本文關(guān)鍵詞：基于分布式紫外—可見光譜法水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：水質(zhì)監(jiān)測(cè),無疑攸關(guān)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展和人類的生存安全,它業(yè)已成為水資源管理與水環(huán)境保護(hù)的重要手段。目前,常用的水質(zhì)在線監(jiān)測(cè)技術(shù)主要有化學(xué)分析、色譜分析及光譜分析等方法。其中,化學(xué)或色譜分析因其檢測(cè)地點(diǎn)單一且檢測(cè)儀缺乏對(duì)水環(huán)境整體的在線、實(shí)時(shí)監(jiān)控,難于做到對(duì)突發(fā)性水污染事故進(jìn)行監(jiān)測(cè)預(yù)警。然而,作為光譜分析法之一的紫外-可見光直接光譜法,其在進(jìn)行水質(zhì)監(jiān)測(cè)時(shí)不僅可以直接或間接地測(cè)定水體中大多數(shù)金屬離子、有機(jī)物污染物以及化學(xué)需氧量COD等多種參數(shù),而且該方法具有設(shè)備結(jié)構(gòu)簡單、運(yùn)行維護(hù)成本低、操作簡便、無二次污染、在線實(shí)時(shí)檢(監(jiān))測(cè)等優(yōu)點(diǎn),可實(shí)現(xiàn)分布式、整流域、全天候的水質(zhì)在線、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),日益為人們所青睞。有鑒于此,針對(duì)分布式傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)日漸成熟的發(fā)展趨勢(shì),結(jié)合紫外-可見光譜法對(duì)水環(huán)境中的TURB、NO3-N、COD、TOC等重要水質(zhì)參數(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)在線、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的情況,本文在四川省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(編號(hào):2012SZ0111)及重慶市研究生科研應(yīng)用型科研創(chuàng)新項(xiàng)目(編號(hào):CYS14039)聯(lián)合資助下,基于研究與設(shè)計(jì)的分布式紫外-可見光譜法水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng),開展了該監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法技術(shù)研究工作,主要研究內(nèi)容包括:(1)研究了水質(zhì)光譜數(shù)據(jù)的壓縮及丟失數(shù)據(jù)恢復(fù)算法。針對(duì)水體流域全光譜、多節(jié)點(diǎn)、遠(yuǎn)距離的水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)量極大的問題,在小波變換編碼的基礎(chǔ)上,開展了基于壓縮感知技術(shù)的丟失數(shù)據(jù)恢復(fù)算法研究,重點(diǎn)考察了觀測(cè)矩陣和重構(gòu)算法對(duì)精確重構(gòu)的影響以及采用該算法可容許的最大丟包率。(2)研究了紫外-可見光譜的全局校準(zhǔn)算法。針對(duì)紫外-可見光譜法水質(zhì)多參數(shù)檢測(cè)時(shí),面對(duì)多樣性的水體容易受到懸浮顆粒物引起的濁度干擾,導(dǎo)致譜線整體非線性抬升,致使測(cè)量精度顯著下降的關(guān)鍵技術(shù)問題,開展了一種全局校準(zhǔn)算法研究。該法利用全波段光譜中部分光譜重建水中懸浮顆粒物的粒徑分布,再由粒徑分布擬合出懸浮顆粒物的全波段光譜,之后從原光譜中扣除懸浮顆粒物的光譜,實(shí)現(xiàn)對(duì)光譜的全局校準(zhǔn)。(3)研究了基于粒子群遺傳混合優(yōu)化(GAPSO)算法的水質(zhì)光全散射最佳波長提取算法。在粒徑分布重建過程中,測(cè)量波長選取過多會(huì)占用大量內(nèi)存,使計(jì)算時(shí)間過長,不利于現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量的快速性、實(shí)時(shí)性和簡便性。為此,針對(duì)全局校準(zhǔn)算法中反演粒徑分布函數(shù)的波長選取問題,開展了基于GAPSO的最佳波長提取算法研究,簡化了粒徑分布反演過程中利用全波段法的復(fù)雜性,提高了反演結(jié)果的準(zhǔn)確性,解決了最佳波長點(diǎn)選擇上的主觀性和經(jīng)驗(yàn)性等問題。最后,還開展了基于光全散射法的紫外-可見光譜全局校準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究,驗(yàn)證了本文算法的有效性及穩(wěn)定性。
【關(guān)鍵詞】：水質(zhì)監(jiān)測(cè) 分布式傳感 光全散射法 丟失數(shù)據(jù)恢復(fù) 濁度校準(zhǔn)
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：X84
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 水質(zhì)參數(shù)檢測(cè)方法簡述10-11
• 1.2.2 紫外-可見光譜法檢測(cè)技術(shù)11-13
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容13-15
• 2 分布式紫外-可見光譜法水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究15-25
• 2.1 紫外-可見光譜法水質(zhì)多參數(shù)檢測(cè)理論基礎(chǔ)15-19
• 2.1.1 紫外-可見光譜的產(chǎn)生機(jī)理15
• 2.1.2 紫外-可見光譜的分析原理15-17
• 2.1.3 直接紫外-可見光譜法測(cè)量水中參數(shù)17-19
• 2.2 分布式紫外-可見光譜法水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)19-23
• 2.2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)19-22
• 2.2.2 系統(tǒng)數(shù)據(jù)處理22-23
• 2.3 本章小結(jié)23-25
• 3 紫外-可見全光譜的壓縮及傳輸算法研究25-41
• 3.1 常用的數(shù)據(jù)壓縮方法25-26
• 3.2 基于小波變換編碼的光譜壓縮方法26-31
• 3.2.1 小波變換編碼基本理論26-28
• 3.2.2 小波基及分解層數(shù)選取28-29
• 3.2.3 小波變換編碼傳輸過程存在的不足29-31
• 3.3 基于壓縮感知的丟失數(shù)據(jù)恢復(fù)算法31-36
• 3.3.1 壓縮感知基本理論31-32
• 3.3.2 壓縮感知實(shí)現(xiàn)的條件32-34
• 3.3.3 丟失數(shù)據(jù)恢復(fù)算法34-36
• 3.4 壓縮感知框架下丟失數(shù)據(jù)恢復(fù)算法有效性驗(yàn)證36-39
• 3.4.1 數(shù)據(jù)丟失的仿真模擬36-37
• 3.4.2 數(shù)據(jù)恢復(fù)算法有效性驗(yàn)證37-39
• 3.5 本章小結(jié)39-41
• 4 基于光全散射法的光譜全局校準(zhǔn)算法研究41-71
• 4.1 常用的紫外-可見光譜校準(zhǔn)算法41-42
• 4.2 水中懸浮顆粒物的光散射特性42-47
• 4.2.1 水中懸浮顆粒物對(duì)吸收光譜的影響42-44
• 4.2.2 懸浮顆粒物種類、尺寸及分布44-46
• 4.2.3 懸浮顆粒物粒徑測(cè)量方法46-47
• 4.3 光全散射法基本理論47-50
• 4.3.1 光全散射法測(cè)量原理47-49
• 4.3.2 光全散射法數(shù)據(jù)處理49-50
• 4.3.3 粒徑分布反演算法50
• 4.4 光全散射最佳波長提取算法50-60
• 4.4.1 常用最佳波長提取算法51
• 4.4.2 基于GAPSO最佳波長提取算法研究51-55
• 4.4.3 最佳波長點(diǎn)位置與粒徑分布函數(shù)之間關(guān)系55-58
• 4.4.4 最佳波長提取方法對(duì)比驗(yàn)證58-60
• 4.5 基于光全散射法的紫外-可見光譜全局校準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)研究60-70
• 4.5.1 光譜全局校準(zhǔn)步驟60-61
• 4.5.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備、材料和注意事項(xiàng)61-63
• 4.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論63-70
• 4.6 本章小結(jié)70-71
• 5 總結(jié)與展望71-73
• 5.1 全文總結(jié)71
• 5.2 研究工作展望71-73
• 致謝73-75
• 參考文獻(xiàn)75-79
• 附錄79
• A. 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄79
• B. 主研或參加的科研項(xiàng)目79

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  本文關(guān)鍵詞：基于分布式紫外—可見光譜法水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：287459