[發明專利]一種網絡化的PH在線監測儀在審
| 申請號: | 201810141630.9 | 申請日: | 2018-02-11 |
| 公開(公告)號: | CN108362656A | 公開(公告)日: | 2018-08-03 |
| 發明(設計)人: | 王海員 | 申請(專利權)人: | 四川銀沙科技有限公司 |
| 主分類號: | G01N21/31 | 分類號: | G01N21/31;G06F17/50 |
| 代理公司: | 北京天奇智新知識產權代理有限公司 11340 | 代理人: | 楊春 |
| 地址: | 610000 四川省成都市高新區天*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 土質 廢棄物 光譜掃描 液態物質 油田鉆井 服務器端 采樣物 網絡化 油田 比較子單元 質量百分比 采樣單元 單元處理 光譜信號 信號通過 選定區域 監測儀 物聯網 采樣 預設 預警 傳輸 監測 統計 | ||
本發明提供了一種網絡化的PH在線監測儀,所述監測儀用于監測油田鉆井廢棄物的PH值,所述油田鉆井廢棄物包括土質和液態物質且土質與液態物質的質量百分比大于57%且小于65%,該設備包括:油田鉆井廢棄物采樣單元,用于對選定區域進行油田土質采樣和油田液態物質處理,對土質采樣物進行處理;光譜掃描單元,用于對土質采樣物進行光譜掃描,對光譜信號進行處理;比較子單元,用于將所述光譜掃描單元處理后的信號通過物聯網傳輸到服務器端,并在服務器端使之與設定閾值進行比較,并對超過閾值的信號值進行預警,所述閾值是通過統計方式得到的廢棄物的PH預設值。
技術領域
本發明屬于光譜分析技術領域,具體涉及一種采用光譜分析技術的網絡化的PH在線監測儀。
背景技術
目前在國內外關于土質成分監測研究中,特別是對土質中有機質和全氮兩種主要的成分含量研究中,大多數已獲得了較好的研究成果。在此基礎上,也有很多研究者使用光譜分析技術定量分析土質中的一些金屬元素含量,用于監測,雖然也取得一定成果,但是預測效果卻不如對有機質和全氮含量的預測效果明顯。
首次嘗試將光譜技術引入到土質檢測的是美國科學家Browsers和Hanks,在1965年發現土質中的有機質在近紅外光譜區域和有機質有相關的特征紋跡。隨后在1970年,隨后在1970年,Salisbury和Hunt同樣在近紅外光譜區發現了土質中的某些礦物質也存在相關的特征紋跡。以上幾位研究人員的成果開創了對于土質成分檢測的新方法,同時在理論上證明了采用光譜分析技術對土質中的某些物質或成分進行定性或定量分析的可能。
在國內外學者的研究結果中我們可以知道目前針對土質成分的檢測中,有機質和全氮的預測效果普遍交好,而對于金屬元素的預測效果在各文獻報道中并不一致,有的個別學者的預測效果較好,有的則不盡如人意,而且在每篇報道中,對于土質采樣物的處理也不盡相同,有的研究人員在實驗前期會對采集到的樣品進行干燥、研磨、過篩等操作,實驗結果顯示對土質采樣物進行適當的處理可以提高光譜分析的預測效果。報道證明被測樣品的含水量、顆粒直徑等物理性質都會對預測精度產生影響,而且檢測條件如樣品是否旋轉、檢測高度、角度等因素也都會對預測效果產生影響。但所有報道中所進行的實驗均采近紅外光譜儀器進行,并且實驗大多在實驗室環境下進行,鮮有在野外田間進行現場實際測量的報道。
在采用光譜分析技術分析土質成分時,光譜儀器的性能對于預測效果有一定影響,而且不同的預測模型建立方法在預測過程中也體現出了極其重要的作用。有時即使采用了同樣型號的光譜儀器,預測模型建立的方法不同,得到的檢測效果也不同,其中主要采用了主成分回歸分析、偏最小二乘和人工神經網絡等方法。也有很多學者對于多種數據處理方法進行了對比,結果顯示每種方法具有自身的特點,但具體使用哪種數據處理方法進行建模可以得到最有的檢測結果,在目前的研究成果中并未得到一個確切的結論。
2012年中國農業機械科學研究院的李頡等人對72個北京附近的土質采樣物的全氮、全鉀、有機質含量和PH值進行了分析,通過偏最小二乘法進行建模,預測結果和真實值具有很好的一致性,決定系數最高可達0.9554。浙江大學的何勇等人研究了不同顆粒直徑和不同建模方法對于土質有機質含量近紅外光譜分析方法的影像,研究中將樣品分為顆粒直徑為0.169-2mm和小于0.169mm兩個樣本集,建立了三種預測模型,結果表明當顆粒直徑在0.169-2mm之間時,預測相關系數均大于0.84,預測均方根誤差均小于0.20;而當顆粒直徑小于0.169mm時,預測相關系數均小于0.71,而預測均方根誤差均大于0.23。
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