水體有機(jī)污染物濃度檢測(cè)中紫外光譜法的應(yīng)用

摘 要：將紫外光譜法應(yīng)用在水體環(huán)境有機(jī)污染物的濃度檢測(cè)過程中，能夠有效地完成對(duì)水體環(huán)境有機(jī)污染物濃度的檢測(cè)任務(wù)，同時(shí)完成對(duì)水體環(huán)境內(nèi)有機(jī)污染物含量的具體濃度以及預(yù)計(jì)處理方法的模型建立工作，對(duì)水體有機(jī)污染物治理工作的順利進(jìn)行有著非常重要的意義。文章將具體分析紫外光譜法在水體有機(jī)污染物濃度檢測(cè)中的應(yīng)用流程以及具體的應(yīng)用內(nèi)容。

關(guān)鍵詞：水體有機(jī)污染物；濃度檢測(cè)；紫外光譜法；應(yīng)用流程

水體中的有機(jī)污染物會(huì)對(duì)水體的正常使用性質(zhì)造成非常大的危害，加強(qiáng)對(duì)水體環(huán)境中有機(jī)污染物濃度地檢測(cè)，并具體地分析出水體環(huán)境中相關(guān)有機(jī)污染物的具體種類、含量等等特性，進(jìn)而采取科學(xué)合理的治理方法完成對(duì)水體環(huán)境的徹底治理，保證水體能夠繼續(xù)有效的正常使用，是水體污染治理過程中應(yīng)該切實(shí)完成的重要工作內(nèi)容。

紫外光譜法是一種通過物質(zhì)分子在紫外光吸收光譜的具體能力和表現(xiàn)，最終達(dá)到測(cè)試物質(zhì)分子內(nèi)部的具體成分的檢測(cè)方法。將紫外光譜法應(yīng)用在水體環(huán)境有機(jī)污染物的濃度測(cè)驗(yàn)過程中，能夠有效地通過對(duì)水體環(huán)境中化學(xué)需氧量濃度的測(cè)量工作，建立相應(yīng)的水體環(huán)境有機(jī)污染物濃度模型，最終達(dá)到有效預(yù)測(cè)水體環(huán)境有機(jī)污染物濃度的目的。

1 水體有機(jī)污染物紫外光譜法檢測(cè)的具體流程

具體來(lái)講，物質(zhì)在吸收紫外光后，物質(zhì)組成結(jié)構(gòu)中的價(jià)電子會(huì)從低能級(jí)差生向高能級(jí)躍遷的行為，進(jìn)而形成產(chǎn)生吸收峰的現(xiàn)象。在水體環(huán)境中使用紫外光譜法完成對(duì)水體有機(jī)污染物的檢測(cè)內(nèi)容，其主要流程是包括紫外光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理、紫外光譜與水體環(huán)境有機(jī)污染物濃度之間數(shù)學(xué)模型的建立兩項(xiàng)工作內(nèi)容，而在實(shí)際的檢測(cè)流程中這兩項(xiàng)內(nèi)容又可以分為數(shù)量不等的小型流程，同時(shí)具體的數(shù)據(jù)處理方法和模型建立方法也有多種多樣的選擇。以模型建立的方法為例，其包括主成分回歸計(jì)算PCR方法、偏最小二乘PLS方法以及支持向量機(jī)計(jì)算SVM方法等諸多類型。以某城市污水廠的進(jìn)出水為例，文章將具體探討水體有機(jī)污染物檢測(cè)過程中紫外光譜法的應(yīng)用內(nèi)容。

1.1 水體有機(jī)污染物濃度檢測(cè)的準(zhǔn)備工作

本次濃度檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中使用的檢驗(yàn)樣品是來(lái)自某污水處理廠的污染水樣，水樣具體等級(jí)為一級(jí)、二級(jí)進(jìn)水、出水后的靜置澄清液。本次濃度實(shí)驗(yàn)還準(zhǔn)備了包括氚燈、USB2000UV光譜儀等相關(guān)儀器，設(shè)置了大量的光譜數(shù)據(jù)點(diǎn)，同時(shí)采用化學(xué)含氧度作為本次水體有機(jī)污染物濃度檢測(cè)的具體檢測(cè)指標(biāo)，使用重絡(luò)酸鉀作為氧化劑完成對(duì)水體濃度測(cè)量過程中氧化劑的主要類型，最后采用國(guó)標(biāo)法完成相應(yīng)的測(cè)量工作。值得注意的是，本次水體有機(jī)污染物濃度檢測(cè)試驗(yàn)的內(nèi)容中，選擇的實(shí)驗(yàn)樣品的水體光譜波段都為180-870nm，同時(shí)將紫外光纖波長(zhǎng)在250-450nm范圍內(nèi)的光譜波段作為主要的檢測(cè)波段，避免由于紫外光譜整體波段測(cè)量?jī)?nèi)容中較為復(fù)雜的多余信息的干擾現(xiàn)象，更加有效地提升本次水體有機(jī)污染物濃度檢測(cè)實(shí)驗(yàn)過程中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果精準(zhǔn)度。

1.2 紫外光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作

紫外光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作，事實(shí)上就是針對(duì)本次水體有機(jī)污染物濃度檢測(cè)試驗(yàn)過程中，最終收獲到的相應(yīng)波長(zhǎng)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行預(yù)先處理的工作，在紫外光譜的檢測(cè)成果中通常都會(huì)其他多項(xiàng)外來(lái)因素地干擾，例如本次實(shí)驗(yàn)中樣品被檢測(cè)過程中的具體狀態(tài)、樣品的背景、紫外光纖的散射現(xiàn)象、其他雜散光源的影響等等內(nèi)容，雖然實(shí)現(xiàn)已經(jīng)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)波長(zhǎng)的選擇，但是在最后的數(shù)據(jù)處理中依然需要針對(duì)上述影響因素作出預(yù)先處理工作，這一點(diǎn)也是在紫外光譜法應(yīng)用過程中必須注重的工作內(nèi)容。一般來(lái)講常見的紫外光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法主要包括平滑處理、導(dǎo)數(shù)處理以及SNV處理等等方法。

以平滑處理方法為例，平滑處理方法事實(shí)上指的是首先選擇一條原始光譜中的幾個(gè)點(diǎn)，并將其構(gòu)建成為一個(gè)窗口，然后使用事先選擇的點(diǎn)的數(shù)據(jù)針對(duì)平滑窗口內(nèi)的整體測(cè)試點(diǎn)的數(shù)據(jù)進(jìn)行平均以及擬合的計(jì)算方法，最后將窗口不斷地進(jìn)行位移，重復(fù)窗口內(nèi)整體測(cè)試點(diǎn)的數(shù)據(jù)計(jì)算方法，最后有效地完成原始光譜整體范圍內(nèi)的測(cè)量點(diǎn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。

平滑處理方法能夠有效地減少原始光譜測(cè)試數(shù)據(jù)中的噪聲影響；又以導(dǎo)數(shù)處理方法為例，導(dǎo)數(shù)處理方法首先也需要選擇一條原始光譜中的幾個(gè)點(diǎn)，并將其構(gòu)建成為一個(gè)窗口，但不同的是導(dǎo)數(shù)處理方法需要將窗口內(nèi)的測(cè)量點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行導(dǎo)數(shù)求解計(jì)算，得到窗口內(nèi)數(shù)據(jù)的導(dǎo)數(shù)光譜，進(jìn)而在導(dǎo)數(shù)光譜的分析過程中逐步消除光譜的背景干擾以及基線漂移，有效地達(dá)到提高光譜數(shù)據(jù)分辨率的目的。

1.3 紫外光譜與水體有機(jī)污染物濃度指標(biāo)之間的數(shù)學(xué)模型建立工作

正如上文所述，紫外光譜與水體有機(jī)污染物濃度指標(biāo)之間的數(shù)據(jù)模型建立方法也包括了主成分回歸PCR方法、偏最小二次乘法PLS方法以及支持向量機(jī)計(jì)算SVM方法等等，上述方法都能夠有效的完成紫外光譜與水體有機(jī)污染物濃度指標(biāo)之間的數(shù)學(xué)模型建立工作。

以主成分回歸PCR方法為例，主成分回歸PCR方法主要是通過將相應(yīng)的光譜矩陣進(jìn)行變化，保證光譜矩陣內(nèi)部的原變量出現(xiàn)線性融合的現(xiàn)象，最終選取光譜矩陣的主要成分完成相應(yīng)的多元線性回歸計(jì)算。主成分回歸PCR方法能夠有效的完成對(duì)光譜矩陣數(shù)據(jù)信息中重疊的信息內(nèi)容，同時(shí)能夠有效地解決光譜矩陣的線性問題。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及結(jié)論分析

本次水體有機(jī)污染物濃度檢測(cè)實(shí)驗(yàn)過程中，分別采取了平滑數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、導(dǎo)數(shù)預(yù)處理方法以及SNV預(yù)處理方法三種方法分別完成對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作，又在數(shù)學(xué)模型的建立過程中采用了主成分回歸PCR方法、偏最小二次乘法PLS方法以及支持向量機(jī)計(jì)算SVM方法三種方法完成紫外光譜與水體有機(jī)污染物濃度指標(biāo)之間的數(shù)據(jù)模型建立工作，因此本次實(shí)驗(yàn)最終得出以下結(jié)論：

采用平滑處理、導(dǎo)數(shù)處理以及SNV處理方法完成紫外光譜原始實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作，同時(shí)采用PLS、PCR以及SVM方法完成紫外光譜測(cè)試數(shù)據(jù)與水體有機(jī)污染物濃度指標(biāo)的數(shù)學(xué)模型建立工作，在這一過程中，不采用相關(guān)預(yù)處理方法、同時(shí)使用SVM方法得到的水體有機(jī)污染物濃度指標(biāo)的數(shù)學(xué)模型是效果最好的，能夠有效的反映出某自來(lái)水廠水體環(huán)境的具體有機(jī)污染物的污染濃度，而同時(shí)也表明SVM方法相較于PLS、PCR方法能夠更加有效地適應(yīng)小樣本的數(shù)據(jù)模型建立工作中，光譜預(yù)處理方法能夠有效的提高數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度，但并不一定能夠有效地提高數(shù)據(jù)模型建立過程中的具體精度。

3 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，文章對(duì)水體有機(jī)污染物濃度測(cè)驗(yàn)中紫外光譜法的應(yīng)用進(jìn)行了具體地分析和闡述，文章主要采用了平滑處理方法、導(dǎo)數(shù)處理方法、SNV等預(yù)處理方法來(lái)處理原始光譜，同時(shí)使用PLS、PCR、SVM等方法完成對(duì)水體有機(jī)污染物濃度的模型建立和應(yīng)用工作，使用上述預(yù)處理方法能夠有效地提升水體有機(jī)污染物濃度檢測(cè)過程中的測(cè)試數(shù)據(jù)精度，而使用上述模型建立方法則能夠更加直觀地完成對(duì)水體有機(jī)污染物濃度的發(fā)展情況的模擬和演示，事實(shí)證明，紫外光譜法的應(yīng)用對(duì)水體有機(jī)污染物的濃度發(fā)揮了非常有效地檢測(cè)作用。

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