基于粒子群算法的多次反射飞行时间质量分析器电压优化.pdf
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1、第44卷第5期2023年9月质谱学报Journal of Chinese Mass Spectrometry SocietyVol.44No.5Sep.2023基于粒子群算法的多次反射飞行时间质量分析器电压优化黄奇,任熠1,,陈政阁,陈剑松3,洪梁欣,李梅1-4,黄正旭1-4,周振1.4(1.暨南大学质谱仪器与大气环境研究所,广东广州510 6 32;2.广州禾信仪器股份有限公司,广东广州510 530;3.广东省麦思科学仪器创新研究院,广东广州510 7 0 0;4.广东省大气污染在线源解析系统工程技术研究中心,广东广州510 6 32)义?,摘要:多次反射飞行时间(MR-TOF)是一种新型
2、的质量分析器,常用于分析短寿命离子、分离同重元素和存储离子。随着使用需求的增加,提高MR-TOF质量分析器的分辨能力越来越重要。然而,MR-TOF质量分析器电压参数的优化涉及高维度、高精细度和非线性的问题,很难用解析方法得到最优参数。本研究提出了一种基于粒子群(PSO)算法的MR-TOF质量分析器电压参数优化方法,并对粒子群算法进行改进。在SIMION离子光学仿真平台上对优化方法进行测试,比较了标准粒子群算法和改进粒子群算法的优化结果。结果表明,改进粒子群算法能够获得超过8 10 0 0 0 的极限质量分辨率,相比标准粒子群算法有更好的性能。该方法具有操作简单、优化速度快、求解效果好等优点,可
3、为MR-TOF质量分析器的电压优化提供方法参考,从而提高MR-TOF质量分析器的开发效率。关键词:多次反射飞行时间质量分析器;粒子群算法(PSO);电压优化;离子光学模拟中图分类号:0 6 57.6 3doi:10.7538/zpxb.2023.0024Voltage Optimization of Multiple Reflection Time of FlightMass Analyzer Based on Particle Swarm Optimization AlgorithmHUANG Qi,REN Yil.2,CHEN Zheng-ge,CHEN Jian-song,HONG Yi
4、?,LIANG Xin,LI Meil-*,HUANG Zheng-xu,ZHOU Zhen4(1.Institute of Mass Spectrometry and Atmospheric Environment,Jinan University,Guangzhou 510632,China;2.Guangzhou Hexin Instrument Co.,Ltd,Guangzhou 510530,China;3.Guangzhou MS Institute of Scientific Instrument Innovation,Guangzhou 510700,China;4.Guang
5、dong Provincial Engineering Research Center for Online SourceApportionment System of Air Pollution,Guangzhou 510632,China)Abstract:Time-of-flight mass spectrometry is a commonly mass spectrometry techniquethat is widely used in biomedicine,environmental science and food science.The multiplereflectio
6、n time-of-flight(MR-TOF)mass analyzer is a new type of mass analyzer with文献标志码:A文章编号:10 0 4-2 997(2 0 2 3)0 5-0 6 6 7-0 9基于电喷雾解吸电离技术的在线大气有机气溶胶超高质量分辨质谱仪项目(2 13190 0 2)本文通信作者任熠668ultra-high mass resolution and has been used at institutions,such as Helmholtz Centrefor Heavy Ion Research(GSI),European O
7、rganization for Nuclear R esearch(CERN)and High Energy Accelerator Research Organization(KEK)to measure short-lived ionmasses,separate isobar and store ions.As the demand for use increasing,it is becomingimportant to improve the resolving power of MR-TOF mass analyzers.However,theoptimization of the
8、 voltage parameters of MR-TOF mass analyzers is a high-dimension-al,highly refined and non-linear problem,which is difficult to solve optimally by analyt-ical method.In this study,a particle swarm optimization(PSO)algorithm-based meth-od for optimizing the voltage parameters of MR-TOF mass analyzers
9、 was proposed.Themethod used an improved particle swarm optimization(IPSO)approach with a inertiaweight decay strategy.The optimization method was tested on the SIMION ion opticssimulation platform.Considering 133Cs+ion with E=1.5 keV,Se=8.5 eV,3,=,=1 mm,8.=0p=1.5 mrad,a mass resolving power over 8.
10、1X105 was achieved whent=0 n s a n d a m a s s r e s o l v i n g p o w e r o v e r 5.0 X10 5 w a s a c h i e v e d w h e n A t=2 0 n s.I PSOoptimized the best results to achieve the 2nd order focus of time with respect to energyfor the MR-TOF mass analyzer,and the deviation of the ions half-turn tim
11、e of flightwas within 1.3 X10-6.In 20 times experiments,IPSO improved the maximum resultsby 33%,the average results by 35%and the standard deviation by 29%compared withPSO optimization,providing better solution quality and stability.IPSOs linear decaystrategy effectively controlled the reduction of
12、the voltage update step size and was ableto meet the global search and refinement of the MR-TOF mass analyzer voltage parame-ter optimization problem.It had good convergence and convergence speed.This workprovided a fast and effective method for optimizing the voltage parameters of theMR-TOF mass an
13、alyzer and helped to improve the performance of this analyzer.Theresults showed that the IPSO is able to obtain a limiting mass resolution of more than810 000,which has better performance compared with the PSO.The method has theadvantages of simple operation,fast optimization and better solution,whi
14、ch can providea method reference for voltage optimization of MR-TOF mass analyzer and thus improvethe development efficiency of MR-TOF mass analyzer.Key words:multiple reflection time-of-flight mass analyzer;particle swarm optimization(PSO);optimization of voltage;ion optics simulation飞行时间质谱(TOF-MS)
15、是一种常用的质谱分析技术1-2,具有灵敏度高、操作简单等优点,被广泛用于生物医药3、环境科学4、食品科学5 等领域。多次反射飞行时间(MR-TOF)作为一种新型的质量分析器,通过在2 组无网反射镜之间形成的非线性静电场中约束离子,延长离子的飞行距离和飞行时间6 ,以获得超高的质量分辨率(110 5),现已被亥姆霍兹重离子研究中心(GSI)7-1、欧洲核子研究中心(CERN)9-10和高能加速器研究机构(KEK)1-12)等机构用于测量短寿命离子质量13、分离同重质谱学报第44卷核素9.14-15 以及存储离子16-17 等。质量分辨率受电压参数的影响,MR-TOF质量分析器具有以下特点:1)1
16、0 多个电极;2)电压敏感(变化10-5,质量分辨率下降50%);3)电压组合规律不明显(非线性静电场)。因此,电压优化工作非常繁琐,使用人工调试或计算机均匀扫描均难以快速完成。局部优化算法可用于MR-TOF质量分析器的电压参数优化。Schultz等18 1采用梯度下降法得到了1.3X10的质量分辨率;Wolf 等19、Chauveau等2 0 、Yoon 等2 1 采用Nelder-Mead第5期黄奇等:基于粒子群算法的多次反射飞行时间质量分析器电压优化单纯形算法分别得到了8.0 X104、3.2 10 5、1.1X105的质量分辨率。但以上算法仅能寻找局部最优参数,最终结果受人为设定的初始
17、值影响。Murray22借助全局优化算法,采用遗传算法-Nelder-Mead单纯形混合算法,先在大参数空间下粗略搜索出优势区域,再对其进行精细优化,得到了7.0 10 4的质量分辨率。但遗传算法存在参数较多、收敛较慢等问题。相比于上述算法,粒子群(PSO)算法具有搜索速度快、对初始值不敏感、全局搜索能力强、参数易调整等优点。本工作拟采用PSO算法,结合离子光学模拟,以优化MR-TOF质量分析器的电压参数;并通过测试PSO算法和改进粒子群(IPSO)算法的性能,对比2 种算法的优化结果。1实验部分1.1离子光学模拟采用离子光学模拟软件SIMION-202023进行离子飞行轨迹计算。模拟实验忽略
18、了机械结构误差、电源波动、残余气体和空间电荷效应的影响,因此,与实际应用结果存在一定差异。1.1.1模型MR-TOF质量分析器模型使用KEK的MR-TOF质量分析器几何结构12.2 41,由多个圆环电极共轴排列而成,总长度9 54mm,包括2 个反射镜和1个漂移管,每个反射镜由8个电极组成,网格划分精度为0.0 5mm/grid,示于图1。1.1.2初始设置离子初始状态与文献2 5的设置相同。以能量E=1.5keV,能量标准偏差e=8.5eV的133Cs+为研究对象,离子数量设为50 个;离子起始位置位于MR-TOF质量分析器的几何中心平面,=y=0,位置标准偏290mmM1M7M8反射镜图1
19、SIMION中的MR-TOF质量分析器模型Fig.1MR-TOF mass analyzer model in SIMION669差8,=,=1mm;离子在方向上的出射角度为0 mrad,角度标准偏差。=1.5mrad;各参数均为高斯分布。1.1.3质量分辨率计算MR-TOF质谱仪的工作过程为:离子从离子源出发,到达MR-TOF质量分析器后被捕获,进行多次反射飞行。离子从分析器内某一点出发经2 个反射镜反射后回到该点,视为飞行1圈。当飞行一定时间后,离子被引出检测器,完成检测。整个检测过程可视为2 部分:1)离子从离子源“穿过”MR-TOF质量分析器直达检测器;2)离子在MR-TOF质量分析器
20、进行多次反射。MR-TOF质量分析器的质量分辨率2 6 1计算公式如下:mTTpt+NT。Rm=m 2 T-2(t+Nt o)式中,Tpt是离子从离子源“穿过”分析器直接到达检测器的飞行时间;N是飞行圈数;T。是离子在MR-TOF质量分析器内飞行1圈的时间;t是离子从离子源“穿过”分析器直接到达检测器的时间展宽;to是MR-TOF质量分析器飞行1圈引起的时间展宽。当N无限大时,Tpt的影响被抵消,质量分辨率趋于T。/(2 t o),此时得到的质量分辨率称为极限分辨率Rm,max,其受限于MR-TOF质量分析器引起的时间展宽。本工作采用“时间焦点”固定的聚焦模式2 7 ,计算离子飞行半圈后回到起
21、点所在平面的TOF标准偏差Otor,从而计算得出Rm.max。此聚焦模式将MR-TOF质量分析器的2 个反射镜视为完全相同的单元,采用离子飞行半圈方式得到的极限质量分辨率评价电压参数的优劣,不仅可以节约模拟时间,还可以减少优化变量,提高优化效率。370 mm中心平面漂移管(1)290mmM8M7反射镜M16701.2粒子群算法PSO算法是一种基于群体协作的搜索算法2 8 ,按照一定的规则更新随机初始化的粒子速度和位置,在多维搜索空间中搜索出最优解,实现最优的目标适应值。在MR-TOF质量分析器电压参数优化中,粒子的位置代表1组电压参数,目标适应值是MR-TOF质量分析器所能实现的极限质量分辨率
22、Rmmax。PSO 算法的作用是通过指导电压参数的更新,寻找使MR-TOF质量分析器的Rm.max达到最大的电压参数。假设待优化问题的搜索空间为D维,第i个粒子的位置表示为X,=(i,iz,,D),其所经历的最优位置表示为P;=(p i,p i 2,piD),即Pbest,整个群体所经历的最优位置表示为 P,=(pgl,Pg 2,Pg D),即 Pchest。粒子i的移动速度表示为V,=(U i 1,U i 2,U D),根据以下公式进行粒子速度和位置的更新:Vi+1=wVi+Ciri(Pbest-Xi)+C2 r2(PGbest-X)Xi+1=Xi+V+1式中,群体中粒子个数i=1,2,,M
23、;c和c2为学习因子;r1、r 为0 1之间的随机数;t为当前送代次数;为速度权重。1.3改进粒子群算法速度权重控制着粒子的上一步速度对当前速度的影响程度,较大的有利于增强算法的全局搜索能力,较小的有利于增强算法的局部搜索能力。PSO算法中的w为固定值,无法同时实现较强的全局和局部搜索能力。本文采用速度权重线性衰减的改进PSO(IPSO)算法2 9,对w的取值方式进行改进,根据式(4),使随着迭代的进行从最大值线性减小至最小值,以兼顾全局和局部搜索能力。=Wmax-(Wmx-Wmin)Xiter/itermax(4)速度权重最大值Mean valueMaximum value0.8400000
24、0.53300000.2140000质谱学报第44卷式中,Wmax为速度权重最大值,min为速度权重最小值,iter为当前迭代次数,itermax为最大迭代次数。2结果与讨论2.1PSO算法不同初始参数性能测试比较PSO算法不同初始参数的优化结果,设定itermax=400,w=0.8,Ci=c=1.5。为避免偶然性,各条件下算法重复运行2 0 次,得到统计结果。2.1.1种群规模的影响本实验测试了种群规模分别为30 和6 0 个粒子数的算法优化效果,列于表1。可以看出,不同种群规模下的优化结果相差不大,且随着种群规模增加1倍,优化时间成本也增加1倍。为降低优化时间成本,采用粒子数为30 的种
25、群规模。表1不同种群规模的优化结果对比Table 1(Comparison of optimization results(2)with different population sizes(3)种群规模Populationsize30602.1.2速度权重的影响本实验测试了分别为0.8、0.5和0.2 时的PSO算法优化效果,列于表2。可以看出,W=0.8优化结果的平均值和最大值均优于另外2 种情况,但收敛性较差,收敛成功率仅为10%;w=0.2优化结果的平均值最小,但收敛性最好,收敛成功率达95%。的测试为IPSO算法的参数设置提供了参考。表2 不同速度权重的优化结果对比Table 2(C
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