基于激光诱导击穿光谱法建立预测精炼钢渣中硅、钙、镁、铝含量模型的优化

摘要：

针对目前冶金领域中尚无激光诱导击穿光谱法(LIBS)进行精炼钢渣成分快速分析的工业成型机现状,采用自主研发LIBS试验系统和分析软件建立了用于预测精炼钢渣中硅、钙、镁和铝含量的模型.试验先采用传统标准曲线法对结果进行预测,得到这4种元素的决定系数(R2)仅为0.8331,0.8294,0.8032,0.6913,预测值的相对误差绝对值为9.3％～26％.为了优化试验结果,试验采用化学计量学法中的标准正态变量变换(SNV)和偏最小二乘法(PLS)建立模型,预测结果的准确度有了明显提升.结果表明:在最优潜变量为15的条件下,铝元素的光谱数据经SNV预处理后,建立的PLS模型的预测效果较好,预测值的平均相对误差绝对值为6.0％,R2为0.9502;硅、钙、镁的PLS模型预测效果较好,不需再进行SNV预处理,其预测值的相对误差绝对值为8.1％,1.5％,8.4％,R2分别为0.9281,0.9103,0.9018,基本满足钢渣快速检测工作需求.

关键词：激光诱导击穿光谱、标准正态变量变换、偏最小二乘法、预测模型、硅、钙、镁、铝、精炼钢渣

所属期刊栏目：56

分类号：O657.3(分析化学)

资助基金：河北省自然科学基金E2016318007

在线出版日期：2020-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1178-1181