基于紫外-可见光谱分析的水质监测技术研究进展

光谱分析在水质监测领域的应用是现代环境监测技术的一个重要发展方向.文章论述了基于紫外-可见光谱分析的现代水质临测技术的原理与特点,并从在线监测和原位监测两个方面论述了该技术的主要研究现状与进展,指出了尚需突破的关键技术问题,展望了基于集成化微型光谱仪的多参数水质监测微系统及水质监测微系统网络的技术发展趋势,对我国水资源环境监测技术的发展及现代科学仪器的研发具有一定的参考价值.     

基于紫外-可见光光谱的水质分析方法研究进展与应用

相对于传统水质分析方法,紫外-可见光(ultraviolet-visible,UV-Vis)光谱法具有检测速度快、维护成本低、无二次污染等优点,目前已被广泛应用于水质在线监测各个领域。介绍了UV-Vis光谱法的检测原理,论述了基于UV-Vis光谱的常规水质分析方法研究现状,以及UV-Vis光谱法与其他水质检测方法相融合以提高水质检测性能方面的研究进展,探讨了UV-Vis光谱分析在水质多参数在线监测、水质分类、水质报警等方面的应用现状及其发展趋势。     

基于微型光谱仪的多参数水质检测微系统设计与实验

针对水资源环境监测与保护的需求,提出了基于微型光谱仪连续光谱分析的多参数水质检测微系统,系统主要由MOEMS微型光谱仪、流路系统、多功能微小型样品反应检测室和嵌入式测控系统组成,具有自动进样和试剂、样品反应体系的自动恒温、搅拌、光谱检测和数据处理等功能。论文介绍了系统各主要部分的功能与结构,研制出了原理样机,经实验测试验证,研制的多参数水质检测仪能够快速实现多个水质参数的准确检测,满足水质多参数在线监测的应用技术要求,同时具有很大的功能扩展性。     

基于光谱分析的紫外水质检测技术

提供了一种基于紫外可见光谱的水质检测系统,各水样吸光度与COD线性拟合R2均大于0.99,单次测量在1s内。同时提出了光谱直接对比和归一化分析方法以及对应的指标参数。通过对大量的邻苯二甲酸氢钾标准溶液和实际水样的实验验证,采用这些光谱分析方法可将水样进行归类,从数据库中寻找适合待测水体的数学模型,进而提高紫外水质检测技术的泛化能力,同时还能得到其他水质指数。     

基于全光谱分析的水质化学耗氧量在线监测技术

针对水体中化学需氧量在线监测的迫切需求,设计了一种基于全光谱分析的水质化学耗氧量监测系统.该系统通过测量已知化学耗氧量的水质吸收光谱,利用最小二乘法建立吸光度与化学耗氧量的传输方程;针对待测水样,通过已建立的传输方程来反演水体化学耗氧量的浓度.通过模拟复杂水样进行化学耗氧量值测量,并将测量值与实验室结果进行比较,验证了该系统的可靠性.结果表明,该全光谱法水质监测系统不需要消耗任何试剂,无二次污染,测量准确度高、速度快,可广泛应用于水质化学耗氧量的实时、现场监测分析.     

基于全光谱分析的水质化学耗氧量在线监测技术

针对水体中化学需氧量在线监测的迫切需求,设计了一种基于全光谱分析的水质化学耗氧量监测系统.该系统通过测量已知化学耗氧量的水质吸收光谱,利用最小二乘法建立吸光度与化学耗氧量的传输方程;针对待测水样,通过已建立的传输方程来反演水体化学耗氧量的浓度.通过模拟复杂水样进行化学耗氧量值测量,并将测量值与实验室结果进行比较,验证了该系统的可靠性.结果表明,该全光谱法水质监测系统不需要消耗任何试剂,无二次污染,测量准确度高、速度快,可广泛应用于水质化学耗氧量的实时、现场监测分析.     

基于PCA的水质紫外吸收光谱分析模型研究

利用紫外光谱分析水中有机污染物已成为水质实时在线监测的重要方法之一,水样组分复杂且不稳定是影响其测量结果的主要因素。利用主成分分析法(PCA)结合欧氏距离分析水样紫外吸收光谱,对水样分类,效果良好。分别用主成分分析结合偏最小二乘法回归(PCA-PLSR)和直接利用多波长吸光度结合偏最小二乘法回归(MWA-PLSR)建立分析模型,并对比分析了不同浓度的COD标准液的实验数据。结果表明,采用第一、二主成分作为回归参数的PLSR模型的测量误差在5%以内,偏差最小。利用本文方法可同时实现水样分类和水质参数的精确定量。     

基于Fenton试剂和微型光谱仪实现水质COD和总磷的在线测定

基于Fenton试剂和微型光谱仪,实现了水质化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)和总磷(total phosphorus, TP)的在线测定。该系统结合超声辅助,基于Fenton试剂实现了常温常压下水中有机化合物和有机磷化合物的在线消解。系统基于微型光谱仪实现了可见光光谱探测并采用多波长分光光度法分析光谱数据。结果表明,系统具有测定时间短,低功耗,结构简单和二次污染少的优点。同时,系统测定相对误差小于10%,COD和总磷检测限分别为2和0.008 mg·L-1,灵敏度分别为0.021 3和0.452 6,标准偏差分别为5.6%(15.0 mg·L-1 COD标样)和5.8%(0.010 mg·L-1 总磷标样)。实际水样测定结果与国家标准分析方法比较无显著差异。     

真空紫外光栅光谱仪测量系统的改进

用一个５０ｍｍ长微通板代替光谱仪通用的电这道倍增器，若用１００μｍ出入缝，测量高离化态氖离子的真空紫外光谱，大约１０ｎｍ的波长区段，谱线分辨好于０．１ｎｍ，计数效率提高了两个量级，滤长精度可达０．０１ｎｍ。     

基于紫外-可见光谱的水质TOC定量分析方法

地表水资源安全关系到国民健康、生态环境稳定和经济可持续发展,具有重要战略意义.总有机碳(T OC)是一种衡量水体中有机物含量的综合指标,其在水环境监管和治理中具有重要价值.传统检测方法通过高温催化氧化测定水样中T OC含量具有耗时较长、操作复杂的局限性,紫外-可见光谱技术具有检测速度快、操作简单的优势,因而在水质在线检...     

基于连续光谱分析的在线水质检测信号处理研究

在线光谱水质检测仪器是现代水资源环境监测技术的重要发展方向之一,具有多参数监测和准确度高、重复性好的技术优势,然在线被测水样的光谱信号处理是其关键核心技术,为此,基于连续光谱分析,建立了在线被测水样光谱测量信号的数学模型,提出了基于双波长光强比值不变性的光谱测量信号系统误差处理方法,并结合小波多分辨率滤波噪声处理技术,系统研究了基于在线被测水质参数光谱特征的背景干扰处理方法。以上信号处理方法应用于自主研制的多参数光谱水质监测仪器,在线检测标准环境水样及实际环境水样中的化学需氧量、六价铬和阴离子表面活性剂等水质参数,并与国家标准分析方法展开了现场对比测试,仪器的关键参数重复性(相对标准偏差RSD≤10%)与准确度(实际水样比对试验相对误差A≤10%)均达到并优于国家环境保护技术标准要求,表明该信号处理方法能够有效消除在线水质检测光谱测量信号的系统误差及噪声与背景干扰,对于提升光谱水质监测仪器的技术性能具有重要的作用。     

基于透射光谱的水体含沙量在线监测技术研究

水体含沙量监测一直是水文观测及水中建设施工的重要观测内容,实时有效地监测水体含沙量具有重要实际价值。传统人工测量方法效率低下,无法实时监测,基于超声波等仪器监测方法虽可实现水体含沙量的实时测量,但在安全性、稳定性和测量范围上各有缺点。而基于光谱法进行物质含量监测的技术具有快速、无损、精确高效等优点,近年来被广泛应用于各领域,为水体含沙量在线监测技术提供新的思路与方法。但直接透射光谱法易受光源的不稳定和外界的杂散光的干扰,产生光谱噪声,同时由于仪器设备的光强饱和度,其测量量程存在限制。基于此,重点研究直接透射光谱噪声处理和多段标定技术,设计了一种基于透射光谱的水体含沙量快速大量程在线监测系统。首先基于朗伯-比尔基本定律理论分析水体含沙量与透射光强度之间的关系,然后利用比色皿支架实验室搭建了水体含沙量监测试验系统,配制不同含沙比例的标准溶液,进行强度-含沙量实际相关度标定测试。为克服光谱噪声影响,采用小波阈值去噪算法对原始透射光谱进行预处理,使用sym7小波基,极小极大阈值选择规则和7次小波分解次数,消除光谱噪声;设置不同积分时长,采用多段标定的方式实现了从4%到22%含沙量的大量程测量,并在算法中实现标定函数与测量量程自动匹配。结果表明标定曲线R平方值均在0.99以上,线性度良好,与理论相符合。最后对设计的水体含沙量在线监测系统进行实际精度测试,结果表明在大量程测量范围的测量误差均控制在0.4%以下,全量程误差均值为0.173%,误差标准差为0.115%,可满足工程实际需求。因此提出一种大量程的水体含沙量在线监测系统,并试验验证了系统测量准确度,可以用于水体含沙量实时在线监测。     

针对水质监测的紫外-可见光谱双光程融合优化算法

紫外-可见光谱法多参数水质在线监测系统面对复杂水体时,常需要频繁改变探头光程以保持光谱较高的信噪比。然而,适合的光程往往需要大量实验才可确定,难以满足在线监测系统对实时性、精度、灵敏度、稳定性等的实际需求。研究了一种紫外-可见光谱双光程融合优化算法,将同时采集的长短两种光程光谱使用了滑窗法估计它们光谱噪声方差分布,确定光谱强噪声区间;由于长短光程光谱的信号强度不同,使用了遗传算法计算得到双光谱融合的最佳增益匹配倍率;最后,按噪声方差分布使用分段加权方式得到较高信噪比的双光程融合光谱。实验结果表明,利用该法对重庆长寿湖水样、嘉陵江某排污口及邻苯二甲酸氢钾标准溶液三种样本进行测试,其融合光谱在200～250 nm区域的强噪声得到抑制,零值干扰左推至220 nm之前,样本的峰值信噪比均有显著提高,证明了算法的有效性和普适性。该算法无需大量实验以获得最佳光程,对于拓宽紫外-可见光谱水质在线监测系统的应用范围具有较为重要的现实意义。     

基于紫外吸收光谱的血浆泄漏监测系统的研究

介绍了血液体外循环治疗仪工作原理. 对含不同浓度血浆的血液体外循环治疗仪废弃液进行了紫外吸收光谱的实验研究, 发现此混合液在278 nm左右存在明显的吸收峰. 在血浆紫外吸收光谱的实验基础上, 开发出了与血液体外循环治疗仪配套的血浆泄漏监测系统. 血浆浓度在0~0.06 ml/ml连续变化的废弃液的监测实验结果表明此系统具有较高的灵敏度. 在血浆浓度为0 ml/ml、0.015 ml/ml、0.03 ml/ml时的连续监测实验结果显示此系统具有良好的稳定性. 结论表明基于紫外吸收光谱的血浆泄漏监测系统用于血液体外循环治疗仪治疗过程中的血浆泄漏监测是完全可靠的.     

基于监督学习的紫外-可见光光谱水质在线异常检测方法研究

水资源关系到国计民生,近年来时有发生的水污染事件使污染物入侵预警得到了广泛的社会关注。针对现有基于紫外-可见光光谱的水质异常检测方法存在的检出下限偏低的问题,提出一种基于监督学习的紫外-可见光光谱水质异常检测方法。该方法首先获取不同数据集中的正常样本差异性空间,再使用正交投影方法去除差异性空间中的光谱数据分量,以达到基线校正的目的;然后采用偏最小二乘判别分析从校正后的光谱中提取特征,利用训练集得到的最优阈值确定离群点;最后采用序贯贝叶斯滚动更新每个时刻上的异常概率,确定水质报警序列。实验选用苯酚作为模拟污染入侵事件的注入试剂,采样2周内的紫外-可见光光谱数据,在实验平台上对提出的方法进行了验证。实验结果表明,采用的正交投影基线校正方法可以消除不同批次水质光谱的背景差异,更为充分的利用了光谱信息,降低了对特征污染物的检出下限。     

基于紫外光谱的水体硝酸盐浓度混合预测模型研究

水体中的硝酸盐浓度过高不仅会造成水环境污染而且会对人类身体健康造成很大威胁,传统的检测硝酸盐的方法检测时间长且操作复杂。针对水体中硝酸盐氮难以快速在线检测的问题,基于紫外吸收光谱,提出了一种混合预测模型结合光谱积分快速定量检测水体中硝酸盐浓度的方法。混合预测模型为低浓度样本建立的双波长法预测模型与高浓度样本建立的偏最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型数据融合之后的模型。按照合适的浓度梯度配备了19组硝酸盐氮标准溶液,通过实验测得不同浓度硝酸盐氮样本的光谱数据。首先基于双波长法对所有样本进行回归分析,按照A=A₂₂₀-2A₂₇₅计算不同实验样本的吸光度A,其中A₂₂₀和A₂₇₅是220和275 nm处样本的吸光度,将吸光度A与样本浓度值进行线性回归,拟合出样本浓度的预测值。结果显示当样本浓度较小时,相关性很好,r为0.997 4,随着实验样本浓度的上升,曲线发生严重的非线性漂移,因此双波长法只适合低浓度样本预测模型的建立。对于高浓度样本,光谱重叠严重,适合建立非线性的预测模型,支持向量机(SVM)与LS-SVM都适合小样本的非线性数据建模,LS-SVM预测精度稍高,运算速度稍快。通过对所有的实验样本进行全波长光谱积分,比较相邻样本光谱积分的变化率可以筛选出样本的临界浓度值,4 mg·L-1的硝酸盐样本积分值前后变化率最大,因此选择4 mg·L-1作为临界浓度值较为合适。浓度高于4 mg·L-1的实验样本建立LS-SVM预测模型,通过交叉验证的方法选择出合适的参数,正则化参数γ=50,核函数选择高斯核,核函数宽度σ２=0.36,训练样本之后进行回归;其余样本建立双波长法预测模型,最后进行两种模型的数据融合,形成从低浓度到高浓度的水体中硝酸盐浓度的检测。为了验证混合预测模型的预测精度,另外建立了SVM,LS-SVM,偏最小二乘(PLS)等模型,并求出r,预测值与真实浓度值平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)对模型进行评价。验证结果表明,相比于SVM,LS-SVM和PLS等模型,提出的混合模型回归的相关系数为0.999 86,分别提高了1.8%,1.6%和0.45%,预测值与真实浓度的平均绝对误差为2.55%,分别降低了6.27%,4.49%和1.01%,均方根误差为0.303,为四种预测模型中最小,SVM与LS-SVM的相对误差相对较高,PLS模型相对误差上下波动比较大,混合预测模型相对误差最为稳定,并保持在较低水平,由此可见混合预测模型的预测效果明显优于其他几种模型。并与文献[5-7]中的测量方法进行对比,该混合预测方法可以简单快速的测量水体中硝酸盐氮的浓度,且不需要试剂,无二次污染,与文献[9]中的预测模型相比,预测精度明显提高。因此提出的混合模型可正确快速地预测水体中硝酸盐氮的浓度,可为在线监测水体中硝酸盐浓度提供有效的技术参考。     

基于水质监测的船形机器人设计

为实现水质实时检测本文设计了一种船型机器人。该机器人采用双尾电机协调实现运动控制,并应用多传感器信息融合技术设计了智能水质检测系统。该系统以GPS为导航,搭载水质PH值、浊度、电导率、温度检测装置,实现了对指定水域水质的采集与分析,并将水质检测数据通过无线传输到上位机。实验结果表明,该环境检测船形机器人可大大减少人工检测的工作量, 检测数据准确,具有一定的应用前景。     

基于表面等离子体共振的水质分析系统稳定性研究

根据表面等离子体共振的原理,建立了可用于长期、实时、不间断检测的水质分析系统.为了提高系统的稳定性,对表面等离子体共振传感芯片进行了改进,利用LB法在传感芯片的金属膜表面镀制了聚苯乙烯（PS）层.利用改进前后的表面等离子体共振传感芯片分别对两种样品进行了稳定性实验研究.分析经过长时间检测前后所测得的实验数据,发现改进后的水质分析系统所测得的溶液表面等离子体共振共振角的变化为改进前系统的1/10,最小反射率改变为改进前的1/30.实验证明,经过改进的水质分析系统能更适用于长期不间断的检测分析.