6月12日，学院举办“紫外差分吸收光谱混合气体智能检测技术”学术沙龙。本次沙龙由张素兰教授主讲，博士教师和2025级硕士研究生参加沙龙活动。

张素兰介绍紫外差分吸收光谱（UV-DOAS）在工业超低排放监测中的关键作用，针对传统方法光谱重叠严重、干扰耦合复杂、模型泛化弱及物理可解释性差等瓶颈问题，系统阐述了“物理机理与数据智能深度融合”的技术解决路径。展示了PSO-EWT-ASG自适应预处理框架、Bi-LSTM-Attention泛化增强反演模型以及机理-数据融合可解释性模型的研究进展，并结合PA500-UV烟气分析仪的嵌入式部署与现场验证结果，分析了该技术在电力、钢铁、水泥等行业的应用前景。

现场师生针对报告中的自适应预处理算法、迁移学习策略及物理可解释性评估等议题进行了深入交流与讨论，进一步拓展了学生的学术视野。

（图/文：张素兰|责编：李梦莹|初审：卢希|复审：谭林莉|终审：朱飞镝）