基于LIBS和遗传算法的畜禽粪便中钙含量研究

Authors：马双双; 马秋林; 韩鲁佳; 黄光群

Source：SPECTROSCOPY AND SPECTRAL ANALYSIS, 2017, 37(5).

DOI：10.3964/j.issn.1000-0593(2017)05-1530-05

• 畜禽粪便
• 钙元素
• 激光诱导击穿光谱
• 偏最小二乘法
• 遗传算法

为实现畜禽粪便高效、安全资源化利用,快速、准确定量表征分析畜禽粪便中钙(Ca)元素含量具有重要意义.以我国畜禽养殖比较集中地区的代表性畜禽粪便样本为对象,探讨了LIBS快速、定量分析其Ca元素含量模型构建和通过GA筛选变量优化模型的可行性.采集光谱的仪器参数设置如下: 采集点数、激光能量、压制样压力、光斑大小和延迟时间分别为80个,15%,20 T,400 μm和1 μs.建模结果表明: 采用基于Ca元素特征波长所建三种线性模型精度较低;基于全谱的PLS所建模型中,R2v和RPD分别为0.85和2.13;选用化学计量学方法-遗传算法进行变量筛选可显著减少建模变量信息,提高建模效率,经GA优选所得12个变量所建PLS模型中R2v和RPD为0.90和3.04,具有较高精度和实际应用价值.研究表明,将激光诱导击穿光谱技术和遗传算法相结合可定量分析畜禽粪便中Ca元素含量.

• Institution
  中国农业大学; 北京