公开(公告)号：CN107978368B

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN201711251113.9

申请日：2017-12-01

Applicant: 南京大学

Inventor： 李慧明 ,  王金花 ,  钱新 ,  刘雪梅 ,  冷湘梓 ,  许悦

IPC: G16H50/30

Abstract: 本发明提供的一种基于金属SBET的降尘中重金属健康风险评估方法，属于健康风险评估技术领域，先对大气中降尘进行取样及预处理，根据食物摄入、呼吸吸入和皮肤接触三种途径进入人体的灰尘直径将降尘样品分为三组，分别对其进行重金属总含量浓度的计算和重金属生物有效性的提取，根据得到的数据先进行重金属暴露剂量的计算，然后分别对三种途径中的重金属进入人体的健康风险进行评估。总之，本发明提供了一种操作方便、评估科学、误差小的风险评估方法，为人们对降尘中重金属的致癌风险进行评估预防。

公开(公告)号：CN107121650A

公开(公告)日：2017-09-01

申请号：CN201710308435.6

申请日：2017-05-04

Applicant: 南京大学

Inventor： 李慧明 ,  钱新 ,  王金花 ,  王呈 ,  孙一轩 ,  冷湘梓

IPC: G01R33/12 ,  G01R33/16 ,  G01N21/73 ,  G06F19/00

CPC classification number: G01R33/1276 ,  G01N21/73 ,  G01R33/16 ,  G06F19/00

Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机技术的大气颗粒物重金属磁学评估方法，包括以下步骤：S1、大气颗粒物样品采集；S2、大气颗粒物磁学参数测试；S3、重金属提取及检测；S4、支持向量机模型构建；S5、模型误差评估；本发明使用磁学参数和气象数据作为输入因子，将大气颗粒物重金属浓度作为输出目标，构建大气重金属污染的磁学快速评估模型，未来可结合方便、快速的磁学测试方法，使用上述模型对城市区域内大气颗粒物重金属浓度进行较高精度的模拟和预测，避免了对颗粒物中重金属进行提取和检测等一系列复杂、耗时的操作过程。为环境磁学应用于城市大气颗粒物及重金属污染模拟提供了一个综合、创新的实践方向，也为我国城市大气重金属的监测和管理提供了重要参考。

公开(公告)号：CN108072597A

公开(公告)日：2018-05-25

申请号：CN201711210523.9

申请日：2017-11-28

Applicant: 南京大学

Inventor： 李慧明 ,  冷湘梓 ,  钱新 ,  王金花 ,  刘雪梅 ,  许悦

IPC: G01N15/06 ,  G06F17/50 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及对大气颗粒物PM2.5和PM10浓度监测方法的技术领域，具体是涉及一种基于支持向量机和树叶磁学的大气颗粒物浓度监测方法，所述方法的具体步骤如下：(1)树叶样品采集、(2)树叶磁学参数测试、(3)大气颗粒物浓度与树叶磁学参数的相关性分析、(4)支持向量机模型构建、(5)模型误差评估；本发明方法简便，采用大气颗粒物天然载体——树叶的磁学特征及支持向量机工具构建PM2.5和PM10浓度模拟模型，为环境磁学应用于城市大气颗粒物污染时空分布的模拟提供了一个新的实践方向，也为城市大气颗粒物重点污染区域识别及风险管理提供了重要参考。

公开(公告)号：CN108169316A

公开(公告)日：2018-06-15

申请号：CN201711380579.9

申请日：2017-12-20

Applicant: 南京大学

Inventor： 钱新 ,  许悦 ,  李慧明 ,  冷湘梓 ,  王金花 ,  刘雪梅

IPC: G01N27/62 ,  G01N21/73 ,  G01R33/12 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机和树叶磁学的大气重金属污染评估方法，包括以下步骤:S1:大气颗粒物样品采集；S2:树叶样品采集；S3:大气颗粒物重金属提取及分析；S4:树叶样品磁学参数测试；S5:支持向量机磁学模型构建；S6:模型误差评估；S7:模型实际应用。总之，本发明所提供的一种基于支持向量机和树叶磁学的大气重金属污染评估方法，搭建环磁学与重金属污染定量化评价的桥梁，拓展利用环境磁学评价大气污染的方法和技术；所构建的模型可用于城市大气颗粒物重金属污染水平的快速模拟和预测，进而识别、把握城市大气重金属污染状况和变化趋势，为大气重金属污染综合防控提供重要参考。

公开(公告)号：CN107978368A

公开(公告)日：2018-05-01

申请号：CN201711251113.9

申请日：2017-12-01

Applicant: 南京大学

Inventor： 李慧明 ,  王金花 ,  钱新 ,  刘雪梅 ,  冷湘梓 ,  许悦

IPC: G16H50/30

Abstract: 本发明提供的一种基于金属SBET的降尘中重金属健康风险评估方法，属于健康风险评估技术领域，先对大气中降尘进行取样及预处理，根据食物摄入、呼吸吸入和皮肤接触三种途径进入人体的灰尘直径将降尘样品分为三组，分别对其进行重金属总含量浓度的计算和重金属生物有效性的提取，根据得到的数据先进行重金属暴露剂量的计算，然后分别对三种途径中的重金属进入人体的健康风险进行评估。总之，本发明提供了一种操作方便、评估科学、误差小的风险评估方法，为人们对降尘中重金属的致癌风险进行评估预防。

公开(公告)号：CN107300550A

公开(公告)日：2017-10-27

申请号：CN201710476059.1

申请日：2017-06-21

Applicant: 南京大学

Inventor： 李慧明 ,  冷湘梓 ,  钱新 ,  王金花

IPC: G01N21/73 ,  G01N27/62 ,  G01N15/06 ,  G06N3/08

CPC classification number: G01N21/73 ,  G01N15/0656 ,  G01N27/62 ,  G01N2015/0693 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络模型预测大气重金属浓度的方法，包括以下步骤：1)典型小研究区域选择；2)研究区域气象数据获取；3)研究区域大气颗粒物浓度数据获取；4)研究区域大气颗粒物浓度数据检验；5)数据分析；6)模型构建；7)根据所构建的BP神经网络模型进行待估算区域大气颗粒物中重金属浓度预测。本发明借助BP神经网络以及各监测因子之间的响应关系建立起城市大气重金属的快速预测模型，从而对大气重金属的浓度进行评估，对我国城市大气重金属的污染防控提供了一种新思路，具有极其重要的现实意义。