在SIMS中评估矩阵效应使用高斯过程回归:Olivine Mg同位素微分析的案例
Keita Itano1, Kohei Fukuda2, Noriko T Kita3
1Department of Mathematical Science and Electrical-Electronic-Computer Engineering, Akita University, Akita, Japan.
Rapid communications in mass spectrometry : RCM
|April 1, 2025
概括
高斯过程回归 (GPR) 在二次离子质谱 (SIMS) 分析中准确地纠正矩阵效应. 这种强大的方法量化了预测不确定性,提高了外星物质分析的准确性.
科学领域:
- 地质化学 地质化学
- 分析化学 分析化学
- 行星科学 行星科学
背景情况:
- 在二次离子质谱学 (SIMS) 中,矩阵效应需要使用矩阵匹配的参考材料进行校正.
- 传统的回归方法难以量化预测不确定性,原因是新数据和参考材料之间的组成差异.
研究的目的:
- 开发和应用高斯过程回归 (GPR),一种非参数概率方法,用于纠正SIMS矩阵效应.
- 为SIMS分析提供定量预测不确定性估计.
主要方法:
- 开发了GPR模型来估计仪器质量分数 (IMF).
- 使用了17个橄素参考材料的数据集来训练GPR模型.
- 应用受过训练的GPR模型来分析外星的橄样本.
主要成果:
- 通过使用特定元素比率 (FeO/MgO,CaO/MgO,Cr2O3/MgO,MnO/MgO) 的GPR,实现了IMF的高预测准确性 (R2 = 0.98).
- 识别了小元素 (Ca,Cr,Mn) 对SIMS矩阵效应的独立影响.
- 证明了GPR方法对外星物质的成功应用.
结论:
- GPR是一种高效的方法来纠正SIMS矩阵效应,特别是当小因素显著影响分析时.
- GPR方法适用于其他微量元素和固体溶液矿物质中的同位素分析.


