水质COD预测方法技术

本发明专利技术公开了一种水质COD预测方法，包括根据基础模型M1和校正模型M2预测出水质COD；建立基础模型M1包括：基于紫外可见吸收光谱法测试标准水体样本的吸光度，根据所述吸光度和与之对应的COD值建立所述基础模型M1；建立校正模型M2包括：基于紫外可见吸收光谱法测试自然水样的吸光度，将自然水样的吸光度代入基础模型M1，确定出与自然水样吸光度对应的COD初步预测值；实际测量所述自然水样的COD，确定出所述自然水样的COD测量值；分别以所述COD初步预测值为自变量、以所述COD测量值为因变量线性拟合出所述校正模型M2。本发明专利技术申请的水质COD预测方法，相较于传统的化学监测方法，大大简化操作步骤，缩短检测时间，并且不采用化学试剂，没有废液产生，绿色环保。

Cod prediction method of water quality

【技术实现步骤摘要】
水质COD预测方法
本专利技术涉及水质环境监测
，具体涉及一种水质COD预测方法。
技术介绍
水作为一种重要自然资源，是人类可持续发展的基石，更是生命之源，其战略地位愈发凸显。但是近年来水质污染事件频发，各种污水排放现象屡禁不止，自然水体的生态平衡遭到破坏，严重破坏了生物多样性，同时也危害了到人民群众的健康。快速掌控水质变化情况，加强水体污染预警能力迫在眉睫。中国国家水资源监控能力建设2016-2018年项目，再次突出了水质在线监控和水质应急监测能力建设的重要性；2020年4月水利部办公厅印发的《2020年水资源管理工作要点》中更是提出要进一步强化水资源监测体系监测，做好国家水资源监控能力建设项目实施，加强实际应用，对水质监测的效率提出了更高的要求。目前，我国水质相关指标检测仍多使用化学法，例如通常用来表征水样被污染情况的化学需氧量(COD，ChemicalOxygenDemand)指标，国内测定的标准方法有重铬酸钾法和高锰酸钾法，这类通过复杂化学反应来进行检测的方式都存在反应时间长、步骤繁琐，产生废液易造成二次污染等问题本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种水质COD预测方法，其特征在于：将待测水样导入基础模型M1和校正模型M2，计算出待测水样的COD预测值；/n建立所述基础模型M1包括：基于紫外可见吸收光谱法测试标准水体样本的吸光度，根据所述吸光度和与之对应的COD值建立所述基础模型M1；/n建立所述校正模型M2包括：基于紫外可见吸收光谱法测试自然水样的吸光度，将所述自然水样的吸光度代入所述基础模型M1，确定出与自然水样吸光度对应的COD初步预测值；实际测量所述自然水样的COD，确定出所述自然水样的COD测量值；分别以所述COD初步预测值为自变量、以所述COD测量值为因变量线性拟合出所述校正模型M2。/n

【技术特征摘要】
1.一种水质COD预测方法，其特征在于：将待测水样导入基础模型M1和校正模型M2，计算出待测水样的COD预测值；
建立所述基础模型M1包括：基于紫外可见吸收光谱法测试标准水体样本的吸光度，根据所述吸光度和与之对应的COD值建立所述基础模型M1；
建立所述校正模型M2包括：基于紫外可见吸收光谱法测试自然水样的吸光度，将所述自然水样的吸光度代入所述基础模型M1，确定出与自然水样吸光度对应的COD初步预测值；实际测量所述自然水样的COD，确定出所述自然水样的COD测量值；分别以所述COD初步预测值为自变量、以所述COD测量值为因变量线性拟合出所述校正模型M2。


2.如权利要求1所述的水质COD预测方法，其特征在于：建立所述基础模型M1时，对测试获得的吸光度数据做预处理，所述预处理包括小波阈值去噪、线性插值。


3.如权利要求2所述的水质COD预测方法，其特征在于：建立所述基础模型M1时，对预处理后的吸光度数据，选取特征波长范围的标准水体样本的吸光度，间隔2nm作为输入矩阵的自变量，对应的COD浓度值作为因变量，利用MATLAB对自变量和因变量进行仿真建模，采用PLSR建模方法建立所述基础模型M1。


4.如权利要求1所述的水质COD预测方法，其特征在于：获取所述标准水体样本的方法包括，配制COD标准溶液和浊度标...

【专利技术属性】
技术研发人员：向晨，魏升慧，徐林，
申请(专利权)人：上海亨通海洋装备有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31