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基于模式识别的X射线荧光光谱法用于土壤重金属快速检测
被引量：
6
1
作者
倪晓芳
张长波
唐晓勇
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期2692-2700,共9页
土壤重金属的现场快速准确检测是实现土壤重金属污染防治的关键,便携式X射线荧光光谱仪可实现土壤中典型重金属的现场无损快速检测,且具有操作简单和无需消解处理的优势。基于该设备的X射线荧光光谱重金属分析方法受土壤基体效应影响严...
土壤重金属的现场快速准确检测是实现土壤重金属污染防治的关键,便携式X射线荧光光谱仪可实现土壤中典型重金属的现场无损快速检测,且具有操作简单和无需消解处理的优势。基于该设备的X射线荧光光谱重金属分析方法受土壤基体效应影响严重,导致其检测准确度受限,需通过基体相似的标准样品进行校正,故将基于模式识别的基体成分分类方法和标准曲线法相结合,实现对土壤中典型重金属的精准分析。以我国砖红壤、水稻土、黑土、潮土、黄棕壤和黄红壤等6种典型土壤的X射线荧光光谱和重金属含量为数据集,采用5点3次窗口平滑、最大最小值归一化方法和主成分分析(PCA)对光谱数据进行处理,以PCA降维后的前5个主成分作为输入特征变量,土壤类别为标签,建立基于径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)模式识别模型,实现基体成分的相似性分类,模型的超参数优化采用角蜥蜴优化算法,优化后的核参数g为0.0381,惩罚因子c为7.8529,此时5折交叉验证正确率为100%。定量方法为标准曲线法,6类土壤中Cr的相关系数为0.9947~0.9993,Ni的相关系数为0.9868~0.9994,Cu的相关系数为0.9929~0.9999,Zn的相关系数为0.9841~0.9998,Pb的相关系数为0.9877~0.9996,As&Pb的相关系数为0.9613~0.9995,在同一基体下,重金属线性关系较佳。采用建立RBF-SVM模式识别模型对预测集24个样品进行预测,预测结果表明6类土壤的分类正确率为100%,未出现错误分类。根据分类结果,选择对应的标准曲线进行定量分析。结果表明Cr、Ni、Cu、Zn、Pb和As的预测平均相对误差分别为2.24%、3.66%、2.72%、2.15%、2.13%和5.55%,均低于6%。说明RBF-SVM模型结合标准曲线法对土壤中典型重金属的快速检测具有很好的适用性,有望用于实际土壤典型重金属的快速定量分析与检测。
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关键词
土壤
重金属
支持向量机
模式识别
快速检测
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职称材料
土壤修复中固液混合过程的研究及应用
2
作者
马晓宇
王士勇
余锦涛
《应用化工》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第S01期63-65,69,共4页
以土壤修复中淋洗混合过程为研究目标,使用自有设备开展了液固混合过程实验,以混合效果和单位质量能耗为目标函数,以混合比例、搅拌桨形式、搅拌转速以及搅拌时间等操作参数为考察变量,通过设计均匀实验,并利用DPS软件对实验结果进行数...
以土壤修复中淋洗混合过程为研究目标,使用自有设备开展了液固混合过程实验,以混合效果和单位质量能耗为目标函数,以混合比例、搅拌桨形式、搅拌转速以及搅拌时间等操作参数为考察变量,通过设计均匀实验,并利用DPS软件对实验结果进行数据处理,并经过实验验证,得到最优固液混合操作条件为搅拌桨类型为铲式,液固混合质量比为0.5,搅拌速度为70 r/min,搅拌时间为10 min,得到的平均混合度为0.94,单位质量物系功耗为12.1 kg/kJ。
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关键词
土壤修复
淋洗
搅拌
均匀设计
混合度
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职称材料
便携式X射线荧光光谱法结合支持向量回归算法定量分析土壤中的砷含量
被引量：
7
3
作者
杨桂兰
倪晓芳
唐晓勇
《中国无机分析化学》
CAS
北大核心
2023年第6期530-535,共6页
研究了基于统计学习理论的支持向量机(SVM)回归法在X射线荧光光谱定量分析中的应用。采用39个农田土壤样品作为实验材料,以其中32个土壤样品作为校正集,选用SVM模型中Linear、Poly和RBF 3种核函数对As元素含量与荧光光谱数据进行回归建...
研究了基于统计学习理论的支持向量机(SVM)回归法在X射线荧光光谱定量分析中的应用。采用39个农田土壤样品作为实验材料,以其中32个土壤样品作为校正集,选用SVM模型中Linear、Poly和RBF 3种核函数对As元素含量与荧光光谱数据进行回归建模。用3种不同模型对预测集中7个土壤样品的As元素含量进行预测分析,结果显示模型预测As元素含量与电感耦合等离子体质谱法测定的As元素含量之间的相关系数R2均大于0.99,相对分析误差(RPD)均大于3,表明所建立的SVM模型具有较好的实用价值。为了进一步考察SVM回归模型的预测效果,同应用较成熟的PLS回归模型的预测结果进行对比,结果显示SVM法的预测结果更好,表明SVM回归模型亦可用于便携式X射线荧光光谱法的定量预测分析。
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关键词
土壤
砷
便携式XRF
快速检测
支持向量机
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职称材料
题名
基于模式识别的X射线荧光光谱法用于土壤重金属快速检测
被引量：
6
1
作者
倪晓芳
张长波
唐晓勇
机构
上海化
工
研究院有限公司
上海化
工
院环境
工
程有限公司
工
信
部
工业
(
土壤
污染
修复
)
产品质量
控制和
技术
评价
实验室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期2692-2700,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFC1807304)
上海市青年科技启明星计划项目(22QB1402900)资助。
文摘
土壤重金属的现场快速准确检测是实现土壤重金属污染防治的关键,便携式X射线荧光光谱仪可实现土壤中典型重金属的现场无损快速检测,且具有操作简单和无需消解处理的优势。基于该设备的X射线荧光光谱重金属分析方法受土壤基体效应影响严重,导致其检测准确度受限,需通过基体相似的标准样品进行校正,故将基于模式识别的基体成分分类方法和标准曲线法相结合,实现对土壤中典型重金属的精准分析。以我国砖红壤、水稻土、黑土、潮土、黄棕壤和黄红壤等6种典型土壤的X射线荧光光谱和重金属含量为数据集,采用5点3次窗口平滑、最大最小值归一化方法和主成分分析(PCA)对光谱数据进行处理,以PCA降维后的前5个主成分作为输入特征变量,土壤类别为标签,建立基于径向基函数(RBF)的支持向量机(SVM)模式识别模型,实现基体成分的相似性分类,模型的超参数优化采用角蜥蜴优化算法,优化后的核参数g为0.0381,惩罚因子c为7.8529,此时5折交叉验证正确率为100%。定量方法为标准曲线法,6类土壤中Cr的相关系数为0.9947~0.9993,Ni的相关系数为0.9868~0.9994,Cu的相关系数为0.9929~0.9999,Zn的相关系数为0.9841~0.9998,Pb的相关系数为0.9877~0.9996,As&Pb的相关系数为0.9613~0.9995,在同一基体下,重金属线性关系较佳。采用建立RBF-SVM模式识别模型对预测集24个样品进行预测,预测结果表明6类土壤的分类正确率为100%,未出现错误分类。根据分类结果,选择对应的标准曲线进行定量分析。结果表明Cr、Ni、Cu、Zn、Pb和As的预测平均相对误差分别为2.24%、3.66%、2.72%、2.15%、2.13%和5.55%,均低于6%。说明RBF-SVM模型结合标准曲线法对土壤中典型重金属的快速检测具有很好的适用性,有望用于实际土壤典型重金属的快速定量分析与检测。
关键词
土壤
重金属
支持向量机
模式识别
快速检测
Keywords
Soil
Heavy metals
Support vector machines
Pattern recognition
Rapid detection
分类号
X833 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
土壤修复中固液混合过程的研究及应用
2
作者
马晓宇
王士勇
余锦涛
机构
上海化
工
研究院有限公司
工
信
部
工业
(
土壤
污染
修复
)
产品质量
控制和
技术
评价
实验室
出处
《应用化工》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第S01期63-65,69,共4页
基金
上海市经信委引进技术的吸收与创新计划项目“污染土壤强化洗涤-分级浓缩减量化技术引进及工程应用平台建设”(XC-ZXSJ-02-2016-18)。
文摘
以土壤修复中淋洗混合过程为研究目标,使用自有设备开展了液固混合过程实验,以混合效果和单位质量能耗为目标函数,以混合比例、搅拌桨形式、搅拌转速以及搅拌时间等操作参数为考察变量,通过设计均匀实验,并利用DPS软件对实验结果进行数据处理,并经过实验验证,得到最优固液混合操作条件为搅拌桨类型为铲式,液固混合质量比为0.5,搅拌速度为70 r/min,搅拌时间为10 min,得到的平均混合度为0.94,单位质量物系功耗为12.1 kg/kJ。
关键词
土壤修复
淋洗
搅拌
均匀设计
混合度
Keywords
soil remediation
flushing
mixing
uniform design
mixedness degree
分类号
TQ11 [化学工程—无机化工]
X53 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
便携式X射线荧光光谱法结合支持向量回归算法定量分析土壤中的砷含量
被引量：
7
3
作者
杨桂兰
倪晓芳
唐晓勇
机构
上海化
工
院环境
工
程有限公司
上海化
工
研究院有限公司
工
信
部
工业
(
土壤
污染
修复
)
产品质量
控制和
技术
评价
实验室
出处
《中国无机分析化学》
CAS
北大核心
2023年第6期530-535,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFF0213403)
上海市科委技术标准资助项目(21DZ2207300)
上海市青年科技启明星计划资助项目(22QB1402900)。
文摘
研究了基于统计学习理论的支持向量机(SVM)回归法在X射线荧光光谱定量分析中的应用。采用39个农田土壤样品作为实验材料,以其中32个土壤样品作为校正集,选用SVM模型中Linear、Poly和RBF 3种核函数对As元素含量与荧光光谱数据进行回归建模。用3种不同模型对预测集中7个土壤样品的As元素含量进行预测分析,结果显示模型预测As元素含量与电感耦合等离子体质谱法测定的As元素含量之间的相关系数R2均大于0.99,相对分析误差(RPD)均大于3,表明所建立的SVM模型具有较好的实用价值。为了进一步考察SVM回归模型的预测效果,同应用较成熟的PLS回归模型的预测结果进行对比,结果显示SVM法的预测结果更好,表明SVM回归模型亦可用于便携式X射线荧光光谱法的定量预测分析。
关键词
土壤
砷
便携式XRF
快速检测
支持向量机
Keywords
soil
arsenic
portable XRF
rapid detection
support vector machine regression
分类号
O657.34 [理学—分析化学]
TH744.16 [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
基于模式识别的X射线荧光光谱法用于土壤重金属快速检测
倪晓芳
张长波
唐晓勇
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
土壤修复中固液混合过程的研究及应用
马晓宇
王士勇
余锦涛
《应用化工》
CAS
CSCD
北大核心
2019
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
便携式X射线荧光光谱法结合支持向量回归算法定量分析土壤中的砷含量
杨桂兰
倪晓芳
唐晓勇
《中国无机分析化学》
CAS
北大核心
2023
7
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职称材料
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