激光诱导击穿光谱结合PCA与PLS-DA实现含铜关键矿石的快速元素成像与分类研究

本研究针对含铜矿石分析中存在的基质效应和定量难题，创新性地将激光诱导击穿光谱(LIBS)与主成分分析(PCA)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)相结合，建立了多元素快速检测与分类模型。通过优化激光能量(80±0.3 mJ)、延迟时间(2 μs)等参数，实现了Cu、Zn等元素的精准检测，PCA前三个主成分累计方差贡献率达97.9%，PLS-DA模型R2达0.83-0.99。研究开发的150 μm空间分辨率2D元素成像技术为矿产勘探提供了高效分析工具。

　　

铜作为现代工业的"金属脊梁"，在新能源、半导体等领域具有不可替代的作用。然而，传统矿石分析方法如ICP-OES需要复杂的样品前处理，XRF难以实现微区分析，这给矿产勘探和品质控制带来巨大挑战。面对全球铜资源日益紧张的局面，开发快速、精准的现场检测技术成为当务之急。

来自国内的研究团队在《Talanta》发表的研究中，创新性地将激光诱导击穿光谱(LIBS)与多元统计方法相结合，建立了含铜矿石的快速分析体系。研究采用532 nm Nd:YAG激光器(脉冲能量80±0.3 mJ)激发样品，通过6通道光谱仪(220-970 nm)采集等离子体发射光谱，结合能量色散X射线光谱(EDX)验证元素组成。关键技术创新包括：1)基于PCA的降维处理(300-600 nm光谱范围)；2)PLS-DA分类模型构建；3)50×50 mm²区域的2D元素成像。研究团队从巴基斯坦俾路支省采集7类铜矿样品，制备成5 mm厚压片进行分析。

在"4.1 光谱分析与表征"部分，研究详细报道了Cu的原子/离子发射线(如521.8 nm的4d ²D_5/2→4p ²P_3/2跃迁)，通过Boltzmann图测得等离子体温度为0.61-0.77 eV，验证了局部热力学平衡条件。"4.3 LIBS 2D元素成像"展示了利用Cu 510.6/515.3/521.8 nm三条特征线构建的空间分布图，结合Pearson相关系数(～0.989)验证了150 μm空间分辨率的可靠性。

"4.4 主成分分析"揭示前三个主成分(PC1:69.8%, PC2:20.3%, PC3:7.8%)可有效区分7类矿石，SIMCA模型实现96%置信区间的椭圆聚类。"4.5 偏最小二乘判别分析"显示PLS-DA模型累计解释X/Y方差分别达97.86%/99.96%，对铜矿样本的分类准确率达86.39%，平均均方根误差仅6.1-9.8%。

这项研究的意义在于：首先，建立了LIBS-PCA-PLS-DA联用技术体系，解决了矿石分析中的基质效应难题；其次，开发的2D元素成像方法实现了微米级空间分辨率，为矿床成因研究提供了新工具；最后，研究成果可直接应用于矿山现场，显著提升勘探效率和资源利用率。研究团队特别指出，该方法未来可扩展至其他战略矿产资源分析，为全球能源转型提供关键技术支撑。