一种用于COD测量的多光源装置的制作方法

本实用新型涉及水质分析领域，特别是涉及一种用于cod测量的多光源装置。

背景技术：

化学需氧量cod(chemicaloxygendemand)是以化学方法测量水样中需要被氧化的还原性物质的量。废水、废水处理厂出水和受污染的水中，能被强氧化剂氧化的物质(一般为有机物)的氧当量。在河流污染和工业废水性质的研究以及废水处理厂的运行管理中，它是一个重要的而且能较快测定的有机物污染参数。以高锰酸钾溶液为氧化剂测得的化学需氧量，在我国的水质环境标准中，已经把该值称为高锰酸盐指数，用于表征地表水、饮用水和生活污水的cod。这种方法测量结果较为准确，但是测试过程复杂，操作繁琐，分析费用较高，商业应用困难。

技术实现要素：

鉴于以上所述现有技术的缺点，本实用新型的目的在于提供一种用于cod测量的多光源装置。

为实现上述目的及其他相关目的，本实用新型第一方面提供一种用于cod测量的多光源装置，所述多光源装置至少包括：

进液口，用于接收待测样本；

透光检测通道，与所述进液口连通，用于检测时存放待测样本；

多个波长不同的紫外光源发生器，设于透光检测通道的同侧，用于发出紫外光源；

紫外光源探测器，与紫外光源发生器相对设置。

如上所述，本实用新型的用于cod测量的多光源装置，具有以下有益效果：

本实用新型所述的用于cod测量的多光源装置，结合数据分析算法可以形成对不同水体中cod进行更为准确的测量。测量简便快捷。因为水体中的浊度会对测量值形成一定的影响，所以本装置布置的红外传感器可以对水体中的浊度进行分析，将浊度对测量产生的影响排出，从而得到更精准的测量数据。在长期的测量过程中，透光检测通道的管壁会生长生物膜，包括细菌、蓝藻等物质，这些物质也会影响测量，因此在每次测量之前开启超声波10-30秒的时间，可以有效的清洁管壁表面生长的生物膜。

附图说明

图1显示为本实用新型的用于cod测量的多光源装置图。

图2显示为本实用新型用于cod测量的多光源装置的爆炸图。

图3显示为本实用新型浊度模块原理图。

图4显示为本实用新型cod测量模型的建模方法流程图。

图5显示为本实用新型所述检测方法与国标法测定的cod值的拟合图。

图6显示为本实用新型所述检测方法与重铬酸钾国标方法cod检测结果拟合图。

元件标号说明

1进液口

2透光检测通道

3紫外光源发生器

4紫外光源探测器

5排液口

6红外光源发生器

7红外光源探测器

8清洁模块

9壳体

a透射光

b散射光

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本实用新型的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本实用新型的其他优点及功效。

请参阅图1至图6。须知，本说明书所附图式所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本实用新型可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本实用新型所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本实用新型所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。同时，本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”及“一”等的用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定本实用新型可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本实用新型可实施的范畴。

如图1和图2所示，本实用新型提供一种用于cod测量的多光源装置，所述多光源装置至少包括：

进液口1，用于接收待测样本；

透光检测通道2，与所述进液口1连通，用于检测时存放待测样本；

多个波长不同的紫外光源发生器3，设于透光检测通道2的同侧，用于发出紫外光源；

紫外光源探测器4，与紫外光源发生器3相对设置。具体的是指，所述紫外光源探测器4设于所述透光检测通道的一侧，且与紫外光源发生器3不在同一侧，而是相对设置。

所述紫外光源探测器用于接收紫外光源发生器的光信号，并将光信号转换为电信号，以便后续分析处理。

所述紫外光源发生器3的数量可以为4～10个。具体可以为4、5、6、7、8、9、10个。

所述紫外光源发生器3发出光源的波长可为200-400nm。

在一种实施方式中，所述紫外光源发生器3的数量为4个，发出光源的波长分别为254nm、275nm、310nm、365nm。

在另一种实施方式中，所述紫外光源发生器3的数量为3个，发出光源的波长分别为280nm、275nm、和310nm。

进一步的，所述多光源装置还包括排液口5，与所述透光检测通道2连通，用于排出待测样本。

所述紫外光源探测器可以为各种适于检测紫外光的装置或器件，例如紫外光传感器。所述紫外光源发生器可以为紫外灯。

透光检测通道可以采用各种透光材料制成，在一种实施方式中，所述透光检测通道为石英管。

在较佳的实施方式中，所述用于多光源装置还包括浊度检测模块，设于所述透光检测通道的侧面。

所述浊度检测模块包括：

红外光源发生器6和红外光源探测器7；

所述浊度检测模块采用90°散射光原理。如图3所示，由红外光源发生器发出的平行光束通过待测样本时，一部分被吸收和散射，另一部分透过待测样本。与入射光成90°方向的散射光强度符合雷莱公式：

is＝((knv2)/λ)×i0其中：i0——入射光强度is——散射光强度n——单位溶液微粒数

v——微粒体积λ——入射光波长k——系数

在入射光恒定条件下，在一定浊度范围内，散射光强度与溶液的混浊度成正比。

上式可表示为：is/i0＝k′n(k′为常数)

所述红外光源探测器7可以接收到90°角散射光，根据这一公式，可以通过测量水样中微粒的散射光强度来测量水样的浊度。

在一种实施方式中，所述红外光源探测器7的对侧还可设置红外光源发生器6，增强检测精度。

具体的，所述红外光源探测器为红外光传感器。所述红外光源发生器为红外灯。

所述浊度检测模块用于检测待测样本浊度，可通过后续数据分析排除浊度对测量产生的影响。

所述红外光源发生器6发出光源的波长为830-890nm。

在一种实施方式中，所述红外光源发生器6发出光源的波长为860nm。

在优选的实施方式中，所述多光源装置还包括清洁模块8，与透光检测通道连接，用于对透光检测通道进行清洁。

在一种实施方式中，所述清洁模块包括超声波发生器。

较佳的，所述超声波发生器的工作头设置于透光检测通道的一端，且至少部分探入透光检测通道内。在长期的测量过程中，透光检测通道的管壁会生长生物膜，包括细菌、蓝藻等物质，这些物质也会影响测量，因此在每次测量之前开启清洁模块10-30秒的时间，可以有效的清洁管壁表面生长的生物膜。

所述多光源装置还包括壳体9，用于放置各个部件。

所述多光源装置还可包括控制器，所述述控制器可以为单片机，单片机可以是一个8位最小系统。所述控制器也可以选用不同的品牌和型号，或者更高位数的控制器或处理器。控制器可用于安装相关控制程序。安装相关控制程序后，控制器与紫外光源探测器和红外光源探测器信号连接，可根据需要收集紫外光源探测器和红外光源探测器的信号，进行处理。

前述用于cod测量的多光源装置可用于cod测量领域。

利用本实用新型提供的cod测量的多光源装置进行cod测量，测量方法包括如下步骤：

(1)通过进液口将待测样本置入透光检测通道中；

(2)通过紫外光源探测器接收光信号并转化为电信号，获得为无紫外光透过样本时紫外光源探测器的信号值uv0，以及波长为n的紫外光透过样本时紫外光源探测器的信号值uvn；根据公式△uvn＝uvn-uv0，得到波长为n的紫外波长下的紫外光源探测器检测值△uvn；

(3)基于步骤(2)得到的测定值，通过待测样本的cod测量模型得到cod值。

如图3所示，步骤(2)中，还包括：

通过红外光源探测器接收光信号并转化为电信号，获得在无红外光源照射时红外光源探测器的信号值rv0，以及经红外光照射时待测样本的吸光度rv；得到△rv，所述△rv＝rv-rv0。

对应的，此时步骤(3)中的测定值为△uv和△rv。

可以利用该红外光源探测器直接测量水中浊度：将浊度标准试剂置入装置中，进行校准，得到校准曲线，在实际测量过程中将待测样本测定值比对校准曲线获得浊度值。

如图4所示，步骤(3)中所述的cod测量模型可采用下列方法构建：

(1)以各建模样本的△uvn及cod值为输入值进行机器学习，获得多个候选模型，其中，所述各建模样本的cod值由重铬酸钾cod检测法测定获得(hj/t399-2007)；

△uvn＝uvn-uv0；

uv0：为无紫外光透过样本时紫外光源探测器的信号值；

uvn：为波长为n的紫外光透过样本时紫外光源探测器的信号值；

△uvn：为各建模样本在波长为n的紫外波长下的紫外光源探测器检测值，各建模样本分别检测多种波长的紫外光分别透过样本时紫外光源探测器的信号值；

(2)分别检验不同候选模型的拟合效果，选取拟合度最高的模型，作为cod测量模型。

拟合度最高是指，拟合值与样品cod值具有最低的标准差和最高的r²。

步骤(1)中，利用python,r或matlab中任一软件行机器学习；

步骤(1)中，用于机器学习的模型包括以下任一种或多种：linearregression,stepwiselinearregression,interationslinearregression,regressiontree,supportvectormachines。

数据分析实例：

1.1样本来源：某农村污水处理站点。

1.2样品数量：76个。

1.3取样后的数据验证方法：

送交有资质的实验室进行国标gb11914-89的cod测试。(国标法cod测试分为高锰酸钾法与重铬酸钾法两种)此次测试采用的是重铬酸钾法。所谓重铬酸钾法指的是首先使用重铬酸钾对水样进行消解，通过对重铬酸钾的消耗进行定量，可以计算出水样中cod的浓度。1.4使用的紫外灯珠：

本次测试使用了3颗紫外灯珠，波长分别为280nm(uv1),275nm(uv2)和310nm(uv3)。三颗灯珠公用一个传感器。每次检测传感器读取4个信号，首先直接逐一读取紫外灯发出的紫外光穿透样本后的电信号，最后再读取一次背景电压信号(uv0)，指的是在不开紫外灯时，传感器读取的信号。

传感器信号读取后会通过系统直接在系统后台生成一个4列的表格，分别为uv0，uv1，uv2，uv3。同时交由实验室进行国标法测试的样品实际值会通过ui经人工手动录入到系统，系统会将实测样本与之前的4列表格通过时间和点位的匹配生成一个新的4列表格，如表1所示表头及部分数据如下

表1

所有信号需要减去暗电流的信号，为了去除其背景电压干扰。

根据此4列数据，在系统后台中利用matlab或python对其进行机器学习(machinelearning)分别检验不同模型对其的拟合效果，最终选取最优的模型。可以考察的模型包括(linearregression,stepwiselinearregression,interationslinearregression,regressiontree,supportvectormachines等)。针对此次数据的机器学习后发现，stepwiselinearregression的拟合度最好，拟合值与样品真值具有最低的标准差(18)和最高的r²(75％).生成的公式为：

predicted＝373.015-74.8747*(uv1-uv0)-595.4812*(uv2-uv0)-1373.5*(uv3-uv0)+2601.6*(uv2-uv0)*(uv3-uv0)

图5展示的是通过上述方法拟合后真值(蓝色)与预测值(黄色)的区别，趋势基本相同，达到了用户的需求。则选用该模型对于后续传感器测量值进行分析并给出cod的测量值。

如图6所示，经过本实用新型所述多光源cod分析后的水样与重铬酸钾国标方法cod检测方法相比，可以达到较高的拟合度，超过94.7％。

上述实施例仅例示性说明本实用新型的原理及其功效，而非用于限制本实用新型。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本实用新型的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本实用新型所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本实用新型的权利要求所涵盖。