激光诱导击穿光谱技术结合化学计量学对钢铁定量分析方法的研究

发布时间：2017-08-13 17:10

  本文关键词：激光诱导击穿光谱技术结合化学计量学对钢铁定量分析方法的研究

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【摘要】：钢铁行业在冶金工业起着举足轻重的作用,钢铁生产量逐年增加,与此同时出现严峻的能源消耗问题。然而传统钢铁分析技术需要复杂的样品制备和前处理,难以确保钢铁在冶炼、加工和投入市场各个环节顺利进行,对传统分析技术提出了更高要求。激光诱导击穿光谱(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)是一种基于激光诱导等离子发射光谱的物质元素分析技术,具有无需复杂样品前处理、准确、快速、多元素同时分析和远距离探测等优势,因而在许多关键领域尤其是冶金工业得到广泛应用。然而,LIBS技术采集到的光谱信息因仪器和样品自身影响,通常存在大量干扰信息,不利于LIBS技术的准确定量分析。化学计量学方法可以从复杂光谱中提取有效信息,是提高LIBS分析准确度的有效途径之一。本论文从钢铁快速、准确分析的实际问题出发,开展光谱预处理、定量分析、特征提取三个方面的化学计量学方法以及应用研究,提高钢铁分析准确度。该研究丰富了化学计量学和冶金分析的研究内容,为冶金工业在线分析和质量控制等提供了新的思路、方法和技术支撑。全文共分为四章,主要研究内容如下：一、以钢铁LIBS光谱为研究对象,将小波分析用于光谱基线校正和滤噪。首先,对小波分析中的小波基函数和分解层数进行参数优化并用于光谱基线校正；然后,采用优化的小波基函数和分解层数,实现光谱信号去噪。与傅里叶变换去噪效果相比,小波分析具有速度快、重现性好,且可以同时对光谱信号进行基线校正和去噪等优势。二、将随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)结合LIBS技术应用于钢铁非金属元素S和P同时定量分析。通过对不同输入变量和随机森林两个重要参数ntree和mtry的优化,使构建的RFR校正模型预测能力较经典的偏最小二乘回归进一步提高了定量分析准确度,且模型稳定性好。三、基于上个研究工作,提出基于序列后向(Sequential Backward Selection, SBS)的RFR方法以提高钢铁定量分析精度。首先,采用SBS法进行特征提取,以均方根误差和相关系数作为优化特征子集的评价指标；然后,以最佳特征子集作为输入变量构建RFR模型并进行模型参数优化；最后,采用最优模型参数和特征子集建立RFR模型并对未知样本的P和S进行预测,其相关系数均达到0.9990以上。较传统的RFR方法,该方法具有分析精度高,速度快,模型重现性好等优点。
【关键词】：激光诱导击穿光谱 化学计量学 特征提取 定量分析 钢铁
【学位授予单位】：西北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG115.33
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-31
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 激光诱导击穿光谱简介10-16
• 1.2.1 LIBS技术基本原理11-12
• 1.2.2 LIBS技术的实验装置12-16
• 1.3 化学计量学在LIBS分析中的研究进展16-19
• 1.4 本文的研究内容和章节安排19-20
• 参考文献20-31
• 第二章 LIBS光谱数据的预处理方法研究31-41
• 2.1 引言31
• 2.2 LIBS光谱基线漂移产生机理31-32
• 2.3 基线校正方法性能对比32-35
• 2.4 小波分析基本原理35-38
• 2.4.1 小波基的选择37
• 2.4.2 分解层数的选取37-38
• 2.5 滤噪38-39
• 2.6 本章小结39
• 参考文献39-41
• 第三章 RFR结合LIBS对钢铁非金属元素的定量分析方法研究41-55
• 3.1 引言41-42
• 3.2 实验装置与样品42-43
• 3.2.1 实验装置42
• 3.2.2 实验材料42-43
• 3.3 随机森林回归算法43-47
• 3.4 结果与讨论47-52
• 3.4.1 实验参数优化47-51
• 3.4.2 RFR校正模型构建和预测能力验证51-52
• 3.5 本章小结52-53
• 参考文献53-55
• 第四章 基于RFR的特征选择方法对钢铁非金属元素的定量分析方法研究55-64
• 4.1 引言55
• 4.2 特征选择方法55-58
• 4.2.1 特征选择方法概论55-57
• 4.2.2 序列后向选择(Sequential Backward Selection,SBS)57-58
• 4.3 结果与讨论58-62
• 4.3.1 模型参数优化58-61
• 4.3.2 SBS结合RFR校正模型构建和预测能力验证61-62
• 4.4 本章小结62
• 参考文献62-64
• 结论与展望64-66
• 1.全文总结64
• 2.下一步工作展望64-66
• 攻读硕士学位期间参与的科研项目、会议及学术成果66-67
• 一、科研项目66
• 二、学术会议66
• 三、学术成果66-67
• 致谢67

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