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【摘 要】本文阐述一种双光束水质COD在线检测传感器，利用本体上设有UVLED阵列、测量光室、参考光室和检测光路;利用光束A采集COD值，建立神经网络模型，利用光束B来修正和补偿关干扰量。并最终综合由所述神经网络模型计算COD值。本设计能提高光谱在线检测的测试精度和对水质变化的抗干扰性。
一、引言
在水质检测中，化学需氧量（COD）是一项重要的水质指标，它反映了水体受还原性有机物的污染程度，由于水体中的还原物质主要为有机物，因此COD也反应了水体受有机物的污染程度。COD的值越小，说明水质受有机物污染程度越轻。在《地表水环境质量标准》、《生活饮用水水源水质标准》、《生活饮用水卫生标准》等国家标准中都对COD浓度限制做出了明确的规定，因此对COD的准确、方便、快速检测非常重要。
目前，COD的检测方法有化学方法和物理方法，其中化学方法主要是重铬酸盐法（GB11914-89）和高锰酸盐法（GB11892-89），这些方法存在着测量时间长、需要消耗试剂、存在二次污染、使用成本高等缺点。物理方法主要采用紫外-可见（UV-VIS）吸收光谱法，具有实时、快速、在线、免试剂、低成本、高可靠、无二次污染等优点，易于长期安全稳定运行。
二、整体设计方案
我们利用UVC吸收光谱法进行COD的物理方法检测，但因为水中不同组分对吸收光谱的影响波段往往存在交叉敏感区域，使得检测过程相互干扰，造成测量偏差。如水体中的浊度会影响COD的预测，因为实际水样中存在的悬浮颗粒会对光的散射、吸收产生水体浊度，尽管COD的吸收峰在紫外波段，但浊度会影响UVC全波段的吸收特性并且在紫外区对光有较强衰减作用，因此浊度补偿尤为重要。
因此针对浊度作为COD测量的重要影响，我们通过模拟建模对比的方法修正吸收光谱、以此来消除浊度对COD检测的误差值。在检测过程中采用双频多段阵列UVLED光源进行大量的测试数据及数学实验模型支持，并考虑水物质组成的相互影响机制，故而得到多种相对于浊度溶液的吸收光谱曲线修正偏差，故此选用这种更优的浊度补偿方法提高COD的检测精度。
本传感器设计采用了测量光和参考光的比对实现了双频阵列光束探测，将传感器浸入到测量溶液中去，实现了对水质的浸入式、在线检测，参考光室配置标准溶液，采用测量光室和参考光室的比对以提高测量结果的精度，系统整体结构如图1所示。
在设计中我们把电源DC12V直流电压转化成为UVLED阵列所需要的恒流源，驱动UVLED阵列发光，UVLED阵列经过聚光镜把光源耦合到入射透镜，入射透镜经过阵列重新排布后传输到测量光室时经过准直镜耦合到其中，光通过测量光室被池中溶液吸收后，被聚光透镜耦合后传输到接收器进行测量分析。
UVLED需要采用恒流源驱动（如图2），采用12V直流电源供电，通过LM7806进行电压调节。恒流输出通过MHL7136来实现。MHL7136是一款LED线性降压恒流集成电路，它的输入电压在2.7～18V，可以提供10mA～1A之间可调的输出电流恒流驱动UVLED。
UVLED阵列选取所需光谱的LED灯通过并联排列成为LED阵列，以提供所需紫外光谱段的光源。LED这种光源具有体积小、功耗低、寿命长、工作稳定，以UVLED阵列作为光源使得传感器结构大大简化，并且大大减小了光源的体积和重量。
三、模型计算
基于光谱法COD检测的浊度补偿方法，我们采用将浊度标液和COD标准溶液混合，得到COD浓度为50mg/L，浊度值分别为0、5NTU、10NTU、20NTU、30NTU、40NTU和50NTU的混合溶液作为待测液体，通过测得当前浊度作用时的吸收光谱，分别获取浊度分别为5NTU、10NTU、20NTU、30NTU、40NTU和50NTU的浊度标准液的吸收光谱，将每条吸收光谱进行归一化处理，得到经过归一化后的浊度吸收光谱图。
不同浊度的曲线形状大致相同，随着浊度的增大曲线呈整体的放大，表示处理后光谱曲线特性经过式（1）处理后的归一化曲线，发现不同浊度的归一化光谱曲线基本重合，可以用其平均光谱作为归一化线型函数来表征浊度标准液的归一化吸收光谱。
我们通过建模及补偿，COD在特征频率处的吸收峰逐渐被淹没以致无法识别，并且浊度的加入带来的漂移和峰降值都较为明显好转;补偿后混合液的吸收光谱与COD标准液的吸收光谱几乎重合，补偿效果较好。
四、结论
本传感器设计采用了测量光和参考光的比对实现了双频阵列光束探测，将传感器浸入到测量溶液中去，实现了对水质的浸入式、在线检测，多频段光谱比测量以提高测量结果的精度。根据基于绝大部分有机物在紫外波段的吸收光谱上皆有所反映，但不同有机物在紫外波段同一波长处，以及相同有機物在紫外波段不同波长处的吸光度是不同的原理，采用多个LED阵列光源形成连续波长，实现对水质COD的连续波长检测，可大大提高测量精度，使测量更加便捷。
参考文献：
[1]何晓莉，王志盈，袁林江;管式电凝聚法处理印染废水COD的特性研究 [A];2001年全国工业用水与废水处理技术交流会论文汇编 [C];2001年
[2]MATLAB数值计算方法 张德丰等著 北京：机械工业出版社，2010年
[3]张永鹏. 基于核函数和自定类别数目的文本聚类问题研究[M]. 哈尔滨：哈尔滨理工大学，2008.
一、引言
在水质检测中，化学需氧量（COD）是一项重要的水质指标，它反映了水体受还原性有机物的污染程度，由于水体中的还原物质主要为有机物，因此COD也反应了水体受有机物的污染程度。COD的值越小，说明水质受有机物污染程度越轻。在《地表水环境质量标准》、《生活饮用水水源水质标准》、《生活饮用水卫生标准》等国家标准中都对COD浓度限制做出了明确的规定，因此对COD的准确、方便、快速检测非常重要。
目前，COD的检测方法有化学方法和物理方法，其中化学方法主要是重铬酸盐法（GB11914-89）和高锰酸盐法（GB11892-89），这些方法存在着测量时间长、需要消耗试剂、存在二次污染、使用成本高等缺点。物理方法主要采用紫外-可见（UV-VIS）吸收光谱法，具有实时、快速、在线、免试剂、低成本、高可靠、无二次污染等优点，易于长期安全稳定运行。
二、整体设计方案
我们利用UVC吸收光谱法进行COD的物理方法检测，但因为水中不同组分对吸收光谱的影响波段往往存在交叉敏感区域，使得检测过程相互干扰，造成测量偏差。如水体中的浊度会影响COD的预测，因为实际水样中存在的悬浮颗粒会对光的散射、吸收产生水体浊度，尽管COD的吸收峰在紫外波段，但浊度会影响UVC全波段的吸收特性并且在紫外区对光有较强衰减作用，因此浊度补偿尤为重要。
因此针对浊度作为COD测量的重要影响，我们通过模拟建模对比的方法修正吸收光谱、以此来消除浊度对COD检测的误差值。在检测过程中采用双频多段阵列UVLED光源进行大量的测试数据及数学实验模型支持，并考虑水物质组成的相互影响机制，故而得到多种相对于浊度溶液的吸收光谱曲线修正偏差，故此选用这种更优的浊度补偿方法提高COD的检测精度。
本传感器设计采用了测量光和参考光的比对实现了双频阵列光束探测，将传感器浸入到测量溶液中去，实现了对水质的浸入式、在线检测，参考光室配置标准溶液，采用测量光室和参考光室的比对以提高测量结果的精度，系统整体结构如图1所示。
在设计中我们把电源DC12V直流电压转化成为UVLED阵列所需要的恒流源，驱动UVLED阵列发光，UVLED阵列经过聚光镜把光源耦合到入射透镜，入射透镜经过阵列重新排布后传输到测量光室时经过准直镜耦合到其中，光通过测量光室被池中溶液吸收后，被聚光透镜耦合后传输到接收器进行测量分析。
UVLED需要采用恒流源驱动（如图2），采用12V直流电源供电，通过LM7806进行电压调节。恒流输出通过MHL7136来实现。MHL7136是一款LED线性降压恒流集成电路，它的输入电压在2.7～18V，可以提供10mA～1A之间可调的输出电流恒流驱动UVLED。
UVLED阵列选取所需光谱的LED灯通过并联排列成为LED阵列，以提供所需紫外光谱段的光源。LED这种光源具有体积小、功耗低、寿命长、工作稳定，以UVLED阵列作为光源使得传感器结构大大简化，并且大大减小了光源的体积和重量。
三、模型计算
基于光谱法COD检测的浊度补偿方法，我们采用将浊度标液和COD标准溶液混合，得到COD浓度为50mg/L，浊度值分别为0、5NTU、10NTU、20NTU、30NTU、40NTU和50NTU的混合溶液作为待测液体，通过测得当前浊度作用时的吸收光谱，分别获取浊度分别为5NTU、10NTU、20NTU、30NTU、40NTU和50NTU的浊度标准液的吸收光谱，将每条吸收光谱进行归一化处理，得到经过归一化后的浊度吸收光谱图。
不同浊度的曲线形状大致相同，随着浊度的增大曲线呈整体的放大，表示处理后光谱曲线特性经过式（1）处理后的归一化曲线，发现不同浊度的归一化光谱曲线基本重合，可以用其平均光谱作为归一化线型函数来表征浊度标准液的归一化吸收光谱。
我们通过建模及补偿，COD在特征频率处的吸收峰逐渐被淹没以致无法识别，并且浊度的加入带来的漂移和峰降值都较为明显好转;补偿后混合液的吸收光谱与COD标准液的吸收光谱几乎重合，补偿效果较好。
四、结论
本传感器设计采用了测量光和参考光的比对实现了双频阵列光束探测，将传感器浸入到测量溶液中去，实现了对水质的浸入式、在线检测，多频段光谱比测量以提高测量结果的精度。根据基于绝大部分有机物在紫外波段的吸收光谱上皆有所反映，但不同有机物在紫外波段同一波长处，以及相同有機物在紫外波段不同波长处的吸光度是不同的原理，采用多个LED阵列光源形成连续波长，实现对水质COD的连续波长检测，可大大提高测量精度，使测量更加便捷。
参考文献：
[1]何晓莉，王志盈，袁林江;管式电凝聚法处理印染废水COD的特性研究 [A];2001年全国工业用水与废水处理技术交流会论文汇编 [C];2001年
[2]MATLAB数值计算方法 张德丰等著 北京：机械工业出版社，2010年
[3]张永鹏. 基于核函数和自定类别数目的文本聚类问题研究[M]. 哈尔滨：哈尔滨理工大学，2008.