钛酸钡瓷粉样品中多元素的X射线荧光光谱分析

本文采用四硼酸锂和偏硼酸锂混合熔剂熔样，人工合成法制备钛酸钡瓷粉XRF标样，选用Sr和Ca内标元素消除制样和仪器漂移产生的误差，建立了无须进行烧失量校正的X射线荧光光谱分析钛酸钡瓷粉样品的分析方法，分析结果的准确度和精密度符合生产要求，也适用于其它含B元素样品的分析。     

近红外光谱分析中建模校正集的选择

将极大线性无关组的概念及方法引入近红外光谱分析,探讨了在建立定量分析模型时代表性样品,即校正集样品的选择问题。以2 652个烟末样品为实验材料,随机选取1 001个样品构成预测集,其余1 651个样品为代表性样品备选集。用Matlab软件求出代表性样品备选集光谱矩阵的极大线性无关组,以此作为代表性样品,构成建模的校正集。用PLS回归法建立了烟末样品总糖含量定量分析的预测模型,并将模型用于预测集中1 001个烟末样品总糖含量的预测分析。实验结果表明,当选择的校正集包含的样品数量大于32时,所建各模型对预测集样品预测的平均相对误差均小于4%,平均相关系数大于0.96。其中选择32个代表性样品和146个代表性样品所建模型定量分析预测集中各样品的总糖含量,两个结果经统计检验没有显著性差异(α=0.05),说明求极大线性无关组的方法用于校正集样品的选择,可实现“少而精”选择样品的目的。此外,我们用求极大线性无关组选择校正集样品和随机方法选择校正集样品两种方法,选择了同样数目28,32,41,76,146,163个样品建模进行预测效果的对比实验,结果显示,求极大线性无关组法选择校正集建模的预测效果优于随机选择校正集建模的预测效果。     

直读光谱仪分析不锈钢中氮

直读光谱分析不锈钢中氮含量 ,确定了氮的光谱分析线、最佳分析条件 ,分析样品的制备要求 ,共存元素的影响和氮校准曲线的拟合情况。本法具有良好的准确度和精密度 ,氮元素的分析检出限为6 .3μg/ g,检测范围为 0 .0 0 1%— 0 .4 2 %。     

多元素LIBS分析的标准化交叉验证及其优化

交叉验证是用于验证模型性能的一种统计分析方法,可避免由训练集与测试集重合引起的过拟合。进行交叉验证时通常使用交叉验证均方根误差(RMSECV)的均值来表征多元素的分析准确度。但对于激光诱导击穿光谱(LIBS)用于多元素分析的情况,发现各元素的RMSECV与其在样品中的浓度范围可近似用线性关系表述,由于不同元素在样品集中的浓度范围差异很大,不同元素之间的RMSECV差异较大,实验中C与Cr在样品集中的浓度范围差异为28.11倍,其RMSECV差异达到8.96倍。发现RMSECV均值对于个别元素过于灵敏,在数据优化过程中,可能导致其不能反映大多数元素的分析准确度变化趋势。为减小RMSECV均值对不同元素的灵敏度差异,更全面地表征多元素的分析准确度,提出了多元素的RMSECV标准化方法,即将各元素的RMSECV与该元素在样品集中的浓度范围相除,并引入标准化交叉验证均方根误差(SRMSECV)的概念。LIBS检测受测量条件波动(如激光脉冲能量、振动等)等不确定因素的影响,会引入异常光谱,并对分析准确度产生负面影响。为通过滤除异常光谱来提高多元素分析准确度,利用光谱面积筛选对光谱数据进行预处理,以同一样品下各张光谱的面积中位数为中心,选定某一光谱面积区间,舍弃该区间之外的光谱,并使用余下光谱用作定量分析。在此基础上,通过对0.5 Pa真空环境下的10块Ni基合金中的14种元素成分进行的多谱线内标法定量分析展开实验验证。标准化后各元素RMSECV的相对标准差(RSD)由68.7%减小至48.9%,元素间的RMSECV的最大差异由8.96倍降低至3.93倍,表明SRMSECV均值能够较全面表征多元素的分析准确度,从而有利于实现定标曲线的全自动优化。在优化面积筛选跨度下,各元素定标模型的决定系数(R2)均值与SRMSECV均值都得到一定程度的改善,证明光谱面积筛选对于提高多元素分析准确度的价值。     

大气腐蚀研究中钢锈层的光谱分析

运用现任中光谱分析的方法,对青岛、成都两地的大气腐蚀锈层样品,进行了比较测试,得出锈层中各元素的含量、主要组成物相及各相对含量随腐蚀环境、时间的变化情况。     

谱线宽度法测定粉末样品中高含量锡

本文利用谱线宽度方法测定了钽锡矿物样品的高含量元素Ｓｎ，讨论了外加内标元素Ｐｂ的含量分别在１％，２％和３％时对分析结果的影响，实验结果表明，Ｐｂ的不同加入量使得光谱分析的准确度和精密度的所变化。     

低合金钢钻屑样品的直读光谱分析

详细介绍了低合金钢"钻屑样品"——直接利用直读光谱仪测试技术,很好的解决钻屑样品中碳、硫、硅、锰、磷、铬、镍、钼、铜、铝、钒、钛等20多个元素的直读光谱分析,分析数据能够满足工厂试验室生产工艺的要求,填补了国内外钢铁材料直读光谱分析测试方法的空白。     

微波消解-ICP-MS测定土壤样品中的重金属离子

采用微波消解-ICP-MS测定土壤样品中铬、铜、镍、锌、镉、铅,利用国家环境标准样品ESS-1验证了方法的准确度,准确度在100%左右,测定值与标准值吻合,相对偏差小于4%,并比较了两种消化方法对测定结果的影响;优化了ICP/MS工作参数;用多内标法有效的校正了基体干扰.进行东北老工业基地某厂区土壤测试.方法的检出限0.0144-1.0218μg·g-1精密度为0.15%-3.51%,回收率为83.2%-108.9%,为环境土壤样品的分析测试提供了一种可靠、高灵敏分析方法.     

变化的理论α影响系数在校正Cr-Fe-Ni不锈钢基体效应中的应用

通过Spectra Plusx射线荧光光谱分析软件计算了7个不锈钢标准样品中的其它元素对Cr的理论α影响系数,发现对Cr有二次激发的增强元素的理论α影响系数随着元素含量的变化变动较大。采用随元素含量的变化而变化的理论α影响系数校正不锈钢中的基体效应,较好地校正了其他元素对Cr的增强效应,并使不锈钢和低合金钢中的Cr含量(0．3％～20．8％)可以通过一条校准曲线进行测量。变化的理论α影响系数可以校正含量变化较大的元素的基体效应,可以适当延伸校准曲线的含量分析范围。采用X射线荧光光谱法测定不锈钢中的Al,Si,P,S,Ti,Cr,Mn,Co,Ni,Cu,AS,Mo,Sn,W,Pb等15个元素的含量,用变化的理论α影响系数校正基体效应,测量结果与湿法化学分析结果相符。     

样品温度对激光诱导土壤等离子体辐射特性的影响

为了研究样品温度对激光诱导等离子体辐射特性的影响,以国家标准土壤样品为靶,在空气中利用波长为1 064nm的Nd∶YAG纳秒脉冲激光烧蚀不同温度(≤350℃)下的片状样品,测量了激光诱导等离子体的发射光谱强度和信噪比,计算了光谱分析检出限和信号的测量准确度.实验结果表明,当能量为200mJ时,随着样品温度的升高,等离子体辐射逐渐增强,并且在样品温度为300℃时达到最大值.计算表明,元素Al、Mg、Ba和Fe在300℃样品温度时的光谱线强度比室温条件下分别提高了67%、58%、61%和52%,信噪比分别增大了41%、51%、28%和38%,且元素分析检出限和光谱信号稳定性均有改善.升高样品温度有利于改善激光光谱的质量.     

光谱辐射测量仪器温度修正方法的研究及验证

光谱辐射定标是光学遥感仪器研制中的关键环节。深入分析实验室定标的光谱辐射测量仪器至户外应用的不确定度来源,环境温度是限制仪器户外高精度测量的最主要因素之一。传统的光谱辐射度实验室定标通常在室温（~25 ℃）下进行,而户外光谱辐射测量处于不同温度环境,严重影响仪器测量的准确度。设计搭建实验测量系统,采用遥感辐射领域常用的光谱辐射测量仪器,研究环境温度对光谱辐射测量的影响。实验结果显示：常用光谱辐射计（CR-280）的测量结果受温度影响明显,在10～40 ℃之间变化时,仪器光谱辐射亮度测量值在400～700nm波段内的偏差为±5%左右,而700～1 050 nm内的偏差高达±15%左右。这主要由于仪器采用硅探测器,红外波段恰好与硅的带边接近,硅探测器易受温度影响,温度增加硅的带边会向长波方向移动,光谱辐射计的响应度也随之增加。基于实验数据统计分析,提出一种适用于不同类型光谱辐射计的温度修正方法,相对于传统的斜率/截距（S/B）算法适用性更广,还可由公式计算出任意温度下的修正结果。修正后CR-280红外波段的偏差（950 nm左右）由±10%降低为±1%,明显减小了因户外使用与实验室定标温度不同造成的测量结果偏差。此外,利用不同类型光谱辐射测量仪器（Avantes及SVC HR-1024）对温度修正方法进行验证。环境温度变化时光谱仪Avantes（VIS/NIR）的测量结果存在较大偏差（1 060 nm高达±17%）。通过温度修正方法运算,仪器修正值与定标值的偏差在±1%以内。光谱辐射计（SVC HR-1024）不同波段的测量值,与定标值的偏差受温度影响不同。这主要由于：仪器由Si、制冷型InGaAs及扩展InGaAs探测器组成,Si探测器受温度影响大,950～1 000 nm波段测量值与定标值的偏差高达±10%。而制冷型InGaAs可有效控制探测器温度,受温度的直接影响相对小。但随温度增加,InGaAs探测器制冷效果受限（制冷最佳工作温度为20 ℃）,测量结果产生偏差（1%~3%）。同样,利用温度修正公式对不同温度下SVC HR-1024的测量结果进行修正运算,仪器因温度变化引起的偏差可降低至±1%以内。     

温度变化对近红外光谱预测木材含水率的影响

为实现温度不稳定环境下木材含水率的近红外光谱检测,探究了不同温度下木材近红外光谱的变化规律及温度变化对近红外预测木材含水率的影响。对从林场采集的樟子松、水曲柳、大青杨和红松原木木块试样各75块,共计300块试样,进行了不同温度和含水率条件下的近红外光谱采集。采用单一温度下的校正集分别与各个温度下的验证集建立偏最小二乘含水率预测模型,探究温度变化对木材含水率模型预测准确性的影响。比较了不同光谱预处理的木材含水率预测温度全局模型。采集相同含水率下不同温度的近红外光谱数据,对光谱进行光谱平均、一次微分、主成分分析和偏最小二乘判别分析,以探究温度变化时,木材近红外光谱的变化规律。结果显示：（1）温度对木材样品光谱存在显著影响;主成分分析和判别分析表明不同温度下的样品有明显聚类趋势,温度判别准确率为96.1%。温度会影响木材的近红外光谱在特定波长吸收峰的位置及吸光度,在含水率相同的情况下,随着温度的升高,特定位置吸收峰有逐渐向高频波段转移的趋势且在零下低温时波峰移动变化更明显。（2）不同温度下的PLS含水率预测模型对温度变动的适应能力有差异,木材含水率预测模型更适应于检测与建模样本相同温度的样品。与单一温度模型相比,PLS温度全局模型对于温度变化具有很好的适应性和应用潜力,RMSEP低于大部分单一温度模型。基于SG平滑+多元散射校正+一次微分预处理联用的PLS含水率温度全局模型有较好的预测效果和温度适应性,RMSEP降为0.074。可见,温度变动是近红外法检测木材含水率的过程中不可忽视的扰动因素;基于光谱预处理的温度全局模型可以显著提高温度适用性。该研究可进一步促进近红外光谱技术在木材生产、加工过程中的应用。     

基于模型的红外光谱温度预测及校正方法

温度校正是红外光谱定性定量分析中的一个关键问题,通过去除光谱数据中的温度效应,可以改善模型的线性度,从而提高模型的预测精度。通常的温度校正方法不仅需要记录训练集光谱的采集温度,而且需要记录测试集光谱的采集温度,这对很多实际应用中的光谱温度校正造成了困难。提出了一种基于模型的光谱温度预测及校正方法,通过训练集数据对光谱中的温度信息进行建模,利用模型的信息,从而能从测试集光谱数据中估计出采集温度,并进行光谱数据的温度校正,降低了温度校正方法对测试集光谱数据采集温度的依赖性。作为方法的验证,进行了两部分的实验：在第一部分的实验中,通过对十个浓度的水-乙醇二元混合物光谱数据的温度预测以及温度校正的实验,证明了本文方法的有效性;在第二部分的实验中,我们采用了Wulfert的经典温度校正方法CPDS的实验数据和实验方案,对三元混合物的光谱数据进行温度预测以及温度校正,得到了不亚于CPDS方法的温度校正效果,同时也证明了该方法对三元混合物光谱数据的适用性。通过两部分的实验表明,在缺少测试集测量温度的情况下,提出的温度校正方法仍可对光谱数据进行有效的预测和校正,降低了温度校正方法对测试集数据的依赖性,从而提高了温度校正方法的适用性。     

可见-近红外光谱的模型转移分类方法

基于光谱技术建立的多元校正模型通常条件下只适用于同一台仪器、相同的测试条件及同批次或同类别的样品。在仪器、测试环境、样品发生变化后,已建光谱模型不再适配,需要进行模型转移。模型转移是限制光谱技术推广应用的关键技术瓶颈,模型转移是否成功直接影响到可见-近红外光谱技术的推广应用,为此,综述了其研究现状,并探讨了其未来发展方向。首先,将模型转移问题分成了两类：第一类是相同样品在不同仪器或不同测试环境（不同温度/不同湿度）等条件下产生的模型不适配问题;第二类是不同批次、不同物理形态、不同种类间产生的模型不适配问题。这两类问题性质不同,解决第一类模型转移,能够保证同源样品的准确性和稳定性;解决第二类,能够实现光谱模型在不同样品间的自动传递和匹配应用。然后,梳理了常用的模型转移算法并进行了分类,包括模型更新、基于光谱校正算法、基于结果校正算法等,并列举了每个类别的模型转移算法的应用。模型更新是一种重新计算模型系数最直接的方法,通过扩展和调整模型来满足新的变化;基于光谱校正算法是通过算法计算转移矩阵,实现对光谱的校正;基于结果校正算法是通过算法计算预测结果和实际结果系数,从而实现预测结果的校正。最后,指出未来应着重研究第二类模型转移问题,并且要寻找能够实现机器自动校正的模型转移,从根本上解决模型转移这一限制光谱速测应用的主要技术瓶颈。     

电弧及辉光微等离子体大气压取样的发射光谱研究

在线化学分析需要实现开放环境下的样品取样和电离/激发。相比于激光切削或者激光诱导击穿,大气压微等离子体系统结构简单,更利于小型化。因而基于大气压微等离子体的在线化学分析技术引起行业的广泛关注。为了确定合适的微等离子体源进行样品的在线元素检测,需要进一步了解各放电模式及工作参数下微等离子体的自身特性以及取样效果。该工作主要研究了电弧及辉光放电微等离子体在大气压下对样品铁取样发射光谱的特性。实现了在开放环境下对高熔点金属样品的在线检测,并发现电弧放电微等离子体与光谱分析源联用具有更高的取样效率。高采样效率的电弧放电微等离子体源为实现金属及难解离样品的检测提供了一种新的方法。同时,相较于传统的取样装置,避免了复杂的样品制备、样品传输过程。实验装置采取简单的针对板放电结构,分别利用高压脉冲电源、直流电源获得电弧放电和辉光放电。实验的结果表明,在放电功率近似相等的条件下,电弧放电产生的微等离子体对样品铁取样的光学发射谱中,样品元素的特征谱线占据主导地位,同时伴随有空气中氮气的谱线,而且铁离子(FeⅡ)谱线的相对强度显著高于氮气分子谱线的相对强度。而在直流辉光放电中,样品铁原子(FeⅠ)谱线相对强度非常不明显。由此说明,电弧放电产生的微等离子体具有更高的采样效率。放电在样品表面留下的溅射坑也得出了相同的结论。增加辉光放电电流到25 mA,发现样品元素铁的谱线仍然没有明显的增强。同时,也研究了采样间距对两种采样模式的影响。实验结果表明,间距对两种模式的采样光谱没有显著的影响。采用主要成分为铝的合金铝箔进行了上述对比实验,得出相同的结论,即电弧放电微等离子体更适合作为光谱分析源来实现对金属样品的实时快速检测。     

三种钢铁材料的光电光谱分析

介绍了铁基线材、高铬铸铁、高锰钢等3种钢铁的光电光谱定量测定方法。该方法是通过选用与分析材质同基体，主成分接近的标准样品绘制校准曲线，采用自编的计算机校正程序，找出试样的光谱分析值和化学分析值之间的关系模型，并将模型通过计算机程序拟合到控制样品中，当进行材质测定时，只需要在日常标准化操作后将拟合好的控制样品对校准曲线进行控样校正，就可以直接进行试样的测定。该测定方法实用，结果可靠，适用于无相同标准样品条件下的试样光谱定量分析。     

滤光片型近红外仪器模型传递的研究

模型传递问题是近红外光谱分析技术中解决数据通用性的关键问题。文章以玉米籽粒近红外光谱图(检测其中水分含量)为例,考察了模型传递的问题。使用斜率截距算法,直接校正法和目标因子分析等算法,在5台滤光片型近红外仪器上实现了模型传递,并比较了各种方法的模型传递效果。研究表明,直接校正法的模型传递效果最好,4台从仪器的平均传递差异度为7.01%。文章还研究了标准样品数量对模型传递效果的影响。作为转换集的标准样品数目越多,模型传递效果越好,一般有20个标准样品就能达到稳定的效果。当转换集小于20时,直接校正法的传递效果急剧下降,而标准样品数量对斜率截距法和目标因子分析法的影响不明显。     

田间黄花梨糖度的可见/近红外光谱检测方法

提出了一种可克服背景光对田间光谱测量影响的方法。采集田间水果光谱时,环境背景光的干扰强,难以获取样品有效光谱信息。在田间采用套袋方式遮挡现场光线能得到较理想的结果,但检测效率低,仪器暗场校正和参考光谱校正等方法有利于减小模型误差,但不能有效消除环境光照的干扰。通过在测量探头前加装快门,打开快门时测得样品在仪器光源和背景光共同作用下的现场光谱,关闭快门时测得样品仅在现场环境光线作用下的背景光谱,将背景光谱从现场光谱中扣除进行背景光校正。利用偏最二乘法建立田间(背景光校正前、后)以及室内样品光谱建立黄花梨糖度预测模型,预测值与真实值的相关系数分别为0.1,0.69,0.92,均方根误差分别为0.89。Brix,0.42。Brix,0.27。Brix,预测集的RPD分别为0.79,1.69,2.58,结果表明实验所采用的背景光校正方法可有效减小田间环境光照对黄花梨可见/近红外光谱采集的影响,可用于田间水果的近红外光谱采集,有利于充分发挥可见/近红外光谱技术在果实采收前的田间管理、采收成熟度检测等方面的潜力。     

小麦PLS近红外定量分析中温度修正的研究

以45个小麦籽粒为实验样品,研究样品温度对小麦PLS近红外定量分析的影响, 并提出引入温度修正量对样品光谱进行修正的方法。采用PLS算法将光谱受温度影响部分剔除后,得到不受温度影响的光谱,再进行模型建立与样品分析。实验结果表明：引入温度修正可以有效的消除温度对模型预测结果的影响,从而提高模型的稳定性及应用范围。     

DS算法在近红外光谱多元校正模型传递中的应用

模型传递问题是近红外光谱分析技术中一个关键的共性基础技术问题。模型传递通过在同一型号的两台仪器之间寻求一种变换关系,使得在一台仪器上建立起的模型能够应用于另外一台仪器样品光谱响应的预测。文章将直接校正(direct standardization,DS)算法应用于化学计量学多元校正中的模型传递,并研究了模型转换集样品的选择方法。在两台AOTF近红外光谱仪上进行了模型传递实验,首先采用Kennard/Stone算法选择转换集样品,然后采用DS方法进行模型传递。实验结果表明采用DS算法取得了较好的模型传递效果。DS算法不仅可以应用于不同仪器之间的光谱分析模型传递,而且该方法对于同一仪器的长时间漂移或者由于部件的更换、测量环境的改变等引入的光谱差异校正也是适用的。