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新型油田污水快速检测方法的研究


  霍文博+田嘉锐+赵乾利+韩冰+黄子豪
  【摘 要】本文从实际出发,介绍了污水COD检测技术及相关仪器的现状及发展趋势,提供了重铬酸钾法、分光光度法、光谱直接对比的方法以及对应的参数。通过对组成成分浓度不变溶液以及实际水样的实验,对这些水样进行分类,从数据库寻找合适的模型,提高了紫外试纸检测枝术的泛化能力,同时还能得到其他水质的指数。
  【关键词】水质监测;光谱;吸光度;重铬酸钾;化学需氧量;电化学法
  引言:
  近几年来,我国地表水污染依然较重,七大水系总体为轻度污染,水体污染事故时有发生。水质状况是由相关的指标参数来表明的,如COD, BOD,氨氮、总氮等等。对这些参数的检测国标法几乎都是化学方法,测量较准确,但耗时长、所需化学试剂多、操作复杂、稳定性差,并可能带来二次污染问题(1-3)。
  本文,首先进行测量水质COD的原理实验重铬酸钾法和分光光度法,由于寻找出两种方法,依次进行了紫外吸收水质技术检测试验,光谱分析实验,以及电化学测量污水COD。
  一、重铬酸钾回流法
  (一)实验仪器
  50mL酸式滴定管 250mL容量瓶 1L容量瓶 250mL锥形瓶 玻璃棒 胶头滴管 XXmL移液管 洗耳球 烧杯
  (二)实验原理:
  是在水样中加入一定量的重铬酸钾和催化剂浓硫酸,在强酸性介质中加热回流一定时间,部分重铬酸钾被水样中可氧化物质还原,用硫酸亚铁铵滴定剩余的重铬酸钾,根据消耗重铬酸钾的量计算COD的值。
  (三)实验步骤:
  ①溶液配制:
  (1)浓度为0.250mol/L的重铬酸钾标准溶液,将1.228g的重铬酸钾在高温中烘干2h后冷却倒入烧杯中,加水搅拌溶解并定容至100mL。
  (2)浓度为0.10mol/L的硫酸亚铁铵标准滴定溶液:把3.902g的硫酸亚铁铵倒入烧杯中加水搅拌溶解,移取2mL浓硫酸,待其冷却后定容至1L。在实验时,须用重铬酸钾标准溶液准确滴定此溶液的浓度。
  ②硫酸亚铁铵标定:准确吸取10.00mL重铬酸钾标准溶液于250mL锥形瓶中,加水稀释至110mL左右,缓慢加入10mL浓硫酸,摇匀.冷却后,加入3滴试亚铁灵指示液(约0.15mL),用硫酸亚铁铵溶液滴定,溶液的颜色由黄色经蓝绿色至红褐色即为终点。
  ③测定:取20mL水样,加入10mL的重铬酸钾,插上回流装置,再加入30mL硫酸银,加热回流(2h)冷却后,用90.00mL水冲洗冷凝管壁,取下锥形瓶。
  溶液再度冷却后,加3滴试亚铁灵指示液,用硫酸亚铁铵标准溶液滴定,溶液的颜色由黄色经蓝绿色至红褐色即为终点,记录硫酸亚铁铵标准溶液的用量。
  测定水样的同时,取20.00mL重蒸馏水,按同样操作步骤作空白实验.记录滴定空白时硫酸亚铁铵标准溶液的用量。
  ④测定结果:
  所标定的硫酸亚铁铵的浓度为:c=0.1301mol/L
  所测定的污水COD的结果为CODcr=393.25mg/L
  ⑤注意事项:
  1、冷却的水水温不宜太高或有偏差,否则测定结果会偏低或不准确。
  2、滴定时不能激烈摇动锥形瓶,瓶内试液不能溅出水花。
  二、分光光度法
  标准溶液实验
  把配置好浓度(C=503.328mg/L)的邻苯二甲酸氢钾标准溶液分别移取一定量体积,倒入小烧杯中,倒入蒸馏水稀释,使得此时的邻苯二甲酸氢钾浓度分为是20mg/L、50mg/L、80mg/L、110mg/L、140mg/L、170mg/L、200mg/L、230mg/L、260mg/L、290mg/L。
  把UV1102型紫外分光光度计开机预热15min,等其自检完成后检测参比溶液和不同COD浓度的标准溶液在254nm处的紫外吸光度。
  在实际检测条件下,不同水质的COD浓度并不能保持在230mg/L以下,所以需要对待测的水样进行稀释,结合邻苯二甲酸氢钾标准溶液上述的吸收特性,下面将研究邻苯二甲酸氢钾标准溶液COD浓度小于230mg/L时,其吸光度与COD之間的关系。
  配制10组邻苯二甲酸氢钾标准溶液,使用UV1102型紫外分光光度计测量其在254nm处的吸光度,并将紫外吸光度与对应的COD浓度之间进行最小二乘法直线拟合,拟合结果如图3.2所示,在254nm处的线性拟合的相关性系数R为0.9996。由此可知,邻苯二甲酸氢钾标准溶液在254nm的吸光度与化学需氧量浓度之间呈现出了较好的线性关系。
  但是因为实际水样还存在着浊度因素的影响,容易使得这组模型预测出来的结果与实际结果有较大的偏差,于是利用546nm的吸光度来补偿由于浊度产生的偏差。再次检测配制好COD值的水样在546nm处的吸光度。
  在上述讨论中可以知道大于230mg/L的数据会导致线性关系发生偏差, 所以去除第9组和第10组。只讨论在230mg/L以下的COD浓度与其吸光度的关系。由第二章双波长分光光度原理可知,A254并不能准确得到水样的COD值所对应的吸光度,需要用A546进行浊度补偿,于是有了下列公式:
  UVA校=A254-A546
  COD校准时需要分别检测溶液在254nm处紫外光的吸光度和546nm处可见光的吸光度,并用这两种波长的吸光度之差与标准溶液的COD浓度来绘制COD标准曲线。经过最小二乘法直线拟合得到了计算COD浓度的公式如下所示:
  y=0.0072x-0.1164
  式中x表示为标准溶液COD浓度,单位为mg/L;y为校准后的吸光度,通过数据处理得到了相关性系数R等于0.9997,相关性高。COD的标准曲线如下图:
  图3.1 邻苯二甲酸氢钾COD浓度的标准曲线endprint
  三、紫外水质检测原理及光谱分析法
  (一)紫外水质检测原理
  紫外水质检测的理论依据是朗伯比尔定律,公式表示为
  A= kc I(1)
  其中,k为吸收系数,c为物质即被测溶液浓度,L为光程。水体中的苯、甲苯、酚类等是主要的化学需氧量物质,它们在紫外区都有很强的光谱吸收,因此紫外吸光度测定与平行化学滴定测量能够很好地应用于水质COD的检测。单波长的紫外吸收因其泛化能力弱而应用范围有限,本文提出的光谱分析方法可克服单一波长检测的这一问题。
  (二)光谱分析方法
  1.光谱直接对比分析方法
  (下转第214页)
  (上接第212页)
  (1)方法:计算被测样本与参考样本的光谱吸光度值的关系。
  (2)评价指标:将被测水样光谱与参考水样进行线性相关,以拟合直线R2为评价指标,如果大于0.99,就说明该拟合曲线为直线,则说明该水样与参考水样组成相似,属于同一类水样。同时拟合直线的斜率越高则说明物质浓度越高。
  2.光谱归一化分析法
  (1)方法:归一化是一种简化计算的方式,即将有量纲的表达式,公式为:
  其中,为物质在波长大的吸光度;Amin和Amzx分别为波长范围内物质最小吸光度和最大吸光度。对于同一种溶液,浓度C和光程L相同,根据朗伯比尔定律公式,化简得
  (2)评价指标:如果归一化光谱重合,则样品组成成分相同或相似,可将它们为同一类样品;如果重合性不好,则说明它们之间成分存在較大差别,不能归为同一类水样。为评价归一化光谱的重合性,我们提出了如下判据。假设对1, 2,…, M个样品进行光谱线性归一化处理,归一化后光谱分别为AYS;求出在各个波长大处归一化后光谱的平均值:
  对于第K个样品,求其在每一波长的吸光度值相对于上述平均值的波动值Pk
  3.光谱分析法
  (1)实际水样试验
  从某河流中同一地点同时采集两份水样,其中一份用去离子水稀释成不同浓度的八份溶液,用重铬酸钾滴定法分别测量其COD值,用紫外水质检测仪测量其吸收光谱,并进行光谱分析。对于实际水样,只要其成分之间保持比例不变,其归一化光谱重合,直接对比拟合曲线呈线性。在吸收光谱中,吸收特性归一化后若二者重合性很高,说明水样来自同一样本。
  (2)组成成分浓度比例不变的混合溶液实验
  配置邻苯二甲酸氢钾与浊度的混合溶液,保持二者浓度比例为2:5。整体上看归一化光谱基本重合,直接对比拟合曲线呈高度线性。
  最后可以得出各个溶液之间的差别,浓度越大吸收越强,同时直接对比拟合曲线斜率最高,后得出,在溶液的第二吸收峰处,归一化光谱差异相对较大,而且溶液浓度相差越大差异越大,这是因为浓度差异大,所以吸收系数差异越大。
  四、结论
  本次课题通过三种方法实现了对污水COD快速测量方法的探讨。首先进行了污水COD标准方法重铬酸钾法的研究,虽然测定较准确但是加热回流时间长,又难以实现批量大规模检测,后来发现了更快速的方法也同样可行:分光光度法和紫外水质检测光谱分析法。分光光度测量法的优点是测量速度快、消解时间短、试剂用量少、操作方法简单、自动化程度高,缺点是COD值测量结果与重铬酸钾标准法测量结果略有偏差。后来基于光谱分析法结果分析,可以得到水样吸光度与其COD值之间存在较好的线性关系,利用紫外水质检测仪器可以快速简便的测量水质参数COD。利用所提出的光谱分析方法和光谱分析预测评价指数,可以大大提高紫外水质检测技术的泛化应用范围,减少各类水样差异带来的模型计算误差,解决紫外光学法在对水体水质监测过程中准确度难题。
  【参考文献】
  [1]AndrejaDrolc,JanezVrtovsek. Bioresource Technology, 2011,LOL(LL):4228
  [2]. ZHAOYou-Yuan, WAND Hui-min, LIU Zi-yu, et al(赵友全,王慧敏,刘子毓,等).Chinese Journal of Scientific Instrument(仪器仪表学报)31(9):1927.
  [3]Broeke .Jvan nden, Ross P S, Rietveld LC,etal. Water Science and Technology, 2008, X7(8):1169.
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