【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水质检测，具体涉及一种水质检测方法及装置。
技术介绍
1、目前，环保要求越来越严格，根据2019年颁布hj 355-2019水污染源在线监测系统(codcr、nh3-n等)运行技术规范，规范明确了在线检测水质各指标的方法及设备。水质检测指标种类繁多，且各指标受限于检测方法的不同，往往一种指标需要用一种设备进行监测，这就造成一个监测点需要集成多种不同的检测设备后才能满足各指标监测的要求。同时，有些指标的监测需要使用试剂才能进行测量，在连续实时监测的环境下，更换试剂需要投入大量的人力成本，导致监测成本增加。
技术实现思路
1、针对现有技术中的技术缺陷，本专利技术实施例的目的在于提供一种水质检测方法及装置，通过一个设备即可检测多种水质指标，并能够在线实时检测水质。
2、为实现上述目的，第一方面，本专利技术实施例提供了一种水质检测方法，包括：
3、采集待检测的水样本；
4、利用紫外光源照射所述水样本，获取所述紫外光源发出的光的第一光谱和所述紫外光源发出的光穿过所述水样本后的第二光谱；
5、将所述第一光谱和第二光谱输入预先设置的水质检测模型中，以获得所述水样本的水质检测结果。
6、进一步，所述方法还包括：
7、通过预先设置的数据分析模型分析所述水质检测结果，生成水质预警报告。
8、进一步，所述紫外光源为紫外疝灯。
9、进一步，所述水质检测模型通过训练深度学习模型获得。
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11、获取紫外光源发出的光的第三光谱和所述紫外光源发出的光照射穿过已知水质检测结果的水样本后的第四光谱；
12、根据已知的水质检测结果对所述第四光谱进行标注；
13、利用第三光谱和标注后的第四光谱对深度学习模型进行训练，获得所述水质检测模型。
14、第二方面，本专利技术实施例还提供了一种水质检测装置，包括：
15、样品采集模块，用于采集待检测的水样本；
16、紫外光源，用于发出紫外光照射所述水样本；
17、光谱获取模块，用于获取所述紫外光源发出的光的第一光谱和所述紫外光源发出的光穿过所述水样本后的第二光谱；
18、数据传输模块，用于将所述第一光谱和第二光谱传输至服务器中，以使所述服务器将所述第一光谱和第二光谱输入预先设置的水质检测模型中，以获得所述水样本的水质检测结果。
19、进一步，所述服务器还用于通过预先设置的数据分析模型分析所述水质检测结果，生成水质预警报告。
20、进一步，所述紫外光源为紫外疝灯。
21、进一步，所述水质检测模型通过训练深度学习模型获得。
22、进一步，训练深度学习模型获得所述水质检测模型，包括：
23、获取紫外光源发出的光的第三光谱和所述紫外光源发出的光照射穿过已知水质检测结果的水样本后的第四光谱；
24、根据已知的水质检测结果对所述第四光谱进行标注；
25、利用第三光谱和标注后的第四光谱对深度学习模型进行训练，获得所述水质检测模型。
26、本专利技术实施例提供的方法通过分析水中溶解成分对于特定波长的光是否能被吸收或发射从而来检测水质。当紫外光通过水体时，水中的溶解物质会对特定波长的光产生吸收或发射，被吸收的光子会转化成分子内部的能量，进而影响水中其它的物质，从而引起化学反应。这个过程中，测出的光线强度与原始光的强度之比，即吸收率或透明度，可以反映出水中溶解物的浓度和污染物的排放等情况。
27、本检测方法通过大数据算法来测定水中各有机物含量的数值，在本检测方法中，不需要使用试剂，一台设备就可以同时测量多个水质指标，可移动携带，也可固定安装，长期运行成本极低。
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1.一种水质检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种水质检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的一种水质检测方法，其特征在于，所述紫外光源为紫外疝灯。
4.如权利要求1所述的一种水质检测方法，其特征在于，所述水质检测模型通过训练深度学习模型获得。
5.如权利要求4所述的一种水质检测方法，其特征在于，训练深度学习模型获得所述水质检测模型，包括：
6.一种水质检测装置，其特征在于，包括：
7.如权利要求6所述的一种水质检测装置，其特征在于，所述服务器还用于通过预先设置的数据分析模型分析所述水质检测结果，生成水质预警报告。
8.如权利要求6所述的一种水质检测装置，其特征在于，所述紫外光源为紫外疝灯。
9.如权利要求6所述的一种水质检测装置，其特征在于，所述水质检测模型通过训练深度学习模型获得。
10.如权利要求9所述的一种水质检测装置，其特征在于，训练深度学习模型获得所述水质检测模型，包括：
【技术特征摘要】
1.一种水质检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种水质检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的一种水质检测方法，其特征在于，所述紫外光源为紫外疝灯。
4.如权利要求1所述的一种水质检测方法，其特征在于，所述水质检测模型通过训练深度学习模型获得。
5.如权利要求4所述的一种水质检测方法，其特征在于，训练深度学习模型获得所述水质检测模型，包括：
6.一种水质检测装置，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯林，周玮，
申请(专利权)人：无锡中泰博远信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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