基于多元回歸的LIBS鋼液成分定量分析.pdf

1、鋼鐵制造行業(yè)是中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)的重要支柱，其高速發(fā)展對(duì)鋼鐵冶煉過程提出高標(biāo)準(zhǔn)要求。鋼液成分檢測(cè)是生產(chǎn)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，目前傳統(tǒng)鋼液成分檢測(cè)方法無法滿足現(xiàn)階段冶金水平的需要，采用激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)（Laser Induced Breakdown Spectroscopy，簡(jiǎn)稱LIBS）檢測(cè)鋼液成分十分必要。
　　將LIBS技術(shù)應(yīng)用于鋼液成分定量分析。在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下搭建LIBS實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)要求合理選擇實(shí)驗(yàn)設(shè)備，如LIBS2500-

2、7光譜分析系統(tǒng)、Nd:YAG激光器和中頻爐等。對(duì)激光與鋼液樣品之間的作用過程進(jìn)行理論研究，詳細(xì)闡述了其作用原理和影響光譜強(qiáng)度的因素，系統(tǒng)分析了基體效應(yīng)對(duì)定量分析的影響以及進(jìn)行LIBS定量分析時(shí)所需的理論依據(jù)，為L(zhǎng)IBS鋼液成分定量分析奠定了理論基礎(chǔ)。由于傳統(tǒng)的單變量定量分析法存在很大缺陷，深入研究了多種多元回歸定量分析方法，其中包括多元線性定量分析法、多元二次非線性定量分析法、改進(jìn)的多元二次非線性定量分析法和基于粒子群優(yōu)化支持向量機(jī)（P

3、article Swarm Optimization Support Vector Machine，簡(jiǎn)稱PSO-SVM）定量分析法。
　　將上述多元回歸方法在LIBS實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)中實(shí)際應(yīng)用，對(duì)鋼液成分中的Mn元素進(jìn)行定量分析，采用擬合優(yōu)度（R2）、相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差（RSD）、均方根誤差（RMSE）三個(gè)指標(biāo)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。多元線性定量分析法相比單變量定量分析法R2由0.843提高到了0.893，RSD從23.5％降低為15.1%，RMS

4、E由0.197%降低為0.126%。采用多元二次非線性定量分析法相比多元線性定量分析法評(píng)價(jià)指標(biāo)又得到了一定提高，R2由0.893上升到0.910，RSD由15.1%下降為10.3%，RMSE由0.126%下降為0.091%，將此模型改進(jìn)后，評(píng)價(jià)指標(biāo)得到了進(jìn)一步提升， R2、RSD、RMSE分別為0.918、9.3%和0.085%。在PSO-SVM定量分析算法的預(yù)測(cè)結(jié)果中，R2、RSD、RMSE分別為0.937、8.16%和0.051%，