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。     

方位角预测目标跟踪系统的研究

为了实现目标被遮挡条件下的自动预测跟踪,研究了跟踪机动目标过程中的自适应卡尔曼预测算法,建立了目标遮挡预测跟踪测试系统;首先,根据算法推导了导引头方位角位置预测方法,接着,测试对比了自适应预测算法采样周期对预测精度的影响,最后,设计多种不同的目标运动形式,并通过转台实现,测试自适应算法在典型测试条件下的有效性和准确程度;实验结果表明:目标被遮挡时,预测角增量指令相比图像角增量跟踪指令降低67%;仅需要导引头框架的角位置数据,无须脱靶量数据和弹目距离,满足遮挡条件下目标预测跟踪的功能要求。     

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。     

激光诱导击穿光谱技术对土壤中重金属元素Cr的定量分析

为促进LIBS技术在土壤微量重金属元素检测中的应用,提高特征谱线的光谱强度和信背比,对实验参数进行优化,并对Cr元素进行分析。首先对激光器激发能量、样品距透镜距离和光谱仪采集延时等实验参数进行优化。对比激光器能量从60 mJ到110 mJ的谱线强度和信背比,当选用90 mJ的激发能量时可以得到最佳实验结果。其次,选择不同样品到透镜的距离,对比从焦前5 mm到焦后5 mm得到的实验结果,得出样品与透镜距离为焦后1 mm（即聚焦位置121 mm）时,Cr元素的特征谱线和信背比达到最佳。最后,分析对比光谱仪采集延时对谱线强度和信背比的影响,结果显示,与能量对等离子辐射强度的影响趋势大致相同,当采集延时为1 000 ns时,实验结果最佳。在最佳实验条件下（即激光器能量90 mJ、聚焦位置121 mm、采集延时1 000 ns）,对12种含有重金属Cr元素的土壤样品进行了光谱检测,为减弱外界环境的干扰,对同一样品的10个激光烧蚀位置得到的光谱做平均值预处理,选择Cr(Ⅰ)357.86 nm,Cr(Ⅰ)425.44 nm,Cr(Ⅰ)427.49 nm为特征谱线,通过建立样品掺杂浓度和光谱强度的定标曲线,得到了三条谱线的检测限LOD分别为74.62,64.07和67.49 mg·kg-1,拟合优度值R2分别为0.98,0.97和0.99,均方根误差值RMSE分别为0.41,0.33和0.35。同时,引入偏最小二乘法及支持向量机算法进一步提高了定标模型精度。研究表明,通过对实验参数进行优化及改善LIBS技术对微量元素的定量探测参数,得到了最优的光谱强度和信背比,并通过对Cr元素进行定量分析,计算定标曲线的Lorenz拟合得到检测限、拟合优度和均方根误差等实验参数,提高了LIBS对土壤中重金属元素的检测精度,这对于利用LIBS技术检测微量重金属元素具有重要的参考意义。     

双脉冲激光诱导光谱结合多变量GA-BP-ANN检测合金钢中C元素

在合金钢众多成分中碳(C)属于微量非金属元素,其含量决定了合金钢的主要力学性能,准确、实时掌握C元素的含量,对合金钢的生产及分类起到关键作用。双脉冲激光诱导击穿光谱(DP-LIBS)是一种可用于在线快速分析合金钢中元素的有效手段,不仅具有实时、样品预处理简单等优点,还能够增强物质的烧蚀度和信号强度,从而提高LIBS技术的检测灵敏度。为了减小基体效应影响,进一步提高LIBS技术对合金钢中微量C元素定量分析的精确性,采用多元素多谱线的修正方法,通过DP-LIBS结合反向传播人工神经网络(BP-ANN),建立多变量GA-BP-ANN定标法。首先在氩气环境对合金钢样品进行DP-LIBS采集,目标C元素选择了谱线强度变化能够体现其含量变化的C 193.09 nm处的原子谱线,同时选取共存元素Fe,Cr,Mn和Si对应的特征谱线,以提供更多的光谱信息,提高C元素定量分析的准确度,共选择15条特征分析谱线,其中Fe元素含量丰富且相对稳定,作为内标元素引入以减小谱线波动;之后通过遗传算法(GA)寻优,对C/Fe,Cr/Fe,Mn/Fe和Si/Fe的谱线强度比进行优化选择;最后将GA选择的多谱线强度比作为BP-ANN网络的输入,输出为目标C元素浓度值,建立多变量GA-BP-ANN定标方法。为比较该方法预测结果的精确性,同时建立传统定标曲线法与以C/Fe为输入的单变量BP-ANN定标方法。利用标准合金钢样品,通过留一法交叉预测C元素含量值,与内标法和单变量BP-ANN定标方法相比,预测样品的平均相对误差分别由14.78%和14.75%减小到8.29%,预测值与真实值之间的决定系数R2分别由0.967 4和0.974 4提升至0.989 3。结果说明了多变量GA-BP-ANN定标法预测的C元素含量更接近于真实含量,证明了该方法用于LIBS检测合金钢中C元素含量的可行性。     

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。     

熔融过程中升温和降温对Al特征谱线的影响

为了解决LIBS技术应用于冶金过程成分分析时,温度变化导致测量精度低,重复性差的问题,就温度变化对等离子体的影响进行研究。以Al元素为研究对象,对比分析不同温度下的光谱强度、等离子体电子温度和电子密度,总结了温度上升和下降时光谱强度和等离子体特征参数的变化规律。结果表明,Al元素特征谱线强度随温度上升呈增大趋势,在700 ℃时达到饱和,等离子体特征参数变化趋势与谱线强度基本一致,当样品温度加热至700 ℃时,等离子体电子温度上升至13 122 K,电子密度增大至4.65×1016 cm-3;与温度上升相比,温度下降过程中,等离子体光谱强度,电子温度和电子密度的变化总体分为三个阶段。第一阶段,样品停止加热自然冷却,光谱强度、电子温度和电子密度随样品温度迅速下降;第二阶段,当样品温度下降至660 ℃左右时,光谱强度下降速度变缓,并趋于平稳,此时等离子体电子温度稳定在16 000 K左右,电子密度为7.6×1016 cm-3;第三阶段,光谱强度及等离子体特征参数持续下降,直至样品温度下降至室温。由此可见,将LIBS技术应用于熔融金属成分检测时,可以通过控制样品温度,获取最佳的测量点,进而提高LIBS技术的检测准确性。