第一章 引言
1.1 扬尘污染挑战
扬尘(PM10、PM2.5等颗粒物)是大气污染的主要成分之一，其来源包括建筑施工、道路运输、工业生产及自然风蚀。世界卫生组织(WHO)数据显示，全球每年因空气颗粒物污染导致的早逝人数超过700万，经济成本高达5万亿美元。传统扬尘监测依赖人工采样与实验室分析，存在时效性差、覆盖范围有限等问题，难以满足现代环境管理的实时化、网格化需求。
1.2 β射线技术的优势
β射线(β-particles)是一种高速电子流，其穿透能力与物质原子序数密切相关。基于核物理特性的β射线衰减定律，可通过测量β射线穿过颗粒物后的能量损失反演颗粒物质量浓度。相比传统光学散射、静电感应等技术，β射线扬尘在线监测具有以下核心优势：
高精度：测量误差≤5%，适用于低浓度扬尘监测(如PM2.5)；
非接触式：避免传感器与颗粒物的直接接触，延长使用寿命；
抗干扰强：不受气象条件(如雨、雾)与气态污染物影响。
1.3 系统建设目标
β射线扬尘在线监测系统需实现：
全场景覆盖：从建筑工地到城市主干道的扬尘动态监测；
多参数协同：集成PM2.5/PM10、风速、湿度等数据，支持污染溯源与风险评估；
智能预警：结合AI算法预测扬尘暴发趋势并自动触发应急响应。
第二章 β射线测尘技术原理
2.1 核物理基础与衰减定律
2.1.1 β射线衰减机制
β射线在穿透物质时，与原子核外电子发生碰撞导致能量损失，其衰减规律遵循指数衰减定律：
其中：I为穿透后的β射线强度；
I0为初始强度；
μ为线性衰减系数(与物质密度及原子序数相关)；
x为穿透距离。
2.1.2 质量浓度反演
通过测量β射线穿透不同厚度滤膜后的衰减率，可建立质量浓度与衰减系数的关系：
其中：C为颗粒物质量浓度(mg/m³)，d为滤膜厚度(mm)。
2.2 关键技术参数
| 参数 | 典型值 | 说明 |
| β射线源强度 | 1Ci（居里） | 硒-133或铯-137同位素 |
| 衰减测量精度 | ±0.1% | 支持0.1mg/m³级灵敏度 |
| 工作温度范围 | -20℃~60℃ | 适应野外环境 |
| 抗电磁干扰 | ≥50dBm | 避免工业设备电磁噪声影响 |
第三章 系统架构与硬件设计
3.1 硬件模块组成
3.1.1 核心传感器
β射线发射器：封装于不锈钢外壳内，采用低功耗同位素源(如Cs-137)；
衰减探测器：高灵敏度盖革计数管或半导体探测器，用于捕捉β射线穿透信号；
滤膜模块：可更换式聚碳酸酯滤膜(孔径0.45μm)，用于分离颗粒物与气体。
3.1.2 数据采集与通信
微控制器：基于ARM Cortex-M7的嵌入式处理器，支持多通道数据同步；
通信接口：4G/LoRa/NB-IoT，实现数据上传至云端平台；
电源系统：太阳能电池板+锂电池组合，续航时间≥365天。
3.1.3 环境适配设计
温湿度传感器：SHT35系列，实时补偿因温湿度变化导致的测量偏差；
防风罩结构：减少气流扰动对β射线路径的影响；
IP67防护等级：适应建筑工地、矿山等恶劣工况。
3.2 软件算法框架
3.2.1 实时数据处理
滤波算法：
def moving_average_filter(data, window_size=5):
return np.convolve(data, np.ones(window_size)/window_size, mode='valid')
动态基线校正：基于LSTM网络消除传感器漂移。
3.2.2 浓度反演模型
机器学习优化：
支持向量机(SVM)与随机森林(RF)算法，提升复杂环境下的泛化能力；
引入正则化项(L1/L2)防止过拟合。
3.2.3 可视化与预警
云端平台：基于WebGIS的污染热力图与历史数据分析；
移动端应用：微信/短信推送超标报警信息。
