摘要
重油中の微量非金属元素Siの検出問題に対処するため、本研究ではレーザー誘起ブレークダウン分光法（LIBS）と化学計量学アルゴリズムを組み合わせた定量分析手法を提案した。まず重油サンプルのLIBSスペクトルデータを収集した。次に、5種類の前処理方法およびそれらの異なる組み合わせが偏最小二乗回帰（PLSR）モデルの予測性能に与える影響を体系的に検討し、リーブワンアウト交差検証を用いて最適なスペクトル前処理組み合わせを決定した。これを基に、区間変数選択法3種によってスペクトル特徴変数をさらに最適化し、重油中のSi予測に適した定量モデルを構築した。結果は、重油サンプルにWT-D1st-biPLSモデルを適用した場合に最良の予測性能を示し、最適予測集合の二乗平均平方根誤差（RMSE_P）は0.0789 mg/kg、予測集合決定係数（R²_P）は0.9892、予測集合平均相対誤差（MRE_P）は4.7%であった。本手法は重油中の非金属元素の現場迅速定量分析に一定の理論的根拠を提供する。
关键词
レーザー誘起ブレークダウン分光法;化学計量学;重油;微量元素;非金属元素