从扭曲的双吸收光谱中获得深度学习支持的高保真吸收光谱,用于气体定量分析
Chao Huang1, Tianyou Zhang2, Xiangchen Kong1
1State Key Laboratory of Precision Measurement Technology & Instruments, Department of Precision Instrument, Tsinghua University, Beijing, China.
一个新的深度学习框架有效地消除了双吸收光谱中的标准效应和复杂基线. 这使得精确的二氧化碳吸收光谱回收和精确的度量化成为可能,改善了激光光谱应用.
科学领域:
- 激光光谱学 激光光谱学
- 计算光谱学是一种计算光谱学.
- 化学分析 化学分析
背景情况:
- 双吸收光谱技术提供了广泛的光谱覆盖,高分辨率,速度和频率准确性.
- 在这种技术中,标准效应和复杂的基线提取阻碍了精确的光谱回收和量化.
研究的目的:
- 开发一个深度学习框架来处理扭曲的双吸收光谱数据.
- 为了克服以太龙去除和基线提取方面的挑战,以改善吸收光谱恢复.
主要方法:
- 一个U-net模型用于以太龙去除.
- 一个经过修改的U-net,具有物理约束,以及用于基线提取的代惩罚最小方程方法.
- 从HITRAN数据库中结合实验基线和模拟气体吸收光谱的训练数据集.
主要成果:
- 该框架成功获得了精确的二氧化碳吸收光谱,与HITRAN数据库保持高度一致.
- 吸收频谱的平均绝对误差小于最大吸收值的1%.
- 检索到的二氧化碳度显示相对误差低于2%,比传统方法的性能更好.
结论:
- 拟议的深度学习框架显著提高了双吸收光谱数据处理的准确性.
- 该方法证明了在大气测量和工业监测中精确量化的实际潜力.
- 进一步开发更大的网络和数据集可以扩展其适用性.
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