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污水监测与处理对环境保护和居民饮用水的安全保障起着重要作用。化学需氧量(COD)作为污水监测的重要指标,其检测方法从最初的实验室化学分析,发展到紫外法(UV法)快速在线监测。国内UV法检测技术起步较晚,与国外还存在一定的差距。由于环境因素与水质自身参数的影响,UV全光谱法COD仪器的测量精度往往达不到理想效果。消除干扰因素带来的误差,提高国内UV法COD检测技术,对COD在线监测技术的进一步发展有着重要意义。
针对目前UV法检测技术中存在的问题,论文对COD测量过程中几个常见的干扰因素进行研究,通过实验分析光程、温度、pH值和颜色这四个因素对溶液特征吸光度及测量结果的影响,探明溶液吸光度与各个因素之间的关系,提出如何选择光程以减小误差,计算出特征吸光度的pH值补偿公式,并从理论上提出消除无机物颜色干扰的方法。论文采用紫外全光谱法建立COD测量系统,系统采用BP神经网络建立水样10个特征吸光度和COD值的数学模型。实际测量时,扫描未知水样的特征吸光度值,通过调用已建立好的神经网络模型即可演算出水样COD值。测量系统主要包括分光系统、单片机控制系统、计算机控制系统和软件系统四大部分。
选取3个不同光程的比色皿,系统在3种光程下分别建立溶液特征吸光度与COD值的数学模型,用3个模型分别预测样本溶液的COD值,分析光程对不同浓度溶液测量误差的影响;测量样本溶液在不同温度下的UV吸光度,分析溶液特征吸光度的变化及COD测量误差,实验证明温度变化使特征吸光度发生了很微小的变化,可以忽略温度的影响;测量样本溶液在不同pH值下的紫外全光谱吸光度变化曲线,研究pH值对溶液特征吸光度的影响,分析溶液吸光度与pH值的关系;选取一种无机染色剂,向样本溶液中逐量加入染色剂,测量溶液随颜色深浅变化的UV全光谱吸光度曲线,研究溶液特征吸光度的变化规律,分析颜色深浅变化对COD测量结果的影响。
在理论分析的基础上,结合实验结果研究了4个干扰因素对测量结果的影响,提出减小误差的解决方法,并取得了很好的效果,为UV全光谱法COD检测技术发展提供了提高测量精度的有效方法和途径。