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龙图腾网恭喜中北大学申请的专利一种基于TDLAS技术的CO₂气体浓度场探测重建方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119880851B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510363769.8，技术领域涉及：G01N21/39；该发明授权一种基于TDLAS技术的CO₂气体浓度场探测重建方法是由郝晓剑;莫璧铭;黄小东;李帅军;陈浚杰设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TDLAS技术的CO₂气体浓度场探测重建方法在说明书摘要公布了：本发明属于光电探测和气体检测的技术领域，具体为一种基于TDLAS技术的CO2气体浓度场探测重建方法，解决了现有相关系统的光谱数据维度低、精度低、响应滞后以及重建分辨率低的技术问题，其包括构建浓度场时空离散序列，构建多模态CO2气体三维浓度场模拟数据集，U‑SRResNet网络模型的超参数初始化，U‑SRResNet网络模型的超参数的训练及优化，将采集到的CO2气体浓度场原始吸光度数据输入完成训练的U‑SRResNet网络模型中；输出经过U‑SRResNet网络模型放大N倍的CO2气体浓度场重建结果。本发明满足快速、高效的TDLAS探测重建，为CO2气体浓度场精细化分布测试提供技术支撑。

本发明授权一种基于TDLAS技术的CO₂气体浓度场探测重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TDLAS技术的CO2气体浓度场探测重建方法，其特征在于，步骤为：S1、构建浓度场时空离散序列；首先构建CO2气体三维浓度场探测系统，其包括主控上位机（1）、数据采集模块（2）、信号发生模块（8）、激光驱动器（7）、第一可协调半导体激光器（5）、第二可协调半导体激光器（6）、第一激光准直器（9）、第二激光准直器（11）、第一光束扩束器（10）、第二光束扩束器（12）、第一光电面阵探测模块（3）和第二光电面阵探测模块（4）；其次，通过U型深度卷积神经网络和残差网络组合构建形成U型残差三维超分辨率成像网络模型，即U-SRResNet网络模型，利用U-SRResNet网络模型从有限的光谱数据中提取深层特征；针对不同待测区域，将待测区域浓度场离散切片的探测数据作为U-SRResNet网络模型的输入，其中第一光电面阵探测模块（3）和第二光电面阵探测模块（4）围设形成待测区域，将待测区域分为M×N分辨率的网格切片，定义M×N共有I个网格，针对其中一路探测激光进行分析，lj,i表示第j束激光束在第i个网格通过的路径；L表示路径长度；Ai表示第i个网格内的关于激光经过路径lj,i的积分吸光度；αi表示第i网格内的吸光度；P为待测区域的环境压强；假设每个网格内的待测气体温度分布为均匀的，当激光束穿越待测区域时，第i个网格内关于激光经过路径lj,i的积分吸光度Ai表示为： ，式中，CL为路径l对应的吸收组分摩尔浓度，表示气体吸收谱线在温度T下的谱线强度；通过离散网格化后，待测区域中所有路径上的积分吸光度Ai的贡献之和为，则表示为： ；为了便于计算机进行求解，将离散网格化后的待测区域的积分吸光度计算公式转化成矩阵形式，表示整个待测区域内所有的路径上的光吸收系数，即： ；其中F为矩阵系数，其由步骤S1中的CO2气体三维浓度场探测系统决定；S2、构建多模态CO2气体三维浓度场模拟数据集；针对待测空间内不同的气体浓度分布状态，模拟多种排放场景下CO2气体浓度扩散分布模态，建立一定量样本，每个样本均包含高分辨率的浓度分布CHR和低分辨率的吸光度矩阵Adata，将样本分为训练集、验证集和测试集，共同组成多模态CO2气体三维浓度场模拟数据集；S3、U-SRResNet网络模型的超参数初始化；S4、U-SRResNet网络模型超参数的训练及优化；S5、将所述CO2气体三维浓度场探测系统采集到的CO2气体浓度场原始吸光度数据输入完成训练的U-SRResNet网络模型中；S6、最终输出经过U-SRResNet网络模型放大N倍的CO2气体浓度场重建结果。

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