文档介绍：四川大学
硕士学位论文
BP人工神经网络紫外吸收光谱法直接测定COD研究
姓名:周娜
申请学位级别:硕士
专业:环境科学
指导教师:但德忠
20060601
人工神经网络紫外吸收光谱法直接测定芯厂一专业:环境科学研究生:周娜指导教师:但德忠目前,我国远谙呒嗖庖堑纳杓圃泶蟛糠质腔诠冶曜挤椒ǎ即模拟传统湿化学法将分析过程在线化。由于样品仍然必须先加热消解后测定,因而分析周期长;加之方法采用试剂多,管路系统复杂,操作维护麻烦,故障率高;此外排放物还带来严重的“二次污染”,因此,研制开发简便、快速、可靠、无二次污染的水质远谙呒嗖庖蔷哂惺种匾5囊庖濉废水中档拇笮≈饕H【鲇谄渲杏谢锏淖槌珊团ǘ取R延泄ぷ鞅明,大多数有机物在紫外光谱区有很强的吸收。在一定的条件,有机物的吸光度与泻芎玫南喙匦裕谜庵窒喙匦裕梢杂米贤馕舛壤粗苯硬舛U馐且恢旨炔挥没约痢⒁参扌攵匝芳尤认狻⒉舛ǹ焖佟⒓虮愕方法。本文从有机物的紫外吸收光谱入手,选择有一定代表性的某些有机物,探讨其紫外吸收规律与有机物含量的关系,采用误差反向传播人工神经网络虺艬狝璐私⒆贤馕展馄字接测定废水幕Ъ屏垦Х椒ǎ⒗么四P投阅D夥纤褪导史纤进行预测。。捎肂惴ㄖ械腖动量项法实现,该法具有训练速度快、学习时间短的特点。通过训练网络得出最佳网络参数为:学习速率动量项淙氩阒林屑洳愦ǖ莺K蠸型函数,中闻层至输出层为线性型函数,网的拓扑结构为淙氩憬诘闶憬诘闶/四川大学硕士学位论文
然能准确地预测自配废水。咖入量疞,预测结果相对误差一输出层节点数本文采用个样本训练集建立的—P停げ庾耘淠D夥纤峁好,相对误差ァ一、等无机离子在一定浓度范围内无干扰,模型仍ァW嵌榷阅P驮げ饨峁跋旌艽螅匝橹胁煌嵌确纤げ饨峁南喽晕差都超过%。预测实际废水稻睿荒苈惴治鲆G螅饕T在于建模的训练集样品组成与复杂的实际废水相差太大。⒀盗芳返组成以及人工神经网络模型改进等方面提出了建议。本文结果对深入研究人工神经网络紫外吸收光谱法直接测定峁┝擞屑壑档牟慰迹⑽4朔椒的进一步完善打下了基础。关键词:人工神经网络化学计量学误差反向传播紫外吸收光谱法化学需氧量水质监测四川大学硕士学位论文Ⅱ
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■駌觥觥觥鰎’,把舛ń垢攀目前,我国测定水中化学需氧量谋曜挤椒ㄓ兄馗跛峒胤ê透呙酸盐指数法。前者适合于分析工业废水和生活污水,后者适合于分析地下水和较干净的地表水。作为国家标准方法,两者测定结果相对可靠,重现性较好,一直被各部门各单位广泛采用。但其缺点也十分明显,即分析周期长,能源浪费大,受回流设备的限制不能进行大批量分析,尤为严重的是使用贵金属银盐及汞盐不可避免造成环境的二次污染。随着我国水质自动监测网络的建立及污染物排放总量控制的实施,化学需氧量等有机污染综合指标的自动在线监测显得尤为重要。我国的远谙监测仪种类较多,但这类仪器的设计原理大多仍基于国家标准方法,即模拟传统湿化学法,将分析过程在线化,样品仍需加热消解,二次污染仍未消除,加之采用试剂多,管路系统复杂,故障率高【。总体上讲,我国水体有机污染综合指标的监测仪器设计思路无实质性突破,技术档次低,规模效益差,整体水平落后,已不能适应我国环境保护发展的需求。因此,研究开发系列简便、快速、可靠、无二次污染的治鲆羌白远谙呒嗖庖蔷哂惺种匾5囊庖濉多年来,对舛ǚǖ母慕〉貌簧俳埂D康闹饕T谟谔岣叻治鏊度,缩短回流过程,改进工作主要集中在样品前处理和测定技术两方面【俊Q品前处理如酸浓度及种类的改变,微波消解【康取2舛ḿ际醴矫娉话愕娜量法外,尚有分光光度法、库仑法、动力学法、电位法、静电流法、极谱法等【ú煌H缂炔徊捎孟狻也不外加氧化剂,或者利用电解产生的羟基自由基直接氧化水中有机物测量水体中暮换蛘呋谏锓ǖ脑恚蛘呃糜谢锏淖贤馕展馄直接测定缃夥ㄖ苯硬舛–的自动在线监测仪尽管优势突出,但尚未取得我国国家环保部门的认可;根据有机物在紫外光谱区有很强吸收的原理,利用废水在紫外光谱区的吸光度与涞墓叵担苯忧蠓纤瓹的方法,是一种既不用化学试剂、也无须对样品加热消解,测定快速简洁的方法,目前,国内外已有商品仪器出售。四川大学硕士学位论文
瘛瘛●●駖,紫外吸收光谱法直接测定芯拷掣治隽撕铀⒑K⒐ひ捣纤蠧与紫外吸光度之间的关以紫外吸收分光光度法测定河流中有机污染物,≈饕H【鲇谄渲杏谢锏淖槌珊团ǘ取R延泄ぷ鞅明,大多数有机物在紫外光谱区有很强的吸收。在一定的条件,