對單個氣泡及連續氣泡的識別，核心是通過分析氣泡在光學傳感器光路中產生的信號特征差異（如信號強度、持續時間、變化速率等），結合硬件設計和算法邏輯，實現精準區分。以下是具體的實現方法，分為信號特征分析、算法設計和輔助優化手段三部分：

一、單個氣泡與連續氣泡的信號特征差異

氣泡（尤其是水中氣泡）通過傳感器光路時，其光學信號（散射光、透射光）與固體顆粒物有顯著區別，這是識別的基礎：

二、針對單個氣泡的識別算法

單個氣泡的核心特征是 “瞬時性、脈沖性”，算法通過捕捉這些特征實現識別：

閾值觸發與時間窗判斷

設定散射光信號的動態閾值（如基線值的 2 倍），當信號瞬間超過閾值時，觸發 “氣泡嫌疑” 判定；

同時監測信號從超過閾值到恢復基線的持續時間：若持續時間 <預設閾值（如 100ms），且波形為 “陡峭上升 + 陡峭下降”，則判定為單個氣泡。

斜率分析法

計算信號上升斜率（Δ 信號 /Δ 時間）和下降斜率：單個氣泡的上升斜率通常 > 5V/ms（假設信號電壓輸出），遠大于固體顆粒物的平緩斜率（通常 < 1V/ms）；

若上升斜率和下降斜率均超過設定閾值，且兩者絕對值接近（脈沖對稱），則判定為單個氣泡。

透射 - 散射信號反演驗證

正常濁度下，散射光（S）與透射光（T）滿足負相關關系（S↑則 T↓，且幅度變化成比例）；

單個氣泡通過時，散射光驟升的同時，透射光驟降，但兩者的變化幅度不成比例（如 S 上升 50%，T 下降 20%，偏離正常比例），算法可通過預設的 “正常比例模型” 識別這種異常，驗證是否為氣泡。

三、針對連續氣泡的識別算法

連續氣泡（如氣泡群、管道曝氣產生的密集氣泡）的核心特征是 “持續性、高頻波動性”，算法需結合時間序列和統計特征識別：

波動頻率與方差分析

對散射光信號進行短時傅里葉變換（STFT） 或滑動窗口方差計算：連續氣泡會導致信號在高頻段（如 10-50Hz）出現顯著能量峰值，而正常濁度信號的頻率較低（<5Hz）；

若滑動窗口（如 1 秒窗口）內的信號方差 > 預設閾值（反映波動劇烈程度），且持續多個窗口（如連續 3 個窗口），則判定為連續氣泡。

脈沖密度統計

統計單位時間內（如 1 秒）超過散射光閾值的脈沖數量：單個氣泡通常 <3 個 / 秒，而連續氣泡可能> 10 個 / 秒；

若脈沖密度超過設定值，且脈沖間隔均勻（氣泡群勻速通過），則判定為連續氣泡。

基線漂移監測

連續氣泡會導致散射光信號的基線整體抬高（氣泡群持續散射），且基線隨氣泡密度波動；

算法通過計算長時窗口（如 10 秒）的信號平均值（基線），若基線在短時間內（如 2 秒）漂移超過 ±10%，且伴隨高頻波動，則判定為連續氣泡。

四、輔助優化手段：提升識別可靠性

硬件與算法協同

傳感器采用高頻采樣（≥1kHz），確保捕捉單個氣泡的瞬時信號（避免采樣率不足導致信號失真）；

結合測量池結構（如傾斜式設計），使氣泡快速通過光路，強化 “單個氣泡信號短、連續氣泡信號持續” 的特征，降低算法識別難度。

自適應閾值調整

算法根據水樣背景濁度動態調整閾值：高濁度水樣中，固體顆粒物的散射信號較強，需提高氣泡判定閾值；低濁度水樣中，閾值可降低，避免漏檢小氣泡。

機器學習訓練（膏端方案）

采集大量 “單個氣泡、連續氣泡、正常濁度” 的信號樣本，訓練分類模型（如決策樹、神經網絡）；

模型通過學習信號的波形、頻率、幅度等多維特征，實現端到端的氣泡類型識別（尤其適用于復雜水樣，如氣泡與高濃度顆粒物混合場景）。

總結

識別單個氣泡的關鍵是捕捉瞬時脈沖特征（時間短、斜率大、比例異常），識別連續氣泡的關鍵是分析持續波動特征（高頻、高方差、高脈沖密度）。實際應用中，需結合水樣流速、氣泡大小等現場條件，通過 “硬件優化信號特征 + 算法多維度驗證”，實現精準識別，為后續的干擾剔除（如數據剔除、補償修正）提供依據。