【摘 要】
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随着我国城镇化和工业化进展的加速,水质污染日益严重。传统的水质检测方法,通常在检测前需要对待测水样进行预处理,检测过程繁杂、时间长且会消耗大量试剂。本课题对多源光谱在线检测技术进行研究与应用,设计了一种多源光谱在线检测系统,相比于传统的光谱检测仪器,集成度高,检测效率高,检测参数多,且无二次污染。主要的研究内容如下:1、基于紫外吸收光谱法与荧光法检测原理,提出了多源光谱在线检测技术。对外部与内部干
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随着我国城镇化和工业化进展的加速,水质污染日益严重。传统的水质检测方法,通常在检测前需要对待测水样进行预处理,检测过程繁杂、时间长且会消耗大量试剂。本课题对多源光谱在线检测技术进行研究与应用,设计了一种多源光谱在线检测系统,相比于传统的光谱检测仪器,集成度高,检测效率高,检测参数多,且无二次污染。主要的研究内容如下:1、基于紫外吸收光谱法与荧光法检测原理,提出了多源光谱在线检测技术。对外部与内部干扰因素进行理论研究,选取小波变换对光谱数据进行预处理,采用非线性建模方法对光谱数据进行建模与补偿。2、完成多源光谱在线检测系统设计,该系统主要包括了多源光谱在线检测仪和远程终端单元。根据实际检测要求,对多源光谱在线检测仪结构的尺寸、材质、防水、以及安装要求进行设计。随后,对多源光谱在线检测系统的各功能模块进行硬件电路设计,根据模块所需的功能进行芯片选型并设计其外围电路。最后进行多源光谱在线检测系统的软件流程设计,实现实时检测与数据上传。3、使用多源光谱在线检测仪对地下水中常见的水样指标标准溶液进行光谱扫描,对光谱数据进行非线性回归建模研究。结果表明PSO算法对LSSVM模型优化之后提高了模型的拟合程度。探究了外部环境因素变化对光谱数据的影响,分别进行浊度、温度以及p H值干扰实验,并进行相应的模型补偿。4、对具有时序特征的水质数据进行预测建模研究,通过对上传至物联网云平台的光谱数据进行回归,得到水中油类物质浓度数据,将该数据进行时序特征的在线水质预测研究,验证了PSO-LSTM模型具有更高预测精度,能够在一定程度上起到水质预警的效果。本课题通过对多源光谱在线检测技术的研究及应用,实现了对地下水水质常见污染参数的光谱检测,并将采集到的光谱数据信息、外部环境信息和设备状态信息上传物联网云平台进行处理和存储,通过模型回归与干扰补偿之后进行时序预测研究,为水质在线检测研究提供了新的思路。
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