CN101943658A - 主元分析理论和光谱分析技术结合对水质连续监测的方法 - Google Patents

Abstract

一种主元分析理论和光谱分析技术结合对水质连续监测的方法，利用光学装置对不同浓度的水样基于紫外光谱法进行多种水质参数测量，由于紫外光穿过各类水体时，水体中的各类物质会吸收紫外光，而各类物质对紫外光的吸收程度会由于波长、浓度含量不同而不同，本发明依照光谱曲线，将紫外光谱测量技术和算法模型结合在一起，计算出水中多个参数值，可直接浸没安装，无二次污染、能同时多参数测量。

Description

主元分析理论和光谱分析技术结合对水质连续监测的方法

技术领域

本发明涉及环境监测技术与分析、光学技术、嵌入式软件和通讯技术，尤其涉及一种基于紫外光谱法进行多种水质参数测量的方法。

背景技术

在目前的环境在线网络中，很多水质参数需要进行相应的化学分析的方法进行分析，比如化学需氧量(COD)的测量，目前在线监测网络是用蠕动泵将需要检测的水样抽取到相应的容器中，再向容器中添加相应的高锰酸钾和重铬酸钾，然后进行加热消解，查看颜色变化来测量COD值，这样测量的缺陷在于要用到强腐蚀性试剂，会产生二次污染，设备一直工作在高温环境中，设备可靠性难以得到保障，而且消解时间长，需要2小时，不能及时的反馈水质各个参数值。

当紫外光经过水体时，水体中的各种物质会对不同波长的紫外光进行吸收，同时不同物质的浓度又决定了对紫外光的吸收程度。但是目前水质参数不是针对某种单一物质，每个水质参数都是由于多个不同物质组成，比如化学需氧量COD同时可能由烷烃、烯烃、芳烃、醇、酚、醚等多种物质组成，每一种物质对于紫外光谱的吸收波长完全不同，当多种物质相互混合时候，各类物质之间相互影响，叠加导致整个光谱发生变化，这样单纯依据单个波长进行水中各个物质的累加变化，会导致依靠单个波长光谱进行详细分析的计算方法变得异常复杂，很难准确的确定水中各类物质的真正含量，这就导致了紫外光谱测量方法在实际的在线监测网络中很难得到实现。

主元分析PCA(Principal component analysis)是一种找出影响参数变换主要因素对数据进行分析技术，这种技术最重要的应用是对原有数据进行简化。这种方法可以有效的找出数据中最“主要”的元素和结构，去除噪音和冗余，将原有的复杂数据降维，揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构。它的优点是简单，而且无参数限制，可以方便的应用与各个场合。

发明内容

紫外光穿过各类水体时，水体中的各类物质会吸收紫外光，而各类物质对紫外光的吸收程度会由于波长、浓度含量不同而不同，本发明提供的一种基于紫外光谱法进行多种水质参数测量方法，依照光谱曲线，将紫外光谱测量技术结合在一起，计算出水中多个参数值，可直接浸没安装，无二次污染、能同时多参数测量。

为了达到上述目的，本发明提供一种主元分析理论和光谱分析技术结合对水质连续监测的方法，包含以下步骤：

步骤1、对于同一水体，分别提取两种不同浓度时的水样，作为低浓度水样和高浓度水样；

步骤2、对水样进行化学分析；

步骤2.1、利用目前常用的化工方法测量出步骤1中低浓度水样参数值X₁和高浓度水样参数值X₂；

步骤2.2、将步骤2.1得到的参数值输入信号处理模块1；

步骤3、利用基于紫外光谱法进行多种水质参数测量的装置对步骤1中的低浓度水样和高浓度水样进行检测，得到吸光强度信号；

步骤3.1、对低浓度水样进行检测；

步骤3.1.1、光谱信号采集电路将从参考光信号接收器接收到的光信号转换为低浓度参考光吸收强度，将从测量光信号接收器接收到的光信号转换为低浓度测量光吸收强度，然后将得到的吸收强度数字信号输出给计算模块；

步骤3.1.2、计算模块将同一波长上的低浓度参考光吸收强度与低浓度测量光吸收强度相减，得到低浓度水样的吸收强度；

步骤3.2、对高浓度水样进行检测；

步骤3.2.1、光谱信号采集电路将从参考光信号接收器接收到的光信号转换为高浓度参考光吸收强度，将从测量光信号接收器接收到的光信号转换为高浓度测量光吸收强度，然后将得到的吸收强度数字信号输出给计算模块；

步骤3.2.2、计算模块将同一波长上的高浓度参考光吸收强度与高浓度测量光吸收强度相减，得到高浓度水样的吸收强度；

步骤4、在各个参数的对应范围内找出紫外光吸收度变化的波长λ₁、λ₂...λ_n；

步骤5、计算低浓度和高浓度下的吸光度平均差值

步骤5.1、针对步骤4中的不同波长，将低浓度和高浓度下的吸光度进行相减，分别计算出各个波长上的吸光强度变化值的差值ΔE1、ΔE₂.....ΔE_n；

步骤5.2、计算平均差值

$\stackrel{\‾}{\mathrm{\ΔE}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_0^n\mathrm{\Δ}{E}_n}{n}$

步骤6、计算浓度差值N＝(X₂-X₁)；

步骤7、计算吸光强度的平均值

步骤8、计算各个参数的实际值；

$X=P_{\mathrm{\ΔE}1}\×\frac{N}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\ΔE}}}+X_1$

其中，X₁的值可以在步骤2中得到的参数值X₁和X₂中随机选取；

步骤9、输出步骤8得到的各个参数值。

本发明不需要化学试剂，无二次污染；不需要消解，响应时间快，设备不需要在高温下工作，稳定可靠；直接将传感器浸没于代测水样，不需要抽取水样，节约能源。数字式信号传送接口，测量准确可靠。尤其适用于在线水质监测系统。

附图说明

图1是低浓度水样的吸收强度和波长的对应关系曲线；

图2是高浓度水样的吸收强度和波长的对应关系曲线；

图3是本发明的装置的结构示意图；

图4是本发明的装置中的信号处理模块的结构框图；

图5说明对各个参数在不同波长范围的影响；

图6是本发明提供的一种主元分析理论和光谱分析技术结合对水质连续监测的方法的流程图；

图7是具体实施例中多参数UV传感器的结构示意图。

具体实施方式

以下根据图1～图6，具体说明本发明的较佳实施例：

如图3所示，实现本发明的方法的装置包含依次设置在光路中的光源9、聚光模块、光信号接收模块，还包含电路连接所述光信号接收模块的信号处理模块1；

所述的聚光模块包含第一聚光镜7和第二聚光镜3；

在所述的第一聚光镜7和第二聚光镜3之间还设置有保护模块，该保护模块包含第一保护窗6和第二保护窗4；保护窗主要用于隔离待测水样与传感器内部的直接空间，保证内部空间的防护等级，一般采用石英玻璃；

在所述的第一聚光镜7和光源9之间还设置有分光镜8；

所述的光信号接收模块包含参考光信号接收器10和测量光信号接收器2；

光源9发出的紫外光(波长190nm～340nm)经过分光镜8一分为二，其中一路参考光源被参考光信号接收器10接收，输送给信号处理模块1，另一路测量光源经过第一聚光镜7后形成平行光束，该光束依次穿过第一保护窗6、待测水样5、第二保护窗4后，由第二聚光镜3进行聚光后，传递给测量光信号接收器2，输送给信号处理模块1；

如图4所示，所述的信号处理模块1包含依次电路连接的光谱信号采集电路401、计算模块402和输入输出模块403；

所述的光谱信号采集电路401将从参考光信号接收器10和测量光信号接收器2接收到的光信号转换为数字信号，然后输出给计算模块402；

所述的计算模块402对水质参数进行计算，将结果输出到输入输出模块403；该计算模块402还可以进行自身状态信息，如光源强度信息，各单元运行状态信息等；

所述的输入输出模块403可提供电源输入和对外通讯接口；

所述的基于紫外光谱法进行多种水质参数测量的装置还包含清洗装置11，利用喷嘴喷射压缩空气，完成对两个保护窗表面的清洗；

图5显示了具体各个参数在不同波长范围内受到的影响；

本发明提供一种主元分析理论和光谱分析技术结合对水质连续监测的方法(如图6所示)，包含以下步骤：

步骤1、对于同一水体，分别提取两种不同浓度时的水样，作为低浓度水样和高浓度水样；

步骤2、对水样进行化学分析；

步骤2.1、利用目前常用的化工方法测量出步骤1中低浓度水样参数值X₁和高浓度水样参数值X₂，如化学需氧量(COD)、硝氮等；

步骤2.2、将步骤2.1得到的参数值输入信号处理模块1；

步骤3、利用基于紫外光谱法进行多种水质参数测量的装置对步骤1中的低浓度水样和高浓度水样进行检测，得到吸光强度信号；

步骤3.1、对低浓度水样进行检测；

步骤3.1.1、光谱信号采集电路401将从参考光信号接收器10接收到的光信号转换为低浓度参考光吸收强度，将从测量光信号接收器2接收到的光信号转换为低浓度测量光吸收强度，然后将得到的吸收强度数字信号输出给计算模块402；

步骤3.1.2、计算模块402将同一波长上的低浓度参考光吸收强度与低浓度测量光吸收强度相减，得到低浓度水样的吸收强度和波长的对应关系曲线(如图1所示)；

步骤3.2、对高浓度水样进行检测；

步骤3.2.1、光谱信号采集电路401将从参考光信号接收器10接收到的光信号转换为高浓度参考光吸收强度，将从测量光信号接收器2接收到的光信号转换为高浓度测量光吸收强度，然后将得到的吸收强度数字信号输出给计算模块402；

步骤3.2.2、计算模块402将同一波长上的高浓度参考光吸收强度与高浓度测量光吸收强度相减，得到高浓度水样的吸收强度和波长的对应关系曲线(如图2所示)；

步骤4、在各个参数的对应范围内找出紫外光吸收度变化的波长λ₁、λ₂...λ_n；(如图5所示)

步骤5、计算低浓度和高浓度下的吸光度平均差值

步骤5.1、针对步骤4中的不同波长，将低浓度和高浓度下的吸光度进行相减，分别计算出各个波长上的吸光强度变化值的差值ΔE1、ΔE₂.....ΔE_n；

步骤5.2、计算平均差值

$\stackrel{\‾}{\mathrm{\ΔE}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_0^n\mathrm{\Δ}{E}_n}{n}$

步骤6、计算浓度差值N＝(X₂-X₁)；

步骤7、计算吸光强度的平均值

步骤8、计算各个参数的实际值；

$X=P_{\mathrm{\ΔE}1}\×\frac{N}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\ΔE}}}+X_1$

其中，X₁的值可以在步骤2中得到的参数值X₁和X₂中随机选取；

步骤9、输出步骤8得到的各个参数值。

实施例

在HW-OEQM6000在线环境监测系统中的多参数UV传感器为例进行说明。

如图7所示，是该UV传感器的硬件结构示意图，其中包含：

铁链挂钩1，可以安装铁链，方便将传感器将固定各个水体中任何位置；

传感器信号连接口2；

不锈钢壳体3，内置分析单元和数字处理单元、氘灯等光电类单板和器件；

紫外光通过保护窗4、6；

光程调节螺钉5，可以通过该螺钉调整从氘灯和光接收单元的距离；

压缩空气输入接口7；

待测水样容纳空间8，让需要监测水样从该缺口通过。

该传感器主体材料采用不锈钢棒加工而成，对外输出接口采用芯航插座，传感器防护等级达到IP68。该传感器直接浸没各种待测水样，直接实时读出水体中各个水质参数。

该传感器测量的参数：化学需氧量(COD)、总悬浮物(TSS)、硝氮(NO3-N)、亚硝氮(NO2-N)；

该发明在珠海某电镀厂排放口进行在线监测时的测量对比结果见表1：

表1：某电镀厂测量数值对比表(mg/l)

从以上数据可以看出，本发明测量方法所测量值符合HJ标准和JJG标准的要求对在线监测仪的设备要求。

本发明在光源上采用单光源光，让整个光路设计变得简单化，结构紧凑。软件算法采用主元分析比对法进行分析计算，让整个计算方式变得简单。依据不同参数在不同波长紫外光上的特性，可以快速同时进行COD、TOC(总有机碳)、NO₃-N、NO₂-N、TSS等多个水质参数。传感器和外围设备之间采用数字接口，保证数据传输稳定性，自动清洗功能保证了本发明运行更加稳定。

尽管本发明的内容已经通过上述优选实施例作了详细介绍，但应当认识到上述的描述不应被认为是对本发明的限制。在本领域技术人员阅读了上述内容后，对于本发明的多种修改和替代都将是显而易见的。因此，本发明的保护范围应由所附的权利要求来限定。

Claims (4)

1.一种主元分析理论和光谱分析技术结合对水质连续监测的方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：

步骤1、对于同一水体，分别提取两种不同浓度时的水样，作为低浓度水样和高浓度水样；

步骤2、对水样进行化学分析，得到低浓度水样参数值X₁和高浓度水样参数值X₂；

步骤3、利用基于紫外光谱法进行多种水质参数测量的装置对步骤1中的低浓度水样和高浓度水样进行检测，得到吸光强度信号；

步骤4、在各个参数的对应范围内找出紫外光吸收度变化的波长λ₁、λ₂...λ_n；

步骤5、计算低浓度和高浓度下的吸光度平均差值

步骤6、计算浓度差值N＝(X₂-X₁)；

步骤7、计算多个吸光度变化值的平均值

步骤8、计算各个参数的实际值；

$X=P_{\mathrm{\ΔE}1}\×\frac{N}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\ΔE}}}+X_1$

其中，X₁的值可以在步骤2中得到的参数值X₁和X₂中随机选取；

步骤9、输出步骤8得到的各个参数值。

2.如权利要求1所述的主元分析理论和光谱分析技术结合对水质连续监测的方法，其特征在于，所述的步骤2包含以下步骤：

步骤2.1、利用目前常用的化工方法测量出步骤1中低浓度水样参数值X₁和高浓度水样参数值X₂；

步骤2.2、将步骤2.1得到的参数值输入信号处理模块(1)。

3.如权利要求1所述的主元分析理论和光谱分析技术结合对水质连续监测的方法，其特征在于，所述的步骤3包含以下步骤：

步骤3.1、对低浓度水样进行检测；

步骤3.2、对高浓度水样进行检测。

4.如权利要求3所述的主元分析理论和光谱分析技术结合对水质连续监测的方法，其特征在于，所述的步骤3.1包含以下步骤：

步骤3.1.1、光谱信号采集电路将从参考光信号接收器接收到的光信号转换为低浓度参考光吸收强度，将从测量光信号接收器接收到的光信号转换为低浓度测量光吸收强度，然后将得到的吸收强度数字信号输出给计算模块；

步骤3.1.2、计算模块将同一波长上的低浓度参考光吸收强度与低浓度测量光吸收强度相减，得到低浓度水样的吸收强度。

如权利要求3所述的主元分析理论和光谱分析技术结合对水质连续监测的方法，其特征在于，所述的步骤3.2包含以下步骤：

步骤3.2.1、光谱信号采集电路将从参考光信号接收器接收到的光信号转换为高浓度参考光吸收强度，将从测量光信号接收器接收到的光信号转换为高浓度测量光吸收强度，然后将得到的吸收强度数字信号输出给计算模块；

步骤3.2.2、计算模块将同一波长上的高浓度参考光吸收强度与高浓度测量光吸收强度相减，得到高浓度水样的吸收强度。

如权利要求1所述的主元分析理论和光谱分析技术结合对水质连续监测的方法，其特征在于，所述的步骤5包含以下步骤：

步骤5.1、针对步骤4中的不同波长，将低浓度和高浓度下的吸光度进行相减，分别计算出各个波长上的吸光强度变化值的差值ΔE1、ΔE₂.....ΔE_n；

步骤5.2、计算平均差值

$\stackrel{\‾}{\mathrm{\ΔE}}=\frac{{\mathrm{\Σ}}_0^n\mathrm{\Δ}{E}_n}{n}.$

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