基于紫外吸收光谱法的海水硝酸盐快速测量系统研究
侯耀斌
学位类型硕士
导师冯巍巍
2021-05-12
培养单位中国科学院烟台海岸带研究所
学位授予单位中国科学院烟台海岸带研究所
学位授予地点中国科学院烟台海岸带研究所
学位名称专业硕士
学位专业环境工程
关键词海水，硝酸盐，紫外吸收光谱，光学，原位监测仪
摘要硝酸盐是一种重要的营养盐，也是海水中无机氮的最主要的存在形式，它在海水中的浓度过高容易引发海水的富营养化及赤潮等环境灾害，因此被列为海水水质监测的重要指标之一。由于沿海经济的飞速发展，越来越多的营养盐被排放入海，导致沿海地区富营养化问题愈发严重，赤潮等灾害频发，对沿海经济的发展造成一定的阻碍，我国近几年的海洋环境监测中，无机氮超标是海水水质超标最主要的原因，因此加强海水中的硝酸盐浓度的监测对于海洋污染的治理及灾害的预防都是十分重要的。目前我国海洋硝酸盐浓度检测的传统方法为化学方法，操作复杂且存在二次污染的问题，基于光学方法研制的海水硝酸盐监测仪不需进行水样预处理，具有测量速度快、无污染以及可长时间连续测量等优势。针对以上背景，本文建立了能够对溴离子、有机物、浊度干扰进行校准的海水硝酸盐浓度测量算法，并完成了测量系统的研制。自主研制的系统与同类的国外仪器以及实验室化学方法进行了比对测试，系统具有较好的性能。本文主要研究内容及成果如下：（1）建立了基于神经网络（BPNN）模型的海水硝酸盐浓度测量算法，通过对海水中主要组分吸收光谱的分析，该算法实现了对海水中硝酸盐浓度测量干扰较大的溴离子、有机物影响的校准以及浊度的影响的扣除。在溴离子及有机物共同干扰的环境中，校准后的BPNN模型对于NO3--N浓度范围为0-900 μg/l的溶液的平均绝对误差(MAE)为11.18 μg/l，测得值与实际值之间的线性相关系数（R2）为0.998。在溴离子、有机物、浊度三种因素共同干扰的情况下，经过浊度干扰扣除及溴离子、有机物校准的BPNN模型对于NO3--N浓度范围为0-900 μg/l的溶液的测量值与实际值之间的R2=0.965。与传统的偏最小二乘（PLS）模型进行了对比，BPNN模型的精度更高。（2）完成了海水硝酸盐浓度快速测量系统的研制，该系统基于建立的硝酸盐浓度测量算法、全光谱监测仪以及开发的硝酸盐浓度测量上位机软件，能够对海水中的硝酸盐浓度进行快速测量。自主研制的系统在实验室内与同类的德国TriOS-OPUS监测仪进行了比对测试，在浊度、溴离子、有机物共同干扰的环境下，自主研制系统与OPUS监测仪测得值之间的R2为0.969。（3）参与山东省烟台生态环境监测中心2020年秋季航次，使用自主研制系统测量烟台近海实际海水的硝酸盐浓度，并与实验室化学方法及国外同类设备测得结果进行对比，自主研制系统测得值与实验室化学方法测得值之间R2为0.707，进一步证明了自主研制的海水硝酸盐浓度测量系统的性能，该系统能够胜任海水硝酸盐浓度快速测量的任务。
页数100
语种中文
文献类型学位论文
条目标识符http://ir.yic.ac.cnhttp://ir.yic.ac.cn/handle/133337/29338
专题中科院烟台海岸带研究所知识产出

通讯作者侯耀斌推荐引用方式
GB/T 7714侯耀斌. 基于紫外吸收光谱法的海水硝酸盐快速测量系统研究[D]. 中国科学院烟台海岸带研究所. 中国科学院烟台海岸带研究所,2021.


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