| 基于卷积神经网络识别三维荧光光谱的水污染溯源研究 |
| |
| 作者姓名： | 侯茂泽 马艳琼 田森林 欧阳昊 赵恒 李英杰 铁程 赵琦琳 |
| |
| 作者单位： | 昆明理工大学环境科学与工程学院, 云南 昆明 650031;昆明市生态环境局安宁分局生态环境监测站, 云南 昆明 650309;天津工业大学电气与电子工程学院, 天津 300387;东南大学信息科学与工程学院, 江苏 南京 210096;云南省生态环境监测中心, 云南 昆明 650034 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(21707058) |
| |
| 摘 要： | 为快速、准确地追溯水中污染物来源,及时阻断污染,为生态环境管理部门提供科学的技术支撑,更好履行"三个说得清"中的"说得清污染来源",以昆明市安宁市8家重点企业为研究对象,采集企业内各工段废水进行三维荧光检测获得三维荧光谱图,采用目视剔除散射区域-线性归一化方法对原始荧光谱图进行预处理,基于ConvNet卷积神经网络构建水污染溯源模型并进行溯源。结果表明,目视剔除散射区域-线性归一化方法可有效剔除荧光谱图中瑞利散射区域,同时增强因水样稀释而衰弱的荧光特征;构建的溯源模型可成功识别实际废水的三维荧光谱图,识别正确率高达75%,是一种有效溯源水中污染物来源的方法。
|
| 关 键 词： | 水污染溯源|三维荧光|卷积神经网络 |
| 收稿时间： | 2021-08-02 |
| 修稿时间： | 2022-06-01 |
|
| 点击此处可从《中国环境监测》浏览原始摘要信息 |
|
点击此处可从《中国环境监测》下载全文 |
|
