再生水中重金属元素聚类解析及主成分解析.pptVIP

;;研究背景;此次共检测了10个再生水样品Cr、Mn、Fe、 Ni等10种重金属含量，以监测再生水水质的稳定性。连续监测10天，共10个样品。监测结果见表1。;序号; 采用SPSS的聚类分析程序对数据进行聚类分组，在方法上采用欧氏距离测量。根据聚类分析的结果 （见图1）;图1 十种元素聚类分析;10种重金属元素可以分为4类， 其中Cu、Cd为第一类， Cr、Mn、Pb为第二类， Zn、As为第三类， Ni、Hg、Fe为第四类， 上述同一类中的元素具有相似的变化规律，可能是受到相同因素的影响，因此，控制其中某种元素的含量，则其他元素含量可以得到有效控制。这样可以选择每一类里面的一种元素作为再生水重金属指标的质量控制因子进行监测，而不必对10种元素的每一个都进行监测，从而可以有效减少监测工作量。;表2 再生水中重金属元素的相关系数矩阵; 主成分分析的目的之一，就是用少量的因子来描述多种指标或因素之间的关系。在主成分分析时，需要对原有变量作相关性分析。先计算了10个变量之间的相关系数矩阵，如表2所示。结果表明62%的相关系数大于0.3，这些变量适合进行主成分分析。Cu和Cd、Zn和As元素含量的变化显示出极显著相关，表明这两种元素各自有相同的变化趋势，说明它们可能有共同的来源。Hg和Cr、Pb则表现出相反的变化，表明它们在再生水中的浓度具有一定的拮抗性。;表3 特征值及主成分贡献率;由表3可知，第一、第二、第三主成分的累积贡献率已高达86.363%（大于85%），故只需要求出第一、第二、第三主成分z1,z2,z3即可。;表4 主成分载荷;特征向量矩阵 ;利用主成份进行综合评价时，从特征向量我们可以写出所有两个主成份的具体形式 Y1=0.42x1+0.11x2-0.43x3-0.36x4+0.28x5-0.19x6-0.02x7+0.28x8+0.38x9-0.4x10 Y2=-0.04x1+0.35x2+0.03x3+0.13x4+0.27x5-0.65x6-0.73x7+0.16x8-0.34x9+0.35x10 Y3=-0.06x1+0.75x2+0.04x3+0.18x4+0.38x5-0.65x6-0.73x7+0.16x8-0.34x9+0.35x10;; 从表4可以看出第一主成分z1主要由Pb、Hg、Ni、Fe、Cr五种元素组成，z1与Cr，Pb呈较强的正相关，与Fe，Hg呈较强的负相关，由于第一主成分z1主要与重金属含量有关，而重金属主要来源于实验室废水。因此，因子1可能代表了与研究对象实验室废水有关的因素对再生水重金属含量的影响，这部分因素占水质因素的44%。; 此研究提供了目标污水处理厂再生水重金属元素含量测定的数据， 可作为污水处理厂判断其污水处理指标是否达标的基础数据。聚类分析把10种重金属元素归为三类， 每类元素具有相似的变化规律， 控制其中某种元素的含量， 则其他元素含量可以得到有效控制， 这样对于污水处理厂来说可以减小其监测工作量。主成分分析的结果表明污水原水水质、 CASS池运行的稳定性、 泥水分离的效果和陶滤效果是影响再生水水质的主要因素， 其中以污水原水水质对再生水水质影响最大。