本文關(guān)鍵詞：基于水樣識別的光譜COD測量技術(shù)與實驗研究

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【摘要】：化學需氧量(Chemical Oxygen Demand, COD)是水質(zhì)監(jiān)測中的一項重要的指標,表征水體中需要被氧化的還原性物質(zhì)的量。COD常用的檢測方法有化學法和物理法。化學法具有檢測精度高的優(yōu)點,但是測量過程需要試劑,容易造成二次污染且檢測速度較慢。而物理法即光學方法具有測量速度快、操作簡單、免試劑、易于小型化等特點；但物理法是化學指標的間接測量方法,其適用性和準確度較低。本文提出并開展了基于水樣識別的光譜COD測量技術(shù)與研究實驗。通過分析和研究,確定了一種水樣類型動態(tài)識別→“吸光度(Auv)-COD"算法模型自動選擇→COD計算的解決方案,旨在提高紫外-可見光譜COD測量法的適用性和準確度。本文主要完成的工作和成果包括：1.分析了常用的機器學習方法在光譜識別中的應(yīng)用,主要包括支持向量機(SVM)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、分型理論等。根據(jù)儀器的硬件資源等選擇采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。根據(jù)COD測量中UV-Vis吸收光譜的特征,選用5個形貌特征參數(shù)作為水樣類型識別模型的輸入?yún)?shù)。2.研究了COD測量過程中,吸光度在時間域上具有漸變和相關(guān)性,利用該特性引入了歷史數(shù)據(jù)隊列、歷史識別因子概念,并引入反映該特性的第二級人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)成級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別結(jié)構(gòu)。3.基于上述水樣類型識別方法,設(shè)計算法程序和COD測量儀應(yīng)用軟件。軟件包含圖形化用戶界面(GUI)、數(shù)據(jù)存儲、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、COD計算腳本等多個功能模塊；經(jīng)過實際測試,實現(xiàn)了光譜法COD測量儀的預期功能。4.運用多種實際水樣,驗證水樣類型識別的準確度的測量。實驗表明,水樣識別算法具有較好的識別準確度,引入的級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也能夠在單級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進行進一步的優(yōu)化,提高識別準確率。5.利用實際水樣和鄰苯二甲酸氫鉀配置的COD標準溶液對COD測量儀進行測量精度的測試。實驗表明,與常規(guī)的光譜COD測量方法相比,對待測樣本進行水樣類型識別,然后調(diào)用相應(yīng)的“吸光度(Auv)、COD'’算法模型,能夠獲得較好的效果。該方法使得光譜COD測量方法的適用性和準確性得到較大提高。
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：X832;O657.3

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本文編號：1245913