改进型GMDH网络在便携式X射线荧光分析仪中的应用

在能量色散X荧光分析技术中,常用基本参数法、 经验系数法、 人工神经网络等方法建立计数率和元素含量之间的物理模型,此外,GMDH(group method of data handing)作为一种新型的处理复杂非线性问题的方法,被大量理论和实验证明优于大部分的计算统计方法。GMDH是一种自组织学习的前馈型网络,自动筛选并在训练过程中确定其结构,对GMDH进行改进并对结果进行定量预测,参考值与预测值的相对误差在5%以内,方法简洁、 合理、 可靠。     

能量色散X射线荧光分析中改进型基本参数法研究

能量色散X射线荧光分析方法是目前常用的一种多元素分析方法,但该方法检出限和分析精度,受到分析基体的影响。基本参数法是目前一种常用的分析方法,但在使用过程必须获取净峰面积和基体所有成分,而在实际使用时,尤其在分析低含量样品时,净峰面积计算、基体中“暗物质”影响了测量精度,制约了基本参数法的应用。针对基本参数法的不足,将谱线解析方法与基本参数法融合,将重叠峰剥离过程嵌入基本参数法迭代过程中。在含量计算过程中,采用分析样品特征X射线分支比的理论系数,对重叠峰进行剥离,解决能量色散X射线荧光测量中净峰面积计算和定量分析问题;在计算过程中,对“暗物质”进行均一化处理。通过对标准物质测量分析,结果表明对于Ni,Cu,Zn三个元素改进型基本参数法(改进型FP)测量结果准确度高于影响系数法。     

原位能量色散X射线荧光分析中岩样基体效应及其修正研究

原位能量色散X射线荧光现场分析岩样矿物成分时,岩样基体效应会对测量结果产生影响。本文以Cu元素作为待测元素,研究了17种不同岩样基体对原位能量色散X射线荧光分析Cu元素特征X射线强度的影响及其修正方法。采用蒙特卡罗方法模拟获得了Cu元素含量相同的17种不同岩样测量谱线,综合各类岩石元素构成的相似性,并依据模拟谱线Cu元素Kα射线强度与谱线参数之间的相关性,反映了原位能量色散X射线荧光分析岩样Cu元素的基体效应并不完全受岩体元素构成或岩石分类的控制,需要依据岩石样分析谱线参数的相关性进行归类讨论。针对基体影响Cu元素特征射线强度相似的15种岩样进一步研究,并对Cu元素特征X射线与谱线主要参数的主成分进行分析,发现散射本底、X光管靶材料特征X射线及其非相干散射峰强度能够很好的描述Cu元素特征X射线强度受岩样基体影响的变化,据此可以对基体效应影响相似的岩体进行Cu元素测量结果修正。采用本文方法同样也能为不同岩性岩体其他待测元素基体效应的修正提供参考。     

基于改进型模拟退火模型的X荧光光谱寻峰方法的研究

在能量色散X荧光分析技术分析中,对谱信息的处理一直是研究的重点,谱光滑、寻峰、峰面积处理都是重中之重,本工作基于模拟退火算法原理,建立一种新的寻峰模型算法,该算法利用模拟退火寻找全局最优点的收敛特性,以Metropolis准则作为峰谷判断的基础,引入新的判定标准和峰谷数组,同时从谱道址两端同时收敛,以收敛到同一最优解为终止条件。同时,利用该算法与简单比较法、三阶导数法进行对比实验,结果证明该算法在X荧光光谱寻峰中有较强能力,在实际生产中具有一定价值。     

能量色散X荧光分析中元素间效应的蒙特卡罗模拟

针对能量色散X荧光分析(EDXRF)技术中元素间效应实验研究的难点问题,采用蒙特卡罗方法对基于Si（PIN）探测器的EDXRF系统建立模拟模型,并对模拟微束软X射线注量谱建立了高斯展宽算法。对Fe-Ni样品进行模拟计算,表明经该算法展宽后的注量谱与实测K系特征X射线谱吻合度较高,并得到了各元素特征X射线归一计数与元素含量关系曲线,结果表明该方法可自行校正EDXRF中元素间效应,获得准确的元素K系特征X射线谱理论强度。     

便携式EDXRF分析仪测定土壤中镍元素的含量预测模型研究

论述了便携式能量色散X射线荧光分析仪在土壤重金属元素镍测定过程中,基体效应对测量结果的影响,提出以样品散射的X管的标识靶线(钨靶L_α1线)作为比较标准的特散比校正模型,并在此基础上结合吸收元素校正法对基体效应进行校正,以此建立的含量预测模型,相关系数为0.999,剩余标准差为2.541。利用该模型对土壤标样中镍含量进行测量,与标准值比较,其平均相对误差为3.90%,且精确度较高。     

能量色散X荧光分析中元素间效应的蒙特卡罗模拟

针对能量色散X荧光分析(EDXRF)技术中元素间效应实验研究的难点问题,采用蒙特卡罗方法对基于Si（PIN）探测器的EDXRF系统建立模拟模型,并对模拟微束软X射线注量谱建立了高斯展宽算法。对Fe-Ni样品进行模拟计算,表明经该算法展宽后的注量谱与实测K系特征X射线谱吻合度较高,并得到了各元素特征X射线归一计数与元素含量关系曲线,结果表明该方法可自行校正EDXRF中元素间效应,获得准确的元素K系特征X射线谱理论强度。     

偏振能量色散X射线荧光光谱法在土壤环境监测中的应用

以土壤和水系沉积物标准物质为校准样品,采用粉末样品压片制样.建立了偏振能量色散X射线荧光光谱仪测定土壤中As、Ba、Cu、Co、Cd、Cr、Mo、Mn、Ni、Pb、Sr、Ti、V、Zn、Rb、Sc、Bi、Si、Al、Fe、Ca、Mg、Na、K 24种元素的方法.该方法采用Al、CaF2、Fe、Zn、KBr、Al2O3、...     

种群算法在能量色散X荧光重叠谱拟合中的应用

在能量色散X荧光光谱分析中,常用的闪烁探测器如NaⅠ(Tl)探测器的能量分辨率都不高,均在8%左右。能量分辨率低下往往对谱数据分析带来较大的难题,特别是在高本底低计数的情况下剥离仪器谱重叠峰会受到很大限制,越是重叠严重的峰越是无法剥离,进而无法分辨峰值和峰面积,更无法进一步对元素进行定性定量分析。为此,结合遗传算法和免疫算法的优势建立新的种群算法应用在重叠谱分析上,该算法以欧式距离为进化的判断依据,以最大相对相似误差值为迭代准则进行迭代。利用高斯函数模拟不同重叠程度的仪器谱图,将种群算法应用在重叠峰分离和全谱模拟中,峰道址偏差在±3道以内,峰面积偏差不超过5%,证明该方法在能量色散X荧光重叠谱分析中有较好的效果。     

基于PCA-BP神经网络的EDXRF分析测定地质样品中铁、钛元素含量的应用研究

为实现地质样品中元素含量的准确预测,提出了基于主成分分析(PCA)的改进型BP神经网络模型。采用X荧光光谱法,对新疆西天山地质样品中Fe,Ti,V,Pb和Zn等元素进行测量,将得到的X荧光计数作为输入变量,应用该模型对未知地质样品中Fe和Ti元素进行定量预测。结果表明：主成分分析与改进型BP神经网络模型取得了较好的预测效果,预测结果与化学分析值的相对误差小于3%,为地质样品元素含量预测提供了一种新型有效的方法。