LIBS技术的定量分析方法与物质识别：新进展

"这篇综述文章探讨了激光诱导击穿光谱分析技术(LIBS)在各个领域的应用，特别是物质辨识和定量分析的方法。随着技术的发展，LIBS的定量分析不再仅依赖于传统的标准样品定标曲线模型，而是出现了自由定标模型、内标法模型、自相关定量模型以及神经网络分析模型等多种新方法。文章详细分析了这些方法的原理、性能和适用范围。" 激光诱导击穿光谱(LIBS)技术是一种基于高能激光脉冲产生的等离子体发射光谱进行物质元素分析的技术。它在20世纪60年代被提出，但直到80年代随着激光技术和光谱仪的提升才得到广泛应用。LIBS因其非接触、快速响应和可分析多种类型样品的特点，广泛应用于环境监测、地质、冶金、艺术鉴定、材料科学和生物医学等领域。 LIBS的早期研究主要集中在理解实验参数、环境条件、激发机制和样品特性对测量精度的影响。随着时间的推移，研究重点转向了技术的应用扩展和更复杂的定量分析方法。现在，除了传统的标准样品定标曲线，LIBS定量分析已经发展出更多先进模型： 1. 自由定标模型：这种模型不依赖于标准样品，通过建立样品发射光谱与元素浓度的直接关系进行定量分析。 2. 内标法模型：内标元素的稳定存在可以校正因环境变化或实验条件波动引起的测量误差，提高分析准确性。 3. 自相关定量模型：通过分析等离子体发射光谱的时间演化自相关性，推断元素浓度。 4. 神经网络分析模型：利用人工智能技术，如人工神经网络，来处理复杂的光谱数据，实现多元素的同时定量分析。 这些方法各有优缺点，适用于不同的分析场景。例如，自由定标模型适合于缺乏标准样品的情况，而内标法则在环境因素变化较大的环境中表现出优势。神经网络分析模型则能够处理复杂的数据模式，提高分析的精度和可靠性。 LIBS技术的进步不仅体现在硬件设备的升级，也体现在软件分析方法的创新，这使得LIBS成为了一种强大的元素分析工具，能够在各种复杂条件下提供准确的物质辨识和定量信息。未来，随着算法和技术的进一步发展，LIBS的应用潜力将持续扩大，为科学研究和工业应用带来更大的便利。