zhpsЖурнал прикладной спектроскопииZhurnal Prikladnoii Spektroskopii0514-7506B. I. Stepanov Institute of Physics of the National Academy of Scienceszhps-944Research ArticleСтатьиДистанционная идентификация и оценка концентрации кальция в объеме жидкости в условиях высокого давленияRemote identification and estimation of the calcium concentration in bulk liquid under high-pressure conditionSumathiJ.SumathiJ.

Ченнай, 600044, Тамилнад

Chennai-600044, Tamil Nadu

sumathi.j05@gmail.comSathiesh KumarV.Sathiesh KumarV.

Ченнай, 600044, Тамилнад

Chennai-600044, Tamil Nadu

VeerappanK.VeerappanK.

Ченнай, 600044, Тамилнад

Chennai-600044, Tamil Nadu

Мадрасский технологический институт Университета АнныDepartment of Electronics Engineering, Madras Institute of Technology Campus – Anna University202129112021885948961Copyright © Sumathi J., Sathiesh Kumar V., Veerappan K., 20212021Sumathi J., Sathiesh Kumar V., Veerappan K.Sumathi J., Sathiesh Kumar V., Veerappan K.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://zhps.ejournal.by/jour/article/view/944

С помощью лазерно-искровой эмиссионной спектроскопии (LIBS) осуществлен удаленный анализ концентрации кальция в объеме жидкости в условиях высокого давления. Изучено влияние солености при определении концентрации Са. Классификаторы машинного обучения использованы для оценки неизвестной концентрации Ca в жидкой пробе для различных экспериментальных параметров или условий. Наблюдаются эмиссионные линии Ca II при 393 и 396 нм. Линии излучения хлора не наблюдаются из-за требований высоких энергий ионизации. С увеличением солености (NaCl) раствора образца до 2500 ppm отношение сигнал/шум сигнала LIBS улучшается в 0.85 раза. С увеличением атмосферного давления и удалением от объекта исследования интенсивность эмиссионной линии Ca II уменьшается. Противоположная тенденция наблюдается при увеличении плотности энергии излучения лазера и концентрации CaCl2 · 2H2O в растворе пробы. Период времени излучения Ca II 393 нм оценивается как (1/е)I0, I0 — максимальная интенсивность. Типичный период излучения Ca II 393 нм 6.712—6.766 мкс. Указанное значение получено для плотности энергии лазерного излучения 9 Дж/см2, атмосферного давления 1 атм, при расстоянии от образца 0.6 м, 2500 ppm NaCl и 1500 ppm для CaCl2 · 2H2O. Обнаружено, что период излучения увеличивается с повышением концентрации CaCl2 · 2H2O в растворе образца и мощности лазерного излучения. Противоположная тенденция имеет место при увеличении давления окружающей среды и расстояния до образца. Результаты, полученные из спектральных и временных измерений, коррелируют друг с другом. Лучшие показатели производительности модели системы получены в фиксированных экспериментальных условиях с использованием классификатора k-ближайших соседей. 

Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) based stand-off distance analysis of the calcium concentration in bulk liquid under high-pressure condition is carried out. The influence of salinity during the determination of the Ca concentration is studied. Machine learning classifiers are used in the estimation of the unknown Ca concentration in the liquid sample, for different experimental parameters or conditions. From the spectral information, the emission lines related to Ca II at 393 and 396 nm are visualized. Chlorine emission lines are not observed due to the requirement of high ionization energies. As the salinity (NaCl) of the sample solution is increased to 2500 ppm, the signal-to-noise ratio of the LIBS signal is improved by a factor of 0.85. The Ca II emission line peak intensity decreased with increase in ambient pressure conditions and stand-off collection distances. The opposite trend is observed with an increase in the laser fluence and the CaCl2 × 2H2O concentration in the sample solution. The Ca II 393 nm emission time period is estimated at (1/e)I0 peak intensity. A typical Ca II 393 nm emission time period from 6.712 to 6.766 µs is observed. The specified value is obtained for a laser fluence of 9 J/cm2, ambient pressure of 1 atm, stand-off collection distance of 0.6 m, 2500 ppm NaCl, and 1500 ppm CaCl2 × 2H2O. It is observed that the emission time period increased with increase in the CaCl2 × 2H2O concentration in the sample solution and laser fluences. The opposite trend is observed for an increase in the ambient pressure and stand-off distances. The results obtained from the spectral and temporal measurements are in correlation with each other. The best system model's performance metrics of 100% (Accuracy = Precision = Recall = F1-Score) are obtained under the fixed experimental conditions using the k-nearest neighbor classifier. 

лазерно-искровая эмиссионная спектроскопиявременные измерениядистанционный анализ минераловмашинное обучение классификаторовlaser-induced breakdown spectroscopytemporal measurementremote mineral analysismachine learning classifiersReferencesB. Thornton, T. Takahashi, T. Sato, T. Sakka, A. Tamura, A. Matsumoto, et al., Deep Sea Res. I: Oceanogr. Res. Papers, 95, 20–36 (2015).B. Thornton, T. Takahashi, T. Sato, T. Sakka, A. Tamura, A. Matsumoto, et al., Deep Sea Res. I: Oceanogr. Res. Papers, 95, 20–36 (2015).A. K. Knight, N. L. Scherbarth, D. A. Cremers, M. J. Ferris, Appl. Spectrosc., 54, No. 3, 331–340 (2000).A. K. Knight, N. L. Scherbarth, D. A. Cremers, M. J. Ferris, Appl. Spectrosc., 54, No. 3, 331–340 (2000).K. A. Miller, K. F. Thompson, P. Johnston, D. Santillo, Front. Mar. Sci., 4, 418 (2018).K. A. Miller, K. F. Thompson, P. Johnston, D. Santillo, Front. Mar. Sci., 4, 418 (2018).S. M. Clegg, R.Wiens, A. K. Misra, S. K. Sharma, J. Lambert, S. Bender, et al., Appl. Spectrosc., 68, No. 9, 925–936 (2014).S. M. Clegg, R.Wiens, A. K. Misra, S. K. Sharma, J. Lambert, S. Bender, et al., Appl. Spectrosc., 68, No. 9, 925–936 (2014).J. Lasue, R. C. Wiens, S. M. Clegg, D. T. Vaniman, K. H. Joy, et al., J. Geophys. Res.: Planets, 117 (2012).J. Lasue, R. C. Wiens, S. M. Clegg, D. T. Vaniman, K. H. Joy, et al., J. Geophys. Res.: Planets, 117 (2012).P. Zheng, H. Liu, J. Wang, M. Shi, X. Wang, B. Zhang, et al., J. Anal. At. Spectrom., 30, No. 4, 867–874 (2015).P. Zheng, H. Liu, J. Wang, M. Shi, X. Wang, B. Zhang, et al., J. Anal. At. Spectrom., 30, No. 4, 867–874 (2015).G. U. O. Jinjia, A. S. Mahmoud, L. I. Nan, S. O. N. G. Jiaojian, R. Zheng, Plasma Sci. Technol., 21, No. 3, 034022 (2019).G. U. O. Jinjia, A. S. Mahmoud, L. I. Nan, S. O. N. G. Jiaojian, R. Zheng, Plasma Sci. Technol., 21, No. 3, 034022 (2019).A. P. Michel, M. Lawrence-Snyder, S. M. Angel, A. D. Chave, Appl. Opt., 46, No. 13, 2507–2515 (2007).A. P. Michel, M. Lawrence-Snyder, S. M. Angel, A. D. Chave, Appl. Opt., 46, No. 13, 2507–2515 (2007).C. Goueguel, D. L. McIntyre, J. Jain, A. K. Karamalidis, C. Carson, Appl. Opt., 54, No. 19, 6071–6079 (2015).C. Goueguel, D. L. McIntyre, J. Jain, A. K. Karamalidis, C. Carson, Appl. Opt., 54, No. 19, 6071–6079 (2015).C. Goueguel, J. P. Singh, D. L. McIntyre, J. Jain, A. K. Karamalidis, Appl. Spectrosc., 68, No. 2, 213–221 (2014).C. Goueguel, J. P. Singh, D. L. McIntyre, J. Jain, A. K. Karamalidis, Appl. Spectrosc., 68, No. 2, 213–221 (2014).C. L. Goueguel, J. C. Jain, D. L. McIntyre, C. G. Carson, H. M. Edenborn, J. Anal. At. Spectrom., 31, 1374–1380 (2016).C. L. Goueguel, J. C. Jain, D. L. McIntyre, C. G. Carson, H. M. Edenborn, J. Anal. At. Spectrom., 31, 1374–1380 (2016).C. L. Goueguel, C. R. Bhatt, J. C. Jain, C. L. Lopano, D. L. McIntyre, Opt. Laser Technol., 108, 53–58 (2018).C. L. Goueguel, C. R. Bhatt, J. C. Jain, C. L. Lopano, D. L. McIntyre, Opt. Laser Technol., 108, 53–58 (2018).N. Li, J. Guo, C. Zhang, Y. Zhang, Q. Li, Y. Tian, R. Zheng, Appl. Opt., 58, No. 14, 3886–3891 (2019).N. Li, J. Guo, C. Zhang, Y. Zhang, Q. Li, Y. Tian, R. Zheng, Appl. Opt., 58, No. 14, 3886–3891 (2019).M. Dell’ Aglio, M. Lopez-Claros, J. J. Laserna, S. Longo, A. De Giacomo, Spectrochim. Acta B: At. Spectroscopy, 147, 87 (2018).M. Dell’ Aglio, M. Lopez-Claros, J. J. Laserna, S. Longo, A. De Giacomo, Spectrochim. Acta B: At. Spectroscopy, 147, 87 (2018).V. Sathiesh Kumar, Nilesh J. Vasa, R. Sarathi, J. Phys. D: Appl. Phys., 48, 435504 (2015).V. Sathiesh Kumar, Nilesh J. Vasa, R. Sarathi, J. Phys. D: Appl. Phys., 48, 435504 (2015).Rajendhar Junjuri, Arun Prakash Gummadi, Manoj Kumar Gundawar, Optic, 204, 163946 (2020).Rajendhar Junjuri, Arun Prakash Gummadi, Manoj Kumar Gundawar, Optic, 204, 163946 (2020).Tomoko Takahashi, Soichi Yoshino, Yutaro Takaya, TatsuoNozaki, Koichi Ohki, Toshihiko Ohki, Tetsuo Sakka, Blair Thornton, Deep Sea Res. I: Oceanogr. Res. Papers, 158, 103232 (2020).Tomoko Takahashi, Soichi Yoshino, Yutaro Takaya, TatsuoNozaki, Koichi Ohki, Toshihiko Ohki, Tetsuo Sakka, Blair Thornton, Deep Sea Res. I: Oceanogr. Res. Papers, 158, 103232 (2020).Liwen Sheng, Tianlong Zhang, Guanghui Niu, Kang Wang, Hongsheng Tang, Yixiang Duan, Hua Li, J. Anal. At. Spectrom., 30, 453–458 (2015).Liwen Sheng, Tianlong Zhang, Guanghui Niu, Kang Wang, Hongsheng Tang, Yixiang Duan, Hua Li, J. Anal. At. Spectrom., 30, 453–458 (2015).H. Li'ao, W. A. N. G. Qianqian, Z. H. A. O. Yu, L. Li, P. Zhong, Plasma Sci. Technol., 18, No. 6, 647 (2016).H. Li'ao, W. A. N. G. Qianqian, Z. H. A. O. Yu, L. Li, P. Zhong, Plasma Sci. Technol., 18, No. 6, 647 (2016).S Anubha Pearline, V. Sathiesh Kumar, IET Image Process., 13, No. 12, 2176–2182 (2019).S Anubha Pearline, V. Sathiesh Kumar, IET Image Process., 13, No. 12, 2176–2182 (2019).S. Marsland, Machine Learning a Algorithm Perspective, 2nd ed., CRC Press (2015).S. Marsland, Machine Learning a Algorithm Perspective, 2nd ed., CRC Press (2015).NIST Handbook of basic atomic Spectroscopic data. http://physics.nist.gov/PhysRefData/Handbook/index.htmlS.NIST Handbook of basic atomic Spectroscopic data. http://physics.nist.gov/PhysRefData/Handbook/index.htmlS.H. Hou, Y. Tian, Y. Li, R. Zheng, J. Anal. At. Spectrom., 29, 169–175 (2014).H. Hou, Y. Tian, Y. Li, R. Zheng, J. Anal. At. Spectrom., 29, 169–175 (2014).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.