以煤矸石为原料制备聚硅酸氯化铝(PASC)絮凝剂, 实现煤矸石的资源化利用; 以PASC对煤泥水的去浊率为指标, 通过单因素试验探究了碱灰比、焙烧温度、酸用量、酸浸温度、液固比、酸浸时间对PASC性能的影响, 并在此基础上进行响应面实验, 进一步优化试验制备参数; 分析了PASC理化性质及微观结构, 从而探究其絮凝机理。结果表明: 在碱灰比0.9、焙烧温度900 ℃、酸用量1.75 g/g、酸浸温度49 ℃、液固比8.9、酸浸时间2.8 h制备条件下, PASC对煤泥水的去浊率可达99.08%; PASC是由聚硅酸、铝离子及羟基络合形成的无定型聚合物, 有丰富的空间网状结构, 其絮凝机理包含吸附架桥、网捕卷扫及吸附电中和作用。

提出一种多场景优化的光谱分类建模解算方法:首先,通过颗粒物Mie散射仿真分析,构建幂函数修正方程,以直接拟合法对样本光谱进行精确浊度校正;然后,利用吸光度归一化法获取不同场景的线性特征光谱,形成场景特征库;使用偏最小二乘法(PLS)为每个场景建立解算模型,形成化学需氧量(COD)解算模型库。对未知水样本进行COD检测时,先通过杰卡德(Jaccard)相似性理论将其归一化光谱与场景库线性特征谱进行匹配,识别其归属场景, 再获取解算库中的最优解算参数来计算COD浓度。实验结果表明,所提方法可获得较高的场景匹配精度,有效降低多场景条件下的COD解算误差,具备良好的实用价值。

浊度监测可以为湖泊水质的污染防控和预警提供科学依据。为了提高湖泊浊度的动态监测能力, 将卫星遥感监测和浮标检测站监测相结合, 对 2019 年巢湖浊度的时空变化进行分析。浮标检测站监测通过高频次连续的实测浊度数据的统计分析, 研究巢湖浊度时空变化特征; 遥感监测通过构建最优波段组合模型对浊度进行定量反演。研究结果表明: (1) 巢湖整体浊度动态变化过程明显, 短时间内变异显著; (2) 浊度对红色波段和近红外波段敏感; (3) 蓝藻爆发时间段巢湖整体浊度较高, 且日间浊度动态变化显著。该研究为水质监测提供新思路, 同时推进了空地联合方式在水质监测方面的应用。

为了实现中药浊度在线精确测量, 采用频谱分析法, 将样品透射光和散射光信号的频谱特征与浊度之间建立联系, 研究了一种低成本中药浊度在线传感器。将近红外发光二极管作为传感器的光源, 通过FDS100光电二极管进行光电信号转换, 经跨阻放大器和低通滤波器处理后由模数转换器转为数字信号, 采用STM32F405单片机进行快速傅里叶变换和浊度反演；应用梯度稀释法制备了16组0NTU~1000NTU的福尔马肼标准浊度液对传感器做标定与验证实验, 并测试了当归精油浊度的线性度。结果表明, 透射和散射信号的3次谐波、5次谐波分量的幅值比值与浊度的线性拟合相关系数各为0.9883和0.9946；传感器的最小误差为0.471%, 最大误差为3.768%；当归精油浊度的线性拟合度为0.99176, 达到了精油提取、浓缩及干燥的实时在线测量需求。该传感器在中药的制造加工和质量监测中具有一定的应用价值。

硝酸盐氮是水环境中监测中重要的污染指标之一, 通过紫外吸收光谱可以快速无污染地对该污染物进行检测。 针对紫外吸收光谱容易受到浊度干扰的这一情况, 通过实验方法分析了福尔马肼浊度标准液对硝酸盐氮标准液的紫外吸收光谱的影响, 基于此提出了补偿曲线法的浊度补偿方法对硝酸盐氮的紫外吸收光谱进行补偿校正, 并通过实验对该方法进行了验证, 验证结果良好。 首先, 在实验室通过紫外光谱采集测试系统采集了浓度为0.2~10 mg·L-1的12组硝酸盐氮标准液、 5~50 NTU的10组福尔马肼浊度液、 以及福尔马肼浊度液与硝酸盐氮的混合溶液的紫外吸收光谱。 理论上, 根据朗伯-比尔定律, 混合溶液的吸光度应该等于不同溶质吸光度的叠加, 但是通过实验分析, 混合溶液在硝酸盐氮的主要吸收谱区的吸光度并不等于硝酸盐氮和浊度吸光度之和, 这是因为浊度颗粒打破了硝酸盐氮分子的共面性, 造成空间位阻, 使共轭体系被破坏, 导致硝酸盐氮吸光度降低。 因此引入了在0～1之间的补偿系数kN(λ)用来表征浊度对硝酸盐氮吸收谱的影响, 当kN(λ)越接近0时, 表明浊度在此波长处对硝酸盐氮的吸光度影响越大。 根据实验测量的光谱数据求出不同浊度在硝酸盐氮主要吸收谱区的补偿系数, 即可得到不同浊度的补偿曲线。 通过实验分析, 350~400 nm波段的硝酸盐氮吸光度基本为0, 混合溶液吸光度只与浊度相关, 且两者的吸光度基本相同, 因此可以选择此波段的光谱积分来建立浊度回归模型, 从而解算混合溶液的浊度值。 相比于单个波长的建模回归, 该光谱积分回归模型的稳定性好, 不容易受到其他因素干扰。 浊度解算模型的相关系数r的平方为0.998 5, 解算效果较好, 得到浊度值之后即可进行浊度补偿。 通过实验对该补偿方法进行了验证, 并与单波长的浊度补偿与未进行补偿时进行了对比。 验证结果表明, 补偿曲线法进行浊度补偿后, 建立偏最小二乘(PLS)算法的硝酸盐氮预测模型, 预测均方根误差(RMSEP)为0.124, 预测值与真实值的平均绝对误差(MAE)为5.3%, 补偿效果很好, 其他两种都会发生很大偏差。 相比之下, 该文提出的浊度补偿方法效果明显优于其他两种, 此方法可以为硝酸盐氮紫外吸收光谱的浊度补偿提供有效的技术参考。

基于长江口及东海的浮标观测资料,建立针对静止海洋光学传感器(GOCI)的瑞利校正反射率数据的浊度反演模型,并对长江口及邻近海域的浊度进行遥感反演。研究结果显示:680 nm波段对浊度信号最敏感,基于多波段组合建立的模型的反演效果最佳;长江口及邻近海域的浊度分布呈现出近岸高、远岸低的特征,长江口到杭州湾的浊度一天内呈先增后减的变化趋势,杭州湾以南的日变化趋势则相反;水体浊度日变化受海洋动力的影响可通过浑浊带表征,浑浊带外的水体浊度日变化不显著;浑浊带具有显著的季节性特征,呈现出冬远夏近的趋势,与海流有关。

硝酸盐是水中“三氮”（硝酸盐氮、 氨氮、 总氮）之一, 是反映水体受污染程度的一项重要指标。 传统 “现场采样-离线分析” 的硝酸盐化学检测方法操作繁琐、 耗时长, 难以满足现代水环境实时在线检测需求。 由于硝酸根在紫外区具有很强的紫外吸收特性, 并且紫外吸收光谱法具有简便快速、 可实现实时在线监测等特点, 近年来被广泛用于硝酸盐浓度的测量。 但使用紫外吸收光谱法检测水体硝酸盐含量时, 容易受到水体浊度影响, 造成谱线非线性抬升, 导致测量误差。 目前对浊度补偿算法的研究大都用于水中COD含量的检测, 对硝酸盐检测中浊度干扰去除研究较少。 为此提出一种基于一阶导数紫外吸收光谱的硝酸盐浓度测量方法, 该方法可以减小浊度干扰, 从而提高紫外光谱快速检测硝酸盐含量的准确度。 通过测量福尔马肼与硝酸钠标准溶液和它们混合溶液在190~300 nm波段的紫外吸收光谱并做一阶导数光谱处理, 处理后的光谱采用Savitzky-Golay滤波进行去噪平滑处理, 比较浊度与硝酸盐紫外吸收一阶导数光谱特征, 分波段研究浊度对硝酸盐紫外一阶导数光谱影响, 结果表明硝酸盐导数光谱在220~230 nm波段受浊度影响小; 选取220~230 nm波段作为光谱分析区间, 以30种不同浓度混合的福尔马肼与硝酸钠溶液作为训练样本, 利用偏最小二乘算法建立硝酸盐定量分析模型, 使用该建模模型预测剩下的6种不同浓度福尔马肼与硝酸钠混合溶液中硝酸盐的浓度, 结果表明福尔马肼干扰下硝酸盐测量结果的预测决定系数（correlation coefficient, R2）为0994 3, 预测均方根误差（root mean square error of prediction, RMSEP）为0346 9 mg·L-1。 为进一步验证该方法的准确性与稳定性, 使用该建模模型预测高岭土与硝酸钾配制的混合水样中硝酸盐的浓度, 结果表明该方法对高岭土干扰下硝酸盐测量结果的预测决定系数r2为0991 5, 预测均方根误差RMSEP为0362 8 mg·L-1。 综上所述, 提出的硝酸盐浓度紫外导数光谱检测方法, 采用220~230 nm波段的紫外导数光谱数据, 结合PLS建模, 可以快速准确测量在浊度干扰下水体硝酸盐的浓度, 为发展实际水体硝酸盐在线监测技术与设备提供方法基础。