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Rapid Prediction of Wastewater Index Using CNN Architecture and PLS Series Statistical Methods

Open Journal of Statistics 2024年第3期14卷 243-258页

作者： qiushuang mo Lili Xu Fangxiu Meng Shaoyong Hong Xuemei Lin School of Mathematics and Statistics Guilin University of Technology Guilin China College of Marine Sciences Beibu Gulf University Qinzhou China School of Data Science Guangzhou Huashang College Guangzhou China Community Management Office Guilin University of Technology Guilin China

Chemical oxygen demand (COD) is an important index to measure the degree of water pollution. In this paper, near-infrared technology is used to obtain 148 wastewater spectra to predict the COD value in wastewater. First, the partial least squares regression (PLS) model was used as the basic model. monte Carlo cross-validation (MCCV) was used to select 25 samples out of 148 samples that did not conform to conventional statistics. Then, the interval partial least squares (iPLS) regression modeling was carried out on 123 samples, and the spectral bands were divided into 40 subintervals. The optimal subintervals are 20 and 26, and the optimal correlation coefficient of the test set (RT) is 0.58. Further, the waveband is divided into five intervals: 17, 19, 20, 22 and 26. When the number of joint intervals under each interval is three, the optimal RT is 0.71. When the number of joint subintervals is four, the optimal RT is 0.79. Finally, convolutional neural network (CNN) was used for quantitative prediction, and RT was 0.9. The results show that CNN can automatically screen the features inside the data, and the quantitative prediction effect is better than that of iPLS and synergy interval partial least squares model (SiPLS) with joint subinterval three and four, indicating that CNN can be used for quantitative analysis of water pollution degree.

关键词： Wastewater Near-Infrared Spectroscopy Chemistry Oxygen Demand Partial Least Squares Convolutional Neural Network Statistical Optimization

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虾青素清除ABTS自由基的紫外-可见吸收光谱研究

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食品工业 2018年第3期39卷 94-97页

作者：莫镜池李晓芬熊华斌高云涛速敏郭秋爽云南民族大学化学与环境学院昆明650500 民族地区矿产资源综合利用重点实验室昆明650500 云南省跨境民族地区生物质资源清洁利用国际联合研究中心昆明650500

虾青素是一种已知最强的抗氧化剂之一,在478 nm处的强吸收峰对DPPH自由基(λ=517 nm)清除试验存在明显的光谱干扰。试验研究了虾青素与ABTS自由基反应的紫外-可见吸收光谱特征,优化了测量条件,结果表明:ABTS在752 nm处吸收峰值随虾青素... 详细信息

虾青素是一种已知最强的抗氧化剂之一,在478 nm处的强吸收峰对DPPH自由基(λ=517 nm)清除试验存在明显的光谱干扰。试验研究了虾青素与ABTS自由基反应的紫外-可见吸收光谱特征,优化了测量条件,结果表明:ABTS在752 nm处吸收峰值随虾青素浓度的增加呈线性降低(R^2=0.997 8),确定最佳反应时间为20 min,并获得了虾青素清除ABTS自由基的半数抑制浓度(IC_(50))值为1.84 mg/L。ABTS清除试验避免了虾青素对DPPH自由基清除测量的光谱干扰,该方法简单、可靠,为虾青素抗氧化活性测定提供了有益的参考。

关键词：虾青素 ABTS自由基 DPPH自由基光谱干扰清除活性

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古海洋氧化还原条件分析方法与研究进展

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沉积学报 2022年第5期40卷 1151-1171页

作者：樊秋爽夏国清李高杰伊海生成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室成都610059 成都理工大学沉积地质研究院成都610059 绵阳师范学院资源环境工程学院四川绵阳621000

地史时期海洋环境曾经历过不同的氧化还原状态,与生物种群演化、烃源岩的保存以及全球气候变化等重大地质事件密切相关,因此古氧化还原条件分析是古海洋生态环境重建的一项重要内容。然而,前人的研究多集中在氧化还原单个指标分析,这样... 详细信息

地史时期海洋环境曾经历过不同的氧化还原状态,与生物种群演化、烃源岩的保存以及全球气候变化等重大地质事件密切相关,因此古氧化还原条件分析是古海洋生态环境重建的一项重要内容。然而,前人的研究多集中在氧化还原单个指标分析,这样的分析结果往往存在一定的局限性。在众多学者的研究基础上,综述了国内外氧化还原研究分析方法,重点介绍了它的岩石学、古生物学、元素地球化学、同位素地球化学和黄铁矿体系指标,探讨了各项指标的优势性与局限性,为进一步开展古海洋氧化还原条件研究提供借鉴。尽管各项指标在特定地质背景下均存在自身优势,但不同沉积环境下的各项指标所反映的氧化还原条件却存在一定差异,甚至是相悖的,因此准确地识别古海洋氧化还原环境需要各个指标的综合运用。

关键词：古氧化还原条件岩石学指标古生物学指标地球化学指标矿物学指标

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广东揭西县土壤微量元素与有机质和pH的关系分析

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中国农业资源与区划 2019年第10期40卷 208-215页

作者：穆桂珍罗杰蔡立梅蒋慧豪何明皇王秋爽王硕王涵植长江大学资源与环境学院中国科学院广州地球化学研究所矿物学与成矿学重点实验室中国科学院广州地球化学研究所有机地球化学国家重点实验室

[目的]为研究广东省揭西县土壤有机质和pH对土壤中微量元素全量的影响,对研究区域土壤进行采样,共采集331份表层土样(0～20cm),测定土壤中pH和有机质以及微量元素铜、锌、锰、钼、硼和硒的含量。[方法]利用Pearson相关分析法与一元线性... 详细信息

[目的]为研究广东省揭西县土壤有机质和pH对土壤中微量元素全量的影响,对研究区域土壤进行采样,共采集331份表层土样(0～20cm),测定土壤中pH和有机质以及微量元素铜、锌、锰、钼、硼和硒的含量。[方法]利用Pearson相关分析法与一元线性回归方法对土壤微量元素全量与有机质和pH的关系进行分析。[结果]土壤中有机质的平均值为1.83%,pH的平均值为5.22,说明研究区土壤中有机质含量偏低且土壤大体上呈酸性。铜、锌、锰、钼、硼和硒的平均含量分别为10.03、61.92、302.19、1.06、16.11、0.53mg/kg,锌、锰和硒的平均值高于广东省背景值,铜、钼和硼的平均值低于广东省背景值。铜、锌、锰与pH呈极显著(P<0.01)的线性正相关关系,硒与pH呈极显著(P<0.01)的线性负相关关系;铜、锌、钼、硒与有机质之间存在着正相关的关系,锰与有机质呈负相关关系。[结论]在揭西县土壤中,随着有机质的积累,土壤中铜、锌、钼、硒和硼含量增加,锰含量减少;在酸性和中性条件下,随着pH值增大,土壤中铜、锌、锰含量增加,硒含量减少。

关键词：揭西县土壤微量元素有机质 pH

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