基于LIBS与GA-PLS的钢铁中Mn, Ni元素定量分析研究

作者：杨淋玉; 丁宇^*; 战晔; 朱绍农; 陈雨娟; 邓凡; 赵兴强

来源：光谱学与光谱分析, 2022, 42(06): 1804-1808.

• 钢铁
• 元素定量检测
• 激光诱导击穿光谱
• 化学计量学

钢材炼制过程锰、镍元素的含量均会对最终产品的硬度脆度产生影响，但由于其添加的含量需要进行严格控制，同时传统的钢铁成分检测的设备成本高、效率低、速度慢，因此需要一种高精度的快速实时分析方法。利用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)结合LIBS技术对钢铁样品光谱中的Mn和Ni两种元素进行定量检测，并且与传统PLS的定量分析结果进行对比，以验证GA-PLS模型预测性能。采用购置于钢材市场的12个钢铁样品，其中9个样品的光谱信息作为校正集训练模型，3个作为测试集验证模型定量性能。GA-PLS通过不断提高变量被选频率的阈值，用不同阈值下的变量建立PLS模型，对比选出最低RMSECV时的阈值(Mn和Ni元素的光谱输入变量被选频率的最佳阈值分别为8和7)。结果显示：GA-PLS锰元素预测结果的RP2和RMSEP分别是0.999 0和1.347 3,相对分析误差(RPD)为2.5;镍元素预测结果的RP2和RMSEP分别是0.999 5和0.525 4, RPD为8.6,最终预测的结果优于PLS。该结果表明了GA-PLS算法在冶金金属元素分析领域具有可持续性挖掘的潜力，同时也将促进LIBS技术在钢铁冶炼领域更深层次的应用。

• 单位
  南京信息工程大学; 中国人民解放军空军航空大学