粉末衍射仪实时数据分析平台的设计与实现

发布时间：2020-10-10 18:29

　　 粉末衍射仪是一种在物质科学研究领域应用广泛的科学仪器,粉末衍射仪数据分析,一般依托于厂家自带的分析系统及软件,其分析设备及分析软件随粉末衍射仪设备销售,与粉末衍射仪具有一对一的特点。衍射数据产生后直接进入与粉末衍射仪对应的分析设备,可以根据实验人员需求对数据进行分析。分析软件经过长期的发展已经较为成熟,具有高速及高准确性的特点;并且功能较为完善,各种常用的数据预处理功能和试样定性及定量分析功能都已成熟。但目前这种数据分析模式都是基于单计算机系统,也有一些无法消除的弊端;而伴随大数据技术的进步,分布式架构的数据分析平台已经在商业、工业等领域得到运用,且趋于成熟。但在衍射仪数据分析方面暂时还没有应用,对于此应用领域的研究将有利于对现有分析系统进行补充也是对现有系统改进方向的探索。本文基于Hadoop设计并实现了一个粉末衍射仪实时数据分析平台,它改变现有粉末衍射仪与计算机一对一的服务模式,形成一种新式多对一(多台粉末衍射仪对应一个分析集群)的工作模式,平台包括对粉末衍射仪数据的预处理、存储、分析等功能。数据分析上着重设计和实现单物质区分、混合物构成及比例分析、设备误差诊断和设备状态预测等几个重要方面。使用成熟的Hadoop平台,同时借鉴成熟的机器学习算法在分类及时间序列预测等领域的应用,使得系统维护简单,大大降低使用成本,成熟开源技术的运用也允许将来可以通过类似方法、流程在平台中加入更多所需的功能。
【学位单位】：中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：TH74
【部分图文】：

导致即使有先进控制系统也发挥不了其作用。平台，同时具备智能化设备诊断及设备状态预测的 平台，分布式平台无疑是一个较好选择。当前为提高用一维阵列探测器，其数据采集和处理与之前采用单仪有一些区别。本文研究背景主要针对采用一维阵仪的数据设计实现一个分布式的数据分析平台。展现状末衍射仪在发展过程中整体结构逐渐趋于复杂。早期分简单，关键部件只有一个 X 射线源和一个接收衍构称为德拜-谢乐相机，结构上设置一个环带装结构用环带中央，射线源与样本条垂直相交，射线源启动后样衍射的射线。其结构示意如图 1.1。

第一章 绪论应用软件的逐渐复杂化，促进了其自动化的控制和分析，提高效率、精度的同时强化了其功能。除此之外 X 射线粉末衍射仪各配件水平也有了较大提升，效率、精度、寿命等都有巨大进步[5]。此类仪器在国际上的重要生成厂家有荷兰的飞利浦、日本的岛津和德国的布鲁克等，他们的设备自动化程度高，功能软件齐全。我国自五十年代以来就引进了大量的国外衍射仪，近年来国产粉末衍射仪较以前有很大的进步，基本结构、用途及设计等与国外类似，如国内某厂家 X 射线粉末衍射仪实物如图 1.2。但国产衍射仪设备一般价格也相对较低，对高端市场的竞争力不足，如探测器和 X射线光学器件等还与国外存在短期内无法弥补的差距[6]。

图 1.3 单模块一维阵列探测器示意图ure 1.3 Schematic diagram of single-module one-dimensional array de件在完善功能上的发展更是迅速，历经几十年发展的现在常用预处理方法、各种物质分析方法，还是数据展示，都外厂家甚至在应用软件中加入了一些远程诊断的功能，通析可对一些设备故障进行诊断。八十年代初以来我国的不对性的研究应用软件，后在不断引进及改造中形成了应用已经达到国际先进水平。究目的与意义的背景介绍结合国内外发展情况我们可以看到 X 射线粉势，一是自动化程度的提高，在数据分析上更多的软件出
【参考文献】

相关期刊论文 前10条

1 何小蝶;彭明发;吴海华;;X射线粉末衍射仪的使用及维护[J];实验科学与技术;2015年05期

2 刘雅琪;谢波;;基于改进加权移动平均法的铁矿石到岸价格预测[J];上海海事大学学报;2015年02期

3 李敏;倪少权;邱小平;黄强;;物联网环境下基于上下文的Hadoop大数据处理系统模型[J];计算机应用;2015年05期

4 静婧;;X射线粉末衍射仪的基本原理和物相分析方法[J];赤峰学院学报(自然科学版);2015年03期

5 孟永伟;黄建强;曹腾飞;王晓英;;Hadoop集群部署实验的设计与实现[J];实验技术与管理;2015年01期

6 禹建丽;卞帅;;基于BP神经网络的变压器故障诊断模型[J];系统仿真学报;2014年06期

7 肖筱华;周栋;;大数据技术及标准发展研究[J];信息技术与标准化;2014年04期

8 尹剑;陆程敏;杨贵军;;判别分析与Logistic回归组合分类[J];数理统计与管理;2014年02期

9 李伟卫;赵航;张阳;王勇;;基于MapReduce的海量数据挖掘技术研究[J];计算机工程与应用;2013年20期

10 陈吉荣;乐嘉锦;;基于Hadoop生态系统的大数据解决方案综述[J];计算机工程与科学;2013年10期

相关硕士学位论文 前6条

1 赵一鹏;基于大数据技术的电力物资需求分析系统的设计与实现[D];中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所);2017年

2 王晰聪;基于BP神经网络的ESP故障诊断研究[D];吉林大学;2016年

3 付晶晶;基于用户网络社交信息的推荐算法研究与实现[D];武汉理工大学;2015年

4 莫增文;基于时间序列分析技术的预测模型设计与应用[D];中国科学院大学（工程管理与信息技术学院）;2014年

5 叶帮华;基于Hadoop的用户特征数据统一分析平台设计与实现[D];哈尔滨工业大学;2014年

6 舒业强;从X射线技术的应用研究近代物理实验改革[D];湖南师范大学;2005年

本文编号：2835425