本文選題：多環(huán)芳烴 + 熒光光譜��； 參考：《發(fā)光學報》2017年06期

【摘要】：多環(huán)芳烴(polycyclic aromatic hydrocarbon,PAHs)具有強致癌性,極大威脅著人類身體健康。因此,尋找一種高效、精確的多環(huán)芳烴濃度檢測方法十分必要。采用FS920熒光光譜儀分析了苯并(k)熒蒽(BkF)、苯并(b)熒蒽(BbF)、苯并(a)芘(BaP)混合溶液的熒光光譜特性。發(fā)現(xiàn)在激發(fā)波長260~400 nm、發(fā)射波長300~500 nm范圍內(nèi),混合溶液的熒光光譜重疊嚴重。當混合物濃度配比不同時,熒光特性也存在很大差異。針對光譜圖不能直接反映混合物各組分濃度的特點,將人工蜂群(ABC)算法優(yōu)化的徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡應用于濃度檢測中,對比分析普通RBF和ABC-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型。結(jié)果表明,ABC-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測誤差相對較小,訓練到95次時,均方差精度達到10~(-3)。BkF、BbF和BaP的回收率平均值分別為99.20%、99.12%和99.23%,證明此網(wǎng)絡適用于檢測多環(huán)芳烴溶液,為檢測多環(huán)芳烴濃度提供了一種快速、有效的新方法。
[Abstract]:Polycyclic aromatic hydrocarbon (PAHs) has a strong carcinogenicity and a great threat to human health. Therefore, it is necessary to find an efficient and accurate method for detecting the concentration of polycyclic aromatic hydrocarbons. The FS920 fluorescence spectrometer is used to analyze the fluorescence light of benzo (k) fluoranthene (BkF), benzo (b) fluoranthene (BbF), benzo (a) pyrene (BaP) mixed solution. It is found that in the range of excitation wavelength 260~400 nm and emission wavelength 300~500 nm, the fluorescence spectrum of the mixed solution overlaps seriously. When the mixture concentration is different, the fluorescence characteristics are also very different. The radial basis function optimized by artificial bee colony (ABC) algorithm can not directly reflect the characteristics of the mixture concentration of the mixture. (RBF) the neural network is applied to the concentration detection, comparing and analyzing the common RBF and ABC-RBF neural network models. The results show that the prediction error of the ABC-RBF neural network model is relatively small. When the training to 95 times, the mean square deviation precision reaches 10~ (-3).BkF, BbF and BaP are 99.20%, 99.12% and 99.23% respectively. It is proved that this network is suitable for detection. Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) solutions provide a fast and effective method for detecting PAHs concentration.
【作者單位】： 燕山大學河北省燕山大學測控技術與儀器重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金(61201110)資助項目~~
【分類號】：O657.3;TP183

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本文編號：2002323