基于近红外光谱的水泥生料氧化物含量快速测定方法研究

采用近红外光谱分析技术快速测定了水泥生料中4种氧化物含量。以漫反射方式采集不同水泥生料样品的近红外光谱,采用X射线荧光光谱法测定氧化物含量作为参考值,根据马氏距离去除异常样品,然后利用SPXY(Sample set partitioning based on joint X-Y distance)法将样本集划分为校正集和验证集,应用向后间隔偏最小二乘和遗传算法选择最优波数变量,采用偏最小二乘算法建立了4种氧化物的定量校正模型,显示出了良好的预测效果,CaO、SiO₂、Al₂O₃和Fe₂O₃模型的验证集相关系数分别为0.9411、0.9337、0.8612和0.7351,预测均方根误差分别为0.0994、0.1044、0.0693和0.0387,平均绝对误差分别为0.075%、0.083%、0.051%和0.025%。与瞬发γ射线中子活化分析、激光诱导击穿光谱分析法对比,近红外光谱分析耗时短、精度最高:单次测量时间仅需3 min,测定CaO、SiO₂、Al<...