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ASD丨ASD Fieldspec 3地物光譜儀在礦井水中煤濃度探測方面的應用

日期: 2023-06-28
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隨著(zhù)我國經(jīng)濟的發(fā)展和能源結構的調整,煤炭仍然是我國主要的能源來(lái)源之一。但是,煤炭生產(chǎn)和消費過(guò)程中所產(chǎn)生的污染問(wèn)題也越來(lái)越受到關(guān)注。其中,煤礦污水排放問(wèn)題是其中之一。

煤礦污水中含有大量的有害物質(zhì),會(huì )對環(huán)境、生態(tài)和人體健康造成嚴重的影響。因此,治理煤礦污水排放問(wèn)題是一個(gè)備受關(guān)注的議題。

今天給大家推薦的文章,是關(guān)于研究人員在礦井水質(zhì)的檢測的中,建立光譜反演模型,以助力高光譜技術(shù)在水污染監測中的應用。該方法的出現對于解決煤礦廢水治理問(wèn)題具有重要的意義。

ASD丨ASD Fieldspec 3地物光譜儀在礦井水中煤濃度探測方面的應用

礦井水中的煤炭污染主要來(lái)自煤矸石的富集和浸出、洗煤廢水、煤礦滲水災害等,主要表現為水中煤濃度過(guò)高,這種礦井水用于農田灌溉時(shí)會(huì )使土壤累積形成“黑土”,從而導致土壤硬化,進(jìn)而導致植被退化、作物枯萎、產(chǎn)量下降等。礦井水滲入地下水或下水道直接進(jìn)入河流,一方面,其導致水資源浪費和河流污染,另一方面,因為礦井水中有很多煤粉,巖粉和細菌,長(cháng)期排放也會(huì )嚴重影響當地居民的飲用水健康。

在土壤中,煤源碳不同于植物源有機碳,其元素組成缺乏植物和土壤微生物所需的氮、磷、鉀等礦質(zhì)營(yíng)養物質(zhì),它穩定性較強,不僅使生物體的分解和利用變得極其困難,而且還干擾土壤有機碳的識別。并且礦井水中的煤濃度是礦井排水的主要指標,煤濃度的準確測定對礦井水的凈化和二次利用具有重要意義。

然而目前,凝結沉淀+過(guò)濾工藝被廣泛用于去除礦井水中的煤,其在處理過(guò)程中加入大量活性劑、絮凝劑等化學(xué)物質(zhì),由于對化學(xué)試劑的數量并沒(méi)有嚴格的控因此,如果不能準確測量礦井水中的煤濃度,在處理過(guò)程中仍會(huì )形成二次污染。隨著(zhù)高光譜技術(shù)的快速發(fā)展,其低成本、高效的優(yōu)點(diǎn)使其成為水污染監測的重要手段,對葉綠素、重金屬離子和水中可溶性有機物等光學(xué)活性物質(zhì)濃度的遙感反演研究相對成熟,對這些指標參數建立了許多反演模型,但在礦井水質(zhì)參數的反演過(guò)程中,水中煤濃度的反演模型尚未得到研究。

基于此,在本研究中,為了實(shí)現礦井水中煤濃度的準確測量,來(lái)自河南理工大學(xué)測繪與土地信息工程學(xué)院的一組研究團隊,首先制備了不同煤濃度的樣品(0mg/L-1000mg/L),并利用ASD Fieldspec 3便攜式地物光譜儀測量不同煤濃度礦水的可見(jiàn)-近紅外光譜數據,再使用CARS算法(競爭自適應重加權采樣)提取敏感波段,最后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方法(CNN)建立礦水煤濃度光譜反演模型(CKCNN模型),并采用k倍交叉驗證對模型進(jìn)行優(yōu)化,以預測礦井水中的煤濃度,控制化學(xué)試劑的量,減少二次污染的影響,實(shí)現煤濃度的反演。并同時(shí)使用均方根誤差(RMSE)、平均絕對誤差(MAE)和相關(guān)系數(R)等評估指標評價(jià)模型。

ASD丨ASD Fieldspec 3地物光譜儀在礦井水中煤濃度探測方面的應用

樣品煤濃度

【結果】

ASD丨ASD Fieldspec 3地物光譜儀在礦井水中煤濃度探測方面的應用

不同煤濃度水平下的光譜曲線(xiàn)

ASD丨ASD Fieldspec 3地物光譜儀在礦井水中煤濃度探測方面的應用

由CARS選擇的敏感波段

ASD丨ASD Fieldspec 3地物光譜儀在礦井水中煤濃度探測方面的應用

反演模型精度評價(jià)

ASD丨ASD Fieldspec 3地物光譜儀在礦井水中煤濃度探測方面的應用

六種模型的反演結果

【結論】

本研究以焦煤集團中馬煤礦的煤樣為研究對象,利用便攜式地物光譜儀ASD FieldSpec3測量了不同煤濃度的礦井水樣可見(jiàn)-近紅外的光譜數據,研究了礦井水中煤濃度的光譜特性,基于CKCNN煤濃度估算模型(模型反演精度為R2=0.9994,RMSE=6.1401,RPD=41.9692),反演礦井水中煤濃度,得出以下結論:

● 水樣的光譜反射率集中在可見(jiàn)光波段,而在近紅外波段幾乎為0;光譜反射率隨煤濃度的增加而減??;在500~550nm和760nm左右分別形成了一個(gè)反射峰和一個(gè)吸收谷,并隨著(zhù)煤濃度的增加而逐漸減弱。

● 與SPA+BF、CARS+BF、SPA+CNN、All Band +CNN、CARS+CNN五種建模方法相比,CKCNN濃度估計模型的反演效果最好,反演誤差為0.17mg/L,反演結果符合GB11901-1989中實(shí)驗室測量的要求;基于高光譜數據的CKCNN模型可作為預測礦井水中煤濃度的方法。

總之,研究結果表明,在可見(jiàn)光-近紅外波段的高光譜遙感可以快速探測到礦井水中的煤濃度,CKCNN模型為測定礦井水中的煤濃度提供了一種新的方法,在推進(jìn)礦井水中煤濃度對可見(jiàn)-近紅外光譜的影響研究方面具有重要意義。

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