يستخدم هذا البحث تقنية الأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR) بالاقتران مع تعزيز التدرج خفيف الوزن (LightGBM) للتنبؤ بمحتوى فينينثالين (Phe) وفلورين (Flt) في الحمأة المحتوية على الزيت. في البداية، تم تحسين معلمات النموذج، ثم تم معالجة بيانات الطيف القريب بالأشعة تحت الحمراء للعينات، وتم اختيار متغيرات الميزات الطيفية من خلال خوارزمية الوزن التكيفية التنافسية (CARS)، المعلومات المتبادلة (MI)، وخوارزمية تحسين الحوت (WOA). ثم تم بناء النموذج باستخدام أفضل متغيرات إدخال، وأخيرًا تم مقارنة LightGBM مع نماذج الانحدار الجزئي للصغرى (PLS)، والغابات العشوائية (RF)، وآلة المتجهات الداعمة (SVM). أظهرت النتائج أنه بالنسبة للفينينثالين، كان النموذج المبني على Nor-SG-WOA-LightGBM هو الأفضل، حيث كانت معاملات تحديد التنبؤ (R²_p) وجذر متوسط مربع الخطأ للتنبؤ (RMSE_p) على التوالي 0.9952 و 0.2426 ملغ/جم؛ بالنسبة للفلورين، كان النموذج المبني على SNV-SG-CARS-LightGBM هو الأفضل، حيث كانت R²_p و RMSE_p على التوالي 0.9951 و0.2452 ملغ/جم. توفر هذه الطريقة مرجعًا تقنيًا معينًا لتحليل الهيدروكربونات العطرية متعددة الحلقات (PAHs) في الحمأة المحتوية على الزيت.

الطيف القريب بالأشعة تحت الحمراء;تعزيز التدرج خفيف الوزن;الحمأة المحتوية على الزيت;الهيدروكربونات العطرية متعددة الحلقات