孔海洋 1,2,3,*孙兰香 1,3胡静涛 1,3张鹏 1,2,3
作者单位
摘要
1 中国科学院沈阳自动化研究所, 辽宁 沈阳 110016
2 中国科学院大学, 北京 100049
3 中国科学院网络化控制系统重点实验室, 辽宁 沈阳 110016
选择合适的特征谱线是以内标法对激光诱导击穿光谱进行定量化分析的前提, 需要科研工作者精心分析和比较, 往往耗费大量精力和时间, 而且还不能保证结果最优。 基于遗传算法为内标法提出了一种从原始光谱中自动选择分析线和参考线的方法, 使用该方法从低合金钢样的LIBS光谱中为锰(Mn)、 镍(Ni)、 铬(Cr)、 硅(Si)和铁(Fe)元素分别选择了用于内标法定量分析的分析线和参考线。 优选得到的最优谱线为, Mn的分析线和相应的参考元素Fe的参考线分别是403.306 8和368.745 7 nm, Si的分析线和相应的参考元素Fe的参考线分别是288.157 7和427.176 1 nm, Cr的分析线和相应的参考元素Fe的参考线分别是286.510 0和272.753 9 nm, Ni的分析线和相应的参考元素Fe的参考线分别是352.453 6和358.698 5 nm。 最后基于优选得到的谱线以内标法对这些元素分别进行了定量分析, 结果证明, 使用这种谱线选择方法能够自动从原始光谱中找到最优特征谱线, 使内标法定量分析得到最好的结果。
激光诱导击穿光谱 遗传算法 谱线选择 定量分析 内标法 合金钢 LIBS Genetic algorithm Wavelength selection Quantitative analysis Internal standard method Alloy steels 
光谱学与光谱分析
2016, 36(5): 1451

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