Основной элемент такого сенсора – ячейка, содержащая исследуемый газ или газовую смесь. Она также служит резонатором для акустических волн.
«При исследовании на концентрацию газ поглощает излучение лазерного источника и нагревается. При импульсном излучении газ то нагревается, то остывает. При этом происходит излучение звуковых волн, амплитуда которых улавливается и измеряется специальным микрофоном. Важно, чтобы частота следования лазерных импульсов совпадала с резонансной частотой газовой ячейки. Если это условие выполняется, амплитуда звуковых волн растет, и исследователи могут детектировать ее и с высокой точностью определить концентрацию газа, находящегося в ячейке», – описала процесс пресс-служба НГУ.
Особенность сенсоров в том, что они стабильно и точно работают при кратковременных исследованиях, а при более длительных могут выдавать некорректные результаты. Стабильность нужна в исследованиях, направленных на картирование местности при поиске месторождений нефти и газа, медицинской диагностике, для оценки безопасности воздуха на промышленных предприятиях. Сделать их работу стабильной возможно путем применения математических алгоритмов. Этой задачей занялись в НГУ.
«Мы предложили решение этой проблемы. При этом нами был применен оптимизационный алгоритм, а именно – алгоритм управления поиском экстремума. Он позволяет в реальном времени контролировать частоту следования лазерных импульсов таким образом, чтобы она соответствовала резонансной частоте газовой ячейки в каждый момент времени. Таким образом наша задача и была решена», – рассказала старший научный сотрудник молодежной лаборатории Анастасия Беднякова.
Разработанный учеными лаборатории алгоритм внедрили в прототип газового сенсора, после вместе с коллегами из Института лазерной физики сотрудники НГУ провели эксперименты и тесты.
« В ходе эксперимента в течение длительного времени и в большом диапазоне изменялась температура газовой ячейки, и было показано, что измеренная концентрация газа при этом остается постоянной, а, значит, алгоритм работает правильно. В дальнейшем перед нами стоит задача оптимизации параметров алгоритма и дальнейшее улучшение характеристик сенсора с помощью алгоритмов машинного обучения», – добавила Беднякова.
Результаты исследования опубликовали в журнале Infrared Physics & Technology.