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便攜高能,一 “器” 多用:新一代小型化單顆粒質譜儀

來源:中科智感(南京)環境科技有限公司   2025年06月04日 15:41  

一、監測指標

可精準監測揮發性有機化合物(VOCs)、一氧化碳(CO)、二氧化碳(CO?)、氨氣(NH?)、甲烷(CH?)等多種關鍵氣體指標,滿足多樣化環境與科研監測需求。

二、設備簡介

該質譜儀集成多項前沿技術,采用寬粒徑范圍空氣動力學透鏡進樣系統,能高效引入不同粒徑顆粒。搭配雙步激光測徑技術,可精準測定顆粒的空氣動力學粒徑信息。集成的激光誘導熒光檢測模塊,可對含特定熒光信息的顆粒(如生物氣溶膠熒光顆粒)進行預篩選。通過全新時序邏輯設計,極大提升了儀器對高濃度樣品的適應性。運用小型化高性能飛行時間質譜技術,結合脈沖延遲引出技術與高動態范圍數據采集技術,顯著提高質譜分辨率與信號動態范圍,實現更靈敏、高精度的定性檢測。

三、產品原理

Bio - SPAMS 作為新一代單顆粒質譜儀,在環境檢測、科學研究等領域發揮著關鍵作用。其運用全新寬粒徑范圍空氣動力學透鏡進樣系統,配合可定量的雙步激光測徑技術與集成激光誘導熒光檢測模塊,對整機進行全面小型集成化設計,可滿足在線車載、機載等移動場景下的快速檢測需求。

單顆粒質譜儀.jpg

四、技術特點

1、預聚焦 + 虛擬撞擊 + 寬范圍透鏡:BiO - SPAMS 創新性地將預聚焦、虛擬撞擊、寬范圍透鏡等多種技術相結合,提供大流量、寬粒徑范圍的高效進樣方案,確保不同粒徑顆粒均能穩定進入檢測系統。

2、雙步激光測徑技術:該技術可定量檢測所有進樣顆粒的空氣動力學粒徑信息。通過全新時序邏輯,優化了儀器對高濃度樣品的響應,極大提升了最大濃度適應性,保障在復雜環境下的精準粒徑測量。

3、集成激光誘導熒光檢測:集成的激光誘導熒光檢測模塊,能在測徑階段對含熒光信息顆粒進行預篩選,僅針對熒光顆粒進行質譜檢測,有效提高檢測針對性與效率,降低背景干擾。

4、小型化高性能飛行時間質譜:小型飛行時間質量分析器集成全新設計的脈沖延遲引出技術與高動態范圍數據采集技術,在提升質譜分辨率的同時,拓寬信號動態范圍,實現更靈敏、更高精度的定性檢測,為復雜樣品分析提供可靠依據。

五、技術優勢

1、可切換的進樣流量方案:通過配置兩種不同孔徑的臨界孔,實現靈活的粒徑檢測范圍切換。0.1L/min 流量下,可精準檢測粒徑 0.15 - 5um 的顆粒;0.5L/min 流量時,能覆蓋粒徑 0.3 - 9um 的顆粒,滿足不同應用場景對粒徑檢測范圍的多樣化需求。

2、全粒徑譜測量:BiO - SPAMS 能夠獲取所有進樣顆粒的空氣動力學粒徑信息。相較于普通空氣動力學粒徑譜儀,其粒徑檢測下限更低,可達 0.15um,且粒徑分辨率更高,可提供更詳細、精準的粒徑分布數據,助力深入分析樣品顆粒特征。

3、高濃度適應性:具備優秀的高濃度適應性,即便在高達 20000 個 / 秒的進樣濃度下,依然能夠確保質譜檢測正常運行,有效避免高濃度樣品造成的信號飽和或檢測誤差,適用于污染源附近等顆粒物濃度較高的復雜環境監測。

4、粒徑篩選與熒光篩選電離分析顆粒:BiO - SPAMS 可依據粒徑及熒光特性對顆粒進行預篩選電離,尤其適用于對具有特定粒徑范圍及熒光信息的顆粒物(如生物氣溶膠顆粒)的監測。這一特性顯著提高了儀器在高干擾環境下的檢測限,保障檢測結果的準確性與可靠性。

5、小型化質譜:在保證進樣測徑及質譜性能的前提下,對設備整體體積進行優化設計,有效提高移動便攜性,大幅降低實驗室占用面積。同時,其緊湊設計使其可便捷應用于車載走航監測,隨時隨地開展現場檢測工作。

6、更快的質譜檢測速度:對光學測徑及電離時序進行深度優化,顯著提高單位時間內的質譜檢測速度。在特定顆粒物監控場景中,可有效縮短響應時間;用于走航應用時,能夠提高污染物濃度分布的時空分辨率,及時捕捉環境污染物的動態變化。

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六、適用環境

(一)環境檢測

大氣顆粒物源解析:精準分析大氣顆粒物的化學組成與來源,助力制定針對性的污染防控策略。

沙塵、霧霾等重污染天氣形成機制研究:實時監測重污染天氣下顆粒物的變化,深入探究其形成機制,為氣象災害預警與應對提供科學依據。

突發災害事故大氣污染源污染范圍評估:在突發災害事故中,快速確定大氣污染源的污染范圍與程度,為應急響應與救援提供關鍵數據支持。

大氣化學過程研究:監測大氣中各類化學反應,解析化學過程,推動大氣科學研究發展。

(二)衛生健康

生物預警預報:對生物氣溶膠等進行監測,及時預警潛在的生物危害,保障公共衛生安全。

重大活動賽事保障:在重大活動賽事期間,實時監測空氣質量,確保活動環境健康安全。

七、配套軟件

實時在線源解析軟件:可實時對檢測數據進行分析,快速確定污染物來源,為環境決策提供即時支持。

離線深度科研分析軟件:用于對采集數據進行深度挖掘與分析,滿足科研工作者對復雜數據的深入研究需求 。


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