激光诱导击穿光谱在塑料分类中的应用

利用波长为266 nm紫外激光器获得四大类塑料样品(HDPE,LDPE,PET,NYLON)的诱导击穿等离子光谱(波长范围652～780 nmn),以NIST原子发射谱线数据库作为参考,对其中的主要元素特征谱线进行标定.采用化学计量学中的主成分分析法对光谱数据进行处理,并通过交互验证法建立样品的主成分分析模型,分析主成...     

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。     

基于主成分分析和人工神经网络的激光诱导击穿光谱塑料分类识别方法研究

研究了人工神经网络在激光诱导击穿光谱(LIBS)塑料分类识别方面的应用。选用七种常见的塑料作为实验样品,获得每种样品的170组LIBS光谱数据,利用主成分分析获得前五个主成分的得分矩阵。用每种塑料样品的130组光谱数据的主成分得分矩阵作为训练集,建立反向传播(BP)人工神经网络模型。将其余40组主成分得分作为测试数据输入训练好的模型进行分类识别,其识别准确度达到97.5%。实验结果表明,通过采用主成分分析与BP人工神经网络相结合的方法,可以很好地进行塑料激光诱导击穿光谱的分类识别,对塑料的回收利用有重要价值。     

基于激光诱导击穿光谱的洋葱在线原位检测

激光诱导击穿光谱(Laser-induced breakdown spectroscopy, LIBS)是一种分析多元素的光学技术,可用于新鲜蔬菜的快速检测.以洋葱为例,采用LIBS对其含有的元素进行了在线原位检测.用乙酸铅溶液污染洋葱以模拟大气湿沉降的重金属污染现象,并进行重金属Pb元素检测.使用主成分分析(principal components analysis, PCA)和反向传播人工神经网络(back-propagating artificial neutral network, BP-ANN),以洋葱、大蒜、小葱为样品进行区分检测.洋葱光谱中的特征谱线包括Si、Fe、C、Mg、Al、Ca、Ti、Sr、Ba、Na、Li和K等元素,以及N、H、O的谱线和CN分子谱带.不同浓度梯度乙酸铅溶液污染的洋葱样品中都能检测出Pb元素,其相对强度与溶液浓度成比例.此外,PCA的结果表明洋葱、小葱、大蒜的区分效果明显,BP-ANN交叉验证的识别率为89.47%.结果证明LIBS在对元素进行快速分析时具有较好的识别能力,是检测新鲜蔬菜的有效手段.     

远程激光诱导击穿光谱技术进展

远程激光诱导击穿光谱技术(Remote LIBS)是一种利用高能激光和聚焦手段实现远距离分析物质元素组成的光谱探测技术,是远程探测的一种重要手段。本文对远程LIBS的三种探测方式(开放路径式、光纤光路式和便携式探针式)及相应的系统结构做了总结和分析。传统的开放路径式对激光器、光学系统和检测系统的性能和规格要求严格,一直是远程LIBS的研究热点;光纤光路LIBS优点主要体现在系统光学聚焦结构的简化和等离子体光的有效接收。本文综述了远程LIBS新技术的研究进展,着重分析了飞秒成丝远程LIBS技术及与Raman光谱探测相结合等远程LIBS新技术的特点和优势。新技术大大提高了探测距离,增强了物质识别能力,为扩大远程LIBS的应用做出巨大的贡献。同时,论文详细介绍了远程LIBS技术在深空探测、危害物质检测、工业冶金、文物检测修复等领域的研究现状和应用新进展。远程LIBS技术随着激光技术和光谱检测技术的发展以及对LIBS定标反演的研究,探测距离和应用范围不断扩大,检测精度和准确度也在提升。     

激光诱导击穿光谱技术的研究与应用新进展

激光诱导击穿光谱技术(LIBS)是一种近年来随着激光技术和光谱检测技术的发展而兴起的对元素定性和定量分析的光谱技术。详细介绍了LIBS技术最新的研究发展情况,以及在冶金、环境污染检测、生物医学、植物学、空间探索等领域的最新应用进展。     

主成分分析结合支持向量机辅助激光诱导击穿光谱对塑料快速分类识别

大量废弃的塑料制品给生态环境造成严重破坏,当务之急是要对塑料进行分类回收.传统的分类方法普遍存在成本高,效率低,操作复杂等问题,不能满足工业生产的需要.激光诱导击穿光谱技术由于具备简单灵活,快速灵敏等优点,在物质鉴别领域有广泛应用.采用激光诱导击穿光谱技术结合主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)算法对20种塑料进...     

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。     

激光诱导击穿光谱技术及应用研究进展

激光诱导击穿光谱（LIBS）技术是一种基于原子发射光谱学的元素定性、定量检测手段。本文介绍了LIBS技术的原理、应用方式、检测元素种类及检测极限;综述了该项技术在固体、液体、气体组分检测方面的技术发展,以及在环境检测、食品安全、生物医药、材料、军事、太空领域的应用进展。最后,提出了高功率、高稳定的激光光源和准确的定量分析方法是LIBS技术目前所面临的问题和挑战。     

便携式激光诱导击穿光谱最新研究进展

作为一种新型快速的物质成分分析技术,激光诱导击穿光谱(Laser-Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)已经在越来越多的工业领域中被证明具有巨大的应用潜力.然而,由于野外作业或工业现场检测环境嘈杂恶劣,对仪器设备的尺寸和抗恶劣环境的能力提出了更高的要求.近年来,新型激光器的发展进一步促...     

基于LIBS与化学计量学的植物叶片分类研究

激光诱导击穿光谱（LIBS）是一种高效快速的光谱采集手段,可应用于各类物质的元素分析工作中。线性判别分析（LDA）与支持向量机（SVM）是化学计量学中两种常用的有监督算法,均通过对已知不同种类的样本数据进行学习建模,进而实现对未知类别数据的归类。为了实现LIBS技术对有机物的高准确率识别,将这两种算法应用到LIBS光谱数据的分类中。实验利用波长为1 064 nm的纳秒激光烧蚀女贞、珊瑚树、竹子三种植物的叶片,并采集每种树叶220～432 nm波段的100组光谱数据。通过对300组样本的原始光谱数据进行主成分提取,由第一主成分（PC1）和第二主成分（PC2）的得分图得出三种植物光谱的相似度非常高。然后,利用每种叶片70组样本的光谱数据作为训练集建模,其余30组光谱数据作为测试集来进行树叶种类的预测识别。将PCA对原始光谱数据提取得到的前20个主成分作为LDA与SVM建模的属性值。对于LDA算法,将属性值分析后得到前两个判别函数值,通过聚类分析发现不同种类的植物叶片光谱数据在空间上的分离效果较好,同一种类基本聚集在一起。再借助马氏距离可得到测试集的平均分类正确率为96.67%。与此类似,使用SVM方法对训练集样本的数据进行学习得到分类超平面,对测试集的平均分类正确率达到98.9%。研究结果表明,经过PCA对数据的预处理,再结合LDA,SVM这两种方法可实现LIBS技术应用于复杂有机物的快速准确分类,并且PCA与SVM结合的分类正确率更高。该方法可在食品快速溯源、生物组织原位鉴别、有机爆炸物远程分析等领域应用。     

一种基于激光诱导击穿光谱的塑料分类方法

传统的废旧塑料处理主要采用焚烧掩埋的方式,不仅污染环境,还造成了资源浪费,废旧塑料回收对于推行循环经济、促进可持续发展具有重要意义。传统的塑料分类装置存在精度较低,成本较高,分类结果易受样品颜色影响及对操作人员身体健康造成威胁的缺点。激光诱导击穿光谱技术(LIBS)具有多元素同时分析、无需样品预处理,检测速度快,对样品损害小,不受塑料颜色影响等优点。将其与基于化学计量学的样品分类方法相结合,应用到塑料样品检测领域,有利于提升塑料分类精度。但是,现有分类方法需要更改参数多、所构建模型普适性差。通过自主搭建的LIBS实验平台,研究激光器能量、延时时间、积分时间和光谱信号接收角度对光谱信号强度的影响,获取最佳的实验条件。并通过该平台分析11种塑料的2200个样品点,选用偏最小二乘算法(PLS)对谱图数据进行建模分析,研究最优的训练集和验证集比例及最佳的主成分数的选取方法,实现样品类别与样品数据的最大相关性,达到克服背景干扰、提高分类精度的目的。实验结果表明,不替换干扰谱图时,验证集样品的分类精度为99.80%,测试集样品的分类精度为99.09%;替换掉干扰谱图后,验证集和测试集的样品分类精度均达到100%,且分类时间减少。由此可见,激光诱导击穿光谱与偏最小二乘方法结合可以成功的用于塑料样品分类。     

激光击穿光谱检测葡萄糖溶液的实验研究

利用Nd∶YAG 脉冲激光器波长为1.064 μm的光束诱导葡萄糖溶液产生等离子体,并用光谱仪和ICCD 来探测其光谱信号。选取碳（C：247.86 nm）作为葡萄糖的特征谱线,比较浓度为3%,6%,9%的葡萄糖溶液谱线强度的大小,得出谱线强度随浓度增大而增强的规律。在同一浓度下,通过改变ICCD 延时采样的时间,获得特征谱线的强度演化曲线,实验结果表明,特征谱线的衰减时间约为300 ns。改变溶液浓度,发现特征谱线的衰减过程不受溶液浓度的影响。     

激光诱导击穿光谱自吸收效应校正方法的研究进展

激光诱导击穿光谱作为一种新型的物质成分检测技术,具有快速、实时、微损、原位、多元素同时分析等优势,目前在环境监测,食品安全,选矿冶金,生物医疗,太空探测等多个领域都具有广泛应用.然而,由于元素谱线的自吸收效应,使得激光诱导击穿光谱谱线强度降低,严重时甚至会使特征谱线峰型产生凹陷(即自蚀现象),定标曲线变弯曲,导致该...     

利用LIBS技术实现钢液中多元素含量检测

在钢铁冶炼中,成分含量检测是保证冶炼质量的关键之一,激光诱导击穿光谱技术(LIBS)具有遥测的特点,非常适合于炉内钢水成分的检测。实验室搭建了一熔融合金LIBS检测实验系统,该系统由 Nd:YAG调Q激光器(重复频率10 Hz,波长1 064 nm,脉冲宽度10 ns,单脉冲能量约240 mJ),高频感应电炉(温度1 600 ℃),光谱仪(波长范围186～310 nm,光谱分辨率0.1 nm),激光聚焦和信号光收集系统组成。实现了对钢液中多元素的LIBS光谱检测,通过内标法建立了相应元素的定标曲线,并给出了系统的检测限。采用深紫外镀膜探测器的光谱仪和抗紫外曝光处理的光纤,在大气环境下得到的C,S,Mn和Cr元素定标曲线的线性相关系数优于0.96,检测限分别达到169,15,58.9和210 μg·g-1。对比发现,不同元素得到最佳定标曲线所需延时条件不同。     

基于原子和分子谱线分析的LIBS快速测量CO_2

作为温室气体的主要成分,CO_2的排放控制有利于应对全球气候变暖以及生态环境变化,对CO_2的快速检测具有重要意义。目前检测CO_2的方法有滴定法,电化学法,气相色谱法,红外吸收光谱法等,但对应用于工业现场的在线监测还存在着不足。激光诱导击穿光谱(LIBS)具有远程测量,无需或仅需简单预处理,多组分同步测量等优点,本文提出将其应用于CO_2在线监测,期望发展适用于工业过程碳排放的在线监测技术。利用质量流量控制器控制纯度为99.99%的CO_2和N2配比形成不同CO_2浓度的混合气体模拟烟气环境,经过混气瓶充分混合后送入密封样品池进行LIBS测量实验。研究不同延迟时间下C247.86nm和CN38.34nm谱线的演化规律,验证了等离子体形成过程中存在部分CO_2分子解离反应生成CN分子,在CO_2定量分析时应考虑CN分子谱线的影响,并获得同步测量C原子和分子谱线的最佳延迟时间为800ns。在此基础上,由于等离子体演化过程中,各种信息相互影响,分析指标与多个测量参数存在关系,综合考虑C原子、CN碎片及修正高浓度影响下的自吸收效应,采用多元回归分析方法建立了CO_2定量分析曲线,其拟合度R~2和斜率分别达到了0.978和0.981,结果表明相比单个指标直接定标,该方法提高了定量分析模型的可靠性,验证了LIBS技术快速测量CO_2的可行性。     

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。     

表面粗糙度对激光诱导击穿光谱信号的影响

硅橡胶复合绝缘子是高压输电线路的关键设备,长期在复杂外界环境条件下带电运行后会发生表面老化,表现为粉化、褪色、粗糙度和硬度上升等现象。粗糙度作为复合绝缘子的老化特征量之一,其测量是复合绝缘子在线带电检测的难题。激光诱导击穿光谱技术(laser-induced breakdown spectroscopy, LIBS)适用于开展输电线路复合材料的远程在线检测,但粗糙度对LIBS信号的影响还没有得到系统的研究,利用这种基体效应进行绝缘子表面粗糙度的测量尚无报道。制备了不同粗糙度的硅橡胶新样品,与500 kV线路退运的复合绝缘子样品进行对比分析,研究了硅橡胶材料的粗糙度对LIBS信号的影响,结果表明,对于新制备硅橡胶材料随着粗糙度的增加,各主体元素特征谱线强度会随之增强,不同主体元素之间的原子谱线强度比（Si 288.2 nm/C 247.9 nm和Al 394.4 nm/Si 288.2 nm）随之下降,说明样品粗糙度对LIBS测量结果影响显著。但特征谱线强度及不同主体元素原子谱线强度比与粗糙度之间的函数关系不明显,难以用于粗糙度测量。硅橡胶的主体元素为Si,Al,C和O等,考虑元素含量及特征谱线的选取方便选择Si为主要分析元素。对于Si原子谱线强度比,选取了两条上能级相近（E_ki＝40 991.88, 39 955.05 cm-1）的原子谱线（SiⅠ288.2 nm,SiⅠ250.7 nm）作为分析线,在满足局部热力学平衡与光学薄的条件下两条谱线的强度比应为定值,但样品粗糙度的改变会影响脉冲激光烧蚀材料表面的过程,从而改变等离子体的状态,使得谱线强度比值也随之变化。上述两条硅原子谱线强度比和粗糙度建立的定标关系,线性相关系数为0.88。对于500 kV输电线路退运的老化硅橡胶材料,其表面由于老化有部分氢氧化铝填料析出,使得基体成分不均匀性更为显著,其表面也变得更为粗糙,这导致一对谱线强度比值作为定标函数,实用性降低。因此针对老化硅橡胶材料,除了选择Si元素谱线(SiⅠ250.7 nm,SiⅠ251.4 nm,SiⅠ251.9 nm)以外,还引入了Al元素谱线(AlⅠ305.7 nm, AlⅠ305.9 nm),利用三组谱线强度比进行多元回归分析,对于两个实测粗糙度为2.659和2.523 μm老化硅橡胶样品,LIBS测量的相对误差分别为0.218和0.189。结果表明对同样成分的复合材料,表面粗糙度对LIBS信号的影响是必须考虑的,而利用这种基体效应,开展远程在线测试复合绝缘子表面粗糙度,对于高压输电线路检测运维具有重要的应用价值。