荧光分析法和ABC BP神经网络相结合的多环芳烃的检测

分析了苯并[k]荧蒽(Bk F)、苯并[a]芘(Ba P)和两者混合物的荧光特性,结果表明Bk F存在2个荧光特征峰,Ba P存在6个荧光特征峰,Bk F和Ba P的最佳发射波长均为405 nm。不同浓度配比的混合物荧光特性差异较大,但最佳发射波长没有发生变化,仍为405 nm。在激发波长为250~400 nm,发射波长为350~500 nm范围内,Bk F和Ba P荧光光谱重叠较为严重。为了准确检测混合物中两者的质量浓度,采用人工蜂群(ABC)算法优化的误差逆向传播(BP)神经网络对其进行检测,结果表明ABC-BP神经网络优于遗传算法(GA)-BP神经网络。ABC-BP神经网络能够准确检测质量浓度为1.000~10.000 ng/L的混合物中Bk F和Ba P的质量浓度。10组混合物样本中,Bk F和Ba P的回收率平均值分别为99.19%和99.26%。