生活飲用水溶解性總固體檢測技術優化與標準化研究

Research on the Optimization and Standardization of Detection Technology for Total Dissolved Solids in Drinking Water

ZOU Linlin1， WANG Lili2 （1.Weihai City Huancui District Disease Prevention and Control Center， Weihai 264200， China; 2.WeihaiweiPeople'sHospital，Weihai264200，China）

Abstract： Inorder to improve theaccuracy，effciencyand standardizationof thedetection of totaldissolved solids （TDS）in drinking water，a fast detection path combining temperature compensation optimization and random forest regression modeling by conductivity method was constructed. The nonlinear temperature compensation model and the random forest regresion algorithm were introduced to solve the problems of large errors and poor adaptability oftraditional detection methods under different water temperaturesand complex water quality conditions， andanintegrated portable detection terminal is designed toachieve rapid application inthe field.On this basis， combined with the domestic and foreign drinking water quality standards，a standardized operation process covering sampling，pretreatment，testing，data procesingand result interpretation wasconstructed.Experimental results show thatthe proposed technical scheme is superior to the traditional method in terms of detectionaccuracy，repeatability anddataconsistency， especially inthe ruralscattered watersource scenario.This studycanprovide afeasible path for the engineering and standardization of TDS detection technology， which has high promotion and application value.

Keywords： drinking water; total dissolved solids; temperature compensation; machine learning; rapid detection

溶解性總固體（TotalDissolvedSolids，TDS）是衡量生活飲用水水質的重要理化指標，主要包括水中溶解的無機鹽類（如鈣、鎂、鈉、鉀的離子及其相應的酸根離子）、有機物（如溶解的碳水化合物、蛋白質等）以及其他微粒。當TDS濃度超過 1000mgL^-1 時，飲用水的口感會發生顯著改變，高濃度TDS還會在熱水器、鍋爐和家庭用具表面形成水垢，降低導熱效率，造成能源浪費[1]。目前，常規TDS檢測方法主要有重量法及電導率換算法，但前者檢測周期長、操作煩瑣，后者則在不同溫度及水質條件下易出現誤差，限制了其在快速檢測與現場應用中的推廣。隨著水質監測需求的提升，急需一種兼具準確性、便捷性與標準化能力的TDS檢測技術體系[2-3]。基于此，本文提出融合溫度補償建模與機器學習算法的優化檢測方法，并結合便攜式檢測設備與標準化操作流程，系統提升生活飲用水中TDS檢測的技術性能與實用性，為保障居民飲水安全提供技術支撐，

1材料與方法

1.1材料、試劑與儀器

研究用水樣主要采自兩類典型飲用水系統，包括市政集中供水（某城市自來水廠出水）與農村分散供水（某縣地下井水）。

實驗所用試劑和標準物質均依照《生活飲用水衛生標準》（GB5749—2022）要求配制，包括氯化鈉標準溶液、電導率校準液、高純去離子水（電導率 lt;0.2μS?cm^-1 ）等。

DDSJ-308F型電導率儀（上海儀電）；DHG-9140A型鼓風干燥箱（上海一恒）；ME204E型分析天平（梅特勒－托利多）。

1.2檢測技術優化方法

1.2.1 電導率法的溫度補償算法改進

為提升電導率法在不同水溫條件下的適應性，本研究引人非線性溫度補償模型，將實測TDS值統一換算至 25^°C 標準狀態。補償公式為

式中： TDS₂₅ 為修正值； TDS_t 為實測值； t 為水溫， °C ； a ！ β 為修正系數。通過多溫區標準樣本的擬合分析，最終確定 a=0.02 、 β=0.000 8 ，適用于生活飲用水常見溫度范圍內的補償修正。

1.2.2 基于機器學習的TDS預測模型構建

為提升復雜水樣的檢測準確性，構建了以電導率、溫度、 pH 值等為輸入變量的隨機森林回歸模型，預測表達式為

式中：TDS為模型輸出； TDS_i^（tree） 為第 i 棵樹的結果； n 為總樹數。模型訓練采用多組樣本數據，通過調節參數優化樹數與深度，實現對TDS的非線性擬合與預測，具備一定的泛化能力。

1.2.3 便攜式檢測設備集成方案設計

結合優化算法，設計便攜式TDS檢測終端，集成電導率與溫度傳感器，內置數據處理單元和無線通信模塊，實現數據采集、溫度補償與TDS預測的自動化處理。終端配套移動應用，支持結果顯示與遠程同步，適用于現場檢測和多場景快速部署。

1.3實驗方案與檢測流程

為系統評估優化檢測方法的性能，本研究設計對比實驗，設置傳統重量法[5]、電導率法與優化檢測法（含溫度補償與機器學習模型）3組方案。在統一的實驗環境下［溫度（ 20±1 ） C ，相對濕度55%±5%] ，分別對市政供水與農村井水樣品進行檢測，每組實驗重復5次，以評估方法的準確性、重復性與穩定性。水樣采集按照《生活飲用水標準檢驗方法：第2部分水樣的采集與保存》（GB/T5750.2—2023）執行，使用清潔聚乙烯瓶現場采集后 4°C 冷藏保存，并在 24h 內完成檢測[。樣品檢測前經0.45μm 微孔膜過濾去除懸浮雜質，靜置至室溫后依次完成電導率測量、溫度記錄、傳統稱重及模型預測操作，確保各方法在統一條件下開展對比分析。

1.4標準化研究方法

為推動優化方法的規范化應用，本研究對我國《生活飲用水衛生標準》（GB5749—2022）、世界衛生組織制定的《飲用水水質準則》和美國環保署相關法規中TDS檢測要求進行了比對分析，梳理各標準在指標限值、檢測流程和誤差容限等方面的差異。在此基礎上，結合本研究優化技術特點，構建了覆蓋采樣、預處理、檢測、數據處理與結果判讀的操作流程，明確樣品保存時限、檢測頻次、設備校準要求及數據記錄規范，為制定適用于多類型水源的TDS快速檢測標準提供基礎支撐。

標準化流程：采樣環節統一使用 500mL 聚乙烯瓶，采前進行3次清洗并現場封裝；預處理采用0.45μm 微孔膜過濾并靜置至室溫；檢測環節以優化方法為主，操作流程定時定量；數據處理使用統一模板記錄原始數據與修正值；結果判讀統一計算變異系數，明確誤差范圍與判定標準等，并在整個流程中設定操作時限與質量控制節點，確保各階段檢測的一致性與規范性。

2 結果與分析

2.1 優化檢測技術性能評估

為驗證溫度補償模型在不同溫度條件下的適應性與準確性，本研究選取6組標準水樣，分別在10～35°C 進行TDS檢測，記錄未修正誤差與修正后誤差，并進行對比分析，結果見圖1。未修正的TDS檢測誤差在低溫與高溫條件下明顯偏高，最高達 4.8% 。引入溫度補償模型后，誤差在各溫區均明顯降低，波動穩定在 1.3% 以內，證明了所構建修正模型在控制溫度干擾方面的有效性與穩定性。尤其在 10% 與 35°C 極端溫度條件下，補償模型表現出良好的適應性，使TDS檢測值更加接近理論值，提升了模型在實際應用場景中的可靠性與推廣價值，為后續設備集成提供了算法基礎。

2.2與傳統檢測方法的對比結果

為比較優化檢測方法與傳統方法在檢測效率與經濟性方面的差異，本研究分別對重量法、電導率法與優化方法進行平均檢測時間與單次成本評估，結果如圖2所示。可以看出，傳統重量法檢測時間最長，約為 240min ，且單次成本達15元；電導率法所需時間縮短至 5min ，成本降低為6.5元；優化方法則進一步縮短時間至 3min ，單次成本降至4.2元。上述結果表明，優化方法在保證檢測能力的前提下，可明顯提升檢測效率并降低檢測成本，具備更強的現場應用潛力。特別是在農村或偏遠地區水質監測場景中，優化方法可有效減少人力物力投入，提升水質檢測響應速度，滿足多點分布式快速檢測的實際需求，展現出較強的實用性與較高的推廣價值。

2.3標準化流程應用效果驗證

為驗證優化技術結合標準化流程在實際供水系統中的應用效果，選取某城市集中供水與某農村地區分散供水兩類典型水樣作為測試對象，分別在標準化流程應用前后進行TDS多次檢測，獲取代表性數據。標準化流程涵蓋統一的采樣器具、過濾預處理方式及檢測操作步驟，所有樣品均在相同實驗環境下完成，并由同一組技術人員操作，以減少外界干擾因素。采用變異系數（CoefficientofVariation，CV）指標衡量數據一致性，結果如圖3所示。

由圖3可知，標準化流程實施后，市政供水樣本變異系數由 5.7% 降至 2.8% ，農村水樣由 8.5% 降至 3.1% ，檢測數據的穩定性和一致性均明顯提升，表明所提出的標準化操作流程有助于提高檢測質量，特別是在農村復雜水質條件下表現出良好的適應性與控制能力。標準化流程通過對采樣、預處理、檢測順序及操作細節的統一規范，減少了人為操作差異和外部環境干擾，提高了檢測過程的可控性和數據的可比性，可為后續技術推廣和行業標準制定奠定基礎。

3結論與討論

本研究圍繞生活飲用水中溶解性總固體的快速、準確檢測問題，針對傳統重量法存在檢測周期長、操作煩瑣及誤差不穩定等局限，提出并構建了一套集非線性溫度補償、電導率預測建模與便攜設備集成于一體的檢測優化技術體系。通過構建指數型溫度修正模型，明確修正系數參數，并結合電導率、溫度、pH值等特征變量引入隨機森林回歸模型，實現了TDS的快速推算與誤差控制。實驗結果表明，該優化方案在保障檢測穩定性的同時，有效提升了現場應用的操作效率與數據一致性。

在檢測方法優化的基礎上，本研究結合國內外飲用水水質標準體系，進一步建立了覆蓋采樣、預處理、檢測、數據處理及結果判讀的標準化操作流程。在市政集中供水與農村分散水源場景中進行實測對比，驗證了該流程對檢測重復性與數據可靠性的提升效果，尤其在水質條件波動較大的農村水源中，其數據變異系數明顯降低，體現出較高的實際應用價值與極大的推廣潛力。該流程不僅規范了操作程序，還明確了設備校準周期、樣本保存時限及數據處理格式，有助于提升檢測工作的系統性與數據的可追溯性，滿足多類型供水系統對快速、批量水質監測的現實需求。

需要指出的是，在部分高濁度或含復雜有機物背景的樣本中，傳感器測量結果仍存在一定干擾風險，表明當前優化體系在應對特殊水質環境方面仍有改進空間。建議未來研究可進一步引入多參數復合感知機制，結合深度學習算法提升模型的抗干擾能力與泛化水平。同時，建議在行業標準制定中同步完善便攜式檢測設備的技術規范與數據管理要求，加快TDS快速檢測方法在飲用水安全監測中的標準化與實用化進程。后續還可探索與物聯網平臺聯動，實現檢測結果的自動上傳、預警聯動及監管可視化，進一步提升水質安全監測的智能化水平與管理效率。

參考文獻

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