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激光诱导击穿光谱（LIBS）结合传统的压片制样方法用于检测大米中镉（Cd）含量的灵敏度较低。本文提出使用薄膜制样的方法来提高LIBS检测大米Cd含量的灵敏度。通过在载玻片上刮图大米悬浮液，制备了大米薄膜样品，探讨了薄膜制样在提高大米Cd含量检测灵敏度与准确度方面的可行性。分别在压片样品和薄膜样品上，对光谱仪延时时间和激光能量做了优化，分析了最佳激光能量不一致的原因。优化实验条件后，对比了压片样品和薄膜样品的LIBS光谱差异，通过实验分析了薄膜增强的原理。相较于传统的压片制样，薄膜制样的Cd谱线强度提高了5-7倍，检测限降低了9倍。薄膜制样的方法改善了LIBS技术检测大米中Cd含量的能力。

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。

激光诱导击穿光谱技术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物质成分检测技术。该技术具有快速、无损、操作简单、无需样品处理等诸多优点，而传统LIBS检测方法存在谱线强度弱、信噪比低等缺点，直接影响定量分析精度。为了增强激光诱导击穿光谱发射强度，提高信噪比，设计了高度为1 mm，直径分别为2 、3、4 、5 、6 mm；直径为5 mm，高度为1 、2 、3、4、5、6 mm的不同腔体，应用粒径分别为10、20、30 nm的纳米金颗粒与腔体结合对样品等离子体进行作用。实验表明，最优腔体直径为5 mm，高度为4 mm；最优纳米金粒径为20 nm。相比传统LIBS，在最优腔体、最优纳米金和最优腔体与最优纳米金联合作用下，增强因子分别为20.6、7.3、31.3，柱形腔体可以提高等离子体电子温度，纳米金粒子对电子温度几乎没有影响。纳米金粒子与柱形腔体均能提高光谱信号信噪比，在最优腔体和最优纳米金联合作用下，信噪比最高。

激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种快速、实时的元素成分分析技术。为了提高LIBS的灵敏度,人们已经提出多种方法来提高LIBS的光谱强度。本文采用飞秒脉冲激光烧蚀黄铜产生LIBS,对比了圆偏振和线偏振下LIBS光谱的强度,结果发现圆偏振下的光谱强度比线偏振下的强,光谱强度大约提高了15%。采用飞秒激光照射金属时,金属内部的自由电子吸收光子的能量。在线偏振飞秒激光场中,电子在脉冲的每个光学周期中经历交替的加速和减速;而圆偏振飞秒激光可以连续加速电子,因此电子可以获得更高的能量,这使得圆偏振飞秒激光产生的光谱强度不同于线偏振飞秒激光产生的光谱强度,圆偏振激光有助于改善飞秒LIBS信号的强度。

实现了一套实验室环境下的LIBS-Raman测试系统的设计, 并验证激光诱导击穿光谱技术（LIBS）和拉曼（Raman）光谱技术在火星模拟环境下矿物样品的综合检测能力。 该系统使用卡塞格林望远镜结构进行远程的LIBS激发, 使用旁路反射光路进行远程脉冲Raman光谱的激发, 其激发光源的波长分别为1 064和532 nm。 之后统一使用卡塞格林望远镜进行二者光谱信号的收集。 为了充分模拟火星表面矿物所处的物理条件, 设计与实现了一套气体腔体, 通过将样品放置在气体舱中, 可以实现对火星表面条件进行最大程度的模拟。 为了验证使用该LIBS-Raman系统进行火星矿物分析的能力, 利用8种典型矿物(孔雀石、 蓝铜矿、 雄黄、 雌黄、 文石、 方解石、 硬石膏和石膏等)样品展开实验分析。 在这些样品中存在巨大的元素和分子成分上的差异, 其中孔雀石、 蓝铜矿分子具有不同的价态和原子比例; 雄黄、 雌黄分子的各原子的个数均不相同; 文石、 方解石虽具有相同的分子式, 但是晶体结构明显不同; 硬石膏和石膏矿物的差异则体现在其分子有无含有结晶水上。 利用LIBS和Raman技术对这些差异性进行研究, 以此来验证在火星条件下使用此组合仪器分析矿物种类和成分的有效性, 并研究激光诱导击穿光谱技术和拉曼光谱技术在物质成分分析中的优缺点。 实验结果表明, 该系统可以在火星条件下有效分析矿物种类和成分。 该对比实验还验证了在分析火星物质中的特定矿物元素组成这一问题上, LIBS技术可快速区分元素种类, 但针对分子信息探测存在明显局限性; Raman光谱技术则可以在一定程度上对这种局限性进行补偿。 二者结合将有效提高极端条件下具有不同分子组成和结构的矿物的识别效能。 该系统的成功验证可为进一步火星探测计划提供有力补充, 并对实验室建立有价值数据库提供帮助。

重金属污染一直影响着人们的健康生活, 如镉, 铅和铜等的污染, 故而土壤重金属的快速检测和如何预防, 一直受各国学者关注和研究。 传统土壤重金属检测方法(如原子吸收光谱法、 X荧光光谱法等)样品预处理复杂, 分析成本较高, 易形成样品的二次污染, 不能满足快速分析的要求。 激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种典型的原子发射光谱, 它是基于分析物质中原子和离子受激发而发射的特征谱线信息, 进而研究物质成分的分析方法。 LIBS技术能够快速检测任何状态(固、 液和气态)物质元素的成分和含量, 被看作是未来化学检测和快速绿色分析领域的新兴技术。 LIBS技术具有对样本简单预处理(或不需要处理)、 多元素同步分析、 远距离测量、 适用性广等优势, 被广泛用于生活生产的各个领域, 已成为近年来国内外学者广泛关注和研究的热点之一。 在农业信息快速感知的大背景下, 以激光诱导击穿光谱技术为技术手段, 以土壤重金属铅元素为研究对象, 运用理论分析和数学建模相结合, 建立了多种基于单变量定标曲线的土壤重金属铅检测模型, 并进行了模型验证。 自制15个已知的铅元素浓度梯度的谱线土壤样本, 在获取了土壤LIBS数据之后, 对其进行预处理对比, 建立了基于谱峰强度、 谱峰积分、 洛伦兹拟合强度三种定标曲线模型, 对土壤中铅元素含量进行定量分析, 得出基于三种定标曲线模型对土壤中铅元素含量的预测决定系数R2分别为0.918 0, 0.910 1和0.914 3, 三种定标曲线分析方法的预测结果都较好, 说明了LIBS结合单变量定标曲线法对土壤中铅含量的检测可靠性高。 最后选取部分样本数据进行验证, 结果较好。 研究结果为研发便携式农田土壤污染物检测技术与装备提供技术支撑, 也为农田精准管理和科学施肥奠定基础。

为促进LIBS技术在土壤微量重金属元素检测中的应用, 提高特征谱线的光谱强度和信背比, 对实验参数进行优化, 并对Cr元素进行分析。 首先对激光器激发能量、 样品距透镜距离和光谱仪采集延时等实验参数进行优化。 对比激光器能量从60 mJ到110 mJ的谱线强度和信背比, 当选用90 mJ的激发能量时可以得到最佳实验结果。 其次, 选择不同样品到透镜的距离, 对比从焦前5 mm到焦后5 mm得到的实验结果, 得出样品与透镜距离为焦后1 mm(即聚焦位置121 mm)时, Cr元素的特征谱线和信背比达到最佳。 最后, 分析对比光谱仪采集延时对谱线强度和信背比的影响, 结果显示, 与能量对等离子辐射强度的影响趋势大致相同, 当采集延时为1 000 ns时, 实验结果最佳。 在最佳实验条件下(即激光器能量90 mJ、 聚焦位置121 mm、 采集延时1 000 ns), 对12种含有重金属Cr元素的土壤样品进行了光谱检测, 为减弱外界环境的干扰, 对同一样品的10个激光烧蚀位置得到的光谱做平均值预处理, 选择Cr(Ⅰ)357.86 nm, Cr(Ⅰ)425.44 nm, Cr(Ⅰ)427.49 nm为特征谱线, 通过建立样品掺杂浓度和光谱强度的定标曲线, 得到了三条谱线的检测限LOD分别为74.62, 64.07和67.49 mg·kg-1, 拟合优度值R2分别为0.98, 0.97和0.99, 均方根误差值RMSE分别为0.41, 0.33和0.35。 同时, 引入偏最小二乘法及支持向量机算法进一步提高了定标模型精度。 研究表明, 通过对实验参数进行优化及改善LIBS技术对微量元素的定量探测参数, 得到了最优的光谱强度和信背比, 并通过对Cr元素进行定量分析, 计算定标曲线的Lorenz拟合得到检测限、 拟合优度和均方根误差等实验参数, 提高了LIBS对土壤中重金属元素的检测精度, 这对于利用LIBS技术检测微量重金属元素具有重要的参考意义。

褐煤是我国现阶段的主要用煤, 但因为其较低的煤化程度, 使用时会产生污染环境的二氧化碳和黑灰, 而且烟尘中含有的金属离子会危害人体健康, 所以开展对褐煤烟尘的研究非常有意义。 而激光诱导击穿光谱技术(LIBS)具有快速、 多元素同时分析的特点, 适合用于煤烟的原位在线探测。 实验制备了含铅浓度不同的三种褐煤样本(O, H, L), 其中O为原始无铅样本, 利用LIBS对褐煤及煤烟进行原位在线探测。 实验仪器主要由激光器, 反射镜, 聚焦透镜, 触发装置, 载物平台和分析系统组成。 用高纯度铅块校准实验中的的波长漂移。 分析了褐煤样本O, H, L的元素成分。 发现褐煤O中含有C, Si, Fe, Mg, Al, Ca, Sr, Na等元素, 同时检测到空气中的元素N, O, Hα和Hβ等, 且含铅褐煤光谱中多出了8条铅元素的谱线, 最后给出了褐煤中主要元素的光谱鉴别表。 然后使用447 nm的连续光点燃褐煤, 将1 064 nm的脉冲光聚焦在煤烟上, 对褐煤煤烟进行了原位在线检测。 发现煤烟中含有Mg, Ca, Al, Sr, Pb等金属离子, 说明了褐煤中的一些金属离子会随着煤烟排放到空气中并危害人体健康。 经褐煤及煤烟的光谱比较, 发现煤烟的信噪比更差, 且所有元素的谱线强度都比在褐煤中弱很多, 另外发现在烟尘中碳原子谱线的相对强度是所有元素中最高的(无明火), 这说明LIBS可以有效探测CO2。 分析了实验中的CN分子谱, 给出了CN分子的具体波长, 并利用LIFBASE软件拟合了CN分子的转动温度和振动温度, 分别为6 780和7 520 K。 最后对样本H和L两种煤烟中的铅浓度进行分析, 选取参考线(Ca Ⅱ 363.846 nm)归一化之后比较了铅元素在363.956, 368.346和405.780 nm处的相对强度, 发现这三条特征谱线的相对强度与自身实际所含的铅浓度呈很好的线性关系, 验证了LIBS技术应用于煤烟中重金属元素半定量分析的可行性。

炭疽病是油茶最常见的病害之一,因此对油茶炭疽病进行快速检测具有重要意义。提出了一种检测油茶叶片炭疽病的新方法,采用激光诱导击穿光谱检测技术,快速无损诊断正常和感染炭疽病油茶叶片中的Mn元素含量,根据火焰原子吸收光谱法对样品中Mn元素的真实含量进行了分析。分别采用平滑、去噪、归一化、基线校正、一阶求导降噪、二阶求导降噪对光谱数据进行预处理,使用偏最小二乘方法(PLS)建立定量模型,采用间隔偏最小二乘法(iPLS)对光谱数据进行波段筛选。最终结合7点平滑和一阶导数降噪进行预处理,根据iPLS建立定量模型。实验结果表明,平分为24个子区间时,第6个子区间的建模效果最佳,建模相关系数为0.9076,建模均方根误差为0.2090 μg/mg,预测相关系数为0.8947,预测均方根误差为0.2100 μg/mg。

通过激光诱导击穿光谱(LIBS)对钢液表面的不同位置进行激发检测,对得到的光谱数据进行归一化预处理。通过主成分分析法筛选出4个代表性因素,将得到的4个因素作为输入信息,针对钢液中Mn、Ni、Cr和Si四种元素,训练并建立定标模型。利用Cat-fish 粒子群(PSO)算法选出最优参数值,最后用测试集来验证模型的预测效果。实验结果表明:Cat-fish PSO-支持向量回归(SVR)的决定系数R2大于0.95,相对标准偏差RSD均值为3.53%,均方根误差RMSE在1.5%以内;所提模型优于普通SVR预测模型,能够快速精确检测出元素含量。该研究为LIBS在线准确定量分析钢液元素提供了借鉴性较高的优化算法。