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燃燒源可吸入顆粒物的物理化學特征

為了解決單顆效果器綜合效果器的問題，作者郝吉明 段雷 等 這樣論述：

本書是國家重點基礎研究發展計划（973計划）課題「燃燒源可吸入顆粒物的物理化學特征及其成因」（編號2002CB211601）研究成果的總結。利用以荷電低壓撞擊器（ELPI）為核心的稀釋采樣系統，對中國典型的燃燒源，包括燃煤電廠、燃油電廠、工業鍋爐、生物質爐灶和生物質開放燃燒等固定源以及汽油車、柴油車和替代燃料車等流動源，所排放的可吸入顆粒物的物理化學特征進行了系統全面的測試與分析。本書介紹了不同燃燒源排放可吸入顆粒物的典型粒徑分布、微觀形態和化學組成，以及不同燃燒條件對可吸入顆粒物物理化學特征的影響。基於已有的測試結果，本書還總結了各種燃燒源的可吸入顆粒物排放因子。　　本書可供從事大氣環境科學

和大氣污染控制的研究人員參考，也可供從事環境規划和管理的人員閱讀。 《燃燒源可吸入顆粒物的形成與控制技術基礎研究學術叢書》序前言第1章　燃燒源可吸入顆粒物排放的研究意義與研究內容1.1　可吸入顆粒物對大氣環境和人體健康的影響1.2　燃燒源在可吸入顆粒物排放中的重要性1.3　國內外可吸入顆粒物排放控制的政策法規1.4　燃燒源可吸入顆粒物的研究現狀　　1.4.1　燃煤排放顆粒物的粒徑分布　　1.4.2　燃煤排放顆粒物的痕量元素含量　　1.4.3　燃燒源排放顆粒物的單顆粒性質　　1.4.4　生物質燃燒排放顆粒的特征　　1.4.5　機動車排放顆粒物的特征1.5　燃燒源可吸入顆粒物排

放特征的研究內容第2章　固定燃燒源可吸入顆粒物的測試系統和分析方法2.1　固定燃燒源可吸入顆粒物的采樣系統　　2.1.1　固定燃燒源可吸入顆粒物的采樣系統　　2.1.2　固定燃燒源可吸入顆粒物測試系統的建立2.2　燃燒源可吸入顆粒物樣品的分析原理與方法　　2.2.1　濃度和粒徑分布　　2.2.2　單顆粒物形貌與化學組成　　2.2.3　水溶性離子組分　　2.2.4　痕量元素組成　　2.2.5　元素碳和有機碳含量　　2.2.6　多環芳烴第3章　火電廠可吸入顆粒物排放及粒徑分布特征3.1　現場實驗設計　　3.1.1　實驗電廠選擇　　3.1.2　實驗工況　　3.1.3　采析和分析3.2　火電廠可吸入顆

粒物的粒徑分布特征　　3.2.1　粒數濃度與粒徑分布　　3.2.2　質量濃度與粒徑分布　　3.2.3　粒徑分布的函數擬合3.3　污染控制設施對火電廠可吸入顆粒物排放特征的影響　　3.3.1　污染控制設施對顆粒物的分級去除效率　　3.3.2　污染控制設施前后顆粒物的累積濃度分布　　3.3.3　除塵器操作對可吸入顆粒物濃度的影響3.4　火電廠可吸入顆粒物排放的其他影響因素　　3.4.1　燃燒條件　　3.4.2　煤種與組成3.5　小結第4章　火電廠可吸入顆粒物的單顆粒研究4.1　采樣、制樣與圖像分析方法　　4.1.1　采樣方法　　4.1.2　制樣方法　　4.1.3　圖像分析方法4.2　火電廠可吸入顆

粒物的微觀形態　　4.2.1　燃煤電廠可吸入顆粒物的微觀形態　　4.2.2　燃油電廠可吸入顆粒物的微觀形態4.3　火電廠可吸入顆粒物的單顆粒礦物組成　　4.3.1　燃煤電廠可吸入顆粒物的單顆粒礦物組成　　4.3.2　燃油電廠可吸入顆粒物的單顆粒礦物組成4.4　小結第5章　燃煤電廠可吸入顆粒物的元素組成及排放特征5.1　元素在可吸入顆粒物上的富集機理5.2　元素在可吸入顆粒物上的相對富集因子5.3　可吸入顆粒物的元素粒徑分布特征5.4　除塵設施對元素的分級去除效果5.5　煤中痕量元素在燃燒產物中的分配5.6　小結第6章　工業鍋爐可吸入顆粒物的排放特征第7章　生物質露天焚燒可吸入顆粒物的排放特征第

8章　生物質爐灶可吸入顆粒物的排放特征第9章　柴油車尾氣細微顆粒物排放特征第10章　汽油車尾氣細微顆粒物排放特征第11章　替代燃料車尾氣細微顆粒物排放特征第12章　燃煤源可吸入顆粒物的排放因子第13章　生物質燃燒可吸入顆粒物的排放因子第14章　機動車可吸入顆粒物的排放因子第15章　典型燃燒源的PAH排放特征參考文獻 盡管進入21世紀，但是我國能源結構仍以礦物能源為主，煤炭和石油在很長時期內仍位居前列，由燃煤引起的SO（2）、NO（x）和顆粒物的污染仍是我國城市大氣的主要污染來源。研究表明：我國大城市的主要污染物中，大約50%～60%是由燃煤和機動車燃油引起的，特別是細粒子部

分，其比例更高。盡管近年來各地都采取了一系列改善環境的措施，城市總懸浮顆粒物和可吸入顆粒物的總體污染情況有所好轉，但是，PM（2.5）特別是亞微米顆粒物的總量卻沒有下降，而是有所上升，這說明我國城市大氣的主要污染物正在轉向更細的顆粒物。因此，針對燃燒源排放的細微顆粒物的研究勢在必行。 在科技部的支持下，圍繞罔家重點基礎研究發展計划（973計划）項目——「燃燒源可吸人顆粒物的形成與控制技術基礎研究（2002CB211600）」組建了一支高水平的學術研究團隊。經過五年的項目研究，他們在顆粒物的形成與控制基礎兩個方面都取得了重要的階段性成果。這支團隊由清華大學、北京大學、天津大學、華中科技大學

、東南大學和中國環境科學研究院組成，每年舉行一次超過100人的項目學術會議，形成了良好的學術交流氛圍。在此項目研究期間，第一課題負責人郝吉明當選為中國工程院院士，第二課題負責人徐明厚成為「長江學者獎勵計划特聘教授」和國家傑出青年科學基金獲得者，首席科學家姚強在「十五」計划期間擔任國家863潔凈煤主題專家組成員、「十一五」計划863先進能源技術領域專家組成員兼工業領域節能減排總體專家組組長。 通過項目的研究，該學術團隊提出了用於燃燒源顆粒物的采樣、處理與分析的方法，例如，針對不同源與多種顆粒特性的撞擊分離采樣與分析系統、模擬大氣過程的氣溶膠綜合反應箱、以顯微PIV技術為核心的顆粒物在不同場

中的運動規律的研究方法；研制搭建了一批具有國際先進水平的實驗台架與測試儀器，例如，以全氣缸取樣為核心的柴油發動機顆粒物研究實驗台，一維多燃料燃燒過程顆粒物形成與控制實驗台，LII碳黑形成與控制測量系統和煤的沉降爐實驗台等。 到目前為止，關於此973計划項目取得主要研究成果如下： （1）完成了不同燃料、不同燃燒方式的20多種典型的固定源和10多種移動燃燒源（柴油車和汽油車）的可吸入顆粒物的粒徑分級分布特性、形貌結構特性、主量化學組成、重金屬富集特性和有機污染物在不同顆粒物上的富集特性等的研究；對我國燃用兩種典型煤種的電廠各項目組進行了聯合測試，獲得了大量有關我國主要燃燒源可吸入顆粒物的

基礎數據；同時還進行了大量的實驗室基礎實驗研究，獲得了我國主要典型燃燒源可吸入顆粒物的物理化學特性及其形成的基本規律。 （2）通過對不同外部條件下可吸入顆粒物的多相流動、傳熱、傳質與生長的規律的研究，以及在聲場、電場、熱溫度場、磁場、相變環境、化學凝聚環境、自然環境等多種不同外力條件下的作用規律的實驗和理論研究，首次獲得了微米級顆粒在不同頻率、不同聲強的聲場中不同位置的運動軌跡和團聚顆粒的運動軌跡，提出了一種確定粒徑的新方法，並提出了相變、化學凝聚和預塗層技術等多個使顆粒團聚的技術研究方向。 （3）通過實驗與模型分析計算，建立了以通用顆粒物方程為基礎的顆粒物在燃燒過程與降溫排放過程中的

氣一液一固相互轉化的物理化學機制，包括氣化、成核、長大、非均相反應、團聚等的形成與轉化規律。研究包括了復雜的物理化學過程，如各種物質的揮發行為及其轉化行為，半揮發性和揮發性組分，特別是有機污染物的變化行為等，發現了燃燒源顆粒的三模態特性可以用鋁元素作為標志性元素進行相關的表征，很好地解釋了中間模式形成的機理。 （4）根據可吸入顆粒物在產生、運動與演化過程中發生的一系列的碰撞和團聚，很好的預測了在降水過程中不同顆粒物的濕沉降，獲得了碳煙（soot）形成過程的機理與主要影響因素，以及前體物在環境大氣條件下轉化為顆粒物的主要影響因素（包括溫度、濕度等條件），並提出了在柴油機燃燒條件下控制碳煙形成

的主要因素。 （5）通過采用先進的在線觀測技術研究顆粒物在大氣環境中的演變規律，對細和超細粒子數濃度譜分布的連續在線觀測發現了北京新粒子的形成，對北京大氣中二次顆粒物的形成規律有了新的認識。 （6）通過對不同荷電顆粒運動的研究，發現了荷電顆粒物在兩相流動中兩兩相關的互相吸引、排斥、纏繞等規律；通過對微米級顆粒在碰撞與團聚的動力學過程的研究，發現了形成顆粒層結構與顆粒荷電、顆粒其他特性的關系，提出了微米顆粒動力學研究的新方法，為新型的電袋聯合脫除技術的發展提供了基礎數據，指明了新的研究方向（此方向已獲得科技攻關計划的支持）。 （7）通過對內燃機顆粒物的過濾、催化氧化、等離子氧

化等基本規律的研究，形成了具有催化過濾和等離子再生兩項技術途徑的顆粒物脫除與再生的新方法。 作為這一項目專家組的成員，本人一直跟蹤這一項目的進展情況，上述成果表明將這一問題列入國家重大基礎研究計划的正確性。這次科學出版社與項目組合作，共同將上述主要成果體現在一套叢書之中，是一件非常有意義的事。這套叢書是對五年基礎研究成果的一個總結，為讀者提供了關於燃燒源顆粒物從形成到排放控制的系統知識。叢書介紹了該項目最具代表性的研究方法、研究手段和研究成果，同時在編寫上既考慮了專業研究人員的需要，又考慮了普通讀者的需求。整套叢書系統性和針對性強，對未來從事顆粒物形成、排放與控制的研究和技術開發的科技人

員有着重要的參考價值。衷心希望研究工作能夠繼續深入，願本叢書的出版對讀者了解燃燒源顆粒物的形成規律和控制技術有所幫助，並進一步推動該領域的研究和技術發展。 徐旭常 中國工程院院士 2008年5月於清華大學

單顆效果器綜合效果器進入發燒排行的影片

影像擴增手法對半導體封裝超音波斷層成像檢驗績效之評估

為了解決單顆效果器綜合效果器的問題，作者古峻嘉 這樣論述：

台灣半導體封裝產業的各項品質檢測皆朝自動化發展，人工智慧技術近年來快速發展並應用於各領域中，將人工智慧技術用於分辨產品好壞，改善目前使用人工目視檢查耗時且標準不一的困難，以提升工作效率。卷積神經網路預測模型需要相當大量且品質好的圖形以建立訓練集，但現今高良率的製程反而造成不良品的資料過於稀少。本研究開發程式針對不良品影像進行擴增，產生大量且貼近實際缺陷樣貌的不良品資料，再以卷積神經網路進行模型訓練。本研究提出自行開發的擴增方法，再以不同的擴增倍率與縮小比例，建立個別的訓練資料與預測模型，進而找出影響績效的因子，以提高模型的預測績效。本研究建立模型可大致上分為四個步驟，第一步是將原始影像切割成

單顆晶片影像，並對單顆晶片標示好壞作為訓練模型的資料，第二步是將切割後的不良品影像以不同的方法進行擴增處理，第三步將擴增後的影像以不同的擴增參數建立個別的訓練資料，再以卷積神經網路進行預測模型的訓練，第四部分將完成訓練的預測模型進行盲測，並將計算出模型的績效指標，對不同模型之績效指標進行變異數分析。研究結果發現本研究提出之原缺陷輪廓與數值擴增手法對於預測模型的效果優於之前採用的矩形輪廓相差擴增法，主因是原缺陷輪廓擴增能更準確的保有實際缺陷影像。越高倍率的擴增對於預測模型的績效表現越好，但隨著擴增倍率的調高改善的效果越來越趨緩。本研究認為考慮良品影像不足時，為使良品與不良品影像仍能夠保持等比例，

以30倍率的擴增可以有效的幫助模型正確學習不良品影像。進行缺陷比例調整的預測模型績效比未進行缺陷比例調整的高，原因是進行缺陷比例調整後的擴增影像更貼近於真實不良品影像，能夠讓模型在缺陷的認定上效率更好。