猪饲料中Cu元素的空间限域LIBS检测
吴书佳1,2, 姚明印2,3, 曾剑辉2, 何梁2, 付港荣2, 曾瑜琦2, 薛龙2,3, 刘木华2,3, 黎静2,3,*
1. 江西农业大学软件学院, 江西 南昌 330045
2. 江西农业大学工学院, 江西 南昌 330045
3. 江西省现代农业装备重点实验室, 江西 南昌 330045
*通讯作者 e-mail: lijing3815@163.com

作者简介: 吴书佳, 1996年生, 江西农业大学软件学院硕士研究生 e-mail: wu1196884063@163.com

摘要

近年来, 猪饲料重金属超标问题屡禁不止, 严重危害食用人群健康与环境安全。 国家标准中所采用的干灰化-原子吸收光谱法存在耗时长、 需破坏样品、 试剂易造成环境污染等问题。 激光诱导击穿光谱(LIBS)以其快速、 近乎无损、 无需复杂制样的检测特性被誉为化学分析领域的“未来巨星”。 传统LIBS技术在应用于猪饲料安全品质检测时具有特征光谱强度弱, 检测精度较低等缺陷, 针对该缺陷, 提出LIBS技术与空间限域相结合, 采用空间限域方法提高分析谱线强度, 从而实现更低浓度样品的检出, 实现对猪饲料样品中Cu元素含量进行快速绿色检测。 以Cu Ⅰ 324.75 nm为分析谱线, 在优化后的能量下, 对比不同延时时间下加载不同高度和直径的圆柱形空间限域腔对分析谱线影响, 再选取对分析谱线整体增强效果最佳的空间限域腔对7组不同浓度猪饲料样品进行LIBS光谱采集, 结合采用国家标准方法获取的7组猪饲料样品中Cu元素参考浓度对LIBS系统检测灵敏度进行分析。 结果表明, 加载空间限域腔对分析谱线强度引起增强的同时不会对背景光谱造成明显影响, 分析谱线强度增强因子最大值为5.16, 空间限域腔直径为5.0 mm、 高度为2.0 mm情况下对分析谱线整体增强效果最佳。 在上述最佳试验参数基础上, 以Cu元素在324.75 nm处特征光谱峰值强度为参考, 对猪饲料进行定量分析。 结果发现加载空间限域腔后不同浓度下猪饲料样品中Cu元素浓度与分析谱线强度之间线性关系相较于传统LIBS提升明显, 其单变量定标模型 R2从0.742提升至0.996, 检测限从6.21 mg·kg-1降低至1.61 mg·kg-1(《饲料添加安全使用规范》中猪类Cu元素日粮推荐含量为3~6 mg·kg-1), 检测灵敏度提高了2.86倍。 研究表明, 采用空间限域与LIBS技术相结合, 可以大幅提升系统检测精度与灵敏度, 使待测元素检测限降低至国家要求以下, 对于实现猪饲料中Cu元素含量较低样品的LIBS快速绿色检测具有较好的作用。

关键词: 激光诱导击穿光谱; 空间限域; 猪饲料; ; 检测灵敏度
中图分类号:O657.3 文献标志码:A
Laser-Induced Breakdown Spectroscopy Detection of Cu Element in Pig Fodder by Combining Cavity-Confinement
WU Shu-jia1,2, YAO Ming-yin2,3, ZENG Jian-hui2, HE Liang2, FU Gang-rong2, ZENG Yu-qi2, XUE Long2,3, LIU Mu-hua2,3, LI Jing2,3,*
1. College of Software, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045, China
2. College of Engineering, Jiangxi Agricultural University, Nanchang 330045, China
3. Key Laboratory of Modern Agricultural Equipment, Jiangxi Province, Nanchang 330045, China
*Corresponding author
Abstract

In recent years, the problem of excessive heavy metals in pig fodder has been repeatedly banned, which has seriously endangered the health of people who eat pork and the environment's safety. The dry ashing-Atomic Absorption Spectroscopy as the national standard text method faces problems such as being time-consuming, sample destruction, and environmental pollution caused by reagents. Laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) is known as the “future superstar” in chemical analysis for its fast, nearly non-destructive, and no need for complex sample preparation. Traditional LIBS technology has the disadvantages of weak characteristic spectrum intensity and low detection accuracy when applied to pig fodder safety and quality inspection. In response to this defect, it is proposed to combine LIBS technology with cavity-confinement and use the cavity-confinement method to improve the intensity of the analysis spectrum. In this way, the detection of lower concentration samples and the rapid green detection of Cu element content in pig fodder samples are realized. Take Cu Ⅰ 324.75 nm as the analysis line, under the optimized energy, it compares the influence of loading cylindrical cavity-confinement cavity with different heights and diameters under different delay times on the analysis line. Then it selects cavity-confinement cavity which has perfect overall enhancement effect of the analysis line to collect the LIBS spectrum of 7 groups of pig fodder samples with different concentrations. Then the sensitivity of the LIBS system was analyzed in combination with the reference concentrations of Cu elements in seven groups of pig feed samples obtained using national standard methods. The results show that loading the cavity-confinement cavity causes enhancement of the analyzed spectral lines' intensity without significantly affect for the background spectrum. Under the maximum enhancement factor of the analysis spectral line intensity is 5.16, the diameter of the cavity-confinement cavity is 5.0 mm, and the height is 2.0 mm. The overall enhancement effect on the analysis spectrum is the best. Based on those mentioned above best experimental parameters, the pig fodder was quantitatively analyzed by the characteristic spectral peak intensity of Cu element at 324.75 nm. The results showed that the linear relationship between the concentration of Cu element in pig fodder samples and the intensity of the analysis spectrum under different concentrations after loading the space confinement cavity was significantly improved compared with the traditional LIBS. The univariate calibration model R2 was increased from 0.742 to 0.996, and the detection limit fell from 6.21 to 1.61 mg·kg-1 (the recommended content of Cu elemental diet in pigs in the Guidelines for Safe Use of Fodder Addition is 3~6 mg·kg-1), and the detection sensitivity is increased by 2.86 times. Studies have shown that the combination of space limitation and LIBS technology can greatly improve the detection accuracy and sensitivity of the system, and reduce the detection limit of the element to be measured below the national requirements. Moreover, it also provides support for the realizing rapid green detection of LIBS for samples with low Cu element content in pig fodder.

Keyword: Laser-induced breakdown spectroscopy; Cavity-confinement; Pig fodder; Copper; Detection sensitivity
引言

动物营养学研究表明, 铜元素的添加对畜禽生长速度促进效果明显[1], 因此饲料中铜含量超标情况非常普遍, 其带来的危害也十分严重, 如: 致使动物机体中毒[2]、 危害食用人群健康[3]、 造成难以修复逆转的环境污染[4]等。 2021年1月农业农村部畜牧兽医局关于全国饲料质量安全监督抽查结果通报显示, 多家企业的饲料产品中均检测出铜含量超标。 国家标准GB/T 13885— 2017中, 采用干灰化-原子吸收光谱法测定动物饲料中铜元素的参考含量, 该方法灵敏度较高, 但化学试剂易造成环境污染, 检测周期长, 并且会对检测样品造成破坏性损伤。 在实际检测过程中, 不能满足绿色快速检测技术的发展要求, 不便于在生产环节源头上对产品开展实时监测。

激光诱导击穿光谱(laser-induced breakdown spectroscopy, LIBS)是一种新型的元素检测方法, 可以对待检测样品实现实时、 多元素、 近乎无损的检测。 与传统化学分析法相比, LIBS技术具有样品无需或仅需简单压片处理即可开展检测研究, 对样品外观所形成烧蚀凹坑直径仅为100 μ m左右, 可对多元素含量同时进行在线分析等优点是传统化学分析方法所不能比拟的, 国内外众多学者已经将LIBS技术应用于植物种类判别成分含量[5]、 中药重金属安全[6]及化妆品[7]等领域进行了大量分析研究, 但受到激光能量不稳定、 复杂的基体效应等, 使得LIBS检测灵敏度和重复性方面与常规化学分析方法相比还有待提高。 国内外学者采用纳米粒子[8]、 磁约束[9]、 双脉冲[10]、 微波辅助[11]、 空间限域[12]等增强方法从等离子体温度和扩散机理等不同角度开展了深入研究, 均发现特征光谱强度可获得不同程度的提升。

空间限域为有效的光谱增强方法之一, 通常采用在样品表面固定一腔体使得样品中被激发出的等离子体羽流只能在腔体内部运动, 利用腔壁对激波的反弹作用提高粒子间碰撞概率来提高光谱强度。 Shao等[13]研究了不同能量下, 有圆柱形空间限域腔和无圆柱形空间限域腔对CN分子光谱强度影响, 发现激光能量越高, 光谱增强出现时间越早, 特征光谱发射强度越高。 Guo等[14]通过加载空间限域腔的同时提高样品温度发现在加载空间限域腔的情况下, 随着样品温度升高, 光谱强度单调增加, 而未加载空间限域腔的情况下, 光谱强度在150 ℃出现饱和现象。 Wang等[15]对不同形状空间限域腔进行试验对比, 发现圆柱状空间限域腔对Cu等离子体发射光谱信号增强效果最佳。 目前对空间限域的研究主要在不同尺寸或不同采集延时下对等离子体发射光谱的增强效果, 尚未见研究过激光诱导击穿光谱技术结合空间限域对猪饲料中重金属检测灵敏度的影响。

以猪饲料中Cu元素含量为对象, 以LIBS为检测手段, 通过对比加载不同尺寸的空间限域腔对猪饲料样品中Cu元素发射谱线强度的影响, 分析了在加载空间限域腔条件下, 对猪饲料中Cu等离子体发射光谱强度及单变量定标模型灵敏度的影响。

1 实验部分
1.1 样品制备

在实验室前期工作积累条件下, 为比较分析空间限域腔对不同浓度猪饲料样品LIBS光谱增强效果及模型预测能力的影响。 选购市场常见中配合猪饲料, 采用硫酸铜溶液混合添加法称取7组0~0.01 g(精确至0.1 mg)五水硫酸铜(CuSO4· 5H2O, 含量≥ 99%, 西陇科学股份有限公司, 中国)固体粉末充分溶于去离子水中, 分别与10.0 g猪饲料样品在培养皿内用玻璃棒搅拌均匀后, 将培养皿移入55 ℃恒温鼓风干燥箱干燥至质量不变。 每份样品称取3.0 g, 用自动压片机在相同条件下压制成圆片进行后续LIBS试验, 一共7组样品, 每组1片。

选取LIBS烧蚀位置附近猪饲料样品0.2 g(精确至0.1 mg), 按照GB/T 13885— 2017中的方法测定饲料样品中Cu元素的参考浓度, 每个样品测量三次取平均值后将获得的参考浓度列于表1中。

表1 猪饲料样品中Cu元素参考浓度(mg· kg-1) Table 1 Reference concentration of Cu in pig fodder samples(mg· kg-1)

01#号样品为原始饲料样品, 01#— 03#样品中Cu元素含量属于国家安全范围(≤ 125 mg· kg-1)内。 研究表明, 不同生长阶段猪饲料中Cu元素含量差异较大, 在21~370 mg· kg-1都有分布, 故所配置样品皆在饲喂范围内, 可在一定程度上代表不同猪饲料样品的性质。

1.2 LIBS采集系统

本试验中搭载空间限域腔的激光诱导击穿光谱(Cavity-confinement-LIBS, CC-LIBS)试验装置如图1所示。 主要由Nd∶ YAG激光器(Vlite-200, 北京镭宝光电技术有限公司, 中国), 双通道光谱仪(AvaSpec-ULS2048-2-USB2, 北京爱万提斯科技有限公司, 荷兰), 延时控制器, 控制器(SC300, 北京卓立汉光仪器有限公司, 中国), 空间限域腔和计算机构成。 激发光波长1 064 nm, 工作频率1~10 Hz, 激光能量0~300 mJ, 光谱仪采集区间为206.28~479.92 nm, 延时控制器为激光器、 光谱仪提供了精准的外触发信号。 采集过程中腔体固定于猪饲料样品上方约100 μ m高度处。 由于猪饲料样品成分复杂, 为减弱样品不均匀性带来的误差, 试验样品置于控制器所控制的二维旋转平台上, 保证试验过程中激光每次击打在样品表面不同位置。

图1 CC-LIBS试验装置示意图Fig.1 Schematic diagram of the experiment setup

空间限域腔采用铝板加工而成, 形状为圆柱状空腔。 其尺寸参数为: 高度为3.0 mm时, 直径在2.5~7.0 mm范围内以0.5 mm为步距分布; 直径为4.5 mm时, 高度在1.0~4.0 mm范围内以1.0 mm为步距分布, 如图2所示。

图2 空间限域腔实物图Fig.2 Physical map of cavity-confinement cavity

1.3 实验方法

1.3.1 激光能量优化实验

在激光烧蚀样品获得等离子体辐射光谱过程中, 当激光能量过低时, 无法对样品进行充分激发, 获得的特征光谱强度低, 受样本颗粒度影响强, 易受背景光谱干扰, 不利于光谱信号的处理; 当激光能量过高时, 会产生等离子体屏蔽效应, 使得样品烧蚀量减少, 获得的特征光谱强度降低, 故需先对激光能量进行优化。

在激光能量优化试验中, 每5次激光激发出的光谱信号合成一幅, 每组数据采集10幅。 在分析过程中将10幅平均成1幅光谱进行分析, 即每组光谱数据为激光在样品表面50个不同点激发的信号平均值。 调节激光能量在94.0~235.1 mJ, 光谱仪采集延时为1.78 μ s, 激光脉冲频率1 Hz, 选取Cu Ⅰ 324.75 nm为分析谱线, 实验中用标准偏差(standard deviation, SD)表示在相同条件下对同一样品进行多次测量时所获得的光谱信号强度算数平均值之间的符合程度, 本实验利用猪饲料样品中分析谱线强度与其相对标准偏差(relative standard deviation, RSD)和信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)之间关系确定激光能量[见式(1)— 式(3)]。

SD=i=1n(Ii-I̅)2n-1(1)

RSD=SDI¯×100%(2)

SNR=I̅σ(3)

式中, Ii为第i次测量时光谱信号强度值, I̅为分析谱线信号强度算术平均值, σ 为分析谱线周围无特征变量的326.4~326.9 nm波段光谱背景的标准差。

1.3.2 空间限域腔优化试验

在不同尺寸空间限域腔条件下, 采集延时时间分别为1.78、 2.28和2.78 μ s时等离子体光谱数据。

对比分析空间限域腔高度和直径对LIBS原始光谱信号值的影响, 采用猪饲料样品中分析谱线增强效果及稳定性作为评判依据, 挑选最优空间限域腔。

1.3.3 空间限域腔对检测模型的影响

在LIBS快速定量检测中, 待测样品浓度及峰强度之间关系为

I=acb(4)

式(4)中: I为待测元素特征光谱信号强度; a为与实验相关的常量; c为待测元素浓度; b为自吸收系数。

根据赛伯-罗马金原理, 在本实验中待测元素浓度较低, 未出现明显自吸收, 因此b≈ 1, 故式(4)变换为式(5)

I=ac(5)

在优化的激光能量与空间限域腔的条件下, 对01#— 07#号猪饲料样品LIBS光谱信号进行采集, 分析加载空间限域腔对单变量定标模型的影响。

检测限(limit of detection, LOD)计算关系为

LOD=3σS(5)

式(5)中, σ 为分析谱线周围无特征变量的326.4~326.9 nm波段光谱信号标准偏差; S为待测样品浓度与特征谱线强度之间拟合曲线的斜率值。

2 结果与讨论
2.1 激光能量优化结果

不同激光能量条件下, 01#号猪饲料样品中分析谱线强度及其RSD和SNR之间关系分别如图3(a, b)所示, 在激光能量为235.1 mJ时, 可以获得最佳分析谱线强度及SNR值。

图3 激光能量对LIBS的影响
(a): 分析谱线平均峰值与相对标准偏差; (b): 分析谱线平均峰值与信噪比
Fig.3 Effect of laser energy on LIBS
(a): The average value of characteristic spectral line intensity and RSD; (b): The average value of characteristic spectral line intensity and SNR

图3(a)为Cu Ⅰ 324.75 nm在不同激光能量下光谱强度平均值及其RSD大小, 图3(b)为分析谱线光谱强度平均值及SNR随激光能量变化关系。 由图3(a)可以看出随能量增大, 分析谱线强度值也增大, 当激光能量低于184.9 mJ时, 分析谱线信号值或RSD值较低, 不利于后续有用光谱的提取与处理; 当激光能量为235.1 mJ时, 分析谱线信号值最高, RSD值相对较低; 从图3(b)可以发现SNR伴随着激光能量的增加呈现明显上升趋势, 并且与激光能量同时到达最大值。 为获得较优分析谱线强度及信噪比与谱线稳定性, 在后续试验中将激光器能量设置为235.1 mJ, 激光重复频率为1 Hz。

2.2 空间限域腔对LIBS光谱强度的影响

激光能量为235.1 mJ, 采集延时分别为1.78、 2.28和2.78 μ s条件下, 加载不同尺寸空间限域腔时, Cu元素在324.75 nm处LIBS光谱信号如图4所示, 横坐标为0处代表未加载空间限域腔。

图4 Cu元素特征光谱变化图
(a): 不同直径空间限域腔对光谱信号强度影响; (b): 不同高度空间限域腔对光谱信号强度影响
Fig.4 Characteristic spectrum change diagram of Cu element
(a): The influence of cavity-confinement cavities with different diameters on the spectral signal intensity; (b): The influence of cavity-confinement cavities with different heights on the spectral signal intensity

图4(a)为加载不同直径, 高度为3.0 mm的空间限域腔时, 在不同采集延时条件下, Cu元素在324.75 nm峰值变化图。 观察得知, 随着空间限域腔直径的增大, 对分析谱线的增强效果呈现先上升后下降趋势。 这是由于当空间限域腔直径较小时, 会造成等离子体与腔壁过早接触, 部分等离子体与腔壁碰撞后快速冷却, 另一部分与激波共同反弹后对核心区域等离子体产生压缩作用, 故一开始增强效果不明显, 当腔体直径开始增大直至外层激波与等离子体羽流上下分离过程中, 与腔壁接触的等离子体数量逐渐减少, 增强效果呈上升趋势; 随腔体直径继续增大, 激波在反射前传播距离增大, 空间限域腔对激波的约束效果被削弱, 增强效果开始下降, 且该阶段特征信号值较背景噪声下降更快, 信噪比快速减弱[16]

图4(b)为加载不同高度, 直径为4.5 mm的空间限域腔时, 在不同采集延时条件下, Cu元素在324.75 nm处峰值变化图。 因为等离子体激波反弹前要经过的路径与限域腔高度值呈正相关, 所以最大增强效果出现时间随着空间限域腔高度增大而后移。 当空间限域腔高度持续增大时, 会导致部分等离子体信号湮灭在空间限域腔内无法被光谱仪正常采集, LIBS特征光谱强度开始全面下降。

由图4发现加载空间限域腔可以使得所需特征光谱信号得到明显增强, 空间限域腔参数D=5.0 mm、 H=2.0 mm时总体增强效果最佳。

光谱仪采集延时为2.78 μ s时, 加载尺寸参数D=5.0 mm、 H=3.0 mm的空间限域腔可以对分析谱线强度实现5.16倍增强, 波长320~330 nm有无空间限域腔的LIBS光谱信号如图5所示。 对比发现, 加载空间限域腔后, 仅对特征光谱信号增强, 不会对背景光谱产生明显影响。

图5 增强对比图Fig.5 Enhanced comparison chart

猪饲料原材料成分多样, 基体效应、 表面粗糙度、 原料不均匀性等因素都会增大LIBS光谱不稳定性。 加载空间限域腔可以在不对背景光谱产生明显影响情况下, 提高LIBS特征光谱信号强度, 从而提高特征光谱信噪比, 有利于有效光谱的提取与处理。 空间限域腔对等离子体拥有规整作用, 在一定程度上可减弱或消除激光能量抖动及样品表面粗糙度等问题带来的LIBS光谱异常峰的影响, 使光谱信号更加稳定, 实验更具重复性, 并选取D=5.0 mm、 H=2.0 mm的空间限域腔对01#— 07#号样品LIBS光谱数据进行采集。

2.3 单变量定标模型的建立

提取01#— 07#号猪饲料样品LIBS光谱信号中Cu Ⅰ 324.75 nm光谱强度为纵坐标, Cu元素参考浓度为横坐标进行单变量定标曲线拟合, 结果如图6所示。

图6 不同采集系统下检测限定标曲线Fig.6 Detection limit curve under different systems

在LIBS系统下, Cu元素浓度与特征光谱强度拟合而成的定标曲线线性相关系数R2为0.742, 采用3倍的最小检测浓度下背景光谱信号标准偏差(σ )与定标曲线斜率(S)的比值计算出该系统下Cu元素检测限为6.21 mg· kg-1; 采用CC-LIBS系统所采集到的Cu元素浓度与其特征光谱强度具有更加良好的线性关系, 其线性相关系数R2提高至0.996, 检测限为1.61 mg· kg-1, 相较于LIBS系统降低了2.86倍, 且R2值提高了25.4%, 证明在加载空间限域腔情况下拟合出的定标曲线具有更高可信度, 更趋近于真实情况, 在定量分析准确性上获得明显提高。

3 结论

为降低传统激光诱导击穿光谱技术不稳定性及检测限, 利用空间限域腔与激光诱导击穿光谱技术相结合对猪饲料中Cu元素含量进行检测。 研究发现加载不同尺寸空间限域腔后, 可在不影响背景光谱稳定性情况下, 对Cu元素特征光谱强度产生不同大小的增强效果, 通过对比不同直径和高度空间限域腔的增强效果后发现, 直径为5 mm、 高度为2 mm的圆柱状空间限域腔增强效果最佳, 可增强5.16倍。 以Cu Ⅰ 324.75 nm为定标曲线, 根据Cu元素浓度与光谱强度关系获得线性拟合曲线, 计算得出Cu元素检测限从未加载空间限域腔时的6.21 mg· kg-1降低至加载空间限域后的1.61 mg· kg-1, 低于《饲料添加安全使用规范》中推荐含量, 检测灵敏度提高了2.86倍。

研究表明, 采用激光诱导击穿光谱技术对猪饲料中Cu元素含量进行检测时, 结合空间限域技术可显著提高系统检测灵敏度与准确性, 降低因样品表面粗糙度、 原材料不均匀性等因素对光谱带来的影响, 使实验过程更加稳定可靠, 对猪饲料中Cu元素含量快速检测具有参考意义。

参考文献
[1] Ma Y L, Zanton G I, Zhao J, et al. Journal of Animal Science, 2015, 93(2): 606. [本文引用:1]
[2] Sarkar M M, Rohani M F, Hossain M A R, et al. Biological Trace Element Research, 2022, 200: 844. [本文引用:1]
[3] Korish M A, Attia Y A. Animals, 2020, 10(4): 727. [本文引用:1]
[4] Xu Yan, Li Jing, Zhang Xubo, et al. Journal of Cleaner Production, 2019, 232: 308. [本文引用:1]
[5] DING Jie, ZHANG Da-cheng, WANG Bo-wen, et al(丁捷, 张大成, 王博文, ). Spectroscopy and Spectral Analysis(光谱学与光谱分析), 2021, 41(2): 606. [本文引用:1]
[6] Han Weiwei, Su Maogen, Sun Duixiong, et al. Plasma Science and Technology, 2020, 22(8): 085501. [本文引用:1]
[7] Imran Rehan, Muhammad Zubair Khan, Kamran Rehan, et al. Analytical Letters, 2020, 53(16): 2571. [本文引用:1]
[8] Zhao Xiand e, Zhao Chunjiang, Du Xiaofan, et al. Scientific Reports, 2019, 9(1): 906. [本文引用:1]
[9] Asamoah E, Ye X, Yao H B, et al. Laser and Particle Beams, 2020, 38(1): 61. [本文引用:1]
[10] Bhatt C R, Hartzler D, Jain J C, et al. Optics & Laser Technology, 2020, 126: 106110. [本文引用:1]
[11] XU Fang-hao, LIU Mu-hua, CHEN Tian-bing, et al(许方豪, 刘木华, 陈添兵, ). Laser & Optoelectronics Progress, 2018, 55(10): 103005. [本文引用:1]
[12] Wang Jingge, Feng Di, Li Xiaolong, et al. Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy, 2021, 175: 106015. [本文引用:1]
[13] Shao Junfeng, Guo Jin, Wang Qiuyun, et al. Optik, 2020, 207: 164448. [本文引用:1]
[14] Guo Jin, Wang Tingfeng, Shao Junfeng, et al. Journal of Analytical Atomic Spectrometry, 2018, 33(12): 2116. [本文引用:1]
[15] Wang Qiuyun, Chen Anmin, Zhang Dan, et al. Physics of Plasmas, 2018, 25(7): 073301. [本文引用:1]
[16] Wu Shujia, Xue Long, Yao Mingyin, et al. Optik, 2022, 265: 169489. [本文引用:1]