基于不同化学计量学方法的土壤重金属激光诱导击穿光谱定量分析研究

工业的发展及城市化进程的深入,造成大量耕地土壤遭受重金属污染,土壤重金属元素的准确检测对制定土壤重金属防治决策提供有效参考。本研究应用激光诱导击穿光谱(LIBS)结合化学计量学方法对土壤中的铅(Pb)和镉(Cd)元素进行定量分析。根据土壤重金属污染的不同程度,人为制作了含有Pb和Cd元素的15个浓度梯度的土壤样本,并采集各个样本的LIBS谱线。采用剔除异常光谱和数据归一化来减少试验误差和噪声。综合土壤LIBS发射谱线中Pb和Cd元素谱峰信息以及美国国家标准与技术研究院(NIST)的标准原子光谱数据库,选取了Pb,Cd元素的分析谱线与分析谱线区间,对比分析基于多元线性回归(MLR)、偏最小二乘回归(PLSR)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法,建立分析谱线区间与对应Pb和Cd元素浓度之间的定量回归模型。结果表明,非线性的LS-SVM和BP-ANN的模型的预测性能优于线性MLR和PLSR模型,这可能是因为非线性模型能够通过自适应较好地解决土壤基体效应的影响。研究表明,LIBS技术结合多元化学计量学方法能够为土壤重金属准确检测提供新的分析手段,为制定农业土壤重金属防治决策提供有效的理论基础。     

基于电极富集的水体重金属LIBS检测灵敏度研究

为了提高水体重金属LIBS检测的灵敏度以及降低元素检测限,采用LIBS结合铝电极富集方法对水体中的重金属Pb, Cd, Ni进行了分析。研究并优化了电极富集方法中关键参数—富集电压U,分析了LIBS特征谱线的光谱强度与富集电压大小之间的关系,得出重金属元素特征光强随着富集电压先增加后减小,在1.2 V处光谱强度达到最大值,选择了最优富集电压值为1.2 V。研究了Pb,Cd,Ni三种重金属元素的光谱稳定性,其特征谱线光谱强度的相对标准偏差(RSD)分别为5.98％,4.25,％和5.27％,说明该实验方法得到的谱线具有较高的稳定性。在0～ 0.13 mg·L-1范围内配制系列样品进行实验并对元素进行定量分析,得到Pb,Cd,Ni三种重金属元素的检测限分别为1.2,3.1和1.7 ppb。结果表明：LIBS结合铝电极富集方法能够有效地提高特征谱线的稳定性以及降低元素的检测限,为提高水体重金属LIBS的检测灵敏度和分析能力提供了方法支持。     

样品物理方法前处理提高猪肉中Pb元素的LIBS分析精度研究

农产品基体复杂,为了减弱水分和有机质对其痕量重金属元素LIBS检测能力的影响,以期提高目标元素LIBS分析灵敏度和预测精度。以实验室含Pb溶液污染处理的新鲜猪肉样品为例,对猪肉样品进行烘干、粉碎、压片处理,比较样品简单的物理方法前处理提高目标元素LIBS探测效果的可行性。通过采集猪肉鲜样和干样的LIBS谱线信息发现,鲜样受水分、有机质成分影响致使其谱线信息背景和噪声信号干扰较大;对于10个浓度梯度的样品,目标元素特征谱线Pb Ⅰ 405.78的LIBS强度信息在鲜样中无明显的差异性,而在干样样品中差异明显并表现出一定的梯度关系。说明LIBS缺乏对鲜样样品低浓度Pb污染的探测能力,干燥处理削弱了水分的影响、浓缩了样品浓度范围,提高了LIBS的检测灵敏度。通过目标元素Pb的真实浓度与其特征谱线LIBS强度线性定量模型分析,干样样品的线性相关系数远大于鲜样样品,此时猪肉干样样品检测限为5.13 mg·kg-1,说明干样样品具有一定的预测精度。整个工作证明猪肉等农产品在经过合适的、简单的物理方法前处理后,有望在LIBS分析灵敏度和检测精度方面发挥应有的潜力,且该物理方法前处理同样适用于其他肉类的LIBS检测分析。     

基于激光诱导击穿光谱技术的土壤泥浆中Pb元素检测

激光诱导击穿光谱(LIBS)作为一种新兴的元素分析技术,具有实时在线、非接触、多元素同时探测等渚多优点.将LIBS技术引入土壤泥浆重金属污染的检测分析,力图发展一种针对泥浆重金属污染监测的原位传感技术.实验选择Pb作为探测元素,Mn为内标元素;采用重复频率10 Hz的Nd:YAG调Q激光器的二倍频(532 nm)输出作为激发光源,OCD收集信号,对实验室配制的不同浓度Pb泥浆样品的LIBS信号进行了探测分析.获得了各种浓度下Pb泥浆样品在Pb 405.78 nm和Mn 403.07 nm处的原子线强度比IPb/IMn及其随浓度变化的规律.结果显示IPb/IMn与样品的含铅浓度有着很好的线性关系,线性拟合相关系数R2达到0.994 9.初步证实了采用内标法对土壤泥浆中重金属Pb进行LIBS检测分析的可行性.文章还对泥浆重金属LIBS检测的影响因素进行了讨论.     

LIBS技术在污染土壤重金属含量分布测量中的应用

诱导击穿光谱技术(LIBS)具有实时快速、多元素同时探测的优势,并且无需样品预处理,检测成本低,是土壤重金属定量分析检测的一种重要分析手段。将LIBS技术应用于冶炼厂区周围土壤中重金属的含量分布分析研究,利用Cu,Pb和Cr三种元素的特征谱线强度分析了冶炼厂区周围土壤中Cu,Pb和Cr三种元素的含量分布。实验结果表明冶炼厂区土壤LIBS光谱中Cu和Pb两种元素的特征谱线强度分布与实际含量分布呈较好的线性关系,而Cr元素的特征谱线强度分布与实际含量分布相关性较差。为了提高Cr元素含量分布分析的准确性,利用CF-LIBS结合Saha方程应用于土壤Cr元素的含量分布分析中。实验结果表明基于CF-LIBS计算的Cr和Si两种元素含量比值分布与土壤Cr元素的实际含量分布之间具有良好的一致性。相比于其他的化学分析方法,LIBS技术结合CF-LIBS可以快速的对区域土壤重金属元素的含量分布进行检测,因此将LIBS技术与CF-LIBS相结合用于土壤重金属的含量分布检测中,为污染区域的重金属防治提供方向。     

LIBS技术在污染土壤重金属含量分布测量中的应用（英文）

诱导击穿光谱技术(LIBS)具有实时快速、多元素同时探测的优势,并且无需样品预处理,检测成本低,是土壤重金属定量分析检测的一种重要分析手段。将LIBS技术应用于冶炼厂区周围土壤中重金属的含量分布分析研究,利用Cu,Pb和Cr三种元素的特征谱线强度分析了冶炼厂区周围土壤中Cu,Pb和Cr三种元素的含量分布。实验结果表明冶炼厂区土壤LIBS光谱中Cu和Pb两种元素的特征谱线强度分布与实际含量分布呈较好的线性关系,而Cr元素的特征谱线强度分布与实际含量分布相关性较差。为了提高Cr元素含量分布分析的准确性,利用CF-LIBS结合Saha方程应用于土壤Cr元素的含量分布分析中。实验结果表明基于CF-LIBS计算的Cr和Si两种元素含量比值分布与土壤Cr元素的实际含量分布之间具有良好的一致性。相比于其他的化学分析方法,LIBS技术结合CF-LIBS可以快速的对区域土壤重金属元素的含量分布进行检测,因此将LIBS技术与CF-LIBS相结合用于土壤重金属的含量分布检测中,为污染区域的重金属防治提供方向。     

液相基质中微量金属元素Pb的激光诱导击穿光谱研究（英文）

通过单脉冲激光诱导击穿光谱技术(LIBS),测定了Pb(NO_3)_2水溶液中微量重金属元素Pb的LIBS光谱.实验研究溶液中Pb元素的LIBS光谱信号的时间(300 ns-1300 ns)演化特性,得到了本实验的优化实验条件,光谱探测相对激光的延时为800 ns,单脉冲激光能量35 m J.在最佳实验条件下测得Pb微量元素的LIBS定标曲线,计算得到单脉冲LIBS用于Pb(NO_3)_2水溶液中微量金属元素分析的检测限177 ppm.     

液相基质中微量金属元素Pb的激光诱导击穿光谱研究

通过单脉冲激光诱导击穿光谱技术（LIBS）,测定了Pb（NO3）2水溶液中微量重金属元素Pb的LIBS光谱。实验研究溶液中Pb元素的LIBS光谱信号的时间（300ns-1300ns）演化特性,得到了本实验的优化实验条件,光谱探测相对激光的延时为800ns,单脉冲激光能量35mJ。在最佳实验条件下测定Pb微量元素的LIBS定标曲线,计算得到LIBS用于Pb(NO3)2溶液中痕量金属元素分析的检测限为177ppm。     

LIBS结合单变量定标法对土壤中铅元素含量检测

重金属污染一直影响着人们的健康生活,如镉,铅和铜等的污染,故而土壤重金属的快速检测和如何预防,一直受各国学者关注和研究。传统土壤重金属检测方法（如原子吸收光谱法、X荧光光谱法等）样品预处理复杂,分析成本较高,易形成样品的二次污染,不能满足快速分析的要求。激光诱导击穿光谱（LIBS）是一种典型的原子发射光谱,它是基于分析物质中原子和离子受激发而发射的特征谱线信息,进而研究物质成分的分析方法。LIBS技术能够快速检测任何状态（固、液和气态）物质元素的成分和含量,被看作是未来化学检测和快速绿色分析领域的新兴技术。LIBS技术具有对样本简单预处理（或不需要处理）、多元素同步分析、远距离测量、适用性广等优势,被广泛用于生活生产的各个领域,已成为近年来国内外学者广泛关注和研究的热点之一。在农业信息快速感知的大背景下,以激光诱导击穿光谱技术为技术手段,以土壤重金属铅元素为研究对象,运用理论分析和数学建模相结合,建立了多种基于单变量定标曲线的土壤重金属铅检测模型,并进行了模型验证。自制15个已知的铅元素浓度梯度的谱线土壤样本,在获取了土壤LIBS数据之后,对其进行预处理对比,建立了基于谱峰强度、谱峰积分、洛伦兹拟合强度三种定标曲线模型,对土壤中铅元素含量进行定量分析,得出基于三种定标曲线模型对土壤中铅元素含量的预测决定系数R2分别为0.918 0,0.910 1和0.914 3,三种定标曲线分析方法的预测结果都较好,说明了LIBS结合单变量定标曲线法对土壤中铅含量的检测可靠性高。最后选取部分样本数据进行验证,结果较好。研究结果为研发便携式农田土壤污染物检测技术与装备提供技术支撑,也为农田精准管理和科学施肥奠定基础。     

应用激光诱导击穿光谱检测污水溶液中的砷

工业冶炼过程中产生的废水中含有As等重金属元素,对环境造成污染并对人类身体健康形成危害,有必要对其进行实时、在线的监测。激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种新型的元素测量技术,具有快速检测等优点。文章作者搭建了一套激光诱导击穿光谱实验装置,采用Nd∶YAG激光器产生的脉冲激光击穿样品产生等离子体,其发射的光谱被中阶梯光栅光谱仪分光,并用ICCD进行光电探测。对从现场采集的含砷工业废水开展了LIBS探测实验,并定性分析出了As元素的特征谱线。根据一系列含As浓度不同的污水样品的LIBS实验结果,获得元素浓度与谱线强度的关系曲线(定标曲线)。采用定标曲线可以对未知含As浓度的工业废水进行定量分析。结果表明,采用LIBS方法能够实现对污水溶液中的As元素的快速检测,具有广泛的应用前景。     

Assessment of LIBS for Spectrochemical Analysis: A Review

Abstract

This review assesses the applications of laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) for the analysis of a variety of samples, including biomaterials (teeth, nail, hair, gallstones, and kidney stones, etc.), food materials (fruits and vegetables, milk, salt, nutritional supplements, etc.), medicinal plants, industrial waste, liquid samples, etc. In addition, for the first time the identification of cholesterol and pigment stones was performed on the basis of atomic lines of different elements and molecular bands of C₂ molecules present in the LIBS spectra of gallstones. Chemometric techniques such as principal component analysis (PCA) was also applied to LIBS data for rapid identification/classification of different gallstone samples. LIBS analysis of toxic/heavy elements present in vegetables (spinach, tomato) and rice is also presented in this review. It was observed that vegetables grown near industrial areas are rich in several toxic metals like Pb and Cr. The wastewater samples from different industries were also analyzed by recording their spectra using a liquid jet. These results clearly demonstrate the ability of LIBS technique as an instant monitoring device to detect heavy metals present in liquid samples. Finally, this review shows that LIBS is a versatile analytical technique with unlimited applications.     

腔体约束LIBS结合机器学习对土壤重金属元素的定量分析

土壤重金属元素含量检测及防治,对我国农业、生态环境修复具有重大意义。利用外加腔体约束结合激光诱导击穿光谱技术（LIBS）获得土壤光谱数据,采用机器学习对土壤中重金属元素Ni和Ba含量进行分析。实验设置延迟时间为0.5～5 μs,选择Ni Ⅱ 221.648 nm和Ba Ⅱ 495.709 nm作为目标研究特征谱线,计算两种LIBS条件下延迟时间对信噪比、光谱强度及增强因子的影响。结果表明,腔体约束LIBS（CC-LIBS）可以增大光谱强度及目标元素信噪比,同时随着采集延迟时间增长,等离子体数目变少,光谱强度及信噪比逐渐减小并趋于稳定;当延迟时间设置为1 μs时,CC-LIBS条件下Ni和Ba元素特征谱线信噪比达到最优,确定此时为LIBS最优实验条件。通过最优条件获取9种含Ni和Ba元素土壤样品的光谱数据,由于采集到的每组光谱信息有12 248个数据点,利用主成分分析（PCA）对CC-LIBS条件下的光谱数据降维,在保留95%以上的土壤原始信息后,选择9个主成分作为定量分析模型的输入变量,以提高模型的运算速度。采用机器学习中的Lasso,AdaBoost和Random Forest模型,对PCA降维后的光谱数据进行建模及预测,实现土壤重金属元素Ni和Ba的定量分析。结果表明,与Lasso和AdaBoost模型相比,Random Forest模型在训练集和测试集中表现出的预测性能最优。Random Forest模型下Ni元素在测试集中的R2为0.937,RMSEP为3.037;Ba元素在测试集中的相关系数R2为0.886,均方根误差RMSEP为90.515。基于腔体约束LIBS技术结合机器学习,为土壤重金属元素的高精度检测提供了技术指导。     

混合水溶液中多金属元素的激光诱导击穿谱

使用自制的液相射流装置测定了含有多种微量金属元素混合水溶液的激光诱导击穿光谱.研究了激光脉冲能量和ICCD门延时、门宽、增益等对LIBS谱线强度和信噪比的影响,以提高信噪比为标准对实验参数进行了优化.在优化后的实验参数下,确定了金属元素Cr,Cd,Fe,Ca,Al,Mn和Pb的分析谱线,由实验测定定标曲线得到了各元素的检测限,其数值在0.018 ppm(Ca)到41.231 ppm(Cd)区域内.