基于KPCA-PSO-ELM算法的地表水化学需氧量紫外-可见吸收光谱检测研究

化学需氧量(COD)是水质检测重要指标之一,反映水体有机物含量。传统的COD化学检测方法存在操作繁琐,等待时间长,二次污染等缺点。紫外-可见吸收光谱法是目前水体化学需氧量检测中应用最为广泛的方法之一,具有检测快速、无污染等特点。为了满足地表水化学需氧量快速、实时、在线监测等要求,采用紫外-可见吸收光谱进行测量,提出了内核主成分分析(KPCA)结合粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)预测模型,满足当前对地表水化学需氧量快速、实时监测的要求。对光谱进行Savitzky-Golay(SG)滤波以降低随机噪声的影响;用积分光谱代替原光谱,以降低信号波动带来的影响;再将得到的光谱信息归一化,消除不同光谱数据量纲的影响。将预处理后的数据利用KPCA算法将全光谱数据压缩为5个特征,有效解决光谱信息冗余的问题;采用PSO算法对ELM的权重和偏置进行优化极大提高了模型的精度。对217个河流、长江及支流、湖库等地表水样本按照7∶3随机划分成训练集和测试集,并进行建模测试,其中训练集拟合优度(R2)为0.930 2、均方根误差(RMSE)为0.363 0 mg·L^(-1)、测试集拟合优度R2为0.931 9、均方根误差(RMSE)为0.400 7 mg·L^(-1)。为了验证提出的基于KPCA全光谱数据压缩方法对预测模型的提升效果,分别对比了主成分分析(PCA)、连续投影算法(SPA)、套索回归(LASSO)等特征处理算法。PCA-PSO-ELM模型的RMSE为0.715 1 mg·L^(-1)、 SPA-PSO-ELM模型的RMSE为0.473 7 mg·L^(-1)、 LASSO-PSO-ELM模型的RMSE为0.412 6 mg·L^(-1), KPCA-PSO-ELM模型较上述三种模型,RMSE分别降低了78.46%、 18.22%、 2.97%,结果表明KPCA是一种高效的光谱降维算法,能够有效消除光谱冗余信息,提升模型预测精度。基于KPCA-PSO-ELM预测模型结合紫外-可见吸收光谱可以实现对地表水COD快速、实时检测,为在线COD检测场景提供方法支撑。

紫外吸收光谱结合SPA-ELM算法的水体磷酸根离子检测研究

在工业锅炉中随着水蒸气蒸发,大量的钙镁离子留在炉水中,如果不加处理,在水冷管中会形成水垢,造成爆管停炉。为了保障设备的安全运行,消除安全隐患,工业上通过维持水中一定含量的磷酸根离子来去除锅炉中的钙、镁水垢。传统的磷酸根离子检测技术主要有比色法、分光光度法、色谱法、电位法等,这些方法前期处理步骤较繁琐且耗时较长。光谱法是通过测定物质的吸收光谱并建立和浓度关系的数学模型,对物质浓度定量的一种分析方法。为了满足磷酸根离子快速、实时测量的要求,提出了一种基于紫外吸收光谱结合SPA-ELM算法快速测量磷酸根离子的方法。按照我国《工业锅炉水质GB/T 1576—2018》中所规定的进入热水锅炉前的水质参数要求,配置37份浓度范围在5~100 mg·L^(-1)磷酸根溶液,使用搭建的实验装置,采集紫外吸收光谱。使用SPXY将样品按照7∶3的比例随机划分训练集、测试集;使用Savitzky-Golay(S-G)滤波对数据预处理以提高光谱的信噪比;通过连续投影算法(SPA)压缩光谱数据,筛选出5个与磷酸根强相关的特征波长;使用极限学习机(ELM)将特征波长处的吸光度与样本浓度进行拟合,以决定系数R2和均方根误差RMSE作为模型评价指标,建立磷酸根离子的回归模型。采用所提出的建模方法所建立的模型训练集的R2与RMSE分别为0.9972和1.3015 mg·L^(-1),测试集的R^(2)与RMSE分别为0.9995和0.5174 mg·L^(-1)。为了验证所提出的SPA-ELM预测模型效果,另外建立了LASSO-ELM、PCA-ELM、SPA-PLS和SPA-SVR四种预测模型进行对比。实验结果表明,SPA-ELM建立的预测模型的R2和RMSE均优于其他四种预测模型,说明采用的特征选择方法和回归方法均为最优,能够对磷酸根浓度范围为5~100 mg·L^(-1)的水体进行准确预测,为水中磷酸根离子的检测提供了一种新的解决方法。

加替沙星拉曼光谱、紫外吸收光谱及微观结构的理论研究

基于密度泛函理论(Density functional theory,DFT),M06-2X/6-311G(d,p)基组水平下对加替沙星分子的初始结构进行优化.计算其振动频率,采用VEDA4软件基于势能分布(Potential energy distribution,PED)计算结果对特征振动模式进行了归属指认,并和实验光谱进行了对比.绘制了分子表面静电势,分析分子可能发生亲电和亲核反应的位点.利用含时密度泛函理论(Time-dependent density functional theory,TDDFT)计算了加替沙星分子的激发态,讨论了加替沙星分子内的电子跃迁.该研究为分析加替沙星的光谱和电子结构提供了理论基础.

达卡巴嗪分子拉曼和紫外吸收光谱的理论研究

采用密度泛函理论(Density functionol theory,DFT),在B3LYP/6-31+g(d,p)基组水平上,对达卡巴嗪进行了结构优化,通过频率计算,获得达卡巴嗪的拉曼光谱,与实验获得的拉曼光谱进行对比,对400~2000 cm^(-1)频率范围内的拉曼光谱特征峰进行了指认归属.计算分析前线分子轨道和表面静电势,预测了达卡巴嗪分子化学反应发生的位点.采用含时密度泛函理论(Time-dependent density functional theory,TDDFT)计算了该分子的紫外吸收光谱和激发态,获得电荷转移光谱,分析了达卡巴嗪分子间的电荷转移关系.

紫外-可见吸收光谱结合化学计量学算法的水体总有机碳浓度快速检测

总有机碳(TOC)指悬浮或溶解于水中有机物的含碳总量,是以单位体积水体中含碳的质量来表示水中有机物的浓度,通过总有机碳可以更全面反映水中有机污染物的总量。总有机碳的监测能够推动我国实现“碳达峰”和“碳中和”的目标,也对我国海洋地球碳循环的研究具有重要的意义。目前,国标法测量水质TOC主要采用高温催化氧化法和湿法氧化法,这两种方法虽测量准确、可解释性强,但都具有测试方法复杂、测量时间长、易产生二次污染、人力物力消耗巨大等缺点,且仅能在实验室内完成,无法进行TOC的原位在线测量。因此发展水质TOC快速、实时、在线监测技术具有重要意义。为此,建立了TOC标准溶液浓度基于紫外吸收光谱的单波长检测模型,针对物质种类更为复杂的真实水样分别使用ACO-PLS和SPA算法筛选特征波长,对比S-G平滑处理、最小最大归一化、标准正态变换(SNV)、消除常数偏移量、导数校正等多种光谱预处理方法的效果,经过粒子群算法优化的最小二乘支持向量机算法(PSO-LSSVM)建立快速检测模型。结果表明,选取不同数量特征波长,经SNV算法预处理后的建模效果普遍优于其他预处理方法;选用不同预处理算法,最佳特征波长数量普遍为50个,过多或过少的波长数量会使建模精度降低;最佳建模参数为选用SNV预处理方法,经ACO-PLS算法筛选50个特征波长组合并利用PSO-LSSVM算法建模,最优模型结果训练集Rc达到0.984 3, RMSEC为0.457 4,验证集Rp为0.974 5, RMSEP为0.481 1。将最优光谱检测模型应用于新采集水样,预测结果较为准确,具有一定鲁棒性。表明ACO-PLS算法可以有效选取特征波长,结合PSO-LSSVM算法可以实现利用紫外-可见吸收光谱对水体中TOC的测量,为水体TOC含量快速检测提供一种快速、无污染的测量方案,给相应传感器的研发提供了科学支持。

紫外吸收光谱法的水质参数预测模型研究

紫外吸收光谱法是一种快速、简便且无二次污染的水质检测技术,借助孪生卷积神经网络构建的水质化学需氧量和浊度预测模型,在小样本情况下能够实现高精度的预测。在实际水样的预测中,R2值可高达0.97,相较于其他模型,具有更高的预测精度和更广泛的适用范围,为在线监测水体中化学需氧量和浊度的污染程度提供了一种全新的技术支持。

紫外线吸收光谱法在水质COD检测中的应用

本文开展紫外线吸收光谱谱法在水质COD检测中的应用分析,并给出了COD测试流程。现场测试结果表明,当COD值增加时,样品吸收光谱出现了两个特征峰,即290、570 nm处。以275 nm波长的频谱建立模型,拟合计算结果为y=0.005 6x+0.085 1。比较不同波长模式下COD预测结果和实际值,呈现明显的线型特征,回归方差为0.998 54,均方误差为0.375 81。该研究有助于提高水质检测能力,也可以拓宽到其他相关的检测领域。

基于紫外-可见吸收光谱的排水管网污染溯源分析

我国各个地区排水管网整改工作全面开展,做好排水管网污染溯源工作非常必要,还能够对工业排水监督质量提高起到一定的促进作用。现在一些市政管网工程、水质净化厂为有效解决水污染问题,应用紫外-可见吸收光谱对管网排查,主要是将探头深入到排水管网中实施检测,可对管网中水质有所了解,据此对污染来源加以确认,本论文针对基于紫外-可见吸收光谱的排水管网污染溯源开展研究。

紫外—可见吸收光谱法实验的改进探索

以紫外—可见吸收光谱法实验为例,从经典实验课程内容出发,结合科研前沿热点—光催化技术,对经典实验课程进行改进。引入探究式教学法,引导学生主动参与实验方案设计和实验结果分析。同时,将思政元素渗透于实验课程,为推动人才培养模式创新提供参考,以期实现理工类实验课程立德树人的目标,提高学生的科研素养。

桑沟湾春季有色溶解有机物吸收光谱特性及空间分布特征

为探究有色溶解有机物(CDOM)光学性质如何示踪海水中溶解有机物组分的动态信息,实验利用紫外可见吸收光谱手段,分区域测定了桑沟湾春季水体及表层沉积物间隙水中CDOM的吸收光谱特征,探讨了CDOM的来源组成、空间分布特征、迁移转化过程及其与养殖活动的关系。结果显示,(1)波长为355 nm的吸收系数[a(355)]范围为0.23~9.09/m,不同水层空间分布差异显著,表层和底层均从近岸区向贝藻区逐渐降低,在海带区升高后向外海逐渐降低;海带区从表层向底层先降低后升高,高密度、规模化的海带养殖释放了大量的CDOM,各区域沉积物间隙水a(355)是其表层、中层和底层之和的1.3~2.5倍,CDOM在沉积物间隙水中富集并逐渐累积。(2)光谱斜率(S_(275~295))范围为0.013~0.036,外海区和海带区S_(275~295)均值显著高于其他各区,海带区和外海区CDOM中海源有机质占主要成分,而近岸区以陆源有机质为主;近岸区CDOM中的腐殖酸类物质含量从表层到底层逐渐降低,沉积物中积累的富里酸类物质含量较高,海带区和外海区呈相反趋势。(3)比紫外吸光度(SUVA_(254))范围为4.60~14.10 L/(mg·m),贝类区、贝藻区和藻类区SUVA_(254)均呈现出从表层到底层逐渐增大的趋势,CDOM的芳香性逐渐增强并在沉积物间隙水中达到最大;海带区和外海区沉积物间隙水中的SUVA_(254)显著高于其他各区。研究表明,海带区的规模化养殖活动向养殖海区及邻近海域贡献了较多的惰性溶解有机物,暗示着海带养殖活动有较强的碳汇效应,并通过海流作用向外海输送。本研究对桑沟湾海域不同养殖区域的CDOM的吸收特性和空间分布特征进行研究,可为全面了解海水养殖的碳源汇效应提供基础数据。

原子吸收光谱法测定苦瓜中微量金属元素的含量

用微波消解法对苦瓜进行预处理,采用火焰原子吸收光谱法测定了苦瓜中钙、镁、铁、锌四种微量金属元素的含量。在最佳条件下测得苦瓜中各金属元素的含量分别为Ca:3843.50μg/g,Mg:2545.492μg/g,Fe:93.3415μg/g,Zn:77.685μg/g;RSD为0.19%~0.85%;检出限为0.0020μg·mL^(-1)~0.0703μg·mL^(-1);相关系数为0.9927~0.9997;加标回收率为94.60%~102.92%,此方法简单、快捷、经济、有效。

火焰原子吸收光谱法测定配合饲料中铜、铁和锰含量的不确定度评定

研究旨在建立火焰原子吸收光谱法测定配合饲料中铜、铁和锰含量的不确定度评定方法,真实反映测量的置信度和准确性。首先分析测定过程中的不确定度来源,对不确定度分量进行量化,然后通过数学模型计算出饲料中铜、铁和锰含量,合成扩展不确定度。结果显示:饲料中铜、铁和锰的含量分别为(11±2)、(214±10)、(92±4)mg/kg,不确定度为扩展不确定度,包含因子为2,对应的置信水平是95%。本研究发现样品消解、样品溶液浓度测定和含量重复性测量是影响饲料中铜、铁、锰含量测量中不确定度的主要因素,应特别关注样品的前处理过程、标准工作液的配制,并使待测样品的浓度落在曲线的中间位置,以提高检测准确性。

惰气熔融-红外吸收光谱法测定镧铈稀土钢中氧含量

高品质稀土钢要求进行精确低氧含量控制,而依据现有GB/T 11261—2006标准进行氧含量测定,检测结果具有较大的不准确性。以具有不同镧、铈稀土元素含量的稀土钢为对象,以其氧含量精确测定为目标,基于惰气熔融-红外吸收光谱法,开展了分析功率、助熔剂和称样量对镧铈稀土钢中氧含量分析结果的影响研究。结果表明:对于不同镧、铈元素含量的稀土钢,需要采用不同的分析方法,当稀土钢中的镧、铈含量较低时,通过降低分析功率即可较为精确地测定稀土钢中的氧含量;对于镧、铈含量较高的稀土钢,在调控分析功率(4000~4500 W)的基础上,需同时采用锡作为助熔剂,并将助熔剂与样品比例设定为1∶1(称样量为0.3~0.6 g),即可实现氧含量的精确测定。精密度验证实验结果显示:采用所建立的方法测定氧含量的相对标准偏差(RSD)小于8.0%;采用钢标准样品进行加标回收实验,回收率在97.0%~108%,而加标回收率略有升高的原因在于助熔剂Sn降低了合金熔点,使少量难熔氧化物中的氧得到更充分释放。方法可用来准确测定不同镧、铈元素含量稀土钢中的氧含量。

基于正交试验的粒子群优化算法对火焰原子吸收光谱法分析金元素参数的优化

国内新一轮战略找矿行动全面启动,金矿产资源以其独特的稀有性和战略性具有特殊意义,其分析检测技术直接影响金元素的准确测试。以矿石中金元素为研究对象,采用正交试验设计方案对实验要素中的王水浓度、振荡时间和硫脲浓度进行方法测试,测定结果相对误差为量化指标;按照层次分析法(AHP)中确定要素指标、建立矩阵、一致性判断步骤计算要素权重为(0.252,0.159,0.589),通过客观赋权(CRITIC)法计算正交试验数据的对比强度和冲突性,计算要素权重为(0.452,0.172,0.377),提出基于AHP-CRITIC混合加权算法对要素权重综合分析,其结果为(0.314,0.075,0.611);利用粒子群算法构建粒子多维空间,通过粒子的速度和方向属性迭代位置设计算法流程图,在迭代过程中结合混合加权算法结果通过线性递减的方式校正惯性权重,优化粒子在迭代初期和末期的学习因子,结合正交试验结果利用粒子群算法建立目标适应度函数,改进算法流程,应用MATLAB软件仿真模拟粒子群迭代过程,从全局各位置和方向逐渐向最优组合收敛,得到优化后的粒子群算法寻找原子吸收光谱法分析金元素的最佳条件参数为王水浓度10.62%、振荡时间32.8 min、硫脲浓度9.5 g·L^(-1)。粒子群优化算法验证结果表明,在分析条件最优化参数下对金标准分析物质GAu-15a、GAu-16b、GAu-17b、GAu-18b、GAu-19b、GAu-22a进行11次平行性试验测试,计算其平均值、相对误差和相对标准偏差指标,均满足《地质矿产实验室测试质量管理规范》,表明基于正交试验的粒子群优化算法对于原子吸收光谱法分析金元素参数的优化问题科学可行,验证了该优化算法的正确性和稳定性,对国内新一轮战略找矿事业提供新的研究思路。该方法提出混合加权算法结合进化计算技术对多目标参数寻求最优解,有望拓展于分析实验室其他领域的测试环境,更展望应用于寻求参数优化方向的科学研究中。

悬滴微萃取-高分辨连续光源石墨炉原子吸收光谱法测定高纯石墨中的超痕量金

准确测定高纯石墨中的超痕量金,难点是如何在最大程度地减少样品前处理过程中器皿、试剂、材料、环境及设备所引入的二次污染的前提下,实现对样品溶液中超痕量金(0.1~1ng/mL)的有效分离和高倍富集。本文建立了铂皿中灰化、酸解、磷酸三丁酯悬滴微萃取的方法用于高纯石墨中超痕量金分析。首先于铂皿中高温灼烧除去样品中的固定碳,然后采用氢氟酸-王水-高氯酸将灰分消解完全制备成样品溶液,再以微升级磷酸三丁酯悬滴作为萃取剂,分离富集样品溶液中的金,最后采用高分辨连续光源石墨炉原子吸收光谱法(GFAAS)对悬滴中的金进行测定。实验结果表明,使用2.5μL磷酸三丁酯悬滴(氯仿体积为20%)作为萃取剂,在10%盐酸介质的样品溶液中萃取金2min,对金的富集倍数可达283倍。在实验条件下,金的质量浓度在0.1~2.0ng/mL范围内与其吸光度呈良好的线性关系,相关系数r为0.999,检出限为0.11ng/g,样品溶液中一定量的共存元素(如钠、镁、铝)对金的测定无干扰。按照实验方法测定5个高纯石墨实际样品中的金含量,测定结果的相对标准偏差(RSD,n=6)为1.5%~4.9%,加标回收率为94.9%~105.3%。

石墨炉原子吸收光谱法测量干香菇镉含量的不确定度来源评定

依据国家计量技术规范《测量不确定评定与表示》(JJF 1059.1—2012),针对干香菇镉含量的原子吸收光谱法(石墨炉法)检测过程,分析测量不确定度的来源,不确定度主要来源于测量重复性、标准物质、样品制备、线性拟合标准曲线、石墨炉原子吸收光谱仪等5个方面,通过建立相应的数学模型,计算评定上述5个方面来源的相对标准不确定度分别为0.00743、0.00268、0.02275、0.00866和0.00005,合成标准不确定度为0.0151 mg∕kg,最终得出测量结果的扩展不确定度为0.03 mg∕kg。结果表明,在该试验中标准曲线线性拟合计算质量浓度是不确定度引入的最主要因素。

“原子吸收光谱”实验教学的探讨与改进

原子吸收光谱法是《仪器分析》课程中重要的仪器分析内容,它广泛用于各个领域中微量及痕量元素的分析。在中药学领域更是中药重金属及有害元素测定的主要方法,是检测药材重金属及有害物质残留的主要手段。文章结合多媒体教学和实验教学两方面探讨原子吸收光谱在中药学学科实验课程中的现状,就目前存在的问题提出可改进的方法。在改进的方法之上尝试对原子吸收实验教学内容优化,提高学生学习自主性。

原子吸收光谱法测定土壤中铜、锌、镉含量

文章研究了原子吸收光谱法测定土壤中铜、锌、镉含量的方法,优化了仪器测定条件、微波消解试剂等。铜的浓度在0.05~0.4μg·mL^(-1)范围内线性相关系数r=0.99930,锌的浓度在0.02~0.8μg·mL^(-1)范围内线性相关系数r=0.99940,镉的浓度在0.2~2.4μg·L^(-1)范围内线性相关系数r=0.99840。加标回收率在95.3%~104.6%之间,方法的相对标准偏差(n=6)在0.87%~5.91%之间。通过对某农田8个土壤样品铜、锌、镉含量检测,建立了良好的方法,实验结果表明,该方法准确度高,精密度好,为监管部门提供了一定的参考。

原子吸收光谱法在农产品检测中的应用

食品安全问题对消费者来说至关重要,是社会高度关注的一个话题。开发和应用高效、准确的检测方法来评估和控制农产品中的有害物质,是确保食品安全的关键措施。原子吸收光谱法能够准确测定食品样品中的铅、镉和汞等重金属元素,检测的效率和准确性均较高,现已被广泛应用于食品安全检测。本文详细介绍了原子吸收光谱法的工作原理、技术优势及其在农产品检测中的具体应用,并分析和比较了该方法与其他常用的食品检测技术的效果和应用范围,以明确其优势和局限性,旨在为保障食品安全提供有价值的参考,从而促进农产品质量的提升。

活性炭动态富集-火焰原子吸收光谱法测定金矿石中金的影响因素探讨

金在新一轮找矿突破战略行动矿产分析中占有重要的地位,采用活性炭动态富集-火焰原子吸收光谱法测定岩石矿物样品中金的分析方法已被广泛应用。然而其分析条件的影响因素较多,在测定过程中活性炭的用量、灰分的大小、吸附层的设计以及洗涤液溶液温度等因素对测定结果的准确性具有重要影响。分别以活性炭用量、不同灰分值、吸附层数以及洗涤溶液的温度为变量,对金分析标准物质GBW(E)070013b、GBW07297a、GBW07299a、GBW07810进行实验对比分析。结果表明,金的回收率随着活性炭用量的增加而不断提升,在0.5 g后趋于稳定;活性炭灰分值越大,金元素损失越多,当灰分值小于0.05%时,回收率趋于稳定,接近99%;活性炭吸附层设计为双层和三层时,测定值的平均值与认定值的相对偏差(RE)和相对标准偏差(RSD,n=6)分别为0.14%~3.2%和0.040%~3.7%,优于混合层和单层,满足岩石矿物质控标准规范中正确度和精密度的要求;抽滤洗涤热溶液(70~80℃)时,金矿石标准物质金元素的平行样的准确度和相对标准标准偏差最小,均小于2.1%,通过方法验证,测定金的正确度精密度(RSD,n=6)分别小于0.76%和3.8%,满足DZ/T 0130.3—2006《地质矿产实验室测试质量管理规范》中岩石矿物样品化学成分分析的质量要求。优化了活性炭吸附测金的实验条件,方法的正确度和精密度均满足要求,能满足金矿石中金的准确测定。