海带中铬含量的激光诱导击穿光谱研究分析

以基于激光诱导击穿光谱技术对海带中铬元素进行快速定量检测为目的。采用1 064 nm的调Q纳秒级Nd:YAG激光器作为光源,用高精度光谱仪进行采集光谱。研究分析Cr元素激光诱导击穿光谱强度的时间演化特性,实验表明最佳延时时间为1.2μs。对含有不同的浓度Cr元素的海带样品进行测量,建立样品中Cr元素浓度与其激光诱导击穿光谱强度间的定标曲线,线性相关系数达到0.990 29,检测限为54.62μg/g。研究表明:激光诱导击穿光谱技术能够用于检测海带中铬元素含量,并具有实时快速无损的测量能力。     

激光诱导击穿光谱检测土壤中重金属Pb和Mn的试验研究

构建了激光诱导击穿光谱检测土壤重金属元素的试验平台,探讨了激光诱导击穿光谱检测土壤重金属元素的原理.土壤中重金属Pb和Mn元素的激光诱导击穿光谱谱线分别选定为405.78 nm和257.61 nm,利用试验数据建立了Pb和Mn含量的定标曲线.研究结果表明,激光诱导击穿光谱技术易于识别土壤中重金属Pb和Mn元素,同时也验证了激光诱导击穿光谱检测Pb和Mn元素的可能性.     

激光诱导击穿光谱定量分析土壤中Cu的研究

采用激光诱导击穿光谱技术测定并分析了土壤中铜元素的激光诱导击穿光谱特性,确定了最佳特征谱线.以Cu I 324.75 nm分析线为特征谱线,绘制了定标曲线,相关系数为0.98,并评价了方法的准确性,测量误差在10%以内,计算得到铜元素的理论检测限为13.61μg·g-1,低于土壤环境质量标准中农业用地土壤无机污染物重金属Cu的含量小于100 mg·kg-1的规定.     

土壤和马铃薯中元素铬的激光诱导击穿光谱研究

利用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对马铃薯及其生长土壤中的元素铬的光谱特性进行了研究。在425~430nm波长范围内分析比较了土壤样本和马铃薯样本中Cr元素的等离子体特征谱线,选取铬元素425.435nm的特征谱线作为分析线,测定了不同Cr掺杂浓度下的等离子体特征谱线强度,并建立了定标曲线。结果表明:在相同的Cr掺杂浓度下,由于土壤样本基体效应的存在,其特征谱线强度要整体高于马铃薯样本;根据元素谱线强度与浓度的关系,在低浓度条件下,铬元素谱线强度随浓度的增加而增加;通过定标曲线计算得到铬元素在土壤样本和马铃薯样本中的检测限分别为22.6μg·g-1和17.5μg·g-1。     

纸质食品接触材料中重金属铅的激光诱导击穿光谱快速测定

[目的]建立快速测定纸质食品接触材料中重金属铅的激光诱导击穿光谱的方法。[方法]制备了纯的硝酸铅样品、不同铅含量的硝酸铅样品、纸杯样品以及纸质食品袋,利用激光诱导击穿光谱技术对样品进行了检测,得到了激光诱导击穿光谱,对光谱数据进行分析,选取Pb原子谱线405.78 nm为特征谱线。[结果]采用不同铅含量的硝酸铅样品的谱线强度和铅含量建立定标曲线,决定系数为0.996,用不同铅含量的纸杯样品对测试结果进行验证,平均相对标准偏差为2.93%,用该方法检测8种不同的食品包装袋,得到激光诱导击穿光谱。[结论]激光诱导击穿光谱方法可以应用于纸质食品接触材料中重金属铅含量的检测。     

水中重金属元素镉的激光诱导击穿光谱快速检测研究

以激光诱导击穿光谱技术实时检测水中的重金属镉元素为研究目的,对不同浓度的含镉水溶液进行激光诱导击穿光谱试验。确定在以361.05 nm为镉元素特征分析谱线时,较佳采集延迟时间为1 680 ns,较佳的激光能量值为110 m J。采用线性拟合的方法对镉元素进行定量分析,拟合曲线的线性相关系数为0.995 38,两验证样品的相对误差分别为9.21%、8.50%。研究表明激光诱导击穿光谱技术对水中镉元素进行实时、在线检测是可行的,但检测灵敏度还有待进一步提高。     

激光诱导击穿光谱分析新鲜桔叶重金属元素铬

为使激光诱导击穿光谱技术(LIBS)能实际应用于环境污染相关的领域,选择新鲜桔叶片样品作初步实验研究。该实验用纳秒级Nd:YAG激光器(波长:1 064 nm)为光源,在实验室自然大气环境下诱导新鲜桔叶片产生等离子体,研究了延时时间和激光能量对新鲜桔叶片中铬元素激光诱导击穿光谱特性的影响,综合评价其信背比和信号强度得到了相应的最佳检测条件:最佳延时1.6μs,最佳激光能量120 mJ。建立了Cr元素的定标曲线,并且定量分析了在最佳实验条件下样品中铬元素浓度。结果表明Cr元素浓度在50～800μg/mL范围内,Cr元素含量和光谱相对强度之间有较好的线性关系。实验也表明LIBS技术是一种快速检测新鲜植物叶片中重金属元素含量的有效工具。     

激光诱导击穿光谱与火焰光度法定量分析土壤钾元素含量

利用激光诱导击穿光谱技术(Laser Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)对漯河市周边5个不同地点收集的土壤样品进行K元素含量测定,评估LIBS技术对土壤K元素含量的分析能力。采用火焰光度法获得K元素含量参考值,火焰光度法平行测量误差为±5%。在K元素含量9～35μg·g-1范围内,5个点的土壤样品测量相对标准偏差分别为0.075%、0.081%、0.096%、0.134%和0.47%。采用洛仑兹拟合算法,计算K元素在766.49 nm和769.90 nm谱线上的信噪比,通过对比选取766.49 nm为土壤K元素LIBS特征光谱线。用离差标准化(Min-Max Normalization)和统计权重矩阵对LIBS试验数据进行分析,建立K元素含量定标曲线,5种样品相关系数分别为0.913、0.917、0.88、0.914和0.866。     

集成ICCD光谱仪LIBS检测奶粉中Cr元素的定量分析研究

以提高激光诱导击穿光谱(LIBS)检测奶粉中重金属Cr元素精确性为研究目的,采用集成ICCD光谱仪的LIBS系统对奶粉样品中等离子体信号进行采集。为了减小检测误差,首先用洛伦兹(Lorentz)拟合对光谱谱线轮廓进行预处理,提取光谱净强度值。在相同的试验条件下,以Cr I 425.43 nm作为分析线、Ca I 422.67 nm作为内标线,分别采用外标法和内标法对奶粉中的Cr元素进行了定量分析,两种定标曲线的线性系数分别为0.946 52和0.991。实验结果表明,选取奶粉中基体元素Ca作为内标物质能有效提高定标曲线的拟合效果,减少误差,为将来采用内标法建模应用于便携式LIBS技术检测食品提供了参考。     

基于激光诱导击穿光谱法测定红枣果实中的矿质元素含量

为了找到一种对农产品中矿质元素进行快速鉴定的物理方法,利用激光诱导击穿光谱分析法对产自山西省太谷县的3个品种红枣果实中的矿质元素Ca、Fe、Na含量进行了测定.结果表明,不同品种红枣果肉中的矿质元素含量之间差异不显著,但同一品种中Fe元素的含量要明显高于Ca和Na元素的含量.激光诱导击穿光谱技术作为一种快速的检测手段可以应用于农产品的矿质营养元素检测.     

作物养分管理集成系统研究

为了解决作物不同生长阶段养分需求,维持土壤养分供给与作物吸收之间的平衡,从而有效地提高作物产量和品质,提出了作物养分管理集成系统。该系统包括土壤速效氮磷钾养分吸光度检测技术、作物养分反射光谱检测技术和激光诱导击穿光谱养分检测技术,它能够快速检测作物播种前和生长发育过程中土壤养分状况以及作物植株养分丰缺状况。结果表明,作物养分管理集成系统中土壤速效氮磷钾吸光度法测量结果与碱解扩散法测量土壤速效氮,钼锑抗比色法测量土壤速效磷和火焰光度法测量土壤速效钾的相关系数分别为0.888 2、0.908 4和0.847 4;水稻叶反射光谱与土壤作物分析仪SPAD(Soil-plant analysis development,SPAD)测试值相比,相关性系数为0.901 6;激光诱导击穿光谱获得的土壤钾谱线强度与火焰光度法钾测试结果相关系数为0.808 5。应用"3414"试验方案研究了玉米氮磷钾养分丰缺指标,建立了土壤养分和目标产量之间的关系式,为作物养分管理提出了一种解决方案。     

蔬菜中Ca含量的LIBS快速检测研究

蔬菜中矿质元素含量是评价其质量安全的一项重要指标。为了实现对蔬菜中矿质元素的快速检测,采用激光诱导击穿光谱(LIBS)装置对国家标准成分蔬菜样品中的Ca元素进行分析,获取样品的LIBS图谱,并分别建立样品Ca元素真实浓度与其LIBS特征谱线Ca II 315.887和Ca II 317.933强度之间的关联模型。结果表明,LIBS能清晰探测出样品中高浓度的元素;但对于低浓度的重金属元素,检测灵敏度达不到要求。可以看出,Ca元素定量分析模型线性相关性较好;对于高浓度的叶菜类蔬菜,Ca元素含量的预测准确度较高;但对于低浓度的根茎类和果实类蔬菜,模型预测准确度较差。该试验说明,LIBS用于检测具有复杂基体的蔬菜样品时,对元素的检测效果较好,是否单纯检测某类别(比如叶菜类)的蔬菜样品受基体效应的影响更小,从而提高检测精度,有待于进一步研究。     

激光诱导击穿光谱快速检测奶粉中重金属Cr的定量分析研究

[目的]探索激光诱导击穿光谱(LIBS)在食品安全检测中应用的可行性.[方法]以实验室配置的含Cr婴幼儿奶粉为研究对象,为提高LIBS检测奶粉中重金属Cr元素的精准性,采用集成ICCD光谱仪的3个不同分辨率光栅分别对样品LIBS光谱信号进行采集,并对LIBS检测稳定性、灵敏度、定量分析准确度进行了综合比较分析.[结果]试验表明,3个光栅检测样品LIBS强度的平均相对标准偏差(RSD)均在10％以下,整体上系统稳定性比较好.对3个光栅LIBS信号采集结果进行定量分析,拟合曲线的线性相关系数R2分别为0.248 87、0.903 12、0.992 81,真实值与预测值的平均相对误差分别为38.23％、8.84％、7.43％,说明高分辨率光栅的拟合曲线线性相关系数和检测精确度明显更优.[结论]研究表明,高分辨率光谱仪能显著提高LIBS检测奶粉中Cr元素的精确性,说明随着LIBS核心器件性能的提高,LIBS技术应用于食品重金属的快速检测具有一定的可行性.     

不同耕作施肥方式的水稻营养元素的激光诱导击穿光谱分析

利用激光诱导击穿光谱(LIBS)分析方法,选取N、K为水稻特征元素,对5种耕作施肥方式种植下水稻幼穗分化期的叶、穗、茎进行光谱特征分析。由于水稻作物含有复杂的有机和无机元素,为了快速分析特征元素谱线,选取特征元素发射谱线互不干扰,基体效应低的670.875 9、742.364 1、744.229 8、746.831 2、824.238 9、856.773 5、862.923 5、868.028 2 nm的氮原子谱线及766.491 1、769.897 4 nm的钾原子谱线作为主要分析对象。以N、K两种特征谱线为主,对数据进行均值归一化(Mean Normalization)及距离标准化(Range Normalization)处理,减少实验过程中外界及内在因素干扰,同时采用主成分分析(PCA)方法对数据进行成分得分及离散程度分析,水稻叶、穗和茎的特征元素谱线前三个主成分的得分解释度分别达到96.57%、95.57%和98.14%,表明不同变量在前3个主成分的解释程度存在差异。采用PCA对实验数据降维处理,用K均值(K-means)聚类与Fisher判别式对施肥方式进行三分类和耕作施肥方式进行五分类分析,当置信区间为81.96%,三分类能较好区分。     

含水量对LIBS检测土豆中Pb元素灵敏度的影响

农产品重金属污染问题越来越严峻,急需发展一种快速检测新方法。激光诱导击穿光谱(LIBS)是近年来兴起的物质成分快速无污染的分析方法。但由于农产品成分复杂,受到含水量、有机质元素等复杂基体的影响,导致LIBS在农产品检测方面的研究还缺乏系统的分析。本工作以实验室配置的含铅(Pb)污染的土豆样品为例,通过LIBS技术对不同含水量土豆中的Pb元素进行了检测,探讨了含水量对土豆中铅元素灵敏度的影响。试验结果表明含水量对LIBS信号有明显的干扰,样品越干燥,灵敏度越高。对完全干燥的土豆样品进行了LIBS光谱采集和Pb含量原子吸收光谱(AAS)真实浓度检测,建立了Pb元素真实浓度与其LIBS强度关系模型,定标结果显示模型具有较好的相关系数。研究说明LIBS对Pb污染严重的土豆样品具有一定的检测可行性,对于低浓度的样品,检测能力仍有很大的提升空间。     

基于激光诱导击穿光谱和偏最小二乘法的脐橙中铜含量预测研究

为研究激光诱导击穿光谱检测水果中重金属元素的应用,将激光诱导击穿光谱技术和化学计量学相结合分析脐橙中铜元素的含量。通过偏最小二乘法(PLS)、区间偏最小二乘法(i PLS)、联合区间偏最小二乘法(siPLS)优化建模区域,建立了经过标准正态变换(SNV)校正后光谱的铜含量分析模型。实验结果表明,后两种改进的偏最小二乘法建立的预测效果模型明显优于全波长(320~340 nm)PLS模型,并且当采用si PLS将光谱划分为25个子区间划分,选择其中5、14、16、22四个子区间时建立的si PLS模型效果最佳,其校正集相关系数r和交互验证误差(RMSEC)分别为0.988 3和5.61μg/g,预测集相关系数r和预测均方根误差(RMSEP)分别为0.979 2和8.62μg/g。研究为进一步实现水果中痕量重金属元素的快速定量分析提供了方法和数据参考。     

刚玉类宝石的光致发光光谱研究

采用532nm固体激光器作为激发源研制了一套计算机自动控制的微区光致发光分析系统,从发光光谱角度分别对来自于不同地区的刚玉样品的结构、所含杂质等信息进行了光谱分析和研究。结果发现,在650730nm波段的光致发光谱中,都存在Cr^3＋的694．2nm特征峰,表明所有样品中都存在Cr元素;而红宝石样品的发光谱中还分别呈现669、708．6、714nm谱峰,光谱结构明显复杂于蓝宝石样品,表明Cr^3＋在不同样品中替代Al^3＋而形成不同晶体结构;与其相同波段的阴极发光谱相比,受荧光产额规律的影响,缅甸和越南红宝石样品的光致发光谱中呈现更多谱峰,可见光致发光光谱能反映样品的结构、所含杂质等信息,是一种灵敏度及选择性都较高的分析方法。     

基于遥感数据和随机森林算法的土壤重金属空间分布模拟——以铬为例

为评估土壤重金属的富集状态及空间分异态势，选取山东省章丘市为研究区，系统采集425处土壤样品，测定土壤中铬(Cr)元素含量，采用描述性统计特征评估重金属在土壤中的富集状态；获取与土壤采样同期的Landsat-8 OLI遥感数据，将土壤重金属的环境要素作为自变量，测定的土壤Cr元素含量为因变量，构建基于随机森林算法的土壤重金属空间模拟模型，完成土壤中的重金属含量预测和空间分布模拟。结果表明，土壤重金属Cr含量均值高出土壤元素背景值37.22%,但低于农用地土壤污染风险筛选值，表明土壤中Cr的富集在可管控范围内；随机森林算法支持的空间模拟模型具有较好的精度和稳定度，精度系数R²和RMSE值分别为0.87和7.19,优于普通克里格法(R²=0.66,RMSE=13.15)对土壤重金属的空间分布模拟。     

土地利用方式对土壤重金属含量的影响分析(英文)

分别采集旱地、水稻田和基地0～20cm表层土,对不同种植作物土壤中的Cr、Cu、As、Pb、Zn含量及污染状况进行分析研究。Cr、Cu、As、Pb、Zn含量用等离子体发射光谱法ICP-AES测定,pH值测定采用Lp115型pH计,土壤污染状况采用内梅罗指数法进行评价。对比研究分析结果表明,全部土壤样品中As的含量低于陕西和全国的平均值,低于半数土样中Cr的含量高于陕西或全国平均值,超过半数以上的土样中Cu、Zn的含量高于陕西或全国平均值,所有土样中Pb含量高于陕西或全国平均值。单因子污染指数法和综合污染指数法研究分析表明,以国家二级标准为评价标准,研究区土壤未受污染,土壤为清洁,土壤质量完全符合农作物生长条件,对农产品质量不构成威胁。与陕西省自然背景平均值相比,可以看出Cu、Zn、Pb3种重金属元素高于陕西省自然背景平均值,Cr、As2种重金属元素低于陕西省自然背景平均值,土壤受到了轻度污染,说明评价标准的不同,评价结果存在明显差异。农田土壤样品重金属元素污染现象与土壤利用类型明显相关。土壤中As的含量为玉米地水稻土荒地,Cr、Cu、Zn的含量为玉米地荒地水稻土,Pb的含量为水稻土玉米地荒地。可见,旱地相对水田更易积累重金属元素Cr、Cu、Zn、As。     

应用激光诱导击穿光谱定量分析脐橙中的金属元素

为了探讨水果中金属元素的实时快速检测方法,运用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术对烘干的脐橙橙皮和橙肉中的金属元素Cu、Ni、Ti、Sr、Ba、Cr进行定量分析.采用1 064 nm的Nd:YAG调Q脉冲激光发生器,在同等条件下烧灼脐橙橙皮和橙肉,利用八通道光纤光谱仪对特定波长范围的光谱波段进行鉴别分析,比较烘干橙皮和橙...