基于分子光谱的翡翠不同产地快速鉴别研究

摘要：

以缅甸、俄罗斯、危地马拉翡翠为研究对象,利用分子光谱对三个产地翡翠的光谱特征进行了对比分析.以红外光谱和激光拉曼光谱为基础,结合主成分分析((Principal Component Analysis,PCA)和反向(Back Propagation,BP)神经网络,建立了产地判别模型,并对其判别效果进行了检验.结果表明:不同产地翡翠的红外吸收光谱基本一致,拉曼光谱呈现一定差异,缅甸、危地马拉和俄罗斯翡翠均具有特征拉曼光谱.利用基于红外光谱的PCA-BP神经网络判别模型鉴别训练样品和检验样品,准确率分别为94.2％和91.6％;利用基于激光拉曼光谱的PCA-BP神经网络判别模型鉴别训练样品和检验样品,准确率分别为93.48％和100.0％.由此可知,基于红外光谱和拉曼光谱的PCA-BP神经网络判别模型对翡翠产地的鉴别准确率均较高,表明其在翡翠产地快速鉴别方面具有一定的实用性和可行性.

关键词：光谱学、红外光谱、拉曼光谱、翡翠、产地、BP神经网络

所属期刊栏目：58

分类号：TN219;TN249(光电子技术、激光技术)

资助基金：国家重点研发计划2018YFF0215400

在线出版日期：2021-08-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：500-505