复杂的生态环境与共存的生物群体构成了相互联系、作用与制约的稳定动态系统。通常系统中的物质之间相互影响,有着千丝万缕的作用关系,这是构成自然界和谐有机的物质基础。在大自然系统中,多数物质构成复杂,且以混合的形式存在于环境中。这些物质之间相互作用,往往存在着非常复杂的关系,其发生的物质作用通常是线性或者非线性耦合的过程。在人类生存的环境系统中,大量未知的物质来源于人为排放或者自然形成,他们之间的相互作用是复杂与不确定的。物质之间复杂的作用关系以及产生的结果影响着各物质系统之间的功能、交换与行为。当环境中有多种元素或者化合物存在时,其联合作用对土壤、大气、水体和生物等产生的影响将会是复杂且难以估计与分析的。因此研究未知复杂体系中物质之间的作用有着重要的意义。有机酸广泛存在于环境之中,在食品工业、农业生产、医学制药与生物化学等领域有重要应用。它是一些农产品中重要的物质组成成分,同样也影响着土壤环境中微生物和植物的生长代谢过程。通过有机酸检测可以了解人体的健康状况以及进行遗传病的筛查。此外,有机酸是工业排放污染物成分之一,存在于废水和废气中,造成了一定程度的环境污染。因此,对有机酸的检测与分析在科学研究中是十分重要的。目前常用的有机酸检测方法主要有高效液相色谱法（HPLC）、气相色谱-质谱联用（GC-MS）、液相色谱-质谱联用（LC-MS）、离子色谱法（IC）等。一般的检测方法通常需要将有机酸从复杂体系中提取出来进行检测,在这个过程中实现有机酸的无损检测是比较困难的。然而当面临大量混合有机酸的检测时,目前的方法检测时间长且过程繁琐,耗费化学药品使得检测成本较高,一次性检测的样本数量有限。因此,对于混合有机酸样品的检测需要一种更加方便经济的方法。本研究提出了一种可以在复杂体系中对多种混合有机酸进行识别与分析的新方法。通过这种方法,存在于复杂化学体系中的有机酸不需要被提取出来,便可以实现混合有机酸的直接分析与测定,而在测定过程中完全不受体系中其他物质的影响,在短时间内可以大量收集混合有机酸信息并且输出多维度的测定数据。我们在复杂化学体系分析中寻找一种新的模式,构建一种可以快速获取混合有机酸信息的光谱设备。它的原理是基于物质对光谱不同的吸收特性,组合光源发射出来的光线穿过待测有机酸溶液,溶液中发生的显色反应改变了其吸光特性,在设备末端的摄像装置将穿过溶液的残余光线捕捉并转化为图像数字信息,这些图像便是包含着物质光谱吸收特性的数字化图像信息。获取的大批量图像组成了大数据,然而对于成千上万的数据,传统方法是难以分析的。近年来发展起来的机器学习因其强大的计算能力在处理大数据方面有出色的表现。我们构建了神经网络进行数据分析,将图像数据与标签值输入网络后进行有监督的学习,从而建立机器学习模型,最终实现混合有机酸浓度的预测。研究对未来实施数字化环境管理提供了一定的参考价值。主要的结论如下:（1）显色体系的筛选。混合有机酸溶液的显色反应是获取数据的基础。不同颜色的溶液可以选择性地吸收一部分可见光的能量,从而呈现不同颜色,因此我们进行了复合显色剂的筛选。最终确定了两个显色体系S1与S2。显色体系S1由甲基紫、溴百里香酚蓝、溴酚蓝、铬天青S、溴甲酚绿、甲基橙、中性红组成。为了探索重金属离子的加入对反应体系的扰动作用,在显色体系S1的基础上,显色体系S2添加了重金属离子Cd2+。显色体系S2由甲基紫、溴百里香酚蓝、溴酚蓝、铬天青S、溴甲酚绿、甲基橙、中性红、乙酸镉组成。（2）光谱设备的搭建与光谱图像的获取。光谱设备的构成主要包括可见光范围的组合面光源、盛装待测溶液的样品池和设备末端的摄像装置。其中,面光源由光源和组合滤光片（ECF）构成,组合滤光片上面含有特殊图案。光源发出的光束通过组合滤光片被转化为数量级的光束组合模式,光线穿过装有待测溶液样品池时,拍摄装置将残余光线捕获,并以图片数字信息的形式收集起来。光谱设备的输出端连接移动储存设备,含有溶液的光谱吸收特性的数字化图像信息被其保存。（3）图像数据的数字化处理。在这个过程中我们提取光谱图像的灰度值并绘制等高线图,初步分析了不同条件下光谱图像之间的差异。为了观察显色体系作用效果的不同,将实验组的光谱图像扣除空白背景图像进行了分析。光谱图像实现了混合有机酸的特征光谱信息的数字化和可视化。（4）机器学习模型的建立。将获取的图像数据集与对应的标签值输入网络,数据被分为80%的训练数据集与20%的测试数据集,然后进行深度学习,最终建立模型,实现有机酸浓度的预测。分析结果表明,在不同的复杂化学体系条件下,机器学习预测混合有机酸浓度的准确度与精度均较高,且网络有较强的深度学习能力。（5）光谱图像的性能分析。通过图像分析我们验证了光谱仪器运行的稳定性以及数据的精确度与可重复性,也证明了本实验的研究路线的可适用面的广泛性。