缅甸翡翠中铁元素的激光诱导击穿光谱定量检测

采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术定量分析缅甸翡翠中Fe元素的浓度。选择Fe元素的275.57 nm光谱线作为定量分析谱线,选取Si元素的288.17 nm光谱线作为内标谱线,选取12个缅甸翡翠样品作为研究对象,以其中9个样品绘制了传统定标法和内定标法的Fe元素定标曲线,并将定标曲线用于3个检验样品的Fe含量的实际预测。实验结果表明,采用传统定标方法时,定标样品光谱强度的相对标准偏差(RSD)在1.4%～8.3%之间,所建立的Fe元素浓度含量定标曲线的拟合相关系数R2为0.979,使用该方法建立的定标曲线对3个检验样品中Fe元素含量进行测定,最大相对误差为10.6%;而采用内定标法时,定标样品光谱强度的比值(I_Fe/I_Si)的相对标准偏差(RSD)在0.9%～5.7%之间,Fe的拟合相关系数R2达到0.989,样品中Fe元素的测定相对误差均可降低到7%以下。结果证明,利用内定标法定量分析翡翠中Fe的含量比传统定标法相对误差更小,采用LIBS技术结合内定标法更适于缅甸翡翠样品中Fe元素定量分析。     

共轴双脉冲激光诱导击穿光谱结合双谱线内标法定量分析植物油中的铬

采用共轴双脉冲激光诱导击穿光谱(DP-LIBS)技术对3种植物油中的重金属铬(Cr)含量进行定量分析.对实验配制的24个样品,来用桐木木片对其中的Cr进行富集,烘干后进行LIBS试验.选取Cr I 425.39 ran为定量分析谱线,CN分子谱线(421.49 nm)、Ca原子谱线(422.64 nm)以及它们谱线强度之和为内标线,分别建立了Cr的基本定标法、单谱线内标法和双谱线内标法的定标曲线,并用验证样品对它们进行检验.研究结果表明,3种植物油的基本定标曲线的拟合度R~2在0.97以上,低浓度验证样品预测的相对误差较大;采用单谱线内定标法时,定标曲线拟合度R~2在0.98以上,验证样品预测的相对误差较基本定标法有所降低;来用双谱线内标时,大豆油、花生油和玉米油的内定标曲线拟合度R~2分别为0.995,0.992和0.996,2个验证样品预测的相对误差分别为12.81%,1.73%,9.19%,6.05%和6.23%,6.69%.由此可见,采用双谱线内标法能有效减小定量分析误差,提高LIBS对植物油中Cr元素的预测能力.     

基于内标法和CARS变量优选的倍硫磷含量LIBS检测

利用共线双脉冲激光诱导击穿光谱（LIBS）技术对溶液中的倍硫磷含量进行定量检测研究。采用石墨对倍硫磷溶液进行富集,利用双通道高精度光谱仪获取样品的LIBS光谱。以碳元素谱线（CⅠ247.856 nm）为内标对210~260 nm波段谱线进行校正,然后利用竞争性自适应重加权算法（CARS）筛选与倍硫磷相关的重要波长变量,最后应用最小二乘支持向量机（LSSVM）建立倍硫磷含量的定标模型,并与基本定标法及内标法建立的单变量定标模型进行比较。研究结果表明,共线双脉冲LIBS技术可以用于溶液中的倍硫磷含量检测。基本定标法建立的最优定标模型的拟合度R²为0.935 04,预测集样品的平均预测相对误差（PRE）为41.50%;内标法建立的最优单变量定标模型的拟合度R²为0.993 61,预测集样品的平均PRE为14.91%;内标-CARS-LSSVM定标模型的拟合度R²为0.998 6,预测集样品的平均PRE为8.06%。对比上述3类定标模型,内标-CARS-LSSVM定标模型性能最优,内标法建立的定标模型次之,而基本定标法建立的定标模型最差。由此可知,CARS方法可以有效筛选倍硫磷相关的重要变量,内标法结合CARS及LSSVM方法可以改善定标模型性能,提高预测精度。     

基于LIBS技术的钢铁合金中Cr和Ni元素SVM定量分析方法研究

针对钢铁合金样品中存在基体效应复杂的问题,通过优化支持向量机模型的输入特征,建立多元素变量的定量分析模型,预测钢铁合金样品中Cr和Ni元素的含量。研究结果表明,分别以特征谱线的峰值强度和积分强度作为支持向量机模型的输入时,积分强度因为包含了谱线的谱宽和形状信息,模型训练效果较好;相比于单一元素谱线的特征信息,采用多元素的多条谱线信息输入支持向量机模型时,模型训练效果较好,这是由于多种谱线信息的输入可以有效校正基体效应的影响。在此基础上,通过归一化变量将内标法与多变量定标方法有效结合,不仅可以减小实验测量误差还能有效校正基体效应的影响,而且有效提高了模型的重复率和准确率。归一化变量作为支持向量机模型的输入变量,对待测样品S₁和S₂中Cr元素含量预测的相对误差为6.58%和1.12%,对Ni元素浓度预测的相对误差为13.4%和4.71%。通过归一化变量将内标法与多变量定标方法有效结合,可以充分发挥SVM算法的非线性学习优势,为LIBS技术应用于复杂样品定量定标分析提供理论基础。     

土壤中微量元素锰的激光诱导击穿光谱定量分析

采用激光诱导击穿光谱技术分析安徽怀远农亢农场土壤样品中微量元素Mn的含量分布情况。实验中选取403.1 nm作为Mn元素的分析线为,土壤中基体元素Fe作为内标元素,选取的分析线为407.2 nm。选取10个土壤样品分别用传统定标方法和内标法建立定标曲线,并对4个待测样品浓度进行预测。实验结果表明,传统定标方法建立的定标曲线的拟合相关系数r为0.954,检测限为93 mg·kg-1,待测样品的测量相对误差最大为5.72%;而采用内标法建立的定标曲线的拟合相关系数r为0.983,测量的相对误差减小到4.1%,检测限为71 mg·kg-1。说明采用LIBS技术对土壤中微量元素Mn检测的可行性,同时,内标法一定程度上可提高测量的精确性。     

最小二乘支持向量机和内标法的乐果农药含量LIBS检测

利用共线双脉冲激光诱导击穿光谱 (LIBS)对溶液中的乐果含量进行定量检测。采用圆柱形桐木木片对农药乐果进行富集,然后利用双通道高精度光谱仪获取样本在206.28~481.77 nm波段范围的LIBS光谱。选用4条磷元素谱线(P Ⅰ 213.618 nm,P Ⅰ 214.91 nm,P Ⅰ 253.56 nm,P Ⅰ 255.325 nm)为分析线,碳元素谱线(C Ⅰ 247.856 nm)为内标线,应用单变量线性拟合及最小二乘支持向量机(LSSVM)方法分别建立溶液中乐果含量的单变量定标模型、LSSVM定标模型及基于内标法的LSSVM定标模型,并进行比较。三个定标模型中,基于内标法的LSSVM定标模型性能最优,LSSVM定标模型性能次之,而单变量定标模型性能最差。结果表明,共线双脉冲LIBS技术结合LSSVM及内标法可以用于溶液中的乐果含量定量检测,所建立的定标模型的决定系数为0.999 7,训练集和验证集的平均相对误差分别为11.24%及12.01%。LSSVM方法及内标法均能在一定程度上改善定标模型的性能,提高预测精度。     

钢铁中钒、钛元素的激光诱导击穿光谱定量检测

采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术测量钢铁中钒、钛元素的含量。选取V Ⅰ 440.85 nm和Ti Ⅰ 334.19 nm作为定量分析谱线、基体元素谱线Fe Ⅰ 438.35 nm作为内标谱线,分别建立了基本定标法和内定标法的钢铁样品中V和Ti含量的光谱分析定标曲线,并将它们用于检验样品的定量分析。研究表明,V和Ti基本定标曲线的拟合相关系数R2分别为0.987 5和0.990 9,对检验样品中V和Ti元素的测定相对误差最大分别为11.1%和4.0%;而采用内定标法时,V和Ti的拟合相关系数R2分别达到0.995 2和0.992 1,对检测样品中V和Ti元素的测定相对误差均可降低到4.0%以下。结果证明,采用内定标的激光诱导击穿光谱分析方法更适于钢铁样品中钒、钛含量的测定。     

激光诱导击穿光谱用于NaCl溶液中Na元素含量分析

为了研究Na元素在水中的检测灵敏度,采用激光诱导击穿光谱检测NaCl溶液中的Na元素。选择NaⅠ589.0 nm和NaⅠ589.6 nm作为分析谱线,利用配置的六种浓度的NaCl溶液,采用外标法、内标法以及小波变换降噪法,给出了NaCl溶液中Na元素的定标曲线。发现通过内标法获得的定标曲线的线性相关系数r达到0.998,优于外标法（r=0.985）,并且优于小波降噪后外标法（r=0.986）。相对外标法而言,小波变换降噪法有效降低了LIBS光谱中的连续背景光谱噪声,使LIBS的RSD从5.68%降至1.61%,从而使LOD值从50.8 μg·mL-1降至19.54 μg·mL-1, 内标法选择NaⅠ589.0 nm和NaⅠ589.6 nm钠原子谱线与内标参考谱线HⅠ656.2 nm氢原子谱线强度比值能有效的克服实验条件波动带来的影响,因此,内标法给出的NaCl溶液中Na元素的定标曲线的线性相关系数最大。而对于小波变换降噪处理方法,能够有效的降低LIBS光谱的连续背景带来的噪声,但不能克服实验条件波动对LIBS光谱信息的影响,因此小波变化降噪方法能够提高LIBS的RSD,但对降噪处理后的外标法给出的定标曲线的线性相关系数的提高影响不大。说明内标法有效的提高了检测灵敏度,减弱了实验条件波动带来的影响,定标曲线具有更好的线性相关性。而小波变换降噪处理后有效降低了LIBS光谱中的连续背景光谱噪声,实现LIBS检测限变低。谱线NaⅠ589.0 nm为分析谱线得到的RSD和LOD值小于以谱线NaⅠ589.6 nm为分析谱线的结果,NaⅠ589.0 nm和NaⅠ589.6 nm这两谱线的上能级分别为2.104和2.102 eV, 发现分析谱线的上能级对NaCl溶液中的Na元素的RSD和LOD值有影响,存在上能级大,而RSD和LOD值较小的现象。研究结果表明,LIBS技术可以实现溶液中元素的原位实时检测,并在水污染检测方面受到广泛关注。     

用激光诱导击穿光谱技术定量分析土壤中Ba和Sr

利用激光诱导击穿光谱(laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术检测土壤标准样品中Ba和Sr的含量,用光纤光谱仪探测等离子体冷却过程中的发射谱线,选取BaⅡ455.41nm和SrⅠ460.73nm特征谱线为分析线。为了减小误差,采用Lorenizian函数进行光谱轮廓曲线拟合对数据预处理,提取光谱净强度值。选择多元素谱线强度和作为内标,根据分析线与内标线强度值之比建立定标曲线,Ba和Sr含量与其强度比的线性系数分别达到0.990 0和0.990 6,采用这种强度比定标法对Ba和Sr的含量进行反演,测定Ba和Sr含量值与标准值的相对偏差分别为5.7%和5.1%。     

基于多谱线内标法的不规则铜合金样品中 Pb元素成分检测研究

原位分析和在线检测是激光诱导击穿光谱(LIBS)技术的一大优势,但是,在野外环境中,人们无法对样品进行统一预处理,面对各种形态的待测样品如何保证LIBS的检测精度是函待解决的一大难题。提出一种多谱线内定标的方法来解决上述问题,即通过求解多条分析谱线的强度和与内标元素谱线的强度比值来建立定标曲线,进而降低光谱信号波动带来的误差,提高线性相关性和检测精度。实验中以铅黄铜合金样品为例,采用LIBS对厚度不一（最大变化值为±2 mm）的铅黄铜样品中的Pb元素进行了定量检测研究,并分别采用传统定标法和多谱线内定标法对这种不规则样品进行校正和建立定标曲线。实验发现,对于不规则样品,传统定标法的检测精度大大降低,定标曲线没有明显的线性关系。当采用单条谱线的内定标方法时,定标曲线线性相关度大大提高,校正决定系数达到0.724 89。而采用多条谱线内标方法（考虑多条分析谱线的相对强度总和）计算发现,当选取5条Pb谱线（Pb 261.42 nm,Pb 280.20 nm,Pb 368.35 nm,Pb 405.78 nm和Pb 520.14 nm）进行计算时,定标曲线线性拟合度达到0.984 6,由此可见该方法消除了样品不规则所带来的光谱强度波动误差,显著提高了测量精度。虽然继续增加分析谱线数目可以进一步提升线性相关度,但是也会增加计算的复杂度,所以选择合适的分析谱线是十分重要的。此外,通过多谱线内标法也能一定程度上消除基体效应和光谱干扰等影响,是一种简单有效且具备普适性的数据处理方法。当然,该方法也存在一定的局限性（如样品成分分布极不均匀、样品表面极不规则致使激光能量低于击穿阈值等）,不过通过调整和优化检测装置方案（例如增大激光能量、增大聚焦光斑、采用长焦距聚焦透镜等）可以更好的发挥该方法的优势。该研究内容可以为LIBS原位检测和在线检测的应用提供一种新思路。     

共线DP-LIBS低碳合金钢中碳元素定量分析

碳元素是决定合金钢性能的重要元素之一。为了提高低碳合金钢中碳元素的检测灵敏度,在氩气氛围中利用共线双脉冲激光诱导击穿光谱(DP-LIBS)合金钢样品中的碳元素进行了检测。首先,使用高速相机采集双脉冲实验条件下的等离子体图像,研究等离子体形貌随脉冲间隔时间变化的演化规律,结合双脉冲条件下获得的光谱信息,确立碳元素的最佳脉冲间隔时间为1 900 ns。其次,研究了氩气吹扫条件和氩气气室条件对碳元素光谱信号强度的影响。氩气气室能够有效屏蔽空气中二氧化碳的影响,从而提高合金钢中碳元素分析的准确性。最后,采用内标法对合金钢样品中的碳元素进行定量分析。与单脉冲得到的结果相比,双脉冲实验条件下,碳元素定标曲线的R2由0.983提升至0.991,检测限由206 μg·g-1提高至110 μg·g-1,共线DP-LIBS技术使合金钢中碳元素检测限提高了1.87倍。恰当的脉冲间隔时间能够有效的提高共线DP-LIBS光谱特性和设备的检测灵敏度,同时双脉冲的二次激发效果可以进一步有效的减弱实验条件波动带来的影响,使定标模型具有更好的线性相关性。     

合金钢的激光诱导击穿光谱实验条件优化

利用1 064 nm波长Nd∶YAG脉冲激光诱导击穿合金钢产生激光等离子体光谱,采用高分辨率及门宽控制的ICCD探测LIBS信号光谱。选用铁元素原子谱线404.581,414.387,427.176和438.355 nm进行分析,研究了不同实验参数对LIBS光谱信号强度的影响结果。实验结果表明,激光脉冲能量、激光聚焦位置以及ICCD探测器的延时等实验参数对合金钢LIBS信号有较大影响。通过优化这些实验参数,获得高光谱强度和信背比的LIBS信号,确定了LIBS技术用于合金钢微量元素成分分析的最佳实验条件,从而开展合金钢样品成分分析。     

应用激光诱导击穿光谱对土壤中多元素同时定量分析

土壤元素的丰缺是对土壤养分检测、农业按需种植和科学施肥的依据,是精准农业农情信息感知技术检测的关键点,更为农业生态、高效和优质生产提供理论指导。该研究运用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合定标曲线法和偏最小二乘回归(PLSR)方法对土壤中的Al,Fe,Mg,Ca,Na和K多种元素同时进行定量分析。利用LIBS检测仪获取了五种标准土壤样品(国家编号： GBW07446,GBW07447,GBW07454,GBW07455和GBW07456)的LIBS数据之后,将每种土壤的多条谱线平均处理来消除试验误差。通过分析所获取的土壤LIBS谱线信息,选取了Al,Fe,Mg,Ca,Na和K元素的特征分析谱线和分析光谱区间,并利用谱线的峰值信息和分析光谱区间内的单个或多个谱峰的积分信息(峰面积)与对应元素浓度拟合并建立定标曲线。结果表明,基于谱峰的峰面积建立的定标曲线的线性关系优于利用峰值信息建立的定标曲线(Fe除外)。同时,针对所选的分析光谱区间和元素的浓度信息,运用PLSR建立定量分析模型,其结果明显要优于定标曲线的分析精度,这也表明LIBS技术结合化学计量学分析在未来光谱化学分析领域有很大应用前景。研究的结果不仅为现代农业的土壤养分空间分布检测和农田精准施肥技术的应用起指导作用,还为田间使用的便携式LIBS土壤检测仪的开发奠定了理论基础。     

LIBS分析模型对铝合金定量分析精度的影响

为了提高铝合金定量分析的精度,将激光诱导击穿光谱技术与多变量线性回归、中值高斯核支持向量机回归及标准化偏最小二乘回归等方法相结合,建立铝合金中 Cu元素定量分析模型。对采集的LIBS光谱进行三阶极小值去背景和小波阈值降噪处理,从而提高LIBS光谱的信背比。将处理后数据筛选最佳训练集、预测集并用多变量线性回归、中值高斯核支持向量机回归法和标准化偏最小二乘拟合回归等建立定标模型。选用 Cu Ⅰ 324.80 nm,Cu Ⅰ 327.43 nm两条特征谱线以及323～329 nm范围内的LIBS光谱数据进行定量分析,对比分析三种LIBS定量分析模型的拟合系数(R2)、定标均方根误差(RMSEC)、预测均方根误差(RMSEP)和平均相对误差(ARE)等。结果表明,相对于多变量线性回归和中值高斯核支持向量机回归法两种LIBS定量分析模型,对于铝合金中的Cu元素定量分析,标准化PLSR模型的精度和准确度都有明显的提高,并且LIBS定标曲线的R2,RMSEC,RMSEP和ARE分别为0.997,0.014 Wt%,0.129 Wt%和3.053%。研究结果表明在提高定标模型精确度与泛化性方面,标准化PLSR方法更具有优势,能够有效地减小参数波动和自吸收效应对铝合金定量分析的影响。     

再加热双脉冲激光诱导等离子体的时空演变特性研究

为了研究再加热双脉冲激光诱导击穿光谱(LIBS)对信号的增强机制,分别采用单脉冲LIBS和再加热双脉冲LIBS两种方式烧蚀合金钢样品产生等离子体,利用高分辨率的中阶梯光栅光谱仪采集等离子体发射光谱信号,同时用快速成像ICCD相机观测等离子体形态的变化,研究了两种烧蚀方式下等离子体的时空演变特性。通过比较两种烧蚀方式下等离子体产生初期光谱信号和图像的时间演变规律,发现再加热双脉冲LIBS提高了等离子体温度,且当信号采集延时等于再加热双脉冲的脉冲间隔时,等离子体温度的衰减速率发生变化;再加热双脉冲LIBS使等离子体图像强度增加,等离子体的中心区域高度和宽度分别增大了23.5%和15.1%。空间分布的研究结果表明,与单脉冲LIBS相比,当到样品表面的距离大于0.6 mm时,等离子体中的Fe Ⅱ和N Ⅰ谱线强度有较明显的增强,而Fe Ⅰ谱线在空间不同位置处的增强程度都较小,局部区域有减小的现象;再加热双脉冲LIBS使等离子体温度增加了约2 000 K,等离子体中产生了一个较大的高温区域。综合时空演变的实验结果说明再加热双脉冲对光谱信号增强的机制主要是由于第二束激光对第一束激光烧蚀样品产生的等离子体再次激发,使等离子体温度增加,进而引起等离子体辐射强度增加。     

基于共振与非共振双线的自吸收免疫LIBS技术研究

激光诱导击穿光谱(LIBS)定量分析中的自吸收效应不仅会降低谱线强度和增加线宽,而且使定标结果饱和,从而影响最终的分析精度。为了消除该效应的影响,提出了一种基于共振双线与非共振双线选择的自吸收免疫激光诱导击穿光谱(SAF-LIBS)技术,通过比较所测谱线强度比值和理论强度比值来确定等离子体的光学薄时刻,并使用共振线与非共振线来拓展元素含量的可测量范围。该技术可以分为定标和定量两个分析过程,其定标过程为:计算待测元素的共振双线及非共振双线的理论强度比,通过对比不同待测元素含量样品的共振双线及非共振双线在不同延时下的强度比和理论比,确定等离子体的光学薄时刻;使用一系列标准样品建立LIBS非共振线的单变量定标曲线;利用准光学薄谱线建立共振线和非共振线的SAF-LIBS单变量分段定标曲线。其定量分析过程为:先用非共振线和LIBS定标曲线确定未知样品所属的含量分段,再用准光学薄谱线以及与所属分段的共振或非共振SAF-LIBS定标曲线完成定量分析。对Cu元素的单变量定标结果表明,对于共振线,最佳延时随着样品含Cu量的增加而增加,且只有当含Cu量低于0.05%时,才可能获得准光学薄的共振线,而随着Cu含量的增加,自吸收变得非常严重,以至于无法获得光学薄的共振线;对于非共振线,当含Cu量在0.01%~30%范围内,均可获得准光学薄的非共振谱线,而当Cu含量大于50.7%时,将无法在等离子体寿命期内捕获到光学薄谱线。对Cu元素的定量分析结果表明,基于共振双线与非共振双线的自吸收免疫LIBS技术可以有效地避免自吸收效应的影响,各分段定标曲线的线性度均大于0.99,对两个未知样品中Cu元素含量的绝对测量误差分别为0.01%和0.1%,探测限达到了1.35×10-4%,最大可测量范围拓展至50.7%。     

普铝中Fe,Si元素的激光诱导击穿光谱测试条件及定量分析研究

为推广LIBS技术在电解铝行业中的应用，充分发挥其快速、免制样、多元素同时检测的优势。利用激光诱导击穿光谱技术首次对铝电解生产得到的普铝中Fe和Si元素进行测试研究，探索了合理的实验参数条件，在合理的实验条件基础上建立定标曲线并对普铝中Fe和Si元素进行定量分析，结合国标GB/T 7999-2015《铝及铝合金光电直读发射光谱分析方法》考察LIBS测试结果的准确性。以Nd∶YAG脉冲激光器基频1 064 nm激光作为光源激发等离子体，采用多通道光栅光谱仪和ICCD检测器检测、记录光谱信息。首先探测了LIBS光谱谱线，并对谱线进行了归属；综合分析，选取AlⅠ 266.04 nm，SiⅠ 288.15 nm与FeⅠ 259.92 nm作为分析谱线用于定量分析研究。分别研究了触发延迟时间、1Q延迟时间、激光器设定电压对光谱信号强度及信噪比SNR的影响。实验结果表明，触发延迟时间4 μs、1Q延迟时间170～190 μs、激光器设定电压560 V对于Si与Fe元素定量测试分析而言是较为合理的实验参数。根据谱线强度与元素浓度的关系，采用内标法建立了定标曲线，Si与Fe元素定标曲线中相关系数分别为0.919 72与0.952 11，其相对标准偏差（RSD）分别为7.25%与6.34%，说明谱线强度与元素浓度具有良好的线性关系，并基于此模型对12个样品进行了定量测试分析。将测试结果与光电直读发射光谱测得的结果进行比对，结果表明，Fe含量的相对误差绝对值在0~17.3%之间，Si含量相对误差绝对值在0~14.3%之间。依照国标GB/T 7999-2015《铝及铝合金光电直读发射光谱分析方法》中规定的实验室之间分析结果相对误差≤17%的规定，12个测试样品中，试样Si含量测试100%符合允许差要求，试样Fe含量测试91.7%符合允许差要求。该实验结果表明，LIBS技术在电解铝普铝Fe和Si元素检测中具有一定的推广利用价值。     

不同颗粒度铁屑LIBS光谱的基体效应及定量分析研究

激光诱导击穿光谱(LIBS)对固体进行检测时,受固体的表面物理形态和化学特性影响较大,因此,基体效应分析对LIBS在线检测研究有重要的意义。为了提高LIBS对表面凹凸不平样品成分在线检测的准确度,进行了LIBS对不同颗粒度铁屑样品的定量分析。实验所用的9种铁屑样品性状为松散的粉末、颗粒或长条状,为防止激光与样品相互作用时发生飞溅,将样品粘到双面胶上进行固定。采用的激发波长为1 064 nm、脉冲能量为35 mJ,探测器延时和积分门宽分别设置为1和10μs。为评估样品颗粒度不同导致的基体效应对LIBS光谱的影响,首先,利用主成分分析(PCA)对系列样品进行分类,结果显示,粉末状的四个样品被分出,即颗粒度不同导致的基体效应是样品光谱信号差异的主要原因。其次,以C3、 C5两个样品研磨前后的基体元素特征谱线FeⅠ330.635 nm为研究对象,通过对比谱线的强度和相对标准偏差(RSD)发现,颗粒度越小,谱线强度越大,稳定性越好。为校正LIBS光谱基体效应的干扰,采用了样品研磨预处理和光谱数据预处理两种方法。将细长条状的C3和C5两个样品进行研磨,研磨后谱线的强度和稳定性有较大提升;分别研究了强度归一化、多元散射校正(MSC)以及两者结合对光谱进行处理的效果,三种光谱预处理均使谱线的稳定性得到显著提高。通过支持向量机(SVM)对Cu元素的定量结果进行了评估和对比,结果发现,采用研磨样品并结合强度归一化与MSC预处理得到的校正效果最优,最终使S1和S2两个待测样品的Cu元素预测相对误差(RE)分别降为1.745%和1.857%,预测均方根误差(RMSEP)降为0.020。该研究可为表面凹凸不平样品的LIBS检测提供一定的方法依据和参考。