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1  引言

    隨著人民生活水平的提高和對環境問題及健康問題的日益重視，室內空氣品質狀況受到越來越多的關注。室內空氣品質的測量與評估，傳統上采用分析化學方法和光譜分析方法。分析化學的方法一般需要在測量現場采集樣氣，帶回實驗室進行化學分析得到結果，而光譜分析需要專門的光譜儀，設備昂貴、操作復雜、不便攜帶，而且采樣分析速度慢，無法實現實時的空氣品質測量。為了克服以上缺點，本文提出了基于金屬氧化物氣體傳感器陣列的室內空氣品質綜合指數算法，并設計了室內空氣品質監控演示系統。

2  金屬半導體氣體傳感器陣列數學建模

表1  GGS*000系列產品功能表

    由于室內氣體污染物的多樣化和復雜性，決定了不可能使用單一氣體傳感器實現全面的空氣品質監測。本研究采用的氣體傳感器陣列是由德國耶那環境傳感器技術股份有限公司生產的GGS*000系列氣體傳感器，這些傳感器均屬于金屬氧化物半導體氣體傳感器，采用SnO₂薄膜作為敏感材料，敏感材料的電阻在一定的工作溫度下隨被測環境中吸收氣體分子的變化而變化，通常還原性氣體使電阻減小，而氧化性氣體使電阻增大，測量電阻變化的輸出信號，可得到與氣體特性對應的關系。

    研究實驗中采用了GGS1000/2000/3000，其功能如表1所示。它是集成了三種GGS*000系列傳感器和兩個加熱器的氣體傳感器陣列，圖1(a)和圖1(b)為該傳感器陣列結構圖。每一個傳感器陣列的輸出信號是一個三維向量。該結構用于氣體測量分析，不但節約了用于測量的傳感器個數，降低了測量成本，而且多維向量輸出便于后面的數據處理。

圖1  傳感器陣列結構圖

    假設傳感器陣列由n（n≥3）個氣體傳感器組成，被測氣體有j種，濃度分別為x₁、x₂、…x_j，傳感器工作溫度為C_x，被測環境濕度為h，則該氣體傳感器陣列的輸出模型如式(1)所示。

                         (1)

    式(1)中，R_i為陣列中第i個傳感器的輸出電阻，R_0i為偏移量，即傳感器在溫度趨近于零時的純凈空氣中的輸出電阻，kci是溫度補償系數，C₀為傳感器標準工作溫度，k_im是第i個傳感器對第m種污染物的敏感系數，k_hi是濕度補償系數。

3  基于氣體傳感器陣列的室內空氣品質綜合指數

    已知的室內空氣污染物多達三百余種，如果采用量化的方法處理，則需要一一辨別污染物的種類，其工作量無疑是巨大的，在技術上也是不可行的。實際上，人們關心的并不是室內某些污染物的濃度如何，而是室內的空氣情況是好是壞，是否適合居住，是否會影響居住者的健康。由于室內空氣品質的評價是一個主觀性很強的參數，因此量化的指標很難描述這一參數。本研究提出了基于本傳感器陣列的室內空氣品質綜合指數。其基本原理在于，將傳感器陣列中的每一個傳感器的輸出根據其敏感性最強的污染物的重要性進行加權，得到一個具有縱向可比性，即與同樣的傳感器在不同的時間和不同的場合得到的指數的可比性。同時，這一指數可以通過標定得到其成分與含量的物理濃度意義。其算法如式(2)所示。

                               (2)

    式(2)中，R_n和R_0n與式(1)中的R_i和R_0i意義相同，W_n為傳感器陣列中每個傳感器的權重。R_an為所有敏感污染物濃度達到有害濃度閾值時每個傳感器的阻值，其中，污染物的有害濃度閾值由室內空氣品質標準決定。

    室內空氣品質綜合指數對室內空氣品質的描述精度取決于傳感器陣列的維數、傳感器陣列所敏感的污染物種類、傳感器的輸出線性度及陣列中傳感器的交叉敏感性。

4  應用

    在室內氣體實驗以及數據分析、室內空氣綜合品質指數算法確定的基礎上，本研究設計了室內空氣品質監測與控制系統，用來監測室內空氣品質綜合指數、溫度和濕度。系統原理圖如圖2所示，該系統由氣體傳感器陣列、溫濕度傳感器、信號調理電路、A/D轉換器、微控制器MCU、LED數碼顯示器、RS-232接口、聲光報警與控制接口、執行器（如換氣扇）等構成。

圖2  室內空氣品質監控系統原理示意圖

    如圖2，系統應用半導體氣體傳感器陣列與溫濕度傳感器采集室內空氣信息，對室內主要的有害氣體得到連續的響應輸出，輸出信號由信號調理電路處理后經A/D轉換送入微控制器，由微控制器根據一定算法處理后，得到一個連續、可比較、可標定的室內空氣品質綜合指數，并可以對綜合指數或某一有害氣體的超標做出反應，控制換氣扇等外部設備改善室內空氣狀況，聲光報警提醒室內人員注意采取相應改善措施。

    圖3為運用該室內空氣品質監控系統測得的實驗室內空氣品質在一天內的變化情況。該圖測于2001年12月17日，同濟大學中德學院西門子自動化技術基金教研室307室，起始時間為上午8時，結束時間為次日上午8時。被測房間為實驗室，有工作人員在上午8時到晚上22時進行正常的工作。圖3中，時間坐標的零點為上午8時，之后時間將坐標值加8即得。從圖中可以看出，曲線的前半段，即從8時到約22時左右的時間段內，室內污染物濃度較高，且波動較大，而曲線的后半段，既22時到次日8時，室內污染物濃度降低，且曲線平坦，波動很小。圖4（引自Noel de Nevers，Air Pollution Control Engineering，2000）為1965年7月19日在美國洛杉磯測得的一天之內室外空氣中NO、NO₂、O₃和CO的濃度變化情況。圖中曲線經過了平滑的處理。從圖中可以看出，空氣中污染物的第一個高峰的成分是CO和NO，發生在早晨的交通高峰期，因為CO和NO直接來自汽車尾氣的排放。隨后到來的NO₂和O₃的高峰來自日出后的光化學反應。NO₂峰值的到來主要是因為NO₂相對O₃的反應更易進行，發生頻率更高。下午的交通高峰期污染物濃度的增加相對于早晨而言不明顯，這是因為下午的風速及空氣對流要遠遠大于早晨，使污染物不易集聚，直接造成了污染物濃度的下降。

圖3  實驗室內空氣品質在一天內的變化情況

圖4  室外空氣中NO、NO2、O3和CO的濃度變化情況

    圖3測的是甲醛(HCHO)、苯（C₆H₆）、氨氣（NH₃）和一氧化碳（CO）等室內空氣污染物的濃度，不同于圖4測的NO、NO₂、O₃和CO等室外空氣污染物，但是在門和窗戶都打開的情況下，室外空氣品質極大的影響室內空氣品質。結合圖4分析圖3知，早晨的室外污染物濃度最高，打開門窗后，由于受到室外空氣污染物（主要是CO）的影響，室內空氣品質綜合指數迅速升高。因為工作人員在室內的活動以及開窗造成的氣流對室內污染物擴散的影響，在8時到22時這一時段有人活動的室內空氣較不穩定，波動較大。隨著工作人員的離開和窗子的關閉，室內空氣進入一個相對平穩的過程，并且由于室外空氣情況的改善而呈緩慢的改善趨勢。但由于未開門窗，室內外的空氣流動不佳，這一過程進行的較為緩慢，而且相對室外空氣的變化要滯后一段時間。這種狀況直到有人為的開窗等干預才出現變化。一般人習慣早上開窗，可以在很短的時間內使室內外空氣品質相對平衡。圖3中的結束點空氣品質綜合指數高于開始點，是因為結束時尚未開窗使室內外空氣達到平衡，開窗后，曲線會出現一個很陡的下降過程，然后達到平衡。由此可以看出，室內空氣品質綜合指數法可以實時高效的監控室內空氣品質。

5  結語

    本文通過室內空氣實驗數據及國外的室外空氣品質資料，分析了室內外空氣品質的變化規律，提出了基于金屬氧化物氣體傳感器陣列的室內空氣品質綜合指數算法，并設計了室內空氣品質監控演示系統。實驗結果證明，室內空氣品質綜合指數法簡單、高效、成本低，能實時有效的檢測評估室內空氣品質，有利于提高室內空氣質量，減少一氧化碳中毒、煤氣泄漏等意外事故造成的人身傷害和由于室內空氣污染造成的對人體健康的潛在威脅，提高了生活質量，改善了健康狀況。