水是生命之源, 人们日常生产生活离不开水。 近年来水体污染日趋严重, 已经危害到人类的健康。 酚类化合物(Phenolic Compound)是一种广泛存在且很难降解的有机污染物, 指的是芳香烃中苯环上的氢原子被羟基取代所生成的含羟基衍生物, 毒性很强, 对动植物及人类的生命活动有严重危害。 实验研究对象选取间苯二酚(resorcinol, RES)和对苯二酚(hydroquinone, HYD)来配制待测样本, 并且在其中3组预测样本中加入苯酚(phenol, PHE)作为干扰物, 待测样本和空白溶剂分别用FS920稳态荧光光谱仪(edinburgh instruments, EI)扫描得到荧光光谱数据。 对所得到的数据通过扣除空白溶剂法来消除拉曼散射的影响, 得到的数据在消除干扰的同时最大程度保留下来原光谱所包含的重要信息。 校正后光谱变得更加圆滑, 荧光强度显著增强, 因此, 校正处理后的光谱信息更为准确。 利用三维荧光光谱(EEM)结合平行因子分析(PARAFAC)和交替惩罚三线性分解(APTLD)两种二阶校正方法, 分别完成在不含干扰物和含有干扰物、 同时激发-发射光谱严重重叠时对间苯二酚、 对苯二酚的快速、 直接、 准确测量, 并给出定性、 定量分析结果。 PARAFAC算法对混合体系的组分数(即化学秩)较敏感, 组分数选取过大易使其陷入计算“沼泽”, 迭代次数增多, 计算耗时变长。 故本文利用核一致诊断法(CORCONDIA)预估计出准确的组分数, 保证PARAFAC算法更加快速准确。 从定性分析结果知, 当不含有干扰物时, PARAFAC能够准确分辨出间苯二酚和对苯二酚, 二者荧光峰位置极为接近, 很难用传统方法分辨, 体现出将三维荧光光谱技术与化学计量学二阶校正方法相结合所具有的“二阶优势”； 定量分析结果给出, 在有干扰物共存时, 分别应用两种二阶校正法解析光谱数据结果显示： PARAFAC的浓度预测回收率为93.4%±0.5%~97.1%±1.0%, 预测均方根误差小于0.190 mg·L-1； APTLD的浓度预测回收率为95.9%±1.6%~97.2%±0.8%, 预测均方根误差小于0.116 mg·L-1, 通过比较两种方法性能得： PARAFAC对待测物组分数敏感, 对待分解的光谱数据严格线性要求高； 而APTLD对混合物组分数不敏感, 计算速度快, 抗噪声能力较强, 结果稳定, 具有较明显的优势。

基于三维荧光光谱结合小波压缩与交替惩罚三线性分解(APTLD)对水中多环芳烃(PAHs)进行定性和定量分析, 实验以萘(NAP)、 芴(FLU)、 苊(ANA)为测量样品。 首先用FS920荧光光谱仪测量获得样品的三维荧光光谱数据, 对数据进行激发和发射校正且去散射, 得到真实光谱。 为了解决三维荧光光谱数据的冗余信息, 通过小波变换对实验光谱数据进行压缩, 其压缩分数和数据恢复分数分别大于92%和95%。 用APTLD对压缩后的光谱数据进行分析, 体现了二阶优势, 实验结果表明, 在PAHs的荧光光谱严重重叠和有干扰物共存下, 该方法仍能准确地测定, 其回收率为94%~98%、 预测均方根误差小于0.29 μg·L-1。