基于激光诱导离解光谱的物质成分分析技术

阐述了激光诱导离解光谱分析技术的工作机理.基于Nd:YAG激光器和CCD器件多通道光栅光谱仪,建立了一套激光诱导离解光谱探测实验装置,针对激光脉冲能量,延迟探测时间,周围气体压强对LIBS探测性能的影响开展了相应的实验研究,实验结果证明:在较低脉冲能量下也可以获得原子光谱信号;适当调节延迟探测时间可以获得最佳的探测信噪比,某些样品几乎不辐射出强的背景连续谱,可以省去延迟探测;在5×10-5 Pa的低压条件下仍然可以获得信噪比较高的原子光谱信号,但信号的强度与大气气压相比明显变小;通过对低压样品室中高纯度样品的探测分析获取标准原子谱线,与未知样品的原子谱线比较以消除系统识别误差,从而准确识别出未知样品中的组成元素.     

激光诱导现场探测月壤成分的可行性分析

为了验证激光诱导离解光谱技术在月球环境条件下月壤成分现场探测的可行性，设计了一套实验模拟装置，以合成月壤样品为检测目标，Nd:YAG激光器为光源，线列CCD光栅光谱仪为光谱的采集系统，真空罐模拟月球气压环境。用高纯度Fe2O3,Al2O3作为标准参考光谱样品提高识别精度。实验结果说明在模拟环境下利用激光诱导探测手段能够采集到样品的原子发射光谱，并完全可以定性识别物质中含有的成分。     

激光诱导击穿光谱谱峰元素自动识别方法研究

激光诱导击穿光谱(LIBS)中通常含有丰富的元素特征谱峰,谱峰的准确识别是利用LIBS技术进行元素定性、定量分析的前提和基础。针对传统谱峰元素识别方法准确率偏低、可靠性不足的缺点,提出了一种元素谱峰自动识别的新方法。该方法首先利用Voigt函数对实验光谱进行拟合,以克服谱峰重叠和噪声干扰;通过滤波处理后提取拟合谱峰的中心波长、光强、半峰全宽和谱峰质心作为谱峰特征参数向量,并将待识别光谱的谱峰特征参数向量与美国国家标准与技术研究院(NIST)标准谱线数据库中的元素谱线进行相似性分析,从而实现谱峰元素的自动识别。分别利用NIST标准数据库和茶叶样品LIBS光谱数据进行实验研究,验证了该方法在LIBS谱峰元素识别上的有效性。     

用于激光诱导离解光谱技术定量化分析的基体校正方法

激光诱导离解光谱技术作为一种物质元素分析手段,其主要目的是用来提供高精度的定量分析.通过分析传统定量化方法的不足之处,提出了基体校正法.此方法有效地减少了基体效应对测量结果带来的影响,放宽了对标准样本的要求,扩大了适用范围,并通过实验验证了此方法应用于激光诱导离解光谱技术定量化工作的可行性.     

激光诱导击穿光谱对水系沉积物的分类及铬元素测定的研究

基于激光诱导击穿光谱技术对水系沉积物中铬元素进行快速定量检测为目的,利用激光诱导击穿光谱仪对标样和样品进行了分析,建立了标样中铬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0.992,得到了样品中的铬含量。同时利用主成分分析方法对样品进行了分析,结果表明LIBS技术可用于水系沉积物的分类和鉴定的研究。     

激光诱导离解光谱技术(LIBS)中的定量化反演方法

由于激光诱导离解光谱技术(LIBS)具有快速、实时和可在线分析多种物质元素等诸多优点,它在同类元素探测方法中显示出了巨大的潜力和优越性.但LIBS的定量化问题仍然是目前LIBS发展中的难点问题.本文旨在探讨激光诱导离解光谱技术的几种定量化反演方法,并进行深入的类比分析,为其在各领域中的定量化应用提供一定的理论依据.     

基于光栅光谱仪的激光诱导等离子体光谱探测技术研究

本文利用光栅光谱仪对铝样品和二氧化硅样品的激光诱导等离子体光谱进行了探测。获取了有效的实验数据．实验结果证明了利用光栅光谱仪和非增强型CCD能够实现被测样品的激光诱导离解光谱探测，对LIBS探测技术在国内的相关实用化研究具有一定的借鉴意义。     

蚊香元素成分的LIBS检测分析

激光诱导击穿光谱(LIBS)作为一项很有前景的元素分析技术,具有原位测量、远程监控等优势,而对蚊香样品的LIBS检测应用是一项较新的课题。为将LIBS技术实际应用于环境监测领域,实验中利用时间分辨的激光诱导击穿光谱技术对蚊香样品的激光等离子体光谱进行了测量和分析,确定出蚊香中Al、Mn、Mg、Sr、Zn、Ba、Na、Ca、Fe、Si和H的11种元素成分;基于等离子体局域热动力学平衡模型,计算了等离子体温度。利用自由定标分析方法计算了上述元素的相对含量。实验结果表明激光诱导击穿光谱技术可以用于有害元素的快捷有效检测。     

AlCl3水溶液的激光诱导击穿光谱研究

激光诱导击穿光谱(LIBS)技术已成功地对固体样品和气相样品中的重金属痕量元素进行了定性或半定量分析。为对液体基质的重金属元素进行痕量分析,使用实验中容易实现的单脉冲激光诱导击穿光谱技术,测定了AlCl3水溶液的激光诱导击穿光谱。系统地研究了溶液中Al原子激光诱导击穿光谱信号的时间演化特性、激光能量对激光诱导击穿光谱信号的影响和激光诱导击穿光谱用于液体中AlCl3痕量分析的检测限。实验结果表明,此方法所适用的激光能量比前人所做实验的激光能量小,只需50 mJ左右,这使得实验条件更容易得到满足,同时得到了一个较高的液体样品的激光诱导击穿光谱信号检测限。实验还表明,液体激光诱导击穿光谱信号存在特有的时间演化特性,其激光诱导击穿光谱信号的寿命相对于固体样品激光诱导击穿光谱信号来说比较短,只有30 ns左右,同时激光诱导击穿光谱信号强度上升和衰减也比较迅速。     

AICl3水溶液的激光诱导击穿光谱研究

激光诱导击穿光谱（LIBS）技术已成功地对固体样品和气相样品中的重金属痕量元素进行了定性或半定量分析。为对液体基质的重金属元素进行痕量分析，使用实验中容易实现的单脉冲激光诱导击穿光谱技术，测定了AlCl3水溶液的激光诱导击穿光谱。系统地研究了溶液中Al原子激光诱导击穿光谱信号的时间演化特性、激光能量对激光诱导击穿光谱信号的影响和激光诱导击穿光谱用于液体中AlCl3痕量分析的检测限。实验结果表明，此方法所适用的激光能量比前人所做实验的激光能量小，只需50mj左右，这使得实验条件更容易得到满足，同时得到了一个较高的液体样品的激光诱导击穿光谱信号检测限。实验还表明，液体激光诱导击穿光谱信号存在特有的时间演化特性，其激光诱导击穿光谱信号的寿命相对于固体样品激光诱导击穿光谱信号来说比较短，只有30ns左右，同时激光诱导击穿光谱信号强度上升和衰减也比较迅速。     

铀酰溶液中铀含量的激光诱导击穿光谱测量

为了快速定量地分析待测样品中铀元素含量信息, 采用激光诱导击穿光谱技术结合内标法, 通过脉宽为7ns、输出能量为20mJ的纳秒激光脉冲诱导涂有硝酸双氧铀的石墨片产生等离子体光谱, 测量了波长范围为300nm~800nm的光谱数据, 对涂有不同浓度的铀样品进行了定量分析以及理论分析和实验验证, 取得了UⅡ 409.01nm和UⅡ 367.01nm谱线和CⅠ 373.72nm, CⅡ 383.57nm, CⅢ 378.94nm谱线数据。结果表明, 样品浓度低于5.0×10-3mol/m2(本文中研究的是面密度)时, 铀归一化强度与铀浓度存在较好的线性关系, 激光诱导击穿光谱技术与内标法结合可以用于快速定量分析待测样品中铀元素含量信息。该研究为核污染和铀矿中微量铀元素的快速检测分析提供了参考。     

紫外激光诱导击穿光谱的应用与发展

激光诱导击穿光谱（LIBS）技术是一种基于原子发射光谱的元素分析技术,是元素分析领域重要的研究手段。作为LIBS分析的激发光源,紫外激光具有光子能量大、空间分辨率高等优点,可以提高烧蚀效率、减少分馏效应,在地质检测和生物医药检测方面有很好的应用前景;也可从提升元素分析的效果,扩大LIBS技术的应用范围。介绍了紫外LIBS技术的原理与特点,讨论了国内外紫外LIBS技术的应用,总结了紫外LIBS技术的发展趋势。     

煤中激光诱导击穿光谱的碳元素定量分析

在定量分析煤样品中碳元素含量时, 为了克服受基体效应影响较大且预测精度低的问题, 在最优实验条件下, 获得14个标准煤样品经激光诱导击穿光谱(LIBS)试验后的光谱数据, 并选取独立性好、不受相邻谱线干扰的C Ⅰ 193.09nm波长, 将积分强度作为输入变量, 采用基本曲线定标法以及神经网络定标法, 对煤样品进行定量分析。结果表明, 当采用基本定标曲线法时, 受噪声干扰以及基体效应的影响较大, 平均相对误差为15.39%;当采用神经网络定标法时, 验证样品的相对误差平均降低了7.54%;采用神经网络定标法能有效减小定量分析误差, 提高LIBS对煤中碳元素含量的预测能力。该研究可为定量分析煤中碳元素含量提供指导。     

克服大气环境干扰的激光诱导等离子体光谱技术研究

介绍了激光诱导等离子体光谱技术的工作原理,通过阐述激光诱导等离子体光谱产生的物理机制解释了大气分子干扰固态样本测量结果的原因,建立了既能够提供低气压工作环境又方便实用的激光诱导等离子体光谱探测装置,开展了低气压环境下的试验研究,证明了大气分子元素干扰固态样本测量结果的客观存在,同时证明了低气压环境能够有效避免或者缓解大气分子干扰问题的可行性。     

利用激光击穿光谱检测烟气中的重金属成分

搭建了一套激光击穿光谱(LIBS)实验系统, 采用Nd∶YAG脉冲激光器作为光源击穿烟气形成等离子体, 其发射光谱由中阶梯光栅光谱仪分光, 并由增强型电荷耦合器件（ICCD）进行光电探测。以煤燃烧产生的烟气和烟花爆竹燃烧产生的烟气等为对象, 获得了烟气多种重金属元素的激光击穿光谱。光谱图表明, 该技术能够同时检测烟气中的多种金属成分。以Pb元素为对象, 配置含Pb不同浓度的固体样品进行了定标实验, 结果表明, Pb谱线强度与其元素浓度成线性关系。     

LIBS结合GA-BP神经网络与GA-SVM对塑料分类研究北大核心CSCD

塑料制品回收力度小、重复利用率低,造成环境污染和资源浪费,因此对废旧塑料精确分类是提高塑料回收的关键。本文采用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术结合遗传算法优化误差反向传播神经网络(GA-BP)和支持向量机(GA-SVM)对常见的10种塑料进行分类识别。利用LIBS技术对塑料样品进行处理,分别采集每种塑料样品100组光谱。对采集到的原始光谱做滤波和归一化处理,提取光谱中14条主要的特征谱线,分别建立GA-BP神经网络和GA-SVM模型。实验结果表明,GA-BP神经网络对塑料的识别性能优于GA-SVM,其中GA-BP神经网络识别精度为99.25%,原因是GA-SVM利用升维算法实现对数据集的分类,在塑料样品种类多的情况,分类效果不及GA-BP神经网络。因此,利用LIBS技术结合不同的识别算法,可以实现对多种塑料样品的分类,也为研究不同算法对塑料样品分类识别提供研究思路。     

基于背景扣除法消除土壤基底中Al元素干扰的LIBS实验研究

土壤中重金属的污染严重影响了农业和食品安全，因此，对重金属污染的高效、准确的检测是目前亟需解决的问题。采用激光诱导击穿光谱技术（Laser induced breakdown spectroscopy，LIBS）对土壤中Ni元素进行定量分析时发现，土壤中波长为373.68 nm的Ni元素的特征峰会受到Al元素在373.39 nm处谱线的影响，因此，将纯铝基底土壤光谱与压片土壤光谱进行了对比测量。提出了以纯Al作为基底，采用纯Al基底谱线扣除土壤背景中Al元素谱线的方法，来消除土壤背景中Al元素对Ni元素干扰，该方法被称为背景扣除法。实验确定了两种土壤样品的最佳延迟时间均为1.0 μs，透镜到样品的距离（Lens to sample distance，LTSD）分别为97 mm和96 mm。采用内标法对两种土壤样品中的Ni进行了定量分析，得到纯Al基底土壤样品中Ni元素的定标曲线拟合效果较好，相关系数R2为0.997，最大标准偏差（Relative standard deviation，RSD）为4.34%，采用基底背景扣除法后的纯铝基底土壤样品中Ni元素检测的相对误差降低到4%。实验结果表明:采用LIBS技术对土壤中重金属元素含量测量时，在元素特征谱线有限的情况下，为避免谱线干扰，提高检测精度，采用背景扣除的方法能够有效消除元素间的谱线的干扰。