飞秒激光烧蚀火花诱导击穿光谱结合随机森林回归实现铝合金痕量元素的精准定量分析

本文推荐：研究者创新性地将飞秒激光烧蚀火花诱导击穿光谱（fs-LA-SIBS）与随机森林（RF）回归模型相结合，建立了铝合金中Si、Mn、Ni、Cr元素的定量分析方法。通过系统优化光谱波段选择、数据归一化及RF超参数（决策树深度D=5、ntree和mtry），实现了高精度预测（如Mn的mtry=1100）。该方法突破了传统检测技术（如ICP-MS）的局限性，为航空航天等领域的铝合金快速无损检测提供了新范式。

　　

Highlight

这项研究开创性地将超快激光技术与智能算法融合，如同给光谱分析装上了"AI大脑"——通过飞秒激光烧蚀火花诱导击穿光谱（fs-LA-SIBS）产生高信噪比信号，再经随机森林（RF）回归模型的"深度学习"，成功破解了铝合金中"微量元素指纹密码"。

Experimental setup

实验装置犹如一个精密的光学交响乐团：钛宝石飞秒激光器（35-fs脉冲，800 nm波长）担任指挥，通过二向色镜和聚焦透镜的精准配合，在样品表面激发出等离子体"光谱乐章"。阿万特斯光纤光谱仪则以0.02 nm的光谱分辨率忠实记录每个元素特有的"光谱音符"。

Selection of regression models

在机器学习模型的"选秀大会"上，随机森林（RF）凭借其处理高维数据和非线性关系的"超能力"脱颖而出。相较于主成分分析（PCA）和支撑向量机（SVM）等传统选手，RF就像拥有数百棵决策树组成的"智慧森林"，能同时应对铝合金复杂的光谱干扰和噪声挑战。

Comparison with alternative machine learning models and results analysis

研究团队进行了一场精彩的"算法擂台赛"：采用min-max归一化处理后的光谱数据，让RF与其它模型同台竞技。结果RF以压倒性优势胜出，其R²值普遍高于0.95，特别是对Mn元素的预测精度达到±0.003 wt%，相当于能检测出"一勺糖放入游泳池"级别的微量浓度差异。

Conclusion

这项研究如同为铝合金检测领域打造了一把"智能光谱尺"——通过优化RF参数（如控制决策树深度D=5防止过拟合），实现了四种元素的精准定量。该方法不仅比传统实验室技术快10倍，更开辟了工业现场实时检测的新途径，未来可望成为材料科学家手中的"元素分析瑞士军刀"。