LIBS結(jié)合單變量定標(biāo)法對(duì)土壤中鉛元素含量檢測(cè)

羅 微，田 彭，董文韜，黃貽鳳，劉雪梅，詹白勺，章海亮

華東交通大學(xué)，江西 南昌 330013

引 言

重金屬元素長(zhǎng)期以來(lái)污染著人們賴以生存的土壤，影響著人類健康和生物繁衍。近些年隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，重金屬對(duì)農(nóng)田污染的問(wèn)題也越來(lái)越嚴(yán)重，土壤肥力不斷下降，且重金屬一旦污染土壤，土壤中的重金屬不易降解，通過(guò)食物鏈進(jìn)入到人們的餐桌，嚴(yán)重威脅到人們的身體健康[1]。因此，迫切需要建立一種快捷、準(zhǔn)確的土壤中重金屬元素檢測(cè)方法，準(zhǔn)確檢測(cè)出相應(yīng)元素含量，從而為研發(fā)土壤重金屬污染的診斷、修復(fù)和防治技術(shù)提供科學(xué)依據(jù)。

對(duì)于物質(zhì)元素檢測(cè)主要以儀器分析和化學(xué)檢測(cè)為主，如原子吸收光譜(atomic absorption spectroscopy)、X射線熒光光譜(X-ray fluorescence)和電感耦合等離子體(inductively coupled plasma)等[2]，這些檢測(cè)方法雖靈敏度高，但檢測(cè)限較低，檢測(cè)過(guò)程復(fù)雜，周期長(zhǎng)，對(duì)使用人員要求較高，檢測(cè)元素種類有限，樣品預(yù)處理復(fù)雜，所用試劑易造成環(huán)境二次污染等缺點(diǎn)[3]。激光誘導(dǎo)擊穿光譜(laser-induced breakdown spectroscopy，LIBS)結(jié)合了激光技術(shù)和光譜分析技術(shù)優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于重金屬含量的檢測(cè)，采用高能量激光脈沖對(duì)待檢對(duì)象進(jìn)行燒蝕，燒蝕點(diǎn)表面會(huì)產(chǎn)生瞬態(tài)等離子體，等離子體中的所有元素都會(huì)發(fā)出帶有特征波長(zhǎng)的光輻射(元素的光譜“指紋”信息)，同時(shí)獲取激發(fā)產(chǎn)生的等離子體輻射信息[4-7]。LIBS技術(shù)能夠快速檢測(cè)任何狀態(tài)(固、液和氣態(tài))物質(zhì)元素的成分和含量，具有對(duì)樣本簡(jiǎn)單預(yù)處理(或不需要處理)、多元素同步分析、遠(yuǎn)距離測(cè)量、適用性廣等優(yōu)勢(shì)被看作是未來(lái)化學(xué)檢測(cè)和快速綠色分析領(lǐng)域的新興技術(shù)[4-7]，被廣泛用于生活生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域，已成為近年來(lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注和研究的熱點(diǎn)之一。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)開展了基于LIBS技術(shù)對(duì)土壤重金屬元素檢測(cè)的大量研究。方麗等在鉛蓄電池廠含鉛污泥中重金屬鉛元素含量的定量分析中，應(yīng)用激光誘導(dǎo)擊穿光譜結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)加入法，準(zhǔn)確測(cè)定了未知樣品中的含鉛量。Khan等[8]應(yīng)用LIBS技術(shù)檢測(cè)土壤中鉻(Cr)含量，由此判斷土壤Cr污染程度，實(shí)驗(yàn)檢測(cè)限為23.71 mg·kg-1，污水管周圍土壤的Cr質(zhì)量分?jǐn)?shù)為839 mg·kg-1，水池污泥的Cr質(zhì)量分?jǐn)?shù)為1 829 mg·kg-1。

本研究以受重金屬鉛元素“污染”的土壤為對(duì)象，以LIBS為技術(shù)手段，采用數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果對(duì)比、數(shù)學(xué)建模、預(yù)測(cè)結(jié)果反演相結(jié)合的方法，運(yùn)用單變量定標(biāo)曲線法(基于譜峰強(qiáng)度、譜峰強(qiáng)度積分、洛倫茲譜線擬合強(qiáng)度)對(duì)不同土壤樣本中的重金屬元素鉛(Pb)進(jìn)行了定量分析與結(jié)果反演。研究結(jié)果為研發(fā)便攜式土壤污染物檢測(cè)技術(shù)與裝備提供技術(shù)支撐，同時(shí)為開發(fā)土壤污染診斷、修復(fù)和防治技術(shù)和方法提供理論依據(jù)，更為高品質(zhì)、安全綠色農(nóng)業(yè)生產(chǎn)保駕護(hù)航。

1 實(shí)驗(yàn)部分

1.1 土壤樣本

選用的土壤樣本為單位試驗(yàn)田的“干凈”土壤樣本(不含鉛)，可以直接作為土壤基體進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。參考國(guó)家土壤污染標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)土壤基體中添加含鉛元素的硝酸鉛鹽溶液(Pb(NO3)2)，通過(guò)不同量的蒸餾水配比，配備了含15個(gè)濃度梯度的鉛元素的土壤樣品，并對(duì)樣本進(jìn)行編號(hào)(1#—15#)，濃度梯度如表1所示。在采集LIBS光譜數(shù)據(jù)時(shí)，為了獲得均勻平整的激光燒蝕表面，需要將土壤樣本粉末壓片。采用臺(tái)式粉末壓片機(jī)(FY-24，TJSC Co.,China)在15 MPa的壓強(qiáng)下，將含鉛的土壤樣品(約2 g)連續(xù)加壓3 min，形成直徑為13 mm、厚度約為3～4 mm圓餅狀土壤壓片。

表1 15個(gè)濃度(mg·kg-1)的Pb含量土壤樣品Table 1 The Pb contents of 15 soil samples (mg·kg-1)

1.2 LIIBS儀器和數(shù)據(jù)獲取

實(shí)驗(yàn)用激光誘導(dǎo)擊穿元素分析儀(J200，LA-LIBS，ASI Co.，USA)的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。系統(tǒng)主要由激光器、激光光路組件、X-Y-Z3D樣品平臺(tái)、光譜儀以及耦合的ICCD檢測(cè)器、光譜收集鏡頭、數(shù)字脈沖延時(shí)發(fā)生器、計(jì)算機(jī)等，還有相關(guān)的附屬裝置(壓片機(jī)、Axiom軟件和TruLIBS數(shù)據(jù)庫(kù)等)。

圖1 本研究中LIBS系統(tǒng)基本原理圖Fig.1 Schematic of LIBS system used in our research

為減少LIBS實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)誤差，將土壤壓片樣本放置于3D平臺(tái)上面，方便獲取新鮮的燒蝕點(diǎn)。同時(shí)為了降低每次激光脈沖能量的波動(dòng)對(duì)輻射譜線影響，每個(gè)土壤壓片樣本在不同位置重復(fù)采樣20次然后取平均值。每個(gè)梯度樣本采集50條光譜數(shù)據(jù)[9]。脈沖能量設(shè)置為100 mJ，單次采集頻率1 Hz，脈沖寬度8 ns，透鏡到土壤壓片表面距離為97.8 mm(聚焦透鏡的焦距為100 mm)； ICCD相對(duì)于激光器的延遲時(shí)間為2.05 μs，ICCD探測(cè)器的曝光時(shí)間為0.01 s，門寬為2 μs。

1.3 土壤LIBS數(shù)據(jù)分析方法

LIBS數(shù)據(jù)經(jīng)轉(zhuǎn)換和提取后，為了減小實(shí)驗(yàn)參數(shù)、樣本基體效應(yīng)、實(shí)驗(yàn)環(huán)境等因素帶來(lái)的干擾，使數(shù)據(jù)便于分析，需要對(duì)原始光譜數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)一系列預(yù)處理操作。本研究主要用到基線校正、數(shù)據(jù)歸一化、異常值剔除和數(shù)據(jù)平均等方法。元素特征譜線的識(shí)別和選取的基本依據(jù)為美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院(NIST)的標(biāo)準(zhǔn)原子光譜數(shù)據(jù)庫(kù)[10]中的元素標(biāo)準(zhǔn)譜線。根據(jù)譜線識(shí)別依據(jù)和方法，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的標(biāo)準(zhǔn)譜線和實(shí)驗(yàn)采集到的土壤壓片樣本譜線進(jìn)行對(duì)比分析[11]，初步確定相應(yīng)重金屬元素，實(shí)現(xiàn)定性分析。

在LIBS定量分析中，定標(biāo)曲線法是一種常用的方法。在試驗(yàn)滿足一定條件下，激光誘導(dǎo)等離子譜線強(qiáng)度與待測(cè)樣品中元素含量成正比關(guān)系[12-13]，即I=acb，I是測(cè)得的特征譜線強(qiáng)度；c是待測(cè)樣本濃度(單位為mg·kg-1)；a是常數(shù)，它的值取決于激發(fā)條件；b是元素自身含量函數(shù)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)獲取到的樣本譜線強(qiáng)度和樣本對(duì)應(yīng)元素濃度可以擬合相應(yīng)元素的標(biāo)定曲線，最后根據(jù)擬合標(biāo)定曲線和未知樣本元素的LIBS譜線強(qiáng)度反演得到未知樣本元素濃度含量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果受譜線展寬、譜線中心漂移和譜線線型等影響導(dǎo)致元素對(duì)應(yīng)的譜線較多[12-13]，因此實(shí)驗(yàn)得到的特征峰不能代表其真實(shí)的強(qiáng)度，利用譜峰的積分強(qiáng)度和特征譜線洛倫茲擬合強(qiáng)度與樣本元素含量來(lái)設(shè)定標(biāo)定曲線[11-13]。

模型的預(yù)測(cè)能力評(píng)價(jià)參數(shù)采用決定系數(shù)(coefficient of determination,R2)、絕對(duì)誤差和相對(duì)誤差。

2 結(jié)果與討論

2.1 土壤LIBS譜線分析

圖2為實(shí)驗(yàn)隨機(jī)獲取2#樣本的平均譜線，土壤含鉛元素樣本的LIBS譜線波段區(qū)間為300～850 nm，將標(biāo)準(zhǔn)原子光譜數(shù)據(jù)庫(kù)光譜信息和樣本譜線進(jìn)行對(duì)比分析，得到對(duì)應(yīng)元素與譜線中譜峰的歸屬?；谒x土壤基體成分相同，在300～850 nm范圍內(nèi)曲線峰形比較相似，在300～450 nm范圍內(nèi)，譜線表現(xiàn)出眾多的強(qiáng)度高的譜峰，且元素分布比較豐富，而在450～850 nm之間LIBS光譜曲線相對(duì)平緩，光譜峰值較低。

圖2 含有重金屬Pb的土壤在300～850 nm范圍內(nèi)的光譜圖Fig.2 Spectral curve of soil contained heavymetal Pb in 300～850 nm

2.2 土壤中Pb元素譜線預(yù)處理分析

根據(jù)NIST的原子光譜數(shù)據(jù)庫(kù)和采集到的光譜信息的對(duì)比，選取區(qū)間為405.10～406.30 nm范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，來(lái)建立鉛元素的定量分析模型。LIBS數(shù)據(jù)經(jīng)轉(zhuǎn)換和提取后，需要經(jīng)過(guò)一系列預(yù)處理方法(基線校正、數(shù)據(jù)歸一化、異常值剔除等)來(lái)降低噪聲和異常值所帶來(lái)的影響[14]。如圖3所示為數(shù)據(jù)預(yù)處理后的405.10～406.30 nm范圍內(nèi)60 mg·kg-1(1#樣本)濃度下采集到的15個(gè)LIBS光譜。

圖3 剔除異常值后1#濃度下采集到的15個(gè)LIBS光譜Fig.3 The 15 LIBS spectra of 1# concentrationafter data pre-processing

預(yù)處理之后，將每個(gè)梯度樣品土壤的多條譜線做平均，得到15個(gè)不同濃度梯度下的元素特征譜線，如圖4所示。圖中展示了特征譜線405.82 nm處的光譜強(qiáng)度隨著重金屬含量的變化趨勢(shì)，隨著加入鉛元素的濃度增加譜線強(qiáng)度產(chǎn)生了較為明顯的梯度增加。

圖4 15個(gè)不同濃度樣品的元素特征譜線Fig.4 The characteristic spectral lines of samples with15 different concentrations

2.3 土壤鉛元素的單波段定標(biāo)方法對(duì)比

土壤樣本共分為15個(gè)不同的濃度梯度。隨機(jī)選取了10個(gè)濃度梯度下的土壤LIBS數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集樣本，構(gòu)建定量分析的定標(biāo)曲線，剩余5個(gè)濃度梯度下的土壤LIBS數(shù)據(jù)作為檢驗(yàn)集樣本用于驗(yàn)證和反演。檢驗(yàn)集分別是濃度為2#，4#，7#，10#和13#的土壤樣本； 訓(xùn)練集分別是濃度為1#，3#，5#，6#，8#，9#，11#，12#，14#和15#的土壤樣本。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)在波長(zhǎng)為405.82 nm處特征光譜達(dá)到最高峰值，因此選取波長(zhǎng)為405.82 nm處各個(gè)濃度梯度的特征光譜用來(lái)建立單變量定標(biāo)模型。

2.3.1 基于譜峰強(qiáng)度的定標(biāo)曲線模型

圖5為基于譜峰強(qiáng)度的定標(biāo)曲線，圖中“■”數(shù)據(jù)點(diǎn)為訓(xùn)練集定標(biāo)數(shù)據(jù)，“☆”數(shù)據(jù)點(diǎn)為檢驗(yàn)集定標(biāo)數(shù)據(jù)，圖中實(shí)直線為訓(xùn)練集的擬合定標(biāo)曲線。由擬合結(jié)果分析可知，鉛元素含量與其對(duì)應(yīng)樣本的譜峰強(qiáng)度有較高的相關(guān)性，決定系數(shù)R2為0.918 0。

圖5 基于譜峰強(qiáng)度的Pb定標(biāo)曲線Fig.5 Calibration curve of Pb based on the spectral intensity

2.3.2 基于譜線強(qiáng)度積分(峰面積)的定標(biāo)曲線

圖6為基于土壤LIBS譜線積分(峰面積)的定標(biāo)曲線。圖中“■”數(shù)據(jù)點(diǎn)為訓(xùn)練集定標(biāo)數(shù)據(jù)，“☆”數(shù)據(jù)點(diǎn)為檢驗(yàn)集定標(biāo)數(shù)據(jù)，圖中實(shí)直線為訓(xùn)練集的擬合定標(biāo)曲線。由擬合結(jié)果分析可知，鉛元素含量與其對(duì)應(yīng)樣本的譜線強(qiáng)度積分值有較高的相關(guān)性，決定系數(shù)R2為0.910 1。

2.3.3 基于光譜曲線洛倫茲擬合的定標(biāo)曲線

圖7為鉛元素與光譜曲線洛倫茲擬合強(qiáng)度建立定標(biāo)模型。圖中“■”數(shù)據(jù)點(diǎn)為訓(xùn)練集定標(biāo)數(shù)據(jù)，“☆”數(shù)據(jù)點(diǎn)為檢驗(yàn)集定標(biāo)數(shù)據(jù)，圖中實(shí)直線為訓(xùn)練集的擬合定標(biāo)曲線。由擬合結(jié)果分析可知，鉛元素含量與其對(duì)應(yīng)樣本的光譜洛倫茲擬合強(qiáng)度也有較高的相關(guān)性，決定系數(shù)R2為0.914 3。

2.4 土壤鉛元素的單波段定標(biāo)結(jié)果驗(yàn)證

由定標(biāo)曲線表達(dá)式計(jì)算得出預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果如表2。根據(jù)建立的定標(biāo)曲線的表達(dá)式，可以對(duì)已知特征譜線的未知土壤樣本中鉛元素濃度進(jìn)行反演預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)選用2#，4#，7#，10#和13#共5個(gè)濃度梯度下的檢驗(yàn)集土壤樣本對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。

圖6 基于譜峰強(qiáng)度積分(峰面積)的Pb定標(biāo)曲線Fig.6 Calibration curve of Pb based on the peak areas

圖7 基于洛倫茲擬合的Pb定標(biāo)曲線Fig.7 Calibration curve of Pb based on Lorentz fit

表2 對(duì)土壤中鉛元素濃度的預(yù)測(cè)結(jié)果驗(yàn)證Table 2 Verification of the prediction results of Pb contents in soil

由表中預(yù)測(cè)及驗(yàn)證結(jié)果分析，可知基于譜峰強(qiáng)度、譜峰強(qiáng)度積分(峰面積)、洛倫茲擬合強(qiáng)度三種定標(biāo)曲線模型分析精度較高且相近。驗(yàn)證結(jié)果表明，三種定標(biāo)曲線模型對(duì)2#樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果很差，預(yù)測(cè)相對(duì)誤差最低為83.66%，而對(duì)其他濃度樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果良好，相對(duì)誤差最高僅為5.78%。通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料，對(duì)比實(shí)驗(yàn)各個(gè)步驟的細(xì)節(jié)，綜合分析認(rèn)為造成這種現(xiàn)象的原因?yàn)?#土壤樣本鉛元素濃度過(guò)低，未達(dá)到三種定標(biāo)方法的檢測(cè)限，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際濃度偏差過(guò)大，由此得出未知樣本元素濃度是LISB檢測(cè)中要考慮的一個(gè)重要的參數(shù)。對(duì)于4#樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果，三種定標(biāo)曲線模型分析精度有明顯差異，譜峰強(qiáng)度積分(峰面積)標(biāo)定曲線模型的相對(duì)預(yù)測(cè)誤差是5.00%，而另外兩種標(biāo)定曲線模型的相對(duì)預(yù)測(cè)誤差僅為1%，原因可能是譜峰強(qiáng)度積分在計(jì)算時(shí)受到基體的影響。對(duì)10#樣本三種定標(biāo)曲線模型的相對(duì)預(yù)測(cè)誤差都為5%左右，較高于其他三個(gè)樣本，主要是因?yàn)椴杉降?0#樣本LIBS譜線波動(dòng)較大，預(yù)處理效果不佳，考慮是激光能量波動(dòng)和LIBS數(shù)據(jù)采集環(huán)境溫度變化引起的，這也是LIBS數(shù)據(jù)采集中時(shí)刻關(guān)注的重要影響因素。

3 結(jié) 論

本研究以LIBS技術(shù)為手段，以土壤為研究載體，以重金屬鉛為研究對(duì)象，運(yùn)用理論分析和數(shù)學(xué)建模相結(jié)合，建立了多種基于單變量定標(biāo)曲線法的土壤鉛元素檢測(cè)方法。配備15個(gè)濃度梯度下受“污染”土壤鉛元素樣本，選取波長(zhǎng)為405.82 nm處各個(gè)濃度梯度的特征光譜用來(lái)建立單變量定標(biāo)模型。經(jīng)過(guò)光譜預(yù)處理后，利用定標(biāo)模型預(yù)測(cè)了土壤中鉛元素的含量，建立了基于譜峰強(qiáng)度、譜線強(qiáng)度積分(峰面積)、洛倫茲擬合強(qiáng)度的三種定標(biāo)曲線模型，預(yù)測(cè)決定系數(shù)R2分別為0.918 0，0.910 1和0.9143。結(jié)果驗(yàn)證時(shí)，發(fā)現(xiàn)除濃度過(guò)低的2#濃度梯度外，其余預(yù)測(cè)樣本預(yù)測(cè)誤差均比較小，其中基于譜峰強(qiáng)度的定標(biāo)模型較其他兩種定標(biāo)模型預(yù)測(cè)誤差更小，本研究實(shí)現(xiàn)了基于LIBS特征譜線的未知土壤樣品中鉛元素定量分析檢測(cè)。研究結(jié)果為后期開發(fā)高效、適用、可靠的LIBS土壤污染檢測(cè)儀器設(shè)備提供技術(shù)支撐，并為農(nóng)田科學(xué)施藥和精準(zhǔn)化管理提供理論基礎(chǔ)。