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喷洒产生的细菌气溶胶空间分布特征及预测模型研究

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再生水景观回用对人体产生的健康风险受到社会公众的日益关注。常见的绿化浇洒、喷泉水景等方式都会产生大量分散在空气中的微小的液滴,而水中残留的细菌会黏附在微小液滴上从而在周围空间形成细菌气溶胶。吸入细菌气溶胶会在一定程度上危害人体健康,因此很有必要对喷洒产生的细菌气溶胶空间分布进行研究。本研究通过实地考察和模拟试验,使用安德森六级空气微生物采样器采集细菌气溶胶,研究各级细菌气溶胶的浓度和粒径分布特征和变化规律,并利用小波神经网络模型对其分别进行预测,阐明了喷洒产生的细菌气溶胶空间分布特征。主要的研究方法和结论如下: 采集喷泉周围空间的细菌气溶胶,并与当时的背景值对比。发现两组校园喷泉工作时均会使周围空间中的细菌气溶胶总浓度增大,且使周围空间中可入侵人体支气管及肺部的细菌气溶胶粒子增多。 利用大肠杆菌NK5449作为试验菌株,子弹头喷头和离心平雾喷头作为试验喷头,通过喷洒试验,采集喷头周围空间的细菌气溶胶并进行细菌培养计数。结果表明,在高度0.75~1.75m,距离喷头0.5~3m的范围内,两种喷头周围的细菌气溶胶总浓度均随着高度的增加和与喷头之间水平距离的增大而逐渐降低,并与液滴直径呈显著负相关(P<0.05),且离心平雾喷头产生的细菌气溶胶浓度大于子弹头喷头产生的细菌气溶胶浓度。在喷头水平距离0.5 m的各个高度处,粒径>7.0μm的细菌气溶胶浓度高于其他各级;而水平距离0.5 m以外的各点,粒径1.1~4.7μm的细菌气溶胶占比最高。与子弹头喷头相比,离心平雾喷头产生的粒径2.1~3.3μm的细菌气溶胶比例更高。 以BP神经网络为基础,以喷头最大喷洒半径、采样点高度、距离、喷泉水体菌浓度为输入层神经元,以墨西哥草帽小波函数为激励函数,对喷头周围的细菌气溶胶浓度建立三层小波神经网络预测模型。对喷头周围空间中的细菌气溶胶总浓度和各级粒径的浓度预测效果良好,其中对总浓度预测时,最佳隐含层节点数为4;对粒径>7.0μm、0.6~2.1μm的细菌气溶胶浓度预测时,最佳隐含层节点数为9;对粒径2.1~7μm的细菌气溶胶浓度预测时,最佳隐含层节点数为12。

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