清洁水体浊度传感器

浊度传感器4296浊度传感器4296是一款紧凑型全集成传感器，用于测量水中的光学反向散射。旨在与使用AiCaP CANbus的SeaGuard或SmartGuard数据记录仪一起搭配使用或作为使用RS-232的独立传感器。优势：与SeaGuard和SmartGuard轻松集成的智能传感器；直接读出工程数据，多点出厂校准；输入现场特定参考数据以接收以mg/l 为单位的绝对值；坚固耐用，维护需求低；输出格式包括AiCaP CANbus，RS-232；可选3种深度范围-300、3000和6000 米。浊度是一种描述导致光被悬浮颗粒散射的水的光学特性。高颗粒浓度导致高浊度。通过建立浊度与当地的悬浮物质之间的关系，这类测量可用于评估悬浮物质的浓度。浊度传感器4296测量红外光的反向散射。使用高效发光二极管将调制光发送到水中。反向散射光由灵敏的光电二极管拾取，然后该信号经过调节、线性化并转换为工程单位数据 (FTU) 。除了浊度，传感器还测量水温。Aanderaa新型光学浊度传感器4296光学浊度传感器基于Optode技术进行生产，该技术已在100多篇科学出版物中为要求苛刻的客户证明了长期稳定的氧气测量。其他品牌的浊度传感器通常未经过校准，但Aanderaa的浊度传感器经过了多点校准，可确保准确性、可追溯性和可替换性。无论水有多浑浊，并行的传感器读数均能保持相同。该传感器可作为开放协议传感器通过串行接口使用，也可用作SeaGuard/SmartGuard多参数平台的一部分。Aanderaa在制造浊度传感器方面有着悠久的传统，从1990年初的第一批3612传感器到今天的新型4296传感器。我们很高兴将该款新传感器推向市场。欢迎4296的到来!

某家公司的废水处理厂是为600万人口设计的，每年处理、清洁和排放的废水超过1.2亿立方米（42亿立方英尺）。▲ 在水池侧安装的IQ SensorNet 2020 XT终端提供持续的过程监控该处理厂主要处理来自这个公司的生产废水，以及来自三个相连城市的城市废水，这三个城市的人口大约225,000人。由于其来源和成分，这个废水处理厂的废水流入物是一种比市政的单一工厂的流入物更难清洁的混合物。这意味，无论是对于工厂操作，还是随后用于帮助监控和控制过程的仪表选择，都必须满足特别高的排放限值要求。在给定条件下，设备所需的浊度测量要求严格，以确保合规性并提高工艺效率。测量任务浊度水平连续监测是确定最佳工艺操作的关键指标。报警功能对于识别液压过载的存在和早期检测以解离形式出现的不稳定生物变化至关重要。监控过程中稳定准确的可靠系统对于该过程的正常运行至关重要。测量位置所选定位置是处理厂的最终出水，在最终沉淀和机械污泥清理后。传感器安装在净水井的6米（19.6 英尺）深度。挑战由于废水的特殊成分，生物群落非常丰富，这导致在原本光滑的表面上，微生物膜更快地形成。这种累积或生物淤积会对用于监控过程的ViSolid 和 VisoTurb 传感器的光学测量窗口有负面影响。废水处理厂取样位置的石灰含量也带来了额外的测量挑战。随着生物污垢产生，污垢层无法通过机械清洁刷系统永久去除。这造成了大量的维护以及数据不准确。实际上，这意味着操作员几乎每天都要执行维护工作。解决方案传统清洁刷系统被证明是不可靠的，并会导致过多的维护量。必须找到一种替代步骤来保持传感器清洁。已测试带有集成超声波清洗功能的浊度 (VisoTurb) 传感器和总悬浮固体 (ViSolid) 传感器。集成的超声波源产生高频率振荡，从而显著减少或完全防止在光学窗口上积聚生物污垢。▲ ViSolid 和 VisoTurb 的超声波清洗功能可防止光学传感器结垢。它们安装在净水井中，以监控工厂出水。结果对于在这种困难条件下的应用，带有超声波清洗系统的传感器被证明能够成功消除生物污垢。与通常必须每天清洁的带有机械清洁刷系统的传感器（以及没有清洁刷系统）的传感器相比，VisoTurb 传感器（根据DIN标准方法进行浊度测量）可以可靠准确地测量四周以上。在这段时间之后，由于系统的高污垢特性，也需要手动清洁传感器。▲ 用于浊度和悬浮固体测量的光学传感器是废水应用的理想选择。此处显示了 VisoTurb 浊度传感器在连续运行30天后的状况。左方图像显示了带有超声波清洁系统的传感器，右方图像为未使用清洁系统的相同设置的传感器。在此特殊应用中，ViSolid 总悬浮固体传感器（采用比DIN标准规定的锐角更小角度测量浊度）能够可靠地测量，并且超过六周时间不需额外的手动清洁。结论两款传感器，连同连续监测终端IQ SensorNet 2020 XT都非常适合废水处理应用。超声波清洁功能是一个显著优势，大大减少维护需求，从而节省时间和成本。在这个位置，遵循浊DIN标准的要求是不必要的，因此将使用ViSolid 传感器替代现有浊度传感器，ViSolid 传感器被验证是最能抵抗极端生物污染的传感器。这种独特的应用，大大降低了维护和相关成本。数据的准确性和可靠性显着提高。

概述YSI EXO NitraLED™ 传感器利用光学吸收的基本原理检测硝酸盐。所有光学技术都必须应对浊度干扰，浊度干扰是由悬浮粒子引起的光散射引起的。由于有机物也会吸收光，依靠紫外光范围进行测量的传感器会受到天然有机物(NOM)的吸收的干扰。本文描述NitraLED传感器的工作原理同时，重点介绍应用于传感器内的原始信号的NOM和浊度校正。EXO NitraLED传感器的基本结构该传感器配有一个主LED ，发出波长为235nm光检查水样。以各种形态存在的氮都会吸收波长为235nm的光，NitraLED传感器无法区分这些不同形态的氮。比如，亚硝酸盐也会吸收。然而，在自然水域中，硝酸盐通常是氮最普遍的形态。在传感器内，NOM由发射275nm光的发光二极管检测。像其他在235nm吸收NOx的物种一样，NOM不是水中唯一能吸收波长为275nm的光的物质。但是在一定范围内，尤其是在用户提供的环境输入，275nm的LED可以方便对原位测量进行NOM校正。校正的效果取决于NOM的性质。浊度通过利用EXO浊度传感器来处理，该传感器须始终与NitraLED传感器搭配使用。经验丰富的EXO用户已经知道，浊度传感器的工作原理是光的散射，这不同于吸光度。下文描述了EXO浊度传感器如何协助校正浊度衰减。硝酸盐是以硝酸盐氮为单位来测量。因此，在使用化学表达式的地方都使用 NO3-N形式。这是因为传感器是在工厂用NO3-N标准进行校准的，且用户校准用的校准标准也是从YSI购买的NO3-N。由于衰减效应已在传感器中得到仔细处理，标准液中的任何微粒或不规则现象都会影响校准质量从而影响测量的准确性，因此YSI标准是唯一已知不会发生这种效应的标准。其他标准液也适用于NitraLED，但这些风险应该注意。吸光度原理EXO NitraLED传感器利用吸光度原理计算硝酸盐浓度。吸光度以吸光度的单位AU来测量，遵循比尔定律：其中，A表示以AU为单位的吸光度，它是透过样品的光强，而Io是来自传感器的光强根据传感器记录的235纳米处的总吸光度，NitraLED传感器计算硝酸盐的吸光度非常简单的公式如下：在275nm波长处，用一个类似的简化方程来确定干扰的影响：利用比尔定律测量235nm波长的吸光度，然后减去由浊度引起的衰减值（已转换为 AU 单位）以及减去275nm波长下估算NOM吸光度。然后将这样计算得出的ANO3-N用于回归方程，此方程是基于工厂线性化和两点用户校准。此回归定义了吸光度和硝酸盐浓度之间的关系。在此回归的计算过程中，校准过程中使用的硝酸盐标准没有任何颗粒物或有机化合物的产生的吸光度，这一点至关重要。如前述，这也正是建议采购YSI标准液的原因之一。在KOR软件中如何进行校正软件允许EXO NitraLED用户校准和执行校正，以优化其特定测量地点的传感器，该过程涉及三个重要步骤：1、输入一个通过独立测量确定现场采集样品的硝酸盐值2、通过以下任一种方式校正浊度：a.使用软件中提供的默认浊度系数b.通过测量现场的原始(未过滤的水样)和过滤后的水样的吸光度来估计浊度衰减3、根据过滤后的现场样本，使用滑动条来优化输出，以校正NOM。首先，在进行现场特定校正之前，必须校准EXO NitraLED和浊度传感器。在校正过程中，必须从测量现场收集抓取的样本。样品的硝酸盐浓度（单位为mg/L）应通过独立方法测定，例如EXO离子选择性电极(ISE)或台式光度计。而浊度的测定，最简单的方法是使用软件的默认浊度系数。在特定地点的校正可能有好处，然而，这将由用户决定。在这种情况下，NitraLED传感器将用于比较水样品采集时的测量值，以及样品使用0.45微米过滤器过滤后的测量值。最后一步，使用滑动条来优化过滤水中的传感器输出，从而进行NOM校正。校正浊度衰减浊度对吸光度的测量有显著影响，因为它可以使从LED到探测器的路径上光发生散射。颗粒的数量、大小和形状都可能影响光的衰减程度。如下图1所示，235nm波长光的吸光度和浊度FNU之间的关系呈现较好线性。但是，这一关系的斜率因不同的浊度来源而变化。NitraLED传感器内默认的吸光度校正程序是以高岭土为基础（如图所示）。之所以选择它，是因为它非常接近YSI所处理的所有样品的平均值。图1中的一些样品（迈阿密河和独木舟俱乐部）实际上是从天然水体中采集的，而其他样品（膨润土、Arizona 试验粉尘、硅藻土、高岭土和 Elliot 粉砂壤土）是购买的。已确认所购标准液中的样品不含硝酸盐，当存在硝酸盐时，对现场样品进行了校正。该图所示仅显示235nm波长下的相关性，但在275nm波长，观察到高岭土存在类似线性。当用户在Kor软件中选择默认浊度系数时，高岭土和吸光度之间的关系将应用于传感器内的原始信号。在广泛测试的基础上，使用一组平均高岭土干扰校正系数；图 1 没有描述所有进行的高岭土测试。相反，用户可以选择做特定地点校正。例如，图1表明，在较高的FNU时，样品之间的差异越大。如果用户在较高的FNU水域使用，可能会发现这些差异对于他们的研究目标是不可接受的。例如，一个位置的浊度是120FNU，由光学工具（分光光度计、NitraLED 等）测量的吸光度为0.19AU。则特定地点浊度的方程斜率为0.00158 AU/FNU。相比之下，高岭土的斜率为0.0028AU/FNU。因此，我们可以看到，根据沉淀物类型，默认的吸光度校正值和特定地点的校正值之间差异会对NitraLED的硝酸盐计算有显著影响当使用特定站点校正，NitraLED会在内部建立新的浊度回归方程，它将覆盖处理传感器中原始信号使用的默认关系。在特定地点校正过程中，分别收集水样过滤前，和使用0.45µm 过滤器对样品进行过滤后的吸光度值。这种预期差异值应该（以AU表示）是由过滤器去除的颗粒所引起的（即浊度）。在EXO用户手册（K版本及以上）中描述了这种方法。请注意，在进行浊度测量的同时，NitraLED也使用275nm LED进行测量，就可以方便地确定每个波长相应的吸光度，并从每个传感器测量的总吸光度中减去。我们现在可以缩小NOM和硝酸盐的吸光度。上一节的方程变为：NOM在275nm波长的吸光度现在是已知的，但该数值不等于NOM在235 nm 波长的吸光度，该吸光度如下所述确定。NOM 校正NOM从275nm波长校正到235nm波长处的吸光度，大致适用于测定废水中硝酸盐的标准方法1 . NOM校正系数等于以下：NitraLED传感器有一个内部编程默认的NOM系数，但为了实现最精确的计算，还是建议进行特定站点的校正。在特定站点的校正过程中，可使用滑动条对上述比率进行微调。当这个数字被调整时，传感器的输出被调整，并且对NOM系数进行调整 ，直到输出值等于已知的硝酸盐浓度。回顾一下，硝酸盐浓度是使用独立测量方法测得。一旦确定了NOM系数，在235纳米波长下的NOM吸光度将根据上述等式的重新排列来确定：在235纳米处计算出的NOM在下面的等式中用于确定由硝酸盐测量的吸光度，该吸光度归因于硝酸盐： 计算出硝酸盐的吸光度后，然后，将其插入两点校准过程中存储在传感器中的回归方程中，从而确定被测样品中硝酸盐的最终估计浓度。传感器计算的上述说明描述了硝酸盐值的计算方法，但现场特定校正的程序没有充分定义。有关如何执行特定场地校正程序的完整说明，请参考EXO用户手册。