用于平焰炉燃烧组分的测量，实现了基于双线比值法的视线积分测量；Dennis 等[18]通过搭建相干反斯托克斯拉曼光谱（coherent anti-Stokes Raman spectroscopy，CARS）系统对某燃气轮机模型燃烧室进行了5 kHz 的单激光温度测量；Cai 等[19]实现了基于层析化学发光法的三维火焰重建测量，并采用了多路复用的TAS 系统，实现了对低压氢气平焰的温度空间分布测量。

被动式光学层析探测方法是基于火焰自身发射光谱或图像，结合层析重建算法，实现火焰内部温度等参数场的测量。其中，基于火焰辐射图像的诊断方法凭借其高空间分辨力成为目前被动光学层析探测技术发展的主流。Worth 和Dawson[20]采用了单相机多角度采样的方式，实现了稳态Mckenna火焰的三维重建研究；Hossain 等[21]进一步提出了基于多光纤阵列的探测层析成像设备，根据采集的火焰图像实现了火焰三维温度分布的测量。文献[22-23]同样采用了多相机测量系统，对电站锅炉和工业炉膛开展了炉内火焰的三维温度场分布可视化研究。文献[24-28]均开展了基于高光谱成像设备的燃烧诊断技术相关的研究，实现了对高温火焰的温度测量。Thurow 等[29]基于光场成像的燃烧诊断技术，提出了三维解卷积方法，对气体火焰温度、碳烟组分浓度的三维空间分布进行了测量重建研究。文献 [30-31] 采用聚焦型光场相机对高温发光火焰的三维温度场进行了实验测量研究，并对测量过程中相机硬件组装、火焰光场信号采集、强度标定及几何标定等硬件参数校核过程进行了相关的研究。Qi 等[13,32-33]建立了适用于半透明弥散介质火焰的光场成像模型，并结合不同反问题算法实现了火焰三维温度场和辐射物性场协同重建数值模拟和试验研究。

然而，无论是主动式还是被动式光学层析燃烧诊断方法，都无法实现对高温火焰的温度及燃烧产物组分浓度场的三维空间协同重建。因此，本文提出主被动光学层析融合探测方法，将主动激光层析吸收光谱技术和被动光场辐射成像层析探测技术相结合，建立了火焰三维温度场、辐射物性场、燃烧产物组分浓度场等多物理场协同重建模型与测量方法。采用激光主动光学层析技术，消除火焰自身辐射干扰的影响，获取准确的火焰单光谱辐射特性参数；在此基础上，利用已知的单光谱辐射物性（由激光主动层析所获取），结合被动光场层析探测技术，精确重建火焰的三维温度分布；在温度场精确重建的基础上，根据不同特征光谱下火焰介质的辐射物性参数，采用逆问题分析求解方法，重建气固两相的燃烧产物组分浓度场分布。

1 主被动层析融合测量模型

1.1 主动激光层析模型

一束单色准直激光穿过高温碳烟火焰时，激光强度会由于燃烧产物（气体分子和碳烟颗粒）的吸收而衰减，也会随高温火焰的背景辐射而增强，如图1 所示，对于初始光强为Iλ,0的探测激光，穿过火焰有效距离L后的透射辐射强度Iλ,t可表示为

图1 主动激光层析示意图Fig.1 Schematic of active laser tomography

式中：Eλ,flame为背景辐射增强项；βλ为燃烧产物的光谱衰减系数，包括气体分子的吸收和碳烟颗粒的衰减，即βλ=κλ,abs+βλ,ext。

气体分子对激光的吸收存在显著的光谱选择性，但其吸收谱线较窄，对调制激光的吸收信号一般只会出现在吸收谱线的中心频率处，气体分子的光谱吸收系数κν,abs为

式中：S(T,v)和ϕ(v)分别为谱线的线强函数和线型函数，其具体计算公式和气体分子吸收谱线数据库可参考HITRAN online[34]，所采用的线型为Viogt 函数；X为气体的体积分数；P为火焰流场总压，对于所研究的扩散火焰可取标准大气压，101 325 Pa；v为波数，即波长λ的倒数；T为温度。

碳烟颗粒对激光强度的衰减由吸收和散射共同造成，但对于大部分碳氢燃料火焰，且由于探测激光波长（500～1 000 nm）远大于碳烟颗粒直径（5～30 nm），在Rayleigh 假设[4]中，碳烟颗粒的散射影响可以忽略不计，碳烟的衰减系数等于吸收系数，即

式中：fv为碳烟颗粒的体积分数；E(m)为碳烟的吸收函数，可表示为[35]

其中：Im 为取复数虚部；m为碳烟颗粒的复折射率，m=n–ik，其与波长λ关系为

式中：n和k分别为折射因子和吸收因子。

火焰中气固两相燃烧产物对不同波段入射激光信号的衰减不同，气相产物H2O 在可见光波段对激光吸收远远小于碳烟颗粒，入射激光信号的衰减可以看作仅由碳烟颗粒的吸收导致，因此，式(1)变为

式中：下标v 表示可见光波段。

由于激光探测的谱带较窄，且火焰自身辐射强度远远小于激光强度，可直接忽略火焰背景辐射对激光信号强度的影响，即认为Ev,flame= 0，对于非均匀火焰，透射激光信号可以表示为

式中：βi,ext为第i个网格的衰减系数；li为激光穿过第i个网格的有效长度；N为激光穿过的有效网格数。

可将式(7)改写为

式中：It为由M条探测激光透射强度信号组成的常数矩阵；β为未知的衰减系数矩阵；L为激光穿过网格有效长度对应的投影系数矩阵。

式(10)为关于未知衰减系数矩阵β的线性辐射反问题，可采用最小二乘QR 分解（least square QRfactorization，LSQR）算法对此类特征问题进行求解。

在近红外波段，激光信号的衰减将由燃烧产物H2O 气体和碳烟颗粒共同影响，此时激光的透射信号强度由式(1)确定。同一燃烧工况下，不同探测波段的碳烟体积分数场保持不变，即

式中：下标nf 表示近红外波段。因此，可根据可见光波段求得的碳烟颗粒衰减系数分布计算其体积分数分布，进而通过式(12)求得其在近红外波段的衰减系数（吸收系数）：

将碳烟颗粒在近红外波段的衰减系数βnf,ext代入式(1)，即可得到H2O 的吸收系数：

在求得近红外波段H2O 的吸收系数分布后，可根据式(2)计算得到其体积分数分布，即

式(14)的求解需要先已知燃烧产物的温度分布，对于碳氢燃料，可认为其气固两相燃烧产物的温度是一致的。因此，在求得可见光波段碳烟颗粒衰减系数分布后，需要先基于1.2 节的被动光场辐射成像技术重建碳烟的温度分布。

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1.2 被动光场成像探测模型

如图2 所示，所研究的被动光场层析技术是以高温碳烟火焰的自身辐射作为测量信号，通过建立光场相机拍摄到的火焰辐射图像与火焰自身出射辐射强度的转换模型，最终重建出火焰的温度分布。

图2 高温碳烟火焰光场相机成像探测模型Fig.2 Light field camera imaging detection model of high-temperature soot flame

有关光场相机的结构、参数匹配和采样辐射线的几何方向位置追踪可参考文献[36]，本文不再赘述。光场相机成像像素点可以看作是火焰内部不同位置的出射辐射强度沿不同方向叠加得到的，根据波动光学的光场卷积线性成像系统的叠加原理[33]，光场相机电荷耦合器件（charge coupled device，CCD）传感器接收到的辐射强度投影g(x,y,z)可以表示为待测目标的自发辐射实像f(x,y,z)与其卷积核函数h(x,y,z)的卷积，即

式中：f(x,y,z)为对应采样截面的出射辐射强度；h(x,y,z)为采样截面对应的体素点光源在探测器上的点扩散函数响应，其计算过程可参考文献[33]。

如图3 所示，光场相机子像素对应的单根采样射线辐射强度为

图3 探测射线在火焰内的传输模型Fig.3 Transmission model of detection ray in flame

式中：τ为光学厚度，τ=β×l；下标d为光场相机的第d条探测射线；N为探测射线穿过火焰的有效网格数；S为辐射源项。

对光场相机记录到的所有有效子像素的探测射线按式(16)进行反向追踪，可得

可将式(17)整合为如下矩阵形式：

式中：系数矩阵A为探测射线穿过火焰有效计算网格的模型；S为火焰的未知源项分布；I为光场相机像素点提供的辐射强度测量值。

得到黑体辐射强度分布后，根据Planck 定律，便能直接计算得到火焰的温度分布：

式中：c1和c2分别为第一和第二辐射常数。

1.3 主动激光层析与被动光场成像融合探测模型

本节基于1.1 节和1.2 节的主动激光层析和被动光场成像技术融合，实现高温碳烟火焰的三维温度场、固体颗粒体积分数场及H2O 体积分数场的协同重建。具体实现流程如图4 所示，基于主动激光层析模型获取可见光光谱下激光的出、透射信号，通过求解式(9)得到碳烟颗粒的衰减系数场和体积分数场，并将其作为已知参数，结合光场成像模型和辐射反问题求解方法重建出火焰的温度分布，再根据不同光谱下碳烟颗粒的体积分数分布保持稳定的特性，得到其在近红外光谱下的碳烟颗粒衰减系数场，最后结合火焰的温度分布和气固两相产物不同光谱下辐射物性的差异，得到H2O 体积分数场。

图4 高温碳烟火焰多参数场协同重建流程Fig.4 Schematic of multi-parameter collaborative reconstruction of high-temperature soot flame

在进行激光层析测量时，激光信号会由于环境和人为因素导致一定测量误差，对激光探测信号强度的测量误差采用式(21)所示的信噪比SNR 描述[37]：

式中：Psignal为测量信号；Pnoise为测量噪声。

为了模拟激光层析和光场层析真实测量的情况，以随机正态分布的形式在激光出射辐射强度I0、透射辐射强度It和光场测量辐射强度I中添加误差来模拟测量噪声对协同重建质量的影响，即

式中：Imea为带有测量误差的实际测量辐射强度信号；Ical为由正问题模型计算得到的辐射强度信号；σ为测量误差，激光信号取100Psignal/Pnoise；δ为符合正态分布N(0,1)的随机数。

为定量衡量温度场的重建精度，定义式（23）所示的平均相对误差ε来描述温度的重建结果与真实分布差异，平均相对误差越小说明温度场重建结果越佳。此外，由于燃烧产物存在辐射物性参数接近0 的值，不宜采用平均相对误差对重建结果的质量进行定量分析，可采用式（24）所示的相关系数e来描述火焰物性重建结果与真实分布之间的相似性，相关系数e越接近1 说明辐射物性场重建结果越好。

式中：下标rec 表示重建结果；true 表示真实值。

本文研究的火焰模型如图2 所示，火焰半径Rr= 50 mm，高度H= 360 mm。激光层析重建非常受限于激光探测线的布置，为保证测量方法的稳定性，需要让每个离散网格都有探测射线穿过。由于稳定燃烧火焰的流场一般是轴对称分布，采用如图5 所示的“洋葱式”网格划分，径向网格划分为NR= 10，轴心方向高度网格划分为Nz= 10。所采用的光场相机探测器成像波长为可见光R 通道，对应激光波长λR= 610 nm，模拟入射激光强度取一个单位，即I0= 1。

图5 探测激光布置示意图Fig.5 Schematic of detection laser arrangement

2 结果和讨论

2.1 非均匀火焰辐射物性场和温度场协同重建

考虑可见光光谱下，三维非均匀高温火焰碳烟颗粒的衰减系数场和温度场协同重建，数值模拟的衰减系数βext和温度T分布如下：

采用图5 所示的探测激光布置下，根据式(10)可计算得到投影系数矩阵的秩rank(L) = 10，条件数cond(L) = 14.68，说明此探测激光布置提供的测量信息是线性无关的，辐射反问题的病态性较低，可直接采用LSQR 算法对式(10)进行求解。

考虑对激光探测信号添加不同测量噪声情况下，对三维非均匀分布火焰的衰减系数场进行重建，结果如图6 所示，其相关系数如表1 所示。当激光信噪比SNR > 25 dB 时，相关系数e接近1，说明碳烟火焰衰减系数场的重建结果与其真值分布吻合良好。随着SNR 的降低，重建结果出现波动，当SNR =15 dB 时，衰减系数的重建结果相比真值出现了明显偏差，相关系数e偏离1 超过2.7%，但衰减系数整体分布并没有偏离真实分布。

表1 不同激光噪声下衰减系数场重建质量Table 1 Reconstruction quality of extinction coefficient under different laser noise

图6 不同激光噪声下衰减系数场重建结果Fig.6 Reconstruction results of extinction coefficients under different laser noise

将图6 中主动激光层析重建的衰减系数场代入被动光场成像模型中，可重建出对应情况下的火焰三维温度分布，如图7 所示。可以看到，随着激光测量信号信噪比的降低，温度重建的偏差也逐渐增大，特别是较低信噪比时，重建的温度与真实分布之间存在非常明显的偏差。当SNR >30 dB 时，重建得到的温度场分布与真值相差不大，因此，实际测量中，需要保证激光信噪比强度。

图7 不同激光噪声下温度场重建结果Fig.7 Reconstruction results of temperatures under different laser noise

此外，在光场相机的实际测量中，也会引入不可避免的环境和人为操作误差，因此，本文考虑了光场相机测量噪声对温度重建质量的影响，对光场相机的测量噪声采用随机正态分布N(0,1)误差。如图8 所示，展示了激光测量噪声和光场测量误差共同作用情况下对温度重建质量的影响。对比分析可知，当激光信号的信噪比较大（SNR > 30 dB）时，光场成像的测量误差对温度的重建精度影响较大。随着激光测量信噪比的降低，光场噪声对温度重建质量的影响减小。相比较而言，温度重建精度受激光探测信号信噪比的影响更大，一方面是因为碳烟颗粒的衰减系数受激光探测信号的影响较大，光场重建温度场时将具有误差的衰减系数当作已知参数，会进一步扩大重建误差；另一方面是由于光场相机的测量信息远多于激光信号，导致式(18)的病态性远低于式(10)。

图8 不同激光和光场测量误差下温度场重建质量Fig.8 Reconstruction quality of temperatures under different laser and light field measurement errors

2.2 燃烧产物气固组分浓度场和温度场协同重建

2.1 节验证了基于主被动层析融合技术在不同激光信噪比下对高温碳烟火焰衰减系数场和与温度场协同重建的有效性，在此基础上，本节对实际乙烯扩散火焰气固两相燃烧产物的体积分数和温度分布进行协同重建。为保证测量模型的实用性和有效性，采用耶鲁大学燃烧实验室公开的乙烯共流扩散火焰数据[38]，作为重建的模型参数。乙烯燃料流速为35 cm/s，空气流速为35 cm/s，分别选取以下3 种工况下的乙烯扩散火焰作为研究对象：①工况1：乙烯燃料体积分数配比为32%；②工况2：乙烯燃料体积分数配比为40%；③工况3：乙烯燃料体积分数配比为60%。

首先，研究基于主动层析技术在可见光光谱下对火焰碳烟颗粒体积分数重建情况，重建结果如图9 和表2 所示。当激光信噪比SNR > 30 dB 时，所重建的碳烟颗粒体积分数分布与真值分布基本吻合，其相关系数也基本等于1。当SNR < 30 dB 时，重建结果相比真实分布出现了部分偏差，尤其当SNR = 15 dB 时，重建结果较差。在较高信噪比下，3 种工况均能具有较高的重建精度，随着信噪比的下降，工况2 的重建质量要优于工况1 和工况3。整体上看，碳烟颗粒体积分数分布与真实分布相差不大，主动激光层析技术对真实火焰的碳烟体积分数重建仍然具有一定的参考性。

表2 不同激光噪声下火焰碳烟颗粒体积分数场重建质量Table 2 Reconstruction quality of soot flame particle concentration under different laser noise

图9 三种工况下碳烟颗粒浓度重建结果Fig.9 Reconstruction result of soot particle concentration under three operating conditions

在获得碳烟颗粒体积分数场的基础上，对真实乙烯扩散火焰的温度分布进行了重建，重建结果如图10所示。在不同激光信噪比下，3 种工况下的乙烯扩散火焰均能重建得到与真实分布相吻合的温度场。在较低信噪比（SNR < 30 dB）的情况下，虽然重建温度场出现了部分波动，但整体分布仍与真值相差不大。为进一步探究温度重建精度，表3 展示了不同激光信号信噪比下3 种工况火焰的温度场重建相关系数。显然，随着激光信噪比的增加，温度场重建的精度越低。即使在SNR = 40 dB 的情况下，e也几乎小于0.9，看似重建结果不佳。其主要原因是耶鲁大学燃烧实验室给出的乙烯扩散火焰参数分布稠密且不均匀，将其进行了网格离散化和降维处理，这会导致火焰部分边缘处的温度梯度较大。从图10 中也可以看到温度重建的偏差主要出现在火焰边缘处，而实际火焰不会出现这种突变的温度分布。

图10 三种工况下火焰温度重建结果Fig.10 Reconstruction result of flame temperature under three operating conditions

耶鲁大学燃烧实验室并没有给出乙烯扩散火焰的H2O 体积分数分布，单其与温度分布趋势相一致，因此，根据温度分布情况模拟了3 种工况下的H2O 体积分数分布。由1.3 节主被动层析融合模型可知，H2O 的体积分数测量需要在近红外光谱下进行主动激光层析重建。所采用的近红外激光波长λnf= 1 401.4 nm，正好处在H2O 的一个吸收谱带下。假设在可见光激光的测量信号不存在误差情况下，不同信噪比的近红外激光对H2O 体积分数(X)重建结果的影响，如图11 所示，其中右侧图为不同近红外激光信噪比对H2O 体积分数重建精度的影响。当SNR >30 dB 时，3 种工况下H2O 体积分数重建相关系数基本都达到了1，说明保证激光信噪比处于合理条件下，主被动层析融合技术对H2O 体积分数重建的有效性。此外也证明了为保证体积分数重建精度，在实际测量中，需要满足探测激光信噪比SNR 大于30 dB。

图11 三种工况下火焰H2O 体积分数场重建结果Fig.11 Reconstruction result of H2O species concentration under three operating conditions

在实际测量中，不同测量系统都会存在测量误差，为了分析不同光谱激光信号噪声对H2O 体积分数重建结果的影响，后续研究讨论只在可见光激光信号存测量误差时，对H2O 体积分数重建精度的影响，并与只在近红外激光信号添加噪声情况对比，如图12 所示。可见光激光的性噪比对H2O 体积分数重建产生的测量误差远大于近红外激光，这是因为需要先由可见光激光层析得到碳烟颗粒的衰减系数场和体积分数场分布，再由光场相机重建火焰的温度场，最后结合这2 个场的重建结果反演H2O的吸收系数分布和体积分数分布，可见光激光误差传递到H2O 体积分数时被放大，误差传递分析将在2.3 节讨论。因此，要想保证对高温碳烟火焰气固两相燃烧产物的温度场和体积分数场的高精度测量，必须要保证可见光光谱激光的探测信号具有较高的信噪比。

图12 三种工况下激光信号噪声对H2O 体积分数场重建精度的影响Fig.12 Influence of laser measurement signal error on reconstruction accuracy of H2O species concentration under three operating conditions

2.3 主被动层析融合协同重建误差传递分析

测量系统都会存在难以预估的测量误差，本文所提出的主被动层析融合测量模型中，在以下3 个方面的测量信号中可能产生测量误差：可见光激光测量信号、可见光光场成像信号及近红外激光测量信号，这些位置的测量信号噪声将会对高温碳烟火焰的温度场、辐射物性场和气固两相产物体积分数场的测量结果造成一定偏差，本节对3 种信号的测量误差在火焰不同物理量场的重建中进行了误差传递分析。

如图13 所示，当可见光激光信号存在测量噪声时，其直接影响碳烟的衰减系数场和体积分数场的重建结果，其中碳烟可见光光谱衰减系数的重建误差会进一步影响光场成像测温系统，导致温度场重建结果偏差；而光场成像测温系统本身也存在测量误差，会使得温度场重建结果偏差增大；近红外激光信号的误差会直接影响碳烟近红外光谱衰减系数场和H2O 吸收系数场的重建精度；火焰温度场和H2O 吸收系数场的误差又将进一步影响最终H2O体积分数场的重建质量。

图13 主被动层析技术测量信号误差传递分析Fig.13 Error transmission analysis of measurement signal by active and passive chromatography

从误差传递的流程图13 中可知，可见光激光的测量信号误差，对所重建的所有物理场都会产生直接或间接的影响，因此本节以工况1 为例，分析可见光激光信号噪声其对碳烟体积分数、火焰温度及H2O 体积分数重建精度的影响，结果如表4 所示。随着可见光激光信噪比的降低，碳烟体积分数、温度及H2O 体积分数的重建精度都有所降低，H2O 体积分数重建精度的下降幅度略大于碳烟体积分数场的重建精度。此外，可见光激光噪声对温度场的重建质量影响最大，这主要是由于实验数据网格插值重建造成。

表4 可见光激光信号噪声的误差传递Table 4 Error propagation of visible laser signal noise

本文所研究模型的测量误差也存在于被动光场成像信号中，其对火焰温度和H2O 体积分数的重建精度也存在不可忽略的影响，对其测量信号误差的研究很有必要。如图14 所示，同样以工况1 为火焰目标，在同时存在可见光激光信号噪声和光场测量信号误差时，比较了其对温度和H2O 体积分数场重建质量的影响。在相同激光噪声下，火焰温度和H2O 体积分数场的重建精度均随着光场测量信号误差的增加而显著下降，尤其是温度重建精度下降幅度较大。在最差的情况下（10%光场测量误差，激光信号SNR =15 dB），温度场重建值与真实值的相关系数接近0.6，说明此情况下火焰温度偏离真实值较大。相同条件下，H2O 体积分数场的重建质量显著优于温度场的重建质量，说明温度对于激光测量信号的敏感度高很多。此外，光场信号测量误差对温度重建精度的影响要略大于激光测量信号误差，因此，在实际测量中，需要保证光场测量系统的标定精度。