CN111982878A - 一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法 - Google Patents

一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法，该操作方法的具体步骤为：水质的取样，通过取样设备对分析水源进行多点取样，然后制作被污染水样本和纯净水样本，收集三维荧光光谱，通过紫外线照射多瓶采集的水样和污染水样本与纯净水样本反射荧光信号，荧光信号经衍射光栅生成三维荧光光谱，三维荧光光谱的转化，三维荧光光谱通过CMOS芯片转化成电信号，从而得到电信号形式的三维荧光光谱数据，三维荧光光谱数据的处理，将三维荧光光谱数据的处理进行预处理。本发明设计合理，分析精准，且能对三维荧光光谱数据实现校正，很好的保证了污水分析数据的准确性，为水污染处理方法提供一定科学依据。

Description

一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法
技术领域
本发明属于水污染分析方法技术领域，具体是一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法。
背景技术
水污染是由有害化学物质造成水的使用价值降低或丧失，污染环境的水，污水中的酸、碱、氧化剂，以及铜、镉、汞、砷等化合物，苯、二氯乙烷、乙二醇等有机毒物，会毒死水生生物，影响饮用水源、风景区景观，污水中的有机物被微生物分解时消耗水中的氧，影响水生生物的生命，水中溶解氧耗尽后，有机物进行厌氧分解，产生硫化氢、硫醇等难闻气体，使水质进一步恶化，所以对污染说分析对水处理尤为重要。
经检索，申请号201910746293.0的专利，公开种基于大数据的水污染分析、预测方法，包括如下步骤：S1、工厂信息管理步骤，设计工厂基本信息管理模块，污水排放监测点运行状态由监测点状态管理模块管理；S2、实时监测管理步骤，设计实时监测管理模块，实时监测管理模块包括污水信息实时展示模块、实时超标监测分析模块、实时超标预警管理模块；S3、水质分析管理步骤，设计水质分析管理模块，水质分析管理模块包括基础数据管理模块、化验数据管理模块和数据报表管理模块；S4、大数据分析步骤，设计大数据分析模块，污水数据通过终端的传感器测量获取后传输到***中；S5、用户管理步骤，设计用户管理模块，通过管理用户的角色设定用户权限。
随着工业的发展，污水中所含成分复杂，比如未腐蚀的脂肪等生物大分子粒径分布不均匀在紫外线照射时会产生散射，导致定量检测结果不准确，这就难以确保污染水中成分实现精准分析，且分析数据繁多，采用现有装置分析效率低下，无法满足人们的使用要求，所以研究一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法是很有必要的。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法及其操作方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法，该操作方法的具体步骤为：
步骤一：水质的取样，通过取样设备对分析水源进行多点取样，然后制作被污染水样本和纯净水样本。
步骤二：收集三维荧光光谱，通过紫外线照射多瓶采集的水样和污染水样本与纯净水样本反射荧光信号，荧光信号经衍射光栅生成三维荧光光谱。
步骤三：三维荧光光谱的转化，三维荧光光谱通过CMOS芯片转化成电信号，从而得到电信号形式的三维荧光光谱数据。
步骤四：三维荧光光谱数据的处理，将三维荧光光谱数据的处理进行预处理，然后将三维荧光光谱数据转化为后续分析所需的三维数据集，再对三维荧光数据进行内滤效应、空白扣减和硫酸喹啉校正，然后输出PARAFAC模型。
步骤五：数据的审核，将水样输出的PARAFAC模型与通过与污染水样本和纯净水样本输出的PARAFAC模型比对，计算样品荧光和吸收光谱数据的PARAFAC模型组得分。
步骤六：数据的判定，通过步骤五分析的结果进行计算，从而判定水质是否符合质量要求。
作为本发明进一步的方案，所述水质的取样包括取样装置，取样装置包括无人机本体、固定架、收集皿、抽取机构和控制机构，且固定架转动安装在无人机本体的下端位置，收集皿设有多个并均匀固定在固定架上，抽取机构的输入端设置在收集皿下侧，且抽取机输出端置于收集皿的输入端上，控制机构安装在无人机本体上。
作为本发明再进一步的方案，所述取样装置还包括反冲洗机构，且反冲洗机构设置在抽取机构的输出端上，且抽取机构输入和输出端均固定有控制阀。
作为本发明再进一步的方案，所述固定架通过电机驱动，且电机固定安装在无人机本体上，所述控制机构包括控制器和接收器。
作为本发明再进一步的方案，所述收集三维荧光光谱中紫外线是通过激光器阵列输出单色紫外光，其单色紫外光的激发波长为300～500nm，发射波长为450～650nm。
作为本发明再进一步的方案，所述三维荧光光谱数据的处理中光谱预处理方法有中心化、尺度化、归一化、标准化、一阶导数(1stDer)、二阶导数(2ndDer)、连续小波变换(CWT)、标准正态变量(SNV)和多元散射校正(MSC)。
作为本发明再进一步的方案，所述三维荧光光谱数据的处理中光谱预处理方法采用标准正态变量(SNV)，标准正态变量(SNV)能有效校正水质中大分子散射问题，从而得到更精准的特征波段，解决了因污水成分杂多并分布不均造成的光散射问题。
作为本发明再进一步的方案，所述数据的审核中PARAFAC模型比对采用图像分析法。
作为本发明再进一步的方案，所述数据的判定包括数据初步定位、数据检索和数据匹配，且数据检索采用搜索关键词的方法，数据匹配采用Excel中高级筛选法。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明设计合理，分析精准，且能对三维荧光光谱数据实现校正，很好的保证了污水分析数据的准确性，为水污染处理方法提供一定科学依据；
2、本发明在对水样分析时增设有污染水样本和纯净水样本，从而实现污染水样本和纯净水样本的PARAFAC模型，进而便于实现水样与污染水样本和纯净水样本的直接对比，从而较小相对误差，很好的保证了水样分子的准确性；
3、本发明在所需的三维数据集后进行内滤效应、空白扣减和硫酸喹啉校正处理，从而使三维数据集数据简化、合理，进而为水样分析提供了一定保障；
4、本发明在对水样分析后再进行数据判定，将水样分析的数据与数据库中预先保存的数据进行对比，从而能查出加成呢水源中污染物含量的变化，进而为水源更合理处理提供了科学依据。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法的操作步骤图。
图2为一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法中取样装置组件的框架图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
请参阅图1和2，本发明实施例中，一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法，该操作方法的具体步骤为：
步骤一：水质的取样，通过取样设备对分析水源进行多点取样，然后制作被污染水样本和纯净水样本。
步骤二：收集三维荧光光谱，通过紫外线照射多瓶采集的水样和污染水样本与纯净水样本反射荧光信号，荧光信号经衍射光栅生成三维荧光光谱。
步骤三：三维荧光光谱的转化，三维荧光光谱通过CMOS芯片转化成电信号，从而得到电信号形式的三维荧光光谱数据。
步骤四：三维荧光光谱数据的处理，将三维荧光光谱数据的处理进行预处理，然后将三维荧光光谱数据转化为后续分析所需的三维数据集，再对三维荧光数据进行内滤效应、空白扣减和硫酸喹啉校正，然后输出PARAFAC模型。
步骤五：数据的审核，将水样输出的PARAFAC模型与通过与污染水样本和纯净水样本输出的PARAFAC模型比对，计算样品荧光和吸收光谱数据的PARAFAC模型组得分。
步骤六：数据的判定，通过步骤五分析的结果进行计算，从而判定水质是否符合质量要求。
实施例二
请参阅图2，本发明实施例中，水质的取样包括取样装置，取样装置包括无人机本体、固定架、收集皿、抽取机构和控制机构，且固定架转动安装在无人机本体的下端位置，收集皿设有多个并均匀固定在固定架上，抽取机构的输入端设置在收集皿下侧，且抽取机输出端置于收集皿的输入端上，控制机构安装在无人机本体上。
取样装置还包括反冲洗机构，且反冲洗机构设置在抽取机构的输出端上，且抽取机构输入和输出端均固定有控制阀，从而在单次取样后能对抽取机构进行水洗，很好的避免了残留物对下次水质取样不纯现象的发生，为水样多年化验提供了一定的质量保障。
固定架通过电机驱动，且电机固定安装在无人机本体上，confer便于不断切换不同的收集皿至抽取机构输出端下侧位置，进而实现多点取样作业，控制机构包括控制器和接收器，从而便于无人机本体和电机的工作状态，进而实现自动取样作业。
实施例三
请参阅图1，本发明实施例中，收集三维荧光光谱中紫外线是通过激光器阵列输出单色紫外光，其单色紫外光的激发波长为300～500nm，发射波长为450～650nm，从而实使紫外线照射后生成的光谱更显著，为后续光谱数据的提取提供了一定的保障。
实施例四
请参阅图1，本发明实施例中，三维荧光光谱数据的处理中光谱预处理方法有中心化、尺度化、归一化、标准化、一阶导数(1stDer)、二阶导数(2ndDer)、连续小波变换(CWT)、标准正态变量(SNV)和多元散射校正(MSC)。
三维荧光光谱数据的处理中光谱预处理方法采用标准正态变量(SNV)，标准正态变量(SNV)能有效校正水质中大分子散射问题，从而得到更精准的特征波段，解决了因污水成分杂多并分布不均造成的光散射问题。
实施例五
请参阅图1，本发明实施例中，数据的审核中PARAFAC模型比对采用图像分析法，从而更直观的观测出水样PARAFAC模型是否符合测验的要求，大大节约了工作人员的负担。
实施例六
请参阅图1，本发明实施例中，数据的判定包括数据初步定位、数据检索和数据匹配，且数据检索采用搜索关键词的方法，数据匹配采用Excel中高级筛选法，将水样分析的数据与数据库中预先保存的数据进行对比，从而能查出加成呢水源中污染物含量的变化，进而为水源更合理处理提供了科学依据。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法，其特征在于，该操作方法的具体步骤为：
步骤一：水质的取样，通过取样设备对分析水源进行多点取样，然后制作被污染水样本和纯净水样本；
步骤二：收集三维荧光光谱，通过紫外线照射多瓶采集的水样和污染水样本与纯净水样本反射荧光信号，荧光信号经衍射光栅生成三维荧光光谱；
步骤三：三维荧光光谱的转化，三维荧光光谱通过CMOS芯片转化成电信号，从而得到电信号形式的三维荧光光谱数据；
步骤四：三维荧光光谱数据的处理，将三维荧光光谱数据的处理进行预处理，然后将三维荧光光谱数据转化为后续分析所需的三维数据集，再对三维荧光数据进行内滤效应、空白扣减和硫酸喹啉校正，然后输出PARAFAC模型；
步骤五：数据的审核，将水样输出的PARAFAC模型与通过与污染水样本和纯净水样本输出的PARAFAC模型比对，计算样品荧光和吸收光谱数据的PARAFAC模型组得分；
步骤六：数据的判定，通过步骤五分析的结果进行计算，从而判定水质是否符合质量要求。
2.根据权利要求1所述的一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法，其特征在于，所述水质的取样包括取样装置，取样装置包括无人机本体、固定架、收集皿、抽取机构和控制机构，且固定架转动安装在无人机本体的下端位置，收集皿设有多个并均匀固定在固定架上，抽取机构的输入端设置在收集皿下侧，且抽取机输出端置于收集皿的输入端上，控制机构安装在无人机本体上。
3.根据权利要求2所述的一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法，其特征在于，所述取样装置还包括反冲洗机构，且反冲洗机构设置在抽取机构的输出端上，且抽取机构输入和输出端均固定有控制阀。
4.根据权利要求2所述的一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法，其特征在于，所述固定架通过电机驱动，且电机固定安装在无人机本体上，所述控制机构包括控制器和接收器。
5.根据权利要求1所述的一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法，其特征在于，所述收集三维荧光光谱中紫外线是通过激光器阵列输出单色紫外光，其单色紫外光的激发波长为300～500nm，发射波长为450～650nm。
6.根据权利要求1所述的一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法，其特征在于，所述三维荧光光谱数据的处理中光谱预处理方法有中心化、尺度化、归一化、标准化、一阶导数(1stDer)、二阶导数(2ndDer)、连续小波变换(CWT)、标准正态变量(SNV)和多元散射校正(MSC)。
7.根据权利要求6所述的一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法，其特征在于，所述三维荧光光谱数据的处理中光谱预处理方法采用标准正态变量(SNV)，标准正态变量(SNV)能有效校正水质中大分子散射问题，从而得到更精准的特征波段，解决了因污水成分杂多并分布不均造成的光散射问题。
8.根据权利要求1所述的一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法，其特征在于，所述数据的审核中PARAFAC模型比对采用图像分析法。
9.根据权利要求1所述的一种基于紫外线可见光谱与三维荧光光谱水污染分析方法，其特征在于，所述数据的判定包括数据初步定位、数据检索和数据匹配，且数据检索采用搜索关键词的方法，数据匹配采用Excel中高级筛选法。
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