ВАК 2.2.6 УДК 543.42 ГРНТИ 29.31

АВТОМАТИЧЕСКАЯ КАЛИБРОВКА ЛАЗЕРНОГО СПЕКТРОМЕТРА ДЛЯ МОНИТОРИНГА ГАЗОВ: ПОДХОД НА ОСНОВЕ ДИОДНО-ЛАЗЕРНОЙ АБСОРБЦИОННОЙ СПЕКТРОСКОПИИ Автоматическая калибровка лазерного спектрометра для мониторинга газов: подход на основе диодно-лазерной абсорбционной спектроскопии

Опубликовано в Известия высших учебных заведений «Геодезия и аэрофотосъемка» · Том 70, Номер 1 · Страницы 174–183 · Рубрика: Оптические и оптико-электронные приборы и комплексы
DOI: https://doi.org/10.30533/GiA-2026-011
Получено: 24.06.2025 Одобрено: 20.02.2026 Опубликовано: 27.02.2026 Язык публикаций: RUS
Точность измерений концентрации газов с помощью лазерного спектрометра критически зависит от качества его калибровки. В серийном производстве спектрометров традиционные методы калибровки, требующие участия оператора, приводят к субъективным ошибкам, увеличению времени настройки и нестабильности результатов. В данной работе предложен полностью автоматизированный метод калибровки диодных лазерных абсорбционных спектрометров, исключающий влияние человеческого фактора и обеспечивающий стандартизацию процесса для массового производства. Технология основана на использовании эталонных газовых смесей с точно известными концентрациями, алгоритмов адаптивной настройки лазерных параметров и автоматизированной обработки спектральных данных. Предлагаемый метод автоматической калибровки диодных лазерных абсорбционных спектрометров позволяет стандартизировать процесс для массового производства и повысить надежность измерений для газов CH4, C2H4 и C2H6. Экспериментальная проверка на смесях N₂/CH₄ показала, что данный подход обеспечивает погрешность калибровки не более 2 %, что соответствует требованиям промышленного мониторинга. Применение метода открывает новые возможности для массового производства диодно-лазерных абсорбционных спектрометров. В статье также представлены перспективы развития технологии.
диодно-лазерная абсорбционная спектроскопия, мониторинг газов, лазерная спектроскопия, автоматическая калибровка
Текст Список литературы
Текст (PDF)
Читать Скачать

1. Dai J, Luo B, Shen X, et al. A Review of Optical Gas Sensing Technology for Dissolved Gas Analysis in Transformer Oil. Frontiers in Physics. 2025;13: 1547563. DOIhttps://doi.org/10.3389/fphy.2025.1547563. https://doi.org/10.3389/fphy.2025.1547563

2. Gazizov I, Pinto D, Moser H, et al. Absorption and Dispersion: In Search of a Versatile Spectroscopic Technique. Sensors and Actuators B: Chemical. 2025;436: 137688. DOIhttps://doi.org/10.1016/j.snb.2025.137688. https://doi.org/10.1016/j.snb.2025.137688

3. Shen X, Hu L, Gao Y, et al. Monitoring of Multi-component Gas Concentration in Coal Mine Based on TDLAS Technology (Invited). Acta Photonica Sinica. 2024;53(10): 1053410. DOIhttps://doi.org/10.3788/gzxb20245310.1053410. https://www.researching.cn/articles/OJ372835244cd3ac35

4. Zhang Y, Shao L, Feng S, et al. Development of Field-Deployable TDLAS Analyzer for High Precision Measurements of CO₂ and H₂O Flux. Measurement. 2026;266: 120516. DOIhttps://doi.org/10.1016/j.measurement.2026.120516. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2026.120516

5. Wang WF, Yang B, Liu HF, et al. A Multiline Fitting Method for Measuring Ethylene Concentration Based on WMS-2f/1f. Scientific Reports. 2023;13: 15302. DOIhttps://doi.org/10.1038/s41598-023-42398-2. https://doi.org/10.1038/s41598-023-42398-2

6. Ji W, Lü X, Hu W, et al. Application of TDLAS Technology to Multicomponent Detection in Olefin Production Process. Optics and Precision Engineering. 2018;26(8): 1837–1845. DOIhttps://doi.org/10.3788/OPE.20182608.1837. https://ope.lightpublishing.cn/en/article/doi/10.3788/OPE.20182608.1837

7. Wang L, Zhang T, Zhou Y, et al. Cross-Interference Correction for Multi-gas TDLAS Detection. Proceedings of SPIE – Advanced Fiber Laser Conference (AFL2023). Vol. 13104. Shenzhen, China, 2024. P. 131042P. DOIhttps://doi.org/10.1117/12.3023160. https://doi.org/10.1117/12.3023160

8. Zhang J, Zhu Y, Chen JQ, et al. Study on Online Self-Calibration Technique for Trace Gas Analyzer Based on Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy. Spectroscopy and Spectral Analysis. 2010;30(4): 1030–1034. DOIhttps://doi.org/10.3964/j.issn.1000-0593(2010)04-1030-05. https://m.researching.cn/articles/OJ82614f9d7afe47ac

9. Wang W, Wang Z, Chao X. Gaussian Process Regression for Direct Laser Absorption Spectroscopy in Complex Combustion Environments. Optics Express. 2021;29(12): 17926–17939. DOIhttps://doi.org/10.1364/OE.425662. https://doi.org/10.1364/OE.425662

10. Wang YS, Chen SX, Kong QM, et al. Research on CO Concentration Detection Based on Deep Learning and TDLAS Technology. Optics and Lasers in Engineering. 2024;181: 108420. DOIhttps://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2024.108420. https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2024.108420

11. Li H, Ren T, Zhao C. A Physics-Informed Neural Network for Non-Linear Laser Absorption Tomography. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer. 2025;330: 109229. DOIhttps://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2024.109229. https://doi.org/10.1016/j.jqsrt.2024.109229

12. Wang R, Yu P, Huang T, et al. Measurement of Engine Exhaust Plume Temperature and Concentration Distributions with Tomographic Absorption Spectroscopy and Learning-Based Absorbance Recovery. Fuel. 2024;377: 132775. DOIhttps://doi.org/10.1016/j.fuel.2024.132775. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2024.132775

13. Tu R, Gu J, Zeng Y, et al. Development and Validation of a Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy System for Hot Gas Flow and Small-Scale Flame Measurement. Sensors. 2022;22(17): 6707. DOIhttps://doi.org/10.3390/s22176707. https://doi.org/10.3390/s22176707

14. Chen Y, Wang Z, Li Z, et al. Development of an Online Detection Setup for Dissolved Gas in Transformer Insulating Oil. Applied Sciences. 2021;11(24): 12149. DOIhttps://doi.org/10.3390/app11241249. https://doi.org/10.3390/app112412149

15. Lu J, Shen C, Zhou Z, et al. A Calibration-Free, Non-Invasive, and Accurate Total Viable Count Detection Method Based on Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy Combined with Most Probable Number Counting. Optics and Lasers in Engineering. 2024;173: 107899. DOIhttps://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2023.107899. https://doi.org/10.1016/j.optlaseng.2023.107899

Войти или Создать
* Забыли пароль?