面向大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)的VOCs在線監(jiān)測(cè)與溯源技術(shù)研究

關(guān)鍵詞：大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)；揮發(fā)性有機(jī)物（VOCs）；在線監(jiān)測(cè)；溯源；特征識(shí)別中圖分類號(hào)：X831 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1008-9500(2025)06-0179-03DOI: 10.3969/j.issn.1008-9500.2025.06.053

Research on VOCs Online Monitoring and Traceability Technology for Atmospheric Environment Monitoring

ZHANGXiaoli，WU Zhiheng，CAOPengpeng (Qingzhou Ecological Environment Monitoring Center of Weifang City，Weifang2625oo，China)

Abstract:Theidentificationofsourcesof Volatile Organic Compounds(VOCs)pollution inurbanatmospheric environments is dificult.Qingzhou Ecological EnvironmentMonitoring Centerof Weifang cityhas developedaVOCsonline monitoring andtraceabilitytechnologysystembasedonmulti-sourcedatafusion.Duringthis proces，ahierarchicalmonitoring network is constructedtoobtain high spatiotemporalresolutiondata，a VOCscharacteristic informationdatabase is established， andatraceabilityalgorithmbasedonchemicalcomponentcharacteristicsandspatiotemporalcorrelationsisdesignedto achieve eal-time monitoringandaccurate traceabilityofregional VOCspolltion.Practicalapplication hasshown that this technology system can improve the accuracy of VOCs pollution source identification to at least 85% ， providing strong technical support for precise pollution control.

Keywords:atmospheric environment monitoring; VolatileOrganic Compounds (VOCs);online monitoring;traceability; characteristics identification

整技術(shù)鏈條，實(shí)現(xiàn)VOCs污染的精準(zhǔn)識(shí)別與管控。

1VOCs監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)

揮發(fā)性有機(jī)物（VolatileOrganicCompounds，VOCs）是大氣中臭氧和細(xì)顆粒物的重要前體物，其來(lái)源復(fù)雜，分布廣泛，給污染防治工作帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的VOCs監(jiān)測(cè)方法存在時(shí)空分辨率低、溯源能力弱等問(wèn)題，難以滿足精準(zhǔn)治污要求。開發(fā)智能化、自動(dòng)化的VOCs在線監(jiān)測(cè)與溯源技術(shù)，對(duì)提升大氣污染精準(zhǔn)治理水平具有重要意義。本文基于的實(shí)踐，構(gòu)建從數(shù)據(jù)獲取到污染溯源的完

1.1 監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)布設(shè)優(yōu)化

針對(duì)VOCs擴(kuò)散特征和區(qū)域排放特點(diǎn)，構(gòu)建基于污染源強(qiáng)度與空間分布的監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型。該模型綜合考慮區(qū)域氣象條件、地形特征和污染源分布密度，采用網(wǎng)格化布點(diǎn)方法，建立覆蓋工業(yè)園區(qū)、城市建成區(qū)和環(huán)境敏感區(qū)的分層級(jí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)[1]。引入空間插值算法和大氣擴(kuò)散模型，對(duì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位的代表性進(jìn)行定量評(píng)估，確定重點(diǎn)區(qū)域、一般區(qū)域和背景區(qū)的監(jiān)測(cè)點(diǎn)位密度。優(yōu)化后的監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)在青州市形成“六橫五縱”的空間布局，實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域VOCs污染的立體監(jiān)控。監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方案顯著提升監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的空間代表性，為污染溯源提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

1.2數(shù)據(jù)采集與傳輸方案

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建VOCs在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集與傳輸系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)采集、實(shí)時(shí)傳輸和智能存儲(chǔ)。采用高精度VOCs在線分析儀，配備預(yù)處理單元和校準(zhǔn)單元，保障監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采用分布式架構(gòu)，設(shè)置多級(jí)數(shù)據(jù)緩存機(jī)制，有效解決數(shù)據(jù)采集過(guò)程的突發(fā)性、間斷性問(wèn)題。數(shù)據(jù)傳輸層面，建立基于4G/5G網(wǎng)絡(luò)的主備傳輸通道，采用數(shù)據(jù)加密傳輸協(xié)議，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩院涂煽啃訹2]。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)集群，實(shí)現(xiàn)海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)和快速檢索。

1.3智能分析平臺(tái)開發(fā)

研發(fā)面向VOCs污染監(jiān)測(cè)的智能分析平臺(tái)，集成數(shù)據(jù)預(yù)處理、質(zhì)量控制、統(tǒng)計(jì)分析和可視化等功能模塊。平臺(tái)采用微服務(wù)架構(gòu)，構(gòu)建可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)處理引擎，實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的自動(dòng)校驗(yàn)、異常識(shí)別和數(shù)據(jù)修復(fù)。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)VOCs組分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，建立污染物濃度變化趨勢(shì)分析模型。平臺(tái)開發(fā)多維數(shù)據(jù)可視化引擎，支持污染物濃度分布、時(shí)空演變等多種可視化展示方式。系統(tǒng)集成WebGIS技術(shù)，實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的空間化展示和動(dòng)態(tài)分析，為管理決策提供直觀的數(shù)據(jù)支撐。平臺(tái)運(yùn)行穩(wěn)定性測(cè)試表明，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間低于3s，并發(fā)處理能力達(dá)到500次/s，滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

2VOCs污染溯源關(guān)鍵技術(shù)

2.1污染物化學(xué)組分特征提取

針對(duì)VOCs污染物種類繁多、化學(xué)性質(zhì)復(fù)雜的特點(diǎn)，構(gòu)建基于化學(xué)組分譜圖的特征提取算法。該算法通過(guò)對(duì)VOCs質(zhì)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行峰值識(shí)別和特征解析，建立污染源特征指紋庫(kù)，利用小波變換技術(shù)對(duì)VOCs譜圖進(jìn)行多尺度分解，提取出不同污染源的特征峰群和峰強(qiáng)比值關(guān)系[3。在特征提取過(guò)程中，引入自適應(yīng)閾值篩選機(jī)制，有效去除干擾峰和背景噪聲，通過(guò)主成分分析法對(duì)提取的特征向量進(jìn)行降維處理，保留對(duì)源解析具有顯著貢獻(xiàn)的特征組分。該特征提取方法提高VOCs污染源識(shí)別的準(zhǔn)確性，為后續(xù)溯源分析奠定基礎(chǔ)。

2.2 時(shí)空分布模式分析

研發(fā)VOCs時(shí)空分布模式分析方法，構(gòu)建基于時(shí)序分解和空間聚類的分析模型。該模型采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解技術(shù)，將VOCs濃度時(shí)間序列分解為不同時(shí)間尺度的波動(dòng)分量，識(shí)別污染物濃度變化的周期性特征和趨勢(shì)特征?？臻g分布方面，運(yùn)用克里金插值法對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間插值，結(jié)合地理加權(quán)回歸模型，分析VOCs的空間分布規(guī)律和影響因素，通過(guò)引入時(shí)空自相關(guān)分析方法，揭示VOCs在時(shí)間和空間維度上的傳輸擴(kuò)散規(guī)律，為溯源分析提供時(shí)空關(guān)聯(lián)依據(jù)。

2.3源解析算法設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)基于化學(xué)質(zhì)量平衡和受體模型的VOCs源解析算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)污染源貢獻(xiàn)率的定量計(jì)算，基于受體模型原理，建立VOCs化學(xué)質(zhì)量平衡方程，如式（1）所示。算法通過(guò)引人非負(fù)約束條件和化學(xué)守恒原理，采用迭代最小二乘法求解源解析方程。在算法設(shè)計(jì)中，引入約束條件和不確定性分析，提高源解析結(jié)果的可靠性[4。算法考慮污染源排放的時(shí)變特性和測(cè)量誤差的影響，通過(guò)貝葉斯推理框架實(shí)現(xiàn)源解析結(jié)果的動(dòng)態(tài)更新和不確定性量化。

式中： X_ij 為第 j 個(gè)樣本中第 i 種VOCs組分的濃度；g_ik 為第 k 個(gè)源第 i 種VOCs組分的源譜特征； f_kj 為第k 個(gè)源對(duì)第 j 個(gè)樣本的貢獻(xiàn)； e_ij 為第 j 個(gè)樣本中第 i 種VOCs組分的殘差項(xiàng)。

2.4污染源識(shí)別模型構(gòu)建

開發(fā)集成多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法的VOCs污染源識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)未知污染源的智能識(shí)別。該模型基于深度學(xué)習(xí)框架，融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建時(shí)空特征提取器。在特征提取過(guò)程中，引入注意力機(jī)制增強(qiáng)模型對(duì)關(guān)鍵特征的識(shí)別能力，如式（2）所示。通過(guò)注意力機(jī)制，模型能夠捕獲VOCs在不同時(shí)空尺度上的特征關(guān)聯(lián)。在模型訓(xùn)練過(guò)程中，采用遷移學(xué)習(xí)策略，利用已知污染源的特征數(shù)據(jù)提高模型的泛化能力。模型集成多個(gè)子模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，采用加權(quán)投票策略進(jìn)行決策融合，提高污染源識(shí)別的準(zhǔn)確性和健壯性。

式中： a 為注意力分布率； 為查詢矩陣； K 為鍵矩陣； dk 為縮放因子； V 為值矩陣。

3智能化管控平臺(tái)研發(fā)

3.1一體化平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)

基于微服務(wù)架構(gòu)構(gòu)建VOCs智能化管控平臺(tái)，采用前后端分離設(shè)計(jì)模式。平臺(tái)架構(gòu)分為數(shù)據(jù)層、服務(wù)層、應(yīng)用層和展示層，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、處理、分析和展示的一體化管理。數(shù)據(jù)層采用分布式存儲(chǔ)架構(gòu)，支持每日千萬(wàn)級(jí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與檢索；服務(wù)層通過(guò)Docker容器技術(shù)實(shí)現(xiàn)微服務(wù)編排，確保系統(tǒng)的高可用性和可擴(kuò)展性；應(yīng)用層整合監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析、污染預(yù)警、溯源分析等核心功能模塊；展示層基于WebGL技術(shù)開發(fā)可視化引擎，支持二維和三維數(shù)據(jù)可視化展示。

3.2污染預(yù)警與應(yīng)急響應(yīng)

開發(fā)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的VOCs污染預(yù)警模型，構(gòu)建分級(jí)預(yù)警和應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制。預(yù)警模型融合氣象數(shù)據(jù)、歷史污染數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)污染趨勢(shì)預(yù)測(cè)。系統(tǒng)設(shè)定4級(jí)預(yù)警閥值，將污染等級(jí)劃分為I級(jí)（輕度）、Ⅱ級(jí)（中度）、Ⅱ級(jí)（重度）和V級(jí)（嚴(yán)重）。平臺(tái)建立預(yù)警信息推送機(jī)制，通過(guò)短信、移動(dòng)應(yīng)用程序等方式實(shí)現(xiàn)預(yù)警信息的及時(shí)發(fā)布。應(yīng)急響應(yīng)模塊具有應(yīng)急預(yù)案庫(kù)、響應(yīng)流程管理和效果評(píng)估等功能，可實(shí)現(xiàn)突發(fā)污染事件的快速處置。

3.3溯源結(jié)果可視化

溯源結(jié)果可視化模塊采用WebGL三維引擎，實(shí)現(xiàn)污染源定位、污染物擴(kuò)散過(guò)程和時(shí)空演變特征的立體展示，如表1所示。

該模塊集成多種可視化方法，滿足不同場(chǎng)景的展示需求。系統(tǒng)支持污染源強(qiáng)度、污染物濃度分布、傳輸路徑等多維數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)展示，可視化精度達(dá)到街

道級(jí)別[5，通過(guò)可視化技術(shù)的集成應(yīng)用，提升溯源結(jié)果的直觀性和可理解性，為管理決策提供有力支持。

3.4 應(yīng)用案例分析

針對(duì)青州市重點(diǎn)工業(yè)園區(qū)的VOCs污染問(wèn)題，開展平臺(tái)應(yīng)用效果分析，如表2所示。平臺(tái)的應(yīng)用顯著提升污染源識(shí)別效率和管控效果，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域內(nèi)17家重點(diǎn)排放企業(yè)的全過(guò)程監(jiān)控，污染源識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò) 85% ，預(yù)警信息響應(yīng)時(shí)間控制在 10min 以內(nèi)，為區(qū)域VOCs污染防治提供科學(xué)依據(jù)。

4結(jié)論

本文通過(guò)構(gòu)建VOCs監(jiān)測(cè)溯源一體化技術(shù)體系，實(shí)現(xiàn)從污染物監(jiān)測(cè)、特征識(shí)別到來(lái)源追溯的全過(guò)程智能化管理。研究建立的多源數(shù)據(jù)融合溯源技術(shù)顯著提升污染源識(shí)別的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。系統(tǒng)應(yīng)用效果表明，該技術(shù)方案具有較強(qiáng)的實(shí)用性。該技術(shù)體系為VOCs精準(zhǔn)治理提供可靠的技術(shù)手段和決策依據(jù)，對(duì)推進(jìn)大氣環(huán)境質(zhì)量改善具有重要的示范推廣價(jià)值。

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