基于差分吸收检测技术的非分散红外CO2呼吸气体传感器

袁 博，袁宇鹏，张祖伟，杨 靖，黄诗田，2，柯 淋，张开盛，罗文博

(1.电子科技大学 电子科学与工程学院,成都 611731；2.中电科技集团 重庆声光电有限公司，重庆 401332；3.中国电子科技集团公司 第二十六研究所，重庆 400060；4.成都君凌科创科技有限公司，成都 610015)

0 引 言

人体呼吸的氧气经过血液循环运输到肺部参与人体新陈代谢，产生的CO2通过呼吸运动排出到体外，作为人体代谢产物的呼吸CO2可以反映人体新陈代谢、循环、呼吸、气道或通气系统功能的变化[1-2]。因此，呼吸气体中的CO2浓度已经被认为与体温、呼吸、脉搏、血压、动脉血氧饱和度等同样的基本生命体征[3-4]，在麻醉监测、重症监护、急诊医学[5]等领域中广泛应用。由于其无创、简便、测量精度高等方面的优势，例如，CO2传感器与O2传感器[6]结合可以对人体新陈代谢进行定量分析，这就使得呼吸气体检测在运动机能、代谢功能[7]、肿瘤细胞检测[8]等领域都可以发挥重要作用。

传统应用CO2气体监测仪体积大、成本高、响应时间长，难以满足CO2气体检测在运动机能和代谢功能检测等方面的应用需求。T.A. Vincent等[9]分析了不同光程长度对CO2检测精度的影响，选用微机电系统(micro-electro-mechanical system，MEMS)光源和热电堆传感器，采用锁相放大技术提高了便携式CO2气体传感器的测量精度。WEIGEL等[10]通过设计特殊的气室结构，提高了CO2气体在旁流式结构中的扩散速度，提高了传感器的响应速度。但是现有的红外传感器都是基于主流式或旁流式呼吸末分压检测设备的原理，没有考虑呼吸气流本身所带有的湍流对呼吸传感器测量带来的影响。

本论文利用MEMS光源和双通道热释电传感器分别作为红外光源和探测器，利用电调制MEMS光源取代机械斩波器产生的干扰，通过测量和计算参考通道和测量通道的电压比值构成基于差分吸收检测的红外气体传感器，采用压电微泵为传感器提供稳定的气体流速，结合气室结构的设计，提高了基于非分散红外(non-dispersive infrared,NDIR)红外气体传感器呼吸气体的抗干扰能力和响应速度，可望满足运动机能和代谢功能检测等新兴应用对CO2气体监测的需求。

1 红外检测基本原理

朗伯比尔定律是红外光谱法中最基本的理论，它是由朗伯定律和比尔定律结合演变而来的，它们在不同的方面对吸收定律进行了概括。朗伯在1760年描述了光的吸收程度与被测物质厚度存在关系。1852年比尔又提出光的吸收程度与物质浓度之间也有类似的关系。由上面2个定律合并而成的朗伯-比尔定律是吸光光度法的基础理论和定量测量的依据。一束单色光在经过某种吸收介质时，会被介质吸收一部分的光能，透射光强度会因此而下降。其公式表述为

I=I0e-KCL

(1)

(1)式中：I0为入射光强，红外线经过被测气体前的光强；I为出射光强，红外线经过被测气体后的光强；K为吸收系数，该系数取决于被测物体的吸收谱线；C为浓度，被测气体的浓度值；L为光程长，从红外光源到探测器之间红外光与被测气体之间有交互作用的长度。

在气体检测这一特殊的应用中，有时会发现红外探测器端检测到的信号非常微弱，并且在不同的环境下会有较大的信号波动。采用双通道构成差分检测技术可以起到很好的作用，有利于提高对气体浓度的检测精度和准确性，提高系统的可靠性。气体响应通道(Act)是指用来直接测量气体，它反映的是气体浓度响应特征波长的红外光的变化关系；另一个通道，也就是参考通道(Ref)，它是用来测量没有被待测气体所吸收的光强的通道，与气体浓度的变化无关，其信号只与背景光或外界环境干扰有关。

对于测量通道，Act：U1∝I0exp(-KCL)；对于参考通道，Ref：U2∝I0。可以看出，2路信号都正比于光强，对于一个密封的气室内，K，L都是确定的。不妨假设两路通道拥有比例因子K1，K2，可以得到2个关系式。

气体测量通道

U1=K1I0e-KCL

(2)

参考通道

U2=K2I0

(3)

在实际的测试中，光强这个物理量很难被直接地准确测量，一般是通过探测器的电信号来代表光强信号，为了消除中间可能带来的误差，对上面2个关系式求比值得

(4)

再将浓度计算出为

(5)

对于一个确定的系统，-1/KL可以看做一个常数Q，而K1，K2只与当前环境状态有关，可以设lnK2-lnK1为一个随环境变化的值m，它可以通过标定来得到。lnU1-lnU2可以通过单片机直接计算而得到，设为X。从而(5)式可以简化为

C=QX+Qm

(6)

根据上述推算过程，使用双通道双波长检测方法可以消除来自外界的干扰，使得探测器所得到的电信号能更准确地反应光强信号。测量通道，参考通道和信号比值之间的关系如图1。

图1 测量通道，参考通道和信号比值之间的关系Fig.1 Relation between measuring channel, reference channel and signal ratio

2 传感器系统设计

为排除光源老化、探测器噪声、气压、温度等参数对气体传感器测量结果的影响，本文采用单光束双波长的差分吸收检测方法进行非分散红外气体传感器的设计，以4.26 μm波长为测量通道波长，以4.00 μm波长为参考通道波长[11]，以满足呼吸CO2气体检测对气体传感器的需求。该传感器的系统结构如图2，主要包括红外光源及其调制电路、气室及采样压电微泵、热释电双元红外探测器、信号调理模块、数据传输等模块。

2.1 气室与光路系统设计

CO2气体传感器的气室结构如图3，气室结构由十字交叉的2个空心圆柱体构成，分别起到气体进出和红外光线传输通道。为保证红外光线传输效率，采用具有较高红外反射率的Al作为气室材料。气室的左右两侧分别为红外光源和双通道红外热释电传感器为保证光传输效率，MEMS光源、气室和双通道外热释电传感器的中心轴位于同一水平线上；为降低气体流动对红外光源输出的影响，在光源端装有全透红外的LiF玻璃，其透射为0.105～6 μm，反射损失峰值在4 μm处，反射损失为4.4%。

图2 基于差分吸收检测技术的非分散红外CO2呼吸气体传感器的系统结构Fig.2 System structure of non-dispersive infrared CO2breathing gas sensor based on differential absorptiondetection technology

图3 红外气体传感器整体结构图Fig.3 Structure of infrared gas sensor

传感器使用如表1的脉冲方波驱动MEMS光源EMIRS200，使其产生波长为2～16 μm的电调制红外辐射，与通过传统机械斩波器产生周期性红外辐射相比，电调制光源具有结构紧凑和辐射强度稳定等优点[12]。进一步，采用双元热释电红外探测器 (perkinelmer optoelectronics GmbH，PYS 3228)进行红外辐射强度测量，其主要参数见表1。参考通道为CO2的最强吸收波长，2个通道均没有水汽吸收峰可以降低湿度干扰。

根据上述光程长度和器件性能参数，采用朗伯比尔定律公式[13]计算不同光程长度下CO2气体传感器的测量曲线, 朗伯比尔定律下不同光程长与吸收率的关系如图4。人体呼吸气体中CO2的浓度在4%～6%，典型值为5%左右。从图4中可以看出，光程长为10 mm的器件在该范围内具有较高的线性度和测量精度。

表1 MEMS光源和红外热释电器件性能参数

图4 朗伯比尔定律下不同光程长与吸收率的关系Fig.4 Relationship between different optical path lengthsand absorption rates under Lambert Beer’s law

气室进气孔和出气孔分别位于图3的气室上部和下部，气室进气口连接有采用压电陶瓷制备的压电微泵。为了实现将呼吸气体吸入气室的目的，采用了无阀结构制备压电微泵。该压电微泵的工作曲线如图5，在标准大气压强下进行工作，在2 V电压下测得其谐振频率为2 400 Hz，在该频率下有最大振幅，可以提供最大的流速。之后选择电压为3 V的交流信号驱动，可以产生0.384 L/min气体流速，足够将呼吸气体吸入气室。

将该压电微泵与气室结构结合并采用有限元方法进行仿真，仿真结果如图6。结果表明，压电微泵可以稳定呼吸气体的扩散速度，保证气室内部气体流场参数的稳定，而稳定的气体流场参数可以降低气体流速和压力变化对气体测试精度的影响[14]。

2.2 光源驱动与信号电路设计

非分散红外CO2呼吸气体传感器的电路需要实现MEMS光源的电调制、热释电红外探测器驱动与信号处理、气体浓度计算与传输等功能。MEMS光源的电调制功能通过单片机I/O口输出高低电平控制光源驱动模块实现。采用AD8629构成2级放大电路，整流电路将交流信号转变为直流，进行热释电信号的放大、滤波。之后输入单片机内部的数模转换器(digital-to-analog converter，DAC)模块进行模数转换，再取2路测量信号电压峰峰值的比值输出。采用RS232串口晶体管一晶体管逻辑(transistor-transistor logic，TTL)进行数据传输，在PC端显示。

图5 压电微泵工作曲线Fig.5 Piezoelectric micropump working curve

3 结果与讨论

3.1 CO2传感器的标定实验

从理论上来讲，气体的红外吸收关系满足朗伯比尔定律，从而可以根据朗伯比尔定律进行气体浓度计算。但是在实际测试中，由于光源、气体、使用环境等因素的变化也会导致输出电信号的变化，从而难以直接利用朗博-比尔定律进行气体浓度的计算。因此，对于实际的传感器需要根据其测量的气体浓度范围进行标定，建立输出电信号与气体浓度的关系，得到修正的气体浓度测量公式为[15]

(7)

图6 压电微泵与气室结构结合仿真Fig.6 Simulation of piezoelectric micropump and gas chamber

标定实验在标准大气压强环境下进行，将传感器置入恒温箱内，在10℃下分别通入浓度为0.5%，1%，2%，3%，4%，4.5%，5%，5.5%，6%，7%，7.5%的CO2气体，待输出稳定后采集数据。一共进行4组实验，试验数据如表2。

综合每一组实验的结果，采用公式进行拟合，得到3个拟合值Span=0.235 15,a=0.275 79,n=0.717 60，得到拟合曲线如图7。以拟合出的标定曲线为基准，通过在相同的条件下反复测量，并将所得到的吸收率代入拟合公式中计算，可以得到测量出的浓度值。

将这些浓度值与所通入的标准气体的浓度值进行比较，两者差值的绝对值为绝对误差，绝对误差与量程的比值为相对误差。最终得到每个浓度下的测量值与实际之间的绝对误差平均值为0.5%，相对误差平均值为3%。

表2 标定测试数据

图7 浓度标定曲线(每个标定浓度点都给出基于4组测试数据之间的标准差误差棒)Fig.7 Concentration calibration curve (each calibration concentration point is given based on the standard deviation error bar between the four sets of test data)

3.2 气体传感器在不同温度下的测试

不同温度条件会对传感器的输出会造成影响，所以需要通过标定得到的数据来进行温度补偿。试验方法传感器的浓度标定过程相同，只是需要将传感器置入高低温交变湿热试验箱中。通过选择-20 ℃,0 ℃,10 ℃,30 ℃和50 ℃这5个温度点进行测试，湿度保持在25%。在每个温度条件下通入浓度分别为0.5%，1%，2%，3%，4%，4.5%，5%，5.5%，6%，7%，7.5%的CO2气体，等待系统输出稳定后记录数据，结果如图8。

图8 不同温度下传感器的标定曲线Fig.8 Calibration curve of sensor at different temperatures

通过对不同温度下进行浓度拟合，可以得到多条拟合曲线，并得到这些拟合曲线的参数值，再将这些数据导入微控制单元(microcontroller unit,MCU) 中，之后在实际测试中通过查表法即可补偿出准确的浓度值。

3.3 气体传感器的抗湿度测试

呼吸气体传感器必须具备良好的抗湿度干扰能力以防止呼吸气体中含有的水蒸气对测量结果产生干扰，因此，本文测试不同湿度下气体传感器的电压输出变化。实验在标准大气压强环境下进行，将传感器置入高低温交变湿热试验箱中，将箱体内的温度设定为30 ℃，湿度分别设置为25%，50%，75%，99% RH。以氮气为背景气体，在每个温度测量点上向传感器气室内依次通入浓度分别为0.5%，1%，2%，3%，4%，4.5%，5%，5.5%，6%，7%，7.5%的二氧化碳气体，等待系统输出稳定后记录数据。实验测量结果如图9。

图9 湿度测试曲线图Fig.9 Humidity test curve

由图9观察可以发现，不同湿度下的传感器输出值相差不大。经过计算不同湿度下的每个浓度点所得到的吸收率之间的偏差，不同湿度下所测得的输出之间相对偏差为3%，符合测试精度要求，可以认为湿度的变化不会对传感器的输出产生显著影响。其原因是通过传感器中红外光源端设置的全透滤光片，屏蔽了气流和湿度对红外光源的影响。同时，基于对CO2和水蒸气的红外吸收谱线分析选择传感器滤光片(测量通道4.26 μm，参考通道4.00 μm)，而二氧化碳的吸收峰值在4.26 μm，水蒸气在3.00 μm[16]，由此通过这种单光束双波长的器件结构设计有效降低了湿度对传感器输出的影响，从而有效屏蔽呼吸气体中水蒸气对CO2浓度测试的干扰。

3.4 器件动态响应测试

与环境中CO2气体监测不同，呼吸气体中的CO2浓度随人体呼气-吸气的过程快速变化[16]，这就要求气体传感器具有较短的响应时间，本文使用2个电磁阀门和1个流量控制器实现一个模拟呼吸气体状态的。实验在标准大气压强，室温环境下进行。将设备的出气口连接在气室进气口处，用99.99%浓度的氮气和7.5%浓度的二氧化碳作为2种切换气体，分别连接在2个电磁阀门上。通过1个开关来控制2个电磁阀门的开合，间歇性地通入氮气和二氧化碳。使用流量控制器把气体流速控制在0.3 L/min，确保流速与压电微泵的流速一致。在100 s的时间内以0.2 Hz的频率切换开关并记录数据，结果如图10。

图10 响应时间测试结果Fig.10 Response time test result

从图10观察可以发现，以0.2 Hz的频率切换开关，在100 s内进行了10次CO2的通入。可以发现，这10次的测量值的准确性较好，都能保持在0.85附近，这表明了气体传感器在动态环境下的稳定性。另一方面，从浓度零点到待测浓度值的时间在1.5 s左右，这表明通过压电微泵和气室结构设计，使得传感器内部具有稳定的气体流速和流场，且传感器的响应时间可以满足呼吸气体传感器的应用需求。

3.5 人体呼吸气体测试

最后对该传感器在实际检测人体呼吸二氧化碳的效果进行了测试。试验在标准大气压强，室温下进行。被试者佩戴呼吸面罩后在压电微泵上方大约20 mm处进行正常呼吸，通过压电微泵将人体呼吸气体吸入气室，在100 s内一共进行了9次完整的呼吸循环如图11。从图11中可以清楚地分辨出每一次呼吸循环，所检测到的浓度在5% 附近，符合人体呼出的二氧化碳浓度范围。该测试结果与文献[7]采用复杂锁相放大电路所做的工作类似，但是在本文中所使用的红外探测器为热释电探测器，与热电堆探测器相比在进行动态测试时有更好的响应。

图11 人体呼吸二氧化碳测试曲线Fig.11 Human respiratory carbon dioxide test curve

4 结 论

本文设计并实现了一种基于NDIR原理的呼吸二氧化碳传感器。采用单光束双波长的差分吸收检测技术，提高了传感器系统的抗干扰能力和检测精度。利用MEMS光源和双通道热释电传感器分别作为红外光源和探测器，利用电调制MEMS光源取代机械斩波器产生的干扰，采用压电微泵提供稳定的气体流速和压强，辅以气室结构的设计，提高了基于NDIR红外气体传感器检测呼吸气体的抗干扰能力和响应速度。测试结果表明，在室温下，检测量程在0%～8%，传感器的绝对误差小于0.5%，相对误差为3%。系统响应时间为1.5 s左右，满足了针对人体呼吸的CO2传感器的要求。