基于化學計量學對黑色塑料袋的光譜檢測

朱曉晗，姜 紅，王 丹

（中國人民公安大學偵查與刑事科學技術學院，北京 100038）

黑色塑料袋是案件現場常見的物證之一，常用于包裝毒品、盜竊物、作案工具以及尸塊等，是物證鑒定中重要的檢驗目標。黑色塑料袋的主要成分是聚乙烯和聚氯乙烯等，生產廠家為改善產品的使用效果和降低生產成本，常常會在生產過程中添加一些填料如穩定劑、阻燃劑等[1]，導致樣品中的元素種類及含量會有一定的差別。X射線熒光光譜法在許多領域以及法庭科學中得到了廣泛應用[2-8]，因此可以利用X射線熒光光譜，對黑色塑料袋樣品進行檢驗區分。

聚類分析是一種重要的數據挖掘方法[9]，主成分分析法則可在保證大部分數據不丟失的前提下減少變量個數，達到降維的目的。由于XRF方法測量出的元素種類和數據較多，使用主成分分析法十分必要。Fisher判別分析能在已有樣本數據的基礎上，分析類別變量，判別變量之間的數量關系，建立判別函數，最終實現對新數據類別變量取值的預測[10]。本實驗利用X射線熒光光譜結合數據處理方法，對不同品牌、不同規格的黑色塑料袋樣品進行聚類分析，為黑色塑料袋樣品的區分檢驗提供一種思路。

1 實驗部分

1.1 實驗儀器及條件

X-MET8000能量色散型X射線熒光光譜儀：Rh陽極靶，電壓40 kV，電流60 mA，測定時間60s。

1.2 實驗樣品

不同品牌、不同規格的黑色塑料袋樣品41個（樣品表略）。

1.3 實驗方法

利用X射線熒光光譜，在上述實驗條件下，對41個不同品牌、不同規格的黑色塑料袋樣品進行測定，每個樣品測3次，取平均值。

2 分析與討論

2.1 X射線熒光譜分析

利用X射線熒光光譜對黑色塑料袋樣品進行測定。首先，根據樣品是否含有Cl元素，將41個樣品分成2組；再根據是否含有Ba元素，將其分為4組；最后根據是否含有Cr和Pb這2種元素，將樣品分為12組（表1）。

2.2 spss數據分析

表2為總方差解釋結果。由表2可知，主成分分析法指定提取的4個因子，累計貢獻率為71.3%，貢獻率較高，可以此為變量，進行下一步的數據處理。

表1 黑色塑料袋分組結果Table 1 Grouping results of black plastic bags

表2 總方差解釋Table 2 Total variance interpretation

圖1 41個樣本的系統聚類譜系圖Fig. 1 system cluster pedigree of 41 samples

為了進行Fisher判別分析，需確定樣本分類組別，我們采用了系統聚類和K-Means快速聚類確定聚類數及組別。系統聚類又稱層次聚類，分為R型聚類和Q型聚類。其中，R型聚類可使差異性大的變量分離開來，使具有相似性的變量聚集在一起，可在相似變量中選擇少數具有代表性的變量參與其他分析，以實現減少變量個數和變量降維的目的。使用spss軟件，以主成分分析法指定提取的4個因子為變量，進行系統聚類，聚類結果見圖1。當并類距離為1時，樣品可分為12類，結合K均值分類，可得出最佳分類結果，即41個樣本分為12組[10]。

K均值算法是一種基于距離的算法，根據數據計算出每一類數據的聚類中心，將數據進行分配，并對與聚類中心的距離進行計算[11]。結果表明，當聚類數為12時最為合適。當聚類數為12時，分類結果與表1中的分類結果相一致，可知使用此聚類方法具有較強的可靠性。

表3 41種黑塑料袋的K均值算法結果Table 3 K-means clustering results of 41 kinds of black plastic bags

繪制各類別變量在Fisher判別空間中的分布和位置情況（圖2），圖中12組變量的質心可以明顯區分[12-18]。該空間中，12類樣本的類中心位置見表4。如第一類樣本的類中心位置就為（10.766，-4.058，-2.049，5.192），其余類位置以此類推。

表4 各組質心處的函數Table 4 functions at the center of mass

圖2 Fisher判別分析散點圖Fig. 2 Scatter diagram of Fisher discriminant analysis

3 結論

利用X射線熒光光譜法，快速無損地測定黑色塑料袋中的元素種類及含量，對于區別不同種類和規格的黑色塑料袋具有重要價值[19]。采用主成分分析與Fisher判別分析相結合的聚類方法，對測定所得的數據進行數據分析，有效降低了變量個數，樣品可準確分為12類，得到的結果與利用元素種類進行分類的結果一致。結果表明，通過Cl、Ba、Cr、Pb這4種元素，可對黑色塑料袋實現有效區分，為黑色塑料袋樣品的檢驗提供了一種快速簡便無損的方法。