基于卷积神经网络识别三维荧光光谱的水污染溯源研究

作者：侯茂泽; 马艳琼^*; 田森林; 欧阳昊; 赵恒; 李英杰; 铁程; 赵琦琳

来源：中国环境监测, 2022, 38(05): 188-195.

DOI：10.19316/j.issn.1002-6002.2022.05.22

• 水污染溯源
• 三维荧光
• 卷积神经网络

为快速、准确地追溯水中污染物来源，及时阻断污染，为生态环境管理部门提供科学的技术支撑，更好履行“三个说得清”中的“说得清污染来源”,以昆明市安宁市8家重点企业为研究对象，采集企业内各工段废水进行三维荧光检测获得三维荧光谱图，采用目视剔除散射区域-线性归一化方法对原始荧光谱图进行预处理，基于ConvNet卷积神经网络构建水污染溯源模型并进行溯源。结果表明，目视剔除散射区域-线性归一化方法可有效剔除荧光谱图中瑞利散射区域，同时增强因水样稀释而衰弱的荧光特征；构建的溯源模型可成功识别实际废水的三维荧光谱图，识别正确率高达75%,是一种有效溯源水中污染物来源的方法。

• 单位
  环境科学与工程学院; 电子工程学院; 东南大学; 昆明理工大学; 天津工业大学