Sensors and Actuators B Chemical· 2026Q1
Harmonik-birleşik çift dallı yapay sinir ağı kullanarak ışık yoğunluğu zayıflaması altında sağlam açık yol metan algılama
Robust open-path methane sensing under light-intensity attenuation using a harmonic-coupled dual-branch neural network
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Işık zayıflaması altında sağlam metan (CH4) konsantrasyonu elde etmek için geliştirilen harmonik-birleşik zaman-frekans çift alanlı yapay sinir ağı (HC-TFNet), test örneklerinde 0.66 ppm gibi düşük bir RMSE ve 0.42 ppm gibi bir MAE elde etmiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- HC-TFNet, CH4 algılama için TDLAS-WMS'den gelen 2f ve 1f sinyallerini ortaklaşa işler.
- Bir transformatör dalı 2f dalga formundan özellik çıkarırken, bir GRU 1f arka planındaki zamansal değişimleri modeller.
- HC-TFNet, test örneklerinde 0.66 ppm RMSE ve 0.42 ppm MAE elde etmiş, 2-10 ppm için %0.9997 R^2 değeri göstermiştir.
- Zayıflama (0.1-0.9) altında, RMSE 0.64-0.97 ppm arasında kalmış, düşük geçirgenlikte geleneksel yöntemlerden daha iyi performans göstermiştir.
- Açık alan deneyleri, HC-TFNet'in RMSE (0.15 ppm) ve MAE (0.11 ppm) değerlerinin 2f/1f yöntemine göre yaklaşık %72 daha düşük olduğunu göstermiştir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Reliable open-path methane (CH 4 ) sensing requires accurate retrieval under variable optical transmission and environmental interference, which amplify errors in conventional 2 f /1 f normalization. We developed a near-infrared open-path CH 4 sensor based on tunable diode laser absorption spectroscopy with wavelength modulation spectroscopy (TDLAS-WMS) and proposed a harmonic-coupled time-frequency dual-domain neural network (HC-TFNet) for robust concentration retrieval. HC-TFNet jointly processes contaminated 2 f and synchronous 1 f signals. A patch-embedded transformer (PET) branch extracts local and global features from the 2 f waveform, while a bidirectional gated recurrent unit models temporal variations in the 1 f background. Cross-attention fuses both feature streams to reconstruct the clean 2 f waveform and predict CH 4 concentration. Online random contamination combining controlled attenuation, measured optical interference, and electrical dark noise improves robustness. Across the test samples, HC-TFNet achieved a root mean square error (RMSE) of 0.66 ppm and a mean absolute error (MAE) of 0.42 ppm, while the concentration-averaged response over 2–10 ppm exhibited an R 2 of 0.9997. Across attenuation factors of 0.1–0.9, its RMSE remained between 0.64 and 0.97 ppm, outperforming conventional filtering-based 2 f /1 f methods, particularly at low transmittance. For 6 h of valid measurements at 3 ppm, HC-TFNet reduced the minimum Allan deviation from 13.4 to 7.33 ppb compared with the 2 f /1 f method. In the 19.4-h outdoor experiment, HC-TFNet achieved an RMSE of 0.15 ppm and an MAE of 0.11 ppm relative to the LI-7700, approximately 72.6% and 70.3% lower than those of the 2 f /1 f method. These results demonstrate improved CH 4 retrieval under weak-light, complex-noise, and outdoor conditions.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Sensors and Actuators B Chemical, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Spektroskopi
SpectroscopyChemistry