基于激光诱导击穿光谱结合偏最小二乘判别分的软玉产地识别研究

• 作者: 张倩 王亚军 石斌 袁心强 陈涛
• 来源期刊: 中国激光
• 学科: 物理学
• 关键词: 光谱学 激光诱导击穿光谱 产地识别 偏最小二乘判别分析 白色软玉 光谱分析
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 光谱学
• 页码范围: 254-261
• 页数: 8页
• 分类号: O433.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CJL201643.1211001

摘要

采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)对新疆、青海和俄罗斯的白色软玉进行产地研究.选取产自新疆(和田、于田、且末)、青海(格尔木)、俄罗斯(贝加尔湖)的146个白色软玉样品作为样品集,从样品集中随机抽取111个样品作为校正集,用于建立PLS-DA识别模型,剩余35个样品作为验证集,用于检验PLS-DA识别模型的预测效果.采用LIBS对三个产地的软玉样品进行成分分析,选择Na、K、Al、Li、Be、Mn、Sr、Zr、Ba、Y、Ce作为目标元素,并选取589.995,766.490,396.152,670.793,313.042,257.610,407.771,389.138,455.403,437.493,401.239 nm处的谱线作为目标元素的分析谱线,选取Si元素作为内标元素,以其在288.158 nm处的谱线作为内标元素分析谱线,分别计算各目标元素与内标元素的谱线强度的比值Rx,由Rx组成自变量矩阵,用于模型的建立与预测.实验结果表明,采用LIBS结合PLS-DA建立的产地识别模型,其校正自变量和验证自变量与实际分类变量的相关系数都大于0.9,PLS-DA识别模型的交叉验证均方根误差和预测均方根误差均小于0.29,PLS-DA产地识别模型对验证集中新疆(和田、于田、且末)、青海(格尔木)、俄罗斯(贝加尔湖)产地的35个白色软玉样品的识别正确率为92％.研究表明,采用LIBS结合PLS-DA能够快速有效识别三大产地的白色软玉.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石斌		23	51	4.0	5.0
2	袁心强		72	378	9.0	16.0
3	王亚军		20	120	7.0	10.0
4	陈涛		54	205	9.0	11.0
5	张倩		13	73	4.0	8.0