[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

说明书

本发明涉及一种融合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，具体步骤为：(1)选择化学成分含量不同的多个矿浆样本；(2)利用每个矿浆样本获得多个不同浓度和粒度分布的建模样本；(3)对建模样本进行LIBS测量并保存光谱数据；(4)通过回归方法，建立LIBS特征光谱强度与浓度、粒度分布的关系模型；(5)利用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；(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；(7)建立最终的化学成分定量分析模型。以本方法建立的定量分析模型可以更好的适应粒度、浓度变化带来的基体效应影响，获得更高的定量分析精度。

技术领域

本发明属于化学成分分析领域，具体是一种融合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。

背景技术

矿浆是选矿过程中矿物的主要存在形式，矿浆中关键化学成分的含量，是评价选矿效率、产品质量的重要指标。传统的化学成分分析，以实验室离线分析为主，需要对矿浆进行取样、缩分、制样，并通过化学滴定法确定成分含量，整个分析过程步骤多、耗时长，获得的化学成分信息严重滞后于生产过程，无法为选矿工艺的决策控制提供实时的数据支撑。因此，矿浆化学成分的在线分析技术，是选矿工业提升生产效率、实现节能减排亟需的关键技术。

中子活化分析(PGNAA)、X射线荧光分析(XRF)和激光诱导击穿光谱(LIBS)是可实现化学成分在线分析的三种主要技术。中子活化分析过程中产生放射性伽马射线，难以在开放的选矿环境中安全应用；基于XRF技术在线应用中对原子序数小于20的轻元素分析能力不足，无法实现矿物中常见的硅、铝等元素的定量分析。LIBS技术是一种可原位、在线的分析固态、液态或气态样品的原子发射光谱技术，检测范围可覆盖元素周期表几乎全部元素，更适合在开放的选矿现场对矿浆进行多种元素成分的在线分析。

基于LIBS技术的化学成分定量分析，依靠光谱数据建立化学成分的回归模型，表征化学成分信息。矿浆在线分析应用中，LIBS光谱信号受到粒度、浓度等基体条件变化的复杂影响，单纯依靠光谱数据建立的定量分析模型，无法适应在线应用中矿浆基体的剧烈变化，分析精度难以得到保证。因此，实现矿浆化学成分高精度在线分析，需要新的适合在线分析的建模方法，通过融合更多的矿浆基体信息，建立具有自适应能力的定量分析模型。

发明内容

针对现有技术的上述不足，本发明的目的是解决LIBS技术在矿浆类样本化学成分在线分析应用过程中，受到矿浆粒度、浓度等复杂基体变化的影响，难以建立适应复杂基体变化的定量分析模型的问题。

本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：

一种融合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，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：通过拟合方法，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。