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    紫外光譜水質檢測技術的理論基礎分析

    發布日期:2019-10-31 點擊次數:1298

    紫外光譜水質檢測技術的理論基礎分析


    目前我國乃至全世界面臨的一個非常嚴峻的問題就是水污染的問題,水質監測成為現代環境管理的重點內容之一。通過水質監測能夠對水環境的質量和污染狀況進行準確、全面和及時的反映。如今城市供水系統以及農村生活生產用水的質量問題下降迫在眉睫。在水質監測中,基于紫外光譜分析的水質監測技術是現代環境監測工作中的一個重要的發展方向,基于紫外光譜分析的水質監測技術具有實時檢測、針對性強、準確性高、成本低等顯著優勢。

    水質監測技術主要有色譜分離技術、原子光譜技術、化學分析技術以及電化學分析技術,其中分子光譜分析技術是水質監測中應用最廣泛的技術,基于紫外光譜分析技術在飲用水、地表水和工業廢水水質監測中具有顯著的優勢,成為水質監測技術重要的發展方向。

    紫外光譜分析基本原理

    紫外-可見吸收光譜儀可以吸收紫外-可見光區200~800nm的電磁波而產生的吸收光譜稱紫外-可見吸收光譜,簡稱紫外光譜(uv)。紫外可見光可分為3個區域:遠紫外區10~l90nm;紫外區190~400nm;可見區400~800nm。其中10~l90nm的遠紫外區又稱真空紫外區。氧氣、氮氣、水、二氧化碳對這個區域的紫外光有強烈的吸收。一般的紫外光譜儀都可檢測包括紫外光(200~400)和可見光(400~800nm)兩部分,故紫外光譜又稱之為紫外可見光譜。紫外光譜和紅外光譜統稱分子光譜。兩者都是屬于吸收光譜。紫外光譜是由樣品分子吸收一定波長的光,使其電子從基態躍遷到激發態引起。紫外光譜又稱之為電子吸收光譜。分子通常是處于基態的,但當分子受紫外光照射時,可吸收一定大小的能量(ΔE=hυ)的紫外光,此能量恰好等于電子基態與高能態能量的差值(E1~E0),使電子從E0躍遷至E1。用儀器將紫外光強度在吸收池前后的變化記錄下來,得到紫外光譜。

    紫外光譜水質檢測技術的理論基礎

    分子吸收光譜原理。當外界傳導得來的輻射能量作用到待檢測物質的分子時,物質內部便會通過電磁輻射的形式來吸收或予以釋放。而當輻射能量作用在透明或半透明的待檢測物質時,該物質將吸收與其運動狀態變化相對應頻率的輻射能,并向較高的太能遷移。這種物質對輻射具有的選擇性吸收產生的光譜,稱為吸收光譜。紫外-可見光譜就屬于這其中一種吸收光譜。而它的另一個重要特性是其電子躍遷產生的光譜是寬譜帶。

    郎伯-比爾定律。紫外光譜水質檢測技術核心是檢測某一物質中紫外光的吸收率來測定其濃度,其所根據的吸收定律就是郎伯比爾定律,顧名思義,是由郎伯與比爾兩種定律相輔相成的,只能適用于單色光射入的條件下。I0為初始狀態下所發射出的單色光強度,I為經過某測量物質C吸收后輸出的單色光強度,根據I強度與C濃度之間的比例關系,可以將輸入輸出前后的光強度變化值轉化為濃度信息。

    紫外光譜水質檢測技術主要是硬件和軟件構成,其中硬件部分由光路系統(紫外光源與分光系統)、樣品池、信號采集等部分組成。在利用光吸收率進行水質檢測時的工作路徑為:所接收到的紫外光源經過分光系統分解為不同光譜,不同物質的測量則會自動選擇相對應的光譜,在經過水質樣品池的時候有一部分被吸收而盛裝樣品,另一部分則轉化為電信號,這一部分將被軟件設計部分進行數據傳輸到中央處理芯片,以設定的紫外光譜算法計算得出所檢測物質的含量,最終在電子屏上進行顯示。


    隨著科技進步以及水質監測技術的發展,目前紫外光譜分析技術已經得到了非常廣泛的應用,被廣泛的應用在環境監測、生物醫藥、軍事分析以及科技農業等各行各業中,其應用前景十分的廣闊。同時紫外光譜分析技術使用中采用的分析儀器也逐漸朝著微小型化、低成本和高性能的方向發展。其中分析儀器的微小型化成為紫外光譜分析技術的發展重點問題之一。實現分析儀器的微小型化不僅能夠避免設備的復雜性和運輸的困難,還能夠更好的對水環境的長期穩定性進行檢測,確保監測的時效性的提高,而小型化的分析儀器能夠實現快速啟動、穩定性高以及使用壽命高等目標。


    綜上所述,在水質監測中應用紫色光譜分析技術能夠克服傳統監測技術缺陷,基于傳統水質檢測技術研制的水質自動監測儀還存在著體積大,維護費用高等問題,不能實現真正意義上的實時在線檢測。而該方法儀器結構簡單,整個過程不用試劑,無需加熱,所以可實現對COD的連續、快速、穩定的測量,而且無二次污染。
      

                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      資料來源于網絡

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