LIBS技术在钢液Mn元素定量分析中的应用

"这篇论文探讨了使用激光诱导击穿光谱（LIBS）技术对钢液中Mn元素进行定量分析的方法，通过结合支持向量回归（SVR）建立定标模型来提高分析精度。研究重点在于分析输入向量如何影响SVR模型，并对比了校正后的内标法。结果显示，当输入向量包括内标元素校正和信号背景比时，定量分析的精度最佳。此外，对于钢液中的Mn元素分析，二元输入向量校正能有效减少参数波动和基体效应，为LIBS分析提供了优化策略。" 在这篇研究中，作者主要关注的是提高激光诱导击穿光谱技术（LIBS）在钢液中Mn元素定量分析的准确性。LIBS是一种非接触、快速的光谱分析方法，它利用高能激光脉冲照射样品，产生等离子体，随后等离子体发射的光谱被检测，以确定样品中的元素组成和浓度。然而，LIBS的定量分析通常受到基体效应、信号波动等因素的影响，导致分析精度下降。 为了解决这些问题，研究者采用了支持向量回归（SVR）算法建立定标模型。SVR是一种监督学习方法，常用于非线性回归问题，可以处理复杂的输入数据关系。通过调整和优化输入向量，即选取合适的特征，可以改善模型的预测性能。研究发现，将内标元素校正和信号背景比作为输入向量，能够显著提升模型的稳定性和准确性，测试集的相对标准偏差和相对误差均达到最优。 此外，对于钢液这种复杂基体的Mn元素分析，采用校正后的二元输入向量能够有效地减小因基体成分变化导致的分析误差，从而提高分析的稳健性。这种方法对于实时监控和控制钢铁生产过程中的元素含量具有重要意义，因为它可以提供更准确的在线分析数据，帮助工程师及时调整工艺参数，保证产品质量。 这篇研究揭示了在LIBS定量分析中，选择恰当的输入向量和采用SVR建模能够显著提高Mn元素的分析精度，同时提出二元输入向量校正策略对于减少基体效应和参数波动有积极影响。这一发现对于LIBS技术在钢铁工业及其他金属材料分析领域的应用具有指导价值。