空气污染物是一种以气态形式进入近地面或低层大气的外来物质。空气污染不仅给生物的生存和发展带来危害,还会造成物体的腐蚀。甲烷作为主要污染气体之一,对甲烷浓度的实时在线检测已成为保护生态环境的重要任务。本文以光学式检测为主线、以空芯光子晶体带隙光纤为传感元件、以分析甲烷浓度为目的,结合光谱吸收检测技术和神经网络预测技术,搭建出本文甲烷浓度检测系统。论文主要研究工作如下:(1)根据气体分子的运动形式及吸收特性,分析甲烷气体吸收光谱理论,确定甲烷吸收峰对应的中心波长。通过对比光谱吸收式差分检测和谐波检测的优劣,确定甲烷气体浓度的检测方法。(2)构建实验系统的结构模型,分析光源部分、气室部分、光电转换部分、谐波信号提取部分、数据采集部分的具体理论知识,选取每个部分所需要的实验设备。在气室部分,提出采用空芯光子晶体带隙光纤作为传感探头的方案,分析导光机制、确定空芯包层间隙的长度。(3)配置三十种不同浓度的甲烷气体,进行吸收光强的实验;利用总体平均经验模态分解的算法对吸收光谱进行去噪;利用光谱吸收式谐波法检测法,对甲烷气体进行浓度的线性实验。(4)分析BP神经网络与优化的PSO-BP神经网络的理论基础,分别应用在甲烷气体浓度定量分析实验中,达到预测浓度的作用。