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锌冶炼浸出渣是湿法炼锌工艺产出的冶炼固废渣,占锌冶炼固废产出总量的75%以上,因含有Zn,Cu,Pb,Ag,Cd和As等多种有价金属元素,其资源化利用潜力巨大。然而由于其成分含量不稳定,检测精度不足等原因,导致关键元素的资源转化效率难以保证,因此对浸出渣关键资源组分的精准定量分析在锌冶炼行业绿色发展方面具有重大意义。该研究以Zn,Cu,Pb,Cd和As五种目标元素为分析对象,分别采用XRF工作曲线法和XRF结合RBF神经网络模型的方法对浸出渣目标元素定量分析,以相对误差、相对标准偏差作为两种方法的评价指标,对两种方法进行分析比较。首先采用标准添加法对工业现场采集的锌浸出渣配制浓度梯度样,并以此为标准化样品进行ICP-OES检测,随后将ICP-OES检测结果作为目标元素定量分析基准值,对浓度梯度样品进行X射线荧光光谱(XRF)检测,建立目标元素工作曲线,利用工作曲线对各目标元素进行定量分析。同时用XRF光谱数据构建输入矩阵、样品目标元素浓度构建输出矩阵,训练RBF神经网络来构建浸出渣中目标元素多元定标模型,并用此模型实现浸出渣样品目标元素预测。工作曲线法定量分析结果与ICP-OES基准值对比得到相对误差均值为8.5%,标准偏差均值为4.0%;RBF神经网络预测结果与ICP-OES基准值对比得到相对误差均值为0.18%,标准偏差均值为0.58%。结果表明,两种方法均能实现浸出渣样品目标元素的定量分析,但XRF结合RBF神经网络的方法能够对浸出渣样品进行精准定量分析和基体校正,分析结果准确性和精密度优于传统工作曲线分析方法。 相似文献
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本文系统研究Pb、Cd、Be在普通石墨管,热解涂层石墨管,全热解石墨管,石墨平台和钨钽热解石墨管和各种升温速率下的干扰。通过系统研究发现,钨钽石墨管结合使用快速升温(4000—6000K/s)对消除各种基体对Pb、Cd、Be干扰效果较好,可以避免使用基体改进剂,方法简便快速。 相似文献
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作者研制一种微机化光离子化气相色谱仪,其灵敏度和检出限优于FID两个数量级(苯)可用于有机挥发物痕量分析。 相似文献
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作者根据氢化物原位富集分析方法,研制了一台原子吸收用的石墨炉自动进样器。该仪器与原子吸收仪相配合,适于分析As,Se等能形成氢化物的诸元素。 相似文献
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