卡尔曼滤波—分光光度法同时分析三峡水域重庆主城地段地表水中的微量铜、镉、锌和铅

卡尔曼滤波—分光光度法同时分析三峡水域重庆主城地段地表水中的微量铜、镉、锌和铅

论文摘要

长江三峡水利枢纽工程是世界上最大的水电水利枢纽工程,将在航运、防洪、发电发挥极大的效益。但三峡水库建成后,长江三峡库区江段的水文形势、水质状况将会发生极大的变化,特别是随着库区经济的发展,污染物排放量有进一步增强的趋势,将对库区水面环境产生很大的影响。如水面加宽、河流变深、流速减缓,从而造成水体对污染物稀释能力的减弱、复氧能力下降、自净能力下降,水环境容量降低等。这也会明显改变水域环境中重金属污染物的形态分布和行为。重金属离子不易被大自然降解,而且还可以通过动植物的吸收和吸附,进入食物链,最终被人类吸收。由于重金属离子不能被人类降解,而且还会在人体内富集,严重影响人类的身体健康。因此,对三峡库区水质建立一套方便可行的重金属离子监测分析方法是十分必要的。同时监测多种重金属离子的监测方法虽然发展时间还不长,但是由于方法自身的优点,它的发展价值和实用价值是很高的。就三峡库区水质而言,加强水质监测,加快水质监测系统现代化建设刻不容缓。没有足够现代化的水质监测仪器和先进的信息管理系统,就不能即时、准确的把握水质状况,继而会影响到水污染控制的合理性和即时性。想要有效、合理地控制水污染,水质监测系统建设必须先行,而使用一种合理的多种重金属离子同时监测的方法是符合现阶段环境监测的发展的。它可以准确的监测出三峡库区重金属离子的分布情况,为行政规划提供有效可靠的数据,从而合理的控制污染物的排放;还可以提高监测的速度,缩短监测时间,节约大量的人力、物力、财力,为库区经济生态环境的可持续发展提供准确可靠的数据依据,最终达到人与自然的协调统一。2-(5-溴-2-吡啶偶氮)-5-二乙氨基酚是一种可用作测定金属离子浓度的高灵敏度光度试剂,卡尔曼滤波算法是一种可直接从混合响应信息解析出各种单一组成信息的迭代计算技术。以2-(5-溴-2-吡啶偶氮)-5-二乙氨基酚为螯合显色剂,三氯甲烷为萃取剂,在相近的反应条件下与待测Cu2+、Cd2+、Zn2+和Pb2+金属离子进行螯合反应。所生成的各种金属螯合物的吸收光谱相互重叠,在波长550-565 nm范围内每隔0.05 nm测定其吸光度。采用卡尔曼滤波算法和光度法同时联机定量测定了实验室水样、长江和嘉陵江地表水样中Cu2+、Cd2+、Zn2+和Pb2+金属离子的浓度。结果表明,实验室四种金属离子的定量分析回收率在91.0﹪~113.1﹪之间。比较长江、嘉陵江国控点的例行监测数据表明本方法的分析结果具有较好的可比性和可靠性,本方法可快捷、方便和直接应用于实际江河流域多种重金属离子污染水样的同时定量分析,尤其是现场直接采样的快速监测。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 课题的提出及研究意义
  • 1.1.1 课题的提出
  • 1.1.2 研究的意义
  • 1.2 三峡流域水质现状及污水排放状况
  • 1.2.1 三峡流域水质现状
  • 1.2.2 三峡流域污水排放状况
  • 1.3 本文的研究目的和研究内容
  • 1.3.1 本文的研究目的
  • 1.3.2 本文研究的主要内容
  • 2 重金属离子及监测方法
  • 2.1 引言
  • 2.2 重金属离子
  • 2.2.1 铜的性质、用途及危害
  • 2.2.2 锌的性质、用途及危害
  • 2.2.3 镉的性质、用途及危害
  • 2.2.4 铅的性质、用途及危害
  • 2.3 单一离子监测
  • 2.3.1 铜的国标检测方法
  • 2.3.2 锌的国标检测方法
  • 2.3.3 镉的国标检测方法
  • 2.3.4 铅的国标检测方法
  • 2.4 多组分同时监测
  • 2.4.1 螯合剂(显色剂)
  • 2.4.2 数学解析程序
  • 2.5 本章小结
  • 3 实验部分
  • 3.1 实验原理
  • 3.1.1 吸光光度法
  • 3.1.2 吸收光谱产生的原理
  • 3.1.3 光的吸收定律
  • 3.1.4 分光光度仪
  • 3.1.5 显色反应
  • 3.1.6 显色条件的选择
  • 3.1.7 测量波长
  • 3.1.8 参比溶液的选择
  • 3.1.9 吸光度的加和性
  • 3.2 实验器材
  • 3.2.1 实验仪器
  • 3.2.2 实验器皿
  • 3.2.3 实验试剂
  • 3.3 实验方法
  • 3.3.1 5-Br-PADAP 吸光曲线分析
  • 3.3.2 5-Br-PADAP-金属离子螯合物吸光曲线分析
  • 3.3.3 吸收剂用量的确定
  • 3.3.4 反应pH 的确定
  • 3.3.5 反应时间的确定
  • 3.3.6 反应振荡时间确定
  • 3.3.7 反应加入次序的确定
  • 3.3.8 缓冲溶液加入量的确定
  • 3.3.9 测量波长范围与测量矩阵
  • 3.4 实验结果与讨论
  • 3.4.1 光谱的加合性分析
  • 3.4.2 金属离子的监测范围以及灵敏度
  • 3.4.3 实验室合成样品分析
  • 3.4.4 干扰分析
  • 3.5 本章小结
  • 4 卡尔曼滤波
  • 4.1 卡尔曼滤波简介及其在分光光度法中的应用
  • 4.2 卡尔曼滤波计算过程
  • 4.3 程序编写以及演示计算
  • 4.3.1 程序编写
  • 4.3.2 演示计算
  • 4.4 小结
  • 5 重庆主城段铜、镉、锌、铅离子流域分析
  • 5.1 采样点布置
  • 5.2 采样与水样预处理
  • 5.2.1 样品采集
  • 5.2.2 水样预处理
  • 5.2.3 水样的消解
  • 5.3 实际采样结果
  • 5.3.1 与国控点监测值相比
  • 5.3.2 嘉陵江流域重庆主城段流域分布
  • 5.4 原因分析
  • 5.5 小结
  • 6 结论与展望
  • 6.1 主要结论
  • 6.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 相关论文文献

    • [1].扩展卡尔曼滤波在受到恶意攻击系统中的状态估计[J]. 自动化学报 2020(01)
    • [2].基于卡尔曼滤波与大数据预测的路径规划研究[J]. 电子测量技术 2020(03)
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    • [5].基于容积卡尔曼滤波的配电网状态估计[J]. 电力科学与工程 2019(11)
    • [6].一种高效抗差卡尔曼滤波的导航应用[J]. 导航定位学报 2016(04)
    • [7].基于扩展卡尔曼滤波的雷达无源定位方法[J]. 火力与指挥控制 2016(11)
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    • [9].加性噪声下增广容积卡尔曼滤波及其目标跟踪应用[J]. 计算机应用与软件 2017(03)
    • [10].扩展卡尔曼滤波在组合导航中的应用[J]. 传感器与微系统 2017(08)
    • [11].一种移动机器人扩展卡尔曼滤波定位算法及仿真[J]. 广东第二师范学院学报 2017(05)
    • [12].基于雷达/红外测量的期望最大化容积卡尔曼滤波[J]. 南京理工大学学报 2020(05)
    • [13].扩展卡尔曼滤波的安卓手机定位算法研究[J]. 全球定位系统 2020(02)
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    • [16].改进的迭代卡尔曼滤波及其在全球导航星系统/惯导紧组合中的应用[J]. 电子器件 2017(05)
    • [17].北斗导航卫星迭代双向卡尔曼滤波定轨[J]. 海洋测绘 2016(02)
    • [18].扩展卡尔曼滤波与粒子滤波性能对比[J]. 测绘通报 2016(04)
    • [19].基于平方根容积卡尔曼滤波的水面无人艇导航定位算法[J]. 中国造船 2020(S1)
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    • [22].基于双因子抗差卡尔曼滤波在动态导航中的应用[J]. 全球定位系统 2011(03)
    • [23].扩展卡尔曼滤波和不敏卡尔曼滤波在实时雷达回波反演大气波导中的应用[J]. 物理学报 2011(11)
    • [24].一种改进扩展卡尔曼滤波新方法[J]. 计算机工程与应用 2010(19)
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