本文采用CO₂激光器作为加热源，研究固体燃料（煤和桉树）颗粒在氩气气氛下的快速热解过程。将激光诱导击穿光谱（LIBS）技术应用于热解产物（包括C、H、O、CN和C₂）的时空分布特性研究。实验结果表明，煤和桉树的热解过程均呈现两个阶段，即脱水脱吸附阶段和大分子分解阶段。在脱水脱吸附阶段，桉树热解析出的含碳氮组分明显多于煤；在大分子分解阶段，桉树各元素析出的峰值时间明显晚于煤，同时桉树析出的挥发分组分中H和O占比更大，而煤析出的挥发分组分中CN和C₂占比更大。从残余能量和H光谱强度值与C光谱强度值的比值可以看出，两者的变化规律呈现较好的一致性，证明焦油等大分子组分分布更靠近燃料表面，小分子气体组分的浓度随着高度的增加而增大。

为了快速识别茶叶品种,提出了激光诱导击穿光谱全光学诊断方法。采集7种茶叶样品在200~480 nm波长范围的激光诱导击穿光谱的全谱数据,分别运用九点平滑和九点平滑/一阶导数方法对光谱进行降噪、消除干扰预处理,再结合主成分分析对预处理后的光谱进行降维。选择判别分析(DA)、径向基函数网络(RBF)和B-P反向传播网络(又称MLP)三种模型对7种茶叶进行品种识别。结果显示:综合九点平滑和一阶导数预处理后,再结合主成分分析降维,可使三种模型对茶叶品种的识别准确率均有一定程度的提高,MLP的识别准确率高于DA和RBF,其训练集识别准确率为99.6%,测试集识别准确率为99.1%。选择合适的激光诱导击穿光谱预处理及模型构建方法,对快速准确识别茶叶品种具有可行性。

为了对脐橙产地进行快速鉴别, 提出了激光诱导击穿光谱(LIBS)全光学诊断方法。选取江西赣州4区县及湖北、四川等6省市共10产地的纽荷尔脐橙, 清洗表皮后直接采集等离子体羽时间演变形貌图及LIBS光谱, 定性分析脐橙产地鉴别的可行性; 采用15点平滑结合多元散射处理(15SM+MSC)预处理脐橙的LIBS光谱, 分别运用主成分分析(PCA)、主成分分析结合多层感知器神经网络(PCA-MLP)鉴别脐橙产地。实验结果显示：采用一定的数据预处理方法结合PCA-MLP对全国7省市大地域范围脐橙产地鉴别的训练集总准确率为97.8%, 预测集总准确率为95.3%; 对赣州4区县小地域范围脐橙产地鉴别的训练集总准确率为100%, 预测集总准确率为96.2%。这说明, 采用合适的数据预处理及分类模型对脐橙产地进行快速鉴别具有一定的可行性。

将移动窗口偏最小二乘(MWPLS)应用于脐橙中重金属Cd含量的激光诱导击穿光谱(LIBS)定量分析模型中, 通过改变MWPLS窗口宽度并结合标准归一化处理、一阶导数、二阶导数、中心化处理和多元散射校正等5种数据前处理方法, 优选与脐橙中Cd元素相关性高的光谱区间, 并与传统偏最小二乘法进行对比分析。模型评价及验证结果显示, 当优选移动窗口为61个波长宽度、优选区域为218.61~222.55 nm时, 结合一阶导数数据前处理方法所构建的模型效果最佳, 验证集决定系数、预测均方根误差、主因子数、平均预测相对误差分别为0.9953, 15.10×10-6, 12, 7.43%。MWPLS结合合适的数据前处理方法可以筛选出脐橙中Cd元素的LIBS光谱区域, 提高定量分析模型的预测能力。