一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法:專利背景,發明內容,專利目的,技術方

《一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法》是中國環境科學研究院於2013年12月26日申請的專利，該專利的公布號為CN103674789A，申請公布日為2014年3月26日，發明人是高健、李梅、張岳翀、柴發合、王淑蘭、周振。

《一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法》其包括：利用線上測量和離線測量方法測量目標大氣顆粒物，得到顆粒物線上成分數據、單顆粒線上質譜數據和分粒徑的顆粒物離線成分數據；使用軟體包得到定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據；分別利用分類方法和模型得到基於分類方法和模型的顆粒物類型庫和濃度矩陣；利用基於模型的顆粒物類型庫和濃度矩陣對基於分類方法的顆粒物類型庫和濃度矩陣進行對比驗證，得到基於最優分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣；將基於模型的與基於最優分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣進行最佳化組合，得到最佳化後的顆粒物源解析結果。該發明可以廣泛套用於大氣顆粒物污染控制中。

2017年12月11日，《一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法》獲得第十九屆中國專利優秀獎。

（概述圖為《一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法》摘要附圖）

基本介紹

中文名：一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法
申請人：中國環境科學研究院
申請日：2013年12月26日
申請號：2013107391707
公布日：2014年3月26日
公布號：CN103674789A
發明人：高健、李梅、張岳翀、柴發合、王淑蘭、周振
地址：北京市朝陽區安外北苑大羊坊8號
分類號：G01N15/00(2006.01)I、G01N15/06(2006.01)I
代理機構：北京紀凱智慧財產權代理有限公司
代理人：徐寧
類別：發明專利

專利背景,發明內容,專利目的,技術方案,改善效果,附圖說明,權利要求,實施方式,榮譽表彰,

專利背景

顆粒物濃度增加是灰霾等污染過程產生的主要內在因素，在不利的氣象條件下，以PM2.5污染為代表的中國區域性重灰霾持續時間可長達5～10天，區域重污染時段PM_2.5可超WHO（世界衛生組織）指導值幾倍到十幾倍，持續的重污染過程也成為城市環境空氣品質、大氣能見度和居民身體健康的重大威脅。尤其是2013年1月份連續重污染事件是中國在全國實施新的《環境空氣品質標準》及評價方法後經歷的首次嚴重污染過程，為中國以犧牲環境為代價的經濟發展模式敲響了警鐘，同時為中國城市空氣品質達標、顆粒物污染防治工作提出了新要求和新挑戰。其新要求是有效控制城市空氣污染過程中的顆粒物尤其是重污染過程中的顆粒物，新挑戰是如何對重污染過程成因進行精確解析。而對顆粒物進行精確、動態解析和溯源是滿足新要求和應對新挑戰的重要手段。從顆粒物溯源的時間解析度上來說，傳統意義上的受體模型是基於長時間、低時間解析度（一般為24小時）的顆粒物膜採樣樣品，使用實驗室分析設備對顆粒物的離子濃度、碳成分、元素濃度等進行分析，通常需要數十個樣品才能滿足統計需求。因此傳統的源解析方法具有採樣程式繁瑣、分析成本高、時間解析度低等問題，此外，由於獲取的數據量有限，傳統方法在套用過程中進行功能拓展的空間很小，造成了套用範圍的局限。

高時間解析度的顆粒物化學成分分析儀器的出現令快速解析顆粒物來源成為可能，如AMS（Aerodyne aerosol mass spectrometer，氣溶膠質譜）可以更快更省力地線上測量分粒徑顆粒物的化學組成，其時間解析度可以達到分鐘級。該儀器2013年前被廣泛地套用於不同季節和不同環境（城市、郊區、偏遠地區等）的顆粒物線上測量，並成功地確定了不同自然環境和不同排放源顆粒物中硫酸鹽和有機物的粒徑分布特徵。近年來AMS測量的有機氣溶膠組分數據也頻繁的用於亞微米有機顆粒物的源解析研究。在中國，該方法也在北京、上海、珠江三角洲等地進行了套用研究，並較好的解析了污染過程中顆粒物的來源特徵。基於AMS數據可以區分一次污染物（如HOA（hydrocarbonlike organic aerosol，碳氫化合物有機氣溶膠）和BBOA（biomass burning organicaerosol，生物質燃燒有及氣溶膠）和二次有機氣溶膠（如OOA（oxygenated organicaerosol，含氧有機氣溶膠）等，當使用該儀器測量結果與PMF（主因子分析法）結合解析時，可以獲得更多的一次與二次氣溶膠的來源貢獻。但由於AMS在測量過程中僅可以測量有限的集中顆粒物化學成分，且無法準確確定顆粒物的具體組分（如單項有機顆粒物組分以及難熔組分），因此該方法難以準確獲得足夠的組分數據（如元素成分等），極大的限制了源解析的準確度，其解析的結果也無法反應大氣顆粒物的準確來源。

發明內容

專利目的

該發明的目的是提供一種快速高效、操作性強、總體運行成本低的基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法。

技術方案

《一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法》其包括以下步驟：

1）利用線上測量方法直接對目標大氣顆粒物進行線上測量，得到顆粒物線上成分數據和單顆粒線上質譜數據；利用離線膜採樣方法對目標大氣顆粒物進行採樣後得到膜樣品，並利用離線測量方法對膜樣品的成分進行離線測量，得到分粒徑的顆粒物離線成分數據；

2）使用YAADA軟體包對單顆粒線上質譜數據進行初步整理，得到不同時間解析度下和不同粒徑下的單顆粒化學成分數據；利用顆粒物線上成分數據和分粒徑的顆粒物離線成分數據對不同時間解析度下的單顆粒化學成分數據進行定量，得到不同時間解析度下的量化係數庫；利用分粒徑的顆粒物離線成分數據對不同粒徑下的單顆粒化學成分數據進行定量，得到不同粒徑下的量化係數庫，由不同時間解析度下和不同粒徑下的量化係數庫得到定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據；

3）分別利用自適應共振神經元網路分類方法和K均值分類方法對步驟1）中的單顆粒線上質譜數據進行分類，建立基於自適應共振神經元網路分類方法和基於K均值分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣；根據步驟2）中定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據，利用PMF模型對目標大氣顆粒物進行受體源解析，得到基於PMF模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣；根據步驟2）中定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據和目標區域大氣環境顆粒物已知的源譜數據，利用CMB模型對目標大氣顆粒物進行受體源解析，得到基於CMB模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣；

4）利用基於PMF模型和基於CMB模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣對基於自適應共振神經元網路分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣進行對比驗證，並利用基於PMF模型和基於CMB模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣對基於K均值分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣進行對比驗證；分別考察基於自適應共振神經元網路分類方法和K均值分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣的合理性和相似度，將顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣的合理性和相似度相對較高的分類方法確定為最優分類方法，得到基於最優分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣；

5）將基於PMF模型和基於CMB模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣分別與基於最優分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣進行最佳化組合，得到最佳化後的顆粒物源解析結果，實現針對污染過程的顆粒物來源解析。

所述步驟1）中，分別使用顆粒物線上離子色譜分析儀、顆粒物線上有機碳元素碳分析儀和顆粒物線上重金屬元素分析儀對目標大氣顆粒物的離子成分、碳成分和重金屬元素成分直接進行線上測量，得到顆粒物線上成分數據；利用單顆粒飛行時間質譜方法，使用線上單顆粒氣溶膠質譜儀直接對目標大氣顆粒物的粒徑和成分信息進行測量，得到包含顆粒物粒徑和成分的單顆粒線上質譜數據；利用離線膜採樣方法對目標大氣顆粒物進行採樣後得到膜樣品，並利用離子體質譜法分別對膜樣品的離子成分、碳成分和重金屬元素成分進行離線測量，得到目標大氣顆粒物分粒徑的離子成分、碳成分和重金屬元素的離線成分數據。

所述步驟2）中，通過以下步驟得到定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據：①使用YAADA軟體包對包含顆粒物粒徑和成分信息的單顆粒線上質譜數據進行初步整理，根據顆粒物線上成分數據的化學成分和分粒徑的顆粒物離線成分數據的粒徑大小，利用自適應共振神經元網路分類方法或離子示蹤法，對單顆粒的化學成分和粒徑大小進行歸類，得到不同時間解析度下和不同粒徑下的單顆粒化學成分數據；②將顆粒物線上成分數據和分粒徑的顆粒物離線成分數據與對應時間解析度的單顆粒化學成分數據進行對比分析，以顆粒物線上成分數據和分粒徑的離線成分數據為基準，建立對應時間解析度下的不同離子、碳元素和重金屬元素成分的量化係數庫；③將分粒徑的顆粒物離線成分數據和對應粒徑的單顆粒化學成分數據進行對比分析，以分粒徑的顆粒物離線成分數據為基準，建立對應粒徑下的不同離子、碳元素、重金屬元素的量化係數庫；④利用步驟②和③得到的對應時間解析度下的量化係數庫和對應粒徑下的量化係數庫分別對不同時間解析度下的單顆粒化學成分數據和不同粒徑下的單顆粒化學成分數據進行定量，得到定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據。

所述步驟2）中，單顆粒化學成分包括離子成分、有機碳成分、元素碳成分和重金屬元素成分。所述步驟3）中，獲得基於自適應共振神經元網路分類方法和基於K均值分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣以及基於PMF模型和基於CMB模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣，其包括以下步驟：①分別利用自適應共振神經元網路分類方法和基於K均值分類方法對單顆粒線上質譜數據進行分類，根據分類結果建立基於自適應共振神經元網路分類方法和基於K均值分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣；②根據定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據，利用PMF模型對目標大氣顆粒物的來源進行解析，得到基於PMF模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣；③根據定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據和目標區域大氣環境顆粒物已知的源譜數據，利用CMB模型對目標大氣顆粒物的來源進行解析，得到基於CMB模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣。

改善效果

《一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法》由於採取以上技術方案，其具有以下優點：

1、該發明由於利用單顆粒飛行時間質譜方法直接對目標大氣顆粒物的粒徑和成分信息進行測量，得到包含顆粒物粒徑和成分的單顆粒線上質譜數據，並通過顆粒物線上成分數據和分粒徑的顆粒物離線成分數據進行定量，最終基於解析度達分鐘級的單顆粒質譜數據進行受體源分析，因此該發明能夠實現快速、高效地對目標大氣顆粒物的來源進行解析。

2、該發明由於對目標大氣顆粒物的化學成分進行線上測量時採用顆粒物線上離子色譜分析儀、顆粒物線上有機碳元素碳分析儀和顆粒物線上重金屬元素分析儀，對目標大氣顆粒物的粒徑和成分信息進行測量時採用線上單顆粒氣溶膠質譜儀，對目標大氣顆粒物的化學成分進行離線測量時採用高效液相離子色譜分析儀、有機碳/元素碳分析儀和元素分析儀，因此該發明操作性強、總體運行成本低。

3、該發明由於利用PMF模型、CMB模型對定量後的多時間間解析度的單顆粒質譜數據進行受體源分析，並利用自適應共振神經元網路和K均值分類方法對單顆粒線上質譜數據進行分類，分別利用基於PMF模型和CMB模型的受體源分析結果對分類結果進行對比驗證，確定基於最優分類方法的顆粒物類型庫和時間濃度矩陣，並分別與基於PMF模型和CMB模型的顆粒物類型庫和時間濃度矩陣進行最佳化組合得到大氣顆粒物實時源解析結果，因此該發明能夠得到更加綜合、更為合理的源解析結果，從而為重污染過程應對提供技術支持。基於以上優點，該發明可以廣泛套用於大氣顆粒物污染控制中。

附圖說明

圖1是《一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法》實時源解析方法的流程圖。

附圖說明

權利要求

1.《一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法》其包括以下步驟：

2.如權利要求1所述的一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法，其特徵在於：所述步驟1）中，分別使用顆粒物線上離子色譜分析儀、顆粒物線上有機碳元素碳分析儀和顆粒物線上重金屬元素分析儀對目標大氣顆粒物的離子成分、碳成分和重金屬元素成分直接進行線上測量，得到顆粒物線上成分數據；利用單顆粒飛行時間質譜方法，使用線上單顆粒氣溶膠質譜儀直接對目標大氣顆粒物的粒徑和成分信息進行測量，得到包含顆粒物粒徑和成分的單顆粒線上質譜數據；利用離線膜採樣方法對目標大氣顆粒物進行採樣後得到膜樣品，並利用離子體質譜法分別對膜樣品的離子成分、碳成分和重金屬元素成分進行離線測量，得到目標大氣顆粒物分粒徑的離子成分、碳成分和重金屬元素的離線成分數據。

3.如權利要求1所述的一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法，其特徵在於：所述步驟2）中，通過以下步驟得到定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據：

①使用YAADA軟體包對包含顆粒物粒徑和成分信息的單顆粒線上質譜數據進行初步整理，根據顆粒物線上成分數據的化學成分和分粒徑的顆粒物離線成分數據的粒徑大小，利用自適應共振神經元網路分類方法或離子示蹤法，對單顆粒的化學成分和粒徑大小進行歸類，得到不同時間解析度下和不同粒徑下的單顆粒化學成分數據；

②將顆粒物線上成分數據和分粒徑的顆粒物離線成分數據與對應時間解析度的單顆粒化學成分數據進行對比分析，以顆粒物線上成分數據和分粒徑的離線成分數據為基準，建立對應時間解析度下的不同離子、碳元素和重金屬元素成分的量化係數庫；

③將分粒徑的顆粒物離線成分數據和對應粒徑的單顆粒化學成分數據進行對比分析，以分粒徑的顆粒物離線成分數據為基準，建立對應粒徑下的不同離子、碳元素、重金屬元素的量化係數庫；

④利用步驟②和③得到的對應時間解析度下的量化係數庫和對應粒徑下的量化係數庫分別對不同時間解析度下的單顆粒化學成分數據和不同粒徑下的單顆粒化學成分數據進行定量，得到定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據。

4.如權利要求2所述的一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法，其特徵在於：所述步驟2）中，通過以下步驟得到定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據：

5.如權利要求1或2或3或4所述的一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法，其特徵在於：所述步驟2）中，單顆粒化學成分包括離子成分、有機碳成分、元素碳成分和重金屬元素成分。

6.如權利要求1或2或3或4所述的一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法，其特徵在於：所述步驟3）中，獲得基於自適應共振神經元網路分類方法和基於K均值分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣以及基於PMF模型和基於CMB模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣，其包括以下步驟：

①分別利用自適應共振神經元網路分類方法和基於K均值分類方法對單顆粒線上質譜數據進行分類，根據分類結果建立基於自適應共振神經元網路分類方法和基於K均值分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣；

②根據定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據，利用PMF模型對目標大氣顆粒物的來源進行解析，得到基於PMF模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣；

③根據定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據和目標區域大氣環境顆粒物已知的源譜數據，利用CMB模型對目標大氣顆粒物的來源進行解析，得到基於CMB模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣。

7.如權利要求5所述的一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法，其特徵在於：所述步驟3）中，獲得基於自適應共振神經元網路分類方法和基於K均值分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣以及基於PMF模型和基於CMB模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣，其包括以下步驟：

實施方式

如圖1所示，《一種基於單顆粒質譜的大氣顆粒物實時源解析方法》包括以下步驟：

1）利用線上測量方法直接對目標大氣顆粒物進行線上測量，得到顆粒物線上成分數據以及包含顆粒物的粒徑和成分信息的單顆粒線上質譜數據；利用離線膜採樣方法對目標大氣顆粒物進行採樣後得到膜樣品，並利用離線測量方法對膜樣品的成分進行離線測量，得到分粒徑的顆粒物離線成分數據。

利用線上測量方法對目標大氣顆粒物直接進行測量，分別使用顆粒物線上離子色譜分析儀、顆粒物線上有機碳元素碳分析儀和顆粒物線上重金屬元素分析儀對目標大氣顆粒物的離子成分、碳（有機碳和元素碳）成分和重金屬元素成分等化學成分進行線上測量，得到目標大氣顆粒物離子成分、碳成分和重金屬元素的線上成分數據，其具體測量過程為：

（1）採用荷蘭生產的半連續測量氣體和氣溶膠（即顆粒物）中可溶離子成分的顆粒物線上離子色譜分析儀MARGAADI2080對目標大氣顆粒物進行採樣測量，並對目標大氣顆粒物的離子成分進行線上測量，其包括以下步驟：

①MARGAADI2080型線上離子色譜分析儀利用氣體擴散性質，通過SJAC（蒸汽噴射顆粒物收集器）直接對目標區域的大氣顆粒物進行採樣，得到目標大氣顆粒物樣品。

②MARGAADI2080型線上離子色譜分析儀對目標大氣顆粒物樣品進行離子色譜分析，得到目標大氣顆粒物的可溶性SO₄、NO₃、NH₄、Cl、K、Na、Ca和Mg等陰、陽離子組分的小時濃度數據。

（2）採用美國生產的sunset線上大氣氣溶膠有機碳/元素碳分析儀對目標大氣顆粒物進行採樣測量，並對目標大氣顆粒物的OC（Organic Carbon有機碳）和EC（Elemental Carbon元素碳）成分進行線上測量，其包括以下步驟：

①sunset線上大氣氣溶膠有機碳/元素碳分析儀直接對目標區域的大氣顆粒物進行採樣，將目標大氣顆粒物的樣品收集至濾紙上。

②基於顆粒物樣品在低溫度下受熱釋放OC、高溫度下受熱釋放EC的原理，用670納米雷射全程照射目標大氣顆粒物樣品使之升溫，監測升溫過程中反射光強（或透射光強）的變化，用670納米雷射的初始光強作為參照，確定OC和EC的分離點，將OC和EC進行分離。

③分離出的OC和EC分別通過轉化爐轉化生成CH₄。

④生成的CH₄進入FID（Flame Ionization Detector火焰離子檢測器）進行定量測定，得到目標大氣顆粒物樣品中OC和EC的濃度。

⑤根據對目標大氣顆粒物樣品的採樣時間和目標大氣顆粒物樣品的累計體積，計算得到目標大氣顆粒物樣品中OC和EC的小時濃度數據。

（3）採用美國生產的Xact625重金屬線上分析儀對目標大氣顆粒物的重金屬元素進行採樣，並對目標大氣顆粒物進行線上測量，其包括以下步驟：

①Xact625重金屬線上分析儀直接對將目標區域的大氣顆粒物進行採樣，將目標大氣顆粒物樣品收集至濾帶上，通過濾帶傳送至Xact625重金屬線上分析儀的分析部分。

②基於不同重金屬元素在X射線照射下會釋放不同波長的螢光射線的原理，用螢光X射線照射目標大氣顆粒物樣品，通過對不同射線強度的檢測實現對目標大氣顆粒物樣品中重金屬元素的定量分析。

③根據對目標大氣顆粒物樣品的採樣時間和目標大氣顆粒物樣品的累計體積，計算得到目標大氣顆粒物樣品中鉀、鈣、釩、鉻、錳、鐵、鈷和鎳等重金屬元素的小時濃度數據。

利用單顆粒飛行時間質譜方法，使用SPAMS（Single Particle Aerosol Mass Spectrometer，線上單顆粒氣溶膠質譜儀，05系列）直接對目標大氣顆粒物的粒徑和成分信息進行測量，得到包含顆粒物粒徑和成分的單顆粒線上質譜數據，其具體過程為：

①使用SPAMS直接對目標區域的大氣顆粒物進行採樣。

②SPAMS由切割頭、空氣動力學透鏡、測徑雷射、電離雷射、質譜檢測器和數據採集器構成，切割頭對目標大氣顆粒物樣品中的顆粒物進行篩選，篩選出的粒徑小於2.5微米的顆粒物進入一組空氣動力學透鏡後被聚焦成一束顆粒。

③基於不同粒徑顆粒物通過兩束雷射的飛行時間不同的原理，被聚焦的一束顆粒經過兩束532納米測徑雷射後得到顆粒物的粒徑信息。

④測徑後的顆粒束繼續飛行至電離區域，此處通過266納米的電離雷射解析電離顆粒物，在質譜檢測區由雙極探測器對顆粒進行化學成分分析，得到每個被檢測顆粒的化學成分信息。

⑤數據採集器對每個被檢測顆粒的粒徑信息及化學成分信息進行整理，得到包含顆粒物粒徑及成分的單顆粒線上質譜數據。

利用離線膜採樣方法對目標大氣顆粒物進行採樣，得到膜樣品；並利用離子色譜法、熱光法和ICP-MS（Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry，電感耦合電漿質譜）法分別對膜樣品的離子成分、碳成分和重金屬元素成分進行離線測量，得到目標大氣顆粒物分粒徑的離子成分、碳成分和重金屬元素的離線成分數據，其具體測量過程為：

（1）採用日本島津公司生產的LC-20AD型高效液相離子色譜分析儀，利用離子色譜法對膜樣品的離子成分進行離線測量，僅以陰離子為例（對陽離子的測量步驟與之相同），其包括以下步驟：

①將膜樣品加水並進行超聲溶解，得到待測樣品溶液。

②用由中國計量科學研究院製備各個離子已知濃度的標準物質配置各個離子的標準溶液，根據已知濃度製作標準曲線，以作為處理數據的根據。

③LC-20AD型高效液相離子色譜分析儀由流動相傳送系統、色譜柱、電導檢測器和數據處理器組成，待測樣品溶液通過流動相傳送系統進入色譜柱進行分離，分離後的樣品溶液轉化為相應的高電導酸。

④高電導酸通過電導檢測器測定後轉變為相應酸型的陰離子，與標準溶液比較，通過保留時間、峰高或峰面積對樣品中的各個離子分別進行定性、定量分析。

⑤根據膜樣品的採樣體積得出目標區域的大氣顆粒物中陰離子的濃度。

（2）採用美國沙漠研究所（DRI）生產的DRI2001A型有機碳/元素碳分析儀，利用熱光法對膜樣品的碳成分進行離線測量，其包括以下步驟：

①將膜樣品放置在DRI2001A型有機碳/元素碳分析儀的分析區域。

②基於顆粒物樣品在低溫度下受熱釋放OC、高溫度下受熱釋放EC的原理，用633納米He-Ne雷射全程照射膜樣品使之升溫，監測升溫過程中反射光強（或透射光強）的變化。

③在無氧的條件下對膜樣品進行升溫，使膜樣品中的有機碳揮發，得到OC₁、OC₂、OC₃、OC₄。

④通入氦氧混合氣，通過在有氧條件下繼續對膜樣品進行升溫，使膜樣品中元素碳燃燒，得到EC₁、EC₂、EC₃。由於在無氧加熱時會使部分有機碳轉變為裂解碳，為檢測出裂解碳的生成量，用633納米He-Ne雷射全程照射膜樣品，監測加熱升溫過程中反射光強（或透射光強）的變化，以初始光強作為參照，確定OC和EC的分離點，從而得到OCP_yro的濃度。

⑤催化氧化爐將膜樣品釋放出的有機物質轉化生成CO₂，再將生成的CO₂還原成CH₄（甲烷），由火焰離子化檢測器（FID）對還原生成的CH₄進行定量檢測。

⑥根據IMPROVE協定將TOC（Total Organic Carbon，總有機碳）的濃度定義為OC₁+OC₂+OC₃+OC₄+OCP_yro，TEC（Total Element Carbon，總元素碳）的濃度定義為EC₁+EC₂+EC₃-OCP_yro，根據得到的OC₁、OC₂、OC₃、OC₄、EC₁、EC₂、EC₃和OCP_yro分別計算得到TOC和TEC的濃度。

⑦通過膜樣品的採樣體積計算得到膜樣品中OC和EC的濃度。

（3）採用日本島津公司生產的ICPE-9000元素分析儀，利用ICP-MS法對膜樣品的重金屬元素進行離線測量，其包括以下步驟：

①將的膜樣品通過酸融法或熔融法進行消解，得到待測樣品溶液。

②ICPE-9000元素分析儀由霧化器、電漿、分光器和CCD檢測器組成，將待測樣品溶液輸入ICPE-9000元素分析儀中經霧化器進行霧化。

③霧化後的待測樣品溶液噴入電漿中進行蒸發與原子化。

④通過分光器將蒸發與原子化後的待測樣品溶液色散為單色光，並將單色光轉化為光電流。

⑤CCD檢測器將光電流形式的光學影像轉換為數位訊號，得到相應譜線的強度信息；根據強度信息確定膜樣品中的重金屬元素組分，並計算得到各重金屬元素組分的濃度數據。

2）使用YAADA（Yet Another ATOFMS Data Analyzer）軟體包對包含顆粒物粒徑和成分信息的單顆粒線上質譜數據進行初步整理，得到不同時間解析度下的單顆粒化學成分數據和不同粒徑下的單顆粒化學成分數據；利用顆粒物線上成分數據和分粒徑的顆粒物離線成分數據對不同時間解析度下的單顆粒化學成分數據進行定量，得到不同時間解析度下的量化係數庫；利用分粒徑的顆粒物離線成分數據對不同粒徑下的單顆粒化學成分數據進行定量，得到不同粒徑下的量化係數庫，由不同時間解析度下的量化係數庫和不同粒徑下的量化係數庫得到定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據，其具體步驟包括：

①使用YAADA軟體包對包含顆粒物粒徑和成分信息的單顆粒線上質譜數據進行初步整理，根據顆粒物線上成分數據的化學成分和分粒徑的顆粒物離線成分數據的粒徑大小，利用ART-2a（自適應共振神經元網路）分類方法或離子示蹤法對單顆粒的化學成分和粒徑大小進行歸類，得到不同時間解析度下和不同粒徑下的單顆粒化學成分數據。

②將顆粒物線上成分數據以及分粒徑的顆粒物離線成分數據與對應時間解析度的單顆粒化學成分數據進行對比分析，以顆粒物線上成分數據和分粒徑的離線成分數據為基準，建立對應時間解析度下的不同離子、碳元素和重金屬元素等化學成分的量化係數庫。

③將分粒徑的顆粒物離線成分數據和對應粒徑的單顆粒化學成分數據進行對比分析，以分粒徑的顆粒物離線成分數據為基準，建立對應粒徑下的不同離子、碳元素、重金屬元素等化學成分的量化係數庫。

3）分別利用ART-2a（自適應共振神經元網路）和K-means（K均值）等分類方法對單顆粒線上質譜數據進行分類，建立基於不同分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣；根據定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據，利用PMF模型對目標大氣顆粒物進行受體源解析，得到基於PMF模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣；根據定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據和目標區域大氣環境顆粒物已知的源譜數據，利用CMB模型對目標大氣顆粒物進行受體源解析，得到基於CMB模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣。其具體步驟包括：

①分別利用ART-2a和K-means等分類方法對單顆粒線上質譜數據進行分類，根據分類結果建立基於ART-2a分類方法和基於K-means分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣。

②根據定量後的多時間解析度的單顆粒質譜數據，利用PMF（Positive Matrix Factorization，正交矩陣因子分析）模型對目標大氣顆粒物的來源進行解析，得到基於PMF模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣。

③根據目標區域大氣環境顆粒物已知的源譜數據，利用CMB（chemical mass balance，化學質量平衡模型）模型對目標大氣顆粒物的來源進行解析，得到基於CMB模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣。

4）利用基於PMF模型和基於CMB模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣對基於ART-2a分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣進行對比驗證，並利用基於PMF模型和基於CMB模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣對基於K-means分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣進行對比驗證。分別考察基於ART-2a分類方法和基於K-means分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣的合理性和相似度，將顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣的合理性和相似度相對較高的分類方法確定為最優分類方法，得到基於最優分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣。

5）將基於PMF模型和基於CMB模型的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣分別與基於最優分類方法的顆粒物類型庫和顆粒物時間濃度矩陣進行最佳化組合，得到最佳化後的大氣顆粒物實時源解析結果，實現針對污染過程的顆粒物來源實時解析。

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