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建立了电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)测定帘线钢中痕量钛的方法。对样品处理方法和测定条件进行研究。结果表明:王水溶解试样、氢氟酸冒烟、4-甲基-2-戊酮萃取分离铁,压力微波消解溶样和硫酸溶样的3种试样处理方法均能获得一致的分析结果。但是,经分离基体后钛的检出限和测定下限比不分离基体降低了1个数量级以上。为了防止钛的水解,测定时选用硫酸作为介质。在所选择钛的分析线(323.452 nm和334.941 nm)下测定,微量Si,Mn,P,As,Als等共存元素没有干扰,基体铁的干扰采用基体匹配方法消除。用本法测定美国低合金钢标准样品和帘线钢样品中钛,结果与认定值或ICP-MS测定值相符。 相似文献
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建立了利用电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES法)同时测定稀土镁铸铁中常量及痕量共12种元素(Si,Mn,P,Cu,Mo,V,Ti,Sn,Sb,Mg,La,Ce)的分析方法。研究了稀土镁铸铁试样的前处理方法、优选了适宜的仪器测定参数和分析谱线,采用基体匹配法进行基体效应的校正。实验结果表明,各元素分析谱线线性相关系数大于0.999 0,方法检出限在0.000 12%~0.001 4%之间。方法用于稀土镁铸铁标准物质分析,测定值与认定值相符,测定结果的相对标准偏差在0.59%(Si)~6.9%(La)范围。 相似文献
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本文结合笔者所设计的超声波测距仪,介绍了用神经网络校正超声波传感器的非线性误差的原理与方法,并提出了基于BP神经网络的超声波测距非线性误差校正的模型、算法及其硬件实现。通过理论分析和硬件实验,显示出BP神经网络对超声波传感器的温度补偿和非线性校正的效果良好,充分表明了应用神经网络在提高超声波测距精度方面是一种行之有效的方法。 相似文献
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采用电感耦合等离子体发射光谱法测定合金钢、铁中锑、锡,优选了适宜的仪器测定参数和分析谱线,研究了基体效应、共存元素间干扰及干扰校正方法。实验结果表明,可分别采用离峰单背景扣除、基体匹配的方法消除光谱干扰。在实验选定的条件下,测定了锑、锡的检测范围在0.005%~1.000%之间,线性关系良好,相关系数大于0.999 0,方法检出限可达到0.020 g/mL,所建立的方法应用于合金钢、铁中锑、锡测定,回收率在98.0%~101.0%之间,相对标准偏差小于10%。 相似文献