RADIATION FEATURES OF MOLECULAR GAS MIXTURES

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The nature of thermal radiation from a layer of dense gas in local thermodynamic equilibrium with radiation is considered. The radiation spectrum of a gas layer containing a mixture of molecular gases and microparticles consists of a large number (hundreds and thousands) of peaks that rise above the pedestal corresponding to microparticle radiation. Changes in partial radiation fluxes with varying concentration of one of the active components are investigated. Information on molecular radiation parameters contained in the HITRAN database is of great importance for the analysis and calculations. It is shown that the model of a homogeneous atmosphere with spectrum averaging for one or all components is unreliable when analyzing radiation flux changes resulting from concentration changes of one of the radiating components. This model is only convenient for estimating integral parameters of gas radiation. The dense cloud model assumes that radiation in different directions of the layer is determined by different spatial regions that do not affect each other, and also assumes a sharp boundary for dispersed phase radiation. This model works better with increasing optical thickness of the layer relative to molecular components. The accuracy and capabilities of the dense cloud model are demonstrated by calculations of radiation fluxes generated by the standard atmosphere in the absorption bands of carbon dioxide molecules. A fundamental difference is shown between radiation flux changes from an optically dense gas layer with varying temperature when changing the concentration of an active component for single-component and multi-component systems. In a single-component gas, the change in partial radiation flux due to concentration changes of the radiating component is proportional to the temperature gradient, while in a multi-component gas, the change in partial radiation flux of a given component is almost compensated by reverse changes due to absorption by other components. A five-fold error in climate models for global temperature change due to changes in atmospheric carbon dioxide concentration is shown, as these models neglect the absorption of additional carbon dioxide radiation by water molecules and clouds. Additionally, the presented algorithms can serve as a basis for creating radiation amplifiers in the laser transition region for carbon dioxide with wavelengths near 9.5 μm and 10.6 μm. These amplifiers are suitable for monitoring combustion sources on Earth’s surface from satellites, as well as engines and power plants using fuel combustion. The sensitivity of these laser amplifiers exceeds that of modern thermal imagers by orders of magnitude, and the specified spectral lines of laser transitions for amplification fall within the atmospheric transparency window.

About the authors

D. A. Zhilyaev

Joint Institute for High Temperatures of the Russian Academy of Sciences

Email: zhiliay@gmail.com
Russian Federation, 125412, Moscow

B. M. Smirnov

Joint Institute for High Temperatures of the Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: bmsmirnov@gmail.com
Russian Federation, 125412, Moscow

References

  1. U.S. Standard Atmosphere, Washington, U.S. Government Printing Office (1976).
  2. https://www.cfa.harvard.edu/
  3. http://www.hitran.iao.ru/home
  4. http://www.hitran.org/links/docs/definitions-andunits
  5. R. M. Goody, Atmospheric Radiation : Theoretical Basis, Oxford Univ. Press, London (1964).
  6. R. M. Goody and Y. L. Yung, Principles of Atmospheric Physics and Chemistry, Oxford Univ. Press (1995).
  7. K. N. Liou, An Introduction to Atmospheric Radiation, Acad. Press, Amsterdam (2002).
  8. G. W. Petry, A First Course in Atmospheric Radiation, Sunlog Publ., Madison (2006).
  9. W. Zdunkowski, T. Trautmann, and A. Bott, Radiation in the Atmosphere, Cambridge Univ. Press, Cambridge (2007).
  10. M. L. Salby, Physics of the Atmosphere and Climate, Cambridge Univ. Press, Cambridge (2012).
  11. B. M. Smirnov, Microphysics of Atmospheric Phenomena, Springer Atmospheric Series, Switzerland (2017).
  12. B. M. Smirnov, Transport of Infrared Atmospheric Radiation, de Gruyter, Berlin (2020).
  13. B. M. Smirnov and D. A. Zhilyaev, Foundation 1, 184 (2021).
  14. B. M. Smirnov, Global Atmospheric Phenomena Involving Water, Springer Atmospheric Series, Switzerland (2020).
  15. V. P. Krainov, Qualitative Methods in Physical Kinetics and Hydrodynamics, American Inst. of Phys., New York (1992).
  16. B. M. Smirnov, Global Energetics of the Atmosphere, Springer Atmospheric Series, Switzerland (2021).
  17. F. Reif, Statistical and Thermal Physics, McGrow Hill, Boston (1965).
  18. Л. Д. Ландау, Е. М. Лифшиц, Статистическая физика, т. 1, Наука, Москва (1976) [Oxford, Pergamon Press (1980)].
  19. Я. Б. Зельдович, Ю. П. Райзер, Физика ударных волн и высокотемпературные гидродинамические явления, Наука, Москва (1966).
  20. B. M. Smirnov, Physics of Ionized Gases, Wiley, New York (2001).
  21. S. Arrhenius, Phil. Mag. 41, 237 (1896).
  22. G. S. Calendar, Weather 4, 310 (1949).
  23. G. N. Plass, Tellus VIII, 141 (1956).
  24. G. N. Plass and D. I. Fivel, Quant. J. Roy. Met. Soc. 81, 48 (1956).
  25. Intergovernmental Panel on Climate Change, Nature 501, 297 (2013); http://www.ipcc.ch/pdf/assessment?report/ar5/wg1/WGIAR5-SPM-brochure-en.pdf
  26. B. M. Smirnov, J. Atmos. Sci. Res. 2, 21 (2019).
  27. G. Kirchhoff and R. Bunsen, Ann. der Physik und Chem. 109, 275 (1860).
  28. Д. А. Жиляев, Б. М. Смирнов, ЖЭТФ 160, 807 (2021).
  29. Palaeosens Project Members, Nature 491, 683 (2012).
  30. L. B. Stap, P. K¨ohler, and G. Lohmann, Earth Syst. Dynam. 10, 333 (2019).
  31. J. Feichter, E. Roeckner, U. Lohmann, and B. Liepert, J. Clim. 17, 2384 (2004).
  32. J. Hansen, , M. Sato, R. Ruedy et al., J. Geophys. Res. 110, D18104 (2005).
  33. J. Hansen, M. Sato, R. Ruedy et. al., http://www.columbia.edu/ jeh1/mailing/2016/20160120-Temperature2015
  34. http://berkeleyearth.org/global-temperature-reportfor-2021
  35. https://en.wikipedia.org/wiki/HadCRUT
  36. https://datahub.io/core/global-temp
  37. https://www.climate.gov/news-features/understanding-climate/climate-change-globaltemperature
  38. R. D. Hudson and J. W. Hudson, Proc. IEEE 63, 104 (1975).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».