炭黑尘是一种由燃烧富含碳的物质产生的细小颗粒物，它主要来源于发动机的燃烧过程。炭黑尘会对空气质量和人类健康造成不利影响，因此发动机炭黑尘的监测方法研究十分重要。本文将针对炭黑尘的整体监测方法、在线监测方法、以及后处理方法进行综述。

整体监测方法是通过对排气中炭黑尘的总量进行测量，从而间接反映发动机燃烧质量。传统的整体监测方法包括烟度计和负载法。烟度计是使用光学原理将烟度信号转化为电信号，来判断烟度的浓度。负载法是通过监测柴油发动机的发动机负载来评估炭黑尘的排放水平。这些方法存在精度和实用性的问题，因此需要进一步改进和完善。

在线监测方法则是连续监测发动机排气中炭黑尘的浓度变化。常用的在线监测方法包括电阻表法、滤纸法和电子显微镜法。电阻表法是基于颗粒物尺寸对电气阻抗的影响来计算炭黑尘的浓度。滤纸法则是使用滤纸来捕集炭黑尘并通过称重来评估浓度。电子显微镜法则通过扫描电子显微镜或透射电子显微镜来直接观察和计量炭黑粒子。这些方法具有高灵敏度和高分辨率的特点，但是需要精密的仪器设备和复杂的样品制备过程。

针对传统监测方法和在线监测方法的局限性，研究人员们也提出了一些后处理方法来更准确地评估发动机炭黑尘的排放水平。例如，经验模态分解方法可以把炭黑尘信号分解成不同频率的子信号，并通过分析重构的子信号来得到更的浓度信息。机器学习方法则是基于数据训练来建立模型以预测炭黑尘的浓度，减少仪器的需求和数据处理的工作量。这些方法的提出为发动机炭黑尘的监测和控制提供了新的思路。

发动机炭黑尘的监测方法是一个重要的研究领域。通过不断改进和创新，我们可以得到更准确、实用和高效的方法来监测和控制发动机炭黑尘的排放水平，从而保护环境和人类健康。未来的研究还应该注重将不同的方法结合起来，以实现更全面和准确的监测系统。希望通过我们的努力，能够为发动机炭黑尘的监测和控制做出更大的贡献。