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原文传递一种基于近红外光谱快速检测土壤中PVC含量的方法

专利名称：	一种基于近红外光谱快速检测土壤中PVC含量的方法
摘要：	本发明公开了一种基于近红外光谱快速检测土壤中PVC含量的方法，属于光谱学、环境污染检测领域，包括以下步骤：(1)取表层0～30cm深处的土壤，在室温通风环境下风干后研磨，过100目筛；(2)取至少15次样品压片，每次0.3g；(3)采集步骤(2)所制备样品压片的近红外光谱图；(4)设置LS‑SVM算法的正则化参数gam为256，LS‑SVM算法的内核参数sig2为110。将步骤(3)采集的药品压片的近红外光谱数据输入建立的LS‑SVM检测模型中，得到土壤中PVC塑料的污染量。基于近红外光谱技术的PVC类型微塑料含量检测方法无需通过密度分离提取土壤样品中疑似微塑料碎片，可节省时间与成本。此外通过LS‑SVM方法建立土壤中PVC含量的预测模型，预测准确度高。
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：	裘正军;赵淑韬;冯旭萍;何勇
专利状态：	有效
申请日期：	2019-06-27T00:00:00+0800
发布日期：	2019-09-20T00:00:00+0800
申请号：	CN201910569544.2
公开号：	CN110261346A
代理机构：	杭州天勤知识产权代理有限公司
代理人：	胡红娟
分类号：	G01N21/359(2014.01);G;G01;G01N;G01N21
申请人地址：	310013 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
主权项：	1.一种基于近红外光谱快速检测土壤中PVC含量的方法，其特征在于，包括以下步骤： (1)取表层0～30cm深处的土壤，在室温通风环境下风干后研磨，碎过100目筛； (2)取至少15次样品压片，每次0.3g； (3)采集步骤(2)所制备样品压片的近红外光谱数据； (4)将步骤(3)采集的药品压片的近红外光谱数据输入检测模型中，得到土壤中PVC塑料的污染量。 2.根据权利要求1所述的基于近红外光谱快速检测土壤中PVC含量的方法，其特征在于，步骤(4)中所述的检测模型的建立方法为： (4-1)土壤风干后研磨，碎过100目筛； (4-2)按设置好的浓度梯度将聚氯乙烯标准品加入土壤中并混合均匀； (4-3)对步骤(4-2)混合成的样品进行压片，制成样本，并采集样本的近红外光谱数据； (4-4)以土壤中聚氯乙烯浓度为自变量，以光谱信息为因变量，利用最小二乘支持向量机算法建立光谱信号与土壤中聚氯乙烯类型微塑料含量的定量检测模型，最小二乘支持向量机算法的正则化参数gam为256，内核参数sig2为110。 3.根据权利要求2所述的基于近红外光谱快速检测土壤中PVC含量的方法，其特征在于，步骤(4-4)中所述的土壤中聚氯乙烯类型微塑料含量的定量检测模型采用的模型评价指标有确定系数、建模均方根误差、预测均方根误差和剩余预测偏差，设置最小二乘支持向量机算法的正则化参数gam为256，内核参数sig2为110。 4.根据权利要求2所述的基于近红外光谱快速检测土壤中PVC含量的方法，其特征在于，步骤(3)和步骤(4-3)中采集近红外光谱图所用的光谱仪的光谱条件为：光谱波长范围为900～1700nm，分辨率为10nm。 5.根据权利要求4所述的基于近红外光谱快速检测土壤中PVC含量的方法，其特征在于，所述的光谱仪在进行光谱测量之前，预热15min并做好黑板和白板校正操作。 6.根据权利要求5所述的基于近红外光谱快速检测土壤中PVC含量的方法，其特征在于，设置400个点的光谱采集参数，通过求三次扫描的平均值得到光谱，以反射模式记录光谱信息。
所属类别：	发明专利