通过激光诱导分解光谱测定的扩展总数密度补偿
Weilun Gu1, Zongyu Hou2, Weiran Song1
1State Key Laboratory of Power System Operation and Control, Tsinghua-Rio Tinto Joint Research Centre for Resources, Energy and Sustainable Development, International Joint Laboratory on Low Carbon Clean Energy Innovation, Institute for Carbon Neutrality, Department of Energy and Power Engineering, Tsinghua University, Beijing, 100084, China.
一种名为扩展总数密度补偿 (ETNDC) 的新方法改善了激光诱导分解光谱 (LIBS) 用于的确定. ETNDC减少了信号不确定性和矩阵效应,提高了复杂样本的准确性.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 频谱学是一种光谱学.
- 材料科学 材料科学 材料科学
背景情况:
- 激光诱导分解光谱 (LIBS) 中等离子体特性变化导致信号不确定性和矩阵效应.
- 由于不可靠的光谱参数,对总数密度变化的准确补偿具有挑战性.
- 之前的总数密度补偿 (TNDC) 方法在复杂样本方面存在局限性.
研究的目的:
- 为改进LIBS分析引入扩展的总数密度补偿 (ETNDC) 方法.
- 为了减少信号不确定性和矩阵效应在使用LIBS的确定.
- 为了提高LIBS对复杂样本矩阵的准确性和稳定性.
主要方法:
- 通过对主要元素的光谱线进行加权来反映总数密度变化,开发了ETNDC.
- 纳入ETNDC权重系数中的温度和电子密度补偿.
- 应用ETNDC作为预处理步骤,用于用回归模型在黄色蛋糕样本中确定.
主要成果:
- ETNDC显著降低了U II 417.159 nm的平均相对标准偏差 (RSD) 从4.92%降至2.27%.
- 预测的根平均平方误差 (RMSEP) 从4.81%降至1.93%与ETNDC.
- 与基线方法相比,ETNDC在多个验证集和线路组合中表现出优异的平均性能和稳定性.
结论:
- ETNDC是第一个明确解决温度和电子密度变化的方法,与总数密度补偿一起.
- 不准确的光谱参数可以通过使用度信息来拟合相关量来避免.
- 通过LIBS,ETNDC显著提高了信号重复性和分析性能,用于通过LIBS准确量化.
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