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河南省三门峡市渑池县段村乡,江西省吉安市万安县蔴源垦殖场,湖北省宜昌市当阳市当阳市半月镇,江苏省南京市六合区葛塘街道,云南省玉溪市江川区雄关乡,山东省临沂市兰陵县大仲村镇,黑龙江省齐齐哈尔市克东县种猪场
青海省果洛藏族自治州班玛县马可河乡,安徽省滁州市定远县吴圩镇,甘肃省兰州市西固区西柳沟街道,贵州省黔西南布依族苗族自治州册亨县者楼街道,广西壮族自治区柳州市融水苗族自治县三防镇,重庆市县巫山县官阳镇,湖南省娄底市涟源市湄江镇
西安5月15日电 (记者 阿琳娜)记者15日从西安电子科技大学获悉,该校光电工程学院徐淮良教授团队刘丽娴副教授近日在高精度气体监测方面取得新成果,从新型谐振腔设计、多模式复用和波形工程调制模式三方面出发,推动气体成分传感技术向更快响应、更高精度、更多组分发展。
“光声光谱气体监测具有小、快、准、适应性强等优势,在光声光谱气体监测方面,我们的技术目前应该说与国际最先进技术是并跑的”。刘丽娴表示。
光谱与气体的1V1关系
常用的气体监测主要通过气相色谱、电化学等方式进行,但这些对应的监测仪器存在成本高、可检测气体有限、使用寿命较短等问题,如何能够让气体监测仪成本降低、更加便携、准确度更高,还能适应大多数气体不同浓度的检测?
图为光声光谱温室气体监测仪。西安电子科技大学供图
刘丽娴在团队负责人徐淮良的指导下,开始探寻这些问题的答案,并将目标对准了“光”。
“就像人会有喜欢的颜色一样,气体也有‘喜欢’的光谱,面对‘喜欢’的光谱,它们就会呈现特定的反应,而且这种‘喜欢’是一一对应的。”刘丽娴介绍,正是由于气体与光谱几乎一对一匹配的“指纹”式特性,使得通过光来进行气体检测成为可能。
光对气体适应性很强,通俗地来说就是“不挑食”,只要选对了波段,对任何气体都可以检测”,将调制后的激光打到装有气体的光热池里,吸收了光的气体就会产生热量从而有了声压的变化,电解麦克风探测到变化后将声信号转化为电信号,经过放大的电信号被处理后即可被相应软件采集到,就会形成与之对应的波形显示图。“正是因为光与气的一一对应,和我们采用的‘光-热-声’的检测方式,确保了我们这一台机器就能够适用于各种有机、无机气体同时监测。”刘丽娴解释道。
10滴水一样大的腔体
满足了不同气体同时监测的需求,刘丽娴还需要解决小型化快速高精度探测的难题。
“虽然我们的监测方法对气体本身没有任何损耗,但是考虑到设备的应用前景,有些病患可呼出的气量可能很小,有些救援现场也只有痕量气体,所以我们就要考虑用尽量少的气体来监测。”气体用量少带来的是高频调控的难度升级,如何能够做到低频调控、抗外界扰动?
“这台仪器里最核心的部件是我们研发的新型谐振腔,这个腔体容积只有0.5毫升,相当于十滴水大小,我们通过这个腔体的设计,首先满足了微型化,其次实现低频调制,保证稳定性,第三通过放大气体吸收光之后的微弱信号,提高内部转换效率,加快监测速度。”刘丽娴指着实验台上一台约为1包A4纸大小的黑色仪器说道,“我们去医院做过常用吸入式麻醉剂七氟烷的监测,与商用监测仪相比,我们这台机子能够更快发现病人呼出气体的变化,从而对手术提供更好的保障。”
在对过程进行优化的同时,刘丽娴也在思考从源头上予以提升,她同团队成员一同投入到了量子级联激光器波长调制光声光谱技术的研究中。
量子级联激光器是一种中红外半导体激光器。之所以选择中红外波段,是因为许多气体在该波段有吸收带,且吸收线的线宽更符合气体吸收特性的要求,非常适合用于气体传感。通过量子级联激光器从源头上把对气体的“刺激”加大,原始信号变大,后续就能更好地开展研究。
量子级联激光器可将气体对中红外波段的吸收提升两个量级,因此,在高精度探测时成为必不可少的得力助手,但在中精度探测时,则会兼顾考虑成本问题,更多使用的是电力和光伏光源等形式。
优势整合实现万亿级的监测
为了满足更多室外场景的监测需要,设备也要尽可能小,便于携带,一块A4纸大小的电路板很好地解决了这一问题。这块电路板就是FPGA,即现场可编程门阵列,是一种可完成通用功能的可编程逻辑芯片,将所有功能的模块都放在这块电路板上,可以实现整体的紧凑化小型化轻便化,而且各项功能的耦合性也更好。
图为光声光谱温室气体监测仪渲染图。西安电子科技大学供图
基于FPGA构架的激光调控和光声信号锁相解调模块,刘丽娴做到了对气体的全量程监测。全量程监测就是用一台仪器,在不更换、增加传感器的前提下,对气体实现从极低浓度到高浓度的监测,依据朗伯比尔定律,在FPGA基础上的多物理场耦合使仪器可自动识别气体浓度高低,气体浓度极低甚至只有痕量级别时用光声信号进行监测,浓度高时通过气体浓度对频率的影响进行监测,实现了二氧化碳气体几十ppt(万亿分之一)至100%浓度超大动态范围监测。
小、快、准、全,刘丽娴还在对这台已经犹如“六边形战士”的气体监测仪进行“升级”。“我们也在摸索与人工智能技术的结合,不管是大数据辅助降干扰,还是优化人机交互,都希望能够在这个赛道做到更好。”刘丽娴说道。(完)
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