1. 本选题研究的目的及意义
二氧化碳(CO2)作为一种主要的温室气体，其浓度变化对全球气候、生态环境以及人类健康有着至关重要的影响。
随着工业化进程的加快和人类活动的日益频繁，大气中CO2浓度不断攀升，温室效应加剧，极端气候事件频发，严重威胁着人类社会的可持续发展。
因此，对CO2进行实时、准确的监测对于环境保护、工业生产安全以及人类健康保障具有极其重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
二氧化碳气体传感器技术在过去几十年里得到了长足的发展，各种类型的传感器不断涌现，其中NDIR技术由于其高精度、高选择性和长期稳定性等优点，成为了CO2传感器的主流技术路线。
1. 国内研究现状
国内在NDIRCO2传感器领域的研究起步相对较晚，但近年来发展迅速，取得了一系列可喜的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本课题研究的主要内容包括以下几个方面：
1.基于NDIR原理的CO2气体传感器设计:研究NDIRCO2传感器的工作原理和关键器件特性，确定传感器总体方案。
设计光学系统，包括光源选择、光路设计、气室结构优化等，以提高光源能量利用率和传感器灵敏度。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的研究方法，逐步推进研究工作，具体步骤如下：
1.理论分析阶段:深入研究NDIRCO2传感器的工作原理、关键器件特性以及影响传感器性能的因素，构建传感器数学模型，为传感器设计提供理论指导。
2.数值模拟阶段:利用COMSOL、TracePro等仿真软件对传感器的光学系统和气室结构进行建模和仿真分析，优化光路设计、气室结构参数、光源选择等，以提高光源能量利用率、气体吸收效率和传感器灵敏度。
3.实验验证阶段:根据仿真结果和理论分析，确定传感器设计方案，并进行硬件平台搭建，包括光源、探测器、气室、电路系统等。
5. 研究的创新点
本研究致力于开发高性能、低成本的NDIRCO2传感器，预期在以下几个方面取得创新性成果：
1.新型光学路径设计：探索和设计新型光学路径，例如采用非对称光路、多反射光路等，以提高光源能量利用率和气体吸收效率，从而提高传感器灵敏度。
2.基于机器学习的信号处理算法：引入机器学习算法，例如支持向量机、神经网络等，对传感器信号进行处理，以提高传感器测量精度、稳定性和抗干扰能力。
3.低功耗电路设计：优化电路设计，采用低功耗器件，降低传感器功耗，延长传感器使用寿命，使其更适用于便携式设备和物联网应用。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 陆敏,周健,王博,等.基于NDIR技术的CO2气体传感器研究进展[J].传感器与微系统,2021,40(01):1-4 8.
[2] 周游,李奇,姜鑫,等.基于NDIR原理的CO2气体传感器研究[J].传感器与微系统,2020,39(12):107-110.
[3] 张乐天,张玉玺,李镇,等.基于NDIR的CO2传感器光学系统优化设计[J].光学仪器,2019,41(06):98-103.
