韓慧　韓碩

摘要：為解決人工抽樣檢測大氣污染物的局限性和高誤差問題，文章提出基于無線傳感器的大氣污染物排放濃度遠程監(jiān)測方法。首先，利用DV-Hop定位算法確定傳感器最佳安裝位置，構(gòu)建污染監(jiān)測網(wǎng)絡。然后，通過分析光譜數(shù)據(jù)與氣體分子間的關(guān)系，檢測大氣中的異常物質(zhì)顆粒。結(jié)合光譜吸收原理和諧波檢測技術(shù)，準確計算污染物排放濃度。最后，根據(jù)空氣質(zhì)量指數(shù)AQI，確定污染排放等級。經(jīng)實驗驗證，該方法對某工廠的VOCs排放濃度的監(jiān)測結(jié)果RMSE值低于0.1，有效反映大氣污染狀況。此方法降低了監(jiān)測誤差，提高大氣污染監(jiān)測的準確性和效率。

關(guān)鍵詞：無線傳感器；大氣環(huán)境；網(wǎng)絡節(jié)點；污染物濃度；光譜能量

中圖分類號：X830.2 文獻標志碼：B

前言

隨著工業(yè)生產(chǎn)水平的提升，越來越多的化工原料應用在工業(yè)生產(chǎn)過程中，使得制造加工時出現(xiàn)大量污染物，其排放到大氣環(huán)境中，一污染物濃度超過安全標準，可能帶來嚴重的環(huán)境污染，影響人們的身體健康。人們逐漸意識到大氣污染物管控的重要性，針對很多加工廠提出符合國家安全標準的污染物排放規(guī)則，一超過規(guī)定排放濃度值，需要進行嚴格控制。文獻[3]對大氣污染監(jiān)測區(qū)域分散布置多個移動監(jiān)測站點，結(jié)合高斯擴散模型和污染分布特征，設計污染物排放濃度反演算法。實驗結(jié)果表明，該方法可靠性差。文獻[4]將探測器和紅外光源組合起來，構(gòu)建紅外光吸收設備，實時采集監(jiān)測區(qū)域的紅外光譜數(shù)據(jù)。將其導入至污染濃度自動監(jiān)測模型中，得到最終監(jiān)測數(shù)據(jù)。測試結(jié)果表明，該方法污染監(jiān)測結(jié)果不夠準確。文獻[5]利用多種半導體式氣體傳感器，獲取環(huán)境監(jiān)測數(shù)據(jù)。構(gòu)建污染擴散分析模型分析監(jiān)測數(shù)據(jù)，推算污染物排放濃度監(jiān)測值，但該方法計算復雜度較高。

現(xiàn)有大氣污染物排放濃度檢測方法，不能滿足現(xiàn)階段監(jiān)測要求。對此，設計一種利用無線傳感技術(shù)的新型遠程監(jiān)測方法，實時獲取準確的大氣污染物排放濃度，作為污染物管控計劃制定的參考。

1 以無線傳感器為基礎(chǔ)設計大氣污染物排放濃度遠程監(jiān)測方法

1.1 基于無線傳感器構(gòu)建污染監(jiān)測網(wǎng)絡

通過每個無線傳感器采集環(huán)境數(shù)據(jù)，由中間節(jié)點傳送到上位機，作為遠程監(jiān)測基礎(chǔ)。采用DV-Hop定位算法進行節(jié)點定位，定位中對監(jiān)測區(qū)域布置多個錨節(jié)點，計算錨節(jié)點間平均跳距。

式（1）中，ε、o為兩個錨芾點，P為錨節(jié)點數(shù)量，H為平均跳距，（xo，yo）為錨節(jié)點o的坐標，（xε、yε）為錨節(jié)點ε的坐標，h為跳數(shù)。

按照該跳距向周圍節(jié)點發(fā)送信息，了解未知節(jié)點與最鄰近錨節(jié)點間跳距，計算未知節(jié)點與周圍所有錨節(jié)點間距離，結(jié)合周圍錨節(jié)點坐標，得出位置節(jié)點的坐標信息。

圖2中，A1、A2、A3、A4、A5、An為已知坐標的節(jié)點，n為已知坐標節(jié)點數(shù)量，D1、D2、D3、D4、D5、D6、Dn為已知節(jié)點到未知節(jié)點間的距離。

圖2已知節(jié)點坐標為（x1，y1），（x2，y2），（x3，y3），（x4，y4），（x5，y5），（x6，y6）及（xn，yn），并對未知節(jié)點的坐標值做假設得出如式（2）：

式（2）中，（x，y）為未知節(jié)點假設的坐標。

從式（2）第一個方程開始，計算最后一個方程差，求未知節(jié)點坐標，將這一計算過程為線性方程，如式（3）。

1.2 建立光譜數(shù)據(jù)能量分析機制

為利用激光差分技術(shù)，分析不同污染環(huán)境下光譜遙感數(shù)據(jù)中光波能量變化特點，建立光譜數(shù)據(jù)能量變化機制，輔助大氣污染物排放濃度遠程監(jiān)測。對應光譜雷達吸收數(shù)學式為式（4）：

式（4）中，q為光譜吸收能量，L為光波長度，δ、δ'分別為雷達光譜吸收裝置的開、合狀態(tài)，g、g'為氣體分子吸收裝置的開、合狀態(tài)，ω為污染介質(zhì)密度。

依托于光源折射原理，將顆粒物濃度與光源吸收間的聯(lián)系為式（5）。

式（5）中，q為穿過大氣團后的光譜吸收強度，ψ為光學厚度。

其中：

式（6）中，μ、μ分別為穿過細小顆粒物前、后的光譜吸收強度，ξ為污染物吸收截面，φ為光的分散率。

1.3 計算大氣污染物排放濃度值

從光譜吸收光源的強度人手，推算當前大氣污染物排放濃度值時，明確氣體顆粒物分子被吸收中，光強變化始終滿足式（7）。

式（7）中，I、I0分別為注入光和入射光強度數(shù)值，θ為吸收系數(shù)，ω為大氣污染物，ι為氣體污染物濃度，k為吸收路徑長度。

為得到更加真實的光譜信息，運用激光器的可調(diào)特性調(diào)節(jié)光源。將氣體顆粒物分子的吸收譜線為線型函數(shù)，如式（8）。

式（8）中，S為吸收譜線強度值，U為壓強，Φ為吸收線譜的半高半寬，R0為調(diào)整前光源中心頻率，R為調(diào)整后光源中心頻率，θ'為光譜中心吸收系數(shù)。

將式（8）線型函數(shù)代入式（7）中，得到式（9）：

式（9）中，t為時刻，Γ為頻率調(diào)節(jié)系數(shù)，ν為光源輸出頻率，M為光源強度調(diào)節(jié)系數(shù)。

假設調(diào)節(jié)變量Cr為式（10）：

對式（9）處理，得到原始數(shù)據(jù)中基波分量系數(shù)、二次諧波分量式為式（11）：

式（11）中，e為調(diào)節(jié)函數(shù)，ρ為基波分量，ρ2為二次諧波分量。

1.4 生成污染物排放濃度遠程監(jiān)測結(jié)果

以污染物排放濃度計算結(jié)果為基礎(chǔ)，計算當前空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI）公式為式（12）：

式（12）中，Q為空氣質(zhì)量指數(shù)（AQI），α、β為大氣濃度的常系數(shù)，j為氣體樣本編號，J為氣體樣本數(shù)量，B為污染物平均濃度，E為該污染物樣本的標準值。

2 實驗

2.1 實驗準備

選擇某工廠作為研究對象，對空氣污染物VOCs排放濃度進行遠程監(jiān)測。該工廠內(nèi)存在5臺煤粉鍋爐，最近一段時間VOCs排放濃度較高，需進行污染物排放濃度實時監(jiān)測。針對實驗場地，定位10個監(jiān)測點分別安裝無線傳感器，遠程采集環(huán)境光譜數(shù)據(jù)情況見表1。

實驗時間設置為2022年3月1日到2023年2月28日，分別在春夏秋冬四季進行空氣污染物排放濃度遠程監(jiān)測。無線傳感器網(wǎng)絡監(jiān)測流程方框圖見圖1。

2.2 大氣污染物VOCs濃度遠程監(jiān)測結(jié)果

對于春季和夏季來說，該工廠空氣污染物VOCs整體排放濃度變化見圖2。

2.3 監(jiān)測方法性能對比

應用文獻[3]和文獻[4]方法污染排放濃度監(jiān)測，應用測量設備獲取同時段VOCs污染物排放濃度實際值。計算三種方法監(jiān)測結(jié)果的均方根誤差。

式（13）中，λ為均方根誤差（RMSE）值，Ⅳ為監(jiān)測次數(shù)，zf為第f次監(jiān)測得出大氣污染物排放濃度，z為實際大氣污染物排放濃度。見圖3方根誤差對比結(jié)果。

3 結(jié)束語

為了提高對大氣污染物進行監(jiān)測的效率和精準度，文章研究基于無線傳感器的大氣污染物排放濃度遠程監(jiān)測方法。該方法以加工廠為主要監(jiān)測目標，實時獲取各監(jiān)測點的污染物排放數(shù)據(jù)，并利用先進的算法和模型分析數(shù)據(jù)，判斷污染物排放情況是否超標。通過無線傳感器網(wǎng)絡，能夠?qū)崿F(xiàn)對目標區(qū)域的大氣污染物排放進行實時、連續(xù)的監(jiān)測，確保一旦發(fā)現(xiàn)污染物濃度超標，能夠立即采取相應的處理措施。這種方法不僅提高了環(huán)境監(jiān)測的效率和準確性，還能幫助加工廠可以更好地了解和掌握自身的污染物排放情況，為制定有效的污染處理方案提供科學依據(jù)。研究旨在通過技術(shù)創(chuàng)新，為環(huán)境保護事業(yè)貢獻力量。隨著研究的開展，將為環(huán)境保護工作帶來更多的可能性。