紫外诱导荧光的土壤石油烃类污染物原位检测技术

石油烃类污染物进入土壤后会随着时间逐步迁移到土壤深层。传统的土壤石油烃检测方法因自身的局限性,无法及时快速地检测深层土壤中的石油烃质量分数。为快速检测深层土壤中的石油烃类污染物,提出了一种基于紫外诱导荧光的石油烃原位检测技术,利用280 nm的深紫外发光二极管（LED）作为激发光源、光电倍增管（PMT）作为信号检测器完成对土壤中石油烃质量分数的探测。实验结果表明,该检测技术能够实现对不同土壤类型（红壤、黄壤、黑土和湖底淤泥土）中各类机油（汽油机油、柴油机油和空压机油）的定量检测,检测结果的平均相对误差（RE）小于10.00%,平均相对标准偏差（RSD）小于4.00%,土壤中各类石油烃的检出限均小于136 mg/kg,完成单个样本测量仅需2.0 s。     

基于光诱导荧光技术的浮游植物光合作用活性原位测量方法

根据浮游植物在不同光照下的荧光诱导特性,研究了叶绿素荧光作为浮游植物光合作用探针的特点,提出了原位测量活体叶绿素荧光值Ft和Fm获取浮游植物光合作用活性的方法。以淡水湖泊浮游植物中的普通小球藻、铜绿微囊藻和梅尼小环藻为实验对象,将原位测量方法得到的数据和实验室水样荧光仪的测试结果进行对比分析,结果表明:普通小球藻、梅尼小环藻和铜绿微囊藻的两组测试结果之间的相关系数分别为0.977 8,0.867 8和0.776 8,研究为进一步实现水体浮游植物光合作用活性的快速连续原位测量提供了方法。     

水体重金属激光诱导击穿光谱定量分析方法对比研究

建立了适用于激光诱导击穿光谱探测的多元线性回归、神经网络回归和支持向量机回归三种定量反演算法模型, 以水体重金属Ni为例进行了回归实验测试和对比分析. 多元线性回归、神经网络回归和支持向量机回归的平均相对标准偏差分别为7.60%, 4.86%, 2.35%; 最大相对标准偏差分别为23.35%, 15.20%, 8.29%; 平均相对误差分别为25.98%, 10.58%, 2.72%, 最大相对误差分别为116.47%, 47.38%, 9.89%. 研究为进一步实现水中痕量金属元素的快速定量分析提供了方法和数据参考. 关键词： 光谱学 激光诱导击穿光谱 支持向量机回归 重金属     

激光诱导击穿光谱结合标准加入法定量分析未知样品中铅含量

利用激光诱导击穿光谱结合标准加入法定量分析了铅蓄电池厂含铅污泥中重金属铅元素含量,标准加入法有效避免了外标法与内标法制作标准曲线时基质不同对LIBS检测结果的影响,且样品处理过程简单。实验采用中心波长为1 064 nm的Nd∶YAG脉冲激光器作为激发光源,以高分辨率、宽光谱段的中阶梯光栅光谱仪和增强型电荷耦合器件为谱线分离与探测器件,选取铅的PbⅠ：405.78 nm特征谱线作为分析线,以FeⅠ：404.58 nm特征谱线作为内标线进行结果计算。预实验确定较佳的实验条件后(激光脉冲能量：128.5 mJ,延时：2.5 μs,门宽：3 μs),对铅蓄电池厂的未知铅泥样品中铅元素进行定量分析,结果表明加入铅在0~25 000 mg·kg-1范围内谱线不会产生自吸收,PbⅠ：405.78 nm信号强度与铅加入量呈很好的线性关系,由此确定合适的铅加入量为0~25 000 mg·kg-1。在此基础上配制四个样品,基质均为铅蓄电池厂含铅污泥,加入铅浓度分别为5 000,10 000,15 000,20 000 mg·kg-1,每个样品设置三个平行样,验证实验重复性及可靠性,并与ICP-MS检测结果对比,结果直线外推误差为-14.8%。12个样品单次计算结果误差介于为-24.6%~17.6%之间,含铅量平均值为43 069 mg·kg-1,相对误差为-2.44%。     

阻尼最小二乘法用于激光诱导击穿光谱重叠特征谱线分离提取

近年来,激光诱导击穿广谱技术发展迅速。作为一种用于物质成分探测的新技术,它具有简单、快速、无需复杂样品制备、多种元素同时检测等优点,可实现待测样品物质成分现场、在线的检测,在很多领域都极具应用前景。激光诱导击穿光谱特征谱线的分离拟合提取是光谱特征识别与后续元素浓度定量反演研究的基础。为实现激光诱导击穿光谱重叠特征谱线的有效分离拟合提取,采用阻尼最小二乘法,分析并确定了迭代前的初始拟合参数值,实现了在重叠特征谱线情况下对某火力发电厂粉煤灰中的铬元素特征谱线的分离提取。阻尼最小二乘法基于高斯-牛顿迭代,在迭代步长中引入阻尼因子,在迭代的过程中根据每一步迭代后所反馈的信息动态的调整迭代步长,从而有效防止了迭代的发散,保证了迭代的快速收敛,最终使得元素特征谱线拟合提取的效果更佳、所得到的特征谱线强度值更准确。分别采用阻尼最小二乘法和最小二乘法对不同浓度的样品中铬元素特征谱线进行分离拟合提取并给出特征谱线的强度值,作出特征谱线强度值关于元素浓度的定标曲线并对比两种方法所得结果的线性相关性。结果表明,阻尼最小二乘法所得结果的线性相关性更高,该方法稳定、可靠,适用于激光诱导击穿光谱重叠特征谱线的分离拟合提取。     

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。     

单脉冲和再加热正交双脉冲激光诱导击穿光谱对比研究

为了提高激光诱导击穿光谱技术(LIBS)的检测灵敏度和辐射光谱特性,采用再加热正交双脉冲结构对样品中的4种元素Fe,Pb,Ca和Mg以及含有不同浓度重金属元素Cr的土壤样品进行分析。研究了4条特征谱线FeⅠ：404.581 nm,PbⅠ：405.78 nm,CaⅠ：422.67 nm和MgⅠ：518.361 nm的光谱强度和信背比随两激光脉冲之间时间间隔的变化关系,获得了两激光脉冲之间最佳的时间间隔为1.0 μs。在单脉冲和双脉冲条件下,得到了4条特征谱线FeⅠ：404.581 nm,PbⅠ：405.78 nm,CaⅠ：422.67 nm和MgⅠ：518.361 nm光谱强度的增强倍数分别为2.23,2.31,2.42和2.10;分析了特征谱线FeⅠ：404.581 nm和CaⅠ：422.67 nm谱线强度随时间的演化特性以及4条特征谱线信背比随光谱采集延时的变化关系,双脉冲能有效延长光谱强度的衰减时间以及提高特征谱线的信背比;比较分析了等离子体温度和电子密度随时间的演化特性,在双脉冲条件下,等离子体温度最大升高了730 K,电子密度最大增加了1.8×1016 cm-3。单脉冲和双脉冲条件下获得重金属元素Cr的检测限分别为38和20 μg·g-1,再加热正交双脉冲技术使元素检测限下降近2倍。以上结果表明：再加热正交双脉冲能有效地提升LIBS技术的检测灵敏度和光谱特性,为进一步降低元素的检测限提供了有效的方法。     

多环芳烃时间分辨荧光光谱特性研究

利用时间分辨荧光光谱技术,研究了菲、荧蒽、芴、蒽、芘等五种多环芳烃的荧光时间分辨发射光谱特性。以289 nm受激拉曼光作为激发光源,研究了289 nm激发光作用下五种多环芳烃的延时特性和门宽特性。并以多环芳烃随延时时间的荧光峰强度衰减关系曲线,得到菲、荧蒽、芴、芘的荧光寿命分别为37.0, 32.7, 10.9, 147.0 ns。不同荧光物质具有特定的荧光光谱特性,多环芳烃时间分辨荧光光谱特性的研究可以为复杂水体中不同种类多环芳烃的诊断提供依据。     

便携式土壤重金属探测仪光学结构设计

当前土壤中的重金属污染日益严重,研究开发便携式土壤重金属快速、现场检测技术设备能为土壤重金属污染状况普查提供快速、有效的技术手段。系统中发射光路采用透镜对激光光束会聚并作用到样品;收集光路采用抛物面镜组对等离子体光信号收集并耦合至光纤。分析了激光光束经透镜汇聚后作用到样品时的功率密度,给出了等离子体光信号耦合至光纤端面的光斑大小,并得到整个光学系统的大小尺寸。结果表明,整个光学系统结构紧凑、体积小、光信号耦合效率高,非常适用于便携式土壤重金属快速、现场的探测系统应用。     

窗口可变滑动相关分析方法在激光诱导击穿光谱谱线自动识别中的应用

激光诱导击穿光谱(LIBS)谱线具有很窄的展宽,且光谱仪因外界温度条件的变化存在波长漂移,光谱数据为离散数字信号,受噪声、谱线重叠及连续背景的影响,信号存在失真和变形。而目前光谱仪自带谱线识别分析软件主要以"就近原则"为主,错误率较高,必须依赖于人眼的观察对比。针对这个问题,在研究LIBS光谱特性的基础上,提出了一种窗口可变滑动相关分析方法(CAASW),用于激光诱导击穿光谱谱线自动识别。以土壤标准物质为样品,对该方法进行了实验分析和评价,与光谱仪自带分析识别软件相比,CAASW明显提高了识别准确率和识别速度,最终实现了谱线的自动识别。