[發明專利]基于在線多組分數據的目標因子轉換-PMF源解析方法

有效

• 申請號: 201810627097.7
• 申請日: 2018-06-19
• 公開（公告）號: CN108802262B
• 公開（公告）日: 2020-08-07
• 發明（設計）人: 史國良;董世豪;劉佳媛;馮銀廠
• 申請（專利權）人: 南開大學
• 主分類號: G01N30/96
• 分類號: G01N30/96;G01N15/06
• 代理公司: 天津耀達律師事務所 12223
• 代理人: 張耀

1.基于在線多組分數據的目標因子轉換-PMF源解析方法，其特征在于包括：

在線數據的輸入，利用在線監測儀器監測的顆粒物及其組分濃度，構建多組分在線數據，輸入到因子分析模型；

模型參數設置，選擇因子個數，設置模型計算參數；

確定實測源成分譜，并將實測源成分譜歸一化；

實際源貢獻的計算，利用輸入的受體數據和歸一化的實測源成分譜計算出源貢獻；

模型計算與目標因子替換，模型經計算得到初始的因子成分譜和因子貢獻，用歸一化的實測源譜和實際源貢獻對其替換，得到初始計算結果；

拉伸計算，在初始結果的基礎上進行拉伸操作，設置拉伸條件，得到最終的模型計算結果。

2.如權利要求1中所述的基于在線多組分數據的目標因子轉換-PMF源解析方法，其特征在于所述的在線數據的輸入，是基于不同儀器監測的顆粒物濃度及其化學組分在線監測數據構成的模型輸入數據，包括顆粒物濃度，水溶性離子，碳組分和元素濃度數據；

顆粒物濃度是指由顆粒物在線監測儀器測量的PM_2.5濃度；水溶性離子由在線離子色譜分析儀測量，包括NH₄⁺、Na⁺、K⁺、Ca²⁺、Mg²⁺、SO₄^2-、NO₃^-和Cl^-；碳組分由半連續OC/EC儀器測量，包括OC和EC；元素由重金屬在線分析儀監測，包括K、Ca、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、Ga、As、Se、Ag、Cd、Sn、Sb、Ba、Au、Hg、Tl、Pb和Bi組分。

3.如權利要求1中所述的基于在線多組分數據的目標因子轉換-PMF源解析方法，其特征在于所述的因子分析模型是multilinear engine-2，需要輸入因子分析模型的參數包括輸入數據的行、列數，提取的因子個數和模型計算的不確定性參數，模型計算之前，需要同時輸入這四個必要參數，同時設置與模型輸出文件有關參數，使得計算出的因子成分譜F₀為歸一化結果。

4.如權利要求1中所述的基于在線多組分數據的目標因子轉換-PMF源解析方法，其特征在于所述的實測源成分譜是與輸入數據對應的本地化源譜，將實測源譜進行歸一化，得到歸一化后的源譜F_實，使得每類源中各組分含量的平均值為1。

5.如權利要求1中所述的基于在線多組分數據的目標因子轉換-PMF源解析方法，根據公式G_實＝X*pinv(F_實’)，利用輸入受體數據X和實測源譜F_實計算出源貢獻矩陣G_實。

6.如權利要求1中所述的基于在線多組分數據的目標因子轉換-PMF源解析方法，其特征在于所述的目標因子轉換，是指模型計算后，用權利 要求4和權利 要求5中所述的F_實和G_實替換模型計算后得到初始的因子成分譜和因子貢獻，替換后的結果作為初始計算結果。

7.如權利要求1中所述的基于在線多組分數據的目標因子轉換-PMF源解析方法，其特征在于所述的拉伸計算要在初始計算結果的基礎上設置拉伸條件，拉伸計算時根據實際源譜情況和具體需求將F_實中每類源的標識組分固定，運行拉伸計算，最終得到模型計算結果。