基于荧光光谱的氨基甲酸酯类农药混合物检测方法研究

发布时间：2020-10-13 07:08

　　氨基甲酸酯类农药作为我国农业生产中较为常见的农药类别之一,在农田中的使用量较大且应用范围广泛,但残留在水体中的农药会对环境及人体造成极大的危害,传统的检测方法已无法对农药进行准确快速测定。荧光光谱法具备灵敏度高、特征参数多以及操作简便等优势,可用来对氨基甲酸酯类农药进行检测,对于环境问题的监测和治理具有重要意义。本文旨在解决传统检测仪器无法对水体环境中农药污染物的类别和含量进行精确测定及辨别等问题,基于荧光光谱机理结合化学计量学中三种二阶校正方法对实验室中配置好的氨基甲酸酯类农药混合物溶液进行定性定量检测,再应用两种神经网络算法对其作定量预测分析,并对实验结果作进一步的探讨。本文主要工作如下:(1)阐述荧光光谱理论,尤其是光致发光和三维荧光光谱法原理,简述荧光检测系统的硬件结构,分析荧光光谱法检测氨基甲酸酯类农药的可行性。(2)选取氨基甲酸酯类农药西维因、速灭威和有机磷杀虫剂三唑磷三种农药作为样品,在实验室中模拟自然界水体环境中多种农药残留混合存在的现状,使用荧光光谱仪对配置好的农药混合物溶液进行荧光检测,并对三维荧光光谱数据进行散射消除和光谱校正等预处理操作,根据荧光峰的位置和强度等信息,分析其三维荧光光谱特征。(3)针对多种农药混合时其激发与发射光谱重叠程度较高并难以区分的问题,结合化学计量学二阶校正法理论,应用平行因子分析法、交替三线性分解算法以及自加权交替三线性分解算法分别对三种农药混合物溶液进行定性定量分析,通过对比实验结果,选出预测效果最优的算法。(4)通过分析BP神经网络算法,与遗传算法相结合得到GA-BP神经网络算法模型并对其进行优化,分别对两种氨基甲酸酯类农药的混合物溶液进行检测和定量分析,验证神经网络算法可用来预测农药浓度的可行性。
【学位单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：X839.2
【部分图文】：

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图 2-1 分子跃迁示意图在辐射跃迁的衰变进程中，经常伴有光子发射现象，其中包含荧光发射与磷发射两类：(1) 荧光发射处于激发态的分子运动至该激发态的最低振动等级后，将处于不稳定状态。发态分子与介质分子发生碰撞，释放能量并将其传至与之碰撞的分子，使能量低。在此过程中，分子通过辐射方式从激发态振动能级运动到基态，即发射荧，图中 2-1 中 F 展示荧光的辐射跃迁。(2) 磷光发射分子从高能级激发态跃迁到激发态最低能级，经过系间跨越到三重态，再运至基态各个能级，此过程产生的光子辐射即为磷光，图中 2-1 中 P 展示磷光的射跃迁。位于不同激发态的分子，运动过程还包括非辐射跃迁，主要有振动松弛、内换、外转换以及系间窜越四个过程:

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