用于智能在线监测水和废水的激光浸入式探头

　　本刊编译整理

　　近期，德国弗劳恩霍夫激光技术研究所（FraunhoferInstitute for Laser Technology ILT）正在测试一种新型激光浸入式探头，该探头是BMBF 和欧盟与工业合作伙伴和用户共同资助的项目的一部分，可为污水处理厂水处理过程的连续在线监测铺平道路。二维荧光测量方法可直接在澄清池现场生成光谱数据。结合智能评估软件，该过程是实现节能和资源节约型水处理的关键。

　　为了监控污水处理厂的水处理过程，操作人员迄今一直依赖于24 小时综合样本。这些样本全天连续采集，然后在实验室分析总参数，如有机碳总量TOC、溶解有机碳或生物物质完全好氧降解所消耗的氧气量。然而，鉴于城市地区人口密度不断增加，废水成分也各不相同，这种24 小时网格监测已达到极限。

　　更严密的监测对废水处理质量有好处。如果操作人员能够跟踪参数测量值在处理过程中的变化情况，还可以大大减少生产过程中对能源和昂贵的操作材料的需求，因为这些材料通常会对环境造成危害。这样，他们就能根据这些实时数据更有效地控制工厂。

　　新型浸入式探头可检测废水中的荧光体排放

　　研究所的一个研究小组目前正在为实现这种基于数据的水处理奠定技术基础。其核心是一种基于激光的新型浸入式探头，它能将实验室的水分析结果直接传送到澄清池中。“我们利用与水质有关的物质在特定波长光的激发下会发出荧光的现象。浸入式探头用紫外和可见光谱范围内的不同波长激发这些荧光团，并检测发射的荧光信号。”负责该项目的生物分析专家 Christoph Janzen 博士解释说。

　　在线二维荧光分析的目标包括氨基酸色氨酸、酪氨酸、苯丙氨酸和腐殖酸。由于它们的激发波长从苯丙氨酸的260纳米到腐殖酸的350 纳米不等，研究小组将探针与可调光源耦合在一起。这可以用特定波长激发所有目标物质。如果废水中存在这些物质，它们就会发出其特有的长波荧光信号。使用灵敏的光谱仪时，可以记录每个激发波长的荧光光谱。

　　这就产生了记录激发波长和相应发射光的二维地图。这些所谓的激发- 发射矩阵将检测到的荧光信号可视化，并为操作人员提供废水处理过程中每个阶段的有机污染负荷的精确信息。这种二维荧光测量，可以在处理过程中直接在线记录废水的特征和参数。迄今为止，传统工艺只能在实验室进行离线测量。Janzen 解释说：市面上用于确定参数的在线探头通常只在有限的参数范围内可靠，如果废水成分变化很大，则会提供不正确的测量数据。为了验证测量结果，除荧光数据外，还可以使用浸入式探头记录透射光谱。

　　便捷式浸入式探头的精密集成

　　项目团队利用研究所广泛的光学设计和测量技术专长，以方便的浸入式探头的形式实现了复杂的在线测量过程。到目前为止，测量通常是在实验室设备中离线进行的。激光点燃的氙等离子灯是光束源，具有亮度高、热损耗低的特点。所需的波长通过单色器过滤后，通过光纤传输到浸入式探头。

　　在那里，光束被透镜准直，并通过非球面光学器件聚焦到测量点上。同一光学系统通过第二个准直透镜将所需物质的荧光信号耦合到另一根光纤中，再将其传输到基于CCD 的光谱仪上。该团队与来自工业界和研究领域的合作伙伴在一个联合研究项目中开发的软件用于评估和可视化测量数据。

　　研究团队在欧盟资助的“用于在线水和废水监测的二维荧光探头”项目中，与一家中型测量技术供应商、一家水管理研究所和一家地区水务局共同开发了该探头。目前由BMBF资助的项目AIX-Watch将继续开发二维荧光测量方法，并在实际条件下进行测试。

　　Janzen 说：项目的中期目标是利用连续在线测量，优化污水处理厂的控制和调节。运营商必须检查并记录污水处理厂是否符合各项参数的限值要求。新的二维荧光工艺不能直接记录这些参数。不过，记录的氨基酸和腐殖酸与参数相关。

　　已经有数学模型可以从这些相关性中推断出总参数的值。Janzen 解释说：如果这些模型能够处理由潜水探头提供的连续收集的在线测量数据，那么分析的准确性将来还会继续提高。这将使操作人员能够在线了解水处理工艺的状态，并相应地调整操作策略。

　　利用人工智能和在线传感器实现智能自适应水处理

　　这将使基于激光的浸入式探头成为智能水处理的基础技术。当它与在线传感器技术和人工智能相结合时，用户就可以在废水成分不断变化的情况下，只使用符合法定限制所需的能源和昂贵的运行材料（如臭氧）。Janzen 强调说：由于我们在这里使用的是数学模型，因此仍需要传统的离线分析来支持。不过，学习模型是一种很有前途的自适应废水处理方法，它以在线测量为基础，根据水的实际状态和当前成分调整运行策略。

　　为了使这一工艺得到广泛应用，研究所的团队正在继续同步开发该探测器。据Janzen 称，一种方法是使用成本效益更高的LED 来代替可调氙等离子光源。这是因为在数据挖掘和人工智能领域，快速扩展数据库尤为重要。更具成本效益的浸入式探针是接近这一目标的途径之一。