近日，中國科學(xué)院合肥物質(zhì)院安光所李相賢研究員團隊在惡劣工況下復(fù)雜煙氣紅外光譜智能定量反演領(lǐng)域取得重要突破。相關(guān)研究成果分別以“FTIR quantitative analysis of high concentration CO2 overcoming saturation effects via an MIV-GWO-ELM integration framework”和“Overcoming nonlinearity in FTIR spectroscopy: A hybrid PSO-ELM approach for robust carbon monoxide monitoring in steel sintering flue gas”為題，發(fā)表在Analytical?Chemistry和Infrared Physics and Technology上。
復(fù)雜高溫煙氣在線監(jiān)測，是工業(yè)領(lǐng)域落實超低排放、推進碳減排工作的關(guān)鍵技術(shù)支撐。其中，傅里葉變換紅外光譜技術(shù)（FTIR）憑借分辨率高、可同時監(jiān)測多組分等優(yōu)勢，已成為工業(yè)復(fù)雜高溫煙氣在線監(jiān)測的重要手段。但在實際應(yīng)用中，受限于紅外儀器光譜分辨率的限制，加之工業(yè)現(xiàn)場復(fù)雜環(huán)境因素的干擾，煙氣吸光度與氣體濃度之間呈現(xiàn)明顯的非線性特征，這一問題一直是惡劣工況下，復(fù)雜煙氣成分高精度檢測的前沿技術(shù)瓶頸，嚴重制約了監(jiān)測數(shù)據(jù)的準確性。
針對上述難題，研究團隊創(chuàng)新地將傅里葉變換紅外光譜（FTIR）技術(shù)與人工智能優(yōu)化算法相結(jié)合，通過精簡、實用的算法架構(gòu)，成功實現(xiàn)了對煙氣中一氧化碳CO和二氧化碳CO2濃度的精準反演，有效提升了復(fù)雜工況下的監(jiān)測精度。
圖1.?工業(yè)煙氣多組分紅外在線監(jiān)測系統(tǒng)示意圖
在二氧化碳高濃度飽和定量分析中，研究團隊則提出了由平均影響值和灰狼優(yōu)化算法（模擬狼群狩獵和等級來尋找最優(yōu)解的群智能算法）改進的極限學(xué)習(xí)機模型（MIV-GWO-ELM）。該模型首先選擇在2250-2400 cm?1范圍的二氧化碳特征光譜區(qū)間，利用MIV算法篩選出核心光譜變量，從物理源頭上減輕飽和效應(yīng)的影響；再利用灰狼優(yōu)化算法（GWO）對網(wǎng)絡(luò)權(quán)重、偏置參數(shù)進行深度尋優(yōu)，進一步提升了模型在極端強非線性條件下，二氧化碳濃度的預(yù)測精度。
圖2.?MIV-GWO-ELM混合預(yù)測模型的運行機制
在一氧化碳監(jiān)測方面，團隊采用粒子群優(yōu)化算法（PSO）的極限學(xué)習(xí)機（ELM）混合預(yù)測模型（PSO-ELM）。該方法首先通過airPLS基線校正算法減小背景漂移造成的監(jiān)測誤差，同時選取2050-2145 cm?1這一特征波段，規(guī)避水汽與二氧化碳的重疊干擾，保證監(jiān)測信號的純粹性；隨后利用粒子群算法（PSO）的全局搜索能力對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行尋優(yōu)，有效克服了傳統(tǒng)極限學(xué)習(xí)機（ELM）因隨機初始化而導(dǎo)致的預(yù)測數(shù)值不穩(wěn)定的問題。
圖3.?(a) CO2濃度預(yù)測模型單樣本相對誤差分布；(b) CO濃度預(yù)測下不同回歸模型性能與計算效率對比
該研究為工業(yè)復(fù)雜工況下的紅外光譜定量分析，提供了新的解決方案，有望推動紅外光譜智能化在線監(jiān)測技術(shù)的落地應(yīng)用與快速發(fā)展，為工業(yè)超低排放和碳減排工作提供更精準的技術(shù)支撐。
中國科學(xué)院合肥物質(zhì)院與聊城大學(xué)聯(lián)合培養(yǎng)碩士研究生趙天翔為論文第一作者，中國科學(xué)院合肥物質(zhì)院李相賢研究員和聊城大學(xué)朱存光副教授為論文通訊作者。該研究得到國家重點研發(fā)計劃青年科學(xué)家項目、國家重點研發(fā)計劃項目的支持。
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