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基于SVM与近红外TDLAS技术的多组分痕量气体识别与检测 被引量：9
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作者 房孝猛 王华来 +2 位作者 徐晖 黄孟强 刘向 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2909-2915,共7页
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS),采用频分多路复用(FDM)方法,研究了一种基于支持向量机(SVM)分类的近红外多组分痕量气体识别与检测系统。激光光谱技术表征气体吸收谱线时,气体在近红外波段比远红外吸收能力低,单一波段激光... 基于可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS),采用频分多路复用(FDM)方法,研究了一种基于支持向量机(SVM)分类的近红外多组分痕量气体识别与检测系统。激光光谱技术表征气体吸收谱线时,气体在近红外波段比远红外吸收能力低,单一波段激光光谱检测气体存在吸收信号弱,各气体组分相互干扰大。为提升探测精度,精准识别气体组分并同时进行多成分检测,基于可调谐半导体激光吸收光谱技术,采用频分复用的近红外TDLAS技术,搭配SVM分类算法进行混合气体的实时检测,有效避免了各气体的交叉干扰,实现了一氧化氮NO、硫化氢H_(2)S、氨气NH_(3)、二氧化氮NO_(2)、乙炔C_(2)H_(2)、二氧化碳CO_(2)、甲烷CH_(4)、氯化氢HCl八种气体标志物的痕量检测。当8个激光器同时工作时,系统控制带通滤波器进行分时滤波,并将差分锁相后的二次谐波数据依次传输至上位机实时显示。识别率超过96.3%,含量平均预测准确率均高于99.6%,取得了CH_(4)最低检测下限为0.01μL·L^(-1)的高精度检测效果,NO_(2)为0.05μL·L^(-1)、C_(2)H_(2)为0.03μL·L^(-1),其余气体检测下限均小于5μL·L^(-1)。对系统多通道检测进行抗干扰和检测下限分析,验证系统稳定工作时实现混合气体的高精度浓度检测。采用分布反馈激光器驱动和锁相放大器与数据处理的SVM算法模型结合,实现近红外TDLAS技术的多组分痕量气体识别与检测,可满足微量气体痕量级检测,对将来进行超低浓度混合气体探测有着非常重要的意义。 展开更多
关键词 可调谐半导体激光吸收光谱 频分多路复用 支持向量机 混合气体探测
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