PLS算法在ASV法同时测定重金属离子中的应用

"这篇论文探讨了基于阳极溶出伏安法(ASV)与偏最小二乘回归(PLS)算法在同时测定重金属离子(Cu、Pb、Cd、Zn)中的应用。作者通过使用超微组合圆盘铂电极，提升了检测的灵敏度，实现了ppb级别的测量精度，并通过PLS模型有效地处理了不同离子间的相互干扰，预测误差不超过15%。" 正文: 阳极溶出伏安法(Amvammetric Stripping Voltammetry, ASV)是一种电化学分析技术，特别适用于痕量金属离子的检测。该方法基于金属离子在工作电极表面的氧化或还原过程，通过记录电压-电流曲线来确定离子的存在和浓度。ASV的优势在于其高灵敏度和选择性，尤其适合于复杂样品中多种离子的同时测定。 在本研究中，作者着重解决了ASV在多离子测定中可能遇到的问题——离子间的相互干扰。通过引入偏最小二乘回归(Partial Least Squares, PLS)这一化学统计方法，可以解析复杂数据集并建立预测模型。PLS是一种多元线性回归分析技术，特别适用于变量之间存在多重共线性的场合，如在含有多种离子的溶液中，各离子的溶出峰可能会重叠，PLS能有效地分解这些峰并提取出每个离子的独特信息。 在实验中，采用了超微组合圆盘铂电极作为工作电极，这种设计大大提高了检测的灵敏度，使得测量精度达到了ppb级别（即十亿分之一）。ppb是一个非常低的浓度单位，对于环境监测和公共卫生安全至关重要，因为重金属离子即使在极低浓度下也会对人体健康产生严重影响。 论文指出，利用建立的PLS模型，可以对未知溶液中的重金属离子浓度进行准确预测，预测误差控制在15%以内，显示了模型的稳定性和实用性。这一成果对于环境污染监测、水质分析以及工业生产过程中的重金属离子控制等方面都具有重要意义，为环境科学和分析化学提供了有力的工具。 关键词: 阳极溶出伏安法(ASV)、偏最小二乘回归(PLS)、重金属离子、超微电极、预测模型