锶元素是人体不可缺少的微量元素, 饮用富锶矿泉水可以为人体补充锶。 目前用于检测富锶矿泉水中锶元素的常规分析方法如原子吸收光谱法、 原子荧光光谱法、 离子色谱法、 电感耦合等离子体-原子发射光谱法/质谱法等, 具有检测灵敏度高、 检测稳定性好的优点, 但是相关仪器体积庞大, 价格昂贵, 能耗高, 有些还需要使用惰性/特殊气体, 不适合现场、 实时和在线连续监测。 因此, 发展小型化、 低成本、 快速的光谱检测对锶元素的有效测量具有重要意义。 溶液阴极辉光放电-原子发射光谱法是近年来发展迅速的水体金属离子测量方法, 具有检出限低、 成本低、 小型化等优点。 因此, 建立溶液阴极辉光放电-原子发射光谱系统, 实现了富锶矿泉水中锶元素的浓度测量。 实验考察了溶液阴极辉光放电装置中放电电流、 溶液流速和pH值等参数对锶的信背比的影响, 确定了定量分析元素锶的最佳实验条件: 溶液流速1.85 mL·min^-1、 溶液阴极辉光放电装置的放电电流75 mA, pH 1.0的HNO₃作为电解质。 选取波长为460.77 nm的光谱线作为锶元素的分析谱线。 在上述最佳工作条件下对锶的溶液进行测定, 锶元素的发射光谱稳定性为0.52% (n=21)。 锶的质量浓度在0.1~20 mg·L^-1范围内与其发射强度呈线性关系, 线性相关系数为0.999 6。 所建立的溶液阴极辉光放电-原子发射光谱法测得锶的检出限为29 μg·L^-1。 采用搭建的溶液阴极辉光放电-原子发射光谱检测系统测量了市场上常见的三种富锶矿泉水, 测量结果与电感耦合等离子体发射光谱法一致。 此外, 该方法对富锶矿泉水的加标回收率为98.8%~107.6%。 结果表明: 溶液阴极辉光放电-原子发射光谱法是测定富锶矿泉水中锶的一种有效方法。

化学需氧量(COD)是反映水体受有机物污染程度的重要指标。 紫外吸收光谱法是目前水体COD检测研究中应用最为广泛的方法, 具有样品无需预处理, 成本低, 无污染, 测定速度快等优点。 但是, 原始光谱数据维数高, 光谱信息中包含大量冗余变量, 直接将全光谱数据进行建模存在精度低, 计算复杂等问题。 针对紫外吸收光谱全光谱建模精度低, 光谱数据存在大量共线性的问题, 提出了一种基于粒子群算法(PSO)结合偏最小二乘(PLS)优选特征波长建立预测模型的方法, 以提高紫外吸收光谱预测模型的精度和适用性, 简化模型。 利用搭建的紫外吸收光谱装置, 采集29份不同浓度的COD标准溶液的紫外光谱数据, 每份标准溶液采集5次取平均值并对其进行平滑处理, 减少仪器和环境带来的误差。 考虑到标准溶液在200~310 nm的光谱范围内存在吸收, 故选取该波段范围内246个波长点作为建模数据, 每个波长点下的吸光度数据作为一个粒子并按照顺序编号, 以PLS为建模方法, 相关系数r和均方根误差(RMSE)为评价指标, 设置粒子群算法适应度函数f(x)=min(RMSE), 取粒子初始种群数为20个, 惯性权重w=0.6, 自我学习因子c1=1.6, 群体学习因子c2=1.6, 最大迭代次数为200次, 算法终止条件为达到最大迭代次数。 算法输出全局最优变量取值为168, 94, 181, 183, 175, 209, 106和142。 采用粒子群算法优选的8个波长点建立PLS预测模型的相关系数r和预测均方根误差RMSE分别为0.999 98和0.155 1。 为了验证PSO-PLS建立的预测模型效果, 建立了PLS, iPLS和SVR三种预测模型进行对比。 验证结果表明, PSO-PLS模型的相关系数r和均方根误差RMSE均优于其他三种预测模型, 说明粒子群算法能有效的提取用于PLS建模的特征波长, 消除子区间变量的共线性, 提高预测模型的精度。 该方法为实现水体COD实时在线监测提供了一种有效途径。