Purified liquid is obtained in the last stage of the zinc-smelting purification process, and real-time detection of its trace metal ion concentration is beneficial in providing effective information for the purification of zinc hydrometallurgy. We added Cu(Ⅱ), Co(Ⅱ) and Fe(Ⅲ) standard solutions to the purified liquid obtained from zinc smelting based on the analysis system of Nitroso R salt to simulate the fluctuation of the actual ion concentration, and adopted UV-vis spectrometry to determine the concentration of metal ions. Then, we adopted the strategy of "separation-extraction-calibration" strategy to quantitatively analyze the concentration of trace metal ions, namely, Cu, Co, and Fe, simultaneously. Elite Variable Cluster and Improved Local Weighted Partial Least Squares (EVC-ILWPLS) algorithm are proposed for feature extraction and multivariate calibration model. In the approach, the most effective information variable clustering is filtered using forward elimination and backward clustering, and then ILWPLS based on variable weighted and sample weighted is used to determine trace metal ions concentration. Experimental results indicate that EVC-ILWPLS can not only select effective variables quickly and accurately, but also establish a reliable regression model for spectral data with complex multivariate relationships and strong collinearity. A comparison between the proposed and other conventional methods shows that this proposed strategy can determine the concentration of Cu, Co, and Fe with the lowest RMSE and MRE. Therefore, the developed method can be implemented as a promising method for quantitatively analyzing trace metal ions concentration, and it provides a guiding significance in the analysis and processing of multivariate collinearity spectrum data.

在锌冶炼提纯过程的最后阶段得到提纯液，实时检测其微量金属离子浓度，有利于为湿法炼锌提纯提供有效信息。基于Nitroso R盐分析系统，在锌冶炼净化液中加入Cu(Ⅱ)、Co(Ⅱ)、Fe(Ⅲ)标准溶液，模拟实际离子浓度的波动，采用UV-vis光谱法测定金属离子的浓度。然后，我们采用“分离-萃取-校准”策略，同时定量分析痕量金属离子Cu、Co和Fe的浓度。提出了精英变量聚类和改进的局部加权偏最小二乘（EVC-ILWPLS）算法用于特征提取和多元校准模型。该方法通过前向消隐和后向聚类过滤最有效的信息变量聚类，然后使用基于变量加权和样本加权的ILWPLS来确定痕量金属离子浓度。实验结果表明，EVC-ILWPLS不仅可以快速准确地选择有效变量，而且可以为具有复杂多元关系和强共线性的光谱数据建立可靠的回归模型。所提出的方法与其他传统方法之间的比较表明，所提出的策略可以以最低的浓度确定 Cu、Co 和 Fe 的浓度。该方法通过前向消隐和后向聚类过滤最有效的信息变量聚类，然后使用基于变量加权和样本加权的ILWPLS来确定痕量金属离子浓度。实验结果表明，EVC-ILWPLS不仅可以快速准确地选择有效变量，而且可以为具有复杂多元关系和强共线性的光谱数据建立可靠的回归模型。所提出的方法与其他常规方法之间的比较表明，所提出的策略可以以最低的浓度确定 Cu、Co 和 Fe 的浓度。该方法通过前向消隐和后向聚类过滤最有效的信息变量聚类，然后使用基于变量加权和样本加权的ILWPLS来确定痕量金属离子浓度。实验结果表明，EVC-ILWPLS不仅可以快速准确地选择有效变量，而且可以为具有复杂多元关系和强共线性的光谱数据建立可靠的回归模型。所提出的方法与其他常规方法之间的比较表明，所提出的策略可以以最低的浓度确定 Cu、Co 和 Fe 的浓度。然后使用基于可变加权和样品加权的 ILWPLS 来确定痕量金属离子浓度。实验结果表明，EVC-ILWPLS不仅可以快速准确地选择有效变量，而且可以为具有复杂多元关系和强共线性的光谱数据建立可靠的回归模型。所提出的方法与其他常规方法之间的比较表明，所提出的策略可以以最低的浓度确定 Cu、Co 和 Fe 的浓度。然后使用基于可变加权和样品加权的 ILWPLS 来确定痕量金属离子浓度。实验结果表明，EVC-ILWPLS不仅可以快速准确地选择有效变量，而且可以为具有复杂多元关系和强共线性的光谱数据建立可靠的回归模型。所提出的方法与其他常规方法之间的比较表明，所提出的策略可以以最低的浓度确定 Cu、Co 和 Fe 的浓度。RMSE和MRE。因此，该方法可作为一种很有前景的痕量金属离子浓度定量分析方法，对多元共线性谱数据的分析处理具有指导意义。