基于SVM的钢水LIBS定性分析：98%高精度快速检测

本文主要探讨了基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的钢水激光诱导击穿光谱(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)定性分析方法。 LIBS作为一种先进的无损检测技术，因其快速、非接触和无需制样的优点，在冶金行业中尤其适用于转炉钢水成分的在线实时分析，例如在转炉终点的判定中，Si（硅）和Mn（锰）含量以及温度的精确测量至关重要。 研究者首先利用光谱仪收集转炉钢水中Si和Mn激发后的光谱信号，这些光谱包含了特定元素的特征谱线信息。通过对光谱数据进行预处理，如基线校正和噪声滤除，然后通过与原子光谱数据库NIST（National Institute of Standards and Technology）对比，确定Si和Mn的特征谱线波长和光谱强度。这里的关键步骤是利用SVM的强大分类能力，SVM以其在高维空间中找到最优决策边界的能力而著称，能够在有限的数据集（245组数据，其中210组用于训练）中建立支持向量分类(Support Vector Classification, SVC)模型。 通过训练得到的SVC模型，研究者成功预测了剩余的245组数据，结果显示该模型的准确率高达98%以上，这意味着在相同的实验条件下，使用这种SVM-LIBS方法可以显著缩短定性分析的时间，提高分析效率。这对于优化生产过程控制和产品质量控制具有重要意义。 文章还提及了该研究的中图分类号（O433），表明其属于光谱学领域，并且文献标识码为A，符合学术期刊的标准。此外，文章的DOI（Digital Object Identifier）为10.3788/LOP52.053001，可供读者追踪和引用。 这项研究为钢水在线定性分析提供了一种高效且精确的方法，通过结合SVM和LIBS技术，实现了对关键元素如Si和Mn的快速、准确检测，对于提升冶金行业的生产效率和产品质量控制具有实际价值。