基于LIBS提高凹凸不平样品元素测量准确度的方法技术

本发明专利技术涉及基于LIBS提高凹凸不平样品元素测量准确度的方法。上述方法包括如下步骤：样品预处理，光谱探测：利用激光诱导击穿光谱技术对S1中所述的样品进行光谱数据数据采集；光谱校正：利用强度归一化结合多元散射校正方法对S2中获得的原始光谱数据进行预处理，提取光谱中所研究元素的特征谱峰，并按照训练集和预测集分为两组；参数寻优：使用训练集数据并采用网格搜索对支持向量机的参数进行寻优；模型建立，模型预测。该方法实现LIBS技术对凹凸不平样品进行检测时的简单或无需样品预处理、快速、准确度高等目的。

【技术实现步骤摘要】
基于LIBS提高凹凸不平样品元素测量准确度的方法
本专利技术涉及基于LIBS提高凹凸不平样品元素测量准确度的方法。
技术介绍
LIBS技术是近年来发展迅速的一种光谱探测技术，由于该技术具有实时、原位、无需复杂样品预处理、多组分同时探测等优势，被逐渐应用到越来越多的领域。在实际检测过程中，样品的表面形态是影响检测准确度的一个重要因素。特别是当LIBS技术应用于火星岩石、深海热液烟囱体、地下矿物等这些极端环境时，凹凸不平的探测物表面为LIBS探测带来严重的基体效应，而这些环境很难或不能实现对样品的快速处理，即使能够处理，探测对象可能会被破坏，影响其生态。因此，LIBS技术对凹凸不平样品的定量分析在定量检测方面有重要意义。常见的提高LIBS技术对凹凸不同样品元素定量检测的方法主要包括样品预处理、光谱预处理和定量分析三类。其中，样品预处理主要是通过研磨、添加粘合剂、固定、稀释等方法，以降低激光采样过程中样品飞溅、移动、凹凸不平、不均匀等物理因素带来的影响。光谱预处理主要是通过平滑、降噪、多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换、求导、信号归一化本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于LIBS提高凹凸不平样品元素测量准确度的方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS1、样品预处理：采用原始表面凹凸不平样品或经研磨、添加粘合剂、固定等预处理之后的样品作为探测对象；/nS2、光谱探测：利用LIBS技术对S1中所述的样品进行光谱数据采集；/nS3、光谱校正：考虑样品和光谱特性，有针对性的选择具有内标思想的强度归一化方法，并与能够校正散射效应的多元散射校正方法结合，对S2中获得的原始光谱数据进行预处理，进而提取待测元素特征谱峰信息，构建训练集和预测集数据；/nS4、参数寻优：使用训练集数据并采用网格搜索对支持向量机的参数进行寻优；/nS5、模型建立：在最优参数的基础上，利用训练...

【技术特征摘要】
1.基于LIBS提高凹凸不平样品元素测量准确度的方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、样品预处理：采用原始表面凹凸不平样品或经研磨、添加粘合剂、固定等预处理之后的样品作为探测对象；
S2、光谱探测：利用LIBS技术对S1中所述的样品进行光谱数据采集；
S3、光谱校正：考虑样品和光谱特性，有针对性的选择具有内标思想的强度归一化方法，并与能够校正散射效应的多元散射校正方法结合，对S2中获得的原始光谱数据进行预处理，进而提取待测元素特征谱峰信息，构建训练集和预测集数据；
S4、参数寻优：使用训练集数据并采用网格搜索对支持向量机的参数进行寻优；
S5、模型建立：在最优参数的基础上，利用训练集数据建立S2所述样品中待测元素的SVM定标模型；
S6、模型预测：利用建立的定标模型，通过输入预测集数据对待测样品元素含量进行预测。


2.根据权利要求1所述的基于LIBS提高凹凸不平样品元素测量准确度的方法，其特征在于：S1中所述的凹凸不平样品可以是矿石、土壤、海产品。


3.根据权利要求1所述的基于LIBS提高凹凸不平样品元素测量准确度的方法，其特征在于：S2中利用LIBS系统对S1中的样品进行光谱数据采集时，应对该样品的不同位置进行多次采点，并采用多个脉冲累加，对于每个上述样品采集多个光谱数据。


4.根据权利要求1所述的基于LIBS提高凹凸不平样品元素测量准确度的方法，其特征在于：S3中所述的考虑样品和光谱特性，有针对性的选择具有内标思想的强度归一化方法，并与能够校正散射效应的多元散射校正方...

【专利技术属性】
技术研发人员：李颖，龚停停，田野，黄甫臻，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：山东;37