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-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。

紫外可见-光谱库在农药除草剂隐性成分排查中的应用

通过高效液相色谱法,建立了113种常规除草剂的标准紫外-可见光谱图库,检测除草剂中的隐性成分。以乙腈磷酸水为流动相的梯度洗脱对除草剂隐性成分进行定性分析。通过光谱库对2个农药除草剂进行了隐性成分鉴定,检出了敌稗、噁唑酰草胺和2甲4氯3种隐性成分。此方法能够快速准确的查出除草剂中添加的隐性成分,特征性和专属性很强,能够克服保留时间定性时容易造成假阳性的结果;该方法操作简单、检测效率高、时间短和成本低,适合于农药分析人员。

基于紫外-可见光谱法的工业废水CNN-GRU分类模型研究

工业废水分类是水污染防治和水资源管理的前提和基础,相较于生活污水,工业废水的分类研究相对滞后。水体化学需氧量(COD)是衡量水体质量的核心指标,针对现有工业废水COD分类算法中预测精度较低的问题,提出基于门控循环单元(GRU)的卷积神经网络(CNN)混合模型。该模型首先将紫外-可见光谱法测得的工业废水COD数据进行高斯滤波去噪,然后把去噪后的光谱数据输入CNN模型进行特征提取,最后通过GRU神经网络实现工业废水COD分类。实验结果显示,CNN-GRU分类模型经过200次训练后达到收敛,分类精度达到99.5%,与长短期记忆方法、GRU方法、CNN-LSTM方法相比,该混合模型的分类精度具有显著优势。

紫外可见光谱法测定抗体偶联药物药物-抗体偶联比的方法建立和验证

目的 建立基于紫外可见光谱检测抗体偶联药物(ADC)药物-抗体偶联比(DAR)的检测方法并进行验证。方法 使用盐酸胍作为变性剂,修正基于氨基酸组成推算的抗体在280 nm处消光系数。利用比尔-朗伯定律测定抗体和小分子药物在252nm处的消光系数及小分子药物在280nm处的消光系数。确定基于紫外可见光谱检测ADC的DAR公式参数和检测方法。根据《中华人民共和国药典》(2020)指导原则,对方法进行验证。结果 抗体在252nm和280nm处的摩尔消光系数分别为91258和228913L/(mol·cm);tubulysin衍生物小分子药物在252和280nm处的摩尔消光系数分别为12798和3186 L/(mol·cm)。DAR=(A280-ADC×91258–A252-ADC×228913)/(A252-ADC×3186–A280-ADC×12798)。方法专属性符合要求。模拟DAR值为1.881~15.045的ADC药物进行准确性验证,回收率为79.38%~99.13%。重复性相对标准偏差(RSD%)为1.93%,中间精密度RSD%为2.36%。以252 nm处吸光值与280 nm处吸光值的比值为纵坐标,以模拟DAR值为横坐标进行线性回归的方程为y=0.0408x+0.414,相关系数r2为0.9954。根据DAR测定公式推算该方法的检测范围为0.60~82.56。不同检测波长[(280±1)或(252±1)nm]、不同放置时间(0~60 min)、不同批次的比色皿条件下,DAR值检测结果的RSD%均<5.0%。结论 基于紫外可见光谱法进行抗体偶联药物DAR测定的方法简单、可操作性强,专属性、准确度、精密度、耐用性满足检测需求,该方法可以用于抗体偶联药物的质量分析和质量控制。

紫外-可见光谱库在农药隐性成分排查中的应用

采用高效液相色谱法建立了137种常规农药的标准紫外-可见光谱库,检测农药制剂中的隐性成分。以乙腈和水为流动相的梯度洗脱对农药隐性成分进行定性分析。通过光谱库对2个农药品种进行了隐性成分鉴定,检出了呋虫胺、二氯异丙虫酰胺、乙虫腈和甲氧虫酰肼4种隐性成分。该方法能够快速准确的查出农药中添加的隐性成分,特征性和专属性很强,能够克服保留时间定性时容易造成假阳性的结果。方法简单易学适合于农药检测分析人员。

基于搭建紫外-可见光谱仪并运用于氨基酸测定的实验教学模式

设计搭建了一款用于本科实验教学的可拆卸便携式紫外-可见光谱仪。学生通过查阅相关资料和文献了解其工作原理,并利用光学元件设计并搭建紫外-可见光谱仪。搭建好的仪器测试表征氨基酸的紫外光谱,并通过DFT(密度泛函)计算来验证仪器的准确性。该实验方案有助于学生深入了解仪器的构造原理,锻炼动手能力,并能够学习和探究量子力学计算的相关方法,践行了学以致用的教学理念,使学生在实验操作中获得成就感,大大提高了学习兴趣。

基于UV-Vis漫反射、Raman与PL光谱联用技术在黄色珍珠无损检测中的应用

应用紫外-可见(UV-Vis)漫反射、拉曼(Raman)与光致发光(PL)光谱就当前市售的大小各异、金色饱和度深浅不一的珍珠其致色属性予以对比分析。结果表明:基于珍珠UV-Vis漫反射光谱特征的差异将金黄色珍珠初分为两种类型:Ⅰ型珍珠其谱图在(360±5) nm处存在吸收带、在(420±10) nm处存在较弱的吸收峰或肩,该类珍珠为当前珍珠销售市场较为常见的自身致色珍珠;除Ⅰ型珍珠外,将其他金黄色系珍珠归属为Ⅱ型,其对应的UV-Vis反射光谱主吸收峰可位于340~430 nm区间,部分Ⅱ型样品在280~600 nm无明显吸收或仅存在较弱的吸收肩。进一步就Ⅱ型珍珠予以Raman光谱检测,在激发强度较低时经处理的Ⅱ型黄色珍珠在150~1 000 cm^(-1)区间可产生较强的荧光峰,且荧光峰的强度明显高于文石约1 086 cm^(-1)处的特征峰。同时,上述经处理的Ⅱ型珍珠对应的PL光谱同样表明在500~600 nm区间的荧光强度显著增大。此外,部分经处理的珍珠其Raman或PL光谱中可见与珍珠组成成分无关的特征峰位。上述珍珠的Raman与PL光谱中出现的异常荧光与外来特征峰可作为珍珠经处理的佐证依据。课题工作为当前金黄色珍珠颜色的形成属性及仿珍珠的鉴定提供理论与技术支撑,同时对于Raman光谱在其他类宝玉石、特别是有机宝石的检测鉴定中具有重要的借鉴意义。

UV-Vis-SWNIR漫反射光谱结合偏最小二乘法测定蕨菜总多糖含量

目的建立UV-Vis-SWNIR漫反射光谱结合偏最小二乘法测定蕨菜中总多糖的含量。方法收集140批样品,从中随机选取20份作为完全外部验证集样品,用于验证模型的可靠性和准确性;其余80批样品为校正集,40批样品为检验集,用于筛选蕨菜总多糖的定量模型光谱预处理方法、主因子数、UV-Vis-SWNIR光谱特征波长。结果采用一阶导数法对原始光谱预处理,主因子数为7,结合随机青蛙算法筛选建模波长为925~1084、890~910、560~820、525~540、451~520、385~445、251~270 nm时,所得预测模型校正集R^(2)值为0.9617,RMSEC值为0.167%,检验集R^(2)值为0.9332,RMSEP值为0.208%,完全外部验证误差范围为-0.741%~0.853%。结论该方法快速可行,可用于蕨菜总多糖含量的预测。

紫外-可见(UV-Vis)光谱法在中药质量控制中的应用

紫外-可见(UV-Vis)光谱法作为一种传统的光谱分析方法,在中药质量控制领域得到广泛应用,本文对该技术的应用现状进行文献综述,对该技术在大类物质含量测定、作为色谱检测器、及其与化学计量学的结合使用情况进行详细论述,并对其应用前景进行展望,可为该技术更为深入、全面的应用提供参考。

采用紫外-可见光谱法对明日叶根鉴别的研究

目的:为明日叶根的光谱鉴别方法的制定提供参考。方法:采用紫外-可见光谱鉴别方法。结果:明日叶根不同的溶剂、不同提取方法所得的提取液,其特征吸收峰各有特点。结论:本实验为明日叶根的光谱鉴别控制方法提供了参考的依据。

共振散射光谱和紫外-可见光谱双模式检测三聚氰胺

在酸性介质中,β-萘酚、亚硝酸盐发生显色反应,增强共振光散射光谱和紫外可见吸收光谱,三聚氰胺显著改变萘酚-亚硝酸盐光谱性质,据此建立了单体系双模式测定三聚氰胺的新方法。在优化的实验条件下,体系紫外可见吸收和共振散射光强度变化值与三聚氰胺浓度呈线性关系,线性范围分别为0.50~30 mg/L和0~40 mg/L;方法检出限分别为0.48 mg/L和2.8 mg/L。该方法用于奶制样品中三聚氰胺分析,加标回收率在97.8%~107%之间。

UV-Vis光谱差减法测定油橄榄叶中橄榄苦苷含量初探

建立了紫外-可见(UV-Vis)分光光谱测定油橄榄叶中橄榄苦苷含量的方法。以芦丁和橄榄苦苷为对照品,分别采用NaNO2-Al(NO3)3-NaOH络合体系和AlCl3络合体系进行显色。以NaNO2-Al(NO3)3-NaOH体系显色后于510 nm处可测得油橄榄叶中总黄酮和橄榄苦苷的吸光度之和;而以AlCl3体系显色后于415 nm处仅测得总黄酮的吸光度,橄榄苦苷无吸收。利用橄榄苦苷在两种显色体系中的吸收特性差别,通过差减法换算后可间接测定样品中橄榄苦苷的含量。以UV-Vis差减法测得油橄榄叶及其纯化浸膏中橄榄苦苷的平均含量分别为11.6%和63.4%,3次测定的相对标准偏差(RSD)分别为1.5%和1.2%,其结果与高效液相色谱法(HPLC)测定结果的相对误差小于4.0%。该方法可替代HPLC用于油橄榄叶中橄榄苦苷的含量测定,为油橄榄叶及其制品的质量控制提供了一种快速、简便、成本低廉的分析方法。

卷积神经网络的紫外-可见光谱水质分类方法

水质污染源的及时精确定位和精细化的污染防治措施是打赢水污染防治攻坚战的迫切需求,为解决地表水实际水样高锰酸盐指数准确分类的实际问题,以光谱降噪和光谱有效信息提取为切入点,根据紫外-可见光谱数据的特点,提出使用一维卷积神经网络处理紫外-可见光谱数据。为验证检测一维卷积神经网络对地表水光谱信号分类的可行性,选取长江的某段流域作为取样点。采集当天的长江上游水、某河水、嘉陵江水,生活污水、500 mg·L^(-1)邻苯二甲酸氢钾溶液来模拟污染水源。将几种水样按不同的配比来模拟当天该流域的水污染变化情况。采集现有的单一水样及混合配比水样的光谱数据,根据各类水样的特征光谱信息进行区分,实现地表水高锰酸盐指数的预测分类,快速确定异常水样的污染来源,通过仿真实验,优化模型参数并完成优化训练。与K最邻近法、支持向量机等传统分类方法相比,该算法在光谱预处理复杂度和定性分析准确度方面有较大优势,在没有复杂的数据预处理前提下,将获取的350条光谱数据建立水质分类模型,随机选择其中245条数据作为训练集,另105条数据作为测试集,模型的混淆矩阵分类精度达99.0%。不仅简化了整个光谱分析流程,而且能保留更多的有效光谱信息,减小人为预处理对紫外-可见光谱数据的影响,实现地表水高锰酸盐指数的准确分类。实验结果表明该方法可对不同水体水样进行准确分类,快速定位污染源,为无法激发荧光的污染物溯源提供了科学依据,为与三维荧光技术辅助配合快速精确定位地表水污染源提供了可能,同时表明了深度学习在紫外-可见光谱法测量实际水样领域有着巨大的应用潜力和研究价值。

辣椒红素分子体外氧化防御反应UV-Vis及FTIR光谱特征分析

采用紫外-可见光谱(UV-Vis)和傅里叶变换红外光谱(FTIR)法分析辣椒红素在外源活性氧·O-2,H2O2和·OH以及在POD,CAT和LOX防御体系中的结构变化特征。结果表明,外源活性氧处理后辣椒红素最大紫外-可见光吸收峰均出现蓝移现象,其中·O-2和·OH处理后产物FTIR谱峰数减少,峰强变弱,峰形变宽;与色素分子中的羰基和环外烯基发生氧化反应生成烷基和羟基,·OH对色素分子CC具有加成作用;H2O2处理后色素特征峰和强势峰均向低波数位移,产物中含环氧醚基团;在H2O2+CAT/POD防御体系中辣椒红素UV-Vis和FTIR光谱特征无明显变化;在亚油酸+LOX体系中色素分子结构发生断裂,产物不含羰基。可见活性氧处理及在LOX底物体系中,辣椒红素分子反应前后UV-Vis和FTIR等光谱特征发生明显变化,色素分子中长烯链断裂,大共轭体系缩短或被破坏,分子中的共轭双键和羰基等发色基团改变,最终生成醇类或醚类等小分子无色物质;而防御酶CAT和POD能减少活性氧对辣椒红素分子的破坏作用。研究结果丰富完善了辣椒色素理论,同时为其开发利用提供了有价值的技术参考依据。

UV-Vis光谱法表征化学镀Ni-P合金镀液中活性配合物组成

在化学镀Ni P合金碱性镀液中 ,使用较强的配合剂来防止镍离子的水解沉淀 ,同时用氨 氯化铵缓冲体系来维持镀液的pH值。由于镍 氨配合物的配合常数相对较小 ,通常认为氨并不参与配合作用 ,可是实际的一些实验现象无法得到合理解释。Touhami等人提出了镍 柠檬酸一氨三元配合物的放电机理 ,却未能提供该三元配合物存在的证据。利用紫外可见光谱研究了柠檬酸 氯化铵碱性Ni P合金镀液中镍离子的配合物 ,结果表明除了镍 柠檬酸配合物的存在以外还有镍 柠檬酸 氨配合物的存在。在系统研究柠檬酸盐和氨两种配体对吸收光谱影响的基础上 ,推断得出该三元配合物为Ni(Ⅱ ) (C6 H5O3-7) (NH3) 3。

基于UV-Vis-SWIR漫反射光谱的土壤多属性同时快速测定

采用紫外-可见-短波近红外漫反射光谱(UV-Vis-SWIRDRS)结合化学计量学对土壤中有机质(SOM)、总氮(TN)、碱解氮(AN)、速效钾(AK)、缓效钾(SAK)、有效磷(AP)及pH共7种属性建立了快速同时低成本的定量分析方法。土壤样本共81个,其中50个分为校正集,另16个为验证集,剩余15个为测试集。对每种土壤属性,考察了多种光谱预处理,变量选择以及它们的组合方法处理土壤光谱后建立的PLSR模型预测效果,选择出了最佳的光谱数据处理方法及其对应的最佳PLSR预测模型,并以独立的测试集样本对最佳模型预测性能进行客观评价。对于有机质和总氮,测试集决定系数(R2t)分别为0.94和0.97,模型可用于准确定量分析;对碱解氮和pH,R^2t分别为0.76和0.66,模型定量预测结果良好;对于有效磷,速效钾及缓效钾,R^2t小于0.6,但模型的预测效果和以往报道中的预测效果相差不大。研究表明,利用UV-Vis-SWIR DRS对土壤多属性进行快速同时低成本定量分析是可行的,有望用于土壤信息检测。

Pt／CNTs电催化剂制备的UV-Vis、FTIR和XRD光谱分析

采用在乙二醇溶液中添加十二烷基硫酸钠(SDS)作为稳定剂的调变乙二醇还原法,制备了高分散的碳纳米管(CNTs)负载Pt电催化剂Pt/CNTs。利用紫外-可见(UV-Vis)、傅里叶变换红外(FTIR)和X射线衍射(XRD)光谱研究了催化剂的制备过程和结构,考察了Pt/CNTs制备过程中SDS的添加对其结构和甲醇电催化氧化活性的影响。结果表明,在乙二醇溶液中PtCl62-与SDS形成了配合物,PtCl62-能够被乙二醇完全还原;超声处理后的CNTs表面接上了含氧基团,有利于Pt粒子的吸附,催化剂上不残留有SDS;Pt/CNTs电催化剂具有典型的面心立方结构,添加SDS制备的Pt/CNTs-2电催化剂Pt高度分散,粒径更小,达4.5 nm。循环伏安(CV)测试结果表明,添加SDS制备的Pt/CNTs-2电催化剂比传统乙二醇还原法制备的Pt/CNTs-1具有更高的甲醇电催化氧化活性。

基于FTIR和UV-Vis光谱表征蒸汽介质高温热改性对橡胶木颜色的影响

以水蒸汽作为保护气,将橡胶木分别置于155℃处理2、6 h,185℃处理2、6 h,215℃处理2 h,测定了热改性后的橡胶木颜色,并通过紫外-可见光谱(UV-Vis)和傅里叶变换红外光谱(FTIR)对木材热改性前后的化学结构进行了表征。结果表明,高温热改性处理使橡胶木的颜色从浅黄白色变为橙色然后转向深棕褐色,随着处理程度加深,明度值L*持续降低。热改性程度较浅时色饱和度C*略有增加,木材颜色趋于鲜艳,而随着处理程度加深色饱和度C*大幅降低,颜色趋于黯淡。木材颜色变化的总色差ΔE*可反映热改性的程度,改性处理越剧烈,总色差ΔE*越大,处理温度比处理时间对木材颜色变化的影响更为显著。UV-Vis光谱显示,热改性材在350～550nm波段的吸收显著增强,说明有大量发色基团和助色基团生成。结合FTIR光谱,可以推测热改性过程木质素的相对含量升高,紫丁香基团上的甲氧基脱落,木素上苯环氧键的含量稳步降低,从侧面印证可能发生了生成醌的反应。同时,FTIR光谱中有迹象显示可能在155℃处理2 h时半纤维素的乙酰基就开始大量脱落。

基于仪器搭建的紫外-可见光谱探究型教学实验设计

设计了一款用于本科实验教学的低成本可重复组装拆解的紫外-可见光谱仪。要求学生利用光学元件搭建具有高分辨率的紫外-可见光谱仪,测试系列共轭分子的吸收光谱,并将实验结果与一维势阱方程和Gaussian软件计算结果进行相互验证。该实验有助于学生全面深入了解仪器原理及构造,探究各个部件的作用,深入体会现代仪器的原理。学生通过这一实操性强的实验,能够学习与验证相对抽象深奥的量子力学原理,锻炼动手能力、创新思维和知识融会贯通能力,学习兴趣大大提高。