[发明专利]基于支持向量机技术的大气颗粒物重金属磁学评估方法在审

专利信息
申请号: 201710308435.6 申请日: 2017-05-04
公开(公告)号: CN107121650A 公开(公告)日: 2017-09-01
发明(设计)人: 李慧明;钱新;王金花;王呈;孙一轩;冷湘梓 申请(专利权)人: 南京大学
主分类号: G01R33/12 分类号: G01R33/12;G01R33/16;G01N21/73;G06F19/00
代理公司: 贵阳派腾阳光知识产权代理事务所(普通合伙)52110 代理人: 谷庆红
地址: 210023 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 支持 向量 技术 大气 颗粒 重金属 磁学 评估 方法
【权利要求书】:

1.基于支持向量机技术的大气颗粒物重金属磁学评估方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1、大气颗粒物样品采集:使用大气颗粒物采样设备,结合不同级别粒径切割器采集大气颗粒物;在研究区域,按季节采样,每个季节晴朗天气连续采样10-20天,避免大风和雨雪等极端天气;采样介质使用高纯石英滤膜,采样前后滤膜恒温恒湿48h后称重;每张滤膜的1/4用于分析重金属总量,3/4用于进行常温磁学参数的测试;

S2、大气颗粒物磁学参数测试:称重后将样品填充在非磁性塑料盒中进行测试;测试参数包括:低频磁化率χlf、非磁滞剩磁(ARM)、饱和等温剩磁(SIRM);根据等温剩磁及饱和等温剩磁测量结果计算硬剩磁HIRM、软剩磁SOFT;计算比值参数S-ratio以及χARMlf、χARM/SIRM和SIRM/χlf

S3、重金属提取及检测:将大气颗粒物样品滤膜用陶瓷剪刀剪成细条状置于消解管中进行提取,使用电感耦合等离子体发射光谱仪和电感耦合等离子体质谱测定消解液中重金属浓度;

S4、支持向量机模型构建:通过相关性分析和主成分分析方法筛选不同季节、不同地点所有磁学参数及其比值与重金属的相关性,选择具有显著相关性的磁学参数以及气象数据作为输入因子,以重金属浓度作为输出层,随机选择80%的数据作为训练样本,剩下的20%的数据作为测试样本,训练样本包含每个采样区域、每个季节大气重金属浓度的极大和极小值,建立大气重金属磁学模拟预测模型;

S5、模型误差评估:使用相关性系数(Correlation coefficient,R)、平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)、均方根误差(Root mean squared error,RMSE)以及一致性指数(Index of agreement,IA)来计算和评价模型模拟的精度。

2.根据权利要求1所述的基于支持向量机技术的大气颗粒物重金属磁学评估方法,其特征在于,所述步骤S2中,大气颗粒物磁学参数的测定方法具体如下:

使用卡帕桥磁化率仪KLY-3测试低频磁化率χlf

将待测样品置于0.04mT的直流偏置场中和100mT的交变磁场峰值下,使用交变退磁仪和JR-6A旋转磁力仪测试非磁滞剩磁(ARM);

使待测样品分别经受20、40、100、300和1000mT的磁场的磁化,使用JR-6A旋转磁力仪和脉冲磁化仪进行测试,分别测得对应的磁化强度,在峰值为1000mT的脉冲磁场下获得的等温剩磁为饱和等温剩磁(SIRM);

获得饱和等温剩磁后的样品,使其经受反向磁场的磁化,测得反向磁场中的等温剩磁,常选的磁场强度为-20mT、-100mT和-300mT,获得剩磁数据:IRM-20,IRM-100,IRM-300。

3.根据权利要求1所述的基于支持向量机技术的大气颗粒物重金属磁学评估方法,其特征在于,所述步骤S2中,根据等温剩磁及饱和等温剩磁测量结果计算比值参数S-ratio=IRM-300/SIRM以及χARMlfARM/SIRM和SIRM/χlf

4.根据权利要求1所述的基于支持向量机技术的大气颗粒物重金属磁学评估方法,其特征在于,所述步骤S2中,根据等温剩磁及饱和等温剩磁测量结果计算:硬剩磁HIRM=[(SIRM+IRM-300)/2]/mass,软剩磁SOFT=[(SIRM-IRM-20)/2]/mass;计算比值参数S-ratio=IRM-300/SIRM以及χARMlfARM/SIRM和SIRM/χlf

5.根据权利要求1所述的基于支持向量机技术的大气颗粒物重金属磁学评估方法,其特征在于,步骤S3所述重金属提取及检测过程中,大气颗粒物提取液中大量金属元素的浓度使用电感耦合等离子体发射光谱仪测定,微量元素使用电感耦合等离子体质谱测定,可进行测试的金属元素包括但不限于:Al、As、Ba、Cd、Co、Cr、Cu、Fe、Mn、Mo、Ni、Pb、Ti、V和Zn。

6.根据权利要求1所述的基于支持向量机技术的大气颗粒物重金属磁学评估方法,其特征在于,步骤S5所述模型模拟的精度的计算公式如下:

R=Σi=1n(Yi-Yi)2-Σi=1n(Yi-Y^i)2Σi=1n(Yi-Yi)2---(1)]]>

MAE=1nΣi=1n|Y^i-Yi|---(2)]]>

RMSE=1nΣi=1n(Yi-Y^i)2---(3)]]>

IA=1-[Σi=1n(Y^i-Yi)2][Σi=1n(|Y^i-Yi|+|Yi-Yi|)2]---(4)]]>

其中,Yi样品i的观测值,是对样品i的模拟值,n是数据数量;R用于评价观测值和模拟值之间的相互关系及其相关方向,MAE和RMSE用于评价预测值误差的实际情况,IA用于评价模型的预测能力,IA取值在0到1之间。

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