激光诱导击穿光谱定量分析玉石中的Mg,Fe和Ca

基于对样品进行的激光诱导击穿光谱和X射线荧光光谱分析测试建立了天然玉石中主要元素Mg,Ca和微量元素Fe的定标曲线。实验采用纳秒级的Nd∶YAG激光器(波长:1 064nm)为光源,在延迟时间为3μs,激光脉冲累积数量为110,单个脉冲能量为100mJ,脉冲重复频率为10Hz的实验条件下,采用激光诱导击穿光谱技术装置对天然南阳独山玉石样品中的元素进行等离子体激发测试,得到波长在300~1 000nm的等离子光谱图。通过将得到的光谱图中特征峰与美国国家标准与技术研究院数据库进行对比,发现测试样品中含有Mg,Fe和Ca等元素,以X射线荧光光谱分析技术对四种南阳独山玉标准样品中测量出的Mg,Fe和Ca元素氧化物含量作为标准数据,选取含量比较高的Al元素作为内标元素,采用内标法对玉石光谱图中Mg,Fe和Ca元素特征峰值进行线性拟合,从而得出Mg,Fe和Ca三种元素的定标曲线,求出待测样品中这3种元素氧化物的含量,结果表明这三种元素氧化物的含量与中国珠宝宝石收藏鉴赏全集资料中所给出的元素氧化物含量的百分比范围MgO(0.28%~1.73%),Fe2O3(0~0.8%),CaO(18%~20%)相符合,相比于常用的方法,激光诱导击穿光谱技术可以快速地对待测样品进行检测,样品预处理简单且对样品损害较小。进一步验证了激光诱导击穿光谱技术对于玉石应用的可行性。     

激光诱导击穿光谱应用于三种水果样品微量元素的分析

激光诱导击穿光谱(LIBS)在植物样品上面的应用是一个较新的课题. 为将LIBS技术能实际应用于与食品安全相关的领域,实验中对三种真空冻干水果样品进行了初步LIBS实验研究,鉴别了其LIBS光谱,并选取典型光谱线,运用统计学方法分析比较了三种水果中Ca,Na,K,Fe,Al,Mg六种元素含量的差别. 实验结果表明,苹果中Na的含量最高,Ca的含量最低,三种水果样品中的K,Fe,Mg等元素含量也都有差异. 实验结果还表明LIBS技术是一种检测、对比植物样品中微量元素含量的有效手段. 关键词： 激光诱导击穿光谱 等离子体 植物样品 微量元素     

利用激光诱导击穿光谱对铝合金成分进行多元素同时定量分析

利用激光诱导击穿光谱定量分析了铝合金中多种元素的成分。采用Nd∶YAG脉冲激光器,在空气环境下烧蚀铝合金固体样品获得等离子体。利用多通道光栅光谱仪和CCD检测器对200～980 nm波长范围的光谱进行同时检测。研究了检测时延、激光脉冲能量、元素深度分布对光谱强度的影响,考虑这些因素之后对实验参数进行了优化。在优化的实验参数下对国家标准铝合金样品中的八种元素Si,Fe,Cu,Mn,Mg,Zn,Sn及Ni进行了定标,并利用定标曲线对一种铝合金样品进行了定量分析。实验结果表明,测量结果的相对标准偏差(RSD)最大为5.89%,相对误差在-20.99%～15%范围内,说明对铝合金样品成分进行定量分析,激光诱导击穿光谱是一种有效的光谱分析工具,但是分析结果的准确度仍需要提高。     

基于激光诱导击穿光谱技术的土壤快速分类方法研究

为实现不同种类土壤的快速分类鉴别,实验研究了基于激光诱导击穿光谱技术的土壤快速分类方法。由于不同类型的土壤在元素组成上会存在较大差异,所以利用激光诱导击穿光谱技术进行土壤分类具有可行性。不同土壤在相同实验条件下产生的等离子体温度会存在较大差异,可以作为分类的重要依据,所选择的7类土壤中,赤红壤的等离子体温度最高。选取土壤中6种常量元素Si,Fe,Al,Mg,Ca和Ti的光谱强度作为分类指标,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)对7种土类的25个样品进行了分类,其中砖红壤和赤红壤分类出现了交叠,而不同高山草甸土样品之间元素差异较大,并没有实现较好的聚类。利用反向传播神经网络(back-propagation artificial neural network)结合土壤的LIBS光谱对土壤进行了分类,分类结果与PCA结果相近,赤红壤与砖红壤出现了识别错误。当用PCA分析获得三个主成分值作为BP神经网络的输入量时,获得了较好的分类结果,因为简化了输入量,降低了BP神经网络的误差,此时只有一个高山草甸土被识别成褐土,而高山草甸土的等离子体温度显著低于褐土,所以结合不同土壤类型的等离子体温度差异,能够实现不同土壤的分类识别。实验证明激光诱导击穿光谱技术可以应用于土壤分类,为土壤普查和合理利用提高了一种新的技术。     

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。     

激光诱导击穿光谱对四种香的快速检测

激光诱导击穿光谱技术(laser-induced breakdown spectroscopy)作为一种极具前景的分析和测量技术应用日益广泛。对四种香(艾草香、藏香、檀香、沉香)样品进行了激光等离子体光谱测量和分析, 得到了样品中元素的成分;并且对四种香样品中的Cu,Mn,Ca和Fe四种金属元素典型谱线的强度进行了统计分析和元素含量的对比。基于等离子体的局域热动力学的平衡模型, 计算了Ca元素的等离子体温度。实验结果为采用激光诱导击穿光谱对香品成分进行快速检测和分析的可行性提供了依据。     

土壤中铜元素的激光诱导击穿光谱测量分析

本文采用波长为532 nm的Nd:YAG单脉冲纳秒激光器诱导激发土壤(样品土壤来自蚌埠学院校园),并分析测量了土壤中铜元素的激光诱导击穿光谱特性.以铜元素的特征谱线Cu(393.3 nm)作为分析线,优化了实验参数增强型光电耦合器件(ICCD)门宽,ICCD门延迟对等离子体信号的影响,并在优化后的实验条件下测量分析了土壤中的金属元素种类.实验结果表明优化后的实验参数:ICCD门宽500ns,ICCD门延迟500 ns;在该优化条件下检测到样品土壤中含有金属元素:Fe, Cr, Ca, Mg, Cu, Al, Mn.     

激光诱导击穿光谱结合多元非线性方法定量分析土壤中锰

锰元素是植物所需的微量元素之一。采用激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术对土壤中锰元素进行定量分析。以46个土壤样品为研究对象,获取土壤激光诱导击穿光谱数据,选取锰元素403.1 nm的特征谱线为分析线。根据谱线强度与元素浓度建立定标曲线,相关系数仅为0.78,定标结果说明,由于土壤样品成分的复杂性,锰元素浓度受土壤基体效应影响严重,应根据锰元素在土壤中的存在形式,选取相关元素,建立多元非线性回归定量分析方法,消除基体效应,从而提高LIBS测量的准确性。在多元非线性回归方法中分别考虑碳和铁元素对锰元素浓度的影响。与定标曲线相比,在考虑碳和铁元素对锰元素影响时,LIBS预测浓度与参考浓度的相关系数为0.97,相对误差为3.2%～10.3%,测量的准确度得到提高。实验结果表明,将多元非线性回归方法和激光诱导击穿光谱技术结合可以对土壤中微量锰元素进行定量分析。     

纳秒脉冲激光诱导土壤等离子体辐射强度研究

为了改善激光诱导击穿光谱质量,采用Nd∶YAG激光器输出的纳秒脉冲激光激发土壤样品,由光栅光谱仪和光电检测系统记录激光诱导等离子体发射光谱,研究了激光输出能量(100～500mJ)对等离子体辐射强度的影响。实验结果表明,在激光能量为200mJ的优化条件下,可以提高光谱强度和信背比。当激光束被适当散焦以后激发样品时,能够进一步改善光谱质量,散焦位置为+6mm时元素Mg,Al,K和Fe的谱线强度比未散焦时分别提高了46%,63%,59%和45%,而光谱信背比分别提高了11%,31%,35%和38%。这为检测土壤样品中痕量杂质元素奠定了基础。     

激光诱导击穿光谱结合神经网络测定土壤中的Cr和Ba

提出了一种基于人工神经网络的激光诱导击穿光谱技术实现元素成分高准确度定量分析的方法.采用基于动量和自适应学习速率梯度下降算法的反向传播神经网络,结合激光诱导击穿光谱技术的方法测定土壤中Cr和Ba元素的含量,得到了Cr和Ba的含量以及多次重复预测的相对标准偏差,并与采用传统的内标法得到的检测结果相比较.研究结果表明:基于动量和自适应学习速率梯度下降算法的反向传播神经网络分析方法,与激光诱导击穿光谱技术相结合能更好地实现对土壤样品中Cr和Ba元素的定量检测.相对内标法,神经网络分析方法与激光诱导击穿光谱技术相结合可以很明显地提高检测准确度和精密度,对采用激光诱导击穿光谱技术定量检测土壤重金属污染具有很好的应用价值.     

基于激光诱导击穿光谱对长白山黑猪肉部位分类

猪肉内部结构成分复杂,各部位的成分相似,分辨较为困难。结合激光诱导击穿光谱技术,通过光谱分析的方式提高分类精度。以5种不同部位的长白山黑猪肉（里脊肉、梅花肉、后腿肉、前腿肉、五花肉）作为待测样品,通过冷藏、切片等预处理方法,探究激光诱导击穿光谱技术鉴别猪肉脂肪与肌肉及其不同部位的可行性。首先通过采集猪肉脂肪样品与肌肉样品的LIBS谱线信息发现,猪肉中Mg,K,Fe,Cu,Ca和Na等元素较为丰富,并在脂肪样品光谱中发现C-N键,与肌肉样品LIBS谱线信息相比,脂肪样品受其内部水分、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,二者谱线信息存在一定差异,说明LIBS可对脂肪组织与肌肉组织进行鉴别。通过对目标元素Ca,Na,Mg,K和Al其LIBS特征谱线强度进行检测,计算Mg/Ca,Al/Ca,Na/Ca和K/Ca比值,发现与Al/Ca和Mg/Ca相比,Na/Ca和K/Ca各部位元素比值分布差异明显,在此基础上,根据Na/Ca和K/Ca比值,计算猪肉各部位元素分布决策阈值[（1-α）=90%]。发现与Al/Ca和Mg/Ca比值相比,Na/Ca和K/Ca更能明显的反应出各部位元素分布的不同。其比值分布阈值基本可对猪肉各部位进行区分。以前腿肉与后腿肉为例,前腿肉Na/Ca和K/Ca比值分别分布在1.29～1.58和0.31～0.42,后腿肉Na/Ca和K/Ca比值分别分布在0.98～1.18和0.15～0.23。其元素比值分布无明显重叠。最后,为提高LIBS技术对猪肉不同组织分类的可靠性,将光谱元素强度比值数据与主成分分析法相结合,基本可以实现对猪肉各部位的分类,说明元素特征谱线强度比值在对猪肉各部位分类时具有一定的预测精度。该工作证明,使用激光诱导击穿光谱技术对猪肉进行分类识别等定性分析时具有一定可行性,有望适用于其他生物组织检测分析。     

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。     

八字门滑坡滑带土壤的激光击穿光谱探测

 利用搭建的一套激光击穿光谱测量土壤样品的实验系统,对三峡坝区香溪河段八字门滑坡滑带土壤进行了探测研究。在同一纬度不同海拔高度选取了5个地点采取了土壤样品,对5个样品进行了实验测量,得到了这些土壤样品的光谱图,并对其中的Mg,Al,Si,K等元素进行了定性和定量分析。结果表明,这些元素随着海拔的降低,其含量也逐渐降低。     

运用响应面分析法优化激光诱导土壤等离子体测试参数

测试参数的选择和优化是进行激光诱导击穿光谱（LIBS）试验的重要步骤之一,合适的测试参数能够保障所得光谱数据的准确性。本研究运用LIBS技术,以土壤中主要元素（硅、铁、镁、钙、铝、钠、钾等）为载体,研究LIBS不同测试参数对元素谱线特性影响,优化得到普适的土壤测试条件。设计了以LIBS系统中激光脉冲能量（LE）、延迟时间（DT）和聚焦透镜到样品的距离（LTSD）三因素的二次中心组合的试验,以土壤中主要元素的特征谱线组合信背比（SBR）Y_SBR为目标函数,分析了三因素之间交互作用对Y_SBR的影响。结果表明：因素DT对Y_SBR的线性效果显著,而LE和LTSD对Y_SBR的线性效果均不显著;三者的交互影响对Y_SBR的交互效果都不显著;对于二次项LE2,DT2和LTSD2对Y_SBR的曲面效应均显著。优化得到最佳的试验条件是：激光能量LE为103.09 mJ,延迟时间为2.92 μs,透镜到样品的距离LTSD为97.69 mm,得到最大组合信背比Y_SBR为198.602。这些测试参数是后期LIBS数据准确分析的前提,为田间实地土壤LIBS检测参数的选择提供重要的借鉴。     

Analysis of Minerals and Rocks by Laser-Induced Breakdown Spectroscopy

Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) technique was applied for rapid analysis of major and minor elements composing geological samples including minerals, rocks, and a soil sample. The plasma was produced in air at atmospheric pressure by focusing on the targets a pulsed infrared Nd:YAG laser in open-path configuration. The emitted light in the UV-Vis was analyzed by a compact LIBS system to measure spectral emission lines of Si, Al, Fe, Ca, Na, K, Mg, C, Cu, Mn, and Ti. The experimental issues relevant for the analysis of the different samples were investigated by taking into account their peculiar features: drilling through a weathered layer, roughness and grain-size considerations, statistical averaging, and accuracy of the measurements. In this approach, the characterization of the samples was achieved by studying the relative variations of the emission intensities of each element normalized with respect to an internal standard. The present study shows the usefulness of LIBS as a tool for reliable identification of field samples.     

Feasibility of Laser-Induced Breakdown Spectroscopy for the Study of the Temporal Distribution of Trace Elements Trapped in Snow Collected from Greater Himalayan Range

The potential merit of laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) has been demonstrated for detection and quantification of trace pollutants trapped in snow/ice samples. In this technique, a high-power pulsed laser beam from Nd:YAG Laser (Model no. Surelite III-10, Continuum, Santa Clara, CA, USA) is focused on the surface of the target to generate plasma. The characteristic emissions from laser-generated plasma are collected and recorded by a fiber-coupled LIBS 2000+ (Ocean Optics, Santa Clara, CA, USA) spectrometer. The fingerprint of the constituents present in the sample is obtained by analyzing the spectral lines by using OOI LIBS software. Reliable detection of several elements like Zn, Al, Mg, Fe, Ca, C, N, H, and O in snow/ice samples collected from different locations (elevation) of Manali and several snow samples collected from the Greater Himalayan region (from a cold lab in Manali, India) in different months has been demonstrated. The calibration curve approach has been adopted for the quantitative analysis of these elements like Zn, Al, Fe, and Mg. Our results clearly demonstrate that the level of contamination is higher in those samples that were collected in the month of January in comparison to those collected in February and March.     

利用激光诱导击穿光谱原位在线检测褐煤及煤烟

褐煤是我国现阶段的主要用煤,但因为其较低的煤化程度,使用时会产生污染环境的二氧化碳和黑灰,而且烟尘中含有的金属离子会危害人体健康,所以开展对褐煤烟尘的研究非常有意义。而激光诱导击穿光谱技术(LIBS)具有快速、多元素同时分析的特点,适合用于煤烟的原位在线探测。实验制备了含铅浓度不同的三种褐煤样本(O, H, L),其中O为原始无铅样本,利用LIBS对褐煤及煤烟进行原位在线探测。实验仪器主要由激光器,反射镜,聚焦透镜,触发装置,载物平台和分析系统组成。用高纯度铅块校准实验中的的波长漂移。分析了褐煤样本O, H, L的元素成分。发现褐煤O中含有C, Si, Fe, Mg, Al, Ca, Sr, Na等元素,同时检测到空气中的元素N,O,H_α和H_β等,且含铅褐煤光谱中多出了8条铅元素的谱线,最后给出了褐煤中主要元素的光谱鉴别表。然后使用447 nm的连续光点燃褐煤,将1 064 nm的脉冲光聚焦在煤烟上,对褐煤煤烟进行了原位在线检测。发现煤烟中含有Mg, Ca, Al, Sr, Pb等金属离子,说明了褐煤中的一些金属离子会随着煤烟排放到空气中并危害人体健康。经褐煤及煤烟的光谱比较,发现煤烟的信噪比更差,且所有元素的谱线强度都比在褐煤中弱很多,另外发现在烟尘中碳原子谱线的相对强度是所有元素中最高的（无明火）,这说明LIBS可以有效探测CO₂。分析了实验中的CN分子谱,给出了CN分子的具体波长,并利用LIFBASE软件拟合了CN分子的转动温度和振动温度,分别为6 780和7 520 K。最后对样本H和L两种煤烟中的铅浓度进行分析,选取参考线(Ca Ⅱ 363.846 nm)归一化之后比较了铅元素在363.956, 368.346和405.780 nm处的相对强度,发现这三条特征谱线的相对强度与自身实际所含的铅浓度呈很好的线性关系,验证了LIBS技术应用于煤烟中重金属元素半定量分析的可行性。