激光誘導擊穿光譜在土壤重金屬檢測上的應用

摘要：土壤重金屬污染是我國農業可持續發展面臨的一個重大挑戰，新興的快速檢測方法可以快速有效檢測土壤重金屬，從而為土壤污染治理提供準確可靠的數據保證。本文簡述了國內外關于激光誘導擊穿光譜術在土壤重金屬檢測的研究發展現狀。

關鍵詞：土壤重金屬;激光誘導擊穿光譜;化學計量學

中圖分類號：X833 文獻標識碼：A 文章編號：2095-672X（2020）06-00-02

DOI：10.16647/j.cnki.cn15-1369/X.2020.06.047

Detection of soil heavy metals base on laser-induced breakdown spectroscopy

Yang Jiabao

（Zhejiang Ou Jaffee Environmental Testing Co.，Ltd.，Jinhua Zhejiang 321300，China ）

Abstact：Soil heavy metal pollution is a major challenge to the sustainable development of agriculture in China.The new rapid detection methods can detect soil heavy metals quickly and effectively，thus providing accurate and reliable guarantees for the prevention measures of environmental pollution and soil pollution control. In this paper， the research and development of laser-induced breakdown spectroscopy in soil heavy metal detection are reviewed.

Key word：Heavy metal of soil;Laser-induced breakdown spectroscopy;Chemometrics

1 激光誘導擊穿光譜原理及應用

激光誘導擊穿光譜（Laser induced breakdown Spectroscopy，LIBS），是基于原子發射光譜學建立的物質定性定量分析技術，將高強度的激光脈沖聚焦于待測物品，產生等離子體，激發態的原子、離子及自由電子向下躍遷產生弛豫現象，部分能量以光的形式輻射出來，通過收集該輻射的光譜信號，對收集的光譜數據中光譜強度和位置信息進行分析，從而對樣品進行定性和定量分析。LIBS技術優點是：無需樣品前處理過程，分析簡便、快速、多元素同時檢測，可實現遠程、實時、在線元素檢測，不足之處是激光光源的穩定性和可靠性、定量的準確性、樣品的基質效應、背景信號干擾、信噪比較低等。LIBS可分為：單脈沖、雙脈沖及多脈沖LIBS技術。目前應用領域包括材料、冶金制造、環境監測、食品檢測、生物醫學、文物保護、軍事和太空領域等[1-2]。

2 土壤重金屬的LIBS光譜研究應用

許洪光等[3]利用激光誘導擊穿光譜對土壤中重金屬鉛（Pb）進行檢測，檢測靈敏度為 36.7 ?g/g 。吳文韜等[4]利用LIBS研究了土壤重金屬銅（Cu）含量，檢測限為44mg/kg，可以達到國家二級土壤的標準，相對誤差10%以內。黃基松等[5]利用LIBS定量分析土壤鉻（Cr）和鍶（Sr）的數據采集、分析定標方法，Cr、Sr檢測靈敏度分別為25.3μg/g、15.2μg/g。陳巧玲等[6]研究建立了一套可移動的激光誘導擊穿光譜系統，對土壤中金屬鋇（Ba）、錳（Mn）監測相對標準偏差分別為 9.0%、10.24%，檢測靈敏度分別為 19.4 mg/kg 和 115.4 mg/kg。袁迪等[7]應用LIBS研究了土壤重金屬Cr的檢測，相對標準偏差（RSD）為12.1%，檢出限為2.01mg/kg。余克強等[8]研究利用LIBS結合化學計量學方法對土壤重金屬鉛（Pb）和鎘（Cd）預測均方根（ RMSEP）2.044mg/kg、97.05mg/kg。杜闖[9]等開展了基于正交預燒蝕雙脈沖激光誘導擊穿光譜（DP-LIBS）技術對土壤重金屬Mn、Cr、Cu、Pb的研究。馮曉霞等[10]利用LIBS技術對土壤Cd、Hg、As、Cr、Cu、Zn、Ni、Pb成分的同時測定。任佳等[11]采用飛秒激光成絲-納秒脈沖激光誘導擊穿光譜技術（Filament-ns DP-LIBS）對土壤中重金屬鉛元素進行了定量分析研究。

土壤作為一種復雜的基體，LIBS技術對基體效應極其敏感，為了更有效地校正待測物的基體效應以及提高LIBS技術重復性和準確性，通過不同的光譜數據處理方法可以有效提高基于LIBS技術在土壤定量模型預測上的精度。目前國內外也做了大量的相關研究。包括內標法、主成分分析（principal component analysis，PCA ）、偏最小二乘法（partial least squares，PLS）、人工神經網絡（artificial neural network，ANN ）等。He等[12]采用激光誘導擊穿光譜，以Fe元素作為內標元素，測定土壤Mg、Ca、Si、K、A1、Ti、Cr和Mn等8 種元素，其中前5種元素的測量誤差在 10%以內。Pandhija等[13] 研究結果表明利用LIBS對土壤中的Cd元素進行分析，內定標曲線法不僅可以有效降低基體效應以及提高分析精度，并且可以降低檢出限。鄒孝恒等[14]采用激光誘導擊穿光譜對土壤Mn、Cr、Cu、Pb、Ba等在內11種成分進行檢測，建立了基于遺傳算法（GA）和偏最小二乘法（PLS）的定量分析模型，其中Mn元素濃度預測均方根誤差（RMSEP）降低至0.0167%，對于測定土壤多組分，GA-PLS顯著改善傳統 PLS 模型的預測能力。胡慧琴等[15]研究表明相比于PLS，間隔偏最小二乘法（IPLS）應用于LIBS定量檢測土壤中的Pb的預測效果更好。沈沁梅等[16]構建的基于遺傳神經網絡定量分析模型的激光誘導擊穿光譜（LIBS）分析技術，對土壤中Ba和Ni的檢測精度明顯優于BP-ANN方法和內標法，平均相對誤差分別達到4.15%和6.06%。項麗蓉等[17]利用激光誘導擊穿光譜（LIBS）結合化學計量學方法對土壤中的鉛（Pb）和鎘（Cd）元素進行定量分析，結果表明最小二乘支持向量機（LS-SVM）和反向傳播人工神經網絡（BP-ANN）算法建立的模型預測性能優于線性MLR和PLSR建立的模型。余克強等[18]研究應用LIBS結合定標曲線法和偏最小二乘回歸法，同時測定土壤Al、Fe、Mg、Ca、Na、K，結果表明運用PLSR建立的定量分析模型優于定標曲線法的精度。李艷等[19]研究了基于激光誘導擊穿光譜（LIBS）技術，對城市土壤中Cr元素含量檢測與分析，結果表明LS-SVM比PLSR模型預測能力更好。應璐娜等[20]基于激光誘導擊穿光譜技術建立了土壤鎳（Ni）元素的相關向量機、支持向量機和最小二乘支持向量機三種化學計量學方法的光譜數據模型，結果表明，在實際運用中，相比其他兩個模型，在穩定性及預測精度上的優勢的相關向量機模型更適合于LIBS術的定量分析。

3LIBS技術研究發展

為了解決光源穩定性、降低基體效應的影響，提高信噪比與靈敏度等缺點，隨著激光技術和光譜技術的不斷發展，LIBS技術也相繼研發了納秒 LIBS（ns-LIBS）、飛秒LIBS（fS-L IBS）、雙脈沖LIBS、偏振LIBS、飛秒激光光絲LIBS ，以及LIBS技術與拉曼、激光誘導熒光等技術的聯合應用[21]。

LIBS技術目前面臨的難題就是如何從原始數據中提取有用信息，通過新興的化學計量學在光譜數據的預處理以及定量模型的不斷優化，從而提高檢測提高LIBS技術定性定量分析的準確性。

4結語

隨著國家政策對土壤重金屬污染問題日益重視，如何快速、有效、準確測定土壤重金屬含量的方法也不斷得到科研工作者的關注。傳統的重金屬分析方法耗時費力，還可能產生環境不友好產物，LIBS光譜技術，具有不需復雜前處理過程、實時、高效、可遠距離、非接觸式的優點。隨著儀器設備研發的深入和化學計量學方法的發展優化，LIBS結合其他聯用技術，以及聯合人工智能和現代物聯網技術，在我國土壤重金屬檢測和光譜探測領域必然占有一席之地。

參考文獻

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收稿日期：2020-03-01

作者簡介：楊家寶（1986-），男，漢族，研究生，工程師，研究方向為環境監測與環境保護。