CN105334147A - 基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统及方法 - Google Patents
基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN105334147A CN105334147A CN201510878762.6A CN201510878762A CN105334147A CN 105334147 A CN105334147 A CN 105334147A CN 201510878762 A CN201510878762 A CN 201510878762A CN 105334147 A CN105334147 A CN 105334147A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- light scattering
- detecting unit
- flue gas
- particle
- rays
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统及方法,用于在线实时精确测量烟气中颗粒物的浓度。本发明综合了β射线法和光散射法的优点,通过内部参比法实现β射线法测量结果对光散射法测量结果的参比校准,从而实现在线实时精确测量烟气中颗粒物的浓度。本发明的测量结果不受颗粒物大小、颜色、化学组成变化等特性影响,具有精度高、实时出数等优点。
Description
技术领域
本发明属于环境监测技术领域,涉及一种基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统及方法。
背景技术
按照国家《大气污染防治行动计划》的要求,要加快燃煤锅炉和工业炉窑现有除尘设施升级改造,确保颗粒物排放浓度稳定达标排放。国家颁布的《火电厂大气污染物排放标准》(GB13223-2011)等一系列标准均把固定源排气中颗粒物排放浓度降至30mg/m3以下。目前,大部分单机装机容量30万千瓦以上机组采用了静电除尘器和炉外湿法脱硫的除尘技术,颗粒物浓度低于50mg/m3。
近年来人们发明创造了多种颗粒物检测方法和检测设备,其中包括传统经典的滤膜称重法:该方法以规定的流量采样,将空气中的颗粒物捕集于具有一定直径孔隙率的滤膜上,然后通过称量滤膜采样前后的质量,由其质量差求得捕集的颗粒物的质量,最后将这一质量与采样空气体积之比即为颗粒物的质量浓度。这种方法是目前国家标准方法。
随着科技进步,出现了许多新的现场检测方法和设备,比较典型的代表是:
1)光散射法:该方法的基本原理是用一个激光光源发出的光照射至被测颗粒物上引起光散射,在一定的方向上用光电转换元件接收散射光的信号,包括散射光次数和光强。检测到的散射光的次数表示粒子数,光强信号代表粒子的大小。该方法可直接得到粒子数,但要通过统计计算换算成质量浓度。
2)β射线法:当β射线照射介质时,β粒子与介质中的电子相互碰撞损失能量而被吸收,在低能条件下,吸收程度取决于介质的质量,与颗粒物粒径、成分、颜色及分散状态无关。环境气体由采样泵吸入采样管,经过滤纸后排出,颗粒物沉积在滤纸上,当β射线通过沉积着颗粒物的滤纸时能量衰减,通过对衰减前后的β射线能量测定,可以计算出颗粒物的质量浓度。
3)微量振荡天平法:微量振荡天平法是在质量传感器内使用一个振荡空心锥形管,在其振荡端安装可更换的滤膜,振荡频率取决于锥形管特征和其质量。当采样气流通过滤膜,其中的颗粒物沉积在滤膜上,滤膜的质量变化导致振荡频率的变化,通过振荡频率变化计算出沉积在滤膜上颗粒物的质量,再根据流量、现场环境温度和气压计算出该时段颗粒物标志的质量浓度。
滤膜称重法原理简单,测定数据可靠,为现行的国家标准方法,能够直接测得可吸入颗粒物的质量浓度。但在测定过程中,存在操作复杂、费时、设备较多等缺点,不能实现在线连续监测。光散射法能够实现在线实时检测,但这种技术检测到的信号主要含有粒子数和粒子大小信息,而不含有颗粒物的质量信息,且光散射法的测量精度较低。β射线法直接测量质量浓度,不需要换算和校准,测量精度高,且测量结果不受颗粒物大小、颜色、化学组成变化等特性影响,但检测过程需要一段时间,不能实时发布测量结果。微量振荡天平法虽然测量精度高,但仪器价格高昂,且容易受湿度影响,检测过程需要一段时间,不能实时发布测量结果。目前尚无一种方法和系统可以实现在线实时精确测量烟气中颗粒物的浓度。
发明内容
为了解决现有技术存在的问题,本发明的目的是提供一种基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统及方法,用于在线实时精确测量烟气中颗粒物的浓度。
本发明的工作原理是:采用β射线法和光散射法同时测量烟气中颗粒物的浓度,通过内部参比法实现β射线法测量结果对光散射法测量结果的参比校准,从而实现在线实时精确测量烟气中颗粒物的浓度。
本发明提供了一种基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统,所述颗粒物在线监测系统包括采样单元、β射线法检测单元、光散射法检测单元、控制单元;
所述采样单元用于从烟道中采集烟气;
所述β射线法检测单元用于采用β射线法测量烟气中颗粒物的浓度;
所述光散射法检测单元用于采用光散射法测量烟气中颗粒物的浓度;
所述控制单元用于控制β射线法检测单元和光散射法检测单元,以及数据采集与处理;
所述采样单元通过管道分别连通β射线法检测单元和光散射法检测单元,所述β射线法检测单元和光散射法检测单元分别与控制单元通信连接。
进一步地,所述β射线法检测单元包括通过管道依次连通的β射线法检测装置、流量计、采样泵。
进一步地,所述光散射法检测单元包括通过管道依次连通的射流泵和光散射法检测装置。
本发明还提供了一种基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测方法,所述方法包括如下步骤:
(1)β射线法检测单元和光散射法检测单元通过同一个采样单元采集烟气,β射线法检测单元间歇式抽取烟气,光散射法检测单元连续式抽取烟气;烟气进入采样单元后分成两路,第一路烟气通往β射线法检测单元,第二路烟气通往光散射法检测单元;
(2)在β射线法检测单元抽取烟气期间,β射线法检测单元采用β射线法测量第一路烟气中颗粒物的平均浓度C1;与此同时,光散射法检测单元采用光散射法测量第二路烟气中颗粒物的实时浓度C2;
(3)控制单元以β射线法作为光散射法的参比方法,以第一路烟气中颗粒物的平均浓度C1作为参比值,对第二路烟气中颗粒物的实时浓度C2进行参比校准,从而计算出经过校准的烟气中颗粒物的实时浓度C。
本发明的有益效果:本发明综合了β射线法和光散射法的优点,通过内部参比法实现β射线法测量结果对光散射法测量结果的参比校准,从而实现在线实时精确测量烟气中颗粒物的浓度。本发明的测量结果不受颗粒物大小、颜色、化学组成变化等特性影响,具有精度高、实时出数等优点。
附图说明
图1为基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明:
如图1所示的一种基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统,包括采样单元101、β射线法检测单元102、光散射法检测单元103、控制单元104;
采样单元101用于从烟道中采集烟气;
β射线法检测单元102用于采用β射线法测量烟气中颗粒物的浓度;
光散射法检测单元103用于采用光散射法测量烟气中颗粒物的浓度;
控制单元104用于控制β射线法检测单元和光散射法检测单元,以及数据采集与处理;
采样单元101通过管道分别连通β射线法检测单元102和光散射法检测单元103,β射线法检测单元102和光散射法检测单元103分别与控制单元104通信连接。
β射线法检测单元102包括通过管道依次连通的β射线法检测装置201、流量计202、采样泵203。
光散射法检测单元103包括通过管道依次连通的射流泵204和光散射法检测装置205。
上述颗粒物在线监测系统的工作过程:
β射线法检测单元102和光散射法检测单元103通过同一个采样单元101采集烟气,采样泵203间歇式抽取烟气,射流泵204连续式抽取烟气。烟气进入采样单元101后分成两路,第一路烟气直接进入β射线法检测装置201,第二路烟气与稀释气在射流泵204内以固定的稀释比例混合后进入光散射法检测装置205。
在采样泵203抽取烟气期间,β射线法检测装置201测量第一路烟气中颗粒物的质量,流量计202测量第一路烟气的流量,控制单元104根据相应测量结果计算出第一路烟气的平均浓度C1;与此同时,光散射法检测装置205测量稀释后的第二路烟气中颗粒物的实时浓度,控制单元104根据相应测量结果和烟气的稀释比例计算出稀释前的第二路烟气中颗粒物的实时浓度C2。
控制单元104以β射线法作为光散射法的参比方法,以第一路烟气中颗粒物的平均浓度C1作为参比值,对第二路烟气中颗粒物的实时浓度C2进行参比校准,从而计算出经过校准的烟气中颗粒物的实时浓度C。
以上所述仅以实施例来进一步说明本发明的技术内容,以便于读者更容易理解,但不代表本发明的实施方式仅限于此,任何依本发明所做的技术延伸或再创造,均受本发明的保护。
Claims (4)
1.一种基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统,其特征在于:所述颗粒物在线监测系统包括采样单元、β射线法检测单元、光散射法检测单元、控制单元;
所述采样单元用于从烟道中采集烟气;
所述β射线法检测单元用于采用β射线法测量烟气中颗粒物的浓度;
所述光散射法检测单元用于采用光散射法测量烟气中颗粒物的浓度;
所述控制单元用于控制β射线法检测单元和光散射法检测单元,以及数据采集与处理;
所述采样单元通过管道分别连通β射线法检测单元和光散射法检测单元,所述β射线法检测单元和光散射法检测单元分别与控制单元通信连接。
2.根据权利要求1所述的颗粒物在线监测系统,其特征在于:
所述β射线法检测单元包括通过管道依次连通的β射线法检测装置、流量计、采样泵。
3.根据权利要求1所述的颗粒物在线监测系统,其特征在于:
所述光散射法检测单元包括通过管道依次连通的射流泵和光散射法检测装置。
4.一种基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测方法,所述方法包括如下步骤:
(1)β射线法检测单元和光散射法检测单元通过同一个采样单元采集烟气,β射线法检测单元间歇式抽取烟气,光散射法检测单元连续式抽取烟气;烟气进入采样单元后分成两路,第一路烟气通往β射线法检测单元,第二路烟气通往光散射法检测单元;
(2)在β射线法检测单元抽取烟气期间,β射线法检测单元采用β射线法测量第一路烟气中颗粒物的平均浓度C1;与此同时,光散射法检测单元采用光散射法测量第二路烟气中颗粒物的实时浓度C2;
(3)控制单元以β射线法作为光散射法的参比方法,以第一路烟气中颗粒物的平均浓度C1作为参比值,对第二路烟气中颗粒物的实时浓度C2进行参比校准,从而计算出经过校准的烟气中颗粒物的实时浓度C。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510878762.6A CN105334147B (zh) | 2015-12-04 | 2015-12-04 | 基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201510878762.6A CN105334147B (zh) | 2015-12-04 | 2015-12-04 | 基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN105334147A true CN105334147A (zh) | 2016-02-17 |
CN105334147B CN105334147B (zh) | 2018-05-08 |
Family
ID=55284800
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201510878762.6A Active CN105334147B (zh) | 2015-12-04 | 2015-12-04 | 基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN105334147B (zh) |
Cited By (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106501141A (zh) * | 2016-10-27 | 2017-03-15 | 合肥福瞳光电科技有限公司 | 一种大气颗粒物浓度在线监测方法 |
CN107941718A (zh) * | 2017-11-25 | 2018-04-20 | 宁波亿诺维信息技术有限公司 | 烟气污染物环保监测系统 |
CN108051383A (zh) * | 2017-12-02 | 2018-05-18 | 宁波亿诺维信息技术有限公司 | 烟气污染物自动监测系统 |
CN108303359A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-07-20 | 合肥福瞳光电科技有限公司 | 大气颗粒物单采样通道双参数监测仪和监测方法 |
CN108645767A (zh) * | 2018-05-02 | 2018-10-12 | 华中科技大学 | 一种耦合光散射和β射线测量燃煤烟气颗粒物质量浓度的方法 |
CN108760593A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-11-06 | 南开大学 | 一种振荡天平测量pm2.5的放射性补偿装置 |
CN108872039A (zh) * | 2018-09-19 | 2018-11-23 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 一种光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法 |
CN109507074A (zh) * | 2019-01-21 | 2019-03-22 | 上海理工大学 | 一种超低排放烟尘浓度监测装置和监测方法 |
CN109752298A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-05-14 | 武汉市天虹仪表有限责任公司 | 一种工地扬尘颗粒物监测系统及方法 |
CN110573856A (zh) * | 2017-05-25 | 2019-12-13 | 富士通株式会社 | 测定装置以及测定方法 |
CN111812003A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-10-23 | 华电智控(北京)技术有限公司 | 颗粒物监测仪、综合监测系统及颗粒物监测校准方法 |
CN112198101A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-01-08 | 中国计量科学研究院 | 一种高精度pm2.5/pm10浓度连续在线检测装置 |
CN113252525A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-08-13 | 深圳市无眼界科技有限公司 | 一种基于β射线和光散射法的颗粒物在线监测系统 |
CN113670783A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-11-19 | 王庚 | 基于β射线法的气体中颗粒物浓度直读测算方法及装置 |
CN113686746A (zh) * | 2021-09-28 | 2021-11-23 | 暨南大学 | 一种pm2.5在线质量浓度实时补偿装置及方法 |
CN116242753A (zh) * | 2022-12-30 | 2023-06-09 | 山东大学 | 一种基于大数据的颗粒物监测系统及其使用方法 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN201955289U (zh) * | 2010-12-16 | 2011-08-31 | 武汉市天虹仪表有限责任公司 | 激光散射测尘仪 |
KR20110121810A (ko) * | 2010-05-03 | 2011-11-09 | 건국대학교 산학협력단 | 미세입자 측정 데이터 보정 시스템 및 그 방법 |
CN104122180A (zh) * | 2014-07-21 | 2014-10-29 | 青岛众瑞智能仪器有限公司 | 一种测量颗粒物质量浓度的方法 |
CN203949849U (zh) * | 2014-07-21 | 2014-11-19 | 青岛众瑞智能仪器有限公司 | 一种测量颗粒物质量浓度的检测装置 |
CN104677796A (zh) * | 2015-03-18 | 2015-06-03 | 深圳睿境环保科技有限公司 | 超低浓度颗粒物在线监测仪及监测方法 |
CN205157388U (zh) * | 2015-12-04 | 2016-04-13 | 深圳睿境环保科技有限公司 | 基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统 |
-
2015
- 2015-12-04 CN CN201510878762.6A patent/CN105334147B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20110121810A (ko) * | 2010-05-03 | 2011-11-09 | 건국대학교 산학협력단 | 미세입자 측정 데이터 보정 시스템 및 그 방법 |
CN201955289U (zh) * | 2010-12-16 | 2011-08-31 | 武汉市天虹仪表有限责任公司 | 激光散射测尘仪 |
CN104122180A (zh) * | 2014-07-21 | 2014-10-29 | 青岛众瑞智能仪器有限公司 | 一种测量颗粒物质量浓度的方法 |
CN203949849U (zh) * | 2014-07-21 | 2014-11-19 | 青岛众瑞智能仪器有限公司 | 一种测量颗粒物质量浓度的检测装置 |
CN104677796A (zh) * | 2015-03-18 | 2015-06-03 | 深圳睿境环保科技有限公司 | 超低浓度颗粒物在线监测仪及监测方法 |
CN205157388U (zh) * | 2015-12-04 | 2016-04-13 | 深圳睿境环保科技有限公司 | 基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统 |
Cited By (22)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106501141A (zh) * | 2016-10-27 | 2017-03-15 | 合肥福瞳光电科技有限公司 | 一种大气颗粒物浓度在线监测方法 |
CN110573856A (zh) * | 2017-05-25 | 2019-12-13 | 富士通株式会社 | 测定装置以及测定方法 |
CN110573856B (zh) * | 2017-05-25 | 2023-01-06 | 富士通株式会社 | 测定装置以及测定方法 |
CN107941718A (zh) * | 2017-11-25 | 2018-04-20 | 宁波亿诺维信息技术有限公司 | 烟气污染物环保监测系统 |
CN108051383A (zh) * | 2017-12-02 | 2018-05-18 | 宁波亿诺维信息技术有限公司 | 烟气污染物自动监测系统 |
CN108051383B (zh) * | 2017-12-02 | 2021-02-19 | 姚雪元 | 烟气污染物自动监测系统 |
CN108303359A (zh) * | 2018-02-07 | 2018-07-20 | 合肥福瞳光电科技有限公司 | 大气颗粒物单采样通道双参数监测仪和监测方法 |
CN108303359B (zh) * | 2018-02-07 | 2021-05-14 | 合肥福瞳光电科技有限公司 | 大气颗粒物单采样通道双参数监测仪和监测方法 |
CN108645767A (zh) * | 2018-05-02 | 2018-10-12 | 华中科技大学 | 一种耦合光散射和β射线测量燃煤烟气颗粒物质量浓度的方法 |
CN108760593A (zh) * | 2018-05-14 | 2018-11-06 | 南开大学 | 一种振荡天平测量pm2.5的放射性补偿装置 |
CN108872039A (zh) * | 2018-09-19 | 2018-11-23 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 一种光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法 |
CN108872039B (zh) * | 2018-09-19 | 2020-10-27 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 一种光散射烟气颗粒物在线检测自适应校准方法 |
CN109752298A (zh) * | 2018-12-05 | 2019-05-14 | 武汉市天虹仪表有限责任公司 | 一种工地扬尘颗粒物监测系统及方法 |
CN109507074A (zh) * | 2019-01-21 | 2019-03-22 | 上海理工大学 | 一种超低排放烟尘浓度监测装置和监测方法 |
CN111812003A (zh) * | 2020-08-10 | 2020-10-23 | 华电智控(北京)技术有限公司 | 颗粒物监测仪、综合监测系统及颗粒物监测校准方法 |
CN112198101A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-01-08 | 中国计量科学研究院 | 一种高精度pm2.5/pm10浓度连续在线检测装置 |
CN113670783A (zh) * | 2021-03-22 | 2021-11-19 | 王庚 | 基于β射线法的气体中颗粒物浓度直读测算方法及装置 |
CN113252525A (zh) * | 2021-04-28 | 2021-08-13 | 深圳市无眼界科技有限公司 | 一种基于β射线和光散射法的颗粒物在线监测系统 |
CN113686746A (zh) * | 2021-09-28 | 2021-11-23 | 暨南大学 | 一种pm2.5在线质量浓度实时补偿装置及方法 |
CN113686746B (zh) * | 2021-09-28 | 2023-09-15 | 暨南大学 | 一种pm2.5在线质量浓度实时补偿装置及方法 |
CN116242753A (zh) * | 2022-12-30 | 2023-06-09 | 山东大学 | 一种基于大数据的颗粒物监测系统及其使用方法 |
CN116242753B (zh) * | 2022-12-30 | 2024-01-26 | 山东大学 | 一种基于大数据的颗粒物监测系统及其使用方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN105334147B (zh) | 2018-05-08 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN105334147A (zh) | 基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统及方法 | |
Li et al. | Evaluation of nine low-cost-sensor-based particulate matter monitors | |
EP2430465B1 (en) | Particulate detection and calibration of sensors | |
CN101113947B (zh) | 测量车辆颗粒物排放的装置及其方法 | |
CN204389347U (zh) | 一种基于无线网络的悬浮气溶胶颗粒物质量浓度监测系统 | |
CN201955289U (zh) | 激光散射测尘仪 | |
CN107132318A (zh) | 一种固定污染源voc在线监测系统 | |
CN103018145A (zh) | 一种新型的pm2.5质量浓度实时监测装置与监测方法 | |
CN105675801A (zh) | 一种烟气排放连续监测系统 | |
CN107612999A (zh) | 大气网格化精准监控系统 | |
CN109765154A (zh) | Pm2.5/pm10光散射颗粒物监测仪的在线校准系统和校准方法 | |
CN108088711A (zh) | 一种火电厂烟气中汞采样装置 | |
CN105651662A (zh) | 气溶胶质量浓度光学检测装置及其检测方法 | |
CN108333299A (zh) | 一种船舶主机排放污染物快速精确测试装置及方法 | |
Erisman et al. | Dry deposition monitoring in Europe | |
CN201917508U (zh) | 散射测尘仪 | |
CN205157388U (zh) | 基于β射线法和光散射法的颗粒物在线监测系统 | |
CN202869934U (zh) | 一种新型的pm2.5质量浓度实时监测装置 | |
CN105527203A (zh) | 烟尘浓度直读监测系统及方法 | |
CN105466826A (zh) | 颗粒物在线监测系统及方法 | |
CN109253953B (zh) | 一种可测量多种颗粒物质量浓度的方法和系统 | |
CN205103129U (zh) | 新型颗粒物传感器 | |
CN104406932B (zh) | 固定污染源废气二氧化硫的紫外吸收测定方法 | |
CN218382650U (zh) | 一种直读烟尘烟气测试仪 | |
CN209911184U (zh) | 一种应用白光led光源的颗粒物浓度测量装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |