激光诱导击穿光谱技术结合神经网络定量分析钢中的Mn和Si
本文关键词:激光诱导击穿光谱技术结合神经网络定量分析钢中的Mn和Si
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【摘要】:激光诱导击穿光谱(LIBS)作为一种快速的化学组成分析技术,在冶金过程的原位、在线及远程分析方面展现了突出的应用前景和研究价值。利用神经网络建立定标模型,结合LIBS技术对不同品种钢中的Mn和Si组分进行定量分析,研究了不同输入方式对神经网络性能的影响,并与光谱分析中常用的内标法进行对比。结果表明,对于化学体系复杂的多基体钢的定量分析,神经网络定标法能够更充分利用光谱中的信息,有利于校正基体效应和谱线之间的干扰;但是,神经网络的输入方式对网络性能具有重要影响,只有在合理选择输入方式下才能有效提高测量重复性和准确性。
【作者单位】: 中国科学院沈阳自动化研究所工业信息学重点实验室;中国科学院研究生院;
【基金】:国家863计划(2009AA04Z160) 中国科学院知识创新工程重要方向项目(KGCX2-YW-126)资助课题
【分类号】:O433.54
【正文快照】: 1引言激光诱导击穿光谱(LIBS)是一种利用激光诱导等离子体作为光源的原子发射光谱分析技术。在LIBS中,高能量的脉冲激光被会聚在样品上,会聚光斑处的高能量密度能激发物质产生高温、高电子密度的等离子体。等离子体的发射光经光谱仪分光和光电转换,再根据原子的特征谱线分析
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本文编号:1251062
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