土壤钾元素的激光诱导击穿光谱定量检测分析

实现土壤中钾元素含量的快速、现场测量对农田施肥与农业生产管理具有重要意义。利用波长为1064nm的Nd…YAG脉冲激光器作为激发光源,以宽光谱范围、高分辨率的中阶梯光栅光谱仪和高灵敏度的增强型电荷耦合器件(ICCD)作为光谱分光和检测器件,研究土壤中钾元素的激光诱导击穿光谱特性。实验中以钾元素的769.90nm谱线作为分析线,确定探测最佳延时为1μs,最佳检测门宽为5.2μs,钾元素质量分数的检测限为0.006858%,得到土壤样品定标曲线,且预测值与真实值相对误差小于5%。通过对12种不同基体类型的标准土样进行检测分析,结果表明,在实际的定量检测中需针对不同基体类型土壤样品进行分别标定。该研究结果为土壤钾元素的快速、现场定量检测提供了参考。     

溶液中铬元素的激光诱导击穿光谱检测

采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对含铬污水溶液中的重金属元素铬开展了探测实验。根据一系列含铬浓度不同的污水样品的LIBS实验结果,获得元素浓度和强度之间的关系曲线,即定标曲线。对CrⅡ(283.43nm)及CrⅠ(425.45nm)两处谱线进行了分析和比较。实验发现,283.43nm处原子辐射信号强度比425.45nm谱线强2倍;从定标曲线的线性相关度及信背比来看CrⅡ(283.43nm)谱线要优于CrⅠ(425.45nm)。计算二者检测限,质量浓度分别为80μg/mL(283.43nm)及170μg/mL(425.45nm)。实验采用CrⅡ(283.43nm)的定标曲线对含铬污水溶液进行了定量分析,测得该污水溶液的含铬质量浓度为333μg/mL,与采用原子吸收分光光度计所得到的检测结果(309μg/mL)符合较好。结果表明,在对铬元素进行LIBS检测时选用CrⅡ(283.43nm)谱线要优于CrⅠ(425.45nm)谱线。采用LIBS方法可实现对污水溶液中Cr元素的快速检测,具有很好的应用前景。     

激光诱导击穿光谱技术测定土壤中元素Cr和Pb

为了检验激光诱导击穿光谱技术对物质成分的检测能力,采用Nd:YAG激光器在优化实验条件下激发产生土壤等离子体,通过等离子体原子发射光谱法定量分析了国家标准土壤样品中元素Cr和Pb。实验中绘制了以Fe原子谱线为内标、分析谱线背景为内标以及没有内标的3种情况下的元素定标曲线,并确定了方法的精密度和检出限。结果表明,3种情况下分析元素Cr的相对标准偏差分别为5.85%、26.48%和33.10%,元素Pb的相对标准偏差分别为5.42%、22.78%和38.66%,证明采用内标法可以明显提高测量精度。用Fe谱线为内标时得到的元素Cr和Pb的相对检出限分别为3.5010-3%和57.9010-3%,满足微量元素分析要求。     

激光诱导击穿光谱检测牛奶中的Na元素

采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术,检测了牛奶样品中的Na元素含量。实验共分析了15个 牛奶样品,其中9个已知样品作为定标样品,采用偏最小二乘法(PLS )建立Na元素定量分析的回归模型;使用另外6个作为待测样品,用以检验模型的定量分析结 果。检测出了6个待测样品中的Na元素含量,其中检验样品中参 考含量和预测含量之间的线性相关度达到0.993,相对误差均在15%以下。检测结果表明,LIBS技术能快速准确地检测牛奶中的Na含 量,表现出较好的应用潜力。     

含铅污泥中Pb的激光诱导击穿光谱定量反演研究

为了实现含铅污泥中Pb的快速定量反演分析,选取PbⅠ:405.78nm为分析线,从谱线强度、信背比以及信号的相对标准偏差三方面研究了激光能量对含铅污泥中铅的激光诱导击穿光谱特性的影响。在23.1mJ~135.4mJ范围内,谱线强度随激光能量线性增加,信背比先增加后降低最终趋于稳定,信号的相对标准偏差随着激光能量的增加先减小后趋于稳定。配制了不同质量分数含铅污泥的样品,获得了铅的定标曲线。结果表明,在质量分数为0.001118~0.020115范围内,谱线强度与Pb含量之间有较好的线性关系,相关系数达到0.991;在此方法下,得到含铅污泥的Pb含量测量值与实际值之间的相对误差为8.72%。此方法能够实现含铅污泥中Pb的快速定量反演检测。     

激光诱导击穿光谱技术测定土壤中元素Cr和Pb

为了提高激光诱导击穿光谱技术对物质成分的检测水平,在实验中加入了平面反射镜装置约束激光等离子体。用Nd:YAG纳秒脉冲激光激发产生土壤等离子体发射光谱,测量绘制了元素的定标曲线,定量分析了土壤样品中重金属元素Cr和Pb,并与不加入平面反射镜装置条件下的检测结果进行比较。计算表明,实验中加入平面反射镜装置以后,元素Cr和Pb的测量结果的相对标准偏差与无平面反射镜装置时的相比较,分别从5.22%和8.12%降低到了3.43%和3.94%;而元素分析检出限分别由4.13×10-3%和62.54×10-3%降低到2.61×10-3%和44.22×10-3%。可见,利用平面反射镜装置能够明显提高激光诱导击穿光谱技术的测量精度。     

基于遗传神经网络的激光诱导击穿光谱元素定量分析技术

提出了一种基于遗传神经网络定量分析模型的激光诱导击穿光谱(LIBS)分析技术。采用误差反向传播(BP)算法构造三层神经网络(ANN)结构,通过遗传算法对神经网络权值和阈值进行优化,并将该定量分析模型与LIBS技术有机结合,实现了元素含量的高精度检测。对土壤中的Ba和Ni元素进行定量检测,平均相对误差分别为4.15%和6.06%,相关系数分别为0.983和0.990,检测精度明显优于BP-ANN方法和光谱分析中常用的内标法。研究表明遗传神经网络建模方法具有很好的预测效果,为LIBS技术进行元素高精度检测提供了一种新的建模方法。     

土壤中微量重金属元素Pb的激光诱导击穿谱

从实验上测定了土壤在可见光谱区的激光诱导击穿光谱(LIBS),对测定的光谱结构进行了分析,并对可观测的谱线进行了归属,得出土壤所含的主要元素和部分微量元素;测定了不同Pb掺杂浓度下土壤中微量元素Pb405.78 nm谱线的强度,采用内标法拟合得到了该分析谱线的激光诱导击穿光谱定标曲线,由定标曲线的拟合结果计算得到Pb元素的检测限质量分数为36.7×10-6。     

土壤中Pb、Cr元素激光诱导击穿光谱技术定量分析

采用激光诱导击穿光谱技术(Laser-induced b reakdown spectroscopy,LIBS)对土 壤样品中的Pb和Cr元素进行了分析,以PbI280.17 nm和CrI425.43 nm作为分析线,优化了透 镜到样品的距离(Lens to sample distance,LTSD)、延迟时间对光谱信号强度及信噪比 SNR 的影响。在最佳实验条件下,对两种元素的谱峰强度和元素浓度进行分析,针对外标法 和内标法分别建立了谱线峰值强度、谱线峰值积分面积与对应元素浓度的定标曲线。采用谱 线峰值积分面积法对土壤中重金属Pb和Cr元素的检测,相比于外标法,内标法将Pb和Cr元素 最大相对误差分别从13.56%和12.68%降低到了 6.7%;Pb和Cr元素定标曲线的拟合相关 系数R²分别从0.978和0.975提高到了0.996和0.991。实 验结果表明:采用LIBS技术对土 壤中Pb、Cr元素检测具有可行性,采用谱线峰值积分面积的内标法,可以降低最大相对误差 并提高测量精度。     

激光诱导击穿光谱在液体样品分析中的应用

介绍了激光诱导击穿光谱(LIBS)技术的原理,重点讨论了该技术在液体样品方面的技术发展和应用,分析并比较了选取不同样品形式(液体内部、液体表面、液体喷流、液滴以及将液体转化为固体等)的优劣,指出提高元素检测限的关键。液体LIBS技术因其可在线、快速检测等优点,在环境检测、污水处理、生物医药、工业控制等诸多方面具有巨大的应用潜力。     

铝合金中元素Cr和Cu的双脉冲激光诱导击穿光谱检测

采用共线双脉冲激光诱导击穿光谱(Dual pulse laser induced breakdown spectroscopy, DP-LIBS)技术分析铝合金中微量元素含量,详细研究了共线双脉冲光谱信号强度与 双脉冲间时间延迟的关系,最佳延时为8$\sim$9 $\mu$s。在该延时条件下,双脉冲光谱信号强度比单脉冲光谱 信号强度增强了10倍以上。分别采用双脉冲激光诱导击穿光谱和单脉冲激光诱导击穿光谱(Single-pulse laser induced breakdown spectroscopy, SP-LIBS)技术,得到了以Cu I 324.75 nm, Cr I 425.43 nm 谱线为分析线 的定标曲线。与采用单脉冲激光诱导击穿光谱技术相比,铝合金中 Cu和 Cr的检测极限分别由单脉冲时的169.5 和94.5 $\mu$g/g降低至双脉冲时的21.46 和4.26 $\mu$g/g。     

紫外激光诱导击穿光谱的应用与发展

激光诱导击穿光谱（LIBS）技术是一种基于原子发射光谱的元素分析技术,是元素分析领域重要的研究手段。作为LIBS分析的激发光源,紫外激光具有光子能量大、空间分辨率高等优点,可以提高烧蚀效率、减少分馏效应,在地质检测和生物医药检测方面有很好的应用前景;也可从提升元素分析的效果,扩大LIBS技术的应用范围。介绍了紫外LIBS技术的原理与特点,讨论了国内外紫外LIBS技术的应用,总结了紫外LIBS技术的发展趋势。     

脐橙含铅量的激光诱导击穿光谱检测实验研究

实验利用1064nm Nd:YAG纳秒激光器诱导击穿脐橙样品产生等离子体光谱,用八通道光纤光谱仪测量脐橙的激光诱导击穿光谱(LIBS)特性,通过鉴别分析,选取铅的(PbI 405.78nm)特征谱线作为分析线,测定不同铅浓度下的特征谱线强度,根据谱线强度与浓度的关系,建立定标曲线。实验结果表明,脐橙中重金属铅元素含量较低时,其光谱谱线强度与浓度呈线性关系,其拟合度为0.95;脐橙中重金属铅元素含量较高时,等离子体发射光谱的谱线存在自吸收现象,使其定标曲线向下偏移趋势,呈现曲线关系,其拟合度为0.98。LIBS技术还可以快速分析出水果样品中重金属元素的相对含量,能实际应用于与食品安全相关的领域。     

激光诱导击穿光谱结合GA-BP-ANN检测炉渣中

以激光诱导击穿光谱技术为基础,通过击穿炉渣中等离子体来获取炉渣光谱图,将遗传算法与BP神经网络进行结合,通过遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化建立基于遗传神经网络模型,对炉渣元素光谱图中的Ca元素含量进行定量检测,测得5种Ca元素#1、#2、#3、#4、#5的质量分数为29.4 %、40.37 %、37.13 %、43.88 %、38.68 %,并计算检验样本相对误差分别为4.7 %、5.2 %、5.8 %、4.1 %、3.3 %,相对误差均在6 %以下,检测精度明显优于BP-ANN方法和光谱分析中常用的自由定标法,表明基于遗传神经网络对炉渣进行定量分析具有更好的检测效果。     

基于多元定标法的矿物铀元素光纤式激光诱导击穿光谱定量分析

针对核工业辐照环境下铀等元素组分远程测量的需求,基于光纤式激光诱导击穿光谱系统,研究了铀矿石样品中铀元素谱线强度的影响因素及其定量测量方法。在实验中,采用光纤传输30 mJ脉冲激光并将其聚焦在铀矿石粉末压片上产生激光诱导等离子体,然后通过同轴光纤回传等离子体自发光。首先,研究了气氛环境对铀元素谱线的影响。结果显示：氦气气氛下铀质量分数为0.425%的样本的U II 409.013 nm谱线的信噪比相比空气气氛下提高了1.37倍,同时,氦气气氛下铀质量分数为0.0726%的样本的U II 409.013 nm谱线的信噪比达到了8.9。其次,根据谱线信噪比、信背比和净强度将系统的探测延时优化至1000 ns。最后,提出了一种基于内标法原理的多元线性定标方法,通过引入基质元素与铀的谱线比值进行回归,使得铀的检测限达到142 mg/kg,定量限达到426 mg/kg。与基于谱线峰值的单变量回归方法相比,所提多元线性定标方法将铀元素的定标决定系数R2从0.9711提升到0.9984,均方根误差从0.200%减小到0.0404%。本文方法和研究结果可为铀元素含量的测量提供技术支撑。     

激光诱导击穿光谱技术检测铀材料中微量杂质元素

研究了利用激光诱导击穿光谱技术对铀材料中杂质元素进行快速定量分析的方法。利用Kr F准分子激光器和Ava Spec-2048光纤光谱仪组建了激光诱导击穿光谱系统,检测并分析了200~460 nm波长范围内铀及杂质元素的光谱数据。分别研究了脉冲激光次数、光谱仪检测延迟时间等因素对铀光谱特性的影响。在激光能量为28 m J、延迟时间为1.5μs时对铀材料中的Fe、Cu、Al三种杂质元素进行定量分析,特征光谱分别选择438.3、427.5、396.2 nm,定量测量相对误差小于12%。实验结果表明激光诱导击穿光谱技术在检测铀材料中微量杂质元素时具有较低的相对误差和检出限,可以用于铀材料中杂质元素的快速定量分析。     

基于激光诱导击穿光谱和神经网络的蛋壳研究

为了研究残缺蛋壳的分类方法以及某些蛋制品中存在的食品安全问题,采用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)和反向传播神经网络(BPNN)相结合的方法开展了对于蛋壳元素的探究、不同种类蛋壳的甄别以及蛋壳中污染元素的检测工作。结果表明,鸭蛋壳中含有Si,Cu,Ca,Mg,C,Na和Al等元素;采用LIBS测量并标定污染的皮蛋壳中的元素组成,成功探测到了明显的铅元素特征峰;对鸡蛋壳、鸭蛋壳和鹌鹑蛋壳进行快速的甄别,得到了94.167%的准确率;对鸭蛋壳和皮蛋壳进行不同制作方法的蛋壳分类,获得了97.5%的准确率。LIBS与BPNN的结合为蛋壳的分类与甄别提供了一个新的思路与研究方法。