水质指标预测模型构建方法及水质指标监测方法技术

本发明专利技术涉及环境监测领域。本发明专利技术解决了现有光谱法监测水质COD指标时误差较大的问题，提供了一种水质指标预测模型构建方法及水质指标监测方法，其技术方案可概括为：水质指标预测模型构建方法，首先采集若干水样作为样本水样，并获得各样本水样的所需水质指标；针对每一个样本水样，测量其对应的光谱，得到原始光谱，并获取其物理参数；对该样本水样进行至少两次消解，每消解一次就测量一次其对应的光谱，得到各消解光谱，同时获取每次消解的消解参数及每次消解后的样本水样的物理参数；根据各样本水样所采集的数据分别构建针对各所需水质指标的各水质指标预测模型。本发明专利技术的有益效果是：从根本上减小了测量误差，适用于水质指标监测。

Establishment of Water Quality Index Prediction Model and Monitoring Method of Water Quality Index

The invention relates to the field of environmental monitoring. The invention solves the problem of large error in monitoring COD index of water quality by existing spectroscopy method, and provides a method for constructing prediction model of water quality index and monitoring method of water quality index. The technical scheme can be summarized as follows: a method for constructing prediction model of water quality index, firstly, several water samples are collected as sample water samples, and the required water quality index of each sample water sample is obtained; Sample, the corresponding spectrum is measured, the original spectrum is obtained, and its physical parameters are obtained; the sample water samples are digested at least twice, and the corresponding spectrum is measured once for each digestion, and the digestion parameters of each digestion and the physical parameters of the sample water samples after each digestion are obtained; the corresponding data are constructed according to the data collected from each sample water samples. The prediction model of each water quality index for each required water quality index. The beneficial effect of the present invention is that the measurement error is radically reduced and it is suitable for monitoring water quality indicators.

【技术实现步骤摘要】
水质指标预测模型构建方法及水质指标监测方法
本专利技术涉及环境监测领域，特别涉及实时监测水质指标的方法。
技术介绍
目前，我国对环境水质COD(化学需氧量)、AN(氨氮)、TP(总磷)及TN(总氮)等常用水质指标进行测量的方法都是采用国家标准规定的方法，这些分析方法几乎都需要化学试剂，并产生废液。采用的化学试剂和产生的废液往往含有毒重金属铬和汞、重金属银、锰和钼等。据估计，全国每年仅水质监测仪产生的废液就达近十万吨，环境风险不容忽视。为克服传统化学分析方法的缺点，上世纪六十年代专利技术的对水质COD指标实施监测的紫外光谱法日益受到重视，特别是采用多波长乃至整个紫外可见光谱的COD测量技术近年来得到快速发展，该方法具有分析速度快的优点，一般只需要十数秒；且无需任何有毒化学试剂，如重铬酸钾、硫酸汞、硫酸银等，避免了二次污染的环境风险。这给广泛使用的COD化学分析方法提供了一种富有前景的替代方法，其经济和环境效益十分诱人。紫外可见光谱法COD监测技术是将光束透过待测水样获取水样的紫外可见吸收光谱，利用多个水样的已知COD指标和紫外可见吸收光谱数据，通过回归算法获得水样COD指标同光谱数据之本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.水质指标预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集多种水样类型的多种水质指标浓度的若干水样作为样本水样，分别获得每一个样本水样的所需水质指标，所述所需水质指标至少为一个；步骤2、针对每一个样本水样，测量其对应的光谱，得到原始光谱，并获取其物理参数；步骤3、对该样本水样进行至少两次消解，每消解一次就测量一次其对应的光谱，得到各消解光谱，同时获取每次消解的消解参数及每次消解后的样本水样的物理参数；步骤4、根据各样本水样的原始光谱、各消解参数、对应的各物理参数、对应的各消解光谱及对应样本水样的所需水质指标分别构建针对各所需水质指标的各水质指标预测模型。

【技术特征摘要】
1.水质指标预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集多种水样类型的多种水质指标浓度的若干水样作为样本水样，分别获得每一个样本水样的所需水质指标，所述所需水质指标至少为一个；步骤2、针对每一个样本水样，测量其对应的光谱，得到原始光谱，并获取其物理参数；步骤3、对该样本水样进行至少两次消解，每消解一次就测量一次其对应的光谱，得到各消解光谱，同时获取每次消解的消解参数及每次消解后的样本水样的物理参数；步骤4、根据各样本水样的原始光谱、各消解参数、对应的各物理参数、对应的各消解光谱及对应样本水样的所需水质指标分别构建针对各所需水质指标的各水质指标预测模型。2.如权利要求1所述的水质指标预测模型构建方法，其特征在于，步骤1中，所述所需水质指标包括COD和/或AN和/或TP和/或TN；则步骤4中，所述各水质指标预测模型为水质COD预测模型和/或水质AN预测模型和/或水质TP预测模型和/或水质TN预测模型。3.如权利要求1所述的水质指标预测模型构建方法，其特征在于，步骤2及步骤3中，所述对应的光谱为紫外可见吸收光谱与近红外吸收光谱。4.如权利要求1所述的水质指标预测模型构建方法，其特征在于，步骤3中，所述消解为湿式消解或电化学消解或紫外消解或微波消解。5.如权利要求4所述的水质指标预测模型构建方法，其特征在于，步骤3中，当消解为湿式消解时，所述消...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜赞成，钱易坤，其他发明人请求不公开姓名，
申请(专利权)人：四川碧朗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51