一种光学水质检测的浊度补偿方法及检测COD的应用和装置与流程

本发明涉及水质检测领域，具体讲的是一种光学水质检测的浊度补偿方法及检测cod的应用和装置。

背景技术：

1、在水环境监测中，cod（化学需氧量）是一项重要的水质指标，它反映了水体受还原性有机物的污染程度。基于光谱吸收的原理的光学水质检测技术，可以定量检测cod的浓度。

2、传统的光学水质监测技术，一般都是利用紫外-可见吸收光谱法，通过分析200-700 nm波段的吸收光谱，提取部分关键波段的吸光度，来建立吸光度与cod浓度之间的关系公式，最后依据吸光度来反演水质cod浓度信息。

3、然而，利用紫外-可见吸收光谱法进行cod检测的物理方法，存在较大的技术难点。这是因为水中不同组分对吸收光谱的影响波段往往存在重叠(即交叉敏感)，使得预测过程存在相互干扰，造成预测偏差。如水体的浊度会影响cod的预测，因为实际水样中存在的悬浮颗粒会对光的散射、吸收产生浑浊现象(即水体浊度)，尽管cod的吸收峰在紫外波段，但浊度会影响紫外-可见全波段的吸收特性并且在紫外区对光有较强衰减作用，因此浊度补偿尤为重要。

4、因此，浊度作为cod测量的重要影响因素受到了广泛的重视，相关人员通过大量的测试实验和数据支持，来建立吸光度与浊度和cod的数据关系模型。其中一种如公开号为cn115165770a的基于宽光谱及bpnn的水体cod与浊度同时检测方法，利用人工神经网络的光谱法同步检测cod和浊度，虽然后期使用时方便、快捷，但前期所需要完成的工作量太大，需要大量的实际水样的积累才能达到准确检测的目标，同时需要配备专用的数据库，检测成本大；另一种如公开号为cn117805046a的基于浊度补偿的化学需氧量检测方法和装置，通过从浊度影响代表溶液中选取最优浊度影响代表溶液，以目标溶液的浊度提取最优浊度影响代表溶液的浊度影响吸光度来剔除目标溶液吸光度中的浊度影响吸光度，以获得目标溶液中cod影响吸光度来反向得到经浊度补偿后的cod值，虽然检测简单、速度快捷、效率高，但这种方法并没有从根本上消除浊度带来的影响而是只考虑了数值映射关系，并且也需要大量的测试实验和数据支持。

5、在理论上，朗伯比尔定律满足叠加性质。也即在有浊度的溶液中，溶液在某一波段（比如254 nm）的吸光度（a总-254）为浊度贡献的吸光度（a浊度-254）和cod贡献的吸光度（acod-254）之和，可表达为a总-254= a浊度-254+ acod-254，转换后为acod-254= a总-254- a浊度-254。而准确测得cod浓度的前提，是要准确计算出acod-254，其中，a总-254可由光学仪器（比如分光光度计）测得，结合转换后的公式可以得出准确获得a浊度-254是检测cod浓度的关键。

6、因为浊度物质在不同波段的吸光度会不同，一般而言单纯浊度溶液的吸光度，随着波长的增加逐渐减小，即浊度溶液在短波长的吸光度较大、在长波长的吸光度较小（如图2）。现有的技术中，一般直接用550 nm、365nm等波长的吸光度，作为a浊度-254，即a浊度-254= a550、或a浊度-254= a365，这是不准确的。

7、传统光学水质监测技术所用的浊度补偿方法，都是基于固定的运算公式，在实际使用过程中，只适用于成分不变或相对稳定的水体。而在实际工况条件下，水环境成分会因为时间、地域的变化，而有很大的不同。

8、因此，我们需要寻找一种更优的浊度补偿方法，使其能够修正cod贡献的吸光度的偏差，以提高cod的预测准确度。

技术实现思路

1、本技术要解决的一个技术问题是，克服以上相关技术的缺陷，提供一种可有效剔除掉检测中的浊度干扰，不受水环境成分变化干扰，适用性强的光学水质检测的浊度补偿方法。

2、本发明解决技术问题所采用的技术方案为：一种光学水质检测的浊度补偿方法，包括如下具体步骤：

3、s1、检测被测液体在紫外-可见-红外各波段的吸光度；

4、s2、从步骤s1中提取紫外关键波长的吸光度作为被测液体的总体吸光度，记为a总-紫外关键波长；

5、s3、从步骤s1中均匀提取若干个可见-红外典型波长的吸光度，记为浊度在各个可见-红外典型波长的吸光度贡献值；

6、s4、对步骤s3中提取的若干个可见-红外典型波长的吸光度通过多种数据拟合方法进行数据拟合分析，建立浊度的吸光度贡献值与波长的关系式，记为

7、a1λ= f1(λ)、a2λ=f2(λ)、a3λ=f3(λ)、…、anλ=fn(λ)，并计算不同数据拟合方法的拟合优度r12、r22、r32、…、rn2；其中，λ为波长值，aiλ，（i=1、2、3、…、n）为第i种数据拟合方法下浊度在波长λ的吸光度贡献值，n为数据拟合方法的种类数，fi(λ)，（i=1、2、3、…、n）为第i种数据拟合方法的浊度的吸光度贡献值与波长的关系函数，ri2，（i=1、2、3、…、n）为第i种数据拟合方法的拟合优度；

8、s5、比较不同数据拟合方法的拟合优度，选取拟合优度最大值

9、r最优2= max{r12、r22、r32、…、rn2}，并选择r最优2对应的浊度的吸光度贡献值与波长的关系式，记为a浊度-λ=f最优(λ)；

10、s6、代入紫外关键波长计算出浊度在紫外关键波长的吸光度贡献值a浊度-紫外关键波长，即a浊度-紫外关键波长= f最优(紫外关键波长)；

11、s7、将紫外关键波长的总吸光度与浊度在紫外关键波长的吸光度贡献值进行差分运算，计算浊度补偿后的吸光度a补偿，即a补偿= a总-紫外关键波长- a浊度-紫外关键波长。

12、本技术的光学水质检测的浊度补偿方法与相关技术相比，具有以下优点：全面分析了被测液体在紫外-可见-红外波段的吸光度，其中提取的若干可见-红外典型波长的吸光度由于有机物对可见-红外典型波长的吸收值几乎为零，可作为被测液体的浊度在可见-红外典型波长的吸光度贡献值，然后通过多种数据拟合方法，建立浊度的吸光度贡献值与波长的关系式，并计算不同数据拟合方法的拟合优度，以最优拟合优度选择出的最优关系式来计算被测液体的浊度在紫外关键波长的吸光度贡献值，再由先期提取的被测液体的紫外关键波长的总吸光度与浊度在紫外关键波长的吸光度贡献值进行差分运算，获得准确的浊度补偿后的吸光度，即被测液体的cod的吸光度贡献值，从而使得反向运算获得的cod测量结果可靠。本光学水质检测的浊度补偿方法所使用的数据都是基于实时被测水样，没有其他条件限制，因而不受水环境成分变化干扰，在不同水环境中的适用性强。传统光学水质监测技术所用的浊度补偿方法，都是基于固定的运算公式，在实际使用过程中，只适用于成分不变或相对稳定的水体。而在实际工况条件下，水环境成分会因为时间、地域的变化，而有很大的不同。本方法采用了动态的浊度补偿方法，即根据实时检测对象的光学信号特性，建立实时专属的浊度补偿模型算法，以达到更加精确的补偿精度，得到更加准确的补偿结果。

13、作为优选，所述紫外关键波长为254 nm。有机物在紫外波254 nm处有最大吸收值，对cod检测最具有代表性。

14、作为优选，所述多种数据拟合方法为线性拟合方法、指数拟合方法、对数拟合方法、幂函数拟合方法、多项式拟合方法、最小二乘拟合方法中的至少3种。避免选取的最优拟合优度不能准确体现浊度在紫外关键波长贡献的吸光度，降低浊度补偿后的吸光度的准确性。

15、作为优选，步骤所述s3中若干个可见-红外典型波长为4个以上。3个以下的可见-红外典型波长对数据拟合的准确性影响太大，会导致数据拟合效果不理想。

16、本技术要解决的另一个技术问题是，提供一种上述光学水质检测的浊度补偿方法检测cod的应用，由a补偿与cod浓度之间的关系公式，运算得到cod浓度值。

17、本技术要解决的还有一个技术问题是，提供一种应用上述光学水质检测的浊度补偿方法的检测cod的装置。