zhpsЖурнал прикладной спектроскопииZhurnal Prikladnoii Spektroskopii0514-7506B. I. Stepanov Institute of Physics of the National Academy of Scienceszhps-2187Research ArticleАННОТАЦИИ АНГЛОЯЗЫЧНЫХ СТАТЕЙABSTRACTS ENGLISH-LANGUAGE ARTICLESМногопараметрический мониторинг качества воды в процессах очистки сточных вод на основе многоисточниковой спектроскопии и однопараметрического анализаMulti-Parameter Water-Quality Monitoring in Wastewater Treatment Processes Based on Multi-Source Spectroscopy and Single-Parameter AnalysisChenX.ChenX.

Океанологический колледж.

Чжэньцзян

Xiaowei Chen - Ocean College, Jiangsu University of Science and Technology.

Zhenjiang

xwchen@just.edu.cnLiS.LiS.

Океанологический колледж.

Чжэньцзян

Siru Li - Ocean College, Jiangsu University of Science and Technology.

Zhenjiang

WangF.WangF.

Океанологический колледж.

Чжэньцзян

Fei Wang - Ocean College, Jiangsu University of Science and Technology.

Zhenjiang

ChengZ.ChengZ.

Центр биоразнообразия и охраны природы.

Пекин

Zhao Cheng - Center for Biodiversity and Nature Reserve, Chinese Academy of Environmental Planning.

Beijing

chengzhao@caep.org.cnZhaoN.ZhaoN.

Хэфэй

Nanjing Zhao - Key Laboratory of Environmental Optics and Technology, Anhui Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences.

Hefei

YinG.YinG.

Хэфэй

Gaofang Yin - Key Laboratory of Environmental Optics and Technology, Anhui Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences.

Hefei

Университет науки и технологий провинции ЦзянсуJiangsu University of Science and TechnologyКитайская академия экологического планированияChinese Academy of Environmental PlanningАньхойский институт оптики и точной механики, Китайская академия наукAnhui Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences2026300320269322989Copyright © Chen X., Li S., Wang F., Cheng Z., Zhao N., Yin G., 20262026Chen X., Li S., Wang F., Cheng Z., Zhao N., Yin G.Chen X., Li S., Wang F., Cheng Z., Zhao N., Yin G.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://zhps.ejournal.by/jour/article/view/2187

Измерены концентрации химического потребления кислорода (ХПК), нитратов, аммонийного азота, общего азота (ОА) и общего фосфора (ОФ) на основных этапах очистки городских сточных вод с использованием комбинированной спектральной методики, объединяющей трехмерную флуоресцентную спектроскопию и спектроскопию поглощения в УФ-видимой области, в сочетании с методом выбора однопараметрических признаков. Трехмерные флуоресцентные спектры (спектры возбуждения-излучения матрицы, EEM) и спектры поглощения в УФ-видимой области образцов воды получены на входе, в анаэробном резервуаре, аноксическом резервуаре, аэробном резервуаре, биохимическом резервуаре, вторичном отстойнике, высокоэффективном отстойнике, фильтре и на выходе из очистных сооружений. К исходным спектрам (необработанным трехмерным спектрам флуоресценции и необработанным спектрам поглощения УФ-видимого диапазона) применены методы предварительной обработки, в том числе стандартная нормализованная вариация (SNV), полная нормализация (Total), максимальная нормализация (Max) и нормализация min-max (Max-Min). С учетом различной реакции параметров качества воды на спектры флуоресценции и поглощения использованы множественные методы отбора признаков: конкурентная адаптивная перевзвешенная выборка (CARS), случайная лягушка (RF), исключение неинформативных переменных (UVE) и алгоритм последовательных проекций (SPA), для извлечения характерных длин волн флуоресценции и поглощения для каждого параметра качества воды. Показано, что предварительная обработка спектров на основе SNV и метод извлечения характерных длин волн на основе CARS дают наилучшие результаты многопараметрического прогнозирования качества воды в ключевых процессах очистных сооружений. Коэффициенты детерминации (R2) между прогнозируемыми и фактическими значениями ХПК, нитратов, аммонийного азота, общего азота и общего фосфора превышают 0.95. Метод может служить теоретическим руководством для быстрой диагностики эксплуатационной стабильности очистных сооружений.

This study aims to measure the concentrations of chemical oxygen demand (COD), nitrate, ammonia nitrogen, total nitrogen (TN), and total phosphorus (TP) in the main treatment stages of an urban wastewater treatment plant (WWTP) using a fused spectral technique integrating three-dimensional fluorescence spectroscopy and UV-Vis absorption spectroscopy, combined with a single-parameter feature selection method. Three-dimensional fluorescence spectra (Excitation-Emission-Matrix Spectra, EEMs) and UV-Vis absorption spectra of water samples were collected at the inlet, anaerobic tank, anoxic tank, aerobic tank, biochemical tank, secondary sedimentation tank, high-efficiency sedimentation tank, deep-bed filter, and effluent of the WWTP. Then, pretreatment methods, including standard normal variate (SNV), total normalization (Total), maximum normalization (Max), and min-max normalization (Max-Min) were applied to the original spectra, including raw three-dimensional fluorescence spectra and raw UV-Vis absorption spectra, to facilitate spectral data fusion. Given the different responses of various water quality parameters to fluorescence and absorption spectra, multiple feature selection methods – including competitive adaptive reweighted sampling (CARS), random frog (RF), uninformative variable elimination (UVE), and successive projections algorithm (SPA) – were employed to extract the characteristic fluorescence and absorption wavelengths for each water quality parameter. The results show that spectral preprocessing based on SNV and a characteristic wavelength extraction method based on CARS had the best prediction results for multi-parameter water quality in the key processes of the WWTP. Among them, the coefficients of determination (R2) between the predicted values and the actual values of COD, nitrate, ammonia nitrogen, TN, and TP all exceed 0.95. This method can provide theoretical guidance for the rapid diagnosis of operational stability in WWTPs.

городские очистные сооружениятрехмерная флуоресцентная спектроскопияУФ-видимая абсорбционная спектроскопиямножественные параметры качества водыметод анализа одного параметраUrban wastewater treatment plantthree-dimensional fluorescence spectroscopyUV-Vis absorption spectroscopymultiple water quality parameterssingle parameter analysis methodReferencesJ. Zhang, M. A. Kamal, A. Ullah, Growth Change., 51, No. 3, 1380–1400 (2020).J. Zhang, M. A. Kamal, A. Ullah, Growth Change., 51, No. 3, 1380–1400 (2020).S. N. Chaitee, R. P. Biswas, M. I. Kabir, J. Eng. Sci., 12, No. 3, 19–27 (2021).S. N. Chaitee, R. P. Biswas, M. I. Kabir, J. Eng. Sci., 12, No. 3, 19–27 (2021).F. D. Capua, S. D. Sario, A. Ferraro, A. Petrella, M. Race, F. Pirozzi, U. Fratino, D. Spasiano, Sci. Total Environ., 823, 153750 (2022).F. D. Capua, S. D. Sario, A. Ferraro, A. Petrella, M. Race, F. Pirozzi, U. Fratino, D. Spasiano, Sci. Total Environ., 823, 153750 (2022).J. Zhang, Y. Shao, H. Wang, G. Liu, L. Qi, X. Xu, S. Liu, Environ. Res., 195, 110843 (2021).J. Zhang, Y. Shao, H. Wang, G. Liu, L. Qi, X. Xu, S. Liu, Environ. Res., 195, 110843 (2021).J. Bayo, S. Olmos, J. López-Castellanos, Chemosphere., 238, 124593 (2020).J. Bayo, S. Olmos, J. López-Castellanos, Chemosphere., 238, 124593 (2020).S. F. Corsino, F. Bruno, G. D. Bella, J. Environ. Manage., 365, 121516 (2024).S. F. Corsino, F. Bruno, G. D. Bella, J. Environ. Manage., 365, 121516 (2024).A. Goffin, S. Guérin, V. Rocher, G. Varrault, Environ. Monit. Assess., 191, No. 7, 421 (2019).A. Goffin, S. Guérin, V. Rocher, G. Varrault, Environ. Monit. Assess., 191, No. 7, 421 (2019).A. Goffin, S. Guérin, V. Rocher, G. Varrault, Environ. Sci. Poll. R., 25, 8765–8776 (2018).A. Goffin, S. Guérin, V. Rocher, G. Varrault, Environ. Sci. Poll. R., 25, 8765–8776 (2018).Z. Shi, C. W. K. Chow, J. Gao, K. Xing, J. Liu, J. Li, Sensors, 24, No. 6, 1857 (2024).Z. Shi, C. W. K. Chow, J. Gao, K. Xing, J. Liu, J. Li, Sensors, 24, No. 6, 1857 (2024).J. Lan, L. Liu, X. Wang, X. Wu, Z. Wang, Environ. Sci. Poll. R., 29, 74579–74590 (2022).J. Lan, L. Liu, X. Wang, X. Wu, Z. Wang, Environ. Sci. Poll. R., 29, 74579–74590 (2022).W. Chen, H. Yu, Water Res., 190, 116759 (2021).W. Chen, H. Yu, Water Res., 190, 116759 (2021).Y. Dai, H. Wang, J. Wang, X. Wang, Z. Wang, X. Ge, Spectrochim. Acta A, 273, No. 15, 121059 (2022).Y. Dai, H. Wang, J. Wang, X. Wang, Z. Wang, X. Ge, Spectrochim. Acta A, 273, No. 15, 121059 (2022).J. Hur, T. Lee, B. Lee, Environ Technol., 32, No. 16, 1843–1850 (2011).J. Hur, T. Lee, B. Lee, Environ Technol., 32, No. 16, 1843–1850 (2011).E. Cohen, G. J. Levy, M. Borisover, Water Res., 55, 323–334 (2014).E. Cohen, G. J. Levy, M. Borisover, Water Res., 55, 323–334 (2014).L. Guan, Y. Tong, J. Li, S. Wu, D. Li, RSC Adv., 9, 11296–11304 (2019).L. Guan, Y. Tong, J. Li, S. Wu, D. Li, RSC Adv., 9, 11296–11304 (2019).J. Wang, S. He, H. Zhang, C. Yang, Y. Yin, L. Zhang, P. Zheng, Spectrosc. Spectr. Anal., 43, No. 4, 1037–1042 (2023).J. Wang, S. He, H. Zhang, C. Yang, Y. Yin, L. Zhang, P. Zheng, Spectrosc. Spectr. Anal., 43, No. 4, 1037–1042 (2023).R. T. Rosmalina, D. R. Wulan, Widyarani, U. Hamidah, Hidayat, S. Azman, IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., 1201, 012046 (2023).R. T. Rosmalina, D. R. Wulan, Widyarani, U. Hamidah, Hidayat, S. Azman, IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., 1201, 012046 (2023).J. L. Studt, E. R. Campbell, D. Westrick, T. K. Skidmore, A. H. Marceau, W. H. Campbell, Methods X, 7, 100791 (2020).J. L. Studt, E. R. Campbell, D. Westrick, T. K. Skidmore, A. H. Marceau, W. H. Campbell, Methods X, 7, 100791 (2020).M. Zaman, M. Kim, G. Nakhla, Sci. Total Environ., 760, 143387 (2021).M. Zaman, M. Kim, G. Nakhla, Sci. Total Environ., 760, 143387 (2021).Y. Hu, N. Zhao, T. Gan, J. Duan, W. Liu, Acta Opt. Sin., 38, No. 4, 362–368 (2018).Y. Hu, N. Zhao, T. Gan, J. Duan, W. Liu, Acta Opt. Sin., 38, No. 4, 362–368 (2018).X. Li, P. Fan, Z. Li, G. Chen, H. Qiu, G. Hou, J. Spectrosc., 2021, 1508267 (2021).X. Li, P. Fan, Z. Li, G. Chen, H. Qiu, G. Hou, J. Spectrosc., 2021, 1508267 (2021).K. Zheng, T. Feng, W. Zhang, X. Huang, Z. Li, D. Zhang, Y. Yao, X. Zou, Chemometr. Intell. Lab., 191, 109–117 (2019).K. Zheng, T. Feng, W. Zhang, X. Huang, Z. Li, D. Zhang, Y. Yao, X. Zou, Chemometr. Intell. Lab., 191, 109–117 (2019).J. Sun, W. Yang, M. Feng, Q. Liu, M. S. Kubara, RSC Adv., 10, No. 28, 16245–16253 (2020).J. Sun, W. Yang, M. Feng, Q. Liu, M. S. Kubara, RSC Adv., 10, No. 28, 16245–16253 (2020).X. Song, Y. Huang, K. Tian, S. Min, Optik, 203, 164019 (2020).X. Song, Y. Huang, K. Tian, S. Min, Optik, 203, 164019 (2020).L. Li, S. Guo, J. Phys., 1813, 012002 (2021).L. Li, S. Guo, J. Phys., 1813, 012002 (2021).S. G. Meshram, V. P. Singh, O. Kisi, V. Karimi, C. Meshram, Water Res. Manage., 34, No. 15, 4561–4575 (2020).S. G. Meshram, V. P. Singh, O. Kisi, V. Karimi, C. Meshram, Water Res. Manage., 34, No. 15, 4561–4575 (2020).M. Z. Chowdhury, T. E. Rice, M. A. Oehlschlaeger, Appl. Phys. B., 128, 161 (2022).M. Z. Chowdhury, T. E. Rice, M. A. Oehlschlaeger, Appl. Phys. B., 128, 161 (2022).L. Zhao, Y. Zhang, C. Du, B. Jiang, L. Wei, Y. Li, Environ. Sci. Poll. Res., 28, 17928–17941 (2021).L. Zhao, Y. Zhang, C. Du, B. Jiang, L. Wei, Y. Li, Environ. Sci. Poll. Res., 28, 17928–17941 (2021).X. Chen, W. Zhu, N. Zhao, G. Yin, R. Jia, R. Yang, M. Ma, H. Qin, J. Zheng, J. Appl. Spectrosc., 92, 393–405 (2025).X. Chen, W. Zhu, N. Zhao, G. Yin, R. Jia, R. Yang, M. Ma, H. Qin, J. Zheng, J. Appl. Spectrosc., 92, 393–405 (2025).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.