一种基于MPT光谱数据的重叠谱线分离方法

摘要

一种基于MPT光谱数据的重叠谱线分离方法，包括步骤：选择待分析的重叠光谱数据，在重叠光谱数据中估算待分离谱线的特征数据，特征数据包括最大峰值I、峰值波长λ和半峰宽σ，及拟合所述最大峰值I所对应的有效分析区域；基于MPT光谱数学模型构建目标函数，并利用目标函数在所述有效分析区域内对待分离谱线的特征数据进行优化匹配，获得最优分离谱线；将重叠光谱数据减去最优分离谱线的光谱数据获得下一个待分析的重叠光谱数据。使得MPT光谱仪进行样品分析时，可以直接使用重叠峰形区域的数据进行定性和定量分析，使得MPT光谱仪的分析性能，以及MPT光谱仪对复杂混合样品的检测能力和检测精度得到了大幅度提升。

说明书

技术领域

本发明涉及原子发射光谱分析技术领域，具体涉及一种基于MPT光谱数据的重叠谱线分离方法。

背景技术

MPT光谱仪由光源系统和光谱数据采集分析系统组成，光源系统用于激发出待测样品中的元素的特征光谱；光谱采集分析系统用于采集光源系统激发出的元素特征光谱信息，然后利用特征光谱信息进行样品中元素的定性或定量分析。待分析样品的各个组分在光谱图上的不同波长位置上的分离由光谱数据采集分析系统中的分光系统来完成，但是由于硬件设备的分辨能力有限，导致很多波长非常接近的元素谱线的谱峰并不能完成分开，在采集到的特征光谱数据中表现为多个谱峰重叠形成的组合峰形态，不利于后续的样品量化分析。

因此，通常情况下，由于重叠峰数据是由多条元素谱线的谱峰组合而成，无法直接使用，所以在使用MPT光谱仪进行样品分析时，会尽量避开使用重叠峰形区域的谱线，这就使得很多时候，为避开重叠峰而放弃了选择待测元素发射强度较强的谱线，而选择了元素发射强度较弱的谱线，致使仪器对样品的检测精度和准确度降低。尤其对复杂混合样品进行分析时，要先进行复杂的样品前处理，即使前处理后，也常常由于可选择的发射强度较强且无峰重叠的谱线较少或没有，导致仪器对样品的检测精度和准确度不够，甚至无法对样品进行定量检测。

发明内容

本申请提供一种基于MPT光谱数据的重叠谱线分离方法，包括步骤：

选择待分析的重叠光谱数据，所述重叠光谱数据表示为{X，Y}，其中X＝{λ₀，λ₁，λ_i…λ_n}，Y＝{I₀，I₁，I_i…I_n}，i＝0，1，2…n，i为重叠光谱数据的序号，n为重叠光谱数据的个数，λ_i为第i个谱线的峰值波长，I_i为第i个谱线的光谱强度值；

在重叠光谱数据中估算待分离谱线的特征数据，特征数据包括最大峰值I、峰值波长λ和半峰宽σ，及拟合最大峰值I所对应的有效分析区域；

基于MPT光谱数学模型构建目标函数，并利用目标函数在有效分析区域内对待分离谱线的特征数据进行优化匹配，获得最优分离谱线；

将重叠光谱数据减去所述最优分离谱线的光谱数据获得下一个待分析的重叠光谱数据。

一种实施例中，估算待分离谱线的特征数据，包括：

最大峰值I为所核糖重叠光谱数据中光谱强度值的最大值，I＝max{Y}；

峰值波长λ为所述最大峰值I对应的波长值；

半峰宽σ的计算公式为：

其中，Δλ₁＝|λ_i-λ|，Δλ₂＝|λ₂-λ|，I₁为最大峰值I左侧，满足且min(λ-λ_i)条件的强度值；I₂为最大峰值I右侧，满足且min(λ_i-λ)条件的强度值，λ₁为I₁对应的波长值；λ₂为I₂对应的波长值。

一种实施例中，拟合最大峰值I所对应的有效分析区域，包括：

有效分析区域左边界l为满足λ_i＜λ，且，I_i-1≥I_i，且min(λ_i-λ)条件的波长值；

有效分析区域右边界r为满足λ_i＜λ且，I_i-1≥I_i，且min(λ_i-λ)条件的波长值。

一种实施例中，MPT光谱数学模型为：

其中，i为重叠光谱数据的序号，P(λ_i)为在波长λ_i处重叠光谱的强度值，M为组成重叠光谱的谱峰数，j为谱峰序号，I_j(λ_i)为在波长λ_i处第j的谱峰的强度值，I为谱峰的最大强度值，λ为谱峰最大强度值I对应的波长值，σ为谱峰的半峰宽，μ为比例系数。

一种实施例中，目标函数为：

其中，i为光谱数据的序号，P(λ_i)为在波长λ_i处重叠光谱的强度值，I_j(λ_i)为在波长λ_i处第j的谱峰的强度值，n为有效分析区域中光谱数据的个数。

一种实施例中，将所述重叠光谱数据减去所述最优分离谱线的光谱数据获得下一个待分析的重叠光谱数据，计算公式为：

P(λ_i)＝P(λ_i)-I_j(λ_i)；

其中，P(λ_i)为在波长λ_i处剩余谱线的重叠光谱数据的强度值，P(λ_i)为在波长λ_i处重叠光谱数据的强度值，I_j(λ_i)为在波长λ_i处第j的分离谱线数据的强度值。

依据上述实施例的重叠谱线分离方法，将重叠在一起的各谱峰分离开来，基于MPT光谱数学模型及目标函数优化得到各谱峰的独立峰形和相关谱峰数据，使其可以用于样品的各个组分的定性和定量分析，使得MPT光谱仪进行样品分析时，可以直接使用重叠峰形区域的数据进行定性和定量分析，增大了样品分析过程中元素最优谱线的选择范围，降低了MPT光谱仪进行复杂样品分析时的样品前处理复杂度，提高了样品分析效率，节省了样品分析成本，由于其降低了样品分析中元素最优谱线的选择限制，使得仪器的分析性能，以及仪器对复杂混合样品的检测能力和检测精度得到了大幅度提升。

附图说明

图1为重叠谱线分离流程图；

图2为待分析重叠光谱数据的重叠峰形示意图；

图3为分离谱线示意图；

图4为剩余重叠光谱数据的重叠峰形示意图；

图5为重叠光谱数据分离示意图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式结合附图对本发明作进一步详细说明。

本发明通过基于MPT光谱数据将重叠谱线进行分离，得到各谱峰的独立峰形和相关谱峰数据，使其可以用于样品的各个组分的定性和定量分析，从而提高MPT光谱仪对复杂混合样品的检测能力和检测精度。

本例提供的基于MPT光谱数据的重叠谱线分离方法具体包括以下步骤，其流程图如图1所示。

S1：选择待分析的重叠光谱数据。

重叠光谱数据表示为{X，Y}，其中X＝{λ₀，λ₁，λ_i…λ_n}，Y＝{I₀，I₁，I_i…I_n}，i＝0，1，2...n，i为重叠光谱数据的序号，n为重叠光谱数据的个数，λ_i为第i个谱线的峰值波长，I_i为第i个谱线的光谱强度值。

S2：在重叠光谱数据中估算待分离谱线的特征数据，特征数据包括最大峰值/、峰值波长λ和半峰宽σ，及拟合最大峰值I所对应的有效分析区域。

本例中各参数的估算方法如下：

最大峰值I为重叠光谱数据中光谱强度值的最大值，I＝max{Y}，Y为待分析重叠光谱数据中的光谱强度值集合；

峰值波长λ为最大峰值I对应的波长值；

半峰宽σ的计算公式为：

其中，Δλ₁＝|λ₁-λ|，Δλ₂＝|λ₂-λ|，I₁为最大峰值I左侧(指λ_i＜λ的光谱数据区段)，满足且min(λ-λ_i)条件的强度值；I₂为最大峰值I右侧(指λ_i＞λ的光谱数据区段)，满足且min(λ_i-λ)条件的强度值，λ₁为I₁对应的波长值；λ₂为I₂对应的波长值。

拟合最大峰值I所对应的有效分析区域，具体为：

有效分析区域左边界l为满足λ_i＜λ，且，I_i-1≥I_i，且min(λ_i-λ)条件的波长值；

有效分析区域右边界r为满足λ_i＜λ且，I_i-1≥I_i，且min(λ_i-λ)条件的波长值；

根据左边界l和右边界r确定有效分析区域。

S3：基于MPT光谱数学模型构建目标函数，并利用目标函数在有效分析区域内对待分离谱线的特征数据进行优化匹配，获得最优分离谱线。

具体的，MPT光谱数学模型如下：

其中，i为重叠光谱数据的序号，P(λ_i)为在波长λ_i处重叠光谱的强度值，M为组成重叠光谱的谱峰数，j为谱峰序号，I_j(λ_i)为在波长λ_i处第j的谱峰的强度值，I为谱峰的最大强度值，λ为谱峰最大强度值I对应的波长值，σ为谱峰的半峰宽，μ为比例系数。

优化的目标函数如下：

其中，i为光谱数据的序号，P(λ_i)为在波长λ_i处重叠光谱的强度值，I_j(λ_i)为在波长λ_i处第j的谱峰的强度值，n为有效分析区域中光谱数据的个数。

利用该目标函数在有效分析区域内对待分离谱线的特征数据进行优化匹配，获得最优分离谱线

S4：将重叠光谱数据减去最优分离谱线的光谱数据获得下一个待分析的重叠光谱数据。

具体计算公式如下：

P(λ_i)′＝P(λ_i)-I_j(λ_i)；

其中，P(λ_i)′为在波长λ_i处剩余谱线的重叠光谱数据的强度值，P(λ_i)为在波长λ_i处重叠光谱数据的强度值，I_j(λ_i)为在波长λ_i处第j的分离谱线数据的强度值。

S4：重复步骤S2-S4，直至待分析重叠光谱数据的最大强度值低于预设定的峰值下限为止，终止继续谱线分离。

下面以待分析重叠光谱数据中的重叠峰形如图2所示，对上述步骤S2-S4的谱线分离过程进行说明。

1)根据上述步骤S2对图2中待分析重叠光谱数据初步估算得到最大峰值I、峰值波长λ和半峰宽σ，及拟合最大峰值I所对应的有效分析区域的左边界l和右边界r，具体的：

最大峰值I为重叠光谱数据中光谱强度值的最大值，I＝max{Y}，经计算，最大峰值I＝109262；

峰值波长λ为最大峰值I对应的波长值，经计算λ为228.8012nm；

半峰宽巧根据上述的计算公式计算得到σ为0.0024nm；

根据左边界l满足的条件，计算得到l为228.7508nm；

根据右边界r满足的条件，计算得到r为228.8156nm。

2)根据上述步骤S3中的目标函数对1)中估算的参数进行优化匹配，优化得到的结果如下：

I＝109262；

λ＝228.8016nm；

σ＝0.0013nm；

μ＝0.1995；

本次根据上述的优化结果分离出来的谱线如图3所示。

3)根据步骤S4将2)中得到的谱线数据从待分析重叠光谱数据中分离出来，得到的剩余谱线的重叠光谱如图4所示。

4)重复1)-3)，直至待分析重叠光谱数据的最大强度值低于预设定的峰值下限为止，本例的峰值下限设为2500，侧图2中待分析重叠光谱数据最后分离为4个谱线峰，4个谱线峰的优化结果如下表所示：

4个谱线的峰形如图5所示，通过查询MPT谱线库，可以确定4个谱线峰对应的元素分别为：228.8016nm为Cd元素，228.8694nm为W元素，228.8375nm为Ni元素，228.9067nm为Zn元素，利用上述分离得到的各MPT数学模型信息就可以对样品中这四种元素的含量进行精确分析。

本例的重叠谱线分离方法使得MPT光谱仪进行样品分析时，可以直接使用重叠峰形区域的数据进行定性和定量分析，增大了样品分析过程中元素最优谱线的选择范围。降低了MPT光谱仪进行复杂样品分析时的样品前处理复杂度，提高了样品分析效率，节省了样品分析成本。由于其降低了样品分析中元素最优谱线的选择限制，使得MPT光谱仪的分析性能，以及MPT光谱仪对复杂混合样品的检测能力和检测精度得到了大幅度提升。

以上应用了具体个例对本发明进行阐述，只是用于帮助理解本发明，并不用以限制本发明。对于本发明所属技术领域的技术人员，依据本发明的思想，还可以做出若干简单推演、变形或替换。