大气细颗粒物在线监测仪器及预测模型的关键技术研究

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随着经济水平的不断发展，大气污染愈发严重，尤其是近几年连续出现的霾污染，人们开始空前地关注我们赖以生存的自然环境。其中，无论是媒体报道还是科学研究，对大气细颗粒物的关注都很高，因为大气细颗粒物浓度的高低直接影响着人身体的健康。
　　我国大气细颗粒物浓度监测及预测工作起步较晚，国内大部分监测点的仪器依靠进口。此外，由于我国南北纬度跨度大，温湿度差异也较大，进口仪器也很难满足测量精度要求，而且维护成本高。本文针对国内大气细颗粒物浓度监测、预测的切实需求以及关键技术问题，开展了相关的研究工作。论文的主要工作包括：
　　1）大气细颗粒物监测仪器设计：基于β射线技术设计出自动在线监测大气细颗粒物浓度的仪器。为适应我国自身的环境地理特点，仪器结构设计部分主要集成了四大系统：恒流采样系统、β射线检测系统、滤纸适配器系统和动态加热系统，为大气细颗粒物采样的可靠性提供了基础。
　　2）β射线颗粒物监测仪器的准确性研究：针对β射线技术测量大气细颗粒物浓度仪器的准确性作了研究。β射线技术仪器准确测量的关键是质量吸收系数的确定。本文重点分析了质量吸收系数的四大因素：β射线穿过物质的物理分布结构、射线源能量的大小、射线源到探测器之间的距离以及滤膜的质量密度。
　　3）大气细颗粒物浓度预测模型建立：为了实现对大气细颗粒物浓度的精确预测，构建了大气细颗粒物浓度的预测模型，同时分析了影响大气细颗粒物浓度的十三种相关因子。预测模型包括BP（Back Propagation）和RBF(Radial Basis Function)两种人工神经网络模型，论文分别给出了两种神经网络模型的预测能力、预测误差和预测百分误差，并对BP和RBF两种神经网络模型进行了对比。

著录项

作者
吴佳涛;
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作者单位

天津大学;

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授予单位天津大学;
学科仪器科学与技术
授予学位硕士
导师姓名陈文亮;
年度 2014
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类粒状污染物;大气监测仪器设备;
关键词
大气细颗粒物; 在线监测仪器; 预测模型; 人工神经网络; 质量吸收系数;

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