[发明专利]气体质谱和色谱质谱数据处理的径向基函数方法

说明书

技术领域

本发明涉及气体地球化学和气体分析化学领域，尤其涉及气体质谱和色谱质谱数据处理的径向基函数方法。

背景技术

气体组份分析涉及国民经济多个领域，如环境、生物、食品、医疗、航空、刑侦、钢铁、电子、材料、地质和地球化学等等。就气体地球化学而言，涉及气体样品(大气、天然气及其它气体样品)、液体样品(溶解气，如地下水、温泉水、海水等)、固体样品(陨石、月球土壤/岩石和各类地球岩石/矿物)中所赋存的诸多气体组份的分析和研究。气相色谱法和质谱法是两种最常用的气体组份分析方法。气相色谱法不能分析载气，对难以分离的组份也不容易分析，复杂样品的分析通常需要较长的时间和较多的样品量。四极质谱和离子阱质谱分析法速度较快，但是对于分子量相同或相近的分子或碎片离子难以有效地分离。通常可以采用一些数学方法来处理气相色谱或质谱难以分离的组份，如矩阵法，以获得定量的数据。

四极质谱仪已经广泛应用于在线分析，如化工工业过程分析和泥浆气测录井，在实验室也可以应用，不到一分钟就可以分析一个样品，但质谱响应与组份含量不一定呈线性关系，对于较为复杂的样品，各组份的质谱之间互相重叠，质谱原始数据的解析以及组份的定量须要费时费力。离子阱质谱仪的质谱响应与组份含量不一定呈线性关系。

气相色谱质谱联用方法广泛应用于涉及气体或可气化物质化学分析的实验室，通常作为化学物质定性分析的工具，组份定量分析仍然是科研工作的热点之一。气相色谱质谱联用分析获得的色谱质谱总离子流原始数据，如总离子流色谱峰面积，可以用于组份定量研究，但色谱质谱总离子流原始数据与组份含量的关系较复杂，一般不为线性关系，也存在难以分离的组份，出现重叠峰等问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种可快速定量分析的气体质谱和色谱质谱数据处理的径向基函数方法。

为解决上述问题，本发明所述的气体质谱和色谱质谱数据处理的径向基函数方法，包括以下步骤：

⑴收集已知气体组份和含量的样本P个，进行质谱检测或色谱质谱检测，获得质谱原始数据或色谱质谱总离子流原始数据，同时每个样本记录与进气量有关的一个相同物理量的数据V；

⑵选取与待测组份有关的质荷比m个，对每一个样本，从所述质谱原始数据中提取与m个质荷比相对应的质谱峰高，以最强质谱峰的相对质谱峰高为1，计算所有质荷比的相对质谱峰高，得到x_i，其中i = 2，3，…，n；n = m+1；或

选取与待测组份有关的色谱质谱总离子流原始数据m个，对每一个样本，以色谱质谱总离子流原始数据最大者相对值为1，计算所有色谱质谱总离子流原始数据的相对值，得到x_i，其中i = 2，3，…，n；n = m+1；

⑶从P个样本中找出V的最大值V_max，以V_max的相对值为一个大于0小于1的常数，计算所有样本的V的相对值，得到x₁；

⑷根据所述步骤⑵和所述步骤⑶，即得所有样本的径向基函数的输入向量：X^p = (x₁，x₂，…，x_n)^p，其中p = 1，2，…，P；

⑸根据所述步骤⑴中的已知气体组份和含量，即得所有样本的径向基函数的期望输出向量：D^p= (d₁，d₂，…，d_L)^p，其中p = 1，2，…，P；d₁表示第1个组份的含量，d₂表示第2个组份的含量，依次类推；

⑹计算各样本之间的距离A_pj，找出A_pj的最大值A_max，取δ= A_max/(2P)^1/2，计算基函数φ_pj = exp(-A_pj²/2δ²)，其中p = 1，2，…，P；j = 1，2，…，P；

⑺以所述步骤⑹计算得到的基函数作为网络输入，所述步骤⑸得到的径向基函数的期望输出向量作为网络期望输出，按照最小均方算法，计算输出权矩阵；