张林教授带领他的实验室团队研发了PiMi空气盒子

摘要: 自去年以来,厚德载雾,自强不吸,霾头苦干,再创灰黄已成为全国人民相互激励的格言,看本地的PM 2.5指标也成了我们许多人的日常习惯,空气质量俨然已成为了国人关心的头号问题。然

自去年以来,“厚德载雾,自强不吸,霾头苦干,再创灰黄”已成为全国人民相互激励的格言,看本地的PM 2.5指标也成了我们许多人的日常习惯,空气质量俨然已成为了国人关心的头号问题。然而事实上,空气质量是个极为复杂的问题,并不是一个指数能够简单概括的。

以室内空气为例,影响室内空气的有外界和人为两大因素:首先是外界因素,不论是室内的温度还是空气的对流都会极大的影响室内空气环境,一次热对流可能使得房间内的空气质量彻底改变;其次是人为因素,做菜时扬起的固体小颗粒,或者从正在装修的隔壁吹来的灰尘等都会极大的影响室内环境。而室外的空气环境则更为复杂,加上水体,植物,建筑等因素,一个城市的空气质量远非设在几个特定地点的检测设备给出的数据所能体现。

因此,来自清华大学的张林教授带领他的实验室团队研发了PiMi空气盒子,试图以随身携带的空气质量监测器构造出一个实时的空气质量监测的众包社区,使得大家随时都能知道任何地方的空气质量。PiMi的第一代设备空气盒子工程机已经发放完毕,累计了全国几十个城市超过10万小时的室内空气质量数据。目前可随身携带的第二代 PiMi 空气盒子已投入生产。

实现全面的空气质量监测有两个难点,第一个是监测地点的多样性,另一个则是设备本身的精确度,PiMi的技术团队采用的是定标的方法,利用大型定标设备,校准廉价空气质量监测器的方法来确保设备精度。

目前市面上万元以下空气质量监测几乎都采用的是光散射法来测定空气质量。也就是说装置内部有一个暗室,空气通过这个暗室时设备会给出一道光,然后根据光线的散射强度所转换成的脉冲信号来计算空气中粉尘的相对质量浓度,最后再换算成PM 2.5指数。这种方法比大型空气质量检测设备所采用的β射线衰减法或微量震荡天平法精度都要低。

不过PiMi团队发现,采用光散射法的设备有很大的改进空间。因为光散射设备的读数误差都在正负10%左右,然而廉价的光散射空气质量监测器和采用相同测量方法的高价设备的区别在于,高价设备的误差区域以标准读数为中心,而低价测量器则可能以一个较大的误差值域内的点为中心。举个例子,如果某片区域的PM 2.5值为100,那么每台高价的光散射空气监测仪的读数都在90~110之间;而低价者,则有些读数在20~30之间,有些在160~70之间。最终结果就是,高级设备的精确度为正负10%而低价设备精确度则为正负60%~70%。

因此,PiMi团队利用ISO标准尘,基于分段线性映射和时域反卷积的定标方法,对廉价的光散射空气监测设备的读数进行校正,使其读数落在标准读数正负10%的范围内。这项工艺在不牺牲精度的情况下,使百余元的的空气质量检测器的精度能达到几千元的空气质量监测器的精度。这项技术在由电气电子工程师协会(IEEE)举办的国际传感器网络会议(IPSN)上获得最佳系统展示奖。(下图为定标空气试验箱)

同时,PiMi推出了与空气监测器配套的手机应用,可以显示与其配对的PiMi空气监测器所记录的所有信息。也包括相对湿度和温度的记录,让用户可以查看过去几周空气质量的变化趋势。这些空气质量数据都会被上传到云端,让每个用户都能实时查看每个角落的空气情况,从而摆脱空气质量监测数据被几个空气监测点“绑架”的现状。未来PiMi团队还会利用云端大数据,基于对用户场景的预测,进一步的增加空气监测的精确度。

对空气质量监测硬件感兴趣的还有Air.Air!和墨迹天气。Air.Air!是一个来自深圳的创业团队,做的也是便携式空气监测器。有趣的是,Air.Air!在国外众筹平台Kickstarter上成功筹资,在点名时间上反而筹资失败了。事实上,这也很好的体现目前国内大多消费者的心态,“知道空气质量有什么用?反正它已经够糟了,关键是怎么解决问题呀?” 这也是墨迹天气所遇到的问题。不过空气净化的复杂性比起空气检测来有过之而无不及,空气质量监测或许是改善空气质量的一个很好的切入点。PiMi也在考虑未作为智能空气质量改善设备的入口,提供基于当前区域的空气质量自动调整空气净化方案。不过目前消费者是否对单售的空气监测装置感兴趣,依然值得观察。

时间: 2024-11-08 21:40:25

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