激光前散射与β 射线相融合的颗粒物浓度监测系统★

王建鹏

（山西省信息产业技术研究院有限公司， 山西 太原 030012）

引言

近些年，随着我国工业和经济的飞速发展，颗粒物TSP、PM10、PM2.5 对大气的污染日趋严重。目前，国内外常用颗粒物浓度检测方法有滤膜称重法、β射线法、光散射法等。滤膜称重法原理简单，采样定量的气体，空气中的颗粒物附着于薄膜上，采样薄膜前后的重量差，从而求得颗粒物浓度，这种方法结果也比较可靠，但检测周期过长；β 射线法利用纸带上颗粒物对β 射线的吸收，通过前后衰减程度计算出颗粒物浓度，该方法测量准确度高、易维护但测量结果间隔较长不能做到实时监测；光散射法通过光通量平均值与颗粒浓度之间的线性关系确定颗粒物浓度的大小，光散射法检测的实时性高，但在测量精度上达不到滤膜称重法和β 射线法的水平。为了实现对颗粒物污染高精度实时监测，依托山西省重点研发计划项目（201903D321074），设计一套激光前散射与β 射线相融合的颗粒物浓度监测系统，系统中引入卷积神经网络的污染源图像识别技术，在对颗粒物浓度实时监测的同时实现了对污染源图像的识别和上传。

1 设计方案

系统框架如图1 所示。系统基于ROS 系统开发，在监测区域内呈一卫多星式分布，建立基于LoRa 的无线局域网作为信息通道，以一个数据核心处理系统为Master 节点，以其他数据采集子系统作为其卫星节点，通过Master 节点的控制与调度，完成区域内数据的采集、传输及预处理等功能[1-2]。利用数据采集子系统中激光前散射测量装置获得扬尘的顺时相对变化，利用β 射线法测量装置检测颗粒物的小时浓度，并用小时值校准顺时值，获得高分辨的实时颗粒物浓度。……