《表3 PLS模型的预测结果指标》

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《基于激光诱导击穿光谱技术分析鳕鱼中8种元素含量》

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如表3所示，相对误差、RSD、RMSECV值越小，说明模型预测准确性、预测精度和可信度越高。8种元素的R2和RMSECV的平均值分别为0.986和0.564，相对误差范围为0.96%～13.27%，平均值为5.01%，RSD范围为2.02%～7.55%，平均值为4.65%，体现了PLS模型较好的预测准确度和精度。另一方面，比较不同的元素可以发现，PLS模型对Fe、Al、K、Mg、Ca、Na 6种元素具有较好的定量结果，而Mn元素的预测相对误差较大（13.27%)，P元素的R2较低（0.926 1）。其可能的原因为样品中的Mn元素含量较低（8.18～34.90 mg/kg），谱线质量较差（图2），导致定量分析误差较大；而P为非金属元素，相对其他金属元素检测难度更大，且P元素的含量梯度较小（21 539.70～30 096.01 mg/kg），导致定量的线性相关性较低。总结以上结果可以得出，利用LIBS技术结合PLS方法能够实现对鳕鱼中多种元素的同时定量分析，且具有较高的预测准确度和精度，有效验证了LIBS技术用于鳕鱼多元素检测的可行性。