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海洋重金属离子原位在线检测系统研究

摘要

人类生存和经济发展与水生生态系统有着密切的联系。同时，水生生态系统也容易

受到人类活动的影响。近年来，随着工业化和城市化进程的加快，大量重金属离子浓度

超标的废水被排放到水生生态系统中，对生态环境和人类身体健康造成了严重危害。特

别是镉和铅等重金属离子，由于其毒性高、难降解、易通过食物链富集等特点，对水生

生物群落的多样性和水生生态系统的平衡造成影响。此外，它们还会通过饮用水和水产

食品进入人体体内，并不断积累，最终导致慢性甚至急性中毒。因此，重金属离子的实

时在线检测对于保护人类健康和维持水生生态系统平衡具有重要意义。本课题基于电化

学差分脉冲阳极溶出伏安法，结合Qt软件技术、Arduino软硬件技术及数据预处理分析

算法设计了一套海洋重金属离子实时在线检测系统。

主要研究内容如下：

（1）对多种重金属离子检测方法进行分析比较，体现了电化学差分脉冲阳极溶出

伏安法对重金属离子检测的优越性。基于电化学差分脉冲阳极溶出伏安法，通过大量重

金属离子检测实验，确定具体的检测步骤及12个检测参数值。

（2）为满足系统实时在线的需求，选取了适合长期循环使用的电极。在选取的电极

基础上设计了相应的电极棒及电解池。然后，以Teensy4.1核心控制模块为基础设计制

作了PCB电路板，以控制磁力搅拌器、电磁阀及蠕动泵等硬件来实现电解池注液、重金

属离子检测和电解池排液等功能。同时，基于Arduino软硬件技术，完成了硬件控制系

统设计。此控制系统配合界面传来的指令，操作硬件进行重金属离子检测，并将检测数

据在界面中实时显示。

（3）为了更好的实现人机交互，基于Qt设计了一套人机交互界面，可以进行参数

设置、伏安曲线数据实时动态显示、数据保存管理及数据算法分析等功能。

（4）对原始伏安曲线数据进行预处理和分析。首先，使用波动误差剔除算法去除多

次检测结果中波动较大的数据。为了方便后续算法顺利运行，使用五点三次平滑算法对

伏安曲线进行平滑处理。然后，基于背景电流基线呈现凹形的特点，利用切线法对其进

行识别去除。最后，将锐化算法和蛇优化算法两者相结合对伏安重叠峰进行分离，获得

伏安曲线中各重金属离子的峰高和峰面积数据。分别使用偏最小二乘算法和BP神经网

络对80种镉离子和铅离子混合溶液的数据进行分析。BP神经网络模型对镉离子和铅离

子浓度预测的准确度均高于偏最小二乘回归曲线的准确度，其镉离子浓度预测的均方误

哈尔滨工程大学专业学位硕士学位论文

差和相关系数分别为6.2922和0.99287，铅离子浓度预测的均方误差和相关系数分别为

3.3529和0.99634。由此说明，BP神经网络模型对多种重金属离子浓度预测更加可靠有

效。

关键词：重金属离子检测；差分脉冲阳极溶出伏安法；数据预处理算法；偏最小二

乘算法；BP神经网络

海洋重金属离子原位在线检测系统研究

Abstract

Humansurvivalandeconomicdevelopmentarecloselylinkedtoaquaticecosystems.At

thesametime,aquaticecosystemsarevulnerabletohumanactivities.Inrecentyears,withthe

accelerationofindustrializationandurbanization,alargeamountofwastewaterwithexcessive

concentrationsofheavymetalionshasbeendischargedintoaquaticecosystems,causing

seriousharmtotheecologicalenvironmentandhumanhealth.Inparticular,heavymetalions,

suchascadmiumandlead,affectthe