Neues Einzelphotonen-Raman-Lidar ist praktisch für Unterwasseranwendungen

Forscher berichten über ein neues Einzelphotonen-Raman-Lidar-System, das unter Wasser arbeitet und verschiedene Substanzen aus der Ferne unterscheiden kann. Sie zeigen auch, dass das neue System die Dicke des Öls unter Wasser in einer Entfernung von bis zu 12 m erkennen kann, was bei der Erkennung von Ölverschmutzungen nützlich sein könnte.

„Die Unterscheidung von Substanzen im Wasser und die Erkennung ihrer Verteilungseigenschaften im Ozean sind von großer Bedeutung für die Meeresüberwachung und die wissenschaftliche Forschung“, sagte Forschungsteamleiter Mingjia Shangguan von der Xiamen-Universität in China. „Zum Beispiel könnte die von uns demonstrierte Fernerkundung von Unterwasseröl für die Überwachung von Lecks in Unterwasserölpipelines nützlich sein.“

Obwohl bereits auf Raman-Signalen basierende Lidar-Ansätze zur Detektion von Unterwassersubstanzen verwendet wurden, sind bestehende Systeme unpraktisch, da sie sperrig sind und große Mengen an Energie benötigen.

Im Tagebuch Angewandte Optikbeschreiben die Forscher ihr neues Lidar-System, das nur 1 μJ Pulsenergie und 22,4 mm Empfängerapertur verbraucht. Das gesamte Lidar-System ist 40 cm lang, hat einen Durchmesser von 20 cm und kann bis zu 1 km unter Wasser betrieben werden. Um die Empfindlichkeit zu erhöhen, integrierten die Forscher die Einzelphotonendetektion in ihr kompaktes Unterwasser-Raman-Lidar-System.

„Die Montage eines Unterwasser-Raman-Lidar-Systems auf einem autonomen Unterwasserfahrzeug oder einem ferngesteuerten Fahrzeug könnte die Überwachung von Lecks in Unterwasser-Ölpipelines ermöglichen“, sagte Shangguan. „Es könnte möglicherweise auch zur Erkundung ozeanischer Ressourcen oder zur Erkennung von Meeresbodensedimenttypen wie Korallenriffen eingesetzt werden.“

Einzelphotonenempfindlichkeit im Unterwasser-Lidar

Herkömmliche Lidar-Systeme, die für den Betrieb über Wasser auf Schiffen, Flugzeugen oder Satelliten konzipiert sind, können großflächige Meeresprofilierungen durchführen, ihre Erkennungstiefe ist jedoch begrenzt, insbesondere bei rauen Seebedingungen. Raman-Lidar-Systeme können jedoch für Analysen unter Wasser in verschiedenen Tiefen verwendet werden, ohne dass sie von den Meeresbedingungen beeinflusst werden.

Raman-Lidar sendet einen Impuls aus grünem Laserlicht in das Wasser, das mit Substanzen wie Öl interagiert. Dadurch werden inelastische Raman-Signale angeregt, die zur Identifizierung von Substanzen genutzt werden können. Durch die Messung der Intensität von Raman-Signalen bei bestimmten Wellenlängen kann Lidar Informationen über den Ölgehalt im Wasser liefern.

„Herkömmliche Raman-Lidar-Systeme sind auf eine Erhöhung der Laserleistung und der Teleskopöffnung angewiesen, um eine Fernerkundungserkennung zu erreichen, was zu einer großen Systemgröße und einem hohen Stromverbrauch führt, was die Integration von Lidar-Systemen in Unterwasserfahrzeuge erschwert“, sagte Shangguan. „Der Einsatz der Einzelphotonen-Detektionstechnologie ermöglichte diese Arbeit, indem die Nachweisempfindlichkeit auf die Ebene einzelner Photonen verbessert wurde.“

Die Forscher demonstrierten ihr neues Lidar-System, indem sie damit unterschiedliche Dicken von Benzinöl in einer Quarzzelle aufspürten, die 12 m vom System entfernt war. Sowohl das Lidar-System als auch die Quarzzelle befanden sich in einer Tiefe von 0,6 m unter Wasser in einem großen Becken. Das Lidar-System war in der Lage, alle Benzindicken im Bereich von 1 mm bis 15 mm zu erkennen und zu unterscheiden.

Die Forscher arbeiten nun daran, die Anzahl der Detektionskanäle und die spektrale Raman-Auflösung des Einzelphotonen-Lidar-Systems zu erhöhen, um seine Fähigkeit zur Unterscheidung verschiedener Substanzen im Wasser zu verbessern. Dies würde es ermöglichen, Unterwasserblasentypen zu analysieren und Korallen und Manganknollen aufzuspüren.

Mehr Informationen:
Mingjia Shangguan et al., Fernerkundung von Öl in Wasser mit einem Vollfaser-Unterwasser-Einzelphotonen-Raman-Lidar, Angewandte Optik (2023). DOI: 10.1364/AO.488872

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