[发明专利]超大尺寸金属原位分析仪中大数据快速处理方法

说明书

本发明属于超大尺寸金属原位分析技术领域，特别涉及一种基于CUDA平台的GPU并行运算技术的超大尺寸金属原位分析仪中大数据快速处理方法。本发明在集加工、扫描、表征于一体的超大尺寸金属原位分析仪上，将单火花积分光谱强度数据转化为基于CUDA平台的GPU并行计算技术要求的数据结构，通过CPU+GPU异构平台基础上的并行操作及算法优化大幅提高大数据的处理效率，并最终实现超大尺寸金属原位分析仪的分布表征，处理数据量大，计算速度快，准确度高，即时性强，所有数据结果5分钟内完成。

技术领域

本发明属于超大尺寸金属原位分析技术领域，特别涉及一种基于CUDA平台的GPU并行运算技术的超大尺寸金属原位分析仪中大数据快速处理方法。

背景技术

为实现金属表面的各元素分布表征，以点分析(直读光谱技术、钻孔取样湿法化学分析技术等)、小区域扫描技术(小面积原位扫描分析技术)都避免不了以点代面，以偏概全的问题。集加工、扫描、表征于一体的超大尺寸金属原位分析仪，采用单火花积分技术在超大尺寸金属表面通过位置与含量的一一对应实现了在超大尺寸金属表面各元素的分布表征。但是在超大尺寸金属样品原位表征技术中，因为分析面大，带来的海量数据(GB级)。如何针对海量数据快速进行各元素的分布表征计算，如强度含量转化、基体干扰运算、第三元素干扰运算、最高含量、最高含量出现位置、最低含量出现位置、表面数据排序、统计偏析度、夹杂物信号阈值等。这些在点分析或小面积分布表征分析中都不会存在太大的问题，但是对超大尺寸的样品表征技术，由于原始信息的巨量，突破了传统计算方法的限制，如何保证表征结果的即时性表达显示是亟须解决的科学难题。

近年来，随着GPU(Graphic Processing Unit,图形处理器)技术的持续发展创新，GPU的并行运算能力越来越受到人们的重视。由于GPU的普及，NVIDIA公司推出了基于CUDA构架的高性价比并行运算平台，通过CPU+GPU异构平台基础上的并行操作及算法优化能够大幅提高大数据的处理效率。但该技术多用于图像处理，AI技术、网络大数据运算处理等，在传统化学领域应用较少。

在上述情况下，可采用本发明的方法，在集加工、扫描、表征于一体的超大尺寸金属原位分析仪上，将单火花积分光谱强度数据转化为基于CUDA平台的GPU并行计算技术要求的数据结构，通过CPU+GPU异构平台基础上的并行操作及算法优化大幅提高大数据的处理效率，并最终实现超大尺寸金属原位分析仪的分布表征。

发明内容

针对上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于CUDA平台的GPU并行运算技术的超大尺寸金属原位分析仪中大数据快速处理方法，处理数据量大(GB级)，计算速度快，即时性强，所有数据结果5分钟内完成，适用于大面积(长度大于100mm，宽度大于100mm)样品的表面元素分布表征。

为了实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种超大尺寸金属原位分析仪中大数据快速处理方法，包括如下步骤：

S1、使用全自动偏析分析仪采用行扫描的方式对超大尺寸样品表面进行全覆盖扫描，获取L个扫描绝对强度文件，其中，L为扫描行数，每个扫描绝对强度文件包括C_n个光谱分析通道，每个光谱分析通道包括N_i个单火花数据；采用强度比-含量比绘制校准工作曲线：(C_i/C_r)＝a(I_i/I_r)³+b(I_i/I_r)²+c(I_i/I_r)+d；其中，C_i为分析通道元素含量；C_r为基体通道元素含量；I_i为分析通道元素绝对强度；I_r为基体通道元素绝对强度；a为三次项系数；b为二次项系数；c为一次项系数；d为常数项系数；i为分析通道序号；r为基本通道的序号；