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基于激光吸收光谱的室内环境气体分布测绘：一种改进的层析算法开发

DOI：10.1016/j.buildenv.2020.106724 期刊：Building and Environment 出版年份：2020 更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要： 气体分布测绘（GDM）是研究室内环境的重要技术，可用于评估环境控制系统的效率并识别污染源。近期研究多通过接触式传感器或传感器网络实现GDM，但存在传感器校准困难、难以覆盖全空间的问题。本研究引入非接触式可调谐二极管激光吸收光谱（TDLAS）技术进行室内环境GDM，提出改进的层析算法——带Tikhonov正则化的最小二乘法（LSTR），并通过四个经验证的计算流体力学（CFD）模拟与两种现有层析算法对比。我们定量分析了激光发射器布设位置与光路密度对浓度场重建的影响：结果表明LSTR方法可将层析平均相对均方根误差（RRMSE）降低52%，长边中部（LEM）位置的激光发射器具有更优层析性能；污染源浓度扩散程度主要影响层析结果——当浓度分布的扇形扩散（SD）值增大至约2.3倍时，平均RRMSE可降低约40%；高路径密度的交叉矩阵因条件数更低而获得更精确的重建图谱。此外建议光路密度取网格单元数的两倍以平衡扫描时间与精度需求。
作者： Fei Li，Hao Cai，Jiheng Xu，Kai Zhang，Qilin Feng，Haidong Wang
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

介绍非接触式TDLAS方法，并提出一种改进的室内环境气体分布测量层析算法。

研究成果

新的LSTR算法通过引入正则化约束和先验估计，能显著提升解算结果的精度与平滑度，平均RRMSE值可降低约52%。由于LEM位置传感器在特定浓度分布中处于具有较大标准差值的相对位置，其始终能获得更优的层析性能。较高的路径密度对应更低的条件数，通常能实现更精确的重建地图，建议采用网格单元数量两倍对应的路径密度。

研究不足

该研究基于模拟数据开展，未考虑TDLAS传感器的扫描时间和误差。实际测量误差对重建结果的影响需通过进一步实验研究验证。

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