【摘 要】
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大气NO2和O3作为大气环境中主要的污染物成分,是大气监测工作中的重点监测对象。过高浓度的NO2和O3对环境造成极大危害,是导致酸雨、形成光化学烟雾和二次有机气体溶胶等污染的污染源。大气污染对公民生活健康水平造成了巨大的威胁,已经成为限制社会经济发展和保持人们良好生存环境的最大阻力。随着大气监测环境的日趋复杂,传统的光学检测方法成本高昂、体积庞大,难以满足当下要求,而电化学传感系统具有灵敏度高,价
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大气NO2和O3作为大气环境中主要的污染物成分,是大气监测工作中的重点监测对象。过高浓度的NO2和O3对环境造成极大危害,是导致酸雨、形成光化学烟雾和二次有机气体溶胶等污染的污染源。大气污染对公民生活健康水平造成了巨大的威胁,已经成为限制社会经济发展和保持人们良好生存环境的最大阻力。随着大气监测环境的日趋复杂,传统的光学检测方法成本高昂、体积庞大,难以满足当下要求,而电化学传感系统具有灵敏度高,价格便宜,测量精度高,体积小等优点。但其测量过程中,精度受外界环境中温度和相对湿度等因素干扰,因此本文对电化学传感器的工作性能展开研究,利用电化学传感器实现对NO2和O3的准确监测。本文构建了大气NO2和O3检测系统,使用四电极电化学传感器作为探测核心,利用传感器信号调理电路初步处理信号,通过STM32微控制器和ADS1256高精度模数转换器完成数据处理和采集,存储模块负责数据的储存,Wi Fi模块实现数据的无线传输功能。通过采集到的数据建立基于自适应模糊神经网络的大气NO2和O3浓度标定模型,确定模型的各项参数,包括输入变量的选择,隶属度函数的种类及数量的选择。经过多次改变参数训练模型,最终确定输入变量为工作电极电压变化量、辅助电极电压变化量、湿度、温度作为输入变量,高斯型隶属度函数,隶属度函数数量为4时建立的模型效果最优,NO2和O3交叉验证决定系数分别达到0.829和0.921,均方根误差分别为2.480 ppb和7.399 ppb。为验证自适应模糊神经网络模型的优越性,分别采用差分校正算法和多元线性回归算法对大气NO2和O3浓度进行标定,将监测站点的Thermo系统测量数据作为参考数据,分析三种标定模型的输出结果的准确度与误差。结果显示,NO2和O3预测浓度与参考数据的相关性分别为0.782和0.92,均方根误差分别为2.829 ppb和7.57 ppb。研究结果表明,自适应模糊神经网络模型可有效补偿环境温度和相对湿度对电化学传感器性能的影响,为大气环境中NO2和O3气体监测提供了一种有效标的定方法。图[51]表[8]参[70]
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