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文檔簡介
1、飲用水安全問題直接關(guān)系到人民身體健康和社會和諧穩(wěn)定,及時有效地對各類水質(zhì)突發(fā)污染事件進(jìn)行監(jiān)測預(yù)警,并對污染物進(jìn)行類別判定和含量分析,對水質(zhì)管理和后續(xù)的污染源追蹤與治理具有重要意義?;诖吮尘?,本文結(jié)合國家自然科學(xué)基金項目,重點(diǎn)研究了基于三維熒光光譜的飲用水有機(jī)污染物檢測方法,建立了面向飲用水特征污染物和未知污染物定性檢測、類別判定和濃度量化的三維熒光光譜解析算法,通過設(shè)計不同濃度有機(jī)物水溶液的測量實驗,將有機(jī)物樣本從飲用水背景樣本中區(qū)分
2、開來,驗證了定性判別方法的檢測性能,在此基礎(chǔ)上,進(jìn)行了水體中有機(jī)污染物的分類識別和定量分析。
論文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)為:
(1)飲用水中大多數(shù)有機(jī)物在熒光光譜下有獨(dú)特的特征發(fā)射峰,而且熒光光譜的靈敏度相對于一般吸收光譜要高,為此本文開展了基于三維熒光光譜的飲用水有機(jī)物定性判別方法研究。首先研究了飲用水特征有機(jī)污染物的定性判別方法,提出了基于平行因子分析(PARAFAC)結(jié)合支持向量機(jī)(SVM)分類的定性判別方法,開展了
3、三維熒光光譜檢測實驗和光譜分析工作。連續(xù)5天測量了飲用水背景樣本、不同濃度的苯酚、水楊酸、羅丹明B水溶液樣本的三維熒光光譜,數(shù)據(jù)包括測試樣本和訓(xùn)練樣本;使用PARAFAC對訓(xùn)練樣本和測試樣本進(jìn)行特征提取;然后使用SVM根據(jù)特征信息對訓(xùn)練樣本進(jìn)行二分類方法建模,實現(xiàn)了有機(jī)物水溶液樣本和背景飲用水樣本的判別區(qū)分,應(yīng)用測試樣本驗證了模型的準(zhǔn)確度。
(2)研究了基于三維熒光光譜的飲用水未知有機(jī)污染物定性判別方法,著重研究了三維熒光光譜
4、特征提取和閾值判別方法,對比分析了三線性分解和殘差平方和判別法、特征光譜分析法、奇異值分解法等不同特征提取方法,引入閾值法對檢測對象序列進(jìn)行定性判別,并通過實驗對比了各判定方法的有效性和適用場合。
(3)研究了飲用水特征有機(jī)污染物的分類識別和定量檢測方法。結(jié)合三線性分解和支持向量機(jī)的多分類方法對已知有機(jī)物進(jìn)行分類;并分別用平行因子分析和三線性分解算法定量檢測有機(jī)物濃度,對比分析了兩者的檢測性能。
總的來說,本文研究提
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