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基于LIBS与GA-PLS的钢铁中Mn,Ni元素定量分析研究
被引量：
7
1
作者
杨淋玉
丁宇
+4 位作者
战晔
朱绍农
陈雨娟
邓凡
赵兴强
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1804-1808,共5页
钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合...
钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合LIBS技术对钢铁样品光谱中的Mn和Ni两种元素进行定量检测,并且与传统PLS的定量分析结果进行对比,以验证GA-PLS模型预测性能。采用购置于钢材市场的12个钢铁样品,其中9个样品的光谱信息作为校正集训练模型,3个作为测试集验证模型定量性能。GA-PLS通过不断提高变量被选频率的阈值,用不同阈值下的变量建立PLS模型,对比选出最低RMSECV时的阈值(Mn和Ni元素的光谱输入变量被选频率的最佳阈值分别为8和7)。结果显示:GA-PLS锰元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9990和1.3473,相对分析误差(RPD)为2.5;镍元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9995和0.5254,RPD为8.6,最终预测的结果优于PLS。该结果表明了GA-PLS算法在冶金金属元素分析领域具有可持续性挖掘的潜力,同时也将促进LIBS技术在钢铁冶炼领域更深层次的应用。
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关键词
钢铁
元素定量检测
激光诱导击穿光谱
化学计量学
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职称材料
题名
基于LIBS与GA-PLS的钢铁中Mn,Ni元素定量分析研究
被引量：
7
1
作者
杨淋玉
丁宇
战晔
朱绍农
陈雨娟
邓凡
赵兴强
机构
南京信息工程大学
南京信息工程大学
南京信息工程大学
空军航空大学航空作战与勤务学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期1804-1808,共5页
基金
江苏省高校自然科学研究面上项目(17KJB535002)
南京信息工程大学人才启动项目(2243141701023)资助。
文摘
钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合LIBS技术对钢铁样品光谱中的Mn和Ni两种元素进行定量检测,并且与传统PLS的定量分析结果进行对比,以验证GA-PLS模型预测性能。采用购置于钢材市场的12个钢铁样品,其中9个样品的光谱信息作为校正集训练模型,3个作为测试集验证模型定量性能。GA-PLS通过不断提高变量被选频率的阈值,用不同阈值下的变量建立PLS模型,对比选出最低RMSECV时的阈值(Mn和Ni元素的光谱输入变量被选频率的最佳阈值分别为8和7)。结果显示:GA-PLS锰元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9990和1.3473,相对分析误差(RPD)为2.5;镍元素预测结果的R^(2)_(P)和RMSE_(P)分别是0.9995和0.5254,RPD为8.6,最终预测的结果优于PLS。该结果表明了GA-PLS算法在冶金金属元素分析领域具有可持续性挖掘的潜力,同时也将促进LIBS技术在钢铁冶炼领域更深层次的应用。
关键词
钢铁
元素定量检测
激光诱导击穿光谱
化学计量学
Keywords
Steel
Element quantitative detection
LIBS
Stoichiometry
分类号
O657.3 [理学—分析化学]
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职称材料
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于LIBS与GA-PLS的钢铁中Mn,Ni元素定量分析研究
杨淋玉
丁宇
战晔
朱绍农
陈雨娟
邓凡
赵兴强
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
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