基于紫外-可見吸收光譜的供水管網水質在線異常檢測方法研究.pdf

1、城市供水管網作為提供城市居民日常所需生活用水的重要途徑，其安全狀況格外值得重視。傳統(tǒng)的城市供水管網水質檢測通常需要經過采樣、貯存、分析、異常報告等步驟，既耗時還會在檢測過程中產生新的污染物質，造成二次污染。紫外-可見光譜分析方法具有操作簡便、無需添加化學試劑、重復性好和檢測周期短等優(yōu)點，適合快速在線監(jiān)測和大規(guī)模布點監(jiān)測的需要。有鑒于此，本文利用紫外-可見光譜分析方法開展在線管網水質異常檢測方法研究。
　　本文的主要工作和創(chuàng)新點包括

2、:
　　1.針對已知污染物造成的水質異常事件，提出了一種基于特征波長吸光度的水質異常檢測方法。該方法主要將特征波長吸收度作為判斷指標，并結合時間序列分析算法進行在線水質異常的檢測。基于實驗平臺，選取了鄰苯二甲酸氫鉀和鐵氰化鉀兩種代表性污染物進行了現場在線異常檢測的實驗，并將獲得的特征波長吸光度數據代入模型進行異常檢測，取得了良好的在線異常檢測效果。
　　2.對于未知污染物造成的水質異常檢測問題，本文中提出了一種基于光譜數據降

3、維的水質異常檢測方法。該方法采用主成分分析與聚類分析相結合的方法，首先對光譜儀在線采集到的全光譜數據進行數據降維和特征提取，然后對提取得到的特征量進行聚類分析，并進而對水質的異常情況做出判斷。通過針對性的實驗設計和模型檢測效果分析，證明了該模型對于在線的光譜水質異常檢測的適用性。
　　3.針對基于光譜數據降維的水質異常檢測算法在低濃度污染物檢測方面的局限性，本文引入了概率統(tǒng)計模型，提出了一種基于光譜統(tǒng)計特征提取的水質異常檢測方法。

4、該方法采用概率主成分分析的方法進行光譜數據的降維，并將獲得的主成分變量進行多維控制監(jiān)測圖進行在線分析，進而判斷水質的異常情況。配合實驗獲得的數據以及詳細的參數選擇分析，使得模型對于低濃度污染物造成的水質異常具有良好的檢測效果。
　　總體來說，本文針對城市管網飲用水水質異常檢測問題，利用紫外-可見光譜在線檢測的手段，從多個角度對問題進行了分析和討論，結合傳統(tǒng)光譜水質檢測方法，形成并優(yōu)化了基于全波長光譜在線水質異常檢測的模型。除此之外