基于遗传算法与线性叠加模型的混合物组成拉曼光谱定量分析

温国基 戴连奎 刘薇

引用本文: 温国基, 戴连奎, 刘薇. 基于遗传算法与线性叠加模型的混合物组成拉曼光谱定量分析[J]. 分析化学, 2021, 49(1): 85-94. doi: 10.19756/j.issn.0253-3820.201500 shu
Citation:  WEN Guo-Ji,  DAI Lian-Kui,  LIU Wei. Raman Spectroscopic Quantitative Analysis Based on Genetic Algorithm and Linear Superposition Principle[J]. Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2021, 49(1): 85-94. doi: 10.19756/j.issn.0253-3820.201500 shu

基于遗传算法与线性叠加模型的混合物组成拉曼光谱定量分析

    通讯作者: 戴连奎,E-mail:lkdai@zju.edu.cn
  • 基金项目:

    国家自然科学基金项目(No.U1609213)资助。

摘要: 提出了一种基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)与线性叠加模型的拉曼光谱定量分析算法。仅需已知一种主要物质的拉曼光谱,即可基于一批包括该物质的混合物样本,结合相关分析获得各组分的特征峰位;再利用遗传算法拟合优化混合物对应的纯物质光谱矩阵;最后利用拟合得到的光谱矩阵,建立混合物中各种物质的拉曼光谱定量分析模型。本方法只在模型训练过程优化模型参数时计算量较大,而在实际预测时只需进行简单的矩阵运算即可,实时计算量很小,适用于连续在线应用。本方法可应用于液相或气相混合物的定量分析。以天然气为例,仅知主要组分甲烷的拉曼光谱时,基于一组已知其组成与拉曼光谱的天然气训练样本,建立了天然气中主要组分(CH4、C2H6、C3H8、CO2、N2、H2、CO)拉曼光谱定量分析模型;对于测试样本集,对应的预测均方根误差(Root mean square error,RMSE)分别为0.488%、0.103%、0.358%、0.079%、0.087%、0.126%和0.022%,复相关系数(Multi-correlation coefficient,R2)分别为0.995、0.991、0.990、0.991、0.998、0.999和0.999。尽管此结果不及所有纯物质光谱均已知情况下得到的结果,但为大多数纯物质光谱未知的情况提供了一种解决方案。

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  • 收稿日期:  2020-08-16
  • 修回日期:  2020-11-04
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
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    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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