基于LIBS的稀土矿石成分分析方法研究及系统集成
稀土矿石是指含有一定量稀土元素的矿石，经过加工和分离，可以获得各种纯度的稀土元素，这些元素通常被称为“稀土”。稀土具有很高的应用价值，在现代化工、电子、钢铁冶金、航天、通讯、新能源、医药和生物技术等领域发挥着重要的作用。然而，稀土矿石资源的开采、加工和利用具有较高的技术含量和环保风险，而且全球稀土矿石市场供需格局也面临巨大挑战。因此，探索一种可以现场快速检测分析稀土矿石中元素的方法对稀土矿石资源的开采具有重要的意义。本文从稀土矿石勘探的实际需求出发，以稀土矿石中稀土元素Lu和Y为研究对象，开展基于激光诱导击穿光谱（LIBS）结合化学计量学的稀土矿石中稀土元素定量分析方法研究及系统集成。主要研究内容如下: （1）以稀土矿石中的稀土元素Lu和Y为研究对象，探究不同预处理方法和不同变量选择方法（iPLS、VIP、iPLS-VIP）对PLS校正模型的预测性能的影响。结果表明，WT-iPLS-VIP-PLS校正模型的预测能力最佳，Lu元素预测集的R2p,RMSEP和MREP分别为0.9897、0.8150μg/g和7.54％;Y元素预测集的R2p、RMSEP和MREP分别为0.9833、97.1047μg/g,7.66％。相比于原始光谱建立的PLS校正模型，稀土元素Lu和Y相对误差（MRE）分别降低了53.28％和49.54％。因此，LIBS技术结合WT-iPLS-VIP-PLS可以实现稀土矿石中稀土元素Lu和Y的定量分析。 （2）为了进一步提升校正模型的计算效率和预测精度，将小波变化（WT）处理后的稀土矿石LIBS光谱使用灰狼优化（GWO）变量选择策略进行变量筛选，通过5-折交叉验证对GWO的参数进行优化。在GWO最优参数下，建立基于LIBS技术结合WT-GWO-PLS的稀土元素Lu和Y的定量分析方法。结果表明，WT-GWO-PLS校正模型的预测精度比WT-iPLS-VIP-PLS校正模型的预测精度更好，Lu元素预测集的R2p、RMSEP和MREP分别为0.9944、0.6276μg/g、5.95％;Y元素其预测集的R2p,RMSEP和MREP分别为0.9932、56.8378μg/g和5.81％,稀土元素Lu和Y相对误差（MRE）分别降低了21％和24％。因此，相比于iPLS-VIP混合变量选择方法，使用GWO作为变量选择策略可以提升模型计算效率和预测精度，LIBS技术结合WT-GWO-PLS可以作为准确定量分析稀土矿石中的稀土元素Lu和Y的有效工具。 （3）集成基于MATLABAppDesigner平台的稀土矿石定量分析系统，通过准确地判定稀土元素含量，可以优化矿石开采方案，同时避免无效开采和浪费资源的情况发生。该系统包括样本集划分模块、光谱数据预处理模块、变量选择模块和模型构建模块。通过点击按钮就可实现按钮相关的功能，定量分析的结果直接在系统主界面展示，并且可以保存预测数据。此系统能基本满足稀土矿石中稀土元素的定量分析需求，可以自动化地、较为客观地得到定量分析结果，也为其它矿石定量分析过程提供一定的参考。
激光诱导击穿光谱;化学计量学;变量选择;系统集成;稀土元素
西安石油大学
硕士
化学工程
李华
2023
中文
O657.3
2023-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）