原子光谱自动线识别技术(ALIAS)在LIBS成像数据处理中的应用与突破

针对μLIBS成像中复杂光谱数据处理的瓶颈问题，法国研究团队开发了ALIAS算法，通过多系数相似性匹配、合成谱生成及概率评估等步骤，实现了高动态范围窄谱窗条件下元素发射线的自动化精准识别。该方法在铁矿石和NIST玻璃样本中验证了可靠性，为LIBS技术的大规模应用提供了关键工具。

　　

激光诱导击穿光谱(LIBS)技术近年来在生物医学、地质勘探等领域大放异彩，但海量光谱数据的处理却成为制约其发展的阿喀琉斯之踵。当μLIBS系统以每秒100个脉冲的速度扫描样本时，产生的光谱数据不仅包含从痕量到主量级的复杂元素信息，还面临着窄谱窗（20-80nm）、高动态范围、铁族元素密集谱线等多重挑战。传统人工解析方式耗时且易错，而现有算法在应对谱线干扰、单线元素识别等场景时频频失灵。

法国研究团队在《Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy》发表的这项研究，提出了革命性的ALIAS算法。该方法创新性地融合了合成谱建模、多阈值相似性系数计算和概率决策系统，成功实现了复杂LIBS光谱的自动化解析。研究人员采用Czerny-Turner光谱仪和ICCD相机搭建的μLIBS系统，对含铁量高达40%的斑铜矿-砷黝铜矿样本和NIST SRM1412标准玻璃进行测试。通过峰值检测、动态强度阈值设定、波长相似性系数计算等关键技术，ALIAS在保留原始谱线相对强度信息的同时，有效克服了谱窗限制和元素间干扰问题。

Global overview
研究团队设定了四大目标：全浓度范围元素可靠识别、干扰源检测、秒级响应速度以及最少人工干预。ALIAS流程包含六个精密设计的步骤：首先通过导数法检测所有潜在峰位，随后基于简化等离子体模型生成合成谱，再通过动态阈值筛选有效峰，最终采用加权相似性系数和概率评估完成元素归属。

Chalcopyrite-tennantite sample
在含铁量40%的复杂矿物样本中，ALIAS不仅准确识别出Fe、Cu、As等主要成分，还检测到仅存单条发射线的Zn（481.05nm）。特别值得注意的是，该方法成功区分了Fe I 487.13nm与Ti II 487.08nm的谱线重叠，其识别准确率达92%，远超传统波长匹配算法的67%。

Discussion
研究揭示了ALIAS三大优势：窄谱窗适应性（最小20nm）、10⁵
量级的动态范围处理能力，以及独特的"干扰预警"功能。在NIST玻璃测试中，该方法对稀土元素的识别灵敏度达到ppm级，且计算耗时仅0.8秒/谱，较人工分析效率提升300倍。

Conclusion
这项研究突破了LIBS技术产业化的关键瓶颈。ALIAS通过多维度相似性评估体系，首次实现了复杂基体样本的自动化、高精度元素识别。其创新性体现在：① 将理论谱模拟与实验数据动态匹配；② 开发加权相似性系数处理强度梯度；③ 建立概率决策模型降低误判率。该成果为LIBS在矿产勘探、生物医学等领域的深度应用铺平了道路，相关代码已开放给学术机构用于非商业用途。

技术方法概要
研究采用Nd:YAG激光器（1mJ/100Hz）配合15×物镜聚焦，通过XYZ平台移动实现微区扫描。光谱采集使用2400线/mm光栅的Czerny-Turner光谱仪，分辨率0.1nm。算法核心包括：导数峰值检测、基于NIST数据库的合成谱生成、动态强度阈值设定（信噪比>3）、改进的Rosas-Roman相似性系数计算，以及贝叶斯概率评估系统。测试样本包含地质标样和NIST SRM1412玻璃。