不同光谱预处理对激光诱导击穿光谱检测猪肉中铅含量的影响

为了研究适合激光诱导击穿光谱(LIBS)检测猪肉中重金属铅(Pb)元素含量的光谱预处理方法,将配制的84个猪肉腿肌样品分为校正集和预测集,以相关系数(R)、内部交叉验证均方差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)作为评价指标,比较了5种光谱预处理方法对偏最小二乘法(PLS)建模预测效果的影响.结果表明,多元散射校正(MSC)预处理效果最好,定标模型预测值与实验室分析元素检测值的相关系数(R)达到0.9908,RMSECV为0.302,RMSEP为0.282,主成分数为16,18个预测集样品的验证结果的平均相对预测误差(ARPE)为7.8％.说明MSC是LIBS检测猪肉Pb含量的有效光谱预处理方法,该研究为进一步实现食品中重金属快速定量分析提供了方法和数据参考.     

光谱预处理对LIBS检测脐橙中Cu的偏最小二乘定量模型影响

应用激光诱导击穿光谱(LIBS)对脐橙中Cu元素进行快速检测,并结合偏最小二乘法(PLS)进行定量分析,探索光谱数据预处理方法对模型检测精度的影响。针对实验室污染处理后的52个赣南脐橙样品的光谱数据,进行不同数据平滑、均值中心化和标准正态变量变换三种预处理方法。然后选择包含Cu特征谱线的319~338 nm波段进行PLS建模,对比分析了模型的主要评价指标回归系数(r)、交互验证均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)。采用13点平滑、均值中心化的PLS模型3个指标分别达到了0.992 8,3.43和3.4,模型的平均预测相对误差仅为5.55%,即采用该前处理方法模型的校准质量和预测效果都最好。选择合适的数据前处理方法能有效提高LIBS检测果蔬产品PLS定量模型的预测精度,为果蔬产品LIBS快速精准检测提供了新方法。     

激光诱导击穿光谱结合偏最小二乘法直接检测皮蛋壳中的Cu含量

运用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对皮蛋壳中Cu元素直接进行检测,获得样本中Cu元素的特征谱线信息,采用湿法消解结合原子吸收分光光度计(AAS)测量样品中Cu元素的真实含量。由于LIBS检测的精度和准确度受到样品基体复杂,环境噪声,系统噪声,激光能量稳定性等一系列因素的影响,采用传统的单变量赛伯-罗马金拟合方式对样品的LIBS相对强度和浓度进行线性拟合不能满足定性分析的要求,因此,采用一种多变量的分析-偏最小二乘(PLS)对LIBS光谱数据进行了处理,比较分析了不同点数平滑处理和五种预处理方法对PLS建模精度和准确度的影响。分析得出采用11点平滑结合多元散射校正(MSC)预处理能有效地提高PLS建立的模型的相关系数,降低均方根误差和平均相对误差,有效提高了模型的准确性。研究结果表明,激光诱导击穿光谱技术能够准确地直接检测皮蛋壳中重金属Cu的含量,下一步的工作将对皮蛋进行批量试验,寻找出蛋壳与蛋清、蛋黄中重金属Cu的数量关系,实现通过LIBS检测皮蛋壳便可知蛋清、蛋黄中重金属含量的目标,为农产品质量安全提供新的快速无损检测技术方法。     

激光诱导击穿光谱技术/多元二次非线性回归分析土壤中的铬元素

利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对土壤中铬元素的含量进行了定量分析研究.由于土壤成分复杂,光谱谱线存在较严重的重叠干扰,若采用一元回归方法分析常得不到理想结果.为了更充分有效地利用光谱中信息,以土壤中Cr Ⅰ 425.43 nm和Fe Ⅰ 425.07 nm谱线的积分强度为自变量,Cr元素浓度为因变量,建立交叉降维近似多元非线性回归、多元二次非线性回归和平方降维近似多元非线性回归模型.对比分析表明,当添加Cr和Fe元素特征谱线强度交叉项影响时,所建立的多元二次非线性回归模型效果最佳,预测浓度与实际参考浓度之间线性关系达到0.9943,预测4个验证样品的相对误差分别为3.57％,0.76％,7.66％和2.24％.     

微波辅助激光诱导击穿光谱增强大米中Cd发射强度的研究

食品安全问题已成为全世界关注的焦点,对食品中污染物的绿色检测方法有利于环境的可持续发展。以大米中重金属污染物Cd元素为研究对象,分别采用激光诱导击穿光谱(LIBS)和微波辅助激光诱导击穿光谱(MA-LIBS)对空白和实验室污染处理的大米样品进行检测,并选用Cd Ⅰ 228.802 nm为分析线,探讨目标元素分析谱线等离子体发射强度的增强效果。同时,采用阳极溶出伏安法获取大米中Cd元素的真实含量。研究结果表明,对于实验室配制的浓度范围在2.16~13.69 μg·g-1的大米样品,LIBS仅能检测出其中大米Cd真实含量为13.69 μg·g-1的样品;而在同一实验条件下,MA-LIBS能检测出所有污染后样品中的Cd元素信号,并且与LIBS方法相比,Cd元素谱线发射强度增强了9~27倍,检测灵敏度提高了6.34倍。结果表明,采用MA-LIBS能有效地增强大米中Cd元素等离子体的发射强度并提高其检测灵敏度。     

水田污染区稻壳与糙米中铬元素的LIBS分析可行性

为验证激光诱导击穿光谱(LIBS)对江西省环鄱阳湖水田污染区稻谷中铬元素的分析可行性,本试验以在该区收集的稻壳、糙米和白米作为研究对象,分别对所有样品进行LIBS测试,并利用火焰原子吸收法(AAS)对铬元素进行真实浓度检测。LIBS图谱显示稻壳中明显地检测到了铬元素的特征谱线,而糙米和白米则检测不到。AAS结果显示稻壳中Cr浓度远高于糙米,而白米中Cr未超标,同时,稻壳与糙米Cr浓度比率具有一定的梯度关系。结果说明,Cr在稻壳中的富集量高于糙米和白米,利用LIBS技术对稻壳中Cr进行检测具有一定的可行性,最终有望实现通过采集稻壳LIBS光谱信号,预测出糙米中重金属元素的分布规律,进而采用类似的方法获取大米中重金属元素含量。