【技术实现步骤摘要】
基于纳米银信号增强的微米级单颗粒定量分析方法及系统
[0001]本专利技术涉及光谱分析
，特别是涉及一种基于纳米银信号增强的微米级单颗粒定量分析方法及系统。
技术介绍
[0002]近年来，随着工业化和城市化的快速发展，大气污染及其对全球生态系统和人类健康的危害已成为全球公众关注的热点话题。研究表明，空气污染主要与颗粒物污染物(PM)的组成成分有关，因此迫切需要研究颗粒物的物理性质和化学性质，从而进一步精确防治颗粒物排放。由于PM排放的来源广泛多样(包括固体燃料燃烧、工厂烟囱、采矿、建筑和农业活动)，其化学成分具有高度异质性，主要成分之一是化石燃料燃烧或生物质燃烧排放的碳质物种。由于大气气溶胶颗粒具有比表面积大、吸附能力强的特点，可吸收大气中的大量病毒、细菌、氮氧化物、多环芳烃和重金属，长期暴露后可吸入人体肺泡内沉积，对人体健康造成危害。由于粒子的多样性，检测单个粒子可以提取更精确和有价值的信息。因此，定量地了解黑碳粒子上金属元素的含量是至关重要的。
[0003]光学捕获是由Ashkin在1980年提出并实现的，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于纳米银信号增强的微米级单颗粒定量分析方法，其特征在于，包括：采用激光诱导击穿光谱系统对碳黑颗粒目标样品进行光谱数据采集，得到目标全光谱数据；所述碳黑颗粒目标样品为掺杂有纳米银且金属元素含量未知的碳黑颗粒样品；所述目标全光谱数据为碳黑颗粒目标样品对应的全光谱数据；对所述目标全光谱数据进行预处理，得到目标光谱数据矩阵；采用最优阈值和最优变量个数对所述目标光谱数据矩阵中的变量进行筛选，得到目标变量；所述最优阈值是根据变量重要性测量算法和随机森林算法确定的，所述最优变量个数是根据连续投影算法和随机森林算法确定的；将所述目标变量输入至碳黑颗粒金属含量预测模型中，得到所述碳黑颗粒目标样品中金属元素的含量；所述碳黑颗粒金属含量预测模型是根据随机森林算法确定的。2.根据权利要求1所述的一种基于纳米银信号增强的微米级单颗粒定量分析方法，其特征在于，所述对所述目标全光谱数据进行预处理，得到目标光谱数据矩阵，具体包括：采用小波变换算法对所述目标全光谱数据进行预处理，得到目标光谱数据矩阵。3.根据权利要求1所述的一种基于纳米银信号增强的微米级单颗粒定量分析方法，其特征在于，所述采用最优阈值和最优变量个数对所述目标光谱数据矩阵中的变量进行筛选，得到目标变量，具体包括：采用最优阈值对所述目标光谱数据矩阵中的变量进行初步筛选；采用最优变量个数对初步筛选出来的变量进行再次筛选，得到目标变量。4.根据权利要求1所述的一种基于纳米银信号增强的微米级单颗粒定量分析方法，其特征在于，在执行采用最优阈值和最优变量个数对所述目标光谱数据矩阵中的变量进行筛选，得到目标变量之前，还包括：采用激光诱导击穿光谱系统对碳黑颗粒测试样品进行光谱数据采集，得到测试全光谱数据；所述碳黑颗粒测试样品为掺杂有纳米银且金属元素含量已知的碳黑颗粒样品；所述测试全光谱数据为碳黑颗粒测试样品对应的全光谱数据；根据所述测试全光谱数据，确定最优阈值和最优变量个数。5.根据权利要求4所述的一种基于纳米银信号增强的微米级单颗粒定量分析方法，其特征在于，所述根据所述测试全光谱数据，确定最优阈值和最优变量个数，具体包括：采用小波变换算法对所述测试全光谱数据进行预处理，得到测试光谱数据矩阵；采用变量重要性测量算法和随机森林算法对测试光谱数据矩阵中变量进行筛选处理，得到最优阈值和筛选出来的初步测试变量；采用连续投影算法和随机森林算法对筛选出来的初步测试变量进行再次筛选，得到最优变量个数和最终测试变量。6.根据权利要求5所述的一种基于纳米银信号增强的微米级单颗粒定量分析方法，其特征在于，所述采用变量重要性测量算法和随机森林算法对测试光谱数据矩阵中变量进行筛选处理，得到最优阈值和筛选出来的初步测试变量，具体包括：步骤1：确定阈值取值范围；步骤2：计算变量重要性值；所述变量重要性值为测试光谱数据矩阵中的变量输入第一随机森林模型后...
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