GAS SENSING DEVICE FOR SENSING A GAS IN A MIXTURE OF GASES AND METHOD FOR OPERATING A GAS SENSING DEVICEThe gas sensing device comprises: a photoacoustic spectrometry device, wherein the photoacoustic spectrometry device comprises a radiator configured for emitting light, wherein the photoacoustic spectrometry device comprises a gas detection chamber configured for exposing the mixture of gases to the light, wherein the photoacoustic spectrometry device comprises a microphone configured for detecting sound in the detection chamber, which is caused by exposing the mixture of gases to the light, and wherein the photoacoustic spectrometry device is configured for generating signal samples corresponding to a concentration of the gas in the mixture of gases based on the sound detected by the microphone; and a computing device configured for receiving the signal samples, wherein the computing device comprises a feature extraction block configured for calculating representations for the signal samples so that for each of the signal samples one of the representations is calculated, wherein each of the representations comprises one or more feature values, wherein each of the one or more feature values refer to a characteristic of the respective signal sample, wherein the computing device comprises a decision making block which comprises a trained model based algorithm block having a plurality of inputs and at least one output, wherein the decision making block comprises one or more trained models for the trained model based algorithm block, wherein each of the feature values of one of the representations is input to one of the inputs of the trained model based algorithm block, so that each feature value of the feature values is fed into an individual input of the inputs, wherein the decision making block creates sensing results based on output values of the at least one output of the trained model based algorithm block, wherein the output values are created by using at least one of the one or more trained models at the decision making block so that the output values depend on the signal samples of the photoacoustic spectrometry device. [Image]A gas sensing device for sensing a gas in a mixture of gases (MG), the gas sensing device (1) comprising: a photoacoustic spectrometry device (2), wherein the photoacoustic spectrometry device (2) comprises a radiator (3) configured for emitting light (CL), wherein the photoacoustic spectrometry device (2) comprises a gas detection chamber (4) configured for exposing the mixture of gases (MG) to the light (CL), wherein the photoacoustic spectrometry device (2) comprises a microphone (5) configured for detecting sound (SO) in the gas detection chamber (4), which is caused by exposing the mixture of gases (MG) to the light (CL), and wherein the photoacoustic spectrometry device (1) is configured for generating signal samples (SIG) corresponding to a concentration of the gas in the mixture of gases (MG) based on the sound (SO) detected by the microphone (5); and a computing device (6) configured for receiving the signal samples (SIG), wherein the computing device (6) comprises a feature extraction block (7) configured for calculating representations (REP) for the signal samples (SIG) so that for each of the signal samples (SIG) one of the representations (REP) is calculated, wherein each of the representations (REP) comprises one or more feature values (FV), wherein each of the one or more feature values (FV) refer to a characteristic of the respective signal sample (SIG), wherein the computing device (6) comprises a decision making block (8) which comprises a trained model based algorithm block (9) having a plurality of inputs (10) and at least one output (11), wherein the decision making block (8) comprises one or more trained models (TM) for the trained model based algorithm block (9), wherein each of the feature values (FV) of one of the representations (REP) is input to one of the inputs (10) of the trained model based algorithm block (9), so that each feature value (FV) of the feature values (FV) is fed into an individual input (10) of the inputs (10), wherein the decision making block (8) creates sensing results (SR) based on output values (OV) of the at least one output (11) of the trained model based algorithm block (9), wherein the output values (OV) are created by using at least one of the one or more trained models (TM) at the decision making block (8) so that the output values (OV) depend on the signal samples (SIG) of the photoacoustic spectrometry device (2).
가스들의 혼합물 내의 가스를 감지하기 위한 가스 감지 디바이스 및 가스 감지 디바이스를 동작시키는 방법가스 감지 디바이스는 광음향 분광 디바이스; 광음향 분광 디바이스는 광을 방출하도록 구성된 방출기를 포함하고, 광음향 분광 디바이스는 광에 가스들의 혼합물을 노출하도록 구성된 가스 검출 챔버를 포함하고, 광음향 분광 디바이스는 광에 가스들의 혼합물을 노출함으로써 발생되는, 검출 챔버 내의 음향을 검출하도록 구성된 마이크로폰을 포함하고, 광음향 분광 디바이스는 마이크로폰에 의해 검출된 음향에 기초하여 가스들의 혼합물 내의 가스의 농도에 대응하는 신호 샘플들을 발생하도록 구성됨; 및 신호 샘플들을 수신하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스 - 컴퓨팅 디바이스는 신호 샘플들 각각에 대해 표현들 중 하나가 계산되도록 신호 샘플들에 대한 표현들을 계산하도록 구성된 특징 추출 블록을 포함하고, 표현들 각각은 하나 이상의 특징 값을 포함하고, 하나 이상의 특징 값 각각은 각각의 신호 샘플의 특성을 참조함 - 를 포함하고, 컴퓨팅 디바이스는 복수의 입력 및 적어도 하나의 출력을 갖는 트레이닝된 모델 기반 알고리즘 블록을 포함하는 결정 블록을 포함하고, 결정 블록은 트레이닝된 모델 기반 알고리즘 블록에 대한 하나 이상의 트레이닝된 모델을 포함하고, 표현들 중 하나의 표현의 특징 값들 각각은 트레이닝된 모델 기반 알고리즘 블록의 입력들 중 하나에 입력되므로, 특징 값들의 각각의 특징 값이 입력들의 개별적인 입력 내로 공급되고, 결정 블록은 트레이닝된 모델 기반 알고리즘 블록의 적어도 하나의 출력의 출력 값들에 기초하여 감지 결과들을 생성하고, 출력 값들은, 출력 값들이 광음향 분광 디바이스의 신호 샘플들에 의존하도록 결정 블록에서의 하나 이상의 트레이닝된 모델 중 적어도 하나를 사용함으로써 생성된다. 가스들의 혼합물(MG) 내의 가스를 감지하기 위한 가스 감지 디바이스로서, 상기 가스 감지 디바이스(1)는광음향 분광 디바이스(2); 상기 광음향 분광 디바이스(2)는 광(CL)을 방출하도록 구성된 방출기(3)를 포함하고, 상기 광음향 분광 디바이스(2)는 상기 광(CL)에 상기 가스들의 혼합물(MG)을 노출하도록 구성된 가스 검출 챔버(4)를 포함하고, 상기 광음향 분광 디바이스(2)는 상기 광(CL)에 상기 가스들의 혼합물(MG)을 노출함으로써 발생되는, 상기 가스 검출 챔버(4) 내의 음향(SO)을 검출하도록 구성된 마이크로폰(5)을 포함하고, 상기 광음향 분광 디바이스(1)는 상기 마이크로폰(5)에 의해 검출된 상기 음향(SO)에 기초하여 상기 가스들의 혼합물(MG) 내의 상기 가스의 농도에 대응하는 신호 샘플들(SIG)을 발생하도록 구성됨 -; 및상기 신호 샘플들(SIG)을 수신하도록 구성된 컴퓨팅 디바이스(6) - 상기 컴퓨팅 디바이스(6)는, 상기 신호 샘플들(SIG) 각각에 대해 표현들(REP) 중 하나가 계산되도록 상기 신호 샘플들(SIG)에 대한 상기 표현들(REP)을 계산하도록 구성된 특징 추출 블록(7)을 포함하고, 상기 표현들(REP) 각각은 하나 이상의 특징 값(FV)을 포함하고, 상기 하나 이상의 특징 값(FV) 각각은 상기 각각의 신호 샘플(SIG)의 특성을 참조함 -를 포함하고,상기 컴퓨팅 디바이스(6)는 복수의 입력(10) 및 적어도 하나의 출력(11)을 갖는 트레이닝된 모델 기반 알고리즘 블록(9)을 포함하는 결정 블록(8)을 포함하고, 상기 결정 블록(8)은 상기 트레이닝된 모델 기반 알고리즘 블록(9)에 대한 하나 이상의 트레이닝된 모델(TM)을 포함하고, 상기 표현들(REP) 중 하나의 표현의 상기 특징 값들(FV) 각각은 상기 트레이닝된 모델 기반 알고리즘 블록(9)의 상기 입력들(10) 중 하나에 입력되므로, 상기 특징 값들(FV)의 각각의 특징 값(FV)이 상기 입력들(10)의 개별적인 입력(10) 내로 공급되고, 상기 결정 블록(8)은 상기 트레이닝된 모델 기반 알고리즘 블록(9)의 상기 적어도 하나의 출력(11)의 출력 값들(OV)에 기초하여 감지 결과들(SR)을 생성하고, 상기 출력 값들(OV)은, 상기 출력 값들(OV)이 상기 광음향 분광 디바이스(2)의 상기 신호 샘플들(SIG)에 의존하도록 상기 결정 블록(8)에서의 상기 하나 이상의 트레이닝된 모델(TM) 중 적어도 하나를 사용함으로써 생성되는, 가스 감지 디바이스.