Development of an Intelligent Metrological Platform for Particulate Matter Mass Concentration
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摘要: 厂矿产生的粉尘、烟尘、扬尘和环境空气中的颗粒物是我国劳动保护、工业排放控制和环境空气污染监控等领域的重点关注对象,这也对颗粒物质量浓度监测仪器的检定校准提出了更高需求。设计了一套颗粒物质量浓度智慧计量平台,通过应用发尘反馈控制、数字图像分析和光学文本识别等技术,为粉尘浓度测量仪、PM2.5/PM10质量浓度监测仪以及粉尘/颗粒物传感器等成套仪器或传感器的多样化检定和校准需求,提供了通用的软硬件基础设施。通过发尘反馈控制,可将粉尘浓度20 min连续测量的相对标准偏差由3.6%~6.4%降至0.3%~0.7%,4 h连续测量的相对极差由1.9%~12%降至0.6%~1.9%,浓度波动显著降低。检校流程控制与数据采集自动化,可减少PM2.5/PM10质量浓度监测仪校准过程中约88%的人工操作以及粉尘浓度测量仪检校中的全部人工操作,有效提升检校效率和数据质量。Abstract: The dust, smoke, fugitive dust and particulate matter in the ambient air generated by factories and mines are the focus of attention in the fields of labor protection, industrial emission control and ambient air pollution monitoring in my country, which also puts forward higher requirements for the verification and calibration of particulate matter concentration monitoring instruments. An intelligent metrological platform for mass concentration of particulate matters is developed based on the feedback control of dust generation, digital image processing and optical character recognition, in order to provide the universal hardware and software infrastructure for the verification and calibration of dust measuring instruments, PM2.5/PM10 mass concentration monitors and particulate matter sensors. By implementing the feedback control of dust generation, the standard deviation of the mass concentrations during 20 min is reduced from 3.6%~6.4% down to 0.3%~0.7%, and the range of the mass concentrations during 4 h is reduced from 1.9%~12% down to 0.6%~1.9%. By applying automated calibration procedure control and data acquisition, 88% of manual repetitive operations in the calibration of PM2.5/PM10 monitors, as well as all the manual processes in the verification and calibration of dust monitors, can be eliminated, with improved efficiency and data quality.
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表 1 粉尘浓度测量仪检校浓度反馈控制性能
Table 1. Performance of feedback control of mass concentration for dust measurement devices
时间/min 粉尘浓度/mg·m−3 无控制 反馈控制 无控制 反馈控制 无控制 反馈控制 1 0.109 0.105 1.91 2.00 50.7 50.1 2 0.110 0.105 1.91 1.97 48.5 49.5 3 0.109 0.105 1.94 1.98 48.8 49.3 4 0.111 0.105 1.94 1.97 49.5 49.5 5 0.112 0.104 1.95 1.98 50.0 49.5 6 0.122 0.104 1.96 1.98 54.4 50.3 7 0.109 0.104 1.98 1.98 51.9 49.3 8 0.108 0.104 1.99 1.98 51.5 49.5 9 0.107 0.105 2.00 1.98 52.5 49.5 10 0.108 0.105 2.00 1.98 52.9 49.5 11 0.106 0.104 2.02 1.99 54.1 49.5 12 0.104 0.104 2.02 1.98 56.8 49.6 13 0.106 0.104 2.06 1.98 56.4 49.9 14 0.106 0.105 2.06 1.98 48.8 49.6 15 0.108 0.105 2.06 1.98 47.1 49.6 16 0.105 0.106 2.08 1.98 46.8 49.6 17 0.106 0.106 2.1 1.98 46.4 49.7 18 0.105 0.106 2.12 1.99 45.6 49.7 19 0.105 0.105 2.12 1.98 50.3 49.8 20 0.105 0.106 2.14 1.98 48.3 49.9 相对标准偏差 3.7% 0.7% 3.6% 0.3% 6.4% 0.5% 表 2 PM2.5/PM10监测仪浓度反馈控制性能
Table 2. Performance of feedback control of mass concentration for PM2.5/PM10 measurement devices
时间/h 粉尘浓度/μg·m−3 无控制 反馈控制 无控制 反馈控制 无控制 反馈控制 1 52.5 51.2 151 150 796 802 2 54.6 50.7 154 148 801 798 3 57.3 51.3 156 149 809 800 4 59.2 50.9 158 151 811 803 相对极差 12% 1.2% 4.5% 2.0% 1.9% 0.6% 表 3 质量浓度监测仪自动化与人工校准作业量对比
Table 3. Workload comparison between automated and manual calibration of PM2.5 monitor
校准项目 人工校准用时/h 自动校准用时/h 总用时 人工操作 总用时 人工操作 流量温压计时 1.5 0.5 1.5 0.5 零点漂移 6 0.1 6 0 浓度示值误差 15 3 12 0 证书制作 0.5 0.5 0 0 总计 23 4.1 19.5 0.5 表 4 粉尘浓度测量仪自动化与人工校准作业量对比
Table 4. Workload comparison between automated and manual calibration of dust measurement device
校准项目 人工校准用时/h 自动校准用时/h 总用时 人工操作 总用时 人工操作 浓度示值误差 3 3 1.5 0 重复性 0.5 0.5 0.5 0 证书制作 0.5 0.5 0 0 总计 4 4 2 0 -
[1] 国家质量监督检验检疫总局. 粉尘浓度测量仪: JJG 846-2015[S]. 北京: 中国质检出版社, 2015. [2] 国家质量监督检验检疫总局. PM2.5质量浓度测量仪校准规范: JJF 1659-2017[S]. 北京: 中国质检出版社, 2017. [3] 贺青. 大数据催生智慧计量[J]. 中国计量, 2016(8): 29-32. doi: 10.16569/j.cnki.cn11-3720/t.2016.08.015 [4] 钟新明. 智慧计量与经济社会发展[J]. 中国计量, 2021(9): 9-13. doi: 10.16569/j.cnki.cn11-3720/t.2021.09.002 [5] 张国城, 吴丹, 施伟雄, 等. 粉尘仪检定装置的智能化改造及其表征[J]. 计量技术, 2019(10): 24-28. [6] 姜立斌. 图像识别技术在自动校准系统中的应用[J]. 科技信息, 2014(5): 288. doi: 10.3969/j.issn.1001-9960.2014.05.218 [7] 董晨光, 黄现云, 朱浩, 等. 一种OCR仪表数值自动识别系统在电子吊秤自动检测中的应用[J]. 衡器, 2021, 50(12): 12-19. doi: 10.3969/j.issn.1003-5729.2021.12.004 [8] 王文华, 孟和, 李强, 等. OCR在互感器校验仪检定中的应用[J]. 自动化与仪器仪表, 2015(10): 37-38. doi: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2015.10.037 [9] 冼志勇. 压力仪表现场检校工作无纸化的设计与应用[J]. 中国计量, 2020(7): 96-98. doi: 10.16569/j.cnki.cn11-3720/t.2020.07.033 [10] 李杰, 王艳丽, 耿荣勤, 等. 一种玻璃液体温度计自动检定装置的设计[J]. 中国计量, 2022(6): 80-81. [11] 张恒, 杨寒. 基于机械视觉系统的石油密度计自动检定装置研制[J]. 中国计量, 2022(6): 82-84. doi: 10.16569/j.cnki.cn11-3720/t.2022.06.015 [12] 李领录. 常用玻璃量器自动检定软件的设计和应用[J]. 计量与测试技术, 2022, 49(5): 20-22. doi: 10.15988/j.cnki.1004-6941.2022.5.007 [13] 辛阿阿, 高文典, 王存涛. 基于LPC2368的多路温湿度自动校准仪设计[J]. 计量科学与技术, 2020(11): 43-47. doi: 10.3969/j.issn.2096-9015.2020.11.10 [14] 陈挺, 金挺. 基于LabVIEW的三针自动校准系统设计[J]. 计量科学与技术, 2021, 65(8): 19-23. doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2020.0414 [15] 李维明, 蔡永洪, 韦志坚, 等. 玻璃量器自动检定技术研究[J]. 机电工程技术, 2022, 51(4): 150-153. doi: 10.3969/j.issn.1009-9492.2022.04.035 [16] 李建鹏, 邹君臣, 刘江涛, 等. 电子皂膜流量自动检定装置的研制[J]. 计量科学与技术, 2020(8): 19-23. doi: 10.3969/j.issn.1000-0771.2020.08.04 [17] 裘剑敏, 桑帅军, 叶俊浩, 等. 倍频程和分数倍频程滤波器自动检定系统设计[J]. 计量科学与技术, 2021, 65(11): 14-18. doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2021.0505