铀矿中多目标元素的激光诱导击穿光谱定量分析方法研究

作者：舒开强; 陈友元; 彭郑英; 樊庆文^*; 林庆宇^*; 段忆翔

来源：Chinese Journal of Analytical Chemistry, 2023, 51(07): 1195-1207.

DOI：10.19756/j.issn.0253-3820.221523

• 激光诱导击穿光谱
• 铀矿
• 定量分析
• 单变量分析
• 多变量分析
• 主成分回归
• 支持向量回归

铀是最重要的战略核资源之一，对铀矿资源的精准勘探及有效冶炼是确保铀资源供给的重要前提。本研究采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术实现了多元素的原位现场快速定量分析。基于单变量分析（UVA）、主成分回归（PCR）和支持向量回归（SVR），优化并建立了铀矿中U、Si、Al和Ti 4种元素的定量模型。两种多变量模型对U、Si、Al及Ti 4种元素的预测决定系数均优于0.99，其中SVR模型对Si、Al及Ti 3种元素定量分析准确度更高，相对误差分别为0.01%、1.41%和0.13%，而PCR模型对U元素的定量分析准确度最高，最低相对误差为0.64%。多变量分析（MVA）改善了传统UVA易受谱线干扰、基质效应等影响造成的定量分析偏差，降低了样品数量少和环境、硬件等系统因素带来的不利影响，使LIBS技术对铀矿多元素定量分析结果更准确。

• 单位
  四川大学; 生命科学学院