基于激光诱导击穿光谱技术的泥蚶重金属污染信息的快速检测

发布时间：2017-08-07 04:11

  本文关键词：基于激光诱导击穿光谱技术的泥蚶重金属污染信息的快速检测

  更多相关文章： 激光诱导击穿光谱 化学计量学 光谱预处理 定量分析 定性分析

【摘要】：随着工业化进程的加快,大量有毒有害重金属被排入水体中,导致泥蚶重金属污染问题愈加严重。激光诱导击穿光谱(LIBS)技术由于破坏性小、操作方便、分辨率高等特点,能满足泥蚶重金属检测要求。然而,由于光谱噪声和样品基体效应等方面的影响,LIBS技术的检测限和精度存在不足,而采取化学计量学方法能够提高光谱分析精度和稳定性。本论文通过搭建LIBS实验系统,以LIBS技术结合化学计量学快速检测分析泥蚶重金属污染信息。论文主要内容如下:1.建立定性分析模型,将偏最小二乘算法、支持向量机、随机森林三种识别方法和小波分析以及信息增益变量选择方法相结合对重金属污染泥蚶样品的LIBS光谱进行识别。首先,采用小波变换对LIBS光谱数据进行预处理,获取较高信噪比的光谱数据,实现光谱数据压缩;然后,应用信息增益变量选择方法对光谱数据进行特征变量提取;最后,分别应用偏最小二乘算法、支持向量机、随机森林三种判别方法对光谱处理后的信息进行识别分析,再对预处理后的泥蚶光谱数据进行小波重构分析。2.建立多元校正模型,针对泥蚶重金属Cu含量检测问题,首先对重金属Cu污染的泥蚶LIBS光谱进行谱线分析,提取Cu元素特征谱线所在的特征波段;然后,采用光谱平滑方法减少光谱数据中的随机噪声,根据定量分析的评价指标选择最佳的平滑点数,再对平滑后的LIBS光谱数据进行标准正态变量变换,减小基线漂移、高频噪声等对模型准确性和稳定性的影响;最后,采用偏最小二乘回归算法和最小二乘支持向量机回归方法对光谱预处理后的光谱特征波段进行回归建模,验证模型的可行性和稳定性。
【关键词】：激光诱导击穿光谱 化学计量学 光谱预处理 定量分析 定性分析
【学位授予单位】：温州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：X835;TN247
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-21
• 1 研究背景及意义11-13
• 2 激光诱导击穿光谱技术的概述13-14
• 2.1 激光诱导击穿光谱技术的原理13
• 2.2 激光诱导击穿光谱技术的优缺点13-14
• 3 LIBS光谱数据预处理14-21
• 3.1 光谱信号噪声来源14-15
• 3.2 小波分析方法15-18
• 3.3 信息增益变量选择方法18-19
• 3.4 光谱数据平滑和标准正态变量变换处理19-21
• 第二章 基于LIBS技术泥蚶不同重金属污染的定性分析21-35
• 1 引言21-23
• 2 实验设计23-24
• 2.1 样品制备及化学试剂23
• 2.2 实验设计过程23-24
• 3 LIBS技术中的分类模型24-27
• 3.1 随机森林算法24-26
• 3.2 偏最小二乘判别算法（PLSDA）26
• 3.3 最小二乘支持向量机判别算法26-27
• 4 泥蚶不同重金属污染的识别结果分析27-32
• 4.1 泥蚶样品LIBS光谱图的谱线分析27-29
• 4.2 LIBS光谱特征变量选择分析29-31
• 4.3 预测性能分析31-32
• 4.4 LIBS光谱小波重构分析32
• 5 本章小结32-35
• 第三章 泥蚶中重金属铜含量的LIBS光谱定量分析35-53
• 1 引言35-36
• 2 实验设计36-37
• 3 基于LIBS的定量分析方法37-41
• 3.1 传统强度定标方法37-38
• 3.2 多元校正定量分析方法38-41
• 3.2.1 多元素定标模型38
• 3.2.2 偏最小二乘回归模型38-39
• 3.2.3 最小二乘支持向量机回归模型39-41
• 4 LIBS光谱定量结果分析41-51
• 4.1 LIBS光谱谱线分析41-43
• 4.2 定标曲线和多元校正定量分析43-46
• 4.3 LIBS光谱预处理对建模效果的影响46-51
• 5 本章小结51-53
• 第四章 总结与展望53-55
• 参考文献55-61
• 致谢61-63
• 攻读学位期间发表的学术论文63

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本文编号：632770