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食用植物油中重金属元素的激光诱导击穿光谱(LIBS)检测研究

吴宜青

  近几年,农产品安全问题越来越备受人们的关注,重金属污染是其中之一,重金属进入人体后不易排出,长期积累会严重影响人们的身体健康。食用植物油是人们的日常用品,且每日消耗量巨大,因此,加强食用油中重金属的监测和检测具有非常重大的意义。激光诱导击穿光谱(LIBS)技术因具有快速、实时、在线、多种元素同时检测等优点,本文利用LIBS技术研究植物油中的重金属铅和铬的光谱特性,并结合不同的分析方法对其进行定量分析,主要研究内容及结果如下:应用单、双脉冲LIBS技术对大豆油中的Pb元素进行检测,其中铅含量范围在17.63~770.73 ppm。研究中采用木片作为Pb的富集基体,经LIBS实验后,比较了单、双脉冲LIBS技术的性能。结果表明,双脉冲LIBS技术的综合性能(谱线强度、稳定性、灵敏性、检测限)优于单脉冲;然后,使用双脉冲采集的光谱数据对大豆油中的Pb元素含量进行定量分析。结果表明,采用多元线性回归模型得到的建模样本平均相对误差为7.25%,三个验证样品的预测相对误差分别为5.05%、5.75%和0.13%。应用共轴双脉冲LIBS技术对三种植物油中的重金属Cr进行定量分析,其中Cr含量范围在11.98~139.83 ppm。首先,采用CN分子线、Ca原子线及(CN+Ca)谱线强度之和为内标线建立Cr含量的定标模型。结果表明,采用双谱线内标法效果最佳,大豆油、花生油和玉米油建立的定标曲线拟合度R2分别为0.995、0.992和0.996,两个验证样品的平均预测相对误差分别为7.27%、7.62%和6.46%;其次,分别对两种不同品牌的混合大豆油、花生油、玉米油进行建模预测,利用三条Cr的原子谱线和两条基体元素谱线(CN分子线和Ca原子线)分别建立Cr的三变量和五变量的最小二乘支持向量机(LS-SVM)定标模型,并对其进行预测。结果表明,引入基体元素的五变量LS-SVM模型性能更佳,验证样品的平均预测相对误差分别为7.46%、8.96%和8.95%。研究表明,LIBS技术检测植物油中的Pb和Cr元素具有一定的可行性,LIBS技术结合多元线性回归法、双谱线内标法和LS-SVM法能有效降低实验参数和基体效应对分析元素的干扰,从而提高定标曲线的拟合度以及减小定量分析误差。……   
[关键词]:激光诱导击穿光谱;植物油;重金属;定量分析
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:江西农业大学2017年