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北京瑞頂環境科技有限公司
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PraxisOPCube空氣質量監測系統一、簡介PraxisOPCube空氣質量監測系統，是專為空氣質量監測提供的一款小型的開箱即用的監測解決方案
Praxis OPCube 空氣質量監測系統
一、 簡介
Praxis OPCube空氣質量監測系統，是專為空氣質量監測提供的一款小型的開箱即用的監測解決方案。它體積小巧靈活。既解決了在變化的環境條件下獲取準確數據的問題，也解決了空氣質量監測中對顆粒物監測的需求。適用于路邊監測、環境健康和地方空氣質量調查等應用。
二、 特色及優勢
三、系統組成
OPC（測量PM1、2.5和10），1個痕量氣體傳感器（選擇氣體類型），溫濕度傳感器、定位模塊、電池（1小時）、12V電源適配器、安裝支架。
四、 技術參數
1、痕量氣體傳感器：在CO、H2S、NO、NO2、O3、SO2、VOCs和CO2氣體中選擇一個監測。
1）電化學技術
| 參數 | 靈敏度 | 響應時間 | 噪聲 | 測量范圍 | 理論測量范圍 | 線性誤差 | 零點漂移 /年 | 靈敏度漂移/年 |
| CO | 220~410nA/ppm（@2ppm） | <30S（0~10ppm） | ±2標準差（20ppb） | 500ppm | 2000ppm | <±1ppm（滿量程，0~15ppm線性） | <±100ppb | <10% |
| H2S | 1400~2200nA/ppm（@2ppm） | <60S（0~2ppm） | ±2標準差（5ppb） | 50ppm | 100ppm | <±0.5ppm（滿量程，0~10ppm線性） | <±100ppb | <20% |
| NO2 | -175~-500nA/ppm（@2ppm） | <80S（0~2ppm） | ±2標準差（15ppb） | 20ppm | 50ppm | <±0.5ppm（滿量程，0~20ppm線性） | 0~20ppb | <-20%~-40% |
| NO | 350~550nA/ppm（@2ppm） | <25S（0~2ppm） | ±2標準差（80ppb） | 20ppm | 50ppm | <±1ppm（滿量程，0~5ppm線性） | 0~50ppb | 0~-20% |
| O3 | -200~650nA/ppm（@1ppm） | <80S（0~1ppm） | ±2標準差（15ppb） | 20ppm | 50 | <±0.5ppm（滿量程，0~20ppm線性） | 0~20ppb | -20%~-40% |
| SO2 | 320~500nA/ppm（@2ppm） | <20S（0~2ppm） | ±2標準差（15ppb） | 50ppm | 100 | 0~-5ppb（@20ppm，0~2ppm線性） | <20ppb/年 | <15% |
2）NDRI 技術
| 參數 | 測量范圍 | 精度 | 響應時間 | 零點分辨率 | 滿量程分辨率 | 零點重復性 | 滿量程重復性 | 校準系數 |
| CO2 | 0~5000ppm | 1%FS | <40S@20℃ | 10ppm | 50ppm | ±20ppm | ±50ppm | 0.0003 |
3）PID技術
| 參數 | 檢測限 | 線性范圍 | 靈敏度 | 穩定時間 | 加熱時間 | 響應時間 |
| VOCs | 1ppb | 40ppm（3%偏差） | >25mV/ppm | 5min（@20ppb） | 5S | <3S |
2、PM顆粒物傳感器
采用Alphasense OPC-N3光學粒子計數器，進行測量，包括PM1、PM2.5和PM10。
| 參數 | 粒徑范圍 | 粒徑分類 | 采樣間隔 | 總流速 | 采樣流速 | 粒子計數率 | 偶合概率 |
| PM | 0.35~40μm | 24個（軟件箱區分） | 1~30S | 5.5L/min | 280mL/min | 10000/s | 0.84%（@106個/L濃度），0.24%（@500個/L濃度） |
3、溫濕度傳感器：溫度精度±0.2℃, 濕度精度±2%RH
4、傳輸通訊：4G無線傳輸
5、數據存儲：通過AWS進行數據傳輸、數據控制和數據存儲，或者采用客戶自有設施；當地microSD數據存儲
6、操作系統：Debian Linux
7、儀器處理器：SAMA5D27 CPU
8、時鐘：通過備用電池時時同步，或通過定位、網絡時鐘等進行同步
9、供電：7~24VDC，內置電池，可供大于1個小時運行
10、標準配置下環境操作溫度：-40℃~50℃
11、測量范圍尺寸：154*154*130mm
12、重量：2kg
五、數據校準（模型算法）
出廠前已經把校準曲線內置于Praxis的傳感器數據庫中，并在中性環境（實驗室中）運行檢測，避免溫濕度對傳感器的影響。如果長期運行后需要校準，我們建議在當地環境氣體夜間低濃度時進行，例如±5ppb的NO2氣體濃度。
Praxis進行模型開發用來發現環境因素的影響系數。隨后進行模型自動化學習（ML機器學習工具）。ML回歸工具在本質上與手動調查具有相同的功能，但縮放到更多的環境因素和系數發現迭代上。
如下圖，搭載了PM1、PM2.5和PM10數據解析軟件系統，為PM傳感器原始數據和模型算法后的對比圖表：
| VS |
產地：英國
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