赣南脐橙中的铜的激光诱导击穿光谱检测分析
应用物理专业实验：专业实验15 激光诱导击穿光谱(LIBS)技术
激光诱导击穿光谱分析技术激光诱导击穿光谱技术是一类基于高功率激光器的光谱分析技术。
光谱分析技术是一种古老的化学成分或者物种组成分析技术，其基本依据在于原子和分子的光谱具备指纹特征，即：不同的原子或者分子的特有能级结构决定了它们发生的光谱谱线的波长具有本征性，通过识别谱线波长的识别和关联分析，以原子分子光谱数据库为比照依据，可以实现化学成分的定量分析。
如要使得原子或分子成分发生光谱过程，必须对样品进行光学激发，产生原子或者分子的诸多激发态。
传统的光谱分析技术中，样品的激发手段包括:火焰燃烧、ICP炬、微波炬等。
利用高功率激光加热样品，也可以实现样品的快速高温激发，因为激光激发的过程中发生电子加热、样品气化和蒸汽击穿的过程，因此这种技术称为激光诱导击穿光谱技术（Laser Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS）。
在上世纪80年代，美国的Los Alamos National Laboratory首先实现了LIBS技术，并将其应用于物质的化学分析，但是该技术当时并没有在美国国内引起多少反响，反而其他许多国家却对此表现了很大的兴趣。
在9·11恐怖袭击后，美国军方开始将该技术应用于各种安检，快速检测分析疑似爆炸物。
经过近30年的发展，LIBS已经成为研究激光与物质相互作用的重要工具，在光谱分析，激光薄膜沉积和惯性约束核聚变等方面也有着广泛的应用，成为原子光谱分析技术的最活跃领域。
LIBS技术与传统的火焰原子光谱、ICP发射光谱技术迅速结合，在很多领域得到广泛的应用。
1.发展概况LIBS已被广泛地应用到多个领域，如钢铁成分在线分析、宇宙探索、环境和废物的监测、文化遗产鉴定、工业过程控制、医药检测、地球化学分析，以及美国NASA的火星探测计划等，并且开发出了许多基于LIBS技术的小型化在线检测系统。
LIBS系统的技术发展历程可以分为三个阶段：第一个阶段是60年代到70年代中期，伴随着激光器的发明，其出色的高功率特性使之成为诱发气体电离和击穿的有力手段之一，同时，伴随等离子体物理学的产生和发展，激光诱导击穿等离子体发展成为研究激光与物质相互作用的重要领域。
激光诱导击穿光谱技术在重金属环境监测中的应用研究进展
激光诱导击穿光谱技术在重金属环境监测中的应用研究进展摘要：重金属污染对环境和人类健康造成了严重威胁。
因此，开发高效准确的监测方法至关重要。
激光诱导击穿光谱（LIBS）技术是一种无损、快速、便携和高灵敏度的方法，近年来在重金属环境监测中得到了广泛应用。
本文概述了激光诱导击穿光谱技术的原理和优势，并总结了其在重金属环境监测中的应用研究进展。
通过分析文献和研究成果，我们发现LIBS技术在重金属元素分析、样品分类和质量控制等方面展现出良好的前景。
然而，目前仍存在一些挑战需要克服，如定量分析的准确性和标准化方法的建立。
因此，今后的研究需要着重解决这些问题，进一步提高激光诱导击穿光谱技术在重金属环境监测中的应用水平。
1. 引言重金属是一类具有毒性的元素，常见的有铅、汞、镉和铬等。
它们由于工业生产和废物处理等活动被排放到环境中，严重污染了土壤、水体和大气等环境介质。
重金属的积累和富集对生物体产生毒性作用，给生态系统和人体健康带来了极大的风险。
因此，建立一种高效准确的重金属环境监测方法对于环境保护和人类健康至关重要。
2. 激光诱导击穿光谱技术原理激光诱导击穿光谱技术利用激光的能量作用于样品表面，使其蒸发和电离形成等离子体。
等离子体中的原子和离子经过激发和跃迁过程，发射出特定频率的光谱线。
通过分析这些发射光谱，可以确定样品中的元素成分和浓度。
LIBS技术具有无损性、快速性、便携性和高灵敏性等优点，因此被广泛应用于各个领域。
3. 激光诱导击穿光谱技术在重金属环境监测中的应用3.1 重金属元素分析通过LIBS技术可以实现对重金属元素的快速分析。
研究表明，LIBS技术可以准确测定土壤、水体和废物中重金属元素的含量，并且与传统的分析方法具有相当的准确性和可靠性。
此外，由于LIBS技术的快速性，大量的样品可以在短时间内进行分析，从而提高了分析效率。
3.2 样品分类重金属环境监测中，样品来源多样，种类繁多。
利用LIBS技术可以对不同来源的样品进行分类和鉴别。
火焰原子吸收光谱法测定赣南脐橙中6种微量元素含量
火焰原子吸收光谱法测定赣南脐橙中6种微量元素含量刘为贱;李洪亮【摘要】将赣南脐橙经硝酸和高氯酸消化后,在样品中加入氯化镧作为释放剂以消除共存离子的干扰,采用火焰原子吸收光谱法测定了Ca、Mn、Zn、Fe、Cu和Pb 元素的含量.结果表明,标准加入法的回收率为96.58％～104.31％,10次平行测定结果的相对标准偏差RsD均小于2％.该法灵敏度高、操作简便快速,结果准确,重现性好.可见赣南脐橙中各元素含量差异显著,其中Ca的含量比较丰富,Mn、Fe和Zn 的含量中等,含有人体必需的微量元素,而对身体有害的元素如Pb含量却相当低,这说明赣南脐橙具有一定的药用和经济价值,为进一步探讨赣南脐橙开发利用提供实际依据.【期刊名称】《广东微量元素科学》【年(卷),期】2012(019)003【总页数】4页(P44-47)【关键词】微量元素;赣南脐橙;原子吸收光谱法【作者】刘为贱;李洪亮【作者单位】江西赣州卫生学院,江西赣州 341000;赣南医学院药学院,江西赣州341000【正文语种】中文【中图分类】O657.31赣南脐橙(Gannan orange)是多年生草本植物，是一种集医药医疗、保健、食用和观赏功能于一身的经济作物［1］。
赣南脐橙中含有人体不可缺少的多种微量元素，如Fe，Zn和Mn等，现代药学证明，适量的微量元素对人体健康，生长发育和治疗疾病、延缓衰老有密切的关系［2］。
癌症不但与遗传、环境、生活习惯等因素有关，与微量元素也有较为密切的联系。
近年来，国内外已有一些文献报道了采用原子光谱法检测一些植物和药品中微量元素，但是赣南脐橙中微量元素的检测却鲜见报道。
本文采用干法消化法对2011年度产赣南脐橙样品进行处理，再用火焰原子吸收光谱法测定了其中Ca、Zn、Fe、Mn、Cu和Pb的含量，为探讨科学合理化种植赣南脐橙提供有效的科学依据［3］。
1.1 仪器及工作条件TAS-990型原子吸收分光光度计(北京普析仪器公司);Fe、Cu、Zn、Mn、Ca、Pb 空心阴极灯(威格拉斯仪器北京有限公司);New Human 900型(韩国)超纯水器，WX-4000型温压双控微波消解系统(上海屹尧分析仪器有限公司)。
可见_近红外光谱法无损检测赣南脐橙可溶性固形物
第28卷 第3期光 学 学 报V ol.28,N o.32008年3月ACTA OPTICA SINICAMarch,2008文章编号:0253 2239(2008)03 0478 04可见/近红外光谱法无损检测赣南脐橙可溶性固形物刘燕德1 陈兴苗1 欧阳爱国2(1江西农业大学工学院,江西南昌330045;2江西蓝天学院汽车系,江西南昌330098)摘要 应用可见/近红外光谱法对赣南脐橙可溶性固形物进行了无损检测研究。
通过主成分分析,获取光谱的有效信息,将其作为人工神经网络的输入变量进行非线性建模。
90个建模样品训练结果是,样品参考值与预测值之间的相关系数为0.9147,训练均方差为0.5203;38个未知样品预测结果是:样品参考值与预测值之间的相关系数为0.9033,预测均方差为0.6964,相对预测偏差4.5709%。
实验结果表明基于人工神经网络的可见/近红外光谱法无损检测赣南脐橙可溶性固形物是可行的。
关键词 医用光学与生物技术;可见/近红外光谱;无损检测;人工神经网络;主成分分析;可溶性固形物;赣南脐橙中图分类号 O657.33;T N247 文献标识码:A收稿日期:2007 06 15;收到修改稿日期:2007 10 31基金项目:国家自然科学基金(60468002,30560064)、教育部新世纪优秀人才资助计划(N CET 06 0575)和江西省青年科学家(井冈之星)培养对象资助课题。
作者简介:刘燕德(1967-),女,江西泰和人,教授,博士生导师,主要从事生物光电及应用等方面的研究。
E mail:jx liuy d@Non Destructive Measure ment of Soluble Solid Conte nt in GannanNavel Oranges by V isible /Near Infrare d SpectroscopyLiu Yande 1Chen Xingmiao 1Ouyang Aiguo21En gineer ing College ,J ian gxi Agr icult ur e Un iver sit y ,Na n cha ng ,J ian gxi 330045,Chin a 2Depa r tm ent of Aut om obile ,J ia ngxi Blue Sky College ,Nan chan g ,Jia ngx i 330098,ChinaAbstract Non destructive m ea surement of soluble solid content in G annan navel oranges was carried out by visible/near infrared spec troscopy detec tion method.Effective information of spectra was obtained by principal component analysis,and was used as the input variables of artificia l neural network for building the nonlinear model.The results,based on calibration for 90samples,are 0.9147and 0.5203for calibration correlation coeffic ient and root m ean square error of ca libration.The results,based on prediction for 38unknown samples,are 0.9033,0.6964and 4.5709%for prediction correlation coeffic ient,root mean square error of predic tion,and relative standard deviation (RSD),respectively.Experimental results show that visible/nea r infrared spectroscopy detection method,based on a rtificial neural network,for non destructive measurement of soluble solid c ontent in Gannan navel oranges is feasible.Key wo rds medical optics and biotec hnology;visible/near infrared spectrosc opy;non destructive measurement;a rtificial neural network;principa l component ana lysis;soluble solid content;Gannan navel oranges1 引 言近红外光谱所含信息极其丰富,主要是有机分子(含氢基团)的倍频与合频吸收光谱,与中红外光谱一样,能得到分子的结构、组成、状态的信息。
高光谱成像技术无损检测赣南脐橙表面农药残留研究
中图分类号 ： ＴＰ ３ ９ １
像 对鱼微生物腐败检测 进行 了研 究ｌ ｇ ］ ；Ｘ ｉ ｅ等利 用高 光谱成
第３ ６ 卷， 第１ ２ 期
２ ０ １ ６ 年 １ ２月
光
谱学与Fra bibliotek光谱
分
析
Ｖ ｏ Ｌ ３ ６ ， Ｎ ｏ ． １ ２ ， ｐ ｐ ４ ０ ３ ４ — ４ ０ ３ ８
Ｄｅ ｃ ｅ ｍｂ ｅ ｒ ，２ ０ １ ６
Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｓ ｃ ｏ ｐ ｙ ａ ｎ ｄ Ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ａ ｌ Ａｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
法， 但 大都费 时、速 度慢 ，而且是 破坏性 的检测 。高 光谱成
像 分析技术不同于光谱分析技术 ，可以同时处理样 品 的图像 信息和光谱信息 ， 采集样 品高 光谱 成像 数据 时，样 品的每个
波段都有一幅灰度图像与之对应 ， 样 品的每个像 素点都有 一 条 光谱 与之对应 。 高光谱成像技术具备 图像 和光谱 的双重优
摘 要 高光谱成像技术具备 图像和光谱 的双重优势 ， 作为一种快速无损检测分析技术 ， 检测过程无损 、 无 污染和无接触 。高光谱成像 数据包括样本的图像信息和光谱信息 ， 采 集样 本高光谱成像数据时 ， 样本 的每个 像素点都有一条光谱与之对应 ，样本 的每个波长都 有一 幅灰度 图像 与之 对应 。研究采 用高光 谱成像技 术无
收稿 日期：２ ０ １ ５ — ０ ５ — ０ ７ ．修订 日期 ： ２ ０ １ ５ — ０ ９ — １ ３ ２ ０ １ ４ ２ Ｂ Ｄ Ｈ８ ０ ０ ２ １ ） 资助 作者简 介：李增芳 ，１ ９ ７ １ 年生 ，浙江水利水 电学 院教授 ＊通讯联系人 ｅ － ｍａ ｉ ｌ ： ｙ ｈ ｅ ＠ｚ ｉ ｕ ． ｅ ｄ ｕ ． Ｃ Ｉ ｌ
基于激光诱导荧光高光谱技术无损检测脐橙表面敌敌畏残留
场 。脐橙 不 仅 可 以当鲜 果 吃 ， 能生 产 出果 汁 、 酱 、 还 果
果 冻 、 油 等 多种 深 加 工 产 品 ， 些 都 需 要 对 脐 橙 的 橙 这 质 量 进 行严 格 监 控 ， 中农 药 残 留就是 一 项 重 要 的检 其 测指标。
农 药危 害健 康 已经 是普 通 常识 ，农 药 残 留物 通过
二乘（ａｔ ｌｅｓ ｓｕ ｒｓＰ Ｓ方法建 立农药残 留的预测模 型 ， Ｐｒａ ｌ ｔ ｑ ａｅ ，Ｌ ） ｉ ａ 并找 出最 佳光谱 区间 ， 然后 应用支 持 向量 Ｊ （ ｐ ｏｔ ｅｔｒ ￣ Ｓ ｐ ｒ ｖｃｏ ／ ｕ Ｌ ｍ ｃ ｉ ，Ｖ 方法在最佳光谱 区间的基础上建立农药残 留的预测模型 ： ａｈｎ Ｓ Ｍ） ｅ 所建模型结果其预测集样品 的农药残 留量实测值
薛龙 １， 宏 黎 静 刘 木 华 ， 晓 罗春 生 Ｉ庄 ２ ， ， ，王 ｖ ，
（． 东 交通 大 学机 电工 程学 院 ，南 昌市 ，３ ０ １ ；２ 江 西农业 大 学工 学 院生物 光 电实验 室 ，南 昌市 ，３ ０ ４ ； １华 ３０ ３ ． ３ ０ ５ ３ 无 损检 测技 术教 育部 重点 实验 室 ，南 昌市 ，３ ０ ２ ） ． ３０ ９
至 皮肤 ， 达血 液甚 至致 命 ， 多人 受 害于 农 药残 留而 重 很
收稿 日期 ：０ １ １ ６日 ２１年 月
基 金 项 目 ： 家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目（０ ６ １ １； 世 纪 优 秀 人 才 支 持 计 划 资 助 项 目（Ｃ Ｔ ０ — １８； 西 省 科 技 支 撑 计 划 项 目 国 ３ ７ ０ ０ ）新 Ｎ Ｅ 一 ９ ０６ ）江 （ ０ Ｂ Ｂ ５ ０ ）江 西 省青 年科 学 家 （ 岗 之 星） 养 ２ ９ Ｎ ０ ７ ５； ０ 井 培 薛 龙 ， ，９７ 生 ， 宁 本 溪 人 ， 士 ， 男 １７ 年 辽 硕 华东 交通 大学 机 电 工程 学 院讲 师 ； 究 方 向 为 机 械 设计 及 光 学 检 测 。 研 庄 宏 ， ，９ ５ 生 ， 海 人 ， 士 ， 东 交 通 大 学 馆 员 ； 究 方 向为 计 算 机 应 用 。 男 １６ 年 上 学 华 研 黎 静 ， ，９ ８ 生 ， 西 宜 春 人 ， 士 ， 西 农业 大 学 工 学 院讲 师 ； 究 方 向为 农 产 品 品 质 光 学 无 损 检测 女 １７ 年 江 硕 江 研
应用激光诱导击穿光谱定量分析脐橙中的金属元素
ｃ ａ ｎ ｌ ｂ ｒｓ ｅ ｔ ｍｅ ｅ ．Ｔ ｅ ｒ ｌｔ ｅ ｉｔ ｎ ｉ ｅ ｆ ｕ， ， ｉ ｒ ａ ｒｗｅｅ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ａ ｄ ａ ａｙ ｅ ｙ ｈ ｎ ｅ ｅ ｐ ｃ ｒ ｉ ｆ ｏ ｔｒ ｈ ｅ ａｉ ｅ ｓｔ ｓｏ ｖ ｎ ｉ Ｃ Ｎｉ Ｔ ，Ｓ ，Ｂ ，Ｃ ｒ ｏ ａ ｅ ｎ ｎ ｚ ｄ ｂ ｌ
关键词 ： 激光诱导击穿光谱 ； 橙皮 ； 肉； 属元 素 橙 金
中图分类 号 ：４ ３ １ ０ ３ ． 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ：０ ０— ２ ６ ２ １ ） — ８０—０ １０ ２ ８ （ ０ １ ０ ０ ３ ４ ５
Ｑｕ ｎｉ ｔ ｅＡｎ ｌｓ ｆＭ ｅａ ｌ ｎｓｉ ｖ ｌ ａ ｇ ａ ｔ ａｉ ａｙｉ ｏ ｔｌ ｅ ｔ ｖ ｓ Ｅ ｍｅ ｔ ｎＮａ ｅ Ｏｒ ｎ ｅ
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激光诱导击穿光谱金属检测检测系统分析算法硕士论文
基于微晶片激光的诱导击穿光谱系统设计与研究【摘要】 LIBS (Laser-Induced Breakdown Spectroscopy),即激光诱导击穿光谱技术,是把激光作为激发光源,通过激光与物质的某种相互作用,产生特种类型的光谱辐射,通过分析这些光谱特征实现物质分析目的的一种技术。
本文采用高功率,小体积的微晶片激光器,设计并实现了便携式激光诱导击穿光谱(LIBS)检测系统。
此系统适用于金属物质的快速检测,系统对样本制作的要求简单而环保,具有广泛的实用价值和经济效益,有广阔的市场前景。
本文首先阐述了国内外LIBS研究的历史和现状,详细说明了等离子体的产生以及LIBS进行物质检测的原理,并且对其优点和缺点进行了对比。
接着对于LIBS检测的影响因素进行分析,从而构建整个LIBS检测系统。
该LIBS系统采用高峰值功率,高重复频率,Q-开关微晶片激光器作为激发光源,由激光器驱动模块、微晶片激光模块、样品和光谱分析模块及显示处理模块四部分组成。
光源驱动控制模块给激光源提供稳定的温度和电源；荧光光谱检测模块采用CCD为探测器；数据分析处理模块对测量的LIBS谱图进行预处理和分析。
接着,本文用所设计的LIBS系统对多种金属进行了测试和分析实验,验... 更多还原【Abstract】 Laser Induced Breakdown Spectroscopy is a technique to analysis material. We take the Laser as stimulate illuminant. Then through analyzing the spectrum characteristics of certain interactions between laser and material, we can achieve material-detection.A portable detection system based on LIBS is designed and realized by using the high-power and small-volume microchip laser.This system suitable for material rapid detection in metal experiments. In ourcountry, it has broad market prospects and... 更多还原【关键词】激光诱导击穿光谱；金属检测；检测系统；分析算法；【Key words】Laser-Induced Breakdown Spectroscopy；metal detection；Detection system；Analysis algorithm；摘要5-6Abstract 6第1章绪论9-161.1 研究背景和意义9-101.2 历史和现状10-121.3 LIBS技术的优点和缺点12-141.3.1 LIBS技术的优点12-141.3.2 LIBS技术的缺点141.4 本文研究内容141.5 论文的组织结构14-16第2章LIBS技术的基本原理及影响因素16-222.1 激光诱导离解技术的基本原理16-192.1.1 等离子体的产生原理172.1.2 气体电离理论模型之—多光子吸收电离17-182.1.3 LIBS物质检测的原理18-192.2 影响LIBS光谱的因素19-212.2.1 激光波长19-202.2.2 透镜到样品表面距离202.2.3 延迟时间20-212.2.4 脉宽212.3 本章小结21-22第3章基于微晶片激光的小型LIBS系统设计22-533.1 基于微晶片激光的小型LIBS系统设计22-253.2 Q-开关微晶片固体激光器原理25-313.3 激光器设计31-383.3.1 简介313.3.2 泵浦源31-333.3.3 谐振腔33-343.3.4 倍频与和频晶体的选择34-363.3.5 激光器设计的考虑因素36-383.4 光源驱动控制模块原理与设计38-443.5 光谱模块原理与设计44-483.6 实验及分析48-523.6.1 对金属样品的实验及结果分析48-493.6.2 结果分析49-513.6.3 部分金属实验的光谱图像51-523.7 本章小结52-53第4章基于部分谱线匹配的元素识别方法53-654.1 光谱预处理53-554.2 传统的寻峰法元素识别55-574.2.1 谱线自动寻峰55-564.2.2 谱线的标定56-574.3 基于部分谱线匹配的LIBS元素识别57-604.3.1 基于部分谱线匹配的物质识别原理57-584.3.2 基于部分谱线匹配的物质识别具体实现58-604.3.3 实验仿真结果和分析604.4 光谱数据库的简历和软件实现60-634.4.1 光谱数据库的建立60-614.4.2 数据库查询界面和实现61-624.4.3 数据库的改进62-634.5 LIBS技术的定量化原理63-644.6 本章小结64-65第5章总结与期望65-67参考文献67-71作者在研究生期间参与项目及发表论文71-72致谢【索购全文】Q联系Q：138113721 1030850491全文提供服务费：25元RMB 即付即发支付宝账号：xinhua59168@【说明】1、本站为中国学术文献总库合作代理商，作者如对著作权益有异议请与总库或学校联系；2、为方便读者学习和引用，我们可将图片格式成WORD文档，费用加倍。
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赣南脐橙中的铜的激光诱导击穿光谱检测分析
林永增;姚明印;涂建平;徐雪红;彭秋梅;陈添兵;刘木华
【期刊名称】《激光与红外》
【年(卷),期】2013(043)011
【摘要】为了验证激光诱导击穿光谱技术对农产品重金属元素检测的可行性,以实验室经硫酸铜污染的赣南脐橙为研究对象,并以CuI 324.75 nm为分析谱线,用波长为1064 nm的Nd:YAG激光器在实验室正常大气条件下,对脐橙样品做时间特性和能量特性影响的实验,通过信背比的计算比较,得到最佳延迟时间为1200 ns,最佳的激光能量为100 mJ,且相对标准偏差为10.32％.然后在这一实验参数下,对6个含不同Cu浓度的脐橙样品进行实验,建立Cu元素浓度与其特征光谱强度之间的定标曲线,线性拟合相关系数为0.96,通过定标曲线计算得到Cu的检测限为10.81 μg/g.由此表明:应用激光诱导击穿光谱技术检测赣南脐橙中的重金属Cu是可行的,但检测限有待进一步降低.
【总页数】5页(P1212-1216)
【作者】林永增;姚明印;涂建平;徐雪红;彭秋梅;陈添兵;刘木华
【作者单位】江西农业大学生物光电及应用重点实验室,江西南昌330045;江西农业大学生物光电及应用重点实验室,江西南昌330045;江西农业大学生物光电及应用重点实验室,江西南昌330045;江西农业大学生物光电及应用重点实验室,江西南昌330045;江西农业大学生物光电及应用重点实验室,江西南昌330045;江西农业大学生物光电及应用重点实验室,江西南昌330045;江西农业大学生物光电及应用重点实验室,江西南昌330045
【正文语种】中文
【中图分类】TN249
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