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申请/专利权人：中国计量大学

摘要：本发明涉及环境监测和分析技术领域，公开了一种跨场景的有毒有害气体的光谱溯源标定方法，包括以下步骤：S1：数据采集与预处理，在不同场景使用光谱仪收集气体光谱数据，并记录环境参数，再对光谱数据进行噪声去除和基线校正；S2：场景响应函数的建立与应用，分析环境参数对光谱数据的影响，建立动态场景响应函数，使用场景响应函数校正光谱数据；S3：偏频锁定波长的选择与应用；S4：深度学习模型的训练与应用；S5：边缘计算与物联网集成；S6：增强现实AR技术的应用。本发明提高了对气体的识别能力和检测精度，检测误差可控制在±0.1ppm，使用深度学习模型处理和分析光谱数据，进一步提高了检测的准确性的效果。

主权项：1.一种跨场景的有毒有害气体的光谱溯源标定方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1：数据采集与预处理，在不同场景下使用光谱仪收集气体光谱数据，并记录环境参数，再对光谱数据进行噪声去除和基线校正；S2：场景响应函数的建立与应用，分析环境参数对光谱数据的影响，建立动态场景响应函数，使用场景响应函数校正光谱数据；S3：偏频锁定波长的选择与应用，分析波长稳定性，选择偏频锁定波长，在实际应用中使用选择的波长进行校正；S4：深度学习模型的训练与应用，建立和训练深度学习模型，将校正后的光谱数据输入模型，实时预测气体类型和浓度；S5：边缘计算与物联网集成，在边缘设备上进行实时数据处理，通过物联网实现数据无线传输和远程监控；S6：增强现实AR技术的应用，利用AR技术实现数据可视化和辅助决策；所述S1步骤中，在城市、郊区、工业区不同场景下，使用多种光谱仪收集有毒有害气体的光谱数据，所述多种光谱仪包括红外光谱仪、紫外光谱仪和可见光谱仪，收集的光谱数据包含不同波长的吸收信息，有助于区分和识别不同类型的气体；在每个数据收集场景中，记录环境参数，所述环境参数包括温度、湿度和气压，在每个光谱仪模块中嵌入温度、湿度和气压传感器，实时监控环境参数，建立数据关联模型，将环境参数与光谱数据关联存储后使每条光谱数据都对应准确的环境参数；所述S2步骤中，分析不同场景下的环境因素对光谱数据的影响，建立动态场景响应函数SRF根据实时环境参数调整光谱数据，消除由于环境变化引起的光谱数据偏移，从预处理后的光谱数据中提取关键特征，所述关键特征包括波长偏移量和吸收峰强度，构建多元线性回归模型，将温度、湿度、气压的环境参数作为输入，自变量为光谱校正参数，进行模型训练，通过训练得到场景响应函数，根据实时环境参数动态调整光谱数据；将实时环境参数输入场景响应函数，得到光谱校正参数，对光谱数据进行校正，在光谱仪器内嵌入实时校正模块，根据场景响应函数对实时采集的数据进行动态校正；所述S3步骤中，分析不同气体的特征吸收波长在各场景下的稳定性，选择在各种场景下变化最小的波长作为偏频锁定波长λ1，利用大数据分析技术，统计各场景下不同波长的稳定性，选择变化最小的波长，并通过大量实验验证，确定偏频锁定波长的可靠性；根据波长稳定性分析结果，选择变化最小的波长作为偏频锁定波长，并在后续测试和实际应用中使用这些波长进行校正，在光谱仪器中嵌入固定锁定模块，自动选择和应用偏频锁定波长进行数据校正。

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百度查询： 中国计量大学 一种跨场景的有毒有害气体的光谱溯源标定方法