激光诱导击穿光谱结合人工神经网络测定地质标样中的铁含量

发布时间：2017-12-20 12:05

  本文关键词：激光诱导击穿光谱结合人工神经网络测定地质标样中的铁含量　出处：《激光与光电子学进展》2017年05期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：运用激光诱导击穿光谱(LIBS)技术得到了美国地质勘探局(USGS)系列地质标样的等离子发射光谱。使用人工神经网络测定了不同地质标样的铁元素含量,测得BCR-1G、BHVO-2G、BIR-1G、GSD-1G、GSE-1G标样的铁元素含量与标准含量的相对误差分别为1.86%、5.73%、0.27%、3.86%、2.63%,表明LIBS结合人工神经网络可以很好地测定USGS系列地质标样的铁元素含量。
【作者单位】： 中国地质大学(武汉)数学与物理学院;
【基金】：国家自然科学基金(41573016) 中国博士后科学基金特别资助(2016T90740)
【分类号】：TN249;TP183
【正文快照】： 激光诱导击穿光谱(LIBS)技术是20世纪60年代兴起的一种元素分析技术,该技术将聚焦短脉冲激光作用于样品表面,样品吸收激光的能量激发出等离子体,通过光谱仪收集等离子体发射光谱而实现对待测样品中元素含量的定性和定量测定[1]。LIBS技术适用于测量所有形态的样品,且不需要对

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本文编号：1312010