紫外-可见光谱法水质检测中，检测设备面对多样性的地表水体容易受到悬浮颗粒物引起的浊度干扰，导致谱线整体非线性抬升，测量精度显著下降。研究了一种基于Mie散射理论的紫外-可见水质光谱浊度干扰补偿算法，借以提高可溶有机物含量的检测精度。通过截取水样本紫外-可见光谱中主要由颗粒物散射引起的450~1100 nm段光谱，采用基于Mie散射理论的光全散射颗粒物粒径分析法，重建了水样本所含颗粒物的粒径分布。利用粒径分布的二次反演，估计了220~450 nm可溶有机污染特征光谱段中由颗粒物引起的消光值，实现了对浊度干扰的精确补偿。实验结果表明，该算法对不同地表水样本均表现出了良好的浊度补偿效果，化学需氧量解算精度得到较大提高。且补偿算法无需大量实验获取先验数据，可提高紫外-可见光谱法水体可溶有机物检测的准确性和检测部署的灵活性与适应性，具备实用价值。

研究了光全散射法在大范围空间颗粒物浓度监测中的应用及实现。借助于结构设计和调制解调技术去除环境中背景光对光电转换的影响, 为避免光源光强的波动对系统稳定性的干扰, 采取光强反馈措施进行补偿。应用多波长消光法, 结合Lambert-Beer定律和Mie散射理论, 实现开放空间颗粒物浓度值的测量。将系统的计算结果和标准仪器进行实时对比, 二者的Pearson相关系数为0.988 9, 数据有较好的一致性, 系统量程可达0~400 mg/m3, 响应时间为1 min。为大范围空间颗粒物质量浓度的监测提供了一种快速、实时的手段。

在光全散射法颗粒粒度测量中,正确地选择以及使用反演算法是非常关键的。首先介绍了光全散射法的基本原理,然后提出了一种基于非负PT直接算法的改进的LMS迭代算法,最后将改进的LMS迭代算法应用到光全散射颗粒粒度分布函数的求解中。对理想状态和加噪状态分别采用传统的LMS迭代算法和改进的LMS迭代算法进行求解,通过对比单峰分布颗粒粒度和双峰分布颗粒粒度的实验结果,改进后的LMS迭代算法使粒度相对误差均减少了4%左右,整个运行时间小于3s,不仅提高了LMS算法的运算时间、收敛速度和稳定性,而且还解决了LMS算法中初始值对结果的影响。

在光全散射法粒径测量中,基于改进的遗传算法反演颗粒系的粒径分布。在独立模式下,粒径反演为求解约束优化问题,将改进的遗传算法与模拟退火算法相结合,克服了罚函数遗传算法反演时罚系数难以确定以致极易产生不可行收敛解的不足。在非独立模式下,采用改进的遗传算法能够在3个波长下较准确地反演粒径分布。在光全散射法中采用改进的遗传算法反演粒径分布是可行的,反演结果稳定可靠,避免了基本遗传算法容易过早收敛而使反演结果陷入局部解的缺陷。

In total light scattering particle sizing technique, the relationship among Sauter mean diameter D32, mean extinction efficiency Q, and particle size distribution function is studied in order to inverse the mean diameter and particle size distribution simply. We propose a method which utilizes the mean extinction efficiency ratio at only two selected wavelengths to solve D32 and then to inverse the particle size distribution associated with Q and D32. Numerical simulation results show that the particle size distribution is inversed accurately with this method, and the number of wavelengths used is reduced to the greatest extent in the measurement range. The calculation method has the advantages of simplicity and rapidness.