[发明专利]一种基于LED多特征波长的水质COD检测方法及装置有效
申请号: | 201110413936.3 | 申请日: | 2011-12-13 |
公开(公告)号: | CN102519897A | 公开(公告)日: | 2012-06-27 |
发明(设计)人: | 张荣标;王中鑫 | 申请(专利权)人: | 江苏大学 |
主分类号: | G01N21/33 | 分类号: | G01N21/33;G01N21/01;G06N3/02 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 楼高潮 |
地址: | 212013 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 led 特征 波长 水质 cod 检测 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及一种基于LED紫外多特征波长水质COD检测方法及装置。
背景技术
化学需氧量是水质污染最重要的指标。化学需氧量(Chemical Oxygen
Demand,COD)是指在一定的条件下,将 1L 水样中还原性物质氧化所消耗氧化剂的量,其结果折算成氧的含量。COD 是对水中含有的有机物和无机氧化物浓度的度量,反映了水体被污染的程度,是评价水体好坏的重要指标之一。水中还原性物质包括各种有机物、亚铁、亚硝酸、硫化物等。水体受到有机物污染是非常普遍的,COD 会过度消耗溶解在水体中的氧气,造成水体富营养化,对水生物如鱼类、藻类等带来不良影响,因此 COD 作为目前衡量水质状况的重要指标之一。
目前COD的测量方法主要有化学法和物理法两种。化学法是用强氧化剂将水样中的还原性物质氧化,再计算氧化剂的消耗量,最后折算成消耗氧的量。重铬酸钾(CODer)和高锰酸钾指数法(CODmn)是目前化学法中测量COD的典型方法。高锰酸钾法多用于分析较干净的地表水、地下水、饮用水,即低浓度COD测量;重铬酸钾法多用于工业废水和生活污水的分析,即较高浓度的COD测量。广泛用于实验室COD测量的还有库伦滴定法、比色法、催化消解法、TOC换算法、微波消解法等等。这些化学测量方法适用的水质浓度范围广,测量准确。但存在着以下缺点:
1、分析周期长,操作工序繁琐,管道系统复杂容易堵塞,可靠性差,故障率高,不适合实时在线监测。
2、监测频次低,采样误差打、监测数据不准确,不能及时反映排污状况;
3、铬、银等贵重金属试剂及硫酸汞会对环境造成二次污染,成本高。
物理法主要是基于Lambert-Beer定律的紫外吸光度法,即UV(Ultraviolet)法。目前国内外的COD测量仪大都采用双波长检测法,双波长检测法将同一光源分成两束,分别经过两个单色器(254nm和546nm),得到两束不同波长的单色光,利用斩光器使两束光以一定频率交替照射同一吸收池,然后被检测器接收。信号经处理系统计算得出两个波长的吸光度差值,吸光度差即与被测样品浓度成正比。双波长测定法消除了背景光、浊度、吸光池等的误差,大大提高了测定的准确度。但是还存在以下不足之处:
1、水体中的有机物组分不同,最大吸收峰并非都在254nm处;
2、悬浮物对吸光度产生干扰会增加COD的值;
3、适合对成分比较单一、相对成分比较稳定的污水进行COD测定,但实际应用的场合非常多,不同污水存在特定的吸收峰,只用254nm捕捉全部有机物非常困难,适用性不够广。
紫外多光谱扫描法相对于双波长检测法,其精度更高,检测范围和适用性更广。但紫外多光谱扫描装置透镜系统多,光强损失大,结构较复杂、精密度要求高,且成本较高。
发明内容
针对目前常用COD检测仪存在的不足之处,本发明的目的是提供一种检测范围广、结构简单的基于LED紫外多特征波长水质COD检测方法及装置,可以快速、准确的对水质COD值进行在线测量。
本发明提供的一种基于LED多特征波长的水质COD检测方法采用的技术方案是:通过对自配水样水质样本学习得到BP神经网络模型,再采用如下步骤:1)第一特征波长LED灯位于聚光管的入口处,第一步进电机保持不动,单片机控制系统中的单片机控制第二步进电机反转180度,将比色皿脱离光路主轴,测得第一特征波长LED灯的初始光强;单片机控制第二步进电机正转180度,比色皿回到原位,光源依次经聚光管、第一聚焦镜、比色皿中的待测水样、第二聚焦镜和光电二极管,光电二极管将接收的光信号转化为电信号放大后输入单片机,单片机测得第一特征波长处经待测水样吸收的光强,计算出待测水样在第一特征波长处的吸光度;2)单片机控制第一步进电机转动,转盘随第一步进电机至第二特征波长LED灯正好转至聚光管的入口处,重复步骤1),计算出待测水样在第二特征波长处的吸光度;3)单片机控制第一步进电机带动转盘继续同向转动,将第三特征波长LED灯转至聚光管的入口处,重复步骤1),计算出待测水样在第三特征波长处的吸光度;4)重复步骤3),计算待测水样在第四特征波长处吸光度,直至计算待测水样在第N特征波长处的吸光度,共得到N个特征波长处的吸光度值;5)根据得到的N个特征波长处的吸光度值,输入BP神经网络模型,计算得到被测水样的COD值。
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