[发明专利]基于“聚类-回归”的光谱法监测COD的方法与装置

权利要求书

1.一种基于“聚类-回归”的光谱法监测COD的方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

步骤一、从不同的环境水体和污水处理设施出口采集水样；

步骤二、测量得到所述水样的COD、三维荧光光谱以及紫外-可见全光谱；

步骤三、采用Delaunay三角形内插值法去除拉曼和瑞利散射对所述三维荧光光谱的影响；

步骤四、采用平行因子方法对所述三维荧光光谱进行荧光特征信息的提取；

步骤五、采用基于距离比的最优聚类数算法对所述荧光特征信息进行最优聚类数的选择；

步骤六、采用模糊c-均值聚类算法将所述荧光特征信息按照最优聚类数给定的类别数进行所述水样的聚类，得到水样的分类结果；

步骤七、利用所述聚类后的各类水样中的70％的所述紫外-可见全光谱数据与COD实际值数据，通过偏最小二乘法或人工神经网络作为训练集，建立水样的COD光谱法间接监测方法；利用30％水样的所述紫外-可见全光谱数据对COD进行间接监测，与所述COD实际值数据数据进行对比验证。

2.如权利要求1所述的基于“聚类-回归”的光谱法监测COD的方法，其特征在于，步骤一中，采集100个来自分散式农村生活污水处理装置的出水。

3.如权利要求2所述的基于“聚类-回归”的光谱法监测COD的方法，其特征在于，步骤二中，所述三维荧光光谱的激发波长的扫描范围为200～500nm，间隔为5nm，发射波长的扫描范围为250～550nm，间隔为5nm；所述紫外-可见全光谱的扫描范围为200～1000nm，间隔为1nm。

4.如权利要求3所述的基于“聚类-回归”的光谱法监测COD的方法，其特征在于，步骤四中，使用核一致函数计算确定所述水样的最优组分数是3。

5.如权利要求4所述的基于“聚类-回归”的光谱法监测COD的方法，其特征在于，步骤五中，通过簇内离差矩阵来描述数据的紧密度，通过簇间离差矩阵来描述数据的分离度。

6.如权利要求5所述的基于“聚类-回归”的光谱法监测COD的方法，其特征在于，步骤六中，所述荧光特征信息分为4类：第一类36个水样、第二类5个水样、第三类29个水样、第四类27个水样。

7.一种监测COD的装置，用于权利要求6所述的基于“聚类-回归”的光谱法监测COD的方法，其特征在于，所述监测COD的装置包括光源部分、光路部分、光学信号接收部分以及模型处理计算部分，所述光源部分发出的光，被所述光路部分分为两束，第一光束经过激发过程后透射通过所述水样进入所述光学信号接收部分，第二光束透射通过所述水样后进入所述光学信号接收部分。

8.如权利要求7所述的监测COD的装置，其特征在于，所述光源部分包括闪烁氙灯，波长范围为200-1000nm。

9.如权利要求8所述的监测COD的装置，其特征在于，所述光学信号接收部分包括光谱仪，所述紫外-可见全光谱由所述光谱仪检测。

10.如权利要求9所述的监测COD的装置，其特征在于，所述模型处理计算部分包括单片机，所述单片机中储存有COD间接监测模型程序。