[00694932]基于近红外光谱的海洋油污在线监测系统
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技术详细介绍
提出利用光纤倏逝波吸收传感器结合近红外光谱分析技术实现对海洋油污的种类的鉴别和浓度的测量，利用溶胶凝胶法在纤芯外涂覆一层疏水的聚二甲基氧硅烷薄层，能富集油污，去掉水分子在近红外段强的吸收干扰，对获得的近红外光谱利用化学计量学方法进行分类和定量建模，来实现对海洋油污实时，连续的监测。对汽油、煤油、柴油三种模拟溢油样品的近红外光谱及这三种油不同浓度的混合油污样品近红外光谱利用化学计量学分别进行定性分类和定量建模，分类正确率达98.97%，预测浓度相关系数达到0.9967。课题的创新点是首次将光纤倏逝波吸收传感器与近红外光谱分析技术相结合应用于海洋油污的实时、连续监测中，并将信号处理和模式识别中的新的算法应用到光谱的特征提取，分类与定性建模中，得到比较理想的分类和建模效果。研究成果可以在港口、石油开采和各种工厂等容易发生油污泄漏的单位以及环保部门可以得到广泛的应用。