基于近紅外光譜建立的模型預測反滲透復合膜生產線水相中3種組分

譚惠芬,張 宇*,陳 濤,潘窔伊,潘巧明,陳志善

(1.杭州水處理技術研究開發中心有限公司,杭州 310012;2.藍星(杭州)膜工業有限公司,杭州 311106)

反滲透復合膜主要用于分離水中無機離子、膠體和大分子溶質等,在海水淡化、工業和市政水處理、高端飲用水生產等領域應用較廣。功能分離層的制備是反滲透復合膜生產線的重要一環,其合成方法主要為界面聚合法,在合成過程中,先在支撐層上負載水相,使其與有機相接觸,兩相在界面處發生快速反應,生成的聚酰胺分離層即為反滲透復合膜的功能分離層[1]。水相中含有間苯二胺、三乙胺等多胺類反應單體和十二烷基苯磺酸鈉、十二烷基硫酸鈉、四甲基氯化銨等添加劑,這些水相組分含量對功能分離層的性質具有決定性的影響。實時監測水相組分含量,有利于及時調整工藝,保證連續生產,因此亟需建立準確、快速測定水相組分含量的方法。

在相關行業中,水中有機物含量的測定方法主要有紫外-可見分光光度法[2]、氣相色譜法[3]、液相色譜-質譜聯用法[4]等,這些方法存在制樣復雜,難以在線測試等缺點。與傳統方法相比,近紅外光譜法具有樣品前處理簡單、樣品無破壞、測定快速、定量精度高等優勢[5],已廣泛應用于化工、農業、食品、藥物等領域[6-9]。例如文獻[10]采用近紅外光譜法分析了乙醇柴油密度、黏度,并建立了乙醇含量的在線預測模型;文獻[11]采用近紅外光譜法建立了乙烯工業在線檢測方法;文獻[12]采用近紅外光譜法建立了煙草中非揮發性有機酸含量的預測模型;文獻[13]采用近紅外光譜法建立了原油工業快速分析系統;文獻[14-15]采用近紅外光譜法[建模方法為偏最小二乘法(PLS)]建立了準確、快速測定液體推進劑中混胺(三乙胺和二甲苯胺)以及混胺中微量水的方法。但是,近紅外光譜法在反滲透復合膜生產線水相組分含量測定中的應用還未見報道。

本工作以水相體系中重要的間苯二胺、三乙胺和十二烷基苯磺酸鈉為研究對象,以近紅外光譜法分析樣品以PLS建立3種水相組分的模型,并對驗證集樣品中的3種水相組分含量進行預測,以期為反滲透復合膜生產線水相組分含量的實時監測提供技術支撐。

1 試驗部分

1.1 儀器與試劑

NR800型近紅外光譜分析儀(波長范圍900～2 500 nm),JA5003型精密電子天平。

混合標準溶液系列:取適量間苯二胺、三乙胺和十二烷基苯磺酸鈉,用水配制成含0.2%～10%(質量分數)間苯二胺、0.2%～5%(質量分數)三乙胺、0.5%～15%(質量分數)十二烷基苯磺酸鈉的45個混合標準溶液系列(包括30個校正集樣品和15個預測集樣品),置于(35±0.5)℃恒溫水浴中。所配溶液的質量分數均已涵蓋反滲透膜水相體系常用質量分數范圍。

間苯二胺的純度不小于99%;三乙胺、十二烷基苯磺酸鈉為分析純;試驗用水為自制純水,電導率小于5μS·cm－1。

1.2 試驗方法

開啟近紅外光譜分析儀,預熱6 h,將混合標準溶液系列依次通入具有保溫層的測量池中,以1 000 mL·min－1流量循環流動,待流量穩定后采集原始光譜,每個混合標準溶液均采集3次。

1.3 建模及模型評價方法

采用Unscramb化學計量軟件中的Savitziky-Golay平滑-二階微分法對原始光譜進行預處理,在1 379～1 884 nm 波長區間內建模[15],建模方法為PLS。以交叉驗證法得到的校正均方根誤差(RMSEC)和預測均方根誤差(RMSEP)對模型進行評價[12,15]。

2 結果與討論

2.1 預處理方法的選擇

為了降低原始近紅外光譜中的噪聲、消除基線波動的干擾,使吸收峰更加清晰[16],試驗分別采用Savitziky-Golay平滑、Savitziky-Golay平滑-一階微分法、Savitziky-Golay平滑-二階微分法對原始光譜進行預處理[17-18],預處理前后的光譜圖見圖1。

圖1 反滲透復合膜生產線水相體系預處理前后的近紅外光譜圖Fig.1 Near-infrared spectra before and after pretreatment of the water phase system of the reverse osmosis composite membrane production line

結果表明:原始近紅外光譜在1 428,1 910,2 350 nm 處有3 個較寬的吸收峰,其中2 350 nm處的儀器誤差較大,不作為模擬區域,其余兩處可能為多個芳烴C－H、甲基C－H、亞甲基C－H 合頻信號和倍頻信號的疊加,其他位置的吸收峰強度較小,看不出隨水相組分質量分數變化的趨勢;和原始近紅外光譜圖相比,預處理后的近紅外光譜圖中1 387,1 410,1 463,1 495,1 518,1 548,1 655,1 679,1 700,1 719,1 737,1 783 nm 等處出現多個明顯的吸收峰,且其強度隨水相中組分質量分數的變化而變化。

用交叉驗證法對預處理前后所建的模型進行評價,PLS因子數、RMSEC和相關系數見表1。

表1 預處理前后所建模型的評價結果Tab.1 Evaluation results of the model built before and after pretreatment

表1(續)

由表1可知:預處理后,RMSEC 減小、相關系數增大,模型效果更好;以Savitziky-Golay平滑-二階微分法預處理后,PLS因子數、RMSEC 最小,相關系數最大,其中間苯二胺和十二烷基苯磺酸鈉相關系數均大于0.999 0,三乙胺易揮發,相關系數低于0.999 0。因此,試驗選擇采用Savitziky-Golay平滑-二階微分法預處理原始近紅外光譜圖。

2.2 波長區間的選擇

在用模型計算目標組分含量時,波長的權重可用回歸系數表示,當回歸系數接近0時,說明該波長區間在模型計算中的權重很小。因此,在選擇波長區間時,可通過排除權重小的區間的方法逐步縮小范圍[18]。試驗考察了3種水相組分的回歸系數在波長900～1 884 nm 內的變化,結果見圖2。

圖2 3種水相組分回歸系數隨波長的變化曲線Fig.2 Variation curve of regression coefficients of 3 water phase components with wavelength

由圖2可知,在波長小于1 379 nm 時,3種水相組分的回歸系數趨近于0,繼續增大波長,3種水相組分的回歸系數顯著增加。

針對每種組分,均選擇3個回歸系數較大的大小不一的波長區間進行建模,并考察了建模效果,結果見表2。

表2 不同波長區間獲得的模型評價結果Tab.2 Evaluation results of the model with different wavelength ranges

由表2可知:波長區間越小,RSMEC 越小,相關系數越大(三乙胺除外),這是由于較寬的波長區間內包含的信息量大,吸收峰重疊程度高,得到的PLS因子數和RMSEC 均較大。因此,對于間苯二胺、三乙胺、十二烷基苯磺酸鈉,試驗選擇分別在1 630～1 699 nm、1 699～1 733 nm 和1 662～1 690 nm波長區間內建模。

2.3 PLS因子數的選擇

PLS因子數可反映模型計算中的維數大小。PLS因子數較小時,擬合程度不夠,光譜信息提取不充分,模型準確度降低;PLS因子數較大時,擬合過度,模型噪聲變大,對樣品的預測可能出現較大誤差[19]。因此,試驗考察了PLS因子數分別為1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14時對RMSEP 的影響,結果見圖3。

由圖3 可知:當PLS 因子數不小于3 時,RMSEP變化較小,間苯二胺、三乙胺和十二烷基苯磺酸鈉模型的RMSEP最小值分別出現在PLS因子數為6,5,13處。結合2.1節和2.2節內容,試驗選擇的PLS因子數分別為3,4,3。

圖3 3種水相組分RMSEP隨PLS因子數的變化曲線Fig.3 Variation curve of RMSEP of 3 water phase components with PLS factor number

2.4 模型的建立

在最優條件下,30個校正集樣品的預測值和已知值的相關曲線見圖4。

由圖4可知:在采用選擇的PLS因子數時,模型對校正樣品集樣品的預測值與已知值很接近,特別是間苯二胺與十二烷基苯磺酸鈉模型。間苯二胺、三乙胺和十二烷基苯磺酸鈉模型的相關系數分別 為0.999 3,0.986 3,0.999 8,RSMEC 分別為0.119,0.239,0.095,所建模型較優。

圖4 校正集樣品中3種水相組分預測值與已知值相關圖Fig.4 Correlation diagrams between predicted value and known value of 3 water phase components in calibration set samples

2.5 模型的驗證

按照試驗方法分析預測集樣品,預測值和已知值的相關曲線見圖5。

圖5 預測集樣品中3種水相組分預測值與已知值相關圖Fig.5 Correlation diagrams between predicted value and known value of 3 water phase components in prediction set samples

由圖5可知:3種水相成分的預測值和已知值基本一致,間苯二胺和十二烷基苯磺酸鈉的相關系數大于0.980 0,間苯二胺、三乙胺和十二烷基苯磺酸鈉的RMSEP分別為0.144,0.169,0.114,滿足反滲透復合膜生產線的檢測需求。

本工作通過優化光譜預處理方法、波長區間和PLS因子數,建立了可預測間苯二胺、三乙胺和十二烷基苯磺酸鈉含量的模型,該模型的相關系數不小于0.980 0,RMSEC 不大于0.250,RMSEP 不大于0.170,滿足反滲透復合膜生產線水相組分含量的檢測要求,可為更復雜水相體系以及納濾膜水相體系的近紅外檢測模型的建立提供可行性和參考性依據。