继 干湿氧差减法 后的想法，这种醉翁之意不在酒的工程思维，这种设计美感，值得进一步学习！

1、侧面迂回：间接测量思维

当直接测量目标（水分子）很难、很贵或者不准时，我们寻找一个与目标有强数学关联的容易测量的“代理变量”

• 思维逻辑： “我不直接抓嫌疑人，我通过监控他身边形影不离的伙伴来锁定他。”
• 在本例中：
  • 直接测量水： 需要阻容法或激光法，成本高，且高温下容易损坏。
  • 间接测量氧： 氧化锆氧量计极其成熟、耐高温、便宜。
• 本质： 利用相关性替代直接性

2、稀释/挤占效应思维 (Dilution/Displacement Effect)

这才是干湿氧法最底层的物理逻辑。这是一种“总量守恒下的占比分析”。

• 模型解释：想象一个电梯（单位体积的气体），里面只能装 100 个人（分子）。
  • 状态 A（湿）： 里面混进了几个胖子（水分子），导致瘦子（氧分子）被挤得只剩 10 个了（浓度 10%）。
  • 状态 B（干）： 把胖子（水分子）赶出去。因为电梯空间是固定的，瘦子们分散开了，或者更多的瘦子补进来填补空缺，这时候数一数，瘦子变成了 12 个（浓度 12%）。
• 计算逻辑：
  • 既然瘦子（氧气）的总量没变，仅仅是因为空间被胖子（水）挤占了。那么通过瘦子浓度的变化率，就能反推出胖子占了多大地方。
    • $$C_{wet} = C_{dry} \times (1 - H_{2}O%)$$
    • $$H_{2}O% = 1 - \frac{O_{2, wet}}{O_{2, dry}}$$
• 这种思维的威力： 只要你能制造出“有它”和“没它”两种状态，利用归一化（Normalization）原理，就能算出它。

3、差分状态对比思维 (Differential State Comparison)

如 [[如何训练工程系统思维]] 中所说的，这里也算是利用“两次测量，一次计算”逻辑的变体

• 通常的差分是：信号 - 本底
• 这里的差分是：状态 A（含水） vs 状态 B（脱水）。 这种思维不再依赖传感器的绝对准确度（虽然氧传感器要准），它更依赖于物理过程（脱水）的彻底性。只要前处理系统把水除干净了，这个数学逻辑就没有问题。

4、小结

其实这种思维并不少见，例如阿基米德测皇冠体积，通过测排开水的体积来测量皇冠的总体积，这其实也是一种“挤占效应”；还有个例子和 干湿氧差减法 的思想特别像：

• 血液检查中的红细胞压积
  • 现象： 当一个人严重脱水时，医生抽血化验，会发现他的血红蛋白浓度异常升高。
  • 逻辑： 血红蛋白总量没变，是血里的水少了（溶剂减少）。医生通过测量“溶质变浓了多少”，反推出你“缺了多少水”。

另外，虽然干湿氧法这种方法应用的很巧妙，但需要注意他的边界条件：

• 分母陷阱： 公式是 $H_{2}O% = 1 - (O_{2, wet} / O_{2, dry})$。 如果氧含量极低（比如接近 0%），那么 $O_{2, wet}$ 和 $O_{2, dry}$ 都很小，传感器的一点点噪声会导致比值剧烈波动，计算出的水分数据会满天飞。
  • 所以，这种方法并不适合低氧工况
• 假设前提：这种计算方法成立的前提是，除湿前和除湿后，气体中只是去除了水，并没有去除其他气体成分。如果预处理系统中使用了能吸附氧气的除湿剂，或者漏气导致氧气进入，计算公式将不再适用。