9、基于BP、Adaboost和PLS方法的XRF分析痕量元素检测限研究

基于BP、Adaboost和PLS方法的XRF分析痕量元素检测限研究

1. 背景与问题提出

近年来，土壤中污染元素超标的趋势逐渐加剧，其中镉（Cd）等污染元素的污染最为严重。镉是一种对人体有害的元素，可通过食物链进入人体，导致骨软化、肾脏病变，甚至因肝肾综合征死亡。一般情况下，土壤中镉的浓度约为2mg/kg，但在发生痛痛病的水稻产区，受污染土壤中的镉含量高达50mg/kg，农田土壤中镉的平均含量为15.26mg/kg。因此，准确测量土壤中镉的含量并确定其检测限（LOD）至关重要。

检测限是判断分析方法灵敏度的重要参数，也是合理使用仪器和进行分析化学的参考指标。常用的方法检测限（MDL）计算方法包括三倍背景标准偏差与灵敏度之比、三倍信噪比等。然而，镉的光谱信息复杂，检测限高，难以准确测量。目前常见的检测限测量方法如色谱和电化学分析，存在离子选择性低、测量速度慢等问题，需要新的方法来更准确地确定镉的检测限。

2. 研究方法

• ED - XRF光谱分析 ：能量色散X射线荧光（ED - XRF）是一种常见的原子材料分析仪器，它可以用X射线束照射目标材料，产生二次X射线荧光，且不损坏被测材料，然后对测量的光谱进行定性和定量材料分析。其优点包括分析速度快、准确性高和重复性好，在金属元素分析、合金分类、环境安全、爆炸物检测、医学检测和矿物分析等领域有巨大的应用价值。
• BP神经网络算法 ：反向传播（BP）神经网络算法可用于数据训练，它是一个多层反向传播网络，可基于误差反向传播进行训练，并通过学习正确答案示例提取最佳搜索规则。然而，该算法收敛速度慢，在训练样本不足