人工曝气去除河流上覆水氮素过程中的近红外光谱分析
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第17-31页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-18页 |
| 1.2 水体中氮的治理 | 第18-23页 |
| 1.2.1 物理方法 | 第18-19页 |
| 1.2.2 化学方法 | 第19-20页 |
| 1.2.3 生物-生态方法 | 第20-23页 |
| 1.3 近红外光谱技术及分析方法 | 第23-28页 |
| 1.3.1 近红外光谱概述 | 第23-24页 |
| 1.3.2 近红外光谱化学计量学方法 | 第24-28页 |
| 1.4 近红外光谱技术在水质检测中的应用 | 第28-29页 |
| 1.5 研究的主要内容 | 第29页 |
| 1.6 研究方法及技术路线 | 第29-30页 |
| 1.7 研究创新点 | 第30-31页 |
| 第二章 实验设计与方法 | 第31-38页 |
| 2.1 引言 | 第31页 |
| 2.2 实验装置 | 第31-32页 |
| 2.3 实验水样及底泥 | 第32-33页 |
| 2.4 主要仪器及试剂 | 第33-35页 |
| 2.4.1 实验主要仪器 | 第33-34页 |
| 2.4.2 实验主要试剂 | 第34-35页 |
| 2.5 分析方法 | 第35-38页 |
| 2.5.1 水样指标检测方法 | 第35页 |
| 2.5.2 近红外光谱扫描及分析方法 | 第35-37页 |
| 2.5.3 数据分析与处理方法 | 第37-38页 |
| 第三章 人工曝气过程中上覆水氮的变化 | 第38-44页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 原始上覆水水质指标分析 | 第38页 |
| 3.3 实验过程中氮的转化 | 第38-42页 |
| 3.3.1 第一周期 | 第40-41页 |
| 3.3.2 第二、三周期 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 近红外光谱数据的预处理 | 第44-49页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 近红外光谱的导数预处理 | 第44-45页 |
| 4.3 近红外光谱的标准正态变换预处理 | 第45-46页 |
| 4.4 近红外光谱的多元散射校正预处理 | 第46-47页 |
| 4.5 近红外光谱的小波变换预处理 | 第47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 近红外光谱定量模型的建立 | 第49-123页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 近红外光谱的BP神经网络定量分析模型 | 第49-76页 |
| 5.2.1 总氮的定量模型建立和预测 | 第50-56页 |
| 5.2.2 氨氮的定量模型建立和预测 | 第56-62页 |
| 5.2.3 硝酸盐氮定量模型建立和预测 | 第62-68页 |
| 5.2.4 亚硝酸盐氮的定量模型建立和预测 | 第68-74页 |
| 5.2.5 小结 | 第74-76页 |
| 5.3 近红外光谱的极限学习机定量分析模型 | 第76-98页 |
| 5.3.1 总氮的定量模型建立和预测 | 第76-81页 |
| 5.3.2 氨氮的定量模型建立和预测 | 第81-86页 |
| 5.3.3 硝酸盐氮定量模型建立和预测 | 第86-91页 |
| 5.3.4 亚硝酸盐氮定量模型建立和预测 | 第91-96页 |
| 5.3.5 小结 | 第96-98页 |
| 5.4 近红外光谱的支持向量机定量分析模型 | 第98-121页 |
| 5.4.1 总氮的定量模型建立和预测 | 第99-104页 |
| 5.4.2 氨氮的定量模型建立和预测 | 第104-109页 |
| 5.4.3 硝酸盐氮定量模型建立和预测 | 第109-114页 |
| 5.4.4 亚硝酸盐氮定量模型建立和预测 | 第114-119页 |
| 5.4.5 小结 | 第119-121页 |
| 5.5 本章小结 | 第121-123页 |
| 第六章 结论与展望 | 第123-125页 |
| 6.1 结论 | 第123-124页 |
| 6.2 展望 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-134页 |
| 致谢 | 第134-135页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第135页 |
