基于主成分回歸的土壤重金屬LIBS定量分析方法研究
發(fā)布時間:2019-11-13 21:26
【摘要】:采用激光誘導(dǎo)擊穿光譜(LIBS)技術(shù)結(jié)合主成分分析(PCA)和基于PCA的偏最小二乘回歸法(PLSR),對8種土壤樣品進(jìn)行分類及Cr元素含量的分析研究。對比分析了不同土壤樣品基體元素的特征光譜,利用PCA對8種土壤樣品進(jìn)行分類,并采用PLSR定量分析不同土壤中Cr元素的含量。研究結(jié)果表明,不同土壤樣品中的基體元素特征光譜出現(xiàn)較大差異,8種土壤樣品經(jīng)PCA分析后大致分為3類;利用PLSR訓(xùn)練模型得到的定標(biāo)曲線將擬合相關(guān)系數(shù)提高至0.986,對同一類的土壤樣品Cr的含量預(yù)測相對誤差小于7.5%,對非同一類土壤樣品Cr的預(yù)測相對誤差較大。這說明,對待測樣品定量分析前,采用PCA對土壤樣品分類可以提高對待測樣品重金屬元素定量檢測的精確度,對建立定量分析模型提供指導(dǎo)。
【圖文】:
上形成激光等離子體。空間約束半球的作用是壓縮等離子體,增強(qiáng)等離子體特征譜線的強(qiáng)度,提高等離子體信號的信背比。實驗中,對空間約束半球通空氣,吹散對脈沖激光和等離子體信號有散射作用的土壤灰塵。實驗樣品置于二維旋轉(zhuǎn)平臺上,旋轉(zhuǎn)平臺由數(shù)字延時脈沖發(fā)生器(DG535)控制,保證脈沖激光對實驗樣品不重復(fù)打點(diǎn)。LIBS光譜信號經(jīng)過光纖耦合傳輸,進(jìn)入三通道光柵光譜儀(Avantes公司,AVS-DESKTOP-USB2)進(jìn)行分光探測,光譜儀的光譜探測范圍是200~500nm。圖1LIBS實驗裝置示意圖Fig.1SchematicdiagramofLIBSexperimentalsetup實驗樣品是實地采集于安徽省銅陵市和潁上縣周邊地區(qū)的8個不同地點(diǎn)土壤。對土壤樣品采用電感耦合等離子體質(zhì)譜法(ICP-MS)測量其中微量重金屬元素的含量,結(jié)果見表1。對待測樣品進(jìn)行烘干研磨、100目過篩處理后,稱量3g,分別在3MPa壓強(qiáng)下壓制成直徑為3cm、厚約為2.5mm的土片。表1土壤中部分微量重金屬的含量Tab.1Concentrationsofheavymetalelementsinthesamples(Unit:mg·kg-1)SampleCdCrCuNiPbZn1#2.2298.961230.0034.15285.60191.502#11.1194.44674.8038.01340.00974.603#15.29109.90580.6043.84413.82228.004#6.0482.21238.0038.83425.10577.105#4.4586.784
個脈沖產(chǎn)生的等離子體信號的平均,圖2是2#、7#和8#3種土壤樣品8次測量平均后的LIBS特征光譜圖。圖2土壤的LIBS特征光譜Fig.2TypicalLIBSspectraofsoils由圖2可知,除Si元素特征譜線以外,,3種土壤樣品中Al、Ca兩種主要元素的特征譜線強(qiáng)度都有一定的差異。實驗結(jié)果表明,不同土壤樣品中主要基體元素含量不同,體元素特征譜線對待測元素特征譜線強(qiáng)度的影響也有較大差異。3.2PCALIBS技術(shù)用于待測樣品元素含量檢測時,一般采用和待測樣品基體相同的定標(biāo)樣品,減小樣品間基體效應(yīng)的差異造成的預(yù)測誤差。這種方法的實際應(yīng)用性較差,需要建立的定標(biāo)模型較多,因此在建立定標(biāo)模型之前分析實驗樣品間的相似性是非常重要的。PCA是一種化學(xué)計量學(xué)統(tǒng)計分析方法,主要是針對存在相互依賴關(guān)系的多維數(shù)據(jù),通過線性變換保留原數(shù)據(jù)中可充分反映原數(shù)據(jù)信息的新變量即主成分,反應(yīng)實驗樣品的主要特征,達(dá)到數(shù)據(jù)降維的作用并且主成分間相互獨(dú)立。通過對光譜數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,計算得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣的相關(guān)系數(shù)矩陣,從而計算出相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和特征向量,得到光譜數(shù)據(jù)的n個主成分,主成分的方差是逐個遞減的,主成分包含的光譜信息量也是逐個遞減的。最佳主成分個數(shù)k的選取是通過計算主成分對光譜數(shù)據(jù)的累計貢獻(xiàn)率G決定的。一個主成分的G是通過計算主成分對應(yīng)的特征值λi占所有特征值之和的比重得到的。即G=λt∑ni=1λt(1)當(dāng)前k個主成分的累計G大于85%,原始多維光譜數(shù)據(jù)信息即可由前k個主成分構(gòu)成的低維空間表示。在數(shù)據(jù)分
【圖文】:
上形成激光等離子體。空間約束半球的作用是壓縮等離子體,增強(qiáng)等離子體特征譜線的強(qiáng)度,提高等離子體信號的信背比。實驗中,對空間約束半球通空氣,吹散對脈沖激光和等離子體信號有散射作用的土壤灰塵。實驗樣品置于二維旋轉(zhuǎn)平臺上,旋轉(zhuǎn)平臺由數(shù)字延時脈沖發(fā)生器(DG535)控制,保證脈沖激光對實驗樣品不重復(fù)打點(diǎn)。LIBS光譜信號經(jīng)過光纖耦合傳輸,進(jìn)入三通道光柵光譜儀(Avantes公司,AVS-DESKTOP-USB2)進(jìn)行分光探測,光譜儀的光譜探測范圍是200~500nm。圖1LIBS實驗裝置示意圖Fig.1SchematicdiagramofLIBSexperimentalsetup實驗樣品是實地采集于安徽省銅陵市和潁上縣周邊地區(qū)的8個不同地點(diǎn)土壤。對土壤樣品采用電感耦合等離子體質(zhì)譜法(ICP-MS)測量其中微量重金屬元素的含量,結(jié)果見表1。對待測樣品進(jìn)行烘干研磨、100目過篩處理后,稱量3g,分別在3MPa壓強(qiáng)下壓制成直徑為3cm、厚約為2.5mm的土片。表1土壤中部分微量重金屬的含量Tab.1Concentrationsofheavymetalelementsinthesamples(Unit:mg·kg-1)SampleCdCrCuNiPbZn1#2.2298.961230.0034.15285.60191.502#11.1194.44674.8038.01340.00974.603#15.29109.90580.6043.84413.82228.004#6.0482.21238.0038.83425.10577.105#4.4586.784
個脈沖產(chǎn)生的等離子體信號的平均,圖2是2#、7#和8#3種土壤樣品8次測量平均后的LIBS特征光譜圖。圖2土壤的LIBS特征光譜Fig.2TypicalLIBSspectraofsoils由圖2可知,除Si元素特征譜線以外,,3種土壤樣品中Al、Ca兩種主要元素的特征譜線強(qiáng)度都有一定的差異。實驗結(jié)果表明,不同土壤樣品中主要基體元素含量不同,體元素特征譜線對待測元素特征譜線強(qiáng)度的影響也有較大差異。3.2PCALIBS技術(shù)用于待測樣品元素含量檢測時,一般采用和待測樣品基體相同的定標(biāo)樣品,減小樣品間基體效應(yīng)的差異造成的預(yù)測誤差。這種方法的實際應(yīng)用性較差,需要建立的定標(biāo)模型較多,因此在建立定標(biāo)模型之前分析實驗樣品間的相似性是非常重要的。PCA是一種化學(xué)計量學(xué)統(tǒng)計分析方法,主要是針對存在相互依賴關(guān)系的多維數(shù)據(jù),通過線性變換保留原數(shù)據(jù)中可充分反映原數(shù)據(jù)信息的新變量即主成分,反應(yīng)實驗樣品的主要特征,達(dá)到數(shù)據(jù)降維的作用并且主成分間相互獨(dú)立。通過對光譜數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理,計算得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣的相關(guān)系數(shù)矩陣,從而計算出相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和特征向量,得到光譜數(shù)據(jù)的n個主成分,主成分的方差是逐個遞減的,主成分包含的光譜信息量也是逐個遞減的。最佳主成分個數(shù)k的選取是通過計算主成分對光譜數(shù)據(jù)的累計貢獻(xiàn)率G決定的。一個主成分的G是通過計算主成分對應(yīng)的特征值λi占所有特征值之和的比重得到的。即G=λt∑ni=1λt(1)當(dāng)前k個主成分的累計G大于85%,原始多維光譜數(shù)據(jù)信息即可由前k個主成分構(gòu)成的低維空間表示。在數(shù)據(jù)分
【參考文獻(xiàn)】
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6 許洪光;管士成;傅院霞;張先q
本文編號:2560494
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