BP神经网络用于总氮测定过程中I-、Br-的干扰消除

在碱性过硫酸钾消解-紫外分光光度法测定水体总氮过程中,碘离子和溴离子的存在会对测定结果产生干扰。针对这一现象,提出采用BP神经网络建立NO3-、I-、Br-含量的预测模型,经过训练后的预测模型能够较准确的预测到NO3-、I-、Br-的含量,从而消除I-、Br-对总氮测定的干扰。此法不需要物理和化学的分离,分析速度快,精度较高,可以消除总氮测定过程中的I-、Br-干扰,有很好的应用价值。     

双波长法快速测定饮用水中的硝酸盐氮和亚硝酸盐氮

针对快速性要求较高的场合,提出基于双波长法测定硝酸盐氮和亚硝酸盐氮含量的方法,该法首先测定混合溶液在203、216、220nm处的吸光度值,其次计算216nm与203nm处的吸光度差值,通过差值的线性回归方程计算出硝酸盐氮的浓度,再通过亚硝酸盐溶液的校准曲线计算亚硝酸盐氮的含量。通过实验和分析计算,可知此法原理简单,使用方便,精密度和准确度较高,而且在没有分光光度计的情况下也能使用,大大提高了分析效率,适合用在快速估算硝酸盐氮和亚硝酸盐氮含量的场合。