終于懂了！NDIR紅外CO?傳感器的5大核心技術全解析

在環境監測、智慧農業、工業控制等領域，準確測量二氧化碳濃度至關重要，NDIR（非分散紅外，Non - Disperspersive Infrared ）紅外CO?傳感器憑借出色性能成為主流選擇。

下面，我們先深入了解NDIR技術原理，再解析它的5大核心技術，帶你徹底弄懂其工作原理與優勢 。

NDIR技術原理

NDIR技術的核心邏輯基于氣體分子對特定紅外波長的選擇性吸收特性。簡單來說，不同氣體分子就像有著獨特“口味”的“食客”，會對特定波長的紅外光“情有獨鐘” 。

當紅外光穿過含有目標氣體（CO2）的環境時，氣體分子會選擇性地吸收特定波長（4.26μm左右）的紅外光，而其他波長的紅外光則基本不受影響。這一過程遵循朗伯 - 比爾定律，即光的吸收程度與氣體濃度、光在氣體中傳播的光程長度成正比。

通過檢測特定波長紅外光被吸收的情況，就能反向推算出目標氣體（CO2 ）的濃度，這就是NDIR技術的基本原理 。

NDIR檢測CO2的關鍵技術

1、紅外光源技術

紅外光源作為 NDIR 檢測系統的 “發光使者”，為整個檢測過程提供基礎能量。

2、光學濾波技術

CO?在紅外波段具有獨特的吸收 “指紋”，主要集中在 4.26μm和4.4μm附近。光學濾波技術的核心使命，便是從寬譜段的紅外光中精準篩選出 CO?的特征吸收波長，同時有效排除其他氣體及背景噪聲的干擾。

干涉濾光片是實現這一目標的得力 “助手”。它基于光的干涉原理，由多層不同折射率的介質薄膜精心堆疊而成。當紅外光入射時，特定波長的光因干涉相長得以透過，而其他波長的光則相互抵消被阻擋。通過精確控制薄膜的材料、厚度及層數，能夠定制出中心波長精準、帶寬極窄的干涉濾光片，高度契合 CO?檢測對波長篩選的嚴苛要求。

氣體濾波相關器（GFC）則是應對復雜氣體環境的 “秘密武器”。其內部包含一個充滿參考氣體（如純 N?或已知低濃度 CO?混合氣體）的氣室。工作時，測量光路與參考光路的紅外光分別通過不同氣室，再進行對比。

由于參考氣室中的氣體成分固定，當測量氣室中存在 CO?等目標氣體時，兩者光強的差異便能精準反映出目標氣體的濃度，有效消除了背景氣體的重疊吸收干擾，大幅提升了檢測在復雜工況下的準確性。

3、氣室設計

氣室作為 CO?與紅外光 “親密接觸” 的場所，其結構設計直接關乎檢測靈敏度與準確性。常見的氣室結構有直射式和反射式。

直射式氣室結構簡單，紅外光從一端直接穿過氣室到達另一端的探測器。為提升檢測靈敏度，可適當增加氣室長度，但這會導致設備體積增大。

為此，科研人員開發出反射式氣室，通過在氣室內設置高反射率的反射鏡，讓紅外光在氣室內多次反射后再到達探測器。

以懷特池（White cell）為代表的反射式氣室，可將光程延長數倍甚至數十倍，極大增強了 CO?對紅外光的吸收程度，在有限的空間內顯著提升了檢測靈敏度。

同時，選用紅外透光性佳、化學穩定性強的材料（如硒化鋅、藍寶石等）制作氣室，能有效減少紅外光在傳輸過程中的損耗，避免氣室材料與 CO?發生化學反應影響檢測精度。

4、紅外探測器

紅外探測器肩負著將透過氣室、經 CO?吸收后的紅外光信號轉換為電信號的重任，是 NDIR 檢測系統的 “信號接收器”。

常見的紅外探測器有熱探測器和光子探測器。

熱探測器以熱釋電探測器和熱電堆探測器為典型代表。

• 熱釋電探測器基于某些材料的熱釋電效應，當吸收紅外光后溫度發生變化，材料表面會產生電荷變化，從而輸出電信號。

• 熱電堆探測器則利用塞貝克效應，通過測量多個熱電偶串聯產生的溫差電動勢來感知紅外光強度。這類探測器對寬譜段紅外光均有響應，無需制冷，成本較低，適用于常溫環境下的 CO?檢測。不過，它們的響應速度相對較慢，限制了檢測系統的快速性。

光子探測器，如碲鎘汞（HgCdTe）探測器，憑借內部電子吸收光子后產生的光電效應工作。其靈敏度極高、響應速度極快，能夠快速、精準地感知微弱的紅外光信號變化。

在對檢測精度和響應速度要求極高的場合，如高精度環境監測、工業過程實時控制等，光子探測器優勢盡顯。但它需要低溫制冷才能正常工作，增加了系統的復雜性與成本。

5、信號處理與算法

從紅外探測器輸出的電信號往往微弱且夾雜著噪聲，需要經過一系列精細的信號處理與復雜算法運算，才能準確解析出 CO?的濃度信息。

首先，通過低噪聲放大器對探測器輸出信號進行放大，提升信號強度。接著，采用帶通濾波器，濾除特定頻率范圍外的噪聲，保留與 CO?吸收相關的信號頻段。為進一步抑制環境噪聲和干擾，常運用鎖相放大技術，該技術通過與調制光源的頻率同步鎖定，能夠從復雜噪聲背景中精準提取出有用信號。

基于朗伯 - 比爾定律（I = I?e??CL，其中 I 為透射光強，I?為入射光強，α 為吸收系數，C 為氣體濃度，L 為光程），構建氣體濃度反演算法。實際應用中，考慮到 CO?吸收特性的非線性、環境因素（溫度、壓力等）的影響，會對算法進行優化。

例如，采用多項式擬合或分段線性化方法處理高濃度 CO?下的吸收飽和問題；借助卡爾曼濾波等數字濾波算法，對信號進行實時優化，提高濃度計算的準確性與穩定性。

此外，還可利用神經網絡等人工智能算法，對大量實驗數據進行學習訓練，建立更精準的 CO?濃度預測模型，以適應復雜多變的檢測環境。

憑借紅外光源、光學濾波、氣室設計、紅外探測器以及信號處理與算法等一系列關鍵技術的協同配合，NDIR 檢測技術得以在 CO?濃度檢測領域大顯身手，為我們深入了解環境中的 CO?分布、保障工業生產安全與高效、提升室內空氣質量等提供了可靠支撐。

隨著材料科學、微納制造技術以及人工智能算法的持續創新發展，NDIR 檢測技術有望在檢測精度、小型化、智能化等方面實現更大突破，在更多領域發揮重要作用，助力我們更好地守護地球家園的生態平衡與人類生活的舒適健康。