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原文传递一种桑椹中重金属元素铬的快速准确检测方法

专利名称：	一种桑椹中重金属元素铬的快速准确检测方法
摘要：	本发明涉及一种桑椹中重金属元素铬的快速准确检测方法，解决利用LIBS技术进行桑椹中重金属元素铬含量检测的过程中存在的未能充分利用LIBS数据中重要信息的问题。本发明对不同重金属元素铬含量的桑椹样本，分别采集LIBS光谱数据的所有光谱激发波段根据其变换后与实测重金属铬元素的相关性优选特征变量，而后又对优选的特征变量建立线性回归模型后根据相关系数进行末位淘汰，最终建立定标模型。本发明综合利用了全部LIBS光谱数据信息，并优中选优地挑选了最相关的特征变量，减少了模型中的变量数，提高了特征变量的质量，对桑椹中重金属铬元素的检测更为准确；另外，本发明还结合桑椹粉末粒度对LIBS光谱强度的影响，对定标模型进行修正，进一步提高了检测的准确性。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	浙江;33
申请人：	浙江大学
发明人：	吴迪;黄凌霞;孟留伟;杨良;李绍佳
专利状态：	有效
发布日期：	2019-01-01T00:00:00+0800
申请号：	CN201810767009.3
公开号：	CN108956584A
代理机构：	杭州知见专利代理有限公司 33295
代理人：	张华
分类号：	G01N21/71(2006.01)I;G;G01;G01N;G01N21;G01N21/71
申请人地址：	310013 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
主权项：	1.一种桑椹中重金属元素铬的快速准确检测方法，其特征在于：包括以下步骤：a、样本准备：挑选n个成熟度均一，无病虫害，无机械伤的桑椹样本；使用分析纯K2CrO4配置出0，50，150，300，600和1000mg/L Cr6+离子溶液；将挑选出的n个桑椹样本均分成6份，分别浸入配置的6组Cr6+离子溶液中；取出浸泡充分后的桑椹，用去离子水冲洗桑椹表面若干次，去除桑椹表面残留的Cr6+离子溶液；b、标准铬含量测定:采用国家标准方法GB 5009.12‑2017测定n个桑椹样本中的重金属铬含量实测值，依次记为Y1～Yn，作为LIBS光谱数据建模所用的参考值，其中，第k个样本的重金属铬含量实测值为Yk，1≤k≤n；c、样本压片：将n个桑椹样本烘干、分别磨粉、分别压片，得到样本压片n个；d、LIBS光谱数据采集：采集n个桑椹压片样品LIBS数据分别标记为S₁～S_n，S₁～S_n均包含了LIBS光谱全波段谱线强度信息；LIBS光谱具有m个波段的激发谱线，则样本S_k中的第j个波段的激发谱线强度为其中1≤k≤n，1≤j≤m；e、特征谱线选定：对桑椹样本的LIBS光谱，确定重金属铬元素的3个特征激发谱线位置分别为λ₁＝425.46nm，λ₂＝427.51nm和λ₃＝429.00nm，则样本S_k对应的3个特征激发谱线强度分别为f、设定第一轮变换计算公式：定义第一轮变换计算公式其中，中上标2为平方数；g、令i＝1，将的所有计算结果按照计算公式以及j的不同分成4×m组，每一组计算结果内根据k的变化具有n个计算结果，计算每一组计算结果与Y_k之间的皮尔逊相关系数，选取相关系数最高的5组计算结果，5组计算结果对应的激发谱线波段的波长分别记为λ_T1，λ_T2，λ_T3，λ_T4，λ_T5，将对应的计算公式分别记为特征变量T₁，T₂，T₃，T₄，T₅；令i＝2，将的所有计算结果按照计算公式以及j的不同分成4×m组，每一组计算结果内根据k的变化具有n个计算结果，计算每一组计算结果与Y_k之间的皮尔逊相关系数，选取相关系数最高的5组计算结果，5组计算结果对应的激发谱线波段的波长分别记为λ_T6，λ_T7，λ_T8，λ_T9，λ_T10，将对应的计算公式分别记为特征变量T₆，T₇，T₈，T₉，T₁₀；令i＝3，将的所有计算结果按照计算公式以及j的不同分成4×m组，每一组计算结果内根据k的变化具有n个计算结果，计算每一组计算结果与Y_k之间的皮尔逊相关系数，选取相关系数最高的5组计算结果，5组计算结果对应的激发谱线波段的波长分别记为λ_T11，λ_T12，λ_T13，λ_T14，λ_T15，将对应的计算公式分别记为特征变量T₁₁，T₁₂，T₁₃，T₁₄，T₁₅；h、将步骤f中四个公式的互换位置，得到第二轮变换计算公式，分别为i、将的计算结果按照步骤g中的方法选取相关系数最高的15组计算结果，15组计算结果对应的激发谱线波段的波长分别记为λ_T16～λ_T30，将对应的计算公式分别记为特征变量T₁₆～T₃₀；j、基于初步筛选的特征变量T1～T30建立初步预测模型：Y1＝a1T1+a2T2+…+a30T30+b，其中，a1～a30为对应系数、b为常数项；k、对于步骤j基于30个特征变量建立多元线性回归模型，删除模型中对应系数绝对值最小的5个特征变量；然后基于剩余的25个特征变量再次建立多元线性回归模型，再次删除模型中对应系数绝对值最小的5个特征变量；最后基于剩余的20个特征变量再次建立多元线性回归模型，并再次删除模型中对应系数绝对值最小的5个特征变量，获得15个最优的特征变量，依次分别记为T1'～T'15，然后基于剩余的15个最优特征变量，采用多元线性回归模型，建立桑椹重金属铬含量检测的定标模型：Y2＝a'1T1'+a'2T2'+…+a'15T'15+b'其中，Y2为重金属铬含量的预测值，a'1～a'15为对应系数，b'为常数项；l、采集待测样本P的LIBS光谱数据，根据步骤k中的定标模型，从而实现待测样本中重金属铬含量的快速检测。
所属类别：	发明专利