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公开(公告)号：CN118050289A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410054881.9
申请日：2024-01-15
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明公开了一种大气颗粒物呼吸暴露风险来源解析方法，其基于重金属生物可利用性粒径分布，结合各元素以及重金属相关的源标识信息，识别大气颗粒物及重金属来源，量化各来源在各个粒径段对重金属生物可利用浓度的贡献值，评估分粒径大气颗粒物重金属在人体肺部区域的沉积效率，评估各来源在各粒径段健康风险的贡献，从而完成分粒径大气颗粒物重金属呼吸暴露风险来源解析，如此，解析结果更精确。
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公开(公告)号：CN110361304B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN201910536561.6
申请日：2019-06-20
Applicant: 南开大学
IPC: G01N15/00
Abstract: 基于PMF3模型和AMS数据估算不同生成路径对颗粒物中二次无机粒子贡献的方法。包括：利用在线监测仪器监测的高粒径时间分辨率二次无机粒子浓度，处理后输入到因子分析模型；利用输入的受体数据和归一化的实测源成分谱计算出实际因子贡献，通过各输出矩阵以及气象条件等信息判别各因子生成路径，从而估算不同生成路径对颗粒物中二次无机粒子的影响。本发明提供的二次无机粒子生成路径识别方法，可以充分挖掘AMS在线数据粒径信息，利用数据实地观测、模型模拟计算的方法，识别出污染期间浓度贡献较大的二次无机粒子中主要组分的生成路径，估算这些路径对二次无机粒子的贡献，对研究二次粒子的生成与防控具有指导意义，具有很好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN108956881A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810778540.0
申请日：2018-07-16
Applicant: 南开大学
CPC classification number: G01N33/0004 , G01N15/02 , G01N33/0062 , G01N2033/0068 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及SDABB源解析方法、系统、终端设备及计算机可读存储介质，其中方法包括以下步骤，步骤一：采集分析大气颗粒物污染源类，识别大气颗粒物污染源类中的标识组分；步骤二：计算标识组分的粒径分布；步骤三：采集并分析环境颗粒物污染源类中的组分；步骤四:利用“多源谱矩阵嵌套平行因子分析”三维因子分析模型计算环境颗粒物组分浓度矩阵，并将步骤二中获得的源类标识组分的粒径分布纳入算法中，得到源谱矩阵和源贡献矩阵，识别源类并定量源类贡献。本发明的有益效果：将大气颗粒物源类中标识组分粒径分布纳入三维因子分析源解析方法，得到的结果更符合颗粒物来源粒径分布的物理意义，提高源解析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN107871210B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201711068069.8
申请日：2017-11-03
Applicant: 南开大学 , 天津双允环保科技有限公司
Abstract: 本发明提供一种大气环境容量核算方法，设定分阶段环境保护目标，以一种污染物环境浓度达到所述分阶段环境保护目标为约束条件，结合污染物总量减排指标要求，设定不同减排情景，利用空气质量模型及受体模型进行环境效果模拟，核算满足环境质量目标和总量减排指标的大气污染物的允许排放总量。本发明的有益效果是综合考虑不同季节的气象资源、各行业生产特点及污染源排放方式、未来发展规划等因素的动态变化，实现大气环境容量资源的优化配置；确定各行业排放绩效标准能代表目前的先进技术水平，促使其改革工艺，向着节能低排、清洁生产的方向发展；考虑污染物源头控制和末端治理，力求在满足环境目标的基础上，具有经济技术可行性和可操作性。
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公开(公告)号：CN108052486B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201711252425.1
申请日：2017-12-01
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提供基于颗粒物无机组分和有机标识物的精细化源解析方法，包括：采集颗粒物样本；测定颗粒物样本中的无机组分和有机组分的含量；根据得到的无机组分含量数据，利用因子分析模型对颗粒物受体进行源解析，得到源谱矩阵和源贡献矩阵；计算有机组分含量与源贡献矩阵的相关系数R1，根据相关系数R1筛选有机组分，识别为有机标识；根据有机标识和无机组分的含量数据，利用因子分析模型对颗粒物受体进行精细化源解析，得到源谱矩阵和源贡献矩阵。该源解析方法利用颗粒物中有机组分与无机组分的关系，以及与无机组分解析贡献的关系，识别有机标识物，对常规组分与有机标识物结合进行精细解析，满足大气颗粒物污染管理对源解析的精细化需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108802262B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201810627097.7
申请日：2018-06-19
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提供基于多组分在线监测数据与因子分析模型联用的目标因子转换‑PMF耦合算法。包括：在线数据的输入，构建多组分在线数据，输入到因子分析模型；模型参数设置，选择因子个数，设置模型参数；确定实测源成分谱，并将实测源成分谱归一化；实际源贡献的计算，利用输入的受体数据和归一化的实测源成分谱计算出源贡献；模型计算与目标因子替换，模型经计算得到初始的因子成分谱和因子贡献，用归一化的实测源谱和实际源贡献对其替换；拉伸计算，在替换后的基础上进行拉伸操作，得到最终计算结果。本发明提供的目标因子转换‑PMF耦合算法能实现因子分析模型计算中拉伸计算功能的自动化，具有很好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN111368401A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010105013.0
申请日：2020-02-20
Applicant: 南开大学
Abstract: 一种污染源的溯源方法和装置，构造用于气象模拟的猜测场；获取待检测地区的地形信息和待检测地区的排放源清单；获取待检测地区的排放源成分谱数据；根据所述地形信息、所述排放源清单和所述排放源成分谱数据，基于源追踪模型，对污染源进行溯源分析。由于在溯源过程中增加了更为准确的待检测地区的排放源成分谱数据，从而能够大大提高一次污染源的标识度，得到更精细化的源解析结果，为空气质量的防控提供有力的数据保障。
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公开(公告)号：CN110807567A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910858694.5
申请日：2019-09-11
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提供了一种基于周期分析和滤波技术的污染减排效果评估方法，包括如下步骤，1)气象要素的选择及时间序列分解；选择KZ滤波或小波变换，将选择的气象因子的时间序列分解；2)污染物浓度与气象因子之间的关系建模；利用BP神经网络，分别就短期分量尺度和基线尺度，建立气象因子与污染物浓度之间的关系模型；3)基于气象调整的污染物浓度时间序列重建；4)通过比较重建前后的污染物浓度时间序列变化，反映出气象因素对污染控制有效性的影响。本发明实现了将混杂在污染物浓度中的气象信息与污染源信息分离，而后分别估算污染源变化和气象条件二者对环境质量的影响程度。可以实现污染减排效果的定量评估。
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公开(公告)号：CN110361304A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910536561.6
申请日：2019-06-20
Applicant: 南开大学
IPC: G01N15/00
Abstract: 基于AMS数据估算不同生成路径对颗粒物中二次无机粒子影响的方法。包括：利用在线监测仪器监测的高粒径时间分辨率二次无机粒子浓度，处理后输入到因子分析模型；利用输入的受体数据和归一化的实测源成分谱计算出实际因子贡献，通过各输出矩阵以及气象条件等信息判别各因子生成路径，从而估算不同生成路径对颗粒物中二次无机粒子的影响。本发明提供的二次无机粒子生成路径识别方法，可以充分挖掘AMS在线数据粒径信息，利用数据实地观测、模型模拟计算的方法，识别出污染期间浓度贡献较大的二次无机粒子中主要组分的生成路径，进而估算这些路径对二次无机粒子的影响，对研究二次粒子的生成与防控具有指导意义，具有很好的推广应用前景。
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公开(公告)号：CN109085291A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810851472.6
申请日：2018-07-30
Applicant: 南开大学
IPC: G01N33/00
CPC classification number: G01N33/0062
Abstract: 本发明提供了缺失组分迭代反演标定嵌套—PMF源解析算法。包括：利用在线监测仪器构建多组分在线数据，输入到正定因子矩阵分解模型(PMF)；选择因子个数，设置模型计算参数；进行模型计算，提取因子，计算各因子贡献；结合实测源成分谱、因子成分谱和因子贡献，反算受体Si和Al，分别获得Si和Al的重构受体数据以及重构受体矩阵X1；将重构受体矩阵X1重新输入到模型中进行计算，得到新的因子谱和因子贡献，结合实测源成分谱反算受体Si和Al，获得Si和Al的重构受体数据以及重构受体矩阵X2；重复上述步骤直至得到满足限制条件的重构受体数据。本发明提供的缺失组分迭代反演标定嵌套—PMF源解析算法能一定程度还原实际受体数据，提高模型计算的准确性。
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