先进光谱原理与定量测量
研究分子吸收造成的光强变化，以及色散产生的相位响应，发展适用于不同气体与测量条件的定量方法。围绕谱线选择、展宽效应、调制检测和多谱线分析，揭示气体状态与光谱信号之间的关系，探索吸收和色散信息的互补利用，提高浓度、温度等参数的测量能力。
CLS · RESEARCH AREAS
激光光谱与智能传感
Laser Spectroscopy and Intelligent Sensing
从分子的光谱特征出发，发展高保真气体检测与智能传感仪器，服务复杂工业过程的监测与调控。
研究概述
工业烟气检测是评价排放、判断设备状态和优化运行的重要依据。复杂工业环境中的水汽干扰和工况变化，会影响测量准确性，也对仪器的长期稳定性提出要求。我们从激光光谱原理出发，结合智能算法提高信号解析与定量测量能力，重点研究复杂烟气的高保真检测。在此基础上，开展面向现场需求的仪器集成，使先进测量技术能够适应工业环境，并便于持续运行和维护。
研究重点
智能光谱解析
将分子光谱模型与机器学习算法相结合，研究光谱信号的特征提取、噪声抑制、干扰辨识及参数反演。针对仪器漂移、环境变化和不同工况之间的数据差异，探索物理约束、迁移学习与模型自适应方法，提高定量分析的准确性与稳定性。同时关注测量不确定性和结果可解释性，使智能算法能够服务于可靠的现场检测。
工业复杂烟气高保真检测
面向燃烧排放与工业过程监测，研究高湿、强光谱干扰及温压波动条件下的烟气定量检测。重点分析水汽背景、谱线重叠，以及样气吸附、冷凝和输运滞后对测量的影响，通过采样方式、光谱方法与数据处理的联合优化，提高浓度测量的准确性、响应速度与长期稳定性，实现对烟气状态及其动态变化的可靠表征。
智能仪器集成与工程应用
面向复杂工业现场需求，将先进光谱方法与光学、电子学、气路和软件系统进行一体化设计，开发便于部署、运行和维护的智能检测仪器。围绕温湿度变化、粉尘污染、机械振动及连续运行等条件，研究光路稳定、环境补偿、在线自检与故障诊断，提高仪器的环境适应性和运行可靠性。通过样机开发与现场验证，推动高性能测量技术向可长期运行的工程装备转化。
研究展望
未来将进一步提高复杂工业烟气测量的准确性和动态响应能力，并加强光谱方法、智能算法与仪器设计的配合。通过代表性工况试验和现场验证，完善环境适应与运行诊断功能，推动技术向稳定、易维护的智能检测仪器发展，服务工业排放监测和过程调控。
相关研究论文
- Calibration-free heterodyne phase-sensitive dispersion spectroscopy: Quantitative gas sensing and recovery of absorption spectra
研究外差相敏色散光谱的定量测量与吸收光谱恢复，体现先进光谱原理与测量方法研究。
- Transfer-learning-based multi-wavelength laser sensor for high fidelity and real-time monitoring of ambient temperature and humidity
探索迁移学习辅助的光谱解析与参数测量，体现智能算法与激光传感方法的结合。
- Simultaneous Measurement of NO and NH3 in Ultrahigh Humidity Flue Gases from Ammonia Combustion Using Mid-Infrared Laser-Absorption Spectroscopy
面向氨燃烧产生的超高湿烟气，研究 NO 与 NH₃ 的激光吸收测量，体现复杂烟气背景下的定量检测研究。
- A laser-based multipass absorption sensor for sub-ppm detection of methane, acetylene and ammonia
将激光吸收光谱与传感装置设计相结合，开展高灵敏气体检测，为光谱技术的仪器集成提供研究基础。