環(huán)境水體石油類污染現(xiàn)場檢測技術研究.pdf

1、水資源問題是二十一世紀我國乃至世界面臨的主要問題。隨著世界人口的增長及工農業(yè)生產的發(fā)展，需水量在日益增長，水已經變得比以往任何時候都要珍貴。與此同時，由于人類的生產和生活，導致水體的污染，水質惡化，使得有限的水資源更加緊張。長期以來，石油類物質一直是水和土壤中的重要污染源。它不僅對人的身體健康帶來極大危害，而且使水質惡化，嚴重破壞水體生態(tài)平衡。因此各國都加強了油類物質對水體和土壤的污染的治理。目前，我國對于水中油含量的檢測手段落后，與國

2、際先進水平存在差距，傳統(tǒng)的檢測方法操作過程繁瑣，容易引入誤差，且不能現(xiàn)場作業(yè)。難以滿足當今技術水平的要求。為了取得具有代表性的正確數(shù)據(jù)，使分析數(shù)據(jù)具有與現(xiàn)代測試技術水平相應的準確性和先進性，不斷提高分析成果的可比性和應用效果，檢測的方法和儀器是非常重要的。只有保證了這兩方面才能保證快速和準確地測量出水中油類污染物含量，以達到保護和治理水污染的目的。因此，論文的目的就是開展水中油污染檢測方法、技術和檢測設備的研究，通過本課題的研究，探索出

3、一套適合我國國情的水質污染現(xiàn)場檢測技術和檢測設備，以實現(xiàn)油類污染的現(xiàn)場檢測，為地下水資源調查與評價、水資源保護以及農業(yè)發(fā)展提供科學依據(jù)。
　　 論文在簡要分析地下水油類污染現(xiàn)場檢測技術的基本理論—朗伯比爾定律的基礎上，對實現(xiàn)石油類污染現(xiàn)場檢測的方法原理進行研究，提出了系統(tǒng)測量的基本模型，設計了系統(tǒng)實現(xiàn)的總體方案及工作流程。針對基本模型在實現(xiàn)油污染現(xiàn)場檢測中存在的問題，本文又提出了將徑向基函數(shù)神經網絡的軟測量方法應用于油含量現(xiàn)場檢

4、測中的設計思路，利用神經網絡很強的非線性逼近能力和學習能力，建立了目標系統(tǒng)的徑向基函數(shù)神經網絡模型，取得了很好的效果。論文運用了一些關鍵技術和思想，進行了系統(tǒng)的軟硬件設計，在硬件設計中，采用氣體濾波相關輪和窄帶紅外濾光片等技術，完成了光學系統(tǒng)的硬件設計，解決了紅外探測器的信號衰減、氣體濃度信號失真等關鍵問題。采用單片機智能控制方法和技術，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的采集、存儲、傳輸、控制、運算等功能；在軟件設計中，采用了嵌入式多任務內核(RTX51Ti

5、ny)作為其開發(fā)平臺，擴展系統(tǒng)硬件功能，完善了抗干擾措施。最后，通過系統(tǒng)測試，驗證了系統(tǒng)的準確性和可靠性。
　　 通過本文的研究，得到以下結論：
　　 論文通過對礦物油含量測量機理、光學系統(tǒng)、智能化檢測技術以及基于神經網絡的軟測量方法等方面的研究，對油類污染現(xiàn)場檢測的技術關鍵逐一進行了解決，最終探索出一套適合現(xiàn)場使用的檢測方法，完成了檢測系統(tǒng)的設計及一系列的試驗測試。通過一系列試驗測試表明，該系統(tǒng)符合設計要求。
　

6、　 論文集先進的傳感器技術、計算機技術、單片機技術及光學檢測技術于一體，以此來實現(xiàn)地下水的油類污染的現(xiàn)場檢測。研究中充分利用單片機技術，實現(xiàn)了檢測系統(tǒng)的智能控制；此外，本文采用基于神經網絡的軟測量方法，對礦物油的吸光度與油的濃度所確立的目標系統(tǒng)進行建模，并利用神經網絡很強的非線性逼近能力和學習能力，以實現(xiàn)本文的最終目標，提高檢測系統(tǒng)的準確度和測量范圍，簡化了測量過程。因此，論文成果充分體現(xiàn)了創(chuàng)新性，為地下水石油類污染檢測提供了新技術和