CN117451671A - 一种反演气体浓度的方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents
一种反演气体浓度的方法、装置、存储介质及电子设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117451671A CN117451671A CN202311777596.1A CN202311777596A CN117451671A CN 117451671 A CN117451671 A CN 117451671A CN 202311777596 A CN202311777596 A CN 202311777596A CN 117451671 A CN117451671 A CN 117451671A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- gas
- absorption peak
- spectral line
- medium
- absorption
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 43
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims abstract description 116
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 54
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 15
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 10
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 7
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 107
- VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N methane Chemical compound C VNWKTOKETHGBQD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 26
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 5
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 4
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 2
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000002835 absorbance Methods 0.000 description 1
- 238000004847 absorption spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 239000002360 explosive Substances 0.000 description 1
- 231100001261 hazardous Toxicity 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 238000012887 quadratic function Methods 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Chemical compound O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/39—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using tunable lasers
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Algebra (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Optics & Photonics (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本申请揭示了一种反演气体浓度的方法、装置、存储介质及电子设备，所述方法包括：S100：获取激光穿过待测气体介质后的原始谱线，并进一步获取原始谱线中的气体吸收峰谱线；S200：基于所述气体吸收峰谱线计算所述待测气体介质的吸收面积；S300：构建气体介质浓度检测模型；S400：将由步骤S200所获取的待测气体介质的吸收面积输入构建好的气体介质浓度检测模型，以获得所述待测气体介质的浓度。本申请所述方法不需要考虑压强对应线宽的影响，能够提高气体介质的浓度检测精度。
Description
技术领域
本申请属于光学气体传感检测领域，具体涉及一种反演气体浓度的方法、装置、存储介质及电子设备。
背景技术
随着我国科技进步与社会、经济的发展，人们对生产生活环境的要求日益增加。环境中易燃易爆、有毒等危险气体泄漏引起的事故对相关人员的生命和财产安全造成了重大的威胁。
可调谐半导体激光光谱吸收技术（TDLAS）是通过利用激光能量被气体分子“选频”吸收形成吸收光谱的原理来测量气体浓度，具有高灵敏度、响应速度快、安全性能高、检测极限达到ppb量级等优点，被开发为多种多样的遥测类设备，广泛地应用于工业检测、安全防护、气象监测等领域。
TDLAS技术的核心是朗伯-比尔(Lambert-Beer)定律。当一束强度为I0的激光穿过装有某种气体时，气体分子对入射的激光进行选择性吸收，激光强度会因分子吸收而有所衰减，其强度变化可表示为：
It=I0exp[-pS(T)Г(ν)CL] （1）
式中，I0为输入光强，It为激光穿过气体介质后的原始谱线强度；S(T)为该气体特征谱线的线强度，是温度的单值函数；p为气体介质的总压；L为激光在气体中传播的距离；C为气体介质的浓度；ν为扫描频率；Г(ν)为线型函数，它表示吸收谱线的具体形状，与T、p以及气体中的各组分含量有关，一般认为气体吸收线型函数是标准的，进行归一化处理，即：
（2）
目前，直接吸收光谱法中浓度的计算方法常采用峰值算法，该算法根据实测吸收谱线的线性部分拟合出基线，利用实测谱线与基线相减或相除得到的吸收谱线峰值与标准浓度进行二次拟合，得到气体浓度与峰值的对应关系。但由于外界环境（温度和压力）的影响使得线型函数发生相应的变化，即洛伦兹线型的线宽随压强成正比关系变化，而温度影响线型函数的线强，在230-340K的温度范围内，吸收谱峰值随温度成二次曲线关系变化，导致浓度反演存在一定误差（温度对于峰值的影响大约为0.16%/℃，压强对线宽的影响大约为0.1cm/atm）。
另一种常用的气体浓度的算法是全谱积分法，根据式（1）、（2），
待测气体的浓度值C可表示为：
（3）
只要得到光谱吸收率在波数范围内的积分值F，并且通过测量得到实验中气体的压力、温度和光程长等参数，就可以通过式（3）反演出气体的浓度。
全谱积分法考虑到了光谱展宽的影响，利用对洛伦兹谱线的积分来得到吸收面积，再进行吸收面积与标准浓度的二次拟合。虽然积分算法比峰值算法误差更小，但由于激光器扫描波长范围有限（一般驱动激光器使得激光器扫描波长范围覆盖待测气体的其中一个吸收峰波长），无法对所有待测气体吸收峰波长（以甲烷为例，甲烷的吸收峰包括1653.72nm、3.32um、7.65um等多个波长）范围的洛伦兹吸收进行积分，给浓度反演带来困难。
另外，在实际应用遥感测量中，由于激光会照射在不同物体的表面，不同的照射角度，这会导致光电探测器接受到的光强存在很大的起伏变化，从而造成浓度反演的误差，严重影响遥测设备的测量精度。
发明内容
针对现有技术中的不足，本申请的目的在于提供一种反演气体浓度的方法，该方法能够提高气体介质的浓度检测精度。
为实现上述目的，本申请提供以下技术方案：
一种反演气体浓度的方法，所述方法包括以下步骤：
S100：获取激光穿过待测气体介质后的原始谱线，并进一步获取原始谱线中的气体吸收峰谱线；
S200：基于所述气体吸收峰谱线计算所述待测气体介质的吸收面积；
S300：构建气体介质浓度检测模型；
S400：将由步骤S200所获取的待测气体介质的吸收面积输入构建好的气体介质浓度检测模型，以获得所述待测气体介质的浓度。
优选的，步骤S100中，所述获取原始谱线中的气体吸收峰谱线包括以下步骤：
S101：去掉所述原始谱线中的吸收峰部分，保留吸收峰部分两端的无吸收峰部分；
S102：截取无吸收峰部分的数据，对所截取的数据拟合获得原始谱线的基线，即为输入光强；
S103：利用基线减去原始谱线，以获得气体吸收峰谱线。
优选的，步骤S200中，基于所述气体吸收峰谱线计算所述待测气体介质的吸收面积包括以下步骤：
通过计算气体吸收峰谱线中心波长半高宽范围内的面积以获取待测气体介质的吸收面积。
优选的，步骤S200中，基于所述气体吸收峰谱线计算所述待测气体介质的吸收面积还包括以下步骤：
对所述气体吸收峰谱线进行拟合，获得标准洛伦兹函数，对标准洛伦兹函数积分，以获得待测气体介质的吸收面积。
优选的，所述方法还包括以下步骤：
基于步骤S102中截取的无吸收峰部分的数据获取待测气体介质的背景光强。
优选的，所述待测气体介质的背景光强通过下式计算：
I= start-/> end
其中，I表示待测气体介质的背景光强； start表示所截取的无吸收峰部分的起点数据；/> end表示所截取的无吸收峰部分的终点数据。
本申请一种反演气体浓度的装置，包括：
获取模块，用于获取激光穿过待测气体介质后的原始谱线，以及用于进一步获取原始谱线中的气体吸收峰谱线；
第一计算模块，用于基于气体吸收峰谱线计算待测气体介质的吸收面积；
模型构建模块，用于构建气体介质浓度检测模型；
第二计算模块，用于将由第一计算模块计算获取的待测气体介质的吸收面积输入由模型构建模块构建的气体介质浓度检测模型，以获得待测气体介质的浓度。
本申请还提供一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如前任一所述的方法。
本申请还提供一种电子设备，包括：
存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，
所述处理器执行所述程序时实现如前任一所述的方法。
与现有技术相比，本申请带来的有益效果为：
1、本申请对吸收峰谱线中心波长半高宽范围内间接计算吸收面积，在一定程度上既减小了峰值法由于环境因素对线型函数展宽的影响，又解决了全光谱积分法由于激光器扫描波长范围有限，无法对所有洛伦兹吸收的波长范围进行积分的难题。
2、本申请通过建立气体浓度C与吸收面积除以背景光强（）的函数关系，可以消除由于激光会照射在不同物体的表面，不同的照射角度，导致光电探测器接受到的光强起伏变化的影响，提高遥测设备的测量精度。
附图说明
图1是本申请一个实施例提供的一种反演气体浓度的方法的流程图；
图2是压强对线宽的影响示意图；
图3是本申请另一个实施例提供的原始谱线It上的无吸收峰部分和吸收峰部分的示意图；
图4是本申请另一个实施例提供的对无吸收峰部分拟合后的示意图；
图5是本申请另一个实施例提供的气体吸收峰谱线的吸收面积示意图；
图6是本申请另一个实施例提供的甲烷气体的拟合曲线示意图。
具体实施方式
下面将参照附图1至图6详细地描述本申请的具体实施例。虽然附图中显示了本申请的具体实施例，然而应当理解，可以通过各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本申请，并且能够将本申请的范围完整的传达给本领域的技术人员。
需要说明的是，在说明书及权利要求当中使用了某些词汇来指称特定组件。本领域技术人员应可以理解，技术人员可能会用不同名词来称呼同一个组件。本说明书及权利要求并不以名词的差异作为区分组件的方式，而是以组件在功能上的差异作为区分的准则。如在通篇说明书及权利要求当中所提及的“包含”或“包括”为一开放式用语，故应解释成“包含但不限定于”。说明书后续描述为实施本申请的较佳实施方式，然所述描述乃以说明书的一般原则为目的，并非用以限定本申请的范围。本申请的保护范围当视所附权利要求所界定者为准。
为便于对本申请实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个附图并不构成对本申请实施例的限定。
一个实施例中，如图1所示，本申请提出一种反演气体浓度的方法，包括以下步骤：
S100：获取激光穿过待测气体介质后的原始谱线，并进一步获取原始谱线中的气体吸收峰谱线；
S200：基于所述气体吸收峰谱线计算所述待测气体介质的吸收面积；
S300：构建气体介质浓度检测模型；
S400：将由步骤S200所获取的待测气体介质的吸收面积输入构建好的气体介质浓度检测模型，以获得所述待测气体介质的浓度。
上述方法构成了本申请的完整技术方案。如背景技术公式（1）所示，气体吸收线型函数Г(ν)的线宽随It成正比关系变化（压强对线宽影响如图2所示）。而线型中心的峰值吸收率不随压强而改变，这是由于线型本身的峰值与压强成反比，该影响抵消了压强所致分子数密度变化的影响，即对峰值的影响可以忽略，而温度影响在温度起伏不太大的情况下对检测结果的影响并不明显可以忽略。本实施例所述技术方案通过计算气体吸收峰谱线中心波长半高宽范围的面积作为待测气体吸收面积，且由于不需要考虑压强对线宽的影响，因此可以减小由于压强对线宽的影响所带来的误差，进而能够提高气体介质浓度的测量精度。
另一个实施例中，步骤S100中，所述获取原始谱线中的气体吸收峰谱线包括以下步骤：
S101：如图2所示，获取激光穿过待测气体介质后的原始谱线强度It之后，去掉It中的吸收峰部分，保留吸收峰部分两端的无吸收峰部分；
该步骤中，吸收峰是指在吸收光谱中吸收度随波长变化的曲线上中心波长所对应的最大吸收值。每一中气体分子的光谱线都不是唯一的频率，而是按照某一方式在中心频率左右呈连续分布，由于各种因素的影响，每一个光谱线都不是唯一的频率，而是按照某一方式在中心频率左右呈连续分布，这是由气体分子的能级展宽造成的，故而所看到的吸收峰呈现一定宽度。而无吸收峰是由于红外光的振动频率与待测气体化合物分子振动产生的频率不一致而未出现吸收峰。
S102：截取无吸收峰部分的数据，所截取的数据的起点表示为 start，所截取的数据的终点表示为/> end，对所截取的数据，即/> start和/> end通过二项式拟合获得It的基线，即为输入光强I0；
S103：利用输入光强I0减去原始谱线强度It，获得气体吸收峰谱线。
另一个实施例中，步骤S200中，通过计算气体吸收峰谱线中心波长半高宽范围内（即如图3所示的气体吸收峰谱线峰值H的1/2处对应的线宽）的面积以获得待测气体介质的吸收面积，具体如下式所示：
其中，A表示待测气体介质的吸收面积，n表示采样数据点的个数；I 0 表示输入光强；I t 表示激光穿过待测气体介质后的原始谱线强度。
另一个实施例中，步骤S200中，基于所述气体吸收峰谱线计算所述待测气体介质的吸收面积还包括以下步骤：
对所述气体吸收峰谱线进行拟合，获得标准洛伦兹函数，对标准洛伦兹函数积分，以获得待测气体介质的吸收面积。
本实施例中，标准洛伦兹函数表示如下：
其中，v表示扫描频率，表示吸收谱线的中心频率，r表示吸收谱线的半高宽，π表示圆周率。
吸收面积A表达式为：
其中，x 1 表示起始扫描波数，x 2 表示终止扫描波数。
另一个实施例中，如图4所示，利用所截取的无吸收峰部分的起点数据 start及所截取的无吸收峰部分的终点数据/> end计算所述待测气体介质的背景光强：
I= start-/> end
其中，I表示待测气体介质的背景光强； start表示所截取的无吸收峰部分的起点数据；/> end表示所截取的无吸收峰部分的终点数据。
另一个实施例中，步骤S300中，所述气体介质浓度检测模型表示为：
C=a()2+b(/>)+m
其中，C表示气体介质的浓度；a、b和m表示拟合系数。
本实施例中，上述模型的构建过程为：
采集已知浓度气体的浓度样本c1,c2,c3,…,cn（n≥10），利用前述方法获取已知浓度气体的吸收面积A1,A2,A3,…,An和背景强度I1,I2,I3,…,In，计算对应的A i 与I i 相除的值，对气体传感器标定获得数据集：（c1,）,（c2,/>）,（c3,/>）,…，（cn,/>），利用MATLAB软件对该数据集进行二次曲线拟合，即可获得气体介质浓度检测模型C=a(/>)2+b(/>)+m，其中，C表示气体介质浓度，a、b和m表示拟合系数，从拟合结果中获得。
在一个具体实施例中，本申请以甲烷作为测量气体（甲烷只是示例性的，本方法亦可用于包括一氧化碳、二氧化碳和水蒸气等在内的各类气体的浓度测量），设置10个不同甲烷气体浓度测试点，对甲烷的直接吸收光谱进行提取，获取了10组不同已知浓度的甲烷所对应的吸收面积A除以背景光强I的值（），具体如表1所示：
表1
对表1中的数据利用MATLAB软件进行直接拟合，拟合函数选取一次函数、二次函数，相关系数分别为：0.9264、0.9959，拟合后的曲线如图6所示，由于二次函数拟合结果更接近实测曲线，因此二次拟合更可靠，即得到甲烷气体未知浓度C与吸收面积除以背景光强（）的对应关系为：C=0.0001344(/>)2+0.4993(/>)+773.4，需要说明的是，该式中的系数0.0001344、0.4993和773.4均由MATLAB软件自动拟合生成。
进一步的，本申请将背景技术中所述的峰值算法与本申请所述方法分别在白纸反射、草坪反射和砂石路反射环境下对甲烷气体的浓度检测结果进行了比对，具体比对结果如表2所示：
表2
由表2可以看出，在甲烷气体标准浓度一定的情况下，无论是白纸反射、草坪反射，还是砂石路反射，本申请所述方法对于甲烷的浓度检测相比标准浓度的误差更小，说明本申请所述方法相比峰值算法能够提高甲烷气体的浓度检测精度。而之所以本申请所述方法能够提高气体介质浓度的检测精度，原因在于：
1、本申请所述方法通过计算气体吸收峰谱线中心波长半高宽范围内（即如图3所示的气体吸收峰谱线峰值H的1/2处对应的线宽）的面积以获得待测气体介质的吸收面积，由于不需要考虑压强对线宽的影响，因此就能够减小压强对线宽的影响带来的误差；
2、本申请所构建的浓度检测模型中由于背景光强I因子的存在，在遥感测量中，能够消除由于激光照射在不同物体的表面，不同的照射角度，导致光电探测器接受到的光强起伏变化的影响所带来的误差。
另一个实施例中，本申请还提供了一种反演气体浓度的装置，包括：
获取模块，用于获取激光穿过待测气体介质后的原始谱线，以及用于进一步获取原始谱线中的气体吸收峰谱线；
第一计算模块，用于基于气体吸收峰谱线计算待测气体介质的吸收面积；
模型构建模块，用于构建气体介质浓度检测模型；
第二计算模块，用于将由第一计算模块计算获取的待测气体介质的吸收面积输入由模型构建模块构建的气体介质浓度检测模型，以获得待测气体介质的浓度。
另一个实施例中，本申请还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如前任一所述的方法。
另一个实施例中，本申请还提供了一种电子设备，包括：
存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，
所述处理器执行所述程序时实现如前任一所述的方法。
上述对本申请中涉及的发明的一般性描述和对其具体实施方式的描述不应理解为是对该发明技术方案构成的限制。本领域所属技术人员根据本申请的公开，可以在不违背所涉及的发明构成要素的前提下，对上述一般性描述或/和具体实施方式（包括实施例）中的公开技术特征进行增加、减少或组合，形成属于本申请保护范围之内的其它的技术方案。
Claims (9)
1.一种反演气体浓度的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S100：获取激光穿过待测气体介质后的原始谱线，并进一步获取原始谱线中的气体吸收峰谱线；
S200：基于所述气体吸收峰谱线计算所述待测气体介质的吸收面积；
S300：构建气体介质浓度检测模型；
S400：将由步骤S200所获取的待测气体介质的吸收面积输入构建好的气体介质浓度检测模型，以获得所述待测气体介质的浓度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S100中，所述获取原始谱线中的气体吸收峰谱线包括以下步骤：
S101：去掉所述原始谱线中的吸收峰部分，保留吸收峰部分两端的无吸收峰部分；
S102：截取无吸收峰部分的数据，对所截取的数据拟合获得原始谱线的基线，即为输入光强；
S103：利用输入光强减去原始谱线，以获得气体吸收峰谱线。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S200中，基于所述气体吸收峰谱线计算所述待测气体介质的吸收面积包括以下步骤：
通过计算气体吸收峰谱线中心波长半高宽范围内的面积以获取待测气体介质的吸收面积。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤S200中，基于所述气体吸收峰谱线计算所述待测气体介质的吸收面积还包括以下步骤：
对所述气体吸收峰谱线进行拟合，获得标准洛伦兹函数，对标准洛伦兹函数积分，以获得待测气体介质的吸收面积。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：
基于步骤S102中截取的无吸收峰部分的数据获取待测气体介质的背景光强。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述待测气体介质的背景光强通过下式计算：
I= start-/> end
其中，I表示待测气体介质的背景光强； start表示所截取的无吸收峰部分的起点数据；/> end表示所截取的无吸收峰部分的终点数据。
7.一种反演气体浓度的装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取激光穿过待测气体介质后的原始谱线，以及用于进一步获取原始谱线中的气体吸收峰谱线；
第一计算模块，用于基于气体吸收峰谱线计算待测气体介质的吸收面积；
模型构建模块，用于构建气体介质浓度检测模型；
第二计算模块，用于将由第一计算模块计算获取的待测气体介质的吸收面积输入由模型构建模块构建的气体介质浓度检测模型，以获得待测气体介质的浓度。
8.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行权利要求1至6任一所述的方法。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，
所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至6任一所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311777596.1A CN117451671B (zh) | 2023-12-22 | 2023-12-22 | 一种反演气体浓度的方法、装置、存储介质及电子设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311777596.1A CN117451671B (zh) | 2023-12-22 | 2023-12-22 | 一种反演气体浓度的方法、装置、存储介质及电子设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117451671A true CN117451671A (zh) | 2024-01-26 |
| CN117451671B CN117451671B (zh) | 2024-05-14 |
Family
ID=89591403
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311777596.1A Active CN117451671B (zh) | 2023-12-22 | 2023-12-22 | 一种反演气体浓度的方法、装置、存储介质及电子设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117451671B (zh) |
Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102590157A (zh) * | 2012-02-20 | 2012-07-18 | 山西大学 | 元素光谱分析方法及采用该方法的激光元素勘探设备 |
| CN102798610A (zh) * | 2012-06-05 | 2012-11-28 | 清华大学 | 一种基于半高宽积分法的气体浓度在线测量方法 |
| JP2013050403A (ja) * | 2011-08-31 | 2013-03-14 | Shimadzu Corp | ガス分析装置 |
| WO2013119320A1 (en) * | 2012-02-10 | 2013-08-15 | Adelphi University | High finesse optical cavity detection of trace gas species using multiple line integrated absorption spectroscopy |
| US20140229118A1 (en) * | 2013-02-14 | 2014-08-14 | Jeol Ltd. | Method and Apparatus for Sample Analysis |
| CN108181266A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-06-19 | 合肥金星机电科技发展有限公司 | Tdlas气体浓度检测方法 |
| US20180275049A1 (en) * | 2015-09-30 | 2018-09-27 | Consiglio Nazionale Delle Ricerche - Cnr | Method for measuring the concentration of trace gases by scar spectroscopy |
| CN112666124A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-04-16 | 山东大学 | 用于复杂环境的吸收光谱半高全宽积分气体检测方法 |
| CN114441477A (zh) * | 2022-04-11 | 2022-05-06 | 华电智控（北京）技术有限公司 | 基于宽吸收谱线气体的浓度检测方法及装置 |
| CN116519629A (zh) * | 2023-04-27 | 2023-08-01 | 西北核技术研究所 | 一种高压环境下的tdlas测量信号谱线参数获取方法 |
| CN116879190A (zh) * | 2023-08-25 | 2023-10-13 | 南京航空航天大学 | 一种基于光谱解析算法的多组分气体浓度检测方法 |
| CN117091760A (zh) * | 2023-10-20 | 2023-11-21 | 国科大杭州高等研究院 | 单光子时间相关测距和气体浓度探测方法、装置及介质 |
| CN117197415A (zh) * | 2023-11-08 | 2023-12-08 | 四川泓宝润业工程技术有限公司 | 天然气长输管道巡检区域目标检测方法、装置及存储介质 |
-
2023
- 2023-12-22 CN CN202311777596.1A patent/CN117451671B/zh active Active
Patent Citations (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013050403A (ja) * | 2011-08-31 | 2013-03-14 | Shimadzu Corp | ガス分析装置 |
| WO2013119320A1 (en) * | 2012-02-10 | 2013-08-15 | Adelphi University | High finesse optical cavity detection of trace gas species using multiple line integrated absorption spectroscopy |
| CN102590157A (zh) * | 2012-02-20 | 2012-07-18 | 山西大学 | 元素光谱分析方法及采用该方法的激光元素勘探设备 |
| CN102798610A (zh) * | 2012-06-05 | 2012-11-28 | 清华大学 | 一种基于半高宽积分法的气体浓度在线测量方法 |
| US20140229118A1 (en) * | 2013-02-14 | 2014-08-14 | Jeol Ltd. | Method and Apparatus for Sample Analysis |
| US20180275049A1 (en) * | 2015-09-30 | 2018-09-27 | Consiglio Nazionale Delle Ricerche - Cnr | Method for measuring the concentration of trace gases by scar spectroscopy |
| CN108181266A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-06-19 | 合肥金星机电科技发展有限公司 | Tdlas气体浓度检测方法 |
| CN112666124A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-04-16 | 山东大学 | 用于复杂环境的吸收光谱半高全宽积分气体检测方法 |
| CN114441477A (zh) * | 2022-04-11 | 2022-05-06 | 华电智控（北京）技术有限公司 | 基于宽吸收谱线气体的浓度检测方法及装置 |
| CN116519629A (zh) * | 2023-04-27 | 2023-08-01 | 西北核技术研究所 | 一种高压环境下的tdlas测量信号谱线参数获取方法 |
| CN116879190A (zh) * | 2023-08-25 | 2023-10-13 | 南京航空航天大学 | 一种基于光谱解析算法的多组分气体浓度检测方法 |
| CN117091760A (zh) * | 2023-10-20 | 2023-11-21 | 国科大杭州高等研究院 | 单光子时间相关测距和气体浓度探测方法、装置及介质 |
| CN117197415A (zh) * | 2023-11-08 | 2023-12-08 | 四川泓宝润业工程技术有限公司 | 天然气长输管道巡检区域目标检测方法、装置及存储介质 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| ZHU, GF等: "Oxygen Concentration Detection and Calibration Method Improvement in Pharmaceutical Vial Based on Wavelength Modulation Spectroscopy", 《SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS》, vol. 37, no. 10, 31 October 2017 (2017-10-31), pages 3133 - 3137 * |
| 周晓巍;刘华锋;: "TDLAS气体浓度反演的状态空间方法", 强激光与粒子束, no. 08, 15 August 2008 (2008-08-15), pages 1261 - 1264 * |
| 王一红等: "基于二次-四次谐波联用的免标定波长调制激光吸收光谱方法", 《光谱学与光谱分析》, vol. 43, no. 02, 28 February 2023 (2023-02-28), pages 368 - 373 * |
| 陈昊等: "TDLAS技术中不同背景气体的混合气体浓度算法", 《光谱学与光谱分析》, vol. 40, no. 10, 31 December 2020 (2020-12-31), pages 3015 - 3020 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN117451671B (zh) | 2024-05-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108760681A (zh) | 一种基于波形分解的路径平均温度测量系统与方法 | |
| CN103698298B (zh) | 采用基于短腔腔增强关联光谱技术测量气体浓度的装置测量气体浓度的方法 | |
| CN109991189B (zh) | 一种基于波数漂移修正的固定点波长调制气体浓度测量装置及其测量方法 | |
| CN112763454B (zh) | 一种多气体传感系统及检测方法 | |
| Werle et al. | Fast chemical sensor for eddy-correlation measurements of methane emissions from rice paddy fields | |
| Hovde et al. | Methane emissions from a landfill measured by eddy correlation using a fast response diode laser sensor | |
| CN104730021A (zh) | 一种非分光红外气体传感器的标定方法 | |
| CN114993987B (zh) | 基于吸收光谱幅值调制的温度及气体浓度测量方法与系统 | |
| CN110907384A (zh) | 一种基于傅里叶域光学相干吸收光谱技术的气体检测系统及其工作方法 | |
| CN113607686B (zh) | 一种基于修正tdlas背景信号漂移的气体浓度检测方法、系统及计算机可读存储介质 | |
| Wang et al. | Double-enhanced multipass cell-based wavelength modulation spectroscopy CH 4 sensor for ecological applications | |
| CN104596962B (zh) | 基于激光气体传感器的不同气体交叉标定方法及系统 | |
| JP2001343324A (ja) | 赤外線吸光スペクトルのベースライン補正方法及びそのプログラム記録媒体 | |
| CN108333143B (zh) | 一种基于可调谐激光吸收光谱的水汽浓度测量修正方法 | |
| CN117451671B (zh) | 一种反演气体浓度的方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN103411923A (zh) | 一种采用双路可调谐激光吸收光谱技术的归一化降噪方法 | |
| Zhang et al. | Water vapor detection system based on scanning spectra | |
| CN115993346A (zh) | 基于tdlas及温度补偿的大气质量监测方法及系统 | |
| CN114323507B (zh) | 一种西林瓶密封完整性测量装置和方法 | |
| CN108613946A (zh) | 基于激光吸收光谱技术的种子活力测量系统及方法 | |
| CN115389457A (zh) | 基于变区域锁相放大的开放式激光气体检测方法及系统 | |
| CN111623935B (zh) | 基于近红外光谱法的核电站主蒸汽管道泄露监测方法 | |
| Gao et al. | A system for gas sensing employing correlation spectroscopy and wavelength modulation techniques with a multimode diode laser | |
| Cheng et al. | Acousto-optic differential optical absorption spectroscopy for atmospheric measurement of nitrogen dioxide in Hong Kong | |
| CN115343233B (zh) | 一种开放路径上痕量气体浓度的实时测量方法与装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |