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腔体约束LIBS结合多变量回归的土壤Ba含量分析 被引量：5
1
作者 刘烨坤 郝晓剑 +1 位作者 杨彦伟 孙鹏 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第5期352-358,共7页
为了提高土壤中重金属Ba元素定量分析的检测精度,将腔体约束与传统激光诱导击穿光谱技术(LIBS)相结合,选择BaⅡ495.709 nm作为分析线,建立了基于谱峰积分的单变量定标模型及多变量主成分回归(PCR)、人工神经网络(ANN)定标模型,对土壤中... 为了提高土壤中重金属Ba元素定量分析的检测精度,将腔体约束与传统激光诱导击穿光谱技术(LIBS)相结合,选择BaⅡ495.709 nm作为分析线,建立了基于谱峰积分的单变量定标模型及多变量主成分回归(PCR)、人工神经网络(ANN)定标模型,对土壤中金属Ba元素进行定量分析。结果表明,外加腔体约束LIBS(CC-LIBS)与传统LIBS相比,增大了特征谱线的光谱强度及信噪比,利用谱峰积分法对Ba元素分析时,与传统LIBS相比CC-LIBS可以提高单变量定量分析精度,定标曲线相关系数由0.63提高到了0.84,验证集平均相对误差(MRE)由47.52%降低到23.44%,且Ba元素的检出限由64.73减小到37.86;利用CC-LIBS结合多变量回归模型PCR、ANN分析Ba元素含量时,进一步提高了LIBS的检测精度,减小了土壤中基体效应的影响。多变量回归定标曲线相关系数分别为0.941、0.999,且验证集MRE分别为9.93%、5.35%。该研究为LIBS技术应用于土壤品质检测提供了新思路。 展开更多
关键词 激光光学 激光诱导击穿光谱 定量分析 腔体约束 多变量回归 土壤
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腔体约束LIBS结合机器学习对土壤重金属元素的定量分析 被引量：2
2
作者 刘烨坤 郝晓剑 +3 位作者 杨彦伟 郝文渊 孙鹏 潘保武 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期2387-2391,共5页
土壤重金属元素含量检测及防治,对我国农业、生态环境修复具有重大意义。利用外加腔体约束结合激光诱导击穿光谱技术(LIBS)获得土壤光谱数据,采用机器学习对土壤中重金属元素Ni和Ba含量进行分析。实验设置延迟时间为0.5~5μs,选择NiⅡ22... 土壤重金属元素含量检测及防治,对我国农业、生态环境修复具有重大意义。利用外加腔体约束结合激光诱导击穿光谱技术(LIBS)获得土壤光谱数据,采用机器学习对土壤中重金属元素Ni和Ba含量进行分析。实验设置延迟时间为0.5~5μs,选择NiⅡ221.648 nm和BaⅡ495.709 nm作为目标研究特征谱线,计算两种LIBS条件下延迟时间对信噪比、光谱强度及增强因子的影响。结果表明,腔体约束LIBS(CC-LIBS)可以增大光谱强度及目标元素信噪比,同时随着采集延迟时间增长,等离子体数目变少,光谱强度及信噪比逐渐减小并趋于稳定;当延迟时间设置为1μs时,CC-LIBS条件下Ni和Ba元素特征谱线信噪比达到最优,确定此时为LIBS最优实验条件。通过最优条件获取9种含Ni和Ba元素土壤样品的光谱数据,由于采集到的每组光谱信息有12248个数据点,利用主成分分析(PCA)对CC-LIBS条件下的光谱数据降维,在保留95%以上的土壤原始信息后,选择9个主成分作为定量分析模型的输入变量,以提高模型的运算速度。采用机器学习中的Lasso,AdaBoost和Random Forest模型,对PCA降维后的光谱数据进行建模及预测,实现土壤重金属元素Ni和Ba的定量分析。结果表明,与Lasso和AdaBoost模型相比,Random Forest模型在训练集和测试集中表现出的预测性能最优。Random Forest模型下Ni元素在测试集中的R^(2)为0.937,RMSEP为3.037;Ba元素在测试集中的相关系数R^(2)为0.886,均方根误差RMSEP为90.515。基于腔体约束LIBS技术结合机器学习,为土壤重金属元素的高精度检测提供了技术指导。 展开更多
关键词 机器学习 光谱强度 LIBS 特征谱线 光谱数据 数据降维 定量分析模型 增强因子
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基于腔体约束激光诱导击穿铝土矿光谱的参数优化 被引量：1
3
作者 杨彦伟 郝晓剑 +4 位作者 潘保武 张瑞忠 刘烨坤 孙鹏 郝文渊 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期241-247,共7页
基于外加腔体约束方法,对铝土矿中Al、Si两种元素的激光诱导击穿光谱(LIBS)实验参数进行了优化研究。通过设置压强、激光能量、延迟时间等参数,使用传统LIBS和外加腔体约束LIBS(CC-LIBS)分别对铝土矿样品进行激光烧蚀,选择SiⅠ288.15 nm... 基于外加腔体约束方法,对铝土矿中Al、Si两种元素的激光诱导击穿光谱(LIBS)实验参数进行了优化研究。通过设置压强、激光能量、延迟时间等参数,使用传统LIBS和外加腔体约束LIBS(CC-LIBS)分别对铝土矿样品进行激光烧蚀,选择SiⅠ288.15 nm和AlⅠ308.21 nm作为特征谱线对最优实验条件进行了分析。结果表明:压强为150 MPa时,谱线强度偏差最小;能量为80 mJ时,采集到的特征谱线信噪比(SNR)最大;延迟时间为1μs时,Al、Si两种元素得到的SNR最优,从而确定了最佳实验条件。与传统的LIBS相比,CC-LIBS采集到的特征谱线强度、SNR都有所提高,为铝土矿中Al、Si元素的检测提供了新的实验依据与思路,具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 外加腔体约束 激光诱导击穿光谱 铝土矿 信噪比 延迟时间
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