基于微流控和比色光谱法的水产养殖海水氨氮含量检测

为实时、准确地获取水产养殖海水中氨氮含量,以大围网养殖海水中的氨氮为研究对象,在比色光谱法基础上结合微流控技术进行靛酚蓝法比色反应,实现对溶液中氨氮含量的定量检测。建立数据处理后相应的模型,并且对比了不同光谱预处理和不同样本集划分算法对建立预测模型的影响,其中多元散色校正(MSC)后再使用小波平滑的预处理方法结合排序法划分样本集建立的偏最小二乘(PLS)回归模型效果最优,建模集校正标准差(RMSEC)和预测集校正标准差(RMSEP)分别为0.0566 mg/L和0.0677 mg/L,相对分析误差(RPD)为6.8932;在优化条件下测得方法的线性范围和检测限分别为0.005~1.350 mg/L和0.0036 mg/L。对海水、自来水和养殖水体进行加标回收实验,平均回收率在94%~109%之间,相对标准偏差在2.3%~5.8%之间。结果表明,实验建模效果良好,操作简单、方便,实验快速、可靠、无污染,表明利用比色光谱法结合微流控技术检测氨氮方法可行。

养殖水体氨氮浓度微流控和水杨酸分光光度法检测

以水体中氨氮浓度为研究对象,在水杨酸分光光度法基础上结合微流控技术进行比色传感实验,实现对溶液中氨氮浓度的定量检测。通过比较4种特征波长筛选方法对建模的影响,发现连续投影算法选出的波长变量最少,所建立的预测模型效果最好,建模集校正标准差和预测集校正标准差分别为0.00931 mg/L和0.02857 mg/L,相对分析误差为11.2141。在优化条件下测得该方法的线性范围和检测限分别为0.04~0.92 mg/L和0.016 mg/L。对养殖水体和海水进行加标回收实验,平均回收率在95.8%~116%之间,相对标准偏差在2.1%~6.3%之间。结果证明了利用水杨酸分光光度法结合微流控技术检测氨氮浓度方法的可行性。