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基于近红外光谱法的沼液中化学需氧量预测研究

邱嘉玲 徐志宇 孙元丰 贺莉 茹成翔 张云红 魏欢欢 代廷广 刘庆玉

可再生能源2025,Vol.43Issue(5):585-592,8.
可再生能源2025,Vol.43Issue(5):585-592,8.

基于近红外光谱法的沼液中化学需氧量预测研究

Prediction of chemical oxygen demand in biogas slurry based on near infrared spectroscopy

邱嘉玲 1徐志宇 2孙元丰 2贺莉 3茹成翔 4张云红 3魏欢欢 1代廷广 5刘庆玉1

作者信息

  • 1. 沈阳农业大学 工程学院,辽宁 沈阳 110866
  • 2. 农业农村部农业生态与资源保护总站,北京 100125
  • 3. 农业农村部成都沼气科学研究所,四川 成都 610041
  • 4. 四川大学 化学学院,四川 成都 610064
  • 5. 朝阳市农业农村局,辽宁 朝阳 122000
  • 折叠

摘要

Abstract

The article first collects near-infrared spectra and corresponding COD mass concentrations of standard water samples containing Cl-,Br-,and NO2-.Subsequently,the optimal combination of near-infrared characteristic wavelengths is determined using the interval random frog algorithm,and a COD mass concentration prediction model for high-concentration inorganic anion digestate is established via partial least squares regression.Finally,the model is applied to predict COD mass concentrations in actual biogas slurry.The results show that the determination coefficients(R2)of the COD prediction models for standard water samples with added Cl-,Br-,and NO2-are 0.98,0.99,and 0.99,respectively,with relative prediction deviations(RPD)of 8.89,8.95,and 11.75,respectively.For the COD prediction models in biogas slurry,the R2 values are 0.77,0.95,and 0.76,respectively,and the RPD values are 2.23,5.02,and 2.19,respectively.The model effectively extracts spectral features from near-infrared data of COD in high-concentration inorganic anion biogas slurry.

关键词

近红外预测模型/沼液/化学需氧量/无机还原性阴离子

Key words

near infrared prediction model/biogas slurry/chemical oxygen demand/inorganic reducing anion

分类

能源与动力

引用本文复制引用

邱嘉玲,徐志宇,孙元丰,贺莉,茹成翔,张云红,魏欢欢,代廷广,刘庆玉..基于近红外光谱法的沼液中化学需氧量预测研究[J].可再生能源,2025,43(5):585-592,8.

基金项目

财政部和农业农村部:国家现代农业产业技术体系资助项目(CARS-12) (CARS-12)

国家自然科学基金项目(31902208) (31902208)

四川省科技支撑项目(2012ZDZX0012) (2012ZDZX0012)

中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(1610012022010_03102) (1610012022010_03102)

营口市"揭榜挂帅"关键技术攻关项目(2021JH3/0200003). (2021JH3/0200003)

可再生能源

OA北大核心

1671-5292

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