氨氮在线监测仪的干扰因素与稳定性分析

从物理化学角度讨论采用氨气敏电极的氨氮在线监测仪的监测过程及原理,得出水中离子总量、溶解性物质总量、表面活性剂类物质及pH是干扰氨氮在线监测仪监测精度和稳定性的主要因素;缓冲液中足够高的EDTA二钠盐和NaOH的浓度是此类仪表稳定监测的前提条件。结合氨氮含量低、电导率及碱度高的水源水的监测,采用了氨气敏电极A1000氨氮在线监测仪。为了掩蔽水中大部分离子和溶解性物质,消除碱度影响及提高pH,需调整缓冲液EDTA二钠盐及NaOH的浓度使仪表排出废液的电导率和pH满足电导率≤10μS/cm、pH≥12。在此条件下,不仅可根据样品水的特点自配缓冲液及标液,经济合理,且监测值与人工分光光度法测定值平均偏差小于10%。

基于决策树技术及在线监测的水质预测

利用北方某城市水源的水质在线监测系统,建立了基于决策树技术,具有较强可视性和实际应用,以及能预测次日源水中叶绿素水平的决策树模型。该模型将某城市水源在线监测的溶解氧和太阳辐射照度数据转换计算为每日平均标准偏差及均值,并与每日定时取样测定的叶绿素含量一起作为预测因子,通过将115组数据的前100组数据作为训练集建立预测次日叶绿素水平决策树模型,并采用后15组数据进行模型的仿真预测检验,结果只有3 d的预测出错,预测准确率达80%。并讨论了模型建立对数据的要求及解读预测规则等问题。