为了达到快速识别和检测油类污染物的目的,以激光诱导荧光技术为基础搭建了荧光光谱检测系统,得到0 #柴油、95 #汽油和普通煤油3种不同油种的荧光光谱,然后从荧光光谱信息中提取特征参量,将标准差、中心距和荧光峰的峰度系数作为敏感特征参量进行聚类分析,最后采用拟合曲线法求得待测样品的质量浓度。实验结果表明,LIF技术结合特征参量提取法和拟合曲线法可用于不同油类污染物的定性和定量检测,为快速识别和检测油类污染物提供了一种新思路。

设计水中油类污染物检测仪, 采用脉冲氙灯作为光源, 选择阶跃型多模纯石英光纤对激发光和发射光进行传输。 采用非对称Czemy-Turner光路的高精度光栅单色器。 应用该装置测定柴油、 汽油和煤油的荧光光谱, 0#柴油、 97#汽油和煤油的最佳激发波长/发射波长分别为: 290/330, 270/300和280/330 nm。 检出限: 柴油(0.025 mg·L-1)、 汽油(0.042 mg·L-1)和煤油(0.054 mg·L-1)。 相对误差: 柴油(2.55%), 汽油(2.06%)和煤油(1.71%), 实验表明所设计的检测仪具有较高的测量精度。 配置不同浓度的柴油、 汽油和煤油的混合溶液, 测量其三维荧光光谱, 采用自加权交替三线性分解算法对光谱数据进行分解, 预测浓度及回收率均表明自加权交替三线性分解算法对混合油类物质有较高的分辨能力。