基于快速不动点法及神经网络的机动车尾气NO和NO2定量分析研究

作者：张恺; 张玉钧; 何莹; 尤坤; 刘国华; 陈晨; 高彦伟; 贺春贵; 鲁一冰; 刘文清

来源：大气与环境光学学报, 2016, 11(06): 435-441.

• 机动车尾气
• NO
• NO2
• 定量分析
• 快速不动点
• 人工神经网络

机动车尾气对环境的危害日益加重,机动车尾气排放浓度的检测对大气污染治理具有重要意义.设计了基于非分散紫外的机动车尾气NO、NO2浓度检测系统,搭建了实验装置,获得NO、NO2混合气体的吸收光强后,利用快速不动点(Fast ICA)算法和人工神经网络模式识别算法对机动车尾气排放NO、NO2组分进行定量分析.实验结果表明,利用所设计的算法对600 ppm以内的NO气体和200 ppm以内的NO2气体浓度进行测量,其相对误差最大为1.54%,最小为0.25%。

• 单位
  中国科学院; 中国科学院安徽光学精密机械研究所; 中国科学院，安徽光学精密机械研究所; 中国科学技术大学