紫外荧光光谱物联网监测水中矿物油浓度系统研究

"荧光光谱智能监测水中矿物油浓度的研究" 荧光光谱技术是一种非侵入式的检测方法，常被用于环境监测，特别是对于水体中的污染物如矿物油的浓度测定。本研究论文探讨了如何结合紫外荧光光谱和物联网技术，开发一套高效、精确且稳定的在线监测系统，以便环保部门实时监控水体油污染状况。 该系统的核心在于其非对称Czerny-Turner光路设计的高精度单色器，这种设计显著提升了系统的分辨率，使得光谱分析更为精确。为了抵消光源波动的影响，系统引入了一束参考光，确保测量结果的准确性。此外，通过光纤传输激发光和荧光，减少了由于仪器振动导致的光路偏差，进一步增强了系统的稳定性。 探头采用了特殊设计的光纤束，优化了光纤耦合效率，提高了信号输出，确保了数据采集的可靠性。系统集成了控制模块和无线通讯模块，实现了实时测量、数据处理和远程控制的功能，提高了工作效率并降低了人为干预的需求。 在数据分析方面，研究团队应用了化学计量学中的平行因子算法(Parallel Factor Analysis, PARAFAC)和化学校正分析理论，以降低矿物油中不同成分差异带来的计算误差，从而能更精确地计算未知样品的浓度。 实验部分，研究者选择了柴油、机油和原油三种不同的矿物油样本，分别在10, 25, 50, 和100 mg·L^-1的浓度下进行测试。通过光栅光谱仪确定了这三种油的最佳吸收波长分别为256, 365, 和397 nm，而荧光分光光度计测得的吸光度分别为0.028, 0.036, 和0.041。相应的最佳发射波长分别为355, 419, 和457 nm。 通过该系统，柴油、机油和原油的检出限分别达到了0.03, 0.04, 和0.06 mg·L^-1，相对误差分别为2.1%, 1.0%, 和2.8%，显示出良好的检测性能和准确性。 关键词：荧光光谱；矿物油浓度；光谱仪；物联网 该研究工作对于环境污染监测技术的发展具有重要意义，特别是在实时监测和预警方面，为环境保护提供了科学的依据和技术支持。同时，该系统的设计理念和实现方式也为其他类似污染物的检测提供了借鉴。