基于BP神经网络的VOCs实时源解析方法

作者：谢伟; 徐娇^*; 林致国; 颜滴; 张英磊

来源：环境工程, 2022, 40(12): 231-238.

DOI：10.13205/j.hjgc.202212031

• 挥发性有机物(VOCs)
• 在线监测
• BP神经网络
• PMF
• 来源解析

为了提高挥发性有机物(VOCs)源解析的时效性，基于BP神经网络提出了对VOCs监测数据进行实时源解析的PBP模型。利用验证数据证实了PBP模型可获得与PMF模型准确性相当的源解析结果，并且PBP模型具有不受输入数据量限制且计算速度快的优点。将PBP模型应用于长三角某工业园区监测时长为10个月的VOCs组分在线数据并计算得到高时间分辨率的源解析结果，发现监测点位VOCs主要来源为工业源(25%)>燃煤源(20%)>汽油车尾气源(18%)>溶剂使用源(15%)>柴油车船舶尾气混合源(12%)>油品挥发源(6%)>植物源(5%)。此外，结合风速风向数据对各污染源主要贡献方位进行识别，为VOCs的精确管理和控制提供参考，且具有较大的源解析应用潜力。