第一章 引言
 

　　1.1 揚塵污染挑戰(zhàn)
 

　　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(yè)生產(chǎn)及自然風(fēng)蝕。世界衛(wèi)生組織(WHO)數(shù)據(jù)顯示，全球每年因空氣顆粒物污染導(dǎo)致的早逝人數(shù)超過700萬，經(jīng)濟成本高達5萬億美元。傳統(tǒng)揚塵監(jiān)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(xiàn)代環(huán)境管理的實時化、網(wǎng)格化需求。
 

　　1.2 β射線技術(shù)的優(yōu)勢
 

　　β射線(β-particles)是一種高速電子流，其穿透能力與物質(zhì)原子序數(shù)密切相關(guān)?；诤宋锢硖匦缘?beta;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(zhì)量濃度。相比傳統(tǒng)光學(xué)散射、靜電感應(yīng)等技術(shù)，β射線揚塵在線監(jiān)測具有以下核心優(yōu)勢：
 

　　高精度：測量誤差≤5%，適用于低濃度揚塵監(jiān)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(tài)污染物影響。
 

　　1.3 系統(tǒng)建設(shè)目標(biāo)
 

　　β射線揚塵在線監(jiān)測系統(tǒng)需實現(xiàn)：
 

　　全場景覆蓋：從建筑工地到城市主干道的揚塵動態(tài)監(jiān)測；
 

　　多參數(shù)協(xié)同：集成PM2.5/PM10、風(fēng)速、濕度等數(shù)據(jù)，支持污染溯源與風(fēng)險評估；
 

　　智能預(yù)警：結(jié)合AI算法預(yù)測揚塵暴發(fā)趨勢并自動觸發(fā)應(yīng)急響應(yīng)。
 

　　第二章 β射線測塵技術(shù)原理
 

　　2.1 核物理基礎(chǔ)與衰減定律
 

　　2.1.1 β射線衰減機制
 

　　β射線在穿透物質(zhì)時，與原子核外電子發(fā)生碰撞導(dǎo)致能量損失，其衰減規(guī)律遵循指數(shù)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(shù)(與物質(zhì)密度及原子序數(shù)相關(guān))；
 

　　x為穿透距離。
 

　　2.1.2 質(zhì)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(zhì)量濃度與衰減系數(shù)的關(guān)系：

其中：C為顆粒物質(zhì)量濃度(mg/m³)，d為濾膜厚度(mm)。
 

　　2.2 關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)
 

 

　　第三章 系統(tǒng)架構(gòu)與硬件設(shè)計
 

　　3.1 硬件模塊組成
 

　　3.1.1 核心傳感器
 

　　β射線發(fā)射器：封裝于不銹鋼外殼內(nèi)，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(shù)管或半導(dǎo)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)同步；
 

　　通信接口：4G/LoRa/NB-IoT，實現(xiàn)數(shù)據(jù)上傳至云端平臺；
 

　　電源系統(tǒng)：太陽能電池板+鋰電池組合，續(xù)航時間≥365天。
 

　　3.1.3 環(huán)境適配設(shè)計
 

　　溫濕度傳感器：SHT35系列，實時補償因溫濕度變化導(dǎo)致的測量偏差；
 

　　防風(fēng)罩結(jié)構(gòu)：減少氣流擾動對β射線路徑的影響；
 

　　IP67防護等級：適應(yīng)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(shù)據(jù)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(tài)基線校正：基于LSTM網(wǎng)絡(luò)消除傳感器漂移。
 

　　3.2.2 濃度反演模型
 

　　機器學(xué)習(xí)優(yōu)化：
 

　　支持向量機(SVM)與隨機森林(RF)算法，提升復(fù)雜環(huán)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(yù)警
 

　　云端平臺：基于WebGIS的污染熱力圖與歷史數(shù)據(jù)分析；
 

　　移動端應(yīng)用：微信/短信推送超標(biāo)報警信息。