[發明專利]一種基于LED多特征波長的水質COD檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 201110413936.3
• 申請日: 2011-12-13
• 公開（公告）號: CN102519897A
• 公開（公告）日: 2012-06-27
• 發明（設計）人: 張榮標;王中鑫
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G01N21/33
• 分類號: G01N21/33;G01N21/01;G06N3/02
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 樓高潮

技術領域

本發明涉及一種基于LED紫外多特征波長水質COD檢測方法及裝置。

背景技術

化學需氧量是水質污染最重要的指標。化學需氧量（Chemical??Oxygen?

Demand，COD）是指在一定的條件下，將?1L?水樣中還原性物質氧化所消耗氧化劑的量，其結果折算成氧的含量。COD?是對水中含有的有機物和無機氧化物濃度的度量，反映了水體被污染的程度，是評價水體好壞的重要指標之一。水中還原性物質包括各種有機物、亞鐵、亞硝酸、硫化物等。水體受到有機物污染是非常普遍的，COD?會過度消耗溶解在水體中的氧氣，造成水體富營養化，對水生物如魚類、藻類等帶來不良影響，因此?COD?作為目前衡量水質狀況的重要指標之一。

目前COD的測量方法主要有化學法和物理法兩種。化學法是用強氧化劑將水樣中的還原性物質氧化，再計算氧化劑的消耗量，最后折算成消耗氧的量。重鉻酸鉀（CODer）和高錳酸鉀指數法（CODmn）是目前化學法中測量COD的典型方法。高錳酸鉀法多用于分析較干凈的地表水、地下水、飲用水，即低濃度COD測量；重鉻酸鉀法多用于工業廢水和生活污水的分析，即較高濃度的COD測量。廣泛用于實驗室COD測量的還有庫倫滴定法、比色法、催化消解法、TOC換算法、微波消解法等等。這些化學測量方法適用的水質濃度范圍廣，測量準確。但存在著以下缺點：

1、分析周期長，操作工序繁瑣，管道系統復雜容易堵塞，可靠性差，故障率高，不適合實時在線監測。

2、監測頻次低，采樣誤差打、監測數據不準確，不能及時反映排污狀況；

3、鉻、銀等貴重金屬試劑及硫酸汞會對環境造成二次污染，成本高。

物理法主要是基于Lambert-Beer定律的紫外吸光度法，即UV（Ultraviolet）法。目前國內外的COD測量儀大都采用雙波長檢測法，雙波長檢測法將同一光源分成兩束，分別經過兩個單色器（254nm和546nm），得到兩束不同波長的單色光，利用斬光器使兩束光以一定頻率交替照射同一吸收池，然后被檢測器接收。信號經處理系統計算得出兩個波長的吸光度差值，吸光度差即與被測樣品濃度成正比。雙波長測定法消除了背景光、濁度、吸光池等的誤差，大大提高了測定的準確度。但是還存在以下不足之處：

1、水體中的有機物組分不同，最大吸收峰并非都在254nm處；

2、懸浮物對吸光度產生干擾會增加COD的值；

3、適合對成分比較單一、相對成分比較穩定的污水進行COD測定，但實際應用的場合非常多，不同污水存在特定的吸收峰，只用254nm捕捉全部有機物非常困難，適用性不夠廣。

紫外多光譜掃描法相對于雙波長檢測法，其精度更高，檢測范圍和適用性更廣。但紫外多光譜掃描裝置透鏡系統多，光強損失大，結構較復雜、精密度要求高，且成本較高。

發明內容

針對目前常用COD檢測儀存在的不足之處，本發明的目的是提供一種檢測范圍廣、結構簡單的基于LED紫外多特征波長水質COD檢測方法及裝置，可以快速、準確的對水質COD值進行在線測量。

本發明提供的一種基于LED多特征波長的水質COD檢測方法采用的技術方案是：通過對自配水樣水質樣本學習得到BP神經網絡模型，再采用如下步驟：1）第一特征波長LED燈位于聚光管的入口處，第一步進電機保持不動，單片機控制系統中的單片機控制第二步進電機反轉180度，將比色皿脫離光路主軸，測得第一特征波長LED燈的初始光強；單片機控制第二步進電機正轉180度，比色皿回到原位，光源依次經聚光管、第一聚焦鏡、比色皿中的待測水樣、第二聚焦鏡和光電二極管，光電二極管將接收的光信號轉化為電信號放大后輸入單片機，單片機測得第一特征波長處經待測水樣吸收的光強，計算出待測水樣在第一特征波長處的吸光度；2）單片機控制第一步進電機轉動，轉盤隨第一步進電機至第二特征波長LED燈正好轉至聚光管的入口處，重復步驟1），計算出待測水樣在第二特征波長處的吸光度；3）單片機控制第一步進電機帶動轉盤繼續同向轉動，將第三特征波長LED燈轉至聚光管的入口處，重復步驟1），計算出待測水樣在第三特征波長處的吸光度；4）重復步驟3），計算待測水樣在第四特征波長處吸光度，直至計算待測水樣在第N特征波長處的吸光度，共得到N個特征波長處的吸光度值；5）根據得到的N個特征波長處的吸光度值，輸入BP神經網絡模型，計算得到被測水樣的COD值。