基于Python/MATLAB的常见茶叶中重金属元素的ICP-MS检验研究

• 作者: 何洪源 侯超 刘静 徐琳 赵海波
• 来源期刊: 茶叶通讯
• 学科: 农学
• 关键词: ICP-MS Python MATLAB 茶叶 重金属元素
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 107-112
• 页数: 6页
• 分类号: S571.1|Q657.3
• 字数: 3307字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-525X.2020.01.019

摘要

为了实现以重金属元素含量作为识别茶叶厂家和产地的指标,选取市面上常见的红茶、绿茶、铁观音三类茶叶共计37种,经过前处理后采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)同时对37种茶叶进行五种常见重金属铬(Cr)、砷(As)、铅(Pb)、镉(Cd)和汞(Hg)含量的检测,使用MATLAB进行主成分分析和聚类分析,使用Python设计识别界面实现测试样本的分类识别.结果表明:市售常用茶叶中Cr、As、Cd 、Pb四种重金属平均含量分别为1.83 ng/mL、1.09 ng/mL、0.10 ng/mL和2.61 ng/mL,均低于国家规定限量,且未检测到重金属Hg;主成分分析法和聚类分析法对实验数据进行分析可以很好地区分37种茶叶的厂家和产地;Python识别界面可对未知茶叶的种类进行识别并得知其产地.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘静		147	483	11.0	17.0
2	侯超		12	18	2.0	4.0
3	徐琳		12	24	3.0	4.0
4	何洪源		38	150	7.0	11.0
5	赵海波		3	1	1.0	1.0