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利用平行因子分析(PARAFAC)解析和表征激光诱导击穿光谱(LIBS)：一种促进废弃电器电子产品(WEEE)回收过程的数据与光谱干扰处理新方法

DOI：10.1039/D0JA00026D 期刊：Journal of Analytical Atomic Spectrometry 出版年份：2020 更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要： 采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术对硬盘印刷电路板（PCB）中的基础元素（铝和铜）及贵金属元素（金和银）进行表征。将PCB切割为77个碎片，每个碎片通过LIBS获取4行×4列的矩阵数据，矩阵各点采集10次激光脉冲。针对每种元素选取包含特征发射线的光谱区间，运用平行因子分析（PARAFAC）建立数据模型。LIBS光谱本为二维数据，本研究将深度信息作为第三维度，形成"样品×变量（发射线）×深度（1-10次激光脉冲）"的三维数据集。PARAFAC能将光谱干扰与待测元素发射线分离至不同组分，从而消除共存物质的信号干扰。通过目标组分的得分值（相对浓度，第一模式）绘制浓度着色PCB分布图，可直观显示元素主要分布区域。进一步利用PARAFAC去除干扰物后，采用偏最小二乘判别分析（PLSDA）建立金、银分类模型，在校准集、交叉验证集及验证集上均获得优异性能指标（准确率0.94-0.98）。该研究证实PARAFAC与LIBS光谱联用具有重要价值，为LIBS技术领域及城市采矿研究提供了重要贡献。
作者： Jeyne Pricylla Castro，Edenir Rodrigues Pereira-Filho，Rasmus Bro
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

本研究的目的是对硬盘（一种成分极为丰富的电子废弃物）印刷电路板（PCB）上的金属进行表征。研究考察了基础元素（铝和铜）及贵金属元素（金和银）。为建立数据模型，首次采用平行因子分析（PARAFAC）方法——该方法是识别和处理光谱干扰的可靠潜在手段。此外，基于PARAFAC分析结果，运用偏最小二乘判别分析（PLSDA）建立了可靠的贵金属元素分类模型。

研究成果

采用激光诱导击穿光谱（LIBS）结合平行因子分析（PARAFAC）模型是表征分析物并助力城市采矿的有效方法，具有多重优势。该模型能将光谱干扰与分析物发射谱线分解为独立组分，从而剔除共存物质对测量数据的干扰。校准集、交叉验证集及验证集均获得良好品质因数，准确率介于0.94至0.98之间。

研究不足

该研究将样本的复杂性和异质性列为局限性，由于消融过程、等离子体形成、微观异质性及基体效应，这些因素可能影响数据的可重现性。此外，每个碎片缺乏代表性参考值也对分类模型构成挑战。

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