【摘 要】
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燃煤火力发电是我国发电的主要形式,火力发电会排放大量颗粒污染物,这些颗粒污染物是我国重要的工业污染源之一。淮南市作为国家重要的能源基地,在拥有众多火电厂的同时,环境问题也日益严重。面对污染防治,如何精准监测成为当下的首要问题。我国传统的监测方法是依靠国控、省控空气质量站点,但国控、省控空气质量站点存在数量少、监测范围小、成本高等缺点,难以实现区域尺度下大范围监测。针对这种现状,本文提出了一种户外监
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燃煤火力发电是我国发电的主要形式,火力发电会排放大量颗粒污染物,这些颗粒污染物是我国重要的工业污染源之一。淮南市作为国家重要的能源基地,在拥有众多火电厂的同时,环境问题也日益严重。面对污染防治,如何精准监测成为当下的首要问题。我国传统的监测方法是依靠国控、省控空气质量站点,但国控、省控空气质量站点存在数量少、监测范围小、成本高等缺点,难以实现区域尺度下大范围监测。针对这种现状,本文提出了一种户外监测系统协同国控、省控空气质量站点进行大范围污染物浓度监测的方法,以颗粒污染物PM2.5为例,实现对淮南市下辖5个市辖区进行大范围PM2.5浓度监测。本文首先根据系统的需求分析和设计原则,明确系统设计的总体架构,进行火电颗粒污染物户外监测系统的整体设计。监测终端采用太阳能板+锂电池的方式进行户外供电,选择具有高集成水平,优化动态功耗的STM32G070CBT6为主控芯片,传感器采集的数据经STM32G070CBT6芯片处理后,通过NB-Io T模块上传至One NET物联网云平台,利用云平台的API接口将数据传输到Web监测平台和手机APP端,完成了监测数据的采集、传输以及远程可视化。然后以监测终端和国控、省控空气质量站点为中心,建立半径为0.5、1、2、3、4、5km缓冲区,结合土地利用因子、道路因子、污染源因子、气象因子、高程因子及人口因子,通过PCA主成分分析法改进LUR模型,建立P CA-LUR模型,并加入传统LUR模型作为对比,通过留一交叉互验,验证模型精度。结果表明,改进后的PCA-LUR模型的解释性更强,模拟精度更高。最后利用PCA-LU R模型的回归方程进行预测没有监测站点覆盖处的PM2.5污染物浓度,从而实现污染物浓度的大范围监测。火电颗粒污染物户外监测系统的测试环节,系统测试内容主要包括监测终端测试、系统功能测试、数据采集测试。测试结果表明,本系统设计合理,能支持长时间稳定运行,监测终端实际部署在火电厂附近,可实现颗粒污染物数据的实时采集和远程可视化监测,能满足系统设计要求,具备一定的应用价值。图[64]表[15]参[81]
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