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石油作为生活中不可或缺的资源，从开采到使用过程中会产生大量的含油污泥，其中包含大量毒害物质，尤其是含油污泥中重金属，会对人体健康和环境产生严重危害。因此，本研究从含油污泥中重金属元素定量分析和危险性预估的需求出发，建立基于激光诱导击穿光谱技术（LIBS）结合化学计量学的含油污泥重金属快速定量分析以及潜在环境风险预估方法，实现对含油污泥中重金属精准快速检测，为含油污泥区域重金属的环境污染预警与防治提供理论依据与技术支撑。主要研究内容如下：
（1）以含油污泥为研究对象，建立基于LIBS的WT-RF模型测定含油污泥中重金属元素定量分析方法。首先，基于信背比优化LIBS激光能量。其次，研究不同预处理方法（归一化、标准正态变换和小波变换）对RF模型性能的影响。最后，建立基于最优预处理方法下LIBS的RF校正模型和标准曲线法。采集含油污泥中重金属元素光谱信息。结果表明，基于LIBS的WT-RF的模型性能更加可靠，其中Cu、Zn、Cr和Pb预测集的RMSEP分别为0.0288、0.0103、0.0309和0.0330，R2P分别为0.9587、0.9605、0.9589和0.9570，可以为含油污泥中重金属定量分析提供一种新方法。
（2）以现含油污泥为研究对象，建立基于变量重要性的LIBS结合WT-VIRF的含油污泥中重金属含量测定方法。首先，在小波变换对LIBS全谱数据处理的基础上，对变量重要性最佳阈值和模型参数进行选择与优化。其次，基于最优参数分别构建PLS、RF和LS-SVM的含油污泥中金属定量分析模型。结果表明，相较于PLS和LS-SVM，WT-VIRFRF模型精确度最高，其中Cu、Zn、Cr和Pb预测集的RMSEP分别为0.0271、0.0074、0.0162和0.0245，R2P分别为0.9740、0.9665、0.9750和0.9600，基于LIBS的WT-VIRF分析模型相比全谱RF建模时间减少，是一种可以准确快速实现含油污泥中重金属含量分析方法。
（3）以重金属的污染指数值和潜在生态风险值为研究对象，建立基于LIBS的WT-RF模型对内梅罗污染指数Pn和潜在生态风险指数RI指数分析方法。首先，根据XRF得出Pn和RI参考值。其次，在小波变换的基础上选择优化模型参数，构建基于LIBS的RF的Pn和RI指数分析模型。结果表明，预测集的Pn和RI的MRE分别8.67%和8.23%，R2P分别为0.9745和0.9730，LIBS结合WT-RF得出Pn和RI所判定的风险预测结果与XRF一致，为含油污泥区域重金属风险预估提供一种新的思路。
（1）以含油污泥为研究对象，建立基于LIBS的WT-RF模型测定含油污泥中重金属元素定量分析方法。首先，基于信背比优化LIBS激光能量。其次，研究不同预处理方法（归一化、标准正态变换和小波变换）对RF模型性能的影响。最后，建立基于最优预处理方法下LIBS的RF校正模型和标准曲线法。采集含油污泥中重金属元素光谱信息。结果表明，基于LIBS的WT-RF的模型性能更加可靠，其中Cu、Zn、Cr和Pb预测集的RMSEP分别为0.0288、0.0103、0.0309和0.0330，R2P分别为0.9587、0.9605、0.9589和0.9570，可以为含油污泥中重金属定量分析提供一种新方法。
（2）以现含油污泥为研究对象，建立基于变量重要性的LIBS结合WT-VIRF的含油污泥中重金属含量测定方法。首先，在小波变换对LIBS全谱数据处理的基础上，对变量重要性最佳阈值和模型参数进行选择与优化。其次，基于最优参数分别构建PLS、RF和LS-SVM的含油污泥中金属定量分析模型。结果表明，相较于PLS和LS-SVM，WT-VIRFRF模型精确度最高，其中Cu、Zn、Cr和Pb预测集的RMSEP分别为0.0271、0.0074、0.0162和0.0245，R2P分别为0.9740、0.9665、0.9750和0.9600，基于LIBS的WT-VIRF分析模型相比全谱RF建模时间减少，是一种可以准确快速实现含油污泥中重金属含量分析方法。
（3）以重金属的污染指数值和潜在生态风险值为研究对象，建立基于LIBS的WT-RF模型对内梅罗污染指数Pn和潜在生态风险指数RI指数分析方法。首先，根据XRF得出Pn和RI参考值。其次，在小波变换的基础上选择优化模型参数，构建基于LIBS的RF的Pn和RI指数分析模型。结果表明，预测集的Pn和RI的MRE分别8.67%和8.23%，R2P分别为0.9745和0.9730，LIBS结合WT-RF得出Pn和RI所判定的风险预测结果与XRF一致，为含油污泥区域重金属风险预估提供一种新的思路。