环境水体石油类污染现场检测技术研究

环境水体石油类污染现场检测技术研究

论文摘要

水资源问题是二十一世纪我国乃至世界面临的主要问题。随着世界人口的增长及工农业生产的发展,需水量在日益增长,水已经变得比以往任何时候都要珍贵。与此同时,由于人类的生产和生活,导致水体的污染,水质恶化,使得有限的水资源更加紧张。长期以来,石油类物质一直是水和土壤中的重要污染源。它不仅对人的身体健康带来极大危害,而且使水质恶化,严重破坏水体生态平衡。因此各国都加强了油类物质对水体和土壤的污染的治理。目前,我国对于水中油含量的检测手段落后,与国际先进水平存在差距,传统的检测方法操作过程繁琐,容易引入误差,且不能现场作业。难以满足当今技术水平的要求。为了取得具有代表性的正确数据,使分析数据具有与现代测试技术水平相应的准确性和先进性,不断提高分析成果的可比性和应用效果,检测的方法和仪器是非常重要的。只有保证了这两方面才能保证快速和准确地测量出水中油类污染物含量,以达到保护和治理水污染的目的。因此,论文的目的就是开展水中油污染检测方法、技术和检测设备的研究,通过本课题的研究,探索出一套适合我国国情的水质污染现场检测技术和检测设备,以实现油类污染的现场检测,为地下水资源调查与评价、水资源保护以及农业发展提供科学依据。论文在简要分析地下水油类污染现场检测技术的基本理论-朗伯比尔定律的基础上,对实现石油类污染现场检测的方法原理进行研究,提出了系统测量的基本模型,设计了系统实现的总体方案及工作流程。针对基本模型在实现油污染现场检测中存在的问题,本文又提出了将径向基函数神经网络的软测量方法应用于油含量现场检测中的设计思路,利用神经网络很强的非线性逼近能力和学习能力,建立了目标系统的径向基函数神经网络模型,取得了很好的效果。论文运用了一些关键技术和思想,进行了系统的软硬件设计,在硬件设计中,采用气体滤波相关轮和窄带红外滤光片等技术,完成了光学系统的硬件设计,解决了红外探测器的信号衰减、气体浓度信号失真等关键问题。采用单片机智能控制方法和技术,实现了数据的采集、存储、传输、控制、运算等功能;在软件设计中,采用了嵌入式多任务内核(RTX51Tiny)作为其开发平台,扩展系统硬件功能,完善了抗干扰措施。最后,通过系统测试,验证了系统的准确性和可靠性。通过本文的研究,得到以下结论:论文通过对矿物油含量测量机理、光学系统、智能化检测技术以及基于神经网络的软测量方法等方面的研究,对油类污染现场检测的技术关键逐一进行了解决,最终探索出一套适合现场使用的检测方法,完成了检测系统的设计及一系列的试验测试。通过一系列试验测试表明,该系统符合设计要求。论文集先进的传感器技术、计算机技术、单片机技术及光学检测技术于一体,以此来实现地下水的油类污染的现场检测。研究中充分利用单片机技术,实现了检测系统的智能控制;此外,本文采用基于神经网络的软测量方法,对矿物油的吸光度与油的浓度所确立的目标系统进行建模,并利用神经网络很强的非线性逼近能力和学习能力,以实现本文的最终目标,提高检测系统的准确度和测量范围,简化了测量过程。因此,论文成果充分体现了创新性,为地下水石油类污染检测提供了新技术和新设备,开拓了新的思路。本项成果的推广应用,将会使我国地下水污染检测技术达到一个新的水平,为我国地下水污染检测整体水平的提高起到重要的促进作用。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 引言
  • 1.1 研究的目的意义
  • 1.2 油污染检测技术国内外研究概况
  • 1.3 问题的提出和研究方法
  • 1.4 论文主要工作及主要成果
  • 1.4.1 论文的主要工作
  • 1.4.2 论文的主要成果
  • 1.4.3 论文的组成
  • 2 系统测量的基本理论及实现方法
  • 2.1 系统测量的方法原理
  • 2.2 系统的测量模型
  • 2.3 系统模型的影响因素及解决措施
  • 2.3.1 非单色光引起的偏离
  • 2.3.2 光学特性的偏离
  • 2.3.3 吸光粒子的偏离
  • 2.3.4 测量系统的准确性和可靠性
  • 2.4 系统测量的总体方案
  • 2.4.1 总体构成方案
  • 2.4.2 系统工作流程
  • 3 系统测量的径向基函数神经网络模型
  • 3.1 RBFNN 简介
  • 3.2 RBFNN 学习算法
  • 3.3.1 确定径向基函数及其参数
  • 3.3.2 权值的学习
  • 3.3.3 RBFNN 的计算
  • 3.3 测量系统的RBFNN 模型建立
  • 3.4 RBFNN 模型的具体实现
  • 3.4.1 RBFNN 学习
  • 3.4.2 目标系统的RBFNN 计算
  • 4 测量系统的硬件设计与实现
  • 4.1 光学系统设计
  • 4.1.1 光源系统
  • 4.1.2 气体滤波相关轮
  • 4.1.3 窄带红外滤光片
  • 4.2 检测系统的设计
  • 4.2.1 红外传感器
  • 4.2.2 前置放大电路设计
  • 4.2.3 带通滤波电路设计
  • 4.2.4 相敏检测电路设计
  • 4.3 控制系统的设计
  • 4.3.1 控制系统总体设计
  • 4.3.2 A/D 转换电路设计
  • 4.3.3 实时时钟电路设计
  • 4.3.4 看门狗、存储器电路设计
  • 4.4 接口电路设计
  • 4.4.1 人机接口电路设计
  • 4.4.2 串行通信接口电路设计
  • 4.5 电源系统的设计
  • 5 测量系统的软件设计与实现
  • 5.1 软件系统开发平台及开发原则
  • 5.1.1 实时多任务操作系统(RTOS)简介
  • 5.1.2 软件系统开发平台
  • 5.1.3 RTX51Tiny 编程原则
  • 5.2 嵌入式系统的软件开发流程
  • 5.3 需求分析
  • 5.4 总体设计
  • 5.4.1 软件模型建立
  • 5.4.2 功能模块划分
  • 5.4.3 系统任务划分
  • 5.5 详细设计
  • 5.5.1 任务分配
  • 5.5.2 任务调度
  • 5.5.3 关键模块设计
  • 5.6 软件编码
  • 5.6.1 任务编码约定
  • 5.6.2 关键功能的编码实现
  • 6 系统测试与结果分析
  • 6.1 RBFNN 模型测试与结果分析
  • 6.2 系统的硬件测试与结果分析
  • 6.3 系统的室内模拟试验与结果分析
  • 7 结论
  • 参考文献
  • 发表论文
  • 作者简介
  • 致谢
  • 相关论文文献

    • [1].表面活性剂修复石油类污染土壤研究进展[J]. 环境工程 2016(S1)
    • [2].表面活性剂淋洗修复石油类污染土壤的研究[J]. 中国人口·资源与环境 2015(S1)
    • [3].涉石油类污染船舶修造行业环境污染治理对策[J]. 浙江化工 2018(09)
    • [4].渗透反应格栅修复地下水石油类污染研究[J]. 油气田环境保护 2019(01)
    • [5].中原油田老水淹地石油类污染现状及治理前景[J]. 西部探矿工程 2017(04)
    • [6].含水层介质对石油类污染质的吸附特征研究[J]. 科技导报 2012(24)
    • [7].关于石油类污染水源水处理探析[J]. 当代化工研究 2017(12)
    • [8].浅谈我国石油类污染及对其监测分析的注意事项[J]. 环境研究与监测 2008(04)
    • [9].水环境中石油类污染常见问题分析[J]. 污染防治技术 2013(03)
    • [10].基于土壤预测模型的石油类污染迁移的研究[J]. 环境与发展 2020(08)
    • [11].优化过硫酸盐体系处理石油类污染土壤[J]. 环境工程 2019(02)
    • [12].渤海近岸海域石油类污染变化趋势[J]. 海洋与湖沼 2014(01)
    • [13].多角度测量石油类污染水体后向散射系数的方法研究[J]. 海洋技术学报 2017(01)
    • [14].地下水土石油类污染修复技术途径[J]. 世界地质 2008(03)
    • [15].石油类污染建筑场地的环境调查与治理[J]. 上海国土资源 2011(02)
    • [16].胶州湾石油类污染状况及其环境自净能力评估[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版) 2016(02)
    • [17].石油类污染场地土壤与地下水污染调查实例分析[J]. 水文地质工程地质 2010(04)
    • [18].石油类污染土壤基础呼吸作用的影响因素研究[J]. 科技导报 2014(07)
    • [19].石油类污染土壤修复技术研究进展[J]. 能源环境保护 2020(04)
    • [20].石油类污染场地的自然衰减作用[J]. 吉林大学学报(地球科学版) 2011(S1)
    • [21].火山渣净化石油类污染地下水过程中与水化学因子的响应关系分析[J]. 吉林大学学报(理学版) 2015(05)
    • [22].葫芦岛近岸海域海水石油类污染状况监测[J]. 河北渔业 2019(08)
    • [23].石油类污染水源水的应急处理工艺研究[J]. 工业用水与废水 2008(05)
    • [24].强化生物堆修复石油污染土壤的工程案例[J]. 山东化工 2019(04)
    • [25].原位淋洗技术修复石油类污染土壤的研究进展[J]. 中国煤炭地质 2017(07)
    • [26].石油类污染场地地下水抽水过程水质变化成因[J]. 环境化学 2011(09)
    • [27].石油类污染水体吸收特性分析[J]. 遥感学报 2010(01)
    • [28].修复石油类污染地下水的PRB反应介质研究[J]. 吉林大学学报(地球科学版) 2010(02)
    • [29].石油类污染地下水中挥发性有机物低温生物降解性能的研究[J]. 环境工程学报 2011(04)
    • [30].表面活性剂强化技术修复石油类污染土壤[J]. 油气田环境保护 2019(02)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  ;  

    环境水体石油类污染现场检测技术研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢