长春工业大学电气与电子工程学院, 吉林 长春 130012
在合金钢众多成分中碳(C)属于微量非金属元素, 其含量决定了合金钢的主要力学性能, 准确、 实时掌握C元素的含量, 对合金钢的生产及分类起到关键作用。 双脉冲激光诱导击穿光谱(DP-LIBS)是一种可用于在线快速分析合金钢中元素的有效手段, 不仅具有实时、 样品预处理简单等优点, 还能够增强物质的烧蚀度和信号强度, 从而提高LIBS技术的检测灵敏度。 为了减小基体效应影响, 进一步提高LIBS技术对合金钢中微量C元素定量分析的精确性, 采用多元素多谱线的修正方法, 通过DP-LIBS结合反向传播人工神经网络(BP-ANN), 建立多变量GA-BP-ANN定标法。 首先在氩气环境对合金钢样品进行DP-LIBS采集, 目标C元素选择了谱线强度变化能够体现其含量变化的C 193.09 nm处的原子谱线, 同时选取共存元素Fe, Cr, Mn和Si对应的特征谱线, 以提供更多的光谱信息, 提高C元素定量分析的准确度, 共选择15条特征分析谱线, 其中Fe元素含量丰富且相对稳定, 作为内标元素引入以减小谱线波动; 之后通过遗传算法(GA)寻优, 对C/Fe, Cr/Fe, Mn/Fe和Si/Fe的谱线强度比进行优化选择; 最后将GA选择的多谱线强度比作为BP-ANN网络的输入, 输出为目标C元素浓度值, 建立多变量GA-BP-ANN定标方法。 为比较该方法预测结果的精确性, 同时建立传统定标曲线法与以C/Fe为输入的单变量BP-ANN定标方法。 利用标准合金钢样品, 通过留一法交叉预测C元素含量值, 与内标法和单变量BP-ANN定标方法相比, 预测样品的平均相对误差分别由14.78%和14.75%减小到8.29%, 预测值与真实值之间的决定系数R2分别由0.967 4和0.974 4提升至0.989 3。 结果说明了多变量GA-BP-ANN定标法预测的C元素含量更接近于真实含量, 证明了该方法用于LIBS检测合金钢中C元素含量的可行性。
双脉冲LIBS 定量分析 低碳合金钢 多变量 Double pulse laser induced breakdown spectroscopy (DP-LIBS) Quantitative analysis Low-carbon alloy steels Multi-variable GA-BP-ANN GA-BP-ANN
长春工业大学电气与电子工程学院, 吉林 长春 130012
碳元素是决定合金钢性能的重要元素之一。 为了提高低碳合金钢中碳元素的检测灵敏度, 在氩气氛围中利用共线双脉冲激光诱导击穿光谱(DP-LIBS)合金钢样品中的碳元素进行了检测。 首先, 使用高速相机采集双脉冲实验条件下的等离子体图像, 研究等离子体形貌随脉冲间隔时间变化的演化规律, 结合双脉冲条件下获得的光谱信息, 确立碳元素的最佳脉冲间隔时间为1 900 ns。 其次, 研究了氩气吹扫条件和氩气气室条件对碳元素光谱信号强度的影响。 氩气气室能够有效屏蔽空气中二氧化碳的影响, 从而提高合金钢中碳元素分析的准确性。 最后, 采用内标法对合金钢样品中的碳元素进行定量分析。 与单脉冲得到的结果相比, 双脉冲实验条件下, 碳元素定标曲线的R2由0.983提升至0.991, 检测限由206 μg·g-1提高至110 μg·g-1, 共线DP-LIBS技术使合金钢中碳元素检测限提高了1.87倍。 恰当的脉冲间隔时间能够有效的提高共线DP-LIBS光谱特性和设备的检测灵敏度, 同时双脉冲的二次激发效果可以进一步有效的减弱实验条件波动带来的影响, 使定标模型具有更好的线性相关性。
激光诱导击穿光谱技术 低碳合金钢 双脉冲 碳含量 Laser induced breakdown spectroscopy Low-carbon alloy steels Double pulse Carbon content 光谱学与光谱分析
2018, 38(9): 2951
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
1 中国科学院沈阳自动化研究所工业信息学重点实验室, 辽宁 沈阳110016
2 中国科学院研究生院, 北京100049
基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术定量分析多品种合金钢中锰(Mn)和硅(Si)的浓度, 采用的校正方法为多元二次非线性函数定标方法. 分析的钢种有普通合金钢、 不锈钢、 碳素工具钢等. 由于不同钢种在基体组成上存在较大差异, 而且钢的光谱还存在复杂的谱线重叠干扰, 所以受基体效应影响严重. 因此, 对钢这类复杂化学体系物质的定量分析, 若采用单谱线信息的校正方法会造成很多有用信息的丢失, 而采用多变量的定标法会更充分利用光谱中的信息, 更有效校正多基体组分的基体效应, 进而提高LIBS定量分析的重复性和准确性. 相比线性标准定标曲线法, 测量结果的相对标准差从20%以上降低到10%以下, Mn元素测量结果的准确度提高了5倍多, Si元素提高了6倍多.
激光诱导击穿光谱 基体效应 多元二次非线性函数 合金钢 Laser-induced breakdown spectroscopy Matrix effect Multivariate quadratic nonlinear function Alloy steels 光谱学与光谱分析
2010, 30(12): 3186
