详解空气中可吸入PM10颗粒物测定方法 点击:210 | 回复:0



传感器技术

    
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发表于:2020-04-01 14:46:02
楼主

可吸入颗粒物是指空气动力学当量直径10微米的颗粒物称为可吸入颗粒物,又称为PM10

 

可吸入颗粒物是空气污染中的重要污染源之一通常来自在未铺沥青、水泥的路面上行使的机动车、材料的破碎碾磨处理过程以及被风扬起的尘土。可吸入颗粒物的形成主要有两个途径:


 图片1.png

 

其一,各种工业过程(燃煤、冶金、化工、内燃机等)直接排放的超细颗粒物;

 

其二,大气中二次形成的超细颗粒物与气溶胶等。

 

那么空气中可吸入PM10颗粒物测定方法是哪些呢?接下来工采网小编给大家介绍一下空气中可吸入PM10颗粒物的测定方法。

 

范围:以本标准规定了用光散射式粉尘仪测定公共场所空气可吸入颗粒物为例说明

 

PM10)的浓度和质量控制要求。本标准适用于公共场所空气中可吸入颗粒物(PM10)浓度的快速测定,也适用于其他室内空气中可吸入颗粒物(PM10)浓度的快速测定。

 

引用标准:下列标准所包含的条文,通过在本标准中引用而构成为标准的条文,本标准出版时, 所示版本为有效。所有标准都会被修订,使用本标准的各方应探讨使用下列标准最新版本的可能性。

 

GB/T 17095-1997  室内空气中可吸入颗粒物卫生标准

 

 JJG 846-1993  光散射式数字粉尘测试仪检定规程

 

LD 98-1996  空气中粉尘浓度的光散射式测定法

 

定义:本标准采用以下定义。

 

1、 可吸入颗粒物(PM10inhalable particulate matter指能进入呼吸道的质量中值直径为10μm的颗粒物(D50=10μm

2、 质量浓度  mass concentration   

单位体积空气中所含可吸入颗粒物(PM10)的量(mg/m3)。

3 、相对质量浓度 relative mass concentration   

与质量浓度呈线性相关的一起测量值(计数/分,CPM

4、质量浓度转换系数K  conversion coefficient K for transform relative mass  concentration into mass concentration   

空气中可吸入颗粒物(PM10)质量浓度与仪器测定的相对质量浓度的比值。

5、方法总不确定度 relative overall uncertaintyROU   

0.5~2倍卫生标准规定浓度范围内,光散射法与滤纸(膜)采样-称重法相比较,总不确定度应小于或等于25%。  

 

数学表达式见式            

 ROU=[b+2MRSD]25%  …………………………(1)  

 

式中:b—两种对比方法配对测定的相对差值的算术平均值;

   

 MRSD—光散射法测定的相对标准差的几何平均值。

 

原理  

当光照射在空气中悬浮的颗粒物上时,产生散射光。在颗粒物性质一定的条件下,颗粒物的散射光强度与其质量浓度成正比。通过测量散射光强度,应用质量浓度转换系数K值,求得颗粒物质量浓度。

 

对于颗粒物的监测工采网提供的韩国Samyoung PM2.5 PM1.0传感器 - GPSM系列、日本figaro 激光颗粒物传感器 PM2.5传感器 - TF-LP01都可以很好的对空气中的颗粒物进行监测。


 

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韩国Samyoung PM2.5 PM1.0传感器 - GPSM系列凝聚了三瀛20年知识与技术,是PM2.5/PM1.0专用传感器对超细颗粒物的探测能力有了极大提升,可测到0.3~5.0㎛的颗粒物。这使其能够比现有传感器更精确地细分PM2.5/PM1.0。 相比传统传感器,GPSM系列精度、灵敏度更高,可为用户提供可靠信息,使其能够更精确、细致地控制空气净化仪、空调和空气质量检测设备等应用。

 

另一方面SAMYOUNG S&C建立了一种能通过批量校准技术可靠地量产性能一致的PSML系列产品的体系,这也有助于高效生产。另外,其获得专利的空气动力学光学结构可最大限度地提高传感器的性能并提高产品质量。通过SAMYOUNG SC专有的IrED光学结构可检测超过0.3㎛尺寸的超细颗粒,使PM2.5 / PM1.0级别分类更加精确此外,它还可与现有传感器进行引脚兼容,以方便用户使用。

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日本figaro 激光颗粒物传感器 PM2.5传感器 - TF-LP01是利用散射原理对空气中粉尘颗粒进行检测的小型模组,具备体积小、检测精度高、重复性好、一致性好、实时响应可连续采集、抗干扰能力强、采用超静音风扇,传感器出厂100%检测和标定等优点。

 

日本figaro 激光颗粒物传感器 PM2.5传感器TF-LP01参数:


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