[發明專利]一種土壤或水體中重金屬鉛污染的快速檢測裝置及方法在審
| 申請號: | 201410228122.6 | 申請日: | 2014-05-27 |
| 公開(公告)號: | CN103983589A | 公開(公告)日: | 2014-08-13 |
| 發明(設計)人: | 孫明;張迪;朱曉青;李道亮;位耀光;劉春紅;王聰;馬華 | 申請(專利權)人: | 中國農業大學 |
| 主分類號: | G01N21/31 | 分類號: | G01N21/31 |
| 代理公司: | 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246 | 代理人: | 黃家俊 |
| 地址: | 100193 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 土壤 水體 重金屬 污染 快速 檢測 裝置 方法 | ||
1.一種土壤或水體中重金屬鉛污染的快速檢測裝置,其特征是所述快速檢測裝置包括:微機模塊、黑盒模塊、顯示模塊和電源模塊;
其中,所述黑盒模塊、顯示模塊、電源模塊分別與所述微機模塊相連接。
2.根據權利要求1所述的一種土壤或水體中重金屬鉛污染的快速檢測裝置,其特征是所述黑盒模塊包括黑盒、固定黑盒凹槽(5)、光源、濾光片(2)、濾光片架(3)、比色皿(4)和光電檢測芯片(6);所述黑盒固定于所述固定黑盒凹槽(5)中;所述黑盒左側固定有波長一定的所述光源,相應于所述光源位置放置峰值為對應波長的所述濾光片(2),所述濾光片放置于所述濾光片架(3)上,所述濾光片架(3)固定在所述黑盒左側;所述黑盒右側包括所述光電檢測芯片(6),所述光電檢測芯片(6)相應于所述光源位置固定于所述黑盒右側;所述比色皿(4)相應于所述濾光片(2)和光電檢測芯片(6)位置,放置于所述黑盒中部。
3.根據權利要求1所述的一種土壤或水體中重金屬鉛污染的快速檢測裝置,其特征是所述微機模塊包括微控制器、光源驅動單元、操作單元、信號放大調解單元、串口通訊單元;所述光源驅動單元、操作單元、信號放大調解單元、串口通訊單元分別與所述微控制器相連接;所述光源驅動單元連接于所述光源并由所述微控制器控制。
4.根據權利要求2所述的一種土壤或水體中重金屬鉛污染的快速檢測裝置,其特征是所述光源為固定特征波段的發光二極管(1)。
5.根據權利要求2所述的一種土壤或水體中重金屬鉛污染的快速檢測裝置,其特征是所述濾光片(2)的帶寬10nm。
6.根據權利要求1所述的一種土壤或水體中重金屬鉛污染的快速檢測裝置,其特征是所述顯示模塊為液晶顯示器(8)。
7.根據權利要求3所述的一種土壤或水體中重金屬鉛污染的快速檢測裝置,其特征是所述操作單元為鍵盤(9)。
8.一種土壤或水體中重金屬鉛污染的快速檢測方法,其特征是所述方法包括下列步驟:
步驟1:預備實驗中,采用化學方法配置多組不同濃度梯度的含鉛溶液;
步驟2:采用雙硫腙作為比色原料,在堿性條件下,在檸檬酸銨-鹽酸羥胺的還原性介質中,鉛和雙硫腙生成可被氯仿萃取的紅色雙硫腙鉛絡合物,即待測比色溶液;
步驟3:采用紫外-可見光分光光度計采集待測比色溶液的光譜數據,篩選出鉛元素的特征敏感波段,即選擇發光二級管的波峰值范圍,并選擇土壤或水體中重金屬鉛的快速檢測模型;
步驟4:采集步驟2中萃取的待測比色溶液的光譜數據,其中,采集光譜數據具體包括:
步驟41:將步驟2得到的待測比色溶液放置于比色皿中;
步驟42:通過光源驅動單元驅動發光二極管,光源通過濾光片得到固定波長的光譜;
步驟43:用步驟42得到的光譜照射比色皿中的待測比色溶液,并投射在光電檢測芯片上;
步驟44:通過光電檢測芯片采集光譜數據;
步驟5:根據步驟3中確定的最優模型構建一元線性回歸檢測模型y=Ax+B,其中x為采集得到的光譜數據,A、B為系數常量,y為土壤或水體中的鉛含量;
步驟6:通過步驟1的鉛含量和步驟4采集到的光譜數據,反演得到系數常量A,B的值,確定檢測模型y=Ax+B;
步驟7:采集被重金屬鉛污染的土樣或水樣,執行步驟2和步驟4采集得到光譜數據,將其代入檢測模型y=Ax+B,得到鉛含量y,并通過顯示模塊顯示土壤或水體中的鉛含量。
9.根據權利要求8所述的一種土壤或水體中重金屬鉛污染的快速檢測方法,其特征是所述步驟3中篩選鉛元素的特征敏感波段,并確定快速檢測模型,具體包括:
步驟31:采用紫外-可見光分光光度計采集步驟2所獲的待測比色溶液的光譜數據,其中光譜采集范圍為全波段300-900nm,采樣間隔1nm,采集點數600,通過數據處理軟件對光譜數據進行處理,由相關系數法篩選出鉛元素的特征敏感波段500-530nm,即,發光二極管的波峰值的范圍為500-530nm;
步驟32:采用數據平滑處理和基線校正的預處理方法處理步驟31所獲的光譜數據,去除噪聲干擾;
步驟33:在特征波段范圍內,分別采用一元線性回歸、多元線性回歸、偏最小二乘法、主成分回歸的建模方法對紫外-可見光波段的數據進行了處理,綜合比較之后,選取其中的最優模型一元線性回歸模型為土壤或水體中重金屬鉛的快速檢測模型。
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