基于內標法和CARS變量優(yōu)選的倍硫磷含量LIBS檢測

劉 津， 孫 通*， 甘蘭萍

(1. 江西農業(yè)大學工學院 江西省高校生物光電技術及應用重點實驗室， 江西 南昌 330045；2. 江西省果蔬采后處理關鍵技術及質量安全協(xié)同創(chuàng)新中心， 江西 南昌 330045)

1 引 言

倍硫磷，作為預防植物病蟲害的有機磷農藥，由于殺蟲速度快、效果出眾，在我國農業(yè)生產(chǎn)活動中廣泛運用。但由于部分使用者不合理的使用，導致倍硫磷殘留在糧食等作物上。當殘留含量超標時，會嚴重危及人們的身體健康。因此，非常有必要對倍硫磷農藥殘留含量進行快速檢測。

目前，農藥倍硫磷含量的測定方法主要有原子吸收分光光度法、電感耦合等離子體-質譜法、電感耦合等離子體-發(fā)射光譜法等。但是，上述方法除了對實驗環(huán)境以及實驗人員要求較高以外，還需對樣品進行較為復雜的前處理，且樣品檢測時間長。激光誘導擊穿光譜(Laser induced breakdown spectroscopy，LIBS)作為一種新近的現(xiàn)代分析技術，具有樣品前處理簡單、可同時檢測多種元素及靈敏度高等優(yōu)點。LIBS的工作原理是通過高能量的激光光源灼燒待分析樣品，使其表面形成高溫等離子體，并通過高精度光譜儀檢測等離子體信號，然后根據(jù)信號的峰位及強度對物質元素進行定性及定量分析。目前，LIBS已經(jīng)廣泛用于地質[1-2]、冶金[3-4]、醫(yī)藥[5-6]、水體[7-8]、食品[9-10]、太空[11-12]等領域中的物質元素檢測。對于農藥殘留LIBS 檢測，相關的研究甚少。Kim等[13]利用LIBS技術對菠菜和大米中是否含有農藥殘留進行快速分類。無農藥殘留和有農藥殘留菠菜的誤判率分別為0%和2%。Du等[14]利用LIBS技術對水果表面的農藥殘留進行檢測，可檢測到磷(P)元素和氯元素的特征譜線。通過氬的凈化，發(fā)現(xiàn)P元素特征譜線的強度得到明顯提高。Ma等[15]用LIBS對蘋果表面的毒死蜱殘留進行檢測，發(fā)現(xiàn)無農藥殘留和有農藥殘留的樣品光譜圖有明顯的區(qū)別?？偨Y上述文獻發(fā)現(xiàn)，農藥殘留的LIBS檢測研究處于起步階段。

本研究利用雙脈沖LIBS技術對溶液中的倍硫磷含量進行定量檢測。采用石墨吸附倍硫磷，以碳元素247.856 nm譜線為內標，利用競爭性自適應重加權算法(Competitive adaptive reweighted sampling，CARS)篩選與倍硫磷相關的重要變量，最后應用最小二乘支持向量機(Least squares support vector machine，LSSVM)建立倍硫磷的定標模型，并與基本定標法和內標法建立的單變量定標模型進行比較。

2 實 驗

2.1 試驗材料及樣品配置

試驗使用有效成分含量50%的乳油狀醫(yī)用倍硫磷，由新沂市泰松化工有限公司生產(chǎn)。甲苯為分析純，純度98%，由上海潤捷化學試劑有限公司生產(chǎn)。

將醫(yī)用倍硫磷按不同比例溶于甲苯中，充分溶解搖勻。最終，配制成14個不同倍硫磷濃度的樣品，其濃度分別為0.8，1.0，1.2，1.4，1.8，2.2，2.6，3.0，3.4，4.2，5.0，10.0，20.0，30.0 g/kg。對于液體樣品，直接進行LIBS檢測會引起液面擾動、液體飛濺等，導致光譜穩(wěn)定性差。因此，試驗采用石墨吸附倍硫磷溶液，將液體樣品轉化為固體樣品。將7 mL倍硫磷樣品溶液分多次滴入凹槽直徑為3 cm、深度為1.5 cm的圓柱形石墨中，然后自然風干。

訓練集樣品為10個，其濃度分別為0.8，1.0，1.4，1.8，2.2，3.4，4.2，5.0，20.0，30.0 g/kg，用于建立定量分析模型；預測集樣品為4個，其濃度分別為1.2，2.6，3.0，10.0 g/kg，用于檢驗模型的性能。

2.2 LIBS裝置及光譜采集

圖1為本試驗所用的LIBS裝置示意圖。光譜儀為AvaSpec雙通道高精度光譜儀(Avantes公司，荷蘭)，其檢測器為SONY公司ILX554B型線陣CCD，2 048像素。一通道及二通道的波段范圍和分辨率分別為206.28～331.41 nm、0.08～0.11 nm和321.46～481.77 nm、0.10～0.16 nm。激光器為Vlite-200型共軸雙脈沖激光器(Beamtech公司，中國)，激光波長及最大能量分別為1 064 nm和300 mJ，脈寬及頻率分別為6～8 ns和1～15 Hz。

激光器的兩束激光依次經(jīng)45°反射鏡反射，再通過穿孔反射鏡(孔徑6 mm)，然后由水平透鏡匯聚，并垂直入射到置于旋轉平臺上的樣品表面，對樣品表面物質進行燒蝕，產(chǎn)生等離子體信號。等離子體信號經(jīng)垂直透鏡匯聚后由光纖進入二通道高精度光譜儀，最終在計算機上顯示。經(jīng)實驗優(yōu)化后的光譜采集參數(shù)如下：第一束激光能量值為198 mJ，第二束激光能量值為196 mJ，光譜采集延時1.28 μs，雙激光脈沖延時為110 ns，平均次數(shù)為5，累積次數(shù)為20。對于同一樣品，重復測量4次，取其平均光譜用于后續(xù)的分析。

圖1 LIBS實驗裝置示意圖

2.3 數(shù)據(jù)處理與分析

2.3.1 內標法

光譜定量分析中最常見的基本公式是Lomakin-Scheibe公式，可表述為：

I=aCb，

(1)

式中，I為儀器測量的光譜線強度；a為常數(shù)，其值取決于激發(fā)條件；C為分析元素濃度；b為C的函數(shù)，即b=b(C)(0.5≤b≤1.0)；當C很小時，無自吸收，b≈1，此時光譜線強度I與濃度C成正比。

對Lomakin-Scheibe公式變形，利用譜線強度的比值來定標。假定分析元素和內標元素的譜線強度及含量分別為I1、C1和Ix、Cx，在局部熱力學平衡條件下，當?shù)入x子體溫度恒定時，即有[16]：

(2)

2.3.2 CARS變量優(yōu)選

競爭性自適應重加權算法(CARS)是新近提出的變量選擇方法。通過指數(shù)衰減函數(shù)來控制變量的保留率，具有很高的計算效率，適用于高維數(shù)據(jù)的變量選擇。其算法基本原理[17-18]：

首先，通過蒙特卡羅(Monte Carlo，MC)采樣法進行取樣，作為訓練集，然后應用偏最小二乘(Partial Least Squares，PLS)建立回歸模型，其方程如下：

y=Xb+e,

(3)

式中，y為(s×1)維向量，X為(s×v)維光譜矩陣，s為樣品數(shù)，v為變量數(shù)；b=[b1，b2，…，bv]T,為回歸系數(shù)向量，bi值越大則表明第i個變量對回歸模型貢獻越大；e為預測殘差。

其次，利用指數(shù)衰減函數(shù)強行去除bi值相對較小的變量。在第i次采樣運算后，得出變量保存率：

ri=ae-ki，

(4)

式中，a和k為常數(shù)；對于第1及N次MC采樣，參與建模的變量分別為2個和v個，即r1=1且rN=2/v，因此a和k的計算公式如下：

(5)

(6)

然后，利用自適應加權采樣技術并根據(jù)變量點的權重wi進一步篩選變量。權重值的計算如下：

(7)

最后，計算新變量子集的交叉驗證均方根誤差(Root mean square error of cross validation，RMSECV)，并根據(jù)RMSECV值最小原則確定最優(yōu)變量子集。

2.3.3 最小二乘支持向量機

最小二乘支持向量機是一種新型的統(tǒng)計學習方法，遵循結構風險最小化原則。較傳統(tǒng)學習方法而言，LSSVM在解決非線性、小樣品、高維數(shù)及局部極小點等實際問題中表現(xiàn)出特有的優(yōu)勢。其算法基本原理[19]：

對于訓練集(xi，yi)，i=1，2，…，n，x∈Rd，y∈R。首先，將樣品的輸入空間Rd通過非線性函數(shù)φ(·)映射到特征空間：

φ(x)=(φ(x1)，φ(x2)，…，φ(xn))，

(8)

其次，在特征空間中構造最優(yōu)決策函數(shù)：

y=wT·φ(x)+b，

(9)

最后，根據(jù)結構風險最小化原則，確定決策函數(shù)的參數(shù)w、b。結構風險的計算式為：

(10)

式中，c為正規(guī)化參數(shù)，Remp為損失函數(shù)。

本研究以磷元素的4條譜線(PⅠ213.618，PⅠ214.91，PⅠ253.56，PⅠ255.325 nm)為分析線，采用基本定標法分別建立倍硫磷的單變量定標模型。上述4條P元素譜線為分析線，碳元素譜線(CⅠ247.856 nm)為內標，采用內標法分別建立倍硫磷的單變量定標模型。以CⅠ247.856 nm為內標，對210～260 nm波段的譜線強度進行校正，然后采用CARS方法進行變量優(yōu)選，再應用LSSVM方法建立倍硫磷含量的定標模型。在CARS變量選擇中，其提取的最大因子數(shù)為8，蒙特卡羅(MC)采樣次數(shù)為100。CARS及LSSVM方法均在MATLAB 2014a(The Math Works，美國)中完成。

3 結果與討論

3.1 LIBS譜線分析

圖2為30.0 g/kg濃度的樣品在210～260 nm波段范圍的LIBS光譜。由圖2可知，光譜在213.618，214.91，247.856，253.56，255.325 nm處有明顯的特征峰。根據(jù)美國NIST原子光譜數(shù)據(jù)庫可知，213.618，214.91，253.56，255.325 nm為磷元素的特征譜線，而247.856 nm為碳元素的特征譜線。此外，P元素在253.56 nm處譜線最強。

圖2 30.0 g/kg濃度的樣品在210～260 nm波段的LIBS光譜

3.2 基本定標法

將4條P元素譜線強度分別與樣品的倍硫磷含量進行擬合，建立單變量定標模型(下文均簡稱：基本定標模型)，結果如圖3所示。由圖3可知，4條P元素譜線建立的基本定標模型的斜率分別為0.028，0.0203，0.091，0.051 2，擬合度R2分別為0.860 44，0.826 56，0.935 04，0.939 95；其中PⅠ253.56 nm譜線建立的基本定標模型斜率最大，說明該基本定標模型的檢測靈敏度最高。

采用上述建立的基本定標模型分別對預測集樣品進行預測，其結果見表1。由表1可知，P Ⅰ 213.618 nm及PⅠ214.91 nm譜線建立的基本定標模型性能較差，其預測集樣品的平均預測相對誤差(Prediction relative error，PRE)較大，分別為55.24%和78.29%；而P Ⅰ 253.56 nm及P Ⅰ 255.325 nm譜線建立的基本定標模型性能相對較好且接近，其預測集樣品的平均PRE較小，分別為41.49%和41.43%?？紤]到P Ⅰ 253.56 nm譜線建立的基本定標模型的斜率最大、檢測靈敏度高，因此確定該模型性能最優(yōu)。此外，部分預測集樣品的真實值與預測值相差較大，這是由于單變量定標法容易受實驗環(huán)境等因素影響而造成。由此說明，單變量定標曲線的擬合效果較差，對樣品中倍硫磷的定量分析精度不高。

a: PⅠ213.618 nm，y=0.028x+179.12，R2=0.860 44；b: PⅠ214.91 nm，y=0.0203x+174.12，R2=0.826 56； c: PⅠ253.56 nm，y=0.091x+522.35，R2=0.935 04；d: PⅠ255.325 nm，y=0.0512x+427.69，R2=0.939 95.

表1 單變量定標曲線對預測集樣品的預測結果

AV：actual value；PV：predicted value；PRE：prediction relative error.

3.3 內標法

基體石墨中C元素含量高且基本不變，CⅠ247.856 nm譜線清晰易辨且與上述4條P元素譜線相鄰，其強度會干擾P元素的強度，因此選擇CⅠ247.856 nm譜線為4條P元素譜線內標。

將P/C譜線強度的比值與樣品的倍硫磷含量進行擬合，建立定標模型(下文簡稱：內標定標模型)，其結果如圖4所示。由圖4可知， 4個內標定標模型的擬合度R2分別為0.968 94，0.958 13，0.993 61，0.993 26。其中，采用上述內標定標模型對預測集樣品進行預測，其結果見表2。由表2可知，對于上述4個內標定標模型，其預測集樣品的平均PRE分別為17.4%、27.51%、14.91%、19.85%。根據(jù)定標模型的擬合度及預測集樣品的PRE結果，PⅠ253.56 nm譜線建立的內標定標模型性能最優(yōu)。

對比圖3、圖4以及表1、表2可知，內標定標模型的擬合度以及平均PRE均優(yōu)于基本定標模型。由此可見，內標法可以提高LIBS對溶液中倍硫磷含量預測的準確度。

a: PⅠ213.618 nm，y=0.028x+179.12，R2=0.968 94;b: PⅠ214.91 nm，y=0.0203x+174.12，R2=0.958 13;c: PⅠ253.56 nm，y=0.091x+522.35，R2=0.993 61;d: PⅠ255.325 nm，y=0.0512x+427.69，R2=0.993 26.

表2 以C為內標的單變量定標曲線對預測集樣品的預測結果

AV：actual value；PV：predicted value；PRE：prediction relative error.

3.4 內標法結合CARS變量優(yōu)選

由上述結果可知，單變量定標曲線精度低，宜采用多變量方法建立定標模型。此外，內標法可在一定程度上提高檢測精度。因此，以C Ⅰ 247.856 nm為內標，對210～260 nm波段范圍的所有變量譜線強度進行校正(即變量譜線強度除以CⅠ247.856 nm譜線強度)，然后采用CARS方法對變量進行優(yōu)選，再應用LSSVM方法建立倍硫磷含量的定標模型(下文均簡稱：內標-CARS-LSSVM定標模型)。

圖5為CARS方法的變量選擇結果。圖5(a)為波長變量篩選過程中被選中波長變量數(shù)的變化趨勢。從圖5(a)中可以看出，被選中波長變量數(shù)隨著采樣次數(shù)的增加而下降，下降趨勢先快后慢，體現(xiàn)了波長變量粗選和精選兩個過程。由圖5(b)可知，在1～38次采樣過程中，23～25次、33～35次RMSECV值雖有輕微上升，但RMSECV值總體呈下降趨勢，表明該過程主要剔除了與倍硫磷無關的變量；而38次采樣以后，38～48次RMSECV值逐漸上升，48次之后，RMSECV值快速上升，表明該過程中剔除了與倍硫磷相關的重要變量，從而導致RMSECV值上升。從圖5(c)中可以看出，“＊”所對應的位置為RMSECV值最小，即39次采樣。根據(jù)RMSECV最小原則，最終選擇的波長變量數(shù)為20個。從圖6可知，210～260 nm波段中，波峰較明顯處及其周圍的譜線均有被選中。其中磷元素的兩條特征譜線 (PⅠ253.56 nm、PⅠ255.325 nm)，另外兩條特征譜線(PⅠ213.618 nm、PⅠ214.91 nm)可能由于譜線強度在不同濃度的樣品中不穩(wěn)定，故未被選中。

圖5 CARS方法的變量選擇結果

圖6 CARS方法選擇的變量分布

以20個變量的譜線強度作為輸入，樣品的倍硫磷含量作為輸出，應用LSSVM方法建立定標模型。圖7為內標-CARS-LSSVM定標模型對訓練集樣品的預測結果。由圖7可知，樣品真實值與預測值之間的擬合度R2為0.998 6。表3為內標-CARS-LSSVM定標模型對預測集樣品的預測結果。

圖7 內標-CARS-LSSVM定標模型對訓練集樣品的預測結果

表3 內標-CARS-LSSVM定標模型對預測集樣品的預測結果

AV：actual value；PV：predicted value；PRE：prediction relative error.

由表3可知，4個預測集樣品的PRE分別為18.89%、2.08%、0.54%、10.73%，平均PRE為8.06%。對比3類定標模型，內標-CARS-LSSVM定標模型的擬合度最高，預測集樣品的PRE最低，模型性能最優(yōu)，內標定標模型次之，而基本定標模型最差。由此說明，CARS方法能有效篩選與倍硫磷相關的重要變量，內標法結合CARS及LSSVM方法能有效提高LIBS分析的精度。

4 結 論

本研究利用共線雙脈沖LIBS技術對溶液中的倍硫磷含量進行定量檢測，采用內標法對譜線強度線進行校正，利用CARS方法對波長變量進行優(yōu)選，并應用LSSVM方法建立倍硫磷含量的定標模型，并與基本定標模型及內標定標模型進行比較。研究結果表明，共線雙脈沖LIBS技術檢測溶液中的倍硫磷含量是可行的。最優(yōu)的基本定標模型及內標定標模型的擬合度R2分別為0.935 04和0.993 61，預測集樣品的平均PRE分別為41.50%和14.91%。內標-CARS-LSSVM定標模型的擬合度R2為0.998 6，預測集樣品的平均PRE為8.06%。此外，內標-CARS-LSSVM定標模型性能優(yōu)于內標定標模型，而內標定標模型性能優(yōu)于基本定標模型。由此表明，CARS方法可以有效篩選倍硫磷相關的重要變量，內標法結合CARS及LSSVM方法可以改善定標模型性能，提高預測精度。

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