Многопараметрический мониторинг качества воды в процессах очистки сточных вод на основе многоисточниковой спектроскопии и однопараметрического анализа

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.

1. J. Zhang, M. A. Kamal, A. Ullah, Growth Change., 51, No. 3, 1380–1400 (2020).

2. S. N. Chaitee, R. P. Biswas, M. I. Kabir, J. Eng. Sci., 12, No. 3, 19–27 (2021).

3. F. D. Capua, S. D. Sario, A. Ferraro, A. Petrella, M. Race, F. Pirozzi, U. Fratino, D. Spasiano, Sci. Total Environ., 823, 153750 (2022).

4. J. Zhang, Y. Shao, H. Wang, G. Liu, L. Qi, X. Xu, S. Liu, Environ. Res., 195, 110843 (2021).

5. J. Bayo, S. Olmos, J. López-Castellanos, Chemosphere., 238, 124593 (2020).

6. S. F. Corsino, F. Bruno, G. D. Bella, J. Environ. Manage., 365, 121516 (2024).

7. A. Goffin, S. Guérin, V. Rocher, G. Varrault, Environ. Monit. Assess., 191, No. 7, 421 (2019).

8. A. Goffin, S. Guérin, V. Rocher, G. Varrault, Environ. Sci. Poll. R., 25, 8765–8776 (2018).

9. Z. Shi, C. W. K. Chow, J. Gao, K. Xing, J. Liu, J. Li, Sensors, 24, No. 6, 1857 (2024).

10. J. Lan, L. Liu, X. Wang, X. Wu, Z. Wang, Environ. Sci. Poll. R., 29, 74579–74590 (2022).

11. W. Chen, H. Yu, Water Res., 190, 116759 (2021).

12. Y. Dai, H. Wang, J. Wang, X. Wang, Z. Wang, X. Ge, Spectrochim. Acta A, 273, No. 15, 121059 (2022).

13. J. Hur, T. Lee, B. Lee, Environ Technol., 32, No. 16, 1843–1850 (2011).

14. E. Cohen, G. J. Levy, M. Borisover, Water Res., 55, 323–334 (2014).

15. L. Guan, Y. Tong, J. Li, S. Wu, D. Li, RSC Adv., 9, 11296–11304 (2019).

16. J. Wang, S. He, H. Zhang, C. Yang, Y. Yin, L. Zhang, P. Zheng, Spectrosc. Spectr. Anal., 43, No. 4, 1037–1042 (2023).

17. R. T. Rosmalina, D. R. Wulan, Widyarani, U. Hamidah, Hidayat, S. Azman, IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci., 1201, 012046 (2023).

18. J. L. Studt, E. R. Campbell, D. Westrick, T. K. Skidmore, A. H. Marceau, W. H. Campbell, Methods X, 7, 100791 (2020).

19. M. Zaman, M. Kim, G. Nakhla, Sci. Total Environ., 760, 143387 (2021).

20. Y. Hu, N. Zhao, T. Gan, J. Duan, W. Liu, Acta Opt. Sin., 38, No. 4, 362–368 (2018).

21. X. Li, P. Fan, Z. Li, G. Chen, H. Qiu, G. Hou, J. Spectrosc., 2021, 1508267 (2021).

22. K. Zheng, T. Feng, W. Zhang, X. Huang, Z. Li, D. Zhang, Y. Yao, X. Zou, Chemometr. Intell. Lab., 191, 109–117 (2019).

23. J. Sun, W. Yang, M. Feng, Q. Liu, M. S. Kubara, RSC Adv., 10, No. 28, 16245–16253 (2020).

24. X. Song, Y. Huang, K. Tian, S. Min, Optik, 203, 164019 (2020).

25. L. Li, S. Guo, J. Phys., 1813, 012002 (2021).

26. S. G. Meshram, V. P. Singh, O. Kisi, V. Karimi, C. Meshram, Water Res. Manage., 34, No. 15, 4561–4575 (2020).

27. M. Z. Chowdhury, T. E. Rice, M. A. Oehlschlaeger, Appl. Phys. B., 128, 161 (2022).

28. L. Zhao, Y. Zhang, C. Du, B. Jiang, L. Wei, Y. Li, Environ. Sci. Poll. Res., 28, 17928–17941 (2021).

29. 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).