三维荧光光谱及平行因子分析在石油类污染物检测分析中的应用

以三维荧光光谱技术结合平行因子分析算法研究了石油类污染物识别与浓度测量方法,重点分析了两种以上成品油共存时对测量的影响。以0#柴油、97#汽油与煤油的CCl4溶液为测量样本,通过两种或三种油不同配比的混合溶液来模拟多种石油类污染物共存的状态,研究平行因子分析方法在复杂混合物共存体系成分分析时的特点。实验分别针对汽柴油混合溶液、柴煤油混合溶液以及存在少量煤油干扰成分的汽柴油溶液,分解得到各溶质的激发与发射特征光谱,实现了各混合样品中主要成分含量的同时测量,计算了平均回收率。结果表明,该方法能够实现石油类污染物中共存成分的识别与浓度测量。     

微含量石油类污染物三维荧光光谱及平行因子解析

为解决微含量石油类污染物识别问题,采用三维荧光光谱(EEMs)与平行因子(PARAFAC)相结合的技术,研究了石油类样品荧光组分特征及平行因子组分识别方法。依据水体中石油类含量的标准规定,配制出与Ⅰ—Ⅴ类水体对应的CCL₄含油样品,用来模拟油类污染物成分。首先对97#汽油、0#柴油、普通煤油及CCL₄溶剂进行三维荧光光谱扫描,得到纯组分样品的三维荧光光谱图,其次对97#汽油、0#柴油及普通煤油的标准样品进行三维荧光光谱图测定,最后对97#汽油、0#柴油、普通煤油在CCL₄溶剂中的混合样品进行三维荧光光谱图测定。在掌握上述不同组分样品的三维荧光光谱特性的基础上,重点分析微含量下97#汽油、0#柴油及煤油混合液的三维荧光光谱,应用平行因子方法解析出样品中三种组分的激发与发射特征光谱以及组分间的浓度比。解决了混合样品荧光光谱出现叠加,用化学分离或单纯荧光分析方法较难识别荧光组分的问题,实现了对微含量含油混合样品的主要组分的识别,并得到混合样品溶液中不同组分间浓度比。     

三维荧光偏导数光谱结合平行因子算法对石油类混合油液的检测

石油类混合油液的组分检测是三维荧光光谱领域重要的研究内容,由于实际获得的混合油液三维荧光光谱数据存在不同组分光谱重叠严重、数据三线性较差等问题,通过平行因子算法解析时,会出现解析谱与标准谱差异过大或者不能正确判断油种的情况。在验证三维荧光偏导数光谱应用平行因子算法具有可行性的基础上,将三维荧光偏导数光谱与平行因子算法结合,能够提高平行因子算法得到的混合油解析谱与标准谱的拟合程度,实现石油类混合油液组分的准确检测。首先,以十二烷基硫酸钠（SDS）溶液作为溶剂,配制航空煤油、润滑油不同浓度的纯油溶液各15份,将航空煤油、润滑油按照不同浓度比配制9份混合油溶液;并利用FS920荧光光谱仪得到39份三维荧光光谱数据。然后,对三维荧光光谱数据进行预处理：通过扣除空白法去除拉曼散射,并将瑞利散射区域扣除,再利用分段三次hermite插值方法对扣除区域进行插值;利用小波变换阈值去噪法去除光谱数据中的高频噪声,得到预处理完成后的三维荧光光谱数据。最后,利用Savitzky-Golay拟合求导方法求三维荧光光谱的一阶偏导数光谱,并利用平行因子算法对三维荧光光谱和三维荧光偏导数光谱进行解析。将解析谱与纯油标准谱进行比较,实验结果表明：利用平行因子算法对混合油液的三维荧光光谱进行解析时,得到的润滑油解析结果较好,但航空煤油的解析结果存在较大问题。而三维荧光偏导数光谱经平行因子算法解析后,在保证润滑油解析结果的同时,显著提高了航空煤油的解析结果：航空煤油解析谱与标准谱之间的相关系数提升了12.0%（发射光谱）、6.7%（激发光谱）,均方根误差减少了70.4%（发射光谱）、20.6%（激发光谱）。在三维荧光光谱数据三线性较差的情况下,三维荧光偏导数光谱结合平行因子分析方法优于三维荧光光谱结合平行因子分析方法,实现了对混合油液组分准确检测的目的。     

基于三维荧光光谱-平行因子分析的海上溢油识别技术研究

在世界范围内溢油事件频繁发生,溢油的组成成分会影响人类身体健康和生态系统。因此,迫切地需要一种可以快速识别溢油种类的方法。针对溢油污染物现场快速鉴别的需求,利用平行因子分析技术建立了基于三维荧光光谱的原油、燃料油识别方法。首先,利用Delannay三角形内插值法对实验选的6种原油(Roncador原油、巴士拉原油、俄罗斯原油、沙特原油(重质)、上扎库姆原油、海二站原油)和三种燃料油(380CST燃料油、5-7号燃料油、岚山燃料油)的三维荧光光谱去散射,去散射后的三维光谱数据进行归一化处理;之后,对三维荧光光谱进行平行因子解析,确定七个荧光组分为最佳荧光组分,进而得到由7个荧光成分组成的样品荧光特征谱,将风化第3,15和45天的样品及未风化样品的第一平行样的荧光特征谱进行贝叶斯方法(Bayes)判别分析和聚类分析,确定油品荧光特征谱的分析能力和18条荧光标准谱库(12条原油标准谱和6条燃料油标准谱);最后,利用非负最小二乘多元线性回归建立溢油荧光识别方法,对第0,7和30天风化的样品和未风化样品的另一平行样进行识别。实验结果表明,除对风化及未风化的俄罗斯原油识别外,该方法对其余风化和未风化的五种原油和三种燃料油识别正确率均为100.0%,整体识别原油正确率为87.5%,燃料油正确率为100.0%。     

水库型河流溶解有机物三维荧光光谱的平行因子分析

利用三维荧光光谱(EEMs)并结合平行因子分析(PARAFAC)模型,研究了2008年6月水库型河流闽江中溶解有机物(DOM)的荧光组分特征及其分布变化,以探讨河流DOM的来源、动力学过程及主要控制因素。闽江DOM包括类腐殖质组分C1(<250,325/424nm)、C2(270,395/482nm)与类蛋白质组分C3(<250,280/358nm)等三种荧光组分,其中类腐殖质组分占绝对优势。利用荧光组分可对上游三条支流之间的混合进行灵敏的指纹示踪。闽江干流DOM荧光组分的含量基本一致,反映了大型水库修建对闽江有机碳循环尚未产生显著影响。利用相关和主成分分析揭示出闽江类腐殖质组分主要来源于流域土壤的冲刷,它与吸收系数a(355)之间的关系密切;而类蛋白质组分主要在水环境中产生,可用于示踪水体中总溶解氮(TDN)的变化。利用荧光组分的多元线性回归可有效地对溶解有机碳(DOC)的含量进行示踪,表明EEMs-PARAFAC是研究河流DOM动力学过程的重要手段。     

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。     

三维荧光光谱结合IGOA-SVM分类鉴别油类污染物

溢油污染是一种典型的环境污染形式,通过多重渠道危害着生物多样性和人类自身安全。因此,针对油类污染物自身组成成分及其特性,采用多种方法相结合的方式,对其进行实时、精确、高效的检测对生态环境监测具有重要意义。三维荧光光谱分析法以其检测精度高、实时性好、操作简便、干扰性小等优势在荧光类物质检测领域应用十分广泛。三维荧光光谱结合支持向量机等算法在物质分类鉴别和浓度预测方面取得较好的成效,但仍存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷。将三维荧光光谱与改进蚱蜢优化支持向量机算法(IGOA-SVM)相结合,提出一种对油类污染物分类鉴别的新方法。首先,以0.1 mol·L^-1十二烷基硫酸钠溶液作为溶剂,将0#柴油、 95#汽油和煤油以不同浓度配比配制成0#柴油和95#汽油、 0#柴油和煤油两组分混合样本20个和18个,三组分混合样本20个,各取一半为训练集和测试集。然后,采用F-7000荧光光谱仪采集混合溶液的荧光数据,分析三种油的标准溶液及配制的混合溶液,发现荧光光谱均在一定范围内存在不同程度的重叠现象,仅利用光谱检测无法准确鉴别。最后,结合混沌初始化、精英优化算法和差分进化算法对...     

基于三维荧光光谱结合平行因子分析对春季北黄海有色溶解有机物的研究

利用三维荧光光谱(EEMs)结合平行因子分析(PARAFAC),对我国春季北黄海海水样品的荧光光谱进行了研究和分析。结果表明,北黄海有色溶解有机物(CDOM)中的荧光溶解有机物(FDOM)可分为四个组分,其中两组为类腐殖荧光组分c1(260,315/425)和c2(295,355/490),两组为类蛋白荧光组分c3(275/310)和c4(230,290/345)。四个组分之间不同程度的线性相关性说明了它们同源相似性,类腐殖质两组分之间的相关性最高,类蛋白质两组分次之。四个荧光组分和总荧光强度在平面分布和垂直分布都呈现近岸高,远岸低的趋势,同时除去陆源输入影响,海洋自身的水团运动和生物活动也影响着北黄海CDOM的分布。聚类分析进一步说明了北黄海不同区域的总荧光强度分布特征,也体现了整体上CDOM的均一性。荧光指数FI、腐殖化指数HIX和生源指数BIX在一定程度上指示了北黄海CDOM的来源,说明近岸区域陆源的影响较大,而向海一侧则受生物活动的作用影响较大,此结论与前述荧光组分的分布规律吻合。     

三维荧光光谱结合平行因子算法测定两种食品色素的含量

应用英国Edinburgh FLS920P稳态和时间分辨荧光光谱仪测量了12个混合色素样本的三维荧光光谱,将得到的三维荧光光谱数据矩阵(EEMS)与平行因子算法相结合,来建立一种检测食品色素的方法。实验中,使用核一致诊断法(CORCONDIA)确定了混合溶液的组分数为3,然后利用平行因子分析法(PARAFAC),得到胭脂红、诱惑红的平均回收率分别为(99.3%±5.0%)和(102.2%±5.6%),且预测均方根误差(RESEP)分别为(0.054)和(0.205)。结果表明,该法可在干扰物质苋菜红存在的情况下,对混合溶液中胭脂红、诱惑红二种色素同时定量测定,具有简便、快速等优点,可为合成食品色素的检测提供借鉴。     

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。     

店埠河农业小流域水体溶解性有机质三维荧光光谱的平行因子分析

店埠河农业小流域是巢湖的主要水源地之一,研究该流域水体溶解性有机质(DOM)组分及来源对了解巢湖水生生态系统至关重要.本研究结合水体的三维荧光光谱,利用平行因子分析(PARAFAC)方法对测定的三维荧光光谱矩阵进行拉曼及瑞利散射校正、组分提取等相关处理,实现对店埠河农业小流域水体DOM的分析,包括三维荧光光谱特征分析、...     

三维荧光结合平行因子分析在东海溶解有机物研究中的应用

利用三维荧光光谱（EEMs）结合平行因子分析（PARAFAC）,研究了东海夏、秋两季溶解有机物（DOM）的荧光组分特征,并对其种类、分布和来源进行了分析和讨论。共识别出三个荧光组分,分别为类蛋白荧光组分C1（235, 280/330）、陆源或海源类腐殖质组分C2(255, 330/400)以及陆源类腐殖质组分C3（275, 360/480）。两个类腐殖质组分C2和C3之间呈显著正相关,表明他们有相同的来源或在结构上存在某种联系。三组分在两个季节不同水层的分布总体呈现近岸高,远海低的特点。各组分与叶绿素a和盐度的关系表明调查海域的DOM受现存浮游植物的直接影响很小,夏季长江输入是长江口三组分的重要来源,而秋季受长江输入的影响减弱。本研究显示了三维荧光与平行因子分析相结合在海洋溶解有机物的研究中具有很好的应用前景。     

持久性有机污染物荧光光谱检测技术研究进展

持久性有机污染物(POPs)种类繁多,分布范围广,对生态环境和人体健康的危害性已引起广泛关注。环境中POPs的监测分析对于污染评价、污染物修复和生产管理等有着重要的意义。基于色谱分离技术的传统检测方法具有检测限低、灵敏度高、稳定性好等优点,但也普遍存在周期长、消耗高、过程繁琐等弊端。荧光光谱分析法具有样品使用少、预处理简单、快速、无损等优势而发展迅速,国内外学者开展了大量研究工作,形成了比较完善的方法体系。介绍了我国现行环境标准中POPs的控制浓度和检测方法,综述了近年来直接/间接荧光、同步荧光扫描联用技术、化学多维校正-三维荧光光谱法和激光诱导荧光技术对POPs检测方面的应用和研究进展,重点包括土壤及水体中多环芳烃、多氯联苯、有机氯农药等,着重介绍了最新研究成果,总结了技术各自适用的情况,分析了不足与待完善之处,并针对POPs的直接荧光光谱检测技术今后的研究与应用方向提出了展望,为进一步发展POPs的荧光光谱快速检测技术提供参考。     

基于EMD-LWT的低浓度石油类污染物荧光光谱去噪法

石油类污染物是造成雾霾等空气污染问题的重要原因.去噪处理的有效性是石油类污染物荧光光谱检测中的热点问题.提出一种基于经验模态分解-提升小波变换(EMD-LWT)相结合的低浓度石油类污染物荧光光谱去噪方法.经验模态分解法(EMD)可自适应地滤除微弱荧光信号中的噪声,但去噪过程中第一个本征模态函数(IMF)包含的频率范围过宽,影响了去噪准确性和有效性.引入提升小波变换(LWT)对IMF1实现更精细的分解,有效分离出IMF1的有用信息,改善信噪分离效果.将EMD-LWT联用方法和传统的EMD或LWT去噪法分别运用于煤油荧光光谱检测中,仿真结果表明,与只用EMD或LWT相比,EMD-LWT相结合的光谱去噪法得到的信噪比和均方根误差均显著提高,验证了该方法的有效性和可行性.     

土壤有机污染物激光诱导荧光光谱检测方法研究进展

土壤有机物污染源广、危害程度高、监测手段有限,是继水污染、大气污染又一个引起全球关注的环境问题。土壤有机污染快速在线检测分析对农业生产、土壤调查、土质修复有着重要的意义。激光诱导荧光(LIF)光谱技术是一种基于光致发光的物质成分和含量分析技术,具有样品使用量少、预处理过程简单、检测速度快等特点,在环境科学、生物分析、生命科学等众多领域有广泛应用。国内外研究人员展开大量研究工作,已形成较完善的方法体系及技术设备。文章介绍了LIF测量系统的组成结构和工作原理,综述了现阶段LIF技术在土壤有机污染物检测研究进展,重点包括土壤中油类污染物、多环芳烃污染物、有机农药污染物的识别及定量分析方法等,以及仪器开发过程中涉及的相关问题,给出了LIF技术在土壤有机污染物检测方面的发展趋势,为进一步发展基于LIF技术的土壤有机污染物现场快速检测仪器提供参考。     

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”。     

芳烃混合物的三维荧光光谱的降秩因子分析

本文介绍了降秩因子（ＲＡＦＡ）方法，它是从一个多组分混合物中直接定量计算其中某一组分，而不必知道其他组分的物种及含量的一种定量分析的数学方法。它适用于双线性的数据。本实验首先将荧光分光光度计与外接计算机相连，以获得样品的激发－发射矩阵（ＥＥＭ），再用ＲＡＦＡ方法对蒽，萘，菲，芘，芴，Ｑｕ六种标样的一至五组分的混合物进行定量分析，获得满意的结果。     

形态学方法用于三维荧光光谱化学秩的确定

确定化学秩是解析化学体系的第一步,正确确定化学体系的组分数对后续的解析异常重要。由于实测的三维荧光光谱不可避免地受到噪声的干扰,传统的化学秩估计方法常常失效。首先根据三维荧光光谱信号与噪声信号的形态差异,选用正弦形结构元素,对信号进行先开启后闭合运算,用形态学方法对实测三维荧光光谱进行去噪,然后对去噪后的光谱进行奇异值分解(SVD),联合分解得到的奇异值和奇异向量进行化学秩的确定。主要讨论了形态滤波方法的理论基础,先用模拟数据说明了文中所提方法的必要性和有效性,然后又把此方法用在酚类化合物三维荧光光谱的组分数检测上,并与传统的蒙特卡罗方法做了对比。实验结果表明,提出的方法更具有实用性,能够正确估计出化学秩。     

三相三维电极反应器中芳香类污染物荧光光谱特征的变化规律

采用三维荧光技术研究ABS(Acrylonitrile-butadiene-styrene)树脂生产废水的荧光指纹特征及其在三相三维电极反应器的处理过程中的变化规律,研究了极板间电压对废水中芳香类污染物分解转化的影响.研究结果表明,ABS废水的荧光中心在激发波长和发射波长分别为225 nm和340 nm处,其荧光强度最...