激光诱导击穿光谱分析铀多金属矿Nd、Gd、Sm元素
Abstract
针对Nd、Gd、Sm存在的谱线重叠和非线性干扰问题，提出一种基于激光诱导击穿光谱（LIBS）与一维卷积神经网络（CNN1D）的联合建模方法，对铀多金属矿中稀土元素（REE）进行高精度定量分析。研究比较了三种光谱预处理方法——最大最小值归一化（MMN）、标准正态变换（SNV）以及面积归一化（AN）结合SNV——对模型性能的影响，并以偏最小二乘回归（PLSR）和随机森林（RF）为对照模型，使用决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）评估回归精度。结果表明，在AN结合SNV预处理条件下，CNN1D模型对Nd、Gd、Sm三种稀土元素的R2分别达到0.9834、0.9870和0.9856，RMSE分别为1.1383、1.0421和1.0195，显著优于PLSR与RF模型，说明CNN在处理高维强共线光谱特征和复杂非线性关系时具有更强的拟合能力和更好的稳定性。从光谱预处理与数据反演建模两个层面构建了适用于铀多金属矿LIBS数据的处理与建模方法，并验证该方法能够有效缓解谱线重叠与非线性干扰问题，实现端到端特征提取，为复杂矿物体系中稀土元素的快速精确定量评价及相关矿产资源的精细勘查提供高效稳健的途径。
Fields of Study & Subjects
Laser-induced spectroscopy and plasma
Spectroscopy and Chemometric Analyses
Geochemistry and Geologic Mapping
Publication details
- Journal / source
- Acta Optica Sinica (Online)
- Volume
- 3
- Issue
- 4
- Pages
- 0412009–0412009
- Publication date
- 1 January 2026
- Language
- EN