改进多元非线性模型提升LIBS钢液成分分析精度

"这篇研究论文探讨了激光诱导击穿光谱(LIBS)技术在钢液成分在线定量分析中的应用，特别关注了基体效应对分析精度的影响。研究提出了一种改进的多元非线性模型，以降低基体效应对元素测量的影响。通过对比单变量定标和未改进的多元非线性模型，结果显示改进后的多元非线性模型能显著提高测量精度，特别是在分析锰(Mn)和硅(Si)元素时，定标曲线的拟合度提升，预测相对误差下降，从而提高了分析的准确性。" 文章深入讨论了激光诱导击穿光谱(LIBS)技术，这是一种利用激光能量激发物质产生光谱的分析方法，常用于快速、非接触地测定各种材料的化学成分。在钢液成分的在线定量分析中，由于钢液的复杂基体，这种基体效应会对元素的测量精度造成干扰。为了解决这个问题，研究者引入了一种改进的多元非线性模型，该模型旨在更准确地校正基体效应，以提高元素浓度的预测能力。 具体来说，研究中对比了单变量定标方法和两种多元非线性模型：未改进和改进后的。单变量定标通常只考虑一个变量与目标元素的关系，而忽视了其他可能影响的因素。相比之下，多元非线性模型则考虑多个变量间的相互作用，更符合实际系统的复杂性。经过改进的多元非线性模型在处理基体效应时，能更好地捕捉这些复杂的相互关系，从而提高了分析的精确度。 实验结果表明，对于锰和硅这两个关键的钢液成分，改进后的多元非线性模型定标曲线的决定系数(R²)分别从0.980和0.984提升到0.985和0.989，表明模型的拟合度显著增强。在对两个验证样品的预测中，锰和硅的预测相对误差分别从6.231%、5.437%和6.912%、6.315%下降到5.510%、5.039%和6.125%、5.919%，这意味着模型的预测误差显著减小，提升了分析的可靠性。 关键词涉及到的领域包括光谱学，激光诱导击穿光谱，多元二次非线性函数以及钢液定量分析。这篇研究对理解和优化LIBS技术在钢铁工业中的应用具有重要意义，通过改进的分析模型，可以为炼钢过程提供更准确的实时监控，从而有助于提高产品质量和生产效率。