基于便携式激光诱导击穿光谱技术的耐热钢老化等级评估

长期承受高温高压耐热钢的运行状态严重影响着设备系统的安全生产,传统检验手段在时间和操作上存在一定的局限性。将开发的便携式激光诱导击穿光谱(LIBS)设备应用于耐热钢失效分析,结合化学计量学方法实现T91钢老化等级的预测评估。首先对不同老化等级T91样品的光谱特性进行了分析,研究了不同表面状态样品的元素特征谱线随脉冲数变化趋势,获取各样品的典型光谱;然后采用K折叠支持向量机递归特征消除算法(K-SVM-REF)对光谱变量进行特征选择,以提高模型预测性能。结果表明基于特征选择的光谱变量较全谱变量建立的支持向量机(SVM)预测模型测试集的分类准确率从84.38%提升到90.63%。此外还研究了样品表面状态对模型性能的影响,为开发的便携式LIBS设备用于实现金属受热面失效诊断的实际测量提供了有效的依据和方法。     

基于支持向量机和随机森林算法结合光纤式激光诱导击穿光谱定量检测核电用钢中铬

核电站关键设备的状态检测技术是核电安全性和经济性的重要保障,激光诱导击穿光谱技术(Laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)是一种可在线测量材料元素组分及其结构状态的新方法,基于采用光纤传输激光并回传等离子体辐射的光纤式激光诱导击穿光谱(fiber-optic LIBS,FO-LIBS)系统,获取了20种标准钢样和3种待测钢样的典型光谱,基于支持向量回归(SVR)、随机森林回归(RFR),建立了有效的Cr元素含量定量测量的定标模型,分别通过筛选输入谱线和确定分组数获得了最佳模型训练效果。支持向量回归的交叉检验和随机森林回归定标结果证明这两种算法具有优秀的泛化能力,两种定标方法对Cr元素进行定标的决定系数R²达到0.98以上。基于定标模型得到了3种待测钢样Cr元素的含量,SVR对3种钢样预测结果(质量分数,下同)分别为19.38%(实际值19.33%)、0.19%(实际值0.11%)和0.986%(实际值0.990%),RFR预测结果分别为18.57%,0.16%和0.951%。实验研究为开发光纤式LIBS检测设备提供了理论基础。     

基于卡尔曼滤波与机器学习的激光诱导击穿光谱钢铁多元素定量分析探究

针对钢铁冶炼过程中微量元素定量分析问题，对钢样中的Mn、P、S和C元素进行离线定量分析，并为熔融状态下钢水成分在线检测进行前期离线预研工作。通过激光诱导击穿光谱(LIBS)技术研究钢铁的光谱特性，提出使用卡尔曼滤波(KF)对光谱进行降噪处理，并将其与偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)机器学习模型结合，建立各元素的定量分析模型，采用K折交叉验证和网格搜索法对模型的结构参数进行调优，在LIBS技术基础上实现钢铁元素的定量分析。结果显示，KF-SVR预测模型对Mn和C元素的预测性能最优，其测试集的决定系数(R²)均高达0.999 9,均方根误差(RMSE)分别为0.020 8%、0.021 3%;KF-PLSR预测模型对P和S元素的预测性能最优，其测试集的R²值分别为0.999 8、0.999 9,RMSE分别为0.006 0%、0.002 8%;结合KF后3种机器学习模型的R²值均高于0.996。研究结果表明，将KF用于LIBS光谱数据的预处理可有效提高光谱的信噪比，改善光谱质量，并将其与机...     

激光诱导击穿光谱技术在提高矿冶分析准确度的研究进展

激光诱导击穿光谱法（LIBS）是一种基于原子发射光谱的多元素分析方法，具有快速、准确、无需复杂的样品制备和远程分析的优点.然而，由于矿石、冶金样品化学成分的复杂性和多样性，干扰信号多，以及激光光谱的谱线维度较高和自吸收效应严重，LIBS技术在矿冶领域定性、定量分析的准确性受到了一定影响.本文综述了LIBS在矿冶领域3种信号增强方法，分别是双脉冲、纳米粒子增强和空间约束,以及综述了降噪、归一化和自吸收校正3种光谱预处理方法.此外，为提高定性、定量模型的泛化能力和分析的准确性，人们在模型算法和参数优化做了大量的工作.简要概述了主成分分析、偏最小二乘判别分析、支持向量机、随机森林和人工神经网络5种LIBS定性分析建模方法在矿石、冶金样品中的应用，以及概述了多元线性回归、偏最小二乘法、支持向量机、人工神经网络和自由定标法5种定量分析建模方法在矿石、冶金样品中的应用成果，并对LIBS技术未来在矿冶分析领域的发展进行了展望.     

激光诱导击穿光谱技术结合自吸收修正和偏最小二乘法的铁矿石酸度分析

铁矿石冶炼过程中对其酸度进行准确把控将对铁矿石利用率及冶炼过程产生严重影响。因此,亟需一种铁矿石酸度快速准确分析方法。实验基于激光诱导击穿光谱(Laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术结合偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)方法成功地提出了一种铁矿石酸度快速定量分析方法。首先,采集了20组铁矿石样品的LIBS光谱数据,并采用美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)数据库对铁矿石的LIBS特征谱线进行标定。然后,采用内参考线自吸收修正(Internal reference for self-absorption correction,IRSAC)和5折交叉验证分别对光谱数据以及PLSR模型潜变量(Latent variables,LVs)进行优化。最后,基于优化后的光谱数据以及LVs构建了PLSR模型用于预测集铁矿石酸度的分析。结果表明,该模型具有较好的预测性能,其预测集决定系数(R²_p)为0.9784,均方根误差(RMSEP)为2.916%。说明LIBS结合自吸收修正和PLSR法为铁矿石酸度的快速定量分析提供了一种可行的方法。     

激光诱导击穿光谱技术结合自吸收修正和偏最小二乘法的铁矿石酸度分析

铁矿石冶炼过程中对其酸度进行准确把控将对铁矿石利用率及冶炼过程产生严重影响。因此,亟需一种铁矿石酸度快速准确分析方法。实验基于激光诱导击穿光谱(Laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)技术结合偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)方法成功地提出了一种铁矿石酸度快速定量分析方法。首先,采集了20组铁矿石样品的LIBS光谱数据,并采用美国国家标准与技术研究院(National Institute of Standards and Technology,NIST)数据库对铁矿石的LIBS特征谱线进行标定。然后,采用内参考线自吸收修正(Internal reference for self-absorption correction,IRSAC)和5折交叉验证分别对光谱数据以及PLSR模型潜变量(Latent variables,LVs)进行优化。最后,基于优化后的光谱数据以及LVs构建了PLSR模型用于预测集铁矿石酸度的分析。结果表明,该模型具有较好的预测性能,其预测集决定系数(R²_p)为0.9784,均方根误差(RMSEP)为2.916%。说明LIBS结合自吸收修正和PLSR法为铁矿石酸度的快速定量分析提供了一种可行的方法。     

基于激光诱导击穿光谱技术的废旧金属分类辨识

废旧金属回收是工业中金属的重要来源之一,是发展循环经济的重要内容。废旧金属产量巨大,通常表面覆盖杂质,凹凸不平,因此对分类方法的判别能力和计算速度提出较高要求。采用激光诱导击穿光谱技术研究分析了7种废旧金属分类识别问题,包括生铝、熟铝、镁、不锈钢、锌、黄铜与红铜。为了符合现场应用条件,实验中每个样本点只激发一次建立并分析了多种分类模型,包括支持向量机(SVM)分类模型,主成分分析方法结合支持向量机(PCA-SVM)分类模型,遗传算法结合支持向量机(GA-SVM)分类模型,遗传算法选择特征光谱结合主成分分析方法和支持向量机(GA-PCA-SVM)分类模型,以及遗传算法选择特征光谱结合主成分分析方法和人工神经网络(GA-PCA-BP)分类模型。通过遗传算法选取包含丰富特征的谱段组合与支持向量机方法相结合建立GA-SVM分类模型,490组验证样本分类准确率为93.47%。为了判断该模型的鲁棒性,对一批新样品,在自研的分选系统上以传送带匀速运行的方式进行测试,获取的750组光谱测试数据,分类准确率为88.27%,证明了该分类模型具有很好的移植性和应用性。     

基于激光诱导击穿光谱技术的废旧金属分类辨识

废旧金属回收是工业中金属的重要来源之一,是发展循环经济的重要内容。废旧金属产量巨大,通常表面覆盖杂质,凹凸不平,因此对分类方法的判别能力和计算速度提出较高要求。采用激光诱导击穿光谱技术研究分析了7种废旧金属分类识别问题,包括生铝、熟铝、镁、不锈钢、锌、黄铜与红铜。为了符合现场应用条件,实验中每个样本点只激发一次建立并分析了多种分类模型,包括支持向量机(SVM)分类模型,主成分分析方法结合支持向量机(PCA-SVM)分类模型,遗传算法结合支持向量机(GA-SVM)分类模型,遗传算法选择特征光谱结合主成分分析方法和支持向量机(GA-PCA-SVM)分类模型,以及遗传算法选择特征光谱结合主成分分析方法和人工神经网络(GA-PCA-BP)分类模型。通过遗传算法选取包含丰富特征的谱段组合与支持向量机方法相结合建立GA-SVM分类模型,490组验证样本分类准确率为93.47%。为了判断该模型的鲁棒性,对一批新样品,在自研的分选系统上以传送带匀速运行的方式进行测试,获取的750组光谱测试数据,分类准确率为88.27%,证明了该分类模型具有很好的移植性和应用性。     

液相激光诱导击穿光谱的成像探测及图像辅助分析方法

激光诱导击穿光谱(LIBS)技术用于液体样品探测时,存在光谱信号稳定性差和重复性差的问题,限制了该技术的实际应用。为了提升液相LIBS的稳定性,基于等离子体直接成像和气泡投影成像探测方法,采集了光谱与后向(Coaxial)、侧向(Lateral)等离子体图像及气泡图像的同步数据,并对光谱强度与3类图像的强度和形态特征之间的相关性进行了分析,结果表明后向等离子体图像的总辐射强度与光谱强度的相关性最高;在此基础上利用后向等离子体图像信息对光谱强度进行校正,光谱强度(Li I 670.8nm)的相对偏差由10.24%降低为4.14%,且LIBS的定量分析性能也有所提升,从而证明了图像辅助的光谱校正方法应用于液相LIBS分析的可行性。     

小样本贫信息条件下高炉冶炼烧结终点组合预测法

由于烧结过程具有不确定性、多变量耦合、时变时滞的特点,并且烧结终点受多种因素的影响,采用传统控制方法难以将烧结终点控制在要求的范围内,提出应用支持向量机优良的时序预测性能,以及贝叶斯理论能够利用样本信息和先验知识来简化预测模型和优化参数的特性,建立了贝叶斯支持向量机烧结终点的预报模型.首先对烧结终点的机理分析,后分别叙述贝叶斯框架理论和LS-SVM算法,并将贝叶斯证据框架应用于最小二乘支持向量机模型参数的自动选择,建立起时间序列的烧结终点非线性预测模型.在贝叶斯推断的第一层,进行模型参数的选择;在贝叶斯推断的第二层,进行模型超参数的选择;在贝叶斯推断的第三层,估计模型核参数,然后利用贝叶斯最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)对烧结终点进行预测,并在此基础上构造了烧结终点的贝叶斯最小二乘支持向量机模型.仿真结果和多种模型比较表明,本模型能在小样本贫信息条件下对烧结终点做出比较准确的预测,并具有预测精度高、所需样本少、计算简便等优点,取得了令人满意的结果.     

新型便携式激光诱导击穿光谱仪器及其应用研究

针对我国成熟且商业化的便携式激光诱导击穿光谱仪器缺乏,且现有便携设备光谱稳定性和抗干扰性能差的现状,提出并成功开发了一种新型小型化、集成化的便携式激光诱导击穿光谱仪器。采用该仪器成功实现了对24种金属矿石的准确分类和微合金钢样品中Cr、Ni、Si、Cu、Ti、V元素的精准定量分析,其对24种金属矿石的平均分类准确率达到了95.83%,微合金钢中各元素定量分析模型的决定系数R²分别达到了0.993、0.984、0.996、0.990、0.980、0.999,检出限(LOD,质量分数)分别达到了0.0355%、0.0587%、0.0773%、0.0120%、0.0085%和0.0082%,交叉验证的平均相对误差(ARECV)分别达到了5.20%、11.30%、18.18%、9.63%、9.73%、9.17%。结果表明,所开发仪器具备良好的定性、定量分析性能,其为便携式激光诱导击穿光谱仪器的国产化提供了新的解决方案。     

新型便携式激光诱导击穿光谱仪器及其应用研究

针对我国成熟且商业化的便携式激光诱导击穿光谱仪器缺乏,且现有便携设备光谱稳定性和抗干扰性能差的现状,提出并成功开发了一种新型小型化、集成化的便携式激光诱导击穿光谱仪器。采用该仪器成功实现了对24种金属矿石的准确分类和微合金钢样品中Cr、Ni、Si、Cu、Ti、V元素的精准定量分析,其对24种金属矿石的平均分类准确率达到了95.83%,微合金钢中各元素定量分析模型的决定系数R²分别达到了0.993、0.984、0.996、0.990、0.980、0.999,检出限(LOD,质量分数)分别达到了0.0355%、0.0587%、0.0773%、0.0120%、0.0085%和0.0082%,交叉验证的平均相对误差(ARECV)分别达到了5.20%、11.30%、18.18%、9.63%、9.73%、9.17%。结果表明,所开发仪器具备良好的定性、定量分析性能,其为便携式激光诱导击穿光谱仪器的国产化提供了新的解决方案。     

Friction Coefficient Between Rolling Tube and Mandrel of Full Floating Mandrel Mill

 In the process of steel tube production, continuous tube rolling is the foremost forming procedure and the critical step that decides the dimension precision and the surface quality. In the actual production of the 140 mm full floating mandrel mill in Steel Tube Branch in Baosteel, steel T91 was chosen to be the typical sample, self made rolling force transducer and mandrel velocity testing equipment were used, and a series of comprehensive tests on rolling parameters including the rolling force and mandrel velocity were carried out. After the experiment, the friction state between rolling tube and mandrel was analyzed. The friction coefficient was calculated and the values of 0033-0074 in each mill were obtained. The friction coefficient increases obviously along the rolling direction.     

基于互信息特征筛选偏最小二乘的激光诱导击穿光谱铁矿浆定量分析

目前检测矿浆品位相对准确的方法是传统化学分析,但周期长、有滞后性,无法实现在线检测。实验利用激光诱导击穿光谱(Laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)在线、原位、快速等优点,分析了铁矿选矿过程尾矿浆中铁元素的品位值。由于LIBS采集到的光谱数据中存在大量对成分分析无用的冗余信息,进而增加了建模复杂程度,导致建立的模型精确度不够、泛化能力不强。因此,在偏最小二乘(PLS)模型基础上,提出了基于互信息特征筛选的偏最小二乘模型。实验结果表明,与传统的PLS模型相比,基于互信息特征筛选的偏最小二乘模型在分析精度上得到了明显改善,测试样品的决定系数R²从0.52提高到0.90,测试样本的平均绝对误差(MAEP)从2.87%下降到1.38%,总样本的平均绝对误差(MAE)从1.0%下降到0.60%。     

激光诱导击穿光谱法判断汽车板表面划痕缺陷

采用激光诱导击穿光谱法对汽车板表面划痕类缺陷进行了分析和判断。通过使用激光诱导击穿光谱深度分析的方法对比了汽车板表面划痕缺陷部位与非缺陷部位的深度分布特点,并在选取的积分段内,对样品表面进行线扫描,得到表面元素的分布情况。依据缺陷部位某些元素的缺失现象,推断了该部位缺陷类型为表面划痕缺陷。判断结果与扫描电镜的检测结果相符。本文建立的方法具有分析时间短（< 30 s）、分析准确度高、无需样品前处理等特点,适用于汽车板表面划痕类缺陷的快速判别。     

Diffusion-controlled thermal aging of 15X2HMΦA structural steel

At nuclear power plants, metal equipment is subjected to temperatures of 290–320°C. That may lead to thermal aging and reduce the resistance to brittle failure. The degradation of the steel’s properties may be taken into account in terms of the shift in the critical brittleness temperature. The thermal aging of steel is controlled by the diffusion of carbon and associated with carbide deposition. The results permit prediction of the properties of steel and the shift in the critical brittleness temperature corresponding to a life of 60 years.