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。     

基于紫外-可见光谱与深度学习CNN算法的水质COD预测模型研究（英文）

水是生命之源,作为人类生活的必需品,水质的优劣直接关系到人们的健康生活。目前,关于水质COD在线检测方法的研究主要集中在光谱数据预处理和光谱特征提取,而针对光谱数据建模方法的研究较少。卷积神经网络(CNN)作为目前深度学习领域应用最广泛的网络模型,具有强大的特征提取和特征映射能力,本文将CNN与紫外-可见光谱分析法相结合,建立了基于CNN的水质COD紫外-可见光谱预测模型。模型使用Savitzky-Golay平滑滤波方法去除光谱噪声,光谱输入卷积层提取光谱数据特征、池化层降维、全连接层映射全局特征,通过ReLU和Adam优化方法,从而得到模型的预测值。通过实验发现, CNN模型具有较强的水质COD预测能力,具有较高的预测精度和回归拟合优度,通过与BP, PCA-BP, PLSR和RF等模型比较后发现, CNN模型的预测样本的RMSEP和MAE最小,R~2最大,模型拟合效果最优。在与训练样本的模型效果评价对比后发现,模型具有较强的泛化能力。针对吸收光谱的波峰偏移对预测结果所造成的预测结果不准确的问题,作者还提出了一种基于CNN的分类回归模型卷积神经网络增强模型(CNNs),去噪后的光谱数据通过CNN分类模型按照吸收波峰的不同特征分为三类,分别输入对应CNN回归模型进行预测。实验结果表明,分段式CNNs模型比整体式CNN模型的拟合效果更好,预测精度更高,R~2达到0.999 1,测试样本的MAE和RMSEP分别为2.314 3和3.874 5,比CNN分别下降了25.9%和21.33%,效果显著。通过对预测模型的性能测试,计算得出检出限为0.28mg·L~(-1),测量范围为2.8～500mg·L~(-1)。本文创新的将卷积神经网络与光谱分析方法相结合,为光谱分析方法在水质COD吸收光谱建模的应用开拓了新思路。     

浊度干扰下硝酸盐浓度紫外导数光谱检测方法研究

硝酸盐是水中“三氮”（硝酸盐氮、氨氮、总氮）之一,是反映水体受污染程度的一项重要指标。传统 “现场采样-离线分析” 的硝酸盐化学检测方法操作繁琐、耗时长,难以满足现代水环境实时在线检测需求。由于硝酸根在紫外区具有很强的紫外吸收特性,并且紫外吸收光谱法具有简便快速、可实现实时在线监测等特点,近年来被广泛用于硝酸盐浓度的测量。但使用紫外吸收光谱法检测水体硝酸盐含量时,容易受到水体浊度影响,造成谱线非线性抬升,导致测量误差。目前对浊度补偿算法的研究大都用于水中COD含量的检测,对硝酸盐检测中浊度干扰去除研究较少。为此提出一种基于一阶导数紫外吸收光谱的硝酸盐浓度测量方法,该方法可以减小浊度干扰,从而提高紫外光谱快速检测硝酸盐含量的准确度。通过测量福尔马肼与硝酸钠标准溶液和它们混合溶液在190~300 nm波段的紫外吸收光谱并做一阶导数光谱处理,处理后的光谱采用Savitzky-Golay滤波进行去噪平滑处理,比较浊度与硝酸盐紫外吸收一阶导数光谱特征,分波段研究浊度对硝酸盐紫外一阶导数光谱影响,结果表明硝酸盐导数光谱在220~230 nm波段受浊度影响小;选取220~230 nm波段作为光谱分析区间,以30种不同浓度混合的福尔马肼与硝酸钠溶液作为训练样本,利用偏最小二乘算法建立硝酸盐定量分析模型,使用该建模模型预测剩下的6种不同浓度福尔马肼与硝酸钠混合溶液中硝酸盐的浓度,结果表明福尔马肼干扰下硝酸盐测量结果的预测决定系数（correlation coefficient,R2）为0.994 3,预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）为0.346 9 mg·L-1。为进一步验证该方法的准确性与稳定性,使用该建模模型预测高岭土与硝酸钾配制的混合水样中硝酸盐的浓度,结果表明该方法对高岭土干扰下硝酸盐测量结果的预测决定系数r2为0.991 5,预测均方根误差RMSEP为0.362 8 mg·L-1。综上所述,提出的硝酸盐浓度紫外导数光谱检测方法,采用220~230 nm波段的紫外导数光谱数据,结合PLS建模,可以快速准确测量在浊度干扰下水体硝酸盐的浓度,为发展实际水体硝酸盐在线监测技术与设备提供方法基础。     

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.     

远程地下水COD在线检测仪设计

目前,我国在地下水水质检测领域,以人工现场采样、实验室仪器分析为主要方式,存在采样误差大、检测周期长、操作繁杂、不能及时反映水体受污染变化状况等缺陷,难以满足水质环境监测发展的需求。鉴于此,设计了一种基于紫外-分光光度法自动抽取水样及清洗的远程在线地下水水质COD(化学需氧量)检测仪。该仪器主要由远程终端、远程数据接收发送模块、水质COD检测模块和水样抽取清洗模块四部分组成。远程终端发送信号,由远程数据接收发送模块接收后,控制水质COD检测模块和水样抽取清洗模块动作,检测后的数据经处理后再由远程数据接收发送模块发回至远程终端。实验结果表明,该仪器可实现远程控制且检测时长可在20min内完成,能有效的检测地下水水质COD浓度,分辨率达到1mg·L-1,具有良好的灵敏度,准确性和重复性,适用于绝大多数浊度较低的地下水在线监测。     

顺序注射-连续光谱测定水质多参数方法研究

针对水质多参数监测仪器的低功耗、微型化、集成化和智能化,研制了一种基于顺序注射分析技术（SIA）和连续光谱检测方法融合的微型测定原位水质多参数检测仪,系统设计的核心在于消解池结构设计且消解池作为检测池,以及微控技术顺序注射平台的原理设计和多参数联合消解测定流程设计。对融合SIA和连续光谱水质多参数原位分析的新方法进行实验研究。设计了基于国标水质检测标准的多参数顺序注射分析检测流程,基于分光光度检测方法,在使用连续光谱扫描测量的条件下,融合顺序注射分析技术对亚硝酸盐氮、硝酸盐氮、总氮、总磷的含量进行检测。测定消解前,对硝酸盐氮、亚硝酸盐氮进行直接光谱测量,测定消解后对总氮进行光谱检测,显色反应后,对总磷进行光谱检测。在本系统下,以亚硝酸盐氮、硝酸盐氮、总磷和总氮原位水质参数为测定对象,基于连续光谱分析,最小二乘法建立回归模型并绘制各参数的浓度-吸光度标准工作曲线,其拟合优度（即决定系数）≥0.989 9。配制已知亚硝酸盐氮、硝酸盐氮、总氮、总磷含量的混合溶液,按照上述的多参数检测流程,利用本系统绘制出的标准工作曲线测量4个参数,实验结果表明,实验参数重复性（相对标准偏差）RSD≤3.86%,系统可稳定、高效的分析不同水样中的亚硝酸盐氮、硝酸盐氮、总氮、总磷含量。基于SIA-连续光谱融合测定原位水质多参数检测方法研究,对于提升在线水质监测仪器的技术性能具有重要作用,微型多参数水质监测仪的研制具有良好的参数扩展前景,适用于多种水质在线监测平台。     

基于激光诱导击穿光谱和化学计量学的水体COD实时测量方法

光谱学传感技术测量水体COD是现代环境监测发展的趋势,相比于传统的化学分析方法具有在线连续检测的突出优势,适合对环境水体COD的实时监测。采集实际水样,利用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)获取水样的光谱数据。通过不同的光谱预处理方法结合偏最小二乘法建立水样的COD定量预测模型,对水体COD的LIBS光谱测量方法的定量预测及相关模型参数进行分析。发现用基线校正叠加S-G求导预处理后的光谱建立的PLS模型得到最佳预测效果,校正集集R2为0.9958,预测集R2为0.975 3,RMSEC为4.438 7,RMSEP为9.733 9。通过实验结果分析表明光谱传感技术可用于环境实际水体COD的定量预测分析,为开发便携式水体检测设备奠定了理论基础。     

水体COD的光谱学在线测量方法-紫外和近红外光谱比较分析

水体COD的光谱学传感技术是现代环境监测的一个重要发展方向, 与传统的分析方法相比,光谱分析技术更具有可连续监测、可在线监测和检测快速的明显优势,适合对环境水样COD的定点实时监测。分别获取水样的紫外吸收光谱和近红外光谱,通过不同的光谱预处理方法结合偏最小二乘法、多元线性回归法建立水样的COD定量预测模型,对水体COD的紫外和近红外光谱的定量预测及相关模型参数进行分析,发现用S-G平滑处理后的紫外光谱和近红外光谱建立的PLS模型均得到最佳预测效果,预测集R2分别为0.992 1和0.987 7,RMSEP分别为10.438 6和5.972 0。紫外和近红外光谱法的MLR模型预测效果较差,预测集R2分别为0.928 0和0.957 3。通过实验结果综合对比分析,紫外吸收光谱在280～310 nm谱区建模预测性能较好,近红外光谱在7 250～6 870 cm-1谱区建模预测性能较好,紫外光谱对应定量预测模型的决定系数较高,而近红外光谱的稳定性和重复性更好。研究表明光谱传感技术可用于环境实际水体COD的定量预测分析,为开发便携式水体检测设备奠定了理论基础。     

精细全光谱结合GS-SVR的复杂水体硝酸盐分析方法研究

硝酸盐是水质健康状态评价的一个关键要素。水体中高浓度的硝酸盐会导致生物多样性剧减以及生态系统的退化,同时对人类的健康产生不可逆转的伤害。基于光学测量的水质在线监测是当前及未来水环境动态监测的发展趋势。相较于传统硝酸盐现场采样加实验室分析的测定方法,具有操作便捷,无需前处理,检测效率高,可靠性好且无污染等显著优点。由于实际水体组分的复杂性与多样性,水体参数和吸光度二者并非呈现线性相关,传统的单波长法,双波长法,偏最小二乘法等线性回归预测模型已不适用。基于此,提出一种精细全光谱结合可变步长网格搜索,优化支持向量回归(GS-SVR)的水体硝酸盐分析方法。同时与陕西科技大学化学与化工学院合作,采用标准的硝酸盐溶液,铂-钴标准溶液,福尔马肼标准混悬液根据实验要求配制了不同浓度梯度94组溶液样本。首先将采集到的透射率光谱数据完成吸光度转换,并使用Kennard-Stone方法将94个溶液样本划分为80个训练集和14个测试集。其次使用改进的GS算法结合交叉验证,通过多次迭代,减小搜索范围、改变搜索步长对SVR进行参数寻优,并将最优惩罚参数C和核函数宽度σ用于训练集中进行模型建立,最后用所建立的模型对测试集进行浓度预测。并将预测效果与反向传播神经网络(BPNN),SVR,GS-SVR,粒子群算法优化SVR(PSO-SVR),遗传算法优化SVR(GA-SVR)的模型预测结果比较,结果显示,提出的算法模型相关系数R2=0.993 5,预测均方根误差RMSEP=0.043 5,最优参数C和σ组合为(512,0.044 2),平均训练时间为13 s。相较于上述五种预测模型,R2分别提高了1.22%,11.66%,0.78%,0.74%和0.77%,训练效率分别提升4.15倍(BPNN),8.30倍(GS-SVR),21.38倍(PSO-SVR),10.23倍(GA-SVR)。模型的预测精度以及训练效率方面都取得了很大的提升,为复杂水体硝酸盐浓度的快速实时在线监测提供了一种新的方法。同时,该方法具备一定的普适性,也适用于其他水质参数预测模型的建立。     

太赫兹波谱技术在食品掺假检测中的研究进展

近年来食品掺假事件频繁发生,对食品安全领域产生巨大挑战,食品掺假问题已成为人们关注的焦点和讨论的热点,因此实现食品掺假的快速、准确以及无损检测对保障食品质量和安全具有重要意义。随着新食品原料、新添加剂以及新型食品加工技术不断涌现,使得食品掺假问题呈现技术化、隐形化、多样化等特征,食品中掺假对象的鉴别技术面临更严峻的挑战。目前一些现代检测技术可针对食品掺假问题进行有效检测,如高效液相色谱法、稳定碳同位素比值法等,然而由于需对样品进行复杂预处理、检测仪器操作技术要求较高等原因,使其针对现有的食品掺假检测存在一定的局限性,因此寻求一种新型的、灵敏度高的以及具有指纹特性的无损检测技术进行现有食品掺假检测成为关键。太赫兹（Terahertz,THz）波谱是指频率在0.1~10 THz之间的电磁波,具有微波和红外双重特性,其中包括指纹特性、相干性、安全性等。由于物质中大部分有机大分子之间弱相互作用、骨架振动、偶极子的旋转和振动跃迁频率与太赫兹波谱相对应,使得太赫兹技术在食品掺假检测应用领域蕴含着巨大的潜力。首先阐述了太赫兹波谱技术用于物质检测的原理;重点综述了太赫兹波谱技术在食品掺假检测方面的最新研究进展,具体以转基因食品鉴别、食品原产地鉴别、乳制品掺假检测、蜂蜜掺假检测及其他食品掺假检测进行综述;其次分析了目前太赫兹波谱技术在食品掺假检测方面所存在的问题,如水分吸收、散射效应等影响;最后展望了太赫兹波谱技术在食品掺假检测方面的应用前景,如开发低成本的太赫兹源和探测器以促进太赫兹技术普及应用、将机器学习算法用于太赫兹波谱建模分析以提高模型精度和分析速度、与其他现代检测技术结合使用以实现检测技术间优势互补等;以期为开展太赫兹波谱技术在食品掺假检测方面研究提供参考和指导。     

面向单晶SiC原子级表面制造的等离子体辅助抛光技术

目前Si基半导体由于其自身材料特性的限制,已经越来越难以满足高速发展的现代电力电子技术对半导体器件的性能要求.SiC作为新一代半导体材料具有显著的性能优势,但由于其属于典型的难加工材料,实现SiC晶圆的高质量与高效率加工成为了推动其产业化应用进程的关键.本综述在回顾近年来SiC超精密加工技术研究进展的基础上,重点介绍了一种基于等离子体氧化改性的SiC高效超精密抛光技术,分析了该技术的材料去除机理、典型装置、改性过程及抛光效果.分析结果表明,该技术具有较高的去除效率,能够获得原子级平坦表面,并且不会产生亚表面损伤.同时针对表面改性辅助抛光技术加工SiC表面过程中出现的台阶现象,探讨了该台阶结构的产生机理及调控策略.最后对等离子体辅助抛光技术的发展与挑战进行了展望.     

基于三维荧光技术的艾比湖流域地表水盐分快速诊断研究

如何快速获取干旱区地表水盐分含量是干旱区绿洲地表水有效管理的关键问题。研究以艾比湖流域为研究区,三维荧光光谱技术为诊断手段,利用荧光激发发射矩阵(EEM)结合平行因子分析(PARAFAC)法,提取艾比湖流域地表水水体荧光组分,构建干旱区地表水三维荧光光谱指数。通过线性回归方法,建立基于三维荧光光谱技术的地表水盐分含量的诊断模型。结果表明： (1)艾比湖流域地表水溶解性有机质含有四种荧光组分即： 微生物腐殖质(C1),腐殖酸等有机物质(C2,C4),蛋白质类有机物质(C3)。(2)通过三维荧光指数分析发现,流域地表水有机污染类型为“陆源型”,受人类干扰比较严重,水体有机污染差异较大,且三维荧光指数、荧光组分分别与地表水水体含盐量呈显著相关性,W2,W4,W7,F355,HIX和BIX与水体盐分含量的关系显著,0.516<r<0.915,其中HIX与水体盐分含量呈明显负相关,相关系数r为-0.57。(3)利用三维荧光指数和荧光组分建立水体盐分估算模型,模型拟合系数大于0.7,模型验证精度符合统计学要求,估算模型的RPD值均大于1.4,模型估算能力较强。因此,基于三维荧光光谱技术实现艾比湖流域地表水水体含盐量诊断研究是可行的。该研究不仅探讨了干旱区艾比湖流域地表水三维荧光的特点,而且将为三维荧光应用于干旱中亚地区地表水有机污染监测提供一定的科学依据。