申请/专利权人：西北师范大学

申请日：2024-02-22

公开（公告）日：2024-06-11

公开（公告）号：CN118169106A

主分类号：G01N21/71

分类号：G01N21/71;G01N21/01

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.06.28#实质审查的生效;2024.06.11#公开

摘要：本发明涉及大面积耕地土壤元素分析技术领域，尤其涉及一种基于免定标LIBS技术的数据筛选与多元素定量分析方法。高标准农田重金属超标和中微量元素失衡长期监测中，大面积土壤元素LIBS检测过程中会产生海量光谱数据，其中大部分数据由于土壤湿度、致密度等基体效应的影响及检测条件的差异而属于无效数据，导致数据传输时间长、结果准确性差和分析效率低下等问题。本发明通过箱图进行光谱数据的科学化筛选。针对不同环境土壤样品，判定[Q1,Q3]的光谱数据有效，其他为异常值，实现至少三分之一无效数据的筛除；采用免定标LIBS方法对数据筛选后的光谱数据进行定量分析，并由已知浓度金属元素对结果修正，实现检测精度提升。

主权项：1.一种基于免定标LIBS技术的数据筛选与多元素定量分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：选取通过标准检测方法检测过的标准土壤样品，标准土壤样品中至少有三种元素的浓度已知，分别计为元素1、元素2和元素3；其中，元素1和元素2浓度为0μgg或者接近0μgg，元素3的浓度不为0；步骤2：通过标准增加法向标准土壤样品中掺杂元素1和元素2，配置含有不同浓度梯度元素1和元素2的土壤样品；步骤3：将配置好的各土壤样品烘干压片，进行LIBS检测，获得各土壤样品的LIBS光谱数据，每个样品获取n个光谱；步骤4：对获得的LIBS光谱数据进行分析，对多种元素的特征线进行识别，确定土壤样品中包含的元素种类及相应元素的特征线，重点分析并识别元素1和元素2的特征线；实验中获取的每个土壤样品的光谱数据按照元素1的其中一条的特征线光谱强度由小到大进行排序；步骤5：绘制每个土壤样品的光谱数据箱图，取有效范围内的光谱数据进行分析；步骤6：建立标准曲线，选择线性范围内的实验样品进行分析；步骤7：进行免定标的LIBS定量分析，得到土壤样品中各种元素的相对含量，结果以百分含量形式表示；步骤8：以元素1作为参考元素，对元素3和掺杂的元素2进行准确定量分析，建立准确定量分析模型，计算土壤样品中其他元素的准确浓度；步骤9：以掺杂元素2为修正元素，对准确定量分析结果进行修正，建立修正模型；步骤10：按照修正关系式对土壤样品中含有的其他微量元素进行准确定量分析，得到土壤样品中多种未知元素的准确定量分析结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北师范大学 一种基于免定标LIBS技术的数据筛选与多元素定量分析方法

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