研究目的
评估LA-ICP-TOF-MS与LIBS联用技术对不同煤样判别分析的贡献与影响。
研究成果
串联式LIBS/LA-ICP-TOF-MS系统为基于综合光谱信息改进样品分类提供了途径，是煤炭样品化学表征的理想工具。采用TOF与LIBS联合数据的SVM模型展现出最佳的煤炭样品识别能力。
研究不足
可能的矩阵效应包括煤样烧蚀不均匀、子采样无代表性以及挥发性元素优先蒸发。这些效应会影响分类过程。
采用串联激光诱导击穿光谱与激光烧蚀电感耦合等离子体质谱飞行时间法的煤炭鉴别分析
DOI：10.1021/acs.analchem.0c00188
期刊：Analytical Chemistry
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
评估了联合激光剥蚀电感耦合等离子体飞行时间质谱（LA-ICP-TOF-MS）与激光诱导击穿光谱（LIBS）对不同煤样判别分析的贡献与影响。这种串联方法可同步测定煤中主量元素（C、H、Si、Ca、Al、Mg等）、次要元素及微量元素（V、Ba、Pb、U等）。研究聚焦于基于主成分分析（PCA）结合K均值聚类、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和支持向量机（SVM）的煤分类策略及其分析性能。通过煤样TOF质谱与LIBS发射光谱的相关性分析表明，多数主量、次要及微量元素发射信号与挥发分含量呈负相关，并据此确定分类模型的适用变量。分别以单独TOF数据、LIBS数据及两者联合作为输入，对不同模型进行分析比较。所有情况下，TOF与LIBS联合数据所得结果均优于单一数据源。其中非线性SVM模型结合TOF与LIBS数据时展现出最佳煤分类性能，分类准确率高达98%。
作者：
Meirong Dong，Liping Wei，Jhanis J. González，Dayana Oropeza，José Chirinos，Xianglei Mao，Jidong Lu，Richard E. Russo
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