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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于卷积神经网络的光纤内腔气体检测系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117330497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311216154.X，技术领域涉及：G01N21/01；该发明授权一种基于卷积神经网络的光纤内腔气体检测系统是由刘琨;赵成伟;刘铁根;江俊峰;尹慧设计研发完成，并于2023-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的光纤内腔气体检测系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于卷积神经网络的光纤内腔气体检测系统，包括泵浦光源、波分复用器、掺铥光纤、隔离器、可调谐滤波器、测试气室、光纤环形器、光电探测器、数据采集卡和工控机；所述掺铥光纤能够产生1750nm到2100nm的放大自发辐射光；所述测试气室用于放置至少两种待测试的混合气体，所述测试气室长度小于20cm；所述工控机接收来自所述数据采集卡的数据，对干涉信号进行光电解调，利用预先训练好的气体分类及浓度模型对测试气室内的混合气体进行气体分类及浓度检测。本发明能够对氨气、硫化氢、甲烷、二氧化碳、溴化氢等5种气体的分类及浓度检测。

本发明授权一种基于卷积神经网络的光纤内腔气体检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的光纤内腔气体检测系统，其特征在于，包括泵浦光源1、波分复用器2、掺铥光纤3、隔离器4、可调谐滤波器5、测试气室6、光纤环形器7、光电探测器8、数据采集卡9和工控机10； 所述泵浦光源1是一个中心波长在1570nm附近的泵浦光源； 所述掺铥光纤3能够产生1750nm到2100nm的放大自发辐射光； 所述测试气室6用于放置至少两种待测试的混合气体，所述测试气室6长度小于20cm； 所述光纤环形器7分光比为10%的输出端连接波分复用器2的另一输入端，分光比为90%的输出端连接光电探测器8的输入端，使泵浦光源1输出的激光在光纤环路中多次循环放大，多次通过待测气体； 所述光电探测器8的输出端连接数据采集卡9的输入端，所述数据采集卡9的输出端连接至工控机10； 所述工控机10接收来自所述数据采集卡9的数据，对干涉信号进行光电解调，利用预先训练好的气体分类及浓度模型进行特征提取和识别完成气体分类及浓度检测； 所述光电解调的步骤包括： 步骤一：工控机10对接收的电信号进行初步处理，根据测试气体的吸收波长提取吸收光谱信号，提取谱线后运用低通滤波器去除高频噪声、采用哈尔小波变换和经验模态分解对原始吸收谱线进行降噪处理，从而获得吸收光谱信号； 步骤二：将步骤一获得的降噪后的吸收光谱信号进一步处理，进行基线移除操作，减去未进行测试气体吸收的光的基线信号，然后进行洛伦兹线型拟合；通过多峰拟合获得混合物中各组分气体的光谱分布，对吸收谱线进行分离，获得分离后的光谱信号； 步骤三：将步骤二经多峰拟合、谱线分离处理过的光谱信号输入基于卷积神经网络的气体分类及浓度模型中进行特征提取和识别，从而输出混合气体的类型和各气体浓度；其中所述气体分类及浓度模型预先使用卷积神经网络训练气体样本； 其中，所述气体分类及浓度模型为使用一维卷积神经网络提取空间特征，引入长短期记忆网络搭建多任务学习模型。

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