一、基本信息 |
标题 | 时间分辨特性和非线性优化建模的钒钛资源LIBS定量分析方法 | 单位 | 北京科技大学 |
电话 | 行业类别 | 其他 |
二、内容信息 | |||
成果简介: 钒钛资源由于元素种类繁多,多元素伴生,化学结构复杂。传统的化学法和光谱法 过程繁琐、需取样送样、制备样品,实时性差,无法满足现代工业高效快速的检测要求 结构复杂。而 LIBS 技术无需样品制备、方便快捷,可以广泛用于矿冶生产过程的各个环节,为钒钛资源成分的快速准确检测提供新的技术途径。 LIBS 技术本身也存在一些尚待解决的问题,如多元素下等离子体时间分辨特性及谱 线干扰问题,测量过程中光谱数据存在波动,少/无标样下模型预测准确度有待提高。针对上述问题进行研究得到如下四个方面成果: 1. 激光诱导等离子体多元素光谱时间分辨特性; 2. 鲁棒性回归建模; 3. 高温环境下有标样定量分析方法; 4. 无标样定量分析方法。 目前处于何种研发阶段:☐研发 ☐小试 ☒中试 ☐小批量生产 ☐产业化;样机:☒ 有 ☐无 其他:□如选择“其他” ,请说明: 已投入成本:200W。 推广应用情况:已将算法应用于山西建龙钢厂 LIBS 检测系统集成。该算法将进一 步应用苏州宝联重工企业。 期望技术转移成交价格(大概金额):面议。 技术优势: 1. 加入干扰谱线的回归建模结合选择性集成方法(SE-LIBS 方法),可实现多元素 光谱干扰情况下的定量分析。 2. 分段加权的鲁棒最小二乘支持向量机的方法,可以有效减小 LIBS 数据的波动性。 3. 迁移常温光谱数据的方法(Tr-LIBS 方法),可有效解决高温环境下少标样定量分析问题。 4. 改进自吸收校正和等离子体温度优化估计的方法(SAPT-CF 方法),可有效提高CF-LIBS 定量分析的准确度。 性能指标: 1. 三个钒渣测试样本中的五种氧化物 CaO、MgO 、SiO2. TiO2 和 V2O5 进行定量分 析,预测含量的平均相对误差,三个球团矿测试样本中的四种氧化物 CaO 、MgO 、SiO2 和 TiO2 进行定量分析预测含量的平均相对误差,引入最小二乘支持向量机算法,解决了光谱数据波动性问题。 2. 对 8 个铅铜合金样本进行元素含量的预测样本的复相关系数,预测样本的平均相 对误差,通过引入关联领域中标样曲线的数据信息,解决目标领域中少标样条件下 LIBS回归建模的问题。 3. 对 3 个高温测试样本中 Cr元素预测含量的平均绝对误差降低问题,引入自吸收 校正和等离子体温度估计,提高 LIBS 自由定标定量分析的准确度。 市场分析: 该研究成果对提高生产效率、优化生产工艺、提高矿冶生产质量稳定性有重要意义, 相关研究思路也可推广到荧光光谱、拉曼光谱等分析技术中。此外,在电力、化工、生物、环保等领域也具有广阔的应用前景。 经济效益分析: 既方便快捷又有较高分析精准度的定量分析技术,是提高企业生产效率、优化生产 工艺的重要技术手段,对实现钒钛资源的高效综合利用具有重要的科学意义和研究价值。 成果亮点: 1. 具有自主知识产权,研究成果已授权相关发明专利 2 项,已进入实质审查相关发 明专利 1 项。已发表 SCI 论文 6 篇(其中:中科院 1 区 4 篇,2 区 1 篇,3 区 1 篇),另外有 1 篇 SCI 1 区文章已完成投稿。 2. 成果来源: 国家自然科学基金项目:基于时间分辨特性和非线性优化建模的钒钛资源 LIBS 定 量分析方法(项目号 51674032)。 3. 技术先进性:国内领先,从提高光谱的质量和定量分析数学模型的准确度两方面,为 LIBS 领域深入研究奠定了基础。 成果相关照片: 联系人:姚老师 电 话:010-62333881 ,13718384597 |
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三、附件下载 | |||