光譜分析的紫外水質檢測技術研究

摘要：水質檢測技術中，光譜分析的紫外水質檢測技術是近些年應用較多的技術類型。文章以此為中心，詳細介紹了光譜分析的紫外水質檢測技術以及計算方法，根據試驗檢測結果總結出該檢測技術未來發展方向，目的在于進一步提高水質檢測的準確性，掌握更全面的水質情況，為水質改善做好充足的準備。

關鍵詞：水質檢測;光譜分析;線性關系;數學模型

中圖分類號：X832 文獻標識碼：A 文章編號：2095-672X（2020）05-0-02

DOI：10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2020.05.061

Analysis of UV water quality detection technology of spectral analysis

Wang Yujun

（Laojunhe Water Conservancy Management Office，Shandan County，Zhangye City，Gansu Province，Zhangye Gansu 734000，China）

Abstract：In the water quality detection technology，the UV water quality detection technology of spectral analysis has been widely used in recent years.Taking this as the center，this paper introduces the UV water quality detection technology and calculation method of spectral analysis in detail，summarizes the future development direction of this detection technology according to the test results，aiming to further improve the accuracy of water quality detection，master more comprehensive water quality situation， and make adequate preparation for water quality improvement.

Key words：Water quality detection;Spectral analysis;Linear relationship;Mathematical model

水質檢測是改善水污染、保護水資源的重要手段。光譜分析的紫外水質檢測方法是當前應用最廣泛的水質檢測技術。近些年紫外吸收水質檢測研究不斷拓展，發現其在水質檢測中，不僅操作步驟簡單、科學避免二次污染，以物理檢測的方式替代化學試劑檢測。對水源進行在線檢測，時刻觀察水質參數變化，記錄動態浮動數據，為水源改善提供更多參考。

1 光譜分析的紫外水質檢測技術方法介紹

1.1 光譜分析的紫外水質檢測原理分析

水質檢測方法較多，其中紫外水質檢測技術運用朗伯比爾定律，屬于物理檢測方法，該原理公式為A=kcl，公式中包含吸收系數k、光程L，因為水資源中包含多種化學需氧量的物質，例苯、酚類以及甲苯在等，利用吸收系數與光程，與被測溶液濃度相互作用下，完成紫外水質檢測。紫外水質檢測中，紫外區會出現光譜吸收現象，為水質檢測中COD（化學需氧量）的確定創造有利條件[1]。因為紫外吸收單波長吸收弱，因此配合光譜分析的方式，解決紫外水質檢測中的不足。

1.2 水質檢測光譜分析方法介紹

水質檢測中所應用的光譜分析方法主要包括光譜直接對比分析、光譜歸一化分析。

其中，光譜直接對比分析，選定水質檢測樣本，根據光譜吸收情況對照光譜吸光度值，計算兩者關系，計算公式如下：

ABS1（λ）=f（ABSref（λ））

紫外水質檢測樣品通過光譜分析，檢測數值變化與參考樣本之間存在線性聯系，這種線性關系按照評價指標（擬合直線R2），如果對比計算數值<0.99，則表示擬合曲線并非直線，被測水源樣品質量不理想，與參考水樣成分相差較大。數值>0.99，表示被測水樣與參考水樣關系接近直線，兩者水樣組成相似。擬合曲線的變化代表被測水樣中物質濃度的變化，曲線波動與濃度成正比。

其中光譜歸一化分析，利用歸一化的計算方式，變換有量綱表達式為無量綱表達式，轉換所得公式如下：

（λ）=

根據實驗檢測，樣品成分歸一化的光譜曲線重合，則表示其與參照樣本成分相似，屬于同一種。但是檢測結果若重合性不好，表示樣品成分特殊，與參照樣品差別大，水質污染嚴重。歸一化光譜檢測中，必須對樣品進行多個劃分，分別進行光譜分析，經過有效實驗處理，M個光譜線形成，統計波長λi數值計算平均值，計算公式為：

結合樣品檢測數量的增加，計算波長吸光度值，統計每個波長波動情況，得到波長波動平均值Pk：

Pk=

歸一化光譜分析中，參考指標包括兩方面，其一是光譜波動百分比，最大值為Pmax=。波動平均值在水質檢測整個范圍中單個檢測數值的百分比數值，個數q<0.05、0.05>q<0.1、q>0.1分別用、、。那么波動平均值Pk中個數范圍分別對照個數范圍中的n，分別為n1∈[0，0.05];n2∈[0.05，0.1];n3∈（0.1，+∞）。

2 光譜分析的紫外水質檢測試驗討論

光譜分析紫外水質檢測實驗中，應用水質檢測儀器，從控制系統控制光電接收變化信息。經過單色器檢測裝置的處理，水質檢測色譜傳入到流通池，轉變為相應的電信號，利用無線數據及時將其上傳到檢測儀器的數據庫進行數據處理。紫外水質檢測儀器在光譜分析方面的范圍能夠達到200-720nm。化學需氧量吸光度檢測中，根據需要檢測的水源范圍，實驗水樣至少為四種，以保證試驗檢測的全面性與準確性。通過檢測儀器獲得樣品的光譜變化，獲得相關數值創建化學需氧量模型，求擬合直線平均值，線性變化平穩，數值>0.99，得到吸光度化學需氧量數值。但是在實驗計算中，水樣數值均以一種水樣推算另一種水樣，這其中會出現推算誤差。為了更好地解決這一差異，需要在單波長分析基礎上對數學模型進行創新，以此來控制光譜分析誤差。

根據某地實際水樣檢測發現，取得的4份相同河流中的樣品，其中兩份進行了稀釋，并且以重鉻酸鉀滴定法，得到水樣的化學需氧量值。其中兩份以紫外水質檢測方法得到水質樣品的吸收光譜，對光譜進行分析。發現歸一化檢測方法中，光譜變化范圍計算數值波動率為5%，檢測水樣的線性擬合曲線呈現直線，數值>0.99，吸收光譜數值相同。從中可以發現，去離子水將樣品稀釋后進行滴定的測量方法，在最終數值計算中誤差大于紫外水質檢測方法。

3 光譜分析的紫外水質檢測技術應用前景

水質檢測技術不斷升級，投入檢測的儀器設備越來越先進。在這種發展背景下，光譜分析的紫外水質檢測技術擁有越來越廣闊的發展前景。

3.1 光譜分析的紫外水質檢測技術操作更便捷

實驗操作相較于傳統化學水質檢驗更為便捷，不需要大量器具，并且具有非常理想的重復性能。尤其是紫外水質檢測儀器的應用，操作人員只需要按照步驟完成檢測準備工作，為水質檢測節省很多時間。與此同時儀器檢測將水質檢測中可能出現的檢測誤差或者操作失誤降到最低，以儀器為載體減輕檢測人員的工作負擔，提高了水質檢測工作效率[2]。當然這種檢測技術可以在任何水質監測部門進行重復應用，幫助水質檢測在節省更多檢測經費，將節省的檢測經費更好的投入到水質改善方面，檢測技術逐漸延伸到其他領域。紫外水質檢測技術操作便捷性優勢，為我國水質檢測發展帶來幫助，操作性強，檢測誤差小，在未來發展中擁有更廣泛的空間，為水質改善創造有利條件。

3.2 水質檢測精準度、穩定性更好，檢測速度更快

光譜分析的紫外水質檢測技術，在未來發展中朝著檢測精準度、穩定性提高，檢測速度更快方面前進。這種物理水質檢測方式，精準度不斷提高，根據不同的水源樣品制定不同的對比精度標準，以模塊化的方式完成精準度優化。結合水質環境為基礎，制定具體的精準度檢測方案，并且提高儀器測量標準，確保水質檢測數據不會出現計算誤差。在當前檢測基礎上加快紫外水質檢測技術的檢測速度，重視檢測技能性的提高，進一步為檢測技術應用創造有利條件，提供更多水質檢測新服務。充分發揮出光譜分析的紫外水質檢測技術優勢，做好水質檢測相關工作，革新水質檢測技術，保證水質檢測的穩定性，為光譜分析的紫外水質檢測精準性提高與未來發展搭建扎實的臺階[3]。

3.3 降低水質檢測消耗與成本

光譜分析的紫外水質檢測技術在未來發展中更加重視向降低檢測消耗，節省檢測成本，保證檢測精準性方向發展。尤其在光譜分析方面，調整紫外水質檢測儀器，降低儀器檢測消耗，以最少的檢測資源得出最準確的檢測成果。減少水樣品的應用，控制好檢測投入元素，盡量減少油料消耗，以此達到降低成本的目的。注意檢測儀器的規范操作，避免因為操作不規范導致儀器出現故障，造成維修成本增加。進一步完善光譜分析的紫外水質檢測技術，提高檢測的整體性。

4 結束語

利用光譜分析的紫外水質檢測技術進行水質檢測，檢測操作簡便，獲得更準確的線性關系與化學需氧量數值，創建水質檢測數學模型，對比光譜檢測標準，降低水質檢測中的誤差，為紫外水質檢測技術未來發展提供更多創新參考。

參考文獻

[1]朱娜.對基于光譜分析的紫外水質檢測技術的幾點探討[J].建材與裝飾，2019（30）：211.

[2]王煒煜，趙芳，井曉兵.基于光譜分析的紫外水質檢測技術[J].化工管理，2016（13）：215.

[3]劉寶寶.基于紫外-可見光譜分析的水質監測技術研究進展[J].四川建材，2016，42（01）：297-298+300.

收稿日期：2020-02-19

作者簡介：王玉軍（1973-），男，漢族，中專學歷，研究方向為人飲管理。