摘要：针对传统分光光度法实现的水质在线检测仪存在的检测参数单一、效率低下、光源受环境温度干扰等问题,设计了一种高效快速的多参数水质在线检测仪。该仪器以总磷、CODCr、氨氮为检测对象,通过优化检测流程提高了检测效率。同时采用双光束测量法补偿光源受环境温度的影响。经性能测试显示,该仪器在示值误差、重复性、零点漂移、量程漂移等关键指标上均优于国家标准。

摘要：地表水资源安全关系到国民健康、生态环境稳定和经济可持续发展,具有重要战略意义。总有机碳(TOC)是一种衡量水体中有机物含量的综合指标,其在水环境监管和治理中具有重要价值。传统检测方法通过高温催化氧化测定水样中TOC含量具有耗时较长、操作复杂的局限性,紫外-可见光谱技术具有检测速度快、操作简单的优势,因而在水质在线检测中具有较好的应用前景。国内外对地表水中TOC浓度的在线检测目前大多采用与COD浓度间的相关关系进行间接推算得到,这类方法对水体成分的稳定性要求较高。相比于常规的间接推算方法,采用光谱定量分析方法建立TOC与紫外-可见光谱间的分析模型具有更好的鲁棒性和分析精度,便于实现水质无人值守在线监测。实验配置了TOC样本溶液,设计了为期两天的实验,在4个时间段采集得到样品光谱数据集(分别记为D1,D2,…,D6)。首先,通过分组实验将D1作为训练集建立TOC偏最小二乘(PLS)回归模型,预测同一时间段测试集D2的TOC浓度,得到平均绝对相对误差(MAPE)不超过0.78%,表明建立的TOC定量分析模型具有较高的精度。然后,为验证PLS建立的TOC模型对仪器状态变化的鲁棒性,选择不同时间段采集的光谱数据分别作为训练集和测试集,进行不同仪器状态交叉实验,4组实验中测试集样品TOC浓度预测值的MAPE分别为3.82%,3.75%,3.43%和0.98%。实验表明,采用PLS算法建立的TOC紫外-可见光谱定量分析模型具有较好的分析精度和鲁棒性,分组实验和不同仪器状态交叉实验中预测浓度的MAPE均不超过3.82%,优于常规的间接推算法。此外,建立的光谱定量分析模型不依赖COD与TOC间的推算关系,因此在水环境变化时较常规推算方法具有更好的适应能力。最后,PLS算法建模过程简单,运算速度快,为浸入式在线检测设备的开发和维护提供了便利。