Ученые Томского государственного университета (ТГУ) и Института оптики атмосферы СО РАН разработали новый алгоритм обработки спектральных данных, который значительно повышает точность определения концентрации опасных газов в атмосфере. Разработка позволяет снизить погрешность вычислений в 3,7 раза по сравнению со стандартными методами фильтрации, сообщает Информационное агентство ТАСС.
Как пояснили в Министерстве науки и высшего образования РФ, ключевой проблемой экологического мониторинга является выделение полезного сигнала о наличии газа из данных, содержащих шумы. Традиционные цифровые фильтры используют единые настройки для всего спектра, что может приводить к потере слабых, но важных сигналов. Новый адаптивный алгоритм, основанный на методах машинного обучения и фильтрации Савицкого — Голея, способен интеллектуально подбирать оптимальные параметры для отделения сигнала от шума в разных частях спектра.
По словам заведующего лабораторией ТГУ Юрия Кистенева, при тестировании на диоксиде серы относительная погрешность определения его концентрации после обработки новым методом оказалась в 3,7 раза ниже. Разработка актуальна для задач экологического контроля, климатологии, мониторинга промышленной безопасности, а также для создания высокоточного медицинского диагностического оборудования, например, для анализа выдыхаемого воздуха.
Работа выполнена в рамках научного проекта по обеспечению безопасности страны, поддержанного грантом Минобрнауки в размере 300 миллионов рублей, и защищена патентом. Результаты исследования опубликованы в журнале РАН «Оптика атмосферы и океана», делится источник.
Как отмечает эксперт Среднерусского института управления – филиала РАНХиГС Сергей Федотов, повышение точности газового анализа имеет практическое значение для целого ряда областей: от экологического мониторинга и предупреждения промышленных аварий до развития новых неинвазивных методов медицинской диагностики. Подобные разработки способствуют созданию нового поколения измерительных приборов, которые могут работать эффективнее и надёжнее.
Комментариев пока нет.
