水源安全模糊發(fā)光微生物傳感器的研究

魏勝非，陳彩云，許德玄

（1.東北師范大學(xué)物理學(xué)院，吉林 長春 130024；2.東北師范大學(xué)城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，吉林 長春 130024）

近年來，水源污染事件屢有發(fā)生，例如松花江水污染事件、鹽城水污染事件、赤峰水污染事件等，這些事件直接給人們的身體健康帶來了危害，嚴(yán)重的可危及人們的生命安全.適時(shí)地對(duì)水源進(jìn)行檢測(cè)已成為一個(gè)十分重要的課題.目前，對(duì)水源的急性毒物檢測(cè)方法主要有化學(xué)實(shí)驗(yàn)室分析方法和生物檢測(cè)法.化學(xué)分析方法結(jié)果精確，但耗時(shí)長、成本高，依靠此種方法進(jìn)行適時(shí)檢測(cè)難度較大，這也是該方法雖存在已久，但污染水源事件未能做到及時(shí)預(yù)警的主要原因［1－2］.生物檢測(cè)方法對(duì)于飲用水安全檢測(cè)來說不失為一種好方法，所謂生物檢測(cè)就是利用水生生物——魚、蚤、發(fā)光微生物等對(duì)水中急性毒物進(jìn)行檢測(cè)，特別是利用發(fā)光微生物的方法是近年來常使用的一種方法.當(dāng)水中的急性毒物達(dá)到一定的濃度，會(huì)使水生生物的生物習(xí)性發(fā)生改變，從而判定水中急性毒物的含量.急性毒物含量的確定在實(shí)際檢測(cè)中并不是人們所關(guān)心的量值，因?yàn)榫_值的確定往往依靠化學(xué)分析，但是化學(xué)分析需要24h以上的時(shí)間，對(duì)飲用水源急性毒物的含量人們最關(guān)心的是劇毒、有毒、正常這三個(gè)狀態(tài).采用模糊微生物傳感器正是能將數(shù)值量轉(zhuǎn)變?yōu)榉?hào)描述，從而便于檢測(cè)人員分析檢測(cè)結(jié)果，快速地做出分析判斷［3］.一旦判定飲用水源地急性毒物超標(biāo)，立即停止取水，確保水廠內(nèi)存水以及水生產(chǎn)輸送設(shè)備不被污染，為采取進(jìn)一步的措施贏取時(shí)間.

1 模糊生物傳感器的結(jié)構(gòu)原理與功能

1.1 模糊傳感器的定義

模糊傳感器是以數(shù)值測(cè)量為基礎(chǔ)，能產(chǎn)生和處理與其有關(guān)的符號(hào)信息，實(shí)現(xiàn)被測(cè)對(duì)象信息自然語言表達(dá)的智能傳感器［4］.核心部分是語言符號(hào)的產(chǎn)生，也就是將數(shù)值測(cè)量通過模糊集方法轉(zhuǎn)換成語言符號(hào).模糊集合的定義為：對(duì)于由一個(gè)對(duì)象組成的論域U＝｛x1，x2，…，xn｝，U 為由對(duì)象中所有的元素xi（i＝1，2，…，n）構(gòu)成的集合.設(shè)從U 到［0，1］閉區(qū)間有映射μA，表示為μA：U→［0，1］，則稱μA確定了U的一個(gè)模糊集合，而μA稱為模糊集合A的隸屬函數(shù).映射μA將U上任意一點(diǎn)x映射到閉區(qū)間［0，1］上的值為μA（x），稱為論域U中元素x隸屬于模糊集合A的程度，簡稱x對(duì)A的隸屬度.μA（x）的取值范圍為［0，1］，其大小反映了x屬于A的程度，其值接近于1時(shí)表示x屬于A的程度高，其值接近于0時(shí)表示屬于A的程度低［5］.

1.2 模糊生物傳感器的功能

模糊傳感器作為一種智能傳感器，它具有學(xué)習(xí)、推理、感知、通信功能.其中學(xué)習(xí)功能是其最重要的一種功能.模糊傳感器能夠?qū)崿F(xiàn)在專家指導(dǎo)下學(xué)習(xí)或?qū)崿F(xiàn)無需專家指導(dǎo)的自組織學(xué)習(xí)，并能夠針對(duì)不同的測(cè)量任務(wù)要求選擇合適的測(cè)量方案［6］.

1.3 模糊生物傳感器的基本結(jié)構(gòu)

模糊傳感器的基本結(jié)構(gòu)可以分為物理結(jié)構(gòu)和軟件結(jié)構(gòu)：物理結(jié)構(gòu)包括CPU、基礎(chǔ)測(cè)量單元、存儲(chǔ)器、接口、通信單元，其中CPU完成的是對(duì)整個(gè)模糊傳感器系統(tǒng)的管理和監(jiān)督，它不僅包括對(duì)模糊傳感器自身進(jìn)行的管理，還包括接收上級(jí)系統(tǒng)的指令，啟動(dòng)或關(guān)閉模糊傳感器的工作.基礎(chǔ)測(cè)量單元是由傳統(tǒng)的傳感器敏感單元、信號(hào)調(diào)理電路以及數(shù)模轉(zhuǎn)換器組成的.存儲(chǔ)器包括存放的知識(shí)庫與數(shù)據(jù)庫，以及算法和學(xué)習(xí)軟件.其中，通過軟件實(shí)現(xiàn)語言符號(hào)的生成與處理.接口的作用是通過其輸入專家信號(hào)，實(shí)現(xiàn)專家指導(dǎo)下的學(xué)習(xí).軟件結(jié)構(gòu)包括管理模塊、數(shù)值處理模塊、數(shù)值／符號(hào)轉(zhuǎn)換模塊、概念生成模塊等.

2 模糊生物傳感器的語言概念產(chǎn)生方法

2.1 應(yīng)用語義關(guān)系方法產(chǎn)生模糊生物傳感器的語言概念

模糊傳感器的作用是提供數(shù)值測(cè)量的語言描述，因此產(chǎn)生語言概念是模糊傳感器的重要功能之一.運(yùn)用語義間的語義關(guān)系產(chǎn)生概念是一種好方法.模糊傳感器可輸入多個(gè)語言描述，這些語言描述通過它們語義間的關(guān)系相聯(lián)系.語義關(guān)系可歸因于語言域Y上的順序關(guān)系.該關(guān)系又同數(shù)值域上的大小關(guān)系相對(duì)應(yīng)，所有概念間的這種關(guān)系由傳感器自身管理.

圖1 隸屬函數(shù)示意圖

引入一個(gè)定義：把對(duì)應(yīng)于數(shù)值域中那些最具有代表性的測(cè)量點(diǎn)或測(cè)量范圍的語言描述稱之為屬概念（generic concept）.因此定義屬概念為“有毒”（用t1表示）和“無毒”（用t2表示），其相應(yīng)的隸屬函數(shù)為：對(duì)于x∈U，μR（t1，x）＝a則x∈U，μR（t2，x）＝1－a.隸屬函數(shù)采用梯形，如圖1所示.定義“非?！保╲ery）模糊算子，則very（t1）表示劇毒；而very（t2）表示非常無毒.因?yàn)闊o毒已經(jīng)可以表達(dá)水檢測(cè)的需要，所以非常無毒這個(gè)新概念即可由無毒屬概念包含.把x隸屬于新生概念“very（t1）”的程度即隸屬函數(shù)μR（very（t1），x）表示為隸屬函數(shù)μR（t1，x）的函數(shù)形式，則μR（very（t1），x）＝f［μR（t1），x］，則有：若μR（t1，x）＞0.5，則有μR（very（t1），x）＜μR（t1，x）；若μR（t1，x）＜0.5，則有μR（very（t1），x）＞μR（t1，x）.在滿足上述條件下，可選擇函數(shù)的形式為

式中：ζ屬概念隸屬函數(shù)；k修正因子，（滿足0＜k＜1）.

新概念如果同實(shí)際測(cè)量不符，則需要訓(xùn)練隸屬函數(shù)［7］.

2.2 模糊生物傳感器的隸屬函數(shù)訓(xùn)練方法

模糊生物傳感器對(duì)測(cè)量環(huán)境的適應(yīng)性是通過專家指導(dǎo)下的定性學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)的.將專家和模糊生物傳感器對(duì)同一被測(cè)定量的語言描述的差異作為修正量，對(duì)模糊生物傳感器的語言描述進(jìn)行修正，實(shí)際上就是對(duì)模糊生物傳感器的隸屬函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而使其能夠適應(yīng)各種復(fù)雜的監(jiān)測(cè)環(huán)境.由于在監(jiān)測(cè)水環(huán)境時(shí)，溫度、監(jiān)測(cè)水化學(xué)毒性成分、pH值等因素的不確定性，使得單一的語言描述適用范圍很窄.為了能夠適用于復(fù)雜的水監(jiān)測(cè)環(huán)境，就要采用專家指導(dǎo)下的定性學(xué)習(xí).其訓(xùn)練方法為首先對(duì)very（t1）概念進(jìn)行訓(xùn)練，設(shè)訓(xùn)練樣本t∈［t0，t1］，由經(jīng)驗(yàn)曲線計(jì)算μR（very（t1），x）和μR（t1，x）.若μR（very（t1），x）≧μR（t1，x），該語言概念very（t1）同訓(xùn)練樣本的狀態(tài)是相符，若Δ＝x01－x＜δ，δ為給定的閾值，則該隸屬函數(shù)符合實(shí)際.

3 模糊生物傳感器在飲用水檢測(cè)中的應(yīng)用

3.1 模糊化過程

在相同的濃度下，不同的急性毒物對(duì)發(fā)光微生物的影響不同.本文以苯酚為急性毒物樣本建立初始隸屬函數(shù)，采用青?；【鶴 67為研究用發(fā)光微生物.青海弧菌Q 67是一種淡水微生物，同其他海洋發(fā)光微生物相比更適合于飲用水源的檢測(cè)，因而本研究以其為檢測(cè)急性毒物的檢測(cè)媒介.經(jīng)常作為急性毒物的樣本為氯化汞、苯酚，它們對(duì)應(yīng)的EC50不同.初始取相對(duì)發(fā)光度變化10%時(shí)為有毒，50%為劇毒.取δ為5%.則

隸屬函數(shù)如上（2），（3），（4）式所示.由于以上隸屬函數(shù)為初始設(shè)定，在實(shí)際的檢測(cè)過程中，很可能有同實(shí)際檢測(cè)結(jié)果不適應(yīng)的情況，為此需要相應(yīng)的調(diào)整隸屬函數(shù).

3.2 有導(dǎo)師學(xué)習(xí)

由于急性毒物種類繁多，且每種急性毒物的毒性劃分標(biāo)準(zhǔn)不同，因而其隸屬函數(shù)也就不同.為了能夠適應(yīng)實(shí)際檢測(cè)環(huán)境對(duì)未知急性毒物進(jìn)行劃分，就需要模糊生物傳感器能夠自行調(diào)整其隸屬函數(shù)，即能夠進(jìn)行有導(dǎo)師的學(xué)習(xí).有導(dǎo)師學(xué)習(xí)的基本原理是通過比較導(dǎo)師和模糊生物傳感器對(duì)同一被測(cè)量物定性描述的差別，調(diào)整模糊傳感器的隸屬函數(shù)，從而使模糊生物傳感器的描述接近于導(dǎo)師的描述.針對(duì)飲用水水源地的急性毒物檢測(cè)同其他的學(xué)習(xí)方法不同，有其獨(dú)特的一面.因?yàn)轱嬘盟吹氐陌踩苯雨P(guān)系到人們的身體健康，因而在學(xué)習(xí)過程中應(yīng)把握標(biāo)準(zhǔn)從嚴(yán)的原則，而不是盲從于導(dǎo)師的學(xué)習(xí).這一點(diǎn)是模糊生物傳感器的特點(diǎn)，也是要求在設(shè)計(jì)其學(xué)習(xí)算法時(shí)應(yīng)遵循的基本原則.例如：敵敵畏、樂果、馬拉硫磷、甲基對(duì)硫磷等殺蟲劑，它們的毒性劃分標(biāo)準(zhǔn)不同，但是在調(diào)整隸屬函數(shù)時(shí)應(yīng)從嚴(yán)把握.

3.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析

以青?；【鶴 67為發(fā)光微生物建立模糊生物傳感器，該傳感器由發(fā)光微生物、光電倍增管、信號(hào)放大器、導(dǎo)師學(xué)習(xí)系統(tǒng)、模糊化模塊等組成.根據(jù)《GB／T1544121995水質(zhì)急性毒性的測(cè)定：發(fā)光細(xì)菌法》，通過采用相對(duì)發(fā)光度或相對(duì)抑光度來表征毒物所在環(huán)境的生物毒性水平［8］.

本文采用相對(duì)發(fā)光度來測(cè)量急性毒物對(duì)發(fā)光微生物發(fā)光度的影響［9］.首先以苯酚為急性毒物測(cè)試樣本，測(cè)得的不同濃度下，苯酚對(duì)青?；【鶴 67的發(fā)光度影響結(jié)果見表1所示.

表1 苯酚對(duì)青?；【鶴 67的發(fā)光度影響結(jié)果

由于發(fā)光微生物的發(fā)光受外界影響和本身的影響較大，因而波動(dòng)性較大，這也是將模糊理論應(yīng)用于生物檢測(cè)的難點(diǎn).5%的相對(duì)發(fā)光度變化對(duì)于發(fā)光微生物而言是可以接受的，但是對(duì)于精確檢測(cè)而言是不能允許的誤差.考慮到用于急性毒物檢測(cè)，相對(duì)于精度而言，檢測(cè)速度更為重要.因此取δ為10%.相對(duì)發(fā)光度為20%時(shí)為有毒，50%為劇毒.則相應(yīng)的隸屬函數(shù)調(diào)整如下：

根據(jù)以上隸屬函數(shù)可以編制程序，也可以用電子線路設(shè)計(jì)相應(yīng)的硬件電路.硬件電路計(jì)算速度要高于軟件的運(yùn)算速度.

4 結(jié)論

將模糊理論應(yīng)用于生物傳感器的檢測(cè)技術(shù)，有效解決了生物傳感器檢測(cè)技術(shù)所亟待解決的從量化到語言化的問題.將其應(yīng)用于水源地取水環(huán)境的快速檢測(cè)，可以極大地提高水源地取水急性毒物的檢測(cè)速度，特別是對(duì)邊遠(yuǎn)地區(qū)的水源地取水檢測(cè)有著重要意義.降低了操作人員的入門要求，從而為避免急性水源污染事件的發(fā)生提供了有效的工具.由于發(fā)光微生物的自身及環(huán)境影響波動(dòng)較大，因此該方法僅適用于快速定性檢測(cè)，精確的毒物含量及種類的判別還需要借助化學(xué)分析方法，所以建議將此方法同化學(xué)分析方法配合使用.

［1］魏勝非，陳彩云，許德玄.基于青?；【?Q 67的飲用水環(huán)境虛擬檢測(cè)儀測(cè)［J］.東北師大學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2010，42（2）：143－146.

［2］陳晶，魏勝非.基于ZigBeen技術(shù)的靈芝無線傳感器監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)［J］.東北師大學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2011，43（1）：109－112.

［3］陳彩云，魏勝非.柴油機(jī)尾氣處理中的濕度檢測(cè)融合算法［J］.東北師大學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2009，41（4）：82－85.

［4］劉君華.智能傳感器系統(tǒng)［M］.西安：西安電子科技大學(xué)出版社，1999：363－376.

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［8］朱文杰，鄭天凌，李偉民.發(fā)光細(xì)菌與環(huán)境毒性檢測(cè)［M］.北京：中國輕工業(yè)出版社，2009：208－209.

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