CN112986180B - 一种光谱式气体传感数据处理方法及系统 - Google Patents

一种光谱式气体传感数据处理方法及系统 Download PDF

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CN112986180B CN202110173938.3A CN202110173938A CN112986180B CN 112986180 B CN112986180 B CN 112986180B CN 202110173938 A CN202110173938 A CN 202110173938A CN 112986180 B CN112986180 B CN 112986180B
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Abstract

本发明涉及一种光谱式气体传感数据处理方法，包括：获取背景气体数据；基于Allan方差分析法对检测时间数据与检测信号电压数据进行分析，得到最优检测时间；基于最优检测时间分别对多个目标范围浓度数据的标准气体进行检测，得到各波长数据和电压数据，并计算各标准气体的第一损耗值；根据浓度数据和第一损耗值进行直线拟合，确定第一参数和第二参数；基于最优检测时间对待测气体进行检测，得到待测气体的波长数据和电压数据，并根据电压数据和波长数据对应的背景信号计算待测气体的第二损耗值；根据第一参数、第二参数和第二损耗值计算待测气体的浓度。本发明能够充分地利用波谱资源，提高了检测精度，实现传感系统的最优检测性能。

Description

一种光谱式气体传感数据处理方法及系统
技术领域
本发明涉及气体传感器技术领域，特别是涉及一种光谱式气体传感数据处理方法及系统。
背景技术
现有的光谱式气体传感系统多采用高性能器件来提升来优化传感性能。这样会大大增加传感系统的成本，达到几十万甚至数百万，检测精度也逐渐趋向瓶颈。
现在的气体传感数据多采用激光器的双波长检测，用来校准基线，降低温度漂移。对于采集到的信号忽视了对背景信号的计算处理。采用量子级联激光器的系统进行的单波长检测，无法进行基线校准和背景噪声的消除，难以进一步提高系统性能，且宽谱光源扫描方式的传感系统，多采用吸收峰的值作为衡量气体吸收的物理量，无法充分利用波谱资源，数据稳定性也较差。也有基于机器学习的气体吸收峰识别方法，但是所需检测数据量极大，且精度不够高，应用场景也比较单一。
发明内容
本发明的目的是提供一种光谱式气体传感数据处理方法及系统，能够充分地利用波谱资源，极大地提高检测精度，实现传感系统的最优检测性能。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种光谱式气体传感数据处理方法，包括：
获取背景气体的气体数据；所述气体数据包括检测时间数据、多个检测波长和各所述检测波长的信号电压；
根据所述信号电压得到各所述检测波长的背景信号；
基于Allan方差分析法对所述检测时间数据与所述检测波长的信号电压进行分析，得到最优检测时间；
基于所述最优检测时间分别对多个目标范围浓度数据的标准气体进行检测，得到各所述标准气体的波长数据和电压数据，并根据所述标准气体的电压数据和所述标准气体的波长数据对应的背景信号计算各所述标准气体的第一损耗值；所述波长数据包括吸收波段波长和非吸收波段波长；所述电压数据包括吸收波段波长的信号电压和非吸收波段波长的信号电压；
根据多个所述目标范围浓度数据和多个所述第一损耗值进行直线拟合，得到拟合后的直线，基于最小二乘法确定所述直线的空间表达式中的第一参数和第二参数；
基于所述最优检测时间对待测气体进行检测，得到待测气体的波长数据和电压数据，并根据所述待测气体的电压数据和所述待测气体的波长数据对应的背景信号计算所述待测气体的第二损耗值；
根据所述第一参数、所述第二参数和所述第二损耗值计算所述待测气体的浓度。
优选地，获取背景气体的气体数据，包括：
将在目标波段无吸收峰的背景气体充入检测气室；
将经过光源的所述目标波段的信号光依次射入所述检测气室和检测器进行持续检测，得到气体数据；所述持续检测为单频点连续测试或多频点多次扫谱。
优选地，所述根据所述信号电压得到各所述检测波长的背景信号，包括：
将所述信号电压进行平均化，得到所述背景信号，
所述背景信号的计算公式为：
Figure BDA0002939878330000021
其中，Vi0为所述背景信号，l为所述信号电压的个数，Vij为所述信号电压，k为所述检测波长的个数。
优选地，所述基于Allan方差分析法对所述检测时间数据与所述检测波长的信号电压进行分析，得到最优检测时间，包括：
根据所述检测时间数据与所述检测波长的信号电压绘制Allan方差分析图，所述Allan方差分析图的横坐标为所述光谱式气体传感系统的所述检测时间数据，所述纵坐标为所述检测波长的信号电压的方差值；
将所述纵坐标的最低值点确定为最优检测性能点，并将所述最优检测性能点的横坐标值确定为所述最优检测时间。
优选地，所述基于所述最优检测时间分别对多个目标范围浓度数据的标准气体进行检测，得到各所述标准气体的波长数据和电压数据，并根据所述标准气体的电压数据和所述标准气体的波长数据对应的背景信号计算各所述标准气体的第一损耗值，包括：
获取s个浓度不同的标准气体；
根据所述最优检测时间对所述标准气体进行检测，得到m个各所述吸收波段波长、m个各所述吸收波段波长的信号电压、n个非吸收波段波长和n个所述非吸收波段波长的信号电压；
计算所述吸收波段波长的信号电压的积分，记为吸收峰信号，计算所述非吸收波段波长的信号电压，记为基线信号；
根据所述背景信号、所述吸收峰信号和所述基线信号进行基线校准，得到校准后的吸收峰信号；
所述校准后的吸收峰信号的计算公式为：
Figure BDA0002939878330000031
其中，P′为所述校准后的吸收峰信号，P为所述吸收峰信号，B为所述基线信号，
Figure BDA0002939878330000032
为第i个所述非吸收波段波长的背景信号；
根据所述校准后的吸收峰信号和所述背景信号计算第一损耗值；
所述第一损耗值的计算公式为：
Figure BDA0002939878330000033
其中，L为所述第一损耗值，
Figure BDA0002939878330000034
为第i个所述吸收波段波长的背景信号。
优选地，所述根据多个所述目标范围浓度数据和多个所述第一损耗值进行直线拟合，得到拟合后的直线，基于最小二乘法确定所述直线的空间表达式中的第一参数和第二参数，包括：
根据多组目标范围浓度数据和对应的多组所述第一损耗值进行直线拟合，所述直线的空间解析式为L＝a*C+b，其中L为所述第一损耗值，C为所述目标范围浓度数据，a为所述第一参数，b为所述第二参数；
根据最小二乘法确定所述第一参数和所述第二参数的值。
优选地，所述根据所述第一参数、所述第二参数和所述第二损耗值计算所述待测气体的浓度，包括：
根据公式L′＝a*C′+b计算所述待测气体的浓度，其中，L′为第二损耗值，C′为所述待测气体的浓度，a为所述第一参数，b为所述第二参数。
一种光谱式气体传感数据处理系统，包括：
检测模块，用于获取背景气体的气体数据；所述气体数据包括检测时间数据、多个检测波长和各所述检测波长的信号电压；
背景信号获取模块，用于根据所述信号电压得到各所述检测波长的背景信号；
最优时间确定模块，用于基于Allan方差分析法对所述检测时间数据与所述检测波长的信号电压进行分析，得到最优检测时间；
第一计算模块，用于基于所述最优检测时间分别对多个目标范围浓度数据的标准气体进行检测，得到各所述标准气体的波长数据和电压数据，并根据所述标准气体的电压数据和所述标准气体的波长数据对应的背景信号计算各所述标准气体的第一损耗值；所述波长数据包括吸收波段波长和非吸收波段波长；所述电压数据包括吸收波段波长的信号电压和非吸收波段波长的信号电压；
拟合模块，用于根据多个所述目标范围浓度数据和多个所述第一损耗值进行直线拟合，得到拟合后的直线，基于最小二乘法确定所述直线的空间表达式中的第一参数和第二参数；
第二计算模块，用于基于所述最优检测时间对待测气体进行检测，得到待测气体的波长数据和电压数据，并根据所述待测气体的电压数据和所述待测气体的波长数据对应的背景信号计算所述待测气体的第二损耗值；
第三计算模块，用于根据所述第一参数、所述第二参数和所述第二损耗值计算所述待测气体的浓度。
优选地，所述检测模块包括：
气体充入单元，用于将在目标波段无吸收峰的背景气体充入检测气室；
检测单元，用于将经过光源的所述目标波段的信号光依次射入所述检测气室和检测器进行持续检测；所述持续检测为单频点连续测试或多频点多次扫谱。
优选地，所述背景信号获取模块包括：
平均化单元，用于将所述信号电压进行平均化，得到所述背景信号，
所述背景信号的计算公式为：
Figure BDA0002939878330000051
其中，Vi0为所述背景信号，l为所述信号电压的个数，Vij为所述信号电压，k为所述检测波长的个数。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明在进行标准待测气体的标定时，使用Allan方差分析得到最优的光谱检测时间，基于最优时间进行测试得到标准气体光谱数据，进行数据预处理消减背景噪声，然后通过基线校准去除温度、电压等引起的基线漂移，计算气体特征吸收的单波长或多波长积分得到衡量气体浓度的物理量，最后通过数据拟合得到各浓度标准气体的光谱数据，本发明能够充分地利用波谱资源，极大地提高检测精度，实现传感系统的最优检测性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明光谱式气体传感数据处理方法的方法流程图；
图2为本发明提供的实施例中Allan方差分析示意图；
图3为本发明提供的实施例中原始吸收谱图；
图4为本发明提供的实施例中基线校准后的吸收谱图；
图5为本发明提供的实施例中气体浓度和吸收损耗的拟合线示意图；
图6为本发明光谱式气体传感数据处理系统的模块连接图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种光谱式气体传感数据处理方法及系统，能够充分地利用波谱资源，极大地提高检测精度，实现传感系统的最优检测性能。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明光谱式气体传感数据处理方法的方法流程图，如图1所示，本发明一种光谱式气体传感数据处理方法，包括：
步骤100：获取背景气体的气体数据；所述气体数据包括检测时间数据、多个检测波长和各所述检测波长的信号电压；
步骤200：根据所述信号电压得到各所述检测波长的背景信号；
步骤300：基于Allan方差分析法对所述检测时间数据与所述检测波长的信号电压进行分析，得到最优检测时间；
步骤400：基于所述最优检测时间分别对多个目标范围浓度数据的标准气体进行检测，得到各所述标准气体的波长数据和电压数据，并根据所述标准气体的电压数据和所述标准气体的波长数据对应的背景信号计算各所述标准气体的第一损耗值；所述波长数据包括吸收波段波长和非吸收波段波长；所述电压数据包括吸收波段波长的信号电压和非吸收波段波长的信号电压；
步骤500：根据多个所述目标范围浓度数据和多个所述第一损耗值进行直线拟合，得到拟合后的直线，基于最小二乘法确定所述直线的空间表达式中的第一参数和第二参数；
步骤600：基于所述最优检测时间对待测气体进行检测，得到待测气体的波长数据和电压数据，并根据所述待测气体的电压数据和所述待测气体的波长数据对应的背景信号计算所述待测气体的第二损耗值；
步骤700：根据所述第一参数、所述第二参数和所述第二损耗值计算所述待测气体的浓度。
在本实施例中，本发明采用高精度光谱式气体传感系统，所述高精度光谱式气体传感系统包括：光源、气室和检测器，信号光从光源经过气室到达检测器，气室内的气体对于特定波长有着特征吸收峰，因此通过检测光强就可以实现气体种类、浓度的检测。
优选地，所述步骤100包括：
将在目标波段无吸收峰的背景气体充入检测气室；
将经过光源的所述目标波段的信号光依次射入所述检测气室和检测器进行持续检测，得到气体数据；所述持续检测为单频点连续测试或多频点多次扫谱。
具体的，所述背景气体为氮气。
优选地，所述根据所述信号电压得到各所述检测波长的背景信号，包括：
将所述信号电压进行平均化，得到所述背景信号，
所述背景信号的计算公式为：
Figure BDA0002939878330000071
其中，Vi0为所述背景信号，l为所述信号电压的个数，Vij为所述信号电压，k为所述检测波长的个数。
作为一种可选的实施方式，使用传感系统检测背景气体，得到k个检测波长λi，i＝1,2,3,…,k与对应的信号电压Vi，i＝1,2,3,…,k。重复测试l次，对第i个波长，得到信号电压Vij，j＝1,2,3,…,l，进行平均化作为各波长的背景信号Vi0。
优选地，所述基于Allan方差分析法对所述检测时间数据与所述检测波长的信号电压进行分析，得到最优检测时间，包括：
根据所述检测时间数据与所述检测波长的信号电压绘制Allan方差分析图，所述Allan方差分析图的横坐标为所述光谱式气体传感系统的所述检测时间数据，所述纵坐标为所述检测波长的信号电压的方差值；
将所述纵坐标的最低值点确定为最优检测性能点，并将所述最优检测性能点的横坐标值确定为所述最优检测时间。
图2为本发明提供的实施例中Allan方差分析示意图，如图2所示，横坐标为系统单波长检测时间，纵坐标为检测数据的方差，在达到一定的时间(此图t＝13s)能够使得系统数据方差最小，也就是噪声最低，从而达到系统最优性能。通过Allan方差分析进行计算，精确确定系统噪声的特性参数，权衡传感系统的振荡噪声和白噪声，得到最优的检测时间t。
优选地，所述基于所述最优检测时间分别对多个目标范围浓度数据的标准气体进行检测，得到各所述标准气体的波长数据和电压数据，并根据所述标准气体的电压数据和所述标准气体的波长数据对应的背景信号计算各所述标准气体的第一损耗值，包括：
获取s个浓度不同的标准气体；
根据所述最优检测时间对所述标准气体进行检测，得到m个各所述吸收波段波长、m个各所述吸收波段波长的信号电压、n个非吸收波段波长和n个所述非吸收波段波长的信号电压；
计算所述吸收波段波长的信号电压的积分，记为吸收峰信号，计算所述非吸收波段波长的信号电压，记为基线信号；
根据所述背景信号、所述吸收峰信号和所述基线信号进行基线校准，得到校准后的吸收峰信号；
所述校准后的吸收峰信号的计算公式为：
Figure BDA0002939878330000081
其中，P′为所述校准后的吸收峰信号，P为所述吸收峰信号，B为所述基线信号，
Figure BDA0002939878330000082
为第i个所述非吸收波段波长的背景信号；
根据所述校准后的吸收峰信号和所述背景信号计算第一损耗值；
所述第一损耗值的计算公式为：
Figure BDA0002939878330000083
其中，L为所述第一损耗值，
Figure BDA0002939878330000084
为第i个所述吸收波段波长的背景信号。
可选地，使用传感系统进行测试，各波长检测时间均采用步骤300计算得到的t，选定气体特征吸收的m个波长λmi,i＝1,2,3,…,m，(m可以选取为1)以及非吸收波段的n个波长λni,i＝1,2,3,…,n，(对于单波长激光器n可以为0，此时则无需计算校准后的吸收峰信号)分别求取其信号电压积分作为吸收峰信号P和基线信号B，使用步骤200得到的背景信号进行基线校准，得到校准后的吸收峰信号P′。
图3和图4分别为本发明提供的实施例中原始吸收谱图和基线校准后的吸收谱图，如图3和图4所示，使用宽谱光源的系统数据进行基线校准前后光谱图，可以看到基线漂移被补偿，同时数据间一致性变好。
优选地，所述根据多个所述目标范围浓度数据和多个所述第一损耗值进行直线拟合，得到拟合后的直线，基于最小二乘法确定所述直线的空间表达式中的第一参数和第二参数，包括：
根据多组目标范围浓度数据和对应的多组所述第一损耗值进行直线拟合，所述直线的空间解析式为L＝a*C+b，其中L为所述第一损耗值，C为所述目标范围浓度数据，a为所述第一参数，b为所述第二参数；
根据最小二乘法确定所述第一参数和所述第二参数的值。
优选地，所述根据所述第一参数、所述第二参数和所述第二损耗值计算所述待测气体的浓度，包括：
根据公式L′＝a*C′+b计算所述待测气体的浓度，其中，L′为第二损耗值，C′为所述待测气体的浓度，a为所述第一参数，b为所述第二参数。
图5为本发明提供的实施例中气体浓度和吸收损耗的拟合线示意图，如图5所示，根据此拟合线来实现对未知浓度气体的检测。
图6为本发明光谱式气体传感数据处理系统的模块连接图，如图6所示，本发明光谱式气体传感数据处理系统，包括：
检测模块，用于获取背景气体的气体数据；所述气体数据包括检测时间数据、多个检测波长和各所述检测波长的信号电压；
背景信号获取模块，用于根据所述信号电压得到各所述检测波长的背景信号；
最优时间确定模块，用于基于Allan方差分析法对所述检测时间数据与所述检测波长的信号电压进行分析，得到最优检测时间；
第一计算模块，用于基于所述最优检测时间分别对多个目标范围浓度数据的标准气体进行检测，得到各所述标准气体的波长数据和电压数据，并根据所述标准气体的电压数据和所述标准气体的波长数据对应的背景信号计算各所述标准气体的第一损耗值；所述波长数据包括吸收波段波长和非吸收波段波长；所述电压数据包括吸收波段波长的信号电压和非吸收波段波长的信号电压；
拟合模块，用于根据多个所述目标范围浓度数据和多个所述第一损耗值进行直线拟合，得到拟合后的直线，基于最小二乘法确定所述直线的空间表达式中的第一参数和第二参数；
第二计算模块，用于基于所述最优检测时间对待测气体进行检测，得到待测气体的波长数据和电压数据，并根据所述待测气体的电压数据和所述待测气体的波长数据对应的背景信号计算所述待测气体的第二损耗值；
第三计算模块，用于根据所述第一参数、所述第二参数和所述第二损耗值计算所述待测气体的浓度。
优选地，所述检测模块包括：
气体充入单元，用于将在目标波段无吸收峰的背景气体充入检测气室；
检测单元，用于将经过光源的所述目标波段的信号光依次射入所述检测气室和检测器进行持续检测；所述持续检测为单频点连续测试或多频点多次扫谱。
优选地，所述背景信号获取模块包括：
平均化单元，用于将所述信号电压进行平均化，得到所述背景信号，
所述背景信号的计算公式为：
Figure BDA0002939878330000101
其中，Vi0为所述背景信号，l为所述信号电压的个数，Vij为所述信号电压，k为所述检测波长的个数。
本发明的有益效果如下：
(1)本发明能够降低传感器件的固有系统噪声和白噪声，可应用在各种系统中，极大地提高检测精度，降低系统检测极限。
(2)本发明能够很好地消减背景噪声，得到较为平滑的数据。
(3)能够提高波谱的利用效率，同时也提升了数据的稳定性和一致性
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种光谱式气体传感数据处理方法，其特征在于，包括：
获取背景气体的气体数据；所述气体数据包括检测时间数据、多个检测波长和各所述检测波长的信号电压；
根据所述信号电压得到各所述检测波长的背景信号；
基于Allan方差分析法对所述检测时间数据与所述检测波长的信号电压进行分析，得到最优检测时间；
基于所述最优检测时间分别对多个目标范围浓度数据的标准气体进行检测，得到各所述标准气体的波长数据和电压数据，并根据所述标准气体的电压数据和所述标准气体的波长数据对应的背景信号计算各所述标准气体的第一损耗值；所述波长数据包括吸收波段波长和非吸收波段波长；所述电压数据包括吸收波段波长的信号电压和非吸收波段波长的信号电压；
根据多个所述目标范围浓度数据和多个所述第一损耗值进行直线拟合，得到拟合后的直线，基于最小二乘法确定所述直线的空间表达式中的第一参数和第二参数；
基于所述最优检测时间对待测气体进行检测，得到待测气体的波长数据和电压数据，并根据所述待测气体的电压数据和所述待测气体的波长数据对应的背景信号计算所述待测气体的第二损耗值；
根据所述第一参数、所述第二参数和所述第二损耗值计算所述待测气体的浓度。
2.根据权利要求1所述的光谱式气体传感数据处理方法，其特征在于，获取背景气体的气体数据，包括：
将在目标波段无吸收峰的背景气体充入检测气室；
将经过光源的所述目标波段的信号光依次射入所述检测气室和检测器进行持续检测，得到气体数据；所述持续检测为单频点连续测试或多频点多次扫谱。
3.根据权利要求1所述的光谱式气体传感数据处理方法，其特征在于，所述根据所述信号电压得到各所述检测波长的背景信号，包括：
将所述信号电压进行平均化，得到所述背景信号，
所述背景信号的计算公式为：
Figure FDA0002939878320000021
其中，Vi0为所述背景信号，l为所述信号电压的个数，Vij为所述信号电压，k为所述检测波长的个数。
4.根据权利要求1所述的光谱式气体传感数据处理方法，其特征在于，所述基于Allan方差分析法对所述检测时间数据与所述检测波长的信号电压进行分析，得到最优检测时间，包括：
根据所述检测时间数据与所述检测波长的信号电压绘制Allan方差分析图，所述Allan方差分析图的横坐标为所述光谱式气体传感系统的所述检测时间数据，纵坐标为所述检测波长的信号电压的方差值；
将所述纵坐标的最低值点确定为最优检测性能点，并将所述最优检测性能点的横坐标值确定为所述最优检测时间。
5.根据权利要求1所述的光谱式气体传感数据处理方法，其特征在于，所述基于所述最优检测时间分别对多个目标范围浓度数据的标准气体进行检测，得到各所述标准气体的波长数据和电压数据，并根据所述标准气体的电压数据和所述标准气体的波长数据对应的背景信号计算各所述标准气体的第一损耗值，包括：
获取s个浓度不同的标准气体；
根据所述最优检测时间对所述标准气体进行检测，得到m个吸收波段波长、m个吸收波段波长的信号电压、n个非吸收波段波长和n个非吸收波段波长的信号电压；
计算所述吸收波段波长的信号电压的积分，记为吸收峰信号，计算所述非吸收波段波长的信号电压，记为基线信号；
根据所述背景信号、所述吸收峰信号和所述基线信号进行基线校准，得到校准后的吸收峰信号；
所述校准后的吸收峰信号的计算公式为：
Figure FDA0002939878320000022
其中，P′为所述校准后的吸收峰信号，P为所述吸收峰信号，B为所述基线信号，
Figure FDA0002939878320000023
为第i个所述非吸收波段波长的背景信号；
根据所述校准后的吸收峰信号和所述背景信号计算第一损耗值；
所述第一损耗值的计算公式为：
Figure FDA0002939878320000031
其中，L为所述第一损耗值，
Figure FDA0002939878320000032
为第i个所述吸收波段波长的背景信号。
6.根据权利要求1所述的光谱式气体传感数据处理方法，其特征在于，所述根据多个所述目标范围浓度数据和多个所述第一损耗值进行直线拟合，得到拟合后的直线，基于最小二乘法确定所述直线的空间表达式中的第一参数和第二参数，包括：
根据多组目标范围浓度数据和对应的多组所述第一损耗值进行直线拟合，所述直线的空间解析式为L＝a*C+b，其中L为所述第一损耗值，C为所述目标范围浓度数据，a为所述第一参数，b为所述第二参数；
根据最小二乘法确定所述第一参数和所述第二参数的值。
7.根据权利要求1所述的光谱式气体传感数据处理方法，其特征在于，所述根据所述第一参数、所述第二参数和所述第二损耗值计算所述待测气体的浓度，包括：
根据公式L′＝a*C′+b计算所述待测气体的浓度，其中，L′为第二损耗值，C′为所述待测气体的浓度，a为所述第一参数，b为所述第二参数。
8.一种光谱式气体传感数据处理系统，其特征在于，包括：
检测模块，用于获取背景气体的气体数据；所述气体数据包括检测时间数据、多个检测波长和各所述检测波长的信号电压；
背景信号获取模块，用于根据所述信号电压得到各所述检测波长的背景信号；
最优时间确定模块，用于基于Allan方差分析法对所述检测时间数据与所述检测波长的信号电压进行分析，得到最优检测时间；
第一计算模块，用于基于所述最优检测时间分别对多个目标范围浓度数据的标准气体进行检测，得到各所述标准气体的波长数据和电压数据，并根据所述标准气体的电压数据和所述标准气体的波长数据对应的背景信号计算各所述标准气体的第一损耗值；所述波长数据包括吸收波段波长和非吸收波段波长；所述电压数据包括吸收波段波长的信号电压和非吸收波段波长的信号电压；
拟合模块，用于根据多个所述目标范围浓度数据和多个所述第一损耗值进行直线拟合，得到拟合后的直线，基于最小二乘法确定所述直线的空间表达式中的第一参数和第二参数；
第二计算模块，用于基于所述最优检测时间对待测气体进行检测，得到待测气体的波长数据和电压数据，并根据所述待测气体的电压数据和所述待测气体的波长数据对应的背景信号计算所述待测气体的第二损耗值；
第三计算模块，用于根据所述第一参数、所述第二参数和所述第二损耗值计算所述待测气体的浓度。
9.根据权利要求8所述的光谱式气体传感数据处理系统，其特征在于，所述检测模块包括：
气体充入单元，用于将在目标波段无吸收峰的背景气体充入检测气室；
检测单元，用于将经过光源的所述目标波段的信号光依次射入所述检测气室和检测器进行持续检测；所述持续检测为单频点连续测试或多频点多次扫谱。
10.根据权利要求8所述的光谱式气体传感数据处理系统，其特征在于，所述背景信号获取模块包括：
平均化单元，用于将所述信号电压进行平均化，得到所述背景信号，
所述背景信号的计算公式为：
Figure FDA0002939878320000041
其中，Vi0为所述背景信号，l为所述信号电压的个数，Vij为所述信号电压，k为所述检测波长的个数。
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JP2016035385A (ja) * 2013-01-16 2016-03-17 横河電機株式会社 レーザガス分析装置
EP3139152A1 (en) * 2015-09-04 2017-03-08 Siemens Aktiengesellschaft Optical methane detector using higher harmonic background functions for determining the methane concentration
JP2017129374A (ja) * 2016-01-18 2017-07-27 株式会社堀場製作所 分析装置、及び、分析方法
CN108287141B (zh) * 2017-12-21 2020-11-10 北京遥测技术研究所 一种基于光谱法的多组分气体浓度分析方法
CN110068548B (zh) * 2019-05-08 2021-10-12 中国科学院合肥物质科学研究院 用于离轴积分腔系统中激光器的波长锁定装置及其锁定方法
CN110632028B (zh) * 2019-09-29 2022-09-27 安徽大学 基于光纤偏振模间干涉的零背景激光吸收光谱检测系统
CN111398216A (zh) * 2020-05-20 2020-07-10 中南大学 气体浓度检测的多频调制方法、气体浓度检测方法及系统

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