【CN109975262A】一种基于三维荧光区域积分法优化全光谱监测COD方法【专利】
三维荧光区域积分
三维荧光区域积分1. 任务概述三维荧光区域积分是一种用于测量和分析物体表面上的荧光强度分布的方法。
通过对物体进行荧光染色，并使用相应的成像设备进行拍摄，可以得到荧光图像。
然后，通过对图像进行处理和分析，可以计算出不同区域的荧光强度，并进一步进行积分和统计。
本文将详细介绍三维荧光区域积分的原理、方法以及在生命科学研究中的应用。
2. 原理与方法2.1 荧光染色与成像在进行三维荧光区域积分之前，首先需要对待测物体进行荧光染色。
常用的染色方法包括使用荧光标记的抗体或染料。
这些标记物会与待测物体特定的结构或成分发生特异性反应，从而使其产生特定颜色或发射特定波长的荧光。
完成染色后，使用合适的成像设备对待测物体进行拍摄。
常见的设备包括共聚焦显微镜、多通道荧光显微镜等。
这些设备可以通过激发荧光标记物并收集荧光信号，生成二维或三维的荧光图像。
2.2 图像处理与分析得到荧光图像后，需要进行图像处理和分析，以提取出感兴趣的区域，并计算其荧光强度。
首先，对图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等操作。
接下来，使用合适的图像分割算法将感兴趣的区域从背景中分离出来。
常用的分割方法包括阈值分割、边缘检测等。
得到感兴趣区域后，可以通过计算每个像素点的荧光强度来得到整个区域的荧光强度。
常见的计算方法包括求和法、平均法等。
此外，还可以进一步对不同区域进行划分，并计算每个子区域的荧光强度。
2.3 荧光区域积分在完成荧光强度计算后，可以进行三维荧光区域积分。
该过程主要包括以下几个步骤：1.将三维图像转换为体素（Voxel）表示：将三维图像分割为若干立方体单元，每个单元称为一个体素。
每个体素可以表示一个小区域的荧光强度。
2.对每个体素进行荧光强度积分：计算每个体素内所有像素点的荧光强度之和，得到该体素的积分值。
3.对所有体素的积分值进行统计与分析：可以计算不同区域的平均荧光强度、最大/最小荧光强度等指标，以及不同区域之间的相关性等。
3. 应用领域三维荧光区域积分在生命科学研究中具有广泛的应用。
三维荧光区域积分评估城市污水中溶解性有机物去除
三维荧光区域积分评估城市污水中溶解性有机物去除三维荧光区域积分评估城市污水中溶解性有机物去除摘要：城市污水中的溶解性有机物对水质和环境产生负面影响，并且影响着水处理厂的废水处理效果。
为了评估溶解性有机物的去除效果，本研究利用三维荧光区域积分技术对城市污水样品进行分析，从而为城市污水处理的优化提供参考。
关键词：溶解性有机物；三维荧光区域积分；城市污水；去除引言随着城市化进程的加速，城市污水处理成为保障水环境质量的重要环节。
溶解性有机物是污水中的主要污染物之一，其来源包括生活污水和工业废水等。
溶解性有机物的高浓度会引起水体富营养化，导致水体富氧化，破坏生态平衡和水体健康。
方法本研究选择某市污水处理厂的入水和出水样品进行采集，并利用三维荧光区域积分技术对两个样品进行分析。
三维荧光区域积分是一种基于原位激发荧光光谱和扫描荧光光谱的方法，可以对污水样品中的有机物进行定性和定量分析。
结果通过对两个样品的三维荧光区域积分图谱进行比较，可以观察到出水样品中的溶解性有机物指纹图谱明显改变。
入水样品中的峰值和强度较高，而出水样品中峰值和强度较低，表明溶解性有机物得到了部分去除。
此外，通过计算出水和入水样品中荧光峰的差异度指标，可以客观评估溶解性有机物的去除效果。
该指标的数值越大，说明去除效果越好。
讨论本研究利用三维荧光区域积分技术对城市污水中溶解性有机物进行了评估。
结果显示，污水处理后的溶解性有机物明显减少，表明污水处理厂具备一定的有机物去除能力。
然而，出水样品中仍然存在一定浓度的溶解性有机物，需要进一步的优化处理工艺，以确保水质达到标准要求。
结论本研究通过三维荧光区域积分技术对城市污水中溶解性有机物的去除进行了评估。
结果显示，污水处理厂具备一定的有机物去除能力，但仍需进一步优化处理工艺。
通过继续研究和改进，可以提高城市污水处理的效果，达到更好的水质要求，保护水环境的健康和可持续发展通过三维荧光区域积分技术对城市污水中溶解性有机物的评估，本研究发现污水处理厂具备一定的有机物去除能力。
一种利用三维荧光图谱监测反应器运行状态的方法[发明专利]
![一种利用三维荧光图谱监测反应器运行状态的方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/6aa9e2e776c66137ef061947.png)
专利名称：一种利用三维荧光图谱监测反应器运行状态的方法专利类型：发明专利
发明人：金仁村,程雅菲,张正哲,李桂凤,张茜,薛苑,郑夏萍,蔡爽
申请号：CN201910430231.9
申请日：20190522
公开号：CN110255707A
公开日：
20190920
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种利用三维荧光图谱监测反应器运行状态的方法，包括步骤：(1)在反应器内接种厌氧氨氧化污泥，置于30～36℃恒温室中，泵入进水，进水中NH‑N和NO‑N浓度分别为280mg·L，有机物负荷为COD浓度/NO‑N浓度＝0.2～0.35，初始水力停留时间为3.5～4.5h，运行30～40天，监测出水溶解性产物的变化；(2)分阶段调整进水总氮负荷和有机物负荷，诱导并监测反应器出水溶解性产物变化；(3)测定步骤(1)、(2)的出水水样的三维荧光图谱，采用平行因子分析不同工况下的出水溶解性产物中的类蛋白组分、氨基酸组分和类腐殖酸组分的变化情况，进而监测反应器的运行状态。
申请人：杭州师范大学
地址：311121 浙江省杭州市余杭区仓前街道海曙路58号
国籍：CN
代理机构：杭州天勤知识产权代理有限公司
代理人：胡红娟
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三维荧光区域积分
三维荧光区域积分【实用版】目录一、引言1.简述三维荧光区域积分的概念2.介绍三维荧光区域积分的重要性3.说明本文的目的和结构二、三维荧光区域积分的原理1.三维荧光区域积分的定义2.三维荧光区域积分的基本原理3.三维荧光区域积分的方法三、三维荧光区域积分的应用1.在生物医学领域的应用2.在环境监测领域的应用3.在化学分析领域的应用四、三维荧光区域积分的优缺点1.三维荧光区域积分的优点2.三维荧光区域积分的缺点五、发展趋势和展望1.三维荧光区域积分的发展趋势2.三维荧光区域积分的未来展望正文一、引言三维荧光区域积分是一种新型的荧光检测技术，它是在传统的荧光检测技术基础上发展起来的。
三维荧光区域积分技术在生物医学、环境监测、化学分析等领域有着广泛的应用，为这些领域提供了重要的技术支持。
本文将从原理、应用、优缺点以及发展趋势等方面对三维荧光区域积分技术进行详细的介绍和分析。
二、三维荧光区域积分的原理三维荧光区域积分技术是一种基于荧光信号的空间分布和强度进行分析的方法。
该方法通过检测荧光信号在空间中的分布和强度，可以对样品中的荧光物质进行定性和定量分析。
三维荧光区域积分的基本原理是利用荧光探针与样品中的荧光物质结合，通过特定的荧光探针激发光源，使荧光物质发出荧光信号。
然后，通过检测荧光信号在空间中的分布和强度，可以得到样品中荧光物质的信息。
三维荧光区域积分的方法主要有两种：一种是基于图像处理的方法，另一种是基于计算的方法。
基于图像处理的方法主要是通过拍摄荧光图像，然后对图像进行处理和分析，得到荧光信号的空间分布和强度。
基于计算的方法主要是通过建立数学模型，然后通过模型计算得到荧光信号的空间分布和强度。
三、三维荧光区域积分的应用三维荧光区域积分技术在生物医学、环境监测、化学分析等领域有着广泛的应用。
在生物医学领域，三维荧光区域积分技术可以用于疾病的诊断和治疗。
例如，可以通过三维荧光区域积分技术检测血液中的肿瘤标志物，从而对肿瘤进行早期诊断和疗效监测。
三维荧光光谱法表征污水中溶解性有机污染物
三维荧光光谱法表征污水中溶解性有机污染物污水处理一直以来都是一个具有挑战性的问题，特殊是溶解性有机污染物，其对环境和人类健康都带来了严峻影响。
因此，快速、准确地鉴定和测定污水中的溶解性有机污染物成为了重要的探究领域。
一种被广泛应用于这方面探究的技术是三维荧光光谱法（3D-FS）。
三维荧光光谱法是一种非侵入性、高灵敏度的光谱技术，能够以较低浓度下检测污水中的有机污染物。
利用不同波长下样品的荧光响应特性，可以得到样品的荧光强度和峰位信息，从而对样品进行定性和定量分析。
在三维荧光光谱法中，常用的激发光源有紫外光、可见光和X射线等。
当样品处于激发光的作用下，分子内部的电子跃迁引起了荧光现象，不同的荧光信号可以用于鉴别不同的有机污染物。
由于每种溶解性有机污染物的结构都不同，其在光子等激发下产生的荧光信号也不相同，通过测量和分析这些不同的荧光信号，可以定性和定量地鉴定污水中的溶解性有机污染物。
三维荧光光谱法具有浩繁优点。
起首，它是一种非接触性的检测方法，可以在不破坏样品的状况下进行分析。
其次，它具有高灵敏度和高选择性，能够检测到极低浓度的有机污染物。
此外，该方法还具有快速分析速度、操作简便、样品损失小的优点。
因此，三维荧光光谱法已经成为探究和监测污水中溶解性有机污染物的重要工具。
在实际应用中，三维荧光光谱法屡屡与化学分析方法结合使用，以提高分析结果的准确性和可靠性。
通过与现有的污水处理技术相结合，三维荧光光谱法可以援助改善和优化现有的处理方法，提高处理效果，缩减有机污染物的排放。
尽管三维荧光光谱法在污水处理中有浩繁优点，但也存在一些挑战和限制。
起首，不同污水中的溶解性有机污染物种类繁多，光谱特性复杂，因此需要基于大量的样本数据建立相应的荧光光谱库和分析模型。
其次，样品的测量条件和环境因素可能会对荧光光谱产生影响，需要对其进行校正和修正。
此外，三维荧光光谱法还需要进一步改进和完善，以提高其在污水处理中的应用效果。
一种自适应的三维荧光光谱去散射方法
一种自适应的三维荧光光谱去散射方法1.引言1.1 概述概述:在近年来，荧光光谱分析已经成为一种重要的分析技术，在生物医学领域、环境监测以及材料科学等众多领域得到广泛应用。
然而，在荧光光谱分析过程中，由于样品中存在着散射现象，导致信号淬灭、谱峰偏移和背景增加等问题，严重影响了分析结果的准确性和灵敏度。
因此，如何有效地去除散射所带来的干扰，提高荧光光谱分析的精确度成为研究的重点之一。
本文针对传统的荧光光谱分析方法中存在的散射干扰问题，提出了一种自适应的三维荧光光谱去散射方法。
该方法通过采集样品的三维荧光光谱数据，并结合散射特征的自动识别与分离算法，实现对散射噪声的有效消除。
相比于传统的二维荧光光谱分析方法，本方法在保留荧光信号特征的同时，能够准确分离并去除散射信号的影响，从而提高了分析结果的准确性和可靠性。
本文的研究目的主要有以下几点：首先，通过对已有荧光光谱分析方法的综述，找出其存在的问题及局限性；其次，结合散射特征的自动识别与分离算法，提出一种新的自适应的三维荧光光谱去散射方法；最后，通过对实验数据的分析与对比，验证该方法在散射去除方面的有效性和准确性。
本文的结构主要分为三个部分。
首先，在引言部分，将简要介绍荧光光谱分析的背景和意义，并明确本文的研究目的和方法。
其次，在正文部分，将详细介绍本文提出的自适应的三维荧光光谱去散射方法的原理及实验设计。
最后，在结论部分，将对实验结果进行分析，并总结研究的意义和潜在的应用价值。
通过本文的研究，我们期望能够为荧光光谱分析方法的改进提供一种新的思路和方法，并为相关领域的研究者提供参考和借鉴。
我们相信，通过对散射干扰的有效去除，荧光光谱分析的准确性和可靠性将会得到显著提升，为各个领域的研究和应用带来更大的推动力。
1.2文章结构1.2 文章结构本篇长文将按照以下结构展开讨论：引言部分将首先对本文的主题进行概述，介绍三维荧光光谱去散射方法的背景和意义。
随后，给出文章的目的，即为了解决当前存在的问题和改进已有方法。
三维荧光区域积分评估城市污水中溶解性有机物去除
三维荧光区域积分评估城市污水中溶解性有机物去除三维荧光区域积分评估城市污水中溶解性有机物去除一、引言城市污水中溶解性有机物的去除是公共卫生和环境保护的重要任务。
溶解性有机物包括各种有机气体、有机溶剂和有机酸等，它们的存在不仅影响水体的水质，还可能对人体健康造成威胁。
因此，开展针对溶解性有机物的去除研究具有重要意义。
二、溶解性有机物的特征与去除方法溶解性有机物具有复杂的化学特性和多样的来源，常常包含许多具有不同极性的化合物。
根据其化学特性，溶解性有机物可以分为脂肪烃、芳香烃、有机酸和醇等类别。
传统的污水处理方法如物理、化学处理等能够去除部分溶解性有机物，但效果不尽如人意。
因此，研究新的去除方法势在必行。
三、三维荧光区域积分技术的原理三维荧光区域积分技术是一种基于光学原理的新型分析方法。
它通过激发样品中的有机物分子，利用荧光发射光谱得到有机物的特征信息。
在三维光谱图中，每一个荧光峰代表了不同类型的有机物。
通过对荧光峰的强度和位置进行分析，可以定量研究样品中的溶解性有机物。
四、三维荧光区域积分技术在城市污水处理中的应用通过三维荧光区域积分技术的应用，研究人员可以对城市污水中的溶解性有机物进行全面的评估。
首先，收集不同地区、不同时期的污水样品，并进行三维荧光区划。
其次，通过比对不同样品的荧光峰位置和强度，可以了解污水在不同地区和不同时期的有机物组成差异。
最后，根据荧光峰的强度变化，可以评估各种处理方法对溶解性有机物的去除效果。
五、三维荧光区域积分技术的优势与局限性与传统的分析方法相比，三维荧光区域积分技术具有许多优势。
首先，它能够同时测量多种有机物，提高分析效率。
其次，无需复杂的预处理步骤，可以直接对样品进行分析。
此外，该技术还具有灵敏度高、数据可重复性好的特点。
然而，该技术仍存在一些局限性，如对样品的净化要求较高，不能直接适用于高浓度有机物的分析等问题。
六、未来研究方向在未来，三维荧光区域积分技术有望在城市污水处理中得到更广泛的应用。
三维荧光光谱法表征污水中溶解性有机污染物
三维荧光光谱法表征污水中溶解性有机污染物三维荧光光谱法表征污水中溶解性有机污染物摘要：溶解性有机污染物是导致水体污染的主要因素之一，对水质的监测和治理具有重要意义。
传统的污水分析方法需要耗费大量时间和资源，并且无法准确识别和定量分析复杂的有机物。
本文介绍了一种新兴的分析技术——三维荧光光谱法，该方法通过测量污水中溶解性有机物的荧光信号，能够实现快速、高效和准确地表征和定量分析污水中的有机污染物。
1. 引言溶解性有机污染物是指能够在水中溶解的有机化合物，可以主要分为有机物类（如腐殖质、悬浮物和蛋白质等）和无机物类（如一氧化碳和硫化碳等）。
这些有机污染物会随着工业和农业活动的增加而不断释放到水体中，对水环境和生物生态系统造成严重威胁。
因此，对溶解性有机污染物的准确识别和定量分析具有重要意义。
2. 三维荧光光谱法的原理三维荧光光谱法是一种基于分子荧光的分析技术，利用溶解性有机污染物在紫外-可见光范围内的荧光发射特性，通过测量其相对荧光强度和波长进行分析。
这种光谱波形可以提供有关分子结构和组成的信息，从而实现对污水中溶解性有机污染物的表征和定量分析。
3. 实验方法为了验证三维荧光光谱法在污水中溶解性有机污染物的应用潜力，我们收集了多个污水样品，并使用荧光光谱仪进行测试。
首先，我们将样品进行预处理，去除颗粒物和杂质。
然后，将经过处理的样品分别置于合适的荧光比色皿中，并在恒定条件下，使用荧光光谱仪测量样品的荧光强度和波长。
4. 结果与讨论通过对多个污水样品的三维荧光光谱分析，我们发现溶解性有机污染物的荧光信号呈现出多样性和复杂性。
不同污水样品的荧光峰位和强度存在差异，反映了不同有机物的组合特征。
通过对荧光峰的分析，我们能够初步识别和定量分析污水中的有机污染物。
5. 优势和应用前景与传统的污水分析方法相比，三维荧光光谱法具有以下优势：快速、高效、灵敏、无需昂贵的仪器设备和试剂。
此外，该方法还易于操作，不需要复杂的样品处理步骤。
三维荧光区域积分法
三维荧光区域积分法
三维荧光区域积分法是一种用于计算三维体积内荧光信号的方法。
该方法可以分为以下几个步骤：
1. 数据准备：首先需要获得三维荧光图像数据，可以使用激光共聚焦显微镜或其他荧光显微镜采集得到。
需要注意的是，图像数据应包含三个通道的信息，通常是荧光染料发出的不同波长的光。
2. 图像处理：对采集得到的图像数据进行预处理，包括去除噪声、增强信号等操作。
可以使用图像处理软件或编程语言进行处理。
3. 区域定义：根据需要分析的目标，定义感兴趣的区域。
可以手动绘制区域或使用自动阈值处理等方法。
4. 区域分析：对定义的区域进行荧光信号的分析。
根据荧光信号强度的不同，可以计算区域的平均信号强度、最大值、最小值等。
5. 积分计算：将区域中的荧光信号强度按照其位置在三维空间内的不同进行加权求和，即进行区域的三维区域积分计算。
计算可以使用数学工具或编程语言实现。
6. 结果分析：根据计算得到的三维区域积分值，进行统计分析或与其他数据进行比较，以获得实验所需的信息。
需要注意的是，三维荧光区域积分法的应用范围可以很广，可以用于细胞内分子浓度的定量分析、生物组织的空间分布等研究。
具体的使用方法和计算公式可以根据实际情况进行调整和优化。
三维荧光区域积分
三维荧光区域积分3D荧光区域积分荧光区域积分是指对三维空间中的某个区域内的荧光信号进行定量分析的方法。
近年来，随着荧光显微技术的不断发展，荧光区域积分在细胞生物学、医学影像学以及材料科学等领域得到了广泛应用。
荧光区域积分的原理基于荧光显微镜的成像技术和图像处理算法。
通过显微镜观察样品的荧光信号，结合图像处理软件进行图像分析和数据提取，可以对荧光信号在空间上的分布、强度以及形态等进行全面而准确的描述。
在细胞生物学研究中，荧光区域积分常用于分析细胞内不同结构和蛋白质的相互作用。
例如，研究细胞核内染色质的空间分布特征，可以利用荧光标记的染色质特异性抗体来获取核内荧光信号，然后通过荧光区域积分技术可以计算出染色质的体积分布和空间位置信息。
这对于研究染色质的组织结构和功能有着重要的意义。
在医学影像学领域，荧光区域积分可以应用于肿瘤显像和药物输送系统的评估。
例如，通过标记肿瘤组织特异性的荧光探针，可以利用荧光显微镜观察肿瘤内的分布情况，并通过荧光区域积分获得肿瘤的体积和荧光强度等信息。
这对于肿瘤的分型、分级和治疗效果的评估都有着重要的帮助。
在材料科学领域，荧光区域积分可以用于纳米材料的表征和性能分析。
例如，研究纳米颗粒的尺寸、形状和分布可以通过荧光标记的方法来实现。
然后，通过荧光区域积分技术可以获取纳米颗粒的空间分布和粒径分布等参数。
这对于研究纳米材料的制备和性能优化至关重要。
除了上述的应用领域，荧光区域积分还可以在其他科学研究中起到重要的作用。
例如，环境科学中研究植物叶片的荧光特性，食品科学中研究食品成分的分布和浓度，甚至在艺术领域中用于对绘画作品的分析等等。
荧光区域积分的广泛应用使得研究者能够更加全面地了解物体内部的结构和性质，为科学研究提供了一种有效而强大的工具。
综上所述，荧光区域积分是一种在三维空间中对荧光信号进行定量分析的方法。
它在多个学科领域中得到了广泛应用，并且在研究物体的结构与性质之间的关系上发挥着重要的作用。
三维荧光区域积分
三维荧光区域积分
三维荧光区域积分是指将一个三维空间中的荧光区域的各个点的荧光强度值进行累加得到的结果。
这个积分可以用来描述荧光区域的总体荧光强度，并可用于量化分析、比较不同区域的荧光强度等应用。
三维荧光区域积分的计算方法可以简单地通过将荧光区域离散化为一系列的点，并将这些点的荧光强度值进行求和。
具体的计算方法可能会因应用领域和实际需求而有所不同。
三维荧光区域积分在生物医学、环境监测、化学分析等领域都有应用，例如在生物医学领域中，可以使用三维荧光区域积分来研究细胞或组织的荧光特性，从而对疾病进行诊断或监测。
此外，三维荧光区域积分还可以用于药物筛选、生物分子检测等领域。
例如，可以通过对细胞或组织的荧光特性进行测量和分析，来评估药物对细胞或组织的影响，从而筛选出有效的药物。
总之，三维荧光区域积分是一种重要的荧光分析方法，可以用于多个领域的研究和应用。
分散式农村污水基于三维荧光光谱和紫外-可见全波段吸收光谱的“聚类-回归”COD预测模型
分散式农村污水基于三维荧光光谱和紫外-可见全波段吸收光谱的“聚类-回归”COD预测模型周铭睿;曲江北;李彭;何义亮【期刊名称】《光谱学与光谱分析》【年(卷),期】2022(42)7【摘要】基于三维荧光光谱与有机物特征荧光峰之间的关系,提出利用三维荧光光谱进行聚类,再针对不同类的水样利用紫外-可见全波段吸收光谱数据建立COD预测模型的技术路线。
比较分析了平行因子分析(PARAFAC)算法和荧光体积积分(FRI)算法两种不同的光谱分析方法,再使用模糊c-均值(FCM)算法进行聚类,并完成了不同类水样的COD预测模型的建立。
研究的水样采集于江苏省常熟市周边的农村区域,样品均来自不同的分散式农村生活污水处理装置出水,共100个实验水样;将测得的水样三维荧光光谱数据经过去散射预处理后利用PARAFAC算法和FRI算法分别提取荧光特征数据;之后,利用FCM聚类算法进行相似性聚类;最后,利用偏最小二乘(PLS)算法建立水样的紫外-可见全波段吸收光谱和COD之间的回归和预测模型,并使用决定系数和均方根误差对模型的预测精度进行评价。
研究结果表明:未分类、使用FRI、使用PARAFAC算法提取荧光特征信息后再预测的模型的平均决定系数R^(2)分别为0.632,0.819和0.906;平均均方根误差RMSE分别为27.857,23.621和13.071。
聚类后的回归和预测精度均得到显著提升,且使用PARAFAC算法提取荧光特征信息后再建模具有最高的预测精度,相比于未分类预测模型的R;提高了0.274。
本研究提出的基于三维荧光光谱联合紫外可见全波段吸收光谱,采用“PARAFAC-FCM-PLS”组合算法构建的COD预测模型,可以有效的提高COD的预测精度,为高精度的水质在线监测提供了一种新的思路。
【总页数】7页(P2113-2119)【作者】周铭睿;曲江北;李彭;何义亮【作者单位】上海交通大学中英国际低碳学院;上海交通大学环境科学与工程学院【正文语种】中文【中图分类】O657.3【相关文献】1.基于紫外-可见光谱法的水质COD检测预测模型应用2.基于紫外—可见光吸收光谱和三维荧光光谱的腐殖酸光降解组分特征分析3.紫外-可见连续光谱法对农村生活污水处理出水COD的在线监测方法4.基于紫外-可见光谱与深度学习CNN 算法的水质COD预测模型研究5.基于PSO-PLS混合算法的水体COD紫外吸收光谱检测研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
三维荧光光谱技术在水环境修复和废水处理中的应用
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910300247.8
(22)申请日 2019.04.15
(71)申请人 上海交通大学
地址 200240 上海市闵行区东川路800号
(72)发明人 李彭 曲江北 何义亮 张波
(74)专利代理机构 上海旭诚知识产权代理有限
公司 31220
代理人 郑立
(51)Int.Cl.
G01N 21/64(2006.01)
G01N 21/31(2006.01)
(54)发明名称
一种基于三维荧光区域积分法优化全光谱
监测COD方法
(57)摘要
本发明公开了一种基于三维荧光区域积分
法优化全光谱监测COD方法，涉及水质检测技术
领域，其步骤包括，步骤1：基于三维荧光区域积
分法的水样分类方法的构建；步骤2：对于每一类
采集水样分别进行COD监测模型的构建。
本领域
的技术人员致力于开发一种对自然环境和污水
处理设施的出水的COD监测方法，精度更高，适应
性好，
且无二次污染的在线监测方法。
权利要求书2页 说明书4页 附图1页CN 109975262 A 2019.07.05
C N 109975262
A
1.一种基于三维荧光区域积分法优化全光谱监测COD方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：基于三维荧光区域积分法的水样分类方法的构建
1.1采集多个水样，用滤膜对所述采集水样进行过滤；
1.2采用荧光分光光度计对空白水样及过滤后的所述采集水样进行三维荧光激发-发射矩阵(EEM)测定；
1.3将过滤后的所述采集水样三维荧光EEM数据减去所述空白水样的三维荧光EEM数据，然后借助MATLAB软件切除瑞利散射和拉曼散射，得到修正后的三维荧光EEM数据；
1.4利用Origin13.0对所述步骤1.3得到的所述修正后的三维荧光EEM数据进行区域积分，将数据区域分成五个区域，
分别为区域代表芳香族蛋白质、
区域代表芳香族蛋白质、
区域代表富里酸类物质、
区域代表溶解性微生物代谢产物、
区域代表腐殖酸类物质；1.5将所述步骤1.3的到的所述修正后的三维荧光EEM数据在所述步骤1.4所划分的所述五个区域进行区域体积微积分，并计算出每个所述区域体积积分在总体积积分中占比，即每个所述采集水样中各所述区域代表每类物质的相对含量；
1.6根据每个所述采集水样中每类所述物质的占比不同，利用R语言相关分析包，对所述采集水样进行分类，采用聚类算法，将所述采集水样分为三类；
步骤2：对于每一类采集水样分别进行COD监测模型的构建
2.1采用国家标准监测法测定过滤后所述采集水样的COD值为COD实测值；
2.2采用紫外-可见分光光度计对所述空白水样及过滤后的所述采集水样进行紫外-可见光谱测定获得光谱数据；
2.3用所述采集水样的光谱数据减去所述空白水样的光谱数据，将得到的所述光谱数据进行平滑处理，得到处理后的所述光谱数据；
2.4根据所述步骤1.6分类的所述采集水样，每一类所述采集水样选取80％的样本，分别采用偏最小二乘法，选择合适的主成分数，用所述采集水样的所述COD实测值及其处理后的所述光谱数据为所述每一类所述采集水样分别构建COD预测模型并得到COD预测值；
2.5每一类所述采集水样剩余20％样本，对其所述COD实测值与所述COD预测值之间R平方试集进行评价，验证模型的预测能力，以确保模型的实用性。
2.如权利要求1所述的基于三维荧光区域积分法优化全光谱监测COD方法，其特征在于，所述步骤1.1中，所述滤膜孔径为0.45um。
3.如权利要求1所述的基于三维荧光区域积分法优化全光谱监测COD方法，其特征在于，所述步骤1.2中，所述空白水样为Milli -Q水。
4.如权利要求1所述的基于三维荧光区域积分法优化全光谱监测COD方法，其特征在于，所述步骤1.2中，所述荧光分光光度计为日立F -7000荧光分光光度计。
5.如权利要求1所述的基于三维荧光区域积分法优化全光谱监测COD方法，其特征在于，所述步骤1.2中，所述荧光分光光度计扫描波长范围为200nm -600nm。
6.如权利要求1所述的基于三维荧光区域积分法优化全光谱监测COD方法，其特征在于，所述步骤1.4中，所述五个区域划分范围为，
区域为Ex<250nm及Em<330nm，(Ex -激发波长，Em -为发射波长)、
区域为Ex<250nm及330<Em<380nm、
区域为Ex<250nm及Em>380nm、区域为Ex>250nm及Em<380nm、区域为Ex>250nm及Em>380nm。
权 利 要 求 书1/2页2CN 109975262 A。