冶炼厂生产废气中重金属污染物排放含量检测分析

王 颖

（甘肃工业职业技术学院，甘肃 天水 741025）

当前冶炼行业对环境产生污染影响的重金属主要包括铅元素、砷元素、镉元素、汞元素等，其中有相当一部分重金属污染物是以烟气的形式排放到大气环境当中。冶炼厂生产废气中的重金属主要以气态或颗粒物形态存在，在经过废气处理后，由于废气的温度快速降低，使得重金属主要赋存于颗粒物当中[1]。当含有重金属污染物的废气排入到大气环境中，不仅会对周围空气环境当的质量造成严重影响，同时还会对附近人群的健康造成威胁，更有部分污染物会随着其自身沉降或降雨等原因，落入到土壤当中，随着时间的不断推移，最终导致重金属污染物会持续积累，对土壤的表层甚至深层造成严重的污染。因此，对冶炼厂废气在冶炼过程中的排放特点进行分析与研究具有十分重要的意义。基于此，本文开展对重金属污染物排放含量检测分析方法设计研究。

1 重金属污染物排放含量检测分析方法设计

1.1 基于拉曼光谱的重金属污染物排放含量数据提取

本文在对冶炼厂生产废气中的重金属污染物排放含量进行检测的数据来源主要采用型号为NanoRam®-1064的拉曼光谱检测仪获取的数据[2]。基于拉曼光谱（Raman spectra）的重金属污染物排放含量数据提取的具体流程为：选取冶炼厂生产废气作为定标样品；通过相应化学试剂对样品进行制备；将样品送入拉曼光谱检测仪当中采集拉曼光谱；根据国标方法测定样品当中的重金属污染物含量以及含有待测成分信息的波段；利用化学计量学方法建立数学模型；在与所建立的模型样品相同的条件下，对待测样品的拉曼光谱进行采集，得到重金属污染物排放含量数据。

在进行拉曼光谱对重金属污染物排放含量检测过程中，被测样品的入射光子会被分子吸收，而当分子吸收被测样品的光子能量后，若呈现出可见光的形式，则说明待测样品的能量可以将电子激发到更高的自由能态，而受到激发的电子可能会与核的运动之间产生相互的作用，从而形成了能量的转换，使得扩散出的光子能源与摄入的光子存在较大差异，造成散射光频率与入射光频率之间存在较大偏差。因此为了保证检测数据的准确性，需要对通过拉曼光谱检测仪获取的数据进行误差校正。根据拉曼光谱测得的待测样品的拉曼光谱波峰的强度与样品的浓度之间呈一定线性比例关系得出，拉曼光谱数据校正公式为：

公式（1）中，L表示为校正后的拉曼光谱数据；S表示为拉曼光谱散射截面总面积；Φ0表示为激光的入射功率；L'表示为拉曼光谱检测仪对待检测样品检测到的光谱数据；C表示为检测样品物质浓度；a表示为检测样品池的宽度；γ0表示为拉曼光谱检测仪中所有入射光吸收系数；γ表示为拉曼光谱检测仪中国所有散射光的吸收系数；g(x)表示为光学传输函数；x表示为入射光与散射光之间的实际距离。

根据公式（1）可以看出，在相同的检测环境条件下，当激光入射功率Φ0的数值保持不变时，则拉曼光谱的强度与待检测样品的成分浓度呈现出如下关系：

公式（2）中，P表示为拉曼光谱的强度；C表示为待检测样品中各个成分的浓度，由此得出P与C呈现出正比例关系。由于在实际检测过程中，受到各个因素的影响还会造成拉曼光谱的强度变化对最终的分析结果不准确，因此可直接利用公式（2）实现对光谱数据的标定保证最终分析结果的准确性。

1.2 光谱数据处理

上文对拉曼光谱检测仪检测到重金属污染物排放的光谱数据校正实质是对光谱数据的预处理，经过预处理后的光谱数据还需要进一步的处理，将含有电噪音。样品背景、光的散射等无关数据和噪音过滤，从而提取出有利用价值的信息，并将信息绘制成光谱图，再通过平滑处理获取最终的光谱图。本文主要采用的处理方法为平滑处理与基线校正结合的方法。首先利用平滑处理去除待检测样品中的高频噪声对信号的影响。根据拉曼光谱检测仪在实际检测中的具体情况，对平滑窗口的大小进行选择，若平滑窗口过小，则无法有效的消除检测样品中的噪声；若平滑串口过大，则容易造成检测样品中的信号失真。其次，利用基线校正方法去除检测仪器背景以及漂移对重金属污染物光谱造成的影响，让经过平滑处理的光谱图基线强制为水平基线，并且不改变原始重金属污染物光谱图形状，消除检测仪器状态、检测环境以及光程变化对光谱散射的影响，最终获取可以有效反应冶炼厂生产废气中重金属污染物排放含量的光谱图。

1.3 重金属污染物排放含量定量分析

根据本文上述操作获取到重金属污染物排放含量的光谱图后，还需要对光谱图进行定量分析，从而得到重金属污染物排放的总含量。本文采用偏最小二乘法（partial leastsquare method）对重金属污染物排放含量进行定量分析。首先将光谱图中原始的光谱进行分解，得到多种重金属污染物主成分光谱图，不同重金属污染物光谱图代表不同组分和因素对光谱的贡献程度。根据不同重金属污染物的实际含量选择合理的主成分，除去其中干扰组分及因素组分，只选择其中主要用于定量分析的主成分参与模型分析。在进行偏最小二乘法算法计算中，对重金属污染物的光谱阵和浓度阵同时进行分解，并在光谱阵当中分解时引入浓度阵中对应的相关信息，并在计算新的主成分前，将光谱阵获取到的信息与浓度阵进行交换，使得浓度阵的主成分可以充分与浓度阵关联。

首先在光谱图中的自变量中提取主成分，同时在光谱图因变量中提取主成分，分别进行自变量对主成分的回归和因变量对主成分的回归。在光谱图中分析得出从光谱矩阵当中提取到的主成分，同时从浓度矩阵中提取主成分，得到如下回归方程：

公式（3）中，X表示为光谱图中的自变量系；Y表示为光谱图中的因变量系；G和H分别表示为自变量系和因变量系中的得分矩阵；I和J分别表示为自变量系和因变量系中的载荷矩阵；M和N分别表示为变量系和因变量系中的偏最小二乘法拟合残差矩阵。再根据公式（3）求解出未知样品的光谱矩阵，从而得出冶炼厂生产废气中实际重金属污染物排放含量预测结果，完成对其排放含量的检测分析。

2 实验论证分析

选择某冶炼厂中生产的废气作为实验对象，为了保证实验结果的有效性，在采样过程中，实验组与对照组均采用四分法进行取样，并在自然环境条件下将采集到的样品进行风干，存放在玻璃容器中，当便后续检测。分别利用本文提出的重金属污染物排放含量检测分析方法与传统检测方法进行对比实验，并分别将其设置为实验组和对照组。比较实验组与对照组实验结果，并绘制成如图1所示实验结果对比图。

图1 实验结果对比图

通过图1中两条实验曲线可以看出，实验组与对照组得出的该冶炼厂生产废气中的重金属污染物排放含量在60min之内呈现出差异较大的结果曲线，实验组与实际重金属污染物含量更接近，且从局部而言，实验组得到的检测分析结果曲线的波动幅度变化更明显，更符合实际重金属污染物排放含量的变化情况。因此，通过对比实验证明，本文提出的重金属污染物排放含量检测分析预测结果与传统方法相比准确性更高，且有效保证重金属污染物排放含量中的有价值信息不丢失，可为冶炼厂的安全生产及环境保护提供数据支持。

3 结语

本文结合拉曼光谱分析技术提出一种用于冶炼厂生产废气中重金属污染物的排放含量检测分析方法，并通过对比实验证明了该方法的可行性。但由于时间和精力有限，本文仍存在某些方面的不足，例如在对重金属污染物排放含量检测时针对微量重金属元素的检测结果存在较大误差。因此，在后续的研究中还将对这一方面的问题进行更加深入的研究，从而为冶炼厂的绿色、可持续发展提供帮助。