摘要
将高分辨、高灵敏的扫描核探针(SNM)技术与人工神经网络(ANN)模式识别方法相结合,以单个气溶胶颗粒物化学表征为基础,开展大气气溶胶源识别与解析的新方法研究。摸索出单颗粒气溶胶SNM靶样的制备方法。建立了SNM多站多参量分析模式的数据获取系统和分析条件。用SNM测定了单个大气气溶胶粒子的元素谱特征。基于标准的误差反向传输神经网络算法,建立ANN模式识别系统,直接对单个气溶胶粒子的SNM分析能谱模式进行识别,判别其来源,计算源的贡献率。将建立的方法初步应用于上海市大气PM10源识别与解析研究。结果表明该方法解析能力强,解析结果客观,具有查找未知污染源、解析低浓度污染源的特点。
A new method combining the scanning nuclear microprobe (SNM) with the pattern recognition of artificial neural network (ANN) was studied for the source identification and apportionment of aerosol particles. A technique of preparing of single aerosol particle sample was developed. A multi-station and multi-parameter data system for SNM was set up. A ANN program package was used for the source identification and apportionment of aerosol particles based on the Micro-PIXE spectra. The new method was preliminarily applied to the PM10 aerosol particles in the atmosphere of Shanghai city.
出处
《核技术》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第1期27-34,共8页
Nuclear Techniques
基金
中国科学院创新工程项目(KJCX2-SW-N01)和国家自然科学基金项目(19935020)共同资助
关键词
气溶胶
大气颗粒物
扫描核探针
人工神经网络
PM10
Aerosol particle, Atmospheric particulate matter, Scanning nuclear microprobe, Artificial neural network, PM10