基于三维荧光光谱结合小波压缩与APTLD对水中多环芳烃测定

基于三维荧光光谱结合小波压缩与交替惩罚三线性分解(APTLD)对水中多环芳烃(PAHs)进行定性和定量分析,实验以萘(NAP)、芴(FLU)、苊(ANA)为测量样品。首先用FS920荧光光谱仪测量获得样品的三维荧光光谱数据,对数据进行激发和发射校正且去散射,得到真实光谱。为了解决三维荧光光谱数据的冗余信息,通过小波变换对实验光谱数据进行压缩,其压缩分数和数据恢复分数分别大于92%和95%。用APTLD对压缩后的光谱数据进行分析,体现了二阶优势,实验结果表明,在PAHs的荧光光谱严重重叠和有干扰物共存下,该方法仍能准确地测定,其回收率为94%~98%、预测均方根误差小于0.29 μg·L-1。     

三维荧光光谱结合EEMD与SWATLD测定水中多环芳烃

多环芳烃（PAHs）类物质具有致畸、致癌、致突变的性质,严重污染生态环境,进而对人类的健康及动植物生长造成威胁。PAHs通过排污、大气沉降、地表径流等各种循环途径进入水环境中,由于种类众多且化学性质相似,常规的检测方法如化学滴定法、电化学法等很难实现快速准确的测定。为实现复杂体系中PAHs的定性与定量,工作中基于三维荧光光谱分析法,结合集合经验模态分解（EEMD）去噪与自加权交替三线性分解（SWATLD）二阶校正,对超纯水以及池塘水环境中的苊（ANA）和萘（NAP）进行分析测定。首先选择合理的浓度配制样本,用FS920荧光光谱仪测得样品的三维荧光光谱,利用空白扣除法将光谱数据中的散射消除,得到真实的光谱数据。然后对去除散射的数据进行EEMD降噪处理,该方法具有自适应性强、参数设置简便的优点,能够去除嘈杂信息,提高数据信噪比,并将去噪参数与快速傅里叶变换、小波滤波和经验模态分解进行比较。最后用SWATLD算法以“数学分离”代替“化学分离”,对超纯水和池塘水环境中光谱重叠的ANA和NAP进行定性识别和定量预测,该算法对组分数的选择不敏感,能够在未知干扰物共存情况下实现多组分目标分析物的同时检测,即具有“二阶优势”,并将预测结果与平行因子分析进行比较。结果表明空白扣除法能够成功将拉曼散射消除。EEMD降噪方法使ANA和NAP的光谱更加规整平滑,有效信息更加突出,该方法去噪后数据信噪比为16.845 2,均方根误差为11.136 6,波形相似系数为0.990 9,三项指标均优于快速傅里叶变换和经验模态分解等其他去噪方法,能达到小波滤波的去噪效果并且不用设置先验参数。利用SWATLD二阶校正方法得到验证样本中ANA与NAP的分解光谱与实际光谱基本吻合,平均预测回收率分别为96.4%和104.2%,预测均方根误差分别为0.105和0.092 μg·L-1;在存在未知干扰物的池塘水样本中,分解出的光谱依然能与实际光谱吻合,ANA与NAP两者的平均预测回收率分别为94.8%和105.5%,预测均方根误差分别为0.067和0.169 μg·L-1;与平行因子分析相比,两项指标均具有优势。     

三维荧光结合三阶校正算法快速检测水中酚类化合物

苯酚和麝香草酚等酚类化合物对人体和动植物有着严重危害,且这些酚类化合物往往同时存在于水体。由于苯酚和麝香草酚的激发和发射光谱重叠严重,常规荧光方法不能实现直接快速测定。基于三维荧光光谱结合四维平行因子（4-PARAFAC）算法,对存在未知干扰物的湖水中苯酚和麝香草酚进行定性和定量分析。利用三维平行因子和四维平行因子算法分解光谱数据,探索三阶校正算法的“三阶优势”。通过引入温度维来构建四维数据阵,将不同温度下扫描得到的激发发射矩阵沿样本维叠加得到四维数据阵,结合基于四维平行因子的三阶校正算法对目标分析物进行定性定量分析。为避免溶剂散射和仪器的影响,需要对扫描得到的激发发射矩阵信号进行预处理。通过空白扣除法和Delaunay三角内插值法去除激发发射矩阵中散射信号,再进一步进行激发发射校正,得到真实光谱。然后分别使用基于平行因子的二阶校正算法和基于四维平行因子的三阶校正算法对光谱数据进行分析,对比两种算法的分析结果。结果表明,四维数据阵并不是三维激发发射矩阵简单的叠加,得到的四维数据可能含有丰富的高维信息,有助于改善对分析物的测量结果。四维平行因子算法解析得到的湖水中苯酚和麝香草酚的平均回收率分别为97.7%±9.2%和96.5%±8.8%,预测均方根误差为0.047和0.057 μg·mL-1,预测相对误差低于10%,分析结果优于三维平行因子（平均回收率分别为105.7%±15.3%和111.0%±3.6%,预测均方根误差为0.090和0.056 μg·mL-1,预测相对误差高于10%）。实验表明,样本中存在复杂干扰背景和数据共线性严重时,三阶校正算法能够得到比二阶校正算法更满意的结果,为复杂体系中苯酚和麝香草酚的检测提供了可靠方法。     

基于温度变量的四维荧光光谱的石油类污染物测定

三维荧光光谱结合多元校正分析对石油类污染物复杂多组分体系测定方法多谱图混叠,且易受到空白荧光和干扰物荧光影响降低了测定准确性。提出在三维荧光光谱中增加一维温度信息构造激发波长-发射波长-温度-样品（EEM-temperature data array）的四维荧光光谱数据阵列,应用四线性成分模型建立高维荧光光谱定性定量分析的方法。实验证明在15～25 ℃温度范围内,矿物油荧光光谱轮廓形状不随温度变化,而其强度随温度线性变化,满足四线性要求,这为构建四维荧光光谱发展高维数据的三阶校正提取更丰富的有效信息提供了可能。三阶校正不仅可以在干扰物共存的情况下对感兴趣组份进行定量测定,即具有“二阶优势”,还具有更高的选择性和灵敏性,可以对高共线性和背景干扰的重叠光谱表现更好的解析能力,即“三阶优势”。对0#柴油、97#汽油和机油为混合油待测组分,腐殖酸为水体干扰组分组成的复杂体系污染油样品为进行实验,得到的三维荧光光谱利用平行因子（PARAFAC）算法和交替惩罚三线性分解（APTLD）算法进行二阶校正分析,将三维荧光光谱在温度方向上堆叠构成增加温度维度的四维荧光光谱数阵,并将其利用四维平行因子算法（4-PARAFAC）和交替惩罚四线性分解（APQLD）算法进行三阶校正分析,比较,0#柴油、97#汽油和机油的预测结果表明增加了影响荧光光谱的温度因素构造的四维荧光光谱提高了有效信息提取能力,四维荧光光谱结合高阶校正算法能提高油种光谱识别和浓度精确检测,较传统的三维荧光光谱分析提高了回收率（recovery rate）和预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）,有利于石油类污染物的有效,准确,实时,绿色环保检测。同时指出了4-PARAFAC和APQLD算法各自的特点及其不同适用环境,为油类污染物检测具体情况提供算法选择依据。引入温度参量的四维荧光光谱结合三阶校正算法的检测技术较三维荧光光谱技术,在组分光谱定性分辨和浓度定量检测方面能对复杂体系油类污染物实现快速有效,绿色无污染地检测,实现“数学分离”更有效代替“化学分离”。     

基于3D荧光光谱分析和多维偏最小二乘的PAHs浓度优化检测

多环芳烃(PAHs)具有强致癌性,威胁人类身体健康。在复杂水质检测环境中,利用荧光光谱检测PAHs浓度时,由于测量光谱中存在瑞利散射影响,使得PAHs光谱信号包含明显的非平稳噪声,常用的多次采样求均值法容易使PAHs光谱存在明显的测量误差,导致PAHs检测精度下降。为此,提出了一种基于3D荧光光谱分析和多维偏最小二乘(N-PLS)的PAHs浓度优化检测方法,首先分析了菲、芴、苊与荧蒽4种PAHs溶液的光谱特性,通过拟合散射带数据点值消除光谱中的瑞利散射噪声,同时尽可能地保留原光谱信息。提取4种PAHs光谱的均值、方差和一维边际分布等特征参数,利用聚类分析方法对其光谱数据做样本分类,将相似光谱数据样本进行合并;然后根据校正集的光谱信号与不同PAHs浓度之间的关系,建立N-PLS模型,对各类PAHs的浓度进行预测分析,并且验证PAHs浓度与光谱数据荧光强度的关系;最后利用双线性分解对浓度残差进行修正,对含有各类PAHs的水溶液与实际水样进行浓度残差验证,分析了不同参数下PAHs的预测误差。实验结果表明,溶剂菲有2个明显的荧光峰值,激发与发射波长分别为285/245和315/345 nm;芴与荧蒽均存在6个明显的荧光特征峰值,分别为265/255,325/345,335/325,365/355,385/395和405/415 nm,且与其他PAHs的荧光峰值相距较远; 溶液苊在发射波长300~485 nm的范围内存在连续波峰,且对应激发波长在255~360 nm范围内;N-PLS方法对不同水质环境下的PAHs预测误差较小,其中菲与芴均方根误差均小于0.4 μg·L-1,相对误差小于6%,苊与荧蒽均方根误差均小于1.0 μg·L-1,相对误差均小于9%。对4种不同的PAHs在河流中的扩散趋势进行了仿真分析,确定出了其扩散程度,其中芴与菲扩散速率约为51 mg·L-1,苊与荧蒽扩散速率为21 mg·L-1,且扩散速率在一定范围内呈线性增长趋势,PAHs与其浓度之间符合朗伯比尔定律的线性关系; 通过不同迭代次数下N-PLS方法的均方根误差分析,得到了均方根误差精度最高时的迭代次数;对比了不同主因子数时N-PLS方法对PAHs预测的适应度与相关系数,结果表明当主因子数为3时,适应度可达96.5%,此时N-PLS预测模型效果最佳。相比其他检测方法,本文方法检测精度较高,回收率较好,具有较强的鲁棒性。     

三维荧光光谱结合自加权交替三线性分解算法检测农药类混合物

三维荧光光谱技术与自加权交替三线性分解(SWATLD)算法相结合,对三类农药混合溶液进行检测。在乙腈溶剂中配制西维因、速灭威和三唑磷不同浓度比的混合溶液为测量样品(西维因、速灭威及三唑磷的最佳激发波长/发射波长分别为285/325,305/345和265/305 nm),利用荧光光谱仪获取样品的三维荧光光谱,经过空白扣除以及激发与发射校正,有效地去除仪器误差以及散射产生的影响,得到样品的真实光谱。采用基于自加权交替三线性分解算法对测得的光谱数据进行分析,得到的三种农药的平均回收率为96.9%±1.9%,99.8%±1.0%和100.8%±3.2%。根据SWATLD算法预测结果,计算三类农药的预测均方根误差(RMSEP)值为0.616×10-2,0.539×10-2和0.374×10-2 μg·mL-1,低于平行因子(PARAFAC)分析法预测结果的RMSEP值,且最低检测限均在0.005~0.022 μg·mL-1范围内。和PARAFAC算法相比较,突出了SWATLD算法的优势,表明该算法对光谱重叠严重的三类农药混合物有较好的分解能力。     

BP神经网络结合ATLD与三维荧光光谱法测量水中多环芳烃

多环芳烃(PAHs)是煤,石油,木材,烟草等燃料和有机高分子化合物等有机物不完全燃烧时产生的一种持久性有机污染物。迄今已发现有200多种PAHs,其中有多种PAHs具有致癌性。PAHs广泛分布于我们生活的环境中,水中的PAHs主要来源于生活污水,工业排水和大气沉降。使用三维荧光光谱法,结合BP神经网络与交替三线性分解(ATLD)算法对水中的PAHs进行定性和定量分析。以苊（ANA）和芴（FLU）2种PAHs为目标分析物,用甲醇（光谱级）制备样本。使用FS920稳态荧光光谱仪对样本进行检测,设置激发波长为200～370 nm,间隔10 nm记录一个数据;发射波长为240～390 nm,间隔2 nm记录一个数据。设置初始发射波长总是滞后激发波长40 nm,以消除一级瑞利散射的干扰。随后使用BP神经网络法对待测样本数据进行预处理。利用BP神经网络基于误差反向传播算法(error back propagation training,BP)原理,对测得的三维荧光数据进行数据压缩处理,该方法具有柔性的网络结构与很强的非线性映射能力,网络的输入层、隐含层和输出层的神经元个数可根据实际情况设定,并且网络的结构不同时,性能也有所差异。随后,用ATLD算法分解预处理后的三维荧光光谱数据。采用核一致诊断法确定待测样本的组分数为2。结果表明,ATLD算法分解得到两种PAHs(ANA和FLU)的激发、发射光谱图与目标光谱非常相似,能实现光谱重叠严重的PAHs(ANA和FLU)的快速定性和定量分析,实现了以“数学分离”代替“化学分离”。将预测样本导入训练好的BP神经网络中,得到处理后待测样本数据的网络均方差（MSE）均小于0.003,网络的峰值信噪比（PSNR）均大于120dB（数据压缩中典型的峰值信噪比值在30～40 dB之间,越高越好）,可见BP神经网络对样本数据的压缩效果较好。BP神经网络训练后,得到输出值与目标值之间的拟合度高,拟合系数达0.998,具有较好的数据压缩效果。使用ATLD算法对待测样本进行分解后得到平均回收率为97.1％和98.9％,预测均方根误差为0.081 8和0.098 5 μg·L-1。三维荧光光谱结合BP神经网络和ATLD能够实现痕量PAHs的快速检测。     

荧光相关光谱测定溶液中胭脂红的含量

使用FLS920P型荧光光谱仪测量了20个合成色素胭脂红溶液样本的荧光发射谱,实验表明：胭脂红的最佳激发波长为300 nm,在此波长激发光下,荧光峰值波长为440 nm。同时测量相同条件下超纯水的光谱数据作为参考光谱,进行与胭脂红溶液光谱数据的相关计算,构建以浓度为外扰的荧光相关光谱。采用sym8小波函数4尺度降噪,将降噪后的同步相关光谱数据、自相关光谱数据应用偏最小二乘回归(PLSR)算法进行预测,建立溶液中胭脂红含量的定量模型,结果表明：采用同步相关光谱建模的预测相关系数为99.863%,预测均方根误差为0.414 μg·mL-1;而采用自相关光谱建模的预测相关系数为99.940%,预测均方根误差为0.303 μg·mL-1。对比可知,自相关光谱数据有效地避免了信息冗余,预测结果更为可靠。该方法无需样本处理,操作简单,为食品安全检测提供了一种新的思路。     

基于二维相关荧光谱土壤中PAHs检测方法研究

传统荧光光谱技术已被用于土壤中多环芳烃(PAHs)的检测,但由于土壤体系的复杂性、PAHs污染物的多样化和微量化,传统的荧光光谱技术无法有效提取土壤中PAHs的特征信息。为了解决上述问题,提出并建立一种基于二维相关荧光谱土壤中多环芳烃的检测方法。以土壤中典型的多环芳烃蒽和菲为研究对象,配置38个蒽菲混合标准土壤样品(蒽和菲的浓度范围均为0.000 5～0.01 g·g-1),在激发波长265～340 nm,发射波长350～500 nm范围内采集了所有样品的三维荧光谱。以激发波长为外扰,对外扰变化的动态一维荧光谱进行相关计算,得到每一样品的同步二维相关荧光谱。研究了浓度均为0.005 g·g-1蒽菲混合土壤样品的三维荧光谱和同步二维相关荧光谱特性,在同步谱主对角线398,419,444和484 nm处存在自相关峰,其中,398和484 nm荧光峰来自土壤中的菲,419和444 nm荧光峰来自土壤中的蒽;在主对角线外侧,蒽和菲两组荧光峰之间存在负的交叉峰,进一步验证了其来源不同;同时,在(408,434) nm和(434,467) nm处出现交叉峰,其中408和434 nm荧光峰来自土壤中的菲,467 nm荧光峰来自土壤中的蒽。指出与三维荧光谱表征的信息相比,二维相关荧光谱不仅能提取更多的特征信息(408和467 nm的特征峰在三维荧光谱中未被表征),而且还能提供荧光峰之间的相互关系,对其来源进行有效解析。在上述研究二维相关荧光谱特性的基础上,基于同步相关谱矩阵(38×151×151)建立了定量分析土壤中蒽和菲污染物浓度的多维偏最小二乘(N-PLS)模型,对蒽的校正和预测相关系数分别为0.986和0.985,校正均方根误差(RMSEC)和预测均方根误差(RMSEP)分别为4.33×10-4和5.55×10-4 g·g-1;对菲的校正和预测相关系数分别为0.981和0.984,RMSEC和RMSEP分别为5.20×10-4和4.80×10-4 g·g-1。为了比较,基于三维荧光光谱矩阵(38×16×151)建立了定量了分析土壤中蒽和菲的N-PLS模型,对蒽的校正和预测相关系数分别为0.981和0.972,RMSEC和RMSEP分别为5.09×10-4和6.74×10-4 g·g-1;对菲的校正和预测相关系数分别为0.957和0.956,RMSEC和RMSEP分别为7.36×10-4和7.77×10-4 g·g-1。指出,对于土壤中的蒽和菲检测,基于二维相关荧光谱的N-PLS模型的相关系数r,RMSEC和RMSEP都要优于基于三维荧光谱的N-PLS模型。研究结果表明：所提出和建立的方法-二维相关荧光谱直接检测土壤中PAHs污染物不仅可行,而且能提供更好的分析结果。该研究为激光诱导荧光结合相关谱技术现场直接检测土壤中多环芳烃污染物提供了理论和实验基础,具有较好的应用前景。     

三维荧光光谱结合交替加权残差约束四线性分解算法对石油类混合油液的检测

石油作为重要的能源和工业原料,在造福人类社会的同时,其引起的环境污染问题日益严重。因此针对混合油液的快速、准确检测成为鉴别溢油来源和保护生态环境的重要内容。石油类物质一般由具有较强荧光特性的芳香烃成分及其衍生物组成,荧光光谱分析技术以其灵敏度高、分析速度快和受风化影响程度小等优点成为了混合油液检测的重要手段之一,并与二阶校正和三阶校正的各类算法相结合取得了较好的成分鉴别和浓度预测效果。但二阶校正算法普遍存在对噪声的容忍能力弱和对组分数敏感、收敛速度慢等不足,限制了在实际混合油液检测中的应用。针对上述存在的问题,将三维荧光光谱技术和交替加权残差约束四线性分解(AWRCQLD)算法相结合,提出一种用于混合油液检测的新方法。首先以乙醇作为溶剂,将航空煤油和润滑油按不同浓度比配制7个校正样本、4个预测样本和3个空白样本;然后利用FLS920荧光光谱仪采集拟进行成分检测的混合油液在不同实验温度条件下共42个样本的荧光光谱数据,并通过空白扣除的方法消除散射的干扰;再利用核一致诊断法和残差分析法估计出最佳的组分数;最后分别利用AWRCQLD算法、4阶平行因子(4-PARAFAC)算法和二阶校正算法解析样本的荧光光谱数据,做出混合油液样本的定性鉴别和定量预测。研究结果表明,经AWRCQLD算法解析后得到的航空煤油预测样本的回收率为96.7%~102.7%、预测均方根误差为0.015 mg·mL-1;润滑油预测样本的回收率为96.9%~101.7%、预测均方根误差为0.009 mg·mL-1;在不同实验温度条件构建的四维响应数阵能够更为准确地测定出航空煤油和润滑油的组分浓度,其回收率更高和预测均方根误差更小,满足准确定量分析的要求;AWRCQLD算法在航空煤油和润滑油样本的荧光光谱严重重叠的情况下,较之二阶校正算法和4-PARAFAC算法,AWRCQLD算法更能够体现出三阶校正算法所具有的优势,综合预测能力更强,达到了对混合油液进行快速检测的目的。该研究提供了一种不依赖于“物理和化学分离”的快速、准确的对混合油液进行检测的“数学分离”方法,为石油类混合油液检测提供了必要的技术支持。     

基于三维荧光光谱法和PARAFAC对多环芳烃定性定量分析

三维荧光光谱法在研究多环芳烃(PAHs)类物质的荧光信息时起到了重要作用。多环芳烃类物质具有致癌性,难降解性,多由尾气排放,垃圾焚烧产生,危害着人类健康及环境,因此人们不断探索对多环芳烃检测的方法。实验选取多环芳烃中的苊和萘作为检测物质,利用FLS920荧光光谱仪,为避免荧光光谱仪本身产生的瑞利散射影响,设置起始的发射波长滞后激发波长40 nm,设置扫描的激发波长(λex)范围为:200~370 nm,发射波长(λem)范围为:240~390 nm,对多环芳烃进行荧光扫描获取荧光数据,采用三维荧光光谱技术结合平行因子算法对混合溶液中的苊和萘进行定性定量分析。实验选用的苊和萘均购于阿拉丁试剂官网,配制浓度为10 mg·L-1的一级储备液,再将一级储备液稀释,得到苊和萘浓度为0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4和4.5 mg·L-1的二级储备液,并将苊和萘进行混合。在进行光谱分析前需要对苊和萘的光谱进行预处理,采用空白扣除法扣除拉曼散射的影响,并采用集合经验模态分解(EEMD)消除干扰噪声。实验测得苊存在两个波峰,位于λex=298 nm,λem=324/338 nm处,萘存在一个波峰,位于λex=280 nm,λem=322 nm处。选用的PARAFAC算法对组分数的的选择很敏感,因此采用核一致诊断法预估组分数,估计值2和3的核一致值都在60%以上,分别对混合样品进行了2因子和3因子的PARAFAC分解,将分解后得到的激发发射光谱数据和各组分浓度数据进行归一化处理,并绘制光谱图,与归一化处理后的真实的激发发射光谱图和各组分浓度图进行对比。同时将PARAFAC得到的混合样本的预测浓度,通过计算回收率(R)和均方根误差(RMSEP)来判定定量分析的准确度。选择2因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.7%和96.7%,平均回收率分别为101.8%和98.9%,均方根误差分别为0.0187和0.0316;选择3因子时,各混合样品中苊和萘拟合度为95.3%和95.8%,平均回收率分别为97%和102.5%,均方根误差分别为0.033和0.116,由三项指标可得选用2因子进行定性定量分析的效果明显好于选用3因子。分析实验结果表明,基于三维荧光光谱法和PARAFAC算法对混合样品进行定性定量分析,能够有效的判定混合样品的类别,同时能够成功的预测出混合样品的浓度。     

三维荧光光谱结合二阶校正方法同时测定水中两种酚类

水是生命之源,人们日常生产生活离不开水。近年来水体污染日趋严重,已经危害到人类的健康。酚类化合物(Phenolic Compound)是一种广泛存在且很难降解的有机污染物,指的是芳香烃中苯环上的氢原子被羟基取代所生成的含羟基衍生物,毒性很强,对动植物及人类的生命活动有严重危害。实验研究对象选取间苯二酚(resorcinol,RES)和对苯二酚(hydroquinone,HYD)来配制待测样本,并且在其中3组预测样本中加入苯酚(phenol,PHE)作为干扰物,待测样本和空白溶剂分别用FS920稳态荧光光谱仪(edinburgh instruments,EI)扫描得到荧光光谱数据。对所得到的数据通过扣除空白溶剂法来消除拉曼散射的影响,得到的数据在消除干扰的同时最大程度保留下来原光谱所包含的重要信息。校正后光谱变得更加圆滑,荧光强度显著增强,因此,校正处理后的光谱信息更为准确。利用三维荧光光谱(EEM)结合平行因子分析(PARAFAC)和交替惩罚三线性分解(APTLD)两种二阶校正方法,分别完成在不含干扰物和含有干扰物、同时激发-发射光谱严重重叠时对间苯二酚、对苯二酚的快速、直接、准确测量,并给出定性、定量分析结果。PARAFAC算法对混合体系的组分数(即化学秩)较敏感,组分数选取过大易使其陷入计算"沼泽",迭代次数增多,计算耗时变长。故本文利用核一致诊断法(CORCONDIA)预估计出准确的组分数,保证PARAFAC算法更加快速准确。从定性分析结果知,当不含有干扰物时,PARAFAC能够准确分辨出间苯二酚和对苯二酚,二者荧光峰位置极为接近,很难用传统方法分辨,体现出将三维荧光光谱技术与化学计量学二阶校正方法相结合所具有的"二阶优势";定量分析结果给出,在有干扰物共存时,分别应用两种二阶校正法解析光谱数据结果显示:PARAFAC的浓度预测回收率为93.4%±0.5%~97.1%±1.0%,预测均方根误差小于0.190 mg·L^-1;APTLD的浓度预测回收率为95.9%±1.6%~97.2%±0.8%,预测均方根误差小于0.116 mg·L^-1,通过比较两种方法性能得:PARAFAC对待测物组分数敏感,对待分解的光谱数据严格线性要求高;而APTLD对混合物组分数不敏感,计算速度快,抗噪声能力较强,结果稳定,具有较明显的优势。     

三维荧光光谱结合交替惩罚三线性分解同时对水中三种酚类测定

酚类化合物对动植物机理有着严重危害,利用三维荧光光谱结合交替惩罚三线性分解（APTLD）算法,完成了不含干扰物和干扰物共存时激发-发射荧光光谱重叠严重的麝香草酚、对苯二酚和苯酚的直接快速准确定性、定量分析。研究了温度对三种酚类化合物荧光强度的影响。对扫描所得激发-发射矩阵信号（EEM）进行二次去散射和光谱校正预处理,最大程度保留了原光谱信息,避免光谱严重失真。将APTLD算法与平行因子（PARAFAC）和交替三线性分解（ATLD）算法进行对比,突显该算法的优势。实验得出,APTLD算法能够较好的解析荧光光谱数据的重叠峰,分别得到三种目标分析物的荧光光谱,实现快速定性分析;定量分析时平均回收率为（97.4±4.5）%~（103.1±3.0）%;预测均方根误差（RMSEP）低于1.664×10-2 μg·mL-1,且检测限低于国家标准;处理过程简洁快速,为水环境中酚类化合物实现现场检测和在线实时监测提供了有力依据。