瓦斯灾害是制约煤矿安全生产的主要灾害之一，而甲烷是瓦斯的主要成分，因此对甲烷浓度的准确检测对有效预防预警瓦斯灾害意义重大。基于甲烷物理化学性质的差异性特征概述了催化燃烧法、热导法、光干涉法、非分散红外光谱法和可调谐半导体激光光谱法的甲烷检测原理，探讨了不同原理的甲烷检测技术发展现状。在煤矿环境对甲烷检测技术的影响分析基础上，通过煤矿井下技术应用对比研究得出：催化燃烧法利用甲烷可燃性特征，适用于检测体积分数4%以下的甲烷，不适用于氧气浓度过低、甲烷浓度过高或存在含硫气体的井下环境；热导法利用含不同浓度甲烷的空气热导率的不同特征，适用于检测体积分数4%以上的甲烷，不适用于甲烷浓度低、二氧化碳浓度过高等井下环境；光干涉法利用含不同浓度甲烷的空气折射率的不同特征，适用于井下绝大部分环境，但不适用于二氧化碳浓度过高的井下环境；红外光谱法利用甲烷的气体选择性吸收的特征，适用于绝大部分井下环境，其中非分散红外光谱法受水蒸气、烷烃气体干扰，需进行算法优化以减小误差，而可调谐半导体激光光谱受其他气体干扰影响较小，但两者皆需采用补偿算法来减少受温湿度影响引起的误差。最后，对不同原理的甲烷检测方法进行了技术

数学建模 研 究 盐 水 浓 度 的 动 态 变 化

大数据-算法-西湖流场和浓度场对引水工程响应的数值模拟研究.pdf

人工智能-机器学习-核电站气载放射性核素浓度和辐射剂量计算.pdf

这个程序是用来检测一氧化碳浓度和甲烷浓度，可以用wifi传输数据，引脚为MQ7的是pa5,MQ4的是pa6,里面还有个温湿度检测

这里有两个函数。 arcticseaice下载每日的海冰浓度数据，而arcticborders绘制陆地面积图。

matlab开发-南极洲每日冰层浓度。该功能下载并绘制每日海冰浓度场。

包含PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3、风向、风力、天气等11种因素； 数据粒度是日均值，数据均已做好缺失值填充和归一化处理,直接可以参与机器学习或者深度学习建模 其中label表示PM2.5 时间：2015/1/1～2020/3/1 建模方法：本人采用的CNN-LSTM混合模型建模，预测效果较好，详情可以参考我的置顶博客

aflatoxin.sav 该假设数据文件涉及对谷物的黄曲霉毒素的检测，该毒素的浓度会因谷物产量的不同（不同谷物之间及同种谷物之间）而有较大变化。谷物加工机从 8 个谷物产量的每一个中收到 16 个样本并以十亿分之几 (PPB) 为单位来测量黄曲霉毒素的水平。 统计分析及模型构建中常用的数据集、使用数据集可以对模型和算法进行快速验证，而且如果能够得到经典测试数据有助于我们复现大佬（巨佬）们提供的算法模型、达到实战联系的目的、真正从原理上开启数据分析、而不是纸上谈兵； 纽约时报的一篇文章报道，数据科学家在挖掘出有价值的“金块”之前要花费50%到80%的时间在很多诸如收集数据和准备不规则的数据的普通任务上。混乱的数据是数据科学家工作流中典型的比较耗费时间的。 常用的数据集可以帮助我们快速实验模型算法，因为他们都是被处理过的优质数据；

此项目利用STM32L073作为主控芯片，主要测量CO的浓度，此项目的主要性能注重于低功耗处理，将传统的数码管/段码屏更改为更低功耗的电子纸屏，此类屏只有在刷屏时才有耗损，并且功耗只有几十mW，这样屏的功耗大大降低，对整机工作电流只有十几mA功耗来说，已经是质的提示。 在降低屏的功耗同时，对设备的工作模式也做了相应的调整。该设备为了适用更多的应用场合和供电方式，设备设有间隙工作模式，此模式通过设定间歇工作电压值来实现。 举例说:设备的关机电压设定为3.2V，当电池电压低于3.2V后，出于对电池的过放保护，设备自动关机；同样对应间歇工作，设备也通过一个电压值来判断，如果间歇工作电压值设置为3.6V，当电池电压低于3.6V时，设备开始进入间歇工作模式。 在此模式下，设备休眠特定的时间（用户可设定）后，自动唤醒检测环境CO浓度，如果当前浓度没有超过设定的预警值，那么在检测完成后，继续进入休眠模式，等待下个唤醒周期。如果当前检测浓度超过设定的预警值浓度，那么设备将持续工作不再进入间歇工作模式，直至浓度低于预警值。 间歇工作模式优点在于:不仅可以有效的降低功耗，同时用户可以根据自己的需求设定间歇工作电压值来达到待机时间和实时检测的有效平衡。例如如果用不需要间歇工作模式，可以将间隙工作电压值设置为3.20V以下，这样设备就始终无法进入间歇工作模式。同理如果客户只需要间歇工作模式，那么只要将间歇工作电压值设置为4.20V以上，这样设备一上电就进入了间歇工作模式，这样只需要根据需要设备唤醒的周期即可。 设置支持一键开关机工作，所有的参数设定通过串口来完成，并配有简单的通讯协议和容错机制。 视频演示: