基于紫外光譜的水質(zhì)有機(jī)物污染異常檢測(cè)方法研究.pdf

1、水質(zhì)異常檢測(cè)是城市供水水質(zhì)預(yù)警系統(tǒng)的重要功能需求之一，能夠及時(shí)有效的發(fā)現(xiàn)污染物泄漏或人為投毒事故，給出預(yù)警信息和決策支持信息，對(duì)提高快速應(yīng)急能力、保障城市供水系統(tǒng)安全具有重大意義。本文主要研究了基于紫外光譜的水質(zhì)有機(jī)物污染異常檢測(cè)方法，通過實(shí)驗(yàn)研究和模擬異常事件檢測(cè)分析研究，驗(yàn)證了所研究的水質(zhì)異常檢測(cè)算法的檢測(cè)性能，在此基礎(chǔ)上，對(duì)該算法的檢測(cè)有機(jī)物種類進(jìn)行了討論。
　　論文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)為:
　　(1)水質(zhì)中大多數(shù)有機(jī)物在

2、紫外光譜下都有各自的吸收峰，根據(jù)這個(gè)基本原理，開展基于紫外光譜的水質(zhì)有機(jī)物異常事件檢測(cè)可行性研究。首先研究了基于主分量分析(PCA)降維技術(shù)和聚類分析的水質(zhì)有機(jī)物污染異常檢測(cè)算法。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行了管網(wǎng)水質(zhì)有機(jī)物異常模擬實(shí)驗(yàn)，選取苯酚、三氯乙酸等十種有機(jī)物溶液進(jìn)行了紫外光譜探測(cè)和主分量分析(PCA)檢測(cè)與聚類分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，應(yīng)用紫外光譜和聚類算法，可將不同濃度的有機(jī)污染物與自來水背景樣本進(jìn)行有效區(qū)分，且根據(jù)紫外光譜的主元特征信息可實(shí)

3、現(xiàn)污染物種類的辨識(shí)，表明了基于紫外光譜進(jìn)行有機(jī)物污染異常事件檢出的可行性。
　　(2)研究了基于紫外光譜的水質(zhì)有機(jī)物污染異常檢測(cè)方法。首先研究了基于PCA降維技術(shù)和自回歸(AR)預(yù)測(cè)模型的水質(zhì)有機(jī)物污染異常檢測(cè)算法，引入基于可靠性曲線（ROC曲線）的性能評(píng)價(jià)方法來驗(yàn)證該算法的異常檢出率和誤報(bào)率;在此基礎(chǔ)上，分析了基于紫外光譜進(jìn)行水質(zhì)有機(jī)物污染異常檢測(cè)的檢出率，并以100μg/l苯酚溶液的模擬異常事件為例進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　(3

4、)研究和分析了基于紫外光譜的水質(zhì)有機(jī)物污染異常檢測(cè)的局限性，重點(diǎn)研究了紫外光譜法進(jìn)行有機(jī)物檢測(cè)的檢測(cè)下限，以ROC曲線數(shù)值為評(píng)價(jià)指標(biāo)分析了可檢出種類和檢出率，結(jié)合有機(jī)物分子結(jié)構(gòu)分析了所對(duì)應(yīng)的紫外光譜特征吸收峰和特征波長(zhǎng)的內(nèi)在關(guān)系，分析了PCA和AR算法對(duì)紫外光譜異常檢測(cè)的特點(diǎn)，從而為后續(xù)的紫外光譜法檢測(cè)系統(tǒng)研發(fā)提供技術(shù)積累。
　　總的來說，本文研究提出了直接基于紫外光譜的水質(zhì)有機(jī)物異常檢測(cè)方法，分析了方法的可行性，研究了異常檢測(cè)算