[发明专利]一种对固体样品进行定量分析的方法在审

专利信息
申请号: 201810350563.1 申请日: 2018-04-18
公开(公告)号: CN110389123A 公开(公告)日: 2019-10-29
发明(设计)人: 段忆翔;牛广辉 申请(专利权)人: 成都西奇仪器有限公司
主分类号: G01N21/73 分类号: G01N21/73;G01N1/28
代理公司: 成都高远知识产权代理事务所(普通合伙) 51222 代理人: 谢一平;曾克
地址: 611900 四川省成都市*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 待测样品 微波等离子体 定量分析 固体样品 光谱 定量分析结果 支持向量机 回归模型 目标元素 预先建立 预测
【权利要求书】:

1.一种对固体样品进行定量分析的方法,其特征在于,包括:

将具有预定温度的微波等离子体直接作用于待测样品表面,获取第一微波等离子体光谱;

根据预先建立的支持向量机回归模型对所述第一微波等离子体光谱进行预测,获取所述待测样品中目标元素的定量分析结果。

2.根据权利要求1所述的对固体样品进行定量分析的方法,其特征在于,所述支持向量机回归模型的建立方法为:

将具有所述预定温度的微波等离子体直接作用于标准样品表面,获取第二微波等离子体光谱;所述标准样品的元素含量已知;

从所述第二微波等离子体光谱中筛选出所述目标元素的特征谱线,从所述特征谱线中选择预定波长范围的谱带;

根据所述谱带的峰值强度,对所述谱带进行归一化处理;

对所述归一化处理后的谱带进行主成分分析,确定所述谱带的主成分数量;

根据所述主成分数量,将所述第二微波等离子体光谱分为测试集和训练集;

对支持向量机的惩罚因子和核函数进行优化,获取优化参数;

采用所述优化参数和所述训练集,建立所述支持向量机回归模型;采用所述测试集验证所述支持向量机回归模型的优劣。

3.根据权利要求2所述的对固体样品进行定量分析的方法,其特征在于,采用遗传算法对支持向量机的惩罚因子和核函数进行优化。

4.根据权利要求2所述的对固体样品进行定量分析的方法,其特征在于,所述标准样品为土壤标准样品和泥岩标准样品按照预定比例的混合物;所述标准样品为圆柱形样品片,其底面直径为13mm,厚度为1.5mm。

5.根据权利要求4所述的对固体样品进行定量分析的方法,其特征在于,所述标准样品的个数为43个;对每个所述标准样品连续采集100个所述第二微波等离子体光谱。

6.根据权利要求4所述的对固体样品进行定量分析的方法,其特征在于,所述待测样品与所述标准样品的形状、大小相同。

7.根据权利要求1所述的对固体样品进行定量分析的方法,其特征在于,还包括:对固体样品进行前处理,获取所述待测样品。

8.根据权利要求7所述的对固体样品进行定量分析的方法,其特征在于,所述对固体样品进行前处理包括:对块状固体样品进行磨平处理,和/或对粉末状固体样品进行压片处理。

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