三维荧光光谱结合多元校正分析对石油类污染物复杂多组分体系测定方法多谱图混叠, 且易受到空白荧光和干扰物荧光影响降低了测定准确性。 提出在三维荧光光谱中增加一维温度信息构造激发波长-发射波长-温度-样品(EEM-temperature data array)的四维荧光光谱数据阵列, 应用四线性成分模型建立高维荧光光谱定性定量分析的方法。 实验证明在15～25 ℃温度范围内, 矿物油荧光光谱轮廓形状不随温度变化, 而其强度随温度线性变化, 满足四线性要求, 这为构建四维荧光光谱发展高维数据的三阶校正提取更丰富的有效信息提供了可能。 三阶校正不仅可以在干扰物共存的情况下对感兴趣组份进行定量测定, 即具有“二阶优势”, 还具有更高的选择性和灵敏性, 可以对高共线性和背景干扰的重叠光谱表现更好的解析能力, 即“三阶优势”。 对0#柴油、 97#汽油和机油为混合油待测组分, 腐殖酸为水体干扰组分组成的复杂体系污染油样品为进行实验, 得到的三维荧光光谱利用平行因子(PARAFAC)算法和交替惩罚三线性分解(APTLD)算法进行二阶校正分析, 将三维荧光光谱在温度方向上堆叠构成增加温度维度的四维荧光光谱数阵, 并将其利用四维平行因子算法(4-PARAFAC)和交替惩罚四线性分解(APQLD)算法进行三阶校正分析, 比较, 0#柴油、 97#汽油和机油的预测结果表明增加了影响荧光光谱的温度因素构造的四维荧光光谱提高了有效信息提取能力, 四维荧光光谱结合高阶校正算法能提高油种光谱识别和浓度精确检测, 较传统的三维荧光光谱分析提高了回收率(recovery rate)和预测均方根误差(root mean square error of prediction, RMSEP), 有利于石油类污染物的有效, 准确, 实时, 绿色环保检测。 同时指出了4-PARAFAC和APQLD算法各自的特点及其不同适用环境, 为油类污染物检测具体情况提供算法选择依据。 引入温度参量的四维荧光光谱结合三阶校正算法的检测技术较三维荧光光谱技术, 在组分光谱定性分辨和浓度定量检测方面能对复杂体系油类污染物实现快速有效, 绿色无污染地检测, 实现“数学分离”更有效代替“化学分离”。

苯酚和麝香草酚等酚类化合物对人体和动植物有着严重危害, 且这些酚类化合物往往同时存在于水体。 由于苯酚和麝香草酚的激发和发射光谱重叠严重, 常规荧光方法不能实现直接快速测定。 基于三维荧光光谱结合四维平行因子（4-PARAFAC）算法, 对存在未知干扰物的湖水中苯酚和麝香草酚进行定性和定量分析。 利用三维平行因子和四维平行因子算法分解光谱数据, 探索三阶校正算法的“三阶优势”。 通过引入温度维来构建四维数据阵, 将不同温度下扫描得到的激发发射矩阵沿样本维叠加得到四维数据阵, 结合基于四维平行因子的三阶校正算法对目标分析物进行定性定量分析。 为避免溶剂散射和仪器的影响, 需要对扫描得到的激发发射矩阵信号进行预处理。 通过空白扣除法和Delaunay三角内插值法去除激发发射矩阵中散射信号, 再进一步进行激发发射校正, 得到真实光谱。 然后分别使用基于平行因子的二阶校正算法和基于四维平行因子的三阶校正算法对光谱数据进行分析, 对比两种算法的分析结果。 结果表明, 四维数据阵并不是三维激发发射矩阵简单的叠加, 得到的四维数据可能含有丰富的高维信息, 有助于改善对分析物的测量结果。 四维平行因子算法解析得到的湖水中苯酚和麝香草酚的平均回收率分别为97.7%±9.2%和96.5%±8.8%, 预测均方根误差为0.047和0.057 μg·mL-1, 预测相对误差低于10%, 分析结果优于三维平行因子（平均回收率分别为105.7%±15.3%和111.0%±3.6%, 预测均方根误差为0.090和0.056 μg·mL-1, 预测相对误差高于10%）。 实验表明, 样本中存在复杂干扰背景和数据共线性严重时, 三阶校正算法能够得到比二阶校正算法更满意的结果, 为复杂体系中苯酚和麝香草酚的检测提供了可靠方法。

三维荧光光谱技术与自加权交替三线性分解(SWATLD)算法相结合, 对三类农药混合溶液进行检测。 在乙腈溶剂中配制西维因、 速灭威和三唑磷不同浓度比的混合溶液为测量样品(西维因、 速灭威及三唑磷的最佳激发波长/发射波长分别为285/325, 305/345和265/305 nm), 利用荧光光谱仪获取样品的三维荧光光谱, 经过空白扣除以及激发与发射校正, 有效地去除仪器误差以及散射产生的影响, 得到样品的真实光谱。 采用基于自加权交替三线性分解算法对测得的光谱数据进行分析, 得到的三种农药的平均回收率为96.9%±1.9%, 99.8%±1.0%和100.8%±3.2%。 根据SWATLD算法预测结果, 计算三类农药的预测均方根误差(RMSEP)值为0.616×10-2, 0.539×10-2和0.374×10-2 μg·mL-1, 低于平行因子(PARAFAC)分析法预测结果的RMSEP值, 且最低检测限均在0.005~0.022 μg·mL-1范围内。 和PARAFAC算法相比较, 突出了SWATLD算法的优势, 表明该算法对光谱重叠严重的三类农药混合物有较好的分解能力。Mixtures

酚类化合物对动植物机理有着严重危害, 利用三维荧光光谱结合交替惩罚三线性分解(APTLD)算法, 完成了不含干扰物和干扰物共存时激发-发射荧光光谱重叠严重的麝香草酚、 对苯二酚和苯酚的直接快速准确定性、 定量分析。 研究了温度对三种酚类化合物荧光强度的影响。 对扫描所得激发-发射矩阵信号(EEM)进行二次去散射和光谱校正预处理, 最大程度保留了原光谱信息, 避免光谱严重失真。 将APTLD算法与平行因子(PARAFAC)和交替三线性分解(ATLD)算法进行对比, 突显该算法的优势。 实验得出, APTLD算法能够较好的解析荧光光谱数据的重叠峰, 分别得到三种目标分析物的荧光光谱, 实现快速定性分析; 定量分析时平均回收率为(97.4±4.5)%~(103.1±3.0)%; 预测均方根误差(RMSEP)低于1.664×10-2 μg·mL-1, 且检测限低于国家标准; 处理过程简洁快速, 为水环境中酚类化合物实现现场检测和在线实时监测提供了有力依据。

农药的广泛使用是防治病虫害的一种必要手段, 在保证农业增产增收的同时, 也给人们健康带来了威胁, 寻求更加灵敏的农药残留检测方法至关重要。 三维荧光光谱分析法选择性好、 灵敏度高、 快捷、 取样少, 可用于农药残留的分析与检测中。 以自制标准浓度的克百威农药溶液作为测试样本, 乙腈为溶剂, 利用荧光光谱仪对样本进行测量, 将实验获得的三维数据用MATLAB进行处理获得其三维荧光光谱图。 实验发现乙腈作为溶剂对实验影响不大且荧光光谱的强度与克百威溶液浓度呈现良好的线性关系, 相关系数r=0.997 4, 接近于1。 因此三维荧光光谱分析法可以检测出克百威溶液的浓度以及农药的含量。