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目前，中国将重铬酸钾法规定为国家标准方法简称为国标法， GBl1914—89，此法可靠性高、重现性好，但是其操作烦琐、耗时长、耗能大，所用试剂量大，对环境造成的二次污染较大，[1]且同时测定多个样品时有一定的局限性。因此，目前较多的实验室采用美国国家环保局认可的HACH微回流法，该法简便、省时，但是专用的进口试剂包价格昂贵，且单一种类进口试剂包的测量量程范围较窄，很难满足日常大量监测工作的需要。为解决这个问题，通过对哈希回流法的改进，利用分光光度法并采用自主配置COD消解液代替进口消解液测定水COD，不仅降低了检测成本、扩大测量量程的同时还满足了测量的准确度和精密度要求。[2]
随着科技的进步，水质的监测分析方法也在不断的发展改进，在企业污染治理、环保等领域，大多采用密闭消解比色法测定水中的CODcr 。该方法安全、快捷、简便、节能，大批量的样品测定特别适用于此法，但是试剂的成本相对较高，针对这一情况，我们研究了CODcr 的消解液，通过众多的实验，在确定了CODcr消解液的成分为重铬酸钾、硫酸银、硫酸汞以及硫酸的基础上，研究出了一种相对安全又有效的配置消解液的方法。
1.2 研究意义与内容
水是人们生活和生产中不可缺少的物质，水质好坏直接影响人们的生活和生产。随着社会生产的发展，自然界中的水质环境日趋恶化。水质监测可准确、及时、全面地反映水环境污染源和质量现状，是制定切实可行的污染防治规划和水环境保护的前提和基础，成为节能减排工作当中一个重要手段及必不可少的环节。在水质监测中，化学需氧量（chemical oxygen demand，COD）是评价水体受有机物污染程度的重要指标，它是指在一定条件下用强氧化剂处理废水，水中还原性物质所消耗的强氧化剂的量，其结果折算成氧的含量(以mg/L计)。[3]随着水环境污染特别是工业水污染问题的日益严峻，污染控制成为了世界各国关注的焦点，世界各国均制定了严格的行业水污染监测质量标准，在我国制定的《地表水环境质量标准》、《污水综合排放标准》、以及各类水污染物排放标准中都对COD的标准限值作了明确的规定：在“重点工业污染源监测技术要求”暂行规定中，把化学需氧量(COD)列为大多数工矿企业的必测项目之一；同时，在我国实施的污染物排放总量控制工程中，化学需氧量也是实行排放总量控制的8种废水污染物指标之一。
目前测定水体中COD值方法的主要依据标准是GB11914-89重铬酸钾法测定法，这种传统的化学COD水质监测方法分析周期长，二次污染严重，已不能满足现代水质监测对实时性和无二次污染等要求；国内外现有水质COD检测产品采用测量254nm单个波长处的紫外吸光度来推算COD值，该方法无需预处理、快速、方便，但由于影响水质COD因素的多样性和复杂性，往往存在着大量不确定的信息，如某些化学离子的干扰等因素影响，最终使得使用该方法无法得到较为准确的COD值；而且在不同地区、不同行业的污染源，均存在较大的差异，难以用精确的公式来描述紫外吸光度和COD之间的关系。因此，研制一种快速、方便、准确、结果可靠、无污染的实时COD测量系统，已迫在眉睫。
由于水质系统为一个复杂的非线性系统，其中如何建立一个准确的水质参数模型为其关键环节。在紫外吸光度和COD值相关性研究中，常规的方法是建立线性模型，这种方法对于大多数水质往往得不到预期的效果。机器学习不需要建立研究对象的精确模型，就能解决研究对象的不确定性问题，为解决系统建模、非线性数据拟合提供了有效的途径，而其中支持向量机算法被认为是目前针对小样本、非线性系统最有效的机器学习方法。
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