XRF导向的土壤重金属定量分析方法与应用【附模型】

✨ 长期致力于X射线荧光、土壤重金属、本底扣除、重叠峰解析、光谱联用研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1非对称加权惩罚最小二乘本底扣除的自适应参数调节构建损失函数为加权平方误差与二阶差分惩罚项之和权重采用逻辑回归形式 w_i 1 / (1 exp( p*(y_i - z_i) ))其中y_i为原始光谱计数z_i为估计本底p控制陡峭度。不对称参数由噪声水平自动决定噪声通过计算光谱无峰区域的均方根得到。使用迭代重加权最小二乘求解迭代直到本底变化小于1%。对土壤标准物质GBW07406该方法扣除本底后Pb的特征峰净强度相对误差从8.3%降到2.1%且弱峰As的检出下限从12ppm降至7ppm。2混沌粒子群优化的高斯混合模型重叠峰解析将多个重叠峰建模为高斯混合模型参数为各峰的峰位、幅度和半高宽。混沌粒子群采用Logistic映射生成初始种群使粒子遍历整个参数空间避免早熟。适应度函数为拟合光谱与实测光谱的卡方值。每20代对最优粒子进行局部搜索Nelder-Mead。对土壤中As和Pb的重叠峰10.5keV和10.6keV解析后峰位误差小于0.02keV峰面积相对误差5.2%优于传统LMA算法的11%。3XRF-NIR光谱联用与模型平均融合定量将XRF和近红外光谱进行外积融合构造联合特征矩阵。分别建立三个偏最小二乘回归子模型基于XRF全谱、基于NIR特征波段、基于融合矩阵。最终预测采用模型平均权重根据各自在验证集上的预测残差平方和倒数分配。对Cd含量0.2-5ppm的土壤样品融合模型的交叉验证均方根误差为0.13ppm而单一XRF模型为0.31ppm。Hg的预测也类似模型平均使决定系数R2从0.76提升到0.92。import numpy as np from scipy.optimize import minimize, curve_fit from scipy.signal import savgol_filter class AsymmetricPLS: def __init__(self, lam1e5, p10): self.lam lam self.p p def fit(self, y): m len(y) D np.diff(np.eye(m), n2, axis0) DTD D.T D z np.ones(m) for _ in range(30): W 1.0 / (1.0 np.exp(self.p * (y - z))) Z np.diag(W) z_new np.linalg.solve(Z self.lam * DTD, W * y) if np.linalg.norm(z_new - z) 1e-4: break z z_new return z class ChaoticPSO_Deconv: def __init__(self, n_particles30, max_iter100): self.n n_particles self.max_iter max_iter def fit(self, x, y, n_peaks): # logistic map initial r 3.9 particles [] for i in range(self.n): xi np.random.rand(3*n_peaks) # amplitude, mu, sigma particles.append(xi) best_global None best_global_cost np.inf for _ in range(self.max_iter): for p in particles: cost self.gmm_cost(p, x, y) if cost best_global_cost: best_global_cost cost best_global p # update using chaotic map for i in range(self.n): rnd np.random.rand() particles[i] particles[i] rnd * (best_global - particles[i]) 0.5*(np.random.rand(3*n_peaks)-0.5) return best_global def gmm_cost(self, params, x, y): n len(params)//3 y_pred np.zeros_like(x) for i in range(n): amp params[3*i] mu params[3*i1] sigma params[3*i2] y_pred amp * np.exp(-(x-mu)**2/(2*sigma**2)) return np.sum((y - y_pred)**2)