【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水质检测领域，尤其涉及一种基于全光谱技术的水质检测方法、终端和系统。
技术介绍
1、炼化企业要严格控制生产过程中的水质，是炼化企业的一项重要任务，它关系到遵守环保法律规定、提高企业市场竞争力、展现企业的社会责任感等多个方面。石化生产会产生污水，这些污水含有有毒有害物质，如果不加处理就排放到环境中，会对环境造成破坏。
2、为了有效地减少污染物的排放，必须及时、准确地掌握污水处理过程中各项水质指标，如化学需氧量cod、氨氮nh3-n、硫化物、ph、油含量等的变化趋势。然而，传统的水质检测方法存在诸多不足，如操作复杂、耗时较长以及无法实时监测水质等问题。因此，研究一种快速、精准及高效的石化污水水质快速检测方法一直是研究领域的重点与难题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供一种基于全光谱技术的水质检测方法、终端和系统，以提高水质检测的准确率和水质预测精确度。
2、为实现上述目的、本专利技术实施例提供一种基于全光谱技术的水质检测方法，包括：
3、基于uv-vi s-nir全光谱技术及非线性模型的检测装置，对各样品进行扫谱分析，得到若干谱图数据；
4、将所述若干谱图数据分为待处理校正集和待处理验证集；
5、基于所述待处理校正集和所述待处理验证集训练若干非线性模型，得到若干第一模型；
6、获取新的样品，通过uv-vis-nir全光谱技术及非线性模型的检测装置对所述新的样品进行检测，得到待解析数据；将所述待解
7、与现有技术相比，本专利技术实施例的有益效果在于：
8、使用uv-vis-nir全光谱技术进行扫谱分析，能够获取更全面的谱图数据，覆盖更广泛的光谱范围，有助于提高样品的检测精度和信息获取量；采用非线性模型进行建模，有助于更好地捕捉样品物性指标与谱图数据之间的复杂非线性关系，可以提高模型的预测性能，使其适用于多样性和复杂性较高的样品；将谱图数据分为待处理校正集和待处理验证集有助于在非线性模型训练过程中验证非线性模型的泛化能力，防止过拟合，提高非线性模型在新样品上的适应性；通过基于待处理校正集和待处理验证集训练多个非线性模型，然后在新样品的检测中通过比较各个模型的解析结果，选择误差最小的作为最终结果，这种融合策略有助于提高整体的准确性和稳健性；使用损失函数来度量解析结果与实际样品的误差，并选择最小误差对应的解析结果作为最终检测结果，这有助于量化模型的性能，提高了结果的可信度。
9、可选地，所述用所述待处理校正集训练若干非线性模型，得到若干第一模型，具体为：
10、用所述待处理校正集训练若干非线性模型，得到若干待验证模型；用所述待处理验证集评估各所述待验证模型的性能，根据评估结果生成若干第一评价指标；根据所述第一评价指标和待处理校正集更新各所述非线性模型，直至更新后的各待验证模型对应的各第一评价指标大于或等于预设的预期指标，得到若干第一模型；
11、实施本可选项，通过迭代更新过程，非线性模型能够不断根据待处理验证集的评估结果进行调整和优化，确保所得到的第一模型在性能上达到或超过预期指标，有助于提高非线性模型的准确性和泛化能力。
12、可选地，所述将所述若干谱图数据分为待处理校正集和待处理验证集，具体为：
13、对所述各样品的物性指标进行分析，得到若干第一物性数据；基于各所述第一物性数据，对各所述第一物性数据对应的样品的谱图数据进行更新，得到若干第一数据；
14、将所述若干第一数据分为待处理校正集和待处理验证集。
15、实施本可选项，将物性指标与谱图数据结合分析，有助于建立物性指标与谱图数据之间的关联性，非线性模型可以更准确地捕捉样品的物性与谱图之间的关系，提高了非线性模型的精度。
16、可选地，所述对各样品进行扫谱分析，得到若干谱图数据，具体为：
17、对所述对各样品进行扫谱分析，得到若干待处理谱图数据；
18、对所述待处理谱图数据进行离群剔除和异常值筛选，得到若干谱图数据。
19、实施本可选项，通过离群剔除和异常值筛选，可以有效提高谱图数据的质量，确保模型训练的稳定性和可靠性。
20、可选地，所述将所述若干第一数据分为待处理校正集和待处理验证集，具体为：
21、对所述若干第一数据进行交叉验证，得待检测校正集和待检测验证集；对所述待检测验证集进行分析，得到第一分析结果；根据所述第一分析结果和所述若干第一数据对所述待检测校正集和待检测验证集进行更新，直至所述待检测验证集中的样品的化学组分与各所述样品的化学组分相同，且所述待检测验证集中的样品的浓度和和化学特性达到第一阈值，得到所述待处理校正集和所述待处理验证集；其中，所述第一阈值根据各所述样品设定。
22、实施本可选项，采用第一阈值来判断待检测验证集中样品的化学组分、浓度和化学特性是否达到预期水平，这种动态调整阈值的方式可以更灵活地适应不同样品的差异，确保模型的性能在不同应用场景中都能够满足要求。
23、可选地，所述基于uv-vis-nir全光谱技术及非线性模型的检测装置包括：主管路、副管路、减压阀、泵、过滤器和uv-vis-nir全光谱分析仪；
24、其中，所述副管路两端设置在主管路上；所述减压阀和所述泵设置在所述副管路上；
25、所述uv-vis-nir全光谱分析仪通过两条管路与所述副管路相连；所述两条管路中的输入管路上设置有过滤器。
26、可选地，所述uv-vis-nir全光谱分析仪包括：泵机、电磁阀、uv-vis-nir光源、比色皿和单片机；
27、其中，所述泵机、所述电磁阀、所述uv-vis-nir光源、所述比色皿和所述单片机依次相连；
28、相应的，本专利技术实施例还提供一种基于全光谱技术的水质检测系统，包括：数据获取模块、数据划分模块、建模模块、解析模块和校准模块；
29、其中，所述数据获取模块用于基于uv-vis-nir全光谱技术及非线性模型的检测装置，对各样品进行扫谱分析，得到若干谱图数据；
30、所述数据划分模块用于将所述若干谱图数据分为待处理校正集和待处理验证集；
31、所述建模模块用于基于所述待处理校正集和所述待处理验证集训练若干非线性模型，得到若干第一模型；
32、所述解析模块用于获取新的样品，通过uv-vis-nir全光谱技术及非线性模型的检测装置对所述新的样品进行检测，得到待解析数据；将所述待解析数据输入各第一模型，得到若干解析结果；
33、所述校准模块用于通过损失函数计算各所述解析结果与所述新的样品之间的误差，得到若干第一误差；以最小的第一误差对应的解析结果为所述新的样品的检测结果。
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1.一种基于全光谱技术的水质检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于全光谱技术的水质检测方法，其特征在于，所述用所述待处理校正集训练若干非线性模型，得到若干第一模型，具体为：
3.如权利要求1所述的一种基于全光谱技术的水质检测方法，其特征在于，所述将所述若干谱图数据分为待处理校正集和待处理验证集，具体为：
4.如权利要求1所述的一种基于全光谱技术的水质检测方法，其特征在于，所述对各样品进行扫谱分析，得到若干谱图数据，具体为：
5.如权利要求1所述的一种基于全光谱技术的水质检测方法，其特征在于，所述基于UV-Vis-NIR全光谱技术及非线性模型的检测装置包括：主管路、副管路、减压阀、泵、过滤器和UV-Vis-NIR全光谱分析仪；
6.一种基于全光谱技术的水质检测系统，其特征在于，包括：数据获取模块、数据划分模块、建模模块、解析模块和校准模块；
7.如权利要求6所述的一种基于全光谱技术的水质检测系统，其特征在于，所述用所述待处理校正集训练若干非线性模型，得到若干第一模型，具体为：
9.如权利要求6所述的一种基于全光谱技术的水质检测系统，其特征在于，所述基于UV-Vis-NIR全光谱技术及非线性模型的检测装置包括：主管路、副管路、减压阀、泵、过滤器和UV-Vis-NIR全光谱分析仪；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序；其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至5任一项所述的一种基于全光谱技术的水质检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于全光谱技术的水质检测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于全光谱技术的水质检测方法，其特征在于，所述用所述待处理校正集训练若干非线性模型，得到若干第一模型，具体为：
3.如权利要求1所述的一种基于全光谱技术的水质检测方法，其特征在于，所述将所述若干谱图数据分为待处理校正集和待处理验证集，具体为：
4.如权利要求1所述的一种基于全光谱技术的水质检测方法，其特征在于，所述对各样品进行扫谱分析，得到若干谱图数据，具体为：
5.如权利要求1所述的一种基于全光谱技术的水质检测方法，其特征在于，所述基于uv-vis-nir全光谱技术及非线性模型的检测装置包括：主管路、副管路、减压阀、泵、过滤器和uv-vis-nir全光谱分析仪；
6.一种基于全光谱技术的水质检测系统，其特征在于，包括：数据获...
【专利技术属性】
技术研发人员：张宏涛，刘阳，何恺源，
申请(专利权)人：广东辛孚科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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