基于表面增强拉曼光谱的毒品鉴别方法

摘要：

毒品的快速检测在抑制毒品的传播,打击毒品犯罪方面有着举足轻重的作用.表面增强拉曼光谱(SERS)技术具有指纹识别、检测速度快、样品用量少、无损伤等众多优点而受到了关注,其特点特别适合于公安机关现场快速检测执法.本文利用金纳米粒子溶胶作为增强试剂对拉曼光谱进行增强,制作1μg·mL-1的苯丙胺、氯胺酮、芬太尼、海洛因、可卡因和甲基苯丙胺六种溶液,毒品溶液、增强试剂、NaCl溶液的体积比为20:6:5混合,取30μL混合溶液滴在载玻片表面,在空气中自然挥干后待检.每类毒品溶液各制作5个样本,每个样本随机采集10个点的拉曼光谱数据.6种毒品溶液拉曼光谱数据共300组,随机选择60组拉曼数据作为训练集,利用训练集数据对模型进行训练.其余240组数据作为测试集,测试模型的分类效果.经过预实验比较,实验选择波长为785 nm激光作为激发光源,采用50×物镜,激光强度为3.0 mW,曝光时间为0.2 s,扫描次数为1000次,选取400～1700 cm-1波段测试研究.采用Savitzky-Golay方法对拉曼数据进行平滑降噪,采用airPLS方法进行基线校正,完成数据的0-1归一化.利用主成分分析法、方差筛选法、遗传选择算法、互信息法对数据降维处理,通过支持向量机、随机森林、人工神经网络和最近邻四种算法分别进行建模训练,并利用测试集数据测试模型分类效果,重复10遍取平均准确率.结果表明,拉曼光谱数据经过PCA降维后,选取5个主成分,各分类器准确率都在95％ 以上.另外三种波段选择方法中,遗传选择算法结合SVM分类器准确率较高,遗传选择算法筛选出的5个拉曼波段的组合,分类准率已达到95％ 以上,25个拉曼波段组合时,准确率达到99％.遗传选择算法作为波段选择算法,不仅可以降低拉曼光谱采集数据的维度,而且可解释性更强,有更重要的意义,为毒品的快速检测技术提供参考.

关键词：表面增强拉曼、毒品、分类模型

所属期刊栏目：42

分类号：O433.4(光学)

资助基金：国家重点研发计划;浙江警察学院项目

在线出版日期：2022-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1168-1172