拉曼光谱在水质分析中的应用研究

发布时间：2020-07-01 13:41

【摘要】：拉曼光谱作为一种近年来受到广泛关注的光谱检测手段,具有快速、高效、无污染、无损分析等优点,已经成功应用于石油化工、医学、制药、考古鉴定、食品安全、环境保护等领域。在水质分析领域,已经有了电感耦合高频等离子体发射光谱法、红外光谱法、质谱法、气相色谱法等水质检测方法,红外光谱对水的吸收强,很多信息都被水的吸收峰所湮灭,严重影响了测试结果,而其他几种方法样品处理过程繁琐,且大部分都只能在实验室或者专门的检测机构才能够实现。那么,在这个对水质要求日益趋高的年代,运用一种快速、便捷、痕量分析水质的方法有重要意义。拉曼光谱法就具有上述优势。另外光谱数据的预处理和大量光谱数据的聚类分析对光谱数据的有效信息提取与大量光谱数据潜在价值的利用有很重要的意义。本文使用便携式拉曼光谱仪检测矿泉水、纯净水、自来水等生活用水的拉曼光谱,分析了各类生活用水的水质。实验结果发现检测出生活用水的拉曼光谱与蒸馏水的拉曼光谱并无明显差异,这是由于由于实验室便携式拉曼光谱仪探测器灵敏度、光谱分辨率不够高等局限性和水本身物质含量浓度极低的特点所导致的;且实验中使用了几种常用样品池装水样,发现水的拉曼实验对样品池要求特别高,选用石英比色皿才能获取水真实的拉曼信号。这对拉曼光谱水质分析实验有一定指导意义。在分析生活用水所得结论的基础上展开了拉曼光谱对湖水水质的分析,分析结果表明:1)不同湖水在850-2500cm~(-1)区域内有着不同强度的荧光效应,根据荧光效应的强弱可以分辨不同的湖水;2)通过airPLS算法对原始光谱数据进行去基线处理,通过编程语言Python和机器学习框架Scikit-learn编程实现对大量不同湖水拉曼数据进行PCA降维聚类分析,然后对比多元变量统计分析软件SIMCA的分析结果,发现编程分析的主成分解释度和聚类效果跟SIMCA的结果不相上下,该方法可节约科研成本,且可扩展性强,湖水聚类分析对水质调查和水资源宏观调控具有重要意义。
【学位授予单位】：武汉工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：X832;O657.37
【图文】：

图 1-1 2016 年 10 月全国重点湖库污染指标统计监测的 104 个湖泊中，呼伦湖、异龙湖和滇池为中度富营养状态，太湖、沙湖、星云湖、巢湖、洪泽湖、杞麓湖等 25 个湖库为轻度富营养状态，其余湖库均为中营养或贫营养状态。

图 2-1 拉曼光谱产生过程图 2-1 所示，一束激光照射样品后有三个可能的去向：收、散射。在这里，本文只讨论散射，散射光中主要有率与入射光频率相当的瑞利散射，这部分散射占了散射

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本文编号：2736836