工作原理


  PM2.5在线源解析系统由激光解析子系统、数据存储与计算子系统、聚类分析与源解析子系统等三个部分组成。激光解析子系统是将PM 2.5颗粒进行激光电离后分析每个颗粒的碎片质量来获得颗粒物特征谱(类似于指纹)的一种工具。有了这些特征信息,假设相同的电离激光和同样的分析器所得到的颗粒质谱数据是有其内在规律的,即具有相同质谱规律的颗粒物有着相同的化学组成。由此通过聚类分析,就可以找到颗粒物的污染来源信息。




PM2.5激光解析子系统


  PM2.5激光解析子系统采用空气动力学透镜进样,有效地提高进样效率和检测效率;优化双光束测径装置和激光解析电离装置的空间结构,缩短气溶胶漂移距离,从而提高小颗粒的检测范围,能同时检测颗粒物的动力学直径以及颗粒物电离出的正负离子,为PM2.5在线源解析提供基础数据。还可以监测颗粒物化学组分的瞬时变化、颗粒物混合状态、水溶性阳离子、元素碳、有机碳、酸根离子、有机酸、有机胺等,用于研究PM2.5的时空变化以及来源追踪,揭示空气污染过程的特征和规律。



  1. 颗粒物进样


  气溶胶颗粒通过PM 2.5切割器切割后进入仪器,在三级真空条件下,颗粒在空气动力学透镜的作用下聚焦成为准直线的颗粒束,然后进入测径区。


  2. 颗粒物测径


  在测径区该颗粒连续经过两束405nm测径激光器发射的激光束,产生的散射光分别被椭球面镜反射聚焦到光电倍增管(PMT)上得以检测,由于颗粒粒径不同其飞行速度也不同,因此通过时序电路测量两个PMT信号的时间间隔,就可以计算颗粒的飞行速度,进而换算出气溶胶颗粒的空气动力学直径。


  3. 颗粒物电离与质谱分析


  第二束测径激光还用来立即触发电离激光。颗粒进入电离区后,被193nm 的受激准分子激光电离产生正、负离子,然后离子被双极型飞行时间质量分析器检测,可同时得到颗粒物的正负离子信息。

        PM2.5激光解析子系统数据采集软件是基于专业的科学计算软件Igor Pro开发的人机交互数据处理系统。数据采集软件保存数据的格式为HDF。HDF (Hierarchical Data Format)是一种分层式数据管理结构,是一个能够自我描述、多目标、用于科学数据存储和分发的通用数据格式。


数据存储与计算子系统


  PM2.5激光解析子系统的输出数据是一些记录着每个颗粒物碎片成分信息的数据集。海量的数据集需要大容量的存储。cStor云存储系统是南京云创大数据科技股份有限公司自主研发的、具有自主知识产权的高科技产品,整套系统包括软件与硬件,是一个海量的云存储平台。传统的大规模存储系统相比,cStor针对绝大多数数据密集型应用的特点从多个方面进行了优化,从而在一定规模下达到成本、可靠性和性能的平衡。


       DeepRack深度学习一体机是南京云创大数据科技股份有限公司自主研发的深度学习软硬件平台,包含24U半高机柜,最多可配置4台4U高性能服务器;每台服务器CPU选用英特尔E5-2600系列至强处理器;每台服务器最多可插入4块英伟达GPU卡;提供最大每秒128万亿次的单精度计算能力;四个节点满配时相当于160台服务器的计算能力。


聚类分析与源解析子系统


  已采集的海量数据集用人工的分析方法显然是不可能的。目前已经用于质谱数据分析的方法主要有:分级聚类分析(HCA)、主成分分析(PCA)、模糊C均值(FCM)、自组织特征映射神经网络(SOM)和自适应共振算法(ART-2a)。模糊C均值(FCM)是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度大,而不同簇之间的相似度小。FCM能有效地处理大数据集(large dada set)和高维数据集,非常适合于激光解析数据的聚类分析。可将不同颗粒物按照组成的相似性进行归类;每分钟可完成多达十万个谱的聚类分析;用户可以自行定义颗粒物的类别,并获取不同类别颗粒物的粒径分布、时间组成、颗粒物的平均谱图等。

       还可利用深度学习对数据进行深度挖掘,获得特殊的信息,如不同的化学种类离子、颗粒物类别之间的混合状态,来源相关性分析等。


  PM 2.5 在线源解析的具体步骤如下:


    A.放源特征谱库的建立


  同的排放源,质谱特征(指纹)不同。可依托大量的污染源检测结果,通过聚类分析,建立大气颗粒物污染源特征谱库。大气颗粒物可人为地划分成扬尘、生物质燃烧、机动车尾气、工业生产、燃煤、二次无机气溶胶、海盐、其它等污染源。结合《大气颗粒物来源解析技术指南(试行)》对这些类别的污染源进行采样,再利用激光解析子系统对其粒径、化学成分和质谱特征进行测定,并利用模糊聚类(fuzzy clustering)算法归纳出污染源特征谱库。


  B.受体环境的颗粒物聚类分析


  同样地,利用LAAPToF对空气环境受体中的PM2.5的粒径、化学成分和质谱特征进行测定,并利用模糊聚类算法归纳出受体环境颗粒物谱库。




  C.受体与排放源的比对识别


  建立“指纹”比对模型,综合考虑该地区污染排放的行业特征、气候条件、地形地貌等因素,把受体环境检测到的数据与排放源特征谱中的示踪离子进行比对,并对结果进行归纳、统计,研究不同季节细颗粒物成分及来源构成的变化规律,以明确空气污染治理的方向及措施。


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