|сгенерировать QR код
Открытый доступ
Только для подписчиков
Инверсия концентрации смешанного газа на основе ультрафиолетового поглощения с помощью иерархической сверточной нейронной сети
Аннотация
Предложена модель иерархической сверточной нейронной сети (CNN) для инверсии концентрации смешанного газа. Проанализированы смеси SO2, NO2 и NH3, где SO2 и NO2 — исследуемые газы, NH3 — “мешающий” газ. Для образцов моделирования получены средние абсолютные ошибки 0.5 и 0.9 ppm для SO2 и NO2. Модель хорошо зарекомендовала себя при различиях интенсивности поглощения компонентов не более чем на порядок. По сравнению с одномодульной моделью результаты CNN без иерархической структуры демонстрируют, что иерархическая структура значительно снижает перекрестные помехи и повышает точность прогнозирования.
Об авторах
C. Lu
Центр передовой фотоники, Школа электронных наук и инженерии
Юго-Восточного университета
Китай
Китай
Нанкин, Цзянсу
Y. Bian
Центр передовой фотоники, Школа электронных наук и инженерии
Юго-Восточного университета
Китай
Китай
Нанкин, Цзянсу
X. Hu
Центр передовой фотоники, Школа электронных наук и инженерии
Юго-Восточного университета
Китай
Китай
Нанкин, Цзянсу
S. Jin
Центр передовой фотоники, Школа электронных наук и инженерии
Юго-Восточного университета
Китай
Китай
Нанкин, Цзянсу
Y. Huang
Центр передовой фотоники, Школа электронных наук и инженерии
Юго-Восточного университета
Китай
Китай
Нанкин, Цзянсу
Y. Cui
Центр передовой фотоники, Школа электронных наук и инженерии
Юго-Восточного университета
Китай
Китай
Нанкин, Цзянсу
Список литературы
1. H. Amal, D. Shi, R. Ionescu, W. Zhang, Q. Hua, Y. Pan, L. Tao, H. Liu, H. Haick, Int. J. Cancer., 136, No. 6, E614–E622 (2015).
2. T. Xu, C. Tang, T. Yang, W. Zhu, J. Liu, Int. J. Rock Mech. Min. Sci., 43, No. 6, 905–919 (2006).
3. Y. Zhang, H. Guo, Z. Lu, L. Zhan, P. Hung, Eng. Appl. Art. Intell., 92, 103643 (2020).
4. M. Schroter, A. Obermeier, D. Bruggemann, M. Plechschmidt, O. Klemm, J. Air Waste Manage. Ass., 53, No. 6, 716–723 (2003).
5. J. H. Yang, J. Jung, J. H. Ryu, J. J. Yoh, Chemosphere, 257, 127237 (2020).
6. M. Lassen, D. B. Harder, A. Brusch, O. S. Nielsen, D. Heikens, S. Persijn, J. C. Petersen, Opt. Express, 25, No. 3, 1806–1814 (2017).
7. J. Uotila, V. Koskinen, J. Kauppinen, Vib. Spectrosc., 38, No. 1-2, 3–9 (2005).
8. H. O. Edwards, J. P. Dakin, Sens. Act. B: Chem., 11, No. 1-3, 9–19 (1993).
9. J. Kong, N. R. Franklin, C. Zhou, M. G. Chapline, S. Peng, K. J. Cho, H. Dai, Science, 287, No. 5453, 622625 (2000).
10. S. Herberger, M. Herold, H. Ulmer, A. Burdack-Freitag, F. Mayer, Build. Environ., 45, No. 11, 2430–2439 (2010).
11. V. Kampitakis, E. Gagaoudakis, D. Zappa, E. Comini, E. Aperathitis, A. Kostopoulos, G. Kiriakidis, V. Binas, Mat. Sci. Sem. Proc., 115, 105149 (2020).
12. P. Mahbub, A. Noori, J. S. Parry, J. Davis, A. Lucieer, M. Macka, Talanta, 218, 121144 (2020).
13. Z. Bielecki, T. Stacewicz, J. Smulko, J. Wojtas, Appl. Sci.-Basel., 10, No. 15, 5111 (2020).
14. L. Shao, B. Fang, F. Zheng, X. Qiu, Q. He, J. Wei, C. Li, W. Zhao, Spectrochim. Acta A, 222, 117118 (2019).
15. L. Dong, F. K. Tittel, C. Li, N. P. Sanchez, H. Wu, C. Zheng, Y. Yu, A. Sampaolo, R. J. Griffin, Opt. Express, 24, No. 6, A528–A535 (2016).
16. J. Zhao, S. Xiao, Optik, 195, 163142 (2019).
17. S. Khan, D. Newport, S. Le Calvé, Sensors, 19, No. 23, 5210 (2019).
18. L. Mei, P. Guan, Z. Kong, Opt. Express, 25, No. 20, A953–A962 (2017).
19. G. Hönninger, C. von Friedeburg, U. Platt, Atm. Chem. Phys., 4, No. 36, 231–254 (2004).
20. J. Mellqvist, A. Rosen, J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer, 56, No. 2, 209–224 (1996).
21. S. Determann, J. M. Lobbes, R. Reuter, J. Rullkotter, Mar. Chem., 62, No. 1-2, 137–156 (1998).
22. Y. Matsumi, H. Shigemori, K. Takahashi, Atm. Environ., 39, No. 17, 3177–3185 (2005).
23. J. Yang, L. Du, Y. Cheng, S. Shi, C. Xiang, J. Sun, B. Chen, Opt. Express, 28, No. 13, 18728–18741 (2020).
24. C. L. Hammer, G. W. Small, R. J. Combs, R. B. Knapp, R. T. Kroutil, Anal. Chem., 72, No. 7, 1680–1689 (2000).
25. M. Caselli, L. Trizio, G. de Gennaro, P. Ielpo, Water Air Soil Poll., 201, No. 1-4, 365–377 (2009).
26. A. A. Tomchenko, G. Harmer, B. Marquis, J. Allen, Sens. Act. B: Chem., 93, No. 1-3, 126–134 (2003).
27. L. Song, H. Wu, Y. Yang, Q. Guo, J. Li, Appl. Opt., 59, No. 17, E9–E16 (2020).
28. J. Wang, M. Shi, P. Zheng, Sh. Xue, R. Peng, J. Appl. Spectrosc., 85, 190–196 (2018).
29. S. Cui, J. Wang, L. Yang, J. Wu, X. Wang, J. Pharm. Biomed. Anal., 102, 64–77 (2015).
30. Y. Yu, Y. Qu, Optik, 217, 164915 (2020).
31. L. Xiao, K. Tong, L. Song, L. Wang, P. Wu, W. Liu, X. Zhao, Opt. Eng., 59, No. 12, 125101 (2020).
32. X. Wang, Z. Li, D. Zheng, W. Wang, J. Appl. Spectrosc., 87, 54–61 (2020).
33. Y. Chen, H. Jiang, C. Li, X. Jia, P. Ghamisi, J. Geosci. Remote, 54, No. 10, 6232–6251 (2016).
34. L. Jing, M. Zhao, P. Li, X. Xu, Measurement, 111, 1–10 (2017).
35. W. Wang, Y. Yang, X. Wang, W. Wang, J. Li, Opt. Eng., 58, No. 4, 040901 (2019).
36. S. L. Manatt, A. L. Lane, J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer, 50, 267–276 (1993).
37. W. Schneider, G. K. Moortgat, J. P. Burrows, G. S. Tyndall, J. Photochem. Photobiol. A: Chem., 40, 195–217 (1987).
38. B. M. Cheng, H. C. Lu, H. K. Chen, M. Bahou, Y. P. Lee, A. M. Mebel, L. C. Lee, M. C. Liang, Y. L. Yung, Astrophys. J., 647, 1535–1542 (2006).
39. J. Brion, A. Chakir, D. Daumont, J. Malicet, C. Parisse, Chem. Phys. Lett., 213, 610–612 (1993).
40. H. Grosch, A. Fateev, S. Clausen, J. Quant. Spectrosc. Radiat. Transfer, 154, 28–34 (2015).
Рецензия
Для цитирования:
Lu C., Bian Y., Hu X., Jin S., Huang Y., Cui Y. Инверсия концентрации смешанного газа на основе ультрафиолетового поглощения с помощью иерархической сверточной нейронной сети. Журнал прикладной спектроскопии. 2022;89(4):591.
For citation:
Lu C., Bian Y., Hu X., Jin S., Huang Y., Cui Y. Mixed Gas Concentration Inversion Based on the Ultraviolet Absorption Spectrum by a Hierarchical Convolutional Neural Network. Zhurnal Prikladnoii Spektroskopii. 2022;89(4):591.
Просмотров: 147
Послать статью по эл. почте 