申請日2015.10.19
公開(公告)日2017.09.08
IPC分類號G01N21/64; G01N21/31
摘要
一種用于確定水處理參數的計算機實現方法包括：通過計算機接收響應于激發波長發射的水樣品的熒光發射光譜，所述水樣品包括第一峰值發射波長和至少第二峰值發射波長;由計算機接收在水樣品的激發波長處獲得的吸光度測量;使用計算機確定在第二峰值發射波長處的測量與在第一峰值發射波長處的測量的比率，或者在多個峰值發射波長處的多個測量之和與在第一峰值發射波長處的測量的比率，所述多個峰值發射波長至少包括第一峰值發射波長和第二峰值發射波長;并且使用計算機根據至少所述比率和吸光度測量的線性組合來計算水處理參數的值。
權利要求書
1.一種用于確定參數的計算機實現的方法，包括：
通過計算機接收分別響應于激發波長而發射的樣品的熒光發射光譜的至少兩個測量，所述樣品包含第一峰值發射波長和至少第二峰值發射波長;
使用所述計算機確定與所述第一峰值發射波長相關聯的第一組分值和與所述第二峰值發射波長相關聯的第二組分值;和
使用計算機基于至少一個系數而計算所述參數的值，其中所述至少一個系數針對于第一和第二組分的熒光發射光譜與所述參數之間的關系而校準。
2.根據權利要求1所述的方法，其中所述計算包括基于所述第一組分值和第二組分值的線性組合確定所述參數的值。
3.根據權利要求1所述的方法，其中所述計算包括基于所述第一組分值和第二組分值的比率確定所述參數的值。
4.根據權利要求1的方法，其中第一組分值和第二組分值包括第一組分濃度和第二組分濃度。
5.根據權利要求1所述的方法，還包括：
通過計算機接收在樣品的激發波長處獲得的吸光度測量;
基于所述吸光度測量校正熒光發射光譜;以及
基于所述第一組分值和第二組分值，所述至少一個系數和所述吸光度測量的組合來確定所述參數的值。
6.根據權利要求1所述的方法，其中所述關系包括在所述第一峰值波長和第二峰值波長處的熒光發射光譜的強度。
7.根據權利要求1所述的方法，其中所述樣品是水樣品，并且所述參數是水處理參數，所述方法還包括：
由計算機接收使用DOC測量儀確定的DOC值;
由計算機接收水樣品的吸光度測量;
由計算機基于吸光度測量確定A254值和SUVA值;
由計算機接收用于每個DOC和A254值的熒光發射光譜;
確定用于包括所述第一組分值和第二組分值的多個組分值中的每一個的第一線性系數和第二線性系數;以及
基于所述第一線性系數與所述第一組分值和所述第二組分值的比率的乘積、所述第二線性系數與A254值的乘積的線性組合來確定水處理參數值。
8.根據權利要求1所述的方法，其中所述水處理參數是三鹵甲烷生成勢(THMFP)，所述方法還包括：
接收水樣品的pH測量;
接收水樣品的溫度測量;
接受水樣品的堿度測量;以及
其中所述計算還包括pH、溫度和堿度與比率和吸光度測量的線性組合。
9.根據權利要求1所述的方法，其中所述熒光發射光譜的測量包括在預定發射波長范圍內的值的積分，所述積分表示與每個峰值發射波長相關聯的組分種類的濃度。
10.根據權利要求1所述的方法，其中從普通儀器獲得所述吸光度測量和熒光測量。
11.根據權利要求1所述的方法，其中基本上同時獲得吸光度測量和熒光測量。
12.一種用于監測包括凝結-沉降過程的水處理過程的系統，包括：
第一儀器，其定位用于在凝結-沉降過程的入口進行在線采樣，所述第一儀器響應于第一激發波長而測量入口樣品的第一熒光發射光譜;
第二儀器，其定位用于在凝結-沉淀過程的出口進行在線取樣，所述第二儀器響應于所述第一激發波長而測量出口樣品的第二熒光發射光譜;以及
與第一儀器和第二儀器通信的計算機，所述計算機被用于比較第一熒光發射光譜和第二熒光發射光譜，以控制凝結-沉降過程。
13.一種用于控制水處理過程的計算機實現的方法，包括：
測量響應于激發波長產生的處理前水樣品在預定波長范圍內的第一熒光發射光譜;
使第一熒光發射光譜歸一化為預定的峰值;
測量響應于激發波長產生的處理后水樣品在預定波長范圍內的第二熒光發射光譜;
將第二熒光發射光譜歸一化為預定峰值;
比較第一峰值歸一化熒光發射光譜和第二峰值歸一化熒光發射光譜以確定溶解的有機碳(DOC)的變化;以及
根據DOC的變化控制水處理過程。
14.根據權利要求13所述的方法，其中所述激發波長為約254nm。
15.根據權利要求14所述的方法，其中所述預定波長范圍為約290nm至約600nm。
16.根據權利要求13所述的方法，其中所述水處理方法包括凝結過程。
17.根據權利要求13所述的方法，其中比較包括計算所述第一峰值歸一化發射光譜和第二峰值歸一化發射光譜之間的差值。
18.根據權利要求13所述的方法，還包括：
在歸一化第一熒光發射光譜之前，在預定波長范圍內對第一熒光發射光譜進行積分;
在歸一化第二熒光發射光譜之前，在預定波長范圍上對第二熒光發射光譜進行;以及
其中比較包括比較第一熒光發射光譜的歸一化積分和第二熒光發射光譜的歸一化積分。
19.根據權利要求18所述的方法，其中比較包括確定所述第一熒光發射光譜的歸一化積分和第二熒光發射光譜的歸一化積分之間的差值。
20.根據權利要求18所述的方法，其中比較包括確定用于所述第一熒光發射光譜的歸一化積分和第二熒光發射光譜的歸一化積分的峰值的波長偏移。
說明書
基于吸光度和熒光確定水處理參數
技術領域
本公開涉及用于基于使用吸光度和熒光光譜分析而鑒定的組分間接確定水處理設備所使用的參數(例如生物需氧量(BOD)，化學需氧量(COD)，總有機碳(TOC)，三鹵甲烷生成勢(THMFP)等)的方法。
背景技術
水處理廠，包括處理地表水源的水處理廠，一般來說應符合政府對從工廠分配的污水以及可能在處理過程中產生的中間副產物的各種要求。在美國，環境保護局(EPA)要求水處理廠在使用鹵化/氯化消毒劑消毒成品水之前，先使用凝結過程來降低總有機碳(TOC)濃度。
雖然已經開發了用于監測TOC的各種工具或儀器，但僅TOC的在線監測不能提供必需的關于樣品的芳構化性能的信息，所述信息是確定防止形成有毒消毒副產物(DBP)所需要的有效凝結和消毒劑量所需要的。芳香度是TOC的主要特征，其決定了與鹵化消毒劑發生反應以生成有毒，致癌的DBP的化學反應性。
目前的慣例是使用分離的儀器/檢測器對254nm(A254nm)的吸光度和TOC濃度進行單獨測量，以便使用所謂的特定UV吸光度計算SUVA(special UV absorbance)=A254(m-1)/TOC(mg/l)來評估凝結的有效性。TOC和SUVA技術不能為不同的水源提供可重復的評估，因為水源的有機組分的芳構化性能對于特定的水源以及多個不同水源通常隨時間而變化。另外，由于TOC測量儀和吸光度檢測器的參數缺乏動力同時性，以及常規實現的分離檢測方法的固有傳播噪聲/干擾，SUVA參數通常不精確，TOC和A254容易產生多種類型的干擾。使用獨立的熒光數據提供了改善主干涉的影響的措施。
雖然以前關于美國水處理廠的規定需要整個分配系統的消毒副產物形成水平的平均讀數，但是最近的EPA法規要求監測分配系統的不同區域中的消毒副產物形成水平的局部平均值。僅監測系統寬范圍的平均值可能不足以檢測具有較高的形成DBP的趨勢的局部區域，這可能違反了EPA消毒副產物細則2(DBPR2)中的最新的規定。這當然會加強對處理過程的局部區域的更精確和準確的TOC和芳香度評估的需求。
使用EPA指定方法(例如EPA方法415.3)計算的A254，TOC和SUVA的不精確性也可歸因于以下事實：兩個檢測器讀數都是合計的，單點讀數，因此缺乏關于反應性有機物的凝結處理的效果的定性信息。如前所述，關于它們對讀數的影響，必須考慮許多干擾或混淆因素，包括無機碳，例如鐵的金屬，和可能發熒光或沒有發熒光的未知污染物。此外，在線TOC測量儀也很容易超出校準范圍，如在線DBP測量儀(氣相色譜儀)。大多數水處理廠無法負擔安裝和維護這些設備的經費。然而，由于最近的監管要求，美國許多水處理廠正在考慮重大的基礎設施變化(數千萬美元)，包括加入臭氧破壞和離子交換過程，如MIEX樹脂處理過程，例如。
發明內容
一種用于確定水處理參數的計算機實現方法包括：通過計算機接收響應于激發波長發射的水樣品的熒光發射光譜，所述水樣品包括第一峰值發射波長和至少第二峰值發射波長;由計算機接收在水樣品的激發波長處獲得的吸光度測量;使用計算機確定在第二峰值發射波長處的測量與在第一峰值發射波長處的測量的比率，或者在多個峰值發射波長處的多個測量之和與在第一峰值發射波長處的測量的比率，所述多個峰值發射波長至少包括第一峰值發射波長和第二峰值發射波長;并且使用計算機根據至少所述比率和吸光度測量的線性組合來計算水處理參數的值。該方法可以：基于使用吸光度和熒光光譜分析鑒定的組分的比率，而不是依賴于受到更多干擾和讀數相關差異的影響的儀器(例如TOC測量儀)，能夠提供水處理設備使用的參數(例如生化需氧量(BOD)，化學需氧量(COD)，總有機碳(TOC)，三鹵甲烷和鹵乙酸生成勢(分別為HAAFP和THMFP)等)的間接確定。
在一個實施例中，用于控制水處理過程的計算機實現的方法包括測量響應于激發波長產生的處理前水樣品在預定波長范圍內的第一熒光發射光譜;使第一熒光發射光譜歸一化為預定的峰值;測量響應于激發波長產生的處理后水樣品在預定波長范圍內的第二熒光發射光譜;將第二熒光發射光譜歸一化為預定峰值;比較第一峰值歸一化熒光發射光譜和第二峰值歸一化熒光發射光譜以確定溶解的有機碳(DOC)的變化;和根據DOC的變化控制水處理過程。
實施例還可以包括用于監測包含凝結-沉降或僅絮凝過程的水處理過程的系統。系統可以包括第一儀器，其定位用于在凝結-沉降過程的入口進行在線采樣，所述第一儀器響應于第一激發波長測量入口樣品的第一熒光發射光譜;第二儀器，其定位用于在凝結-沉淀過程的出口進行在線取樣，所述第二儀器響應于所述第一激發波長測量出口樣品的第二熒光發射光譜;和與第一儀器和第二儀器通信的計算機，所述計算機被配置為比較第一熒光發射光譜和第二熒光發射光譜，以控制凝結-沉降(或絮凝)過程。
根據本公開的各種實施例的系統和方法可以提供許多優點。例如，實施例可以用于使用在線吸光度校正熒光激發發射光譜來提供用于監測或控制水處理設備的一種或多種水處理參數(例如生物需氧量(BOD)，化學需氧量(COD)總有機碳(TOC)和三鹵甲烷生成勢(THMFP))的更快速，精確和準確的間接確定。
各種實施例使用位于水處理系統的一個或多個關鍵點處的一個或多個在線儀器同時確定TOC、芳香度和SUVA參數。在線儀器的同步校準網絡在幾毫秒到幾秒的量級上提供全紫外可見(UV-VIS)吸光度和校正熒光發射光譜，以用于一個或多個處理過程的實時或近實時監測和控制。本公開的系統和方法的實施例有助于當前的水處理基礎設施方法(例如使用增強的凝結或額外的顆粒活性炭)的成本有效地改進來減輕預期的消毒副產物(DPB)尖峰，并且避免在DBP電位低時凝結劑過量。
根據本公開的實施例的在線吸光度和熒光光譜分析可用于將未知污染物識別或標記作為新組分。根據本公開的實施例的用于間接確定水處理參數的系統或方法包括模型，該模型使用光譜分析來確定用于監測和/或控制處理過程的各種應用或過程特定處理參數。各種實施例的系統和方法可以用于檢測用于各種膜系統(包括反滲透，微過濾，超濾和膜生物反應器以及正向滲透(陶瓷膜))的膜結垢劑。結垢劑可能具有相關的光譜峰。因此，該系統和方法可用于各種處理設備，包括脫鹽，廢水回收和工業處理以及使用膜技術的船上壓艙水凈化系統。該模型可以針對各種應用(包括地表水處理，廢水處理或工業處理過程)進行調整。在各種實施例中，該模型被調整為用于污水處理的蛋白質類峰，以提供生物需氧量(BOD)或化學需氧量(COD)的間接確定。類似地，該模型可以調節為油回收應用的油峰等。氧濃度是在模型中能夠被量化的一個因子，通過評估吸光度和熒光數據，該因子在模型中可以被量化為用于臭氧處理監測的組分種類的量子產率的影響因素。與臭氧處理相關的水溶液中的氧氣降低給定化學物質的熒光量子產率(通過碰撞淬滅)，但通常不會降低其吸光度消光系數。因此，通過評估熒光強度和吸光度的變化，可以根據處理過程評估氧濃度和濃度變化。
根據本公開的實施例的系統或方法的其它應用和優點包括用于通過分析C1-C4組分的水平或比率來有效監測和準確地確定生物活性炭(BAC)過濾器的替換時期。BAC活性主要影響臭氧處理后的蛋白質類峰。這可以每年節省數百萬英鎊的活性炭和數百萬美元。一個水處理設施估計，它可以利用有效性的準確測量以極高的成本節省延長其BAC過濾墊的使用壽命以高達數年，而不是按照碳墊供應商的年度替換建議。
使用具有一個或多個多通道檢測器的儀器，相對于許多離線分析策略而言，吸收數據和熒光數據的收集和處理是即時性生效的(在幾秒鐘內)。基于所公開的代表性實施例，可以容易地校準和驗證算法以精確和準確地量化通過凝結，臭氧或其它過程而具體地去除的化合物。
在線吸光度和熒光測量可以與其他在線監測器質量度量學(包括比濁濁度單位(NTU)，氯劑量和殘留量，pH，堿度(硬度)和溫度)結合，例如，可以容易地并入不斷更新的預測模型，以用于高效確定消毒副產物生成勢和TOC。
從以下結合附圖對優選實施例的詳細描述中，本公開的上述優點和其它優點和特征將是顯而易見的。
