电感耦合等离子体原子发射光谱法测定陶瓷色釉料中稀土元素

为了防止稀土的低附加值滥用,控制陶瓷色釉料中的稀土含量尤为重要,本方法为制订出入境检验检疫行业标准《陶瓷色釉料中稀土总量的测定电感耦合等离子体原子发射光谱法》提供可靠依据。由于陶瓷色釉料极其稳定的化学性质,因此不能采用传统的消解方法进行样品前处理,本文提出了用改进后的氢氧化钠和过氧化钠体系高温碱熔陶瓷色釉料,再用电感耦合等离子体原子发射光谱仪测定La,Ce,Pr,Nd,Sm,Eu,Gd,Tb,Dy,Ho,Er,Tm,Yb,Lu,Y 15种稀土元素总量的方法。在陶瓷色釉料的消解方法、待测元素波长的选择和基体干扰校正方面进行重点研究。选取具有代表性的陶瓷色釉料样品进行回收率、精密度及重现性试验,测得方法的回收率在94.7%~102.7%,精密度小于2.7%,重现性小于4.3%。计算了15种稀土元素的检出限均小于0.51 mg·kg-1。     

可见光-近红外光谱的矽卡岩型铁矿反演模型

铁矿资源是我国国民经济基础产业中的重要组成要素,在我国经济发展中有举足轻重的地位。铁矿品位的检定效率对铁矿石开采效率有重大影响。目前,铁矿石品位的化学分析检定法,不仅存在成本较高,化验周期长的问题,更主要的是其无法实现铁矿品位原位测定,相对配矿流程存在滞后效应,无法有效降低矿石开采的损失贫化率;基于可见光-近红外光谱分析的铁矿品位原位测定技术是解决这一问题的有效途径。以225个红岭矽卡岩型铁矿测试样本的可见光-近红外光谱数据及化学分析数据为数据源,首先对原始数据进行了平滑处理,并分析了矽卡岩型铁矿可见光-近红外光谱特征,然后利用倒数对数、多元散射校正（MSC）两种预处理方法对平滑后的光谱数据进行处理,再分别以主成分分析法（PCA）、遗传算法（GA）两种降维算法对预处理前后的光谱数据进行了处理,获取了六种不同预处理组合算法处理后的数据源。其中以PCA降维算法所降维数分别为3维、3维、7维;以GA降维算法所降维数分别为477维、489维、509维。最后基于随机森林（RF）和极限学习机（ELM）建立了矽卡岩型矿石金属铁品位的定量反演模型,以决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和平均相对误差（MRE）三个指标分别对模型的稳定性、精确度、可信度进行评价。结果表明,经MSC处理及PCA降维后的数据基于ELM算法建立的定量反演模型效果最优,其R2可达0.99、RMSE为0.005 7、MRE为2.0%,该方法所建模型对红岭矽卡岩型铁矿品位反演精度有明显的提升。对矽卡岩铁矿品位的实时、快速分析提供了一种有效的方法,对实现矽卡岩型铁矿的高效开采具有重要的现实意义。     

碱熔-电感耦合等离子体原子发射光谱法测定陶瓷色釉料中的15种稀土元素北大核心CSCD

稀土是中国最丰富的战略资源,它是很多高精尖产业所必不可少的原料,同时又是具有电、磁、光以及生物等多种特性的新型功能材料,是信息技术、生物技术、能源技术等高技术领域和国防建设的重要基础材料,对改造某些传统行业,如农业、化工、建材等起着重要作用。中国的铁矿等战略资源贫乏,但稀土资源却非常丰富,有效、科学地利用稀土资源是现代化进程的需要。稀土元素氧化物是呈各种颜色的粉末状物质,经高温煅烧,不溶于水,难溶于酸,