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

重金屬元素長期以來污染著人們賴以生存的土壤，影響著人類健康和生物繁衍。近些年隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，重金屬對農(nóng)田污染的問題也越來越嚴(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，通過食物鏈進入到人們的餐桌，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方法，準(zhǔn)確檢測出相應(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)。

對于物質(zhì)元素檢測主要以儀器分析和化學(xué)檢測為主，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]，這些檢測方法雖靈敏度高，但檢測限較低，檢測過程復(fù)雜，周期長，對使用人員要求較高，檢測元素種類有限，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[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，被廣泛應(yīng)用于重金屬含量的檢測，采用高能量激光脈沖對待檢對象進行燒蝕，燒蝕點表面會產(chǎn)生瞬態(tài)等離子體，等離子體中的所有元素都會發(fā)出帶有特征波長的光輻射(元素的光譜“指紋”信息)，同時獲取激發(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，具有對樣本簡單預(yù)處理(或不需要處理)、多元素同步分析、遠(yuǎn)距離測量、適用性廣等優(yōu)勢被看作是未來化學(xué)檢測和快速綠色分析領(lǐng)域的新興技術(shù)[4-7]，被廣泛用于生活生產(chǎn)的各個領(lǐng)域，已成為近年來國內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注和研究的熱點之一。

國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)開展了基于LIBS技術(shù)對土壤重金屬元素檢測的大量研究。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)確測定了未知樣品中的含鉛量。Khan等[8]應(yīng)用LIBS技術(shù)檢測土壤中鉻(Cr)含量，由此判斷土壤Cr污染程度，實驗檢測限為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”的土壤為對象，以LIBS為技術(shù)手段，采用數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果對比、數(shù)學(xué)建模、預(yù)測結(jié)果反演相結(jié)合的方法，運用單變量定標(biāo)曲線法(基于譜峰強度、譜峰強度積分、洛倫茲譜線擬合強度)對不同土壤樣本中的重金屬元素鉛(Pb)進行了定量分析與結(jié)果反演。研究結(jié)果為研發(fā)便攜式土壤污染物檢測技術(shù)與裝備提供技術(shù)支撐，同時為開發(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)保駕護航。

1 實驗部分

1.1 土壤樣本

選用的土壤樣本為單位試驗田的“干凈”土壤樣本(不含鉛)，可以直接作為土壤基體進行實驗。參考國家土壤污染標(biāo)準(zhǔn)，對土壤基體中添加含鉛元素的硝酸鉛鹽溶液(Pb(NO3)2)，通過不同量的蒸餾水配比，配備了含15個濃度梯度的鉛元素的土壤樣品，并對樣本進行編號(1#—15#)，濃度梯度如表1所示。在采集LIBS光譜數(shù)據(jù)時，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。采用臺式粉末壓片機(FY-24，TJSC Co.,China)在15 MPa的壓強下，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

實驗用激光誘導(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、光譜儀以及耦合的ICCD檢測器、光譜收集鏡頭、數(shù)字脈沖延時發(fā)生器、計算機等，還有相關(guān)的附屬裝置(壓片機、Axiom軟件和TruLIBS數(shù)據(jù)庫等)。

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實驗數(shù)據(jù)誤差，將土壤壓片樣本放置于3D平臺上面，方便獲取新鮮的燒蝕點。同時為了降低每次激光脈沖能量的波動對輻射譜線影響，每個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相對于激光器的延遲時間為2.05 μs，ICCD探測器的曝光時間為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，為了減小實驗參數(shù)、樣本基體效應(yīng)、實驗環(huán)境等因素帶來的干擾，使數(shù)據(jù)便于分析，需要對原始光譜數(shù)據(jù)經(jīng)過一系列預(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。元素特征譜線的識別和選取的基本依據(jù)為美國國家標(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[10]中的元素標(biāo)準(zhǔn)譜線。根據(jù)譜線識別依據(jù)和方法，將數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)準(zhǔn)譜線和實驗采集到的土壤壓片樣本譜線進行對比分析[11]，初步確定相應(yīng)重金屬元素，實現(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。在試驗滿足一定條件下，激光誘導(dǎo)等離子譜線強度與待測樣品中元素含量成正比關(guān)系[12-13]，即I=acb，I是測得的特征譜線強度；c是待測樣本濃度(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)實驗獲取到的樣本譜線強度和樣本對應(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譜線強度反演得到未知樣本元素濃度含量。實驗結(jié)果受譜線展寬、譜線中心漂移和譜線線型等影響導(dǎo)致元素對應(yīng)的譜線較多[12-13]，因此實驗得到的特征峰不能代表其真實的強度，利用譜峰的積分強度和特征譜線洛倫茲擬合強度與樣本元素含量來設(shè)定標(biāo)定曲線[11-13]。

模型的預(yù)測能力評價參數(shù)采用決定系數(shù)(coefficient of determination,R2)、絕對誤差和相對誤差。

2 結(jié)果與討論

2.1 土壤LIBS譜線分析

圖2為實驗隨機獲取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)庫光譜信息和樣本譜線進行對比分析，得到對應(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)庫和采集到的光譜信息的對比，選取區(qū)間為405.10～406.30 nm范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，來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)來降低噪聲和異常值所帶來的影響[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LIBS光譜。

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

預(yù)處理之后，將每個梯度樣品土壤的多條譜線做平均，得到15個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處的光譜強度隨著重金屬含量的變化趨勢，隨著加入鉛元素的濃度增加譜線強度產(chǎn)生了較為明顯的梯度增加。

圖4 15個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)方法對比

土壤樣本共分為15個不同的濃度梯度。隨機選取了10個濃度梯度下的土壤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個濃度梯度下的土壤LIBS數(shù)據(jù)作為檢驗集樣本用于驗證和反演。檢驗集分別是濃度為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。實驗發(fā)現(xiàn)在波長為405.82 nm處特征光譜達(dá)到最高峰值，因此選取波長為405.82 nm處各個濃度梯度的特征光譜用來建立單變量定標(biāo)模型。

2.3.1 基于譜峰強度的定標(biāo)曲線模型

圖5為基于譜峰強度的定標(biāo)曲線，圖中“■”數(shù)據(jù)點為訓(xùn)練集定標(biāo)數(shù)據(jù)，“☆”數(shù)據(jù)點為檢驗集定標(biāo)數(shù)據(jù)，圖中實直線為訓(xùn)練集的擬合定標(biāo)曲線。由擬合結(jié)果分析可知，鉛元素含量與其對應(yīng)樣本的譜峰強度有較高的相關(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)點為訓(xùn)練集定標(biāo)數(shù)據(jù)，“☆”數(shù)據(jù)點為檢驗集定標(biāo)數(shù)據(jù)，圖中實直線為訓(xùn)練集的擬合定標(biāo)曲線。由擬合結(jié)果分析可知，鉛元素含量與其對應(yīng)樣本的譜線強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度建立定標(biāo)模型。圖中“■”數(shù)據(jù)點為訓(xùn)練集定標(biāo)數(shù)據(jù)，“☆”數(shù)據(jù)點為檢驗集定標(biāo)數(shù)據(jù)，圖中實直線為訓(xùn)練集的擬合定標(biāo)曲線。由擬合結(jié)果分析可知，鉛元素含量與其對應(yīng)樣本的光譜洛倫茲擬合強度也有較高的相關(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)果驗證

由定標(biāo)曲線表達(dá)式計算得出預(yù)測結(jié)果與實際結(jié)果如表2。根據(jù)建立的定標(biāo)曲線的表達(dá)式，可以對已知特征譜線的未知土壤樣本中鉛元素濃度進行反演預(yù)測。實驗選用2#，4#，7#，10#和13#共5個濃度梯度下的檢驗集土壤樣本對預(yù)測結(jié)果進行檢驗。

圖6 基于譜峰強度積分(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 對土壤中鉛元素濃度的預(yù)測結(jié)果驗證Table 2 Verification of the prediction results of Pb contents in soil

由表中預(yù)測及驗證結(jié)果分析，可知基于譜峰強度、譜峰強度積分(峰面積)、洛倫茲擬合強度三種定標(biāo)曲線模型分析精度較高且相近。驗證結(jié)果表明，三種定標(biāo)曲線模型對2#樣本的預(yù)測結(jié)果很差，預(yù)測相對誤差最低為83.66%，而對其他濃度樣本的預(yù)測結(jié)果良好，相對誤差最高僅為5.78%。通過查閱相關(guān)文獻資料，對比實驗各個步驟的細(xì)節(jié)，綜合分析認(rèn)為造成這種現(xiàn)象的原因為2#土壤樣本鉛元素濃度過低，未達(dá)到三種定標(biāo)方法的檢測限，導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果與實際濃度偏差過大，由此得出未知樣本元素濃度是LISB檢測中要考慮的一個重要的參數(shù)。對于4#樣本的預(yù)測結(jié)果，三種定標(biāo)曲線模型分析精度有明顯差異，譜峰強度積分(峰面積)標(biāo)定曲線模型的相對預(yù)測誤差是5.00%，而另外兩種標(biāo)定曲線模型的相對預(yù)測誤差僅為1%，原因可能是譜峰強度積分在計算時受到基體的影響。對10#樣本三種定標(biāo)曲線模型的相對預(yù)測誤差都為5%左右，較高于其他三個樣本，主要是因為采集到的10#樣本LIBS譜線波動較大，預(yù)處理效果不佳，考慮是激光能量波動和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象，運用理論分析和數(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方法。配備15個濃度梯度下受“污染”土壤鉛元素樣本，選取波長為405.82 nm處各個濃度梯度的特征光譜用來建立單變量定標(biāo)模型。經(jīng)過光譜預(yù)處理后，利用定標(biāo)模型預(yù)測了土壤中鉛元素的含量，建立了基于譜峰強度、譜線強度積分(峰面積)、洛倫茲擬合強度的三種定標(biāo)曲線模型，預(yù)測決定系數(shù)R2分別為0.918 0，0.910 1和0.9143。結(jié)果驗證時，發(fā)現(xiàn)除濃度過低的2#濃度梯度外，其余預(yù)測樣本預(yù)測誤差均比較小，其中基于譜峰強度的定標(biāo)模型較其他兩種定標(biāo)模型預(yù)測誤差更小，本研究實現(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。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)。