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La espectroscopía infrarroja por transformada de Fourier (FTIR) es una tecnología rápida y no destructiva para monitorear la calidad atmosférica. La identificación de cada componente de los espectros FTIR es un requisito previo para el análisis cuantitativo preciso de contaminantes gaseosos. Debido a la superposición de diferentes picos de absorción de gases y la interferencia del vapor de agua en la medición real, los métodos de identificación existentes de espectros de gas presentan inconvenientes como una baja tasa de identificación y la incapacidad de llevar a cabo un análisis en tiempo real en el monitoreo de la calidad atmosférica. En este trabajo, se aplica el análisis de componentes independientes (ICA) a la separación espectral de espectros altamente superpuestos de contaminantes gaseosos. El método propuesto se valida mediante el análisis de espectros de mezclas obtenidos en laboratorio y espectros atmosféricos reales recopilados de fuentes estacionarias. El tiempo promedio de separación espectral es inferior a 0,2 segundos, y la tasa de identificación de gases experimentales es de hasta el 100%, como se muestra en los resultados de búsqueda de picos y el análisis del coeficiente de corrección entre los espectros separados y la base de datos de espectros estándar. Los resultados de identificación de espectros atmosféricos reales demostraron que el método propuesto puede identificar de manera efectiva los contaminantes gaseosos cuya concentración cambia en los espectros medidos, y es una herramienta prometedora para el análisis espectral cualitativo que puede reducir el tiempo de identificación y aumentar la tasa de identificación. Por lo tanto, este método puede ser una alternativa útil a los métodos tradicionales de identificación cualitativa para la detección de contaminantes atmosféricos en tiempo real en línea.
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