基于光谱吸收法和荧光法的甲烷和二氧化硫检测系统的研究

根据污染气体的光谱吸收特性与荧光特性,设计了一套时分复用检测系统,既可以使用光谱吸收法检测甲烷和二氧化硫又可以使用荧光法检测二氧化硫。系统采用组合可切换光源、共用光路、气室及信号处理部分,首先进行光谱吸收和荧光的特性测量,然后进行光谱吸收法检测甲烷与二氧化硫浓度实验,以及紫外荧光法检测二氧化硫浓度实验。经过光谱吸收和荧光的特性测量得出吸收法测二氧化硫和甲烷的吸收峰处的激发波长分别为280nm和1.64μm,荧光法测二氧化硫最佳激发波长为220nm。经光谱吸收法实验可得甲烷浓度与相对强度的线性关系和二氧化硫浓度与输出电压的线性关系,线性度分别为98.7%,99.2%;经荧光法实验可得二氧化硫浓度与电压成线性关系,线性度达到了99.5%。研究表明,该系统能使用于污染气体的光谱吸收检测和紫外荧光检测。将两种测量方式组合在一起,降低了成本与体积,同时此系统也可用于其他气体的检测,有一定的应用价值。     

基于荧光光谱技术和GA-BP神经网络的对羟基苯甲酸甲酯钠含量的测定

对羟基苯甲酸甲酯钠是一种使用广泛的防腐剂,食用过量将会危害身体健康,因此各国对对羟基苯甲酸甲酯钠的用量有严格规定。采用FS920荧光光谱仪分析了对羟基苯甲酸甲酯钠在水和橙汁溶液中的荧光光谱特性,发现水溶液的荧光特征峰位于λ_ex/λ_em=380/510 nm,橙汁溶液两个荧光特征峰,分别位于λ_ex/λ_em=440/530 nm和470/530 nm,最佳激发波长为440 nm。从实验结果可以看出两者的特征峰发生了明显的变化。经分析得出,对羟基苯甲酸甲酯钠橙汁溶液与对羟基苯甲酸甲酯钠水溶液相比,荧光特征峰发生变化是由橙汁的荧光特性干扰引起的。为了准确测定鲜橙汁中对羟基苯甲酸甲酯钠含量,根据对羟基苯甲酸甲酯钠橙汁溶液在激发波长λ_ex=440 nm时的相对荧光强度和对羟基苯甲酸甲酯钠含量的关系,基于GA-BP神经网络构建了橙汁中对羟基苯甲酸甲酯钠含量检测数学模型,当网络训练过程中误差精度达到10-3时,网络输出与期望的相关系数为0.996,预测样本的平均回收率为99.52%,平均相对标准偏差为0.86%,预测结果较为理想。结果证明,当浓度范围为0.02~1.0 g·L-1时,荧光光谱技术和GA-BP神经网络相结合的方法能够准确地测定鲜橙汁中对羟基苯甲酸甲酯钠的含量,此方法具有新颖简便性,同时有望应用于一般饮品中对羟基苯甲酸酯类钠盐含量的快速测定。     

种荧光光谱法和PSO-BP神经网络相结合的山梨酸钾浓度测定的新方法

研究了山梨酸钾在水溶液和橙汁中的荧光特性,结果表明在两种溶液中山梨酸钾的荧光特性虽然有很大的区别,但是它们的荧光特征峰都存在于λ_ex/λ_em=375/490 nm。从二维荧光光谱可以看出,橙汁中山梨酸钾的浓度和相对荧光强度关系错综复杂,两者不再满足线性关系。为了准确测定橙汁中山梨酸钾的浓度,提出了一种微粒群(PSO)算法优化的误差逆向传播(BP)神经网络的新方法。两组预测浓度的相对误差分别为1.83%和1.53%,预测结果表明该方法具有可行性。在浓度范围为0.1~2.0 g·L-1内,PSO-BP神经网络能够完成橙汁中梨酸钾浓度的准确测定。