惟精環(huán)境曲鵬的文章“自動化監(jiān)測技術(shù)在水質(zhì)檢測中的實施與應(yīng)用”在《科學(xué)家》期刊發(fā)表

    在全球經(jīng)濟快速發(fā)展以及城鎮(zhèn)建設(shè)規(guī)模持續(xù)擴大的背景下，工業(yè)化進程日益加速,，水作為地球上生命的基本元素之一,，遭受到越來越嚴重的污染與威脅，甚至對社會大眾的身體健康構(gòu)成了非常不利的影響,。傳統(tǒng)技術(shù)條件下的水質(zhì)檢測方法雖然能夠一定程度上保證檢測的準確性,，單整個操作大量依賴于手工,，耗時長并且工作量大，在大樣本檢測中缺乏適應(yīng)性,。隨著自動化監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展,，其開始在水質(zhì)監(jiān)測領(lǐng)域表現(xiàn)出良好的應(yīng)用性能。以下即圍繞自動化監(jiān)測技術(shù)在水質(zhì)檢測領(lǐng)域中的實施與應(yīng)用問題進行分析,，側(cè)重研究光譜分析技術(shù)支持下的多參數(shù)水質(zhì)檢測問題與實現(xiàn),，希望能夠引起業(yè)內(nèi)有關(guān)人員的關(guān)注與重視。

1,、 微型光譜儀水質(zhì)檢測原理                                            

水質(zhì)監(jiān)測領(lǐng)域中,，微型光譜儀具有兩點突出的優(yōu)勢，一是可借助于較小的體積實現(xiàn)便捷的二次開發(fā),，二是可以通過連續(xù)性光譜分析的方式對光譜測量信號進行集中處理,，以便支持對多項水質(zhì)參數(shù)的動態(tài)、同步監(jiān)測,。整套自動化監(jiān)測技術(shù)體系以微型光譜儀為基礎(chǔ)檢測器件,，在朗伯比爾定律透射光譜分析法的搭建下實現(xiàn)水質(zhì)監(jiān)測，基本技術(shù)原理如下圖（見圖1）所示,。結(jié)合圖1,，在水質(zhì)監(jiān)測的過程中，經(jīng)準直處理后的復(fù)合光進入樣品檢測池裝置內(nèi),，投射光束在光譜儀狹縫中大量聚焦,，在此基礎(chǔ)之上進入凹面全息光柵反射分光系統(tǒng)中，在電荷耦合期間光電陣列探測器中完成成像,?？紤]到電荷耦合器件對光譜的檢測具有連續(xù)性以及一定波長區(qū)間性的特點，因而可以基于連續(xù)光譜,，實現(xiàn)對水質(zhì)樣本內(nèi)多種相關(guān)參數(shù)含量的定性,、定量檢測。                

圖1：技術(shù)原理示意圖

2,、 微型光譜儀水質(zhì)檢測優(yōu)勢

搭載如圖1所技術(shù)原理所形成水質(zhì)監(jiān)測自動化裝置能夠在200nm~1100nm的波長范圍內(nèi)實現(xiàn)對大量水質(zhì)參數(shù)的監(jiān)測,，整個操作過程以水樣中絕大部分被測定參數(shù)均具有波長吸收以及光譜吸收的特性為基礎(chǔ)。在實際應(yīng)用中此項自動化技術(shù)裝置所表現(xiàn)出的優(yōu)勢為三點：                                 

（一）可以在很大程度上替代傳統(tǒng)意義的多臺點式光譜水質(zhì)監(jiān)測裝置,。簡單來說,，對于包括揮發(fā)酚、鉛離子重金屬,、六價鉻重金屬,。總磷等在內(nèi)的一系列被測定水質(zhì)參數(shù)而言，由于需要對樣品進行化學(xué)前處理,，因此多建議按照在線物理預(yù)處理（包括沉淀,、粉碎、乳化以及過濾等操作手段在內(nèi)）→氧化消解→顯色反應(yīng)→光譜監(jiān)測的流程實現(xiàn)對被測定物質(zhì)的準確測定,。對于建立在連續(xù)性光譜分析基礎(chǔ)之上水質(zhì)監(jiān)測自動化設(shè)備而言,，為實現(xiàn)對吸收波長在連續(xù)寬光譜范圍內(nèi)各項水質(zhì)參數(shù)的測定，只需要通過對檢測波長,、化學(xué)試劑以及標定算法的調(diào)節(jié)即可實現(xiàn),。因此，相較于傳統(tǒng)意義上的多臺點式光譜水質(zhì)監(jiān)測裝置而言,，單臺連續(xù)性光譜監(jiān)測裝置既能夠滿足水質(zhì)監(jiān)測需求,，還同時具備功能擴展的有事，尤其在工業(yè)廢水排放水質(zhì)監(jiān)測領(lǐng)域中有著極為深遠的應(yīng)用價值,。

（二）使對COD,、BOD以及TOC等關(guān)鍵水質(zhì)參數(shù)的監(jiān)測具備綠色性、快速性以及智能性的特點,。水質(zhì)監(jiān)測過程當(dāng)中,，可以以智能算法模型為基礎(chǔ)，滿足光譜監(jiān)測需求,，具體原理流程如下圖（見圖2）所示,。結(jié)合圖2，為滿足具體的水質(zhì)參數(shù)監(jiān)測需求,，可以嘗試在全光譜范圍內(nèi)多多個特征波長處所對應(yīng)吸光度值進行選擇,，以實際樣本訓(xùn)練為基礎(chǔ)，形成包括嶺回歸-支持向量機模型,、主成分分析模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等在內(nèi)的一系列智能算法預(yù)測模型,。搭載該模型實現(xiàn)對實際水質(zhì)樣本中被測定參數(shù)含量的直接預(yù)測。更為關(guān)鍵的一點是,，在智能算法模型自學(xué)習(xí)功能以及自適應(yīng)特性隨著被測定水質(zhì)樣本水量的增加而不斷強化,，這對于水質(zhì)參數(shù)預(yù)測精確性的提升是非常關(guān)鍵的，整套自動化技術(shù)裝置在當(dāng)代被廣泛應(yīng)用綠色水運,、智慧水務(wù),、智慧水利等相關(guān)行業(yè)領(lǐng)域中,，備受業(yè)內(nèi)重視,。

圖2：智能算法模型支持下的水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)流程圖

（三）可實現(xiàn)基于水質(zhì)變化整體信息的光譜預(yù)警功能。在連續(xù)性寬光譜分析技術(shù)中,，將被測定水質(zhì)水體視作一個單獨樣本,，可通過全光譜掃描紫外可見波段的方式形成基于水樣的整體吸收光譜圖，構(gòu)建三維連續(xù)光譜模型分析數(shù)據(jù)庫（含吸光度,、波長以及時間三者在內(nèi)）,，在此基礎(chǔ)智商,，對水質(zhì)分析樣本中污染物產(chǎn)生的特征光譜以及提取分析方法進行研究的方式，構(gòu)建水質(zhì)監(jiān)測參數(shù)異常情況的在線監(jiān)測算法模型,，以便在監(jiān)測水質(zhì)參數(shù)出現(xiàn)異常的情況下做出突變預(yù)警響應(yīng),。

3、 水質(zhì)檢測應(yīng)用測試

（一）多參數(shù)水質(zhì)檢測,。在微型光譜儀光譜分析技術(shù)的支持下,，可以參考水質(zhì)檢測用戶的實際需求，對水質(zhì)檢測樣本的化學(xué)前處理以及精確控制技術(shù)進行集成化處理,，在連續(xù)光譜技術(shù)的輔助下進行智能化分析,。在此基礎(chǔ)之上引入動態(tài)參比技術(shù)能夠降低水質(zhì)檢測過程中背景光譜（如色度、濁度等）的干擾與影響,，提升重點水質(zhì)檢測參數(shù)（包括正磷酸鹽,、氨氮、六價鉻,、以及揮發(fā)酚等在內(nèi)）的準確監(jiān)測,，重復(fù)性、準確度以及測量范圍均可達到國家當(dāng)前技術(shù)標準,。

（二）智能化水質(zhì)預(yù)測,。系統(tǒng)進入運行狀態(tài)后首先進行初始化處理，然后進行參比（超純水）的信號光譜測量,，再對經(jīng)過過濾處理后的實際水樣進行全光譜測量,，并將測量數(shù)據(jù)錄入三維光譜分析數(shù)據(jù)庫中，通過對比歷史數(shù)據(jù)的方式判斷水質(zhì)異常情況,，確定異常物質(zhì),，并對相應(yīng)物質(zhì)進行預(yù)警，進一步發(fā)送至實驗室進行精確分析,。在此基礎(chǔ)之上,，以智能算法模型為基礎(chǔ)對BOD、COD,、以及TOC等重點水質(zhì)參數(shù)進行準確預(yù)測,，再通過對在線樣品化學(xué)前處理技術(shù)的應(yīng)用，實現(xiàn)對氨氮磷酸鹽,、揮發(fā)酚以及重金屬離子等關(guān)鍵水質(zhì)參數(shù)的檢測,，完成檢測后對樣品檢測室進行清洗，完成系統(tǒng)操作,。在此過程當(dāng)中,，可通過對概率密度嶺回歸智能算法模型的應(yīng)用，實現(xiàn)水質(zhì)樣本中COD含量的預(yù)測分析，可應(yīng)用波長200nm~1100nm全光譜范圍內(nèi)多特征吸收光譜波長圖,，通過設(shè)置權(quán)重的方式修正樣本點并實現(xiàn)聚攏,，以上操作對于建模預(yù)測性能的優(yōu)化是非常重要的。在此期間,，通過增加樣本劃分的方式,，驗證了回歸算法的實用性與可行性，并且整套算法對水域水體特征的差異性有良好使用性能,，對減少樣本點數(shù)校正算法模型是有益的,。實驗顯示，在智能化水質(zhì)預(yù)測過程中,，基于概率密度嶺的回歸智能算法模型相關(guān)系數(shù)可達到0.918以上,，均方根誤差在2.765mg/L左右，未知水質(zhì)樣本的COD預(yù)測準確性,、重復(fù)性均能夠滿足國家當(dāng)前技術(shù)標準要求,。更為關(guān)鍵的是，此項技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對水質(zhì)樣本COD濃度的快速預(yù)測,，檢測周期縮短至60s范圍內(nèi)（包含抽樣以及排樣時間在內(nèi)）,，對后續(xù)工作的開展有良好的幫助。

（三）光譜預(yù)警,。在對水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)進行光譜預(yù)警的過程中,，可以通過對導(dǎo)數(shù)光譜法技術(shù)的應(yīng)用，在信號處理的基礎(chǔ)之上構(gòu)建基于水質(zhì)監(jiān)測樣本異常數(shù)據(jù)的在線監(jiān)測3D光譜指紋模型,。水質(zhì)監(jiān)測連續(xù)采樣期間,，依托于該技術(shù)實現(xiàn)對水樣整體吸收光譜的動態(tài)可靠監(jiān)測。需要注意的一點時,，如果某個特定時間點下的波長處吸光度值發(fā)生異常,，或吸收光譜輪廓曲線出現(xiàn)異常性突變，則意味著被檢測水體中已經(jīng)產(chǎn)生了已知或未知的污染物質(zhì),，從而導(dǎo)致水質(zhì)樣本發(fā)生異常,，面向系統(tǒng)發(fā)送相應(yīng)的報警指令。在數(shù)據(jù)庫無法對應(yīng)水體具體污染物成分的情況下,，需要通過在線留樣或取樣的方式進入實驗室進行進一步的精細化學(xué)分析,，以確保對監(jiān)測水樣中可能存在異常污染物質(zhì)的精確分析。

4,、 結(jié)束語                                           

    在整個在線水質(zhì)檢測分析領(lǐng)域中,，光譜水質(zhì)檢測儀的發(fā)展空間與潛力是相當(dāng)巨大的。為了更進一步適應(yīng)智慧水務(wù)的發(fā)展需求,，必須徹底改變當(dāng)前技術(shù)條件支持下以點對點為重點的單光譜水質(zhì)監(jiān)測技術(shù)與相關(guān)儀器設(shè)備,。本文上述分析中圍繞自動化監(jiān)測技術(shù)在水質(zhì)監(jiān)測中的應(yīng)用問題進行闡述，側(cè)重對基于微型光譜儀聯(lián)系光譜分析技術(shù)的多參數(shù)水質(zhì)檢測系統(tǒng)平臺進行研究,，概括了此項技術(shù)的原理,，優(yōu)勢以及應(yīng)用要點，對新型光譜水質(zhì)檢測技術(shù)的工程化,，產(chǎn)業(yè)化發(fā)展可起到幫助,，

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