Российские ученые повысили точность анализа опасных газов в атмосфере

Новый способ обработки спектральных данных снизил погрешность измерений. Высокая эффективность технологии доказана экспериментально.

Юлия УгловаАвтор Hi-Tech Mail

Методы оптической спектроскопии широко применяются для анализа состава атмосферных газов, решения проблем экологической безопасности, климатических исследований, промышленного контроля и даже развития новых технологий медицинской диагностики на основе анализа дыхания пациентов. Тем не менее качество результатов часто ухудшается из-за шума в измеренных сигналах, снижающего чувствительность приборов и затрудняющего точное определение концентрации веществ.

Ученые Томского госуниверситета вместе с коллегами предложили инновационный способ обработки спектральных данных, позволяющий значительно снизить уровень помех, сохраняя при этом форму исходного спектра. Разработанный ими адаптивный фильтр улучшает разделение полезных сигналов от посторонних шумов, повышая надежность детекции компонентов газовой смеси, говорится на сайте учебного заведения. Так, проведенные эксперименты показали снижение относительной погрешности измерений почти в четыре раза по сравнению с традиционными методами фильтрации.

Главная задача экологического мониторинга атмосферного воздуха состоит не только в обнаружении вредных примесей, но и в точной оценке их содержания. Спектральные методы позволяют получать необходимые данные, но наличие фонового шума зачастую мешает интерпретации слабых сигналов.

Существуют различные подходы к устранению случайных шумов: использование аппаратных фильтров или применение цифровых обработчиков сигналов. Последние особенно популярны благодаря своей гибкости, хотя стандартные цифровые фильтры имеют общий недостаток — одинаковые настройки, применяемые ко всему диапазону спектра, приводят либо к избыточному сглаживанию интенсивных линий, либо недостаточному подавлению мелких деталей спектра.

Томскими учеными разработан специальный адаптивный цифровой фильтр, использующий комбинацию классического подхода Савицкого-Голея и метода независимых компонент (ICA). Последний заимствует идеи из статистики и машинного обучения, позволяя автоматически отделять полезные компоненты спектра от случайных колебаний. Принцип работы нового алгоритма напоминает ситуацию, когда запись разговора двух людей обрабатывается таким образом, что голоса становятся различимы по отдельности. Подобным образом спектральный сигнал выделяется из общего фона, обеспечивая наилучшую возможную чистоту результата.

Проверка разработанного метода показала его высокую эффективность при моделировании реальных условий измерения газовых смесей. Полученный результат открывает путь к созданию принципиально новых высокочувствительных газоанализаторов для промышленности, охраны окружающей среды и медицины.

Ранее ученые придумали, как превращать воду в вино.

• экология
• российские ученые

Поделиться