楊 鑫，郭鵬程，徐傳圍，黃文娟，陳相柏

武漢工程大學光電信息與能源工程學院、數(shù)理學院，湖北 武漢 430205

近年來，工業(yè)的加速發(fā)展使得水污染問題日益嚴重，據(jù)生態(tài)環(huán)境部門調查報道，2019 年全國部分地區(qū)出現(xiàn)水質惡化，水質急劇下降的勢頭，需要加強飲用水水源的監(jiān)控，而水污染的嚴重問題作為一個嚴重的公共危機，亟待解決［1］。在污染物質檢測的領域，有電感耦合高頻等離子體發(fā)射光譜法、紅外光譜法、水污染生物檢測法等檢測方法［2-5］，但由于大部分的水質檢測方法對測試樣品的要求比較高，需要繁瑣的制備過程，對人員的操作和儀器的要求較高，大部分都只能在專門的檢測機構才能夠實現(xiàn)，造成檢測周期比較長，嚴重影響了測試的效率。

為了達到快速檢測分類水質的目的，需要尋找一種快速簡便的方法，以便加強對湖水的保護和管理。隨著時代的進步，對水質的要求也日益增高，尋找便捷、系統(tǒng)的分析水質的方法有著重要的實用意義。拉曼光譜作為一種光譜檢測手段，近年來受到廣泛關注［6-7］，由于其快速、高效、能進行無損分析等優(yōu)點，已經(jīng)成功用于化學、材料、物理、高分子、生物、醫(yī)藥、地質等各個不同的領域［8-11］。因此，拉曼光譜法的快速、簡單等優(yōu)勢使之具有檢測分類水質的極大潛力。通過查閱文獻，前人對利用拉曼光譜對水質檢測的科學性和可實施性做了充分闡述［12］，例如對水體中的污染物［13］、養(yǎng)殖水體中的氮元素［14］的檢測等。充分體現(xiàn)了以下優(yōu)勢：在對水質進行檢測時，不僅只需要少量的樣品和簡便的制備過程，即取即測；并且其檢測過程快速、簡單、可重復、無損傷，一次可覆蓋波數(shù)的區(qū)間廣，能夠達到我們想要快速檢測的目的，而不同的水質中存在的各種雜質使得每種水樣的光譜圖間存在差異，這些光譜如同“人的指紋”，能利用這些特征光譜圖快速的區(qū)分不同的水質，非常適合應用于水質檢測領域。

在得到光譜數(shù)據(jù)后，由于這些光譜的數(shù)據(jù)信息量盈千累萬，而其有標志波段多、數(shù)據(jù)繁冗性強等缺點，若直接使用原始的光譜數(shù)據(jù)，可能造成分析過程復雜、數(shù)據(jù)結果不準確等，不利于后階段數(shù)據(jù)的分析處理，所以需要對數(shù)據(jù)提前進行初篩和預處理的操作，目的是剔除無效的冗余信息，提取有效部分并且有助于利用數(shù)據(jù)的潛在價值。所以針對大量的光譜數(shù)據(jù)，提取數(shù)據(jù)信息、整合信息是非常重要的，而進行聚類分析是一種行之有效的處理方法。為此，我們通過結合已建立的數(shù)據(jù)分析策略的優(yōu)勢，為從多種來源的水樣的拉曼光譜數(shù)據(jù)的整合提供了一種有效的工具，即利用化學計量法處理光譜數(shù)據(jù)。

綜上所述，利用便攜式拉曼光譜儀來檢測湖水的光譜，能實現(xiàn)高效快速檢測的目的，再結合化學計量法中的正交偏最小二乘法判別分析（orthogonality partial least squares-discfriminant analysis，OPLS-DA）模式的分析，能夠完整準確的分析光譜數(shù)據(jù)，實現(xiàn)快速分類不同的污染水質的目的。

1 實驗部分

1.1 材料及其前處理

水樣A 取自近郊黃陂區(qū)盤龍城開發(fā)區(qū)境內的盤龍湖，水樣B 取自洪山區(qū)的湯遜湖，水樣C 取自江夏區(qū)芳郁大道的靜思湖，水樣D 取自武昌區(qū)的長江，水樣O 是實驗室中的蒸餾水。水樣A，B 來自于湖水面積較大、流通的水域，肉眼觀察水樣中有較少懸浮物，但較為清澈。水樣C 來自于湖水面積較小，不流通的死水，肉眼觀察水樣懸浮物較多，顏色較為暗沉。水樣D 來自長江流域，肉眼可觀察到懸浮物較多，水樣顏色渾濁發(fā)黃，水樣O 是對照組水樣。取水樣O 建立對照組的目的是建立一個能夠觀察到差異，提供有意義解釋的模型。

因為從不同區(qū)域取得的湖水樣品中含有各類懸浮的物理顆粒，懸浮顆粒會干擾測量過程，使得到的光譜結果不準確，所以不適合直接作為檢測樣品。因此在測量前需要對不同的檢測樣品做簡單的預處理。各取4 mL 的水樣樣品，將離心機的轉速設置為3 000 r/min，離心時間設置為5 min。待離心完成后，將水樣的上清液和沉淀分開，將離心后的上清液作為實驗所測樣品。

1.2 光譜儀器采集的方法

1）取上清液，使用激發(fā)波長為780 nm 以及785 nm 的拉曼光譜儀檢測，將不同的湖水樣品注入石英比色皿，并且使得液面與比色皿外壁平齊，保持每次測量液面高度一致，即開始測試。

2）取水樣離心后的沉淀，晾干后取2 g 樣品，置于紫外載玻片上，檢測并采集沉淀光譜。

3）為保證實驗中光譜不被外界雜光和實驗器材表面雜質所干擾，光譜采集過程需在暗室條件下進行，而使用的實驗器材需經(jīng)酒精沖洗，激光照射在樣品上的功率為500 mW，積分時間為10 s。

1.3 數(shù)據(jù)處理方法、化學計量學方法軟件

1.3.1 數(shù)據(jù)處理方法 實驗利用Matlab 軟件采用自適應迭代懲罰最小二乘法（adaptive iteratively reweighted Penalized Least Squares，airPLS）對水樣的光譜圖實現(xiàn)批量扣除光譜背景［15-18］。懲罰最小二乘法是一種靈活的平滑方法，主要包括兩個方面：懲罰最小二乘法對信號的平滑和自適應迭代將懲罰過程轉變成一個基線估計的懲罰最小二乘算法［19］。該方法易于操作，無需用戶的任何介入和初始信息。是在懲罰最小二乘的基礎上，通過迭代過程中的自適應地調節(jié)擬合基線與原始信號之間總體方差（sum of squares for error，SSE）的權重，而SSE 的權重由自適應使用前擬合基線與原始信號的差異得到。該方法能夠快速靈活的扣除不規(guī)則變化的基線［20］。這種基線處理方法對數(shù)據(jù)要求低，處理過程便捷快速，很適合大批量樣本集。

1.3.2 化學計量學方法 OPLS-DA 是一種改進PLS 的方法［21］，集成了一個正交信號校正濾波器，濾除了自變量矩陣中與量矩陣無關的信息，即隨機噪聲。正交矯正后與偏最小二乘法（partial least squares，PLS）結合并對PLS 進行修正，可以過濾掉與反應無直接關系的變化，使生成的結果更清晰，并易于解釋。

OPLS-DA 是將正交信號校正方法（orthogonal signal correction，OSC）與PLS 相互結合同時對偏最小二乘法進行改進。OPLS 經(jīng)過信息矯正后濾除了隨機噪聲，相應的預測分數(shù)和加載向量因此較少受正交變化影響。OPLS-DA 的主要優(yōu)點是對模型的更簡單的解釋，因為它側重于預測組件中概述的以判別為主的預測信息，所以OPLS-DA 區(qū)分組間差異的能力強，可以優(yōu)化模型的可信程度和解析能力。實驗中將去除基線的光譜數(shù)據(jù)導入到simca 軟件包中采用OPLS-DA 模型建模。

2 拉曼光譜

圖1（a）中光譜分別為785 nm 的便攜式拉曼光譜儀所測得的水樣C 的上清液、785 nm 的便攜式拉曼光譜儀和780 nm 拉曼光譜儀所測得的沉淀的光譜圖。由圖1（a）可以看出，拉曼光譜儀所測得湖水離心后上清液的拉曼光譜和沉淀的拉曼光譜比較相似，且上清液的拉曼光譜信息更豐富，因而本實驗中運用上清液的拉曼光譜分析水質。上清液的拉曼光譜主要包含兩個部分，3 000～3 500 cm-1區(qū)域內為水的拉曼光譜，1 000～2 000 cm-1區(qū)域內的光譜應主要與水中雜質相關。對比利用780 nm和785 nm 的拉曼光譜儀所測得的光譜數(shù)據(jù)，可知在1 000～2 000 cm-1區(qū)域內，兩種激光器所測出沉淀的光譜有著極其相似的峰形，但在峰位上有些許差別。由檢測結果可以看出由780 nm 光譜儀所測的峰位在1 500 cm-1附近，785 nm 光譜儀所測的峰位在1 370 cm-1附近。利用拉曼頻移公式算得，780 nm 光譜儀測得的峰位1 500 cm-1對應波長約為880 nm，785 nm光譜儀所測得的峰位1 360 cm-1對應波長也約為880 nm。根據(jù)熒光產生的機理，在不同波長激光下同一物質的熒光光譜在峰寬和峰位上是比較相似的［22-24］。由此可見，圖1（a）中湖水上清液在1 000～2 000 cm-1區(qū)域內的光譜屬于雜質所產生的熒光。

圖1（b）是785 nm 便攜式拉曼光譜儀實際所測得的5 種水樣的光譜圖。5 種水樣的光譜有明顯的差別，特別是在1 000～1 500 cm-1區(qū)域內，主要與水中雜質熒光相關。同時在1 500 ～1 750 cm-1和3 000～3 500 cm-1區(qū)域內也有一定的差別，應該與雜質對水的振動光譜的影響相關。為了提取光譜的特征信息，從而更清晰準確的分析5 種水樣的光譜差別，利用airPLS 算法對原始光譜進行了基線校正。圖1（c）是實際所測得的5 種水樣去基線后的光譜圖。

圖1 拉曼光譜圖：（a）水樣C 的沉淀和上清液，（b）5 種水樣，（c）去基線后5 種水樣Fig.1 Raman spectra：（a）precipitation and supernatant of water sample C，（b）five water samples，（c）five water samples after removing baseline

3 結果與討論

圖2 OPLS-DA 模型：（a）5 種水樣的2d 積分矩陣圖，（b）5 種水樣的3d 模型圖，（c）水樣A 和水樣O 的s-line 圖Fig.2 OPLS-DA model：（a）2d integral matrix graph of five water samples，（b）3d model of five water samples，（c）S-line of water sample A and O

由圖2 所示，通過SIMCA 軟件對5 組水樣樣本數(shù)據(jù)進行OPLS-DA 分析，模型參數(shù)R2X=0.767，R2Y=0.926，Q2=0.903，水樣樣本集中分布于置信區(qū)間中，模型擬合效果較好。在OPLS-DA 模型的2d得分圖圖2（a）中，發(fā)現(xiàn)只有A，B 兩種水樣混雜在一起，其余3 種均能各自聚類，完全分開，分析未能將A，B 水樣區(qū)分開，原因可能是這2 種水樣的湖水水質和污染程度相近，不能很好判別開來，而剩余的幾種水樣均能分開并各自聚集在一起，分類效果較好。在OPLS-DA模型的3d圖圖2（b）中5 種水樣不僅完全分開，而且聚類效果非常好?？傊琌PLS-DA 模型的判別能力比較好，有良好的分類水質的能力。圖2（c）為水樣A 和水樣O 的s-line圖，圖中的橫軸表示了污水水樣的波數(shù)，y軸表示的是相關系數(shù)，由圖2（c）可看出在1 000～1 700 cm-1波段的熒光光譜所對應的相關系數(shù)較為明顯，該波段的光譜所對應的相關系數(shù)比較大，則表示這個波段的光譜適合做一個marking 值。

圖3 中的交叉驗證在給定的建模樣本中，首先對數(shù)據(jù)進行了切分，拿出大部分樣本進行建模型，留小部分樣本用剛建立的模型進行泛化誤差估計，記錄它們的平方加和?？磮D中R2和Q2的截距，R2的截距小于0.4，Q2的截距小于0.5，說明這個模型未過擬合，是一個適用于湖水檢測的良好模型，分類結果可信。

圖3 模型驗證Fig.3 Model verification

4 結 論

本文分析了4 種湖水離心之后的上清液和沉淀的光譜特性，結果顯示運用785 nm 便攜式拉曼光譜儀，并使用airPLS 去除基線及OPLS-DA 進行模式識別，不同水質的湖水可以很好的區(qū)分。同時OPLS-DA 模型的s-line 圖發(fā)現(xiàn)區(qū)分4 種湖水的特征波段在1 000～1 700 cm-1區(qū)域內。本文給湖水水質的快速分析提供了思路，相信便攜式拉曼光譜儀結合化學計量法在未來快速水質分析方面會有更大的潛力。