第一章 引言
1.1 揚塵污染挑戰
揚塵(PM10、PM2.5等顆粒物)是大氣污染的主要成分之一,其來源包括建筑施工、道路運輸、工業生產及自然風蝕。世界衛生組織(WHO)數據顯示,全球每年因空氣顆粒物污染導致的早逝人數超過700萬,經濟成本高達5萬億美元。傳統揚塵監測依賴人工采樣與實驗室分析,存在時效性差、覆蓋范圍有限等問題,難以滿足現代環境管理的實時化、網格化需求。
1.2 β射線技術的優勢
β射線(β-particles)是一種高速電子流,其穿透能力與物質原子序數密切相關。基于核物理特性的β射線衰減定律,可通過測量β射線穿過顆粒物后的能量損失反演顆粒物質量濃度。相比傳統光學散射、靜電感應等技術,β射線揚塵在線監測具有以下核心優勢:
高精度:測量誤差≤5%,適用于低濃度揚塵監測(如PM2.5);
非接觸式:避免傳感器與顆粒物的直接接觸,延長使用壽命;
抗干擾強:不受氣象條件(如雨、霧)與氣態污染物影響。
1.3 系統建設目標
β射線揚塵在線監測系統需實現:
全場景覆蓋:從建筑工地到城市主干道的揚塵動態監測;
多參數協同:集成PM2.5/PM10、風速、濕度等數據,支持污染溯源與風險評估;
智能預警:結合AI算法預測揚塵暴發趨勢并自動觸發應急響應。
第二章 β射線測塵技術原理
2.1 核物理基礎與衰減定律
2.1.1 β射線衰減機制
β射線在穿透物質時,與原子核外電子發生碰撞導致能量損失,其衰減規律遵循指數衰減定律:

其中:I為穿透后的β射線強度;
I0為初始強度;
μ為線性衰減系數(與物質密度及原子序數相關);
x為穿透距離。
2.1.2 質量濃度反演
通過測量β射線穿透不同厚度濾膜后的衰減率,可建立質量濃度與衰減系數的關系:

其中:C為顆粒物質量濃度(mg/m³),d為濾膜厚度(mm)。
2.2 關鍵技術參數
參數 | 典型值 | 說明 |
β射線源強度 | 1Ci(居里) | 硒-133或銫-137同位素 |
衰減測量精度 | ±0.1% | 支持0.1mg/m³級靈敏度 |
工作溫度范圍 | -20℃~60℃ | 適應野外環境 |
抗電磁干擾 | ≥50dBm | 避免工業設備電磁噪聲影響 |
第三章 系統架構與硬件設計
3.1 硬件模塊組成
3.1.1 核心傳感器
β射線發射器:封裝于不銹鋼外殼內,采用低功耗同位素源(如Cs-137);
衰減探測器:高靈敏度蓋革計數管或半導體探測器,用于捕捉β射線穿透信號;
濾膜模塊:可更換式聚碳酸酯濾膜(孔徑0.45μm),用于分離顆粒物與氣體。
3.1.2 數據采集與通信
微控制器:基于ARM Cortex-M7的嵌入式處理器,支持多通道數據同步;
通信接口:4G/LoRa/NB-IoT,實現數據上傳至云端平臺;
電源系統:太陽能電池板+鋰電池組合,續航時間≥365天。
3.1.3 環境適配設計
溫濕度傳感器:SHT35系列,實時補償因溫濕度變化導致的測量偏差;
防風罩結構:減少氣流擾動對β射線路徑的影響;
IP67防護等級:適應建筑工地、礦山等惡劣工況。
3.2 軟件算法框架
3.2.1 實時數據處理
濾波算法:
def moving_average_filter(data, window_size=5):
return np.convolve(data, np.ones(window_size)/window_size, mode='valid')
動態基線校正:基于LSTM網絡消除傳感器漂移。
3.2.2 濃度反演模型
機器學習優化:
支持向量機(SVM)與隨機森林(RF)算法,提升復雜環境下的泛化能力;
引入正則化項(L1/L2)防止過擬合。
3.2.3 可視化與預警
云端平臺:基于WebGIS的污染熱力圖與歷史數據分析;
移動端應用:微信/短信推送超標報警信息。