LIBS技术融合多种算法建立川贝母掺伪检测模型

LIBS技术融合多种算法建立川贝母掺伪检测模型

川贝母是名贵道地中药材，润肺止咳药效显著、市场售价高昂，而浙贝母药效偏弱、成本低廉，不法商贩常将浙贝母粉末掺入川贝母中牟利，不仅扰乱药材市场秩序，还会降低临床用药疗效。因此急需建立便捷、精准的掺伪比例定量检测技术。传统中药材掺伪检测手段存在明显短板。ICP-MS、原子吸收光谱等无机元素精密检测技术，需要强酸消解、高温加热等复杂湿法前处理，耗时数小时、消耗大量化学试剂，无法实现现场快速筛查；近红外、拉曼光谱等分子光谱技术易受环境杂光、药材有机基体干扰，光谱稳定性较差，难以完成掺伪比例精准定量，均难以适配中药材流通环节大批量、快速化的质检需求。

激光诱导击穿光谱（LIBS）技术是一种新兴的元素检测和分析技术。当激光作用于样品表面时，在极短的时间内诱导产生含有样品物质信息的等离子体。通过对等离子体发出的光谱进行收集分析，建立光谱与元素一一对应的关系。由此可以检测出元素周期表中的大部分元素。通过标准物质定标后可以进一步得到元素的含量信息。这一技术凭借其超快检测、多元素同步分析、无需样品前处理等特性，目前已成为解决中药掺伪定量难题的新型技术工具，以下文章是依托 LIBS 技术结合多种化学计量学算法，构建了川贝母浙贝母掺伪定量的完整体系。

本文利用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术，实现川贝母粉末样品中掺伪成分的检测。研究配制了一系列不同掺伪比例的实验样品，并采集所有样品的 LIBS 光谱信号。

配制了 21 种不同掺杂比例的实验样品

研究选取偏最小二乘回归（PLSR）作为定量分析基础模型，对比了均值中心化（MC）、总面积归一化（NA）、标准正态变量变换（SNV）、归一化处理（NM）四种数据归一化方式对 PLSR 模型定量效果的影响，结果显示归一化（NM）预处理方法综合表现较优。在此基础上，对比分析了主成分分析（PCA）与套索算法（LASSO）两种特征提取、变量筛选手段对 PLSR 定量性能的作用，证实基于 LASSO 构建的 PLSR 模型效果更佳。鉴于传统 PLSR 模型难以解析光谱中非线性特征变量，研究进一步采用支持向量回归（SVR）搭建残差校正模型，弥补线性模型的固有缺陷。

各主成分方差贡献率与累计方差贡献率

基于 LASSO-PLSR-SVR 残差校正模型的测试集预测值与真实参考值关系曲线图

文种总结了LIBS 技术在本研究中承担核心检测载体的作用，技术优势贯穿实验全过程：

第一，样品处理极其简单，仅需粉末压片即可检测，无需酸解、消解等化学处理，绿色无污染，无试剂消耗；

第二，检测速度极快，单次光谱采集仅毫秒级，单样本全程检测数十秒，适合药材市场、药企入库大批量快速抽检；

第三，元素指纹差异化识别，LIBS 可同步捕获 K、Ca、Mg、Fe 等常量及微量元素整体分布，不同贝母因生长环境、生理代谢差异形成专属元素指纹图谱，依托元素整体差异实现品种区分，弥补分子光谱仅检测有机成分的局限性；

第四，兼容性强，可与各类机器学习算法深度融合，持续提升定量准确度。

该研究证实了 LIBS 技术结合化学计量学是中药材掺伪定量的高效可行方案，突破了传统检测耗时繁琐、无法现场定量的瓶颈。为中医药质量标准化建设提供全新技术支撑。

文中实验可采用北京澳作生态仪器有限公司自主研发的EcoChem 激光光谱元素分析系统，该系统采用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术。激光能量200mJ@1064nm，能量输出0-100%可调；三维全自动工作台；样品室可通入氦气或氩气。

通过本文，我们了解到通过LIBS 技术结合机器学习算法，可高效实现川贝母粉末掺伪含量快速测定。该研究对于药品检验、市场监管以及中药材质量管控工作均具备重要的实际应用价值。同时建立了川贝母掺伪检测的快速检测模型。激光诱导击穿光谱技术作为一种新兴的、快速的、微损的微区化学分析技术，有着传统仪器所不具备的更多功能。随着这一技术的发展，它必将在元素分析领域发挥越来越重要的作用。