基于水纹识别的水体污染溯源案例研究
本文选题:水质指纹 + 污染 ; 参考:《光谱学与光谱分析》2016年08期
【摘要】:三维荧光光谱是近年新兴的高灵敏度有机污染检测技术。以此技术,清华大学研制出污染预警溯源仪,并在南方A市投入使用,用于水体荧光水质指纹监测和异常情况污染溯源。这一新型监测手段打破了传统水质监测技术无法提供污染源指向性信息的局限,可以有效识别水质异常并快速诊断污染来源。研究中以污染预警溯源仪捕获的S河中一次水质异常事件为例,介绍这次事件的污染源诊断过程:仪器在线监测过程中捕捉到未知类型的水体水纹,根据水纹峰型及峰强度的变化初步推断污染入侵过程;随后通过仪器对水体水纹与污染源水纹的比对来实现溯源。研究采用pH、苯胺类、TOC和TN等水质指标的变化来检验诊断结果。结果表明,通过监测水纹变化,水纹预警溯源技术能够快速识别和预报水质异常,实现比较准确的污染源诊断。此次水质异常可能是河流上游某化工厂倾倒原料所导致。
[Abstract]:Three-dimensional fluorescence spectrum is a new high-sensitivity organic pollution detection technology in recent years. Based on this technology, Tsinghua University has developed an early warning traceability instrument, which has been used in A City, South China, for fingerprint monitoring of water fluorescence water quality and traceability of pollution under abnormal conditions. This new monitoring method breaks the limitation that the traditional water quality monitoring technology can not provide the directional information of the pollution sources, and can effectively identify the water quality anomalies and quickly diagnose the sources of pollution. Taking a water quality anomaly event in S River captured by the pollution early warning tracer as an example, this paper introduces the process of pollution source diagnosis: the unknown type of water body is captured in the process of on-line monitoring by the instrument. According to the variation of water stripe peak type and peak intensity, the pollution invasion process was preliminarily inferred, and the source of pollution was traced by means of the comparison of water stripes and pollution source lines by means of the instrument. The changes of pH, TOC and TN of aniline were used to test the diagnostic results. The results show that by monitoring the variation of water grain, the technique of early warning and traceability of water grain can quickly identify and forecast water quality anomalies, and realize more accurate diagnosis of pollution sources. The anomaly may have been caused by the dumping of raw materials by a chemical plant upstream of the river.
【作者单位】: 苏州市环境监测中心;清华大学环境学院环境模拟与污染控制国家重点实验室;
【基金】:国家水体污染控制与治理科技重大专项项目(2014ZX07305001,2012ZX07506-007) 清华大学自主科研项目(20131089252)资助
【分类号】:X832;O657.3
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本文编号:2097567
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