【摘 要】
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激光诱导击穿光谱法(LIBS)是一种基于光辐射光谱学的分析方法,该方法使用激光脉冲来蒸发、气化并激发热等离子体作为光谱的辐射源。尽管LIBS已经在许多领域展现其实用性和吸引力,但LIBS的定量分析能力被认为是其致命的缺点。从原理的角度来看,这可能是由于激光诱导等离子体作为LIBS应用的光谱发射源的复杂性质。在LIBS技术里,激光诱导等离子体的时间和空间特性被认为是关键点之一。另一方面,从分析的角度
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激光诱导击穿光谱法(LIBS)是一种基于光辐射光谱学的分析方法,该方法使用激光脉冲来蒸发、气化并激发热等离子体作为光谱的辐射源。尽管LIBS已经在许多领域展现其实用性和吸引力,但LIBS的定量分析能力被认为是其致命的缺点。从原理的角度来看,这可能是由于激光诱导等离子体作为LIBS应用的光谱发射源的复杂性质。在LIBS技术里,激光诱导等离子体的时间和空间特性被认为是关键点之一。另一方面,从分析的角度来看,激光的直接烧蚀是LIBS的主要特征。然而,对于某些材料,例如粉末,液体,这种烧蚀可能是相当有限的。适当的样品制备或处理允许在金属表面沉积一层均匀的薄膜从而可以极大提高这类材料的分析性能。本文在LIBS分析方面做了三个工作。第一个工作是通过使用校准曲线(CC)和偏最小二乘(PLS)两种方法对不同距离和不同延迟时间的标准铝合金样品进行定量分析。铝合金样品中主要元素和痕量元素定量分析的数值结果表明,就回归系数而言,(PLS)方法优于(CC)方法。此外,在激光诱导击穿光谱中使用(PLS)方法是同时定量分析铝合金元素的理想选择。第二个工作是使用三种方法对液体中的铬元素(Cr)进行了定量分析,这三种方法分别是校正曲线(CC)方法,偏最小二乘(PLS)方法和神经网络方法。实验的数值结果表明三种方法在回归系数方面均表现良好,线性拟合的回归系数值均大于0.97。此外,我们观察到,与其他方法相比,(PLS)方法在回归系数方面显示出最好的结果。第三个工作是激光诱导击穿光谱(LIBS)结合人工神经网络(ANN)对三种植物样品(女贞,珊瑚树,竹子)的叶子进行了分类。讨论了正确分类率(CCR)与人工神经网络设置的关系。在多层感知器网络中,测试集数据的ANN模型的CCR达到了 99.99
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