PM2.5浓度无线检测系统设计

针对日常生活中对PM2.5污染检测的实际要求,设计了PM2.5浓度无线检测系统。系统以nRF24L01芯片为无线接收发模块,实现了对GP2Y10传感器采集PM2.5浓度信息的无线检测。硬件单元由AT89S52单片机、nRF24L01芯片、GP2Y10传感器和LCD1602组成。经实验证明,系统工作良好,达到了无线检测PM2.5浓度的目的。     

基于PM2.5智能环境检测系统设计与实现

目前大气颗粒物已经成为我国大气污染的主要污染物,尤其以PM2.5对于大气环境的影响和人体健康的危害最大,本文以STC89C52单片微型计算机为控制核心部分,通过粉尘传感器、温湿度传感器、烟雾传感器、光照传感器对环境量进行采集,通过单片机进行数据处理后最终以数字形式在液晶显示屏上显示。实验结果表明,该环境检测系统检测精确度高、实时性强,具有良好的实用性和推广价值。     

浅谈PM2.5

通过对能见度和PM2.5的有关介绍,指出PM2.5给人们健康带来的危害以及对环境造成的污染,并提出了PM2.5的检测技术和预防方法。     

火电脱硝对控制PM2.5的促进作用

在经济发展日益提速的今天,人类付出的代价是生存环境的破坏,尤其是空气质量,PM2.5已经到了严重威胁人类生存的地步.疾病、死亡这些可怕的字眼都与PM2.5紧密联系在一起.而火电厂那高耸的烟囱中冒出的滚滚浓烟,直白地告诉我们空气质量堪忧,PM2.5无法被遏制的事实.本文将火电厂排污脱硝课题作为论述主题,旨在为改善环境污染提供有效的参考资料.     

基于WiFi的PM2.5测试仪设计

室内环境的好坏关系到人类生活质量、动植物生长环境的好坏。随着社会的发展,人们对室内环境的要求提升到了一个新的高度。文章介绍了一种以单片机为核心,采用Wi Fi为传输模式,运用光学传感器对粉尘颗粒浓度进行实时监测的测试仪。该测试仪具有良好的实用价值和研究意义。     

基于BP神经网络的PM2.5预测

自进入工业化社会以来,空气污染逐渐成为全球最大的环境问题之一。空气中的悬浮粒子对人类身体健康产生有害影响,减少空气污染的重要前提就是预测PM2.5的浓度。因此,对大气质量污染的监测以及预测研究显得尤为重要。本文采用openstack云计算组件,部署了大数据平台,通过历史数据加实时抓取的数据来完善BP神经网络,以实现自我学习来提高预测数据的准确度。     

基于中位值平均滤波算法和OLED屏的PM2.5空气质量检测系统设计

现今环境污染问题日益严重,空气污染和空气质量问题,成了人们特别关注的热点。PM2.5是空气质量检测的一项重要指标。该设计利用GP2Y1010AUOF粉尘传感器、SHT20温湿度传感器等将信号传输给ATMEGA328P-AU单片机,系统通过模数转换、中位值平均滤波算法,把检测到的PM2.5浓度数值显示到OLED显示屏上,如果检测值超标,就发出警报。实验证明系统运行良好,测量精度±4.8%,具有一定的稳定性和实用性。     

基于单片机和DSM501测量PM2.5

设计了一种基于51单片机的灰尘检测仪,主要的元器件有AT89C52,DSM501,还有简单的液晶显示模块LCD1602。此设备可用于检测室内的PM2.5的单位时间内的数目,使使用者对室内的PM2.5的含量有一个直接的认识。     

基于压电谐振频率的PM2.5监测系统

基于压电谐振频率法采用模块化设计思想,设计了压电谐振式PM2.5监测系统,对系统的采样单元、谐振单元、频率测试与显示单元、控制单元等部件进行设计,并对系统进行集成与性能评价。为实现对PM2.5颗粒物的有效采样,并减小温度等环境因素对压电晶体检测性能的影响,系统采用惯性冲击式分粒原理结合静电沉降的采样方案,以2个相同的石英晶体振荡电路来构建双石英晶体谐振器,建立压电谐振频率与压电晶片质量间的关系,实现根据压电谐振频率的变化来确定PM2.5的质量浓度。系统测试结果表明,PM2.5测试数据与官方公布的数据相近,数据变化趋势一致。该PM2.5监测系统能反映被测区域PM2.5质量浓度的变化情况,满足PM25监测需求。     

基于多源数据的PM2.5反演方法

利用MODIS L1B 1km分辨率数据和NASA 的V5.2 气溶胶改良业务反演算法,对南京都市圈2013年9月至2014年1月期间的气溶胶光学厚度（AOD）进行反演,并运用AERONET地基气溶胶监测网的AOD产品对反演结果进行验证。然后,将经过验证后的AOD与国家环保部建立的国家空气质量自动监测点实测得到的PM2.5质量浓度和PM10质量浓度根据经典统计学进行线性回归性分析,并用气溶胶细模态光学厚度AODf和气象因子对PM2.5质量浓度与MODIS AOD之间的模型进行修正,修正后的模型为y=136.78+9.16x1-0.36 x2-3.98x3,R2=0.79,并应用该模型,证实气溶胶光学厚度可以用来对城市空气质量进行评价。     

移动通信室内分布系统设计探讨

本文介绍了移动通信中的室内分布系统的概念及应用,同时介绍了室内分布系统的设计原则、设计方法以及设计时要关注的要点。     

基于深度神经网络的京津冀地区PM2.5反演

京津冀地区受到重工业生产导致的污染气体排放、 地形不利于大气污染物扩散等因素的影响,一直是空气污染最严重的地区.地面站点观测数值的极度不均匀分布导致PM2.5浓度高值区的反演结果是有偏的;传统的回归算法难以挖掘PM2.5与大气参数间复杂的非线性关系,PM2.5浓度反演精度仍待提高.在总结传统回归算法反演PM2.5浓度缺...     

PM2.5自启净化器

本文设计的PM2.5自启净化器通过GP2Y1010AU0F灰尘传感器检测到PM2.5的浓度,最小系统根据判断结果来控制继电器作为自启动的开关。DS1302定时,可以避免人们离开后忘记关闭,可以在人们进入室内之前定时开启,提前净化空气。     

办公室PM2.5变化规律的研究

颗粒物是影响室内空气品质的重要因素之一,尤其是粒径在2.5μm以下的细颗粒物对人体健康危害更大,对于研究人们长期所在的办公室内PM2.5变化规律及影响因素尤为必要.选取某一办公室为研究对象,通过设置测点对室内不同区域进行PM2.5检测,分析得到室内PM2.5来源及变化规律.并在不同室外空气质量状况下,进行开窗等活动,对...     

基于遥感影像的PM2.5浓度分布的探索

本文旨在探究大气气溶胶光学厚度产品与地面PM2.5的质量浓度之间的关联,以武汉、宜昌地区为例,探索湿度影响订正后的卫星大气气溶胶光学厚度产品与PM2.5质量浓度的关系,并进行详细改进、总结展望,进而达到利用遥感影像监测PM2.5的目的。     

基于随机森林回归分析的PM2.5浓度预测模型

针对神经网络算法在当前PM2.5浓度预测领域存在的易过拟合、网络结构复杂、学习效率低等问题,引入RFR(random forest regression,随机森林回归)算法,分析气象条件、大气污染物浓度和季节所包含的22项特征因素,通过调整参数的最优组合,设计出一种新的PM2.5浓度预测模型—RFRP模型.同时,收集了西安市2013-2016年的历史气象数据,进行模型的有效性实验分析.实验结果表明,RFRP模型不仅能有效预测PM2.5浓度,还能在不影响预测精度的同时,较好地提升模型的运行效率,其平均运行时间为0.281 s,约为BP-NN(back propagation neural network,BP神经网络)预测模型的5.88％.     

自然通风室内外PM10、PM2.5、PM1.0污染特征

通过建立室内颗粒物集总参数模型,对自然通风房间室内的颗粒物污染特征及室内外颗粒浓度比值进行理论分析和实验研究,结果表明,室内PM10、PM2.5、PM1.0分别有46.7%~54.4%、48.7%~57.3%、22.9%~28.9%来自室内污染,室内外颗粒物的相关性随粒子尺度的增大而增强;测试房间PM1.0的I/O比在0.97~1.31内变化,PM2.5、PM10的I/O分别介于0.90~1.23、0.95~1.08之间,随着粒径的增大I/O比降低,其均值分别为1.09、1.06、1.00。