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PM2.5传感器有那些?

更新时间: 2019-12-10 16:36 来源: 勒夫迈 编辑: 细颗粒物传感器 阅览: ↻ 新闻资讯
 

随着人们对空气质量的关注,PM2.5作为一个热词,频繁见诸各传媒,由于PM2.5成为热点,很多公司都看到了PM2.5治理蕴藏的巨大商机,因此市面上冒出来很多能测PM2.5传感器或模组,从产品命名上,都和PM2.5挂上钩,以吸引眼球,但作为产品开发商,应根据自己的产品定位及需求仔细甄别,选择适合自己产品的传感器/模组。

激光粉尘传感器矢量图-勒夫迈LUFTMY

激光PM2.5传感器矢量图

据2016年世界卫生组织对疾病揭露与负担的全球评估,迄今为止,空气污染——环境(室外)和家庭(室内)——是对健康最大的环境风险,每年约有九分之一的死亡均由此引起,只有十分之一的人生活在符合世界卫生组织空气质量指南的城市中。

1、细颗粒物又称细粒、细颗粒、PM2.5

细颗粒物指环境空气中空气动力学当量直径小于等于 2.5 微米的颗粒物,它能较长时间悬浮于空气中,其在空气中含量浓度越高,就代表空气污染越严重。

虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分,但它对空气质量和能见度等有重要的影响。与较粗的大气颗粒物相比,PM2.5粒径小,面积大,活性强,易附带有毒、有害物质例如,重金属、微生物等,且在大气中的停留时间长、输送距离远,因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。

2、pm2.5传感器也叫粉尘传感器、灰尘传感器

pm2.5传感器可以用来检测我们周围空气中的粉尘浓度,即PM2.5值大小,工作原理是根据光散射原理开发的:粒子和分子将在光的照射下散射光,同时吸收部分光的能量。当一束平行的单色光入射到待测量的粒子场上时,它受到粒子周围的散射和吸收的影响,并且光强度衰减。

以这种方式,可以获得通过待测量的浓度场的入射光的相对衰减率,相对衰减率基本上线性地反映了待测量的灰尘的相对浓度,光的强度与光电转换的电信号的强度成比例。通过测量电信号,可以获得相对衰减率,然后可以确定待测量场中的灰尘浓度。

3、激光PM2.5传感器与红外PM2.5传感器区别

普通红外灰尘传感器的原理是采用可见红外光,对1微米以下的颗粒物尤其是浓度较低的时候很难产生准确的散射判断。而可以获取单位体积内空气中0.3-2.5微米直径颗粒物准确浓度。通常普通红光激光的波长在630-650微米,半波衍射是630-650纳米,高于300纳米(也就是0.3微 米)以上的颗粒物都能被准确探测到。

细颗粒物传感器红外PM2.5传感器-勒夫迈LUFTMY

HPD05红外PM2.5传感器

颗粒物传感器HPD05是采用光学散射原理检测空气中粉尘的浓度,传感器内置一个红外线发光二极管和一个高灵敏光电接收传感器,红外线发光二极管发出光线在遇到粉尘时会产生反射光,光电传感器通过检测该反射光的强度来反映空气中粉尘的浓度情况,传感器直接输出PWM信号,PWM宽度即是当前浓度数值。也可以通过IIC串口信号输出粉尘浓度数值,数值单位是ug/m3。空气检测仪器HPD05产品检测能力稳定,生产效率高,具有双重优势。勒夫迈细颗粒物传感器HPD05具有体积小精度高,功耗低,响应时间短、能在高灰尘浓度下稳定运行等特性,本室内空气质量传感器可应用在空气净化器等。

空气净化器-勒夫迈LUFTMY

空气净化器

激光源对于一款颗粒物传感器的有着非常重要的作用,激光传感器光源采用了进口的镭射激光,同时也能保证3万小时连续工作后,可控衰减在5%以内。但同时激光传感器的成本无疑就拔高了很多,性价比方面就没有红外的传感器有优势,可用在室外及其他要求相对较高的场合。而红外线的气流是被动流通,靠微弱的被动引流气流肯定数据偏小,并且不够稳定,探头的反应速度相对于激光传感器来说较慢。但是红外传感器的成本相对于激光传感器较低,性价比较高,比较有优势,用在一般室内完全没有问题,既可以降低成本,也能达到预期的效果。

细颗粒物传感器激光粉尘传感器-勒夫迈LUFTMY

LD09激光粉尘传感器

激光雾霾传感器LD09是一款基于激光米氏MIE散射理论的高精度颗粒物浓度传感器,可连续采集并计算单位体积内空气中不同粒径的悬浮颗粒物个数,即颗粒物浓度分布,进而换算成为质量浓度,并以通用数字接口形式输出。勒夫迈激光雾霾传感器LD09具有体积小精度高,抗干扰能力强,功耗低寿命长,零错误报警率响应时间短等特性,本空气质量监测传感器可嵌入各种与空气中悬浮颗粒物浓度相关的如高精度空气质量检测仪等仪器仪表或环境改善设备,提供及时准确的浓度数据。

勒夫迈专注于光学颗粒物传感器技术研究,生产与销售,在“工匠筑梦”的企业文化引领下,秉承“客户第一”的服务宗旨,在PM2.5传感器国内外市场占据了较高的市场份额。勒夫迈细颗粒物传感器等传感器在测量精度,稳定性,一致性误差,抗干扰等多个性能指标上均受到行业内的广泛好评。

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