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破局黑臭水體監(jiān)測:AIRSENSE電子鼻的全新應(yīng)用與生態(tài)價(jià)值

發(fā)布時(shí)間:2025-10-13瀏覽:702次

黑臭水體是受污染的城市河流,常呈黑色且散發(fā)惡臭,對居民生活、生態(tài)系統(tǒng)功能及地方經(jīng)濟(jì)均有負(fù)面影響,自 1962 年起逐漸成為普遍環(huán)境問題,尤其在欠發(fā)達(dá)地區(qū)頻發(fā)。傳統(tǒng)黑臭水體監(jiān)測分原位與異位兩類:原位監(jiān)測需直接向水體添加化學(xué)或生物試劑,耗時(shí)且易引入新污染物;異位監(jiān)測需在異地用試劑處理水樣,無法現(xiàn)場即時(shí)獲取水質(zhì)參數(shù)。同時(shí),檢測 pH、化學(xué)需氧量(COD)、總氮(TN)、總磷(TP)等關(guān)鍵指標(biāo)的傳統(tǒng)化學(xué)方法(如重鉻酸鉀法測 COD、堿性過硫酸鉀消解 - 紫外分光光度法測 TN 等),需化學(xué)試劑與專業(yè)設(shè)備,耗時(shí)費(fèi)力且成本高,因此亟需替代監(jiān)測技術(shù)。
研究目的
采用傳統(tǒng)方法測定黑臭水體的 pH、COD、TN、TP 等水質(zhì)參數(shù),作為對比基準(zhǔn)。
分析AIRSENSE電子鼻傳感器在黑臭水體頂空氣體檢測中的響應(yīng)特性。
驗(yàn)證AIRSENSE電子鼻對黑臭水體樣本的識別能力及對水質(zhì)參數(shù)的預(yù)測效果。

01
試驗(yàn)設(shè)計(jì)

01
主要儀器與試劑
實(shí)驗(yàn)儀器:德國AIRSENSE電子鼻。

圖片5.png

采樣地點(diǎn):選取某河流,總面積 2.8km²,總長 8.3km)作為研究對象。
采樣方式:沿河流每隔 1km 設(shè) 6 個(gè)采樣點(diǎn)(1-6 組),用 1.5L 塑料瓶采集水樣,確保滿足電子鼻檢測與常規(guī)分析需求;水樣帶回實(shí)驗(yàn)室后,將溫度控制在 20±0.5℃。
02
檢測流程
取 10mL 水樣置于 500mL 燒杯,用保鮮膜密封后靜置 30min 以產(chǎn)生頂空氣體;檢測前在保鮮膜上開孔供氣體穩(wěn)定流入,檢測后 60s 內(nèi)用潔凈空氣清洗氣路與傳感器室;頂空氣體流速設(shè)為 200mL/min,每秒采集 1 次信號,檢測時(shí)長 75s 以確保信號穩(wěn)定;每個(gè)采樣點(diǎn)制備 27 個(gè)樣本,電子鼻信號以 G/G?表示(G 為傳感器在樣本頂空氣體中的電阻,G?為在潔凈空氣中的電阻)。

02
數(shù)據(jù)分析方法與工具

線性判別分析(LDA):通過 Fisher 線性判別、方差分析(ANOVA)與回歸分析構(gòu)建線性方程,對 6 組水樣進(jìn)行分類識別,先將數(shù)據(jù)零均值歸一化,用 Wilks' lambda 法篩選變量(納入 F=0.05、剔除 F=0.10),并采用留一交叉驗(yàn)證避免數(shù)據(jù)過度優(yōu)化。
偏最小二乘回歸(PLSR):針對傳感器信號存在多重共線性的問題,構(gòu)建電子鼻信號(X 矩陣)與水質(zhì)參數(shù)(Y 矩陣)的回歸模型,將 162 個(gè)樣本分為 120 個(gè)訓(xùn)練樣本與 42 個(gè)測試樣本,用決定系數(shù)(R²)和均方根誤差(RMSE)評估模型準(zhǔn)確性。
方差分析 - 偏最小二乘回歸(ANOVA-PLSR):分解數(shù)據(jù)總方差以提取不同效應(yīng),分析電子鼻信號與水質(zhì)參數(shù)的相關(guān)性,通過交叉驗(yàn)證與穩(wěn)定性圖的 Jack-knifing 法分析回歸系數(shù),判斷變量關(guān)系顯著性(p<0.05)。
工具軟件:用 SPSS 16.0 進(jìn)行 LDA 分析,MATLAB 2012a 處理 PLSR,Unscrambler 10.3 完成 ANOVA-PLSR,同時(shí)通過描述性統(tǒng)計(jì)分析獲取均值、標(biāo)準(zhǔn)差、相關(guān)性等數(shù)據(jù)概況。

03
結(jié)果與討論

傳統(tǒng)方法測得的水質(zhì)參數(shù)特征
參數(shù)范圍:6 個(gè)采樣點(diǎn)的 pH 為 7.2-7.5,無顯著差異;COD 為 50-115mg/L,各點(diǎn)位差異顯著,反映污染程度不同(該河流無工業(yè)廢水,污染主要源于居民活動(dòng));TN 為 20-30mg/L,點(diǎn)位間有差異;TP 為 1.34-2.13mg/L,無顯著點(diǎn)位差異。
相關(guān)性:Pearson 相關(guān)矩陣分析顯示,pH、COD、TN、TP 間相關(guān)性極低,水樣數(shù)據(jù)沿月亮河采樣段無明顯分布規(guī)律,表明該區(qū)域污染水平無特定規(guī)律,需多點(diǎn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測黑臭水體水質(zhì)。

實(shí)驗(yàn)圖1.png

AIRSENSE電子鼻傳感器響應(yīng)特性
信號穩(wěn)定時(shí)間:10 個(gè)傳感器在檢測 20s 后均達(dá)到動(dòng)態(tài)平衡,說明電子鼻可在 30s 內(nèi)完成黑臭水體樣本檢測,為確保信號穩(wěn)定,最終選取第 70s 的信號用于分析。
傳感器靈敏度:傳感器 S2、S9 對黑臭水體頂空氣體最敏感,S1、S3、S5、S6、S7 有一定靈敏度,S4、S10 在整個(gè)檢測過程中幾乎無響應(yīng)。
信號多重共線性:Pearson 相關(guān)矩陣分析發(fā)現(xiàn),傳感器信號存在較高多重共線性(S4、S10 與其他傳感器相關(guān)性低),這會(huì)干擾回歸分析,因此采用 PLSR 減少多重共線性影響。

實(shí)驗(yàn)圖2.png

電子鼻對水樣的識別與參數(shù)預(yù)測效果
定性識別(LDA):將第 70s 的 10 個(gè)傳感器信號輸入 LDA 模型,經(jīng) Wilks' lambda 法篩選后保留 10 個(gè)變量,生成 5 個(gè)判別函數(shù)。前兩個(gè)判別函數(shù)解釋了 62.9% 和 27.2% 的總方差,第三個(gè)解釋 6.4%,6 組水樣在判別空間中分布清晰、無重疊,原始分組樣本與交叉驗(yàn)證樣本的正確分類率均達(dá) 100%,證明電子鼻可精準(zhǔn)識別不同點(diǎn)位的黑臭水體樣本。
參數(shù)預(yù)測(PLSR):PLSR 模型對 pH、COD、TN、TP 的預(yù)測效果優(yōu)異,訓(xùn)練集與測試集的 R² 均大于 0.90,具體具體數(shù)據(jù)如下表所示,且實(shí)際值與預(yù)測值分布緊密,表明電子鼻可通過頂空氣體檢測有效預(yù)測黑臭水體關(guān)鍵水質(zhì)參數(shù)。

信號與參數(shù)相關(guān)性(ANOVA-PLSR):ANOVA-PLSR 模型在兩個(gè)主成分下,解釋了 X 矩陣(電子鼻信號)98% 的方差與 Y 矩陣(水質(zhì)參數(shù))94% 的方差。傳感器 S2、S9 與 COD 呈顯著正相關(guān),其他傳感器與水質(zhì)參數(shù)也存在不同程度相關(guān)性,因電子鼻傳感器對頂空氣體中物質(zhì)具有交叉敏感性,可捕捉與水質(zhì)參數(shù)相關(guān)的信號特征。

04
結(jié)論與展望

河流黑臭水體的 pH、COD、TN、TP 經(jīng)傳統(tǒng)檢測無顯著相關(guān)性,采樣段數(shù)據(jù)無規(guī)律,需動(dòng)態(tài)監(jiān)測。
電子鼻傳感器信號存在多重共線性,但 ANOVA-PLSR 證實(shí)其可通過交叉敏感性捕捉水質(zhì)參數(shù)相關(guān)信息。
電子鼻結(jié)合 LDA 可 100% 準(zhǔn)確識別不同點(diǎn)位黑臭水樣,結(jié)合 PLSR 能高效預(yù)測 pH、COD、TN、TP(R²>0.90),是一種快速、低成本、易操作的黑臭水體監(jiān)測技術(shù)。

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