[发明专利]一种结合紫外可见光吸收光谱技术的水质检测方法在审
申请号: | 202111293939.8 | 申请日: | 2021-11-03 |
公开(公告)号: | CN114136900A | 公开(公告)日: | 2022-03-04 |
发明(设计)人: | 王厚俊;戴源;文采;汪霄 | 申请(专利权)人: | 江苏省扬州环境监测中心 |
主分类号: | G01N21/31 | 分类号: | G01N21/31;G01N21/65;G01N1/34 |
代理公司: | 南京禾祁专利代理事务所(普通合伙) 32462 | 代理人: | 黄天天 |
地址: | 225323 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 结合 紫外 可见光 吸收光谱 技术 水质 检测 方法 | ||
1.一种结合紫外可见光吸收光谱技术的水质检测方法包括以下步骤:
S1、样品采集:
使用垂直采样器采集水面下50cm处的水体,静置30min后取上层清液,放入无菌棕色玻璃瓶中,然后运输至实验室;
S2、化学分析:
将样品摇匀并静置30min后取上层清液进行检测,分析项目为化学需氧量、高锰酸盐指数、氨氮、总磷、总氮和五日生化需氧量,检测方法参照相关国标和行业标准;
S3、三维荧光光谱测量:
用日立F4600型荧光分光光度计测量水样三维荧光光谱,测量前,先将样品摇匀后静置至室温,若样品的荧光强度超出仪器测量范围,须用超纯水稀释,同批样品的光谱分析与化学分析时间间隔不超过24h;
S4、紫外可见光吸收光谱测量:
先将样品摇匀后静置至室温,使用便携式紫外-可见分光光度计测量水质样本吸收光谱,若样品的荧光强度超出仪器测量范围,须用超纯水稀释,同批样品的光谱分析与化学分析时间间隔不超过24h;
S5、三维荧光光谱预处理:
在光谱测试之前,通过测定水在397nm发射波长处的水拉曼峰的信噪比验证氙灯的性能,从每个水样的三维荧光光谱中减去纯水的光谱,将产生的负值被设置为零,以去除背景光谱,如果样品的荧光强度超过光谱仪的测量范围,则应使用超纯水稀释并再次测量,利用EEMscat工具包对三维荧光光谱进行处理,以去除瑞利散射和拉曼散射,并对切除区域进行插值,使用纯水在350nm发射波长的拉曼峰值对三维荧光光谱进行标准化处理,处理后的光谱强度为拉曼单位R.U.,最后,采用基于吸光度的方法消除内滤效应,利用在三维荧光光谱中的每对λEx和λEm处测量的吸光度Aλ,通过将观察到的荧光强度Fobs转换为校正荧光强度Fcorr;
S6、紫外-可见光吸收光谱预处理:
将超纯水作为参考以抵消纯水和无机盐的吸收作用,通过减去680~700nm的平均吸光度减少光散射对吸收光谱的影响,吸收光谱测量值被转换为光程长度为1cm的吸光度Aλ;
S7、进行CFFA光谱信息提取:
CFFA方法由四种光谱信息提取结果综合构成,分别为:
①、峰值提取法CFPs
所述峰值提取法CFPs是一种基于最大光谱强度和相应激发和发射波长范围来提取光谱信息的方法,通过提取类富里酸、游离态类酪氨酸、类酪氨酸、类腐殖酸、微生物副产物、游离态类色氨酸、类色氨酸七种特征荧光峰来表征水体污染信息;
②、荧光光谱指数法FSIs
所述荧光光谱指数法FSIs用三个荧光光谱指数FI、BIX和HIX来提取水体污染信息;
其中所述荧光指数FI为λEm=470nm和λEx=370nm处的荧光强度与λEm=520nm和λEx=370nm处的荧光强度之比;
所述生物指数BIX为当λEx=310nm时,λEm=380nm处的荧光强度与λEm=420nm和435nm之间的最大强度值之比;
所述腐殖化指数HIX为λEx=255nm,λEm在435~480nm之间的积分强度与λEm在300~345nm区域的积分荧光强度之比;
③、荧光区域积分法FRIs
荧光区域积分法是一种将三维光谱谱线下的体积进行积分的定量方法,根据可溶性荧光有物FDOM荧光峰位置绘制水平和垂直线将三维荧光光谱分为五个区域,用每个区域的强度积分值代表具有类似性质的FDOM累积荧光响应;
区域i下方的体积Φi可通过公示计算;
其ΔEx为激发波长间隔,ΔEm为发射波长间隔,F为各激发发射波长对处的荧光强度,归一化荧光体积Φi,n表示为Φi,n=MFi×Φi其中,MFi为每个区域的倍增因子,等于每个投影激发发射面积与总投影面积之比的倒数;
归一化荧光百分比Pi,n可通过计算,在本研究中,五个归一化荧光百分比和三维荧光光谱的平均强度被统称为荧光区域积分指数(FRIs);
④、吸收光谱信息提取方法ASIs
特定波长下的吸光度Aλ能够反映溶解有机碳的浓度,还可以推断分子量、芳香性腐殖化程度和DOM的来源,使用220~440nm不同波长的10个吸光度和4种吸光度比表征水污染程度;
S8、模型建立:
将步骤S7当中的所有数据和6个目标输出CODCr、CODMn、NH3-N、TP、TN、BOD5统一线性缩放至范围0~1,以增加光谱数据的稀疏性以提高效率,采用MATLAB 2019软件构建六种水质指标线性支持向量回归预测模型。
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