基于紫外荧光法的水质参数检测技术研究

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水中油含量作为油田回注水水质参数的一项重要指标,当其质量浓度过高时会对储层造成液锁和吸附等伤害,从而导致储层堵塞,影响油田的出油率。本文为了满足油田回注水含油量在线检测的需求,研究设计双光路结构和双通道微弱光电流检测电路,并开发底层驱动程序和数字双相锁相放大器(Dual-phase lock-in amplifier,DLIA)程序,建立0~200mg/L范围的水中油检测系统模型,对不同油类溶液进行了实验分析。本文主要研究工作和进展如下:(1)设计双光路结构和微弱光电流检测电路。双光路结构由主光源、检测室、光源参照路和荧光探测路组成,进行光电转换。模拟电路由紫外光源脉冲调制电路和双通道微弱电流检测电路组成,通过调制UVLED获得125Hz的载波信号,经过解调获得更高的信噪比,并且加入了中心频率为125Hz、带宽为25Hz的BPF进一步提高信噪比;数字电路由STM32+AD7606-4为核心数据采集电路和RS485通信电路组成,基于STM32和Simulink实现锁相放大算法,并将油田回注水含油量数据进行在线长距离传输。(2)对微弱光电流检测电路进行模块化测试。光源驱动稳定,电源经过三级隔离和滤波后消除了125Hz脉冲调制后大小为110m V的纹波。前端微弱信号调理电路具有58.94d B的信噪比,经过正交锁相放大处理后信噪比提升了35.64d B,且单独测试双通道正交锁相放大的相对误差分别为0.35%和0.55%,电路整体联合测试的相对测量误差分别为2.07%和3.58%,具有较高的检测精度和稳定性,满足水中油检测实验的试验。(3)建立水质参数检测数据分析模型。对不同油种进行测试,归一化和非归一化线性度分别为99.86%和99.52%,在室内相对无干扰的环境下有所提升。用最小二乘拟合(Least Trimmed Squares,LTS)和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络分别进行了数据拟合分析,LTS仅在0~50mg/L范围内表现出很好的线性度,标准溶液和自配溶液的线性度分别为99.96%和99.94%;RBF神经网络在0~200mg/L范围内具有很好的泛化能力,标准溶液误差为0.92%,本文所设计的水质参数检测系统能较好的对水中油浓度进行检测。
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