基于吸收光谱技术重建高温气体二维温度、浓度场的研究任务书.docx

基于吸收光谱技术重建高温气体二维温度、浓度场的研究任务书
一、研究背景及意义
高温气体在工业化生产和科学研究领域有着广泛的应用，例如涡轮机、火箭喷管等等，这些应用需要高温气体的温度、浓度等参数作为控制变量。目前，传统的测量方法依赖于物理或化学特性测量，但是在实际工作中，这些传统的测量方法存在着许多的问题，例如需要高昂的成本、不能使用在高温等情况下、不能实时监测等等。同时，高温气体的流动变化和非均匀性也给温度、浓度场的建立带来了挑战。
因此，本文考虑使用基于吸收光谱技术的方法，通过光谱仪获取气体的吸收光谱信号，进而推导出气体的温度、浓度等参数，为实际应用提供一种新的高效、实时的监测方法。同时，本文还将着重研究如何有效地利用吸收光谱信号进行高温气体的二维温度、浓度场的重建，为实际控制和操作提供有力的支持。
二、研究内容和方案
2.1研究内容
本文的研究内容主要包括以下三个方面：
（1）吸收光谱信号的采集和特征提取：本文将采用光谱仪获得高温气体在一定波长范围内的吸收光谱信号，并通过信号处理技术对吸收光谱信号进行特征提取，以获取气体的温度、浓度等相关参数。
（2）基于吸收光谱技术的高温气体参数估计：本文将利用所提取的吸收光谱信号进行高温气体的温度、浓度参数的估计，针对高温气体常见的水蒸气、氮气、氧气等等进行参数估计，并对其准确性进行验证和优化。
（3）高温气体二维温度、浓度场的重建：通过建立气体温度、浓度的空间分布模型，本文将利用吸收光谱技术获取到的参数估计值进行二维温度、浓度场的重建，并对重建结果进行分析验证，考虑调整算法，提高误差估计精度。
2.2研究方案
（1）吸收光谱信号的采集和特征提取
本文将采用名为“局部线性嵌入（LLE）”的无监督学习方法，对所获得的吸收光谱信号进行特征提取。该方法适用于样本空间非线性分布、嵌入维度较高等情况下的特征提取。
（2）基于吸收光谱技术的高温气体参数估计
本文将在常见的高温气体种类中，例如水蒸气、氮气、氧气等等，选取一定范围内的光谱信号，并利用信号预处理以及机器学习算法完成气体参数的估计。
（3）高温气体二维温度、浓度场的重建
针对吸收光谱信号的参数估计结果，本文将建立相应的温度、浓度的空间分布模型，通过数学方法求解二维模型中的参数估计问题，完成高温气体二维温度、浓度场的重建。
三、研究预期成果
本文将完成基于吸收光谱技术重建高温气体二维温度、浓度场的研究，主要预期取得以下成果：
（1）提出一种适用于高温气体的吸收光谱信号特征提取方法，能够提取高温气体的温度、浓度等参数。
（2）基于吸收光谱技术的高温气体参数估计方法，能够准确、快速地估计高温气体的温度、浓度等参数。
（3）基于所提出的吸收光谱技术方法，能够完成高温气体二维温度、浓度场的重建。
四、研究计划和时间安排
本文的研究计划和时间安排如下：
1.第一年（2022年）：
（1）熟悉高温气体的特性和吸收光谱技术的基本原理。
（2）设计吸收光谱信号采集实验。
（3）研究局部线性嵌入算法的原理、实现过程和相关的编程语言。
2.第二年（2023年）：
（1）分析所得到的吸收光谱信号的特征。
（2）设计高温气体参数估计算法，并进行实验验证。
（3）对吸收光谱技术进行优化，提高高温气体参数估计精度。
3.第三年（2024年）：
（1）建立高温气体二维温度、浓度场的模型。
（2）利用吸收光谱信号的参数估计值进行二维温度、浓度场的重建。
（3）对重建结果进行分析和验证，考虑调整算法，提高估计精度。
五、预期的研究经费
本文的研究经费主要包括实验设备购置费用、实验操作费、人员薪酬和差旅费等。预计总经费为60万元左右。
六、研究团队和负责人介绍
本文的研究团队由三名博士生和一名导师组成，研究团队有着较为丰富的研究经验和科研能力，相关的科研成果均已在相关领域的国际会议和期刊上发表。本文的负责人是XXX，教授级高工，长期从事光电子技术及应用领域的研究，在相关领域有着较高的知名度和指导经验。
七、研究进度和考核办法
本文的研究进度分为三年，每年根据实际情况安排一定的研究计划和工作任务。研究成果的考核办法主要包括实验数据的质量、论文质量、成果应用价值等方面的评估。研究成果将在国际学术期刊或会议上发表论文，同时还将结合具体的应用场景进行应用推广和交流。