應用SciTrace 雙激發LIBS技術對選定高豐度區域進一步分析處理，參數為下表所示
| 參數 | 數值 |
| 初次激發激光脈沖能量 （mJ） | 30 |
| 二次激發激光脈沖能量 （mJ） | 80 |
| 燒蝕坑直徑 （μm） | 50 |
| 二次激發時間間隔（μs） | 0.5 |
| 門延遲（μs） | 1.5 |
| 門寬（μs） | 20 |
| Mapping空間分辨率（μs） | 100 |
| Mapping測量點數 | 150*150 |
下圖為貧鈾區域和富鈾區域譜線數據對比：
背景(590–595 nm)譜線對比； b)含鈾離子特征譜線(409.01 nm)的波段光譜對比；c）全波段譜線對比
鈾特征譜線過密（384.8 -908.4
nm區域有5000多條特征譜線），并且譜線過寬，造成背景譜線噪聲過高。590–595
nm區域譜線沒有任何元素特征譜線干擾，并且距離U元素特征譜線區域最近，故選取該區域譜線作為背景區域進行分析比較，可以看到，背景值與U特征譜線具有明顯的相關性。Chinni等人的研究表明，U元素特征譜線對LIBS全波段的譜線峰值分布具有確定的明顯影響。
應用PCA算法，可對任何不均勻樣品LIBS測量譜線對應的未知成分進行分析。但是，此次測量生成22500 ×
26000個譜線數據變量，便要從RAM中讀取33
GB的龐大數據，用以PCA算法進行處理，意味著巨大的計算量，耗時漫長。因此AtomTrace團隊運用AtomAnalyzer軟件中改善的PCA算法簡化運算過程和數據讀取方式，將分析工作量減少了85%，并獲得良好的分析效果。該方法此前未曾有人嘗試。
獲得Mapping分析結果如下圖所示：
a) U II@409.01nm特征譜線強度分布；b）590-595nm 背景區域譜線強度分布
c) PC1優化算法U II@409.01nm數值分布；d) PC1優化算法590-595nm 背景區域數值分布
3. 在上述實驗基礎上，對鈾礦石中的特征伴生元素U-Zr-P-Ti，運用AtomAnalyzer中SOM算法（神經元算法，或者節點算法）進行進一步分析。
3.1 依據選定特征譜線，通過傳統Mapping方法得到的圖像：
a) Zr II 349.621 nm 特征譜線強度Mapping圖；
b) U II 409.013 nm 特征譜線強度Mapping圖；
c) Si I 251.431 nm 特征譜線強度Mapping圖
3.2 傳統算法與SOM算法特征譜線數值的Mapping對比
a) 325.424 nm Ti II 特征譜線強度Mapping; c）每個測量譜線與Ti II節點權值的相關性，紅點區域與Ti出現相關性最高（無U元素區域）
b) 255.139 nm Nb II 特征譜線強度Mapping；d) 每個測量譜線與Nb響應最大的節點權值的相關性，紅點區域與Nb節點權值相關性最高
3.3節點權值在譜線上的積分得到的SOM算法Mapping
a) 由349.621 nm Zr II 特征譜線強度計算得到的節點響應；
b) 由409.013 nm U II 特征譜線強度計算得到的節點響應；
c) 由251.431 nm Si I 特征譜線強度計算得到的節點響應
3.4應用SOM算法對若干選定元素分布的伴生和隔離情況進行研究
a) 由325.424nm Ti II 特征譜線強度計算得到的節點響應；
b) 由358.1195nm Fe I 特征譜線強度計算得到的節點響應；
c) 由255.139nm Nb II 特征譜線強度計算得到的節點響應；
d) 由288.158nm Si I特征譜線強度計算得到的節點響應
3.5實驗結論：
Zr II譜線強度Mapping和U II譜線強度Mapping體現了二者的伴生關系，同時二者都與Si I譜線強度Mapping相反，呈隔離分布。
Ti元素與Nb元素呈隔離分布。
Fe和Nb的元素呈伴生分布，而在二者分布的區域，U元素豐度較低。
Zr和Nb呈隔離分布，其原因可以理解為已知的“Zr是Nb的替換金屬元素”。
最后，Si元素出現的位置，Fe、U、Ti、Nb的豐度降低。