一种评价气溶胶采样器的气体到液体采样效率的方法技术

本发明专利技术涉及气溶胶测量技术领域，尤其涉及一种评价气溶胶采样器的气体到液体采样效率的方法。所述方法包括以下步骤：利用液体吸收法将气溶胶测试样本进行气溶胶测试样本液体转换，生成调节气溶胶液体参照数据；根据调节气溶胶液体参照数据进行液体图像灰度值数据提取及对应序列的数据整合，生成气溶胶转化含量参照数据；利用随机森林算法与气溶胶转化含量参照数据进行液体灰度值与气溶胶含量关系的数学模型建立，生成气溶胶转化含量预测模型；将划分气溶胶液体图像数据传输至气溶胶转化含量预测模型进行气溶胶采样器的气溶胶含量预测，生成划分气溶胶含量预测数据。本发明专利技术实现对气溶胶采样器的采用效率精准量化评价。实现对气溶胶采样器的采用效率精准量化评价。实现对气溶胶采样器的采用效率精准量化评价。

【技术实现步骤摘要】
一种评价气溶胶采样器的气体到液体采样效率的方法


[0001]本专利技术涉及气溶胶测量
，尤其涉及一种评价气溶胶采样器的气体到液体采样效率的方法。

技术介绍

[0002]气溶胶是指悬浮在气体介质中的液体或固体粒子，其包含了悬浮的固相或液相及周围的气体介质。气溶胶普遍存在于自然环境中，道路尘、大气云团、焊接烟尘、电厂烟雾、香烟烟雾、气泡破裂产生的微粒都属于气溶胶粒子。气溶胶颗粒物对空气质量、气候变化以及人类健康产生影响，因此准确有效地采集气溶胶样本至关重要。然而，传统的评价气溶胶采样器的气体到液体采样效率的方法是通过采集样本在显微镜下观察，观察过程过于繁琐，量化和验证气溶胶颗粒物转移到样本中的过程并不精准。

技术实现思路

[0003]基于此，本专利技术提供一种评价气溶胶采样器的气体到液体采样效率的方法，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]为实现上述目的，一种评价气溶胶采样器的气体到液体采样效率的方法，包括以下步骤：步骤S1：获取气溶胶测试样本；根据液体吸收法将气溶胶测试样本进行液体转换，并进行液体容量调节的数据采集，生成调节气溶胶液体参照数据；步骤S2：利用电子监控设备对调节气溶胶液体参照数据进行实时图像数据采集，生成实时气溶胶液体图像参照数据；对实时气溶胶液体图像参照数据进行灰度值数据提取，生成气溶胶液体参照灰度值数据；根据气溶胶液体参照灰度值数据与调节气溶胶液体参照数据进行对应序列的数据整合，生成气溶胶转化含量参照数据；步骤S3：利用随机森林算法对气溶胶转化含量参照数据进行液体灰度值
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气溶胶含量关系的数学模型构建，以生成气溶胶转化含量预测模型；步骤S4：利用气溶胶采样器对气溶胶测试样本进行气液转换，并进行液体图像数据采集，生成划分气溶胶液体图像数据；对划分气溶胶液体图像数据进行液体图像的灰度值数据提取，并传输至气溶胶转化含量预测模型进行气溶胶采样器的气溶胶含量预测，生成划分气溶胶含量预测数据；步骤S5：对划分气溶胶含量预测数据进行气溶胶转化效率计算，生成气溶胶采样器的划分气液转化采样效率；步骤S6：根据划分气液转化采样效率进行环境差异的气溶胶采样器采样效率方案设计，生成气溶胶采样器采样效率方案。
[0005]本专利技术利用液体吸收法将气溶胶样本转换为液体形式，可以模拟气溶胶在液体中的行为，这样的转换允许更深入地研究气溶胶在不同状态下的性质，例如在液体中的分布、浓度变化等，通过与实际气溶胶样本液体转换的比较，可以验证吸收法的准确性和可靠性。
在进行气溶胶液体转换的同时，生成了参照样本数据，其中包含了不变液体容量的测试样本，这些参照样本数据可用作后续分析的基准，用于评价液体吸收法对气溶胶转换的影响，比较调节气溶胶液体参照数据与实际样本液体数据，可以识别转换过程中的误差和偏差。利用实时监测技术，将气溶胶液体状态的动态变化转化为可量化的图像灰度值数据，再通过与参照数据进行比对，确定液体中气溶胶的分布情况，从而实现了定量化的气溶胶转化含量参照数据的生成，从实时气溶胶液体图像参照数据中提取液体图像的灰度值数据，实质上是在数值上刻画了气溶胶在液体中的分布和浓度变化，更加深入地分析了气溶胶在液体中的特性，为后续步骤中的模型建立和效率计算提供了坚实的基础。通过利用随机森林算法，将气溶胶转化含量参照数据与液体图像的灰度值数据相结合，构建了一种数学模型，即气溶胶转化含量预测模型，将视觉特征（液体图像的灰度值）与实际气溶胶含量之间的关系进行了抽象和映射，形成了一个可用于预测气溶胶含量的工具，将视觉数据与实际含量数据连接起来，通过随机森林算法，从复杂的关系中提取出对气溶胶含量影响的重要特征，随机森林作为一种强大的机器学习算法，能够处理多维、非线性的关系，有效地捕捉数据之间的复杂联系，通过在此模型中引入气溶胶转化含量参照数据，使模型更加准确地理解图像数据与含量之间的映射规律，从而实现了数据的智能分析和预测能力。将划分气溶胶液体图像数据传输至预测模型，通过模型的计算和分析，获得了实际气溶胶含量的预测值，不仅能够验证模型的实际效用，还可以为后续的效率计算提供必要的数据。根据预设的环境数据进行数据划分，针对不同的环境条件生成划分气溶胶液体图像数据，能够考虑到不同环境下气溶胶的特性变化，使评价更加具有实际应用的针对性。基于划分气溶胶含量预测数据，对气溶胶转化效率进行了定量化计算，能够在数值上表征气溶胶在液体中的捕集效率，从而为采样器性能提供了客观的量化评价指标。通过将预设的环境数据纳入计算，划分气液转化采样效率能够综合考虑不同环境条件对采样效率的影响，有助于制定更加全面且适应性强的采样效率方案，使采样器在不同情境下表现出更好的性能。计算得到的划分气液转化采样效率可以帮助识别气液转化过程中的问题和潜在优化空间，如果效率较低，可以通过分析环境因素、预测模型的准确性等来寻找改进方法，进一步优化气溶胶采样效率。利用划分气液转化采样效率针对不同环境条件（如空气质量、湿度、温度等）制定个性化的气溶胶采样器采样效率方案，通过对环境因素的综合考虑，能够使采样效率在不同情况下都能达到最优。通过划分气液转化采样效率方案，能够识别在特定环境条件下可能存在的采样效率低下的情况，通过针对性的采样方案设计，可以优化采样器的工作参数，提高气溶胶的捕集效率，从而更好地满足实际应用需求。
[0006]优选地，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：获取气溶胶测试样本；步骤S12：根据液体吸收法将气溶胶测试样本进行测试样本液体转换，生成气溶胶参照液体；步骤S13：根据预设的液体调节容量数据对气溶胶参照液体进行液体容量调节的参照样本数据采集，生成调节气溶胶液体参照数据。
[0007]本专利技术获取气溶胶测试样本，提供了实际的气溶胶样本数据作为评价的基础，使得后续步骤的参照样本与气溶胶采样器的结果有相同对比试验数据，能够确保评价结果与真实情况更接近。使用液体吸收法将气溶胶样本转换为液体状态，模拟了气溶胶在液体中
的行为，这种转换使得气溶胶样本的特性更容易在实验室环境中进行研究和分析，为后续步骤提供了可控的实验条件。通过对气溶胶参照液体进行不变液体容量的改变，生成了调节气溶胶液体参照数据，有助于建立一种参照标准，用于后续分析中比较和校准液体吸收法的效果，还能够在模拟不同条件下的转化效率，从而为评价方法的多样性和应用范围提供了基础。
[0008]优选地，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：利用电子监控设备对调节气溶胶液体参照数据进行实时图像数据采集，生成实时气溶胶液体图像参照数据；步骤S22：对实时气溶胶液体图像参照数据进行参照样本的液体图像灰度值数据提取，生成气溶胶液体参照灰度值数据；步骤S23：对气溶胶液体参照灰度值数据进行液体容量差别的数据划分，生成分级气溶胶液体参照灰度值数据；步骤S24：根据分级气溶胶液体参照灰度值数据与调节气溶胶液体参照数据进行对应序列的数据整合，生成气溶胶转化含量参照数据。
[0009]本专利技术利用电子监控设备实时采集调节气溶胶液体参照数据的图像，这样的操作实现了对气溶胶液体状态的实时监测，实时图像数据捕获了气溶本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种评价气溶胶采样器的气体到液体采样效率的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取气溶胶测试样本；根据液体吸收法将气溶胶测试样本进行液体转换，并进行液体容量调节的数据采集，生成调节气溶胶液体参照数据；步骤S2：利用电子监控设备对调节气溶胶液体参照数据进行实时图像数据采集，生成实时气溶胶液体图像参照数据；对实时气溶胶液体图像参照数据进行灰度值数据提取，生成气溶胶液体参照灰度值数据；根据气溶胶液体参照灰度值数据与调节气溶胶液体参照数据进行对应序列的数据整合，生成气溶胶转化含量参照数据；步骤S3：利用随机森林算法对气溶胶转化含量参照数据进行液体灰度值
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气溶胶含量关系的数学模型构建，以生成气溶胶转化含量预测模型；步骤S4：利用气溶胶采样器对气溶胶测试样本进行气液转换，并进行液体图像数据采集，生成划分气溶胶液体图像数据；对划分气溶胶液体图像数据进行液体图像的灰度值数据提取，并传输至气溶胶转化含量预测模型进行气溶胶采样器的气溶胶含量预测，生成划分气溶胶含量预测数据；步骤S5：对划分气溶胶含量预测数据进行气溶胶转化效率计算，生成气溶胶采样器的划分气液转化采样效率；步骤S6：根据划分气液转化采样效率进行环境差异的气溶胶采样器采样效率方案设计，生成气溶胶采样器采样效率方案。2.根据权利要求1所述的评价气溶胶采样器的气体到液体采样效率的方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：获取气溶胶测试样本；步骤S12：根据液体吸收法将气溶胶测试样本进行测试样本液体转换，生成气溶胶参照液体；步骤S13：根据预设的液体调节容量数据对气溶胶参照液体进行液体容量调节的参照样本数据采集，生成调节气溶胶液体参照数据。3.根据权利要求2所述的评价气溶胶采样器的气体到液体采样效率的方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：利用电子监控设备对调节气溶胶液体参照数据进行实时图像数据采集，生成实时气溶胶液体图像参照数据；步骤S22：对实时气溶胶液体图像参照数据进行参照样本的液体图像灰度值数据提取，生成气溶胶液体参照灰度值数据；步骤S23：对气溶胶液体参照灰度值数据进行液体容量差别的数据划分，生成分级气溶胶液体参照灰度值数据；步骤S24：根据分级气溶胶液体参照灰度值数据与调节气溶胶液体参照数据进行对应序列的数据整合，生成气溶胶转化含量参照数据。4.根据权利要求3所述的评价气溶胶采样器的气体到液体采样效率的方法，其特征在于，步骤S22包括以下步骤：步骤S221：利用高斯滤波对实时气溶胶液体图像参照数据进行数据降噪处理，生成降噪气溶胶液体图像参照数据；步骤S222：对降噪气溶胶液体图像参照数据进行三原色数据采集，生成降噪气溶胶液
体图像参照数据的三原色数据；步骤S223：利用加权平均法对三原色数据进行色彩加权平均处理，生成色彩加权平均数据；步骤S224：根据色彩加权平均数据对降噪气溶胶液体图像数据进行气溶胶液体图像参照数据的灰度值转换，生成气溶胶液体参照灰度值数据。5.根据权利要求4所述的评价气溶胶采样器的气体到液体采样效率的方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：步骤S31：利用随机森林算法建立气溶胶转化含量与气溶胶液体颜色灰度值的映射关系，生成初始气溶胶转化含量预测模型；步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：周蕾，刘旭，胡秋实，田胜男，王昕桐，许铭成，陈婷婷，程方圆，许新潮，赵凯璐，郭志浩，董大千，孙宇峰，
申请(专利权)人：张家港长三角生物安全研究中心，
类型：发明
国别省市：