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1  引言

    随着人民生活水平的提高和对环境问题及健康问题的日益重视，室内空气品质状况受到越来越多的关注。室内空气品质的测量与评估，传统上采用分析化学方法和光谱分析方法。分析化学的方法一般需要在测量现场采集样气，带回实验室进行化学分析得到结果，而光谱分析需要专门的光谱仪，设备昂贵、操作复杂、不便携带，而且采样分析速度慢，无法实现实时的空气品质测量。为了克服以上缺点，本文提出了基于金属氧化物气体传感器阵列的室内空气品质综合指数算法，并设计了室内空气品质监控演示系统。

2  金属半导体气体传感器阵列数学建模

表1  GGS*000系列产品功能表

    由于室内气体污染物的多样化和复杂性，决定了不可能使用单一气体传感器实现全面的空气品质监测。本研究采用的气体传感器阵列是由德国耶那环境传感器技术股份有限公司生产的GGS*000系列气体传感器，这些传感器均属于金属氧化物半导体气体传感器，采用SnO₂薄膜作为敏感材料，敏感材料的电阻在一定的工作温度下随被测环境中吸收气体分子的变化而变化，通常还原性气体使电阻减小，而氧化性气体使电阻增大，测量电阻变化的输出信号，可得到与气体特性对应的关系。

    研究实验中采用了GGS1000/2000/3000，其功能如表1所示。它是集成了三种GGS*000系列传感器和两个加热器的气体传感器阵列，图1(a)和图1(b)为该传感器阵列结构图。每一个传感器阵列的输出信号是一个三维向量。该结构用于气体测量分析，不但节约了用于测量的传感器个数，降低了测量成本，而且多维向量输出便于后面的数据处理。

图1  传感器阵列结构图

    假设传感器阵列由n（n≥3）个气体传感器组成，被测气体有j种，浓度分别为x₁、x₂、…x_j，传感器工作温度为C_x，被测环境湿度为h，则该气体传感器阵列的输出模型如式(1)所示。

                         (1)

    式(1)中，R_i为阵列中第i个传感器的输出电阻，R_0i为偏移量，即传感器在温度趋近于零时的纯净空气中的输出电阻，kci是温度补偿系数，C₀为传感器标准工作温度，k_im是第i个传感器对第m种污染物的敏感系数，k_hi是湿度补偿系数。

3  基于气体传感器阵列的室内空气品质综合指数

    已知的室内空气污染物多达三百余种，如果采用量化的方法处理，则需要一一辨别污染物的种类，其工作量无疑是巨大的，在技术上也是不可行的。实际上，人们关心的并不是室内某些污染物的浓度如何，而是室内的空气情况是好是坏，是否适合居住，是否会影响居住者的健康。由于室内空气品质的评价是一个主观性很强的参数，因此量化的指标很难描述这一参数。本研究提出了基于本传感器阵列的室内空气品质综合指数。其基本原理在于，将传感器阵列中的每一个传感器的输出根据其敏感性最强的污染物的重要性进行加权，得到一个具有纵向可比性，即与同样的传感器在不同的时间和不同的场合得到的指数的可比性。同时，这一指数可以通过标定得到其成分与含量的物理浓度意义。其算法如式(2)所示。

                               (2)

    式(2)中，R_n和R_0n与式(1)中的R_i和R_0i意义相同，W_n为传感器阵列中每个传感器的权重。R_an为所有敏感污染物浓度达到有害浓度阈值时每个传感器的阻值，其中，污染物的有害浓度阈值由室内空气品质标准决定。

    室内空气品质综合指数对室内空气品质的描述精度取决于传感器阵列的维数、传感器阵列所敏感的污染物种类、传感器的输出线性度及阵列中传感器的交叉敏感性。

4  应用

    在室内气体实验以及数据分析、室内空气综合品质指数算法确定的基础上，本研究设计了室内空气品质监测与控制系统，用来监测室内空气品质综合指数、温度和湿度。系统原理图如图2所示，该系统由气体传感器阵列、温湿度传感器、信号调理电路、A/D转换器、微控制器MCU、LED数码显示器、RS-232接口、声光报警与控制接口、执行器（如换气扇）等构成。

图2  室内空气品质监控系统原理示意图

    如图2，系统应用半导体气体传感器阵列与温湿度传感器采集室内空气信息，对室内主要的有害气体得到连续的响应输出，输出信号由信号调理电路处理后经A/D转换送入微控制器，由微控制器根据一定算法处理后，得到一个连续、可比较、可标定的室内空气品质综合指数，并可以对综合指数或某一有害气体的超标做出反应，控制换气扇等外部设备改善室内空气状况，声光报警提醒室内人员注意采取相应改善措施。

    图3为运用该室内空气品质监控系统测得的实验室内空气品质在一天内的变化情况。该图测于2001年12月17日，同济大学中德学院西门子自动化技术基金教研室307室，起始时间为上午8时，结束时间为次日上午8时。被测房间为实验室，有工作人员在上午8时到晚上22时进行正常的工作。图3中，时间坐标的零点为上午8时，之后时间将坐标值加8即得。从图中可以看出，曲线的前半段，即从8时到约22时左右的时间段内，室内污染物浓度较高，且波动较大，而曲线的后半段，既22时到次日8时，室内污染物浓度降低，且曲线平坦，波动很小。图4（引自Noel de Nevers，Air Pollution Control Engineering，2000）为1965年7月19日在美国洛杉矶测得的一天之内室外空气中NO、NO₂、O₃和CO的浓度变化情况。图中曲线经过了平滑的处理。从图中可以看出，空气中污染物的第一个高峰的成分是CO和NO，发生在早晨的交通高峰期，因为CO和NO直接来自汽车尾气的排放。随后到来的NO₂和O₃的高峰来自日出后的光化学反应。NO₂峰值的到来主要是因为NO₂相对O₃的反应更易进行，发生频率更高。下午的交通高峰期污染物浓度的增加相对于早晨而言不明显，这是因为下午的风速及空气对流要远远大于早晨，使污染物不易集聚，直接造成了污染物浓度的下降。

图3  实验室内空气品质在一天内的变化情况

图4  室外空气中NO、NO2、O3和CO的浓度变化情况

    图3测的是甲醛(HCHO)、苯（C₆H₆）、氨气（NH₃）和一氧化碳（CO）等室内空气污染物的浓度，不同于图4测的NO、NO₂、O₃和CO等室外空气污染物，但是在门和窗户都打开的情况下，室外空气品质极大的影响室内空气品质。结合图4分析图3知，早晨的室外污染物浓度最高，打开门窗后，由于受到室外空气污染物（主要是CO）的影响，室内空气品质综合指数迅速升高。因为工作人员在室内的活动以及开窗造成的气流对室内污染物扩散的影响，在8时到22时这一时段有人活动的室内空气较不稳定，波动较大。随着工作人员的离开和窗子的关闭，室内空气进入一个相对平稳的过程，并且由于室外空气情况的改善而呈缓慢的改善趋势。但由于未开门窗，室内外的空气流动不佳，这一过程进行的较为缓慢，而且相对室外空气的变化要滞后一段时间。这种状况直到有人为的开窗等干预才出现变化。一般人习惯早上开窗，可以在很短的时间内使室内外空气品质相对平衡。图3中的结束点空气品质综合指数高于开始点，是因为结束时尚未开窗使室内外空气达到平衡，开窗后，曲线会出现一个很陡的下降过程，然后达到平衡。由此可以看出，室内空气品质综合指数法可以实时高效的监控室内空气品质。

5  结语

    本文通过室内空气实验数据及国外的室外空气品质资料，分析了室内外空气品质的变化规律，提出了基于金属氧化物气体传感器阵列的室内空气品质综合指数算法，并设计了室内空气品质监控演示系统。实验结果证明，室内空气品质综合指数法简单、高效、成本低，能实时有效的检测评估室内空气品质，有利于提高室内空气质量，减少一氧化碳中毒、煤气泄漏等意外事故造成的人身伤害和由于室内空气污染造成的对人体健康的潜在威胁，提高了生活质量，改善了健康状况。