【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及分析化学与仪器分析，具体为紫外光谱格拉姆角差场转化的水体重金属溯源方法。
技术介绍
1、重金属污染作为全球生态环境与公共健康的严峻挑战，其来源涵盖工业废水排放、矿山开采渗漏、农业面源污染等多样化场景，且实际污染事件多表现为多组分重金属的复合污染。传统的重金属溯源技术在应对此类挑战时存在显著局限：其一，依赖大型实验室仪器，设备成本高昂、操作流程繁琐，难以满足突发污染的应急响应需求；其二，基于单一化学探针的分析技术在多金属混合体系中易因光谱信号重叠导致交叉干扰，不同污染源的区分能力不足；其三，溯源数据缺乏标准化管理，光谱特征与污染源属性未建立系统性关联，历史数据难以复用；其四，传统光谱分析仅利用局部特征，缺乏对全波段光谱全局特征的解析能力，难以捕捉重金属污染的差异化特征。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供紫外光谱格拉姆角差场转化的水体重金属溯源方法，通过紫外可见光光谱格拉姆角差场转化技术与机器学习的有机结合，通过引入复合化学探针与全谱段紫外-可见光格拉姆角差场光谱技术，...
【技术保护点】
1.紫外光谱格拉姆角差场转化的水体重金属溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的紫外光谱格拉姆角差场转化的水体重金属溯源方法，其特征在于，所述正交实验设计包括对探针浓度配比、反应时间及环境条件进行优化，并通过紫外-可见光谱监测吸光度变化，评估探针组合对金属离子的选择性和稳定性。
3.根据权利要求1所述的紫外光谱格拉姆角差场转化的水体重金属溯源方法，其特征在于，所述复合化学探针筛选中，目标重金属包括锑、铁、镍、镉和铜中的至少一种；
4.根据权利要求3所述的紫外光谱格拉姆角差场转化的水体重金属溯源方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.紫外光谱格拉姆角差场转化的水体重金属溯源方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的紫外光谱格拉姆角差场转化的水体重金属溯源方法，其特征在于，所述正交实验设计包括对探针浓度配比、反应时间及环境条件进行优化，并通过紫外-可见光谱监测吸光度变化，评估探针组合对金属离子的选择性和稳定性。
3.根据权利要求1所述的紫外光谱格拉姆角差场转化的水体重金属溯源方法，其特征在于，所述复合化学探针筛选中，目标重金属包括锑、铁、镍、镉和铜中的至少一种；
4.根据权利要求3所述的紫外光谱格拉姆角差场转化的水体重金属溯源方法，其特征在于，所述采集潜在污染源水样中采集河流上游流域的3个污染源水样各100 ml，水样经0.45μm滤膜过滤后，加入复合化学探针，使用酶标仪在230-780nm波长范围内以2nm间隔采集吸光度数据，构建二维吸光度矩阵（样本数×波长数），吸光度计算公式如下：1 （1）其中，i是组分的索引，a(λ)为波长λ处的吸光度，为第i种重金属的摩尔吸光系数，为第i个金属的浓度，l为光程。
5.根据权利要求1所述的紫外光谱格拉姆角差场转化的水体重金属溯源方法，其特征在于，所述格拉姆角差场算法通过数据归一化、相位变换操作，将吸光度序列映射为二维图谱，保留波长间的时序关联特征与光谱分布规律，将获得的吸光度数据利用格拉姆角差场公式进行图谱转换，格拉姆角差场公式如下： （2）其中，为归一化序列元素中第i个样本点，同理为归一化序列元素中第j个样本。
6.根据权利要求1所述的紫外光谱格拉姆角差场转化的水体重金属溯源方法，其特征在于，所述机器学习模型包括resnet50和inceptionv3深度学习模型，对转换好的gadf图谱进行多尺度特征提取，采用多尺度输入策略，分别在(224,224)、(336,336)、(448,448)三个尺度下捕获图谱的局部纹理与全局结构特征，对每个尺度分别利...
【专利技术属性】
技术研发人员：段倩因，张海龙，李剑超，孙乐涵，郭忠明，张晓丹，吴卫东，权旭东，云朵，闫亮，陈泽华，唐湘，翟宝昕，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：
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