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基于机器学习的非色散红外CO_(2)浓度观测仪的校准方案
1
作者
卢芷若
曹畅
+4 位作者
李旭辉
胡凝
肖薇
徐家平
刘远泽
《中国环境监测》
北大核心
2025年第3期210-224,共15页
利用非色散红外CO_(2)浓度观测仪器进行高密度组网观测是准确量化城市CO_(2)排放量和明晰城市大气CO_(2)浓度时空变化精细特征的重要手段。基于南京信息工程大学与相关企业联合研发的一款非色散红外CO_(2)浓度观测仪器,开展了跨季节的...
利用非色散红外CO_(2)浓度观测仪器进行高密度组网观测是准确量化城市CO_(2)排放量和明晰城市大气CO_(2)浓度时空变化精细特征的重要手段。基于南京信息工程大学与相关企业联合研发的一款非色散红外CO_(2)浓度观测仪器,开展了跨季节的外场平行比对实验,明确了环境要素对该仪器的影响。采用机器学习方法结合校准效果评价指标,构建了一套中等观测精度、切实可行的城市高密度组网观测校准方案。研究结果表明:大气温度、大气湿度等是影响非色散红外CO_(2)浓度观测仪器性能的主要环境要素,且这一影响呈现显著的季节差异;基于机器学习方法的校准结果可知,RF和Lasso回归的校准性能更为稳定;最优训练集时长为7 d,零点漂移的维护频率可控制在2个月;当外推比例较高时(大于50%),采用机器学习和线性回归的混合模型可有效提升校准效果。该研究可为非色散红外CO_(2)浓度观测仪器的校准提供方法参考,从而为城市CO_(2)浓度高密度组网观测提供技术支撑。
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关键词
非
色散
红外
co
_(2)
浓度
观测
仪器
机器学习
校准
城市高密度组网
温室气体
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职称材料
非色散红外CO_(2)传感器温度补偿方法研究
被引量：
7
2
作者
潘甫钱
胡斌
+1 位作者
梁晓瑜
俞跃
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期887-894,共8页
针对非色散红外CO_(2)传感器受温度影响导致测量精度低的问题,设计了单光路双通道的非色散红外CO_(2)传感器,提出一种BP神经网络补偿气室温度的新方法。本文分析了温度对传感器的光源、探测器以及对气体吸收系数的影响,并将BP神经网络...
针对非色散红外CO_(2)传感器受温度影响导致测量精度低的问题,设计了单光路双通道的非色散红外CO_(2)传感器,提出一种BP神经网络补偿气室温度的新方法。本文分析了温度对传感器的光源、探测器以及对气体吸收系数的影响,并将BP神经网络补偿气室温度方法与其他补偿方法进行了实验对比。实验结果表明,BP神经网络补偿气室温度方法优于其他补偿方法,在测量10~20浓度范围内的CO_(2)时,最大相对误差为298,重复性实验显示RSD为122,为非色散红外CO_(2)传感器补偿温度提供借鉴意义。
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关键词
co
_(
2
)
浓度
气室温度补偿
BP神经网络
非
色散
红外
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职称材料
题名
基于机器学习的非色散红外CO_(2)浓度观测仪的校准方案
1
作者
卢芷若
曹畅
李旭辉
胡凝
肖薇
徐家平
刘远泽
机构
南京信息工程大学中国气象局生态系统碳源汇重点开放实验室
耶鲁大学-南京信息工程大学大气环境中心
襄阳市气象局
耶鲁大学环境学院
江苏省气候中心
出处
《中国环境监测》
北大核心
2025年第3期210-224,共15页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFA0607501)
国家自然科学基金资助项目(42005143)
+2 种基金
中国气象局生态系统碳源汇重点开放实验室重点项目(ECSS-CMA202302)
江苏省气象局重点科研项目(KZ202206)
苏州市科技计划项目(2023ss10)。
文摘
利用非色散红外CO_(2)浓度观测仪器进行高密度组网观测是准确量化城市CO_(2)排放量和明晰城市大气CO_(2)浓度时空变化精细特征的重要手段。基于南京信息工程大学与相关企业联合研发的一款非色散红外CO_(2)浓度观测仪器,开展了跨季节的外场平行比对实验,明确了环境要素对该仪器的影响。采用机器学习方法结合校准效果评价指标,构建了一套中等观测精度、切实可行的城市高密度组网观测校准方案。研究结果表明:大气温度、大气湿度等是影响非色散红外CO_(2)浓度观测仪器性能的主要环境要素,且这一影响呈现显著的季节差异;基于机器学习方法的校准结果可知,RF和Lasso回归的校准性能更为稳定;最优训练集时长为7 d,零点漂移的维护频率可控制在2个月;当外推比例较高时(大于50%),采用机器学习和线性回归的混合模型可有效提升校准效果。该研究可为非色散红外CO_(2)浓度观测仪器的校准提供方法参考,从而为城市CO_(2)浓度高密度组网观测提供技术支撑。
关键词
非
色散
红外
co
_(2)
浓度
观测
仪器
机器学习
校准
城市高密度组网
温室气体
Keywords
NDIR
co
_(
2
)
co
ncentration monitoring instrument
machine learning
calibration
urban high-density network
greenhouse gases
分类号
X851 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
非色散红外CO_(2)传感器温度补偿方法研究
被引量：
7
2
作者
潘甫钱
胡斌
梁晓瑜
俞跃
机构
中国计量大学计量测试工程学院
中国特种设备检测研究院
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期887-894,共8页
基金
国家重点研发计划项目(No.2022YFC3004504)
中国特检院青年基金项目(No.2021青年09)资助。
文摘
针对非色散红外CO_(2)传感器受温度影响导致测量精度低的问题,设计了单光路双通道的非色散红外CO_(2)传感器,提出一种BP神经网络补偿气室温度的新方法。本文分析了温度对传感器的光源、探测器以及对气体吸收系数的影响,并将BP神经网络补偿气室温度方法与其他补偿方法进行了实验对比。实验结果表明,BP神经网络补偿气室温度方法优于其他补偿方法,在测量10~20浓度范围内的CO_(2)时,最大相对误差为298,重复性实验显示RSD为122,为非色散红外CO_(2)传感器补偿温度提供借鉴意义。
关键词
co
_(
2
)
浓度
气室温度补偿
BP神经网络
非
色散
红外
Keywords
co
_(
2
)
co
ncentration
air chamber temperature
co
mpensation
BP neural network
non dispersive infrared
分类号
TH744 [机械工程—光学工程]
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习的非色散红外CO_(2)浓度观测仪的校准方案
卢芷若
曹畅
李旭辉
胡凝
肖薇
徐家平
刘远泽
《中国环境监测》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
非色散红外CO_(2)传感器温度补偿方法研究
潘甫钱
胡斌
梁晓瑜
俞跃
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023
7
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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