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石油焦中微量元素对其作为预焙阳极的性能起着决定性的作用。首先,通过基于LIBS光谱构建用于石油焦中铁(Fe)和铜(Cu)定量分析的PLS校正模型。然后,考察了不同光谱预处理(归一化、多元散射校正、标准正态变换、一阶导数和二阶导数)以及变量选择算法(粒子群优化算法和变量重要性投影)对PLS校正模型预测性能的影响。建立了一种基于激光诱导击穿光谱(Laser-induced breakdown spectroscopy, LIBS)结合偏最小二乘(Partial least squares, PLS)的石油焦中微量元素定量分析方法。结果显示,与其他PLS校正模型相比,基于二阶导数和变量重要性投影的PLS模型对Fe的预测性能最优,最优的交叉验证相关系数(R-squared cross validation,R2cv)为0.966 7,均方根误差(Root mean squared error cross validation, RMSEcv)为10.282 1 mg/kg,预测集的相关系数(R-squared prediction,R2p)为0.86... 相似文献
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