近日，我院教师牛明生指导的2021级物理学专业本科生范越在国际著名期刊《Optics and Laser Technology》（中科院二区，TOP期刊，影响因子4.9）上以第一作者身份发表研究论文“A variable channels multi-pass cell TDLAS-based trace gas sensor with convolution neural network and empirical modal decomposition algorithm”。

文章研究了可变光程TDLAS检测系统，并把卷积神经网络用于激光光谱大气温室气体传感器的噪声去除和浓度反演，有效降低了传感器的成本、提高了测量精度，使探测器的探测限达到了8.6 ppb（part per billion,10^-9）。该研究成果为在极端天气条件下持续监测大气中的温室气体提供了重要工具。

文章链接：https://doi.org/10.1016/j.optlastec.2025.113700

供稿审核：刘广强

编辑审核：王文志

终审：满忠晓