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。