基于激光诱导击穿光谱的矿石中铁含量的高准确度定量分析

基于激光诱导击穿光谱(LIBS)对铁矿石、锰矿石和铬矿石中的Fe元素进行定量分析.由于矿石成分复杂,采取一系列的光谱预处理来降低由激光能量波动及样品不稳定烧蚀所造成的光谱波动.本文将分类和定量分析方法结合,首先通过支持向量机对光谱进行分类以避免不同类矿石间的基体效应.然后通过相关性变量筛选偏最小二乘回归分析(R-PLS)改进算法进行分析,发现三类矿石的预测集方均根误差分别降至0.975％、0.418％、0.123％,平均相对误差分别降至1.46％、6.72％和1.09％.实验结果表明,矿石分类后再进行相关性变量筛选偏最小二乘回归分析的方法可以有效提升预测准确度,为矿石成分在线检测的应用提供了可靠依据.