CN118032991A - 一种地表水特征污染物溯源的方法、系统 - Google Patents

一种地表水特征污染物溯源的方法、系统 Download PDF

Info

Publication number
CN118032991A
CN118032991A CN202410237629.1A CN202410237629A CN118032991A CN 118032991 A CN118032991 A CN 118032991A CN 202410237629 A CN202410237629 A CN 202410237629A CN 118032991 A CN118032991 A CN 118032991A
Authority
CN
China
Prior art keywords
surface water
information base
characteristic
mass spectrum
source
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202410237629.1A
Other languages
English (en)
Inventor
王学良
冯伟
郭小龙
曲森
杨永奎
孙佩哲
赵林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Urban Management And Ecological Environment Bureau Of Tianjin Binhai High Tech Industrial Development Zone
Tianjin University
Original Assignee
Urban Management And Ecological Environment Bureau Of Tianjin Binhai High Tech Industrial Development Zone
Tianjin University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Urban Management And Ecological Environment Bureau Of Tianjin Binhai High Tech Industrial Development Zone, Tianjin University filed Critical Urban Management And Ecological Environment Bureau Of Tianjin Binhai High Tech Industrial Development Zone
Priority to CN202410237629.1A priority Critical patent/CN118032991A/zh
Publication of CN118032991A publication Critical patent/CN118032991A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G01N30/04—Preparation or injection of sample to be analysed
    • G01N30/06—Preparation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G01N30/62—Detectors specially adapted therefor
    • G01N30/72—Mass spectrometers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G01N30/86—Signal analysis
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G01N30/86—Signal analysis
    • G01N30/8624—Detection of slopes or peaks; baseline correction
    • G01N30/8631—Peaks
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G01N30/86—Signal analysis
    • G01N30/8675—Evaluation, i.e. decoding of the signal into analytical information
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N30/00—Investigating or analysing materials by separation into components using adsorption, absorption or similar phenomena or using ion-exchange, e.g. chromatography or field flow fractionation
    • G01N30/02—Column chromatography
    • G01N30/04—Preparation or injection of sample to be analysed
    • G01N30/06—Preparation
    • G01N2030/062—Preparation extracting sample from raw material

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)

Abstract

本发明公开一种地表水特征污染物溯源的方法和系统。该方法包括:构建工业源质谱全图谱；构建地表水体质谱全图谱；构建污染源识别模型；定期获取并检测地表水体断面处的水体水样，通过污染源识别模型比对所建地表水体质谱全图谱和当前水体质谱图谱，构建第一特征污染物信息库；通过污染源识别模型比对所建工业源质谱全图谱和第一特征污染物信息库，确定所述地表水体断面处的可疑污染源，获取并检测所述可疑污染源水样，构建所述可疑污染源的第二特征污染物信息库；通过污染源识别模型比对第一特征污染物信息库和第二特征污染物信息库，确定溯源结果，其中，所述溯源结果包括所述地表水体断面处实际污染源。

Description

一种地表水特征污染物溯源的方法、系统
技术领域
本发明涉及水环境技术领域，尤其是一种地表水特征污染物溯源的方法、系统。
背景技术
工业废水中污染物种类繁多、新污染物不断出现，导致工业源污染事件更具复杂性、多变性和挑战性。
目前地表水体水质检测仍以COD、氨氮、重金属等常规项目为主，这些检测项目只能确定水环境是否受到污染，不能较好实现水体中有机污染源的识别和溯源。此外，在水质检测中，虽已有针对有机污染物的检测技术，但由于污染物组分复杂、污染浓度差异大、所需仪器设备要求高等原因，使得现有技术针对性差、精确度低，不能有效实现污染排放源的识别和溯源。
因此，现有技术存在的问题亟需解决和优化。质谱非靶向筛查法可通过质谱技术，对水体中大量未知污染物进行识别，通过建立精细化组分指纹谱完成目标水体溯源工作。该方法具有未知物筛查能力强、污染物监测全面等优点，可较好应用于地表水体中特征污染物的识别和溯源。
发明内容
本发明的目的在于至少一定程度上解决相关技术中存在的技术问题之一。
为此，本发明实施例的目的在于提供一种污染物的溯源方法，该溯源方法可以实现对多组分复杂污染物的识别与溯源，提高污染物溯源的针对性和溯源结果的精确度。
本申请实施例的另一个目的在于提供一种地表水特征污染物溯源系统。
为了达到上述技术目的，本申请所采取的技术方案包括：
第一方面，本申请提供了一种地表水特征污染物溯源的方法，包括：
获取并检测地表水体流域内工业源水样，根据所述工业源水样的检测结果构建工业源质谱全图谱。
获取并检测地表水体断面处的水体水样，根据所述水体水样的检测结果构建地表水体质谱全图谱。
根据所述工业源和地表水体质谱全图谱，构建污染源识别模型。
定期获取并检测地表水体断面处的水体水样，通过污染源识别模型分析所建地表水体质谱全图谱和当前水体质谱图谱，构建第一特征污染物信息库。
通过污染源识别模型比对所建工业源质谱全图谱和第一特征污染物信息库，确定所述地表水体断面处的可疑污染源，获取并检测所述可疑污染源水样，构建所述可疑污染源的第二特征污染物信息库。
通过污染源识别模型比对第一特征污染物信息库和第二特征污染物信息库，确定溯源结果，其中，所述溯源结果包括所述地表水体断面处实际污染源。
进一步地，在本申请中，所述获取并检测地表水体流域内工业源水样，根据所述工业源水样的检测结果构建工业源质谱全图谱，包括：
获取所述地表水体流域内所有工业源水样，并对工业源水样进行萃取处理；
通过气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术对所述工业源水样进行检测，获得所述地表水体流域内工业源污染物信息，其中，所述工业源污染物信息包括：污染物名称、停留时间、离子强度、化学式、CAS号、峰面积和物质匹配度；
根据所述污染物信息构建所述工业源质谱全图谱。
进一步地，在本申请中，所述通过气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术对所述工业源水样进行检测，获得所述地表水体流域内工业源的第一污染物信息库，包括：
根据用户预先设置的萃取条件对所述工业源水样进行处理，使用气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术的全扫描模式对所述工业源水样进行检测，根据用户设置的保留条件找出污染物图谱，获得所述工业源污染物信息库。
进一步地，在本申请中，所述根据用户设置的保留条件找出污染物图谱，获得所述工业源污染物信息库，包括：
根据用户设置的保留条件找出污染物图谱，其中，所述保留条件为所述物质匹配度大于等于第一阈值或所述峰面积大于等于第二阈值中的至少之一，所述第一阈值为匹配度大于等于50％，所述第二阈值为3倍空白数据的峰面积。
进一步地，在本申请中，所述获取并检测地表水体断面处的水体水样，根据所述水体水样的检测结果构建地表水体的水质质谱全图谱，包括：
获取所述地表水体断面处的水体水样，并对水体水样进行萃取处理；
通过气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术对所述水体水样进行检测，获得所述地表水体污染物信息库，其中，所述地表水体污染物信息库包括：污染物名称、停留时间、离子强度、化学式、CAS号、峰面积和物质匹配度；
根据所述地表水体污染物信息库构建所述地表水体的水质质谱全图谱，这些内容与前述的工业源水样相关内容类似，本申请在此不再多余赘述。
进一步地，在本申请中，所述根据所述工业源和地表水体质谱全图谱，构建污染源识别模型，包括：
通过所建工业源污染物信息库和地表水体污染物信息库，应用相关系数公式构建污染源识别模型。
进一步地，在本申请中，所述定期获取并检测地表水体断面处的水体水样，通过污染源识别模型比对地表水体质谱全图谱和当前水体质谱图谱，构建第一特征污染物信息库，包括：
定期获取并检测所述地表水体水样，这些内容与前述的地表水体水样相关内容类似，本申请在此不再多余赘述。
通过污染源识别模型比对地表水体质谱全图谱与当前地表水体质谱图谱的停留时间、离子强度、物质匹配度、峰面积等，将相关系数小的特征污染物图谱构建为第一特征污染物信息库。
进一步地，在本申请中，所述通过污染源识别模型比对所建工业源质谱全图谱和第一特征污染物信息库，确定所述地表水体断面处的可疑污染源，获取并检测所述可疑污染源水样，构建所述可疑污染源的第二特征污染物信息库，包括：
通过污染源识别模型比对所建工业源质谱全图谱和第一特征污染物信息库的停留时间、离子强度、物质匹配度、峰面积等，找出具有第一特征污染物信息库的可疑污染源。
获取所述可疑污染源水样，并进行萃取处理；
通过气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术对所述工业源水样进行检测，获得所述可疑污染源水样的第二特征污染物信息库，其中，所述第二特征污染物信息库包括：污染物名称、停留时间、离子强度、化学式、CAS号、峰面积和物质匹配度，这些内容与前述的地表水体水样相关内容类似，本申请在此不再多余赘述。
进一步地，在本申请中，所述通过污染源识别模型比对第一特征污染物
信息库和第二特征污染物信息库，确定溯源结果，包括：
通过污染源识别模型比对所述第一特征污染物信息库和第二特征污染物信息库的停留时间、离子强度、物质匹配度、峰面积等，确定污染工业源。
第二方面，本申请提供了一种地表水特征污染物溯源系统，包括：
工业源质谱全图谱模块，用于获取并检测地表水体流域内工业源水样，构建工业源质谱全图谱；
地表水体质谱全图谱模块，用于获取并检测地表水体断面处的水体水样，根据所述水体水样的检测结果构建地表水体的水质质谱全图谱；
污染源比对识别模块，用于根据所述工业源和地表水体质谱全图谱，构建污染源识别模型；
第一获取模块，用于定期获取并检测地表水体断面处的水体水样，通过污染源识别模型分析所建地表水体质谱全图谱和当前水体质谱图谱，构建第一特征污染物信息库；
第二获取模块，用于通过污染源识别模型比对所建工业源质谱全图谱和第一特征污染物信息库，确定所述地表水体断面处的可疑污染源，获取并检测所述可疑污染源水样，构建所述可疑污染源的第二特征污染物信息库；
第一确定模块，用于通过污染源识别模型比对第一特征污染物信息库和第二特征污染物信息库，确定溯源结果，其中，所述溯源结果包括所述地表水体断面处实际污染源。
本申请的优点和有益效果将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到：
本申请实施例所公开的一种地表水特征污染物溯源的方法：通过获取并检测地表水体流域内工业源水样，根据所述工业源水样的检测结果构建工业源质谱全图谱；获取并检测地表水体断面处的水体水样，根据所述水体水样的检测结果构建地表水体质谱全图谱；根据所述工业源和地表水体质谱全图谱，构建污染源识别模型；定期获取并检测地表水体断面处的水体水样，通过污染源识别模型比对所建地表水体质谱全图谱和当前水体质谱图谱，构建第一特征污染物信息库；通过污染源识别模型比对所建工业源质谱全图谱和第一特征污染物信息库，确定所述地表水体断面处的可疑污染源，获取并检测所述可疑污染源水样，构建所述可疑污染源的第二特征污染物信息库；通过污染源识别模型比对第一特征污染物信息库和第二特征污染物信息库，确定溯源结果。该溯源方法可以实现对多组分复杂污染物的识别与溯源，提高污染物溯源的针对性和溯源结果的精确度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或者现有技术中的技术方案，下面对本申请实施例或者现有技术中的相关技术方案附图作以下介绍，应当理解的是，下面介绍中的附图仅仅为了方便清晰表达本申请的技术方案中的部分实施例，对于本领域的技术人员来说，在无需付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获取到其他附图。
图1为本申请提供的一种地表水特征污染物溯源方法的流程示意图。
图2为本申请提供的一种地表水特征污染物溯源系统的结构示意图。
图3、4为两家企业所有工业源的质谱全图谱。
图5工业源污染物信息库
图6某地表水体图谱。
图7地表水体污染物信息库。
图8地表水体图谱。
图9污染物信息库。
图10第一特征污染物信息库，r值≤0.3的结果。
图11使用气相色谱-质谱联用技术扫描水样的图谱
图12第二特征污染物信息库。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。对于以下实施例中的步骤编号，其仅为了便于阐述说明而设置，对步骤之间的顺序不做任何限定，实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解来进行适应性调整。
除非另有定义，本文所使用的所有技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。
对本申请实施例进行进一步详细说明之前，对本申请实施例中设计的部分名词和术语进行说明，本申请实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。
质谱全图谱：指根据气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术的全扫描模式检测采集水样的检测结果构成的水质图谱，包括：污染物名称、停留时间、离子强度、化学式、CAS号、峰面积和各物质匹配度。
化学需氧量(COD)：指的是在一定条件下，用一定的强氧化剂处理水样时所消耗的氧化剂的量。
质/荷比：是质谱分析中的一个重要参数，指带电离子的质量与所带电荷之比值。
目前地表水体水质检测仍以COD、氨氮、重金属等常规项目为主，这些检测项目只能确定水环境是否受到污染，不能较好实现水体中有机污染源的识别和溯源。此外，在水质检测中，虽已有针对有机污染物的检测技术，但由于污染物组分复杂、污染浓度差异大、所需仪器设备要求高等原因，使得现有技术针对性差、精确度低，不能有效实现污染排放源的识别和溯源。因此，现有技术存在的问题亟需解决和优化。质谱非靶向筛查法可通过质谱技术，对水体中大量未知污染物进行识别，通过建立精细化组分指纹谱完成目标水体溯源工作。该方法具有未知物筛查能力强、污染物监测全面等优点，可较好应用于地表水体中特征污染物的识别和溯源。
有鉴于此，本发明提供一种地表水特征污染物溯源的方法，该溯源方法可以实现对多组分复杂污染物的识别与溯源，提高污染物溯源的针对性和溯源结果的精确度。
参照图1，本申请实施例中，一种地表水特征污染物溯源的方法，包括：
步骤110、获取并检测地表水体流域内工业源水样，根据所述工业源水样的检测结果构建工业源质谱全图谱；
可以理解的是，所述步骤110、获取并检测地表水体流域内工业源水样，根据所述工业源水样的检测结果构建工业源质谱全图谱，包括以下步骤：
步骤111、获取所述地表水体流域内所有工业源水样，并对工业源水样进行萃取处理；
步骤112、通过气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术对所述工业源水样进行检测，获得所述地表水体流域内工业源污染物信息库，其中，所述工业源污染物信息库包括：污染物名称、停留时间、离子强度、化学式、CAS号、峰面积和物质匹配度；
步骤113、根据所述工业源污染物信息构建所述工业源质谱全图谱。
可以理解的是，在工业源水样进行过滤处理后，通过选择不同极性萃取剂萃取工业源水样，可以全面检测出工业源水样中复杂污染物信息。
具体地，工业源水样在经过滤和萃取处理后，通过气相或液相色谱-质谱联用技术可以快速、全面地检测出工业源水样中污染物信息，在定性角度上，液相色谱较多应用于极性物质检测，气相色谱较多应用于非极性物质检测，通过与质谱联用技术可对水样中污染物实现高通量识别，可得到工业源水样中各个污染物的图谱信息。
可以理解的是，所述步骤111获取地表水体流域内所有工业源水样，可以构建出所有工业源的质谱全图谱，准确快速实现所有可疑污染源的识别。
可以理解的是，所述步骤113、根据所述污染物信息构建水质质谱全图谱这个步骤，可以在Pubchem数据库进行检索，获得污染物信息中各个有机污染物对应的分类信息和降解信息等，具体分类可以是按工业领域分类、按具体用途分类、来源分类等，例如按来源分类可以分为城市源、农业源、工业源等；按工业领域分类可以分为食品领域、印染领域、日用化工领域、制药领域等。在工业源质谱全图谱的构建中，工业源质谱全图谱包括污染物信息以及污染物信息中各个有机污染物的具体分类信息，可以为后续的污染物溯源提供关键理论和溯源的数据基础。
可以理解的是，所述步骤112使用气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术对所述工业源水样进行检测，根据用户设置的保留条件找出污染物图谱，获得所述工业源污染物信息库，包括以下步骤：
步骤1121、通过气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术的全扫描模式对所述工业源水样进行检测，获得所述地表水体流域内工业源污染物信息库；
步骤1122、根据用户设置的保留条件找出污染物图谱，获得所述工业源污染物信息库，其中，所述根据用户设置的保留条件找出污染物图谱，其中，所述保留条件为所述物质匹配度大于等于第一阈值或所述峰面积大于等于第二阈值中的至少之一，所述第一阈值为匹配度大于等于50％，所述第二阈值为3倍空白数据的峰面积。
可以理解的是，工业源污染物信息库包括工业源水样中所有污染物的图谱信息，工业源水样经过滤、萃取处理后仍然存在一定的干扰杂质，根据保留条件对工业源污染物信息库进行处理可以有效剔除这些干扰杂质的影响，保留工业源水样中复杂且繁多的特征污染物信息。
具体地，在本发明实施例中，所述步骤1122中空白数据的峰面积指的是指不含有机污染物的空白样本的峰面积，第一阈值和第二阈值的具体设置可以根据实际需求设置，保留条件也可以根据实际需求设置，本申请示例仅作说明，并非对本申请作出任何限制。
可以理解的是，由于在检测水样过程中气相色谱-质谱联用技术易产生色谱柱流失离子现象，如产生质/荷比为73、207、281、355等离子，在用户设置的保留条件下也会产生符合条件的特征污染物信息，用户在构建特征污染物图谱时需去除对应信息。
具体地，在本发明实施例中，课题组使用气相色谱-质谱联用技术对天津市某工业园区建立了所有工业源的质谱全图谱，其中两个企业的图谱如图3、4所示。
具体地，在本发明实施例中，根据上述谱图得到的工业源污染物信息库包括信息如图5。步骤120、获取并检测地表水体断面处的水体水样，根据所述水体水样的检测结果构建地表水体质谱全图谱；
本步骤中，地表水体断面应在距离企业污水排放口小于500m处设置，若企业污水排入污水厂处理，则地表水体断面距离污水厂出口同样不应大于500m。
本步骤中，地表水体断面指的是垂直地面剖切的水体的切断面，地表水体断面需要充分考虑水体取水口、死水、回水区、地形等因素。水体水样的采样方式可以是瞬时采样或混合采样，混合采样又可分为时间积分、深度积分和面积积分三种采样方式；还有，在水体水样的检测前，需要对水体水样进行过滤处理，以除去水体水样中的悬浮物、沉淀物、藻类及其它微生物。
可以理解的是，所述步骤120、获取并检测地表水体断面处的水体水样，根据所述水体水样的检测结果构建地表水体的水质质谱全图谱，包括以下步骤：
步骤121、获取所述地表水体断面处的水体水样，并对水体水样进行萃取处理；
步骤122、通过气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术对所述水体水样进行检测，获得所述地表水体污染物信息库，其中，所述地表水体污染物信息库包括：污染物名称、停留时间、离子强度、化学式、CAS号、峰面积和物质匹配度；
步骤123、根据所述地表水体污染物信息库构建所述地表水体的水质质谱全图谱。
可以理解的是，地表水体水样也需经过滤、萃取处理，以及通过气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术的全扫描模式进行检测，构建地表水体质谱全图谱，这些内容与前述的工业源水样相关内容类似，本申请在此就不再多余赘述。
具体地，在本发明实施例中，课题组对所述天津市某工业园区建立了地表水体质谱全图谱，使用气相色谱-质谱联用技术扫描的某地表水体图谱如图6所示；
具体地，在本发明实施例中，根据上述图谱得到的地表水体污染物信息库如图7所示。步骤130、根据所述工业源和地表水体质谱全图谱，构建污染源识别模型；
可以理解的是，步骤130、根据所述工业源和地表水体质谱全图谱，构建污染源识别模型，包括以下步骤：
步骤131、通过所建工业源污染物信息库和地表水体污染物信息库，应用相关系数公式构建污染源识别模型；
下面为本申请实施例提供的相关系数公式，为：
其中，r为当前质谱图谱与另一个质谱图谱的污染物信息的相关系数；xi用于表征当前质谱图谱污染物信息中的某个停留时间对应的某个污染物峰面积；yi用于表征另一个质谱图谱在当前停留时间或附近所对应的污染物峰面积。
可以理解的是，r的取值范围为-1至1，r值越大则表示当前质谱图谱与另一个质谱图谱的污染物信息越相似，r值越小则表示当前质谱图谱与另一个质谱图谱的污染物信息越不相似。当r＝1时表示当前质谱图谱与另一个质谱图谱的污染物信息完全相似，r＝-1时表示当前质谱图谱与另一个质谱图谱的污染物信息完全不相似。
可以理解的是，污染源识别模型通过应用相关系数公式来衡量地表水体质谱全图谱与可疑污染源的特征污染物信息的相关性来追溯可疑污染源。具体地，不同可疑污染源的特征污染物信息在质谱上可以构成不同响应峰，尽管可疑污染源排放的污染物在水体的迁移过程中会发生降解、稀释等过程，但特征污染物这一信息在地表水体断面处的质谱响应峰与在可疑污染源处的质谱响应峰仍然相似。
可以理解的是，相关系数公式可以对污染物信息的相似性进行方向性上的判断，能够较好地实现对多组分复杂污染物的识别与溯源，且避免了可疑污染源排放的污染物在水体的迁移过程中会发生降解、稀释等过程带来的溯源干扰，溯源的针对性强和精确度高。
步骤140、定期获取并检测地表水体断面处的水体水样，通过污染源识别模型分析地表水体质谱全图谱和当前水体质谱图谱，构建第一特征污染物信息库；
可以理解的是，所述步骤140、定期获取并检测地表水体断面处的水体水样，通过污染源识别模型比对地表水体质谱全图谱和当前水体质谱图谱，包括以下步骤：
步骤141、定期获取地表水体断面处的水体水样，并对水体水样进行萃取处理，检测水样内容与前述的工业源水样相关内容类似，本申请在此就不再多余赘述；
步骤142、通过污染源识别模型比对地表水体质谱全图谱和当前水体质谱图谱，构建第一特征污染物信息库；
可以理解的是，该地表水体断面应与步骤120中地表水断面保持一致。
可以理解的是，定期获取并检测地表水体断面处水体水样，频次应大于一周一次。
可以理解的是，通过污染源识别模型比对分析所建地表水体质谱全图谱和当前水体质谱图谱，若出现r值为负值或r值较小(r≤0.3)的图谱信息，则说明当前地表水体发生了污染。
可以理解的是，将比对分析出的r值为负值或r值较小的图谱信息，构建第一特征污染物信息库，其中第一特征污染信息库包括可疑污染源的全部特征污染物信息。
可以理解的是，课题组通过对不同r值的取值构建第一特征污染物信息库时，发现r≤0.3能够快速准确的完成污染源的比对与识别，r值也可以根据实际需求设置，本申请示例仅作说明，并非对本申请作出任何限制。
可以理解的是，第一特征污染物信息库包括停留时间、离子强度、物质匹配度、峰面积，综合工业源信息可以说明某些特定的有机污染物只在特定的工业潜在存在，或者某些特定的有机污染物主要存在于该工业中，则可以判断将某些特定的有机污染物认定为该工业中的特征污染物。
具体地，在本发明实施例中，课题组对所述天津市某工业园区定期(一周一次)采集水样，使用气相色谱-质谱联用技术扫描的所述地表水体图谱如图8所示；
具体地，在本发明实施例中，根据上述图谱得到的污染物信息库如图9所示。
步骤150、通过污染源识别模型比对所建工业源质谱全图谱和第一特征污染物信息库，确定所述地表水体断面处的可疑污染源，获取并检测所述可疑污染源水样，构建所述可疑污染源的第二特征污染物信息库；
可以理解的是，步骤150、通过污染源识别模型比对所建工业源质谱全图谱和第一特征污染物信息库，确定所述地表水体断面处的可疑污染源，获取并检测所述可疑污染源水样，构建所述可疑污染源的第二特征污染物信息库，包括以下步骤：
步骤151、通过污染源识别模型比对所建工业源质谱全图谱和第一特征污染物信息库，确定所述地表水体断面处的可疑污染源；
步骤152、获取并检测所述可疑污染源水样，构建所述可疑污染源的第二特征污染物信息库；
可以理解的是，工业源质谱全图谱包含该地表水体流域所有工业源的污染物信息，通过污染源识别模型比对分析第一特征污染物信息库与工业源质谱全图谱，可以找到具有较高特征污染物相似性的可疑污染源。
可以理解的是，地表水体流域内往往存在多个可疑污染源，可以按照各污染源的相关系数r值，由大到小依次进行取样排查。
可以理解的是，污染源识别模型与前述污染源识别模式类似，本申请在此就不再多余赘述。
可以理解的是，可疑污染源水样也需经过滤、萃取处理，以及通过气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术的全扫描模式进行检测，获得特征污染物信息，这些内容与前述的地表水体水样相关内容类似，本申请在此不再多余赘述。
具体地，在本发明实施例中，通过污染源识别模型比对分析地表水体质谱全谱图和当前水体质谱图谱，找出第一特征污染物信息库，r值≤0.3的结果如图10所示。
具体地，在本发明实施例中，通过污染源识别模型比对分析第一特征污染物信息库和工业源质谱全图谱，找到了具有较高相似度(r≥0.5)的一家企业，课题组对该企业进行了取样分析。
可以理解的是，课题组通过对不同r值的取值确定可疑污染源时，发现r≥0.5能够准确高效的筛选出可疑污染源，r值也可以根据实际需求设置，本申请示例仅作说明，并非对本申请作出任何限制。
步骤160、通过污染源识别模型比对第一特征污染物信息库与第二特征污染物信息库，确定溯源结果；
可以理解的是，步骤160、通过污染源识别模型比对第一特征污染物信息库与第二特征污染物信息库，确定溯源结果，包括以下步骤：
步骤161、通过污染源识别模型比对所述第一特征污染物信息库与第二特征污染物信息库的污染物名称、停留时间、离子强度、化学式、CAS号、峰面积和物质匹配度，确定污染工业源。
可以理解的是，由于地表水体流域内往往存在多个可疑污染源，且这些可疑污染源与水体断面的距离不尽相同，相同可疑污染源排放的有机污染物组分不尽相同，不同可疑污染源排放的污水中有机污染物的浓度不相同，以及多个可疑污染源排放的各种有机污染物在地表水体流域内可能会发生一定的化学、生物反应等复杂原因，直接将第一与第二特征污染物信息作为该地表水体断面处可疑污染源的最终溯源结果的输入，其针对性不强，准确度不高，所以在输入前，需要对第一与第二特征污染物信息进行分类及归一化计算，以提高该地表水体断面处的溯源结果的精确度及针对性。
可以理解的是，污染源识别模型与前述污染源识别模式类似，本申请在此就不再多余赘述。
可以理解的是，溯源结果包括地表水体断面处的实际污染源，若第一特征污染物信息库与第二特征污染物信息库对比结果相等或相似，则可以认为溯源结果正确。
具体地，在本发明实施例中，课题组获取并检测了所述可疑污染源水样，使用气相色谱-质谱联用技术扫描水样的图谱如图11所示。
具体地，在本发明实施例中，第二特征污染物信息库如图12所示。
具体地，在本发明实施例中，通过污染源识别模型比对分析第一特征污染物信息库和第二特征污染物信息库可以确定，该工业源即为所述地表水体断面污染源。
下面参照附图详细描述根据本申请实施例提出的一种地表水特征污染物溯源系统。
参照图2，本申请实施例中提出的一种地表水特征污染物溯源系统，包括：
工业源质谱全图谱模块101，用于获取并检测地表水体流域内工业源水样，构建工业源质谱全图谱；
地表水体质谱全图谱模块102，用于获取并检测地表水体断面处的水体水样，根据所述水体水样的检测结果构建地表水体质谱全图谱；
污染源比对识别模块103，用于根据所述工业源和地表水体质谱全图谱，构建污染源识别模型；
第一获取模块104：用于定期获取并检测地表水体断面处的水体水样，通过污染源识别模型分析所建地表水体质谱全图谱和当前水体质谱图谱，构建第一特征污染物信息库；
第二获取模块105，用于通过污染源识别模型比对所建工业源质谱全图谱和第一特征污染物信息库，确定所述地表水体断面处的可疑污染源，获取并检测所述可疑污染源水样，构建所述可疑污染源的第二特征污染物信息库；
第一确定模块106，用于通过污染源识别模型比对第一特征污染物信息库和第二特征污染物信息库，确定溯源结果，其中，所述溯源结果包括所述地表水体断面处实际污染源。
可以理解的是，上述方法实施例中的内容均适用于本系统实施例中，本系统实施例所具体实现的功能与上述方法实施例相同，并且达到的有益效果与上述方法实施例所达到的有益效果也相同。
在本说明书的上述描述中，参考术语“一个实施方式/实施例”、“另一实施方式/实施例”或“某些实施方式/实施例”等的描述意指结合实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本申请的实施方式，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本申请的原理和宗旨的情况下可以对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，本申请的范围由权利要求及其等同物限定。
以上是对本申请的较佳实施进行了具体说明，但本申请并不限于实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本申请精神的前提下可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (9)

1.一种地表水特征污染物溯源的方法，其特征在于，包括如下步骤：
获取并检测地表水体流域内工业源水样，根据所述工业源水样的检测结果构建工业源质谱全图谱；
获取并检测地表水体断面处的水体水样，根据所述水体水样的检测结果构建地表水体质谱全图谱；
根据所述工业源和地表水体质谱全图谱，构建污染源识别模型；
定期获取并检测地表水体断面处的水体水样，通过污染源识别模型比对所建地表水体质谱全图谱和当前水体质谱图谱，构建第一特征污染物信息库；
通过污染源识别模型比对所建工业源质谱全图谱和第一特征污染物信息库，确定所述地表水体断面处的可疑污染源，获取并检测所述可疑污染源水样，构建所述可疑污染源的第二特征污染物信息库；
通过污染源识别模型比对第一特征污染物信息库和第二特征污染物信息库，确定溯源结果，其中，所述溯源结果包括所述地表水体断面处实际污染源。
2.根据权利要求1所述的一种地表水特征污染物溯源的方法，其特征在于，所述获取并检测地表水体流域内工业源水样，根据所述工业源水样的检测结果构建工业源质谱全图谱，包括：获取所述地表水体流域内所有工业源水样，并对工业源水样进行萃取处理；通过气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术对所述工业源水样进行检测，获得所述地表水体流域内工业源污染物信息库，其中，所述工业源污染物信息库包括：污染物名称、停留时间、离子强度、化学式、CAS号、峰面积和物质匹配度；根据所述污染物信息构建所述工业源质谱全图谱；
所述通过气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术对所述工业源水样进行检测，获得所述地表水体流域内工业源的污染物信息，包括：使用气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术的全扫描模式对所述工业源水样进行检测，根据用户设置的保留条件找出污染物图谱，获得所述工业源污染物信息库；
所述根据用户设置的保留条件找出污染物图谱，其中，所述保留条件为所述物质匹配度大于等于第一阈值或所述峰面积大于等于第二阈值中的至少之一，所述第一阈值为匹配度大于等于50％，所述第二阈值为3倍空白数据的峰面积。
3.根据权利要求1所述的一种地表水特征污染物溯源的方法，其特征在于，所述获取并检测地表水体断面处的水体水样，根据所述水体水样的检测结果构建地表水体质谱全图谱，
包括：获取所述地表水体断面处的水体水样，并对水体水样进行萃取处理；通过气相色谱-质谱联用技术和液相色谱-质谱联用技术对所述水体水样进行检测，获得所述地表水体污染物信息库，其中，所述地表水体污染物信息库包括：污染物名称、停留时间、离子强度、化学式、CAS号、峰面积和物质匹配度；根据所述地表水体污染物信息库构建所述地表水体的水质质谱全图谱。
4.根据权利要求1所述的一种地表水特征污染物溯源的方法，其特征在于，所述根据所述工业源和地表水体质谱全图谱，构建污染源识别模型，包括：通过所建工业源污染物信息库和地表水体污染物信息库，应用相关系数公式构建污染源识别模型。
5.根据权利要求1所述的一种地表水特征污染物溯源的方法，其特征在于，所述定期获取并检测地表水体断面处的水体水样，通过污染源识别模型比对地表水体质谱全图谱和当前水体质谱图谱，构建第一特征污染物信息库，包括：定期获取并检测所述地表水体水样，获得当前水体质谱图谱。
6.根据权利要求5所述的一种地表水特征污染物溯源的方法，其特征在于，所述通过污染源识别模型比对地表水体质谱全图谱和当前水体质谱图谱，构建第一特征污染物信息库，包括：通过污染源识别模型比对地表水体质谱全图谱与当前地表水体质谱图谱的停留时间、离子强度、物质匹配度、峰面积，将相关系数小的特征污染物图谱构建为第一特征污染物信息库。
7.根据权利要求1所述的一种地表水特征污染物溯源的方法，其特征在于，所述通过污染源识别模型比对所建工业源质谱全图谱和第一特征污染物信息库，确定所述地表水体断面处的可疑污染源，获取并检测所述可疑污染源水样，构建所述可疑污染源的第二特征污染物信息库，包括：通过污染源识别模型比对所建工业源质谱全图谱和第一特征污染物信息库的停留时间、离子强度、物质匹配度、峰面积，找出具有第一特征污染物信息库的可疑污染源；
所述获取并检测所述可疑污染源水样，构建所述可疑污染源的第二特征污染物信息库，包括：获取并检测所述可疑污染源水样，获得可疑污染源质谱图谱，构建第二特征污染物信息库；
工业源质谱全图谱包含该地表水体流域所有工业源的污染物信息，通过污染源识别模型比对分析第一特征污染物信息库与工业源质谱全图谱，可以找到具有较高特征污染物相似性的可疑污染源；
地表水体流域内往往存在多个可疑污染源，按照各污染源的相关系数r值，由大到小依次进行取样排查。
8.根据权利要求1所述的一种地表水特征污染物溯源的方法，其特征在于，所述通过污染源识别模型比对第一特征污染物信息库与第二特征污染物信息库，确定溯源结果，包括：通过污染源识别模型比对所述第一特征污染物信息库与第二特征污染物信息库的停留时间、离子强度、物质匹配度、峰面积，确定污染工业源；
将第一与第二特征污染物信息作为该地表水体断面处可疑污染源的最终溯源结果的输入前，对第一与第二特征污染物信息进行分类及归一化计算；
溯源结果包括地表水体断面处的实际污染源，若第一特征污染物信息库与第二特征污染物信息库对比结果相等或相似，则可以认为溯源结果正确。
9.一种地表水特征污染物溯源系统，其特征在于，包括：工业源质谱全图谱模块，用于获取并检测地表水体流域内工业源水样，构建工业源质谱全图谱；
地表水体质谱全图谱模块，用于获取并检测地表水体断面处的水体水样，根据所述水体水样的检测结果构建地表水体质谱全图谱；
污染源比对识别模块，用于根据所述工业源和地表水体质谱全图谱，构建污染源识别模型；
第一获取模块：用于定期获取并检测地表水体断面处的水体水样，通过污染源识别模型分析所建地表水体质谱全图谱和当前水体质谱图谱，构建第一特征污染物信息库；
第二获取模块，用于通过污染源识别模型比对所建工业源质谱全图谱和第一特征污染物信息库，确定所述地表水体断面处的可疑污染源，获取并检测所述可疑污染源水样，构建所述可疑污染源的第二特征污染物信息库；
第一确定模块，用于通过污染源识别模型比对第一特征污染物信息库和第二特征污染物信息库，确定溯源结果，其中，所述溯源结果包括所述地表水体断面处实际污染源。
CN202410237629.1A 2024-03-01 2024-03-01 一种地表水特征污染物溯源的方法、系统 Pending CN118032991A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410237629.1A CN118032991A (zh) 2024-03-01 2024-03-01 一种地表水特征污染物溯源的方法、系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410237629.1A CN118032991A (zh) 2024-03-01 2024-03-01 一种地表水特征污染物溯源的方法、系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN118032991A true CN118032991A (zh) 2024-05-14

Family

ID=90989130

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410237629.1A Pending CN118032991A (zh) 2024-03-01 2024-03-01 一种地表水特征污染物溯源的方法、系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN118032991A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11965871B2 (en) Method and system for intelligent source tracing of organic pollution of water body
CN113567401B (zh) 一种垃圾填埋场渗滤液污染地下水情况的快速检测方法和应用
CN111707741A (zh) 环境介质中微量有机污染物转化产物的非靶向识别方法
CN112150044B (zh) 基于高分辨率质谱的污水厂含氮有机物去除效果评价方法
CN111562327A (zh) 一种基于分子网络的废水中致毒有机污染物非目标筛查分析的方法
CN116263444B (zh) 高分辨质谱非靶向分析水体污染源识别与溯源方法
Zhu et al. Online recognition of drainage type based on UV-vis spectra and derivative neural network algorithm
Pemberton et al. Untargeted characterisation of dissolved organic matter contributions to rivers from anthropogenic point sources using direct‐infusion and high‐performance liquid chromatography/Orbitrap mass spectrometry
CN113267462A (zh) 一种应用紫外光谱对水体有机污染特征进行表征的方法
US11703495B2 (en) Method for identifying and analyzing dissolved organic nitrogen of different sources in wastewater and application of the method
CN114563381A (zh) 一种水体污染溯源方法
CN108489952B (zh) 三维荧光光谱结合二次微分检测水体溶解性有机物的方法
CN116930393B (zh) 一种同时包括母体和转化产物的水体抗生素生态风险评价方法
WO2024066642A1 (zh) 一种获取生态影响机制的方法及系统
CN116297936A (zh) 一种污染物的溯源方法、系统、装置及介质
CN118032991A (zh) 一种地表水特征污染物溯源的方法、系统
CN117169387A (zh) 水中污染物的非靶向分析方法
Alexander Spectral deconvolution and quantification of natural organic material and fluorescent tracer dyes
CN111007220B (zh) 一种生猪养殖污水水质敏捷监测的方法
CN102128808B (zh) 地表水中的邻苯二甲酸氢钾的快速识别方法
CN118777273A (zh) 基于污染源废水综合理化表征的污染物监测预警溯源系统
Sage et al. Commercial strategies in non-target and suspected target screening of water samples
CN117890455A (zh) 污水验毒方法
Duarte et al. Advances on analytical strategies for targeted and untargeted profiling of organic aerosols: Lessons learned and future challenges
CN118090686A (zh) 以AIE荧光变异和VGG-UNet对PFAS类新污染物溯源的方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination