Ученые ТГУ и РАН повысили точность анализа опасных газов в атмосфере

В Томске представили технологию обнаружения опасных газов в атмосфере

Томские ученые создали алгоритм, который в 3,7 раза повышает точность обнаружения опасных газов в атмосфере. Новая разработка решает ключевую проблему спектрального анализа — борьбу с шумами, маскирующими слабые сигналы.
Автор Наука Mail
Ученые ТГУ за работой
Для выделения полезного сигнала в экспериментальных данных используют разные виды фильтров — аппаратные и цифровыеИсточник: ТГУ

Разработанный физиками Томского государственного университета и Института оптики атмосферы СО РАН новый алгоритм фильтрации данных повысил точность обнаружения и количественного анализа опасных газов в атмосфере. Методы оптической спектроскопии, используемые для экологического мониторинга и контроля технологических процессов, часто сталкиваются с проблемой искажения данных шумами, которые могут маскировать слабые сигналы. В Минобрнауки РФ уточняют, что новый подход решает ключевую проблему адаптивных фильтров — необходимость «угадывать» параметры идеального сигнала для настройки.

Алгоритм комбинирует адаптивный фильтр Савицкого-Голея с методом независимых компонент (ICA), который способен статистически разделять полезный регулярный сигнал и случайный шум. В упрощенном представлении ICA работает подобно разделению голосов в аудиозаписи, где несколько человек говорят одновременно. Внутри алгоритма ICA действует как «советник», помогая подобрать для каждого участка спектра такие параметры фильтрации, которые наилучшим образом отделяют сигнал от шума, максимально сохраняя форму исходных данных.

Ученые из ТГУ работает за микроскопом
Томские ученые разработали алгоритм адаптивной фильтрации с использованием адаптивного варианта фильтра Савицкого – Голея в комбинации с методом независимых компонентИсточник: ТГУ
Но и у цифровых адаптивных фильтров есть ключевая проблема. Чтобы подобрать параметры фильтрации, мы должны понимать, каким был идеальный, то есть незашумленный сигнал. А каков реальный сигнал – никто не знает. Можно использовать статистические параметры, вариации по отношению к среднему значению. Но все равно это не информация о том, как выглядит незашумленный сигнал.
Юрий Кистенев
заведующий лабораторией лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения Научного управления ТГУ

Тестирование на смоделированных и реальных данных показало высокую эффективность метода. При работе с газовой смесью, содержащей диоксид серы, относительная погрешность определения концентрации после обработки новым алгоритмом снизилась в 3,7 раза по сравнению со стандартной фильтрацией. Разработка, защищенная патентом ТГУ, выполнена в рамках масштабного научного проекта по обеспечению безопасности при поддержке Минобрнауки РФ. Ее внедрение открывает перспективы для создания нового поколения высокоточных газоанализаторов для экологии, промышленной безопасности и медицинской диагностики. Результаты исследования опубликованы в журнале РАН «Оптика атмосферы и океана».

Ранее Наука Mail рассказывала, что ученые усовершенствовали метод получения водорода и нанотрубок из метана.