一种基于边缘计算的化学需氧量和硝酸盐氮同时监测方法与流程

本发明涉及水样测定的，尤其涉及一种基于边缘计算的化学需氧量和硝酸盐氮同时监测方法。

背景技术：

1、在现有技术中，光谱法绝大部分只针对一种污染物进行监测，但实际水样中往往是两种及以上污染物同时存在，其中相互干扰无法避免，当监测某一污染物时，由于吸收峰之间有重叠，存在相互干扰，会导致测试结果准确度超出误差范围，与实际数据存在偏差，无法满足在线监测需求。或提出算法模型，构思同时测定两种或者多种污染，但无实测数据，模型准确性不可知。

2、一般情况下，化学需氧量(cod)和硝酸盐氮(no3-n)两种污染物同时存在于自然界水体中，由于化学需氧量(cod)和硝酸盐氮(no3-n)在紫外光范围内吸收峰有重叠部分，在核算其中某一污染物的浓度时，其准确度会受到另外一种污染物的干扰，互相存在干扰，从而导致测量结果存在偏差，无法满足实时监测技术要求。

3、申请号为202210383168.x的发明专利公开了一种光谱水质检测方法，包括如下步骤：获取待测水体在紫外-可见光全波段的吸收光谱；利用可见光波段反演待测水体的浊度，并基于奇异值分解法对待测水体的浊度进行浊度校正，获得浊度校正后的吸收光谱；通过利用偏最小二乘回归方法预先训练好的反演模型将浊度校正后的吸收光谱转化为各类水质参数。上述方法通过通过奇异值分解法对吸收光谱进行了浊度校正，减少了参与浊度校正的波段数量，提高了浊度校正的精度，进一步也提高了其他水质参数的反演精度；并且回归建模时构建了实验室标准样品和环境水样品光谱数据库，可在后续的使用时进行训练样本的补充，扩大模型的反演范围，提高了模型的环境适应性及反演精度。但是，上述发明不能同时测定水样中的需氧量(cod)和硝酸盐氮(no3-n)的浓度，且模型演算相对复杂。

技术实现思路

1、针对现有水质检测方法的准确度较低，无法满足实时监测的需求，且不能同时监测化学需氧量(cod)和硝酸盐氮(no3-n)的技术问题，本发明提出一种基于边缘计算的化学需氧量和硝酸盐氮同时监测方法，同时测定水样中的化学需氧量(cod)和硝酸盐氮(no3-n)，将两种污染物之间的干扰降低，通过线性反算，水样浓度绝对误差在±3mg/l之内。

2、为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：一种基于边缘计算的化学需氧量和硝酸盐氮同时监测方法，其步骤如下：

3、步骤一：采集不同浓度的单一化学需氧量标准溶液和单一硝酸盐氮标准溶液的吸收光谱图，对单一化学需氧量和单一硝酸盐氮的波长的主成分分析得出最佳波长；

4、步骤二：计算最佳波长处单一硝酸盐氮和单一化学需氧量的吸光度，并利用偏最小二乘算法确定浓度与吸光度的线性关系；利用偏最小二乘算法演算化学需氧量在硝酸盐氮的最佳波长处的吸光度与在波长范围内某一处或某几处波长处的吸光度的相关线性关系；

5、步骤三：对混合溶液进行光谱扫描得到最佳波长处化学需氧量的吸光度，计算出混合溶液中化学需氧量的浓度；利用步骤二中的相关线性关系扣除化学需氧量对硝酸盐氮的背景干扰得到硝酸盐氮的浓度。

6、优选地，所述化学需氧量标准溶液采用邻苯二甲酸氢钾标准溶液，硝酸盐标准溶液采用硝酸盐氮标准溶液；配制单一化学需氧量标准溶液的方法为：吸取邻苯二甲酸氢钾标准溶液母液，吸取不同量的母液进行稀释得到不同浓度的单一cod标准溶液，配制单一硝酸盐标准溶液的方法为：采用硝酸盐氮标准溶液母液进行稀释得到不同浓度的单一硝酸盐氮标准溶液。

7、优选地，将单一化学需氧量标准溶液和单一硝酸盐氮标准溶液放入宽光谱探头进行光谱扫描，得到不同的吸收光谱图，根据吸收光谱图的吸收峰选择化学需氧量(cod)的波长范围在250～300nm，选择的硝酸盐氮(no3-n)波长范围在200～250nm。

8、优选地，所述对单一化学需氧量和单一硝酸盐氮的波长的主成分分析得出最佳波长的方法为：

9、1)根据不同浓度标准溶液的吸收光谱图得到测试数据，测试数据中不同浓度下各个波长分别对应的吸光度值组成单一的因变量数据矩阵x和不同浓度值组成因变量矩阵y；

10、2)分别对数据矩阵x和数据矩阵y中的数据进行标准化，分别得到标准化矩阵e0和f0；

11、3)分别提取标准化矩阵e0和f0的主成分t1和ul，利用数据矩阵x对主成分t1进行回归，利用数据矩阵y对主成分t1进行回归，通过交叉有效性检验回归方程的精度；若达设定精度，终止，否则计算残差矩阵e1和残差矩阵f1，进行下一轮的主成分提取，直至达到设定精度；

12、4)根据提取得到的m个成分，得到y对x的回归系数：根据回归系数的权重确定对应的化学需氧量相关度较高的波长λa和硝酸盐氮相关度较高的波长λb，a＝1，2，3……；b＝1，2，3……。

13、优选地，所述步骤一中通过偏最小二乘算法得到相关度最高的波长，选择线性相关度r2＞0.90的波长作为最佳波长。

14、优选地，所述利用偏最小二乘算法确定浓度与吸光度的线性关系的方法为：

15、选择在250～300nm范围内的波长λa对应的测试数据计算化学需氧量的吸光度aa，利用偏最小二乘算法计算化学需氧量的浓度与吸光度的线性关系ccod＝kaaa+z1，a＝1，2，3……；其中，ccod表示单一化学需氧量标准溶液的浓度，ka是系数，z1是常数；

16、选择波长λb在200～250nm范围内的测试数据计算硝酸盐氮(no3-n)的吸光度ab，利用偏最小二乘算法计算硝酸盐氮的浓度与吸光度的线性关系cno3-n＝kbab+z2，其中，cno3-n为单一硝酸盐氮标准溶液的浓度，为kb是系数，z2是常数；b＝1，2，3……。

17、优选地，所述吸光度aa＝-lg(i入-i0)/(i透-i0)，其中，i入是入射光强，i透是透射光强，i0是照度光强；

18、所述化学需氧量的最优波长为286nm，硝酸盐氮的最优波长为239nm。

19、优选地，当线性关系cno3-n＝kbab2+z2和线性关系cno3-n＝kbab+z2的线性相关度r2＞0.90时，线性度较好。

20、优选地，所述相关线性关系的计算方法为：利用偏最小二乘算法演算化学需氧量在硝酸盐氮选取的最佳的波长λb处的吸光度ab1与化学需氧量在250～300nm范围内某一处或某几处波长λc处的吸光度ac的相关线性关系：ab1＝kcac+z3；其中，kc是系数，z3是常数。c＝1，2，3……，b1＝1，2，3……；当相关线性关系的线性相关度r2＞0.95时，相关线性关系可用。

21、优选地，所述步骤三的实现方法为：吸取不同量的单一化学需氧量和单一硝酸盐氮的标准溶液混合得到混合溶液，将混合溶液放入宽光谱探头进行光谱扫描得到吸收光谱图，根据吸收光谱图得到化学需氧量的最佳波长λa对应的吸光度ac；根据化学需氧量的浓度与吸光度的线性关系计算出混合溶液中化学需氧量的浓度ccod＝kaaa+z1；再通过相关线性关系得到吸光度ab1＝kcac+z3，扣除化学需氧量对硝酸盐氮的背景干扰得到ab2＝ab-ab1，通过线性关系cno3-n＝kbab2+z2核算出硝酸盐氮的浓度。

22、与现有技术相比，本发明的有益效果：采用基于边缘计算的核算方式：结合偏最小二乘(plsr)算法推算无干扰波长处的吸光度与有干扰处的吸光度之间的线性关系，扣除背景干扰，在保证准确度的前提下，依据不同波长处的吸光度分别核算出化学需氧量(cod)和硝酸盐氮(no3-n)浓度，最终满足现场实时监测要求。本发明可同时测定水样中的化学需氧量(cod)和硝酸盐氮(no3-n)、化学需氧量(cod)和硝酸盐氮(no3-n)的测定范围均可达到0-30mg/l，本发明测试混合水样结果绝对误差在±3mg/l以内。