为了监测CO₂的含量，选取CO₂气体在1 580 nm附近的近红外光谱吸收谱线，使用中心波长为1 580 nm的分布反馈式激光器和光程为20 m的Herriott气室，基于可调谐二极管激光吸收光谱技术开展0.03%~0.08%，2%~20%浓度的CO₂检测实验。用数据采集卡采集原始二次谐波信号（raw2f信号），并将经验模态分解作为预处理算法嵌入到LabVIEW数据采集分析平台中，得到预处理后的2f信号后通过粒子群寻优的核极限学习机（Particle Swarm Optimization-Kernal Extreme Learning Machine， PSO-KELM）算法反演浓度。实验表明，与raw2f信号相比，2f信号的信噪比从6.75 dB提高到12.59 dB。反演结果与最小二乘法、偏最小二乘、BP神经网络和极限学习机做比较，PSO-KELM算法提高了CO₂气体的检测准确度，均方根误差最小，线性相关系数最接近1。经1.5 h的稳定性测试，分析其Allan方差，当积分时间为16 s时，其理论检测极限可达到44.8×10-6。本LabVIEW数据采集分析平台满足CO₂检测准确度高、稳定性好的要求。

针对甲烷在大气中背景气体成分复杂、检测难度大、稳定性差等问题，本文基于可调谐二极管激光吸收光谱技术和波长调制光谱技术，将积分梳状滤波器与有限脉冲响应滤波器相结合应用于数字正交锁相放大器，开展大气中甲烷气体的痕量检测实验研究。实验表明，与传统的数字正交锁相放大器相比较，改进的数字正交锁相放大器提取的二次谐波信号的信噪比从38.61 dB提高到44.95 dB；将非线性迭代最小二乘法-极限学习机算法模型应用于甲烷气体浓度反演，与经典的最小二乘法相比较，其均方根误差减小了0.907；通过16组浓度步进实验测试，该系统的实际检测下限为1 ppm；在压力为600 mbar，温度为25℃，甲烷浓度为50 ppm进行3 h的长期稳定性测试，检测的甲烷浓度变化范围为49.6~50.3 ppm，其标准差为0.092 1 ppm。当积分时间达到56 s时，该系统的理论检测极限为25.6 ppb。积分梳状滤波器和非线性迭代最小二乘法-极限学习机算法模型在红外气体检测方面具有较高的优越性和实用前景。

本文针对化工过程中在线检测丙烯的需求，研究了基于调制吸收光谱技术（TDLAS）的检测技术，提出了一种独立于光谱线型特征的数值仿真方法，考虑实际激光光源宽线宽对吸光度的影响，通过对比仿真和实验的光谱幅度变化规律，确定了丙烯气体分析装置的设计参数和技术方案，选择中心波长为1 628.5 nm的宽调谐DFB激光器，采用差分方案去除解调光谱的直流偏置，采用多元回归模型降低化工过程的背景气体光谱干扰。在模拟实际环境的气体实验中，该装置在0~1% 量程内的最大相对误差为0.55%。对0.2% 的丙烯进行3小时连续测量，标准差为9.3×10^?6；Allen方差分析发现在积分时间为221.9 s 时，极限标准差可达1.33×10^?6。在抗干扰测试中，当背景气体甲烷、乙烯的浓度变化时，丙烯的测量误差最大仅为19.17×10^?6。调制吸收光谱技术克服了色谱和软测量等传统方法的不足，TDLAS装置可检测有复杂光谱特征的重烃分子，展示了测量精度高、稳定性好、抗背景光谱干扰能力强等优点。