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作 者:李晓林[1] 朱节清[1] 郭盘林[1] 王基庆[1] 陆荣荣[1] 裘惠源[1] 李铭尧[1] 姜达[1] 王永其[1] 周涛[1] 李燕[1] 张桂林[1]
机构地区:[1]中国科学院上海原子核研究所,上海201800
出 处:《核技术》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
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.
关 键 词:气溶胶 大气颗粒物 扫描核探针 人工神经网络 PM10
分 类 号:X830.1[环境科学与工程—环境工程]
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