X射线荧光分析中相邻峰重叠的分解问题是十分常见的, 谱峰重叠为谱的进一步定性分析和定量分析都带来了困难, 而通过硬件手段来减少谱峰重叠的发生往往受资金和工作条件的制约, 通常会选择通过数学手段得到重叠谱中各个子峰的相关信息来完成重叠谱的分解。 结合光谱形成过程的随机物理特性, 提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的参数独立模型和参数关联模型, 以及基于这两种模型和差分进化算法的重叠峰分解方法。 GMM模型参数构成了差分进化算法个体基因, 给出了目标函数的快速算法, 通过随机生成初始种群, 以种群中每个个体的适应度值和各个个体参数的约束条件为选择标准, 避免了初值不当带来的局部收敛问题, 并且将所有测量的随机数据参与到个体适应度值的运算当中, 避免了原谱数据的损失。 对模型参数相互独立和模型参数相关联两种情况进行了解谱分析, 首先, 对三峰重叠和四峰重叠进行仿真模拟分析, 分解结果表明, 基于GMM参数关联模型的解谱精度较GMM参数独立模型的解谱精度更高, 三峰重叠时, 参数独立模型和参数关联模型分别得到的权重最大误差为8.15%和2%, 峰位最大误差为0.30%和0.06%, 标准差的最大误差为7.5%和1.35%。 四峰重叠时, 参数独立模型和参数关联模型分别得到的权重最大误差为8.3%和4.3%, 峰位最大误差为0.12%和0.13%, 标准差的最大误差为5.04%和0.45%。 然后通过实测三峰重叠谱的解谱分析表明, 用这两种模型进行重叠谱的分解, 分解结果相对误差和待测量元素的含量有关, 随着待测元素含量的降低, 分解结果精度会降低。 仿真和实测都表明, 基于高斯混合模型和运用差分进化算法的重叠谱进行解谱时, 如果能够提前得到各个相互重叠小峰权重、 均值、 标准差之间的关系, 建立GMM参数关联模型, 减少寻优个体参数个数, 对提高复杂峰的分解精度是非常重要的。

用能量色散X射线荧光光谱方法检测轻基体中重金属元素时, 提高峰背比是一大难题, 而设置滤片是解决这个难题的一种办法。 该研究先对初级滤片(分为一类初级滤片和二类初级滤片)和次级滤片(平衡滤片)的选择(材料元素及厚度)作了理论分析, 然后通过MC软件进行蒙特卡罗进行分别模拟, 比较设置前后的峰背比, 验证理论分析的准确性。 一类初级滤片模拟设置了Fe和Cu两种材料, 结果表明设置后的峰背比较设置前的1.36均提高了两倍左右； 二类初级滤片模拟设置了Te和Ba两种材料, 设置后的最大峰背比分别为14.88和13.58, 均比比设置前提高了10倍左右； 平衡滤片则是先后设置Rh和Ru两个滤片, 两者计数相减即得到平衡通带, 结果可见通带内特征峰透过率为83.1%, 而通带外的背景值降低到几乎为0, 使得峰背比大大增加了。 经过比较, 三种滤片的设置都有效地提高了峰背比, 其中平衡滤片提高的倍数最大, 二类初级滤片次之, 最小为一类初级滤片。 理论上三种滤片是可以同时设置以更大地提高峰背比的, 但由于轻基体中Cd元素含量很小, 而低计数的结果会大大增加放射性统计涨落误差, 因此, 在实际应用中, 还应考虑到这一点, 以决定是否进行两两同时设置或者三者同时设置。 研究创新之处在于除了传统的两种滤片外, 还提出了二类初级滤片的运用。

X射线管是目前X射线荧光光谱分析中最常采用的激发源, 它所产生的原级谱成为了X荧光光谱中本底成分的主要来源, 在对这种光谱进行进一步的分析处理之前需要对其本底进行扣除, 对本底估计的准确性直接影响后续处理步骤的效果。 对射线管激发X荧光光谱的成分进行了分析, 针对其本底特点构造了一种本底强度的估计方法, 并根据实测谱线构建了理论测试谱线以便对光谱处理算法的效果进行评价。 该方法利用测得X射线荧光光谱中不包含特征峰的谱段对X射线管原级谱造成的本底成分进行估计, 使用只包含连续本底的谱段对整个测量谱段进行插值, 从而避免了谱线特征峰重叠或对半高宽估计不当时所产生的影响。 利用构建的测试光谱对SNIP法、 傅里叶变换法和本文的本底估计方法的使用效果进行了比较, 使用该方法估计的本底与理论本底更加接近。 结果表明使用的方法对X射线管激发的X荧光光谱的本底估计准确, 可以采用这种方法对连续本底进行扣除, 在对实际测得的X射线荧光光谱的本底扣除中取得了较好的应用效果。

沉积岩中放射性元素铀、 钍、 钾的含量主要取决于岩石中泥质的含量, 而泥质含量的高低是判别沉积岩类别的主要依据, 因此, 可以将铀、 钍、 钾的比活度或含量值作为判别沉积岩岩类的量化指标。 利用低本底伽马能谱法测量岩石样品中铀、 钍、 钾的比活度或含量, 可以快速、 准确地进行岩类判别。 由于放射性测量受样品几何形状、 样品质量及其所含水分含量变化的影响, 因此岩类判别的准确性会受到影响。 通过理论探讨和实验验证, 发现各待测核素特征峰计数率值与样品质量成线性关系, 且不同的能量区域、 不同的岩性, 线性关系系数与趋势拟合程度都是不同的; 当样品的水分含量不超过10%(取样时, 岩屑水分不超过10%)时, 对测量结果的影响很小(变化值均在一倍均方差以内), 因此, 水分含量对低本底伽马能谱法判别沉积岩岩类的准确性不产生显著的影响, 一般可以不予考虑。 对陕西定边某油气勘查区钻孔岩屑样品进行判别试验, 对实测数据进行质量校正后, 利用铀、 钍、 钾道的“归一化”计数率值(即单位质量的计数率)只能粗略地划分不同沉积岩的大类, 再以铀、 钍、 钾特征峰的合峰计数率建立综合判别模式, 能够对岩类进行进一步细分, 且判别准确度达到75%以上。