近红外光谱结合LightGBM的含油污泥多环芳烃含量快速定量分析方法研究

向宇; 李茂刚; 闫春华; 张天龙; 李华

doi:10.12452/j.fxcsxb.25011842

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近红外光谱结合LightGBM的含油污泥多环芳烃含量快速定量分析方法研究

研究报告 | 更新时间：2025-08-08

- 近红外光谱结合LightGBM的含油污泥多环芳烃含量快速定量分析方法研究
- Rapid Quantitative Analysis of PAHs in Oily Sludge by Near-infrared Spectroscopy Combined with LightGBM
- 分析测试学报 2025年44卷第8期页码：1602-1611
- 作者机构：
  
  1.西安石油大学化学化工学院，陕西西安 710065
  2.西北大学化学与材料科学学院，陕西西安 710127
- 作者简介：
  
  李华，博士，教授，研究方向：化学信息学及能源分析化学，E-mail：huali@nwu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金项目(22173071;22303066);陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2023-JC-QN-0169);陕西省教育厅科研计划项目(22JP064);陕西省环境介质痕量污染物监测预警重点实验室开放基金项目(SHJKFJJ202303)
- DOI：10.12452/j.fxcsxb.25011842
  中图分类号： O657.3;TB9
- 收稿日期：2025-01-18，
  
  修回日期：2025-02-24，
  
  录用日期：2025-02-28，
  
  纸质出版日期：2025-08-15
- 稿件说明：
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向宇,李茂刚,闫春华,张天龙,李华.近红外光谱结合LightGBM的含油污泥多环芳烃含量快速定量分析方法研究[J].分析测试学报,2025,44(08):1602-1611.

XIANG Yu,LI Mao-gang,YAN Chun-hua,ZHANG Tian-long,LI Hua.Rapid Quantitative Analysis of PAHs in Oily Sludge by Near-infrared Spectroscopy Combined with LightGBM[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(08):1602-1611.
向宇,李茂刚,闫春华,张天龙,李华.近红外光谱结合LightGBM的含油污泥多环芳烃含量快速定量分析方法研究[J].分析测试学报,2025,44(08):1602-1611. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.25011842.

XIANG Yu,LI Mao-gang,YAN Chun-hua,ZHANG Tian-long,LI Hua.Rapid Quantitative Analysis of PAHs in Oily Sludge by Near-infrared Spectroscopy Combined with LightGBM[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(08):1602-1611. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.25011842.

摘要

该研究利用近红外（NIR）技术结合轻量级梯度提升（LightGBM）预测含油污泥中菲（Phe）和荧蒽（Flt）的含量。首先对模型参数进行优化，然后对样品近红外光谱数据进行预处理，并通过竞争性自适应重加权算法（CARS）、互信息（ MI）、鲸鱼优化算法（WOA）对光谱特征变量进行筛选，利用最优输入变量构建模型，最后将LightGBM与偏最小二乘（PLS）、随机森林（RF）、支持向量机（SVM）模型进行对比。结果表明，对于菲，基于Nor-SG-WOA-LightGBM建立的模型最佳，预测决定系数（

）和预测均方根误差（RMSE

）分别为0.995 2和0.242 6 mg/g；对于荧蒽，基于SNV-SG-CARS-LightGBM建立的模型最佳，

和RMSE

分别为0.995 1和0.245 2 mg/g。该方法为含油污泥中多环芳烃（PAHs）的分析提供了一定的技术参考。

Abstract

In this study，a novel approach combining near-infrared（NIR） technology and the light gradient boosting machine（LightGBM） algorithm was developed for the quantitative prediction of phenanthrene and fluoranthene concentrations in oily sludge. Firstly，systematic optimization of model parameters was conducted to enhance predictive performance. Subsequently，spectral preprocessing techniques were applied to the NIR spectral data of the samples. Furthermore，the variable selection methods of competiti

ve adaptive reweighted sampling（CARS），mutual information（MI），and whale optimization algorithm（WOA） were used to select the spectral features effectively. Finally，based on the optimally selected input variables，the LightGBM prediction models were established. The performance of the LightGBM model was evaluated through comparative analysis with partial least squares regression（PLS），random forest（RF），and support vector machine（SVM）. The results demonstrated that for phe content prediction，the Nor-SG-WOA-LightGBM model achieved superior performance，with a coefficient of determination（

） of 0.995 2 and root mean square error（RMSE

） of 0.242 6 mg/g. For flt content prediction，the SNV-SG-CARS-LightGBM model showed optimal performance，achieving an

of 0.995 1 and RMSE

of 0.245 2 mg/g. This method provides a technical reference for the analysis of polycyclic aromatic hydrocarbons（PAHs） in oily sludge.

关键词

Keywords

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