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文檔簡介
1、水質(zhì)異常檢測是城市供水水質(zhì)預(yù)警系統(tǒng)的重要功能需求之一,能夠及時有效的發(fā)現(xiàn)污染物泄漏或人為投毒事故,給出預(yù)警信息和決策支持信息,對提高快速應(yīng)急能力、保障城市供水系統(tǒng)安全具有重大意義。本文主要研究了基于紫外光譜的水質(zhì)有機(jī)物污染異常檢測方法,通過實(shí)驗(yàn)研究和模擬異常事件檢測分析研究,驗(yàn)證了所研究的水質(zhì)異常檢測算法的檢測性能,在此基礎(chǔ)上,對該算法的檢測有機(jī)物種類進(jìn)行了討論。
論文主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)為:
(1)水質(zhì)中大多數(shù)有機(jī)物在
2、紫外光譜下都有各自的吸收峰,根據(jù)這個基本原理,開展基于紫外光譜的水質(zhì)有機(jī)物異常事件檢測可行性研究。首先研究了基于主分量分析(PCA)降維技術(shù)和聚類分析的水質(zhì)有機(jī)物污染異常檢測算法。在此基礎(chǔ)上,進(jìn)行了管網(wǎng)水質(zhì)有機(jī)物異常模擬實(shí)驗(yàn),選取苯酚、三氯乙酸等十種有機(jī)物溶液進(jìn)行了紫外光譜探測和主分量分析(PCA)檢測與聚類分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,應(yīng)用紫外光譜和聚類算法,可將不同濃度的有機(jī)污染物與自來水背景樣本進(jìn)行有效區(qū)分,且根據(jù)紫外光譜的主元特征信息可實(shí)
3、現(xiàn)污染物種類的辨識,表明了基于紫外光譜進(jìn)行有機(jī)物污染異常事件檢出的可行性。
(2)研究了基于紫外光譜的水質(zhì)有機(jī)物污染異常檢測方法。首先研究了基于PCA降維技術(shù)和自回歸(AR)預(yù)測模型的水質(zhì)有機(jī)物污染異常檢測算法,引入基于可靠性曲線(ROC曲線)的性能評價(jià)方法來驗(yàn)證該算法的異常檢出率和誤報(bào)率;在此基礎(chǔ)上,分析了基于紫外光譜進(jìn)行水質(zhì)有機(jī)物污染異常檢測的檢出率,并以100μg/l苯酚溶液的模擬異常事件為例進(jìn)行了驗(yàn)證。
(3
4、)研究和分析了基于紫外光譜的水質(zhì)有機(jī)物污染異常檢測的局限性,重點(diǎn)研究了紫外光譜法進(jìn)行有機(jī)物檢測的檢測下限,以ROC曲線數(shù)值為評價(jià)指標(biāo)分析了可檢出種類和檢出率,結(jié)合有機(jī)物分子結(jié)構(gòu)分析了所對應(yīng)的紫外光譜特征吸收峰和特征波長的內(nèi)在關(guān)系,分析了PCA和AR算法對紫外光譜異常檢測的特點(diǎn),從而為后續(xù)的紫外光譜法檢測系統(tǒng)研發(fā)提供技術(shù)積累。
總的來說,本文研究提出了直接基于紫外光譜的水質(zhì)有機(jī)物異常檢測方法,分析了方法的可行性,研究了異常檢測算
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