一种基于光谱反演的多组分痕量呼吸气体协同测量方法技术

本发明专利技术主要针对一种基于光腔衰荡光谱(Cavity Ringdown Spectroscopy,CRDS)，结合背景扣除法和光谱反演的计算方法，提出一种基于光谱反演的多组分痕量呼吸气体协同测量方法，用于人体呼吸气体中的丙酮、异戊二烯和一氧化氮三种呼气分子的测量，既往研究已经证实使用背景扣除法测量呼吸气体成分的可行性，本发明专利技术在此基础上，联合光谱反演算法，在紫外区域对呼吸气体中的主要成分进行了呼吸干扰分析，筛选出可用于联合测量呼吸丙酮、异戊二烯和一氧化氮的吸收峰224nm，226.255nm，266nm，随后讨论了使用背景扣除法(扣除存在干扰的大气小分子)联合光谱反演算法的可行性，为丙酮、异戊二烯和一氧化氮三种呼气分子的实时同步测量提供了一种可靠的手段。测量提供了一种可靠的手段。测量提供了一种可靠的手段。

【技术实现步骤摘要】
一种基于光谱反演的多组分痕量呼吸气体协同测量方法


[0001]本专利技术涉及呼吸气体成分检测
，具体为一种基于激光光腔衰荡光谱技术，可以同时测量人体呼出气体中丙酮、异戊二烯和一氧化氮含量的实时协同测量方法。

技术介绍

[0002]早在1971年，诺奖得主Linus Pauling采用气相色谱法(GC)检出人体呼吸气体中含有250余种痕量VOCs成分，呼吸分析(breathanalysis)通过对人体呼吸的定性定量检测动态的反映人体内的内源性代谢过程。随着现代分析技术的发展，呼吸气体分析逐渐成为无创疾病诊断的一个重要手段。根据文献报道，人体呼吸中的大部分的VOCs含量都较低，其体积分数大多处于ppmv(parts per million by volume,10-6)、ppbv(parts per billion by volume,10-9)量级和pptv(parts per trillion by volume,10-12)量级。这些复杂的VOCs成分蕴含了人体大量的生理病理信息，其中普遍存在于人体的呼吸中的三种含量较高的VOCs为呼吸丙酮(Acetone,C3H6O)、异戊二烯(Isoprene,C5H8)和一氧化氮(Nitric oxide，NO)，其浓度分别为0-2ppmv、50-200ppbv和10-50ppbv。
[0003]光腔衰荡光谱(Cavity Ringdown Spectroscopy,CRDS)是一种超灵敏的吸收光谱分析方法，由于其接近实时的响应速度，超灵敏的检测精度，无需样本前处理及可用于大规模人群监测等优点，有望成为未来呼吸分析的首选技术手段。
[0004]中国专利2020107931917一种基于光腔衰荡光谱的双呼气分子测量方法，对呼吸气体中的主要成分进行呼吸干扰分析，并筛选出2个作为呼吸标记物的目标元素，选定用于测量目标元素的激光波长，仅包括异戊二烯和丙酮。
[0005]目前存在的问题在于：
[0006]第一、由于激光波长选择不能完全确保在出射激光位置只存在待测物质的吸收，既往研究往往采取激光波长选择和忽略吸收强度与待测物质相差1000个数量级的VOCs，即通过建立激光波长与待测物质的单一数量关系，实现一种气体分子的测量，由于潜在的非待测吸收物质并没有被彻底消除，因此会导致测量结果偏高，但是这个误差是在可控范围之内的。
[0007]第二、目前，基于激光技术的分析手段多用于研究单个可识别分子，由于激光镜片、激光器等光学实验器材的成本较高，仍然需要逐渐优化搭建单套光学系统检测一种气体成分的思路，本专利技术采用两套光学系统实现了三种气体成分的协同检测，不仅降低了系统成本，而且使得测量时间进一步缩短。
[0008]第三、目前研究人员在呼吸研究领域的初步探索阶段所面临的主要困难之一是大多数的呼吸VOCs并未与特定疾病一对一的关联起来，因此仅仅能探测单个呼气分子的仪器是不够的。此时，拥有一种可以分析多种呼吸VOCs的技术十分重要，多个呼吸分子的测量能够提供足够的大样本量信息来寻找特异性更强的呼吸生物标记物和疾病的生理指标的关联性。
[0009]为此，我们提出一种基于光腔衰荡光谱结合背景扣除法和光谱反演的计算方法，
用于人体呼吸气体中的丙酮、异戊二烯和一氧化氮的测量。

技术实现思路

[0010]本专利技术主要提出一种可以同时测量人体呼出气体中丙酮、异戊二烯和一氧化氮含量的实时协同测量方法，既往研究往往通过建立激光波长与待测物质的单一数量关系，实现一种气体分子的测量，由于潜在的非待测吸收物质并没有被彻底消除，因此会导致测量结果偏高，本专利技术对现有的呼吸分析领域频繁使用的背景扣除法进行了扩展，联合光谱反演算法，提出了一种基于光腔衰荡光谱的多组分痕量呼吸气体协同测量方法，筛选出可用于联合测量呼吸丙酮、异戊二烯和一氧化氮的吸收峰224nm，226.255nm，266nm，依次测量224nm，226.255nm，266nm下腔内为背景空气和呼吸气体的衰荡时间，为这三种呼气分子的实时同步测量提供了一种可靠的手段。
[0011]CRDS利用两片高反射率腔镜构成高品质因数的光学谐振腔，激光通过模式匹配之后射入光学谐振腔内，并在两片高反镜之间来回衰荡，在第二个镜片之后使用光电探测器检测每次从出射镜透出的一小部分激光，考虑到由于反射镜透射等因素造成的光损耗，根据Beer
–
Lambert定律，谐振腔内的光强呈现单指数衰减，检测每次透射出来的光强即可得到衰荡信号，对衰荡信号进行单指数拟合，当光腔内无样本时可确定衰荡时间常数τ0为：
[0012][0013]其中c为光速，d为腔镜之间的距离，R为高反镜的反射率。
[0014]当腔内存在待测样本时，衰荡时间常数τ与样本的吸收A为
[0015][0016][0017]上式可重新整理为
[0018]σ(ν)nd＝(1-R)Δτ/τ(Δτ＝τ
0-τ)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(式1-4)
[0019]式中d为腔体长度，σ(v)为气体分子在特定波长ν处的吸收截面，n为样本的粒子数密度。即通过测量腔内无样本和有样本时的τ0与τ即可计算得出样本粒子数密度。
[0020]在本专利技术的呼吸气体成分的实际测量过程中，由于激光波长选择不能完全确保在出射激光位置只存在待测物质的吸收，因此还需要考虑来自于样本中的其他成分或VOCs在光源波段的光谱吸收特性。
[0021]综合考虑VOCs在特定波长的吸收截面与呼吸VOCs含量，大多数VOCs在所选波长范围内的吸收强度比待测物质的吸收小几个数量级，从而可以被忽略。然而N2、H2O、O2和CO2等含量较高的四种大气分子往往不能同时避免，因此会对该波段的测量造成影响，而且还有散射作用。由于人体呼吸中的N2、H2O、O2和CO2与空气中的含量相似，因此以空气作为背景，即利用背景扣除法消除了大多数散射及四种大气分子吸收作用的影响。目前，中国专利2020107931917已经实现了呼吸气体中的丙酮、异戊二烯的测量。
[0022]实现本专利技术的可以同时测量人体呼出气体中丙酮、异戊二烯和一氧化氮含量的实
时协同测量方法，包括如下步骤：
[0023]根据专利2020107931917测试人体呼吸气体中主要成分的含量，在紫外区224nm、226.255nm和266nm，对呼吸气体中的主要成分进行呼吸干扰分析，表一展示了人体呼吸气体中主要成分的含量以及在224nm、226.255nm和266nm的吸收情况，人体的呼吸气体包括四种主要的大气分子：氮气(N2,78.04％),水(H2O，6％)氧气(O2，16％)，二氧化碳(CO2，5％)，含量较高的无机组分包括氨气(NH3，0-2ppmv)、甲烷(CH4，2-10ppmv)、一氧化碳(CO，1-10ppmv)、一氧化氮(NO，10-50ppbv)、一氧化二氮(N2O,1-20ppbv)，异戊二烯(C5H8,50-200ppbv)和丙酮(C3H8O，0-2ppmv本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于光谱反演的多组分痕量呼吸气体协同测量方法，包括测量人体呼吸气体的主要成分、含量和吸收截面，其特征在于包括以下步骤：S1.筛选出M(M≥2，M为自然数)个作为呼吸标记物的目标元素，选定用于测量目标元素的激光波长；S2.测试人体呼吸气体中主要成分的含量以及在选定波长下的吸收截面；S3.去除呼吸干扰元素；S4.将选定的波长分组排序，同组分的波长在同一真空腔体中以协同的方式测量。2.根据权利要求1所述的一种基于光谱反演的多组分痕量呼吸气体协同测量方法，其特征在于包括：S11.筛选出3个作为呼吸标记物的目标元素：丙酮、异戊二烯和一氧化氮。3.根据权利要求2所述的一种基于光谱反演的多组分痕量呼吸气体协同测量方法，其特征在于：S21.选定用于测量目标元素的激光波长，对应为224nm、226.255nm和266nm，将所述吸收截面定义为σ
ij
，i和j取值为1,2,3。4.根据权利要求3所述的一种基于光谱反演的多组分痕量呼吸气体协同测量方法，其特征在于：S31.对呼吸气体中干扰目标元素的氧气、二氧化碳，通过背景扣除法消除影响；S32.对呼吸气体中干扰目标元素的一氧化二氮，采取直接排除处理。5.根据权利要求1所述的一种基于光谱反演的多组分痕量呼吸气体协同测量方法，其特征在于：S41.所述以协同的方式测量为，同组分的波长从低到高调谐时测量同一真空腔体中背景空气的衰荡时间；同组分的波长从高到低调谐时测量同一真空腔体中呼吸气体样本的衰荡时间。6.根据权利要求5所述的一种基于光谱反演的多组分痕量呼吸气体协同测量方法，其特征在于：S41包括S411.将选定波长分成2组，第一组对应为224nm、226.255nm；，第二组对应为266nm；S412.首先，测量在224nm下真空腔体中为背景空气的衰荡时间τ
10
；将波长...

【专利技术属性】
技术研发人员：李青原，魏鑫，孙美秀，
申请(专利权)人：中国医学科学院生物医学工程研究所，
类型：发明
国别省市：