1 中南大学物理与电子学院, 湖南 长沙 410083
2 中南大学信息科学与工程学院, 湖南 长沙 410083
3 邵阳学院信息工程学院, 湖南 邵阳 422000
提出了一种基于相关系数阈值法区间选择的卡尔曼滤波分光光度法,该方法可同时检测工业废水中的铜、钴、镍痕量离子,而无需任何分离步骤。该方法首先制备40组铜、钴、镍混合标准溶液,用多元线性回归法求解吸光系数矩阵;然后通过提出的相关系数阈值法选择灵敏度较高的波长区域进行滤波;最后根据滤波方差确定滤波终点,得到铜、钴、镍的测定质量浓度。铜的质量浓度的线性检测范围为0.5~5.0 mg/L,钴的质量浓度的线性检测范围为0.2~2.0 mg/L,镍的质量浓度的线性检测范围为0.3~3.0 mg/L。铜、钴、镍的平均相对误差分别为2.862%、2.464%、3.781%,均小于5.000%。铜、钴、镍的预测均方根误差分别为0.1124,0.0279,0.0663。结果表明,所提方法简单快速,可以边扫描边滤波,易于联机分析。
光谱学 多金属离子检测 卡尔曼滤波分光光度法 工业废水
1 清华大学环境学院环境模拟与污染控制国家重点联合实验室, 北京100084
2 苏州环境监测中心站, 江苏 苏州215000
荧光分光光度法测量简便, 灵敏度高, 已越来越多地用于化学分析。 将工业废水为主的城市污水作为研究对象, 分析其荧光指纹特征。 该城市污水的三维荧光光谱上有分别位于激发波长/发射波长为275/310, 230/340 和220/310 nm附近的3个荧光峰, 未显示出以生活污水为主的城市污水所具有的典型的类蛋白质荧光的特点。 该污水荧光强度较高, 且工作日和休息日差异大, 这可能主要与工业污水含量较大有关。 荧光指纹在反映废水组成方面直观、 迅速, 可以作为水质监测与预警的新方法。
荧光指纹 工业废水 城市污水 生活污水 监测与预警 Fluorescence fingerprint Industrial wastewater Municipal wastewater Pomestic sewage Monitoring and early-warning