基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的EDXRF動態(tài)基體效應(yīng)校正研究.pdf

1、EDXRF分析是一種應(yīng)用較早、且至今仍具有獨特魅力的多元素分析技術(shù)，并以非破壞性、無環(huán)境污染著稱。EDXRF分析對于各類樣品具有較高的適應(yīng)性。由于其快速、簡便、無損分析等特點，因此在地質(zhì)、礦產(chǎn)普查、冶金、建材、環(huán)境等樣品多元素成分分析和測試檢驗中得到了廣泛應(yīng)用。 但是在EDXRF的發(fā)展過程中，基體效應(yīng)一直是影響EDXRF分析靈敏度和精確度的客觀因素，并制約著分析檢出限的水平。長期以來，基體效應(yīng)是EDXRF分析方法應(yīng)用和推廣中急需

2、解決的重點和難點，也一直是從事EDXRF研究的學者關(guān)注的前沿課題之一。 基體效應(yīng)是X射線熒光分析方法中不可避免的客觀事實，是給X射線熒光分析方法帶來誤差的主要因素，因此，研究基體效應(yīng)的產(chǎn)生機理和地學樣品EDXRF的基體效應(yīng)特征和物理參數(shù)變化規(guī)律具有重要的意義，本文簡單介紹了基體效應(yīng)產(chǎn)生的機理和蒙特卡羅方法，說明了MCNP4B的功能，重要的是提出了使用蒙特卡羅模擬來研究基體效應(yīng)的產(chǎn)生規(guī)律和物理參數(shù)變化規(guī)律，消除了測試樣品中干擾因素

3、的影響，為復雜樣品的基體效應(yīng)分析帶來的方便。這是一種基于模型的正演模擬，也是本文的創(chuàng)新之處，為的反演計算提供理論支持。本方法是對實驗研究的一種補充，與實驗方法可以相互驗證，提高研究的準確度。 由于樣品中元素的含量變化，引起樣品質(zhì)量吸收系數(shù)改變，從而使同一元素以相同數(shù)量存在與不同的土壤基體中時，其譜線的熒光強度和散射背景均明顯不同，形成基體效應(yīng)，為了使不同基體中的同一元素進行比較，必須對這種效應(yīng)進行校正?；w是否屬于同一類型，是解

4、決問題的關(guān)鍵。因此在在復雜樣品的分析中，可以通過測量有限標樣，達到對未知樣品進行自動分類，使同一類樣品對應(yīng)相應(yīng)的數(shù)學模型，這樣可以消除元素間的吸收增強基體效應(yīng)；然后將同類樣品中各元素含量與其X射線記數(shù)率之間的非線性映射關(guān)系通過數(shù)學模型抽象出來建立非線性動態(tài)校正模型，解決復雜樣品EDXRF基體效應(yīng)校正問題。 傳統(tǒng)聚類方法很多，但是針對EDXRF分析復雜樣品的特點，而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的SOFM網(wǎng)絡(luò)具有無導師自組織、自學習，可以從數(shù)據(jù)庫中

5、提取有用的信息，而且能夠利用相似特性將樣本自動聚類，整個過程不需要借助人工的參與等特點，我們選用了SOFM網(wǎng)絡(luò)進行了EDXRF自動分類研究，分類結(jié)果更顯示了其分類的自動性和更加細致等優(yōu)越性。但是，在自動分類過程中，往往使用了那些不做分析的基體元素以及那些作為分析元素但不重要的基體元素，從而增加了問題的復雜程度。于是，首先必須解決，至少初步近似的解決如何確定那些在校正計算中基體元素選擇判據(jù)的問題，建立自動分類的基礎(chǔ)。 本文采用了基

6、于選擇判據(jù)的SOFM網(wǎng)絡(luò)，以標準水泥生料的EDXRF測量的18個樣本數(shù)據(jù)(每個樣本有8個指標因子)為原始樣本數(shù)據(jù)，再對標準化后的數(shù)據(jù)進行分類分析，可以看到基于選擇判據(jù)的SOFM網(wǎng)絡(luò)充分利用了SOFM的自組織的特點，使得網(wǎng)絡(luò)更易于學習，整個過程無需借助人工分類，它自動從數(shù)據(jù)庫中提取有用的信息，利用相似特性將樣本自動聚類。 在模型的建立過程中，采用MATLAB7.0編程軟件來編寫程序。程序編寫主要運用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的newsom

7、函數(shù)來簡化編程過程，運用樣本數(shù)據(jù)對網(wǎng)絡(luò)進行學習、訓練，測試，得到了所需要的自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)模型。 對于EDXRF基體效應(yīng)校正來說，當完成對復雜樣品的分類研究之后，我們要對其中同一類型的樣品進行基體效應(yīng)的動態(tài)非線性校正研究。我們將采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進行EDXRF分析基體效應(yīng)校正的非線性動態(tài)數(shù)據(jù)校正。即：將同類樣品中各元素的濃度含量與其X射線記數(shù)率之間的非線性映射關(guān)系通過數(shù)學模型抽象出來，建立EDXRF分析基體效應(yīng)校正非線性動態(tài)數(shù)

8、據(jù)預測模型。使建立起來的動態(tài)非線性數(shù)據(jù)預測模型不但具有任意精度的泛函逼近能力，而且具有最優(yōu)泛函逼近特性以及較快的收斂速度，達到消除X射線熒光分析中的非線性基體效應(yīng)的影響，這是本文的研究重點。 本次研究中使用了四川新先達測控技術(shù)有限公司生產(chǎn)的CIT-3000SM系列1024 道熒光分析儀，該儀器采用的是進口電致冷半導體探測器。通過對攀枝花市區(qū)土壤樣品的EDXRF分析得到：V、Cr、Ni、Zn、Pb、As、Cu、Co的X射線熒光計數(shù)

9、，同時經(jīng)過化學分析得出樣品中Tj的百分含量，首先對X熒光計數(shù)數(shù)據(jù)進行歸一化，然后采用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SOFM)對數(shù)據(jù)進行自動分類有了分類的結(jié)果后，要利用同一類樣品數(shù)據(jù)進行非線性基體效應(yīng)校正，在本文中主要采用了基于OLS算法的RBF網(wǎng)絡(luò)進行了EDXRF分析的非線性基體效應(yīng)校正研究，顯示了RBF網(wǎng)絡(luò)在預測精度高和網(wǎng)絡(luò)收斂快等優(yōu)點。 本文將自動分類技術(shù)與非線性基體效應(yīng)校正的動態(tài)模型結(jié)合起來用于EDXRF分析技術(shù)研究，提高EDXRF技術(shù)