CN112649328A - 电镜用大气颗粒物采集方法、系统、介质、装置及应用 - Google Patents
电镜用大气颗粒物采集方法、系统、介质、装置及应用 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112649328A CN112649328A CN202110003243.0A CN202110003243A CN112649328A CN 112649328 A CN112649328 A CN 112649328A CN 202110003243 A CN202110003243 A CN 202110003243A CN 112649328 A CN112649328 A CN 112649328A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- electron microscope
- laser
- atmospheric
- data processing
- collecting
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 50
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims abstract description 95
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000000149 argon plasma sintering Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 18
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 13
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 11
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 8
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 7
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 claims description 7
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 20
- 239000008277 atmospheric particulate matter Substances 0.000 description 8
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 6
- 238000011160 research Methods 0.000 description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 5
- 239000013618 particulate matter Substances 0.000 description 5
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 5
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 238000004062 sedimentation Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 238000003912 environmental pollution Methods 0.000 description 3
- 239000010419 fine particle Substances 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 description 3
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 3
- 208000024172 Cardiovascular disease Diseases 0.000 description 2
- 241000282414 Homo sapiens Species 0.000 description 2
- 239000000443 aerosol Substances 0.000 description 2
- 238000003915 air pollution Methods 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 239000005427 atmospheric aerosol Substances 0.000 description 2
- 230000000711 cancerogenic effect Effects 0.000 description 2
- 239000003245 coal Substances 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 2
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 2
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 2
- 239000005416 organic matter Substances 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 238000010146 3D printing Methods 0.000 description 1
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 241000588724 Escherichia coli Species 0.000 description 1
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 1
- 239000002390 adhesive tape Substances 0.000 description 1
- 230000017531 blood circulation Effects 0.000 description 1
- 210000000621 bronchi Anatomy 0.000 description 1
- 231100000315 carcinogenic Toxicity 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 description 1
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 1
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 1
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 1
- 239000000383 hazardous chemical Substances 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 230000008821 health effect Effects 0.000 description 1
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 1
- 229910001385 heavy metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000003864 humus Substances 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000007415 particle size distribution analysis Methods 0.000 description 1
- 239000011236 particulate material Substances 0.000 description 1
- 231100000572 poisoning Toxicity 0.000 description 1
- 230000000607 poisoning effect Effects 0.000 description 1
- 239000004626 polylactic acid Substances 0.000 description 1
- 230000008092 positive effect Effects 0.000 description 1
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 1
- 238000007639 printing Methods 0.000 description 1
- 238000011897 real-time detection Methods 0.000 description 1
- 230000029058 respiratory gaseous exchange Effects 0.000 description 1
- 210000002345 respiratory system Anatomy 0.000 description 1
- 208000023504 respiratory system disease Diseases 0.000 description 1
- 230000001932 seasonal effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 239000000725 suspension Substances 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
-
- 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
-
- 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
- G01N15/06—Investigating concentration of particle suspensions
-
- 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
Landscapes
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Dispersion Chemistry (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Sampling And Sample Adjustment (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明属于电镜样品采集与检测技术领域,公开了一种电镜用大气颗粒物采集系统及方法,包括:激光发射模块、光电探测模块、数据处理模块、中央控制模块。激光颗粒物传感器设置有壳体,壳体内设置有MCU微处理器,MCU微处理器输出端通过激光控制电路连接有激光器;MCU微处理器输入端通过放大电路连接有光电探测器;MCU微处理器输出端还连接有数据输出接口并通过控制电路连接有风扇。激光器发射激光,激光照射在空气中的悬浮颗粒物上产生光散射;光电探测器在某一角度范围内收集散射光强,将得到散射光强线性地转换成电压,并传输至数据处理系模块;数据处理模块通过数据处理程序进行数据处理,得出颗粒物的等效粒径及单位体积内不同粒径的颗粒物数量。
Description
技术领域
本发明属于电镜样品采集与检测技术领域,尤其涉及一种电镜用大气颗粒物采集方法、系统、介质、装置及应用。
背景技术
近年来,由于工业污染气体的排放、大量增长的私家车所带来的尾气排放,以及城市取暖过程中煤炭的大量燃烧,加重了空气的污染。因此“大气颗粒物”监测引起了人们的关注及研究兴趣。大气颗粒物是指大气中存在的各种固态和液态颗粒物质的总称,也是衡量空气质量的一项重要指标。大气颗粒物的成分复杂,主要取决于来源,分为自然源和人为源两种,后者的危害较大。现有技术运用化学质量平衡模型研究了京津冀郊地区PM2.5的来源,结果表明控制当地民用燃煤对PM2.5污染控制有重要意义。当大气中的颗粒物均匀的扩散时,会形成气溶胶体系。现在人们比较关注的是细小粒子PM2.5和PM10,其中粒子的直径越小对于人类就会越危险,因为粒子的直径越小会更容易穿透并沉积在呼吸道支气管和肺泡中,并进入血液循环,对人体的健康造成伤害,更为严重的是粒径越小其相对表面积越大,细小颗粒物吸附上的化学物质等就越多,比如吸附上一些致癌物就有致癌效应,吸附了重金属带来中毒等危害。北京环保监测中心曾建议各类人群,尤其是老人、儿童、呼吸系统疾病和心血管系统疾病患者,在雾霾天气情况下尽量选择待在室内,缩短外出时间,不要做呼吸量较大的剧烈运动。如果本发明不重视环境的保护,人类所赖以生存的环境将逐渐恶化。目前国内外研究者都在对大气颗粒物的监测进行不同类型与方法的系统研究。现有技术研究发现可吸入的颗粒物PM10与心脏血管疾病密切相关,研究了日本的死亡率与加拿大蒙特利尔周围大气颗粒物的污染之间的关系。对西班牙加泰罗尼亚地区的巴塞罗那港的PM2.5、PM10用主成分分析法进行了研究。用扫描迁移性粒谱仪(SMPS)对广州城区17-800nm的粒子谱进行了不间断观察,结合气象数据进行分析,对城市的保护有潜在意义。系统研究并建立高原典型城市拉萨市的开放源、固定源共3类8种大气颗粒物(PM2.5、PM10)污染源化学成分谱。研究了北京城市雾霾的成因机理;了解和认识意大利普通人口中环境危害对健康的影响。调查研究了我国31个省会城市空气质量指数影响因素。研究了空气污染与自然死亡率之间的联系。研究了中国74个主要城市里PM2.5环境污染对死亡率的影响。研究了大气颗粒物中腐殖质的光谱特征。研究了中国珠江三角洲地区的能见度的长期趋势及其特征。研究了我国内陆和沿海地区PM2.5的季节和日变化特征及来源。
通过上述分析,现有技术存在的问题及缺陷为:目前常规颗粒物监测(PM2.5,PM10)只能检测出单位体积所含颗粒物数量,即使为扫描电镜或透射电镜观察的颗粒物样品,也是常规使用的24小时自然沉降法收集的颗粒物样品,其采样时间周期过长,效率低,使得实时检测结果时间偏长,不能高效率的快速得到监测结果,存在效率不高的缺陷,不能快速采样观察到颗粒物形态及分布状况的不足。
解决以上问题及缺陷的难度为:需要在不破坏原有电镜仪器设备的基础上,加装前置快速实时采集装置,该装置需具备小巧,灵活便携性,可移动性,可联机性。
解决以上问题及缺陷的意义为:其意义在于采用一种全新的电镜采样技术与方法,推出一种可电镜联机的附加装置,用来快速实时收集大气颗粒物样品,缩短了整个电镜检测结果的周期,大大提高了运用电镜研究大气颗粒物的工作效率,提高了环境科学监测分析与研究的时效性。也使大型精密科学仪器的功能开发得到拓展。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种电镜用大气颗粒物采集方法、系统、介质、装置及应用。
本发明是这样实现的,一种电镜用大气颗粒物采集方法,所述电镜用大气颗粒物采集方法包括:
利用电镜使用的采集装置快速收集大气中分布的各种类型的颗粒物;
样品采集后分别依次编号,利用透射电镜或扫描电镜进行颗粒物的形态观察,粒径分布及统计分析。
进一步,所述电镜用大气颗粒物采集方法的信号接收部分是利用了激光散射原理,当激光照射在空气中的悬浮颗粒物上时产生了散射,同时在某一特定角度收集散射光,在特定方向上的光散射波形与颗粒直径有关,得到散射光强随时间变化的曲线,通过不同粒径的波形分类统计及换算公式可以得到不同粒径的实时颗粒物的数量浓度,在微处理器中利用米氏MIE理论的算法,得出颗粒物的等效粒径及单位体积内不同粒径的颗粒物数量,再按照标定方法得到单位统一的质量浓度。
进一步,所述电镜用大气颗粒物采集方法具体包括以下步骤:
步骤一,激光器发射激光,激光照射在空气中的悬浮颗粒物上产生光散射;
步骤二,光电探测器在某一角度范围内收集散射光强,将得到散射光强线性地转换成电压,并传输至数据处理系模块;
步骤三,数据处理模块通过数据处理程序进行数据处理,得出颗粒物的等效粒径及单位体积内不同粒径的颗粒物数量。
本发明的另一目的在于提供一套完整的大气颗粒物采集装置,所述采集装置包括壳体,激光颗粒物传感器,样品台,锂电池,所述采集装置正常工作时,加速收集各类颗粒物样品,所述采集到的样品放入电镜中执行如下步骤:
利用电镜使用的采集装置快速收集大气中分布的各种类型的颗粒物;
样品采集后分别依次编号,利用透射电镜或扫描电镜进行颗粒物的形态观察,粒径分布及统计分析。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行如下步骤:
利用电镜使用的采集装置快速收集大气中分布的各种类型的颗粒物;
样品采集后分别依次编号,利用透射电镜或扫描电镜进行颗粒物的形态观察,粒径分布及统计分析。
本发明的另一目的在于提供一种信息数据处理终端,所述信息数据处理终端用于实现项所述的电镜用大气颗粒物采集方法。
本发明的另一目的在于提供一种实施所述的电镜用大气颗粒物采集方法的电镜用大气颗粒物采集系统,所述电镜用大气颗粒物采集系统包括:
激光发射模块,与中央控制模块相连接,用于通过激光器发射激光;
光电探测模块,与中央控制模块相连接,用于通过光电探测器接收散射光强并将散射光强线性地转换成电压;
数据处理模块,与中央控制模块相连接,用于通过数据处理程序对数据进行分析处理;
中央控制模块,与激光发射模块、光电探测模块、数据处理模块相连接,用于协调各模块稳定工作。
本发明的另一目的在于提供一种安装有所述电镜用大气颗粒物采集系统的电镜用大气颗粒物采集装置,所述电镜用大气颗粒物采集装置设置有外壳,所述外壳内设置有激光颗粒物传感器、主板、锂电池和样品台,所述激光颗粒物传感器、主板、锂电池电性连接。
进一步,所述激光颗粒物传感器设置有壳体,所述壳体内设置有MCU微处理器,所述MCU微处理器输出端通过激光控制电路连接有激光器;所述MCU微处理器输入端通过放大电路连接有光电探测器;所述MCU微处理器输出端还连接有数据输出接口并通过控制电路连接有风扇。
本发明的另一目的在于提供一种实时监测大气污染的电镜方法,所述实时监测大气污染方法使用所述的电镜用大气颗粒物采集装置。
结合上述的所有技术方案,本发明所具备的优点及积极效果为:本发明主要采用自制的电镜用大气颗粒物采集装置收集样本,与以往24h沉降法收集样品相比,时间快捷简便,采集效率大大提高,该采集装置利用激光散射原理检测、稳定、一致性高,最小分辨直径达0.3微米。这种新型电镜用大气颗粒物采集装置能够实时的原位电镜观察,其技术方法值得推广应用。
本发明利用3D建模及打印技术设计制作了一种新型电镜联机快速大气颗粒物采集装置,使用该装置对青海省西宁市区的大气颗粒物连续七天的采集,并对样品进行了原位实时的电镜检测,得到大气颗粒物超微结构形态,粒径分布信息,实验结果实时反映出大气中颗粒物分布情况,新型的电镜联机用采集装置实用,快捷,方便,大大缩短了采样周期,且可随身携带至室外任意地方实时取样,电镜观察采样地区大气中颗粒物的形态结构及粒径分布,对于研究大气中PM2.5、PM10及大气污染状况具有一定的科学参考价值,该种采集装置便于电镜检测功能的进一步扩展,简化了大型仪器设备采样的技术方法,这种实时监测大气污染状况的新技术方法值得推广应用。
本发明使用的用于电镜原位实时观察大气颗粒物的标样采集装置,与以往24h沉降法收集样品相比,采集效率大大提高。利用样本实时采集装置监测了青海省西宁市连续7d的大气颗粒物。得到的天气状况与天气预报上的较为吻合。本发明电镜用采集装置的实际使用的观察结果表明,颗粒物粒径的分布与形态不规则,颗粒物多为颗粒状、球状,少数的棒状。在电镜下还观察到了少量大肠杆菌和一些有机物的存在。这与采样时间到观察时间的周期和采样地点有一定关系。
青海地区的环境污染状况较轻,PM2.5、PM10并没有出现。但0-0.3微米的颗粒物较多,很少有较大的颗粒物;大型精密仪器的功能扩展与开发得到实际应用,尤其是在大气环境科学方面的应用,具有直观的大气颗粒物形态与粒径分布,种类剖析,化合物推断。弥补了目前环保部门常规颗粒物监测(PM2.5,PM10)只能检测出单位体积所含颗粒物数量,不能观察到颗粒物形态及分布状况的不足。这种快速采集装置的运用,提高了实验过程与分析技术方法的便捷性、准确度好、前处理操作简便,且分析范围广,作为表征雾霾天气大气颗粒物分布的重要方法之一,为实时监测大气环境提供可靠的科学依据,值得进一步推广应用。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍,显而易见地,下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的电镜用大气颗粒物采集方法流程图。
图2是本发明实施例提供的电镜用大气颗粒物采集装置中激光颗粒物传感器的工作原理示意图。
图3是本发明实施例提供的透射电镜下大气颗粒物的颗粒形态分布示意图。
图4是本发明实施例提供的连续采集7d的大气颗粒物粒径大小与数量分布的电镜结果示意图。
图5(a)是本发明实施例提供的连续7d大气颗粒物的总颗粒数的电镜统计示意图。
图5(b)是本发明实施例提供的天气预报AQI的统计示意图。
图6是本发明实施例提供的快速采集装置与24小时自然沉降法采集效率对比曲线示意图。
图7是本发明实施例提供的电镜用大气颗粒物采集系统的结构示意图。
图8是本发明实施例提供的电镜用大气颗粒物采集装置的结构示意图。
图9是本发明实施例提供的激光颗粒物传感器结构意图。
图10是本发明实施例提供的电镜用大气颗粒物采集方法的另一实现流程图。
图中:1、激光发射模块;2、光电探测模块;3、数据处理模块;4、中央控制模块;5、样品台;6、激光颗粒物传感器;7、主板;8、锂电池;9、MCU微处理器;10、激光器控制电路;11、激光器;12、光散射测量腔;13、光电探测器;14、放大电路;15、风扇控制电路;16、风扇;17、数据输出接口。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种电镜用大气颗粒物采集方法、系统、介质、装置及应用,下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示,本发明提供的电镜用大气颗粒物采集方法包括以下步骤:
S101:利用电镜使用的采集装置快速收集大气中分布的各种类型的颗粒物;
S102:样品采集后分别依次编号,利用透射电镜或扫描电镜进行颗粒物的形态观察,粒径分布及统计分析。
本发明提供的电镜用大气颗粒物采集方法业内的普通技术人员还可以采用其他的步骤实施,图1的本发明提供的电镜用大气颗粒物采集方法仅仅是一个具体实施例而已。
如图7所示,本发明实施例提供的电镜用大气颗粒物采集系统包括:
激光发射模块1,与中央控制模块4相连接,用于通过激光器发射激光;
光电探测模块2,与中央控制模块4相连接,用于通过光电探测器接收散射光强并将散射光强线性地转换成电压;
数据处理模块3,与中央控制模块4相连接,用于通过数据处理程序对数据进行分析处理;
中央控制模块4,与激光发射模块1、光电探测模块2、数据处理模块3相连接,用于协调各模块稳定工作。
本发明提供的电镜用大气颗粒物采集方法还包括以下步骤:
S201:激光器发射激光,激光照射在空气中的悬浮颗粒物上产生光散射;
S202:光电探测器在某一角度范围内收集散射光强,将得到散射光强线性地转换成电压,并传输至数据处理系模块;
S203:数据处理模块通过数据处理程序进行数据处理,得出颗粒物的等效粒径及单位体积内不同粒径的颗粒物数量。
如图8和图9所示,本发明实施例的电镜用大气颗粒物采集装置设置有外壳,外壳内设置有激光颗粒物传感器6、主板7、锂电池8和样品台5,激光颗粒物传感器6、主板7、锂电池8电性连接。
本发明实施例中,激光颗粒物传感器6设置有壳体,壳体内设置有MCU微处理器9,MCU微处理器9输出端通过激光器控制电路10连接有激光器11;MCU微处理器9输入端通过放大电路14连接有光电探测器13;光电探测器13与激光器11之间设置有光散射测量腔12;MCU微处理器9输出端还连接有数据输出接口17并通过控制电路15连接有风扇16。
1.材料与方法
1.1实验仪器
H-800透射电镜(日本日立公司生产),3D打印机,聚乳酸(PLA)。
1.2采样地点
采样地点设在青海省西宁市城北区柴达木路144号恒大名都2号楼下窗台,距离地面1.2m,周围是草地,有部分树木,周围无工业污染源,有多栋楼房,据采样地点7m处是马路。
1.3自制采集装置
大气颗粒物采集装置的信号接收部分是利用了激光散射原理,当激光照射在空气中的悬浮颗粒物上时产生了散射,同时在某一特定角度收集散射光,在特定方向上的光散射波形与颗粒直径有关,得到散射光强随时间变化的曲线,通过不同粒径的波形分类统计及换算公式可以得到不同粒径的实时颗粒物的数量浓度,在微处理器中利用米氏(MIE)理论的算法,得出颗粒物的等效粒径及单位体积内不同粒径的颗粒物数量,再按照标定方法得到单位统一的质量浓度。首先对装置进行了测量、建模等工作,建模运用了SketchUp Pro软件,建立了模型,利用了3D打印技术制作出便于移动可充电采集装置及电镜采样台,其中将锂电池放于装置中间,便于整套装置的携带,并且可以随意移动,电镜采样台放置在采集装置风扇出风口后面,电镜采样台上放置有铜网或者导电胶带用来收集大气颗粒物。
1.4实验方法
大气颗粒物(Atmospheric Particulate Matters),是指大气中漂浮的各种固态和液态颗粒状物质的总称。均匀地分散在空气中的各种颗粒状物质构成一个相对稳定的庞大的悬浮体系,即气溶胶体系,大气颗粒物通常也被称为大气气溶胶(AtmosphericAerosols),本实验方法,就是利用自制的专用于电镜使用的采集装置快速收集大气中分布的各种类型的颗粒物。采集了青海省西宁市区的大气颗粒物,样品采集后分别依次编号,利用透射电镜进行颗粒物的形态观察,粒径分布及统计分析。
2、结果
本发明跟踪采集了青海省西宁市连续7d的大气颗粒物,运用透射电镜观察选择了具有代表性的形貌如图3。根据粒径的大小制定了7组不同尺寸范围的标准,利用统计回归方法进行颗粒大小的统计,7d总的柱状统计结果如图4。同时还统计了总的颗粒数目如图5,图5插入了颗粒按范围划分后的总数。由透射电镜观察到的大气颗粒物显微结构图像,可以看出在大气中分布着各种各样形态结构的颗粒物,颗粒物的形状不规则,从图3上可明显看到颗粒物多为颗粒状、球状,少数的棒状。在电镜下还观察到了一些有机物的存在。这与采样时间到观察时间的周期和采样地点有一定关系。分析图4统计结果柱状图的变化趋势很明显看出,在青海省0-0.3微米的颗粒物最多,很少有较大的颗粒物,在第三天细小颗粒物(0-0.3微米)>900,但PM2.5、PM10并没有出现。图5(a)是利用自制的电镜联机用大气颗粒物采集装置对青海省西宁市连续7d大气颗粒物的总颗粒数的统计,图5(a)中的插图是对各个颗粒直径范围数目的统计与图6有联系,从图中可以看出在3d的颗粒数目最多,而且大多数为0-0.3的细小颗粒物。图5(b)是从天气预报网站中统计的AQI画出的图像,与图5(a)变化趋势相近,只有5d有误差,出现了波动,在5d当天有雨,因此,误差的出现可能与有雨的天气有关,表1是记录的采样期间具体天气情况表。由实验结果表明:大气颗粒物分布主要集中于0-0.3微米,细小颗粒物较多,而PM2.5、PM10颗粒物基本没有出现,说明青海地区由于海拔较高、人口相对于沿海地区人口较少等原因,环境污染问题影响较小。
表1天气情况表
应当注意,本发明的实施方式可以通过硬件、软件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现;软件部分可以存储在存储器中,由适当的指令执行系统,例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的装置和方法可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现,例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本发明的设备及其模块可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现,也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现,也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种电镜用大气颗粒物采集方法,其特征在于,所述电镜用大气颗粒物采集方法包括:
利用电镜使用的采集装置快速收集大气中分布的各种类型的颗粒物;
样品采集后分别依次编号,利用透射电镜或扫描电镜进行颗粒物的形态观察,粒径分布及统计分析。
2.如权利要求1所述的电镜用大气颗粒物采集方法,其特征在于,所述电镜用大气颗粒物采集方法的信号接收部分是利用了激光散射原理,当激光照射在空气中的悬浮颗粒物上时产生了散射,同时在某一特定角度收集散射光,在特定方向上的光散射波形与颗粒直径有关,得到散射光强随时间变化的曲线,通过不同粒径的波形分类统计及换算公式可以得到不同粒径的实时颗粒物的数量浓度,在微处理器中利用米氏MIE理论的算法,得出颗粒物的等效粒径及单位体积内不同粒径的颗粒物数量,再按照标定方法得到单位统一的质量浓度。
3.如权利要求1所述的电镜用大气颗粒物采集方法,其特征在于,所述电镜用大气颗粒物采集方法具体包括以下步骤:
步骤一,激光器发射激光,激光照射在空气中的悬浮颗粒物上产生光散射;
步骤二,光电探测器在某一角度范围内收集散射光强,将得到散射光强线性地转换成电压,并传输至数据处理系模块;
步骤三,数据处理模块通过数据处理程序进行数据处理,得出颗粒物的等效粒径及单位体积内不同粒径的颗粒物数量。
4.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行如下步骤:
利用电镜使用的采集装置快速收集大气中分布的各种类型的颗粒物;
样品采集后分别依次编号,利用透射电镜或扫描电镜进行颗粒物的形态观察,粒径分布及统计分析。
5.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行如下步骤:
利用电镜使用的采集装置快速收集大气中分布的各种类型的颗粒物;
样品采集后分别依次编号,利用透射电镜或扫描电镜进行颗粒物的形态观察,粒径分布及统计分析。
6.一种信息数据处理终端,其特征在于,所述信息数据处理终端用于实现权利要求1~3任意一项所述的电镜用大气颗粒物采集方法。
7.一种实施权利要求1~3任意一项所述的电镜用大气颗粒物采集方法的电镜用大气颗粒物采集系统,其特征在于,所述电镜用大气颗粒物采集系统包括:
激光发射模块,与中央控制模块相连接,用于通过激光器发射激光;
光电探测模块,与中央控制模块相连接,用于通过光电探测器接收散射光强并将散射光强线性地转换成电压;
数据处理模块,与中央控制模块相连接,用于通过数据处理程序对数据进行分析处理;
中央控制模块,与激光发射模块、光电探测模块、数据处理模块相连接,用于协调各模块稳定工作。
8.一种安装有权利要求7所述电镜用大气颗粒物采集系统的电镜用大气颗粒物采集装置,其特征在于,所述电镜用大气颗粒物采集装置设置有外壳,所述外壳内设置有激光颗粒物传感器、主板、锂电池和样品台,所述激光颗粒物传感器、主板、锂电池电性连接。
9.如权利要求8所述的电镜用大气颗粒物采集装置,其特征在于,所述激光颗粒物传感器设置有壳体,所述壳体内设置有MCU微处理器,所述MCU微处理器输出端通过激光控制电路连接有激光器;所述MCU微处理器输入端通过放大电路连接有光电探测器;所述MCU微处理器输出端还连接有数据输出接口并通过控制电路连接有风扇。
10.一种实时监测大气污染的电镜方法,其特征在于,所述实时监测大气污染方法使用权利要求8~9任意一项所述的电镜用大气颗粒物采集装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110003243.0A CN112649328A (zh) | 2021-01-04 | 2021-01-04 | 电镜用大气颗粒物采集方法、系统、介质、装置及应用 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110003243.0A CN112649328A (zh) | 2021-01-04 | 2021-01-04 | 电镜用大气颗粒物采集方法、系统、介质、装置及应用 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112649328A true CN112649328A (zh) | 2021-04-13 |
Family
ID=75367135
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110003243.0A Pending CN112649328A (zh) | 2021-01-04 | 2021-01-04 | 电镜用大气颗粒物采集方法、系统、介质、装置及应用 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112649328A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114324094A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-04-12 | 北京智米科技有限公司 | 激光颗粒物传感装置以及测量颗粒物的方法 |
-
2021
- 2021-01-04 CN CN202110003243.0A patent/CN112649328A/zh active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114324094A (zh) * | 2021-12-30 | 2022-04-12 | 北京智米科技有限公司 | 激光颗粒物传感装置以及测量颗粒物的方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Yuan et al. | Mixing state and fractal dimension of soot particles at a remote site in the southeastern Tibetan Plateau | |
Li et al. | Forecasting of bioaerosol concentration by a Back Propagation neural network model | |
Mäkelä et al. | Biogenic iodine emissions and identification of end‐products in coastal ultrafine particles during nucleation bursts | |
Wu et al. | Urban aerosol size distributions: a global perspective | |
Coz et al. | Morphology and state of mixture of atmospheric soot aggregates during the winter season over Southern Asia-a quantitative approach | |
CN104568686A (zh) | 一种箱体内亚微米颗粒物沉积系数及平均凝并系数的测试系统及方法 | |
de la Campa et al. | Characterization and origin of EC and OC particulate matter near the Doñana National Park (SW Spain) | |
Budhavant et al. | Anthropogenic fine aerosols dominate the wintertime regime over the northern Indian Ocean | |
Dunea et al. | A multidimensional approach to the influence of wind on the variations of particulate matter and associated heavy metals in Ploiesti city, Romania | |
Karjalainen et al. | Performance of ventilation filtration technologies on characteristic traffic related aerosol down to nanocluster size | |
CN112649328A (zh) | 电镜用大气颗粒物采集方法、系统、介质、装置及应用 | |
Pant et al. | Size distribution of atmospheric aerosols at Maitri, Antarctica | |
Boanini et al. | Integrated mobile laboratory for air pollution assessment: Literature review and cc-trairer design | |
Morosi et al. | A WSN for ground-level ozone monitoring based on plant electrical activity analysis | |
CN116297375A (zh) | 一种气溶胶有机物化学特性和粒径分布的检测方法 | |
Wong et al. | An alternative approach for estimating large-area indoor PM2. 5 concentration–A case study of schools | |
CN112730575B (zh) | 一种解析环境空气pm2.5中一次硫酸盐来源的方法 | |
Urgnani et al. | Size-segregated aerosol fluxes, deposition velocities, and chemical composition in an Alpine valley | |
CN210953314U (zh) | 模拟空气细粒子浓度增长和消退的风洞试验装置 | |
Wang et al. | Quantifying influences of nocturnal mixing on air quality using an atmospheric radon measurement case study in the city of jinhua, China | |
CN205879739U (zh) | 一种实时在线雾霾检测云平台 | |
Xu et al. | High-resolution physicochemical dataset of atmospheric aerosols over the Tibetan Plateau and its surroundings | |
Hemavani et al. | A study on air pollution trends in Sanathnagar, Hyderabad using principle component and cluster analysis | |
Wardoyo et al. | An in situ volcanic gaseous emissions concentration measurement system: A case study for Welirang Volcano, Malang, Indonesia | |
Chauhan et al. | Review on Sampling Methods and Health Impacts of Fine (PM2. 5,≤ 2.5 µm) and Ultrafine (UFP, PM0. 1,≤ 0.1 µm) Particles |
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 |