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在全球范围内频繁发生芬太尼类物质滥用与致死案件,人体中芬太尼类物质的检测与识别愈发重要。芬太尼类物质在经过人体一段时间后,仍有一部分原体随着尿液排出,因此可通过检测尿液中芬太尼类物质反映其毒品滥用史。表面增强拉曼光谱(SERS)具有快速、高灵敏、易操作等特点,适合尿液中芬太尼类物质的现场检测与分析。但尿液中尿素等物质的背景峰与芬太尼类物质SERS特征峰高度重合,芬太尼类物质特征峰被尿液背景峰所掩盖,这对尿液中芬太尼类的光谱识别造成了很大的干扰。结合Voigt线型建立谱峰解析模型,对尿液与芬太尼类物质重叠部分进行谱峰分析。针对SERS光谱噪声与荧光等因素对谱峰解析模型的干扰,采用无约束Nelder-Mead算法对模型进行优化与计算,利用该算法对迭代参数初始值不敏感的特点,提高谱峰解析模型的准确度。根据SERS光谱半峰宽的特征对解析峰集合进行筛选,对SERS光谱的尿液背景峰进行扣除,以还原芬太尼类SERS光谱1 000与1 030 cm-1处谱峰特征。实验结果与现象表明,利用Voigt线型建立的谱峰解析模型对尿液中芬太尼类SERS光谱拟合度均达到99%以上,能够通过解... 相似文献
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