一種基于近紅外技術的水質中磷的檢測制造技術

一種基于近紅外技術的水質中磷的檢測方案，利用近紅外光譜分析技術對0mg/L-50mg/L不同濃度磷溶液利用NIR設備進行測量，得出圖譜并保存為CSV數據，并利用TQ?Analyst進行初步分析。然后，利用導數算法(Derivatives?norris?gap)、多元散射校正算法(Multiplicative?scatter?correction,MSC)、平滑(Smoothing)算法以及標準正態(tài)變量變換(Standard?normal?variate?trans-formation,SNV)方法分別對近紅外光譜數據進行預處理。最后，利用MATLAB進行仿真，選取仿真模型PLSR，并利用濃度梯度分類方法進行仿真，建立數學模型。得出仿真結果并優(yōu)化，整合得出最終結果。利用該方法可以對不同濃度磷溶液進行快速、綠色、無損、在線檢測。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及一種基于近紅外技術的水質中磷的檢測，屬于化學檢測分析領域。
技術介紹
全國423條主要河流、62座重點湖泊(水庫)一共擁有968個國控地表水監(jiān)測斷面(點位)，對這些斷面進行水質監(jiān)測，1、I1、II1、IV、V、劣V類水質斷面分別占3.4%、30.4%、29.3%、20.9%、6.8%、9.2%，其中主要污染指標之一為總磷。在春季、夏季和秋季，我國全海域中劣于第四類海水水質標準的海域面積分別為52280平方千米、41140平方千米和57360平方千米，其中在全國近岸的海域中301個國控監(jiān)測點檢測數據顯示，一、二、三、四及劣四類的海水分別占28.6 %、38.2 %、7.0 %、7.6 %、18.6%,然而，主要污染指標為無機氮和活性磷酸鹽。傳統(tǒng)國家統(tǒng)一測定方法有鉬酸銨分光光度法以及連續(xù)流動分析法。傳統(tǒng)方法在測定過程中會使用到化學試劑，對樣品本身造成破壞，同時，也會帶來誤差，樣品試劑在測定過后無法還原，更無法還原到原系統(tǒng)中。
技術實現思路
本專利技術的目的是克服傳統(tǒng)技術中存在的不足，提供一種基于近紅外技術的水質中磷的檢測，其操作方便，檢測速度快，綠色環(huán)保，對樣品沒有破壞性，并可以在線檢測。按照本專利技術提供的技術方案，分為以下步驟:第一步，溶液的配制。第二步，利用NIR檢測設備進行檢測，每次檢測都要對儀器探頭進行清洗干燥。將近紅外圖譜保存為CSV數據。第三步，預處理。導數算法(Derivatives norris gap)、多元散射校正算法(Multiplicative scatter correct1n, MSC)、平滑(Smoothing)算法以及標準正態(tài)變量變換(Standard normal variate trans-format1n, SNV)ο第四步，利用MATLAB進行仿真。選取仿真模型PLSR，并利用濃度梯度分類方法，建立數學模型。得出仿真結果并優(yōu)化，整合得出最終結果。第五步，對MATLAB數據進對比，利用指標RMSEC，Re，RMSEP以及Rp分別對不同預處理情況下建立的模型進行比較，篩選出最優(yōu)組。該方法可以同時實現兩組變量之間典型相關性分析、多元線性回歸以及主成份分析。因此，多元統(tǒng)計的數據處理有其獨有的優(yōu)勢。在PLS中，它的基本原理和算法方式主要是以X為自變量，Y為因變量做出一個矩陣。因此，其模型建立為一雙線性模型。所以，在原始數據處理過程中，把波長與102組作為一個獨立的X矩陣塊(102 X 1557)，把102組的真實值作為Y矩陣塊(102X1)。在建立模型的時候可以把外部關系，兩個獨立矩陣塊與內部關系，兩個矩陣塊之間的關系組成最終數學模型。通過自變量與因變量的潛變量之間存在的線性回歸關系來說明X矩陣塊與Y矩陣塊直接的相互關系，以此來數學建模。【附圖說明】圖1傅里葉變換紅外光譜儀器的排列和工作示意圖；圖2基于近紅外技術水質中磷的檢測過程流程圖。【具體實施方式】下面結合具體附圖對本專利技術做進一步說明。如圖1傅里葉變換紅外光譜儀器基本組成包括以下五部分:①分析光發(fā)射系統(tǒng)。該系統(tǒng)由光源、分束器、樣品等部分組成，收集攜帶樣品信息的分析光。②干涉儀。該儀器為核心部件，它的好壞直接影響到整個儀器的處理效果。傳統(tǒng)使用的干涉儀，麥克爾遜干涉儀，另外還有改進的干涉儀。他們的工作原理都是使分析光發(fā)射器發(fā)出的光束分為兩束，形成光程差，從而產生空間或者時間域所表達的分析光，也就是干涉光。麥克爾遜干涉儀系統(tǒng)由兩個互成90度角的平面鏡組成，一個動鏡一個定鏡。另外還有光學分束器、光源以及探測器。動鏡在移動的過程中始終與定鏡保持垂直角度。一般情況為了減小振動，動鏡由空氣軸承連接移動，光束分束器與光源呈45度角。50%的單色光可以通過，另外50%則被反射。反射光A和透射光B。光束A會垂直照射在定鏡上，然后被反射回分束器，50%被反射回光源，50%透過分光器射入探測器。B光束以同樣的過程和A光束一起射入探測器。A光束與B光束在這里合并，形成具有干涉光性質的相干光。利用動鏡不斷的改變位置，最終可以得到不同光程差的干涉光強。③探測器。檢測干涉光。④采樣系統(tǒng)。利用數模轉換器把干涉光轉換為數字信號，并利用計算機系統(tǒng)進行采樣統(tǒng)計。⑤計算機處理系統(tǒng)。使用計算機系統(tǒng)處理樣品干涉光函數與光源干涉光函數，再經過傅里葉變換數學處理，將干涉圖還原成光譜圖，使用顯示器顯示即可得到近紅外光譜圖。圖2近紅外水質中磷的檢測過程流程圖①配制標準溶液。利用磷的標準溶液配制lmg/L-50mg/L，分度為lmg/L的磷溶液，做到隨用隨配，減小溶液放置時間過長環(huán)境對其產生的影響。②測定近紅外光譜。對步驟①中的磷溶液進行近紅外光譜測定。每組樣品測取兩次，減小誤差。并對獲得的102組數據保存為CSV格式數據。③TQ Analyst分析。對獲得的102組數據矩陣進行初步分析，獲得初步分析結果，根據分析結果確定預處理方法以及建模方法。④TQ Analyst做出擬合曲線。根據擬合曲線去除界外點、無差點。⑤預處理。方法如下:導數算法(Derivatives norris gap)、多元散射校正算法(Multiplicative scatter correct1n, MSC)、平滑(Smoothing)算法以及標準正態(tài)變量變換(Standard normal variate trans-format1n, SNV)ο⑥MATLAB仿真建模。對預處理結果進行建模仿真，采用PLS建模方法。⑦比較結果。對MATLAB數據進對比，利用指標RMSEC，Re，RMSEP以及Rp分別對不同預處理情況下建立的模型進行比較，篩選出最優(yōu)組。⑧獲得最優(yōu)方案。由篩選出的最優(yōu)組，得出最優(yōu)方案。⑨利用最優(yōu)模型檢測未知溶液中總磷含量。根據最優(yōu)方案以及仿真模型，把未知溶液代入模型中，對未知溶液中磷的含量進行測定。【主權項】1.一種基于近紅外技術的水質中磷的檢測，其特征在于，以下步驟: (1)溶液的配制。 (2)利用NIR檢測設備進行檢測，獲取近紅外圖譜。 (3)對原始數據進行簡單處理，以及預處理。 (4)利用MATLAB進行仿真，選取仿真模型PLSR，并利用濃度梯度分類方法，建立數學模型。得出仿真結果并優(yōu)化，整合得出最終結果。 (5)對MATLAB數據進對比，利用指標RMSEC，Re，RMSEP以及Rp分別對不同預處理情況下建立的模型進行比較，篩選出最優(yōu)組，從而獲得最優(yōu)模型。2.根據權利要求1所述的溶液配制，其特征在于將25%標準氨氮溶液進行稀釋，配制成Omg/L—50mg/L分度為lmg/L的氨氮溶液。3.根據權利要求1所述的利用NIR檢測設備進行檢測，獲取近紅外圖譜。其特征在于每次檢測都要對儀器探頭進行清洗干燥。最終得到不同濃度的近紅外圖譜并保存為CSV數據。4.根據權利要求1所述的對原始數據進行簡單處理。其特征在于利用TQAnalys軟件處理，從圖像中比較得出界外點，并去除界外點與誤差點。5.根據權利要求4所述的TQAnalys軟件處理，其特征在于，選取建模方法，偏最小二乘法，對全部數據進行處理，得出第一次的界外點，并去除。6.根據權利要求1所述的預處理，其特征在于利用導數算法(Derivativesnorrisgap)、多元散射校正算法(Multiplic本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于近紅外技術的水質中磷的檢測，其特征在于，以下步驟：(1)溶液的配制。(2)利用NIR檢測設備進行檢測，獲取近紅外圖譜。(3)對原始數據進行簡單處理，以及預處理。(4)利用MATLAB進行仿真，選取仿真模型PLSR，并利用濃度梯度分類方法，建立數學模型。得出仿真結果并優(yōu)化，整合得出最終結果。(5)對MATLAB數據進對比，利用指標RMSEC，Rc，RMSEP以及Rp分別對不同預處理情況下建立的模型進行比較，篩選出最優(yōu)組，從而獲得最優(yōu)模型。

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：尹燕燕，張世勤，劉燕卿，
申請(專利權)人：江南大學，
類型：發(fā)明
國別省市：江蘇;32