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紫外法水质COD检测的理论与实验研究

作　者: 刘子毓
导　师: 赵友全
学　校: 天津大学
专　业: 生物医学工程
关键词: 水质监测化学需氧量紫外吸收人工神经网络偏最小二乘回归
分类号: X832
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

水资源是一切生物生存的物质基础。近年来随着人口急剧增加,工业经济迅速发展,水环境污染成为了世界水资源与环境保护面临的重大问题。化学需氧量(COD)作为表征水体有机物含量的参数,是评价水体污染程度的重要指标。目前测量COD的主要方法是重铬酸钾法,这种方法虽然测量准确,但所需时间长、操作繁琐、所用试剂易造成二次污染,不符合连续在线监测技术的要求。本文首先论述了国内外COD检测方法的现状和进展,提出研发了一种基于有机物对紫外可见光的选择性吸收原理的投入式紫外在线COD检测仪的思路,在测定水样时只需将仪器探头直接投入水中,即可自动完成对水样紫外可见光谱全波段扫描,从而实现了无样品前处理、无化学试剂、快速实时在线的COD监测,是一种全新的水质监测新技术。紫外在线COD检测仪能否准确测定水质COD值的关键是如何建立吸光度与表征水中有机物污染浓度的COD值之间的数学模型。由于实际水样组分的复杂多样性、易受环境干扰等的特点,使得光谱数据与COD之间存在着非线性关系。本项研究利用紫外可见全波段扫描,运用主成分分析法、BP神经网络和偏最小二乘回归方法建立了特征光度值和水样COD值之间的预测模型,我们就此研制了仪器,并开展了邻苯二甲酸氢钾标准溶液和实际水样的实验测定,分析研究了浊度、温度等对紫外吸光度的影响,探讨了消除浊度影响的方法。实验结果表明该数学模型可较好地应用于水样有机物污染的预测与分析。本项研究成果将对研发全新的在线COD监测仪器的技术发展做出有效的贡献。

全文目录

中文摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章绪论  8-16
  1.1 水质监测概述  8-10
    1.1.1 水质监测的起源及分类  8-9
    1.1.2 水质监测的主体及目的  9
    1.1.3 水质监测的方法  9-10
  1.2 COD 检测原理、方法及其研究进展  10-14
    1.2.1 COD 的检测原理  10-11
    1.2.2 COD 检测的主要方法及其研究现状  11-14
  1.3 本文的主要研究内容  14-16
第二章紫外吸收法 COD 检测技术的工作原理  16-24
  2.1 紫外吸收法测量COD  16-20
    2.1.1 分子吸收光谱的产生原理  16-17
    2.1.2 郎伯比尔定律  17-19
    2.1.3 有机物吸收特性  19-20
  2.2 紫外吸收COD 数据分析方法  20-24
    2.2.1 线性回归方法  20-23
    2.2.2 紫外全波段光谱扫描法  23-24
第三章水质 COD 监测仪器  24-29
  3.1 水质COD 监测仪器的分类及现状  24-25
  3.2 仪器的总体结构  25-26
  3.3 检测光路系统设计  26-29
    3.3.1 光源选择  26-27
    3.3.2 分光系统简介  27-28
    3.3.3 光电采集系统简介  28-29
第四章紫外吸收法检测实验研究  29-48
  4.1 标准溶液实验  29-44
    4.1.1 实验仪器  29
    4.1.2 邻苯二甲酸氢钾标准溶液的配制  29-30
    4.1.3 邻苯溶液吸光度的检测  30-35
    4.1.4 吸光度与浊度的关系实验  35-42
    4.1.5 其他干扰COD 测定的因素  42-44
  4.2 海河水样的实验  44-48
    4.2.1 海河流域水质现状  44-45
    4.2.2 实验步骤  45-46
    4.2.3 海河水样的COD 值的多样性  46-48
第五章紫外吸光度的 COD 预测建模  48-63
  5.1 人工神经网络的概述  48-50
  5.2 BP 人工神经网络算法  50-56
    5.2.1 BP 神经网络的结构  51
    5.2.2 BP 建模数据预处理  51-52
    5.2.3 BP 神经网络拓扑结构的确定  52-53
    5.2.4 反向传播算法的限制与不足  53-54
    5.2.5 紫外吸收光谱吸光度与COD 值的BP 神经网络模型  54-56
  5.3 偏最小二乘法  56-61
    5.3.1 偏最小二乘法的基本理论  57-60
    5.3.2 紫外吸收法COD 检测中偏最小二乘法模型的建立  60-61
  5.4 BP 网络与偏最小二乘回归预测精度及性能评价比较  61-63
    5.4.1 两种模型预测精度的比较  61-62
    5.4.2 两种数学模型的性能评价  62-63
第六章总结与展望  63-66
  6.1 总结  63-64
  6.2 展望  64-66
参考文献  66-69
发表论文和参加科研情况说明  69-70
致谢  70

紫外法水质COD检测的理论与实验研究

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