能量色散X射线荧光光谱检测土壤重金属砷、锌、铅和铬

利用X射线荧光光谱检测土壤重金属砷、锌、铅和铬元素的含量。通过分析仪器检出限和准确度,得出仪器适用性良好。然后,利用二维相关同步光谱获得重金属元素的X射线荧光光谱能谱范围和变量数,得出铅元素的能谱范围分别为10.380~10.740和12.435~12.900 keV,砷元素的能量范围是10.380~10.740和11.610~11.880 keV,铬元素的能量范围是5.310~5.520和5.805~6.015 keV, 锌元素的能量范围是8.520~8.805和9.555~9.630 keV,铅、砷、铬和锌的变量数分别为57,44,30和26。最后,根据获得的能谱范围,采用偏最小二乘回归方法建立重金属元素的X射线荧光光谱定量分析模型,得出砷元素的模型性能最佳,其次是铅、锌和铬,预测相关系数都高于0.92。研究表明,利用二维相关光谱获得的能谱范围有助于提高模型的预测性能和便携式X射线荧光光谱检测仪器适用于土壤重金属的原位监测。     

能量色散X射线荧光光谱检测土壤重金属砷、锌、铅和铬（英文）

利用X射线荧光光谱检测土壤重金属砷、锌、铅和铬元素的含量。通过分析仪器检出限和准确度,得出仪器适用性良好。然后,利用二维相关同步光谱获得重金属元素的X射线荧光光谱能谱范围和变量数,得出铅元素的能谱范围分别为10.380～10.740和12.435～12.900keV,砷元素的能量范围是10.380～10.740和11.610～11.880keV,铬元素的能量范围是5.310～5.520和5.805～6.015keV,锌元素的能量范围是8.520～8.805和9.555～9.630keV,铅、砷、铬和锌的变量数分别为57,44,30和26。最后,根据获得的能谱范围,采用偏最小二乘回归方法建立重金属元素的X射线荧光光谱定量分析模型,得出砷元素的模型性能最佳,其次是铅、锌和铬,预测相关系数都高于0.92。研究表明,利用二维相关光谱获得的能谱范围有助于提高模型的预测性能和便携式X射线荧光光谱检测仪器适用于土壤重金属的原位监测。     

高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的研究

提出了利用可见/近红外高光谱成像技术检测高温障碍胁迫下番茄叶片色差的方法。首先采集380~1 023 nm波段范围内60个高温障碍胁迫和60个健康番茄叶片的高光谱图像,同时获取全部叶片的色差值(L*, a*和b*),然后提取所有样本的高光谱图像中感兴趣区域(region of interest, ROI)的光谱反射率值。基于不同预处理方法建立偏最小二乘(partial least squares, PLS)预测模型,再利用连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)提取特征波长并建立SPA-PLS预测模型。最后分别基于全波段和特征波段建立偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discriminant analysis, PLS-DA)模型。结果显示,全波段中基于原始光谱信息建立的模型效果最好,3个色差值的预测集决定系数(determination coefficient, R2)分别是0.818,0.109和0.896;基于特征波长建立的模型预测集R2分别是0.591,0.244和0.673;所有模型预测集的总体识别率均大于77.50%。结果表明,可见/近红外高光谱成像技术检测番茄叶片色差值(L*和b*)和识别高温障碍样本是可行的。     

葡萄浆果糖度可见/近红外光谱检测的研究

针对可见/近红外光谱与水果糖度存在非线性相关的特点,利用漫反射光谱测定方法获取了葡萄浆果的可见/近红外光谱,提出了应用偏最小二乘（PLS）结合人工神经网络（ANN）建立葡萄浆果糖度的预测模型,利用偏最小二乘法（PLS）对原始光谱数据进行处理,得出交叉检验的最佳主因子数为3,并将3个主因子的得分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,用优化的BP神经网络模型对预测集样本进行预测。PLS-ANN模型对样本的预测模型检验参数r2为0.908,RMSEP为0.112,Bias为0.013,好于只使用PLS模型的预测模型检验参数r2为0.863,RMSEP为0.171, Bias为0.024。结果表明,利用近红外光谱技术无损检测葡萄浆果糖度等内部品质是可行的,为今后进一步分析建立浆果内部品质预测模型奠定了基础。     

近红外光谱技术结合RCA和SPA方法检测土壤总氮研究

基于近红外光谱技术结合连续投影算法和回归系数分析对检测土壤总氮含量进行研究。采集农田土壤样本近红外光谱数据,土壤样本数量共394个。由于原始光谱数据量大,在500～2 500 nm光谱波长范围基础上,为简化模型,在原始光谱基础上采用连续投影算法和回归系数分析提取特征变量,以两种变量选择方法提取的特征变量作为输入,分别采用偏最小二乘回归(PLS)、 多元线性回归(MLR)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)建模方法建立总氮预测模型,共建立了9个预测模型,最优预测集的决定系数为0.81,剩余预测偏差RPD为2.26。研究表明,基于连续投影算法和回归系数分析选择的特征波长可以应用于近红外光谱检测土壤总氮含量,同时可以大大简化模型,适合开发便携式土壤养分检测仪。     

激光诱导击穿光谱结合偏最小二乘法定量分析脐橙中Cd含量

基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对赣南脐橙中Cd元素进行定量分析. 利用LIBS获取样品中Cd元素的特征谱线信息, 并结合原子吸收分光光度计测量样品中Cd元素的真实含量.采用五点平滑法和中心化法对样品光谱数据进行预处理, 基于偏最小二乘法(PLS)对其中的39个样品建立Cd元素的定量分析模型, 在该模型的基础上预测另外13个样品的Cd含量, 并对PLS模型进行对比验证. PLS模型中拟合曲线的相关系数为0.9806, 12个样品的验证结果的相对误差为10.94%.研究结果表明, 激光诱导击穿光谱技术能够准确的检测农产品中重金属含量, 为农产品的安全检测提供技术方法. 关键词： 激光诱导击穿光谱 Cd 定量分析 偏最小二乘法     

橡胶添加剂瓦斯炭黑的太赫兹光谱定量研究

瓦斯炭黑是橡胶中重要的添加剂之一,其含量对橡胶性能有重要的影响。丁腈橡胶是工业生产中应用比较广泛的合成橡胶,研究丁腈橡胶中瓦斯炭黑的含量具有重要意义。利用太赫兹时域光谱技术,对八种不同含量瓦斯炭黑与丁腈橡胶组成的混合物样本中的瓦斯炭黑含量进行测试,获取了混合物样本在0.3~1.4 THz频段的吸收光谱数据。分别利用偏最小二乘(PLS)和支持向量回归(SVR)建立混合物中瓦斯炭黑的定量分析模型,使用均匀梯度法来选择模型的校正集和预测集,获得瓦斯炭黑预测集的相关系数与均方根误差。偏最小二乘模型相关系数与均方根误差分别为0.985 8和2.098 9%,支持向量回归模型相关系数与均方根误差分别为0.998 0和0.785 4%。实验结果表明,支持向量回归定量分析模型的预测结果优于偏最小二乘模型。为进一步证明支持向量回归模型的稳定性,多次使用随机选择法选择它的校正集和预测集,并求得其相关系数与均方根误差。结果表明,无论是利用均匀梯度法还是随机选择法对支持向量回归定量分析模型的校正集和预测集进行选择,求得的相关系数和均方根误差均优于偏最小二乘模型。     

应用可见/近红外光谱技术快速检测果珍中二氧化钛的含量

为了实现快速检测果珍中的二氧化钛含量,提出了应用近红外光谱技术结合化学计量学的快速检测方法。研究采用了320份果珍样本进行光谱特性的检测,其中200个样本用来建模,120个样本进行预测。首先比较了标准正态变量校正(SNV)、变量标准化(Normalize)、多元散射校正(MSC)等6种不同的数据预处理方法对偏最小二乘法(PLS)建模预测效果的影响。然后将PLS模型与应用主成分(PC)建立的主成分-神经网络校正(PC-ANN)模型进行比较。结果表明,MSC预处理的效果最好,PLS模型的最佳主成分数为7,预测值与标准值的相关系数R2达0.900 8,预测标准误差RMSEP为0.05。PC-ANN模型预测值与标准值的R2为0.868 4,RMSEP为0.04。说明PLS模型比PC-ANN模型的预测效果好。同时本研究也说明能够应用可见/近红外技术对二氧化钛进行快速定量测定。     

矿区复垦农田土壤重金属含量的高光谱反演分析

以矿区复垦农田土壤为研究对象,利用实验室获取的土壤重金属元素砷(As)、锌(Zn)、铜(Cu)、铬(Cr)和铅(Pb)的含量与土壤可见近红外高光谱数据建立重金属元素含量的定量估算模型。为了保证模型预测的精度和稳定性,首先,对原始光谱数据进行平滑处理,并进行光谱变换,即：一阶导数,标准正态变量变换及连续统去除变换;然后,通过相关性分析提取不同变换光谱的特征波段;最后,将最小二乘支持向量机与传统的多元线性回归和偏最小二乘回归方法的结果相比较。研究表明：(1)以不同变换光谱数据建立反演模型均有较好的稳定性并达到一定精度,其中以最小二乘支持向量机方法优于偏最小二乘回归优于多元线性回归模型(除少数几个情况外);(2)从不同光谱变换数据中提取的光谱特征对反演模型结果有一定影响,其中以连续统去除和标准正态变量变换建模结果较好,一阶导数变换稍差。因此,利用高光谱遥感技术来定量估算土壤重金属含量是可行的,而且,必要的光谱预处理对提高估算模型的精度很有帮助。     

可见光/近红外光谱技术快速测定橙汁柠檬酸含量

为了快速无损测定橙汁的柠檬酸含量,提出了一种用可见光/近红外光谱技术进行检测的新方法。选用高效液相色谱法作为光谱柠檬酸测定的标定方法。采用平滑点数为5的移动平滑法对原始光谱进行预处理消除噪声。由于采集的光谱数据量非常大,为了减少建模时间,建模之前采用小波变换对经过预处理的大量光谱数据进行降维压缩,并在Matlab7.01中通过自编程序实现此变换。利用光谱专用分析软件Unscrambler 9.5,对压缩后的新变量进行分析,建立偏最小二乘(PLS)校正模型。考虑到不同小波基及分解尺度对数据压缩的影响,采用预测平方和PRESS值最小的评价标准,选择最佳的小波基Db4及分解尺度5。用于本实验的样本总数为40,其中30个样本进行建模,10个用于预测。用校正集相关系数(r)和标准偏差(SEC)作为校正模型的评价指标,预测结果采用预测相关系数(r)和预测标准偏差(SEP)来评定。文章将基于小波变换的PLS模型与直接建立的PLS模型进行了比较,偏最小二乘法结合小波变换的模型预测相关系数为r=0.901, 预测标准偏差SEP=0.937;而由PLS建立的模型其预测相关系数r=0.849,预测标准偏差SEP=1.662。由此可见,由偏最小二乘法结合小波变换所得模型效果优于单独使用偏最小二乘法的结果。     

土壤重金属铅元素的X射线荧光光谱测量分析

在实验室条件下,利用NITON XLt793型便携式X射线荧光光谱重金属分析仪测量并分析土壤中铅元素的X射线荧光光谱特性。分别以铅的L_α(10.55 keV)和L_β(12.61 keV)特征谱线作为分析线,分析了不同基体元素对分析线的影响;测定在不同铅浓度下的特征谱线强度变化。结果表明铅的质量分数在10×10-6～1 800×10-6范围内,元素的光谱强度与浓度之间呈现较好的线性关系;建立了铅元素的定标曲线,并计算得到铅的检出限为7.89×10-6。     

Lead speciation of PM2.5 collected from Greater Cairo,Egypt and Zarqa,Jordan: An energy dispersive X-ray fluorescence and X-ray absorption near edge structure study

Fine aerosol particles with an aerodynamic diameter equal or less than 2.5 μm (PM_2.5) have been collected from two sites (residential and industrial) in Greater Cairo, Egypt and one site in Zarqa, Jordan. Based on the elemental quantitative analysis of PM_2.5 using energy dispersive X-ray fluorescence with Mo secondary target, Pb concentrations increased remarkably during winter season regardless of the sampling location. Moreover, it reached the maximum concentration at the industrial location of Greater Cairo, Egypt, and it equals 415 ± 485 ng/m³. The remarkable high standard deviation is due to the significant variation of Pb concentration from time to time during that winter season. Depending on the energy dispersive X-ray fluorescence results, specific PM_2.5 samples that have the highest concentration of Pb (two samples/location) have been selected for the X-ray absorption near edge structure measurements to estimate the oxidation state of Pb species. The X-ray absorption near edge structure measurements including 13 Pb references have been carried out at Pb-L₃ absorption edge (13.039 keV) using fluorescence mode. It was shown that PM_2.5 contains divalent and tetravalent lead in both industrial site in Greater Cairo, Egypt and urban site of Zarqa, Jordan although that of a residential area of Greater Cairo-Egypt is almost divalent lead.     

碱性土壤对Pb的吸附特性:内圈吸附和形成沉淀的XAFS证据

采用批平衡法和X射线吸收精细结构光谱(XAFS)研究了碱性土壤吸附Pb的特性和机理.土壤对Pb的吸附过程表现出明显的非线性,符合Langmiur模型.XAFS分析表明土壤对Pb的吸附机制有三种:内圈吸附、形成含Pb碳酸钙(PbCaCO3)沉淀和外圈吸附.内圈吸附和形成PbCaCO3沉淀说明土壤中的碳酸钙对Pb具有强烈吸附作用.土壤对Pb的吸附随初始Pb浓度的增大(500～1 000 mg·L-1),第一配位层(Pb-O)半径减小(0.169 2～0.166 8 nm),说明内圈吸附比重加大.     

X射线荧光光谱结合CARS变量筛选选择方法用于土壤中铅砷含量的测定

X射线荧光光谱分析作为一种以化学计量学为基础的定量分析技术,所建立模型优劣对结果的预测准确性显得十分重要.竞争性自适应重加权算法(CARS)采用自适应重加权采样技术,利用交互验证选出互验证均方根误差(RMSECV)值最低原则,寻出最优变量组合.为了进一步提高PLS模型的解释和预测能力,将竞争性自适应重加权算法(CARS...     

Determination of elements in some lichens growing in Giresun and Ordu province (Turkey) using energy dispersive X-ray fluorescence spectrometry

The concentration of five different elements in six lichens species of different regions in Giresun and Ordu (Turkey) was determined using the energy dispersive X-ray fluorescence method. A radioisotope excited X-ray fluorescence analysis using the method of multiple standard addition is applied to the elemental analysis of lichens. An annular 50 mCi ²⁴¹Am radioactive source and an annular 50 mCi ⁵⁵Fe radioactive source were used for excitation of characteristic K X-rays. An Si(Li)detector which has a 147 eV full-width at half-maximum for 5.9 keV photons was used for intensity measurements. A qualitative analysis of spectral peaks showed that the samples contained potassium, calcium, titanium, iron, and barium.     

便携式X射线荧光光谱法与原子吸收/原子荧光法测定土壤重金属的对比研究

应用便携式X射线荧光光谱仪(PXRF)分别在原位和实验室条件下对53个土壤样品中的Cu,Pb,As,Cr,Ni和Zn等重金属进行测定,并与原子吸收/原子荧光法测定值进行对比,建立一元线性回归模型分析PXRF数据质量。通过测定土壤样品原位含水量并选取部分样品进行室内水分定量实验,分析土壤水分对于PXRF测定结果的影响。结果表明,PXRF检出限分别为Cu: 10.6 mg·kg-1,Pb: 8.1 mg·kg-1,As: 5.7 mg·kg-1,Cr: 22.5 mg·kg-1,Ni: 21.6 mg·kg-1,Zn: 10.4 mg·kg-1;原位测定时Pb,Cr,Ni和Zn可以达到定量水平;经过风干磨细处理,Cu,Pb,Cr,Ni和Zn在实验室条件下可以达到定量水平,说明X射线荧光光谱法适用于土壤重金属的快速测定与评价。水分对于PXRF测定结果具有“稀释”作用,原位条件下土壤含水量<15%时与>25%时样品的平均相对误差分别为-17%与-31%;实验室条件下土壤含水量从风干土水平提高到30%,测定的平均相对误差由10%变为-24%。土壤水分升高可能会导致数据质量和准确性降低,建议原位测定时控制土壤含水量在25%以内。     

Analysis of some elements in three Chrysolina (Coleoptera, Chrysomelidae) species by EDXRF spectrometry

In this investigation, the concentration levels of potassium, calcium, iron, nickel and cadmium for three Chrysolina species were measured in the region of Erzurum (Turkey) located at latitude 40°17′ north and longitude 41°17′ east. The concentrations measured by energy dispersive X-ray fluorescence (EDXRF) spectrometry were analysed. Photons of 59.5 keV and 5.9 keV emitted, respectively, by an annular ²⁴¹Am and ⁵⁵Fe radioactive source were used to excite the characteristic X-rays of various elements present in the insect samples. These results are presented and discussed in this paper.     

XAFS研究不同pH下土壤对Pb的吸附

利用X射线吸收精细结构光谱(XAFS)研究了不同初始pH条件下土壤吸附Pb(Ⅱ)的微观结构及吸附机理。表明土壤对Pb(Ⅱ)的吸附以形成Pb4(OH)44+的内圈吸附作用为主,其次为外圈吸附。同时,在吸附Pb(Ⅱ)过程中,Pb(Ⅱ)通过置换作用取代土壤中碳酸钙Ca(Ⅱ)的位置,形成含Pb碳酸钙(PbCaCO3)沉淀。土壤对Pb的吸附随初始pH(6.0~8.5)的增大,第一配位层(Pb—O)半径减小(0.172 7~0.166 6nm),内圈吸附比重加大,表明土壤对Pb(Ⅱ)的吸附机制受初始pH的影响。     

Application of Genetic Algorithm (GA) Assisted Partial Least Square (PLS) Analysis on Trilinear and Non-trilinear Fluorescence Data Sets to Quantify the Fluorophores in Multifluorophoric Mixtures: Improving Quantification Accuracy of Fluorimetric Estimations of Dilute Aqueous Mixtures

Excitation-emission matrix fluorescence (EEMF) and total synchronous fluorescence spectroscopy (TSFS) are the 2 fluorescence techniques that are commonly used for the analysis of multifluorophoric mixtures. These 2 fluorescence techniques are conceptually different and provide certain advantages over each other. The manual analysis of such highly correlated large volume of EEMF and TSFS towards developing a calibration model is difficult. Partial least square (PLS) analysis can analyze the large volume of EEMF and TSFS data sets by finding important factors that maximize the correlation between the spectral and concentration information for each fluorophore. However, often the application of PLS analysis on entire data sets does not provide a robust calibration model and requires application of suitable pre-processing step. The present work evaluates the application of genetic algorithm (GA) analysis prior to PLS analysis on EEMF and TSFS data sets towards improving the precision and accuracy of the calibration model. The GA algorithm essentially combines the advantages provided by stochastic methods with those provided by deterministic approaches and can find the set of EEMF and TSFS variables that perfectly correlate well with the concentration of each of the fluorophores present in the multifluorophoric mixtures. The utility of the GA assisted PLS analysis is successfully validated using (i) EEMF data sets acquired for dilute aqueous mixture of four biomolecules and (ii) TSFS data sets acquired for dilute aqueous mixtures of four carcinogenic polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) mixtures. In the present work, it is shown that by using the GA it is possible to significantly improve the accuracy and precision of the PLS calibration model developed for both EEMF and TSFS data set. Hence, GA must be considered as a useful pre-processing technique while developing an EEMF and TSFS calibration model.