Multi-element Quantitative Method for Solid Direct Ablation Microwave Plasma Torch Optical Emission Spectrometry

YU Deng-jie; WEI Hao-ze; JIA Chen-yang; DENG Rui; JIN Wei; YU Bing-wen

doi:10.12452/j.fxcsxb.26050703

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Multi-element Quantitative Method for Solid Direct Ablation Microwave Plasma Torch Optical Emission Spectrometry

更新时间：2026-08-20

- Multi-element Quantitative Method for Solid Direct Ablation Microwave Plasma Torch Optical Emission Spectrometry
- Journal of Instrumental Analysis Pages: 1-10(2026)
- 作者机构：
  
  1.浙江大学控制科学与工程学院，浙江杭州 310058
  2.浙江大学湖州研究院分析仪器及智能系统研究中心，浙江湖州 313000
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.12452/j.fxcsxb.26050703
  CLC： O657.3
- Received：07 May 2026，
  
  Revised：2026-07-01，
  
  Accepted：04 August 2026，
  
  Online First：20 August 2026，
- 稿件说明：
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YU Deng-jie, WEI Hao-ze, JIA Chen-yang, DENG Rui, JIN Wei, YU Bing-wen. Multi-element Quantitative Method for Solid Direct Ablation Microwave Plasma Torch Optical Emission Spectrometry[J/OL]. Journal of Instrumental Analysis, 2026, 1-10.
DOI：

YU Deng-jie, WEI Hao-ze, JIA Chen-yang, DENG Rui, JIN Wei, YU Bing-wen. Multi-element Quantitative Method for Solid Direct Ablation Microwave Plasma Torch Optical Emission Spectrometry[J/OL]. Journal of Instrumental Analysis, 2026, 1-10. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.26050703.

摘要

针对玻璃纤维粉末传统分析方法预处理费时费力的问题，该文建立了一种固体直接烧蚀微波等离子体炬-原子发射光谱法，实现了玻璃纤维粉末中Na、Mg、Al、Si、K、Fe元素的快速定量分析。以9种不同成分的玻璃纤维粉末样品为研究对象，系统优化了微波功率、等离子体与样品距离和角度及工作气流量等关键实验参数。通过光谱时序信号分析研究了不同元素的烧蚀和激发过程。对比了原始光谱数据、基于等离子体物理知识的光谱校正模型及支持向量回归模型的定量性能。结果表明，优化后的实验参数可显著提升Si、Al等难熔元素的激发效率；全时间窗口积分策略可平滑非稳态过程、削弱不同元素激发过程差异的影响，有效降低测量相对标准偏差；支持向量回归模型定量性能较优，所有目标元素预测相对误差在8%以内，测量相对标准偏差均小于7%。该方法样品预处理简单、分析速度快，可满足玻璃纤维粉末中多元素的准确快速检测需求，为高硬度、高熔点、难溶解固体粉末的直接分析提供了新的技术路径。

Abstract

In response to the time-consuming and labor-intensive preprocessing required by traditional analysis methods for glass fiber powder， this study established a solid direct-ablation microwave plasma torch–atomic emission spectrometry method， which enables the rapid quantitative analysis of multiple elements （Na， Mg， Al， Si， K， and Fe） in glass fiber powder. For nine glass fiber powder samples with different compositions， the key experimental parameters， such as microwave power， distance between plasma and sample， and working gas flow rate， were systematically optimized. Through spectral time-series signal analysis， the ablation and excitation processes of different elements were studied. The quantitative performance of the original spectral data， the spectral correction model based on plasma physics， and the support vector regression model was compared. The results show that the optimized experimental parameters can significantly improve the excitation efficiency of difficult-to-melt elements such as Si and Al. The full-time window-integration strategy can smooth the non-steady-state process and weaken the influence of differences in the excitation processes of different elements， effectively reducing the relative standard deviation of measurement. The support vector regression model demonstrated superior quantitative performance， with the relative error of all target elements predicted within 8% and a relative standard deviation of measurement of less than 7%. This method exhibits simple sample preprocessing and fast analysis speed， achieves accurate and rapid detection of multiple elements in glass fiber powder， and provides a new technical path for the direct analysis of high-hardness， high-melting-point， and difficult-to-dissolve solid powders.

关键词

Keywords

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