基于激光诱导击穿光谱法建立预测精炼钢渣中硅、钙、镁、铝含量模型的优化

作者：刘艳丽

来源：理化检验. B, 化学分册, 2020, 56(11): 1178-1181.

• 激光诱导击穿光谱
• 标准正态变量变换
• 偏最小二乘法
• 预测模型
• 硅
• 钙
• 镁
• 铝
• 精炼钢渣

针对目前冶金领域中尚无激光诱导击穿光谱法(LIBS)进行精炼钢渣成分快速分析的工业成型机现状,采用自主研发LIBS试验系统和分析软件建立了用于预测精炼钢渣中硅、钙、镁和铝含量的模型。试验先采用传统标准曲线法对结果进行预测,得到这4种元素的决定系数(R2)仅为0.833 1,0.829 4,0.803 2,0.691 3,预测值的相对误差绝对值为9.3%～26%。为了优化试验结果,试验采用化学计量学法中的标准正态变量变换(SNV)和偏最小二乘法(PLS)建立模型,预测结果的准确度有了明显提升。结果表明:在最优潜变量为15的条件下,铝元素的光谱数据经SNV预处理后,建立的PLS模型的预测效果较好,预测值的平均相对误差绝对值为6.0%,R2为0.950 2;硅、钙、镁的PLS模型预测效果较好,不需再进行SNV预处理,其预测值的相对误差绝对值为8.1%,1.5%,8.4%,R2分别为0.928 1,0.910 3,0.901 8,基本满足钢渣快速检测工作需求。