基于譜線篩選的礦物灰分快速檢測研究

常 誠，于勇海，蘆婷婷

（1.白云鄂博稀土資源研究與綜合利用國家重點實驗室，內蒙古 包頭 014030；2.包頭稀土研究院，內蒙古 包頭 014030）

1 譜線篩選礦物灰分檢測的條件

光譜儀是經過探測、分析物質光譜變化來檢測相關物質含量變化，從現有的技術應用現狀，相關單位使用的光譜技術具有更高的精準度，但是存在精度不理想等情況。而隨著相關技術的發展，原子發射光譜（AES）出現，能夠完成元素定量、定性分析的檢測。當前原子發射光譜技術能夠對超過70種元素進行檢測，具有靈敏度高、選擇性好等優點。

1.1 譜線采集系統參數選擇

在譜線篩選礦物灰分檢測中，譜線儀的選擇會影響最終檢測結果，本文所使用的譜線篩選設備為原子發射光譜儀，采用Morpho軟件，在實驗過程中可以通過平均次數、調整積分時間以及平滑窗口參數的方法測量最終結果。因此為了能夠更好的適應礦物灰分快檢測的要求，需要合理的參數，避免出現誤差。

（1）波長范圍與采集間隔的設置。在正常情況下，譜線篩選的波長越長，所攜帶的煤炭樣品信息更多，而常波波普可通過投射、漫反射等方法處理樣品數據。而長波譜線儀與短波譜線儀相比價格昂貴；同時波譜范圍寬會增加無用譜線信息而造成干擾現象，導致礦石灰分的關鍵數據丟失而影響測量結果[1]。所以在本次研究中，所選擇的設備譜線波長范圍為323.66nm～1115.16nm，其中波長兩端強度弱，容易受到隨機信號的干擾影響。因此在譜線篩選分析中，可選擇中間波動平穩的位置做分析，因此最終選定的波長間隔范圍為0.44nm。

（2）選擇積分時間。積分時間是指在礦物灰分檢測中設備的曝光時間，積分時間長短會影響礦物灰分反射光譜的信噪比，一般在選擇積分時間中可按照下列方法進行判定：①在不同的積分時間條件下，通過對標準白板的反射光強進行測量，每隔20s采集一次測量結果，獲得多次譜線實驗數據。②根據譜線數據，確定不同波段強度對應的標準差以及積分時間對應的光強。③通過全波段相對標準偏差平均值作為衡量光譜的波動性指標。

在按照上述分析后，確定最終的積分時間為1000mm。

（3）平均次數的選擇。一般在光譜采集中，誤差是無法避免的，所以為了保證數據的精準度，需要通過多次測量方法來減少光譜采集中出現的誤差情況。在操作階段，通過在光譜處理軟件中增設“平均次數”這一數據，對光譜曲線做處理。有研究認為，在平均次數選擇中，全波段反射光譜強度的相對標準差本身存在變化特性，隨著平均次數的增加，其平均差呈現出明顯的下降趨勢，證明平均次數的增加，會改善光譜曲線波動情況[2]。

1.2 模型評價

模型評價的主要目的是保證實驗結果的精準度，所以在當前的原子發射光譜技術中，應根據相關關鍵指標進行質量檢驗。

（1）校正集均方根誤差。校正集均方根誤差的計算公式為：

在公式（1）中，RMSECV代表校正集均方根誤差；n為校正集的樣本數量；yi為第i個樣本的參比值；為第i個樣本的預測值。

在數據處理中，校正集均方根誤差值越小則證明檢測結果的精準度更高。

（2）相關系數。相關系數的計算公式為：

在公式（2）中，R代表相關系數；為預測集樣本參比值的平均參數；其他數據解釋與公式（1）相同。

在數據處理中，相關系數R越大，則證明預測值與參比值之間的關聯度越理想，精準度越高。

2 譜線篩選的礦物灰分快速檢測的技術手段

2.1 檢測原理以及實驗裝置的選擇

在原子發射光譜技術的激光光源聚焦后，會在被檢測物體的表面形成一個高密度、高溫的等離子體，此時激光作為光發射源會輻射特征譜線，此時通過采集各種光譜信號，并完成相應的譜線篩選數據處理后，能夠針對目標礦物的氫元素、碳元素、灰分、發熱量等進行有效檢測[3]。

因此基于上述技術原理，本文構建的譜線篩選分析系統結構如圖1所示。

圖1 譜線篩選礦物灰分快速檢測裝置機構圖

在圖1所介紹的結構中，譜線篩選礦物灰分檢測的主要組成部分包括多通道光譜儀、樣品移動平臺、激光器、計算機等。

2.2 實驗過程

在整個實驗過程中，當激光通過聚焦透鏡直接作用在礦石樣本表面后，形成等離子體，此時的等離子體信號將會通過45°光纖探頭收取并傳輸到光譜儀中，將譜線經無線網絡、光纖等上傳到計算機上。在實驗期間，可將礦物樣品放置在自動化移動平臺上，經計算機設置樣本的運動軌跡后，保證激光能夠在不同時間照射不同位置，保證了實驗結果的重復性。實驗期間，取0.2mm規格的礦石樣品進行實驗，此時為了避免樣品發生飛濺等問題，取3g粉末狀樣本放置到模具中，通過液壓壓片機，設置碾壓參數為20t，將礦物粉末樣標本制成煤餅樣式，保證其表面平整，之后就可按照上文提出的相關數據要求開展實驗分析。

2.3 實驗結果分析

2.3.1 擊穿光譜實驗

礦物樣品的激光誘導擊穿光譜結果如圖2所示，本次實驗中發現，礦物的灰分結構復雜，這一點較為常見，其中有大量的礦物質元素，如氧化鈣、氧化鎂、氧化鋁等，除此之外還有大量的微量元素都可認為是灰分的組成部分。

圖2 激光誘導擊穿光譜實驗檢測結果

2.3.2 實驗數據處理

在實驗結果分析中，將PLS作為多變量回歸分析的重要標準，并在礦物元素分析的基礎上識別其中的關鍵數據變化。

在實驗期間，發現因為噪聲信號的影響而導致了實驗檢測結果出現“尖刺”問題，證明部分光譜信息檢測結果被干擾。所以在本次實驗中，為了提高各項結果處理效果，在實驗中對樣品表面反射光譜數據做預處理，最終的處理結果思路為：

（1）Savitzky-Golay平滑處理。為了在實驗中能夠有效消除樣品表面出現的反射光譜數據中的“尖刺”問題，在實驗中可先通過Savitzky-Golay平滑處理的方法處理反射光譜數據，針對計算中遇到的平滑窗口數據點，選擇不同的平滑處理，使光譜曲線變得更加光滑。

（2）光譜數據求導。光譜數據求導是譜線篩選技術處理中的常見手段，該技術的優勢就是可以有效解決譜線重疊所產生的數據誤差問題，所以為了能夠獲得更全面的樣本處理數據，相關人員應該正確認識到光譜曲線變化的影響，通過數據求導的方法完成數據處理[4]。

（3）多元散射校正。散射是影響譜線篩選結果的重要因素，在數據處理環節，多元散射校正能夠避免出現光譜曲線中出現的基線偏移情況。

（4）標準正態的變量變換。正態標準變量變換簡稱為SNV，是光譜數據處理的常見方法，其數據變化可以消除因為其他原因造成的散射問題，在經過數據處理之后，光譜數據的反射率范圍會產生一定的改變，而原始光譜數據的變化趨勢并沒有發生變化。

2.3.3 實驗結果

（1）校正集均方根誤差：在校正集均方根誤差計算中，根據實驗檢測結果對不同實驗環境下的實驗數據進行檢測，識別校正集均方根誤差的數據變化。在校正集均方根誤差的數據變化中，礦物樣本的灰分變化與校正集均方根誤差之間存在相關性。研究結果顯示，樣本的灰分增加與校正集均方根誤差存在負相關關系，灰分越高，則光譜反射曲線逐漸下降，提示RMSECV參數不斷下降，證明數據的精準度越高。

（2）相關系數：在相關系數R的數據分析中，選擇在相同的實驗條件下，通過原子發射光譜以采取不同樣本表面反射的光譜曲線情況，此時為了能夠降低外部因素對最終結果的影響，分別將不同的樣品放入密封環境中做光譜采集，并對不同礦物灰分的相關系數R變化進行檢測。最終檢測結果顯示，礦物灰分變化對相關系數RT的影響較大，并且呈現出明顯的規律特性：隨著礦物灰分的增加，導致相關系數R的數據變化呈現出上升的變化趨勢，提示本次實驗結果的相關系數良好，符合實驗處理要求。

3 結論

在礦物灰分快速檢測中，采用譜線篩選分析方法具有可行性，并且本次實驗結果也證明，通過原子發射光譜儀采集礦物樣本表面的礦物篩選具有可行性，并且在理想的光譜采集條件下，通過對光譜反射率等進行探究實驗，發現礦物樣本在譜線篩選方法檢測中最終檢測結果變化，并且實驗中的相關系數R、校正集均方根誤差等均滿足質量管理要求，提示本次實驗檢測具有科學性。