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。

紫外可见吸收光谱结合主成分-反向传播人工神经网络鉴别真假蜂蜜

研究紫外-可见吸收光谱技术结合化学计量学方法鉴别真假蜂蜜。根据蜂蜜中果糖和葡萄糖的典型质量比1.2:1.0,配制与真蜂蜜相近的掺假溶液,并以5%～20%的比例掺入真蜂蜜中。获取纯正蜂蜜和掺假蜂蜜的紫外-可见吸收光谱,选择最佳敏感波段250～400 nm的吸光度值进行主成分分析(PCA),优选主成分作为反向传播人工神经网络(BPANN)的输入向量。输出结果显示,校准集和预测集的准确鉴别率均为100%;对应的均方根误差分别为8.523×10-3和8.961×10-3。研究结果表明,基于PCA-BPANN的紫外-可见吸收光谱技术能够方便、快速、准确地鉴别真假蜂蜜,为食品质量的快速检测提供可靠参考。

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-可见光谱传感对甘草品种及产地的准确鉴别

甘草是具有补脾益气、清热解毒、祛痰止咳等功能的中药材,由于遗传和地理环境的影响,不同品种和产地的品质及价格差异很大,常有不法商家为了利益以次充好。针对与甘草品质密切相关的甘草酸和甘草苷的结构特性,通过6种能与其发生特异性光学反应的有机染料和金属离子构建了一种甘草品种和产地快速鉴别的光谱传感方法。收集了新疆、内蒙古、宁夏、北京、乌兹别克斯坦五个甘草主产地的175个样品,分别测定甘草提取液和加入不同的金属离子-有机染料的紫外-可见光谱数据,通过比较两者之间紫外-可见光谱的差异,筛选出6种能与甘草提取液发生特异性光学反应的金属离子和有机染料,用于紫外-可见光谱传感点的构建。通过构建的紫外-可见光谱传感方法对采集的所有样品进行检测分析,并结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和随机森林(RF)算法对甘草的品种和产地进行鉴别。结果显示,原始甘草品种和产地的谱峰在多处重叠,PLS-DA分类结果中的Q2仅为0.75,即纯光谱对甘草能进行初步鉴定但预测准确度不高。为了进一步提高其鉴别准确度,在甘草提取液中加入金属离子和有机染料产生谱峰变化,相比于甘草原始紫外-可见光谱,甘草品种和产地的谱峰都有较为明显的差异。采用矢量编码偏最小二乘判别分析(Dummy codes-PLSDA)和随机森林(RF)算法建立甘草品种和产地的鉴别模型,发现6种传感材料的融合光谱的准确率均达到100%,显著提高了金属离子-有机染料传感阵列对甘草的识别能力,RF模型准确率明显高于PLS-DA模型,其中单一传感点的RF和PLSDA模型的鉴别准确率分别大于98.65%和91.30%,远高于原始光谱的65.22%。通过金属离子-有机染料,构建了一种用于甘草品种和产地准确鉴别的紫外-可见光谱传感方法。为其他中药材的快速鉴别提供了一种新思路,有利于消费者的健康和利益的保障,促进中药资源的可持续发展。

紫外-可见吸收光谱结合高斯多峰拟合技术测定甲基红酸离解常数(英文)

在一定pH值范围内,甲基红(MR)水溶液紫外-可见吸收光谱特征是酸式甲基红(HMR)最大吸收峰((530±15)nm)与碱式甲基红(MR-)最大吸收峰((435±20)nm)叠合在一起.本文用高斯多峰拟合技术实现了HMR和MR-叠合峰的分峰拟合计算.拟合计算输出两个吸收峰的积分面积即峰强度A1和A2,A1和A2之比与MR-和HMR浓度之比.进而计算甲基红水溶液酸离解平衡常数pKa.用本方法测量298.15K时的pKa值为4.76.拟合优度高,拟合度R2、拟合优度χ2分别达到0.998和10-5以下.深入探讨了表面活性剂十二烷基硫酸钠(SDS)、十六烷基三甲基溴化铵(CTAB)聚集行为对甲基红pKa的影响.与传统分光光度测量方法相比,紫外-可见吸收光谱结合高斯多峰拟合技术结果更可靠,测量步骤和数据处理过程更简单,更具有普适性.

基于紫外-可见和近红外光谱技术的葡萄酒产地鉴别

该研究将紫外-可见光谱、近红外光谱技术与化学计量学方法相结合,建立一种快速、准确鉴别干红葡萄酒产地的方法。采集3个不同产地(怀涿盆地、宁夏贺兰山东麓和渤海湾)的108个赤霞珠干红葡萄酒样品的紫外-可见和近红外光谱信息。首先,对比采用标准正态变量变换(standard normal variable,SNV)、一阶导数(first derivative,FD)、二阶导数(second derivative,SD)及不同方法组合对两种光谱数据进行预处理,分别建立随机森林(random forest,RF)、K-最邻近法(K-nearest neighbor,KNN)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)判别模型,通过比较建模结果得到最优的预处理-建模方法组合;然后,基于最优判别模型,采用竞争性自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)算法和无信息变量消除(uninformative variable elimination,UVE)法对光谱数据进行特征波段提取并建立判别模型。结果表明,基于紫外-可见光谱建立的SNV+FD-UVE-LSSVM模型的校正集和验证集的识别率分别达到97.53%和96.30%,基于近红外光谱建立的FD-CARS-KNN模型的校正集和验证集的识别率分别达到98.76%和96.30%。该结果证实将紫外-可见光谱、近红外光谱技术与机器学习相结合,有望成为一种简单、快速和低成本的工具,用于鉴别中国干红葡萄酒的地理来源。

番茄红素与β-环糊精包结物的紫外-可见吸收光谱研究

采用溶液法和研磨法分别制备了番茄红素与环糊精的水溶性包结物 ,紫外 可见吸收光谱研究表明 ,包结物水溶液的光谱特征不同于 β 环糊精水溶液及番茄红素在四氢呋喃 水混和溶剂中的光谱特征。产物的水溶性以及光谱特征的变化证实了包结物的形成。包结物水溶液的特征吸收谱带 (λmax)出现大的变化 ,可能是面 面聚集的番茄红素分子被环糊精包结后 。

烟草过氧化物酶Ⅰ-的紫外可见吸收光谱研究

通过对烟草过氧化物酶Ⅰ (TOPⅠ )的紫外 可见光谱进行分析 ,证实了TOPⅠ为一含血红素的酸性蛋白酶。发现pH变小 ,TOPⅠ的在紫外 可见区的Soret带特征吸收峰出现蓝移 ;当pH变大时 ,则产生红移。变性剂脲对TOPⅠ的紫外 可见光谱的影响结果表明 ,当加入变性剂后 ,变性的TOPⅠ可能发生了去折叠的结构变化 ,使肽链充分伸展。向脱铁烟草过氧化物酶TOPⅠ加入相同量的Fe(Ⅲ ) ,Fe(Ⅱ ) ,Cu(Ⅱ ) ,Zn(Ⅱ ) ,Co(Ⅱ ) ,Ni(Ⅱ ) ,Sn(Ⅱ )金属离子后 ,发现除Fe(Ⅲ )基本不变外 ,溶液的UV Vis谱图发生变化 ,Soret带的最大特征吸收峰均发生不同程度的蓝移 ,且峰强减弱 ,α带和 β带特征吸收峰位置基本不变 ,但二者的相对峰强均略有减弱。

四取代酞菁金属配合物的紫外-可见吸收光谱和荧光发射光谱研究

报道了16种含哌嗪或含哌啶四取代酞菁金属配合物{R4PcM,R=2-[4-(2-磺基乙基)哌嗪-1-基]乙氧基(SPEO—)、2-(哌啶-1-基)乙氧基(PEO—);取代位置分别在α位和β位;M=Zn(Ⅱ),Ni(Ⅱ),Co(Ⅱ),Cu(Ⅱ)}的UV-Vis吸收光谱和荧光发射光谱的测定,探讨了中心金属离子、取代基种类及其取代位置、溶剂等因素对酞菁金属配合物UV-Vis吸收光谱和荧光发射光谱性质的影响。结果表明:R4PcM的Q带λmax落在681～718nm范围内,与相同中心金属离子的无取代酞菁金属配合物(669～671nm)比较都发生了不同程度的红移,荧光发射光谱与UV-Vis吸收光谱呈镜像关系,特别的是两种β位取代中心金属离子为Zn(Ⅱ)的酞菁金属配合物[β-(SPEO)4PcZn,β-(PEO)4PcZn]具有极高的摩尔消光系数、较大的荧光量子产率和较长的荧光寿命,有望开发成新型的光动力诊疗用光敏剂。

基于血清紫外-可见吸收光谱的胆固醇含量研究

将血清紫外-可见吸收光谱与神经网络理论结合用于血液中胆固醇含量的分析。研究表明,在350～600nm波段范围内,吸收光谱具有以下几个特征:(1)不论胆固醇含量如何,在416nm处均有一个较强的吸收峰;(2)在波段450～500nm之间有一肩峰,其中心波长位于460nm处;(3)在578nm处还有一个较弱的峰;(4)不同胆固醇含量的吸收光谱的形状是明显不同的。血清吸收光谱是胆固醇等多种组分光谱叠加的结果,416nm处的吸光度与胆固醇含量之间无明显相关性,呈现出一种随机的关系,因此不能由416nm处的吸光度来确定胆固醇的含量是否异常。基于波段455～475nm范围内血清的吸光度与胆固醇含量有明显的相关性,文章构建了血清吸收光谱与胆固醇含量之间关系的神经网络模型。

紫外-可见吸收光谱和荧光光谱研究壳核型CdTe/CdS量子点与盐酸巴马汀的相互作用及其分析应用

合成了巯基乙酸(TGA)修饰的壳核型CdTe/CdS量子点(TGA-CdTe/CdS QDs),利用紫外-可见光谱和荧光光谱研究了TGA-CdTe/CdS QDs与盐酸巴马汀(PC)的相互作用机理.结果表明,在pH=7.4的Tris-HCl缓冲液中,QDs与PC相互作用后使QDs的荧光呈线性猝灭,并有良好的线性关系(r=0.997),线性范围为25～1×104ng/mL,检出限(3σ)为7.7 ng/mL.建立了一种快速简便、可定量测定PC的新方法.

紫外-可见吸收光谱法现场监测聚苯胺的电化学降解

采用紫外可见吸收光谱法现场监测了苯胺电化学聚合时的动力学降解过程,简单、直观地显示了阳极电位、酸度和苯胺浓度对降解过程的影响,结果表明,阳极电位越正、酸度越强、苯胺浓度越大,聚苯胺的降解速度越快。该方法得到的结果与聚苯胺膜在空白溶液中采用循环伏安法研究其降解动力学时得到的结果类似。

淡海水养殖珍珠的紫外-可见吸收光谱特性研究

用紫外-可见吸收光谱法对淡、海水养殖的珍珠表面的珍珠层进行了吸收谱图的对比研究。结果表明:海水养殖的黑色和金色珍珠与淡水养殖的白色、紫色和粉色珍珠,均在其吸收光谱图中波长280nm处出现特征吸收峰,且在淡水及海水贝壳的内表面珍珠层的吸收光谱图的相同波长处也都能见到此吸收峰。鉴于上述珍珠表面及贝壳的内表面均存在生物成因文石板片和有机质周期性排列的珍珠层结构,初步推测上述特征吸收峰与此结构有关,且认为该吸收峰可作为珍珠染色处理较重要的定性指标之一。

紫外-可见吸收光谱法研究阴离子对刚果红/β-葡聚糖络合物的影响

利用紫外-可见吸收光谱法探究了阴离子的浓度及种类对刚果红在溶液中形成聚集体的影响,在此基础之上,进一步研究了阴离子浓度和种类对刚果红与燕麦β-葡聚糖所形成络合物的影响规律。结果表明:随着阴离子浓度的增大,刚果红溶液的峰值吸光度呈逐渐下降趋势,且最大吸收波长发生蓝移。刚果红最大吸收波长、峰值吸光度和499nm处吸光度与阴离子浓度的对数值之间具有明显的线性相关性。阴离子对刚果红聚集的影响符合Hofmeister序列的顺序,说明疏水相互作用是刚果红分子聚集成胶束的重要驱动力。对于刚果红/β-葡聚糖络合物体系来说,当阴离子浓度超过第一临界浓度时,刚果红胶束开始形成并结合在β-葡聚糖上形成络合物,差谱图在556nm处产生了络合物的吸收峰;当阴离子浓度超过第二临界浓度时,刚果红/β-葡聚糖络合物进一步通过刚果红胶束之间的聚集形成超分子结构,导致差谱图吸收峰红移至583nm处,并因为更大尺寸超分子结构的形成而在光谱图长波方向出现明显的米氏散射效应。阴离子对上述超分子结构的影响也符合Hofmeister序列的顺序,说明刚果红/β-葡聚糖络合物主要通过刚果红胶束之间的疏水相互作用聚集成超分子结构。本研究提示,离子对刚果红分子本身在溶液中的聚集状态及其与生物大分子的相互作用具有重要的影响。

用紫外-可见吸收光谱研究微过氧化物酶-8与La^(3+)相互作用机理

首次用紫外-可见(UV-Vis)吸收光谱技术研究了微过氧化物酶-8(MP-8)与La3+的相互作用的机理。发现La3+优先与MP-8分子中血红素卟啉环上的两个丙酸基团的羧基氧发生键合作用,使血红素卟啉环的非平面性增加,π-π跃迁所需要的能量减少,但几率降低。La3+与MP-8肽链上的羰基氧发生弱相互作用,因此对卟啉环的结构基本上没有影响。

氨基酸-铜配位化合物的紫外检测高效液相色谱研究 Ⅰ.氨基酸-铜配合物的紫外吸收光谱

研究醋酸盐,烷基磺酸盐等缓冲剂、离子对试剂的性质、浓度及pH值对氨基酸-铜配合物的形成和紫外吸收光谱的影响。醋酸缓冲液中,氨基酸-铜配离子及其己基磺酸配离子对的形成,使无或弱紫外吸收氨基酸在230～254nm区显示摩尔吸收值10~3以上强紫外吸收。

杠板归的形态组织和紫外吸收光谱鉴别

对杠板归Polygonum perfoliatum L.的药材性状、组织和粉末显微特征及紫外吸收光谱进行了鉴别研究。

电化学和紫外-可见吸收光谱法研究pH和金纳米粒子对细胞色素c的影响

制备了粒径均匀、平均粒子尺度为(4.7±0.6)nm,表面修饰3-巯基丙酸(MPA)的金纳米粒子(AuNPs).利用电化学和紫外-可见(UV-Vis)吸收光谱研究了pH和AuNPs对细胞色素c(Cytc)结构的影响.UV-Vis吸收光谱结果表明,pH为7.5-3.0时,Cytc和Cytc-AuNPs复合物的结构没有发生明显变化.当pH=2.0时,Cytc和Cytc-AuNPs复合物的Soret谱峰位置均发生明显移动,说明pH诱导其构象发生变化.循环伏安(CV)结果表明,表面修饰了MPA的AuNPs能促进Cytc和电极之间的电子传输,与修饰了柠檬酸根的AuNPs相比,其生物兼容性更好.pH的变化会引起CV中Cytc峰电流的改变和峰电位的移动.随着pH值的降低,Cytc电活性的量逐渐减小,并且pH诱导Cytc发生不可逆变性.AuNPs的引入使自由态的Cytc耐酸性增强,而使得吸附态的Cytc耐酸能力减弱.

工业污水消毒脱色的紫外-可见吸收光谱分析

研究紫外-可见吸收光谱用于工业污水色度表征的替代方法,并用以比较消毒剂对污水的脱色效果。结果表明,对于色度组成变化较大的工业污水,应使用可见吸收光谱(350～600nm)而非紫外吸收光谱表征色度。可见吸收光谱的特征值与污水的真色值相关性良好。三种消毒剂中臭氧和二氧化氯的脱色性能好于氯,但二氧化氯自身色度对脱色有负面影响。可见吸收光谱特征值能有效反映消毒处理后污水色度的变化。