【应用】水质实时监测人工智能系统

随着不断增长的全球经济不断增长的人口应对气候变化的影响，水质和可用性将面临巨大挑战。水质对人类发展和生态系统服务至关重要，为了保证适当的资源管理，需要低成本的水质监测系统。同时监测吸光度和荧光变化是在线和实时分析水质的有效方法。这项研究希望构建一个人工智能（AI）工具，以警告水质发生的变化，并研究这种系统在对水质变化的原因进行分类的效率。也就是说，不仅检测异常，而且指示异常的性质。

实验方法

传感器
matrixFlu 多参数荧光计，选择激发/发射波长：375/460 nm。
OPUS UV高光谱物质光度计，光谱范围：200~360 nm；
enviroFlu水中油荧光计，激发/发射波长：254/360 nm；

所有传感器都浸没在水箱中，水以每小时2~4个循环的补充速率连续流过。安装了三个小型潜水泵改善循环并防止气泡积聚在传感器镜头上。整个装置都覆盖着厚厚的黑色塑料盖，以避免周围的光线干扰。OPUS测量间隔1min，enviroFlu与matrixFlu测量间隔30s。我们将吸光度变异性Δ