激光诱导击穿光谱技术结合多元线性回归提升Cr检测精度

"该研究探讨了利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合单变量分析和多元线性回归(MLR)方法对样品中的Cr元素进行定量分析，以提高检测准确性和精度。通过比较不同激光能量下CrI: 425.435 nm 和 CrI: 427.48 nm 两条谱线的性能，发现425.435 nm谱线提供更好的分析效果，得到的Cr检测限为5.8 mg/g。MLR方法增强了浓度预测值与实际值之间的线性相关性，从0.98提高到0.99以上，并且在预测相对误差(REP)方面表现出优越性，相比于单变量分析的6.73％和7.59％，MLR的REP仅为4.66％。这表明，将LIBS与MLR相结合能显著提升样品中重金属铬浓度预测的精确度。" 激光诱导击穿光谱（LIBS）是一种非接触式的原子发射光谱技术，它利用高能激光脉冲在样品上产生等离子体，进而分析等离子体发射的光谱以确定样品的元素组成。这项技术以其快速、实时和多元素同时分析的能力而受到广泛关注。 在本研究中，针对LIBS技术的检测能力提升，研究人员采用了两种不同的分析策略：单变量分析和多元线性回归分析。单变量分析专注于单一特征谱线（如CrI: 425.435 nm 和 CrI: 427.48 nm），以评估其对铬元素浓度的敏感性。实验结果显示，425.435 nm谱线在检测限方面表现更优，能够达到5.8 mg/g，这可能是由于该谱线的发射强度更强或者受到的干扰因素较少。 另一方面，多元线性回归（MLR）方法考虑了多个光谱特征的同时作用，通过建立多个变量与响应变量之间的线性关系来提高预测准确性。在本案例中，MLR方法提升了浓度预测值与实际值之间的线性相关性，表明这种方法能够更好地捕捉到样本复杂性的影响，减少误差。 通过留一交叉验证法，研究比较了两种方法的预测性能。单变量分析的预测相对误差较高，而MLR的预测相对误差较低，这意味着MLR能够更准确地预测样品中铬的浓度。这种改进对于环境监测、工业质量控制以及地球科学等领域中重金属元素的定量分析具有重要意义。 这项研究证明了结合LIBS技术与MLR算法可以显著提升对重金属元素如铬的检测准确性和可靠性，为LIBS技术在复杂样品分析中的应用提供了新的思路和方法。