化学论文_基于三维荧光的产麻痹性贝毒藻浓度监

文章目录

引 言

1 实验部分

1.1 样品

1.2 仪器与参数

2 结果与讨论

2.1 产麻痹性贝毒藻的原始三维荧光光谱

2.2 产麻痹性贝毒藻三维荧光光谱特征区间选择

2.3 建立产麻痹性贝毒藻定量分析模型

3 结 论

文章摘要:近年来,我国沿海赤潮发生的次数和面积持续增加,经济损失严重。根据赤潮的毒性特点,通常分为三类,分别为无毒赤潮、鱼毒性赤潮和有毒赤潮。其中有毒赤潮产生的毒素主要是麻痹性贝毒,其由于分布广,毒性强成为危害最大的生物毒素之一。根据麻痹性贝毒的摄入量不同,人类误食染毒的贝类后,身体各部位会出现刺痛或灼热的感觉,然后全身麻痹,严重者甚至在短时间内死亡。近年来,多地出现人类误食染毒的贝类后死亡的事件。麻痹性贝毒的摄入量主要取决于产麻痹性贝毒藻的浓度,因此,对产麻痹性贝毒藻浓度的监测就显着尤为重要。提出了用三维荧光光谱结合化学计量学方法建立产麻痹性贝毒藻定量分析模型。首先,利用F-4600荧光光度计采集微小亚历山大藻（Alexandrium minimum）、链状裸甲藻（Gymnodinium catenatum）和太平洋亚历山大藻（Alexandrium pacificum）三种典型的产麻痹性贝毒藻类三维荧光光谱数据,获取藻类样本的三维荧光光谱等高线图,并进行图谱分析;然后,利用不同激发波长下的发射光谱数据建立产麻痹性贝毒藻三维荧光光谱的串行表示模型,提取新的特征;最后,将新的特征数据分别作为粒子群优化最小二乘支持向量机算法（particle swarm optimization-least squares support vector machine, PSO-LSSVM）和偏最小二乘回归（partial least squares regression, PLSR）的输入,建立产麻痹性贝毒藻的定量分析模型。结果表明,运用粒子群优化最小二乘支持向量机算法建立的产麻痹性贝毒藻的定量分析模型普遍优于偏最小二乘回归算法。当激发波长选择460和530 nm,发射波长选择650～750 nm作为PSO-LSSVM的输入数据,建立的产麻痹性贝毒藻的定量分析模型效果最好,结果显示R_c=0.999 9, RMSEC=0.017 1,R_p=0.949 2, RMSEP=0.291 0。这体现出三维荧光光谱结合PSO-LSSVM定量分析模型可有效地监测活体产麻痹性贝毒藻的浓度数值,为产麻痹性贝毒藻浓度检测提供了一种在线检测的新方法。

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项目基金:《海洋科学》 网址: http://www.hykxzz.cn/qikandaodu/2021/1112/940.html