归属学者：

彭迪

归属院系：

刑事侦查学院 ; 司法鉴定中心

作者：

彭迪 ; 彭琬淇

摘要：

目的 探讨表面增强拉曼光谱结合化学计量学方法，在实现黑色笔墨无损、快速种类鉴别方面的可行性。方法 通过优化银纳米颗粒基底与光谱采集参数，获取30种黑色笔墨的表面增强拉曼光谱数据，并采用K-均值聚类算法、K-近邻分类算法和随机森林算法进行分类建模，以准确率与F1值评价分类性能。结果 表面增强拉曼光谱有效抑制了荧光背景并增强了拉曼信号，可识别出分别位于1 338～1 392 cm-1和1 583～1 619 cm-1的碳材料D带与G带，所有样本均呈现清晰的特征峰。其中，K-近邻分类算法效果最优，其分类结果与表面增强拉曼光谱直接判别完全一致。结论 表面增强拉曼光谱技术结合化学计量学方法可用于黑色笔墨的准确鉴别，为文书鉴定提供了一种无损、快速、可靠的分析手段。

语种：

中文

出版日期：

2026-09-15

学科：

公安学

提交日期：

2026-10-12

引用参考：

彭迪,彭琬淇. 基于表面增强拉曼光谱与化学计量学的黑色笔墨无损鉴别研究[J]. 中国司法鉴定,2026(05):70-77.

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