UV 法 COD 监测中的光散射与吸光度校正技术

水样中的悬浮物、胶体颗粒会对紫外光产生光散射（而非吸收），导致检测器接收的光强减弱，被误判为有机物吸收增强，使 COD 测量值偏高。光散射的精准校正是提升 UV 法监测准确性的核心技术，具体方法如下：

光散射的影响机制

散射类型：根据颗粒尺寸与光波长的关系，分为瑞利散射（颗粒尺寸＜λ/10，如胶体）和米氏散射（颗粒尺寸≈λ，如悬浮物），两种散射均会导致 254nm 紫外光的传播方向改变，检测器接收光强降低。

影响程度：散射强度与颗粒浓度（浊度）正相关，当浊度＞50NTU 时，散射导致的吸光度偏差可达 0.1Abs 以上（相当于 COD 偏差＞50mg/L），严重影响测量准确性。

传统校正技术

双波长校正法：

原理：采用 254nm（有机物吸收 + 散射）和 546nm（仅散射，有机物几乎不吸收）双波长测量，通过计算吸光度差值（A254 - k×A546，k 为散射校正系数）消除散射影响。

局限性：k 值为经验系数，随颗粒性质（如粒径、折射率）变化，在复杂水质中校正精度有限（误差 ±10%）。

浊度仪联动校正法：

原理：用在线浊度仪测量水样浊度（NTU），建立 COD 测量值与浊度的线性校正模型（COD 校正 = COD 实测 - a×NTU）。

适用场景：浊度与散射强度线性关系稳定的场景（如市政污水处理厂），需定期（每月）校准 a 值。

创新校正技术

多角度光散射补偿：

设计：在流通池周围设置多个检测器（0°、90°、180°），0° 检测器测量透射光（吸收 + 散射），90° 检测器测量散射光，通过算法计算散射光对透射光的影响比例，实现精准补偿。

优势：能区分不同类型散射（瑞利 / 米氏），校正精度比双波长法提升 50%，尤其适用于高浊度水样（浊度＞200NTU）。

机器学习散射校正模型：

原理：收集不同浊度、不同颗粒类型水样的 A254、散射光强、实际 COD 值数据，训练机器学习模型（如随机森林），模型输入为 A254 和散射特征参数，输出为校正后的 COD 值。

优势：无需人工设定校正系数，自动适应复杂多变的散射场景，某应用案例显示其校正误差可降至 ±3% 以内。