CN108956511A - 适用于生活污水氨氮在线检测的设备及方法 - Google Patents

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Abstract

一种适用于生活污水氨氮在线检测的设备及方法,包括:组合式光源、多重滤光器、三向光通路检测池、多重光信号检测模块、氧化还原电位仪和氨氮检测模块,其中:内置待测水样的三向光通路检测池的输入端正对多重滤光器的输出端并接收特定波长的紫外和/或可见光以穿透待测水样,多重光信号检测模块和氧化还原电位仪分别设置于三向光通路检测池的不同输出端以接收对应波长的透射信号和氧化还原电位信号,氨氮检测模块根据透射信号和氧化还原电位信号经过氨氮迭代算法计算得到水体的氨氮含量。本发明依靠纯物理光学测量,无需消耗化学试剂、无二次污染且维护周期长,可广泛用于各类水体天然水体和生活污水处理设施的在线监控。

Description

适用于生活污水氨氮在线检测的设备及方法
技术领域
本发明涉及一种水质监测领域的技术,具体涉及一种利用紫外可见-荧光光谱与氧化还原电位协同检测生活污水氨氮的设备及方法。
背景技术
生活污水中的各类含氮有机化合物在进入环境后,很容易在微生物的作用下发生氨化作用而分解生成氨氮,并在溶解氧存在的条件下被硝化微生物的进一步氧化作用转化为亚硝氮和硝态氮。其中,氨氮作为一种典型的水体营养盐污染物受到广泛关注,传统的检测方法多基于化学试剂显色,分析步骤复杂、周期长并需要储存化学试剂,很难适用于水体氨氮浓度的在线自动监测。
发明内容
本发明针对现有光度法氨氮检测技术的不足,提出一种适用于生活污水氨氮在线检测的设备及方法,利用紫外可见-荧光光谱与氧化还原电位协同检测生活污水氨氮。依据生活污水中有机氮转化为氨氮、硝酸盐氮过程中,有机氮的含量可近似由荧光光谱中的氨基酸荧光峰反映,而生成的氨氮可由可见光吸收光谱反映,氨氮转化速率可由氧化还原电位近似反映,构建相关含氮化合物的特征荧光光谱、氨氮的可见光吸收光谱及其与水体氧化还原电位的耦合关系,实现生活污水及其处理出水中氨氮的原位在线快速测定。本发明依靠纯物理光学测量,无需消耗化学试剂、无二次污染且维护周期长,可广泛用于各类生活污水处理设施的原位在线监测。
本发明是通过以下技术方案实现的:
本发明涉及一种适用于生活污水氨氮在线检测的设备,包括:组合式光源、用于提高检测精度的多重滤光器、三向光通路检测池、多重光信号检测模块、氧化还原电位仪和氨氮检测模块,其中:内置待测水样的三向光通路检测池的输入端正对多重滤光器的输出端并接收特定波长的紫外和/或可见光以穿透待测水样,多重光信号检测模块和氧化还原电位仪分别设置于三向光通路检测池的不同输出端以接收对应波长的透射信号和氧化还原电位信号,氨氮检测模块根据透射信号和氧化还原电位信号经过氨氮迭代算法计算得到水体的氨氮含量。
本发明涉及一种基于上述装置的紫外可见-荧光光谱与氧化还原电位协同检测水体氨氮的方法,即由组合式光源发射的紫外光经多重滤光器滤光后得到所需波长并穿透三向光通路检测池中的待测水样,多重光信号检测模块接收对应波长的紫外可见、荧光光信号,结合氧化还原电位仪采集到的氧化还原电位,经氨氮检测模块数据处理转化为氨氮数值实现检测。
所述的数据处理转化是指:将多通道光检测器检测到的光电信号参数与氧化还原电位参数代入到基于生活污水相关参数的大数据神经网络计算模型,计算得到氨氮浓度参数值。
技术效果
与现有技术相比,本发明基于对生活污水中各类含氮污染物转化规律及其相关环境因素的认识,在常规紫外光谱检测的基础上引入可见吸收光谱与荧光发射光谱进行校准,结合组合式光源系统、三向光通路检测池及检测系统、氧化还原电位、神经网络计算模块,实现了对生活污水及其处理出水中氨氮的快速、准确检测;该方法与设备具有良好的环境适应性,可用于各类天然水体和生活污水处理设施的在线监控。
附图说明
图1为本发明系统结构示意图;
图2为三向光通路检测池示意图;
图中:1组合式光源、2、3、5第一至第三单色滤光器、4三向光通路检测池、6、7、8第一至第三光子探测器、9氧化还原电位仪、10氨氮检测模块、11显示输出模块、12高透石英玻璃材质。
具体实施方式
如图1所示,为本实施例涉及的一种紫外可见-荧光光谱与氧化还原电位协同检测生活污水及其处理排水中氨氮浓度的装置,其中包含:稳定发射紫外可见特征光谱的组合式光源1、三个单色滤光器2、3、5、三向光通路检测池4、三个光子探测器6、7、8、氧化还原电位仪9、以典型污染物特征吸收-发射光谱神经网络模块及氧化还原电位为计量依据的氨氮检测模块10和显示输出模块11,其中:组合式光源1发射的紫外光和可见光分别经第一和第二单色滤光器2、3滤光后得到所需波长的紫外光和可见光并输送至三向光通路检测池4所载水样,设置于三向光通路检测池4另一侧的第一和第二光子探测器7、8分别接收并转化为相应的紫外光吸收信号和可见光吸收信号,第三单色滤光器5设置于三向光通路检测池4的侧面,对水样发射的特征荧光光谱滤光后由第三光子探测器6接收并转化为相应的特征荧光吸收信号,氧化还原电位仪9设置于三向光通路检测池4的另一侧面并接收水体氧化还原电位信号,氨氮检测模块10将紫外可见、荧光光信号及氧化还原电位信号处理转化为氨氮数值进行存储并通过显示输出模块11展示。
所述的组合式光源1优选为氘灯、钨灯、标准无极灯、氙灯和/或LED点光源中的两种,本实施例中采用紫外线低压汞灯与红光点光源LED构成。
所述的多重滤光器包括:能够将入射光过滤至所需波长的紫外光或可见光的滤光片以及衍射光栅,其中的单色滤光器2、3、5为225/275nm、664nm和340nm固定式衍射狭缝。
如图2所示,所述的三向光通路检测池4为顶部敞口式六面体结构,其中前后与左侧为高透石英玻璃材质12,右侧与底侧为外表面磨砂玻璃材质。
所述的多重光信号检测模块利用光子效应引起电子跃迁从而将光信号转变为电信号,其包括:设置于三向光通路检测池对应多重滤光器相对侧的紫外光信号检测单元和可见光信号检测单元以及设置于三向光通路检测池旁侧的特征荧光信号检测单元;本实施例中光子探测器6、7、8为相应类型的硅光电池,氧化还原电位仪9采用铂金环式氧化还原电位仪。
所述的氨氮检测模块10依据生活污水中典型污染物特征吸收-发射光谱神经网络单元计算出水样的校正吸光度,进而结合氧化还原电位与标准氨氮耦合关系计算得出氨氮浓度值,其中:n代表检测的参数维度(紫外、可见、荧光光谱参数及氧化还原电位等),k=0,1,2,3,4…分别代表UV225、UV275、Vis664、Flo340、ORP…,A分别代表UV225、UV275、Vis664、Flo340、ORP等检测参数,a表示这些参数对应的权重。
依此构建的氨氮在线监测系统对于不同水样的检测结果如下表所示:
水样 UV Vis Flu ORP 氨氮 氨氮 偏差
污水厂进水 0.65 0.25 1.5×104 46 26.48 27.80 -4.75%
污水厂排水 0.21 0.14 6.1×103 359 3.94 4.15 -5.06%
城市河水 0.27 0.12 5.7×103 265 2.52 2.47 2.02%
天然河水 0.09 0.09 3.3×103 368 1.27 1.14 11.4%
自来水 0.06 0.09 2.6×103 657 0.36 0.32 12.5%
上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整,本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限,在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。

Claims (8)

1.一种适用于生活污水氨氮在线检测的设备,其特征在于,包括:组合式光源、用于提高检测精度的多重滤光器、三向光通路检测池、多重光信号检测模块、氧化还原电位仪和氨氮检测模块,其中:内置待测水样的三向光通路检测池的输入端正对多重滤光器的输出端并接收特定波长的紫外和/或可见光以穿透待测水样,多重光信号检测模块和氧化还原电位仪分别设置于三向光通路检测池的不同输出端以接收对应波长的透射信号和氧化还原电位信号,氨氮检测模块根据透射信号和氧化还原电位信号经过氨氮迭代算法计算得到水体的氨氮含量。
2.根据权利要求1所述的设备,其特征是,所述的组合式光源为氘灯、钨灯、标准无极灯、氙灯和/或LED点光源中的两种。
3.根据权利要求1所述的设备,其特征是,所述的多重滤光器包括:能够将入射光过滤至所需波长的紫外光或可见光的滤光片以及衍射光栅。
4.根据权利要求1所述的设备,其特征是,所述的三向光通路检测池为顶部敞口式六面体结构,其中前后与左侧为高透石英玻璃材质,右侧与底侧为外表面磨砂玻璃材质。
5.根据权利要求1所述的设备,其特征是,所述的多重光信号检测模块利用光子效应引起电子跃迁从而将光信号转变为电信号,其包括:设置于三向光通路检测池对应多重滤光器相对侧的紫外光信号检测单元和可见光信号检测单元以及设置于三向光通路检测池旁侧的特征荧光信号检测单元。
6.根据权利要求1所述的设备,其特征是,所述的氨氮检测模块依据生活污水中典型污染物特征吸收-发射光谱神经网络单元计算出水样的校正吸光度,进而结合氧化还原电位与标准氨氮耦合关系计算得出氨氮浓度值,其中:n为检测的参数维度,A为检测参数,a为检测参数对应的权重。
7.一种基于上述任一权利要求所述装置的紫外可见-荧光光谱与氧化还原电位协同检测水体氨氮的方法,其特征在于,由组合式光源发射的紫外光经多重滤光器滤光后得到所需波长并穿透三向光通路检测池中的待测水样,多重光信号检测模块接收对应波长的紫外可见、荧光光信号,结合氧化还原电位仪采集到的氧化还原电位,经氨氮检测模块数据处理转化为氨氮数值实现检测。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征是,所述的数据处理转化是指:将多通道光检测器检测到的光电信号参数与氧化还原电位参数代入到基于生活污水相关参数的大数据神经网络计算模型,计算得到氨氮浓度参数值。
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