基于Voigt线型的尿液中芬太尼类表面增强拉曼光谱解析

摘要：

在全球范围内频繁发生芬太尼类物质滥用与致死案件,人体中芬太尼类物质的检测与识别愈发重要.芬太尼类物质在经过人体一段时间后,仍有一部分原体随着尿液排出,因此可通过检测尿液中芬太尼类物质反映其毒品滥用史.表面增强拉曼光谱(SERS)具有快速、高灵敏、易操作等特点,适合尿液中芬太尼类物质的现场检测与分析.但尿液中尿素等物质的背景峰与芬太尼类物质SERS特征峰高度重合,芬太尼类物质特征峰被尿液背景峰所掩盖,这对尿液中芬太尼类的光谱识别造成了很大的干扰.结合Voigt线型建立谱峰解析模型,对尿液与芬太尼类物质重叠部分进行谱峰分析.针对SERS光谱噪声与荧光等因素对谱峰解析模型的干扰,采用无约束Nelder-Mead算法对模型进行优化与计算,利用该算法对迭代参数初始值不敏感的特点,提高谱峰解析模型的准确度.根据SERS光谱半峰宽的特征对解析峰集合进行筛选,对SERS光谱的尿液背景峰进行扣除,以还原芬太尼类SERS光谱1000与1030 cm-1处谱峰特征.实验结果与现象表明,利用Voigt线型建立的谱峰解析模型对尿液中芬太尼类SERS光谱拟合度均达到99％以上,能够通过解峰集合的筛选还原尿液中芬太尼类SERS光谱特征,还原光谱与芬太尼类特征峰的半峰宽与峰比例等特点均高度一致.在空白尿液SERS光谱进行解析时,其解析峰集合中不含有芬太尼类物质的特征谱峰,可以有效区分空白尿液与含芬太尼类物质尿液.利用相似系数(HQI)对还原光谱片段(935～1100 cm-1)进行识别,能有效区分尿液中奥芬太尼、呋喃芬太尼、乙酰芬太尼三种芬太尼,并提升光谱之间的区分度.该解析模型有望为尿液中芬太尼类的识别与判断提供解决实际问题的途径.

关键词：表面增强拉曼光谱、背景扣除、光谱解析、特征还原、Voigt线型

所属期刊栏目：43

分类号：O433.4(光学)

资助基金：安徽省重点研究与开发计划项目;国家自然科学基金;北京市现场物证检验工程技术研究中心开放课题

在线出版日期：2023-02-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：85-92