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基于紫外光谱的水质有机物污染异常检测方法研究

致谢第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-10页
插图与附表清单第10-12页
目录第12-15页
第一章 绪论第15-23页
 摘要第15页
   ·研究背景及意义第15-17页
   ·国内外研究现状第17-21页
     ·基于常规在线参数的水质检测技术第17-19页
     ·紫外光谱的水质有机物检测技术第19-21页
     ·基于紫外光谱的水质异常检测技术第21页
   ·本文主要研究内容第21-22页
   ·本章小结第22-23页
第二章 基于紫外光谱的水质有机物污染异常检测原理综述第23-37页
 摘要第23页
   ·水质异常的基本概念第23-24页
   ·实现水质异常检测的基本方法第24-27页
     ·水质检测的一般过程第24-25页
     ·时间序列预测算法检测水质异常第25-26页
     ·聚类/分类算法检测水质异常第26-27页
   ·利用紫外光谱法进行水质分析的基本原理第27-30页
     ·紫外光谱的产生第27-28页
     ·朗伯-比尔定律第28-30页
   ·紫外光谱常用数据预处理方法第30-31页
     ·均值中心化第30页
     ·标准化第30-31页
     ·标准正态变量变换SNV第31页
   ·基于紫外光谱法的水质异常检测方法第31-32页
   ·水质异常检测算法的评价方法第32-36页
     ·评价指标第32-34页
     ·ROC曲线第34-36页
   ·本章小结第36-37页
第三章 基于紫外光谱的水质有机物污染异常检测可行性研究第37-47页
 摘要第37页
   ·从自来水背景中辨识有机物异常的实验方案第37-40页
   ·PCA和聚类分析技术第40-43页
     ·PCA算法第40-41页
     ·聚类分析方法第41-43页
   ·从自来水背景中辨识有机物异常的实验结果分析第43-46页
   ·本章小结第46-47页
第四章 基于紫外光谱的水质有机物污染异常检测方法研究第47-68页
 摘要第47页
   ·基于PCA降维和AR预测模型算法的紫外全光谱异常检测技术第47-51页
     ·时间序列模型概述第47-49页
     ·基于PCA降维和AR预测模型的算法第49-51页
   ·基于紫外光谱的水质有机物污染异常检测实验方案设计第51-58页
     ·实验数据第51页
     ·实验方案设计第51-52页
     ·实验平台介绍第52-55页
     ·实验影响因素讨论第55-57页
     ·实验方案第57-58页
   ·基于PCA降维和AR预测模型算法的异常检测结果与分析第58-60页
   ·基于紫外光谱的单波长异常检测方法第60-63页
     ·UV254检测方法第60-62页
     ·特定波长检测方法第62-63页
     ·单波长检测方法的相关讨论第63页
   ·基于紫外全光谱COD值的异常检测方法第63-65页
   ·基于历史光谱数据置信区间的紫外全光谱异常检测方法第65-67页
   ·各检测方法结果对比第67页
   ·本章小结第67-68页
第五章 基于紫外光谱法的水质有机物污染异常检测局限性分析第68-82页
 摘要第68页
   ·低浓度情况下的异常检测方法性能分析第68-73页
     ·苯酚检出下限和检测方法介绍第68页
     ·苯酚检出下限实验方案第68-69页
     ·实验结果分析第69-73页
   ·异常检测方法对若干不同有机污染物的适用性分析第73-81页
     ·苯乙烯模拟污染事件第73-75页
     ·苯模拟污染事件第75-77页
     ·三氯乙酸模拟污染事件第77-79页
     ·三氯乙醛模拟污染事件第79-80页
     ·不同有机物模拟污染事件小结第80-81页
   ·本章小结第81-82页
第六章 总结与展望第82-84页
   ·论文工作总结第82-83页
   ·工作展望第83-84页
参考文献第84-87页
作者在攻读硕士学位期间的研究成果第87-88页
作者简介第88页

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