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VOCs对人类健康和大气环境具有重要影响,作为VOCs重要排放源的工业园区数量多,增长趋势大,而对排放通量进行有效的测量对制定有效的大气污染强化控制政策评估和评估工业园区对周边大气环境的影响有重要意义,因此对工业园区的排放通江进行有效观测具有着重要的研究价值和实际意义。车载掩日通量系统可实现快速,有效的排放源通量测量和短时间内完成排放源附近多点处的浓度监测,对进行排放源定位和源强解析提供方便,准确的技术手段。基于此,本文对掩日通量遥测系统的关键技术进行了研究。针对车载掩日通量有遥测系统研发了以光电跟踪为主视日跟踪为辅移动式全自动太阳跟踪系统。其中在光电跟踪系统中,提出了遗传算法-后向传播神经网络(GA-BPNN)算法进行参数在线自整定的二自由度PID控制算法。实验结果表明,研发的全自动太阳跟踪系统实现了跟踪性能和抗干扰性能均达到最优的目的,具有稳定的全自动化跟踪性能。视日跟踪百次累计误差为1.225°,小于切换至光电模式时的3.882°,满足要求。光电跟踪的跟踪速度小于100ms,精度小于15mrad,测量得到的光谱信噪比得到了大大提升。分析了排放通量计算结果的误差影响因素,研究了基于气体有效高度的垂直风速廓线对排放通量计算进行有效风速校正的方法,并通过实验验证了引入实测风速垂直廓线和复合指数风速廓线和对数风速廓线对排放通量误差的影响,提出了在无实测风速垂直廓线的情况下,利用复合指数风速廓线和烟羽抬升高度的对有效风速进行校正的排放通量计算模型。研究了基于系统测量得到的污染气体的时空分布和排放通量计算结合高斯扩散模型的源解析方法。提出了针对高架点源的以浓度分布相关性作为评价函数的排放源定位方法和采用遗传寻优算法进行源强反演的方法,对造成计算结果误差的主要因素进行分析,并采用高架单点源放气实验结果进行了方法验证。根据上述研究结果,采用车载掩日通量遥测系统对多个重点污染排放源进行了外场监测实验,对实验结果进行分析。通过大量外场实验说明,系统具有良好的稳定性和自动化程度,为多点源,无组织排放源等提供了有效的监测手段,为提供大气防控措施和评估典型污染源对周边环境的影响提供了有力的数据支持。