光散射法粒度分布反演：Chahine算法与滤波技术结合

"光散射法粒度分布反演,Chahine迭代算法,平滑滤波技术" 在本文中，作者探讨了光散射法粒度测试中的一个重要问题，即如何在高反演粒级数下提高粒度分布反演的精度和分辨率。粒度分布是评价颗粒材料特性的关键因素，在多个工业领域中具有重要意义。传统的粒度反演算法在处理大量粒级数据时，可能会出现数值振荡，影响结果的准确性。 "Chahine迭代算法"是一种常用的粒度分布反演方法，由Chahine提出，主要用于解决非线性反演问题。该算法基于迭代过程，逐步调整粒度分布参数，以使模拟的光散射谱与实测谱尽可能接近。然而，当反演粒级数增加时，迭代过程可能会变得不稳定，导致数值振荡。 为了解决这个问题，作者提出了将"Chahine迭代算法"与"平滑滤波技术"相结合的方法。平滑滤波可以有效地去除数据中的噪声和高频波动，使得迭代过程更加稳定。通过在每一步迭代后应用滤波，可以降低高反演粒级数下的振荡现象，从而提高反演结果的精度和稳定性。 在实验部分，作者使用了特定的粒径分布参数（如d = 50 Lm, n = 5的RRB分布）和模拟误差（E= 2.79 @ 10^-2），并应用了改进后的算法。结果显示，这种结合方法确实能够在不改变激光粒度仪硬件结构的情况下，显著提升仪器的性能，增强其在处理复杂粒度分布时的解析能力。 此外，文章还简要介绍了光散射法粒度仪的基本工作原理，包括Mie散射理论的应用。Mie散射理论是理解和分析光散射现象的基础，适用于分析球形颗粒对光的散射行为。在多颗粒系统中，通过测量不同角度的散射光强度，可以推断出颗粒大小的信息。 该研究提供了一种有效的粒度反演策略，对于优化光散射法粒度测试技术，特别是在处理高反演粒级数时，具有重要的理论和实践意义。这一方法有助于提升粒度测试的准确性和可靠性，对于各种依赖颗粒特性行业的质量控制和产品研发具有重大价值。