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本文以COD在线监测仪为例,介绍了水质有机污染综合指标在线监测仪器的测量原理、仪器构造和性能指标。说明了COD法、高锰酸盐指数法和紫外吸收光度法水质在线监测仪器的使用范围和技术特点。讨论了在线监测仪器的研究进展和使用中应该注意的问题。 相似文献
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化学需氧量(COD)是水体有机污染物的代表性参数,也是水质检测中一个必测指标。紫外吸收光谱法测定水体COD具有实时、在线检测等优点。基于此技术,设计开发了一套自动采样、在线式检测水体COD系统。通过国家标准规定的水体COD测量实验,确定紫外最大特征吸收波长为281nm,特征吸收波长区域峰面积与水体COD之间的线性度R2达到0.9853,并通过实际预测待测溶液的COD含量,结果表明相对误差小于6%。实验结果表明该系统具有原位、在线、无污染检测等优点,满足水体COD在线检测要求。 相似文献
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COD_(Cr)在线监测仪在印染废水污染源监控中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了CODCr在线监测仪在印染废水污染源监控中的实际应用.主要通过对市场上应用比较多的COD在线监测仪工作原理及优缺点的分析,确定了华懋(厦门)织造染整有限公司废水排放口COD在线监测仪的安装类型为CODCr在线监测仪,并通过对CODCr在线监测仪的验收监测工作,肯定了CODCr在线监测仪在实现对印染废水出水在线监控中具有运行稳定、分析速度快、监测数据准确可靠、与实验室测量结果有良好的可比性等优点,适用于印染废水的在线监控. 相似文献
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一种新型 COD在线自动监测仪 总被引:7,自引:0,他引:7
介绍了Elox100A COD在线自动监测仪的测量原理、分析流程和主要特点。仪器采用羟基自由基(OH)氧化水中有机物,通过计算电流变化测得水中化学需氧量(COD值)。与国标方法进行线性回归校正后,仪器测量值与国际方法测得的CODcr值具有较好的一致性。 相似文献
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一种新型的COD在线自动监测仪 总被引:5,自引:0,他引:5
本文介绍了一种采用羟基自由基(OH)氧化水中有机物,通过电流变化计算出COD值,并与国标方法进行线性回归比对校正后,仪器测量值与标准方法CODCr值具有较好一致性的新型COD在线自动监测仪。 相似文献
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传统的COD测量方法需要消耗大量的化学试剂,容易对环境产生二次污染,测试成本高,而且难以实现在线自动检测。是能公司研制的全光谱法COD在线水质监测仪可在无人干预的情况下完成自动清洗、测试和数据处理等操作,本文将从用户的角度对其各方面性能进行考察,实际测量了烟台市内的部分湖水和河水样品,并与实验室的测试结果进行对比。实验结果证明,该仪器无需任何化学试剂,线性范围宽(0~160 mg/L),检出限低(0.36 mg/L),测定速度快(30 s/样),精密度好,满足国内在线检测仪器的各项指标,可以实现在线实时监测。 相似文献
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蒋孝雄 《仪器仪表与分析监测》2010,(4):41-43
重铬酸盐法中是目前我国最常用的在线COD自动监测方法一种。介绍了重铬酸盐法在线COD监测的基本原理,反映过程、检测过程以及在线自动监测仪的基本机理,并举例介绍了市场上典型的几种重铬酸盐法在线COD监测仪。 相似文献
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水资源短缺和水污染的日益严重,如何建立一个高效完善的地表水监控系统成为亟待解决的问题[1].本系统结合嵌入式web服务器、GPRS技术以及嵌入式技术,应用快速消解-分光光度法实现对地表水COD值的实时监测[2-4].用户可通过网络远程控制设备开闭、设定监测设备相关参数、在线查询COD值以及开启摄像头监控现场情况.COD在线监测系统通过6组标样值拟合出回归曲线,每次COD检测都会进行标定,保证了COD数据值的可靠性,经测定COD在线监测系统具有较高的准确性和可靠性,有较高的市场价值. 相似文献
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本文扼要地介绍了把室温固化硅橡胶渗入试样的切口和裂缝中,形成裂缝前缘‘复制品’的实验技术,并且用国产硅橡胶成功地测量了两种金属材料的裂缝张开位移(COD),得到了COD和CGD之间的关系。硅橡胶复制技术为直接测量COD以及研究裂纹萌生提供了新的简便的手段。 相似文献
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TOC总有机碳分析仪分析数据在水处理中能找到与COD相关曲线,同时TOC在线水质自动分析仪监测值与化验室COD监测值做比对实验,在线TOC值与手工化验COD值做比对实验,数据有效性考核的吻合性相对误差为《水污染源规范》水样比对试验相对误差限值。本文重点介绍TOC总有机碳分析仪的工作原理、性能特点及其在乌石化总排口水质监测中的管理应用。 相似文献
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基于广义回归神经网络的COD在线检测方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
采用化学分析法检测污水中COD值的现有技术,检测过程复杂、测取速度慢,难以实现在线检测。根据紫外光谱对有机污染物的敏感特性,结合神经网络对非线性模型的良好辨识能力,研究出一种COD快速检测的方法。采用多波长在线扫描技术获取被测污水COD的光谱数据,通过特征提取简化样本数据,运用广义回归神经网络(GRNN)建立COD值预测模型。采用多种建模方法对具有不同COD值的水样光谱数据进行分析比较结果表明:GRNN比BP网络和多元线性回归方法建模具有更好的相关性、更强的泛化能力和更高的检测精度。 相似文献