[发明专利]基于“聚类-回归”的光谱法监测COD的方法与装置

说明书

本申请公开了一种基于“聚类‑回归”的光谱法监测COD的方法，包括：从不同的环境水体和污水处理设施出口采集水样；测量得到水样的COD、三维荧光光谱以及紫外‑可见全光谱；采用Delaunay三角形内插值法去除拉曼和瑞利散射对三维荧光光谱的影响；采用平行因子方法对三维荧光光谱进行荧光特征信息的提取；采用基于距离比的最优聚类数算法对荧光特征信息进行最优聚类数的选择；采用模糊c‑均值聚类算法将荧光特征信息按照最优聚类数给定的类别数进行水样的聚类，得到水样的分类结果；本申请还公开了一种监测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。

技术领域

本申请涉及COD监测领域，尤其涉及一种基于“聚类-回归”的光谱法监测COD的方法与装置。

背景技术

近年来，在环境大数据、环境智能化的趋势下，水质在线监测方法与监测设备层出不穷，为水质原位、快速监测提供了有利保障。化学需氧量(COD)作为一种表征污水中有机物含量总体水平的重要指标，有检测精度很高的传统化学法，但传统化学法的检测时间长、维护成本高、所采用的化学试剂具有二次污染等不足之处，无法满足在线监测的需求，且难以大量布设，无法获得实时的数据。尤其是对于农村污水，其采用分散式处理的模式，污水处理设施规模小、设置位置分散、数量多。因此，如何寻求一种快速、精确、高效的实时在线监测复杂且分散的污水COD的方法及模式仍是目前研究的重点与难点。

光谱法在水质实时监测领域的应用逐渐弥补了传统法在水质监测中的不足，尤其是紫外-可见光谱法水质在线监测方法具有操作简单、检测速度较快、无二次污染、可实现实时连续测量等优势。紫外-可见光谱法历经了254nm紫外单波长法，254nm和546nm的紫外双波长法，直到紫外-可见全光谱法。紫外-可见全光谱法相比于紫外单波长法和紫外双波长法携带有更多的水样光谱信息，具有更高的预测精度。因此，现有技术通常使用紫外全光谱法实现水质COD的在线监测，研究多采用实验室配水来进行光谱法模型的校准和预测，配水多为固定的有机物组成。

但是，对于组分复杂且种类不同的实际污水来说，仅仅使用紫外-可见全光谱法来预测水质中的COD，其预测精确度和稳定性不能满足要求。实际水体中的有机物成分复杂且不固定，所以许多研究缺乏不同有机物组成样本的研究，导致仅使用紫外-可见全光谱法在不同水体环境中应用时精度较低，难以推广应用。

与水质COD值预测的相关算法也在不断的使用，BP-神经网络算法、支持向量机算法、最小二乘法、偏最小二乘法等一系列算法在水质COD值预测过程中都有较好的预测表现，但是仅针对于实验室配水的预测，偏最小二乘法相对与其他算法在实际污水的COD值预测具有更好的表现。对于COD的光谱法在线监测设备，有北京宝利恒全光谱水质监测系统BLUEBOX-ISA、奕枫仪器TriOS LISA光谱法COD在线监测仪、s::can公司spectro::lyser V3在线监测仪、spectro::lyser UV在线监测仪、i::scan在线监测仪等。

但是，现有技术中存在的紫外光谱法COD在线监测设备均未与三维荧光光谱相结合，对于组分简单水样监测效果较好，但对于复杂组分水样的监测则不满足要求。

因此，本领域的技术人员致力于开发一种基于“聚类-回归”的光谱法监测COD的方法，以及用于该方法的监测装置，以实现针对复杂且分散的农村污水COD进行快速、精确、高效的实时在线监测。

发明内容

为实现上述目的，本申请提供了一种基于“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；