为了达到快速识别和检测油类污染物的目的,以激光诱导荧光技术为基础搭建了荧光光谱检测系统,得到0 #柴油、95 #汽油和普通煤油3种不同油种的荧光光谱,然后从荧光光谱信息中提取特征参量,将标准差、中心距和荧光峰的峰度系数作为敏感特征参量进行聚类分析,最后采用拟合曲线法求得待测样品的质量浓度。实验结果表明,LIF技术结合特征参量提取法和拟合曲线法可用于不同油类污染物的定性和定量检测,为快速识别和检测油类污染物提供了一种新思路。

针对油类污染物成分复杂、光谱重叠难以识别的问题,提出三维荧光光谱结合组合算法(ACM)。将交替三线性分解(ATLD)、自加权交替三线性分解(SWATLD)与平行因子分析(PARAFAC)算法组合,实现3种算法的优势互补。通过配制以四氯化碳为溶剂的不同质量浓度的柴油、汽油和煤油的混合溶液,利用F-7000荧光光谱仪测量混合溶液的三维荧光光谱,采用空白扣除法与缺损数据修复——主成分分析法进行预处理消除散射干扰,对三维光谱数据矩阵进行分解,并与以上3种算法解析结果进行对比。结果表明,ACM对组分数不敏感,且解析结果更准确,样本中对柴油、汽油和煤油的平均回收率分别为 96.68%、97.83%、97.11%。实现了混合油类物质的定性、定量分析,具有一定的普适性。