基于S转换的非线性处理的应用,用于对铁矿石泥进行准确的LIBS定量分析

科学领域:

• 分析化学 分析化学
• 材料科学 材料科学 材料科学
• 矿物加工 矿物加工

背景情况:

• 铁矿石泥的实时元素分析对于质量控制和过程优化至关重要.
• 激光诱导分解光谱 (LIBS) 提供在线元素监测,但面临着由矩阵和自我吸收效应带来的挑战.
• 在LIBS中的线性数据处理方法限制了铁矿石泥等复杂样品的分析精度.

研究的目的:

• 开发一种新的非线性数据处理方法,以提高铁矿石泥分析中的LIBS准确性.
• 将光谱距离变量选择 (SDVS) 和S转换 (ST) 非线性处理与部分最小平方回归 (PLS) 集成.
• 与传统的线性和非线性LIBS分析方法对比,评估拟议的SDVS-ST-PLS模型.

主要方法:

• 使用光谱距离变量选择 (SDVS) 方法实现特征选择单元.
• 整合使用S变形 (ST) 的非线性处理单元.
• 开发部分最小平方回归 (PLS) 模型,将SDVS和ST结合起来用于LIBS数据分析.

主要成果:

• 拟议的SDVS-ST-PLS模型与线性模型 (Raw-PLS,SDVS-PLS) 和其他非线性模型 (ST-PLS,SDVS-ANN) 相比,表现显著改善.
• 非线性加工有效地减轻了铁矿石泥LIBS测量所固有的矩阵和自我吸收效应.
• 提高的精度促进了LIBS泥分析仪在工业矿物漂浮过程中的成功应用.

结论:

• 集成SDVS和S-变换非线性处理为改善LIBS在复杂工业应用中的准确性提供了强大的解决方案.
• 开发的SDVS-ST-PLS模型提供了一种更精确的方法,用于实时监测铁矿石泥中的Fe含量.
• 这种先进的LIBS分析方法提高了矿物加工效率和缩物质量评估.