面向大氣環境監測的VOCs在線監測與溯源技術研究

關鍵詞：大氣環境監測；揮發性有機物（VOCs）；在線監測；溯源；特征識別中圖分類號：X831 文獻標識碼：A 文章編號：1008-9500(2025)06-0179-03DOI: 10.3969/j.issn.1008-9500.2025.06.053

Research on VOCs Online Monitoring and Traceability Technology for Atmospheric Environment Monitoring

ZHANGXiaoli，WU Zhiheng，CAOPengpeng (Qingzhou Ecological Environment Monitoring Center of Weifang City，Weifang2625oo，China)

Abstract:Theidentificationofsourcesof Volatile Organic Compounds(VOCs)pollution inurbanatmospheric environments is dificult.Qingzhou Ecological EnvironmentMonitoring Centerof Weifang cityhas developedaVOCsonline monitoring andtraceabilitytechnologysystembasedonmulti-sourcedatafusion.Duringthis proces，ahierarchicalmonitoring network is constructedtoobtain high spatiotemporalresolutiondata，a VOCscharacteristic informationdatabase is established， andatraceabilityalgorithmbasedonchemicalcomponentcharacteristicsandspatiotemporalcorrelationsisdesignedto achieve eal-time monitoringandaccurate traceabilityofregional VOCspolltion.Practicalapplication hasshown that this technology system can improve the accuracy of VOCs pollution source identification to at least 85% ， providing strong technical support for precise pollution control.

Keywords:atmospheric environment monitoring; VolatileOrganic Compounds (VOCs);online monitoring;traceability; characteristics identification

整技術鏈條，實現VOCs污染的精準識別與管控。

1VOCs監測網絡架構設計

揮發性有機物（VolatileOrganicCompounds，VOCs）是大氣中臭氧和細顆粒物的重要前體物，其來源復雜，分布廣泛，給污染防治工作帶來巨大挑戰。傳統的VOCs監測方法存在時空分辨率低、溯源能力弱等問題，難以滿足精準治污要求。開發智能化、自動化的VOCs在線監測與溯源技術，對提升大氣污染精準治理水平具有重要意義。本文基于的實踐，構建從數據獲取到污染溯源的完

1.1 監測網絡布設優化

針對VOCs擴散特征和區域排放特點，構建基于污染源強度與空間分布的監測網絡優化模型。該模型綜合考慮區域氣象條件、地形特征和污染源分布密度，采用網格化布點方法，建立覆蓋工業園區、城市建成區和環境敏感區的分層級監測網絡[1]。引入空間插值算法和大氣擴散模型，對監測點位的代表性進行定量評估，確定重點區域、一般區域和背景區的監測點位密度。優化后的監測網絡在青州市形成“六橫五縱”的空間布局，實現對區域VOCs污染的立體監控。監測網絡優化方案顯著提升監測數據的空間代表性，為污染溯源提供堅實的數據基礎。

1.2數據采集與傳輸方案

基于物聯網技術構建VOCs在線監測數據采集與傳輸系統，實現監測數據的自動采集、實時傳輸和智能存儲。采用高精度VOCs在線分析儀，配備預處理單元和校準單元，保障監測數據的準確性。數據采集系統采用分布式架構，設置多級數據緩存機制，有效解決數據采集過程的突發性、間斷性問題。數據傳輸層面，建立基于4G/5G網絡的主備傳輸通道，采用數據加密傳輸協議，確保數據傳輸的安全性和可靠性[2]。數據存儲采用分布式數據庫集群，實現海量監測數據的高效存儲和快速檢索。

1.3智能分析平臺開發

研發面向VOCs污染監測的智能分析平臺，集成數據預處理、質量控制、統計分析和可視化等功能模塊。平臺采用微服務架構，構建可擴展的數據處理引擎，實現對監測數據的自動校驗、異常識別和數據修復。通過深度學習算法對VOCs組分數據進行特征提取，建立污染物濃度變化趨勢分析模型。平臺開發多維數據可視化引擎，支持污染物濃度分布、時空演變等多種可視化展示方式。系統集成WebGIS技術，實現監測數據的空間化展示和動態分析，為管理決策提供直觀的數據支撐。平臺運行穩定性測試表明，系統響應時間低于3s，并發處理能力達到500次/s，滿足實際應用需求。

2VOCs污染溯源關鍵技術

2.1污染物化學組分特征提取

針對VOCs污染物種類繁多、化學性質復雜的特點，構建基于化學組分譜圖的特征提取算法。該算法通過對VOCs質譜數據進行峰值識別和特征解析，建立污染源特征指紋庫，利用小波變換技術對VOCs譜圖進行多尺度分解，提取出不同污染源的特征峰群和峰強比值關系[3。在特征提取過程中，引入自適應閾值篩選機制，有效去除干擾峰和背景噪聲，通過主成分分析法對提取的特征向量進行降維處理，保留對源解析具有顯著貢獻的特征組分。該特征提取方法提高VOCs污染源識別的準確性，為后續溯源分析奠定基礎。

2.2 時空分布模式分析

研發VOCs時空分布模式分析方法，構建基于時序分解和空間聚類的分析模型。該模型采用經驗模態分解技術，將VOCs濃度時間序列分解為不同時間尺度的波動分量，識別污染物濃度變化的周期性特征和趨勢特征。空間分布方面，運用克里金插值法對監測數據進行空間插值，結合地理加權回歸模型，分析VOCs的空間分布規律和影響因素，通過引入時空自相關分析方法，揭示VOCs在時間和空間維度上的傳輸擴散規律，為溯源分析提供時空關聯依據。

2.3源解析算法設計

設計基于化學質量平衡和受體模型的VOCs源解析算法，實現對污染源貢獻率的定量計算，基于受體模型原理，建立VOCs化學質量平衡方程，如式（1）所示。算法通過引人非負約束條件和化學守恒原理，采用迭代最小二乘法求解源解析方程。在算法設計中，引入約束條件和不確定性分析，提高源解析結果的可靠性[4。算法考慮污染源排放的時變特性和測量誤差的影響，通過貝葉斯推理框架實現源解析結果的動態更新和不確定性量化。

式中： X_ij 為第 j 個樣本中第 i 種VOCs組分的濃度；g_ik 為第 k 個源第 i 種VOCs組分的源譜特征； f_kj 為第k 個源對第 j 個樣本的貢獻； e_ij 為第 j 個樣本中第 i 種VOCs組分的殘差項。

2.4污染源識別模型構建

開發集成多種機器學習算法的VOCs污染源識別模型，實現對未知污染源的智能識別。該模型基于深度學習框架，融合卷積神經網絡和長短時記憶網絡，構建時空特征提取器。在特征提取過程中，引入注意力機制增強模型對關鍵特征的識別能力，如式（2）所示。通過注意力機制，模型能夠捕獲VOCs在不同時空尺度上的特征關聯。在模型訓練過程中，采用遷移學習策略，利用已知污染源的特征數據提高模型的泛化能力。模型集成多個子模型的預測結果，采用加權投票策略進行決策融合，提高污染源識別的準確性和健壯性。

式中： a 為注意力分布率； 為查詢矩陣； K 為鍵矩陣； dk 為縮放因子； V 為值矩陣。

3智能化管控平臺研發

3.1一體化平臺架構設計

基于微服務架構構建VOCs智能化管控平臺，采用前后端分離設計模式。平臺架構分為數據層、服務層、應用層和展示層，實現數據采集、處理、分析和展示的一體化管理。數據層采用分布式存儲架構，支持每日千萬級監測數據的存儲與檢索；服務層通過Docker容器技術實現微服務編排，確保系統的高可用性和可擴展性；應用層整合監測數據分析、污染預警、溯源分析等核心功能模塊；展示層基于WebGL技術開發可視化引擎，支持二維和三維數據可視化展示。

3.2污染預警與應急響應

開發基于機器學習的VOCs污染預警模型，構建分級預警和應急響應機制。預警模型融合氣象數據、歷史污染數據和實時監測數據，通過深度神經網絡實現污染趨勢預測。系統設定4級預警閥值，將污染等級劃分為I級（輕度）、Ⅱ級（中度）、Ⅱ級（重度）和V級（嚴重）。平臺建立預警信息推送機制，通過短信、移動應用程序等方式實現預警信息的及時發布。應急響應模塊具有應急預案庫、響應流程管理和效果評估等功能，可實現突發污染事件的快速處置。

3.3溯源結果可視化

溯源結果可視化模塊采用WebGL三維引擎，實現污染源定位、污染物擴散過程和時空演變特征的立體展示，如表1所示。

該模塊集成多種可視化方法，滿足不同場景的展示需求。系統支持污染源強度、污染物濃度分布、傳輸路徑等多維數據的動態展示，可視化精度達到街

道級別[5，通過可視化技術的集成應用，提升溯源結果的直觀性和可理解性，為管理決策提供有力支持。

3.4 應用案例分析

針對青州市重點工業園區的VOCs污染問題，開展平臺應用效果分析，如表2所示。平臺的應用顯著提升污染源識別效率和管控效果，系統實現對區域內17家重點排放企業的全過程監控，污染源識別準確率超過 85% ，預警信息響應時間控制在 10min 以內，為區域VOCs污染防治提供科學依據。

4結論

本文通過構建VOCs監測溯源一體化技術體系，實現從污染物監測、特征識別到來源追溯的全過程智能化管理。研究建立的多源數據融合溯源技術顯著提升污染源識別的準確性和時效性。系統應用效果表明，該技術方案具有較強的實用性。該技術體系為VOCs精準治理提供可靠的技術手段和決策依據，對推進大氣環境質量改善具有重要的示范推廣價值。

參考文獻

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2 許秋飛，沈振萍，嚴勇，等.VOCs走航與固定源監控聯動的大氣臭氧污染溯源分析與反演[J]中南民族大學學報（自然科學版），2024（4）：456-460.

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