[发明专利]一种基于紫外吸收光谱的水体COD值测定方法有效

专利信息
申请号: 201811582424.8 申请日: 2018-12-24
公开(公告)号: CN109374559B 公开(公告)日: 2020-04-07
发明(设计)人: 田广军;徐光耀;田青 申请(专利权)人: 燕山大学
主分类号: G01N21/33 分类号: G01N21/33
代理公司: 北京高沃律师事务所 11569 代理人: 刘奇
地址: 066000 河北*** 国省代码: 河北;13
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摘要: 发明属于水体COD值测定技术领域。本发明提供了一种基于紫外吸收光谱的水体COD值测定方法。该方法采用逐点预测的方式,反复拟合线性或指数方程,预测下一个数据点,根据均方根误差和相对误差,准确找出了预设低浓度临界点和高浓度临界点,并得到低浓度段模型和高浓度段模型,将低浓度段模型和高浓度段模型结合得到线性‑指数分段模型和低浓度临界点,当待测样品的吸光度小于低浓度临界点时,采用低浓度段模型计算待测样品的COD值,当待测样品的吸光度大于低浓度临界点时,采用高浓度段模型计算待测样品的COD值。本发明所提供的测定方法相对于现有技术的朗伯‑比尔定律,准确性得到极大提高。
搜索关键词: 一种 基于 紫外 吸收光谱 水体 cod 测定 方法
【主权项】:
1.一种基于紫外吸收光谱的水体COD值测定方法,包括如下步骤:(1)配制COD值在40~700mg/L范围内的不同COD值的标准溶液,并按照COD值从小到大的顺序排列,测定所述不同COD值的标准溶液在优势波长处的吸光度;(2)利用所述步骤(1)中COD值在40mg/L至假设低浓度临界点的标准溶液的COD值及其吸光度数据拟合COD值‑吸光度线性方程;所述假设低浓度临界点的COD值初始值为100~200mg/L;(3)采用步骤(2)所述COD值‑吸光度线性方程预测假设低浓度临界点的下一个数据点的COD值,并计算均方根误差和相对误差;(4)判断所述步骤(3)得到的均方根误差和相对误差是否均大于允许值:若均方根误差≤低浓度均方根误差允许值和/或相对误差≤低浓度相对误差允许值,则将所述下一个数据点的COD值作为新的假设低浓度临界点,重复步骤(2)~(4);若均方根误差>低浓度均方根误差允许值,且相对误差>低浓度相对误差允许值,则确定所述COD值‑吸光度线性方程为低浓度段模型,所述假设低浓度临界点为预设低浓度临界点;所述低浓度段模型如式Ⅰ所示:y=ax+b                      式Ⅰ其中y为COD值,x为吸光度,a为系数项,b为常数项;(5)利用步骤(4)所述预设低浓度临界点至标准溶液中的假设高浓度临界点的COD值及其吸光度数据拟合COD值‑吸光度指数方程;所述假设高浓度临界点的COD值的初始值为400~500mg/L;(6)采用步骤(5)所述COD值‑吸光度指数方程预测假设高浓度临界点的下一个数据点的COD值,并计算均方根误差和相对误差;(7)判断所述步骤(6)得到的均方根误差和相对误差是否均大于允许值:若均方根误差≤高浓度均方根误差允许值和/或相对误差≤高浓度相对误差允许值,则将下一个数据作为新的假设高浓度临界点,重复步骤(5)~(7);若均方根误差>高浓度均方根误差允许值,且相对误差>高浓度相对误差允许值,则确定所述COD值‑吸光度指数方程为高浓度段模型,所述假设高浓度临界点为高浓度临界点;所述高浓度段模型如式Ⅱ所示:y=a'eb'x+c'                     式Ⅱ其中y为COD值,x为吸光度,a'和b'为系数项,c'为常数项;(8)将所述步骤(4)的低浓度段模型和步骤(7)的高浓度段模型作为二元方程组,求解,得到交叉点的吸光度和COD值;将所述交叉点记为低浓度临界点;(9)测定待测样品在优势波长处的吸光度,记为A;当A小于所述步骤(8)中低浓度临界点的吸光度,则将A代入低浓度模型,得到待测样品的COD值;当A大于所述步骤(8)中低浓度临界点的吸光度,则将A代入高浓度模型,得到待测样品的COD值。
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