Метод обнаружения малого количества нефтяных загрязнителей в жидкости с использованием лазерно-флуоресцентной технологии
https://doi.org/10.17586/0021-3454-2023-66-8-696-703
Аннотация
Разработан метод многокюветного лазерно-флуоресцентного обнаружения малого количества нефтяных загрязнителей в воде, а также измерения в ее пробах концентрации таких загрязнителей. Предлагается метод адаптивной установки длины пути луча лазера через жидкости в пробах, позволяющий определить как среднесуммарную величину загрязнения по пробам, так и загрязнения в каждой пробе. Приведено математическое обоснование, составлен алгоритм реализации метода, показан вариант построения кюветы с адаптивной перестройкой длины пути луча лазера через жидкость в пробах.
Об авторах
Н. Г. ДжавадовАзербайджан
Натиг Гаджи оглы Джавадов — д-р техн. наук, профессор; генеральный директор
Баку
Х. Г. Асадов
Азербайджан
Хикмет Гамид оглы Асадов — д-р техн. наук, профессор; НИИ Аэрокосмической информатики, отдел разработки ИИС для исследования атмосферы; нач. отдела
Баку
А. Э. Азизова
Азербайджан
Айшен Эльчин гызы Азизова — канд. техн. наук; старший научный сотрудник
Баку
Список литературы
1. Cheng P., Zhu Y., Cui C., Pan J. Determination of oil pollutants by microchannel laser induced fluorescence technology // IEEE Access. January 2022. Vol. 10. P. 103733—103748. https://doi.org/10.1109/access.2022.3209179.
2. Idris N., Gondal M. A., Lahna K., Ramli M., Sari A. M., Al Dakheel R. K., Mitaphonna R., Dastageer M. A., Kurihara K., Kurniawan K. H., Almesserie M. A. Geochemistry study of soil affected catastrophically by tsunami disaster triggered by 2004 Indian ocean earthquake using a fourth harmonics (λ=266 nm) nd: YAG laser induced breakdown spectroscopy // Arabian J. Chem. 2022. Vol. 15, N 7. Art. no. 103847. DOI:10.1016/j.arabje.2022.103847.
3. Saito Y., Ichihara K., Morishita K., Uchiyama K., Kobayashi F., Tomida T. Remote detection of the fluorescence spectrum of natural pollens floating in the atmosphere using a laser-induced-fluorescence intensity of polycyclic aromatic hydrocarbons based on near-infrared diffuse reflection spectroscopy // Environ. Pollut. Jan. 2021. Vol. 269. Art. no. 116150. DOI:10.1016/j.foodcont.2022.109044.
4. Dong G., Li X., Yang R., Yang Y., Liu H., Wu N. Correction method of effect of soil moisture on the fluorescence intensity o polycyclic aromatic hydrocarbons based on near-infrared diffuse reflection spectroscopy // Environ. Pollut. Jan. 2021. Vol. 269. Art. no. 116150. DOI:10.1016/j.envpol.2020.116150.
5. Luo S., Yan C., Chen D. Preliminary study on coffee type identification and coffee mixture analysis by light emitting diode induced fluorescence spectroscopy // Food Control. Aug. 2022. Vol. 138. Art. no. 109044. DOI:10.1016/j.foodcont.2022.109044.
6. Morales T. V., Esponda S. M., Rodriguez J. J. S., Aaron S. E., Aaron J. J. Luminescence methods for study and determination of pollutants in the environment // Macedonian Journal of Chemistry and Chemical Engineering. 2010. Vol. 29, N 1. P. 1—42.
7. Zacharioudaki D. E., Fitilis I., Kotti M. Review of fluorescence spectroscopy in environmental quality applications // Molecules. 2022. Vol. 27. Р. 4801. https://doi.org/10.3390/molecules27154801.
8. Uebel U., Kubitz J., Anders A. Laser induced fluorescence spectroscopy of phytoplankton and chemicals with regard to an in situ detection in waters // J. Plant. Physiol. 1996. Vol. 148. P. 586—592.
9. Du R., Yang D., Jiang G., Song Y., Yin X. An Approach for in situ rapid detection of deep-sea aromatic amino acids using laser-induced fluorescence // Sensors. 2020. Vol. 20. Р. 1330.
10. Bukin O., Proschenko D., Chekhlenok A., Korovetskiy D., Bukin I., Yurchik V., Sokolova I., Nadezhkin A. Solutions of laser-induced fluorescence for oil pollution monitoring at sea // Photonics. 2020. Vol. 7, N 2. Р. 36.
11. Yu J., Zhang X., Hou D., Chen F., Mao T., Huang P., Zhang G. Detection of water contamination events using fluorescence spectroscopy and alternating trilinear decomposition algorithm // Journal of Spectroscopy. 2017. N 1. Р. 1—9. DOI:10.1155/2017/1485048
12. Yu J., Cao Y., Shi F., Shi J., Hou D., Huang P., Zhang G., Zhang H. Detection and identification of organic pollutants in drinking water from fluorescence spectra based on deep learning using convolutional autoencoder // Water. 2021. Vol. 13. Р. 2633. https://doi.org/10.3390/w13192633.
13. Song W. Abnormal concentration detection method of chemical pollutants based on multisensory fusion// Sensors. Vol. 2022. Article ID 2936960. https://doi.org/10.1155/2022/2936960.
14. Gu Y., Zuo Z., Shi C., Hu X. Feasibility study for spatial distribution of diesel oil in contaminated soils by laser induced fluorescence // Appl. Sci. 2020. Vol. 10, N 3. P. 1103. DOI:10.3390/app10031103.
15. Эльгольц Л. Э. Дифференциальные уравнения и вариационные исчисления. М.: Наука, 1974. 432 с.
Рецензия
Для цитирования:
Джавадов Н.Г., Асадов Х.Г., Азизова А.Э. Метод обнаружения малого количества нефтяных загрязнителей в жидкости с использованием лазерно-флуоресцентной технологии. Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2023;66(8):696-703. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2023-66-8-696-703
For citation:
Javadov N.G., Asadov H.G., Azizova A.E. Method for detecting a small amount of oil contaminants in a liquid using laser fluorescence technology. Journal of Instrument Engineering. 2023;66(8):696-703. (In Russ.) https://doi.org/10.17586/0021-3454-2023-66-8-696-703