山东大学张飒飒/夏金宝AISY：基于宽光谱双光梳光谱技术和无监督深度学习的气体分子混合物分析

创新点：中红外双光梳光谱被认为是第三代傅里叶光谱仪，针对光学频率梳气体传感中多组分混合气体分子测量存在的问题，采用非监督学习以及增强型光学吸收探测手段实现了高灵敏度、高准确度的气体种类并行识别、浓度测量，并消除了存在的系统误差。

关键词：Advanced Intelligent System，中红外双光梳光谱，非监督学习，山东大学，

宽光谱中红外光学频率梳光谱技术因测量速度快、测量种类多，灵敏度高等特点被科研工作者广泛认可。该技术在多组分气体中鉴别分子种类及浓度测量方面仍受到巨大的挑战。山东大学和得克萨斯农工大学的研究人员声称，他们利用深度学习神经网络实现了宽光谱技术的多组分测量，该技术在开发智能光谱分析仪的过程中迈出了重要一步。这一创新系统不仅解决了与痕量气体检测相关的挑战，还开创了高灵敏度并行气体分析的新时代。

这项技术的核心是由飞秒掺铒光纤频率梳产生的中红外双梳状光谱仪结合无监督神经网络学习算法，采用物理的数据增强策略，利用信息提取和信息映射网络模块，克服解决了数据样本稀少和系统不确定性的误差问题。这个突破性系统平台能力远远超出了仅仅识别气体种类的范围，它还能够同时识别各种气体种类，检索浓度，并准确预测环境压力。此外，该系统消除了潜在的误差来源，如模型不准确、基线波动和未知吸收体的存在。

该平台中一个令人印象深刻技术是平行光学光谱检测，就是在2900-3100 cm^-1光谱范围内，能够同时识别5种气体的31种不同浓度的混合物，测量灵敏度达到ppt级别。该技术可以广泛应用于包括大气监测、利用呼吸生物标志物的诊断以、快速化学反应动力学、光学催化等方面的研究。