荧光光谱智能监测水中矿物油浓度的研究.pdf

第３５卷，第２期光谱学与光谱分析Ｖｏｌ．３５，Ｎｏ．２，ｐｐ４２４－４２８２０１５年２月ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓＦｅｂｒｕａｒｙ，２０１５荧光光谱智能监测水中矿物油浓度的研究唐远河１，刘青松１，蒙磊１，刘汉臣２，刘骞１，李存霞１１．西安理工大学理学院物理系，陕西西安７１００４８２．西安工程大学理学院物理系，陕西西安７１００４８摘要为便于环保部门实时准确监测水体油污染情况，研制了一套基于紫外荧光和物联网技术在线监测水中矿物油浓度的系统。该系统采用非对称Ｃｚｅｍｙ－Ｔｕｒｎｅｒ光路的高精度单色器，提高了分辨率；光路增加了一束参考光，用于修正光源波动对探测结果的影响；光路增添光纤传输激发光和荧光，减小系统因仪器振动造成的光路偏差；探头采用特殊设计光纤束，大幅提高光纤耦合效率和信号输出；系统集成了控制模块和无线通讯模块，实现系统的实时测量、数据处理和远程控制。该系统集成度高、探测精度高、稳定性好。利用化学计量学方法中的平行因子算法和化学校正分析理论，降低矿物油不同成分差异带来的计算误差，精确计算出未知样品的浓度。使用该系统测定了柴油、机油、原油三种样品溶液在１０，２５，５０和１００ｍｇＬ－１的荧光光谱。用光栅光谱仪测得这三种油的最佳吸收波长分别为２５６，３６５和３９７ｎｍ；用荧光分光光度计测量了上述三种油的吸光度分别为０．０２８，０．０３６和０．０４１；它们的最佳发射波长分别为３５５，４１９和４５７ｎｍ。利用该装置测得柴油、机油和原油的检出限分别为０．０３，０．０４和０．０６ｍｇＬ－１，相对误差分别为２．１％，１．０％和２．８％。关键词荧光光谱；矿物油浓度；光谱仪；物联网中图分类号Ｏ４３３．４文献标识码ＡＤＯＩ１０．３９６４／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－０５９３（２０１５）０２－０４２４－０５收稿日期２０１４－０１－１６，修订日期２０１４－０４－０９基金项目国家自然科学基金项目（１１３０４２４５，６１３０８００６）资助作者简介唐远河，１９６５年生，西安理工大学理学院教授ｅ－ｍａｉｌｌｔｐ１８０１＠１６３．ｃｏｍ引言近年来，水体矿物油污染越来越严重，严重破坏水体环境和危害人体健康，研究和监测水中矿物油的污染，对污染控制和环境保护具有深远意义［１］。目前，我国环保部门监测油污染大多采用红外分光光度法，检测过程须使用国际公约限制的四氯化碳且灵敏度低［２］；基于紫外－可见光谱的水质分析方法和监测近年来得到发展［３］；利用“ 溢流式采样” 技术对水中油进行在线监测具有较高精度［４］；将光纤传感器用于荧光法测量水中矿物油浓度的方法能在较远距离监测水中油浓度［２］；光纤光谱仪用于检测水中矿物油的浓度具有灵敏度高、方便快捷、实时在线等特点［５］。国外采用荧光分析与激光雷达技术相结合的方法监测水中矿物油，具有较高的探测精确性［６－８］。鉴于国内利用荧光法监测水中矿物油的系统性较差、灵敏度较低、集成度较低等特点，利用紫外荧光和物联网技术［９］在线监测水中矿物油浓度，为工业生产、环境污染等领域的实际问题提供一种智能方法。１利用荧光光谱检测水中矿物油浓度的理论１．１荧光强度与矿物油浓度的关系涉及到振动谱线能级跃迁的荧光强度较弱［１０］，而激发荧光的入射光和出射光均较强，所以荧光光谱须在垂直入射光的方向上观测。假设以一束强度为Ｉ０的单色平行光照射一个装有浓度ｃ、吸光截面Ｓ、光程厚度ｌ的被测液池时，透射光强为Ｉｔ，根据郎伯－比耳定律，物质的吸光度Ａ为Ａ＝ｌｇＩ０Ｉｔ＝α ｃｌ（１）其中α为吸光系数。如果物质浓度不均匀，根据每一小薄层所发射的荧光强度和量子效率φ，通过积分计算，可得在液池长度为ｌ且与入射光垂直方向的荧光强度Ｆ为Ｆ＝Ｓ φＩ０ α ｃ ∫ ｌ０ｅ－α ｃｘｄｘ＝Ｓ φＩ０（１－ｅ α ｃｌ）＝ＳφＩ０α ｃｌ－（ α ｃｌ）２２＋（ α ｃｌ）３３－［］（２）对较浓溶液，即浓度ｃ≥０．０５ α ｌ时，由式（２）可见，物质浓度与荧光强度不满足线性关系，此处不作讨论。对较稀溶液，即浓度ｃ≤０．０５ α ｌ时，忽略式（２）高阶项，则单位截面荧光强度与低浓度溶液的浓度成线性关系Ｆ＝φα ｃｌＩ０（３）可见，只要用一定强度的特定波长的光去激发低浓度水中矿物油，获得荧光强度就可检测水中油的浓度。１．２矿物油的浓度检出限根据国际纯粹与应用化学联合会规定［１１］检出限浓度是指由特定分析步骤合理检测的最小分析信号的最低浓度ｃＬ。检测限是衡量一种分析方法的优劣和评判一种仪器测量能力的重要指标［１２］。测量方法是在重复性条件或复现性条件下，对被测物理量Ｙ进行ｎ次独立观测，求出测量的平均值珔ｙ和标准偏差Ｓ（ｙｉ），对光谱仪而言，溶液检出限为ｃＬ＝ｋＳ（ｙｉ）／γ （４）式中γ为拟合曲线斜率，ｋ为仪器常数，理论上，置信度为９９．７％时ｋ＝３。２利用荧光光谱实时在线监测水中矿物油浓度的系统２．１荧光检测系统矿物油是石油及其提炼产品的总称，以碳和氢化合物的烃类为主要成分的各种矿物油都具有一定的荧光［１３］，我们利用紫外荧光技术对矿物油进行在线监测的原理如图１所示，包括探测模块、控制模块和通讯模块，简述如下Ｆｉｇ．１Ｔｈｅｄｉａｇｒａｍｏｆｄｅｔｅｃｔｉｎｇｏｉｌｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｉｎｗａｔｅｒｏｎ－ｌｉｎｅｂｙｕｌｔｒａｖｉｏｌｅｔＦｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ探测模块图１的探测模块由光路和电路部分组成。主要功能用单色光激发水中矿物油并探测荧光信号，并将光信号转换为稳定的电压信号。探测模块工作过程氙灯发出的光经透镜和入射狭缝１进入单色器１的分光系统，光线经反射镜变为平行光后，通过步进电机带动平面衍射光栅组成的单色器装置，不同波长的光从不同的衍射角分离出来，选择最佳波长的单色光去激发样品，分离出来的单色光经过半透半反镜将光束一分为二，一束作为参考光，直接由光纤传输到光电倍增管，用于修正光源波动影响，另一束通过出射狭缝２与光纤进行凸透镜耦合，之后激发光进入探头激发被测物质，荧光物质被激发后，向各方发射荧光。被测物质发出的荧光经光纤和耦合器后进入高精度单色器２，将得到的光信号经光电倍增管转换成电信号。该电信号再经电流／电压转换器、放大器、滤波器、模数转换器变为数字信号。控制模块图１的控制模块由ＤＳＰ（ｄｉｇｉｔａｌｓｉｇｎａｌｐｒｏｃｅｓ－ｓｏｒ）组成，由其控制探测系统的具体运作并完成各数据计算以及控制整个系统工作。系统数据流程光电倍增管转换出的电信号，通过微弱信号处理电路后转换成０～５Ｖ电压信号，然后由Ａ／Ｄ转换电路输入的数字信号送给ＤＳＰ，ＤＳＰ对采集的信号进行各种算法处理后，将数据传送给通讯模块。５２４第２期光谱学与光谱分析控制系统还负责接收通讯模块传输的指令信息，调整探测系统的运行状态。通讯模块通讯模块由无线射频芯片ｎＲＦ９Ｅ５模块组成。无线通讯的监测终端将采集到的数据送给监测中心后再给监测终端发送控制命令。整个通讯过程中的监测中心和终端既是数据发送端又是数据接收端。本无线网络采用一对多的无线通信协议，协议分三层物理层、数据链路层和应用层。２．２物联网实时在线监测系统基于物联网实时在线监测水中矿物油浓度的系统由子站、分站、总站组成监测网络，如图２（ａ）所示，其中子站由监测终端（图１的荧光检测系统）和监测中心组成，如图２（ｂ）所示，分站和总站主要由监测中心组成。图２的工作过程监测终端进行荧光探测，通过无线传输将数据送到子站监测中心，然后子站监测中心对数据预处理后，将指令信息发送给监测终端，进行再次测量，同时子站监测中心将处理后的数据发送至分站监测中心，在分站监测中心进行深层处理后，发送至总站。总站Ｙｅｅｌｉｎｋ平台对数据处理后通过分站、子站监测中心将指令信息发给监测终端，监测终端将命令传输给控制系统，控制系统再根据指令信息设定探测系统的运行模式，直到接收到停止指令。Ｆｉｇ．２（ａ）Ｔｈｅｄｉａｇｒａｍｏｆｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ；（ｂ）ＴｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆｔｈｅＢａｓｅｓｔａｔｉｏｎ图２的各监测中心采用化学计量学方法和化学校正理论，通过Ｃ语言编程对数据进行处理，尽量降低矿物油不同成分差异带来的误差，并算出未知样品的浓度。用户通过终端设备（电脑、手机）登录在Ｙｅｅｌｉｎｋ主页的个人帐户，在线浏览水中矿物油的含量。３实验部分实验测量了柴油、机油和原油三种样品水溶液的吸光度、荧光谱和检出限，所配置浓度分别为１０，２５，５０和１００ｍｇＬ－１。３．１溶液吸光度利用荧光分光光度计测量了１００ｍｇＬ－１样品溶液的吸光度如表１所示。三种样品在最高浓度处的平均吸光度分别为０．０２８，０．０３６和０．０４１，均小于０．０５，满足式（３）要求。Ｔａｂｌｅ１Ｔｈｅａｂｓｏｒｂａｎｃｅｏｆｔｈｅｓａｍｐｌｅｓｏｌｕｔｉｏｎ（１００ｍｇＬ－１）ＳｏｌｕｔｉｏｎｃａｔｅｇｏｒｙＡｂｓｏｒｂａｎｃｅｖａｌｕｅ（Ａ）Ａｖｅｒａｇｅａｂｓｏｒｂａｎｃｅ（Ａ）Ｄｉｅｓｅｌｏｉｌ０．０２８，０．０２９，０．０２８，０．０２７０．０２８Ｅｎｇｉｎｅｏｉｌ０．０３５，０．０３６，０．０３６，０．０３６０．０３６Ｃｒｕｄｅｏｉｌ０．０４１，０．０４２，０．０４１，０．０４１０．０４１３．２水中矿物油的荧光光谱利用图１所示搭建的系统，使用光栅光谱仪测量了三种样品的吸收光谱，三种样品的最佳吸收波长分别位于２５６，３６５和３９７ｎｍ，三种样品不同浓度的荧光光谱如图３～图５所示，柴油、机油和原油的发射波长分别为３５５，４１９和４５７ｎｍ。Ｆｉｇ．３Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅｓｐｅｃｔｒａｏｆｄｉｅｓｅｌｏｉｌｓｏｌｕｔｉｏｎｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ３．３水中矿物油的检出限根据式（４），测量了三种样品浓度的检测限。根据实验２所测样品荧光光谱，运用最小二乘法拟合出样品荧光强度与溶液浓度的函数关系如图６～图８所示。三种样品荧光强度与溶液浓度的拟合直线方程及拟合系数Ｒ２如下ｙ柴油＝８９．９１２ｘ＋２０３６．６，Ｒ２＝０．９９８８ｙ机油＝７５．３８３ｘ＋２５５２．５，Ｒ２＝０．９９９６ｙ原油＝９７．８２９ｘ＋１８２７．９，Ｒ２＝烅烄烆０．９９７９（５）６２４光谱学与光谱分析第３５卷Ｆｉｇ．４ＦｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅｓｐｅｃｔｒａｏｆｅｎｇｉｎｅｏｉｌｓｏｌｕｔｉｏｎｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓＦｉｇ．５Ｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅｓｐｅｃｔｒａｏｆｃｒｕｄｅｏｉｌｓｏｌｕｔｉｏｎｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｓ通过计算，得出柴油、机油、原油的检出限分别为０．０３，０．０４和０．０６ｍｇＬ－１。大量实验数据可得，此套系统对水中矿物油的检出限为０．０３～０．０６ｍｇＬ－１，其相对误差分别为２．１％，１．０％和２．８％，可见本系统的探测精度相当高。Ｆｉｇ．６ＴｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅｉｎｔｅｎｓｉｔｙａｎｄｓｏｌｕｔｉｏｎｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆｄｉｅｓｅｌｏｉｌＦｉｇ．７ＴｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅｉｎｔｅｎｓｉｔｙａｎｄｓｏｌｕｔｉｏｎｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆｅｎｇｉｎｅｏｉｌＦｉｇ．８Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅｉｎｔｅｎｓｉｔｙａｎｄｓｏｌｕｔｉｏｎｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆｃｒｕｄｅｏｉｌ４结果与讨论研制了基于荧光光谱和物联网智能监测水中矿物油浓度的系统，通过采用高精度单色器，增加参考光，添用光纤，采用特殊设计探头，实现了测量仪器从实验室走向现场；同时将物联网技术与荧光光谱技术结合搭建的系统，可以实现实时测量、数据处理和远程控制。使用该系统测定了柴油、机油、原油三种样品溶液在１０，２５，５０和１００ｍｇＬ－１的荧光光谱。用光栅光谱仪测得这三种油的最佳吸收波长分别为２５６，３６５和３９７ｎｍ，它们的最佳发射波长分别为３５５，４１９和４５７ｎｍ。用荧光分光光度计测量了上述三种油的吸光度分别为０．０２８，０．０３６和０．０４１；利用本装置测得柴油、机油和原油的检出限分别为０．０３，０．０４和０．０６ｍｇＬ－１，且其相对误差分别为２．１％，１．０％和２．８％。实现了荧光检测，但所选几种样品的混合物与实际水体中的油品混合物成分有差异，导致监测结果与实际水体检测有一定误差，后续将建立特定水域的针对性数学模型，通过理论与实验的对比研究，分析实际水体矿物油成分，逐渐改善装置的可靠性，并与国外如ＴｕｒｎｅｒＤｅｓｉｇｎｓ公司的ＴＤ４１００流动荧光仪进行相关对比，不断提高监测精确性。７２４第２期光谱学与光谱分析Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ［１］ＳＨＡＮＧＬｉ－ｐｉｎｇ，ＸＵＸｉａｏ－ｘｕａｎ，ＸＵＪｉｎｇ－ｊｕｎ，ｅｔａｌ（尚丽平，徐晓轩，许京军，等）．ＡｃｔａＭｅｔｒｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ（计量学报），２００５，２６（１）８１．［２］ＣＨＥＮＧＤａｎ（程丹）．ＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎａｎｄＴｅｃｈｎｉｑｕｅｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇ（环境监测管理与技术），２００７，１９（３）５４．［３］ＨＯＵＤｉ－ｂｏ，ＺＨＡＮＧＪｉａｎ，ＣＨＥＮＬｉｎｇ，ｅｔａｌ（侯迪波，张坚，陈泠，等）．ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓ（光谱学与光谱分析），２０１３，３３（７）１８３９．［４］ＳＨＩＬｉ－ｊｕａｎ，ＷＡＮＧＬｉ－ｒｏｎｇ（史丽娟，王丽荣）．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈａｎｇｃｈｕｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（长春大学学报），２００７，１７（４）３７．［５］ＹｏｎｇＫＬ，ＬｕＪＧ．ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙＬｅｔｔｅｒｓ，２００３，３３（６）９６３．［６］ＳｔｅｍｍｅｔＣＰ，ＳｃｈｏｕｔｅｎＪＣ，ＮｉｊｈｕｉｓＴＡ．ＣｈｅｍｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ，２０１０，６５（１）２６７．［７］ＰｅｉｒｉｓＲＨ，ＪａｋｌｅｗｉｃｚＭ，ＢｕｄｍａｎＨ，ｅｔａｌ．ＷａｔｅｒＲｅｓｅａｒｃｈ，２０１３，４７（１０－１５）３３６４．［８］ＫａｒｐｉｃｚＲ，ＤｅｍｅｎｔｊｅｖＡ．ＬａｓｅｒＦｌｕｏｒｓｅｎｓｏｒｆｏｒＯｉｌＳｐｏｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎ，２００３，（２）１．［９］ＨＵＸｉａｎｇ－ｄｏｎｇ（胡向东）．ＤｉｇｉｔａｌＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ（数字通信），２０１０，２１７．［１０］ＺＨＡＮＧＬａｉ－ｂｉｎ，ＲＥＮＴｉｎｇ－ｑｉ（张来斌，任廷琦）．ＡｃｔａＰｈｙｓｉｃａＳｉｎｉｃａ（物理学报），２０１３，６２（１０）３５３．［１１］ＧＡＯＲｕｏ－ｍｅｉ，ＬＩＵＨｏｎｇ－ｇａｏ（高若梅，刘鸿皋）．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＡｎａｌｙｔｉｃａｌＣｈｅｍｉｓｔｒｙ（分析化学），１９９３，２１（１０）１２３２．［１２］ＬＩＨａｉ－ｆｅｎｇ（李海峰）．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙ（光谱实验室），２０１０，２７（６）２４６５．［１３］ＭｏｚｏＶ．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｉｏｃｈｅｍｉｃａｌａｎｄＢｉｏｐｈｙｓｉｃａｌＭｅｔｈｏｄｓ，２００５，５（２－３）１６３．ＳｔｕｄｙｏｎｔｈｅＣｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆＭｉｎｅｒａｌＯｉｌｉｎＷａｔｅｒｂｙＯｎｌｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＦｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅＳｐｅｃｔｒｕｍＴＡＮＧＹｕａｎ－ｈｅ１，ＬＩＵＱｉｎｇ－ｓｏｎｇ１，ＭＥＮＧＬｅｉ１，ＬＩＵＨａｎ－ｃｈｅｎ２，ＬＩＵＱｉａｎ１，ＬＩＣｕｎ－ｘｉａ１１．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｈｙｓｉｃｓ，ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，Ｘｉ’ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００４８，Ｃｈｉｎａ２．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｈｙｓｉｃｓ，ＳｃｈｏｏｌｏｆＳｃｉｅｎｃｅ，Ｘｉ’ａｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００４８，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔＩｎｏｒｄｅｒｔｏｍｏｎｉｔｏｒｔｈｅｏｉｌｐｏｌｌｕｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｒｅａｌｔｉｍｅａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｌｙｆｏｒｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ，ａｎｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｏｎｌｉｎｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｆｏｒｔｈｅｍｉｎｅｒａｌｏｉｌｉｎｗａｔｅｒｉｓｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｉｎｔｈｅｐｒｅｓｅｎｔｐａｐｅｒ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｕｌｔｒａｖｉｏｌｅｔｆｌｕ－ｏｒｅｓｃｅｎｃｅａｎｄｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓ（ＩＯＴ）．Ｆｏｒｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｅｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｃａｎｂｅｉｍｐｒｏｖｅｄｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｈｉｇｈｅｒｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｓｙｍｍｅｔ－ｒｉｃＣｚｅｍｙ－Ｔｕｒｎｅｒｍｏｎｏｃｈｒｏｍａｔｏｒ；ｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｌｉｇｈｔｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｓｏｎｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｃａｎｂｅｃｏｒｒｅｃｔｅｄｂｙａｂｕｎｃｈｒｅｆ－ｅｒｅｎｃｅｌｉｇｈｔ；ｔｈｅｏｐｔｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｄｅｖｉａｔｉｏｎｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｖｉｂｒａｔｉｏｎｃａｎｂｅｒｅｄｕｃｅｄｂｙｏｐｔｉｃａｌｆｉｂｅｒｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ；ｔｈｅｃｏｕｐｌｉｎｇｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｆｉｂｅｒａｎｄｏｕｔｐｕｔｓｉｇｎａｌｃａｎｂｅｉｎｃｒｅａｓｅｄｂｙａｓｐｅｃｉａｌｆｉｂｅｒｂｅａｍ；ｔｈｅｒｅａｌ－ｔｉｍｅｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，ｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄｒｅｍｏｔｅｃｏｎｔｒｏｌｃａｎｂｅａｃｈｉｅｖｅｄｂｙｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｍｏｄｕｌｅａｎｄｗｉｒｅｌｅｓｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅ．Ｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｈａｓｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｈｉｇｈｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ，ｈｉｇｈｐｒｅｃｉｓｉｏｎａｎｄｇｏｏｄｓｔａｂｉｌｉｔｙｅｔｃ．Ｔｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｕｎｋｎｏｗｎｓａｍｐｌｅｃａｎｂｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙｃａｌｃｕｌａｔｅｄｂｙｔｈｅｍｅｔｈｏｄｓｏｆｐａｒａｌｌｅｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｏｆｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃｍｅｔｒｏｌｏｇｙａｎｄｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｅｒｒｏｒｓｃａｕｓｅｄｂｙｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｃａｎｂｅｒｅ－ｄｕｃｅｄｂｙｔｈｅｔｈｅｏｒｙｏｆｃｈｅｍｉｃａｌｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｆａｃｔｏｒａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅｓｐｅｃｔｒａｏｆｔｈｒｅｅｋｉｎｄｓｏｆｓａｍｐｌｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，ｄｉｅｓｅｌ，ｅｎ－ｇｉｎｅａｎｄｃｒｕｄｅｏｉｌｉｎｐｒｅｐａｒａｔｉｖｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｏｆ１０，２５，５０ａｎｄ１００ｍｇＬ－１ｗｅｒｅｍｅａｓｕｒｅｄｂｙｔｈｉｓｓｙｓｔｅｍｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅａｂｓｏｒｐｔｉｏｎｗａｖｅｌｅｎｇｔｈｓｏｆｔｈｅａｂｏｖｅ－ｍｅｎｔｉｏｎｅｄｔｈｒｅｅｏｉｌｓｗｅｒｅｍｅａｓｕｒｅｄｔｏｂｅ２５６，３６５ａｎｄ３９７ｎｍｂｙａｇｒａｔｉｎｇｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ；ｔｈｅｉｒａｂｓｏｒｂａｎｃｅｓｗｅｒｅｍｅａｓｕｒｅｄｔｏｂｅ０．０２８，０．０３６ａｎｄ０．０４１ｂｙｆｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅｓｐｅｃｔｒｏｐｈｏｔｏｍｅｔｅｒ，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｉｒｆｌｕｏｒｅｓ－ｃｅｎｃｅｅｍｉｓｓｉｏｎｗａｖｅｌｅｎｇｔｈｓａｒｅ３５５，４１９ａｎｄ４５７ｎｍｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｆｉｎａｌｌｙｔｈｅｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｌｉｍｉｔｓｏｆｔｈｅｍｉｎｅｒａｌｏｉｌｉｎｗａｔｅｒｏｆｄｉｅｓｅｌ，ｅｎｇｉｎｅａｎｄｃｒｕｄｅｏｉｌｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄ，ｉ．ｅ．０．０３，０．０４ａｎｄ０．０６ｍｇＬ－１ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｉｒｒｅｌａｔｉｖｅｅｒｒｏｒｓａｒｅ２．１％，１．０％ａｎｄ２．８％ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．ＫｅｙｗｏｒｄｓＦｌｕｏｒｅｓｃｅｎｃｅｓｐｅｃｔｒｕｍ；Ｍｉｎｅｒａｌｏｉｌｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎ；Ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｅｒ；Ｉｎｔｅｒｎｅｔｏｆｔｈｉｎｇｓ（ＲｅｃｅｉｖｅｄＪａｎ．１６，２０１４；ａｃｃｅｐｔｅｄＡｐｒ．９，２０１４）８２４光谱学与光谱分析第３５卷

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