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而在放流廢水量測的分析中，254nm吸收光譜的COD 254nm吸收光譜進行10筆數據比對，如圖11所示，迴歸分 61 52 73 74
較易受遮蔽情形干擾，因此在實驗階段也成功將干擾因子
2
推估模型與傳統量測方法的數據比較，如圖7所示，可以析得到R >0.99，同樣在精確度上得到驗證。特徵化並以過濾程序將其排除。綜合以上所述，可得知
發現某些區段兩者偏差較大。此結果代表水中存在干擾因 UV 相較於TOC及COD等傳統水質量測，其特性適合應
254
子，根據文獻研究，指出水中懸浮物質會產生散射、遮用於純水系統前段、廢水系統、生物處理系統等單元來快
[8]
蔽或吸光效應影響水中吸光度，我們將吸收光譜與傳統方速掌握水質變化趨勢，進而有助於提升系統處理成效。
法間數據偏差值與進流懸浮物質濃度進行迴歸分析，得到
正相關性的結果，如圖8所示，可以驗證水中懸浮物質濃 COD(ppm)
度對於吸收光譜干擾的影響。參考文獻
UV
254 [1] 行政院環境保護署環境檢驗所，水中化學需氧量檢測方法，NIEA
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254
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for UV/VIS Spectrometric Quantification of Organic Matter
0
20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 and Nitrate in Wastewater，Water Science and Technology
，Vol. 47，Issue 2，Pages 63-71，2003。
懸浮物質濃度(ppm) 10 5 R =0.902 圖10、UV 的新COD推估模型準確度表現
15
2
254
0 100
2
0 100 200 300 R =0.995
80
UV 重鉻酸鉀法偏差值(ppm)
254- 60
UV 254 (m -1 )
圖8、UV 量測偏差與水中懸浮物質濃度關係圖 40
254
20
0
4.3 改善驗證 0 500 1000 1500 2000
COD(ppm)
為了有效排除吸收光譜干擾的影響，我們嘗試用稀釋
、過濾等前處理方式降低水中顆粒影響程度，由瓶杯實驗圖11、UV 的新COD推估模型精確度表現
的經驗得知，稀釋步驟同時對於水體濃度及水中懸浮物濃 254
度造成變化，對於降低干擾的效益並不明顯。進而採取過
5. 結論與未來展望
濾方式進行驗證，本次實驗以10µm濾心作為前處理，將進
流水過濾後再進行分析，如圖9所示，以過濾作為前處理本研究利用吸收光譜進行分析，量測水中TOC及COD
所建立的新COD推估模型較原始模型有更好的結果。並利用線性迴歸方式建立濃度推估模式，並以準確度及精
我們同樣以相對誤差呈現254nm吸收光譜的新COD推確度兩種指標進行驗證，結果均符合環檢所公告規範。相
估模型準確度表現，如圖10所示，在10筆採樣數據的資料較於傳統量測方法，可作為水處理控制參考或應用於預警
統計下，相對誤差為4.42%，得到準確度上的驗證，再次訊息的提供。
符合環檢所公告標準。台積相關也已有多處應用，例如自來水量測腐植質、
接著以再現性實驗確保所配置標準品於重複分析下具薄膜生物汙堵判定等。並且在操作面上，UV 具有快速量
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一定再現性，在配置0ppm及1500ppm COD標準液後以測、不需外加藥劑、維護成本低等優勢。然而吸收光譜法

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