矿物油-乙醇溶液三维荧光光谱的实验研究

研究了矿物油-乙醇溶液的三维荧光光谱特性。通过空白扣除法消除了乙醇的拉曼散射对矿物油三维荧光光谱的影响,而采用将瑞利散射及其附近区域置零的方法去除了瑞利散射对矿物油三维荧光光谱的影响。经校准,矿物油的三维荧光光谱特征荧光峰表现为：煤油主要为一个宽峰,最大激发/发射荧光峰的位置在270/290 nm附近;0#柴油有两个峰,最大激发/发射峰分别位于240/344 nm和270/362 nm附近;润滑油存在多个荧光峰,其中两个比较强的最大激发/发射峰分别位于240/348 nm和258/358 nm附近。此外,还研究了矿物油的荧光光谱强度与浓度的关系,并对测量的灵敏度和检测限进行了分析。研究表明,利用三维荧光光谱特征测量可以实现低浓度矿物油的测定。     

联合应用红外光谱法和拉曼光谱法对重质矿物油的区分检验研究

重质矿物油是案发现场常见的微量物证之一,快速准确的区分重质矿物油种类可以为案件侦破提供方向,缩小侦查范围。本文采用傅里叶变换红外光谱法和拉曼光谱法对69个重质矿物油样本进行了分析研究,发现不仅不同种类的重质矿物油谱图存在差异,相同种类不同厂家的重质矿物油谱图也有区别。研究结果表明,联合使用红外光谱法和拉曼光谱法可以较好地对重质矿物油样本进行区分,效果良好。     

基于提升小波变换的矿物油荧光光谱去噪研究

矿物油的使用是造成雾霾等空气污染问题的重要原因。矿物油荧光光谱检测系统光谱消噪处理的有效性和快速性是在线实时监测系统的热点问题。研究应用提升算法小波变换(LWT)矿物油荧光光谱去噪的方法。与传统的离散小波变换(DWT)相比,提升小波变换将现有的小波滤波器分解成基本的构造模块,分步骤完成变换,结构简单,运算速度快。在矿物油荧光光谱去噪过程中具有运算量低、原位运算和便于实现的特点,有效解决了传统小波变换在这方面的不足。提升算法的小波变换、传统离散小波变换和经验模态变换(EMD)分别运用到0#柴油、97#汽油、煤油三种矿物油的荧光光谱去噪中,评价去噪效果指标的信噪比(SNR)、重构均方根误差(RMSE)和波形相似度(NCC)证明了提升方法小波变换用于矿物油荧光光谱去噪的有效性。同时,提升算法变换能提高构造的灵活性和运算的简单性使消噪时间降低62%,证明了提升算法的小波变换运用到矿物油荧光光谱去噪中的快速性,适于矿物油实时消噪处理系统。     

水中矿物油三维荧光谱的特征提取与光谱重构

基于荧光激发-发射矩阵的奇异值分解方法,提取矿物油三维荧光谱的特征序列并进行光谱重构研究。对数十个水中污染油的三维荧光谱进行了奇异值分解和参数计算,表明奇异值参数具有明显的能量聚拢特性; 在适当截取奇异值特征参数后,将奇异值与相应的伴随特征向量组合构成三维荧光谱泛基因序列,实现了三维光谱反演重构。作为比较典型的示例,给出了水中柴油的原始三维荧光谱和重构三维荧光谱的对照图。重构的三维荧光谱与原始三维荧光谱基本相同。研究表明,矿物油三维荧光谱的奇异值特征谱能够代表三维荧光谱主能量的分布特征,有限的奇异值泛基因序列具有三维光谱反演重构能力。该结论对于水环境中的污染油模式识别以及矿物油荧光信息文库的建设有重要意义。     

复合垂直流人工湿地净化过程中DOM的三维荧光光谱分析

三维特征荧光参数可以反映污水处理过程中污染物的种类、性质和含量变化等丰富信息。通过对水样进行三维荧光特性分析和常规有机污染物指标COD,TN,TP的对比分析, 确定表征污水中溶解性有机污染物种类、组成和含量的三维特征荧光。对进水、间隙水和出水中DOM的四种不同组分的荧光光谱图、荧光峰值(R.U.)、荧光指数FI、腐殖化指数HIX以及与COD,TN,TP的相关性进行研究可知：污水处理前后特征荧光峰中心位置和强度均发生明显的改变, 表明污水中有机物的相对组成和含量随处理过程而变化;类腐殖质组分的降解情况不显著,而类蛋白组分的降解情况显著,类蛋白组分与COD,TN,TP呈现显著正相关。采用三维荧光光谱法分析了污水处理过程中溶解性有机物的荧光特性变化规律, 探讨三维荧光技术用于描述污水处理过程中溶解性有机污染物降解规律的可行性。     

荧光及拉曼光谱法检测香皂中的荧光增白剂

用荧光光谱法和拉曼光谱法对香皂中荧光增白剂进行了定性测量。对常见的19个品牌不同系列共46种香皂和8种荧光增白剂进行研究。逐一对样品进行荧光光谱及拉曼光谱的检测,根据光谱检测结果分析香皂样品是否含有荧光增白剂及其荧光增白剂种类。研究结果表明8种香皂含荧光增白剂,7种包装成分表中有标注,但有6种不准确,1种并未标注其含有荧光增白剂成分。     

基于三维荧光光谱技术结合交替加权残差约束四线性分解的不同盐度条件下混合油液检测

石油作为一种重要的化石能源,是人类社会生产活动中不可缺少的一部分。石油在被人们开采、使用的过程中不可避免地会发生泄漏,泄漏的石油会给生态环境带来严重的威胁。因此,在石油泄漏后需要及时对其进行处理,而其前提是能够准确识别石油种类。由于石油中多种物质具有荧光特性,因此应用荧光光谱法可对石油进行有效检测。但石油所含组分较多,使得其光谱信息重叠严重,识别困难。而三阶校正方法具有"三阶优势",可以分辨高共线性、高噪声水平下的数据。其中,三阶校正中的交替加权残差约束四线性分解(AWRCQLD)算法具有收敛速度快、对组分数不敏感等优点;因此,利用三维荧光光谱技术结合AWRCQLD算法,对混合油液进行检测。首先,配制3种盐度条件下的十二烷基硫酸钠(SDS)溶剂;并在每种盐度条件下分别将航空煤油和润滑油按照不同浓度比混合,最终得到24个校正样本和9个预测样本。然后,使用FLS920荧光光谱仪对实验样本进行光谱数据采集。其次,使用扣除空白法去除光谱中的散射,并通过核一致诊断法判断混合油中的组分数。最后,用AWRCQLD算法对四维光谱矩阵进行解析。研究结果表明,在0～20盐度范围内,随着盐度的增加,航空煤油的荧光强度先减小后增大,润滑油的荧光强度先增大后减小;混合油解析光谱曲线分别与航空煤油及润滑油的实际光谱曲线重合度良好;经AWRCQLD算法解析后得到的航空煤油的回收率范围为100.2%～109%,均方根误差为0.002 1 mg·mL~(-1);润滑油的回收率范围为91.8%～109.3%,均方根误差为0.004 8 mg·mL~(-1)。通过引入盐度作为新一维度的数据,从而将三维光谱数据阵扩展到相应的四维光谱数据阵。并利用AWRCQLD算法对四维光谱数据阵进行了解析,实现了在不同盐度条件下对混合油的定性和定量分析。同时,为不同盐度条件下的混合油液检测提供了参考。     

几种典型石油类污染物紫外激光诱导荧光光谱特性研究

为实现海岸带石油类污染物的快速与非接触性检测,文章基于激光诱导荧光探测技术,利用紫外激光作为激发光源,建立了石油类污染物荧光探测系统.利用此系统测量了多种石油类样品的荧光光谱信号,结果表明,不同种类的石油样品荧光信号存在较大差异,因此,荧光光谱可以作为石油类污染物分类识别的一种依据.     

石油及石油产品温度对能量色散X射线荧光光谱法测定硫含量结果影响的研究

考察样品温度对能量色散X射线荧光光谱法测定硫含量的影响;通过改变样品温度,观察测定结果的变化.结果表明:石油及石油产品的样品温度对X荧光光谱仪测试结果具有显著影响;多数含硫和高硫石油及其产品的样品温度对X荧光光谱仪测试结果的影响呈现正相关关系,低硫石油或低硫石油产品的样品温度对X荧光光谱仪测试结果的影响具有波动性.能量色散X射线荧光光谱法测定仪安装测试温度控制装置和改进样品温度自动校正曲线,对控制样品温度对X荧光光谱仪测试结果的准确度是十分必要的.     

基于三维荧光谱特征分析的油种鉴别技术的研究

介绍了运用神经网络进行模式识别的基本原理,将主成分分析法和BP神经网络相结合,提出矿物油三维荧光谱鉴别方案,并进行了系统设计,建立了基本的模型框架.选取矿物油三维荧光谱的特征参量,组成原始特征向量,采用主成分分析法进行预处理,而后选取主成分运用BP神经网络实现油种鉴别.该方法减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性,同时简化了网络结构,提高了程序运行的速度.通过实例进行了分析,结果证明该方法有效地实现了矿物油三维荧光谱的油种鉴别,同时该系统也可用于其它物质的光谱识别技术领域.     

基于拟Monte-Carlo方法测定油类混合物组分含量的研究

汽油、煤油、柴油是由原油加工而成,但其相应馏程特征有所不同,其中汽油的沸程约为35~205 ℃,煤油的沸程约为140~250 ℃,柴油的沸程约为180~370 ℃,同时,其碳链长度有所不同,汽油在C7～C11范围内,煤油在C12～C15范围内,柴油在C15～C18范围内,由于其碳数分布特征有所差异,其荧光光谱也相应有所差别,这是对三类不同油种进行识别与定量检测的基础。由于海洋时常发生油类污染,监测海洋中油类有机物的含量十分重要,采用拟Monte-Carlo方法计算三维荧光光谱特征峰幂次积分,结合最优算法求解最佳特征峰数量及积分区域范围,利用BFGS法解非线性方程组,提出一种光谱重叠的多种矿物油混合物组分含量测定的方法。由于对选定特征区域内确定点列对应峰值的幂次进行累加,对荧光谱线微小变化敏感,从而对组分含量微小变化敏感。同时由于点列的选取,相比于单点测量法,在一定程度上减小了随机误差的影响,可以进一步提高测量灵敏度。以煤油、柴油、汽油为研究对象,将单一油种视为整体,不考虑每种油的具体组分,测量单一油种及混合物的三维荧光光谱及等高线图谱,经最优算法选择六个特征峰进行特征峰幂次积分,测定混合油中组分含量,与峰值法,均值法等单点测量方法相比较,测量灵敏度提高约50倍,实现了混合物组分含量的高精度测量,为不需化学分离直接测定光谱重叠混合物组分含量提供了一种实用算法。     

近红外散射法测定水中矿物油含量研究

海洋矿物油污染事故的危害评估和责任追究,要求实时、在线的水中油类含量检测、监测数据依据。在总结各种水中油检测技术基础上,提出了一种基于Mie散射原理的油污染快速检测方法。采用激光粒度仪测定了柴油、原油的油滴粒径分布;利用分布散射光检测技术对柴油、原油水溶液进行实验,分别测定了0～30mg.L-1油水样本,其线性系数均可达r2>0.99。此方法可为水中微量矿物油的在线监测提供一种新设备。     

数字图像识别在混合油类三维荧光光谱分析中的应用

海上溢油已成为全球环境污染的重要问题之一,溢油严重破坏了海洋生态的平衡,并导致人类健康受到危害。因此,研究高效的溢油检测方法对保护海洋生态环境具有重要意义。三维荧光光谱技术因能获得溢油的“指纹”图谱而成为溢油鉴别领域的有效分析手段,其与平行因子分析算法相结合获得了良好的溢油鉴别效果。但平行因子算法在使用过程中需要确定不同石油产品本身所适用的浓度范围,且其对预估计组分数敏感,组分数选择是否准确直接影响最终定性定量结果,这些问题都会对油类检测造成使用上的限制。油类组分极为复杂,其中各组分间不存在统一的线性浓度范围,其相互之间还受到荧光猝灭效应的影响。直接对未经稀释的油类样本进行光谱数据采集,所获得的三维荧光光谱会因样本中组分的种类及其含量不同而存在较大差异,导致对三维荧光光谱数据进行解析的平行因子分析算法不再适用。但组分的种类及含量相近的油样其光谱特征相似度较高,并且随着特定组分及其含量的改变,其光谱形状的变化规律也较为明显。基于此,将三维荧光光谱和数字图像识别相结合,提出一种针对混合油类样本的辨识方法。首先,利用五种矿物油（汽油、柴油、航空煤油、机油和润滑油）配制三类混合油样本,其中每类混合油是用其中两种不同矿物油以不同体积比直接混合配制而成;然后利用FS920荧光光谱仪获取样本的三维荧光光谱数据,并对该数据进行求导及灰度化预处理,进而得到三维荧光导数光谱灰度图;其次提取样本三维荧光导数光谱灰度图的颜色、纹理和形状等数字图像特征;最后,通过Fisher判别分析建立样本的分类模型,采用逐步回归建立混合油样本各组分相对体积的定量模型。分类模型对三类混合油样本的分类及识别效果良好。所建立的定量模型的线性相关性R大于0.99,显著性检验p值小于0.05。研究结果表明,三维荧光光谱的数字图像特征可以被本文所述方法有效提取并用于对油类样本的定性定量分析。该研究为海面溢油检测提供了一种简单、可靠的识别方法。     

污水厂出水颗粒态与溶解态有机物的红外和荧光光谱特征

城市污水处理厂出水作为再生水的主要水源,其迥异的物质组成给受纳水体带来潜在环境风险。全面掌握污水厂出水水体中有机物组成及结构信息,将为污水厂提标改造及有毒有害物质排放标准的制定提供理论支撑。采用傅里叶变换红外光谱和三维荧光光谱技术,结合二阶导数光谱及区域积分分析方法,对4个典型城镇污水处理厂(W1,W2,W3,W4)出水水体中颗粒态有机物(POM)与溶解态有机物(DOM)的物质组成及结构差异特征进行了分析。结果显示： 污水处理厂出水中POM主要组分为脂肪类、芳香类、糖类及矿物盐,而DOM主要由有机酸、蛋白质、多肽、糖类及芳香类物质组成。各污水处理厂出水水体POM中,W1芳香类物质较多而矿物盐类等颗粒较少,W2较W1含有更多的糖类物质,W3含较多脂类、蛋白类及糖类,而W4含有芳香类及羧酸物质的有机物较多。水体DOM组成中,W1和W2成分较为类似,主要为芳香性较高的大分子有机酸,其含量分别占总有机物的73.9%和67.7%;W3与W4组成中蛋白、多肽及糖类含量较高,其中类蛋白物质分别占DOM总量的71.3%和53.5%。研究结果表明,采用傅里叶变换红外光谱结合二阶导数分析能很好识别不同污水处理厂出水水体中POM与DOM主要物质组成及结构差异,同时利用区域积分方法对样品三维荧光光谱进行解析,能更进一步定量分析不同来源样品物质组成特征。     

Application of Fluorescence to the Study of Crude Petroleum

Crude petroleum oils are complex mixtures of different compounds (mainly organic), which are obtained from an extensive range of different geological sources. The fluorescence of crude petroleum oils derives largely from the aromatic hydrocarbon fraction, and this fluorescence emission is strongly influenced by the chemical composition (e.g., fluorophore and quencher concentrations) and physical characteristics (e.g., viscosity and optical density) of the oil. The fluorescence spectroscopy (FS) is increasingly used in petroleum technology due the availability of better optical detection techniques, because FS offers high sensitivity, good diagnostic potential, and relatively simple instrumentation. In this work we analyzed crude petroleum at different dilution in Nujol, a transparent mineral oil. The main objective of this work was to verify the possibility to measure crude oil emission spectroscopic without use of volatile solvents. The mixtures of nujol with different -crude oil concentrations were measured with a 10 mm optical path cuvette thus simplifying the fluorescence spectroscopy signal detection. The emission spectra were obtained by exciting the samples with a 400 W Xenon lamp at 350 nm, 450 nm and 532 nm. The emissions of the samples were collected perpendicularly with the excitation axis.     

红外分光光度法测定水体中石油类及萃取剂的选择

与重量法、紫外分光光度法、荧光分光光度法和非分散红外法相比,红外分光光度法具有灵敏度高、适用范围广和测定结果受标准油品及样品中油品组成影响较小的优点。在萃取剂的选择上,建议采用六氯四氟丁烷(S-316),它具有毒性小,萃取率高,准确度和精密度好等特点,完全可用作测定水与废水中石油类的提取剂。     

三维荧光光谱结合组合算法在环境污染监测中的应用:油种鉴别与定量分析

针对油类污染物成分复杂,光谱重叠难以识别的问题,提出采用三维荧光光谱结合组合算法对油类污染物进行了定性和定量分析。荧光光谱中存在的瑞利散射对三维荧光光谱检测有较大影响,提出了缺损数据修复-主成分分析（MDR-PCA）方法对矿物油三维荧光光谱的瑞利散射进行处理,原理是单个荧光光谱激发发射矩阵符合双线性,可用主成分分析（PCA）法来解析。MDR-PCA法首先将荧光数据中的散射干扰数据全部扣除,之后利用主成分分析（PCA）迭代过程对扣除数据进行重构修复后补全数据。该方法在消除散射干扰的同时充分利用了荧光物质光谱矩阵中的有效信息。利用不同浓度的矿物油的激发-发射荧光光谱构建了三维数据。样品数据来源于柴油、汽油和煤油三种溶质的四氯化碳溶液。常用于三维荧光光谱数据分析的三线性分解算法有平行因子分析（PARAFAC）、交替三线性分解（ATLD）和自加权交替三线性分解算法（SWATLD）等。PARAFAC基于严格意义上的最小二乘原则,具有抗噪声强、模型稳定、微小预期误差等优点,可以实现三维数据阵列的最佳拟合,但该算法收敛速度较慢,对组分数敏感。ATLD算法通过提取对角主元和切尾奇异值求解广义逆,极大提高了收敛速度并降低了对组分数的敏感度,从而实现三线性分解。然而,取对角元时易使ATLD方法对噪声敏感。SWATLD算法既继承了对组分数不敏感、收敛速度快等优点,又降低了噪声水平的影响。但是在抗共线程度方面,SWATLD算法在抵抗共线性程度方面的能力较ATLD略有降低。基于此,论文根据三线性分解算法迭代过程中损失函数的变化,对迭代过程进行划分,提出了三线性迭代方法的组合算法（algorithm combination methodology, ACM）—将ATLD, SWATLD与PARAFAC组合在一起,充分发挥各算法的优点,实现二阶校正算法的优势互补。采用ACM算法对两组分及三组分矿物油样品的三维荧光光谱数据进行解析,并对三种矿物油的回收率进行了计算。柴油的回收率为97.08%,汽油的回收率为97.34%,煤油的回收率为97.25%。解析光谱和回收率表明,ACM算法能够实现油类污染物的种类识别及浓度测量。     

工业废水为主的城市污水的荧光指纹特征

荧光分光光度法测量简便,灵敏度高,已越来越多地用于化学分析。将工业废水为主的城市污水作为研究对象,分析其荧光指纹特征。该城市污水的三维荧光光谱上有分别位于激发波长/发射波长为275/310,230/340 和220/310 nm附近的3个荧光峰,未显示出以生活污水为主的城市污水所具有的典型的类蛋白质荧光的特点。该污水荧光强度较高,且工作日和休息日差异大,这可能主要与工业污水含量较大有关。荧光指纹在反映废水组成方面直观、迅速,可以作为水质监测与预警的新方法。