CN111316085B - 一种具备自清洁功能的大气污染物监测设备 - Google Patents
一种具备自清洁功能的大气污染物监测设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111316085B CN111316085B CN201980003748.8A CN201980003748A CN111316085B CN 111316085 B CN111316085 B CN 111316085B CN 201980003748 A CN201980003748 A CN 201980003748A CN 111316085 B CN111316085 B CN 111316085B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sensor
- module
- sub
- detection module
- main control
- 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.)
- Active
Links
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 title claims abstract description 36
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 title claims abstract description 36
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 title claims description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title abstract description 97
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 126
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 27
- MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N Nitric oxide Chemical compound O=[N] MWUXSHHQAYIFBG-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 21
- RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N Sulphur dioxide Chemical compound O=S=O RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 16
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 7
- CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N Ozone Chemical compound [O-][O+]=O CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 7
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 claims abstract description 7
- 239000012855 volatile organic compound Substances 0.000 claims abstract description 6
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 33
- 238000012806 monitoring device Methods 0.000 claims description 30
- 238000007664 blowing Methods 0.000 claims description 15
- 238000002955 isolation Methods 0.000 claims description 15
- 239000013618 particulate matter Substances 0.000 claims description 11
- 239000000428 dust Substances 0.000 claims description 10
- 238000011084 recovery Methods 0.000 claims description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 6
- 239000004677 Nylon Substances 0.000 claims description 5
- 229920001778 nylon Polymers 0.000 claims description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 235000008113 selfheal Nutrition 0.000 claims description 5
- 229910000838 Al alloy Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 239000004676 acrylonitrile butadiene styrene Substances 0.000 claims 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract description 8
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 abstract description 5
- 238000009434 installation Methods 0.000 abstract description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 58
- 238000000034 method Methods 0.000 description 15
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 12
- 238000003915 air pollution Methods 0.000 description 9
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 9
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 8
- 239000000463 material Substances 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 6
- 238000005189 flocculation Methods 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 5
- 235000010269 sulphur dioxide Nutrition 0.000 description 5
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 4
- 230000029305 taxis Effects 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 238000005057 refrigeration Methods 0.000 description 3
- XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N Iron Chemical compound [Fe] XEEYBQQBJWHFJM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 239000000809 air pollutant Substances 0.000 description 2
- 231100001243 air pollutant Toxicity 0.000 description 2
- 238000000149 argon plasma sintering Methods 0.000 description 2
- 239000000356 contaminant Substances 0.000 description 2
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 2
- 238000007791 dehumidification Methods 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 2
- 238000000769 gas chromatography-flame ionisation detection Methods 0.000 description 2
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 description 2
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 2
- 230000003584 silencer Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- -1 abs Chemical compound 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000005250 beta ray Effects 0.000 description 1
- 230000003139 buffering effect Effects 0.000 description 1
- 238000005266 casting Methods 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 239000000567 combustion gas Substances 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 1
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 1
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000011010 flushing procedure Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000001746 injection moulding Methods 0.000 description 1
- 229910052742 iron Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 1
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 239000004033 plastic Substances 0.000 description 1
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 1
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 1
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 1
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 1
- 238000011895 specific detection Methods 0.000 description 1
- 230000007480 spreading Effects 0.000 description 1
- 238000003892 spreading Methods 0.000 description 1
- 239000003381 stabilizer Substances 0.000 description 1
- 239000010935 stainless steel Substances 0.000 description 1
- 229910001220 stainless steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000004291 sulphur dioxide Substances 0.000 description 1
- 239000013589 supplement Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/06—Investigating concentration of particle suspensions
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60R—VEHICLES, VEHICLE FITTINGS, OR VEHICLE PARTS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- B60R16/00—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for
- B60R16/02—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements
- B60R16/023—Electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for; Arrangement of elements of electric or fluid circuits specially adapted for vehicles and not otherwise provided for electric constitutive elements for transmission of signals between vehicle parts or subsystems
- B60R16/0231—Circuits relating to the driving or the functioning of the vehicle
- B60R16/0232—Circuits relating to the driving or the functioning of the vehicle for measuring vehicle parameters and indicating critical, abnormal or dangerous conditions
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01D18/00—Testing or calibrating apparatus or arrangements provided for in groups G01D1/00 - G01D15/00
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
- G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N1/00—Sampling; Preparing specimens for investigation
- G01N1/02—Devices for withdrawing samples
- G01N1/22—Devices for withdrawing samples in the gaseous state
- G01N1/2273—Atmospheric sampling
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/02—Investigating particle size or size distribution
- G01N15/0205—Investigating particle size or size distribution by optical means
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/02—Investigating particle size or size distribution
- G01N15/0205—Investigating particle size or size distribution by optical means
- G01N15/0211—Investigating a scatter or diffraction pattern
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/1012—Calibrating particle analysers; References therefor
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/10—Investigating individual particles
- G01N15/1031—Investigating individual particles by measuring electrical or magnetic effects
- G01N15/12—Investigating individual particles by measuring electrical or magnetic effects by observing changes in resistance or impedance across apertures when traversed by individual particles, e.g. by using the Coulter principle
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
- G01N33/0006—Calibrating gas analysers
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
- G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
- G01N33/0027—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector
- G01N33/0031—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector comprising two or more sensors, e.g. a sensor array
- G01N33/0032—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector comprising two or more sensors, e.g. a sensor array using two or more different physical functioning modes
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
- G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
- G01N33/0062—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the measuring method or the display, e.g. intermittent measurement or digital display
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
- G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
- G01N33/007—Arrangements to check the analyser
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
- G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
- G01N33/0073—Control unit therefor
- G01N33/0075—Control unit therefor for multiple spatially distributed sensors, e.g. for environmental monitoring
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
- G01S19/01—Satellite radio beacon positioning systems transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
- G01S19/13—Receivers
- G01S19/14—Receivers specially adapted for specific applications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08C—TRANSMISSION SYSTEMS FOR MEASURED VALUES, CONTROL OR SIMILAR SIGNALS
- G08C17/00—Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link
- G08C17/02—Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link using a radio link
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04Q—SELECTING
- H04Q9/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems for selectively calling a substation from a main station, in which substation desired apparatus is selected for applying a control signal thereto or for obtaining measured values therefrom
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N15/06—Investigating concentration of particle suspensions
- G01N15/075—Investigating concentration of particle suspensions by optical means
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N15/00—Investigating characteristics of particles; Investigating permeability, pore-volume or surface-area of porous materials
- G01N2015/0042—Investigating dispersion of solids
- G01N2015/0046—Investigating dispersion of solids in gas, e.g. smoke
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04Q—SELECTING
- H04Q2209/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems
- H04Q2209/50—Arrangements in telecontrol or telemetry systems using a mobile data collecting device, e.g. walk by or drive by
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A50/00—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE in human health protection, e.g. against extreme weather
- Y02A50/20—Air quality improvement or preservation, e.g. vehicle emission control or emission reduction by using catalytic converters
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Pathology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Dispersion Chemistry (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Sampling And Sample Adjustment (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Automatic Analysis And Handling Materials Therefor (AREA)
Abstract
一种大气污染物监测设备,属于环境监测技术领域,主要设备包括检测模块(13)、主控模块(15)、传输模块(16)、出租车顶灯。检测模块(13)利用出租车顶灯电力供电,检测模块(13)包括PM1传感器、PM2.5传感器、PM10传感器、PM100传感器、氮氧化物传感器、臭氧传感器、一氧化碳传感器、二氧化硫传感器、TVOC传感器和VOCs传感器。大气污染物监测设备利用出租车车辆搭载大气污染物监测设备进行实时测量,从而降低设备的安装成本,减少了维护费用,提高了数据的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及一种车载环境监测设备,尤其指一种安装于社会运营车辆上的在线大气环境监测设备,属于环境监测技术领域。
背景技术
经济快速发展的同时也带来了严峻的环境问题,我国大部分城市空气污染问题凸显,空气污染严重影响了城市生态景观,而且对人们的身体健康造成了严重的威胁。利用科学的环境监测技术对环境进行实时地监督和检测,可以为相关人员提供寻找解决环境问题行之有效措施的依据。大气环境监测技术可以实现空气污染现状的摸底、排查和全面分析,为治理和管控空气污染提供关键的数据和依据支持,以此达到环境保护的目的。
大气环境监测是测定大气中污染物的种类及其浓度、观察其时空分布和变化规律的过程,主要监测的污染物为大气中的二氧化硫、氮氧化物、臭氧、一氧化碳、PM1(空气动力学粒径小于1微米的粒子)、PM2.5(空气动力学粒径小于2.5微米的粒子)、PM10(空气动力学粒径小于10微米的粒子)、PM100(空气动力学粒径小于100微米的粒子)。大气环境监测系统可以对监测的数据进行收集和处理,并及时准确地反映区域环境空气质量状况及变化规律。环保部门可以利用这些数据进行环境决策、环境管理、污染防治;民众可以根据环境数据采取个人防护,合理安排生活。
现在的大气环境监测设备主要有固定式监测站和移动式监测设备。目前的固定式监测站主要分为大型固定监测站点和小型站点。移动式监测设备主要有专用大气环境监测车、无人机以及手持设备等。
大型固定监测站相当于一个独立的实验室,通过昂贵精密的仪器监测和分析环境中多种污染物水平。大型监测站点的特点是监测污染物种类多,精度高。但是大型监测站点投入较大,常规投入在百万至千万级别,需要高额的财政支持,因此大型监测站点的数量不会很多,无法大规模铺开,因此只能选择比较有代表性和可行的位置进行建设。同时大型监测站点对选址也有很高的要求,站点需要有大量面积容纳大型设备,设备需要温度湿度控制,同时需要大量专业高素质人员使用仪器、分析数据和对仪器的维护。此外,从超级站获得的数据只能做单点推论,很难再找邻近的其他超级站来验证。
小型监测站点通过整合低成本、小型化传感器的方法,降低成本进行网格化、批量化的布点。小型监测站点还具有用电方便(可采用太阳能供电)、易于安装等特点。但小型站监测数据的准确性和一致性有待提高,并且需要充分的运营保障。虽然小型监测站覆盖范围较广,但仍然属于固定式监测,灵活性有限。
专用大气环境监测车是装备有采样系统、污染物监测仪器、气象参数观测仪、数据处理装置及其他辅助设备的汽车。它是一种流动监测站,是地面固定空气污染自动监测系统的一种补充。大气环境监测车可以随时开到发生污染事故的现场或可疑点采样测定,以便及时掌握污染情况,其使用不受时间、地点和季节的限制。大气环境监测车需要有专职人员驾驶,并且需要专业人员操作相关仪器。其价格较为昂贵,无法大规模使用。
无人机大气污染监测是一种利用搭载小型化大气监测设备的无人机对大气环境监测的方式。无人机大气污染监测可以实现对高空垂直断面大气污染情况进行立体监测,监测范围广,监测效率高。但是高空中气流有可能紊乱,无人机螺旋桨也可能带来气流扰动,对监测结果可能造成影响。同时目前无人机的续航能力有一定问题,对连续监测也有一定阻碍。无人机污染监测也需要专业人员操作。
现有的监测方式中,比如大型站点、专用移动监测车对颗粒物的测量大多采用称重法、微振荡天平法、β射线法;对VOCs检测使用GC-FID(气相色谱-火焰离子检测)方式。这些精密检测仪器大多体积很大,且十分昂贵,不便于广泛布点监测。其他污染物如二氧化硫、氮氧化物、臭氧和一氧化碳的检测也具有类似的问题。类似的专用移动监测车到达指定位置后需要停车检测,相当于一个固定站点,无法实时移动进行监测。
人口密度较大的道路和地区,往往车流尤其是出租车也较为密集,对这样的地点需要密集、着重监测。
装载于车辆上的在线监测系统由于车辆在行进中风速风向会随时变化,从而导致测量结果不准确。
【现有技术1】:CN206254896U
该文件公开了一种带空气质量检测功能的出租车顶灯;
【现有技术2】:CN205193028U
该文件公开了一种空气污染移动检测车,其包含了污染物气体传感器。
发明内容
本文中出现的专业术语
防絮网:防止空气中的絮状物进入传感器,对传感器起到保护作用。
防风滤芯:也叫防风管,用于减小外界风速变化对监测数据的影响的管状装置。
进气口:待采样空气的入口,位于监测设备的壳体上。
排气口:用于排出气体的出口;可以是专用的排气口,也可以借用设备外壳上的缝隙,或者散热孔、排水孔等实现排气的功能。
模块支架:用于固定电源、传感器、主控板和通讯板的支架。
防震环:保证设备在长时间震动条件下保持牢固的缓冲装置。
缓冲罐:起到分流气体和/或气体缓冲作用的容器;缓冲罐上有至少一个气体入口和至少一个气体出口;包括进气缓冲罐和排气缓冲罐。
定位模块:通过GPS、北斗、格洛纳斯、4G等定位方式提供检测时所在的地理位置信息。
传输模块:将检测模块检测的数据、地理位置信息和时间戳信息发送至数据中心。
检测模块:监测设备的检测模块主要包含检测模块;检测模块包含至少一个传感器单元。传感器单元可以包括PM1传感器、PM2.5传感器、PM10传感器、PM100传感器、二氧化硫传感器、氮氧化物传感器、臭氧传感器、一氧化碳传感器、TOVC传感器或VOCs传感器。检测模块可以根据需求灵活搭配传感器单元,如采用一个或多个传感器,一组或者多组传感器,一种或者多种传感器等。检测模块可以采用主动驱动或被动驱动气流的方式工作。作为示例,本发明中的检测模块13还包含主动气流驱动装置(风扇);其他主动气流驱动方式包括气泵或电阻加热。检测模块也可以利用外部的风扇或气泵来驱动气流,如本发明中的检测模块130。
针对背景技术中监测方式的不足以及大气环境污染监测的特点,本发明提供了一种基于社会车辆的大气污染物在线监测设备,通过将该种大气污染物在线监测设备安装于社会车辆上,从而实现实时对大气污染物的实时监测。社会运营车辆包括市内公交车、长途车、出租车、渣土车、市政车辆、公务车辆、网约车、租赁车辆、共享汽车,以及具有自动驾驶功能的车辆。
特别结合出租车日行驶里程长与行驶范围广的特点,在出租车顶灯内部空间、出租车顶灯底部的空间、出租车后备箱内部、出租车底盘下安装污染物监测设备进行大气污染物实时测量,进而降低大气污染物网格化监测成本;在采用相同监测设备的前提下,可以大幅减少设备安装、运营维护的费用,同时还减少了购置特种监测车辆所带来的能耗、道路占用和人力成本。
鉴于出租车日行驶里程长与行驶范围广的特点可以有效地监测市区各地实时的污染物分布情况,加之出租车车身高度的特点能够监测行人呼吸高度大气污染物的数据信息,所测数据对于道路监测尤其是道路扬尘监测有更高价值;又由于传感器安装在出租车顶灯内部或底部,在不影响车辆美观的前提下,可以做到防水、防风、防高温,降低成本的同时延长传感器的使用寿命。
利用社会运营车辆,加装多种传感器设备,得到全面的大气污染数据,可以实现低能耗大气污染物监测,所生成的监测云图与大数据分析对城市的发展规划起到重要作用,并对大气污染管控提供指导,除对道路监测外,还可以延伸监测道路周边大气污染源,如可以识别出企业颗粒物污染偷排、超标排放车辆违法上路等不法行为。
本发明将大气污染物在线监测设备放入出租车顶灯内部或车顶灯下部,通过结构设计,解决了由于出租车行进所产生的气流扰动、气压不平衡,从而给传感器造成的数据不稳定、不准确的问题,本发明可以持续、稳定、准确地监测所处位置的大气污染情况,同时解决湿度对传感器的影响,以及解决了监测设备小型化的问题。
图18为本发明的基础方案,基础方案包括定位模块、检测模块、传输模块。检测模块用于检测空气质量;定位模块通过GPS、北斗、格洛纳斯、4G等定位方式提供检测时所在的地理位置信息;传输模块将检测的结果、位置和时间信息发送至数据中心。在社会运营车辆上应用基础方案就可以对大气污染物进行走航式的移动监测。
在此基础方案上增加主控模块可以实现更多功能,主控模块分别与检测模块、传输模块、定位模块之间电连接,定位模块还可以是集成在主控模块上的一部分。
监测设备可以具有一个壳体,壳体上设有进气口和排气口。进气口和排气口可以是专门为监测设备开设的开口,也可以借用外壳上散热孔、排水孔、缝隙和其他开口。
为了使得检测模块直接检测到外部空气,进气口和检测模块之间可以直接连接。在进气口和检测模块之间还可以增加进气缓冲罐,缓冲罐的作用是稳定气流。同样的,检测模块和排气口之间也可以直接连接。在检测模块和排气口之间也还可以增加排气缓冲罐。
在进气口和排气口增加防絮网可以防止异物进入监测设备,防止异物对监测设备造成损坏。在防絮网内部再增加防风管,可以起到稳定气流和气压的作用,使得检测模块测量的更精确。
图1为本发明的优选方案,优选方案的包括设备壳体1、进气口2、进气缓冲罐12、检测模块13、主控模块15、定位模块11、排气口4和传输模块16。所述壳体1上有进气口2和排气口4;进气口2、进气缓冲罐12、检测模块13、排气口4之间依次连接,形成气体的密闭流动通路;检测模块13和主控模块15之间电连接;主控模块15和传输模块16之间电连接;定位模块11与主控模块15电连接;定位模块11还可以与传输模块16之间电连接。检测的具体流程为:被检测的气体先通过进气口流入进气缓冲罐,经过进气缓冲罐之后进入检测模块,通过检测模块后最后通过排气口排出。检测模块检测得到气体污染物数据后,数据经由主控模块处理,再经由传输模块上传至数据中心,数据中心对监测设备回传的数据进行进一步处理后,发送至用户手中的相关软件上,实现大气污染物的在线监测。
图2在优选方案上的检测模块与排气口之间增加了排气缓冲罐,通过增加排气缓冲罐稳定排气气流,使得检测更精确。
排气缓冲罐的作用
1)气体惯性由排气气流因素影响,排气的气流和风压将会在遇到阻力时逐渐降低,直至都降为0;当排出的气体流速在不断变化,导致其气体惯性随之改变,不断变化的气流、风压无法维持排气口处与外界的平衡状态,会产生气流倒吸或加快排气现象;
2)排气缓冲罐的设计,使排出的气体流经时,通过缓冲管内腔体内的多路狭窄空间,将大幅降低缓冲罐内气体惯性区的湍流,增益效果为流经排气缓冲罐的气流会维持一个相对恒定的数值,平衡排气口出内外压差。
图3为应用于出租车顶灯的监测设备的方案。图3利用出租车顶灯外壳作为监测设备壳体1,检测模块13、传输模块16、定位模块11和进气缓冲罐12安装在出租车顶灯内;排气缓冲罐14为出租车顶灯的内腔空余空间。也就是去掉了检测模块后面的排气缓冲罐,断开检测模块与排气口的直接连接,使检测模块的排气直接先排入顶灯内部,利用出租车顶灯内部的剩余空间作为排气缓冲区域(相当于排气缓冲罐),简化了设备的同时还可以保证更大的排气缓冲空间。
检测模块内设有主动气流驱动装置(具备主动驱动气流能力的装置),主动驱动气流的实现方式可以采用风扇、气泵、电阻加热等,将出租车所处位置的大气吸入出租车顶灯大气污染物监测装置内。进一步的改进是在进气缓冲罐前增设流量传感器和流量控制阀,通过流量传感器和流量控制阀稳定进气流量,可以使得传感器检测的数据更稳定准确。同时流量数据还可以用于传感器输出数据的修正,使得监测结果更加准确。气泵可以比风扇提供更稳定的负压和气流流量。
本发明的进气口和排气口位置也有相应特点,在规则对称的出租车顶灯底壳上,进气口和排气口需要位于车辆前进方向中轴线的两侧,且距离中轴线的距离应当相等,如图9所示。
车顶灯作为一个密闭的腔体,本设计还利用了车顶灯这样的内部的剩余空间(内腔空余空间)作为排气缓冲空间(相当于排气缓冲罐),使得排气也有了缓冲,进一步稳定了气流,提高了传感器的准确性。
本方案将监测设备安装于出租车顶灯内部或者下部,将监测设备隐蔽起来,使得被监测的排污企业和个人无法知道附近有设备正在对他们周边进行大气污染物的检测,可以提高监测的客观性,隐蔽安装也使设备具有更好的防盗性。
风扇反吹的作用
传感器在工作过程中,整个气路包括感光元件,都会不断堆积灰尘;灰尘的堆积影响传感器的有效工作,干扰数据检测,也会影响气路的通畅。
在检测设备气路入口处增加滤网是常规的手段之一,可以阻止絮状物的进入。但是絮状物堆积在滤网上,也会减缓气体进入检测设备。
本发明公开了安装在进气口和进气缓冲罐之间的反吹风扇,该风扇能够清除进气气路上的灰尘和异物,包括进气口滤网上的絮状物。
本发明还公开了安装在检测模块内部的反吹风扇,该风扇能够清除传感器内部气路上的灰尘和异物,以及堆积在内部元件上的灰尘和异物。
防风管的作用
防风管(防风滤芯),防风管可以减少气流扰动、气压不平衡从而给传感器造成的数据不准确的问题。防风管可以是直通圆管或者方管状结构。
高低频传感器
在先申请PCT/IB2018/05531中公开了大气污染检测设备,所述大气污染检测设备包含主控模块和检测模块;所述检测模块采用至少四个子传感器单元组成传感器模组;当主控模块发现其中一个子传感器单元出现疑似异常,并判断所述疑似异常子传感器为异常子传感器后,对所述异常子传感器进行隔离,所述异常子传感器归入隔离区,多核传感器模组降级后继续正常工作。
本申请进一步公开了另一种大气污染检测设备,所述大气污染检测设备包含主控模块和检测模块;所述检测模块包含至少两个同类子传感器单元组成传感器模组;所述子传感器单元工作在正常的工作频率。所述检测模块还包含至少一个与传感器模组同类的子传感器单元组成低频校准模组;低频校准模组内的子传感器单元工作在远低于传感器模组的工作频率。因此低频校准模组也称之为低频组。作为对照,传感器模组也称之为高频组。
通常,传感器模组的工作频率是低频校准模组的10倍或以上。高频组和低频组的工作频率的比率,称为高频低频比,可以选择为:2∶1,3∶1,4∶1,5∶1,6∶1,7∶1,8∶1,9∶1,10∶1,15∶1,20∶1。
低频组的工作频率可以与异常判断的节奏保持一致。也就是说,当需要对传感器模组中是否存在子传感器异常现象进行判断时,低频组才进行检测工作。
由于激光功率衰减在激光传感器的工作寿命内的大多数时间是缓慢进行的,是可以通过校准来恢复其数据的准确性;也就是使用未衰减或衰减程度非常低的子传感器来校准衰减程度高的子传感器。
在传感器模组运行过程中,每隔一定时间,例如1天,1周或1个月,使用低频组检测数据作参考,校准高频组检测数据,校准系数可以使用高频组传感器的检测数据平均值与低频组检测数据平均值之比得到。
除了激光传感器的光衰效应,其他类型的传感器,也存在长时间高负荷工作情况下的性能不稳定或者数据误差增大的可能倾向。通过引入一个低频组,能够作为相对可靠的基准,用来判断传感器模组是否存在数据偏移现象。
同时,由于低频组的数据通常可信度更高,在判断传感器模组中哪个子传感器单元属于疑似异常或异常时,可以通过增加低频组的数据权重,来做出更可信的判断。一种简单的方案是所有的低频组数据按两倍权重参与疑似异常判断。
隔离与恢复
在先申请PCT/IB2018/05531还公开了一套识别子传感器工作状态并对子传感器进行隔离和恢复的方法。传感器模组获得一个时刻的一组检测数据,主控模块从这一组数据中筛选出疑似异常的数据,进而判断相应的子传感器是否满足隔离条件。判断子传感器为异常子传感器后将异常子传感器归入隔离区;判断疑似异常的子传感器不满足隔离条件后,该子传感器继续正常工作。判断进入隔离区的子传感器是否可以自愈,如果判断可以自愈则对该可自愈的子传感器做降频工作处理,但是子传感器输出的数据不参与主控模块输出数据的计算。对于无法自愈的子传感器则停止工作,并通知运行维护方进行维修或者更换。对于降频后的子传感器,由主控模块检测其输出的数据,判断其是否达到恢复条件,将达到恢复条件的子传感器调离隔离区,恢复工作,输出数据参与传感器模组数据或主控数据计算;对于不符合恢复条件的异常子传感器再次进行是否可自愈的判断。
将传感器模组中异常子传感器隔离后,剩余的子传感器输出数据平均值作为传感器模组的输出结果,传感器模组可以继续正常使用。
轮休
在先申请PCT/IB2018/05531还公开了传感器模组轮休的工作模式,在工作正常的子传感器中,选择一个或者多个进行轮休,可以解决传感器疲劳带来的工作性能下降的问题。
传感器随工作时间的增加,内部状态会有一定的变化,例如内部温度随工作时间增加而升高,采样装置的机械元件会有金属疲劳的问题,因此工作一段时间后适当休息会使传感器恢复最佳工作状态。
传感器启动工作一段时间后,进入稳定工作时段,经过长时间的连续工作后会出现疲劳度上升的情况。为了缓解这种情况,减少传感器疲劳阶段的数据偏移,选择那些进入疲劳状态的子传感器,使其进入休息状态,尽量使传感器单元在稳定工作时段工作。
对于激光传感器模组而言,轮休还可以使得同组传感器的光衰保持基本同步。
半导体激光器随使用时间加长会出现因为半导体材料效率的降低导致出光功率衰减的问题,使用半导体激光器作为发光元件的光散射发颗粒物传感器在包含多个子传感器时需要考虑传感器之间的光衰同步问题。
如果子传感器之间的光衰不同步,在光衰较轻时,其对数据的影响相对小一些,使得各传感器数据会有一些差异,但是根据这些较轻程度差异无法判定该子传感器是否故障,仍然会参与传感器最终检测数据的计算,导致最终检测数据出现偏差。
在工作正常的子传感器中,选择一个或者多个进行轮休,即通过主动降级运行的方式,解决传感器的疲劳问题。对于激光传感器模组而言,轮休还可以使同组激光传感器的光衰保持基本同步。
常用的单一轮休条件包括:
1)进入疲劳状态时间最长的子传感器;
2)离进入疲劳状态最近的子传感器;
3)累计工作时间最长的子传感器;
4)累计轮休次数最少的子传感器;
5)在可以获取子传感器温度数据的情况下,温度最高的子传感器;
6)疑似异常子传感器。
由于采用不同的轮休条件筛选出来的子传感器可能不一致;在实际应用时,可以将多个轮休条件赋予权重或优先级,来定量判断让哪个子传感器进入轮休。
考虑到疲劳问题是个周期性复发的问题,理想情况下,每个传感器应当在其进入到疲劳状态前得到轮休。假设子传感器单元的平均稳定工作时长为T;那么对于N个传感器单元的模组,选择依次轮休策略时,也就是传感器模组中的各个子传感器依次轮休,前后两个轮休的间隔时长应当不大于T/N,以保证每个传感器能及时进入轮休。
如果T=8小时,对于4个传感器单元组成的传感器模组,采用依次轮休策略,那么每隔2个小时轮换一次,就可以保证每个传感器都可以在进入疲劳状态前进入轮休。
在所述子传感器单元上安装状态指示灯,当异常子传感器被识别出后,与其对应位置的状态指示灯颜色改变为警示色;正常工作状态的子传感器对应的状态指示灯则为持续的绿色;进入轮休状态的子传感器对应的状态指示灯则为交替明灭的绿色。
附图说明
图1为优选方案及相关系统组成示意图;
图2为增加排气缓冲罐的优选方案示意图;
图3为简化排气缓冲罐,增设气流稳定装置的监测顶灯示意图;
图4为增加流量传感器和流量控制阀的监测顶灯示意图;
图5是风扇后置的顶灯示意图;
图6是采用进气泵形式的出租车顶灯结构组成示意图;
图7是外置气泵模块示意图;
图8是改进的外置气泵模块示意图,增设了流量调节阀;
图9进气口和排气口布置方式示意图;
图10设备模块支架示意图;
图11部分罐体采用柔性材料的缓冲罐示意图;
图12缓冲罐示意图;
图13是利用半导体制冷片,加热进气同时为气泵冷却制冷的结构示意图;
图14防絮网及防风管示意图(剖视图);
图15出租车顶灯外壳示意图;
图16搭载监测设备顶灯内部结构示意图;
图17为同轴进排气示意图;
图18基础方案示意图;
附图中:1-壳体,2-进气口,4-排气口,10-出租车顶灯外壳,11-定位模块,12-进气缓冲罐,13-检测模块(具有气流驱动装置),14-排气缓冲罐,15-主控模块,16-传输模块,17-流量传感器,18-流量控制阀,19-外置气泵模块,20-数据中心,30-固定监测点,40-用户,130-检测模块(没有气流驱动装置),131-外置风扇,191-过滤器,192-气泵,193-消音器,194-气泵流量控制阀,195-半导体制冷片,101-出租车顶灯底壳,104-模块支架,111-防风管,112-防絮网,105-GPRS天线,121-缓冲罐罐体的一部分,201-排气区域,202-进气区域
具体实施方式
实施例一
实施例一为基于大气污染物在线监测设备的优选方案,如图1所示,方案包括进气口、进气缓冲罐、检测模块、排气口、主控模块、传输模块。
进气口通过与进气缓冲罐的进气口相连接,进气缓冲罐的排气口再与检测模块的进气口相连接,检测模块的排气口与排气口连接。进气缓冲罐可以起到稳定气流的作用,同时进气缓冲罐根据传感器或传感器组的数量,可以充当气体分配装置,将气体分成多股气流,也就是说进气缓冲罐的气流分配出口的数量与检测模块中的传感器单元的数量相匹配。
被检测气体的流向为,被检测气体通过进气口进入监测设备,流经进气缓冲罐、检测模块、排气口最终排出监测设备。
大气污染物浓度的检测依靠检测模块进行,检测模块的传感器单元可以包括PM1传感器、PM2.5传感器、PM10传感器、PM100传感器、二氧化硫传感器、氮氧化物传感器、臭氧传感器、一氧化碳传感器、TVOC传感器或VOCs传感器。检测模块的使用根据需求可以灵活搭配,如采用一个或多个传感器,一组或者多组传感器(传感器模组),一种或者多种传感器等。一种具体的传感器模组可以是一组1个PM2.5传感器。另一种具体的传感器模组可以是一组4个PM2.5传感器。另一种具体的传感器模组可以是一组3个PM2.5传感器,和1个PM100传感器。另一种具体的传感器模组可以是一组4个PM2.5传感器,和1个二氧化硫传感器。颗粒物传感器还可以是多通道类型,即一个颗粒物传感器可以同时测量多种PM值,如PM2.5和PM10。一种采用多通道颗粒物传感器的传感器模组可以是4个多通道颗粒物传感器(可以同时测量PM2.5和PM10的类型)。另一种采用多通道传感器的传感器模组可以是3个。
主控模块与监测设备上的检测模块和传输模块通过电连接,电连接既可以供电又可以进行数据传输。主控模块通过数据接口与检测模块、传输模块进行数据交换。检测模块将检测到的数据发送给主控模块,主控模块进行进一步计算后,发送至传输模块,传输模块将数据发送至数据中心。传输模块还可以接收数据中心发来的指令,将指令传输给主控模块后,主控模块还可以调整检测模块的运行。主控模块设有数据储存和本地数据传输接口。主控模块还可以具备定位功能或与定位设备的数据接口,利用GPS、北斗等定位技术实时记录车辆位置。
主控模块与出租车辆的12V、5V、24V、36V或48V等直流电源进行连接,主控模块为检测模块、传输模块进行供电。
实施例一的大气污染物在线监测设备还可以置于专门设计的外壳中,再将装有大气污染物在线监测设备的外壳外挂于出租车顶灯下部或者其他部位。
图2为基本方案的变种,在检测模块与排气口之间增加排气缓冲罐,用于稳定排气部分的气流,提高检测模块检测的准确性。
实施例二
实施例二为基本方案的一种改进,如图3所示,方案包括进气口、排气口、防絮网、防风管、进气缓冲罐、检测模块、定位模块、传输模块,其中检测模块包含主动气流驱动装置。这些设备都安装于出租车顶灯内部。实施例二利用了出租车顶灯内部剩余空间(内腔空余空间)作为排气缓冲区域,达到了与排气缓冲罐相同的作用。
防絮网、防风管安装于进气口和排气口上,用于稳定气流。进气口与进气缓冲罐的进气口相连接,进气缓冲罐的排气口再与检测模块的进气口相连接,检测模块的排气口不与其他结构连接,传感器的排气直接排入出租车顶灯内,顶灯内的气体再经过排气口排出出租车顶灯外。
被检测气体的流向为,被检测气体通过进气口进入监测设备,被检测气体再流经进气缓冲罐、检测模块、出租车顶灯内部空间、排气口最终排出监测设备。实施例二利用出租车顶灯内部的密闭腔体的剩余空间作为检测模块排气的缓冲区域,简化了排气缓冲罐,也起到了稳定气流的作用,提高了传感器的准确性。经检测模块检测的气体最终经出租车顶灯腔体内缓冲后再经过排气口排出出租车顶灯。
实施例三
实施例三为实施例二方案的一种改进,如图5所示,方案包括进气口、排气口、防絮网、防风管、进气缓冲罐、检测模块、外置风扇、主控模块、定位模块、传输模块。这些设备都安装于出租车顶灯内部。实施例三中的检测模块不含气流驱动装置。驱动气流的装置采用外置的方式,比如采用风扇外置,外置的风扇置于检测模块的后面。
防絮网、防风管安装于进气口和排气口上,进气口与进气缓冲罐的进气口相连接,进气缓冲罐的排气口再与检测模块的进气口相连接,检测模块的排气口与外置风扇的进气口相连接,外置风扇的排气口不与其他结构连接。
被检测气体的流向为,被检测气体通过进气口进入监测设备,再流经进气缓冲罐、检测模块、外置风扇,经外置风扇排出的气体最终经出租车顶灯腔体内缓冲后再经过排气口排出出租车顶灯。
实施例四
实施例四为实施例二方案的一种改进,实施例四在进气口之后增加流量传感器和流量控制器,如图4和图5中的17-流量传感器和18-流量控制阀。
图4的被检测气体的流向为,被检测气体通过进气口进入监测设备,被检测气体先流经流量传感器和流量控制器,再依次进入进气缓冲罐、检测模块;经检测模块检测的气体最终经出租车顶灯腔体内缓冲后再经过排气口排出出租车顶灯。
流量传感器和流量控制器通过数据接口与主控模块相连接。加装流量传感器和流量控制器可以使得传感器输出数据更加准确。流量传感器将监测的气体流量信息通过数据连接传输至主控模块,主控模块根据流量监控设备测得的流量值,实时调节进气端流量大小,使进入传感器的气体流量更加稳定,改善传感器工况,最终得到更准确的检测数据。
流量控制还可以通过主控模块调节风扇的转速或气泵的流量来实现。
流量监控设备监测到的进气量数据还可以用于传感器检测数据的校准。流量监控设备的进气流量变化值会实时通过数据连接反馈给主控模块,主控模块根据写入的修订系数(如实际值与标准进气流量的比值)可以对传感器数据进行修正。
实施例五
合理地布置进气口和排气口,可以降低出租车顶灯外界气流影响,减少气流扰动、气压不平衡对检测数据的影响,提高检测数据稳定性和准确性。本发明的进气口和排气口位置也有相应特点,在规则对称的出租车顶灯底壳上,进气口和排气口需要布置于车辆前进方向中轴线的两侧,如图9所示。进气口与排气口距离中轴线的距离L1和L2应当相等。进气口和排气口可选材料为铝合金、abs、尼龙等。进气口与排气口装置通过防震环与出租车顶灯底壳固定,防震环通过螺丝使进气口、排气口与出租车顶灯底壳夹紧。
实施例六
进气口、排气口设有气流保护装置,减少气流扰动、气压不平衡从而给传感器造成的数据不准确的问题。进气口、排气口的气流保护装置包括防絮网、防风管,如图14所示,图14的防絮网为圆柱形防絮网。防絮滤网通过螺纹(锁扣、点胶、夹紧)结构与进气口、排气口固定,防絮滤网外形可采用半球型、圆柱形、长方体、圆形平面、方形平面等,防絮滤网的材料可以为铁质、abs、铜、尼龙、纤维、不锈钢等。防絮装置由滤网和底座(密封圈)共同组成。
实施例七
防絮网装置内部设置防风管(防风滤芯),防风管可以减少气流扰动、气压不平衡从而给传感器造成的数据不准确的问题。防风管可以是直通圆管或者方管状结构,图14中111结构便是直通圆管形式的防风滤芯,材料为铝合金、abs或者尼龙。
防风滤芯有两种安装方式,方式一:内部或外部有螺纹,通过螺纹固定在防絮滤网底座、采样头或排气口。方式二:通过压紧的方式,同时紧固防絮网,将防风滤芯压紧在进气口或者排气口上。
实施例八
实施例八是另外一种进排气方式,进气与排气共同使用一个位置。这种进气和排气方式采用同轴结构,这种结构可以是正方形或者圆形。如图17所示的圆形的同轴进排气口,圆形的外圈201区域用于排气,内圈的202区域用于进气。进气口和排气口共同套用一个出租车顶灯底壳孔位。
实施例九
实施例九为实施例一方案的一种改进,这种改进可以减少气流扰动、气压不平衡从而给传感器造成的数据不准确的问题。如图6所示,进气缓冲罐、检测模块、外置气泵模块、主控模块、传输模块安装于出租车顶灯内部;进气口、排气口、防絮网位于出租车顶灯外壳上。
稳定的气流流量可以提高传感器的准确性,采用气泵进气,气泵进气可以使得流量更加稳定。在实施例一方案上,将负责进气的风扇改为外置气泵模块,同时去掉排气缓冲罐。如图6所示。气流依次经过进气口、进气缓冲罐、检测模块、外置气泵模块,最终排出出租车顶灯。采用外置气泵装置的顶灯进气口使用防絮网,但可以不使用防风管;同样的排气口使用防絮网,但可以不使用防风管。
外置气泵模块主要由过滤器、气泵和消音器组成,如图7所示。改进版的外置气泵模块由过滤器、气泵流量调节阀、气泵和消音器组成,如图8所示。
实施例九的大气污染物在线监测设备还可以置于专门设计的外壳中,再将装有大气污染物在线监测设备的外壳外挂于出租车顶灯下部或者其他部位。
实施例十
进气缓冲罐可以使得气流更加稳定,降低扰流干扰,如图11和图12所示。同时进气缓冲罐可以作为气流分配装置使用,进气缓冲罐根据传感器的数量设置出口数量。
图11和图12为一进四出的进气缓冲罐形式。图11为气泵用进气缓冲罐;图11中,进气缓冲罐罐体的一部分121的材料可以为柔性材料,可以进一步降低气泵进气的波动。缓冲罐材料可以为铝合金、塑料、尼龙、树脂,加工工艺根据材料和结构的不同可以为机加工、注塑或者铸造形式。
实施例十一
为降低湿度对监测数据的影响,在监测设备进气口和传感器气体入口之间设置加热装置进行除湿,加热装置可以是PTC热敏电阻、电阻丝、柔性加热片和半导体制冷片等。在进气口和排气口之间还可以设置湿度检测模块,当湿度大于启动设定值时,系统开启加热装置;当湿度小于关闭设定值时,则关闭加热装置。加热装置与主控模块有数据和电源连接,通过主控模块控制加热模块的工作。
图13为改进版的加热除湿装置,该改进版加热装置采用半导体制冷片,半导体制冷片热端用于加热气体除湿,冷端连接气泵马达。在工作时热端加热进气进行除湿,冷端为气泵马达降温。
实施例十二
监测设备设置反吹功能实现清洁功能,提高数据的准确和稳定。反吹风扇与主控模块连接,由主控模块控制反吹风扇的工作。方式一:在缓冲罐与进气口之间加装反吹风扇,每隔一定周期(如24h、3d、7d、15d)暂停传感器的工作,并开启反吹风扇,风向指向进气口,清除灰尘和异物;方式二:将反吹风扇安装在传感器内部,每隔一定周期(如24h、3d、7d、15d)暂停传感器的工作,并开启反吹风扇,直接清理传感器内部灰尘和异物。
实施例十三
大气污染物在线监测设备使用模块支架,如图10中104所示,利用出租车顶灯原有螺丝紧固件固定模块支架,固定模块支架不需要对顶灯进行额外改动如钻孔等操作。电源、检测模块、主控模块和传输模块固定于模块支架上,这种方式方便检测模块、主控模块和传输模块的拆卸维修。
实施例十四
大气污染物在线监测设备还可以增设视频采集模块,用于录制记录道路的实际情况。视频采集模块可以与主控模块相连,通过主控模块控制视频采集模块的工作;视频采集模块还可以独立运行,数据中心通过无线的方式直接控制视频采集模块的工作。
实施例十五
出租车顶灯内还可以安装带有自身壳体的大气污染物在线监测设备。监测设备壳体上的进气口和排气口延伸并穿过出租车顶灯外壳。防絮网和防风管安装于延伸至出租车顶灯外壳的进气口和排气口上。
Claims (10)
1.一种具备自清洁功能的大气污染物监测设备,所述大气污染物监测设备安装在社会运营车辆上,所述大气污染物监测设备包含检测模块(13)、定位模块(11)、传输模块(16)和主控模块(15);所述检测模块(13)包含至少四个同类子传感器单元组成的传感器模组;所述子传感器单元为下列传感器之一:PM1传感器、PM2.5传感器、PM10传感器、PM100传感器、二氧化硫传感器、氮氧化物传感器、臭氧传感器、一氧化碳传感器、VOCs传感器、TVOC传感器或者多通道颗粒物传感器;所述大气污染物监测设备还包含壳体(1);所述壳体(1)上有进气口(2)和排气口(4);所述进气口(2)与所述检测模块(13)之间直通,或由进气管连接;所述排气口(4)与所述检测模块(13)之间直通,或由排气管连接;所述进气口(2)与所述检测模块(13)之间还有一个进气缓冲罐(12);在所述进气口(2)和所述进气缓冲罐(12)之间安装有反吹风扇;所述反吹风扇与主控模块(15)电连接;所述主控模块(15)每隔一定周期暂停所述检测模块(13)的工作,开启所述反吹风扇,清除灰尘和异物;
其特征在于,所述子传感器单元工作在正常的工作频率;所述检测模块还包含至少一个与所述传感器模组同类的子传感器单元组成的低频校准模组;低频校准模组内的子传感器单元的工作频率远低于所述传感器模组内子传感器单元的工作频率;
所述检测模块包含至少四个同类子传感器单元组成的传感器模组;当所述主控模块(15)发现所述传感器模组中一个子传感器单元出现疑似异常,并判断该疑似异常子传感器为异常子传感器后,对所述异常子传感器进行隔离,所述异常子传感器归入隔离区,所述传感器模组降级后继续正常工作;进入隔离区的异常子传感器如无法自愈则停止工作;如可以自愈则做降频工作处理,但是异常子传感器输出的数据不参与主控模块输出数据的计算;主控模块监测进入隔离区的异常子传感器输出的数据,判断其是否达到恢复条件;将达到恢复条件的异常子传感器调离隔离区,恢复工作。
2.一种具备自清洁功能的大气污染物监测设备,所述大气污染物监测设备安装在社会运营车辆上,所述大气污染物监测设备包含检测模块(13)、定位模块(11)、传输模块(16)和主控模块(15);所述检测模块(13)包含至少四个同类子传感器单元组成的传感器模组;所述子传感器单元为下列传感器之一:PM1传感器、PM2.5传感器、PM10传感器、PM100传感器、二氧化硫传感器、氮氧化物传感器、臭氧传感器、一氧化碳传感器、VOCs传感器、TVOC传感器或者多通道颗粒物传感器;所述大气污染物监测设备还包含壳体(1);所述壳体(1)上有进气口(2)和排气口(4);所述进气口(2)与所述检测模块(13)之间直通,或由进气管连接;所述排气口(4)与所述检测模块(13)之间直通,或由排气管连接;所述进气口(2)与所述检测模块(13)之间还有一个进气缓冲罐(12);在所述检测模块内部安装有反吹风扇;所述反吹风扇与主控模块(15)电连接;所述主控模块(15)每隔一定周期暂停所述检测模块(13)的工作,开启所述反吹风扇,清除灰尘和异物;
其特征在于,所述子传感器单元工作在正常的工作频率;所述检测模块还包含至少一个与所述传感器模组同类的子传感器单元组成的低频校准模组;低频校准模组内的子传感器单元的工作频率远低于所述传感器模组内子传感器单元的工作频率;
所述检测模块包含至少四个同类子传感器单元组成的传感器模组;当所述主控模块(15)发现所述传感器模组中一个子传感器单元出现疑似异常,并判断该疑似异常子传感器为异常子传感器后,对所述异常子传感器进行隔离,所述异常子传感器归入隔离区,所述传感器模组降级后继续正常工作;进入隔离区的异常子传感器如无法自愈则停止工作;如可以自愈则做降频工作处理,但是异常子传感器输出的数据不参与主控模块输出数据的计算;主控模块监测进入隔离区的异常子传感器输出的数据,判断其是否达到恢复条件;将达到恢复条件的异常子传感器调离隔离区,恢复工作。
3.如权利要求1或2所述的监测设备,其特征在于,所述排气口(4)与所述检测模块(13)之间还有一个排气缓冲罐(14)。
4.如权利要求3所述的监测设备,其特征在于,所述社会运营车辆为出租车,所述大气污染物监测设备安装在出租车顶灯内;所述壳体(1)由出租车顶灯的外壳(10)代替;所述进气口(2)和排气口(4)在出租车顶灯的外壳(10)上;所述的排气缓冲罐(14)为出租车顶灯的内腔空余空间。
5.如权利要求4所述的监测设备,其特征在于,所述传感器模组的工作频率与低频校准模组的工作频率的比率为:2:1,3:1,4:1,5:1,6:1,7:1,8:1,9:1,10:1,15:1,或者20:1。
6.如权利要求3所述的监测设备,其特征在于,所述检测模块(13)和主控模块(15)之间电连接;所述主控模块(15)和传输模块(16)之间电连接;所述定位模块(11)与所述传输模块(16)之间电连接,或者所述定位模块(11)与所述主控模块(15)之间电连接;所述定位模块(11)是所述主控模块(15)上的一部分,或者所述定位模块(11)是一个独立的模块。
7.如权利要求3所述的监测设备,其特征在于,所述进气口(2)处还安装有防絮网(112)和/或防风管(111);或者,所述排气口(4)处还安装有防絮网(112)和/或防风管(111)。
8.如权利要求7所述的监测设备,其特征在于,所述防风管(111)为直通圆管或方管状结构;所述防风管的材料为铝合金、ABS或者尼龙。
9.如权利要求3所述的监测设备,其特征在于,所述主控模块在确保传感器模组中至少维持一个正常工作的子传感器单元的前提下,从传感器模组中选择一个或多个子传感器单元进行轮休。
10.如权利要求7所述的监测设备,其特征在于,从所述传感器模组中选择一个达到轮休条件的子传感器单元进行轮休;所述轮休条件为如下条件之一:
1)进入疲劳状态时间最长的子传感器;
2)离进入疲劳状态最近的子传感器;
3)累计工作时间最长的子传感器;
4)累计轮休次数最少的子传感器;
5)在可以获取子传感器温度数据的情况下,温度最高的子传感器;
6)疑似异常子传感器。
Applications Claiming Priority (6)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201810102149.9A CN108195728A (zh) | 2018-02-01 | 2018-02-01 | 一种基于多核颗粒物传感器技术的控制系统及其控制方法 |
PCT/IB2018/055531 WO2019150182A1 (zh) | 2018-02-01 | 2018-07-25 | 多核传感器系统及其隔离和恢复的方法 |
IBPCT/IB2018/055531 | 2018-07-25 | ||
IBPCT/IB2018/055526 | 2018-07-25 | ||
PCT/IB2018/055526 WO2019034949A1 (zh) | 2017-08-18 | 2018-07-25 | 一种大气污染物监测设备 |
PCT/CN2019/074040 WO2019210719A1 (zh) | 2017-08-18 | 2019-01-31 | 一种具备自清洁功能的大气污染物监测设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111316085A CN111316085A (zh) | 2020-06-19 |
CN111316085B true CN111316085B (zh) | 2022-02-15 |
Family
ID=62591771
Family Applications (13)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810102149.9A Pending CN108195728A (zh) | 2018-02-01 | 2018-02-01 | 一种基于多核颗粒物传感器技术的控制系统及其控制方法 |
CN201880049952.9A Active CN111051852B (zh) | 2018-02-01 | 2018-07-25 | 多核传感器系统及其隔离和恢复的方法 |
CN201980001686.7A Active CN110785651B (zh) | 2018-02-01 | 2019-01-31 | 出租车顶灯内多核传感器系统的轮休方法 |
CN201980001682.9A Pending CN110651176A (zh) | 2018-02-01 | 2019-01-31 | 多核传感器中子传感器的轮休方法 |
CN201980001241.9A Active CN110383011B (zh) | 2018-02-01 | 2019-01-31 | 出租车顶灯内多核传感器系统 |
CN201980001660.2A Pending CN110933950A (zh) | 2018-02-01 | 2019-01-31 | 多核传感器中异常子传感器隔离和恢复的方法 |
CN201980001672.5A Pending CN110573857A (zh) | 2018-02-01 | 2019-01-31 | 高低频多核传感器系统 |
CN201980003737.XA Pending CN111373238A (zh) | 2018-02-01 | 2019-01-31 | 一种车载大气污染物监测设备 |
CN201980003748.8A Active CN111316085B (zh) | 2018-02-01 | 2019-01-31 | 一种具备自清洁功能的大气污染物监测设备 |
CN201980001681.4A Active CN110869715B (zh) | 2018-02-01 | 2019-01-31 | 出租车内多核传感器隔离和恢复的方法 |
CN201980042990.6A Active CN112384783B (zh) | 2018-02-01 | 2019-07-25 | 一种可抗风扰的多核传感器出租车顶灯 |
CN201980043007.2A Active CN112334753B (zh) | 2018-02-01 | 2019-07-25 | 出租车顶灯内自清洁多核传感器的隔离和恢复的方法 |
CN201980043013.8A Active CN112400104B (zh) | 2018-02-01 | 2019-07-25 | 一种具备气流稳定能力的污染监测出租车顶灯 |
Family Applications Before (8)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201810102149.9A Pending CN108195728A (zh) | 2018-02-01 | 2018-02-01 | 一种基于多核颗粒物传感器技术的控制系统及其控制方法 |
CN201880049952.9A Active CN111051852B (zh) | 2018-02-01 | 2018-07-25 | 多核传感器系统及其隔离和恢复的方法 |
CN201980001686.7A Active CN110785651B (zh) | 2018-02-01 | 2019-01-31 | 出租车顶灯内多核传感器系统的轮休方法 |
CN201980001682.9A Pending CN110651176A (zh) | 2018-02-01 | 2019-01-31 | 多核传感器中子传感器的轮休方法 |
CN201980001241.9A Active CN110383011B (zh) | 2018-02-01 | 2019-01-31 | 出租车顶灯内多核传感器系统 |
CN201980001660.2A Pending CN110933950A (zh) | 2018-02-01 | 2019-01-31 | 多核传感器中异常子传感器隔离和恢复的方法 |
CN201980001672.5A Pending CN110573857A (zh) | 2018-02-01 | 2019-01-31 | 高低频多核传感器系统 |
CN201980003737.XA Pending CN111373238A (zh) | 2018-02-01 | 2019-01-31 | 一种车载大气污染物监测设备 |
Family Applications After (4)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201980001681.4A Active CN110869715B (zh) | 2018-02-01 | 2019-01-31 | 出租车内多核传感器隔离和恢复的方法 |
CN201980042990.6A Active CN112384783B (zh) | 2018-02-01 | 2019-07-25 | 一种可抗风扰的多核传感器出租车顶灯 |
CN201980043007.2A Active CN112334753B (zh) | 2018-02-01 | 2019-07-25 | 出租车顶灯内自清洁多核传感器的隔离和恢复的方法 |
CN201980043013.8A Active CN112400104B (zh) | 2018-02-01 | 2019-07-25 | 一种具备气流稳定能力的污染监测出租车顶灯 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (6) | US11119082B2 (zh) |
CN (13) | CN108195728A (zh) |
AU (4) | AU2018405991B2 (zh) |
GB (15) | GB2584060B8 (zh) |
NO (3) | NO20200924A1 (zh) |
WO (10) | WO2019150182A1 (zh) |
Families Citing this family (31)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108195728A (zh) * | 2018-02-01 | 2018-06-22 | 山东诺方电子科技有限公司 | 一种基于多核颗粒物传感器技术的控制系统及其控制方法 |
CN112567241A (zh) * | 2018-07-25 | 2021-03-26 | 山东诺方电子科技有限公司 | 环境传感器协同校准方法 |
CN109187896B (zh) * | 2018-08-06 | 2020-06-16 | 大连理工大学 | 一种模块组合式多参数水质数据采集装置及其使用方法 |
CN108872029B (zh) * | 2018-08-29 | 2021-06-15 | 杭州震弘环境科技有限公司 | 气体浊度处理节点 |
CN111044423A (zh) * | 2019-08-07 | 2020-04-21 | 山东诺方电子科技有限公司 | 一种便携式路面积尘负荷监测设备 |
EP3861317B1 (en) * | 2019-11-08 | 2023-08-16 | Particle Measuring Systems, Inc. | Calibration verification for optical particle analyzers |
CN111823859B (zh) * | 2020-07-30 | 2022-02-11 | 湖南行必达网联科技有限公司 | 双通道维修开关、维修开关盒和卡车 |
CN111855914B (zh) * | 2020-07-30 | 2022-08-02 | 广州交信投科技股份有限公司 | 基于移动交通工具的空气监测系统 |
US11881093B2 (en) | 2020-08-20 | 2024-01-23 | Denso International America, Inc. | Systems and methods for identifying smoking in vehicles |
US11636870B2 (en) | 2020-08-20 | 2023-04-25 | Denso International America, Inc. | Smoking cessation systems and methods |
US11760170B2 (en) | 2020-08-20 | 2023-09-19 | Denso International America, Inc. | Olfaction sensor preservation systems and methods |
US11828210B2 (en) | 2020-08-20 | 2023-11-28 | Denso International America, Inc. | Diagnostic systems and methods of vehicles using olfaction |
US11932080B2 (en) | 2020-08-20 | 2024-03-19 | Denso International America, Inc. | Diagnostic and recirculation control systems and methods |
US11760169B2 (en) | 2020-08-20 | 2023-09-19 | Denso International America, Inc. | Particulate control systems and methods for olfaction sensors |
US11813926B2 (en) | 2020-08-20 | 2023-11-14 | Denso International America, Inc. | Binding agent and olfaction sensor |
CN112034108A (zh) * | 2020-09-16 | 2020-12-04 | 上海市环境科学研究院 | 区域污染情况的分析装置、方法及计算机可读存储介质 |
CN112557599A (zh) * | 2020-12-07 | 2021-03-26 | 河南省日立信股份有限公司 | 一种传感器现场修正方法 |
CN112379060B (zh) * | 2020-12-25 | 2022-11-01 | 广州市优仪科技股份有限公司 | 试验箱的湿度测量方法、装置、电子设备和存储介质 |
CN113093670A (zh) * | 2021-03-25 | 2021-07-09 | 北京嘉联优控科技有限公司 | 一种仪控状态监控方法、系统及监控平台 |
CN113029889B (zh) * | 2021-04-05 | 2022-10-25 | 山东诺方电子科技有限公司 | 一种多点尘荷数据采集系统及方法 |
CN113252846B (zh) * | 2021-04-30 | 2023-06-20 | 西北工业大学 | 一种面向长时间连续监测的油烟VOCs气体浓度监测方法及设备 |
CN113390768B (zh) * | 2021-06-16 | 2023-08-22 | 江苏蓝创智能科技股份有限公司 | 车辆行驶路线可视化大气颗粒污染物监测平台系统 |
CN113405958B (zh) * | 2021-06-18 | 2023-03-17 | 中煤科工集团重庆研究院有限公司 | 一种粉尘浓度传感器标定方法 |
CN113418845B (zh) * | 2021-06-25 | 2023-02-24 | 山东诺方电子科技有限公司 | 一种尘荷采集设备的维护校准系统及方法 |
CN113671373A (zh) * | 2021-07-27 | 2021-11-19 | 三门三友科技股份有限公司 | 具有自检功能的电解槽内电解过程监测系统及方法 |
CN113777234B (zh) * | 2021-08-31 | 2023-10-31 | 安徽科技学院 | 一种防止粉尘进入能够自吸改变迎风角度的大气观测装置 |
CN114088136B (zh) * | 2021-11-16 | 2024-03-26 | 哈尔滨工程大学 | 一种温湿度双参量传感器及其制备方法和应用 |
CN114217760A (zh) * | 2021-12-16 | 2022-03-22 | 深圳市点创科技有限公司 | 基于多个光敏传感器融合算法的屏幕节能调节方法 |
CN114414449B (zh) * | 2022-01-25 | 2023-08-01 | 四川大学 | 一种新型智能职业健康实时检测装置 |
CN114383987B (zh) * | 2022-03-25 | 2022-07-01 | 江苏德尔瑞环保机械有限公司 | 锅炉焚烧烟气净化处理后的排放压力及浓度检测装置 |
CN116720153A (zh) * | 2023-05-29 | 2023-09-08 | 淮阴工学院 | 一种基于多传感器的信息融合系统及方法 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN204429012U (zh) * | 2015-01-30 | 2015-07-01 | 成都兴邦泰实业有限责任公司 | 一种制氧室外机自动反吹清洁装置 |
US20170227509A1 (en) * | 2016-02-08 | 2017-08-10 | International Business Machines Corporation | Leveraging air/water current variability for sensor network verification and source localization |
CN107202752A (zh) * | 2017-07-29 | 2017-09-26 | 山东诺方电子科技有限公司 | 一种颗粒物传感器的防絮网 |
CN107340212A (zh) * | 2017-08-18 | 2017-11-10 | 山东诺方电子科技有限公司 | 一种基于出租车顶灯的大气颗粒物在线监测设备 |
Family Cites Families (96)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5317156A (en) * | 1992-01-29 | 1994-05-31 | Sri International | Diagnostic tests using near-infrared laser absorption spectroscopy |
US5569844A (en) * | 1992-08-17 | 1996-10-29 | Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation | Method and apparatus for determining the particle size distribution, the solids content and the solute concentration of a suspension of solids in a solution bearing a solute |
US5604441A (en) * | 1995-03-14 | 1997-02-18 | Detroit Diesel Corporation | In-situ oil analyzer and methods of using same, particularly for continuous on-board analysis of diesel engine lubrication systems |
EP0913746A3 (en) * | 1997-10-31 | 2000-04-12 | Honeywell Inc. | Sensor invalidation system |
US6085576A (en) * | 1998-03-20 | 2000-07-11 | Cyrano Sciences, Inc. | Handheld sensing apparatus |
US6321588B1 (en) * | 1998-09-11 | 2001-11-27 | Femtometrics, Inc. | Chemical sensor array |
US6703241B1 (en) * | 1999-11-15 | 2004-03-09 | Cyrano Sciences, Inc. | Referencing and rapid sampling in artificial olfactometry |
EP1354187A2 (en) * | 2000-12-04 | 2003-10-22 | California Institute Of Technology | Particle sizing and concentration sensor using a hollow shaped beam |
US8035508B2 (en) * | 2002-06-11 | 2011-10-11 | Intelligent Technologies International, Inc. | Monitoring using cellular phones |
US20040056779A1 (en) * | 2002-07-01 | 2004-03-25 | Rast Rodger H. | Transportation signaling device |
US6879115B2 (en) * | 2002-07-09 | 2005-04-12 | International Rectifier Corporation | Adaptive ballast control IC |
US6758739B1 (en) * | 2003-03-04 | 2004-07-06 | Delphi Technologies, Inc. | Air quality system for a vehicle |
US8949037B2 (en) * | 2003-08-20 | 2015-02-03 | Airdar Inc. | Method and system for detecting and monitoring emissions |
US6804600B1 (en) * | 2003-09-05 | 2004-10-12 | Honeywell International, Inc. | Sensor error detection and compensation system and method |
CA2454508A1 (fr) * | 2004-01-19 | 2005-07-19 | Rene Noel | Systeme portable de detection et de gestion du trafic routier et des conditions climatiques |
US7623028B2 (en) * | 2004-05-27 | 2009-11-24 | Lawrence Kates | System and method for high-sensitivity sensor |
JP4715236B2 (ja) * | 2005-03-01 | 2011-07-06 | 株式会社デンソー | 超音波センサ装置 |
US7603138B2 (en) * | 2005-08-22 | 2009-10-13 | Toshiba American Research, Inc. | Environmental monitoring using mobile devices and network information server |
US7912628B2 (en) * | 2006-03-03 | 2011-03-22 | Inrix, Inc. | Determining road traffic conditions using data from multiple data sources |
CN1821779A (zh) * | 2006-03-20 | 2006-08-23 | 中山大学 | 一种空气质量监测和控制系统 |
CN1866027B (zh) * | 2006-05-18 | 2010-04-07 | 南京卓成自动化设备有限公司 | 一体化气体在线检测仪 |
US8238391B2 (en) * | 2007-03-23 | 2012-08-07 | Tokuyama Corporation | P-type group III nitride semiconductor and group III nitride semiconductor element |
US20100171043A1 (en) * | 2007-06-06 | 2010-07-08 | Dublin City University | Single element sensor with multiple outputs |
CN101344460B (zh) * | 2007-08-10 | 2010-05-19 | 上海海事大学 | 水下机器人传感器故障诊断方法及系统 |
CN100557408C (zh) * | 2007-10-08 | 2009-11-04 | 西安电子科技大学 | 烟气排放在线连续检测系统采样装置 |
ATE540320T1 (de) * | 2007-11-20 | 2012-01-15 | Modal Shop Inc | System zur kalibrierung eines dynamischen bewegungssensors und verfahren zur kalibrierung eines dynamischen bewegungssensors |
WO2009091792A2 (en) * | 2008-01-15 | 2009-07-23 | Sysense, Inc. | A methodology for autonomous navigation and control of a tethered drogue |
CN101498629B (zh) * | 2008-02-01 | 2012-12-26 | 宇星科技发展(深圳)有限公司 | 烟气采样探头 |
CN101266488A (zh) * | 2008-04-30 | 2008-09-17 | 郦宏 | 电解式臭氧发生器电气控制系统 |
CN101266273B (zh) * | 2008-05-12 | 2010-11-24 | 徐立军 | 一种多传感器系统故障自诊断方法 |
CN101763053B (zh) * | 2008-12-26 | 2012-05-02 | 中海网络科技股份有限公司 | 一种移动式桥梁安全检测分析管理系统 |
CN201442706U (zh) * | 2009-03-11 | 2010-04-28 | 张京亚 | 一种新型卷烟包装型式 |
EP2430465B1 (en) * | 2009-05-12 | 2016-03-16 | Thermo Fisher Scientific Inc. | Particulate detection and calibration of sensors |
CN102262819B (zh) * | 2009-10-30 | 2014-10-15 | 国际商业机器公司 | 基于移动通信网络确定道路的实时通行时间的方法和装置 |
CN102052934B (zh) * | 2009-11-06 | 2012-06-06 | 北京理工大学 | 一种多线传感器故障诊断方法 |
US20110312751A1 (en) * | 2010-06-17 | 2011-12-22 | Geneasys Pty Ltd | Microfluidic device for detection of mitochondrial dna via fluorescence modulated by hybridization |
JP5533362B2 (ja) * | 2010-07-05 | 2014-06-25 | トヨタ自動車株式会社 | Pmセンサの故障検出装置 |
US20120078532A1 (en) * | 2010-09-24 | 2012-03-29 | David Edward Forsyth | Non-dispersive infrared sensor measurement system and method |
EP2628058A1 (en) * | 2010-10-11 | 2013-08-21 | General Electric Company | Systems, methods, and apparatus for signal processing- based fault detection, isolation and remediation |
CN102480783A (zh) * | 2010-11-29 | 2012-05-30 | 江南大学 | 一种基于循环求精的无线传感器网络节点apit定位方法 |
US8990040B2 (en) * | 2010-12-22 | 2015-03-24 | General Electric Company | System and method for correcting fault conditions in soft-field tomography |
CN102083085A (zh) * | 2011-02-14 | 2011-06-01 | 洛阳理工学院 | 无线传感器网络优化方法 |
CN102538859A (zh) * | 2011-05-19 | 2012-07-04 | 广东迅通科技股份有限公司 | 多类传感器的监测处理方法 |
US8677803B2 (en) * | 2011-06-27 | 2014-03-25 | Delphi Technologies, Inc. | Particulate matter detection method for a particulate matter sensor |
JP5952548B2 (ja) * | 2011-11-10 | 2016-07-13 | キヤノン株式会社 | 半導体装置及びその駆動方法 |
WO2013164660A1 (en) * | 2012-04-30 | 2013-11-07 | Chu Wai Tung | Taxi, taxicab, or vehicle-for-hire, automatic vacancy status and availability detection technique and apparatus |
JP5584253B2 (ja) * | 2012-05-07 | 2014-09-03 | 東芝三菱電機産業システム株式会社 | 遠隔監視装置 |
US9396637B2 (en) * | 2012-07-13 | 2016-07-19 | Walter Kidde Portable Equipment, Inc | Photoelectric smoke detector with drift compensation |
EP2696259B1 (en) * | 2012-08-09 | 2021-10-13 | Tobii AB | Fast wake-up in a gaze tracking system |
ITMO20120222A1 (it) * | 2012-09-20 | 2014-03-21 | C R D Ct Ricerche Ducati Trent O S R L | Sistema e metodo per il monitoraggio dell'inquinamento atmosferico |
CN102904760B (zh) * | 2012-10-25 | 2015-04-01 | 苏州林华通信科技有限公司 | 通信机房综合监控系统 |
WO2014127788A1 (de) * | 2013-02-25 | 2014-08-28 | Isabellenhütte Heusler Gmbh & Co. Kg | Messsystem mit mehreren sensoren und zentraler auswertungseinheit |
CN104048692B (zh) * | 2013-03-15 | 2016-09-21 | 英飞凌科技股份有限公司 | 使用多个信号路径的传感器自诊断 |
CN203287312U (zh) * | 2013-04-16 | 2013-11-13 | 比亚迪股份有限公司 | 车辆及其pm2.5颗粒检测装置组件 |
CN103476099B (zh) * | 2013-10-11 | 2016-06-01 | 清华大学 | 无线传感器节点双重休眠方法 |
US9857243B2 (en) * | 2014-03-18 | 2018-01-02 | Matrix Sensors, Inc. | Self-correcting chemical sensor |
EP3183722B1 (en) * | 2014-08-20 | 2020-07-15 | Airtraff Di Mauro Zilio | Station for the integrated monitoring of environment and traffic |
EP3186628B1 (en) * | 2014-08-28 | 2018-01-31 | Koninklijke Philips N.V. | Sensor system and sensing method |
US20160061795A1 (en) * | 2014-09-03 | 2016-03-03 | Oberon, Inc. | Environmental Sensor Device with Calibration |
US9726579B2 (en) * | 2014-12-02 | 2017-08-08 | Tsi, Incorporated | System and method of conducting particle monitoring using low cost particle sensors |
CN104502534A (zh) * | 2014-12-15 | 2015-04-08 | 中国航空工业集团公司北京长城航空测控技术研究所 | 车载便携式大气环境实时监测装置 |
CN104615123B (zh) * | 2014-12-23 | 2017-02-22 | 浙江大学 | 基于k近邻的传感器故障隔离方法 |
US9558601B2 (en) * | 2015-04-24 | 2017-01-31 | The Boeing Company | System and method for detecting vehicle system faults |
KR20160134023A (ko) * | 2015-05-14 | 2016-11-23 | 재단법인 다차원 스마트 아이티 융합시스템 연구단 | 복합 환경 센서 |
JP6384401B2 (ja) * | 2015-05-20 | 2018-09-05 | 株式会社デンソー | センサ装置、および、これを用いた電動パワーステアリング装置 |
US10118119B2 (en) * | 2015-06-08 | 2018-11-06 | Cts Corporation | Radio frequency process sensing, control, and diagnostics network and system |
CN107850527A (zh) * | 2015-07-30 | 2018-03-27 | 皇家飞利浦有限公司 | 用于颗粒密度检测的激光传感器 |
CN204961176U (zh) * | 2015-09-02 | 2016-01-13 | 广州成科信息科技有限公司 | 一种风力发电机工作状态监测系统 |
CN106546280A (zh) * | 2015-09-16 | 2017-03-29 | 普天信息技术有限公司 | 移动式交通环境空气质量监测系统 |
CN105136637B (zh) * | 2015-09-17 | 2017-10-17 | 深圳代尔夫特电子科技有限公司 | 用于检测空气中的颗粒物的传感器及其制造方法 |
EP3153849B1 (en) * | 2015-10-05 | 2021-12-01 | Sensirion AG | Gas sensor and method for operating said gas sensor |
JP5961330B1 (ja) * | 2016-03-18 | 2016-08-02 | 善郎 水野 | センサ管理システム |
TWI618995B (zh) * | 2016-04-18 | 2018-03-21 | Kita Sensor Tech Co Ltd | Pressure sensor and control system |
CN105823856A (zh) | 2016-05-03 | 2016-08-03 | 北京英视睿达科技有限公司 | 一种基于多传感器融合的空气质量监测方法 |
CN105915388B (zh) * | 2016-05-31 | 2019-06-04 | 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 | 一种基于分布式网络的传感器故障检测方法及系统 |
RU2750706C2 (ru) * | 2016-06-07 | 2021-07-01 | Иллюмина, Инк. | Биоинформационные системы,устройства и способы выполнения вторичной и/или третичной обработки |
US10309792B2 (en) * | 2016-06-14 | 2019-06-04 | nuTonomy Inc. | Route planning for an autonomous vehicle |
CN205808447U (zh) * | 2016-07-11 | 2016-12-14 | 苏州东菱振动试验仪器有限公司 | 一种便携式低频校准装置 |
CN206002136U (zh) * | 2016-08-03 | 2017-03-08 | 安徽中涣防务装备技术股份有限公司 | 一种道路环境综合监测车 |
CN106092206B (zh) * | 2016-08-03 | 2019-01-11 | 安徽中科中涣防务装备技术有限公司 | 一种道路环境综合监测车 |
CN106644862B (zh) * | 2016-09-12 | 2023-08-29 | 山东诺方电子科技有限公司 | 一种传感器、基于该传感器的监测站及监测站的监测方法 |
US9963106B1 (en) * | 2016-11-07 | 2018-05-08 | Nio Usa, Inc. | Method and system for authentication in autonomous vehicles |
CN106500754A (zh) * | 2016-12-30 | 2017-03-15 | 深圳前海弘稼科技有限公司 | 传感器的检测方法和传感器的检测装置 |
CN106813706A (zh) * | 2017-01-11 | 2017-06-09 | 江苏科技大学 | 一种冗余传感器量测系统的容错方法 |
CN106680171A (zh) * | 2017-03-07 | 2017-05-17 | 济南诺方电子技术有限公司 | 一种粉尘传感器防雨罩 |
CN106958917B (zh) * | 2017-03-22 | 2019-12-17 | 柳州博泽科技股份有限公司 | 一种自动调节大型商场空气的换气系统 |
CN107295066A (zh) * | 2017-05-23 | 2017-10-24 | 安徽中科中涣防务装备技术有限公司 | 一种快速安装便携式道路环境综合监测系统及监测方法 |
CN107084912A (zh) * | 2017-06-14 | 2017-08-22 | 河海大学常州校区 | 一种大气颗粒物低成本监测系统及监测数据滤波方法 |
CN107219157A (zh) * | 2017-07-29 | 2017-09-29 | 山东诺方电子科技有限公司 | 一种利用社会车辆进行大气颗粒物监测系统 |
CN107393273A (zh) * | 2017-08-16 | 2017-11-24 | 杭州市环境保护科学研究院 | 用于实时显示道路空气环境质量污染水平的移动监测系统 |
CN207164984U (zh) * | 2017-08-16 | 2018-03-30 | 杭州市环境保护科学研究院 | 用于实时显示道路空气环境质量污染水平的移动监测系统 |
CN207051153U (zh) * | 2017-08-18 | 2018-02-27 | 山东诺方电子科技有限公司 | 一种基于出租车顶灯的大气颗粒物在线监测设备 |
CN107340014B (zh) * | 2017-08-31 | 2020-04-21 | 广东美的制冷设备有限公司 | 多传感器的检测方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN107503854B (zh) * | 2017-09-29 | 2020-01-17 | 北京理工大学 | 确定增压柴油机排气温度传感器是否异常及故障诊断方法 |
CN107630530A (zh) * | 2017-10-23 | 2018-01-26 | 沈阳建筑大学 | 一种新型遮雨排水雨棚 |
CN108195728A (zh) * | 2018-02-01 | 2018-06-22 | 山东诺方电子科技有限公司 | 一种基于多核颗粒物传感器技术的控制系统及其控制方法 |
-
2018
- 2018-02-01 CN CN201810102149.9A patent/CN108195728A/zh active Pending
- 2018-07-25 CN CN201880049952.9A patent/CN111051852B/zh active Active
- 2018-07-25 AU AU2018405991A patent/AU2018405991B2/en active Active
- 2018-07-25 GB GB2012851.8A patent/GB2584060B8/en active Active
- 2018-07-25 WO PCT/IB2018/055531 patent/WO2019150182A1/zh active Application Filing
-
2019
- 2019-01-31 CN CN201980001686.7A patent/CN110785651B/zh active Active
- 2019-01-31 CN CN201980001682.9A patent/CN110651176A/zh active Pending
- 2019-01-31 CN CN201980001241.9A patent/CN110383011B/zh active Active
- 2019-01-31 CN CN201980001660.2A patent/CN110933950A/zh active Pending
- 2019-01-31 AU AU2019214705A patent/AU2019214705B2/en active Active
- 2019-01-31 WO PCT/CN2019/074038 patent/WO2019149235A1/zh active Application Filing
- 2019-01-31 CN CN201980001672.5A patent/CN110573857A/zh active Pending
- 2019-01-31 CN CN201980003737.XA patent/CN111373238A/zh active Pending
- 2019-01-31 WO PCT/CN2019/074036 patent/WO2019149233A1/zh active Application Filing
- 2019-01-31 WO PCT/CN2019/074034 patent/WO2019149231A1/zh active Application Filing
- 2019-01-31 GB GB1917534.8A patent/GB2580217B/en active Active
- 2019-01-31 GB GB2012858.3A patent/GB2583684B/en active Active
- 2019-01-31 CN CN201980003748.8A patent/CN111316085B/zh active Active
- 2019-01-31 GB GB2012853.4A patent/GB2585526B/en active Active
- 2019-01-31 GB GB1917533.0A patent/GB2581868B/en active Active
- 2019-01-31 AU AU2019214701A patent/AU2019214701A1/en not_active Abandoned
- 2019-01-31 AU AU2019214704A patent/AU2019214704B2/en active Active
- 2019-01-31 WO PCT/CN2019/074037 patent/WO2019149234A1/zh active Application Filing
- 2019-01-31 WO PCT/CN2019/074035 patent/WO2019149232A1/zh active Application Filing
- 2019-01-31 GB GB2012861.7A patent/GB2584259B/en active Active
- 2019-01-31 GB GB2104146.2A patent/GB2589282B/en active Active
- 2019-01-31 WO PCT/CN2019/074033 patent/WO2019149230A1/zh active Application Filing
- 2019-01-31 GB GB2012855.9A patent/GB2583435B/en active Active
- 2019-01-31 GB GB2104144.7A patent/GB2588880B/en active Active
- 2019-01-31 GB GB2104154.6A patent/GB2589283B/en active Active
- 2019-01-31 GB GB2012860.9A patent/GB2586709B/en active Active
- 2019-01-31 CN CN201980001681.4A patent/CN110869715B/zh active Active
- 2019-01-31 GB GB2104151.2A patent/GB2589810B/en active Active
- 2019-07-25 WO PCT/CN2019/097588 patent/WO2020020254A1/zh active Application Filing
- 2019-07-25 WO PCT/CN2019/097587 patent/WO2020020253A1/zh active Application Filing
- 2019-07-25 WO PCT/CN2019/097589 patent/WO2020020255A1/zh active Application Filing
- 2019-07-25 GB GBGB2102643.0A patent/GB202102643D0/en not_active Ceased
- 2019-07-25 GB GBGB2102644.8A patent/GB202102644D0/en not_active Ceased
- 2019-07-25 CN CN201980042990.6A patent/CN112384783B/zh active Active
- 2019-07-25 CN CN201980043007.2A patent/CN112334753B/zh active Active
- 2019-07-25 GB GBGB2102645.5A patent/GB202102645D0/en not_active Ceased
- 2019-07-25 CN CN201980043013.8A patent/CN112400104B/zh active Active
-
2020
- 2020-07-31 US US16/944,353 patent/US11119082B2/en active Active
- 2020-07-31 US US16/945,147 patent/US11067552B2/en active Active
- 2020-07-31 US US16/944,491 patent/US11092581B2/en active Active
- 2020-08-03 US US16/984,044 patent/US11067553B2/en active Active
- 2020-08-22 NO NO20200924A patent/NO20200924A1/no unknown
- 2020-08-31 NO NO20200949A patent/NO20200949A1/no unknown
- 2020-08-31 NO NO20200948A patent/NO20200948A1/no unknown
-
2021
- 2021-01-25 US US17/156,665 patent/US20210148879A1/en not_active Abandoned
- 2021-01-25 US US17/156,662 patent/US20210140935A1/en not_active Abandoned
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN204429012U (zh) * | 2015-01-30 | 2015-07-01 | 成都兴邦泰实业有限责任公司 | 一种制氧室外机自动反吹清洁装置 |
US20170227509A1 (en) * | 2016-02-08 | 2017-08-10 | International Business Machines Corporation | Leveraging air/water current variability for sensor network verification and source localization |
CN107202752A (zh) * | 2017-07-29 | 2017-09-26 | 山东诺方电子科技有限公司 | 一种颗粒物传感器的防絮网 |
CN107340212A (zh) * | 2017-08-18 | 2017-11-10 | 山东诺方电子科技有限公司 | 一种基于出租车顶灯的大气颗粒物在线监测设备 |
Also Published As
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111316085B (zh) | 一种具备自清洁功能的大气污染物监测设备 | |
CN111094936B (zh) | 一种抗风扰的大气污染物监测设备 | |
CN111295579B (zh) | 一种确定移动监测漏检率及移动监测车的额定数量的方法 | |
CN206114617U (zh) | 一种空气质量传感网络监测仪 | |
CN108488960A (zh) | 一种基于云平台物联网的多功能上下进排气塔式空气净化系统 | |
WO2021117072A1 (en) | Dynamic mapping and method of tracking atmoshperic pollutants | |
CN108534234A (zh) | 一种基于云平台物联网的多功能侧吸侧排塔式空气净化系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |