CN108333170A - 一种基于激光诱导击穿光谱技术定量分析茶叶中铅元素的方法 - Google Patents

一种基于激光诱导击穿光谱技术定量分析茶叶中铅元素的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于激光诱导击穿光谱技术定量分析茶叶中铅元素的方法，属于光谱分析领域。该方法通过LIBS设备对含不同铅浓度的茶叶进行初步分析，对照美国标准原子谱线库确定405.78nm处具有铅元素的谱线；然后将LIBS光谱信号数据置于随机共振双稳态系统中，建立随机共振系统方程；随后采用蚁群算法对参数进行优化，采用四阶龙格‑库塔算法对优化后的随机共振系统方程进行数值仿真，并使用Voigt函数对光谱进行拟合，获取随机共振放大后的信号谱线；最后构建茶叶中铅浓度与信号谱线之间的定标曲线，从而实现实际茶叶样品中铅元素的定量分析。本发明具有判别准确度高，简单快速等优点，为茶叶重金属含量分析提供一种参考方法。

Description

一种基于激光诱导击穿光谱技术定量分析茶叶中铅元素的 方法
技术领域
本发明属于光谱分析领域，尤其是涉及一种基于激光诱导击穿光谱技术结合随机共振算法实现茶叶中重金属元素铅定量分析的方法。
背景技术
茶作为全球三大天然饮料之一，具有丰富营养价值和保健功能。茶叶中富含氨基酸、茶多酚、咖啡碱等化学成分及多种微量元素，对人体是有益的。随着人们生活质量的提升，人们对茶叶质量也越来越关注。目前影响茶叶质量安全的危害元素主要有：重金属超标、农药残留及有机微生物污染等。其中目前我国环境恶化影响，会导致有害重金属离子污染茶叶，出现茶叶产品的重金属含量超标现象，严重影响茶叶质量安全性，影响茶叶出口国际市场。茶叶中的重金属已成为制约茶叶质量安全的关键性因素。
激光诱导击穿光谱技术(LIBS)是一种光谱分析技术，在对样品组成及含量分析领域具有广泛的应用。LIBS技术是利用激光照射被测物体表面产生等离子体来获取物质成分(定性分析)、浓度(定量分析)和物质识别的分析技术。 LIBS相比于传统的光谱分析方法，具有实时、快速、无损或微损检测等特点。
基于随机共振方法实现的微弱信号放大的方法是通过构建双稳态系统，通过蚁群算法优化系统参数a和b确保系统输出信噪比最大。
Voigt拟合方法对系统光谱信号进行拟合和修正，建立茶叶光谱强度与铅元素浓度定标曲线，实现对茶叶重金属铅元素含量检测。
发明内容
针对目前茶叶中重金属铅元素信号微弱导致检测准确度低，检测效率低等缺点，本申请提供了一种基于激光诱导击穿光谱技术定量分析茶叶中铅元素的方法。
本发明的技术方案：
一种基于激光诱导击穿光谱技术定量分析茶叶中铅元素的方法，包括以下步骤：
(1)茶叶样品制备及光谱信号获取：
将同品种、等质量茶叶分别放入不同浓度的硝酸铅溶液中，进行铅污染处理，将污染后的茶叶干燥、研磨成均匀粉末并制成不同铅浓度茶叶的压片状样品；采用激光诱导击穿光谱检测方法获取压片状样品的光谱信号，并对压片状样品的光谱信号数据以碳元素为参考进行数据归一化处理；
(2)将归一化处理后的数据置于随机共振双稳态系统中，得到随机共振系统方程；使用蚁群算法对随机共振系统方程中的参数进行优化，并采用四阶龙格-库塔算法对优化后的随机共振系统方程进行数值仿真，获取经过随机共振后的放大信号；
(3)Voigt光谱修正：使用Voigt函数对放大信号进行拟合，获取随机共振放大后的信号谱线；
(4)建立定量分析模型：构建茶叶样品中铅浓度与信号谱线之间的定标曲线；并根据定标曲线定量分析实际茶叶样本中铅元素的含量。
所述步骤(2)中随机共振系统方程为：
<G(t)>＝0,<G(t),G(t-τ)>＝2Dδ(t)
V(x)＝-ax2/2+bx4/4
其中，s(t)为模拟信号，V(x)为非线性双稳态系统的势函数，G(t)表示强度为 D、均值为0的高斯白噪声，δ(t)为冲激函数，<G(t),G(t-τ)>表示G(t)自相关函数，τ为时间延迟，a和b为大于0系统参数。
所述步骤(2)中采用四阶龙格-库塔算法进行数值仿真的表达式为：
k2＝h×(a×(pn+k1/2)-b×(pn+k1/2)3+In)
k3＝h×(a×(pn+k2/2)-b×(pn+k2/2)3+In+1)
k4＝h×(a×(pn+k3)-b×(pn+k3)3+In+1)
其中，M为输入信号长度，h为积分步长，h＝1/fs，fs为采样频率，In为双稳态输入信号，I0设置为0，pn为双稳态输出信号，k1代表pn点处斜率，k2代表利用k1求得pn+k1/2处的斜率，k3代表利用k2求得pn+k2/2
处斜率，k4代表利用k3求得pn+k3点处的斜率。
所述步骤(3)中所述Voigt函数为：
其中，其中HG代表高斯展宽，HL代表洛伦兹展宽，k为线性轮廓比例因子。
本发明的有益效果：茶叶中铅元素含量低导致其光谱信号微弱导致检测困难，随机共振方法是一种有效的强噪声背景下微弱信号检测方法，该方法使得噪声能量转化为信号能量，从而提高信噪比，实现微弱信号的放大；本方法具有简单、高效、准确定量分析茶叶中重金属铅元素含量的优点，可以对茶叶中重金属元素铅等微弱信号进行快速准确定量分析，提高茶叶中铅元素检测能力与效率，有效保证茶叶的质量与安全。
附图说明
图1为建立茶叶重金属元素铅定量模型流程图。
图2(a)为不同硝酸铅浓度茶叶铅元素与碳元素谱线强度比值。
图2(b)为Voigt修正后不同硝酸铅浓度茶叶铅元素与碳元素谱线强度比值。
图3(a)为随机共振后不同硝酸铅浓度茶叶铅元素与碳元素谱线强度比值。
图3(b)为随机共振结合Voigt修正后不同硝酸铅浓度茶叶铅元素与碳元素谱线强度比值
图4(a)为铅元素与碳元素光谱强度比值与铅浓度的定标曲线。
图4(b)为Voigt修正后铅元素与碳元素光谱强比值与铅浓度的定标曲线。
图5(a)为随机共振后铅元素与碳元素光谱强度比值与铅浓度的定标曲线。
图5(b)为随机共振结合Voigt修正后铅元素与碳元素光谱强度比值与铅浓度的定标曲线。
具体实施方式
下面参照附图具体说明发明的一个实施例。
一种基于激光诱导击穿光谱技术定量分析茶叶中铅元素的方法：包括以下步骤：
(1)本实验采用龙井茶叶进行分析，首先将等质量龙井茶叶分别浸泡在不同浓度的硝酸铅溶液中35小时，将污染茶叶进行干燥，在70摄氏度下干燥约5 个小时，然后研磨成均匀粉末，使用机械压片机对茶叶粉末施加30Mpa压力，持续3分钟制成直径15mm、厚3mm、重0.8g的片状样品，得到含不同质量分数硝酸铅(0.1％,0.3％,0.5％,0.7％,0.9％)的茶叶样品。
通过一系列预实验，调节影响LIBS光谱分析设备ICCD探测延时时间、门宽和激光能量等参数进行优化。最佳实验条件下获取LIBS光谱数据。以碳元素作为参考，对铅元素(405.78nm)谱峰进行定量分析。原始的光谱及修正后光谱如图2(a)和图2(b)所示。
(2)将归一化处理后320nm-340nm的光谱信号数据置于双稳态随机共振系统，得到随机共振系统方程；使用蚁群算法对随机共振系统进行参数a和b优化，使信号的输出信噪比最大。采用四阶龙格-库塔算法对不同铅浓度茶叶LIBS 光谱经过随机共振后输出信号进行数值仿真，获取经过随机共振后的放大信号。
(3)使用Voigt函数对放大信号进行拟合，获取随机共振放大后的信号谱线；如图3(a)和图3(b)所示。
(4)建立定量分析模型：构建茶叶样品中铅浓度和随机共振放大信号谱线之间的定标曲线。原始光谱信号建立定标曲线如图4(a)和图4(b)所示，随机共振后信号建立定标曲线如图5(a)和图5(b)所示。比较表明随机共振后茶叶定标曲线稳定性和准确性有所提升，定标曲线线性相关性为0.9983，相对均方根误差0.011％。

Claims (5)

1.一种基于激光诱导击穿光谱技术定量分析茶叶中铅元素的方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)茶叶样品制备及光谱信号获取：
将同品种、等质量茶叶分别放入不同浓度的硝酸铅溶液中，进行铅污染处理，将污染后的茶叶干燥、研磨成均匀粉末并制成不同铅浓度茶叶的压片状样品；采用激光诱导击穿光谱检测方法获取压片状样品的光谱信号，并对压片状样品的光谱信号数据以碳元素为参考进行数据归一化处理；
(2)将归一化处理后的数据置于随机共振双稳态系统中，得到随机共振系统方程；使用蚁群算法对随机共振系统方程中的参数进行优化，并采用四阶龙格-库塔算法对优化后的随机共振系统方程进行数值仿真，获取经过随机共振后的放大信号；
(3)Voigt光谱修正：使用Voigt函数对放大的信号进行拟合，获取随机共振放大后的信号谱线；
(4)建立定量分析模型：构建茶叶样品中铅浓度与信号谱线之间的定标曲线；并根据定标曲线定量分析实际茶叶样本中铅元素的含量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(2)中随机共振系统方程为：
<G(t)>＝0,<G(t),G(t-τ)>＝2Dδ(t)
V(x)＝-ax2/2+bx4/4
其中，s(t)为模拟信号，V(x)为非线性双稳态系统的势函数，G(t)表示强度为D、均值为0的高斯白噪声，δ(t)为冲激函数，<G(t),G(t-τ)>表示G(t)自相关函数，τ为时间延迟，a和b为大于0系统参数。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤(2)中采用四阶龙格-库塔算法进行数值仿真的表达式为：
k2＝h×(a×(pn+k1/2)-b×(pn+k1/2)3+In)
k3＝h×(a×(pn+k2/2)-b×(pn+k2/2)3+In+1)
k4＝h×(a×(pn+k3)-b×(pn+k3)3+In+1)
其中，M为输入信号长度，h为积分步长，h＝1/fs，fs为采样频率，In为双稳态输入信号，I0设置为0，pn为双稳态输出信号，k1代表pn点处斜率，k2代表利用k1求得pn+k1/2处的斜率，k3代表利用k2求得pn+k2/2处斜率，k4代表利用k3求得pn+k3点处的斜率。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤(3)中所述Voigt函数为：
其中，HG代表高斯展宽，HL代表洛伦兹展宽，k为线性轮廓比例因子。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤(3)中所述Voigt函数为：
其中，HG代表高斯展宽，HL代表洛伦兹展宽，k为线性轮廓比例因子。
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