论文题目: 基于三维荧光谱参数化及模式识别的水中油类鉴别与测定
论文类型: 博士论文
论文专业: 测试计量技术及仪器
作者: 田广军
导师: 史锦珊
关键词: 水中矿物油,三维荧光谱,油种鉴别,浓度测量
文献来源: 燕山大学
发表年度: 2005
论文摘要: 各种矿物油是水环境的主要污染物。快速准确地测定水中矿物油的种类及含量,正确判断油污染的性质和来源,对于实施水环境监测管理及污染防治具有重要意义。本文在对国内外关于水环境油污染荧光分析技术的现状及发展趋势进行分析和综合的基础上,针对矿物油的种类鉴别和浓度测定及其在水环境监测中的应用,提出了基于三维荧光谱参数化的矿物油神经网络模式识别方法,并进行了实验研究。 首先以荧光原理及测量技术为基础,组成荧光谱测量系统,对柴油、煤油、机油、和原油等多种矿物油进行了激发-发射荧光光谱扫描测量和实验研究工作,获得了充实的矿物油荧光谱第一手资料;对大量的原始数据进行了处理,完成了矿物油三维荧光谱的重构和分析;研究了矿物油荧光谱最大值与浓度的定量关系,给出了荧光强度及其参考光强随着浓度变化的关系曲线。 研究了基于表观统计特征的三维荧光谱参数化方法。提取和计算了多种实际油样三维荧光谱的表观统计特征参数,并通过对典型样本聚类的方法,讨论了溶剂等因素对三维荧光谱的影响(选用水溶剂作为本底标准)。应用结果表明了矿物油三维荧光谱参数化的有效性及模式识别的可行性,同时也表明了表观特征参数的局限性。 为了寻找更为精细的特征参数,组成具有深层物理意义的特征谱,有效鉴别荧光谱有相互重叠的各种油类或多组分污染油,对激发-发射矩阵进行了数据挖掘。通过系统聚类分析、比较,选择了奇异值特征谱作为矿物油种类鉴别信息。 利用激发光的二级色散光作为荧光的参比标准,导出了与光源稳定性、系统增益近似无关的矿物油浓度信息,提高了浓度测量的准确性。 将矿物油的种类和浓度两种信息相结合,组成便于模式识别的油类三维荧光谱的综合特征谱序列,为解决污染油定性和定量分析提拱了基础。 设计了定性和定量双重处理的前向神经网络。用鉴别网络确定种类后,反馈到浓度网络的输入端,和相对荧光强度一起预测相应种类的浓度输出。通过对矿物油的综合特征谱进行模式识别,同时实现了水中污染矿物油的种类鉴别和浓度测量。
论文目录:
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 引言
1.1.1 水体中石油污染问题
1.1.2 海洋环境保护
1.1.3 矿物油种类鉴别的目的和意义
1.2 水中矿物油污染监测与荧光分析技术研究概况
1.2.1 国外研究概况
1.2.2 国内研究概况
1.3 污染油三维荧光谱分析方法发展趋势
1.3.1 参数化
1.3.2 系统化
1.3.3 智能化
1.4 课题来源及主要研究内容
1.4.1 课题来源
1.4.2 主要研究内容
第2章 荧光谱分析的基本原理
2.1 荧光发射原理
2.1.1 光与物质的相互作用
2.1.2 分子轨道类型与电子能级跃迁
2.1.3 有机分子中的基团和吸收带分类
2.1.4 荧光发射和荧光强度
2.1.5 环境因素对荧光的影响
2.1.6 荧光与分子结构的关系
2.2 物质的荧光光谱
2.2.1 二维荧光光谱
2.2.2 发射光谱特征的进一步讨论
2.2.3 三维荧光光谱
2.3 矿物油的组成与荧光基础
2.3.1 矿物油的烃族
2.3.2 硫、氮、氧杂原子化合物
2.3.3 金属化合物及其它物质
2.4 本章小结
第3章 矿物油三维荧光谱测量
3.1 矿物油种类概述
3.2 三维荧光谱测量实验
3.2.1 三维荧光谱测量系统的组成
3.2.2 系统工作原理
3.3 三维荧光谱重构
3.3.1 理论依据
3.3.2 实验条件
3.3.3 实验结果
3.3.4 矿物油三维荧光谱的讨论
3.4 定量关系
3.5 本章小结
第4章 基于表观特征的矿物油三维荧光谱参数化
4.1 数据预处理
4.1.1 EEM 数据修整
4.1.2 EEM 数据变换
4.2 三维荧光谱表观统计特征
4.2.1 三维荧光谱表观统计特征参数
4.2.2 矿物油三维荧光谱的表观统计特征参数
4.2.3 矿物油三维荧光谱表观统计特征选择
4.3 基于荧光谱表观特征的聚类分析
4.3.1 初步聚类和本底效应
4.3.2 二倍波消除和溶剂校正后的聚类
4.4 本章小结
第5章 基于主成分的矿物油三维荧光谱参数化
5.1 矿物油三维荧光谱的特征谱
5.1.1 特征谱的定义
5.1.2 EEM 特征多项式系数特征谱
5.1.3 主成分特征谱
5.1.4 奇异值特征谱
5.2 特征谱的选择
5.2.1 聚类测试
5.2.2 不同特征谱的应用比较
5.3 用综合特征谱实现浓度测定
5.3.1 定量信息
5.3.2 综合特征谱的实现
5.3.3 综合特征谱的意义
5.4 本章小结
第6章 基于三维荧光谱参数化的矿物油模式识别
6.1 神经网络模式识别
6.1.1 模式识别与神经网络
6.1.2 BP 网络学习原理与基本公式
6.2 神经网络设计
6.2.1 网络层数
6.2.2 各层神经元数
6.2.3 学习速率调节
6.3 BP 网络的训练
6.3.1 BP 网络的初始化
6.3.2 BP 网络的训练
6.4 BP 网络的应用测试结果
6.5 RBF 网络初步应用介绍
6.6 本章小结
结论
附录
参考文献
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果
致谢
作者简介
发布时间: 2005-07-22
参考文献
- [1].废水生物处理过程的紫外与荧光光谱解析[D]. 李卫华.中国科学技术大学2008
- [2].基于三维荧光光谱的水中矿物油检测技术的研究[D]. 王惠新.燕山大学2015
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- [7].基于荧光机理的水中油类污染物检测识别技术研究[D]. 吕江涛.燕山大学2010
- [8].浓度参量荧光光谱油种鉴别技术研究[D]. 王春艳.中国海洋大学2010
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- [10].东海典型赤潮藻检测的荧光光谱特征研究[D]. 张前前.中国海洋大学2005