地表水質(zhì)的光譜監(jiān)測(cè)技術(shù)方面新進(jìn)展！進(jìn)一步推廣光譜的水質(zhì)在線監(jiān)測(cè)技術(shù)
【化工儀器網(wǎng) 項(xiàng)目成果】水質(zhì)參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)對(duì)地表水污染的防治具有重要意義。通過(guò)專業(yè)的數(shù)據(jù)比較和問(wèn)題分析，可以充分了解水污染源、水污染現(xiàn)狀、擴(kuò)張速度和可能造成的危害，為水污染控制提供數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)，幫助專業(yè)人員做出正確判斷，從而設(shè)計(jì)和制定合理的治理方案，最終有效改善水質(zhì)，減少環(huán)境污染。
化學(xué)需氧量(COD)、氨氮(AN)和總氮(TN)是反映地表水污染程度的關(guān)鍵指標(biāo)。紫外-可見(jiàn)(UV-Vis)光譜和近紅外(NIR)光譜作為兩種快速、簡(jiǎn)便、多組分的分析技術(shù)，在水質(zhì)監(jiān)測(cè)中具有傳統(tǒng)化學(xué)檢測(cè)方法無(wú)法比擬的優(yōu)勢(shì)。
為了進(jìn)一步提高光譜方法檢測(cè)水質(zhì)的精確性，中科院合肥物質(zhì)院智能所光譜智能感知團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)出一種基于UV-Vis和NIR光譜數(shù)據(jù)融合(UV-Vis-NIR)的地表水質(zhì)檢測(cè)策略。他們首先對(duì)70份不同污染程度的河流樣本進(jìn)行光譜采集和化學(xué)測(cè)定，通過(guò)UV-Vis與NIR光譜的初級(jí)融合獲得UV-Vis-NIR融合數(shù)據(jù)，采用不同的變量選擇算法優(yōu)化地表水污染指標(biāo)的UV-Vis-NIR融合模型。
研究結(jié)果表明，基于UV-Vis-NIR數(shù)據(jù)融合策略的地表水中COD、AN和TN的光譜預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性明顯優(yōu)于單一光譜技術(shù)的預(yù)測(cè)結(jié)果。此外，在不同的優(yōu)化條件下，這一方法的檢測(cè)結(jié)果相比單一光譜法更為穩(wěn)定，因而該方法具有更好的魯棒性。這項(xiàng)研究成果能夠用于地表水質(zhì)的快速高精度檢測(cè)，并且有利于光譜的水質(zhì)在線監(jiān)測(cè)技術(shù)進(jìn)一步推廣應(yīng)用。
相關(guān)研究成果已在分析化學(xué)領(lǐng)域期刊Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy上發(fā)表。
(資料來(lái)源：合肥物質(zhì)科學(xué)研究院)
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