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矿浆固相浓度、粒度对LIBS测量信号的影响规律及表征方法研究
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作者 于桐 于洪霞 +2 位作者 张鹏 孙兰香 陈彤 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第5期1334-1340,共7页
激光诱导击穿光谱技术可以直接对矿浆进行在线分析,但由于矿浆基质成分十分复杂,固体颗粒浓度和粒度的变化都会对光谱信号产生影响,使得光谱信号与矿物化学成分之间的关系复杂难以表征。因此,研究矿浆固相浓度、粒度对光谱信号的影响机... 激光诱导击穿光谱技术可以直接对矿浆进行在线分析,但由于矿浆基质成分十分复杂,固体颗粒浓度和粒度的变化都会对光谱信号产生影响,使得光谱信号与矿物化学成分之间的关系复杂难以表征。因此,研究矿浆固相浓度、粒度对光谱信号的影响机制十分重要。为此,使用多种粒度的SiO_(2)粉末与不同质量的水进行配比,得到不同固相浓度、粒度的模拟矿浆样本,并进行LIBS光谱信号采集与数据分析,系统的研究了矿浆固相浓度、粒度对固相和液相中包含元素的特征谱线强度的影响。首先,使用皮尔森相关系数量化评估固相浓度、粒度对LIBS光谱信号的影响。结果显示:在同一固相粒度下,固相浓度与全谱和值及各元素的特征谱线强度之间的相关系数大多高于0.9,说明整体光谱强度随固相浓度的升高而增强;在同一固相浓度下,固相粒度主成分与硅元素特征谱线强度之间的相关系数在0.99左右,说明固相颗粒中元素特征谱线随固相颗粒的增大而减弱。进一步建立了矿浆固相浓度、粒度同步变化时光谱强度与固相浓度、粒度的关系模型,通过模型的拟合优度(R^(2))来分析固相浓度、粒度对LIBS光谱的影响。结果显示:只有硅元素特征谱线强度的固相粒度表征模型的拟合优度可以达到0.9以上,说明单一的固相浓度或粒度无法完全准确地反映样本中各元素特征谱线强度的变化情况;固相浓度、粒度共同表征光谱强度的模型,各元素特征谱线的拟合优度均超过0.9,说明固相浓度和粒度对各元素特征谱线强度的影响是耦合存在的,需要融合多源信息进行综合表征。这些结果为进一步研究基于多源信息融合的LIBS光谱稳定性与定量分析准确性的提升,提供了系统的分析基础。 展开更多
关键词 激光诱导击穿光谱 矿浆 在线分析 固相浓度 固相粒度
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氩气环境对激光诱导击穿光谱法检测钢中C、P、S元素的影响研究
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作者 张佳伟 吴东升 +2 位作者 周洋 李洋 孙兰香 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2834-2839,共6页
激光诱导击穿光谱技术在实现钢水成分在线分析上展现了强大的应用潜力。然而,在测量钢中非常重要的C、P、S组成元素时,由于其有效的发射谱线无法在空气中远距离传输,这些元素的探测一直是个挑战。该论文工作研究了在1.5 m长探枪下,探枪... 激光诱导击穿光谱技术在实现钢水成分在线分析上展现了强大的应用潜力。然而,在测量钢中非常重要的C、P、S组成元素时,由于其有效的发射谱线无法在空气中远距离传输,这些元素的探测一直是个挑战。该论文工作研究了在1.5 m长探枪下,探枪中氩气环境对检测钢中C、P、S元素的影响规律,发现氩气流量过大或过小都不利于光谱测量,在气流量设置为11 L·min^(-1)时,获得的光谱最稳定且谱线强度最大。使用14个标准钢样本,在最优气流量下对C、P、S三种元素实现了明显检出以及定量分析。通过内标标定后,三种元素获得的检出限(LOD)分别为0.009%、0.04%、0.015%,相对标准偏差(RSD)分别为2.34%、1.05%、1.01%,相关系数(R)分别为0.998、0.997、0.987,均方根误差(RMSE)分别为0.02%、0.02%、0.03%。该论文研究成果验证了该探枪设计的有效性,为实现钢水成分中C、P、S在线分析提供了重要的设计依据。 展开更多
关键词 激光诱导击穿光谱 真空紫外光谱 长距离 氩气流量 元素检测 碳 磷 硫
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基于SPA-SVR模型的LIBS铁精矿矿浆中铁品位的在线测量
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作者 张奇 张占胜 +3 位作者 陈彤 张鹏 齐立峰 孙兰香 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期533-542,共10页
浮选是选矿过程中的重要一步,浮选过程中矿浆品位是选矿工艺需要实时掌握的重要指标。实验室开发了基于激光诱导击穿光谱的在线矿浆成分分析仪SIA-LIBSlurry,可以通过采集光谱数据对浮选过程中矿浆的各元素含量进行实时测量。但铁矿浆... 浮选是选矿过程中的重要一步,浮选过程中矿浆品位是选矿工艺需要实时掌握的重要指标。实验室开发了基于激光诱导击穿光谱的在线矿浆成分分析仪SIA-LIBSlurry,可以通过采集光谱数据对浮选过程中矿浆的各元素含量进行实时测量。但铁矿浆光谱数据维度较高,数据间强烈的多重共线性和非线性问题增加了建模的复杂度。为了解决该问题,本工作比较了两种变量选择算法:竞争性自适应重加权算法(CARS)和连续投影算法(SPA),并结合支持向量机回归(SVR)建立定量分析模型。研究结果表明:全谱6116个变量建立的SVR模型精度较低,预测均方根误差为1.45%;CARS筛选出的231个变量建立的CARS-SVR模型的预测能力有所提高,预测均方根误差为1.09%;SPA筛选出的12个变量建模,SPA-SVR模型取得了最佳预测效果,预测均方根误差降到了0.97%。说明SPA-SVR模型具有较高的预测准确率,有助于提高SIA-LIBSlurry分析仪在线监测的准确性。 展开更多
关键词 光谱学 激光诱导击穿光谱 铁矿浆 特征筛选 支持向量机 铁品位
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