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基于激光诱导击穿光谱的废钢元素定量分析
文献摘要：
为提高对废钢的利用效率,实现以元素含量对废钢的精确分类,采用激光诱导击穿光谱技术(LIBS)结合偏最小二乘算法,对18组钢铁标准样品进行废钢元素含量分析.通过自主研发的便携式LIBS成分分析仪获得光谱数据并进行基线校正,筛选出光谱特征数据作为模型输入,将光谱数据划分为训练集和测试集,以10折交叉验证方法确定模型最优潜变量.C、Cu、Mn、Cr、Ni、Si、V、Al、Ti元素模型在测试集上的相关决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)平均为99.27％和0.023.实验结果表明,以偏最小二乘算法结合LIBS技术测定废钢中各元素含量准确性高,该检测方法能够适用于钢铁企业中废钢成分的快速检测.
文献关键词：
激光诱导击穿光谱;废钢;偏最小二乘法;定量分析
中图分类号：
作者姓名：
刘艳丽;黄晓红;安治国;孙永长;宋超
作者机构：
河钢材料技术研究院,河北 石家庄 050023;华北理工大学 人工智能学院,河北 唐山 063210
文献出处：
引用格式：
[1]刘艳丽;黄晓红;安治国;孙永长;宋超-.基于激光诱导击穿光谱的废钢元素定量分析)[J].河北冶金,2022(09):29-33,46
A类：
B类：
废钢,元素含量,精确分类,激光诱导击穿光谱技术,LIBS,最小二乘算法,铁标,标准样品,含量分析,便携式,光谱数据,基线校正,光谱特征,特征数据,模型输入,数据划分,训练集,测试集,交叉验证,验证方法,定模,潜变量,Mn,Si,Ti,决定系数,RMSE,钢铁企业,快速检测,偏最小二乘法
AB值：
0.298143
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