研究目的
利用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术测定藻球中镉（Cd）和锌（Zn）含量，以快速检测能源藻类中的重金属，这对藻类生物质和生物柴油生产环境监测至关重要。
研究成果
激光诱导击穿光谱（LIBS）技术结合多元偏最小二乘法（PLS）和极限学习机（ELM）回归方法，以及标准正态变量变换（SNV）和多元散射校正（MSC）预处理方法，为藻类样品中镉（Cd）和锌（Zn）的定量分析提供了一种快速准确的方法。在本研究中，ELM模型似乎更适合预测锌含量。
研究不足
使用不同样本时需要对模型进行修改和优化。仍需采用更多类型和数量的样本及其他化学计量学方法开展进一步研究，以开发更高效、精确的模型。
1：实验设计与方法选择
本研究采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术，结合光谱数据预处理算法（标准正态变量变换SNV、多元散射校正MSC、Savitzky-Golay平滑SG）和化学计量学方法（偏最小二乘法PLS、极限学习机ELM），对藻球中镉（Cd）和锌（Zn）进行定量分析。
2：样本选择与数据来源
以蛋白核小球藻为研究对象，制备成与氢氧化钙混合的固体藻球样本，并设置不同浓度的镉和锌含量。
3：实验设备与材料清单
自组装LIBS装置，包含Q开关Nd:YAG脉冲激光器、与增强型电荷耦合器件（ICCD）相机联用的光谱仪及其他光学组件。
4：实验流程与操作步骤
依次进行样本制备、光谱采集、数据预处理后建立含量预测的校准模型。
5：数据分析方法
构建PLS和ELM定量分析模型，通过相关系数（R）、均方根误差（RMSE）和剩余预测偏差（RPD）评估模型性能。
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