TDR土壤水分检测传感器方案设计

 1，TDR土壤水分检测传感器方案

       TDR(时域反射)法是介电测量中的高速测量技术，以 Feidegg(1969)等人对许多液体介电特性的研究为基础而发展起来的。最初被用来定位通讯电缆的缺陷。TDR 是一个类似于雷达系统的系统，有较强的独立性。Topp(1975)和 Davis(1975)将其引入用于土壤水分测量的研究。根据电磁波在不同介电常数的介质中传播时其行进速度会有所改变的物理现象提出时域反射法(Time Domain Reflecometry)，简称 TDR 测量方法。土壤水分对土壤介电特性的影响很大。在外电场作用下，水的极化程度远远大于其他物质。在微波频段，不同的波长对应于水的介电常数也不同。水的介电常数比空气的介电常数大很多，土壤基质中土壤水分的介电常数处于绝对的支配地位。常见土壤主要成分介电常数如表 1-1。
表 1-1  土壤主要成分介电常数

        当获得土壤介电常数ε和土壤体积含水量θv之间的经验关系后，便可容易地由推算出θv。根据电磁波在介质中的传播频率计算出土壤的介电常数，从而利用经验公式得到土壤体积含水量θv。ε的电磁波频率为 1MHz～1GHz 时，与电磁波在电极(长度l )中往复的传播速度 V 呈如下关系：

                                                

                                                 图 1-1 TDR 组成结构图
        高频脉冲产生器发出高频脉冲，并将其通过 50Ω的同轴传输线传输到探头，由于同轴传输线与探头阻抗不匹配，有一部分电磁波在探头与传输线连结处沿同轴传输线反射回来，剩余的电磁波继续沿探头传输到探头的另一端，由于探头与土壤的阻抗不匹配又造成电磁波的再次反射。两次反射之间的时间是电磁波沿探头传输时间的两倍。两次反射间的时间可由高频示波器测量得到。传输时间可表示为： 

2 研究内容与技术路线 

2.1  研究内容 
2.1.1  土壤水分传感器影响因素分析 
①  分析不同土壤温度对土壤水分传感器的影响； 
②  分析不同土壤容重对土壤水分传感器的影响； 
③  分析不同土壤盐分含量对土壤水分传感器的影响；  
④  分析不同土壤质地对土壤水分传感器的影响。 
⑤  分析传感器电源稳定性对土壤水分传感器的影响； 
⑥  分析外界环境中导体对土壤水分传感器的影响； 
⑦  分析外界场强对土壤水分传感器的影响； 
⑧  分析边界距离对传感器的影响。 
2.1.2  土壤水分传感器自身特性研究 
①  传感器的零漂与蠕变特性研究； 
②  多个传感器的同一性问题研究； 
③  传感器测量精度分析； 
④  某一特定环境（温度、容重、盐分、土壤质地）条件下的传感器输出特性基本曲线性质研究。 
2.1.3  传感器的特性曲线及其综合模型的建立与验证 
        综合物理因素影响模型，得出在三种土壤环境条件下传感器的数学模型。对模型进行验证，并分析各个影响因子权重。 
2.1.4  技术路线  

3.土壤水分传感器综合模型的建立与验证

        本章根据实验数据，采用 Design Expert8.0 软件建立土壤含盐量、含水量、温度、和容重对三种土质与传感器输出电压的数学模型，分析各模型并对建立的模型进行验证。
        响应曲面法（BBD）是以回归方法作为函数工具，对多因素进行分析的算法。Design Expert8.0 软件和其他软件如 SPSS，SAS，Matlab 等数理统计分析软件相比，使用简单直接，易于上手，可以用这款软件设计高效的试验方案，并对实验数据做专业的分析，给出全面、可视的模型以及优化结果。
3.1 西安粉质砂壤土测量模型 
3.1.1  西安粉质砂壤土测量模型的建立 
利用 Design-Expert8.0 软件对均匀选取的部分数据进行多元回归拟合。RV-1 型土壤水分传感器的拟合公式如式（3-1）示：

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        U 为传感器的输出电压，V；t 为样品温度，℃；δ为样品含盐量，%；γ为样品容重，g/cm3；w 为样品质量含水率，%。
3.1.2  西安粉质砂壤土测量模型的验证 
        为了检验式（3-1）的准确性及适用性，从土壤样品中选取剩余样品，测量传感器输出电压。应用 Matlab 软件根据式（3-1）编写依据温度、含盐量、容重和含水量计算传感器输出电压的程序，将输出电压进行比较，如图 3-1 所示。

                                                        图 3-1 式（3-1）验证回归模型
        由图 3-1 可以看出，测量电压与计算电压值紧密分散在坐标 45o线的两侧。由计算可知图 3-1 计算含水率的绝对误差在-7.36%~6.92%之间，平均绝对误差为 2.86%，说明在已知土壤样品的含水率、温度、土壤容重和土壤含盐量的条件下，式（3-1）可以较为准确地计算出输出电压。 
        3.2 鄯善砂质壤土测量模型 
        3.2.1  鄯善砂质壤土测量模型的建立 
        利用 Design-Expert8.0 软件均匀地选取的部分数据进行多元回归拟合。RV-1 型土壤水分传感器的拟合公式如式（3-2）示。

   

式中：U 为传感器的输出电压，V；t 为样品温度，℃；δ为样品含盐量，%；γ为样品容重，g/cm3；w 为样品质量含水率，%。 
        3.2.2  鄯善砂质壤土测量模型的验证 
        为了检验式（3-2）的准确性及适用性，从土壤样品中选取剩余样品，测量传感器输出电压。应用 Matlab 软件根据式（3-2）编写依据温度、含盐量、容重和含水量计算传感器输出电压的程序，将输出电压进行比较，如图 3-2 所示：

                                                         图 3-2  式（3-2）验证回归模型
        由图 3-2 可以看出，测量电压与计算电压值紧密分散在坐标 45o线的两侧。图 3-2计算含水率绝对误差在-15.83~10.27%，平均绝对误差为 4.316%，说明在已知土壤样品的含水率、温度、土壤容重和土壤含盐量的条件下，式（3-2）可以较为准确地计算出输出电压。
        3.3 哈密壤质砂土测量模型 
        3.3.1  哈密壤质砂土测量模型的建立  
利用 Design‐Expert8.0 软件均匀地选取的部分数据进行多元回归拟合。RV‐1 型土壤水分传感器的拟合公式如式（3‐3）示

    

        U 为传感器的输出电压，V；t 为样品温度，℃；δ为样品含盐量，%；γ为样品容重，g/cm3；w 为样品质量含水率，%。
        3.3.2  哈密壤质砂土测量模型的验证  
        为了检验式（3-3）的准确性及适用性，从土壤样品中选取剩余样品，测量传感器输出电压。应用 Matlab 软件根据式（3-3）编写依据温度、含盐量、容重和含水量计算传感器输出电压的程序，将输出电压进行比较，如图 3-3 所示。 

                                                图 3-3式（3-3）验证回归模型
        由图 3-3 可以看出，测量电压与计算电压值紧密分散在坐标 45o线的两侧。由计算可知图 3-3 计算含水率绝对误差在-18.14~14.86%，平均绝对误差为 7.316%，说明在已知土壤样品的含水率、温度、土壤容重和土壤含盐量的条件下，式（3-3）可以较为准确地计算出输出电压。

 借鉴论文：微型TDR土壤水分传感器影响因素研究及其应用模型建立