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深海沉积物中稀土元素浸出及LIBS光谱探测方法研究
1
作者
韩焱
杜增丰
+5 位作者
田野
卢渊
石学法
栾振东
于淼
张鑫
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第2期469-475,共7页
深海稀土,是指深海盆地中富含稀土元素的沉积物,是继多金属结核、富钴结壳及多金属硫化物之后被发现的第四种深海金属矿产,具有巨大的资源潜力。目前,我国针对深海稀土资源的调查和探测技术研究十分薄弱,缺乏完备的能够实时探测深海沉...
深海稀土,是指深海盆地中富含稀土元素的沉积物,是继多金属结核、富钴结壳及多金属硫化物之后被发现的第四种深海金属矿产,具有巨大的资源潜力。目前,我国针对深海稀土资源的调查和探测技术研究十分薄弱,缺乏完备的能够实时探测深海沉积物中稀土元素(REY)的技术手段,无法从深海沉积物中准确探测到稀土元素。激光诱导击穿光谱(LIBS)具有原位、实时、连续、非接触等独特优势,近年逐渐应用到水下元素分析中。由此,提出了一种深海稀土探测新方法,即将深海沉积物中的稀土元素通过无机酸浸出,而后利用LIBS的水下分析能力对深海沉积物浸出液中的离子态稀土元素进行探测。深海沉积物经预处理后,进行了不同无机酸种类和浓度、固液比及时间条件的浸出实验,研究了各个条件对稀土元素浸出过程的影响。通过对比各浸出液中稀土元素的浸出率获得最佳浸出条件,即HNO3浓度1.5 mol·L^(-1)、液固比2∶1、浸出时间5 min。利用LIBS对浸出液中稀土元素(Y、La、Nd)进行分析,光谱经平均处理、波长位移差分算法(WASS)校正后,进行单变量回归(UVR)和偏最小二乘法(PLS)分析。UVR分析获得稀土元素(Y、La、Nd)最佳线性回归结果的回归系数分别为0.87、0.83、0.80,对应检测限为3.55、4.09和5.71μg·g^(-1);PLS获得了显著优于UVR的回归结果,且获得更好的回归系数,分别为0.97、0.99、0.97。分析结果表明,PLS较UVR更适合深海沉积物的定量分析,同时证明了LIBS具有深海原位稀土元素探测的潜能,证实了利用LIBS结合多变量回归分析对深海沉积物中稀土元素进行检测和评价是可行的,为实现LIBS深海稀土探测提供数据支持。
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关键词
深海沉积物
稀土元素
酸浸
激光诱导击穿光谱
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职称材料
基于随机森林算法的底栖动物高光谱数据分类方法研究
被引量:
9
2
作者
董建江
田野
+2 位作者
张建兴
栾振东
杜增丰
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期3015-3022,共8页
旨在实现对海洋牧场水下底栖动物的原位识别,使用随机森林算法实现识别分类检测,对目标生物进行分类识别分析,深入挖掘数据,提高工作效率和决策可靠性。利用研发的水下高光谱成像分析仪,在不同的水下环境中通过获取五种海洋牧场常见经...
旨在实现对海洋牧场水下底栖动物的原位识别,使用随机森林算法实现识别分类检测,对目标生物进行分类识别分析,深入挖掘数据,提高工作效率和决策可靠性。利用研发的水下高光谱成像分析仪,在不同的水下环境中通过获取五种海洋牧场常见经济动物(虾夷扇贝、栉孔扇贝、脉红螺、皱纹盘鲍、仿刺参)的高光谱数据,归一化处理后运用机器学习中的随机森林(RF)、基于主成分分析的随机森林(PCA-RF)、基于递归特征消除的随机森林(RFE-RF)三种随机森林算法对五种底栖动物进行分类识别以及对比分析。通过RF的变量重要性排序,筛选出排名较高,对模型贡献度高的波段所对应的反射谱强度数据,再将排名靠前的特征波段数据输入分类器中,通过优化参数,得到分类准确度。将数据的分类结果输出混淆矩阵,可以看到五种样品的识别情况。脉红螺样品识别精度最低,为64%;仿刺参与栉孔扇贝的识别精度最高,达到了100%;虾夷扇贝与皱纹盘鲍的识别精度分别为91%与96%。三种方法最终得到的分类精度分别为:RF 90.13%;PCA-RF 95.20%;RFE-RF 98.74%,达到了较为理想的分类效果,体现了随机森林算法运用在水下高光谱数据分类研究的可行性。
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关键词
随机森林
高光谱成像
分类
原位识别
底栖动物
特征选择
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职称材料
题名
深海沉积物中稀土元素浸出及LIBS光谱探测方法研究
1
作者
韩焱
杜增丰
田野
卢渊
石学法
栾振东
于淼
张鑫
机构
中国科学院海洋研究所中国科学院海洋地质与环境重点实验室&深海极端环境与生命过程研究中心
崂山
实验室
中国
海洋
大学信息
科学
与工程学部物理与光电工程
学院
自然资源部第一
海洋研究所
自然资源部
海洋
地质与
成矿作用
重点
实验室
中国科学院
大学
出处
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025年第2期469-475,共7页
基金
崂山实验室“十四五”重大项目课题(LSKJ202203603)资助。
文摘
深海稀土,是指深海盆地中富含稀土元素的沉积物,是继多金属结核、富钴结壳及多金属硫化物之后被发现的第四种深海金属矿产,具有巨大的资源潜力。目前,我国针对深海稀土资源的调查和探测技术研究十分薄弱,缺乏完备的能够实时探测深海沉积物中稀土元素(REY)的技术手段,无法从深海沉积物中准确探测到稀土元素。激光诱导击穿光谱(LIBS)具有原位、实时、连续、非接触等独特优势,近年逐渐应用到水下元素分析中。由此,提出了一种深海稀土探测新方法,即将深海沉积物中的稀土元素通过无机酸浸出,而后利用LIBS的水下分析能力对深海沉积物浸出液中的离子态稀土元素进行探测。深海沉积物经预处理后,进行了不同无机酸种类和浓度、固液比及时间条件的浸出实验,研究了各个条件对稀土元素浸出过程的影响。通过对比各浸出液中稀土元素的浸出率获得最佳浸出条件,即HNO3浓度1.5 mol·L^(-1)、液固比2∶1、浸出时间5 min。利用LIBS对浸出液中稀土元素(Y、La、Nd)进行分析,光谱经平均处理、波长位移差分算法(WASS)校正后,进行单变量回归(UVR)和偏最小二乘法(PLS)分析。UVR分析获得稀土元素(Y、La、Nd)最佳线性回归结果的回归系数分别为0.87、0.83、0.80,对应检测限为3.55、4.09和5.71μg·g^(-1);PLS获得了显著优于UVR的回归结果,且获得更好的回归系数,分别为0.97、0.99、0.97。分析结果表明,PLS较UVR更适合深海沉积物的定量分析,同时证明了LIBS具有深海原位稀土元素探测的潜能,证实了利用LIBS结合多变量回归分析对深海沉积物中稀土元素进行检测和评价是可行的,为实现LIBS深海稀土探测提供数据支持。
关键词
深海沉积物
稀土元素
酸浸
激光诱导击穿光谱
Keywords
Deep-sea sediments
Rare earth elements
Acid leaching
Laser-induced breakdown spectroscopy
分类号
P736.43 [天文地球—海洋地质]
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职称材料
题名
基于随机森林算法的底栖动物高光谱数据分类方法研究
被引量:
9
2
作者
董建江
田野
张建兴
栾振东
杜增丰
机构
中国
海洋
大学信息
科学
与工程学部物理与光电工程
学院
中国科学院海洋研究所
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期3015-3022,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFD0900802)
中国科学院海洋大科学研究中心重点部署项目(COMS2019J06)资助。
文摘
旨在实现对海洋牧场水下底栖动物的原位识别,使用随机森林算法实现识别分类检测,对目标生物进行分类识别分析,深入挖掘数据,提高工作效率和决策可靠性。利用研发的水下高光谱成像分析仪,在不同的水下环境中通过获取五种海洋牧场常见经济动物(虾夷扇贝、栉孔扇贝、脉红螺、皱纹盘鲍、仿刺参)的高光谱数据,归一化处理后运用机器学习中的随机森林(RF)、基于主成分分析的随机森林(PCA-RF)、基于递归特征消除的随机森林(RFE-RF)三种随机森林算法对五种底栖动物进行分类识别以及对比分析。通过RF的变量重要性排序,筛选出排名较高,对模型贡献度高的波段所对应的反射谱强度数据,再将排名靠前的特征波段数据输入分类器中,通过优化参数,得到分类准确度。将数据的分类结果输出混淆矩阵,可以看到五种样品的识别情况。脉红螺样品识别精度最低,为64%;仿刺参与栉孔扇贝的识别精度最高,达到了100%;虾夷扇贝与皱纹盘鲍的识别精度分别为91%与96%。三种方法最终得到的分类精度分别为:RF 90.13%;PCA-RF 95.20%;RFE-RF 98.74%,达到了较为理想的分类效果,体现了随机森林算法运用在水下高光谱数据分类研究的可行性。
关键词
随机森林
高光谱成像
分类
原位识别
底栖动物
特征选择
Keywords
Random Forest
Hyperspectral imaging
Classification
In situ identification
Benthic fauna
Feature selection
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
深海沉积物中稀土元素浸出及LIBS光谱探测方法研究
韩焱
杜增丰
田野
卢渊
石学法
栾振东
于淼
张鑫
《光谱学与光谱分析》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
基于随机森林算法的底栖动物高光谱数据分类方法研究
董建江
田野
张建兴
栾振东
杜增丰
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
9
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职称材料
已选择
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引证文献
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