发布于:2006/9/7 9:34:04 | 633 次阅读
摘要:介绍了一种自行研发的综合应用紫外光谱测量和智能计算技术的水质在线分析仪,并对其测量原理、硬件结构、软件功能与所采用的智能计算方法进行了详细说明。实际测量结果表明该水质分析仪操作简便,适合于连续在线水质分析和成批量水样检测。 作为智能在线分析测试系统,它不仅能自动、实时地进行水质参数的检测,同时通过自带数据库,可随时更新和显示水样的历史数据。这对于监测水质的变化趋势很有实际意义。 3.1水循环系统的控制和水质数据的获得 软件通过继电器控制水泵和电磁阀形成一个水路循环系统。当被测污水进入样本池后,系统打开光源,充分预热后,获得光谱数据。其他水质参数则通过样本池中的探头,通过变送器送入。数据获得过程如图2所示。排放污水和清洗。 3.2水质数据的处理和显示 软件获得的光谱数据和其他水质理化参数经过预处理后送入模型进行分析,最终将结果显示在LCD屏上,同时把分析数据存入数据库,用于历史趋势的显示和水质模型的更新。数据处理和存储过程如图3所示。 3.3水质模型的更新 智能分析软件的技术是对紫外光谱和水质参数之间关系建模。模型不是一成不变的,水样性质差别较大时就会出现基于原水样的模型不能很好的预测新水样的情况。软件自带重新建模的功能。通过输入经过标准测定的新水样可修正水质模型,以解决因水样性质差别大时模型不符的情况。 4智能分析模型简介 智能分析软件采用的是混合神经网络模型,该混合模型是由一个多项式模型和一个多层前向神经网络并联叠加而成的。这样的结构设计可以保证该混合模型对于函数拟合的普遍适应性。对于多层前向网络的隐节点数和权值的确定,所利用的训练算法[8]可以根据拟合的要求自动确定,随着拟合要求的提高,前向网络的隐节点数将逐渐增加,直至达到拟合要求。即使当拟合要求过高时,该算法也可以根据拟合的改善情况来确定是否继续增加隐节点,这样的设计可以确保生成具有最少隐节点数的前向神经网络,就可以保证生成范化能力的混合神经网络模型。与此同时,由于该训练算法是基于最小二乘算法的,适用于实时在线的测量。 该混合模型所采用的训练算法简述如下: 1)对原始数据进行粗大误差剔除、数据滤波、归一化与相关性分析等处理,并将样本数据集分为训练样本和测试样本; 2)利用最小二乘法得到对象线性回归模型; 3)生成样本误差集; 4)将训练样本和测试样本的误差集合分别作为多层前向网络的训练样本和测试样本; 5)利用基于最小二乘法的网络训练算法,生成最简化的前向神经网络; 6)将前向神经网络和多项式模型结合,构成混合神经网络模型。 5实际运行分析 该在线水质参数分析仪可用于多种参数测量,如COD、BOD、TOC等,在此仅以COD值(化学需氧量)的测试为例说明其测试性及有效性。 文中所采用的样本数据来自54次采样的城市污水,利用UV光谱仪得到相应的吸光度数据,如图4所示;并利用标准的COD测试方法(重铬酸钾法)[9]获得每个水样的实际COD值。 根据软件预处理模块的处理结果,从全波段中 挑选了3个特定波段的光谱吸光度(254 nm、265 nm和360 nm的吸光度数据)作为输入数据。在建模过程中为防止模型偏差,该智能分析软件可以同时利用2个或3个特定谱段的吸光度数据作为输入,并比较各种建模结果,从中自动确定预测效果的特征波段的吸光度数据作为建模输入数据。 由于数据点数较少(只有54个),所以采用留一检验[10]来比较各个模型预估的性。即依次取出54个样本数据点中的一个作为测试数据,采用剩余的53个数据作为训练数据,然后用训练完成的模型预测该测试数据,如此重复54次,得到54个样本的预估值。 图5反映了用两个相关系数的特征波长(254nm和265nm)计算混合模型的结果。其中Y轴表示COD的真值,X轴表示通过模型计算的COD的预测值,圆点是COD样本根据真值和预测值在图上的分布,当中一条45°直线衡量COD的预测值偏离COD真值的程度。由图可见,样本训练结果分布在直线的附近,显示了混合模型良好的预测。 6结论 实验结果显示,该预测模型相关性好,分析高;采用的算法运算速度快,适合在线监测。从实际运行看,该在线水质分析仪有高、跟踪性能好、操作方便、人机交互界面友好、运行成本低廉的特点,其独有的封闭式防水结构能适应任何户外条件,且数据传输功能适合远程监控,能随时报告水质情况,与同类产品相比具有较大的技术优势。 参考文献 [1]Castillo,L Khorassani,H.EITrebuchon,P Thomas.O.UV treatability test for chemical and petrochemical wastewater[J].Wat.Sci.Tech,39(10、11):17-23. [2]Vaillant,S Pouet,M.F Thomas,O.Basic handling of UV Spectra for urban water quality monitoring[J].Urban Water,2002,(4):273-281. [3]Charef,A Ghauch,A Baussand,P Martin-Bouyer,M.Waterquality monitoring using a smart sensing system[J].Measurement,2000,(28):219-224. [4]Benjathapanun,N Boyle,W.J.O Grattan,K.T.V.Classification of UV-Vis Spectroscopic data using principal componentanalysis and neural network techniques[J].Measurement,1998,(24):1-7. [5]Chevalier,L.R Irwin,C.N Craddock.J.N.Evaluation of In Spectra UV analyzer for measuring conventional water and wastewater parameters[J].Advances in Environmental Research,2002,(6):369-375. [6]Xia,H.FDai,L.K.Dynamic node creation and fast learning algorithm for a hybrid feed forward neural networ[C].Proceedings of the International Conference on Machine Learning and Cybernetics,Hangzhou,China,2002,202-205. [7]魏复盛.水和废水监测分析方法指南[M].北京:中国环境科学出版社,1990. [8]刘学文.一种新型COD在线自动监测仪[J].分析仪器,2002,(2):15-17. [9]马玉琴.环境检测[M].湖北:武汉工业大学出版社,1998. [10]边肇祺,张学工.模式识别(第二版)[M].北京:清华大学出版社,2000. |
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