工作原理


  PM2.5在線源解析系統由激光解析子系統、數據存儲與計算子系統、聚類分析與源解析子系統等三個部分組成。激光解析子系統是將PM 2.5顆粒進行激光電離后分析每個顆粒的碎片質量來獲得顆粒物特征譜(類似于指紋)的一種工具。有了這些特征信息,假設相同的電離激光和同樣的分析器所得到的顆粒質譜數據是有其內在規律的,即具有相同質譜規律的顆粒物有著相同的化學組成。由此通過聚類分析,就可以找到顆粒物的污染來源信息。




PM2.5激光解析子系統


  PM2.5激光解析子系統采用空氣動力學透鏡進樣,有效地提高進樣效率和檢測效率;優化雙光束測徑裝置和激光解析電離裝置的空間結構,縮短氣溶膠漂移距離,從而提高小顆粒的檢測范圍,能同時檢測顆粒物的動力學直徑以及顆粒物電離出的正負離子,為PM2.5在線源解析提供基礎數據。還可以監測顆粒物化學組分的瞬時變化、顆粒物混合狀態、水溶性陽離子、元素碳、有機碳、酸根離子、有機酸、有機胺等,用于研究PM2.5的時空變化以及來源追蹤,揭示空氣污染過程的特征和規律。



  1. 顆粒物進樣


  氣溶膠顆粒通過PM 2.5切割器切割后進入儀器,在三級真空條件下,顆粒在空氣動力學透鏡的作用下聚焦成為準直線的顆粒束,然后進入測徑區。


  2. 顆粒物測徑


  在測徑區該顆粒連續經過兩束405nm測徑激光器發射的激光束,產生的散射光分別被橢球面鏡反射聚焦到光電倍增管(PMT)上得以檢測,由于顆粒粒徑不同其飛行速度也不同,因此通過時序電路測量兩個PMT信號的時間間隔,就可以計算顆粒的飛行速度,進而換算出氣溶膠顆粒的空氣動力學直徑。


  3. 顆粒物電離與質譜分析


  第二束測徑激光還用來立即觸發電離激光。顆粒進入電離區后,被193nm 的受激準分子激光電離產生正、負離子,然后離子被雙極型飛行時間質量分析器檢測,可同時得到顆粒物的正負離子信息。

        PM2.5激光解析子系統數據采集軟件是基于專業的科學計算軟件Igor Pro開發的人機交互數據處理系統。數據采集軟件保存數據的格式為HDF。HDF (Hierarchical Data Format)是一種分層式數據管理結構,是一個能夠自我描述、多目標、用于科學數據存儲和分發的通用數據格式。


數據存儲與計算子系統


  PM2.5激光解析子系統的輸出數據是一些記錄著每個顆粒物碎片成分信息的數據集。海量的數據集需要大容量的存儲。cStor云存儲系統是南京云創大數據科技股份有限公司自主研發的、具有自主知識產權的高科技產品,整套系統包括軟件與硬件,是一個海量的云存儲平臺。傳統的大規模存儲系統相比,cStor針對絕大多數數據密集型應用的特點從多個方面進行了優化,從而在一定規模下達到成本、可靠性和性能的平衡。


       DeepRack深度學習一體機是南京云創大數據科技股份有限公司自主研發的深度學習軟硬件平臺,包含24U半高機柜,最多可配置4臺4U高性能服務器;每臺服務器CPU選用英特爾E5-2600系列至強處理器;每臺服務器最多可插入4塊英偉達GPU卡;提供最大每秒128萬億次的單精度計算能力;四個節點滿配時相當于160臺服務器的計算能力。


聚類分析與源解析子系統


  已采集的海量數據集用人工的分析方法顯然是不可能的。目前已經用于質譜數據分析的方法主要有:分級聚類分析(HCA)、主成分分析(PCA)、模糊C均值(FCM)、自組織特征映射神經網絡(SOM)和自適應共振算法(ART-2a)。模糊C均值(FCM)是一種基于劃分的聚類算法,它的思想就是使得被劃分到同一簇的對象之間相似度大,而不同簇之間的相似度小。FCM能有效地處理大數據集(large dada set)和高維數據集,非常適合于激光解析數據的聚類分析。可將不同顆粒物按照組成的相似性進行歸類;每分鐘可完成多達十萬個譜的聚類分析;用戶可以自行定義顆粒物的類別,并獲取不同類別顆粒物的粒徑分布、時間組成、顆粒物的平均譜圖等。

       還可利用深度學習對數據進行深度挖掘,獲得特殊的信息,如不同的化學種類離子、顆粒物類別之間的混合狀態,來源相關性分析等。


  PM 2.5 在線源解析的具體步驟如下:


    A.放源特征譜庫的建立


  同的排放源,質譜特征(指紋)不同。可依托大量的污染源檢測結果,通過聚類分析,建立大氣顆粒物污染源特征譜庫。大氣顆粒物可人為地劃分成揚塵、生物質燃燒、機動車尾氣、工業生產、燃煤、二次無機氣溶膠、海鹽、其它等污染源。結合《大氣顆粒物來源解析技術指南(試行)》對這些類別的污染源進行采樣,再利用激光解析子系統對其粒徑、化學成分和質譜特征進行測定,并利用模糊聚類(fuzzy clustering)算法歸納出污染源特征譜庫。


  B.受體環境的顆粒物聚類分析


  同樣地,利用LAAPToF對空氣環境受體中的PM2.5的粒徑、化學成分和質譜特征進行測定,并利用模糊聚類算法歸納出受體環境顆粒物譜庫。




  C.受體與排放源的比對識別


  建立“指紋”比對模型,綜合考慮該地區污染排放的行業特征、氣候條件、地形地貌等因素,把受體環境檢測到的數據與排放源特征譜中的示蹤離子進行比對,并對結果進行歸納、統計,研究不同季節細顆粒物成分及來源構成的變化規律,以明確空氣污染治理的方向及措施。


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