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光谱技术×人工智能 |《基于LIBS技术的大气环境VOCs探测方法研究》

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党的二十大报告着重指出:大自然是人类赖以生存发展的基本条件。尊重自然、顺应自然、保护自然,是全面建设社会主义现代化国家的内在要求。必须牢固树立和践行“绿水青山就是金山银山”的理念,站在人与自然和谐共生的高度谋划发展。良好生态环境是最公平的公共产品,是最普惠的民生福祉。世界卫生组织(WHO)通过相关研究表明,空气污染是“人类健康面临的最大环境威胁之一”。大气污染一直受到党中央、国务院的高度重视和人民群众的广泛关注。

随着人工智能技术的飞速发展及其在科学研究中的广泛应用,传统光学方法与机器学习(ML)的结合为环境智能传感领域带来了全新机遇。作为从事光学工程的科技工作者,本书的团队成员通过自主设计,成功研制了基于高功率LIBS和ML的探测实验系统,开展了一系列大气环境VOCs在线探测研究,尝试了LIBS技术在VOCs探测中的多种创新应用,取得了若干阶段性进展。相关成果发表在Nature Communications、Analytical Chemistry、Optics Letters、Journal of Analytical Atomic Spectrometry、Optics Express、Optics and Lasers in Engineering、Optics & Laser Technology、Spectrochimica Acta Part B、Waste Management 等国际知名期刊上。作为光学工程与大气科学、AI和环境科学的交叉研究,开展大气环境VOCs在线探测研究具有重要意义。


本书以系统梳理相关创新成果为主线,聚焦大气环境VOCs探测研究,分章节构建从基础背景到技术赋能、从特定物质检测到实际场景应用的完整研究体系。

第1章立足全球及我国大气环境治理历程与成效,剖析VOCs污染现状、环境危害及治理研究进展,融入AI在该领域的应用探索,为后续研究奠定基础认知。

第2章聚焦LIBS技术在VOCs检测中面临的光谱复杂、噪声干扰等瓶颈,结合当前学术界的主流观点,阐释ML核心算法的破局价值,同时介绍自主研制的 LIBS 实验系统,清晰呈现技术赋能逻辑。

第3、4章分别针对含硫化合物与卤素化合物展开专项探测研究,通过LIBS与单颗粒气溶胶质谱(single particle aerosol mass spectrometry, SPAMS)、拉曼光谱等技术联用,结合 ML 方法,实现相关元素检测、同位素区分、分子结构解析及定量分析,突破同分异构体识别等技术难点,形成针对性监测方案。

第5章则落地三大典型应用场景,通过室内樟脑丸VOCs识别、农药气溶胶检测及石油开采场景VOCs探测等案例,结合多种光谱技术与ML模型的综合应用,验证了相关技术的实际应用价值与精准性。

本文摘编自《基于LIBS技术的大气环境VOCs探测方法研究》一书,有删减。

《基于LIBS技术的大气环境VOCs探测方法研究》

ISBN 978-7-03-085834-4
刘玉柱 秦朝朝 等 著

责任编辑:许 蕾 曾佳佳


本书深入讨论激光诱导击穿光谱(laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术结合机器学习(machine learning,ML)在大气环境挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)在线探测中的前沿应用。本书首先介绍了基于LIBS技术和ML原位在线探测大气环境VOCs的最新研究进展,包括大气环境VOCs中常见有害元素(硫、氟、氯、溴、碘等)探测、基于原子光谱方法的大气环境不同VOCs分子的探测和区分、大气环境同分异构体VOCs的探测和甄别,以及在室内樟脑丸、农药喷洒和石油开采3个应用场景环境空气中VOCs的探测研究工作。本书通过结合人工智能(artificial intelligence,AI)与ML,展示了光谱技术在大气科学交叉研究领域的学科内涵和创新潜力。
本书可供光学工程、光电信息科学与工程、大气科学、物理学、化学、电子信息工程、人工智能专业的高校师生和工程技术人员阅读参考,也可作为光谱技术、光电检测、环境监测、环境光学、地球化学等相关领域科研人员的参考读物。

(本文编辑:洪弘)

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