常见功能性纺织品纤维中无机元素的主成分分析和聚类分析

周亚红 王虹 单薏 吕梓淳

1．江苏警官学院 2．江苏省苏州太仓市公安局城中派出所

3．江苏省苏州市公安局漕湖派出所

一、引言

近些年来，纺织纤维已经逐渐成为各类刑事案件现场上出现几率较大的微量物证，它在刑事侦查中的地位也变得举足轻重[2-3]。由于犯罪主体的反侦察意识不断强化，犯罪手法逐步高科技化，使得一些传统物证在现场的出现机率越来越少，现场侦查也逐渐陷入了举步维艰的境地。因此，发挥微量物证的作用已经迫在眉睫。

功能性纺织纤维是指那些具有普通纤维的功能，同时还具有一些其他特别功能的纤维[1]。常见功能性纺织纤维的鉴定除了具有一些特殊的高分子结构外，无机元素分析也是纤维物证鉴定的重要环节。通过对现场遗留的纺织纤维中无机元素的种类和含量的检测，利用SPSS 20.0分析软件进行主成分分析以及聚类分析，能够有效确定是否为功能性纺织纤维及其类别，从而缩小侦查范围。另外，现场获取的纤维还能为串并案件提供佐证，及时破案[4-5]。

二、仪器及其分析条件

（一）仪器

·全谱直读型电感耦合等离子体发射光谱仪ICP-OES(美国Varian公司)：自激式空冷40.68MHz射频发生器，色散系统为中阶梯光栅多色器，波长范围：175nm～785nm，CCD固体检测器。使用玻璃同心雾化器，气旋式雾化室，三同心石英炬管，蠕动泵进样系统。

·电子分析天平FA1104N（上海精密仪器有限公司）。

·FM1125型可编程马弗炉（北京迪索有限公司）。

·电热板SXML-2-4（北京中兴伟业仪器有限公司）。电压为220V，功率为2kW，最高温度为400℃，规格为450mm×350mm。

·IBM SPSS Statistics 20.0软件（IBM公司）。

（二）马弗炉分析条件

采用FM1125型可编程马弗炉对样品进行干法灰化，进行无机元素的分离提取，温度设置程序：温度为500℃，然后打开运行键，加热时间为2h30min，进行灰化。最后，在温度冷却至室温后将瓷坩埚取出。

（三）电感耦合等离子发射光谱仪分析条件

为了更好地同时进行多种无机元素的检测[6-9]，通过多次实验，经过优化实验方案，选择了如下电感耦合等离子发射光谱仪ICP-AES的工作条件，见表1。

待测元素分析线见表2。

三、试剂和样本

（一）试剂

浓硝酸溶液、硝酸镁固体、蒸馏水，试剂均为分析纯。

根据实验需要配制：1%硝酸溶液、5%硝酸溶液、1g·L-1硝酸镁溶液。

（二）样本

分别收集了常见功能性纺织和常见纺织品样品，见表3、表4。为了更好的分析不同类型的功能性纺织纤维之间的种属差异，将收集的样本中所含的成分以及其特点列出。

四、实验内容

（一）无机元素的分离提取

将清洗干净的样品分别用电子分析天平准确称取0.2g于表面皿中；

然后将样品放入瓷坩埚中，依次滴入1mL的5%硝酸溶液和5mL的lg·L-1硝酸镁溶液，并在电热板上低温炭化至无烟；

将样品移入马弗炉，在500℃下灰化2.5h，直至灰化完全，取出冷却；

在样品中分2次加入20mL的1%硝酸溶液试样，将溶液转移至50mL的烧杯中，继续加热至试样溶解完全，蒸发近干；

待冷却至室温后，将样品移入50mL的容量瓶中，用1%的硝酸定容，作样液分析用。

在本方法条件下，配置样品空白溶液。

（二）利用电感耦合等离子发射光谱仪进行测定

利用电感耦合等离子发射光谱仪，对样品溶液进行半定量分析，全谱扫描检测其中的无机元素的种类及其含量。

（三）主成分分析和聚类分析

将电感耦合等离子发射光谱中得出的数据利用SPSS 20.0软件进行主成分分析，找出特征无机元素，并对找出的特征无机元素进行聚类分析，得出分类情况[10-11]。

五、结果与分析

（一）不同功能性纺织纤维中无机元素的测定结果

利用电感耦合等离子发射光谱法对收集的功能性纺织品样品中无机元素的含量进行半定量分析，在相同条件下，做两组实验，得到无机元素的种类和含量，从中筛选出11种无机元素，结果见表5。

实验结果表明，由于五种功能性纺织纤维材料的功能不同，其无机元素的含量差异较大。反光布和遮光窗帘检出10种无机元素，阻燃手套检出8种元素，而降落伞和无纺布头罩只检出6种元素，有常见的4种元素如Si、Na、K、W均未检出或低于检出值，其中降落伞中Zn的含量低于检出值，无纺布头罩中Fe的含量低于检出值。

利用表5中测量值计算平均测量值，得到图1。

图1中显示，反光布中，Ca、Zn、Al的含量较高，有利于反光作用；遮光窗帘中Ca、Fe、Si的含量较高，有利于遮光效果；阻燃手套主要是Ca的含量较高；而无纺布头套、降落伞则无机元素含量均较低，前者吸附作用小，后者质地要求较轻，因此，要求总的无机元素的含量较低。

（二）与常见纺织品中的无机元素成分比较

在相同实验条件下，对五种常见纺织品样品进行两组平行实验，全谱图扫描结果，得到无机元素的种类和含量，从中筛选出9种无机元素，结果见表6。

常见纺织纤维制品中无机元素的来源主要包括五个方面：其一是在天然纤维生长或合成纤维制备中形成；其二是在巢丝过程或纱线形成过程粘附的；其三是纺织品制造过程；其四是染料过程或染料本身带有的；其五是在储备的仓库、运输和使用过程中产生的。因此，主要由于原料来源的不同，无机元素成分上有一些差异。

利用表6中的测量值计算平均测量值，得到图2。

图2表明常见纺织品的9种无机元素的分布情况，在无机元素的种类和含量上有一定的相性似，但与功能性纺织纤维中无机元素的种类和含量相比较，差异较大：一是从含量上来看，功能性纺织纤维无机元素的差值较大，而常见纺织品的无机元素的含量差别不太大；二是功能性纺织纤维由于添加了一些特殊元素，无机元素种类增加。因此，通过无机成分分析可以区分功能性纺织品与常见的纺织品。

（三）主成分分析与聚类分析

1．主成分分析

主成分分析的目的之一是用尽可能少的因子来解释观测到的变量，主成分的特征值及贡献率是选择主成分的依据。根据图1可知，反光布和遮光窗帘在Ca元素上与阻燃手套，无纺布头套和降落伞的差异很大。因为主成分分析需要利用相关性进行降维，如果单纯的将这五个样本的数据进行主成分分析，很难得到真实的数值。因此，将反光布和遮光窗帘单独列出进行主成分分析，余下的三个样本的数据进行分析。

应用SPSS Statistics 20.0软件进行主成分分析，得表7为反光布和遮光窗帘的特征值和贡献率；表8为反光布和遮光窗帘中的元素与主成分因子的相关系数；表9为阻燃手套、降落伞和无纺布头套的特征值和贡献率；表10为阻燃手套、降落伞和无纺布头套中的元素与主成分因子的相关系数。

分析表7和表8，可知第一个主因子和Al、Si、K、Ti、Zn、W、Sr高度正相关，和Li、Ca、Fe负相关；第二主因子表明与Na正相关。因此，认为在反光布和遮光窗帘中的特征无机元素为Al、Si、K、Ti、Zn、W、Sr、Li、Ca、Fe和Na。

分析表9和表10，可知第一个主因子和Al、Si、K、Ca、Ti、Zn、W、Sr高度正相关；第二主因子与Fe正相关。因此，认为阻燃手套、降落伞和无纺布头套的特征无机元素为Al、Si、K、Ca、Ti、Zn、W、Sr和Fe。

同样的方法对五组常见纺织品中无机元素成分进行主成分分析，得到特征无机元素为Al、Si、Na、Ca、K和Fe。

综上所述，这十种纺织品纤维中的特征无机元素为Al、Si、K、Ca、Ti、Zn、W、Sr、Fe和Na。

2．聚类分析

采用SPSS 20.0软件包中的系统聚类分析程序，对十种常见的纺织品纤维样本进行聚类分组，采用组间连接的方法，按个案进行卡方度量分析，分类结果见图3。

由图3可知，当差别值为3以内时，可以将十种样本分为9大类：反光布、雪纺、阻燃手套、麻、无纺布头套、遮光窗帘、降落伞、化纤、棉和毛呢为同一类；当差别值在10的时候，分为6大类：反光布、化纤、无纺布头套、棉和毛呢和雪纺为同一类，降落伞和遮光窗帘为同一类，阻燃手套和麻为同一类。

由于功能性纺织品与常见纺织品的无机元素种类和成分含量上差异较大，在作聚类分析时，选择按个案进行卡方度量分析，其结果与实际情况相符合，不仅可以将功能性纺织品纤维与常见纺织品纤维相互区分，而且不同功能性纺织品纤维之间也能相互区分，只有棉和毛呢中的无机元素的种类和含量的差别值在1以内。

六、结论

在选用蒸馏水清洗的情况下，采用电感耦合等离子发射光谱法对五种常见功能性纺织纤维中无机元素的种类和含量进行测定。实验结果表明，功能性纺织品中无机元素种类和含量与常见纺织品相比较有明显的差异，可以相互区分；不同功能的纺织品纤维其在无机元素种类和含量上也是存在着一定的差异。

利用SPSS进行主成分分析，可以提取5种常见功能性纺织纤维的特征无机元素是：Al、Si、K、Ca、Ti、Zn、W、Sr和Fe。在此基础上进行聚类分析，可以将10种待测样品分为9类。因此，通过上述实验研究，可以判断在现场所获得纤维是否属于常见功能性纺织纤维以及属于何种类别的功能性纺织纤维，利用这种差异，可以将纺织品纤维分类、建库，为法庭科学建立科学的鉴定方法。

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