基于LIBS与GA-PLS的钢铁中Mn,Ni元素定量分析研究

摘要：

钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响,但由于其添加的含量需要进行严格控制,同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢,因此需要一种高精度的快速实时分析方法.利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合LIBS技术对钢铁样品光谱中的Mn和Ni两种元素进行定量检测,并且与传统PLS的定量分析结果进行对比,以验证GA-PLS模型预测性能.采用购置于钢材市场的12个钢铁样品,其中9个样品的光谱信息作为校正集训练模型,3个作为测试集验证模型定量性能.G A-PLS通过不断提高变量被选频率的阈值,用不同阈值下的变量建立PLS模型,对比选出最低RMSECV时的阈值(M n和Ni元素的光谱输入变量被选频率的最佳阈值分别为8和7).结果显示:GA-PLS锰元素预测结果的R2P和RMSEP分别是0.9990和1.3473,相对分析误差(RPD)为2.5;镍元素预测结果的R2P和RMSEP分别是0.9995和0.5254,RPD为8.6,最终预测的结果优于PLS.该结果表明了GA-PLS算法在冶金金属元素分析领域具有可持续性挖掘的潜力,同时也将促进L IB S技术在钢铁冶炼领域更深层次的应用.

关键词：钢铁、元素定量检测、激光诱导击穿光谱、化学计量学

所属期刊栏目：42

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：江苏省高校自然科学研究面上项目;南京信息工程大学人才启动项目

在线出版日期：2022-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1804-1808