摘要
本发明公开了紫外光谱格拉姆角差场转化的水体重金属溯源方法,属于分析化学与仪器分析技术领域。本发明包括复合化学探针筛选、污染源光谱数据采集、化学计量转化驱动的格拉姆角差场图谱表征、污染源数据库构建、污染溯源智能匹配与源解析决策和重金属定量溯源平台开发。本发明通过构建“光谱指纹‑污染源”的特征关联模型与标准化数据库,实现水体中重金属污染物的来源快速识别与精准追踪。该方法结合水质指纹光谱的全波段特征采集、图谱视觉转化技术及机器学习的模式匹配算法,旨在克服传统重金属溯源技术在光谱重叠解析、多源污染区分、数据碎片化及溯源效率等方面的局限性。
技术关键词
溯源方法
图谱
溯源平台
水体
多尺度特征提取
深度学习模型
探针
仪器分析技术
交互式平台
模式匹配算法
溯源数据库
溯源技术
机器学习模型
分光光度计
校验机制
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助手系统
匹配模块
知识图谱构建
机器学习算法分析
自然语言
特征工程
决策
模块
多模态数据融合
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检测网络模型
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多尺度注意力机制
特征提取网络
混合损失函数
实验室分析仪器
自动校准系统
校准策略
模块
智能硬件
表面缺陷检测方法
局部统计特征
计算机视觉
纹理特征
图像