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烟草样品中微量金属元素含量测定及模式识别研究

作　者: 宋世丘
导　师: 孙雨安
学　校: 郑州轻工业大学
专　业: 应用化学
关键词: 烟草微量元素电感耦合等离子体质谱聚类分析支持向量机
分类号: TS47
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

烟草生长过程中需要多种微量元素以维持正常的生命活动,这些微量元素共同影响着烟草质量和产量。但是烟草又容易富集一些有害元素于烟叶内,特别是一些重金属元素会危害人体健康。烟草内微量元素含量与烟草质量关系密不可分,与人体健康关系更是不容忽视。烟草中微量金属元素的测定,可以为烟草培育和吸烟与健康提供烟草中微量金属元素含量的信息。烟草在生长过程中由于地理环境和田间管理技术不同导致烟叶内微量元素的差异。因此,烟草样品中微量元素含量可以为判别样品的产地、来源和类别提供非常有用的信息。基于微量元素含量信息对烟草进行分类,有助于追溯烟草类别和产地,为烟草的质量控制提供科学的依据。论文的主要内容包括:1.综述了微量元素含量对烟草质量和人体健康的影响,介绍了目前植物样品中微量元素含量检测的主要的分析技术,对电感耦合等离子体质谱技术做了详细应用介绍。介绍了植物样品分类常用的模式识别技术,主要概述了聚类分析和支持向量机分类的应用。2.对烟草样品前处理方法进行了改进,以钛(Ti)、镍(Ni)、铜(Cu)、铷(Rb)、锶(Sr)、钇(Y)、锑(Sb)、铊(Tl)8个金属元素测定结果作为考核指标。采用2 mL 50% HNO3和1 mL 47 % H2O2作为消解体系对烟草样品进行微波消解,最终消解液酸度在2%左右,标准溶液采用2% HNO3稀释,添加Ge、Rh内标元素,进行ICP - MS分析。该方法与其他消解处理方法相比,可省去赶酸或稀释的繁琐步骤,延长仪器相关部件使用寿命,减小由于样品溶液与标准溶液酸度差别较大带来的误差,检出限为0.006 - 1.133 ng/mL,相对标准偏差0.90% - 5.66%,回收率93% - 102%。结果表明,本文所提出的微波消解方法适用于烟草中多种微量元素的同时测定。并将此方法应用于测定6个产地的88个烟草样品中44种微量元素含量,得到了88个烟草样品中44种微量元素含量。为烟草栽培、烟草与人体健康提供更全面的微量元素含量信息。由检测结果,看出烟草中微量元素含量与烟草来源有一定的关联性。3.以微量元素含量信息作为特征值,采用模糊c -均值聚类分析(FCM)进行烟草样品聚类。结果表明,在不含山东样本和稀土元素含量属性的情况下,基于微量元素含量的FCM聚类分析结果与烟草产地有着很好的对应和匹配。河南、四川两地准确度达100%,福建地区准确度88.89%,云南地区准确度80.00%;用包含稀土元素含量在内的全部测定金属元素含量进行FCM聚类分析,总体预报准确率偏低。说明在进行烟草FCM聚类分析时,特征元素的选择对成功分类的重要性。4.将支持向量机(SVM classification)分类应用于不同产地烟草样本分类预测,以44种微量元素含量信息作为输入特征值,以不同产地来源作为相应的输出。结果表明,在所有烟草样本和微量元素都参与的情况下,SVM分类预测准确度达90%,在考虑了烟草样本和稀土元素含量影响情况下,SVM分类预测准确度达可以提高到92.59%。结果表明SVM分类模型性能优良,预测精度高,具有强大泛化能力。优于FCM,可应用于烟草样品来源的分类和预测。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-11
第一章文献综述  11-25
  1.1 烟草与微量金属元素  11-13
    1.1.1 烟草与微量金属元素  11-12
    1.1.2 烟草与人体健康  12-13
  1.2 植物样品中微量金属元素测定方法评述  13-15
    1.2.1 原子吸收  13-14
    1.2.2 原子荧光光谱法  14
    1.2.3 电感耦合等离子体发射光谱  14-15
    1.2.4 仪器中子活化分析  15
  1.3 电感耦合等离子体质谱应用概述  15-19
    1.3.1 环境领域  16
    1.3.2 医药领域  16-17
    1.3.3 食品安全领域  17
    1.3.4 植物研究领域  17-18
    1.3.5 半导体材料领域  18-19
  1.4 植物样品分类  19-22
    1.4.1 模式识别原理  19-20
    1.4.2 模式识别应用  20-22
  1.5 学位论文研究课题  22-25
第二章微波消解ICP-MS测定烟草中微量金属元素含量  25-39
  2.1 引言  25-26
  2.2 实验部分  26-27
    2.2.1 仪器  26
    2.2.2 试剂和样品  26
    2.2.3 实验方法  26-27
  2.3 结果与讨论  27-30
    2.3.1 ICP - MS工作参数优化  27
    2.3.2 消解条件选择  27-29
    2.3.3 线性关系  29
    2.3.4 方法检出限  29
    2.3.5 方法精密度  29
    2.3.6 方法的准确度  29-30
  2.4 不同产地烟草中44 种微量元素含量检测  30-31
    2.4.1 元素分组设计  30
    2.4.2 标准溶液配制  30
    2.4.3 样品制备  30-31
    2.4.4 样品检测  31
    2.4.5 样品测定结果  31
  2.5 结论  31-39
第三章基于烟草样品中金属元素含量的模糊C-均值聚类分析  39-47
  3.1 引言  39
  3.2 FCM原理和算法  39-41
    3.2.1 FCM原理  39-40
    3.2.2 FCM算法步骤  40-41
  3.3 结果与讨论  41-46
    3.3.1 烟草中44 种微量元素的FCM聚类分析  41-44
    3.3.2 烟草中15 种稀土元素的FCM聚类分析  44-46
  3.4 结论  46-47
第四章基于烟草样品中金属元素含量的支持向量机分类  47-53
  4.1 引言  47
  4.2 SVM 分类原理和算法  47-49
  4.3 结果与讨论  49-52
    4.3.1 变量选择及确定训练样本集  49-51
    4.3.2 样本学习  51-52
    4.3.3 三种结果比较分析  52
  4.4 结论  52-53
结论与展望  53-55
致谢  55-57
参考文献  57-68
附录攻读硕士学位期间发表论文目录  68

烟草样品中微量金属元素含量测定及模式识别研究

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