基于并行外差光致热弹性光谱的高速高灵敏多气体检测传感器

《Light-Science & Applications》：High-speed and high-sensitivity multi-gas detection based on parallel heterodyne LITES sensor

　　

研究人员首次提出了一种基于并行外差光致热弹性光谱（parallel heterodyne light-induced thermoelastic spectroscopy, PH-LITES）传感器，用于实现高速高灵敏的多气体检测。在协同信号增强架构（collaborative signal enhancement architecture, CSEA）内，研究人员在物理层同时实现了高灵敏度与高速检测能力。自设计的柱形多通池（multi-pass cell, MPC）具有创纪录的高光学路径长度与体积比（optical path length to volume ratio, OPL/V = 37.4 cm^?2），与低谐振频率（f₀ = ~7.9 kHz）的四叉石英音叉（quartz tuning fork, QTF）协同工作以增强探测响应度，为低浓度混合气体的高灵敏检测奠定了坚实基础。高速检测能力通过并行外差调制实现，单个QTF被激发产生复合瞬态响应信号，从而实现多种气体光谱信息的快速同步采集。在信息层，研究人员通过协同智能处理架构（collaborative intelligent processing architecture, CIPA）实现智能处理，该架构集成了卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）、混合注意力机制（hybrid attention mechanism, HAM）以及双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory, BiLSTM）。CNN-HAM-BiLSTM架构执行特征提取、基于注意力的增强以及时序建模，从而能够从单个QTF输出的并行光谱中准确反演浓度。采用甲烷（CH₄）和乙炔（C₂H₂）进行实验验证，在4 s扫描时间内分别实现了378 ppb和285 ppb的最低检测限（minimum detection limits, MDLs）。该系统为需要快速灵敏多气体检测的应用提供了高效解决方案。

近年来，快速、灵敏且实时的多气体检测在多个前沿战略领域变得至关重要，包括深海热液喷口生命起源研究、环境监测中的化学威胁快速识别，以及行星探测中地质或生物活动的指示气体检测。传统单气体传感器已无法满足这些应用场景的需求，因此发展高速高灵敏多气体检测技术对推动这些战略领域具有重要作用。

在激光光谱技术领域，激光吸收光谱（laser absorption spectroscopy, LAS）因其高灵敏度和快速响应而被广泛用于痕量气体传感。其中，石英增强光声光谱（quartz-enhanced photoacoustic spectroscopy, QEPAS）于2002年首次提出，以石英音叉（quartz tuning fork, QTF）替代传统光声光谱（photoacoustic spectroscopy, PAS）中的麦克风。QTF具有高Q值（品质因数）、小尺寸和低成本等优势，使QEPAS成为研究热点。2017年，外差QEPAS（heterodyne QEPAS, H-QEPAS）通过引入外差调制实现了QTF谐振频率（f₀）的快速校准。然而，作为接触式检测方法，QEPAS易受硫化氢（H₂S）、氯化氢（HCl）等反应性目标气体的腐蚀影响。为克服这一问题，2018年出现了另一种基于QTF的技术——光致热弹性光谱（light-induced thermoelastic spectroscopy, LITES），通过测量激光透过气体样品时在QTF上产生的热电信号来解码气体信息，这种非接触方式展现出广阔的应用潜力。

当前，适用于快速多气体检测的LITES技术尚属稀缺。现有的多气体激光吸收方法通常采用时分复用（time-division multiplexing, TDM）、空分复用（spatial-division multiplexing, SDM）或频分复用（frequency-division multiplexing, FDM），但各自存在固有限制：TDM受限于分时机制；FDM需要不同调制频率的激光器，与固定f₀的QTF不兼容；SDM配置通常包含多通道多通池、多个QTF及相应电子学设备，导致系统复杂臃肿。这些限制共同阻碍了现有石英技术在高速多气体检测中的应用。据研究人员所知，此前尚未有研究报道基于LITES传感器的快速高灵敏多气体检测。

为解决上述局限，研究人员首次提出了并行外差LITES（PH-LITES）传感器，在物理层协同集成协同信号增强架构（CSEA），在信息层协同集成协同智能处理架构（CIPA）。在CSEA中，高灵敏度通过自设计柱形MPC（OPL/V = 37.4 cm^?2）与低谐振频率四叉QTF（f

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