CN113804595B - 一种多参数空气质量监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种多参数空气质量监测系统，采样泵抽取的待测空气样本经恒温装置，由SO2传感器、NO2传感器、O3传感器和CO传感器进行各自气体浓度测量，通过调理电路转换成相应的数字信号后，再传输至系统控制模块；采样头采集的待测空气样本经伴热管线，由颗粒物传感器进行颗粒物浓度测量，测量结果直接通过数据总线传输至系统控制模块；系统控制模块，把收到的数字信号，采用已建立的颗粒物浓度预测模型及SO2、NO2、CO、O3气体浓度预测模型，进行浓度预测获得检测结果，再传输至本地显示模块，或通过传输模块把本地数据直接上传至相应的平台进行数据二次处理和展示；还通过控制伴热控制模块和恒温控制模块。
Description
技术领域
本发明属于空气质量监测领域，具体涉及一种多参数空气质量监测系统。
背景技术
随着我国国民经济不断发展和城市化进程的加快，大量工业废气、工地扬尘以及化石燃料燃烧产生的污染物排放到大气中，造成严重的空气污染，制约着经济的可持续绿色发展。近年来，颗粒物污染和臭氧污染已成为影响我国城市空气质量的关键因素之一。随着大气污染防治工作逐渐向区县、园区等精细尺度延伸，网格化高密度监测的需求逐渐旺盛，低成本多参数空气质量监测系统与标准仪器监测系统相比，具有价格低廉、体积小等优点，通过密集布点的模式，可以获得更高时空分辨率的污染分布特征，成为标准监测方法的补充。
然而，由于传感器与标准仪器之间的对比工作还不够完善，对于具体的用户来说，传感器数据的可信度有待考证。另外，网格化布设的多参数空气质量监测系统大多工作在室外，环境因素是一个影响很大的变量，进而导致传感器在室外测试中的效果往往不太理想。
目前，基于机器学习的算法被应用于一些地区的空气质量数值预报，使得数据订正结果得到明显改善，也为低成本多参数空气质量监测系统的性能改善提供了参考。当前，常用的非线性多项式模型补偿技术只研究了单一参数，没有直接应用于多参数监测系统中；其他的主流建模方法还包括神经网络法，如BP神经网络、模糊神经网络，虽然获得了较好的效果，但是仍然存在学习速度慢，容易陷入局部最优解及在不同场合参数调整复杂等缺点。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种多参数空气质量监测系统，具体方案如下：
本发明提供一种多参数空气质量监测系统，包括采样泵、恒温装置、SO2传感器、NO2传感器、O3传感器、CO传感器、调理电路、采样头、伴热管线、颗粒物传感器、系统控制模块和传输模块；
采样泵抽取的待测空气样本经恒温装置，由SO2传感器、NO2传感器、O3传感器和CO传感器进行各自气体浓度测量，通过调理电路转换成相应的数字信号后，再传输至系统控制模块；
采样头采集的待测空气样本经伴热管线，由颗粒物传感器进行颗粒物浓度测量，测量结果直接通过数据总线传输至系统控制模块；
系统控制模块，把收到的数字信号，采用已建立的颗粒物浓度预测模型及SO2、NO2、CO、O3气体浓度预测模型，进行浓度预测获得检测结果，再传输至本地显示模块，或通过传输模块把本地数据直接上传至相应的平台进行数据二次处理和展示；还通过控制伴热控制模块和恒温控制模块，以保证伴热管线和恒温装置的温度稳定性；
将A0.5、A1.0、A2.5、A5.0、A10.0作为pm 2.5和pm 10浓度贡献的自变量，PM2.5和PM10.0为因变量，颗粒物浓度预测模型(1)：
式中，是对应的浓度系数，B2.5和B10.0表示求解pm 2.5和pm 10浓度时的常数项；
SO2、NO2、CO、O3气体浓度预测模型(2)：
式中，表示对应的浓度系数；/>A′CO和分别表示对应的传感器输出结果；/>BCO和/>分别表示对应的常数项；
根据历史监测数据与标准数据，采用偏最小回归算法，计算颗粒物浓度预测模型(1)对应的浓度系数和常数项，以及SO2、NO2、CO、O3气体浓度预测模型(2)对应的浓度系数和常数项。
基于上述，颗粒物浓度预测模型(3)：
SO2、NO2、CO、O3气体浓度预测模型(4)：
基于上述，所述颗粒物传感器是基于光散射原理进行浓度检测的传感器；所述SO2传感器、所述NO2传感器、所述O3传感器和所述CO传感器是基于电化学原理进行浓度检测的传感器。
基于上述，所述传输模块为光纤通信模块、ZigBee通信模块、4G通信模块或5G通信模块。
本发明相对现有技术具有突出的实质性特点和显著的进步，具体的说：本发明系统采用偏最小二乘回归法，建立颗粒物传感器不同粒径输出与颗粒物浓度PM2.5和PM10之间的关系模型，建立气体传感器输出与气体污染物浓度之间的关系模型，并对模型的参数估计进行逼近，得到最优模型。建模过程简单方便，具有较好的操作性。
附图说明
图1是本发明多参数空气质量监测系统的框图。
图2-1和图2-2是颗粒物浓度标准仪器测量结果与预测结果的时序图。
图3-1和图3-2是标准设备测得PM颗粒物浓度和本监测系统测得浓度对比图。
图4-1至图4-4是四气体浓度标准仪器测量结果与预测结果的时序图。
图5-1至图5-4是标准设备测得气体污染物浓度和本监测系统测得浓度对比图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述，但本发明并不限于这些实施方式：
实施例1
如图1所示，本实施例提供一种多参数空气质量监测系统，包括采样泵、恒温装置、SO2传感器、NO2传感器、O3传感器、CO传感器、调理电路、采样头、伴热管线、颗粒物传感器、系统控制模块和传输模块；
采样泵抽取的待测空气样本经恒温装置，由SO2传感器、NO2传感器、O3传感器和CO传感器进行各自气体浓度测量，通过调理电路转换成相应的数字信号后，再传输至系统控制模块；
采样头采集的待测空气样本经伴热管线，由颗粒物传感器进行颗粒物浓度测量，测量结果直接通过数据总线传输至系统控制模块；
系统控制模块，把收到的数字信号，采用已建立的颗粒物浓度预测模型及SO2、NO2、CO、O3气体浓度预测模型，进行浓度预测获得检测结果，再传输至本地显示模块，或通过传输模块把本地数据直接上传至相应的平台进行数据二次处理和展示；还通过控制伴热控制模块和恒温控制模块，以保证伴热管线和恒温装置的温度稳定性；
将A0.5、A1.0、A2.5、A5.0、A10.0作为pm 2.5和pm 10浓度贡献的自变量，PM2.5和PM10.0为因变量，所采用的颗粒物传感器，可以同时输出0.3-10μm粒径范围的颗粒物数量，主要原因是小于0.3μm的颗粒物不能散射足够的光强而无法用光度计测量到，而大于10.0μm的颗粒物由于很难进入光感应区而难以被测量，因此，将不同范围粒径数的颗粒物按表1进行分类；
表1颗粒物传感器粒径输出分类
颗粒物浓度预测模型(1)：
式中，是对应的浓度系数，B2.5和B10.0表示求解pm 2.5和pm 10浓度时的常数项；
SO2、NO2、CO、O3气体浓度预测模型(2)：
式中，表示对应的浓度系数；/>A′CO和分别表示对应的传感器输出结果；/>BCO和/>分别表示对应的常数项；
根据历史监测数据与标准数据，采用偏最小回归算法，计算颗粒物浓度预测模型(1)对应的浓度系数和常数项，以及SO2、NO2、CO、O3气体浓度预测模型(2)对应的浓度系数和常数项。
具体的，颗粒物浓度预测模型(3)：
SO2、NO2、CO、O3气体浓度预测模型(4)：
本监测系统中，所述颗粒物传感器是基于光散射原理进行浓度检测的传感器，即空气中的颗粒物进入传感器之后在激光光源的照射下会发生散射，然后利用光度计来测量颗粒物散射出来的光强，通过从散射光获得的信号使用算法来对可检测颗粒进行粒径分离，转换成需要的计量单位。所述SO2传感器、所述NO2传感器、所述O3传感器和所述CO传感器是基于电化学原理进行浓度检测的传感器。所述传输模块为光纤通信模块、ZigBee通信模块、4G通信模块或5G通信模块。
实验分析
使用本监测系统测得监测地点T时间段内的PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2、O3数据，同时采用标准方法的标准仪器得到相应数据。为了便于对比，本监测系统和标准设备的时间间隔都是5分钟。
通过回归的方法，将本监测系统得到的各个监测因子的数据与标准仪器的数据进行线性拟合，得到决定系数R2。R2反映拟合度，越接近1，则表示测量效果越好。另外，还可以通过均方根误差(RMSE)来评价数据本身的质量；
式中，yi,p和yi分别为系统监测的第i个数据与标准仪器第i个数据。
根据颗粒物浓度预测模型(3)，监测地点T时间段内，标准仪器测量结果与本监测系统的预测结果时序图如图2-1和图2-2所示。其中MIPM2.5与MIPM10分别表示标准仪器测量的PM2.5和PM10浓度结果；预测PM2.5与预测PM10分别表示本监测系统测量的PM2.5和PM10浓度结果。可以发现预测结果与标准结果的测量结果差值均小于20μg/m3。标准设备测量结果与预测结果的均方根误差分别为11.64μg/m3和13.35μg/m3；其决定系数R2如图3-1和图3-2所示，分别为0.8387和0.8031。
根据SO2、NO2、CO、O3气体浓度预测模型(4)，监测地点T时间段内，标准仪器测量结果与本监测系统的预测结果时序图如图4-1至图4-4所示。其中SO2、NO2、CO和O3分别表示标准仪器测量的相应四气体的浓度结果；预测SO2、预测NO2、预测CO和预测O3分别表示本监测系统测量的相应四气体的浓度结果。可以发现预测结果与标准结果的趋势变化是比较一致的。标准设备测量结果与预测结果的均方根误差分别为：2.77μg/m3、15.67μg/m3、0.11mg/m3和28.83mg/m3；其决定系数R2如图5-1至图5-4所示，分别为0.2178、0.4479、0.5715和0.3537。
最后应当说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。
Claims (4)
1.一种多参数空气质量监测系统，其特征在于：包括采样泵、恒温装置、SO2传感器、NO2传感器、O3传感器、CO传感器、调理电路、采样头、伴热管线、颗粒物传感器、系统控制模块和传输模块；
采样泵抽取的待测空气样本经恒温装置，由SO2传感器、NO2传感器、O3传感器和CO传感器进行各自气体浓度测量，通过调理电路转换成相应的数字信号后，再传输至系统控制模块；
采样头采集的待测空气样本经伴热管线，由颗粒物传感器进行颗粒物浓度测量，测量结果直接通过数据总线传输至系统控制模块；
系统控制模块，把收到的数字信号，采用已建立的颗粒物浓度预测模型及SO2、NO2、CO、O3气体浓度预测模型，进行浓度预测获得检测结果，再传输至本地显示模块，或通过传输模块把本地数据直接上传至相应的平台进行数据二次处理和展示；还通过控制伴热控制模块和恒温控制模块，以保证伴热管线和恒温装置的温度稳定性；
将A0.5、A1.0、A2.5、A5.0、A10.0作为pm 2.5和pm 10浓度贡献的自变量，PM2.5和PM10.0为因变量，颗粒物浓度预测模型(1)：
式中，是对应的浓度系数，B2.5和B10.0表示求解pm 2.5和pm 10浓度时的常数项；
SO2、NO2、CO、O3气体浓度预测模型(2)：
式中，表示对应的浓度系数；/>A′CO和/>分别表示对应的传感器输出结果；/>BCO和/>分别表示对应的常数项；
根据历史监测数据与标准数据，采用偏最小回归算法，计算颗粒物浓度预测模型(1)对应的浓度系数和常数项，以及SO2、NO2、CO、O3气体浓度预测模型(2)对应的浓度系数和常数项。
2.根据权利要求1所述的多参数空气质量监测系统，其特征在于，颗粒物浓度预测模型(3)：
SO2、NO2、CO、O3气体浓度预测模型(4)：
3.根据权利要求1所述的多参数空气质量监测系统，其特征在于：所述颗粒物传感器是基于光散射原理进行浓度检测的传感器；所述SO2传感器、所述NO2传感器、所述O3传感器和所述CO传感器是基于电化学原理进行浓度检测的传感器。
4.根据权利要求1所述的多参数空气质量监测系统，其特征在于：所述传输模块为光纤通信模块、ZigBee通信模块、4G通信模块或5G通信模块。
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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