拉曼光谱设备在公安一线中正逐渐得到普及, 主要用于检测易燃易爆及易制毒化学品。 但在实际应用中, 一线人员不会对拉曼设备进行非常准确的使用和操作, 不具备专业知识条件的工作人员无法完全按照最佳条件进行检测, 经常会发生离焦、 偏移、 采样时间过短等一系列问题, 而检测结果也不可能完全符合标准测试库的算法, 给最终结果比对造成非常大的影响。 利用五种主流机器学习算法对实际检查、 办案过程中采集到的原始数据进行学习分类, 通过比较相应的准确度将最佳算法用于改善一线执法、 检查过程中拉曼光谱设备的准确性。 采集的数据均来自于公安部第三研究所自行研制的EVA3000型拉曼光谱仪, 该光谱仪目前已在全国各省、 市、 地、 县进行了一定的配备, 一线检测人员会定期将采集的原始数据回传到EVA3000的后台管理系统。 通过该管理系统, 在线收集实际检查过程中产生的原始数据, 以两类易制毒化学品和易燃易爆化学品为例, 随机抽取已定性判定的苯乙酸、 二氯甲烷、 麻黄碱和硝基苯各40例共计160例, 并分别利用决策树、 随机森林、 AdaBoost、 支持向量机和人工神经网络算法各进行40, 60, 100, 150, 200, 300和500次的交叉训练、 预测、 求取平均准确度。 从实验结果可以看出, 在五种学习算法中, 对于实际样本的预测准确度排序大致为随机森林≈AdaBoost>决策树>SVM>人工神经网络。 实际测试的结果与实验过程中的平均预测准确度大体一致。 其中随机森林与AdaBoost的准确度相近, 其原因在于两者的算法本质都是不断构建新的训练数据集并提高对于错误样本在下次学习中的权重, 而SVM 和人工神经网络算法的本质都是基于感知器的算法。 可见目前几种主流学习算法中, 采用自举汇聚(bootstrap aggregating)方式的算法更适应于对实际样本的采样学习, 其准确度也较高。 在下一步的工作当中, 将继续优化现有的算法, 将其实现在后台管理系统上, 并测试算法对于目前检测中无法定性物质的在线检测功能。 该结果对于进一步将机器学习算法用于实际应用、 在线分析, 改善一线操作人员非正确使用设备对比对结果造成影响, 具有重要意义。
拉曼光谱 易燃易爆及易制毒化学品 决策树 随机森林 神经网络 支持向量机 公安一线 Raman spectroscopy Flammable and explosive chemicals Easily-made drug chemicals Decision tree Adaboost Random forest Adaboost SVM ANNs Public security 光谱学与光谱分析
2019, 39(7): 2171
1 公安部禁毒情报技术中心国家毒品实验室, 北京 100193
2 中国农业大学理学院, 北京 100193
建立了可用于13种易制毒化学品快速定性鉴定分析的衰减全反射傅立叶变换红外光谱（ATR-FTIR）方法。 长期以来, 由于缺乏定性判别依据, 红外光谱法仅被用于快速定性筛查分析。 为扩大红外光谱法在法庭科学领域的应用, 本研究收集并分析了152份各类缴获麻黄碱样品, 对匹配度系数法和特征吸收峰法这两种定性判别依据进行了考察和比较。 麻黄碱样品与标准品的匹配度系数区间为0.437～0.981, 整体趋势为纯度越高匹配度系数越高, 但匹配度系数与纯度并不成线性关系, 所以匹配度系数的阈值很难确定。 特征吸收峰的挑选原则为在2 500~650 cm-1范围内挑选8个相对吸收强度较高且不受常见掺杂物干扰的吸收峰。 当以全部特征吸收峰均检出为阳性检出依据时, 152份麻黄碱样品的阳性检出率为98.7%。 综合评价结果表明采用特征吸收峰法作为判别依据, 专属性强、 适用范围宽、 定性结果准确可靠。 确定了1-苯基-2-丙酮、 3,4-亚甲基二氧苯基-2-丙酮、 胡椒醛、 N-乙酰邻氨基苯酸、 邻氨基苯甲酸、 麻黄碱、 伪麻黄碱、 3-氧-2-苯基丁腈、 1-苯基-2-溴-1-丙酮、 N-苯乙基-4-哌啶酮、 4-苯胺基-N-苯乙基哌啶、 1-苯基-1-丙酮、 N-甲基-1-苯基-1-氯-2-丙胺这13种易制毒化学品的特征吸收峰。 采用基于特征吸收峰的ATR-FTIR法对易制毒化学品进行快速定性鉴定分析, 将极大提高易制毒化学品定性检验的鉴定效率、 降低检验鉴定成本。
傅里叶变换红外光谱 易制毒化学品 麻黄碱 匹配度系数法 特征吸收峰法 Fourier transform infrared spectroscopy Precursor chemical Ephedrine Similarity coefficient method Characteristic peak method 光谱学与光谱分析
2019, 39(5): 1439
1 同方威视技术股份有限公司, 北京 100084
2 昆明海关, 云南 650051
本文考察便携式拉曼光谱仪对毒品和易制毒化学品的检测识别能力,主要是利用RT3000便携式拉曼光谱仪对甲基安非他命、安眠酮等10种毒品进行测试,以及对黄樟脑、甲苯等10种易制毒化学品进行测试,同时测定白糖、淀粉等白色安全粉末的拉曼谱图.利用专门的建库软件建立以上标准物质的拉曼谱图库,并考察其识别能力.结果显示:此10种毒品和10种易制毒化学品都具有典型的特征拉曼峰,将此毒品和易制毒化学品谱图进行建库,可以对其进行分子层面的准确识别.通过对算法识别的优化以及阈值的调节,便携式拉曼光谱仪所测安全粉末的误报率为0.便携式拉曼光谱仪具有重量轻,便于携带的功能,可为毒品和易制毒化学品的现场快速判别提供一种新的手段,具有良好的应用前景.
便携式拉曼 毒品 易制毒化学品 快速检验 portable Raman spectrometer illicit drugs drug precursor chemicals fast detection
利用自主研发的便携式拉曼光谱仪对13种常见的易制毒化学品做了现场分析。 通过改变分析方法, 如仪器的聚焦位置、 分析时间、 外部光源、 样品装载容器、 分析物的浓度,以得到高质量的易制毒化学品拉曼散射谱图。 结果表明: 优化的分析方法能改善检测效率, 另外1-苯基-2-丙酮、 甲苯、 三氯甲烷有较低的极限检测浓度, 混合物的组分含量对检测结果有很大影响。 选择合适的仪器工作条件, 能更有效地、 快捷地现场筛选易制毒化学品, 有助于禁毒工作者的实战检测。
易制毒化学品 拉曼光谱 Drug precursor chemicals Raman spectrums 光谱学与光谱分析
2013, 33(5): 1257
毒品制造过程中产生的大量挥发气体属于红外活性物质。利用被动红外遥测技术对其进行检测， 不仅快速准确，而且还可以达到远程监控的目的。将此技术用于公安禁毒领域，能够很好地满足当前禁毒工作的需要，具有重要的实际意义。
被动红外遥测技术 易制毒化学品蒸气团探测 禁毒 passive infrared remote sensing detection of precursor chemicals vapor drug control
1 公安部第三研究所,上海 200031
2 昆明物理研究所, 云南 昆明 650223
大部分易制毒化学品在毒品制备过程中都会产生挥发性的蒸气团, 其光谱特征都在远红外大气窗口内。由此, 被动红外探测技术能够在远距离实现对易制毒化学品蒸气团的监测, 可以有效解决禁毒任务中隐藏制毒窝点的遥测问题。
被动红外遥测技术 易制毒化学品蒸气团探测 禁毒 passive infrared remote sensing detection of precursor chemicals vapor drug prohibition
