本刊編譯整理

　　近期，德國弗勞恩霍夫激光技術研究所（FraunhoferInstitute for Laser Technology ILT）正在測試一種新型激光浸入式探頭，該探頭是BMBF 和歐盟與工業(yè)合作伙伴和用戶共同資助的項目的一部分，可為污水處理廠水處理過程的連續(xù)在線監(jiān)測鋪平道路。二維熒光測量方法可直接在澄清池現場生成光譜數據。結合智能評估軟件，該過程是實現節(jié)能和資源節(jié)約型水處理的關鍵。

　　為了監(jiān)控污水處理廠的水處理過程，操作人員迄今一直依賴于24 小時綜合樣本。這些樣本全天連續(xù)采集，然后在實驗室分析總參數，如有機碳總量TOC、溶解有機碳或生物物質完全好氧降解所消耗的氧氣量。然而，鑒于城市地區(qū)人口密度不斷增加，廢水成分也各不相同，這種24 小時網格監(jiān)測已達到極限。

　　更嚴密的監(jiān)測對廢水處理質量有好處。如果操作人員能夠跟蹤參數測量值在處理過程中的變化情況，還可以大大減少生產過程中對能源和昂貴的操作材料的需求，因為這些材料通常會對環(huán)境造成危害。這樣，他們就能根據這些實時數據更有效地控制工廠。

　　新型浸入式探頭可檢測廢水中的熒光體排放

　　研究所的一個研究小組目前正在為實現這種基于數據的水處理奠定技術基礎。其核心是一種基于激光的新型浸入式探頭，它能將實驗室的水分析結果直接傳送到澄清池中。“我們利用與水質有關的物質在特定波長光的激發(fā)下會發(fā)出熒光的現象。浸入式探頭用紫外和可見光譜范圍內的不同波長激發(fā)這些熒光團，并檢測發(fā)射的熒光信號。”負責該項目的生物分析專家 Christoph Janzen 博士解釋說。

　　在線二維熒光分析的目標包括氨基酸色氨酸、酪氨酸、苯丙氨酸和腐殖酸。由于它們的激發(fā)波長從苯丙氨酸的260納米到腐殖酸的350 納米不等，研究小組將探針與可調光源耦合在一起。這可以用特定波長激發(fā)所有目標物質。如果廢水中存在這些物質，它們就會發(fā)出其特有的長波熒光信號。使用靈敏的光譜儀時，可以記錄每個激發(fā)波長的熒光光譜。

　　這就產生了記錄激發(fā)波長和相應發(fā)射光的二維地圖。這些所謂的激發(fā)- 發(fā)射矩陣將檢測到的熒光信號可視化，并為操作人員提供廢水處理過程中每個階段的有機污染負荷的精確信息。這種二維熒光測量，可以在處理過程中直接在線記錄廢水的特征和參數。迄今為止，傳統(tǒng)工藝只能在實驗室進行離線測量。Janzen 解釋說：市面上用于確定參數的在線探頭通常只在有限的參數范圍內可靠，如果廢水成分變化很大，則會提供不正確的測量數據。為了驗證測量結果，除熒光數據外，還可以使用浸入式探頭記錄透射光譜。

　　便捷式浸入式探頭的精密集成

　　項目團隊利用研究所廣泛的光學設計和測量技術專長，以方便的浸入式探頭的形式實現了復雜的在線測量過程。到目前為止，測量通常是在實驗室設備中離線進行的。激光點燃的氙等離子燈是光束源，具有亮度高、熱損耗低的特點。所需的波長通過單色器過濾后，通過光纖傳輸到浸入式探頭。

　　在那里，光束被透鏡準直，并通過非球面光學器件聚焦到測量點上。同一光學系統(tǒng)通過第二個準直透鏡將所需物質的熒光信號耦合到另一根光纖中，再將其傳輸到基于CCD 的光譜儀上。該團隊與來自工業(yè)界和研究領域的合作伙伴在一個聯(lián)合研究項目中開發(fā)的軟件用于評估和可視化測量數據。

　　研究團隊在歐盟資助的“用于在線水和廢水監(jiān)測的二維熒光探頭”項目中，與一家中型測量技術供應商、一家水管理研究所和一家地區(qū)水務局共同開發(fā)了該探頭。目前由BMBF資助的項目AIX-Watch將繼續(xù)開發(fā)二維熒光測量方法，并在實際條件下進行測試。

　　Janzen 說：項目的中期目標是利用連續(xù)在線測量，優(yōu)化污水處理廠的控制和調節(jié)。運營商必須檢查并記錄污水處理廠是否符合各項參數的限值要求。新的二維熒光工藝不能直接記錄這些參數。不過，記錄的氨基酸和腐殖酸與參數相關。

　　已經有數學模型可以從這些相關性中推斷出總參數的值。Janzen 解釋說：如果這些模型能夠處理由潛水探頭提供的連續(xù)收集的在線測量數據，那么分析的準確性將來還會繼續(xù)提高。這將使操作人員能夠在線了解水處理工藝的狀態(tài)，并相應地調整操作策略。

　　利用人工智能和在線傳感器實現智能自適應水處理

　　這將使基于激光的浸入式探頭成為智能水處理的基礎技術。當它與在線傳感器技術和人工智能相結合時，用戶就可以在廢水成分不斷變化的情況下，只使用符合法定限制所需的能源和昂貴的運行材料（如臭氧）。Janzen 強調說：由于我們在這里使用的是數學模型，因此仍需要傳統(tǒng)的離線分析來支持。不過，學習模型是一種很有前途的自適應廢水處理方法，它以在線測量為基礎，根據水的實際狀態(tài)和當前成分調整運行策略。

　　為了使這一工藝得到廣泛應用，研究所的團隊正在繼續(xù)同步開發(fā)該探測器。據Janzen 稱，一種方法是使用成本效益更高的LED 來代替可調氙等離子光源。這是因為在數據挖掘和人工智能領域，快速擴展數據庫尤為重要。更具成本效益的浸入式探針是接近這一目標的途徑之一。

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