CO₂ 함량을 모니터링하기 위해 1580 nm 부근의 CO₂ 가스 근적외선 흡수 스펙트럼 선을 선택하였고, 중심 파장 1580 nm의 분포 피드백 레이저와 광경로 20 m의 Herriott 가스 셀을 사용하였다. 조정 가능한 다이오드 레이저 흡수 분광 기술을 기반으로 0.03%~0.08%, 2%~20% 농도의 CO₂ 검출 실험을 진행하였다. 데이터 수집 카드로 원시 2차 고조파 신호(raw2f 신호)를 수집하고, 경험 모드 분해를 전처리 알고리즘으로 LabVIEW 데이터 수집 분석 플랫폼에 통합하였다. 전처리된 2f 신호를 얻은 후 입자 군집 최적화 핵 심층 학습 기계(Particle Swarm Optimization-Kernal Extreme Learning Machine, PSO-KELM) 알고리즘을 통해 농도를 역산하였다. 실험 결과 raw2f 신호에 비해 2f 신호의 신호대잡음비가 6.75 dB에서 12.59 dB로 증가하였다. 역산 결과를 최소 제곱법, 부분 최소 제곱법, BP 신경망 및 극한 학습 기계와 비교한 결과 PSO-KELM 알고리즘이 CO₂ 가스 검출 정확도를 향상시켜 평균 제곱근 오차가 가장 작고 선형 상관 계수가 1에 가장 가까웠다. 1.5시간의 안정성 테스트 후 Allan 분산을 분석하였고, 적분 시간이 16초일 때 이론적 검출 한계가 <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>에 도달할 수 있음을 보였다. 본 LabVIEW 데이터 수집 분석 플랫폼은 CO₂ 검출의 높은 정확도와 안정성 요구를 충족한다.

분광 분석;이산화탄소 검출;농도 역산;경험 모드 분해;핵 심층 학습 기계;입자 군집 최적화