[发明专利]缺失组分迭代反演标定嵌套—PMF源解析算法

权利要求书

1.一种缺失组分迭代反演标定嵌套—PMF源解析算法，其特征在于所述算法包括：

第1步、利用在线监测仪器监测的颗粒物及其组分浓度，构建多组分受体矩阵X，输入到正定因子矩阵分解模型PMF；

第2步、选择因子个数，设置模型计算参数；

第3步、进行模型计算，提取因子，计算因子贡献；

第4步、结合实测源成分谱、因子成分谱和因子贡献，反算受体Si和Al，分别获得Si和Al的第一次重构受体数据j_1i、k_1i以及第一次重构受体矩阵X₁；

第5步、将第4步中的重构受体矩阵X₁重新输入到正定因子矩阵分解模型PMF进行计算，得到新的因子谱和因子贡献，再次结合实测源成分谱反算受体Si和Al，分别获得Si和Al的第二次重构受体数据j_2i、k_2i以及第二次重构受体矩阵X₂；

第6步、重复上述第1步到第5步，直至得到第n次重构受体数据j_ni、k_ni以及重构受体矩阵X_n满足限制条件：

式中，i代表X_i矩阵中第i个受体，m为受体个数，n为迭代计算次数，p、q分别为限制条件参数。

2.如权利要求1所述的缺失组分迭代反演标定嵌套—PMF源解析算法，其特征在于其中在线数据的输入，是基于不同仪器监测的颗粒物浓度及其化学组分在线监测数据构成的模型输入数据，包括颗粒物浓度，水溶性离子，碳组分和元素浓度数据；

颗粒物浓度是指由颗粒物在线监测仪器测量的PM_2.5浓度；水溶性离子由在线离子色谱分析仪测量，包括NH₄⁺、Na⁺、K⁺、Ca²⁺、Mg⁺、SO₄^2-、NO₃^-和Cl^-；碳组分由半连续OC/EC仪器测量，包括OC和EC；元素由重金属在线分析仪监测，包括K、Ca、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、Ga、As、Se、Ag、Cd、Sn、Sb、Ba、Au、Hg、Tl、Pb和Bi组分，但缺少重要的地壳标识组分Si和Al。

3.如权利要求1中所述的缺失组分迭代反演标定嵌套—PMF源解析算法，其特征在于所述的正定因子矩阵分解模型PMF，需要设定的参数包括组分的不确定性和因子个数，组分的不确定性设置方法如公式(1)或(2)所示；

若组分浓度≤最低检测限MDL，不确定性计算如下：

Unc＝5/6*MDL (1)

若组分浓度最低检测限MDL，不确定性计算如下：

式中，Unc表示组分的不确定性；Error Fraction是误差分数，根据具体的采样和分析情况来设定；concentration为组分浓度；

因子个数表示的是污染源的个数，根据需要观测点位的实际情况设定，且因子设定的个数小于输入数据中化学组分的数量。

4.如权利要求1所述的缺失组分迭代反演标定嵌套—PMF源解析算法，其特征在于使用正定因子矩阵分解模型PMF，根据输入受体数据以及相应参数设置，计算得到因子谱F与因子贡献矩阵G。

5.如权利要求1所述的缺失组分迭代反演标定嵌套—PMF源解析算法，其特征在于第4步中，反算受体Si和Al，获得含有Si和Al的重构受体数据，工作原理如公式(3)所示：

F₀*G＝X₁ (3)

式中，F₀是因子谱和实测源成分谱的结合，因子谱是第3步获得的，不含有Si和Al；G是第3步获得的因子贡献矩阵，X₁是第一次重构的受体数据，其中包含了第一次重构的Si和Al受体数据j_1i、k_1i。