CO₂の含有量を監視するために、1580 nm付近のCO₂ガスの近赤外吸収スペクトル線を選択し、中心波長1580 nmの分布フィードバックレーザーと光路長20 mのHerriottガスセルを使用した。可変調整可能なダイオードレーザー吸収分光技術に基づき、CO₂の濃度0.03%~0.08%、2%~20%の検出実験を行った。データ収集カードで生の二次高調波信号（raw2f信号）を取得し、経験的モード分解を前処理アルゴリズムとしてLabVIEWデータ収集解析プラットフォームに組み込み、前処理後の2f信号を得た。粒子群最適化核極限学習機（Particle Swarm Optimization-Kernel Extreme Learning Machine、PSO-KELM）アルゴリズムにより濃度を逆算した。実験結果は、raw2f信号に比べ、2f信号の信号対雑音比が6.75 dBから12.59 dBに改善されたことを示した。逆算結果は最小二乗法、部分最小二乗法、BPニューラルネットワーク、極限学習機と比較して、PSO-KELMアルゴリズムがCO₂ガス検出の精度を向上させ、平均二乗根誤差が最小で、線形相関係数が1に最も近かった。1.5時間の安定性試験の後、Allan分散を解析し、積分時間が16秒のとき理論的検出限界が<inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mn mathvariant="normal">44.8</mn><mo>×</mo><msup><mrow><mn mathvariant="normal">10</mn></mrow><mrow><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">6</mn></mrow></msup></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/BC108EAE-0470-4936-96B4-D92A8A090971-M001.jpg"/><?fx-imagestate width="15.83266735" height="2.62466669"?><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/BC108EAE-0470-4936-96B4-D92A8A090971-M001c.jpg"/><?fx-imagestate width="15.83266735" height="2.62466669"?></alternatives></inline-formula>に達することができることが示された。本LabVIEWデータ収集解析プラットフォームは、CO₂検出の高精度かつ安定性の良い要求を満たしている。

分光分析;二酸化炭素検出;濃度反演;経験モード分解;核極限学習機;粒子群最適化