近日，我院智能传感与先进仪器团队在面向六氟化硫(SF₆)的痕量气体检测研究方面取得进展，相关成果以“Improved response speed of NDIR SF₆gas sensors with regression Kalman data fusion algorithm”为题发表于传感器领域国际知名期刊《IEEE Sensors Journal》。我院2021级硕士研究生周维、何政桥为论文共同第一作者，李磊副教授、单崇新教授为共同通讯作者，郑州大学为论文第一单位。

六氟化硫(SF₆)具有优良的电气绝缘和灭弧性能，广泛应用于气体绝缘开关柜、断路器、隔离开关等高压电力设备。但电力设备长期运行过程中可能会发生SF₆泄漏，导致气体绝缘强度和灭弧能力下降，给设备运行带来极大的安全隐患。非色散红外（NDIR）气体检测技术是一种基于目标气体吸收特定波长红外辐射的光学检测方法，在构建大规模传感器监测网络方面具有低成本、低功耗和高精度的优势。然而，当前研究主要聚焦提高NDIR传感器的检测极限和精度上，而提升其响应时间一直是一个挑战。这是因为传感器的稳定性和响应时间本质上与气室的长度有关，二者无法兼得。短气室响应时间更快但牺牲了稳定性，而长气室优先考虑稳定性延长了响应时间。

为了实现SF₆气体泄漏的快速检测，团队提出了一种新颖的解决方案：双气室NDIR传感器与回归卡尔曼数据融合算法相结合。以短气室作为预测通道，长气室作为校正通道，同时采用回归卡尔曼数据融合处理方法，既实现了短气室的快速响应特性，又具有长气室的高精度。实验结果表明，多气室NDIR系统的响应时间比单个长气室NDIR系统提高了20%，且该方法的方差限制在较低水平，远优于单个短气室NDIR系统。另外，所提出的双气室NDIR系统取得了长气室系统的稳定性。该工作较好地解决了NDIR检测中快速响应与稳定检测的矛盾，为缩短NDIR传感器在SF₆气体泄漏检测中的响应时间提供了新的尝试。

该工作得到了国家自然科学基金委重大科研仪器研制项目、郑州市协同创新重大专项项目支持。

全文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10675365