一种用于大气中杂质气体识别的新方法.pdf

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1、光电子·激光第14卷第9期2003年9月JournalofOptoelectronicsLaserVol.14No.9Se!测量!检测!%%一种用于大气中杂质气体识别的新方法申金媛1%%!苏晓星1!常胜江1!张延1!罗琦2!陈瑞良2(1.南开大学现代光学研究所9光电信息技术科学教育部重点实验室9天津300071;2.加拿大拉瓦尔大学物理学~工程物理及光学系9魁北克GIK7P4)摘要:提出利用物质的荧光光谱联合人工神经网络识别大气中杂质气体成分的新方法物质的非线性荧光光谱与其分子原子结构有关9所以当大气中含有不同的杂质(有害)气体时9混合气体具有不同的非线性荧光光谱9通过对

2、气体非线性荧光光谱的分析9可以确定大气中所含杂质气体的成分掺杂气体的非线性荧光光谱是通过大功率超短激光脉冲与气体的非线性作用得到的;对非线性荧光光谱的识别则采用人工神经网络的方法实验及计算机仿真模拟结果表明9这是一个确实可行的识别大气中杂质气体成分的新方法关键词:神经网络;气体识别;非线性荧光光谱;飞秒激光脉冲中图分类号"O433#O437文献标识码"A文章编号"1005-0086(2003)09-0954-04AnewMethodforgasComponentAnalysisinAir1%%9SUXiao-xing19C~ANGSheng-iang19Z~ANGYan-

3、xin19S~ENjin-yuan29C~ENRui-liang2LUOOi(1.InstituteofModernOptics9NankaiUniversity9KeyLab.ofOpto-electronicsInformationTechnicalScience9EMC9Tianin3000719China;2.Centerd,OptiCue9PhotoniCueetLaser(COPL)etDpartementdePhysiCue9deGniePhysiCueetd,OptiCue9UniversitLaval9OubecG1K7P49Canada)Abstrac

4、t:Anewmethodforreco9nizin99ascomPonentsinairbasedonnonlinearfluorescencesPectracom-binedwithaneuralnetworkmodelwasProPosed.thenonlinearfluorescencesPectraarerelatedtothemo-lecularstructureofmaterial.thenonlinearfluorescencesPectra9therefore9willchan9ewhenanimPure9asaPPearsintheairsothatth

5、eycanbeusedtoanalyzetheimPure9ascomPonentsintheair.weobtainedthenonlinearfluorescencesPectrabynonlinearactionbetweenthefslaserPulseandtheimPureair.AwtAneuralnetworkmodelwasemPloyedinordertofasterreco9nizethe9ascomPonentsbecauseofalotofflu-orescencesPectraandacrosssPectradataamon9different

6、9ases.Keywords:neuralnetwork;9asreco9nition;nonlinearfluorescencesPectraof9ases;fslaserPulse法的优点在于:不必取样9可以实时地遥测鉴别杂质1引言气体组分及浓度9因而避免了取样的麻烦以及其所带1~6这些方法大多需来的误差监测大气污染的方法很多要对检测的气体进行取样9因而不能实时检测大气中2原理$实验及识别结果各点的有害气体成分本文提出一种利用物质的非线性荧光光谱联合神经网络模式识别的方法来检测大气是一种克尔介质9所以飞秒激光脉冲在大气识别大气中杂质气体(有害气体)的成分这种新方中传输

7、时的非线性作用主要有克尔效应导致的自聚%收稿日期"2003-01-17%基金项目"国家自然科学基金资助项目(60277022);天津市自然科学基金重点资助项目(023800811)%%E-mail:yshen@nankai.edu.cn第9期申金媛等一种用于大气中杂质气体识别的新方法955焦和等离子体中的自由电子散焦作用实验装置如0.098%和0.049%图1所示在自聚焦区域高强度的激光脉冲引起大气中气体分子的多光子隧道电离MPI形成一个弱的等离子体然后又由于等离子体中自由电子对激光脉冲的散焦作用二者相互影响相互制约达到平7衡