3、基于无人机与人工神经网络的采石场空气质量监测与预测

基于无人机与人工神经网络的采石场空气质量监测与预测

1. 背景与相关工作

1.1 采石场空气质量问题

在人口密集地区，如越南的 Tan My 和 Thuong Tan 采石场，它们是越南较大的采石场，距离平阳省的 Tan Uyen 镇仅几公里。露天采矿中的爆破作业是常见环节，但会排放颗粒物，如粉尘污染和有害气体，导致空气冲击、地面振动、飞石、有毒烟雾和颗粒物（PM）等问题。采石场的爆破事件会排放 PM1.0、PM2.5 和 PM10 等主要残留物。为了有效管理采石场的空气质量，建立有效的空气质量监测系统至关重要。随着建筑材料需求的增长，采石场的扩建不可避免，而空气质量监测系统能为当前和未来采石场扩建的环境管理提供重要数据。

1.2 无人机技术的应用

近年来，无人机（UAV）技术的快速发展为军事和民用领域带来诸多益处，如物流运输、精准农业、森林管理与生物多样性保护、危险与环境管理以及城市管理等。虽然世界上已有许多在采矿业使用无人机技术进行地形测量、安全调查等工作的优秀案例，但该技术在越南仍相对较新。

在露天矿场空气质量监测方面，已有研究证明将光电粉尘传感器与无人机结合的可行性。近年来，基于无人机的系统被用于监测粉尘污染，包括 PM1.0、PM2.5 和 PM10。例如 DJI Matrice 600 Pro 能携带高达 6kg 的有效载荷，但价格超过 5000 美元且重量较大（>10kg），不利于在露天矿场应用，因此更轻的无人机系统如 Inspire 2 值得研究。此外，预测 PM1.0、PM2.5 和 PM10 在污染评估中起着关键作用，机器学习方法如支持向量机、神经网络和深度学习是先进的预测方法，但在粉尘污染预测中的应用仍较