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原文传递水质指标预测模型构建方法及水质指标监测方法

专利名称：	水质指标预测模型构建方法及水质指标监测方法
摘要：	本发明涉及环境监测领域。本发明解决了现有光谱法监测水质COD指标时误差较大的问题，提供了一种水质指标预测模型构建方法及水质指标监测方法，其技术方案可概括为：水质指标预测模型构建方法，首先采集若干水样作为样本水样，并获得各样本水样的所需水质指标；针对每一个样本水样，测量其对应的光谱，得到原始光谱，并获取其物理参数；对该样本水样进行至少两次消解，每消解一次就测量一次其对应的光谱，得到各消解光谱，同时获取每次消解的消解参数及每次消解后的样本水样的物理参数；根据各样本水样所采集的数据分别构建针对各所需水质指标的各水质指标预测模型。本发明的有益效果是：从根本上减小了测量误差，适用于水质指标监测。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	四川;51
申请人：	四川碧朗科技有限公司
发明人：	姜赞成;钱易坤;其他发明人请求不公开姓名
专利状态：	有效
申请日期：	2018-12-29T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-03T00:00:00+0800
申请号：	CN201811635500.7
公开号：	CN109709057A
代理机构：	成都虹桥专利事务所(普通合伙)
代理人：	李凌峰
分类号：	G01N21/33(2006.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	621000 四川省绵阳市游仙区绵山路64号(科学城M-10工业园区小二楼)
主权项：	1.水质指标预测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、采集多种水样类型的多种水质指标浓度的若干水样作为样本水样，分别获得每一个样本水样的所需水质指标，所述所需水质指标至少为一个；步骤2、针对每一个样本水样，测量其对应的光谱，得到原始光谱，并获取其物理参数；步骤3、对该样本水样进行至少两次消解，每消解一次就测量一次其对应的光谱，得到各消解光谱，同时获取每次消解的消解参数及每次消解后的样本水样的物理参数；步骤4、根据各样本水样的原始光谱、各消解参数、对应的各物理参数、对应的各消解光谱及对应样本水样的所需水质指标分别构建针对各所需水质指标的各水质指标预测模型。 2.如权利要求1所述的水质指标预测模型构建方法，其特征在于，步骤1中，所述所需水质指标包括COD和/或AN和/或TP和/或TN；则步骤4中，所述各水质指标预测模型为水质COD预测模型和/或水质AN预测模型和/或水质TP预测模型和/或水质TN预测模型。 3.如权利要求1所述的水质指标预测模型构建方法，其特征在于，步骤2及步骤3中，所述对应的光谱为紫外可见吸收光谱与近红外吸收光谱。 4.如权利要求1所述的水质指标预测模型构建方法，其特征在于，步骤3中，所述消解为湿式消解或电化学消解或紫外消解或微波消解。 5.如权利要求4所述的水质指标预测模型构建方法，其特征在于，步骤3中，当消解为湿式消解时，所述消解参数包括所选试剂、消解时间及压力；当消解为电化学消解时，所述消解参数包括pH值、电极面积、电压值、电流值及消解时间。 6.如权利要求1所述的水质指标预测模型构建方法，其特征在于，步骤3中，所述至少两次消解中，每一次消解针对目标污染物的消解率都小于100％。 7.如权利要求1所述的水质指标预测模型构建方法，其特征在于，步骤2及步骤3中，在测量时，都将样本水样置于光学测量池中进行测量；步骤3中，在消解时，都将样本水样置于消解池中进行消解。 8.如权利要求1-7任一项所述的水质指标预测模型构建方法，其特征在于，如权利要求1所述的水质指标预测模型构建方法。 9.水质指标监测方法，其特征在于，包括以下步骤： A、获取待测水样对应的光谱，得到待测水样的原始光谱； B、对该待测水样进行至少一次消解，每消解一次就测量一次其对应的光谱，得到待测水样的各消解光谱，同时获取每次消解的消解参数及每次消解后的待测水样的物理参数； C、将待测水样的原始光谱、各次消解的消解参数、对应的各物理参数及对应的各消解光谱代入到如权利要求1-8任一项所述的各水质指标预测模型中分别得到各水质指标预测结果，即为各水质指标监测结果。 10.如权利要求9所述的水质指标监测方法，其特征在于，对应的光谱、消解时所采用的方式、消解参数种类的选择、物理参数种类的选择及测量和消解时的环境与构建各水质指标预测模型时相对应。
所属类别：	发明专利