一种颗粒物影响下采用双波长激光检测气体浓度的系统及方法
技术特征:
1.一种颗粒物影响下的气体浓度预测模型的训练方法,其特征在于,包括:
2.一种颗粒物影响下的气体浓度预测方法,其特征在于,包括:
3.如权利要求1所述的第mj个颗粒物条件下的输入矩阵其特征为:
4.如权利要求1所述的卷积神经网络模型,包含输入层,卷积层,激活层,池化层,全连接层,具体如下:
5.如权利要求2所述的的获取颗粒物的浓度数据,其特征在于,基于tof激光雷达获取颗粒物浓度数据,通过建立测量距离和真实距离的差值和颗粒物浓度的关系,得到颗粒物浓度,具体包括以下步骤:
6.如权利要求2所述的获取训练不同颗粒物浓度下的不同浓度气体的浓度检测数据,其特征在于,基于可调谐半导体激光器获取气体浓度数据,运用激光吸收光谱技术进行气体的测量,本发明以检测so2为主,其特征为:
7.如权利要求4所述的基于tof激光雷达获取颗粒物浓度数据,其特征在于:
8.如权利要求5所述的可调谐二极管激光吸收光谱技术(tdlas),其特征在于:
9.如权利要求6所述,基于可调谐半导体激光器获取气体浓度数据,其特征在于:
技术总结
本发明属于环境监测技术领域,提供一种颗粒物影响下的气体浓度预测系统、方法及模型训练方法。所述气体浓度预测模型的训练方法,包括获取训练颗粒物浓度数据,训练不同颗粒物浓度下的不同浓度气体的浓度检测数据;获取不同颗粒物浓度下的不同浓度气体的浓度检测数据对应的气体真实浓度标签,基于以上数据训练气体浓度预测模型,由于不同颗粒物浓度对气体浓度影响差异较大,对不同颗粒物浓度划分浓度区间,对不同区间的数据分别搭建各自的气体浓度预测模型,从而实现更准确的浓度预测。本发明能排除颗粒物的影响,在颗粒物和气体共存的情况下,提高气体浓度检测的准确度,不需要额外的探测工具,有效实现气体浓度检测。
技术研发人员:桂林,曹明玉,彭煜
受保护的技术使用者:上海第二工业大学
技术研发日:
技术公布日:2024/11/26
文档序号 :
【 40126137 】
技术研发人员:桂林,曹明玉,彭煜
技术所有人:上海第二工业大学
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
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