雾霾的实时监测

2014-04-29 03:02刘毅马伟东温世凡谢中鹏杨甜金娇李战胜
电子世界 2014年19期
关键词:光声雾霾杂质

刘毅 马伟东 温世凡 谢中鹏 杨甜 金娇 李战胜

【摘要】雾霾天气越来越严重,对大家的生活影响越来越大。但是在对雾霾监测的技术上,却没有足够的成果来实现对雾霾的监测。本论文是基于51单片机原理,针对水分含量和杂质颗粒浓度大小,利用水分传感器和杂质颗粒浓度传感器来检测雾霾的大小,从而显示雾霾的严重程度。该雾霾监测仪可以精确的监测雾霾浓度,从而判断对实时雾霾应该采取什么办法进行预防和控制。

【关键词】雾霾;监测;51单片机

1.引言

近来,全国大部分城市谈论最多的恐怕是雾霾天了。其中,江浙沪所在的长三角地区影响最大,南京,上海,杭州这些城市已经联系多日笼罩在大雾之中,从卫星云图中也能看到很大的一块烟雾地带。雾霾程度可以用PM2.5值表示出来。江浙沪大部分城市在这个数值上严重超标。对于雾霾的防治要首先从雾霾的监测坐起。只有准确的监测雾霾,才能为治理雾霾打下坚实的基础。

本论文中利用单片机和光学系统等设施对雾霾的水分含量和杂质浓度测量出来,从而有效的对雾霾进行监测。

2.硬件设计

针对雾霾空气,雾霾实时检测仪硬件框图设计如图1所示,首先是采集水分和杂质,然后通过传感器,本研究用两个传感器,一个是水分传感器,另一个是杂质颗粒传感器,由传感器得到的是微弱的电流信号,根据本次研究的要求选择合适的放大器将微弱的电流信号放大转换成实验结果良好所需的直流电压,然后将放大的电压信号输入到逐次比较型的A/D转换器中,再连接51单片机,最后通过液晶屏显示该雾霾的浓度。

图1 硬件设计框图

图2 红外线强度衰减与空气中水分的关系

(1)Infrared PLUS4501水分传感器

检测原理:水分对波长为1.9um的红外线有很强的吸收能力,对1.8um的红外线则吸收很少。水分传感器以1.9um为水分的测量波长、以1.8um为水分的参考波长,根据两处红外线衰减的差值大小检测运动中空气的水分含量。红外线强度衰减与空气中水分的关系如图2所示。

(2)利用光声效应检测空气杂质颗粒:

光声光谱是利用光声现象来检测物质浓度的一种光谱技术。光声效应的产生首先必须要有光的吸收,光声检测技术从本质上来说是基于气体的红外吸收理论的,对气体的定性检测依赖于气体的红外特征吸收谱线,定量测量依赖于气体的红外吸收定律。雾霾颗粒物样品选择的是用香燃烧后的烟雾来代替。

图3 装置图

图4 主流程图

装置图如图3所示,激光发出一定频率的单色光,经过斩光器把光斩成10HZ~15HZ交变光(斩光器是通过单片机控制马达的电压占空比来控制马达转速,从而控制光频),单色光经过斩光器得到一定频率的交变光后射入样品光池内,光照射到物质上时,与物质产生相互作用物质吸收光能后,分子跃迁到激发态,在返回初始状态时,或者通过伴随发光的辐射跃迁过程,或者通过无辐射跃迁过程无辐射跃迁部分的振动、转动能量是通过同其他分子碰撞并以热的形式散逸的。入射密封光声池的光具有一定的频率,在样品吸收点上就产生一个周期性的热分布,固体样品的热量扩散至样品表面,传导给周围的耦合气体。界层面的气体在密闭的光声池里起到气体活塞作用,在光声池内产生的压力波动,被麦克风检测为光声信号.麦克风检测为光声信号经过放大电路后,用灵敏电压表测出光声信号的强度。光声信号的强度也是雾霾颗粒物样品对应的一个浓度值。

3.软件设计(见图4)

首先采集已经获得的水分和杂质颗粒浓度,通过A/D转换器使其转换为数字信号,送到八位51单片机CPU中,CPU处理后的数字信息通过液晶显示屏输出该值,然后根据颗粒浓度与二进制值之间的线性关系,通过显示的二进制值得到颗粒的浓度,从而对任意的雾霾进行监测,并能通过显示屏判断雾霾的严重程度。

4.实验结论

本研究通过仿真软件得到了较为准确的实验结果,此实验操作结果显示该研究能对雾霾进行实时监测,从而判断雾霾的严重程度。

5.结束语

本研究结果说明了,从空气中水分含量和颗粒物浓度两方面进行检测,通过确定水分和颗粒物所占比重可以判定,雾霾浓度和是否属于雾霾天气。解决了如何监测雾霾,判断雾霾程度的难题。只有完全的掌握雾霾检测技术才能适应自然,只有适应自然才能得到更好的发展,走良性发展的道路。

参考文献

[1]李欣.Infrared PLUS4501水分传感器的检测原理与标定[J].山东:中华纸业出版社,2011(10).

[2]李群芳.单片微型计算机与接口技术[M].北京:电子工业出版社.

[3]马忠梅.单片机的C语言应用程序设计[M].北京:北京航空航天大学出版社.

[4]张倩倩.基于MODIS数据的雾霾检测方法研究[J].南京:南京师范大学,2012.

校级项目:大学生科研项目。

作者简介:

刘毅(1993—),男,大学本科,现就读于武汉轻工大学电气与电子工程学院。

指导老师:李战胜(1978—),男,河南漯河人,主要从事人工智能、自动控制等方面的教学和研究。

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