激光诱导击穿光谱法：水体重金属定量分析的新进展

"该研究建立了一种基于自适应核的支持向量机回归(SVM)的激光诱导击穿光谱(LIBS)定量分析模型，用于水体重金属元素(如铅、铜)的检测。通过石墨富集增强信号，洛伦兹拟合减少噪声，并采用碳内标归一化来稳定测量结果，提高了对重金属浓度测量的精度。结果显示，铅和铜的平均相对标准偏差分别为6.4361%和6.9291%，平均相对误差为1.6765%和1.2478%，具有高相关系数0.9979和0.9997，表明模型有良好的准确性和稳定性。这项工作为快速定量分析水中的痕量金属元素提供了新的技术和数据支持。" 本文详细探讨了利用激光诱导击穿光谱技术和支持向量机回归算法在水体重金属元素定量分析中的应用。支持向量机是一种有效的机器学习方法，特别适用于非线性数据分析。在LIBS技术中，激光脉冲照射样品产生等离子体，释放出元素特有的光谱信息，这些信息与样品中的金属浓度有关。然而，由于环境噪声和激光能量波动，直接测量的信号可能存在误差。为此，研究者引入了石墨富集步骤，以增强等离子体信号，同时使用洛伦兹拟合来去除背景噪声，提高信噪比。 为了进一步提高测量的准确性，研究人员采用了碳内标归一化法。这种方法利用样本中稳定存在的碳元素作为参照，通过比较碳的光谱强度来校正因实验条件变化导致的测量偏差。这种标准化处理有助于减小环境因素对分析结果的影响。 支持向量机回归模型在此过程中发挥了关键作用，它能够从复杂的光谱数据中找出与重金属浓度最相关的特征，建立准确的定量关系。通过训练和支持向量机的优化，得到了铅和铜的浓度预测模型，模型的统计参数显示出高的稳定性和准确性。平均相对标准偏差和相对误差表明，即使在痕量水平，该模型也能提供可靠的测量结果。 这项研究结合了LIBS的实时性与SVM的强大建模能力，开发出一种新的水体重金属元素定量分析方法。这不仅对于环境监测和污染控制具有重要意义，也为其他痕量元素的快速检测提供了借鉴。随着技术的进一步发展，这种分析方法有望在水质监测和环境保护领域得到更广泛的应用。