發(fā)展農(nóng)作物、農(nóng)產(chǎn)品以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料的元素高效快速分析技術,能夠為精準農(nóng)業(yè)提供重要技術支撐,對于農(nóng)業(yè)發(fā)展具有重要意義。激光誘導擊穿光譜法（LIBS）允許同時對幾種元素進行定量和定性分析,并具有以下優(yōu)點:快速檢測,樣品準備簡便和環(huán)境友好等。本研究基于共線雙脈沖激光誘導擊穿光譜檢測平臺,以復合肥中氮、磷和鉀養(yǎng)分為研究對象,探索系統(tǒng)參數(shù)、定量分析算法對多元素同時檢測的影響;研究了平臺系統(tǒng)參數(shù)和建模方法對多個元素同時檢測的影響,以及單個元素檢測的準確性和多個元素檢測效率之間的關系;以水稻植株中重金屬元素為研究對象,建立重金屬元素的定量分析模型,主要研究如下:（1）LIBS檢測系統(tǒng)研究:研究LIBS在復合肥中氮、磷、鉀養(yǎng)分的系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化方法和定量模型的建立。為實現(xiàn)對三種元素同時進行檢測的目的,探究單雙脈沖、激光能量、波長、脈沖時間間隔及激發(fā)時序?qū)庾V信號影響,根據(jù)光譜信號強度與激光能量的關系,選擇40 mJ能量作為實驗參數(shù)。設計單雙脈沖實驗,根據(jù)譜線強度優(yōu)化雙脈沖激光系統(tǒng)的時間間隔,探究不同波長的單脈沖、雙波長激發(fā)時序?qū)τ诙磕Ｐ偷挠绊�。結果發(fā)現(xiàn),N、P、K多元素分析中532nm激光先激發(fā)條件下采... 

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究意義
    1.2 常用傳統(tǒng)檢測技術
    1.3 激光誘導擊穿光譜技術優(yōu)勢
    1.4 雙脈沖激光誘導擊穿光譜介紹
    1.5 LIBS技術在復合肥氮/磷/鉀檢測領域的研究進展
    1.6 LIBS技術在植物領域重金屬檢測領域的研究進展
    1.7 LIBS技術在微量元素檢測領域的主要問題
    1.8 本文研究背景與內(nèi)容
第2章 實現(xiàn)方法
    2.1 引言
    2.2 LIBS技術理論基礎
        2.2.1 基本原理
        2.2.2 等離子體機理及LIBS基本假設
    2.3 激光參數(shù)對譜線信號的影響
    2.4 儀器系統(tǒng)
    2.5 LIBS數(shù)據(jù)處理方法
        2.5.1 LIBS數(shù)據(jù)預處理方法
        2.5.2 特征譜線的選擇、提取
        2.5.3 定量分析
    2.6 模型評價指標
    2.7 數(shù)據(jù)分析軟件
第3章 復合肥氮磷鉀元素分析
    3.1 引言
    3.2 樣品制備
    3.3 復合肥氮磷鉀元素含量LIBS定量分析與建模
        3.3.1 光譜數(shù)據(jù)采集
        3.3.2 氮磷鉀特征譜線的確定
    3.4 復合肥LIBS參數(shù)優(yōu)化研究
        3.4.1 激光脈沖能量對譜線信號的影響
        3.4.2 單雙脈沖激光對譜線信號的影響
        3.4.3 激光波長對譜線信號的影響
        3.4.4 激光脈沖時間間隔與激發(fā)時序?qū)ψV線信號的影響
    3.5 復合肥氮磷鉀元素含量LIBS定量分析與建模
        3.5.1 偏最小二乘建模分析
    3.6 本章小結
第4章 水稻不同組織重金屬元素分析
    4.1 引言
    4.2 樣品制備
    4.3 水稻植株莖/葉/籽粒中Cu含量LIBS定量分析與建模
        4.3.1 光譜數(shù)據(jù)采集
        4.3.2 重金屬Cu特征譜線的確定
        4.3.3 水稻植株莖/葉/籽粒中Cu含量LIBS定量分析與建模
    4.4 水稻植株莖/葉/籽粒中Cd含量LIBS定量分析與建模
        4.4.1 光譜數(shù)據(jù)采集
        4.4.2 重金屬Cd特征譜線的確定
        4.4.3 水稻植株莖/葉/籽粒中Cd含量LIBS定量分析與建模
    4.5 水稻植株莖/葉/籽粒中Pb含量LIBS定量分析與建模
        4.5.1 光譜數(shù)據(jù)采集
        4.5.2 重金屬Pb特征譜線的確定
        4.5.3 水稻植株莖/葉/籽粒中Pb含量LIBS定量分析與建模
    4.6 本章小結
第5章 總結與展望
    5.1 本文工作總結
    5.2 前景展望
參考文獻
附錄
致謝
在讀期間發(fā)表的學術論文與取得的其他研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]溶液中Ba元素的水下單脈沖與正交雙脈沖LIBS的比較研究[J]. 李文平,周衛(wèi)東.  中國激光. 2019(09)
[2]LIBS光譜技術鑒別原料藥或輔料中的金屬元素[J]. 吳越,曹玲,王玉,宋雪潔,Jack Zhou,胡凱,靳桂民,徐昕怡,洪小栩.  藥物分析雜志. 2019(03)
[3]復合肥中磷元素的激光誘導擊穿光譜定量分析[J]. 李江濤,魯翠萍,沙文.  激光技術. 2019(05)
[4]Quantitative analysis of steel and iron by laser-induced breakdown spectroscopy using GA-KELM[J]. 梅亞光,程樹森,郝中騏,郭連波,李祥友,曾曉雁,葛軍亮.  Plasma Science and Technology. 2019(03)
[5]正態(tài)曲線剔除法提高LIBS快速測量煤炭灰分精確度[J]. 陳小玄,盧志民,姚順春,莫爵徽,趙靜波,陸繼東.  中國電機工程學報. 2019(04)
[6]正交再加熱雙脈沖激光誘導黃連等離子體的光譜特性[J]. 王金梅,鄭慧娟,鄭培超,譚癸寧.  中國激光. 2018(07)
[7]基于激光誘導擊穿光譜技術的巖性識別方法研究[J]. 賈軍偉,付洪波,王華東,倪志波,董鳳忠.  量子電子學報. 2018(03)
[8]應用LIBS技術檢測食鹽中的鎘[J]. 陳亮,游利兵,羅賢鋒,尹廣玥,方曉東.  激光技術. 2019(01)
[9]復合肥中磷元素的激光誘導擊穿光譜多元非線性定量分析[J]. 廖素引,吳先良,李桂華,衛(wèi)敏,張梅.  光譜學與光譜分析. 2018(01)
[10]中國糧食重金屬污染現(xiàn)狀及防控對策[J]. 張風海.  食品安全導刊. 2017(24)

博士論文
[1]基于激光誘導擊穿光譜技術的水稻鉻含量快速檢測方法研究[D]. 彭繼宇.浙江大學 2018
[2]基于激光誘導擊穿光譜技術的復合肥成分實驗測量與分析研究[D]. 沙文.安徽大學 2018
[3]新形勢下我國糧食安全保障研究[D]. 王禹.中國農(nóng)業(yè)科學院 2016

碩士論文
[1]激光誘導擊穿光譜數(shù)據(jù)綜合預處理研究[D]. 張書華.西南科技大學 2019
[2]四季小白菜中重金屬鎘鉛的雙光束激光誘導擊穿光譜檢測研究[D]. 楊暉.江西農(nóng)業(yè)大學 2018
[3]基于激光誘導擊穿光譜技術的煙草重金屬檢測研究[D]. 宋坤林.浙江大學 2017



本文編號：3729112