[发明专利]融合LIBS光谱、矿浆粒度和浓度信息的矿浆化学成分定量分析建模方法

权利要求书

1.融合LIBS光谱、矿浆粒度和浓度信息的矿浆化学成分定量分析建模方法，其特征在于，通过如下制样、测量、迭代、建模和训练的步骤获取最终的化学成分定量分析模型，所述该模型用于不同浓度、粒度分布情况下，利用LIBS光谱准确分析矿浆样本的化学成分含量，包括以下步骤：

步骤1：选择化学成分含量不同的多个原始矿浆样本；

步骤2：根据实际应用中的变化范围，分别独立改变矿浆样本的浓度和粒度，利用每个原始矿浆样本获得多个不同浓度和粒度分布的建模矿浆样本；

步骤3：对每一个原始矿浆样本生成的每一个浓度、粒度分布下的建模矿浆样本进行LIBS测量并保存光谱数据，建立全部原始矿浆样本在不同浓度和粒度分布下的LIBS光谱数据库；

步骤4：通过回归方法，建立不同波长位置上的LIBS特征光谱强度与浓度、粒度分布的关系模型；

步骤5：利用LIBS特征光谱强度与浓度、粒度分布的关系模型，对不同浓度和粒度分布情况下的LIBS光谱强度进行校正；

步骤6：以校正后的LIBS光谱作为输入数据，以化学成分含量作为响应标签，训练化学成分含量的光谱表征模型；

步骤7：根据步骤5建立的LIBS特征光谱强度与浓度、粒度分布的关系模型和步骤6建立的化学成分含量光谱表征模型，建立最终的化学成分定量分析模型。

2.根据权利要求1所述的融合LIBS光谱、矿浆粒度和浓度信息的矿浆化学成分定量分析建模方法，其特征在于，建模样本为实际生产过程中采集的真实矿浆样本，化学成分含量通过离线化学分析方法获得。

3.根据权利要求1所述的融合LIBS光谱、矿浆粒度和浓度信息的矿浆化学成分定量分析建模方法，其特征在于，对于每一个矿浆样本，通过制样手段使其浓度和粒度在规定范围内独立变化，产生浓度、粒度数值各不相等的多个建模样本。

4.根据权利要求1所述的融合LIBS光谱、矿浆粒度和浓度信息的矿浆化学成分定量分析建模方法，其特征在于，是采用LIBS系统对每种原始矿浆样本生成的每种浓度和粒度分布的建模矿浆样本分别测量光谱，获取k个矿浆样本在m种浓度、n种粒度分布的条件下的k*m*n组LIBS光谱数据。

5.根据权利要求1所述的融合LIBS光谱、矿浆粒度和浓度信息的矿浆化学成分定量分析建模方法，其特征在于，定义所有样本在浓度为H₀、中值粒径为D₀时为标准状态，且此状态下的LIBS特征谱线强度记作I₀，利用不同浓度h和中值粒径d条件下的LIBS特征光谱强度I，拟合函数I/I₀＝f(h，d)，建立不同波长位置上的LIBS特征光谱强度与浓度、粒度分布的关系模型。

6.根据权利要求1所述的融合LIBS光谱、矿浆粒度和浓度信息的矿浆化学成分定量分析建模方法，其特征在于，对于每一维特征光谱强度I_λ(λ∈[λ₁，λ₂，…λ_p]，p为参与定量分析建模的特征谱线条数)，分别建立不同的f_λ(h，d)，获得校正后的光谱强度I′_λ，即：

I′_Λ＝I_Λ·(f_Λ(h，d))^-1

其中Λ＝[λ₁，λ₂，…λ_p]，I_Λ为p维原始特征光谱强度向量，f_Λ(h，d)为校正函数集合，I′_Λ为校正后的p维特征光谱强度向量。

7.根据权利要求1所述的融合LIBS光谱、矿浆粒度和浓度信息的矿浆化学成分定量分析建模方法，其特征在于，以数据库中全部LIBS光谱对应的I′_Λ作为输入数据、化学成分信息作为标签，训练化学成分含量的光谱表征模型：

C＝g(I′_Λ)

其中g(·)为监督学习训练出的模型。

8.根据权利要求1所述的融合LIBS光谱、矿浆粒度和浓度信息的矿浆化学成分定量分析建模方法，其特征在于，最终建立的化学成分定量分析模型形式为：

C＝g(I_Λ·(f_Λ(h，d))^-1)

是以LIBS原始特征光谱强度I、浓度h和中值粒径d为输入，以化学成分含量C为输出的定量化模型。