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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳高發(fā)氣體股份有限公司申請(qǐng)的專利基于光譜分析的氣體成分檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119534366B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510092984.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01N21/31；該發(fā)明授權(quán)基于光譜分析的氣體成分檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由李悅;徐文達(dá);廖宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于光譜分析的氣體成分檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及光譜分析技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于光譜分析的氣體成分檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法包括：對(duì)儲(chǔ)氣裝置進(jìn)行軸向掃描，得到高光譜圖像數(shù)據(jù)；對(duì)所述高光譜圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和光譜標(biāo)準(zhǔn)化，得到預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)；對(duì)所述預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行波段選擇，得到特征波段；對(duì)所述特征波段進(jìn)行豐度估算，得到初始?xì)怏w成分含量數(shù)據(jù)；對(duì)所述初始?xì)怏w成分含量數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，得到目標(biāo)氣體成分含量數(shù)據(jù)；對(duì)所述目標(biāo)氣體成分含量數(shù)據(jù)進(jìn)行氣體成分異常檢測(cè)，得到氣體成分異常檢測(cè)報(bào)告，進(jìn)而提高了氣體成分異常檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)基于光譜分析的氣體成分檢測(cè)方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于光譜分析的氣體成分檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：對(duì)儲(chǔ)氣裝置進(jìn)行軸向掃描，得到高光譜圖像數(shù)據(jù)；對(duì)所述高光譜圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和光譜標(biāo)準(zhǔn)化，得到預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)；對(duì)所述預(yù)處理后的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行波段選擇，得到特征波段；對(duì)所述特征波段進(jìn)行豐度估算，得到初始?xì)怏w成分含量數(shù)據(jù)；具體包括：收集純甲烷、乙烷、丙烷和二氧化碳的標(biāo)準(zhǔn)光譜，構(gòu)建端元光譜庫(kù)，并對(duì)所述端元光譜庫(kù)中的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化端元光譜；將所述特征波段的光譜數(shù)據(jù)和所述歸一化端元光譜輸入完全約束最小二乘法模型，計(jì)算初始豐度值；基于所述初始豐度值，生成理論混合光譜，并計(jì)算理論混合光譜與實(shí)際特征波段光譜之間的光譜角和光譜距離；設(shè)定光譜干擾閾值，對(duì)比所述光譜角和光譜距離與預(yù)設(shè)閾值，識(shí)別受干擾的氣體成分，并對(duì)受干擾氣體成分的豐度值進(jìn)行迭代調(diào)整，重新計(jì)算光譜角和光譜距離，直至滿足閾值要求或達(dá)到最大迭代次數(shù)，得到修正后的豐度值；根據(jù)所述修正后的豐度值，計(jì)算各氣體成分的含量百分比，得到原始?xì)怏w成分含量數(shù)據(jù)，并對(duì)所述原始?xì)怏w成分含量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，確保各成分含量之和等于100%，得到初始?xì)怏w成分含量數(shù)據(jù)；對(duì)所述初始?xì)怏w成分含量數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，得到目標(biāo)氣體成分含量數(shù)據(jù)；具體包括：將所述初始?xì)怏w成分含量數(shù)據(jù)構(gòu)建為混合矩陣，并對(duì)所述混合矩陣進(jìn)行稀疏性分析，得到稀疏表示矩陣；基于所述稀疏表示矩陣，采用正交匹配追蹤算法對(duì)混合矩陣進(jìn)行分解，得到初始端元矩陣和初始豐度矩陣；對(duì)所述初始端元矩陣進(jìn)行端元光譜更新，得到更新后的端元矩陣，并基于所述更新后的端元矩陣，采用乘數(shù)交替方向法對(duì)所述初始豐度矩陣進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的豐度矩陣；對(duì)所述優(yōu)化后的豐度矩陣進(jìn)行稀疏性優(yōu)化，得到稀疏化豐度矩陣，并根據(jù)所述稀疏化豐度矩陣的空間分布特征，構(gòu)建空間相關(guān)性約束函數(shù)，對(duì)所述稀疏化豐度矩陣進(jìn)行空間約束優(yōu)化，得到空間優(yōu)化后的豐度矩陣；采用所述空間優(yōu)化后的豐度矩陣，計(jì)算各氣體成分的含量百分比，得到優(yōu)化后的氣體成分含量數(shù)據(jù)，并對(duì)所述優(yōu)化后的氣體成分含量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，確保各成分含量之和等于100%，得到目標(biāo)氣體成分含量數(shù)據(jù)；對(duì)所述目標(biāo)氣體成分含量數(shù)據(jù)進(jìn)行氣體成分異常檢測(cè)，得到氣體成分異常檢測(cè)報(bào)告。

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