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        Matlab-三維熒光法對(duì)龍頭水質(zhì)的分析研究

        2021-06-23 04:18:18蒲淑娟賀培翔牛亞林李惠平
        石油化工應(yīng)用 2021年5期
        關(guān)鍵詞:分析

        蒲淑娟,賀培翔,張 悅,牛亞林,劉 龍,李惠平,陳 艷

        (1.蘭州交通大學(xué)環(huán)境與市政工程學(xué)院,甘肅蘭州 730070;2.甘肅省黃河水環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,甘肅蘭州 730070)

        三維熒光光譜(Three Dimensional Fluorescence Spectrum Excitation-Emission Matrix,3DEEM)技術(shù)是近年來(lái)廣泛應(yīng)用于飲用水中有機(jī)物組分及濃度檢測(cè)與研究的分析方法之一[1,2],不但可以進(jìn)行多組分有機(jī)物體系光譜識(shí)別和表征,還可以通過(guò)其超高的靈敏度對(duì)水體中痕量有機(jī)物進(jìn)行識(shí)別和解析[3]。大多數(shù)學(xué)者將三維熒光光譜技術(shù)應(yīng)用于環(huán)境水體溶解性有機(jī)物(Dissolved Organic Carbon,DOC)的表征,王志剛[4]通過(guò)3DEEM 對(duì)科學(xué)島、巢湖和太湖不同來(lái)源水樣進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),熒光響應(yīng)強(qiáng)度和COD、DOC 存在一定的線性關(guān)系;姚昕[5]研究發(fā)現(xiàn)草、藻來(lái)源的有機(jī)物熒光光譜也有所差別,且藻源性DOC 更容易被微生物所代謝利用。

        然而在三維熒光光譜的應(yīng)用中,數(shù)據(jù)分析方法起著至關(guān)重要的作用。峰值法(Peak Method),一種較為普遍的光譜分析方法,主要搜尋特定區(qū)域固定激發(fā)和發(fā)射波長(zhǎng)下的熒光峰強(qiáng)進(jìn)行分析,該方法簡(jiǎn)單便捷,但是峰值法無(wú)法有效反映整體區(qū)域熒光強(qiáng)度變化情況,并且由于存在強(qiáng)烈熒光對(duì)較弱熒光的掩蔽作用,從而導(dǎo)致較弱熒光峰難以表現(xiàn)出來(lái);熒光區(qū)域積分法(Fluorescence Regional Integration,F(xiàn)RI),由Chen 等[6]提出,通過(guò)對(duì)固定激發(fā)、發(fā)射波長(zhǎng)范圍的熒光強(qiáng)度進(jìn)行積分,進(jìn)而通過(guò)區(qū)域積分強(qiáng)度的變化進(jìn)行水質(zhì)分析,該方法相比于峰值法更加具有整體性和代表性,但是由于存在熒光強(qiáng)度的重疊問(wèn)題,導(dǎo)致部分熒光組分可能會(huì)重復(fù)計(jì)算。為了更加準(zhǔn)確細(xì)致的進(jìn)行熒光數(shù)據(jù)的處理與分析,Stedmon、Murphy 等[7,8]在Matlab 軟件平臺(tái)下提出了平行因子分析法(Parallel Factor Analysis,PARAFAC)。平行因子分析法能夠通過(guò)大量的數(shù)據(jù)擬合,準(zhǔn)確尋找出有機(jī)物的熒光組分位置,有效避免熒光組分重疊的問(wèn)題,但是其數(shù)據(jù)處理步驟要遠(yuǎn)比峰值法和區(qū)域積分法復(fù)雜,而且對(duì)測(cè)試樣品數(shù)量有一定要求。

        本論文通過(guò)對(duì)蘭州某大學(xué)校內(nèi)4 處具有代表性的市政龍頭水進(jìn)行長(zhǎng)期取樣,采用Matlab 軟件平臺(tái)下的Dreem 三維熒光平行因子分析工具箱,進(jìn)行龍頭水的PARAFAC 有機(jī)物組分表征分析,以期為3DEEMPARAFAC 分析法的推廣提供一定的理論依據(jù)。

        1 實(shí)驗(yàn)方法

        選取不同供水方式下的市政龍頭水,供水方式分別為:市政管網(wǎng)直接供水、水泵水箱加壓供水、直飲冷水以及直飲熱水。每次取樣后,采用0.45 μm 微濾膜對(duì)水樣進(jìn)行預(yù)處理。三維熒光光譜通過(guò)日立公司的F-7100 型熒光分光光度計(jì)進(jìn)行測(cè)量。EEM 測(cè)定期間,發(fā)射波長(zhǎng)Em 掃描范圍為250~550 nm,激發(fā)波長(zhǎng)Ex 掃描范圍為200~400 nm,掃描步長(zhǎng)均設(shè)定為2 nm;掃描速度為12 000 nm/min,PTM 電壓設(shè)定為600 V 掃描步長(zhǎng)均設(shè)定為2 nm;每一樣品測(cè)試結(jié)束后,與超純水的EEM 進(jìn)行差減,用以去除部分瑞利和拉曼散射。

        2 PARAFAC 分析法

        PARAFAC 分析法能夠分離熒光數(shù)據(jù)中各樣本的熒光組分強(qiáng)度,對(duì)應(yīng)于不同的樣本,計(jì)算得出其熒光強(qiáng)度最大值(Fmax),基本原理是將多個(gè)三維熒光矩陣數(shù)據(jù),在扣除空白散射后,進(jìn)行多次迭代運(yùn)算并分離得到一個(gè)因子數(shù)為N 的三維三線性組分矩陣和對(duì)應(yīng)的殘差項(xiàng),如式(1)所示:

        式中:Xijk-因子數(shù)為N 的三維三線性矩陣;ain、bjn、ckn-成分矩陣,eijk-殘差矩陣。

        PARAFAC 運(yùn)算基于是DOMFluor 工具箱,并在Matlab 軟件內(nèi)進(jìn)行運(yùn)算分析,具體建模步驟(見(jiàn)圖1)。

        圖1 建模步驟圖

        2.1 平行因子分析步驟

        在平行因子分析之前需要對(duì)三維熒光數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,去除不符合三線性規(guī)律的散射峰,并對(duì)熒光單位歸一化。完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后,進(jìn)行模型組分?jǐn)?shù)確定,采用殘差分析法確定組分?jǐn)?shù)N,如發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù),需要剔除后重新進(jìn)行計(jì)算。接著進(jìn)行平行因子組分?jǐn)?shù)的驗(yàn)證分析、半劈裂穩(wěn)定性驗(yàn)證,最后輸出平行因子組分結(jié)果。

        2.2 PARAFAC 算法步驟

        2.2.1 散射去除 拉曼、瑞利散射分別是在發(fā)射波長(zhǎng)二倍于激發(fā)波長(zhǎng)(2Ex=Em)處和激發(fā)與發(fā)射波長(zhǎng)相等(Ex=Em)處所產(chǎn)生的強(qiáng)烈的熒光散射峰,為了防止散射峰對(duì)有機(jī)物熒光強(qiáng)度的影響,須在數(shù)據(jù)分析之前進(jìn)行散射峰的去除。對(duì)于平行因子分析法,則是采用DOMFluor 工具箱自帶的德勞內(nèi)三角插值法對(duì)拉曼和瑞利散射峰進(jìn)行去除,去除代碼見(jiàn)式[9](2)。

        2.2.2 平行因子模型組分?jǐn)?shù)驗(yàn)證 首先將所有去除散射后的熒光數(shù)據(jù)導(dǎo)入Matlab 中,建立109×101×150(樣品個(gè)數(shù)×激發(fā)波長(zhǎng)個(gè)數(shù)×發(fā)射波長(zhǎng)個(gè)數(shù))的三維矩陣,采用DOMFluor 程序中的PARAFAC 算法進(jìn)行模型組分?jǐn)?shù)的解析。當(dāng)組分?jǐn)?shù)由2 變?yōu)? 時(shí),激發(fā)和發(fā)射波長(zhǎng)的模型誤差平方和(Sum of Squared Error)已經(jīng)變化很?。ㄒ?jiàn)圖2)。因此,初步采用2 組分模型進(jìn)行后續(xù)的PARAFAC 分析,組分?jǐn)?shù)驗(yàn)證代碼見(jiàn)式(3)。

        圖2 平行因子模型組分?jǐn)?shù)驗(yàn)證

        2.2.3 組分模型半劈裂分析 半劈裂分析主要目的是驗(yàn)證PARAFAC 模型的穩(wěn)定性。它是通過(guò)龐大的數(shù)據(jù)計(jì)算將數(shù)據(jù)組分分成若干份,對(duì)這若干份數(shù)據(jù)進(jìn)行PARAFAC 分析,并對(duì)比不同組樣本模型的相似程度,當(dāng)進(jìn)行半劈裂拆分后,不同部分運(yùn)行得出的組分趨勢(shì)越相近,則說(shuō)明建立的模型越穩(wěn)定。如果組分趨勢(shì)相差較大時(shí),可能存在異常數(shù)據(jù),需要對(duì)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除重新分析,或者提高迭代次數(shù)和收斂標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行優(yōu)化。異常值驗(yàn)證代碼及半劈裂分析代碼見(jiàn)式(4)和式(5)。

        選定兩組分(見(jiàn)圖3),進(jìn)行5 次迭代運(yùn)算后的半劈裂分析,可以發(fā)現(xiàn),兩組分的原始圖譜與PARAFAC擬合后的圖譜具有極高的相似性,因此判斷兩組分模型穩(wěn)定性符合要求。

        圖3 兩組分平行因子半劈裂分析

        2.2.4 組分模型圖譜輸出 經(jīng)過(guò)散射去除、組分?jǐn)?shù)驗(yàn)證以及PARAFAC 半劈裂分析后,確定兩組分模型為最佳模型,進(jìn)一步將PARAFAC 組分模型圖譜進(jìn)行Matlab 輸出,并將輸出數(shù)據(jù)導(dǎo)入設(shè)定存儲(chǔ)位置,組分模型輸出代碼見(jiàn)式(6),數(shù)據(jù)導(dǎo)出代碼見(jiàn)式(7)。

        3 結(jié)果與分析

        3.1 龍頭水PARAFAC 組分分析

        通過(guò)3DEEM-PARAFAC 分析,確定該市市政龍頭水中主要有兩種組分有機(jī)物,根據(jù)式(6)導(dǎo)出的熒光組分圖譜(見(jiàn)圖4)。

        從圖4 可以看出,該市市政龍頭水熒光有機(jī)物主要有兩種組分,波長(zhǎng)范圍分別為Em=445~460 nm/Ex=250~260 nm 和Em=405~420 nm/Ex=230~240 nm,分別代表腐殖酸類(組分1)和富里酸類(組分2)有機(jī)物。這與南方大多數(shù)自來(lái)水和湖泊水有很大差異,周業(yè)凱等[10]研究發(fā)現(xiàn)太湖水熒光有機(jī)物以色氨酸和酪氨酸類蛋白質(zhì)為主,腐殖類熒光響應(yīng)強(qiáng)度較低,這是因?yàn)樘堑湫偷牟菪秃?,水流流速緩慢,藻類以及微生物代謝旺盛,從而導(dǎo)致微生物利用以及代謝的芳香性蛋白類有機(jī)物含量較高;而本研究中該地區(qū)以黃河水作為水源,黃河流速較快,對(duì)岸邊進(jìn)行強(qiáng)力地沖刷,將大量陸源腐殖質(zhì)攜入河流,導(dǎo)致腐殖質(zhì)類熒光響應(yīng)較高;另外,由于黃河含砂量大,外加地處水溫偏低的北方,微生物代謝作用弱,因此反映微生物降解來(lái)源和代謝產(chǎn)生的蛋白類有機(jī)物含量很低。

        圖4 兩組分平行因子熒光圖譜

        熒光參數(shù)r(a,c)代表富里酸類熒光峰與腐殖酸類熒光峰強(qiáng)度的比值,用來(lái)反映水體腐殖化程度,有研究表明[9],水體的腐殖化程度與r(a,c)比值呈負(fù)相關(guān),即r(a,c)值越低,水體腐殖化程度越高。同時(shí)r(a,c)也常被用來(lái)分析原水中腐殖質(zhì)的來(lái)源,r(a,c)越大,原水受到工業(yè)和生活污染越嚴(yán)重,例如受到城市生產(chǎn)生活排放影響的黃浦江原水r(a,c)達(dá)到了2.29[11]。本研究r(a,c)的比值為1.3,說(shuō)明黃河水受到的工業(yè)和生活污染相對(duì)較小,有機(jī)物主要來(lái)源于河水對(duì)地面的沖刷。

        3.2 不同供水方式對(duì)熒光有機(jī)物的影響

        不同供水方式下熒光有機(jī)物的組分強(qiáng)度(見(jiàn)表1)。

        表1 不同供水方式下有機(jī)物熒光組分強(qiáng)度

        從表1 可以看出,不同供水方式下,熒光有機(jī)物組分強(qiáng)度存在不同的差異。市政管網(wǎng)直接供水方式下,組分1(腐殖酸)和組分2(富里酸)熒光強(qiáng)度相對(duì)水泵水箱加壓供水方式較低,但相差不大。這是因?yàn)樗盟涔┧绞较拢芫W(wǎng)水需要經(jīng)過(guò)更長(zhǎng)的路徑,并且在水箱中存在一定時(shí)間的停留,導(dǎo)致熒光有機(jī)物產(chǎn)生小幅度的升高。市政管網(wǎng)水在校園內(nèi)進(jìn)一步通過(guò)納濾膜進(jìn)行直飲處理后發(fā)現(xiàn),無(wú)論是直飲熱水還是直飲冷水,其有機(jī)物熒光組分已經(jīng)無(wú)法檢出,這也是因?yàn)辄S河水中腐殖質(zhì)類熒光有機(jī)物主要來(lái)源于河流的沖刷,相對(duì)分子質(zhì)量較大,納濾膜能夠進(jìn)行很好地截留,導(dǎo)致直飲水中幾乎不含熒光組分。

        4 結(jié)論

        (1)3DEEM 技術(shù)靈敏度高,簡(jiǎn)單便捷,3DEEMPARAFAC 分析法能夠通過(guò)大量三維熒光數(shù)據(jù)的迭代運(yùn)算,準(zhǔn)確找出樣品中具體的熒光特征組分。

        (2)以黃河為水源的市政管網(wǎng)水中有機(jī)物以腐殖酸和富里酸為主,蛋白類熒光有機(jī)物含量較少,主要來(lái)源于地表徑流的沖刷。

        (3)不同供水方式下,有機(jī)物組分強(qiáng)度存在一定的差異,隨著輸水距離和時(shí)間的增長(zhǎng),有機(jī)物含量會(huì)有所上升;由于腐殖質(zhì)類有機(jī)物相對(duì)分子質(zhì)量較大,能夠通過(guò)納濾膜進(jìn)行有效的截留,直飲水中難以測(cè)出具體熒光組分。

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