二氧化碳（CO₂）浓度的逐年上升不仅造成全球气候变暖,还逐渐威胁人体健康,因此,开发一种实时、准确测量CO₂浓度的系统显得尤为迫切。本文设计了一种非分光红外（NDIR）扁锥腔CO₂气体传感器,并对其性能进行了系统地研究。首先,基于NDIR探测技术设计了以白炽灯红外光源、双通道热电堆红外探测器和扁锥腔体为主要元件构成的红外CO₂气体传感器。采用Zemax光学仿真软件,研究了扁锥腔CO₂气体传感器探测面的光强分布,给出了探测器的合理摆放位置。再利用流体动力学（CFD）仿真计算,重点讨论了传感器腔内红外辐射吸收效率与气室腔长之间的关系,计算结果表明:当扁锥腔锥角为5°,探测面直径为1 cm,壁面反射率为96%时,存在最佳腔长为8 cm,使得传感器的红外吸收效率达到最大,此时传感器具有最高的灵敏度。在此基础上,设计了与之匹配的电路系统,以STM32单片机为核心,实现了光源电调制,采用ICL7650放大处理探测器的电信号,再由STM32控制高精度ADC进行信号采集,提高了测量系统的抗干扰能力。其次,在上述仿真结果基础上,设计加工了扁锥腔气室,研制出了NDIR扁锥腔红外CO₂浓度测量系统,并在0²000 ppm浓度范围内对不同镀膜腔体的传感器进行了标定和测试。实验结果表明:镀金腔体的CO₂传感器具有更高的灵敏度和测量精度,在25℃干燥环境中,利用该传感器对四种不同浓度的样品进行了测量,发现四组实验的误差均小于10 ppm,重复性误差和长期稳定性误差分别在5.5%和3.5%以内,且浓度反演结果与标准仪器测量值相吻合,拟合直线斜率接近于1。最后,对CO₂浓度测量系统分别进行了温度和湿度的实验研究。温湿度实验结果表明:在5℃⁴5℃的温度范围内,环境温度与系统标定时温度相差越大,CO₂浓度的测量误差也越大;而在40%⁸0%的湿度范围内,传感器测量通道与参考通道电压值均随相对湿度的增加呈现指数衰减,造成测量精度下降。针对上述现象,采用基于遗传算法改进的神经网络算法（GA-BP）对传感器进行了温湿度补偿,传感器系统温湿度漂移现象均得到了很好的抑制,算法补偿后的CO₂浓度测量误差分别在±60 ppm和±110 ppm内。本文研究满足实时监测室内环境中CO₂浓度的需求,对红外CO₂气体传感器结构优化和测量精度的提高具有重要的参考价值。