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原子吸收光谱法在环境常规监测中的应用 西南科技大学分析测试中心 张伟〔摘要〕原子吸收光谱分析法(AAS)在环境分析化学中广泛使用。本文简述了近年来AAS在环境常规监测中的应用进展。〔关键词〕原子吸收光谱法环境监测应用原子吸收光谱法(AAS),因其灵敏度高、干扰小、精密度高、准确性好及分析速度快、测试范围广等诸多优点,在环境分析化学中广泛使用。20世纪80年代末,国家环保局在《环境监测技术规范》中的地表水和废水、大气和废气、生物测定部分,就将原子吸收光谱法列为《环境监测技术规范》中有关金属元素的标准分析方法。1.水环境监测适时地对地表水质量现状及发展趋势进行评价,对生产和生活设施所排废水进行监视性监测是常规环境监测的两项基本任务。原子吸收光谱分析主要应用于水环境中重金属的监测。龙先鹏[1]采用火焰原子吸收光谱法直接测定水中微量铜、铅、锌、镉元素的含量,在范围内,被测元素浓度与吸光度呈线性关系,相关系数不小于;最低检出限分别为、、、,相对标准偏差分别为、、、;该方法对标准样品的测试结果与国家标准方法基本一致,相对偏差均不大于。张美月等[2]以二乙胺基二硫代甲酸钠为配位剂、Triton X-114为表面活性剂,采用浊点萃取-火焰原子吸收光谱法测定水样中的痕量镉,检测限为μg/L,富集倍数为55,加标回收率为98%-102%;分离富集方法简单、安全、快捷,结果令人满意。陆九韶等[3]利用Al3+与Cu(Ⅱ)-EDTA发生定量交换反应,通过测定水相残余铜,从而间接测定水和废水中的铝。在线富集是原子吸收光谱检测分析发展的热点之一。高甲友[4]用含黄原脂棉的微型柱对试样中的Cd2+在线富集、盐酸洗脱后,采用火焰原子吸收光谱法在线测定水中的镉离子。富集50 mL溶液时此方法灵敏度可提高68倍。陈明丽等[5]用溴化十六烷基三甲胺(HDTMAB)改性的天然斜发沸石微填充柱,建立了顺序注射在线分离富集电热原子吸收法测定水中Cr(Ⅵ)及铬形态分布的方法;测定铬的检出限达到μg/L,精密度。用本法测定标准水样GBW08608中的铬,所得结果与标准值相符。冷家峰等[6]对螯合树脂富集-火焰原子吸收光谱法测定天然水体中痕量铜和锌的在线富集条件、干扰因素等进行研究,在线富集倍数达到两个数量级,在灵敏度与石墨炉原子吸收光谱法相当情况下,提高了测定准确度。痕量金属元素化学形态的分析比单纯元素的分析要复杂、困难得多,除要求测定方法灵敏度高、选择性好外,还要求分离效能高。联用技术,特别是色谱-原子吸收光谱联用,综合了色谱的高分离效率与原子吸收光谱检测的专一性的优点,是解决这一问题的有效手段。刘华琳等[7]自行设计了一种紫外在线消解氢化物发生接口,并将高效液相色谱-紫外在线消解-氢化物发生原子吸收联用仪器(HPLC-UV-HGAAS)用于砷的形态分析,以砷甜菜碱、砷胆碱、亚砷酸盐(As(Ⅲ))及砷酸盐(As(V))等进行了分离测定,实现了将分离后不能直接用于氢化物发生的大分子,通过紫外“在线”消解成小分子砷化合物的目的。李勋等[8]采用电化学氢化物发生与原子吸收光谱联用技术有效地实现了无机砷的形态分析。在电流为 A和1A条件下,As(III)和As(V)在0-40μg/L浓度范围内均呈良好的线性关系。As(III)和As(V)检出限分别为μg/L和μg/L;该方法成功应用于食用鲜牛奶中无机砷的形态分析。2.土壤、底泥和固体物分析景丽洁等[9]采用微波消解法预处理待测土壤,火焰原子吸收分光光度法测定污染土壤消解液中的锌、铜、铅、镉、铬5种重金属。土壤中锌、铜、铅、镉、铬的相对标准偏差分别为、、、和。方法简便、灵敏、准确,适用于污染土壤中重金属含量的测定。卢卫[10]采用悬浮液进样平台石墨炉原子吸收法测定土壤的痕量汞,精密度为,检出限达到×10-12g。宫青宇[11]采用直接固体进样、添加基体改进剂技术测定土壤中重金属铅含量,避免了土壤中复杂基体的影响,实现了土壤样品中铅的快速分析。王北洪等[12]采用了“硝酸-氢氟酸-过氧化氢”三酸消化体系和密封高压消解罐法对土壤样品进行消化,以原子吸收光谱法测定其中的铜、锌、铅、铬、镉。结果表明:采用该法测定土壤中的重金属时,测定结果准确可靠,实验条件易于控制,能够满足环境监测分析的要求,可以作为一种可行的土壤重金属元素分析方法。程滢等[13]把河流底泥经过氢氟酸和高氯酸消化,用火焰原子吸收法测定其中的铜,获得较好的结果。王畅等[14]利用流动注射系统中串联的阴、阳离子交换微型柱分离、NH4NO3+抗坏血酸和H2SO4两种洗脱液同时逆向洗脱,实现了对底泥可利用态铬中Cr(Ⅵ)和Cr(Ⅲ)同时在线分离和原子吸收光谱法测定。在交换时间2 min,洗脱50 s,Cr(Ⅵ)和Cr(Ⅲ)回收率分别为和。此法对实际样品中不同价态铬进行测定,铬回收率可达95%。Cr(Ⅵ)和Cr(Ⅲ)的检出限和最大相对标准偏差分别为μg/L、和μg/L、。王霞等[15]用冷原子吸收光谱法测定固体废物浸出液中的汞含量,检出限为μg/L,回收率在91%-101%之间。方法简便快速,线性范围宽。3.大气环境质量监测邹晓春等[16]以微孔滤膜采样、钯或镍作改进剂,用石墨炉原子吸收光谱法测定居住区大气中硒,检出限为,线性范围为0-50ng/mL,回收率;其中砷对测定硒有一定干扰,其它金属元素对测定无干扰。邹晓春在此基础上又对居住区大气中的镍进行了测定,检出限为 ng/mL,线性范围为0-35 ng/mL,回收率为,其他金属元素对测定镍未见明显干扰[17]。冯新斌等[18]对原有的光谱仪器进行简单改装,建立了两次金汞齐-冷原子吸收光谱法测定大气中的微量气态总汞的方法,检出限达到;100μL饱和汞蒸气连续测定结果表明其相对标准偏差<。在汞量范围内标准工作曲线线性关系良好。并且运用该法,对贵州省万山汞矿、丹寨汞矿、清镇汞污染农田、省农科院和中国科学院地球化学研究所等地大气气态总汞进行了测定。综上所述,原子吸收光谱法在环境监测分析中应用取得了不少成果,但在应用范围上还有待扩大,如在污染物的化学形态研究上尚待深入等。总之,随着环境监测事业的发展,原子吸收光谱法因具有其它方法所不能比拟的优势,必将在环境化学分析中展现广阔的应用前景。参考文献〔1〕龙先鹏.火焰原子吸收分光光度法直接测定水中微量铜、铅、锌、镉〔J〕.化学分析计量,2008,17(1):53-54.〔2〕张美月,李越敏,杜新等.浊点萃取-火焰原子吸收光谱法测定水样中的痕量镉〔J〕.河北大学学报(自然科学版),2009,29(4):407-411.〔3〕陆九韶,覃东立,孙大江等.间接火焰原子吸收光谱法测定水和废水中铝〔J〕.环境保护科学,2008,34(3):111-113.〔4〕高甲友.流动注射在线富集-火焰原子吸收光谱法测定水中痕量镉〔J〕.冶金分析,2007,27(1):61-63.〔5〕陈明丽,邹爱美,仲崇慧等.改性沸石填充柱在线分离富集电热原子吸收法测定水中铬(Ⅵ)及铬的形态分布〔J〕.分析科学学报,2007,23(6):627-630.〔6〕冷家峰,高焰,张怀成等.在线鳌合树脂富集火焰原子吸收光谱法测定天然水体中铜和锌〔J〕.理化检验-化学分册,2005,41(8):556-560.〔7〕刘华琳,赵蕊,韦超等.高效液相色谱-在线消解-氢化物发生原子吸收光谱联用技术〔J〕.分析化学,2005,33(11):1522-1526.〔8〕李勋,戚琦,薛珺等.电化学氢化物发生与原子吸收光谱联用对鲜牛奶中无机砷的形态分析〔J〕.食品研究与开发,2007,28(11):121-123.〔9〕景丽洁,马甲.火焰原子吸收分光光度法测定污染土壤中5种重金属〔J〕.中国土壤与肥料,2009,(1):74-77.〔10〕卢卫.悬浮液进样平台石墨炉原子吸收法测定土壤中痕量汞〔J〕.化学工程与装备,2009,(3):100-101.〔11〕宫青宇.直接固体进样-石墨炉原子吸收法测定土壤中铅含量〔J〕.内蒙古科技与经济,2009,6:69.〔12〕王北洪,马智宏,付伟利.密封高压消解罐消解-原子吸收光谱法测定土壤重金属〔J〕.农业工程学报,2008,24():255-259.〔13〕程滢,张莘民.火焰原子吸收分光光度法测定鱼内脏及河流底泥中的铜〔J〕.环境监测管理与技术,2003,15(2):28-30.〔14〕王畅,谢文兵,刘杰等.流动注射分离-原子吸收光谱法测定底泥中生物可利用态Cr(Ⅵ)和Cr(Ⅲ〔)J〕.分析化学,2007,35(3):451-454.〔15〕王霞,张祥志,陈素兰等.冷原子吸收光谱法测定固体废物浸出液中汞〔J〕.光谱实验室,2008,25(5):981-984.〔16〕邹晓春,李红华,徐小作.居住区大气中硒的原子吸收光谱法研究〔J〕.现代预防医学,2004,31(6):879-880.〔17〕邹晓春.石墨炉原子吸收光谱法测定居住区大气中镍〔J〕.职业与健康,2000,16(6):36-37.〔18〕冯新斌,鸿业汤,朱卫国.两次金汞齐-冷原子吸收光谱法测定大气中的微量气态总汞〔J〕.中国环境监测,1997,13(3):9-11.
贰格格的爹
物联网技术在环境监测中的合理应用论文
物联网技术的引进又是一次环保信息技术的改革,经过很多年努力,我国对物联网的研究和分析逐渐成熟,物联网的引进是对环境污染经习惯防御和保护有着重要的作用,在这同时市场规模也在逐步扩大,物联网也是现在刚新兴的一个名词,和互联网有点相似性,物联网和互联网都是建立在网络的基础上,也就是互联网技术的延伸发展,利用互联网为基础,把各种事物联系在一起,形成一种新的网络组织,让我们获取各种事物的信息能力,物联网也有着检测作用,是一种新型的检测手段,物联网对环境的信息和在采集过程中的环境质量方面有着重要作用,环保是现在比较重视的一个问题,物联网的引进可能会很好的解决环保等一系列的问题。
一、物联网在监测中的应用
物联网监测主要就是就传感器而言,是保护物联网监测的应用范围,也是最广、最监测的手段,为人们的环境监测带来了很大的便利,以下主要介绍物联网监测都有哪几点。
(一)水污染的监测
物联网对水污染进行监测,在河流水质的检测中污水处理质量监测中已经井下了物联网技术的应用,在水质的评价工作给水资源保护提供了很多真实有效的数据,水质的监测是特别广泛的,范围也是比较大的,比如说有被工业污染的天然水等等,在进行水质的`检测中不但要看水质的污染情况,最重要的还要看水中存不存在有毒物质,在这一监测过程中要做足够的了解。目前我国对水质的监督主要是检测引用水和水污染等两个方面,对饮用水进行检测的时候过程较复杂,得取回水,然后每天进行水的质量监测,不能及时得到水质情况,而在自动检测这方面就方便很多,计算机课可自动进行判断和分析水质的安全情况,检测后的数据会自动出现数据并自动储存,如果发现水质问题会自动报警,不但方便还可及时避免发生水污染即污染物的排放。
(二)大气污染的检测
物联网对大气污染进行检测,随着经济的不断提高,人们生活水平也有着明显提高,经济的迅速发展是人们的需求也越来越高,中大型城市的经济水平高,人口也不断增加,人口的迅速上升再加上一些重工业的发展对城市造成了很大的污染,而互联网技术能够有效的检测大气污染,在环境检测的区域下还具有检测环境中的有毒物质进行检测和安装处理,不但能测量空气污染还能检测人口密度,在检测的范围内,如果测量出发现空气有改变,就会按照传感器上的传感点进行更深的了解,还可以检测出空气中可吸入颗粒法含量,和空气中的有毒物质,还能监测出空气中的有氧含量和二氧化碳含量,并且通过实时能够传输到监测器上把相关的信息传输到气象控制中心,以新闻方式传播给民众,我国在物联网应用上已有了完整的体系。
(三)生态环境污染的检测
对于物联网技术生态环境检测系统是一个较为广泛的系统概念,也已经逐渐被应用,一般来说这样的系统不仅仅包括现已应用的环境检测系统中,还要包括视频监控系统,生态环境的污染主要是监测动物及生物的生产情况,在监测的过程中也将最终汇集到中央控制中心,对于生态环境污染主要监测一些自然保护区和生态恶化,动物和沙漠进行绿色种植研究,在这几种环境下监测汇报。
二、物联网技术的应用对环境监测水平的提高
(一)物联网的环保应用
目前,物联网已经是网络发展中的重要体现,在现在的作用也更加重要,传统的环保不能全面及时监测到环境污染的,而物联网主要是把传统监测的环保环境和互联网信息技术很好的结合在了一起,是环保管理工作更有效的监测到环境污染并及时处理,在环保领域中物联网技术已经逐渐成发展到新兴环保行业进行发展的重要手段,提成了环保工作,对未来环境的保护和环境的发展也有重要的意义。
(二)物联网在监测中的重要意义
环境监测技术不断发展,在物联网的监测技术中仅仅会只留在环境保护的表面,很多与环境监测的信息中并没有检测到环境记录中,应用物联网监测技术,可以让我们对生态环境在监测上更加准确,可以及时获得监测信息,把反应上的相关资料及时整理出来,这样可以有助于环保部门进行更加有效合理的管理,及时发现污染所造成的原因,并及时有效的做好防御工作。
结语
根据以上内容我们了解到了物联网的先进技术对于我们现在环境保护有着重要影响,也起着重要作用,通过电子商务网站的建设能够更好的得出结论,网站技术给我们的生活带来了很大的方便,使用科学网站及时安全得到更优秀的保障和改善,并为其提供了全面可靠的技术支持,当然现在的社会发展越来越好,人们在生活水平要求高的同时,忽略了对环境的保护意识,我们不但要求相关环保部门对环境方面的绿化,更好以自身做起,保护生态环境,保护绿色家园。
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之前也是为论文苦恼了半天,网上的范文和能搜到的资料,大都不全面,一般能有个正文就不错了,而且抄袭的东西肯定不行的,关键是没有数据和分析部分,我好不容易搞出来一篇,结果还过不了审。 还好后来找到文方网,直接让专业人士帮忙,效率很高,核心的部分帮我搞定了,也给了很多参考文献资料。哎,专业的事还是要找专业的人来做啊,建议有问题参考下文方网吧 下面是之前文方网王老师发给我的题目,分享给大家: 基于深度学习的无人机地面小目标算法研究 基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究 模拟射击训练弹着点检测定位技术研究 基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究 基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计 无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现 车载毫米波雷达目标检测技术研究 基于多传感融合的四足机器人建图方法 中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统 基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究 真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究 室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究 基于双目内窥镜的软组织图像三维重建 学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究 毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究 语义地图及其关键技术研究 多重影响因素下的语音识别系统研究 基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究 基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建 重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究 低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计 面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究 基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究 基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究 基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统 关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究 动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究 面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究 基于深度学习的显著物体检测 基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究 基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究 基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究 基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究 基于语义信息的图像/点云配准与三维重建 基于种子点选取的点云分割算法研究 基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究 基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究 基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现 面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现 电路板自动光照检测系统的设计与实现 基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现 基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现 基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现 基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现 面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统 基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真 基于知识库的视觉问答技术研究 基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究 结构化道路车道线检测方法研究 基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究 基于深度学习的小目标检测算法研究 基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究 动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究 瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究 城市街景影像中行人车辆检测实现 基于无线信号的身份识别技术研究 基于移动机器人的目标检测方法研究 基于深度学习的机器人三维环境对象感知 基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究 基于深度学习的目标检测方法研究 基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪 动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究 掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计 复杂场景下相关滤波跟踪算法研究 基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究 基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究 基于深度网络的显著目标检测方法研究 基于深度学习的电气设备检测方法研究 复杂交通场景下的视频目标检测 基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究 基于面部视频的非接触式心率检测研究 单幅图像协同显著性检测方法研究 轻量级人脸关键点检测算法研究 基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究 基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究 多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究 基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究 基于最小障碍距离的视觉跟踪研究 基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究 基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测 姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究 基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究 基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测 基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究 基于场景结构的视觉显著性计算方法研究 精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究 基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工 脑机接口游戏神经可塑性研究 基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统 基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究 基于深度学习的零件识别系统设计与研究 基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究 基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现 镍电解状态视觉检测与分析方法研究 跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究 施工现场人员类型识别方法的研究与实现 基于深度学习的自然场景文字检测方法研究 基于嵌入式的交通标志识别器的设计 基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价
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