当今全球正迎来以低碳化、无碳化为特征的新一轮能源转型,天然气作为一种重要的清洁能源,正成为推动全球能源转型的重要力量。天然气主要成分为甲烷,甲烷作为一种可燃性气体,当含量超过5%时可与空气形成爆炸性混合物,因此在天然气开采、运输和发电过程中对甲烷气体浓度进行检测至关重要。本文基于目前国内对气体浓度传感器的研究基础,利用非分光红外光谱差分吸收检测技术,提出设计一种高精度、低成本以及能够实现远程传输功能的CH₄气体浓度检测器,具体研究如下:1.在光路系统设计中,利用LightTools光学软件完成对直射式吸收气室及船型反射式吸收气室光线追迹图、照度光栅分布图及散射体表图的仿真分析,选定合理的气室结构来提高系统的稳定性。2.在硬件电路设计中,利用微处理器对红外光源进行调制使得探测器接收到不断变化的光信号,信号调理模块将探测器输出的微小电信号从噪声中提取出来进行滤波放大,调整至模数转换模块能够采集到的输入电压范围,微处理器将依据拟合出的函数关系对离散的电压信号进行浓度计算,并通过远程通信模块将气体浓度数据传输至上位机。3.由于检测环境温度的改变很大程度上会使检测数据大幅度波动,降低浓度数据的可靠性,因此提出利用灰狼优化神经网络（GWO-BP）算法对检测环境的温度进行补偿。通过比较实测数据及补偿后的GWO-BP神经网络预测值间的绝对误差,可得检测精度提高到满量程（FS）的2%,证明了GWO-BP神经网络算法能够一定程度上消除因检测环境温度改变而导致的检测偏差,提高了CH₄气体浓度检测器的检测精度。