水质综合参数TOC、BOD等分析监测仪
近红外光谱仪（NIR）
检测目标：水质综合参数（如总有机碳TOC、生化需氧量BOD）、悬浮物（SS）、氨氮（NH₃-N）等。
原理：
- 光谱吸收与散射：有机物中的C-H、O-H、N-H等化学键在近红外波段（780-2500 nm）存在特征吸收，结合漫反射或透射信号建立光谱模型。
- 化学计量学分析：通过PLS（偏最小二乘）、PCA（主成分分析）等算法将光谱数据与水质参数关联，实现快速预测。
TOC（总有机碳）检测
原理：
- 近红外光谱可直接检测水样中有机物的C-H键振动（如1200-2500 nm波段），结合模型预测TOC值。
优势： - 无需化学氧化（对比传统高温催化法），非破坏性检测。
局限性： - 对低浓度TOC（<1 mg/L）灵敏度不足，需结合紫外预处理提升准确性。
BOD（生化需氧量）检测
原理：
- 基于有机物在近红外的特征吸收，建立BOD与光谱数据的相关性模型（通常需结合微生物传感器辅助标定）。
应用场景： - 污水处理厂出水BOD实时监测，替代传统5日培养法。
仪器特点
- 非接触式检测：适用于在线监测（如污水管道的透射探头）。
- 多参数同步分析：单次扫描可同时预测TOC、BOD、浊度等参数。
- 模型可更新性：支持用户导入本地水质数据优化模型。
操作流程
- 建模阶段：
- 收集大量已知TOC/BOD的水样光谱数据。
- 使用化学计量学软件（如Unscrambler）建立校正模型。
- 预测阶段：
- 扫描待测水样，调用模型直接输出浓度值。
注意事项
- 干扰因素：
- 水温、浊度变化影响光谱信号，需内置温度补偿和散射校正模块。
- 高盐度水样可能干扰C-H键吸收峰。
- 模型维护：
- 定期用标准样品验证模型准确性，避免“模型漂移”。
应用实例
- 污水处理厂：安装在线NIR探头（如Büchi NIRFlex），实时监控进水TOC和BOD变化。
- 河流监测：便携式NIR设备（如Thermo Fisher microPhazir）快速筛查污染事件。
技术对比
- 优势：快速（秒级响应）、无需试剂、适合动态监测。
- 局限：依赖前期建模数据，对未知污染物预测能力较弱。
需结合电化学传感器或质谱技术验证复杂水样的有机物组成。
