發(fā)布時間：2021-06-21 17:20

　　隨著海洋中石油資源的不斷開發(fā),泄漏到海洋環(huán)境中的石油也日益增多,它不僅威脅著海洋生態(tài)環(huán)境,同時也嚴重影響著人們的身體健康。因此,快速、有效地檢測出海洋環(huán)境中的石油類污染物對于保護海洋生態(tài)環(huán)境和人類健康具有重要意義。石油產品中含有大量的多環(huán)芳烴,其具有較強的熒光特性。因此,熒光光譜技術成為檢測石油類污染物的重要手段之一。利用三維熒光光譜技術結合平行因子分析算法和模式識別方法,對石油類污染物進行表征和分類。首先,以海水和十二烷基硫酸鈉（SDS）配制的膠束溶液作為溶劑,分別配制不同濃度的柴油、航空煤油、汽油和潤滑油溶液,最終得到80個實驗樣本;然后,利用FLS920型熒光光譜儀采集實驗樣本的三維熒光光譜數據,并通過Delaunay三角形內插值法對所獲得的三維熒光光譜數據進行去散射處理;其次,利用平行因子分析（PARAFAC）算法分解去散射后的三維熒光光譜數據,通過運用核一致診斷法和殘差分析法對組分數進行估計;最后,為了建立穩(wěn)健的分類模型,利用Kennard-Stone算法將80個實驗樣本分為60個訓練集樣本和20個測試集樣本,運用K最近鄰（KNN）算法、主成分判別分析（PCA-LDA）算法以... 

【文章來源】：光譜學與光譜分析. 2020,40(09)北大核心EISCICSCD

【文章頁數】：6 頁

【部分圖文】：

汽油的熒光光譜

PARAFAC算法的分析結果

PARAFAC算法的分析結果

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3241085